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在最新推出的HALCON 21.05中：
技术革新
HALCON 21.05可以实现真正意义上的目标识别。基于样本的识别方法可以区分出数量巨大的目标对象。使用这种技术可以实现仅依靠颜色或纹理等特征即可识别经过训练的目标，从而无需再采用一维码或二维码等用于目标识别的特殊印记。 深度OCR的改进，通用形状匹配和深度学习框架借助HALCON 21.05，Deep OCR的性能和可用性得到了改善。现在可以更加稳健地处理大图像，现在HALCON新版软件的改进，可以很好地解决图像大的处理问题了。并且通过置信度值的候选字符列表，可用于进一步改善深度学习的识别结果。客户的识别的整体稳定性提高，应用更广泛。 HALCON 21.05引入了通用形状匹配，这使MVTec的形状匹配技术更加人性化和面向未来。用户可以更快，更轻松地实施解决方案。不同的形状匹配方法更顺畅地集成与形状匹配相关的新功能。 HALCON 21.05引入了HALCON深度学习框架。允许有经验的用户在HALCON中创建自己的模型，在HALCON中实现特别苛刻和高度复杂的应用程序，而不必依赖预先训练的网络或第三方框架。
强大的三维视觉处理
HALCON 21.05提供的一个极为突出的新技术是三维表面比较，即将一个三维物体的表面形状测量结果与预期形状进行比较。HALCON提供的所有三维技术，如多目立体视觉或sheet of light，都可用于表面重构；同时也支持直接通过现成的三维硬件扫描仪进行三维重构。此外，针对表面检测中的特殊应用对光度立体视觉方法进行了改善。不仅如此，HALCON现在还支持许多三维目标处理的方法，如点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算、通过切面进行点云分割等。
高速机器视觉体验
自动算子并行处理 (AOP) 技术是HALCON的一个独特性能。HALCON 11中支持使用GPU处理进行机器视觉算法的算子超过75个，比其他任何软件开发包提供的数量都多。除此之外，基于聚焦变化的深度图像获取 (depth from focus)、快速傅立叶变换 (FFT) 和HALCON的局部变形匹配都有显著的加速。HALCON 11会带给用户更高速的机器视觉体验。 |