摘要:使用HALCON 20.05,可以在CPU上進行所有深度學習訓練。由於可以在不明顯降低速度的情況下執行熱圖操作,所以客戶現在可以“即時”分析其深度學習網絡。

最近Halcon又更新新版本啦,咱們來看看Halcon20.05軟件版本更新改進的內容吧!

一、改進的亞像素條形碼閱讀器

條形碼閱讀器已通過高級解碼算法進行了改進。因此,HALCON 20.05中的條形碼讀取器甚至能夠讀取元素大小小於1個像素的信息。

二、更強大的基於表面的3D匹配

使用HALCON 20.05,可以在匹配對稱的零件的情況下,使基於表面的3D匹配更加健壯。特別是在組裝業中,必須準確地放置工件,以便進行下一步處理。通常,像小孔這樣的屬性是找到對象正確方向的唯一特徵。HALCON的基於表面的3D匹配現在可以利用這些功能來提高匹配結果的準確性和魯棒性。

三、CPU深度學習培訓

使用HALCON 20.05,可以在CPU上進行所有深度學習訓練。現在在不使用GPU的情況下,也可以使用標準的工業PC(無法容納強大的GPU)進行培訓。由於現在可以直接在生產線上進行培訓,因此可以極大地提高客戶在實施深度學習中的靈活性,從而可以“動態”調整應用程序以適應不斷變化的外部條件。

四、更強大的通用Box Finder

與HALCON 19.11一起發佈的通用盒查找器,使用戶可以在預定的高度,寬度和深度範圍內找到不同大小的盒,而無需訓練模型。使用HALCON 20.05,在健壯性,性能,速度和可用性方面進行了改進。現在,可以更健壯,更容易找到各種大小不同的盒子。

五、異常檢測改進

異常檢測僅需要少量的高質量“良好”圖像進行訓練,從而極大地提高了自動錶面檢查的效率。使用HALCON20.05,訓練網絡進行異常檢測的速度比19.11版本快了10倍。結合更快的推理能力,這爲新的嘗試和改善現有的應用程序提供了全新的可能性:現在,培訓新網絡通常可以在幾秒鐘內完成,從而允許用戶執行許多迭代來微調其應用程序而不會浪費很多寶貴的時間。經過訓練的網絡現在只需要更少的內存和磁盤空間,這使得HALCON的異常檢測更適合在嵌入式設備上使用。

六、CPU支持基於Grad-CAM的熱圖

基於Grad-CAM的熱圖(梯度加權類激活映射)可幫助您分析圖像的哪些部分影響分類決策。在HALCON 20.05中,熱圖計算也可以在CPU上執行。由於可以在不明顯降低速度的情況下執行熱圖操作,所以客戶現在可以“即時”分析其深度學習網絡。

以上就是HALCON 20.05新版本更新改進的主要內容。

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