【创客营计划】机器视觉Vision Board新板开发板评测 - 电子技术论坛

【创客营】新品Vision Board开发板免费评测

Vision Board搭载全球首颗 480 MHz Arm Cortex-M85芯片瑞萨RA8D1，拥有Helium和TrustZone技术的加持。SDK包里集成了OpenMV机器视觉例程，配合MicroPython 解释器 ...了解更多>>

价值：￥229元提供：25个已申请：98人

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Vision Board创客营计划将分为四个阶段：软硬件评测、应用作品设计、视频教程制作、线下培训主理。通过这些阶段的深入体验和实践，RT-Thread期待与开发者们共同创造出更多精品佳作，共同成长！

★报名后请填写参营信息登记表：//www.ws-dc.com/plugin.php?id=nds_up_ques&action=viewques&topicid=131

活动流程

第一阶段：软硬件评测-开发板的外设功能模块
时间： 2024年4月8日- 4月28日
开发板的外设功能模块，每个外设模块的评测为一个任务，每位参与者领取一个功能模块任务即可。

片上外设	支持情况	任务难度	备注
UART+GPIO	Y	⭐	二人认领
PWM+RTC（软件）	Y	⭐	二人认领
SPI+WDT（SPI+SCI_SPI）	Y	⭐	二人认领
ADC+DAC	Y	⭐	二人认领
IIC（软件+硬件） +片上FLASH（fal）	Y	⭐	二人认领
SDHC（文件系统）+hwtimer	Y	⭐	二人认领
QSPI-Flash （fal+文件系统）	Y	⭐⭐	二人认领
USB（cdc/msc/hid+cdc+msc复合设备）	Y	⭐⭐⭐	三人认领
板载/外接外设	支持情况	任务难度	备注
RW007（网络测试）	Y	⭐	二人认领
LCD（mipi）+LVGL（适配V8.x版本）	Y	⭐⭐	三人认领
Camera（产出camera框架）	Y	⭐⭐⭐	三人认领

了解更多评测内容，请参考: https://docs.qq.com/doc/DSGFTSHJxbUJHUWNR
第二阶段：应用作品设计
参与者根据Vision Board的特性和功能，设计并开发创新的应用作品。作品可以是人脸检测、智能机器人、人机交互应用等项目。
时间： 2024年4月29日-5月31日
第三阶段: 视频教程制作
通过制作视频教程去加深自己对技术的理解，巩固知识体系，并期待帮助社区开发者建立社区专业形象。
时间： 2024年6月1日-6月16日
第四阶段: Vision Board多城市线下培训活动
为参与者提供线下平台来主理vision board线下培训活动，活动场地及相关物料由RT-Thread和瑞萨电子提供！
时间： 2024年7月

Vision Board创客营机制

1. 本期创客营将有5位社区导师带队，共将有25组团队或个人参与(创客营支持个人，或组队参加)，每位社区导师将带领5组团队或个人，100%完成所有任务的入营小伙伴，可保留产品。

2. 本期活动报名分为RT-Thead官方渠道和电子发烧友两个渠道，总计提供25个开发板。

3. 每一阶段结束，将进行作品打分，全阶段累积分数最高的前三个作品将奖励1000元现金。

活动时间：

1. 申请报名：2024年3月20日-4月7日

2. 公布名单：2024年4月8日

3. 发货日期：2024年 4月 8 日

4. 创客营时间：2024年 4 月 8 日 - 2024年6月16日

活动说明：

1. 产品申请：点击上方【免费申请】按钮即可报名。请填写您想要评测的任务+应用作品设计方案，可列出大致的实现过程和应用场景，当然也欢迎大家分享丰富的过往项目经验和网络影响力。

2. 筛选审核：官方会根据申请者填写的试用计划进行筛选。

3. 名单公布：创客营入营名单将在活动页公布。

4. 入选通知：名单公布后工作人员将以短信 / 邮箱 / 电话等方式通知入营小伙伴。

5. 产品寄送：联系到入营小伙伴，匹配导师后，将产品快递给入营小伙伴，具体到货时间以实际物流为准。

6. 内容回收：收到开发板后，第一阶段先进行软硬件评测，第二阶段是应用作品设计，第三阶段视频教程制作，需按要求定期上传内容（图文 / 视频）至电子发烧友社区-RT-Thread创客营小组，所有内容要求100 % 原创，抄袭会被封杀哦。

