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【講座の趣旨】
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
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 |
