HALCON 22.05为检测图像中的逻辑异常开启了全新的应用可能性。 这是深度学习技术异常值检测的进 一步发展。 到目前为止，深度学习技术有可能检测到局部的结构异常。 新的“全局上下文异常值检测” 是一种独一无二的技术，能够“理解”整个图像的逻辑内容。 就像 HALCON 现有的异常值检测一样，新 的“全局上下文异常检测”只需要训练无缺陷图像，无需数据标记。 这项技术可以检测出全新的异常情况，如：组件缺失、变形或者排布错位等；对于半导体生产中印刷电路板的检测或对印迹的 检测，该技术开启了全新的可能性。

HALCON 21.11 中又增添了新的名为”实例分割”深度学习功能。这项技术结合了语义分割和物体识别的优点。使用实例分割，可以将物体以像素精度进行分类。该技术在物体彼此非常接近、粘连或重叠的应用中特别有用。典型的使用场景还包括从盒子中抓取随机排列的物体（抓取应用）以及识别和测量自然生长的结构。

HDevelop是HALCON高度交互式的编程环境。支持Windows、Linux和macOS运行环境，为用户搭建了快速有效的图像处理 程序开发平台。它甚至可以从图像采集设备中实时捕捉图像。HDevelop拥有很多数据和图像检查的图形工具。它的图形用户 界面（HDevelop GUI）支持多种语言显示，简单易用。