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:
[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:
2. 软件栈:从端到云的协同推理
分布式任务调度策略:
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 |
注: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:
EFISH方案:
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