【外星眼halcon视频教程】halcon18.11发布在即，迎来新的算法和新的数据类型加持

halcon18.11发布在即，迎来新的算法和新的数据类型加持

2018年11月，HALCON18.05的升级版HALCON 18.11将会发布。它将在VISION 2018上正式推出，其中包括新的AI技术，特别是深度学习和卷积神经网络（CNN）领域。

功能预览
一、精确区域分割与基于深度学习的目标检测

使用HALCON 18.11，基于深度学习，分割目标区域，和非目标区域可以达到像素级。
HALCON18.11为提取区域提供的众多可能性，这种区域分割的方法可以分割出以前不好分割的区域。例如：识别具有非常不均匀纹理的对象（例如，植物）或区分图像中的不同纹理，例如（未）处理过的木材，金属或石头。为新的应用领域铺平了道路或者减少大量的编程工作，提高了开发效率。

HALCON 18.11还引入了基于深度学习的对象检测，允许客户自己训练模型。
与区域分割不同，对象识别由周围的矩形（边界框）标记。即使对象彼此接触或部分重叠，对象检测也会被分离开来。当需要确切数量的物体时，例如在检查药袋以进行正确填充时，这尤其有用。
为了最大限度地发挥HALCON其在工业环境中的潜力，HALCON的语义分割和对象检测推理都可以在GPU和CPU上执行。对于这两种方法，MVTec提供基于图像高度优化的工业机器视觉应用的预训练网络。可以在图片数量不多的情况下也可以轻松的训练神经网络。

二、新数据结构“字典”

HALCON 18.11引入了一种新的数据结构“字典”，它是一种关联数组，它开辟了处理复杂数据的新方法。
字典允许将各种复杂数据类型（例如，图像，对应的ROI和参数）捆绑到单个字典中，
当我们需要传递很多不同类型的参数给函数时，我们可以使用字典结构来进行传输参数，这样大大的简化了数据的数量，程序编写更简单。
字典也可以从文件中读取和写入。这允许工程师将再现特定应用的状态所需的所有信息（例如，相机校准设置，缺陷图像和机器参数）捆绑到单个文件中。方便工程师管理程序数据，也方便分享给现场调试人员。

三、处理HDevelop中的变量检查

使用HALCON 18.11，HDevelop可以显示最重要的句柄变量的详细信息。
这使开发人员可以一目了然地检查复杂数据结构的当前状态，这对于调试非常有用。现在双击句柄变量可以返回句柄及其当前设置关联的所有参数。例如，现在可以轻松地检查数据代码句柄的参数，例如“极性”，“符号类型”或“查找器模式容差”，以及携带多个键值对的复杂参数，例如3D相机模型句柄的参数。

写在最后
Halcon18.11新的算法，为以前不能解决问题的项目提供了新的思路，使得机器视觉在跟多自然生物行业的得到了应用，新的数据结构，简化了开发，提高了开发效率，在这个拼时间的快节奏的社会当中，为广大机器视觉专家提供了新的武器。

备注：本博客经常会发一些对大家学习非常有参考价值的帖子，开阔设计机器视觉解决方案的思路和分享一些机器视觉相关的软件（Halcon，Opencv，Visionpro），硬件（工业相机，工业光源，工业镜头，工业图像采集卡）的资料，大家可以关注我以及看下我其他帖子。
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