JP2015007542A - 分散性評価方法、分散性評価装置、及び分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価する。【解決手段】分散性評価装置１０により、区画サイズと評価画像変動係数ＣＶbとの相関を示す第１の関係ｂと、区画サイズと完全分離時変動係数ＣＶaとの相関を示す第２の関係ａ及び区画サイズと完全混合時変動係数ＣＶcとの相関を示す第３の関係ｃとの、相対関係を示す指標が出力されるので、ある１つの区画サイズにおける分散性を評価するのではなく、分割した各々の区画サイズ全域を１つのものとして総合的に分散性を評価することができる。つまり、１画像に対して分散性を１つの指標で表すことができる。又、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃが直線とならなくても分散性を評価することができる。又、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃの各々の算出時に近似的な計算を用いる必要がないことから、指標を出力する際の誤差(評価精度の低下)が抑制される。【選択図】図７

Description

本発明は、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価する技術に関するものである。

被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価する技術が良く知られている。例えば、特許文献１や非特許文献１，２に記載された技術がそれである。この特許文献１には、得られた全体画像を複数の領域に均等に分割し、それら各領域における検出強度の平均値に有意差が認められない最小の領域を求め、その求められた最小の領域の大きさを特定する絶対値により分散性を評価する方法が提案されている。又、非特許文献１に記載された混合度を用いる混合状態の評価方法によれば、得られた画像を任意の区画サイズで複数の領域に均等分割し、各々の領域に対して対象物質の面積値を定量し、この定量結果に基づいて対象物質の面積値の標準偏差（この非特許文献１の説明では分散値も同意）を算出する第１の評価結果と、得られた画像の対象物質と非対象物質との割合にて対象物質が最も混合した完全混合状態と最も分離した完全分離状態とのそれぞれにおける対象物質の面積値の標準偏差(第１の評価結果と同じ区画サイズで分割した際の標準偏差)を算出する第２の評価結果とに基づいて、任意の区画サイズにおける混合度を求めることで、対象物質の分散性を評価することができる。又、非特許文献２には、フラクタル次元を用いた分散性の評価方法が提案されている。この評価方法では、得られた画像を所定の区画サイズで均一分割し、各々の分割領域に対して対象物質の面積を定量し、この定量結果に基づいて該当する区画サイズで区切ったときの所定物質の面積の平均値及び変動係数を複数の区画サイズ（画像分割数）毎に算出した後、画像分割数の逆数の対数値と変動係数の対数値とを変数とする二次元座標上にそれら両対数値の関係をプロットして、その関係を直線近似したグラフを作成し、そのグラフの傾きから分散性を評価している。

特開２０００−１５５０８９号公報 「粉体混合技術」(社)日本粉体工業技術協会編(日刊工業新聞社発行)、ｐ２０−２３ 「化学工学論文集」第１９巻、第１号(１９９３年)、ｐ２１−２９

ところで、上述した特許文献１に記載された技術では、平均値に有意差が認められないとする判断基準は任意に設定することができる為、判断基準によって最小の領域が変化して分散性の良し悪しが変わったり、又、判断基準が明確でないと（或いは判断基準が決められていないと）分散性の良し悪しを判断することが困難となる。又、非特許文献１に記載された混合状態の評価方法では、画像を分割する区画サイズを決定する判断基準がなかったり、又、求められる混合度は任意の区画サイズにおける値であるので区画サイズが変わると分散性の評価結果も変わってしまうことがある為、分散性を正しく評価することができない恐れがある。つまり、非特許文献１に記載された混合度を算出する方法では、特定（１つ）の区画サイズで分割した領域から算出したバラツキを示すパラメーターを使用するので、その特定の区画サイズでの分散性のみ評価することになる。加えて、ある２つの画像の分散性を評価したとき、ある区画サイズで分散性を評価したときに分散性が同じと判定されても、区画サイズを変えて分散性を評価すると値が異なる場合がある。その為、非特許文献１に記載された技術では、事前に適切な区画サイズを設定する必要があるが、対象物質の粒度に分布がある場合や粒度が異なる場合は適切な区画サイズを設定することが難しい為、分散性を数値的に表せても分散性の良し悪しを正しく判断できない恐れがある。又、非特許文献２に記載された分散性の評価方法では、画像のフラクタルで分散性を評価することから、自己相似性の低い画像では、画像分割数の逆数の対数値と変動係数の対数値との関係が直線関係にならない場合があったり、仮に近似直線から傾きを求めたとしても誤差が大きくなってしまうことがある為、比較したい画像との分散性の違いを数値的に評価することが困難となる場合がある。尚、上述したような課題は未公知である。

本発明は、以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価することができる、分散性評価方法、分散性評価装置、及び分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

前記目的を達成する為の第１の発明の要旨とするところは、(a) 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価方法であって、(b) 前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得工程と、(c) 前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理工程と、(d) 前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割工程と、(e) 前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算工程と、(f) 前記評価用画像において前記対象物とその対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算工程と、(g) 前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力工程とを、含むことにある。

このようにすれば、前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係と、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係との、相対関係を示す指標が出力されるので、ある１つの区画サイズにおける分散性を評価するのではなく、分割した各々の区画サイズ全域を１つのものとして総合的に分散性を評価することができる。つまり、１画像に対して分散性を１つの指標で表すことができる。従って、マクロ的、ミクロ的に分散性が変化していても、その違いを適切に評価することが可能である。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係が直線とならなくても分散性を評価することができる。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係の各々の算出時に近似的な計算を用いる必要がないことから、指標を出力する際の誤差(評価精度の低下)が抑制される。よって、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価することができる。

ここで、第２の発明は、前記第１の発明に記載の分散性評価方法において、前記指標は、前記区画サイズと変動係数とを変数とする同一の二次元座標上において、前記第１の関係が、前記第２の関係に近い状態にあることを示す度合或いは前記第３の関係に近い状態にあることを示す度合である。このようにすれば、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価することができる。

