JP2589575B2 - Method for analyzing multi-element compounds in microscopic X-ray analysis - Google Patents

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

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JP2589575B2
JP2589575B2 JP1190342A JP19034289A JP2589575B2 JP 2589575 B2 JP2589575 B2 JP 2589575B2 JP 1190342 A JP1190342 A JP 1190342A JP 19034289 A JP19034289 A JP 19034289A JP 2589575 B2 JP2589575 B2 JP 2589575B2
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【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多元素化
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 multi-element compounds in microscopic X-ray analysis.

〈従来の技術〉 例えば電子顕微鏡と所謂EPMA(Electron Probe X−ra
y Analyzer:エネルギー分散型EDXと波長分散型WDXとが
ある)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 (Electron Probe X-ra)
y Analyzer: There are energy dispersive EDX and wavelength dispersive WDX), and more specifically, scanning and irradiating an electron beam within a predetermined small area of a sample, A minute portion X that measures each characteristic X-ray radiated from the matrix-like detection point area within the predetermined range and analyzes the sample based on the measurement result of the characteristic X-rays
In the field of line analysis, in recent years, several attempts have been made to apply image processing technology to analysis results by EPMA, but at present, the image processing function based on them has been The results of peak separation, line analysis, surface analysis, etc., which have been performed, are simply imaged.

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、試料に含
まれる元素の種類およびその濃度を分析する〔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, the type of element contained in the sample and the concentration thereof are analyzed while applying the image processing technique to the analysis result by EPMA. [Elemental identification] could not escape from the traditional EPMA analysis.

そこで、本発明者らは、鋭意研究の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、試料に含まれる元素の種類および濃度の分析〔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、特願平1−61209号により既に提
案しているところである。
Therefore, the present inventors have applied a completely new image processing means to the analysis results by EPMA in earnest research, and thereby a new analysis field which was impossible in the past, that is, the type of element contained in the sample, Image processing method in micro-part X-ray analysis, which is a base that enables not only analysis of concentration (element identification) but also analysis (substance identification) of types and distributions of compounds constituting a sample (this is Which is a prior art for the present invention), which has already been proposed in Japanese Patent Application No. 1-61209.

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含有元素に
関する特性X線を測定し、その特性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点領域に対
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
う画像処理手段を採用したものであり、その具体的な手
法を以下に説明する。
That is, the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the prior art is to scan and irradiate an electron beam to a minute predetermined range in the sample, and to scan and irradiate the sample from a matrix-like detection point area within the predetermined range. In the minute part X-ray analysis in which the characteristic X-rays regarding the emitted contained elements are measured and the sample is analyzed based on the measurement results of the characteristic X-rays, corresponding to a matrix-like detection point area within a predetermined range of the sample. In a memory having a memory area and an address to be stored, the measurement result of the characteristic X-ray is stored for each address,
The characteristic X-ray measurement result stored in the memory is converted into a luminance value of image information, and then an image luminance value histogram is created. Each peak in the characteristic X-ray image luminance value histogram is converted into an adjacent peak. The number of pixels corresponding to a matrix-like detection point area within a predetermined range of the sample is determined by multi-leveling so that the foot portion of each sample does not interfere with each other, and only the multi-valued part of each peak in the image luminance value histogram of the characteristic X-ray. And an image processing means for displaying on the matrix screen having addresses and addresses in different colors or symbols, and a specific method thereof will be described below.

第7図および第8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. 7 and FIG. 8 show a specific example of an analysis result using the 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7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
に対応して三つのピーク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. 7 shows an example of the image luminance value histogram, which is a characteristic X-ray of Ca selected as an element contained in all three compounds constituting the sample (dolomite ore). Of the image brightness value histogram H, and it can be seen that there are three peaks A, B, and C corresponding to these three types of compounds.

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
に対応する画像数(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、その画像上においては、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 as it is on a single matrix screen having the number of images (256 × 256 pixels) and addresses corresponding to the matrix detection point area within a predetermined range of the sample, all pixels on the image 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7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8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)または前記(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. 7, the peaks A, B, and C in the image characteristic value histogram H of the characteristic X-ray of Ca are compared with the peaks (A and B, B and C) of adjacent peaks. 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
8, only one matrix screen P (for example, CRT) having the number of pixels (256 × 256 pixels) and the address corresponding to the matrix-like detection point area within a predetermined range of the sample as shown in FIG. ), Different colors (for example, red, blue, yellow) or the above (for example, ○,
×, △) to display (map) the peaks A, B, C
Respectively, and the boundaries, that is, the phases of the three types of compounds constituting the sample (dolomite ore) can be clearly distinguished and grasped.

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 and the address corresponding to the matrix detection area within a predetermined range of the sample. On the matrix screen having, by using a unique image processing means of displaying with different colors or symbols,
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 analysis of concentrations (element identification).

