基于睿擎工业开发平台的预训练视觉模型轻量化适配与低代码部署优化工业边缘视觉AI的落地,不仅需要高实时、高可靠的运行底座,还需要覆盖数据采集、样本标注、模型适配、量化转换、部署推理和性能评估的完整工具链。睿擎工业开发平台基于RT-Thread硬实时内核与Linux混合部署架构,原生集成NCNN推理框架并支持YOLOv3通用目标检测,为工业视觉应用提供了稳定的底层能力。然而,面对工业缺陷检测的定制化需求,仅靠固定模型和代码级部署方式仍存在较高门槛。本文围绕睿擎平台的技术特性,论述如何构建轻量化工业视觉数据工具、自定义预训练模型适配工具、低代码部署工具以及性能评估体系,实