基于轻量卷积神经网络的智能电子秤设计

郑冬; 李萍萍; 龚识懿; 熊美玲; 潘亚夫

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基于轻量卷积神经网络的智能电子秤设计

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为解决商品交易过程中存在的效率性和准确性问题,运用OpenMV单目视觉和压力传感器设计了一款智能电子秤,并分别运用商品识别和质量检测进行了实验验证。在OpenMV单目视觉中融入轻量卷积神经网络模型,模拟不同光照下的香蕉、樱桃、石榴、草莓等水果进行了实验,其商品识别的准确率约为94.16%。此外,利用压力传感器对50 g、100 g、200 g等标准砝码进行质量测量,相对误差位于[0.05%,1.27%]之间,且误差与质量之间存在负相关。商品识别和质量检测实验结果呈现两者误差相对较小的特点,满足商品交易的实际需求,也直接反映出利用轻量卷积神经网络实现智能电子秤具有合理性。

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来源
《重庆电力高等专科学校学报》 |2023年第5期|18-21|共4页
作者
郑冬; 李萍萍; 龚识懿; 熊美玲; 潘亚夫;
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作者单位

重庆电力高等专科学校;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH715.193;
关键词
效率性; OpenMV单目视觉; 轻量卷积神经网络; 负相关;

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