JP7344583B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
従来から、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、測定値を視認しやすいようにマッピング表示することが行われている。例えば、レントゲン撮影といったＸ線イメージングでは、透過した最大のＸ線強度を０とし、濃淡をマッピング表示することが行われている。また、電子顕微鏡（SEM）、電子プローブマイクロアナライザ（EPMA）、蛍光Ｘ線分析装置などの測定装置を用いた測定値を、どの部分に集積しているか見やすくするため等の定性的な用途でマッピング表示することもある。
具体的には、試料上の２次元領域内の多数の測定点についてそれぞれ所定の分析を行ってデータを取得することが可能な分析装置により得られたデータに基づいて、当該２次元領域の全体又はその一部の領域における信号強度値や定量値等の分布を示す画像を作成して表示する分析データ表示処理装置がある（下記特許文献１参照）。
また、試料表面上の測定領域内に電子線を照射することにより発生するＸ線の検出信号に基づいて画像を表示させるＸ線画像表示装置がある（下記特許文献２参照）。
上記のようなマッピング表示は、測定位置に対して当該測定位置における測定値と対応する色や濃淡を割り当てることで行われる。色や濃淡を用いて表示された画像を見やすくするため、累積輝度分布を用いて画像に対する階調補正を行うこともある（下記特許文献３参照）。
ところで、測定対象の所与の領域に対する測定は、面内の均質性を評価するために行われる場合がある。例えば、複数の特性Ｘ線強度のばらつきに関する変動係数εと標準偏差σとをもとに試料の均質性の評価を行う手法が知られている（下記特許文献４参照）。
特開2017-040520号公報 特開2018-179862号公報 特開2000-102033号公報 特開2005-201640号公報
従来技術においては、測定位置に対して当該測定位置における測定値と対応する色や濃淡が割り当てられていたが、例えば測定値を最大から最小をレンジとして、または、最大から０をレンジとして測定値の分類が行われていた。最大値は測定毎に変化するため、測定毎に濃淡と配色にばらつきが生まれてしまう。また、面内分布に有意差が存在するか判断が難しく、分布による定量的評価が困難である。
また、上記特許文献４では、標準偏差σを用いて均質性が評価されているものの、測定結果を図示化し視覚的に定量評価する手段として示されていない。
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、測定値に対して統計的手法を用いて色や濃淡などを割り当てることにより、視覚的に定量評価を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することである。
本発明の一側面に係る情報処理装置は、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定部と、前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前記散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当てる演算部と、前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示部と、を有する。
本発明の別の一側面に係る情報処理装置において、前記代表値は、前記測定値の平均値または中央値または最頻値であり、前記散布度は、前記測定値の標準偏差または拡張不確かさまたは標準得点またはｎ分位である。
本発明の別の一側面に係る情報処理装置において、前記演算部は、さらに、前記分類ごとの頻度を表すヒストグラムに２個以上のピークが含まれる場合に、前記測定対象の所与の領域のうち特定の１個のピークと対応する領域における新たな統計的な代表値を算出し、前記測定値と前記新たな統計的な代表値との相違の大きさにより、前記特定の１個のピークと対応する領域内で、前記測定値を新たな統計的な散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当てる。
本発明の別の一側面に係る情報処理装置において、前記表示態様は、前記分類に応じて異なる色または濃淡で表示する表示態様である。
本発明の別の一側面に係る情報処理装置において、前記表示態様は、前記分類に応じて異なる高さで表示する表示態様である。
