JP2016180677A - フィラーの含浸率の評価方法、フィラーの含浸率の評価装置、およびコンピュータプログラム - Google Patents

フィラーの含浸率の評価方法、フィラーの含浸率の評価装置、およびコンピュータプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】フィラーの含浸率の定量評価を可能とする評価方法を提供する。
【解決手段】フィラーの含浸率の評価方法は、樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、フィラーの含浸率の評価方法である。織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成されている。本実施形態に係る評価方法は、抽出工程S10、二値化工程S20、および含浸率算出工程S30をこの順に含む。抽出工程S10では、樹脂組成物を含浸させた織布の断面画像のうち、樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する。二値化工程S20では、含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する。含浸率算出工程S30では、二値化データに基づきフィラー含侵率を算出する。
【選択図】図1

Description

本発明はフィラーの含浸率の評価方法、フィラーの含浸率の評価装置、およびコンピュータプログラムに関する。
電子装置の絶縁基板等では、樹脂組成物を含浸させた織布を含む場合がある。さらに、樹脂組成物には、絶縁性等の機能向上のためフィラーが添加されている場合がある。
特許文献1には、ガラス繊維と樹脂からなる繊維層と、ガラス繊維を含まない樹脂層を有する配線基板について記載され、熱膨張率やヤング率等に関連して樹脂層における無機絶縁粒子の望ましい含有量が記載されている。そして、樹脂層における無機絶縁粒子の含有量の測定方法として、電界放出型電子顕微鏡で観察し、樹脂層に対して無機絶縁粒子の占める面積比率を計測し、その平均値を算出して含有量とみなすことが記載されている。
また、特許文献1には、繊維層のガラス繊維間に無機絶縁粒子を含んでも構わないことが記載されている。
特開2014−27163号公報
発明者が鋭意検討したところ、絶縁基板等の性能には、繊維を含まない領域のフィラーのみならず、繊維間に入り込むフィラーの量や分布等も影響することが明らかになった。したがって、繊維間に入りこんだフィラーも含めて定量的な評価を行うことが、配線基板等の更なる性能向上のために重要であることが分かった。
しかし、特許文献1の方法では、上記の様にガラス繊維間に無機絶縁粒子が入り込んでいる繊維層において、無機絶縁粒子の含有量を測定することは難しかった。
樹脂組成物を含浸させた織布の断面画像においては、繊維の構造に起因する複雑なコントラストが現れる。そのため、フィラーと樹脂材料との単純な区別が困難で、織布におけるフィラーの含浸率の評価は容易ではなかった。
本発明は、フィラーの含浸率の定量評価を可能とする評価方法を提供する。
本発明によれば、
樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価方法であって、
前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出工程と、
前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化工程と、
前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する含浸率算出工程とをこの順に含む、フィラーの含浸率の評価方法
が提供される。
本発明によれば、
樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価装置であって、
前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出部と、
前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化部と、
前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する算出部とを備える、フィラーの含浸率の評価装置
が提供される。
本発明によれば、
樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
コンピュータを、
前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出手段、
前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化手段、および
