郑曜庭细致深入地阐释了这一问题，他以采用MCU（微控制单元）作为示例，尽管安谋国际的Cortex-M4架构已内在构建了浮点运算单元（FPU），然而Cortex-M4 MCU却仅能够完成一些低层次的图像信号处理工作，例如指纹识别图像分析，这种能力并不足以应对那些对图像运算精确性有着极高需求的工业控制领域。另一方面，以传统x86架构研发出来的工业电脑（Industrial PC, IPC）平台，尽管其开发环境、生态系统、软硬件支持等方面都相对成熟，但是x86 IPC在机器视觉运算系统中的功耗和成本负担始终是一大难题。相比之下，DSP在性能和成本方面都具有明显优势，无论是单颗DSP还是集成了多个核心DSP和中央处理器（CPU）的SoC解决方案，都非常适合用于设计机器视觉的主、次系统。

     除了关注图像信号分析和处理效率，嵌入式处理器还需要尽可能地支持各种工业用通信接口。郑曜庭强调，智能嵌入式系统的关键组成部分包括“3C”，即计算（Computing）、连接（Connectivity）和云端（Cloud），这三者相互依存，缺一不可。考虑到工业控制领域需要应对各种复杂的工业规范等级的通信协议，如EtherCAT、EtherNet/IP、CC-link IE、MECHATROlink、Modbus TCP、PROFINET或者Powerlink等，因此通信连接的支持就显得尤为重要，也是机器视觉系统开发过程中的一项重大挑战。

      为了避免由于同时支持所有通信外围设备而导致DSP元件体积过大、功耗和成本过高的问题，DSP制造商通常会选择开发支持不同通信接口的多种组合方案。然而，这样做无疑会限制机器视觉系统的开发灵活性，许多系统开发商因此转向使用设计灵活性更高的FPGA方案。

     针对这个问题，德州仪器在DSP SoC中引入了PRU区块，以弥补处理器无法提供的通信输入/输出（I/O）引脚。郑曜庭表示，PRU的高度灵活性可以帮助开发人员在终端产品中整合更多的通信接口，更为重要的是，集成PRU的DSP可以提升系统开发商的设计灵活性，使DSP在通信接口的支持上能够与FPGA方案相媲美。

      据悉，为了适应从低级到高级的机器视觉系统设计需求，德州仪器在整合DSP的SoC产品线上进行了全面布局。例如，在KeyStone系列中，单个SoC最多可以集成八颗DSP以及两颗PRU，此外还有四个ARM架构的CPU，以满足高级机器视觉运算的需求，并提供高度扩展性的编程环境。

      郑曜庭认为，当前在工业自动化生产线中，除了应用较为成熟的机械臂之外，图像的分析、运算与处理正逐渐成为工厂智能化自动化应用中不可或缺的元素。其中，自动光学检测（Automatic Optical Inspection, AOI）、嵌入式机器视觉等系统均具有巨大的应用潜力，特别是机器视觉运算在未来有望大幅度简化生产线上的工作流程。

     以印刷电路板（Printed Circuit Board, PCB）的表面黏着技术（Surface Mount Technology, SMT）为例，目前采用该技术的生产线，其运行模式大部分都是通过机械臂替代人工进行通孔安装的传统方法。也就是说，机械臂可以直接将电子零件粘贴在PCB表面，然后通过自动光学检测系统进行扫描、分析、检测半成品，最后利用可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller, PLC）设计的产线分流机制，挑选出不合格的产品，通过以上层层机制确保产线良率。然而，如果在产线上加入机器视觉运算功能，将有可能极大地简化产线运作流程设计，使得整个产线变得更加简洁、智能化。