JP3134775U - 発光分析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】分析対象試料の成分種別や表面の前処理方法あるいは切削研磨材交換後の処理回数などに相違があっても常に試料面の欠陥部を適切に検出し、分析精度と分析効率を向上させる。
【解決手段】ＣＣＤカメラ２１によって撮像した試料表面の画像データはパーソナルコンピュータ３に送信される。パーソナルコンピュータ３は、保管している試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数別の欠陥判定基準を使用し、この画像データを画像解析して試料面全体の欠陥部の検出をし、その欠陥部情報に基づいて分析位置を抽出し、抽出した分析位置の座表を基にロボットアーム４を制御して移動させ、試料の位置決めを行い、分析位置を分析する。
【選択図】 図１

Description

本考案は、固体試料を放電により発光させて試料からの光を検出し分析を行う発光分析装置やレーザＩＣＰ（誘導結合プラズマ）分析装置など、固体試料表面の分析を行う各種分析装置に関する。

固体試料表面の分析をする装置の一例としての発光分析装置は、試料の形状や材質などによって、スパーク放電やアーク放電など放電の種類を切り替えて分析を行う。固体の試料を分析する際、試料を分析ギャップに設置して高電流を流し放電するが、試料面の欠陥部に放電を行うと、発光度合いが正常部とは異なり、正確な分析を行うことはできない。

正確な分析を行うため、試料面の欠陥部を検出し、自動的にこの欠陥部を避けて分析する発光分析装置が提供されている。すなわち、試料表面の画像を撮像してパーソナルコンピュータに取り込み、画像解析により試料表面の正常部との輝度の違いから欠陥部を検出して、分析する位置が欠陥部を避けるように分析位置を抽出する。抽出した分析位置の座標に基づいてロボットアームをパーソナルコンピュータにより制御して試料の位置決めを行い、分析位置を分析する（例えば特許文献１参照）。
特開２００５−６９８５３号公報

撮像された試料表面の画像の画像解析により、試料表面の正常部との輝度の違いから欠陥部を検出する場合、その判定基準は予め登録してある欠陥判定輝度閾値である。画像の中で輝度がこの閾値より小さい部分が欠陥部と判定され検出される。従来、一種類の欠陥判定輝度閾値が登録されていたが、分析対象となる固体試料の成分種別や表面の前処理方法などの相違及び表面前処理をする切削研磨材交換後の処理回数などにより試料表面の輝度が異なるため、一つの欠陥判定輝度閾値（判定基準）では誤判定をする可能性が高い。

そこで本考案は、分析対象となる固体試料の成分種別や表面の前処理方法及び切削研磨材交換後の処理回数などに相違があっても常に試料面の欠陥部を適切に検出し、分析精度と分析効率を向上させることを目的とする。

固体試料表面の分析を行う分析部と、試料の分析面を撮像して欠陥部を検出する画像解析手段と、前記欠陥部の情報に基づいて分析位置を抽出する手段とを備え、抽出された分析位置で分析を行う発光分析装置において、前記固体試料の種類及び／又は前記分析面の表面前処理をする切削研磨材交換後の処理回数別に判定基準を設定する手段と、この判定基準に基づいて前記欠陥部を検出する検出手段を設けたものである。したがって、試料に対応した判定基準で欠陥部検出できる。

成分種別や表面の前処理方法あるいは切削研磨材交換後の処理回数などの相違する固体試料を分析する場合、各々の試料表面の輝度が異なっても、各々の固体試料に対応した欠陥判定輝度閾値（判定基準）で欠陥部を適切に検出するため、常に正常部での分析ができ、分析精度と分析効率の向上が期待できる。

可視光線を放射するランプの光を試料表面に照射して、試料表面の画像が撮像される。試料表面の画像は、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ等で撮像される。

以下、本考案の実施例について図１〜５を参照して説明する。図１は、実施例を概略的に示す構成図である。図２は、試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数別の欠陥部判定基準が保存されている情報テーブルの例である。図３は、実施例の試料面における分析位置の抽出を説明するための図である。図４は、実施例を示すブロック図である。図５は、実施例の動作を示すフローチャート図である。

本考案の発光分析装置は、図１に示すように、放電用の電極を備えた分析部１と、分析部１の近傍に設けられたＣＣＤカメラ２１とランプ２２及び遮蔽カバー２３とを有する撮像部２と、試料を保持して搬送する搬送機構としてのロボットアーム４と、試料前処理部５と、ＣＣＤカメラ２１とロボットアーム４と試料前処理部５及び分析部１に接続されて、ＣＣＤカメラ２１からの画像データの解析処理を行い、その結果に基づいてロボットアーム４の動作及び分析部１を制御する制御装置としてのパーソナルコンピュータ３とを備えている。

