【項目實戰派】圖像處理項目的硬件平台選型
一直以來我都對嵌入式系統比較感興趣，因為感到圖像處理最終還是要走向便攜式、移動化的。這里講自己對圖像處理項目的硬件平台選型這塊的想法進行交流，歡迎交流、批評。
一、典型圖像處理系統構建
①相機與鏡頭——這部分屬於成像器件，通常的視覺系統都是由一套或者多套這樣的成像系統組成，如果有多路相機，可能由圖像卡切換來獲取圖像數據，也可能由同步控制同時獲取多相機通道的數據。根據應用的需要相機可能是輸出標准的單色視頻（RS-170/CCIR）、復合信號（Y/C）、RGB信號，也可能是非標准的逐行掃描信號、線掃描信號、高分辨率信號等。
②光源——作為輔助成像器件，對成像質量的好壞往往能起到至關重要的作用，各種形狀的LED燈、高頻熒光燈、光纖鹵素燈等都容易得到。
③傳感器——通常以光纖開關、接近開關等的形式出現，用以判斷被測對象的位置和狀態，告知圖像傳感器進行正確的采集。
④圖像采集卡——通常以插入卡的形式安裝在PC中，圖像采集卡的主要工作是把相機輸出的圖像輸送給電腦主機。它將來自相機的模擬或數字信號轉換成一定格式的圖像數據流，同時它可以控制相機的一些參數，比如觸發信號，曝光/積分時間，快門速度等。圖像采集卡通常有不同的硬件結構以針對不同類型的相機，同時也有不同的總線形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平台——電腦是一個PC式視覺系統的核心，在這里完成圖像數據的處理和絕大部分的控制邏輯，對於檢測類型的應用，通常都需要較高頻率的CPU，這樣可以減少處理的時間。同時，為了減少工業現場電磁、振動、灰塵、溫度等的干擾，必須選擇工業級的電腦。
⑥視覺處理軟件——機器視覺軟件用來完成輸入的圖像數據的處理，然后通過一定的運算得出結果，這個輸出的結果可能是PASS/FAIL信號、坐標位置、字符串等。常見的機器視覺軟件以C/C++圖像庫，ActiveX控件，圖形式編程環境等形式出現，可以是專用功能的（比如僅僅用於LCD檢測，BGA檢測，模版對准等），也可以是通用目的的（包括定位、測量、條碼/字符識別、斑點檢測等）。
⑦控制單元（包含I/O、運動控制、電平轉化單元等）——一旦視覺軟件完成圖像分析（除非僅用於監控），緊接着需要和外部單元進行通信以完成對生產過程的控制。簡單的控制可以直接利用部分圖像采集卡自帶的I/O，相對復雜的邏輯/運動控制則必須依靠附加可編程邏輯控制單元/運動控制卡來實現必要的動作。
二、圖像處理項目的硬件平台選型
常見的圖像硬件平台和工具鏈包括
1、pc+mfc+opencv(或類似的商用軟件);
2、arm+qt+opencv(或類似軟件）；
3、dsp+專用算法庫；
4、fpga+專用算法庫；
值得注意的一點是，opencv作為比較著名的開源算法庫，在dsp和fpga（
http://ec.eepw.com.cn/center/shownews/userid/38503/id/160095）上面都有移植的實現。
同時，android作為arm的分枝，隨着手機已經成為人們日常生活中不可缺少的一個部分，所以手機方面的圖像識別程序/應用程序有着非常巨大的競爭力，
ios也是類似的
。
從價格上來說
x86工控機只需要幾百元，小一千的價格就可以得到一個完整的電腦
dsp和fpga開發板，如果要能夠用於圖像處理的價格一般都比較貴，至少上千元。
三、小結
最終的選擇，還是應該根據項目的需要選擇平台。所有的硬件最終都是支持需求實現的。對於圖像處理來說，一般具有
1、主要功能單一，也就是說不需要豐富的控制資源；
2、算法復雜程度高；
3、實時性有一定程度的要求。
所以，我認為一般來說，選用x86工控機+mfc+opencv或者qt+opencv的形式應該就能夠解決許多問題。基於這個平台進行做工作，選擇出穩定的方便擴展的平台，能夠支持許多未來的工作。