Feature Preview - HALCON 22.05 kommt bald!

Hier sehen Sie eine Vorschau auf einige der Funktionen der nächsten Version, HALCON 22.05, die im Mai 2022 veröffentlicht wird.

Deep OCR Training

HALCONs Deep OCR ermöglicht es Anwendern, OCR-Anwendungen für eine Vielzahl von Einsatzgebieten effizient zu lösen. Mit HALCON 22.05 wird diese Technologie um eine Trainingsfunktionalität erweitert, die es dem Nutzer ermöglicht, auf dem eigenen Anwendungsdatensatz ein individuelles Training vorzunehmen. Dadurch können auch komplexeste Anwendungen wie das Lesen von Text mit schlechtem Kontrast (z.B. auf Reifen) gelöst werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass auch sehr selten verwendete Sonderzeichen oder Druckstile trainiert werden können. Das Training für Deep OCR verbessert die Leistung und Benutzerfreundlichkeit deutlich und macht Anwendungen noch robuster.

Global Context Anomaly Detection

Global Context Anomaly Detection

HALCON 22.05 eröffnet mit dem Erkennen von logischen Anomalien in Bildern völlig neue Anwendungsbereiche. Dabei handelt es sich um eine Weiterentwicklung der Deep Learning Technologie Anomalie-Erkennung. Bislang war es möglich, lokal begrenzte, strukturelle Anomalien zu erkennen. Die neue „Global Context Anomaly Detection“ ist eine bislang einzigarte Technologie, die in der Lage ist, den logischen Inhalt des ganzen Bildes zu „verstehen“. Genau wie bei der bereits bestehenden Anomalie-Erkennung in HALCON, werden auch bei der „Global Context Anomaly Detection” nur Gut-Bilder zum Trainieren benötigt. Ein Labeln der Trainingsdaten ist nicht erforderlich.

Die neue Technologie erkennt vollkommen neue Varianten von Anomalien. Beispielsweise fehlende, verformte oder falsch angeordnete Bauteile. Dies eröffnet gänzlich neue Möglichkeiten: Beispielsweise das Überprüfen von Leiterplatten in der Halbleiterfertigung oder die Prüfung von Aufdrucken.

Verbesserte Druckqualitätsprüfung für ECC-200-Codes

Die Druckqualitätsprüfung (Print Quality Inspection, PQI) bezieht sich auf die Bewertung und Einstufung bestimmter Aspekte von gedruckten Strich- und Datencodes nach internationalen Standards. Sie gibt zum Beispiel an, wie zuverlässig ein Code von verschiedenen Codelesern gelesen werden kann oder wie stabil die Druckqualität in einem Produktionsprozess ist. HALCON unterstützt verschiedene Standards zur Bewertung der Druckqualität von 1D- und 2D-Codes. Mit HALCON 22.05 wurde die Druckqualitätsprüfung von Datencodes weiter verbessert. Sie ist nun bis zu 150% schneller. Darüber hinaus wurde die Modulrasterbestimmung für die Druckqualitätsinspektion von ECC-200-Codes verbessert. Und schließlich wurde die Benutzerfreundlichkeit der Druckqualitätsprüfung von Datencodes durch die Einführung eines neuen Verfahrens zur Bewertung verbessert.

Quality-of-Life Verbesserungen und Speedups

Mit HALCON 22.05 werden verschiedene weitere Verbesserungen vorgenommen. Ein Beispiel ist ein neuer Operator, der eine adaptive Histogramm-Entzerrung durchführt, um den Kontrast in einem Bild lokal zu verbessern. Das hilft dabei, deutlich mehr Informationen aus Bildern mit geringem Kontrast zu extrahieren, insbesondere bei inhomogenen Grauwertverläufen. Außerdem wurde die HALCON Bibliothek um einen neuen Operator erweitert, der eine Bildglättung mit beliebig geformten Regionen ermöglicht. Darüber hinaus erlaubt ein weiterer neuer Operator die Transformation von 3D-Punkten unter Verwendung einer starren 3D-Transformation, die als duales Quaternion spezifiziert wird. Und schließlich generiert der Matching-Assistent von HDevelop jetzt den Code auf der Basis von Generic Shape Matching.


Features früherer Versionen

Entdecken Sie die Features aus früheren Versionen: Alle aufgelisteten Features sind für HALCON Progress und Steady Nutzer mit der Version 20.11 oder höher verfügbar.

HALCON 21.11

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Deep Learning Instanz-Segmentation
  • Verbesserter Barcode-Leser für Code 128
  • Verbesserte Handhabung von Dictionaries
  • Zukunftssichere Schnittstelle für Shape Matching

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HALCON 21.05

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Deep OCR Verbesserungen
  • Generic Shape Matching
  • Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop
  • HALCON Deep Learning Framework
  • Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser

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HALCON 20.11

(Steady Version)

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Improved Surface-based 3D-Matching

  • DotCode and Data Matrix Rectangular Extension

  • Deep OCR

  • Improved Shape-based Matching

  • HDevelop Facelift

  • Deep Learning Edge Extraction

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HALCON 20.05

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Subpixel Bar Code Reader
  • More robust Surface-Based 3D Matching

  • Deep Learning Training on CPU

  • Further Improvements

    • More robust Generic Box Finder

    • Anomaly Detection Improvements

    • CPU Support for Grad-CAM-based Heatmap

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HALCON 19.11

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Deep Learning Anomaly Detection
  • ECC 200 Code Reader Speedup

  • Generic Box Finder

  • ONNX-Support

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HALCON 19.05

In dieser Version enthaltene Features:

 

  • Deep Learning Inference on Arm Processors
  • Enhanced Object Detection

  • Improved Surface-based Matching

  • Enhanced Shape-based Matching

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