Pattern Matching 是什麼？
Pattern Matching（圖樣比對 / 圖樣匹配）是工業視覺最基礎也最重要的技術：給定一個「標準樣本」，在「檢測影像」中找出該樣本的位置與角度。
幾乎所有工業視覺檢測流程都從 Pattern Matching 開始：
- 找到工件位置 — Pattern Matching 定位
- 以工件為參考 — 後續工具（量測、OCR、條碼讀取）才能對齊
- 執行檢測
如果 Pattern Matching 失敗，後續所有檢測都失敗。
Pattern Matching 演算法演進
| 世代 | 演算法 | 原理 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| 第 1 代（1980s） | NCC（Normalized Cross Correlation） | 像素灰階值比對 | 對光照敏感、不抗旋轉 |
| 第 1 代 | SAD（Sum of Absolute Differences） | 像素差值總和 | 同 NCC |
| 第 2 代（1990s） | 基於邊緣 | 邊緣像素比對 | 部分抗旋轉但精度有限 |
| 第 3 代（2000s+） | 幾何 Pattern Matching | 幾何邊緣特徵比對 | 抗旋轉、抗縮放、抗光照 |
Cognex PatMax 為第 3 代幾何 Pattern Matching 的代表演算法（1990 年代後期推出），達到 sub-pixel 精度。
傳統 NCC vs 現代幾何 Pattern Matching
| 比較 | NCC（像素灰階） | PatMax（幾何邊緣） |
|---|---|---|
| 比對方式 | 像素灰階差值 | 幾何邊緣特徵 |
| 精度 | ±1 pixel | ±0.05 pixel（sub-pixel） |
| 旋轉容忍 | 0°（需多樣本） | 360° 任意角度 |
| 縮放容忍 | 固定 | ±50% |
| 光照變化 | 敏感 | 抗光照 |
| 部分遮擋 | 失敗 | 可容忍部分遮擋 |
| 計算速度 | 快 | 略慢但夠用（毫秒級） |
Pattern Matching 5 大應用
1. 機械手臂視覺引導
- Pattern Matching 找到工件位置（X, Y, θ）→ 告訴機械手臂去取放
- 要求：sub-pixel 精度（PatMax 必選）
2. SMT 對位
- 印刷電路板上的 fiducial mark 定位
- 要求：±0.05 mm 精度
3. 半導體 Wafer / IC 載板定位
- Wafer notch 定位、IC 載板對齊
- 要求：超高精度（PatMax / PatMax AlignPlus）
4. 組裝對位
- 螺絲孔對位、零件嵌入位置確認
- 要求：抗旋轉、抗縮放
5. 條碼 / OCR 預定位
- Pattern Matching 先找條碼 / 字元區域 → 再讀取
- 要求：穩定快速
Pattern Matching vs AI 深度學習（ViDi Locate）
| 場景 | Pattern Matching（規則式） | ViDi Locate（AI） |
|---|---|---|
| 形狀明確物件 | ✅ 最佳 | overkill |
| 變異大物件 | ❌ 失敗 | ✅ 最佳 |
| 訓練樣本 | 1 張即可 | 30-300 張 |
| 計算速度 | 毫秒級 | 50-200 ms |
| 部署簡易度 | 高 | 中 |
多數工業應用（85%）用 Pattern Matching（PatMax）即可。變異大物件才用 ViDi Locate。
哪些 Cognex 工具支援 Pattern Matching？
Cognex 各層級 Pattern Matching 工具：
- PatMax — 幾何邊緣比對、sub-pixel 精度（1990 年代後期推出）
- PatMax AlignPlus — PatMax 升級版（速度 ×2-3）
- PatMax RedLine — 高速優化版本
- Symmetry Tool — 對稱形狀專用
- Edge Tools — 邊緣比對（簡單應用）
In-Sight 智慧相機與 VisionPro 軟體都內建這些工具。
工程師常見問題
Q1：Pattern Matching 訓練要多少樣本？
A：傳統 Pattern Matching（PatMax）只需要 1 張標準樣本。AI 深度學習版（ViDi Locate）需要 30-300 張。
Q2：Pattern Matching 對哪些情況失敗？
A：
- 物件形狀完全變異（如皮革紋路、自然物件）→ 改用 ViDi Locate
- 物件嚴重遮擋（> 70%）→ 補光或改視角
- 光照變化極端 → 用 PatMax（抗光照變化）
Q3：Pattern Matching 速度多快？
A：實際速度受影像大小、圖樣複雜度與機型運算能力影響，通常為毫秒級；PatMax AlignPlus 較 PatMax 有明顯速度提升。具體 FPS 請以您的應用實測為準。
Q4：為何 sub-pixel 精度重要？
A：機械手臂視覺引導需要 ±0.05mm 精度。如果像素相當於 0.1mm，pixel 精度（±1 pixel）只有 ±0.1mm，sub-pixel（±0.05 pixel）才能達 ±0.005mm 精度。
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