最新バージョン | HALCON | 画像処理ライブラリ：株式会社リンクス

HALCON Progress Edition新機能

HALCON Progress Editionでは、コアな画像処理機能の高機能化や、開発環境の更なる改善に加えて、ディープラーニング機能が標準搭載されています。既存のルールベース画像処理に加えて、よりより生産性向上を実現するディープラーニング機能を、ぜひご活用ください。

Deep Learning

ディープラーニング：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。

ディープラーニング：クラス分類
ディープラーニングを用いて画像をクラス分類することが可能です。CPU環境に対応しており数msecで分類処理を実行することが可能です。また、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。

ディープラーニング：オブジェクト検出・セグメンテーション
乱雑な背景、物体の重なりといった複雑な状況下でも、「どこに、何があるか」を簡単に検出できます。ディープラーニングの活用により、既存の処理では難しい状況での位置決めや個数カウントに効果を発揮します。さらに、ピクセルレベルでの細かな領域分割機能を搭載しており、欠陥領域抽出などに大きな効果を発揮します。

ONNXフォーマットのインポート

ディープラーニング：ONNXフォーマットのインポート
既にオープンソースを用いて学習したネットワークをHALCONにインポートすることができます。ONNXフォーマットでエクスポートしていただくことで、簡単に読み込むことができます。

コアな画像処理機能の追加、高機能化

○3次元データからモデルレスで任意サイズの箱を検出する新機能「3D Box Finder」
○3次元データ同士のマッチング機能「サーフェスマッチング」の機能向上
○画像から特定の物体を検出する「形状ベースマッチング」の機能向上
○コアな画像処理機能の高速化
など、産業用画像処理のコアな部分に対して、市場のニーズに対応した着実な改善が施されており、多様な高性能アプリケーションの実現に貢献します。