試料前処理部５では、試料の表面前処理に、ベルダー、グラインダ、ミーリングチップなどの切削研磨材を使用する。表面前処理された試料の表面の反射輝度は、試料の成分種別と前記切削研磨材の種類（以後、試料表面前処理種類という）及び切削研磨材交換後の処理回数などの影響を受けて相違する。試料前処理部５は、パーソナルコンピュータ３へ分析する試料の試料表面前処理種類と切削研磨材交換後の処理回数などの前処理情報を送信する。パーソナルコンピュータ３は、この試料表面前処理種類とすでに入力されている試料の成分種別から分析対象試料の種類を特定する。

撮像部２は、試料面の画像を撮像するためにＣＣＤカメラ２１が上向きに設置され、ＣＣＤカメラ２１の近傍には試料面に影ができないよう全面を照射するようにランプ２２が設置されている。ランプ２２は、試料面に均一に照射できるものであれば、カメラと同軸のドーナツ型あるいは同軸落射型を用いてももちろん構わない。
また、撮像の妨害となる光の入射を防ぐ遮蔽カバー２３で撮像部２を囲っている。

ＣＣＤカメラ２１によって撮像した画像データはパーソナルコンピュータ３に送信される。パーソナルコンピュータ３は、撮像部２から取り込んだ試料表面の画像データを画像解析して試料面全体の欠陥部の検出をし、その欠陥部情報に基づいて分析位置を抽出し、抽出した分析位置の座表を基にロボットアーム４を制御して移動させ、試料の位置決めを行う。

前記試料面全体の欠陥部の検出には、図２に示す情報テーブル３１に保存されている試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数別に設定される欠陥部の判定基準が使われる。情報テーブル３１は、パーソナルコンピュータ３に保管され、グループ名は試料の種類によって決まり、グループ名及び切削研磨材交換後の処理回数毎に欠陥判定輝度閾値（判定基準）が登録されている。パーソナルコンピュータ３に取り込まれ画像解析された試料表面の画像の輝度が欠陥判定輝度閾値（判定基準）より小さい部分が欠陥部として検出される。画像解析では、画像内各部分の輝度の強さを例えば２５５段階に分けて数値化している。数値化される輝度の強さは、輝度の標準試料を撮像しパーソナルコンピュータ３に取り込み、画像解析して校正される。

パーソナルコンピュータ３は、ロボットアーム４が保持している試料について、欠陥部情報に基づいて抽出した分析位置で分析が行われるように、分析部１とロボットアーム４とを制御する。この際、分析位置の座標は、ロボットアーム４の位置座標と関連付けられており、抽出された分析位置を正確に分析することができるようになっている。

画像解析は、図３に示すように行われる。（Ａ）は撮像部２から取り込まれた試料表面の画像であり、撮影試料４０に欠陥域４１、４２の欠陥部が検出されている。（Ｂ）のように撮影試料４０の試料面上に複数の分析候補範囲４３を設定し、画像解析により各分析候補範囲４３が分析に適するかどうかを判定する。この判定は、欠陥域４１、４２の欠陥部が分析候補範囲４３に占める割合（％）を設定値と比較することで、その分析候補範囲４３の適否を判定する。欠陥域４１、４２の欠陥部が占める割合が設定値以下である分析候補範囲４３のうち、お互いが重ならないような範囲を抽出して、（Ｃ）に示すように分析対象位置４３ａとして認識し、その結果に基づいてロボットアーム４を制御する。

分析候補範囲４３の設定は、画像解析の結果に基づいて、撮影試料４０の半径などから分析に最適な位置（半径ｒ）を割り出して決定する。また、分析対象位置４３ａの数、分析候補範囲４３の適否を判定する設定値（％）、試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数毎の欠陥判定輝度閾値（判定基準）などのパラメータは、オペレータが任意に設定することができる。

