MVTec HALCON

Bibliothèque logicielle de traitement d'images destinée à la vision industrielle

HALCON est une bibliothèque logicielle standard et complète pour la vision industrielle, dotée d'un environnement de développement intégré et hautement interactif (IDE), donnant la possibilité de programmer en parallèle. Son architecture flexible facilite le développement rapide de tout type d’application de vision.

Très performant, HALCON peut fonctionner sur des plateformes multi-cœurs, avec des ensembles spécifiques d'instructions comme AVX2 et NEON et booste les performances du GPU. Le traitement basé sur les événements est possible. Par ailleurs, l'inspection directe des variables HALCON (tuples et iconiques) dans Visual Studio facilite les tâches de débogage. Avec ses différents programmes, HALCON couvre l'ensemble des tâches de vision : l'analyse de blob, la morphologie, le matching, la mesure, l'identification, etc. Il inclut les technologies les plus récentes de vision industrielle, comme la vision 3D ou les algorithmes de deep learning.



Différentes versions d'HALCON

HALCON 21.11

La version HALCON 21.11 offre à la fois des nouveautés et des améliorations :

  • AI Accelerator Interface (AI²)
    Il s’agit d’une interface générique, similaire à l'interface d'acquisition de MVTec, qui permet de mettre en place des plug-ins pouvant être utilisés sur les produits MVTec. L'interface AI² s’adapte entièrement au hardware de deep learning. Deux toolkits sont disponibles pour le moment : TensorRT et OpenVINO. D'autres suivront.

  • OpenVINO toolkit plugin.
    OpenVINO est un ensemble d'outils ultra-performants de deep learning pour Intel. Il étend les workloads vers différents matériels Intel (accélérateurs y compris) et améliore ainsi les performances. OpenVINO fournit lui-même des plugins pour certains hardware Intel : Intel CPU, Intel GPU, Intel VPU (comme Intel Movidius Neural Compute Stick par exemple). HALCON 21.11 est compatible avec le toolkit OpenVINO afin d'accélérer les opérations d'inférence. L'utilisation du plugin OpenVINO peut réduire considérablement les temps d'exécution et l’utilisation de la mémoire, pour une plus grande flexibilité au niveau du hardware.

  • Lecteur de codes 128 amélioré.
    Le lecteur de codes-barres a été amélioré et peut désormais lire le code 128/GS1-128 lorsqu’il est flou. Le code est en général flou lorsque l'objet bouge ou que la profondeur de champ est limitée. Le code-barre de type 128/GS1-128 est un standard de marquage en logistique car il est compact et concentre une grande quantité d'informations.

  • Deep Learning Instance Segmentation
    HALCON 21.11 introduit une nouvelle technologie appelée « instance segmentation » qui enrichit les possibilités de deep learning. Celle-ci combine les avantages de la segmentation sémantique avec ceux de la détection d’objets. La segmentation d’instances permet d’assigner les objets à différentes classes, au pixel près. Cette technologie est particulièrement utile dans les applications où les objets sont très proches les uns des autres, se touchent ou se chevauchent. Un cas typique d’utilisation est la saisie d'objets disposés au hasard dans des boîtes (bin picking) ou l'identification et la mesure de structures qui se développent de façon naturelle.

  • Syntaxe simplifiée pour les dictionnaires (HDict)
    Les dictionnaires facilitent la gestion des données complexes dans HALCON. Par exemple, différents types de données comme les images, les régions d'intérêt ou les réglages de paramètres peuvent être regroupés en un seul dictionnaire. Cela permet de structurer logiquement les programmes, par exemple lorsque de nombreux paramètres sont transmis à une procédure. HALCON 21.11 comprend plusieurs améliorations qui rendent la manipulation des dictionnaires plus simple et rapide : les dictionnaires peuvent par exemple être initialisés en un seul appel ; la syntaxe pour ajouter et récupérer des éléments a été simplifiée ; la fonction de saisie automatique suggère des clés contenues dans le dictionnaire.

  • Interface évolutive pour le shape matching
    Avec Generic Shape Matching, HALCON offre un accès convivial aux technologies de shape matching de MVTec ayant fait leur preuve dans l'industrie. Le nombre d'opérateurs nécessaires a été fortement réduit, ce qui simplifie et accélère la mise en œuvre de solutions.
    Les améliorations apportées à la version HALCON 21.11 ont été faites pour répondre aux souhaits de ses utilisateurs et offrir une plateforme encore plus conviviale. Cela se traduit notamment par l’intégration de la fonction Clutter, par l’optimisation de l’inspection des Handles et l’ajout de différents paramètres, inclus dans la fonction d'estimation automatique des paramètres.

