JP2573053B2 - Method for analyzing two-element compounds in microscopic X-ray analysis - Google Patents

Method for analyzing two-element compounds in microscopic X-ray analysis

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JP2573053B2
JP2573053B2 JP1071053A JP7105389A JP2573053B2 JP 2573053 B2 JP2573053 B2 JP 2573053B2 JP 1071053 A JP1071053 A JP 1071053A JP 7105389 A JP7105389 A JP 7105389A JP 2573053 B2 JP2573053 B2 JP 2573053B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、微小部X線分析における画期的な二元素化
合物の分析方法に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION <Industrial Application Field> The present invention relates to an epoch-making method for analyzing a two-element compound in microscopic X-ray analysis.

〈従来の技術〉 例えば電子顕微鏡と所謂EPMA(Electorn Probe X−ra
y Analyzer)とを用いた微小部X線分析、より詳しく
は、試料における微小な所定範囲内に対して電子線を走
査照射し、それに伴って該所定範囲内におけるマトリク
ス状検出点領域から放射される各特性X線を測定し、そ
れら特性X線の測定結果に基いて該試料の分析を行う微
小部X線分析の分野において、近年、EPMAによる分析結
果に対して画像処理技術を応用する試みが幾つか行われ
るようになっているが、今のところ、それらによる画像
処理機能は、旧来のEPMA分析で行われていたピーク分
離,線分析,面分析などの結果をただ単に画像化すると
いう範囲にとどまっている。
<Conventional technology> For example, an electron microscope and a so-called EPMA (Electorn Probe X-ra)
Y analyzer), and more specifically, scans and irradiates an electron beam within a predetermined small area of the sample, and accordingly emits from a matrix-like detection point area within the predetermined area. In recent years, in the field of microscopic X-ray analysis in which each characteristic X-ray is measured and the sample is analyzed based on the measurement result of the characteristic X-ray, attempts to apply image processing technology to the analysis result by EPMA However, at present, the image processing function based on them is to simply image the results of peak separation, line analysis, surface analysis, etc., which were performed in the traditional EPMA analysis. Staying in range.

従って、上記従来技術に係る微小部X線分析における
画像処理方法においては、EPMAによる分析結果に対して
せっかく画像処理技術を応用しておりながら、試料を構
成する元素の種類およびその濃度(含有比率)を分析す
る〔元素同定〕、という旧来のEPMA分析の域を脱し得る
ものではなかった。
Therefore, in the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the prior art described above, while applying the image processing technology to the analysis result by EPMA, the type of element constituting the sample and its concentration (content ratio) ) [Elemental identification] was not out of the range of the traditional EPMA analysis.

そこで、本発明者らは、鋭意研究の結果、EPMAによる
分析結果に対して全く新規な画像処理手段を適用するこ
とによって、従来では不可能であった新しい分析分野つ
まり、試料を構成する元素の種類および濃度(含有比
率)の分析〔元素同定〕のみにとどまらず、試料を構成
する化合物の種類や分布状態の分析〔物質同定〕をも可
能ならしめるベースとなる微小部X線分析における画像
処理方法(これは、本発明に対する先行技術である)を
開発するに至り、それについては、平成元年3月13日付
け特許出願により既に提案しているとこである。
Thus, the present inventors have conducted intensive studies and, as a result, applied a completely new image processing means to the analysis results by EPMA, thereby enabling a new analysis field which was not possible in the past, that is, the analysis of the elements constituting the sample. Image processing in micro-part X-ray analysis as a base that enables not only analysis of types and concentrations (content ratios) [element identification], but also analysis of the types and distribution of compounds composing samples (material identification) A method (which is prior art to the present invention) has been developed, which has already been proposed in a patent application filed on March 13, 1989.

即ち、その先行技術に係る微小部X線分析における画
像処理方法とは、 試料における微小な所定範囲内に対して電子線を走査
照射し、それに伴って該所定範囲内におけるマトリクス
状検出点領域から放射される各特性X線を測定し、それ
ら特性X線の測定結果に基いて該試料の分析を行う微小
部X線分析において、 前記試料の所定範囲内におけるマトリクス状検出領域
に対応するメモリ領域およびアドレスを有するメモリー
内に、前記特性X線の各測定結果をアドレス別に記憶さ
せ、 前記メモリー内に記憶させた特性X線の各測定結果を
画像情報の輝度値に変換した上でその画像輝度値ヒスト
グラムを作成させ、 前記特性X線の画像輝度値ヒストグラムにおける各ピ
ークを、隣合うピーク同士の裾野部分が干渉しないよう
に多値化し、 前記特性X線の画像輝度値ヒストグラムにおける各ピ
ーク多値化部分のみを、前記試料の所定範囲内における
マトリクス状検出点領域に対応する画素数およびアドレ
スを有するマトリクス画面上に、互いに異なる色または
記号により表示させる、 という画像処理手段を採用したものである。
That is, the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the prior art is as follows. In a minute part X-ray analysis for measuring each emitted characteristic X-ray and analyzing the sample based on the measurement result of the characteristic X-ray, a memory area corresponding to a matrix detection area within a predetermined range of the sample And storing each measurement result of the characteristic X-ray for each address in a memory having an address, converting each measurement result of the characteristic X-ray stored in the memory into a luminance value of image information, A value histogram is created, and each peak in the image luminance value histogram of the characteristic X-ray is multi-valued so that a foot portion between adjacent peaks does not interfere with each other. Only each peak multi-valued portion in the characteristic X-ray image luminance value histogram is represented by a different color or symbol on a matrix screen having the number of pixels and addresses corresponding to the matrix detection point area within a predetermined range of the sample. The image processing means of displaying the image is adopted.