本発明の一側面に係る蛍光Ｘ線分析装置またはＸ線ＣＴ装置またはＸ線回折装置または走査型電子顕微鏡または透過型電子顕微鏡は、上記のいずれかの情報処理装置を含む。
本発明の一側面に係る情報処理方法は、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定ステップと、前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前期散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当てる演算ステップと、前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示ステップと、を有する。
本発明の一側面に係る情報処理装置で実行されるプログラムは、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定ステップと、前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前期散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当てる演算ステップと、前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示ステップと、を前記情報処理装置に実行させる。
測定値に対して統計的手法を用いて色や濃淡などを割り当てることにより、視覚的に定量評価を行うことができる。
本発明の実施形態に係る情報処理装置の一例の概略を示す図である。 本発明の実施形態に係る測定部の一例の概略を示す図である。 情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 標準偏差を用いた分類結果をカラー表示した一例である。 図４に対する比較例をカラー表示した一例を示す図である。 図４に対する比較例をカラー表示した他の一例を示す図である。 Ａｌの測定値のヒストグラムを示す図である。 Ｍｎの測定値のヒストグラムを示す図である。 八分位数を用いた分類結果をカラー表示した一例である。 標準偏差を用いた分類結果をグレースケール表示した一例である。 図１０に対する比較例をグレースケール表示した一例を示す図である。 図１０に対する比較例をグレースケール表示した他の一例を示す図である。 八分位数を用いた分類結果をグレースケール表示した一例である。 標準偏差を用いた分類結果と比較例を３次元マップ表示した一例である。
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態(以下、実施形態という)を、図面に従って説明する。図１は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示す例では、情報処理装置１００は、一般的なコンピュータと測定部１０２とを含む。当該コンピュータは、入出力部１０４と、演算部１０６と、記憶部１０８と、表示部１１０と、データバス１１２とを含む。
入出力部１０４は、例えば、ネットワークアダプタ、ＵＳＢポート、光ディスクドライブなどであって、測定部１０２との間でデータの送受信を行うインタフェースである。演算部１０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であって、各種演算を行う。記憶部１０８は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ(Hard Disc Drive)であって、演算部１０６が行う演算に用いるパラメータや測定部１０２が測定した測定値等を記憶する。表示部１１０は、フラットパネルディスプレイ（例えば、液晶モニター）などの表示デバイスであって、画像を表示する。入出力部１０４、演算部１０６、記憶部１０８及び表示部１１０はデータバス１１２により相互に電気信号のやり取りができるよう接続されている。なお、ここで示したコンピュータのハードウェア構成は一例であり、これ以外の構成のものであってもよい。また、演算部１０６及び表示部１１０の詳細については後述する。
本開示に係る測定ステップ、演算ステップ、及び表示ステップを情報処理装置１００に実行させるプログラムは、ＨＤＤに記憶され、必要に応じてＲＡＭに読みだされてＣＰＵにより実行される。当該プログラムは、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータが読み込むことができる情報記録媒体に記録されて提供されても、入出力部１０４を介して外部のインターネット等の情報通信回線を介して提供されてもよい。
