行空板M10扩展板——行空AI体重秤

【项目背景】

• 在当今这个注重健康与形象的时代，体重管理成为许多人尤其是爱美的女士们关注的焦点。她们通过严格控制饮食、坚持锻炼来维持理想的身材。每次站在体重秤上，数字的变化都会带来不同的情绪：体重增加时，难免感到沮丧，此时一句幽默的提醒和贴心的健康建议能带来安慰；体重下降时，一句真诚的表扬和鼓励则会让人充满动力，继续努力。因此，一个能够根据体重变化给予个性化反馈的智能体重秤，无疑是人们健康管理的好帮手。
  

【项目设计】

• 本项目旨在通过技术手段，为传统体重秤赋予智能互动功能。我们将采用行空板M10、电池扩展板以及I2C重量传感器模块进行硬件搭建，并结合Kimi大语言模型和讯飞语音合成功能，实现一个智能体重秤系统。
• 当使用者踏上体重秤时，I2C重量传感器模块会精准地获取体重数值，并通过行空板进行平均值运算，以确保数据的准确性。随后，系统将体重值上传至Kimi大语言模型，通过以下提示词获取反馈：
  

{
  "role": "system",
  "content": """
  你是一位专业的体重管理师。当用户称得的体重比之前增加时，首行请给出幽默的提醒，然后提供实用的健康建议；如果体重比之前减少了，请及时给予真诚的表扬和鼓励。请尽量将回答控制在100字以内，无需添加时效性说明或其他额外内容。
  """
}
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• Kimi大语言模型会根据体重变化情况，生成针对性的文字反馈。随后，系统将该反馈文本上传至讯飞语音合成平台，生成语音音频。音频文件将通过行空板M10连接的蓝牙音箱播放，同时，反馈文本也会在行空板的屏幕上同步显示，为用户提供视觉与听觉的双重互动体验。
• 通过这种创新的改造，智能体重秤不仅能够提供精准的体重数据，还能给予用户情感上的支持和健康管理建议，让每一次称重都成为一次积极的体验。
  

【硬件改造】

原体重秤四根数据线与I2C重量传感器模块的E+、E-、S+、S-引脚相连，I2C重量传感器模块与行空板M10的I2C引脚连接。

【程序代码】

本代码是一个基于Python的智能体重秤项目，结合了硬件（行空板、重量传感器模块）和软件（OpenAI语言模型、讯飞语音合成）功能，用于测量体重并根据体重变化提供语音和文本反馈。

• OpenAI语言模型（Kimi模型）：根据体重变化生成个性化的文本反馈。
• 讯飞语音合成（XfTts）：将文本反馈转换为语音。
• Pygame：用于播放语音文件。
  

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#  -*- coding: UTF-8 -*-

# MindPlus
# Python
import openai
import json
import time
from df_xfyun_speech import XfTts
import pygame
import sys
sys.path.append("/root/mindplus/.lib/thirdExtension/nick-dfrobot_hx711_i2c-thirdex")
import time
from unihiker import GUI
from pinpong.board import Board
from DFRobot_HX711_I2C import *
import math
Board().begin()
u_gui=GUI()
hx711 = DFRobot_HX711_I2C(0x64)
while(hx711.begin()==0):
    print("Init faild!!")
appId = "*********"
apiKey ="************************************"
apiSecret = "*****************************************"
options = {}
tts = XfTts(appId, apiKey, apiSecret, options)
pygame.init()
pygame.mixer.init()
client = openai.OpenAI(api_key="sk-*****************************************", base_url="https://api.moonshot.cn/v1")
kimi_model = "moonshot-v1-8k"
kimi_temperature = 0.3
kimi_history = [
    {"role": "system", "content": """你是一位专业的体重管理师。当用户称得的体重比之前增加时，首行请给出幽默的提醒，然后提供实用的健康建议；如果体重比之前减少了，请及时给予真诚的表扬和鼓励。请尽量将回答控制在100字以内，无需添加时效性说明或其他额外内容。"""}
]

