京都府保環研年報第68号（2023）

粒子解析ソフトウェアの大気中アスベスト濃度測定への適用の検討
安田知生

笠木祥弘

原口健司

Consideration of the Application of Particle Analysis Software to theMeasurement of Airborne Asbestos Concentrations
Tomoo YASUDA

Yoshihiro KASAKI Kenji HARAGUCHI

要旨

アスベストの大気中濃度は、アスベストモニタリングマニュアル（第4.2版）（環境省水・大気環境局大気環境課.令和４年３月）により測定することとされているが、位相差顕微鏡で観察する方法で総繊維数が１本/Lを超えた場合は走査電子顕微鏡（以下、「SEM」という。）で最大300視野を検鏡することとされており、作業量が多く時間を要する。そこで、SEMに付属している粒子解析ソフトウェアの適用可能性を検討した。使用した粒子解析ソフトウェアは、SEM画像を読み込み、輝度の差により対象物とバックグラウンドに分類し、対象物の形状を計算して選別し、選別した粒子をエネルギー分散型X線分析装置で構成成分を分析することによりアスベストの本数を算出する作業を自動で実施できる。測定条件を検討したところ、正負の誤差要因があり、結果にも影響を及ぼすことがわかったことから、粒子解析ソフトウェアで得られた結果をそのまま採用することは難しいと考えられた。ただし、それぞれの誤差要因を理解したうえで、スクリーニング分析に利用できる可能性が考えられた。

キーワード：アスベスト、走査電子顕微鏡、粒子解析ソフトウェア
Keywords ：Asbestos, Scanning Electron Microscope, Particle Analysis Software

分析に多重解像度解析を用いた方法2）や大気中の濃度の測定に人工知能を用いた方法3）が研究されているが、容易に利用はじめにできる状況ではなく課題も示されている。そこで、容易に利
アスベストは天然に産出する繊維状けい酸塩鉱物で、耐火性、耐熱性、耐薬品性、防音性などに優れた特性を持ち、安用できるSEMに付属している粒子解析ソフトウェアを用い、作業量の低減及び時間の短縮の可能性を検討した。

価であることから、建材、摩擦材、シール断熱材など様々な用途に用いられてきた1）。しかし、吸入することによって中検討方法

皮腫、肺がん等の原因になると言われており、平成18年9月

１．試料採取及びSEM用試料の作成にはアスベスト含有製品の製造、使用が全面禁止された。
既設建築物にはアスベスト含有建材が多く使用されてい検討に用いた試料は、アスベスト断熱材が使用されているる。社会資本整備審議会建築分科会アスベスト対策部会

煙突内の大気を、マニュアルに準拠し、Merck Millipore製（第５回）資料（国土交通省.平成21年６月12日）によれば、の直径 47 mm、孔径 0.8 µm のニトロセルロース製メンブ

0.1重量％以上のアスベストを含む可能性のある民間建築物

ランフィルタに2400 L吸引して採取した。の年度別解体棟数は、今後増加し2028年頃にピークを迎える

試料を採取したメンブランフィルタは、10 mm角に切りと推計されており、京都府では、毎年、アスベストの大気中取り、カーボンテープ及び水溶性のカーボンペーストで試料濃度の測定を実施している。

台に接着し、乾燥後、カーボンコーティングを施しSEM用

アスベストの大気中濃度は、アスベストモニタリングマ試料とした。

ニュアル（第4.2版）（環境省水・大気環境局大気環境課.令和４年３月）（以下、「マニュアル」という。）により測定する

２．粒子解析

こととされており、位相差顕微鏡で観察する方法で総繊維SEM及 びEDSは、 日 本 電 子（ 株 ） 製 の 走 査 電 子 顕 微 鏡

数が1本/Lを超えた場合は、走査電子顕微鏡（以下、「SEM」

JSM‑IT200を使用した。SEM画像を、加速電圧15 kV、反射という。）で最大で300視野を検鏡して対象粒子を識別し、全電子組成像で、コントラストを調整して繊維状粒子が強く光ての対象粒子についてエネルギー分散型X線分析装置（以下、を反射して表面が観察できなくなる状態にした後、ブライト「EDS」という。
）で構成成分を確認して同定することとなっネスを調整して繊維状粒子以外の周囲が暗くなるようにしており、作業量が多く時間を要する。

