EFISH-SBC-RK3576 + 5G模组：无线工业相机与分布式AI质检
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）
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[EFISH-SBC-RK3576边缘节点]
│ MQTT + 5G回传
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[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：
- 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
- 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 |
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：
- 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：
- 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）
- 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）
- 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
- 无线自由：摆脱GigE/PoE线缆束缚，支持产线快速重组
- 算力下沉：90%缺陷在边缘端实时判定，减少云端负担
- 弹性扩展：5G网络支持50+节点动态接入与负载均衡
- 统一管理：跨地域质检模型一键同步，确保标准一致性