隨著柔性印刷電路板的生產(chǎn)工藝不斷進(jìn)步，線路板廠家對(duì)產(chǎn)品的要求愈趨精密化，使得指紋識(shí)別電路板上的線寬線距愈發(fā)密集。如此一來，指紋識(shí)別軟板的缺點(diǎn)檢測(cè)也遇到新的問題。自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)體系有必要進(jìn)步圖畫采集模塊的分辨率才能得到更清晰的待測(cè)樣品圖畫，從而獲取更豐富的缺點(diǎn)信息。但是圖畫信息越精密，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量就會(huì)變大，導(dǎo)致處理時(shí)刻亦相應(yīng)添加。在圖畫處理中對(duì)巨大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行存儲(chǔ)、傳輸、核算等操作，會(huì)發(fā)生巨大的時(shí)刻消耗，為了進(jìn)步檢測(cè)精度的一起為確保體系的魯棒性，圖畫處理的算法復(fù)雜度也會(huì)進(jìn)步，這兩者的一起作用下，缺點(diǎn)檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)功率將會(huì)大打折扣。如安在滿意高精度的檢測(cè)效果的一起又能確保檢測(cè)體系的實(shí)時(shí)性成為了工業(yè)生產(chǎn)中亟需處理的問題。

  以往隨著核算機(jī)硬件的更新?lián)Q代，處理器的主頻進(jìn)步，軟件在不需要做任何改動(dòng)的情況下便可以獲得更快的運(yùn)轉(zhuǎn)功率。然而，當(dāng)處理器的主頻進(jìn)步的難度越來越大，規(guī)劃復(fù)雜度越來越高，發(fā)熱情況越來越嚴(yán)重，單核處理器的核算速度已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)瓶頸。但人們對(duì)核算功能的要求依然不斷地進(jìn)步，多核處理器的出現(xiàn)讓人們可以從并行核算的思路去進(jìn)步核算機(jī)的核算功能。

  多核處理器通過結(jié)合多線程技能，使用協(xié)作并行的思路，在處理器的不同中心里一起履行相互獨(dú)立的任務(wù)以進(jìn)步程序的運(yùn)轉(zhuǎn)功率，它的出現(xiàn)極大的推動(dòng)了核算機(jī)技能的開展。然而，在檢測(cè)體系的圖畫處理算法中，往往需要進(jìn)行大規(guī)模密集型數(shù)據(jù)的核算，假如通過大量添加通用處理器的核數(shù)或者使用核算機(jī)集群進(jìn)行核算，核算本錢將會(huì)大大的進(jìn)步。出于本錢的考慮和通用處理器上硬件的約束，人們?cè)谔幚泶笠?guī)模密集型數(shù)據(jù)核算時(shí)，把注意力轉(zhuǎn)移到圖形處理器(Graphic Process Unit，GPU)上面。由于 GPU 的規(guī)劃理念是把更多的晶體管制成核算處理單元，所以一個(gè) GPU 可以包括上百個(gè)核算中心，關(guān)于處理圖畫處理這種大規(guī)模的并行核算具有天然的優(yōu)勢(shì)。