def kimi_chat(query, kimi_history, kimi_model, kimi_temperature):
    kimi_history.append({
        "role": "user",
        "content": query
    })
    completion = client.chat.completions.create(
        model=kimi_model,
        messages=kimi_history,
        temperature=kimi_temperature,
    )
    result = completion.choices[0].message.content
    kimi_history.append({
        "role": "assistant",
        "content": result
    })
    return result
def WaitPlayEnd():
    while pygame.mixer.get_busy():
       pass
    return   
# 自定义函数
textlen=18
def XianShi(WenBen):
    XinWenBen = ""
    XingShu = (math.floor((len(WenBen) / textlen)))
    XingHao=1
    for XingHao in range(1, XingShu+1, 1):
        print(XingHao)
        XinWenBen = XinWenBen + WenBen[((XingHao - 1) * textlen):(XingHao * textlen)] + "\n"
    print(XingHao)
    XinWenBen = XinWenBen + WenBen[(XingHao * textlen):len(WenBen)] +"\n"
    显示.config(text=XinWenBen)

标题=u_gui.draw_text(text="行空板AI体重称",x=20,y=30,font_size=20, color="#0000FF")
体重=u_gui.draw_digit(text="00.00",x=35,y=100,font_size=40, color="#0000FF")
显示=u_gui.draw_text(text="",x=0,y=150,font_size=10, color="#FF0000")
LeiJia = 0
JiShu = 0
bs=0
bs3=0
while True:
    if (LeiJia == 0):
        ZhongLiang = (hx711.read_weight(10))
    if (ZhongLiang > 500):
        if (LeiJia == 0):
            for i in range(10):
              ZhongLiang = (hx711.read_weight(10))
              体重.config(text=round(ZhongLiang / 10,2))
              time.sleep(0.2)
        ZhongLiang = (hx711.read_weight(10))
        if (JiShu < 10):
            JiShu = (JiShu + 1)
            print(JiShu)
            LeiJia = LeiJia + ZhongLiang / 10
            体重.config(text=round(ZhongLiang / 10,2))
            time.sleep(0.2)
        else:
            if bs==0:
               体重.config(text=round(LeiJia / 10,2))
               if bs3==0:
                   bs3=1
                   AIcontent=kimi_chat("这是第一次测体重，重量是"+str(round(LeiJia / 10,2))+"KG",kimi_history, kimi_model, kimi_temperature)
               else:
                   AIcontent=kimi_chat("本次体重"+str(round(LeiJia / 10,2))+"KG",kimi_history, kimi_model, kimi_temperature)
               XianShi(AIcontent)
               tts.synthesis(AIcontent, "speech.wav")
               pygame.mixer.Sound("speech.wav").play()
               WaitPlayEnd()
               bs=1
    else:
        if bs==1:
          bs=0
          JiShu = 0
          LeiJia = 0
          体重.config(text="0.0")
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代码逻辑流程

1.初始化硬件和软件

初始化行空板、重量传感器模块、语音合成模块、Pygame等。

设置OpenAI的API密钥和模型参数。

2.主循环

持续读取重量传感器的数值。

当检测到重量大于500时，开始测量体重。

计算10次测量的平均值，作为最终体重。

将体重值发送到OpenAI的Kimi模型，获取反馈文本。

使用讯飞语音合成将反馈文本转换为语音，并通过蓝牙音箱播放。

在行空板的屏幕上显示反馈文本。

3.体重变化处理

如果是第一次测量体重，调用Kimi模型生成初次反馈。

如果是后续测量，根据体重变化调用Kimi模型生成相应的鼓励或建议。

4.语音播放

使用Pygame播放语音文件，直到播放完成。

5.显示更新

在行空板的屏幕上实时显示当前体重和反馈文本。

6. 代码中的关键函数

kimi_chat：调用OpenAI的Kimi模型，根据体重变化生成反馈文本。

XfTts.synthesis：将文本转换为语音文件。

pygame.mixer.Sound：播放语音文件。

XianShi：将长文本分段显示在屏幕上。

【项目测试】

【演示视频】