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　　汽車安全帶在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品，表面存在黑點、油漬、異物(顆粒/飛蟲/毛發(fā)等)等各種缺陷。)，孔洞、斷針、連接布、尺寸不良、細紗段、漏針、毛刺、斷紗段、粗紗段等。這種多樣性和不確定性使得許多普通儀器難以通過技術(shù)手段消除問題。這種高度重復(fù)和智能式的工作只能由人工檢測在現(xiàn)代化的制造環(huán)境和智能快速的發(fā)展下完成；依靠檢測工人來執(zhí)行的過程給企業(yè)，增加了巨大的勞動力成本和管理成本，但仍然不能保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷”)。

　　處理在檢測，視覺，機器的形象涵蓋范圍很廣，但采用的基本原則和方法是一致的?？傮w而言，圖像處理的主要研究內(nèi)容包括圖像數(shù)的模數(shù)轉(zhuǎn)換、圖像增強與恢復(fù)、圖像編碼與壓縮、圖像切割、圖像表示與描述、圖像特征匹配等。

　　圖像特征匹配，首先需要定義特征匹配方法的“特征”。比如你要描述一個人，最好先說明他的特點。在外貌上，比如身高、體重、胸圍等。心理方面，比如善良、好勝、沉默等。在職業(yè)方面，比如職業(yè)、收入等。

　　不同的特征適合不同的描述目的，比如描述一個人的健康狀況需要上述身高體重特征；要描述一個人的成就，需要更多的特征。除了以上特點，可能還需要人的生平事跡等等。按照這種理解，一個人的特征可以代表一個人，所以特征具有代表性。除了，如果每個人都需要從高到低排序，那么需要的特征只有一項高，其他的數(shù)據(jù)有體重、性格等。不需要獲得，所以使用特征也具有簡化信息使用的目的。

　　在設(shè)備，檢測，視覺建立原型或模板特征的過程被稱為訓(xùn)練，實踐是預(yù)先提取一些樣本或典型特征并存儲它們。特征匹配的常用方法有很多：最近鄰法、二叉決策樹法、屬于動態(tài)規(guī)劃法的DP匹配法等。