Halcon发布了最新的 HALCON 22.11 版本提供永久版和订阅版，可以到下面的链接下载：
https://www.mvtec.com/cn/downloads/halcon1 最新功能
3D抓取点检测
HALCON 22.11 首次将 3D 视觉和深度学习相结合。3D 抓取点检测能够稳健地检测任何物体上适合用吸力抓取的表面。与经典的抓取应用相比，3D 抓取点检测是一种无 CAD 的方法，因此不需要事先了解相关物体的任何形状知识。
提升的灵活性使其可用于各种全新的应用领域，如物流业或仓库存储。
新的数据类型 "内存块"
从 HALCON 22.11 开始，用户可以在 HALCON 中存储和传输二进制数据（如图像），也可以用其他应用程序进一步处理。这增加了 HALCON 与机器通信协议的兼容性，如 OPC UA 接口或图像采集接口。
保护经过训练的深度学习模型
对于机器视觉应用来说，知识产权的保护越来越重要。这在深度学习领域尤其重要。该技术的特殊之处在于，与传统方法相比，质量不仅取决于算法本身，还在很大程度上取决于训练数据的质量。深度学习应用程序的很大一部分工作是收集数据和训练模型。
因此，HALCON 22.11 包括用于 HALCON 数据类型的新加密机制。一个主要的用例是深度学习模型的加密。这使客户能够保护他们的投资和专有技术。因此，可以确保只有授权用户才能使用和查看其深度学习模型。
深度学习决策的可追溯性更强
热度图显示了图像的哪些区域对深度学习模型的分类结果具有决定性作用。这为深度学习过程的黑盒子提供了更多信息。Guided GradCam 是一种新的方法，能够提供更精确的信息，说明图像的相关区域对深度学习的决定是什么。例如，可以在后续处理过程中更精确地探究错误分类。
网络授权许可证
在HALCON 22.11中，MVTec增加了通过网络授权HALCON许可的选项。一个许可服务器将允许客户使用浮动许可证。在这里，开发人员通过网络连接共享事先给定数量的许可证。客户可以从更灵活的多用户使用中受益，并且开发人员在工作地点方面则享有更大的独立性和灵活性。特别是对于分布式或远程办公的开发团队来说，这是有效利用HALCON强大机器视觉算法的完美方式。除此之外，此新功能还可以在没有物理固定主机host-ID 的虚拟环境中工作。
2 一些亮点
通过全局上下文异常值检测，理解整个图像的逻辑内容
全局上下文异常值检测为检测图像中的逻辑异常开辟了全新的应用可能性。这是深度学习技术异常值检测的进一步发展。到目前为止，有可能检测到局部的结构异常。新的“全局上下文异常值检测”是一种独一无二的技术，能够“理解”整个图像的逻辑内容。就像 HALCON 现有的异常值检测一样，新的“全局上下文异常检测”只需要“好图像”进行训练，无需数据标记。
这项技术使检测全新的异常变体成为可能。例如，缺少、变形或排列不正确的组件。它开启了全新的可能性：例如，在半导体生产中检查印刷电路板或检查印记。
AI 加速器接口 (AI²)
通过通用的AI加速器接口(AI²)，HALCON 还可以使用支持的 AI 加速器硬件来加速深度学习应用程序的推理部分。这种特殊的设备在嵌入式环境中得到了广泛的应用，在 PC 环境中也越来越多地存在。HALCON 现在提供 NVIDIA TensorRT 推理引擎的插件，以及 OpenVINO™ 的 Intel 分发版插件。这使得 HALCON 用户能够从与 OpenVINO™ 工具包和 NVIDIA TensorRT 兼容的硬件上获得更快的深度学习推理。客户现在在选择硬件方面有了更大的灵活性。
DEEP OCR 训练Deep OCR
这项技术得到了扩展，现在它支持用户使用自有数据为特点应用进行训练。这甚至可以解决最复杂的应用程序，例如阅读对比度差的文本（例如，在轮胎上）。另一个优点是还可以训练很少使用的特殊字符或打印样式。深度 OCR 训练显着提高了性能和可用性，并使应用程序运行更加鲁棒。
由于的支持额外的字符，客户还受益于整体稳定性的提高，以及他们可以能够在更多不同应用中高效地实现文本阅读。
ECC200 代码的打印质量检测得到改进
印刷质量检验 (PQI) 是指根据国际标准对印刷的条形码和二维码的某些方面进行评估和分级。例如，它表示各种代码阅读器读取代码的可靠性或制造过程中打印质量的稳定性。
HALCON 支持对一维和二维码的打印质量进行分级的各种标准。在 HALCON 22.05 中，数据代码的 PQI 得到了进一步的改进。现在它的速度提高了 150%。此外，在 ECC 200 印刷质量检测中，网格查找模块得到了大幅度的改进。最后，通过引入计算等级的新程序，提高了数据代码 PQI 的可用性。
转载：https://blog.csdn.net/qq_40732350/article/details/128162472