〈発明が解決しようとする課題〉 しかしながら、上記したように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 very excellent advantages can be expected as described above. .

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、それらの化合物が夫々選定した一種類の元素を含ん
でいるということのみであり、各化合物がその他にどの
ような種類の元素をどのような比率で含んでいる化合物
であるかということは、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
含まれている元素として一種類だけ選定された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)を一致しているか
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ず
(例えば、選定した一種類の元素の特性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る)、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-mentioned prior art, (a) the number and distribution of the compounds constituting the sample can be analyzed, but once for the compound, The only information obtained by the analysis is that each of these compounds contains one selected element, and that each compound contains any other kind of element in any ratio. Not only has the basic limitation that it cannot be specified by itself, but (a)
As in the case of the above analysis example, peaks A, B, and C in image luminance value histogram H of characteristic X-rays of Ca selected only as one element contained in the sample (dolomite ore)
There is no problem because the number (3) of the compound (3) coincides with the number (3) of the compounds (kukai stone, dolomite, limestone) constituting the sample. The number of peaks in the characteristic X-ray image luminance value histogram does not always match the number of compounds constituting the sample (for example, in the characteristic X-ray image luminance value histogram of one selected element, Even if a peak looks like one, it may actually be made up of multiple peaks.) In such a case, multiple compounds may be mistaken for one compound. There is also a problem that 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、その目的は、多数(n種類:n≧3)
の元素(第1元素〜第n元素)を含有する化合物から成
る試料(多成分系の試料)について、先ず試料に含まれ
ている二種類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
できるようにすると共に、各化合物に関するより詳細な
情報(他にどのような元素をどのような比率で含んでい
るか)を容易に得ることができる微小部X線分析におけ
る多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 object is to provide a large number (n kinds: n ≧ 3).
(Sample of a multi-component system) composed of a compound containing the following elements (first element to n-th element), the sample is formed by first focusing on two types of elements contained in the sample. A micrometer that allows the number of compounds to be analyzed easily and accurately, as well as easily obtains more detailed information on each compound (what other elements are included in what ratio). Another object of the present invention is to develop a method for analyzing a multi-element compound in a part X-ray analysis.

〈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、複数(n種
類:n≧3)の元素(第1元素〜第n元素)を含有する化
合物から成る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前記各有元
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n個のメモリー内に、前記n種類
の含有元素に関する特性X線の測定結果を、夫々、アド
レス別に記憶させ、前記各メモリー内に記憶させた各含
有元素の特性X線の測定結果を夫々画像情報の輝度値に
変換して、前記n個の含有元素の画像輝度値ヒストグラ
ムを夫々作成させた上で、(I)先ず、第1元素の画像
輝度値ヒストグラムと第2元素の画像輝度値ヒストグラ
ムとから、それら両元素に関する第1画像輝度値相関図
を作成させ、(II)次に、前記両元素に関する第1画像
輝度値相関図においてひとかたまりのデータ集団となる
ものを抽出し、抽出した前記ひとかたまりのデータ集団
のデータ結果に基づいて第1元素あるいは第2元素に関
する第1画像輝度値ヒストグラムに変換し、その第1変
換画像輝度値ヒストグラムと第3元素の画像輝度ヒスト
グラムとから、それら三元素に関する第2画像輝度値相
関図を作成する、という処理を第n元素まで順次繰り返
して行わせる、という手順によって、最終的に得られた
第(n−1)画像輝度値相関図から、前記化合物を構成
するn種類の元素(第1元素〜第n元素)の含有比率を
分析するようにしたことを特徴とする微小部X線分析に
おける多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 preparing a sample comprising a compound containing a plurality of (n types: n ≧ 3) elements (first element to n-th element). Scans and irradiates an electron beam within a predetermined range, and measures characteristic X-rays of the respective element elements respectively emitted from the matrix-like detection point areas within the predetermined range, thereby measuring the characteristic X-rays within the predetermined range of the sample. The measurement results of the characteristic X-rays relating to the n kinds of contained elements are stored for each address in n memories having a memory area and an address corresponding to the matrix detection point area in the above, and stored in each of the memories. The measurement results of the characteristic X-rays of each of the contained elements are respectively converted into luminance values of image information, and image luminance value histograms of the n contained elements are respectively created. (I) First, the first Former From the image luminance value histogram of the first element and the image luminance value histogram of the second element, (II) Next, in the first image luminance value correlation chart for the two elements, A group of data groups is extracted, and is converted into a first image luminance value histogram for the first element or the second element based on the extracted data result of the group of data groups, and the first converted image luminance value histogram is obtained. And the image brightness histogram of the third element, and the second image brightness value correlation diagram for the three elements is sequentially and repeatedly performed up to the n-th element. (N-1) From the image brightness value correlation diagram, the content ratio of n kinds of elements (first element to n-th element) constituting the compound is analyzed. An object of the present invention is to provide a method for analyzing a multi-element compound in a microscopic X-ray analysis characterized by the above.