前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する算出手段として機能させるための、コンピュータプログラム
が提供される。
本発明によれば、フィラーの含浸率の定量評価を可能とする評価方法を提供できる。
実施形態に係るフィラーの含浸率の評価方法のフローである。 実施形態に係る樹脂組成物を含浸させた織布の構造を示す図である。 実施形態に係るフィラーの含浸率の評価装置の構成を示すブロック図である。 樹脂組成物を含浸させた織布の断面画像の例を示す図である。 実施形態に係る抽出工程のフローである。 (a)は断面画像の例を示す図、(b)は繊維領域をマスキングした画像の例を示す図、(c)は繊維領域およびヤーンの外部領域をマスキングした画像の例を示す図である。 (a)は繊維領域をマスキングした画像の例を示す図、(b)は繊維領域を膨脹収縮処理した後の画像の例を示す図、(c)はヤーンの外部領域をマスキングした画像の例を示す図である。 含浸可能領域抽出画像の例の一部を拡大した図である。 含浸可能領域抽出画像の輝度値ヒストグラムである。 実施例1A、1B、2A、2Bにおける評価の対象領域を示す図である。 (a)は、実施例1Aおよび1Bで評価対象とした、領域の断面画像の例を示す図、(b)は、実施例2Aおよび2Bで評価対象とした領域の断面画像の例を示す図である。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
なお、以下に示す説明において、評価装置の記憶部、抽出部、二値化部、および算出部は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。評価装置の記憶部、抽出部、二値化部、および算出部は、任意のコンピュータのCPU、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
図1は、本実施形態に係るフィラーの含浸率の評価方法のフローである。また、図2は、本実施形態に係る樹脂組成物10を含浸させた織布20の構造を示す図である。
本実施形態に係るフィラーの含浸率の評価方法は、樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物10を含浸させた織布20における、フィラーの含浸率の評価方法である。織布20は、それぞれが複数の繊維240からなる複数のヤーン220により構成されている。本実施形態に係る評価方法は、抽出工程S10、二値化工程S20、および含浸率算出工程S30をこの順に含む。抽出工程S10では、樹脂組成物10を含浸させた織布20の断面画像のうち、樹脂組成物10が占める領域を含浸可能領域として抽出する。二値化工程S20では、含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する。含浸率算出工程S30では、二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する。以下に詳細に説明する。
図2を参照して、樹脂組成物10を含浸させた織布20について詳しく説明する。
樹脂組成物10を含浸させた織布20は、たとえばガラスクロス補強プリプレグ等のプレプリグまたは絶縁基板であり得る。樹脂組成物10を含浸させた織布20においては、樹脂組成物10は半硬化した状態であっても良いし、完全硬化した状態であっても良い。また、樹脂組成物10を含浸させた織布20は、単独の部材であっても良いし、配線基板等の一部として含まれていても良い。
なお、以下においては、説明を簡単にするため、織布20における各構成要素の位置関係(上下関係等)が各図に示す関係であるものとして説明を行う場合がある。ただし、この説明における位置関係は、樹脂組成物10を含浸させた織布20の使用時や製造時の位置関係とは無関係である。
織布20は、それぞれが複数の繊維240からなる複数のヤーン220により構成されている。複数のヤーン220は、縦糸のヤーン222と緯糸のヤーン224とに分けられる。織布20では、複数の縦糸のヤーン222と複数の緯糸のヤーン224とが、互いにおよそ直交して織られて、布状になっている。織布20には、縦糸のヤーン222が緯糸のヤーン224の上にある領域と、緯糸のヤーン224が縦糸のヤーン222の上にある領域とがある。
ヤーン220は、複数の繊維240が束ねられたものである。各ヤーンに含まれる繊維240は、たとえば20本以上700本以下である。各ヤーン220において、複数の繊維240は互いにおよそ平行であっても良いし、撚られていても良い。織布20において、各ヤーン220は本図のように扁平に押しつぶされ、断面が木の葉型を成している。織布20での各ヤーン220の長さ方向に垂直な断面において、ヤーン220の織布20の面内方向の幅は、例えば200μm以上1000μm以下である。一方、当該断面において、ヤーン220の織布20の厚さ方向の高さは、例えば20μm以上300μm以下である。
