視覺處理器視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計(jì)算機(jī)速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)。采集卡傳輸圖像到存儲器，進(jìn)而計(jì)算分析。當(dāng)前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。機(jī)器選型編輯在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關(guān)重要。系統(tǒng)之所以成功，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯。一個機(jī)器視覺項(xiàng)目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量不好，特征不明顯引起的。按掃描方式劃分，可分為行掃描相機(jī)（線陣相機(jī)）和面掃描相機(jī)（面陣相機(jī)）兩種方式。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進(jìn)行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些：1． 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。2． 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。3． 由于布匹快速運(yùn)動對光線產(chǎn)生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。4． 在流水線上，對布匹進(jìn)行檢測，有實(shí)時性的要求。由于上述原因，圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征，進(jìn)行模式識別，實(shí)現(xiàn)智能分析。經(jīng)二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中可認(rèn)為是blob。

⒎ 圖像分析：血液細(xì)胞自動分類計(jì)數(shù)、染色體分析、細(xì)胞識別等。[8] ⒏ 瓶裝啤酒生產(chǎn)流水線檢測系統(tǒng)：可以檢測啤酒是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的容量、啤酒標(biāo)簽是否完整⒐ 大型工件平行度、垂直度測量儀：采用激光掃描與CCD探測系統(tǒng)的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩(wěn)定的準(zhǔn)直激光束為測量基線，配以回轉(zhuǎn)軸系，旋轉(zhuǎn)五角標(biāo)棱鏡掃出互相平行或垂直的基準(zhǔn)平面，將其與被測大型工件的各面進(jìn)行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認(rèn)錯器測量面間的平行度及垂直度。集成產(chǎn)品增多智能相機(jī)的發(fā)展預(yù)示了集成產(chǎn)品增多的趨勢，智能相機(jī)是在一個單獨(dú)的盒內(nèi)集成了處理器、鏡頭、光源、輸入/輸出裝置及以太網(wǎng)，電話和PDA推動了更快、更便宜的精簡指令集計(jì)算機(jī)(RISC)的發(fā)展，這使智能相機(jī)和嵌入式處理器的出現(xiàn)成為可能。