Halcon培訓中心教師分析機器視覺知識資訊：

　　1.CPU分類，在CPU上進行深度學習

　　借助HALCON 18.05，客戶可以在CPU上執行深度學習，深度學習不再需要GPU。Halcon 18.05的CPU深度學習方法已針對英特爾?兼容x86 CPU進行了高度優化。在測試中，這使得標準英特爾CPU(8線程)上的典型執行性能類似于中端GPU。移除了對專用GPU的需求，也就是說，不依賴于GPU的情況下也可以執行深度學習，從而大大增加了操作的靈活性?，F在通過Halcon18.05的CPU深度學習方法可以使得工業PC有多種選擇的進行深度學習分類。

　　2.條碼閱讀性能已得到提高

　　HALCON 18.05具有優化的邊緣檢測功能，可提高非常小的線條寬度以及非常模糊的條碼的讀取能力。此外，條形碼的版本也根據最新版本的ISO / IEC 15416標準進行驗證。

　　3.增強的偏析法

　　HALCON 17.12中引入的偏析法測量功能現在包含一種新的圖案類型，可提高檢測誤差的精度和魯棒性，特別是在部分鏡面表面(如漆面金屬板)上。檢測效果更佳。

　　4.3D功能改進

　　HALCON 18.05為基于表面的3D匹配提供了優化的功能。這些可更可靠地用于確定3D空間中物體的位置，使3D應用程序的開發更加容易。另外，HALCON18.05現在還包含一個新的幫助程序，它允許開發人員快速檢查和調試基于表面的匹配應用程序的參數和結果。

　　5.自動清理

　　HALCON 18.05通過一旦不再需要時自動清除它們，使句柄的應用更加舒適。這大大降低了內存泄漏的風險，編寫“安全代碼”變得更加簡單。

　　6.支持超中心鏡頭

　　HALCON18.05支持由超中心鏡頭記錄的圖像，HALCON18.05內的新型相機模型現在允許校正以超中心(也被稱為近中心)相機鏡頭記錄的圖像失真。這些鏡頭可以同時描繪物體的幾個側面，從而實現測試物體的會聚視圖。借助這項技術，用戶只需要一臺攝像機系統即可進行檢查和識別任務，例如檢查圓柱形物體。

　　7.HDevelop引擎改進

　　HDevelop庫導出功能已得到擴展：開發人員現在可以通過導出的打包文件訪問HDevelop過程，不僅在C++中，而且還可以在.NET中訪問HDevelop過程 —— 與原生函數一樣簡單直觀。這顯著的提高了開發效率。

　　在這里真誠的感謝我們的專業機器視覺Halcon培訓講師東莞市瑞控自動化培訓和大家交流最新的機器視覺軟件Halcon18.05的最新知識，相信能給熱愛機器視覺學習的小伙伴們提供一點訊息，東莞市瑞控自動化培訓講師將會為大家提供更多更好的資訊和知識交流，歡迎小伙伴們提問和交流，大家每天進步一點點，堅持學習，相信關注我們的小伙伴兒一定會成為更好的自己!推薦閱讀：plc培訓是目前就業前景比較好的課程