机器视觉在工业自动化系统中的应用已经有一定的历史，它取代了传统的人工检查，提高了生产质量和产量。 我们已经看到了相机在计算机、移动设备和汽车等日常生活设备中的迅速普及，但是机器视觉的最大进步莫过于处理能力。随着处理器的性能以每两年翻一番的速度不断提升，以及多核CPU和FPGA等并行处理技术日益受到关注，视觉系统设计人员现在可以应用复杂的算法来可视化数据，并创建出更加智能的系统。
性能的提高意味着设计人员可以获得更高的数据吞吐量，从而实现更快速的图像采集，使用更高分辨率的传感器，并充分利用市场上具有最高动态范围的一些新款相机。性能的提高不仅可让设计人员更快速地采集图像，而且还能更快速地处理图像。预处理算法（如阈值和滤波）或处理算法（如模式匹配）也可以更快速地执行。最终设计人员能够比以往更快地基于可视化数据制定决策。
德州奥斯汀NI总部数据采集和控制产品市场经理，主要负责机器视觉领域的Brandon Treece认为，随着视觉系统越来越多地集成最新一代多核CPU和强大FPGA，视觉系统设计人员需要了解使用这些处理元件的好处和得失。他们不仅需要在正确的硬件上运行正确的算法，还需要了解哪些架构最适合作为其设计的基础。
<strong>内联处理和协处理</strong>
