WO2006025243A1 - 実験装置と連動させる仮想実験インタフェース - Google Patents

実験装置と連動させる仮想実験インタフェース Download PDF

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WO2006025243A1
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data
image data
virtual experiment
virtual
experimental
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PCT/JP2005/015372
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Hiroshi Morita
Masao Doi
Tatsuya Yamaue
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Japan Science And Technology Agency
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/32—Image data format
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    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J2237/00—Discharge tubes exposing object to beam, e.g. for analysis treatment, etching, imaging
    • H01J2237/22—Treatment of data
    • H01J2237/226—Image reconstruction

Definitions

  • the present invention relates to a virtual experiment interface that can link an experiment measurement device and a virtual experiment device (simulation device), and a virtual experiment system using the virtual experiment interface.
  • simulation apparatuses that analyze the characteristics of molecular aggregate structures such as polymer materials using virtual experimental techniques (simulation techniques) are frequently used.
  • simulation techniques virtual experimental techniques
  • the structural characteristics of a substance can be analyzed on a computer by computational science without actually conducting an experiment. It can be performed.
  • Patent Document 1 includes an atomic selection step of selecting at least three atoms of atomic coordinate data force of a molecule or molecular assembly, a plane determination step of determining a plane from the selected atoms, A molecule is determined by a set determination step for determining a set of at least two surfaces from a plurality of surfaces determined by the surface determination step, and a quantification step for quantifying the geometric relationship between the surfaces constituting the determined set.
  • a method and apparatus for analyzing the structure of a molecular assembly are disclosed.
  • Patent Document 2 includes a step of setting the charge composition of monomers constituting the polymer and the input values of the production conditions of the polymer; applying a Monte Carlo method, the molecules obtained by the actual synthesis Step to predict primary structure; Create coarse-grained model and determine coarse-grained parameters used for coarse-grained molecular dynamics simulation; Step to perform coarse-grained molecular dynamics simulation: Steps to predict the shape and mechanical properties of materials with microphase separation structure: Steps to calculate stress-strain curves and other mechanical properties; Steps to calculate orientation factors and other form factors; Shapes of powerful polymer materials A state prediction method and apparatus are disclosed.
  • the physical properties of the polymer material obtained by an actual synthesis are predicted based on the composition and production conditions of the monomer species that make up the polymer capable of producing a multiblock copolymer. It is reported that it can be measured.
  • JP 09-223166 Publication date: August 26, 1997)
  • a virtual experiment apparatus that performs a virtual experiment such as the above-described simulation apparatus and an experimental measurement apparatus that performs a real experiment such as a microscope have been developed independently.
  • simulation devices have been developed for the purpose of virtually performing behavioral and structural analysis of materials that cannot be obtained in actual experiments using computational science.
  • experimental measurement devices have been developed for actual observation by visualizing the fine structure of substances. For this reason, it has been said that these two research fields and technical fields have hardly been merged so far!
  • a virtual experimental device such as a simulation device has an advantage that it can perform analysis that is possible with a real experimental measurement device.
  • the present inventors link a virtual experimental apparatus having excellent analysis capability with an actual experimental measurement apparatus, thereby performing a virtual experiment based on the experimental structure obtained by the actual experimental measurement apparatus.
  • I have come up with a completely new concept that I can do and do a more detailed and accurate analysis.
  • it is necessary to develop a virtual experiment interface that can link an experimental measurement device and a virtual experiment device such as a simulation device. I found a new issue.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a virtual experiment interface that can link an experiment measurement apparatus and a virtual experiment apparatus such as a simulation, and use thereof. is there.
  • the present inventor has made it possible to use an experimental structure (image data) acquired with a three-dimensional transmission electron microscope or the like so that the simulation apparatus can use the experimental structure.
  • a virtual experiment interface for converting and processing data for a simulation device was created. By conducting simulations using the data transformed and processed by this virtual experiment interface, a more detailed analysis (a single polymer) that could not be obtained with conventional 3D transmission electron microscopes, etc.
  • the present inventors have found that information on the distribution state can be performed, and have completed the present invention.
  • the present invention has been completed based on such novel findings, and includes the following inventions (1) to (14). That is,
  • a data output means for outputting the data converted by the means to the virtual experiment device preferably converts the data so that it can be processed by, for example, a virtual experimental apparatus that performs a structural analysis simulation of the polymer material for the density.
  • the image data is two-dimensional image data
  • the data conversion processing unit includes an image reading unit that reads a pixel value of each pixel in the two-dimensional image data, and the image reading unit.
  • the virtual experiment interface according to (3) comprising:
  • the data conversion means further includes area designating means for designating an area for image processing from the two-dimensional image data obtained by the data obtaining means, and the image reading means comprises: The virtual experiment interface according to (4), which reads a pixel value of each pixel in an area specified by the area specifying means.
  • the image data is 3D image data composed of a plurality of 2D image data
  • the data conversion processing means reads a pixel value of each pixel in the 2D image data.
  • the virtual experimental device converts the image reading means, the numerical value conversion means for converting the pixel value read by the image reading means into a volume fraction value, and the volume fraction value converted by the numerical value conversion means.
  • the three-dimensional image data includes a plurality of layered two-dimensional image data
  • the three-dimensional processing means includes a plurality of two-dimensional data converted by the format conversion means.
  • the virtual experiment interface according to (6) which is configured as three-dimensional data by layering them in layers.
  • the data conversion means further includes area designating means for designating an area for image processing from the two-dimensional image data obtained by the data obtaining means, and the image reading means comprises: The virtual experiment interface according to (6) or (7), which reads a pixel value of each pixel in an area specified by the area specifying means.
  • the numerical value conversion means performs processing for associating the upper limit value and the lower limit value of the pixel value of the image with the upper limit value and the lower limit value of the volume fraction set in the virtual experimental device ( The virtual experiment interface according to any one of 4) to (8).
  • the polymer material is a polymer material having a multi-block copolymer power (1)
  • the virtual experiment interface according to any one of to (11).
  • the virtual experiment interface may be realized by a computer.
  • the virtual experiment interface that realizes the virtual experiment interface by the computer by operating the computer as each of the above means.
  • a control program and a computer-readable recording medium on which the control program is recorded also fall within the scope of the present invention.
  • the experiment measurement apparatus and the virtual experiment apparatus can be linked.
  • a virtual experiment device can perform a virtual experiment based on the experimental structure obtained by the experimental measurement device, and therefore performs an accurate and detailed analysis compared to the result obtained by a normal experimental measurement device.
  • it becomes possible Has an effect. For example, if a detailed analysis of material properties can be performed based on an experimental structure of a polymer material obtained by a microscope, it is effective.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of a virtual experiment system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing a hardware configuration of an information processing apparatus that can be used as a virtual experiment interface according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing a functional configuration of a virtual experiment interface according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing a procedure of processes executed by a virtual experiment interface according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing a hardware configuration of a virtual experiment system according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram schematically showing a functional configuration of a virtual experiment interface according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing a procedure of processes executed by a virtual experiment interface according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing a plurality of two-dimensional image data constituting a three-dimensional image of 3DTEM of a polymer material composed of PS and PI in an example of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram showing a processing screen for converting the experimental data shown in FIG. 8 into a format that can be used in a simulation apparatus.
  • FIG. 10 shows a diagram in which an experimental structure based on 3DTEM M images is displayed on the screen of the simulation apparatus “OCTA” in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram showing a simulation result by a mean field engine in an example of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram showing another simulation result in the example of the present invention.
  • FIG. 13 In the embodiment of the present invention, a part of a 3DTEM image is designated, and after the rotation 'enlargement / reduction' is shown, the AB block polymer structure is displayed on the simulation device.
  • FIG. 14 is a diagram showing a result of performing a junction distribution analysis based on the structure of the A-B block polymer in the example of the present invention.
  • FIG. 15 (a) is a diagram showing the experimental structure of 3DTEM, and (b) is a diagram showing the structure of the chain obtained by MD analysis.
  • FIG. 16 is a diagram showing an image obtained by combining an image by 3DTEM and an image of a chain by a molecular dynamics method in an example of the present invention.
  • FIG. 17 is a diagram showing the results of deformation prediction simulation (FDM) when the polymer material used is handled as an elastic body in this example.
  • a virtual test system 100 in which an experimental measurement device that acquires the structure of a polymer material as two-dimensional image data is linked to a simulation device via a virtual test interface.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing a hardware configuration of the virtual experiment system according to the present embodiment.
  • the virtual experiment system 100 includes an experiment measurement apparatus 101, a virtual experiment interface 200, and a simulation apparatus 102. As shown in FIG. 1, the experimental measurement device 101 is connected to the virtual experiment interface 200, and the virtual experiment interface 200 is connected to the simulation device 102.
  • the specific configuration of the experimental measurement device 101 is not particularly limited as long as it is an experimental device that can experimentally acquire the structure of the polymer material as image data.
  • An example of such an experimental measurement device is a microscope.
  • an electron microscope (transmission type, scanning type, etc.), an X-ray microscope or the like that can analyze the structure of the polymer material in a nano-order (nm) to micron order ( ⁇ m) scale range are preferable.
  • polymer material means a material containing a polymer, and includes an inorganic substance and a polymer that are composed of only a polymer material containing an organic polymer such as a multiblock copolymer. These include mixed materials, and also include materials containing biological polymers (proteins, nucleic acids, lipids) (for example, biological polymers such as biological membranes).
  • the polymer material preferably forms a network-like microphase separation structure.
  • the ⁇ polymer data image data '' obtained by the experimental measurement device is, for example, a gray scale display of the total concentration distribution of the polymer components (for example, black and white display in the black and white mode). Is preferred.
  • the simulation apparatus 102 may be a virtual experimental apparatus capable of performing a simulation (virtual experiment) related to the structural analysis of a polymer material using computational science on a computer. It is not particularly limited.
  • simulation relating to structural analysis of polymer material refers to simulation relating to the analysis of molecular properties and Z or material properties of polymer materials. Specifically, for example, the group of the present inventors previously "OCTA" which is a simulator developed in The “OCTA” will be briefly described below.
  • OCTA is an integrated simulator for soft materials (for example, polymer materials) developed in an industry-academia collaboration project proposed by the Ministry of Economy, Trade and Industry.
  • the function of “OCTA” is to combine the micro-molecular properties and macro-material properties of soft materials through virtual experimental techniques.
  • Soft materials are made of complex molecules containing tens of thousands or hundreds of millions of atoms.
  • Soft materials have intermediate structures of various scales, and their characteristic time ranges on the order of nanoseconds.
  • OCTA Integrated Multimedia Subsystem
  • OCTA has four simulation engines, “COGNAC”, “PASTA”, “SUSHI”, and “MUFFIN”, and a simulation platform called “GOURMET”.
  • the simulation engine performs calculations such as molecular dynamics, repetition dynamics, interface dynamics, gel dynamics, and two-phase fluid dynamics.
  • the simulation platform provides a common interface to the above simulation engine, and provides an environment for solving problems by coordinating different engines (for more information on "OCTA", see “http: ⁇ octa.jp” reference).
  • the virtual experiment interface 200 includes a data acquisition unit 201, a data conversion processing unit 202, and a data output unit 203.
  • the data acquisition unit 201 functions as a data acquisition unit that acquires experimental structure data obtained by the experimental measurement device 101.
  • the data conversion processing unit 202 functions as a data conversion processing unit that converts the experimental structure data acquired by the data acquisition unit 201 so that the simulation apparatus 102 can process it.
  • the data output unit 203 functions as a data output unit that outputs the data converted by the data conversion processing unit 202 to the simulation apparatus 102.
  • the virtual experiment interface 200 is implemented using a hardware configuration such as an information processing apparatus. Can be expressed.
  • FIG. 2 schematically shows a hardware configuration of an information processing apparatus that can be used as a virtual experiment interface according to the present invention.
  • the information processing apparatus 500 includes a central processing unit (CPU; 501) that controls the entire apparatus, and a RAM (Random Access Memory) 505 as a temporary storage area.
  • the CPU 501 and RAM 505 are connected to an auxiliary storage device 509 and a ROM (Read-Only Memory) 503 via a bus 507.
  • auxiliary storage device 109 for example, a node disk, a flexible disk, a CD-ROM, a DVD (Digital Video Disk), or the like is used.
  • the ROM 503 is a read-only nonvolatile storage device using an integrated circuit.
