MVTec HALCON Deep Learning for Embedded Devices

Die neueste Version von HALCON – HALCON 19.11 – verbessert mit vielen neuen und optimierten Funktionen die Bildverarbeitungstechnologien, welche OEMs, Integratoren und Endanwendern weltweit zur Verfügung stehen. So lassen sich etwa durch HALCONs Anomalieerkennung deep-learning-basierte Inspektionsaufgaben noch effizienter realisieren. Denn für das Training des zu Grunde liegenden Deep-Learning-Netzes wird lediglich eine Handvoll Bilder von defektfreien Objekten benötigt. Das Verfahren ist anschließend eigenständig in der Lage, Abweichungen in weiteren Bildern, also Defekte verschiedenster Art, zielsicher zu lokalisieren. Für diese Defekterkennung ist es also nicht mehr notwendig, vorab Trainingsbilder von defektbehafteten Objekten labeln zu müssen. Im Kontext von Embedded-Automatisierungsumgebungen dient Deep Learning als Schlüsseltechnologie zur einfachen Bereitstellung von Bildverarbeitungslösungen. Daneben bietet MVTec HALCON ein Höchstmaß an Konnektivität zur Steuerung des Datenflusses, sowohl bei der Bildaufnahme als auch bei I/O. Mit HALCON-Schnittstellen können Bilder z.B. vom MIPI CSI-2 (Mobile Industry Processor Interface) erfasst und verarbeitet werden. Dies ebnet, nicht zuletzt aufgrund geringerer Kosten der Embedded-Geräte, den Weg in völlig neue Einsatzbereiche jenseits der industriellen Bildverarbeitung. Dazu gehören die Medizintechnik, die Landwirtschaft sowie die Bereiche Logistik und Handel.