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06/23
2022
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HALCON 22.05 Progress 最全笔记在这里!
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2022-06-23 16:42:19来源: 中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司

6月15日下午14:00-15:00,在大恒图像直播间,成功举办“HALCON 22.05 Progress新特性实战讲解”在线研讨会,感谢大家的拨冗参加!正是由于您与大恒图像的密切互动,使得研讨会现场气氛热烈,圆满结束。

如果您希望获取到关于“HALCON 22.05 Progress新特性实战讲解”在线研讨会的PPT,您可以登录大恒图像官网:www.daheng-imaging.com,在“下载中心”栏目下“深度学习专区”,进行文档的下载。您也可以直接致电大恒图像客户服务热线:400 999 7595,我们的销售工程师将在第一时间将PPT发送至您的邮箱。

同时,也有不少客户反馈到因为时间原因没有观看到全部的视频,我们也毫无保留的将研讨会视频回放打开,请点击以下链接在PC端观看:

 

http://live.daheng-imaging.com/watch/3139107

 

https://www.daheng-imaging.com/list-68-1.html

 

或扫描以下二维码在手机端观看:

 

qrcode.png

 

由于时间有限,我们的讲师并没有现场将所有问题进行答疑,我们也将比较有代表性的问题进行整理,以便您能通过这些典型问题更深入了解HALCON 22.05 Progress。

1.    异常检测在工业项目应用稳定吗,会不会误判很多?

答:异常检测已在多处工业场景下成功落地应用。针对具体应用,用户可使用最新版HALCON进行评估、测试。

2.    分类和异常检测(无监督)这两种模式该如何选择?在什么情况下,哪种效果会更好?

答:如果每一类样本充足,那么优先选用分类进行检测;对于缺陷样本不足以及存在无法提前预知的未知异常的场景,优先选用异常检测。

针对具体应用,也可同时使用这两种方法进行测试,对比具体效果。

3.    异常检测会不会对正样本的种类有使用限制,比如我从一张大图像上裁剪出许多小图,作为正样本,会不会因为正样本种类太多,导致异常检测效果不好?

答:关键看检测对象的种类。如果是同一类检测对象,正样本图像之间有差异,那么没有问题;如果是很多种不同种类的检测对象,那么对每一种类单独使用异常检测,比同时把很多种不同种类的检测对象作为一种检测对象的效果要好。

4.    标注工具是HALCON自带的吗?有使用文档吗?

答:标注工具是MVTec公司推出的Deep Learning Tool,没有包含在HALCON里面,可以到其公司网站或大恒图像网站去下载。

软件自带帮助文档,标注步骤也比较简单,还是易于使用的;当然,如果您在使用中还有问题,欢迎咨询大恒客户服务热线400-999-7595进行技术咨询。

5.    标注工具什么时候可以升级支持检测和分割的训练推理功能?

答:标注工具目前支持分类的标注、训练和推理,其他深度学习功能的训练、推理尚未开发,可以关注该软件的后续发布情况。

6.    HALCON 22.05相比我目前在用的版本HALCON 20.11,深度学习有区别吗?

答:HALCON Progress每6个月发布一次,深度学习发展更新比较快,因此不管功能还是性能(比如推理速度),都有较大程度的更新,推荐大家使用最新版本。

7.    我的笔记本电脑有两张显卡(Intel显卡和Nvidia RTX3060),win11系统,能用HALCON深度学习吗?之前的版本HALCON 21.11能否用?

答:HALCON 22.05支持win11系统,之前版本如HALCON 21.11的安装文档里面没写支持win11,所以HALCON 21.11能否在win11下使用,得试一试;

对于NVIDIA RTX30xx系列显卡,HALCON最新的几个版本都是支持的。

8.    深度学习分割功能的标注,如果是产品部分缺失那种缺陷,该如何标注呢?

答:把缺失部分标注出来。

9.    Deep OCR能只训练某些特定字符吗?

答:可以。Deep OCR训练时支持两种字符集方式,一种是在原有字符集基础上添加字符,一种仅训练样本集中标注的字符。可以通过set_dl_model_param (DLModelHandle, 'alphabet', Alphabet)来设置。

10. 实际应用中图像的分辨率往往很大,请问下你们都是怎么处理这个问题的?

答:图像分辨率较高,缺陷尺寸较小,是工业检测的一个特点。相比图像分辨率,我们更关注缺陷所占用的分辨率,可把图像缩放至人眼能看清缺陷为宜。如果此时图像分辨率仍然比较大,可对图像进行裁切或者使用更大显存的显卡进行训练。

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大恒图像自1991年成立之日起,一直专注于机器视觉行业并坚守“持续创新”的理念。秉承这一理念,目前大恒图像已经成功在消费电子、新能源、半导体、汽车、物流、交通、医药、科研等行业为客户提供优质的产品和定制化的视觉解决方案。

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