摘要：本课题设计了一款基于树莓派的智能水果计价系统，以树莓派B+模块为核心，将树莓派作为系统载体，提高系统灵活度。另外还采用了RS-N3-B0图像采集装置，便于采集水果的图像进行水果的分类；使用了基于MZLS-2压力传感器的重量采集装置，用于对水果的重量采集。当水果放置在重量采集装置上时，采集装置上的传感器会对信息进行采集，包括水果的图像和重量，将采集到的数据传输至树莓派内部，树莓派后台运行的程序会对图像进行识别分类，并根据采集的重量与已存储的单价，计算出水果的金额。该系统为无人水果超市的关键组成部分。

本设计基于树莓派系统，具有布局灵活、低成本、低消耗、操作简单的特点。将之与无人超市相结合，可以给顾客提供更高质量更便捷的服务，对于无人智能设备的普及也有一定意义。

关键词：水果分类；图像识别；Alexines网络；深度学习

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪  论-1

1.1 研究背景和价值-1

1.2 发展现状和趋势-1

1.3 本课题的主要工作-2

第二章 系统架构-4

2.1 系统整体架构-4

2.2 系统设计思路-4

2.3 系统关键技术-5

2.3.1 深度学习-5

2.3.2 迁移学习-6

2.3.3 AlexNet网络-6

2.3.4 Matlab软件-7

2.4 本章小结-8

第三章 系统硬件-9

3.1 系统硬件框图-9

3.2 树莓派-9

3.2.1 树莓派简介-9

3.2.2 树莓派系统安装与远程连接配置-10

3.2.3 树莓派系统环境配置-10

3.3 图像采集模块-10

3.3.1 CMOS传感器-10

3.3.2 RS-N3-B0摄像装置-11

3.4 重量采集模块-11

3.5 本章小结-12

第四章 系统软件-13

4.1 系统软件整体设计-13

4.2 水果分类算法研究-13

4.2.1 各类水果分类算法的简介-13

4.2.2 水果分类算法研究过程-14

4.2.3 迁移学习和深度学习结合-16

4.3 算法的应用-16

4.4 本章小结-18

第五章 系统的调试-19

5.1 系统的组装-19

5.2 水果分类算法的调试与实现-19

5.3 本章小结-21

第六章 结束语-23

参考文献-24

致  谢-26