MVTec
HALCON Progress 23.11
HALCON Progress 23.11 新的 HALCON 23.11 版本採用 Progress 版本。 借助 HALCON 23.11，MVTec 將現有的機器視覺技術提升到了一個新的水平。 通過新版本，MVTec 再次兌現了他們的承諾，即為用戶提供世界上功能最強大、技術最先進的機器視覺軟件解決方案之一。
MVTec HALCON是用於機器視覺的綜合標準軟體，具有集成的開發環境（HDevelop），已在全球範圍內使用。它可以節省成本並縮短產品上市時間。 HALCON的靈活體系結構有助於快速開發任何種類的機器視覺應用程序。
Highlights
- HALCON是您在機器視覺領域的全方位應用解決方案
- 工業物聯網（又名工業4.0）的推動者
- 有超過2000個運算子的影像函式庫
- 用於機器視覺的整合開發環境（IDE）：HDevelop
- 內容非常廣泛包含深度學習
- 在C, C++, C#, and Visual Basic .NET簡單編寫程序
- 可應用在多種平台
- 支援多核心和多處理器電腦
- 利用目前最先進的指令集和GPU加速達到高效能
- 支援數以百計的工業相機, 影像擷取卡和常見的視覺標準
Features
- 最廣泛和最新的深度學習科技
- 可用於3D機械視覺的革命性軟體
- 匹配尋找旋轉或部分封閉的物件
- Blob分析超過50種形狀和灰階值特徵
- 高精度量測
- 光學字元辨識和驗證(OCR/OCV)
- 任意形狀的感興趣區域（ROI），具有顯著的靈活性和速度
- 檢測線條, 圓圈和橢圓, 精度高達1/50像素
- 高速的型態學
- 彩色影像處理和高光譜成像
- 處理超大圖像（超過32k x 32k）
- 影像序列處理(例如用於監視任務)
- 精確的3D相機校正
以下看更多HALCON 23.11 新功能.
有什麼新功能?
結構光的3D重建
在 HALCON 23.11 中，结構光模型得到了強化： 現在除了鏡面结構光反射，它可以在很短的周期内為漫反射表面提供更加精確的三D重建。 這一優化，使用者可以靈活地使用圖案投影機和二D相機開發適合自身應用的3D重建系統。 該功能特別適合需要展示精確空間的應用。 因此，該技術非常適用於製造過程優化、品質控制和各種表面的精確測量。
多標籤分類
透過 "多標籤分類"，客戶可以在新版 HALCON 中使用一種新的深度學習方法，從而在一張影像中識別出多個不同的類別。 這些類別可以涵蓋影像內物件的各種屬性，例如缺陷類型，顏色或結構。 在實際應用中，該方法可以揭示在一張影像不同類型缺陷的存在，從而進行更詳細的分類。 與其他方法相比，這種深度學習方法處理速度更快，標註工作量也更小。
對客戶來說，還有一個優點：無需事先訓練每一種可能的錯誤組合。不同的類別可以單獨訓練。
MVTec 授權伺服器"CLOUD R雲端就緒"
HALCON 23.11 為客戶提供了另一種 “Cloud Ready雲端就緒 ”授權伺服器 。 這意味著現在無需任何硬體，只需透過網路連線即可在商業雲端供應商的環境及企業擁有的雲端中設定HALCON授權 。這意味著 HALCON可以在所有雲端解決方案中輕鬆獲得授權。 透過在雲端中使用 HALCON，客戶可以輕鬆受益於機器視覺在雲端中提供的新可能性。
更多新優化
在 HALCON 23.11 中，對現有方法和技術進行了多項優化。 例如，進一步優化了全域異常值檢測(GCDA)(一種發現複雜異常值的方法)技術底層的神經網絡。 這在不增加硬體需求或執行時間的情況下提高了異常值檢測的準確性。此外， HALCON 現在採用最新的 NVIDIA® CUDA® 工具包。 這提供了使用者在人工智慧加速器中有更多廣泛的選擇的機會。 例如，現在也支援新的 NVIDIA Jetson Orin™ 模組。最後，HALCON 23.11 對 HALCON 的核心技術進行了各種效能最佳化。 例如，樣板匹配運算元（NCC Matching）在基於 Arm嵌入式系統上運行速度提高了 80%。
