我得我的网随着计算机技术，互联网技术和单片机技术的深入发展，嵌入式系统在经历了几十年的发展历程后，又进入了一个新的历史发展阶段，即从普遍低端应用进入到一个高，低端并行发展，并且不断提升低端应用技术水平的时代。

　　早前，嵌入式视觉系统广泛应用于工业质量控制，最为人熟悉的例子比如“智能相机”。近年源于消费类市场经济适用硬件器件的开发，相较于以往使用电脑的方案，这些器件大幅度减小了材料清单（BOM）成本和产品体积。随着机器学习的不断出现，推动了嵌入式视觉系统发展的变化，它使实验室中的神经网络能够接受培训，然后直接上传到处理器中，以便它能够自动识别特征，并实时做出决定。

　　1、基于标准总线，采用DSP作为运算和控制处理器的系统。DSP芯片虽然能够处理大量信息和高速运行，但其I/O接口单一，不易扩展，控制能力较弱，尚存在一定局限性。

　　2、基于DSP+FPGA 的机器视觉系统。FPGA与DSP的结合，可实现宽带信号处理，大大提高信号处理速度，但FPGA使用的是硬件描述语言，其算法开发具有很大的难度，功能实现由硬件控制，系统受影响较大。

　　3、采用ARM微处理器或采用ARM+DSP构建方式的机器视觉系统，这种构建方式人机交互功能强大，集成度高、实时性好、支持多任务，但该系统中ARM与DSP的数据交换方法仍采用外部电连接，增加了系统的不稳定性。

　　嵌入式视觉系统是将先进的计算机技术、半导体技术和电子技术和各个行业的具体应用相结合后的产物。将嵌入式技术结合传统的机器视觉就是应市场需求变化而推出的新技术，该技术实现了实时视觉图像采集、视觉图像处理控制，使其结构更紧凑，已经是行业发展的大势所趋，前景一片大好。

　　3一个高度集成的系统，该系统具有很强的小型化程度，并且只有少数或根本没有标准化组件。在第一部分和第二部分中，通常会发现使用GigE，USB，屏蔽电缆等的相机系统，而在第三部分中，会有带有带状电缆的LVDS等低级接口。

　　与传统的PC设置相比，嵌入式方法不仅可以节省空间和能源，还能够以低得多的成本实现。嵌入式系统降低成本的一个主要因素是软件。

　　智能制造网：嵌入式视觉系统具有易使用、易、易安装等特点，能够快速搭建起可靠而有效的机器视觉系统，从而极大的加快应用系统的开发速度。PC式视觉系统是依托于计算机的视觉系统，主要由图像采集系统、数据处理系统等组成，包含工业相机、工业镜头、图像处理软件以及其他配件产品。

　　PC式机器视觉应用系统相比于嵌入式的检测系统具有尺寸较大、结构复杂，开发周期较长的劣势，但其优势也常明显。目前嵌入式可达到的理想精度及速度远不及PC式机器视觉系统，较为复杂的系统功能略显不足。

　　CSDN博客网：机器视觉作为一项新兴技术，近年来已经逐步被行业用户所接受。其高效、高速、高可靠性等技术优势，使其逐渐成为自动化检测行业的新宠。从组成结构来分类，典型的机器视觉系统可分为两大类：PC式或称板卡式机器视觉系统（PC－BasedVision System），以及嵌入式机器视觉系统，亦称“智能相机”（Smart Camera）或“视觉传感器”（Vision Sensor）。

　　PC式视觉系统是一种基于个人计算机（PC）的视觉系统，一般由光源、光学镜头、CCD或CMOS相机、图像采集卡、图像处理软件以及一台PC机构成。基于PC的机器视觉应用系统尺寸较大、结构复杂，开发周期较长，但可达到理想的精度及速度，能实现较为复杂的系统功能。

　　嵌入式视觉系统具有易学、易用、易、易安装等特点，可在短期内构建起可靠而有效的机器视觉系统，从而极大的进步了应用系统的开发速度。

　　电子说：值得注意的是，如今整个机器视觉市场的发展动力正在发生着两个深刻的转变，这两个转变将有望让整个机器视觉市场的增长迎来一个更为陡峭的上升拐点。

　　其中一个便是机器视觉的主流技术架构从PC式向嵌入式的转变。传统的PC式视觉系统经过多年的发展，已经十分成熟，优势也很明显：其性能高，能够实现较为复杂的系统功能，而且配套的软硬件生态资源也比较丰富。相比较而言，嵌入式视觉系统性能有限，还往往会受到成本、功耗、外形尺寸等因素的制约，技术上需要逾越的门槛也不少；不过，嵌入式视觉的理想是将视觉功能植入到各式各样的嵌入式系统中，让以往“高冷”的机器视觉渗透到生活的方方面面，变得触手可及、随手可用。这种“无处不在”的市场前景确实诱人，所以近年来聚焦和深耕嵌入式视觉的玩家为数不少，他们共同推动着机器视觉主流技术的更迭。

