JP4637643B2 - Spectroscopic analyzer - Google Patents
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Description
本発明は分光分析装置、特にそのスペクトルデータの処理機構の改良に関する。 The present invention relates to a spectroscopic analysis apparatus, and more particularly to an improvement in the processing mechanism of the spectral data.
赤外、ラマン分光測定などの光学的測定は試料中に含まれる物質の定性、定量分析などに広く用いられている。分光測定を行う際、試料上での測定位置の選択が重要である。測定位置が不適切であると、分析に適さない質のスペクトルデータしか得られなかったり、目的とする対象物のスペクトル情報をうまく取得することができない。例えば、複雑な形状をした試料(例えば容器に入った薬品)が測定対象であるとき測定位置によっては容器に貼られたラベルや、容器内の気泡、容器を構成するガラス等のスペクトルのみが測定され、肝心の薬品のスペクトルが得られなかったり、スペクトルデータにノイズやバックグラウンドが過分に含まれ分析に適さないということ等が考えられる。
従来、試料上の最適な測定位置を探すためには熟練した測定者が最適な位置を手作業で見つけるという方法しかなかった。つまり、測定したスペクトルの形状から測定者自身が、分析に適する質のスペクトルデータであるかどうか、目的とする対象物のスペクトルデータであるか、等を経験から判断するより方法がなかった。そのため、非熟練者が簡便に測定を行うことや、オンラインで自動測定すること等は困難であった。
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、その目的は非熟練者であっても容易に分光分析を行うことのできる分光分析装置を提供することにある。
Conventionally, in order to find the optimum measurement position on the sample, there is only a method in which a skilled measurer manually finds the optimum position. That is, there has been no method for the measurer himself / herself to judge from the experience whether the spectrum data is of a quality suitable for analysis, the spectrum data of the target object, or the like from the shape of the measured spectrum. For this reason, it is difficult for a non-expert to easily perform measurement or to perform automatic measurement online.
The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a spectroscopic analyzer that can easily perform spectroscopic analysis even for non-experts.
上記目的を達成するため、本発明の分光分析装置は、試料に光を照射し、試料上の所望の測定点からの光を集光、検出してスペクトルデータを取得し、分光分析を行う分光分析装置において、取得したスペクトルデータに対し、該スペクトルデータの質が解析に適するかどうかを判定する判定手段を備えたことを特徴とする。
上記の分光分析装置において、前記分光測定はラマン分光測定であって、前記判定手段は、取得したスペクトルデータのベースラインを算出し、該ベースラインの曲がりの度合いを求め、該曲がりの度合いと設定された閾値とを比較して前記スペクトルデータに含まれる蛍光成分の量を評価することにより、前記スペクトルデータが解析に適するかどうかを判定することが好適である。
上記の分光分析装置において、前記判定手段は、取得したスペクトルデータの強度に基いて前記スペクトルデータが解析に適するかどうかを判定することが好適である。
上記の分光分析装置において、前記試料上の複数の測定点で取得した複数のスペクトルデータを記憶する測定データ記憶手段と、前記判定手段にて解析に適した質であると判定されたスペクトルデータに対し、解析を行うデータ解析手段と、前記データ解析手段で行われた解析結果の表示手段への表示を制御する表示制御手段と、を備え、前記解析手段は該複数のスペクトルデータを相似なもの毎にグループ分けし、前記表示制御手段によって、該グループ分けの結果を前記表示手段に表示することが好適である。
上記の分光分析装置において、既知物質のスペクトル情報を記憶したデータベースを備え、前記解析手段は、前記データベースに基づき、グループ分けしたスペクトルデータと物質名とを対応付けすることが好適である。
In order to achieve the above object, the spectroscopic analyzer of the present invention irradiates a sample with light, collects and detects light from a desired measurement point on the sample, acquires spectral data, and performs spectroscopic analysis. The analyzer is characterized by comprising determination means for determining whether the quality of the spectrum data is suitable for analysis with respect to the acquired spectrum data.
In the spectroscopic analysis apparatus, the spectroscopic measurement is Raman spectroscopic measurement, and the determination unit calculates a baseline of the acquired spectrum data, obtains a degree of bending of the baseline, and sets the degree of bending. It is preferable to determine whether or not the spectral data is suitable for analysis by evaluating the amount of the fluorescent component contained in the spectral data by comparing the threshold value .
