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# 建立水果品質檢測器

## 說明

來建立水果品質檢測器吧！

運用你到目前為止學到的一切，製作一個原型的水果品質檢測器。利用在邊緣運行的 AI 模型，根據距離觸發影像分類，將分類結果儲存到儲存空間中，並根據水果的成熟度控制 LED 燈。

你應該能夠使用之前所有課程中撰寫的程式碼來組合完成這個專案。

## 評分標準

| 評分項目 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | ---- | ---- | -------- |
| 配置所有服務 | 能夠成功設置 IoT Hub、Azure Functions 應用程式和 Azure 儲存空間 | 能夠設置 IoT Hub，但無法設置 Azure Functions 應用程式或 Azure 儲存空間 | 無法設置任何 IoT 相關服務 |
| 監測距離並在物體接近預定距離時將數據發送到 IoT Hub，並通過指令觸發相機 | 能夠測量距離並在物體足夠接近時向 IoT Hub 發送訊息，並成功發送指令觸發相機 | 能夠測量距離並將數據發送到 IoT Hub，但無法發送指令觸發相機 | 無法測量距離或將訊息發送到 IoT Hub，也無法觸發指令 |
| 捕捉影像、進行分類並將結果發送到 IoT Hub | 能夠捕捉影像，使用邊緣設備進行分類，並將結果發送到 IoT Hub | 能夠分類影像，但未使用邊緣設備，或無法將結果發送到 IoT Hub | 無法對影像進行分類 |
| 根據分類結果，通過發送指令控制裝置上的 LED 開啟或關閉 | 能夠根據水果未成熟的分類結果，通過指令成功開啟 LED 燈 | 能夠發送指令到裝置，但無法控制 LED 燈 | 無法發送指令來控制 LED 燈 |

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**免責聲明**：  
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。