繊維240としては、特に限定されないが、ガラス繊維、あるいはガラス以外の無機化合物を成分とする無機繊維、芳香族ポリアミドイミド樹脂、ポリアミド樹脂、芳香族ポリエステル樹脂、ポリエステル樹脂、ポリイミド樹脂、フッ素樹脂等を主成分とする有機繊維等が挙げられる。後に述べる繊維領域のマスキングの容易性の観点から、繊維240の断面形状は円形であることが好ましい。繊維240の直径は、特に限定されないが、たとえば2μm以上15μm以下である。
例えば織布20を樹脂組成物10の樹脂ワニスに浸漬する方法、各種コーターにより樹脂組成物10を織布20に塗布する方法、またはスプレーにより樹脂組成物10を織布20に吹き付ける方法、真空濾過法等によって、織布20には樹脂組成物10が含浸されている。樹脂組成物10はヤーン220の内部、および複数のヤーン220の間に入り込んでいる。また、樹脂組成物10はヤーン220の上下にも存在し、ヤーン220を覆っている。
樹脂組成物10は樹脂材料とフィラーとを含有する。樹脂材料としては、特に限定されないが、たとえば熱硬化性樹脂を主成分としたものが挙げられる。具体的な熱硬化性樹脂としては、例えばフェノール樹脂、エポキシ樹脂、トリアジン環を有する樹脂、不飽和ポリエステル樹脂、ビスマレイミド樹脂、ポリウレタン樹脂、ジアリルフタレート樹脂、シリコーン樹脂、ベンゾオキサジン環を有する樹脂、シアネート樹脂、ポリイミド樹脂、ポリアミドイミド樹脂、ベンゾシクロブテン樹脂等が挙げられる。
フィラーとしては、特に限定されないが、例えばタルク、焼成クレー、未焼成クレー、マイカ、ガラス等のケイ酸塩、酸化チタン、アルミナ、シリカ、溶融シリカ等の酸化物、炭酸カルシウム、炭酸マグネシウム、ハイドロタルサイト等の炭酸塩、水酸化アルミニウム、水酸化マグネシウム、水酸化カルシウム等の水酸化物、硫酸バリウム、硫酸カルシウム、亜硫酸カルシウム等の硫酸塩または亜硫酸塩、ホウ酸亜鉛、メタホウ酸バリウム、ホウ酸アルミニウム、ホウ酸カルシウム、ホウ酸ナトリウム等のホウ酸塩、窒化アルミニウム、窒化ホウ素、窒化ケイ素、窒化炭素等の窒化物、チタン酸ストロンチウム、チタン酸バリウム等のチタン酸塩等を挙げることができる。
フィラーの形状は特に限定されないが、例えば球状、鱗片状、棒状、繊維状等が挙げられる。また、フィラーが球状である場合、その平均粒子径は、特に限定されないが、たとえば0.01μm以上5.0μm以下である。
このほか、樹脂組成物10には硬化剤、硬化促進剤、熱可塑性樹脂、有機充填材、カップリング剤、顔料、染料、消泡剤、レベリング剤、紫外線吸収剤、発泡剤、酸化防止剤、難燃剤、イオン捕捉剤などの添加剤が配合されていても良い。
フィラーと繊維240が同種素材からなる場合、本実施形態に係る評価方法がより効果的である。なお、同種素材とは、主成分が互いに同様の構成元素から成ることを言う。互いに同種素材である複数の材料には、たとえば、主成分が互いに同じであって添加物や不純物が異なる複数の材料や、結晶構造または分子構造が互いに異なる同組成の複数の材料、種類の異なる複数の樹脂等が含まれる。フィラーと繊維240が同種素材からなる場合とは、特に限定されないが、たとえばフィラーがシリカからなり、かつ、繊維240がガラス繊維である場合が挙げられる。また、樹脂組成物10と繊維240とが同種素材からなる場合、たとえば、繊維240が樹脂からなる有機繊維である場合、本実施形態に係る評価方法がより効果的である。断面画像において、同種素材の複数の部材間では互いにコントラストがつきにくく、画像の単純な輝度値ヒストグラムからフィラー含浸率を求めることがより困難であるが、そのような場合にも、含浸可能領域を抽出する本評価方法により定量評価が可能となる。
なお、フィラーおよび繊維240の断面形状が互いに類似している場合には、後に述べる繊維領域のマスキング容易性の観点から、それらの大きさが互いに異なることが好ましい。
本実施形態に係るフィラーの含浸率の評価方法および評価装置40を以下に説明する。
図3は、本実施形態に係るフィラーの含浸率の評価装置40の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る評価装置40は、樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物10を含浸させた織布20における、フィラーの含浸率の評価装置である。評価装置40は抽出部410、二値化部420、および算出部430を備える。抽出部410は、樹脂組成物10を含浸させた織布20の断面画像のうち、樹脂組成物10が占める領域を含浸可能領域として抽出する。二値化部420は、含浸可能領域を二値化して、二値化データを生成する。算出部430は、二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する。以下に詳しく説明する。
