„Der Fokus der neuen HALCON-Version liegt auf Geschwindigkeit. Unser Ziel ist es, dass Bildverarbeitungsanwendungen in allen Industriezweigen und anspruchsvollen Automatisierungsszenarien nicht nur zuverlässig und präzise, ​​sondern auch schnell arbeiten. Für HALCON 26.05 haben wir die Geschwindigkeit und Leistung sowohl von Deep-Learning-Methoden als auch von regelbasierten Verfahren verbessert“, erklärt Jan Gärtner, HALCON-Produktmanager bei MVTec.

So wurde beispielsweise in der neuen Version eine neue Rektifizierungsfunktion in HALCON integriert. Diese ermöglicht das schnelle und zuverlässige Einlesen von 2D-Datencodes auf gekrümmten oder deformierten Oberflächen. Darüber hinaus ist nun eine automatisierte Konturoptimierung mittels Shape Matching möglich. Diese Optimierung eliminiert instabile oder irreführende Konturen aus Beispielbildern und führt so zu einem schnelleren, stabileren und genaueren Abgleich. MVTec erweitert außerdem seine Kompetenzen im Bereich der KI-basierten Objekterkennung. Die neue Generation der Objekterkennung auf Basis von Deep Learning in HALCON 26.05 ermöglicht deutlich schnellere Inferenz bei hoher Erkennungsgenauigkeit. Die Erkennung funktioniert auch bei kleinen Objekten und Objekten mit stark variierenden Größen zuverlässig. Integrierte Datenaugmentierungstechniken verbessern zudem die Robustheit gegenüber Änderungen der Beleuchtung, Rotationen und Verdeckungen.

Eine neue Vorabversion der integrierten Entwicklungsumgebung HDevelopEVO von MVTec ist ebenfalls im Rahmen der HALCON 26.05 verfügbar. Mit dieser neuen Version lassen sich nun in HDevelopEVO erstellte Skripte über die .NET-Schnittstelle in benutzerdefinierte Anwendungen integrieren. Darüber hinaus wurde die multimodale Unterstützung von LLM durch visuelle Hinweise erweitert. Entwickler können Bilddaten nun direkt in die KI-Assistenten-Vorschläge einbinden.

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