Le logiciel de vision accélère les traitements à base d'IA

Les systèmes de vision industrielle exploitent de plus en plus sur des algorithmes d’apprentissage profond et des méthodes basées sur des règles pour répondre aux exigences de productivité et de précision des applications d’inspection automatisée. Les contraintes de performance limitent souvent leur déploiement dans des environnements de production à grande vitesse. Dans ce contexte, MVTec Software a annoncé la sortie de la version Halcon 26.05 de son logiciel de vision industrielle, prévue le 20 mai 2026, qui intègre des améliorations axées sur la vitesse de traitement et l’efficacité du système.

Améliorations des performances pour l’IA et les méthodes basées sur des règles
Halcon 26.05 introduit des optimisations pour les flux de traitement d’images basés sur l’apprentissage profond et sur des règles. Ces améliorations visent à réduire les temps d’exécution dans des applications telles que l’inspection qualité, la détection d’objets et la lecture de codes, où la latence influence directement le débit de production.

La détection d’objets basée sur l’apprentissage profond a été mise à jour pour permettre une inférence plus rapide tout en maintenant une précision élevée sur des objets de tailles variées, y compris des éléments petits ou de forme irrégulière. Les techniques intégrées d’augmentation de données renforcent la robustesse face aux variations environnementales telles que les changements d’éclairage, les rotations et les occultations partielles.

Fiabilité accrue grâce à de nouvelles fonctions de traitement d’image
Une nouvelle fonction de rectification permet la lecture de codes de données 2D sur des surfaces courbes ou déformées. Cette capacité est particulièrement pertinente dans des secteurs comme l’emballage et l’électronique, où les marquages ne sont pas toujours appliqués sur des surfaces planes.

Le flux de travail Shape Matching a également été amélioré avec une optimisation automatique des contours. Cette fonctionnalité élimine les contours instables ou trompeurs dans les échantillons d’apprentissage, ce qui améliore la cohérence des résultats et réduit la charge de calcul lors de l’exécution.

Ces évolutions renforcent la fiabilité des tâches d’inspection basées sur des règles tout en permettant des vitesses de traitement plus élevées dans les lignes de production automatisées.

Évolutions du flux de développement
Parallèlement à la sortie de Halcon, une version préliminaire de l’environnement de développement HDevelopEVO est annoncée. Cette mise à jour permet d’intégrer des scripts créés dans HDevelopEVO dans des applications personnalisées via une interface .NET, facilitant le déploiement flexible de solutions de vision industrielle.

L’environnement étend également la prise en charge des interactions multimodales avec des modèles de langage grâce au prompting visuel. Les développeurs peuvent intégrer directement des données d’image dans les invites, permettant des flux de travail plus interactifs pour la configuration et le test des algorithmes de vision.

Publié avec l’assistance de l’IApar Aishwarya Mambet, rédactrice pour Induportals.

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