Halcon: nuova versione con funzioni avanzate di Deep Learning

La nuova versione 18.11 del software Halcon di MVTec Software, distribuito da Image S è dotato di funzioni avanzate di Deep Learning .

Le molte novità della release sono il risultato della continua attività di sviluppo di MVTec  Software nel campo dell’intelligenza artificiale, dal deep learning alle reti neurali convoluzionali (Cnn).

I vantaggi del deep learning

Oggi, attraverso il deep learning è possibile eseguire segmentazioni con precisioni a livello di pixel. La segmentazione, così come la classificazione, può essere eseguita sia su Gpu sia su Cpu. MVTec fornisce reti pre-addestrate basate su milioni di immagini che possono essere reperite sul web senza dover pagare delle royalty per l’addestramento delle reti neurali.

I clienti possono così addestrare nuovi oggetti più facilmente, senza aver bisogno di centinaia di migliaia di immagini delle proprie applicazioni. Questa tecnologia apre la strada a un’ampia gamma di nuove applicazioni finora irrealizzabili o che richiedevano comunque un grande lavoro di programmazione. Poiché le immagini non sono soggette a diritti di utilizzo, possono essere usate in applicazioni commerciali senza restrizioni.

Localizzazione di classi di oggetti, caratteristiche ed errori

Un’altra funzionalità utile della nuova versione di Halcon è la localizzazione di oggetti, feature o classi di errori per immagini che sono state precedentemente insegnate alla rete, anche con l’ausilio di algoritmi di deep learning estremamente avanzati.

Rispetto alla segmentazione semantica con precisione al pixel, gli oggetti ricercati vengono contrassegnati singolarmente nell’immagine da un rettangolo (detto “bounding box”). Si aprono così nuove possibilità applicative nell’area del controllo qualità.

Si può rivalutare un’ampia gamma di attività di localizzazione complesse, eseguendole con molta più facilità rispetto ai metodi tradizionali. La parte inferenziale dell’algoritmo funziona sia su Gpu sia su Cpu, offrendo notevoli vantaggi per le applicazioni in ambienti industriali. Analogamente sono disponibili reti pre-addestrate per agevolare il riconoscimento di nuovi oggetti. Questa funzionalità consente inoltre di riconoscere in modo affidabile, e quindi conteggiare, oggetti in contatto fra loro o parzialmente sovrapposti.

Halcon 18.11 offre un vantaggio determinante per la visione embedded. La nuova release gira direttamente sull’architettura Arm a 64 bit sempre più diffusa.

È prevista anche la gestione di telecamere con interfaccia Usb3 Vision a 32 e 64 bit. Un’altra miglioria riguarda la lettura dei codici a barre bidimensionali, ottimizzata e più flessibile. Ad esempio, la lettura dei codici Ecc200 è molto più veloce e in grado di leggere codici con zone mancanti o danneggiate. Inoltre, anche i codici su sfondi complessi vengono individuati e letti in modo più veloce e affidabile.

Funzionalità avanzate per sviluppatori

Anche gli sviluppatori troveranno benefici nella nuova release. HDevelop, l’ambiente di sviluppo integrato di Halcon visualizza informazioni dettagliate sulle variabili importanti, molto utili per il debugging.

Con i cosiddetti “dizionari”, Halcon 18.11 mette a disposizione una nuova struttura di dati per semplificare la gestione di dati complessi. Ad esempio, si possono raggruppare in un unico dizionario diversi tipi di dati, come immagini, Roi e impostazioni di parametri.

La connessione fieldbus è un’altra funzionalità utile per gli sviluppatori. Grazie all’interfaccia HilscherCifX, Halcon può comunicare con quasi tutti i protocolli fieldbus industriali. Il software supporta, fra gli altri, Profibus, ProfiNet ed Ethernet/IP.

Inoltre, Halcon 18.11 supporta pienamente la codifica Utf-8, pertanto il software può essere facilmente utilizzato in più lingue. Ne beneficiano in particolare le aziende che operano in diversi Paesi o hanno addetti che parlano diverse lingue. Ora nella stessa codifica vengono visualizzati alfabeti occidentali e caratteri asiatici, senza più bisogno di alcuna conversione, con una drastica riduzione degli errori.

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