評価装置40は、記憶部400をさらに備える。抽出部410は、樹脂組成物10を含浸させた織布20の断面画像を記憶部400から取得する。抽出部410は、取得した断面画像のうち、樹脂組成物10が占める領域を含浸可能領域として抽出した含浸可能領域抽出画像を生成する。二値化部420は、抽出部410から、含浸可能領域抽出画像を取得し、含浸可能領域の輝度を二値化した二値化画像を生成する。算出部430は、二値化部420から二値化画像を取得し、二値化画像の各輝度が占める領域の面積に基づいて、フィラー含浸率を算出する。断面画像、及び各構成要素の詳細について、以下に説明する。
図4は、樹脂組成物10を含浸させた織布20の断面画像の例を示す図である。本図は、図2において破線で示した領域90の断面画像に相当する。
記憶部400には、樹脂組成物10を含浸させた織布20の断面画像が記憶されている。断面画像は例えば、樹脂組成物10を含浸させた織布20を切断し、露出させた断面を電子顕微鏡で撮影することで準備し、記憶部400に記憶させておくことができる。抽出部410は、記憶された断面画像を読み出して取得する。なお、電子顕微鏡で撮影した断面画像を、図示しない入力部から、抽出部410に直接入力する様にしても良い。
図4の断面画像は、縦糸のヤーン222の長さ方向に垂直な断面を電子顕微鏡で撮影した画像である。断面画像は、フィラー含浸率の測定対象とする領域である対象領域を少なくとも含み、断面画像が示す領域の大きさはたとえば600μm×400μmである。評価の精度向上のため、断面画像はできるだけ高倍率の画像であることが好ましい。
本図の断面画像は、1つの縦糸のヤーン222を含んでいる。当該断面画像において、縦糸のヤーン222の断面は破線で示したような木の葉型をしており、縦糸のヤーン222の内部領域には複数の繊維240の円形の断面が見られる。また、縦糸のヤーン222の上部には緯糸のヤーン224が帯状に現れている。緯糸のヤーン224は長さ方向が断面画像に直交していないため、緯糸のヤーン224に含まれる繊維240の断面は楕円状をしている。各繊維240の間、およびヤーン220の上下には樹脂組成物10が充填されている。本図の断面画像は、樹脂組成物10が占める領域および繊維240が占める領域からなる。さらに、樹脂組成物10が占める領域は、樹脂材料が占める領域およびフィラーが占める領域からなる。また、繊維240が占める領域は縦糸のヤーン222の繊維240が占める領域と、緯糸のヤーン224の繊維240が占める領域からなる。本図において、繊維240はガラス繊維、フィラーはシリカからなり、これらは同種素材である。そのため、繊維240の断面と、樹脂組成物10に含まれるフィラーが占める領域とは互いに輝度が近くなっている。一方、樹脂材料と繊維240およびフィラーとは異種素材であるため、輝度に違いがある。
抽出部410は、取得した断面画像から含浸可能領域抽出画像を生成する(抽出工程S10)。本実施形態では、1つの縦糸のヤーン222内の領域を対象領域としてフィラー含浸率を評価する例について説明する。すなわち、断面画像において縦糸のヤーン222の木の葉型の輪郭の内側を対象領域とする例である。
図5は、本実施形態に係る抽出工程S10のフローである。
本実施形態に係る評価方法では、抽出工程S10は、断面画像のうち、複数の繊維240が占める領域である繊維領域をマスキングする繊維領域マスキング工程S12を含む。また、抽出工程S10は、繊維領域マスキング工程S12の後に、縦糸のヤーン222の外部領域をマスキングする外部領域マスキング工程S14をさらに含む。
図6は、抽出工程S10を説明するための図である。詳しくは、図6(a)は断面画像の例を示す図であり、図6(b)は繊維領域をマスキングした画像の例を示す図であり、図6(c)は繊維領域およびヤーン220の外部領域をマスキングした画像の例を示す図である。以下において、マスキングした領域は画像内で黒く塗りつぶされている。繊維領域およびヤーン220の外部領域をマスキングした図6(c)が、含浸可能領域抽出画像に相当する。
繊維領域マスキング工程S12について以下に説明する。ヤーン220内の繊維240の断面形状が円形であり、その直径がおよそ一様である場合、繊維240の長さ方向に直交する断面の断面画像において、既知の繊維240の径に基づく基準範囲内の大きさの円形を、繊維240が占める領域として認識することができる。
本実施形態において、断面画像には、縦糸のヤーン222を構成する繊維240の長さ方向に直交する断面が含まれ、繊維領域マスキング工程S12では、基準範囲内の直径を有する円を繊維領域としてマスキングする。このような方法を用いれば、緯糸のヤーン224を構成する繊維240は、断面画像において円形を成さないためマスキングされず、縦糸のヤーン222の繊維240のみを選択的にマスキングすることができる。
