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JUTZE AOI 向量说明 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 L T ra cking 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Ｖ １。 ２ , 利用Ｗ T ra cking 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Ｖ ２。 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， …
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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。
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方法一與方法二的差異：
方法一較為簡單且直觀，但是有一缺點，從上圖可得知，Ｖ７為最大邊，所以對於
中心點Ａ（藍色）：檢測框中心點而言，需要較大的搜索量才能找到中心點Ｃ（黑色
）：零件中心點。也因此，若當白框距離檢測框過近時，會造成誤判。（如下圖）
再者，方法二比較合乎邏輯，因為先將檢測框校正回原位置後再去找零件位置。