ケイエルブイは、ハイパースペクトルカメラ・光学部品・光源など世界中の光学機器を取り扱う専門商社です。
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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。
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。）
perClass Miraは、ケイエルブイが取り扱う様々なハイパースペクトルカメラ、マルチスペクトルカメラと合わせて使用することが可能です。
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| Cubert | imec | HySpex | Resonon | Unispectral |
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。
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。
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。
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はこちら。）
| 品名 | perClass Mira Development end user |
perClass Mira GUI end user |
perClass Mira Runtime |
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| GUI | ソフトウェア上で機械学習による分類や回帰分析などの学習モデルの作成が行えます。 | 〇 | 〇 | - |
| SDK | ソフト開発者向けパッケージ。GUIで作成したモデルを使用した組み込みソフトの開発ができます。 | 〇 | - | - |
| Runtime | ユーザーのためのライセンス。SDKを使用した組み込みソフト用の追加ライセンスです。 | 〇 | - | 〇 |
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。
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。
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。
オブジェクトサイズの分布を推定し、形状を特徴付けます。
動画では異なる種類の種子のハイパースペクトルデータを用いて大きさの分布を推定、形状を特徴ける方法を示しています。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
機械学習スペクトル解析ツール perClass-Mira
ダウンロード
短波長赤外（SWIR）領域に特性を持つ材料の評価に最適なモデル。高い空間分解能とスペクトル分解能を持つ。
高解像度なモデル。可視〜近赤外で最大7MPの空間分解能と150バンドの波長分解能を持つ。鉱物学、生命科学、美術品の解析で活躍。
ビデオレートでリアルタイムにスナップショット撮影が可能（動画撮影可能）なモデル。医療用途での組織の観察、セキュリティ分野で活躍。
資源探査、リモートセンシングに最適なモデル。可視、近赤外の波長範囲に対応した製品ラインナップをご用意。
小型・軽量・低価格なモデル。研究室での分光分析からマシンビジョンまで幅広い用途で使用可能。波長範囲は330nm〜1,700nm。
