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# Design Doc: KNEO Academy（Innovedus AI Playground）v2.0
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**作者**：Architect Agent
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**狀態**：Draft（從既有程式碼反向整理）
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**日期**：2026-04-04
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**產品版本**：v2.0
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## 1. 背景與目標
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### 1.1 產品概述
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KNEO Academy（對外名稱：Innovedus AI Playground）是一套 Windows 桌面應用程式，讓擁有 Kneron NPU USB Dongle 的使用者能夠在本機端執行 Edge AI 推論，無需雲端服務、無需撰寫程式碼。
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**核心使用情境**：
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- 業務展示：即插即用，開箱展示 AI 推論能力
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- 研發驗證：快速測試 Kneron NPU 在特定任務的推論效果
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- 客戶自訂：上傳自訂 `.nef` 模型進行推論測試
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### 1.2 設計目標
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- **即插即用**：連接 Kneron dongle 後，數秒內可開始推論
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- **Plugin 化架構**：透過目錄結構 + `config.json` + `script.py` 新增模型，不需修改主程式
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- **Thread 隔離**：UI 執行緒與推論執行緒完全分離，確保畫面不卡頓
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- **PyInstaller 相容**：可打包為單一可執行檔，方便分發
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### 1.3 非目標（Out of Scope）
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- 雲端推論或 API 服務
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- 多裝置同時推論
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- 行動平台支援
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## 2. 整體架構概覽
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### 2.1 設計模式
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本應用程式採用 **MVC（Model-View-Controller）** 架構，搭配 Qt 的 **Signal/Slot** 機制實現跨執行緒通訊。
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Views（呈現層） │
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│ SelectionScreen LoginScreen MainWindow UtilitiesScreen │
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│ QWidget QWidget QWidget QWidget │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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│ Signal/Slot
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┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ AppController（main.py） │
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│ QStackedWidget — 頁面路由中樞 │
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└──────┬──────────────────┬───────────────────┬───────────────────┘
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│ │ │
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┌──────▼──────┐ ┌────────▼────────┐ ┌──────▼──────────┐
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│ Device │ │ Inference │ │ Media │
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│ Controller │ │ Controller │ │ Controller │
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│ （裝置管理） │ │ （推論管理） │ │ （相機/媒體） │
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└──────┬──────┘ └───────┬─────────┘ └──────┬──────────┘
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│ │ │
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┌──────▼──────┐ ┌───────▼─────────┐ ┌──────▼──────────┐
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│ device_ │ │ InferenceWorker │ │ VideoThread │
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│ service.py │ │ Thread │ │ （QThread） │
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│ （kp SDK） │ │ （QThread） │ │ （OpenCV 擷取） │
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└─────────────┘ └────────┬────────┘ └─────────────────┘
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│ 動態載入
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┌────────▼────────┐
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│ script.py │
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│ （Plugin 推論） │
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└─────────────────┘
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```
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### 2.2 頁面導航架構
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AppController 使用 `QStackedWidget` 作為根容器，所有頁面在啟動時一次性初始化，透過 `setCurrentWidget()` 切換顯示，不需重新建立物件。
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```
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AppController
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└── QStackedWidget（stack）
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├── [index 0] SelectionScreen ← 預設顯示
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├── [index 1] LoginScreen
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├── [index 2] UtilitiesScreen
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└── [index 3] MainWindow
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```
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**Signal 連接關係（頁面切換）**：
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| 發出者 | Signal | 接收者（Slot） | 效果 |
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|--------|--------|--------------|------|
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| SelectionScreen | `open_utilities` | `AppController.show_login_screen` | 跳至登入頁 |
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| SelectionScreen | `open_demo_app` | `AppController.show_demo_app` | 跳至主視窗 |
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| LoginScreen | `login_success` | `AppController.show_utilities_screen` | 登入成功，進入工具頁 |
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| LoginScreen | `back_to_selection` | `AppController.show_selection_screen` | 返回首頁 |
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| UtilitiesScreen | `back_to_selection` | `AppController.show_selection_screen` | 返回首頁 |
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### 2.3 MainWindow 內部架構
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MainWindow 是 AI Demo 推論的核心容器，內部持有三個 Controller 組成協作關係：
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```
