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。

在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡和图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；图像预处理检测特征点和缺陷是非常的重要，不管亮度和对象表面或材料不同。它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。

一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。所以在不懂机器视觉光源的人以为，有一个好的系统就可以了，其实不是的，还需要选择合适的机器视觉光源，光源的颜色是一个重点，而光源的形状也是很重要的，我司还有专人为您提供光源选择的方案。

可见，从应用技术划分，机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术；光幕传感器沿气门轴向运动，通过扫描气门外形，获得气门轴向及径向尺寸。从应用学科划分，机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。