特開 2024-13497 球状化解析装置、球状化解析方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024013497

(43)【公開日】2024-02-01

(54)【発明の名称】球状化解析装置、球状化解析方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 15/00 20240101AFI20240125BHJP

【ＦＩ】

G01N15/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022115617

(22)【出願日】2022-07-20

(71)【出願人】

【識別番号】320011650

【氏名又は名称】大陽日酸株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001634

【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】安藤 浩二

(72)【発明者】

【氏名】松村 孝之

(72)【発明者】

【氏名】古山 大誠

(72)【発明者】

【氏名】中嶋 俊哉

(57)【要約】

【課題】球状化を定量的に解析可能な技術を提供する。
【解決手段】顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得部と、前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する検出部と、前記検出部により検出された粒子の円形度を導出する導出部と、前記導出部によって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析部と、前記解析部により生成された球状化情報を表示する表示部と、を備えた。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する検出部と、
前記検出部により検出された粒子の円形度を導出する導出部と、
前記導出部によって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析部と、
前記解析部により生成された球状化情報を表示する表示部と、
を備えた球状化解析装置。

【請求項2】

前記検出部は、画像データにおいて粒子を示す教師データによって、粒子以外の領域と粒子とを区別する学習を行った学習済モデルを用いて、前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する請求項１に記載の球状化解析装置。

【請求項3】

前記検出部は、画像データが示す画像の枠により見切れている粒子、および粒子の粒径が所定の粒径閾値以下の粒子は解析対象から除外する請求項１または請求項２に記載の球状化解析装置。

【請求項4】

前記球状化情報は、円形度が所定の円形度閾値以上の粒子数、または円形度閾値未満の粒子数を示す粒子数情報を含む請求項１または請求項２に記載の球状化解析装置。

【請求項5】

前記粒子数情報を統計データとして出力する出力部を備えた請求項４に記載の球状化解析装置。

【請求項6】

前記球状化情報は、粒子の円形度に応じてグループ化したグループ情報を含む請求項１または請求項２に記載の球状化解析装置。

【請求項7】

前記表示部は、前記グループ情報にもとづき、画像データに示される粒子を、粒子が属するグループに応じた色で表示する請求項６に記載の球状化解析装置。

【請求項8】

前記球状化情報は、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示す対応情報を含む請求項１または請求項２に記載の球状化解析装置。

【請求項9】

前記表示部は、前記対応情報にもとづき、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示すグラフを表示する請求項８に記載の球状化解析装置。

【請求項10】

顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された画像データに示される粒子を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された粒子の円形度を導出する導出ステップと、
前記導出ステップによって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析ステップと、
前記解析ステップにより生成された球状化情報を表示する表示ステップと、
を備えた球状化解析方法。

【請求項11】

球状化解析装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する検出部と、
前記検出部により検出された粒子の円形度を導出する導出部と、
前記導出部によって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析部と、
前記解析部により生成された球状化情報を表示する表示部と、
して機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、球状化解析装置、球状化解析方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

粒子の球状化を解析する方法として、試料供給器から供給される試料の粒子を動的に解析する解析装置を用いる方法や、マイクロスコープを用いる方法がある。また、粒子を撮像した画像を目視して手作業で行う方法もある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－８５６４４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述した解析装置では、解析可能な粒子径に限界があるため、粒子径によっては解析不能である。マイクロスコープを用いた方法では、液相に粒子を入れる必要があるため、粒子が固まってしまい誤差が生じることがある。
また、手作業による方法では、人間が行うために、解析できる画像の枚数に限界があったり、誤差が大きかったり、人により基準が違ったりするといった課題があった。
このように、従来技術では、球状化を定量的に評価することが困難であった。

【0005】

上記事情に鑑み、本発明は、球状化を定量的に解析可能な技術を提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

［１］顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得部と、前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する検出部と、前記検出部により検出された粒子の円形度を導出する導出部と、前記導出部によって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析部と、前記解析部により生成された球状化情報を表示する表示部と、を備えた球状化解析装置である。