記憶部400には、繊維領域マスキング工程S12に用いる基準範囲が記憶されている。抽出部410は、記憶部400から基準範囲を取得する。もしくは、図示しない入力部に使用者が入力した基準範囲を抽出部410が取得する様にしても良い。繊維240の基準範囲とは、たとえばd×0.9以上d×1.1以下で表される範囲である。ここで、dは対象の織布20における、繊維240の直径の平均値である。繊維240の直径の平均値は、たとえば、断面画像から求めた値でも良いし、織布20等のデータシートに基づく値であっても良い。なお、基準範囲はこれに限定されず、断面画像に映し出された繊維240の状態や、必要なマスキングの精度等に応じて適宜定めて入力するようにしても良い。
また、抽出部410は、取得した断面画像において、輝度の変曲点を構成要素の境界線として抽出する。そして、境界線が閉曲線を成して構成する図形の周囲長Lと面積Sを算出し、4πS/L で表される円形度が基準値以上の場合、その図形を円と判定する。次いで、円と判定された図形の内、直径が基準範囲内にある円を繊維240の輪郭と判定し、その円の内部を繊維領域としてマスキングする。ここで、円形度の基準値は記憶部400に記憶された値を抽出部410が読み出して取得するようにしても良いし、図示しない入力部に使用者が入力した基準値を抽出部410が取得する様にしても良い。円形度の基準値はたとえば0.9である。
なお、本実施形態に係る繊維領域マスキング工程S12では、繊維240の断面形状が円形である例について説明したが、これに限定されず、断面形状に応じ、公知の画像認識方法を用いて繊維領域マスキング工程S12を行うことができる。
次に、外部領域マスキング工程S14について説明する。外部領域マスキング工程S14では、繊維領域マスキング工程S12でマスキングした繊維領域を膨脹収縮処理する。
図7は、本実施形態に係る外部領域マスキング工程S14を説明するための図である。詳しくは、図7(a)は繊維領域をマスキングした画像の例を示す図であり、図7(b)は繊維領域を膨脹収縮処理した後の画像の例を示す図であり、図7(c)はヤーン220の外部領域をマスキングした画像の例を示す図である。
図7(a)では、縦糸のヤーン222を構成する繊維240の繊維領域が複数の円でマスキングされている。また、マスキングされた繊維領域が、およそ縦糸のヤーン222の木の葉型の領域内に高い密度で位置している。ここで、繊維領域を膨脹収縮処理(クロージング処理)することによって、図7(b)の様に繊維領域間の隙間を埋め、得られた図形の輪郭を、ヤーンの外部と内部の境界線として抽出することができる。次いで、図7(c)のように、当該境界線の外部をヤーンの外部領域としてマスキングする。
膨脹収縮処理では、具体的には、繊維領域をN回膨脹させ、N回収縮する。Nの値は、特に限定されないが、たとえば5である。外部領域マスキング工程S14に膨脹取縮処理を用いることで、繊維240の直径、位置、粗密等のばらつきの程度に依存せず、精度良く縦糸のヤーン222の外部領域をマスキングできる。
なお、外部領域マスキング工程S14は、膨脹収縮処理を用いる方法の代わりに、外郭にある繊維240の中心点を連結する方法や、エネルギー最小化関数を利用して繊維領域に基づき縦糸のヤーン222の輪郭を検出する方法(スネーク法)を用いて行うことができる。
上記の様に繊維領域マスキング工程S12および外部領域マスキング工程S14を行うことにより、断面画像から樹脂組成物10が占める領域を含浸可能領域として抽出した含浸可能領域抽出画像を生成することができる。
二値化部420は、抽出部410から含浸可能領域抽出画像を取得する。二値化部420では、含浸可能領域抽出画像の含浸可能領域を二値化する二値化工程S20を行い、二値化データを生成する。二値化データは例えば、第1の輝度と第2の輝度とで表された二値化画像である。
図8は、含浸可能領域抽出画像の例の一部を拡大した図である。本図の内、黒い円形242がマスキングされた繊維領域であり、それ以外が含浸可能領域である。含浸可能領域は、樹脂組成物10が占める部分であり、フィラー120が占める領域と、樹脂材料140が占める領域とからなる。フィラー120と樹脂材料140との間には、その材質等に依存する輝度のコントラストが生じている。二値化工程S20では、含浸可能領域を、フィラー120が占める領域と樹脂材料140が占める領域とに二値化する。
図9は、含浸可能領域抽出画像の輝度値ヒストグラムである。ヒストグラムには、2つのピークが確認でき、それぞれ樹脂材料140が占める領域とフィラー120が占める領域の輝度ピークに相当する。繊維領域および縦糸のヤーン222の外部領域はマスキングされているため、本ヒストグラムの樹脂材料140およびフィラー120のピークには影響しない。
二値化工程S20では、ヒストグラムに基づき、モード法を用いて二値化する。具体的には、二つのピーク間の極小値を閾値とする。そして、含浸可能領域抽出画像の内、閾値よりも輝度の低い領域を第1の輝度とし、閾値よりも輝度の高い領域を第2の輝度として二値化画像を生成する。無機物であるフィラー120と有機物である樹脂材料140とでは、明確な双峰性が得られるため、モード法を用いて容易に二値化することができる。なお、二値化工程S20では、モード法に限定されず、判別分析法を用いて二値化しても良い。
