原裝未拆 豐富的組合功能 IC693CMM321 伺服電機 數字模塊

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的機器視覺軟件制造商 MVTec Software GmbH 將于2024年11月20日發布其標準機器視覺軟件 HALCON 24.11 版本。用戶將迎來突破性的技術和改進。

MVTec HALCON 24.11

Jan G?rtner，MVTec 公司 HALCON 產品經理

MVTec 的 HALCON 產品經理 Jan G?rtner 解釋道：“在 HALCON 24.11 中，我們重點提升了 AI，特別是深度學習算法。用戶現在可以檢測和評估基于深度學習分類中的意外行為。許多客戶也會欣賞優化后的二維碼閱讀器，特別是在具有挑戰性的條件下，它變得更加強大。” 基于形狀的匹配技術也變得更加用戶友好，使得沒有機器視覺經驗的用戶也能夠輕松使用。此外，HALCON 軟件版本的授權模式也得到了改進：HALCON 進階版的用戶現在可以毫無限制地在 HALCON 穩定版項目中工作。從24.11 版本起，不同版本之間將完全兼容。此外，新版本為開發者提供了 HALCON 新集成開發環境 HDevelopEVO 的預覽。

分類中的超出分布檢測（OOD）

通過 HALCON 的這一新功能，生產過程中由錯誤分類引起的意外行為可以輕松檢測，并可以有效地采取針對性措施，例如停止機器。當使用深度學習分類器時，未知物體會被分配到系統已學習的類別之一。如果缺陷或物體本身是從未出現過的類型，則可能會導致問題。例如，系統僅接受訓練識別紅色或黃色標簽的瓶子，而遇到帶有綠色標簽的瓶子時可能會發生分類錯誤。新的深度學習功能“超出分布檢測（OOD）”在分類結果中包含未在訓練數據中出現的物體時會通知用戶。例如，這可能是一瓶綠色標簽的瓶子，而系統只接受了紅色或黃色標簽的瓶子訓練。在這種情況下，HALCON 會提供“超出分布”的消息以及一個 OOD 分數，表示與訓練類別的偏差程度。

OOD 分數在擴展深度學習模型時也非常有用，通過顯示哪些新圖像對新模型有價值。例如，一個新訓練圖像的 OOD 分數很高，表示該圖像與網絡中已有的圖像偏差較大，意味著該圖像的信息量更高，因此對訓練更有價值。

改進的基于形狀的匹配

新的 HALCON 版本使廣泛應用的“基于形狀的匹配”功能更加用戶友好。該技術常用于快速、準確地定位物體。為了實現這一目標，HALCON 24.11 引入了新的專利申請中的“擴展參數估計”功能。該功能允許參數以更高的粒度進行估計，從而在某些應用中顯著加快執行速度。“擴展參數估計”功能使得即使沒有深入機器視覺知識的用戶也能夠進行參數估計。

優化的二維碼 （QR code）閱讀器

HALCON 的二維碼閱讀器性能得到了顯著提升。尤其是在復雜條件下，例如當圖像區域內需要識別多個二維碼或圖像中存在大量紋理干擾檢測時，這種改進尤為明顯。識別率有所提高，并且在復雜場景下的評估時間顯著減少。

新集成開發環境 HDevelopEVO 的預覽

對于所有使用 HALCON 自帶集成開發環境（IDE）HDevelop 的用戶來說，HALCON 24.11 帶來了一個特別亮點：新 IDE HDevelopEVO 的預覽版。該 IDE 具有更加現代化、直觀的用戶界面，以及改進的編輯器，這也是編程的核心要素。改進后的編輯器使得機器視覺應用的編程和原型設計更加快速高效。用戶已經可以在 HALCON 24.11 中廣泛測試這一新開發環境。HDevelopEVO 的功能將在后續版本中持續擴展，并且逐步成為 HALCON 的標準開發環境。

深度 3D 匹配

在 HALCON 24.11 中，該功能引入了基于深度學習的3D視覺市場創新，特別適用于料箱揀選和拾取放置應用。該功能在確定訓練對象的jingque位置和旋轉方面具有很高的魯棒性，并且特點是參數化工作量極低、執行速度極快。根據精度要求，可以使用一臺或多臺成本效益高的標準2D相機來確定位置。訓練過程完全基于從 CAD 模型生成的合成數據，因此無需進一步的訓練。

客戶可以在 HALCON 24.11 中立即使用此功能進行模型訓練和應用評估。需要時，他們可以隨時聯系 MVTec。HALCON 內的訓練和評估功能將在下一個版本中提供。

HALCON 的 GigEVision 接口支持 RoCEv2

在此版本中，HALCON 的 GigE Vision 接口支持 RoCEv2 網絡協議，該協議提高了圖像傳輸的性能。

改進的 HALCON 進階版

HALCON 進階版現已與 HALCON 穩定版完全兼容。進階版用戶現在可以與穩定版用戶在同一項目上協作。此外，進階版用戶將與穩定版用戶獲得相同的維護更新。未來，從穩定版切換到進階版只需更換許可證文件即可。

法律聲明

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