JPWO2002071036A1 - Method for measuring particle diameter of inclusions in metal based on emission spectrum intensity of constituent elements in metal, method for creating particle size distribution of inclusions in metal, and apparatus for executing the method - Google Patents
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Abstract
電子プローブマイクロアナライザがマスタの表面上の任意の位置においてφ５ｍｍの領域を走査してマスタの金属中介在物の粒径を測定し、測定された金属中介在物の粒径に基づいて、金属中介在物を構成する元素の発光スペクトル強度に対する金属中介在物の粒径の関係を表す検量線を作成し、測定試料の表面上における発光スポットに存在する元素の発光スペクトル強度のデータに基づいて、発光スポットに存在する金属中介在物を特定し、且つ発光スペクトル強度のデータと、作成された検量線とに基づいて特定された金属中介在物の粒径を測定する。The electron probe microanalyzer scans an area of φ5 mm at an arbitrary position on the surface of the master to measure the particle size of inclusions in the metal of the master, and based on the measured particle size of inclusions in the metal, Create a calibration curve representing the relationship between the particle size of the inclusions in the metal to the emission spectrum intensity of the elements constituting the entity, based on the data of the emission spectrum intensity of the elements present in the emission spot on the surface of the measurement sample, The inclusions in the metal present in the luminescent spot are specified, and the particle size of the specified inclusions in the metal is measured based on the data of the emission spectrum intensity and the prepared calibration curve.
Description
技術分野
本発明は、金属材料中に分散して存在する非金属元素の介在物（以下「金属中介在物」という。）の金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法、及び金属中介在物の粒径分布作成方法、並びに該方法を実行する装置に関し、特に発光分光分析法を利用する金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法、及び金属中介在物の粒径分布作成方法、並びに該方法を実行する装置に関する。
背景技術
一般に、鋼材中には種々の金属中介在物が分散して存在している。これら金属中介在物の組成並びに組成毎の粒径及びその粒径分布は鋼材の品質、特に転がり軸受の材料に用いられる場合、その清浄度に大きな影響を及ぼすので、鋼材中の金属中介在物の組成を同定し、且つ鋼材中の所定の領域に存在するその金属中介在物の粒径分布、即ち所定の粒径毎の金属中介在物の個数を測定することが鋼材の清浄度維持のために重要である。例えば、軸受に使用される鋼材において粒径３μｍ以上の比較的大きな金属中介在物が多く存在すると、これらの金属中介在物を基点に剥離等が生じやすく、その結果、この鋼材を使用する軸受等の製品の清浄度が著しく低下する。
従って、鋼材には金属中介在物の存在を少なくすること、即ち高い清浄度が要求されるので、鋼材における金属中介在物の組成並びにそれらの粒径及び粒径分布を正確、且つ迅速に測定する必要がある。
従来、金属中介在物の組成並びにそれらの粒径及び粒径分布に関する測定方法としては、電子プローブマイクロアナライザ（ＥＰＭＡ）を利用する方法と、発光分光分析法を利用する方法とが知られており、特に、発光分光分析法を利用する方法は、スパーク放電を受けた鋼材が含有する金属中介在物が発光する発光スペクトルを各元素の固有の発光スペクトルに分光して金属中介在物の組成を同定するため、迅速に金属中介在物の組成を同定することができるという利点があり、例えば、「鉄と鋼ｖｏｌ．７３（１９８７）Ｓ６９６，Ｓ６７０」、「ＣＡＭＰ−ＩｓＩＪ ｖｏｌ．７（１９９４）１２９２，１２９３」、特開平４−２３８２５０号公報や特開平９−４３１５０号公報等に記載された方法等、数多くの方法が知られている。
これらの方法のうち、特開平４−２３８２５０号公報に記載された方法は、スパーク放電により得られる発光スペクトルにおける初期のスパーク放電に対応した０〜数百程度のパルスに対応した発光スペクトルを時系列的に計測し、計測された発光スペクトルのうち所定の強度範囲に該当する発光スペクトルと所定の式に基づいて金属中介在物の個数、組成及び含有量を測定している。
しかしながら、ＥＰＭＡを利用する方法では、電子プローブによる操作や各種演算処理等の複雑な手順を必要とするため、鋼材から切り出された大量の試料の金属中介在物の組成及び粒径分布を迅速に測定することができない。
