数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。

目前大多数的图像是以数字形式 存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 数字图像处理是信号处理的子类， 另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

在工业行业，机器视觉也称为工业图像处理，是对生产流程进行优化和自动化监控所需的必备工具，而这些工业“机器视觉”相机在其中扮演着重要角色。

工业相机的主要职责是收集、存储和归档重要信息，从而为用户或软件提供决策依据。如果没有这些由相机提供的视觉数据，相关决策也就无从谈起。

机器视觉系统可用于各种不同的应用领域，其中包括制造业、交通监控和安防系统。

在机器视觉智能图像处理技术的发展中，仍然存在许多技术瓶颈，例如：

1）稳定性： 某种处理方法通常在研发中表现良好，但是在复杂且不断变化的应用环境中，问题有时会出现. 例如，在人脸识别系统中，匹配目标时的识别率可以高达95％，但是在实际的监视环境中，识别率会大大降低.

2）实时： 如果图像获取速度和处理速度较慢，再加上新引入的深度学习算法，会增加系统实时处理的难度，无法跟上节奏机器操作和控制.

3）准确性： 机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近100％. 任何小错误都可能导致不可预测的后果. 例如，目标定位误差会导致组装设备不符合要求.

4）系统能力： 当前的嵌入式图像处理系统存在诸如芯片的计算能力不足和存储空间有限的问题. 它通常无法满足大量计算的图像处理操作，例如神经网络的迭代操作，Matrix运算等.

VisionMAX视觉软件系统

图形化界面，无需编程，通过参数配置，快速实现视觉项目，深度学习-通过大量的图片训练，达成传统视觉应用与深度学习互相弥补彼此的不足。针对不同产业领域的视觉应用，并将其流程化、简单化。

1、提供一系列数据库编写的视觉工具、例如定位、校准、测量、读码等。真正实现了多相机并行运行。

2、简洁方便，全可视化操作。

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