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perClass社製ハイパースペクトル画像用解析ソフトウェア向けToolBox
ハイパースペクトル画像のクラス分け（分類器）を研究用のプロトタイプから生産現場への展開を perClassは、独自の実行ランタイムを使ってマシンに数分で組込むことができます。追加のプログラミングなしで リアルタイムにクラス分け（分類器）を実行します。 これにより、本番環境で改善されたソリューションをすばやくテストでき、開発時間を大幅に短縮できます。 C/C++, OpenCV, .Net, LabView, HALCON, Cognex Vision Pro, Matlabcompiler, MS SQL Server, 等に展開可能
効率的な熱解析！抜群の操作性！
赤外線サーモグラフィカメラ R550/R450シリーズでの温度計測、熱画像解析、報告者作成を行うソフトウェアです。 熱画像の編集やコメントの挿入が直接行えます。 また、トリガ機能により取りたいタイミングで取りたいデータが取得可能。 さらにソフト上に最大4つの熱画像を表示したまま評価ができ、 条件変更後の温度確認など、過去データとの比較を容易にします。 【特長】 ■使いやすいユーザーインターフェイス ■徹底的にこだわった比較機能 ■充実のトリガ機能 ■報告書の作成を容易にするデータ出力機能
多孔体 粒子 3D画像解析ソフト ExFact Analysis Porous/Particle
ExFact Analysis for Porous/Particlesは、多くの穴や空隙を持つ材料をX線CTなどで撮像した時に、その三次元構造や形態を解析、評価するソフトウェアです。薬顆粒、生体材料、新素材など、粒子状あるいは多孔体のような構造の評価に有効です。 【適応分野】 特に、石油、ゴム、プラスチック、樹脂、ポリマー、メタンハイドレート、コンクリート／砂利、燃料電池、カーボンナノチューブ、紙、パルプ繊維、セラミックス、触媒、骨、歯科／医科材料、精密部品、電子、半導体など
歯槽骨形態の経時的な変化を定量化・可視化へ
歯槽骨の吸収を引き起こす歯周炎は、成人のほとんどが罹患しており、進行すると歯を失う原因となる。近年は歯科用ConeBeamCTが普及し、歯槽骨の形態を3次元的に確認可能となっている。しかし、ほとんどの場合は視覚的に定性的な形態評価が行われるのみで、経時的に微細な形態変化を検出したり、その変化量を定量的に自動解析する方法は無かった。 本発明は、任意の歯の歯根部分のみの形態情報を利用して精密な位置合わせを行うことで、その周囲骨形態変化の可視化と定量化を可能とするものである。 右側の図Aは同一患者の撮影時期の異なる歯槽骨CT画像であるが、2年間で骨が吸収された部位（矢印）およびその吸収量を一目で確認することは困難である。本発明のプログラムを用いて十秒程度の半自動解析を実施することで、吸収された骨を赤く表示（図B）するとともに、骨吸収量（体積）を算出することが可能である。また、図Ｃに示す様に、解析対象歯の歯根表面を、現在も骨に覆われている部位（緑）と、吸収により骨が失われた部位（赤）に色分け表示することも可能である。
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。
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）
【ダムでの診断も！】デジカメで現場を撮影するだけで、ひび割れや欠損の診断が可能！調査経費や時間の削減に！
中部EENは、一般的なデジタルカメラの撮影画像で、建物の外壁・橋梁の床版・道路舗装などを診断することが可能なデジタル画像診断と解析をしています。 こちらのページでは、ダムでのひび割れ・欠損診断の事例をご紹介しています。撮影画像を正射影画像に変換し、壁の劣化をマッピングしたものです。 《特徴》 ■点検箇所を撮影するのみで現場調査時間の削減と足場が不要の為、調査費用の低減と安全性の向上 ■多数の専門家による画像診断で高い精度を実現！ ■記録のデジタル化により精度の高い経年変化観察・管理に対応 ■赤外線画像等とのコラボレーションが可能により正確な劣化判断が可能 （クラック、浮き、漏水,剥離、鉄筋露出、遊離石灰等合成診断可能） ※詳しくはPDFをダウンロードいただくか、お気軽にお問い合わせください。
【教会での診断も！】デジカメで現場を撮影するだけで、ひび割れや欠損の診断が可能！調査経費や時間の削減に！
中部EENでは、一般的なデジタルカメラの撮影画像で、建物の外壁・橋梁の床版・道路舗装などを診断することが可能なデジタル画像診断と解析をしています。 こちらのページでは、教会でのひび割れ・欠損診断の事例をご紹介しています。撮影画像を正射影画像に変換し、壁の劣化をマッピングしたものです。 《特徴》 ■点検箇所を撮影するのみで現場調査時間の削減と足場が不要の為、調査費用の低減と安全性の向上 ■多数の専門家による画像診断で高い精度を実現！ ■記録のデジタル化により精度の高い経年変化観察・管理に対応 ■赤外線画像等とのコラボレーションが可能により正確な劣化判断が可能 （クラック、浮き、漏水,剥離、鉄筋露出、遊離石灰等合成診断可能） ※詳しくはPDFをダウンロードいただくか、お気軽にお問い合わせください。
ドローンを使った画像による診断と解析も可能。より、高度で正確な解析実現！
