JPH07190961A - 分析データ解析方法及び装置 - Google Patents
分析データ解析方法及び装置Info
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- JPH07190961A JPH07190961A JP5330955A JP33095593A JPH07190961A JP H07190961 A JPH07190961 A JP H07190961A JP 5330955 A JP5330955 A JP 5330955A JP 33095593 A JP33095593 A JP 33095593A JP H07190961 A JPH07190961 A JP H07190961A
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- pixe
- rbs
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ＲＢＳ及びＰＩＸＥの測定を同一の試料に対
して同時に実行し，両データを比較分析することによっ
て，より精度及び信頼性の高い結果を得る分析データの
解析方法及びその装置を提供する。 【構成】 同一の試料に対して同時にＲＢＳ及びＰＩＸ
Ｅによるエネルギースペクトルの測定を行い，それぞれ
測定されたエネルギースペクトルを比較解析する。ＰＩ
ＸＥスペクトルにより表面近傍の組成元素を割り出し
て，主要元素を用いてＲＢＳ及びＰＩＸＥのスペクトル
モデルを構築する。ＰＩＸＥデータから得られた微量元
素の情報で再びモデルを修正し，反復手続きにより，よ
り精度よく観測データを再現するモデルへと導かれ，最
終モデルはＲＢＳとＰＩＸＥの長所が反映され，より信
頼性の高い分析結果となる。
して同時に実行し，両データを比較分析することによっ
て，より精度及び信頼性の高い結果を得る分析データの
解析方法及びその装置を提供する。 【構成】 同一の試料に対して同時にＲＢＳ及びＰＩＸ
Ｅによるエネルギースペクトルの測定を行い，それぞれ
測定されたエネルギースペクトルを比較解析する。ＰＩ
ＸＥスペクトルにより表面近傍の組成元素を割り出し
て，主要元素を用いてＲＢＳ及びＰＩＸＥのスペクトル
モデルを構築する。ＰＩＸＥデータから得られた微量元
素の情報で再びモデルを修正し，反復手続きにより，よ
り精度よく観測データを再現するモデルへと導かれ，最
終モデルはＲＢＳとＰＩＸＥの長所が反映され，より信
頼性の高い分析結果となる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，イオンビームを試料に
照射して，試料中の成分原子によって散乱されたイオン
や励起された特性Ｘ線のエネルギースペクトルを測定
し，このスペクトルを解析することにより試料元素の同
定や試料表面の深さ方向の組成分析を行う分析データ解
析方法及びその装置に関する。
照射して，試料中の成分原子によって散乱されたイオン
や励起された特性Ｘ線のエネルギースペクトルを測定
し，このスペクトルを解析することにより試料元素の同
定や試料表面の深さ方向の組成分析を行う分析データ解
析方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】高エネルギーに加速されたイオンビーム
を試料に照射すると，試料表面から散乱イオン，特性Ｘ
線，二次電子，反跳粒子等の二次発生信号が発生する。
いずれかの二次発生信号を検出する分析手法により試料
の元素同定，組成分析等を行うことができる。ここで
は，上記二次発生信号の中から，散乱イオンを検出する
ＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析：Rutherford Backs
cattering Spectroscopy）による分析手法と，上記特性
Ｘ線を検出するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線放出分析：Part
icle Induced X-ray Emission ）による分析手法とに注
目する。上記ＲＢＳ分析では，イオンビームに照射され
た試料から発生する散乱イオンを検出して，散乱イオン
のエネルギースペクトルから元素同定，組成分析を行う
ことができる。とりわけイオンビームの入射方向に対し
て後方に散乱されるイオンを利用するときが最も分解能
が高く，ＲＢＳではこの後方散乱イオンを検出する。
又，試料表面からΔｘだけ深いところで散乱されるイオ
ンは，入射／出射のとき固体中の軌道電子とのノックオ
ン散乱によりエネルギーを失うため，散乱イオンのエネ
ルギーは入射イオンのエネルギーＥ1 より更にΔＥだけ
低くなる（阻止能）。固体中ではΔＥは深さΔｘにほぼ
線形に比例するため，このシフト量からイオンが衝突し
た原子核の深さを知ることができる。
を試料に照射すると，試料表面から散乱イオン，特性Ｘ
線，二次電子，反跳粒子等の二次発生信号が発生する。
いずれかの二次発生信号を検出する分析手法により試料
の元素同定，組成分析等を行うことができる。ここで
は，上記二次発生信号の中から，散乱イオンを検出する
ＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析：Rutherford Backs
cattering Spectroscopy）による分析手法と，上記特性
Ｘ線を検出するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線放出分析：Part
icle Induced X-ray Emission ）による分析手法とに注
目する。上記ＲＢＳ分析では，イオンビームに照射され
た試料から発生する散乱イオンを検出して，散乱イオン
のエネルギースペクトルから元素同定，組成分析を行う
ことができる。とりわけイオンビームの入射方向に対し
て後方に散乱されるイオンを利用するときが最も分解能
が高く，ＲＢＳではこの後方散乱イオンを検出する。
又，試料表面からΔｘだけ深いところで散乱されるイオ
ンは，入射／出射のとき固体中の軌道電子とのノックオ
ン散乱によりエネルギーを失うため，散乱イオンのエネ
ルギーは入射イオンのエネルギーＥ1 より更にΔＥだけ
低くなる（阻止能）。固体中ではΔＥは深さΔｘにほぼ
線形に比例するため，このシフト量からイオンが衝突し
た原子核の深さを知ることができる。
【０００３】ところが，軽元素基板上の極薄い重元素の
膜のような場合を除けば，一般のＲＢＳスペクトルは原
理的にエネルギー軸上に運動因子Ｋで決まる質量情報
と，媒質の阻止能に依存した深さ情報を重畳したもので
あるから，そのスペクトルは複雑でスペクトルの幾何特
徴だけから表面近傍の構造を一意に決定することはでき
ない。そこで，スペクトルシュミレーションを用いたモ
デル最適化による定量解析が近年行われるようになっ
た。図３に上記シュミレータを用いたモデル最適化によ
る分析データの解析方法の概念図を示す。本方法では，
入射イオンの飛程深さの表面近傍を多層近似させた離散
化モデルで表現し（モデルテキスト），各層の元素組成
を仮定した元素別密度テーブルから，ＲＢＳの散乱公式
及び阻止能を与える表（又は近似関数）を用いて散乱イ
