《2025 DigiKey AI应用创意挑战赛》基于树莓派的瓜果蔬菜自动识别
本帖最后由 yinwuqing 于 2026-1-31 21:59 编辑一、项目名称
基于树莓派的瓜果蔬菜自动识别
二、项目概述
本次创意挑战赛使用在DigiKey平台上购买的Raspberry Pi 5与自备的HiSpark IPC DIY Camera,通过OpenCV+TensorFlow Lite+轻量级 SSD MobileNet 模型,摄像头实时捕捉画面,自动识别常见水果与蔬菜,比如苹果、香蕉、橘子、西红柿等,并且在画面上绘制中文标签与检测标注框,识别阀值等信息。支持中文界面显示,模拟模式(无模型时)与真实模型模式、图像保存、阈值调整、颜色空间测试等功能,具备较好的交互性与实用性。
三、作品实物图
四、工作流程图
五、环境说明
本次项目是基于Raspberry Pi OS 64位系统,前期工作可借助PuTTY远程进行环境的搭建。将32GB的TF卡烧录完Raspberry Pi OS 64位系统镜像后,供电开机,连接鼠标、键盘设备。系统登录后,在根目录下创建一个命名为“ssh”的空文件,或者启动系统终端,输入“sudo systemctl enable ssh“及”sudo systemctl start ssh”命令,即可在树莓派上启用SSH功能。然后将树莓派连接到与电脑同一个WiFi路由器下,终端ifconfig查询ip地址,确保与电脑在同一网段下。接下来,在电脑端关闭防火墙,然后打开PuTTY,选择SSH协议,Host Name中输入树莓派的IP地址,端口号默认为22,首次连接会弹出安全警告,点击Accept即可。在启动后的界面中输入树莓派系统用户名与个人秘钥,则可通过该终端远程访问到树莓派。
●硬件平台
①、树莓派5,8GB内存版
②、HiSpark IPC DIY Camera(这里只做普通USB摄像头使用)
③、32GB MicroSD卡
④、官方树莓派27W电源适配器
⑤、AOC显示器与一条micro HDMI数据线
●软件平台
①、Raspberry Pi OS 64位操作系统
②、Python版本3.11(更新系统至最新版本不能获取tflite-runtime兼容版本包)
③、pip 25.1.1
④、opencv-python 4.9.0.80
⑤、TensorFlow Lite 2.14.0
⑥、NumPy 1.24.3
⑦、Pillow (PIL) 10.1.0
⑧、ssd_mobilenet_v1_1.0_quant.tflite(COCO数据集模型)
六、配置运行环境
通过PuTTY进行系统更新软件,安装必备的核心依赖库。
七、工程源码
完成上述的环境配置后,编写"vegetable_detector_cn.py"源文件,安装支持中文界面显示字库,下载COCO数据集模型,并存放在"vegetable_detector_cn.py"文件所在同级目录下的data文件夹中"models/ssd_mobilenet_v1_1.0_quant.tflite",首次运行目录下如果没有该模型文件,则程序会询问是否下载,选择"y"则下载COCO数据集模型,工程源码包见如下附件。
八、效果展示
预览界面可通过鼠标点击保存按钮(或按快捷键‘s’)对当前检测画面的图像进行保存。源码中设定了10个瓜果类型标签,实测了香蕉、苹果、橘子、西红柿,效果见如下图片展示。置信度可调节,同张画面下最多可检测3个果实。
手机实拍记录一下,由于搭建摄像头需要支起一定高度,同时覆盖显示屏画面,因而拍摄角度不便,笔者只能将图片、视频进行旋转,烦请耐心观看。
九、演示视频
https://www.bilibili.com/video/BV1ta6yB6Efq/
十、后记
实测过程中,由于是采用了现成的COCO模型,虽包含常见水果蔬菜,但仍有一些品种没法正常识别。**如用手动采集数据,进行模型训练,再转成tensorflow所支持的类型文件,可能识别的置信度更高更准确。当然手动采集数据比较费时,瓜果蔬菜种类也挺多的,需要花一定的时间完善。通过此次项目的调试,深刻体会到,这类机器视觉应用有诸多因数关乎识别效果。
1、摄像头需具备自动聚焦功能,刚开始使用的一个摄像头采用定焦镜头,而且贴了滤光片,感光识别不灵敏。
2、摄像头聚焦清不清晰,光线是否匀称,与识别效果有明显关系。
3、模型的选配很重要,尤其是针对瓜果蔬菜这类物品,比如个头大小、颜色深浅、摆放角度等不同,则会造成识别错误。由于是采用本地式的数据模型,覆盖面也有一定的局限性,如果接入网络应用接口,可能识别范围会更广,更精准。
下面是笔者在尝试做手动数据采集与模型训练,但实测后的识别效果也不是很理想,可能跟图片处理有关系吧。此次分享告一段落,感谢eefocus与DigiKey联合举办的AI应用创意挑战赛!下次活动再续啦。:P
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