在探索嵌入式视觉系统与标准机器视觉系统的差异时，需要细致地分析它们各自的特点和优势。从传统的角度出发，我们可以将两者分为三个主要部分。
首先，我们有传统的机器视觉解决方案，这些通常包括带有摄像头和独立PC的系统。这些配置允许更高级别的计算能力，但同时也意味着较大的尺寸和较高的成本。
其次，我们有基于板级相机和专用硬件（如小型PC）的嵌入式系统。这类系统通过减少大小并集成必要组件来实现成本节约，同时仍然保持了可靠性和性能。
最后，第三部分涉及到高度集成的小型化设备，这些设备具有极低的外部接口，如LVDS等，并且可能不包含标准化组件。在这一阶段，相机变得更加紧凑，而使用开源软件、ARM处理器以及模块上计算机（COM）或模块上系统（SOM）技术进一步降低了成本。
在软件层面，Linux操作系统和OpenCV图像处理库等开源工具提供了免费而灵活的手段进行开发。此外，由于ARM架构对多核设计十分友好，它已经成为许多嵌入式应用中不可或缺的一部分，无论是经济实惠还是性能要求都能得到满足。这种跨平台兼容性使得SDK代码之间移植变得更加容易，从而显著降低了研发成本。
在硬件方面，片上系统（SoC）、模块上的计算机（COM）以及模块上的系统（SOM）都是关键技术，它们集中了图形单元、总线体系结构以及接口，如USB、GigE或PCIe等，使得设计更加精简。通过采用这些技术，可以大幅减少硬件开发过程中的复杂性，并因此降低成本。
此外，由于SOM能够提供高度定制化但又价格合理的地方式，在实际应用中可以快速交换不同的SOC版本以适应不同需求，从而提高了整体效率。此外，还有一些通用的标准，如COM Express、Qseven 和 SMARC 等，为市场提供了一定的规范化保障，但由于每个制造商对于SOM功能的一致性程度不同，因此还存在一定程度上的不一致性。
综上所述，即便是在空间有限的情况下，也可以通过采用SOM等技术来发展具有良好性能的小型嵌入式视觉解决方案。而与传统PC设置相比，此类解决方案依旧展现出明显的经济优势。
