複数の画像を比較する最も有効な方法は、ECheckerを使って画像集合を比較し、各ピクセルに許容範囲を設定することです。
あるいは、2枚の画像を減算して（算術／論理演算を用いて）絶対値を取得し、その後でその差を閾値化して異なるゼロ以外のピクセルを強調します。
ECheckerの機能：
アライメント
パターンマッチングでは、検査対象の部分の平行移動、回転および／またはスケーリングといった位置変化が測定されます（EasyMatch章の説明を参照）。
パターンが検出されると、検査対象の部分が参照画像と同じ位置になるように画像が位置決めされます。
1つのマッチングパターンで平行移動を容易に測定できます。
2つのマッチングパターンを使うと回転の測定精度が高まります。
基準マークがある場合は、正確で再現性のあるロケーションを得るためにこれをランドマークとして使用できます。
ECheckerは1つまたは2つのマッチングコンテキストを内部でホストします。
基準マークを用いた位置合わせ
このアライメント手法には3つの短所があります：
1) 避けられない変化
ノイズによって同じ画像に色や形状のわずかな変化が生じるため、許容値を設ける必要があります。
ノイズがある2枚の画像の厳格な同等性の比較
結果画像の黒のピクセルは同等でないピクセル。
2) 検査対象部品の位置にあまり再現性がない
わずかなずれでも比較されたピクセルどうしが一致しなくなり、その結果は特にエッジ周辺で顕著になります。
位置がずれている画像の比較
3) 照明を分離できない
異なる照明条件の画像の比較