一、引言

开发板简介：

 飞腾派开发板是萤火工场研发的一款面向行业工程师、学生和爱好者的开源硬件。

1. 评测目的：。

本次评测主要目的是测试Halcon视觉处理算法在飞腾派上的运行情况，评估给硬件在工业视觉领域应用的可能性

二、外观设计

1. 尺寸与重量

尺寸：119mm×93mm

重量：72±2g

2. 接口布局

具体接口布局参看说明文档。

双网口的设计值得好评！

需要注意的是散热风道的设计，安装之前最好能够仔细阅读开发手册。

 

三、硬件性能

1. 处理器：主板处理器采用飞腾定制四核处理器，该处理器兼容ARM V8指令集，包含2个FTC664核和2个FTC310核，其中FTC664核主频可达1.8GHz，FTC310核主频可达1.5GHz
2. 内存与存储：主板板载64位DDR4内存，有2G和4G两个版本，支持SD或者eMMC外部存储。（主板方本次提供的测试样板是4G内存版本，感谢）
3. 功耗与散热：散热风扇风力强劲，触感没有过热情况（运行深度学习案例）
4. 扩展性：支持1×Mini-PCIe，后续可以测试NPU扩展组件。

四、软件支持

1. 操作系统：主板操作系统支持 Ubuntu、Debian 等国外主流开源操作系统，也支持国内 OpenKylin、OpenHarmony、SylixOS、RT-Thread 等国产操作系统。
2. 开发环境：默认支持Qt、Python、OpenCV

 

五、应用测试

1. Halcon HBench基准

HBench 是一个用于HALCON机器视觉库的基准测试工具，用于比较各种机器的性能。

 

2. Halcon Rule-Base基础视觉功能测试：

测试算子包括 blob分析、测量、匹配、读码、OCR、3D点云处理等等

一下是几个常见应用的运行示例

完整视频参看链接

飞腾派 && Halcon Rule-Base测试_哔哩哔哩_bilibili

 

3. Halcon深度学习测试：

测试分类、语义分割、实例分割以及异常值检测深度学习模型

完整视频

飞腾派&&Halcon HPeek Deep Learning_哔哩哔哩_bilibili

4. 性能瓶颈分析：

异常值检测模型需要更大的内存，目前开发板加载异常值检测模型，需要非常久的时间。

5.    使用Avalonia搭建跨平台应用

Halcon支持C#接口，并且是基于.netstandard。 结合Avalonia提供的跨平台界面框架，可以很快的把基于C#的PC上位机软件，迁移到Arm平台

运行视频参看

avalonia&&飞腾派&&Halcon 联合编程_哔哩哔哩_bilibili

六、易用性评估

1. 上手难度：上手简单，没有碰到稀奇古怪的原因，更为难得的是，Halcon使用的硬件加密狗也是一次性就完成了识别，没有安装额外的驱动。
2. 调试与排错：目前只测试了软件开发以及扩展部分，没有测试硬件接口外部交互，后期测试会补充
3. 用户体验：一级棒，到手的样板提供了开箱即用的所有配件，几乎到手就可以点亮运行了

 

七、评测总结

这款开发板完全支持Halcon所有基础视觉算法，而且运行速度也能满足工业生产要求。深度学习部分限于内存原因，无法全部支持，不过后期可以通过增加NPU来解决这个瓶颈。

感谢主办方提供的测试硬件。