In the above-described spectroscopic analysis apparatus, it is preferable that the determination unit determines whether or not the spectrum data is suitable for analysis based on the intensity of the acquired spectrum data.
In the above-described spectroscopic analysis apparatus, the measurement data storage means for storing a plurality of spectrum data acquired at a plurality of measurement points on the sample, and the spectrum data determined to be of a quality suitable for analysis by the determination means On the other hand, it comprises data analysis means for performing analysis, and display control means for controlling display on the display means of analysis results performed by the data analysis means, wherein the analysis means is similar to the plurality of spectral data. It is preferable to divide each group and display the grouping result on the display means by the display control means.
In the above-described spectrometer, comprising a database storing spectral information for known materials, the analyzing means-out group Dzu in the database, it is preferable to correspondence between spectral data and material name grouping.
本発明の分光分析装置によれば、取得したスペクトルデータに対し、その形状から該スペクトルデータの質が解析に適するかどうかを判定する判定手段を備えているため、容易に分光分析を行うことができる。 According to the spectroscopic analysis apparatus of the present invention, the acquired spectroscopic data is provided with the determining means for determining whether the quality of the spectroscopic data is suitable for analysis from the shape thereof, so that the spectroscopic analysis can be easily performed. it can.
以下に図面を参照して本発明にかかる好適な実施形態について説明する。本実施形態ではラマン分光測定を行う例について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の分光測定にも適用可能である。
図1は本実施形態にかかる分光分析装置10の概略構成図である。分光分析装置10はスペクトルを測定する測定系12と、測定系12にて取得したスペクトルデータの処理、解析を行うコンピュータ等で構成されたデータ処理系14とを備えている。
A preferred embodiment according to the present invention will be described below with reference to the drawings. In this embodiment, an example in which Raman spectroscopic measurement is performed will be described. However, the present invention is not limited to this, and can be applied to other spectroscopic measurements.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a spectroscopic analyzer 10 according to the present embodiment. The spectroscopic analyzer 10 includes a measurement system 12 that measures a spectrum, and a data processing system 14 that includes a computer that performs processing and analysis of spectrum data acquired by the measurement system 12.
データ処理系14は測定系12にて取得したスペクトルデータの質を判定する判定手段16と、スペクトルデータの解析を行う解析手段18と、取得したスペクトルデータを記憶する測定データ記憶手段20と、を備えている。測定系12にて測定したスペクトルは測定データ記憶手段20に記憶され、判定手段16によってスペクトルデータの質が解析に適するかどうか(例えば、余計なバックグラウンド、ノイズが過分に含まれていないかどうか)を自動的に判定する。そして、判定手段16によって所定基準以上の質を持っていると判定されたスペクトルデータに対してのみ、解析手段18によって分析が行われることになる。
The data processing system 14 includes a
判定手段16にて行われるスペクトルデータの質の判定の基準として、例えばラマン分光測定では、スペクトルに含まれる蛍光成分の量、ピーク強度等を考慮して判定を行う。ラマン分光測定における質の高いスペクトルとはラマン強度が強く、蛍光が少ないスペクトルのことを意味する。そこで、判定手段16では蛍光成分の量、ピーク強度に対し、ある閾値もしくは範囲を設定し、蛍光成分の量が該閾値を超えたり、ピーク強度が設定した範囲内でないとき、そのスペクトルデータの質は解析に不適であると判断する。ここで、ピーク強度に上限を設けているのはピークの飽和を考慮するためである。
As a standard for determining the quality of the spectrum data performed by the
解析手段18では判定手段16にてその品質が基準以上であると判定されたスペクトルデータに対し、解析(定性分析、定量分析等)を行う。また、本実施形態ではデータ処理系14は既知物質のスペクトル情報を記憶したデータベース22を備える。データベース22にはあらかじめ既知物質のスペクトル情報が記憶されているため、そのスペクトル情報を検索することによって、測定したスペクトルデータがどのような物質に対応するか調べることができる。検索方法としては従来公知の方法を用いればよく、例えば、相関法、ユークリッド距離法、主成分分析等の方法がある。また、解析手段18にて行われた解析結果は演算データ記憶手段24に記憶される。
また、データ処理系14ディスプレイ等の表示手段26、キーボード、マウス等の入力手段28と接続されており、上記のスペクトルの質の判定結果や、スペクトルの解析結果などを表示手段26に表示し、入力手段28によって判定や分析のパラメータ等の設定を行うことができる。また、表示手段38への表示の制御は表示制御手段30によって行われる。
The analysis means 18 performs analysis (qualitative analysis, quantitative analysis, etc.) on the spectrum data whose quality has been determined by the determination means 16 to be above the standard. In the present embodiment, the data processing system 14 includes a
Further, the data processing system 14 is connected to a display means 26 such as a display and an input means 28 such as a keyboard and a mouse, and the above-mentioned spectrum quality judgment result and spectrum analysis result are displayed on the display means 26. Determination and analysis parameters can be set by the input means 28. Further, display control on the display means 38 is performed by the display control means 30.
