MVTec Software apporte de nombreuses améliorations à son logiciel de vision

La dernière version du logiciel de vision de l’Allemand intègre, notamment, une technologie basée sur l’apprentissage profond (deep learning) pour les applications robustes de bin picking.

L’Allemand MVTec Software va lancer, le 27 mai prochain, la version 25.05 de son logiciel de vision Halcon. Parmi les nombreuses améliorations, l’éditeur met, tout d’abord, en avant l’intégration de Deep 3D Matching, une nouvelle technologie associant des algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) aux méthodes classiques pour la détection rapide et robuste d’objets 3D et l’estimation de la pose à partir d’images 2D.

« Avec cette fonctionnalité, nous proposons une technologie qui n’a jamais existé sous cette forme auparavant. Dans le même temps, nous avons encore amélioré les performances et la facilité d’utilisation des méthodes d’apprentissage profond existantes, déjà disponible dans la version précédente avec des fonctionnalités limitées », indique Jan Gärtner, Product Manager Halcon chez MVTec Software.

Deep 3D Matching se distingue par une paramétrisation minimale, des performances élevées et la possibilité, pour les utilisateurs, de créer leurs propres modèles de Deep 3D Matching sans avoir besoin de l’assistance de MVTec Software, ainsi que la génération de données d’entraînement à partir d’un modèle CAO de l’objet concerné, grâce à un nouveau moteur de rendu.

Cette fonctionnalité, qui utilise une ou plusieurs caméras 2D standard pour la localisation, est particulièrement bien adaptée aux applications de bin picking (dévracage) et de pick-and-place (prélèvement) en préparation de commandes et en manipulation robotique.

Parmi les autres évolutions apportées à la version 25.05 d’Halcon, citons l’optimisation des réseaux neuronaux pour la lecture de texte basée sur l’apprentissage profond – l’ajout d’une étape d’alignement avant la reconnaissance (correction de texte) rend plus robuste Deep OCR – , l’amélioration du lecteur de codes QR avec la rectification desdits codes et la possibilité d’interrompre, manuellement ou après un délai (1 s, par exemple), l’entraînement pour le Generic Shape Matching.

La nouvelle version dispose désormais d’un nouvel ensemble d’opérateurs pour l’acquisition d’image assurant une intégration transparente avec les caméra dotées d’interfaces modernes telles que GigE Vision et USB3 Vision, la prise en charge des flux multiples s’ils sont fournis par des dispositifs GenICam GenTL.

« En ce moment, nous nous concentrons par ailleurs sur le développement de la dernière version de l’environnement de développement intégré HDevelopEVO que les utilisateurs peuvent d’ores et déjà tester. Dans cette nouvelle version, nous avons élargi l’éventail des fonctionnalités utilisables », précise Jan Gärtner.

Les fonctionnalités utilisables sont la prise en charge des procédures de référencement stockées dans des fichiers externes, l’histogramme des valeurs de gris dans le cadre de l’analyse d’images, des assistants d’IA (intelligence artificielle) tels qu’un chat interactif, la complétion automatique du code, des agents pour les commandes IDE et shell, par exemple.

Les développeurs, qui doivent explicitement activer les assistants d’IA, peuvent ainsi choisir entre des modèles d’IA basés sur le cloud, auto-hébergés ou locaux, tout en conservant un contrôle total sur les données et l’utilisation des modèles.