Gute Nachrichten für alle Machine-Vision-Anwender: Mit MVTec Halcon 20.05 ist das Training von Deep-Learning-Technologien nun direkt an der Produktionslinie durchführbar. Durch die Unabhängigkeit von leistungsfähigen GPUs ist es jetzt möglich, das Training für alle Deep-Learning-Technologien auch auf Industrie-PCs mit CPU durchzuführen. Das erhöht die Flexibilität der Nutzer enorm, da das Training nun direkt an der Produktionslinie durchgeführt und die Anwendung „on the fly“ angepasst werden kann.

Doch das ist längst nicht alles!

Auch die Grad-CAM-basierte Heatmap (Gradient-Weighted Class Activation Mapping) lässt sich jetzt ohne signifikante Geschwindigkeitseinbußen auf der CPU berechnen und die Klassenvorhersage des Deep-Learning-Netzes somit im laufenden Betrieb analysiert werden. Die Heatmap unterstützt Sie bei der Analyse, welche Teile eines Bildes die Klassifizierungsentscheidung beeinflussen.

Halcon 20.05 hat noch viele weitere Highlights im Gepäck.

Um ein paar zu nennen:

· Das Trainieren eines Deep-Learning-Netzwerks für die Anomalieerkennung ist nun bis zu zehn Mal so schnell – und benötigen nicht mehr so viel Speicher und Festplattenkapazität wie zuvor.

• Mit dem Subpixel-Barcode-Leser können nun Barcodes von unter einem Pixel gelesen werden.
• Oberflächenbasiertes 3D-Matching erzielt nun noch genauere und robustere Matching-Ergebnisse.
• Durch Verbesserungen des Generischen Box Finder ist es nun noch einfacher, Boxen unterschiedlicher Formen und Größen zuverlässig zu finden.
• Halcon 20.05 unterstützt jetzt auch .Net Core

Die Halcon Progress Edition zeigt einmal mehr die Vorteile, die ein kurzer Release-Zyklus bietet: Unter anderem das schnelle Bereitstellen neuer Features sowie die zeitnahe Umsetzung von Kunden-Feedback.

Erfahren Sie mehr auf www.halcon.de