第5図および第6図は、ドロマイト鉱石を試料とし
て、上記微小部X線分析における画像処理方法を用いた
分析結果の一具体例を示している。なお、前記試料であ
るドロマイト鉱石は、三種類の化合物、即ち、クカイ石
〔CaMg(CO3〕,ホウカイ石〔CaCO3〕,石灰石〔Ca
CO3・MgCO3〕から構成されているものである。
FIG. 5 and FIG. 6 show a specific example of an analysis result using an image processing method in the microscopic X-ray analysis using dolomite ore as a sample. The dolomite ore as the sample is composed of three kinds of compounds, namely, dolomite [CaMg (CO 3 ) 2 ], dolomite [CaCO 3 ], and limestone [Ca
CO 3 · MgCO 3 ].

先ず、従来方法と同様に、電子顕微鏡およびEPMAを用
いて、試料における微小な所定範囲内に対して電子線を
走査照射し、それに伴って該試料の所定範囲内における
マトリクス状検出点領域の各検出点から夫々放射される
特性X線(各元素別に特有のX線)のエネルギー強度を
測定する。
First, similarly to the conventional method, an electron microscope and an EPMA are used to scan and irradiate an electron beam on a minute predetermined area of the sample, and accordingly, each of the matrix-like detection point areas within the predetermined area of the sample is irradiated. The energy intensity of characteristic X-rays (X-rays unique to each element) emitted from each detection point is measured.

次に、前記EPMAにより得られた元素別の特性X線の各
エネルギー強度測定結果を、夫々、前記試料の所定範囲
内におけるマトリクス状検出点領域(例えば、256×256
ピクセル)に対応するメモリ領域(65536メモリー)お
よびアドレスを有するメモリー内に、アドレス別に記憶
させる。
Next, the measurement results of the energy intensities of the characteristic X-rays for each element obtained by the EPMA are respectively converted into a matrix detection point region (for example, 256 × 256) within a predetermined range of the sample.
In a memory having a memory area (65536 memory) corresponding to a pixel) and an address, the data is stored for each address.

ここで、各メモリー内に記憶させた特性X線のエネル
ギー強度測定結果を従来と同様の方法に従って解析すれ
ば、該試料に含まれている元素の種類(この例では、C
a,Mg,C,O)および濃度(含有比率)が夫々分析され、該
試料の元素同定を行うことができる。
Here, if the energy intensity measurement result of the characteristic X-ray stored in each memory is analyzed according to a method similar to the conventional method, the type of element contained in the sample (in this example, C
a, Mg, C, O) and the concentration (content ratio) are each analyzed, and the element identification of the sample can be performed.

更に、前記各メモリー内に記憶されている特性X線の
エネルギー強度測定結果を画像情報の輝度値(画像濃度
値)に変換(例えば、0〜255にノルマライズ)した上
で、夫々の元素についてその画像輝度値ヒストグラム
(画像輝度値と、画像輝度値が同じピクセルのカウント
数との関係)を作成させる。第5図はその画像輝度値ヒ
ストグラムの一例であって、これは、前記試料(ドロマ
イト鉱石)を構成している三種類の化合物の全てに含ま
れている元素として選定されたCaの特性X線の画像輝度
値ヒストグラムHを示しており、それら三種類の化合物
に対して三つのピークA,B,Cを有していることが判る。
Further, the result of measuring the energy intensity of the characteristic X-ray stored in each memory is converted into a luminance value (image density value) of image information (normalized to, for example, 0 to 255), and then each element is analyzed. The image brightness value histogram (the relationship between the image brightness value and the count number of pixels having the same image brightness value) is created. FIG. 5 is an example of the image brightness value histogram, which is a characteristic X-ray of Ca selected as an element contained in all three compounds constituting the sample (dolomite ore). And the image brightness value histogram H indicates that the three types of compounds have three peaks A, B, and C.

ここで、上記のように得られたCaの特性X線の画像輝
度値ヒストグラムHにおける各ピークA,B,Cの全ての領
域におけるデータ(65536個の画像輝度値データ)を、
前記試料の所定範囲内におけるマトリクス状検出点領域
に対応する画素数(256×256ピクセル)およびアドレス
を有する一つのマトリクス画面上にそのまま単純に輝度
表示させたとすると、その画面上においては、全ピクセ
ルの画像輝度が連続平面的(アナログ的)に変化してい
るに過ぎないため、前記各ピークA,B,Cの境界は全く把
握することができない。
Here, data (65536 pieces of image luminance value data) in all areas of each peak A, B, and C in the image luminance value histogram H of the characteristic X-ray of Ca obtained as described above is
Assuming that the brightness is simply displayed on one matrix screen having the number of pixels (256 × 256 pixels) and addresses corresponding to the matrix detection point area within the predetermined range of the sample, all pixels on the screen are displayed. Since the image brightness changes only in a continuous plane (analog), the boundaries between the peaks A, B, and C cannot be grasped at all.

