点击“蘑菇云创造”关注我们
1.项目简介
1.1
项目设计
在大型商超或无人便利店中，我们经常能看到这样的场景：顾客只需将商品放到识别区，系统便能自动识别商品信息，计算总价并完成支付。整个过程几乎不需要人工操作，快速又便捷。这种智能结算方式，正是“商品加购系统”在现实中的典型应用。它让购物体验从传统的人工扫码，转变为智能识别与自动统计的全新模式。背后依靠的是图像识别与信息处理技术的结合，让机器能够“看懂”商品并自动完成加购与结算操作。
在本项目中，我们将模拟这一现实系统的工作过程，利用二哈识图2来识别不同商品的条形码，通过行空板K10进行商品名称与数量的记录、计算与显示。当识别到商品时，屏幕会实时更新信息，并通过语音播报反馈结果，让加购过程更加直观、智能。通过动手构建“商品加购系统”，我们能够更深入地理解智能零售背后的工作原理，也能体会到人工智能在改变购物方式中的巨大潜力。
1.2
演示视频
2. 项目实现原理
3.软硬件准备
3.1
软硬件器材清单
注意：Mind+ 编程软件版本为 v2.0，HuskyLens的版本为二哈识图2。
3.2
硬件连接
请按照下方连接图，将电脑、行空板K10、二哈识图2进行连接。
3.3
软件平台准备
官网下载安装Mind+ 2.0及以上版本安装包，安装完成后，双击打开。
4.项目制作
4.1
二哈识图2操作
首先，由于出厂语言默认为英文，我们可以用触屏的方式左右滑动，找到“System Settings”（系统设置）图标，将系统语言设置成自己想要的语言（支持英文，中文简体和中文繁体）。
点击进入“System Settings”，下滑至底部找到“Language”选项。点击“Language”，进入设置语言界面。
点击自己想要的语言选项。之后，系统会切换语言并自动返回至菜单页面，如下图是切换为中文简体的示意图。
其次，选择二哈识图2的通信方式。
二哈识图2支持UART（串口）和I2C两种通信方式，本教程中使用I2C通信模式。
最后，滑动屏幕，找到“条形码识别”功能。
将二哈识图2对着有条形码的画面，检测到条形码时，屏幕上会用白色方框，框出画面中的所有条形码，并显示条形码内包含的信息。
二哈识图2中的参数配置以及模式选择完成后，接下来需要让该模型学习多个商品条形码，用以触发商品加购操作。步骤如下：
对准要学习的条形码，调整二哈识图2“看”的角度，使屏幕中间的“十”字在白框内，然后按下二哈识图2右上角的A键，学习该条形码。
学习完成后，如识别到已学习的条形码，屏幕将以彩色方框框出该条形码，并在上方显示“name: IDx ” ，name默认为条形码内的信息，例如“www.enjson.com:ID1”。学习更多条形码，可以此类推。
二哈识图2的更多详细使用方法见下面的网址：
https://wiki.dfrobot.com.cn/_SKU_SEN0638_Gravity_HUSKYLENS_2_AI_Camera_Vision_Sensor
所有商品条形码学习完成后，即可开始编写代码，实现一个基于条形码识别的商品加购系统。
4.2
代码实现
打开编程软件Mind+，选择“程序设计”中的“上传模式”。
首先，我们需要在Mind+中添加相应的扩展，包括行空板K10和二哈识图2。
进入“扩展”页面并搜索“行空板K10”。
点击扩展包上的“下载”按钮，等待下载完成。
点击该扩展包完成加载。
按照加载“行空板K10”的步骤加载用户库“HuskyLens2 AI摄像头”。
“行空板K10”和“HuskyLens2 AI摄像头”的用户库加载完毕后，点击“返回”按钮返回编程界面。
连接成功界面如下，点击“×”返回。
设备连接成功后，编写程序如下：
核心代码解析如下：
附件中有该项目的完整程序文件，展开项目，点击“打开项目”。
选择附件中的项目，并点击“打开”。
点击“上传到设备”运行程序。
将二哈识图2选择为“条形码识别”模式。
实现效果如下：
5.附件清单
点击“阅读原文”，下载程序
往期推荐