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用于精确对象定位的 2D 与 3D 匹配 | MVTec

可靠且精确的对象检测对齐与匹配 MVTec Software 可可靠且精确地定位对象——精度优于 1/20 像素，即使在部分遮挡的情况下也能实现。由此可以确定对象位姿，并将图像精确对齐，以用于后续处理步骤。您是否有具体的应用场景？免费应用评估极其稳健基于相关的匹配该技术对模糊、边缘变形、旋转和纹理具有很强的鲁棒性。即使在模糊图像中也能可靠找到对象。检测瓶盖上的特定文字。亚像素级且实时的检测基于形状的匹配亚像素级的基于形状的匹配可实时检测对象——即使存在旋转、缩放、透视畸变、局部形变、部分遮挡或光照波动。支持 8 位与 16 位图像，以及彩色图像与多通道图像。对象可基于图像

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使用 MVTec 软件进行图像数据分类

强大算法图像分类 MVTec 软件提供强大的图像数据分类功能——也称为图像分类或模式识别。对象——通常是像素或区域——根据定义的特征被分配到一个或多个类别中。您是否有具体的应用场景？获取免费评估如何实现类别的特征在训练过程中确定（监督学习）。在分析未知对象时，自动将其分配给特征值匹配度最高的类别。这大大加快了新分类器的创建速度。为了进一步提高效率，MVTec 开发了自动特征选择工具。该工具自动选择最佳特征集以构建新的分类器。图像分类支持的技术支持向量机（SVM） k-最近邻（kNN）多层感知器（MLP）高斯混合模型（GMM）卷积神经网络（CNN）– 用于基于深度学习的分

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使用 MVTec 进行光学检测与质量控制

不同的检测任务用于检测的机器视觉 MVTec Software 为跨行业的光学检测与质量控制提供鲁棒的算法。您是否有应用场景？获取免费评估晶圆检测。电路板、半导体与芯片检测无论是 PCB、BGA、AOI/AXI 还是引线键合——都可以以优于 1 μm 的精度检测缺陷。了解更多半导体应用表面检测该软件支持检测多种缺陷类型——从孔洞、划痕、褶皱到凹痕、夹杂或污染。智能纹理检测可自动调整所有参数，从而减少设置时间。即使是反光表面，也可以通过偏折测量法实现可靠检测。将传统检测方法与深度学习结合，可用于识别新的缺陷模式或复杂的质量特征。了解更多深度学习使用光度立体检测孔洞。

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用于预处理与分析的图像滤波器 | MVTec

丰富的滤波器集合 MVTec 软件中的图像滤波器 MVTec 软件产品为所有图像预处理任务提供丰富的图像滤波器集合。这些滤波器一直是 MVTec HALCON 的组成部分，并被全球客户用于各种应用中。您是否有应用场景？获取免费评估只需调用一个滤波器，无需编写复杂的图像分析。 MVTec 强大的滤波方法支持感兴趣区域（ROI）和算子自动并行化（AOP）。这通过将操作限制在相关像素并优化现代多核处理器的使用，显著提升效率和性能。使用图像滤波器典型应用领域图像增强对比度提升、光照校正、缩放、直方图均衡化。平滑保边与高级平滑、高斯平滑、二项式滤波、均值滤波、排序滤波（中值、可分离

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形态学图像处理：腐蚀与膨胀 | MVTec

广泛的形态学操作集合机器视觉中的形态学形态学是图像处理中的一种基本方法，用于修改或分析图像中的形状和结构。 MVTec 软件提供广泛的形态学操作，用于分析和处理图像区域。腐蚀、膨胀、开运算和闭运算可以使用任何形状和大小的结构元素进行操作。在 HALCON 和 MERLIC 中的实现被认为是市场上最快、最全面和最灵活的之一。您是否有具体的应用场景？获取免费评估典型功能腐蚀与膨胀：缩小或放大区域，以隔离结构或填补空隙。开运算与闭运算：腐蚀和膨胀的组合，用于去除噪声或平滑物体轮廓。区域标记：分离连接的组件，便于后续分析。形态学滤波器：去除小的噪声像素或填补缺失的像素。

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深度学习方法——面向工业应用的 AI 驱动机器视觉 | MVTec

