★　Pythonを使った材料評価の再現性向上や作業の効率化！

画像解析結果から物性を素早く読み取り、研究開発業務へ活かす！

Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

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

担当講師

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。

セミナープログラム（予定）

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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2026/3/10（火）13:00~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

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

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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