# ਫਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲਾ ਡਿਟੈਕਟਰ ਬਣਾਓ ## ਹਦਾਇਤਾਂ ਫਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲਾ ਡਿਟੈਕਟਰ ਬਣਾਓ! ਜੋ ਕੁਝ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਉਸਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ ਫਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਐਜ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਮੇਜ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਲ ਦੀ ਪੱਕਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ LED ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਉਹ ਕੋਡ ਵਰਤ ਕੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਹੈ। ## ਮਾਪਦੰਡ | ਮਾਪਦੰਡ | ਸ਼ਾਨਦਾਰ | ਯੋਗ | ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ | | -------- | --------- | -------- | ----------------- | | ਸਾਰੇ ਸਰਵਿਸਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰੋ | IoT Hub, Azure ਫੰਕਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ Azure ਸਟੋਰੇਜ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ | IoT Hub ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ, ਪਰ Azure ਫੰਕਸ਼ਨ ਐਪ ਜਾਂ Azure ਸਟੋਰੇਜ ਸੈਟਅੱਪ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ | ਕੋਈ ਵੀ ਇੰਟਰਨੈਟ IoT ਸਰਵਿਸ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | | ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਦੂਰੀ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਹੈ ਤਾਂ ਡਾਟਾ IoT Hub ਨੂੰ ਭੇਜੋ ਅਤੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਕਮਾਂਡ ਰਾਹੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ | ਦੂਰੀ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਕਾਫ਼ੀ ਨੇੜੇ ਹੋਵੇ ਤਾਂ IoT Hub ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡ ਰਾਹੀਂ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ | ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮਾਪਣ ਅਤੇ IoT Hub ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ, ਪਰ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਕਮਾਂਡ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | ਦੂਰੀ ਮਾਪਣ ਅਤੇ IoT Hub ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | | ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ, ਇਸਦੀ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ IoT Hub ਨੂੰ ਭੇਜੋ | ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ, ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਦੀ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ IoT Hub ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ | ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਪਰ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ IoT Hub ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | | ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਮਾਂਡ ਰਾਹੀਂ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ LED ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਬੰਦ ਕਰੋ | ਜੇਕਰ ਫਲ ਕੱਚਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਮਾਂਡ ਰਾਹੀਂ LED ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ | ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਕਮਾਂਡ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਪਰ LED ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | LED ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ | --- **ਅਸਵੀਕਰਤੀ**: ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।