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HALCON 19.05

HALCON Progress 19.05 版本于 2019 年 5 月发布。下方可以找到有关该版本特性和功能的概述。想要了解最新版本的功能,请单击此处

特性

在下面可以找到有关该版本重要特性的概述。如需详细列表,请查看发布说明。

在 Arm 处理器上执行深度学习推断

深度学习推断

借助 HALCON 19.05,客户可以直接在 Arm® 处理器上执行深度学习推断。这样,客户无需任何其他专用硬件,即可在嵌入式设备上部署深度学习应用。三种深度学习技术图像分类、物体检测和语义分割全部支持,可即时在基于 Arm 的嵌入式设备上运行。

增强版的物体检测能力

物体检测

HALCON 深度学习里的物体检测功能,可以使用矩形边框来识别和定位所训练过的物体类型。现在 HALCON 19.05也为用户提供了新选项,让矩形边框可以和物体方向平行对齐,这样让矩形边框更加贴合物体的形状,使得检测更加精准。

基于表面的匹配

支持边缘的表面匹配现在能更加鲁棒的去对抗嘈杂的点云: 用户可以通过多个 min-scores 来控制表面和边缘信息的影响。 此外, 如果没有 xyz-images 可用,一个新参数也可以完全关闭3D边缘对齐。这样用户就可以消除 3D 数据不足对匹配结果的影响,同时保留有价值的 2D 信息以便进行表面和 2D 边缘对齐。

基于形状的匹配

借助 HALCON 19.05,用户现在可以在使用基于形状的匹配时具体定义所谓的“杂波”区域。这些是搜索模型中不应包含任何轮廓的区域。在搜索模型中添加这样的杂波信息可以得到更鲁棒的匹配结果,例如在重复结构的环境中。
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