【要約】SEM組織の「ムラ」は定量化できるのか？ ImageJの手作業評価をPythonで自動化した事例 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
材料研究者がSEM画像からラメラ組織の特性を評価する際、ImageJを用いた手作業に依存している。この従来手法には、以下の技術的課題が存在する。
- ・測定者や測定回数による結果のばらつき。
- ・大量の画像を処理する際に要する膨大な時間。
- ・「組織のムラ」という不均一性を数値化できない点。
// Approach
開発者は、Pythonを用いてスケール検出から指標算出までを一貫して行う自動パイプラインを構築した。属人性を排除するため、パラメータを固定した設計を採用している。
- ・画像下部のバナー除去とスケールバーの自動検出によるµm換算。
- ・Otsu法とCLAHEを用いた、解像度に依存しない二値化処理。
- ・ラメラの太さ、長さ、間隔の自動計測。
- ・距離変換（Distance Transform）を用いた、空白域（希薄領域）の定量化。
// Result
本パイプラインの導入により、解析業務の劇的な効率化と評価精度の向上が実現した。
- ・解析時間を1枚あたり数十分から数秒へと大幅に短縮。
- ・同一アルゴリズムによる測定で、測定者間のブレを排除。
- ・「空白域率」や「最大空白域パッチ」等の新指標により、組織のムラを定量的に比較可能にした。
Senior Engineer Insight
> 画像解析の自動化において、単なる作業の代替ではなく「評価指標の再定義」を行っている点が極めて優秀である。特に、距離変換を用いた空白域の定量化は、物理的な意味を持つ優れたアプローチだ。実運用においては、低コントラスト画像への対応や、解像度に依存しない面積基準のノイズ除去など、現場の課題への対策が組み込まれており、即戦力となる設計といえる。ただし、パラメータを固定する設計は、未知の組織形態に対しては再調整が必要となるため、汎用性の面では検証が必要だ。