도 5 는 획득 된 이미지 ( 후보 이미지 ) 가 훈련 된 모델 에 대해 컬러 , 그레이 스케일 레벨 또는 범위 를 매칭 시키 는 정도 를 결정 하 기 위해 점수 화 되 려는 런타임 절차 ( 500 ) 를 도시 한다 . 이미지 는 단계 ( 510 ) 에서 런타임 분석 을 위해 카메라 조립 체 ( 120 ) ( 도 1 ) 에 의해 획득 되 고 , 저장 되 거나 , 그렇 지 않 을 경우 시스템 에 제공 된다 . 단계 ( 520 ) 에서 , " 절차 ( 500 ) 는 이미지 를 위한 후보 포즈 및 커버리지 ( 미 가공 ) 점수 그리고 선택 적 으로 역시 클러터 점수 를 계산 한다 . 미 가공 점수 가 "" 수용 "" 임계 값 보다 낮 으면 ", 후보 런타임 이미지 는 폐기 되 고 , " 다음 후보 포즈 가 분석 된다 -"" 거부 "" 상태 를 나타낸다 . 커버리지 의 계산 및 정규 이미지 "" 프로브 "" 의 생 성 및 런타임 에서 이미지 들 의 정렬 / 점수 화 를 위한 다른 메커니즘 들 은 아래 에 추가 로 설명 되 고 상업 적 으로 취득 가능 한 패턴 매칭 도구 들 및 프로세스 들 ( 예 : Cognex PatMax ®", PatMax RedLine ®, 등 ) 를 사용 하 여 달성 될 수 있 다 . 또한 , 런타임 마스크 는 컬러 / 그레이 스케일 / 범위 매칭 절차 와 관련 이 없 는 것 으로 런타임 시 마스킹 되 어 제외 된 런타임 후보 이미지 의 임의 의 영역 을 점수 화 하 는 것 을 회피 하 기 위해 사용 될 수 있 다 . 런타임 이미지 의 좌표 공간 을 훈련 패턴 의 좌표 공간 과 정렬 시키 기 위해 , 적어도 기본 적 인 ( 예 : 대략 적 인 ) 정합 프로세스 가 전체 프로세스 내 의 적절 한 시간 에 사용 됨 을 주목 해야 한다 .