JP2634464B2 - Automatic qualitative analyzer - Google Patents

Automatic qualitative analyzer

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JP2634464B2
JP2634464B2 JP1190246A JP19024689A JP2634464B2 JP 2634464 B2 JP2634464 B2 JP 2634464B2 JP 1190246 A JP1190246 A JP 1190246A JP 19024689 A JP19024689 A JP 19024689A JP 2634464 B2 JP2634464 B2 JP 2634464B2
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Description

【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 この発明は、電子線マイクロアナライザ(EPMA)、螢
光X線分析装置、粉末X線分光分析装置、赤外線吸収ス
ペクトル分析装置のような定性分析装置で採取されたス
ペクトルデータからピークデータを検出し、各々のピー
クデータに該当する物質名を自動的に判定する自動定性
分析装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION A. Industrial Field of the Invention The present invention relates to qualitative analysis such as an electron beam microanalyzer (EPMA), a fluorescent X-ray analyzer, a powder X-ray spectrometer, and an infrared absorption spectrum analyzer. The present invention relates to an automatic qualitative analyzer that detects peak data from spectral data collected by an apparatus and automatically determines a substance name corresponding to each peak data.

B.従来技術 従来の自動定性分析装置による分析処理の概要を、EP
MA自動定性分析装置を例に採って説明する。
B. Conventional technology An overview of the analysis process using a conventional automatic qualitative analyzer
A description will be given using an automatic MA qualitative analyzer as an example.

試料面に電子線を照射することによって得られた特
性X線を、複数のX線分光結晶を用いて同時に分光分析
する。
Characteristic X-rays obtained by irradiating the sample surface with an electron beam are spectrally analyzed simultaneously using a plurality of X-ray spectral crystals.

各X線分光結晶ごとのスペクトルデータ中には、試
料面に含まれる元素に対応した多数のピークが存在して
おり、これらのピーク部分の波長や強度などを含むピー
クデータが検出される。
Many peaks corresponding to the elements included in the sample surface are present in the spectrum data for each X-ray crystal, and peak data including the wavelength and intensity of these peak portions is detected.

これらのピークデータの中から元素を特定するのに
最も適したピークが選ばれる。通常、このようなピーク
としては最も強度の高いピークが選ばれる。このピーク
に対応したメイン線またはサブ線が、データファイルに
予め格納された波長テーブルの中にあるかどうかが判定
され、あればそのピークに対し元素名と線名とが同定
(ネーミング)されるとともに、その元素が存在すれば
現れるであろう他のピークに対しても同様に元素名と線
名とが同定される。
The peak most suitable for specifying the element is selected from these peak data. Usually, the peak having the highest intensity is selected as such a peak. It is determined whether the main line or the sub line corresponding to this peak is in the wavelength table stored in the data file in advance, and if so, the element name and the line name are identified (named) for the peak. At the same time, the element name and the line name are similarly identified for other peaks that will appear if the element exists.

ここで、波長テーブルとは、第3図に示すようにEPMA
に備えられた各X線分光結晶ごとに作成されるもので、
各X線分光結晶によって定性分析が可能な全ての元素
と、元素線とを対応付けて、それぞれのピーク波長やピ
ーク間強度比などを含む判定基準データを記述したテー
ブルをいう。また、元素線とは、ある元素の特性X線が
分光分析されたときに現れる複数個のピークの総称であ
る。元素線は、その元素を特定する上で最も適したピー
クであるメイン線と、次に適したピークであるサブ線
と、その他のピーク群である高次線とを含む。
Here, the wavelength table is an EPMA as shown in FIG.
It is created for each X-ray spectral crystal provided in
A table in which all elements that can be qualitatively analyzed by each X-ray spectral crystal are associated with element lines, and judgment criteria data including respective peak wavelengths and peak-to-peak intensity ratios is described. An element line is a general term for a plurality of peaks that appear when a characteristic X-ray of a certain element is spectrally analyzed. The element line includes a main line that is the most suitable peak for specifying the element, a sub line that is the next most suitable peak, and a higher-order line that is another group of peaks.

次に、前記によって同定されていない残りのピー
クデータの中で、元素を特定する上で最も適当なピーク
が選択され、前記と同様に波長テーブルが参照されて、
そのピークに対し元素名と線名とが同定され、さらにそ
の元素に関連した他のピークに対しても同様に同定され
る。
Next, among the remaining peak data not identified by the above, the most appropriate peak for identifying the element is selected, and the wavelength table is referred to as described above,
An element name and a line name are identified for the peak, and other peaks related to the element are also identified.

以下、同様にピークの高い順に元素名と線名とが同
定される。
Hereinafter, similarly, the element name and the line name are identified in descending order of the peak.

以上のような一連の処理が、各X線分光結晶ごとのピ
ークデータに対して行われる。
A series of processing as described above is performed on the peak data for each X-ray spectral crystal.

C.発明が解決しようとする課題 しかしながら、上述した従来装置には次のような問題
点がある。
C. Problems to be Solved by the Invention However, the above-described conventional apparatus has the following problems.

即ち、従来装置による定性分析は、上述のように同定
の対象となる各物質についてそれぞれ画一的な手順によ
って物質名を同定しているので、ピークデータ数が多い
場合や特殊なピークが検出されているような場合に、ピ
ークの判定ができなかったり、ともすれば誤った判定が
行われるという問題点がある。そのため、従来装置によ
れば、その装置で定性分析した後に判定結果を専門家が
追加・修正しなければならないという煩わしさもある。
That is, in the qualitative analysis using the conventional apparatus, the substance name is identified by a uniform procedure for each substance to be identified as described above, so that when the number of peak data is large or a special peak is detected. In such a case, there is a problem that a peak cannot be determined or an erroneous determination is made. Therefore, according to the conventional apparatus, there is also an annoyance that the expert needs to add or correct the determination result after performing the qualitative analysis by the apparatus.

