在智能制造浪潮中,工業(yè)缺陷檢測(cè)正面臨每秒處理數(shù)千張高分辨率圖像的嚴(yán)苛挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)CPU方案在處理4K分辨率圖像時(shí)單幀耗時(shí)超過(guò)3.2秒,難以滿足產(chǎn)線節(jié)拍?;赮OLOv5的硬件加速方案通過(guò)GPU與FPGA協(xié)同架構(gòu),在某汽車零部件產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)單幀檢測(cè)延遲壓縮至12毫秒,誤檢率下降至0.12%,為工業(yè)AI落地提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑。