06. November 2025 | Feature-Präsentation, HALCON

MVTec HALCON 18.11 – Neue Features

HALCON 18.11 bringt Deep-Learning für Klassifikation, Segmentierung und Detektion – dazu die Datenstruktur „Dictionaries“.

In diesem Video sehen Sie die neuen Features von MVTecs HALCON 18.11. Das Release beinhaltet neue KI-Technologien aus den Bereichen Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Learning, wie Klassifikation ganzer Bilder, Objektdetektion und semantische Segmentierung. Außerdem wurden einige Verbesserungen für Entwickler eingeführt, wie z. B. eine neue Datenstruktur "Dictionaries" und viele mehr.

Video

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Veröffentlicht am: 06. November 2025

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Ready for take off – HALCON, MERLIC & DLT bringen Sie weiter

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Shape-Based Matching

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Tutorial

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Smart Labeling mit dem MVTec Deep Learning Tool

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Anwendungsbeispiel

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Mit XLDs in HALCON arbeiten

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON mit XLD-Konturen arbeiten – Linien und Kreissegmente finden, Breiten messen und Geometrien präzise auswerten.

Tutorial

HALCON

Labeln mit dem MVTec Deep Learning Tool

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON eine Deep-Learning-Instanzsegmentierung aufbauen – inklusive präziser Masken und Bounding Boxes für alle Objekte.

Tutorial

HALCON

Labeln mit dem MVTec Deep Learning Tool

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Instanz-Segmentierungs-Daten mit dem MVTec Deep Learning Tool labeln können.

Tutorial

Deep Learning Tool

Mit Dictionaries in HALCON arbeiten

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON Dictionaries erstellen, Werte lesen und schreiben, mit JSON arbeiten und sie in Prozeduren nutzen.

Tutorial

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Deep OCR mit MVTec MERLIC

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Tutorial

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Generic Shape Matching Workflow – MVTec HALCON

Sehen Sie das Tutorial zum generischen Shape-Matching-Workflow und lernen Sie, wie Sie Shape Matching in MVTec Vision Solutions einrichten und ausführen.

Tutorial

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Arbeiten mit Tupeln in MVTec HALCON

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON mit Kontroll-Tupeln arbeiten – sie erstellen, auswählen, vergleichen, konvertieren und in HDevelop performant einsetzen.

Tutorial

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3D Stereo Oberflächenrekonstruktion mit MVTec HALCON

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Tutorial

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Tutorial

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Deep Learning Anomaly Detection mit MVTec MERLIC

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Tutorial

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MERLIC

Deep OCR mit MVTec HALCON

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Feature-Präsentation

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Feature-Präsentation

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Feature-Präsentation

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Tutorial

HALCON

Deep-Learning-basierte Anomalieerkennung mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial lernen Sie, wie ein auf Deep Learning basierendes Anomalieerkennungs-Modell mit MVTec HALCON trainiert wird.

Tutorial

Deep Learning

HALCON

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Tutorial

HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 1: Einführung & Vorbereitung des Datensatzes

Im ersten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON's Objektdetektion lernen Sie, was Objektdetektion ist, und für welche Anwendungen es genutzt werden kann. Dann werfen wir einen Blick auf das erste Programm der HDevelop-Beispiel-Serie zur Objektdetektion.…

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HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 2: Trainieren eines Modells

Im zweiten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON‘s Objektdetektion werden Sie lernen, wie Sie ein Deep Learning-basiertes Objektdetektions-Modell mit MVTec HALCON trainieren können.

Tutorial

HALCON

HALCONs deep-learning-basierte Objektdetektion 3: evaluieren des trainierten Modells

Im dritten Teil der Tutorial-Serie zur HALCONs Objektdetektion werden wir das Deep-Learning-basierte Modell evaluieren, das wir im letzten Video trainiert haben.

Tutorial

HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 4: Anwenden des Modells (Inferenz)

In diesem Tutorial nutzen wir in MVTec HALCON ein trainiertes Deep-Learning-Objekterkennungsmodell für die Inferenz und werten die gefundenen Objekte aus.

Tutorial

HALCON

HALCON Deep Learning Grundlagen: Workflow, Daten & Modell

In diesem Tutorial werfen wir einen Blick auf den empfohlenen Deep-Learning-Workflow, wenn Sie mit MVTec HALCON arbeiten.

Tutorial

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Anomalieerkennung mit MVTec HALCON

HALCONs deep-learning-basierte Anomalieerkennung ermöglicht es Ihnen, leicht zu prüfen, ob Bilder Abweichungen von bekannten Trainingsdaten enthalten.

Feature-Präsentation

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Integrieren von HDevelop-Code in eine C#-Anwendung mithilfe des Library Project Exports

Erfahren Sie, wie Sie HDevelop-Prozeduren nahtlos als native C/C++ Funktionen nutzen können. Dieses Tutorial führt Schritt für Schritt durch Export, Kompilierung und Integration des HALCON-Codes.

Tutorial

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Zeichnen von orientierten Rechtecken mit dem MVTec Deep Learning Tool

Erfahren Sie in diesem Video, wie Sie orientierte Rechtecke mit dem MVTec Deep Learning Tool erstellen.

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Stereo-Kalibrierung mit MVTec HALCON

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Integrieren von HDevelop-Code in eine C++-Anwendung mithilfe des Bibliotheks-Projekt Exports

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[Translate to German:] pick and place application examples

Drei Anwendungsbeispiele für Pick & Place mit HALCON 3D Vision

Mit HALCON 3D Vision greifen Roboter chaotisch gelagerte Autoteile präzise – dank Sheet-of-Light-Sensorik und intelligenter Werkzeugwahl.

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[Translate to German:] image d3 vrmagic intelligent camera with halcon embedded

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Leuze LPS36 & MVTec HALCON 3D–Software beim „Griff in die Kiste“

Mit HALCON und dem LPS36 entsteht eine kosteneffiziente 3D-Lösung – schnell, präzise und ideal für Pick-and-Place-Anwendungen.

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[Translate to German:] pick and place surface based matching

Bestückung mit HALCONs oberflächenbasiertem 3D–Matching

Robustes Griff-in-die-Kiste schwerer Teile: Sheet-of-Light und HALCON 3D-Matching, 2D-Relokalisierung und Doppelentnahme für die Schweißzuführung.

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