金属材料実験の手引き
15

1．組 織 観 察
組織写真のデジタル画像処理の基礎小林俊介

最終的に「0 と 1」の 2 進数で表現ができるため，コンピュ はじめにーター上で取り扱うことができます．そのため，画像処理や複製が簡単に行え，取り扱いが非常に簡単に行える特徴があ

これから研究を始める学部生の方など初学者を対象としります．て，撮影した組織写真を発表に使うための画像の取り扱いの実際のデジタル画像のデータ構造を見ていきます．図に基礎を解説していきます．最近の研究室では，アナログ画像示す様に，デジタル画像を拡大すると一つ一つ正方形の格子を出力する装置は既に稼働しておらず，デジタルカメラ，光が並んでいるのが分かります．この画像を構成する最小要素

学顕微鏡や電子顕微鏡等から出力される組織写真は全てデジのことを画素(ピクセル pixel )と呼びます．さらに，各画タル画像と言われる画像となっていると思います．デジタル

素は値をもっており，この値のことを画素値といいます．デ

画像とは何かということを知らなくても，ソフトウェアの機ジタル画像は画素値によって，大きくカラー画像とモノクロ能で濃淡調整，画像の切り抜き，拡大縮小や回転といった画画像に分類できます．カラー画像の代表例は RGB カラー画像処理を行うことができます．一方で，デジタル画像を理解

像 で す． 図 1 に ， 本 来の 画 像 デー タ 構 造と は 異な り ま す

した上で画像処理を行うことで，画像処理に伴う画像の変質が，分かりやく表記を変えたイメージ図を示します． RGB(劣化)を理解することができます．また，画像から情報抽出

カラー画像の画素値には 3 種類の値が含まれます．これはや計測などの画像解析を行うための基礎を身につけることが赤(Red: R)，緑(Green: G)，青(Blue: B)の色成分を示してできます．そこで，前半はデジタル画像の基礎，後半に画像います．この 3 色は我々が使っているディスプレイの発光処理方法やその注意点を説明していきます．

 デジタル画像の基礎知識
 デジタル画像とはアナログとデジタルという言葉を聞いたことがあると思います．このアナログ画像とデジタル画像の違いを理解することが第一歩となります．私たちが認識している自然界は連続的に変化しているアナログです．最近では使う機会が少なくなりましたが，フィルムなどに撮影した画像はアナログ画像となります．アナログ画像では非常に滑らかに画像を表現することができます．CCD や CMOS などのイメージセンサで撮影した画像はデジタル情報となり，デジタル画像と呼ばれています．このデジタル画像はとびとびの値で変化し，中間値を取らないという特徴があります．この特徴により一般的なデジタル画像では画像の滑らかさではアナログ画像に劣ることになります．一方で，このデジタル画像のデータ構造は

図1

デジタル画像のデータ構造イメージ図．

非営利・一般財団法人ファインセラミックスセンター(JFCC) ナノ構造研究所電池材料解析グループ上級研究員
Keywords: micrograph, digital image, grayscale image, color image, image processing, resolution(組織写真，デジタル画像，グレースケール画像，カラー画像，画像処理，解像度)
2022年1月25日受理[doi:10.2320/materia.61.218]



実 学 講 座

素子に対応しています．言い換えれば，ディスプレイ上で表化が滑らかになっていくことが分かります．8 ビット(256階現される色の情報を RGB カラー画像は持っていることにな調)と 16 ビット( 65536 階調)では見分けがつきません．これります．各色の成分は 8 ビット( 0 ～ 255 )の値を与えられては一般的なディスプレイで表現できる階調は 8 ビットのたおり， 3 成分全てで表現できる色は 24 ビット( 8 ビット× 3 )め， 16 ビット階調をディスプレイでは表現することができとなります．このことから，RGB カラー画像は 24ビットカません．そのため，図 2 に示している 8 ビット以上の画像

ラー画像とも呼ばれています．数に直すと2563＝16,777,216とアナログ画像は 8 ビット画像と同じ階調で表示されてい色(約 1677 万色)となり，ほぼ全ての色を再現可能であるとます．また，8 ビットのグレースケール階調を限りなく真の言えます．モノクロ画像の画素値はカラー画像と異なり，輝値で線形的に表現できるディスプレイは非常に高価となりま度に対する数値で与えられます．そして，この画素値に対しす．おそらく，使っているディスプレイによって，それぞれて黒から白までのグレーで表示されます．このことから，モ見え方が異なっているはずです．もし，電子顕微鏡画像など