測定部１０２は、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する。具体的には一例として、測定部１０２が測定対象に１次Ｘ線を照射し、出射される２次Ｘ線の強度に基づいて、測定対象に含まれる元素の分析を行う蛍光Ｘ線分析装置である場合について説明する。
図２は、蛍光Ｘ線分析装置の概略を示す図である。図２に示すように、蛍光Ｘ線分析装置は、試料台２０２と、Ｘ線源２０４と、コリメータ２０８と、検出器２１０と、を含む。試料台２０２は、ｘ-ｙステージであり、測定対象である試料２１２が配置される。Ｘ線源２０４で発生した１次Ｘ線は、コリメータ２０８で絞られ、測定対象である試料２１２の表面に照射される。コリメータ２０８は、１次Ｘ線を集光するポリキャピラリーでもよい。この際、試料台２０２の移動により、１次Ｘ線は、測定対象である試料２１２の所与の領域に対して照射される。１次Ｘ線が照射された所与の領域から、蛍光Ｘ線が出射される。検出器２１０は、蛍光Ｘ線が入射する位置に配置される。蛍光Ｘ線分析装置は、検出器２１０に入射した蛍光Ｘ線のエネルギーと強度に基づいて、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて試料２１２に含まれる元素の種類と含有率を測定値として取得する。
なお、測定部１０２は、測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行うことができれば、Ｘ線ＣＴ装置、Ｘ線回折装置、走査型電子顕微鏡、透過型電子顕微鏡など他の測定装置であってもよい。また、所定の物理量は、測定対象の所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定される物理量であればよく、元素の種類と含有率に限られない。物理量は、例えば、元素の密度、測定対象から発生する二次電子の強度、測定対象の表面高さ等であってもよい。
続いて、本開示に係る代表値の算出、分類の割り当て及び当該分類に応じた表示を行う方法について説明する。図３は、当該方法を示すフローチャートである。まず、測定部１０２は、測定値を取得する（Ｓ３０２）。具体的には、例えば、蛍光Ｘ線分析装置である測定部１０２は、Ａｌ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎを含む測定対象に対して、少なくとも一辺が３．１ｃｍの正方形状の領域に１次Ｘ線を照射する。そして、測定部１０２は、当該正方形状の領域から出射される蛍光Ｘ線のエネルギー及び強度に基づいて、Ａｌ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎの含有率を取得する。この時、測定部１０２は、Ａｌ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎの各元素について、それぞれ正方形状の領域における座標ごとに各元素の含有率を取得する。ここで、座標は、一辺が３．１ｃｍの正方形状の領域における位置を表す情報であって、正方形状の領域の一辺と対応するｘ座標と、該一辺と直交するｙ座標で表される。例えば、コリメータ２０８の照射径を０．１ｃｍとし、試料台２１２をｘ軸方向及びｙ軸方向に０．１ｃｍごとに駆動させると、１辺が３．１ｃｍの正方形状の領域に１次Ｘ線が照射される。この場合、当該正方形状の領域には９６１個の座標が含まれる。従って、測定部１０２は、一辺が３．１ｃｍの正方形状の領域からＡｌ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎの含有率を９６１個ずつ取得する。なお、蛍光Ｘ線のエネルギー及び強度から各元素の含有率を取得する方法は、公知の技術を用いて行われる。
次に、演算部１０６は、測定値の統計的な代表値と散布度を算出する（Ｓ３０４）。具体的には、例えば、演算部１０６は、測定値の平均値を統計的な代表値として算出し、測定値の標準偏差を散布度として算出する。上記例では、演算部１０６は、９６１個取得されたＡｌの含有率の平均値を代表値として算出し、測定値の標準偏差を散布度として算出する。演算部１０６は、Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎについても同様に、９６１個の含有率の平均値を代表値として算出し、測定値の標準偏差を散布度として算出する。
