目前，一般機器視覺信息處理平臺主要有（1）基于通用PC ：主要是用軟件實現圖像處理和識別，能夠提供中等的圖像處理和識別能力，但是要占用CPU過多的處理能力；（2）基于通用DSP芯片：優點是設計簡便、靈活，特別適合于新型產品的研究開發；（3）基于可編程FPGA：采用的是硬件描述語言（VHDL），用其開發圖像處理算法難度較大。
　　機器視覺中，圖像處理與識別技術的特點是處理的數據量大，計算復雜，計算中間結果精度要求高，具有大量的乘法運算，并且在實現機器人視覺方面實時性要求較高；而DSP具有運算速度快，精度高，有專門的硬件乘法器，可實現單周期乘法與累加的運算等特點，所以特別適合運用在對實時性要求較高的場合。DM642是TI公司推出的專門用于處理視頻圖像和語音的微處理器，具有速度快，并行處理能力強等特點，非常適合于圖像實時地處理與識別。
　　1 TI DM642 DSP簡介
　　DM642是德州儀器（TI）公司最新推出的針對多媒體處理領域應用的DSP。DM642建立在C64x DSP核心架構基礎上，采用德州儀器公司開發的第二代高性能長指令架構VelociTI.2TM，其每個乘法器對于每個時間周期內可執行兩個16位乘以16位的乘法或者四個8位乘以8位的乘法。另外六個算術邏輯單元，在每個時間周期內可執行兩個16位或8位的加減、比較、移位等運算。在并行架構下，每個時間周期最高可執行八個指令，且在600MHz頻率下，DM642每秒可執行24億次16位的乘累加或48億次8位的乘累加。在這種強大運算能力下，對于復雜度較高與數據量較大的視頻編碼以及圖像處理可進行實時的數據運算，并提供相關的指令集，例如圖像與視頻處理庫（Image and Video Processing Library），讓開發者能夠更加容易的開發圖像或視頻的相關產品［1，2］。
　　2 系統的總體設計思路
　　由于圖像識別算法的設計需要大量的測試和分析，而直接在嵌入式環境下對其進行開發以及調試都相對比較困難，因此，本文針對DSP開發圖像識別算法，總體設計思路和開發步驟為視覺處理的相關算法首先在PC平臺上進行驗證和實現，進而移植到DSP平臺上，并加以優化。
　　2.1 系統的硬件結構設計
　　本文硬件平臺系統原理框圖如圖1所示：攝像機選用普通的PAL制式彩色攝像機，解碼芯片采用TVP5150；外擴2個大小為4MX32位的SDRAM。外擴的FLASH大小為4MX8位；RS-232電平轉換芯片選用TL16C752BPT；TVP5150A是一種超低功耗的NTSC/PAL/SECAM的視頻解碼芯片，可以把NTSC/PAL/SECAM轉換成8-bit ITU-R BT.656格式［3，4］。
　　
　　圖1 系統硬件原理圖
　　2.2 系統的軟件流程設計
　　下面以機器視覺中比較典型的問題――門牌號識別為例，介紹DM642在機器視覺中的應用。門牌號識別算法主要功能模塊如圖2所示。
　　
　　圖2軟件功能模塊流程圖
　　3 視覺相關算法在PC平臺上的驗證與實現
　　門牌號識別算法方案確定后，需要在PC平臺上進行驗證，測試其實際效果，調整相關參數，為算法移植到DSP平臺上實現做好準備。本文使用集成開發環境Visual C++，充分利用微軟基本類庫（MFC），從而加快開發速度、提高開發效率。本文為了測試識別算法，開發了基于MFC的測試平臺，前端的圖像采集部分主要利用VFW。小波神經網絡的數字樣本通過文件菜單加載進去，訓練后的輸入層到隱含層的權值保存在wih.txt中，隱含層到輸出層的權值保存在who.txt中。
　　4 視覺識別算法在DSP平臺上的實現
　　在上文算法驗證基礎上，可進一步實現基于DM642的門牌識別系統。根據PC平臺與DM642平臺的不同，程序移植主要注意以下幾個問題［5-7］：
　　（1）刪除或替換DSP不支持的C函數
　　PC平臺上所有使用MFC的代碼一律刪除，因為DSP不支持任何MFC的類和對象。
　　（2）變量的存取方式調整
　　在DM642中程序按段存儲，主要包括.text、.cinit、.switch、.bss、.far、.stack、.system等。CCS的C編譯器支持兩種內存模式：大內存模式和小內存模式。不同的內存模式影響對.bss段變量的訪問。程序中的全局和靜態變量都分布在.bss段內，小內存模式下其總和不超過32KB。由于程序的全局變量和靜態變量已經超過32KB，所以應采用大內存模式，即在編譯選項中設置為-ml3。
　　（3）更改數據類型
　　PC機平臺上long型是32位的，而DSP的long型是40位的。因為DM642通用寄存器為32位，訪問40位數據時需要對兩個寄存器進行讀寫操作，從節省程序運行時間的角度考慮，應把程序中所有的long型改成INT32或UINT32。