また、特開平４−２３８２５０号公報に記載された方法では、鋼材に応じた放電条件で発生されたスパーク放電を受けた鋼材に含有される金属中介在物が発光する発光スペクトルを各元素に固有の発光スペクトルに分光した後、分光された各元素に固有の発光スペクトルの波長や強度に基づいて金属中介在物の組成を同定し、濃度と金属中介在物の粒径を測定しているが、本発明の様に実鋼材を対象として、高い濃度域での検量関係を用いているのではなく、微量濃度域での検量関係を外挿によって行っているため、粒径及びその粒径分布を正しく求めるのは困難である。
さらに、金属中介在物の粒径とその粒径分布を迅速且つ正確に測定しようとする際に、例えば金属中介在物を構成する金属元素濃度５００ｐｐｍ以下、即ち微量のマスタから得られた金属中介在物中の金属元素濃度に関する検量線を用いていたため、金属中介在物の粒径及びその粒径分布を求める場合のように、金属中介在物中の金属元素濃度が高い領域までを同定する必要があるときは、その検量関係を低い濃度領域からの外挿法により推定せざるを得なくなり、検量関係が不正確になる。このため、金属中介在物中の金属元素濃度の高い領域の検量関係を求めるため、既知の金属中介在物中の金属元素濃度を高く含有している合金をマスタとすること、例えば金属中介在物の構成元素がＡｌの場合はＡｌ合金をマスタとすることが考えられるが、Ａｌ検量線を得る場合にそのＡｌ合金のバックグラウンドが鉄（Ｆｅ）ではないため、鋼中介在物中のＡｌを正しく求めることが困難となるだけでなく、Ａｌに発光波長が近いＭｇ等の発光スペクトル強度が高く存在するので、Ａｌ濃度を正しく同定することが困難となる。
また、従来の測定方法としては、測定試料となる鋼材を切り出した後に、その鋼材表面を研磨して鏡面を形成し、この形成された鏡面を光学顕微鏡で検鏡し、画像解析により金属中介在物Ａｌ２Ｏ３等の平均粒径とその粒径分布を調べる方法がある。しかしながら、鋼材表面を研磨して鏡面を形成し、この形成された鏡面に対して金属中介在物Ａｌ２Ｏ３等の粒径とその粒径分布を調べるので、金属中介在物Ａｌ２Ｏ３等がその粒径（真の粒径）に相当する面が鏡面上に露出しないことがあり、測定試料の作り方が簡便で、測定も容易で、適正な平均化処理や統計法を用いれば一応妥当な平均粒径が得られる（図４）が、この時の平均粒径は、見かけの粒径として真の粒径よりも小さく評価されるおそれがある。
この最大粒径や平均粒径等の真の粒径（金属中介在物の体積から球径換算する）こそが転がり寿命と密接な関係にある観点に立てば、画像解析による解析結果としての金属中介在物Ａｌ２Ｏ３等の平均粒径は上述したように真の粒径よりも小さく評価され、この小さく評価された平均粒径と真の粒径との相関が明瞭に求めにくいので、この小さく評価された平均粒径と転がり寿命との関係をより正確に求めることができないおそれがある。
金属中介在物の粒径を直に求める方法として、電子ビーム溶出法又は化学的抽出法により、Ａｌ２Ｏ３等の金属中介在物を測定試料となる鋼材から取出して粒とする方法があるが、電子ビーム溶出法を実行する装置を要したり溶出や抽出に時間を要したりするので、簡便にこれらの方法を実行するのが困難である。
本発明の目的は、金属中介在物を構成する元素からどの形態のものであるのか、またその粒径及びその粒径分布を迅速且つ正確に測定することができる金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法、及び金属中介在物の粒径分布作成方法、並びに該方法を実行する装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、金属中介在物の真の粒径とその粒径分布を迅速且つより正確に測定することができる金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法、及び金属中介在物の粒径分布作成方法、並びに該方法を実行する装置を提供することにある。
発明の開示
上記目的を達成するために、請求の範囲第１項記載の粒径測定方法は、基準試料の所定領域における既知の金属中介在物の粒径を求め、前記基準試料の発光分光分析により、前記所定領域内でのスパーク放電スポット中の発光スペクトル強度との関係から当該金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を求め、前記金属中介在物の粒径と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成することを特徴とする。
好ましくは、前記基準試料の所定領域における既知の金属中介在物の粒径を電子プローブマイクロアナライザの面分析によって求める。
上記目的を達成するために、請求の範囲第３項記載の粒径測定方法は、濃度既知基準試料の発光分光分析により、該基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該濃度既知基準試料に含まれている濃度既知の主成分から発光する濃度既知主成分発光スペクトル強度を求め、前記濃度既知主成分発光スペクトル強度と前記主成分の既知濃度との、主成分既知濃度−強度検量線を作成し、実鋼材基準試料の発光分光分析により、該実鋼材基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該実鋼材基準試料に含まれている主成分から発光する実鋼材主成分発光スペクトル強度と当該実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度とを求め、前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記実鋼材主成分発光スペクトル強度から前記実鋼材基準試料に含まれている主成分の実鋼材主成分濃度を算出し、前記算出された実鋼材主成分濃度に基づいて前記実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出し、前記金属中介在物構成元素濃度と、前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線を作成し、基地元素から成る実鋼材純基地試料の発光分光分析により、該実鋼材純基地試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該基地元素から発光する基地元素発光スペクトル強度と当該スパーク放電により蒸発した基地元素の質量を示す基地元素蒸発量とを求め、前記基地元素蒸発量と前記基地元素発光スペクトル強度との基地元素蒸発量−強度検量線を作成することを特徴とする。
