機(jī)器視覺系統(tǒng)中常用的模式識別方法主要包括以下幾種：

1. 模板匹配法：這是一種基于特定模式的識別方法，通過將輸入圖像與預(yù)先準(zhǔn)備好的模板進(jìn)行比較，找到最佳匹配的位置。模板匹配法分為全局匹配法和局部匹配法。全局匹配法適用于目標(biāo)物體在圖像中的位置和尺度變化較小的情況；局部匹配法則將圖像劃分為多個局部區(qū)域，通過計算每個區(qū)域與模板的相似度來確定最佳匹配位置。

2. Blob分析法：Blob在計算機(jī)視覺中指的是圖像中具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區(qū)域。Blob分析法就是對圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析，分割出前景和背景，然后進(jìn)行檢測。這種方法適用于背景單一，前景缺陷不區(qū)分類別，且識別精度要求不高的場景。例如，在玻璃瑕疵檢測中，Blob分析法可以有效地檢測出生產(chǎn)過程中的凸起、黑斑、裂縫等瑕疵。

3. 深度學(xué)習(xí)法：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)法逐漸成為目標(biāo)檢測的主流算法。深度學(xué)習(xí)可以自動學(xué)習(xí)肉眼難以直接量化的特征，顯著提升了圖像分類、目標(biāo)識別的精度。深度學(xué)習(xí)法通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)了高精度的模式識別。

模式識別方法還包括統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模式識別等。這些方法在機(jī)器視覺系統(tǒng)中也有廣泛的應(yīng)用，但具體選擇哪種方法取決于實(shí)際的應(yīng)用場景和需求。例如，統(tǒng)計模式識別適用于根據(jù)對象的特征進(jìn)行分類的場景；結(jié)構(gòu)模式識別則適用于需要精確識別對象各部分之間聯(lián)系的場景；而模糊模式識別則更適用于處理具有模糊性的問題。

機(jī)器視覺系統(tǒng)中常用的模式識別方法包括模板匹配法、Blob分析法、深度學(xué)習(xí)法以及統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模式識別等。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景和需求進(jìn)行選擇。