そこで、前記Caの特性X線の画像輝度値ヒストグラム
Hにおける各ピークA,B,Cを、前記第5図に示している
ように、互いに隣合うピーク同士(AとB,BとC)の裾
野部分が干渉しないように多値化(a,b,c部分に分割)
し、しかもそれら各ピークA,B,Cの多値化部分(a,b,c)
のみを、第6図に示しているように、前記試料の所定範
囲内におけるマトリクス状検出点領域に対応する画素数
(256×256ピクセル)およびアドレスを有する一つのマ
トリクス画面P(例えばCRT)上に、互いに異なる色
(例えば、赤,青,黄)または記号(例えば、○,×,
△)により表示させる(マッピングする)、という特殊
な手段を構ずることによって、前記各ピークA,B,Cが夫
々占める領域および各境界、つまり、前記試料(ドロマ
イト鉱石)を構成している三種類の化合物の相を明確に
区別して捉えることができる。
Therefore, as shown in FIG. 5, the peaks A, B, and C in the image luminance value histogram H of the characteristic X-rays of Ca are defined as the peaks adjacent to each other (A and B, B and C). Multi-valued so that the foot part does not interfere (divided into a, b, c parts)
And the multivalued parts (a, b, c) of each of the peaks A, B, C
As shown in FIG. 6, only one pixel is displayed on one matrix screen P (for example, CRT) having the number of pixels (256 × 256 pixels) and the address corresponding to the matrix detection point area within a predetermined range of the sample. Have different colors (eg, red, blue, yellow) or symbols (eg, ○, ×,
By providing a special means of displaying (mapping) by Δ), the area and each boundary occupied by each of the peaks A, B, and C, that is, the sample (dolomite ore) constituting The phases of the compounds can be clearly distinguished.

このように、上記微小部X線分析における画像処理方
法によれば、特に、試料を構成する元素の特性X線の画
像輝度値ヒストグラムを作成させ、その画像輝度値ヒス
トグラムにおける各ピークを、隣合うピーク同士の裾野
部分が干渉しないように多値化し、そして、その画像輝
度値ヒストグラムにおける各ピークの多値化部分のみ
を、前記試料の所定範囲内におけるマトリクス状検出点
領域に対応する画素数およびアドレスを有するマトリク
ス画面上に、互いに異なる色または記号により表示させ
る、という特異な画像処理手段を採用したことにより、
前記各ピークが夫々占める領域および各境界、つまり、
前記試料を構成している化合物の相(分布状態)を明確
に区別して捉えることができるようになり、以て、従来
では不可能であった新しい分析分野、即ち、試料を構成
する元素の種類および濃度(含有比率)の分析〔元素同
定〕のみにとどまることなく、試料を構成する化合物の
種類や分布状態の分析〔物質同定〕の可能性が大きく開
かれるに至ったのである。
As described above, according to the image processing method in the microscopic X-ray analysis, in particular, an image luminance histogram of characteristic X-rays of the elements constituting the sample is created, and each peak in the image luminance value histogram is adjacent to each other. Multi-valued so that the foot portions of the peaks do not interfere with each other, and only the multi-valued portion of each peak in the image luminance value histogram is represented by the number of pixels corresponding to the matrix detection point area within a predetermined range of the sample and By adopting a unique image processing means of displaying different colors or symbols on a matrix screen having addresses,
The area and each boundary occupied by each of the peaks, that is,
The phases (distribution state) of the compounds constituting the sample can be clearly distinguished and grasped, and thus, a new analysis field which has not been possible in the past, that is, the types of elements constituting the sample Thus, the possibility of analyzing (identifying substances) the types and distributions of the compounds constituting the sample is not limited to the analysis of concentration (content ratio) (element identification).

〈発明が解決しようとする課題〉 しかしながら、上記したような非常に優れた利点が期
待できる先行技術(微小部X線分析における画像処理方
法)においても、なお次のような問題が残されている。
<Problems to be Solved by the Invention> However, the following problems still remain in the prior art (image processing method in microscopic X-ray analysis) in which the very excellent advantages as described above can be expected. .