測定系12は、光源などで構成される光射出手段32と、光射出手段32からの光を試料上の所定位置へ照射、および試料上の所定位置からの光を集光するプローブ34と、プローブ34にて集光した試料からの光を検出する検出手段36と、を備える。プローブ34は照射側光ファイバ38、集光側光ファイバ40によって光射出手段32、検出手段36と接続されている。光射出手段32から射出された光は照射側光ファイバ38によって導光され、プローブ34へと導かれる。プローブ34へ導かれた光はプローブ先端部から試料へ照射され、試料からのラマン散乱光は再びプローブ34の先端部で集光される。プローブ34にて集光された試料からのラマン散乱光は集光側光ファイバ40を通り、検出手段36へと導かれる。検出手段36は分光器42と検出器44等で構成されており、検出手段36へと導かれた光は分光器42にて分光され、検出器44により光強度が検出される。検出器44にて検出された検出信号はコンピュータ等で構成されるデータ処理系14へと送られる。プローブ34の詳しい構成については、例えば特許文献1に記載されている。
また、ここでは測定系12として、試料へ光を照射する照射部と、試料からの光を集光する集光部とを一体化したプローブを用いた例を示したが、照射部と集光部とを別のプローブとして構成したものを使用してもよい。また、上記のようなプローブを用いた分光測定装置とする必要もなく、通常用いられているどのような構成の分光測定装置にも本発明を適用することが可能である。
以上が本実施形態の概略構成であり、以下に本実施形態の装置のより詳細な説明を行う。
The measurement system 12 includes a light emitting means 32 composed of a light source and the like, a
Moreover, although the example which used the probe which integrated the irradiation part which irradiates light to a sample, and the condensing part which condenses the light from a sample was shown as the measurement system 12, an irradiation part and condensing were shown here. You may use what comprised the part as another probe. In addition, the present invention can be applied to a spectroscopic measurement apparatus of any configuration that is normally used without the need for a spectroscopic measurement apparatus using the probe as described above.
The above is the schematic configuration of the present embodiment, and a more detailed description of the apparatus of the present embodiment will be given below.
スペクトルの測定、解析
例として、容器に入った薬品を試料(図2参照)として測定を行う場合を考える。測定者はまずプローブの位置を選択し、ある測定点でのスペクトルを取得する。このとき測定点の位置が適切でないと、分析に十分耐え得るものでない質のスペクトルデータしか得られないが、熟練した測定者でないとスペクトルの形状からデータの質に対して判断を下すのは難しい。そのため、本実施形態にかかる装置ではデータの解析に先立って、取得したデータに対し、図1に示した判定手段16によってスペクトルの質が解析に適するかどうかが判定される。そして、表示制御手段30によって判定手段16による判定結果が表示手段26に表示される。測定者はその表示された判定結果を見て、スペクトルデータが解析に適さないと判定された場合、プローブの位置や角度等を変更してスペクトルデータの再測定を行う。解析に適すると判定された場合にはデータの解析へ移る。
As an example of spectrum measurement and analysis , let us consider a case where measurement is performed using a chemical contained in a container as a sample (see FIG. 2). The measurer first selects the position of the probe and acquires a spectrum at a certain measurement point. At this time, if the position of the measurement point is not appropriate, only spectral data of a quality that cannot sufficiently withstand the analysis can be obtained. . Therefore, in the apparatus according to the present embodiment, prior to data analysis, whether or not the quality of the spectrum is suitable for analysis is determined by the
このように、本実施形態の分光分析装置によれば、分析に適する質のスペクトルデータであるかどうかを測定者自身が判断する必要がないため、測定者が非熟練者であっても容易に分光分析を行うことが可能となる。
また、取得したスペクトルデータの解析の際に、解析手段18によって既知物質のスペクトル情報を記憶したデータベース22を参照して取得したスペクトルデータと物質名とを対応させて表示手段26に表示することが好適である。その結果、取得したスペクトルデータが分析対象外の物質(例えば、図2の例ではラベルを構成する紙、容器を構成するガラス等)のものでないかどうかを測定者が容易に確認することができる。
As described above, according to the spectroscopic analysis apparatus of the present embodiment, it is not necessary for the measurer himself / herself to determine whether or not the spectrum data has a quality suitable for analysis. Spectroscopic analysis can be performed.
