機(jī)器視覺(jué)長(zhǎng)期以來(lái)用于工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中，以通過(guò)取代傳統(tǒng)上的人工檢查來(lái)提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對(duì)象跟蹤到計(jì)量、缺陷檢測(cè)等應(yīng)用，利用視覺(jué)數(shù)據(jù)可以通過(guò)提供簡(jiǎn)單的通過(guò)失敗信息或閉環(huán)控制回路，來(lái)提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。

視覺(jué)的使用并不僅僅在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域；我們也看到了相機(jī)在日常生活中的大量應(yīng)用，例如用于計(jì)算機(jī)、移動(dòng)設(shè)備，特別是在汽車(chē)中。攝像頭僅僅是在幾年前才被引入到汽車(chē)中，但是現(xiàn)在汽車(chē)中已經(jīng)配備了大量攝像頭，以為駕駛員提供完整的360°車(chē)輛視圖。

但是談到機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的最大技術(shù)進(jìn)步，可能一直是處理能力。隨著處理器性能每?jī)赡攴环?，以及?duì)多核CPU、GPU和FPGA等并行處理技術(shù)的持續(xù)關(guān)注，視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員現(xiàn)在可以將高度復(fù)雜的算法應(yīng)用于視覺(jué)數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建更智能的系統(tǒng)。

處理技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新機(jī)會(huì)，而不僅僅是更智能或更強(qiáng)大的算法。讓我們看看為制造機(jī)器增加視覺(jué)功能的應(yīng)用案例。這些系統(tǒng)傳統(tǒng)上設(shè)計(jì)為形成協(xié)作分布式系統(tǒng)的智能子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，該系統(tǒng)允許模塊化設(shè)計(jì)（見(jiàn)圖1）。

圖1：智能子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，其設(shè)計(jì)為構(gòu)成協(xié)作分布式控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)允許模塊化設(shè)計(jì)，但采用這種以硬件為中心的方法可能導(dǎo)致性能瓶頸。

然而，隨著系統(tǒng)性能的提高，采用這種以硬件為中心的方法可能遇到困難，因?yàn)檫@些系統(tǒng)通常采用時(shí)間關(guān)鍵和非時(shí)間關(guān)鍵協(xié)議的混合來(lái)聯(lián)接。通過(guò)各種通信協(xié)議將這些不同的系統(tǒng)聯(lián)接在一起，會(huì)導(dǎo)致延遲、確定性和吞吐量方面出現(xiàn)瓶頸。

例如，如果設(shè)計(jì)者試圖利用這種分布式架構(gòu)開(kāi)發(fā)應(yīng)用，并且必須在視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)之間保持緊密集成，例如在視覺(jué)伺服中所需要的，那么可能遇到由于缺乏處理能力而帶來(lái)的主要性能挑戰(zhàn)。此外，由于每個(gè)子系統(tǒng)都具有自己的控制器，這實(shí)際上會(huì)降低處理效率。

最后，由于這種以硬件為中心的分布式方法，設(shè)計(jì)人員不得不使用不同的設(shè)計(jì)工具來(lái)設(shè)計(jì)視覺(jué)系統(tǒng)中每個(gè)子系統(tǒng)的特定視覺(jué)軟件，以及用于運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)專用軟件等。這對(duì)于規(guī)模較小的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)而言尤其具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)橐粋€(gè)小團(tuán)隊(duì)甚至是一名工程師，需要負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)中的許多部分。