[发明专利]无线移动智能收银系统及其实现方法有效
申请号: | 201210247853.6 | 申请日: | 2012-07-18 |
公开(公告)号: | CN102760335A | 公开(公告)日: | 2012-10-31 |
发明(设计)人: | 李嵩珅;贾弦飞;朱磊 | 申请(专利权)人: | 朱磊 |
主分类号: | G07G1/00 | 分类号: | G07G1/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610072 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无线 移动 智能 收银 系统 及其 实现 方法 | ||
1.一种无线移动智能收银系统,其特征在于,本系统包括有:
收银终端:由带摄像头的手持智能终端装置、无线路由器、收银小票打印机、带开关的收银钱箱和移动信用卡刷卡装置构成;所述带摄像头的手持智能终端装置作为输入设备和显示设备,用于货品种类数量的识别或输入、计算货品的总金额、并承担收银数据和信用卡帐务信息的传输及以上信息的显示;所述无线路由器通过电话接口(RJ11)连接电话线,或通过网络接口(RJ45)或Wi-Fi无线网络分别连接手持智能终端装置、收银小票打印机、收银钱箱和移动信用卡刷卡装置,通过局域网互连或连接Internet网络进行数据通讯;所述收银小票打印机用于打印收银结帐小票;所述带开关的收银钱箱用于存放所收付货款;所述移动信用卡刷卡装置用于识别信用卡信息完成支付;所述的收银小票打印机通过无线路由器采用Wi-Fi网络或网络接口(RJ45)与手持智能终端装置进行数据通讯,实现收银结帐小票的打印;所述的带开关的收银钱箱采用Wi-Fi网络或电话接口(RJ11)与收银小票打印机连接进行数据通讯,实现收银小票打印机对收银钱箱的开闭进行硬件控制;所述的移动信用卡刷卡装置通过无线路由器采用Wi-Fi网络、蓝牙或音频接口与手持智能终端装置进行数据通讯;
收银数据云服务器:用于收银数据的存放、统计、分析与挖掘,并建立的数学模型为用户提供收银数据的查询,所述的收银数据云服务器与带摄像头的手持智能终端装置之间采用3G网络或通过无线路由器采用Wi-Fi网络连接进行数据通讯。
2.根据权利要求1所述的无线移动智能收银系统,其特征在于,所述的带摄像头的手持智能终端装置是指基于智能操作系统的带摄像头的智能手机、平板电脑、掌上电脑中的任一种装置。
3.根据权利要求1所述的无线移动智能收银系统,其特征在于,所述的移动信用卡刷卡装置通过刷卡操作读取信用卡信息,然后转换成数据信号通过Wi-Fi、蓝牙或网络接口(RJ11或RJ45)与带摄像头的手持智能终端装置连接进行数据通讯;或将信用卡信息转换成音频电信号通过手持智能终端装置的音频接口与其进行通讯。
4.一种权利要求1所述的无线移动智能收银系统的实现方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)用户通过带摄像头的手持智能终端装置访问收银数据云服务器,下载通过自行创建或其它导入方式存储于收银数据云服务器的货品清单信息;
(2)用户通过带摄像头的手持智能终端装置对所需结算的货品数量和规格进行识别或输入;
(3)带摄像头的手持智能终端装置依据所识别或输入的货品种类数量进行货品总价的处理计算;
(4)客户通过现金或移动信用卡刷卡装置输入信用卡信息支付;
(5)带摄像头的手持智能终端装置通过无线信号同时发送以下各组数据:发送收银数据至收银数据云服务器;发送收银数据至收银小票打印机;发送钱箱开关信号至带开关功能的收银钱箱,从而完成收银操作;
(6)收银数据服务器对收银数据进行统计、数据分析与挖掘,生成一系列智能报表,为用户的商业决策提供智能数据辅助。
5.一种权利要求4所述的无线移动智能收银系统的实现方法,其特征在于,所述的手持智能终端装置对货品数量和规格的识别的实现方法货品种类数量的识别方式包括:条形码识别、二维码识别、食品数量标准载体的签状物的数量的自动识别计数、手工输入。
6.一种权利要求5所述的无线移动智能收银系统的实现方法,其特征在于,所述的食品数量标准载体的签状物的数量的自动识别计数采用对预处理的图像分别应用二值化分割和边缘检测图像技术进行类圆分析,实现图像识别和计数,并通过对两种分析结果进行联合统计得到食品签状物精确数量,包括以下步骤:
(A)图像采集:通过带摄像头的手持智能终端装置正对食品数量标准载体的签状物端部进行拍照,采集食品签状物端面图像;
(B)图像预处理:对采集食品数量标准载体的签状物端面图像进行中值滤波、灰度化、对比度增强技术处理;
(C)二值化分割类圆分析:首先采用最优阀值法进行图像分割,对分割后的图像利用导角法进行距离变换,再利用分水岭法进行再次分割,然后对最终的分割图像进行模糊聚类,得到类圆的数量统计;
(D)边缘检测图像类圆分析:对图像RGB值分别进行边缘检测,综合三色检测结果得到最终的边缘检测结果,再除去步骤(3)的模糊聚类结果中已检测区域,再对其结果进行广义霍夫变换,得到新的类圆信息并得到数量统计;
(E)联合统计:根据模糊聚类方法比较二值化分割和边缘检测图像类圆分析两种方法的结果,最终确定食品数量标准载体的签状物端面的分块数据,进而根据分块数据,确定食品数量标准载体的签状物的数量。
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