(57)【要約】【課題】  自動的に適切な評価エリアサイズを決定する。【解決手段】  入力部と、出力部と、記憶部と、処理部を備え、サンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算して、サンプルを評価する情報処理システムである。このシステムは、複数の観察画像あるいは複数のラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、特徴量抽出部と、各画像の特徴量の分布に基づいて、特徴量を計算してサンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、評価エリアサイズ決定部を備える。【選択図】  図１
2020204824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、出力部と、記憶部と、処理部を備え、サンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算して、前記サンプルを評価する情報処理システムであって、
複数の前記観察画像または複数の前記ラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、特徴量抽出部と、
各画像の特徴量の分布に基づいて、前記特徴量を計算して前記サンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、評価エリアサイズ決定部を備える、
情報処理システム。
【請求項２】
前記評価エリアサイズ決定部は、
特徴量の偏差、特徴量の分散、各特徴量と特徴量の平均値の差、特徴量の標準偏差、および特徴量同士の差分の少なくとも一つに基づいて、前記ラベリング画像の面積を決定する、
請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記評価エリアサイズ決定部は、
特徴量の偏差、特徴量の分散、各特徴量と特徴量の平均値の差、特徴量の標準偏差、および特徴量同士の差分の少なくとも一つが、所定閾値より小さくなるまで、前記ラベリング画像の面積を大きくする、
請求項１または２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記ラベリング画像は、前記観察画像の画像中の各部分を、含有元素および結晶構造の少なくとも一つに基づいて複数の相に区分した画像である、
請求項１〜３のうちいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記ラベリング画像の各相の面積率、平均面積、および形状情報のうち、少なくとも一つを特徴量として計算する、
請求項４記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記特徴量抽出部は、同一プロセスのサンプルから得た、複数の前記観察画像あるいは複数の前記ラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、
請求項１〜５のうちいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記評価エリアサイズ決定部は、
異なる製造プロセスによるサンプルを観察した観察画像のラベリング画像を評価する場合であって、前記サンプル間における製造プロセスの差分が所定の範囲内である場合には、
一の製造プロセスによるサンプルを評価するラベリング画像の面積を、他の製造プロセスによるサンプルを評価するラベリング画像にも適用する、
請求項１〜６のうちいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項８】
相関計算部を有し、
前記相関計算部は、
異なる製造プロセスによるサンプルを観察した観察画像のラベリング画像の特徴量を入力とし、
前記異なる製造プロセスによるサンプルの材料特性を入力とし、
前記材料特性に対する前記特徴量の影響度を算出する、
請求項１〜７のうちいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
プロセス情報検索部を有し、
前記プロセス情報検索部は、
前記材料特性に対する影響度に基づいて選定されたキーとなる特徴量を入力とし、該キーとなる特徴量に基づいて、検索のためのキーワードを決定する、
請求項８記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記記憶部は、
異なる製造プロセスによるサンプルのプロセス条件と、該サンプルを観察した観察画像のラベリング画像の特徴量の関係を記録したプロセス・特徴量データを格納し、
前記キーワードで前記プロセス・特徴量データを検索する、
請求項９記載の情報処理システム。
【請求項１１】
入力部と、出力部と、記憶部と、処理部を備える情報処理装置で実行され、サンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算する情報処理方法であって、
同一条件で作成されたサンプルに関する、複数の前記観察画像あるいは複数の前記ラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、特徴量抽出処理と、
各画像の特徴量の分布に基づいて、前記特徴量を計算して前記サンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、評価エリアサイズ決定処理と、
を行う情報処理方法。
【請求項１２】
前記評価エリアサイズ決定処理において、
予め所定のサイズと解像度で規格化されたラベリング画像を準備する第１のステップ、
前記規格化されたラベリング画像を複数結合する第２のステップ、
前記第２のステップに引き続き、複数結合したラベリング画像を複数のサイズ評価用画像に分割する第３のステップ、
前記第３のステップに引き続き、前記サイズ評価用画像のそれぞれについて特徴量を計算する第４のステップ、
前記第４のステップに引き続き、前記特徴量のばらつきの状況を評価する第５のステップ、
前記第５のステップに引き続き、前記ばらつきの状況に基づいて、前記第２のステップに戻って結合する規格化されたラベリング画像の数を増やすか、あるいは、現状のサイズ評価用画像のサイズにより、前記サンプルを評価するラベリング画像の面積を決定するかを決定する、第６のステップ、
を行う請求項１１記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記第５のステップでは、
特徴量の偏差、特徴量の分散、各特徴量と特徴量の平均値の差、特徴量の標準偏差、および特徴量同士の差分を計算する、