この発明は、このような事情に鑑みてなされたもので
あって、採取されたスペクトルデータから検出されたピ
ークデータに基づき、正確な定性分析を自動的に行うこ
とができる自動定性分析装置を提供することを目的とし
ている。
The present invention has been made in view of such circumstances, and provides an automatic qualitative analyzer that can automatically perform accurate qualitative analysis based on peak data detected from collected spectral data. It is intended to be.

D.課題を解決するための手段 上記目的を達成するために、本発明者は、例えばEPMA
について、次のように専門家の経験的知識を獲得・整理
・ルール化することによって、従来装置に比較して信頼
性の高い自動定性分析装置を実現した。
D. Means for Solving the Problems To achieve the above object, the present inventor
As a result, an automatic qualitative analyzer with higher reliability than that of the conventional device was realized by acquiring, organizing, and making rules of the empirical knowledge of experts as follows.

(1) 知識の獲得 日常的にEPMAで定性分析を行っている専門家に数通り
のデータについて詳細な判定を行ってもらい、その経験
的知識を獲得した。
(1) Acquisition of knowledge Experts who routinely conduct qualitative analysis with EPMA made detailed judgments on several types of data, and acquired their empirical knowledge.

分析の専門家は複数のX線分光結晶で分光したデータ
を総合し、各X線分光結晶で分光し得る元素の中からピ
ーク波長、ピーク間強度比、半価幅などをもとに各ピー
クに該当する元素名と線名とをつけてゆく。一つのピー
クに複数の元素が該当する場合などには、特に判定法は
複雑である。
Analytical specialists combine the data obtained by using multiple X-ray diffraction crystals, and select peaks, peak-to-peak intensity ratios, half-widths, etc. from the elements that can be separated by each X-ray diffraction crystal. The element name and the line name corresponding to are added. Especially when a plurality of elements correspond to one peak, the determination method is complicated.

(2) 知識の整理 獲得した知識をルール化するために整理した結果、専
門家の判定に関する知識は、「判断に関する知識」と
「手順に関する知識」とに分類できることが判った。
(2) Organization of knowledge As a result of organizing the acquired knowledge into rules, it was found that the expert's knowledge on judgment can be classified into "knowledge on judgment" and "knowledge on procedure".

「判断に関する知識」とは、データとして採取された
ピークがどの元素の何線であるかを推定するための知識
を言う。このような知識は、各X線分光結晶の分析可能
な元素ごとに異なっている。
"Knowledge on judgment" refers to knowledge for estimating which line of which element is the peak collected as data. Such knowledge differs for each analyzable element of each X-ray crystal.

「手順に関する知識」とは、採取された多数のピーク
の中でどのピークから判定を行っていくかという手順で
ある。判定順序は、採取されたピークの強度に応じて決
定されている。つまり、競合する元素が比較的少ない短
波長側のデータのうち、ピーク強度が高くて明瞭である
ものから判定が進められる。
The “knowledge on the procedure” is a procedure of determining a peak from among a large number of collected peaks. The determination order is determined according to the intensity of the collected peak. That is, among short-wavelength data in which there are relatively few competing elements, the determination is advanced from the data having a high peak intensity and being clear.

(3) 知識のルール化 整理した専門化の知識を『IF〜THEN…』形式のプロダ
クションルールで表現することによりエキスパートシス
テムのための知識ベースを作成した。
(3) Rule formation of knowledge A knowledge base for an expert system was created by expressing the organized specialized knowledge in the form of "IF ~ THEN ..." production rules.

知識ベースは複数のX線分光結晶ごとに分け、各X線
分光結晶の「判断に関する知識」は、その性質上、後向
き推論用知識ベースとして作成し、各X線分光結晶の
「手順に関する知識」は、その性質上、前向き推論用知
識ベースとして作成した。また、ルールの記述の容易性
や、元素ごとに異なる判定条件の必要性を考慮して、各
知識ベースを構成するプロダクションルールを元素ごと
に記述するようにした。
The knowledge base is divided into a plurality of X-ray spectral crystals, and the “knowledge on judgment” of each X-ray spectral crystal is created as a knowledge base for backward inference by its nature, and the “knowledge on procedure” of each X-ray spectral crystal. Was created as a forward-looking inference knowledge base by its very nature. Also, considering the ease of description of rules and the necessity of different judgment conditions for each element, the production rules constituting each knowledge base are described for each element.

以上のことから、この発明に係る自動定性分析装置
は、次のような特徴を備えている。
From the above, the automatic qualitative analyzer according to the present invention has the following features.

