JP2008151679A

JP2008151679A - 試料分析装置

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Publication number: JP2008151679A
Application number: JP2006340798A
Authority: JP
Inventors: Junichi Aoyama; 淳一青山
Original assignee: Horiba Ltd
Current assignee: Horiba Ltd
Priority date: 2006-12-19
Filing date: 2006-12-19
Publication date: 2008-07-03
Anticipated expiration: 2026-12-19
Also published as: JP4709129B2

Abstract

【課題】複数の成分領域を有する試料において、その成分間の境界領域を自動的に判別することができる試料分析装置を提供する。
【解決手段】二次エネルギ線検出部４により検出された二次エネルギ線Ｌのスペクトル波形を示すデータであるスペクトルデータを各ポイント毎に生成するスペクトルデータ生成部５１と、類似するスペクトルデータを集めてグループ化するスペクトルデータ分類部５２と、互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、その合成情報に係るグループ以外のグループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記合成情報に係るグループ以外のグループのスペクトルデータを生じる領域を、前記合成情報に係るグループのスペクトルデータを生じる領域間の境界領域であると判別する境界領域判別部５５と、を備えている。
【選択図】図１

Description

この発明は、複数の成分領域、例えば複合材料などの試料に電子線を照射して発生する光を検出し、その光のスペクトルに基づいて、試料の分析を行う試料分析装置に関するものである。

従来、試料の表面の成分などを分析する装置においては、マッピング測定、すなわち、エネルギ線をそのエリアで走査させ、走査した多数のポイントから得られる各光のスペクトルを算出して、分析することにより、試料表面を分析するものがある（特許文献１）。

ところで、光のスペクトルのピーク位置を特定するにあたっては、測定によって得られた生のスペクトルデータに対して１又は複数のガウシアン関数等をフィッティングする手法が用いられている。

しかしながら、このようなフィッティング処理は、初期値により測定結果が左右されてしまうという問題がある。つまり、測定者はだいたいの予想で初期値を与えるため、主成分領域ではフィッティング処理が上手くできたとしても、境界領域においては、うまくフィッティングができず、無駄なフィッティング処理を繰り返す、あるいは、誤ったフィッティングをしてしまうという問題がある。

また、得られた各スペクトルがどの領域から生じたものか、１つずつスペクトルデータを見比べて判断しており、大量のスペクトルデータを含むマッピング測定の場合、多くの時間がかかってしまうという問題がある。
特開平９−５４０５３号公報

そこで本発明は、上記問題点を一挙に解決するためになされたものであり、複数の成分領域を有する試料において、その成分間の境界領域を自動的に判別して、測定時間を短縮することができる試料分析装置を提供することをその主たる所期課題とするものである。

すなわち本発明に係る試料測定装置は、試料の複数ポイントにエネルギ線を照射するエネルギ線照射部と、前記エネルギ線が照射された試料から生じる二次エネルギ線を検出する二次エネルギ線検出部と、前記二次エネルギ線検出部からの出力信号を受信して、所定の演算処理を行う情報処理装置と、を具備し、前記情報処理装置が、前記二次エネルギ線検出部により検出された二次エネルギ線のスペクトル波形を示すデータであるスペクトルデータを各ポイント毎に生成するスペクトルデータ生成部と、類似するスペクトルデータを集めてグループ化するスペクトルデータ分類部と、互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記互いに異なるグループ以外のグループのスペクトルデータを生じる領域を、前記互いに異なるグループのスペクトルデータを生じる領域間の境界領域であると判別する境界領域判別部と、を備えていることを特徴とする。ここで、「エネルギ線」とは、例えばＸ線、電子線、イオンビーム等である。また、「二次エネルギ線」とは、カソードルミネッセンス等のルミネッセンス、Ｘ線や二次電子、オージェ電子又は反射電子等の電子などである。

このようなものであれば、複数の成分領域を有する試料において、その成分間の境界領域を自動的に判別することができる。したがって、測定すべき領域に適した初期値を設定することができ、試料測定の時間短縮を可能とすることができる。