  • the auxiliary storage device 509 and the ROM 503 store a computer program that is loaded into the RAM 505, gives desired instructions to the CPU 501 and the like, and realizes various functions related to the present invention.
  • the display device 515 an LCD (Liquid Crystal Display), a CRT (Cathode-Ray Tube), or the like is used.
  • the input device 513 is used to input characters and numbers, and for example, a pointing device such as a keyboard, a mouse, or a trackball is used. These components are also coupled via a bus 507.
  • the CPU 501 executing the computer program stored in the ROM 503 or the auxiliary storage device 109.
  • the information processing device 500 is characterized by being a device that can execute a program necessary for performing information processing to be described later.
  • the experimental measurement device 101 and the simulation device 102 This makes it possible to perform simulations such as morphological prediction and physical property prediction based on the experimental structure of polymer materials.
  • the data conversion processing unit 202 in the virtual experiment interface 200 performs conversion so that the virtual experiment apparatus that performs the structural analysis simulation of the polymer material can process the density. Specifically, for example, a process for converting image data (pixel data) into a volume fraction value is performed. Therefore, the functional configuration of the data conversion processing unit 202 in the virtual experiment interface 200 will be described with reference to FIG.
  • the data conversion processing unit 202 includes an area specifying unit 202a, an image reading unit 202b, a numerical value conversion unit 202c, and a format conversion unit 202d.
  • the area specification unit 202a It functions as a region designating unit for designating a region for image processing from the two-dimensional image data acquired by the acquisition unit 201.
  • the image reading unit 202b functions as an image reading unit that reads the pixel value of each pixel in the region specified by the region specifying unit 202a.
  • the numerical value conversion unit 202c functions as numerical value conversion means for converting the pixel value read by the image reading unit 202b into a volume fraction value.
  • the format conversion unit 202d functions as a format conversion unit that converts (describes) the volume fraction value converted by the numerical value conversion unit 202c into a format that can be processed by the simulation apparatus 102 . Further, the format conversion unit 202d describes the coordinate data (position information) for each pixel.
  • FIG. 4 shows a procedure of processing executed by the virtual experiment interface 200.
  • the data acquisition unit 201 acquires two-dimensional image data obtained by observing the structure of the polymer material from the experimental measurement device 101 (step Sl).
  • the area designating unit 202a in the data conversion processing unit 202 designates an area to be subjected to data conversion processing in the two-dimensional image data (step S2).
  • the image reading unit 202b reads the pixel value of each pixel in the region specified by the region specifying unit 202a (step S3).
  • the numerical value conversion unit 202c converts the pixel value read by the image reading unit 202b into a volume fraction value (step S4).
  • the format conversion unit 202d converts (describes) the volume fraction value converted by the numerical value conversion unit 202c into a format that can be processed by the simulation apparatus 102, and outputs it to the data output unit 203 (step) S5).
  • the data output unit 203 outputs data to the simulation apparatus 102 (step S6), and the process ends.
  • the data acquisition unit 201 performs processing for acquiring two-dimensional image data obtained by observing the structure of the polymer material from the experimental measurement device 101.
  • the image data received by the data acquisition unit 201 is two-dimensional image data obtained by observing the structure of the polymer material with the experimental measurement device 101.
  • a microscope such as a transmission electron microscope
  • An observation image of a polymer material can be listed.
  • the image format of the two-dimensional image data a conventionally known image format can be used and is not particularly limited. For example, general-purpose formats such as JPEG, TIFF, GIF, BMP, PNG, and PCX can be handled appropriately.
  • the data acquisition unit 201 generates an image object (TIF F format) obtained by observing a multiblock copolymer of polystyrene (PS) and polyisoprene (PI) using a transmission electron microscope. And load (open).
  • TEZ F format image object obtained by observing a multiblock copolymer of polystyrene (PS) and polyisoprene (PI) using a transmission electron microscope. And load (open).
  • step S2 the region designating unit 202a in the data conversion processing unit 202 performs a process of designating a region to be subjected to data conversion processing in the two-dimensional image data.
  • This process is a process of designating an area necessary for performing the following conversion process or the like in the image data acquired by the data acquisition unit 201 from the experimental measurement apparatus 101.
  • the area designation method is not particularly limited, and a conventionally known area designation method can be suitably used.
  • a user can specify a region by specifying a lower limit value and an upper limit value of the absolute position of a pixel with respect to arbitrary X and y axes.
  • the area is defined according to a predetermined rule such as specifying a predetermined position of the two-dimensional image data such as the position of A on the X axis and the position of B on the y axis. It can also be specified. In the example described later, an operation of reading a value described in a UDF file is performed.
  • x, y represents the absolute position of the two-dimensional image, and is a predetermined X-axis and y-axis value.
  • step S2 the area designating process performed in step S2 is not necessarily performed and can be omitted.
  • the image data obtained from the experimental measurement device 101 is used as it is for the processing after step S3.
  • the processing amount increases more than necessary, and there is a problem that the processing speed is lowered. Therefore, it is preferable to perform the region designation processing in step S2.
  • step S3 the image reading unit 202b performs a process of reading the pixel value of each pixel in the region specified by the region specifying unit 202a.
  • This process is the so-called floor
  • This process is called a tuning (quantization) process.
  • a conventionally known method can be suitably used for the intensive process, and the specific method is not particularly limited.
  • gradation can be achieved by sequentially reading the pixel values of the image at the absolute pixel positions of X and y specified in step S2 above.
  • the value is a process of reading one 256-gradation number for each pixel. In RGB, three 256-gradation values are read. become. Needless to say, the gradation is not limited to 256 gradations and may be higher.
  • step S4 the numerical value conversion unit 202c performs a process of converting the pixel value read by the image reading unit 202b into a volume fraction value.
  • “Volume volume value” refers to the ratio of the volume occupied by each component in a specific space. In other words, for example, the volume fraction of one A component among several components is expressed by the following formula (1).
  • volume fractions are ⁇ and ⁇ .
  • the process of converting the pixel value of the image into the volume fraction value is to enable data to be transferred as it is to a virtual experimental apparatus such as a simulation apparatus. If this purpose is not conscious, the value of 256 gradations can be maintained.
  • the conversion into the volume fraction value can be performed, for example, as follows.
  • an image of 256 gradations in the monochrome mode was used.
  • an image obtained by observing a multi-block copolymer that also has polystyrene (PS) and polyisoprene (PI) force with a transmission electron microscope there are white areas and black areas.
  • the white area corresponds to the area where the PS density (volume fraction) is high
  • the black area corresponds to the area where the PI density (volume fraction) is high.
  • each darkness is a darkness on the image, it may change depending on the measurement conditions.
  • a virtual experiment (simulation) to be performed later in the simulation apparatus 102 In (Racing) the maximum (or minimum) volume fraction of PS and PI when the block copolymer of PS and PI is phase-separated can be determined according to the type of polymer. For example, in this case, the maximum volume fraction in each phase of PS and PI is 0.8.
  • the numerical value conversion unit 202c converts the pixel value of the image into a volume fraction value in accordance with the maximum (or minimum) volume fraction of each polymer set in the simulation apparatus 102. For example, if 256 gradation values on the image are distributed between 100 and 240, the lower limit value of the pixel value 100 is changed to the lower limit value of the volume fraction value 0.2. Convert 240, which is the upper limit of the pixel value, to 0.8, which is the upper limit of the volume fraction value, in a linear relationship. Specifically, when the data at a certain position is X with 256 gradations, the volume fraction value is expressed by the following equation (3).
  • the numerical value conversion unit 202c performs processing for associating the upper limit value and the lower limit value of the pixel value of the image with the upper limit value and the lower limit value of the volume fraction set in the simulation apparatus.
  • the upper and lower limits of the volume fraction are determined by the simulation of the material's Balta.
  • the upper and lower limit values of this volume fraction are set to the upper and lower pixel values of the image, and the pixel values in the meantime are converted linearly so as to be the volume fraction during this interval.
  • step S5 the format conversion unit 202d converts (describes) the volume fraction value converted by the numerical value conversion unit 202c into a format that can be processed by the simulation apparatus 102, and outputs the converted data to the data output unit 203.
  • “converting into a format that can be processed by the simulation device (virtual experimental device)” means that there are various data formats that can be processed in the simulation device. This means that the data format is converted to an arbitrary format that can be processed by the simulation equipment.
  • step S5 the simulation apparatus 10 that wants to link the data converted into the volume fraction value by the numerical conversion unit 202c with the experimental measurement apparatus 101. It can be said that 2 is a process that describes in a processable format. At this time, coordinate data (positional information) corresponding to each pixel is also described. That is, describe the values of X and y.
  • the values of X and y are synonymous with X and y in step S2, and are the values of absolute pixel positions.
  • OCTA is used as a simulation apparatus, and “OCTA” can process data in the UDF file format. Therefore, the format conversion unit 202d uses the data converted by the numerical value conversion unit 202c. Is described in the UDF file format.
  • step S6 the data output unit 203 performs a process of outputting data to the simulation apparatus 102. Since the simulation apparatus 102 has already been described in a usable format in step S5, the data output unit 203 only needs to output data to the simulation apparatus 102.
  • the experiment measurement apparatus and the simulation apparatus can be linked easily and reliably. For this reason, it is possible to perform a virtual experiment using the experimental structure (two-dimensional image data) obtained in the experimental measurement device, and it is possible to perform a simulation reflecting a more realistic system. Furthermore, detailed analysis that cannot be performed with an actual experimental apparatus can be performed.
  • FIGS. Another embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
  • components having the same functions as the components in the first embodiment are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • differences from the first embodiment will be described.
  • a virtual experimental system 100 will be described in which an experimental measurement device capable of observing the structure of a polymer material as three-dimensional image data is linked to a simulation device using a virtual experimental interface.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing a hardware configuration of the virtual experiment system according to the present embodiment.
  • the virtual experiment system 100 ′ includes a three-dimensional analysis experiment measurement apparatus 101 ′, a virtual experiment interface 200, and a simulation apparatus 102.
  • the experimental measurement apparatus 101 'for three-dimensional analysis includes a three-dimensional transmission electron microscope, a three-dimensional X-ray microscope, and a confocal laser that can analyze the structure of a polymer material in three dimensions. A microscope or the like is suitable.
  • the experimental measurement apparatus 101 ′ for 3D analysis is not limited to the microscope listed here as long as it is an experimental measurement apparatus that can analyze the structure of the polymer material in 3D.
  • this operation is repeated while tilting the sample little by little, and a large number of the obtained two-dimensional images are processed by a computer to create a three-dimensional image, that is, a three-dimensional image.
  • a three-dimensional image created in this way is configured by collecting a number of two-dimensional images in layers.
  • the 3D image data is obtained by reconstructing a plurality of (many) 2D image data, a large number of 2D image data forces are formed (for example, 2D image data). It can be said that it is constructed by collecting several sheets in layers. Based on the above points, the virtual experiment interface 200 ′ according to the present embodiment will be described.
  • the virtual experiment interface 200 ′ includes a data acquisition unit 201 ′, a data conversion processing unit 202 ′, and a data output unit 203 ′.
  • the data acquisition unit 201 ′ acquires a plurality of 2D image data constituting 3D image data from the 3D analysis experimental measurement apparatus 101 ′.
  • the plurality of two-dimensional image data acquired by the data acquisition unit 201 ′ is sent to the data conversion processing unit 202 ′.
  • the data conversion processing unit 202 ′ will be described with reference to FIG.
  • FIG. 6 is a block diagram schematically showing a functional configuration of the data conversion processing unit 202 ′ in the virtual experiment interface 200 ′.
  • the data conversion processing unit 202 ′ An area designation unit 202a ′, an image reading unit 202b ′, a numerical value conversion unit 202c ′, a format conversion unit 202d ′, a determination unit 202e ′, and a three-dimensional processing unit 202f ′ are provided.
  • the area designating unit 202a functions as an area designating unit for designating an area for image processing of arbitrary 2D image data among a plurality of 2D image data acquired by the data acquiring unit 201'. It is.
  • the image reading unit 202b ′ functions as an image reading unit that reads the pixel value of each pixel in the region specified by the region specifying unit 202a ′.
  • the numerical value conversion unit 202c ′ functions as numerical value conversion means for converting the pixel value read by the image reading unit 202b ′ into a volume fraction value.
  • the format converter 202d ' functions as a format converter that converts (describes) the volume fraction value converted by the numerical converter 202c' into a format that can be processed by the simulation apparatus 102 '.