採取されたスペクトルデータからピークデータを検出
し、各々のピークデータに該当する物質名を同定する自
動定性分析装置において、その装置で分析することが可
能な複数種類の物質について、各々の物質を同定するた
めの基準となる個別の判定基準データを記憶した判定基
準データ記憶手段と、各物質ごとの「IF〜THEN…」形式
のプロダクションルールを用いて前記スペクトルデータ
中のピークデータに該当する物質名を後向きに推論する
後向き推論手段と、前記後向き推論中に前記スペクトル
データ中のピークデータと前記判定基準データとを比較
し該当ピークの有無を判断するマッチング判断手段と、
前記後向き推論手段によって存在の可能性があると判断
された候補物質について、必要によりピーク強度を算出
するピーク強度算出手段と、前記ピーク強度算出手段に
よって算出されたピーク強度を参照して物質名を同定す
るための条件を含んだ各物質ごとの「IF〜THEN…」形式
のプロダクションルールを用いて前記候補物質の存在を
確定する前向き推論手段とを備えている。
In the automatic qualitative analyzer that detects peak data from the collected spectrum data and identifies the substance name corresponding to each peak data, each substance is identified for multiple types of substances that can be analyzed by that apparatus Criteria data storage means for storing individual criteria data as criteria for performing the analysis, and a substance name corresponding to the peak data in the spectrum data by using a production rule of the form "IF to THEN ..." for each substance. Backward inference means for inferring backwards, and matching determination means for comparing peak data and the determination reference data in the spectrum data during the backward inference to determine the presence or absence of a corresponding peak,
For a candidate substance determined to be possibly present by the backward inference means, a peak intensity calculation means for calculating peak intensity as necessary, and a substance name with reference to the peak intensity calculated by the peak intensity calculation means. Forward inference means for determining the presence of the candidate substance using a production rule of the form “IF to THEN...” For each substance including a condition for identification.

E.作 用 この発明によれば、スペクトルデータから検出された
ピークデータと、判定基準データとのマッチング処理の
結果を参照しながら、各ピークデータの該当する物質名
を後向きに推論していく上で、各物質ごとに個別のプロ
ダクションルールが用いられるから、各物質の固有の条
件に従って正確に推論が行われる。
E. Operation According to the present invention, the substance name corresponding to each peak data is deduced backward while referring to the result of the matching process between the peak data detected from the spectrum data and the determination reference data. Therefore, since an individual production rule is used for each substance, inference is accurately performed according to the unique conditions of each substance.

そして、後向き推論において、例えば、一つのピーク
データに対して複数種類の候補元素が挙げられているよ
うな場合には、必要により各候補元素の主要ピークの強
度が算出され、その結果を参照して前向き推論を行うこ
とにより候補元素の存在が確定される。
Then, in the backward inference, for example, when a plurality of types of candidate elements are listed for one peak data, the intensity of the main peak of each candidate element is calculated as necessary, and the result is referred to. By performing forward inference, the presence of the candidate element is determined.

F.実施例 以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。F. Embodiment Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図は、この発明の一実施例であるEPMA自動定性分
析装置の概略構成を示したブロック図、第2図は装置の
エキスパートシステム部分のプログラムモジュールとデ
ータの流れを示したブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an EPMA automatic qualitative analyzer according to one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing a program module and a data flow of an expert system portion of the device. .

第1図において、符号1は電子線マイクロアナライザ
(EPMA)であり、このEPMA1には、試料からの特性X線
を同時に検出する複数のX線分光結晶(図示せず)が設
けられている。この実施例に係るEPMA自動定性分析装置
では、X線分光結晶として、ふっ化リチウム(LiF)、
ペンタ・エリスリトール(PET)、酸性フタル酸ルビジ
ウム(RAP)、二水素リン酸アンモニウム(ADP)、ステ
アリン酸鉛(PbST)を用いることができる。通常、この
中から3,4種類のX線分光結晶が適宜に使用される。も
ちろん、後述する波長テーブル7や知識ベース8などを
適宜に変更・拡張することによって、その他の種類のX
線分光結晶を用いることも可能である。
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an electron beam microanalyzer (EPMA), which is provided with a plurality of X-ray spectral crystals (not shown) for simultaneously detecting characteristic X-rays from a sample. In the EPMA automatic qualitative analyzer according to this embodiment, lithium fluoride (LiF),
Pentaerythritol (PET), rubidium acid phthalate (RAP), ammonium dihydrogen phosphate (ADP), and lead stearate (PbST) can be used. Usually, three or four types of X-ray spectral crystals are appropriately used. Of course, by appropriately changing and expanding the wavelength table 7 and the knowledge base 8 described later, other types of X can be obtained.
It is also possible to use a line spectral crystal.

EPMA1の各X線分光結晶で得られたスペクトルデータ
はデータ採取部2に与えられる。データ採取部2は、EP
MA1の定性分析(この実施例では点分析)によるスペク
トルデータを解析して、ピークとみなすことができるデ
ータの波長、ピーク強度、半価幅などを含むピークデー
タを検出する。検出されたピークデータはピークデータ
ファイル3に記憶される。
The spectrum data obtained by each X-ray spectral crystal of the EPMA 1 is provided to the data collection unit 2. The data collection unit 2
The spectrum data obtained by qualitative analysis of MA1 (point analysis in this embodiment) is analyzed, and peak data including the wavelength, peak intensity, half width, and the like of data that can be regarded as a peak is detected. The detected peak data is stored in the peak data file 3.

符号4は、ピークデータファイル3に記憶された各ピ
ークデータに該当する元素名や線名を推論するためのエ
キスパートシステムであり、データ処理部5,推論制御部
6,波長テーブル7,知識ベース8から構成されている。
Reference numeral 4 denotes an expert system for inferring an element name or a line name corresponding to each peak data stored in the peak data file 3, and includes a data processing unit 5, an inference control unit.
6, a wavelength table 7, and a knowledge base 8.

