嵌入式 AI · IQ-9075 EVK

SegmentAnything 包装箱缺陷检测

基于 Qualcomm IQ-9075 EVK 与 QNN 的包装箱表面缺陷检测项目，结合 YOLOv8 与 SAM 完成目标定位、缺陷分割和 Web 可视化。

方案如何组成

硬件 / 配件	数量
开发板 Qualcomm IQ-9075 EVK APLUX ↗	× 1
感知与传感摄像头 Type-A USB 摄像头 ↗	× 1
通信与接口 USB 扩展坞 Type-C 转 Type-A USB Hub ↗	× 1

1
准备运行环境
IQ-9075 使用 Ubuntu 24.04、Python 3.12+，连接 USB 摄像头，按源码 requirements.txt 安装项目依赖。
2
准备模型与 QNN
从项目模型资源入口准备 YOLOv8、SAM 文件并放入 resources，准备 QNN 2.36.0.250627。
```
./extract_qnn_deps.sh /path/your/qnn/2.36.0.250627
```
3
构建并启动
按 opensource_qnn_sample 中的 README 编译安装 infertoypy，再启动摄像头检测：
```
./start.sh --source 0 --resolution 1280 720 --class-id 0 --port 3333 --save-dir ./save
```
4
查看检测结果
打开 http://localhost:3333，查看目标区域、缺陷掩码和已保存的缺陷帧。