一种基于神经网络的水果称重机制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于神经网络的水果称重机，包括上显示屏、摄像头、支撑杆、称重托盘和控制器；所述称重托盘中后侧设置有支撑杆，所述支撑杆顶部设置有显示屏，所述显示屏的一侧设置有摄像头支架，且所述摄像头支架上转动设置有摄像头；所述称重托盘前侧设置有切换按键；所述控制器包括智能结算单元和人工结算单元，且所述切换按键用于切换结算方式；通过设置在摄像头支架上的可以转动的摄像头，其可以有效调整摄像范围，解决了大件的、一口价的水果不容易提拿到称重机上的缺陷，避免了传统摄像头照射范围固定的缺陷；通过设置的切换按键，可以有效解决了传统人工智能称重机不能准确识别外观相同、产地不同的水果的弊端；进而方便、高效的结算。高效的结算。高效的结算。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的水果称重机


[0001]本技术属于称重机
，具体的说，尤其涉及一种基于神经网络的水果称重机。

技术介绍

[0002]随着电子技术的发展，各种电子称重器在大到商城超市，小到集市便利店，以及各行各业的称重，都被普遍使用。但目前的称重器都需要人工输入代码或名称等方式，来实现不同的称重。这既要记住的名字或代码，又要记住对应的价格，是一件非常困难的事，并且和价格还经常变动。记不住的操作人员就只能一点一点的查找，称重效率非常的低。因此本专利技术提出了基于深度学习的自动称重机，来实现自动称重，从而降低操作人员的工作量，提高称重效率。
[0003]深度学习是目前最先进的机器视觉应用方法，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，其广泛应用于图像，声音和文本识别领域，它比传统图像识别方法，速度快，准确率高，自主性强，可以高效的实现图像智能化、自动化识别。
[0004]但是现有的深度学习的称重机还不能自动纠错，特别是针对同一种类，不同品种的不能方便识别，如苹果，苹果的种类就有几百种，并且大多苹果只是产地不同、肉质不同，因此单独从外观上并不能有效识别，因此在结算的时候，往往会出现问题；因此，此类称重机并不能将其很好的运用到水果店中；
[0005]如何有效解决上述问题，是目前人工智能称重机需要解决的一个重要问题。

