自動稱重計價器的製作方法
2023-05-28 21:59:06 1
本實用新型涉及自動稱重裝置，尤其涉及自動稱重計價器。
背景技術：
現有的稱重器一般需要人工操作，將物品放置到稱重臺上之後，工作人員需要在相應系統裡尋找此物品的編號，然後輸入相應的編號，稱重器再根據原有的備案信息和稱重的分量對物品進行稱重計價；在現在的超市，經常看到，工作人員一手拿著編號和物品對應的表，一手對放在稱重器上的物品進行稱重計價；或者在有些超市工作人員在很多的被輸入的顯示物品種類裡尋找所對應的物品進行確認，對超市及消費者都會造成很大的不便，同時浪費人力和消費者的時間。
技術實現要素：
本實用新型目的是提供一種自動稱重計價器，可以自動對物品進行辨別、稱重和費用的計價，以解決現有技術中存在的超市需要人工操縱，費時費力且容易出錯的情況。
本實用新型解決技術問題採用如下技術方案：一種自動稱重計價器，包括稱重臺、計算處理系統、顯示屏、機械臂和攝像頭；
所述稱重臺上端一側設置支撐架，所述支撐架上設置有顯示屏和計算處理系統，所述支撐架上端與所述機械臂的一端連接，所述機械臂的另一端設置有攝像頭；
所述攝像頭可獲取稱重臺上物品的圖像信息，並將所獲得的圖像信息輸送給計算處理系統；
所述稱重臺設置有壓力傳感器，所述壓力傳感器與所述計算處理系統連接；
所述計算處理系統可根據獲得的圖像信息對物品的種類進行確認並進行與接收到的物品重量信息配合計算物品的價格；所得到的計算結果在所述顯示屏上顯示。
優選的，所述計算機處理系統包括微處理器和卷積神經網絡模塊；
所述壓力傳感器與所述微處理器連接；
所述攝像頭與所述卷積神經模塊連接，並將獲取的圖像特徵值輸送給所述卷積神經網絡模塊，所述卷積神經網絡模塊將圖像信息訓練收斂後輸送給微處理器；
所述微處理器可根據接收到的信息進行計量計價運算；
所述微處理器與所述顯示屏連接，所述顯示屏對收到微處理給出的信號進行信息顯示。
優選的，還包括輸入裝置，所述輸入裝置與所述微處理器連通。
優選的，還包括列印裝置，所述列印裝置設置在所述支撐架上，所述列印裝置與所述微處理器連通。
優選的，還包括綑紮裝置，所述支撐架上設置有綑紮裝置，所述綑紮裝置一側端面設置貫通的通道，所述通道向外延伸設置有綑紮件，所述綑紮件可伸縮的設置在所述通道內，所述綑紮件上設置有可對具有一定軟度袋子綑紮的綑紮口。
優選的，還包括旋轉臺，所述支撐架的上端設置有旋轉臺，所述機械臂的一端可旋轉的設置在所述旋轉臺上。
優選的，所述稱重臺還設置有壓力開關，所述壓力開關分別於所述微處理器和壓力傳感器連接。
優選的，還包括聲音輸出系統，所述聲音輸出系統與所述微處理器連接，並對接收到的信號進行聲音的轉化輸出。
優選的，所述卷積神經網絡模塊包括採集模塊、樣本訓練模塊、二次訓練模塊和輸出模塊；
所述採集模塊對稱重物品進行圖樣採集；
所述樣本訓練模塊，對採集的圖樣樣本進行特徵訓練，獲得初步訓練結果信息；
所述二次訓練模塊，根據初步訓練結果信息進行最優化測試圖像訓練，直至樣本收斂；
輸出模塊，將收斂的樣本作為訓練後的稱重物品信息輸出給微處理器。
優選的，所述的採集模塊包括卷積層和特徵提取層，卷積層產生多個特徵映射圖後，特徵提取層對映射特徵進行提取及相關聯特徵的位置確認。
本實用新型具有如下有益效果：一種自動稱重計價器，因設置有攝像頭，同時計算處理系統可根據獲得的圖像信息對物品的品種進行分類確認，再接合稱重的重量對物品進行自動計算，即消費者不需要稱重工作人員的協助就可以自己完成商品的稱重環節，稱重器也不需要稱重工作人員的操作就可以完成對不同商品的識別和稱重，同時解決了稱重工作人員操作中可能出現錯誤。
附圖說明
圖1為自動稱重計價器結構示意圖；
圖2為自動稱重計價器系統連接示意圖。
圖中標記示意為：1-稱重臺；2-顯示屏；3-機械臂；4-攝像頭；5-支撐架；6-輸入裝置；7-列印裝置；8-綑紮裝置；9-綑紮件；10-綑紮口；11-旋轉臺。
具體實施方式
下面結合實施例及附圖對本實用新型的技術方案作進一步闡述。
實施例1
本實施例提供了一種自動稱重計價器，包括稱重臺1、計算處理系統、顯示屏2、機械臂3和攝像頭4；所述稱重臺1上端一側設置支撐架5，所述支撐架5上設置有顯示屏2和計算處理系統，所述支撐架5上端與所述機械臂3的一端連接，所述機械臂3的另一端設置有攝像頭4；所述攝像頭4可獲取稱重臺1上物品的圖像信息，並將所獲得的圖像信息輸送給計算處理系統；所述稱重臺1設置有壓力傳感器，所述壓力傳感器與所述計算處理系統連接；所述計算處理系統可根據獲得的圖像信息對物品的種類進行確認並進行與接收到的物品重量信息配合計算物品的價格；所得到的計算結果在所述顯示屏上顯示。