  • the format conversion unit 202d ′ also describes coordinate data (position information) for each pixel.
  • the determination unit 202e ′ for all the 2D image data constituting the 3D image data, has a region designation unit 202a ′, an image reading unit 202b ′, a numerical value conversion unit 202c ′, and a format conversion unit 20 2d. It functions as a judgment means for judging whether or not each process by 'is finished. If it is judged that all the 2D image data has been processed, the process is finished. When it is determined that the processing has been completed for all the 2D image data, which is controlled to perform each process by the above image reading means, numerical value conversion means, and format conversion means for 2D image data In this case, the processed data is output to the three-dimensional processing unit 202f ′.
  • the three-dimensional processing unit 202f ′ causes the simulation device 102 ′ to It functions as a 3D processing means that reconstructs 3D data using multiple 2D data described in a processable format.
  • the data output unit 203 ′ outputs the 3D data reconstructed by the 3D processing unit 202 f ′ to the simulation device 102.
  • the simulation apparatus 102 can simulate a polymer material based on three-dimensional data.
  • the “OCT” described in Embodiment 1 above A "can be preferably used.
  • FIG. 7 is a diagram showing a procedure of processes executed by the virtual experiment interface 200 ′.
  • a plurality of 2D image data constituting 3D image data is acquired (step S11).
  • the area designating unit 202a ′ in the data conversion processing unit 202 ′ designates an area to be subjected to data conversion processing in arbitrary two-dimensional image data among the plurality of two-dimensional image data (step S 12 ).
  • the image reading unit 202b ′ reads the pixel value of each pixel in the region specified by the region specifying unit 202a ′ (step S13).
  • the pixel value read by the numerical value conversion unit 202c ′ 1S image reading unit 202b ′ is converted into a volume fraction value (step S14).
  • the format conversion unit 202d ′ converts (describes) the volume fraction value converted by the numerical value conversion unit 202c ′ into a format that can be processed by the simulation apparatus 102 ′ (step S15).
  • the processing in steps S12 to S15 is performed for the two-dimensional image data for the amount (number of sheets) of the two-dimensional image data.
  • step S16 whether or not the conversion process from step S12 to step S15 has been completed for all of the plurality of 2D image data constituting the 3D image data is determined by the determination unit 202f '. Is determined (step S16).
  • the three-dimensional processing unit 202f ′ uses all the two-dimensional data subjected to the conversion processing from step S12 to step S15 to form three-dimensional data and sends it to the data output unit 203 ′ (step S 17).
  • the data output unit 203 ′ outputs the 3D data configured by the 3D processing unit 202f to the simulation apparatus 102, and ends the process (step S18).
  • step S11 the data acquisition unit 201 ′ performs a process of acquiring 3D image data obtained by observing the structure of the polymer material from the 3D analysis experimental measurement device 101 ′.
  • powerful 3D image data is obtained by reconstructing on a computing device such as a computer using a plurality of 2D image data of the structure of the polymer material. For this reason, it can be regarded as a set of multiple 2D image data. Therefore, the data acquisition unit 201 ′ acquires 3D image data of the structure of the polymer material as a set of 2D image data, that is, acquires a plurality of 2D image data. Note that this process only increases the amount (number of sheets) of 2D image data to be acquired, and can be performed in the same manner as when acquiring 2D image data described in the first embodiment.
  • the area designating unit 202a ′ performs a process of designating an area for performing data conversion processing in arbitrary 2D image data among the plurality of 2D image data.
  • the region specifying unit 202a ′ is a force-specific rule that can execute processing on arbitrary image data among a plurality of two-dimensional image data, for example, the order of coordinate positions in the z-axis direction in the three-dimensional image data. According to the above, it may be set to process 2D image data. The specific process can be performed in the same manner as the process of the first embodiment described above.
  • Steps S13 and S14 can be performed in the same manner as the processing in the first embodiment described above, and thus detailed description thereof is omitted.
  • step S15 the format conversion unit 202d ′ performs a process of converting (description) the volume fraction value converted by the numerical value conversion unit 202c ′ into a format that can be processed by the simulation apparatus 102 ′.
  • coordinate data (position information) corresponding to each pixel is also described.
  • the pixel data force is also converted into a volume fraction value.
  • the volume fraction value is saved as the value of an arbitrary point in the 3D simulation box.
  • X, y, and z be the absolute positions in the 3D simulation box.
  • X and y correspond to X and y in the above two-dimensional image as they are, and z corresponds to the layered direction.
  • the absolute pixel position value, z is the z-th X (inter-image distance).
  • This “inter-image distance” can also be expressed as an inter-layer distance when the 3D image data is obtained by layering a plurality of 2D image data in layers.
  • OCTA is used as a simulation apparatus, and “OCTA” can process data in the UDF file format. Therefore, the format conversion unit 202d ′ uses the numeric conversion unit 202c ′. The converted data is processed in the UDF file format.
  • steps S12 to S15 is repeated a plurality of times according to the amount (number of sheets) of 2D image data, and conversion processing is performed on all 2D image data.
  • step S16 the determination unit 202f ′ performs a process of determining whether or not the conversion process from step S2 to step S5 has been completed for all of the plurality of 2D image data constituting the 3D image data.
  • the determination unit 202f ′ determines that the conversion process has not been completed for all the two-dimensional image data
  • the determination unit 202f ′ performs steps S2 to S5 for the two-dimensional image data that has not been processed. Command to perform the conversion process.
  • the determination unit 202f ′ determines that the conversion processing has been completed for all the two-dimensional image data
  • the determination unit 202f ′ performs steps S2 to S5 on the 3D processing unit 202f ′. It is instructed to construct 3D data using all the 2D data that has been converted up to.
  • the 3D processing unit 202f It is possible to make a three-dimensional process. However, in order to perform a simulation based on a more accurate experimental structure, all the 2D image data constituting the 3D image data is processed, and all the processed 2D data are used. It is preferable to perform a three-dimensional process.
  • step S17 the three-dimensional processing unit 202f, all the two-dimensional data subjected to the conversion processing from step S12 to step S15 (a plurality of pieces constituting the above three-dimensional image data) Process all 2D image data! /, And then use the 2D data that has been converted from step S12 to step S15) to construct 3D data and send it to the data output unit 203 ' I do.
  • step S18 the data output unit 203 ′ outputs the three-dimensional data formed by the three-dimensional processing unit 202f ′ to the simulation apparatus 102 ′, and ends the process. Since the simulation apparatus 102 according to the present embodiment is an apparatus capable of executing simulation based on 3D data, the data output unit 203 ′ outputs 3D data to the simulation apparatus 10 2 ′. Only need.
  • the experiment measurement apparatus and the simulation apparatus can be linked easily and reliably. For this reason, it is possible to perform a virtual experiment using the experimental structure (three-dimensional image data) obtained in the experimental measurement device for three-dimensional analysis, and more realistic simulations can be performed. Furthermore, detailed analysis that cannot be performed with actual experimental equipment can be performed.
  • the virtual experiment interface is described as a separate device from the experiment measurement device or simulation device, but the virtual experiment interface and the experiment measurement device or simulation device are physically integrated. It's a matter of being composed. That is, since the virtual experiment interface according to the present invention can be implemented by an arithmetic device such as a computer, it is easy for those skilled in the art to integrate with the experiment measurement device or the simulation device.
  • each block of the virtual experiment interface 200 or 200 ′ in particular the data conversion processing unit 202 or 202, may be configured by hardware logic or realized by software using a CPU as follows. Do it! /
  • the virtual experiment interface 200 or 200 ′ includes a CPU (central processing unit) that executes instructions of a control program that realizes each function, a ROM (read only memory) that stores the above program, and an upper program. It has RAM (random access memory) to be expanded, storage devices (recording media) such as memory for storing the above programs and various data.
  • CPU central processing unit
  • ROM read only memory
  • storage devices recording media
  • the object of the present invention is to record the program code (execution format program, intermediate code program, source program) of the control program of the virtual experiment interface 200 or 200 ′, which is software that realizes the functions described above, so that it can be read by a computer
  • This can also be achieved by supplying the recorded recording medium to the virtual experiment interface 200 or 200 ′ and reading and executing the program code recorded on the recording medium by the computer (or CPU or MPU). .
  • Examples of the recording medium include magnetic tapes such as magnetic tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy disk Z hard disks, and optical disks such as CD-ROMZMOZ MD / DVD / CD-R. Disk systems, IC cards (including memory cards) Z optical cards and other card systems, or mask ROMZEPROMZEEPROMZ flash ROM and other semiconductor memory systems can be used.
  • the virtual experiment interface 200 or 200 ' may be configured to be connectable to a communication network, and the program code may be supplied via the communication network.
  • This communication net The work is not particularly limited, for example, Internet, intranet, extranet, LAN, ISDN, VAN, CATV communication network, virtual private network, telephone line network, mobile communication network, satellite communication A net or the like is available.
  • the transmission medium constituting the communication network is not particularly limited, and for example, IEEE 1394, USB, power line carrier, cable TV line, telephone line, ADSL line, etc., such as IrDA or remote control. It can also be used with wireless such as infrared, Bluetooth (registered trademark), 802.11 wireless, HDR, mobile phone network, satellite line, and terrestrial digital network.
  • the present invention can also be realized in the form of a computer data signal embedded in a carrier wave in which the program code is embodied by electronic transmission.
  • PS-PI block made of polystyrene (PS) and polyisoprene (PI) is used as a three-dimensional electron microscope (three-dimensional transmission electron microscope, 3 DTEM).
  • the experimental structure observed in) is input to the simulation device “OCTA” via the virtual experiment interface, and the result of the simulation based on the experimental structure is shown.
  • the PS-PI block forms a network-like micro phase separation structure.
  • FIG. 8 shows a plurality of 2D image data constituting a 3D image of 3DTEM of a polymer material composed of PS and PI.
  • the image data shown in Fig. 8 is image data created by 3DTEM, which is a collection of several 2D images in a layered form, 256 X 256 pixels, and 1.8 m square image data. (TIFF format).
  • the 3DTEM observation image shows a deformed lamella structure, but with a resolution that can display the entire concentration distribution of polymer components such as PS and PI in shades.
  • the area power SPS that appears white is the part where the density of SPS is high, and the area where it appears black is the part where the density of PI is high.
  • FIG. 8 shows a plurality of 2D image data constituting a 3D image of 3DTEM of a polymer material composed of PS and PI.
  • the image data shown in Fig. 8 is image data created by 3DTEM, which is a collection of several 2D images in a layered
  • FIG. 9 is a diagram showing a processing screen for converting the experimental data into a format usable in the simulation apparatus.
  • the above two-dimensional image data is converted by a virtual experiment interface and converted into a format that can be processed by the simulation device “OCTA”. Specifically, the following processes (i) to (vi) are performed.
  • the read value is converted to a volume fraction value between 0.0 and 1.0.
  • the upper and lower limits of volume fraction are determined by the simulation of the material's Balta.
  • the upper and lower limit values of this volume fraction are set to the upper and lower limit pixel values of the image, and the linear value is converted so that the pixel value force S during this period becomes the volume fraction during this period.
  • (V) Describe the value converted to volume fraction in UDF. At that time, describe the values of X, y, and z.
  • the values of X and y mean the value of the absolute pixel position
  • the value of z means (zth X (inter-image distance) at 0).
  • FIG. 10 shows a diagram in which the above-described conversion process is performed and the experimental structure based on the 3DTEM M image is displayed on the screen of the simulation apparatus “OCTA”.
  • 32 pixel x 32 pixel x 32 pixel data is processed as 32 3 data and is a 230 nm cubic image.
  • FIG. Fig. 12 shows the total density distribution of the ⁇ component, the density distribution at the end of the A component, and the density distribution of the connection portion of the A component.
  • Fig. 14 shows the result of the junction distribution analysis based on the structure of the AB block polymer.
  • "OCGN” of "COGNAC” was used.
  • the ordered lamella structure can be extracted and analyzed. Specifically, it was possible to display the distribution of A, the A-B interface, and the distribution of the A bond.
  • FIG. Fig. 15 (a) is a diagram showing the experimental structure of 3DTEM, and (b) is a diagram showing the structure of the chain obtained by MD analysis. As shown in the figure, in 3DTEM, the total concentration distribution of the components of the polymer can be displayed in shades of gray.
