在基于机器视觉及模式识别的工业检测系统中,需要对采集到的图像进行实时处理。针对基于PC 机的系统存在的实时性、性价比不高及不能适应恶劣工作环境等问题。本文提出了以高性能的TMS320C6711 数字信号处理器为核心,对动态图像进行处理的实现方法,并进行了基于DSP 机器视觉的优化研究。本文对DSP 理论及器件的历史、现状及应用进行了研究。提出了基于DSP 平台的“图像采集系统—DSP 小系统”结构的优化方案,突破了传统计算机视觉处理的“图像采集卡—PC—终端控制设备”硬件方案的局限性。论文以开发DSP 小系统入手,在没有输入通道及输出通道的情况下,根据系统要求的性能指标,构造了最精简的DSP 系统,力求能使DSP 系统能够正常、高效的工作。这其中包括了:通过其EMIF 下的接口,扩充外部E2PROM、SDRAM、SBSRAM。采用中断及DMA 技术实现图像采集及传输。根据系统要求,设计电源,时钟电路,并提出了本系统的PCB 抗干扰设计。本文所述的系统中,图形采集模块采用SAA7111+CPLD+MCU 方案,以单片机模拟I2C 总线控制SAA7111 来代替传统的通用I2C 控制器来控制,使系统更具有灵活性、大大增强了整个系统的控制能力,丰富了外设接口。由CPLD 来集中控制各个芯片电路之间的时序、逻辑控制,并根据实际需对图像进行裁剪。采用两帧存储体轮换工作机制,省掉FIFO 器件,降低成本;采用“交叉—连续”地址存储空间,便于DSP 进行DMA 整块传送。CPLD 把由标准视频信号转变成的数字信号送入SRAM 缓存器,然后通过中断、DMA 技术搬移到DSP 内部进行图像处理。软件优化部分:编写了系统引导程序、不需要任何设备就能完成的DSP 在线烧写程序、CPLD 内部实现逻辑控制的程序、单片机虚拟I2C 总线的程序。最后在结合DSP 内部硬件结构上提出了软件优化思想。以上动态图像处理系统方案能够满足系统算法要求,配合输出部件,能够迅速建立起低成本的产品原形。在本系统完全不加修改的情况下,只要更换掉前端传感器和DSP 内部的图像处理程序,就可以实现诸如物体自动跟踪,指纹识别等系统。