Further, when analyzing the acquired spectrum data, the spectrum data acquired by referring to the
上記では測定を一回行うごとにスペクトルデータの質を判定する形態を説明したが、複数の測定点でのスペクトルデータの取得を先に行い、後に一括して取得した複数のスペクトルデータの質の判定、解析を行うような構成とすることも好適である。
この場合、測定者はまず、測定点を変更しながら複数の測定点でスペクトルデータを採取する。これらのスペクトルデータは測定データ記憶手段20に記憶される。複数のスペクトルデータに対し、判定手段16にてスペクトルデータの質の判定を行い、データの質が解析に適するものであったときに、解析手段18によってスペクトルデータの解析を行う。解析手段18では複数のスペクトルデータに対し、相似するスペクトルデータ毎にグループ分けする。そして、各グループ分けされたスペクトルデータに対し、データベース22に記憶された既知物質のスペクトル情報に基いて定性分析を行う。このグループ分けとデータベース検索によるスペクトルの同定の順序はどちらが先でもかまわない。分類された複数の測定データは表示制御手段30によって、図3に示すように各グループごとに、そのグループに属するスペクトルデータの個数、データベースの既知物質と対応したときはその物質名(データベースにない場合は空白もしくはその旨を表示する)、等が一覧表示される。測定者はこの一覧表示を参考にして、どのグループのスペクトルデータが必要かそうでないかを判断して、さらに詳細な分析に移ることができる。また、分類結果の一覧を表示する際に、あらかじめ不必要であると分かっている物質名(例えば、図2の例ではラベルを構成する紙、容器を構成するガラス等)を表示しないよう、あらかじめ設定しておくことも可能である。
In the above description, the form of determining the quality of spectrum data every time a measurement is performed has been described. However, the acquisition of spectrum data at a plurality of measurement points is performed first, and the quality of a plurality of spectrum data acquired in a lump afterwards. It is also preferable to adopt a configuration that performs determination and analysis.