即ち、上記先行技術に係る微小部X線分析における画
像処理方法による場合には、 (ア)試料を構成している化合物の数や分布状態の分析
は可能であるものの、その化合物に関して一回の分析に
より得られる情報としては、それらの化合物が選定した
一つの元素を含んでいるということのみであり、その他
にどのような種類の元素を含んでいる化合物であるか
は、それだけでは特定することができない、という基本
的な限界があるのみならず、 (イ)上記分析例の場合のように、試料(ドロマイト鉱
石)に含まれている一元素として選定されたCaの特性X
線の画像輝度値ヒストグラムHにおけるピークA,B,Cの
数(3)が、その試料を構成している化合物(クカイ
石,ホウカイ石,石灰石)の数(3)と一致しているか
ら問題はないが、常に、このように選定した一元素の特
性X線の画像輝度値ヒストグラムにおけるピーク数と試
料を構成している化合物の数とが一致するとは限らな
い。例えば、選定した一元素の特性X線の画像輝度値ヒ
ストグラムにおいて、一つのように見えるピークであっ
ても、実際は、そのピークが複数のピークの重なりから
できていることがあり、そのような場合には、複数の化
合物を一つの化合物として誤って捉えてしまうことにな
り、正しい分析を行えないという問題もある。
That is, in the case of using the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the above prior art, (a) Although the number and distribution state of the compounds constituting the sample can be analyzed, once for the compound, The only information that can be obtained from the analysis is that these compounds contain one selected element, and it is not necessary to specify only what kind of element they contain. In addition to the basic limitation that it is not possible, (a) the characteristic X of Ca selected as one element contained in the sample (dolomite ore) as in the above analysis example
The problem is that the number (3) of the peaks A, B, and C in the line image luminance value histogram H matches the number (3) of the compounds (e.g., dolomite, dolomite, and limestone) constituting the sample. However, the number of peaks in the image brightness histogram of the characteristic X-ray of one element selected in this manner does not always match the number of compounds constituting the sample. For example, in the image luminance value histogram of the characteristic X-ray of one selected element, even if a peak looks like one, the peak may actually be formed from an overlap of a plurality of peaks. However, there is a problem that a plurality of compounds are erroneously regarded as one compound, and a correct analysis cannot be performed.

本発明は、かかる実情に鑑みて更なる研究の結果なさ
れたものであって、その主たる目的は、試料に含まれて
いる二つの元素に着目することによって、試料を構成し
ている化合物の数を容易かつ正確に分析することができ
ると共に、それらの化合物に関するより詳細な情報を得
られる(二種類の含有元素の特定ができる)微小部X線
分析における二元素化合物の分析方法を開発せんとする
ことにある。
The present invention has been made as a result of further research in view of such circumstances, and its main purpose is to focus on two elements contained in a sample, thereby reducing the number of compounds constituting the sample. It is necessary to develop a method for the analysis of two-element compounds in microscopic X-ray analysis, which can easily and accurately analyze X-rays and obtain more detailed information on those compounds (can identify the two types of contained elements). Is to do.

〈課題を解決するための手段〉 上記目的を達成するために、本発明は、 試料における微小な所定範囲内に対して電子線を走査
照射し、それに伴って該所定範囲内におけるマトリクス
状検出点領域から夫々放射される二つの元素に関する特
性X線を測定し、前記試料の所定範囲内におけるマトリ
クス状検出点領域に対応するメモリ領域およびアドレス
を有する二つのメモリー内に、前記二つの元素に関する
特性X線の測定結果を、夫々、アドレス別に記憶させ、
前記両メモリー内に記憶させた前記二元素の特定X線の
測定結果を用い前記二元素の画像輝度値の比率が略等し
いところに複数のデータ集団を形成することによって、
CRTの二次元マトリクス画面上に、それら二元素の画像
輝度値相関図を作成させ、前記二元素の画像輝度値相関
図に現れる前記データ集団の数に基いて試料中の少なく
とも前記二元素を含む化合物の数が特定され、さらに、
前記各データ集団の二次元位置から前記特定された各化
合物における少なくとも前記二元素の含有比率を求め
る、 という特異な手段を採用した微小部X線分析における二
元素化合物の分析方法を提供するものである。
<Means for Solving the Problems> In order to achieve the above object, the present invention provides a method for scanning and irradiating a small predetermined range in a sample with an electron beam, and accordingly, a matrix-like detection point in the predetermined range. The characteristic X-rays of the two elements respectively emitted from the region are measured, and the characteristics of the two elements are stored in two memories having a memory area and an address corresponding to a matrix detection point area within a predetermined range of the sample. X-ray measurement results are stored for each address,
By forming a plurality of data groups where the ratios of the image luminance values of the two elements are substantially equal using the measurement results of the specific X-rays of the two elements stored in the two memories,
On the two-dimensional matrix screen of the CRT, make an image brightness value correlation diagram of those two elements, and include at least the two elements in the sample based on the number of the data group appearing in the image brightness value correlation diagram of the two elements The number of compounds is identified, and
A method for determining a content ratio of at least the two elements in each of the specified compounds from a two-dimensional position of each of the data groups. is there.

〈作用〉 かかる特徴ある手段を採用したことにより発揮される
作用は下記のとおりである。
<Operation> The operation exhibited by adopting such a characteristic means is as follows.

即ち、本発明に係る微小部X線分析における二元素化
合物の分析方法においては、前記先行技術に係る微小部
X線分析における画像処理方法の場合のように試料に含
まれている一つの元素のみに着目するのではなく、二つ
の元素を選定し、それら二元素の特性X線の測定結果を
用い前記二元素の画像輝度値の比率が略等しいところに
複数のデータ集団を形成することによって、CRTの二次
元マトリクス画面上に、それら二元素の画像輝度値相関
図を作成させ、その画像輝度値相関図に現れるデータ集
団の数および各位置に基いて、前記両元素を含む化合物
の数および各化合物における両元素の含有比率を求める
ようにしたことにより、後述する実施例の記載からもよ
り一層明らかとなるように、たとえ各元素についての画
像輝度値ヒストグラムにおいてピークが微妙に重複して
いるような場合であっても、試料を構成している化合物
の数を誤ることなく正確に分析すること、更には、それ
ら化合物の含有比率を求めることも、非常に容易に行う
ことができ、しかも、それらの化合物に関して、上記二
種類の元素を含んでいるという、より詳細で確実な情報
を一回の分析操作で得ることができるようなった。
That is, in the method of analyzing a two-element compound in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, only one element contained in the sample is used as in the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the prior art. Rather than focusing on, by selecting two elements, by using a measurement result of the characteristic X-rays of the two elements, by forming a plurality of data groups where the ratio of the image luminance value of the two elements is substantially equal, On the two-dimensional matrix screen of the CRT, make an image brightness value correlation diagram of those two elements, based on the number and position of the data group appearing in the image brightness value correlation diagram, the number of compounds containing both elements and By determining the content ratio of both elements in each compound, as will become clearer from the description of the examples described below, even if the image luminance value histogram for each element Even if the peaks are slightly overlapped in each other, it is possible to accurately analyze the number of compounds constituting the sample without error, and further, to determine the content ratio of those compounds, It can be carried out very easily, and more detailed and reliable information on the compounds containing the above two elements can be obtained in one analysis operation.

