＜モデル学習環境「fluxTrainer」＞
ハイパースペクトルカメラで撮像した大量のデータの中から波長分類（特徴量を抽出）し、
機械学習を用いたモデル学習および検証ができるソフトウェア。
従来困難とされてきたハイパースペクトルデータに含まれる何百という波長の膨大な光学情報を
網羅的に処理することが可能です。
機械学習を用いたモデル学習が可能なため、ユーザーの検証作業は容易でデータサイエンティストは不要。
＜モデル実装環境「fluxEngine」＞
「fluxTrainer」で生成した学習モデルをもとに、リアルタイムで実行するアプリケーションを作成するSDK。
またキャリブレーションや対象の位置補正、コントローラやPLC（programmable logic controller）との連携可能。
生産・検査ラインで得られた結果をfluxTrainerでチューニングできるなど、
従来の研究・評価用解析ソフトでは考慮されていなかった生産現場の業務にもスムーズに活用可能。
※「PDFダウンロード」より、活用事例を掲載した紹介資料をご覧いただけます。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
ハイパースペクトルカメラで撮像した大量のデータの中から波長分類（特徴量を抽出）し、
機械学習を用いたモデル学習および検証ができるソフトウェア。
従来困難とされてきたハイパースペクトルデータに含まれる何百という波長の膨大な光学情報を
網羅的に処理することが可能です。
機械学習を用いたモデル学習が可能なため、ユーザーの検証作業は容易でデータサイエンティストは不要。
＜モデル実装環境「fluxEngine」＞
「fluxTrainer」で生成した学習モデルをもとに、リアルタイムで実行するアプリケーションを作成するSDK。
またキャリブレーションや対象の位置補正、コントローラやPLC（programmable logic controller）との連携可能。
生産・検査ラインで得られた結果をfluxTrainerでチューニングできるなど、
従来の研究・評価用解析ソフトでは考慮されていなかった生産現場の業務にもスムーズに活用可能。
※「PDFダウンロード」より、活用事例を掲載した紹介資料をご覧いただけます。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