第2図に示すように、データ処理部5は、ピークデー
タファイル3から各X線分光結晶のピークデータを読み
込むとともに、波長テーブル7から各X線分光結晶ごと
に分析可能な元素のメイン線とサブ線の判定基準データ
を読み込むためのデータ読み込み用プログラムモジュー
ル5aと、前記読み込んだ判定基準データとピークデータ
との間のマッチングをとるためのマッチング用プログラ
ムモジュール5bと、ピークデータに対して後向き推論で
候補に挙がった元素の元素名と線名とをつけるネーミン
グ用プログラムモジュール5cと、ピークデータの強度を
計算するためのピーク強度の計算用プログラムモジュー
ル5dと、推論制御部6で得られた推論の確定結果をピー
クデータファイル3に書き込むための書き込み用プログ
ラムモジュール5eとを含む。
As shown in FIG. 2, the data processing unit 5 reads the peak data of each X-ray spectral crystal from the peak data file 3, and reads a main line of an element that can be analyzed for each X-ray spectral crystal from the wavelength table 7. A data reading program module 5a for reading the sub-line determination reference data, a matching program module 5b for performing matching between the read determination reference data and the peak data, and backward inference for the peak data. A naming program module 5c for assigning the element names and line names of the elements listed as candidates, a peak intensity calculation program module 5d for calculating the intensity of peak data, and inference obtained by the inference control unit 6. And a write program module 5e for writing the result of the determination to the peak data file 3. No.

知識ベース8は、推論全体の流れを制御するメタ知識
8aと、各X線分光結晶のデータの有無を調べるモジュー
ル知識8bと、前記5種類のX線分光結晶(LiF,PET,RAP,
ADP,PbST)ごとに、「判断に関する知識」を表現した後
向き推論用モジュール知識8c,8e,8g,8i,8kと、「手順に
関する知識」を表現した前向き推論用モジュール知識8
d,8f,8h,8j,8lとを含む。
Knowledge base 8 is a meta-knowledge that controls the flow of the entire inference.
8a, module knowledge 8b for examining the presence or absence of data of each X-ray crystal, and the five types of X-ray crystal (LiF, PET, RAP,
For each ADP, PbST), backward inference module knowledge 8c, 8e, 8g, 8i, 8k expressing "knowledge on judgment" and forward inference module knowledge 8 expressing "knowledge on procedures"
d, 8f, 8h, 8j, 8l.

上述した各知識8a〜8lは、整理された専門家の知識が
『IF〜THEN…』の形式のプロダクションルールで表現さ
れている。推論制御部6は、知識ベース8に記憶された
各モジュール知識8a〜8lに従って後述するような推論を
行う。
In each of the above-described knowledges 8a to 8l, the organized knowledge of the expert is expressed by a production rule in the form of "IF to THEN ...". The inference control unit 6 performs inference as described below according to the module knowledges 8a to 8l stored in the knowledge base 8.

なお、第3図に示すように、判定基準データ記憶手段
としての波長テーブル7には、前述した従来装置と同様
に、EPMA1に備えられた各X線分光結晶(LiF,PET,RAP,A
DP,PbST)によって分光分析が可能な各元素の元素線に
ついて、それぞれピーク波長,ピーク間強度比、さらに
は半価幅などが判定基準データとして格納されている。
As shown in FIG. 3, the wavelength table 7 as the criterion data storage means stores the X-ray spectral crystals (LiF, PET, RAP,
For each element line of each element that can be spectrally analyzed by DP, PbST), a peak wavelength, a peak-to-peak intensity ratio, a half width, and the like are stored as determination reference data.

第1図に戻って、エキスパートシステム4で得られた
推論結果はピークデータファイル3に書き込まれる。表
示制御部9は、ピークデータファイル3に書き込まれた
推論結果を読み出し、CRT10に映し出された各X線分光
結晶ごとのピーク波形中の各々のピークに元素名や線名
を表示するとともに、同定されたピークについて波長、
強度比、半価幅などの必要なデータを表示する。
Returning to FIG. 1, the inference result obtained by the expert system 4 is written to the peak data file 3. The display control unit 9 reads the inference result written in the peak data file 3, displays the element name and the line name on each peak in the peak waveform of each X-ray spectral crystal projected on the CRT 10, and identifies the peak. Wavelength for the peak
Displays necessary data such as intensity ratio and half width.

次に、第4図に示したフローチャートを参照して、上
述した実施例に係る装置のエキスパートシステム4にお
いて実行される推論処理を具体的に説明する。
Next, the inference processing executed in the expert system 4 of the apparatus according to the above-described embodiment will be specifically described with reference to a flowchart shown in FIG.

ステップS1:データ処理部5のデータ読み込み用プログ
ラムモジュール5aが起動され、波長テーブル7から各X
線分光結晶の判定基準データが読み出され、ピークデー
タファイル3から各X線分光結晶ごとにピークデータが
読み出される。読み出された判定基準データはデータ処
理部5に、ピークデータはデータ処理部5と推論制御部
6にそれぞれ与えられる。
Step S1: The data reading program module 5a of the data processing unit 5 is started, and each X is read from the wavelength table 7.
The determination reference data of the X-ray crystal is read, and the peak data is read from the peak data file 3 for each X-ray crystal. The read criterion data is supplied to the data processing unit 5, and the peak data is supplied to the data processing unit 5 and the inference control unit 6, respectively.

