HALCON 21.05 Progress: Kurzübersicht über Features & Verbesserungen

MVTec hat gerade die neueste HALCON Progress Edition: 21.05 veröffentlicht. Nachfolgend finden Sie die neuen Funktionen und Verbesserungen:

• Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser
• Deep OCR-Verbesserungen
• Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop
• Generic Shape Matching
• HALCON Deep Learning Framework
• Grundlegende Operatoren in 2D und 3D für eine schnelle und robuste Vorverarbeitung

Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser: In der Logistik wächst die Zahl der kamerabasierten Identifikationssysteme zunehmend. Im Lager gibt es jedoch eine hohe Varianz in der Hardware und andere Umgebungsbedingungen, die zu suboptimalen Barcode-Bildern führen können. HALCON kann nun auch bei minimaler Modulgröße Barcodes lesen. Die verbesserte Funktionalität von HALCON kann die Dekodierrate um bis zu 50% steigern.

Deep OCR Verbesserungen - Ein ganzheitlicher Deep-Learning-basierter Ansatz: Im Vergleich zu anderen Algorithmen kann Deep OCR Zeichen wesentlich robuster lokalisieren - unabhängig von Orientierung, Schriftart oder Polarität. Mit HALCON 21.05 werden nun auch große Bilder robuster behandelt, und Wörter unterschiedlicher Länge - auch sehr lange Wörter - können nun ohne Parameter-Tuning erkannt werden. Dank des erweiterten Satzes an unterstützten Zeichen in HALCON 21.05 profitieren Kunden außerdem von einer insgesamt verbesserten Stabilität und einer größeren Bandbreite an möglichen Anwendungen.

Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop: Auch die Benutzeroberfläche von HDevelop wurde benutzerfreundlicher gestaltet. Mit dem neuen "Canvas Window" können Anwender Grafikfenster wesentlich komfortabler gruppieren und organisieren. Außerdem hat der Anwender nun mehr Möglichkeiten, die Position von schwebenden Fenstern zu kontrollieren und anzudocken. Die neue "Auto-hide"-Funktion ermöglicht es dem Anwender, nicht benötigte Widgets schnell in die Seitenleiste zu schrumpfen und sie bei Bedarf einfach wieder einzublenden.

Generic shape matching: HALCON 21.05 führt das Generic Shape Matching ein, um die Benutzerfreundlichkeit der bewährten MVTec-Technologien für das Shape Matching zu verbessern. Durch die deutliche Reduzierung der Anzahl der benötigten Operatoren können Anwender ihre Lösung nun viel schneller und einfacher implementieren. Mit dem neuen Release ist es nun möglich, den Winkel- und Skalierungsbereich streng einzugrenzen. Durch die Vereinheitlichung der verschiedenen Shape-Matching-Methoden in einen einzigen Satz von Operatoren können Anwender zudem neue Shape-Matching-Features effizienter anpassen.

HALCON Deep Learning Framework: Mit HALCON 21.05 stellt MVTec die erste Version des HALCON Deep Learning Frameworks vor. Dieses Framework ermöglicht es erfahrenen Anwendern, eigene Modelle innerhalb von HALCON zu erstellen. Mit diesem Feature können Experten nun auch anspruchsvollste und hochkomplexe Anwendungen in HALCON realisieren, ohne auf vortrainierte Modelle oder Frameworks von Drittanbietern angewiesen zu sein.

Verbesserungen der grundlegenden 2D- und 3D-Operatoren In HALCON 21.05 unterstützt das 3D-Punktwolken-Sampling nun einen neuen Modus namens "furthest point", der typischerweise zu einem gleichmäßigeren Sampling eines 3D-Objekts führt. Weiterhin wurde eine Punktwolkenglättung eingeführt, der in der Regel zu einer deutlich schnelleren Verarbeitungszeit führt. Zu den weiteren Verbesserungen in HALCON 21.05 gehören allgemeine Beschleunigungen grundlegender Bildoperatoren.

Bitte beachten Sie: The Imaging Source ist zertifizierter MVTec-Distributor für Deutschland, Österreich, die Schweiz und eine Reihe weiterer Länder weltweit. Bitte klicken Sie hier, um den autorisierten MVTec Distributor für Ihr Land zu finden..