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MainWindow（QWidget）
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├── DeviceController — 管理 kp SDK 裝置連接
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├── InferenceController — 管理推論 Worker Thread 與 Queue
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│ └── inference_queue（queue.Queue, maxsize=5）
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└── MediaController — 管理相機擷取與畫面更新
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└── VideoThread（QThread）
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```
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## 3. 模組依賴圖
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```
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main.py（AppController）
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├── views/selection_screen.py（SelectionScreen）
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│ └── config.py
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├── views/login_screen.py（LoginScreen）
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│ └── config.py
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├── views/utilities_screen.py（UtilitiesScreen）
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│ ├── config.py
|
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│ ├── controllers/device_controller.py（DeviceController）
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│ └── services/device_service.py（check_available_device）
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||
└── views/mainWindows.py（MainWindow）
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├── config.py
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├── controllers/device_controller.py（DeviceController）
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│ ├── config.py
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||
│ └── services/device_service.py
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├── controllers/inference_controller.py（InferenceController）
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│ ├── config.py
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│ ├── models/inference_worker.py（InferenceWorkerThread）
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||
│ │ ├── config.py
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│ │ └── [動態載入] utils/{mode}/{model}/script.py
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||
│ └── models/custom_inference_worker.py（CustomInferenceWorkerThread）
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├── controllers/media_controller.py（MediaController）
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│ ├── models/video_thread.py（VideoThread）
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||
│ └── utils/image_utils.py
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├── services/file_service.py（FileService）
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||
└── utils/config_utils.py（ConfigUtils）
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```
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**注意**：`UtilitiesScreen` 建立了**自己的** `DeviceController` 實例（與 `MainWindow` 的是不同物件），兩者不共享裝置狀態。
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## 4. 資料流程圖
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### 4.1 Video 即時推論流程
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相機硬體
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│ 每幀（~30fps）
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▼
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VideoThread.run()
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│ QImage
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│ change_pixmap_signal.emit(qt_image)
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▼
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MediaController.update_image(qt_image)
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├── 1. 繪製 Bounding Box → canvas_label.setPixmap(pixmap)
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└── 2. qimage_to_numpy(qt_image) → frame_np
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│
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||
▼
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InferenceController.add_frame_to_queue(frame_np)
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||
│ 若 queue 未滿（maxsize=5）
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▼
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inference_queue.put(frame_np)
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│
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▼
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InferenceWorkerThread.run()
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├── 1. MSE 比較（與前一幀）→ 差異不大時，emit 快取結果
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├── 2. 時間間隔檢查（min_interval=2秒）
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└── 3. script.inference(frame, params) → result
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│
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│ inference_result_signal.emit(result)
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||
▼
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MainWindow.handle_inference_result(result)
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├── 若有 "bounding box"/"bounding boxes"
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│ → 更新 current_bounding_boxes（下一幀繪製）
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└── 若無 bounding box → QMessageBox 彈出顯示
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```
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### 4.2 Image 推論流程
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```
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使用者點擊「Upload」
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│
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▼
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FileService.upload_file()
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├── 1. 暫停相機 Signal（disconnect change_pixmap_signal）
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├── 2. QFileDialog 選檔
