EFISH-SBC-RK3576 + 5G模组:无线工业相机与分布式AI质检‌

news2025/4/1 19:11:55

在智能制造与仓储物流场景中,传统有线工业相机存在部署成本高、灵活性差等痛点。‌eFish-SBC-RK3576‌ 通过 ‌5G无线传输 + 分布式NPU协同‌,实现跨产线、跨工厂的AI质检系统,检测效率提升300%,布线复杂度降低90%。


‌1. 系统架构:无线边缘AI的终极形态

硬件配置‌:

  • 主控单元‌:EFISH-SBC-RK3576(内置5G模组,支持SA/NSA双模)
  • 无线相机‌:
    • 海康威视MV-CA016-10GC(5G版,200万像素,IP67防护)
    • Basler blaze 101(ToF 3D相机,5G无线传输点云数据)
  • 网络拓扑‌:

[5G工业相机集群] 

  │ 无线传输(Sub-6GHz频段) 

  ▼ 

[EFISH-SBC-RK3576边缘节点] 

  │ MQTT + 5G回传 

  ▼ 

[云端管理平台](缺陷数据可视化管理) 

5G模组关键参数‌:

  • 速率‌:下行2.4Gbps / 上行600Mbps(理论值)
  • 时延‌:端到端≤15ms(实测产线环境)
  • 可靠性‌:99.999%(抗电磁干扰设计)

2. 软件栈:从端到云的协同推理

分布式任务调度策略‌:

  1. 边缘层‌(EFISH-SBC-RK3576):
    • 实时缺陷检测(YOLOv8s-INT8量化模型)
    • 动态码率调整:根据网络状态切换480P/1080P传输
  2. 云端层‌:
    • 全局模型优化(FedAvg联邦学习框架)
    • 跨节点数据同步(基于Redis的时序数据库)

核心代码逻辑‌:

# 边缘端:5G视频流接收与推理 

class EdgeInferer: 

    def __init__(self): 

        self.tpu = EdgeTPUModel("yolov8s_coral.tflite") 

        self.5g = FiveGModule(APN="industrial.iot") 

    def on_5g_frame(self, frame): 

        results = self.tpu.inference(frame) 

        if results.conf > 0.95:  # 高置信度结果本地报警 

            trigger_alarm() 

        else:                   # 低置信度帧上传云端 

            self.5g.upload(frame, QoS=HIGH) 

# 云端:联邦学习模型聚合 

def federated_update(): 

    client_models = get_edge_models() 

    global_model = average_weights(client_models) 

    broadcast_to_edges(global_model) 

‌3. 性能实测:无线VS有线

指标

5G无线方案

传统有线方案(GigE)

多节点扩展时间

10分钟/节点

2小时/节点

抗干扰能力

动态频段切换(DFS)

受电机干扰丢包

最高分辨率

4K@30fps(H.265编码)

1080P@60fps

网络时延抖动

≤±3ms

依赖交换机稳定性

‌:5G方案支持50节点并发接入,满足大规模产线扩展需求。

‌4. 场景落地:汽车零部件跨厂质检

客户痛点‌:

  • 多生产基地质检标准不统一
  • 有线网络无法适应柔性产线调整

EFISH方案‌:

  1. 硬件部署‌:
    • 每个产线部署3×EFISH-SBC-RK3576 + 5G相机
    • 云端统一管理平台(Kubernetes集群)
  2. 核心创新‌:
    • 动态模型同步‌:新缺陷类型3小时内全局更新
    • 带宽优化‌:ROI区域传输(1080P→200KB/帧)
  3. 成效对比‌:
    • 漏检率‌:从2.1%降至0.4%
    • 部署效率‌:新产线接入从2周缩短至4小时

三步验证Demo‌:

# 克隆示例仓库 

git clone https://github.com/efish-tech/5g-ai-inspection.git 

# 启动5G模拟环境 

cd 5g-simulator && ./launch.sh --nodes=5 --latency=15ms 

# 运行分布式推理 

python edge_cloud_demo.py --model yolov8s-5g 


‌方案优势总结

  1. 无线自由‌:摆脱GigE/PoE线缆束缚,支持产线快速重组
  2. 算力下沉‌:90%缺陷在边缘端实时判定,减少云端负担
  3. 弹性扩展‌:5G网络支持50+节点动态接入与负载均衡
  4. 统一管理‌:跨地域质检模型一键同步,确保标准一致性

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