画像解析ソフト(解析) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日： 集計期間:2025年08月27日～2025年09月23日
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画像解析ソフトの製品一覧

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磁性粒子の画像解析はAI粒子画像解析ソフトウェア AIPAS

磁性粒子の画像解析はAI粒子画像解析ソフトウェア AIPAS

70万粒子を学習済AIがサポート。精密解析で業務効率を強化

AI粒子画像解析ソフト『AIPAS』は、粒子・粉体画像解析に特化したAIソフトで、 Deep Learningを活用した高精度の検出・分類を実現します。 オフライン環境での運用が可能で、データを安全に管理できます。 電子顕微鏡画像や、密集粒子の画像データ解析・計測でお困りの方は​ 是非一度、本ソフトウェアで業務課題解決をご検討ください。 【特長】 ■約70万個/25種類以上の粒子を学習したAIモデル搭載 ■凝集・密着した粒子の粒界を自動で正確に認識 ■既存画像処理では解析が難しい二次凝集粒子、焼結体、結晶粒子、金属結晶構造の高精度解析が可能 ■ユーザー様画像に最適化させる為のカスタマイズ可能 ■AIPASをベースにユーザー様で追加学習も可能 ＊無償でのデモ解析を承っております。デモ解析後にデモライセンスのお貸出しもしております。お気軽にご連絡いただければ幸いです。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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電子部材粒子の画像解析はAI粒子画像解析ソフトウェア AIPAS

電子部材粒子の画像解析はAI粒子画像解析ソフトウェア AIPAS

70万個以上の粒子を学習済の高精度AIモデルを搭載。二値化で解析できない粒子・粉体の精密な個別検出・計測を可能にするソフトウェア

『AIPAS（アイパス）』（AI Particle Analyzing Software）は、AIを活用した粒子・粉体画像解析ソフトです。 Deep Learningモデルにより、従来の画像処理では困難だった粒子の個別検出・分類・計測を可能にします。 オフライン環境での安全な運用ができ、解析精度の高さで多くの業務課題を解決します。 電子顕微鏡画像や、密集粒子の画像データ解析・計測でお困りの方は​ 是非一度、本ソフトウェアで業務課題解決をご検討ください。 【特長】 ■約70万個/25種類以上の粒子を学習したAIモデル搭載 ■凝集・密着した粒子の粒界を自動で正確に認識 ■既存画像処理では解析が難しい二次凝集粒子、焼結体、結晶粒子、金属結晶構造の高精度解析が可能 ■ユーザー様画像に最適化させる為のカスタマイズ可能 ■AIPASをベースにユーザー様で追加学習も可能 ＊無償でのデモ解析を承っております。デモ解析後にデモライセンスのお貸出しもしております。お気軽にご連絡いただければ幸いです。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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フィラーの画像解析は粉体・粒子AI画像解析ソフト AIPAS

フィラーの画像解析は粉体・粒子AI画像解析ソフト AIPAS

100万個以上の粒子を学習済の高精度AIモデル搭載！二値化で解析できない粒子・粉体の精密な解析を可能にする画像解析ソフトウェア

『AIPAS（アイパス）』は、Deep Learningを用いることで従来の画像処理では解析困難であった粒子・粉体画像に対して、 個別粒子・粉体の高精度な検出・分類、正確な計測を実現したオフラインソフトウェアです 【特長】 ■粒子・粉体解析に特化AIモデルを搭載 ■​簡単な操作・わかりやすいGUI ■オフライン解析可能・永続ライセンス ※初回デモは無償で承ります（枚数制限なし） ※2024年11月1日～2025年3月31日までのお申込み分に限り AIPASのAIモデルを複数搭載したソフトウェアを初回1度のみ1か月間198、000円でご提供！ 解析回数・対象画像枚数に制限はなく、1か月間使い放題でお試し可能です！ ※本ソフトウェアの詳細はPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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オフライン解析は粒子・粉体画像解析ソフト AIPAS（アイパス）

オフライン解析は粒子・粉体画像解析ソフト AIPAS（アイパス）

100万個以上の粒子を学習済の高精度AIモデル搭載！二値化で解析できない粒子・粉体の精密な解析を可能にする画像解析ソフトウェア

AIPAS（アイパス）はオフラインのソフトウェアのため、インターネット接続は一切不要です。 クラウドなどに画像をアップロードする必要もありません。 1PC/1永続ライセンスで、USBドングルで制御します。 【よくあるご質問】 ■既存の画像処理ソフトや他のAI画像解析ソフトとの違いは？ ■ユーザー側で学習データ作成等の作業は必要になりますか？ ■少し特殊な対象物を見ています。ユーザー画像に特化したAIモデルの作成は可能ですか？ ■ナノレベルの粒子が対象の場合や、多くの粒子が凝集している画像でも解析できますか？ ■ユーザーの要望に合わせたカスタマイズは​対応していますか？ ■デモ解析は費用が掛かりますか？何枚まで対応できますか？ ■画像を外部に出せないのですが、AIPASを試せませんか？ ※上記【よくある質問】の回答詳細は下記PDF資料をダウンロードいただく、もしくはお気軽にお問い合わせください。