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├── 3. shutil.copy2() → %LOCALAPPDATA%/Kneron_Academy/uploads/
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├── 4. 顯示圖片於 canvas_label
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└── 5. InferenceController.process_uploaded_image(file_path)
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│
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▼
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_clear_inference_queue()
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inference_queue.put(img)
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│
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▼
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InferenceWorkerThread（once_mode=True）
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│ 只處理一幀後停止
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▼
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script.inference(frame, params) → result
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│
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│ inference_result_signal.emit(result)
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||
▼
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MainWindow.handle_inference_result(result)
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```
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### 4.3 Custom Model 推論流程
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```
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使用者提供：
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- custom_model_path（.nef 檔）
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- custom_scpu_path（fw_scpu.bin）
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- custom_ncpu_path（fw_ncpu.bin）
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- custom_labels（可選）
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│
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▼
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InferenceController.select_custom_tool(tool_config)
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│
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▼
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CustomInferenceWorkerThread（QThread）
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│
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├── initialize_device()（首次執行時）
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│ ├── kp.core.connect_devices([port_id])
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│ ├── kp.core.load_firmware_from_file(scpu, ncpu)
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||
│ └── kp.core.load_model_from_file(model_path)
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│
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└── run_single_inference(frame)
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||
├── preprocess_frame()（resize to 640, BGR → BGR565）
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├── kp.GenericImageInferenceDescriptor
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├── kp.inference.generic_image_inference_send()
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├── kp.inference.generic_image_inference_receive()
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||
├── kp.inference.generic_inference_retrieve_float_node()
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||
└── post_process_yolo_v5() → ExampleYoloResult
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│
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||
│ inference_result_signal.emit(result_dict)
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▼
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MainWindow.handle_inference_result()
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```
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||
**注意**：`CustomInferenceWorkerThread` 在 Worker Thread 內部**自行連接/重置裝置**，與 `DeviceController` 管理的 `device_group` 是**不同的連接**。這是一個雙重連接問題（見第 8 節技術問題）。
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## 5. Thread 架構
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### 5.1 執行緒關係圖
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```
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Qt Main Thread（UI Thread）
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├── AppController（QStackedWidget 管理）
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├── MainWindow（UI 事件處理）
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│ ├── handle_inference_result() ← 由 Signal 呼叫（執行在主執行緒）
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│ └── update_image() via MediaController ← 由 Signal 呼叫（執行在主執行緒）
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||
│
|
||
├── VideoThread（QThread #1）
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||
│ └── 職責：相機擷取、QImage 轉換、emit change_pixmap_signal
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||
│ └── 內部：threading.Thread（用於相機開啟 timeout 機制）
|
||
│
|
||
├── InferenceWorkerThread（QThread #2）
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||
│ └── 職責：從 queue 取幀、MSE 比較、呼叫 script.inference()、emit 結果
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||
│
|
||
└── CustomInferenceWorkerThread（QThread #3，替代 InferenceWorkerThread）
|
||
└── 職責：device init、kp 推論、YOLOv5 後處理、emit 結果
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||
```
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### 5.2 裝置掃描的執行緒
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`check_available_device()` 使用 `threading.Thread`（非 QThread）執行 `kp.core.scan_devices()`，並設 5 秒 timeout：
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```
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check_available_device() in Main Thread
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||
└── threading.Thread（daemon=True）
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└── kp.core.scan_devices()（阻塞式 SDK 呼叫）
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||
thread.join(timeout=5.0)
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```
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||
同樣地，`VideoThread._open_camera_with_timeout()` 也使用 `threading.Thread` 開啟相機，timeout 為 5 秒。