　　空间有限且要求功耗较低的应用，通常是嵌入式计算机系统发挥作用的舞台。典型的例子是移动设备，从工厂中的移动测试设备到牙科扫描仪，其中运行的都是嵌入式计算机系统。嵌入式视觉也是机器人的一个极好解决方案，尤其是将相机集成到机器人的手臂上时。

　　在机器视觉领域，典型的相机集成工作是通过GigE或USB接口实现的，这可以说是一种将相机连接到PC（或IPC）的即插即用解决方案。与制造商的软件开发工具包（SDK）一起使用，可以轻松访问相机，这一工作原理也可以迁移到嵌入式系统中。

　　图a传统的基于PC的通用机器视觉系统；图b针对特定解决方案的嵌入式机器视觉或图像处理系统的相机模块组件，其在性价比方面更优化。

　　利用单板计算机（SBC），基本的集成原理依然不变。低成本且易于获得的单板计算机，在一块SoC电板上包含了计算机的所有部分——RAM、存储器插槽、IO端口（USB3.0、Gig-E等）。

　　常用的单板机，如Raspberry Pi或Odroid，都具有兼容的接口（USB /以太网）。还有一些行业的来自Toradex或研华等公司的单板机，均提供这些标准接口。

　　许多相机制造商提供SDK版本，允许用户将相机集成到ARM平台上，就像将相机集成到Windows PC上一样。

　　主要区别在于这些单板机所配备的处理器类型。虽然已经有单板机提供基于x86架构的处理器，但是目前大多数单板机上的处理单元使用的都是ARM处理器，因为它们的功耗更低。

　　在最好的情况下，SDK为Windows PC和ARM这两种平台提供相同的功能和API（应用程序可编程接口），甚至软件应用代码的一部分可以重用。因此，相比于标准的基于PC的视觉系统，嵌入式视觉系统的相机集成工作更为简单。

　　机器视觉概念在20世纪50年代提出，20世纪80年代开始逐步进入产业化，到2000年后进入快速发展期。经历了近20年的高速增长，机器视觉仍然是一个有较强成长动力的行业，主要驱动因素来自两个方面，一是对机器代人过程的不断进行、二是技术进步使得更多需求得以，前者的底层逻辑主要是人口红利的消失以及人生理能力的局限性，后者的底层逻辑主要是生产过程向更高效、更精确、更优质的进化。

　　嵌入式视觉系统作为机器视觉重要的分支之一，在发展中扮演着很重要的角色！工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉离不开嵌入式视觉系统，嵌入式视觉系统具有易使用、易、易安装等特点，能够快速搭建起可靠而有效的机器视觉系统，从而极大的加快应用系统的开发速度，将在我国制造业的发展过程中发挥着重要作用。

　　第一，使用者需要的是无缝视觉体验的嵌入式视觉系统。例如手机轻触即亮，这种灵敏的体验除了消费类电子外，在工业、车用同样具有重要的作用。

　　第二，嵌入式视觉各类应用都广泛采用MIPI组件。据陈英仁解释，过去十年来手机近乎成为电子出货量最大的产品，所以手机通讯协议MIPI也随之成为最常见的协议，对于产业链的影响便是使MIPI协议相关零件，诸如摄像头、处理器、屏幕性价比非常高。当然，不仅限于消费类电子，其他产业也正在开始使用MIPI协议降低成本。

　　第三，市场需要使用简单的解决方案应对日益复杂的系统架构。近年来，智能汽车上搭载的创新设备趋近于超大的移动设备，车联网、ECU、AI等愈来愈复杂的系统使得市场急需简单的解决方案系统在升级过程中畅通无阻。

　　第四，传统的嵌入式视觉应用处理器的接口和处理能力有限。一般来说只有1-2个，难以处理多个传感器的场景。在工业和车载甚至是消费领域，产品总是被搭载越来越多的视觉应用传感器，但由于处理器接口有限，客户需要能够聚合多个传感器，以及可编程的解决方案。

　　第五，每种类型的显示屏都需要定制ASIC。过去，传统的应用处理器对应相对的显示屏一般适配的都是固定的大小，但现如今屏幕除了TFT、OLED以外，还要接通到LED上，甚至可能需要用到电子光学屏。这些都是新技术，这种情况下，客户需要灵活的可编程解决方案。

　　电子发烧友：处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域（ 图 1所示实例）的增长。这也使得嵌入式视觉在消费类、产业和领域被广泛接受，因而将在十年内实现显著增长。表 1 列出了一些嵌入式视觉的高增长领域，其中有一些显而易见，有些则不是很明显。

　　随着先进机器人技术和机器学习技术的涌现以及向工业4.0制造模式的转变，嵌入式视觉应用的疆土在逐步扩大。现代汽车采用的电子产品，尤其是高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载信息娱乐系统的快速发展也为嵌入式视频应用带来了契机。无人机、游戏系统、和安防等消费电子解决方案的开发工程师看到了嵌入式视觉技术的优势。随着网络边缘应用领域对智能功能的需求不断上升，新兴的AI解决方案将越来越依赖于嵌入式视觉技术。

