Відмінності між версіями «RONGTA AURORA S1»
Bodiksh (обговорення • внесок) (→Навчання та самонавчання ваги з розпізнаванням товарів) |
Bodiksh (обговорення • внесок) (→Навчання та самонавчання ваги з розпізнаванням товарів) |
||
| Рядок 48: | Рядок 48: | ||
4. Необхідний простір на жорсткому диску: 300 Mb на кожні 1000 товарів. Без збереження фото. | 4. Необхідний простір на жорсткому диску: 300 Mb на кожні 1000 товарів. Без збереження фото. | ||
==Навчання та самонавчання ваги з розпізнаванням товарів== | ==Навчання та самонавчання ваги з розпізнаванням товарів== | ||
| − | Навчання на новий товар відбувається тільки в режимі адміністратора. | + | ===Навчання на новий товар відбувається тільки в режимі адміністратора.=== |
1.Кладемо товар на вагу.<br clear="all"/> | 1.Кладемо товар на вагу.<br clear="all"/> | ||
2.Якщо вагу не навчали на розпізнавання даного товару або вона його не пропонує, так як не розпізнала його.Тоді шукаємо товар будь-яким зручним способом: по назві, коду товару, категорії. Вибираємо потрібний товар. Якщо вагу вже навчали на розпізнавання даного товару і розпізнала його, просто вибираємо потрібний товар. <br clear="all"/> | 2.Якщо вагу не навчали на розпізнавання даного товару або вона його не пропонує, так як не розпізнала його.Тоді шукаємо товар будь-яким зручним способом: по назві, коду товару, категорії. Вибираємо потрібний товар. Якщо вагу вже навчали на розпізнавання даного товару і розпізнала його, просто вибираємо потрібний товар. <br clear="all"/> | ||
3.Відбувається друк етикетки і вага запам'ятовує математичну модель, записує її на сервер, доповнюючи її в процесі навчання.розпізнавання даного товару | 3.Відбувається друк етикетки і вага запам'ятовує математичну модель, записує її на сервер, доповнюючи її в процесі навчання.розпізнавання даного товару | ||
| − | Для кращого розпізнавання товару, потрібно повторити процедуру кілька разів (10-20 разів). При цьому, змінюючи кількість товару, поклавши його під різними кутами, в упаковці та без.Бажано проводити навчання, міняючи товари в процесі, а не важити один і той же товар підряд. При зміні товарів в процесі , навчання ваги проходить більш якісно.розпізнавання даного товару | + | Для кращого розпізнавання товару, потрібно повторити процедуру кілька разів (10-20 разів). При цьому, змінюючи кількість товару, поклавши його під різними кутами, в упаковці та без.Бажано проводити навчання, міняючи товари в процесі, а не важити один і той же товар підряд. При зміні товарів в процесі , навчання ваги проходить більш якісно.розпізнавання даного товару. |
| + | ===Самонавчання ваги в звичайному режимі=== | ||
Версія за 09:30, 18 листопада 2024
Зміст
Налаштування ваги
Вхід в меню ваги
Для входу в адмінське меню ваги потрібно натиснути двічі у правому верхньому кутку екрану ваги.
Користувач: ADMIN
Пароль: 12345
Налаштування штрих коду
Меню «Редактор даних» - «Редактор кодування»
Номер штрихкоду – 1
Шаблон - PPCCCCUUUUUU
Префікс шаблону - 22
Для нової версії
В редакторі даних - кодування, змінити в штрихкоді попередні значення, на ті , які вказані на фото, зміна відбувається тільки при використанні сенсорної клавіатури
Налаштування етикетки
Меню «Редактор даних» - «Редактор етикетки»
Зробити імпорт файла з етикеткою (50-58x30 Script.templ) Етикетка повинна бути №50 (можна виправити в редакторі етикетки)
Режим автоматичного розпізнавання товару
Вага обладнана камерою для автоматичного розпізнавання товару. Для роботи цієї функції потрібно встановити сервер, який має налаштувати і підключити виробник ваг. На сервері має бути процесор має бути з підтримкою AVX2
УВАГА
Якщо товар не відображається в категорії товару на вазі, потрібно на вазі перейти в налаштування і встановити значення виділеного пункту 0, як на скріншоті.
Також потрібно встановити vcredist 32-бітну версію, яка знаходиться C:\Softwest\capital\tools
УВАГА
Умова до комп'ютера, щоб встановити сервер розпізнавання:
Підтримка AVX2 інструкції.
Побільше оперативної пам'яті
(Мінімум 8, але поки працюватиме режим, навчання, чим більше, тим краще.В ідеалі 32/64)
Рекомендовані вимоги до комп’ютера та програмного забезпечення:
1. Операційна система: не нижче Windows 8 або Windows Server 2012 R2 (64bit).
2. Процесор повинен підтримувати інструкції AVX2.
Рекомендується не нижче: AMD Ryzen 5 3600 або Intel core i7 3700k.
3. Оперативна пам’ять: не менше 64 Gb DDR4.
4. Необхідний простір на жорсткому диску: 300 Mb на кожні 1000 товарів. Без збереження фото.
Навчання та самонавчання ваги з розпізнаванням товарів
Навчання на новий товар відбувається тільки в режимі адміністратора.
1.Кладемо товар на вагу.
2.Якщо вагу не навчали на розпізнавання даного товару або вона його не пропонує, так як не розпізнала його.Тоді шукаємо товар будь-яким зручним способом: по назві, коду товару, категорії. Вибираємо потрібний товар. Якщо вагу вже навчали на розпізнавання даного товару і розпізнала його, просто вибираємо потрібний товар.
3.Відбувається друк етикетки і вага запам'ятовує математичну модель, записує її на сервер, доповнюючи її в процесі навчання.розпізнавання даного товару
Для кращого розпізнавання товару, потрібно повторити процедуру кілька разів (10-20 разів). При цьому, змінюючи кількість товару, поклавши його під різними кутами, в упаковці та без.Бажано проводити навчання, міняючи товари в процесі, а не важити один і той же товар підряд. При зміні товарів в процесі , навчання ваги проходить більш якісно.розпізнавання даного товару.
