ER-FlowScan Suite

主な用途：コンベア等の製造ラインにおける対象物の計数・通過追跡。

画像で対象を数個指定し、検出・追跡・ライン通過カウントまで行います。 食品計数などの製品向け検査はこちらが推奨経路です。

主な用途：可視分光特性（16波長）に基づく材質識別・異物検知・真贋判定。

16波長可視光テンソル × Transformer 波長間 Self-Attention により、食品異物・樹脂・真贋判定・農産物非破壊検査を高精度にオンプレミス実行。

主な用途：微細な筋・クラック・線状トポロジーの個体分離・追跡。

YOLO による個体候補検出と EdgeAttNet（エッジ誘導自己注意）精密化の 2 段階構造を採用。太陽観測フィラメントや製品表面の微細クラックを高精度に分離・追跡します。

主な用途：3次元空間および時間軸（4D）における微小対象の動態・系譜追跡。

3D U-Net 立体セグメンテーション × 時間方向 Transformer × 整数計画法（ILP）による分裂グラフ再構成。発生胚の細胞追跡から産業用3D微粒子動態まで応用可能。

主な用途：俯瞰カメラ映像における群衆人数カウントおよび動線追跡。

RF-DETR 検出 + 運動モデル・外観 ReID の追跡で、群衆の人数カウントと ID 追跡を安定化。 遠方の人物はタイル推論で拾い、前景の重要人物は姿勢まで推定します（オフライン解析）。

主な用途：異常候補領域の探索、太陽電池EL画像の一括欠陥検査、および監視・定点動画の時系列探索。

テキストで候補領域を探す経路に加え、太陽電池 EL 向けの一括検査、および長尺動画の時系列探索・切り出し解析（FlashFind）を統合提供します。

主な用途：画素単位の精密セグメンテーションによる輪郭抽出・欠陥面積定量。

自社学習の U-Net による画素単位の領域抽出に対応。輪郭の定量化や評価指標（Dice/IoU）を扱います。

主な用途：専門家による目視判定記録・合否監査・ラベル品質管理（招待制）。

EL 画像を複数人で独立判定し、一次判定と AI 参照後の変更を分けて記録します。 ラベル監査やマスク承認フローと合わせて、検査用ラベル品質の管理に利用できます。