HALCON 21.05

La version HALCON 21.05 offre de nouvelles possibilités de deep learning et de matching. Le lecteur de codes-barres Subpixel Barcode Reader, l’outil Deep OCR et l'environnement de développement HDevelop ont été améliorés. Avec HALCON 21.05 Progress, les processus de vision industrielle gagnent en robustesse et en convivialité.

  • HDevelop, un environnement de développement plus convivial
    La fonction d’ancrage des fenêtres a été améliorée. Il est désormais possible de choisir différents emplacements pour ouvrir une fenêtre flottante. L’ancrage n’était possible que dans le coin supérieur gauche de l'écran principal. Maintenant, vous pouvez choisir le coin supérieur gauche de l'écran où se trouve HDevelop, ou le coin supérieur gauche de HDevelop lui-même. Cela permet d’ouvrir les widgets au plus près de HDevelop.
    HDevelop comprend également une nouvelle fonction appelée « auto-hide ». Elle permet de minimiser rapidement les widgets dans la barre latérale et de les réafficher en cas de besoin.
    Et il est désormais plus facile de regrouper et d’organiser les fenêtres graphiques.

  • Deep OCR amélioré
    Les améliorations apportées au Deep OCR concernent la convivialité et les performances. Le traitement des images grand format est plus robuste. Le résultat contient une liste de caractères candidats avec un score de confiance qui peut être utilisé pour améliorer les résultats de reconnaissance. L’outil est par ailleurs beaucoup plus stable et permet de mettre en œuvre une plus grande variété d’applications, car de nouveaux caractères ont été ajoutés.

  • Framework de deep learning
    HALCON 21.05 contient une première version du HALCON Deep Learning Framework. Il permet aux utilisateurs expérimentés de créer leurs propres modèles dans HALCON. De cette façon, il est possible de mettre en œuvre des applications exigeantes et complexes directement dans HALCON sans recourir à des réseaux pré-entraînés ou à des frameworks d’autres fabricants.

  • Generic Shape Matching
    Avec le Generic Shape Matching, les technologies de correspondance de forme de MVTec deviennent encore plus conviviales et évolutives. Le nombre d’opérateurs nécessaires a été drastiquement réduit, ce qui fait gagner en rapidité et en simplicité la mise en œuvre de solutions. Par ailleurs, les différentes méthodes de matching de formes sont regroupées en un seul ensemble d’opérateurs : les utilisateurs peuvent ainsi intégrer de nouvelles fonctionnalités de façon plus fluide.

  • Subpixel barcode reader
    Le lecteur de codes-barres d'HALCON est capable de lire des codes aux barres très fines. Les améliorations apportées à cet outil dans HALCON 21.05 concernent surtout la lecture de codes à faible résolution, avec une augmentation du taux de décodage de 50%.

  • Opérateurs de base 2D et 3D pour un prétraitement rapide et robuste
    Dans HALCON 21.05, l'échantillonnage des nuages de points 3D intègre un nouveau mode appelé « furthest point » (point le plus éloigné) qui apporte plus d’uniformité à l’échantillonnage d'un objet 3D. La fonction de lissage des nuages de points 3D a été améliorée avec un nouveau mode qui utilise les informations des mappings XYZ. Le lissage de nuages de points 3D peut être utilisé comme étape de prétraitement pour lisser les nuages de points et éliminer le bruit. En général, ce mode accélère nettement le temps de traitement.

D'autres améliorations ont été apportées à HALCON 21.05, notamment une accélération des opérateurs de base de l'image.

HALCON 20.11 (Progress et Steady Edition)

Pour HALCON 20.11, MVTec a amélioré un grand nombre de technologies-clés.

  • Lecture de codes DotCode
    Un nouveau code 2D, connu sous le nom de DotCode, a été ajouté. Il s’agit d’une matrice de points qui peut s’imprimer très rapidement. Un atout de taille pour les applications à grande vitesse, comme dans l’industrie du tabac par exemple.

  • OCR et deep learning
    Avec une autre fonction appelée Deep OCR, MVTec introduit une approche globale de reconnaissance optique de caractère (OCR) par deep learning. Elle permet de localiser et de reconnaître les chiffres et les lettres de manière très fiable, indépendamment de leur orientation, type de police ou polarité. Le regroupement automatique de caractères permet ainsi d’identifier des mots entiers. Cela améliore les performances de reconnaissance et évite l'interprétation erronée de caractères d'apparence similaire.