好ましくは、前記基地元素の密度に基づいて前記基地元素蒸発量から前記蒸発した基地元素の体積を示す基地元素蒸発体積を算出し、球の体積を求める公式に基づいて前記基地元素蒸発体積から前記基地元素蒸発体積に対応する前記金属中介在物の粒径としての直径を算出し、前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記基地元素発光スペクトル強度から前記主成分の既知濃度を求め、前記求めた主成分の既知濃度に基づいて前記金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出し、前記実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線に基づいて、前記算出した金属中介在物構成元素濃度から当該金属中介在物の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を求め、前記算出した金属中介在物の粒径と、前記求めた金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成する。
上記目的を達成するために、請求の範囲第５項記載の粒径分布作成方法は、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトルのデータ数をカウントするデータソート処理を行い、前記カウントされたデータ数と、上記記載の粒径測定方法によって測定された測定試料中の金属中介在物の粒径との粒径分布を作成することを特徴とする。
好ましくは、前記データソート処理では、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトルのデータを強度順に並び替えた後に前記データ数をカウントする。
さらに好ましくは、前記データソート処理では、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度が閾値よりも大きいか否かを判別し、当該判別結果に基づいて前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出する。
さらに好ましくは、請求の範囲第８項記載の粒径分布作成方法は、さらに、前記測定試料に含まれている主成分から発光する測定試料中の主成分発光スペクトル強度を求め、前記データソート処理では、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて、前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出する。
さらに好ましくは、さらに、発光分光分析におけるスパーク放電の回数と、当該スパーク放電を行ったときの前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度の減衰した量との強度補正線を作成し、当該作成された強度補正線に基づいて前記発光分光分析におけるスパーク放電の回数から前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を補正する。
さらに好ましくは、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて前記測定試料に含まれている金属中介在物構成元素の種類を特定する。
上記目的を達成するために、請求の範囲第１１項記載の粒径測定装置は、基準試料の所定領域における既知の金属中介在物の粒径を取得する取得手段と、前記基準試料の発光分光分析により、前記所定領域内でのスパーク放電スポット中の発光スペクトル強度との関係から当該金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を取得する取得手段と、前記金属中介在物の粒径と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成する作成手段とを備えることを特徴とする。
好ましくは、前記基準試料の所定領域における既知の金属中介在物の粒径を電子プローブマイクロアナライザの面分析によって取得する取得手段を備える。
上記目的を達成するために、請求の範囲第１３項記載の粒径測定装置は、濃度既知基準試料の発光分光分析により、該基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該濃度既知基準試料に含まれている濃度既知の主成分から発光する濃度既知主成分発光スペクトル強度を取得する取得手段と、前記濃度既知主成分発光スペクトル強度と前記主成分の既知濃度との主成分既知濃度−強度検量線を作成する作成手段と、実鋼材基準試料の発光分光分析により、該実鋼材基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該実鋼材基準試料に含まれている主成分から発光する実鋼材主成分発光スペクトル強度と当該実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度とを取得する取得手段と、前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記実鋼材主成分発光スペクトル強度から前記実鋼材基準試料に含まれている主成分の実鋼材主成分濃度を算出する算出手段と、前記算出された実鋼材主成分濃度に基づいて前記実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出する算出手段と、記金属中介在物構成元素濃度と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線を作成する作成手段と、基地元素から成る実鋼材純基地試料の発光分光分析により、該実鋼材純基地試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該基地元素から発光する基地元素発光スペクトル強度と当該スパーク放電により蒸発した基地元素の質量を示す基地元素蒸発量とを取得する取得手段と、前記基地元素蒸発量と前記基地元素発光スペクトル強度との基地元素蒸発量−強度検量線を作成する作成手段とを備えることを特徴とする。