自動的に主成分グループ及び副成分グループに分類して、境界判別の演算を簡略化するためには、全スペクトルデータの数に対して所定割合以上の数のスペクトルデータを有するグループを主成分グループとし、それ以外のグループを副成分グループとして設定する主副グループ設定部をさらに備え、前記境界領域判別部が、互いに異なる主成分グループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、前記副成分グループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記副成分グループのスペクトルデータを生じる副成分領域を、前記主成分グループのスペクトルデータを生じる主成分領域間の境界領域であると判別するものであることが望ましい。

各ポイントから得られたスペクトルデータを複数のグループに分類する具体的な実施の態様としては、前記スペクトル分類部が、各スペクトルデータ同士の相関値を算出し、その相関値が所定値以上のものを同一グループに分類するものであることが望ましい。

合成情報の具体的な実施の態様としては、前記境界判別部が、互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルデータと、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータとを比較するものであることが望ましい。

副成分領域を主成分領域間の境界領域であると判別するための具体的な実施の態様としては、前記合成スペクトルデータと、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータとの相関値を算出し、その相関値が所定値以上である場合に、前記副成分領域を境界領域と判別するものであることが望ましい。

このように構成した本発明によれば、複数の成分領域を有する試料において、その成分間の境界領域を自動的に判別して、測定時間を短縮することができる試料分析装置を提供することができる。

以下に、本発明の試料測定装置の一実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図１は、本実施形態に係る電子線分析装置１の模式的構成図であり、図２は、試料測定装置１の情報処理装置５の模式構造図であり、図３は、情報処理装置５の機能ブロック図である。図４は、試料の測定エリアの成分領域を示す模式図である。図５は、主成分グループ及び副成分グループの比較方法を示す図である。図６〜図８は、情報処理装置５の動作を示すフローチャートである。

＜装置構成＞
本実施形態に係る試料分析装置１は、エネルギ線である電子線ＥＢを複数の成分領域を有する測定試料Ｗに照射することにより試料Ｗから生じる二次エネルギ線であるカソードルミネッセンスＬを用いて、試料Ｗの微小領域における物性評価や半導体素子の解析を行うもの、いわゆるカソードルミネッセンス測定装置である。

具体的に、このものは、図１に示すように、試料台２と、その試料台２に載置された試料Ｗに電子線ＥＢを照射するエネルギ線照射部たる電子線照射装置３と、電子線ＥＢの照射によって試料Ｗから発生するカソードルミネッセンスＬを分光し、検出する二次エネルギ線検出部たる検出装置４と、その検出装置４からの出力信号を受信し、前記試料Ｗを評価等（例えば応力測定）するために所定の演算処理を行う情報処理装置５と、を備えている。

以下、各部２〜５について説明する。

試料台２は、例えばＸ軸、Ｙ軸及びＺ方向に移動可能なものであり、本実施形態では試料スペクトルのピーク半値幅を小さくし、前記スペクトルから意味のある情報を得るために、図示しない冷却手段及び温度制御機構をさらに設け、この試料台２及び試料Ｗを数十Ｋ以下の所定温度に冷却できるようにしている。

電子線照射装置３は、電子銃３１と、電子銃３１から射出された電子線ＥＢを試料Ｗの所定部位に収束させるレンズ機構及び電子線ＥＢを走査させるための走査機構等からなる電子線制御機構３２と、電子銃３１及び電子線制御機構３２を内部に有する鏡筒３３と、を備えている。なお、前記電子銃３１としては、熱フィラメント型のものや熱電界放出型ものがある。

検出装置４は、集光部４１、分光部４２及びセンシング部４３を備えたものである。集光部４１は、試料Ｗから発生するカソードルミネッセンスＬを最小限の損失で集め分光部４２に導くものであり、例えば楕円面鏡４１１や光ファイバ４１２等からなる。楕円面鏡４１１はそれ自体が受光と集光の作用をし、球面収差や色収差を発生しないという利点を有するためこれを採用している。その一方で楕円面鏡４１１は、結像倍率が機械的配置条件から決まるため、分光部４２とのカップリングがうまくいかない欠点を有する。そこでこれを解消し、なおかつ光軸調整を簡単にするということから前記光ファイバ４１２を用い、楕円面鏡４１１で集光したルミネッセンスＬを分光部４２に転送するようにしている。もちろんその他に放物面鏡を用いたものやレンズを用いたものでも構わないのは言うまでもない。