〈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線分析における多元素化
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を構
成する化合物の一種類の含有元素のみに着目するのでは
なく、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、先ず二種類の含有元素(第1元素および第2
元素)を選定し、それら両元素の特性X線の測定結果か
ら得られる両画像輝度値ヒストグラムに基いて両元素に
関する第1画像輝度値相関図を作成させることによっ
て、その第1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容易かつ正確
に求めることができる。更に、第1元素および第2元素
に関する第1画像輝度値相関図においてひとかたまりの
データ集団となるものを抽出し、抽出した前記ひとかた
まりのデータ集団のデータ結果に基いて第1元素あるい
は第2元素に関する第1画像輝度値ヒストグラムに変換
し、その第1変換画像輝度値ヒストグラムと他の種類の
元素(第3元素,…第n元素)の画像輝度ヒストグラム
とから、それら三元素の第2画像輝度値相関図を作成す
る、という処理を順次繰り返して最終的に第(n−1)
画像輝度値相関図を得ることによって、二成分系および
三成分系の化合物から成る試料のみならず、各化合物に
おける含有元素が非常に多種類に亘る多成分系の試料の
場合についても、それら各化合物における全ての元素の
含有比率を容易に求めることができるようになった。
That is, in the method for analyzing a multi-element compound in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, one kind of compound constituting the sample is contained as in the image processing method in the microscopic X-ray analysis according to the prior art. Instead of focusing only on the elements, as will become clearer from the description of Examples described later, first, two kinds of contained elements (the first element and the second
Element), and a first image luminance value correlation diagram for both elements is created based on the two image luminance value histograms obtained from the measurement results of the characteristic X-rays of the two elements. Based on the number and positions of the data groups appearing in the figure, the number of compounds containing both elements and the content ratio of both elements in each compound can be easily and accurately determined. Further, a group of data groups in the first image luminance value correlation diagram for the first element and the second element is extracted, and based on the data result of the extracted group of data groups, the first element or the second element is extracted. The first image luminance value histogram is converted into a first image luminance value histogram, and the second image luminance values of the three elements are obtained from the first converted image luminance value histogram and the image luminance histograms of other elements (third element,..., N-th element). The process of creating a correlation diagram is sequentially repeated, and finally the (n-1) th
By obtaining the image brightness value correlation diagram, not only the sample composed of the binary and ternary compounds but also the case of the multi-component sample in which the contained elements in each compound are very various, It has become possible to easily determine the content ratios of all elements in a compound.

要するに、本発明の趣旨は以下の通りである。例え
ば、第1元素、第2元素および第3元素が、それぞれ、
Mg,SiおよびCaの場合、第1元素および第2元素に関す
る第1画像輝度値相関図(第4図参照)から,のこ
とが分かる。
In short, the gist of the present invention is as follows. For example, the first element, the second element, and the third element are respectively
In the case of Mg, Si, and Ca, it can be seen from the first image luminance value correlation diagram (see FIG. 4) for the first element and the second element.

現れたデータ集団G1,G2,G3の数から、(Mg,Si)を
含む化合物の数が3個である。
From the number of data groups G1, G2, and G3 that appeared, the number of compounds containing (Mg, Si) is three.

3個の化合物のうち、データ集団G1に対応する化合
物中の(Mg,Si)の含有比率(Mg:Si)がデータ集団G1の
位置から読み取れる。同様に、データ集団G2,G3にそれ
ぞれ対応する化合物中の(Mg,Si)の含有比率が各位置
から読み取れる。
Among the three compounds, the content ratio (Mg: Si) of the compound (Mg, Si) in the compound corresponding to the data group G1 can be read from the position of the data group G1. Similarly, the content ratio of (Mg, Si) in the compounds corresponding to the data groups G2 and G3 can be read from each position.

続いて、現れたデータ集団G1,G2,G3から1個のデータ
集団G1のみ(ひとかたまりのデータ集団となるもの)を
選び出し、そのデータ集団G1の値のみを用いて、第5図
に示すような、例えばMg(Siでも同様)に関する第1変
換画像輝度値ヒストグラムを作成した後、その第1変換
画像輝度値ヒストグラムと第3図に示された第3元素Ca
の画像輝度ヒストグラムH3とから、第6図に示すよう
な、三元素の第2画像輝度値相関図を作成する。この第
2画像輝度値相関図からのことが分かる。
Subsequently, from the data groups G1, G2, and G3 that have appeared, only one data group G1 (a group of data groups) is selected, and only the values of the data group G1 are used as shown in FIG. For example, after creating a first converted image luminance value histogram for Mg (similarly for Si), the first converted image luminance value histogram and the third element Ca shown in FIG.
Then, a second image luminance value correlation diagram of three elements as shown in FIG. 6 is created from the image luminance histogram H3 of FIG. It can be seen from this second image luminance value correlation diagram.

