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ハイパースペクトルイメージング用 ソフトウェア
perClass Mira

ハイパースペクトルイメージング用 ソフトウェア<br>perClass Mira<sup>Ⓡ</sup>

perClass

perClass Miraは、ハイパースペクトルイメージング用の解析ソフトウェアです。ハイパースペクトルカメラで取得したスペクトル画像を素早く解釈し、機械学習により自動で分類モデルを構築することが可能です。


  • 機械学習により自動でモデルを作成
  • 簡単な操作性、使いやすいソフトウェア
  • アクティブ・ラーニング(能動学習)による高品質なラベリング
  • 複数の画像からの学習、検証により、優れたモデル作成が可能

perClass Mira 体験版

14日間の無料体験版でperClass Miraをお試し頂くことが可能です。体験版では、カスタム・アプリケーションに組み込まれたperClass Runtimeを使ってソリューションを実行することができます。

(※体験版ではプロジェクトの保存や結果のエクスポートはできません。)


製品の特徴

使いやすいインターフェース

使いやすいインターフェースにより、誰でも数分で分類クラスを定義し、構築することが可能です。プログラミングや機械学習の専門知識は必要ありません。

自動機械学習

perClass Miraは強力な自動機械学習エンジンを使用し、与えられたラベル付きのサンプルに対して最適な統計モデルを自動選択します。

ノートパソコンで動作可能

perClass Miraはコモディティハードウェアに対応しています。強力なワークステーションを購入しなくてもお持ちのノートパソコンでperClass Miraを使うことができます。

アクティブ・ラーニングで時間短縮

perClass Miraはモデルの改善に役立つラベリングの必要性を示唆するフィードバックを提案します。
盲目的なラベリングは学習時間を増やしモデルを混乱させるだけです。perClass Miraのアクティブ・ラーニングで時間の無駄を省きます。

GPUで解析を高速化

GPUの計算能力を活用し、膨大な情報となるハイパスペクトルデータキューブの処理を高速化し、検証することが可能です。

perClass Runtimeでエクスポート:本番環境への導入

perClass Runtimeを用いてエクスポートできるため、カスタムアプリケーションの中に自動分類機能を簡単に組み込むことが可能です。
新しい画像はperClass Miraからエクスポートされたモデルによって処理されます。
また、ライブ・スペクトル・ビデオ・フィード上で分類を直接実行することも可能です。

右のスクリーンショットは、perClass RuntimeのCubert Utilitiesへの統合を示しています。
(Cubert ソフトウェアパッケージの拡張機能について)

 

製品情報

仕様

ピクセルの分類

まずはじめのステップとしてピクセルの分類を定義します。

ここでは近赤外のスペクトルカメラを用いた食品の選別を例にしています。製品(2種類のナッツ)を、ナッツの殻や石、植物の葉などの異物から分離しています。



オブジェクトのセグメンテーション

ピクセルの分類の結果からオブジェクトをセグメント化します。

動画では各オブジェクトが単一種類の素材(クラス)で構成されているということに注目し、小さなオブジェクトの検出除去を実演しています。



オブジェクトの分類

複雑なオブジェクトをその特性に基づいて分類します。

この動画の例ではフライドポテトを分類する際に、腐っていたり、緑色に変色している部分を取り除いています。



可視化

この動画では、ウイルス感染の影響を受けたジャガイモ植物のクロロフィルの含有量に関連する指標を可視化しています。
指標の可視化は植物の葉と茎に限定し、複数のスペクトル・キューブで同等の結果を得る方法を示します。



カスタム・スペクトル・インデックスの作成

perClass Miraでカスタム・スペクトル・インデックスを相互に定義する方法を紹介します。

動画では、ハイパースペクトル画像から植物の健康状態を特徴づける指標の作成と、複数のスキャン結果をエクセルにエクスポートして、さらに分析する方法についてご紹介します。



回帰モデリング

オブジェクトの定義、オブジェクトのアノテーション、回帰モデリングの一連のプロセスを説明します。

ここでは、回帰モデルリングを使って粉体の混合比率を推定します。
得られたソリューションは、オブジェクト・レベルとピクセル・レベル(回帰出力の分布)の両方で、新しいスキャンに適用できます。



Excelからアノテーションをインポートした回帰モデリング

複数のスキャンのアノテーションをExcelからインポートします。
オブジェクトごとの結果をExcelで一括出力する方法も説明します。

動画ではトマトの糖度推定値を作成する方法を順を追って説明しています。



ライブでのデータ処理

ハイパースペクトルセンサーからのライブ・データ・ストリームにモデルを適用することが可能です。
また、バンド数を減らすことで分類を高速化することも可能です。

さらに、ライブ・ストリーム上でオブジェクトの並び替えが示され、カスタム・アプリケーションに組み込まれた perClass Mira Runtimeに同一の出力が提供されます。


アプリケーション

動画

テキスタイルの分類

perClass Miraは、imec社のHSI Viewerアプリケーションと統合されています。
動画ではimec社の ハイパースペクトルカメラSnapscan SWIR(1,100~1,650 nm)を使用したテキスタイルの分類のワークフローをご紹介します。


      

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