オンのエネルギースペクトルを理論計算で生成する（ス
ペクトルシュミレーション）。この予測結果と実測され
た測定スペクトルとを比較評価して，その差異が小さく
なるように各層の元素密度を修正する。これらの手順を
反復させることによって，最終的に観測スペクトルを再
現し，かなり良い精度で組成比，膜厚，深さ分布を推定
することができる。
膜のような場合を除けば，一般のＲＢＳスペクトルは原
理的にエネルギー軸上に運動因子Ｋで決まる質量情報
と，媒質の阻止能に依存した深さ情報を重畳したもので
あるから，そのスペクトルは複雑でスペクトルの幾何特
徴だけから表面近傍の構造を一意に決定することはでき
ない。そこで，スペクトルシュミレーションを用いたモ
デル最適化による定量解析が近年行われるようになっ
た。図３に上記シュミレータを用いたモデル最適化によ
る分析データの解析方法の概念図を示す。本方法では，
入射イオンの飛程深さの表面近傍を多層近似させた離散
化モデルで表現し（モデルテキスト），各層の元素組成
を仮定した元素別密度テーブルから，ＲＢＳの散乱公式
及び阻止能を与える表（又は近似関数）を用いて散乱イ
オンのエネルギースペクトルを理論計算で生成する（ス
ペクトルシュミレーション）。この予測結果と実測され
た測定スペクトルとを比較評価して，その差異が小さく
なるように各層の元素密度を修正する。これらの手順を
反復させることによって，最終的に観測スペクトルを再
現し，かなり良い精度で組成比，膜厚，深さ分布を推定
することができる。
【０００４】一方，上記ＰＩＸＥ分析は，イオンビーム
により照射された試料から放出される特性Ｘ線を検出す
るもので，この特性Ｘ線のエネルギーは原子に固有の値
を有し，且つ非常にエネルギー幅が狭いので，元素の同
定／検出に適している。ＰＩＸＥによる分析は，図４に
示すように特性Ｘ線のスペクトルを測定し，特性Ｘ線の
ピークからエネルギー元素種類を同定し，信号強度（ピ
ーク高又は面積）から存在量を推定する。しかしなが
ら，観測される特性Ｘ線の強度は，入射イオンのエネル
ギーの関数で与えられる励起確率のみならず，入射イオ
ンの飛程，試料媒質中でのＸ線吸収，二次励起などの現
象に大きく影響されるため，１本のＸ線強度から分析元
素の絶対定量を行うことは非常に困難である。そこで，
試料と似かよった基板組成をもつ標準サンプルのスペク
トルを予めデータベースとして用意しておき，図５に示
すように，それと比較することによって定量分析が行わ
れている。
により照射された試料から放出される特性Ｘ線を検出す
るもので，この特性Ｘ線のエネルギーは原子に固有の値
を有し，且つ非常にエネルギー幅が狭いので，元素の同
定／検出に適している。ＰＩＸＥによる分析は，図４に
示すように特性Ｘ線のスペクトルを測定し，特性Ｘ線の
ピークからエネルギー元素種類を同定し，信号強度（ピ
ーク高又は面積）から存在量を推定する。しかしなが
ら，観測される特性Ｘ線の強度は，入射イオンのエネル
ギーの関数で与えられる励起確率のみならず，入射イオ
ンの飛程，試料媒質中でのＸ線吸収，二次励起などの現
象に大きく影響されるため，１本のＸ線強度から分析元
素の絶対定量を行うことは非常に困難である。そこで，
試料と似かよった基板組成をもつ標準サンプルのスペク
トルを予めデータベースとして用意しておき，図５に示
すように，それと比較することによって定量分析が行わ
れている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記ＲＢＳ及びＰＩＸ
Ｅは，分析原理から特性に違いがあり，それぞれ以下に
示すような問題点があった。 （１）ＲＢＳでは，複数の元素が深さ方向に分布した複
雑な表面構造をもつ試料に対しては，含有元素の質量と
その深さ分布情報が同じエネルギー軸に写像されるた
め，モデル最適化の処理を行ったとしても，解を一意に
決定することができない。このため，従来のＲＢＳでは
予め組成又は構造がある程度わかっている試料について
しか，その信頼性を主張できず，任意の構造／組成をも
つ試料の分析においては一歩退いた立場を取らざるを得
ない。 （２）又，ＲＢＳでは，重元素を主成分とした基板中の
含有軽元素の分析においては，軽元素の信号が基板元素
のそれと重なる上に，軽元素ほど散乱断面積が小さくな
るため，統計誤差に隠されてしまい，その定量精度が十
数％にも悪化してしまう。 （３）ＰＩＸＥでは，観測される特性Ｘ線の強度は，入
射イオンのエネルギーの関数で与えられる励起確率のみ
ならず，入射イオンの飛程，試料媒質中でのＸ線吸収，
二次励起などの現象に大きく影響され，１本のＸ線強度
から分析元素の絶対定量を行うことは非常に困難であ
る。 （４）又，ＰＩＸＥでは，特定Ｘ線のスペクトルは本質
的に深さ方向の情報をもっていないため，深さ方向に均
質な試料以外，即ち深さ方向に構造のある多層，埋め込
み，注入試料の定量分析は困難である。 （５）更に，ＰＩＸＥでは，重元素ほど励起確率が小さ
いため，特性Ｘ線の信号が小さく感度が悪くなる。 上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥの特徴を比較してみると，表１
に示すようになる。
Ｅは，分析原理から特性に違いがあり，それぞれ以下に
示すような問題点があった。 （１）ＲＢＳでは，複数の元素が深さ方向に分布した複
雑な表面構造をもつ試料に対しては，含有元素の質量と
その深さ分布情報が同じエネルギー軸に写像されるた
め，モデル最適化の処理を行ったとしても，解を一意に
決定することができない。このため，従来のＲＢＳでは
予め組成又は構造がある程度わかっている試料について
しか，その信頼性を主張できず，任意の構造／組成をも
つ試料の分析においては一歩退いた立場を取らざるを得
ない。 （２）又，ＲＢＳでは，重元素を主成分とした基板中の
含有軽元素の分析においては，軽元素の信号が基板元素
のそれと重なる上に，軽元素ほど散乱断面積が小さくな
るため，統計誤差に隠されてしまい，その定量精度が十
数％にも悪化してしまう。 （３）ＰＩＸＥでは，観測される特性Ｘ線の強度は，入
射イオンのエネルギーの関数で与えられる励起確率のみ
ならず，入射イオンの飛程，試料媒質中でのＸ線吸収，
二次励起などの現象に大きく影響され，１本のＸ線強度
から分析元素の絶対定量を行うことは非常に困難であ
る。 （４）又，ＰＩＸＥでは，特定Ｘ線のスペクトルは本質
的に深さ方向の情報をもっていないため，深さ方向に均
質な試料以外，即ち深さ方向に構造のある多層，埋め込
み，注入試料の定量分析は困難である。 （５）更に，ＰＩＸＥでは，重元素ほど励起確率が小さ
いため，特性Ｘ線の信号が小さく感度が悪くなる。 上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥの特徴を比較してみると，表１
に示すようになる。
【表１】 上記表１を見ると，ＲＢＳとＰＩＸＥとで，それぞれの
長所短所が相補的な関係にあることに気付く。本発明
は，このＲＢＳとＰＩＸＥとの相補的な関係に着目し
て，両者の測定を同一の試料に対して同時に実行し，且
つ両者の情報を比較分析することによって，より精度及
び信頼性の高い結果を得る分析データの解析方法及びそ
の装置を提供することを目的とする。