前記データ集団G1に対応する化合物中の(Mg,Si)
とCaの含有比率、即ち、〔(Mg,Si):Ca〕が第2画像輝
度値相関図に現れたデータ集団GIの位置から読み取れ
る。
(Mg, Si) in the compound corresponding to the data group G1
And the content ratio of Ca and [(Mg, Si): Ca] can be read from the position of the data group GI appearing in the second image luminance value correlation diagram.

なお、前記Mg:Siの値は、第4図から明らかなように
一定であるから、第5図の横軸はMgあるいはSiのどちら
でもよい。
Since the value of Mg: Si is constant as apparent from FIG. 4, the horizontal axis in FIG. 5 may be either Mg or Si.

言い換えると、選ばれた1個のデータ集団G1から対応
する化合物中の3つの成分元素(Mg,Si,Ca)に関して、
以下のことが分かる。
In other words, for the three component elements (Mg, Si, Ca) in the corresponding compound from one selected data group G1,
The following can be seen.

すなわち、前記データ集団G1の位置から例えば、Mg:S
i=A:Bであるとすると、Mg:Si=Mg/Si=A/B(=C=一
定値)であるから、前記データ集団GIの位置から、〔M
g,Si):Ca〕=C:Dを読み取ることにより、前記データ集
団G1に対応する化合物中の第1,2元素に対する第3元素
の含有比率が分かる。
That is, from the position of the data group G1, for example, Mg: S
If i = A: B, then Mg: Si = Mg / Si = A / B (= C = constant value). Therefore, from the position of the data group GI, [M
g, Si): Ca] = C: D, the content ratio of the third element to the first and second elements in the compound corresponding to the data group G1 can be determined.

〈実施例〉 以下、本発明に係る微小部X線分析における多元素化
合物の分析方法を適用した画像処理手法の具体的な一実
施例として、少なくとも三種類の元素(第1元素Mg,第
2元素Si,第3元素Caなど)を含有する化合物から成る
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 an image processing method to which the analysis method of a multi-element compound is applied in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, at least three kinds of elements (first element Mg, second element Mg, second element The analysis results using a meteorite composed of a compound containing the element Si and the third element Ca) will be described.

先ず、従来方法におけると同様に、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
々放射される前記各含有元素(Mg,Si,Ca,…)に関する
特性X線(各元素別に特有のX線強度を測定する。
First, as in the conventional method, the electron microscope and
Using an EPMA, an electron beam is scanned and irradiated on a minute predetermined range of the sample, and the respective contents radiated from each detection point of a matrix-like detection point area within the predetermined range of the sample accordingly. The characteristic X-rays relating to the elements (Mg, Si, Ca,...) (X-ray intensity specific to each element is measured.

次に、前記EPMAにより得られた元素(Mg,Si,Ca,…)
別の特性X線の測定結果を、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(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、夫々、アドレス別に記憶
させる。
Next, the elements (Mg, Si, Ca,...) Obtained by the EPMA
The measurement result of another characteristic X-ray is stored in a memory area (65536 memory) corresponding to a matrix detection point area (for example, 256 × 256 pixels) and a memory having an address within a predetermined range of the sample, respectively. Store them separately.

ここで、各メモリー内に記憶させた特性X線の測定結
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、Mg,Si,Ca,…)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 measurement result of the characteristic X-ray stored in each memory is analyzed according to a method similar to the conventional method, the types of elements contained in the sample (in this example, Mg, Si, Ca,...) Then, the concentration (content ratio) is analyzed, respectively, and 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
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、第1図ないし第3図に例示しているように作成させ
る。
Further, the measurement results of the characteristic X-rays stored in each memory are converted into luminance values (image density values) of image information (normalized to, for example, 0 to 255), and then, the Image luminance value histogram (Relationship between image luminance value and count of pixels having the same image luminance value)
Is created as illustrated in FIGS. 1 to 3.

このうち、第1図に示す第1元素Mgの特性X線の画像
輝度値ヒストグラムH1は、この例では三つのピークA1,B
1,C1を有しており、第3図に示す第2元素Siの特性X線
の画像輝度値ヒストグラムH2もこの例では三つのピーク
A2,B2,C2を有しており、また、第3図に示す第3元素Ca
の特性X線の画像輝度値ヒストグラムH3はこの例では二
つのピークA3,B3を有していることが判る。
Among them, the image luminance value histogram H1 of the characteristic X-ray of the first element Mg shown in FIG. 1 has three peaks A1 and B in this example.
1, C1, and the image brightness value histogram H2 of the characteristic X-ray of the second element Si shown in FIG. 3 also has three peaks in this example.
A2, B2, and C2, and the third element Ca shown in FIG.
It can be understood that the characteristic X-ray image luminance value histogram H3 has two peaks A3 and B3 in this example.

