深度学习实例分割 

HALCON 21.11 中又增添了新的名为”实例分割”深度学习功能。这项技术结合了语义分割和物体检测的优点。使用实例分割，可以将物体以像素精度分配到不同的类。 该技术在物体彼此非常接近、接触或重叠的应用中特别有用。 典型的使用场景还包括从盒子中抓取随机排列的物体（抓取应用）以及识别和测量自然生长的结构。

以未来为导向的形状匹配接口

HALCON 通用形状匹配功能是基于 MVTec 多年经行业验证的形状匹配技术。 由于所需算子的数量显着减少，用户可以更轻松、更快速地实施解决方案。借助 HALCON 21.11，现有功能响应了客户反馈，并得到增强，以进一步提高可用性。

例如，集成了杂波特征，优化了手柄检查，并集成了附加参数并包含在自动参数估计中。 

经过验证的字典处理

字典使在 HALCON 中管理复杂数据变得简单方便。 例如，可以将图像、ROI 和参数设置等不同数据类型捆绑在一个字典中。 这允许以逻辑方式构建程序，例如在将许多参数传递给过程时。

HALCON 21.11 包括几项改进，使字典的处理更加容易和快捷。 例如，现在可以使用单个算子调用初始化字典，并且简化了添加和检索元素的语法。 此外，自动完成现在还建议包含在字典中的钥匙，这进一步加快并简化了字典的使用。