また、演算部１０６は、測定値の中央値や最頻値を統計的な代表値として算出してもよい。上記例では、演算部１０６は、９６１個取得されたＡｌの含有率の中央値や最頻値を算出してもよい。演算部１０６は、Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎについても同様に、９６１個の含有率の中央値や最頻値を算出してもよい。また、演算部１０６は、測定値の拡張不確かさまたは標準得点またはｎ分位（ｎは整数）を散布度として算出してもよい。当該実施形態については後述する。
次に、演算部１０６は、測定値と代表値との相違の大きさにより、座標ごとに測定値を散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当てる（Ｓ３０６）。例えば、演算部１０６は、測定値と平均値との相違の大きさにより、各座標の測定値を標準偏差によって区分された分類のいずれかに割り当てる。具体的には、演算部１０６は、座標ごとに該座標の測定値を標準偏差σに基づいた８個の分類（以下第１分類乃至第８分類と呼称する）のいずれかに割り当てる。例えば、第１分類は、－３σ未満である。第２分類は、－３σ以上－２σ未満である。第３分類は、－２σ以上－σ未満である。第４分類は、－σ以上０未満である。第５分類は、０以上σ未満である。第６分類は、σ以上２σ未満である。第７分類は、２σ以上３σ未満である。第８分類は、３σ以上である。
次に、表示部１１０は、分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う（Ｓ３０８）。具体的には、表示部１１０は、Ｓ３０６で割り当てられた分類に応じて、各座標を異なる色で表示する。例えば、表示部１１０は、第１分類に割り当てられた座標を黒で表示する。表示部１１０は、第２分類に割り当てられた座標を紫で表示する。表示部１１０は、第３分類に割り当てられた座標を青で表示する。表示部１１０は、第４分類に割り当てられた座標を水色で表示する。表示部１１０は、第５分類に割り当てられた座標を黄緑で表示する。表示部１１０は、第６分類に割り当てられた座標を緑で表示する。表示部１１０は、第７分類に割り当てられた座標を橙で表示する。表示部１１０は、第８分類に割り当てられた座標を赤で表示する。図４は、測定部１０２が上記４個の元素について、それぞれ３．１ｃｍの正方形状の領域における座標ごとに各元素の含有率（質量パーセント濃度）を取得した場合において、各座標に割り当てられた分類に応じて、各座標を異なる色で表示した図（Ａｌ：図４左上，Ｓｉ：図４右上，Ｍｎ：図４左下，Ｚｎ：図４右下）である。各座標のｘ軸方向及びｙ軸方向の間隔は、それぞれ０．１ｃｍである。
図５及び図６は、図４の比較例であって、従来技術を用いて表示した図である。図５は、測定値の０値から最大値までを等間隔に８個の領域（第１分類から第８分類）に区分し、各座標の測定値をそれぞれ該当する第１分類から第８分類のいずれかに分類し、各分類に応じて異なる色で表示した図である。図６は、最小値から測定値の最大値までを等間隔に８個の領域（第１分類から第８分類）に区分し、各座標の測定値をそれぞれ該当する第１分類から第８分類のいずれかに分類し、各分類に応じて異なる色で表示した図である。
図４のＡｌの測定結果は、測定領域の全域にわたって、水色（第４分類）または緑色（第５分類）で表示されている。また、微小な領域において黒色（第１分類）で表示されている。従って、当該図を一見するだけで、Ａｌの測定値が測定領域の全域にわたって平均値に近い値であり、かつ測定値の面内ばらつきが小さいことが分かる。また、平均値±３σの範囲外の測定値を異常と判定する場合、黒色（第１分類）で表示された微小な領域において異常値が現れていることがわかる。一方、図５のＡｌの測定結果は、測定領域の全域にわたって、赤色（第８分類）で表示されている。当該図を一見しただけでは、測定領域における測定値のばらつきが小さいように見えるものの、赤色で表示される測定値の範囲が大きいため、実際にばらつきが大きいのか把握しづらい。また、図６のＡｌの測定結果は、測定領域の全域にわたって、水色（第４分類）または緑色（第５分類）で表示され、一部青色（第３分類）で表示されている。当該図を一見すると、測定値の面内ばらつきが小さいことは予測できるものの、測定領域全域にわたって異常値が含まれているかは把握することができない。
図７は、Ａｌの測定値のヒストグラムを示す図である。図７に示すように、Ａｌの測定値は、およそ正規分布しており、一部の測定値が－３σ未満である第１分類に含まれることが分かる。従って、平均値±３σの範囲外の測定値を異常と判定する場合、図４に示す表示方法であれば全ての測定値の中に異常値が含まれていることを容易に把握することができる。一方、図７に示すように、測定値の最小値から測定値の最大値までを等間隔に８個の領域（第１分類から第８分類）に区分した場合、－３σ未満に該当する座標が黒色で表示されていたとしても、当該座標の測定値が異常値に該当するか否かは判断することができない。