そして、前記第1元素Mgおよび第2元素Siの両画像輝
度値ヒストグラムH1,H2からみる限り、ノイズ成分であ
るバックグラウンド(後述する第4図を参照)に相当す
るピークA1,A2を除いて考えると、この試料(隕石)は
二種類の化合物から構成されるように一応は推定され
る。
Then, as seen from the image luminance value histograms H1 and H2 of both the first element Mg and the second element Si, except for the peaks A1 and A2 corresponding to the background (see FIG. 4 described later) which is a noise component. Considering this, it is presumed that this sample (meteorite) is composed of two types of compounds.

ところが、先ず、これら第1元素Mgおよび第2元素Si
の両画像輝度値ヒストグラムH1,H2を用いて、第1元素M
gの特性X線の画像輝度値と第2元素Siの特性X線の画
像輝度値との相関関係を表す相関図を、第4図に示すよ
うに、例えばCRTのマトリクス画面(例えば256×256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, first, the first element Mg and the second element Si
Of the first element M using the image luminance value histograms H1 and H2 of
As shown in FIG. 4, a correlation diagram showing the correlation between the image luminance value of the characteristic X-ray of g and the image luminance value of the characteristic X-ray of the second element Si is shown in FIG. Pixel), it turns out that the above estimation is incorrect.

即ち、この第4図に示す第1元素Mgと第2元素Siに関
する第1画像輝度値相関図において、横軸(x軸)は第
1元素Mgの特性X線の画像輝度値(0〜255)、縦軸
(y軸)は第2元素Siの特性X線の画像輝度値(0〜25
5)を示し、このx−y画面に示された各ポイントは、
(Mgの画像輝度値,Siの画像輝度値)に関するデータの
数を画像情報の輝度(画像濃度:例えば0〜255の255諧
調)で表したものである。例えば、x=50でかつy=10
0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座標,y座標)=(50,100)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1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 first image luminance value correlation diagram for the first element Mg and the second element Si shown in FIG. 4, the horizontal axis (x-axis) indicates the characteristic X-ray image luminance value (0 to 255) of the first element Mg. ), The vertical axis (y-axis) is the image luminance value (0 to 25) of the characteristic X-ray of the second element Si.
5), and each point shown on this xy screen is
The number of data related to (Mg image luminance value, Si image luminance value) is represented by luminance of image information (image density: for example, 255 gradations from 0 to 255). For example, x = 50 and y = 10
The number of data that satisfies 0 is counted with reference to the original data, and the number is displayed at the pixel located at (x coordinate, y coordinate) = (50, 100) at a luminance corresponding to the number. 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、上記した第1元素Mgと第2元素Siに関する第1
画像輝度値相関図から明らかなように、この例では、夫
々、データ集団(この例では、バックグラウンドに相当
するデータ集団G0の他に三つのデータ集団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、
前記第1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、第1元素Mgおよび第2元素Si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。つ
まり、前記第1図に示す第1元素Mgの特性X線の画像輝
度値ヒストグラムH1においては、二つのデータ集団G1,G
2が一つのピークB1として、また、前記第2図に示す第
2元素Si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
現れていたことが理解できる。
Now, the first element Mg and the second element Si described above
As is clear from the image luminance value correlation diagram, in this example, data groups (in this example, three data groups G1, G2, and G3 in addition to the data group G0 corresponding to the background) are respectively formed. You can see that. Therefore, this means:
Data groups G1, G2, G3 appearing in the first image brightness value correlation diagram
It can be seen from the number (3) that the compound containing the first element Mg and the second element Si exists not in the two types estimated from FIGS. 1 and 2, but actually in three types. . That is, in the image luminance value histogram H1 of the characteristic X-ray of the first element Mg shown in FIG.
2 as one peak B1, and in the image luminance value histogram H2 of the characteristic X-ray of the second element Si shown in FIG. 2, two data groups G2 and G3 appeared as one peak B2. Can understand.

そして、前記第1画像輝度値相関図に現れた各データ
集団G1,G2,G3の位置(x座標,y座標)から、各化合物に
おける第1元素Mgと第2元素Siの含有比率を読み取るこ
とができる。
Then, the content ratio of the first element Mg and the second element Si in each compound is read from the positions (x coordinate, y coordinate) of each data group G1, G2, G3 appearing in the first image luminance value correlation diagram. Can be.

