12年嵌入式产品和物联网应用研发
工学博士，高级工程师，苏州市姑苏创新创业领军人才，苏州市施连敏物联网技术技能大师工作室负责人。合著《嵌入式技术基础与实践（第六版）--基于STM32L431微控制器》、《RISC-V嵌入式开发实践--基于CH32V307微控制器》，获得发明专利18项。
该系统采用机器学习，尤其是YOLO算法，来提升工业产品缺陷检测的效率和精度。与传统人工检测相比，机器学习方法能有效减少人工耗时，提供更高的检测精度和灵活性。YOLO作为一种实时目标检测算法，通过数据增强等技术克服了缺陷样本匮乏等问题，并利用轻量化优化，使得模型能够在资源有限的嵌入式平台上运行。系统能够精准检测细微缺陷，满足工业现场对高精度、低开销和实时性的需求。本课程部分硬件采购于DigiKey平台。
| 厂商 | 型号 | 类型 | 规格书下载 |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi | SC0195(9) | 嵌入式计算机,单板计算机（SBC） | 下载 |
| Raspberry Pi | SC1174 | 开发板，套件，编程器,评估板,扩展板，子卡 | |
| Newhaven Display Intl | NHD-10.1-HDMI-A-RSXP | 光电器件，LCD，OLED，图形 | 下载 |
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