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### 5.3 跨執行緒通訊
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所有跨執行緒通訊均透過 Qt Signal/Slot 機制，Qt 保證跨執行緒的 Signal 會在接收執行緒的 Event Loop 中排隊執行：
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| Signal | 發出執行緒 | 接收執行緒（Slot） |
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|--------|-----------|----------------|
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||
| `VideoThread.change_pixmap_signal` | VideoThread | Main Thread（`MediaController.update_image`） |
|
||
| `InferenceWorkerThread.inference_result_signal` | InferenceWorkerThread | Main Thread（`MainWindow.handle_inference_result`） |
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||
| `CustomInferenceWorkerThread.inference_result_signal` | CustomInferenceWorkerThread | Main Thread（`MainWindow.handle_inference_result`） |
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## 6. Plugin 系統設計
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### 6.1 架構概念
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Plugin 系統讓 Kneron 或第三方可以透過放置目錄和設定檔來新增 AI 工具，完全不需修改主程式碼。
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### 6.2 目錄結構
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```
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%LOCALAPPDATA%/Kneron_Academy/utils/
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├── config.json ← 全域 Plugin 索引（自動產生）
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├── {mode_name}/ ← 推論模式目錄（如 object_detection）
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│ └── {model_name}/ ← 模型目錄（如 yolov5_person）
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||
│ ├── config.json ← 模型設定
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||
│ ├── script.py ← 推論腳本（Plugin 核心）
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│ └── {model_name}.nef ← Kneron 模型檔
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```
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### 6.3 Plugin 載入流程
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```
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應用程式啟動
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│
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▼
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ConfigUtils.generate_global_config()
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├── 掃描 utils/ 下所有 mode 目錄（跳過 _ 開頭的目錄）
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├── 掃描每個 mode 下所有 model 目錄
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├── 讀取每個 model/config.json
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└── 輸出 utils/config.json（Plugin 索引）
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使用者選擇工具
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│
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||
▼
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||
InferenceController.select_tool(tool_config)
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||
│
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||
▼
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||
InferenceWorkerThread.__init__()
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||
└── load_inference_module(mode, model_name)
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||
└── importlib.util.spec_from_file_location()
|
||
→ 動態 import utils/{mode}/{model}/script.py
|
||
```
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### 6.4 `script.py` 介面規範
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||
每個 Plugin 的 `script.py` 必須實作以下介面：
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```python
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||
def inference(frame: np.ndarray, params: dict) -> dict | None:
|
||
"""
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||
Args:
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||
frame: 影像幀，numpy array，形狀 (H, W, 3)，RGB 格式
|
||
params: 推論參數字典（詳見 config.json schema）
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Returns:
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dict 或 None（None 表示跳過此幀）
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||
支援的回傳格式（在 handle_inference_result 中處理）：
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||
格式 A：單一 Bounding Box
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{
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||
"bounding box": [x1, y1, x2, y2],
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||
"result": "class_label"
|
||
}
|
||
|
||
格式 B：多個 Bounding Box（推薦）
|
||
{
|
||
"bounding boxes": [[x1, y1, x2, y2], ...],
|
||
"results": ["label1", "label2", ...]
|
||
}
|
||
|
||
格式 C：任意分類結果（彈出 QMessageBox 顯示）
|
||
{
|
||
"key": "value",
|
||
...
|
||
}
|
||
"""
|
||
```
|
||
|
||
### 6.5 `params` 字典的內容
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||
`InferenceController.select_tool()` 在建立 `InferenceWorkerThread` 前，會將以下資訊注入 `input_params`：
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|
||
| Key | 型別 | 來源 |
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|-----|------|------|
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||
| `device_group` | kp.DeviceGroup | DeviceController |
|
||
| `usb_port_id` | int | 已連接裝置 |
|
||
| `scpu_path` | str | firmware 路徑 |
|
||
| `ncpu_path` | str | firmware 路徑 |
|
||
| `model` | str | model .nef 完整路徑 |
|
||
| `model_descriptor` | kp.ModelDescriptor | 已上傳的模型描述 |
|
||
| `file_path` | str | 圖片/聲音模式的上傳檔案路徑 |
|
||
| （其他） | any | 來自 model config.json 的 `input_parameters` |
|
||
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||
---
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||
|
||
## 7. 資料存放設計
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||
### 7.1 執行期資料目錄
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||
全部存放於 Windows 的 `%LOCALAPPDATA%\Kneron_Academy\`：
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||
```
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||
%LOCALAPPDATA%\Kneron_Academy\
|
||
├── utils\
|
||
│ ├── config.json ← Plugin 全域索引（啟動時自動產生）
|
||
│ ├── {mode}\
|
||
│ │ └── {model}\
|
||
│ │ ├── config.json ← 模型設定
|
||
│ │ ├── script.py ← 推論腳本
|
||
│ │ └── *.nef ← 模型檔
|
||
│ └── ...
|
||
├── uploads\ ← 使用者上傳的圖片（不自動清理）
|
||
│ └── *.jpg / *.png / *.wav / ...