ステップS2:ピークデータファイル3には、上述した5
種類のX線分光結晶のピークデータをそれぞれ個別に記
憶するためのファイルがある。推論制御部6は知識ベー
ス8の結晶データ確認用のモジュール知識8bに基づき、
読み出された各ピークデータファイルにピークデータが
あるかどうかを判断し、データが存在するものについて
推論処理を行うようにする。
Step S2: The peak data file 3 contains the above-described 5
There is a file for individually storing peak data of each type of X-ray crystal. The inference controller 6 is based on the module knowledge 8b for crystal data confirmation in the knowledge base 8,
It is determined whether or not each read peak data file has peak data, and an inference process is performed for a file having data.

ステップS3:推論制御部6は、知識ベース8からメタ知
識8aと、後向き推論用のモジュール知識8c,8e,8g,8i,8k
の中でピークデータが存在するX線分光結晶についての
モジュール知識を読み出して、ピークデータが存在する
X線分光結晶のピークデータに対し、該当X線分光結晶
の波長テーブル中の全ての元素について、必要に応じて
データ処理部5のマッチング用プログラムモジュール5b
を起動し、ステップS4のマッチング結果を参照しながら
後向きの推論を行う。
Step S3: The inference control unit 6 sends the meta knowledge 8a from the knowledge base 8 and the module knowledge 8c, 8e, 8g, 8i, 8k for backward inference.
The module knowledge about the X-ray crystal having the peak data present therein is read out, and for the peak data of the X-ray crystal having the peak data, for all the elements in the wavelength table of the corresponding X-ray crystal, If necessary, the matching program module 5b of the data processing unit 5
Is started, and backward inference is performed with reference to the matching result in step S4.

元素の存在の可能性を判定する知識としてのルール
は、各X線分光結晶ごと、さらには元素ごとに異なり、
その数は数百に及ぶので、その一例を次に示す。
The rules as knowledge for determining the possibility of the presence of an element differ for each X-ray crystal and even for each element.
Since the number reaches several hundreds, an example is shown below.

例えば、X線分光結晶C1のデータ中に元素A1のピーク
がでているかどうかを判断するためのプロダクションル
ールにおいて、 元素A1の判定の際にX線分光結晶C1よりも優先すべ
きX線分光結晶C2があれば、X線分光結晶C2のデータ中
で、元素A1のピークが存在しないということがないこ
と、 X線分光結晶C1のデータ中で元素A1の判定に最も適
したピーク(メイン線)が検出されていること、 他の元素線からの妨害などにより、メイン線が検出
されていない可能性がある場合には、メイン線に準ずる
ピーク(サブ線)が検出されていること、 半価幅、ピーク形状が元素A1のそれと似ているこ
と、 などの条件を満たす場合に、元素A1の存在の可能性が
あると推定され、元素A1が候補元素として挙げられる。
For example, in a production rule for determining whether or not a peak of the element A1 appears in the data of the X-ray crystal C1, the X-ray crystal that should be given priority over the X-ray crystal C1 when determining the element A1. If there is C2, there is no absence of the peak of element A1 in the data of X-ray crystal C2. The peak (main line) most suitable for the determination of element A1 in the data of X-ray crystal C1 If there is a possibility that the main line may not be detected due to interference from other element lines, etc., a peak (sub line) equivalent to the main line must be detected, When the conditions such as that the width and peak shape are similar to those of the element A1 are satisfied, it is presumed that the element A1 may be present, and the element A1 is listed as a candidate element.

上述のように、プロダクションルールの条件は元素ご
とに異なり、例えば、どのX線分光結晶のデータを優先
させるかは元素ごとに異なっている。また、元素によっ
ては、ピーク線が妨害を受け得ないものもあるので、そ
のような元素を判定する場合にはピーク線のみによって
判定が行われることもあり、逆に、ピーク線が妨害を受
けやすい元素である場合には、サブ線の有無を優先的に
判定することもある。さらに、多くの元素はピーク波長
に注目すればその存在を推定することができるので、上
記ないしの条件で十分である場合が多いが、ピーク
波長のみによって判定することが困難な元素については
上記条件が付加される。
As described above, the conditions of the production rules are different for each element. For example, which X-ray spectral crystal data is given priority is different for each element. In addition, since the peak line of some elements cannot be disturbed, when such an element is determined, the determination may be made only by the peak line, and conversely, the peak line may be disturbed. If the element is an easy element, the presence or absence of the sub-line may be determined with priority. Furthermore, since the presence of many elements can be estimated by focusing on the peak wavelength, the above conditions are often sufficient, but the above conditions are not sufficient for elements that are difficult to determine only by the peak wavelength. Is added.

ステップS4:前記ステップS3の後向き推論中に必要に応
じて推論制御部6によってデータ処理部5のマッチング
用プログラムモジュール5bが起動され、ピークデータ中
に、該当X線分光結晶で分析可能な元素のメイン線また
はサブ線に該当するピークがあるかどうかを、ピークデ
ータと判定基準データ(メイン線/サブ線それぞれの波
長,ピーク間強度比,半価幅)とを比較して判断する。
Step S4: The matching program module 5b of the data processing unit 5 is started by the inference control unit 6 as necessary during the backward inference of the step S3, and the peak data contains the elements that can be analyzed by the X-ray spectral crystal. Whether or not there is a peak corresponding to the main line or the sub line is determined by comparing the peak data with the determination reference data (the wavelength of the main line / sub line, the peak-to-peak intensity ratio, and the half width).

