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本文转载自MVTec官网：https://www.mvtec.com/cn/products/halcon/new-features/halcon-2505
HALCON 25.05 的主要功能HALCON 25.05 于 2025年 5 月 27 日发布。新版本包含大量改进，以及将深度学习算法与经典方法相结合的新技术。
训练你自己的深度3D匹配模型深度3D匹配是一项基于深度学习的新技术，可利用2D图像实现快速且稳健的3D物体检测与姿态估计。该技术几乎无需复杂的参数设置，性能表现优异，特别适用于料箱拣选、机器人抓取等应用场景，即使在具有挑战性的环境下也能保持高可靠性。 借助 HALCON 25.05，用户现在可以独立训练自己的深度3D匹配模型，无需依赖 MVTec 的支持。全新的渲染器可根据物体的 CAD 模型生成训练数据，从而支持完全基于合成且带标签的数据进行训练。这种方式带来了极大的灵活性，并能覆盖各种物体属性，例如反光和透明特性。 借助这一新训练功能，客户可以根据自身的需求和使用环境，创建量身定制的3D匹配应用。 如有需要，模型训练仍可作为一项付费服务由 MVTec 承接。
通过对齐的文本修正，实现更强大的 Deep OCR在某些应用中，由于严格的周期时间限制，运行 Deep OCR 的检测模型（即定位图像中的文字区域）可能不可行。在这种情况下，用户通常通过手动定义文字区域或通过基于规则的图像处理来进行操作，但由于裁剪不理想，可能导致识别不准确。 随着 HALCON 25.05 的发布，Deep OCR 现在在识别之前加入了一个对齐步骤。这个步骤可以优化粗略的文字裁剪，即使文字区域放置不精确，也能显著提高读取准确性。因此，用户可以跳过检测模型，同时保持可靠的 OCR 结果，从而大大缩短了处理时间。 这使得文本识别工作流程不仅更加灵活，而且速度更快，因为不再需要精确的 ROI 定位。对齐步骤本身非常高效，仅增加了极少的处理开销。
核心功能改进HALCON 25.05还对重要的核心技术进行了多项改进，例如代码读取器和通用形状匹配： 增强的代码读取器，支持二维码矫正在25.05版本中，HALCON通过二维码矫正增强了代码读取器，即使在弯曲或变形的表面上也能可靠地读取二维码。这扩展了在物流、包装、食品生产和瓶装标签等行业中的应用可能性，因为二维码通常出现在非平坦的材料上。 矫正过程确保了更高的可读性，而不需要完全平坦的表面。该功能是可选的，可根据需要启用。尽管处理时间略长于标准二维码读取，但其增强的鲁棒性使其成为要求苛刻的应用中的宝贵补充。
可中断的通用形状匹配训练HALCON 25.05版本新增了中断通用形状匹配训练的功能，赋予用户更大的灵活性和控制权。现在，训练可以手动停止，或通过设置超时限制（例如，1秒后停止），确保高效操作，避免不必要的等待时间。 以前，一旦训练开始，就必须一直执行到结束，这可能导致延迟，尤其是在资源有限的嵌入式应用中。现在，用户可以无缝地将训练集成到工作流程中，防止长时间的处理，提升响应速度。
面向现代相机技术的新图像采集接口HALCON 25.05 引入了一套新的图像采集操作符，旨在与最先进的相机技术实现无缝集成。尽管 MVTec 一直专注于高效的相机连接，但像 GigE Vision 和 USB3 Vision 这样的现代标准带来了新的机遇和挑战。这个新接口简化了相机操作，同时提供对高级配置的全面控制。 这些新操作符提供了更清晰、更直观的界面，针对标准用例进行了优化，同时保持对GenICam GenTL 架构的完全控制。此外，如果 GenICam GenTL 设备支持，它们还可以支持多个数据流。 用户可以期待与之前的操作符相等或更快的性能，确保顺利过渡到最新的相机技术。
HDevelopEVO 最新预览版在 HDevelopEVO 中使用外部过程文件 HDevelopEVO 25.05 引入了对引用存储在外部文件中的过程的支持。用户现在可以将程序拆分为多个文件，并在它们之间互相引用过程。这不仅让程序结构更加清晰，也为未来支持模块化库打下了基础。
灰度直方图：HDevelopEVO中的第一个机器视觉工具 为了满足机器视觉工作流程中的常见需求，HDevelopEVO 25.05新增了灰度直方图——这是图像分析中最常用的工具之一。它使用户能够可视化图像中像素强度的分布，并互动式地设置阈值，选择相关区域进行进一步处理。
集成 AI 助手，助力更智能的开发流程 为了更有效地支持开发者，HDevelopEVO 25.05 引入了 AI 助手功能。这些助手包括交互式聊天、IDE 命令和 Shell 命令等智能代理，以及自动代码补全功能。用户可以根据需求选择基于云、自主部署或本地运行的 AI 模型，并始终保持对数据和模型使用的完全控制。AI 助手功能需要用户主动启用。
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