基于DSPFPG技术实现嵌入式视觉检测，根据应用需求定制检测算法，实现紧凑化、分布式，组网式智能视觉测量，便于工业现场使用。应用场合包括：（1）多目视觉三维形貌测量，如大尺寸变形监测等（2）结构光三维扫描测量，如便携三维扫描测量仪等（3）基于图像的外观缺陷、尺寸、颜色自动检测（4）基于机器视觉的生产线自动检测和质量可控制。简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键。当今机器视觉产品之间的主要区别在于它们的图形接口。接口应该从“设置”和“操作”这两方面来评价。对一个工程师来讲，它应该非常复杂，而对于一个操作者来说应非常简单。视觉系统的分辨率是系统能分辨的较小特征。例如，“1的视觉范围(FOV)使用一个640x480像素的计算机图像将得到1/640的分辨率或0.00156”。实际上，机器视觉算法具有亚像素的能力。也就是说，这些算法能够测量或得出比一个像素更小的单位。即如果目标是红色的，如果是白色的光照射或者是红色的光照射，都有红色的光返回，那么在黑白相机中将会是白色的，如果是蓝色的光来拍摄，则没有红色的光可以反射，那么其将会是黑色的。作为机器视觉系统的重要组成部分，图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器的机器视觉软件技术得到了高速发展，国内这方面比较出色的机器视觉软件例如维视图像的mvips图像处理软件应用比较广泛。5M搜索关键字：产品外观尺寸检测设备|金属件CCD扫描检测机。目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、有效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。好的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确的检测，并较大限度的减少对硬件系统的依赖性。机器视觉技术是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。4）信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是全且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。可见，从应用技术划分，机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术；一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。从应用学科划分，机器视觉是一门涉及人工智能、***生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。)