機器視覺長期以來用于工業(yè)自動化系統(tǒng)中，以通過取代傳統(tǒng)上的人工檢查來提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對象跟蹤到計量、缺陷檢測等應用，利用視覺數(shù)據(jù)可以通過提供簡單的通過失敗信息或閉環(huán)控制回路，來提高整個系統(tǒng)的性能。
視覺的使用并不僅僅在工業(yè)自動化領域；我們也看到了相機在日常生活中的大量應用，例如用于計算機、移動設備，特別是在汽車中。攝像頭僅僅是在幾年前才被引入到汽車中，但是現(xiàn)在汽車中已經(jīng)配備了大量攝像頭，以為駕駛員提供完整的360°車輛視圖。
但是談到機器視覺領域的最大技術(shù)進步，可能一直是處理能力。隨著處理器性能每兩年翻一番，以及對多核CPU、GPU和FPGA等并行處理技術(shù)的持續(xù)關(guān)注，視覺系統(tǒng)設計人員現(xiàn)在可以將高度復雜的算法應用于視覺數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建更智能的系統(tǒng)。
處理技術(shù)的發(fā)展帶來了新機會，而不僅僅是更智能或更強大的算法。讓我們看看為制造機器增加視覺功能的應用案例。這些系統(tǒng)傳統(tǒng)上設計為形成協(xié)作分布式系統(tǒng)的智能子系統(tǒng)網(wǎng)絡，該系統(tǒng)允許模塊化設計（見圖1）。
圖1：智能子系統(tǒng)網(wǎng)絡，其設計為構(gòu)成協(xié)作分布式控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)允許模塊化設計，但采用這種以硬件為中心的方法可能導致性能瓶頸。
然而，隨著系統(tǒng)性能的提高，采用這種以硬件為中心的方法可能遇到困難，因為這些系統(tǒng)通常采用時間關(guān)鍵和非時間關(guān)鍵協(xié)議的混合來聯(lián)接。通過各種通信協(xié)議將這些不同的系統(tǒng)聯(lián)接在一起，會導致延遲、確定性和吞吐量方面出現(xiàn)瓶頸。
例如，如果設計者試圖利用這種分布式架構(gòu)開發(fā)應用，并且必須在視覺和運動系統(tǒng)之間保持緊密集成，例如在視覺伺服中所需要的，那么可能遇到由于缺乏處理能力而帶來的主要性能挑戰(zhàn)。此外，由于每個子系統(tǒng)都具有自己的控制器，這實際上會降低處理效率。
最后，由于這種以硬件為中心的分布式方法，設計人員不得不使用不同的設計工具來設計視覺系統(tǒng)中每個子系統(tǒng)的特定視覺軟件，以及用于運動系統(tǒng)的運動專用軟件等。這對于規(guī)模較小的設計團隊而言尤其具有挑戰(zhàn)性，因為一個小團隊甚至是一名工程師，需要負責設計中的許多部分。
幸運的是，有更好的方法為先進的機器和設備設計這些系統(tǒng)，這是一種簡化復雜性、提高集成度、降低風險和縮短上市時間的方法。如果我們將思維從以硬件為中心轉(zhuǎn)向以軟件為中心的設計方法，結(jié)果會怎么樣（見圖2）？如果我們使用能用單一設計工具實現(xiàn)不同任務的編程工具，那么設計人員就可以在他們的軟件中反映機械系統(tǒng)的模塊性。
圖2：以軟件為中心的設計方法，允許設計人員通過在單個強大的嵌入式系統(tǒng)中整合不同的自動化任務（包括視覺檢查、運動控制、I／O和HMI）來簡化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
這允許設計人員通過在單個強大的嵌入式系統(tǒng)（見圖3）中整合不同的自動化任務（包括視覺檢查、運動控制、I／O和HMI）來簡化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。這消除了子系統(tǒng)通信的挑戰(zhàn)，因為現(xiàn)在所有子系統(tǒng)都在單個控制器上的相同軟件堆棧中運行。 高性能嵌入式視覺系統(tǒng)是這種集中式控制器的最佳候選者，因為這些設備中已經(jīng)內(nèi)置了這些功能。
圖3：將處理器與FPGA和I／O結(jié)合在一起的異構(gòu)架構(gòu)，不僅是設計高性能視覺系統(tǒng)、也是集成運動控制、HMI和I／O的理想解決方案。
讓我們來看看這種集中式處理架構(gòu)的一些好處。以視覺引導運動應用為例，例如柔性饋送，其中視覺系統(tǒng)為運動系統(tǒng)提供引導功能。這里，零件的位置和取向都是隨機的。在任務開始時，視覺系統(tǒng)拍攝零件的圖像以確定其位置和取向，并將該信息提供給運動系統(tǒng)。
然后，運動系統(tǒng)根據(jù)圖像坐標將致動器移動到零件所處的位置，并拾起它。它也可以使用此信息在放置零件之前校正方向。通過這種方法，設計者可以消除先前用于定向和定位零件的任何夾具。這不但降低了成本，還允許應用程序能更容易地適應新的零件設計，只需要修改軟件即可。
以硬件為中心的架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)點是其可擴展性，這主要歸因于系統(tǒng)之間的以太網(wǎng)鏈路。但是也必須特別注意通過該鏈路的通信。如前所述，這種方法的挑戰(zhàn)在于以太網(wǎng)鏈路的不確定性，并且?guī)捰邢蕖?/p>
對于大多數(shù)僅在任務開始時給出引導的視覺引導運動任務，這是可接受的；但是也可能存在其他情況，其中延遲的變化可能是一大挑戰(zhàn)。將這種設計轉(zhuǎn)向集中式處理架構(gòu)，具有諸多優(yōu)點。