ノクロ画像はグレースケール画像や強度画像と呼ばれていま

グレースケール画像を良く使う必要があれば，グレースケー

す．

ル画像の階調が概ね正しく表現できるディスプレイを使うと デジタル画像の階調良いでしょう．
8 ビット以上では視覚的に変化が分からないため，学会発先ほどのデジタル画像の説明で「ビット( bit )」という言

表 な どで 使 う 画像 と して は 8 ビッ ト 画 像で 十 分と な り ま葉を使いました．このビットとはコンピューター上で使うデす．実際に図 2 ( b )の写真に示す通り， 8 ビットでは十分滑ータの単位を意味します． 1 ビットでは「 1 か 0」の 2 つのらかな画像となっています．1 ビット(2 階調)画像は白と黒情報， 2 ビットでは 2× 2 の 4 つの情報を示すことができまのみで表現するため 2 値化画像とも呼ばれ，特定の領域をす．カラー画像においても 24 ビットカラー画像や 48 ビット識別するときなど画像解析に多く用いられています．また，カラー画像，モノクロ画像でも 8 ビットグレースケール画

16 ビット以上の画像では視覚的に変化が分かりませんが，像や 16 ビットグレースケール画像のように，画像の持って濃淡調整の際に差が表れてきます．この点に関しては，後ほいる情報量(階調)で呼び方を変えたりします．ここでは，グど改めて説明します．

レースケール画像を用いてビット数の違いによる画像の変化を見ていきます．

 デジタル画像の座標

まず，模式的に示したアナログ画像では滑らかにコントラ

デジタル画像の座標に関しては，既存のソフトウェアを使ストが変化していることが図( a )から分かります．一方，って画像処理を行うだけであれば，そこまで重要ではありま

デジタル画像では 1 ビットでは白と黒の 2 階調，2 ビットでせん．ただし，画像解析をする際など将来的に役立つ知識とは 4 階調とビット数が大きくなるにつれてコントラスト変なると思います．図 1 に示したようにデジタル画像のデー

図2(a)アナログ画像とデジタル画像の違い．図面化のため全て 8 ビット画像へ変換した画像で示す．(b) 1 ビット，2 ビット，4 ビットと 8 ビットでの画像変化．

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

表1

組織写真に使うデジタル画像のファイル形式と特徴．

ファイル形式 読み方

拡張子

研究用途

TIF/TIFF

ティフ.tif/.tiff

画像処理，画像解析，図面，動画

GIF

ジフ.gif

アニメーション アニメーション
動画
動画

PNG

ピング.png

Web 掲載用，
図面

背景の透明化が可能
可逆式圧縮画像ジェイ .jpg/.jpeg Web 掲載用，ペグ
図面

データ容量小圧縮画像であるが高画質

JPG/JPEG

特徴

汎用性が高く非圧縮画像

データ容量を小さくしながら透明背景ができる PNG 形式など，目的に応じてファイル形式を使いわけると良いでしょう．ただし，これらの動画作成や背景の透明化なども，データ容量を気にしなければ TIFF 形式で対応可能です．研究用途で TIFF 形式が使えない状況はホームページ Web 掲載用の図面として使用する時となります．その場合は，TIFF 画像を Web で掲載可能なファイル形式である JPEG 形式やPNG 形式へ変換すれば良いでしょう．また， RAW データやテキストイメージ( Text Image )等の重要なファイル形式が多くありますが，応用となりますので将来的に様々な画像
図3

デジタル画像の座標系．

処理をする可能性がある方は，調べておくと良いでしょう(1)．

 組織写真の基礎的な画像処理
タ構造は全て数値で表すことができます．そして，これらの数値は座標で示すことができます．一般的にデジタル画像の 組織写真の画像処理に関して

原点と座標は図に示す通り，画像の左上が原点となり，x学会発表や学術論文に使う組織写真は，撮影したままの画は右方向を正に，y は下方向を正にとります．これは，コン像を使うことはほとんどありません．画像の濃淡調整，回ピューターを用いた画像処理が左上の画素から行われていく