長所短所が相補的な関係にあることに気付く。本発明
は，このＲＢＳとＰＩＸＥとの相補的な関係に着目し
て，両者の測定を同一の試料に対して同時に実行し，且
つ両者の情報を比較分析することによって，より精度及
び信頼性の高い結果を得る分析データの解析方法及びそ
の装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明が採用する第１の手段は，イオンビームにより
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析方法
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを，同一試料に対して同時又は順次に実行し，
上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥにより測定されたエネルギース
ペクトルを比較解析することを特徴とする分析データ解
析方法である。又，第２の手段は，イオンビームにより
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析方法
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを，同一試料に対して同時又は順次に実行し，
上記ＰＩＸＥスペクトルから入射イオンが上記試料中に
進入し得る深さの元素同定を行い，同定された元素別に
深さ方向の密度分布テーブルを作成し，上記元素別密度
分布テーブルを用いてＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ
予測スペクトルとをシュミレーションにより作成し，上
記ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルと
を，測定された上記ＲＢＳスペクトルとＰＩＸＥスペク
トルとの間でそれぞれ比較して，ＲＢＳ及びＰＩＸＥそ
れぞれの予測スペクトルと測定スペクトルとの差異から
各予測スペクトルを修正し，その差異が小さくなるよう
に上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥの各予測スペクトルを最適化
することを特徴とする分析データ解析方法である。
に本発明が採用する第１の手段は，イオンビームにより
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析方法
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを，同一試料に対して同時又は順次に実行し，
上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥにより測定されたエネルギース
ペクトルを比較解析することを特徴とする分析データ解
析方法である。又，第２の手段は，イオンビームにより
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析方法
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを，同一試料に対して同時又は順次に実行し，
上記ＰＩＸＥスペクトルから入射イオンが上記試料中に
進入し得る深さの元素同定を行い，同定された元素別に
深さ方向の密度分布テーブルを作成し，上記元素別密度
分布テーブルを用いてＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ
予測スペクトルとをシュミレーションにより作成し，上
記ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルと
を，測定された上記ＲＢＳスペクトルとＰＩＸＥスペク
トルとの間でそれぞれ比較して，ＲＢＳ及びＰＩＸＥそ
れぞれの予測スペクトルと測定スペクトルとの差異から
各予測スペクトルを修正し，その差異が小さくなるよう
に上記ＲＢＳ及びＰＩＸＥの各予測スペクトルを最適化
することを特徴とする分析データ解析方法である。
【０００７】更に，第３の手段は，イオンビームにより
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析装置
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを同一試料に対して同時又は順次に実行し，上
記ＲＢＳ及びＰＩＸＥにより測定されたエネルギースペ
クトルを比較解析することを特徴とする分析データ解析
装置として構成される。更に，第４の手段は，イオンビ
ームにより照射された試料から発生する二次発生信号を
検出し，該二次発生信号のエネルギースペクトルを解析
することにより，上記試料の分析データを得る分析デー
タ解析装置において，上記二次発生信号の１つである後
方散乱イオンを検出して散乱イオンのエネルギースペク
トルを測定するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）
と，上記二次発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して
特性Ｘ線のエネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ
（粒子励起Ｘ線分析）とを同一試料に対して同時又は順
次に実行するイオンビーム分析装置と，上記ＰＩＸＥス
ペクトルから入射イオンが上記試料中に進入し得る深さ
の元素同定を行い，同定された元素別に深さ方向の元素
別密度分布テーブルを作成する元素別密度分布テーブル
作成手段と，上記元素別密度分布テーブルを用いてＲＢ
Ｓ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルとをシュミ
レーションにより作成する予測スペクトル作成手段と，
上記ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルと
を，測定された上記ＲＢＳスペクトルとＰＩＸＥスペク
トルとの間でそれぞれ比較して，ＲＢＳ及びＰＩＸＥそ
れぞれの予測スペクトルと，それぞれの測定スペクトル
との差異が小さくなるように上記各予測スペクトルを反
復修正する最適化手段とを具備してなることを特徴とす
る分析データ解析装置として構成される。
照射された試料から発生する二次発生信号を検出し，該
二次発生信号のエネルギースペクトルを解析することに
より，上記試料の分析データを得る分析データ解析装置
において，上記二次発生信号の１つである後方散乱イオ
ンを検出して散乱イオンのエネルギースペクトルを測定
するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）と，上記二次
発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエ
ネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線
分析）とを同一試料に対して同時又は順次に実行し，上
記ＲＢＳ及びＰＩＸＥにより測定されたエネルギースペ
クトルを比較解析することを特徴とする分析データ解析
