內置 AI 模塊能否離線運行檢測模型？

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深圳市斯邁爾電子有限公司2025-06-24

MV-SC6050M 智能相機的內置 AI 模塊具備單獨離線運行能力，無需依賴外部服務器或上位機，可直接在設備本地完成檢測模型的加載、推理及結果輸出，其技術實現與工業應用價值如下：嵌入式硬件架構支撐離線推理相機搭載高性能嵌入式平臺，集成多核 CPU 與 GPU 異構計算單元，算力達 12TOPS，支持 INT8 量化推理。8GB 內存與 64GB 存儲為模型加載與數據緩存提供充足空間，可存儲 50 + 個訓練好的深度學習模型。在汽車剎車片缺陷檢測中，預訓練的 ResNet-18 模型可直接在相機本地運行，無需網絡連接，檢測幀率達 80fps，滿足每分鐘 4800 件的高速產線需求。離線訓練與增量學習能力相機支持兩種離線模型更新方式：通過 USB Host 接口導入預訓練模型文件，或利用內置 VM 算法平臺進行本地增量學習。某 3C 元件檢測案例中，當產線引入新型號芯片時，只需在相機本地輸入 500 張標注樣本，即可通過增量學習更新缺陷檢測模型，整個過程無需外接服務器，耗時＜30 分鐘，較傳統云端更新方案提升效率 80%。斷網場景下的持續檢測在網絡故障或偏遠工廠等斷網場景中，AI 模塊可依托本地存儲的模型持續運行。某食品加工廠因網絡中斷導致云端視覺系統癱瘓時，MV-SC6050M 憑借離線 AI 能力維持包裝檢測連續運行 4 小時，期間檢測準確率達 99.2%，避免因停機造成的生產損失。邊緣計算的安全與效率優勢離線運行模式可減少數據外傳，滿足汽車、半導體等行業的敏感數據保護需求。同時，避免網絡延遲影響檢測實時性，在傳送帶速度 3m/s 的工況下，端到端響應時間＜15ms，較云端方案降低 70% 延遲，確保運動物體無漏檢。