HALCON 23.11

HALCON是一套全面的标准机器视觉算法包，并拥有易用的机器视觉集成开发环境(HDevelop)。它能节约产品的成本，缩短软件的开发周期――HALCON灵活的架构便于各种机器视觉应用的快速开发。MVTec HALCON 提供了卓越的性能。

在 HALCON 23.11 中，对现有方法和技术进行了多项改进。例如，进一步优化全局上下文异常值检测技术的底层神经网络，这是一种用于检测复杂异常值的方法，这在不增加硬件要求或执行时间的情况下提高了异常值检测的准确性。

此外，HALCON现在使用了最新的NVIDA CUDA套件，为用户提供了更大范围来选择合适的AI加速单元，如现已支持新出的NVIDIA Jetson Orin模组。

最后，HALCON 23.11 对 HALCON 的核心技术进行了各种性能优化。例如，模板匹配算子（NCC Matching）在基于Arm嵌入式系统上运行速度提高了 80%。欢迎您到大恒图像下载中心下载HALCON23.11，或是到服务支持了解更多HALCON相关知识。

产品特点

多标签分类：在一张图中使用多标签分类方法，同时检测多个缺陷。
基于结构光进行三维重建
NEON 指令集的加速
进一步优化深度学习全局异常值检测
Data Matrix 增加 “不规则交替模式”（alternating_pattern_tolerance）参数设置

增加HDevelop官方例程
MVTEC 许可证服务器 “CLOUD READY云就绪”
提供另外一种规格的加密狗
SOM 管理器界面提升
Deep Learning Tool 新版本

产品详情

基于结构光的三维重建
在 HALCON 23.11 中，结构光模型得到了改进：除了偏折法，现在还能在短周期内为漫反射表面提供精确的三维重建。这一改进，用户可以灵活地使用图形投影仪和2D相机开发适合自身应用的三维重建系统。该功能特别适合需要精确空间展示的应用。因此，该技术非常适用于制造工艺优化、质量控制和各种表面的精确测量。
	使用图形投影仪和2D相机创建高度精确的3D重建
多标签分类
		在新版 HALCON 中，客户现在可以使用“多标签分类”⸺这是一种新的深度学习方法，可以识别单张图像中存在的多个不同类别。这些类别可以包含图像中物体的不同属性，比如缺陷类别、颜色或结构等信息。例如，在实际应用中，该方法可以检测出一张图像中同时存在的多种不同类型的缺陷，从而进行更详细的分类。与其他方法相比，这种深度学习方法处理速度更快，标注工作量也更小。对客户来说，还有一个优势：无需事先训练每一种可能的错误组合，不同的类别可以单独训练。
使用新的多标签分类功能，可同时检测多个缺陷
MVTEC授权服务器“CLOUD READY”
HALCON 23.11 为客户提供了另一种 “Cloud Ready云就绪”许可服务器。即现在既可以在商业云提供商的环境中许可HALCON，也可以在企业自有的云环境中进行许可，无需任何硬件（即通过网络连接）许可 HALCON。这意味着 HALCON 可以在所有云解决方案中轻松获得许可。通过在云中使用 HALCON，客户可以轻松受益于机器视觉在云中提供的新可能性。
更多改进在 HALCON 23.11 中，对现有方法和技术进行了多项改进。例如，进一步优化全局上下文异常值检测技术的底层神经网络，这是一种用于检测复杂异常值的方法，这在不增加硬件要求或执行时间的情况下提高了异常值检测的准确性。此外，HALCON现在使用了最新的NVIDA CUDA套件，为用户提供了更大范围来选择合适的AI加速单元，如现已支持新出的NVIDIA Jetson Orin模组。最后，HALCON 23.11 对 HALCON 的核心技术进行了各种性能优化。例如，模板匹配算子（NCC Matching）在基于Arm嵌入式系统上运行速度提高了 80%。

为什么选择HALCON？

为了让您的软件投资更加保值，我们的产品支持多种操作系统并为数百款工业相机和图像采集卡提供接口，特别是支持GenICam、GigEVision和USB3Vision等标准。MVTec HALCON默认可在基于Arm®的嵌入式视觉平台上运行。同时也可以移植到各种不同的目标平台上。因此，这款软件非常适合在嵌入式以及定制化系统中使用。大恒图像是MVTec在中国唯一合作伙伴暨授权培训机构欢迎您到大恒图像下载中心下载HALCON23.11，或是到服务支持了解更多HALCON相关知识。

HALCON 23.11

基于结构光的三维重建

多标签分类

MVTEC授权服务器“CLOUD READY”

更多改进

为什么选择HALCON？