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。

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。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。

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。其实工件常规的外观尺寸测量，是所有影像测量仪的基本功能，也是必备功能。

在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即"***"），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高ji语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高ji语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。有些时候，如微小尺寸的***快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。

根据系统软件组织结构图可以看出，由图像采集模块动态采集一幅图像，然后将图像送入图像分析处理模块进行分析和处理，在图像分析和处理模块中，根据相关要求来使用的HALCON编写图像处理和分析程序，同时将在显示输出模块将运行结果输出。图像采集是用相机来完成的，在图像采集之前，首先要对相机进行初始化。所以，如何选择一款***的机器视觉系统，其重点应该关注的是这个机器视觉系统必须拥有一套完整的视觉光源集。