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摘要
模板匹配是机器视觉中一种常用的检测方法，通常的做法是在检测前预设标准模板，当模板种类繁多时，应用不便。文章提出了在多目标缺陷检测中构造自适应的模板的方法。首先在多个子目标图像中选取满足某些条件的子图像，然后进行图像配准后加权求和，自适应地生成标准模板，极大减少预设模板的工作量，并提高模板的适用性。基于自适应的模板利用模板匹配、定位、复制及区域差分运算，可简单有效地检测目标的缺陷位置和类型。
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模板匹配是机器视觉中一种常用的检测方法，通常的做法是在检测前预设标准模板，当模板种类繁多时，应用不便。文章提出了在多目标缺陷检测中构造自适应的模板的方法。首先在多个子目标图像中选取满足某些条件的子图像，然后进行图像配准后加权求和，自适应地生成标准模板，极大减少预设模板的工作量，并提高模板的适用性。基于自适应的模板利用模板匹配、定位、复制及区域差分运算，可简单有效地检测目标的缺陷位置和类型。
