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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!


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