在高速運轉(zhuǎn)的工業(yè)流水線上，產(chǎn)品外觀缺陷檢測（劃痕、污漬、尺寸偏差）一直是質(zhì)量管控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)方案常面臨響應(yīng)延遲、網(wǎng)絡(luò)依賴或系統(tǒng)割裂的痛點?；谌鹦疚K3588處理器的ARMxy系列工業(yè)控制+EdgePLC的邊緣智能方案，正為工業(yè)質(zhì)檢帶來變革。

典型應(yīng)用場景

• 電子元件焊接檢測：實時識別虛焊、連錫、偏移，精度達0.02mm

• 藥品泡罩包裝質(zhì)檢：10ms內(nèi)完成缺粒、破泡、鋁箔密封性檢測

• 精密零件尺寸測量：在線檢測公差±0.05mm內(nèi)的尺寸偏差

技術(shù)實現(xiàn)架構(gòu)

核心突破：視覺與控制的深度協(xié)同

ARMxy系列控制器+EdgePLC 的獨特價值在于硬件級融合邊緣計算與工業(yè)控制：

1. RK3588旗艦芯：6TOPS NPU加速YOLO模型，1080p@30fps實時推理

2. 原生gRPC接口：打通AI模型與PLC的毫秒級通信通道

3. 一體化運行時：免除工控機+PLC復(fù)雜架構(gòu)，降低60%部署成本

邊緣視覺引擎工作流

# Python示例：YOLO檢測結(jié)果直通PLC
import grpc
from edgeplc_pb2 import OutputSignal

def detect_to_plc(image):
# RK3588 NPU加速推理
results = yolov8_model(image, imgsz=640)

# 解析缺陷信息
defects = []
for box in results[0].boxes:
if box.conf > 0.9: 
defects.append({
"type": CLASS_NAMES[int(box.cls)],
"xyxy": box.xyxy.tolist()
})

# 通過gRPC接口觸發(fā)PLC動作
if defects:
with grpc.insecure_channel("localhost:50051") as channel:
stub = PlcControlStub(channel)
stub.SetOutput(OutputSignal(
actuator="reject_arm", 
position=defects[0]["xyxy"][0]# 定位首個缺陷坐標(biāo)
))

行業(yè)痛點破解實錄

某電子貼片廠曾遭遇困境：

• 傳統(tǒng)方案：工控機視覺系統(tǒng) → Modbus TCP → PLC → 機械臂

• 痛點：200ms延遲導(dǎo)致高速產(chǎn)線漏檢率>15%，協(xié)議轉(zhuǎn)換復(fù)雜

ARMxy邊緣計算機+EdgePLC方案成效：

1. 部署一體化設(shè)備替代原有工控機+PLC

2. 視覺模型輸出直達PLC寄存器（通過gRPC接口）

3. 響應(yīng)時間壓縮至35ms，漏檢率降至0.8%

4. 支持OTA更新模型，新增缺陷類型無需停機

技術(shù)優(yōu)勢矩陣

開啟智能質(zhì)檢新時代

當(dāng)機器視覺遇見邊緣控制，ARMxy EdgePLC正在重塑工業(yè)質(zhì)檢范式：

• 毫秒級閉環(huán)：RK3588 NPU實現(xiàn)幀級檢測，PLC響應(yīng)速度突破物理極限

• 零協(xié)議轉(zhuǎn)換：gRPC接口讓AI模型與IEC61131-3程序無縫對話

• 自我進化：在線模型更新使質(zhì)檢系統(tǒng)具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力

在電子、智能制造、汽車零部件等領(lǐng)域，這套融合方案已實現(xiàn)缺陷檢出率>99.5%，誤判率<0.3%。隨著工業(yè)AI向邊緣端深度滲透，擁有硬核協(xié)同能力的EdgePLC正成為智能制造的核心使能者。