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FPGA 作为核心处理器负责各个模块的控制与连接。首先分析相机的时序信号，专业机器视觉，确定每一行图像的开始和结束，每一帧图像的开始和结束。进而读取图像，并将图像信息存储在 SDRAM内，机器视觉开发商，然后根据每个像素所在的行，以及在行内的位置生成其在存储器内的存储地址。生成了存储地址以后，机器视觉学习，采集到的像素便开始不断的存储到存储器内，存储好一帧完整的图像后，衢州机器视觉，便可以开始进行读取，读取到的数据送入核心的视觉处理模块进行处理。图像处理结束以后通过 VGA 模块送入显示器显示，可以直观的看到处理结果。在视觉处理过程中可以通过 UART 模块与外界进行通信，同时也方便设计的调试。

对于机器视觉系统来说，输入是表示三维景物投影的灰度阵列，可以有若干个输入阵列，这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出，是对图象所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系，但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料)、阴影以及光源位置等信息。

目前许多机器视觉*都是在马尔( M ar r)创立的视觉计算理论框架下求索。本世纪70年代中后期，英国的M arr教授应邀在美国麻省理工学院的人工智能实验室创建并**一个以博士生为主体的研究小组，从事视觉理论方面的研究，逐步形成关于视觉的计算理论。Marr认为，视觉可分为三个阶段。