JP2892737B2 - 粒子測定方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は粒子測定方法、さらに詳細には流体中にレー
ザ光を照射し、所定の受光系を介して流体中に浮遊する
微粒子からの散乱光を検出して粒子特性を計測する粒子
測定方法に関するものである。

［従来の技術］ 現在、半導体製造過程において使用される超純水や薬
液は、4Mビット、16MビットとLSIの高密度化が進むにつ
れて不純物が含まれていない高品質なものが要求されて
いる。その中で特に超純水や薬液の中の微粒子を管理す
ることは、LSIの歩留りに大きく影響するため重要であ
る。

これまでは超純水中や薬液中の微粒子を計測するため
に走査型電子顕微鏡が使用されてきたが、多大なコスト
がかかり、リアルタイム性に欠けるという問題点があっ
た。この問題点を解決するために、レーザ光散乱法によ
る微粒子計測法が普及してきている。この計測法は、レ
ーザ光を照射された微粒子からの散乱光強度が微粒子の
直径に依存することを応用したものである。

従来、このような装置では粒子を含む測定セル中の流
体にレーザ光を照射し、粒子からの散乱光強度が粒子径
に依存することを利用して、その粒子からの散乱光強度
から粒子径を算出し、測定体積と測定粒子数から粒子数
密度を算出していた。

まず、従来の装置を第５図と第６図を用いて説明す
る。第５図において、レーザ光源１から放出されたレー
ザ光はレンズ２によって測定セル３中の測定領域４に集
光される。測定領域４内を粒子が通過すると、粒子はレ
ーザ光を散乱する。粒子によって散乱させられた光をレ
ンズ５で集光し、スリット６に結像させる。

スリット６を通過した粒子からの散乱光は光電子増倍
管７に到達して電気信号に変換される。前置増幅器８に
よって増幅された電気信号は粒度分布解析装置９でアナ
ログ法や光子計数法によって解析され、その散乱光強度
から粒子径が算出され、測定体積と測定粒子数から粒子
数密度を算出する。

第６図は第５図における粒度分布解析装置の一部を示
している。

メモリ21は粒子や流体自身からの散乱光強度を時系列
的に記憶させておく記憶回路であり、メモリ22は検出さ
れた粒子数を時系列的に記憶させておく記憶回路で、RA
M、磁気ディスク装置などから構成される。メモリ23は
装置全体の解析や制御のためのプログラムを記憶させて
おく記憶回路でROMなどから構成される。

測定に際しては、メモリ21に記憶された散乱光強度の
時系列データをCPUで解析して粒子からの散乱光を検出
し、粒子径を算出する。そして、検出された粒子を粒子
径ごとに分類し、メモリ22にその粒子数を時系列的に記
憶させていく。

さらに、測定結果出力に際しては、メモリ22に時系列
的に記憶された粒子数をCPUによって統計処理した後、
表示回路で1cc中の粒子数を表示する。

一方、半導体の高密度化が進むと、より小さな微粒子
の管理が要求される。液体中の粒子にレーザ光を照射し
た時の粒子からの散乱光強度は、Mieの散乱理論によっ
て理論的に計算することができる。

Mieの散乱理論によると粒子径が0.2μｍ以下の粒子か
らの散乱光強度は、粒子径が小さくなればなるほど弱く
なる。従って、より小さな粒子を検出しようとすると、
光学的な手法や電気的な手法を用いてS/N比を向上させ
なければならない。

そのために、光信号を電気信号に変換する際、光子計
数法を用いると光電子増倍管の電極の中に存在している
熱運動が原因の暗電流と光電子の増倍過程における増倍
率のゆらぎを除去できるので、アナログ法と比較すると
S/N比を向上させることができる。

従って、光子計数法を用いると迷光を一切受光しない
という条件では、装置のS/N比を決定する要因は粒子か
らの散乱光と流体自身の散乱光となる。

粒子からの散乱光強度を決定する要因は粒子の散乱効
率、レーザビームの中心強度などである。これに対し
て、流体自身からの散乱光強度を決定する要因は流体自
身の散乱効率、レーザ強度および有効測定断面積であ
る。

