視覺檢測中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；局部匹配法則適用于更復(fù)雜的場景，通過將圖像劃分為多個局部區(qū)域進行匹配來確定最佳位置。

2. 統(tǒng)計模式識別：這種方法首先根據(jù)待識別對象的原始數(shù)據(jù)信息提取特征參數(shù)，并選擇參數(shù)組合作為特征向量。然后，設(shè)計一個分類器對特征向量進行區(qū)分，從而實現(xiàn)模式識別。統(tǒng)計模式識別過程包括信息獲取、預(yù)處理、特征提取和選擇及構(gòu)造分類器。

3. 結(jié)構(gòu)模式識別：當(dāng)需要精確識別待識別對象的各部分之間的聯(lián)系時，使用結(jié)構(gòu)模式識別方法。它根據(jù)識別對象的結(jié)構(gòu)特征，將復(fù)雜的模式結(jié)構(gòu)分解為多個更簡單的子模式，直到得到容易表示和識別的子模式為止。

4. 模糊模式識別：基于模糊集理論，模糊模式識別方法允許識別對象以一定的比例屬于某個集合，而不是傳統(tǒng)集合理論中的絕對屬于或不屬于。這種方法更適合處理現(xiàn)實世界中具有模糊性的問題。

5. Blob分析法：Blob分析是對圖像中相同像素的連通域進行分析，用于檢測圖像中的斑點或瑕疵。它適用于背景單一、前景缺陷不區(qū)分類別、識別精度要求不高的場景。

還有一些其他模式識別方法，如基于隱馬爾可夫模型識別、K-Nearest Neighbor（K-NN）、Bayes Classifier（貝葉斯分類器）以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別等，這些方法也在視覺檢測中發(fā)揮著重要作用。