die neuesten features von halcon 23.05

Das neue HALCON 23.05 Release kommt in einer Progress Edition. Mit HALCON 23.05 hebt MVTec bestehende Bildverarbeitungstechnologien auf ein neues Niveau. Mit der neuen Version löst MVTec einmal mehr sein Versprechen ein, Anwendern eine der weltweit leistungsfähigsten und technologisch fortschrittlichsten Bildverarbeitungssoftwarelösungen zur Verfügung zu stellen.

HALCON 23.05 wurde am 23. Mai 2023 veröffentlicht.

Was gibt es Neues?

Die Synergie von Machine Vision und Deep Learning erreicht ein neues Niveau.

Deep Counting

Mit Deep Counting steht Kunden ab HALCON 23.05 ein Feature zur Verfügung, mit dem schnell und robust eine große Anzahl an Objekten gefunden und gezählt werden kann. Die Deep-Learning-basierte Technologie weist entscheidende Vorteile gegenüber bestehenden Bildverarbeitungsmethoden auf: Das Feature kann sehr schnell implementiert werden, da nur sehr wenige Objekte gelabelt und trainiert werden müssen - beide Schritte können problemlos in HALCON durchgeführt werden. Die Technologie liefert selbst bei Objekten aus stark reflektierendem oder amorphem Material zuverlässige Ergebnisse. Mit Deep Counting können große Mengen an Objekten wie Glasflaschen, Baumstämme oder Lebensmittel gezählt werden.

Training für Deep OCR Detection

Deep OCR liest Texte auf sehr robuste Weise, sogar unabhängig von ihrer Ausrichtung und Schriftart. Die Technologie findet zu diesem Zweck zunächst den relevanten Text im Bild und liest diesen dann. Mit HALCON 23.05 ist nun auch das Feintuning des Text-Findens möglich, indem das vortrainierte Netz mit anwendungsspezifischen Bildern nachtrainiert wird. Damit werden noch robustere Ergebnisse erzielt, aber auch neue Anwendungsmöglichkeiten erschlossen. Zum Beispiel: Finden von Text mit beliebiger Schriftart oder unbekannten Zeichentypen sowie eine verbesserte Lesbarkeit in verrauschten, kontrastarmen Umgebungen.

Training für 3D Gripping Point Detection

3D Gripping Point Detection kann zur robusten Erkennung von Oberflächen auf beliebigen Objekten verwendet werden, die sich für das Greifen mit Saugern eignen. In HALCON 23.05 gibt es nun die Möglichkeit, das vortrainierte Modell mit eigenen anwendungsspezifischen Bilddaten nachzutrainieren. Die greifbaren Flächen werden somit noch robuster erkannt. Das dazu notwendige Labeln erfolgt einfach und effizient über das MVTec Deep Learning Tool.

Easy Extensions Interface

Mithilfe von HALCON Extension Packages ist die Integration von externen Programmiersprachen möglich. Der Vorteil für Kunden: Funktionalitäten, die über die reine Bildverarbeitung hinausgehen, können damit über HALCON abgedeckt werden. In HALCON 23.05 wurde die Integration von externem Code mit dem Easy Extensions Interface deutlich erleichtert. Damit können Anwender ihre eigenen, in .NET-Code geschriebenen Funktionen in wenigen Schritten in HDevelop und der HDevEngine nutzbar machen und dabei von den vielfältigen Funktionalitäten des .NET-Frameworks profitieren. Dabei können sogar die von der HALCON/.NET-Sprachschnittstelle bekannten Datentypen und HALCON Operatoren verwendet werden. Das steigert sowohl die Flexibilität als auch die Anwendungsmöglichkeiten von HALCON.

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In unserer Broschüre finden Sie alle wichtigen Informationen zu unserer Software HALCON. Entdecken Sie MVTec HALCON und profitieren Sie von neuen Features.

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HALCON's vorherige Versionen

Wir optimieren HALCON kontinuierlich, indem wir etwa alle sechs Monate neue Versionen veröffentlichen.

HALCON 22.05

Die Version HALCON 22.05 schließt nahtlos an die vorherigen Releases an: Wie gewohnt können sich Kunden sowohl auf neue Features als auch auf nützliche Erweiterungen bestehender Technologien freuen:

  • Global Context Anomaly Detection
    Die in HALCON 22.05 verfügbare Technologie "Global Context Anomaly Detection" ist in ihrer Form eine Weltneuheit. Als Erweiterung der Deep-Learning-Technologie "Anomaly Detection" eröffnet dieses Feature völlig neue Anwendungsbereiche, indem es die Erkennung von logischen Anomalien in Bildern ermöglicht.
  • Individualisiertes Training für OCR-Anwendungen
    Mit HALCONs Deep OCR können Sie OCR-Anwendungen für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen effizient adressieren. Mit dem individualisierten Training für OCR-Anwendungen verbessern Sie die Ergebnisse, erhöhen die Benutzerfreundlichkeit und machen die Anwendungen noch robuster.
  • Optimierte Druckqualitätsprüfung von ECC200-Codes
    Mit der HALCON-Version 22.05 wird die Druckqualitätsprüfung (PQI) von Barcodes und Datencodes noch schneller und robuster.

HALCON 22.05 bietet noch mehr Verbesserungen - zum Beispiel einen neuen Operator, der hilft, den Bildkontrast lokal zu optimieren. Ein weiterer neuer Anwender erlaubt die Bildglättung mit zufällig geformten Regionen.

Lesen Sie hier alle detaillierten Informationen zu den Verbesserungen und Features. Nützliche Informationen finden Sie auch in der technischen Dokumentation und in unserem Features-Leaflet.

HALCON 20.11

HALCON 20.11 bringt Optimierungen für eine Reihe von Kerntechnologien wie oberflächen- und formbasiertes Matching mit sich. Mit "DotCode" wurde ein neuer 2D-Code-Typ hinzugefügt und mit einer weiteren neuen Funktion namens "Deep OCR" führt MVTec einen ganzheitlichen Deep-Learning-basierten Ansatz für die optische Zeichenerkennung (OCR) ein.

ABER DAS IST NOCH NICHT ALLES! Mit "Deep Learning Edge Extraction" bietet HALCON 20.11 auch eine neue und einzigartige Methode zur robusten Extraktion von Kanten. Besonders in Szenarien, in denen eine Vielzahl von Kanten in einem Bild sichtbar ist, oder bei geringem Kontrast und starkem Rauschen, übertrifft die Deep Learning Kantenextraktion herkömmliche Kantenextraktionsfilter.

Erfahren Sie mehr über die Funktionen von HALCON 20.11 oder laden Sie sich die aktuelle HALCON Steady Version direkt herunter.

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