Mit HALCON 13.0.1 bedient MVTec passgenau die Bedürfnisse des schnell wachsenden Marktes für Embedded Vision – durch die standardmäßige Unterstützung von Arn®-basierten Plattformen. Damit ermöglicht MVTec seinen Kunden, ihre Bildverarbeitungs-Algorithmen ohne großen Aufwand auf eine weitaus größere Bandbreite von Geräten zu bringen. Erfahren Sie mehr über HALCON für Arm-basierte Plattformen.
Speedups
Mit HALCON 13 konnte für das formbasierte Matching, eine der wichtigsten Basistechnologien im Bereich Identifikation, eine signifikante Performance-Steigerung erzielt werden. So erfolgt beispielsweise das Durchsuchen von Byte-Bildern mit einer geringen Anzahl an Pyramidenstufen auf Maschinen mit AVX2-kompatiblen Prozessoren in HALCON 13 über 300% schneller. Auch bei allen verwandten Technologien wie beispielsweise dem formbasierten 3D-Matching, lokalem und perspektivisch deformierbarem Matching sowie bei komponentenbasiertem Matching konnten große Geschwindigkeitssteigerungen realisiert werden.
Texturinspektion und Texturerkennung
Da sich Texturen oft hinsichtlich Eigenschaften wie zum Beispiel Skalierung oder Helligkeit unterscheiden, kann das Aufsetzen eines Systems zur Texturerkennung und -inspektion eine schwierige Aufgabe sein. Darum bietet HALCON 13 eine neue, benutzerfreundliche Texturinspektion, die durch einfaches Einspielen einiger Trainingsbilder konfiguriert werden kann. Basierend auf diesen fehlerfreien Trainingsbildern passt der Algorithmus alle notwendigen Parameter automatisch an. Das so eintrainierte Inspektions-Modell kann dann verwendet werden, um potenzielle Texturdefekte zu erkennen.
Fehlerfreies Trainingsbild
Bild mit erkanntem Texturfehler
Verbesserungen von 3D-Matching und 3D-Rekonstruktion
Rekonstruktion eines 3D-Objekts
Mit HALCON 13 wird das oberflächenbasierte 3D-Matching bei der Handhabung flacher Oberflächen noch robuster. Diese Verbesserung betrifft vor allem Anwendungen, die das Greifen von Kisten beinhalten. HALCON 13 bietet außerdem eine neue Methode zur hochqualitativen Rekonstruktion von 3D-Objekten mit Hilfe von mehreren Kameras. Diese neue Methode nutzt die Informationen aller Kamera-Blickwinkel gleichzeitig, was zu robusteren Ergebnissen führt, als sie mit gewöhnlichen Stereo-Ansätzen möglich sind.
Signifikante Verbesserungen im Bereich Identifikation
Mit HALCON 13 bietet MVTec erstmals eine auf Deep Learning basierende Schriftzeichenerkennung (OCR): HALCON beinhaltet nun einen neuen, auf Deep Learning Technologie (auch: Machine Learning) basierenden OCR-Klassifikator, auf den über zahlreiche vortrainierte Schriften zugegriffen werden kann. Mit diesen sind höhere Leseraten erreichbar als mit allen bisherigen Klassifikationsmethoden. Weiterhin ist die automatische Texterkennung mit HALCON 13 bedeutend schneller und liest nun auch Dot-Print-Schriftzeichen.
Auch Barcodes, bei denen große Teile des Strichcodes beschädigt oder überhaupt nicht sichtbar sind, können mit HALCON 13 gelesen werden. Ebenfalls verbessert wurde der QR-Code-Leser, der nun weitaus robuster ist gegenüber typischen Problemen wie Unschärfe oder Verzerrung.
Debugging von HDevEngine-Anwendungen
HALCON 13 ermöglicht das Debugging von HDevEngine-Anwendungen direkt in HDevelop. Die HDevEngine erlaubt es Entwicklern, HDevelop-Code direkt in ihrer C# oder C++ Anwendung auszuführen. Wird HDevelop an den entsprechenden Prozess angehängt, können Programmfehler im Bildverabeitungsteil dieser Anwendung mit HDevelop gesucht und behoben werden. Entwickler können dazu Prozeduren schrittweise ablaufen lassen und bei jedem Schritt Aufrufstapel und Variablenwerte prüfen, wodurch die Fehlersuche enorm erleichtert wird.
Für Fernwartung kann HDevelop sogar mit einer HDevEngine-Anwendung verbunden werden, die auf einem anderen Computer ausgeführt wird. Mit Hilfe eines solchen Remote-Zugriffs kann zum Beispiel das fehlerhafte Verhalten einer Maschine in der Werkshalle direkt vom Büro aus analysiert werden.
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