CUSTOMER CASE · BRAZIL

让商品放上电子秤后，系统不仅能读取重量，还能辅助判断商品类别，是零售称重智能化的一项具体需求。围绕这一目标，元芒数字为 某巴西称重设备及自动化解决方案提供商 提供 AI 识别称重算法与集成支持，将视觉识别能力与现有称重流程结合，帮助其探索更便捷的商品选择、计价和标签输出体验。

对于电子秤制造商和系统集成团队，这项合作的重点在于：如何在已有硬件资源和业务流程中接入 AI，让识别结果能够进入实际的称重与标签流程，并适应当地商品与门店环境。

01 · 客户简介

客户具备跨行业称重产品、软件与技术服务基础。

某巴西称重设备及自动化解决方案提供商 总部位于巴西，其 旗下品牌覆盖零售、工业、农业和基础设施等领域的称重产品与服务。除硬件外，企业还提供软件及技术服务，并通过 客户自有云管理平台 支持相关产品与软件的管理。

对于拥有软硬件产品体系的称重企业，新增 AI 能力需要考虑设备适配、系统接口、商品数据维护以及后续服务。视觉算法需要与这些环节共同工作，才能形成可交付的产品体验。

02 · 合作背景

视觉识别需要进入已有称重业务，并适应目标硬件的资源条件。

在零售称重场景中，重量读取只是操作的一部分。工作人员通常还需要确认商品、选择对应项目，再进入计价或标签打印流程。商品种类较多、包装或外观接近时，商品选择也增加了操作与培训负担。

根据本次合作资料，客户 希望提升电子称重系统中的图像识别能力，让摄像头辅助完成商品分类，并与现有称重设备及终端衔接。与此同时，算法需要适应目标硬件的算力与内存条件，避免集成后对设备运行造成过高负担。

因此，方案围绕三个问题展开：识别什么商品、怎样把识别结果送入称重业务，以及如何在目标设备和现场条件下验证效果。

03 · 解决方案

方案从商品识别、设备适配、现场验证和长期维护四个方面展开。

01

从摄像头图像中提供商品识别结果

02

围绕 客户 现有设备开展适配

03

通过本地商品样本验证现场适用性

04

为商品扩充和后续服务保留维护能力

04 · 解决方案一

视觉识别结果与重量数据共同为计价和标签流程提供输入。

元芒数字提供基于深度学习的图像识别模块，辅助判断摄像头画面中的商品类别。识别范围围绕客户实际需要覆盖的货品配置，例如水果、蔬菜及其他适合视觉识别的商品。

识别结果与电子秤读取的重量数据结合，为后续业务处理提供输入。进入计价与打印环节时，还需要由业务系统关联正确的商品编码、单价和标签规则，使“识别到商品”与“完成称重业务”连接起来。

对于外观相近、包装反光或存在遮挡的商品，识别表现需要逐类验证。视觉识别不宜被描述为适用于所有商品且无需人工复核。

05 · 解决方案二

部署位置、接口职责和性能衡量均需结合目标机型确定。

合作资料中的集成方向，是将算法部署到 客户 的电子秤硬件平台、嵌入式设备或配套边缘计算设备上，并通过标准接口与终端软件衔接。

接口集成的目标包括展示识别结果，以及向后续标签或报告流程传递数据。具体由哪一端完成商品确认、重量读取、计价和打印，需要结合目标机型与现有软件流程确定。

这也使性能优化具有明确边界：应在实际硬件、摄像头和识别商品范围下衡量响应，而不是仅凭算法测试结果判断整笔称重业务的速度。

06 · 解决方案三

当地商品、包装、陈列和现场安装条件都需要进入试点验证。

巴西当地的货品品种、包装风格和陈列状态，是模型适配需要考虑的因素。合作资料提出通过客户现场试点收集图像与称重数据，并开展本地化训练或模型调整。

试点验证应覆盖正常摆放、光照变化、部分遮挡和不同包装等情况。对出现误识别的商品，需要结合样本质量、商品分类和现场安装条件分析原因，再决定调整模型还是操作流程。

称重计量与图像识别也需要分别验证：视觉模块判断商品类别，称重系统测量重量。算法接入本身不能作为整机计量合规或取得认证的依据。

07 · 解决方案四

模型更新、问题排查和人员培训共同影响交付后的持续运行。

合作资料还包括模型更新、误识别处理、类别扩充、日志记录和技术培训等支持内容。对制造商而言，这些能力决定了识别功能在交付后如何继续维护。

当客户新增商品或调整包装时，应有对应的样本补充与验证流程；工程师和服务人员也需要能够区分摄像头、接口、商品数据与模型相关问题，减少排查中的反复沟通。

08 · 客户价值

将客户的称重硬件与业务系统基础，同元芒数字的视觉识别能力结合。

这一合作方向将 客户 的称重硬件与业务系统基础，同元芒数字的视觉识别能力结合。它所面向的价值包括减少人工查找商品的操作负担、改善称重流程的连贯性，以及为现有产品增加可集成的智能功能。

这些价值需要通过现场数据验证。当前提供的资料尚不包含已核验的项目结果，因此本文不将操作提速、返工减少或满意度提升写成已经实现的成果。

客户 官网介绍了 客户自有云管理平台 的设备与软件管理能力。未来识别称重数据是否接入这一平台，可作为进一步评估的方向；本案例不将其描述为已经完成的集成。

09 · 后续方向

先明确单一业务任务与目标设备，再逐步扩大范围。

在确认基础商品识别效果后，双方可以继续评估更多品类与硬件形态的适配。工业托盘识别、数量判断、包装破损检测、腐烂或异物检测等任务，需要各自的数据、模型和验收标准，不宜直接沿用零售商品分类的结果。

对于硬件制造商，更可行的扩展路径是先明确单一业务任务与目标设备，完成试点验证，再逐步扩大品类、点位或功能范围。

AI WEIGHING INTEGRATION

如果您正在为电子秤或零售终端增加商品识别能力，可向元芒数字提供目标设备配置、摄像头条件、商品样本及现有软件接口。双方可据此评估识别范围、部署方式与试点验收指标，让算法集成围绕实际业务展开。