図４のＳｉ及びＺｎの測定結果は、測定領域の大半の全域において、青色（第３分類）、水色（第４分類）、黄緑（第５分類）及び緑色（第６分類）で表示されているが、一部の領域は黒色（第１分類）及び赤色（第８分類）で表示されている。従って、当該図を一見するだけで、黒色及び赤色で表示された領域において異常な測定値が取得されたことが分かる。一方、図５のＳｉの測定結果は、測定領域の全域にわたって、青色（第３分類）または水色（第４分類）で表示されている。図５のＺｎの測定結果は、測定領域の全域にわたって、橙色（第７分類）で表示されている。図６のＳｉ及びＺｎの測定結果は、測定領域の全域にわたって、青色（第３分類）または水色（第４分類）で表示されている。従って、図５及び図６のＳｉ及びＺｎの測定結果を一見しても、異常な測定値が含まれているか把握することができない。
図４のＭｎの測定結果は、中央付近の領域において、赤色（第８分類）で表示され、周辺領域において、黒色（第１分類）で表示されている。当該図を一見するだけで、Ｍｎの含有率の高い領域（測定領域の中央付近）と、Ｍｎの含有率の低い領域（測定領域の周辺領域）と、の２つの領域が存在していることが分かる。このような結果が得られた場合、黒色（第１分類）で表示された領域と赤色（第８分類）で表示された領域の測定値は、いずれも異常値というわけではなく、各領域において個別に再評価が必要であることがわかる。一方、図５のＭｎの測定結果は、中央に近いほど、水色（第４分類）及び黄緑（第５分類）で表示された領域が多く、外側に近いほど青色（第３分類）で表示された領域が多い。また、図６のＭｎの測定結果は、中央に近いほど、青色（第３分類）及び水色（第４分類）で表示された領域が多く、外側に近いほど紫（第２分類）で表示された領域が多い。従って、図５及び図６のＭｎの測定結果を一見すると、中央に近いほどＭｎの含有率が高く外側に近いほどＭｎの含有率が低いことが分かるものの、Ｍｎの含有率が高い領域と低い領域の２つの領域が存在していることは把握できない。
図８は、Ｍｎの測定値のヒストグラムを示す図である。図８に示すように、測定値が－３σ未満に該当する領域と、測定値が３σ以上に該当する領域と、が明確に分離していることがわかる。このような場合、ユーザは、再評価を行ってもよい。例えば、演算部１０６は、分類ごとの頻度を表すヒストグラムに２個以上のピークが含まれる場合に、測定対象の所与の領域のうち特定の１個のピークと対応する領域における新たな統計的な代表値を算出してもよい。具体的には、ユーザは、図４のＭｎの測定結果が表示された画面上で、黒色（第１分類）で表示された領域を選択してもよい。例えば、ユーザはマウスを操作することでＭｎの測定結果が表示された画面上で再評価を所望する領域を選択してもよいし、キーボード等に入力することで再評価を所望する座標を入力してもよい。例えばユーザが黒色（第１分類）で表示された領域において１．１ｃｍ角の矩形の領域を指定した場合、演算部１０６は、当該領域に含まれる１２１個の測定値について、新たな平均値を算出する。当該新たな平均値は、Ｓ３０４で算出された値とは異なる。さらに、演算部１０６は、測定値と新たな統計的な代表値との相違の大きさにより、上記特定の１個のピークと対応する領域内で、測定値を新たな統計的な散布度に基づいた複数の分類のいずれかに割り当ててもよい。具体的には、当該１．１ｃｍ角の矩形の領域において、Ｓ３０６と同様の割り当てを行う。さらに、当該割り当てられた分類に基づいて、Ｓ３０８と同様の表示を行うことにより、Ｍｎの含有率の低い領域において、異常値が含まれるか否かを容易に判断することができる。同様に、ユーザが赤色（第８分類）で表示された領域を選択することにより、Ｍｎの含有率の高い領域において、異常値が含まれるか否かを容易に判断することができる。
以上のように、全測定値から代表値を算出し、各測定値と代表値との相違の大きさにより、座標ごとに測定値を複数の分類のいずれかに割り当て、各座標を色分けして表示することによって、測定領域に含まれる異常値を容易に発見することができる。
なお、代表値と散布度の算出及び座標の分類を行う方法は上記に限られない。例えば、Ｓ３０４において、代表値は、測定値の中央値または最頻値であってもよい。また、散布度は、測定値の標準偏差または拡張不確かさまたは標準得点またはｎ分位であってもよい。具体的には、例えば、Ｓ３０２において上記と同様の測定値が取得されたものとして説明する。