今、有効測定断面積と1ccの計測時間と検出下限粒径
関係について考える。ここで、有効測定断面積をＤ（cm
²）、測定領域における流体の速度をｖ（cm/sec）とす
ると、1ccの測定時間Ｔは となる。従って、測定領域の流速が同じであるなら、有
効測定断面積を大きくすると1ccの測定時間は短くなる
が、流体自身からの散乱光が増加するのでS/N比が悪く
なり、検出下限粒子径が大きくなる。

逆に、有効測定断面積を小さくすると流体自身からの
散乱光が減少するのでS/N比はよくなり、検出下限粒子
径は小さくなるが、1ccの測定時間が長くなる。

LSIの高密度化が進み、その製造に使用する純水など
の液体中の、より小さな粒子を計測しようとすると有効
測定断面積を小さくして測定しなければならず、1ccの
計測時間が長くなってしまう。

そこで1ccを測定する時間をいくつかに分割し、分割
された時間内で測定された粒子数を第６図のメモリ22に
時系列的に記憶させて統計処理することによって1ccの
中に含まれる粒子数を推定する試みがなされている。

その統計処理法の一つに、微小体積ΔＶの中で測定さ
れた粒子数を単純にV/ΔＶ倍して1ccの測定結果を表示
する方法もある。しかし、1ccの体積中に含まれている
粒子数が少ない場合には単純にV/ΔＶ倍して1cc中の粒
子数を評価すると誤差が非常に大きくなるので、この方
法はあまり使用されていない。

そこで、統計的な精度を向上させるために、移動加算
法という手法が用いられている。

有効測定断面積と測定領域の流速から決まる1ccの流
体を測定する時間をＴ、ΔＶの体積を測定するのに必要
な時間をΔＴとすると、1ccを測定するための移動加算
回数Ｍは となる。今、時刻ｔ−Δｔから時刻ｔまでの間に測定さ
れた粒子数をｎ（ｔ）として、1ccを測定した時の粒子
数Ｓ（ｔ）を移動加算法で表すと となる。この移動加算法を図で示したのが、第７図であ
る。Δｔの時間内で測定された粒子数を第７図の左側に
時系列的に並べ、移動加算法による1ccの粒子数Ｓ
（ｔ）を右側に時系列的に並べてある。第７図のｎ（ｔ
−（Ｍ−１）Δｔ）〜ｎ（ｔ）の総和が、（３）式のＳ
（ｔ）に対応し、また（１）式の定義から、この区間に
おいてちょうど1ccの体積が測定される。

この方法を実現するためには、第６図におけるメモリ
22に、（２）式により示されるＭ個のメモリセルを設け
るとすれば、メモリ22に蓄えられている粒子数を全て加
算すれば1cc中の粒子数を求めることができる。

メモリ22を用いて移動加算を行うためには、ある時間
Δｔ中の粒子数を測定したら、メモリ22に記憶されてい
る時間的に最も古く測定された粒子数を消去して時間的
に最も新しく測定された粒子数を記憶させ、メモリ22内
の粒子数の総和を計算すればよい。

［発明が解決しようとする課題］ ところが以上のような移動加算法を用いる場合、第８
図（Ａ）に示すように時刻ｔ−Δｔから時刻ｔまでに測
定された粒子数がＰであり、その時間以外では測定され
た粒子数は０であったとする。

ここで、時刻ｔ＋（Ｍ−１）Δｔにおいて、1ccの測
定体積における粒子数を（３）式にしたがって求めたと
すると、単純移動加算法による1cc中の粒子数は第８図
（Ｂ）に示すように時刻ｔ＋（Ｍ−１）Δｔまでの間Ｐ
個として評価される。