装置として構成される。更に，第４の手段は，イオンビ
ームにより照射された試料から発生する二次発生信号を
検出し，該二次発生信号のエネルギースペクトルを解析
することにより，上記試料の分析データを得る分析デー
タ解析装置において，上記二次発生信号の１つである後
方散乱イオンを検出して散乱イオンのエネルギースペク
トルを測定するＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分析）
と，上記二次発生信号の１つである特性Ｘ線を検出して
特性Ｘ線のエネルギースペクトルを測定するＰＩＸＥ
（粒子励起Ｘ線分析）とを同一試料に対して同時又は順
次に実行するイオンビーム分析装置と，上記ＰＩＸＥス
ペクトルから入射イオンが上記試料中に進入し得る深さ
の元素同定を行い，同定された元素別に深さ方向の元素
別密度分布テーブルを作成する元素別密度分布テーブル
作成手段と，上記元素別密度分布テーブルを用いてＲＢ
Ｓ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルとをシュミ
レーションにより作成する予測スペクトル作成手段と，
上記ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルと
を，測定された上記ＲＢＳスペクトルとＰＩＸＥスペク
トルとの間でそれぞれ比較して，ＲＢＳ及びＰＩＸＥそ
れぞれの予測スペクトルと，それぞれの測定スペクトル
との差異が小さくなるように上記各予測スペクトルを反
復修正する最適化手段とを具備してなることを特徴とす
る分析データ解析装置として構成される。
【０００８】
【作用】本発明による分析データ解析方法によれば，同
一の試料に対して同時又は順次にＲＢＳ及びＰＩＸＥに
よるエネルギースペクトルの測定を行い，それぞれ測定
されたエネルギースペクトルを比較解析するので，それ
ぞれの長所短所が相補的な関係にある両分析方法を互い
に補いあうことになる。ＲＢＳでは重元素に感度が高
く，主要元素の定量性に優れ，深さ情報も得られる。一
方，ＰＩＸＥでは軽元素に感度が高く，元素同定の信頼
性が高い。従って，両者の測定を同一の試料に対して同
時に行い，両者の情報を比較分析すると，より精度及び
信頼性の高い結果が得られる。請求項１がこれに該当す
る。分析データの比較解析は，同一試料に対して同時又
は順次に実行されたＲＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれのエネ
ルギースペクトルから，上記ＰＩＸＥスペクトルにより
表面近傍の組成元素のほとんどを割り出すことができ，
その主要元素を用いてＲＢＳスペクトルを満足させるよ
うなモデル（ＲＢＳ予測スペクトル）を構築できる。こ
のモデルは表面近傍の主要元素の深さ分布を表し，各層
の阻止能から試料中の各層における入射イオンのエネル
ギーが予測できる。このＲＢＳ予測スペクトルから得ら
れた各層における入射イオンのエネルギーから，その経
路に沿ったＸ線の励起確率が推定できる。又，その発生
Ｘ線が試料表面に達するまでの吸収は，同じく主要元素
の深さ分布により決定できる。このように，ＲＢＳ分析
の情報によってＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミ
レートすることが可能となる。これは標準サンプルなし
に微量元素を精度よく定量することができることにな
り，２本以上の特性線（例えば，Ｋ線とＬ線）が観測さ
れる元素については，その強度比から平均深さも推定で
きることになる。これらＰＩＸＥデータから得られた微
量元素の情報で再びモデルを修正し，反復手続きによ
り，より精度よく観測スペクトルを再現するモデルへと
導かれ，最終モデルはＲＢＳとＰＩＸＥの長所が反映さ
れ，より信頼性の高い分析結果となる。請求項２がこれ
に該当する。
一の試料に対して同時又は順次にＲＢＳ及びＰＩＸＥに
よるエネルギースペクトルの測定を行い，それぞれ測定
されたエネルギースペクトルを比較解析するので，それ
ぞれの長所短所が相補的な関係にある両分析方法を互い
に補いあうことになる。ＲＢＳでは重元素に感度が高
く，主要元素の定量性に優れ，深さ情報も得られる。一
方，ＰＩＸＥでは軽元素に感度が高く，元素同定の信頼
性が高い。従って，両者の測定を同一の試料に対して同
時に行い，両者の情報を比較分析すると，より精度及び
信頼性の高い結果が得られる。請求項１がこれに該当す
る。分析データの比較解析は，同一試料に対して同時又
は順次に実行されたＲＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれのエネ
ルギースペクトルから，上記ＰＩＸＥスペクトルにより
表面近傍の組成元素のほとんどを割り出すことができ，
その主要元素を用いてＲＢＳスペクトルを満足させるよ
うなモデル（ＲＢＳ予測スペクトル）を構築できる。こ
のモデルは表面近傍の主要元素の深さ分布を表し，各層
の阻止能から試料中の各層における入射イオンのエネル
ギーが予測できる。このＲＢＳ予測スペクトルから得ら
れた各層における入射イオンのエネルギーから，その経
路に沿ったＸ線の励起確率が推定できる。又，その発生
Ｘ線が試料表面に達するまでの吸収は，同じく主要元素
の深さ分布により決定できる。このように，ＲＢＳ分析
の情報によってＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミ
レートすることが可能となる。これは標準サンプルなし
に微量元素を精度よく定量することができることにな
り，２本以上の特性線（例えば，Ｋ線とＬ線）が観測さ
れる元素については，その強度比から平均深さも推定で
きることになる。これらＰＩＸＥデータから得られた微
量元素の情報で再びモデルを修正し，反復手続きによ
り，より精度よく観測スペクトルを再現するモデルへと
導かれ，最終モデルはＲＢＳとＰＩＸＥの長所が反映さ
れ，より信頼性の高い分析結果となる。請求項２がこれ
に該当する。
【０００９】上記分析データ解析方法を実行するための
装置は，同一の試料に対して同時又は順次にＲＢＳ及び
ＰＩＸＥの分析データが得られるよう構成され，得られ
た両者のエネルギースペクトルを比較解析することがな
される。請求項３がこれに該当する。本発明による分析
データの解析装置では，同一の試料に対して同時又は順
次にＲＢＳ及びＰＩＸＥの分析データが得られるよう構
成されたイオンビーム分析装置により測定されたＰＩＸ
Ｅスペクトルから元素同定を行い，同定された元素別の
深さ方向の密度分布テーブルを作成して，これをもとに
ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルとがシ
ュミレーションにより作成される。この各予測スペクト
ルと測定された各スペクトルとを比較して，その間の差
異が小さくなるように反復修正すると，各予測スペクト
ルはより精度の高い分析データに最適化される。
装置は，同一の試料に対して同時又は順次にＲＢＳ及び
ＰＩＸＥの分析データが得られるよう構成され，得られ
た両者のエネルギースペクトルを比較解析することがな
される。請求項３がこれに該当する。本発明による分析
データの解析装置では，同一の試料に対して同時又は順
