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 am 29. November 2018 veröffentlicht und heißt – nach dem Erscheinungsdatum – HALCON 18.11. Nachfolgend finden Sie eine Vorschau auf die wichtigsten Features, die in dieser Version enthalten sind.

 

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Vorschau – HALCON 19.05

Die nächste HALCON-Version 19.05 wird am 31. Mai veröffentlicht. Nachfolgend finden Sie eine Vorschau auf einige der Features, die in dieser kommenden Version enthalten sind.

Feature Spotlight – Inferenz auf Arm Prozessoren

Deep-Learning-Inferenz

Mit HALCON 19.05 können Kunden die Deep-Learning-Inferenz direkt auf Arm®-Prozessoren ausführen. Dies ermöglicht es, Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Geräten einzusetzen, ohne dass weitere dedizierte Hardware erforderlich ist. Alle drei Deep-Learning-Technologien (Bildklassifikation, Objektdetektion und semantische Segmentierung) werden unterstützt und laufen somit "out-of-the-box" auf Arm-basierten Embedded-Geräten.

Aktuelle Version – HALCON 18.11

Im November 2018 wurde das neueste HALCON-Release – HALCON 18.11 – veröffentlicht. Die neue Version wurde auf der VISION 2018 offiziell vorgestellt und beinhaltet unter anderem neue KI-Technologien, insbesondere aus den Bereichen Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs).

HALCON 18.11 erschien parallel in zwei Editionen: Steady und Progress. Während letztere als Abonnement erhältlich ist und einen sechsmonatigen Release-Zyklus bietet, wird die Steady-Edition – als Nachfolger von HALCON 13 – zum regulären Kauf angeboten.

Features

Deep Learning

Deep Learning mit CNNs

Mit HALCON 18.11 können Anwender ihren eigenen Klassifikator mithilfe vortrainierter CNNs (Convolutional Neural Networks), welche in HALCON enthalten sind, trainieren. Diese Netze wurden hochgradig für industrielle Anwendungen optimiert und basieren auf Hunderttausenden von Bildern.

HALCON 18.11 bietet einen nahtlos integrierten, umfassenden Satz von Deep-Learning-Funktionen für

  • Klassifikation ganzer Bilder
  • Objektdetektion
  • Semantische Segmentierung.

Die deep-learning-basierte Bildklassifizierung ermöglicht eine einfache Zuordnung von Bildern zu trainierten Klassen. Dabei ermöglicht der geringe Labeling-Aufwand besonders kurze Rüstzeiten. Zudem ist die Anwendung des Klassifikators auf neue Daten (Inferenz) besonders schnell.

Mit der semantischen Segmentierung können trainierte Fehlerklassen pixelgenau lokalisiert werden. So können Anwender z.B. Inspektionsaufgaben lösen, die bisher gar nicht oder nur mit erheblichem Programmieraufwand realisierbar waren.

Die Objektdetektion lokalisiert trainierte Objektklassen und identifiziert sie mit einem umschreibenden Rechteck (Bounding Box). Berührende oder sich teilweise überlappende Objekte werden ebenfalls getrennt, was das Zählen von Objekten ermöglicht.

Um sein Potenzial in industriellen Umgebungen zu maximieren, kann HALCONs deep-learning-basierte Bildklassifizierung, semantische Segmentierung und Objektdetektion sowohl auf GPUs als auch auf x86-CPUs ausgeführt werden.

Verbesserter ECC 200 Datacode-Leser

ECC 200 code reader

Mit HALCON 18.11 wurde der Datacode-Leser für ECC 200 Codes verbessert. Die allgemeine Erkennungsrate konnte um 5 % gesteigert werden (Daten basierend auf unserem internen ECC 200 Benchmark  mit mehr als 3.700 Bildern aus verschiedenen Anwendungen). Darüber hinaus ist der Datacode-Leser nun in der Lage, ECC 200 Codes mit gestörter Quiet Zone zu lesen. Zusätzlich können jetzt Codes vor komplexen Hintergründen robuster und schneller gefunden und ausgelesen werden.

Verbesserter Barcode-Leser

Verbesserter Barcode-Leser

HALCON verfügt jetzt über eine optimierte Kantenerkennung, die das zuverlässige Lesen von Barcodes mit sehr kleinen Linienbreiten sowie von stark verschwommenen Codes verbessert. Darüber hinaus wird die Qualität der Barcodes auch nach der neuesten Version der Norm ISO / IEC 15416 überprüft.

Verbesserte Automatische Texterkennung

HALCON verfügt jetzt über eine verbesserte Version der automatischen Texterkennung, die sich berührende Schriftzeichen nun noch robuster erkennt und trennt.

Neue Datenstruktur "Dictionaries"

Dictionaries Icon

HALCON 18.11 führt eine neue Datenstruktur "Dictionary" ein.

Dieses assoziative Array eröffnet Entwicklern verschiedene neue Möglichkeiten, mit komplexen Daten zu arbeiten. So können u.a. verschiedene komplexe Datentypen (z.B. ein Bild, entsprechende ROIs und Parameter) in einem einzigen Dictionary gebün­delt werden. Das erleichtert die Strukturierung von Programmen, wenn z.B. viele Parameter an eine Prozedur übergeben werden.