また、第３の発明は、前記第２の発明に記載の分散性評価方法において、前記指標出力工程は、前記第１の関係、前記第２の関係、及び前記第３の関係において前記区画サイズの最小値から最大値までの範囲における積分値をそれぞれ算出し、その積分値の相対関係に基づいて分散性を評価する分散度指数を算出することで、前記度合を出力するものである。このようにすれば、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標が適切に出力される。

また、第４の発明は、前記第３の発明に記載の分散性評価方法において、前記第２の関係における積分値をＡ、前記第１の関係における積分値をＢ、前記第３の関係における積分値をＣ、前記分散度指数をαとするとき、前記指標出力工程は、次式（１）を用いて前記分散度指数を算出するものである。このようにすれば、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標が一層適切に出力される。
α＝(１−(Ｂ−Ｃ)／(Ａ−Ｃ))×１００[％] ・・・（１）

また、第５の発明は、前記第２の発明乃至第４の発明の何れか１つに記載の分散性評価方法において、前記指標出力工程は、前記第１の関係、前記第２の関係、及び前記第３の関係を、前記同一の二次元座標上に重ねた状態で明示することで、前記度合を出力するものである。このようにすれば、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標が適切に出力される。

また、第６の発明は、前記第１の発明乃至第５の発明の何れか１つに記載の分散性評価方法において、前記分割数は、２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）分割であり、前記所定の分割数は、前記区画サイズにおける１辺の大きさが単位長さとなる分割数、或いは前記評価画像変動係数が前記完全分離時変動係数と同じ数値に到達する分割数である。このようにすれば、適度な区画サイズの間隔にて、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係の各々が算出され、１画像に対して分散性を１つの指標で適切に表すことができる。

また、前記目的を達成する為の第７の発明の要旨とするところは、(a) 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価装置であって、(b) 前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得部と、(c) 前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理部と、(d) 前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割部と、(e) 前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算部と、(f) 前記評価用画像において前記対象物とその対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算部と、(g) 前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力部とを、含むことにある。

このようにすれば、前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係と、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係との、相対関係を示す指標が出力されるので、ある１つの区画サイズにおける分散性を評価するのではなく、分割した各々の区画サイズ全域を１つのものとして総合的に分散性を評価することができる。つまり、１画像に対して分散性を１つの指標で表すことができる。従って、マクロ的、ミクロ的に分散性が変化していても、その違いを適切に評価することが可能である。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係が直線とならなくても分散性を評価することができる。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係の各々の算出時に近似的な計算を用いる必要がないことから、指標を出力する際の誤差(評価精度の低下)が抑制される。よって、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価することができる。

また、前記目的を達成する為の第８の発明の要旨とするところは、(a) 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、(b) 前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得機能と、(c) 前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理機能と、(d) 前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割機能と、(e) 前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算機能と、(f) 前記評価用画像において前記対象物とその対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算機能と、(g) 前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力機能とを、コンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

このようにすれば、前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係と、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係との、相対関係を示す指標が出力されるので、ある１つの区画サイズにおける分散性を評価するのではなく、分割した各々の区画サイズ全域を１つのものとして総合的に分散性を評価することができる。つまり、１画像に対して分散性を１つの指標で表すことができる。従って、マクロ的、ミクロ的に分散性が変化していても、その違いを適切に評価することが可能である。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係が直線とならなくても分散性を評価することができる。又、第１の関係、第２の関係、及び第３の関係の各々の算出時に近似的な計算を用いる必要がないことから、指標を出力する際の誤差(評価精度の低下)が抑制される。よって、被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価することができる。

本発明が適用される分散性評価装置の制御機能の要部を説明する図であると共に、分散性評価装置によって分散性を評価するときの概略構成の一例を説明する図である。 評価用画像の一例を示す図、及びその評価用画像が異なる分割数で分割された各状態の一例を示す図である。 区画サイズと評価画像変動係数との相関を示す第１の関係の一例を示す図である。 区画サイズと完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び区画サイズと完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係の一例を示す図である。 図３，４に示す各関係を、同一の二次元座標上に重ねた状態で明示した一例を示す図である。 分散度指数を算出する基になる、図３，４に示す各関係における各積分値を、同一の二次元座標上に面積として対応させた一例を示す図である。 分散性評価装置の制御作動の要部すなわち被評価試料中に含まれる対象物の分散性を正しく評価する為の制御作動を説明するフローチャートである。 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価する異なる３つの評価用画像を示す図である。 図８の各画像毎に、本実施例の分散性評価方法にて作成したグラフを示す図である。 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価する異なる３つの評価用画像を示す図であって、図８の各画像とは別の画像である。 図１０の各画像毎に、本実施例の分散性評価方法にて作成したグラフを示す図である。 図１０の各画像毎に、比較例２の分散性評価方法にて作成したグラフと近似直線とを示す図である。 本発明が適用される、分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例を説明する図である。

本発明において、前記第１の発明、第７の発明、及び第８の発明は、同じ発明をカテゴリを替えて記載したものであり、各構成要件は各カテゴリに合わせた記載となっているだけで、実質的には同じである。すなわち、第１の発明では構成要件を「工程」で表し、第７の発明では構成要件を「部」で表し、第８の発明では構成要件を「機能」で表しているが、それら「工程」、「部」、「機能」を除いた部分において、同じ名称の構成要件は、実質的に同じものである。従って、第７の発明及び第８の発明においても、第１の発明と同様に、第２の発明乃至第６の発明に記載された構成要件で特定される発明（態様）にて具現化される。

以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明する。尚、以下の実施例において図は適宜簡略化或いは変形されており、各部の寸法比、形状等は必ずしも正確に描かれていない。

