HALCON 20.11 新機能
20.11 Steady Editionでは、良品画像のみで学習し良否判定ができるアノマリー検出機能や、「説明可能なAI」を実現する高速・高精度なヒートマップ機能が搭載されます。 加えて、エッジ検出やOCRなど、既存コア技術にもディープラーニングを応用し、精度向上を実現しています。
Deep Learning
不良画像不要の学習：アノマリー検出
ディープラーニングの分類機能を用いて良否判定を行う場合、通常、良品・不良品それぞれの画像を数百枚準備してトレーニングを行う必要があります。 しかし、実際のアプリケーションでは、不良品の画像を十分な数だけ集めることが難しく、それがディープラーニング導入の障壁になることがあります。 「アノマリー検出」は、比較的少数の良品画像だけでトレーニングすることができる良否判定機能です。
判定根拠の可視化：ヒートマップ
分類処理とほぼ同等の時間で、各クラスに対するディープラーニングネットワークの反応個所を表す「ヒートマップ」を取得できます。 この機能によって、判定の信頼性を向上させることが可能です。
20.11新機能：Deep OCR
高い性能を発揮するディープラーニングベースOCRが、さらに高機能化されます。 ディープラーニングを効果的に活用することにより、文字の抽出や分割など既存画像処理の課題を解決します。 照明反射の影響を受けやすい金属刻印文字など、認識難易度が非常に高いワークに対しても安定動作します。
20.11新機能：Deep Edge
ディープラーニングにより適切なエッジを検出する機能が搭載されます。 既存画像処理では抽出が困難なハイノイズ画像においても、高い精度で目的のエッジだけを抽出できます。コアな画像処理機能の追加、高機能化
ユーザビリティの向上：形状ベースマッチング
ローコントラスト・ハイノイズ画像から、適切なモデルを検出するために重要なパラメータ「ピラミッドレベル」を自動推定するオペレーターが追加されます。 本機能改善により、マニュアルによるパラメータチューニング工数を大きく削減することが可能です。
新プログラミング言語インターフェース：Python
20.11では、新しくPythonインターフェースが、Extension Packageの一部として搭載されます。 ドキュメントやヘルプも充実しており、自身のプログラムの一部として、容易に開発可能です。