次にＲＢＳ及びＰＩＸＥの分析データが得られるよう構
成されたイオンビーム分析装置により測定されたＰＩＸ
Ｅスペクトルから元素同定を行い，同定された元素別の
深さ方向の密度分布テーブルを作成して，これをもとに
ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルとがシ
ュミレーションにより作成される。この各予測スペクト
ルと測定された各スペクトルとを比較して，その間の差
異が小さくなるように反復修正すると，各予測スペクト
ルはより精度の高い分析データに最適化される。
【００１０】
【実施例】以下，添付図面を参照して，本発明を具体化
した実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，
以下の実施例は本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定するものではない。ここに，図１
は本発明に係る分析データの解析方法の手順を示す概念
図，図２は本発明に係る分析データ解析装置の構成を記
す模式図である。図２において，分析データ解析装置１
は，イオンビーム照射によりＲＢＳとＰＩＸＥとが同一
の試料に対して同時に，あるいは順次に実施できるよう
構成されたイオンビーム分析装置２と，得られた分析デ
ータを解析処理するデータ解析装置３とを具備して構成
されている。上記イオンビーム分析装置２は，イオン源
１２を内蔵する加速器１１から投射されるイオンビーム
７により，測定室６内に配設された試料８を照射し，試
料８から発生する散乱イオン４を散乱イオン検出器９で
検出すると同時に，同じく試料８から発生する特性Ｘ線
５を特性Ｘ線検出器１０で検出できるよう構成される。
又，このイオンビーム分析装置２では，試料８の種類等
からＲＢＳ分析に適したイオン種によるイオンビーム，
あるいは，ＰＩＸＥ分析に適したイオン種のイオンビー
ムを選択区分して，試料８を照射するイオンビーム７を
変更することもできるよう構成される。このときは，試
料８に対するイオンビーム照射は同時でなく，ＲＢＳ分
析とＰＩＸＥ分析とが順次実行されることになる。イオ
ンビーム７に照射された試料８から発生する散乱イオン
４の検出出力と特性Ｘ線５の検出出力とは，それぞれの
増幅器１５，１６で増幅された後，マルチチャンネルア
ナライザ１３に入力される。ここで作成される散乱イオ
ンによるＲＢＳスペクトルと，特性Ｘ線によるＰＩＸＥ
スペクトルとをもとに分析データの解析がデータ解析装
置３により実行される。
した実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，
以下の実施例は本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定するものではない。ここに，図１
は本発明に係る分析データの解析方法の手順を示す概念
図，図２は本発明に係る分析データ解析装置の構成を記
す模式図である。図２において，分析データ解析装置１
は，イオンビーム照射によりＲＢＳとＰＩＸＥとが同一
の試料に対して同時に，あるいは順次に実施できるよう
構成されたイオンビーム分析装置２と，得られた分析デ
ータを解析処理するデータ解析装置３とを具備して構成
されている。上記イオンビーム分析装置２は，イオン源
１２を内蔵する加速器１１から投射されるイオンビーム
７により，測定室６内に配設された試料８を照射し，試
料８から発生する散乱イオン４を散乱イオン検出器９で
検出すると同時に，同じく試料８から発生する特性Ｘ線
５を特性Ｘ線検出器１０で検出できるよう構成される。
又，このイオンビーム分析装置２では，試料８の種類等
からＲＢＳ分析に適したイオン種によるイオンビーム，
あるいは，ＰＩＸＥ分析に適したイオン種のイオンビー
ムを選択区分して，試料８を照射するイオンビーム７を
変更することもできるよう構成される。このときは，試
料８に対するイオンビーム照射は同時でなく，ＲＢＳ分
析とＰＩＸＥ分析とが順次実行されることになる。イオ
ンビーム７に照射された試料８から発生する散乱イオン
４の検出出力と特性Ｘ線５の検出出力とは，それぞれの
増幅器１５，１６で増幅された後，マルチチャンネルア
ナライザ１３に入力される。ここで作成される散乱イオ
ンによるＲＢＳスペクトルと，特性Ｘ線によるＰＩＸＥ
スペクトルとをもとに分析データの解析がデータ解析装
置３により実行される。
【００１１】上記データ解析装置３による解析の手順を
図１に基づいて説明する。本解析は薄膜が多層形成され
た半導体基板を試料８として，その構造を解析する例に
ついて説明するものである。尚，図１に示す番号（１）
（２）…は，処理手順を示すステップ番号で，本文の番
号に一致する。 （１）元素の同定：マルチチャンネルアナライザ１３に
よって作成されたＰＩＸＥスペクトルの各ピーク位置か
ら，解析用計算機１４の自動元素同定機能により試料８
の含有元素を割り出す。 （２）モデルの編集：上記ＰＩＸＥにより同定された試
料表面の含有元素中から強度の大きい主要元素を用いて
積層構造モデルを構築する。試料８の表面近傍を深さ方
向に成分の異なる多層薄膜構造であると捉え，深い方か
ら基板各層の密度，成分元素，組成比を指定していく。
この指定は，ディスプレイ１８に表示されるモデル編集
のためのコマンド，あるいは元素の周期律表を用いた多
層薄膜の層別表に従って，試料について得られる範囲で
のデータに従って入力する。又，計算条件として計算領
域及び分割厚さも指定する。 （３）元素別密度分布テーブルの作成：上記積層構造モ
デルから元素別密度分布テーブルを生成する。まず，上
記モデルの層を更に指定分割厚さに細かく分割して，表
面から番号を付与する。基板については，指定の計算領
域の深さまでを層に分割する。層厚みは正確に指定厚さ
になるのではなく，それより薄い薄膜についてはモデル
に記された厚みをもつ１層で表現し，厚い場合には指定
厚みに近い値で割り切れるような分割厚が選ばれる。即
ち，層毎にその厚みが異なり，層番号に付随する変数と
して取り扱う。このように層厚みを可変にすると，分割
数をかなり大きくしても薄膜に対する精度が確保され，
計算効率も向上される。
図１に基づいて説明する。本解析は薄膜が多層形成され
た半導体基板を試料８として，その構造を解析する例に
ついて説明するものである。尚，図１に示す番号（１）
（２）…は，処理手順を示すステップ番号で，本文の番
号に一致する。 （１）元素の同定：マルチチャンネルアナライザ１３に
よって作成されたＰＩＸＥスペクトルの各ピーク位置か
ら，解析用計算機１４の自動元素同定機能により試料８
の含有元素を割り出す。 （２）モデルの編集：上記ＰＩＸＥにより同定された試
料表面の含有元素中から強度の大きい主要元素を用いて
積層構造モデルを構築する。試料８の表面近傍を深さ方
向に成分の異なる多層薄膜構造であると捉え，深い方か
ら基板各層の密度，成分元素，組成比を指定していく。
この指定は，ディスプレイ１８に表示されるモデル編集
のためのコマンド，あるいは元素の周期律表を用いた多
層薄膜の層別表に従って，試料について得られる範囲で
のデータに従って入力する。又，計算条件として計算領
域及び分割厚さも指定する。 （３）元素別密度分布テーブルの作成：上記積層構造モ
