The Imaging Source Blog

Seit Jahren pflegt und entwickelt The Imaging Source seine Linux-Bibliothek kontinuierlich weiter, darunter auch das tiscamera SDK für Linux, ein Open-Source-Projekt, das unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht wird. The Imaging Source hat gerade Updates für das tiscamera SDK sowie für die MIPI CSI-2 und FPD-Link III Modultreiber (NVIDIA® Jetson™ Plattform) veröffentlicht. Diese Updates werden die Entwicklung von Anwendungen auf Embedded-Plattformen vorantreiben und vereinfachen. Die folgenden Punkte heben die wichtigsten Verbesserungen des Releases hervor:

• Volle Integration und Unterstützung von MIPI CSI-2 und FPD-Link III Kameras in tiscamera und tcam-capture
• Dedizierte GStreamer-Quelle zur Bereitstellung von Rohbilddaten für MIPI CSI-2- und FPD-Link III-Kameras auf der NVIDIA Jetson-Plattform
• Verbesserter und vereinheitlichter Zugriff auf eingebettete Kameraparameter auf der NVIDIA Jetson-Plattform
• Zusätzliche Trigger-Unterstützung für ausgewählte Sensormodule und Embedded-Plattformen

Alle Änderungen am tiscamera SDK können im Changelog nachgelesen werden.

Dieser Blogbeitrag ist ein Update zu einem Beitrag vom April 2021, der weitere Ergänzungen und Änderungen auflistet.

MVTec hat gerade die neueste HALCON Progress Edition: 21.05 veröffentlicht. Nachfolgend finden Sie die neuen Funktionen und Verbesserungen:

• Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser
• Deep OCR-Verbesserungen
• Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop
• Generic Shape Matching
• HALCON Deep Learning Framework
• Grundlegende Operatoren in 2D und 3D für eine schnelle und robuste Vorverarbeitung

Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser: In der Logistik wächst die Zahl der kamerabasierten Identifikationssysteme zunehmend. Im Lager gibt es jedoch eine hohe Varianz in der Hardware und andere Umgebungsbedingungen, die zu suboptimalen Barcode-Bildern führen können. HALCON kann nun auch bei minimaler Modulgröße Barcodes lesen. Die verbesserte Funktionalität von HALCON kann die Dekodierrate um bis zu 50% steigern.

Deep OCR Verbesserungen - Ein ganzheitlicher Deep-Learning-basierter Ansatz: Im Vergleich zu anderen Algorithmen kann Deep OCR Zeichen wesentlich robuster lokalisieren - unabhängig von Orientierung, Schriftart oder Polarität. Mit HALCON 21.05 werden nun auch große Bilder robuster behandelt, und Wörter unterschiedlicher Länge - auch sehr lange Wörter - können nun ohne Parameter-Tuning erkannt werden. Dank des erweiterten Satzes an unterstützten Zeichen in HALCON 21.05 profitieren Kunden außerdem von einer insgesamt verbesserten Stabilität und einer größeren Bandbreite an möglichen Anwendungen.

Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop: Auch die Benutzeroberfläche von HDevelop wurde benutzerfreundlicher gestaltet. Mit dem neuen "Canvas Window" können Anwender Grafikfenster wesentlich komfortabler gruppieren und organisieren. Außerdem hat der Anwender nun mehr Möglichkeiten, die Position von schwebenden Fenstern zu kontrollieren und anzudocken. Die neue "Auto-hide"-Funktion ermöglicht es dem Anwender, nicht benötigte Widgets schnell in die Seitenleiste zu schrumpfen und sie bei Bedarf einfach wieder einzublenden.

Generic shape matching: HALCON 21.05 führt das Generic Shape Matching ein, um die Benutzerfreundlichkeit der bewährten MVTec-Technologien für das Shape Matching zu verbessern. Durch die deutliche Reduzierung der Anzahl der benötigten Operatoren können Anwender ihre Lösung nun viel schneller und einfacher implementieren. Mit dem neuen Release ist es nun möglich, den Winkel- und Skalierungsbereich streng einzugrenzen. Durch die Vereinheitlichung der verschiedenen Shape-Matching-Methoden in einen einzigen Satz von Operatoren können Anwender zudem neue Shape-Matching-Features effizienter anpassen.

