MVTec HALCON ermöglicht es Anwendern, ihre eigenen CNNs (Convolutional Neural Networks) für Machine Vision-Anwendungen zu trainieren. Nach dem Training können diese Netzwerke zur Klassifizierung neuer Bilddaten genutzt werden. HALCON unterstützt Deep-Learning-basierte Bildklassifizierung, Objekterkennung (mit Bounding-Genauigkeit) und semantische Segmentierung (d.h. die pixelgenaue Segmentierung von Objekt- oder Fehlerklassen.
Typische Anwendungsbereiche sind z.B. die Fehlererkennung (z. B. für Leiterplatten, Flaschenmünder oder Pillen), die Objektklassifizierung (z. B. Identifizierung der Pflanzenart aus einem einzigen Bild) oder die Objektzählung (z. B. Überprüfung, ob ein Kundenauftrag korrekt kommissioniert und platziert wurde).
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