こんにちは、データアナリティクス部のフバチ・ロベルトです。故郷ポーランドでは既に雪が溶け、日増しに暖かさを感じられるようになりました。以前、有機化合物の合成に携わっていた会社での経験が思い起こされます。その会社は安全を考慮して人里離れた森林に囲まれた丘陵地帯に位置しており、四季折々の風景の変化を楽しむことができました。冬は雪に覆われた裸の木々が特徴的で、春が訪れると、新緑が眼前に広がり始め、さまざまな色が混じり合います。夏になると、緑が深まり、秋には様々な色へと変わりゆく様子が、まるで絵画のようでした。
有機合成の分野では、主な目標の一つは、既存の有機化合物をより効果的に生成する新しい方法を開発することです。また、特定の望ましい性質を持つ新しい化合物を設計することも重要です。これを達成するためには、新しい化合物の分子構造をデザインし、それに適した合成方法を開発する必要があります。
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画像処理は、化学、製薬、食品産業などのさまざまなプロセスを理解するために適用できる強力なツールです。画像分析は、多相システムで発生するプロセスの場合によく使用されます。 多相システムは、分散相と連続相の少なくとも 2 つの相で構成されます。 分散相は通常、連続相中に懸濁した液滴または粒子 (固相) の形で存在します。 一方、連続相は液体または気体である可能性があります。 このような多相系には、例えば、エマルジョン（別の液体中の液体の液滴）、サスペンション（液体中の固体粒子）、エアロゾル（気体中の液滴または固体粒子）などが含まれます。多相系で起こるプロセスの例としては、結晶化 (溶液からの結晶の形での化合物の沈殿)、触媒反応 (触媒が固体粒子上に配置された場合)、エマルションの作成 (2つの相互に不溶な液体)またはでんぷんの糊化などがあります。 画像解析により、多相システムの構造をより深く理解できるようになり、プロセスの最適化や強化だけでなく、プロセスのより適切な制御も可能になります。画像解析の一般的な目的は、分散相の液滴または粒子のサイズ分布を見つけることです。 それにもかかわらず、分散相の形態学的特徴 (粒子の形状など) を決定することも重要です。 物体検出用の人工知能モデルの最近の急速な開発により、検出された物体の画像を構成するピクセルを非常に正確に分離できるようになりました (画像セグメンテーション)。 これらの孤立したピクセルは、オブジェクトの形状を表すマスクを形成します。 このオブジェクトが単なる分散相 の粒子(または液滴) である場合、マスクはこの粒子のサイズと形状に関する情報を提供します。 したがって、AIモデルは産業用画像解析に有用と考えられます。 さらに、これらのモデルの使用は簡単に自動化でき、分析時間が短縮されることが期待されます。この導入の最後に、このタイプの写真は通常、似ている形状と外観を持つ同様のオブジェクトで構成されていることを言及する価値があります。 ただし、画像にはかなりの数のそれらが含まれている可能性があります。
このブログでは、データアナリティクス部フバチ・ロベルトが、固体粒子または水滴を含む画像の分析に関する文献の短いレビューを紹介します。 さらに、でんぷん顆粒写真の分析について説明します。