図１は、本発明が適用される分散性評価装置１０の制御機能の要部を説明する図であると共に、分散性評価装置１０によって分散性を評価するときの概略構成の一例を説明する図である。図１において、分散性評価装置１０は、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力インターフェース等を備えた所謂マイクロコンピュータを含んで構成されており、ＣＰＵはＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムに従って信号処理を行うことにより各種制御を実行する。分散性評価装置１０には、例えば、撮像装置である画像取得装置３０、入力装置４０、出力装置５０などが有線或いは無線を介して接続されており、入力装置４０から各種操作信号が入力され、分散性評価装置１０は、画像取得装置３０を用いて被評価試料６０を撮影し、被評価試料６０中に含まれる対象物６２（図２等参照）の分散性を評価するデータを出力し、出力装置５０を用いてその出力結果を表示する。

画像取得装置３０は、例えばＥＤＳ（エネルギー分散型Ｘ線分析装置）が取り付けられた公知のＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）である。画像取得装置３０は、被評価試料６０の表面の状態を撮影し、ＳＥＭ撮像エリアにおいて対象物６２を識別してマッピングした撮像データを取得し、その撮像データの信号を分散性評価装置１０へ送信する。

入力装置４０は、例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどの人為的操作を受け付ける公知の入力機器である。出力装置５０は、例えば画像を表示するモニタや出力結果を印刷するプリンタなどの公知の出力機器であり、画像取得装置３０により取得されたＳＥＭ撮像、後述する画像処理部１４にて生成された評価用画像７０、分散性評価装置１０により出力された分散性を評価するデータなどを表示する。被評価試料６０は、例えば少なくとも対象物６２を含む複数の原料を混合した物質である。

分散性評価装置１０は、上述した分散性を評価するデータを出力する制御を実行する為に、画像取得手段すなわち画像取得部１２、画像処理手段すなわち画像処理部１４、画像分割手段すなわち画像分割部１６、第１の演算手段すなわち第１の演算部である評価画像変動係数算出手段すなわち評価画像変動係数算出部１８、第２の演算手段すなわち第２の演算部である分離時／混合時変動係数算出手段すなわち分離時／混合時変動係数算出部２０、及び指標出力手段すなわち指標出力部２２等を備えている。

画像取得部１２は、画像取得装置３０を用いて、被評価試料６０における所定の領域の画像データを取得する。具体的には、画像取得部１２は、画像取得装置３０から送信された撮像データのうちで、例えば長方形（正方形を含む）の形状をした所定の領域分の大きさを画像データとして所定の公知の画像形式で取得する。上記所定の領域は、例えば対象物６２の分散性を正しく評価することができる大きさとして被評価試料６０に応じて適宜設定変更されたり、予め設計的或いは実験的に定められている。また、所定の領域は、複数種類の分割数（例えば、後述する２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数））で分割することができる大きさである。

画像処理部１４は、画像取得部１２により取得された画像データに基づいて対象画像としての評価用画像７０を生成する。具体的には、画像処理部１４は、公知の手法により画像データを所定の閾値で二値化して、例えば図２に示すような評価用画像７０を生成する。評価用画像７０では、被評価試料６０における対象物６２の部分が黒で表され、対象物６２以外の非対象物の部分が白で表される。所定の閾値は、例えば対象物６２の部分のみを適確に抽出することができる値として被評価試料６０に応じて適宜設定変更されたり、予め設計的或いは実験的に定められている。

画像分割部１６は、画像処理部１４により生成された評価用画像７０を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する。上記分割数は、例えば図２(ｂ)，(ｃ)，(ｄ)に示すように、２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）分割である。上記所定の分割数は、例えば上記区画サイズにおける１辺の大きさが単位長さ（例えば１ピクセル）となる分割数、或いは後述する評価画像変動係数ＣＶbが後述する完全分離時変動係数ＣＶaと同じ数値に到達する分割数である。

評価画像変動係数算出部１８は、前記分割された各領域における対象物６２の面積値に基づく評価画像変動係数ＣＶbを前記区画サイズ毎（すなわち分割数毎）に算出する。具体的には、評価画像変動係数算出部１８は、ある区画サイズ（分割数Ｎ）において、分割された各領域内の対象物６２（例えば二値化後の黒）の面積値ｘを算出する。次いで、評価画像変動係数算出部１８は、算出した各面積値ｘに基づいて、１区画（１領域）に対象物６２が含まれる平均値ｘave（＝対象物６２の総面積Ｘ／分割数Ｎ）を算出する。次いで、評価画像変動係数算出部１８は、算出した各面積値ｘ及び平均値ｘaveに基づいて、標準偏差σ（すなわち分散σ^２の平方根の正値）を算出する。そして、評価画像変動係数算出部１８は、算出した標準偏差σ及び平均値ｘaveに基づいて、ある区画サイズにおける評価画像変動係数ＣＶb（＝σ／ｘave）を算出する。評価画像変動係数算出部１８は、この評価画像変動係数ＣＶbを算出する一連の演算を、複数種類生成された区画サイズ毎（すなわち分割数毎）に、所定の分割数まで算出する。

分離時／混合時変動係数算出部２０は、評価用画像７０において対象物６２と対象物６２以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における対象物６２の面積値に基づく完全分離時変動係数ＣＶaを前記区画サイズ毎（すなわち分割数毎）に算出する。また、分離時／混合時変動係数算出部２０は、評価用画像７０において対象物６２と非対象物とが完全に混合されたとした場合における対象物６２の面積値に基づく完全混合時変動係数ＣＶcを前記区画サイズ毎（すなわち分割数毎）に算出する。分離時／混合時変動係数算出部２０は、完全分離時変動係数ＣＶa及び完全混合時変動係数ＣＶcをそれぞれ算出する一連の演算を、評価画像変動係数ＣＶbを算出する一連の演算と同様に実行する。対象物６２と対象物６２以外の非対象物とが完全に分離している状態とは、例えば二値化後の評価用画像７０において黒部と白部が完全に分離している状態である。従って、完全に分離されたとした場合は、仮想的に黒をある区画（領域）やそれに隣接する区画に固めた場合である。例えば、画像の大きさが８×８（＝６４）で対象物の総面積が３０のとき、画像を４分割したとき（１区画の大きさが１６のとき）の完全分離時の各区画の対象物の各面積は０，０，１４，１６となる。また、対象物６２と非対象物とが完全に混合している状態とは、例えば二値化後の評価用画像７０において各区画の黒部の面積が等しい状態である。従って、完全に混合されたとした場合は、仮想的に黒を各区画に均等に振り分けた場合である。尚、黒部の面積によって完全に等しくすることができない場合には、例えば端数は１ずつ振り分けられる。例えば、画像の大きさが８×８（＝６４）で対象物の総面積が３０のとき、画像を４分割したとき（１区画の大きさが１６のとき）の完全混合時の各区画の対象物の各面積は７，７，８，８となる。

