主な機能

特徴

使いやすいUIデザイン

ロジカルで使いやすいユーザーインターフェイス設計で、誰でも数分程度でクラスを定義して画像の解析を始めることができます。プログラミングや機械学習の専門知識は一切必要ありません。

ノートパソコンで動作可能

perClass Miraには特別なハードウェアは不要で、処理能力の高いワークステーションPCを購入する必要はありません。生物学や植物の研究をされている方であれば、ご利用のPCをそのままご利用いただけるでしょう。

アクティブラーニングで時間を節約

perClass Miraは、分類モデルの改善のためにラベルの追加が必要な箇所をフィードバックします。どこをラベリングすべきか分からない状態で、無駄な作業が生じず、モデルの精度低下や時間の浪費を抑えることができます。

GPUの活用で分析スピードを向上

GPUの計算能力を活用することで、大容量のスペクトルデータキューブを高速に処理することができます。多数のデータを用いて、分析結果を検証することで、モデルを改善していくことができます。

リアルタイム処理への展開

perClass Runtimeを使用することで、エクスポートしたモデルを使用して簡単にリアルタイム分類処理を実行することができます。
perClass Miraで生成した分類モデルを使用することで、リアルタイム表示画面にて、分類処理後のデータを確認することができます。

分類モデルの作成手順

perClass Miraランタイムでの高速処理

・１時間以内で可能な組込み作業
・ラインスキャンとスナップショットに対応
・オブジェクトの位置情報も出力
・再設定可能なリファレンス補正
・マルチコアCPU/GPUに対応
・リアルタイム処理に対応

ラインスキャンカメラ（640ピクセル、224バンド）における生データフルフレーム取得からオブジェクトの座標取得までの処理速度の測定。
２種類の製品と４種類の異物の分類処理。

データフォーマット

・汎用データ形式（ENVIキューブ、Matlab .matファイル、Tiffファイル）
・一般的なハイパースペクトルカメラのプリセット

システム要件

perClass Mira GUI
・Microsoft Windows 10以上、64bit
・オプションとしてNVIDIA GPU CUDA10以降またはOpenCL

perClass Mira ランタイム DLL

・Microsoft Windows 10以上、64bit
・Linux 64bit（NVIDIA Jetson）

perClass社について

perClass社は2006年に設立されたデルフト工科大学のスピンオフ企業です。コンサルティングから始まり、自社製ソフトウェアの開発を経て、 2018年にハイパースペクトルデータ解析ソフトウェアである「perClass Mira」をリリースしました。本ソフトウェアは、誰もがスペクトルイメージングの実用的なソリューションを構築できることを目指しており、実際のワークフローに対応することに重点が置かれています。各種スペクトルカメラメーカーと協力し、分光画像の解釈を劇的に簡素化する標準的な製品となっています。2022年よりperClass社はHeadwall Photonics社グループの一員となり、分光イメージング産業の拡大を目指しています。

perClass Miraステージは、簡単な操作でハイパースペクトルデータを取得できるラボ用のスキャニングシステムです。perClass Miraソフトウェアと完全に統合されており、データ取得からデータ解析までシームレスに行うことが可能です。ステージは、物理的なボタンにユーザーがプログラムすることで操作することもできるので、研究用途のデータ収集だけでなくトレーニングを受けていない品質管理担当者のラボ処理ツールとしても使用できます。

機器は、可動式ステージ、100Wのハロゲン照明、支柱がセットになっています。MV.C VNIR・MV.C NIRなどでご利用いただけ、２つのセンサを搭載することで広い波長の測定に対応可能です。機材一式は１つのハードケースに収まり、持ち運んでご利用いただけ、組み立ても工具なしで簡単に短時間で行えます。

・ポータブルLabスキャニングキットperClass Miraステージ
・数クリックで高品質なデータが取得可能
・ハードケース１つに収まり持ち運び可能
・短時間でスキャンデータの解析が可能
・MV.C VNIR・MV.C NIRなどに対応
・デュアルセンサで広波長の測定に対応

仕様

対応ハイパースペクトルカメラ

MV.C VNIR

小型・軽量・低価格・SDK付属

組込み対応
ハイパースペクトルカメラ

VNIR：400-1000nm
USB3.1インターフェース
LabVIEW、Python用SDK付属
per Class Mira ステージ対応

MV.C NIR

高速・堅牢・近赤外

近赤外・高速
ハイパースペクトルカメラ

NIR：900-1700nm/214バンド
GigEインターフェース
per Class Mira ステージ対応
IP54防水・防塵規格対応

MV.X VNIR

オンボード分類処理

リアルタイム分類
スマート分光カメラ

VNIR：400-1000nm/340バンド
GigEインターフェース
per Class Mira ステージ対応
IP66/67防水・防塵規格対応

MicroHyperspec-SWIR640

短波長近赤・高精度モデル

赤外短波長
ハイパースペクトルカメラ

SWIR：900-2500nm
CameraLinkインターフェース
perClass Miraステージ対応
リモートセンシング対応

MicroHyperspec-VNIR-E

可視近赤外線・高精度モデル

可視近赤外
ハイパースペクトルカメラ

VNIR：400-1000nm
USB3.0インターフェース
高感度sCMOS
perClass Miraステージ対応

異物検出

例：ナッツの殻の除去
オブジェクトの座標とサイズ

オブジェクトの分類

例：フライドポテトの品質検査
内容に基づくオブジェクト決定

オブジェクトの品質

例：水分含有量
オブジェクトとピクセル単位の品質

農業・食品

• ・植物フェノタイピング（表現型解析）
• 　- 植物の部位の判別
• 　- 植物病理診断（ウイルス、真菌感染）
• 　- 植物のストレス応答や窒素含有量などの推定
• 　- 乾燥重量の推定とマッピング
• ・原産地と品種照合による食品の信頼性確認
• ・食品加工での異物検出（石、プラスチック、殻、木片など）
• ・食品の選別
• 　- フライドポテトの緑化、腐食、皮の検出
• 　- 種芋の病害検出
• ・熟し過ぎや固い果物の検出
• ・糖度（Brix値）、酸度、リモニン含有量による選果
• ・肉の霜降りや脂肪量の特性評価
• ・飼料中のタンパク質含有量の推定

リサイクル・材料科学

• ・プラスチックの分離
• ・繊維の素材による選別
• ・紙の選別
• ・材料変質の識別
• ・マイクロプラスチックの特性評価

医療・薬品・科学調査

• ・細胞組織の特性評価
• ・錠剤の種類の識別
• ・血液塗抹標本の分析
• ・酸素化状況の観察
• ・創傷診断
• ・血液の検出
• ・犯罪現場記録

リモートセンシング・環境

• ・土地の被覆分類
• ・ドローン操作のための飛行中画像セグメンテーション
• ・雲の除去