HALCON Machine Vision

HALCON 20.05 Progress bietet wieder viele neue Funktionen:

Der Subpixel-Barcode-Leser verfügt über einen weiterentwickelten Dekodier-Algorithmus. Dadurch können inzwischen Barcodes mit einer Modulgröße von unter 1 Pixel gelesen werden.

Das oberflächenbasierte 3D-Matching kann jetzt „kleinste“ Merkmale wie Löcher nutzen, um die Genauigkeit und Robustheit des Matching-Ergebnisses zu erhöhen. Somit können Werkstücke noch besser orientiert und bearbeitet werden.

Der generische Box Finder ist robuster geworden. Es können Boxen unterschiedlicher Größe innerhalb eines vordefinierten Bereichs von Höhe, Breite und Tiefe gefunden werden. Das Trainieren eines Modells entfällt mit dem Box Finder.

Das Training für alle Deep Learning Technologien kann jetzt auf der CPU oder GPU durchgeführt werden.

Die Anomalie-Erkennung mit Deep Learning erleichtert die automatisierte Oberflächeninspektion, da nur eine geringe Anzahl von hochwertigen "guten" Bildern für das Training benötigt wird. Das Trainieren eines Netzwerks für Anomalie-Erkennung ist bis zu zehn Mal schneller geworden.

Die Grad-CAM-basierte Heatmap (Gradient-Weighted Class Activation Mapping) unterstützt beim Deep Learning die Analyse, welche Teile eines Bildes die Klassifizierungs-Entscheidung beeinflussen. Diese kann jetzt auch ohne signifikante Geschwindigkeits-Einbußen auf der CPU berechnet werden.

Das Texture Inspection Model ist schneller und funktioniert mit Mehrkanal-Bildern.

Der Just-In-Time-Compiler funktioniert auch bei ARM-Prozessoren.

TLS (Transport Layer Security) kann zur Verschlüsselung der Socket-Kommunikation aktiviert werden.

Als neues Sprachinterface wird .NET Core unterstützt.

Kontaktieren Sie bitte CGI Systems wenn Sie die neue HALCON Version testen möchten.