  • Fig. 16 shows an image obtained by combining a 3DTEM image and a molecular dynamics chain image. As shown in this figure, it was found that the end distribution of the polymer chain and the like can be obtained by performing a simulation based on the experimental structure using the virtual experiment interface according to the present invention.
  • FIG. 17 shows the result of deformation prediction simulation (FDM) when the polymer material used in this example is handled as an elastic body.
  • FDM deformation prediction simulation
  • the three-dimensional experimental structure can be processed as digital data on the simulation apparatus ("OCTA") by using the virtual experiment interface according to the present invention. It was also revealed that the simulator can be used as an experimental analysis tool to analyze the distribution of ends in the phase separation structure and the generation of chain structure based on the 3D experimental structure. Furthermore, based on the 3D experimental structure, it became clear that the deformation structure when external force is applied can be predicted by simulation.
  • the present invention can be applied to nanotechnology that seeks to realize the development of completely new physical properties' functions by controlling the structure of materials on a nanoscale with ultraprecision.
  • the field of application covers a wide range, including electronics, biotechnology, photo-tasting, and materials.

Abstract

　実験計測装置（１０１）によって得られる高分子材料の構造の画像データを取得するデータ取得部（２０１）と、データ取得部（１０１）が取得した画像データを、シミュレーション装置（１０２）が処理できるように変換するデータ変換処理部（２０２）と、データ変換処理部（２０２）によって変換されたデータをシミュレーション装置に対して出力するデータ出力部（２０３）と、を有する仮想実験インタフェース（２００）によれば、実験計測装置とシミュレーション等の仮想実験装置とを連動させることができる。このため、より現実系を反映したシミュレーションを行うことができる。さらに、現実の実験装置では行い得ない、詳細な解析を行うことが可能となる。

Description

明 細 書
実験装置と連動させる仮想実験インタフ ース
技術分野
[0001] 本発明は、実験計測装置と仮想実験装置 (シミュレーション装置)とを連動させ得る 仮想実験インタフェース、及び該仮想実験インタフェースを用いた仮想実験システム に関するものである。
背景技術
[0002] 近年、高分子材料等の分子集合体構造の特徴を仮想実験技術 (シミュレーション 技術）によって解析するシミュレーション装置が頻繁に利用されるようになっている。こ のようなシミュレーション装置によれば、実際に実験を行うことなく計算科学によってコ ンピュータ上で物質の構造特性等を解析することができるため、現実の実験では行 Vヽ得な 、ような解析を行うことができる。
[0003] 例えば、特許文献 1には、分子または分子集合体の原子座標データ力 少なくとも 3つ以上の原子を選択する原子選択工程と、前記選択した原子から面を決定する面 決定工程と、前記面決定工程により決定した複数の面の中から少なくとも 2つの面の 組を決定する組決定工程と、前記決定した組を構成する面の間の幾何学的関係を 数値化する数値化工程により分子または分子集合体の構造を解析する方法及び装 置が開示されている。かかる解析方法及び装置は、低分子の凝集体構造や高分子 の非晶構造など、ランダム性が高く複雑な構造を有する分子系の微細構造の特徴を 明確ィ匕するのに有効との報告がなされている。
[0004] また、特許文献 2には、高分子を構成するモノマーの仕込み組成、および高分子の 製造条件の入力値を設定するステップ；モンテカルロ法を適用し、現実の合成で得ら れる分子の 1次構造を予測するステップ;粗視化モデルを作成すると共に、粗視化分 子動力学シミュレーションに用いる粗視化パラメーターを決定するステップ;粗視化分 子動力学シミュレーションを行うステップ：内部にミクロ相分離構造を有する材料の形 態と力学物性を予測するステップ：応力 ひずみ曲線その他の力学物性を算出する ステップ；配向係数その他の形状因子を算出するステップ；力 なる高分子材料の形 態予測方法およびその装置が開示されている。この高分子材料の形態予測方法お よびその装置によれば、マルチブロック共重合体力 なる高分子を構成するモノマー 種の組成および製造条件に基づき、現実の合成で得られる高分子材料の物性を予 測することができると報告されている。
[0005] その一方、現実の実験により、物質の構造等を解析すベぐ種々の実験計測装置（ 実験装置)が開発されている。特に、物質の微細な構造を解析するために、数多くの 顕微鏡が開発されている。例えば、ナノスケールにて物質を解析可能な電子顕微鏡 として、物質の電子線を照射し、表面からはじき出された 2次電子を利用して表面の 立体的形態を観察する走査型電子顕微鏡（SEM ; scanning electron microscope)と 、物質の内部をくぐり抜けて出てきた電子を結像させることで物質内部の構造を"透 かして"観察できる透過型電子顕微鏡（TEM ; transmission electron microscope) 開発されている。
[0006] さらに、近年、 3次元透過型電子顕微鏡（3DTEM)、 3次元 X線顕微鏡、共焦点レ 一ザ顕微鏡等の開発によって、 2次元の解析だけでなぐ 3次元の構造解析を行うこ とも可能となっている。
〔特許文献 1〕
特開平 09— 223166号公報 (公開日：平成 9年 8月 26日）
〔特許文献 2〕
特開 2003— 105090号公報 (公開日：平成 15年 4月 9日）
[0007] 上述したシミュレーション装置等の仮想実験を行う仮想実験装置と、顕微鏡等の現 実の実験を行う実験計測装置とは、それぞれ独立に発展してきた。つまり、シミュレ一 シヨン装置は、現実の実験では得られないような物質の挙動や構造解析を、計算科 学を駆使して仮想的に行うことを目的に発達してきたものである。一方、実験計測装 置は、物質の微細な構造等を可視化することにより実際に観察するために発達して きたものである。このため、これら 2つの研究分野 ·技術分野はこれまでほとんど融合 することがなかったと!、つても過言ではな!/、。
[0008] さらに、これまで開発されてきたシミュレーション装置等の仮想実験装置は、あらか じめ多数のデータや条件等を設定'入力する必要があり、現実の実験計測装置を操 作する実験研究者にとって非常に扱い難いものであった。また、設定する条件等によ つて得られるシミュレーション結果が異なるため、一部の実験研究者からはシミュレ一 シヨン装置によって得られた結果は、現実系を反映しておらず、信頼性の面で問題が あるのではな!/、かと指摘する声も挙がって 、た。
[0009] しかしその一方で、シミュレーション装置等の仮想実験装置には、現実の実験計測 装置では行 、得な 、ような解析を行うことができると 、う利点がある。
発明の開示
[0010] そこで、本発明者らは、優れた解析能力を有する仮想実験装置と現実の実験計測 装置とを連動させることにより、現実の実験計測装置によって得られる実験構造をもと に仮想実験を行うことができ、より詳細かつ正確な解析を行 、得るのではな 、かと ヽ う全く新しい概念を考え出すに至った。そして、力かる新概念を具現ィ匕するためには 、実験計測装置とシミュレーション装置等の仮想実験装置とを連動させ得る仮想実験 インタフェースを開発する必要があるという、これまで全く考慮されてこな力つた新規 な課題を独自に見出した。
[0011] 本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、実験計測装置と シミュレーション等の仮想実験装置とを連動させ得る仮想実験インタフェース及びそ の利用を提供することにある。
[0012] 本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意検討を行った結果、 3次元透過型電子顕 微鏡等で取得した実験構造 (画像データ)をシミュレーション装置が利用できるように 、実験構造データをシミュレーション装置用に変換'加工する仮想実験インタフェース を作製した。そして、この仮想実験インタフェースにより変換'加工されたデータを用 いてシミュレーションを行うことによって、従来の 3次元透過型電子顕微鏡等では得ら れな力 た、より詳細な解析 (高分子の 1本の分布状態に関する情報等)を行うことが できることを見出し、本願発明を完成させるに至った。本発明は、かかる新規知見に 基づいて完成されたものであり、以下の発明（1)〜（14)を包含する。すなわち、
[0013] (1)高分子材料の構造の画像データを取得するデータ取得手段と、上記データ取 得手段が取得した画像データを、高分子材料の構造解析シミュレーションを行う仮想 実験装置が処理できるように変換するデータ変換処理手段と、上記データ変換処理 手段によって変換されたデータを仮想実験装置に対して出力するデータ出力手段と 、を備える仮想実験インタフェース。なお、上記データ変換処理手段は、例えば、密 度を対象として高分子材料の構造解析シミュレーションを行う仮想実験装置が処理 できるように変換するものであることが好ま 、。
[0014] (2)上記画像データは、実験計測装置によって得られるものである（1)に記載の仮 想実験インタフェース。
[0015] (3)上記データ変換処理手段は、上記画像データを体積分率の値へ変換する処 理を行うものである（1)又は（2)に記載の仮想実験インタフェース。
[0016] (4)上記画像データは、 2次元画像データであって、上記データ変換処理手段は、 上記 2次元画像データにおける各画素のピクセル値を読み込む画像読込手段と、上 記画像読込手段によって読み込まれたピクセル値を体積分率の値に変換する数値 変換手段と、上記数値変換手段によって変換された体積分率の値を、仮想実験装 置が処理できる形式に変換する形式変換手段と、を備えるものである（3)に記載の 仮想実験インタフェース。
[0017] (5)上記データ変換手段は、さらに、上記データ取得手段によって取得された 2次 元画像データから画像処理する領域を指定する領域指定手段を備えており、上記画 像読込手段は、上記領域指定手段によって指定された領域における各画素のピクセ ル値を読み込むものである (4)に記載の仮想実験インタフェース。
[0018] (6)上記画像データは、複数の 2次元画像データから構成される 3次元画像データ であって、上記データ変換処理手段は、上記 2次元画像データにおける各画素のピ クセル値を読み込む画像読込手段と、上記画像読込手段によって読み込まれたピク セル値を体積分率の値に変換する数値変換手段と、上記数値変換手段によって変 換された体積分率の値を、仮想実験装置が処理できる形式に変換する形式変換手 段と、上記形式変換手段によって処理された複数の 2次元データを用いて、 3次元デ ータとして再構成する 3次元処理手段と、を備えるものである（3)に記載の仮想実験 インタフェース。
[0019] (7)上記 3次元画像データは、複数の層状の 2次元画像データからなるものであり、 上記 3次元処理手段は、上記形式変換手段によって変換された複数の 2次元データ を、層状に重ねることにより 3次元データとして構成するものである（6)に記載の仮想 実験インタフェース。
[0020] (8)上記データ変換手段は、さらに、上記データ取得手段によって取得された 2次 元画像データから画像処理する領域を指定する領域指定手段を備えており、上記画 像読込手段は、上記領域指定手段によって指定された領域における各画素のピクセ ル値を読み込むものである（6)又は（7)に記載の仮想実験インタフェース。
[0021] (9)上記数値変換手段は、画像のピクセル値における上限値及び下限値を、上記 仮想実験装置において設定する体積分率の上限値及び下限値に対応させる処理を 行うものである（4)〜（8)の 、ずれかに記載の仮想実験インタフェース。
[0022] (10)上記実験計測装置は、顕微鏡である（2)〜（9)のいずれかに記載の仮想実 験インタフェース。
[0023] (11)上記実験計測装置は、 3次元透過型電子顕微鏡または共焦点レーザ顕微鏡 である（6)〜（9)の 、ずれかに記載の仮想実験インタフェース。