次に、前記第4図の第1画像輝度値相関図に現れた三
つのデータ集団G1,G2,G3について、データ集団G1,G2,G3
となっているそれぞれの検出点群のうちから一つのデー
タ集団のみを選び出し、選んだデータ集団の値のみを用
いて第1元素Mgまたは第2元素Siに関する第1変換画像
輝度値ヒストグラムを作成する。この例では、上記した
第1画像輝度値相関図に現れるところの三つのデータ集
団G1,G2,G3からデータ集団G1を選び出している。この場
合、第4図のデータ集団G1において例えば四角のウイン
ドウマークで示しているようにその代表部分を抽出(つ
まり多値化)し、この多値化部分a′に該当するデータ
に基づいて第5図に示すような第1元素Mgまたは第2元
素Siに関する第1変換画像輝度値ヒストグラムに変換さ
せる。この第5図に示す第1変換画像輝度値ヒストグラ
ムにおいて、横軸(x軸)は第1元素Mgあるいは第2元
素Siの特性X線の画像輝度値(0〜255)を、縦軸(y
軸)は、第1元素Mgまたは第2元素Siの画像輝度値が同
じピクセルのカウント数をそれぞれ示す。
Next, with respect to the three data groups G1, G2, G3 appearing in the first image luminance value correlation diagram of FIG. 4, the data groups G1, G2, G3
Only one data group is selected from the respective detection point groups, and a first converted image luminance value histogram for the first element Mg or the second element Si is created using only the value of the selected data group. . In this example, the data group G1 is selected from the three data groups G1, G2, and G3 appearing in the first image luminance value correlation diagram. In this case, for example, as shown by a square window mark, a representative portion is extracted (that is, multi-valued) from the data group G1 in FIG. 4, and based on the data corresponding to the multi-valued portion a ', A first converted image luminance value histogram relating to the first element Mg or the second element Si as shown in FIG. 5 is converted. In the first converted image luminance value histogram shown in FIG. 5, the horizontal axis (x-axis) represents the characteristic X-ray image luminance value (0 to 255) of the first element Mg or the second element Si, and the vertical axis (y).
The axis indicates the count number of pixels having the same image luminance value of the first element Mg or the second element Si.

続いて、その第5図に示す第1元素Mgおよび第2元素
Siに関する第1変換画像輝度値ヒストグラムと、前記第
3図に示す第3元素Ca画像輝度ヒストグラムとから、そ
れら三元素(Mg,Si,Ca)に関する第2(Mg/Si−Ca)画
像輝度値相関図を第6図に例示するように作成させれ
ば、その第2(Mg/Si−Ca)画像輝度値相関図に現れた
データ集団GIの位置(x座標,y座標)を読み取れば、そ
の化合物における(第1元素Mg,第2元素Si:第3元素C
a)の含有比率を求めることができる。
Subsequently, the first element Mg and the second element shown in FIG.
From the first converted image luminance value histogram for Si and the third element Ca image luminance histogram shown in FIG. 3, a second (Mg / Si-Ca) image luminance value for these three elements (Mg, Si, Ca) If the correlation diagram is created as exemplified in FIG. 6, if the position (x coordinate, y coordinate) of the data group GI appearing in the second (Mg / Si-Ca) image brightness value correlation diagram is read, In the compound (the first element Mg, the second element Si: the third element C
The content ratio of a) can be determined.

かかる手順による処理を、前記第4図に現れたデータ
集団G1,G2,G3について、夫々、第n元素まで順次繰り返
して行わせて、第(n−1)画像輝度値相関図を得るこ
とによって、試料を構成する全ての化合物について、各
化合物に含まれるn種類の元素の含有比率を容易に分析
することができるのである。
The process according to the above procedure is sequentially repeated for the data groups G1, G2, and G3 appearing in FIG. 4 up to the n-th element, thereby obtaining the (n-1) -th image luminance value correlation diagram. With respect to all the compounds constituting the sample, the content ratio of n kinds of elements contained in each compound can be easily analyzed.

そして、前記第6図に例示しているように、最終的に
得られた第(n−1)画像輝度値相関図において例えば
四角のウインドウマークdで示しているように、n種類
の元素の含有比率が一定となるデータ集団GIの代表部分
を抽出(つまり多値化)し、そのようにして得られた全
ての化合物に関するデータ集団GI,…の多値化部分に該
当するデータを、前記各メモリー内に記憶されている特
性X線の測定結果から取り出して、夫々、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ピスセル)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、○,×,△)に等により区別して表示させ
る(マッピングする)ようにすれば、前記第8図に示し
たと同様に、前記試料(隕石)を構成する全ての化合物
が夫々占める領域および各境界、つまり、それらの化合
物の相を明確に区別して捉えることができ、従って、そ
れらの化合物の含有比率を読み取ることも可能となる。
Then, as exemplified in FIG. 6, in the finally obtained (n-1) -th image luminance value correlation diagram, for example, as shown by a square window mark d, n kinds of elements A representative portion of the data group GI having a constant content ratio is extracted (that is, multivalued), and data corresponding to the multivalued portion of the data group GI,... After taking out the characteristic X-ray measurement results stored in each memory and converting them to image luminance values (image density values) (for example, normalizing them to 0 to 255), Although omitted, different colors (for example, for each data group) are displayed on one matrix screen (for example, CRT) having the number of pixels (256 × 256 pixels) and the address corresponding to the matrix detection point area within the predetermined range of the sample. , Red, blue, yellow) or symbols (for example, ○, ×, 等) and the like (mapping), the sample (meteorite) can be obtained in the same manner as shown in FIG. The region and each boundary occupied by all the constituent compounds, that is, the phases of the compounds can be clearly distinguished and grasped, and therefore, the content ratio of the compounds can be read.

