[发明专利]一种基于卷积神经网络的散装商品计量装置及方法

说明书

本发明提供了一种基于卷积神经网络的散装商品计量装置，包括用于采集待称重商品图片的摄像模块、用于获取商品重量的称重模块以及控制系统，数据库中预存有商品名称清单以及商品价格清单，控制系统接收待称重商品图像以及商品称重信号，根据待称重商品名称、商品价格以及商品重量计算商品总价；卷积神经网络接收待称重商品图像并根据待称重商品图像对待称重商品进行图像识别以获取待称重商品名称，将待称重商品名称反馈至控制系统。本发明可以提高操作效率，减少操作时间，避免出现商品名称选择错误的问题。相应地，本发明还提供一种基于卷积神经网络的散装商品计量方法。

技术领域

本发明涉及电子秤技术领域，具体而言，涉及一种基于卷积神经网络的散装商品计量装置及方法。

背景技术

电子秤是现代传感器技术、电子技术和计算机技术一体化的电子称量装置，能满足并解决现实生活中提出的快速、准确、连续、自动称量要求，其主要由承重系统(如秤盘、秤体)、传力转换系统(如杠杆传力系统、传感器)和示值系统(如刻度盘、电子显示仪表)三部分组成。

对于当前超市所使用的电子秤，其需要顾客在选好散装商品后前往指定地点，对商品进行辨别并选择商品名称，最后电子秤根据商品价格和重量计算商品总价并打印标签。该种电子秤需要顾客辨别并选择商品名称，方可计算商品总价，其存在操作效率较低、操作时间较长以及容易出现商品名称选择错误的问题。

发明内容

为了克服现有电子秤操作效率低且容易出现商品名称选择错误的问题，本发明提供了一种基于卷积神经网络的散装商品计量装置及方法，其具体技术方案如下：

一种基于卷积神经网络的散装商品计量装置，包括用于采集待称重商品图片的摄像模块以及用于获取商品重量的称重模块，其还包括：

控制系统，与摄像模块以及称重模块连接，接收待称重商品图像以及商品重量，利用卷积神经网络识别商品图像以获取商品名称，识别商品名称后，通过查询数据库，获取对应的商品价格，利用商品价格以及商品重量计算商品总价。

可选的，所述卷积神经网络包括依次连接的第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第三卷积层、第三最大池化层、第四卷积层、第四最大池化层、Flatten层、第一全连接层、Drop out层、第二全连接层、第三全连接层以及Softmax层。

可选的，所述散装商品计量装置还包括服务器，所述服务器与控制系统通过网络连接，所述服务器中存储有控制系统上传的对实际商品进行图像采集而得的商品图像训练数据，利用商品图像训练数据在服务器上训练所述卷积神经网络参数，训练结束后更新控制系统卷积神经网络参数。

可选的，所述待称重商品图像经过对待称重商品图片进行图像分割并剔除待称重商品图片背景后获得。

可选的，所述散装商品计量装置还包括与控制系统连接的显示模块，所述显示模块用于显示商品名称、商品价格、商品重量以及商品总价。

可选的，所述散装商品计量装置还包括与控制系统连接的打印模块，所述打印模块用于打印商品名称、商品价格、商品重量以及商品总价。

可选的，所述卷积神经网络的损失函数为交叉熵损失函数，所述卷积神经网络的优化算法为RMSProp算法。

相应地，本发明还提供一种基于卷积神经网络的散装商品计量方法，其包括如下步骤：

第一步，采集待称重商品图片以及获取商品重量；

第二步，对待称重商品图片进行处理，以获取待称重商品图像；

第三步，卷积神经网络根据待称重商品图像对待称重商品进行图像识别以获取待称重商品名称；

第四步，获取与待称重商品的商品名称相对应的商品价格，根据商品价格以及商品重量计算商品总价。