HALCON 26.05全新功能

HALCON 26.05 將於 2026 年 5 月 20 日發布。這個即將推出的版本導入了多項重大強化功能，提升了傳統與深度學習機器視覺工作流程的穩健性、速度與便利性。其重點新功能包括 : 形狀比對現在能自動優化輪廓，還有 Data Matrix 讀碼增強了校正技術，就算條碼貼在彎曲或變形的表面也能照樣讀得準。在深度學習領域，強化的資料增強技術與新一代物件偵測功能帶來了更優異的模型表現與更快的推論速度，並降低了對大規模訓練數據的依賴，使系統在嚴苛的工業環境中運作更加穩定。

HALCON 26.05 網路研討會

將於2026年5月20日發布

5/20, 2026 | 15:00–15:45 (台灣時間)

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透過自動移除形狀比對(SBM)模型中不穩定的邊緣，實現更快速且更穩定的比對效果
形狀比對的自動輪廓優化

在 HALCON 26.05 中，針對形狀比對（SBM）開發的自動輪廓優化功能，讓使用者能自動移除模型中不穩定或具誤導性的輪廓。反光、陰影或隨機紋理經常會產生不可靠的輪廓，這不僅降低了比對的穩健性，還需要耗費大量人工進行清理。透過這項新功能，使用者只需提供實際物件的樣本影像，系統便會根據這些樣本分析哪些輪廓在各種變化中仍能保持一致，並僅保留穩定輪廓而移除不可靠的部分。
藉由將模型集中於穩健的輪廓，比對過程會變得更快速、更穩定且更精確。此功能在模型訓練階段以數據驅動的優化步驟，取代了耗時的人工輪廓編輯。這對於機械或電子零件等具有反光或紋理的物件，以及對穩定匹配要求極高的震動盤取放系統等自動化場景特別有價值。此外，自動化優化也降低了導入新物件時重新訓練模型的負擔，讓生產環境中的在線換線與調變得更具實用

在彎曲或變形表面上實現可靠的Data Matrix讀碼
Data Matrix校正技術

HALCON 26.05 擴展了其解碼器的功能，新增了 Data Matrix 校正技術，即使條碼出現在彎曲或變形的表面上也能可靠讀取。在許多工業應用中，條碼常被噴印在非平面的材質上，這會導致條碼幾何形狀扭曲，進而降低讀取的可靠性。透過全新的校正功能，HALCON 能在解碼前補償這些失真，顯著提升此類場景下的穩健性。
此校正步驟可在解碼器設定中選擇性開啟，並無縫整合至現有的工作流程中。雖然處理時間會比標準的 Data Matrix 讀取略長，但提升後的解碼可靠性確保了系統在嚴苛環境下的穩定運行。典型的應用場景包括噴印在圓柱形零件、彎曲包裝或製造與物流業中常見的柔性材質上的條碼。

靈活的資料增強流程，可提升深度學習的穩健性並減少對訓練資料量的需求
資料增強技術的優化

HALCON 26.05 為深度學習工作流程導入了強化後的資料增強功能。此新方法取代了以往需要自行撰寫函式的增強方式與預處理步驟，改用可直接整合至 HALCON 深度學習流程中的配置式運算子。

使用者可以透過程式化定義資料增強流程，應用包括幾何變換、色彩變化及模糊化等轉換技術，並預覽生成的影像變化。這讓開發人員能夠在現有的工作流程中快速測試並精煉增強策略。透過此方式生成的訓練樣本有助於提升模型的穩健性與泛化能力（即模型對未知狀況的處理能力），進而降低對大規模訓練數據集的依賴。
此功能首波開放於物件偵測（Object Detection）與實例分割（Instance Segmentation），支援更可靠的訓練過程，並在光照變化、視角改變、遮擋或影像雜訊等具挑戰性的條件下，有效改善模型的泛化表現

下一代物件偵測技術，具備顯著提升的推論速度與高偵測精度
下一代AI物件偵測

HALCON 26.05 推出了新一代基於深度學習的物件偵測技術，在維持高偵測精度的同時，推論速度提升了高達 5 倍。此新架構實現了高效的物件偵測，並針對速度與精度同樣關鍵的嚴苛機器視覺場景進行了優化。
使用者可以直接在 HALCON 內訓練並執行偵測模型，並能從 MVTec 提供的預訓練模型開始，根據特定應用進行調整。其採用的「anchor-free」偵測方法改善了bounding-box的定位能力，即使針對小物件或大小不一的目標也能可靠運作。整合的資料增強技術進一步增強了系統對於光照變化、旋轉、畸變及部分遮擋的抗干擾能力。此功能可直接整合至 HALCON 工作流中，支援工業自動化應用中的檢測、定位與分類任務。

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