集成式机器视觉系统技术的优势及不足

　　随着市场的需要，机器视觉技术在各大领域得到广泛的应用。而集成式机器视觉系统应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉应用的需求。

　　那集成式机器视觉系统都具有哪些技术优势及不足之处呢?

　　一、优势主要表现在以下几个方面：

　　1、应用便捷

　　由于集成式机器视觉系统已经固化了成熟的视觉功能，同时提供便捷的社会子界面，无需编程。可以快速实现定位、几何测量、有/无检测、计数、字符识别、条码识别、颜色分析等功能，可适应大多数机器视觉应用。

　　2、稳定性高

　　集成式机器视觉系统实现了图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置的高度集成。通过可靠性设计和测试，硬件兼容比从不同制造商购买的板卡、相机、PC组成的机器视觉系统更好，可以获更高的稳定性。

　　3、体积小

　　集成式机器视觉系统结构紧凑，尺寸小，易于安装在工业生产线和各种设备上，且便于装卸和移动。

　　4、网络功能

　　集成式机器视觉系统通常提供较好的网络功能，借助网络优势，可以实时地应用到每一个工业监测点。

　　5、成本低

　　集成式机器视觉系统集采集处理于一身，不用配置PC系统和图像采集卡，大大降低了视觉系统的成本。同时，集成式机器视觉系统很少的组成部件导致更低的故障，降低维护成本。

　　二、集成式机器视觉系统的不足之处：

　　1、处理能力

　　PC系统快要通过较高的配置实现高速的出处理，适应更高的检测要求，如配置高速高分辨率的相机，高速处理器等。而对于集成式机器视觉系统而言，由于集成化的设计，受到处理器、内存等方面的限制，不是和对大数据量进行复杂的运算。在高速和高精度要求的场合集成式机器视觉系统目前还无法和PC-BASED较量。

　　2、灵活性

　　PC-Based系统快要适应复杂的应用，可以更灵活的进行配置和控制。在算法上，可以通过各种高级语言实现复杂运算。当要提高精度时可以通过提高系统配置、增加相机数量来实现。而集成式机器视觉系统在这一点上就差一些，通常配置标准化，用户仅能配置固定的功能。