【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的自动称重机
:本技术涉及机器视觉领域,尤其涉及一种基于深度学习的自动称重机。
技术介绍
:随着电子技术的发展,各种电子称重器在大到商城超市,小到集市便利店,以及各行各业的物品称重,都被普遍使用。但目前的称重器都需要人工输入物品代码或名称等方式,来实现不同物品的称重。这既要记住物品的名字或代码,又要记住对应的价格,是一件非常困难的事,并且物品和价格还经常变动。记不住的操作人员就只能一点一点的查找,称重效率非常的低。因此本技术提出了基于深度学习的自动称重机,来实现物品自动称重,从而降低操作人员的工作量,提高称重效率。深度学习是目前最先进的机器视觉应用方法,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,其广泛应用于图像,声音和文本识别领域,它比传统图像识别方法,速度快,准确率高,自主性强,可以高效的实现图像智能化、自动化识别。
技术实现思路
:针对上述问题,本技术要解决的技术问题是提供一种基于深度学习的自动称重机及其程序控制方法。本技术的一种基于深度学习的自动称重机,包括上显示屏、相机、支撑杆、承重托盘和控制器,所述承重托盘上设有 ...
【技术保护点】
一种基于深度学习的自动称重机,其特征在于:包括上显示屏、相机、支撑杆、承重托盘和控制器,所述承重托盘上设有支撑杆,所述支撑杆中部通过连接杆连接有相机,支撑杆顶端设有上显示屏,所述承重托盘边侧还设有下显示屏、键盘、打签口、扬声器及USB接口,所述承重托盘内部设有控制器、重量传感器、存储器、存储卡、通信模块、电源模块及价签打印机,所述控制器分别与重量传感器、存储器、存储卡、通信模块、电源模块、价签打印机、键盘、上显示屏、下显示屏、扬声器、USB接口及相机连接。
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自动称重机,其特征在于:包括上显示屏、相机、支撑杆、承重托盘和控制器,所述承重托盘上设有支撑杆,所述支撑杆中部通过连接杆连接有相机,支撑杆顶端设有上显示屏,所述承重托盘边侧还设有下显示屏、键盘、打签口、扬声器及USB接口,所述承重托盘内部设有控制器、重量传感器、存储器、存储卡、通信模块、电源模块及价签打印机...
【专利技术属性】
技术研发人员:于国龙,崔忠伟,左羽,熊伟程,桑海伟,廖玉梅,吴恋,
申请(专利权)人:贵州师范学院,
类型:新型
国别省市:贵州,52
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。