算出部430は、二値化部420から、生成された二値化データを取得し、含浸率算出工程S30を行う。具体的には、算出部430では、二値化画像のうち、第2の輝度が占める領域の面積をフィラーが占める領域の面積Sとして算出し、第1および第2の輝度が占める面積の和を含浸可能領域の面積Sとして算出する。さらに算出部430において、S/S×100(%)で表される値をフィラー含浸率として算出する。
なお、フィラーの含浸率の定義は、S/S×100(%)に限定されず、たとえば、縦糸のヤーン222の内部領域の全面積に対するフィラー120が占める領域の面積であっても良いし、断面画像全体の面積に対するフィラー120が占める領域の面積であっても良い。縦糸のヤーン222の内部領域の全面積は、たとえば、外部領域マスキング工程S14で縦糸のヤーン222の内部領域であると判定した領域の面積を求めることにより、算出できる。なお、縦糸のヤーン222の繊維240が占める領域の面積は、必要に応じて、繊維領域マスキング工程S12でマスキングした領域の面積を求めることにより、算出できる。
なお、二値化工程S20では、第1の輝度にするべき領域の面積と、第2の輝度にするべき領域の面積とが示されたヒストグラムを二値化データとして生成し、算出部430が取得するようにしても良い。
なお、本実施形態では、縦糸のヤーン222の長さ方向に垂直な断面画像に基づきフィラー含浸率を評価する例について説明したが、緯糸のヤーン224の長さ方向に垂直な断面画像に基づき、同様にフィラー含浸率を評価しても良い。
なお、本実施形態では、1つのヤーン220内の領域を対象領域として評価する例について説明したが、ヤーン220内の一部領域を対象領域としてもよい。当該一部領域の評価は、たとえば、電子顕微鏡で当該一部領域のみを含む断面画像を得て行う得ことができ、もしくは、電子顕微鏡で広い範囲の断面画像を取得した後、トリミングなどにより測定対象とする対象領域のみからなる断面画像を得て行うことができる。その場合には、外部領域マスキング工程S14を省略することができる。たとえば、ヤーン220の内側と外側、中央と端部、上部と下部などのフィラー含浸率の比較等を行うことで、フィラーの分布を客観的に評価することができる。
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。
本実施形態係る評価方法によれば、フィラーの含浸率の定量評価が可能となる。
また、本実施形態に係る評価方法によれば、ヤーンの内部に入り込んだフィラーを含めた評価が可能である。
樹脂組成物を含浸させた織布では、フィラーを含浸させる条件等に依存してフィラー充填率が大きく異なり、予測も難しい。また、ヤーンごとの状態のバラツキも無視できない。本願の実施形態に係る評価方法によれば、このような対象に対して、客観的で定量的な評価が可能であり、比較検討等に有益である。
また、本実施形態に係る評価方法は、自動化が可能であるため、短時間で、かつ客観的な定量評価ができる。
また、繊維とフィラーとが同種素材である場合にもそれらを互いに区別してフィラー含浸率を評価できる。
以下、本実施形態を、実施例を参照して詳細に説明する。なお、本実施形態は、これらの実施例の記載に何ら限定されるものではない。
本実施形態に係る評価方法を用いて、織布に樹脂組成物が含浸されたプリプレグの一つのヤーン内のフィラー含浸率を評価した。当該プレプリグにおいて、織布はそれぞれが複数のガラス繊維からなる複数のヤーンにより構成されていた。樹脂組成物は球状のシリカをフィラーとして含有しており、樹脂材料およびフィラーがヤーンの繊維間に入り込んでいた。
図10は実施例1A、1B、2A、2Bにおける評価の対象領域を示す図である。評価対象としたプレプリグは、真空濾過法において樹脂組成物を織布に含浸させたものを用いた。真空濾過法では、その原理上、含浸方向が一方向に決まっており、本図中、含浸方向を矢印で示している。領域92は、縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの上にある領域、すなわち含浸方向の上流側に縦糸のヤーンがある領域である。一方、領域94は、縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの下にある領域、すなわち含浸方向の下流側に縦糸のヤーンがある領域である。実施例1Aおよび1Bでは縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの上にある領域92を評価対象とし、実施例2Aおよび2Bでは縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの下にある領域94を評価対象とした。
