12年嵌入式產品和物聯網應用研發
工學博士，高級工程師，蘇州市姑蘇創新創業領軍人才，蘇州市施連敏物聯網技術技能大師工作室負責人。合著《嵌入式技術基礎與實踐（第六版）--基于STM32L431微控制器》、《RISC-V嵌入式開發實踐--基于CH32V307微控制器》，獲得發明專利18項。
該系統采用機器學習，尤其是YOLO算法，來提升工業產品缺陷檢測的效率和精度。與傳統人工檢測相比，機器學習方法能有效減少人工耗時，提供更高的檢測精度和靈活性。YOLO作為一種實時目標檢測算法，通過數據增強等技術克服了缺陷樣本匱乏等問題，并利用輕量化優化，使得模型能夠在資源有限的嵌入式平臺上運行。系統能夠精準檢測細微缺陷，滿足工業現場對高精度、低開銷和實時性的需求。本課程部分硬件采購于DigiKey平臺。
| 廠商 | 型號 | 類型 | 規格書下載 |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi | SC0195(9) | 嵌入式計算機,單板計算機（SBC） | 下載 |
| Raspberry Pi | SC1174 | 開發板，套件，編程器,評估板,擴展板，子卡 | |
| Newhaven Display Intl | NHD-10.1-HDMI-A-RSXP | 光電器件，LCD，OLED，圖形 | 下載 |
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