図４のブロック図を参照して実施例の説明をする。オペレータは試料をロボットアーム４に保持させて、分析する試料の成分種別などの様々なパラメータを設定し、パーソナルコンピュータ３に分析開始を入力する。パーソナルコンピュータ３は、試料前処理部５より分析する試料の試料表面前処理種類と切削研磨材交換後の処理回数などの前処理情報を受信し、分析する試料のグループ名を特定する。また、パーソナルコンピュータ３はオペレータの指示に基づいてロボットアーム４を制御して、撮像部２まで試料を搬送する。撮像部２では試料面に光を照射し、その画像をＣＣＤカメラ２１で撮像する。撮像された試料面の画像はデータとしてパーソナルコンピュータ３に取り込まれて画像解析が行われ、画像の輝度が欠陥判定輝度閾値より小さい部分が欠陥部として検出される。この際分析中の試料のグループ名及び切削研磨材交換後の処理回数に対応する欠陥判定輝度閾値が選択され使用される。パーソナルコンピュータ３は、画像解析によって得られた欠陥部情報に基づいて分析位置を抽出し、その分析位置を分析するようにロボットアーム４を分析部１まで移動させて、分析位置での分析を行うように制御し、分析データを取り込む。

図５を参照して実施例の動作を説明する。試料を保持したロボットアーム４は撮像部２に試料を移動させ、撮像部２で試料面の撮像が行われる（ステップＳ１）。撮像された画像データはパーソナルコンピュータ３に取り込まれ、画像解析され、画像の輝度が試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数に固有の欠陥判定輝度閾値より小さい部分が欠陥域４１、４２の欠陥部として検出される（ステップＳ２）。欠陥域４１、４２の欠陥部の検出により、数箇所の分析対象位置４３ａが抽出される（ステップＳ３）。パーソナルコンピュータ３は分析対象位置４３ａの座標に基づいてロボットアーム４を制御し、分析対象位置４３ａを分析するように試料の位置決めを行う（ステップＳ４）。試料の位置決めが終わると、分析部１の分析用電極から放電され、分析が行われる（ステップ５）。１つの分析対象位置４３ａで分析が終了すると、次の分析対象位置４３ａを分析するようにロボットアーム４を動かし、試料の位置決めを行って分析する。このように、位置決め、分析の動作を全ての分析対象位置４３ａが分析されるまで繰り返し行い、全ての分析対象位置４３ａの分析が終了すると、その試料の分析を終了する（ステップ６）。

本考案は以上の構成であるから、成分種別や表面の前処理方法あるいは切削研磨材交換後の処理回数などの相違する固体試料を分析する場合、各々の試料表面の輝度が異なっても、各々の固体試料に対応した欠陥判定輝度閾値（判定基準）で欠陥部を適切に検出するため、常に正常部での分析ができ、分析精度と分析効率の向上が期待できる。

実施例では、図３に示す画像解析が自動的に進行し、複数の分析対象位置４３ａの分析が自動的に行われるが、図３に示す画像をパーソナルコンピュータ３のモニタに表示し、これをオペレータが観察して分析を開始しても良いと判断しパーソナルコンピュータ３に分析開始を指令した時のみ、分析動作に移行できるようにしても、本考案は適用可能である。また、図１、図４に示す実施例では、試料前処理部５からパーソナルコンピュータ３へ前処理情報が送信されているが、試料前処理部５を削除し、オペレータが前処理情報をパーソナルコンピュータ３へ入力する構成でも本考案は適用可能であり、本考案はこれら変形例を包含する。

本考案は、固体試料を放電により発光させて試料からの光を検出し分析を行う発光分析装置やレーザＩＣＰ（誘導結合プラズマ）分析装置など、固体試料表面の分析を行う各種分析装置に関する。

実施例を概略的に示す構成図である。 試料の種類及び切削研磨材交換後の処理回数別の欠陥部判定基準が保存されている情報テーブルの例である。 実施例の試料面における分析位置の抽出を説明するための図である。 実施例を示すブロック図である。 実施例の動作を示すフローチャート図である。

符号の説明

１ 分析部
２ 撮像部
３ パーソナルコンピュータ
４ ロボットアーム
５ 試料前処理部
２１ ＣＣＤカメラ
２２ ランプ
２３ 遮蔽カバー
３１ 情報テーブル
４０ 撮影試料
４１ 欠陥域
４２ 欠陥域
４３ 分析候補範囲
４３ａ 分析対象位置

Claims (1)

1. 固体試料表面の分析を行う分析部と、試料の分析面を撮像して欠陥部を検出する画像解析手段と、前記欠陥部の情報に基づいて分析位置を抽出する手段とを備え、抽出された分析位置で分析を行う発光分析装置において、前記固体試料の種類及び／又は前記分析面の表面前処理をする切削研磨材交換後の処理回数別に判定基準を設定する手段と、この判定基準に基づいて前記欠陥部を検出する検出手段を設けたことを特徴とする発光分析装置。

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