Auf CPUs ausführbare Deep-Learning-Inferenz Neue Version der MVTec-Machine-Vision-Software - KEM

Auf CPUs ausführbare Deep-Learning-Inferenz

Neue Version der MVTec-Machine-Vision-Software

MVTec.jpg
Bild: MVTec
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Mit der aktuellen Version 18.05 der Machine-Vision-Software Halcon lässt sich erstmals die Deep-Learning-Inferenz, also die Verwendung eines vortrainierten Convolutional Neural Network (CNN), auf CPUs ausführen. Die Inferenz wurde insbesondere für Intel-kompatible x86-CPUs optimiert. Damit wird mit einer Laufzeit von etwa 2 ms auf einer Standard-Intel-CPU die Performance einer Mittelklasse-Grafikkarte (GPU) erreicht. So lässt sich die operative Flexibilität von Systemen entscheidend erhöhen. Beispielsweise können Industrie-PCs, die üblicherweise über keine leistungsfähigen GPUs verfügen, nun problemlos für Klassifikationsaufgaben auf Basis von Deep Learning genutzt werden. Darüber hinaus bietet die neue Halcon-Version einige weitere Verbesserungen, die die Nutzerfreundlichkeit von Bildverarbeitungsprozessen weiter erhöhen. Beispielsweise ermöglichen verbesserte Funktionen für Deflektometrie eine präzisere und robustere Erkennung von Fehlern auf Objekten mit teilweise spiegelnden Oberflächen. Von zwei weiteren neuen Features profitieren vor allem Entwickler: Zum einen können sie nun HDevelop-Prozeduren nicht nur in C++, sondern auch in .NET über einen exportierten Wrapper genauso einfach und intuitiv aufrufen, wie eine native Funktion. Zum anderen wird das Arbeiten mit Handles nun komfortabler, da sie automatisch gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Da der Nutzer nicht verwendeten Speicher dadurch nicht mehr manuell freigeben muss, reduziert sich die Gefahr von Speicherlecks. Darüber hinaus verbessert Halcon 18.05 die Fähigkeit, Barcodes mit sehr dünner Strichbreite oder leicht verschwommene Codes mit optimierter Kantenerkennung noch zuverlässiger zu lesen. Und auch die Qualität der Barcodes wird nach dem aktuellen Stand der Norm ISO/IEC 15416 geprüft. ik

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