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基于MRS2的嵌入式AI产品开发实践——水果识别与营养分析案例

news 2026/8/6 6:05:59

一、项目介绍

MounRiver Studio 2（MRS2）内置 TFLite Micro 边缘 AI 推理框架，支持TFLite 模型一键导入、可视化模型结构解析、模型文件转嵌入式源码、算子自动匹配与初始化，并可实现嵌入式 AI 工程一键搭建及模型数据自动挂载。同时，MRS2 配套专用优化算子库，支持AI模型在MCU平台上的开发与部署，实现从模型分析、工程搭建、编译、调试到下载运行的全流程开发。

本案例主要包含以下开发流程：

AI 图像分类模型训练；
TFLite 模型生成与量化；
MRS2 AI 工程创建；
模型导入与 TFLite Micro 部署；
MCU 端 AI 推理调用；
云端大模型接口连接；
识别结果与营养信息显示。

最终实现效果：

MCU 本地完成水果图像识别；
云端大模型提供水果营养数据分析；
设备端实时显示识别结果和营养信息。

二、准备水果识别模型

在进行MCU部署前，需要准备适用于嵌入式运行的水果识别模型。本项目基于 TensorFlow/Keras 完成模型训练与量化。

针对 MCU 资源有限的特点，模型采用轻量化网络结构，并加入非水果拒识功能。实际应用中，当摄像头采集到桌面、手掌等非水果目标时，模型可以避免强制分类，提高识别可靠性。

最终模型设计为“水果分类 + 非水果检测”的双输出结构，并转换为 INT8 量化 TFLite 模型，通过MRS2部署到 CH32V407 MCU 平台运行。

2.1 数据准备与训练

数据集包含苹果、香蕉、菠萝三类水果的 64×64 的 RGB888 图像，每类共 700 张，其中 560 张用于模型训练，140 张用于模型验证。非水果图像涵盖室内桌面、墙壁、手掌、键盘等常见背景场景，共计为700张，按 8:1:1 比例划分为训练集、验证集和测试集。

2.2 输入处理与数据增强

训练过程中采用随机翻转、缩放、对比度调整等数据增强方式扩充样本分布，提高模型对不同拍摄角度、光照条件以及背景变化的适应能力。

考虑到实际嵌入式设备通常使用低成本摄像头采集图像，而MCU摄像头常输出RGB565格式数据，为减少训练数据与端侧输入之间的分布差异，训练阶段以 95% 概率对输入图像进行RGB565量化模拟，将RGB888图像压缩至RGB565色彩精度后再还原，使模型提前适应实际运行环境，提高部署后的识别稳定性

class RandomRgb565(layers.Layer): def __init__(self, prob=0.95, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.prob = prob def call(self, x, training=None): if training is False: return x return tf.cond( tf.random.uniform([]) < self.prob, lambda: simulate_rgb565_tensor(x), lambda: x ) class LightColorJitter(layers.Layer): def __init__(self, brightness=0.07, saturation=0.10, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.brightness = brightness self.saturation = saturation def call(self, x, training=None): if training is False: return x x = tf.clip_by_value(x, 0.0, 255.0) / 255.0 x = tf.image.random_brightness(x, max_delta=self.brightness) x = tf.image.random_saturation( x, lower=1.0 - self.saturation, upper=1.0 + self.saturation ) x = tf.clip_by_value(x, 0.0, 1.0) return x * 255.0