HALCON 18.11新特性（二）——深度学习

在上周的推送中，大恒图像技术支持工程师主要分析了HALCON 18.11在HDevelop易用性上的提升，那么在深度学习方面HALCON 18.11又有哪些新优势呢，大恒图像带您全面了解！

深度学习是目前非常流行的模式识别分类器。它可以通过训练的方式自动提取图像特征信息，进而对未知图像进行分类。



随着计算机硬件的发展，执行速度的提升，深度学习技术也开始在工业领域崭露头角。在HALCON的上一个版本中，MVTec公司结合工业领域图像处理特点已经推出了多个CNN网络模型以及深度学习图像处理算子。在新版本中，HALCON在原有分类功能基础上又增加了对象检测以及语义分割的功能。

一、对象检测



对象检测功能可以让我们对图像中不同类型的物体进行分类与定位。该算法适用于对图像特征未知物体进行计数以及定位。

二、语义分割



图像语义分割（semantic segmentation），从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割，例如让计算机在输入上面左图的情况下，能够输出右图。语义在语音识别中指的是语音的意思，而在图像领域，语义指的是图像的内容，即对图片意思的理解。

通过语义分割算法我们可以将图像中的像素进行分类，而分类的依据来源于我们事先标记好的训练图像。目前工业领域中，该算法主要应用于工件的定位，缺陷的检测、分割以及粗略度量等方面。例如，药品的缺陷检测。



关于HALCON 18.11在深度学习方面的新特性就介绍到这里，在下次的推送中，我们将从性能方面全面评估HALCON 18.11较之以前的版本有哪些突出表现，敬请期待！



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