模板图像与对齐理论
本页介绍基于模板的模式匹配的基本概念，以及 OV80i 如何使用边缘检测算法来定位并定向部件，以实现精确的检验定位。
基于模板的模式匹配基础
什么是模板对齐？
模板对齐使用模式匹配来定位和定向待检部件，以进行相对检验。系统在模板区域内检测边缘，并匹配相似的边缘模式以确定部件的位置和方向，从而在部件呈现不一致时也能实现准确的检验。
- 参考模板 - 捕获的图像，作为模式匹配基线
- Edge Pattern Recognition - 算法识别显著的边缘特征
- Spatial Transformation - 计算位置和旋转差异
- ROI Adjustment - 相对于检测到的部件位置对检验区域进行对齐
模板图像理论
将模板图像作为参考标准
捕获模板图像是 ALL recipes 的必需步骤。模板图像作为用于对齐比较的主参考，与所有后续图像进行比较。
模板要求：
- Representative Sample - 必须显示处于理想状态和位置的部件
- Clear Edge Definition - 具有足够对比度以实现可靠的边缘检测
- Consistent Features - 在部件变化中保持稳定的元素
- Optimal Lighting - 照明条件需与生产环境相匹配
图像质量对对齐的影响
关键质量因素：
- Edge Contrast - 更高对比度可实现更可靠的边缘检测
- Focus Sharpness - 清晰边缘可提高模式匹配精度
- Lighting Consistency - 均匀照明可减少错误边缘检测
- Image Stability - 模板图像中的噪声和伪影最小化
模板图像设置与捕获
模板图像捕获方法
捕获选项：
- Capture Template Image - 使用当前摄像机视图拍摄新的参考图像
- Re-Capture Template Image - 用新图像替换现有模板
- Import From Library - 从库中选择现有图像作为模板
默认情况下，Import From Library 模态框将按 Recipe 过滤图像。使用下拉菜单选择另一个 Recipe，或清除筛选并单击 Search 以从其他 Recipes 查找图像。
预览模式
- Template View - 捕获后，预览窗格显示模板图像（非实时摄像头画面）
- Live Preview Mode - 切换到实时摄像头视图，以测试对齐性能
- Re-capture Mode - 关闭实时预览以重新捕捉模板图像
对齐边缘检测理论
针对对齐的边缘检测
OV80i 对齐系统依赖于用于部件定位与定向的专门边缘检测算法，与基于 AI 的检测模型分离。
对齐边缘检测过程：
- Edge Identification - 算法检测用于对齐参考的强度梯度
- Edge Filtering - 系统在滤除噪声的同时识别与对齐相关的边缘
- Alignment Pattern Creation - 构建用于定位的边缘模式的数学表示
- Position Comparison - 将检测到的模式与模板参考进行对比以实现对齐
对齐区域策略
+ 矩形 / + 圆形区域：
模板区域定义 OV80i 将在对齐过程中检测边缘的具体区域，通过匹配相似的边缘模式来确定零件位置和方向。
对齐边缘可视化：
- 🟢 绿色高亮 - 位于模板区域内检测到的边缘（适用于对齐）
- 🔴 红色高亮 - 找到的有效对齐边缘不足
边缘质量用于对齐
良好的对齐边缘特征：
- 简单 - 清晰、界定明确的边缘过渡，适合作为位置参考
- 独特 - 具有在其它区域无法找到的独特模式
- 一致 - 在所有零件变体中均可见，确保对齐可靠
- 稳定 - 不受对齐过程中的正常生产变动影响
较差的对齐边缘特征：
- 复杂纹理 - 细致表面，不适合作为位置参考
- 反射表面 - 会导致不一致对齐参考的区域
- 可变特征 - 零件之间会变化的特征，影响对齐一致性
- 易受噪声影响的区域 - 存在碎屑的区域，影响对齐精度
模板区域管理
创建模板区域
+ 矩形 / + 圆形： 点击在模板图像上添加一个模板区域。OV80i 将在这些模板区域内检测边缘，并通过匹配相似的边缘模式来定位零件。
区域管理：
- 调整大小/重塑 - 点击模板区域以拉伸或改变尺寸
- 旋转 - 按需要调整区域取向
- 重新定位 - 点击并拖动以移动模板区域
- 删除 - 移除不需要的区域
模板区域放置最佳实践
在放置模板区域时，重点关注在所有零件上都简单、唯一且可见的一致边缘。尽量避免可能被缺陷遮挡的边缘，或在不同零件之间变化的边缘模式。
良好边缘特征：
- ✅ 简单 - 清晰、定义明确的边缘
