halcon20(机器视觉图像处理软件) V20.11 免费非破解版下载[绿色软件]

　　halcon20是一款在行业内备受好评的机器视觉算法图像处理软件，该软件拥有干净清爽的用户界面和丰富的功能板块，能够为用户提供强大的三维视觉设计方案，可广泛应用于机器视觉集成开发环境，灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发等行业，大大提高用户的图像算法效率，满足用户的算法需求，喜欢这款游戏的小伙伴千万不要错过哦。

【功能介绍】

　　1、技术革新，可以实现真正意义上的目标识别。基于样本的识别方法可以区分出数量巨大的目标对象。使用这种技术可以实现仅依靠颜色或纹理等特征即可识别经过训练的目标，从而无需再采用一维码或二维码等用于目标识别的特殊印记。

　　2、强大的三维视觉处理，提供的一个极为突出的新技术是三维表面比较，即将一个三维物体的表面形状测量结果与预期形状进行比较。HALCON提供的所有三维技术，如多目立体视觉或sheet of light，都可用于表面重构；同时也支持直接通过现成的三维硬件扫描仪进行三维重构。此外，针对表面检测中的特殊应用对光度立体视觉方法进行了改善。不仅如此，HALCON现在还支持许多三维目标处理的方法，如点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算、通过切面进行点云分割等。

　　3、高速机器视觉体验，自动算子并行处理 (AOP) 技术是HALCON的一个独特性能。支持使用GPU处理进行机器视觉算法的算子超过75个，比其他任何软件开发包提供的数量都多。除此之外，基于聚焦变化的深度图像获取 (depth from focus)、快速傅立叶变换 (FFT) 和HALCON的局部变形匹配都有显著的加速。HALCON会带给用户更高速的机器视觉体验。

【软件特色】

　　1、基于HALCON的摄像机标定，利用HALCON图像处理软件提供的标定板模板,并充分考虑了透镜的径向畸变影响及求解方法,给出了基于HALCON的摄像机标定算法。该算法充分发挥了HALCON的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可满足各种计算机视觉系统的需要。

　　2、HALCON 20基于HALCON软件的摄像机标定，摄像机标定是机器视觉的重要研究内容之一，提出了一种基于图像处理软件HALCON的标定方法。它利用HALCON标定板以及HALCON的函数库功能，分析了对面阵摄像机的标定过程，该方法简单易行，提高了标定精度和计算速度,而且具有良好的跨平台移植性。

　　3、基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测，提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷。

　　4、基于HALCON的视觉运动控制系统设计，阐述一种视觉运动控制系统的设计。此系统通过相机采集图像,利用HALCON形状匹配功能对图像热点目标进行匹配和定位,实现伟天星WT-2302金丝球焊线机智能化。

　　5、基于HALCON和VC++混合编程的视觉测量系统设计，视觉测量是采用机器视觉精确测量和定位空间几何尺寸的技术,能够有效提高工业检测的精度和效率。运用基于HALCON和VC++混合编程方法开发了电子元件视觉测量软件工具,实现了测量图像采集与显示、视觉测量等核心算法及其功能;设计并构建了由工业数字摄像机、工业镜头、光源等仪器组成的电子元件视觉测量硬件平台,并依此对软件工具的可靠性和稳定性进行试验验证,结果表明系统检测速度快、检测精度达到预期技术指标。

【软件亮点】

　　1、深度学习异常检测，自动化表面检测是许多制造业中的重要任务，基于深度学习的解决方案正成为一种标准工具，可用于区分零件，检测和分割缺陷。但是，通常很难获得足够的缺陷图像，或者标记可用数据的工作量非常大。

　　HALCON的新异常检测功能使您可以仅使用相对较少数量的“良好”图像进行训练来进行检查。推断导致与训练图像相比在检查图像中检测到的“异常”。在右侧，您可以看到瓶颈问题的示例。

　　2、ECC 200代码读取器加速，在HALCON 21.05中，用于多核系统的ECC 200代码的代码读取器得到了显着加速。对于特别难以检测和读取的代码，实现了最大的改进。对于此类代码，可以实现约200%的加速。通过优化利用现有硬件功能，这种速度还大大提高了基于嵌入式代码阅读器的生存能力。

　　3、通用Box Finder，通用包装盒查找器找到的不同包装盒

　　在HALCON 18.11中，提供了用于拾取和放置应用程序的新功能：通用的盒查找器允许用户根据3D空间查找不同尺寸的盒，而无需为每种所需的盒尺寸训练模型。这使许多应用程序效率更高-特别是在物流和制药行业，通常使用各种不同尺寸的盒子。

　　4、ONNX支持，许多公司使用开源框架来训练深度学习模型(CNN)的分类器。这些CNN可以导出为ONNX(开放神经网络交换)格式。HALCON 18.11能够读取ONNX格式的数据，从而允许在HALCON中使用先前创建的第三方网络。