このＰ個という粒子数は実際に1ccの流体を測定した
結果であり、統計的な信頼性は充分である。しかし、第
８図（Ａ）では時刻ｔ−Δｔから時刻ｔまでの間のみで
粒子が検出されているにもかかわらず、第８図（Ｂ）で
は時刻ｔ−Δｔから時刻ｔ＋（Ｍ−１）までの間粒子が
表示されていることになってしまう。

また、第９図（Ａ），（Ｂ）では時刻ｔ−Δｔまでに
検出された粒子数は０であり、時刻ｔ−Δｔ以後に粒子
が検出された場合に単純移動加算法によって評価される
1cc中の粒子数を示している。さらに、第10図（Ａ），
（Ｂ）では時刻ｔまで粒子が検出されていて、時刻ｔ以
後検出された粒子数が０になった場合に単純移動加算法
によって評価される1cc中の粒子数を示している。第９
図、第10図ともにΔｔの時間内で検出された粒子数の急
激な変化に対して、1cc中の粒子数の評価の時間応答性
が悪いことがわかる。これは、単純移動加算法における
時間応答性に関する限界である。

上述のような従来の単純な移動加算法では、時間応答
性が悪く、測定時間に比較して短い時間の突発的な粒子
数の変化に対しては、実際に粒子が検出されていない期
間においても粒子が検出されているように測定される場
合があるだけでなく、実際の1ccあたりの粒子数よりも
はるかに少ない粒子数として測定される場合があり、測
定のリアルタイム性や粒子数の精度を確保できず、結局
は広い意味での測定精度が低下するという問題がある。

本発明の課題は以上の問題を解決することである。

［課題を解決するための手段］ 以上の課題を解決するため、本発明においては流体中
にレーザ光を照射し、所定の受光系を介して流体中に浮
遊する微粒子からの散乱光を検出して粒子特性を計測す
る粒子測定方法において、微小時間幅において前記散乱
光検出により測定された粒子数を時系列に沿って順次記
憶手段に記憶し、前記記憶手段に所定数の前記微小時間
幅ごとに記憶された粒子数を移動加算して所定体積中の
粒子数を推定する場合、前記移動加算に際して各微小時
間幅ごとに記憶された各粒子数データに時間軸に沿って
変化する所定の重み関数を乗算することにより所定体積
中の粒子数を推定する構成を採用した。

［作用］ 以上の構成によれば、移動加算法により粒子数分布を
推定する場合、加算の際に所定の重み関数を乗算するこ
とによって、実際の粒子数の変動に近い粒子分布評価が
可能となる。

［実施例］ 以下、図面に示す実施例に基づき、本発明を詳細に説
明する。

第１図（Ａ）は第５図の粒度分布解析装置９の一部で
あり、第６図と比較すると装置の時間応答性を向上させ
るために、メモリ22に時系列的に記憶されている粒子数
を重み関数を採用した移動加算を行なうために、重み計
数を記憶させておくメモリ24が加えられている。なお、
測定系そのものは第５図と同様に構成されているものと
する。

重み関数を採用した移動加算においては、重み計数の
果たす役割が重要になってくる。時間応答性を向上させ
るために移動加算において重みつきの移動加算を行なう
と、重み関数はそのまま装置の応答関数となる。

流体中の粒子計測においては、重み関数は時間軸に沿
って単調減少とした方が自然現象とよく適合すると思わ
れる。

第２図を用いて、装置の応答関数、すなわち重み関数
ｗ（ｋ）を指数減衰型とした場合の1ccの粒子数の評価
方法について説明する。この場合、重み関数ｗ（ｋ）は ｗ（ｋ）＝Ｃ・a^(-Gk) C:比例定数、 a:定数 …（４） と示される。ここで、Ｇは減衰に関する時定数である。
（時定数にはエクスポネンシャル関数など、適当な応答
関数を用いてもよい）従って、重み関数ｗ（ｋ）を採用
した場合の移動加算法によって評価された1cc中の粒子
数Ｓ（ｔ）は となる。ただし、ここで、重み関数ｗ（ｋ）は という規格化条件を満たしていなければならない。とい
うのは、Δｔ中で測定された粒子数ｎ（ｔ）は時間に対
して一定である場合、実際の1cc中の粒子数はMn（ｔ）
であるので、重み関数ｗ（ｋ）を採用した移動加算にお
いて評価される1cc中の粒子数と矛盾させないためであ
る。

