工业智能相机的体积小巧，易于安装。可以脱离工控主机，自身可以当做电脑单独使用，对于单相机的工作岗位，可以省掉一个工控机。
　　

       具有独自的操作系统；
　　高分辨率，可保证高质量图像；
　　可进行日志保存和导出，监控生产记录。
　　图像传感器是工业智能相机机器视觉系统的灵魂，传感器的尺寸直接代表着图像的质量。过去的智能相机应用定义在初级的图像检测上，传感器的尺寸与图像质量的优劣，并不容易被凸显。如果要将机器视觉应用在高端高速的检测应用上，那么传感器的尺寸就成为选择系统时必须要考虑的要点。
　　卷帘快门与全局快门的比较：
　　卷帘快门与全局快门的不同在于画面曝光的时间差。卷帘快门是通过电子信号告诉感光组件，依序曝光，直到整个画面曝光完成。而全局快门是在曝光时，“同时”曝光整个画面。在过去智能相机的应用中，因为系统处理器性能有限，无法同时处理大量的图像数据，因而多采用卷帘快门。然而其缺点是当检测快速运动的物体时，会出现残影，无法应用在高速的应用中。随着系统处理性能的提升，系统性能将不再是瓶颈，若有高速移动对象的检测的需求，采用全局快门传感器能采集到无残影的，正确的图像。
　　在工业智能相机机器视觉图像采集与分析的过程中，图像质量占了重要的关键。但由于先天光学条件(镜头、光源)的限制，采集的图像会有亮度不一致的情况，而造成后端图像分析的误判。如果可以在图像进入分析之前，就对采集的图像进行质量优化，可确保图像分析的正确。在过去的应用中，图像数据采集到系统后，必须通过系统处理器进行计算与图像质量优化，因为受限于CPU计算资源，能够处理的图像数据量也会受到限制。然而，若能通过FPGA的支持，将图像的矩阵计算，在进到CPU计算之前，即做好过滤以及优化的处理，可以大幅加速图像处理的性能，降低CPU资源，一方面可以把系统资源留给机器视觉系统的核心-图像算法，另一方面可以更实时的处理大数据量的图像，让高速以及复杂的图像处理与分析，得以被实现，预处理功能如查找表、感兴趣区域、阴影校正等图像质量优化功能。如果在机器视觉系统中，也能搭载协处理器的预处理，将可大幅提供图像分析与演算的应用范围。