指標出力部２２は、区画サイズと評価画像変動係数ＣＶbとの相関を示す第１の関係ｂを算出する。この第１の関係ｂは、例えば図３に示すように、区画サイズ（例えば分割した区画の１辺の大きさ）と変動係数ＣＶとを変数とする二次元座標上において、区画サイズ毎に算出された評価画像変動係数ＣＶbが隣接する区画サイズ間で直線的に結ばれたものである。指標出力部２２は、第１の関係ｂを上記二次元座標上にグラフ化する（図３参照）。又、指標出力部２２は、区画サイズと完全分離時変動係数ＣＶaとの相関を示す第２の関係ａ、及び区画サイズと完全混合時変動係数ＣＶcとの相関を示す第３の関係ｃをそれぞれ算出する。この第２の関係ａ及び第３の関係ｃは、各々、例えば図４に示すように、図３と同じ二次元座標上において、第１の関係と同様に、完全分離時変動係数ＣＶa及び完全混合時変動係数ＣＶcが隣接する区画サイズ間で直線的に結ばれたものである。指標出力部２２は、第２の関係ａ及び第３の関係ｃを各々上記二次元座標上にグラフ化する（図４参照）。

指標出力部２２は、第１の関係ｂと、第２の関係ａ及び第３の関係ｃとの相対関係を示す指標を出力する。この指標は、区画サイズと変動係数ＣＶとを変数とする同一の二次元座標上において、第１の関係ｂが、第２の関係ａに近い状態にあることを示す度合或いは第３の関係ｃに近い状態にあることを示す度合である。第１の関係ｂが第３の関係ｃに近い状態にある程、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性が良好であると評価される。このような度合を出力する方法は、種々の方法が考えられるが、本実施例では以下に示す各方法を、単独で或いは組み合わせて行う。

指標出力部２２は、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃを、図５に示すように、前記同一の二次元座標上に重ねた状態で明示することで、前記度合を出力する。具体的には、指標出力部２２は、各々算出した第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃに対応した各信号を出力装置５０へ出力して、出力装置５０のモニタ上に各関係ａ，ｂ，ｃを前記同一の二次元座標上に重ねた状態で表示する（図１参照）。これにより、第１の関係ｂが、第２の関係ａに近い状態にあることを示す度合或いは第３の関係ｃに近い状態にあることを示す度合が視覚的に判断できるので、ユーザは分散性を評価することができる。尚、指標出力部２２は、モニタ上に表示することに替えて、或いは加えて、出力装置５０のプリンタにて前記同一の二次元座標上に重ねた状態の各関係ａ，ｂ，ｃを出力しても良い。

指標出力部２２は、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃにおいて区画サイズの最小値（すなわち分割数の最大値）から区画サイズの最大値（すなわち分割数の最小値）までの範囲における積分値をそれぞれ算出する。そして、指標出力部２２は、それら各積分値の相対関係に基づいて分散性を評価する分散度指数αを算出することで、前記度合を出力する。具体的には、上記算出した、第２の関係ａにおける積分値をＡ、第１の関係ｂにおける積分値をＢ、第３の関係ｃにおける積分値をＣとする。つまり、図６に示すように、前記同一の二次元座標において区画サイズの最小値から最大値までの範囲で、第２の関係ａと横軸で囲まれた面積をＡ、第１の関係ｂと横軸で囲まれた面積をＢ、第３の関係ｃと横軸で囲まれた面積をＣとする。指標出力部２２は、次式（１）を用いて分散度指数αを算出する。指標出力部２２は、この分散度指数αに対応した信号を出力装置５０へ出力して、出力装置５０のモニタ上に分散度指数αを表示する（図１参照）。また、指標出力部２２は、モニタ上に表示することに替えて、或いは加えて、出力装置５０のプリンタにて分散度指数αを出力しても良い（図１参照）。この分散度指数αが１００[％]に近い程、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性が良好である（すなわち対象物６２が完全混合状態に近い高分散である）と評価される。これにより、対象物６２の分散性が数値的に判断できるので、ユーザは分散性を評価することができる。
α＝(１−(Ｂ−Ｃ)／(Ａ−Ｃ))×１００[％] ・・・（１）

図７は、分散性評価装置１０の制御作動の要部すなわち被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を正しく評価する為の制御作動を説明するフローチャートであり、例えば数ｍｓｅｃ乃至数十ｍｓｅｃ程度の極めて短いサイクルタイムで繰り返し実行される。また、このフローチャートは、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を評価するデータを出力する分散性評価方法を実現する為の各工程を説明するものでもある。

