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。现在由于采集卡可以传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
应用领域
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
1. 检测：又可分为定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定
机器视觉引导好不好
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。现在由于采集卡可以传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
应用领域
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
1. 检测：又可分为定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
5.机器视觉系统分辨率达到1600×1200，动态检测精度可以达到0.02mm；
6.废品漏检率为0；
7.本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；
仪表板上安装有速度里程表、水温表、表、电流表、信号报等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
机器视觉检测仍然很有市场，因为它解决了人类的一个非常严重的问题：不稳定性。人工目检的作业员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备没问题，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。对于工厂的质量控制来说，我们更愿意舍弃人工目检所带来的智慧的好处，而选择虽然比较傻但是一丝不苟工作的机器视觉。
在当今社会中，随着计算机技术、AI人工智能等科学技术的兴起和发展以及深入的研究，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。该技术的出现极大地提高了生产操作的效率，避免了由于操作条件、主观判断等因素而影响检测结果的准确性，从而能够更好，更准确地检测表面缺陷，并更快地识别产品表面瑕疵缺陷。
产品表面缺陷的检测属于一种机器视觉技术，即使用计算机视觉来模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像采集处理，计算以及终对特定对象的实际检测，控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分，其检测的准确性将直接影响产品的终质量。
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