两类机器视觉系统的比较

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以智能相机为代表的嵌入式机器视觉系统后来居上，和传统的基于PC的机器视觉系统并列成为机器视觉领域的两大主流应用模式。

传统的机器视觉系统是基于PC机组成的，最近几年来，一种更简单的机器视觉系统，即智能相机，逐渐流行开来。如今，以智能相机为代表的嵌入式视觉系统和基于PC的系统已并列成为机器视觉领域的两大主流应用模式。

基于智能相机的视觉系统

智能相机主要由图像采集单元、通信模块、图像处理单元（处理软件）三大部分组成。其中图像采集单元相当于传统的普通相机，而图像处理单元是智能相机的核心。智能相机各主要部分的关系如图1所示。

图像采集单元将光学信号转变为模拟/数字图像信号，发送给图像处理单元，相当于传统的CCD/CMOS相机和图像采集卡。

图像处理单元是智能相机的“大脑”，包括了图像处理、存储的硬件平台和相应的处理软件，可对图像进行存储和处理。执行运算的硬件平台采用的微处理器一般有DSP、FPGA和RISC。处理软件在微处理器的支持下，完成图像处理的功能。软件可由外部写入。不过，一般的智能相机中常用的图像处理算法均封装成了固定的模块，用户可以直接调用。

通信模块是智能相机的重要组成部分，完成图像数据、提取的信息、处理结果的发送和控制信息通信任务。智能相机一般均有内置以太网通信接口，并可支持多种网络和总线协议。

这种高度集成的结构给智能相机带来了许多优点，首先是可靠性高，比之不同厂商的部件通过线缆连接而成的基于PC（PC-Based）的视觉系统，智能相机具有更高的稳定性和效率。其次是智能相机体积小，结构紧凑，在生产线和各种设备内部安装时便于布置，且拆卸和移动都相对容易。智能相机实现了图像信号的“就地”处理，避免了一些图像长距离传输带来的麻烦。此外，由于智能相机内部已固化了成熟的机器视觉算法，用户只需通过简单的设置就能直接调用这些基础模块实现许多检测功能，一般开发时间都相对比较短。

随着DSP、FPGA及大容量存储技术的飞速发展，智能相机的容量和处理速度也以惊人的速度提升，其智能化程度不断提高，可承担越来越复杂的图像处理任务，可满足多种机器视觉的应用需求。

在可靠性与集成性方面的比较

智能相机出现以来，以其独特的优势在一些应用中表现出较好的性价比，市场份额逐步上升，今天，以智能相机为代表的嵌入式机器视觉系统和基于PC的机器视觉系统（以下简称PC-Based系统）已并列成为机器视觉领域的两大主流模式。对比起来，智能相机与PC-Based系统各有其优点。

从体积和功耗来说，无疑是智能相机占优势。智能相机的体积与普通相机基本相当，而PC-Based系统中，除了相机外，还需要图像采集卡、工控机、相应的连接件和线缆，体积较大且不便于安装、拆卸和移动。在一些对设备体积限制较严的场合，如生产装置内部、移动装置、生产线改造等环境，智能相机体积小的优点更为使用省去不少麻烦。目前国产130万像素彩色/黑白逐行扫描CCD智能相机，具备每秒48亿次运算能力的嵌入式DSP系统，还有大规模FPGA作为图像协处理器，而体积只有5厘米×4厘米×11厘米，功耗低于3瓦。

可靠性是系统的重要指标。PC-Based系统中，系统分为光源、图像采集设备（普通相机）、图像传输线缆、图像采集卡、主机等多个部分，各部分由不同厂家生产，又涉及兼容性、连接件接插、信号传输等中间环节，在恶劣环境下长时间工作时容易出现问题，而智能相机将图像采集、处理和网络通信部件集成到一个设备中，经过专业人员的系统性和可靠性设计与测试，其可靠性和工作的稳定性明显高于PC-Based系统，且设备维护要简单得多。因其可靠、简单易用、维护方便，极大地降低了维护支出和设备工作不稳定带来的损失。为系统集成商和最终用户极大地节省了成本。