た。粒子解析ソフトウェアは、日本電子（株）製粒子解析ソ

自動で粒子を識別する方法は、建材中のアスベストの定性フトウェアEX‑36320PA3（ver.6.0.0.0）を使用した。粒子解析ソフトウェアでは、SEM画像を取り込み、輝度の差によ（令和６年１月４日受理）

り対象物とバックグラウンドに区分し、対象物の形状を計算− 11 −

京都府保環研年報第68号（2023）

して選別し、EDSで分析して同定しており、各過程の条件をびブライトネスを調整して取り込み、分断が生じない程度の検討した。

高い輝度値に設定することとした。

繊維状粒子の最大長と最大幅の模式図を図１に示す。粒子

ただし、条件を一定にしても、300視野の中には試料作成

解析ソフトウェアで得られる情報である最大長は、画素の頂時に生じる高低差等や粒子の捕集状態の差により、設定した点間を結んだ時の距離の最大値であり、最大幅は、最大長で輝度値でもアスベストと周囲の粒子が融合してアスベストと得られた画素の頂点間を結んだ線と直角方向に画素の頂点間認識されない場合や細いアスベストが分断されてアスベストを結んだときの最大値である。と認識されない場合等の負の誤差が生じる可能性があると考えられた。

３．アスベスト
アスベストは、長さ5 µm以上、幅0.2 µm以上3 µm未満

２．倍率と解像度の影響で、かつアスペクト比（長さ/幅）が３以上の繊維状粒子で、繊維状粒子の認識は、SEM画像を取り込むときの1画素のEDSによる分析で構成成分を確認し同定されたものである。

大きさにも影響を受けると考えられた。１画素の大きさは、観察倍率とSEM画像を取り込む時の解像度により決まる。

結果と考察

SEMの機能で計測した最大幅0.7 µm、最大長50.3 µmの繊維状粒子を、倍率を1000倍及び300倍として、解像度を変化さ１．二値化における輝度の影響せて取り込んだ場合の、認識した最大幅及び最大長を表１に

粒子解析ソフトウェアでは、粒子とバックグラウンドを画示した。

面上の輝度の差により区分（二値化）している。二値化に影1000倍で解像度が512×384よりも高い場合及び300倍で解響する要因としては、取り込むSEM画像の繊維状粒子とバッ像度が2048×1536よりも高い場合は、繊維状粒子の最大長がクグラウンドとの輝度の差と取り込んだSEM画像のどの輝50.1〜50.4 µmであり同等の結果とみなすことができた。し度までを粒子として扱うかを設定する輝度値が考えられた。

かし、1000倍で解像度が256×192の場合や、300倍で解像度輝度値は0〜255まで設定可能であり、設定した値以上の輝が1024×768よりも低い場合は、複数の粒子に分断され最大度をもつものを粒子と認識する。同一のSEM画像で、輝度長が短く認識される場合や、繊維状粒子が認識されない場合値を変化させた場合の認識画像と認識した粒子数を図2に示が生じた。

した。輝度値を低く設定した場合、認識した粒子数は多くな

画像の認識は、１画素の方形内で、対象粒子の占める面積り、繊維状粒子と周囲の粒子との融合が認められた。反対に、の割合が高ければ対象粒子とみなされ、低ければバックグラ輝度値を高く設定した場合、認識した粒子数は少なくなり、ウンドとみなされる。１画素の大きさが0.25 µm以下では最繊維状粒子と融合している箇所は減少するが、細い繊維状粒大幅や最大長が一定になる傾向がみられたが、より大きくな子では、１本の粒子であったものが途中で分断され複数の粒ると１画素の方形内で対象粒子の占める面積の割合が下が子と認識される現象が見られた。