Dictionaries können auch aus einer Datei gelesen und in eine Datei geschrieben werden. Damit kann ein Entwickler alle Informationen, die für die Reproduktion des Zustands einer bestimmten Anwendung notwendig sind (z.B. Einstellungen der Kamera-Kalibrierung, fehlerhafte Bilder und Maschi­nen­para­meter), in einer einzigen Datei zusammenfassen. Diese Datei kann dann problemlos an einen Bild­verarbeitungs­experten für Offline-Debugging weitergegeben werden.

Handle Variable Inspect in HDevelop

datacode handle inspect HALCON 18.11

Mit HALCON 18.11 kann HDevelop detaillierte Informationen zu den wichtigsten Handle-Variablen anzeigen.

Das ist sehr nützlich für das Debugging. Denn so können Entwickler die aktuellen Eigenschaften komplexer Datenstrukturen auf einen Blick erkennen. Ein Doppelklick auf eine Handle-Variable gibt nun alle dem Handle zugeordneten Parameter und deren aktuelle Ein­stel­lungen zurück. Damit kann der Anwender z.B. Parameter eines Datacode-Handles wie "polarity", "symbol type" oder "finder pattern tolerance" unkompliziert inspizieren. Selbst komplexe Parameter, die mehrere Schlüssel-Wert-Paare enthalten, wie z.B. die Kamera­para­meter eines 3D-Formmodell-Handles, lassen sich so einfach prüfen.

HDevEngine-Verbesserungen

HDevelop bietet einen neuen Bibliotheks-Export, der das Aufrufen von HALCON-Prozeduren aus C++ und .NET so einfach und intuitiv macht wie den Aufruf jeder beliebigen C++/.NET-Funktion. Dies ist über einen Wrapper möglich, der die notwendigen HDevEngine API-Aufrufe kapselt. Dieser neue Bibliotheks-Export erzeugt auch CMake-Projekte, die einfach konfiguriert werden können, um Projektdateien für viele gängige IDEs, wie beispielsweise Visual Studio, auszugeben. Die neue Funktionalität ist über die HDevelop GUI und über die Kommandozeilenschnittstelle zugänglich.

Automatische Freigabe von Handles

HALCON macht das Arbeiten mit Handles jetzt wesentlich komfortabler, da diese automatisch freigegeben werden, sobald sie nicht mehr benötigt werden. Dadurch wird das Risiko Speicherlecks zu erzeugen deutlich reduziert, da ungenutzter Speicher nicht mehr manuell freigeben werden muss. Auch das Schreiben von "sicherem Code" wird dadurch wesentlich vereinfacht.

Oberflächenfusion für mehrere 3D-Punktwolken

HALCON bietet ein neues Verfahren, das mehrere 3D-Punktwolken zu einer wasserdichten Oberfläche verschmilzt. Diese neue Methode ist in der Lage, Daten von verschiedenen 3D-Sensoren zu kombinieren – sogar von verschiedenen Typen wie Stereo-Kameras, Time-of-Flight-Kameras oder Streifenprojektionssensoren. Diese Technologie ist insbesondere nützlich für Reverse Engineering.

3D-Verbeserungen

HALCON bietet jetzt optimierte Funktionen für oberflächenbasiertes 3D-Matching. Diese können verwendet werden, um die Position von Objekten im 3D-Raum zuverlässiger zu bestimmen, was die Entwicklung von 3D-Anwendungen erleichtert. Darüber hinaus enthält HALCON jetzt auch eine neue Hilfsprozedur, mit der Entwickler Parameter und Ergebnisse einer oberflächenbasierten Matching-Anwendung schnell überprüfen und debuggen können.

Unterstützung für hyperzentrische Objektive

Unterstützung für hyperzentrische Objektive
Das zu inspizierende Objekt und das mit hyperzentrischer Linse aufgenommene Bild

Ein neues Kameramodell innerhalb von HALCON ermöglicht nun die Korrektur von Verzerrungen in Bildern, die mit hyperzentrischen (oder auch perizentrischen) Kameraobjektiven aufgenommen wurden. Diese Objektive können mehrere Seiten eines Objektes gleichzeitig darstellen und ermöglichen so eine konvergente Sicht auf das Prüfobjekt. Mit dieser Technologie benötigt der Anwender nur ein einziges Kamerasystem für Inspektions- und Identifikationsaufgaben, wie z. B. die Inspektion von zylindrischen Objekten.

Deflektometrie mit MVTec HALCON

Deflektometrie

HALCON 18.11 enthält neue Operatoren, die es dem Anwender ermöglichen, spiegelnde und teilweise spiegelnde Oberflächen nach dem Prinzip der Deflektometrie zu inspizieren, um so Defekte zu erkennen. Diese Methode macht sich die Spiegelreflexionen der Objektoberfläche zu Nutze, indem sie die Spiegelbilder bekannter Muster und deren Verformungen auf der Oberfläche betrachtet.

HALCON in Ihrem industriellen Netzwerk

HALCON 18.11 beinhaltet eine Hilscher-cifX-Schnittstelle. Dadurch kann HALCON über Hilscher-Karten mit fast allen industriellen Feldbusprotokollen kommunizieren. Unterstützt werden unter anderem CC-Link, EtherCAT, EtherNet/IP, PROFIBUS und PROFINET.

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