基于行空板M10扩展板的智能语音识别物体称重系统设计- Makelog(造物记)

前言

当前，随着人工智能技术和物联网设备的快速发展，传统称重设备正面临智能化升级的迫切需求。

在零售领域，新零售概念的普及使得超市、生鲜市场等场景对智能称重设备的需求激增。传统称重设备操作繁琐、效率低下的痛点日益凸显，商户亟需支持语音交互、自动计价的智能解决方案。

在消费电子领域，智能厨房设备的兴起为家用称重设备创造了新的增长点。现代家庭对健康饮食的关注使得食材精确计量需求大增，而传统厨房秤在操作便利性上的不足催生了支持语音控制、食谱联动的智能产品。

在特殊需求市场，无障碍设备的政策支持为语音交互称重系统提供了发展机遇。中国残联数据显示，我国视障人士超过1700万，传统触控式称重设备造成了严重的使用障碍。

与此同时，硬件技术的成熟为智能称重系统的开发提供了基础支撑。以行空板M10为代表的新一代开发板集成了高性能处理器和丰富的接口资源，使得在嵌入式设备上实现语音识别、数据处理等复杂功能成为可能。AI模型的轻量化技术突破更让离线语音识别的准确率提升至实用水平，为系统在无网络环境下的稳定运行提供了保障。

综合来看，智能语音识别称重系统恰逢技术成熟与市场需求的双重机遇，在零售、家居、公共服务等多个领域都具有广阔的应用前景，市场潜力巨大。

系统概述

基于行空板M10的智能语音识别物体称重系统是一个集成了语音交互、重量测量和数据显示功能的智能设备。该系统能够通过语音指令控制称重过程，自动显示并播报测量结果，适用于超市、厨房、实验室等多种场景。

硬件组成

主控模块：行空板M10

称重模块：高精度称重传感器(HX711模块)

语音模块：行空板自带麦克风

显示模块：LCD1602显示屏

电源模块：锂电池扩展板

程序设计

1.语音识别模块

语音唤醒功能

关键指令识别("开始称重"、"清零"、"单位切换"等)

结果语音播报

2.称重处理模块

传感器数据采集

数字滤波算法

单位换算(克/千克/磅等)

3.用户界面模块

实时重量显示

历史记录查看

系统设置界面

程序流程图

开始 → 系统初始化 → 等待唤醒词 → 语音指令识别
↓ ↑
↓ ↑
称重传感器校准 ↑
↓ ↑
实时重量测量 ← 收到"开始称重"指令
↓
结果显示与播报
↓
等待下一次指令

关键技术实现

1.语音识别集成

# 语音识别部分
from voice_recognizer import VoiceRecognizer

vr = VoiceRecognizer()
vr.set_wake_word("小称小称") # 设置唤醒词

while True:
if vr.detect_wake_word():
print("已唤醒，请说出指令")
command = vr.recognize_command()
if "称重" in command:
start_weighing()
elif "清零" in command:
tare_scale()

2.称重数据处理

# 称重数据处理
import hx711

scale = hx711.HX711(dout_pin=5, pd_sck_pin=6)
scale.set_scale(calibration_factor) # 校准因子
scale.tare() # 去皮

def get_weight():
raw_data = scale.get_units(10) # 取10次测量平均值
filtered_data = kalman_filter(raw_data) # 卡尔曼滤波
return round(filtered_data, 2) # 保留2位小数

3.多线程处理

# 多线程处理
import threading

def voice_thread():
# 处理语音识别
pass

def weighing_thread():
# 处理称重
pass

# 启动线程
t1 = threading.Thread(target=voice_thread)
t2 = threading.Thread(target=weighing_thread)
t1.start()
t2.start()

系统特色

智能交互：全程语音控制，解放双手

高精度测量：采用专业称重传感器，精度可达0.1g

多单位支持：克、千克、磅、盎司等单位自由切换

数据记录：自动保存称重历史，支持查询和导出

扩展性强：可连接打印机、云端等服务

优化方向

增加AI识别功能，自动识别常见物品并估算价格

集成条码扫描模块，实现商品快速录入

开发移动端APP，实现远程监控和数据管理

优化电源管理，延长电池续航时间

系统整体设计

代码

#  语音识别部分
from voice_recognizer import VoiceRecognizer

vr = VoiceRecognizer()
vr.set_wake_word("小称小称")  # 设置唤醒词

while True:
   if vr.detect_wake_word():
       print("已唤醒，请说出指令")
       command = vr.recognize_command()
       if "称重" in command:
           start_weighing()
       elif "清零" in command:
           tare_scale()

#  称重数据处理
import hx711

scale = hx711.HX711(dout_pin=5, pd_sck_pin=6)
scale.set_scale(calibration_factor)  # 校准因子
scale.tare()  # 去皮

def get_weight():
   raw_data = scale.get_units(10)  # 取10次测量平均值
   filtered_data = kalman_filter(raw_data)  # 卡尔曼滤波
   return round(filtered_data, 2)  # 保留2位小数

# 多线程处理
import threading

def voice_thread():
   # 处理语音识别
   pass

def weighing_thread():
   # 处理称重
   pass

# 启动线程
t1 = threading.Thread(target=voice_thread)
t2 = threading.Thread(target=weighing_thread)
t1.start()
t2.start()

附件

ext-hx711-master.zip

附件

智能语音识别物体称重系统设计.rar

基于行空板M10扩展板的智能语音识别物体称重系统设计 中等

前言