摘 要
本设计目的在于设计一种运用图像识别技术的电子秤，解决传统电子秤使用起来效率低的问题，将图像识别技术结合到传统的电子秤上，从而免去绝大多数人工操作，并且提升称重效率和精度。首先对自动称重秤的发展趋势进行分析，介绍图像识别技术的工作原理，列举目前常见的称重秤的优缺点。电子秤的硬件选择，软件设计。

关键词：图像识别；称重秤；自动称重
目 录
摘 要 I
1 引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 称重秤的历史 2
1.2.2 电子秤的发展趋势 3
1.3 图像识别技术工作原理 4
1.4 目前世界上流行的自动识别技术 5
1.5 图像识别技术目前主要应用领域 6
1.5.1 遥感图像识别 6
1.5.2 军事刑侦 6
1.5.3 生物医学 6
1.5.4 机器视觉 7
1.6 目前常见的称重秤的优缺点 7
1.6.1 杆秤 7
1.6.2 台秤 7
1.6.3 案秤 7
1.6.4 弹簧秤 8
1.6.5 电子磅秤 8
1.6.6 托盘 8
1.6.7 电子秤 8
1.6.8 装载机电子秤 9
1.7 具有图像识别功能电子秤设计思路 9
1.8 总体设计 10
2 系统硬件设计 11
2.1 摄像头 11
2.2 处理器 12
2.3 数据传输模块 13
2.4 电子秤模块 13
2.4.1 小票打印机结构 14
2.4.2 信息显示屏 14
2.4.3 摄像头、显示屏、打印机支撑架 15
2.4.4 电子秤外壳 15
3 系统软件设计 17
3.1 自动识别功能 17
3.2 商品信息数据传输与商品数据统计分析软件部分 17
3.3 称重并打印条形码 18
4 对图像识别技术的未来展望 20
4.1 图像识别技术的现状 20
4.2 图像识别技术的未来展望 22
5 总结 24
参考文献 25

1引言
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
当今世界，计算机和网络技术的快速发展使国内计算机图像识别技术研究取得了重大进展，以提供适合智能图像识别技术研究的环境，但与发达国家相比仍有许多不足之处。许多企业无法娴熟地使用智能图像识别技术。随着大数据时代的到来，所有技术手段都在快速发展，数字图像处理技术也在计算机技术的支持下不断进步。智能图像识别技术是人工智能领域的一个非常重要的研究领域，人们提出了开发强大的方法来有效识别不同类型的图像，在使用智能模式识别技术识别图像时，被识别的图像首先被输入到计算机系统，该系统将图像与图像本身进行比较，提取特征并进行一定的分类。用于数字图像识别的计算机智能图像识别技术为图像处理的各个领域提供了一种实用的方法，以确保信息的完整性和真实性达到最高程度。但是，在智能图像识别过程中，计算机必须处理非常大的数据，因此，如果要提高识别精度和识别速度，技术人员应加大对图像特征的提取，将冗余信息消除和智能图像识别技术做到最好，加快其他方面的研究工作，以促进应用。智能计算机图像识别需要利用这一点，因为图像包含的信息元素太多，如果系统逐个元素进行识别，不仅会消耗大量的时间，而且还会影响识别速度。基于关键信息的识别能够准确地识别特定的元素，并保留重要的信息，从而使处理更加智能，识别效果更好。
1.1.2研究意义
在日常生活中，去超市购物是很常见的，只是在称重区排长队时感到不悦。目前，在实践中使用的大多数商业秤仍然是传统的电子秤。由于每种产品的价格每天都在变化，在输入单价时很容易记错价格，这很考验卖家的记忆力。代码输入法可以通过改变数据库来改变单价，但需要大量经过培训的专职工作人员，因为代码很长，难以记忆。供应商经常要为不同的物品输入代码，称重、贴标签和记账。如果忘记了代码，就必须在系统中重新查找，这增加了顾客的等待时间，影响了购物体验。在超市里，顾客在不同类型的水果和蔬菜之间进行选择是很常见的，收银员不仅需要识别具体的水果或蔬菜类型（如香蕉、苹果、梨），还需要识别其品种以确定价格。这个问题已经通过包装货物来解决，但在很多情况下，消费者想选择自己的产品，因此不能被包装，必须称重。解决这个问题的一个常见办法是给水果和蔬菜分配一个代码，但这种方法需要记住大量的代码，会导致定价错误。此外，许多超市为收银员分发带有图片和代码的传单，但这是有问题的，因为传单阅读起来很费时间。
