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★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、プログラミング未経験の方でもスムーズに理解できる！

高分子・樹脂材料のための画像解析入門 【LIVE配信】
～ノイズ除去・フィラー領域抽出のためのPython及び機械学習/Deep Learningの活用～

※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
※本セミナーのアーカイブ配信はございません。

セミナー概要
略称
画像解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
251091
開催日時
2025年10月20日（月） 13:00～16:00
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
横浜ゴム（株）
研究先行開発本部材料解析研究室
課長補佐　鈴木 聖人氏

【ご専門】
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

【ご経歴】
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年卒業)。前職にて消臭剤開発や関連する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 に入社。現在、同社の研究先行開発本部 材料解析研究室 にて課長補佐 として、情報科学的手法を用いた材料・計測技術開発に従事。その一環として電子顕微鏡等を用いた画像解析を行い、関連内容での学会発表や論文発表を行う。2023年からは博士課程として筑波大学（五十嵐康彦研究室）にも在籍し、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続けている。
日本ゴム協会　ゴム・エラストマー若手研究分科会　主査
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
・3名以上の同時申込で全員会員登録をしていただいた場合、1名あたり24,750円（税込）です。

◆◇◆10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。◆◇◆
お申込みご希望の方は 【こちら】からお問い合わせください。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・資料付（PDFデータでの配布）※紙媒体での配布はございません。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
講座の内容
受講対象・レベル
高分子、樹脂、プラスチック、ゴムなどの材料開発・品質管理に携わる技術者、研究者の方
手作業での顕微鏡写真等の観察・評価に時間がかかり、自動化・定量化に関心のある方
プログラミングによる画像解析は未経験だが、その第一歩として基礎から学んでみたい方
必要な予備知識
特にありませんが、高分子材料やその電子顕微鏡画像を取り扱ったご経験があると、講義内容をイメージしやすくなります。プログラミングの専門知識がない方にもご理解いただけるよう、基礎から解説しますのでご安心ください。もちろん、何らかのご経験があれば、より理解が深まります。
習得できる知識
○Pythonを使った基本的な画像処理（ノイズ除去、フィラー領域抽出）の一連の流れ
○機械学習（k-means法）やDeep Learningを用いた、より高度な領域抽出の考え方
○抽出した画像データから、フィラー等の面積や個数を定量的に評価するスキル
○材料評価における画像解析の自動化・効率化に向けた具体的なアプローチ
趣旨
　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。
プログラム

1. はじめに
　1-1. 本セミナーの目的とゴール
　1-2. 材料評価における画像解析の重要性
　1-3. 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
　2-1. Pythonの特長と主要ライブラリ紹介（OpenCV, Scikit-image）
　2-2. 実演環境の紹介（Google Colaboratory）
　2-3. 画像の読み込み、表示、保存

3. Pythonによる基本的な画像処理
　3-1. 画像処理の基礎
　3-2. フィルタリングによるノイズ除去
　3-3. コントラスト調整
　3-4. 形態演算
　3-5. フィラー領域の抽出：二値化
　　
4. 機械学習・Deep Learningの活用
　4-1. 従来の画像処理との違い
　4-2. フィラー領域の抽出：教師なし学習（k-means法）
　4-3.Deep Learningの活用

5. 抽出領域の定量化と評価
　5-1. 粒子解析（面積、個数、円相当径の計算）
　5-2. 解析結果の可視化（ヒストグラムなど）

6. まとめ
　6-1. 本日の講演内容の振り返り
　6-2. 実務に活かすためのヒントと学習リソースの紹介
　6-3. 質疑応答

キーワード
画像処理,材料評価,Python,フィラー領域抽出,ノイズ除去,粒子解析,セミナー
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