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【特別キャンペーン】AI画像解析ソフトウェア『AIPAS』

【特別キャンペーン】AI画像解析ソフトウェア『AIPAS』

1か月間使い放題でお試し可能！解析回数・対象画像枚数に一切制限はなし

この度当社では、AI画像解析ソフトウェア『AIPAS』の特別ラインセンス キャンペーンを開催いたします。 当製品の解析機能の全て及び複数のAIモデルを搭載したソフトウェアを 初回1度のみ1か月間198、000円でご提供。解析回数・対象画像枚数に 一切制限はございませんので、1か月間使い放題でお試しいただけます。 特別ライセンスにご興味の方は、お気軽にお問い合わせください。 【キャンペーン詳細】 ■期間：2024年11月1日～2025年3月31日 お申し込み分 ■対象製品：AI画像解析ソフトウェア『AIPAS』 ■対象ユーザー：事業会社様、各種機関様のみ 　(個人の方・ソフトウェア開発会社様は対象外) ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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ナノレベルの粒子や多くの粒子が凝集している画像でも解析は可能？

ナノレベルの粒子や多くの粒子が凝集している画像でも解析は可能？

100万個以上の粒子を学習済の高精度AIモデル搭載！二値化で解析できない粒子・粉体の精密な解析を可能にする画像解析ソフトウェア

AIPAS（アイパス）は多くのナノ粒子や高凝集の極小粒子を十分学習させています。 AIPASは既存の二値化では対応不可の対象物こそ強みを有します。 対象物の実際のサイズにかかわらず、人間が見て判別できる大きさであれば、AIPASで十分検出可能です。 ユーザー様からは、精度の高さはもちろんのこと、「解析できなかった画像から定量データをとれた」との評価を多くいただいています。 【よくあるご質問】 ■既存の画像処理ソフトや他のAI画像解析ソフトとの違いは？ ■ユーザー側で学習データ作成等の作業は必要になりますか？ ■少し特殊な対象物を見ています。ユーザー画像に特化したAIモデルの作成は可能ですか？ ■ユーザーの要望に合わせたカスタマイズは​対応していますか？ ■ネットへの接続やクラウドへのアップロードは必要ですか？ ■デモ解析は費用が掛かりますか？何枚まで対応できますか？ ■画像を外部に出せないのですが、AIPASを試せませんか？ ※上記【よくある質問】の回答詳細は下記PDF資料をダウンロードいただく、もしくはお気軽にお問い合わせください。

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AI画像解析ソフトとは？既存の画像処理ソフトとの違いを解説

AI画像解析ソフトとは？既存の画像処理ソフトとの違いを解説

二値化による画像解析が上手くいかず、諦めている画像がある方必見！初回のデモ解析を無償で承りますのでご相談下さい。※枚数制限なし

『AIPAS（アイパス）』では二値化を中心とする既存の画像処理のロジックを使用せず、 Deep Learingで粒界を自動で検出する方法を採用しています。二値化で解決できない画像に絶大な効果を発揮します。 また、AIモデルが構築されているため、ユーザー側で学習データやレシピの作成も不要で、導入後すぐ解析にご利用いただけます。 【よくあるご質問】 ■ユーザー側で学習データ作成等の作業は必要になりますか？ ■少し特殊な対象物を見ています。ユーザー画像に特化したAIモデルの作成は可能ですか？ ■ナノレベルの粒子が対象の場合や、多くの粒子が凝集している画像でも解析できますか？ ■ユーザーの要望に合わせたカスタマイズは​対応していますか？ ■ネットへの接続やクラウドへのアップロードは必要ですか？ ■デモ解析は費用が掛かりますか？何枚まで対応できますか？ ■画像を外部に出せないのですが、AIPASを試せませんか？ ※上記【よくある質問】の回答詳細は下記PDF資料をダウンロードいただく、もしくはお気軽にお問い合わせください。

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特殊対象物を見てるがユーザー画像に特化したAIモデル作成は可能？

特殊対象物を見てるがユーザー画像に特化したAIモデル作成は可能？

100万個以上の粒子を学習済の高精度AIモデル搭載！二値化で解析できない粒子・粉体の精密な解析を可能にする画像解析ソフトウェア

BLUE TAG社で学習データ作成および特別なAIモデルを構築することが可能です。 AIPAS（アイパス）はすでに大量データを学習しているため、少量の画像データで ユーザー様の画像に特化したAIにアップデートすることが可能です。 また、AIPASのユーザー様自身で学習データ作成（教師データ作成補助機能付き）、 AIモデル作成を可能にするオプション機能も用意しています。 【よくあるご質問】 ■既存の画像処理ソフトや他のAI画像解析ソフトとの違いは？ ■ユーザー側で学習データ作成等の作業は必要になりますか？ ■ナノレベルの粒子が対象の場合や、多くの粒子が凝集している画像でも解析できますか？ ■ユーザーの要望に合わせたカスタマイズは​対応していますか？ ■ネットへの接続やクラウドへのアップロードは必要ですか？ ■デモ解析は費用が掛かりますか？何枚まで対応できますか？ ■画像を外部に出せないのですが、AIPASを試せませんか？ ※上記【よくある質問】の回答詳細は下記PDF資料をダウンロードいただく、もしくはお気軽にお問い合わせください。