智能相机特别适用于多点检测、联网使用，符合现在流行的分布式计算和分布式控制的理念。在一个复杂的视觉系统中，多个智能相机可以作为前端，将多通道的图像数据进行并行处理，将处理后的图像或提取出的特征（数据量已大大压缩）发送给中央计算机，提高系统的处理能力和效果。

在智能相机中，CCD 与处理器直接相连，在精度和像素一致性方面带来了一些好处，且便于直接控制相机，给设计工程师提供了很大的便利。在PC-Based系统中难于实现的一些控制，如在每帧采集后改变或者调整电子快门的速度，在智能相机中变得十分简单。

但智能相机这种集成化也带来了灵活性不足的缺点。在PC-Based 视觉系统中，开发者可以在系统的各环节根据实际需要选择性能最合适、成本最低廉的产品，或者根据新的需求更换某些部件，达到较好的灵活性。在面临多种选择时PC机提供了更大的灵活性。例如在选择相机时可以使用线扫描相机也可以使用面阵相机，还可以选择第三方的软件包，而智能相机中硬件电路和器件都已固定，灵活性较差，在具体开发时可能面临“大马拉小车”或者某环节“短板效应”的尴尬。同样，智能相机构成的视觉系统功能可扩展性略差于PC-Based系统。例如智能相机分辨率固定，无法灵活地应付不同分辨率的需求。这就意味着，一旦检测精度要求提高，系统必须整体更换，再投资的成本极高。灵活性不高成为智能相机应用的一个重要制约因素。

在软件开发和系统性能方面比较

从软件开发的角度看，智能相机优劣并存。一方面智能相机已固化了成熟的机器视觉常用算法模块，用户无需底层的烦琐编程，只通过一些简单的模块指令调用就可以方便地搭建出一个完整的处理流程，实现如表面检测、缺陷检出、目标有/无判断、尺寸测量、边缘提取、字符文字识别、条码识别、图像参数调整等功能。整个开发过程简单，可控性好，无需传统的底层编程和调试，开发周期短。如DALSA公司IPD分公司提供的iNspect，其用户界面简单，富有逻辑性，工具直观，熟练者15分钟便可开发一套视觉检测软件。这种快速简便的开发过程对于用户有极大的吸引力。另一方面，基于PC 的视觉系统开发中处理算法由开发者自己实现，灵活性更大，可以达到更好的性能，灵活性比智能相机更高。智能相机由于图像算法、预处理程序已固定，无法添加客户定制算法和工具。且目前熟悉嵌入式系统的开发人员相对少，这在一定程度上制约了智能相机的推广。

从系统的性能，如检测精度、速度、检测范围（幅面）等方面来比较，由于这些性能指标受制于许多因素，无法给出确切的结论说智能相机一定比PC-Based系统好或者差。但就一般情况而言，特别是结合现有的技术和器件水平，还是可以给出一些参考性的比较。

智能相机由于其操作系统进行了“瘦身”处理，系统架构和算法进行了专门的优化，对同样的算法，其性能要优于PC-Based系统，实时性更好。但受器件水平的制约，目前智能相机在实现复杂的算法，实现高精度、大数据量的处理方面，相比PC-Based系统还有较大的差距。

速度方面，PC-Based系统可以配置高速相机。采用高速处理器，可以达到运动速度非常快的检测要求。而智能相机如果达到同样的处理速度，则成本将是非常高昂的。大部分智能相机目前的处理速度无法和PC-Based相匹敌。

精度方面，PC-Based的检测精度更高。在目前的技术水平下，智能相机因受其处理器、内存等各方面影响而不利于执行更复杂的算法，所以目前无法达到PC-Based的检测精度。在检测幅面方面，智能相机的劣势也较为明显。智能相机虽然也可以采用高像素分辨率的图像芯片，但涉及到一些生产工艺的、电路设计的问题，其成本会非常高昂，高档的配置未必可以轻松地选用。

