相分析、流行立分析、および粒子分布の基本
工業用顕微鏡でサンプル中の物質を定量化する方法は数多くあります。本日我々は、3つの特定の方法に注目し、それらの類似点と相違点について説明することにします。相分析、有効率、および粒子分布は、どれも光と色のしきい値処理を利用してサンプル中の物質を特定しますが、アプリケーションに応じてデータの取り出し方が異なります。
相分析
相分析は、サンプル中の複数の物質を特定して分類する最も基本的な方法の1つです。あなたが顕微鏡でサンプルを見ているとき、個々の物質だと認識している固有の色または濃淡値（相）は、イメージングソフトウェアが、特定の物質ごとにしきい値を規定するプロセスにより物質を区別したものです。個々の物質（相）は、画像全体または関心領域に占めるパーセンテージで示されるので、サンプル中の物質の比率が適切かどうかをすぐに知ることができます。こうした分析の代表的アプリケーションの例として、溶接の質のチェック、金型鋳造、鋼鉄の微細構造、および複合材料が挙げられます。
有孔率分析
有孔率分析は相分析と似ていますが、孔の測定に限定したデータが得られます。この場合、しきい値処理はサンプル中の孔の識別に使用されます。孔径が重要になることが多いため、フィルターを利用して小さすぎる孔と大きすぎる孔を除外することができます。有孔率のパーセンテージ、孔密度、および最大孔径が出力されます。したがって、結果は画像全体または関心領域に基づくことになります。有孔率分析の代表的アプリケーションの例として、化学物質中の間隙およびフォーム中の有孔率が挙げられます。
粒子分布
粒子分布でも同じような処理が行われますが、この場合、データはサイズに基づいて異なる区分に分類されます。サイズの判断方法はアプリケーションによって異なるので、サイズ区分の規定には面積、最大フェレ径、円相当径などの選択肢を使うことができます。区分への分配もアプリケーションによって異なるので、粒子計測数、粒子パーセンテージ、または面積加重粒子パーセンテージを選択することができます。粒子分布の代表的な例として、懸濁液中の安定性（沈殿物、塗料など）、送達効率（喘息吸入器など）、テクスチャーと感触（食品成分など）、および外観（粉末コーティングやインクなど）が挙げられます。
その他の分析法
これらの中に特定の必要条件を満たせる方法がなかったとしても、対象物を検出・分類する総合的なソリューションによってニーズを満たせるはずです。計数値と測定値から、しきい値検出を利用してサンプル中の物質を特定することができます。分類および分布は、形状、サイズ、場所、および画素特性をはじめとする、50を超える異なる選択肢を使って判定することができます。個々の分類にフィルターを併用し、得られるデータを絞り込むことができます。得られた結果を明確に示すために、全てのデータをワークブックとレポートに出力することができます。