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JUTZE AOI 向量说明 中心點Ａ：檢測框中心點 中心點Ｂ：銅箔中心點 中心點Ｃ：零件中心點 最理想的狀態是：Ａ點＝Ｂ點＝ Ｃ點，也就是 零件在銅箔的 正中央，而檢 測框也正對零 件 因為某些原因造成檢測 框無法正對銅箔中心點 ，例如：爐後板彎、人 為因素、其他因素。 銅箔正中央是零件應該 在的位置，也就是零件 最完美的位置。 而零件會因為置件位置 不佳而偏離原位置，也 就是檢測重點之一：零 件偏移
JUTZE AOI 向量说明
中心點Ａ：檢測框中心點
中心點Ｂ：銅箔中心點 中心點Ｃ：零件中心點
最理想的狀態是：Ａ點＝Ｂ點＝Ｃ點，也就是零件在銅箔的正中央，而檢測框也正對零件
因為某些原因造成檢測
框無法正對銅箔中心點
，例如：爐後板彎、人
為因素、其他因素。
銅箔正中央是零件應該
在的位置，也就是零件
最完美的位置。
而零件會因為置件位置
不佳而偏離原位置，也
就是檢測重點之一：零
件偏移
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中心點Ａ（藍色）：檢測框中心點
中心點Ｂ（紅色）：銅箔中心點
中心點Ｃ（黑色）：零件中心點
方法一：
１,利用LTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的Ｙ偏移量，也就是Ｖ１。
２,利用ＷTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的Ｘ偏移量，也就是Ｖ２。
３,利用演算法Ｖ１＋Ｖ２得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的二維偏移量，也就是Ｖ３。
Ｖ３：中心點Ａ（藍色）“檢測框中心點“到中心點Ｂ（紅色）”銅箔中心點”的距離。
４,利用LTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｃ（黑色）的Ｙ偏移量，也就是Ｖ４。
５,利用ＷTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｃ（黑色）的Ｘ偏移量，也就是Ｖ５。
６,利用演算法Ｖ１＋Ｖ２得出點Ａ（藍色）到點Ｃ（黑色）的二維偏移量，也就是Ｖ６。
Ｖ６：中心點Ａ（藍色）“檢測框中心點“到中心點Ｃ（黑色）”零件中心點”的距離。
Ｖ３與Ｖ６是單獨且獨立的，可以分別套用在需要的時候。
舉例：因為上述原因，造成經常遇到上圖的情形。一般有兩種處理方法：
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中心點Ａ（藍色）：檢測框中心點
中心點Ｂ（紅色）：銅箔中心點
中心點Ｃ（黑色）：零件中心點
方法二：
１,利用LTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的Ｙ偏移量，也就是Ｖ１。
２,利用ＷTracking 或其他演算法得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的Ｘ偏移量，也就是Ｖ２。
３,利用演算法Ｖ１＋Ｖ２得出點Ａ（藍色）到點Ｂ（紅色）的二維偏移量，也就是Ｖ３。
Ｖ３：中心點Ａ（藍色）“檢測框中心點“到中心點Ｂ（紅色）”銅箔中心點”的距離。
４,利用LTracking 或其他演算法先套上Ｖ１後再得出點Ｂ（紅色）到點Ｃ（黑色）的Ｙ偏移
量，也就是Ｖ４。
５,利用ＷTracking 或其他演算法先套上Ｖ２後再得出點Ｂ（紅色）到點Ｃ（黑色）的Ｘ偏移
量，也就是Ｖ５。
６,利用演算法Ｖ１＋Ｖ２得出點Ｂ（紅色）到點Ｃ（黑色）的二維偏移量，也就是Ｖ６。
７,再利用演算法Ｖ１＋Ｖ２得出點Ａ（藍色）到點Ｃ（黑色）的二維偏移量，也就是Ｖ７。
Ｖ７：中心點Ａ（藍色）“檢測框中心點“到中心點Ｃ（黑色）”零件中心點”的距離；
也等於方法一的Ｖ６。
Ｖ３與Ｖ７是單獨且獨立的，可以分別套用在需要的時候；而Ｖ６無法直接套用。