  • Matching plus rapide et convivial
    Le matching 2D basé sur les formes, au cœur de HALCON 20.11, a aussi été amélioré. Un plus grand nombre de paramètres peuvent être calculés de façon automatique, améliorant ainsi la convivialité et les performances de matching dans les situations de faible contraste et de bruit élevé.
    L’environnement 3D n’est pas en reste non plus : le matching 3D basé sur les contours et les formes est désormais plus rapide, notamment avec des images comportant de nombreux objets et contours. Autre point positif : vous n'avez plus besoin de définir de point de vue.

  • Fonctionnalités améliorées pour les développeurs
    HALCON 20.11 facilite le travail des utilisateurs, et aussi celui des développeurs. Une nouvelle interface de langage permet en effet aux programmeurs travaillant avec Python d'accéder de manière transparente au puissant ensemble d'opérateurs d’HALCON. De plus, l'environnement de développement intégré HDevelop a été relooké. Il offre plus d’options de configuration, comme par exemple un nouveau concept d'ancrage de fenêtres. Pour une meilleure ergonomie visuelle, vous avez aussi la possibilité de choisir des thèmes afin d’adapter HDevelop à vos besoins.

  • Détection de contours par deep learning
    HALCON 20.11 comprend une nouvelle méthode d’extraction des contours à l'aide du deep learning. Idéale notamment pour les images comportant un grand nombre de bordures, la fonction d'extraction de contours par deep learning ne demande qu’un faible corpus d’images de référence pour être fonctionnelle et n’extrait que les contours souhaités. L'effort de programmation s’en trouve fortement réduit.

    Dès le départ, le réseau préformé est capable de détecter de manière robuste les bords dans des situations de faible contraste et de bruit élevé. Cela permet d'extraire également les contours qui ne peuvent pas être identifiés avec des filtres conventionnels. En outre, le « Pruning for Deep Learning » permet aux utilisateurs d’optimiser ultérieurement un réseau de deep learning déjà formé. Ils peuvent désormais contrôler la priorité des paramètres vitesse, stockage et précision et modifier le réseau avec une grande exactitude en fonction des exigences spécifiques de l'application.


Pour une approche simple des applications de Deep Learning, MVTec propose le Deep Learning Tool.


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HALCON Matching Runtime Licence
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Halcon Steady

MVTEC HALCON STDY 20.11 DEV SDK IND

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MVTEC HALCON STDY 20.11 DEV SDK IND DL

HALCON Steady Development Deep Learning Industry license
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HALCON Steady Development Deap Learning University license
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Halcon Steady RTL

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL 1D METRO

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HALCON Steady 2D Metrology Runtime Licence
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MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL 3D METRO

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MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL BAR CODE

HALCON Steady Bar Code Runtime Licence
Robust and fast bar code reading, automatically locating and decoding widely used bar codes ...

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL BUNDLE

HALCON Steady Bundle Runtime Licence
Includes the modules Foundation, Calibration, 1D, 2D and 3D Metrology, Bar and Data Code, OCR ...

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HALCON Steady Deep Learning Bundle Runtime licence
Includes all modules from Bundle, plus the module Deep Learning.

The module Foundation ...

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL CALIBRATION

HALCON Calibration Steady Runtime Licence
3D camera calibration for line and area scan cameras that are handling even complex lens ...

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL DATA CODE

HALCON Steady Data Code Runtime Licence
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MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL DL

HALCON Steady Deep Learning Runtime Licence
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The ...

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL FOUNDATION

HALCON Foundation Steady Runtime Licence
Arithmetic, bit, edges, noise, smoothing, texture and further filters, FFT, optical flow, classification, segmentation, morphology ...

MVTEC HALCON STDY 20.11 RTL MATCHING

HALCON Steady Matching Runtime Licence
Subpixel precise matching based on shape, gray-values, or descriptors of the object, automatic detection of ...

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Upgrade to HALCON 20.11 Development license Deep Learning.
(Upgrade from version 18.11 to version 20.11).
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MVTEC HALCON UPGR SDK 20.11 NON DL

Upgrade to HALCON 20 Development license. Non-Profit version. Deep Learning
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MVTEC HALCON UPGR SDK 20.11 NON-P

Upgrade to HALCON 20 Development license. Non-Profit version.
(Upgrade from version 18.11 to version 20.11)
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