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Industrielle Bildverarbeitung Major Release Halcon 13 für die industrielle Bildverarbeitung

| Redakteur: Gudrun Zehrer

MVTec Software kündigt das Major Release seiner Standardsoftware Halcon 13 für die industrielle Bildverarbeitung mit einer Reihe neuer und verbesserter Technologien an. So wurde etwa die Performance des formbasierten Matchings gesteigert. Überdies sollen sich beschädigte, verdeckte oder unvollständige Barcodes und deformierte Datacodes noch robuster erkennen und auslesen lassen.

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(Bild: MVTec)

Außerdem ist das Feature der anwenderfreundlichen Texturinspektion hinzugekommen sowie weiterentwickelte Funktionen für die optische Zeichenerkennung (OCR) auf der Basis von Deep Learning. Es ermöglicht künftig auch die automatische, robuste Identifikation von Dot-Print-Schriften. Mit Halcon 13, das ab 1. November 2016 verfügbar ist, will MVTec die Standardisierung sowohl im Bereich Machine Vision als auch in der M2M-Kommunikation weiter vorantreiben.

Identifikation und 2D-Positionsbestimmung von Objekten

Das formbasierte Matching ist eine der wichtigsten Basistechnologien bei der Identifikation und 2D-Positionsbestimmung von Objekten. Mit Halcon 13 soll sich nun der Verarbeitungsschritt auf Maschinen mit AVX2-kompatiblen Prozessoren um bis zu 300 Prozent beschleunigen lassen. Zudem wird die Geschwindigkeit aller verwandten Technologien wie des formbasierten 3D-Matchings, des lokalen und perspektivisch deformierbaren Matchings sowie des komponentenbasierten Matchings erhöht.

Verschiedene Texturen mit wenigen Parametern klassifizieren

Auch die Inspektion von Texturen bildet eine herausfordernde Aufgabe in der industriellen Bildverarbeitung. Objekte mit einer Struktur wie etwa Textilien, Leder oder Teppiche weisen häufig unterschiedliche Eigenschaften in Musterung oder Helligkeit auf. Bei der benutzerfreundlichen Texturinspektion von Halcon 13 lassen sich fehlerhafte Abweichungen durch einen bildbasierten Vergleich mit einwandfreien Materialien automatisch identifizieren. Mit diesem neuen Feature lässt sich eine große Bandbreite von verschiedenen Texturen mit wenigen Parametern klassifizieren. Damit wird die Oberflächeninspektion entsprechender Texturen deutlich einfacher.

Oberflächenbasiertes 3D-Matching für exakte Positionen

Darüber hinaus wurde in Halcon 13 das oberflächenbasierte 3D-Matching weiter verbessert: Durch die Analyse von Kanten im Modell und in der 3D-Punktwolke werden insbesondere glatte Oberflächen robuster erkannt, wodurch sich die Position der Objekte exakter bestimmen lässt. Besonders geeignet ist dieses Verfahren zur exakten Positionsbestimmung von Kisten im 3D-Raum.

Mehrbild-Rekonstruktion von 3D-Objekten

Das Software-Release beinhaltet eine neue Methode zur Mehrbild-Rekonstruktion von 3D-Objekten mit Oberflächen-Fusionierung. Die Nutzung der Bildinformationen mehrerer Kameras führt zu robusteren Ergebnissen als bei paarweisen Rekonstruktionsmethoden. Dabei überträgt Halcon die Farbinformationen von den aufgenommenen Bildern auf die rekonstruierten Objekte, was die Visualisierung oder die Weiterverarbeitung (z.B. mit einem 3D-Drucker) verbessert.

Optische Zeichenerkennung verbessert

Und schließlich wird auch die optische Zeichenerkennung (OCR) verbessert: Durch mit Deep Learning trainierte Fonts und einen darauf basierenden Klassifikator soll sich sich die Erkennungsrate von Schriften erhöhen.

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