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EFISH-SBC-RK3576 + 5G模組：無線工業相機與分布式AI質檢
在智能制造與倉儲物流場景中，傳統有線工業相機存在部署成本高、靈活性差等痛點。eFish-SBC-RK3576 通過 5G無線傳輸 + 分布式NPU協同，實現跨產線、跨工廠的AI質檢系統，檢測效率提升300%，布線復雜度降低90%。
1. 系統架構：無線邊緣AI的終極形態
硬件配置：
- 主控單元：EFISH-SBC-RK3576（內置5G模組，支持SA/NSA雙模）
- 無線相機：
- 海康威視MV-CA016-10GC（5G版，200萬像素，IP67防護）
- Basler blaze 101（ToF 3D相機，5G無線傳輸點云數據）
- 網絡拓撲：
[5G工業相機集群]
│ 無線傳輸（Sub-6GHz頻段）
▼
[EFISH-SBC-RK3576邊緣節點]
│ MQTT + 5G回傳
▼
[云端管理平臺]（缺陷數據可視化管理）
5G模組關鍵參數：
- 速率：下行2.4Gbps / 上行600Mbps（理論值）
- 時延：端到端≤15ms（實測產線環境）
- 可靠性：99.999%（抗電磁干擾設計）
2. 軟件棧：從端到云的協同推理
分布式任務調度策略：
- 邊緣層（EFISH-SBC-RK3576）：
- 實時缺陷檢測（YOLOv8s-INT8量化模型）
- 動態碼率調整：根據網絡狀態切換480P/1080P傳輸
- 云端層：
- 全局模型優化（FedAvg聯邦學習框架）
- 跨節點數據同步（基于Redis的時序數據庫）
核心代碼邏輯：
# 邊緣端：5G視頻流接收與推理
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: # 高置信度結果本地報警
trigger_alarm()
else: # 低置信度幀上傳云端
self.5g.upload(frame, QoS=HIGH)
# 云端：聯邦學習模型聚合
def federated_update():
client_models = get_edge_models()
global_model = average_weights(client_models)
broadcast_to_edges(global_model)
3. 性能實測：無線VS有線
|
指標 |
5G無線方案 |
傳統有線方案（GigE） |
|
多節點擴展時間 |
10分鐘/節點 |
2小時/節點 |
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抗干擾能力 |
動態頻段切換（DFS） |
受電機干擾丟包 |
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最高分辨率 |
4K@30fps（H.265編碼） |
1080P@60fps |
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網絡時延抖動 |
≤±3ms |
依賴交換機穩定性 |
注：5G方案支持50節點并發接入，滿足大規模產線擴展需求。
4. 場景落地：汽車零部件跨廠質檢
客戶痛點：
- 多生產基地質檢標準不統一
- 有線網絡無法適應柔性產線調整
EFISH方案：
- 硬件部署：
- 每個產線部署3×EFISH-SBC-RK3576 + 5G相機
- 云端統一管理平臺（Kubernetes集群）
- 核心創新：
- 動態模型同步：新缺陷類型3小時內全局更新
- 帶寬優化：ROI區域傳輸（1080P→200KB/幀）
- 成效對比：
- 漏檢率：從2.1%降至0.4%
- 部署效率：新產線接入從2周縮短至4小時
三步驗證Demo：
# 克隆示例倉庫
git clone https://github.com/efish-tech/5g-ai-inspection.git
# 啟動5G模擬環境
cd 5g-simulator && ./launch.sh --nodes=5 --latency=15ms
# 運行分布式推理
python edge_cloud_demo.py --model yolov8s-5g
方案優勢總結
- 無線自由：擺脫GigE/PoE線纜束縛，支持產線快速重組
- 算力下沉：90%缺陷在邊緣端實時判定，減少云端負擔
- 彈性擴展：5G網絡支持50+節點動態接入與負載均衡
- 統一管理：跨地域質檢模型一鍵同步，確保標準一致性
