Halcon 25.05 新功能预览

MVTec 将于 2025 年 5 月 27 日发布 HALCON 的新版本。
HALCON 25.05 版本不仅包含众多优化与更新，还引入了结合深度学习算法与传统方法的全新技术。        
Halcon25.05软件下载地址：https://www.51halcon.com/thread-7576-1-1.html               

自主训练 Deep 3D Matching 模型
Deep 3D Matching 是一种全新的基于深度学习的技术，用于快速、稳健地进行三维目标检测与位姿估计，仅需使用 2D 图像即可完成。该技术几乎无需参数配置，性能出色，尤其适用于如 Bin Picking 和机器人操作等高要求应用场景，即便在复杂条件下也能表现优异。
借助 HALCON 25.05，用户现可自主训练自己的 Deep 3D Matching 模型，无需依赖 MVTec 的支持服务。全新开发的渲染器可通过目标物体的 CAD 模型生成训练数据，从而实现完全基于合成数据的模型训练。这一功能极具灵活性，可根据物体特性（如反光或透明）模拟不同场景。


更强大 Deep OCR 功能
HALCON 25.05 引入了一个Deep OCR 的对齐步骤，在识别前对粗略剪裁的文本区域进行优化。该步骤显著提高了识别准确率，即使文本区域并未精确定位，也能获得可靠的 OCR 结果。
通过这一新特性，用户可以在跳过检测模型的同时，依然获得高质量的文本识别结果，从而大幅缩短处理时间。该对齐步骤本身计算效率很高，几乎不会增加额外的处理负担。
此功能不仅提升了文本识别流程的灵活性，也让整体运行速度更快，因为不再需要精确设定 ROI（感兴趣区域）。


核心功能改进
在 HALCON 25.05 中，二维码识别器新增了二维码矫正功能，即使二维码位于弯曲或变形的表面上，也能实现稳定识别。
这一改进拓展了在物流、包装、食品加工和瓶身贴标等行业的应用可能性——这些行业中，二维码常常印刷在非平坦材料上。矫正过程能够显著提高可读性，无需要求完美平整的表面。
该功能为可选项，用户可按需启用。虽然其处理时间略长于标准二维码读取，但因识别更加稳健，对于高要求应用来说具有重要价值。
此外，HALCON 25.05 还新增了中断 Generic Shape Matching （通用形状匹配)训练过程的功能，赋予用户更高的灵活性与控制力。现在，训练过程可以手动停止，或通过设置超时时间（例如：1 秒后自动停止）来限制训练时长，从而确保操作效率，避免无谓等待。此前，训练一旦启动就必须运行至结束，可能会导致延迟，特别是在资源受限的嵌入式应用中。通过这项改进，用户可将训练过程无缝集成进工作流程中，避免长时间处理，提升系统响应能力。

HALCON 25.05 推出了一组全新的图像采集算子，旨在实现与先进相机技术的无缝集成。
尽管 MVTec 始终专注于高效的相机连接，但诸如 GigE Vision 和 USB3 Vision 等现代标准的兴起，也带来了新的机遇与挑战。
这一新接口在简化相机操作的同时，仍提供对高级配置的完整控制。新算子拥有更清晰、更直观的界面，针对典型应用场景进行了优化，同时仍完全支持 GenICam GenTL 架构。
此外，如果所使用的 GenICam GenTL 设备支持多数据流，该接口也可以提供相应支持。用户可以预期，新算子的性能与之前版本相当甚至更优，从而确保在过渡到最新相机技术时依然体验顺畅、稳定可靠。

转载自MVTec官方微信公众号

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