従って、（４）式を（６）式に代入した場合、（４）
式の比例定数Ｃは（６）式で表される規格化条件から、 でなければならない。

実際の測定に際しては、（４）式の比例定数Ｃと定数
ａと時定数Ｇをメモリ24に記憶させておき、メモリ22に
時系列に沿って格納された粒子数を評価する場合、
（５）式に沿って演算を行なうことにより、粒子数の分
布を求め、表示回路13で表示する。

このときの演算回路12の制御手順を第１図（Ｂ）に示
す。第１図（Ｂ）の手順は、メモリ23に格納する。

第１図（Ｂ）のステップS1、S2では、第５図のように
構成された測定系の光電子増倍管７の出力に応じて、散
乱光強度および粒子数の測定を行なう。ここでは、Δｔ
ごとにA/D変換回路10により散乱光強度のデータが求め
られ、また、計数回路11により散乱光強度のデータは粒
子数のデータに変換される。

ステップS2が終了したとき、メモリ21にはΔｔごとに
得られた散乱光強度が、また、メモリ22にはそれに対応
する粒子数のデータがそれぞれ別のメモリセルに格納さ
れていることになる。なお、測定に先立って、1ccの流
体を測定する時間Ｔは、適宜入力されるか、不図示の流
速測定系などを介して設定されているものとする。これ
により、（２）式から、移動加算回数Ｍもあらかじめ決
定されているものとする。したがって、メモリ24に格納
すべき（４）式中の比例定数Ｃも（６）、（７）式を満
足すべく決定されているものとする。

ステップS3以降では、粒子数の分布を求める処理を行
なう。

まず、ステップS3では、メモリ22内の全てのデータを
処理したかどうかを確認し、処理が終了していなければ
ステップS4〜S6のループ処理を行なう。このループはＭ
回実行されるもので、ステップS3に移行するに際して
は、（５）式のｋに対応するカウンタ（以下同じ符号ｋ
により言及する）などがあらかじめ初期化されているも
のとする。

ステップS4では、メモリ22の所定のアドレスから、時
刻ｔ−ｋΔｔにおける粒子数データｎ（ｔ−ｋΔｔ）を
取り出す。

ステップS5では、メモリ24から、（４）式中の比例定
数Ｃ、定数ａ時定数Ｇが取り出され、カウンタｋに基づ
き（４）式の重み関数ｗ（ｋ）が決定される。（４）式
の演算は、あらかじめメモリ24内にテーブルを展開して
おき、カウンタｋの値を入力することにより対応する重
み関数ｗ（ｋ）を取り出すようにしてもよい。

ステップS6では、（５）式の処理を行なう。すなわ
ち、重み関数と、ステップS4で取り出した粒子数を乗算
し、この結果を所定のレジスタ、メモリ内に設定された
Ｓ（ｔ）の格納領域内のデータに加算し、加算結果をＳ
（ｔ）の値とする。

ステップS3で、（５）式の演算をすべて行なったと判
定された場合には、ステップS7に移行し表示回路13によ
る表示処理を行なう。

以上が、時刻ｔにおける粒子数の評価のための測定処
理である。なお、以上ではステップS1、S2、あるいはS3
以降の各ルーチンを順次実行するように説明したが、こ
れらが並列処理されてもよいのはいうまでもない。

次に、第２図〜第４図を参照して、上記の制御による
粒子数分布の測定特性を説明する。

第２図（Ａ）は、第８図（Ａ）と同様に、時刻ｔ−Δ
ｔから時刻ｔまでの間のみに粒子が検出されたことを示
しており、第２図（Ｂ）は、第２図（Ａ）で検出された
粒子数に対して前述の指数減衰型の重み関数を採用した
移動加算によって評価された1cc中の粒子数の時間変化
を示している。第８図（Ｂ）に示した単純移動加算によ
る1cc中の粒子数の時間変化の評価に比べて、時間応答
性がよくなっている、つまり、実際の粒子分布の変化に
近い測定結果が得られていることがわかる。