請求項１２記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記第６のステップでは、
特徴量の偏差、特徴量の分散、各特徴量と特徴量の平均値の差、特徴量の標準偏差、および特徴量同士の差分が、所定閾値より小さくなった場合、現状のサイズ評価用画像のサイズにより、前記サンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、
請求項１２または１３記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記第６のステップで決定されたラベリング画像の面積を適用して、製造プロセスまたは組成が異なる条件で撮像された複数のサンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算する第７のステップ、
前記製造プロセスまたは組成が異なる条件で撮像された複数のサンプルの材料特性のデータを準備する第８のステップ、
前記特徴量と前記材料特性との相関解析を行い、前記材料特性に対する前記特徴量の影響度を評価する第９のステップ、
前記特徴量の影響度の評価結果に基づいて、前記材料特性の目標値に適応する特徴量に基づいて、データ検索のためのキーワードを決定する第１０のステップ、
を行う請求項１２〜１４のうちいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項１６】
画像データを入力とし、所定の出力を得るためのモデルを機械学習する際に、
入力される前記画像データの面積として、決定された前記サンプルを評価するラベリング画像の面積を用いる、
を行う請求項１１〜１５のうちいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記特徴量抽出部は、
前記評価エリアサイズ決定部で決定されたラベリング画像の面積を適用して、複数のサンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算する、
請求項１〜１０のうちいずれかに記載の情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、顕微鏡画像等から材料の特徴量を抽出して分析する、情報処理の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
材料開発において、プロセス条件を効率よく実験的に制御するために、プロセス条件と材料特性の間に、組織特徴量を変数として考えることができる。組織特徴量は組織画像（たとえばＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）像）を用いて抽出することができる。この組織特徴量と材料の特性またはプロセス条件との関係を検討することで、材料科学を理解でき、特性向上のための実験計画をサポートできるようになる。
【０００３】
特許文献１には、顕微鏡画像を分類する際に、機械学習分類器を使用する例が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、電子線後方散乱回折（ＥＢＳＤ）検出器を備えたＳＥＭが開示されている。
【０００５】
特許文献３には、画像の特徴量と属性データとの関係についての知識を発見する知識発見装置の概念が開示されている。
【０００６】
特許文献４には、機械学習に関連して、「生物試料を異なる種類の組織領域にセグメント化するために、適応分類を使用して生物試料の画像をセグメント化する方法」が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表2017−520864号公報
【特許文献２】特開2003−121394号公報
【特許文献３】特表2004−093006号公報
【特許文献４】特表2017−510792号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来、材料の画像から組織特徴量（以下「特徴量」ということがある）を抽出する際、画像のどの範囲の領域（エリア）から特徴量を抽出するかは、ユーザが経験によって決定することが一般的であった。特徴量を抽出する画像の領域を、以降「特徴量抽出領域」ということにする。
【０００９】
しかし、画像から特徴量を抽出する際、特徴量抽出領域の大きさ（以下「評価エリアサイズ」ということがある）によって特徴量の結果が変わる場合がある。例えば、均質な構造の材料であれば、比較的狭い評価エリアサイズの特徴量抽出領域を任意の場所から選択しても、特徴量はあまり変わらない。しかし、不均質な構造の材料であれば、比較的狭い評価エリアサイズの特徴量抽出領域を任意の場所から選択すると、場所によって特徴量が変わる場合がある。すなわちたとえば100μｍ２の面積で評価すると均質な結果を得られるが、100ｎｍ２の面積で評価すると場所により特徴量が変わる場合がある。このような場合には評価エリアサイズを大きくしなければならない。
【００１０】
経験のあるユーザは、材料の特性を踏まえて評価エリアサイズを決定することができるが、判断には個人差があるし、人的コスト増加要因となる。また、経験の浅いユーザでは適切に決定することが期待できない。
【００１１】
そこで、自動的に適切な評価エリアサイズを決定できることが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面は、入力部と、出力部と、記憶部と、処理部を備え、サンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算して、サンプルを評価する情報処理システムである。このシステムは、複数の観察画像あるいは複数のラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、特徴量抽出部と、各画像の特徴量の分布に基づいて、特徴量を計算してサンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、評価エリアサイズ決定部を備える。
【００１３】
本発明の他の一側面は、入力部と、出力部と、記憶部と、処理部を備える情報処理装置で実行され、サンプルを観察した観察画像のラベリング画像から特徴量を計算する情報処理方法である。この方法では、同一条件で作成されたサンプルに関する、複数の観察画像あるいは複数のラベリング画像から、各画像の特徴量を計算する、特徴量抽出処理と、各画像の特徴量の分布に基づいて、特徴量を計算してサンプルを評価するラベリング画像の面積を決定する、評価エリアサイズ決定処理と、を行う。
【００１４】