〈実施例〉 以下、本発明に係る微小部X線分析における画像処理
方法の具体的な一実施例として、隕石を試料とした分析
結果について説明する。
<Example> Hereinafter, as a specific example of the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, an analysis result using a meteorite as a sample will be described.

先ず、従来方法と同様に、電子顕微鏡およびEPMAを用
いて、前記試料における微小な所定範囲内に対して電子
線を走査照射し、それに伴って該試料の所定範囲内にお
けるマトリクス状検出点領域の各検出点から夫々放射さ
れる特性X線(各元素別に特有のX線)のエネルギー強
度を測定する。
First, in the same manner as in the conventional method, using an electron microscope and EPMA, a microscopic predetermined area of the sample is scanned and irradiated with an electron beam. The energy intensity of characteristic X-rays (X-rays unique to each element) emitted from each detection point is measured.

次に、前記EPMAにより得られた元素別の特性X線の各
エネルギー強度測定結果を、夫々、前記試料の所定範囲
内におけるマトリクス状検出点領域(例えば、256×256
ピクセル)に対応するメモリ領域(65536メモリー)お
よびアドレスを有するメモリー内に、アドレス別に記憶
させる。
Next, the measurement results of the energy intensities of the characteristic X-rays for each element obtained by the EPMA are respectively converted into a matrix detection point region (for example, 256 × 256) within a predetermined range of the sample.
In a memory having a memory area (65536 memory) corresponding to a pixel) and an address, the data is stored for each address.

ここで、各メモリー内に記憶させた特性X線のエネル
ギー強度測定結果を従来と同様の方法に従って解析すれ
ば、該試料に含まれている元素の種類(この例では、C
a,Mg等)および濃度(含有比率)が夫々分析され、該試
料の元素同定を行うことができる。
Here, if the energy intensity measurement result of the characteristic X-ray stored in each memory is analyzed according to a method similar to the conventional method, the type of element contained in the sample (in this example, C
a, Mg, etc.) and the concentration (content ratio) are each analyzed, and the element identification of the sample can be performed.

更に、前記各メモリー内に記憶されている特性X線の
エネルギー強度測定結果を夫々画像情報の輝度値(画像
濃度値)に変換(例えば、0〜255にノルマライズ)し
た上で、夫々の元素についてその画像輝度値ヒストグラ
ム(画像輝度値と、画像輝度値が同じピクセルのカウン
ト数との関係)を作成させる。第1図および第2図は、
それら画像輝度値ヒストグラムの一例であって、前記試
料(隕石)に含まれている元素のうちから選定された第
1元素(Ca)および第2元素(Mg)の特性X線の画像輝
度値ヒストグラムH1,H2を夫々示している。
Further, the result of measuring the energy intensity of the characteristic X-ray stored in each memory is converted into a luminance value (image density value) of image information (normalized to, for example, 0 to 255), and then each element is measured. , An image brightness value histogram (a relationship between the image brightness value and the count number of pixels having the same image brightness value) is created. FIG. 1 and FIG.
6 is an example of the image luminance value histogram, wherein the characteristic X-ray image luminance value histogram of the first element (Ca) and the second element (Mg) selected from the elements contained in the sample (meteorite) H1 and H2 are shown respectively.

このうち、第1図に示すCaの特性X線の画像輝度値ヒ
ストグラムH1はこの例では二つのピークA1,B1を有して
おり、また、第2図に示すMgの特性X線の画像輝度値ヒ
ストグラムH2もこの例では二つのピークA2,B2を有して
いることが判る。
Among these, the image luminance value histogram H1 of the characteristic X-ray of Ca shown in FIG. 1 has two peaks A1 and B1 in this example, and the image luminance of the characteristic X-ray of Mg shown in FIG. It can be seen that the value histogram H2 also has two peaks A2 and B2 in this example.

