Die MVTec Software GmbH, ein weltweit führender internationaler Softwarehersteller für die industrielle Bildverarbeitung, bringt am 14. November 2023 die Version 23.11 der Machine-Vision-Standardsoftware HALCON auf den Markt. Der halbjährliche Release-Zyklus von HALCON beinhaltet immer neue Features und zahlreiche Verbesserungen bestehender Methoden.
Mit der neuen Version ist es erstmals möglich, MVTec HALCON Cloud-Umgebungen ohne Hardware-Dongle zu lizenzieren. „Der License Server Cloud Ready ermöglicht unseren Kunden die digitale Lizenzierung von HALCON in öffentlichen aber auch in privaten Cloud-Umgebungen. Damit eröffnen wir nun noch mehr Kunden die Möglichkeit, auf HALCON zuzugreifen und von den Vorteilen, die HALCON als leistungsstarke industrielle Bildverarbeitungssoftware bietet, zu profitieren“, sagt Jan Gärtner, Product Manager HALCON bei MVTec.
Industrielle Bildverarbeitung in der Cloud bietet zahlreiche Vorteile
Dadurch, dass HALCON nun auch rein digital in der Cloud betrieben werden kann, entstehen zahlreiche neue Anwendungsmöglichkeiten. Diese können das Aufbauen neuer Geschäftsmodelle umfassen, wie etwa das Anbieten von Bildverarbeitungsdiensten in der Cloud, das rechenintensive Training von Deep-Learning-Modellen oder das Ermöglichen von Cloud-basierten CI/CD-Prozessen.
Daneben gibt es noch weitere neue Features und Verbesserungen in HALCON 23.11. Die bedeutendste Weiterentwicklung ist die auf strukturiertem Licht basierende 3D-Rekonstruktion. Damit sind in kurzen Taktzeiten präzise 3D-Rekonstruktionen für diffuse Oberflächen möglich. Die wichtigste Neuheit im Bereich Deep Learning ist die Multi-Label-Klassifizierung. Die neue Deep-Learning-Methode erkennt verschiedene Klassen in einem Bild. „Wir verfolgen das Ziel, dass unsere Kunden immer mit aktuellen Technologien und ausgefeilten Methoden arbeiten. Das stellen wir mit den kurzen Release-Zyklen von einem halben Jahr sicher“, erklärt Jan Gärtner.
MVTec License Server Cloud Ready
Mit HALCON 23.11 steht Kunden eine weitere "Cloud-ready"-Variante des Lizenzservers zur Verfügung. Damit ist es nun möglich, HALCON sowohl innerhalb der Cloud von kommerziellen Anbietern als auch in unternehmenseigenen Cloud-Umgebungen ohne einen Hardware-Dongle, nämlich über eine Netzwerkverbindung, zu lizensieren. Das bedeutet: HALCON kann nun einfach über sämtliche Cloud-Lösungen hinweg lizensiert werden. Durch das Nutzen von HALCON in der Cloud profitieren Kunden auf einfache Weise von den neuen Möglichkeiten, die die industrielle Bildverarbeitung in der Cloud bietet.
3D-Rekonstruktion basierend auf strukturiertem Licht
In HALCON 23.11 wurde das „structured light model“ erweitert: Neben der Deflektometrie liefert es nun auch präzise 3D-Rekonstruktion für diffuse Oberflächen in kurzen Taktzeiten. Diese Erweiterung gibt Nutzern die Flexibilität, ihre eigenen anwendungsspezifischen 3D-Rekonstruktionssysteme unter Verwendung eines Musterprojektors und einer 2D-Kamera zu entwickeln. Das Feature eignet sich insbesondere für Anwendungen, in denen präzise räumliche Darstellungen erforderlich sind. Somit eignet es sich für die Optimierung von Fertigungsprozessen, die Qualitätskontrolle und die genaue Vermessung verschiedener Oberflächen.
Multi-Label-Klassifizierung
Mit der „Multi-Label-Klassifizierung“ steht Kunden in der neuen HALCON Version eine neue Deep-Learning-Methode zur Verfügung, welche es erlaubt, mehrere verschiedene Klassen in einem Bild zu erkennen. Solche Klassen können unterschiedliche Fehler, aber auch Eigenschaften wie Struktur oder Farbe sein.
Solche Klassen können unterschiedliche Eigenschaften der Objekte im Bild umfassen, etwa verschiedene Arten von Fehlern, Farbe oder Struktur. In der Praxis kann die Methode beispielsweise aufzeigen, wenn verschiedene Arten von Fehlern auf einem Bild vorhanden sind und somit eine detailliertere Klassifizierung ermöglichen. Im Vergleich zu anderen Methoden ist diese Deep-Learning-Methode schneller in der Verarbeitung und auch der Aufwand für das Labeln ist geringer.
Weitere Verbesserungen
In HALCON 23.11 wurden eine Reihe von Verbesserungen für bestehende Methoden und Technologien umgesetzt. So wurde für Global Context Anomaly Detection, einer Methode zum Auffinden komplexer Anomalien, das dahinterstehende neuronale Netz weiter optimiert. Damit wird die Genauigkeit bei der Anomalieerkennung verbessert, ohne die Hardwareanforderungen oder die Ausführungszeit zu erhöhen.
Darüber hinaus verwendet HALCON jetzt das neueste NVIDIA CUDA Toolkit. Der Benutzer hat damit nun die Möglichkeit, aus einer noch größeren Anzahl von KI-Beschleunigern zu wählen. So werden beispielsweise nun auch die neuen NVIDIA Jetson Orin Module unterstützt.
Und schließlich wurden in HALCON 23.11 verschiedene Leistungsoptimierungen der Kerntechnologien von HALCON umgesetzt. So laufen beispielsweise die Operatoren für das Template Matching (NCC Matching) auf Arm-basierten Systemen nun bis zu 80% schneller.
