本文深入探讨了在工业自动化大环境下,智能识别技术的发展概况及智能识别技术在实际生产中的发展概况。在此基础上,在文中分析了不同图像采集手段的差异,采用面阵摄像机作为常用图像识别技术的前沿图像采集手段,虽然在技术和扩展方案方面都比较完善,但一定环境下的即时图像识别还是存在不可避免的硬伤。在采集和识别过程中,不仅运算量很大,且无法做到即时识别。因此本课题设计中,在类似传送带的应用环境下,采用线阵CCD摄像机作为图像采集手段的识别系统就具有很大的优势,它能做到按行与行间的信号特征进行连续识别,在物体通过后的短时空白内做出判决,即时性大大提高。针对采用线阵CCD作为图像的识别系统,本人在查阅大量资料后,学习、总结并推导得出线阵CCD完整图像不失真采集的综合公式,以作为系统VGA连续显示和不失真完整图像获取的数学模型参考,并举例说明其使用方法。在本课题设计基于线阵CCD的匀速物体识别系统过程中,以高精度的线阵CCD作为系统前端匀速物体的图像采集板核心器件,经ADC编码后上传给处理开发板的FPGA进行数据处理并存储。按课题设计,将数据的处理分为两部分:VGA连续显示的数据多级缓存处理,和图像识别的比较数据存储。在参考线阵CCD不失真采集综合公式后,完成了基于Verilog HDL的VGA显示控制模块并在QUARTUS II下完成调试。在完成显示功能的基础上,设计并识别过程的程序模块,并设计了验证用模块。与传统面阵图像识别系统相比,线阵图像识别系统单周循环数据处理量更小,速度更快,且成本价格便宜,结构简单,有利于应用研究的升级和开发。较之普通线阵摄像机和处理系统,本课题引入了匀速条件下的VGA连续显示思路,既方便系统开发和升级的调试,又有利于直观的人为监测。经过学习和试验证实,本课题提出的基于线阵CCD的匀速物体识别系统设计方案可行。