転，拡大縮小といった画像処理を行った後，スケールバーなためです．そのため，デジタル画像ではここに示した座標系どを入れて図面化した画像を使います．これは，他の研究者をとるのが一般的です．

に対して，組織写真から得られた知見を分かりやすく伝える デジタル画像形式の種類と特徴ための画像処理となります．これらのデジタル画像処理が数学的に何をしているか，また，応用となる画像処理に関してデジタル画像は様々なファイル形式が存在します．各ファは数多くある専門書(1)(2)にお任せして，撮影した組織写真をイル形式にはそれぞれ特徴があり，目的に応じて使い分ける発表に用いるための画像処理を主体として説明をしていきまと良いでしょう．ここでは，組織写真を取り扱う上で必要とす．

なる各画像形式を表にまとめました．基本的に組織写真は始めに撮影した組織写真から発表用の図面化までの画像処

全て TIFF 形式にしておけば間違いありません．これは，画理の一連の流れを示します．まず，観察した組織写真の画像像処理に使う画像は非圧縮形式が望ましいためです．既に圧は，伝えたい箇所の組織が見やすいように濃淡調整をしま縮された JPEG 等の形式は，画像が劣化しているため，元す．最初に濃淡調整をする理由は，画像処理(回転や拡大縮画像として画像処理には用いないことが基本となります．そ小)の過程で画像劣化が生じる可能性があり，元画像を使っのため，各装置で観察した画像データは TIFF 形式で保存をた方が良いためです．次に，画像データの向き(回転)，大きしておくことをお勧めします．ただし，TIFF 形式は無圧縮さ(拡大縮小)や必要に応じて画像の必要な部分を残して切り画像のため容量が大きくなるデメリットがあります．この抜きなどの調整をします．この時，図面を貼り付ける発表ス

TIFF 形式には LZW 圧縮を代表として様々な画像圧縮形式

ライドもしくは A4 用紙に合わせて画像の縦横の大きさを決があり，画質を保ったまま圧縮が可能です．

めておくと良いでしょう．次に，調整した画像にスケールバ

JPEG 形式は画像圧縮形式ですが，良い画質を保つことがーや文字を入れて適切な解像度へ変換し図面化していきまでき，データ容量も小さいという特徴があります．また，アす．それでは，下記に各項目について注意点を踏まえて説明

ニメーション動画(パラパラ動画)を作成できる GIF 形式やしていきます．



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 濃淡調整見える領域が多いことが分かります．この様に，画素値のヒストグラムを見れば，画像の性質を理解することができます．

組織写真において画像の明るさやコントラストを変化(濃実例を用いて濃淡調整を説明していきます．本質的に理解淡の変化)させることで組織を見やすくする画像処理であるするためにはコントラストを定量的に扱う方法(マイケルソ

濃淡調整(階調変換)を説明します．この濃淡調整を行う上でンのコントラスト)やトーンカーブ(階調変換関数)を理解す重要な指標となるのが画像の画素値の頻度(ヒストグラム)にる必要があります．興味がある方は調べてみると良いでしょなります．ここでは 8 ビットグレースケール画像を用いてう(1)(2)．ここでは，組織写真の濃淡調整においてヒストグラ説明をしていきます．まず，グレースケール画像の画素値はムにおける画素値の範囲を変化させる画像処理を説明しま

輝度情報に対応する値を持っていいます．図( a )に画素値す．専門的な言い方をすれば折れ線型トーンカーブによる変を横軸，画素数の頻度を縦軸とした各画素値の画像上での出換となります．

現頻度を簡易的に表した模式図を示します．このグラフは濃図( a )に組織写真の観察時の画像(元画像)を示します．

淡ヒストグラム，もしくは単にヒストグラムと呼ばれていま便宜的に回転処理を行っていますが，濃淡調整はしていませす．このヒストグラムを見ることで画像の性質(暗い画像やん．また，スケールバーは敢えて入れていません．ここで，明るい画像など)を把握することができます．また，RGB カ

