基于BM1684X+RK3588的智能工业视觉边缘计算盒子解决方案
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 |