ステップS5:上記の後向き推論によってX線分光結晶ご
とのピークについて候補元素が挙げられると、データ処
理部5のネーミング用プログラムモジュール5bが起動さ
れて、各ピークに候補になった元素名と線名とがつけら
れる。ある元素のメイン線またはサブ線が特定される
と、そのX線分光結晶の波長テーブルによって、他の高
次線の波長位置も判るので、その部分にピークがあれ
ば、そのピークにも同様にネーミングされる。
Step S5: When the candidate element is listed for the peak for each X-ray crystal by the backward inference, the naming program module 5b of the data processing unit 5 is activated, and the candidate element name and line name for each peak are activated. Is attached. When the main line or sub line of a certain element is specified, the wavelength position of other higher-order lines can be determined from the wavelength table of the X-ray diffraction crystal. Named.

ステップS6:前記ステップS3の後向き推論によれば、同
じピークに二つ以上の元素名が候補として挙げられる場
合もある。このような場合、候補に挙げられた全ての元
素名が正しい場合もあるが、何れか一つの候補元素が正
しく、他の候補元素は誤っている場合もある。そこで、
以下の処理では、後向き推論によって一応候補に挙げら
れた元素を確定するために前向きの推論を行っている。
この前向き推論のために、モジュール知識8d,8f,8h,8j,
8lが読み出される。
Step S6: According to the backward inference of the step S3, two or more element names may be listed as candidates for the same peak. In such a case, all the element names listed as candidates may be correct, but one of the candidate elements may be correct and the other candidate element may be incorrect. Therefore,
In the following processing, forward inference is performed in order to determine elements that have been nominated as candidates by backward inference.
For this forward reasoning, module knowledge 8d, 8f, 8h, 8j,
8l is read.

前向き推論用のルールも、前記後向き推論用のルール
と同様に、各X線分光結晶で分析可能な元素ごとに多数
存在するので、その一例を次に示す。
Similar to the rule for backward inference, there are a large number of rules for forward inference for each element that can be analyzed by each X-ray spectral crystal, and an example is shown below.

例えば、前記後向き推論でX線分光結晶C1のデータ中
に存在すると推定された元素A1を確定するためのプロダ
クションルールにおいて、 元素A1が候補元素として挙がっていること、 元素A1が該当するピークに他の元素の元素線(ピー
ク)が重なっていないこと、 他の元素のピークが重なっている場合は、各々の元
素のピーク強度を算出し、その結果、元素A1のピークが
重なっていると確定できること、 などの条件を満たす場合に、候補元素A1として同定さ
れた元素名や線名は正しいものとして確定される。一
方、前向き推論において候補元素の存在が否定された場
合には、ステップS5で行った当該候補元素のネーミング
が抹消される。
For example, in the production rule for determining the element A1 estimated to be present in the data of the X-ray crystal C1 in the backward inference, the fact that the element A1 is listed as a candidate element, the peak corresponding to the element A1 If the element lines (peaks) of the element do not overlap, and if the peaks of other elements overlap, calculate the peak intensity of each element, and as a result, determine that the peak of element A1 overlaps When the conditions such as and are satisfied, the element name and line name identified as the candidate element A1 are determined as correct. On the other hand, when the existence of the candidate element is denied in the forward inference, the naming of the candidate element performed in step S5 is deleted.

このような前向き推論では、データ処理部5のピーク
強度計算用プログラムモジュール5dの結果を参照しなが
ら、候補元素のうちで確定できるものから順に推論を進
めることによって、全ての候補元素の存在の有無を確定
してゆく。
In such forward inference, by referring to the results of the peak intensity calculation program module 5d of the data processing unit 5 and proceeding with inference in order from those that can be determined among the candidate elements, the presence or absence of all candidate elements is determined. Is determined.

上述したように、前向き推論で利用されるプロダクシ
ョンルールも各元素ごと定められるが、概ね上記ない
しの特徴を備えている。ただし、元素によっては、ピ
ークが重なり得ないものもあるので、このような元素を
判定するためのプロダクションルールにおいてはピーク
強度は参照されない。
As described above, the production rule used in the forward inference is also determined for each element, but generally has the above-described features. However, since peaks of some elements cannot overlap, the peak intensity is not referred to in a production rule for determining such elements.

ステップS7:以上のようにして、各X線分光結晶ごとに
候補に挙がった全ての元素について、前向き推論によっ
て、候補元素の存在の確認がとられると、その結果はデ
ータ処理部5の結果書き込み用プログラムモジュール5e
によって、ピークデータファイル3に書き込まれる。
Step S7: As described above, the presence of the candidate element is confirmed by forward inference for all the elements listed as candidates for each X-ray crystal, and the result is written in the data processing unit 5. Program module 5e
Is written to the peak data file 3.

以上のようにして、エキスパートシステム4による推
論処理が終了すると、上述したように表示制御部9がピ
ークデータファイル3の推論結果を読み出して、これを
CRT10に表示したり、図示しないプリンタに出力する。
As described above, when the inference processing by the expert system 4 is completed, the display control unit 9 reads the inference result of the peak data file 3 as described above, and
It is displayed on the CRT 10 or output to a printer (not shown).

次表に、上記実施例で行った判定結果の正解率を、従
来装置と比較して示す。
The following table shows the percentage of correct answers as a result of the determination made in the above embodiment, in comparison with the conventional apparatus.

なお、前記実施例で説明したプロダクションルール
に、試料の材料に関する知識(例えば、その試料が合金
系であるか、鉱物系であるか、化合物系であるか、セラ
ミックス系であるか等)を条件として加えるようにすれ
ば、次のような点で有利である。
It should be noted that the production rules described in the above examples are based on knowledge of the material of the sample (for example, whether the sample is an alloy, a mineral, a compound, or a ceramic). Is advantageous in the following points.