元画像は全体的に暗い画像であることが分かります．元画像

ラー画像においても，赤( R )，緑( G )，青( B )の 3 成分のヒの画素値は最小値 5 から最大値174の範囲となります．このストグラムを同様に求めることができます．
図 4(b )に組織写真を示します．実際には 16ビットグレースケール画像を使い濃淡調整を行っていますが，ここでは模式的に 8 ビットグレースケール画像へ変換した画像を用いて説明していきます．この組織写真は，酸素欠損を含むストロンチウムマンガナイト薄膜を透過型電子顕微鏡の暗視野法で取得した組織写真です(3)．この組織写真の画素値をヒストグラムで表した結果を図 4 ( b )に示します． 8 ビット画像の階調 0 から255までの範囲で組織写真の画素値の分布がどのようになっているのか分かります．ここで，0 に近い画素値は暗い値(黒に近い階調)を意味しており，255の方では，明るい値(白に近い階調)をもつことを意味しています．ここでヒストグラムを見てみると，全体的に暗い値を持つ画素値が多いことが分かります．実際に，組織写真を見てみると，暗く図4(a)画像のヒストグラムの模式図．(b)実際の組織写真とヒストグラム．

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図5(a )観察時の取得画像(元画像)と(b)濃淡調整の一例(変換画像)．(c)不適切な濃淡調整例．

最小値 5 から最大値 174 を 0 から 255 まで線形的に画素値の範囲を広げた画像(変換画像)を濃淡調整の一例として図 5(b)に示します．観察時の画像よりも明暗が分かりやすくなり，組織が鮮明になっています．この様にヒストグラムの画素値から濃淡調整を行うことで画像を視認しやすくすることができます．
ここで，濃淡調整を行う際に白とびや黒つぶれなどが生じ，本来の情報が消えてしまうことがあります．元画像の 0から 100の階調範囲を広げることで白とびした画像(図 5(c )の白とび画像)を見てみると，矢印で示した箇所は全て白くなっており，組織の情報が無くなっていることが分かります．ヒストグラムをみると最大値255のところで画素値が飽和しており，本来，100以上の階調を持っていた画素が白く表示されていること意味しています．また，元画像の 20 から255の階調範囲を広げた画像(黒つぶれ画像)では，逆に画素 値 0 で 飽 和 して い る こと が ヒ スト グ ラム か ら 分か り ます．この画素値 0 の画素を含む箇所では黒つぶれが生じており，やはり組織の情報が無くなっていることが組織写真から分かります．このことから分かるように，組織の情報が消失しないよう濃淡調整は白とびや黒つぶれが無く，画像が持っている画素値が全てヒストグラム内に収まるように調整を行う必要があります．
組織写真の元画像で画素値が飽和している場合は，濃淡調整をしても意味がありません．デジタル画像は取得後に濃淡調整ができるため，組織写真を取得する際には，明暗が分かりにくい場合でも画素値が飽和しないよう元画像を取得するよう心がけましょう．
図6

濃淡調整には曲線のトーンカーブを使うことで，画素値の(a) g カーブ(b) g 変換画像とヒストグラム．

欠損(白とびや黒つぶれ)させずに画像変換を行い，明暗をはっきりとさせることができます．そのため，強い強度に埋もれた非常に弱い強度領域を強調する際に有効な画像処理となります．この曲線トーンカーブの代表的な画像変換に g 変換があります．g 変換は各画素の画素値の入力値と出力値において(出力値)＝(入力値)g の関係で与えられます．図(a)に

g ＝ 0.5, 1, 2 の場合の入出力の関係( g カーブ)を示します．
また，横軸と縦軸のスケールは階調で規格化した値を示しています．例えば， 8 ビット画像の場合には，画素値を 255で割った値が，その規格化した値となります． g ＝ 1 では線形であり，画像の画素値は変わりません．g が 1 より大きい場合には，入力値を小さくすることで画像全体が暗くなります．

g が 1 より小さい場合には，入力値が大きくなり画像全体が明るくなります．実際に g 変換を行った画像とヒストグラム
を図 6(b)に示します．g＝1 の組織写真は図 5(b)と同じ画像となります．g を変化させることで，画素値を飽和させることなく，明るい画像(g＝0.8)や暗い画像(g＝1.2)へ変換できていることが分かります．
濃淡調整を行っても組織の明暗をはっきりとさせることが難しい場合があります．例えば，図のグレースケール画像

図7

グレースケール画像のカラーマップ画像への変換例．グレースケール画像中の数値は画素値を示す．の様な場合です．画素値90, 80, 70の各領域は強度が近いため，視認しづらくなります．また，この画像は画素値 2 と

