Die Wahl einer Hyperspektralkamera ist nur der erste Schritt beim Einstieg in die spektrale Bildgebung. Um die Möglichkeiten der Hyperspektraldatenanalyse wirklich auszuschöpfen, ist es wichtig, benutzerfreundliche Softwarelösungen für die Bildgebung wie Breeze zu finden.
Die Breeze-Software von Prediktera ist ein Softwarepaket, das den Prozess der Erfassung und Verarbeitung von Hyperspektraldaten vereinfacht. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche können sich auch Laien leicht in der Software zurechtfinden und die leistungsstarken Funktionen nutzen.
Breeze bietet fortschrittliche Visualisierungswerkzeuge, mit denen die Benutzer ihre Hyperspektraldaten untersuchen und interpretieren können. Die Benutzer können Spektraldiagramme, Streudiagramme und andere Visualisierungen erstellen, um tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Breeze enthält außerdem verschiedene Funktionen für maschinelles Lernen und Chemometrie, die eine Klassifizierung, Quantifizierung und Identifizierung von Objekten in Echtzeit ermöglichen. Benutzer können sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Datenverarbeitungspipelines einrichten und sogar ihre eigenen benutzerdefinierten Algorithmen mithilfe der Skripting-Funktionen der Software entwickeln.
Die Prediktera Breeze Software bietet alle Funktionen für eine fortschrittliche Datenanalyse und leistungsstarke Datenvisualisierung. Die Software ist einfach zu bedienen und kann bei Bedarf leicht um eigene Algorithmen erweitert werden.
Modelling and data analysis
| Object identification and image segmentation
|
Klassifizierung
Die Klassifizierung ist eine leistungsstarke Technik in der spektralen Bildgebung, die wertvolle Einblicke in die in einer Szene vorhandenen Materialien und Objekte bietet und dem Benutzer hilft, fundierte Entscheidungen für eine Vielzahl von Anwendungen zu treffen.
Klassifizierungsalgorithmen verwenden statistische Verfahren, um Pixel im Hyperspektraldatenwürfel auf der Grundlage ihrer spektralen Eigenschaften in verschiedene Klassen einzuteilen. Diese Klassen repräsentieren verschiedene Materialien oder Objekte innerhalb der Szene, wie z. B. Vegetation, Wasser, Boden oder Gebäude. Das Ziel der Klassifizierung ist es, diese verschiedenen Materialien oder Objekte in der Szene zu identifizieren und zu unterscheiden, was wertvolle Informationen für verschiedene Anwendungen wie Landnutzungskartierung, Umweltüberwachung und Mineralienexploration liefern kann.
Es gibt verschiedene Klassifizierungsmethoden für die spektrale Bildgebung, darunter überwachte und nicht überwachte Methoden. Bei der überwachten Klassifizierung wird der Algorithmus mit einer Teilmenge der Daten trainiert, die bereits beschriftet oder identifiziert wurde, und dann auf die verbleibenden Daten angewandt, um sie in dieselben Klassen einzuordnen. Bei der unüberwachten Klassifizierung hingegen sind keine Vorkenntnisse über die Klassen erforderlich, und die Pixel in den Daten werden auf der Grundlage ihrer spektralen Eigenschaften automatisch in verschiedene Klassen eingeteilt.
Quantifizierung
Quantifizierung in der spektralen Bildgebung bezieht sich auf den Prozess der Schätzung der Menge oder Konzentration eines bestimmten Materials oder einer Substanz, die in einer Szene vorhanden ist, auf der Grundlage ihrer spektralen Eigenschaften.
Quantifizierungsalgorithmen verwenden statistische Verfahren, um die Konzentration oder Menge eines bestimmten Materials oder einer Substanz in einer Szene auf der Grundlage ihrer spektralen Signatur zu schätzen. Diese Algorithmen erfordern in der Regel Kalibrierungsdaten, um eine Beziehung zwischen der spektralen Signatur und der Konzentration des betreffenden Materials oder Stoffes herzustellen. Sobald diese Beziehung hergestellt ist, kann der Algorithmus verwendet werden, um die Konzentration des Materials oder der Substanz in der Szene auf der Grundlage seiner spektralen Signatur zu schätzen.
Identifizierung
Klassifizierung und Identifizierung sind zwei unterschiedliche, aber verwandte Techniken der spektralen Bildgebung. Die Identifizierung bezieht sich auf den Prozess der Erkennung und Klassifizierung einzelner Objekte oder Merkmale innerhalb eines Bildes auf der Grundlage ihrer spektralen Eigenschaften. Dabei werden bestimmte Objekte oder Merkmale im Bild identifiziert und anhand ihrer spektralen Eigenschaften in vordefinierte Klassen eingeteilt. Die Identifizierung kann mit objekt- oder pixelbasierten Methoden durchgeführt werden und wird in der Regel für Anwendungen wie Objektdetektion, Zielerkennung und geologische Kartierung verwendet.
Maschinelles Lernen und Chemometrik
Die Breeze-Hyperspektralsoftware beinhaltet maschinelles Lernen und chemometrische Funktionen auf verschiedene Weise:
1. Vorverarbeitung: Bevor maschinelles Lernen oder chemometrische Algorithmen angewendet werden, können die Hyperspektraldaten vorverarbeitet werden, um Rauschen zu entfernen und verschiedene Artefakte zu korrigieren. Breeze bietet eine Reihe von Vorverarbeitungsmethoden, einschließlich Basislinienkorrektur, Glättung und Normalisierung, die die Leistung der nachfolgenden maschinellen Lern- und chemometrischen Analysen verbessern können.