【0007】

［２］前記検出部は、画像データにおいて粒子を示す教師データによって、粒子以外の領域と粒子とを区別する学習を行った学習済モデルを用いて、前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する［１］に記載の球状化解析装置。

【0008】

［３］前記検出部は、画像データが示す画像の枠により見切れている粒子、および粒子の粒径が所定の粒径閾値以下の粒子は解析対象から除外する［１］または［２］に記載の球状化解析装置。

【0009】

［４］前記球状化情報は、円形度が所定の円形度閾値以上の粒子数、または円形度閾値未満の粒子数を示す粒子数情報を含む［１］または［２］に記載の球状化解析装置。

【0010】

［５］前記粒子数情報を統計データとして出力する出力部を備えた［４］に記載の球状化解析装置。

【0011】

［６］前記球状化情報は、粒子の円形度に応じてグループ化したグループ情報を含む［１］から［５］のいずれか１項に記載の球状化解析装置。

【0012】

［７］前記表示部は、前記グループ情報にもとづき、画像データに示される粒子を、粒子が属するグループに応じた色で表示する［６］に記載の球状化解析装置。

【0013】

［８］前記球状化情報は、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示す対応情報を含む［１］から［７］のいずれか１項に記載の球状化解析装置。

【0014】

［９］前記表示部は、前記対応情報にもとづき、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示すグラフを表示する［８］に記載の球状化解析装置。

【0015】

［１０］顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された画像データに示される粒子を検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出された粒子の円形度を導出する導出ステップと、前記導出ステップによって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析ステップと、前記解析ステップにより生成された球状化情報を表示する表示ステップと、を備えた球状化解析方法である。

【0016】

［１１］球状化解析装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する取得部と、前記取得部により取得された画像データに示される粒子を検出する検出部と、前記検出部により検出された粒子の円形度を導出する導出部と、前記導出部によって導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析部と、前記解析部により生成された球状化情報を表示する表示部と、して機能させるプログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】球状化解析装置の機能構成の一例を示す図である。

【図2】球状化情報の一例を示す図である。

【図3】学習装置の機能構成の一例を示す図である。

【図4】ラベルを付ける前の画像データの一例を示す図である。

【図5】教師データの一例を示す図である。

【図6】教師データの一例を示す図である。

【図7】画像データ取得画面を示す図である。

【図8】スケール調整画面を示す図である。

【図9】解析結果画面を示す図である。

【図10】ＣＳＶ形式データとして出力した実験情報を示す表を示す図である。

【図11】ＣＳＶ形式データとして出力した粒子数情報を示す表を示す図である。

【図12】球状化解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。

【図13】解析処理の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本実施形態に係る球状化解析装置１００を、図面を用いて説明する。

【0019】

図１は、球状化解析装置１００の機能構成の一例を示す図である。球状化解析装置１００は、制御部１１０と、表示装置１２０と、入出力装置１２２と、記憶部１３０とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

【0020】

表示装置１２０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、有機ＥＬ（electro-luminescence）などで構成される。入出力装置１２２は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの各種操作装置や、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートやＮＩＣ（Network Interface Card）などのデータの入出力が可能な装置で構成される。記憶部１３０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等の記憶装置を備える。記憶部１３０は、例えば球状化情報１３１、および学習済モデル１３２を記憶する。球状化情報１３１は、粒子の球状化に関する解析結果を示す情報である。図２は、球状化情報１３１の一例を示す図である。図２に示されるように、球状化情報１３１は、ファイル名、実験情報、粒子数情報、グループ情報、対応情報などを含む情報である。

