HALCON 22.05 新功能预览

您将在本页面上看到我们下一个版本 HALCON 22.05 的最新功能预览，该版本将于2021年05月发布。

DEEP OCR 训练
HALCON 的 Deep OCR 使用户能够在众多应用中高效地解决文本阅读应用程序。在HALCON22.05中，这项技术得到了扩展，它支持基于用户自有数据的，特定于应用程序的培训功能。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。


没有进行 Deep OCR 训练


进行 Deep OCR 训练后

全局上下文异常值检测
HALCON 22.05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。

全局上下文异常值检测

ECC200 代码的打印质量检测得到改进

HALCON支持对一维和二维码的印刷质量检测分级的各种行业标准。代码分级确保所有阅读器在实践中都能毫无问题地阅读打印的代码。 借助 HALCON 22.05，对条形码和数据代码的打印质量进行分级的打印质量检测 (PQI) 得到了进一步改进。 用于 ECC200 打印质量检查的模块网格的确定现在更加稳健。此外，二维码的PQI检测速度显著提高，提高率可达150%。最后，通过引入计算等级的新程序，提高了二维数据代码 PQI 的可用性。

多个算子功能增强和提速
HALCON 22.05 发布了各种改进。 一个例子是一个新的算子，它执行自适应直方图均衡以提高图像中的局部对比度。 这有助于从低对比度的图像中提取更多信息，尤其是在灰度值梯度不均匀的情况下。 此外，HALCON 工具库还扩展了一个新的算子，它允许使用任意形状区域对图像进行平滑处理。

此外，另一个新算子允许使用指定为对偶四元数的刚性 3D 变换来变换 3D 点。 最后，HDevelop 的匹配助手现在基于通用形状匹配生成代码。

原图像

使用自适应直方图均衡提高对比度