7. 产品回收：100%完成所有任务的入营小伙伴，可保留产品，若未如期完成任务，请寄回开发板。

8. 优秀评选：每一阶段结束，将进行作品打分，全阶段累积分数最高的前三个作品将奖励1000元现金。

产出内容：

1. 入营小伙伴收到开发套件后，进行学习，在RT-Thread官方论坛或发烧友社区发一个项目主题帖记录参与创客营的体验过程，主题名：【Vision Board创客营连载体验】+项目名称，一周上传一篇内容至电子发烧友社区-RT-Thread创客营小组。

2. 优质内容，企业/厂商有权转载至官方媒体平台（会标注原作者）。

3. RT-Thread拥有最终解释权！

企业介绍

RT-Thread 诞生于2006年，是国内以开源中立、社区化发展起来的一款高可靠实时操作系统。

他们正在申请

jf_84264993

00:0404-08

1、申请理由：热爱与喜欢，从事嵌入式开发三年。下了班经常做一些有趣的小玩意。 2、开发计划：我与同事两个人一起做，做出一套识别人体危险行为的设计，比如爬门窗，爬到高处，摸插线板，以及老人在厕所中跌倒的行为识别。基于openmv做识别与训练，实现功能需求。

donatello1996

23:4804-07

申请标题&项目标题：基于Vision Board开发板、AD7606模块、LVGL和百度语音云的汽车减震座舱、汽车仪表盘设计与百度云语音识别系统申请背景：今年来汽车行业的走向重点向智能座舱和语音识别靠拢，汽车设计的时候会更多地考虑消费者驾驶的时候是否舒服，座舱的减震设计，既是消费者购买汽车的第一印象，也是会陪伴消费者最长的技术指标，尤其是近年来网约车的兴起，不仅要考虑驾驶舱的减震，更要考虑后排的减震，所以有一款性能足够强，IO口足够多，能同时采集驾驶舱和后排振动参数的MCU那就显得非常重要，而瑞萨今年来推出的RA8系列MCU，在完全能满足以上设计要求的Cortex-M85核同时又引入了单片机人工智能的概念，即核内Helium单元，相对于传统意义上的顶配M7核MCU能做更多机器学习相关应用，并带有RGB液晶屏控制总线以及集成了LVGL图形化控件，做汽车仪表盘也完全不在话下！因此借发烧友论坛评测Vision Board开发板的契机，我向论坛申请该开发板，用于完成汽车减震座舱，汽车仪表盘设计与百度云语音识别系统。 1.我会在Vision Board开发板的KEIL例程中加入LVGL8.3图形库用于各种控件的显示，比如显示数据波形的lv_chart控件和lv_table控件，开发板默认外扩SDRAM——华邦w9825g6kh-6颗粒，可以支持最大1280*960*32位色分辨率液晶彩屏，并且彩屏引脚完全兼容正点原子出品的RGB彩屏，另外，显示lv_table控件时，需要调大LV_MEM以防止程序因内存不足而跑飞； 2.Vision Board开发板通过16位并口连接AD7606模块，通过PWM发生脉冲作为时钟驱动AD7606模块，通过外部中断进行模数采集，AD7606模块外接一个或多个电容振动传感器实现振动参数检测，并对时域信号做FFT运算，得出振动信号特征图象，再对特征峰进行求和统计，将结果导入机器学习模块Helium单元，就可以做振动信号的预测； 3.Vision Board开发板通过以太网接口接入百度语音云，实现普通话识别、粤语识别、访问文心一言获取回答，或者是接入百度地图API实现语音地图，将语音地图查询结果显示到RGB液晶彩屏上。项目硬件准备： 1.Vision Board开发板 2.AD7606模块 3.电容振动传感器 4.语音采集模块项目软件准备： 1.LVGL8.3图形库 2.FFT库 3.百度语音云api接口库 4.百度地图api接口库

