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HALCON 26.11 的最新功能

HALCON 26.11 在基于人工智能的物体检测、基于形状的匹配、3D 视觉和边缘部署等方面进行了重大增强,重点在于打造更稳健、更高效的机器视觉工作流。

主要创新包括:用于实现更精准物体检测的定向边界框和按类别的置信度阈值、针对轻微变形物体的自动轮廓优化、改进的3D处理,以及在基于Linux的Arm64边缘设备上更高效的深度学习推理。

此次发布还加强了漏洞处理能力,并协助制造商满足《欧盟网络弹性法案》的要求。

AI 物体检测增强功能与更高效的边缘端推理

精确定位旋转物体,并在基于 Arm® 的边缘设备上更高效地运行深度学习模型

HALCON 26.11 为 AI 物体检测增加了旋转边界框,可更精确地定位旋转、细长或紧密排列的物体。旋转边界框不仅表示物体的位置和大小,还表示其方向,因此可减少无关背景,并支持考虑物体方向的评估。针对每个类别分别设置置信度阈值,可让用户单独调整各物体类别的检出率与误报之间的平衡。在边缘端部署方面,新的 ONNX Runtime AI² 接口可在采用 64位 Arm® 架构的 Linux 边缘设备上实现更高效的深度学习推理。

 

面向轻微形变物体的自动轮廓优化

即使物体形状略有变化,也能创建稳健的形状模型。

HALCON 26.11 将自动轮廓优化扩展至轻微形变的物体。对于在不同图像中外观不完全相同的真实工件,用户因此可以更轻松地创建稳健的形状模型。例如,金属或塑料部件可能因生产公差、透视效应或轻微形变而略有差异。

以往,这些差异可能限制自动轮廓优化的使用,用户需要将其关闭、手动编辑模型轮廓,或仔细挑选几何差异尽可能小的训练图像。现在,HALCON 26.11 可以考虑预期的局部形状变化,同时识别并去除真正不稳定的轮廓。借助多张具有代表性的训练图像,用户可以减少手动编辑轮廓的工作量,创建紧凑而稳健的模型,并将自动轮廓优化用于更广泛的实际匹配任务。

更灵活、更稳健的 3D 处理

简化常见的 3D 任务,并获得更可靠的处理结果。

HALCON 26.11 简化了常见的 3D 视觉任务,并能从实际数据中获得更可靠的结果。拟合几何形状时,用户现在可以纳入尺寸或方向等已知的物体属性。这有助于减少歧义,例如物体仅部分可见或测量数据含有噪声时。

其他改进让日常 3D 处理流程更加便捷。新算子简化了直线与平面交点的计算。HALCON 26.11 还可在对采用 XYZ 映射的 3D 数据进行采样时保留邻域信息,在合并 3D 对象模型时更一致地处理 XYZ 映射,并让用户能够更灵活地控制表面法线的计算。

助力制造商满足欧盟《网络韧性法案》要求

透明的软件组件信息和明确的安全流程有助于保障产品整个生命周期的安全。

网络安全和法规合规性在联网产品的整个生命周期中日益重要。MVTec 在 HALCON 26.11 中加强了支持漏洞处理和安全更新的流程。结合已为 HALCON 提供的软件物料清单(SBOM),这些措施使客户能够清楚了解所包含的软件组件,并为处理安全问题提供更明确的依据。这有助于制造商评估依赖关系、维护产品,并以更少的工作量准备相关文档。因此,HALCON 有助于制造商应对欧盟《网络韧性法案》的要求,而评估完整最终产品是否合规的责任仍由该产品的制造商承担。

HDevelopEVO 26.11:面向现代 HALCON 开发的早期体验版本

随着 HALCON 26.11 发布,HDevelopEVO 将作为早期体验版本提供给希望提前探索最新开发功能的客户。新功能包括一个默认集成的 MCP 服务器,使 AI 助手能够访问更丰富的 HALCON 专业知识;此外还有 HALCON Script Engine 的多线程支持和 Runtime Graphics Windows。HDevelopEVO 将继续扩展,重点包括由 AI 智能体辅助的软件开发和其他核心功能。

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