2016年11月1日，來自德國的機器視覺軟件領導者MVTec Software GmbH宣布HALCON 13軟件發布，該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對算法的速度進行了進一步的優化，HALCON算法系統的平均速度在支持AVX和AVX2的Windows系統中提升14%，在Linux系統中提升18%。
HALCON 13中有許多常用算法的速度提升都超出了平均值，如閾值分割shreshold(+80%)、匹配find_shape_model(+300%)、均值濾波mean_image(+320%)、動態閾值分割dyn_threshold(+400%)、圖像縮放zoom_image_size(+300%)、顏色空間轉換trans_from_rgb(+325%)、邊緣濾波sobel_amp(+500%)等。
HALCON 13中對基於邊緣模板匹配這一核心算法進行了大幅速度提升，例如在支持AVX2指令集的處理器中運行低金字塔級別的邊緣模板匹配可提速300%左右。同時，對於所有與邊緣匹配相關的算法也都有速度大幅提升，如基於邊緣的3D匹配、局部變形匹配、透射變形匹配和基於組件的匹配等。
紋理檢測
紋理檢測通常都是非常富有挑戰的任務，因為紋理通常具有一些與眾不同的特性，如尺寸和亮度等 。因此，搭建一個紋理檢測系統通常是極為困難的。HALCON 13中提供了一個非常易用的紋理檢測功能，只需要簡單地傳遞一些訓練樣本圖像即可完成配置。紋理檢測算法將根據沒有瑕疵的訓練圖像自動調整必要的參數。訓練后的紋理檢測模型可以用於檢測潛在的紋理缺陷。
三維匹配和三維重建
在HALCON 13中，通過改進的基於表面的三維匹配方法能夠在具有平面的匹配對象上魯棒性更好。這種提升對類似箱體搬運等應用尤其有幫助。HALCON 13還提供了一個新的方法可以進行高質量的多相機三維重建。這種新的方法一次使用所有相機視角的信息來獲得更加准確的結果，而不是采用通常的立體重構方法。
識別技術的大幅提升
在HALCON 13中，MVTec首次提供了基於深度學習的OCR識別功能。HALCON目前包含了一種新的基於深度學習技術的OCR分類器，這個分類器可用於一些實現訓練好的字體。使用這種技術可以使識別率達到比之前所有分類器都要更高。另外，HALCON 13中的自動字符識別功能速度更快並且支持點陣字符。
HALCON 13的一維碼識別技術也有大幅提升，可以對有大面積缺陷或不可見的一維碼進行識別。另外，QR二維碼的識別技術也被提升達到了更高的魯棒性，可以應對一些模糊或變形的QR碼的識別。
對HDevEngine應用進行調試
在HALCON 13中，基於HDevEngine的應用程序可以直接在HDevelop中進行調試。HDevEngine允許開發工程師在他們的C#或C++應用中直接調用HDevelop代碼。通過將HDevelop與應用程序連接，可以直接在HDevelop中調試應用中的視覺代碼的部分。這種調試可以允許開發工程師在單步執行函數時檢測調用堆棧和變量值，這使得程序調試變得非常簡單。
用戶還可以將HDevelop與另一台電腦上的基於HDevEngine的應用進行連接，這樣可以進行遠程調試。例如：工廠現場的設備調試可以在辦公室內通過遠程連接來完成。這個功能同樣可以使用在調試類似智能相機平台上的嵌入式HALCON。
其他改進
除上述功能外HALCON 13還在HDevelop開發環境、Visual Studio變量監視控件、攝像機標定、MSER分割算法、降噪濾波等方面有改進。
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