[0024] (12)上記高分子材料は、マルチブロック共重合体力 なる高分子材料である（1)
〜（ 11)の 、ずれかに記載の仮想実験インタフェース。
[0025] ( 13)上記マルチブロック共重合体は、ネットワーク状のミクロ相分離構造を形成し ている（12)に記載の仮想実験インタフェース。
[0026] (14) (1)〜（13)のいずれかに記載の仮想実験インタフェースと、高分子材料の構 造の画像データを取得する実験計測装置と、高分子材料の構造解析シミュレーショ ンを行う仮想実験装置と、を備える仮想実験システム。
[0027] なお、上記仮想実験インタフェースは、コンピュータによって実現してもよぐこの場 合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記仮想実験インタフ エースをコンピュータにて実現させる仮想実験インタフェースの制御プログラム、およ びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
[0028] 本発明に係る仮想実験インタフェースによれば、実験計測装置と仮想実験装置とを 連動させることができる。このため、仮想実験装置において、実験計測装置によって 得られた実験構造に基づいた仮想実験を行うことができるため、通常の実験計測装 置によって得られる結果に比べて、正確かつ詳細な解析を行うことが可能になるとい う効果を奏する。例えば、顕微鏡によって得られる高分子材料の実験構造に基づい て、材料特性の詳細な解析を行うことができると 、う効果を奏する。
[0029] 本発明のさらに他の目的、特徴、および優れた点は、以下に示す記載によって十 分わ力るであろう。また、本発明の利益は、添付図面を参照した次の説明で明白にな るであろう。
図面の簡単な説明
[0030] [図 1]本発明の一実施形態に係る仮想実験システムの要部構成を示すブロック図で ある。
[図 2]本発明の実施形態に係る仮想実験インタフェースとして使用され得る情報処理 装置のハードウェア構成を模式的に示す図である。
[図 3]本発明の一実施形態に係る仮想実験インタフェースの機能構成について模式 的に示す図である。
[図 4]本発明の一実施形態に係る仮想実験インタフェースにより実行される処理の手 順を示す図である。
[図 5]本発明の他の一実施形態に係る仮想実験システムのハードウェア構成を模式 的に示す図である。
[図 6]本発明の他の一実施形態に係る仮想実験インタフェースの機能構成を模式的 に示すブロック図である。
[図 7]本発明の他の一実施形態に係る仮想実験インタフェースにより実行される処理 の手順を示す図である。
[図 8]本発明の実施例における、 PSと PIからなる高分子材料の 3DTEMの 3次元画 像を構成する複数の 2次元画像データを示す図である。
[図 9]図 8に示す実験データをシミュレーション装置において利用可能な形式へと変 換する処理画面を示す図である。
[図 10]本発明の実施例における、シミュレーション装置" OCTA"の画面上に 3DTE M画像に基づく実験構造を表示した図を示す。
[図 11]本発明の実施例における、平均場エンジンによるシミュレーション結果を示す 図である。 [図 12]本発明の実施例における、他のシミュレーション結果を示す図である。
[図 13]本発明の実施例において、 3DTEMの画像の一部の領域を指定し、その図か ら回転 '拡大'縮小を経て、 A-B block polymerの構造をシミュレーション装置上に表 示した図を示す図である。
[図 14]本発明の実施例において、 A- B block polymerの構造に基づき、 Junction分布 解析を行った結果を示す図である。
[図 15] (a)は 3DTEMの実験構造を示す図であり、 (b)は MD解析によって得られた 鎖の構造を示す図である。
[図 16]本発明の実施例における、 3DTEMによる画像と分子動力学法による鎖の画 像とを組み合わせた画像を示す図である。
圆 17]本実施例において、使用した高分子材料を弾性体として取り扱った際の変形 予測シミュレーション (FDM)を行った結果を示す図である。
符号の説明
100, 100， 仮想実験システム
101 実験計測装置
101 ' 3次元画像解析用実験計測装置 (実験計測装置）
102, 102' シミュレーション装置 (仮想実験装置）
200, 200' 仮想実験インタフェース
201, 201 ' データ取得部（データ取得手段）
202, 202， データ変換処理部（データ変換処理手段）
203, 203 ' データ出力部（データ出力手段）
202a, 202a' 領域指定部 (領域指定手段）
202b, 202b ' 画像読込部（画像読込手段）
202c, 202c' 数値変換部 (数値変換手段）
202d, 202d' 形式変換部 (形式変換手段）
202e' 判断部 (判断手段）
202f 3次元処理部（3次元処理手段）
発明を実施するための最良の形態 [0032] 〔実施の形態 1〕
本発明の一実施形態について図 1〜図 4に基づいて説明すると以下の通りである。 本実施の形態では、高分子材料の構造を 2次元画像データとして取得する実験計測 装置を、仮想実験インタフェースを介して、シミュレーション装置と連動させた仮想実 験システム 100について説明する。
[0033] 図 1は、本実施の形態に係る仮想実験システムのハードウェア構成を模式的に示 す図である。仮想実験システム 100は、実験計測装置 101、仮想実験インタフェース 200、シミュレーション装置 102を備えている。図 1に示すように、実験計測装置 101 は仮想実験インタフェース 200と接続されており、また仮想実験インタフェース 200は シミュレーション装置 102と接続されている。
[0034] 実験計測装置 101は、高分子材料の構造を画像データとして実験的に取得できる 実験装置であればよぐ具体的な構成は特に限定されるものではない。かかる実験 計測装置として、例えば、顕微鏡を挙げることができる。特に、高分子材料の構造を、 ナノオーダー（nm)〜ミクロンオーダー（ μ m)のスケール範囲で解析できる電子顕微 鏡 (透過型、走査型等)、 X線顕微鏡等が好ましい。
[0035] なお、本明細書で文言「高分子材料」とは、高分子を含む材料を意味し、マルチブ ロック共重合体等の有機高分子を含む高分子材料だけでなぐ無機物と高分子との 混合系の材料をも包含し、さらに生体系の高分子 (タンパク質、核酸、脂質)を含む 材料 (例えば生体膜等の生体高分子)も含まれる。また、高分子材料がネットワーク 状のミクロ相分離構造を形成していることが好ましい。なお、実験計測装置により得ら れる「高分子材料の画像データ」としては、例えば、高分子成分の全濃度分布の濃 淡表示 (例えば、白黒モードの場合は、白黒の濃淡表示)であることが好ましい。
[0036] シミュレーション装置 102は、コンピュータ上で計算科学を用いて、高分子材料の 構造解析に関するシミュレーション (仮想実験)を行うことができる仮想実験装置であ ればよぐその具体的な構成等は特に限定されるものではない。ここでいう、「高分子 材料の構造解析に関するシミュレーション」とは、高分子材料の分子特性及び Z又は 材料特性の解析に関するシミュレーションをいい、具体的には、例えば、本発明者ら のグループが以前に開発したシミュレータである" OCTA"等を挙げることができる。 以下、この" OCTA"について簡単に説明する。
[0037] "OCTA"は経済産業省の提案による産学連携プロジェクトで開発されたソフトマテ リアル (例えば、高分子材料等）に対する統合的なシミュレータである。 "OCTA"の機 能は、ソフトマテリアルのミクロな分子特性とマクロな材料特性を仮想実験技術によつ て結びつけることである。ソフトマテリアルは数万、数億の原子を含む複雑な分子から できている。ソフトマテリアルはさまざまなスケールの中間構造を持っており、それらの 特徴的な時間はナノ秒力 年のオーダーに及ぶ。ソフトマテリアルを扱う理論モデル もまた多様である。例えば、分子モデル、粗視化分子モデル、連続体モデル、および それらの混合モデルなど、ソフトマテリアルの中間構造を扱うために、さまざまなモデ ルが提案されてきた。それらは、同一の対象を扱いつつも、異なる物理概念に基づく ものであり、言葉もデータ形式もまったく違ったものである。
[0038] そこで、本発明者らは、そのような多様なモデルを統合ィ匕すべぐ "OCTA"を開発 した。 "OCTA"は、 "COGNAC " "PASTA " "SUSHI", "MUFFIN"という 4つ のシミュレーションエンジンと、 "GOURMET"というシミュレーションプラットフォーム 力もなつている。シミュレーションエンジンは、分子動力学、レプテーシヨンダイナミク ス、界面ダイナミクス、ゲルダイナミクス、二相流体ダイナミクスなどの計算を行うもの である。シミュレーションプラットフォームは、上記シミュレーションエンジンに対する共 通のインタフェースを与え、異なるエンジンを協調させて問題を解く環境を提供するも のである（"OCTA"に関する詳細な情報は、 "http:〃octa.jp"を参照)。
[0039] また、仮想実験インタフェース 200は、データ取得部 201、データ変換処理部 202 、データ出力部 203を備えている。データ取得部 201は、実験計測装置 101によつ て得られる実験構造データを取得するデータ取得手段として機能するものである。デ ータ変換処理部 202は、データ取得部 201が取得した実験構造データを、シミュレ ーシヨン装置 102が処理できるように変換するデータ変換処理手段として機能するも のである。データ出力部 203は、データ変換処理部 202によって変換されたデータを シミュレーション装置 102に対して出力するデータ出力手段として機能するものであ る。
[0040] 仮想実験インタフェース 200は、情報処理装置等のハードウェア構成を用いて具体 的に表現できる。図 2に、本発明に係る仮想実験インタフェースとして使用され得る情 報処理装置のハードウェア構成を模式的に示す。
[0041] 情報処理装置 500は、該装置全体を制御する中央処理装置（CPU； Central Proce ssing Unit) 501と、一時記憶領域としての RAM (Random Access Memory) 505とを 備えている。この CPU501および RAM505は、バス 507を介して補助記憶装置 509 および ROM (Read-Only Memory) 503と接続されて!、る。
[0042] 補助記憶装置 109としては、例えばノヽードディスクやフレキシブルディスク、 CD— R OM、 DVD (Digital VideoDisk)等が使用される。 ROM503は、集積回路を使用した 読み出し専用の不揮発性の記憶装置である。この補助記憶装置 509および ROM5 03には、 RAM505にロードされて CPU501等に所望の命令を与え、本発明に関わ る諸機能を実現するためのコンピューター 'プログラムが記憶されている。
[0043] 表示装置 515には、 LCD (Liquid Crystal Display)や CRT (Cathode- Ray Tube)等 が使用される。入力装置 513は、文字や数字を入力するために使用され、例えばキ 一ボード、マウス、トラックボール等のポインティングデバイスが使用される。これらの 構成要素もまた、バス 507を介して結合されている。
[0044] 本発明の諸機能は、 ROM503や補助記憶装置 109に格納されたコンピューター' プログラムを、 CPU501が実行することにより達成される。すなわち、情報処理装置 5 00は、後述する情報処理を行うのに必要なプログラムを実行可能な装置であることを 特徴としており、この装置を用いることにより、実験計測装置 101とシミュレーション装 置 102とを連動させることが可能となり、高分子材料の実験構造に基づいた形態予 測や物性予測等のシミュレーションを行うことが可能となる。
[0045] 仮想実験インタフェース 200におけるデータ変換処理部 202は、密度を対象として 高分子材料の構造解析シミュレーションを行う仮想実験装置が処理できるように変換 するものであることが好ましい。具体的には、例えば、画像データ (ピクセルデータ）を 体積分率の値へ変換する処理を行うものである。そこで、図 3を用いて、仮想実験ィ ンタフェース 200におけるデータ変換処理部 202の機能構成について説明する。
[0046] 図 3に示すように、データ変換処理部 202は、領域指定部 202a、画像読込部 202 b、数値変換部 202c、形式変換部 202dを備えている。領域指定部 202aは、データ 取得部 201によって取得された 2次元画像データから、画像処理する領域を指定す る領域指定手段として機能するものである。画像読込部 202bは、領域指定部 202a によって指定された領域における各画素のピクセル値を読み込む画像読込手段とし て機能するものである。数値変換部 202cは、画像読込部 202bによって読み込まれ たピクセル値を体積分率の値に変換する数値変換手段として機能するものである。 形式変換部 202dは、数値変換部 202cによって変換された体積分率の値を、シミュ レーシヨン装置 102が処理できる形式に変換 (記述)する形式変換手段として機能す るものである。また、形式変換部 202dは、画素ごとの座標データ (位置情報)を記述 するちのでちある。
[0047] 図 4には、仮想実験インタフェース 200により実行される処理の手順を示す。まず、 データ取得部 201が実験計測装置 101から高分子材料の構造を観察した 2次元画 像データを取得する (ステップ Sl)。次に、データ変換処理部 202における領域指定 部 202aが、上記 2次元画像データのうち、データ変換処理を行う領域を指定する (ス テツプ S2)。次いで、画像読込部 202bが、領域指定部 202aによって指定された領 域における各画素のピクセル値を読み込む (ステップ S3)。
