Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Реализация гибридной системы анализа изображений в системах удаленных вычислений Бородов Э.В., Горюнов А.Г. В работе описана практическая реализация гибридной системы детекции аномалий на изображениях, предназначенной для внедрения в состав АСУТП объектов энергетики и объектах использования атомной энергии (ОИАЭ). Особое внимание уделено распределению вычислительной нагрузки между специализированными блоками платформы с возможностью удаленных вычислений Radxa Rock 5B (RK3588), что позволяет достичь работы в реальном времени при ограниченных ресурсах. Система объединяет сверточную нейросеть (CNN), топологический анализ данных (TDA), вейвлет-преобразование и энтропию Шеннона. Каждый модуль адаптирован под выполнение на соответствующем устройстве: нейропроцессор (NPU) используется для инференса YOLOv8n через rknn-toolkit2, графический процессор (GPU) Mali-G57 применяется для OpenCL-ускорения выравнивания изображения и вейвлета Хаара, центральный процессор (CPU) обрабатывает TDA, энтропию и модуль объединения признаков признаков. Реализована асинхронная архитектура с использованием очередей и многопоточности, позволяющая достигать до 10 FPS при потреблении энергии ~12 Вт. Применение пропуска кадров и ограничение размера области интереса (ROI) до 64×64 пикселей обеспечивает баланс производительности и точности. Показано, что система успешно интегрируется в промышленные сети через протоколы MQTT и OPC UA, поддерживает визуализацию на человеко-машинный интерфейс HMI и передачу событий в систему диспетчерского управления SCADA и систему управления производственными процессами MES. Экспериментальные данные демонстрируют снижение ложных срабатываний на 64 % по сравнению с базовым YOLO. Работа подтверждает возможность создания интерпретируемых, энергоэффективных и готовых к масштабированию встраиваемых решений нового поколения на доступных одноплатных платформах. Предложенный подход может быть использован при создании систем автоматического контроля качества (OQC) для различных отраслей, требующих надёжного и автономного анализа изображений. Ключевые слова: Radxa Rock 5B, RK3588, гибридная система, CNN, NPU, GPU, АСУТП, OQC, промышленное зрение. DOI: 10.25791/asu.4.2026.1651 Стр. 14-24.