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実際にこのグレースケール画像をカラーマップ画像へと変換した例を図 7 に示します．画素値 90 ， 80 ， 70 の領域が見やすくなっていることが分かります．また，カラーマップ画像へ変換した画像を使う場合は，各色に対する強度が分かるよ
うに必ずカラースケールバーを一緒に示すようにしましょう．
濃淡調整に関して注意点を明記しておきます．g 変換を含む曲線トーンカーブを使った画像変換では不都合な情報を見えにくくしたり，本質とは異なる組織を強調して見せたりすることもできてしまいます．必ず元画像に含まれている情報が，変換画像に正しく残っているかを確認する必要があります．そのためには，画像処理の知識だけではなく，材料学や観察装置からの出力データの強度や色調がどのようなものかを正しく理解する必要があります．もし，画像データの強度情報そのものに意味がある場合は曲線トーンカーブを使った画像処理はすべきではありません．また，組織写真においては折れ線型トーンカーブを使った濃淡調整のみで十分な場合

図8回転と拡大縮小による画像変化の例．補間処理はBilinear により実施．

が多く，必要がなければ曲線トーンカーブを使った画像処理はしない方が良いでしょう．以上のことから，発表などで曲理にも色々な処理が行われています．もし興味がある方は，

線トーンカーブにより特定の画素値を強調した画像を使う場

画像処理の線形変換やアフィン変換という項目を調べてみる

合は，元画像(もしくは線形的な濃淡調整した画像)も一緒にと良いでしょう(1)(2)．

示すと良いでしょう．

ここで，デジタル画像は正方格子に並んだ画素の集合体でまた，濃淡調整は 16 ビット以上の階調を持つ画像を使用あることを説明しました．そのため，単純に画像を回転や拡する方が適しています．これは，16ビットでは65536階調あ大縮小させると画素の欠け(欠損)が生じるため，この欠けたり，ある特定の画素値の領域を広げた場合でも，画素値の連画素の補間処理(画素の内挿)が行われています．良く使われ続性のとび(欠損)が少なくなるためです．そして，発表用にる補間処理は Bilinear (最近傍の 2 × 2 の画素の加重平均)や図面化する際に 16 ビットから 8 ビット階調へ変換すれば，Bicubic(最近傍の 4×4 の画素の加重平均)があります．つま

画素値の欠損はほぼ無視できるようになります．そのため，り，90度，180度回転や反転の場合は問題ありませんが，あ

8 ビット画像で濃淡調整をするよりも16ビット画像で濃淡調る任意の回転や拡大縮小させた画像はオリジナル画像とは完整を行い 8 ビット画像へ変換した画像の方が，画像の質と全に一致せず，ある程度の画像劣化が生じることになりましては良くなります．

す．実際に画像処理を行った画像の変化例を図に示しま

将来的に SNR ( signal to noise ratio )の悪い画像(ノイズす．画素の補間処理により，境界部分がにじんだ様に見えるの多い画像)を取扱うことがでてくるかと思います．その際のが分かります．回転や拡大縮小を行う際は必要最小限の回は画像処理の一つであるフィルタ処理が有効な手法の一つに数で行うことが望ましいと言えます．

なります．様々なフィルタ処理方法がありますので，是非調べて見てください(1)(2)(4)(6) ．ただし，フィルタ処理も g 変
 適切な解像度と画像の縦横サイズ換と同様に不都合な情報を見えにくくできてしまいます．そデジタルカメラなどで 1200 万画素や 2400 万画素のようなのため，フィルタ処理を行う際は，その処理がどの様な原理言葉を聞いたことがあるかと思います．一般的に撮影した画なのかを理解する必要があります．また，フィルタ処理画像像の画素数が多いほど，高精細な画像となります．しかしなを使う場合は，フィルタ処理の方法を必ず明記するようにしがら，画素数の多い画像はデータ容量が大きくなり，取り扱ましょう．

いが大変になります．そこで，濃淡調整や画像の回転等の画 画像の回転，拡大縮小，切り抜き像処理を行った後，発表に使う画像は，どの程度の画素数で表示すれば良いかについて説明します．

発表に用いる組織写真は画像の回転，拡大縮小，切り抜き

重要な指標として解像度という言葉があります．この解像といった画像処理を行うことにより，着目してほしい組織構度を理解しておくと最適な画像サイズ(容量)で発表用の画像造を見やすくできます．これらの画像処理は様々なソフトウを準備することができます．デジタル画像の解像度は 1 イ