即ち、判定基準データ記憶手段としての波長テーブ
ル7には各元素ごとのピーク波長が、ある幅(範囲)を
もたせて記憶されているが、試料が例えば化合物であっ
たような場合に、元素によってはピーク波長のシフトが
起こって、判定基準データとしてのピーク波長の範囲を
逸脱することもある。このような場合、予めオペレータ
によって、試料の材料に関する知識をプロダクションル
ールの条件として与えるようにし、それに応じてピーク
波長の範囲を変更した判定基準データを用いてマッチン
グ処理を行うようにすれば、上記のようなピーク波長の
シフトが生じていても、その元素の存在が推定されるの
で、精度のよい判定を行うことができるようになる。
That is, the peak wavelength of each element is stored with a certain width (range) in the wavelength table 7 as the judgment reference data storage means. In some cases, the peak wavelength shifts and deviates from the range of the peak wavelength as the criterion data. In such a case, if the operator gives knowledge about the material of the sample as a condition of the production rule in advance, and performs the matching process using the criterion data in which the range of the peak wavelength is changed accordingly, Even if the peak wavelength shifts as described above, the presence of the element is estimated, so that accurate determination can be performed.

また、試料によっては、絶対に存在し得ない元素が
予め判っていることがあるから、このような場合には、
その元素をマッチング処理などの対象から最初から外す
ことによって、判定の高速化を図ることができる。
In addition, depending on the sample, since an element that can never exist may be known in advance, in such a case,
By removing the element from the target of the matching processing or the like from the beginning, the determination can be speeded up.

また、上述の実施例ではEPMAを例にとって説明した
が、本発明は次のような定性分析装置にも適用すること
ができる。
Further, in the above embodiment, the EPMA is described as an example, but the present invention can be applied to the following qualitative analyzer.

(1) 螢光X線分析装置 螢光X線分析装置は、試料にX線を照射し、放出され
る2次X線を分光分析する装置であるが、検出されるス
ペクトルデータはEPMAの場合と同様であるので、上述し
た実施例と同様の元素判定法を適用することができる。
(1) Fluorescent X-ray analyzer The fluorescent X-ray analyzer irradiates a sample with X-rays and spectrally analyzes the secondary X-rays emitted. When the detected spectral data is EPMA Therefore, the same element determination method as that of the above-described embodiment can be applied.

(2) 粉末X線分光分析装置 粉末X線分光分析装置は、粉末試料に照射したX線が
反射される角度を検出する装置である。検出された反射
角は試料中の化合物(例えば、石英、酸化鉄など)に応
じた固有のものであり、検出されたピークデータを、予
め記憶している複数種類の化合物の判定基準データとマ
ッチングすることによって、試料中の化合物が同定され
る。この同定処理過程において、分析し得る化合物ごと
に作成されたプロダクションルールに用いて試料中の化
合物を推論することができる。
(2) Powder X-ray spectrometer A powder X-ray spectrometer is a device that detects an angle at which X-rays irradiated on a powder sample are reflected. The detected reflection angle is unique to a compound (eg, quartz, iron oxide, etc.) in the sample, and the detected peak data is matched with pre-stored judgment reference data of a plurality of types of compounds. By doing so, the compounds in the sample are identified. In this identification process, the compounds in the sample can be inferred using the production rules created for each of the compounds that can be analyzed.

(3) 赤外線吸収スペクトル分析装置 赤外線吸収スペクトル分析装置は、波長を連続的に変
化させた赤外線を試料に照射し、そのとき吸収される赤
外線のスペクトルを測定する装置である。赤外線吸収
は、試料の分子中の結合基に固有のスペクトルを示すの
で、予め存在が予想される複数種類の物質のスペクトル
データを判定基準データとしてデータベースに記憶して
おき、各判定基準データと検出データとをマッチングす
ることによって、試料中の分子を同定することができ
る。この分析法では、一つの分子について複数のスペク
トルが得られ、しかも、これらのデータは他の分子のデ
ータと重なり合うことがあるので、このようなデータを
判定する場合にも、本発明を適用することができる。
(3) Infrared absorption spectrum analyzer The infrared absorption spectrum analyzer is a device that irradiates a sample with infrared light whose wavelength is continuously changed and measures the spectrum of the infrared light absorbed at that time. Infrared absorption shows a spectrum unique to the bonding group in the molecule of the sample, so spectral data of a plurality of types of substances that are expected to be present are stored in the database as judgment reference data in advance, and each judgment reference data and detection By matching the data, the molecules in the sample can be identified. In this analysis method, a plurality of spectra are obtained for one molecule, and these data may overlap with the data of another molecule. Therefore, the present invention is applied to the case where such data is determined. be able to.

G.発明の効果 以上の説明から明らかなように、この発明によれば、
採取されたスペクトルデータから得られたピークデータ
と、分析対象となる物質を固定するための基準となる各
物質ごとの判定基準データとのマッチングの結果を参照
して、当該ピークデータの物質名を推論していく上で、
各物質ごとに条件設定された固有のプロダクションルー
ルを用いて推論しているから、従来例のように各物質を
画一的なルールで判定していた場合に比較して、試料中
の物質の存在の可能性を正確に推定することができる。
G. Effects of the Invention As is apparent from the above description, according to the present invention,
Refer to the matching result between the peak data obtained from the collected spectrum data and the judgment reference data for each substance as a reference for fixing the substance to be analyzed, and change the substance name of the peak data. In inferring,
Since the inference is made using a unique production rule set for each substance, compared to the case where each substance is determined by a uniform rule as in the conventional example, the The possibility of existence can be accurately estimated.

