机器视觉是目前智能机器人领域中的研究热点之一，其涉及光电子学、图像处理、模式识别及计算机技术等诸多学科领域，内容极为广泛。机器视觉中图像处理与目标识别的特点是处理数据量大、计算复杂，对算法的实时性和精度要求高。

机器视觉技术在嵌入式系统中的应用技术，以尽量少的硬件成本得到高质量的图像，提高数据采集的效率(速度和准确度)，方便对图像的识别，更有效的降低系统功耗，设计科学合理的操作界面，以符合一般人的操作习惯。同时进行硬件和软件各模块的设计，提高系统运行的效率等。

 

在嵌入式系统中进行图像识别对内存有严格要求。因为图像的信息量本来就很大，而且在对图像进行识别时，还要开辟多个缓冲区来保存连续的几帧图像信息和中间的运算结果信息等。

在以往的嵌入式设备中，由于受到处理器运算速度及内存大小等硬件条件的限制，不适合对图像进行复杂的处理。目前，随着芯片技术特别是低价位多功能处理器的发展，在嵌入式系统中对视频进行处理成为可能。就目前市场现状而言，嵌入式机器视觉技术发展迅速。

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