>HALCON 23.05的新功能
DEEP計數
借助深度計數，從 HALCON 23.05 開始，客戶可以使用一項功能，該功能可用於快速、穩定地對大量物體進行計數，並檢測它們的位置。基於深度學習的技術與現有的機器視覺方法相比具有顯著優勢：該功能可以非常快速地開發，因為只需要標記和訓練很少的對象——這兩個步驟都可以在 HALCON 中輕鬆完成。即使對於高反射和非晶材料的物體，該技術也能提供可靠的結果。借助深度計數，可以對玻璃瓶、樹幹或食物等大量物體進行計數。
DEEP OCR 訓練——檢測
Deep OCR 以非常穩定的方式讀取文字，即使不管它們的方向和字形如何。為此，該技術首先檢測圖像中的相關文字，然後進行讀取。借助 HALCON 23.05，現在還可以通過使用特定於應用程式的圖像重新訓練預訓練網絡來微調文字檢測。這提供了更可靠的結果並開闢了新的應用可能性。例如：檢測具有任意印刷類型或不可見字符類型的文字，以及在嘈雜、低對比度環境中提高可讀性。
3D GRIPPING POINT檢測訓練
3D Gripping Point檢測可用於穩定地檢測任何適合吸力抓取的物體表面。在 HALCON 23.05 中，現在可以使用自己的特定應用影像數據重新訓練預訓練模型。可抓握的表面因此被更加穩定地識別。通過 MVTec 深度學習工具可以輕鬆高效地完成必要的標記。
簡易的擴展介面
借助 HALCON 擴展包，可以整合外部程式語言。帶給客戶的好處：因此，HALCON 可以涵蓋超越純影像處理的功能。在 HALCON 23.05 中，通過 Easy Extensions Interface 整合外部代碼變得更加容易。使用者只需幾個步驟就可以讓他們自己使用 .NET 代碼編寫的功能在 HDevelop 和 HDevEngine 中可用，同時受益於 .NET 框架提供的廣泛功能。甚至可以使用 HALCON/.NET 語言介面中已知的數據類型和 HALCON 運算元。這增加了 HALCON 的靈活性和應用可行性。
3D 抓取點檢測
HALCON 22.11 首次將3D視覺和深度學習相結合。 3D抓取點檢測能夠穩定地檢測任何物體上適合用吸力抓取的表面。與經典的抓取應用相比，3D 抓取點檢測是一種無 CAD 的方法，因此不需要事先了解相關物體的任何形狀知識。提升的靈活性使其可用於各種全新的應用領域，如物流業或倉庫存儲。。
新的數據類型 “MEMORY BLOCK”
從 HALCON 22.11 開始，用戶可以在 HALCON 中存儲和傳輸二進制數據（例如圖像），也可以使用其他應用程式進一步處理它。 這增加了軟體與機器通訊協議的兼容性，例如OPC UA 或影像採集介面。
保護已訓練的深度學習模型
對於機器視覺應用來說，知識產權的保護越來越重要。 這在深度學習領域尤為重要。 該技術的特殊之處在於，與傳統方法相比，質量不僅取決於算法本身，而且在很大程度上取決於訓練數據的質量。 深度學習應用的很大一部分工作是收集數據和訓練模型。 因此，HALCON22.11 包含了一種新的 HALCON 數據類型加密機制。 一個主要使用範例是深度學習模型的加密。 這使客戶能夠保護他們的投資和專業技術。 因此，確保只有授權用戶才能使用和查看他們的深度學習模型。
更好的深度學習決策可追溯性
熱感圖指示影像的哪些區域對深度學習模型的分類結果具有決定性意義。 這可以為深度學習的黑匣子提供更多的提示，從而增加相應過程的可追溯性。 Guided Grad-CAM 是一種新方法，現在可以提供更精確的線索，說明影像的哪些區域與深度學習網絡的決策相關。 例如，可以在後處理步驟中更精確地調查錯誤分類。
