对设备制造商而言，

不仅做机器视觉的硬件投资成本高，

如果要对视觉系统进行开发和维护，

企业后期还需要专门高薪聘请视觉工程师，

成本巨大，耗时耗金；

对终端用户来说，

机器视觉往往位于高性能计算机中，

或直接依靠专门配置的智能相机，

因机器视觉和自动化控制分属两套系统，

往往之间通讯不佳，

会导致系统不稳定，出现停机停线等状况，

大大影响工厂的产能。

因为在软件框架方面，

视觉程序一般在非实时用户模式中，

而 PLC 多位于实时内核模式中。

由于非实时用户模式采用优先执行机制，

当 CPU 负荷过高、内存过大，

或处理流程过多时，

就可能出现卡顿的现象，

拖慢生产节拍，影响生产效率。



而在硬件架构方面，

一般来说，用户会采用一台控制器，

外部连接视觉系统及工业相机、光源等，

由于视觉信号是通过线缆等方式传输，

整个过程很容易出错，

无法保证图像处理中的精确时序，

且外部进程也会影响处理和传输的时间。

因此近年来，

许多技术供应商都在积极寻求突破，

致力于将机器视觉这一相对独立的功能，

集成到自动化系统中。
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