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针对自动化企业和硬件设备厂家人才需求

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新型易用高效美观

基于一线实战算法实力培养人才

现在机器视觉硬件初步成熟，嵌入式板子能很快生成出来，边缘硬件上部署算力服务器也是现成的，各类大模型特征库文件能用huggingface下载部署上，大模型自训练微调技术也有一定基础，不过把这些点串联起来，做成产品，需要一定的功底。锐英源软件有20多年开发经验，能给学员底气，锐英源软件的毕业学员都是终身服务，有现场疑难都可以向锐英源老师咨询，当然锐英源软件老师为了减少不必要的互动，平常教学是会认真苛刻要求，给了环境，学员操作不出来结果，会引导讨论也会让学员自我思考并向其它学生互动，想想为什么。

锐英源软件有多个行业的现场数据，这些数据都有复杂的算法成功，在机器视觉培训时，用简化的要求来做为实战项目，先用Python机器视觉入门形式，再用C++机器视觉算法难度形式，先用Python快速看到结果，再用C++写一遍，保证代码能够在嵌入式环境下运行。

现在嵌入式环境一般是Ubuntu，锐英源软件以前研究过小型机专用操作系统和Unix操作系统，指导使用Ubuntu有信心完成。

培养合格机器视觉FDE人才

FDE是前端部署工程师的简称，上段话聊过算法，现在聊的是服务能力，FDE前端部署工程师需要用好AI，分析企业现场数据，选择合适的AI大模型，根据AI的反应调整AI大模型的调用方式，比如提示词，或者用更复杂的方式来调用AI大模型。比如锐英源软件处理大图算法没有效果，把大图切开就有了效果，但是切图第一版本不行，到了第二版本才可以。这种经验，锐英源软件都会手把手教会。

锐英源软件服务过大量企业，有国企上市公司，也有几十人企业，大多数是几人企业，这些企业各有特色要求和痛点，怎样和这些企业打交道，锐英源软件有丰富经验，机器视觉培训学员在技术上过关后，还会有专门的企业服务能力培训，让学员有独当一面的水平。培养合格机器视觉FDE人才是锐英源软件一直坚持的目标。

合作伙伴

LuckFox平台应用开发

LuckFox平台非常成熟，应用开发方便，可以使用C++语言开发，锐英源软件专注C++开发20多年，对于各类平台下的C++开发产品化能力有独到之处。

LuckFox Pico Max是基于瑞芯微 RV1106 G3芯片。LuckFox Pico Pro 是基于瑞芯微 RV1106 G2芯片。

RV1106 是一款专门用于人工智能相关应用的高度集成 IPC 视觉处理器 SoC。它基于单核 ARM Cortex-A7 32 位内核，集成了 NEON 和 FPU，并内置 NPU 支持 INT4 / INT8 / INT16 混合运算，计算能力高达 0.5TOPs。

此外，它采用了全新的基于硬件的 ISP，支持多种算法加速器，如 HDR、3A、LSC、3DNR、2DNR、锐化、去雾、伽马校正等。同时，它还具有内置的16位DRAM DDR3L，可维持要求苛刻的内存带宽，以及内置的 POR，RTC，音频编解码器和 MAC PHY。

开发板支持多个接口，包括 GPIO、UART、SPI、I2C、USB 等，方便开发者进行快速开发和调试。值得注意的是，Luckfox Pico 全系列开发板支持 buildroot 和 Ubuntu22.04系统，让开发者根据项目需求选择合适的系统，更灵活满足特定应用要求。

LuckFox平台应用开发主要步骤：。

· 硬件准备。

· 操作系统准备。

· 模拟开发环境准备。

· 开发编写代码，模拟测试通过。

· 应用编译和嵌入式环境部署。

· 现场联调。

LuckFox平台应用开发C++代码重点介绍，下载代码后，看到各类Demo应用的main函数，里面的代码，比如和AI大模型相关的调用，如下代码：

			cv::Mat letterboxImage = letterbox(frame);	
			memcpy(rknn_app_ctx.input_mems[0]->virt_addr, letterboxImage.data, model_width*model_height*3);		
			inference_yolov5_model(&rknn_app_ctx, &od_results);

			for(int i = 0; i < od_results.count; i++)
			{					
				if(od_results.count >= 1)
				{
					object_detect_result *det_result = &(od_results.results[i]);
	
					sX = (int)(det_result->box.left   );	
					sY = (int)(det_result->box.top 	  );	
					eX = (int)(det_result->box.right  );	
					eY = (int)(det_result->box.bottom );
					mapCoordinates(&sX,&sY);
					mapCoordinates(&eX,&eY);
					
					printf("%s @ (%d %d %d %d) %.3f\n", coco_cls_to_name(det_result->cls_id),
							 sX, sY, eX, eY, det_result->prop);

					cv::rectangle(frame,cv::Point(sX ,sY),
								        cv::Point(eX ,eY),
										cv::Scalar(0,255,0),3);
					sprintf(text, "%s %.1f%%", coco_cls_to_name(det_result->cls_id), det_result->prop * 100);
					cv::putText(frame,text,cv::Point(sX, sY - 8),
										   cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,
										   cv::Scalar(0,255,0),2);
				}
			}

model是调用大模型的通用方法，od_results.results里是识别结果，cv::rectangle是绘制矩形，cv::putText是绘制文本。先对基本原理代码理解，再进行后续应用开发。