好ましくは、前記基地元素の密度に基づいて前記基地元素蒸発量から前記蒸発した基地元素の体積を示す基地元素蒸発体積を算出し、球の体積を求める公式に基づいて前記基地元素蒸発体積から前記基地元素蒸発体積に対応する前記金属中介在物の粒径としての直径を算出する算出手段と、前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記基地元素発光スペクトル強度から前記主成分の既知濃度を取得する取得手段と、前記求めた主成分の既知濃度に基づいて前記金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出する算出手段と、前記実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線に基づいて、前記算出した金属中介在物構成元素濃度から当該金属中介在物の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を取得手段と、前記算出した金属中介在物の粒径と前記求めた金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成する作成手段をさらに備える。
上記目的を達成するために、請求の範囲第１５項記載の粒径分布作成装置は、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトルのデータ数をカウントするデータソート処理を行うデータソート手段と、前記カウントされたデータ数と、上記粒径測定装置によって測定された測定試料中の金属中介在物の粒径との粒径分布を作成する作成手段とを備えることを特徴とする。
好ましくは、前記データソート手段は、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトルのデータを強度順に並び替えた後に前記データ数をカウントする。
さらに好ましくは、前記データソート手段は、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度が閾値よりも大きいか否かを判別し、当該判別結果に基づいて前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出する。
さらに好ましくは、さらに、前記測定試料に含まれている主成分から発光する測定試料中の主成分発光スペクトル強度を取得する取得手段を備え、前記データソート手段は、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて、前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出する。
さらに好ましくは、さらに、発光分光分析におけるスパーク放電の回数と、当該スパーク放電を行ったときの前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度の減衰した量との強度補正線を作成する作成手段と、当該作成された強度補正線に基づいて前記発光分光分析におけるスパーク放電の回数から前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を補正する補正手段とを備える。
さらに好ましくは、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて前記測定試料に含まれている金属中介在物構成元素の種類を特定する特定手段を備える。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を図面を参照して詳述する。
本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法は、鋼材から切り出された測定試料の金属中介在物の粒径分布を作成する際に後述する図１の発光分光分析装置によって実行される。
本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行する発光分光分析装置を図面を用いて説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行する発光分光分析装置の概略構成を示す図である。
図１において、発光分光分析装置１００は、発光部１０１と、発光スタンド１０２と、分光部１０３と、測光部１０４と、インタフェイス１０５と、データ処理部１０６と、端末機１０７とによって構成される。
発光部１０１は不図示の対電極を備え、発光スタンド１０２は、電極の役割を果たす測定試料又はマスタ（基準試料）を内包する。分光部１０３は、集光レンズ１０８と、入口スリット１０９及び複数の出口スリット１１０を有する遮光板１１１と、凹面回折格子１１２と、複数の光電子倍増管（フォトマルチプライア）１１３と、油回転ポンプ１１４とを備える。端末機１０７はＣＲＴ、プリンタ及びキーボード等を備える。
発光スタンド１０２は発光部１０１を介し、且つ光電子倍増管１１３は測光部１０４を介してインタフェイス１０５に接続され、インタフェイス１０５はデータ処理部１０６を介して端末機１０７に接続される。
発光部１０１は、対電極が測定試料又はマスタへスパーク放電を発生することが可能な位置に配置され、発光スタンド１０２は、集光レンズ１０８、入口スリット１０９、及び凹面回折格子１１２を通る光軸上、且つ分光部１０３の表面上に配置され、分光部１０３において、各出口スリット１１０は、集光レンズ１０８、入口スリット１０９、及び凹面回折格子１１２を通る光軸から凹面回折格子１１２を中心として複数の元素の各々に固有の回折角だけ回転した角度の光線上、且つ遮光板１１１上に配置され、各光電子倍増管１１３はその光軸上に配置される。
また、少なくとも発光部１０１と発光スタンド１０２との間の空間には不活性な希ガス（例えば、アルゴンガス）が充填されている。
