基于轻量卷积神经网络的智能电子秤设计

摘要：

为解决商品交易过程中存在的效率性和准确性问题,运用OpenMV单目视觉和压力传感器设计了一款智能电子秤,并分别运用商品识别和质量检测进行了实验验证.在OpenMV单目视觉中融入轻量卷积神经网络模型,模拟不同光照下的香蕉、樱桃、石榴、草莓等水果进行了实验,其商品识别的准确率约为94.16%.此外,利用压力传感器对50 g、100 g、200 g等标准砝码进行质量测量,相对误差位于[0.05%,1.27%]之间,且误差与质量之间存在负相关.商品识别和质量检测实验结果呈现两者误差相对较小的特点,满足商品交易的实际需求,也直接反映出利用轻量卷积神经网络实现智能电子秤具有合理性.

关键词：效率性、OpenMV单目视觉、轻量卷积神经网络、负相关

所属期刊栏目：28

分类号：TH715.193(仪器、仪表)

资助基金：重庆市九龙坡区科技局科学研究项目C-KY202304

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：18-21