さらに具体的な構成の例を挙げると、評価エリアサイズ決定処理において、予め所定のサイズと解像度で規格化されたラベリング画像を準備する第１のステップ、規格化されたラベリング画像を複数結合する第２のステップ、第２のステップに引き続き、複数結合したラベリング画像を複数のサイズ評価用画像に分割する第３のステップ、第３のステップに引き続き、サイズ評価用画像のそれぞれについて特徴量を計算する第４のステップ、第４のステップに引き続き、特徴量のばらつきの状況を評価する第５のステップ、第５のステップに引き続き、ばらつきの状況に基づいて、第２のステップに戻って結合する規格化されたラベリング画像の数を増やすか、あるいは、現状のサイズ評価用画像のサイズにより、サンプルを評価するラベリング画像の面積を決定するかを決定する、第６のステップ、を行う。
【発明の効果】
【００１５】
自動的に適切な評価エリアサイズを決定できることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施例である情報処理システムのブロック図。
【図２】図１の情報処理システムによる処理の全体フロー図。
【図３】サンプルを特定するために表示されるＧＵＩのイメージ図。
【図４】評価エリアサイズ決定処理Ｓ４のフロー図。
【図５】画像の結合と分割の概念を示す概念図。
【図６】評価エリアサイズと特徴量の偏差を示すグラフ図。
【図７】マクロサイズを導入した評価エリアサイズと特徴量の偏差を示すグラフ図。
【図８】画像の追加結合と分割の概念を示す概念図。
【図９】評価エリアサイズを決定するために表示されるＧＵＩのイメージ図。
【図１０】統計分析結果を示すために表示されるＧＵＩのイメージ図。
【図１１】情報検索処理Ｓ９のフロー図。
【図１２】プロセス情報の検索処理のために表示されるＧＵＩのイメージ図。
【図１３】実験で得られた特性とモデルから得られる特性との関係を評価する概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００１８】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
【００１９】
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００２０】
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
【００２１】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
本明細書で引用した刊行物、特許および特許出願は、そのまま本明細書の説明の一部を構成する。
本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。
【実施例１】
【００２２】
＜１．システム全体構成＞
図１は本願発明の一実施例である情報処理システム１００のブロック図である。情報処理システム１００は、例えば一般的なサーバで構成することができる。一般的なサーバの構成に従い、情報処理システム１００は、入力装置、出力装置、記憶装置、および処理装置を備える。
【００２３】
図１の例では、入力装置としてキーボードやマウス１０１、出力装置として画像モニタ１０２、処理装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０３を備える。また、記憶装置として半導体メモリ１１０と磁気ディスク装置１２０を備える。さらに、外部から画像信号などを入出力するための、入出力インタフェース１０４を備えている。入出力インタフェース１０４は、直接あるいはネットワークを介して、ＳＥＭ等の観測装置から材料の画像を取得することができる。これらの構成は、相互にバスで接続されており、情報のやり取りが可能であるが、バスについては図示していない。
【００２４】
以上の構成は、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。
【００２５】
本実施例では計算や制御等の機能は、半導体メモリ１１０に格納されたプログラムがＣＰＵ１０３によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。
【００２６】
半導体メモリ１１０にはプログラムとして、制御部１１１、セグメンテーション部１１２、評価エリアサイズ決定部１１３、特徴量抽出部１１４、統計的分析部１１５、プロセス情報検索部１１６などが格納されている。これらの機能については後に詳細に説明する。
【００２７】
磁気ディスク装置１２０には、データベースやモデルとして、材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２、ＳＥＭ画像データ１２３、ラベリング画像データ１２４、ラベリングモデル１２５、特徴量データ１２６、統計的分析結果データ１２７、プロセス・特徴量関係データ１２８などが格納されている。
【００２８】
材料・プロセスデータ１２１は、例えばサンプル番号に対応して、そのサンプルを製造した方法と使用した材料のデータが記録される。製造した方法のデータには、例えば処理温度、処理圧力、処理時間、添加物、攪拌方法等がある。材料のデータには、例えば材料となる元素名およびその割合がある。
【００２９】
材料特性データ１２２は、例えば実験により作成された材料のサンプルを特定するサンプル番号に対応して、そのサンプルを測定して得た特性のデータが記録される。特性のデータには、結晶の格子定数、質量密度、硬度、導電率、熱伝導率、強度、熱電変換効率、応力、靭性など任意のものを選択できる。
【００３０】
ＳＥＭ画像データ１２３は、例えばサンプル番号に対応して、そのサンプルをＳＥＭで測定した画像のデータが格納される。一つのサンプルに複数の画像がある場合には、複数の画像それぞれに番号を付する。
【００３１】
ラベリング画像データ１２４は、ＳＥＭ画像データ１２３に対応付けて、ＳＥＭ画像をラベリングしたデータが格納される。
【００３２】
ラベリングモデル１２５は、ラベリング画像データ１２４をＳＥＭ画像データ１２３から自動的に作成する際に用いる、学習済みのモデルが格納される。
【００３３】
特徴量データ１２６は、特徴量抽出部１１４によって、ＳＥＭ画像データ１２３あるいはラベリング画像データ１２４から計算された特徴量のデータが格納される。特徴量のデータは、それが抽出された画像のデータと対応付けられている。
【００３４】
統計的分析結果データ１２７は、統計的分析部１１５によって分析された結果のデータが格納されている。
【００３５】
プロセス・特徴量関係データ１２８は、材料・プロセスデータ１２１と特徴量データ１２６から生成された、プロセスと特徴量の関係を示すデータが格納されている。
これらの内容については後に詳細に説明する。
【００３６】
本実施例中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。