図７において、先ず、画像取得部１２に対応する画像取得工程としてのステップ（以下、ステップを省略する）Ｓ１０において、例えばＳＥＭ／ＥＤＳ等の画像取得装置３０を用いて撮影された被評価試料６０の表面の撮像データに基づいて、例えば１辺の大きさが複数種類の２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）で分割することができる画像データが取得される。次いで、画像処理部１４に対応する画像処理工程としてのＳ２０において、例えば画像処理／解析により上記Ｓ１０にて取得された画像データが二値化されて評価用画像７０が生成される。次いで、画像分割部１６に対応する画像分割工程としてのＳ３０において、例えば上記Ｓ２０にて生成された評価用画像７０を２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）の分割数で所定の分割数まで分割される。次いで、評価画像変動係数算出部１８に対応する第１の演算工程である評価画像変動係数算出工程としてのＳ４０において、例えばある区画サイズにて、分割された各領域内の対象物６２の面積値ｘが算出される。次いで、評価画像変動係数算出部１８に対応する評価画像変動係数算出工程としてのＳ５０において、例えばＳ４０にて算出された各面積値ｘに基づいて１区画に対象物６２が含まれる平均値ｘaveが算出され、上記各面積値ｘ及び平均値ｘaveに基づいて標準偏差σが算出され、上記標準偏差σ及び平均値ｘaveに基づいて評価画像変動係数ＣＶbが算出される。次いで、評価画像変動係数算出部１８に対応する評価画像変動係数算出工程としてのＳ６０において、例えば上記Ｓ３０にて分割された全ての区画サイズにおける評価画像変動係数ＣＶbの算出が完了したか否かが判定される。全ての区画サイズにおける評価画像変動係数ＣＶbの算出が未だ完了しておらず上記Ｓ６０の判断が否定されると、評価画像変動係数算出部１８に対応する評価画像変動係数算出工程としてのＳ７０において、例えば評価画像変動係数ＣＶbの算出が完了していない区画サイズに変更され、上記Ｓ４０に戻される。つまり、Ｓ４０乃至Ｓ７０において、評価画像変動係数ＣＶbを算出する一連の演算が複数種類の分割数で分割された各区画サイズで算出される。全ての区画サイズにおける評価画像変動係数ＣＶbの算出が完了して上記Ｓ６０の判断が肯定されると、分離時／混合時変動係数算出部２０に対応する第２の演算工程である分離時／混合時変動係数算出工程としてのＳ８０において、例えば評価用画像７０において対象物６２と対象物６２以外の非対象物との割合に基づいて、対象物６２が完全混合したとき及び完全分離したときの対象物６２の面積値の完全混合時変動係数ＣＶc及び完全分離時変動係数ＣＶaが各区画サイズ毎に算出される。つまり、このＳ８０では、完全分離時変動係数ＣＶa及び完全混合時変動係数ＣＶcをそれぞれ算出する一連の演算が、評価画像変動係数ＣＶbを算出する一連の演算であるＳ４０乃至Ｓ７０と同様に実行される。次いで、指標出力部２２に対応する指標出力工程としてのＳ９０において、例えば二次元座標における横軸を区画サイズ（例えば分割した１区画の１辺の大きさ、或いは１区画の面積）、縦軸を変動係数ＣＶにして、上記Ｓ５０及びＳ８０にて区画サイズ毎に算出された評価画像変動係数ＣＶb、完全分離時変動係数ＣＶa、及び完全混合時変動係数ＣＶcのそれぞれのグラフが作成される（図６参照）。次いで、指標出力部２２に対応する指標出力工程としてのＳ１００において、例えば上記Ｓ９０にて作成されたグラフから対象物６２の分散性が数値的に判断できる分散度指数αが算出される（図６、前記式（１）参照）。

以下に、本実施例と比較例１とを比較した結果を説明する。この比較例１は、前記非特許文献１に記載された従来技術であり、「混合度」を用いて分散性を数値的に評価するものである。

図８は、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を評価する異なる３つの評価用画像７０を示す図であって、(ａ)は画像Ａであり、(ｂ)は画像Ｂであり、(ｃ)は画像Ｃである。各画像Ａ，Ｂ，Ｃの設定条件及び分散性の解析条件は以下の通りである。
・画像のピクセル数：32pixel×32pixel(1024pixel)
・対象物６２(黒色)と非対象物(白色)のピクセル比：340:684
・解析を実施した画像の分割数 : 表１参照

本実施例の分散性評価方法を用いて各画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける対象物６２の分散性を数値的に評価した解析結果は以下の通りである。表２は、分割した各区画サイズ（分割数）での各画像Ａ，Ｂ，Ｃ毎の評価用画像７０における対象物６２の面積の評価画像変動係数ＣＶb及び完全分離時／完全混合時における対象物６２の面積の完全分離時変動係数ＣＶa／完全混合時変動係数ＣＶcを示している。図９は、分割した区画サイズの１辺の大きさと対象物６２の面積の変動係数ＣＶとを変数とする二次元座標上に、表２に示す数値をプロットして作成したグラフを示す図である。表３は、図９に示した評価画像変動係数ＣＶb，完全分離時変動係数ＣＶa，完全混合時変動係数ＣＶcの各グラフから算出した各画像Ａ，Ｂ，Ｃ毎の各面積Ｂ，Ａ，Ｃ（図６参照）、及び各面積Ｂ，Ａ，Ｃに基づいて算出した各画像Ａ，Ｂ，Ｃ毎の分散度指数αを示している。

一方、比較例１の従来技術の「混合度」を用いて各画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける対象物６２の分散性を数値的に評価した解析結果は以下の通りである。表４は、分割した各区画サイズ（分割数）での各画像Ａ，Ｂ，Ｃ毎の評価用画像７０における対象物６２の面積の分散値σ^２、完全分離時における対象物６２の面積の分散値σ_０ ^２、及び完全混合時における対象物６２の面積の分散値σ_ｒ ^２を示している。表５は、表４に示した各分散値σ^２，σ_０ ^２，σ_ｒ ^２に基づいて算出した各区画サイズでの各画像Ａ，Ｂ，Ｃ毎の混合度Ｍを示している。