Ｓ３０４において、演算部１０６は、９６１個取得されたＡｌの含有率の中央値を算出する。演算部１０６は、Ｓｉ，Ｍｎ，Ｚｎについても同様に、９６１個の含有率の中央値を算出する。
さらに、Ｓ３０６において、演算部１０６は、例えば、数１を用いて各測定値を分類する。
（数１）
中央値±４ＮＩＱＲ
すなわち、演算部１０６は、座標ごとに該座標の測定値を８個の分類のいずれかに割り当てる。第１分類は、１２．５％未満（第１八分位数未満）である。第２分類は、１２．５％以上２５．０％未満（第１八分位数以上第２八分位数未満）である。第３分類は、２５．０％以上３７．５％未満（第２八分位数以上第３八分位数未満）である。第４分類は、３７．５％以上５０．０％未満（第３八分位数以上第４八分位数未満）である。第５分類は、５０．０％以上６２．５％未満（第４八分位数以上第５八分位数未満）である。第６分類は、６２．５％以上７５．０％未満（第５八分位数以上第６八分位数未満）である。第７分類は、７５．０％以上８７．５％未満（第６八分位数以上第７八分位数未満）である。第８分類は、８７．５％以上（第７八分位数以上）である。
図９は、図４乃至図６に示した測定結果を、上記方法によって各座標に割り当てた分類を表す図（Ａｌ：図９左上，Ｓｉ：図９右上，Ｍｎ：図９左下，Ｚｎ：図９右下）である。上記方法によれば図９に示すように、測定領域の中で、測定値が低い領域と高い領域とを一見して把握することができる。本方法によれば、データの偏りに依存しにくくロバストネスな表示結果を得ることが出来る。
また、散布度が拡張不確かさである場合、座標ごとに該座標の測定値を９５％信頼区間に含まれるか否かのいずれかに割り当ててもよい。例えば、測定値が９５％信頼区間に含まれる場合に当該測定値の座標を第１分類に割り当て、測定値が９５％信頼区間に含まれない場合に当該測定値の座標を第２分類に割り当ててもよい。
また、散布度が標準得点（例えば、ｚスコア）である場合、座標ごとに該座標の測定値をｚスコアの値に応じた分類に割り当ててもよい。具体的には、第１分類は、－３未満である。第２分類は、―３以上―２未満である。第３分類は、―２以上―１未満である。第４分類は、―１以上０未満である。第５分類は、０以上１未満である。第６分類は、１以上２未満である。第７分類は、２以上３未満である。第８分類は、３以上である。
また、表示態様は、分類に応じて異なる色で表示する態様に限られない。例えば、表示部１１０は、割り当てられた分類に応じて、各座標をグレースケールで表示してもよい。具体的には、表示部１１０は、第１分類に割り当てられた座標を０階調で表示する。表示部１１０は、第２分類に割り当てられた座標を３６階調で表示する。表示部１１０は、第３分類に割り当てられた座標を７２階調で表示する。表示部１１０は、第４分類に割り当てられた座標を１０８階調で表示する。表示部１１０は、第５分類に割り当てられた座標を１４４階調で表示する。表示部１１０は、第６分類に割り当てられた座標を１８０階調で表示する。表示部１１０は、第７分類に割り当てられた座標を２１６階調で表示する。表示部１１０は、第８分類に割り当てられた座標を２５５階調で表示する。図１０乃至図１３は、図４乃至図７をグレースケール表示した図である。グレースケール表示を行った場合でも、上記と同様、測定領域に異常値が含まれるか否かを容易に判断することができる。また、表示された画像を保存する際に、画像のデータサイズを小さくすることができる。
また、例えば、表示部１１０は、割り当てられた分類に応じて、各座標を異なる高さで表示してもよい。具体的には、例えば、図１４(a)及び図１４(b)に示すように、表示部１１０は、第１分類の高さが最も高く、第８分類の高さが最も低くなるように、各座標を３次元マップ表示してもよい。なお、図１４(a)は、図４のＡｌの測定結果を３次元マップで表示した図であり、図１４(b)は、図５のＡｌの測定結果を３次元マップで表示した図である。上記と同様、比較例である図１４(b)と異なり、図１４(a)を一見しただけで測定領域に異常値が含まれるか否かを容易に判断することができる。
本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上記蛍光Ｘ線分析装置２００の構成は一例であって、これに限定されるものではない。上記の実施例で示した構成と実質的に同一の構成、同一の作用効果を奏する構成または同一の目的を達成する構成で置き換えてもよい。例えば、上記においては、演算部１０６によって算出される代表値が１個である場合について説明したが、複数の値（例えば第ｎ八分位数に対応する値）であってもよい。
１００ 情報処理装置、１０２ 測定部、１０４ 入出力部、１０６ 演算部、１０８ 記憶部、１１０ 表示部、１１２ データバス、２０２ 試料台、２０４ Ｘ線源、２０８ コリメータ、２１０ 検出器、２１２ 試料。

