PathInspect
其目的是使用PatMax技术检测缺陷；
缺陷定义：运行期间图像中超出正常预期的图像差别的任何变化；
缺陷可能是物体损失(阻塞)或者多余(杂乱);
缺陷在训练图像和运行期间图像中的类似区域之间的像素灰度值不同；支持图像标准化：最小化灯光差别对结果的影响；
使用PatInspect
使用PatInspect的基本步骤：
训练基准图案；
训练检查图案；
设置运行期间参数；
运行PatInspect;
从PatInspect中萃取结果或者使用其他视觉工具在差别图像上执行进一步的分析；
基准图像
通常，运行期间图像和训练图像并不总是在图像中的同一个位置上，甚至在位置上的微小差别也会造成问题，除非在对准步骤中得到解释；
创建并且配准PMAlign工具查找能可靠地用做对准的特征；
待检查的整个元件；
待检查元件的一部分；
与要检查的完全不同的东西，只要其与检查保持一致的位移；
阈值图像
PatInspect还计算阈值图像：阈值图像为每个像素设置一个阈值，PatInspect使用该阈值图像通过给发生变化的地方分配一个较高的值而给没有变化的地方分配较低的值俩去除不代表缺陷的差别。
在PatInspect运行时，它会从模板图像中减去运行期间图像中的像素并且将结果与阈值图像相比较。对此，阈值越高，没有传递缺陷的运行期间图像中的差别越大。
计算阈值
使用coeffs计算一个像素的阈值T:
coeffs.x表示比例；coeffs.y表示位移；StdDev是灰度值对位训练提供的所有图像中单个像素的标准差。
差别图像-标准化
有时，想要说明在灯光或者环境下可能发生的变化：灰度差别不会被当做缺陷检测；
可以在比较运行期间图像和训练图像之前标准化运行期间图像，以便消除这些预期差别的影响。
四种标准化类型：
尾部匹配：适合含有改变柱状图形状但不会改变其范围的较大缺陷的图像；
平均和标准差：适合含有“中等尺寸”缺陷的图像；
柱状图均衡：适合总体缺陷面积小的地方或者再一般缺陷幅度小的时候，非常适合灯光或者赏光差别会导致非线性灰度差别的应用场合。
识别转换：在图像中没有变化。