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    一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)

    2019-03-29 11:54冉龍旭于國(guó)龍聶小雙余紅張應(yīng)奎
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年2期
    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)單片機(jī)智能化

    冉龍旭 于國(guó)龍 聶小雙 余紅 張應(yīng)奎

    摘 要:為了解決現(xiàn)階段各領(lǐng)域中稱重過(guò)程繁瑣的問(wèn)題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī),該稱重機(jī)通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)與單片機(jī)等主要技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)所稱物品的自動(dòng)稱重功能,從而減少稱重人員的工作量,提高稱重效率。

    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);單片機(jī);智能化;自動(dòng)稱重

    中圖分類號(hào):TP271文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):2095-1302(2019)02-0-02

    0 引 言

    隨著電子技術(shù)的發(fā)展,各種電子稱重機(jī)在大到商城超市,小到集市便利店,以及各行各業(yè)的物品稱重中普遍使用。據(jù)統(tǒng)計(jì),中國(guó)是電子秤需求量增長(zhǎng)最快的國(guó)家之一,世界上電子秤的年增長(zhǎng)率為3%~4%,而中國(guó)已連續(xù)四年實(shí)現(xiàn)20%以上的年增長(zhǎng)率,有的產(chǎn)品甚至已占全世界的十分之一[1]。但目前的稱重機(jī)都需要通過(guò)人工輸入物品名稱或代碼等方式實(shí)現(xiàn)不同物品的稱重,要求稱重人員既要記住物品的名稱、代碼,又要記住對(duì)應(yīng)的價(jià)格,但物品和價(jià)格經(jīng)常變動(dòng),導(dǎo)致稱重效率低下。現(xiàn)如今,科技發(fā)展衍生出的智能化機(jī)器不僅節(jié)省了人們的工作時(shí)間,提高了勞作效率,更推動(dòng)了社會(huì)發(fā)展。

    深度學(xué)習(xí)是目前最先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用方法,它是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域。相較于傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法,深度學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別速度更快、準(zhǔn)確率更高、自主性更強(qiáng),且可高效實(shí)現(xiàn)圖像智能化、自動(dòng)化識(shí)別[2]。研究表明,在非深度學(xué)習(xí)算法中,對(duì)圖像的最高識(shí)別準(zhǔn)確率是96.33%,但在深度學(xué)習(xí)算法中,圖像最高識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到99.47%?;诖耍瑸榱私鉀Q稱重過(guò)程繁瑣的問(wèn)題,將深度學(xué)習(xí)算法與稱重機(jī)相結(jié)合,能夠更便捷、高效地完成稱重任務(wù),以實(shí)現(xiàn)商品的自動(dòng)稱重功能,在減少操作人員工作量的同時(shí)提高稱重效率。

    1 基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)概述

    1.1 總體結(jié)構(gòu)

    圖1所示為自動(dòng)稱重機(jī)的總體結(jié)構(gòu),包括LED顯示屏、攝像頭、主控制器以及重量傳感器、PC端及百度AI平臺(tái)。其中,攝像頭用于采集重量傳感器所要稱重物品的圖像,利用百度AI平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行物品識(shí)別后,通過(guò)串口通信技術(shù)將識(shí)別信息從PC端傳至主控制器,控制器收到識(shí)別信息后將其發(fā)送至LED顯示屏上;重量傳感器用于采集所稱物品的重量信息;主控制器選用STC89C52單片機(jī),接收物品的種類信息和重量傳感器采集的重量信息,并結(jié)合預(yù)先設(shè)定好的單價(jià)信息計(jì)算并輸出總價(jià);LED顯示模塊用于顯示所稱物品的信息。

    1.2 功能概述

    基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)構(gòu)建了物品識(shí)別深度學(xué)習(xí)模型,將稱重物品放置于重量傳感器,利用攝像頭對(duì)所采集的稱重物品圖像進(jìn)行識(shí)別,最后將識(shí)別信息通過(guò)控制器發(fā)送至顯示屏。同時(shí),重量傳感器采集所稱重物品的重量,并通過(guò)控制器發(fā)送至顯示屏,即顯示屏顯示所稱物品的類別、重量、單價(jià)及總價(jià)等,以此實(shí)現(xiàn)對(duì)物品信息進(jìn)行按需處理,從而減少操作人員的工作量,提高精度與可靠性。

    1.3 模塊概述

    1.3.1 控制器模塊

    基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)使用的控制器為STC89C52單片機(jī),該模塊主要對(duì)重量傳感器和攝像頭采集的信息進(jìn)行整體處理,并將處理后的信息發(fā)送至LED顯示屏。由于STC89C52單片機(jī)具有執(zhí)行效率高、成本低、體積小、功耗低等優(yōu)點(diǎn),且尋址方式靈活簡(jiǎn)單,因此能確保自動(dòng)稱重機(jī)擁有較好的性能。