そして、これら両特性X線の画像輝度値ヒストグラム
H1,H2からみる限り、この試料(隕石)は、CaおよびMg
を含む二種類の化合物から構成されているように一応は
推定される。
Then, the image luminance value histogram of these two characteristic X-rays
As far as H1 and H2 are concerned, this sample (meteorite) is composed of Ca and Mg
It is presumed to be composed of two compounds including

ところが、前記Caの特性X線の画像輝度値とMgの特性
X線の画像輝度値との相関関係を表す図を、第3図に示
すように、例えばCRTの二次元マトリクス画面(例えば2
56×256ピクセル)上に作成してみると、上記の推定は
誤っていることが判る。
However, as shown in FIG. 3, a diagram showing the correlation between the image luminance value of the characteristic X-ray of Ca and the image luminance value of the characteristic X-ray of Mg is shown in FIG.
(56x256 pixels), you can see that the above estimation is incorrect.

即ち、この第3図に示す画像輝度値相関図において、
横軸(x軸)はCaの特性X線の画像輝度値(0〜25
5)、縦軸(y軸)はMgの特性X線の画像輝度値(0〜2
55)を示し、このx−y画面に示された各ポイントは、
(Caの画像輝度値,Mgの画像輝度値)の組合せが同じと
なるデータの数を画像情報の輝度(画像濃度:例えば0
〜255の256諧調)で表したものである。例えば、x=20
でかつy=40を満足するデータの個数を原データを参照
してカウントし、その個数を、(x,y)=(20,40)に位
置するピクセルに、その個数に対応する輝度で表示させ
るものである。この例では、上記のような操作をx,yに
ついて夫々256単位で一ポイントずつ行うと、その操作
回数は2562=65536回になる。
That is, in the image luminance value correlation diagram shown in FIG.
The horizontal axis (x-axis) represents the image luminance value of the characteristic X-ray of Ca (0 to 25).
5) The vertical axis (y-axis) is the image characteristic value (0 to 2) of the characteristic X-ray of Mg.
55), and each point shown on this xy screen is
(The image luminance value of Ca and the image luminance value of Mg) are determined by the number of data having the same combination as the luminance of the image information (image density: 0, for example).
256 tones of 255). For example, x = 20
And the number of data that satisfies y = 40 is counted with reference to the original data, and the number is displayed at the pixel located at (x, y) = (20, 40) with the luminance corresponding to the number. It is to let. In this example, if the above operation is performed for each of x and y in 256 units, one point at a time, the number of operations is 256 2 = 65536.

さて、上記した画像輝度値相関図から明らかなよう
に、この例では、前記両元素Ca,Mgの画像輝度値の比率
が略等しいところに、夫々、データ集団(この例では三
つのデータ集団G1,G2,G3)が形成されていることが判
る。従って、このこと、即ち、前記画像輝度値相関図に
現れたデータ集団G1,G2,G3の数(3)から、CaおよびMg
を含む化合物は、前記第1図および第2図から推定され
た二種類ではなく、実際には三種類存在していることが
判る。また、各データ集団G1,G2,G3の位置(x座標,y座
標)から、各化合物におけるCaとMgの含有比率も読み取
ることができる。
As is clear from the above-described image brightness value correlation diagram, in this example, the data groups (three data groups G1 in this example) are located where the ratio of the image brightness values of the two elements Ca and Mg is substantially equal. , G2, G3) are formed. Therefore, from this, that is, from the number (3) of the data groups G1, G2, G3 appearing in the image brightness value correlation diagram, Ca and Mg
It can be seen that there are actually three compounds, not the two compounds estimated from FIGS. 1 and 2 described above. Further, the content ratio of Ca and Mg in each compound can be read from the positions (x coordinate, y coordinate) of each data group G1, G2, G3.

ところで、前記第1図に示すCaの特性X線の画像輝度
値ヒストグラムH1において、二つのデータ集団G1,G2が
一つのピークA1として、また、前記第2図に示すMgの特
性X線の画像輝度値ヒストグラムH2においては、二つの
データ集団G2,G3が一つのピークB2として現れていたこ
とが、前記画像輝度値相関図から理解できる。
By the way, in the image luminance value histogram H1 of the characteristic X-ray of Ca shown in FIG. 1, the two data groups G1 and G2 are one peak A1, and the image of the characteristic X-ray of Mg shown in FIG. It can be understood from the image brightness value correlation diagram that the two data groups G2 and G3 appeared as one peak B2 in the brightness value histogram H2.