分光部４２は、前記集光部４１で集光されたカソードルミネッセンスＬを単色光に分離するもので、例えばモノクロメータを利用して構成している。

センシング部４３は、前記分光部４２で波長毎に複数に分光された各単色光の強度をそれぞれ測定し、各単色光の強度に応じた値の電流値（又は電圧値）を有する出力信号を出力するものである。本実施形態ではこのセンシング部４３をフォトマルチプライヤ（ＰＭＴ）を用いて構成しているが、測定する波長領域によって使用する機器を変えても構わない。例えば赤外（１μｍ〜）においては、Ｇｅ検出器、Ｐｂｓ検出器、赤外ＰＭＴ等を用いることが好ましい。また、光−電子変換効率、ダイナミックレンジ、Ｓ／Ｎに優れているといったことからＣＣＤを利用してもよい。ＣＣＤによればスペクトルの一括検出も可能である。

情報処理装置５は、構造としては図２に示すように、ＣＰＵ５０１、メモリ５０２、入出力インターフェイス５０３、ＡＤ変換器５０４、入力手段（図示しない）等からなる汎用又は専用のコンピュータである。そして、前記メモリ５０２の所定領域に格納してあるプログラムに基づいてＣＰＵ５０１やその周辺機器が作動することにより、この情報処理装置５が、図３に示すように、スペクトルデータ生成部５１と、スペクトルデータ分類部５２と、領域設定部５３、主副グループ設定部５４と、境界領域判別部５５等としての機能を少なくとも発揮する。

スペクトルデータ生成部５１は、前記検出装置４からの出力信号を受信し、走査した各測定ポイントでのスペクトルデータを生成するものであり、前記出力信号をＡ／Ｄ変換するＡＤ変換器５０４等を含んで構成される。そして、スペクトルデータ生成部５１は、受信した出力信号をＡ／Ｄ変換し、カソードルミネッセンスＬの波数毎の光強度値で表されるスペクトルデータを生成する。そしてこのスペクトルデータを、測定したポイントの位置情報と関連づけて、前記メモリ５０２の所定領域に設定したスペクトルデータ格納部Ｄ１に格納する。

スペクトルデータ分類部５２は、各スペクトルデータを比較して、類似する（同じ組成であると判断される）スペクトルデータを１つのグループとして、全スペクトルデータを複数のグループに分類（グループ化）するものであり、スペクトルデータ格納部Ｄ１に格納されているスペクトルデータを取得して、それらスペクトルデータを比較して、複数のグループ（本実施形態では５つ）に分類する。そして、そのグループ分類データを主副グループ設定部５４に出力する。具体的な分類方法を以下に詳述する。

スペクトルデータ分類部５２は、スペクトルデータの中から、ある１つのスペクトルデータ（例えば最初に生成したスペクトルデータ）を取得して、このスペクトルデータをグループＡの代表値とする。そして、このスペクトルデータ（基準スペクトルデータ）と、その他のスペクトルデータとの相関値を所定演算式に基づいて算出する。

前記所定演算式は、次の数式［１］に示されるもので、演算プログラムとしてメモリ５０１の所定領域に格納されている。

ここでＩｘはスペクトル、Ｉｙは基準スペクトル、ρ_{Ｉｘ,Ｉｙ}は相関値、σ_Ｉｘ、σ_Ｉｙはそれぞれスペクトル及び基準スペクトルの標準偏差を示す。

なお、Ｉｘ、Ｉｙを離散化したデジタルデータ（スペクトルデータ及び基準スペクトルデータ）としてＩｘ_ｊ、Ｉｙ_ｊ（ｊ＝０，１，・・・ｎ）と表せば、前記Ｃｏｖ（Ｉｘ，Ｉｙ）は、次の数式［２］で示される。