【００３７】
＜２．全体処理フロー＞
図２は、図１の情報処理システム１００による処理の全体フローを示す図である。
まず、対象となる材料（サンプル）の既知の情報を入力する（Ｓ１）。情報はユーザがその都度キーボードやマウス１０１で入力することができる。また、予め磁気ディスク装置１２０に格納した材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２からデータを読み出してもよい。あるいは、外部から入出力インタフェース１０４を介して取得してもよい。
【００３８】
次に、複数のＳＥＭ画像を取得する（Ｓ２）。本実施例ではＳＥＭ画像としたが、他の種類の観測装置によって取得された他の種類の画像でもよい。他の種類の画像はたとえば、光学顕微鏡画像、電子顕微鏡画像、原子間力顕微鏡画像等である。画像は予め磁気ディスク装置１２０に格納しておいたＳＥＭ画像データ１２３からデータを読み出してもよいし、入出力インタフェース１０４に接続された観測装置から入力してもよい。あるいは、入出力インタフェース１０４に接続されたネットワーク経由で取得してもよい。
【００３９】
次に、取得したＳＥＭ画像に対応したラベリング画像を取得する（Ｓ３）。ラベリング画像とは、ＳＥＭ画像を分析し、画像の各部分を特徴づけた画像である。例えば、ＳＥＭ画像中の異なる元素からなる相を識別した画像である。ラベリング画像は、予め磁気ディスク装置１２０に格納しておいたラベリング画像データ１２４からデータを読み出してもよい。あるいは、（Ｓ２）で取得したＳＥＭ画像を引き続きセグメンテーション部１１２によりラベリング処理してもよい。
【００４０】
本実施例では、ラベリング処理の手法は特に問わない。ユーザがＳＥＭ画像を目視してラベリングしてもよい。あるいは、特許文献４に開示されているような、機械学習を用いた自動分類の手法を用いてもよい。
【００４１】
ＧＵＩ（Graphical User Interface）を用いた処理Ｓ１〜Ｓ３の具体的な例については、後に図３で詳しく説明する。
【００４２】
次に、評価エリアサイズ決定部１１３は、画像の評価エリアサイズを自動的に決定する（Ｓ４）。画像の評価エリアサイズの決定方法については、後に図４〜図９で詳しく説明する。
【００４３】
次に、特徴量抽出部１１４は、決定した評価エリアサイズを用いて、ラベリング画像から特徴量を抽出する（Ｓ５）。
【００４４】
次に、統計的分析部１１５は、抽出した特徴量と材料特性の関係を統計的に分析する（Ｓ６）。
【００４５】
次に、統計的分析部１１５は、材料特性に対する特徴量の効果を優先づける（Ｓ７）。
【００４６】
次に、統計的分析部１１５は、制御する必要があるキーとなる特徴量を提案する（Ｓ８）。
【００４７】
次に、統計的分析部１１５は、キーワードを決定し、キーとなる特徴量のプロセス制御に関する情報を検索する（Ｓ９）。
【００４８】
次に、制御部１１１は、材料のプロセス制御に関する情報を表示する（Ｓ１０）。
【００４９】
ユーザは、表示された情報を検討し、必要に応じて材料の製造をさら行い、得られた材料のサンプルのデータを追加する（Ｓ１１）。
【００５０】
＜３.ＧＵＩによる作業例１（材料の特定）＞
図３は、制御部１１１の制御により、材料を特定するために画像モニタ１０２に表示されるＧＵＩの例である。図３を用いて、図２の処理Ｓ１〜Ｓ３の具体例を説明する。この例では、磁気ディスク装置１２０の中に、予め材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２、ＳＥＭ画像データ１２３、ラベリング画像データ１２４、ラベリングモデル１２５、特徴量データ１２６、統計的分析結果データ１２７などが格納済みであるものとして説明する。
【００５１】
処理Ｓ１で、プルダウンメニュー３０１で「材料名」を指定する。次に、その材料に対してあらかじめ登録されている複数のプロセスのなかから、プルダウンメニュー３０２で「プロセスNo」を指定する。この例では、「材料名」が大分類、「プロセスNo」が小分類の関係になっているが、他の分類方法でもよい。
【００５２】
「プロセスNo」は、材料と製法の組み合わせを特定しており、これらの情報は、材料・プロセスデータ１２１の中でデータベース化されているので、「材料名」と「プロセスNo」の指定でサンプルを特定することができる。データ取得ボタン３０３をキーボードやマウス１０１で操作することにより、磁気ディスク装置１２０の材料・プロセスデータ１２１から所望のサンプルのデータが取得される。ＧＵＩのボタンの操作については、以下同様である。
【００５３】
図３の例では、取得したサンプルの材料・プロセスデータ１２１に基づいて、ウインドウ３０４に当該材料の組成が表示される。材料組成は、サンプルを作成したユーザが既知であり、材料・プロセスデータ１２１に格納されている。必要により周期表を参照できる。
【００５４】
ウインドウ３０５には製造条件が表示される。製造条件は、サンプルを作成したユーザが既知であり、材料・プロセスデータ１２１に格納されている。例えば、温度、圧力、添加物、攪拌時間等である。また当該サンプルについて、磁気ディスク装置１２０に材料特性データ１２２が取得済みの場合には、ウインドウ３０６に表示される。例えば、格子定数、質量密度、ビッカース強度、導電率、熱伝導率等である。
【００５５】
処理Ｓ２で、観察画像取得ボタン３０７を操作することにより、当該サンプルのＳＥＭ画像を磁気ディスク装置１２０のＳＥＭ画像データ１２３からｎ枚取得する。取得したＳＥＭ画像（の一部）はウインドウ３０８に表示される。ＳＥＭ画像（およびラベリング画像）は予め所定のサイズと解像度で規格化されているものとする。一例としては、規格化されたサイズを画像の最小単位としてデータベース化する。
【００５６】
処理Ｓ３で、取得したＳＥＭ画像に対応するラベリング画像を取得する。すでにラベリング画像データ１２４が磁気ディスク装置１２０に存在する場合には、ラベリング画像取得ボタン３０９を操作することにより、当該データを呼び出す。呼び出したラベリング画像（の一部）はウインドウ３０８に表示される。
【００５７】
図３では、各３枚のＳＥＭ画像とラベリング画像が上下に並べて表示されているが、表示方法や表示枚数は任意である。
【００５８】
磁気ディスク装置１２０にラベリング画像データ１２４がない場合には、セグメンテーション部１１２の機能により、例えばユーザがキーボードやマウス１０１を操作することで、ウインドウ３０８上で目視によりＳＥＭ画像をラベリングする。ラベリングが完了したら、ボタン３１０を操作することでラベリング情報を確認したり決定したりする。ラベリング情報とは、例えば各相（領域）の名前と色である。例えば「相A、RGB(255,200,100)」のように決定する。ラベリングが決定されたラベリング画像は、ウインドウ３０８に表示されるともに、磁気ディスク装置１２０にラベリング画像データ１２４として記録される。
