數(shù)字圖像處理是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。

目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式 存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。此外，基于光學理論的處理方法依然占有重要的地位。 數(shù)字圖像處理是信號處理的子類， 另外與計算機科學、人工智能等領域也有密切的關系。

在工業(yè)行業(yè)，機器視覺也稱為工業(yè)圖像處理，是對生產流程進行優(yōu)化和自動化監(jiān)控所需的必備工具，而這些工業(yè)“機器視覺”相機在其中扮演著重要角色。

工業(yè)相機的主要職責是收集、存儲和歸檔重要信息，從而為用戶或軟件提供決策依據(jù)。如果沒有這些由相機提供的視覺數(shù)據(jù)，相關決策也就無從談起。

機器視覺系統(tǒng)可用于各種不同的應用領域，其中包括制造業(yè)、交通監(jiān)控和安防系統(tǒng)。

在機器視覺智能圖像處理技術的發(fā)展中，仍然存在許多技術瓶頸，例如：

1）穩(wěn)定性： 某種處理方法通常在研發(fā)中表現(xiàn)良好，但是在復雜且不斷變化的應用環(huán)境中，問題有時會出現(xiàn). 例如，在人臉識別系統(tǒng)中，匹配目標時的識別率可以高達95％，但是在實際的監(jiān)視環(huán)境中，識別率會大大降低.

2）實時： 如果圖像獲取速度和處理速度較慢，再加上新引入的深度學習算法，會增加系統(tǒng)實時處理的難度，無法跟上節(jié)奏機器操作和控制.

3）準確性： 機器視覺系統(tǒng)要求圖像識別和測量的準確性接近100％. 任何小錯誤都可能導致不可預測的后果. 例如，目標定位誤差會導致組裝設備不符合要求.

4）系統(tǒng)能力： 當前的嵌入式圖像處理系統(tǒng)存在諸如芯片的計算能力不足和存儲空間有限的問題. 它通常無法滿足大量計算的圖像處理操作，例如神經網(wǎng)絡的迭代操作，Matrix運算等.

VisionMAX視覺軟件系統(tǒng)

圖形化界面，無需編程，通過參數(shù)配置，快速實現(xiàn)視覺項目，深度學習-通過大量的圖片訓練，達成傳統(tǒng)視覺應用與深度學習互相彌補彼此的不足。針對不同產業(yè)領域的視覺應用，并將其流程化、簡單化。

1、提供一系列數(shù)據(jù)庫編寫的視覺工具、例如定位、校準、測量、讀碼等。真正實現(xiàn)了多相機并行運行。

2、簡潔方便，全可視化操作。

3、開放接口，可創(chuàng)建多樣的視覺工具。