Smart Scale 3000: la bilancia intelligente

Nel 2020 abbiamo presentato SmartScale3000, la bilancia intelligente powered by AI, all’hackaton Hackfork organizzato da iSolutions.

Tutti conoscono le bilance dell’ortofrutta, con le quali ogni settimana pesiamo e prezziamo i prodotti: noi ne abbiamo implementata una intelligente che riconosce automaticamente cosa stai pesando, senza bisogno di ricordarsi il numero o premere il pulsante corretto: fa tutto da sola!

Abbiamo realizzato la bilancia in 24 ore, con un cella di carico e Arduino. Arduino invia le pesate in centesimi di grammo ad un broker MQTT appoggiato su un mini router che sta nel palmo della mano.

Un dispositivo - in questo caso un PC, ma poteva essere anche molto meno - riceve i dati e quando la pesata è stabile scatta una foto. La foto viene processata da un rete neurale trainata con TensorFlow ed eseguita da ML .NET, fino ad ottenere il nome del prodotto.

Da lì il frontend realizzato in WPF calcola il prezzo, genera il codice a barre, mostra il risultato ed invia ad un broker il risultato in modo da salvarlo in uno storage per future analisi.

Il nostro kit hardware e software

• Un computer portatile per eseguire il frontend
• Arduino
• Una cella di carico per Arduino
• Un modulo Wifi per Arduino
• Un mini router Wifi per creare una rete privata e mettere in comunicazione Arduino con il frontend
• Una WebCam 1080p
• Framework di frontend: WPF, su Windows
• Framework di machine learning: TensorFlow ed ML.NET

Il progetto vincitore dell’Hackaton Hackfork organizzato da iSolutions a tema food

Questa è stata la prima hackaton italiana dedicata al cibo, alla nutrizione e all’automazione agroalimentare. Lo scopo della competizione era di creare un prodotto sul tema della filiera alimentare dalla produzione alla logistica, dalla vendita fino arrivare alla ristorazione.

Contribuire

Il mondo dell’open source è meraviglioso proprio perché ognuno può dare il proprio contributo ed aiutare chissà chi nel mondo!

Il codice di SmartScale3000 è interamente open source su GitHub ed è aperta alla collaborazione da parte di tutti. Troverete il frontend al path source/SmartWeightDevice, e la parte di Arduino in source/sensore.