先进的数字信号处理技术(DSP)为机器视觉的发展提供了坚实的基础,应用其技术实现钢板实时监控系统的小型与智能化,可以有效提高钢板生产效率、降低安全风险、增加其经济效益,从而满足钢铁生产的自动化要求。本文对以ADSP-BF561为核心的钢板在线识别与跟踪系统总体方案、部分硬件模块、软件框架、图像处理算法和图像网络传输进行研究。论文分析了在钢铁生产中应用机器视觉技术的重要意义；以精确实现钢板实时监控为目标,结合DSP技术和监控技术,从硬件和软件两方面对钢板在线识别与跟踪系统进行了设计；从软件算法入手,对钢板图像预处理、运动钢板检测与跟踪的相关理论进行了研究,重点阐述了适用于钢板在线识别与跟踪的改进对称差分分割算法和卡尔曼跟踪算法；为了实现钢板的实时监控,本文还对钢板在线图像压缩与网络传输的相关理论进行了研究；在本文的最后,给出了系统本地机主程序流程,设计了远程客户端界面,通过ADSP-547实验平台验证了程序设计的正确性,得出了实验结果,并对各个调试结果进行了分析和总结。