许龙铭，麦启明，卢家俊，陈苇浩

（广州城市理工学院通信工程学院，广东广州 510800）

智慧农业已成为当今现代农业发展的大趋势[1]，而水果图像的识别在智慧农业领域具有重要的地位[2]。传统的水果秤需要通过人工辨别水果的种类，然后选择对应的价格进行计价操作。在该方式下，由于人的分辨能力以及记忆有限，所以计价环节容易出错，特别是在大型超市中，会带来不小的经济损失。文中设计的是一个采用图像识别技术实现的自动水果秤，能够通过机器视觉识别出水果的种类，然后自动进行称重计价操作，通过触摸屏进行信息提示以及语音播报称重计价结果，并且系统能够辨别不同种类水果混装的情况，然后进行拒绝称重计价以及报警提示操作。

1 方案设计

图像识别水果秤的系统结构如图1 所示，主控制器使用NVIDIA 推出的GPU 主控制器Jetson Nano，该控制器内置了128 个NVIDIA CUDA®核心，十分适合边缘部署AI 应用程序。结合CSI 摄像头、称重传感器、语音模块和触摸屏搭建硬件电路。

整个图像识别水果秤主要由5 个部分组成，分别是：

1）Jetson Nano，用于进行图像识别核心的边缘计算、传感器数据处理以及显示控制等操作。

2）CSI 摄像头，用于采集实时检测目标的图像数据。

3）称重电路，在完成目标的种类识别后进行重量检测，通过重量和预设的单价计算出总价。

4）语音电路，负责与消费者进行非接触式人机交互，通过语音交互完成水果秤的称重、计价以及购买。

5）触摸屏，为管理员提供水果单价设置、支付方式设置等操作。……