ここでμ_ｘ、μ_ｙは平均の光強度を示す。

かかる演算式［１］、［２］から算出される相関値は、ピークシフト、半値幅の変化、スペクトル形状の変化、ベースラインの変化により変化し、スペクトルの強度変化、オフセット値の変化に対しては変化は起こらない。なお、その相関値の変化量は多分に定性的なものであって、その変化量から直ちにピークシフト量等が示されるものではない。このように相関値を用いた類似の判断は、汎用性が高い。

上記の演算式［１］、［２］により、算出した相関値が、所定値以上（例えば０．８以上）であるスペクトルデータをグループＡに分類する。

次に、スペクトルデータ分類部５２は、グループＡに分類されなかったスペクトルデータの中から、１つスペクトルデータを取得する。そして、スペクトルデータ分類部５２は、このスペクトルデータをグループＢの代表値として、上記と同様に、スペクトルデータをグループＢに分類する。このように、全てのスペクトルデータが分類されるまで同様に処理を行う。

領域設定部５３は、スペクトルデータ分類部５４により分類された各グループにおいて、それに属する各スペクトルデータに関連付けられた位置情報に基づいて、連続するポイントにおいて、そのポイントから生じるスペクトルデータが類似している範囲を領域と設定するものである。そして、領域設定部５３は、その領域設定データを主副グループ設定部５４に出力する。例えば、１つのグループ内にスペクトルデータは類似するが測定ポイントが離隔した２ポイントでは、２領域であると設定する。そして、本実施形態では、スペクトルデータは５つのグループに分類されるが、各グループに属するスペクトルデータは１つの領域から生じるものである。

主副グループ設定部５４は、全スペクトルデータの数に対して所定割合以上の数のスペクトルデータを有するグループを主成分グループとし、それ以外のグループを副成分グループとして設定するものである。また、主成分グループに属するスペクトルデータを生じる領域を主成分領域、及び副成分グループに属するスペクトルデータを生じる領域を副成分領域と設定する。そして、主副グループ設定部５４は、そのグループ設定データを境界領域判別部５５に出力する。

具体的には、主副グループ設定部５４は、スペクトルデータ分類部５２からグループ分類データを取得し、各グループにどの割合でスペクトルデータが分類されているか判断する。そして、所定割合（例えば１０％）以上のグループを主成分グループとし、所定割合未満のグループを副成分グループとして設定する。例えば、グループＡには２５％、グループＢには２％、グループＣには３２％、グループＤには１％、グループＥには４０％のスペクトルデータが属している場合には、グループＡ、グループＣ、グループＥが主成分グループとして設定され、グループＢ、グループＤが副成分グループとして設定される。

境界領域判別部５５は、主副グループ設定部５４からグループ設定データを取得し、副成分グループに属するスペクトルデータを生じる副成分領域を、境界領域と判別するものである。

境界領域の全スペクトルデータに占める割合は少ないため、適当なしきい値で境界領域になる可能性の高いグループと、そうでないグループとを分けることができる。このようにしておけば、後に示す境界領域の判別にかかる時間を短くすることができる。

つまり、境界領域判別部５５は、互いに異なる主成分グループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルデータと、副成分グループに属するスペクトルデータとを比較して、類似する場合には、副成分グループのスペクトルデータを生じる副成分領域を、主成分グループのスペクトルデータを生じる主成分領域間の境界領域であると判別するものである。

以下に、具体例を挙げて説明する。

境界領域判別部５５は、グループＡに属するスペクトルデータと、グループＡとは異なるグループＣに属するスペクトルデータとの和を算出する。ただ単にスペクトル同士の強度を加算するだけでも良いが、本実施形態では、最も大きい強度が１となるようにそれぞれ規格化して加算している。そして、その和スペクトルデータと、グループＢに属するスペクトルデータとの相関値を前述した演算式［１］、［２］により算出する。そして、この相関値が、所定値以上であれば、グループＢに属するスペクトルデータを生じる副成分領域（Ｂ成分領域）は、グループＡに属するスペクトルデータを生じる主成分領域（Ａ成分領域）及びグループＣに属するスペクトルデータを生じる主成分領域（Ｃ成分領域）間の境界領域であると判別する（図４参照）。