2. Auswahl der Merkmale: Breeze ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Wellenlängen oder Regionen von Interesse (ROIs) in den Hyperspektraldaten für die weitere Analyse auszuwählen. Dies kann die Dimensionalität der Daten reduzieren und die Leistung von maschinellen Lern- und chemometrischen Algorithmen verbessern.
3. Klassifizierung: Breeze umfasst mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens für die Klassifizierung, z. B. Support Vector Machines (SVMs), Random Forests und neuronale Netze. Diese Algorithmen können auf markierten Daten trainiert werden, um neue Proben auf der Grundlage ihrer spektralen Merkmale in vordefinierte Kategorien einzuordnen.
4. Regression: Breeze enthält auch mehrere Regressionsalgorithmen, wie z. B. die partielle Kleinstquadratregression (PLSR) und die Hauptkomponentenregression (PCR), die zur Modellierung der Beziehung zwischen den spektralen Merkmalen und einer kontinuierlichen Variablen, wie z. B. einer chemischen Konzentration oder einer physikalischen Eigenschaft, verwendet werden können.
5. Chemometrik: Breeze beinhaltet mehrere chemometrische Techniken, wie z.B. die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die dazu verwendet werden können, aussagekräftige Informationen aus den Hyperspektraldaten zu extrahieren.
The complete tool for hyperspectral imaging
Breeze is Prediktera’s premiere software solution enabling a wide range of hyperspectral imaging applications.
It is used in research, application development, routine analysis and easily extends into real-time industrial analysis solutions using the Breeze Runtime software.
• Speed up research and development of applications
• User friendly interface for experts and beginners
• For research and for industry
Use areas
• Data acquisition
• Data analysis
• Develop and run applications
• Real time analysis
Main features
• User-friendly interface for expert and non-expert
• Control compatible cameras, sample movers and scanner tables
• Record image data directly from the camera
• Import image files from hard drive (compatible with most standard image data file formats)
• Exploratory analysis of images and spectrum
• Build data processing workflows for automated analysis
• Image segmentation and object recognition
• Classification and quantification analysis
• Real-time analysis and visualisation
• Extensive list of analysis techniques: Machine learning, chemometrics, spectral library, band math, neural networks and other algorithms
• Python interface and external neural nets (.onnx)
Software for geological hyperspectral imaging applications
Prediktera’s software for mineral analysis using hyperspectral imaging offers a fast and easy solution that empowers you to take full control of your mineral analysis and data. Streamline your workflow with automated analysis that can be run by non-experts. Breeze Geo provides an all-in-one solution that covers every step from data acquisition and analysis to logging and exporting of mineralogic interpretations.
Use Areas
• Data acquisition
• Data analysis
• Mineral mapping
• Logging and exporting of mineralogic interpretations
Main Features
• Core logging and depth registration
• USGS PRISM MICA mineral mapping using built in spectral library
• Spectral feature modelling (MWL)
• User created libraries and models
• User-friendly interface for expert and non-expert
• Control cameras, sample movers and scanner tables
• Record image data directly from the camera
• Import image files from hard drive (compatible with most standard image data file formats)
• Exploratory analysis of images and spectrum
• Build data processing workflows for automated analysis
• Image segmentation and object recognition
• Classification and quantification analysis
• Real-time analysis and visualisation
• Extensive list of analysis techniques: Machine learning, chemometrics, spectral library, band math, neural
networks and other algorithms
• Python interface and external neural nets (.onnx)
Integrated real-time analysis
Hyperspectral imaging for machine builders, integrators, and industrial applications. Breeze Runtime is here to make it easy for you to implement hyperspectral image analysis into your systems and processes. Breeze
Runtime enables real-time quantification, classification and object identification of materials being scanned online in processes.
Use Areas
• Run applications developed in Breeze
• Integrate with external process systems
• Sorting, monitoring and quality control
Main Features
• Easy deployment of your hyperspectral imaging analysis workflow
• Fast and stable real time data processing for demanding applications running at high speed
• Flexible programmable interface (API) and web client for sending and receiving data
• Light client for visualisation, testing and diagnostic
Integrated real-time analysis
Hyperspectral imaging for machine builders, integrators, and industrial applications. Breeze Runtime is here to make it easy for you to implement hyperspectral image analysis into your systems and processes. Breeze Runtime enables real-time quantification, classification and object identification of materials being scanned online in processes.
Use areas
• Run applications developed in Breeze
• Integrate with external process systems
• Sorting, monitoring and quality control
Main features
• Easy deployment of your hyperspectral imaging analysis workflow
• Fast and stable real time data processing for demanding applications running at high speed
• Flexible programmable interface (API) and web client for sending and receiving data
• Light client for visualisation, testing and diagnostic
Explorative analysis of hyperspectral images
Evince is the ultimate software for analysing hyper- and multi-spectral images. This powerful research toolbox enables you to use multivariate modelling techniques to explore, analyse and understand the chemical information hidden in your images and data. Its flexible graphical user interface provides a wide range of visualisations and a clear interaction between data and graphics makes the exploration fast and effective.
Main Functionalities:
• Powerful interactive graphics for exploration of spectral data, images and models.
• Flexible visualisation of your images and data, e.g. plots, graphs, and tables etc.
• Classification and quantification of image data using chemometric techniques:
o PCA
o PLS
o PLS-DA
o SIMCA
• Flexible import and export of a large variety of image and data formats including:
o RAW, MAT, PNG, JPEG, TIFF, XLS, CSV etc.
Datenblätter
Anwendungsberichte
Videos
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