MVP中轮廓比对算子通过比对模板图像轮廓和测试图像轮廓的差异，检测出缺角，崩边，叠片等缺陷。适用于产品轮廓边界清楚且稳点的环境。
轮廓比对分为建模和比对两个过程
建模：建模时，需导入图像源，和“模板匹配”的结果，模板匹配的结果作为匹配模板
比对：在轮廓比对界面可导入已经训练好的比对图像轮廓模板，也可直接训练轮廓模板。
边缘检测阈值：用来过滤对比度小于该阈值的特征
边缘过滤阈值：用来过滤边缘长度小于该阈值的特征
分数阈值：
结果输出判断阈值。模板图像轮廓点的个数为N，经过比较可得NG的轮廓点的数量为ngNum，得到整体的分数为：score=(N–ngNum)/N*100。当分数score大于分数过滤阈值后，输出整体判断结果。
将根据提取出的轮廓点，与待比对图上的像素点进行比对，提取出期望特征后点击“训练”，完成训练。
后续点击运行，即可根据模板进行轮廓缺陷检测。
只会对轮廓信息进行比对，对图像内部的缺陷不进行检测。
合格的轮廓点显示为绿色，不合格的轮廓点显示为红色。
查看比对结果界面，会显示比对结果，分数，轮廓数量等信息。
分数高于配置的分数阈值比对结果为合格。
除了判断是否合格外
还可检测三种缺陷类型：
遮挡、
破损、
破损遮挡