画像の一部とテンプレートの相関係数（類似度）を計算し、その類似性を尺度としたサーチ法です。類似性を測定することによってテンプレートと近い特徴を持った画像の特徴位置を特定できるため、位置検出に使用できます。
正規化相関サーチの結果としては、X、Y座標、得点（相関係数）が出力されます。一般的に、繰り返し位置精度は、3σで1/4ピクセルです。

正規化相関サーチのようにピクセル画像をベースとした相関値を求めるような手法ではなく、画像から特徴（幾何学形状情報）を抽出して、位置の特定を行います。

例えば、下記のような場合は正規化相関よりも幾何学形状でのサーチの方が向いています。

• 対象物の輪郭形状は同じでも輪郭内の状態が違う（濃淡が違っていたり、パターンそのものが違っていたりする場合がある）
• 一部欠損がある
• 対象物が傾いている
• 対象物の大きさが違う

幾何学形状の情報のみなので、従来と比べてデータが扱いやすくなっています。

幾何学形状パターンマッチングの結果としては、X, Y座標、得点（相関係数ではない）などが出力されます。一般的に繰り返し位置精度は、正規化相関サーチより高いといわれています。

ヴィスコ独自の幾何学形状マッチングGradFinder^®

GradFinder^®は、ViSCO独自アルゴリズムで高速・高精度な画像検出を実現する幾何学形状パターンマッチングです。
位置決めツールに搭載されたパターンマッチング機能で、画像から幾何学特徴（エッジなど）を抽出した上で、幾何学特徴同士の一致度が最も高くなる位置を回答とする手法を用いています。

独自の特徴抽出技術と、ぼけ／ノイズの影響を低減するマッチング手法の採用により、さまざまな照明条件やバラツキを考慮し、製品の安定性や信頼性の向上を実現します。

幾何学形状
パターンマッチングの応用

■ロボットなどのガイダンスとしての位置決め
■検査や計測をする前処理としての位置決め

幾何学形状パターンマッチングの応用範囲は正規化相関サーチの用途と同じですが、変化に対応できるので、より多くの選択肢を提供できます。