PRODUCT Pollen Metrology社 画像解析ソフトウェア
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SEM、TEM、光学顕微鏡のための
画像解析に特化した
AI検査計測ソリューション
フランスを本拠地とするPollen Metrology社は、革新的な材料の生産を最適化するAIソフトウェアに特化したディープテック企業です。独自のAIフレームワークにより、半導体、化学、化粧品や薬品、AR/VR材料、電子ディスプレイ材料の開発・生産に必要なデータフローの分析自動化を可能にします。データとしては、電子顕微鏡、光学顕微鏡、超音波顕微鏡といった画像データ、他にも回析信号や、プロセスパラメータ（温度、圧力等）といったデータも取り扱うことができます。
Pollen Metrology社は、様々なバックグラウンド（計測技術、物理学、コンピュータサイエンス、画像処理、ディープラーニング、データフュージョン）を持つ経験豊かな多文化チームの専門知識を顧客に提供してきました。顧客の先進的な材料開発を促進し、生産の歩留まり向上を可能にする先進的なAI技術を展開しています。
製品の特長
高機能材料開発におけるR&Dサイクルタイムの短縮、生産での歩留まりの向上、持続可能な開発を可能にするためのAI/ディープラーニングによる画像解析技術を10年以上提供してきました。 走査電子顕微鏡（SEM）、透過型電子顕微鏡（TEM）、光学顕微鏡、STEM、測長SEM（CD-SEM）、音響顕微鏡といった画像データから対象物を正確にセグメンテーションおよび計測・分析を行うツール、教師ありおよび教師なしの欠陥分析（異常検出、分類, ナンバリング）ツール、プロセスパラメータのディープラーニングモデリング、最適化ツールによる予測による歩留まり向上を実現できます。またお使いの内製のソフトウェアソリューションに組み込むことで、自由に拡張することができます。更に機密性の高いデータマスキングでのサポートを行っています。半導体、電子ディスプレイ、化学、医療、電池や自動車業界での数多くの実績があります。
微細な画像解析に特化したSMART3ソフトウェア・スイート
プロセス制御能力を加速させるための独自の機能横断型Smart3 AI/
ディープラーニングソフトウェアプラットフォーム：
複雑なRawデータを管理し、プロセスフロー全体の計測、不良率、歩留まりに関するコラボレーションを強化します。加えて、SDK（ソフトウェア開発キット）を導入すれば、工場やラボで御社独自にデータサイエンスAI/ディープラーニングライブラリ、柔軟なソフトウェア開発フレームワークを開発し、社内ツール開発のための検証ツールのユニークな組み合わせを取り入れることができます。
SmartMET 3
自動画像処理計測分析用
SmartMET3は、製造された材料のすべての重要な寸法を抽出するために、人工知能による画像処理監視モデルを数クリックで作成することができます。SmartMET3ソフトウェアプラットフォームは、様々な顕微鏡からの画像に対応しています： SEM、TEM、STEM、光学、音響顕微鏡等。SmartMET3はGUIだけでなくAPIと共に提供され、生産サイクルへの実装や以前に作成された計測モデルの完全自動化を可能にします。
SmartDEF 3
自動画像処理欠陥分析用
SmartDEF3は、数クリックで教師ありまたは教師なしの人工知能モデルを作成し、製造材料の欠陥を検出、分類、測定することができます。SmartDEF3ソフトウェア・プラットフォームは、SEM、TEM、STEM、光学、音響などの様々な顕微鏡からの画像に対応しています。解析はパターンレベルまたはウェハレベルで行うことができます。SmartDEF3は、GUIだけでなくAPIと共に提供されます。
SmartYIELD 3
自動プロセス最適化及び欠陥原因分析用
SmartEMB3は、Smart3テクノロジーをオープン化する最初のレベルです。これは、完全なソフトウェア・アーキテクチャや高度なUXグラフィカル・インターフェースを再開発することなく、画像処理アルゴリズムや他のタイプのデータから簡単にプラグインを作成したいデータ科学者のためのソフトウェア開発フレームワークです。アルゴリズムはPythonまたはC++で記述できます。
ビデオで見るSmart3テクノロジー
Pollen Metrology社について
Pollen Metrology社は、Johann Foucher、Aurélien Labrosse、Alexandre Dervilléによって2014年に設立されました。このフランスのディープテックは、2010年に遡り、共同創業者のJohannがCEA、CNRS、IBMで半導体産業のプロセス制御分野で15年間経験を積んだ結果を同社に取り入れたのが発端です。2013年から2014年にかけてのGate1（現SATT Linksium）内でのインキュベーション期間を経て、物理学（Johann）、コンピューターサイエンス（Aurelien）、応用数学（Alexandre）という3つのDNAが出会い、技術コンセプトから人工知能とデータフュージョンの破壊的ソフトウェア技術への移行を行うことを決定しました。その目的は、革新的な材料を開発するあらゆる産業分野（半導体、3Dプリンター、化粧品、建築、輸送...）に適用できる、十分に汎用的な技術を開発することです。