【0021】

ファイル名は、解析対象となった画像データのファイル名である。実験情報は、球状化する装置において行われた実験に関する情報（例えば、原材料、融点、発熱量、噴出速度など）であり、操作者がメモとして入力する情報である。粒子数情報は、円形度が所定の円形度閾値以上の粒子数、または円形度閾値未満の粒子数を示す情報である。ここで、所定の閾値は、後述する評価用円形度閾値である。グループ情報は、粒子の円形度に応じてグループ化した情報である。対応情報は、粒子の円形度と粒径との対応関係を示す情報である。図２に示される各情報は、球状化情報１３１の一例であり、これに限るものではない。学習済モデル１３２は、画像データにおいて粒子を示す教師データによって、粒子以外の領域と粒子とを区別する学習を行った学習を行ったモデルである。

【0022】

制御部１１０は、球状化解析装置１００の各部を制御することにより、球状化情報の生成などを行う。制御部１１０は、取得部１１１と、検出部１１２と、導出部１１３と、解析部１１４と、表示部１１５と、出力部１１６と、閾値設定部１１７、実験情報設定部１１８とを備える。

【0023】

取得部１１１は、走査電子顕微鏡や光学顕微鏡など、顕微鏡を用いて撮像された粒子を示す画像データを取得する。画像データは、入出力装置１２２を介して例えばＵＳＢメモリから取得したり、操作者により指定されたフォルダから取得したり、ネットワークを介して上位装置から取得する。取得する画像データは、複数であってもよく、複数の場合にはそれぞれの画像データが球状化解析対象となる。

【0024】

検出部１１２は、上述した学習済みモデル１３２を用いて、取得部１１１により取得された画像データに示される粒子を検出する。検出部１１２は、検出した粒子の粒子径、面積、および周囲長をピクセル単位で検出する。また、検出部１１２は、画像データが示す画像の枠により見切れている粒子、および粒子の粒径が所定の粒径閾値以下の粒子は、解析対象の候補となる粒子として検出しない。なお、所定の粒径閾値は、例えばデフォルトで設定されるか、または球状化解析装置１００の操作者により設定される。

【0025】

導出部１１３は、検出された粒子の円形度を導出する。具体的に、導出部１１３は、検出部１１２により検出された粒子ごとに、粒子の面積Ｓと周囲長Ｌを用いて、円形度Ｃを４πＳ／Ｓ^２を計算することで導出する。Ｃが１に近いほど円に近い。

【0026】

このように、検出部１１２により定量的に粒子が検出され、さらに導出部１１３により定量的に円形度が導出されるため、本実施形態に係る球状化解析装置１００は、球状化を定量的に解析することができる。

【0027】

解析部１１４は、導出された円形度にもとづいて、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する。解析部１１４は、画像データに示される粒子を対象に、円形度が評価用円形度閾値以上の粒子数、または評価用円形度閾値未満の粒子数をカウントし、粒子数情報を生成する。なお、評価用円形度閾値は、例えばデフォルトで設定されるか、または球状化解析装置１００の操作者により設定される。

【0028】

従来技術では、重なった粒子のうちの、最前面以外の粒子（最前面の粒子によって一部が覆われた粒子（「歪な粒子」という））が検出されていた。歪な粒子として、例えば２つの粒子が重なった場合に生じる三日月状の粒子が挙げられる。

【0029】

従来技術では、こうした歪な粒子が検出されるため、粒子が密とならないように試料を作成する必要があったが、評価用円形度閾値により、歪な粒子の検出を抑制することが可能となった。これは、歪な粒子は、歪ではない粒子と比較して、円形度が低くなるためである。歪な粒子の検出の抑制が可能となったことにより、粒子が密となった画像データに対しても粒状化の解析が可能となったため、粒子が密とならないように試料を作成する必要もなくなることから、球状化の解析を行うための工程を大幅に削減することができる。なお、作業者の手作業で粒子の検出を行う場合と比較して、本実施形態に係る球状化解析装置１００によれば、工数を７５％程度削減することができた。

【0030】

解析部１１４は、粒子の円形度に応じてグループ化したグループ情報を生成する。例えば、円形度が０．６未満の粒子、０．６以上で０．７未満の粒子、０．７以上で０．７５未満の粒子、０．７５以上で０．８未満の粒子、０．８以上で０．８５未満の粒子、０．８５以上で０．９未満の粒子、０．９以上で０．９５未満の粒子、０．９５以上で１．０以下の粒子をそれぞれグループ化する。