り、0.5 µmや0.42 µmと繊維状粒子の最大幅0.7 µm に近くな最適な輝度値は、細い繊維状粒子が分断されない程度に高2072

い値に設定する必要があると考えられるが、その値は、取りff

込むSEM画像の繊維状粒子とバックグラウンドとの輝度の1447差によって変化した。そのため、単独で存在する幅が0.2 µm

f

Aの繊維状粒子をSEM画像で探し出し、繊維状粒子とバックグラウンドとの輝度の差が最大となるようにコントラスト及fB1020f

DC314d133E

図１．繊維状粒子の最大長と最大幅の模式図d

図２．同一のSEM画像で輝度値を変化させた場合の認識画像と認識した粒子数
A：輝度値0
B：輝度値50
C：輝度値100
D：輝度値200 E：輝度値255
数値は認識した粒子数、英小文字は○で囲んだ箇所の認識（融合（f）分断（d））の状態を示す。

− 12 −

京都府保環研年報

第68号（2023）

表１．最大幅0.7 µm、最大長50.3 µmの繊維状粒子の認識における倍率及び解像度の影響

1000ಸ

300ಸ

ྲྀ㎸᫬㛫

1⏬⣲ࡢ
኱ࡁࡉ

᭱኱ᖜ᭱኱㛗

s

μm/⏬⣲

μm

25619260.5

1.8

51238460.25

102476830

20481536
40963072ゎീᗘ1⏬⣲ࡢ኱ࡁࡉ᭱኱ᖜ

᭱኱㛗

μm
36.5
ศ᩿

μm/⏬⣲

μmμm

1.7ㄆ㆑䛥䜜䛺䛔

3.050.30.83

ㄆ㆑䛥䜜䛺䛔

0.132.450.30.423.617.5(ศ᩿)

540.0632.850.4

0.212.950.1

2460.031

2.1

50.2

0.10

3.250.4

ると対象粒子と認識されない画素が生じて繊維状粒子の分断が起こり、1.7 µmや0.83 µmと最大幅0.7 µmより大きくなると繊維状粒子が認識されない場合が生じたと考えられた。
従って、１画素の大きさが、認識する必要がある繊維状粒子

表２．最大長5 mm未満、最大幅30 mm以上、0.2 mm未満及びアスペクト比３未満の形状の粒子を除去した場合と形状により除去していない場合の認識した粒子数の最大幅の1/2〜1/3程度より小さくなる解像度で読み込む必ゎീᗘ

要があると考えられた。

ㄆ㆑ࡋࡓ⢏Ꮚᩘ
ᙧ≧㑅ู࡞ࡋᙧ≧㑅ู࠶ࡾ

読み込む解像度が高ければ、認識する粒子数は多くなり粒2561928264

子の形状もより精密に再現できる。しかし、300視野の画像

51238420272の取り込み時間は、解像度が1024×768で2.5時間程度である

1024768

28911のに対し、解像度が4096×3072では20時間程度かかった。な20481536

15072

140963072

63017

2

お、300倍での観察範囲は426.7×320.0 µm（136,544 µm2）であり、1000倍の128.0×96.0 µm（12,288 µm2）の観察範囲の11.1倍であるため、１画素の大きさが同じ程度となる解像度や最大長がほぼ一定になる解像度では、最大長が50.1〜50.4で比較すると、観察範囲が同じ面積の画像を読み込む時間にµmであり実際の最大長とほぼ同じであるが、最大幅は2.1〜は大きな差はなかった。

3.2 µmであり実際の最大幅の3.0〜4.6倍であった。

アスベストの分析では、幅の平均が0.2 µm以上のものを計

これは、図１に示したとおり、粒子解析ソフトウェアで得数対象としているため、取り込み時間が短く、１画素の大きられる最大幅は、湾曲している繊維状粒子では大きくなるこ

さが0.13 µm である1000倍で解像度が1024×768で読み込むとから、対象の繊維状粒子が湾曲していることが原因であることとした。と考えられた。対象粒子の選別条件はこれらのことを考慮して設定する必要があった。条件を絞り込めば本来対象である

３．形状の選別条件の影響粒子も除去される可能性が高くなり、条件を緩くすれば対象

粒子解析ソフトウェアでは、粒子を形状により選別し、対粒子が多くなり、EDSによる分析を行う時間が長くなる。特象粒子から除去することができる。倍率1000倍で最大長5µmにやわらかく曲がりやすいクリソタイルでは、影響が大きい未満、最大幅30 µm以上、0.2 µm未満及びアスペクト比３未と推測された。