jf_58090076

23:4804-07

在信息科技教学中应用

xinshuwei

23:4404-07

1.我在嵌入式领域有6年多开发经验，曾经参加过发烧友AB32 RT社区 RA6 RA4 等多款开发板的测评，后续保质保量的完成相关功能开发及文档编写 2.此次主要是使用瑞萨此款开发板进行LVGL 的移植，主要计划如下： 1)根据文档搭建基础编程环境 2)完成屏幕及camera 基础驱动 3)lvgl 接口移植 4)实现camera 显示到屏幕上 5)实现简单的照相机功能

jf_96170046

23:3404-07

1.点灯 2.呼吸灯 3.串口打印 4.分享

大菠萝Alpha

22:3504-07

当前，智慧互联蓬勃发展，计划利用Vision Board开发板硬件平台+LVGL实现一个小型的智慧家居管理系统，采集房间的温湿度和光照等传感器数据，并对传感器数据和家居设备进行管理。工作计划： 1、熟悉Vision Board开发板尤其是瑞萨RA8D1的开发环境； 2、Vision Board开发板与RW007及温湿度和光照传感器的对接驱动； 3、Vision Board开发板上的LVGL移植，可视化菜单设计； 4、实现智慧家居系统业务逻辑，根据传感器设备数据对家居设备进行管控和数据展示。

互联网汽车杨胜兵

19:2004-07

基础、AⅠ 练习

AidenPeerce

19:1504-07

对液体桶装表面标签进行目标检测，识别任意标签有无破损，是否倾斜。

jf_31511649

18:5604-07

本人是百度智能云智能硬件解决方案架构师，试用过RK，度目等系列的端侧开发版，对外开发过不少智能硬件的客户，也想了解新品Vision Board开发板多模态的能力。项目计划： 1、了解Vision Board的特性和功能，设计并开发创新的应用作品。 2、聚焦方形人脸检测、智能机器人、人机交互应用，看看能否跑通一个方向。

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16:4604-07

最近公司研发的一款智能售餐机正想用一款视觉替代红外检测取餐口的方案，正好看到Vision Board试用的机会，希望能通过这次试用测试一下产品的性能和使用感受，并分享在使用过程的一些情况。

一个人勇敢

16:1004-07

了解到Vision Board，还是在上次的RT-Thread开发者大会，Vision Board非常惊艳，希望通过这次活动深入了解Vision Board 1. 申领片上外设 ADC+DAC 片上外设输出文字教程与视频文档 2. 学习LVGL 绘制GUI 控制DAC和定时器输出波形做一个简易信号发生器 3. 资料整理，发布视频瑞萨的产品紧跟时代推出了R7FA8D1，希望借助这次RT-Thread的平台了解R7FA8D1这个超强MCU

jf_57001260

15:2604-07

申请理由：想以贵平台的Vision Board开发板实现现场温度、湿度等采集，并将采集完的数据以Modbus-RTU从站的形式发送到Siemens S7-1200 PLC系统在触摸屏上进行显示。实施计划： 1、测试开发板到货后编写Vision Board开发板采集现场温度、湿度等参数的驱动程序。 2、编写Vision Board开发板与Siemens S7-1200 PLC系统以Modbus RTU协议进行数据传输的通讯协议。 3、对其数据采集驱动程序和Modbus RTU协议驱动程序进行调试并优化。 4、进行测试好的驱动程序的稳定性测试，并优化程序。 5、编写测试报告进行发表。 6、画板并采购相关芯片进行PCB打板、焊接。 7、将测试好的产品投入到市场中进行使用。