デルから元素別密度分布テーブルを生成する。まず，上
記モデルの層を更に指定分割厚さに細かく分割して，表
面から番号を付与する。基板については，指定の計算領
域の深さまでを層に分割する。層厚みは正確に指定厚さ
になるのではなく，それより薄い薄膜についてはモデル
に記された厚みをもつ１層で表現し，厚い場合には指定
厚みに近い値で割り切れるような分割厚が選ばれる。即
ち，層毎にその厚みが異なり，層番号に付随する変数と
して取り扱う。このように層厚みを可変にすると，分割
数をかなり大きくしても薄膜に対する精度が確保され，
計算効率も向上される。
【００１２】次いで，生成された層毎，元素毎に元素密
度が計算される。イオン注入された元素については，ガ
ウス分布が仮定できるなら，平均深さと深さ分散とを与
えて各層に分配する。 （４）ＲＢＳスペクトルのシュミレーション：上記元素
別密度分布テーブル及び測定条件（入射イオン種，エネ
ルギー，照射量，検出器の位置・角度等）と，予めデー
タベースに内蔵された各元素に対する阻止能の近似多項
式によりＲＢＳ予測スペクトルを計算する。試料に入射
された入射イオンがｉ番層に透過してきたときのエネル
ギーは，各層の含有元素の阻止能を組成比和として得ら
れる合成阻止能によるエネルギー損失からｉ番層への入
射エネルギーＥとして求めることができる。この入射エ
ネルギーＥより，ｉ番層の中間位置までのエネルギー損
失を求め，そこでのエネルギーＥinを得る。この値をこ
の層内での粒子の平均エネルギーとして，ｉ番層全体の
入射エネルギー損失を求め，ｉ番層から出射するときの
エネルギーＥnextとし，これを次の層の入射エネルギー
とする。次に，ｉ番層を構成する１つの元素に着目し
て，入射イオンがｉ番層への入射位置で散乱され，検出
器方向に向かう場合のイオンエネルギーＥ1 を入射エネ
ルギーＥと運動因子Ｋを使って求める。 Ｋ＝〔｛√（ｍ2 2−ｍ1 2 sin2 θ）＋ｍ1cosθ｝／（ｍ
1 ＋ｍ2 ）〕2 ここで，ｍ1 は入射イオンの質量，ｍ2 は標的原子核の
質量，θは散乱角である。一方，ｉ番層を出射するとき
に散乱された場合のエネルギーＥ2 は，上記Ｅne xtに運
動因子Ｋを掛けて求める。Ｅ2 はｉ番層内を通過すると
きのエネルギー損失を上記と同様に中間地点のエネルギ
ーＥout を定義する近似を使って補正し，再びＥ2 と置
きなおしておく。このＥ1 ，Ｅ2 のエネルギーをもつ２
つの散乱イオンが検出器にたどりつくまでに通過する層
におけるエネルギー損失を同様の方法で補正して，最終
的に観測エネルギーＥ1 ，Ｅ2 を得るものとする。この
２つのエネルギーに対応するスペクトルのチャンネル番
号ｋ1 ，ｋ2 を求め，この間のチャンネルに両端の散乱
確率を用いて比例配分する。上記散乱確率は，クーロン
散乱の公式から元素密度，平均エネルギーＥin，層厚
み，検出器の角度及び立体角などから算出される。
度が計算される。イオン注入された元素については，ガ
ウス分布が仮定できるなら，平均深さと深さ分散とを与
えて各層に分配する。 （４）ＲＢＳスペクトルのシュミレーション：上記元素
別密度分布テーブル及び測定条件（入射イオン種，エネ
ルギー，照射量，検出器の位置・角度等）と，予めデー
タベースに内蔵された各元素に対する阻止能の近似多項
式によりＲＢＳ予測スペクトルを計算する。試料に入射
された入射イオンがｉ番層に透過してきたときのエネル
ギーは，各層の含有元素の阻止能を組成比和として得ら
れる合成阻止能によるエネルギー損失からｉ番層への入
射エネルギーＥとして求めることができる。この入射エ
ネルギーＥより，ｉ番層の中間位置までのエネルギー損
失を求め，そこでのエネルギーＥinを得る。この値をこ
の層内での粒子の平均エネルギーとして，ｉ番層全体の
入射エネルギー損失を求め，ｉ番層から出射するときの
エネルギーＥnextとし，これを次の層の入射エネルギー
とする。次に，ｉ番層を構成する１つの元素に着目し
て，入射イオンがｉ番層への入射位置で散乱され，検出
器方向に向かう場合のイオンエネルギーＥ1 を入射エネ
ルギーＥと運動因子Ｋを使って求める。 Ｋ＝〔｛√（ｍ2 2−ｍ1 2 sin2 θ）＋ｍ1cosθ｝／（ｍ
1 ＋ｍ2 ）〕2 ここで，ｍ1 は入射イオンの質量，ｍ2 は標的原子核の
質量，θは散乱角である。一方，ｉ番層を出射するとき
に散乱された場合のエネルギーＥ2 は，上記Ｅne xtに運
動因子Ｋを掛けて求める。Ｅ2 はｉ番層内を通過すると
きのエネルギー損失を上記と同様に中間地点のエネルギ
ーＥout を定義する近似を使って補正し，再びＥ2 と置
きなおしておく。このＥ1 ，Ｅ2 のエネルギーをもつ２
つの散乱イオンが検出器にたどりつくまでに通過する層
におけるエネルギー損失を同様の方法で補正して，最終
的に観測エネルギーＥ1 ，Ｅ2 を得るものとする。この
２つのエネルギーに対応するスペクトルのチャンネル番
号ｋ1 ，ｋ2 を求め，この間のチャンネルに両端の散乱
確率を用いて比例配分する。上記散乱確率は，クーロン
散乱の公式から元素密度，平均エネルギーＥin，層厚
み，検出器の角度及び立体角などから算出される。
【００１３】これらの計算を全層，全元素について行う
ことによって，元素毎の散乱確率スペクトルが得られ，
それらの和に入射イオンの数を掛けたものが観測される
ＲＢＳスペクトルに対応する。 （５）ＰＩＸＥスペクトルのシュミレーション：上記Ｒ
ＢＳ予測スペクトルは表面近傍の主要元素の深さ分布を
表し，上記ＲＢＳシュミレーションの計算過程の中で各
層における入射イオンの平均エネルギー〔Ｅin〕が得ら
れている。この値と元素密度とから，入射イオンの経路
に沿った各層における各含有元素の特性Ｘ線の励起確率
が理論式から算出される。更に，各特性Ｘ線について，
検出器に向かう途中のＸ線が試料表面に達するまでの間
に通過する各層における吸収による減衰も上記各層の元
素別分布密度テーブルと，予めデータベースとして内蔵
された元素毎のＸ線吸収計数の近似関数とから容易に算
出される。この各層の各含有元素の発生する特性Ｘ線の
総和がＰＩＸＥ予測スペクトルを与える。この形式の中
で，入射イオンの発生する制動放射連続Ｘ線や検出器直
前に置かれたフィルタの影響も容易に扱うことができ
る。このように，ＲＢＳシュミレーションから得られる
情報によって，ＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミ
レートすることができる。これは標準サンプルなしに微
量元素を精度よく定量できることになり，又，２本以上
の特性線が観測される元素については，その強度比から
平均深さも推定できることになる。 （６）予測スペクトルと測定スペクトルとの比較評価：
上記シュミレーションで予測されたＲＢＳ予測スペクト
ル及びＰＩＸＥ予測スペクトルをそれぞれ実測されたス
ペクトルと重ねて，その差異を強調して表示することに
より，モデル修正の指針とする。モデル修正には物理的
知識を要し，人的判断を必要とするが，積層構造モデル
のパラメータを制限すれば，ある程度の自動化は可能で
ある。 （７）モデル修正及び反復手続き：上記ＰＩＸＥデータ
から得られる微量元素の情報により，先に積層構造モデ
ルを仮作成した構造を修正する。即ち，予測スペクトル
