机器视觉长期以来用作工业自动化系统中，以通过代替传统上的人工检查来提升生产质量和产量。从掉落和摆放、对象追踪到计量、缺失检测等应用于，利用视觉数据可以通过获取非常简单的通过告终信息或闭环控制电路，来提升整个系统的性能。视觉的用于并某种程度在工业自动化领域；我们也看见了照相机在日常生活中的大量应用于，例如用作计算机、移动设备，特别是在汽车中。

摄像头意味着是在几年前才被引进到汽车中，但是现在汽车中早已配有了大量摄像头，以为驾驶员获取原始的360°车辆视图。但是谈及机器视觉领域的仅次于技术变革，有可能仍然是处置能力。随着处理器性能每两年翻一番，以及对多核CPU、GPU和FPGA等并行处理技术的持续注目，视觉系统设计人员现在可以将高度简单的算法应用于视觉数据，并创立更加智能的系统。

处置技术的发展带给了新的机会，而某种程度是更加智能或更加强劲的算法。让我们想到为生产机器减少视觉功能的应用于案例。

这些系统传统上设计为构成协作分布式系统的智能子系统网络，该系统容许模块化设计（闻图1）。图1：智能子系统网络，其设计为包含协作分布式控制系统。该系统容许模块化设计，但使用这种以硬件为中心的方法有可能造成性能瓶颈。

然而，随着系统性能的提升，使用这种以硬件为中心的方法有可能遇到困难，因为这些系统一般来说使用时间关键和非时间关键协议的混合来连接起来。通过各种通信协议将这些有所不同的系统连接起来在一起，不会造成延后、确定性和吞吐量方面经常出现瓶颈。例如，如果设计者企图利用这种分布式架构研发应用于，并且必需在视觉和运动系统之间维持密切构建，例如在视觉控制器中所必须的，那么有可能遇上由于缺少处置能力而带给的主要性能挑战。

此外，由于每个子系统都具备自己的控制器，这实质上不会减少处置效率。最后，由于这种以硬件为中心的分布式方法，设计人员被迫用于有所不同的设计工具来设计视觉系统中每个子系统的特定视觉软件，以及用作运动系统的运动专用软件等。这对于规模较小的设计团队而言特别是在具备挑战性，因为一个小团队甚至是一名工程师，必须负责管理设计中的许多部分。

幸运地的是，有更佳的方法为先进设备的机器和设备设计这些系统，这是一种修改复杂性、提升集成度、减少风险和延长上市时间的方法。如果我们将思维从以硬件为中心改向以软件为中心的设计方法，结果不会怎么样（闻图2）？如果我们用于能用单一设计工具构建有所不同任务的编程工具，那么设计人员就可以在他们的软件中体现机械系统的模块性。图2：以软件为中心的设计方法，容许设计人员通过在单个强劲的嵌入式系统中统合有所不同的自动化任务（还包括视觉检查、运动控制、I／O和HMI）来修改控制系统结构。

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