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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

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‌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

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‌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）

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‌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

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‌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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