と測定スペクトルとの比較評価から，モデル編集（２）
に再び戻り，積層構造モデルを修正して上記過程を反復
することによって，ＲＢＳ及びＰＩＸＥの予測スペクト
ルを正しい構造モデルに到達させることができる。
ことによって，元素毎の散乱確率スペクトルが得られ，
それらの和に入射イオンの数を掛けたものが観測される
ＲＢＳスペクトルに対応する。 （５）ＰＩＸＥスペクトルのシュミレーション：上記Ｒ
ＢＳ予測スペクトルは表面近傍の主要元素の深さ分布を
表し，上記ＲＢＳシュミレーションの計算過程の中で各
層における入射イオンの平均エネルギー〔Ｅin〕が得ら
れている。この値と元素密度とから，入射イオンの経路
に沿った各層における各含有元素の特性Ｘ線の励起確率
が理論式から算出される。更に，各特性Ｘ線について，
検出器に向かう途中のＸ線が試料表面に達するまでの間
に通過する各層における吸収による減衰も上記各層の元
素別分布密度テーブルと，予めデータベースとして内蔵
された元素毎のＸ線吸収計数の近似関数とから容易に算
出される。この各層の各含有元素の発生する特性Ｘ線の
総和がＰＩＸＥ予測スペクトルを与える。この形式の中
で，入射イオンの発生する制動放射連続Ｘ線や検出器直
前に置かれたフィルタの影響も容易に扱うことができ
る。このように，ＲＢＳシュミレーションから得られる
情報によって，ＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミ
レートすることができる。これは標準サンプルなしに微
量元素を精度よく定量できることになり，又，２本以上
の特性線が観測される元素については，その強度比から
平均深さも推定できることになる。 （６）予測スペクトルと測定スペクトルとの比較評価：
上記シュミレーションで予測されたＲＢＳ予測スペクト
ル及びＰＩＸＥ予測スペクトルをそれぞれ実測されたス
ペクトルと重ねて，その差異を強調して表示することに
より，モデル修正の指針とする。モデル修正には物理的
知識を要し，人的判断を必要とするが，積層構造モデル
のパラメータを制限すれば，ある程度の自動化は可能で
ある。 （７）モデル修正及び反復手続き：上記ＰＩＸＥデータ
から得られる微量元素の情報により，先に積層構造モデ
ルを仮作成した構造を修正する。即ち，予測スペクトル
と測定スペクトルとの比較評価から，モデル編集（２）
に再び戻り，積層構造モデルを修正して上記過程を反復
することによって，ＲＢＳ及びＰＩＸＥの予測スペクト
ルを正しい構造モデルに到達させることができる。
【００１４】
【発明の効果】以上の説明の通り本発明によれば，同一
の試料に対して同時にＲＢＳ及びＰＩＸＥによるエネル
ギースペクトルの測定を行い，それぞれ測定されたエネ
ルギースペクトルを比較解析するので，それぞれの長所
短所が相補的な関係にある両分析方法を互いに補いあう
ことになる。従って，両者の測定を同一の試料に対して
同時に行い，両者の情報を比較分析すると，より精度及
び信頼性の高い分析結果が得られる。（請求項１及び
３） 分析データの比較解析は，同一試料に対して同時に実行
されたＲＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれのエネルギースペク
トルから，上記ＰＩＸＥスペクトルにより表面近傍の組
成元素のほとんどを割り出すことができ，その主要元素
を用いてＲＢＳスペクトルを満足させるようなモデルを
構築できる。このモデルは表面近傍の主要元素の深さ分
布を表し，各層の阻止能から試料中の各層における入射
イオンのエネルギーが予測される。そこから，その経路
に沿ったＸ線の励起確率が推定できる。又，その発生Ｘ
線が試料表面に達するまでの吸収は，同じく主要元素の
深さ分布により決定できる。このように，ＲＢＳ分析の
情報によってＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミレ
ートすることが可能となる。これは標準サンプルなしに
微量元素を精度よく定量することができることになり，
２本以上の特性線が観測される元素については，その強
度比から平均深さも推定できることになる。これらＰＩ
ＸＥデータから得られた微量元素の情報で再びモデルを
修正し，反復手続きにより，より精度よく観測データを
再現するモデルへと導かれ，最終モデルはＲＢＳとＰＩ
ＸＥの長所が反映され，より信頼性の高い分析結果とな
る。（請求項２及び４）
の試料に対して同時にＲＢＳ及びＰＩＸＥによるエネル
ギースペクトルの測定を行い，それぞれ測定されたエネ
ルギースペクトルを比較解析するので，それぞれの長所
短所が相補的な関係にある両分析方法を互いに補いあう
ことになる。従って，両者の測定を同一の試料に対して
同時に行い，両者の情報を比較分析すると，より精度及
び信頼性の高い分析結果が得られる。（請求項１及び
３） 分析データの比較解析は，同一試料に対して同時に実行
されたＲＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれのエネルギースペク
トルから，上記ＰＩＸＥスペクトルにより表面近傍の組
成元素のほとんどを割り出すことができ，その主要元素
を用いてＲＢＳスペクトルを満足させるようなモデルを
構築できる。このモデルは表面近傍の主要元素の深さ分
布を表し，各層の阻止能から試料中の各層における入射
イオンのエネルギーが予測される。そこから，その経路
に沿ったＸ線の励起確率が推定できる。又，その発生Ｘ
線が試料表面に達するまでの吸収は，同じく主要元素の
深さ分布により決定できる。このように，ＲＢＳ分析の
情報によってＰＩＸＥスペクトルを素過程からシュミレ
ートすることが可能となる。これは標準サンプルなしに
微量元素を精度よく定量することができることになり，
２本以上の特性線が観測される元素については，その強
度比から平均深さも推定できることになる。これらＰＩ
ＸＥデータから得られた微量元素の情報で再びモデルを
修正し，反復手続きにより，より精度よく観測データを
再現するモデルへと導かれ，最終モデルはＲＢＳとＰＩ
ＸＥの長所が反映され，より信頼性の高い分析結果とな
る。（請求項２及び４）
【図１】 本発明の実施例に係る分析データの解析方法
の手順を示す概念図。
の手順を示す概念図。
【図２】 実施例に係る分析データ解析装置の構成を示
す模式図。
す模式図。
【図３】 従来例に係るＲＢＳシュミレーションの手順
を示す概念図。
を示す概念図。
【図４】 従来例に係るＰＩＸＥにより測定されたスペ
クトルグラフ。
クトルグラフ。
【図５】 従来例に係るＰＩＸＥのデータ照合の例を示
すグラフ。
すグラフ。
１…分析データ解析装置 ２…イオンビーム分析装置 ３…データ解析装置 ４…散乱イオン ５…特性Ｘ線 ７…イオンビーム ９…散乱イオン検出器 １０…特性Ｘ線検出器 １３…マルチチャンネルアナライザ １４…解析用計算機
Claims (4)
- 【請求項１】 イオンビームにより照射された試料から
発生する二次発生信号を検出し，該二次発生信号のエネ
ルギースペクトルを解析することにより，上記試料の分
析データを得る分析データ解析方法において，上記二次
発生信号の１つである後方散乱イオンを検出して散乱イ
オンのエネルギースペクトルを測定するＲＢＳ（ラザフ
