基于DSP FPG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。

机器视觉技术在嵌入式系统中的应用技术，以尽量少的硬件成本得到高质量的图像，提高数据采集的效率(速度和准确度)，方便对图像的识别，更有效的降低系统功耗，设计科学合理的操作界面，以符合一般人的操作习惯。同时进行硬件和软件各模块的设计，提高系统运行的效率等。亦可用于检定高精度的平面零件，例如，平面光学零件、平板、导轨、密封件等。

嵌入式机器视觉系统由以下几部分构成：CCD相机、工业镜头、光源、图像处理软件、显示、控制、通讯、输入输出单元等。

机器视觉系统通信数据量大、实时性要求高且依赖PC机,针对这些特点设计并实现了一种嵌入式操作终端通信模块。传统的基于PC机的板卡式机器视觉系统成本高、体积大、便携性差,而嵌入式机器视觉系统软硬件可以灵活配置,体积小,利于实现高速数据采集与处理,实时性好,更适合进行在线检测随着嵌入式处理器性能的发展和网络数据传输速率的提高。嵌入式系统是将***的计算机技术、半导体技术和电子技术和各个行业的具体应用相结合后的产物，这一点就决定了它必然是一个技术密集及资金密集、高度分散、不断创新的知识集成系统。

（4）基于机器视觉的生产线自动检测和质量可控制。

在系统的硬件配置设计方面,根据实际检测情况的要求,选择了合适的图像

采集卡、光学镜头、CCD摄像头和光源,并且合理设计了它们的安装位置,使其

可以很好的满足检测要求。

图像处理系统软件设计是基于M公司的虚拟仪器软件LabV工EW及图像处理工

具包IMAQvlsION开发的,总体上可以分为图像采集、图像处理、图像分析和

图像识别几个部分。根据微型电感器在生产过程中容易出现的质量问题,我们用

图像处理的方法分别检测了装备的夹具是否夹好电感器、装备的送线机构是否把

线送到位,和***终的微型电感器的焊点焊接质量。在设计过程中运用的图像处理

方法主要有:计算图像的灰度值、图像噪声去除、图像增强、图像二值化处理、

图像的形态分析、图像的模板匹配等。

机器视觉检测系统能否比人眼看得更清楚？近年来，随着芯片产品不断推出，这一疑惑正在慢慢变成现实。就如战胜“围棋天才”柯洁一样，在某些应用场景，机器视觉因其准确性、客观性、稳定性，比人类生理视觉更具优势。

在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动得感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉，人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明地看清楚.