技术实现思路

[0006]为了达到上述目的，本技术采用的技术方案为，本技术提供一种基于神经网络的水果称重机，包括上显示屏、摄像头、支撑杆、称重托盘和控制器；所述称重托盘中后侧设置有支撑杆，所述支撑杆顶部设置有显示屏，所述显示屏的一侧设置有摄像头支架，且所述摄像头支架上转动设置有摄像头；所述称重托盘前侧设置有切换按键；所述控制器包括智能结算单元和人工结算单元，且所述切换按键用于切换结算方式。
[0007]优选的，所述智能结算单元包括信息采集模块、信息存储模块、信息对比模块、信息输出模块，计算模块、展示模块；所述信息采集模块与信息存储模块信号连接，所述信息对比模块位于信息存储内部，且所述信息对比模块与信息输出模块连接；所述信息输出模块与计算模块信号连接；所述计算模块与展示模块信号连接。
[0008]优选的，所述人工结算单元为智能结算单元的延伸单元，所述人工结算单元包括有与信息对比模块连接的警示模块，所述警示模块报警后通过人工切换按键切换为人工结算单元；所述人工结算单元还包括计算模块、信息输出模块。
[0009]优选的，所述承重托盘边侧还设有下显示屏、键盘、打签口。
[0010]有益效果：与现有技术相比，本技术的优点和积极效果在于，通过设置在摄像
头支架上的可以转动的摄像头，其可以有效调整摄像范围，解决了大件的、一口价的水果包，不容易提拿到称重机上的缺陷，避免了传统摄像头照射范围固定的缺陷；通过设置的切换按键，可以有效解决了传统人工智能称重机不能准确识别外观相同、产地不同的水果的弊端；进而方便、高效的结算。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0012]图1为本技术在实施例的整体结构示意图；
[0013]图2为本技术在实施例的电子部分结构示意图；
[0014]图3为本实施例在自动称重的时候的流程示意图。
具体实施方式
[0015]下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
实施例
[0016]为了能够更清楚地理解本技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本技术做进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0017]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但是，本技术还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本技术并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
[0018]实施例，由说明书附图可知，本方案提供了一种基于神经网络的水果称重机，包括上显示屏1、摄像头2、支撑杆3、称重托盘4和控制器；所述称重托盘中后侧设置有支撑杆3，所述支撑杆3顶部设置有显示屏1，所述显示屏1的一侧设置有摄像头支架，且所述摄像头支架上转动设置有摄像头2；所述称重托盘前侧设置有切换按键5；所述控制器包括智能结算单元和人工结算单元，且所述切换按键用于切换结算方式。
[0019]进一步地说，所述智能结算单元包括信息采集模块、信息存储模块、信息对比模块、信息输出模块，计算模块、展示模块；所述信息采集模块与信息存储模块信号连接，所述信息对比模块位于信息存储内部，且所述信息对比模块与信息输出模块连接；所述信息输出模块与计算模块信号连接；所述计算模块与展示模块信号连接。其中，信息采集模块一般是采集水果的重量、图像；信息存储模块一般是存储水果的单价、名字、厂商、生产日期等信息；在此，信息存储模块内部还可以设置有建物品识别深度学习模型，这个模型可以使用目前较成熟的深度学习模型，如卷积神经网络CNN，深度置信网络DBN，循环神经网络RNN等，方便其运用称重机上的摄像头进行原始信息的采集、存储；
[0020]进一步地说，所述人工结算单元为智能结算单元的延伸单元，所述人工结算单元包括有与信息对比模块连接的警示模块，所述警示模块报警后通过人工切换按键切换为人
工结算单元；所述人工结算单元还包括计算模块、信息输出模块。
[0021]进一步地说，所述称重托盘内部设置有信息采集器，优选的，所述信息采集器为重量传感器；
[0022]进一步地说，所述承重托盘边侧还设有下显示屏6、键盘7、打签口8。
[0023]上述实施例中提及的自动称重器称重过程如下：
[0024]步骤S1：自动称重器启动后，需要初始化硬件控制设备，如价签打印机构，屏幕，存储器，摄像头，称重传感器等部件；
[0025]步骤S2：重量传感器采集托盘上水果的重量；
[0026]步骤S3：通过采集的重量来判断托盘上是否有需要称重的水果，如果有则执行下一步，如果没有则继续返回采集托盘上水果的重量；
[0027]步骤S4：用摄像头采集托盘上水果的图像；
[0028]步骤S5：将采集的水果图片，输入训练好的深度学习网络；并进行对比判断；
[0029]步骤S6：判断深度学习网络是否识别出水果，没有识别出继续拍照识别，识别出则执行下一步；
[0030]步骤S7：识别出水果类别后，通过查询该类水果信息数据库，计算处理水果信息，判断是否识别出该水果是否有多个品种；
[0031]S71，如果没有多个品种，则执行下一步；
[0032]S72，如果该产品有多个品种，则展示该水果的所有品种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的水果称重机，其特征在于：包括上显示屏、摄像头、支撑杆、称重托盘和控制器；所述称重托盘中后侧设置有支撑杆，所述支撑杆顶部设置有显示屏，所述显示屏的一侧设置有摄像头支架，且所述摄像头支架上转动设置有摄像头；所述称重托盘前侧设置有切换按键；所述控制器包括智能结算单元和人工结算单元，且所述切换按键用于切换结算方式；所述人工结算单元为智能结算单元的延伸单元，所述人工结算单元包括有与信息对比模块连接的警示模块，所述警示模块报警后通过人工切换按键切换为人工结算单元；所述人工结算单元还...

【专利技术属性】
技术研发人员：苑天豪，
申请(专利权)人：苑天豪，
类型：新型
国别省市：