満の形状の粒子を除去した場合と除去していない場合に認識した粒子数を表２に示した。形状による選別を行わない場

４．粒子の重なりによる影響

合、対象粒子として認識される数が200〜30,000倍多くなり、粒子が重なった場合のSEM画像と繊維状粒子の認識結果

EDSにより分析を行う時間が長くなるため、分析を行う前にを図３に示した。上段は、繊維状粒子と非繊維状粒子が重なっ形状により選別することが必要であった。

た場合であり、同一の粒子とみなされて最大幅が大きくなりアスベストの計数対象粒子は、長さ、平均幅及びアスペクアスペクト比が低くなるため、形状の選別の条件によっては、ト比で規定されているが、粒子解析ソフトウェアで得られ対象粒子とみなされなかった。下段は、２本の繊維状粒子とる情報は、最大長、最大幅及び最大長と最大幅から計算さ複数の非繊維状粒子が重なっていた。この場合、最大幅やアれるアスペクト比であり、平均幅は取得できない。表1に示

スペクト比による形状の選別条件により除去され、対象粒子した最大幅0.7 µm、最大長50.3 µmの繊維状粒子は、最大幅とはみなされなかった。

− 13 −

京都府保環研年報第68号（2023）

A

B

C

D

図３．粒子が重なった場合のSEM画像と認識画像
A：繊維状粒子と非繊維状粒子が重なった場合のSEM画像
B：繊維状粒子と非繊維状粒子が重なった場合の認識画像
C：２本の繊維状粒子と複数の非繊維状粒子が重なった場合のSEM
画像
D：２本の繊維状粒子と複数の非繊維状粒子が重なった場合の認識
画像

粒子同士が重なった場合は、粒子間の輝度の差が少ないた

６．試料の粒子解析ソフトウェアによる測定結果

め、別々の粒子とみなすのは難しいと考えられた。

本検討で使用した試料を、倍率1000 倍、解像度1024×768、最大長4.5 µm未満、最大幅0.15 µm未満及び30 µm以上、５．EDSによる分析における影響アスペクト比２未満の粒子を除去する形状の選別条件で、ア繊維状粒子の幅方向に、中心から端に分析点を移動させてスベストであることを判断する含有元素の割合（％）を、マEDSにより分析した結果及び繊維状粒子の周辺の下地の分ニュアルを参考に、クリソタイルはMgが2.0以上6.0以下、Si析結果を表３に示した。繊維の端に近づくと、徐々に下地のが0.1以上6.0以下、アモサイトはMgが0.1以上4.0以下、Siが0.1

組成に近づき、繊維状粒子の端では、割合の低い元素が検出以上6.0以下、Mnが3.0以下、Feが0.1以上3.0以下、クロシドされない場合もあった。

ラ イ ト はNaが3.0以 下、Siが2.0以 上8.0以 下、Feが0.1以 上3.0

EDSは、照射された電子が物質との相互作用で得られる特以下、アンソフィライトはMgが0.1以上5.0以下、Siが0.1以上

性X線を利用し元素を分析するものである。特性X線の発生6.0以下、Feが0.1以上3.0以下、トレモライトとアクチノライ領域は一般に数µmと言われており、アスベストのように繊トはMgが0.1以上5.0以下、Siが0.1以上6.0以下、Caが0.1以上

維幅が狭い場合には、下地や隣接粒子の影響を受ける場合が4.0以下、Feが3.0以下として粒子解析ソフトウェアで測定しあると考えられた。また、分析する点は粒子とみなされた画た結果と、マニュアルに準拠して計数した結果を表４に示し素の重心であるため、湾曲した繊維状粒子では、分析点が繊た。粒子解析ソフトウェアで測定した結果は17 本/Lであり、維状粒子の端に設定されることも考えられた。

マニュアルに準拠して計数した結果7.0 本/Lの2.4 倍の濃度

そのため、アスベストであることを判断する含有元素の割が検出された。また、マニュアルに準拠して計数した結果で合にも誤差を考慮する必要があると考えられた。なお、複数検出されたアスベストはアモサイトのみであったが、粒子解の粒子が重なっている場合は、アスベストと異なる箇所で分析ソフトウェアで測定した結果では4種類のアスベストが検析が行われることがあり、アスベストと認識されない場合も出された。これは、粒子解析の各条件で誤差を考慮した値を考えられた。

