基于ResNet的水果智能秤 OPENAIGC开发者大赛高校组AI黑马奖

  在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中，涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到，我们特意开设了优秀作品报道专栏，旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。

  无论您是技术专家还是爱好者，希望能带给您不一样的知识和启发。让我们大家一起探索AIGC的无限可能，见证科技与创意的完美融合！

  在现实中，许多零售场所的购物过程任旧存在不少问题，如排队等待时间长、人工操作错误率高、新员工学习成本大等。

  为了解决这样一些问题，提升消费者的购物体验和效率，我们开发了一款基于TensorFlow平台的“一秤到底”智能水果电子秤。通过使用先进的图像识别技术和精确的电子秤测量，使本作品能够大大减少人工操作错误，缩短顾客等待时间，并降低新员工的学习成本。根据实验数据，使用本作品的商店购物效率可提高77%以上，误差率降低92%。

  技术方案系统架构：本作品采用模块化设计，系统由硬件组成、软件组成和数据流程三部分所组成，以满足现代零售场所智能称重计价的需求。 系统硬件组成

  称重模块（HX711）：通过高精度传感器测量商品的重量，并将重量数据传输至称重模块进行处理。

  处理器：用于处理图像识别和称重数据，与数据库模块进行数据交互，实现实时价格计算。

  标签打印机：根据处理器计算出的商品信息，自动打印包含商品名称、重量和价格等信息的标签。

  网络模块：用于与市场监督管理局数据平台做数据交互，实时更新商品的价值信息。

  图像识别模块：基于 TensorFlow 深度学习框架，实现对摄像头捕获的商品图像做准确识别。

  称重数据处理模块：接收来自称重模块的重量数据，将其与图像识别模块识别出的商品信息进行匹配。

  标签生成模块：根据处理器计算出的商品信息生成标签，并发送至标签打印机进行打印。

  用户界面与交互模块：为用户更好的提供直观易用的操作界面，支持实时查看当天营业额、操作智能秤等功能。

  顾客将商品放置在秤上，程序记录商品重量后，由摄像头捕捉商品图像并传输至图像识别模块。图像识别模块对商品图像做处理，识别出商品名称和编码，并与数据库模块进行信息交互。称重模块测量商品重量，并将重量数据传输至称重数据处理模块。最终，生成包含商品名称、重量和价格的标签。

  本作品将图像识别技术应用于水果购物环境，提高商品识别的准确性和购物效率，有实际效果的减少排队等待时间，提升客户满意程度。通过与市场监督管理局的数据平台对接，实现实时数据同步与自动调价，更好地满足市场需求。

  未来将继续优化作品的性能，提高图像识别的准确性和处理速度，扩大商品种类的覆盖范围，探索将本作品应用于更多场景，为更多用户所带来便捷高效的购物体验。

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