Cómo el hardware específico de IA transforma el control de calidad automotriz y permite analítica edge multicámara y de baja latencia
En los últimos años, los sistemas de visión potenciados por IA han transformado radicalmente la inspección de vehículos en el sector automotriz. Combinados con modelos avanzados de IA capaces de evaluar miles de imágenes por segundo, los sistemas modernos de cámaras detectan fallos de producción hasta en la más mínima imperfección del acabado de un vehículo. La inspección en tiempo real durante la producción ha impulsado mejoras significativas en la calidad de fabricación de automóviles.
Igualmente, estos sistemas pueden ser utilizados por compañías aseguradoras para reducir notablemente los tiempos de gestión de siniestros. La IA analiza, detecta y clasifica rápidamente daños en vehículos a partir de fotos subidas por el cliente, eliminando la revisión manual. Los talleres también se benefician de este análisis inteligente de imágenes para identificar daños con precisión y calcular los costes de reparación. Esto favorece una menor inmovilización del vehículo y estimaciones de costes más transparentes, aumentando la satisfacción del cliente.
Procesamiento de modelos de IA en tiempo real en el edge
Las plataformas de edge computing juegan un papel fundamental en la visión artificial de los entornos productivos modernos. A diferencia del procesamiento en la nube, aquí los datos se procesan donde se generan—directamente en cámaras o sensores—utilizando aceleradores de IA para inferencia en tiempo real sobre streams de vídeo de cientos o miles de imágenes por segundo captadas por cámaras de alta velocidad.
Estas pipelines de vídeo aprovechan la combinación de CPU, GPU, ISP, VPU, NPU o hardware específico de IA, en función de las operaciones requeridas y la eficiencia operativa. Normalmente, los vídeos o imágenes se cargan en la memoria local y son preprocesados por CPU, VPU o ISP para reducir ruido o agrupar frames. Los datos procesados se envían a aceleradores optimizados para la detección de defectos, reconocimiento de objetos y otras tareas de IA. Los resultados de la inferencia se vuelven a escribir en memoria compartida y luego se posprocesan antes de salir a visualización, a sistemas de control o a otros subsistemas de inspección automotriz.
Figura 1
Figura 1. La Axelera Metis AIPU integrada en el SOM-COMe-BT6-RK3588 proporciona hasta 214 TOPS de potencia computacional en IA—suficiente para procesar simultáneamente ocho señales HD y realizar reconocimiento óptico de caracteres y detección de objetos.
La combinación de acelerador de IA y arquitectura de memoria permite procesar múltiples streams de vídeo con baja latencia en dispositivos edge de tamaño compacto. Un ejemplo es el SOM-COMe-BT6-RK3588, un módulo COM Express Type 6 Basic muy apropiado para sistemas compactos de visión AI gracias a su formato de 120 × 95 mm. Este equipo incorpora el potente procesador Rockchip RK3588, con cuatro núcleos Arm Cortex-A76, cuatro Cortex-A55 y tres Cortex-M0 para control, así como hasta 32 GB de LPDDR5, GPU Mali, NPU y VPU.
El punto fuerte es la Axelera AI Metis AIPU. Los benchmarks muestran hasta 214 TOPS, cerca de 15 TOPS por vatio, lo que sitúa a este acelerador entre los más potentes y eficientes. Permite gestionar cargas AI multistream—hasta 24 señales de cámara en paralelo con detección de objetos en tiempo real—en un único dispositivo edge.
Como parte del módulo COM Express de SECO, la Metis AIPU otorga a los desarrolladores hasta 120 TOPS de potencia AI práctica. La CPU RK3588 de bordo soporta hasta cuatro cámaras, ampliables mediante virtualización de canales y agregación con MIPI CSI-2 virtual channels, permitiendo implementar avanzados sistemas de inspección automotriz utilizando todo el potencial AI de Metis.
Aprovechando la aceleración AI para el procesamiento de vídeo
Para simplificar el desarrollo de visión AI de alto rendimiento en el edge, Metis AIPU de Axelera se apoya en el Voyager SDK, que compila, optimiza y despliega automáticamente las pipelines AI y es compatible con frameworks como LiteRT (antes TensorFlow Lite) y PyTorch.
Así, los desarrolladores pueden explotar todo el potencial de Metis en multitud de casos de uso. OEM y integradores eligen configuraciones distintas sobre la misma base hardware dependiendo de la aplicación de control de calidad automotriz.
Un ejemplo es el uso de dos quad-deserializers externos y MIPI-CSI VC para agregar hasta ocho streams de cámara en cada canal de los dos conectores CSI del SOM-COMe-BT6-RK3588.
Axelera AI mantiene una completa biblioteca GitHub con proyectos como 8×1080p60, 4×4K30 o 1×8K30 demo, muy útiles en la experimentación real.
Figura 2
Figura 2. El SOM-COMe-BT6-RK3588 soporta extensiones I/O versátiles para aplicaciones específicas. En sistemas de inspección de producción, por ejemplo, pueden añadirse dos quad-deserializers a la carrier board y agregar hasta ocho streams por MIPI Virtual Channels (MIPI VC).
| Escenario | Prestaciones y latencia estimadas | Demo Axelera correspondient |
|---|
| 8×1080p@60 FPS streams (detección de objetos + OCR ligero) | Procesamiento real sobre Metis AIPU (~120 TOPS)
Latencia 20-40 ms por stream (decode/resize 6–12 ms; detector 6-15 ms; OCR 2–6 ms; post-procesado 2-5 ms) | Metis soporta múltiples streams simultáneos; YOLOv8S a 1080p se mantiene muy holgado en 120 TOPS. |
| 4×4K@30 FPS streams con cascada (detector + segmentación) | Procesamiento real sobre regiones de interés
Latencia 35–70 ms, variable por número ROI | Patrón cascada de la fruit demo, cropped de ROI alta resolución para segmentación. |
| 1×8K@30 FPS inspección superficial | Casi real-time con tiles, cientos por segundo | Demo de tiles 8K, escalable con más AIPU para aumentar el rendimiento. |
| Muchas cámaras MIPI/USB cortas (p.ej. 12×720p) | Rendimiento limitado por I/O y preprocesamiento host; AIPU con gran reserva | Metis gestiona más de 16 streams simultáneos; RK3588 tiene varios controllers CSI/USB. |
Como muestra la Tabla 1, el acelerador Metis puede procesar de uno a ocho streams de vídeo HD con inferencias AI en tiempo real, y admite 12 o más cámaras SD sin saturar recursos.
Un nuevo horizonte para la inspección automotriz AI edge
Integrando un acelerador AI dedicado en el SOM-COMe-BT6-RK3588, SECO demuestra que el estándar COM Express está listo para llevar visión artificial avanzada al edge en sistemas de control de calidad de próxima generación automotriz. Esto permite nuevas arquitecturas con mayores prestaciones y eficiencia, clave para el futuro del smart manufacturing en automoción.
Más información sobre las plataformas edge de SECO con tecnología Axelera AI en seco.com o SECO App Hub.