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公開番号2025130497
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-08
出願番号2024027692
出願日2024-02-27
発明の名称評価方法及び評価装置
出願人住友金属鉱山株式会社
代理人個人,個人
主分類G06T 7/11 20170101AFI20250901BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数の種類に分類される領域が分散している画像で複数の種類の領域の分散状態を評価する評価方法及び評価装置を提供すること。
【解決手段】複数の種類に分類される領域が分散している画像を取り込む画像取り込み手順と、取り込んだ画像を複数の種類の領域ごとにセグメンテーションするセグメンテーション手順と、第1の種類の各領域のうち1つの領域に着目し、領域の全てのピクセルと領域に最も近い第2の種類の領域のピクセルとの最短距離rをそれぞれ測定し、測定の結果を記録する測定記録手順と、第1の種類の全ての領域について測定記録手順を行った後に、最短距離rと対数スケールの頻度Iとのヒストグラムの傾きの逆数λを、複数の種類に分類される領域の分散性の指標として算出する分散性指標算出手順と、をコンピュータが行う評価方法である。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
複数の種類に分類される領域が分散している画像を取り込む画像取り込み手順と、
取り込んだ画像を複数の種類の領域ごとにセグメンテーションするセグメンテーション手順と、
第１の種類の各領域のうち１つの領域に着目し、該領域の全てのピクセルと該領域に最も近い第２の種類の領域のピクセルとの最短距離ｒをそれぞれ測定し、前記測定の結果を記録する測定記録手順と、
前記第１の種類の全ての領域について前記測定記録手順を行った後に、前記最短距離ｒと対数スケールの頻度Ｉとのヒストグラムの傾きの逆数λを、複数の種類に分類される領域の分散性の指標として算出する分散性指標算出手順と、
をコンピュータが行う評価方法。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
前記セグメンテーション手順は、前記第１の種類の領域を機械学習済みの画像認識モデルを用いて、取り込んだ画像の前記第１の種類の領域をセグメンテーションする
請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
前記セグメンテーション手順は、前記画像に含まれる複数の種類の領域のうちの前記第１の種類の領域のみ前記機械学習済みの前記画像認識モデルに基づくセグメンテーションを行い、前記第２の種類の領域を、前記機械学習済みの前記画像認識モデルに基づかない画像処理でセグメンテーションを行う
請求項２に記載の評価方法。
【請求項４】
前記セグメンテーション手順は、前記機械学習済みの前記画像認識モデルに基づき、前記画像に含まれる前記第１の種類の領域を分別するセグメンテーションを行ったあと、前記画像に含まれる前記第１の種類の領域以外の領域から、ピクセルの明度差を用いた画像処理により前記第２の種類の領域を分別する
請求項３記載の評価方法。
【請求項５】
前記第１の種類の領域は、周囲と区分けできる輪郭を備えた第１の粒子が存在する領域であり、前記第１の種類の領域以外の領域は、前記第１の粒子に囲まれて形成された空隙の領域と、第２の粒子が存在する前記第２の種類の領域とを含む
請求項４記載の評価方法。
【請求項６】
複数の種類に分類される領域が分散している画像を取り込む収集部と、
第１の種類の領域を機械学習済みの画像認識モデルを用いて、取り込んだ画像の前記第１の種類の領域をセグメンテーションする学習部と、
前記画像に含まれる前記第１の種類の領域以外の領域から、前記機械学習済みの前記画像認識モデルに基づかない画像処理で第２の種類の領域をセグメンテーションする後処理部と、
前記第１の種類の各領域のうち１つの領域に着目し、該領域の全てのピクセルと該領域に最も近い前記第２の種類の領域のピクセルとの最短距離ｒを前記第１の種類の全ての領域についてそれぞれ測定し、前記最短距離ｒと対数スケールの頻度Ｉとのヒストグラムの傾きの逆数λを、複数の種類に分類される領域の分散性の指標として算出する分散評価部と、
を有する評価装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の種類の領域の分散状態の評価方法及び評価装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
粒子を分散させる技術は、二次電池又は積層セラミックコンデンサなどで利用されている。特許文献１には微小粒子の分散性を表す指標として、検査画像からボロノイ分割した分割領域の面積の標準偏差を用いる評価方法が開示されている。
【０００３】
また、二次電池では、活物質を分散したペーストが正極シート電極に塗布されて形成されており、活物質の分散の度合いが、二次電池の出力に影響する。非特許文献１によるとリン酸鉄リチウムをはじめとする二次電池の正極材料を作るスラリーにおいて、導電性添加剤と活物質との分散性は電池の性能に影響を与える。この電池材料に関わる問題としては単なる分散性に終わらず、活物質と導電性添加剤とが形成するネットワークの形状によって電池の性能が変わることも指摘されている。
【０００４】
一方、積層セラミックコンデンサの内部電極は、ニッケル粒子と誘電体粒子とをバインダー樹脂と溶剤とに分散した内部電極ペーストを塗布し、乾燥し、焼成して形成されている。内部電極ペースト中のニッケル粒子と誘電体粒子とが分散していないと、積層セラミックコンデンサは、内部電極中にボイドが生じたりして容量が不足するなどの不具合がある。
【０００５】
内部電極ペーストのニッケル粒子と誘電体粒子との分散状態は、塗布後に溶剤を除去した乾燥膜で評価することができる。例えば、内部電極ペーストの乾燥膜のＳＥＭ像では、ニッケル粒子と誘電体粒子とが分散し、各ニッケル粒子と各誘電体粒子との間に空隙が形成されている。このような内部電極ペーストの塗布後の乾燥膜中での分散性の評価をはじめとする、粒子の分散状態の評価方法が求められている。
【０００６】
また、多結晶の金属材料は、その結晶組織の画像で、方位が異なる結晶粒が分布している。このような結晶粒の分布状態が、当該金属材料の特性で問題となることがある。このような、結晶組織の結晶粒の分布状態の評価方法も求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０１０－１２２１２２号公報
【非特許文献】
【０００８】
Fang-Yuan Su, et al., "Could graphene construct an effective conducting network in a high-power lithium ion battery?", Nano Energy, Volume 1, Issue 3, doi: 10.1016/j.nanoen.2012.02.004,(2012)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
先行技術文献に開示された技術は、１種類の背景と１種類の粒子の弁別に限定されており、粒子が２種類でかつその粒子の相互の分散性評価が求められる際は適用できない。特許文献１の技術を上述の内部電極ペーストに応用する場合、ニッケル粒子と誘電体粒子とを識別せずにこの手法を適用すると誘電体粒子が強く凝集していても粒子の分散性は良いと評価されてしまう。そこで内部電極ペーストに於いてはニッケル粒子と誘電体粒子とを弁別することが求められる。
【００１０】
また、多結晶の結晶粒の分布状態の評価方法も求められている。
（【００１１】以降は省略されています）

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