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[厂商动态] MVTec公司于2017年12月8日正式发布 全新版本的HALCON Progress 17.12

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    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2017-12-28 17:36:00 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自:广东省东莞市 电信

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    MVTec公司将于2017年12月8日正式发布全新版本的HALCON Progress 17.12。

      HALCON Progress与以往HALCON不同,是MVTec定义的一个全新机器视觉软件产品。HALCON Progress是用户享有最新机器视觉功能的一条快速途径。HALCON Progress大约每六个月发布一个新版本,因此HALCON Progress的用户可以比之前更快、更频繁的访问最新的功能,更早访问最新的机器视觉算法功能意味着用户可以缩短新一代产品上市的时间,更好抓住市场机遇。


    附加功能

    一、深度学习功能

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      使用MVTec HALCON 17.12 版软件,用户可以使用CNNs(卷积神经网络)来训练自己的分类器。在训练CNN 之后,用户可以在HALCON 软件中使用神经网络对新的数据进行分类。
    • 针对工业成像应用进行深度优化
    • 训练和再训练自定义神经网络非常简单
    • 自动特征提取
    • 无缝集成到强大的HALCON库中

    二、偏折法

      为了解决带有镜面反射的物体表面上例如凹陷和划痕检测所带来的挑战, HALCON 现在提供基于偏折法原理的视觉检测方法供您使用。该方法利用了镜面反射原理,通过观察已知图案在目标物体表面上的镜像图像及其变形来实现。
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    三、改进的自动文本阅读器

      HALCON 17.12 提供了一个改进版的自动文本阅读器,它现在可以更加鲁棒地检测和分离粘连字符并进行识别。

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    四、多3D点云数据的表面融合
      HALCON 现在提供了一种新的方法,将多个3D 点云融合到一个均匀的重采样点云表面。这种新方法能够将各种3D 传感器的数据结合起来,即使是不同的类型,如:立体相机、TOF 相机以及光栅投影。该技术对于逆向工程特别有用。
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    应用领域

      在工业应用中,CNNs 可以用于缺陷分类(如:电路板), 或者对象分类(如:从单个图像中识别水果的类型)等。

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    焊锡检测
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    药片胶囊检测
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    水果类型识别

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