Bibliothèque HALCON
Bibliothèque complète de traitement d’images pour la vision par ordinateur dotée d’un environnement de développement intégré (IDE) utilisée dans le monde entier.
HALCON – Une boîte à outils complète pour le développement d’applications de vision industrielles
MVTec HALCON est une bibliothèque standard pour la vision par ordinateur, utilisée dans le monde entier. Il dispose d’un environnement de développement intégré dédié (HDevelop) spécifiquement conçu pour le développement de solutions de traitement d’images.
Avec MVTec HALCON, vous pouvez :
- Profiter d’une architecture logicielle flexible
- Accélérer le développement de vos applications
- Garantir un temps de mise sur le marché rapide
- Réduire durablement les coûts
Conçu comme une boîte à outils complète, HALCON couvre l’ensemble des besoins d’une application de vision par ordinateur. Le cœur d’HALCON est une bibliothèque de fonctions de traitement d’images flexibles et robustes, composée de plus de 2 100 opérateurs. HALCON est utilisé dans toutes les industries et offre des performances exceptionnelles dans tous les domaines du traitement d’images, comme en témoignent des centaines de milliers d’installations dans le monde entier.
Avec HALCON, tout est à portée de main
Avec MVTec HALCON, vous pouvez résoudre différentes problématiques de traitement d’images industrielles, telles que :
- Alignement et calibration,
- Contrôle d’intégrité et identification,
- Inspection,
- Mesure,
- Reconnaissance d’objets et calcul de leur de positions,
- …
HALCON intègre également des technologies de traitement d’images de pointe telles que la vision 3D et les méthodes de Deep Learning. Toutes les fonctions HALCON peuvent être portées sur des systèmes embarqués.
HALCON est compatible avec une large gamme de systèmes d’exploitation et propose des interfaces vers des centaines de caméras industrielles et/ou cartes d’acquisition d’images. Il prend en charge les différents standards d’acquisition, comme GenICam, GigE Vision, ainsi que les plateformes de vision embarquées basées sur Arm®.
HALCON est portable vers différentes plateformes cibles, ce qui le rend idéal pour une utilisation dans des systèmes embarqués et personnalisés. Grâce à ses options de déploiement complètes et flexibles, ainsi qu’à sa compatibilité de bout en bout, HALCON sécurise vos investissements à long terme
HALCON Progress 26.05
HALCON Progress 26.05 est sorti le 20 mai 2026. Cette version renforce la robustesse, la vitesse et la prise en main, aussi bien pour les méthodes classiques que pour celles fondées sur l’apprentissage profond.
Deux apports touchent au cœur métier : l’optimisation automatique des contours pour le matching de formes, et le redressement des codes Data Matrix imprimés sur des surfaces courbes. Du côté de l’apprentissage profond, une augmentation de données enrichie et une nouvelle génération de détection d’objets améliorent les modèles tout en réduisant le volume d’images d’entraînement nécessaire.
Les nouveautés de HALCON Progress 26.05
Optimisation automatique des contours
Les reflets, les ombres et les textures aléatoires introduisent dans un modèle de matching de formes des contours instables qu’il fallait nettoyer à la main. HALCON analyse désormais quelques images de pièces réelles, repère les contours qui reviennent d’une image à l’autre et écarte les autres. Le recalage devient plus rapide, plus stable et plus exact, en particulier sur les pièces mécaniques et électroniques brillantes, et le changement de série en production demande beaucoup moins de travail.
Redressement des codes Data Matrix
Un code imprimé sur un cylindre, un emballage courbe ou un film souple se déforme, et sa lecture devient hasardeuse. Le lecteur de codes compense maintenant cette déformation avant le décodage. L’option s’active dans le lecteur existant, sans changer le reste de l’application ; le temps de traitement augmente légèrement, la fiabilité de lecture bien davantage.
Augmentation de données enrichie
Les étapes d’augmentation et de prétraitement deviennent des opérateurs configurables, intégrés directement aux chaînes d’apprentissage profond. On compose sa propre séquence — transformations géométriques, variations de couleur, flou — et on visualise le résultat avant d’entraîner. Les modèles généralisent mieux face aux changements d’éclairage, de perspective, aux occlusions et au bruit, ce qui allège d’autant le volume d’images à réunir. Disponible d’abord pour la détection d’objets et la segmentation d’instances.
Nouvelle génération de détection d’objets
La nouvelle architecture de détection par apprentissage profond infère jusqu’à cinq fois plus vite à exactitude équivalente. L’approche sans ancres améliore le positionnement des boîtes englobantes et tient face aux petits objets comme aux tailles variables. On part des modèles pré-entraînés fournis par MVTec, qu’on adapte à son application, et l’entraînement comme l’exécution se font dans HALCON.
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