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Halcon17.12永久破解版是一款機器視覺算法包,軟件擁有應用廣泛的機器視覺集成開發環境,它能夠節約產品成本,縮短了軟件開發周期,靈活的架構便于機器視覺,醫學圖像和圖像分析應用的快速開發。
1、深度學習功能
使用MVTec HALCON 17.12 版軟件,用戶可以使用CNNs(卷積神經網絡)來訓練自己的分類器。在訓練CNN 之后,用戶可以在HALCON 軟件中使用神經網絡對新的數據進行分類。
針對工業成像應用進行深度優化
HALCON Progress 17.12版本中提供了一個深度優化過的預訓練后的神經網絡。MVTec公司基于多年的機器視覺工業領域應用經驗及其對深度學習技術的深入了解,精選了近百萬幅圖像對神經網絡進行了預訓練,這個預訓練后的神經網絡可以使客戶僅提供相對少量被測物圖像(約300~500幅)即可對神經網絡進行進一步訓練,從而得到一個針對自身應用的神經網絡。
訓練和再訓練自定義神經網絡非常簡單
訓練時只需要提供帶有標簽的訓練圖像即可,這些訓練圖像需要按照缺陷和狀態預先進行分類。可以使用新的圖像對訓練后的神經網絡進行再訓練,也可以通過新類型的圖像的訓練在已有的神經網絡中添加對新類型的識別。
自動特征提取
與傳統的分類方法(多層神經網絡、支持向量機、高斯混合模型、K鄰域分類器等)相比,使用HALCON深度學習的功能在訓練過程中,HALCON會對已標記的訓練圖像進行分析,并自動學習哪些特征是最佳用于分類的特征。
1、無縫集成到強大的HALCON 庫中
隨著該技術被完全集成到工業應用中廣泛認可的HALCON產品中,可與當前已經可用的非常全面的算子融合在一起,從而在構建您的應用程序時給予最大靈活性。您將從其眾多優勢中獲益,例如:基于同一平臺的持續開發、改進、維護、BUG修正和支持服務。
2、偏折法
為了解決帶有鏡面反射的物體表面上例如凹陷和劃痕檢測所帶來的挑戰,HALCON 現在提供基于偏折法原理的視覺檢測方法供您使用。該方法利用了鏡面反射原理,通過觀察已知圖案在目標物體表面上的鏡像圖像及其變形來實現。
3、改進的自動文本閱讀器
HALCON 17.12 提供了一個改進版的自動文本閱讀器,它現在可以更加魯棒地檢測和分離粘連字符并進行識別。
4、多3D點云數據的表面融合
HALCON 現在提供了一種新的方法,將多個3D 點云融合到一個均勻的重采樣點云表面。這種新方法能夠將各種3D 傳感器的數據結合起來,即使是不同的類型,如:立體相機、TOF 相機以及光柵投影。該技術對于逆向工程特別有用。
應用領域
在工業應用中,CNNs 可以用于缺陷分類(如:電路板), 或者對象分類(如:從單個圖像中識別水果的類型)等。
1、首先進行原版程序的安裝
2、將H文件夾中的“license_support_halcon17.12_2017_12.dat”,復制到HALCON安裝目錄下,我的安裝目錄為:D:\Program Files\MVTec\license,并將文件名改為license.dat.
3、重新打開軟件即可完成破解
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