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在精确光产品的制造，检查并且分类在以便在功能和美学获得高质量的精确用机器制造以后在产品的表面上存在的潜在的缺点是重要的。为都检测并且分类缺点的存在方法在检查过程是低精确性或效率或高费用。在这篇论文，一个新检查系统基于机器视觉被介绍了，它使用很快获得不同表面图象的自动集中和图象马赛克技术，并且采用基于盒子的推理(CBR ) 在缺点的方法分类。在 CBR 的一个修正模糊类似算法在实践检查为模式识别的更多的快、柔韧的需要被采用了。实验证明系统能与解决 0.8m 直径的力量根据在半个小时检查 500mm 的表面直