【0031】

さらに、解析部１１４は、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示す対応情報を生成する。

【0032】

表示部１１５は、生成された球状化情報を表示装置１２０に表示する。例えば、表示部１１５は、グループ情報にもとづき、画像データに示される粒子を、粒子が属するグループに応じた色で表示装置１２０に表示する。例えば、表示部１１５は、対応情報にもとづき、画像データに示される粒子の円形度と粒径との対応関係を示すグラフを表示装置１２０に表示する。

【0033】

出力部１１６は、粒子数情報を統計データとして、例えばＵＳＢメモリや上位装置に入出力装置１２２を介して出力する。閾値設定部１１７は、入出力装置１２２を介して入力された各種閾値（例えば、円形度閾値や、粒径閾値など）を設定する。実験情報設定部１１８は、入出力装置１２２を介して入力された上記実験情報を設定する。

【0034】

図３は、学習装置２００の機能構成の一例を示す図である。学習装置２００は、制御部２１０と、入出力装置２２２と、記憶部２３０とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラムを実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

【0035】

入出力装置２２２は、ＵＳＢポートやＮＩＣなど少なくとも教師データを入力可能であり、学習済モデルを出力可能であればよい。なお、入出力装置２２２は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの各種操作装置を含んでもよい。記憶部２３０は、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の記憶装置を備える。

【0036】

制御部２１０は、学習装置２００の各部を制御することにより、教師データから学習済モデルを生成する。制御部１１０は、学習部２１０を備える。学習部２１０は、ディープラーニングなどの機械学習を行うことにより、画像データにおいて粒子を示す、記憶部２３０に記憶された教師データ２３１によって、粒子以外の領域と粒子とを区別する学習を行うことで学習済モデルを生成する。図４は、ラベルを付ける前の画像データの一例を示す図である。図５、図６は、図４に対応する教師データの一例を示す図である。

【0037】

図５に示される教師データは、粒子を示す領域を囲む線を含む画像でデータである。一方、図６に示される教師データは、粒子を示す領域を特定の色で塗りつぶした画像データある。教師データは、図５、６に示される画像データに限らず、粒子とそれ以外とを区別可能な画像データであればよい。なお、図６では、全ての粒子ではなく、一部の粒子のみが塗りつぶされている。これは、全ての粒子を塗りつぶしたり、一部の粒子にのみ塗りつぶしたりすることで、過学習による不適切な学習済モデルが生成されないように、学習済モデルの精度を検証しながら学習を行わせるためである。また、画像データが示す画像の枠により見切れている粒子、および粒子の粒径が所定の粒径閾値以下の粒子は解析対象から除外するためである。

【0038】

従来の画像解析技術では、粒子以外の領域である背景領域も粒子として検出することがあったが、本実施形態による学習済モデルにより背景領域を粒子として検出することがなくなったため、従来技術と比較して検出精度の向上を図ることができる。また、従来の画像解析技術では、接した２つの粒子を一つの粒子として検出する問題があったが、本実施形態による学習済モデルにより一つ一つの粒子として検出するため、従来技術と比較して検出精度の向上を図ることができる。

【0039】

次に、球状化解析装置１００が表示装置１２０に表示する画面について説明する。図７は、画像データ取得画面５００を示す図である。画像データ取得画面５００は、編集ボタン５０１、画像取得ボタン５０２、画像一覧表示欄５０３、円形度閾値入力欄５１０、粒径閾値入力欄５１１、評価用円形度閾値入力欄５２０、スケール調整ボタン５３１、検出領域ボタン５３２、解析開始ボタン５４０を含む。

【0040】

編集ボタン５０１は、ある画像に示される粒子の編集を行うためのボタンである。この編集ボタン５０１が選択されると、不図示の編集画面が表示される。粒子の編集として、粒子を非表示にしたり、操作者により、粒子の円形度が満足する円形度か否かを粒子ごとに判定した結果を粒子ごとに設定する編集がある。画像取得ボタン５０２は、取得する画像データの場所を指定して、画像データを取得するためのボタンである。

