HALCON 22.05
Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Funktionen von HALCON 22.05, das im Mai 2022 veröffentlicht wurde.
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
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 Bar- und Datacodes 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.
