永久式模板检测

模板匹配：将检测图像与标准模板逐像素对齐，对比像素值差异，计算匹配得分以确定模板位置与相似度。

边缘检测：使用边缘检测算法（如Sobel、Canny）提取图像边缘，将其与模板的边缘进行对比，减少对光照变化的敏感性。

特征匹配：识别图像中的特征点（如SIFT、SURF），寻找这些特征点与模板特征点的匹配，以确定模板的存在及位置。

相位相关：通过傅里叶变换，将图像和模板移至频域，计算相位差以实现快速匹配和位置确定，对光照变化不敏感。

深度学习：训练卷积神经网络（CNN）识别和定位模板，通过大数据学习提高检测准确性和鲁棒性，适应复杂场景。

激光扫描仪：用于对模板表面进行精密的扫描和测量，帮助检测其平整度和规格是否符合要求。

光学显微镜：用于观察模板的微观结构，可以检测表面是否存在微小的裂纹或瑕疵。

三坐标测量机（CMM）：可以精确测量模板的三维尺寸，确保模板形状符合设计规范。

声波探伤仪：利用超声波检测模板内部结构的完整性，识别隐藏的裂缝或空隙。

涂层测厚仪：用于检测模板表面的涂层厚度，确保防护层的完整性和均匀性。

红外热像仪：通过检测模板的热分布特性，识别可能存在的结构缺陷或材料不均匀问题。

X射线检测仪：用于检查模板的内部结构，发现可能存在的气孔、夹杂物等瑕疵。