更に、前記第3図において例えば四角のウインドウマ
ークa′,b′,c′で示しているように、各データ集団G
1,G2,G3の代表部分を抽出(つまり多値化)し、これら
のデータ集団G1,G2,G3の多値化部分a′,b′,c′に夫々
該当するデータを、前記CaまたはMgのメモリー内に記憶
されている特性X線のエネルギー強度測定結果から取り
出して、それを画像輝度値(画像濃度値)に変換(例え
ば、0〜255にノルマライズ)した上で、ここでは図示
は省略するが、前記試料の所定範囲内におけるマトリク
ス状検出点領域に対応する画素数(256×256ピクセル)
およびアドレスを有する一つのマトリクス画面(例えば
CRT)上に、データ集団別に互いに異なる色(例えば、
赤,青,黄)または記号(例えば、○,×,△)により
表示させる(マッピングする)ようにすれば、前記第6
図に示したと同様に、前記試料(隕石)を構成する三種
類の化合物が夫々占める領域および各境界、つまり、そ
れら三種類の化合物の相を明確に区別して捉えることが
でき、従って、それら三種類の化合物の含有比率を読み
取ることも可能となる。なお、前記各データ集団G1,G2,
G3の多値化部分(a′,b′,c′)の採り方を極端に狭く
しすぎると、前記マトリクス画面上におけるバックグラ
ウンド部分が多くなりすぎて、各領域の境界が判然とし
なくなるので、それら多値化部分(a′,b′,c′)は、
各データ集団G1,G2,G3から逸脱しない範囲において、で
きるだけ広く採るようにするのが望ましい。
Further, as shown by, for example, square window marks a ', b', and c 'in FIG.
1, G2, and G3 are extracted (that is, multivalued), and data corresponding to the multivalued portions a ', b', and c 'of the data groups G1, G2, and G3 are converted to the Ca or It is extracted from the characteristic intensity measurement result of the characteristic X-ray stored in the memory of Mg and converted into an image luminance value (image density value) (for example, normalized to 0 to 255). Although omitted, the number of pixels corresponding to a matrix-like detection point area within a predetermined range of the sample (256 × 256 pixels)
And one matrix screen with addresses (eg,
Different colors for each data group (e.g. CRT)
By displaying (mapping) with red (red, blue, yellow) or symbols (for example, ○, ×, Δ), the sixth
As shown in the figure, the region occupied by each of the three types of compounds constituting the sample (meteorite) and each boundary, that is, the phases of these three types of compounds can be clearly distinguished and captured. It is also possible to read the content ratio of each type of compound. The data groups G1, G2,
If the method of taking the multivalued portion (a ', b', c ') of G3 is too narrow, the background portion on the matrix screen becomes too large, and the boundary of each region becomes unclear. , These multi-valued parts (a ′, b ′, c ′)
It is desirable to adopt as wide a range as possible without deviating from each data group G1, G2, G3.

ところで、上記した実施例では、前記画像輝度値相関
図を作成するに際して、第1元素の特性X線の画像輝度
値および第2元素の特性X線の画像輝度値を横軸(x
軸)および縦軸(y軸)にとり、このx−y画面に、
(第1元素の画像輝度値,第2元素の画像輝度値)の組
合せが同じとなるデータの数を画像情報の輝度で表すよ
うにした、言わば輝度表示方式の例を示したが、第4図
に模式的に示しているように、第1元素の特性X線の画
像輝度値および第2元素の特性X線の画像輝度値を横軸
(x軸)および縦軸(y軸)にとり、(第1元素の画像
輝度値,第2元素の画像輝度値)の組合せが同じとなる
データの数を上下軸(z軸)にとる、言わば三次元座標
方式を採用してもよい。
In the above-described embodiment, when the image luminance value correlation diagram is created, the image luminance value of the characteristic X-ray of the first element and the image luminance value of the characteristic X-ray of the second element are plotted on the horizontal axis (x
Axis) and vertical axis (y axis), this xy screen
Although the number of data having the same combination of the (image luminance value of the first element and the image luminance value of the second element) is represented by the luminance of the image information, the so-called luminance display method has been described. As schematically shown in the drawing, the horizontal axis (x-axis) and the vertical axis (y-axis) take the image luminance value of the characteristic X-ray of the first element and the image luminance value of the characteristic X-ray of the second element, A so-called three-dimensional coordinate system in which the number of data having the same combination of the (image luminance value of the first element and the image luminance value of the second element) is taken on the vertical axis (z-axis) may be adopted.

また、上記した実施例では、電子顕微鏡およびEPMAに
より測定した各元素の特性X線のエネルギー強度をその
まま画像情報の輝度値(画像濃度)に変換(例えば、0
〜255にノルマライズ)するようにした例を示したが、
特性X線のエネルギー強度を重量濃度(または原子%)
に直してから、それを画像情報の輝度値(画像濃度値)
に変換(例えば、0〜100にノルマライズ)するように
してもよい。
In the above-described embodiment, the energy intensity of the characteristic X-ray of each element measured by an electron microscope and EPMA is directly converted into a luminance value (image density) of image information (for example, 0%).
In the example above, the value is normalized to ~ 255)
Characteristic X-ray energy intensity is expressed by weight concentration (or atomic%)
And then use it as the luminance value of the image information (image density value)
(For example, normalized to 0 to 100).

