Ver5.3リリースノート

2023年3月22日



ディープラーニング

・新規: まったく新しいツール DL_LocateText が利用可能になりました。 トレーニングは必要なく、画像内のテキスト (単語) を自動的に検出します。 より簡単な方法でテキストの位置を特定できない場合は、これを使用して DL_ReadCharacters の ROI (対象領域) を見つけます。 DL_LocateText は、±90 度の範囲内のあらゆる方向のテキストを検出し、20 ～ 50 ピクセルのフォント サイズを処理します。

・改善: DL_ReadCharacters ツールは、さらに大規模な画像データベースで再トレーニングされ、大量の通貨記号 ($、€、£、¥、¢)、特殊文字 (+、=、% など)、および新しい文字が含まれるようになりました。 工業用フォント (特に OCRA)。

・改善: DL_ReadCharacters ツールには、再設計された文字スコアリング関数が付属し、混乱を招く文字 (0 対 O または I 対 l など) に対する誤検出が大幅に減少しました。

・改善: DL_ReadCharacters (Fast) ツールがさらに最適化され、推論時間が最大 10% 短縮されました。

・改善: DL_ReadCharacters ツールには、「Balanced」をベースとした新しいモデル「Scalable」が付属するようになりましたが、幅広い文字の高さ (20 ～ 100 ピクセル) をサポートします。

・改善: DL_DetectFeature ツールの背後にあるニューラル ネットワークのアーキテクチャが再最適化されました。 私たちは 15 の産業用および非産業用のユースケースをベンチマークとして使用し、手動と自動 (ProxylessNAS) アーキテクチャの最適化を実行しました。 その結果、ツールは大幅に高速化されます (GPU では約 20% 高速、CPU では 2 倍高速) と同時に、(ユースケースに応じて) 精度は維持または向上します。

・改善: DL_DetectFeature ツールの背後にあるニューラル ネットワークが、大規模な画像データベースを使用して事前トレーニングされるようになりました。 これにより、トレーニングが大幅に高速化され、適切なモデルを取得するには 10 ～ 15 回の反復でトレーニングするだけで十分になります。 もう 1 つの利点は、小規模なデータセットのトレーニングがより安定していることです。



新しいフィルターと改良されたフィルター

・新規: データ マトリックス コード リーダーは、混合極性モジュール (背景より暗いモジュールと明るいモジュール) を含むコードを処理できる新しい検出アルゴリズムを受け取りました。 特に直接照明 (ダイレクト プリント マーキング) を備えた DPM でうまく機能します。

・改善: 1D コード読み取りツールが徹底的に見直され、速度と精度の両方が大幅に向上しました。 フィルターのインターフェースが簡素化されました。

・新規: 非常に異なるアルゴリズムに基づいた、一度に多くの種類のコードを読み取ることができる新しいコード読み取りツールがあります。

・改善: GoldenTemplate3D ツールの速度と精度が向上しました。

・修正: 同じ空ではないポリゴンが両方の入力に配置された場合、PolygonIntersectionArea は 0 を返していました。

・修正: ImageLocalMaxima.inMinValue が RGB 画像で 3 回オフになっていました。

・改善: ResizeImage_Area は、NEON 命令セットを含む 1 チャネル イメージと、SSE/AVX のみの 3 チャネル イメージに対してより適切に最適化されました。

・新規: いくつかの新しい補助フィルターが追加されました: ReorientRectangle、AlignShapeRegion、ReadEnvironmentVariable_OrNil、AppendImageChannel、EllipseArea、RegionBoundingEllipse(_OrNil)、PointsBoundingEllipse。

・改善: グレーベースのテンプレート マッチングが大幅に改善されました (エッジベースが 5.2 であったように)。以下が含まれます。
　　　大幅に縮小されたモデルサイズ
　　　モデル作成が大幅に高速化
　　　検索が少し速くなります
　　　より一貫したオブジェクトスコア

・改善: 「実行」フィルター (システム スクリプトの実行用) が再実装されました。 多くの問題が解決されました。
また、実行するとWindowsのコンソールウィンドウが表示されなくなります。
Execute_WaitForExit フィルターには、プログラム出力を読み取るときに使用するエンコーディングを指定するための新しい inEncoding 入力があります。 ユーザーは、「RAW」エンコーディングを指定して、新しい outRawResult 出力からのバイトを直接使用することもできます。
Execute_WaitForExit フィルターは、Windows 上の標準エラー ストリームも読み取るようになりました。



IDE

・新規: 入力が設定されていないフィルターの動作方法を変更しました。プログラムの実行を中断する代わりに、フィルターを「準備完了」としてマークします。 ユーザーが「準備中」フィルターを含むプログラムを実行することにした場合、これらのフィルターは無効になっているかのように機能します。

・改善: 自動接続機能が最適化され、誤検知接続が大幅に減少しました。

・改善: フィルムストリップ コントロールはファイルの変更を監視し、そのコンテンツを自動的に更新できるようになりました。

・修正: ステータス バーのレイアウトが修正されました。スペースがより有効に活用され、コール スタックを完全に表示できます。



リナックスとアンドロイド

・新規: ディープ ラーニング アドオン (トレーニングと推論の両方) が Linux で利用できるようになりました。

・新規: Aurora Vision Library と Deep Learning Add-on (推論のみ) が Android オペレーティング システム上で実行できるようになりました。 公開されている配布パッケージには含まれていないため、詳細についてはサポートにお問い合わせください。



ハードウェアサポート

・新規: Zebra Scanner SDK のサポートが追加され、Aurora Vision Studio が Zebra のスキャン エンジンやハンドヘルド デバイスから画像を受信できるようになりました。

・新規:Matrox® 4Sight EV6 および EV7 産業用コンピューターのサポートを追加しました。 デジタル I/O、タイマーの制御、ソフトウェア トリガーの生成、エンコーダー カウンターからの値の取得、タイマーの設定が可能になりました。 重要な注意事項: 次のステップでは、産業用プロトコル (Profinet、EtherNet/IP、および Modbus RTU) のサポートが追加されます。

・新規: HIKROBOT 産業用コンピューターのサポートを追加しました。 デジタル I/O、ライト ポート (明るさ、トリガー後の状態、トリガー エッジ、持続時間) を制御し、デバイスを再起動できるようになりました。

・新規: Nodka 産業用コンピューター (NKDIO SDK) のサポートを追加しました。 デジタル I/O、内蔵ライト コントローラーを制御し、デバイスの一般パラメーターを設定できるようになりました。 すべての SDK 機能の実装は、Aurora Vision インストール パスにある Nodka_Server.exe で行われます。

・更新: Vimba SDK のサポートをバージョン 6.0 に更新しました。

・更新: SmartRay SDK のサポートをバージョン 5.5.1.41 に更新しました。

・更新: FlyCapture SDK のサポートをバージョン 2.13.3.61 に更新しました。

・更新: Spinnaker SDK のサポートをバージョン 2.7.0.128 に更新しました。

・更新: SynView SDK のサポートをバージョン 1.03.014 に更新しました。



その他

・新規: 当社の製品は Visual Studio 2022 でビルドされるようになり、一部のツールのパフォーマンスが数パーセント向上しました。