設定したためであり、アスベストの形状の条件に合致していない粒子や、アスベストの含有元素の割合ではない粒子が検出された。一方、重なった粒子など、マニュアルに準拠して計数した結果では検出されたが、粒子解析ソフトウェアでは

表３．繊維状粒子のEDS分析箇所による検出元素の割合の変化

ඖ⣲㸦㸣㸧

఩⨨

⧄⥔ୖ

COMgSiFe

ィ

୰ᚰ

51.0

41.2

0.9

4.22.7

100

୰ᚰᐤࡾ

52.1

40.3

0.7

4.12.8

100

➃ᐤࡾ

56.1

37.6

0.8

3.32.2

100

➃

67.5

30.5

0.0

2.0

0.0

100

77.4

22.6

0.0

0.0

0.0

100

࿘㎶

− 14 −京都府保環研年報第68号（2023）

表４．粒子解析ソフトウェアで測定した結果とマニュアルに準拠して計数した結果
ෆヂ㸦ᮏ300ど㔝
࢔ࢫ࣋ࢫࢺ
⃰ᗘ
ᮏL

ࢡࣜࢯ
ࢱ࢖ࣝ

࢔ࣔࢧ࢖ࢺ

ࢡࣟࢩࢻ
ࣛ࢖ࢺ

࢔ࢡࢳࣀࣛ
࢖ࢺࢺࣞࣔ
ࣛ࢖ࢺ⢏Ꮚゎᯒࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࡛ ᐃࡋࡓ⤖ᯝ

17987

1646࣐ࢽࣗ࢔ࣝ࡟‽ᣐࡋ࡚ィᩘࡋࡓ⤖ᯝ

7.0-64--

検出されない粒子も存在した。本検討で使用した試料に含まཧ⪃

EDS࡟ࡼࡿศᯒᐇ᪋⢏Ꮚᩘ㸸
14,534ಶᐃ᫬㛫㸸15.5 h

引用文献

れていたのは、直線的な形状のアモサイトだけであったが、曲がった形状の多いクリソタイルではさらに形状の選別条件

１）寺園淳.2018.アスベストによる環境リスクとこれからので除去される粒子が多くなることも推測された。

課題.保健医療科学,67（3）,268-281.

また、粒子解析ソフトウェアでの測定時間は15.5時間で

２）森下壮一郎,渡邊岳大,川端邦明,新井義和,山下淳,淺間一,あった。マニュアルに準拠して300視野を計数するのに必要

三島健稔.2015.アスベスト定性分析のための多重解な時間は、データサンプリング時間と合わせて約７〜17時間

像度解析を用いた自動粒子計数.精密工学会誌,81（うちデータサンプリング時間は２または４時間）と試算さ（10）,930-935.

れており4）、今回の試料では粒子解析ソフトウェアを使用し３）Yukiko Iida, Kenji Watanabe, Yusuke Ominami,ても、時間短縮は見込めなかった。

Toshiyuki Toyoguchi, Takehiko Murayama,

今回の検討により、粒子解析ソフトウェアで計数した結果

Masatoshi Honda. 2021. Development of rapid andは、マニュアルに準拠して計数した結果と比較して、輝度値

highly accurate method to measure concentrationの設定、形状の選別条件の設定、EDSによる分析結果におけof ﬁbers in atmosphere using artiﬁcial intelligence

る含有元素の割合の設定において、対象粒子を検出しない場

and scanning electron microscopy. Journal of合や非対象粒子を検出する場合が確認できた。したがって、

Occupational Health, 63（1）.

粒子解析ソフトウェアの結果を、マニュアルに準拠して計数

４）飯田裕貴子,村山武彦,錦澤滋雄,長岡篤,本多将俊.2019.ア

した結果と同様に取り扱うことは難しいと考えられた。しかスベスト含有建築物の解体改修時立入検査に自治し、粒子解析ソフトウェアの特徴を理解したうえで、測定時体が実施する大気中アスベスト濃度測定方法の検間を短縮するために代表的な数視野を夜間に粒子解析を行う

討.環境と安全,10（3）,165-175.

ことで、検体数が多い場合にマニュアルに準拠して計数を行う優先順位を決めるためのスクリーニングに使用できる可能性はあると考えられた。

− 15 −