|
||
└── firmware\
|
||
├── KL520\
|
||
│ ├── fw_scpu.bin
|
||
│ └── fw_ncpu.bin
|
||
└── KL720\
|
||
├── fw_scpu.bin
|
||
└── fw_ncpu.bin
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 靜態 UI 資源
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||
|
||
打包在應用程式內（`uxui/` 目錄），路徑透過 `PROJECT_ROOT` 常數計算：
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||
```python
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||
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||
UXUI_ASSETS = os.path.join(PROJECT_ROOT, "uxui", "")
|
||
```
|
||
|
||
**PyInstaller 注意**：打包後 `__file__` 的位置會改變，需確認 `UXUI_ASSETS` 路徑在打包後仍正確（詳見第 8.3 節）。
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||
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||
---
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||
## 8. 打包架構（PyInstaller）
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### 8.1 打包工具鏈
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- **PyInstaller 6.12.0**：將 Python 應用打包為 Windows .exe
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||
- **Inno Setup**（`dist/test.iss`）：製作 Windows 安裝包 (.exe installer)
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||
- **PyArmor**（計畫中）：混淆/加密 Python 原始碼
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||
|
||
### 8.2 打包注意事項
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||
|
||
| 項目 | 問題 | 解決方向 |
|
||
|------|------|---------|
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||
| `kp` SDK | kp 是 C Extension，需確認是否能被 PyInstaller 正確打包 | 需設定 `hiddenimports` 或 `binaries` |
|
||
| 動態 import | `importlib.util.spec_from_file_location()` 在打包後需從外部路徑載入 | `script.py` 必須放在 `%LOCALAPPDATA%`，不能打包進 exe |
|
||
| `UXUI_ASSETS` 路徑 | 打包後 `__file__` 指向臨時目錄 | 需在 `.spec` 中設定 `datas`，並使用 `sys._MEIPASS` 處理路徑 |
|
||
| OpenCV | OpenCV 需包含 DLL | 通常 PyInstaller 能自動偵測 |
|
||
|
||
### 8.3 目錄結構（打包後）
|
||
|
||
```
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||
安裝目錄/
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||
├── Innovedus AI Playground.exe ← 主執行檔
|
||
├── uxui/ ← 靜態資源（需隨 exe 一起安裝）
|
||
└── ...
|
||
|
||
%LOCALAPPDATA%\Kneron_Academy\ ← 使用者資料（安裝時建立）
|
||
├── utils/
|
||
├── uploads/
|
||
└── firmware/
|
||
```
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||
---
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## 9. 已知技術問題 / 技術債
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### 9.1 雙重裝置連接（⚠️ 嚴重）
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**問題**：`CustomInferenceWorkerThread` 在 Worker Thread 內部調用 `kp.core.connect_devices()`，但 `DeviceController` 可能已經對同一個 `usb_port_id` 建立了連接（在 MainWindow 流程中）。
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||
**影響**：可能導致 kp SDK 報告「裝置已被連接」的錯誤，或產生未定義行為。
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||
**建議**：`CustomInferenceWorkerThread` 應改為接受外部傳入的 `device_group`，而非自行連接。
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|
||
### 9.2 UtilitiesScreen 的 DeviceController 孤立問題（⚠️ 中度）
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||
|
||
**問題**：`UtilitiesScreen` 建立了自己的 `DeviceController(self)` 實例，與 `MainWindow` 的 `DeviceController` 完全獨立，兩者各自管理自己的 `device_group`。
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||
**影響**：使用者在 UtilitiesScreen 連接裝置後，切換到 MainWindow 並不知道裝置已連接；反之亦然。
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||
**建議**：將 `DeviceController` 提升到 `AppController` 層級，作為共享的單例。
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||
### 9.3 推論 Queue 丟幀而不通知（⚠️ 中度）
|
||
|
||
**問題**：`inference_queue` 的 `maxsize=5`，當 queue 滿時，`add_frame_to_queue()` 靜默丟棄幀（只印 print，不通知 UI）。
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||
**影響**：在高推論延遲時，使用者不知道有幀被丟棄，可能誤以為推論仍在即時進行。
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**建議**：新增 UI 指示推論 queue 壓力（如幀率顯示、lag 指示）。
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### 9.4 LoginScreen 的驗證邏輯未實作（⚠️ 中度）
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**問題**：`LoginScreen.attempt_login()` 的實際 Server 驗證邏輯未實作，目前只要輸入任何非空帳密就會成功登入。
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```python
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# 目前實作（不安全）
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if not username or not password:
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self.show_error("Please enter both username and password")
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return
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self.login_success.emit() # 永遠成功