比較例１の従来技術では、表５に示すように、分割する区画サイズによっては対象物６２の分散性を表す混合度Ｍの値に違いが見られない場合（例えば4×4で分割したときの混合度Ｍ参照）や、混合度Ｍの値の傾向が異なっている場合（例えば2×2で分割したときの混合度Ｍの傾向と、8×8(16×16)で分割したときの混合度Ｍの傾向とを参照）や、混合度Ｍの値自体が算出できない場合（例えば32×32で分割したときの混合度Ｍ参照）がある。又、比較例１の従来技術では、１画像に対して区画サイズによって混合度Ｍの値が異なる場合、すなわち１画像において分散性が複数の数値で表されてしまう場合がある。従って、比較例１の従来技術では、どの数値を採用して良いのか判らないなど、正しく分散性を評価することが難しい場合があり、「混合度」の手法を正しく活用するには、予め画像を分割する適切な区画サイズを決定できることが必要とされる。

一方で、本実施例の分散性評価方法では、画像の分散性をマクロ的な解析からミクロ的な解析まで実施することで、総合的に分散性を判断することができることや、１画像に対して分散性を１つの指標（例えば分散度指数αの数値）で表す為、従来技術よりも更に簡単に正しく分散性を評価することができる。

また、以下に、本実施例と比較例２とを比較した結果を説明する。この比較例２は、前記非特許文献２に記載された従来技術であり、「フラクタル次元を用いた分散性の評価方法」を用いて分散性を数値的に評価するものである。

図１０は、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を評価する異なる３つの評価用画像７０を示す図であって、(ａ)は画像Ｄであり、(ｂ)は画像Ｅであり、(ｃ)は画像Ｆである。この被評価試料６０は、対象物６２となる原料の粒度が異なる３種類のサンプルを一般的な混合機を用いて混合した後、成形体を作製したものである。そして、各画像Ｄ，Ｅ，Ｆは、各サンプルの成形体表面をＳＥＭ／ＥＤＳにより撮影し、撮影した画像から対象物６２のみを抜き出した２値化（白黒）画像を作成したものであり、各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎に分散性を評価した。各画像Ｄ，Ｅ，Ｆの設定条件及び分散性の解析条件は以下の通りである。
・画像のピクセル数：512×512pixel(262144pixel、１辺の大きさ2×2^８pixel)
・対象物６２(黒色)と非対象物(白色)のピクセル比：画像Ｄ（19135:243009）
画像Ｅ（19249:242895）
画像Ｆ（20967:241177）
・解析を実施した画像の分割数 : 表６参照

本実施例の分散性評価方法を用いて各画像Ｄ，Ｅ，Ｆにおける対象物６２の分散性を数値的に評価した解析結果は以下の通りである。図１１は、分割した区画サイズの１辺の大きさと対象物６２の面積の変動係数ＣＶとを変数とする二次元座標上に、分割した各区画サイズ（分割数）での各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎の評価用画像７０における対象物６２の面積の評価画像変動係数ＣＶb及び完全分離時／完全混合時における対象物６２の面積の完全分離時変動係数ＣＶa／完全混合時変動係数ＣＶcをプロットして作成したグラフを示す図である。表７は、図１１に示した評価画像変動係数ＣＶb，完全分離時変動係数ＣＶa，完全混合時変動係数ＣＶcの各グラフから算出した各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎の各面積Ｂ，Ａ，Ｃ（図６参照）、及び各面積Ｂ，Ａ，Ｃに基づいて算出した各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎の分散度指数αを示している。

一方、比較例２の従来技術の「フラクタル次元を用いた分散性の評価方法」を用いて各画像Ｄ，Ｅ，Ｆにおける対象物６２の分散性を数値的に評価した解析結果は以下の通りである。図１２は、画像分割数の逆数の対数値と対象物６２の面積の変動係数ＣＶの対数値とを変数とする二次元座標上に、分割した各区画サイズ（分割数）での各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎の、画像分割数の逆数の対数値と、評価用画像７０における対象物６２の面積の評価画像変動係数ＣＶbの対数値との関係をプロットしたグラフと、そのグラフから各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎に最小自乗法（最小二乗法）を用いて算出した各直線Ｄ，Ｅ，Ｆを示す図である。表８は、図１２において近似的に算出した各直線Ｄ，Ｅ，Ｆの傾き（＝分散度）Ｄを示している。この「フラクタル次元を用いた分散性の評価方法」では、近似的に算出した直線の傾きが大きな値である程、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性が良好であると評価される。

先ず、各画像Ｄ，Ｅ，Ｆにおける対象物６２の分散性は、図１０から明らかなように、画像Ｆが最も良好で、次いで画像Ｅ、画像Ｄの順に分散性が良いことが目視で確認できる。その上で、本実施例の分散性評価方法では、表７に示すように、分散性を示す数値（分散度指数α）は、目視の結果と良く一致している。一方で、比較例２の従来技術では、図１２に示すように、各画像Ｄ，Ｅ，Ｆ毎のグラフは直線関係から外れていることが分かる。試しに、近似的に直線式を算出し、分散性を数値的に表すグラフの傾きを求めたところ、表８に示すように、傾きＤの大きさは画像Ｆ＞画像Ｅ＞画像Ｄの順となり、目視の結果と同じではあった。しかしながら、各グラフは直線関係から大きく外れているなど、近似直線式には誤差が大きく含まれており、数値の信頼性に疑問が残る結果となった。

上述のように、本実施例によれば、分散性評価装置１０により、区画サイズと評価画像変動係数ＣＶbとの相関を示す第１の関係ｂと、区画サイズと完全分離時変動係数ＣＶaとの相関を示す第２の関係ａ及び区画サイズと完全混合時変動係数ＣＶcとの相関を示す第３の関係ｃとの、相対関係を示す指標が出力されるので、ある１つの区画サイズにおける分散性を評価するのではなく、分割した各々の区画サイズ全域を１つのものとして総合的に分散性を評価することができる。つまり、１画像に対して分散性を１つの指標で表すことができる。従って、マクロ的、ミクロ的に分散性が変化していても、その違いを適切に評価することが可能である。又、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃが直線とならなくても分散性を評価することができる。又、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃの各々の算出時に近似的な計算を用いる必要がないことから、指標を出力する際の誤差(評価精度の低下)が抑制される。よって、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を正しく評価することができる。