In this case, the measurer first collects spectrum data at a plurality of measurement points while changing the measurement points. These spectrum data are stored in the measurement data storage means 20. The determination means 16 determines the quality of the spectrum data for a plurality of spectrum data, and the analysis means 18 analyzes the spectrum data when the data quality is suitable for analysis. The analyzing means 18 groups a plurality of spectrum data for each similar spectrum data. Then, qualitative analysis is performed on the spectrum data divided into groups based on the spectrum information of known substances stored in the
このように、複数の測定位置でのデータを取得する構成とする場合、図1に示すように測定点を自動的に変更する測定位置変更手段46を備えていることが好適である。測定位置変更手段46は、試料自体の向きや位置を変更して光の照射位置、集光位置を変える試料ステージとして構成しても、プローブ34側を試料に対して移動させるような構成としてもよい。このようにすると、試料上への光の照射位置、試料上からの光の集光位置の変更を自動的に行わせることができるため、オンラインモニターにより遠隔操作で分光分析を行い、かつ容易に高品質な質のスペクトルデータを用いて解析を行うことが可能となる。
Thus, when it is set as the structure which acquires the data in a several measurement position, it is suitable to provide the measurement position change means 46 which changes a measurement point automatically as shown in FIG. The measurement position changing means 46 may be configured as a sample stage that changes the direction and position of the sample itself to change the light irradiation position and the light collection position, or may be configured to move the
スペクトル品質の判定基準
取得したスペクトルデータは下記のような判断基準に基いて、解析に適した質を持ったデータかどうか判断される。本実施形態では蛍光によるベースラインの曲がり、ベースラインからのピーク強度、スペクトル強度の最大値、に基いて判定を行っている。図4に示すように、判断手段16は最大値取得部50と、ベースライン抽出部52と、ピーク検出部54と、比較判定部56とを備えている。最大値取得部50では取得したスペクトルデータの最大値を求める。ベースライン抽出部52では取得したスペクトルデータのベースラインを求め、ベースラインの曲がりの度合いを算出する。ピーク検出部54では取得したスペクトルデータに対しピーク検出を行い、ベースラインから測ったピーク強度を算出する。比較判定部56ではこのように算出したスペクトルデータの最大値、ベースラインの曲がりの度合い、ピーク強度、に対して設定された閾値と比較して、取得したスペクトルデータが解析に適するかどうかの判定結果を出す。この判定結果は解析手段や表示制御手段(図1参照)へと伝えられる。以下に個々の判定基準に関して説明する。
Spectral Quality Judgment Criteria The acquired spectral data is judged based on the following judgment criteria as to whether the data has quality suitable for analysis. In the present embodiment, the determination is made based on the curve of the baseline due to fluorescence, the peak intensity from the baseline, and the maximum value of the spectrum intensity. As shown in FIG. 4, the
ラマン測定においては蛍光が余計なバックグラウンドとなる。そのため、スペクトルデータに含まれる蛍光成分の量を評価することで、そのスペクトルデータが解析に適したものかどうかを判断する。蛍光の少ないデータであれば、図5(a)に示すようにそのベースライン(図中点線で示した)がほぼ平坦になるのに対し、蛍光の量が増えると図5(b)に示すようにベースラインが大きく曲がったものとなる。そこで、判定手段16では取得したスペクトルデータに対し、ベースライン抽出部52にてベースラインを算出し、このベースラインの形状情報から比較判定部56にてデータの質を判定する。つまり、比較判定部56ではベースラインの曲がりの度合いを設定された閾値と比較し、判定するデータが該閾値以上のものであれば、解析に適さないと判定する。ここで、ベースラインの算出については、例えば特許文献2に詳述されているように、測定範囲の波長域を複数の区間に分割し、各区間内で(局所)平均値、(局所)分散値を算出して行えばよい。
In Raman measurement, fluorescence becomes an extra background. Therefore, by evaluating the amount of the fluorescent component included in the spectrum data, it is determined whether or not the spectrum data is suitable for analysis. In the case of data with little fluorescence, the baseline (shown by the dotted line in the figure) becomes almost flat as shown in FIG. 5 (a), whereas when the amount of fluorescence increases, it is shown in FIG. 5 (b). As a result, the baseline is greatly bent. Therefore, the
ピーク検出部54ではスペクトルデータのピークを検出し、それらのピークのベースラインからの強度を求めている。そして、そのピーク強度が所定基準以上であるかどうかを比較判定部56にて調べる。図6に示すようにスペクトルデータにはノイズ成分も含まれており、求めたピークが単なるノイズである可能性もある。そこでノイズと本当のピークとを区別するため、ベースラインから測ったピ−ク強度に対してある閾値を設定し、検出したピークのうち、強度が閾値未満のものはノイズと推定する。そこで、比較判定部56では検出したピークの中に強度が閾値以上のものが存在するとき、解析に適する質であると判定する。逆に、ピークの強度がどれも閾値より小さいとき、解析に適さないと判断する。 The peak detector 54 detects the peaks of the spectrum data and obtains the intensity of these peaks from the baseline. Then, the comparison / determination unit 56 checks whether the peak intensity is greater than or equal to a predetermined reference. As shown in FIG. 6, the spectrum data includes a noise component, and the obtained peak may be simply noise. Therefore, in order to distinguish between noise and a real peak, a certain threshold is set for the peak intensity measured from the baseline, and among detected peaks, those whose intensity is less than the threshold are estimated as noise. Therefore, the comparison / determination unit 56 determines that the detected peak has a quality suitable for analysis when there is a peak whose intensity is equal to or greater than the threshold value. On the other hand, when all the peak intensities are smaller than the threshold, it is determined that they are not suitable for analysis.