在复杂性和灵活性的检测方面，PC-Based系统可以用于更复杂的应用，可以更灵活地进行控制。

机器视觉系统模式的选择

目前智能相机多作为中低端的视觉系统用于一些相对简单的场合，如基础性的有无判断、读条形码、识别数字和其他简单的任务。

需要强调的是，智能相机与PC-Based视觉系统并不存在谁具有绝对优或者绝对劣的问题，更不存在完全不相容的矛盾。当我们在设计一个特定的机器视觉系统时，到底是使用智能相机还是使用基于PC的视觉系统，二者谁最合适？并不很容易做出选择，只能综合考虑性能要求、成本、应用限制等多方面因素进行综合评价，或者考虑将两者综合使用。

毫无疑问，随着微处理器、DSP和FPGA等的运算速度越来越快，功能越来越强大，智能相机也变得越来越聪明了，因此它们对“传统”的机器视觉方法提出了挑战， 然而值得注意的是，“传统”的机器视觉方法也同样得益于上述的技术更新，它们也变得越来越快和越来越聪明了。从长远发展看，尽管智能相机仍然存在种种不完善，但其简单、易用、价格便宜的特点，系统应用的稳定性、易于维护性、功能上的强大与灵活性，给客户提供了更高的价值。自问世以来，它凭借独特的优点得到了许多视觉系统集成商和最终用户青睐，市场占有率节节攀升。随着技术水平的进步，这种趋势更为明显。

目前中国很多行业都开始应用智能相机，比如电子行业、汽车行业、烟草行业、医药包装行业等。一般来讲，智能相机是一种通用型产品，在某些有特殊应用要求的场合基本上是不适用的，这时用PC-Based做专门开发会更合适。

当前推动智能相机市场发展的积极因素主要有三个: 第一，智能相机的性能已经得到了很大程度的提高，多数的中低端应用完全可以由智能相机来完成。第二，智能相机本身的小型化设计降低了对安装空间的要求，客户无需在机台上留出较大的空间来安装机箱。第三，对于客户来讲，更多的还是喜欢使用安装方便、操作简单的产品。所有这些都会推动智能相机的发展。

另外，智能相机技术本身也得益于电子技术的飞速进步而不断发展，以接口标准化、系统模块化、大面阵和高速化为其发展方向。在功能上，同时出现了高端化和简单化的趋势，一方面，实现更多更复杂的视觉功能，如SICK公司推出世界上第一套智能3D相机IVC-3D系列。另一方面，更为注重开发适用于某些特定应用的智能相机，由于面对的对象和处理程序较为固定简单，可以有效降低硬件和软件的成本，发展出价格低廉而市场需求量大的产品。

就目前性能表现来讲，智能相机和PC-Based视觉系统各有优缺点，如何取二者所长、舍其所短，从而提供综合性能最佳、市场最需要的机器视觉系统，将是所有客户期待和各厂家致力开发的目标。

未来，智能相机将走向更为智能、更高速度、更高精度、更易操作、成本更低，这一发展趋势似乎已经无人可以否认。可以预计，智能相机的应用会更为普及，在机器视觉市场中扮演更为重要的角色。

作者简介

宋昆 毕业于华中科技大学城市规划专业。现任中国电子工程设计院（世源科技工程有限公司）规划师，参与多个大型现代化半导体/电子厂区、生物制药厂区及建筑景观总体规划设计，对智能交通、视觉检测技术颇有研究。

链接:何谓智能相机

智能相机(Smart Camera)与传统意义上的相机有着本质的不同，它并不是一台简单地将光信号转化为电信号的设备。智能相机内部除了普通相机具备的图像（光电）传感器、A/D转换等部件，还具备图像信号处理、图像缓存、通信接口等模块，具备了处理信息的“大脑”，它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一装置内，从而提供了多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。

智能相机不仅能完成普通相机的图像采集功能，而且能在装置内部完成图像信息的处理和分析，并将处理后的信息发送出去。智能相机相当于将传统机器视觉系统中的相机、图像采集卡、PC机以及图像和视觉处理软件同时集成于一个完整的装置内，是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。传统相机完成从光信号到电信号的转换，输出模拟/数字电信号，而智能相机不仅完成了光电信号的转换，而且完成了图像处理的工作，输出的除了图像电信号，还有经过处理、提取的图像信息和有关控制指令。实际上，智能相机已经不是一台“相机”，而可以看做是一个完整的机器视觉系统。