発光部１０１の対電極が発光スタンド１０２に保持された測定試料又はマスタへスパーク放電を発生し、スパーク放電を受けた測定試料又はマスタは複数の元素の情報を含んだ発光スペクトル（測定試料又はマスタの主成分（以下、「グラウンド」という。）である鉄（Ｆｅ）等）及び金属中介在物が発光する発光スペクトル）を発光し、集光レンズ１０８は発光された発光スペクトルを集光し、且つ入口スリット１０９を介して凹面回折格子１１２へ照射し、凹面回折格子１１２は各元素に固有の回折角を利用して、照射された発光スペクトルを各元素に固有の発光スペクトルに分光し、且つ分光した発光スペクトルを各出口スリット１１０を介して各光電子倍増管１１３へ入射する。このとき、分光された各元素に固有の発光スペクトルは各元素に固有の光学的情報を含んでいる。
光電子倍増管１１３は、入射された発光スペクトルを検知すると共に、該検知した発光スペクトル強度を電流値に変換し、該変換した電流値を測光部１０４へ送信し、測光部１０４は、送信された電流値をディジタル値へ変換し、該変換されたディジタル値をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。また、発光部１０１及び発光スタンド１０２は、スパーク放電の回数、タイミング及び測定試料若しくはマスタの表面上におけるスパーク放電を受けた位置をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。
データ処理部１０６は、送信されたディジタル値等に基づいて金属中介在物の組成の同定等を行い、ＣＲＴ及びプリンタの印刷物は金属中介在物の粒径分布測定結果を表示する。
次に、図１の発光分光分析装置１００によって実行される金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成処理について図面を用いて説明する。
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実行される粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図２において、まず、後述する図３の検量線Ａを作成する検量線Ａ作成処理を実行し（ステップＳ２０１）、後述する図６の粒径分布作成処理を実行し（ステップＳ２０２）、本処理を終了する。
図３は、図２のステップＳ２０１におけるＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ａを作成する検量線Ａ作成処理のフローチャートである。
本検量線Ａ作成処理は、発光分光分析装置１００によって測定試料の金属中介在物の粒径分布作成処理が繰り返し実行される前に、発光分光分析装置１００によって少なくとも１回実行される。
図３において、まず、測定試料が含有する、例えばＡｌ２Ｏ３（アルミナ）の粒径である４〜１８μｍと同程度の粒径のＡｌ２Ｏ３を含有するＳＵＪ２（高炭素クロム軸受鋼２種）の鋼材を用意し、これらの鋼材から直径がφ４０ｍｍの円柱状のマスタを切り出し、ＥＰＭＡの試料ステージにマスタを保持させた（ステップＳ３０１）後、マスタの表面上の任意の位置において、例えばφ５ｍｍの領域を任意に定め、その位置を特定し、ＥＰＭＡの面分析走査することにより、金属中介在物が、例えばＡｌ２Ｏ３であるときは、Ａｌの存在位置を面分析測定し、Ａｌの存在位置を示す画像から、後述する図４を用いて説明するようにその平均粒径を求める方法によってその粒径を測定する（ステップＳ３０２）。
上述では、金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３、及びその同定元素としてＡｌの例としたが、ＣａＯ（カルシア）の場合はＣａ、ＭｇＯ（マグネシア）の場合はＭｇ、ＳｉＯ２の場合はＳｉ、ＣａＳの場合はＣａ又はＳ、ＴｉＮの場合はＴｉ又はＮ、及びＭｎＳの場合はＭｎ又はＳを同定元素として面分析すれば、同様にこれらの金属中介在物中の金属元素についての面分析画像が得られ、同様に平均粒径を求めることができる。
図４は、Ａｌ２Ｏ３中に存在するＡｌの面分析画像を示す模式図である。
以下、図４を用いて、図３のステップＳ３０２における金属中介在物の粒径の測定方法を説明する。
図４において、ＥＰＭＡは金属中介在物４００の長径ｄｍａｘと短径ｄｍｉｎを測定し、これらに基づいて下記式（１）の平均径ｄａｖｅを金属中介在物４００の粒径として算出する。
ｄａｖｅ＝（ｄｍａｘ＋ｄｍｉｎ）／２ ……（１）
図３に戻り、面分析測定された金属中介在物の存在位置及び粒径、並びに同定された金属中介在物の組成元素各々のデータをデータ処理部１０６に入力し（ステップＳ３０３）、データ処理部１０６は入力されたデータを不図示のメモリに格納する。
次いで、ＥＰＭＡが走査したマスタを用いて、その同じマスタを発光スタンド１０２に保持させた（ステップＳ３０４）後、先にＥＰＭＡが操作した同じ領域の表面上の（例としてφ５ｍｍとする）領域に対して発光部１０１の対電極がスパーク放電を、例えば１００回発生し（ステップＳ３０５）、スパーク放電を受けたマスタは複数の元素の情報を含んだ発光スペクトルを発光する。このとき、マスタの表面上の金属中介在物は誘電性を有し、該誘電性（帯電）によってスパーク放電は選択的にマスタの表面上の金属中介在物に導かれるので、マスタが発光する発光スペクトルは金属中介在物を含む放電スポット（例としてφ３０μｍとする）から発光されたものとなる。
上述の内容を金属中介在物がＡｌ２Ｏ３である例して説明する。
Ａｌ２Ｏ３の大きさは、Ａｌの発光スペクトル強度に比例するので、Ａｌが大きいものから小さいものに順に並べた発光スペクトル強度は、先に述べたＥＰＭＡ面分析によるＡｌ２Ｏ３の平均粒径の大きいものから小さいもの順の大きさに対応する。この発光スペクトル強度と先に求めたＥＰＭＡによる平均粒径データとをデータ処理部１０６のメモリに入力すると共に、このデータ処理部１０６でＡｌの大きさを対応させる処理をすれば、、後述するステップＳ３０８及び図５に示す検量線Ａを得ることができる。そして、後述するステップＳ３０９でこの得られた検量線Ａをデータ処理部１０６のメモリに格納する。