【0041】

画像一覧表示欄５０３は、画像取得ボタン５０２により取得された画像データが示す画像の一覧を表示する表示欄である。画像一覧表示欄５０３には、画像のプレビューと、ファイル名が表示される。

【0042】

円形度閾値入力欄５１０は、解析部１１４が解析対象とする円形度閾値が操作者により入力される入力欄である。入力された円形度閾値は、記憶部１３０に記憶される。粒径閾値入力欄５１１は、解析部１１４が解析対象とする粒径閾値が操作者により入力される入力欄である。入力された粒径閾値は、記憶部１３０に記憶される。

【0043】

評価用円形度閾値入力欄５２０は、粒子の円形度を判定する基準となる評価用円形度閾値が操作者により入力される入力欄である。以下の説明において、円形度が評価用円形度閾値以上の粒子を「良い粒子」と表現し、円形度が評価用円形度閾値未満の粒子を「悪い粒子」と表現することがある。入力された評価用円形度閾値は、記憶部１３０に記憶される。

【0044】

スケール調整ボタン５３１は、後述するスケール調整画面に遷移させるためのボタンである。検出領域ボタン５３２は、画像内で検出領域を設定するための不図示の検出領域設定画面に遷移させるためのボタンである。検出領域設定画面により、画像全体ではなく、一部を球状化解析対象とすることができる。解析開始ボタン５４０は、画像一覧表示欄５０３に表示されている画像に対して球状化解析を開始するためのボタンである。解析開始ボタン５４０が選択されると、球状化解析終了後に解析結果画面が表示される。

【0045】

上述した円形度閾値、粒径閾値、評価用円形度閾値を、以下の説明において、「検出評価パラメータ」と表現することがある。また、円形度が円形度閾値未満の粒子、または粒径が粒径閾値未満の粒子を「非適合粒子」と表現することがある。

【0046】

図８は、スケール調整画面６００を示す図である。スケール調整画面６００は、調整画像表示欄６０１、基準線長入力欄６１０、リセットボタン６１１、保存ボタン６１２、および基準線を含む。基準線は、操作者により始点と終点とが設定された線を示す。基準線の下に記載された「１００μｍ」は、現在の基準線の長さを示す。基準線長入力欄６１０は、基準線の長さが操作者により入力される入力欄である。入力された基準線の長さに応じて、調整画像表示欄６０１に表示される画像が拡大または縮小される。リセットボタン６１１は、基準線長入力欄６１０に入力された基準線の長さをデフォルトに戻すためのボタンである。保存ボタン６１２は、現在調整画像表示欄６０１に表示されている画像を球状化解析対象とすることを保存するためのボタンである。なお、調整画像表示欄６０１の下部に表示された「３ｋＶ」は加速電圧を示し、「Ｘ１５０」は倍率が１５０倍であることを示し、「ＷＤ１５．３ｍｍ」は画像の横幅が１５．３ｍｍであることを示す。

【0047】

図９は、解析結果画面７００を示す図である。解析結果画面７００は、実験条件表示欄７０１、検出評価パラメータ表示欄７０２、解析画像表示欄７１０、粒子編集ボタン７１１、保存ボタン７３０、ＣＳＶ出力ボタン７３１、画像出力ボタン７３２、全画像解析結果表示欄７４０、表示画像解析結果表示欄７５０を含む。

【0048】

実験条件表示欄７０１は、実験情報設定部１１８により設定された実験情報を表示する表示欄である。検出評価パラメータ表示欄７０２は、上述した円形度閾値、粒径閾値、評価用円形度閾値を表示する表示欄である。図９の場合、円形度閾値は０．５００、粒子編集は５０．０００、評価用円形度閾値は０．９２０であることが示されている。