また比較判定部56では最大値取得部50にて求めたスペクトルデータの最大値が所定の値以上となっていないかどうかも調べる。つまり、図7に示すように、スペクトルデータの強度の最大値が検出器、A/Dコンバータ等の性能から決まる検出限界の値をもっているとき、スペクトルデータは飽和したものとみなし、解析に適さないと判断する。
本実施形態においては、分光測定としてラマン分光測定を行った例を示したが、本発明はこれに限定されず、赤外、可視、紫外などその他の分光測定でもかまわない。例えば、赤外分光測定ではピークの強度等の判断基準に加え、CO2、H2Oによる特徴的なピークの量が多く含まれているかどうか等を考慮すればよい。
Further, the comparison / determination unit 56 also checks whether or not the maximum value of the spectrum data obtained by the maximum value acquisition unit 50 is not less than a predetermined value. That is, as shown in FIG. 7, when the maximum value of the intensity of the spectrum data has a detection limit value determined by the performance of the detector, A / D converter, etc., the spectrum data is regarded as saturated and is not suitable for analysis. Judge.
In the present embodiment, an example in which Raman spectroscopic measurement is performed as spectroscopic measurement is shown, but the present invention is not limited to this, and other spectroscopic measurement such as infrared, visible, and ultraviolet may be used. For example, in the infrared spectroscopic measurement, in addition to the judgment criteria such as peak intensity, whether or not a large amount of characteristic peaks due to CO 2 and H 2 O is included may be considered.
10 分光分析装置
12 測定系
14 データ処理系
16 判定手段
18 解析手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Spectroscopic analyzer 12 Measurement system 14
Claims (3)
取得したスペクトルデータのベースラインを算出し、該ベースラインの曲がりの度合いを求め、該曲がりの度合いと設定された閾値とを比較して前記スペクトルデータに含まれる蛍光成分の量を評価することにより、前記スペクトルデータの質が解析に適するかどうかを判定する判定手段を備えたことを特徴とするラマン分光分析装置。 In a Raman spectroscopic analyzer for performing Raman spectroscopic analysis for irradiating a sample with light, collecting and detecting Raman scattered light from a desired measurement point on the sample, obtaining spectral data, and analyzing the spectrum ,
By calculating the baseline of the acquired spectral data, determining the degree of bending of the baseline, comparing the degree of bending with a set threshold value, and evaluating the amount of fluorescent component contained in the spectral data Raman spectroscopic analysis apparatus characterized by quality of the spectral data with a determination means for determining whether suitable for analysis.
前記試料上の複数の測定点で取得した複数のスペクトルデータを記憶する測定データ記憶手段と、
前記判定手段にて解析に適した質であると判定されたスペクトルデータに対し、解析を行うデータ解析手段と、
前記データ解析手段で行われた解析結果の表示手段への表示を制御する表示制御手段と、
を備え、前記解析手段は該複数のスペクトルデータを相似なもの毎にグループ分けし、前記表示制御手段によって、該グループ分けの結果を前記表示手段に表示することを特徴とする分光分析装置。 The spectroscopic analyzer according to claim 1 ,
Measurement data storage means for storing a plurality of spectrum data acquired at a plurality of measurement points on the sample;
Data analysis means for analyzing the spectrum data determined to be of a quality suitable for analysis by the determination means;
Display control means for controlling display on the display means of the analysis results performed by the data analysis means;
And the analysis means groups the plurality of spectral data into similar groups, and the display control means displays the grouping result on the display means.
既知物質のスペクトル情報を記憶したデータベースを備え、前記解析手段は、前記データベースに基づき、グループ分けしたスペクトルデータと物質名とを対応付けすることを特徴とする分光分析装置。 The spectroscopic analyzer according to claim 2 ,
Comprising a database storing spectral information for known materials, the analysis means, spectrometer, characterized by association with the database-out group Dzu, spectral data and material name grouping.
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