図３及び図４に戻り、この時、マスタの表面（先に例として挙げたφ５ｍｍ領域）上に対して１回のスパーク放電を行う領域（発光スポット）はφ３０μｍの円（常に一定の大きさに保つ）であり、この発光スポット径φ３０μｍは一般的な金属中介在物の平均径ｄａｖｅよりも大きいので、金属中介在物を必ず包含することができ、従ってマスタ中の金属中介在物を構成する各元素の発光スペクトル強度の全てを得ることができ、該発光スペクトルが得られた金属中介在物をＥＰＭＡ法によって得られた平均径ｄａｖｅを有する金属中介在物に正しく対応させることができる。
これを図３に戻って説明すれば、マスタが発光する発光スペクトルは凹面回折格子１１２によって各元素に固有の発光スペクトルに分光され、該分光された発光スペクトルは各出口スリット１１０を介して各光電子倍増管１１３へ入射される（ステップＳ３０６）。
光電子倍増管１１３は、入射された発光スペクトルを検知すると共に、該検知した発光スペクトルの強度を電流値に変換し、該変換した電流値を測光部１０４へ送信し、測光部１０４は、送信された電流値をディジタル値へ変換し、該変換されたディジタル値をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する（ステップＳ３０７）。また、発光スタンド１０２はマスタの表面上のφ５ｍｍの領域における発光スポットの位置、即ち金属中介在物の存在位置をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。従って、データ処理部１０６へは、金属中介在物を構成する元素の発光スペクトルの強度及び金属中介在物の存在位置のデータが送信されることとなり、データ処理部１０６は送信されたデータをメモリに格納する。
次いで、データ処理部１０６はメモリに格納した金属中介在物の存在位置、粒径、並びに金属中介在物の組成元素及びその発光スペクトル強度のデータに基づいて、上述のように金属中介在物を構成する元素の発光スペクトル強度と、金属中介在物の粒径との関係を表す後述する図５の検量線Ａを作成し（ステップＳ３０８）、さらに、作成された検量線Ａをメモリに格納した（ステップＳ３０９）後、本処理を終了する。
図５は、図３のステップＳ３０８で作成されるＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ａを示す図である。
図５における縦軸は、先に求めたＥＰＭＡを用いてＡｌについて観察したときの面分析測定によって求めたＡｌ２Ｏ３の粒径、横軸は、当該粒径に対応するＡｌ２Ｏ３に存在するＡｌの発光スペクトル強度を表している。
図５において、ＥＰＭＡ法による面分析による金属中介在物の粒径のデータと、当該金属中介在物に存在する組成元素の発光スペクトル強度のデータとは、金属中介在物の存在位置及び金属中介在物の組成元素のデータを介して関連付けられ、金属中介在物の粒径のデータが縦軸とされ、且つ金属中介在物を構成する元素の発光スペクトル強度のデータは横軸とされる。ステップＳ３０７において、Ａｌ２Ｏ３を含有するマスタを使用してＡｌについて面分析測定を行って検量線を作成したときにはＡｌ２Ｏ３に関する検量線が得られ、ＣａＯを含有するマスタを使用してＣａについて面分析測定を行って検量線を作成したときにはＣａＯに関する検量線が得られる。尚、図５に示す検量線はＡｌ２Ｏ３に関する検量線であり、Ａｌの発光スペクトル強度が大きいほどＡｌ２Ｏ３の粒径も大きくなることが分かる。
尚、ＥＰＭＡ法による金属中介在物の粒径と、当該金属中介在物中に存在する金属元素の発光スペクトル強度との対応を、上述した大きさ順と強度順とを対応させる方法により行う以外に、当該金属中介在物のφ５ｍｍ領域中の位置座標を用いて双方を対応させる方法により行うことができ、いずれの方法により行っても図５の検量線Ａを作成することができる。
また、測定試料が含有する金属中介在物はＡｌ２Ｏ３に限られないので、この他ＣａＯ，ＭｇＯ，ＳｉＯ，ＣａＳ，ＴｉＮ，及びＭｎＳ等の金属中介在物についても図５のような検量線を同様に作成することができ、この作成されたデータ処理部１０６のメモリに格納しておくことが好ましい。
図３の処理によれば、ＥＰＭＡによりマスタの表面上の任意の位置におけるφ５ｍｍの領域を走査するので（ステップＳ３０２）、φ５ｍｍの領域中にある発光スポット径３０μｍに含まれる４〜１８μｍの粒径金属中介在物を含有するマスタの金属中介在物の粒径を測定することができ、測定された金属中介在物の粒径に基づいて、金属中介在物を構成する元素の発光スペクトル強度に対する金属中介在物の粒径の関係を表す検量線Ａを作成するので（ステップＳ３０８）、作成された検量線Ａにおける４〜１８μｍ（後述の測定試料が対象としている粒径範囲）の粒径近傍のデータを正確なものとすることができる。
従って、従来の鋼中に固溶した微量のＡｌ濃度からの検量線に基づく外挿により求めたＡｌ２Ｏ３介在物の粒径と発光スペクトル強度との関係で粒径をもとめるよりも、図５のような検量線Ａに基づいて測定試料と同程度の大きさの４〜１８μｍの粒径の金属中介在物の粒径を測定するとき、測定された金属中介在物の粒径とその粒径分布を正確なものとすることができる。
図６は、図２のステップＳ２０２における粒径分布作成処理のフローチャートである。
本処理は、発光分光分析装置１００によって図３の処理が少なくとも１回実行された後、測定試料の金属中介在物の粒径分布が繰り返し作成される度に、発光分光分析装置１００によって実行される。
図６において、まず、発光スタンド１０２にＳＵＪ２の鋼材から切り出されたφ４０ｍｍの円柱状の測定試料を保持させた（ステップＳ６０１）後、発光部１０１の対電極が測定試料の表面上における測定領域（φ５ｍｍ）にスパーク放電を、例えば１０００回発生し（ステップＳ６０２）、スパーク放電を受けた測定試料は発光スペクトルを発光する。
その後、測定試料が発光する発光スペクトルは凹面回折格子１１２によって各元素に固有の発光スペクトルに分光され、該分光された発光スペクトルは各出口スリット１１０を介して各光電子倍増管１１３へ入射される（ステップＳ６０３）。
