發布日期：2022-06-28 點擊率：64
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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