丰富的功能范围机器视觉中的深度学习方法借助深度学习，MVTec 软件为各种各样的机器视觉任务提供了丰富而强大的方法。无论是分类、目标检测还是分割，它都能为每种应用提供合适的工具，同时兼具易于集成、高速度和工业级鲁棒性。得益于统一的深度学习架构，所有方法都可以彼此灵活组合，也可以与传统机器视觉技术相结合。区分或分拣目标分类为目标或图像区域分配预定义的类别，例如 OK/NOK 或类型 A、B、C。例如可用于质量控制、分拣或材料识别。了解更多定位多个目标目标检测可同时定位并分类多个目标，即使它们彼此重叠也可以实现。例如可用于拾取放置、装配检测和机器人视觉。了解更多检测未

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子像素边缘检测与轮廓处理 | MVTec

强大方法，最大精度亚像素边缘和线条提取 MVTec 软件提供强大的方法，进行子像素精度的边缘检测和线路提取。即使是最精细的结构，也能以最大精度捕捉到。亲自体验并试用我们的软件！免费评估 HALCON 基于规则与基于 AI 的强大方法 Canny、Deriche、Lanser 和 Sobel 边缘检测器。 Facet 模型和 Steger 线检测器，精度高达 1/50 像素。子像素色彩边缘和线条检测器。子像素阈值方法。通过基于深度学习的边缘提取，这项技术在特别具有挑战性的情况下得到了进一步增强，如低对比度或强噪声的情况。进入基于深度学习的边缘提取广泛的功能集轮廓处理变换：仿射

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Blob 分析（连通组件标记，CCL）

连通区域标记机器视觉的鲁棒应用：斑点分析 MVTec 软件提供强大的斑点分析功能，也称为连通区域标记（CCL）、区域标记或斑点提取。这涉及从共享相同逻辑状态的连接像素中提取特征。您是否有具体的应用场景？免费应用评估高效的斑点分析强大的对象分割与分析通过一系列全面的运算符，MVTec 实现了对各种物体特征的灵活和高效的分割与分析。开发人员可以将任何形状的斑点（包括非连接的斑点）定义为感兴趣区域（ROI），并将其用于后续的图像处理步骤。这相比于多边形或圆形等标准形状，显著减少了计算量，提高了效率和执行速度。即使是包含重叠物体的复杂图像，斑点分析也能在毫秒级完成。软件提供多种分割方

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用于机器视觉的深度学习——借助 HALCON 实现 AI 驱动的机器视觉 | MVTec

MVTec 软件中的 AI 技术机器视觉中的深度学习深度学习能够完成复杂的机器视觉任务，而传统方法在这些任务中会达到极限，例如检测可变表面、非规则形状或未知缺陷。我们的软件为工业应用提供了完全集成的深度学习功能。训练、验证和推理都可以直接在软件环境中完成——可运行于 GPU（图形处理器）、CPU（中央处理器）或基于 Arm® 的系统上。深度学习对比传统机器视觉依赖基于规则的方法。相比之下，深度学习能够自动学习特征，这对于复杂且变化多样的对象是一大优势。了解更多我们的深度学习方法我们为各种各样的机器视觉任务提供丰富而强大的深度学习方法。前往方法概览开始使用深度学习从数据采

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网络研讨会： HALCON 25.05 的最新功能

在本次网络研讨会中，MVTec 中国的应用工程师向您介绍新版 HALCON 的新功能。

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电气元件与太阳能制造的机器视觉：检测与质量控制 | MVTec

如何提升质量与效率适用于电气元件与光伏的机器视觉机器视觉可在消费电子与太阳能制造中提升质量、降低成本并提高产能。在太阳能生产过程中，机器视觉可确保无缺陷工艺并优化效率。MVTec 的机器视觉软件支持在整个制造流程中实现精确检测与自动化质量控制。是否希望利用机器视觉优化您的生产流程？欢迎联系我们电子与太阳能生产流程的优势更高效率，更低成本消费电子制造商依赖机器视觉，在电子元件、印刷电路板以及复杂装配过程中实现更高质量、降低成本并提升产能。机器视觉还支持生产线中的安全人机协作。在太阳能制造领域，为使太阳能发电在成本上优于传统能源，必须实现无缺陷工艺、优化材

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标定板

MVTec HALCON 和 MERLIC 用于精确机器视觉设置的标定板 MVTec 提供高精度制造的标定板，帮助您精确校准机器视觉系统。我们的标定板提供多种材料和尺寸选择，规格范围从 2 cm × 2 cm 到 320 mm × 240 mm ，可满足不同应用场景的需求。不确定哪种尺寸和材料更适合您的应用？请联系您当地的经销商标定板可用尺寸 2cm × 2cm 10cm × 10cm 320mm × 240mm 适用于我们软件的标定板以下是针对我们不同软件产品和版本可用的标定板。您可以下载不同标定板的概览以及数据表。由 HALCON 支持 HALCON 12 及更高版本 HAL

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