MVTec präsentiert mit der aktuellen Version Halcon 18.05 neue Features für die industrielle Bildverarbeitung. Mit dem neuen Release, das am 22. Mai 2018 veröffentlicht wird, lässt sich erstmalig die Deep-Learning-Inferenz, also die Verwendung eines vortrainierten Convolutional Neural Network (CNN), auf CPUs ausführen. Die Inferenz wurde insbesondere für Intel-kompatible x86-CPUs optimiert. Damit wird mit einer Laufzeit von circa zwei Millisekunden auf einer Standard-Intel-CPU die Performance einer Mittelklasse-Grafikkarte (GPU) erreicht. So lässt sich die operative Flexibilität von Systemen entscheidend erhöhen. Beispielsweise können Industrie-PCs, die üblicherweise über keine leistungsfähigen GPUs verfügen, nun problemlos für Klassifikationsaufgaben auf Basis von Deep Learning genutzt werden.

Darüber hinaus bietet die neue Halcon-Version einige weitere Verbesserungen, welche die Nutzerfreundlichkeit von Bildverarbeitungsprozessen weiter erhöhen. Verbesserte Funktionen für Deflektometrie etwa ermöglichen die präzisere, robustere Erkennung von Fehlern auf Objekten mit teilweise spiegelnden Oberflächen.

Von zwei weiteren neuen Features profitieren vor allem Entwickler: Erstens können sie nun HDevelop-Prozeduren nicht nur in C++, sondern auch in .NET über einen exportierten Wrapper genauso einfach und intuitiv aufrufen wie eine native Funktion. Dies erleichtert den Entwicklungsprozess maßgeblich. Zweitens wird das Arbeiten mit Handles durch Halcon 18.05 wesentlich komfortabler. Diese werden ab der neuen Version automatisch gelöscht, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Da der Nutzer nicht verwendeten Speicher dann nicht mehr manuell freigeben muss, reduziert sich die Gefahr von Speicherlecks massiv.

Verbesserte Funktionen für die Barcode-Erkennung

Zudem verbessert Halcon 18.05 die Fähigkeit, Barcodes mit sehr dünner Strichbreite oder leicht verschwommene Codes dank optimierter Kantenerkennung noch zuverlässiger zu lesen. Weiter wird auch die Qualität der Barcodes nach dem aktuellsten Stand der Norm ISO/IEC 15416 geprüft.
Und auch für das oberflächenbasierte 3D-Matching bietet die neue Version optimierte Funktionen: Mit ihnen kann die Lage von Objekten im Raum robuster bestimmt werden, was das Entwickeln von 3D-Anwendungen noch unkomplizierter macht. Des Weiteren erlaubt ein neues Kameramodell in HALCON nun auch die Korrektur von Verzerrungen in Bildern, die mit hyperzentrischen Kameraobjektiven aufgenommen wurden. Diese Objektive sind in der Lage, gleichzeitig mehrere Seiten eines Objekts abzubilden und ermöglichen dadurch eine konvergierende Sicht auf das Prüfobjekt. Mit dieser Technik benötigen Anwender nur noch ein einziges Kamerasystem für Inspektions- und Identifikationsaufgaben, beispielsweise die Inspektion von zylindrischen Objekten.