瑞芯微、英伟达高性能边缘计算盒子方案在缺陷检测中的应用案例

发布时间：2025-07-24 阅读量：167 来源: 我爱方案网作者: bebop

工业缺陷检测的智能化升级高度依赖机器视觉与人工智能技术，然而海量图像/视频数据的实时传输与处理成为规模化应用的掣肘。 边缘计算作为分布式计算的关键形态，为解决这一矛盾提供了高效路径。

通过在数据源头（如工业相机、传感器节点附近）部署具备计算能力的边缘设备，可以在本地完成原始数据的预处理（如降噪、压缩、关键区域提取）、特征工程以及轻量化AI模型的推理执行。这不仅大幅减轻了网络传输负担（可降低90%以上的上行数据量），有效保护了核心数据隐私，更将云端或中心服务器的算力资源集中于模型训练、全局优化与管理协调，从而构建起一个高效协同、资源优化的“云-边-端”智能缺陷检测体系，加速了AI在工业质检场景的规模化、实用化落地进程。

传统方案依赖高带宽回传与云端算力，面临实时性不足、网络依赖性强及综合成本高昂的瓶颈。

瑞芯微、英伟达AI边缘计算方案凭借其高度集成的系统架构，将强大的AI推理、专业的图像处理、通用计算及图形处理单元整合于单一芯片，有效支撑了从图像采集、预处理、特征提取到深度学习模型推理的完整缺陷检测流程在边缘端的高效执行。这种高度集成不仅降低了系统设计的复杂度与BOM成本，更确保了检测响应的实时性和产线部署的灵活性。

快包电子平台与瑞芯微构建方案商生态，推动边缘计算应用向工业表面检测领域渗透，已经有多款基于英伟达、瑞芯微RK3399，3566/3568和最新3588强算力的边缘计算主板和一体工业计算机进入智慧工厂项目。

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瑞芯微RK3288边缘计算智能网关方案

ISG-503 是一个用于电信/工业设备链接的智能网关，适用于边缘计算，运行容器化部署。它采用RK3288 64位CPU，工业级宽温设计，支持壁挂安装，导轨安装，外部 RS232、RS485、DI、DO 等多种接口，支持 4G、5G 通讯、用户可在复杂环境下使用。

瑞芯微3399PRO边缘计算盒子

瑞芯微RK3399 PRO 智慧零售多功能边缘计算盒子，适用于边缘计算，广告机，miniPC整机，工控一体机，零售机和快递柜。支持Rockchip RK3399pro处理器；板载2GB(CPU)LPDDR4内存，最大可支持4GB板载2GB，DDR4内存最大可支持4GB。高性能，稳定性强，土安安综合测试10万分，性能优越。

瑞芯微RK3588边缘计算盒子

方案简介：

瑞芯微RK3588边缘计算盒子，主频高达2.4GHz，适用于边缘计算，广告机，miniPC整机，工控一体机，零售机和快递柜。支持安卓12系统，内嵌高性能AI加速硬件，支持6T算力NPU.板载LPDDR4/LPDDR4X 8G内存，EMMC标配128GB（最大可选512GB），支持WIFI6通信、10000M以太网。可直接驱动1920*1080液晶屏。

方案特点：

1.RK3588超强CPU搭载Android 12系统，速度更快，性能更强。

2.支持PCIE WIFI6，BT5.0，双天线。

3.网口设计，支持一个1000M网口。

4.分辨率最大支持4K@60。

应用场景：

边缘计算，广告机，miniPC整机，工控一体机，零售机和快递柜

英伟达21T算力智能巡检边缘计算盒子

方案为一款基于NVIDIA® Jetson Xavier NX系列模块设计的计算平台，内置集成Xavier NX模块，预装 Ubuntu 18.04 操作系统，具备21TOPS浮点运算的AI处理能力，支持4G/5G功能，超强固轻型铝合金材料设计，无风扇结构传导被动散热，尺寸轻巧外观新颖，丰富IO接口类型，预留便于现场安装的底部支架，具备超长MTBF稳定运行能力，可应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇等自主化机器，是边缘端部署AI算力进行深度学习的理想载体。

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上述方案在工业生产缺陷检测中的应用案例如下：

1.钢铁行业检测

在废钢检测项目中，AI智能检判系统将实现自动化数据采集与精准化数据管理，并应用深度图像识别技术，辅助人工进行废钢的判级和不合格料的识别，可识别各种不同级别废钢的比例，并给出定价和杂质重量，以及提供密闭件油污件报警。

该系统的工作原理是通过摄像头或其他图像采集设备获取产品的图像，然后使用AI图像识别算法对图像进行分析和处理，识别出产品中的缺陷。AI图像识别算法可以通过训练模型来学习和识别不同类型的缺陷，例如裂纹、破损、异物等。

2.3C电子缺陷检测

在工业领域，精冲件所采用的精冲工艺精度较高、产生的缺陷尺寸通常比较微小，同时精冲过后进行的铣床加工会在产品表面留下大量明显的铣痕，呈现出和缺陷相近的特征，从而影响缺陷的准确分辨。

针对精冲件工艺精度高、产品表面残留大量铣痕以及缺陷特征相似等问题，通过工业AI视觉系统，以高效算法、快速识别、精准检出等优势，为精冲件缺陷检测案例提供技术支持。

工业AI视觉系统通过多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，能够将微小的缺陷尺寸特征进行放大处理，将微小缺陷的检出率提升至99%以上；还可以针对铣床加工后的痕迹具有统一方向性的特点，采用AI技术学习铣痕特征，生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，将背景类缺陷纹理的抗干扰识别能力泛化性提升20%。

3.林木材业

在木材行业，传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求，许多木材企业采用AI机器视觉技术，实现对木材表面快速且稳定的检测。该技术不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端，而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

针对木材作为天然材料缺陷种类多、同种缺陷特征差异大等问题，工业AI视觉系统基于AI+机器视觉技术，能够实时检测木材表面缺陷，快速识别并保存数据。

该系统从工业相机拍摄的图像中提取信息，进行处理并加以理解，再通过AI算法对大量图像样片的学习，建立深度学习模型，提高了对图像的分析能力，从而能够分析更复杂对木材缺陷进行图像检测，并实现自定义木材新的缺陷类型。通过对信息的处理与理解，该系统能够将信息传递给机械臂等外部执行机构，进行缺陷木材的剔除，从而保障木材出厂质量的合格。