機器視覺在智能工廠中扮演著重要的角色，可以有效增加產能、提升產品合格率。那么，智能工廠對機器視覺都有哪些需求呢？
1、性能與處理能力
系統性能與處理能力在提升產能方面扮演著關鍵的角色。就一般機器視覺系統而言，高分辨率與高幀率就像魚與熊掌一樣，不可兼得。在一般實際的應用中，通常是高分辨率但低幀率或低分辨率但高幀率的應用組合。如果想要兩者兼得，惟一的出路就是使用高端CPU處理器來補足分辨率與幀率。如何以合理的成本，取得的處理性能，是系統開發人員所關心的。
2、產線環境
智能工廠的環境通常是較為惡劣的，例如在飲料生產包裝的產線，機器視覺系統可能會直接接觸到液體。而在工件機加工的環境中，機器視覺系統面臨的則是充滿切削工件的惡劣環境。如果機器視覺系統必須就近配置在嚴苛的產線環境中，那么選擇具備防水、防塵能力的產品才能達到該需求。
3、多組生產工作站
在智能工廠環境中，一個成品的上市， 從組件的制造、半成品的取放、質量的檢驗到出貨的包裝，必須要經過層層不同的工作站。舉例來說，CNC機臺負責組件的車削加工，通過工業機器人的取件，通過工業相機讓工件定位后，才開始進行工件的切割；完成后進入到檢測的站臺，進行缺陷檢測；過關的成品在包裝區進行出貨條形碼的掃讀。多組生產工作站之間，如何讓系統之間容易整合與溝通，是工廠是否智能化的一大關鍵。
4、軟件開發環境
軟件解決方案開發的難易度與整合度，是所有導入智能化系統的工程人員心中的一大擔憂，也往往是決定項目成敗的重要因素。如何縮短開發時間，降低系統開發成本，是重要的關鍵。
5、處理器計算性能
傳統智能相機因為體積小，在有限的空間里， 散熱能力會受到限制，因而僅能搭載單核Atom處理器或ARM架構的處理器，雖然其功耗較低，但因性能有限，故僅能完成單一任務的圖像分析處理，如計數、掃描條形碼等。隨著Intel AtomTM E3840處理器系列的發布，相比前一代處理器系列提升兩倍的處理性能，且同時還擁有低功耗的優勢。這意味著小體積也能帶來高性能，多任務的圖像處理得以被實現。創想智控在機器視覺領域，聚焦傳感器技術研發及應用，提供小而美、小而精的傳感器產品系列。
6、圖像傳感器與圖像質量的優劣
圖像傳感器是機器視覺系統的靈魂，傳感器的尺寸直接代表著圖像的質量。在過去，智能相機的應用定義在初級的圖像檢測上，傳感器的尺寸與圖像質量的優劣，并不容易被凸顯。然而如果要將機器視覺應用在高端高速的檢測應用上，那么傳感器的尺寸，就成為選擇系統時，必須要考慮的要點。
7、卷簾快門與全局快門的比較
卷簾快門與全局快門的不同在于畫面曝光的時間差。卷簾快門是通過電子信號告訴感光組件，依序曝光，直到整個畫面曝光完成。而全局快門是在曝光時，“同時”曝光整個畫面。隨著系統處理性能的提升，系統性能將不再是瓶頸，若有高速移動對象的檢測的需求，采用全局快門傳感器能采集到無殘影的、正確的圖像。
8、協處理器
在機器視覺圖像采集與分析的過程中，圖像質量占了重要的關鍵。如果可以在圖像進入分析之前，就對采集的圖像進行質量優化，可確保圖像分析的正確。在過去的應用中，圖像數據采集到系統后，必須通過系統處理器進行計算與圖像質量優化，受限于CPU計算資源，能夠處理的圖像數據量也會受到限制。然而，若能通過FPGA的支持，將圖像的矩陣計算，在進到CPU計算之前，即做好過濾以及優化的處理，可以大幅加速圖像處理的性能，降低CPU資源。一方面可以把系統資源留給機器視覺系統的核心—圖像算法，另一方面可以更實時的處理大數據量的圖像，讓高速以及復雜的圖像處理與分析，得以被實現，預處理功能例如查找表、感興趣區域、陰影校正等圖像質量優化功能。
9、GPU繪圖與多媒體圖像處理性能
通過CPU與GPU性能的提升，圖像檢測結果可以被記錄、存盤，或者是提供原始資料進行進一步的對比與分析，讓智能工廠的信息系統具備更智能的功能。
10、系統顯示性能
在智能工廠環境中，傳統智能相機僅能通過以太網傳輸數據，以供中控端的監控使用。若該機器視覺系統可支持VGA輸出接口，則該機器視覺系統可以同時通過VGA以及以太網絡端口輸出圖像，連接至HMI或產線端的屏幕，實時檢查結果，實時發現問題，將有效提升產線性能。總而言之，機器視覺系統從性能、擴展性、穩定性、開發成本上，均具備跨界的優勢，為現今智能工廠系統應用提供新選擇。
