MVTec Software GmbH
 

Neueste HALCON-Features

Auf dieser Seite finden Sie Informationen über die neuesten Features von HALCON, MVTec’s Standardsoftware für die industrielle Bildverarbeitung.

Die aktuellste HALCON Version wurde im November 2019 veröffentlicht:

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Neueste Version – HALCON 19.11

Die neueste HALCON-Version 19.11 wurde im November 2019 veröffentlicht. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über einige der Features, die in dieser Version enthalten sind.

Anomalieerkennung mit Deep Learning

Bild eines Flaschenhalses mit erkannter Anomalie

Die automatisierte Oberflächeninspektion ist eine wichtige Aufgabe in der industriellen Fertigung und deep-learning-basierte Lösungen werden zu Standardwerkzeugen, mit dem sich Teile unterscheiden sowie Defekte erkennen und segmentieren lassen. Allerdings ist es oft nicht einfach, genügend Bilder eines Defekts zu erhalten oder der Aufwand für das Labeln der verfügbaren Daten ist sehr hoch.

HALCONs neue Funktion zur Erkennung von Anomalien mittels Deep Learning bietet nun die Möglichkeit, Inspektionsaufgaben durchzuführen, wenn nur eine relativ geringe Anzahl von "guten" Bildern für das Training verfügbar ist. Das Ergebnis der Inferenz ist hierbei die "Anomalie", die im geprüften Bild im Vergleich zu den trainierten Bildern festgestellt wurde. Rechts ist als Beispiel ein defektbehafteter Flaschenhals inkl. Markierung der erkannten Anomalie zu sehen.

Beschleunigter ECC-200-Datacode-Leser

Bild eines Drucker-Chips mit ECC200 Code

In HALCON 19.11 wurde die Geschwindigkeit des Datacode-Lesers für ECC-200 Codes bei Multicore-Systemen signifikant erhöht. Dies wirkt sich vor allem bei besonders schwer erkenn- und lesbaren Codes positiv aus. Für solche Codes kann eine bis zu 200%ige Beschleunigung erreicht werden. Diese Beschleunigung steigert auch die Nutzbarkeit von auf Embedded-Systemen basierenden Code-Lesern, da die vorhandenen Hardware-Kapazitäten voll ausgeschöpft werden können.

Generischer Box Finder

Der generische Box Finder von MVTec HALCON

In HALCON 19.11 ist eine neue Funktionalität für Pick-and-Place-Anwendungen verfügbar: Der generische Box Finder ermöglicht es, Boxen verschiedener Größen auf Basis des dreidimensionalen Raums zu finden, sodass nicht mehr für jede benötigte Boxgröße ein Modell trainiert werden muss. Dies macht viele Anwendungen deutlich effizienter – vor allem in der Logistik- und Pharmaindustrie, wo in der Regel Kisten und Schachteln unterschiedlichster Größen eingesetzt werden.

ONNX-Unterstützung

ONNX Logo

Viele Unternehmen arbeiten mit Open-Source-Frameworks, um Klassi­fikatoren für Deep-Learning-Modelle (CNN) zu trainieren. Diese CNNs können in das ONNX-Format (Open Neural Network Exchange) exportiert werden. HALCON 19.11 ist in der Lage, Daten im ONNX-Format zu lesen, sodass zuvor erstellte Drittanbieter-Netzwerke auch innerhalb von HALCON verwendet werden können.

Vorherige Versionen

Das letzte Progress Edition Release: HALCON 19.05

Das letzte Steady Edition Release: HALCON 18.11 – dies ist die neueste Version, die als Steady Edition erhältlich ist.

Klicken Sie hier, um mehr über die HALCON-Editionen zu erfahren.

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