基于BM1684X+RK3588的智能工业视觉边缘计算盒子解决方案

发布于:2025-05-02 ⋅ 阅读:(108) ⋅ 点赞:(0)

智能工业视觉边缘计算终端技术方案书

1. 产品概述

1.1 产品定位

  • 面向工业自动化场景的高性能AI视觉处理设备
  • 集成BM1684X(8TOPS INT8)AI加速芯片 + RK3588(6TOPS NPU)异构计算
  • 支持工业级多相机接入、实时缺陷检测、高精度定位、OCR识别等场景

1.2 核心优势

  • 双芯协同‌:BM1684X专注深度学习推理,RK3588负责多路视频编解码与系统控制
  • 工业级可靠性‌:宽温设计(-20℃~70℃),抗电磁干扰,支持24/7连续运行
  • 算法即服务‌:预装20+工业视觉算法模型,支持TensorFlow/PyTorch/Caffe模型一键部署

2. 硬件规格

2.1 处理器单元

模块 参数描述
AI加速芯片 算能BM1684X,8TOPS INT8算力,支持INT4/FP16/BF16
主控处理器 Rockchip RK3588,四核A76+四核A55,6TOPS NPU

2.2 视觉接口

  • 相机接入‌:2x GigE Vision PoE+,4x USB3.0 Vision(兼容Basler/海康等工业相机)
  • 显示输出‌:HDMI 2.1(4K@60Hz),LVDS工业屏接口
  • 光学支持‌:外触发信号输入(5-24V),频闪控制输出

2.3 扩展与通信

  • 工业总线‌:2x CAN 2.0B,1x RS485(隔离保护)
  • 网络‌:双千兆RJ45(支持EtherCAT主站协议)
  • 无线‌:可选配WiFi6/5G模组

2.4 机械与环境

  • 防护等级‌:IP65全金属外壳,无风扇散热设计
  • 安装方式‌:DIN导轨安装+壁挂安装
  • 电源输入‌:12-36V DC宽压输入,过压/反接保护


3. 软件架构

3.1 系统层

  • 操作系统‌:Ubuntu 20.04 LTS(实时内核补丁)
  • 容器支持‌:Docker引擎,支持算法容器化部署

3.2 开发套件

  • SDK‌:Python/C++ API,提供相机控制、预处理、推理后处理全流程接口
  • 工具链‌:算能TPU-MLIR模型编译器,RKNN-Toolkit2模型转换工具

3.3 算法仓库(预装)

算法类型 典型功能
缺陷检测 表面划痕、焊点缺陷、异物检测(检出率≥99.5%)
定位引导 亚像素模板匹配(精度±0.02mm)
测量类 几何尺寸测量、角度计算(重复精度±1μm)
识别类 二维码/OCR识别(支持多语言混排)

4. 典型应用场景

4.1 电子制造业

  • SMT贴片元件定位
  • PCB板焊点质量检测
  • 芯片Mark点识别

4.2 金属加工

  • 精密零件尺寸测量
  • 金属表面氧化层检测
  • 冲压件毛刺识别

4.3 包装行业

  • 印刷质量检测
  • 包装完整性检查
  • 生产日期OCR验证

5. 性能指标

项目 参数
推理帧率 1080P@30fps(YOLOv5s模型)
系统延迟 图像输入到IO输出≤50ms
多任务能力 同时运行4个独立视觉任务
模型切换时间 <5s(热切换无需重启)
MTBF ≥50,000小时


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