また、境界領域判別部５５は、上記と同様にして、図５に示す組み合わせで、主成分グループと副成分グループとの各相関値を算出し、境界領域を判別する。なお、図５において、「＋」記号は、各グループに属するスペクトルデータの和を算出することを意味し、矢印線は比較を意味している。

そして、その判別結果を示す判別結果データは、ディスプレイ６に出力され、主成分領域とともに、境界領域が表示される。

＜動作方法＞
次に、このように構成した試料測定装置１の動作について、図６、図７及び図８を参照しつつ説明する。

まず、スペクトルデータ格納動作を図６を参照して説明する。試料台２を予め定めた初期位置に移動させ、電子線ＥＢが試料測定エリアの初期ポイント（例えば試料測定エリアの隅部）に照射されるように設定する。

その後、電子銃３１から前記ポイントに電子線ＥＢが照射される（ステップＳ１）。

この電子線ＥＢの照射により発生したカソードルミネッセンスＬは、検出装置４で各波長に分光され、この検出装置４から、波長毎の光強度を示す出力信号が情報処理装置５に送信される。

この出力信号をスペクトルデータ生成部５１が受信し、波長（波数）と関連づけることによりスペクトルデータを生成する。そしてこのスペクトルデータを、電子線ＥＢの照射ポイント情報に関連づけて前記スペクトルデータ格納部Ｄ１に格納する（ステップＳ３）。

次にスペクトルデータ生成部５１は、電子線ＥＢの照射が試料エリアの終了ポイント（例えば初期ポイントの対向に位置する隅部）に至ったかどうかを判断し（ステップＳ４）、至ってなければ、電子線制御機構に制御信号を出力して電子線ＥＢの軌道をｘ方向又はｙ方向を所定単位量だけ変え、次の電子線照射ポイントに電子線ＥＢが照射する（ステップＳ５）。そしてかかるステップ２〜ステップ５を繰り返し、電子線の走査を行いつつ各ポイントでのスペクトルデータを次々に生成、格納する。

次に、スペクトルデータ分類動作を図７を参照して説明する。測定エリアの電子線走査が終了すれば、スペクトルデータ分類部５２が、前記スペクトルデータ格納部Ｄ１に格納されている各スペクトルデータをそれぞれ取得する（ステップＳ６）。そして、例えば最初に取得したスペクトルデータをグループＡの代表値として、そのスペクトルデータに対するその他のスペクトルデータの相関値を、前記演算式［１］、［２］に基づいてそれぞれ算出する（ステップＳ７）。そして、スペクトルデータ分類部５２は、このように算出した相関値が所定値以上（例えば０．８以上）か否かを判断し（ステップＳ８）、所定値以上であれば、グループＡに分類する（ステップＳ９）。

次に、スペクトルデータ分類部５２は、グループＡに分類されなかったスペクトルデータの１つをグループＢの代表値とし、そのスペクトルデータに対するその他のスペクトルデータ（グループＡに分類されていないもの）の相関値を、前記演算式［１］、［２］に基づいてそれぞれ算出する（ステップＳ１０）。そして、スペクトルデータ分類部５２は、このように算出した相関値が所定値以上（例えば０．８以上）か否かを判断し（ステップＳ１１）、所定値以上であれば、グループＢに分類する（ステップＳ１２）。以後、全てのスペクトルデータが分類されるまで、この動作を繰り返す（ステップＳ１３）。そして、そのスペクトル分類データを領域設定部５３に出力する。そうすると、領域設定部５３は、各グループに属する各スペクトルデータに関連付けられた位置情報に基づいて、試料の測定エリアを複数の異なる領域に設定する。そして、その領域設定データ及び前記スペクトル分類データを主副グループ設定部５４に出力する。

次に、境界領域判別動作を図８を参照して説明する。スペクトル分類データを取得した主副グループ設定部５４は、前記グループを、主成分グループ又は副成分グループに分類し、設定する（ステップＳ１４）。そして、そのグループ設定データを境界領域判別部５５に出力する。