- ✅ 独特 - 具有在其他区域无法找到的独特模式
- ✅ 一致 - 在所有零件变体中均可见
- ✅ 稳定 - 不受正常缺陷或磨损影响
较差边缘特征：
- ❌ 可变特征 - 可能缺失或损坏的组件
- ❌ 纹理表面 - 在零件间变化的复杂图样
- ❌ 反射区域 - 会产生可变高光的表面
- ❌ 细小特征 - 易被碎屑遮挡的特征
渐进式设置方法
多模板区域策略：
- 首先在最显著的特征上放置一个模板区域
- 如边缘数量不足（出现红色高亮）时，添加更多区域
- 如有需要，提高灵敏度以找到充足的边缘
- 使用 Ignore Template Region 工具去除噪声
- 在不同零件变体上使用 Live Preview Mode 进行测试
对齐参数理论
旋转范围容差
输入 0-180 度的角度以定义对齐器可容忍的旋转量。
旋转范围设置：
- 180 度 - 查找任意角度旋转的零件（最大灵活性）
- 0 度 - 仅查找与模板图像角度匹配的零件（最大精度）
- 自定义范围 - 在灵活性与精度之间取得平衡
权衡：
- 更宽的范围 - 更灵活，但处理速度可能较慢
- 更窄的范围 - 处理更快，但需要零件方向保持一致
灵敏度算法理论
通过滑块调整边缘检测灵敏度的高低。更高的灵敏度设置将检测到更多边缘，而较低的灵敏度设置将检测到更少的边缘。
灵敏度影响：
- 更高的灵敏度 - 能检测到更多边缘细节，但可能包含噪声
- 较低的灵敏度 - 仅聚焦于显著边缘，可能错过细微特征
- 最佳设置 - 在仍能找到足够边缘的前提下使用的最低灵敏度
算法行为：
对齐边缘检测算法会根据灵敏度设置调整阈值，从而影响哪些强度梯度被归类为用于对齐的边缘。
置信度阈值理论
使用此滑块设置对齐被视为有效所需的最低置信度（1% 表示完全匹配）。为了实现一致的对齐，该阈值应介于 0.6-0.9 之间。
置信度计算：
- 对齐模式相关性 - 模板与检测到的对齐模式之间的数学相似性
- 几何一致性 - 边缘特征之间用于定位的空间关系准确性
- 对齐边缘质量 - 检测到的边缘模式的强度和清晰度，用于位置参考
阈值指南：
- 0.6-0.9 范围 - 建议用于实现一致的对齐性能
- 更高数值 - 匹配更严格，减少误报
- 较低数值 - 匹配更宽松，可能接受较差的对齐
对齐噪声管理理论
对齐时忽略模板区域
忽略模板区域工具提供刷子界面，用于从任意模板区域擦除不需要的边缘噪声，并将对齐聚焦在清晰、可重复的边缘模式上。
对齐边缘噪声类别：
- 纹理表面 - 复杂模式，不适用于一致的对齐参考
- 反射和眩光 - 受变量光照影响，影响对齐精度
- 碎片或污染 - 临时特征，不适用于位置参考
- 可变组件 - 可能缺失或损坏的特征，影响对齐一致性
对齐噪声过滤策略：
- 选择性屏蔽 - 删除可变边缘模式，同时保留稳定的对齐特征
- 模式简化 - 将对齐算法聚焦在最可靠的边缘信息
- 一致性优化 - 提高在零件变体上的对齐可靠性
对齐模式匹配性能理论
用于对齐的多个模板区域
增加更多的模板区域会增加对齐的边缘数量，从而提高对齐模式匹配的可靠性和特异性。
多区域对齐的好处：
- 对齐冗余 - 多个参考点可提升对齐鲁棒性
- 位置特异性 - 更复杂的模式降低误报的对齐匹配
- 对齐精度 - 额外约束提高位置与旋转的精度
- 对齐可靠性 - 即使某些区域被遮挡，系统仍然可以对齐
对齐失败模式
常见的对齐失败模式：
- 对齐边缘不足 - 无法提供足够的特征信息以实现可靠的位置检测
- 对齐误报 - 算法将错误的特征用于定位
- 对齐检测不一致 - 对齐在某些零件上有效，在其他零件上失败
- 对齐置信度低 - 位置匹配低于可接受阈值
对齐优化解决方案：
- 对齐模式优化 - 选择更具辨识度且更稳定的边缘特征用于定位
- 区域调整 - 修改模板区域的大小和放置位置以获得更好的对齐参考
- 参数调优 - 调整对齐性能的灵敏度和置信度阈值
- 对齐降噪 - 使用 Ignore Template Region 工具来过滤有问题的边缘
Alignment vs Fixed Positioning Theory
何时使用 Template Alignment
对齐优势：
- 部件变化容忍度 - 能容纳位置和旋转差异
- 灵活呈现 - 适用于非夹具固定的部件
- 相对检测 - ROIs 会自动根据零件位置调整
- 机器人集成 - 能处理变动的部件放置
何时跳过对齐
固定定位优势：
- 处理速度 - 不需要对齐计算
- 结果一致 - 可预测的检测行为
- 简单设置 - 无需模板区域或模式匹配
- 夹具固定部件的可靠性 - 当机械定位确保一致性
选择标准： Skip Aligner 选项在部件夹具固定或向相机呈现非常重复的应用中建议使用。