図11(a)は、実施例1Aおよび1Bで評価対象とした、領域92の断面画像の例を示す図であり、図11(b)は、実施例2Aおよび2Bで評価対象とした領域94の断面画像の例を示す図である。実施例1Aおよび2Aでは、上述した本実施形態に係る評価装置を用い、縦糸のヤーンの内部領域においてS/S×100(%)で表されるフィラー含浸率を算出した。また、実施例1Bでは、繊維領域マスキング工程を手作業で行った以外は、実施例1Aと同様にしてフィラー含浸率を算出した。また、実施例2Bでは、繊維領域マスキング工程および外部領域マスキング工程を手作業で行った以外は、実施例2Aと同様にしてフィラー含浸率を算出した。各実施例では、異なる3つの縦糸のヤーンを測定した平均値を求めた。なお、実施例1Aと1Bは互いに同じ断面画像を用いて評価し、実施例2Aと2Bは互いに同じ断面画像を用いて評価した。
評価の結果、フィラー含浸率の平均値として、実施例1Aで79%、実施例1Bで85%、実施例2Aで68%、実施例2Bで72%の値が得られた。この様に、フィラー含浸率の定量評価が可能となった。
また、実施例1Aと実施例2Aとの比較においても、実施例1Bと実施例2Bとの比較においても、縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの上にある領域92のフィラー含浸率が、縦糸のヤーンが緯糸のヤーンの下にある領域94のフィラー含浸率よりも高いという同様の結果が得られ、実施例1A、1B、2A、および2Bのいずれの評価も結果の妥当性が確認できた。
また、本実施形態に係る評価装置を用いた実施例1Aおよび2Aでは、手作業で繊維領域マスキング工程を行った実施例1Bおよび2Bに比べて大幅に評価時間が短かった。
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
10 樹脂組成物
120 フィラー
140 樹脂材料
20 織布
220 ヤーン
222 縦糸のヤーン
224 緯糸のヤーン
240 繊維
242 円形
40 評価装置
400 記憶部
410 抽出部
420 二値化部
430 算出部
90,92,94 領域

Claims (11)

  1. 樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価方法であって、
    前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
    前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出工程と、
    前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化工程と、
    前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する含浸率算出工程とをこの順に含む、フィラーの含浸率の評価方法。
  2. 請求項1に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記フィラーと前記複数の繊維は同種素材からなる、フィラーの含浸率の評価方法。
  3. 請求項1又は2に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記抽出工程は、前記断面画像のうち、前記複数の繊維が占める繊維領域をマスキングする繊維領域マスキング工程を含む、フィラーの含浸率の評価方法。
  4. 請求項3に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記断面画像には、前記繊維の長さ方向に直交する断面が含まれ、
    前記繊維領域マスキング工程では、基準範囲内の直径を有する円を前記繊維領域としてマスキングする、フィラーの含浸率の評価方法。
  5. 請求項3または4に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記抽出工程は、前記繊維領域マスキング工程の後に、前記ヤーンの外部領域をマスキングする外部領域マスキング工程をさらに含む、フィラーの含浸率の評価方法。
  6. 請求項5に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記外部領域マスキング工程では、マスキングした前記繊維領域を膨脹収縮処理する、フィラーの含浸率の評価方法。
  7. 請求項1から6のいずれか一項に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記断面画像の前記含浸可能領域の面積をS、前記フィラーが占める領域の面積をSとしたとき、前記含浸率算出工程では、S/S×100(%)で表される値を前記フィラー含浸率として算出する、フィラーの含浸率の評価方法。
  8. 請求項1から7のいずれか一項に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記二値化工程では、モード法または判別分析法を用いて二値化する、フィラーの含浸率の評価方法。
