工业产品图像视觉检测系统都需要机器视觉软件中的前置技术，即图像处理技术，无图像处理技术就没有了信息，无论是用于摄像头控制还是完成定制应用。对于很多工业检测需求，容易在简单用户界面上配置的机器视觉开发环境，允许部署更有成本效益的解决方案。为了满足更多定制化需求，软件开发好的公司一般都会利用不同的光源搭配图像处理技术。

工业产品图像视觉检测系统可以在一些特殊光源状态下，对我们拍摄的影像形成了一定强化效果，方便工业产品图像视觉检测系统更容易分辨出缺陷部位，实现了复杂场景下的缺陷识别检测。“深度学习”的工业产品图像视觉检测系统，由人工神经网提供支撑，通过训练机器根据实例进行深入研究，为神经网提供特定类型数据的标注示范，可以提取出这些示范之间的共同模式，再转化为数学方程。这有助于将来的信息进行分类，在提高生产效率控制过程中发挥提升产品质量、统计产品数据信息数据分析等作用。

在工业产品质检工作由机器视觉负责的背景下，大多数的软件平台都是要使用图像处理技术来提升、过滤、遮挡、分析影像等。众所周知，工业产品图像视觉检测系统，例如虚数科技的DLIA软件，都是在Microsoft Windows上运行的应用程序，用于创建先进而强大的自动化软件，以进行图像输入和输出数据根据图像的内容。在商业的机器视觉上，图像处理技术是用来分类、阅读字符、识别形状或者测量的。