【００５９】
また前述のように、機械学習技術を適用して自動的にラベリングを行う場合には、ラベリング実行ボタン３１１を操作することにより、セグメンテーション部１１２がラベリングモデル１２５を呼び出し、自動的にラベリングを行う。ラベリングモデル１２５は、例えば、ＳＥＭ画像とそれをユーザがラベリングしたラベリング画像のペアを教師画像として、教師有り学習により学習されたＤＮＮ(Deep Neural Network)である。
【００６０】
なお、イメージデータボタン３１２を操作すると、各ＳＥＭ画像の観察条件等のデータを呼び出すことができ、修正したり、確認したりできる。観察条件等のデータは、たとえば画像名、観察装置ＩＤ、作業者、加速電圧、ＷＤ（ワーキングディスタンス）、倍率、画像保存のスキャン時間等であり、これらはＳＥＭ画像データ１２３のメタデータである。
【００６１】
以上の処理を行い、ユーザがサンプルの内容を把握出来たら、ボタン３１３を操作することで評価エリアサイズ決定処理Ｓ４に進む。
【００６２】
＜４．評価エリアサイズの決定処理＞
図４は、評価エリアサイズ決定部１１３が実行する評価エリアサイズ決定処理Ｓ４の、詳細なフローである。Ｓ１〜Ｓ３までの処理で、ユーザが指定した材料・プロセスによって作成されたサンプルのＳＥＭ画像データとラベリング画像データが、半導体メモリ１１０のワーキングエリアに読み込まれている。
【００６３】
処理Ｓ４−１では、評価エリアサイズ決定部１１３は、画像データの結合方法を決定する。結合方法とは、いくつの画像をどのように結合（あるいは追加）するかをいう。たとえば、３つの画像を横に結合する、あるいは、９つの画像を３×３で結合する、などである。結合方法は、デフォルトで決めておいてもよいし、ユーザがその都度指定してもよいし、予め準備されたオプションの中からユーザが選択してもよい。以下の例では、３つの画像を横に結合する例で説明する。
【００６４】
なお、画像の結合と分割はＳＥＭ画像で行ってもよいし、ラベリング画像でおこなってもよい。両者は対応しているので、置換が可能である。以下では、説明上ラベリング画像で説明する。
【００６５】
処理Ｓ４−２では、決定した方法で複数の画像を結合する。結合とは、複数の画像をつなぎ合わせることである。
【００６６】
処理Ｓ４−３では、結合した画像を３つのサイズ評価用画像（以下「評価画像」ということがある）に均等に分割する。３つに分割する理由は、後にこれらの偏差（Deviation）を計算するためである。
【００６７】
処理Ｓ４−４では、特徴量抽出部１１４を呼び出して、３つの評価画像に対応するラベリング画像の特徴量を計算する。Ｓ４−３までの処理をラベリング画像で行っている場合はそのラベリング画像から特徴量を計算すればよい。Ｓ４−３までの処理をＳＥＭ画像で行っている場合は、対応するラベリング画像をラベリング画像データ１２４から読み出す。
【００６８】
ラベリング画像の特徴量は、例えば相の数、各相の面積率、各相の形状情報、各相の面積（平均値、最大値、最小値、ばらつき）、各相の最大直線長さ（平均値、最大値、最小値、ばらつき）など、任意に選択してよい。本実施例では、材料特性に対する影響が大きいと考えられる各相の面積率を例にして説明する。
【００６９】
特徴量が計算されたら、評価エリアサイズ決定部１１３は特徴量の偏差を計算する。ここで偏差（Deviation）は、
Deviation =
(std(Total area of the feature))/(ave(Total area of the feature))
で定義する。stdは標準偏差、aveは平均値、”Total area of the feature”は対象としている領域全体でということを意味する。
【００７０】
処理Ｓ４−５では、計算された偏差と予め定められた条件を比較する。典型的な処理では、偏差を所定の閾値と比較し、閾値より小さいかどうかを判定する。閾値以上であれば処理Ｓ４−６へ進み、閾値より小さければＳ４−７へ進む。
【００７１】
処理Ｓ４−６では、処理Ｓ４−２で結合した画像に、さらに画像を追加して複数の画像を結合する。その後処理Ｓ４−３からＳ４−５を繰り返す。
【００７２】
処理Ｓ４−７では、偏差が閾値より小さかった場合、処理Ｓ４−３で分割した評価画像の大きさを、評価エリアサイズとして画像モニタ等によりユーザに提案する。
【００７３】
処理Ｓ４−８では、ユーザが決定した評価エリアサイズにより次の処理を進める。
【００７４】
図５により、処理Ｓ４−２と処理Ｓ４−３における、ラベリング画像の結合と分割の概念を示す。（A）のようにサイズを規格化されたラベリング画像５０１を３枚、（B）のように横に結合する。その後、（C）のように３つに等分割して評価画像５０２を生成する。なお、図５では３つのラベリング画像５０１を結合しているが、２つでもよいし、４以上でもよい。偏差を計算する場合には、３つの評価画像５０２が必要であるが、後に説明する他の評価方法を用いる場合には、３以上でなくてもよい。図５の例では、評価画像５０２の評価エリアサイズｐＸ２はＷ１１×Ｗ１２である。
【００７５】
ラベリング画像５０１−１、５０１−２、５０１−３はサンプル上の任意の領域に対応するものでよく、連続する領域に対応する必要はない。例えば、磁気ディスク装置１２０に格納された同一サンプルあるいは同一プロセスのＳＥＭ画像データからランダムに選択してよい。ラベリング画像５０１では、例えば相Ａ，Ｂ，Ｃのように、ラベリングが施されている。
【００７６】
図６により、本実施例による評価エリアサイズの決定手法について説明する。ここでは、ラベリング画像の特徴量として、複数の相Ａ，Ｂ，Ｃの面積率を使用している。相Ａ，Ｂ，Ｃは、その含有元素により区別されてもよいし、結晶構造など他の特性により区別されてもよい。
【００７７】
図６には、横軸に評価エリアサイズｐＸ２、縦軸に特徴量の偏差を示している。Ｓ４−５で使用する閾値をｄｅｖｔｈで示した。閾値ｄｅｖｔｈはユーザが予め定めておき、評価エリアサイズ決定部１１３が記憶しておくものとする。
【００７８】
図６に示すように、一般に評価エリアサイズが大きくなると、特徴量は平均化されるため、評価画像間の特徴量のばらつき（この例では偏差）は小さくなっていく。本実施例では、すべての相の偏差が閾値ｄｅｖｔｈより小さくなった評価エリアサイズＡｄｅｔを、ユーザに提案するようにしている。すなわち、サンプルの特性を適切に表すことができる最小の評価エリアサイズを提案することが可能となる。なお、閾値は相毎に定めておいてもよい。
【００７９】