当今社会特别关注的图像识别，解决了一个直到现在还没有被技术有效解决的问题。水果和蔬菜也可以通过计算机视觉从不同品种的水果集合中自动分类。图像识别技术可与传统的电子秤相结合，以消除大部分手工作业，提高称量效率和准确性。
1.2国内外研究现状
1.2.1称重秤的历史
如果说文字是人类精神文明进步的预兆，那么天平作为称量和交换的工具，无疑是人类物质发展的重要推动力。中国有5000多年的历史，是世界上最早发展天平的国家之一。
长期以来，古代杆秤的发展是由手工完成的，使用绳缝、非定量的铁块和木头、竹子和骨头制成的秤。直到20世纪，传统杆秤的结构才逐渐转变为外刀纽与刀承或内刀纽与刀承结构。1949年后，中国逐渐制定了杆秤的法规和国标，并加强了对计量系统的法律控制。1985年至1987年，中国对杆秤的结构进行了完全改变。原来的木棒被金属棒取代，解决了木棒的测量问题。准确性不在因为地区和天气条件的影响而改变，它们适应了半机械化、通用化、标准化、和大规模生产的需要。从古代的杆秤到今天的智能自动检重机，人类的进步是可以想象的。
1.2.2电子秤的发展趋势
电子台秤在贸易中被广泛使用，但只能在有限的地方进行使用。电子称重仪器的运用通常更加繁琐和集合化。
(1)微型化。完全符合小容量、低轮廓和轻重量的电子台秤的新结构趋势，电子台秤和电子轮秤容量低的问题可以使用圆形的非常薄称重传感器，这不仅可以降低成本，还可以提高稳定性和可靠性，对于中等或大容量的电子台秤和电子地磅来说，使用薄壁钢制方形或矩形封闭部分焊接在秤体上，是衡器设计中一个特别有前途的发展。
(2)模块化。对于大结构和更大结构，就好比大型的具有静态功能和动态功能的电子类型的汽车衡，拆分并以不同的长度组合可以使用标准结构的模块来完成，以创造新的变化和标准，这种结构尤其是提高了产品的可靠性、产品通用性和产品互换性，它还降低了成本，显著提高了生产效率而且还提升了产品质量，它还提高了公司的竞争力。
(3)整合化。静态和动态电子卡车秤、特种秤、便携式静态和动态电子轮秤、小型电子台秤等可与秤体和卡车称重传感器、称重称本体结构的集合化。
(4)智能化。运用电脑的强大计算功能来增强称显示屏幕的功能可以通过电脑和电子秤器显示控制器和的组合来实现，因此这是当今市场上带有微电脑秤终端的电子秤和市场上普通的果蔬电子秤之间的本质区别。
(5)全面化。电子称重技术的发展是基础性的研究不断深化，应用方式不断扩大，向新技术领域方向不断开拓，相关领域和行业不断结合，各种称重、自动控制、信息处理等问题的综合技术不断发展的规律。当今的零售系统需要提供商业化的电子价格表，将各种控制信息、重量显示和销售紧密地结合起来，以实现自动调整。
(6)合并。工业称重和测量方法或过程还要求许多称重和测量系统可以结合起来，这意味着可以根据需要调整测量范围，硬件可以与软件相连，软件可以根据具体程序进行修改和扩展等等，输入和输出数据和指令必须有不同的语言和条形码，并且必须能够与外部控制和数据处理设备进行通信。
1.3图像识别技术工作原理
这之中非常重要的一步是在图像中提取出图片的特征，识别准确性是由从图像中提取的特征决定的，因为图像识别是通过提取图片的特征，然后建立机器分类模型进行图像识别，图像识别的准确性取决于图像识别中清晰和结构良好的特征，例如，形状和颜色频率是广泛使用的特征，性能良好。这是一种图像处理技术，根据需要将图像分成有意义的区域或部分，分割的好坏直接影响到后续图像处理的效果，尽管今天有许多图像处理方法，但图像通常被平滑、着色或以其他方式处理，并构成后续图像识别的基础。
识别技术的技术原理是识别特征区域，即图像或物体中含有最多信息的部分，因此，所选图像中信息量最大的部分或特征被强调和定位，而其他不明显的特征被忽略，这个过程使用了一种图像识别算法（也称为图像分类器），该算法将图像作为输入，并输出其包含的内容，为了让该算法学习图像的内容，它需要学习区分类别，例如，如果一个图像识别系统的目的是识别和鉴定狗，那么图像识别算法需要在成千上万的狗图像和成千上万不包含狗的背景图像上进行训练。