【0049】

解析画像表示欄７１０は、画像データに示される粒子を、粒子が属するグループに応じた色で表示する表示欄である。具体的に、解析画像表示欄７１０には、円形度評価グループ欄７１２が表示され、この円形度評価グループ欄７１２に示される色で粒子が表示される。これにより、操作者は、ひと目で円形度合いを確認することができる。

【0050】

なお、解析画像表示欄７１０に表示される粒子のうち、無色の粒子は、円形度閾値未満の粒子、粒径閾値未満の粒子、または画像の枠により見切れている粒子である。また、解析画像表示欄７１０の下部に表示されている「ＳＥＩ」や「３ｋＶ」は、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）の画像の一部であり、走査電子顕微鏡の撮影パラメータである。「ＳＥＩ」は二次電子像という撮影方法を示す。この他に「ＢＥＩ」と呼ばれる反射電子像というのもある。また、「３ｋＶ」は加速電圧を示す。

【0051】

粒子編集ボタン７１１は、解析画像表示欄７１０に表示されている画像に示される粒子の編集を行うためのボタンである。この粒子編集ボタン７１１が選択されると、不図示の編集画面が表示される。この編集画面は、１個１個の粒子に関して、画像と結果を見比べることができる画面である。また、編集画面では、良い粒子と誤って検出された場合に、操作者が検出結果から誤って検出された粒子を良い粒子から除外することができる。ページ欄７１３は、現在表示している画像が全体の画像の何番目の画像かを示す欄であり、操作者は表示する画像を変更することもできる。

【0052】

保存ボタン７３０は、解析結果画面７００の表示内容を保存するためのボタンである。ＣＳＶ出力ボタン７３１は、実験情報や、粒子数情報などの統計データをＣＳＶ形式データとして出力するためのボタンである。ＣＳＶ出力ボタン７３１により出力されたＣＳＶ形式データの例は後述する。画像出力ボタン７３２は、解析画像表示欄７１０に表示されている画像を示す画像データを、例えばＵＳＢメモリや、操作者により指定されたフォルダや、ネットワークを介して上位装置に出力するためのボタンである。

【0053】

全画像解析結果表示欄７４０は、画像一覧表示欄５０３に表示された全画像の解析結果を表示する表示欄である。全画像解析結果表示欄７４０には、全画像で検出された粒子に関する粒子情報欄７４１と、グラフ７４２が含まれる。粒子情報欄７４１には、全画像において検出された粒子の円形度の平均を示す「平均円形度」と、粒子の粒径の平均を示す「平均粒径」と、良い粒子の個数と割合、悪い粒子の個数と割合とが表示される。グラフ７４２は、全画像において検出された粒子の円形度と粒径との対応関係を示すグラフである。グラフ７４２は、横軸は円形度を示し、縦軸は粒径を示す。

【0054】

表示画像解析結果表示欄７５０は、解析画像表示欄７１０に表示された画像の解析結果を表示する表示欄である。表示画像解析結果表示欄７５０には、解析画像表示欄７１０に表示された画像で検出された粒子に関する粒子情報欄７５１と、グラフ７５２が含まれる。粒子情報欄７５１には、解析画像表示欄７１０に表示された画像において検出された粒子の円形度の平均を示す「平均円形度」と、粒子の粒径の平均を示す「平均粒径」と、良い粒子の個数と割合、悪い粒子の個数と割合とが表示される。グラフ７５２は、解析画像表示欄７１０に表示された画像において検出された粒子の円形度と粒径との対応関係を示すグラフである。グラフ７４２は、横軸は円形度を示し、縦軸は粒径を示す。

【0055】

図１０は、ＣＳＶ形式データとして出力した実験情報を示す表８００を示す図である。表８００には、実験日、実験者、温度、入口流量、出口流量が示されている。条件５～条件１０は、該当する実験情報がなかったため空欄となっている。