中部EENはドローンで撮影された画像を解析し、診断することができます。足場を組むのが困難な高い所での解析ができます。 こちらのページでは高速道路のひびわれ・欠損等の事例を紹介しています。撮影画像を正射影画像に変換し、橋脚の劣化をマッピングしたものです。 《特徴》 ■点検箇所を撮影するのみで現場調査時間の削減と足場が不要の為、調査費用の低減と安全性の向上 ■多数の専門家による画像診断で高い精度を実現！ ■記録のデジタル化により精度の高い経年変化観察・管理に対応 ■赤外線画像等とのコラボレーションが可能により正確な劣化判断が可能 （クラック、浮き、漏水,剥離、鉄筋露出、遊離石灰等合成診断可能） ※詳しくはPDFをダウンロードいただくか、お気軽にお問い合わせください。
セマンティックセグメンテーションを活用した人工知能をもっと身近に。お手元の画像で簡単ディープラーニング。
セマンティックセグメンテーションとは、人工知能の一分野であり、画像内のピクセルに何が写っているかを識別します。亀裂を判別するなど、四角形で囲うだけでは結果が示しづらい事例で利用が広がっています。 手元にある画像を使って自社独自の人工知能システムを開発しようとすると、高度な数学知識が求められるうえ、セキュリティ面、費用面での課題も多くあります。 ezDeep SSは、これらの課題を解決することを目指した製品です。 使いやすいユーザーインターフェースにより、お客様が保有されている画像ファイルを使ったディープラーニングを強力に支援します。もちろん、秘匿性の高い画像も利用可能。さらに、APIを利用することで、完成した人工知能ロジックを活用した自社独自の人工知能システムを開発できます。システム全体を開発するよりもコスト低減が図れる可能性があります。
詳細な生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化！開発事例のご紹介
眼疾患の診療は日々進歩していますが、生体組織の情報は必ずしも十分ではなく、 病態の把握に限界があります。 当開発では、検査装置メーカー様と協力し、新たな組織特性情報を得るとともに、 その情報を最大限生かすためDeepLearning、GPGPU等の先端技術を用い、 より多角的に病態を把握する手段を示し、この課題に対応しています。 従来手法では、1回の診察データを計算するのに、およそ1時間かかっていましたが、 本計算をGPGPUにて実装しなおし、5分程度まで短縮することに成功しています。 【開発例】 ■OS：Windows 10 ■開発期間：5年 ■開発人数：3人 ■開発言語：Qt、C++、Python ■使用ネットワーク：DeepLabV2、V3 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
複雑なアプリケーションに対応！操作が簡単なディープラーニング画像解析ソフトウェア
『VisionPro ViDi』は、ファクトリーオートメーションに特化したAIによる ディープラーニング画像解析ソフトウェアです。 「位置決め・識別」をはじめ、「欠陥検出」や「分類」「OCR/読み取り」の 検査アプリケーションツール。 少ないサンプル数で学習可能なうえ、従来のマシンビジョンでは 実現できなかった複雑なアプリケーションに対応しています。 【特長】 ■製造業用に最適化されており操作が簡単 ■OK/NGのワークや画像の準備に手間や時間がかからない ■従来のマシンビジョンでは実現できなかった複雑なアプリケーションに対応 ■人による目視検査を自動化・省人化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
人の「目」で判定を行うさまざまな業種・業態でのAIによる自動化・省力化の提案
『JUDGE!』は、AIゼネコンとして画像AIに必要な全ての サービス・ソリューションを提供するAIブランドです。 当社は、画像解析について2016年からPJ「JUDGE」を立ち上げ研究を開始。 そこで培ったノウハウを活かし、AI導入の要件定義から学習データ開発、 AI継続学習のサポートまで、お客様の画像AI導入のサポートをいたします。 【ラインアップ】 ■AI導入の要件定義コンサルティング『JUDGE! コンサルティング』 ■持ち運び可能なポータブルAI『JUDGE! MOBILE』 ■AIプラットフォームデータ収集基盤『JUDGE! PLATFORM』 ■AI学習データ開発トレーニング『JUDGE! TRAINING』 ■AI継続学習サポート『JUDGE! SUPPORT』 など ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
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』（AI Particle Analyzing Software）は、電子顕微鏡・光学顕微鏡で取得した粒子画像解析でお困りのユーザー様を対象としたAI粒子解析ソフトウェアです。 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・粉体画像から高精度の個別粒子・粉体検出、分類、計測を実現しました。 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。
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。