ェアで感覚的に行うことができます．また，これらの画像処ンチ( 25.4 mm )あたりの画素数で定義され， dpi ( dots per

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4 3 のスライドサイズの場合，横 254 mm ×縦 190.5 mm となります．最近はディスプレイに合わせたスライドサイズ169 があり，その場合，横338.7 mm×縦190.5 mm となります．どちらのスライドサイズの場合でも，概ね似たような写真の大きさを考えれば良いと言えます．つまり発表形式に合わせて適切な縦横の大きさで準備し，画像を解像度 300dpi に変換した図面を用いれば良いということになります．

 おわりに組織写真を発表に使うための初歩的なデジタル画像処理に関して説明してきました．最近では画像処理が簡単に行える便利なソフトウェアが数多くあります．フリーソフトウェア
であれば ImageJ などを使えば研究に必要な画像処理から画像解析まで一通り行うことができます．デジタル画像処理に関して深く学んでいきたいという方は入門書から専門的な書籍まで数多く出版されています(1)(2)(7)．今回の説明でさらに知りたいことがあれば積極的に調べてみることをお勧めします．また，組織写真の画像処理に関しては各研究分野で様々な考え方があります．観察装置によっては出力画像が既に何
図9

縦35 mm×横35 mm 画像の解像度( dpi)依存性．

かしらの画像処理がされている場合もあります．そのため，最終的には各観察手法で取得した組織写真に対して最適な画像処理方法や手順を構築していく必要があります．その際にinch)という単位が使われます．ここで，画像データを出力今回の説明してきた内容が少しでもお役に立てれば幸いです．

するディスプレイ，プロジェクターや印刷するプリンターの文

出力解像度を理解するとより適切な解像度を選択できるよう献になります．興味がある方は是非調べてみてください．結論だけ示すと 300 dpi と設定すれば，学会発表や印刷物，さらには，学術論文用の図面など研究で必要となる画像の解像度をカーバーすることができます．ここでは，縦 35 mm ×横35 mm の画 像 の dpi 依存 性 を図  に 示し ま す． 600 dpi と300 dpi ではほとんど差が見られず，100 dpi 以下では画質が悪くなっていることが分かります．デジタル画像では，300dpi の解像度にしておくことで，綺麗な画像表示や印刷ができることが多く，それ以上の解像度は特殊な用途以外，必要ないことが分かります．
次に，発表に用いる画像の縦横の実際の長さを考えていき( 1 ) R. C. Gonzalez and R. E. Woods: Digital Image Processing, 4thEdition, Pearson, (2019).
( 2 ) ディジタル画像処理編集委員会ディジタル画像処理，画像情報教育振興協会，(2020).
( 3 ) S. Kobayashi, Y. Ikuhara and T. Yamamoto: Appl. Phys. Lett.,
102(2013), 231911.
( 4 ) R. Kilaas: J. Microscopy, 190(1998), 4551.
( 5 ) K. Ishizuka, P. H. C. Eilers and T. Kogure: Microscopy Today,
15(2007), 1621.
( 6 ) 野村優貴，穴田智史，山本和生，平山 司，齋藤 晃顕微鏡，56(2021), 116123.
( 7 ) 山田宏尚図解でわかるはじめてのデジタル画像処理，技術
評論社，(2018).

ます．組織写真の中にスケールや結晶方位などの文字を挿入★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
2014年 3 月する場合があります．この際も，図面の大きさを予め決めておくことで，図面を貼り付けた先で拡大縮小をする必要がな
く，フォントサイズを統一でき，図面を並べた時の見栄えが良くなります．A4 用紙のサイズは横210 mm×縦297 mm の大きさとなります．余白を考慮すると，横 150 ～ 170 mm ×
縦方向は任意，2 段組みの場合は横70～80 mm×縦方向は任意の組織写真を示すことができます．学会発表で使われる



小林俊介

東京大学大学院 新領域創成科学研究科物質系専攻 博士課程修了
2014年 4 月 財団法人 ファインセラミックスセンタ
ー ナノ構造研究所 入所
2019年 7 月より現職
専門分野透過電子顕微鏡，電子エネルギー損失分光法◎蓄電池材料などエネルギー関連材料の電子顕微鏡を用いた構造評価に従事．

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

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