読み込んだ全画像のデータを統合して重回帰分析と予測モデル作成を行います。
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全 N 枚の画像データを使用
すべての画像データを統合し、多重回帰分析によって「膜厚」に対する各因子の真の影響度（他の因子の影響を排除した純粋な重み）を算出しました。棒が長いほど膜厚への影響が大きいことを示します。
抽出された形状特徴（傾斜、曲率、粗さ、段差）のみを使って構築したモデルによる「予測膜厚」と「実際の膜厚」の散布図です。点が対角線（点線）に近いほど、形状因子だけで膜厚を精度良く説明できていることを意味します。