次に、境界領域判別部５５は、互いに異なる主成分グループに属するスペクトルデータ同士を足し合わせる（ステップＳ１５）。そして、その合成スペクトルデータに対する副成分グループに属するスペクトルデータ（副成分グループに属する１つ）の相関値を、前記演算式［１］、［２］に基づいてそれぞれ算出する（ステップＳ１６）。このように算出した相関値に基づいて境界領域を判別する（ステップＳ１７）。その後、その境界領域を示す境界領域データ及び主成分領域を示す主成分領域データをディスプレイ６に出力し、ディスプレイ６は、その領域を表示する。その後、各領域に適した初期値を設定して、通常のマッピング測定を行い、試料表面の分析を行う。

＜本実施形態の効果＞
このように構成した本実施形態に係る試料分析装置１によれば、複数の成分領域を有する試料において、その成分間の境界領域を自動的に判別することができる。したがって、測定領域に適した初期値を設定することができ、マッピング測定の時間短縮を可能とすることができる。また、電子線ＥＢを照射して生じるカソードルミネッセンスＬを測定する空間分解能が高い装置においては、特に、境界を含むエリアをマッピング測定する際には、その測定結果を有効に評価することができるようになる。

＜その他の変形実施形態＞
なお、本発明は前記実施形態に限られるものではない。以下の説明において前記実施形態に対応する部材には同一の符号を付すこととする。

例えば、相関値を求める演算式は、本実施形態に限られず、種々の変更が可能である。また、相関値がピーク位置にのみ依存して変化するような演算式であればなお好適である。

さらに、前記実施形態では、カソードルミネッセンスを測定するものであったが、その他、ラマンスペクトル、フォトルミネッセンススペクトル等を測定するものであっても良い。

前記実施形態では、エネルギ線照射部を制御して試料の複数ポイントにエネルギ線を照射していたが、試料を動かして試料の複数ポイントにエネルギ線を照射しても良い。

その上、スペクトルデータのみを持ち運び可能な記録媒体に記録し、独立した情報処理装置でそのスペクトルデータから相関値等を算出して、境界領域を判別するなどしてもよい。

加えて、前記実施形態では、スペクトルデータ分類部５４が、各ポイントから得られたスペクトルデータを比較してグループ化するものであったが、その他、予め格納された基準スペクトルデータと、各ポイントから得られたスペクトルデータとを比較して分類するようにしても良い。

さらに加えて、スペクトルデータ分類部５４のグループ化の方法としては、相関値に基づいて行う方法の他に、スペクトルの積分強度に基づいて行う方法やスペクトルのピーク値又は数などに基づいて行う方法なども考えられる。

また、前記実施形態では、合成情報として合成スペクトルデータを用いるものであったが、その他の合成情報を用いるようにしても良い。合成情報は、互いに異なるグループに属するスペクトルデータを組み合わせて構成されるものであり、例えばそれぞれのグループに属するスペクトルデータのピーク値や強度などの特性を組み合わせて構成することができる。具体的には、合成情報は、最大強度が１となるように規格化した値が、波長３００〜４００（ｎｍ）において０．２以上（例えばグループＡに属するスペクトルデータの特性を示す。）であり、波長６００〜７００（ｎｍ）において０．２以上（例えばグループＣに属するスペクトルデータの特性を示す。）である、とすることができる。このような合成情報において、例えばグループＢに属するスペクトルデータが、最大強度が１となるように規格化した値が、波長３００〜４００（ｎｍ）において０．２以上、かつ波長６００〜７００（ｎｍ）において０．２以上である場合には、グループＢ（Ｂ成分領域）は、グループＡ（Ａ成分領域）及びグループＣ（Ｃ成分領域）の境界領域であると判別される。

また、情報処理装置内で合成スペクトルを計算し、それから合成情報を求めても良いし、予め用意された合成情報を用いても良い。

境界領域判別部は「互いに異なるグループ以外のグループ」として、「互いに異なるグループ」の領域と連続した領域のグループを選択するようにしても良い。

上記に加えて、エネルギ線として、Ｘ線やイオンビーム等を用いたものであっても良いし、二次エネルギ線として、カソードルミネッセンス以外のルミネッセンス、Ｘ線や二次電子、オージェ電子又は反射電子等の電子などを検出するものであっても良い。

