友思特方案
解锁工业应用中的低延迟推理和边缘智能协同方案
前言导读
工业 AI 检测面临反光、小目标漏检、延迟等痛点, 友思特通过算法场景适配 + FantoVision 边缘计算机, 结合 NVIDIA Jetson 算力, 实现低延迟、高精准检测, 适配工业质检及无人机成像等多场景。
智能制造与边缘检测
随着AI算法的广泛应用，如何实现高效的目标检测模型部署成为一项关键挑战。
🎯工业质检中: 反光+微小缺陷造成检测模型误检漏检
🎯智能交通领域: 拍摄物体可能只有几个/十几个像素，检测算法根本无法检测，并且整个模型中检测对象忽大忽小，统计误差能够飙升到20%
🎯农业检测中: 强光下病虫和斑点无法分清等等，检测准确率不到80%
YOLO系列模型以 “速度快、精度高”著称，而实际应用场景中不管什么算法的落地，核心不止是调参，更重要的是如何做到场景适配，解决不同场景中的问题。
并且对于工业应用级的边缘部署, 只把模型跑通，如果推理延时达到100ms, 仍然完全无法适用工业场景。我们真正要解决的是如何在边缘端做到“低延迟、高稳定性、场景适配、硬件适配”问题。
接下来我们从不同角度分析如何搭建一个实时推理检测系统？
应用案例
工业检测
工业质检中，最让人头疼的是那些藏在金属纹理、塑料划痕中的微小缺陷，还有大小只有5×8mm的超小凹陷，原始检测模型要么漏检，要么框得歪歪扭扭。金属零件检测另一个老大难问题——不锈钢、铝合金表面的反光能把模型“晃瞎”，明明没有缺陷的地方被误判成划痕。
为什么微小缺陷检测不到：
像素太少，导致学习到的特征被稀释掉
对比度太低，完全无法看清缺陷
大多数缺陷五花八门，没有统一判定标准，完全靠数据去学习
工业场景数据集大小有限
解决方案
图像预处理（消除反光，增强缺陷细节轮廓）、锚框优化（小缺陷检测）、注意力机制融合
适用场景
反光材质质检、小缺陷检测，如精密零件、芯片划痕；实时性要求不极端，嵌入式边缘部署。
设备选型
CameraLink/CXP/网口工业相机（需根据具体场景选择合适型号）、FantoVision边缘计算机
无人机成像
无人机遥感成像的应用中，最容易出现的问题就是小目标的漏检。4K分辨率遥感图像中，行人可能只有几个像素点，而车辆和行人大小可能相差十几倍，导致整个检测模型要么漏检要么误检
无人机遥感成像特点：
小目标太多，直接缩放目标秒变马赛克
不同目标尺度差别太大，单一目标尺寸容易顾此失彼
解决方案
大尺寸图像分片处理、多尺度融合算法、多目标跟踪算法
适用场景
无人机巡检、智能交通、农业监测。
设备选型
网口工业相机（需根据具体场景选择合适型号）、FantoVision边缘计算机
友思特方案
在工业现场，毫秒级的延迟往往决定产线节拍与良率。受限于体积、带宽、处理速度等因素影响，难以满足质检、机器人引导等小型化实时场景。NVIDIA Jetson系列凭借原生CUDA与统一软硬件栈，成为工业边缘部署的“标准件”。不同的Jetson型号的算力和功耗差异极大，选错了要么性能不行，要么成本浪费。
然而, 仅有核心板还不够 — 工业相机接口才是瓶颈。
普通GigE在2 MP满帧下已占1 Gb/s带宽，无法叠加；CoaXPress 2.0虽可到每链路12.5 Gb/s，却需要独立工控机+采集卡，体积与功耗翻倍，难以塞进机械臂或移动小车。
FantoVision边缘计算机把“高速接口”与“Jetson 算力”合到134mm×90mm×60mm的铝鳍壳体内：
🎯 4×10 GigE / CXP-12 / CameraLink Full，带宽最高 50 Gb/s，可同时接入 4 台 25 MP 全局快门相机；
🎯 整机15W~45W完成“采集+预处理+AI 推理+PLC通讯”，比传统”工控机+采集卡+GPU” 方案功耗减少60%，体积缩小75%。
借助 FantoVision，用户无需再纠结“到底选什么型号的嵌入式设备”—我们把接口、散热、抗震、EMC做成一体化，现场只需拧上相机、插 24 V 电源，即可在 5 ms 内完成一次从触发到结果输出的闭环。
友思特 方案产品套装介绍