因为人眼识别和基于计算机的图像分析之间没有什么区别，所以在对于图像识别方法中的识别来说，两者都是根据存储在内存中的图像来识别图像，人眼依靠物体的特征来识别它们，并通过评估其特征来区分相片，电脑分析照片是图像识别技术使用地关键，需要确定被处理图片的特征，而且需要完成图像分析就需要根据收集的相关信息来判断，因为电脑数据库中已经收集许多案例信息，所以在进行识别时，电脑便可以调用数据库中数据，并与要分析的照片进行比较，从而实现准确的图像识别。简单地说，这意味着计算机以与人眼相同的方式检查图像并确定其关键信息。由于识别是基于关键信息的，它可以准确地学习某些元素并记住重要的信息，使识别过程和结果都更加智能。
1.4目前世界上流行的自动识别技术
条码读取技术是在严格条件下的环境中读取的；红外识别技术受到穿透率的影响明显较大；相机直接摄像技术拍到物体表面，产生数字记录，然后传送给自动识别软件。然而这种技术依赖于环境，定位物体表面不能在雪、雨、雾的气候下使用，同样不能在凹凸不平的地方使用，过于鸡肋。
卡片识别也分为接触式和非接触式识别，接触式识别卡包括：IC卡、磁条卡和光学卡，它们因其成制造本低、故障率低和易于使用而被广泛使用，但是，在使用条件和阅读速度上有限制，非接触式身份证，如射频卡。它们被广泛用于铁路车辆号码的自动识别、高速公路的自动收费、乘客出入控制、集装箱运输等，因为它们不受使用环境的限制，并且具有很高的读取速度。
1.5图像识别技术目前主要应用领域
图像识别方法可以基于基本的图像特征，也可以基于不同图像的不同特征，在人类图像识别系统中，往往只能通过不同层次的信息处理来实现复杂图像的识别，图像识别技术是立体视觉、运动分析和数据融合等实用技术的基础，可用于许多领域，如导航、地图和地形引导、自然资源分析、天气预报、环境监测和生理损害研究。
1.5.1遥感图像识别
航空照片和卫星遥感图像通常使用识别技术进行处理，以提取有用的信息，目前，这项技术主要用于地形和地质侦察，森林、水、海洋和农业资源勘探，灾害预报，污染监测，气象卫星地图处理和军事地面目标识别。
1.5.2军事刑侦
在军事和公安犯罪调查中图像识别技术被广泛应用与目标信息、防伪、制导、自动灭火器控制、报警系统、处理和识别公安部门的肖像、犯罪现场照片、印章和指纹、修复笔迹、和管理历史文本和照片档案。
1.5.3生物医学
直接的、不需要进入人体的、安全和方便的图像识别技术正是现代医学所需要的。就好比电脑断层式扫描等图像识别技术被大面积推广并用于临床医学诊断和病理学。
1.5.4机器视觉
识别立体图像，是目前最热门的研究课题之一，机器视觉作为智能机器人的一个重要交互结构，机器视觉主要用于理解和识别立体图像，军事侦察、危险环境中的自主机器人以及用于邮政、医院和家庭服务的智能机器人等等都有应用机器视觉，此外，机器视觉还可用于太空机器人的自动控制，工业生产中的工件识别和定位。
1.6目前常见的称重秤的优缺点
1.6.1杆秤
杆秤是根据杠杆原理操作的简单天平，由一根带称星的木杆、一个铁砝码和一根绳子组成。主要由带砝码的木杆或金属杆、称量用的绳子和秤盘组成的小秤，可分为杆秤、秤盘和杆秤三种类型的秤。根据其不同的功能和称重范围的大小，它们被分为三种类型：戥子、盘式秤和钩式秤。杆秤是杠杆秤，通过一个高架杠杆进行称重。杆秤的原理和制造都很简单，重量轻，携带方便，价格便宜，但精确度较低。
1.6.2台秤
杆秤是基于杠杆原理的机械秤，使用重量可在40至1000公斤之间。它们是带有长方形底座的小型秤，通常在平面上使用。根据使用原理的不同，它们被分为机械式和电子式。其优点包括重量轻、易于处理、用途广泛、屏幕和秤之间有电缆连接，以及使用时易于定位。
1.6.3案秤
案秤是基于杠杆原理的机械秤，重量可达50公斤。根据其功能可以分为两类。通用秤和电子价格秤。案式衡器提供高精度、快速按键操作和数值存储。当不需要使用时，可以将其锁定，以防止意外操作。
1.6.4弹簧秤
弹簧秤是利用弹簧变形来测量物体重量的秤，范围从一毫克到几十吨。利用弹簧的变形来测量重量的天平有单面或双面显示。弹簧秤，也叫弹簧力秤，在同一弹簧秤上测量同一物体的重量，在不同的纬度，测量结果不一样。
1.6.5电子磅秤
