2016年11月1日，来自德国的机器视觉软件领导者MVTec Software GmbH宣布HALCON 13软件发布，该版本提供了非常多新的特性和提升，其中一些重要的更新如下：
速度提升
HALCON 13对算法的速度进行了进一步的优化，HALCON算法系统的平均速度在支持AVX和AVX2的Windows系统中提升14%，在Linux系统中提升18%。
HALCON 13中有许多常用算法的速度提升都超出了平均值，如阈值分割shreshold(+80%)、匹配find_shape_model(+300%)、均值滤波mean_image(+320%)、动态阈值分割dyn_threshold(+400%)、图像缩放zoom_image_size(+300%)、颜色空间转换trans_from_rgb(+325%)、边缘滤波sobel_amp(+500%)等。
HALCON 13中对基于边缘模板匹配这一核心算法进行了大幅速度提升，例如在支持AVX2指令集的处理器中运行低金字塔级别的边缘模板匹配可提速300%左右。同时，对于所有与边缘匹配相关的算法也都有速度大幅提升，如基于边缘的3D匹配、局部变形匹配、透射变形匹配和基于组件的匹配等。
纹理检测
纹理检测通常都是非常富有挑战的任务，因为纹理通常具有一些与众不同的特性，如尺寸和亮度等 。因此，搭建一个纹理检测系统通常是极为困难的。HALCON 13中提供了一个非常易用的纹理检测功能，只需要简单地传递一些训练样本图像即可完成配置。纹理检测算法将根据没有瑕疵的训练图像自动调整必要的参数。训练后的纹理检测模型可以用于检测潜在的纹理缺陷。
三维匹配和三维重建
在HALCON 13中，通过改进的基于表面的三维匹配方法能够在具有平面的匹配对象上鲁棒性更好。这种提升对类似箱体搬运等应用尤其有帮助。HALCON 13还提供了一个新的方法可以进行高质量的多相机三维重建。这种新的方法一次使用所有相机视角的信息来获得更加准确的结果，而不是采用通常的立体重构方法。
识别技术的大幅提升
在HALCON 13中，MVTec首次提供了基于深度学习的OCR识别功能。HALCON目前包含了一种新的基于深度学习技术的OCR分类器，这个分类器可用于一些实现训练好的字体。使用这种技术可以使识别率达到比之前所有分类器都要更高。另外，HALCON 13中的自动字符识别功能速度更快并且支持点阵字符。
HALCON 13的一维码识别技术也有大幅提升，可以对有大面积缺陷或不可见的一维码进行识别。另外，QR二维码的识别技术也被提升达到了更高的鲁棒性，可以应对一些模糊或变形的QR码的识别。
对HDevEngine应用进行调试
在HALCON 13中，基于HDevEngine的应用程序可以直接在HDevelop中进行调试。HDevEngine允许开发工程师在他们的C#或C++应用中直接调用HDevelop代码。通过将HDevelop与应用程序连接，可以直接在HDevelop中调试应用中的视觉代码的部分。这种调试可以允许开发工程师在单步执行函数时检测调用堆栈和变量值，这使得程序调试变得非常简单。
用户还可以将HDevelop与另一台电脑上的基于HDevEngine的应用进行连接，这样可以进行远程调试。例如：工厂现场的设备调试可以在办公室内通过远程连接来完成。这个功能同样可以使用在调试类似智能相机平台上的嵌入式HALCON。
其他改进
除上述功能外HALCON 13还在HDevelop开发环境、Visual Studio变量监视控件、摄像机标定、MSER分割算法、降噪滤波等方面有改进。
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