高分子・樹脂材料のための画像解析入門

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本セミナーでは、ノイズ除去などの基本的な画像処理から機械学習・Deep Learningを応用したフィラー領域抽出まで、具体的なコードを交えた実演形式で解説いたします。

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プログラム

高分子や樹脂、ゴムといった材料の性能は、内部のフィラー分散状態や相分離構造といった微細構造に大きく依存します。しかし、それを評価するために電子顕微鏡画像を得ても、ノイズが多く不鮮明であったり、目視確認や手作業での解析に頼ることが多く、多大な時間と労力がかかる上、評価者によるバラつきも課題となっています。  本セミナーでは、この課題を解決するため、プログラミング言語Pythonを用いて画像解析の自動化・定量化を実現する手法を解説します。プログラミング未経験の方でもスムーズにご理解いただけるよう、ノイズ除去などの基本的な画像処理から、機械学習・Deep Learningを応用したフィラー領域抽出まで、具体的なコードを交えた実演形式で丁寧に進めます。本講座を通じて、客観的データに基づいた材料評価への第一歩を踏み出すための知識とスキルを習得し、研究開発の効率化・高度化に繋げることを目的とします。

  1. はじめに
    1. 本セミナーの目的とゴール
    2. 材料評価における画像解析の重要性
    3. 高分子材料の画像処理手法について
  2. Python画像解析の準備と初めの一歩
    1. Pythonの特長と主要ライブラリ紹介
      • OpenCV
      • Scikit-image
    2. 実演環境の紹介 (Google Colaboratory)
    3. 画像の読み込み、表示、保存
  3. Pythonによる基本的な画像処理
    1. 画像処理の基礎
    2. フィルタリングによるノイズ除去
    3. コントラスト調整
    4. 形態演算
    5. フィラー領域の抽出:二値化
  4. 機械学習・Deep Learningの活用
    1. 従来の画像処理との違い
    2. フィラー領域の抽出:教師なし学習 (k-means法)
    3. Deep Learningの活用
  5. 抽出領域の定量化と評価
    1. 粒子解析 (面積、個数、円相当径の計算)
    2. 解析結果の可視化 (ヒストグラムなど)
  6. まとめ
    1. 本日の講演内容の振り返り
    2. 実務に活かすためのヒントと学習リソースの紹介
    3. 質疑応答

受講料

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