なお、この例では、三つのデータ集団G1,G2,G3からデ
ータ集団G1を選び出し、このデータ集団G1のデータ結果
に基いて第1元素Mgあるいは第2元素Siに関する第1変
換画像輝度値ヒストグラムを作成したものを示したが、
三つのデータ集団G1,G2,G3からデータ集団G2を選び出し
てもよく(この場合、第4図のデータ集団G2において多
値化部分b′に該当するデータに基づいて第5図に示す
ような第1元素Mgまたは第2元素Siに関する第1変換画
像輝度値ヒストグラムに変換させる。)、あるいは、三
つのデータ集団G1,G2,G3からデータ集団G3を選び出して
もよく(この場合、第4図のデータ集団G2において多値
化部分c′に該当するデータに基づいて第5図に示すよ
うな第1元素Mgまたは第2元素Siに関する第1変換画像
輝度値ヒストグラムに変換させる。)、要は、一つのデ
ータ集団のみを選ぶことによって対応する化合物の種類
分離を行い、分析できる。
In this example, a data group G1 is selected from the three data groups G1, G2, and G3, and a first converted image luminance value histogram for the first element Mg or the second element Si is determined based on the data result of the data group G1. I have shown what I created,
The data group G2 may be selected from the three data groups G1, G2, G3 (in this case, as shown in FIG. 5 based on the data corresponding to the multi-valued portion b 'in the data group G2 in FIG. 4). A first converted image brightness value histogram relating to the first element Mg or the second element Si is converted.) Alternatively, a data group G3 may be selected from the three data groups G1, G2, G3 (in this case, FIG. 4). Is converted into a first converted image luminance value histogram for the first element Mg or the second element Si as shown in FIG. 5 based on the data corresponding to the multi-valued portion c 'in the data group G2). By selecting only one data group, the corresponding compounds can be separated and analyzed.

〈発明の効果〉 以上詳述したことから明らかなように、本発明に係る
微小部X線分析における多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
いる一種類の元素のみに着目するのではなく、先ず二種
類の含有元素(第1元素および第2元素)を選定し、そ
れら両元素の特性X線の測定結果から得られる両画像輝
度値ヒストグラムに基いて両元素に関する第1画像輝度
値相関図を作成させることによって、その第1画像輝度
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
元素の含有比率を容易かつ正確に求めることができ、更
に、第1元素および第2元素に関する第1画像輝度値相
関図においてひとかたまりのデータ集団となるものを抽
出し、抽出した前記ひとかたまりのデータ集団のデータ
結果に基いて第1元素あるいは第2元素に関する第1画
像輝度値ヒストグラムに変換し、その第1変換画像輝度
値ヒストグラムと他の種類の元素(第3元素,…,第n
元素)の画像輝度値ヒストグラムとから、それら三元素
の第2画像輝度値相関図を作成する、という処理を順次
繰り返して最終的に第(n−1)画像輝度値相関図を得
ることによって、二成分系および三成分系の化合物から
成る試料のみならず、各化合物における含有元素が非常
に多種類に亘る多成分系の試料の場合についても、それ
ら各化合物における全ての元素の含有比率を容易に求め
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、
という顕著に優れた効果が発揮される。
<Effects of the Invention> As is clear from the above description, according to the method for analyzing a multi-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 kind of element, first, two kinds of contained elements (first element and second element) are selected, and both image luminance value histograms obtained from the measurement results of characteristic X-rays of both elements By creating a first image luminance value correlation diagram for both elements based on the number of data groups appearing in the first image luminance correlation diagram and each position,
The number of compounds containing both elements and the content ratio of both elements in each compound can be easily and accurately determined, and furthermore, a group of data groups in the first image luminance value correlation diagram for the first element and the second element. Is extracted, and is converted into a first image luminance value histogram for the first element or the second element based on the data result of the extracted group of data, and the first converted image luminance value histogram and another type Element (third element, ..., n-th element
From the image luminance value histogram of the three elements) to sequentially obtain the (n-1) th image luminance value correlation diagram by successively repeating the process of creating a second image luminance value correlation diagram for the three elements. Not only for samples consisting of binary and ternary compounds, but also for multi-component samples containing a very large number of elements in each compound, the content ratio of all elements in each compound can be easily determined. Can solve the problems (a) and (b) in the prior art as described above.
A remarkably excellent effect is exhibited.

