基于DSP+FPG技术实现嵌入式视觉检测，根据应用需求定制检测算法，实现紧凑化、分布式，组网式智能视觉测量，便于工业现场使用。应用场合包括：
（1）多目视觉三维形貌测量，如大尺寸变形监测等
（2）结构光三维扫描测量，如便携三维扫描测量仪等
（3）基于图像的外观缺陷、尺寸、颜色自动检测
（4）基于机器视觉的生产线自动检测和质量可控制。
作为机器
智能视觉检测设备排名
基于DSP+FPG技术实现嵌入式视觉检测，根据应用需求定制检测算法，实现紧凑化、分布式，组网式智能视觉测量，便于工业现场使用。应用场合包括：
（1）多目视觉三维形貌测量，如大尺寸变形监测等
（2）结构光三维扫描测量，如便携三维扫描测量仪等
（3）基于图像的外观缺陷、尺寸、颜色自动检测
（4）基于机器视觉的生产线自动检测和质量可控制。
作为机器视觉系统的重要组成部分，图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器的机器视觉软件技术得到了高速发展，国内这方面比较出色的机器视觉软件例如维视图像的mvips图像处理软件应用比较广泛。嵌入式系统是面向用户、面向产品、面向应用的，它必须与具体应用相结合才会具有生命力、才更具有优势。
目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、有效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。机器视觉系统通信数据量大、实时性要求高且依赖PC机,针对这些特点设计并实现了一种嵌入式操作终端通信模块。好的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行而准确的检测，并较大限度的减少对硬件系统的依赖性。
在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证的检验合格率（即"零缺陷"），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。一般需要检测外观尺寸（长、宽、高、厚）等，但对于一些平面要求比较高的陶瓷产品，像陶瓷阀门、陶瓷标准块等工件，可能就需要重点检测工件平面度、翘曲度了。有些时候，如微小尺寸的精准测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。
那么，为什么一定要用到机器视觉呢
1、机器视觉能够提高整个生产的速度，并且会减少整体的拒绝率。
2、自动检测能够在不利环境中实施，并且能够把检测到的信息记录下来用于后续统计分析。
3、需要人眼检测的地方，其检测结果依赖于操作者的疲劳度、责任心和经验等。
4、机器视觉能够实现产品在线的检测，便于系统集成。
5、机器视觉能够帮助提高用户对制造商产品的信心，并且增加销售量。
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。计算机视觉在行动2019年，计算机视觉在许多行业中发挥着越来越大的作用。机器视觉也是如此。
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