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%。

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‌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‌：

1. ‌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
2. ‌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‌：

1. ‌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）
2. ‌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）
3. ‌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 

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‌方案优势总结‌

1. ‌无线自由‌：摆脱GigE/PoE线缆束缚，支持产线快速重组
2. ‌算力下沉‌：90%缺陷在边缘端实时判定，减少云端负担
3. ‌弹性扩展‌：5G网络支持50+节点动态接入与负载均衡
4. ‌统一管理‌：跨地域质检模型一键同步，确保标准一致性