〈発明の効果〉 以上詳述したところから明らかなように、本発明に係
る微小部X線分析における二元素化合物の分析方法によ
れば、特に、先行技術による場合のように試料に含まれ
ている一つの元素のみに着目するのではなく、二つの元
素を選定し、それら二元素の特性X線の測定結果を用い
前記二元素の画像輝度値の比率が略等しいところに複数
のデータ集団を形成することによって、CRTの二次元マ
トリクス画面上に、それら二元素の画像輝度値相関図を
作成させ、その画像輝度値相関図に現れるデータ集団の
数および各位置に基いて、前記両元素を含む化合物の数
および化合物における両元素の含有比率を求めるように
したことによって、たとえ各元素についての画像輝度値
ヒストグラムにおいてピークが微妙に重複しているよう
な場合であっても、試料を構成している化合物の数なら
びにそれらの含有比率を、非常に容易かつ正確に分析す
ることができ、しかも、それらの化合物に関して、上記
二種類の元素を含んでいるという、より詳細で確実な情
報を一回の分析操作で得ることができるようになり、以
て、先に説明したような先行技術における問題点
(ア),(イ)を解消し得る、という優れた効果が発揮
される。
<Effects of the Invention> As is clear from the details described above, according to the method for analyzing a two-element compound in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, particularly, the sample is contained in the sample as in the prior art. Instead of focusing on only one element, select two elements and use the measurement results of the characteristic X-rays of the two elements to form a plurality of data groups where the ratio of the image luminance values of the two elements is substantially equal. By forming, on the two-dimensional matrix screen of the CRT, an image brightness value correlation diagram of those two elements is created, and based on the number of data groups and each position appearing in the image brightness value correlation diagram, the two elements are compared. By calculating the number of compounds contained and the content ratio of both elements in the compound, even if the peaks are slightly overlapped in the image luminance value histogram for each element Even so, the number of compounds constituting the sample and their content ratio can be analyzed very easily and accurately, and it is said that these compounds contain the above two elements. This makes it possible to obtain more detailed and reliable information in one analysis operation, thereby solving the problems (a) and (b) in the prior art as described above. The effect is exhibited.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図ないし第4図は、本発明に係る微小部X線分析に
おける二元素化合物の分析方法の具体的実施例を説明す
るためのものであって、第1図は隕石を試料とした場合
のCaの特性X線の画像輝度値ヒストグラム、第2図は同
じくMgの特性X線の画像輝度値ヒストグラム、第3図は
輝度表示方式で表現した(Ca−Mg)画像輝度値相関図を
示し、そして、第4図は三次元座標方式で表現した(Ca
−Mg)画像輝度値相関図を示している。 また、第5図および第6図は、本発明の技術的背景なら
びに先行技術における問題点を説明するためのものであ
って、第5図は、先行技術に係る微小部X線分析におけ
る画像処理方法において、ドロマイト鉱石を試料とした
場合のCaの特性X線の輝度ヒストグラムおよびその多値
化方法の説明図を示し、第6図はCaの分布状態を表示し
たマトリクス画面の模式的説明図を示している。 H1……Caの画像輝度値ヒストグラム、H2……Mgの画像輝
度値ヒストグラム、ピーク……A1,B1,A2,B2、G1,G2,G3
……データ集団。
FIGS. 1 to 4 are for explaining a specific embodiment of a method for analyzing a two-element compound in a microscopic X-ray analysis according to the present invention, and FIG. 1 shows a case where a meteorite is used as a sample. 2 is an image luminance value histogram of the characteristic X-ray of Ca, FIG. 2 is an image luminance value histogram of the characteristic X-ray of Mg, and FIG. 3 is a (Ca-Mg) image luminance value correlation diagram expressed by the luminance display method. , And FIG. 4 is represented by a three-dimensional coordinate system (Ca
-Mg) shows an image luminance value correlation diagram. 5 and 6 are for explaining the technical background of the present invention and the problems in the prior art, and FIG. 5 is a diagram showing the image processing in the microscopic X-ray analysis according to the prior art. In the method, a luminance histogram of characteristic X-rays of Ca when a dolomite ore is used as a sample and an explanatory diagram of a multi-value conversion method are shown, and FIG. 6 is a schematic explanatory diagram of a matrix screen displaying a distribution state of Ca. Is shown. H1 ... Ca image brightness value histogram, H2 ... Mg image brightness value histogram, peaks ... A1, B1, A2, B2, G1, G2, G3
...... Data group.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】試料における微小な所定範囲内に対して電
子線を走査照射し、それに伴って該所定範囲内における
マトリクス状検出点領域から夫々放射される二つの元素
に関する特性X線を測定し、 前記試料の所定範囲内におけるマトリクス状検出点領域
に対応するメモリ領域およびアドレスを有する二つのメ
モリー内に、前記二つの元素に関する特性X線の測定結
果を、夫々、アドレス別に記憶させ、 前記両メモリー内に記憶させた前記二元素の特性X線の
測定結果を用い前記二元素の画像輝度値の比率が略等し
いところに複数のデータ集団を形成することによって、
CRTの二次元マトリクス画面上に、それら二元素の画像
輝度値相関図を作成させ、 前記二元素の画像輝度値相関図に現れる前記データ集団
の数に基いて試料中の少なくとも前記二元素を含む化合
物の数が特定され、さらに、前記各データ集団の二次元
位置から前記特定された各化合物における少なくとも前
記二元素の含有比率を求める、 ようにしたことを特徴とする微小部X線分析における二
元素化合物の分析方法。
An electron beam is scanned and irradiated on a minute predetermined range of a sample, and characteristic X-rays of two elements respectively emitted from a matrix-like detection point area within the predetermined range are measured. In two memories having a memory area and an address corresponding to a matrix detection point area within a predetermined range of the sample, the measurement results of the characteristic X-rays relating to the two elements are respectively stored for each address, By forming a plurality of data groups where the ratio of the image luminance values of the two elements is substantially equal using the measurement results of the characteristic X-rays of the two elements stored in the memory,
On the two-dimensional matrix screen of the CRT, create an image brightness value correlation diagram of those two elements, and include at least the two elements in the sample based on the number of the data groups appearing in the image brightness value correlation diagram of the two elements The number of compounds is specified, and the content ratio of at least the two elements in each of the specified compounds is determined from the two-dimensional position of each of the data groups. Elemental compound analysis method.
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