1. Core ML 모델 통합: 먼저 사용하려는 과일 인식 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 Xcode 프로젝트에 통합합니다.

2. 모델 인터페이스 생성: Core ML 모델을 사용하여 입력 이미지를 전달하고 결과를 받는 Swift 인터페이스를 생성합니다.

3. 이미지 처리: 카메라나 앨범에서 이미지를 가져오고, 모델이 요구하는 형식으로 이미지를 처리합니다.

4. 모델 추론: 처리된 이미지를 Core ML 모델에 전달하여 과일을 인식하는 추론을 수행합니다.

5. 결과 표시: 모델에서 반환된 결과를 해석하여 사용자에게 과일 인식 결과를 표시합니다.

이러한 단계를 통해 Swift에서 Core ML을 활용하여 과일을 인식할 수 있습니다. 필요한 경우, 과일 인식을 개선하기 위해 더 많은 데이터로 모델을 학습시킬 수도 있습니다.