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東北大学技術：医療画像の解析方法・プログラム：T24-071

東北大学技術：医療画像の解析方法・プログラム：T24-071

マスク画像の準備は不要、腫瘍自体のみに限定せず、周辺組織との関係も解明する方法・プログラム

　医療画像における腫瘍の診断には、Radiomicsという定量的な特徴量を計算する手法が用いられている。しかし、この手法では患部の輪郭を抽出したマスク画像の準備が必要となり、医師の負担が大きい。また、計算の対象はマスク画像で囲まれた範囲に限定されるため、腫瘍と周辺組織との関連性を評価できないという課題がある。 　本技術は、腫瘍周辺の組織も含む範囲を四角形で囲み、その領域の相関係数に対してFourier解析を行うことで、相関係数の推移に含まれる周波数（Image frequency）を計算する、腫瘍の画像診断方法およびプログラムに関する。 　特徴： 1. 正方形で腫瘍を囲むだけでよく、マスク画像が必要ない 2. 腫瘍と周辺組織の相互関係が定量化できる 3. 計算早い（1例あたり数秒）

  • その他

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Optim AI Inspection for Infra

Optim AI Inspection for Infra

AIの判定結果に加えて、現地調査メモや履歴を記録・共有！危険箇所を地図に直接マーキング

『Optim AI Inspection for Infra』は、ドローンやAGV等で撮影した 画像をアップロードするだけで自動的に正確なオルソ画像を作成し、 AIによる任意の変状解析を行い、広範囲から効率的に変状を検出します。 AIの判定結果に加えて、現地調査メモや履歴を記録・共有し、危険箇所を 地図に直接マーキング。定期撮影で変化を追跡し、新たなリスクを早期発見。 膨大な撮影データを基に作成したオルソ画像や3Dモデルでも、お手元の 業務用PC一つでストレスなく閲覧・分析が可能な環境をWebブラウザにて ご提供します。 【特長】 ■撮影画像の自動オルソ化とAI解析 ■変状リスクの総合評価サポート ■スムーズな操作・分析環境の提供 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • IT制御・サービス
  • 分析・予測システム

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MINING AI Video Analysis

MINING AI Video Analysis

大きなエラーを未然に防ぐ！高速かつ正確な画像・映像処理で業務を効率化

『MINING AI Video Analysis』は、独自に設計されたアルゴリズムで、 少数のアノテーションサンプルから、AIが画像・映像を自動且つ 高精度に解析する統合型AIソリューションです。 大きなエラーを未然に防ぎながら、検査のスピードアップを図り、人的 リソースを他の作業に活用することで、全体的な検知業務の効率向上を実現。 異物混入や印刷等の微細な違いを検出できるので、検知業務の負荷・ 時間を大幅に削減することが可能になり、人手不足の解消に役立ちます。 【特長】 ■ハードウェアに依存しない構造 ■マルチオブジェクト検出機能 ■蓄積データを通じて継続的にAIが学習 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • BIツール

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東北大学技術：生体画像処理プログラム：T21-091

東北大学技術：生体画像処理プログラム：T21-091

医用画像のデノイズと軽量化ができる新しいU-net処理

　Unetは医用画像のセグメンテーション用に開発されたネットワークでありデノイズ処理に活用されてきたが容量が大きく、近年のスマート医療で想定されるような画像転送による遠隔診断への活用の障壁となっていた。 本発明の「LWBNA-unet」は効率と計算リソースの削減に焦点を当てて設計され、従来のUnetモデルと比べ約10倍の軽量化に成功した。LWBNA-Unetは、チャネル幅を変えることによってチャネルを通る情報の流れを制御するのと同様に、チャネルの数が徐々に減少するチャネル制御を行うことで、画像内の不要な特徴の識別能が向上し、複雑でノイズの多い画像を含む医用画像の特徴を正確に捉えることを可能とした。また本手法は、画像内の解剖学的または病理学的な特徴を識別しセグメント化するだけでなく、異なる疾患カテゴリに分類することができることから、疾患の検出と分類のための学習が可能である。したがって、従来のUnetやDeepLabv3+などと比較して、同一条件下で繰り返しトレーニングを行うことで、その再現性と精度が強化されることが示され、医療画像の解析において非常に有用である。

  • その他

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