また、本実施例によれば、前記指標は、区画サイズと変動係数ＣＶとを変数とする同一の二次元座標上において、第１の関係ｂが、第２の関係ａに近い状態にあることを示す度合或いは第３の関係ｃに近い状態にあることを示す度合であるので、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を正しく評価することができる。

また、本実施例によれば、分散性評価装置１０により、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃにおいて区画サイズの最小値から最大値までの範囲における積分値Ｂ，Ａ，Ｃがそれぞれ算出され、その積分値Ｂ，Ａ，Ｃの相対関係に基づいて分散性を評価する分散度指数αが算出されることで、前記度合が出力されるので、第１の関係ｂと、第２の関係ａ及び第３の関係ｃとの相対関係を示す指標が適切に出力される。

また、本実施例によれば、分散性評価装置１０により、前記式（１）を用いて積分値Ｂ，Ａ，Ｃに基づいて分散度指数αが算出されるので、第１の関係ｂと、第２の関係ａ及び第３の関係ｃとの相対関係を示す指標が一層適切に出力される。

また、本実施例によれば、分散性評価装置１０により、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃが、同一の二次元座標上に重ねた状態で明示されることで、前記度合が出力されるので、第１の関係ｂと、第２の関係ａ及び第３の関係ｃとの相対関係を示す指標が適切に出力される。

また、本実施例によれば、分散性評価装置１０が評価用画像７０を均等な区画サイズに分割する際の、分割数は２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）分割であり、所定の分割数は区画サイズにおける１辺の大きさが単位長さとなる分割数、或いは評価画像変動係数ＣＶbが完全分離時変動係数ＣＶaと同じ数値に到達する分割数であるので、適度な区画サイズの間隔にて、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃの各々が算出され、１画像に対して分散性を１つの指標で適切に表すことができる。

また、本実施例によれば、分散性評価装置１０に備えられた各部（各手段）に対応する各工程により実現される分散性評価方法においても、上記同様の効果が得られることは言うまでもない。

以上、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適用される。

例えば、本発明は、分散性評価装置１０が有すると同様の、被評価試料６０中に含まれる対象物６２の分散性を評価するデータを出力する分散性評価機能を、図１３に示すような、画像取得装置３０、入力装置４０、出力装置５０などが有線或いは無線を介して接続されたコンピュータ８０に実現させる為のプログラムＰを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体９０にも適用され得る。つまり、分散性評価装置１０が有する分散性評価機能を実行する、画像取得部１２に対応する画像取得機能、画像処理部１４に対応する画像処理機能、画像分割部１６に対応する画像分割機能、評価画像変動係数算出部１８に対応する第１の演算機能である評価画像変動係数算出機能、分離時／混合時変動係数算出部２０に対応する第２の演算機能である分離時／混合時変動係数算出機能、及び指標出力部２２に対応する指標出力機能をコンピュータ８０に実現させる為のプログラムＰを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体９０にも適用され得る。このようにしても前述の実施例と同様の効果が得られることは言うまでもない。尚、図１３において、コンピュータ８０は、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力インターフェース等を備えた所謂マイクロコンピュータを含んで構成されており、ＣＰＵはＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムに従って信号処理を行うことにより各種制御を実行する。また、記録媒体９０は、ＣＤ、ＤＶＤ、Blu-ray（登録商標） Disc等の光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ等の記憶装置、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリなどの、プログラムＰを記録することができる媒体である。また、予めプログラムＰが記録された記録媒体９０を用いることでコンピュータ８０がプログラムＰを読み取る態様、プログラムＰが保存されているサーバ（これも一種の記録媒体９０）から通信を介してダウンロードされて記録媒体９０に記録されたプログラムＰをコンピュータ８０が実行する態様など、プログラムＰをコンピュータ８０に実現させる態様は種々の態様がある。

また、前述の実施例における図７のフローチャートにおいて、ステップＳ８０をステップＳ４０の前に実行したり、或いはステップＳ８０をステップＳ４０乃至Ｓ７０の間で実行したり、ステップＳ８０とステップＳ４０乃至Ｓ７０とを並行して実行しても良いなど、各ステップの実行順は差し支えのない範囲で適宜変更することができる。

また、前述の実施例では、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃを同じ二次元座標上にグラフ化し、面積（積分値）Ｂ、面積Ａ、及び面積Ｃを求めて、分散度指数αを算出したが、これに限らない。例えば、グラフ化しなくても直接的に上記各関係ｂ，ａ，ｃを表す各関係式から各面積Ｂ，Ａ，Ｃを求めて、分散度指数αを求めても良い。従って、必ずしも同一の二次元座標上に重ねた状態で上記各関係ｂ，ａ，ｃを明示する必要はなく、図７のフローチャートにおけるＳ９０は必ずしも備えられていなくても良い。一方で、上記各関係ｂ，ａ，ｃを明示することだけでも分散性を評価するという一定の効果は得られる。従って、必ずしも分散度指数αを求めて数値的に分散性を評価する必要はない。この場合には、図７のフローチャートにおけるＳ１００は必ずしも備えられていなくても良く、例えばＳ９０にてグラフがモニタ上に表示されれば良い。又、前記式（１）を用いて分散度指数αを算出したが、これに限らない。要は、第１の関係ｂが第２の関係ａ或いは第３の関係ｃに近い状態にあることを示す度合が数値的に表される所定の式を用いて分散度指数αを算出すれば良い。

また、前述の実施例では、分割数を２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）分割としたが、これに限らない。要は、評価用画像７０を均等な区画サイズに分割した状態が、複数種類生成されれば良い。

