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

  以往隨著核算機硬件的更新?lián)Q代，處理器的主頻進步，軟件在不需要做任何改動的情況下便可以獲得更快的運轉功率。然而，當處理器的主頻進步的難度越來越大，規(guī)劃復雜度越來越高，發(fā)熱情況越來越嚴重，單核處理器的核算速度已經(jīng)達到了一個瓶頸。但人們對核算功能的要求依然不斷地進步，多核處理器的出現(xiàn)讓人們可以從并行核算的思路去進步核算機的核算功能。

  多核處理器通過結合多線程技能，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立的任務以進步程序的運轉功率，它的出現(xiàn)極大的推動了核算機技能的開展。然而，在檢測體系的圖畫處理算法中，往往需要進行大規(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)或者使用核算機集群進行核算，核算本錢將會大大的進步。出于本錢的考慮和通用處理器上硬件的約束，人們在處理大規(guī)模密集型數(shù)據(jù)核算時，把注意力轉移到圖形處理器(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 GPU 可以包括上百個核算中心，關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。