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HALCON 21.11

商品描述

产品特点

  • 通用形状匹配

  • HDevelop 易用性改进

  • Deep OCR 功能的改进

      HALCON 深度学习框架

      NVIDIA® TensorRTTM 推理插件

      亚像素条形码阅读器改进

产品详情

  • 深度学习实例分割



HALCON 21.11 中又增添了新的名为”实例分割”深度学习功能。这项技术结合了语义分割和物体识别的优点。使用实例分割,可以将物体以像素精度进行分类。 该技术在物体彼此非常接近、粘连或重叠的应用中特别有用。 典型的使用场景还包括从盒子中抓取随机排列的物体(抓取应用)以及识别和测量自然生长的结构。










  • 改进的 CODE 128 条码阅读器



在 HALCON 21.11 中,HALCON 的条形码阅读器在 Code 128/GS1-128 条码模糊的情况下的鲁棒性得到了改进。此类条码可能由于运动或焦深度的限制,呈现模糊状态。现在,这种模糊的条码亦可读取。 Code 128/GS1-128 是一种广泛使用的条形码类型,由于其紧凑的尺寸和高数据密度,经常用于物流领域。










  • 改进的字典处理



使用字典,可以简单方便的管理 HALCON 中复杂的数据。HALCON 21.11 包括几项改进,使字典的处理更加容易和快捷。 例如,可以调用单个算子初始化字典,并且简化了添加和检索元素的语法。 此外,代码自动补全功能还可以检索字典中的钥匙,这进一步加快并简化了字典的使用。










  • 精益求精的形状匹配接口



新的通用形状匹配功能,将 MVTec 多年的工业经验,简单易用的呈现给用户,由于所需算子的数量显着减少,用户可以更轻松、更快速地实施解决方案。HALCON 21.11 立足于用户的反馈,改进现有功能,进一步提高可用性。例如,集成clutter特征,优化模型检查,加入附加参数,并对其进行自动估算。




  • OPENVINO 工具包插件



HALCON Progress Edition 中整合 MVTec 为 Intel Distrubution of OpenVINO™ 开发的工具包插件。 它使 HALCON 用户能够从与 OpenVINO 工具包兼容的 AI 加速器硬件中受益。 通过这种方式,我们实现了英特尔处理器上显着的速度提升,包括用于关键任务的 CPU、GPU 和 VPU,用于深度学习推理。 由此也扩展了支持的硬件范围,客户现在可以更加灵活地选择硬件。 此插件可以与 HALCON 21.05 Progress 一起使用。





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