[0048] 続、て、数値変換部 202cが、画像読込部 202bによって読み込まれたピクセル値 を体積分率の値に変換する (ステップ S4)。次に、形式変換部 202dが、数値変換部 202cによって変換された体積分率の値を、シミュレーション装置 102が処理できる形 式に変換 (記述）し、データ出力部 203に対して出力する (ステップ S5)。最後に、デ ータ出力部 203が、シミュレーション装置 102に対してデータを出力し (ステップ S6) 、処理を終了する。
[0049] 次いで、上述した仮想実験インタフェース 200により実行される処理の詳細につい て説明する。
[0050] くステップ Sl >
ステップ SIにおいて、データ取得部 201は、実験計測装置 101から高分子材料の 構造を観察した 2次元画像データを取得する処理を行う。データ取得部 201が受け 取る画像データは、実験計測装置 101によって高分子材料の構造を観察することに より得られる 2次元画像データである。例えば、顕微鏡 (透過型電子顕微鏡等）による 高分子材料の観察画像を挙げることができる。この 2次元画像データの画像フォーマ ットとしては、従来公知のものが使用可能であり、特に限定されるものではない。例え ば、 JPEG、 TIFF, GIF, BMP, PNG、 PCX等、汎用なフォーマットを好適に取り扱 うことができる。なお、後述する実施例では、透過型電子顕微鏡によって、ポリスチレ ン（PS)とポリイソプレン（PI)のマルチブロック共重合体を観察した画像ファイル (TIF F形式）を、データ取得部 201が画像オブジェクトととしてロードしている（openする）。
[0051] <ステップ S2>
ステップ S2において、データ変換処理部 202における領域指定部 202aは、上記 2 次元画像データのうち、データ変換処理を行う領域を指定する処理を行う。この処理 は、実験計測装置 101からデータ取得部 201が取得した画像データのうち、以下の 変換処理等を行うのに必要な領域を指定する処理である。領域の指定方法は特に 限定されるものではなぐ従来公知の領域指定の方法を好適に利用可能である。例 えば、 2次元画像データにおいて、ユーザが任意の X, yの両軸に対するピクセルの 絶対位置の下限値と上限値とを指定することにより、領域指定を行うことができる。ま た、この他にも、例えば、 X軸上の Aの位置、 y軸上の Bの位置といったような、 2次元 画像データの所定の位置を指定する等の、所定の規則に従って、領域を指定するこ とも可能である。後述する実施例では、 UDFファイルに記述されている値を読み込 むという操作を行っている。ここで「x, y」とは、 2次元画像の絶対位置を表し、所定の X軸、 y軸の値をいう。
[0052] なお、このステップ S2で行う領域指定の処理は必ずしも行う必要がなぐ省略する ことも可能である。この場合、実験計測装置 101から得られた画像データを、そのまま ステップ S3以降の処理に用いることになる。この場合、データ変換処理部 202に、領 域指定部 202aを設ける必要は無い。ただし、その場合、処理量が必要以上に多くな るため、処理速度が低下するという問題等もあるため、ステップ S2の領域指定の処理 を行う方が好ましい。
[0053] <ステップ S3 >
ステップ S3において、画像読込部 202bは、領域指定部 202aによって指定された 領域における各画素のピクセル値を読み込む処理を行う。この処理は、いわゆる階 調化（量子化)処理と呼ばれる処理である。力かる処理も従来公知の方法を好適に用 いることができ、具体的な方法は特に限定されるものではない。例えば、上記ステツ プ S2にて領域指定した X, yの絶対ピクセル位置における画像のピクセル値を順次 読み込むことにより、階調化することができる。後述する実施例では、画像データが 白黒画像であるため、その値は、画素毎に 1つの 256階調の数字を読み込む処理を 行っている力 RGBでは、 3つの 256階調の値を読み込むことになる。なお、 256階 調に限られるものではなぐより高階調であってもよいことはいうまでもない。
[0054] くステップ S4>
ステップ S4において、数値変換部 202cは、画像読込部 202bによって読み込まれ たピクセル値を体積分率の値に変換する処理を行う。「体積分率の値」とは、ある特 定の空間内のそれぞれの成分が占有する体積の割合の値をいう。換言すると、例え ばいくつかの成分の中での 1つ A成分の体積分率は、下記数式（1)により表される。
Φ = (一定体積 V内の A成分の占有体積) / (一定体積 V) · · · (1)
A
[0055] 例えば、 A、 Bの 2種類の成分がある場合、それぞれの体積分率を Φ 、 Φ とすると
A B
、下記の数式（2)が成り立つ。
Φ + Φ = 1 - - - (2)
A B
[0056] このような画像のピクセル値を体積分率の値に変換する処理は、シミュレーション装 置等の仮想実験装置に対して、そのままデータを移行できるようにするためである。こ の目的意識がなければ、 256階調の値のままでよい。
[0057] この体積分率の値への変換処理としては、例えば、以下のように行うことができる。
理解を容易にすべぐ後述する実施例に即して具体的に説明する。
[0058] 後述する実施例にて処理を行った画像データは、白黒モードの 256階調の画像を 用いた。ポリスチレン (PS)とポリイソプレン (PI)力もなるマルチブロック共重合体を透 過型電子顕微鏡にて観察して得られる画像では、大きく見ると白の領域と黒の領域 が存在する。そして、本画像では、白の領域が PSの濃度 (体積分率)が高い領域に 相当し、黒の領域が PIの濃度 (体積分率)が高 、領域に当たる。
[0059] し力しながら、それぞれの濃さというのは、イメージ上の濃さであるため、測定の条 件で変わり得る。ここで、後にシミュレーション装置 102において行う仮想実験 (シミュ レーシヨン）では、この PSと PIのブロック共重合体が相分離した際の PS、 PIそれぞれ の最大 (又は最小）の体積分率を、ポリマーの種類に応じて定めることができる。例え ば、今回の場合は、 PS, PIのそれぞれの相における最大体積分率は、それぞれ 0.8 になる。
[0060] そこで、数値変換部 202cは、このシミュレーション装置 102において設定する各ポ リマーの最大 (又は最小)体積分率にあわせて画像のピクセル値を体積分率の値へ と変換処理する。例えば、画像上の 256階調の値が 100〜240の間で分布している 場合には、ピクセル値の下限値である 100を体積分率の値の下限値である 0. 2に、 またピクセル値の上限値である 240を体積分率の値の上限値である 0. 8に、それぞ れ線形関係で対応させて変換する。具体的な式で表すと、ある位置のデータが 256 階調で Xである場合、体積分率の値は下記数式 (3)で表される。
体積分率値 =(x-100)/(240- 100) X (0.8- 0.2)+0.2 · · · (3)
[0061] このため、数値変換部 202cは、画像のピクセル値における上限値及び下限値を、 シミュレーション装置において設定する体積分率の上限値及び下限値に対応させる 処理を行うものであることが好ましい。この場合、体積分率の上限'下限の値は実験 で行っている材料のバルタのシミュレーションにより決められる。この体積分率の上限 •下限の値を画像の上限'下限のピクセル値にセットし、この間のピクセル値がこの間 の体積分率となるように線形で変換することになる。
[0062] <ステップ S5 >
ステップ S5において、形式変換部 202dは、数値変換部 202cによって変換された 体積分率の値を、シミュレーション装置 102が処理できる形式に変換 (記述）し、デー タ出力部 203に対して出力する処理を行う。ここで「シミュレーション装置 (仮想実験 装置）が処理できる形式に変換」とは、シミュレーション装置において処理できるデー タ形式としては、さまざまな形式が存在するが、形式変換部 202dは、このような任意 のシミュレーション装置が処理可能な任意の形式に、データの形式を変換することを 意味する。
[0063] 例えば、本ステップ S5における処理は、数値変換部 202cによって体積分率の値 へと変換されたデータを、実験計測装置 101と連動させたいシミュレーション装置 10 2が処理可能な形式へと記述する処理であるといえる。また、この際、各画素に対応 した座標データ (位置情報)も同時に記述する。すなわち、 X, yの値を記述する。
[0064] ここでの、 X, yの値は、上記ステップ S2でいう X, yと同義であり、絶対ピクセル位置 の値をいう。なお、後述する実施例では、シミュレーション装置として" OCTA"を用い ており、 "OCTA"は UDFファイル形式のデータを処理可能であるため、形式変換部 202dは、数値変換部 202cによって変換されたデータを UDFファイル形式に記述す る処理を行っている。
[0065] <ステップ S6 >
ステップ S6において、データ出力部 203は、シミュレーション装置 102に対してデ ータを出力する処理を行う。ステップ S5において既にシミュレーション装置 102が利 用可能な形式に記述されているため、データ出力部 203は、データをシミュレーショ ン装置 102に対して出力するだけでよい。
[0066] 以上のように、本実施の形態に係る仮想実験インタフェースを用いることにより、実 験計測装置とシミュレーション装置とを簡便かつ確実に連動させることができる。この ため、実験計測装置において得られた実験構造 (2次元画像データ)を用いて、仮想 実験を行うことが可能となり、より現実系を反映したシミュレーションを行うことができる 。さらに、現実の実験装置では行い得ない、詳細な解析を行うことが可能となる。
[0067] 〔実施の形態 2〕
本発明の他の一実施形態について図 5〜図 7に基づいて説明すると以下の通りで ある。なお、本実施の形態において、上記実施形態 1における構成要素と同一の機 能を有する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。本実施 の形態では、前記実施の形態 1との相違点について説明するものとする。
[0068] 本実施の形態では、高分子材料の構造を 3次元画像データとして観察できる実験 計測装置を、仮想実験インタフェースを用いて、シミュレーション装置と連動させた仮 想実験システム 100'について説明する。
[0069] 図 5に、本実施の形態に係る仮想実験システムのハードウェア構成を模式的に示 す図である。仮想実験システム 100'は、 3次元解析用実験計測装置 101 '、仮想実 験インタフェース 200，、シミュレーション装置 102，を備えている。 [0070] 本実施の形態において、 3次元解析用実験計測装置 101 'は、高分子材料の構造 を 3次元で解析できる 3次元透過型電子顕微鏡、 3次元 X線顕微鏡、及び共焦点レ 一ザ顕微鏡等が好適である。なお、 3次元解析用実験計測装置 101 'としては、高分 子材料の構造を 3次元にて解析可能な実験計測装置であればよぐここに挙げた顕 微鏡に限られない。
[0071] 3次元透過型電子顕微鏡を例に挙げて、その基本原理を簡単に説明する。まず、 サブナノメートル（1000万分の 1ミリ）単位に細く絞った電子線を加速して試料面に走 查しながら照射する。電子線は試料を構成する原子と相互作用した後に突き抜ける ので、その電子線の強度を検出器で測定し、試料面上での走査位置と同期させてモ 二ターに表示すれば 2次元の電子顕微鏡像が得られる。ここまでは通常の TEMと同 様である。その後、この操作を、試料を僅かずつ傾斜しながら繰返し、得られた多数 の 2次元画像をコンピュータで画像処理することによって立体像、つまり 3次元画像を 作成する。なお、このようにして作成された 3次元画像は、 2次元画像を層状に何枚も 集めて構成されて 、るものである。
[0072] つまり、 3次元画像データは、複数 (多数)の 2次元画像データを再構成して得られ るものであるため、多数の 2次元画像データ力 構成されている（例えば、 2次元画像 を層状に何枚も集めて構成されている）といえる。以上の点をふまえて、本実施の形 態に係る仮想実験インタフェース 200'について説明する。
[0073] 以下、上述した複数の 2次元画像データから構成される 3次元画像データを処理可 能な、本実施の形態に係る仮想実験インタフェース 200'について説明する。図 5に 示すように、仮想実験インタフェース 200'は、データ取得部 201 '、データ変換処理 部 202'、データ出力部 203'を備えている。
[0074] まず、データ取得部 201 'は、 3次元解析用実験計測装置 101 'から 3次元画像デ ータを構成する複数の 2次元画像データを取得する。次に、データ取得部 201 'によ つて取得された複数の 2次元画像データは、データ変換処理部 202'へ送られる。デ ータ変換処理部 202'につ 、て図 6を用いて説明する。
[0075] 図 6は、仮想実験インタフェース 200'におけるデータ変換処理部 202'の機能構成 を模式的に示すブロック図である。同図に示すように、データ変換処理部 202'は、 領域指定部 202a'、画像読込部 202b'、数値変換部 202c'、形式変換部 202d'、 判断部 202e'、 3次元処理部 202f 'を備えている。
[0076] 領域指定部 202a'は、データ取得部 201 'が取得した複数の 2次元画像データのう ち、任意の 2次元画像データについて、画像処理する領域を指定する領域指定手段 として機能するものである。画像読込部 202b 'は、領域指定部 202a'によって指定さ れた領域における各画素のピクセル値を読み込む画像読込手段として機能するもの である。数値変換部 202c'は、画像読込部 202b 'によって読み込まれたピクセル値 を体積分率の値に変換する数値変換手段として機能するものである。形式変換部 20 2d'は、数値変換部 202c 'によって変換された体積分率の値を、シミュレーション装 置 102'が処理できる形式に変換 (記述)する形式変換手段として機能するものであ る。また、形式変換部 202d'は、画素ごとの座標データ (位置情報)を記述するもの でもある。
