机器视觉表面质量检测，特别是实时检测，图像采集的数据量大，所以如何提高图像处理速度显得十分重要。提高图像处理速度主要有两种手段，一是改善和优化图像处理算法，算法既要简单快速，又要兼顾实际效果；二是改善和优化实现算法的手段。目前，实时图像处理采集方案主要为下面几个方面。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

1) 通用计算机网络并行处理。这种处理结构采用“多客户机+服务器”的方式，一个图像传感器对应一台客户机，服务器实现信息的合成，图像处理的大部分工作由软件来完成。该结构虽然比较庞大，但升级维护方便、实时性较好。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

2) 数字信号处理器(DSP)。DSP是一种*的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是将接收到的模拟信号转换为“0”或“1”的数字信号，再对数字信号进行修改、删除和强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式，其实时运行速度远远超过通用微处理器。但是，DSP的体系仍是串行指令执行系统，而且只是对某些固定的运算进行硬件优化，故不能满足众多的算法要求。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

3) 机器视觉专用集成电路(ASIC)。ASIC是针对于某一固定算法或应用而专门设计的硬件芯片，有很强的实时性。但在实际应用中存在开发周期相对较长、成本高、适应性和灵活性差等缺点。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

4) 现场可编程门阵列(FPGA)。FPGA由多个可编程的基本逻辑单元组成的一个2维矩阵，逻辑单元之间以及逻辑单元与I/O单元之间通过可编程连线进行连接。FPGA能在设计上具有很强的灵活性，集成度、工作速度也在不断提高，可实现的功能也越来越强；同时其开发周期短，系统易于维护和扩展，能够大大地提高图像数据的处理速度。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

机器视觉实时图像处理系统中，底层的信号数据量大，对处理速度的要求高，但运算结构相对比较简单，适合采用FPGA以硬件方式来实现；高层处理算法的特点是处理的数据量相对较少，但算法和控制结构复杂，可使用DSP来实现。所以，可以把二者的优点结合在一起以兼顾实时性和灵活性。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

USB、串口、并口是计算机和外设进行通讯的常用接口，但对于数据量大的图像来说，串行RS-232协议难于达到图像采集实时性要求。USB口即使能满足所需速度，但要求外设必须支持USB协议，而USB协议与常用工程软件的接口还不普及。IEEE-1394接口具有廉价，速度快，支持热拔插，数据传输速率可扩展，标准开放等特点，在众多领域得到了广泛的应用。但随着数字图像采集速度的提高、数据量的增大，原有的标准渐难以满足需求。为了简化数据的连接，实现高速、高精度、灵活、简单的连接，在National Semiconductor公司等多家相机制造商共同制定推出了Camera Link标准。Camera Link是专门为数字摄像机的数据传输提出的接口标准，专为数字相机制定的一种图像数据、视频数据控制信号及相机控制信号传输的总线接口，其最主要特点是采用了低压差分信号(LVDS)技术，使摄像机的数据传输速率大大提高。JdN机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

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