図７に、マクロサイズを導入した場合の評価エリアサイズの決定手法について説明する。図７では、横軸に評価エリアサイズｐＸ２、縦軸に特徴量の偏差を示している。この例では、評価エリアサイズを大きくしても、偏差が閾値ｄｅｖｔｈを下回らない場合を想定している。この場合には、偏差の閾値ｄｅｖｔｈとともに、マクロサイズＡMCを定義している。偏差が閾値ｄｅｖｔｈを下回らないうちに、評価エリアサイズＡｄｅｔがマクロサイズＡMCに達した場合には、それ以上評価エリアサイズを大きくせずに、マクロサイズを評価エリアサイズとする。
【００８０】
図８には、計算された偏差が所定閾値以上の場合の処理Ｓ４−６における、ＳＥＭ画像データの追加処理の概念を示す。図５と比較すると、（A）のように処理Ｓ４−６により、ラベリング画像５０１−１、５０１−２、５０１−３に６枚の追加ラベリング画像５０１ａｄｄが追加されている。これを（B）のように結合する。その後、（C）のように３つに等分割して評価画像５０２ａｄｄを生成する。なお、どのように画像を追加・結合するかは、処理Ｓ４−１で定義しておく。
【００８１】
図５の評価画像５０２では、３つのうち真ん中の評価画像５０２−２には特徴となる相Ｂ，Ｃが含まれておらず、材料の特徴量を評価するためには適切でない。図８の評価画像５０２ａｄｄでは、各評価画像にほぼ均等に相Ａ，Ｂ，Ｃが含まれており、評価画像から適切に材料の特徴量を評価することができる。特に、図５、図８で示したように、大部分の面積（例えば９０％以上）を占める相Ａに対して小面積の相Ｂ，Ｃの存在が材料の特性に影響を与える場合には、特徴量抽出領域にこれらの相が含まれていることが重要である。本実施例では、自動的に適切な特徴量抽出領域の大きさを決定することができる。
【００８２】
＜５．補足説明＞
（１）上記の説明では、処理Ｓ４−２では、複数の画像を結合しているが、規格化された画像の大きさが大きければ、処理Ｓ４−２は省略してもよい。
（２）上記の説明では、処理Ｓ４−３では、結合した画像を３つの評価画像に均等に分割するが、処理Ｓ４−４〜処理Ｓ４−５で、偏差の代わりに以下のような他の評価指標を用いる場合は、２以上であってもよい。例えば、
A)  評価画像の特徴量の分散（Variance）δ２が閾値より小さくなる。
B)  各評価画像の特徴量と、特徴量の平均値の差がすべて閾値より小さくなる。
C)  特徴量の標準偏差（standard deviation）δが閾値より小さくなる。
d)  評価画像の特徴量同士の差分が全て閾値より小さくなる。
（３）上記の説明では、処理Ｓ４−２〜処理Ｓ４−３ではラベリング画像を結合、分割しているが、対応するＳＥＭ画像を結合・分割してもよい。
（４）上記の説明では、処理Ｓ４−４ではラベリング画像の特徴量を計算しているが、ＳＥＭ画像の特徴量を代わりに用いてもよい。ＳＥＭ画像の特徴量としては、画像周波数、平均輝度、平均コントラスト等がある。ただし、ラベリング画像のほうが分析したいサンプルの特徴量を直接表しているため、ラベリング画像を使用するほうが望ましい。
【００８３】
＜６.ＧＵＩによる作業例２（評価エリアサイズの決定）＞
図９は、制御部１１１の制御により、画像モニタ１０２に表示されるＧＵＩの例である。図３のボタン３１３を操作することにより、上述のＳ４−１〜Ｓ４−６の処理が行われ、その後、評価エリアサイズを決定するために図９の画面が表示される。
【００８４】
図９を用いて、図４の処理Ｓ４−７〜Ｓ４−８の具体例を説明する。図４の処理Ｓ４−１〜Ｓ４−６により求められた推奨評価エリアサイズ９０１は、制御部１１１の機能により、サンプルを特定するプロセス番号９０２、そのプロセスで作成されたサンプルコード９０３等の情報とともに、ウインドウ９０４に表示される。なお、この例では複数のサンプルについて、推奨評価エリアサイズ９０１等が表示されているので、図２、図４の処理も複数サンプルについて行われている。
【００８５】
システム内では画像データのサイズはピクセル単位で取り扱われるが、適宜実寸データに換算して表示するのが好ましい。ここでは、推奨評価エリアサイズ９０１は、ｐＸ２＝Ｗ１１×Ｗ１２から計算されている（図５、図８参照）。評価エリアサイズ９０５のデフォルト値は、推奨評価エリアサイズ９０１と同じでよい。ユーザは、必要に応じて評価エリアサイズ９０５を変更する。
【００８６】
評価エリアサイズ９０５が最適化されていない場合、ウインドウ９０６に警告を表示する。この例ではプロセス番号１の評価エリアサイズは、図４の処理Ｓ４−５の判定で偏差が閾値を満たしていない大きさである。この場合、ユーザはボタン９０７で無視して継続するか、ボタン９０８でさらに画像を追加してサイズを大きくするかを選択できる。サイズを大きくした場合には、処理は図４のＳ４−６へ戻る。
【００８７】
なお、図４の処理Ｓ４−５の判定で偏差が閾値を満たしていない場合に、処理Ｓ４−７で推奨評価エリアサイズ９０１が提案されるのは、前述のようにマクロサイズＡMCを定義している場合である。ユーザはボタン９０８により、マクロサイズＡMCを無視してサイズを拡大できる。あるいは、ユーザは推奨評価エリアサイズ９０１より小さい評価エリアサイズ９０５を入力することもできる。この場合も、ウインドウ９０６に警告が表示されるが、ユーザはボタン９０７で無視して継続することができる。
【００８８】
ウインドウ９０４には、各サンプルのラベリング画像から計算された特徴量９０９も示されている。これらの特徴量は、図４の処理Ｓ４−４で計算した特徴量を用いてもよい。本例では、特徴量９０９として相Ａ，Ｂ，Ｃの面積率、各相の平均寸法などが示されている。このシステムでは、相の面積率を「％（相の名称）」で表している。評価エリアサイズ９０５を変更した場合、ユーザは再分析ボタン９１０を用いて特徴量を再計算することができる。
【００８９】
最終的に評価エリアサイズ９０５が決定したら、ユーザは特徴量抽出ボタン９１１により、本番の特徴量抽出処理（図２のＳ５）を開始する。本番の特徴量抽出処理Ｓ５では、図４の処理Ｓ４−４で計算した特徴量よりも詳細かつ多面的に特徴量を抽出することが望ましい。抽出した特徴量は、ウインドウ９０４に表示することができる。本実施例では、特徴量抽出部１１４には、各種の特徴量を抽出するためのアルゴリズムが格納されており、制御部１１１はこれを呼び出しているものとする。抽出した特徴量は、特徴量データ１２６として磁気ディスク装置１２０に格納する。
【００９０】
なお、チェックボタン９１２では、代表的な条件に基づく評価エリアサイズを適用することができる。図９の例では、複数のプロセス番号を持つサンプルが表示され、サンプル毎に評価エリアサイズが求められている。しかし、サンプルのプロセス条件が類似していることが予めわかっている場合には、ユーザはチェックボタン９１２を使用して、一つのサンプルの評価エリアサイズを他のサンプルにも適用することができる。たとえば、プロセス条件の範囲内で組織の変動が少ない場合であり、プロセス条件中から代表条件（例えばProcessNo.1）を選択し、画像の評価サイズを決定後すべてのプロセス条件で同じ画像評価サイズで行う。
