Die MVTec Software GmbH bringt am 23. Mai 2023 die Version 23.05 der Machine-Vision-Standardsoftware Halcon auf den Markt. Schwerpunkt des neuen Releases sind Deep-Learning-Methoden. Das Hauptfeature dabei ist Deep Counting, eine auf Deep Learning basierende Methode, die robust große Mengen an Objekten zählen kann. Außerdem wurden Verbesserungen für das Training der Deep-Learning-Technologien 3D Gripping Point Detection sowie Deep OCR in die neue Halcon-Version integriert.

Mit Halcon 23.05 ist es nun möglich, die jeweils zugrunde liegenden Deep-Learning-Netze, die bereits auf industrienahen Bildern vortrainiert sind, für die eigene Applikation weiter zu optimieren. Damit können noch robustere Erkennungsraten bei Deep OCR Anwendungen erzielt sowie passende Greifflächen bei Anwendungen mit der Technologie 3D Gripping Point Detection noch sicherer erkannt werden. Daneben gibt es noch viele weitere hilfreiche Verbesserungen, etwa dass externer Code in Halcon nun einfacher integriert werden kann.

„Wir sehen ein deutlich steigendes Interesse bei unseren Kunden, Deep-Learning-Methoden in die eigenen Lösungen zu integrieren. Bei der Entwicklung der neuen Halcon-Version haben wir uns genau daran orientiert. Herausgekommen sind neue Deep-Learning-Technologien sowie Weiterentwicklungen, mit denen wir den Kunden die Möglichkeit bieten, noch präzisere Ergebnisse zu erzielen“, erklärt Jan Gärtner, Product Manager Halcon bei MVTec.

Deep-Learning-basiertes Zählen

Mit Deep Counting steht Kunden ab Halcon 23.05 ein Feature zur Verfügung, mit dem schnell und robust eine große Anzahl an Objekten gefunden und gezählt werden kann. Die Deep-Learning-basierte Technologie weist entscheidende Vorteile gegenüber bestehenden Bildverarbeitungsmethoden auf: Das Feature kann sehr schnell implementiert werden, da nur sehr wenige Objekte gelabelt und trainiert werden müssen - beide Schritte können problemlos in Halcon durchgeführt werden. Die Technologie liefert selbst bei Objekten aus stark reflektierendem oder amorphem Material zuverlässige Ergebnisse. Mit Deep Counting können große Mengen an Objekten wie Glasflaschen, Baumstämme oder Lebensmittel gezählt werden.

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