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HALCON 19.11 Progress


HALCON 19.11 Progress

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HALCON是德国MVTec Software GmbH公司开发的一套全面的标准机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境 (HDevelop)。它能节约产品的成本,缩短软件的开发周期——HALCON灵活的架构便于各种机器视觉应用的快速开发。

HALCON Progress与以往HALCON不同,是MVTec定义的一个全新机器视觉软件产品。HALCON Progress是用户享有最新机器视觉功能的一条快速途径。HALCON Progress大约每六个月发布一个新版本,因此HALCON Progress的用户可以比之前更快、更频繁地访问最新的功能,更早访问最新的机器视觉算法功能意味着用户可以缩短新一代产品上市的时间,更好抓住市场机遇。为了使HALCON Progress用户能够及时获取这些最新的功能,HALCON Progress版本只能通过年度订阅方式获得,HALCON Progress的用户可以在订阅有效期内访问所有发布的新版本。

 HALCON 19.11 Progress是HALCON Progress的最新版本,保留了历史版本的所有功能特性,并在此基础进行优化增强,同时增加许多新功能。

产品特

  • 工业互联网的推动者(工业4.0
  • 超大处理库,包含超过2100个算子,可满足各种级别图像处理
  • 机器视觉集成开发环境(IDE)HDevelop
  • CC++C#Visual Basic .NET中轻松编程
  • 可用于多种平台
  • 支持多核和多处理器计算机
  • 使用SSE2AVXAVX2NEON先进的指令集和自动GPU加速实现高性能
  • 支持上百种工业相机和图像采集卡,支持GenICamGigE VisionIIDC 1394USBUSB3 Vision和CameraLink等标准
  • Blob分析具有50 多种形状及灰度特征提取方法
  • 光学字符识别与验证(OCR/OCV)
  • ROI形状不受限制,可以显著提高处理的灵活性和速度
  • 快速、全面的形态学算法
  • 彩色图像处理高光谱成像
  • 超大图像处理(32k x 32k以上
  • 图像序列处理(例如监测任务)
  • 精确三维相机标定技术
  • 更多……

功能介绍

  • 深度学习异常值检测算法

MVTec自HALCON 17.12 Progress版本就已加入深度学习分类功能,在后续版本中,HALCON又在原有分类功能基础上增加了目标检测以及语义分割的功能。此前的HALCON可使用有监督式的深度学习方法来完成图像分类、目标检测、语义分割三项视觉任务。在新版本的HALCON中将加入基于深度学习的异常值检测算法,该算法属于无监督式的深度学习方法,使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。


                      

      


通过该方法训练得到的模型可自动推断出有缺陷物体中异常位置所在区域:



该方法相较于之前的深度学习算法具有以下优点:

1、无需标注

2、只需少量正样本即可进行训练

3、可以在CPU下进行训练

4、具有较快的推断速度

  • 支持ONNX开源模型导入

HALCON 19.11 Progress可以支持开源ONNX模型导入,并支持其在HALCON框架下进行训练及推断,用户可通过该方式在HALCON中无缝集成其他开源框架下(如tensorflow,pytorch等)训练好的深度学习模型。



同时,HALCON 19.11 Progress还提供了开源网络模型拓扑结构的可视化算子,通过使用HALCON 19.11 Progress提供的可视化接口,用户可以轻松可视化开源模型的内部网络结构。

 

                

 

  • 提供更全面的可视化窗口

Halcon 19.11 Progress还加入了针对网络任意层、任意卷积核特征图及热度图的可视化算子。通过该技术用户可以更加全面的了解网络模型的学习过程,及当前模型更加关注的区域。


  



  • 通用箱体定位算法

在HALCON 19.11 Progress之前如果要完成复杂场景下的箱体查找,则需要对查找的箱体创建模板,如果查找的种类较多则需要创建多种模板。HALCON 19.11 Progress的通用箱体定位算法无需创建模板,可直接在复杂场景下定位任意尺寸的箱体,该算法可适用于多种复杂3D场景,具有良好的适用性及鲁棒性。适用该技术可以提升物流、制药行业箱体分拣的效率。



  • 更加优秀的读码算法

MVTec在HALCON每一个版本迭代中,都会花费很多精力去提高算法的速度。在新版HALCON中,ECC200的读码速度较上一版本提升了三倍,并且在多核环境下提速效果更加明显。同时HALCON 19.11 Progress的一维码解码算法能够返回条码更加精确的旋转角度。另外,在新版本中HALCON可以解码低分辨率的条码图像,在条码间隙小于1像素的情况下仍然能够稳定的进行解码。


  • 增强的线阵相机标定方法

针对线阵相机标定,增加了远心镜头支持及多项式畸变的校正。新版本支持使用线阵相机配合远心镜头进行标定测量,同时多项式模型能够校正更加复杂的畸变。


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  • 基于标记点的分水岭图像分割算法

图像分割一直是视觉领域的重要内容,HALCON 19.11 Progress提供基于标记点的分水岭图像分割算法,该算法通过用户提供的标记区域来分割图像中的物体,分割效果比传统的分水岭算法有着明显的提升。


  • 更多功能……

应用领域

HALCON能够为机器视觉领域的各种应用提供全面的解决方案,例如:

应用1

应用2

应用3

应用4

食品、医疗保健和生命科学

汽车和机器人

包装

医学影像学

 


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