如圖1所示的結構設置，將物品放置到稱重臺1上，稱重臺1對物品的重量進行稱重，並且將稱重的結果輸送給計算處理系統；同時攝像頭4對物品進行圖像的攝像收集，並將收集到的圖像信息輸送給計算處理系統，計算處理系統根據獲得的圖像信息對物品的種類進行確認，確認種類後與接收到的物品重量信息配合原有的計算機處理系統備案的物品的單價信息進行處理計算，得出結果，並在計算處理系統連接的顯示屏2上進行顯示。
本實施例優選的，所述計算機處理系統包括微處理器和卷積神經網絡模塊；所述壓力傳感器與所述微處理器連接；所述攝像頭4與所述卷積神經模塊連接，並將獲取的圖像特徵值輸送給所述卷積神經網絡模塊，所述卷積神經網絡模塊將圖像信息訓練收斂後輸送給微處理器；所述微處理器可根據接收到的信息進行計量計價運算；所述微處理器與所述顯示屏2連接，所述顯示屏2對收到微處理給出的信號進行信息顯示。卷積神經網絡模塊可以將攝像頭4所攝取的圖像信息進行訓練收斂準確的確認出物品的信息，卷積神經網絡模塊與微處理器連接，微處理器根據壓力傳感器傳送的壓力信息，接合預先在微處理器內備案的物品的單價，進行價格的計算。
本實施例優選的，還包括輸入裝置6，所述輸入裝置6與所述微處理器連通。設置輸入裝置6，輸入裝置6與所述微處理器連接，可以隨時利用輸入裝置對物品的種類和單價等信息進行更改、添加或減少等操作。
本實施例優選的，還包括列印裝置7，所述列印裝置7設置在所述支撐架5上，所述列印裝置7與所述微處理器連通。設置列印裝置7，在微處理器計算出結果之後可以通過所連接的列印裝置7對結果進行列印，形成價格憑條等。
如圖1，本實施例優選的，還包括綑紮裝置8，所述支撐架5上設置有綑紮裝置8，所述綑紮裝置8一側端面設置貫通的通道，所述通道向外延伸設置有綑紮件9，所述綑紮件9可伸縮的設置在所述通道內，所述綑紮件9上設置有可對具有一定軟度袋子綑紮的綑紮口10。設置綑紮裝置8，綑紮件9可伸縮的設置在通道內，當需要是將綑紮件9伸出通道外，通過設置的綑紮口10對所稱重的物品的包裝進行綑紮9，方便實用。
本實施例優選的，還包括旋轉臺11，所述支撐架5的上端設置有旋轉臺11，所述機械臂3的一端可旋轉的設置在所述旋轉臺11上。設置機械臂3通過旋轉臺11可以360度進行旋轉，這樣擴大了機械臂3的操作空間，有利於設置在機械臂3另一端的攝像頭4對物品的更好角度的拍攝。
本實施例優選的，所述稱重臺還設置有壓力開關，所述壓力開關分別於所述微處理器和壓力傳感器連接。當需要對物品進行稱重計價時，將物品放置在稱重臺上時壓力開關收到壓力，開關啟動，傳輸信號給微處理器開始上述一些列操作。當然也可以設置微處理器與攝像頭連接，當物品放置到稱重臺上時，壓力開關打開，微處理器控制攝像頭開設拍攝，拍攝後將攝像信息輸送給卷積神經網絡模塊。這樣更加智能自動。
本實施例優選的，還包括聲音輸出系統，所述聲音輸出系統與所述微處理器連接，並對接收到的信號進行聲音的轉化輸出。可以設置聲音輸出系統，在稱重計價完畢前、中和/或後發出提示語音。
本實施例優選的，所述卷積神經網絡模塊包括採集模塊、樣本訓練模塊、二次訓練模塊和輸出模塊；所述採集模塊對稱重物品進行圖樣採集；所述樣本訓練模塊，對採集的圖樣樣本進行特徵訓練，獲得初步訓練結果信息；所述二次訓練模塊，根據初步訓練結果信息進行最優化測試圖像訓練，直至樣本收斂；輸出模塊，將收斂的樣本作為訓練後的稱重物品信息輸出給微處理器。經過兩次訓練，卷積可以獲得較好的圖樣信息及特徵，提高物品分類的準確率。
本實施例優選的，所述的採集模塊包括卷積層和特徵提取層，卷積層產生多個特徵映射圖後，特徵提取層對映射特徵進行提取及相關聯特徵的位置確認。卷積層輸出特徵映射圖後，特徵提取層進行更一步的相關聯特徵的信息位置的確認，提高物品的識別準確率
以上實施例的先後順序僅為便於描述，不代表實施例的優劣。
最後應說明的是：以上實施例僅用以說明本實用新型的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本實用新型進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本實用新型各實施例技術方案的精神和範圍。