同様に、第３図（Ａ）、（Ｂ）に時刻ｔ−Δｔ以後粒
子が検出された場合、重み関数を採用した移動加算法に
よって評価された1cc中の粒子数の時間軸に沿った変化
を、第４図（Ａ）、（Ｂ）では時刻ｔまで粒子が検出さ
れた場合、重み関数を採用した移動加算法によって評価
された1cc中の粒子数の時間軸に沿った変化を示す。第
３図、第４図はそれぞれ、第９図、第10図の従来方式に
よる測定に対応するものである。

第３図と第９図、第４図と第10図をそれぞれ比較する
と、第２図、第８図の場合と同様に、本発明による重み
関数を採用した移動加算法によって1cc中の粒子数を評
価した方が時間応答性が優れていることがわかる。

［発明の効果］ 以上から明らかなように、本発明によれば、流体中に
レーザ光を照射し、所定の受光系を介して流体中に浮遊
する微粒子からの散乱光を検出して粒子特性を計測する
粒子測定方法において、微小時間幅において前記散乱光
検出により測定された粒子数を時系列に沿って順次記憶
手段に記憶し、前記記憶手段に所定数の前記微小時間幅
ごとに記憶された粒子数を移動加算して所定体積中の粒
子数を推定する場合、前記移動加算に際して各微小時間
幅ごとに記憶された各粒子数データに時間軸に沿って変
化する所定の重み関数を乗算することにより所定体積中
の粒子数を推定する構成を採用しているので、移動加算
法により粒子数分布を推定する場合、加算の際に所定の
重み関数を乗算することによって、実際の粒子数の変動
に近い粒子分布評価が可能であり、測定結果の時間応答
性、すなわちリアルタイム性を改善でき、測定精度を向
上することができるという優れた効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図（Ａ）は本発明を採用した粒子測定方法に用いら
れる制御系の構成を示したブロック図、第１図（Ｂ）は
第１図の演算回路の制御手段を示したフローチャート
図、第２図（Ａ）、（Ｂ）、第３図（Ａ）、（Ｂ）、お
よび第４図（Ａ）、（Ｂ）、はそれぞれ本発明による粒
子数分布測定結果を示した説明図、第５図は粒子測定方
法に用いられる測定系全体の構成を示したブロック図、
第６図は従来の粒子測定方法に用いられる制御系の構成
を示したブロック図、第７図は従来の単純な移動加算法
を示した説明図、第８図（Ａ）、（Ｂ）、第９図
（Ａ）、（Ｂ）、および第10図（Ａ）、（Ｂ）はそれぞ
れ従来方式による粒子数分布測定結果を示した説明図で
ある。 １……レーザ光源、２……レンズ ３……測定セル、４……測定領域 ５……受光レンズ、６……スリット ７……光電子増倍管、８……前置増幅器 ９……粒度分布解析装置、10……A/D変換回路 11……計数回路、12……演算回路 13……表示回路 21〜24……メモリ

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】流体中にレーザ光を照射し、所定の受光系
   を介して流体中に浮遊する微粒子からの散乱光を検出し
   て粒子特性を計測する粒子測定方法において、 微小時間幅において前記散乱光検出により測定された粒
   子数を時系列に沿って順次記憶手段に記憶し、 前記記憶手段に所定数の前記微小時間幅ごとに記憶され
   た粒子数を移動加算して所定体積中の粒子数を推定する
   場合、 前記移動加算に際して各微小時間幅ごとに記憶された各
   粒子数データに時間軸に沿って変化する所定の重み関数
   を乗算することにより所定体積中の粒子数を推定するこ
   とを特徴とする粒子測定方法。