また、後向き推論によって存在する可能性がある元素
を候補として挙げた後に、その候補元素を確定するため
に前向きに推論していく上で、各物質ごとのプロダクシ
ョンルールを用い、必要により前記ルール中で候補物質
のピーク強度が確定するかどうかを判断しているから、
後向き推論において一つのピークデータに対して二つ以
上の物質名が候補に挙がったような場合にも、各候補物
質の存在の可能性を精度よく確定することができる。
In addition, after elements which may be present by backward inference are listed as candidates, in order to infer forward to determine the candidate elements, production rules for each substance are used. Is used to determine whether the peak intensity of the candidate substance is determined.
Even when two or more substance names are listed as candidates for one peak data in the backward inference, the possibility of the existence of each candidate substance can be accurately determined.

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

第1図はこの発明の一実施例に係るEPMA自動定性分析装
置の概略構成を示したブロック図、第2図は装置のエキ
スパートシステム部分のプログラムモジュールとデータ
の流れを示したブロック図、第3図は波長テーブルの説
明図、第4図はエキスパートシステムで行われる推論処
理のフローチャートである。 1……電子線マイクロアナライザ(EPMA) 2……データ採取部 3……ピークデータファイル 4……エキスパートシステム 5……データ処理部 5b……マッチング用プログラムモジュール 5d……ピーク強度計算用プログラムモジュール 6……推論制御部 7……波長テーブル 8……知識ベース 8c,8e,8g,8i,8k……後向き推論用モジュール知識 8d,8f,8h,8j,8l……前向き推論用モジュール知識
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an EPMA automatic qualitative analyzer according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing a program module and a data flow of an expert system part of the device, and FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of a wavelength table, and FIG. 4 is a flowchart of inference processing performed by the expert system. 1. Electron beam micro analyzer (EPMA) 2. Data collection unit 3. Peak data file 4. Expert system 5. Data processing unit 5b Matching program module 5d Peak intensity calculation program module 6. ...... Inference controller 7 ... Wavelength table 8 ... Knowledge base 8c, 8e, 8g, 8i, 8k ... Module knowledge for backward inference 8d, 8f, 8h, 8j, 8l Module knowledge for forward inference

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 荻本 浩三 京都府京都市中京区西ノ京桑原町1番地 株式会社島津製作所三条工場内 (72)発明者 長谷川 聡 京都府京都市中京区西ノ京桑原町1番地 株式会社島津製作所三条工場内 (56)参考文献 特開 昭63−58240(JP,A) 「知識工学入門」上野晴樹著(昭60. 5.30 オーム社発行)第35〜73頁 ──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (72) Kozo Ogimoto, Inventor Koichi Ogimoto Nishi-no-Kyowaharacho, Nakagyo-ku, Kyoto, Kyoto Prefecture Shimazu Seisakusho Sanjo Plant (72) Inventor Satoshi Hasegawa 1, Kunohara-cho, Nishino-Kyoto, Kyoto, Kyoto (56) References JP-A-63-58240 (JP, A) "Introduction to Knowledge Engineering" by Haruki Ueno (published on May 30, 30, ohm), pp. 35-73

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】採取されたスペクトルデータからピークデ
ータを検出し、各々のピークデータに該当する物質名を
同定する自動定性分析装置において、その装置で分析す
ることが可能な複数種類の物質について、各々の物質を
同定するための基準となる個別の判定基準データを記憶
した判定基準データ記憶手段と、各物質ごとの「IF〜TH
EN…」形式のプロダクションルールを用いて前記スペク
トルデータ中のピークデータに該当する物質名を後向き
に推論する後向き推論手段と、前記後向き推論中に前記
スペクトルデータ中のピークデータと前記判定基準デー
タとを比較し該当ピークの有無を判断するマッチング判
断手段と、前記後向き推論手段によって存在の可能性が
あると判断された候補物質について、必要によりピーク
強度を算出するピーク強度算出手段と、前記ピーク強度
算出手段によって算出されたピーク強度を参照して物質
名を同定するための条件を含んだ各物質ごとの「IF〜TH
EN…」形式のプロダクションルールを用いて前記候補物
質の存在を確定する前向き推論手段とを備えたことを特
徴とする自動定性分析装置。
1. An automatic qualitative analyzer for detecting peak data from collected spectrum data and identifying a substance name corresponding to each peak data, wherein a plurality of types of substances which can be analyzed by the apparatus are provided. A criterion data storage unit storing individual criterion data serving as a criterion for identifying each substance; and `` IF to TH '' for each substance.
A backward inference means for backward inferring a substance name corresponding to peak data in the spectrum data using a production rule in the form of "EN ..."; and a peak data in the spectrum data and the determination reference data during the backward inference. Matching determination means for comparing the presence of the corresponding peak, and a peak intensity calculation means for calculating a peak intensity as necessary for a candidate substance determined to be possibly present by the backward inference means; and “IF to TH” for each substance, including conditions for identifying the substance name with reference to the peak intensity calculated by the calculation means.
An automatic qualitative analyzer, comprising: forward inference means for determining the presence of the candidate substance using a production rule of the form "EN ...".
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