HALCON 22.05 Progress 最全笔记在这里！

发布者：大恒图像 发布时间：2022-06-23 分享：

6月15日下午14:00-15:00，在大恒图像直播间，成功举办“HALCON 22.05 Progress新特性实战讲解”在线研讨会，感谢大家的拨冗参加！正是由于您与大恒图像的密切互动，使得研讨会现场气氛热烈，圆满结束。

如果您希望获取到关于“HALCON 22.05 Progress新特性实战讲解”在线研讨会的PPT，您可以登录大恒图像官网：www.daheng-imaging.com，在“下载中心”栏目下“深度学习专区”，进行文档的下载。您也可以直接致电大恒图像客户服务热线：400 999 7595，我们的销售工程师将在第一时间将PPT发送至您的邮箱。

同时，也有不少客户反馈到因为时间原因没有观看到全部的视频，我们也毫无保留的将研讨会视频回放打开，请点击以下链接在PC端观看：

http://live.daheng-imaging.com/watch/3139107

https://www.daheng-imaging.com/list-68-1.html

或扫描以下二维码在手机端观看：

由于时间有限，我们的讲师并没有现场将所有问题进行答疑，我们也将比较有代表性的问题进行整理，以便您能通过这些典型问题更深入了解HALCON 22.05 Progress。

1.    异常检测在工业项目应用稳定吗，会不会误判很多？

答：异常检测已在多处工业场景下成功落地应用。针对具体应用，用户可使用最新版HALCON进行评估、测试。

2.    分类和异常检测（无监督）这两种模式该如何选择？在什么情况下，哪种效果会更好？

答：如果每一类样本充足，那么优先选用分类进行检测；对于缺陷样本不足以及存在无法提前预知的未知异常的场景，优先选用异常检测。

针对具体应用，也可同时使用这两种方法进行测试，对比具体效果。

3.    异常检测会不会对正样本的种类有使用限制，比如我从一张大图像上裁剪出许多小图，作为正样本，会不会因为正样本种类太多，导致异常检测效果不好？

答：关键看检测对象的种类。如果是同一类检测对象，正样本图像之间有差异，那么没有问题；如果是很多种不同种类的检测对象，那么对每一种类单独使用异常检测，比同时把很多种不同种类的检测对象作为一种检测对象的效果要好。

4.    标注工具是HALCON自带的吗？有使用文档吗？

答：标注工具是MVTec公司推出的Deep Learning Tool，没有包含在HALCON里面，可以到其公司网站或大恒图像网站去下载。

软件自带帮助文档，标注步骤也比较简单，还是易于使用的；当然，如果您在使用中还有问题，欢迎咨询大恒客户服务热线400-999-7595进行技术咨询。

5.    标注工具什么时候可以升级支持检测和分割的训练推理功能？

答：标注工具目前支持分类的标注、训练和推理，其他深度学习功能的训练、推理尚未开发，可以关注该软件的后续发布情况。

6.    HALCON 22.05相比我目前在用的版本HALCON 20.11，深度学习有区别吗？

答：HALCON Progress每6个月发布一次，深度学习发展更新比较快，因此不管功能还是性能（比如推理速度），都有较大程度的更新，推荐大家使用最新版本。

7.    我的笔记本电脑有两张显卡（Intel显卡和Nvidia RTX3060），win11系统，能用HALCON深度学习吗？之前的版本HALCON 21.11能否用？

答：HALCON 22.05支持win11系统，之前版本如HALCON 21.11的安装文档里面没写支持win11，所以HALCON 21.11能否在win11下使用，得试一试；

对于NVIDIA RTX30xx系列显卡，HALCON最新的几个版本都是支持的。

8.    深度学习分割功能的标注，如果是产品部分缺失那种缺陷，该如何标注呢？

答：把缺失部分标注出来。

9.    Deep OCR能只训练某些特定字符吗？

答：可以。Deep OCR训练时支持两种字符集方式，一种是在原有字符集基础上添加字符，一种仅训练样本集中标注的字符。可以通过set_dl_model_param (DLModelHandle, 'alphabet', Alphabet)来设置。

10. 实际应用中图像的分辨率往往很大，请问下你们都是怎么处理这个问题的？

答：图像分辨率较高，缺陷尺寸较小，是工业检测的一个特点。相比图像分辨率，我们更关注缺陷所占用的分辨率，可把图像缩放至人眼能看清缺陷为宜。如果此时图像分辨率仍然比较大，可对图像进行裁切或者使用更大显存的显卡进行训练。

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大恒图像自1991年成立之日起，一直专注于机器视觉行业并坚守“持续创新”的理念。秉承这一理念，目前大恒图像已经成功在消费电子、新能源、半导体、汽车、物流、交通、医药、科研等行业为客户提供优质的产品和定制化的视觉解决方案。

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