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柚子相机---自助称重机 |
本帖最后由 柚子相机项目组 于 2024-7-19 16:16 编辑 一.功能介绍 1.使用柚子相机作为图像识别工具,对物品进行识别 2.根据柚子相机识别到的商品返回数据,显示该物品为哪种水果,并进行称重和价格计算 二.硬件清单 1.柚子相机 2.液晶显示屏 3.电子称重块 4.连接线若干 5.摄像头延长线 三.制作步骤 1.模型训练 使用的是Maixhub在线模型训练平台,https://maixhub.com/ 登录平台,进入模型训练 新建训练,输入训练项目的名称和类型(类型分为图像分类和图像检测,分类只需要创建不同类物体的文件夹,检测需要对图片添加标注,检测不仅可以识别到物体的种类,也能返回在图像中的坐标位置等信息),这边选择的是图像分类。 创建数据,上传数据集,这边使用柚子相机拍摄了苹果,西瓜,橙子,葡萄,榴莲的图片,训练图片上传了1097张,验证图片122张(要求每个图片不低于50张,不超过3000张) 图像标注,对上传的图片进行标注,也就是框选出图片中苹果,西瓜,橙子,葡萄,榴莲的位置,并打上标签,拼音代替 创建训练任务,设置训练参数,柚子相机选择awnn模型,图像增强这边选择了随机模糊,商品图片不能镜像和旋转,迭代次数这边选择的100次,理论上迭代次数和识别成功率成正比,但是迭代次数越多训练时间越长,而且达到一定次数后损失率会达到峰值,不会再收敛。 参数设置完成以后可以开始训练,平台端会显示训练的进度,所需时间取决于当前训练的人数和数据集的大小。训练完成后,会生成awnn的模型和main.py主程序,可在线下载,下载完成后将程序和模型拷贝到柚子相机的app文件夹下。 2.程序设计 首先是柚子相机的图像识别的程序,模型训练完成后会生成一个main.py的文件,需对程序进行修改. Esp32编程这边使用的是mind+编程 定义串口1是连接柚子相机的,波特率和柚子相机波特率一致115200. 硬件连接:液晶显示屏:SDA SCL管脚 电子称重块:P0 P1管脚 3.外观绘制 使用激光切割和描线,完成绘制;黑色为切割线:红色为浅描线 4.连接方式 连接时注意线的正反和线序 将摄像头使用延长线进行延长 P0 P1连接电子称重块 SDA SCL连接液晶显示屏 电子称重块的安装 5.整体展示 视频链接:https://b23.tv/8Xk3RtP |
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