[0077] 判断部 202e'は、上記 3次元画像データを構成する全ての 2次元画像データにつ いて、領域指定部 202a'、画像読込部 202b'、数値変換部 202c'、形式変換部 20 2d'による各処理が終了した力否かを判断する判断手段として機能するものであり、 全ての 2次元画像データにっ 、て処理が終了して 、な 、と判断した場合は、処理が 終了していない 2次元画像データについて上記画像読込手段、数値変換手段、形 式変換手段による各処理を行うように制御するものであって、全ての 2次元画像デー タについて処理が終了したと判断した場合には、処理が終了したデータを、 3次元処 理部 202f'に対して出力するものである。 3次元処理部 202f 'は、判断部 202e'が、 上記 3次元画像データを構成する全ての 2次元画像データの変換処理ガ終了したと 判断した場合、形式変換部 202d'によってシミュレーション装置 102'が処理可能な 形式に記述された複数の 2次元データを用いて、 3次元データとして再構成する 3次 元処理手段として機能するものである。
[0078] データ出力部 203 'は、上記 3次元処理部 202f 'が再構成した 3次元データをシミ ユレーシヨン装置 102，に対して出力するものである。
[0079] シミュレーション装置 102，は、 3次元データに基づき、高分子材料についてシミュレ ーシヨンを行うことができるものである。例えば、上記実施形態 1にて説明した" OCT A"を好適に用いることができる。
[0080] 図 7は、仮想実験インタフェース 200'により実行される処理の手順を示す図である 。まず、 3次元画像データを構成する複数の 2次元画像データを取得する (ステップ S 11)。次に、データ変換処理部 202'における領域指定部 202a'が、上記複数の 2次 元画像データのうち、任意の 2次元画像データにおいて、データ変換処理を行う領 域を指定する (ステップ S 12)。次いで、画像読込部 202b'が、領域指定部 202a'に よって指定された領域における各画素のピクセル値を読み込む (ステップ S 13)。
[0081] 続いて、数値変換部 202c' 1S 画像読込部 202b'によって読み込まれたピクセル 値を体積分率の値に変換する (ステップ S 14)。次いで、形式変換部 202d'が、数値 変換部 202c'によって変換された体積分率の値を、シミュレーション装置 102'が処 理できる形式に変換 (記述）する（ステップ S 15)。このステップ S 12〜S 15の処理を 2 次元画像データの量 (枚数分)行 、、全ての 2次元画像データにっ 、て変換処理を 行う。
[0082] そして、判断部 202f 'が、上記 3次元画像データを構成する複数の 2次元画像デー タの全てにつ 、て、ステップ S 12〜ステップ S 15までの変換処理が終了したか否かを 判断する（ステップ S 16)。次いで、 3次元処理部 202f 'は、ステップ S12〜ステップ S 15までの変換処理が施された全ての 2次元データを用いて、 3次元データを構成し、 データ出力部 203'へ送る（ステップ S 17)。データ出力部 203'は、 3次元処理部 20 2fによって構成された 3次元データを、シミュレーション装置 102，に対して出力し、 処理を終了する（ステップ S18)。
[0083] 次いで、上述した仮想実験インタフェース 200'により実行される処理の詳細につい て説明する。
[0084] くステップ Sl l >
ステップ S11において、データ取得部 201 'は、 3次元解析用実験計測装置 101 ' から高分子材料の構造を観察した 3次元画像データを取得する処理を行う。上述し たように、力かる 3次元画像データは、高分子材料の構造の 2次元画像データを複数 用いて、コンピュータ等の演算装置上にて再構成して得られるものである。このため、 複数の 2次元画像データの集合と捉えることができる。 [0085] したがって、データ取得部 201 'は、高分子材料の構造の 3次元画像データを 2次 元画像データの集合として取得する、つまり複数の 2次元画像データを取得すること になる。なお、この処理は、取得する 2次元画像データの量 (枚数）が増加するだけで あり、上述の実施形態 1にて説明した 2次元画像データを取得する場合と同様に行う ことができる。
[0086] <ステップ S12>
ステップ S12において、領域指定部 202a'は、上記複数の 2次元画像データのうち 、任意の 2次元画像データにおいて、データ変換処理を行う領域を指定する処理を 行う。ここで、領域指定部 202a'は、複数の 2次元画像データのうち、任意の画像デ ータについて処理を実行できる力 特定の規則、例えば、 3次元画像データにおける z軸方向の座標位置の順序に従って、 2次元画像データを処理するように設定されて いてもよい。なお、具体的な処理は、上述した実施形態 1の処理と同様に行うことが できる。
[0087] くステップ S 13、 S14>
ステップ S13、 S14は、上述した実施形態 1の処理と同様に行うことができるため、 詳細な説明は省略する。
[0088] <ステップ S15 >
ステップ S15において、形式変換部 202d'が、数値変換部 202c'によって変換さ れた体積分率の値を、シミュレーション装置 102'が処理できる形式に変換 (記述)す る処理を行う。また、この際、各画素に対応した座標データ (位置情報)も同時に記述 する。特に、実施形態 1の処理と異なり、 X, yの値だけでなぐ z軸の座標も記述する 必要がある。
[0089] 例えば、上記 3次元画像データは、複数の 2次元画像データを層状に重ねることに より得られるものである場合、本ステップ S15では、ピクセルデータ力もデータを体積 分率の値に変換する。そして、その体積分率の値は、 3次元のシミュレーション箱の 中における、ある任意の点の値としてデータ保存する。その際の 3次元シミュレーショ ン箱の中における絶対位置を X, y, zとする。その絶対位置として、 X, yは上記 2次元 像の X, yにそのまま対応させ、 zは、層状になっている方向として対応させる。したが つて、 x, yに関しては、絶対ピクセル位置の値、 zは、 z枚目 X (画像間距離）となる。 この「画像間距離」は、 3次元画像データが複数の 2次元画像データを層状に重ねる ことにより得られるものである場合の層間距離と表現することも可能である。
[0090] 後述する実施例では、シミュレーション装置としで' OCTA"を用いており、 "OCTA "は UDFファイル形式のデータを処理可能であるため、形式変換部 202d'は、数値 変換部 202c'によって変換されたデータを UDFファイル形式に記述する処理を行つ ている。
[0091] なお、このステップ S12〜S 15の処理を 2次元画像データの量 (枚数分）に応じて 複数回繰り返し、全ての 2次元画像データについて変換処理を行うことになる。
[0092] <ステップ S16 >
ステップ S16において、判断部 202f'は、上記 3次元画像データを構成する複数の 2次元画像データの全てについて、ステップ S2〜ステップ S5までの変換処理が終了 したか否かを判断する処理を行う。判断部 202f'が、全ての 2次元画像データについ て変換処理が終了していないと判断した場合、判断部 202f'は、処理が終了してい ない 2次元画像データについて、ステップ S2〜ステップ S5までの変換処理を行うよう に命令する。一方、判断部 202f'が、全ての 2次元画像データについて変換処理が 終了していると判断した場合、判断部 202f 'は、 3次元処理部 202f'に対して、ステ ップ S2〜ステップ S5までの変換処理が施された全ての 2次元データを用いて、 3次 元データを構成するように指示する。
[0093] なお、 3次元画像データを構成する全ての 2次元画像データの処理が終了しなくて も、ある程度の量の 2次元画像データの処理が終了した時点でも、 3次元処理部 202 f'によって 3次元化処理することは可能である。しかし、より正確な実験構造に基づい て、シミュレーションを行うためには、 3次元画像データを構成する全ての 2次元画像 データについて、処理が終了させて、処理された全ての 2次元データを用いて 3次元 化処理することが好ましい。
[0094] <ステップ S17>
ステップ S17において、 3次元処理部 202f，は、ステップ S 12〜ステップ S 15までの 変換処理が施された全ての 2次元データ（上記 3次元画像データを構成する複数の 2次元画像データの全てにつ!/、て、ステップ S 12〜ステップ S 15までの変換処理が 終了した 2次元データ）を用いて、 3次元データを構成し、データ出力部 203'へ送る 処理を行う。
[0095] 例えば、画像を黒—白間の 256階調の数値から、体積分率の数字に変換し、それ を UDFというシミュレーション計算に使用する入出力ファイルの中のデータとして出 力すること〖こなる。
[0096] <ステップ S18 >
ステップ S18において、データ出力部 203'は、 3次元処理部 202f'によって構成さ れた 3次元データを、シミュレーション装置 102'に対して出力し、処理を終了する。 本実施の形態に係るシミュレーション装置 102，は、 3次元データに基づきシミュレ一 シヨンを実行可能な装置であるため、データ出力部 203'は、シミュレーション装置 10 2'に対して 3次元データを出力するのみでよい。
[0097] 以上のように、本実施の形態に係る仮想実験インタフェースを用いることにより、実 験計測装置とシミュレーション装置とを簡便かつ確実に連動させることができる。この ため、 3次元解析用実験計測装置において得られた実験構造 (3次元画像データ)を 用いて、仮想実験を行うことが可能となり、より現実系を反映したシミュレーションを行 うことができる。さらに、現実の実験装置では行い得ない、詳細な解析を行うことが可 能となる。
[0098] 現在、「新 ヽ材料として注目されて ヽる「ナノ材料」を開発するためには、その 3次 元立体構造をナノメートルレベルで観察、計測することが最も重要である。そのため に 3次元電子顕微鏡の開発が進められてきた。しかし、 3次元電子顕微鏡の解像度 には、限界があり、例えば、マルチブロック共重合体の 3次元電子顕微鏡画像では、 濃度分布までし力解析できな力 た。ところが、本発明の仮想実験インタフェースを 用いて 3次元電子顕微鏡とシミュレーション装置とを連動させることにより、例えば、高 分子鎖の 1本の分布状態に関する情報等のより詳細な解析結果を得ることができるよ うになる。ナノ構造を正確に把握することにより新しいナノ材料開発を推進できると期 待されている。本発明を利用することにより、多くの人々にこれまでに無い新しい情報 を伝えることができる。そして、ナノ材料の応用分野はエレクトロニクス ·バイオ'フォト -クス ·マテリアルなど広範囲に渡るため、生物関係、医学関係にも広く活用できると 考えられる。
[0099] なお、本明細書では、仮想実験インタフェースは、実験計測装置またはシミュレ一 シヨン装置と別々の装置として説明しているが、仮想実験インタフェースと実験計測 装置またはシミュレーション装置とがー体的に構成されて 、てもよ 、ことは 、うまでも ない。つまり、本発明に係る仮想実験インタフェースは、コンピュータ等の演算装置に より具現ィ匕できるものであるため、実験計測装置またはシミュレーション装置と一体ィ匕 することは当業者にとって容易なことである。
[0100] 最後に、仮想実験インタフェース 200又は 200'の各ブロック、特にデータ変換処理 部 202又は 202，は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のように CPU を用いてソフトウェアによって実現してもよ!/、。
[0101] すなわち、仮想実験インタフェース 200又は 200'は、各機能を実現する制御プロ グラムの命令を実行する CPU (central processing unit)、上記プログラムを格納した ROM (read only memory)、上己プログフムを展開する RAM (random access memor y)、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置 (記録媒体)な どを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであ る仮想実験インタフェース 200又は 200'の制御プログラムのプログラムコード（実行 形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り 可能に記録した記録媒体を、上記仮想実験インタフェース 200又は 200'に供給し、 そのコンピュータ（または CPUや MPU)が記録媒体に記録されているプログラムコー ドを読み出し実行することによつても、達成可能である。
[0102] 上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッ ピー（登録商標）ディスク Zハードディスク等の磁気ディスクや CD— ROMZMOZ MD/DVD/CD—R等の光ディスクを含むディスク系、 ICカード (メモリカードを含 む） Z光カード等のカード系、あるいはマスク ROMZEPROMZEEPROMZフラッ シュ ROM等の半導体メモリ系などを用いることができる。
