[活用事例]オープンソースライブラリで画像分析 - 多孔質体画像分析ライブラリPoreSpyとSimpleware Softwareの連携事例

PoreSpy はウォータールー大学の the Porous Materials Engineering & Analysis Lab（PMEAL）によって開発された多孔質材料の画像分析に特化した Pythonライブラリです。
画像処理や分析を行うオープンソースのパッケージとして skimage や OpenCV、ImageJ などのツールが一般的に使用されていますが、多孔質体の分析をこれらの汎用画像処理ツールで実施する場合、複雑なスクリプトやマクロの構築が必要です。
PoreSpy には、多孔質体に多く用いられる分析を迅速かつ便利に実行するための関数が用意されているため、比較的簡単な記述で多孔質体に関する画像を分析できます。また2次元だけでなく3次元画像の解析も可能です。

PoreSpy と当社の Simplewreソフトウェア は、ともに画像をインプットとして使用することから非常に相性がよく、この2つを連携することで多様なモデリングや分析が可能になります。
今回は数多くの PoreSpy の機能の中から、Simplewareソフトウェアと特に相性がいい以下の2つの機能をご紹介します。

• ・多孔質体／複合材を模した画像の生成
• ・多孔質体画像に基づく細孔径分析

次にご紹介するのは PoreSpy を利用した細孔径分布の計算です。多孔質体において細孔径分布はフィルター性能や輸送特性に影響する非常に重要な評価指標です。一般的に細孔径分布は水銀ポロシメーターなどの装置で取得しますが、PoreSpyの中には画像ベースの細孔径分布の計測機能があります。

細孔径を計算したい２値化画像を用意し、その2値化画像を PoreSpy で処理することで、細孔内部で球をフィッティングし、「画像のグレースケール＝細孔径」という形で情報をマッピングした画像を出力できます。

図2は、Simplewareソフトウェアを使用して2値化画像を作成したのち、PoreSpy で細孔径がマッピングされた画像を出力した例を示しています。
さらにこの画像を再びSimplewareソフトウェアに読み込むことで、図3のように径の可視化や細孔径分布のグラフを作成できます。

図2. 細孔径のマッピング

図3. Simplewareによる細孔径分布の可視化

本事例では画像の作成や分析を PoreSpy で実施し、その結果をSimplewareソフトウェアで可視化する方法をご紹介いたしました。
PoreSpy 単体でもできることは非常に多いため、3次元画像ベースの多孔質体の分析をまずは無料で試してみたいという方は今回ご紹介した PoreSpy を使用してみてはいかがでしょうか。

Simplewareソフトウェアをすでにご使用中の方は、PoreSpy と組み合わせることで画像分析やシミュレーションの可能性をさらに広げることができます。本事例の詳細を詳しく知りたい方はぜひ こちら よりお問い合わせください。