Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門

セミナー趣旨

高分子・樹脂・ゴム材料などの内部構造は、電子顕微鏡画像を通して詳細に観察できるが、そのままではノイズや濃淡の不均一などが多く、解析は熟練者の経験に頼りがちである。近年、Pythonを軸としたオープンソースツールが充実し、材料画像解析を効率化・標準化するための環境が整いつつある。本講座では、材料画像に特有の課題を踏まえつつ、Pythonを用いた一連の処理手順を体系的に紹介する。基本的な画像前処理から、領域抽出に向けたアルゴリズム、特徴量の算出、解析結果の可視化まで、実データを扱う上で役立つポイントを中心に解説する。材料評価の再現性向上や作業効率化を目指す技術者・研究者に向け、実務へ応用しやすいアプローチを学ぶ講義内容とする。

習得できる知識

・Pythonによる画像処理の基本操作（読み込み、前処理、フィルタリングなど）
・材料画像に特化した領域抽出の方法（濃淡差、局所コントラスト、クラスタリングなど）
・二値化後の粒子解析や分散状態評価の進め方
・結果を統計的に整理・可視化するための一連のワークフロー ・今後、機械学習・深層学習へ展開するための基礎的な考え方

セミナープログラム

１．材料画像解析とは

　1.1　材料評価における画像データの役割
　1.2　観察画像に含まれる課題（ノイズ・照度むら・観察条件）
　1.3　Pythonを用いるメリットと実行環境の紹介

２．Pythonによる前処理の基礎

　2.1　画像の読み込みと基本操作
　2.2　平滑化、ノイズ低減フィルタの活用
　2.3　コントラスト調整とヒストグラム操作
　2.4　解析しやすい画像を得るための前処理設計

３．材料特有の構造をとらえる領域抽出

　3.1　二値化の考え方（大域・局所閾値）
　3.2　モルフォロジー処理による構造処理
　3.3　クラスタリング（k-means）による領域分割
　3.4　Deep Learningの活用

４．抽出した構造の解析

　4.1　粒子・領域の形状パラメータ算出
　4.2　分散状態・凝集の評価指標
　4.3　データの可視化と比較の進め方

５．実務への展開

　5.1　手作業からPythonワークフローへの置き換え
　5.2　将来的な機械学習・Deep Learning活用へのステップ
　5.3　その他のTips

６．まとめと質疑

　6.1　本講義のポイント整理
　6.2　応用に向けた学習リソース紹介
　6.3　質疑応答 　

セミナー講師

横浜ゴム(株)　課長代理　鈴木 聖人 氏

【専門】
マテリアルズインフォマティクス、計測インフォマティクス

【略歴】
北陸先端科学技術大学院大学の修士課程（谷池敏明研究室）にてマテリアルズインフォマティクスの研究に取り組む(2016年修了)。
前職にて消臭剤開発やインフォマティクス業務に従事した後、2020年に横浜ゴム株式会社へ入社。
現在、材料解析研究室にて情報科学的手法を用いた材料・計測技術開発に従事し、電子顕微鏡等を用いた画像解析研究を実施。学会発表・論文多数。
2023年より筑波大学博士課程（五十嵐康彦研究室）に在籍し、マテリアルズインフォマティクス・計測インフォマティクスの研究を継続中。
日本ゴム協会 ゴム・エラストマー若手研究分科会 主査。

セミナー受講料

1名につき49，500円（消費税込、資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44，000円〕 

主催者

開催場所

受講について

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