【００９１】
特徴量の抽出処理Ｓ５が完了すると、特徴量の有効性評価ボタン９１３により、特徴量の有効性抽出処理（図２のＳ６〜Ｓ１０）を開始することができる。特徴量の有効性抽出処理では、特徴量と材料特性との相関解析を行う。相関解析は、特徴量抽出部１１４の一部のアルゴリズムとして備えた相関計算部で行う。相関解析を行った結果、材料特性に対してどの特徴量の影響が大きいかを知ることができる。すなわち、当該特性を制御するために重要な特徴量を特定することができる。次に、その特徴量を制御するためにどのようなプロセス・材料があるかを探索する。その探索結果をユーザが検討することにより、次の実験計画を立案し、新しいサンプルを得ることができる。
【００９２】
＜７．特徴量と材料特性の関係の分析＞
処理Ｓ５の結果、各サンプルについて特徴量データ１２６を準備することができた。特徴量データ１２６は、材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２、ＳＥＭ画像データ１２３、ラベリング画像データ１２４とクロスリファレンス可能であり、例えば、プロセス番号やサンプルコードをキーにして、特定のサンプルに対応するデータを特定できる。よって、例えば特徴量を横軸、材料特性を縦軸に表示するグラフを描画することができる。
【００９３】
図２を再度参照すると、統計的分析部１１５は処理Ｓ６で、上記データに基づいて、特徴量と材料特性の関連性を分析する。分析の手法は公知の主成分分析や線形解析を用いることができ、特に限定するものではない。さらに統計的分析部１１５は処理Ｓ７で、材料特性に関する特徴量の効果（相関度）を優先づけする。例えば、相関係数の順に優先順位を高くする。そして、統計的分析部１１５は処理Ｓ８で、優先順位の高い特徴量を、制御する必要があるキーとなる重要な特徴量として提案する。
【００９４】
統計分析の結果は、磁気ディスク装置１２０に統計的分析結果データ１２７として、各材料特性に対する特徴量の相関関係（たとえば相関係数）が記録される。
【００９５】
図１０は、制御部１１１の制御により、画像モニタ１０２に表示される処理Ｓ６〜Ｓ８の分析結果を示すＧＵＩの例である。ユーザはプルダウンメニュー１００１により、分析したい材料特性を選択できる。ここではビッカース強度を選択している。その結果、ウインドウ１００２の左側には、ビッカース強度と特徴量の相関を示すグラフが相関度の高い順に表示される。ウインドウ１００２の右側には、さらに詳しい情報として、相関度の高い上位３つの特徴量について、ビッカース強度と特徴量の関連を示すグラフが表示される。例えばこの３つの特徴量が、制御する必要があるキーとなる特徴量の候補として提案されることになる。ユーザはプルダウンメニュー１００３により、表示する特徴量の数を変更できる。
【００９６】
以上により、ユーザはビッカース強度を制御するために重要と推測される特徴量が何かを知ることが可能となる。提案された特徴量などの結果は、記録ボタン１００４で磁気ディスク装置１２０に統計的分析結果データ１２７として格納される。次にユーザはプロセス情報検索ボタン１００５により、プロセス情報の検索処理Ｓ９と結果表示処理Ｓ１０を開始する。
【００９７】
なおサンプル追加ボタン１１０６は、新しいサンプルのデータが入力されたときに、特徴量と材料特性の関連性を再計算するためのものである。
【００９８】
＜８．プロセス情報の検索処理＞
図１１は、プロセス情報の検索処理Ｓ９とＳ１０の詳細を示すフロー図である。これらの処理は、プロセス情報検索部１１６により実行される。
図１２は、プロセス情報の検索処理Ｓ９で制御部１１１の制御により、画像モニタ１０２に表示されるＧＵＩの例である。図１１と図１２を参照して説明する。
【００９９】
図１２において、ユーザはウインドウ１２０１に、改良したい材料特性や、目的あるいは制御したい内容（「増加」「減少」など）を入力する。目的追加ボタン１２０２により入力した内容を目標として決定する（Ｓ９−１）
プロセス情報検索部１１６は、処理Ｓ９−１で入力された単語に基づいて、例えば公知の構文解析によりキーワードを決定する。図１２のウインドウ１２０３には、例として「ビッカース」と「強度」がキーワードとして表示される（Ｓ９−２）。これらのキーワードは実施例のシステム中で定義されたものであり、そのままの変数名を使うことができる。
【０１００】
プロセス情報検索部１１６は、キーワード「ビッカース」「強度」に基づいて、磁気ディスク装置１２０の統計的分析結果データ１２７から、「ビッカース強度」を制御するために重要な特徴量とビッカース強度の相関関係のデータを呼び出す。具体例としては、例えば図１０でビッカース強度に関連性の高い特徴量として抽出された上位９個の特徴量と「ビッカース強度」の関係を示すデータを呼び出す。そしてその特徴量を用いて、特性予測モデルを生成し、精度が最も良いモデルを選択する。
【０１０１】
統計的分析結果データ１２７から所定の特性に相関の高い特徴量が特定できるが、その特徴量が特性に対してどのような効果を持つかはわからない。そこで、特徴量と特性の関係を示す特性予測モデルを作成する。特性予測モデルは例えば線形回帰モデルであり、特徴量を説明変数、特性を目的変数として公知の手法を用いて、特徴量と特性の関係をよく示すモデルを作る。
【０１０２】
このために、例えば、相関の高い特徴量を１つずつ説明変数に用いてモデル候補を作る。特徴量が図１０の９個の場合９個のモデル候補が作成される。あるいは、特徴量を複数説明変数に用いてモデル候補を作る。複数のモデル候補を作成したら、そのうち最も特性を正確に表現するモデルを選択する（Ｓ９−３）。
【０１０３】
図１３は、３つのモデルについて、実験で得られた特性（Experimental Property）とモデルから得られる特性（Predicted Property）との関係を評価する概念を示している。関連性の高い特徴量をＸ１，Ｘ２，Ｘ３としたとき、モデル１はＸ１のみ用い、モデル２はＸ１，Ｘ２を用い、モデル３はＸ１，Ｘ２，Ｘ３を用いて特性Ｙを表したとする。この例では、モデル番号３のモデルが最もエラーが小さく、実験による特性をよく表しているので、モデル番号３が特性予測モデルとして選択される。
【０１０４】
次にプロセス情報検索部１１６は、処理Ｓ９−３で選択されたモデルに用いられている特徴量をキーとなる特徴量として決定する。図１３の場合はＸ１，Ｘ２，Ｘ３をキーとなる特徴量として決定する（Ｓ９−４）。
【０１０５】
