在智能制造與倉儲物流場(chǎng)景中，傳統有線(xiàn)工業(yè)相機存在部署成本高、靈活性差等痛點(diǎn)。‌eFish-SBC-RK3576‌ 通過(guò) ‌5G無(wú)線(xiàn)傳輸 + 分布式NPU協(xié)同‌，實(shí)現跨產(chǎn)線(xiàn)、跨工廠(chǎng)的AI質(zhì)檢系統，檢測效率提升300%，布線(xiàn)復雜度降低90%。

‌1. 系統架構：無(wú)線(xiàn)邊緣AI的終極形態(tài)‌

‌硬件配置‌：

• ‌主控單元‌：EFISH-SBC-RK3576（內置5G模組，支持SA/NSA雙模）
• ‌無(wú)線(xiàn)相機‌：
• �？低�視MV-CA016-10GC（5G版，200萬(wàn)像素，IP67防護）
• Basler blaze 101（ToF 3D相機，5G無(wú)線(xiàn)傳輸點(diǎn)云數據）
• ‌網(wǎng)絡(luò )拓撲‌：

[5G工業(yè)相機集群] 

  │ 無(wú)線(xiàn)傳輸（Sub-6GHz頻段） 

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[EFISH-SBC-RK3576邊緣節點(diǎn)] 

  │ MQTT + 5G回傳 

  ▼ 

[云端管理平臺]（缺陷數據可視化管理） 

‌5G模組關(guān)鍵參數‌：

• ‌速率‌：下行2.4Gbps / 上行600Mbps（理論值）
• ‌時(shí)延‌：端到端≤15ms（實(shí)測產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境）
• ‌可靠性‌：99.999%（抗電磁干擾設計）

‌2. 軟件棧：從端到云的協(xié)同推理‌

‌分布式任務(wù)調度策略‌：

1. ‌邊緣層‌（EFISH-SBC-RK3576）：
• 實(shí)時(shí)缺陷檢測（YOLOv8s-INT8量化模型）
• 動(dòng)態(tài)碼率調整：根據網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)切換480P/1080P傳輸
2. ‌云端層‌：
• 全局模型優(yōu)化（FedAvg聯(lián)邦學(xué)習框架）
• 跨節點(diǎn)數據同步（基于Redis的時(shí)序數據庫）

‌核心代碼邏輯‌：

# 邊緣端：5G視頻流接收與推理 

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:  # 高置信度結果本地報警 

            trigger_alarm() 

        else:                   # 低置信度幀上傳云端 

            self.5g.upload(frame, QoS=HIGH) 

 

# 云端：聯(lián)邦學(xué)習模型聚合 

def federated_update(): 

    client_models = get_edge_models() 

    global_model = average_weights(client_models) 

    broadcast_to_edges(global_model) 

‌3. 性能實(shí)測：無(wú)線(xiàn)VS有線(xiàn)‌

指標	5G無(wú)線(xiàn)方案	傳統有線(xiàn)方案（GigE）
多節點(diǎn)擴展時(shí)間	10分鐘/節點(diǎn)	2小時(shí)/節點(diǎn)
抗干擾能力	動(dòng)態(tài)頻段切換（DFS）	受電機干擾丟包
最高分辨率	4K@30fps（H.265編碼）	1080P@60fps
網(wǎng)絡(luò )時(shí)延抖動(dòng)	≤±3ms	依賴(lài)交換機穩定性

‌注‌：5G方案支持50節點(diǎn)并發(fā)接入，滿(mǎn)足大規模產(chǎn)線(xiàn)擴展需求。

‌4. 場(chǎng)景落地：汽車(chē)零部件跨廠(chǎng)質(zhì)檢‌

‌客戶(hù)痛點(diǎn)‌：

• 多生產(chǎn)基地質(zhì)檢標準不統一
• 有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )無(wú)法適應柔性產(chǎn)線(xiàn)調整

‌EFISH方案‌：

1. ‌硬件部署‌：
• 每個(gè)產(chǎn)線(xiàn)部署3×EFISH-SBC-RK3576 + 5G相機
• 云端統一管理平臺（Kubernetes集群）
2. ‌核心創(chuàng )新‌：
• ‌動(dòng)態(tài)模型同步‌：新缺陷類(lèi)型3小時(shí)內全局更新
• ‌帶寬優(yōu)化‌：ROI區域傳輸（1080P→200KB/幀）
3. ‌成效對比‌：
• ‌漏檢率‌：從2.1%降至0.4%
• ‌部署效率‌：新產(chǎn)線(xiàn)接入從2周縮短至4小時(shí)

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‌三步驗證Demo‌：

# 克隆示例倉庫 

git clone https://github.com/efish-tech/5g-ai-inspection.git 

 

# 啟動(dòng)5G模擬環(huán)境 

cd 5g-simulator && ./launch.sh --nodes=5 --latency=15ms 

 

# 運行分布式推理 

python edge_cloud_demo.py --model yolov8s-5g 

‌方案優(yōu)勢總結‌

1. ‌無(wú)線(xiàn)自由‌：擺脫GigE/PoE線(xiàn)纜束縛，支持產(chǎn)線(xiàn)快速重組
2. ‌算力下沉‌：90%缺陷在邊緣端實(shí)時(shí)判定，減少云端負擔
3. ‌彈性擴展‌：5G網(wǎng)絡(luò )支持50+節點(diǎn)動(dòng)態(tài)接入與負載均衡
4. ‌統一管理‌：跨地域質(zhì)檢模型一鍵同步，確保標準一致性