HALCON 20.11 wurde heute veröffentlicht und dank zahlreicher neuer und überarbeiteter Features können Anwender die Effizienz ihrer Machine-Vision-Prozesse weiter verbessern. Das neue Release erscheint gleichzeitig in einer Steady- und einer Progress-Edition. Damit steht nun auch HALCON-Steady-Kunden die ganze Bandbreite an seit HALCON 18.11 neuen Progress-Features zur Verfügung.
HALCON 20.11 beinhaltet diverse Optimierungen für Kerntechnologien wie zum Beispiel das formbasierte und das oberflächenbasierte Matching. Mit "DotCode" wurde ein neuer 2D-Code-Typ hinzugefügt und mt einem weiteren neuen Feature namens "Deep OCR" bietet MVTec erstmalig einen ganzheitlich Deep-Learning-basierten Ansatz für die optische Zeichenerkennung (OCR).
Doch das ist längst nicht alles!
HALCON 20.11 beinhaltet eine neue und einzigartige Methode zum robusten Extrahieren von Kanten mit Hilfe von Deep Learning. Insbesondere in Szenarien, in denen in einem Bild eine Vielzahl von Kanten sichtbar sind, oder in Situationen mit geringem Kontrast und starkem Rauschen ist die "Deep Learning Edge Extraction" herkömmlichen Kantenfiltern überlegen.
HALCON 20.11 hat noch viele weitere Highlights im Gepäck!
Um ein paar zu nennen:
- Der ECC-200-Code-Leser unterstützt jetzt die rechteckige Erweiterung des Data-Matrix-Codes (DMRE)
- HDevelop, die in HALCON integrierte Entwicklungsumgebung, erhielt ein Facelift zur Verbesserung der Usability
- HALCON beinhaltet jetzt eine Sprachschnittstelle für Python
- Mit „Pruning für Deep Learning“ kann ein vollständig trainiertes Deep-Learning-Netz nachträglich hinsichtlich Speicherbedarf oder Geschwindigkeit optimiert werden
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Alle technischen Details finden Sie in der Dokumentation.
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