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。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。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。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，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，必须要选择一个合适的光源。由于采用非接触测量的方式，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤。广州机器视觉检测系统
随着科技的发展，工业领域不断在进步，在半导体行业中，机器视觉的应用已非常普遍，应用范围也越来越广，涉及到半导体外观缺陷、尺寸大小、数量、平整度、间隔、定位、校准、焊点质量、弯曲度等等的检测和测量，根据图像数据判断找出缺陷产品，机器人的图像采集卡、工业镜头、机器视觉光源、机器视觉处理软件、机器视觉系统已在此行业内得到普遍应用。小型电子元器件及小尺寸工业制品的外观检测、SMD产品的外观检测、硅片外观检测中的应用。检测内容有印字错误、内容错误、图像错误、方向错误、漏印、表面缺陷，对被测物表面进行高速及自动拍照后，数据传输到计算机进行处理，找出有缺陷产品。四川工业机器视觉采购机器视觉的应用已非常普遍。
机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：自动光学检查；人脸识别；无人驾驶汽车；产品质量等级分类；印刷品质量自动化检测；文字识别；纹理识别；追踪定位等机器视觉图像识别的应用。机器视觉特点：摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像。
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。智能视觉检测在工业中的应用为表面缺陷检测提供了一种新的解决方案。
在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。机器视觉照明，照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。上海机器视觉系统
机器视觉缺陷检测系统融合了许多在机器视觉领域的先进技术应用，并迅速整合了创新的检测理念。广州机器视觉检测系统
在改造过程中，我们必须重视智能技术的应用，智能技术可以使产品在加工和生产过程中更好地满足质量标准，同时也有利于读取产品信息，从而保证产品的生产效果。现在，让我们谈谈工业机器视觉。有效的工业视觉检测技术可以使产品达到自动化加工的目的，并达到与智能技术相结合的效果。因此，许多加工行业都会注意技术的选择，工业视觉检测技术的输入应用可以使产品缺陷检测和零件识别效果更加精细，也可以达到自动定位等目的，以及产品质量控制，这些操作过程可以借助这一技术的应用来实现。广州机器视觉检测系统
