一、引言

在工业制造领域，产品表面缺陷检测是保障质量的关键环节。传统人工检测效率低、漏检率高，而AI视觉检测方案虽能解决这一问题，但面临着推理延迟高、硬件算力利用率不足的痛点。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为端云一致的异构计算架构，通过软硬件协同优化，可极致释放昇腾芯片算力，同时简化AI开发流程。本文以某电子元器件表面缺陷检测为实际场景，分享CANN在工业质检场景的落地过程，重点说明其如何解决推理效率与部署复杂度问题。

测试环境：昇腾310B边缘计算盒、CentOS 7.9、CANN 7.0.RC1、TensorFlow 2.10（CANN适配版）、缺陷检测模型（基于YOLOv5轻量化改造）。

二、场景痛点与CANN解决方案

2.1 核心痛点

1. 推理延迟高：工业流水线要求单张图片检测延迟≤50ms，传统CPU推理耗时达200ms+，无法满足实时性需求；
2. 部署流程复杂：异构计算硬件适配难度大，模型需针对性优化才能发挥硬件性能；
3. 资源受限：边缘设备算力有限，需在保证检测精度的前提下，平衡性能与资源占用。

2.2 CANN核心功能适配

• 模型转换与优化：通过ATC工具将YOLOv5模型转换为昇腾芯片支持的.om格式，自动完成算子融合、精度优化；
• ACL接口部署：利用ACL接口实现模型高效加载与推理，支持异步推理降低延迟；
• 资源监控：通过npu-smi工具实时监控硬件状态，确保边缘设备稳定运行。

三、CANN落地实操全流程

3.1 模型准备与转换

3.1.1 模型轻量化改造

基于YOLOv5s进行轻量化优化（减少卷积核数量、使用深度可分离卷积），确保模型适配边缘设备算力，同时保持85%以上的缺陷检测精度。
模型对比：

3.1.2 ATC工具模型转换

ATC简介

昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具， 它可以将开源框架的网络模型以及Ascend IR定义的单算子描述文件（json格式）转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。其功能架构如所示。

将训练好的.pt模型先转换为.onnx格式，再通过CANN的ATC工具转换为.om格式，执行命令如下：

# 1. PyTorch模型转ONNX
python3 export.py --weights ./yolov5s_defect.pt --include onnx --imgsz 640 640

# 2. ATC工具转换为OM格式
atc --model=./yolov5s_defect.onnx \
--framework=5 \  # 5表示ONNX框架
--output=./yolov5s_defect \
--input_shape="images:1,3,640,640" \
--precision_mode=fp16 \  # _fp16精度平衡性能与精度
--optypelist_for_implmode="conv,matmul" \  # 算子融合优化
--log=info

转换成功后，生成yolov5s_defect.om文件，ATC工具自动完成算子优化与内存布局调整，提升推理效率。

3.2 基于ACL接口的推理部署

通过CANN的ACL接口实现模型加载、数据预处理、异步推理全流程，核心代码如下：

import acl
import cv2
import numpy as np

# 初始化ACL环境
acl.init()
device_id = 0
acl.rt.set_device(device_id)
context, _ = acl.rt.create_context(device_id)

# 加载OM模型
model_path = "./yolov5s_defect.om"
model_id, _ = acl.mdl.load_from_file(model_path)
model_desc = acl.mdl.create_desc()
acl.mdl.get_desc(model_desc, model_id)

# 申请输入输出内存
input_size = acl.mdl.get_input_size_by_index(model_desc, 0)
input_buf = acl.rt.malloc(input_size, acl.rt.MEMORY_DEVICE_HUGE_FIRST)
output_size = acl.mdl.get_output_size_by_index(model_desc, 0)
output_buf = acl.rt.malloc(output_size, acl.rt.MEMORY_DEVICE_HUGE_FIRST)
input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
output_dataset = acl.mdl.create_dataset()
acl.mdl.add_dataset_buffer(input_dataset, input_buf, input_size)
acl.mdl.add_dataset_buffer(output_dataset, output_buf, output_size)

# 图片预处理（缩放、归一化、格式转换）
def preprocess_img(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.resize(img, (640, 640))
    img = img.transpose((2, 0, 1))  # HWC->CHW
    img = img.astype(np.float16) / 255.0
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 异步推理执行
img_path = "./defect_sample.jpg"
img_data = preprocess_img(img_path)
acl.rt.memcpy(input_buf, input_size, img_data.ctypes.data, input_size, acl.rt.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)

# 异步推理（非阻塞，降低延迟）
stream = acl.rt.create_stream()
acl.mdl.execute_async(model_id, input_dataset, output_dataset, stream)
acl.rt.sync_stream(stream)

# 结果解析（省略后处理逻辑）
print("工业质检推理完成")

# 资源释放（实际部署需完善）

部署成功后，终端输出推理完成提示，通过ACL接口的异步推理机制，大幅降低等待时间，实现推理任务与数据预处理、结果后处理等环节的并行执行，避免CPU因等待NPU推理结果而陷入空闲状态，进一步提升了整个人工智能任务流水线的运行效率与资源利用率。

3.3 性能与效果验证

3.3.1 推理延迟测试

对1000张工业产品图片进行推理测试，统计单张图片的平均延迟。

• 平均推理延迟：32ms，满足工业流水线≤50ms的实时性要求；
• 吞吐量：31.25张/秒，可支撑高速流水线检测需求。

3.3.2 检测效果验证

选取含划痕、凹陷、污渍的缺陷样本进行测试：

• 缺陷识别准确率：87.3%，满足工业质检精度要求；
• 漏检率：2.1%，远低于人工检测的8%~10%。

3.3.3 硬件资源监控

通过npu-smi info -t usages -i 0命令监控昇腾芯片资源使用情况：

• NPU算力利用率：78%~85%，资源利用充分；
• 内存使用率：≤60%，无资源过载风险；
• 功耗：≤35W，适配边缘设备供电需求。

四、问题解决与CANN价值体现

4.1 关键问题解决过程

4. 推理延迟超标的问题：通过ATC工具的算子融合优化，结合ACL异步推理机制，将延迟从200ms+降至32ms，满足实时性要求；
5. 模型部署复杂的问题：CANN提供统一的ACL接口与模型转换工具，无需关注底层硬件适配细节，部署流程从7天缩短至1天；
6. 资源占用过高的问题：通过precision_mode=fp16精度优化，在保证精度的前提下，内存占用降低40%，适配边缘设备资源限制。

4.2 CANN核心价值总结

• 性能极致：软硬件协同优化大幅降低推理延迟，提升吞吐量，充分释放昇腾芯片算力；
• 开发简化：统一接口与工具链降低异构计算部署门槛，缩短项目落地周期；
• 场景适配：支持边缘/云端多场景部署，精度与性能可灵活调整，适配工业质检等资源受限场景。

五、总结与展望

CANN通过模型优化、高效部署、资源监控等核心功能，成功解决了工业质检场景的实时性、部署复杂度与资源限制问题，为AI基础设施在工业领域的落地提供了关键支撑。其端云一致的特性也使得模型在云端训练后可直接部署至边缘设备，无需重复适配，进一步提升开发效率。

未来，可基于CANN的自定义算子开发功能，针对工业缺陷检测的特定场景优化核心算子，进一步提升检测精度与效率；同时利用CANN的多设备调度能力，实现多边缘盒协同检测，支撑更大规模的工业流水线应用。

更多CANN技术细节与场景实践，可访问官方官网探索：https://www.hiascend.com/cann