光電子倍増管１１３は、入射された発光スペクトルを検知すると共に、該検知した発光スペクトル強度を電流値に変換し、該変換した電流値を測光部１０４へ送信し、測光部１０４は、送信された電流値をディジタル値へ変換し、該変換されたディジタル値をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する（ステップＳ６０４）。また、発光スタンド１０２は測定試料の表面上における測定領域における発光スポットの位置及びスパーク放電の回数をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。
従って、データ処理部１０６へは、発光スポットに存在する元素の発光スペクトル強度、発光スポットの位置及びスパーク放電の回数のデータが送信されることとなり、データ処理部１０６は送信されたデータをメモリに格納する。
次いで、データ処理部１０６は各元素の発光スペクトル強度のデータを時系列順に並べて発光スペクトル強度のデータの分布を示す後述する図７（ａ）〜図７（ｅ）に示したような図を作成し、同じ発光スポットから発光された各元素の発光スペクトル強度のデータを比較して発光スポットに金属中介在物が存在するか否かを判別し、金属中介在物が存在するときは、その金属中介在物を特定する（ステップＳ６０５）。
図７（ａ）〜図７（ｅ）は、図６のステップＳ６０５で比較される時系列順のＦｅ，Ｏ，Ａｌ，Ｃａ，及びＣの発光スペクトル強度のデータの分布を示す図である。
図７（ａ）〜図７（ｅ）において、Ｏ，Ａｌ，Ｃａ，及びＣの図における各々の破線は、各元素が素材（マトリックス）中に固溶しているか否かを判別する閾値を表す線であり、該閾値より小さい発光スペクトル強度は、その発光スペクトルを発光した元素が金属中介在物では無く、マトリックスを表すバックグラウンドと考えることができる。
このとき、同じタイミング（即ち、同じ発光スポット）におけるＯ及びＡｌの発光スペクトル強度のデータが各閾値以上のときは、その発光スポットに金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３が存在していることを意味し、また、同じ発光スポットにおけるＯ及びＣａの発光スペクトル強度のデータが各閾値以上のときは、その発光スポットに金属中介在物としてＣａＯが存在していることを意味し、さらに同じスポットにおけるＯ，Ａｌ，及びＣａの発光スペクトル強度のデータが各閾値以上のときは、その発光スポットに金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３及びＣａＯが存在していることを意味している。
図６に戻り、データ処理部１０６は後述する図８乃至図１０のデータソート処理を実行して、ステップＳ６０５で特定された金属中介在物に固有の元素の発光スペクトル強度のデータを強度の小さいものから並べ替える（ステップＳ６０６）。ステップＳ６０６の並べ替えの際に、データ処理部１０６は上述した閾値より小さい発光スペクトル強度のデータを削除していく。
次いで、並べ替えられた発光スペクトル強度のデータと、図３の処理で作成されたＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線ＡにＡｌの発光スペクトル強度を代入することによりＡｌ２Ｏ３粒径を算出し（ステップＳ６０７）、算出されたＡｌ２Ｏ３粒径とデータ数とに基づいて金属中介在物の粒径分布を作成し、作成された粒径分布のデータをＣＲＴに表示し、又はプリンタ 図６の処理によれば、測定試料の表面上における発光スポットに存在する元素の発光スペクトル強度のデータに基づいて、発光スポットに存在する金属中介在物を特定し（ステップＳ６０５）、且つ発光スペクトル強度のデータと、図３の処理で作成された検量線Ａとに基づいて特定された金属中介在物の粒径を算出するので（ステップＳ６０７）、金属中介在物の粒径とその粒径分布を迅速且つ正確に測定することができる。
図８乃至図１０は、図６のステップＳ６０６におけるデータソート処理のフローチャートである。
図８及び図９のデータソート処理は、データ処理部１０６がステップＳ６０５で特定された金属中介在物を構成する元素の１つである構成元素Ｘに固有の発光スペクトル強度の配列ＩｘのデータＩｘ（ｉ）について、Ｉｘ（ｉ）の強度を、例えば小さいものから並べ替え、且つ構成元素Ｘの閾値より小さいＩｘ（ｉ）を削除した配列ＡＬｘを作成していくものである。
図８乃至図１０のデータソート処理を説明する。
図８において、まず、メモリから取り出された配列Ｉｘのデータの個数を表すカウンタ数ｉを１にセットし、且つＩｘのうち閾値より小さいデータの個数を表すカウンタ数ｉｉを０にセットした（ステップＳ８０１）後、メモリに格納されたスパーク放電の回数Ｊ（１０００）回分の配列Ｉｘから１つのデータをＩｘ（ｉ）としてランダムに取り出し、取り出されたＩｘ（ｉ）が構成元素Ｘの閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ８０２）。
ステップＳ８０２の判別の結果、取り出されたＩｘ（ｉ）が構成元素Ｘの閾値以上であるときは、構成元素Ｘの閾値以上であると判別されたＩｘ（ｉ）の個数を表すカウンタ数Ｋを下記式（２）から算出し（ステップＳ８０３）、
Ｋ＝ｉ−ｉｉ ……（２）
構成元素Ｘの閾値以上であるＩｘ（ｉ）の集合としての配列ＡｘのデータＡｘ（Ｋ）に取り出されたＩｘ（ｉ）を代入し（ステップＳ８０４）、さらに、カウンタ数Ｋを現時点のカウンタ数ｉの最大値とみなしＫｍａｘに代入する（ステップＳ８０５）。
ステップＳ８０２の判別の結果、取り出されたＩｘ（ｉ）が構成元素Ｘの閾値より小さいときは、カウンタ数ｉｉに１を加え（ステップＳ８０６）、ステップＳ８０７に進心。
次いで、現時点のカウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊ（１０００）より小さいか否かを判別する（ステップＳ８０７）。
ステップＳ８０７の判別の結果、カウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊより小さいときは、カウンタ数ｉに１を加え（ステップＳ８０８）、ステップＳ８０２に戻り、カウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊ以上のときは、ステップＳ９０１（図９）に進む。
