除其他外，新的发展包括将实例分割添加到可用的深度学习技术、改进的条形码阅读器以及字典和通用形状匹配的更高可用性。 HALCON 21.11 还带有一个用于英特尔 OpenVINO 工具包的插件。到发布时，还可以将该插件用于 MVTec 的其他软件产品。
“借助 HALCON 21.11，我们与时俱进。综合工具箱的加入为许多所有工业领域设定了新的机器视觉标准。我们信守承诺，通过持续的进一步开发、高级功能和较短的发布周期为用户提供重要的附加值，”MVTec Software GmbH 的 HALCON 技术产品经理 Mario Bohnacker 解释说。
将语义分割的优点与物体检测的优点相结合
HALCON 21.11 的一大亮点是在深度学习功能范围内增加了实例分割技术。该技术将语义分割的优点与物体检测的优点相结合，并能够将对象按像素精确分配到不同的类别。它在物体非常靠近、彼此接触或重叠的应用中特别有用。例如，当从箱子中抓取随机排列的物体（“随机拾取”）以及识别和测量自然生长的结构（例如有机材料）时，就非常适用。
MVTec 还改进了读取 128 / GS1-128 代码的条形码阅读器，现在还可以读取由于移动或焦深受限而模糊的代码。 Code 128 / GS1-128 因其紧凑的尺寸和高数据密度而被广泛使用并经常用于物流行业。
改进的可用性、更快的应用程序开发和更高效的图像处理
另一个改进的功能与字典的处理有关，使用 HALCON 21.11 可以更快、更轻松地管理词典
。现在可以通过更少的算子调用来使用词典，从而加快和简化开发过程。对通用形状匹配的改进也是如此。根据客户反馈，提高了可用性，例如通过自动确定更多参数。这使得对 MVTec 经行业测试的形状匹配技术的访问更加用户友好。
随着 HALCON 21.11 的发布，之前版本的用户也可以从英特尔 OpenVINO 工具包的优势中受益。相应的插件将来也可用于其他 MVTec 软件产品，使访问与英特尔 OpenVINO 工具包兼容的 AI 加速器硬件成为可能。这允许深度学习推理在英特尔处理器（包括 CPU、GPU 和 VPU）上运行得更快。