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```
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**建議**：需補齊 Server 端驗證 API 呼叫。
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### 9.5 debug print 語句散落各處（低優先）
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**問題**：各 Controller 和 Thread 中有大量 `print()` 呼叫作為 debug 輸出，打包後仍會執行（輸出被丟棄，但有效能成本）。
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**建議**：改用 Python 的 `logging` 模組，並設定適當的 log level。
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### 9.6 `custom_inference_worker.py` 中的 `kp` 全域引用問題（⚠️ 中度）
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**問題**：`_boxes_scale()` 和 `post_process_yolo_v5()` 函數的型別標注直接引用 `kp.HwPreProcInfo`、`kp.InferenceFloatNodeOutput`（如 `def _boxes_scale(boxes, hardware_preproc_info: kp.HwPreProcInfo)`），但 `kp` 在模組頂層未被 import。實際 kp import 是在函數內部的 `run_single_inference()` 中延遲進行的。
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**影響**：型別標注在模組載入時會被解析（在 Python 3.10+ 以下），可能導致 `NameError`。
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**建議**：在頂層加入 `if TYPE_CHECKING: import kp`，或改用字串型別標注 `"kp.HwPreProcInfo"`。
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### 9.7 VideoThread 的 `threading.Thread` 記憶體洩漏風險（低優先）
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**問題**：`_open_camera_with_timeout()` 啟動了 `daemon=True` 的 `threading.Thread` 並等待最多 5 秒，但如果 thread 仍存活（timeout），其仍會繼續嘗試開啟相機，可能導致相機資源被不正確佔用。
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**建議**：使用 cv2 的 nonblocking 方式或設定相機 timeout 參數，避免 daemon thread 的不確定行為。
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### 9.8 MSE 計算的效能問題（低優先）
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**問題**：`InferenceWorkerThread` 和 `CustomInferenceWorkerThread` 的 MSE 計算會把整個 frame 轉成 float32 進行運算：
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```python
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mse = np.mean((frame.astype(np.float32) - self.last_frame.astype(np.float32)) ** 2)
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```
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對於 640x480 的 3 通道影像，每次計算需要處理 ~921,600 個浮點數。
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**建議**：可改為縮小解析度後再計算 MSE，或使用 histogram 比較等更快速的方式。
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## 10. 容量與效能估算
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### 10.1 系統需求（桌面應用）
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| 資源 | 需求 | 備註 |
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| CPU | 雙核心以上 | 主要用於影像轉換和後處理 |
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| RAM | 2GB 以上 | kp SDK + OpenCV + PyQt5 |
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| USB | USB 3.0 | KL720 需要 USB 3.0 |
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| GPU | 不需要 | 推論在 NPU 執行 |
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| 磁碟 | 500MB 以上 | 安裝包 + 模型檔 |
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### 10.2 推論速度特性
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- **Queue maxsize**：5 幀
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- **VideoThread 輸出**：~30fps（640x480）
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- **InferenceWorkerThread min_interval**：2 秒（標準模式）/ 0.5 秒（Custom 模式）
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- **MSE threshold**：500（低於此值視為相似幀，使用快取結果）
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- **相機開啟 timeout**：5 秒 × 最多 3 次嘗試
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## 11. 安全性設計
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### 11.1 目前狀態
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| 項目 | 狀態 | 說明 |
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| Server 登入驗證 | ❌ 未實作 | `attempt_login()` 永遠成功 |
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| 程式碼保護 | ⚠️ 計畫中 | PyArmor 列在計畫中 |
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| 自定義模型驗證 | ❌ 無 | 任何 .nef 檔都能上傳 |
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| 網路通訊加密 | ❌ 未知 | Server 驗證端點未見 TLS 設定 |
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### 11.2 Plugin 安全風險
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`load_inference_module()` 使用 `importlib` 動態執行 `script.py`，等同於執行任意 Python 程式碼。若 `%LOCALAPPDATA%` 中的 `script.py` 被惡意替換，攻擊者可以完整控制推論行為。
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**建議**：考慮對 `script.py` 進行簽章驗證，或限制其沙盒執行環境。
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