基于PC的机器视觉系统的布局

图像处理系统由大量独立组件组成。为了解决检查任务，每个应用程序都严格要求各个部分的协调。否则，链中最薄弱的环节将限制系统的整体性能和效率。基于PC的机器视觉系统使用户可以最大程度地自由组合各个组件，但同时也需要对正确组合有最深刻的了解。

传统的基于PC的机器视觉系统的布局

1. 用光源照亮测试对象，以产生良好的对比度并突出显示被检查的特征。照明的选择在很大程度上取决于测试对象。

2. 光学元件将物体成像在相机传感器上。必须根据相机（图像传感器尺寸），工作距离，测试对象的尺寸和类型等进行选择。

3. 一台工业相机在传感器上捕获图像，并使用标准的数字接口（例如USB 3.x或千兆以太网LAN）将其数字图像数据发送到主机。借助图像采集卡可以传输更大数量的图像数据。根据相机的类型，它们可以是不同的标准。

4. 图像处理板（图像采集卡）将照相机数据数字化或处理，并且可以借助FPGA进行一些其他图像预处理。然后，将数据传输到PC工作存储器中（最好是在没有CPU负载的情况下）。

5. 最后，PC上的特殊图像处理软件将执行实际的图像分析。

6. 高端PC系统在主机CPU的帮助下处理复杂的图像数据，但也部分在帧捕获器的FPGA上，有时在高质量的NVIDIA或AMD显卡上。

配件也起着重要的作用。保护性摄像机外壳，专用电缆，多路复用器，I / O卡等可确保所有组件的无故障交互。基于PC的机器视觉系统的

优势在于组件的自由可伸缩性，具体取决于应用程序任务。市场上可用的单个组件的数量非常大，因此可以获得理想的预算价格组合。用户不一定要绑定到特定的软件包，而是可以访问其他典型的Windows系统资源。

新的相机传输协议（GigEVision，CameraLink Express，CoaXPress）以及USB2 + USB3 Vision和FireWire等总线系统补充了使用图像采集卡的经典图像传输和获取功能。保证最大的灵活性。

一个可能的缺点是工业PC增加的空间需求。然而，最近PC的发展也允许紧凑的解决方案，例如嵌入式PC系统，几乎不需要任何空间。移动低功耗CPU（Core-I系列，Atom系列）允许具有合理计算能力的节能无风扇系统。由于所有组件都有广泛的选择选项，因此对于没有经验的用户来说，整个系统的设计更加困难。