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產品資訊

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影像開發處理軟體 HALCON 17.12

深度學習 (Deep Learning)

 

HALCON 17.12-Progress 深度學習,使用者可透過CNN(Convolutional Neural Networks)分類器自行訓練,比起傳統MLP分類器效率高出約5-10%!

 

 

Training a CNN (Convolutional Neural Networks)

 

HALCON訓練CNN,需要提供足夠的數量標籤訓練來完成的圖片。例如,將區分顯示刮痕或污染的樣品,逶過提供良好的樣本,訓練所有三個種類的影像:影像顯示刮痕必須標記為“刮傷”,顯示某種污染的影像必須攜帶標籤

“污染”,顯示良好樣品的影像必須在”OK”類別中。然後,HALCON分析這些影像,並自動學習可以使用哪些功能,辨識缺陷和良好的樣品。與過去相比,這是一個極大的優勢的分類方法,這些功能必須由用戶“手工製作” - 過程較複雜,需要熟練視覺知識的工程師才能進行編程。

 

 

Using the Trained Network

 

一旦組織結構學會了區分給定的分類,例如: 告訴影像顯示有​​刮傷、污染或良好的樣品,組織結構就能立即運作。深度學習的典型應用領域包括缺陷分類(例如: 電路板、瓶口或藥丸)或物體分類(例如,識別植物的種類)。

 

 

HALCON 未來版本說明

 

從HALCON 17.12 開始,MVTec HALCON有兩種不同的軟體版本:

HALCON Progress 版本
HALCON Steady 版本

 

 

 

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約六個月更新一次 3年更新一次:定期維護更新可用

獲得新的功能

每六個月更新一次,獲得新的HALCON功能 每3年更新一次,獲得新的HALCON功能

產品品質

所有功能的高端品質

支援

在訂閱期間 長期支援

HDevEngine

兩者皆有 HDevEngine 開發方式

HDevelop

兩者皆有 HDevelop IDE 開發介面

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無限制

Runtime license 升級

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開發許可

有效期僅限於訂閱期限 無限制

 

 

最新版本 - HALCON 17.12

 

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