A电器设备

15:2104-07

实验教学，课程展示，学生设计作品展示

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14:5804-07

1.1介绍Vision Board的硬件I/O的RGB-LED的控制 1.2通过e2 studio/keil进行编程控制开发板的RGB-LED亮灭 2.1介绍Vision Board原理与串口通讯接口 2.2Vision Board与电脑进行通讯，简单通过串口调试软件控制RGB-LED的亮灭 2.3labview上位机搭建控制界面与读取Vision Board的硬件I/O的状态，通过控制按钮控制Vision Board的硬件I/O输出与输入状态 2.4为该控制通讯系统增加加密和CRC校验功能，完善作品细节熟悉瑞萨MCU的e2 studio使用，曾经发过帖子： http://m.eeworld.com.cn/bbs_thread-1262370-1-1.html 希望通过此次活动学习更多RT-Thread知识，谢谢！

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13:1904-07

尊敬的《Vision Board》团队，我是来自西北工业大学的博士生，专注于无人机和嵌入式系统的研究与开发。我深信贵公司的《Vision Board》开发板将为我的研究项目《基于手势操作的倾转旋翼无人机》提供强大的技术支持。在此，我诚挚地申请试用《Vision Board》开发板，期望通过此项目为无人机技术的发展贡献一份力量，并为《Vision Board》社区带来新的视角和见解。 1，申请理由在无人机领域，我积累了丰富的开发经验，并对嵌入式电子系统有深入的理解和实践。我在知乎和B站等平台上的专栏共累计了3.4万次的阅读量，并拥有193名活跃关注者，这证明了我在此领域的专业性和社区的认可。我精通PyTorch、TensorFlow以及Python用于机器学习开发，熟悉基于ARM的开发板（如RK3588香橙派、Jetson Orin Nano等），并且在Arduino和STM32开发方面也有着丰富的经验。我曾基于seeed Xiao进行tinyML的研究，并获得多次省级及国家级创新比赛奖项。 2，项目计划 2.1，快速熟悉《Vision Board》开发板及其SDK，尤其关注其搭载的480 MHz Arm Cortex-M85芯片和集成的OpenMV机器视觉例程。 2.2，设计并实现一个基于手势操作控制的倾转旋翼无人机系统，关键技术包括UART信号接收、PWM控制舵机和无刷电机、以及IIC和陀螺仪通信。 2.3，利用《Vision Board》的摄像头进行图像处理，研究和实现手势识别算法，提高无人机的操作直观性和安全性。 2.4，开发基于UART的通信案例，实现无人机与其他控制板的交互，为无人机控制领域探索新的应用。 3，预计成果通过此次申请，我期望能够： 3.1，制作飞行器并参加比赛，扩大《Vision Board》的影响力。 3.2，通过制作视频教程，加深自己对《Vision Board》技术的理解，巩固知识体系，并帮助社区开发者建立起社区的专业形象。 3.3，在多个平台上撰写技术文章，分享项目进展和成果，进一步扩大《Vision Board》的影响。我对于此次机会充满期待，并承诺将在项目中充分利用《Vision Board》的技术特性，探索其在无人机控制领域的新应用。我期待能通过此项目为无人机技术的发展作出贡献，并为《Vision Board》社区带来新的视角和见解。感谢贵团队考虑我的申请，期待您的积极回复。