ォード後方散乱分析）と，上記二次発生信号の１つであ
る特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエネルギースペクトル
を測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線分析）とを，同一試
料に対して同時又は順次に実行し，上記ＲＢＳ及びＰＩ
ＸＥにより測定されたエネルギースペクトルを比較解析
することを特徴とする分析データ解析方法。 - 【請求項２】 イオンビームにより照射された試料から
発生する二次発生信号を検出し，該二次発生信号のエネ
ルギースペクトルを解析することにより，上記試料の分
析データを得る分析データ解析方法において，上記二次
発生信号の１つである後方散乱イオンを検出して散乱イ
オンのエネルギースペクトルを測定するＲＢＳ（ラザフ
ォード後方散乱分析）と，上記二次発生信号の１つであ
る特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエネルギースペクトル
を測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線分析）とを，同一試
料に対して同時又は順次に実行し，上記ＰＩＸＥスペク
トルから入射イオンが上記試料中に進入し得る深さの元
素同定を行い，同定された元素別に深さ方向の元素別密
度分布テーブルを作成し，上記元素別密度分布テーブル
を用いてＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクト
ルとをシュミレーションにより作成し，上記ＲＢＳ予測
スペクトルとＰＩＸＥ予測スペクトルとを，測定された
上記ＲＢＳスペクトルとＰＩＸＥスペクトルとの間でそ
れぞれ比較して，ＲＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれの予測ス
ペクトルと測定スペクトルとの差異から各予測スペクト
ルを修正し，その差異が小さくなるように上記ＲＢＳ及
びＰＩＸＥの各予測スペクトルを最適化することを特徴
とする分析データ解析方法。 - 【請求項３】 イオンビームにより照射された試料から
発生する二次発生信号を検出し，該二次発生信号のエネ
ルギースペクトルを解析することにより，上記試料の分
析データを得る分析データ解析装置において，上記二次
発生信号の１つである後方散乱イオンを検出して散乱イ
オンのエネルギースペクトルを測定するＲＢＳ（ラザフ
ォード後方散乱分析）と，上記二次発生信号の１つであ
る特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエネルギースペクトル
を測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線分析）とを同一試料
に対して同時又は順次に実行し，上記ＲＢＳ及びＰＩＸ
Ｅにより測定されたエネルギースペクトルを比較解析す
ることを特徴とする分析データ解析装置。 - 【請求項４】 イオンビームにより照射された試料から
発生する二次発生信号を検出し，該二次発生信号のエネ
ルギースペクトルを解析することにより，上記試料の分
析データを得る分析データ解析装置において，上記二次
発生信号の１つである後方散乱イオンを検出して散乱イ
オンのエネルギースペクトルを測定するＲＢＳ（ラザフ
ォード後方散乱分析）と，上記二次発生信号の１つであ
る特性Ｘ線を検出して特性Ｘ線のエネルギースペクトル
を測定するＰＩＸＥ（粒子励起Ｘ線分析）とを同一試料
に対して同時又は順次に実行するイオンビーム分析装置
と，上記ＰＩＸＥスペクトルから入射イオンが上記試料
中に進入し得る深さの元素同定を行い，同定された元素
別に深さ方向の元素別密度分布テーブルを作成する元素
別密度分布テーブル作成手段と，上記元素別密度分布テ
ーブルを用いてＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸＥ予測ス
ペクトルとをシュミレーションにより作成する予測スペ
クトル作成手段と，上記ＲＢＳ予測スペクトルとＰＩＸ
Ｅ予測スペクトルとを，測定された上記ＲＢＳスペクト
ルとＰＩＸＥスペクトルとの間でそれぞれ比較して，Ｒ
ＢＳ及びＰＩＸＥそれぞれの予測スペクトルと，それぞ
れの測定スペクトルとの差異が小さくなるように上記各
予測スペクトルを反復修正する最適化手段とを具備して
なることを特徴とする分析データ解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5330955A JPH07190961A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 分析データ解析方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5330955A JPH07190961A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 分析データ解析方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07190961A true JPH07190961A (ja) | 1995-07-28 |
Family
ID=18238270
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5330955A Pending JPH07190961A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 分析データ解析方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07190961A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1391722A1 (en) * | 2002-08-09 | 2004-02-25 | University of Liege | Portable detection device and method for determining an element in a sample using Rutherford backscattering (RBS) and particle induced X-ray emission (PIXE) |
| JP2015118077A (ja) * | 2013-11-14 | 2015-06-25 | 凸版印刷株式会社 | 薄膜評価用構造体及び薄膜評価方法 |
| US11953455B1 (en) * | 2023-01-17 | 2024-04-09 | Shandong University | Ore component analysis device and method |
-
1993
- 1993-12-27 JP JP5330955A patent/JPH07190961A/ja active Pending
Cited By (3)
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