    1.3.2 重量傳感器模塊

    自動(dòng)稱重機(jī)采用20 kg重量傳感器模塊采集所稱物品的重量,通過(guò)發(fā)出信號(hào)的方式,將所稱物品的重量通過(guò)控制器顯示在LED顯示屏,從而實(shí)現(xiàn)物品的稱重功能。該重量傳感器的測(cè)量范圍比電感式傳感器大1倍,不僅能檢測(cè)金屬目標(biāo),而且能檢測(cè)電介質(zhì),如紙、玻璃、木材和塑料等,甚至可通過(guò)墻壁或紙殼進(jìn)行檢測(cè)[3]。

    1.3.3 LED顯示模塊

    LED顯示模塊主要為稱重機(jī)的整體實(shí)施提供一個(gè)顯示平臺(tái)。LED顯示模塊在接收控制器模塊發(fā)送的物品單價(jià)、重量、總價(jià)及類別信息后,將這些信息顯示在LED顯示屏。

    2 自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

    2.1 關(guān)鍵技術(shù)

    基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)主要采用深度學(xué)習(xí)、單片機(jī)、串口通信、圖像采集等技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)調(diào)用百度AI平臺(tái)的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別功能;單片機(jī)技術(shù)主要利用STC89C52單片機(jī)對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)進(jìn)行整體控制;串口通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)電腦端與主控制器間的通信,即將百度AI平臺(tái)的識(shí)別信息發(fā)送至主控制器;圖像采集技術(shù)則通過(guò)主控制器調(diào)用攝像頭,將采集的圖像通過(guò)主控制器發(fā)送至百度AI平臺(tái)。基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)通過(guò)以上關(guān)鍵技術(shù),并結(jié)合重量傳感器、LED顯示屏等關(guān)鍵模塊,最終實(shí)現(xiàn)智能化稱重功能。

    2.2 工作原理

    圖2所示為基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)的工作流程。稱重機(jī)開(kāi)機(jī)后自動(dòng)進(jìn)行初始化,LED顯示屏進(jìn)入等待稱重界面,稱重人員將稱重物品放置在重量傳感器上,傳感器檢測(cè)到重量信息后,攝像頭開(kāi)始采集所稱物品的圖像信息,并調(diào)用百度接口,將該圖像信息上傳至百度AI平臺(tái)。此時(shí),控制器檢測(cè)百度AI平臺(tái)是否識(shí)別出物品信息。若沒(méi)有成功識(shí)別,則重啟攝像頭采集物品圖像并上傳;若識(shí)別成功,控制器則計(jì)算處理物品信息,并將處理好的信息傳送至LED顯示屏。

    3 結(jié) 語(yǔ)

    本文介紹了基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī),通過(guò)對(duì)該稱重機(jī)的功能及模塊概述,提出基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方法,并對(duì)其優(yōu)勢(shì)進(jìn)行深入分析?;谏疃葘W(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)利用深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像高精度、高效率識(shí)別特性,為超市、農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)及物流分類挑揀等需要進(jìn)行稱重的工作減輕了稱重壓力,提高了工作效率。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]張競(jìng)文,王艷新,朱莉,等.一種小型自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)試,2016(23):28.

    [2]王艷新,李家琪,王曉強(qiáng),等.基于單片機(jī)技術(shù)的商用小型自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)[J].工程技術(shù)研究,2016(6):200.

    [3]谷野.自動(dòng)稱重機(jī)開(kāi)發(fā)與研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2009.

    [4]張玉春,孫立寧,李育慈.新型全自動(dòng)電子稱重機(jī)控制系統(tǒng)及誤差補(bǔ)償[J].黑龍江自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,1995(4):57-60.

    [5]閆蕾芳.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類的研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2017.

    [6]孫韶言.基于深度學(xué)習(xí)表征的圖像檢索技術(shù)[D].合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),2017.

    [7]孟丹.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究[D].上海:華東師范大學(xué),2017.

    [8]宋光慧.基于遷移學(xué)習(xí)與深度卷積特征的圖像標(biāo)注方法研究[D].杭州:浙江大學(xué),2017.

    [9]朱翔.基于深度學(xué)習(xí)的互聯(lián)網(wǎng)圖片人臉檢索系統(tǒng)[D].南京:南京理工大學(xué),2017.

    [10]馮子勇.基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征學(xué)習(xí)和分類方法的研究及應(yīng)用[D].廣州:華南理工大學(xué),2016.

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