網路LICENSES
在 HALCON 22.11 中，MVTec 通過添加通過網絡許可 HALCON 的選項來擴展license可能性。 license服務器允許使用浮動許可證。在這裡，開發人員使用網絡連接共享預定義數量的許可證。 由於用戶分配的多用途和更大的靈活性，客戶可以從成本節約中受益，開發人員在工作地點方面享有更大的獨立性和靈活性。特別是對於分佈式或遠端工作的開發團隊來說，這是有效利用 HALCON 強大的機器視覺算法的完美方式。 除此之外，新機制使用戶能 夠在沒有永久物理主機 ID 的虛擬化環境中工作。
DEEP OCR 訓練
HALCON 的 Deep OCR使用戶能夠在眾多範例中高效地解決文字閱讀應用。在HALCON 22.05中，這項技術通過訓練功能得到了擴展，可以在用戶自己的應用程式數據集上進行應用程式特定的訓練。這甚至可以解決最複雜的應用，例如閱讀對比度差的文字（例如，在輪胎上）。另一個優點是還可以訓練很少使用的特殊字符或打印樣式。深度 OCR 訓練顯著提高了性能和可用性，並使應用程式運行更加穩定。
沒有深度 OCR 訓練
深度 OCR 訓練
全區域異常檢測
HALCON 22.05 通過檢測圖像中的邏輯異常開闢了全新的應用可能性。這是深度學習技術異常檢測的進一步發展。到目前為止，有可能檢測到局部的結構異常。新的“全區域異常檢測”是一種獨一無二的技術，能夠“理解”整個圖像的邏輯內容。就像HALCON 現有的異常檢測一樣，新的“全區域異常檢測”只需要“好圖像”進行訓練，無需數據標記。這項技術使檢測全新的異常變體成為可能。例如，缺少、變形或排列不正確的組件。它開啟了全新的可能性：例如，在半導體生產中檢查印刷電路板或檢查印記。
ECC200 代碼的印刷質量檢查優化
HALCON 支持對一維和二維碼的印刷質量進行分級的各種標準。代碼分級確保所有閱讀器在實踐中都能毫無問題地閱讀印刷的代碼。借助 HALCON 22.05，對條形碼和數據代碼的印刷質量進行分級的印刷質量檢測 (PQI)得到了進一步優化。用於 ECC200 印刷質量檢查的模塊網格的確定現在更加穩定。此外，二維數據代碼的 PQI 現在提高了 150%。最後，通過引入計算等級的新程式，提高了二維數據代碼的 PQI 的可用性。
多個運算元功能優化和加速
HALCON 22.05 發佈了各種優化。一個例子是一個新的運算元，它執行自適應直方圖均衡化以提高圖像中的局部對比度。這有助於從低對比度的圖像中提取更多信息，尤其是在灰度值梯度不均勻的情況下。此外，HALCON 庫還擴展了一個新的運算元，它允許對任意形狀區域的圖像進行平滑處理。此外，另一個新運算元允許使用指定為對偶四元數的剛性 3D 變換來變換 3D 點。最後，HDevelop 的匹配助手現在基於通用形狀匹配生成代碼。
原始圖像
使用自適應直方圖均衡提高對比度
正如這個培養皿示例所示，實例分割允許準確識別和測量自然生長的結構。
深度學習實例分割
HALCON 21.11 中又增添了新的名為”實例分割”深度學習功能。這項技術結合了 語義分割和物體識別的優點。使用實例分割，可以將物體以像素精度分配到不同 的類。該技術在物體彼此非常接近、接觸或重疊的應用中特別有用。典型的使 用場景還包括從盒子中抓取隨機排列的物體（抓取應用）以及識別和測量自然生長的結構。
優化的 CODE 128 條碼閱讀器
在 HALCON 21.11 中，HALCON 的條形碼閱讀器在 Code 128/GS1-128 條碼模糊的情況下的穩定性得到了優化。此類條碼可能由於運動或聚焦的限制，呈現模糊狀態。現在，這種模糊的條碼亦可讀取。 Code 128/GS1-128 是一種廣泛使用的條形碼類型，由於其極小的尺寸和高數據密度，經常用於物流領域。
