视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。由于采集卡可以快速传输图像到存储器，计算机也快多了，视觉处理器用的较少了。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之成功，要保证图像质量好，特征明显，。一个机器视觉项目之失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，深度自学习影像检测设备，必须要选择一个合适的光源。
正是因为如此，人们开始考虑利用光电成像系统的采集图像，经过计算机或者是专业的图像处理软件进行数字化的处理，根据图像像素的分布、亮度等，进行尺寸还有形状、颜色等进行判断。这样就能把计算机的快速性、可重复性与人眼的视觉高度智能化和抽象能力进行组合，这样就自然产生了机器视觉的概念。
机器视觉的应用：
1、外观缺陷检测：
产品有没有质量问题，这个环节也是取代人工多的环节，比如在电子行业里面，电感电容的检测，包括裂纹、崩缺、污点、变形等缺陷方面的检测。
2、定位：
视觉定位系统可以快速的找到被检测产品的准确位置，上下料使用机器视觉定位，实行正确定位检测。
3、识别：
利用机器视觉对图像的处理，分析和理解，影像检测，可以分析不同模式的对象，达到数据的采集和追溯，比如在汽车紧固件行业、航空紧固件行业、五金配件等方面应用广泛。
机器视觉目前应用的行业是非常广泛的，主要是包括：汽车行业、电子行业、航空行业、五金行业等。用机器视觉代替人工检测，可以很大的提高生产效率和产品的质量。
1.筛选速度
速度决定产能，若要使用机台取代大量人力检测，速度一定是首要考虑因素。市场上机台销售者众说纷纭以M8产品为例，CCD光学影像检测设备，从200pic/分到500pic/分都有。基本上除了送料速度外，检测内容与相机取像速度也有一定影响。一般来说M8产品在正常检测项目之下，都要在450pic/分以上才算合格。
2. 筛选精度
大部分人认为提高精度的话一定要提高相机配置，实际上精度也会受到灯光以及镜头得影响。多数业者会建议你购买高精度相机，以提升检测时的精度，但很多时候，适当的灯源及镜头就能达到客户需求，况且别忘了高精度的相机也会增加计算机处理时间而影响检测速度。
3.共享性
紧固件，加工件样式千百种，大小更是。业者在选择自动筛选机时，包括零件的样式以及共享性也是很大的考虑。有些筛选机只能适用于一种产品，甚至只能适用于单一尺寸，影像检测在品质检测中，如此便无法将业者的投资发挥，亦无法达到取代人力检测，节省成本的主要目的。对有多样产品的业者来说在成本支出上更是一大负担。
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