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Visual Studio Extension erleichtert die Fehlersuche

Software zur Bildverarbeitung
Visual Studio Extension erleichtert die Fehlersuche

Visual Studio Extension erleichtert die Fehlersuche
Die Software unterstützt 3D- Rekonstruktion, 3D-Registrierung und 3D-Objekverarbeitung Bild: MVTec
Das neue Release der Bildverarbeitungssoftware Halcon 12 von MVTec unterstützt Entwickler durch die aktive Nutzung von Multicore-Prozessoren sowie MMX, SSE2 und GPU-Beschleunigung. Auch ist das Tool schneller geworden.

Bei Halcon 12 haben die Entwickler die Leistung von Operatoren entscheidend verbessert und ihre Geschwindigkeit bis zum Fünffachen steigern. Ein JIT-Compiler (just-in-time) übersetzt den HDevelop-Code automatisch in Maschinencode.

Darüber hinaus erlaubt das Tool über seine interaktive Programmierumgebung (IDE) HDevelop parallele Programmierung für nebenläufige Anwendungen und unterstützt hierfür eine ereignisbasierte Verarbeitung. Eine entscheidende Funktion für Softwareentwickler ist die neue Visual Studio Extension. Damit können Tupel oder ikonische Variablen direkt in Visual Studio überprüft werden. Das erleichtert die Fehlersuche. Zudem werden Vektorvariablen unterstützt, und Tupel können als 1D- oder 2D-Plots aus dem Variablenfenster heraus dargestellt werden.
Halcon 12 erleichtert mit einer neuen Technologie für die Textsegmentierung die Umsetzung von Anwendungen für die optische Zeichenerkennung (OCR). Zeichen jeglicher Größe werden schon ohne Anpassung von Parametern sicher segmentiert. Die Technologie überzeugt durch ihre hohe Leistungsfähigkeit beim Auffinden von Text vor unterschiedlichsten Hintergründen – auch bei kursiven oder unscharfen Zeichen.
Das Portfolio unterstützt alle Aspekte der 3D-Vision-Technologie wie etwa 3D-Rekonstruktion, -Registrierung und Objekverarbeitung. Zusätzlich wartet das Tool mit einem neuen Verfahren auf: das lokal deformierbare, oberflächenbasierte Matching. Damit können 3D-Position und Orientierung von Objekten, deren Form variieren kann, zuverlässig bestimmt werden. Zudem ist das oberflächenbasierte 3D-Matching bei verrauschten Bildern, wie etwa von Time-of-Flight-Kameras, jetzt wesentlich stabiler. Verbessert wurde auch die samplebasierte Identifikation (SBI). Sie erkennt einmal trainierte Objekte an charakteristischen Merkmalen wie Farbe oder Textur.
MVTec Halle 1, Stand E72

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