曾祥潘 吴俊杰 孙丽君

正态分布是自然界中最常见和最重要的一种分布，如某地区一个月降雨量的分布、一个公园里树木高度的分布等。在其他的一些数据分析中，如T检验、回归分析等，都要求先对数据进行正态性检验。学生在种植活动中收获植物的果实，果实重量分布是否符合正态分布呢？如果只预设总体的正态性，直接套用计算公式进行计算，可能会影响统计效果。我们可以用计算机采集数据，再用统计软件进行计算分析，验证果实的重量是否符合正态性。

本实验研究使用电子称测量在种植园采摘的小番茄重量。首先对小番茄逐个称重、拍照记录;然后利用深度学习框架训练的AI模型识别照片中电子秤显示的数值，采集所有小番茄的重量数据;最后通过R语言进行数据正态分布检验。通过活动让学生体验利用人工智能项目解决实际问题的一般路径，为今后制作通用的仪表数据收集工具提供必要的训练数据和技术路线。

● 设计思路

通过本实验活动，实现小番茄称重数值的识别采集，并检测重量数据是否符合正态分布。实验项目需经历AI数据集制作、训练AI模型、使用AI模型推理这一过程，能够从小番茄称重图片中识别和保存重量数据;利用R语言工具进行数据分析，绘制统计图，验证数据是否符合正态分布。

在图片中识别称重数据，这在人工智能领域属于OCR文字识别技术，需要两方面的功能——文本检测和文字识别，识别过程如图1所示。……