电子秤使用传感器检测放置在称重平台、托盘或挂钩上的物体的重量，并在屏幕上显示。电子称重仪表用途广泛，准确，快速称重，稳定可靠。
1.6.6托盘
常用于平衡的称量仪器。它由一个十字头、平衡螺母、分度尺、游标、拨片、刻度、盘子、指针、底座和砝码组成。准确度通常为0.1克或0.2克。两只手臂由一个支点组成，支点在中央支撑着秤的吊杆。每个臂上都悬挂着一个托盘，一个臂上有砝码，另一个臂上有要称量的物体，游标在其上滑动。
1.6.7电子秤
电子秤是用于测量物体重量的称量仪器。特点是远程操作，直观的数字显示减少了人为误差，精度高，易于维护，体积小，安装方便，电子秤智能化，反应灵敏，效率高。当物体放在秤上时，对传感器施加压力，传感器变形，阻抗变化，驱动电压变化，输出变化的模拟信号，信号经放大电路放大后输出到A/D转换器，它被转换成数字信号以便于处理并输出到CPU以控制其运行，中央处理单元根据键盘命令和程序在显示器上显示这些结果，直到显示这个结果。
1.6.8装载机电子秤
装载机电子秤是测量装载的散装物料重量的设备，可用于称量车辆上的载荷。它由一个称重传感器和一个称重显示器组成。可以进行动态和静态测量。它还可以打印各种重量数据并执行其他功能。
1.7具有图像识别功能电子秤设计思路
具有图像识别功能的电子秤的设计对大多数货物来说非常方便。一旦货物被放在智能秤上称重，只需要一个步骤–应用条形码–所以不存在客户无法处理或接受称重操作的问题。该设计的特点是具有图像识别功能的电子秤，当货物放在电子秤上时，它能快速自动识别货物的类型，与通用物品的正确单价相匹配，计算出正确的总金额并打印出条形码，而在使用过程中，除了一些特别难以理解和需要人工操作的物品，整个过程是完全自动化的。该系统是完全自动化的。这不仅降低了超市的劳动力成本，而且还解决了排队问题，因为全自动化大大提高了称重过程的效率。只要货物放在秤上，机器就会立即对其进行识别、称重和打印条形码，因此客户不会受到诱惑而要求太低的价格。几乎不需要改变衡器的几何形状，只需将适当的相机以适当的角度放在电子秤的顶部。如果图像与存储在数据库中的信息相匹配，则认为匹配成功；否则，将自动创建一个控制文件，其中记录并存储当前图像的特征。
1.8总体设计
电子秤设计整体方案是：由摄像头、处理器、电子秤模块、数据传输模块和电子秤组成。其整体设计方案如图1.1所示。
图1.1 系统硬件框图
2系统硬件设计
本部分OpenMV摄像头模块、STM32F103微处理器、电子秤模块、SIM800C通信模块组成。当用户将商品放入识别平台时，平台顶部的OpenMV摄像头通过对于识别的商品采集的图像信息进行图像二值化处理，分析数据并对数据进行排序到一临时生成用于对比使用的数组中，通过数组中二进制的值与数据库中所保存的模型使本文获取当前商品的种类，通过USART接口发送分析出来的数据给到主控芯片STM32F103，主控芯片处理分析出商品的种类控制电子秤将商品称重并打印条形码，并通过显示屏的方式提醒顾客;若商品的种类无法识别也将通过显示屏的方式提醒顾客，顾客将会手动选择商品种类，摄像头将会对目前的商品图片进行特征点的查找记录，多次学习后既可以对商品完成自学习，当商品成功被识别称重并打印条形码后，将信息发送到数据库中，在网页上将数据表示出来。
2.1摄像头
OpenMV摄像头模块:根据采集的图片，不同商品在算法处理后的情况不同以此进行商品的分类;对于原生数据库的改写，自学习的功能需要摄像头对于图片的特征点进行一步一步地记录学习。电路图如图2.1所示。
图2.1 STM32H743电路图
OpenMV主控为STM32H7，主频为480MHz，具有颜色识别、二维码识别、圆形识别、人脸识别等功能，RAM为1M，使用方便快速的Python高级语言，在其专有的OpenMVIDE开发环境下调用基于视觉的颜色检测算法。本文主要基于图片识别原理通过对于所投入物品进行处理后与数据库中的文件数据进行对比相似度超过所设定的阈值则为判断成功，在机器自动学习时通过代码自动生成一个新的文件把所需学习的图片数据写入文件，分析特征值和图片数据进行学习。OpenMV结构图如图2.2所示。
图2.2 摄像头结构图
摄像头设计图如图2.3所示。
图2.3 摄像头
