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die neusten features von halcon 22.11

Das neue Release HALCON 22.11 erscheint in einer Steady- und in einer Progress-Edition. Mit HALCON 22.11 zeigt MVTec einmal mehr, dass der gezielte Einsatz von Deep Learning bestehende Bildverarbeitungstechnologien auf ein neues Level hebt. Die 3D Gripping Point Detection beispielsweise bietet eine einfache Lösung für die effiziente Automatisierung einer komplexen Anwendung. So zahlt MVTec mit dem neuen HALCON 22.11 Release abermals auf ihr Versprechen ein, den Nutzern eine der weltweit leistungsfähigsten und technologisch fortschrittlichsten Machine-Vision-Software-Lösungen bereitzustellen.

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Was gibt's Neues?

Die Synergie von klassischem maschinellen Sehen und Deep Learning erreicht ein neues Niveau.

3d gripping point detection

HALCON 22.11 verbindet erstmals 3D Vision und Deep Learning miteinander. Die 3D Gripping Point Detection ermöglicht es, Oberflächen, die sich für das Greifen mit Saugern eignen, auf beliebigen Objekten robust zu erkennen. Anders als klassische Bin-Picking-Anwendungen ist die 3D Gripping Point Detection ein CAD-unabhängiger Ansatz. Daher ist keinerlei Wissen über die jeweiligen Objekte erforderlich. Dieses Mehr an Flexibilität eröffnet völlig neue Anwendungsfelder – etwa in der Logistikbranche oder im Warenlager.

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Neuer Datentyp "Memory Block"

Ab HALCON 22.11 kann der Anwender in HALCON Binärdaten (zum Beispiel Bilder) speichern, übertragen und mit anderen Anwendungen weiterverarbeiten. Das steigert die Kompatibilität der Software mit Maschinenkommunikations-Protokollen wie OPC UA- oder Bildeinzugs-Schnittstellen.

Schutz von trainierten Deep-Learning-Modellen

Für die industrielle Bildverarbeitung wird der Schutz des geistigen Eigentums immer wichtiger.  Das ist insbesondere im Bereich Deep Learning ein sensibles Thema. Hierbei liegt die Besonderheit darin, dass im Vergleich zu traditionellen Methoden die Qualität nicht nur vom Algorithmus, sondern maßgeblich von der Qualität der Trainingsdaten abhängt. Ein großer Teil des Aufwandes von Deep-Learning-Applikationen steckt im Sammeln der Daten sowie im Training der Modelle. Daher beinhaltet HALCON 22.11 einen neuen Verschlüsselungsmechanismus für HALCON Datentypen. Ein wichtiger Anwendungsfall ist die Verschlüsselung von Deep-Learning-Modellen. Das ermöglicht Kunden, ihre Investition sowie ihr Know-How zu schützen. Damit ist sichergestellt, dass nur der autorisierte Anwender sein DL-Modell nutzen und einsehen kann. 

Bessere Nachvollziehbare Entscheidungen

Eine Heatmap gibt Hinweise darüber, welche Bereiche eines Bildes für das Ergebnis der Klassifikation des Deep-Learning-Modells ausschlaggebend waren. Das bringt mehr Licht in die Deep Learning Black Box und erhöht damit die Nachvollziehbarkeit entsprechender Prozesse. Die Guided Grad-CAM ist ein neues Verfahren, welches nun noch präzisere Anhaltspunkte hinsichtlich der relevanten Bildbereiche für die jeweilige Entscheidung des Deep-Learning-Netzes liefert. So können beispielsweise Fehlklassifizierungen in einem Nachbearbeitungsschritt genauer untersucht werden.

Netzwerk-Lizenzen

Mit HALCON 22.11 erweitert MVTec die Lizenzierungsmöglichkeiten um die Option, HALCON über ein Netzwerk zu lizenzieren. Ein Lizenzserver ermöglicht die Nutzung von Floating-Lizenzen. Dabei teilen sich Entwickler eine vordefinierte Anzahl von Lizenzen über eine Netzwerkverbindung. Kunden profitieren von größerer Flexibilität bei der Benutzerzuordnung, Entwickler von größerer Unabhängigkeit und Flexibilität hinsichtlich ihres Arbeitsortes. Gerade für dezentrale oder remote arbeitende Entwicklungsteams ist dies der perfekte Weg, um HALCONs leistungsstarke Machine-Vision-Algorithmen effektiv zu nutzen. Außerdem ermöglicht dieser neue Mechanismus das Arbeiten in virtuellen Umgebungen ohne permanente physikalische Host-ID.

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