SEM解析ツール

1. プロファイル境界線抽出パラメータと自動最適化

SEM画像から「塗膜表面（赤線）」と「下地表面（緑線）」を抽出するための基本ロジックです。

1.1. 抽出パラメータの意味

• 赤線(上) 閾値: 画像を上から下へ走査した際、暗い背景から「塗膜」へと変化する境界の輝度閾値（0〜255）。
• 緑線(下) 閾値: 赤線の位置からさらに下へ走査し、「下地（金属）」へと変化する境界の輝度閾値。
• 平滑化窓幅: 抽出した生データのノイズ（画像のザラつき等）を除去するためのメディアンフィルタ・移動平均フィルタのピクセル幅。

1.2. 自動最適化ロジック

アプリ内の「自動最適化」ボタンは、以下のペナルティ評価アルゴリズムを用いて、最適な閾値の組み合わせを全自動で探索します。

1. 探索範囲: 赤閾値（10〜90）、緑閾値（赤+20〜220）の組み合わせを総当たりで評価。
2. 評価関数（ペナルティスコア）: 以下の状態が発生した場合にペナルティ（減点）を与え、最もペナルティの少ない閾値を「最適」と判断します。
   • 線が画像の上端に張り付いている（ノイズ誤検知） → +5000
   • 線が画像の下端を突き抜けている（下地未検知） → +5000
   • 赤線と緑線が近すぎる（膜厚1.5%未満＝金属まで突き抜けている） → +5000
   • 隣接するピクセル間で線が急激に飛んでいる（非連続なノイズ） → 変化量に応じて +500〜2000

2. 特徴量抽出ロジック（一括分析用）

CSVとして出力される全パラメータ（14項目）の物理的意味、計算ロジック、およびExcelでの参考計算式を解説します。

2.1. 基本プロファイル

2.2. 微視的・微分幾何特徴量（ミクロスケール）

各座標におけるピンポイントの「尖り」や「傾き」を評価します。表面張力による塗料の弾きや重力流動のポテンシャルを表します。

2.3. 空間的・うねり特徴量（マクロスケール）

指定された評価幅内で、「塗料の大きな流動（レベリング）」と「止端部の水分滞留（隙間）」を評価します。

2.4. TWB接合部・特有特徴量

3. データの前処理と補完について

• アプリ内では、計算精度を担保するために、ピクセル単位の座標をすべて物理単位（μm）に変換してから微分・統計計算を行っています。
• 画像の端部（ウィンドウ幅が確保できない領域）の特徴量は、端部の計算可能な最も近い値でパディング（前方置換・後方置換）されています。