HALCON 22.05 Progress 最全筆記在這里!
6月15日下午14:00-15:00,在大恒圖像直播間,成功舉辦“HALCON 22.05 Progress新特性實戰講解”在線研討會,感謝大家的撥冗參加!正是由于您與大恒圖像的密切互動,使得研討會現場氣氛熱烈,圓滿結束。
如果您希望獲取到關于“HALCON 22.05 Progress新特性實戰講解”在線研討會的PPT,您可以登錄大恒圖像官網:www.daheng-imaging.com,在“下載中心”欄目下“深度學習專區”,進行文檔的下載。您也可以直接致電大恒圖像客戶服務熱線:400 999 7595,我們的銷售工程師將在第一時間將PPT發送至您的郵箱。
同時,也有不少客戶反饋到因為時間原因沒有觀看到全部的視頻,我們也毫無保留的將研討會視頻回放打開,請點擊以下鏈接在PC端觀看:
http://live.daheng-imaging.com/watch/3139107
https://www.daheng-imaging.com/list-68-1.html
或掃描以下二維碼在手機端觀看:
由于時間有限,我們的講師并沒有現場將所有問題進行答疑,我們也將比較有代表性的問題進行整理,以便您能通過這些典型問題更深入了解HALCON 22.05 Progress。
1. 異常檢測在工業項目應用穩定嗎,會不會誤判很多?
答:異常檢測已在多處工業場景下成功落地應用。針對具體應用,用戶可使用最新版HALCON進行評估、測試。
2. 分類和異常檢測(無監督)這兩種模式該如何選擇?在什么情況下,哪種效果會更好?
答:如果每一類樣本充足,那么優先選用分類進行檢測;對于缺陷樣本不足以及存在無法提前預知的未知異常的場景,優先選用異常檢測。
針對具體應用,也可同時使用這兩種方法進行測試,對比具體效果。
3. 異常檢測會不會對正樣本的種類有使用限制,比如我從一張大圖像上裁剪出許多小圖,作為正樣本,會不會因為正樣本種類太多,導致異常檢測效果不好?
答:關鍵看檢測對象的種類。如果是同一類檢測對象,正樣本圖像之間有差異,那么沒有問題;如果是很多種不同種類的檢測對象,那么對每一種類單獨使用異常檢測,比同時把很多種不同種類的檢測對象作為一種檢測對象的效果要好。
4. 標注工具是HALCON自帶的嗎?有使用文檔嗎?
答:標注工具是MVTec公司推出的Deep Learning Tool,沒有包含在HALCON里面,可以到其公司網站或大恒圖像網站去下載。
軟件自帶幫助文檔,標注步驟也比較簡單,還是易于使用的;當然,如果您在使用中還有問題,歡迎咨詢大恒客戶服務熱線400-999-7595進行技術咨詢。
5. 標注工具什么時候可以升級支持檢測和分割的訓練推理功能?
答:標注工具目前支持分類的標注、訓練和推理,其他深度學習功能的訓練、推理尚未開發,可以關注該軟件的后續發布情況。
6. HALCON 22.05相比我目前在用的版本HALCON 20.11,深度學習有區別嗎?
答:HALCON Progress每6個月發布一次,深度學習發展更新比較快,因此不管功能還是性能(比如推理速度),都有較大程度的更新,推薦大家使用最新版本。
7. 我的筆記本電腦有兩張顯卡(Intel顯卡和Nvidia RTX3060),win11系統,能用HALCON深度學習嗎?之前的版本HALCON 21.11能否用?
答:HALCON 22.05支持win11系統,之前版本如HALCON 21.11的安裝文檔里面沒寫支持win11,所以HALCON 21.11能否在win11下使用,得試一試;
對于NVIDIA RTX30xx系列顯卡,HALCON最新的幾個版本都是支持的。
8. 深度學習分割功能的標注,如果是產品部分缺失那種缺陷,該如何標注呢?
答:把缺失部分標注出來。
9. Deep OCR能只訓練某些特定字符嗎?
答:可以。Deep OCR訓練時支持兩種字符集方式,一種是在原有字符集基礎上添加字符,一種僅訓練樣本集中標注的字符。可以通過set_dl_model_param (DLModelHandle, 'alphabet', Alphabet)來設置。
10. 實際應用中圖像的分辨率往往很大,請問下你們都是怎么處理這個問題的?
答:圖像分辨率較高,缺陷尺寸較小,是工業檢測的一個特點。相比圖像分辨率,我們更關注缺陷所占用的分辨率,可把圖像縮放至人眼能看清缺陷為宜。如果此時圖像分辨率仍然比較大,可對圖像進行裁切或者使用更大顯存的顯卡進行訓練。
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大恒圖像自1991年成立之日起,一直專注于機器視覺行業并堅守“持續創新”的理念。秉承這一理念,目前大恒圖像已經成功在消費電子、新能源、半導體、汽車、物流、交通、醫藥、科研等行業為客戶提供優質的產品和定制化的視覺解決方案。
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HALCON 22.11新特性分享會直播回顧來啦!