また、前記実施形態の領域設定部５３の機能を、スペクトルデータ分類部５２、主副グループ設定部５４又は境界領域判別部５５に備えさせて、領域設定部５３を設けないものであっても良い。

その他、前述した実施形態や変形実施形態の一部又は全部を適宜組み合わせてよいし、本発明は前記実施形態に限られず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であるのは言うまでもない。

本発明の一実施形態に係る試料分析装置の模式構成図。同実施形態における情報処理装置の模式的構成図。同実施形態における情報処理装置の機能ブロック図。成分領域を示す模式図。主成分グループ及び副成分グループの比較方法を示す図。スペクトルデータ格納動作を示すフローチャート。スペクトルデータ分類動作を示すフローチャート。境界領域判別動作を示すフローチャート。

符号の説明

１・・・試料測定装置
Ｗ・・・試料
ＥＢ・・・エネルギ線（電子線）
Ｌ・・・二次エネルギ線（カソードルミネッセンス）
３・・・エネルギ線照射部（電子線照射装置）
４・・・二次エネルギ線検出部（検出装置）
５・・・情報処理装置
５１・・・スペクトルデータ生成部
５２・・・スペクトルデータ分類部
５４・・・主副グループ設定部
５５・・・境界領域判定部

Claims

試料の複数ポイントにエネルギ線を照射するエネルギ線照射部と、前記エネルギ線が照射された試料から生じる二次エネルギ線を検出する二次エネルギ線検出部と、前記二次エネルギ線検出部からの出力信号を受信して、所定の演算処理を行う情報処理装置と、を具備し、
前記情報処理装置が、
前記二次エネルギ線検出部により検出された二次エネルギ線のスペクトル波形を示すデータであるスペクトルデータを各ポイント毎に生成するスペクトルデータ生成部と、
類似するスペクトルデータを集めてグループ化するスペクトルデータ分類部と、
互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記互いに異なるグループ以外のグループのスペクトルデータを生じる領域を、前記互いに異なるグループのスペクトルデータを生じる領域間の境界領域であると判別する境界領域判別部と、を備えている試料分析装置。
全スペクトルデータの数に対して所定割合以上の数のスペクトルデータを有するグループを主成分グループとし、それ以外のグループを副成分グループとして設定する主副グループ設定部をさらに備え、
前記境界領域判別部が、互いに異なる主成分グループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、前記副成分グループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記副成分グループのスペクトルデータを生じる副成分領域を、前記主成分グループのスペクトルデータを生じる主成分領域間の境界領域であると判別するものである請求項１記載の試料分析装置。
前記スペクトル分類部が、各スペクトルデータ同士の相関値を算出し、その相関値が所定値以上のものを同一グループに分類するものである請求項２記載の試料分析装置。
前記境界判別部が、互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルデータと、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータとを比較するものである請求項１、２又は３記載の試料分析装置。
前記領域判別部が、前記合成スペクトルデータと、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータとの相関値を算出し、その相関値が所定値以上である場合に、前記副成分領域を境界領域と判別するものである請求項４記載の試料分析装置。
試料にエネルギ線を照射して、その試料から生じる二次エネルギ線を検出して、前記試料の分析を行うための試料分析プログラムであって、
二次エネルギ線検出部により検出された二次エネルギ線のスペクトル波形を示すデータであるスペクトルデータを各ポイント毎に生成するスペクトルデータ生成部と、
各スペクトルデータを比較して、類似するスペクトルデータを集めてグループ化するスペクトルデータ分類部と、
互いに異なるグループに属するスペクトルデータの合成である合成スペクトルから得られる合成情報と、前記互いに異なるグループ以外のグループに属するスペクトルデータから得られる情報とを比較して、類似する場合には、前記互いに異なるグループ以外のグループのスペクトルデータを生じる領域を、前記互いに異なるグループのスペクトルデータを生じる領域間の境界領域であると判別する境界領域判別部と、としての機能をコンピュータに発揮させる試料分析プログラム。