MVTec 进一步扩展 HALCON新增多项深度学习功用

　　抢先的世界机器视觉软件供给商 MVTec Software GmbH 将于 2023 年 5 月 23 日发布其规范机器视觉软件 HALCON 的 23.05 版别。 新版别的重点是深度学习办法。其间的主要功用是 Deep Counting，这是一种根据深度学习的 办法，能够对很多物体进行安稳牢靠的计数。此外，新的 HALCON 版别还整合了对深度学习技能3D 抓取点检测以及 Deep OCR 练习的改善。现在能够凭借 HALCON 23.05 进一步优化底层的深度学习网络，这些网络现已针对用户自有运用，运用职业相关图画进行过预先练习。这能够让 Deep OCR 运用的辨认率愈加安稳，也能够协助运用 3D 抓取点检测技能的运用更牢靠地检测适宜的抓取面。此外，还有许多其他有利的改善，例如，现在将外部代码集成到 HALCON 中时愈加便利。

　　 咱们发现客户对将深度学习办法整合到自有解决方案的爱好大增。 咱们在开发新的HALCON 版别时正是以此为导向，而效果是新的深度学习技能和进一步的开发拓宽，协助客户得到更准确的效果，MVTec HALCON 产品司理 Jan Grtner 解释道。

　　从 HALCON 23.05 开端，客户能够运用Deep Counting功用，它能够快速牢靠地对很多物 体进行计数和方位检测。与现有的机器视觉办法比较，这种根据深度学习的技能具有显着的优 势： 功用布置十分敏捷， 由于需求符号和练习的物体很少， 并且这两个过程都能够在HALCON 中轻松完结。即使是高反射率非晶资料制成的物体，这项技能也能供给牢靠的效果。运用 Deep Counting 能够对很多物体进行计数，例如玻璃瓶、树干或食物等。

　　Deep OCR 能够十分安稳地读取文字，乃至不会遭到方向和字体的影响。这项技能会首要检测 图画中的相关文本，然后进行读取。凭借 HALCON 23.05，现在还能够经过运用特定于运用的 图画从头练习预先练习过的网络，对文本检测进行微调。这样发生的效果愈加安稳，一起还开 启了新的可能性。例如：检测恣意印刷类型或此前未见的字符类型的文本，以及提凹凸对比度喧闹环境中的读取才能。

　　3D 抓取点检测能够牢靠地检测任何物体上适合用吸力抓取的外表。在 HALCON 23.05 中，现 在能够用特定于运用的自有图画数据从头练习预先练习过的模型。这样就能更安稳地辨认可抓取的外表。运用 MVTec 深度学习东西，能够轻松高效地完结必要的标示作业。

　　凭借 HALCON 扩展包，能够集成外部编程言语。HALCON 23.05 中的外部代码集成愈加便利。 现在运用全新的 Easy Extensions Interface，用户只需几个过程就能够在 HDevelop 和 HDevEngine 中运用自己用代码编写的函数。乃至还能够运用 HALCON/.NET 言语界面 中已知的数据类型和 HALCON 算子。客户收益：现在，HALCON 能够包括单纯图画处理之外的功用。这增加了 HALCON 的灵活性和运用可能性。

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