[发明专利]一种人工智能识别商品专用塑料袋

说明书

本发明提供一种人工智能识别商品专用塑料袋，所述塑料袋按重量份计由以下组分组成：SiO₂耦合线性低密度聚乙烯纳米颗粒30～40份；邻苯基苯酚‑聚乙烯醇接枝共聚物40～60份；聚乙烯吡咯烷酮15～20份；壳聚糖增容改性蒙脱石纳米颗粒15～20份；改性淀粉10～15份；非离子表面活性剂5～10份；TiO₂纳米颗粒5～10份；甘油3～5份；硬脂酸钾5～7份；聚己内酯1～2份。本发明提供的人工智能识别商品专用塑料袋具有不起褶皱、低反光率、底部无贴缝、通透性好的特点，为人工智能识别图像采集提供了良好环境，同时能够提高塑料袋的自清洁性能，避免油污渍等的粘附，提高塑料袋的透光性和透气性，避免了商品的腐败变坏。

技术领域

本发明属于高分子材料技术领域，特别涉及一种人工智能识别商品专用塑料袋。

背景技术

随着消费升级趋势的到来，社会人口结构的变化，近几年便利店的销售额增速喜人，而商超的销售额增速明显放缓。同时便利店的用人和房租成本都在上升，利润被压榨，传统的便利店缺乏对数据的收集和有效分析。于是将商品识别技术应用至无人零售领域(如小型便利店)有很大的发展空间。采用成熟的条码技术非常省成本，顾客调整商品条码和扫码器位置，完成扫码结算工作，但是顾客不熟悉使用扫码器和商品包装变形导致条码难识别等问题，会影响支付时间和购物体验。目前使用基于RFID技术的无人便利店方案也很多，每个商品上均人工需要贴上RFID标签，标签成本、贴标时间成本和人力成本就会提高了。

为了解决RFID标签所带来的成本上升，尝试采用计算机视觉和深度学习技术相结合的技术方案，消费者挑选商品后放置在结算台处，结算台正上方部署摄像头获取商品图像，上传至云端或者本地服务器，通过已训练好的模型来识别商品。为了配合人工智能识别技术中的商品图像采集，承装商品的塑料袋就变的至关重要，现有技术中的塑料袋通透性差，易褶皱，在可见光范围内会反光均会影响商品图像的采集，同时现有技术中生产的塑料袋普遍采用两片塑料薄膜贴合剪切的技术，这种塑料袋在底部会形成贴缝，会进一步遮挡商品，影响图像采集；另一方面，现有技术中的塑料袋透气性差，易粘粘油污灰尘等，有的食品预先被塑料袋塑封后，会在塑料袋内表面产生水汽，或者在搬运整理过程中粘附油污等，容易导致食物腐败变质，也会影响图像采集。因此，为了适应现有技术中的人工智能识别商品结算功能，急需一种人工智能识别商品专用塑料袋。

发明内容

本发明针对上述缺陷，提供一种不易起褶皱、底部无贴缝、通透性好、透气性好、防水雾、防油污灰尘的一体成型人工智能识别商品专用塑料袋。

本发明提供如下技术方案：一种人工智能识别商品专用塑料袋，所述塑料袋按重量份计由以下组分组成：

SiO₂耦合线性低密度聚乙烯纳米颗粒30～40份；

邻苯基苯酚-聚乙烯醇接枝共聚物40～60份；

聚乙烯吡咯烷酮15～20份；

壳聚糖增容改性蒙脱石纳米颗粒15～20份；

改性淀粉10～15份；

非离子表面活性剂5～10份；

TiO₂纳米颗粒5～10份；

甘油3～5份；

硬脂酸钾5～7份；

聚己内酯1～2份。

作为本发明的进一步限定，所述邻苯基苯酚-聚乙烯醇接枝共聚物的制作方法包括以下步骤：

S1：将0.3g～0.5g的聚乙烯醇粉末和0.3g～0.5gFeCl₃用磁力搅拌溶解分散于5ml～10ml有机溶剂中，得到聚乙烯醇有机溶液；