但在实际应用中，待识别的目标图像需要经过图像预处理和畸变处理等操作。针对图像的实时处理要求，本文将联合变换相关识别系统与数字信号处理中的双CPU技术相结合，采用“FPGA+DSP+ARM”架构，研究与设计一种新型的光电混合图像识别系统。利用TMS320C6416与FPGA完成目标图像的采集与处理，利用ARM9处理器S3C2440完成对相关功率谱的采集与目标图像识别，从而实现畸变不变模式识别的快速和准确性。并实现了该系统的智能化和网络化。

提出并设计一种新型的基于双CPU技术的光电图像识别系统，该系统主要由目标图像采集与处理模块、光电相关联合变换模块以及自动识别模块组成。采用TMS320C6416与FPGA完成目标图像的采集与处理．采用ARM9处理器S3C2440完成对相关功率谱的采集与目标图像识别。与传统光电图像识别系统相比，该系统实时性和精度更高，并可实现智能化和网络化。

引 言 　　光电混合模式识别以其高速并行处理和无串扰的优点成为实现模式识别实用化和实时化的重要途径，其在目标识别、指纹识别、光纤检测、工业零件识别、汽车牌照识别等领域得到了广泛的研究和应用[1．2]，并取得了很好的识别效果。 　　但在实际应用中，待识别的目标图像需要经过图像预处理和畸变处理等操作。针对图像的实时处理要求，本文将联合变换相关识别系统与数字信号处理中的双CPU技术相结合，采用“FPGA+DSP+ARM”架构，研究与设计一种新型的光电混合图像识别系统。利用TMS320C6416与F