【0056】

図１１は、ＣＳＶ形式データとして出力した粒子数情報を示す表９００を示す図である。図１１では、一例として、６つの画像に対して球状化解析を行った場合に生成された粒子数情報を出力した表を示している。符号９０１は、粒径閾値と評価用円形度閾値を示す。符号９０２は、検出枠（下）、検出枠（左）、検出枠（右）を示す。これは、画像の枠（下枠、左枠、右枠）により見切れている粒子を検出しないための検出幅を示す。

【0057】

符号９０３は、全画像で検出された粒子の平均粒径、良い粒子の個数（図では〇個数）、良い粒子の割合（図では〇割合）、悪い粒子の個数（図では×個数）、悪い粒子の割合（図では×割合）を示す。

【0058】

符号９０４は、画像１枚ごとの各種情報を示す。符号９０４－１が１枚目の画像に関する各種情報を示し、符号９０４－２が２枚目の画像に関する各種情報を示し、符号９０４－３が３枚目の画像に関する各種情報を示し、符号９０４－４が４枚目の画像に関する各種情報を示し、符号９０４－５が５枚目の画像に関する各種情報を示し、符号９０４－６が６枚目の画像に関する各種情報を示す。

【0059】

これらの各種情報の各々について、１枚目の画像に関する各種情報を例に説明する。符号９０４Ａは、何枚目の画像かを示す。符号９０４Ｂは、良い粒子の個数と良い粒子の割合を示す。符号９０４Ｃは、悪い粒子の個数と悪い粒子の割合を示す。符号９０４Ｄは、画像で検出された各粒子の円形度を示す。図１１の場合、省略しているため円形度は３つしか示されていないが、検出された粒子の個数分の円形度が示される。符号９０４Ｅは、画像で検出された各粒子の粒径を示す。図１１の場合、省略しているため粒径は３つしか示されていないが、検出された粒子の個数分の粒径が示される。

【0060】

次に、本実施形態に係る球状化解析装置１００の処理の流れをフローチャートを用いて説明する。図１２は、球状化解析装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。図１２において、取得部１１１は、画像データを取得する（ステップＳ１０１）。次いで、検出部１１２は、粒子を検出する（ステップＳ１０２）。導出部１１３は、検出された粒子に対して粒子径と円形度とを導出する（ステップＳ１０３）。

【0061】

解析部１１４は、粒子の球状化に関する解析結果を示す球状化情報を生成する解析処理を行う（ステップＳ１０４）。表示部１１５は、例えば図９の解析結果画面７００のように、球状化情報を表示する（ステップＳ１０５）。さらに、操作者から統計データの出力操作が入力された場合には、出力部１１６は統計データを出力し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

【0062】

図１３は、上記ステップＳ１０５の解析処理の流れを示すフローチャートである。解析部１１４は、円形度閾値、粒径閾値、評価用円形度閾値を取得する（ステップＳ２０１）。解析部１１４は、取得した円形度閾値、粒径閾値にもとづき、非適合粒子を除外する（ステップＳ２０２）。解析部１１４は、上述したグループ情報を生成し（ステップＳ２０３）、粒子数情報を生成し（ステップＳ２０４）、対応情報を生成し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。

【0063】

このように、検出部１１２により定量的に粒子が検出され、さらに導出部１１３により定量的に円形度が導出されるため、本実施形態に係る球状化解析装置１００は、球状化を定量的に解析することができる。なお、複数の画像を解析する場合には、図１２のステップＳ１０１～ステップＳ１０４をループで処理し、全画像分の粒子数や全画像分の良い粒子数などをカウントするカウンタを設けた構成とすることで実現できる。

【0064】

上述した実施形態における画像処理装置１００の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

【0065】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0066】

１００ 球状化解析装置
１１０、２１０ 制御部
１１１ 取得部
１１２ 検出部
１１３ 導出部
１１４ 解析部
１１５ 表示部
１１６ 出力部
１１７ 閾値設定部
１１８ 実験情報設定部
１２０ 表示装置
１２２ 入出力装置
１３０、２３０ 記憶部
１３１ 球状化情報
２００ 学習装置
２１１ 学習部
２３１ 教師データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】