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halcon 19.05 机器视觉最新HALCON19.05
HALCON 19.05 Progress版的新特性。
1、增强版的深度学习目标检测
MVTec自HALCON 17.12 Progress版本就已加入深度学习分类功能,在后续版本中,HALCON又在原有分类功能基础
上增加了目标检测以及语义分割的功能。对于HALCON的目标检测来说,可以使用矩形框来定位和识别所训练过的物体
类型。在新版本中,HALCON对该功能进行了优化增强,可支持矩形框与物体方向平行对齐,这样可以让矩形框更加贴
合物体的形状,使得检测结果更加准确,特别是检测细长倾斜物体。
2、支持ARM平台下深度学习应用程序部署
HALCON 19.05可以以“开箱即用”的方式在Arm?处理器上进行深度学习推理,这使得在无需其它专用硬件的条件
下,可直接在嵌入式设备上完成深度学习应用程序部署。目前HALCON的三种深度学习技术:图像分类,目标检测和语
义分割,都支持在基于Arm?处理器的嵌入式设备上推理。
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WX:18980583122
3、改进的基于形状的匹配技术======================================================
基于形状的匹配是HALCON最重要的核心技术之一,MVTec不断改进该技术以拓宽其应用领域,使用HALCON 19.05,
可以专门指定所谓的“clutter”区域,该区域是指搜索模型中不应包含任何轮廓的区域。在搜索模型中添
加“clutter”区域可以获取更稳健的匹配结果,例如在具有重复结构的图像中。
4、增强的基于表面的匹配技术
HALCON 19.05版本中,支持边缘的表面匹配技术得到很大提升,尤其是在有点云噪声的情况下也可以得到稳健的
匹配结果。用户可以通过多个参数的最小得分(min-scores)来控制表面和边缘信息的影响,另外,在没有XYZ图像
可用时,可以使用一个新参数完全关闭3D 边缘对齐,这可以减少由于3D数据不足而对匹配结果造成的影响,同时保
留有价值的二维信息用于曲面和二维边缘对齐。
5、速度提升
MVTec在HALCON每一个版本迭代中,都会花费很多精力去提高算法的速度。在新版HALCON中,又有很多算子在速度
上有了大幅的提升,比如在AVX2处理器上affine_trans_image的速度提高了230%,当然这也取决于图像的类型和设置
6、简单易用的深度学习标注工具
MVTec将于6月或7月发布Deep Learning Tool Version 0.2,新版本的深度学习标注工具将支持旋转矩形标注,并
支持中文。
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Altair ChassisSim v3.32 1CD
NCG CAM 17.0.01 Win64 1CD
Concepts NREC 8.7.X (2019.12) Suite Win32_64 9CD
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化学过程计算软件 OLI.System.2010 2CD
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DS.SIMULIA.Wave6.2019.10.4.0.Win64 1CD
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