四月 15, 2025 | 发布的新闻稿 | HALCON
MVTec HALCON 产品经理 Jan Gärtner 表示：“我们始终致力于为客户提供最新的机器视觉技术，并持续优化现有功能。在新版本 HALCON 中，我们再次实现了这一目标。Deep 3D Matching 是一种前所未有的创新技术。同时，我们也进一步提升了现有深度学习方法的性能与可用性。”
此前在旧版本中已以预览形式提供的 Deep 3D Matching，如今已全面推出，尤其适用于 Bin Picking 和 Pick-and-Place 等应用场景。根据具体需求，用户可使用一台或多台性价比高的标准 2D 相机进行目标定位。
本次更新还包括对用于基于深度学习的文本识别的神经网络的优化；同时，二维码识别器也得到了增强，新增一组图像采集算子，以及众多其他细节优化。
Jan Gärtner 补充道：“目前对 MVTec 来说，尤为重要的一项工作是全新集成开发环境 HDevelopEVO 的研发。用户已经可以提前体验该工具，而新版本中我们进一步扩展了可用的功能范围。”
Deep 3D Matching 是一种全新的基于深度学习的技术，用于快速、稳健地进行三维目标检测与位姿估计，仅需使用 2D 图像即可完成。该技术几乎无需参数配置，性能出色，尤其适用于如 Bin Picking 和机器人操作等高要求应用场景，即便在复杂条件下也能表现优异。
借助 HALCON 25.05，用户现可自主训练自己的 Deep 3D Matching 模型，无需依赖 MVTec 的支持服务。全新开发的渲染器可通过目标物体的 CAD 模型生成训练数据，从而实现完全基于合成数据的模型训练。这一功能极具灵活性，可根据物体特性（如反光或透明）模拟不同场景。
有了这一训练能力，客户可以打造更贴合自身需求与应用环境的三维匹配解决方案。当然，若有需要，也可选择由 MVTec 提供付费模型训练服务。
在某些应用中，由于对周期时间（cycle time）有严格限制，可能无法运行 Deep OCR 的检测模型来自动定位图像中的文本区域。这种情况下，用户通常需手动或通过基于规则的图像处理方法来定义文本区域，但这可能导致剪裁不准确，从而降低识别效果。
HALCON 25.05 引入了一个对齐步骤，在识别前对粗略剪裁的文本区域进行优化。该步骤显著提高了识别准确率，即使文本区域并未精确定位，也能获得可靠的 OCR 结果。
通过这一新特性，用户可以在跳过检测模型的同时，依然获得高质量的文本识别结果，从而大幅缩短处理时间。该对齐步骤本身计算效率很高，几乎不会增加额外的处理负担。
此功能不仅提升了文本识别流程的灵活性，也让整体运行速度更快，因为不再需要精确设定 ROI（感兴趣区域）。
在 HALCON 25.05 中，二维码识别器新增了 QR 码矫正功能，即使二维码位于弯曲或变形的表面上，也能实现稳定识别。这一改进拓展了在物流、包装、食品加工和瓶身贴标等行业的应用可能性——这些行业中，二维码常常印刷在非平坦材料上。矫正过程能够显著提高可读性，无需要求完美平整的表面。该功能为可选项，用户可按需启用。虽然其处理时间略长于标准二维码读取，但因识别更加稳健，对于高要求应用来说具有重要价值。
此外，HALCON 25.05 还新增了中断 Generic Shape Matching 训练过程的功能，赋予用户更高的灵活性与控制力。现在，训练过程可以手动停止，或通过设置超时时间（例如：1 秒后自动停止）来限制训练时长，从而确保操作效率，避免无谓等待。此前，训练一旦启动就必须运行至结束，可能会导致延迟，特别是在资源受限的嵌入式应用中。通过这项改进，用户可将训练过程无缝集成进工作流程中，避免长时间处理，提升系统响应能力。
HALCON 25.05 推出了一组全新的图像采集算子，旨在实现与先进相机技术的无缝集成。尽管 MVTec 始终专注于高效的相机连接，但诸如 GigE Vision 和 USB3 Vision 等现代标准的兴起，也带来了新的机遇与挑战。
这一新接口在简化相机操作的同时，仍提供对高级配置的完整控制。新算子拥有更清晰、更直观的界面，针对典型应用场景进行了优化，同时仍完全支持 GenICam GenTL 架构。
此外，如果所使用的 GenICam GenTL 设备支持多数据流，该接口也可以提供相应支持。用户可以预期，新算子的性能与之前版本相当甚至更优，从而确保在过渡到最新相机技术时依然体验顺畅、稳定可靠。
随着 HALCON 25.05 的推出，全新版本的 HDevelopEVO 也同步发布，为用户带来了多项新功能。
HDevelopEVO 25.05 现在支持引用存储在外部文件中的过程，用户可以将程序拆分为多个文件，并在这些文件之间调用过程。这不仅有助于实现更清晰的程序结构，也为未来支持模块化库打下了基础。
为了满足机器视觉工作流程中的常见需求，新版本还新增了灰度值直方图功能——这是图像分析中最常用的工具之一。该功能允许用户可视化图像中像素强度的分布，并通过交互方式设定阈值，从而选取感兴趣的区域进行后续处理。
此外，为了更好地支持开发人员，HDevelopEVO 25.05 还引入了 AI 助手。这些助手包括交互式聊天、用于 IDE 命令和 Shell 命令的智能代理，以及自动代码补全功能。用户可在云端部署、自主托管或本地运行 AI 模型之间进行选择，同时保有对数据与模型使用的完全控制。AI 助手需由用户手动激活方可使用。
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