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12:1504-07

申请理由：我们小组在过去有参加诸多比赛，如：浙江省职业院校技能大赛“智能电子产品设计与开发”大赛，全国电信与互联网行业职业技能 “智能硬件装调员（信创设备方向）”竞赛，2023 共创未来——中美青年创客大赛，全国电子设计竞赛等诸多赛项。具有较强的学习合作能力，对STM32深度学习，图像识别，人机交互的技术有深入的许欸西和探索，在此过程中也经常在发烧友论坛上了解他人的作品设计，并发表自己的观点。项目名称以及计划：名称：基于机器视觉Vision Board 开发板的智能交互式广告牌 1.通过文档，对Vision Board 开发板快速入门 2.设计阶段：对广告牌的整体系统架构，包括硬件布局和软件架构进行规划（广告牌的设计，交互式界面） 3.开发阶段：硬件组装：包括openmv，显示屏等（了解开发板原理图）。软件开发：编写代码实现图像识别、行人分析、内容自适应调整等功能。接口集成：确保系统中的各个组件可以顺畅地协同工作，包括硬件设备、软件服务和外部数据源。 4.测试阶段：对系统中的每个单独模块进行测试，确保它们能够正常运行; 测试整个系统的协同工作能力，确保各部分之间的接口连接正确；最后在实际环境中部署广告牌，进行现场测试以评估用户互动体验和系统稳定性。 5.将经过测试的广告牌部署到目标位置，如商场，公交站等制定维护计划，包括定期检查硬件设备、更新软件和广告内容。预计成果： 1.提高识别准确率：通过深度学习和人工智能算法的优化，实现对行人特征（如性别、年龄、表情）的高精度识别。 2.用户行为预测：利用机器学习算法分析收集到的用户互动数据，预测用户偏好，提前准备并展示更符合用户期望的广告内容。 3.增强现实(AR)元素：融合AR技术，为广告添加虚拟互动元素，如试穿服装、虚拟化妆等，为用户提供创新的互动体验 4.在开发的过程中学习和了解Vision Board 开发板的功能，不断丰富开发资源，降低解决问题的难度。

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11:1504-07

项目来源自行开发技术领域电子信息应用范围本技术可用于研制视频处理器，使前端普通摄像机具备智能视频分析能力，或应用于研发具有自动目标检测跟踪和异常行为

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10:5504-07

申请理由：本人对LCD有进行超过两年的学习，我对Vision Board开发板的评测充满兴趣和热情。我对其抱有浓厚的兴趣，并希望能够深入了解和应用，参与项目评测将为我提供一个学习和成长的平台。我相信通过与其他参与者的交流和合作，我将能够不断提升自己的技能和知识水平。我要弄的项目是用LCD(mipi)+LVGL垃圾识别显示，LCD和LVGL技术是现代嵌入式系统中广泛使用的显示和图形库技术。我们将利用这些技术和提供的设备，我们可以创建一个直观、易用的界面，帮助用户准确地识别不同类型的垃圾，并为他们提供相应的分类指导，直观体现垃圾分类，还会利用显示做一些垃圾分类的测试。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计项目计划：根据文档，对LVGL快速入门并学习技术支持：使用LCD（MIPI接口）和LVGL技术，了解实际应用案例，熟悉开发过程并进行学习目标：开发一个智能垃圾识别显示系统，帮助用户准确分类垃圾，促进环境保护和资源回收利用。对项目进行不断的调试和优化预计成果包括LCD屏幕（采用mipi接口）和LVGL库实现的垃圾识别显示。LCD屏幕将作为显示设备，LVGL库用于实现图形界面和交互功能。通过垃圾识别算法识别垃圾种类，并在LCD屏幕上显示结果，可能包括垃圾种类、分类结果和相关信息。整体效果将是一个可以实时识别并显示垃圾种类的交互式界面。

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10:5404-07

申请理由本人在图像识别领域有多年的学习和开发经验，曾设计过人脸识别门禁，对计算机图像标定技术，图像识别，基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设放项目计划 ①根据文档，对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统，了解实际应用案例，熟悉开发过程 ③数据采集：基于LattePanda的图像识别收集大量的垃圾图片数据集，包括各种不同类型的垃圾，如可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等。这些数据将用于训练模型。 ④数据标注：对采集到的垃圾图片进行标注，即给每张图片打上相应的标签，标明其所属的垃圾类别。 ⑤模型训练：使用深度学习算法，对标注好的数据集进行训练，以建立一个垃圾分类模型。训练过程中，模型将学习从图像中提取特征，并将其与相应的垃圾类别关联起来。通过调整模型的结构、参数和超参数等，对模型进行优化，以提高其准确性和鲁棒性。 ⑥实时分类：将训练好的模型部署到摄像头设备上，实时捕获摄像头图像，并通过模型进行垃圾分类。模型将根据图像中的特征判断垃圾的类别，并给出相应的分类结果。 ⑦项目调试，优化，分享。预计成果能够实现自动化的智能垃圾分类系统，只有正确的垃圾才能放入对应的垃圾桶内