NEUE FEATURES
Erfahren Sie von unseren Experten alles über die neuen Features in HALCON.
Verbesserte KI-Objektdetektion und effizientere Inferenz auf Edge-Geräten
Automatische Konturoptimierung für leicht verformbare Objekte
Flexiblere und robustere 3D-Verarbeitung
Unterstützung für Hersteller bei der Erfüllung der Anforderungen des EU Cyber Resilience Act
HALCON 26.11 erweitert seine KI-Objekterkennung um umschließende Rechtecke, die der Ausrichtung des Objekts folgen (Oriented Bounding Boxes). Damit lassen sich gedrehte, längliche oder eng beieinanderliegende Objekte präziser lokalisieren. Diese Rechtecke erfassen neben Position und Größe auch die Objektausrichtung. Dadurch enthalten sie weniger irrelevanten Hintergrund und ermöglichen eine Auswertung, die die Ausrichtung des Objekts berücksichtigt.
Konfidenzschwellenwerte pro Klasse bieten zusätzliche Kontrolle: Anwender können für jede Objektklasse einzeln festlegen, wie sie Detektionsrate und falsch positive Ergebnisse gegeneinander abwägen.
Für den Einsatz auf Edge-Geräten ermöglicht die neue ONNX Runtime AI²-Schnittstelle eine effizientere Deep-Learning-Inferenz auf Linux-basierten Edge-Geräten mit 64-Bit-Arm®-Architektur.
HALCON 26.11 erweitert die automatische Konturoptimierung auf leicht verformbare Objekte. So lassen sich für reale Bauteile, die nicht in jedem Bild exakt gleich aussehen, leichter robuste Formmodelle erstellen. Metall- oder Kunststoffteile können sich beispielsweise aufgrund von Fertigungstoleranzen, perspektivischen Effekten oder geringfügigen Verformungen leicht unterscheiden.
Bislang konnten solche Unterschiede den Einsatz der automatischen Konturoptimierung einschränken. Anwender mussten sie dann deaktivieren, Modellkonturen manuell bearbeiten oder Trainingsbilder mit möglichst geringen geometrischen Unterschieden sorgfältig auswählen. HALCON 26.11 kann nun erwartete lokale Formabweichungen berücksichtigen und zugleich tatsächlich instabile Konturen erkennen und entfernen. Mit mehreren repräsentativen Trainingsbildern können Anwender kompakte, robuste Modelle erstellen und müssen die Konturen weniger aufwendig manuell bearbeiten. Damit lässt sich die automatische Konturoptimierung für ein breiteres Spektrum praktischer Matching-Aufgaben nutzen.
HALCON 26.11 vereinfacht häufige 3D-Vision-Aufgaben und liefert zuverlässigere Ergebnisse bei der Verarbeitung realer Daten. Beim Anpassen geometrischer Formen an Messdaten können Anwender nun bekannte Objekteigenschaften wie Größe oder Ausrichtung berücksichtigen. Das hilft, Mehrdeutigkeiten zu verringern, etwa wenn Objekte nur teilweise sichtbar sind oder Messdaten Rauschen enthalten.
Weitere Verbesserungen erleichtern alltägliche Abläufe bei der 3D-Verarbeitung. Ein neuer Operator vereinfacht die Berechnung von Schnittpunkten zwischen Geraden und Ebenen. HALCON 26.11 erhält außerdem Nachbarschaftsinformationen beim Sampling von XYZ-gemappten 3D-Daten, behandelt XYZ-Mappings beim Zusammenführen von 3D-Objektmodellen konsistenter und gibt Anwendern mehr Kontrolle über die Berechnung von Oberflächennormalen.
Cybersicherheit und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen werden über den gesamten Lebenszyklus vernetzter Produkte hinweg immer wichtiger. Mit HALCON 26.11 stärkt MVTec die Prozesse zur Behandlung von Schwachstellen und für Sicherheitsupdates. Zusammen mit den bereits für HALCON bereitgestellten Software Bills of Materials (SBOMs) geben diese Maßnahmen Kunden transparente Informationen über enthaltene Softwarekomponenten und eine klarere Grundlage für den Umgang mit Sicherheitsproblemen. Das hilft Herstellern, Abhängigkeiten zu bewerten, ihre Produkte zu pflegen und relevante Dokumentation mit weniger Aufwand vorzubereiten. HALCON unterstützt Hersteller damit bei der Erfüllung der Anforderungen des EU Cyber Resilience Act. Die Verantwortung für die Bewertung der Konformität des vollständigen Endprodukts verbleibt beim Hersteller dieses Produkts.
