JP7130267B2 - 全反射蛍光x線分析装置及び推定方法 - Google Patents
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Description
教師データに含まれるスペクトルは、株式会社リガク(登録商標)製の全反射蛍光X線分析装置であるTXRF-V310及びTXRF 3760を用いて実測されたデータである。測定に用いられるX線源106の管球に含まれるターゲットは、タングステンターゲットである。X線源106の管電圧は35kV、管電流は255mAである。基板に照射される1次X線は、モノクロメータ108で単色化されたW-Lb線である。
機械学習モデルを構築する際に、機械学習ライブラリとしてTensorFlowを用いた。機械学習モデルは、図11に示すように、1次元畳み込み層と、平坦化層と、それぞれノード数が300である4層の全層結合層と、出力層と、を含む。機械学習モデルが出力する推定データは、P, S, Cl, Ar, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, In, Sn, I, Baの20種の元素の定量値を含む。Siは、基板を構成する主な元素であるため、推定データに含まれない。なお、本実施例では、定量値のみを含み汚染に含まれる元素が存在するか否かを表すデータを含まない推定データを出力するように、機械学習モデルを構築した。すなわち、推定部210は、上述の第2CNNにより実装された機械学習モデルである。
図12は、学習の進行に伴う平均二乗誤差の推移を示す図である。図12の縦軸は平均二乗誤差であり、横軸はパラメータが更新された回数である。また、図12では、学習に使用したデータ(教師データのうちの9割)の平均二乗誤差と、テストデータ(教師データのうちの1割)の平均二乗誤差と、を個別に記載している。図12に示すように、学習が進む毎に最小二乗誤差が小さくなっている。5000回の学習が実行された後、平均二乗誤差が十分に小さくなっていることが分かる。
図13は、推定した定量値と、真の定量値と、の関係を表す図である。具体的には、図13の縦軸は、テストデータに含まれるスペクトルを推定部210に入力し、推定部210が出力した推定データに含まれる各元素の定量値(推定した定量値)である。図13の横軸は、テストデータに含まれる定量値(真の定量値)である。また、図13は、上記20種の元素それぞれにおける関係図を含む。図13に示すように、推定した定量値と、真の定量値と、の関係は、リニアな関係である。すなわち、推定した定量値と真の定量値が良く一致しており、推定結果が正しいと判断できる。
上記学習済の機会学習モデルによる推定結果の精度を検証するため、同一の基板の同一の箇所に5秒間または60秒間1次X線を照射し、2種のスペクトルを取得した。当該2種のスペクトルを、同一基板の117か所において取得した。測定装置は、株式会社リガク(登録商標)製の全反射蛍光X線分析装置であるTXRF 3760である。その他の測定条件は、教師データの取得条件で示した条件と同一である。
図14の左側のスペクトルは、上記測定条件で取得され、測定時間が5秒であるスペクトルである。図14の右側のスペクトルは、上記測定条件で取得され、測定時間が60秒であるスペクトルである。
Claims (6)
- 教師データ取得用の基板の表面に対して1次X線を全反射臨界角度以下で照射し、出射される蛍光X線の強度とエネルギーの関係を表す第1の学習用のスペクトル及び第2の学習用のスペクトルを取得し、分析用の基板の表面に対して1次X線を全反射臨界角度以下で照射し、出射される蛍光X線の強度とエネルギーの関係を表す分析用のスペクトルを取得するスペクトル取得部と、
前記第2の学習用のスペクトルに基づき、ファンダメンタルパラメータ法または検量線法によって汚染に含まれる元素を分析する分析部と、
前記第1の学習用のスペクトルまたは前記分析用のスペクトルが入力されると、前記教師データ取得用の基板または前記分析用の基板の表面における汚染に含まれる元素に関する推定データを生成する推定部を含み、教師データと、前記第1の学習用のスペクトルを前記推定部に入力した際に生成される前記推定データと、に基づいて前記推定部の学習が実行済である学習部と、
を含み、
前記第1の学習用スペクトルと前記第2の学習用のスペクトルが取得される際に1次X線が照射される前記教師データ取得用の基板上の位置は同一であり、
前記第1の学習用のスペクトル及び前記分析用のスペクトルを取得する時間は、前記第2の学習用のスペクトルを取得する時間よりも短く、
前記教師データは、前記第1の学習用のスペクトルと、前記第2の学習用のスペクトルに基づいた分析結果と、が組み合わせられたデータである、
ことを特徴とする全反射蛍光X線分析装置。 - 前記推定データは、汚染に含まれる元素が存在するか否かを表すデータである、ことを特徴とする請求項1に記載の全反射蛍光X線分析装置。
- 前記推定データは、汚染に含まれる元素の定量値を表すデータである、ことを特徴とする請求項1に記載の全反射蛍光X線分析装置。
- 前記教師データ取得用の基板及び前記分析用の基板は、シリコン基板であって、
汚染に含まれる前記元素は、予め定められた複数の元素である、
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の全反射蛍光X線分析装置。 - 教師データ取得用の基板の表面に対して1次X線を全反射臨界角度以下で照射し、出射される蛍光X線の強度とエネルギーの関係を表す第1の学習用のスペクトル及び第2の学習用のスペクトルを取得する学習用スペクトル取得ステップと、
教師データと、前記第1の学習用のスペクトルを推定部に入力した際に生成される推定データと、に基づいて推定部の学習を実行する学習ステップと、
汚染に含まれる元素が表面に存在するか不明である分析用の基板の表面に対して1次X線を全反射臨界角度以下で照射し、出射される蛍光X線の強度とエネルギーの関係を表す分析用のスペクトルを取得する分析用スペクトル取得ステップと、
前記推定部が、前記分析用のスペクトルの入力に応じて、前記推定データを生成する推定データ生成ステップと、
を含み、
前記第1の学習用スペクトルと前記第2の学習用のスペクトルが取得される際に1次X線が照射される前記教師データ取得用の基板上の位置は同一であり、
前記第1の学習用のスペクトル及び前記分析用のスペクトルを取得する時間は、前記第2の学習用のスペクトルを取得する時間よりも短く、
前記教師データは、前記第1の学習用のスペクトルと、前記第2の学習用のスペクトルに基づいた分析結果と、が組み合わせられたデータである、
ことを特徴とする推定方法。 - 前記教師データは、1枚の前記教師データ取得用の基板の同一測定点に基づいて複数取得される、ことを特徴とする請求項5に記載の推定方法。
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