In der neuen Version wurde der Schwerpunkt auf die Nutzerfreundlichkeit und die Verbesserung der regelbasierten Bildverarbeitung gelegt. Die bedeutendste Neuheit in HALCON 24.05 ist die erweiterte Parameterschätzung für Shape Matching. „Matching-Verfahren sind die Grundlage sehr vieler Bildverarbeitungsanwendungen, denn damit werden relevante Objekte in einem Bild subpixelgenau gefunden. Mit der Weiterentwicklung haben wir die Nutzerfreundlichkeit erhöht, indem HALCON nun automatisiert die Parametereinstellung übernimmt. Dadurch können schnelle und robuste Lösungen nun auch ohne tiefgreifendes Expertenwissen entwickelt werden,“ erklärt Jan Gärtner, Product Manager HALCON.
Stetige technologische Weiterentwicklung mit Blick auf die Kundenanforderungen
Neben der erweiterten Parameterschätzung für Shape Matching wird es in der neuen Version auch höhere Dekodierraten im Bereich des Barcode-Lesens und diverse Maßnahmen zur Verbesserung verschiedener Kerntechnologien geben. Ab Version 24.05 unterstützt HALCON nativ das STEP-Format, den Industriestandard für 3D CAD-Daten. Außerdem veröffentlicht MVTec parallel zu diesem Release eine aktualisierte Version des OpenVINO™ Toolkit AI² Plug-ins. „Wir wollen unseren Kunden immer die aktuellen Technologien bieten. Dazu zählt auch, dass wir bestehende Methoden regelmäßig weiterentwickeln. So konnten wir einerseits die Performance unserer Deep-Learning-Methoden mit dem neuen OpenVINO™ Toolkit AI² Plug-in steigern, aber auch bei der regelbasierten Algorithmik profitieren unsere Kunden von vielen Leistungssteigerungen,“ sagt Jan Gärtner.
Erweiterte Parameterschätzung für Shape Matching
HALCON 24.05 enthält die erste Iteration der erweiterten Parameterschätzung für Shape Matching. Mit seiner Subpixel-Genauigkeit findet Shape Matching Objekte präzise und robust in Echtzeit, selbst in anspruchsvollen Situationen. Dank der erweiterten Parameterschätzung werden manuelle Parameteranpassungen bald der Vergangenheit angehören. Durch die Verwendung mehrerer annotierter Bilder können Benutzer nun ganz einfach auf maximale Online-Geschwindigkeit optimieren, während die Robustheit durch das automatisierte Parameter-Tuning erhalten bleibt. Anwender profitieren so von einer schnelleren Implementierung von Shape-Matching-Anwendungen, auch ohne spezielles Fachwissen.
Verbesserungen am Barcode-Leser für gestapelte Barcodes
Der Barcode-Leser für GS1 DataBar Expanded Stacked Codes wurde in HALCON 24.05 verbessert. Je nach Anwendung können Kunden eine deutliche Verbesserung der Dekodierraten erwarten. Davon profitieren insbesondere Branchen wie Logistik, Einzelhandel und Fertigung, in denen gestapelte Barcodes ein wichtiges Mittel zur Verfolgung von Waren sind.
3D-Verbesserungen und Erweiterungen: Import von 3D-Objektmodellen im STEP-Format
Ab Version 24.05 unterstützt HALCON das STEP-Dateiformat (Standard for the Exchange of Product Data) – den Industriestandard für 3D-CAD-Daten. Kunden können nun STEP-CAD-Daten ohne Zwischenschritte oder Konvertierungen direkt in ein HALCON 3D-Objektmodell laden. Das STEP-Format wird von den meisten gängigen CAD-Programmen unterstützt. Dies erhöht die Interoperabilität und Effizienz, da die Modelle für das 3D-Matching direkt aus den Planungsdaten der CAD-Software übernommen werden können.
Neue Version des OpenVINO™ Toolkit AI² Plug-ins
Parallel zum Release von HALCON 24.05 wird eine neue Version des OpenVINO Toolkit AI² Plug-ins veröffentlicht. Dieses Update nutzt die neueste LTS-Version der Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits. Das stellt die Kompatibilität mit neuester Intel-Hardware sicher und erhöht die Inferenz-Performance von Deep-Learning-Anwendungen. Die neue Plug-in-Version verbessert insbesondere die Unterstützung für die 13. Generation der Intel Core-Prozessoren, was zu einer verbesserten Inferenzleistung führt. Darüber hinaus können Kunden nun auch diskrete Intel-Grafikkarten für die Inferenz nutzen, was eine größere Flexibilität bei der Auswahl der geeigneten Hardware für ihre Anwendung bietet.
Leistungssteigerungen und weitere Verbesserungen
HALCON 24.05 enthält außerdem mehrere Leistungsoptimierungen für verschiedene Kerntechnologien. So ist beispielsweise das Entzerren von Byte-Images mit Hilfe eines Vektorfeldes auf AVX2-fähigen Intel-CPUs jetzt bis zu 285 % schneller. Auch der Operator map_image ist nun bis zu 25 % schneller. Darüber hinaus beinhaltet HALCON 24.05 Anpassungen für viele Operatoren, um Leistungseinbußen zu kompensieren, die durch Intels Behebung der "Downfall"-Sicherheitslücke entstanden sind.