また、前述の実施例では、二次元座標の一方の変数である区画サイズとして分割した１区画の１辺の大きさを用いたが、これに限らない。例えば、区画サイズとして１区画の面積を用いても良い。尚、１区画が長方形である場合には、１辺の大きさは、長辺及び短辺の内で、第１の関係ｂ、第２の関係ａ、及び第３の関係ｃにおいて共通する一方の辺が用いられることは言うまでもない。

また、前述の実施例において、被評価試料６０に含まれる対象物６２は、混合物の１つを構成する物質であるが、結果的に空隙となるものであっても本発明は適用され得る。つまり、本発明は、被評価試料６０中における空隙の分散性を評価することが可能である。

また、前述の実施例では、画像取得装置３０としてＳＥＭ／ＥＤＳを例示したが、これに限らない。画像取得装置３０は、評価用画像７０を生成する基になる撮像データを取得できる撮像装置であれば良い。また、出力装置５０としてモニタやプリンタなどを例示したが、これに限らない。出力装置５０においては、出力結果が分かる出力装置が少なくとも１つ備えられておれば良い。また、画像取得装置３０により取得されたＳＥＭ撮像は、出力装置５０ではなく、画像取得装置３０に直接的に接続されたモニタにて表示されても良い。また、画像取得装置３０，入力装置４０、出力装置５０の少なくとも１つが分散性評価装置１０と一体的に構成されていても良い。見方を換えれば、分散性評価装置１０が画像取得装置３０、入力装置４０、出力装置５０の何れかに組み込まれている態様であっても良い。

尚、上述したのはあくまでも一実施形態であり、本発明は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を加えた態様で実施することができる。

本発明は、例えば混合物（原料Ａ，Ｂ）の混ざり具合を定量的に評価する必要がある分野、見方を換えれば対象物の分散性が性能に影響する分野にて利用することができる。具体的には、有機材料に無機材料を混合してなる複合材料中におけるその無機材料の分散性、セメント系材料などの複合材料中における有機繊維の分散性、活物質と導電材等が混練された基材中におけるその活物質の分散性、セラミックスと無機粒子との混ざり具合等を評価するときなどに利用することができる。

１０：分散性評価装置（分散性評価機能）
１２：画像取得部（画像取得工程、画像取得機能）
１４：画像処理部（画像処理工程、画像処理機能）
１６：画像分割部（画像分割工程、画像分割機能）
１８：評価画像変動係数算出部（第１の演算部、第１の演算工程、第１の演算機能）
２０：分離時／混合時変動係数算出部（第２の演算部、第２の演算工程、第２の演算機能）
２２：指標出力部（指標出力工程、指標出力機能）
６０：被評価試料
６２：対象物
７０：評価用画像
８０：コンピュータ
９０：記録媒体

Claims (8)

1. 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価方法であって、
   前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得工程と、
   前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理工程と、
   前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割工程と、
   前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算工程と、
   前記評価用画像において前記対象物と該対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算工程と、
   前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力工程と
   を、含むことを特徴とする分散性評価方法。
2. 前記指標は、前記区画サイズと変動係数とを変数とする同一の二次元座標上において、前記第１の関係が、前記第２の関係に近い状態にあることを示す度合或いは前記第３の関係に近い状態にあることを示す度合であることを特徴とする請求項１に記載の分散性評価方法。
3. 前記指標出力工程は、前記第１の関係、前記第２の関係、及び前記第３の関係において前記区画サイズの最小値から最大値までの範囲における積分値をそれぞれ算出し、該積分値の相対関係に基づいて分散性を評価する分散度指数を算出することで、前記度合を出力するものであることを特徴とする請求項２に記載の分散性評価方法。
4. 前記第２の関係における積分値をＡ、前記第１の関係における積分値をＢ、前記第３の関係における積分値をＣ、前記分散度指数をαとするとき、
   前記指標出力工程は、次式（１）を用いて前記分散度指数を算出するものであることを特徴とする請求項３に記載の分散性評価方法。
   α＝(１−(Ｂ−Ｃ)／(Ａ−Ｃ))×１００[％] ・・・（１）
5. 前記指標出力工程は、前記第１の関係、前記第２の関係、及び前記第３の関係を、前記同一の二次元座標上に重ねた状態で明示することで、前記度合を出力するものであることを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載の分散性評価方法。
6. 前記分割数は、２^ｎ×２^ｎ（ｎは自然数）分割であり、
   前記所定の分割数は、前記区画サイズにおける１辺の大きさが単位長さとなる分割数、或いは前記評価画像変動係数が前記完全分離時変動係数と同じ数値に到達する分割数であることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の分散性評価方法。
7. 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価装置であって、
   前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理部と、
   前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割部と、
   前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算部と、
   前記評価用画像において前記対象物と該対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算部と、
   前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力部と
   を、含むことを特徴とする分散性評価装置。
8. 被評価試料中に含まれる対象物の分散性を評価するデータを出力する分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
   前記被評価試料における所定の領域の画像データを取得する画像取得機能と、
   前記画像データに基づいて評価用画像を生成する画像処理機能と、
   前記評価用画像を均等な区画サイズに分割した状態を、所定の分割数まで複数種類生成する画像分割機能と、
   前記分割された各領域における前記対象物の面積値に基づく評価画像変動係数を前記区画サイズ毎に算出する第１の演算機能と、
   前記評価用画像において前記対象物と該対象物以外の非対象物とが完全に分離されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全分離時変動係数、及び前記評価用画像において前記対象物と前記非対象物とが完全に混合されたとした場合における前記対象物の面積値に基づく完全混合時変動係数を、それぞれ前記区画サイズ毎に算出する第２の演算機能と、
   前記区画サイズと前記評価画像変動係数との相関を示す第１の関係、前記区画サイズと前記完全分離時変動係数との相関を示す第２の関係、及び前記区画サイズと前記完全混合時変動係数との相関を示す第３の関係を各々算出し、前記第１の関係と、前記第２の関係及び前記第３の関係との相対関係を示す指標を出力する指標出力機能と
   を、コンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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