HALCON 22.11新特性分享会直播回顾来啦！

发布者：大恒图像发布时间：2022-12-29 分享：

昨日（12月28日）下午14:00-15:00，大恒图像成功举办了HALCON 22.11 新特性分享会直播，感谢大家的积极参与和互动！此次我们的工程师同事在提问中挑选出了比较典型的问题，大家一起来看看吧！

Q1：深度学习检测对背景一致性要求高么？

答：没有特别的要求。但样本应覆盖背景变化情况。

Q2：对环境光照要求高吗？

答：没有特别的要求。网络经过训练，可以兼容光照变化。

Q3：焊接以后背景复杂，对焊接情况做缺陷检测，适合做深度学习吗？

答：适合，已有成熟应用。

Q4：有数百种药品，需要区分每一种药是什么品种的药，其中也包含了一些颜色大小形状比较相近的，用深度学习的方法可行吗？

答：可用深度学习方法进行尝试，有可能需要利用多种特征进行分类。如果您在使用中遇到问题，可拨打大恒图像客服热线：400 999 7595，咨询技术工程师进行支持。

Q5：使用深度学习进行划伤缺陷检测，周期多久？节拍多少？

答：使用HALCON深度学习评估项目周期比较快，经过标注少量样本、训练、验证，即可得到量化的评估效果。推理节拍和模型训练的图像分辨率、推理硬件性能相关，可使用我们提供的简明例程进行快速评估。

Q6：Deep Learning Tool 22.10有label导出功能吗？有帮助文档吗？

答：有标注数据导出功能，有帮助文档，见下图。

Q7：HALCON20.5版本在Nvidia RTX3090显卡上无法训练，这是为什么？

答：HALCON20.05版本时还未支持该显卡， HALCON新版本已支持，推荐使用新版本HALCON22.11。

Q8：在HALCON里面openvino和tensorRT加速怎么用呢？float16/32如何用？

答：我们会提供具体的使用例程，您可以联系大恒图像以获取支持。

Q9：你好，药液的异物检测，用深度学习有什么建议？

答：推荐使用异常检测。

Q10：请问对于缺陷检测负样本较少时，如何处理？

答：可使用异常检测。

Q11：2048*2448分辨率需要显卡吗，还是 CPU就能训练？

答：需要使用显卡。推荐使用显卡进行训练。如对推理性能要求不高，可使用CPU进行推理。

疫情形势逐渐转好，如果您想要购买或试用产品，欢迎您拨打大恒图像客户服务热线：400 999 7595进行咨询哦。我们将为您提供：前期专业的技术咨询及项目评估、中期产品选型及定向开发、后期系统部署及技术培训，一站式服务为您解除后顾之忧，助力您的产业升级！