在食品加工、农产品分选、物流运输等行业中，产品尺寸检测、质量判断和分拣作业一直高度依赖人工完成。随着人工成本持续上升以及企业对生产效率和产品一致性的要求不断提高，传统人工分拣模式正面临越来越多挑战：
分拣标准依赖经验，难以保持一致性；
长时间重复作业容易出现漏检、错检；
高速生产线对人工反应速度提出更高要求；
生产现场网络条件复杂，对系统稳定性和数据安全要求严格。
面对这些挑战，越来越多企业开始寻求将人工智能视觉技术与工业自动化控制深度融合，实现检测、决策与执行一体化的智能生产模式。
针对工业现场需求，宏集Berghof推出基于边缘AI架构的工业视觉控制系统，通过“视觉感知 + AI决策 + 自动执行”的闭环控制，实现生产过程的智能化升级。
宏集Berghof边缘AI
工业视觉控制系统
宏集Berghof边缘AI工业视觉控制系统以DC-PI边缘控制平台为核心，融合工业视觉算法、边缘AI算力以及CODESYS工业控制技术，将原本需要人工参与的检测与分拣过程转变为全自动智能作业流程。
系统通过工业相机实时采集现场图像，由边缘AI模型完成目标识别、尺寸判断或缺陷检测，并将分析结果实时传递给控制系统。控制系统根据检测结果，自动驱动执行机构完成分拣、剔除、定位或控制动作，形成完整的“感知—决策—执行”闭环。
整个过程均在设备本地完成，无需依赖云端计算，在保障数据安全的同时实现毫秒级响应。
软硬件一体化架构
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工业级边缘AI硬件平台
宏集Berghof DC-PI触控一体机边缘设备
系统采用搭载Hailo-8 AI加速芯片的DC-PI边缘设备，专为工业边缘计算场景设计。
Hailo-8峰值算力可达26TOPS，能够流畅运行YOLO等主流深度学习视觉模型，实现高精度目标检测与实时推理。同时设备具备工业级环境适应能力，可在-40℃至+85℃环境下稳定运行，满足高温、高湿、高粉尘等复杂工业现场需求。
相比传统GPU方案，整机功耗仅约2.5W，无需额外配置高功率电源或散热系统，可直接部署于生产线边缘侧，降低实施成本和后期运维压力。
Hailo AI 模型编译部署全流程
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AI视觉与工业控制深度融合
在软件层面，系统将AI视觉识别与工业控制程序进行深度集成。视觉算法负责目标检测、分类识别和尺寸判断；CODESYS控制程序负责逻辑运算、设备联动和动作执行。通过高效的数据交互机制，实现检测结果与控制指令的实时同步，确保高速生产线上的稳定运行。
从模型训练、部署到现场运行，系统均采用标准化流程：
模型训练 → 模型优化 → 边缘部署 → 实时推理 → 自动控制
不仅降低项目实施难度，也便于后续快速复制到不同产线和应用场景。
三大核心价值
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本地AI计算，响应更快
图像采集、分析推理和控制决策全部在边缘侧完成，无需上传云端处理，大幅降低通信延迟，满足高速生产线实时控制需求。
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智能决策与自动执行一体化
从目标识别到执行机构动作控制，全流程自动完成，实现真正意义上的智能闭环控制。
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数据本地存储，更安全可靠
设备支持离线独立运行，即使在无互联网环境下仍可正常工作。所有生产数据均保留在本地，避免数据外传风险，满足企业对生产信息安全和保密管理的要求。
应用案例
水产加工智能分拣项目
在某大型水产加工企业的鱼类分拣产线上，不同规格鱼类需要按照尺寸标准进行筛选，不符合要求的产品需及时剔除。
过去，这项工作主要依赖人工完成，不仅劳动强度大，而且容易因疲劳造成漏检和误判，影响产品品质与生产效率。为解决这一问题，客户引入宏集Berghof边缘AI工业视觉控制系统，对生产线进行智能化升级。
在运行过程中，工业相机实时采集传送带上的鱼类图像，边缘AI模型快速识别鱼体尺寸并完成合格性判断。当检测到不符合标准的产品时，系统立即生成控制指令。
随着鱼体运行至指定位置，控制系统精准驱动水枪执行机构喷射水流，将目标产品自动导入专用收集区域，实现无人化自动剔除。
整个过程无需人工干预，从识别到执行仅需极短时间即可完成，保证了生产线连续稳定运行。
项目实施效果
经过长期稳定运行，客户对系统表现给予了积极评价：
实现鱼类尺寸自动识别与自动剔除，大幅降低人工参与度；
提升分拣准确率和一致性，减少人为误差；
系统响应速度快，可满足高速流水线实时作业需求；
工业级硬件稳定可靠，适应潮湿复杂生产环境；
支持离线运行和本地存储，保障生产数据安全；
方案具备良好的扩展性，可快速适配不同鱼种及其他分选场景。
让AI真正进入工业现场
相比传统视觉检测系统，宏集Berghof边缘AI工业视觉控制系统不仅实现了“看得见”，更实现了“看得懂、能决策、会执行”。
通过将AI视觉、边缘计算与工业控制深度融合，企业能够在保证数据安全与系统稳定性的前提下，实现生产过程的智能化升级。
该方案广泛适用于水产加工、食品包装、农产品分选、缺陷检测、装配检测、物流分拣等工业场景，为企业打造更加高效、精准、智能的生产体系提供有力支撑。
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