HALCON 的條碼閱讀器現在可以讀取重度模糊的條形碼。
以未來為導向的形狀匹配介面
以未來為導向的形狀匹配介面
HALCON 通用形狀匹配功能是基於 MVTec 多年經行業驗證的形狀匹配 技術。 由於所需運算元的數量顯著減少，用戶可以更輕鬆、更快速地實施 解決方案。借助 HALCON 21.11，現有功能回應了客戶回饋，並得到增 強，以進一步提高可用性。例如，集成了雜波特徵，優化了手柄檢查，並集成了附加參數並包含在自 動參數估計中。
經過驗證的字典處理
字典使在 HALCON 中管理複雜資料變得簡單方便。 例 如，可以將圖像、ROI 和參數設置等不同資料類型捆綁 在一個字典中。 這允許以邏輯方式構建程式，例如在將 許多參數傳遞給過程時。 HALCON 21.11 包括幾項改進，使字典的處理更加容易 和快捷。 例如，現在可以使用單個運算元調用初始化字 典，並且簡化了添加和檢索元素的語法。 此外，自動完 成現在還建議包含在字典中的鑰匙，這進一步加快並簡化 了字典的使用。
在低對比度下也有好的结果反饋
深度學習邊緣提取
深度學習邊緣提取是一種全新且獨特的方法，可以可靠地提取邊緣（例如物體邊界）。
特别是對於在圖像中可見各種邊緣的場景，可以僅用很少的圖像對其進行訓練，便能可靠地提取所需的邊缘。 因此，使用該版本的 MVTec HALCON 可以大大减少提取特定種類邊緣的编程工作。 此外，預訓練神經網絡本身就能夠在低對比度和高噪聲情况下穩健地檢測邊緣。 這使得提取"之前通過邊緣檢測過濾器無法檢測到的邊緣"成为可能。
MVTec 的深度學習邊緣提取功能
可以區分地板邊緣和木纹。
農業
食品保健及表面和印刷檢測、量測、包裝檢驗、OCR、Bar code和QR code掃讀等功能，強大和可靠的解決方案為所有應用程序。
科技工業
運用3D圖面做為擷取的數據，使機械手臂路徑規劃；HALCON 獨有的3D視覺技術為眾多的汽車和機器人應用打開了新的可能性。
物流
品質控制，完整性檢驗及鑑定：HALCON提供各種包裝檢測，在各領域創造傑出的檢測方法。
醫學影像分析
CT、MR、X光線 - 無論以何種方式取得影像，HALCON都能以8/16/32/64bit方式進行影像分析。
新的數據類型 “MEMORY BLOCK”
從 HALCON 22.11 開始，用戶可以在 HALCON 中存儲和傳輸二進制數據（例如圖像），也可以使用其他應用程式進一步處理它。 這增加了軟體與機器通訊協議的兼容性，例如OPC UA 或影像採集介面。
HALCON 購買形式有兩種：Progress 和Steady
版本說明
|
HALCON steady |
HALCON progress | |
| 目前最新版本 | 22.11 | 23.11 |
| 購買 | 一次性買斷制 |
採訂閱制 (每年自動訂閱，授予對訂閱期間發布的所有版本的訪問權限)；如購買後，需要停止購買時，請務必在到期日的三個月前通知我們! |
| 更新週期 | 兩年一次新功能更新 不定期維護小更新 |
六個月一次新功能更新 |
| 獲得新的功能 |
每2年更新一次 如有新功能需求必須加購升級 |
每六個月更新一次 持續獲得新的HALCON功能 |
| 產品品質 | 所有功能的高端品質 | |
| 支援 | 長期支援 | 在訂閱期間 |
| HDevEngine | 兩者皆有 HDevEngine 開發方式 | |
| HDevelop | 兩者皆有 HDevelop IDE 開發介面 | |
| Runtime licenses | 無限制 | |
| Runtime license 升級 | - | 購買後，最多2年 |
| 開發許可 | 永久 | 有效期僅限於訂閱期限 |
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