　　贤集网：鉴于汽车领域中电子应用的迅速增长，汽车市场无疑是嵌入式视觉应用最有潜力的发展领域。高级驾驶辅助系统和信息娱乐功能的推出有望快速推动相关市场的增长。分析师预测，2016年至2021年间，ADAS市场将以10.44％的复合年增长率增长。这些应用中最常用的嵌入式视觉产品是摄像头模块。供应商要么自己开发分析工具和算法，要么采用来自外部开发工程师的第三方IP。新兴的汽车应用领域之一是驾驶员系统，该系统使用视觉应用追踪驾驶员头部和身体动作以进行疲劳状态识别。另一个是视觉系统，通过监测看短信或饮食等潜在的驾驶员分心因素提高车辆操作安全。

　　但汽车中的视觉系统可以做的远不止是车内发生的事情。从2018年起，有一些国家的法规将要求新车必须配备后视摄像头，以帮助司机看到车辆后方的情况。像车道偏离预警系统这样的新应用将视频和车道检测算法结合起来，以评估汽车的。此外，市场需求也推动了阅读警示标志、撞击缓冲、盲点检测、自动泊车、倒车辅助等功能的发展。所有这些功能都有助于让驾驶变得更安全。

　　电子头条：高级驾驶辅助系统是嵌入式视觉的重点应用市场之一，在汽车领域，嵌入式视觉系统能让自动驾驶车避开斑马线上的行人，或避免撞到边，反应速度更快，实现空前的效率。无人驾驶领域的嵌入式视觉市场规模预计在2021年将达到420亿美元。

　　前瞻产业研究院：目前, 机器视觉最大应用领域：电子及半导体领域，高性能、精密的专业设备制造领域中机器视觉的应用十分广泛，比较典型的是国际范围内最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体行业，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电板印刷、贴片，都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位。在国际市场上，半导体制造行业对于机器视觉的需求占全行业市场需求的40%-50%。

　　无人机、增强现实/虚拟现实（AR / VR）和其他消费电子应用为嵌入式视觉解决方案开发者提供了巨大的机遇。无人机整合了扩展计算机视觉和机器学习功能的智能传感器和系统。高需求的一些显著功能包括「跟随我」和「兴趣点」。这些功能使无人机，能够自动锁定移动的物体。另一个强大趋势，是游戏之外出现的AR/VR的一些实用的使用案例，这仅吸引了相对较小的细分市场。具有更广泛吸引力的使用案例的一个例子，是使用VR来观看现场体育赛事。360度摄影和定向音频的组合，在高速5G因特网上实时传输，提供了一种完临其境的体验，就像身在现场。此外，智能家居应用（如照明、加热和空调设备）可能会采用类似的功能并添加图像传感器。最终这些摄像头将取代传统物理控制器。

　　此外，微处理其，半导体及时与机器视觉技术相伴螺旋上升：微处理器，半导体技术是机器视觉的发源地，在通用计算机上集成机器视觉系统时，涉及到照明，成像，图像数字化，图像处理算法，软硬件等多门技术，对技术人员提出了较高的要求。使用嵌入式机器视觉系统，软硬件配置变得灵活，开发与程序更加通用。易于产量和扩线，令生产柔性得到极大提升。

　　公共场所日益关注的安全及是全球范围内推动智能摄像头需求量增长的重要因素之一。随着近年来用户市场要求能够对安防各子系统的数据资源进行深度应用的需求越来越强烈，如何才能真正实现安防各子系统之间的同步运作、灵活调用、实时和统一管理，是摆在众多安防厂商面前的首要课题。嵌入式安防优势凸显，助力智能安防应用。

　　嵌入式分析技术将嵌入式系统与人类融为一体，使系统能够分析信息，做出明智的决策。虽然嵌入式分析技术适用于各种行业，不过大多数嵌入式分析应用都共同拥有一系列技术特征，比如公共场所日益关注的安全及是全球范围内推动智能摄像头需求量增长的重要因素之一。随着近年来用户市场要求能够对安防各子系统的数据资源进行深度应用的需求越来越强烈，如何才能真正实现安防各子系统之间的同步运作、灵活调用、实时和统一管理，是摆在众多安防厂商面前的首要课题。嵌入式安防优势凸显，助力智能安防应用。

　　尽管目前嵌入式视觉系统相较以往已经成熟一些，但随着科技的发展和更多业务需求的增长，嵌入式视觉系统也迎来了更多的挑战，比如功耗、复杂的算法、处理器的性能、更高的图像分辨率等，人们需要的是更加智能化的系统，嵌入式视觉系统是实现智能化系统重要的组成部分。

　　如何优化嵌入式视觉系统？一般而言，市场推动力并非来自超级快的速度或超高的灵敏度，而是尺寸、重量、功耗和成本。图像传感器是这些条件的主要推手，所以需要小心选择合适的图像传感器，以便于优化嵌入式视觉系统的总体性能。

　　嵌入式视觉系统是将先进的计算机技术，半导体技术，电子技术以及各个行业的具体应用相结合的产物。信息时代，智能时代使得嵌入式视觉系统产品获得了巨大的发展契机，为嵌入式市场展现了美好的前景，嵌入式技术具有广阔的发展创新空间。