2.2处理器
如图2.4所示本电路采用ST公司的一款微处理器STM32F103C8T6。
STM32F103微处理器:解析分析摄像头发回的数据，控制打印条码、网页显示、上位机的数据发送。STM32F103芯片电路该芯片使用的是ARM Cortex-M3内核，该型号拥有48个引脚的封装形式，拥有2组I/O端口，足够本系统开发使用，另外它包含3个通用16位定时器，可以用于设置定时器，2个12位的ADC用于模数转换，内置了高速存储器，供电电压为20_{36V，还包含了许多标准的通信接口，比如USB数据总线和CAN数据总线:它还有省电模式，低功耗也是该款芯片的优势之一，STM32F103C8T6嵌入式芯片可以工作在零下40}105℃的温度范围，它的工作频率为72MHz，拥有I2C和SPI通信接口和3个USART串口。
图2.4 STM32F103C8T6核心板原理图
2.3数据传输模块
SIM800C通信模块:可以低功耗实现语音、SMS(短信)、MMS(彩信)、蓝牙数据信息的传输，在设计中主要负责承担上位机和下位机的交流功能，下位机采集完数据后打包成数据包的形式通过TCP/IP协议发到上位机的数据库中，Tk-SIM800c模块具有工业四频段模块GSM/GPRS:SIm800c，工作频段850/900/1800/1900MHz，可传输语音、短信、彩信，Atk-SIM800c模块支持RS232串行接口和LVTTL串行接口，具有硬件控制功能，支持极宽的5~24V工作空间，可以非常方便地将此模块连接到产品，可以提供语音、短信、彩信、蓝牙和GPRS数据传输等功能。
2.4电子秤模块
该电子秤硬件由STM32单片机，键盘与传感器及液晶显示模块构成。电路采用A/D芯片HX711，屏幕有单价，重量，金额等显示。可以超重警报和单价输入，拥有报警系统，键盘输入可以显示单价质量总和的功能。如图2.5所示。
图2.5 电子秤
2.4.1小票打印机结构
如图2.6所示。在顾客进行自动识别和自动称重之后，称重秤上的自动小票打印机进行打印，将商品种类、商商品重量、商品价格、时间日期、地点等等各种信息打印在小票上。方便顾客的购买商品后通过小票上的信息从而进行退货换货或者售后服务一系列的操作。
图2.6 小票打印机
2.4.2信息显示屏
如图2.7所示。信息显示屏主要是讲一些需要显示给商家和顾客的一些信息进行显示，使得顾客可以了解自己所要购买并称重的商品的信息，显示屏共有两面，一面面向商家，一面面向顾客。
图2.7 显示屏
2.4.3摄像头、显示屏、打印机支撑架
如图2.8所示设计一个支撑架用来使摄像头、显示屏、打印机处在商品平台上方一个合适的高度。
图2.8 支撑架
2.4.4电子秤外壳
如图2.9所示。电子秤的外壳设计成扁平结构的简洁的方形外壳。
图2.9 电子秤外壳
3系统软件设计
3.1自动识别功能
如图3.1所示，在系统开始时，主控芯片依据外存中的数据控制模型将各模型插入到所对应商品类型数组中。摄像头采集图像信息先进行处理生成一份系统处理的数据，通过设定的数组调用外存中的已经保存好的图片模型进行对比，若所生成的模型符合某图片模型，则判断识别成功，调取该模型表示的商品类型数据打包发送给主控芯片，主控芯片可以对其进行主动的分类分解。无法识别商品学习功能，在无法识别商品的摆放后，顾客或售货员可以通过自己的选择来给商品分类，通过分类新商品后，机器生成一份新的图像控制模块，在此模块内设置了由顾客所分类的商品类型、图片信息、处理后的图片模型。在更新的图片模型到主控芯片的外存中。学习功能后，在后续的识别中新商品也有被正常的识别。
图3.1 系统软件框图
3.2商品信息数据传输与商品数据统计分析软件部分
上位机数据分析流程如图3.2所示采用高性能工业级无线SIM800C模块及嵌入式处理器，以实时操作系统作为软件支撑平台，在设计中当下位机分拣完数据后将分类的商品种类及其识别的时间一起打包发往上位机。
图3.2 通信模块工作流程图
3.3称重并打印条形码
电子秤接收到处理器发送的商品单价，进行称重并将结果显示到电子秤屏幕上，同时发送到上位机进行保存。如图3.3所示。
图3.3 电子秤
电子秤透视图如图3.4所示。
图3.4 电子秤透视图