Claims (7)

  1. 測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定部と、
    前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前記散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てる演算部と、
    前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示部と、
    を有し、
    前記演算部は、さらに、
    前記分類ごとの頻度を表すヒストグラムに２個以上のピークが含まれる場合に、前記測定対象の所与の領域のうち特定の１個のピークと対応する領域における新たな統計的な代表値を算出し、
    前記測定値と前記新たな統計的な代表値との相違の大きさにより、前記特定の１個のピークと対応する領域内で、前記測定値を新たな統計的な散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てる情報処理装置。
  2. 前記代表値は、前記測定値の平均値または中央値または最頻値であり、
    前記散布度は、前記測定値の標準偏差または拡張不確かさまたは標準得点またはｎ分位である、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記表示態様は、前記分類に応じて異なる色または濃淡で表示する表示態様である請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記表示態様は、前記分類に応じて異なる高さで表示する表示態様である請求項１または２に記載の情報処理装置。
  5. 請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置を含む測定装置であって、
    前記測定値は、蛍光Ｘ線分析装置またはＸ線ＣＴ装置またはＸ線回折装置または走査型電子顕微鏡または透過型電子顕のいずれかによって取得されることを特徴とする測定装置。
  6. 測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定ステップと、
    前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前記散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てる演算ステップと、
    前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示ステップと、
    を有し、
    前記演算ステップにおいて、さらに、
    前記分類ごとの頻度を表すヒストグラムに２個以上のピークが含まれる場合に、前記測定対象の所与の領域のうち特定の１個のピークと対応する領域における新たな統計的な代表値を算出し、
    前記測定値と前記新たな統計的な代表値との相違の大きさにより、前記特定の１個のピークと対応する領域内で、前記測定値を新たな統計的な散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てる情報処理方法。
  7. 測定対象の所与の領域に対して所定の物理量の測定を行い、該所与の領域における各位置を表す座標と関連付けて測定値を取得する測定ステップと、
    前記測定値の統計的な代表値と散布度を算出し、前記測定値と前記代表値との相違の大きさにより、座標ごとに前記測定値を前記散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てる演算ステップと、
    前記分類に応じた表示態様にて各座標の表示を行う表示ステップと、
    を情報処理装置に実行させるプログラムであって、
    前記演算ステップにおいて、さらに、
    前記分類ごとの頻度を表すヒストグラムに２個以上のピークが含まれる場合に、前記測定対象の所与の領域のうち特定の１個のピークと対応する領域における新たな統計的な代表値を算出し、
    前記測定値と前記新たな統計的な代表値との相違の大きさにより、前記特定の１個のピークと対応する領域内で、前記測定値を新たな統計的な散布度によって区分された複数の分類のいずれかに割り当てるプログラム。
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