HALCON Deep Learning Framework: Mit HALCON 21.05 stellt MVTec die erste Version des HALCON Deep Learning Frameworks vor. Dieses Framework ermöglicht es erfahrenen Anwendern, eigene Modelle innerhalb von HALCON zu erstellen. Mit diesem Feature können Experten nun auch anspruchsvollste und hochkomplexe Anwendungen in HALCON realisieren, ohne auf vortrainierte Modelle oder Frameworks von Drittanbietern angewiesen zu sein.

Verbesserungen der grundlegenden 2D- und 3D-Operatoren In HALCON 21.05 unterstützt das 3D-Punktwolken-Sampling nun einen neuen Modus namens "furthest point", der typischerweise zu einem gleichmäßigeren Sampling eines 3D-Objekts führt. Weiterhin wurde eine Punktwolkenglättung eingeführt, der in der Regel zu einer deutlich schnelleren Verarbeitungszeit führt. Zu den weiteren Verbesserungen in HALCON 21.05 gehören allgemeine Beschleunigungen grundlegender Bildoperatoren.

Bitte beachten Sie: The Imaging Source ist zertifizierter MVTec-Distributor für Deutschland, Österreich, die Schweiz und eine Reihe weiterer Länder weltweit. Bitte klicken Sie hier, um den autorisierten MVTec Distributor für Ihr Land zu finden..

MVTecs neueste Version der HALCON Progress Edition, HALCON 21.05, wird am 21. Mai 2021 veröffentlicht. Zu diesem Anlass veranstaltet MVTec ein kostenloses Webinar (hier registrieren) um Anwender mit den neuesten Verbesserungen vertraut zu machen:

Inhalte dieser HALCON Version

• Deep OCR Verbesserungen
• Generic Shape Matching
• Höhere Benutzerfreundlichkeit in HDevelop
• HALCON Deep Learning Framework
• Verbesserter Subpixel-Barcode-Leser
• Verbesserung grundlegender Operatoren in 2D und 3D für eine schnelle und robuste Vorverarbeitung

Um eine größtmögliche Teilnahme zu ermöglichen, wird das Webinar in Englisch und Chinesisch abgehalten. Für den Fall, dass Sie nicht live am Webinar teilnehmen können, wird eine Aufzeichnung kurz nach der Live-Sitzung für die registrierten Teilnehmer verfügbar sein.

REGG Inspection entwickelt und fertigt hochwertige Inspektionssysteme mit einem modularen Designkonzept. Basierend auf den Kundenanforderungen verwendet das System bis zu 5 USB 3.0-Industriekameras (in diesem Fall 5 DMK 33UX252 Monochrom-Kameras), die 20 Bilder pro Sekunde erzeugen. Die Verarbeitung, Analyse, Berichterstellung und Entscheidungsbefehle werden über einen Industriecomputer und eine SPS mit IC Imaging Control SDK und DELPHI-basierter Software ausgeführt. Die Hochgeschwindigkeitssysteme von REGG werden von Unternehmen auf der ganzen Welt eingesetzt, um die Produktion und Qualitätskontrolle für eine Vielzahl von Verbindungselementen sicher zu stellen.

Linux, das hochstabile Open-Source-Betriebssystem, erfreut sich aufgrund seiner geringen Kosten, Skalierbarkeit und einfachen Anpassbarkeit einer großen Akzeptanz bei Embedded-Entwicklern. Seit Jahren pflegt und entwickelt The Imaging Source seine Linux-Bibliothek kontinuierlich weiter, darunter auch das tiscamera SDK für Linux, ein Open-Source-Projekt, das unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht wird. Die neueste Version für das tiscamera SDK enthält Ergänzungen und Aktualisierungen zur Verbesserung der Leistung von Embedded-Anwendungen:

• Unterstützt die Integration der Plattformen NVIDIA Jetson und Raspberry Pi mit den USB- und GigE-Kameras von The Imaging Source
• Unterstützt das GStreamer-Element von The Imaging Source für MIPI-Kameras auf dem Raspberry Pi 4 und ermöglicht damit eine standardisierte Kamerahandhabung
• Allgemeine Stabilitäts- und Leistungsverbesserungen

Alle Änderungen am tiscamera SDK finden Sie im changelog.

Die neuesten Ergänzungen und Updates finden Sie in unserem aktuellen Blogbeitrag.