  9. 請求項1から8のいずれか一項に記載のフィラーの含浸率の評価方法において、
    前記二値化工程では、前記含浸可能領域を、前記フィラーが占める領域と前記樹脂材料が占める領域とに二値化する、フィラーの含浸率の評価方法。
  10. 樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価装置であって、
    前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
    前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出部と、
    前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化部と、
    前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する算出部とを備える、フィラーの含浸率の評価装置。
  11. 樹脂材料とフィラーとを含有する樹脂組成物を含浸させた織布における、前記フィラーの含浸率の評価装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
    前記織布は、それぞれが複数の繊維からなる複数のヤーンにより構成され、
    コンピュータを、
    前記樹脂組成物を含浸させた前記織布の断面画像のうち、前記樹脂組成物が占める領域を含浸可能領域として抽出する抽出手段、
    前記含浸可能領域を二値化して二値化データを生成する二値化手段、および
    前記二値化データに基づいてフィラー含侵率を算出する算出手段として機能させるための、コンピュータプログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7440309B2 (ja) 2020-03-17 2024-02-28 ポリプラスチックス株式会社 複合材料評価方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08164521A (ja) * 1994-12-14 1996-06-25 Kobe Steel Ltd 繊維強化樹脂組成物
JPH10237328A (ja) * 1996-12-27 1998-09-08 Kyocera Corp 樹脂とフィラーの複合体及びその製造方法
JP2007119603A (ja) * 2005-10-28 2007-05-17 Toray Ind Inc プリプレグ
JP2008084565A (ja) * 2006-09-26 2008-04-10 Toppan Printing Co Ltd 走査型電子顕微鏡及びその測定方法
WO2012101991A1 (ja) * 2011-01-24 2012-08-02 住友ベークライト株式会社 プリプレグ、積層板、プリント配線板及び半導体装置
US20140023862A1 (en) * 2012-07-23 2014-01-23 Ryan W. Johnson Process for forming an agglomerated particle cloud network coated fiber bundle

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08164521A (ja) * 1994-12-14 1996-06-25 Kobe Steel Ltd 繊維強化樹脂組成物
JPH10237328A (ja) * 1996-12-27 1998-09-08 Kyocera Corp 樹脂とフィラーの複合体及びその製造方法
JP2007119603A (ja) * 2005-10-28 2007-05-17 Toray Ind Inc プリプレグ
JP2008084565A (ja) * 2006-09-26 2008-04-10 Toppan Printing Co Ltd 走査型電子顕微鏡及びその測定方法
WO2012101991A1 (ja) * 2011-01-24 2012-08-02 住友ベークライト株式会社 プリプレグ、積層板、プリント配線板及び半導体装置
US20140023862A1 (en) * 2012-07-23 2014-01-23 Ryan W. Johnson Process for forming an agglomerated particle cloud network coated fiber bundle

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7440309B2 (ja) 2020-03-17 2024-02-28 ポリプラスチックス株式会社 複合材料評価方法

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