座標空間上

EP4259342(3M INNOVATIVE PROPERTIES COMPANY [US])
The right side of this equation provides a vector representing a coating thickness error projected onto an actuator coordinate space,
【００８７】
  この式の右辺は、アクチュエータ座標空間上に投影されたコーティング厚さ誤差を表すベクトルを提供し、

while the integral product above represents a linear algebraic solution of all actuator projections to produce the correction vector of actuator movements.
上記の積分積は、アクチュエータ移動の補正ベクトルを生成するための全てのアクチュエータ投影の線形代数解を表す。

The non-linearity of the wavelet representation is especially applicable to large actuator adjustments, and it was found that Equation 22 can capture approximately 80-90% of the non-linear behavior.
ウェーブレット表現の非線形性は、大きなアクチュエータ調整に特に適用可能であり、式２２が非線形挙動の約８０～９０％を捕捉することができることが見出された。

US2018225799(COGNEX CORP [US])
[0010] In another illustrative embodiment, a system and method for training a pattern with a vision system is provided, with a camera assembly and a vision system processor operatively connected to the camera assembly.
【００１０】
  別の例示的な実施態様において、カメラアセンブリと、このカメラアセンブリと作動的に結合されたビジョンシステムプロセッサとを有するビジョンシステムが提供される。

A training module receives training image data,
訓練モジュールが訓練画像データを受け取り、

identifies regions of low gradient magnitude
低勾配度の領域を特定し、

and applies test points in the regions with respect to the image data based upon at least one of color, grayscale intensity and range up to a maximum test point count.
カラー、グレースケール強度及びレンジの少なくとも１つに基づく画像データに関して領域内でテストポイントを最大テストポイントカウントまで適用する。

Illustratively, the vision system processor includes a runtime alignment module arranged to (a) acquire runtime image data of a scene
例示的にビジョンシステムプロセッサは、（ａ）シーンの実行時画像データを取得し、

and (b) establish a runtime pose with a coordinate space for the runtime image data with respect to the trained pattern,
（ｂ）訓練されたパターンを基準にした実行時画像データに対する座標空間を有する実行時ポーズを確定するように構成された実行時アライメントモジュールを含んでおり、

where the runtime pose is generated by a geometric alignment process and (c) the color test points on the coordinate space for the runtime image data. 
この実行時ポーズは幾何学的アライメントプロセスによって生成され、更に（ｃ）実行時画像データに対する座標空間上のカラーテストポイントを含んでいる。