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

第1図ないし第6図は、本発明に係る微小部X線分析に
おける多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図は試料(隕石)を構成す
る化合物に含まれる第1元素(Mg)の特性X線、の画像
輝度値ヒストグラム、第2図は同じく第2元素(Si)の
特性X線の画像輝度値ヒストグラム、第3図は同じく第
3元素(Ca)の特性X線の画像輝度値ヒストグラム、第
4図は輝度表示方式で表現した第1元素Mgと第2元素Si
に関する第1画像輝度値相関図、第5図は第1変換画像
輝度値ヒストグラム、そして、第6図は第2(Mg/Si−C
a)画像輝度値相関図を夫々示している。 また、第7図および第8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7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、試料(ドロマイト鉱石)を構
成する化合物に含まれる一種類の元素(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8図は前記一種類の元素(Ca)を含む化合物の分
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。 G1……ひとかたまりのデータ集団。
FIG. 1 to FIG. 6 are for describing a specific embodiment of the method for analyzing a multi-element compound in the microscopic X-ray analysis according to the present invention, and FIG. 1 shows the structure of a sample (meteorite). Histogram of the characteristic X-ray of the first element (Mg) contained in the compound to be converted, FIG. 2 is the image luminance histogram of the characteristic X-ray of the second element (Si), and FIG. Image luminance histogram of characteristic X-ray of element (Ca), FIG. 4 shows first element Mg and second element Si expressed by luminance display method
FIG. 5 is a first converted image luminance value histogram, and FIG. 6 is a second (Mg / Si-C
a) Image brightness value correlation diagrams are shown. 7 and 8 are for explaining the technical background of the present invention and the problems in the prior art, and FIG. 7 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 one kind of element (Ca) contained in a compound constituting a sample (dolomite ore) and an explanatory diagram of a multi-value conversion method thereof are shown, and FIG. FIG. 3 is a schematic explanatory view of a matrix screen displaying a distribution state of a compound containing (Ca). G1 …… A set of data.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】複数(n種類:n≧3)の元素(第1元素〜
第n元素)を含有する化合物から成る試料における微小
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
々放射される前記各有元素に関する特性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n個のメ
モリー内に、前記n種類の含有元素に関する特性X線の
測定結果を、夫々、アドレス別に記憶させ、前記各メモ
リー内に記憶させた各含有元素の特性X線の測定結果を
夫々画像情報の輝度値に変換して、前記n個の含有元素
の画像輝度値ヒストグラムを夫々作成させた上で、
(I)先ず、第1元素の画像輝度値ヒストグラムと第2
元素の画像輝度値ヒストグラムとから、それら両元素に
関する第1画像輝度値相関図を作成させ、(II)次に、
前記両元素に関する第1画像輝度値相関図においてひと
かたまりのデータ集団となるものを抽出し、抽出した前
記ひとかたまりのデータ集団のデータ結果に基いて第1
元素あるいは第2元素に関する第1画像輝度値ヒストグ
ラムに変換し、その第1変換画像輝度値ヒストグラムと
第3元素の画像輝度ヒストグラムとから、それら三元素
に関する第2画像輝度値相関図を作成する、という処理
を第n元素まで順次繰り返して行わせる、という手順に
よって、最終的に得られた第(n−1)画像輝度値相関
図から、前記化合物を構成するn種類の元素(第1元素
〜第n元素)の含有比率を分析するようにしたことを特
徴とする微小部X線分析における多元素化合物の分析方
法。
1. The method according to claim 1, wherein a plurality of (n kinds: n ≧ 3) elements (first element to
The electron beam is scanned and radiated onto a minute predetermined range in a sample made of a compound containing the (n-th element), and accordingly, each of the organic elements emitted from the matrix-like detection point region in the predetermined range is irradiated. Measure the characteristic X-ray,
In n memory having a memory area and an address corresponding to a matrix-like detection point area within a predetermined range of the sample, measurement results of the characteristic X-rays regarding the n kinds of contained elements are respectively stored for each address, After converting the characteristic X-ray measurement results of each contained element stored in each of the memories into luminance values of image information, and creating image luminance value histograms of the n contained elements,
(I) First, the image luminance value histogram of the first element and the second
A first image luminance value correlation diagram for both elements is created from the image luminance value histogram of the elements, and (II)
In the first image brightness value correlation diagram relating to the two elements, a data group that becomes a block is extracted, and a first data group is extracted based on the data result of the extracted block data group.
Converting into a first image luminance value histogram for the element or the second element, and creating a second image luminance value correlation diagram for the three elements from the first converted image luminance value histogram and the image luminance histogram for the third element; From the finally obtained (n-1) th image luminance value correlation diagram, the n kinds of elements (first element to A method for analyzing a multi-element compound in microscopic X-ray analysis, wherein the content ratio of the (n-th element) is analyzed.
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