1、技术革新
可以实现真正意义上的目标识别。基于样本的识别方法可以区分出数量巨大的目标对象。使用这种技术可以实现仅依靠颜色或纹理等特征即可识别经过训练的目标，从而无需再采用一维码或二维码等用于目标识别的特殊印记。
2、强大的三维视觉处理
提供的一个极为突出的新技术是三维表面比较，即将一个三维物体的表面形状测量结果与预期形状进行比较。软件提供的所有三维技术，如多目立体视觉或 sheet of light，都可用于表面重构；同时也支持直接通过现成的三维硬件扫描仪进行三维重构。此外，针对表面检测中的特殊应用对光度立体视觉方法进行了改善。不仅如此，软件现在还支持许多三维目标处理的方法，如点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算、通过切面进行点云分割等。
3、高速机器视觉体验
自动算子并行处理 (AOP) 技术是软件的一个独特性能。支持使用 GPU 处理进行机器视觉算法的算子超过 75 个，比其他任何软件开发包提供的数量都多。除此之外，基于聚焦变化的深度图像获取 (depth from focus)、快速傅立叶变换 (FFT) 和软件的局部变形匹配都有显著的加速。软件会带给用户更高速的机器视觉体验。
1、深度学习模块支持 Arm 处理器
使用本软件，用户可以直接在 Arm 处理器上执行深度学习训练。软件可以在嵌入式设备上部署深度学习应用程序，而不需要任何其他的专用硬件。三种深度学习技术图像分类、目标检测和语义分割都支持在基于 arm 的嵌入式设备上运行。
2、增强深度学习物体定位精确度
基于深度学习的对象检测定位模块，模块中使用矩形对定位的图像进行标识。现在软件还允许用户使用可以旋转的矩形来标识这些定位的对象。这样我们可以更精确的使用定位矩形来描述物体的位置。
3、改进表面匹配算法
支持边缘的基于表面的匹配算法对于抵抗噪声干扰的能有了明显的提升，用户可以通过多个最小分数来控制噪声对表面和边缘信息的影响。
4、增强的基于形状的匹配
使用本软件，用户现在可以在使用基于形状的匹配时专门定义所谓的“杂波”区域。这些是搜索模型中不应包含任何轮廓线的区域。将这些屏蔽区域添加到搜索模型中，可以使得模型匹配更加准确，例如在有很多重复的结构的图片当中，就不会匹配到不应该匹配的边缘。
5、ECC 200 代码读取器加速
在软件中，用于多核系统的 ECC 200 代码的代码读取器得到了显着加速。对于特别难以检测和读取的代码，实现了最大的改进。对于此类代码，可以实现约 200%的加速。通过优化利用现有硬件功能，这种速度还大大提高了基于嵌入式代码阅读器的生存能力。
6、图像采集接口
实用程序 hAcqUSB3VisionElevate.exe，libusb-1.0-usan.dll 和 libwdi-usan.dll 依赖于 Visual Studio 2013 运行时库。
7、图形用户界面
软件已扩展，可以配置填充样式以显示 XLD 轮廓。添加了运算符 set_contour_style，get_contour_style 和相应的 HDevelop 运算符 dev_set_contour_style 来启用此功能。
HDevelop 的“程序”窗口中的字体大小现在可以通过
鼠标滚轮+ CTRL 或通过
CTRL + Plus 可增加字体大小
Ctrl +减号可减小字体大小。
8、代码导出修复
当源程序包含停用或无效的行时，HDevelop 的 C 导出有时会生成无效的代码。
将控制表达式中的空向量文字导出到 C＃或 VB.net 可能会导致语法上不正确的代码。
直接修改包含句柄的全局元组元素，无法正确导出到 C＃和 VB.net。
导出库的所有过程可能导致导出的代码中的过程重复。
当通过命令行调用时，HDevelop 错误地在块语句（例如 if）中导出了空矢量文字。