Objektdetektion
Die Deep-Learning-basierte Objektdetektion lokalisiert trainierte Objektklassen und identifiziert sie mit einem umschreibenden Rechteck (Bounding Box). Sich berührende oder teilweise überlappende Objekte werden ebenfalls getrennt, was das Zählen der Objekte ermöglicht.
HALCON und MERLIC ermöglichen Anwendern außerdem, diese Rechtecke an der Orientierung des Objekts ausrichten zu lassen, was zu einer präziseren Erkennung führt, da Rechtecke damit optimaler an die Form des Objekts angepasst sind.
Für die Objekterkennung ist es notwendig, beschriftete Daten in Form von Bounding-Box-Koordinaten bereitzustellen. Das trainierte Modell ist in der Lage, verschiedene Objektinstanzen unterschiedlichen Typs einschließlich ihrer Positionen auf dem Bild mit einer gewissen Sicherheit zu erkennen. Pro Instanz liefert das Modell eine Bounding Box und eine entsprechende vorhergesagte Klasse.