【项目实战派】图像处理项目的硬件平台选型
一直以来我都对嵌入式系统比较感兴趣，因为感到图像处理最终还是要走向便携式、移动化的。这里讲自己对图像处理项目的硬件平台选型这块的想法进行交流，欢迎交流、批评。
一、典型图像处理系统构建
①相机与镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。
④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。 ⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。常见的机器视觉软件以C/C++图像库，ActiveX控件，图形式编程环境等形式出现，可以是专用功能的（比如仅仅用于LCD检测，BGA检测，模版对准等），也可以是通用目的的（包括定位、测量、条码/字符识别、斑点检测等）。
⑦控制单元（包含I/O、运动控制、电平转化单元等）——一旦视觉软件完成图像分析（除非仅用于监控），紧接着需要和外部单元进行通信以完成对生产过程的控制。简单的控制可以直接利用部分图像采集卡自带的I/O，相对复杂的逻辑/运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元/运动控制卡来实现必要的动作。
二、图像处理项目的硬件平台选型
常见的图像硬件平台和工具链包括
1、pc+mfc+opencv(或类似的商用软件);
2、arm+qt+opencv(或类似软件）；
3、dsp+专用算法库；
4、fpga+专用算法库；
值得注意的一点是，opencv作为比较著名的开源算法库，在dsp和fpga（ http://ec.eepw.com.cn/center/shownews/userid/38503/id/160095）上面都有移植的实现。
同时，android作为arm的分枝，随着手机已经成为人们日常生活中不可缺少的一个部分，所以手机方面的图像识别程序/应用程序有着非常巨大的竞争力， ios也是类似的 。
从价格上来说
x86工控机只需要几百元，小一千的价格就可以得到一个完整的电脑
dsp和fpga开发板，如果要能够用于图像处理的价格一般都比较贵，至少上千元。
三、小结
最终的选择，还是应该根据项目的需要选择平台。所有的硬件最终都是支持需求实现的。对于图像处理来说，一般具有
1、主要功能单一，也就是说不需要丰富的控制资源；
2、算法复杂程度高；
3、实时性有一定程度的要求。
所以，我认为一般来说，选用x86工控机+mfc+opencv或者qt+opencv的形式应该就能够解决许多问题。基于这个平台进行做工作，选择出稳定的方便扩展的平台，能够支持许多未来的工作。
【项目实战派】图像处理项目的硬件平台选型
一直以来我都对嵌入式系统比较感兴趣，因为感到图像处理最终还是要走向便携式、移动化的。这里讲自己对图像处理项目的硬件平台选型这块的想法进行交流，欢迎交流、批评。
一、典型图像处理系统构建
①相机与镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。
④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。 ⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。常见的机器视觉软件以C/C++图像库，ActiveX控件，图形式编程环境等形式出现，可以是专用功能的（比如仅仅用于LCD检测，BGA检测，模版对准等），也可以是通用目的的（包括定位、测量、条码/字符识别、斑点检测等）。
⑦控制单元（包含I/O、运动控制、电平转化单元等）——一旦视觉软件完成图像分析（除非仅用于监控），紧接着需要和外部单元进行通信以完成对生产过程的控制。简单的控制可以直接利用部分图像采集卡自带的I/O，相对复杂的逻辑/运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元/运动控制卡来实现必要的动作。
二、图像处理项目的硬件平台选型
常见的图像硬件平台和工具链包括
1、pc+mfc+opencv(或类似的商用软件);
2、arm+qt+opencv(或类似软件）；
3、dsp+专用算法库；
4、fpga+专用算法库；
值得注意的一点是，opencv作为比较著名的开源算法库，在dsp和fpga（ http://ec.eepw.com.cn/center/shownews/userid/38503/id/160095）上面都有移植的实现。
同时，android作为arm的分枝，随着手机已经成为人们日常生活中不可缺少的一个部分，所以手机方面的图像识别程序/应用程序有着非常巨大的竞争力， ios也是类似的 。
从价格上来说
x86工控机只需要几百元，小一千的价格就可以得到一个完整的电脑
dsp和fpga开发板，如果要能够用于图像处理的价格一般都比较贵，至少上千元。
三、小结
最终的选择，还是应该根据项目的需要选择平台。所有的硬件最终都是支持需求实现的。对于图像处理来说，一般具有
1、主要功能单一，也就是说不需要丰富的控制资源；
2、算法复杂程度高；
3、实时性有一定程度的要求。
所以，我认为一般来说，选用x86工控机+mfc+opencv或者qt+opencv的形式应该就能够解决许多问题。基于这个平台进行做工作，选择出稳定的方便扩展的平台，能够支持许多未来的工作。