[0103] また、仮想実験インタフェース 200又は 200'を通信ネットワークと接続可能に構成 し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネット ワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネ ット、 LAN, ISDN, VAN, CATV通信網、仮想専用網（virtual private network)、 電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットヮ ークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、 IEEE 1394, USB、電 力線搬送、ケーブル TV回線、電話線、 ADSL回線等の有線でも、 IrDAやリモコン のような赤外線、 Bluetooth (登録商標）、 802. 11無線、 HDR、携帯電話網、衛星 回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プロ グラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデ ータ信号の形態でも実現され得る。
[0104] 以下実施例を示し、本発明の実施の形態についてさらに詳しく説明する。もちろん 、本発明は以下の実施例に限定されるものではなぐ細部については様々な態様が 可能であることはいうまでもない。さらに、本発明は上述した実施形態に限定されるも のではなぐ請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、それぞれ開示された 技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲 に含まれる。
[0105] 〔実施例〕
以下、本発明を具体ィ匕した実施例として、ポリスチレン (PS)とポリイソプレン (PI)か らなる高分子材料 (PS-PI block)を 3次元電子顕微鏡（3次元透過型電子顕微鏡、 3 DTEM)にて観察した実験構造を、仮想実験インタフェースを介して、シミュレーショ ン装置" OCTA"に入力し、実験構造に基づいたシミュレーションを行った結果を示 す。なお、上記 PS-PI blockは、ネットワーク状のミクロ相分離構造を形成している。
[0106] 図 8は、 PSと PIからなる高分子材料の 3DTEMの 3次元画像を構成する複数の 2 次元画像データである。図 8に示す画像データは、 3DTEMによって作成された画 像データであって、 2次元像を層状に何枚も集めたものであって、 256 X 256pixelで あり、 1. 8 m平方の画像データ（TIFF形式）である。同図に示すように、 3DTEM による観察画像は、変形したラメラ構造を示すが、 PSや PIといった高分子成分の全 濃度分布を濃淡表示できる程度の解像度であった。なお、白く見える領域力 SPSの濃 度が高い部分であり、黒く見える領域が PIの濃度が高い部分である。 [0107] 図 9は、上記実験データをシミュレーション装置において利用可能な形式へと変換 する処理画面を示す図である。つまり、上記 2次元画像データを仮想実験インタフ ースによって変換処理し、シミュレーション装置" OCTA"において処理可能な形式 に変換処理を行っている。具体的には、以下の処理 (i)〜(vi)を行っている。
(0画像ファイルを画像オブジェクトととして、ロードする。（openする）
GO X, yの両軸に対するピクセルの絶対位置の下限値と上限値を指定する。現状は、 UDFファイルに記述されて ヽる値を読み込むと!ヽぅ操作になる。
(iii) (ii)の処理で指定した X, yの絶対ピクセル位置における画像のピクセル値を順次 読み込む。現状は、白黒画像なので、その値は、 1つの 256階調の数字を読み込む ことになる。
(iv)読み込んだ値を、 0. 0〜1. 0の体積分率の値に変換を行う。なお、体積分率の 上限 ·下限の値は実験で行っている材料のバルタのシミュレーションにより決められる 。この体積分率の上限.下限の値を画像の上限.下限のピクセル値にセットし、この間 のピクセル値力 Sこの間の体積分率となるように、線形で変換する。
(V)体積分率に変換した値を、 UDFに記述する。なお、その際に、 X, y, zの値を記 述する。ここでの、 X, yの値は、上記の絶対ピクセル位置の値、 zの値は、（0における z枚目 X (画像間距離)を意味する。
(vi)以上の (i)〜(v)の処理を画像の枚数分繰り返し、 3次元データとして処理する。
[0108] 図 10に、上記変換処理を行い、シミュレーション装置" OCTA"の画面上に 3DTE M画像に基づく実験構造を表示した図を示す。本図は、 32pixel X 32pixel X 32pixel のデータを 323のデータとして処理したものであり、 230nm立方の画像である。
[0109] 次に、上記実験構造に基づいた各種のシミュレーションを、シミュレーション装置" O CTA"を用いて行った。まず、平均場エンジン（"OCTA"における名称；" SUSHI") へのコンバートと実行を示す。具体的には、以下の (0〜(： vi)のように行った。
(0平均場（SUSHI)エンジンの UDFを作成
(ii)初期構造として先の実験データ UDFをセットする。
(iii) Total density, PS- PI各ブロックの密度を fitさせる
(iv)鎖長、 Xを決める (今のところ適当） (v)平均場エンジン run、時間発展を 1 iterationさせる。
(vi) Density Φ (Γ,η)を得る。
[0110] 平均場エンジンの結果を図 11に示す。本結果と 3DTEM画像との結果が同じであ ることを確認できた。なお、システムは 323、 Α10-Β10、 X =0.6、 Φ =0.5 と設定した
AB A
[0111] 次いで、 Φ (Γ,η)の結果解析を行った。その結果を図 12に示す。図 12には、 Α成分 の全密度分布、 A成分末端の密度分布、 A成分の接続部の密度分布を示す。
[0112] 続いて、実験によるラメラ構造での解析シミュレーションを行った。具体的には、図 1 3に示すように、 3DTEMの画像の一部の領域を指定し、その図から回転 ·拡大'縮 小を経て、 A-B block polymerの構造をシミュレーション装置上に表示した。
[0113] また、図 14に、上記 A- B block polymerの構造に基づき、 Junction分布解析を行つ た結果を示す。なお、シミュレーションエンジンとしては、 "OCTA"の" COGNAC"を 用いた。同図に示すように、本解析の結果、 orderedラメラ構造の抽出と解析を行うこ とができる。具体的には、 Aの分布、 A— B界面、 A結合部の分布を表示することがで きた。
[0114] 次に、平均場から分子動力学法 (MD)への zoomingを行った。具体的には、以下の
(i)〜(iii)のように行った。
(0系の大きさを平均場の計算に Fitさせ、鎖の本数を決める。（大まかに Tを決めるこ とで密度が決まり、本数も決められる。 )
(ii)エンジン run
•Density Φ (Γ,η)を用いて鎖を生成する。（Density biased Monte Carlo法） •少し Relaxationさせる
(iii) GOを複数回繰り返し、検証する。
[0115] なお、システムは、 323、 A10-B10, beads- spring鎖 X 1250本、 potential : LJ と設定 した。
[0116] その結果を図 15に示す。図 15 (a)は 3DTEMの実験構造を示す図であり、（b)は MD解析によって得られた鎖の構造を示す図である。同図に示すように、 3DTEMで は、高分子の成分の全濃度分布を濃淡表示できる程度であるが、本発明に係る仮想 実験インタフェースを用いて、実験構造に基づきシミュレーションを行うことにより、高 分子の 1本の分布状態に関する情報を抽出できることがわ力つた。
[0117] また、図 16に、 3DTEMによる画像と分子動力学法による鎖の画像とを組み合わ せた画像を示す。この図に示すように、本発明に係る仮想実験インタフェースを用い て、実験構造に基づきシミュレーションを行うことにより、高分子鎖の末端分布等を求 めることができることがわかった。
[0118] さらに、図 17に本実施例にて用いた高分子材料を弾性体として取り扱った際の変 形予測シミュレーション (FDM)を行った結果を示す。なお、シミュレーションエンジン としては、 "OCTA"の" MUFFIN"を用いた。同図に示すように、 Blend系の構造の 解析を行ったところ、 3DTEMにより得られた実験構造に基づいて、外力（ずり、伸張 )等を加えた際の内部構造の変化を予測することができることがわ力つた。
[0119] 以上の本実施例から、本発明に係る仮想実験インタフェースを用いることにより、 3 次元実験構造をシミュレーション装置（"OCTA")上でデジタルデータとして処理す ることができることがわ力つた。また、シミュレータを実験解析ツールとして利用し、 3次 元実験構造を基礎にした、相分離構造の中の末端分布等の解析や鎖構造の生成等 の解析を行えることが明らかとなった。さらに、 3次元実験構造を基礎として、外力等 を加えた際の変形構造をシミュレーションによって予測することができることが明らか となった。
[0120] なお、発明を実施するための最良の形態の項においてなした具体的な実施態様ま たは実施例は、あくまでも、本発明の技術内容を明らかにするものであって、そのよう な具体例にのみ限定して狭義に解釈されるべきものではなぐ本発明の精神と次に 記載する特許請求の範囲内で、いろいろと変更して実施することができるものである 産業上の利用の可能性
[0121] 以上のように、本発明は、ナノスケールで物質の構造を超精密に制御し、全く新し い物性'機能の発現を模索し実用化に結びつけようとするナノテクノロジーに利用可 能であり、その応用分野はエレクトロニクス ·バイオ ·フォト-タス ·マテリアルなど広範 囲に渡る。

Claims

請求の範囲
[1] 高分子材料の構造の画像データを取得するデータ取得手段と、
上記データ取得手段が取得した画像データを、高分子材料の構造解析シミュレ一 シヨンを行う仮想実験装置が処理できるように変換するデータ変換処理手段と、 上記データ変換処理手段によって変換されたデータを仮想実験装置に対して出力 するデータ出力手段と、を備えることを特徴とする仮想実験インタフェース。
[2] 上記画像データは、実験計測装置によって得られるものであることを特徴とする請 求項 1に記載の仮想実験インタフェース。
[3] 上記データ変換処理手段は、上記画像データを体積分率の値へ変換する処理を 行うものであることを特徴とする請求項 1又は 2に記載の仮想実験インタフェース。
[4] 上記画像データは、 2次元画像データであって、
上記データ変換処理手段は、
上記 2次元画像データにおける各画素のピクセル値を読み込む画像読込手段と 上記画像読込手段によって読み込まれたピクセル値を体積分率の値に変換する 数値変換手段と、
上記数値変換手段によって変換された体積分率の値を、仮想実験装置が処理で きる形式に変換する形式変換手段と、を備えるものであることを特徴とする請求項 3に 記載の仮想実験インタフェース。
[5] 上記データ変換手段は、さらに、
上記データ取得手段によって取得された 2次元画像データ力 画像処理する領 域を指定する領域指定手段を備えており、
上記画像読込手段は、上記領域指定手段によって指定された領域における各画 素のピクセル値を読み込むものであることを特徴とする請求項 4に記載の仮想実験ィ ンタフェース。
[6] 上記画像データは、複数の 2次元画像データ力 構成される 3次元画像データであ つて、
上記データ変換処理手段は、 上記 2次元画像データにおける各画素のピクセル値を読み込む画像読込手段と 上記画像読込手段によって読み込まれたピクセル値を体積分率の値に変換する 数値変換手段と、
上記数値変換手段によって変換された体積分率の値を、仮想実験装置が処理で きる形式に変換する形式変換手段と、
上記形式変換手段によって処理された複数の 2次元データを用いて、 3次元デー タとして再構成する 3次元処理手段と、を備えるものであることを特徴とする請求項 3 に記載の仮想実験インタフェース。
[7] 上記 3次元画像データは、複数の層状の 2次元画像データからなるものであり、 上記 3次元処理手段は、上記形式変換手段によって変換された複数の 2次元デー タを、層状に重ねることにより 3次元データとして構成するものであることを特徴とする 請求項 6に記載の仮想実験インタフェース。
[8] 上記データ変換手段は、さらに、
上記データ取得手段によって取得された 2次元画像データ力 画像処理する領 域を指定する領域指定手段を備えており、
上記画像読込手段は、上記領域指定手段によって指定された領域における各画 素のピクセル値を読み込むものであることを特徴とする請求項 6又は 7に記載の仮想 実験インタフェース。
[9] 上記数値変換手段は、画像のピクセル値における上限値及び下限値を、上記仮想 実験装置において設定する体積分率の上限値及び下限値に対応させる処理を行う ものであることを特徴とする請求項 4〜8のいずれ力 1項に記載の仮想実験インタフエ ース。
[10] 上記実験計測装置は、顕微鏡であることを特徴とする請求項 2〜9のいずれか 1項 に記載の仮想実験インタフェース。
[11] 上記実験計測装置は、 3次元透過型電子顕微鏡または共焦点レーザ顕微鏡であ ることを特徴とする請求項 6〜8のいずれか 1項に記載の仮想実験インタフェース。
[12] 上記高分子材料は、マルチブロック共重合体力 なる高分子材料であることを特徴 とする請求項 1〜： L Iのいずれか 1項に記載の仮想実験インタフェース。
[13] 上記マルチブロック共重合体は、ネットワーク状のミクロ相分離構造を形成している ことを特徴とする請求項 12に記載の仮想実験インタフェース。
[14] 請求項 1〜13のいずれか 1項に記載の仮想実験インタフェースと、
高分子材料の構造の画像データを取得する実験計測装置と、
高分子材料の構造解析シミュレーションを行う仮想実験装置と、を備えることを特徴 とする仮想実験システム。
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