
系统延迟<10ms|缺陷检出率>99.99%|部署成本降低70%|产线综合效率提升25%|全球3000+产线验证
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| 名称 | 特性 |
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处理器 |
高性能多核工业CPU + 专用NPU/AI加速芯片 |
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操作系统 |
Linkwin VisionOS (基于Linux定制) |
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视觉处理能力 |
支持相机接口: GigE Vision, USB3 Vision |
| 最大分辨率/帧率: (根据支持相机规格填写,如 5MP @ 60fps) | |
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典型算法处理时间: < 100ms (根据具体算法和硬件) |
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| AI Capability |
支持深度学习框架: (如 TensorFlow Lite, ONNX Runtime) |
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典型模型推理速度: (提供示例,如 ResNet50分类 < 50ms) |
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控制与通信 |
I/O: 数字输入/输出 (数量), 模拟输入 (可选) |
| 通信协议: Ethernet, EtherCAT, PROFINET, Modbus TCP, RS485, CANopen (根据实际支持列出 | |
| 持PLC协同:是 | |
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环境适应性 |
工作温度: -10°C ~ 60°C |
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存储温度: -20°C ~ 70°C |
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防护等级: IP65 (或实际等级) |
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抗振动/冲击: (符合相关工业标准) |
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电源 |
24V DC (范围如 18-36V) |
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尺寸与重量 |
模型:L100,200mm x 150mm x 50mm, ~1.5kg |
| 模型:L200,200mm x 150mm x 50mm, ~1.5kg |
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传统分层架构的局限 |
Linkwin一体机的革新价值 |
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系统延迟高:多层通讯导致响应>50ms,制约产线提速 |
原生实时闭环:采图-分析-控制单设备完成,延迟<10ms |
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综合成本高:多设备采购、集成、运维成本叠加 |
TCO结构性优化:单设备方案降低70%总拥有成本 |
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检测精度瓶颈:传统算法难以应对复杂变异,误检率高 |
AI驱动精准决策:深度学习模型通过国际认证,检出率>99.99% |
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部署周期长:多系统联调需2-4周,影响生产计划 |
标准化快速部署:开箱即用,1天内完成场景适配 |
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系统可靠性风险:多节点故障率叠加,MTBF低 |
工业级高可用设计:无移动部件,全密封防护,MTBF >100,000小时 |
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升级复杂度高:算法更新需协调多系统停线改造 |
在线无缝迭代:VisionOS支持模型与逻辑不停机更新 |
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空间与能效压力:多设备占用控制柜空间,散热差 |
紧凑绿色设计:体积减少80%,能效比提升40% |