次にプロセス情報検索部１１６は、処理Ｓ９−４で決定された特徴量に基づいて、キーワードを決定する（Ｓ９−５）。例えば、特徴量Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３が、図１０に示す「%phase 1」、「Average size of phase 1」、「%phase 2」とする。これらのデータ表現は、実施例のシステム中で定義されたものであり、「%phase X」は元素Ｘからなる相の面積率を示し、「Average size of phase X」は元素Ｘからなる相の平均サイズ（例えば面積）を示す。プロセス情報検索部１１６は、これらの特徴量からキーワードを生成する。例えば、「%phase 1」、「%phase 2」、「phase 1の平均サイズ」である。なお、phase 1、phase 2の1、２は、何らかの元素名（元素１、元素２）を示しているものとする。なお、サンプルの材料名「ＡＢＣ」は、先にキーワードとして抽出されている（Ｓ９−２）。
【０１０６】
その後、プロセスと特徴量の関係を検索するが、プロセスと特徴量の関係データをシステムが持っているかどうかで処理が分岐する（Ｓ９−６）。プロセス条件と特徴量の関係から探索する場合、磁気ディスク装置１２０のデータを用いて検索し、プロセス条件と特徴量の関係を表示する。また、外部の情報から探索する場合、関連する情報（例えば文献）を表示する。
【０１０７】
＜８−１．システムがプロセス情報を持っている場合＞
磁気ディスク装置１２０内部に記憶されている材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２において、サンプルの特徴量、材料・プロセス、および特性が関連付けられている場合には、所定の特性を得るためにキーとなる特徴量（たとえば図１３の特徴量Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）に期待される変化を決定する（Ｓ９−７Ａ）。このためには、（Ｓ９−３）で選択した特性予測モデルにおいて、図１２のウインドウ１２０１で指定した特性変化を得るために、特徴量に求められる変化を決定する。例えば、図１３の番号３のモデルで、特性Ｙを増加させるためには、特徴量Ｘ１，とＸ３を増加させ、Ｘ２を減少させる。
【０１０８】
処理Ｓ９−８Ａでは、Ｓ９−７Ａで決定した特徴量の変化を基にして、キーワードを定める。例えば、「特徴量Ｘ１＊増加」、「特徴量Ｘ２＊減少」、「特徴量Ｘ３＊増加」である。プロセス情報検索部１１６は、検索ボタン１２０４の操作により、処理Ｓ９−２、Ｓ９−５、Ｓ９−８Ａで定めたキーワードを用いて、材料・プロセスデータ１２１、特徴量データ１２６を検索する。
【０１０９】
たとえば、材料・プロセスデータ１２１において、特定の材料のサンプルとプロセスの関係が特定でき、特徴量データ１２６において、特定の材料のサンプルと特徴量の関係が特定できていれば、プロセスと特徴量の変化を示すデータが生成できる。このようなデータは、バッチ処理で材料・プロセスデータ１２１と特徴量データ１２６から生成して、プロセス・特徴量関係データ１２８として磁気ディスク装置１２０に保存しておいてもよい。この時、例えばデータ名を「特徴量Ｘ１とプロセスＰ１の関係データ」のように名付け、「増加」「減少」等のタグを付しておくことも望ましい。
【０１１０】
このようなプロセス・特徴量関係データ１２８を、前述のキーワードで検索する。
【０１１１】
図１２のウインドウ１２０５には、検索の結果抽出された特徴量とプロセスの関係を示すグラフが、特徴量の「増加」「減少」を示す矢印とともに表示されている。この例では、横軸に材料の攪拌回数が、縦軸に各種の特徴量が示されている。これにより、ユーザは材料に所定の特性の変化を生ぜしめるために、どのプロセスを変更すればよいかを知ることができる。
【０１１２】
＜８−２．システムがプロセス情報を持っていない場合＞
システムがプロセスと特徴量の関連データを持っていない場合には、既存のデータベースなどを利用してプロセス情報の検索を行う。
【０１１３】
材料特性とプロセスの関係を示すデータがない場合には、キーワードの一般的な表現を決定する（Ｓ９−７Ｂ）。一般化の手法としては、例えばシソーラスを用いて、処理Ｓ９−２で定めたキーワード「ＡＢＣ」から「合金」や「polymer」へ変更する。または、「ビッカース強度」から、もっと広いキーワード「強度」又は「硬さ」へ変更する。また、処理Ｓ９−５で定めたキーワード、たとえば「%phase 1」から、「元素１」と「面積率」へ変更する。ウインドウ１２０３で用いるキーワードは、本システム特有な表現が用いられている場合があるので、ウインドウ１２０６には、対応する一般的なキーワードが示されている。キーワードの変換は、対応表や辞書を利用して行うことができる。例えば、「%phase1」は一般的な表記ではないので、「元素１」と「面積率」のように変換する。
【０１１４】
また、処理Ｓ９−７Ｂにおいては、図１２に示す画面上で、キーワードをユーザが編集したり、追加したりできるようにしてもよい。最終的なキーワードの決定は、ユーザが確認した後に決定するようにしてもよい。あるいは、ユーザの確認は省略するようにしてもよい。
【０１１５】
そして、入出力インタフェース１０４を介して既存の一般的な検索エンジンや研究データベースに接続し（Ｓ９−８Ｂ）、微細構造の特徴のプロセス制御に関する情報を検索してウインドウ１２０７に表示する（Ｓ９−１０Ｂ）。サンプルのデータが増えた場合には、サンプル追加ボタン１２０８を用いて再計算を行う。
【０１１６】
以上説明した実施例によれば、材料開発において、組織計測装置又は組織画像を用いて、各試料の評価エリアサイズを決定し、その評価サイズ内にて組織特徴量抽出を行い、材料特性に最も影響度が高い組織特徴量を解析し、その組織特徴量の制御に関する情報を提供する材料組織解析システムが提供できる。組織画像の評価エリアサイズを決定することで異相量が少ない場合でも高信頼な特徴量を抽出することができる。さらに所定特性に対して重要な組織の制御に関する情報を提供することができる。また、画像データを入力とし、所定の出力を得るためのモデルを機械学習する際に、入力される画像データの面積として、決定された評価エリアサイズの面積を用いることで、モデルの出力として適切な値をえることができる。
【符号の説明】
【０１１７】
制御部１１１、セグメンテーション部１１２、評価エリアサイズ決定部１１３、特徴量抽出部１１４、統計的分析部１１５、プロセス情報検索部１１６、材料・プロセスデータ１２１、材料特性データ１２２、ＳＥＭ画像データ１２３、ラベリング画像データ１２４、ラベリングモデル１２５、特徴量データ１２６、統計的分析結果データ１２７、プロセス・特徴量関係データ１２８。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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