汽车安全带在生产过程中，产品，表面存在黑点、油渍、异物(颗粒/飞虫/毛发等)等各种缺陷。)，孔洞、断针、连接布、尺寸不良、细纱段、漏针、毛刺、断纱段、粗纱段等。这种多样性和不确定性使得许多普通仪器难以通过技术手段消除问题。这种高度重复和智能式的工作只能由人工检测在现代化的制造环境和智能快速的发展下完成；依靠检测工人来执行的过程给企业，增加了巨大的劳动力成本和管理成本，但仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。

　　处理在检测，视觉，机器的形象涵盖范围很广，但采用的基本原则和方法是一致的。总体而言，图像处理的主要研究内容包括图像数的模数转换、图像增强与恢复、图像编码与压缩、图像切割、图像表示与描述、图像特征匹配等。

　　图像特征匹配，首先需要定义特征匹配方法的“特征”。比如你要描述一个人，最好先说明他的特点。在外貌上，比如身高、体重、胸围等。心理方面，比如善良、好胜、沉默等。在职业方面，比如职业、收入等。

　　不同的特征适合不同的描述目的，比如描述一个人的健康状况需要上述身高体重特征；要描述一个人的成就，需要更多的特征。除了以上特点，可能还需要人的生平事迹等等。按照这种理解，一个人的特征可以代表一个人，所以特征具有代表性。除了，如果每个人都需要从高到低排序，那么需要的特征只有一项高，其他的数据有体重、性格等。不需要获得，所以使用特征也具有简化信息使用的目的。

　　在设备，检测，视觉建立原型或模板特征的过程被称为训练，实践是预先提取一些样本或典型特征并存储它们。特征匹配的常用方法有很多：最近邻法、二叉决策树法、属于动态规划法的DP匹配法等。