図９に移行して、図８で求めた構成元素Ｘの閾値以上のＩｘ（ｉ）の集合である配列ＡＬｘ（Ｋ）を小さい方から順番に並べる演算を行う。
まず、インデックスｌを１にセットし（ステップＳ９０１）、カウンタ数Ｋを１にセットし（ステップＳ９０２）、Ｋ＝１のときの配列Ａｘ内の初期の最小値を下記式（３）から求める（ステップＳ９０３）。
ΔＡｘ（Ｋ）＝Ａｘ（Ｋ）−Ａｘ（Ｋ＋１） ……（３）
この（３）式の右辺の小さい方のＡｘ配列を求めるため、ΔＡｘ（Ｋ）が０以下か否かを判別する（ステップＳ９０４）。
ステップＳ９、Ａｘ（Ｋ）≦Ａｘ（Ｋ＋１）の関係が成立し、Ｋが１よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ９０５）。ステップＳ９０５の判別の結果、Ｋ＝１のとき（初期演算時）は、変数Ｂｘ（ｌ）に配列ＡｘのデータＡｘ（Ｋ）を代入（ステップＳ９０６）、当該変数Ｂｘ（ｌ）をｌについて小さいものから並べ替えられる配列ＡＬｘ（ｌ）の最小値として代入（ステップＳ９０７）を経て、最初の仮の最小値をＡＬｘ（ｌ）＝Ｂｘ（ｌ）とおき、ＫＫ＝Ｋとおく（ステップＳ９０８）。つまり、ＡＬｘ（ｌ）＝Ｂｘ（ｌ）＝Ａｘ（Ｋ）とし、ＫＫ＝Ｋ＝１である。次いでステップＳ９１２に進む。
また、ステップＳ９０４の判別の結果、ΔＡｘ（Ｋ）が０より大きいときは、変数Ｂｘ（ｌ）に配列ＡｘのデータＡｘ（Ｋ＋１）を代入（即ち、変数Ｂｘ（ｌ）の値を更新）（ステップＳ９０９）、当該変数Ｂｘ（ｌ）をｌについて小さいものから並べ替えられる配列ＡＬｘ（ｌ）の最小値として代入（ステップＳ９１０）を経て、例えば、Ｋ＝１であったときは、仮の最小値ＡＬｘ（１）＝Ｂｘ（１）＝Ａｘ（２）とし、ＫＫ＝Ｋ＋１＝２というように、ＫＫ＝Ｋ＋１とおく（ステップＳ９１１）。次いでステップＳ９１２に進む。
ステップＳ９０８及びＳ９１１のＫＫは、Ａｘ配列の中で選び出された最小値Ｂｘ（ｌ）（＝Ａｘ（ＫＫ））を、次のインデックスｌの時は∞とする値に置き換え、後述するステップＳ９１３において演算はするが元のＡｘ（Ｋ）値を繰り返して選び出さないためのカウンタ値である。
これらの演算が終わると、ステップＳ９１２では、カウンタ数ＫがＫｍａｘより小さいか否かを判別する。
ステップＳ９１２の判別の結果、カウンタ数ＫがＫｍａｘより小さいときは、カウンタ数Ｋ＝Ｋ＋１とインクリメントし（ステップＳ９１３）、次に取り出すＡｘ配列のデータＡｘ（Ｋ）が∞であるか否かを判別する（ステップＳ９１４）。ステップＳ９１４の判別の結果、Ａｘ（Ｋ）が∞であるときは、ステップＳ９０４に戻り、Ａｘ（Ｋ）が∞でないときは、ステップＳ９１５に進み、カウンタ数Ｋのときの配列Ａｘ内の最小値を下記式（４）から求める演算をする。
ΔＡｘ（Ｋ）＝ＡＬｘ（ｌ）−Ａｘ（Ｋ＋１） ……（４）
直前に、仮に選んだＡｘ配列中の最小値ＡＬｘ（ｌ）に対し、Ａｘ（Ｋ＋１）の値を比較するためである。
そして、ΔＡｘ（Ｋ）の値をステップＳ９０４に戻って再び判別し、ステップＳ９０４でΔＡｘ（Ｋ）が０以下であり、且つステップＳ９０５でＫが１より大きいときは、ステップＳ９１６に進み、前の演算の仮の最小値を維持するためＡＬｘ（ｌ）＝Ｂｘ（ｌ）とする。
ステップＳ９０４でΔＡｘ（Ｋ）が０以下でないときは、ステップＳ９０９以降の処理に進み、Ａｘ配列の中で選び出された最小値Ｂｘ（ｌ）（＝Ａｘ（ＫＫ））を、次のインデックスｌの時は∞とすべきカウンタ数ＫＫをＫ＋１として更新すると共に、ステップＳ９０５でＫが１以下であるときは、ステップＳ９０６に進み、∞とすべきカウンタ数ＫＫをカウンタ数Ｋのままとして維持する。
１つのインデックスｌの演算が終わったときは、ステップＳ９１２の判別の結果、カウンタ数ＫがＫｍａｘ以上となるので、ステップＳ９１７に進み、再び最終的にＡｘ配列で選ばれたＡｘ（ＫＫ）＝∞とおく。これにより、次のインデックスｌの演算の時この値が繰り返して取り込まれないようにし、ステップＳ９１８でインデックスｌに１を加えるインクリメントを行い、ステップＳ９１９に進む。
ステップＳ９１９では、インクリメントされたインデックスｌがＫｍａｘよりも小さいか否かを判別する。これにより、全てのインデックスｌについて演算が終わったか否かを判別をしている。
ステップＳ９１９の判別の結果、インデックスｌがＫｍａｘよりも小さいときは、インクリメントされたインデックスｌでステップＳ９０２〜Ｓ９１９の処理を繰り返す。
ステップＳ９１９の判別の結果、インデックスｌがＫｍａｘ以上であるときは、即ち、全てのインデックスｌについて演算が終わったときは、ステップＳ１００１（図１０）に進む。
図１０に移行してステップＳ１００１以降の処理では、構成元素Ｘの閾値以上のデータＡＬｘ（ｌ）の配列ＡＬｘの中から、同じ値のデータＡＬｘ（ｌ）、即ち粒径〔μｍ〕毎にｍ個存在するのかの頻度Ｃｘ（ｌ）を求める演算を行う。
まず、ステップＳ１００１でインデックスｌに１を加え、インデックスｌにある任意の値ｎに１を代入する（ステップＳ１００２）。また、ＡＬｘ（ｌ）の粒径と同じ金属中介在物がＫｍａｘの中に何個あるかの計算途上のカウンタｍを１とおく（ステップＳ１００３）。配列ＡＬｘのインデックスｌのデータＡＬｘ（ｌ）について、任意の値ｎを代入したデータＡＬｘ（ｎ）との差分を表すΔＡＬｘ（ｌ）を下記式（５）から算出し（ステップＳ１００４）、
ΔＡＬｘ（ｌ）＝ＡＬｘ（ｌ）−ＡＬｘ（ｎ） ……（５）
算出されたΔＡＬｘ（ｌ）が０であるか否かを判別する（ステップＳ１００５）。
ステップＳ１００５の判別の結果、ΔＡＬｘ（ｌ）が０でないときは、ステップＳ１００６に進み、同じ値のデータＡＬｘ（ｎ）の個数を表すデータ数ｍをｍのままとし、ステップＳ１０１０に進む。
ステップＳ１００５の判別の結果、ΔＡＬｘ（ｌ）が０であるときは任意の値ｎが１であるか否かを判別する（ステップＳ１００７）。
ステップＳ１００７の判別の結果、任意の値ｎが１である（インデックスｌが１であり、算出されたΔＡＬｘ（ｌ）は０である）ときは、データ数ｍを１とし（ステップＳ１００８）、一方、任意の値ｎが１でないときは、データ数ｍに１を加えインクリメントする（ステップＳ１００９）。
続くステップＳ１０１０では、任意の値ｎに１を加え、この任意の値ｎがインデックスｌの最大値Ｋｍａｘより小さいか否かを判別する（ステップＳ１０１１）。
ステップＳ１０１１の判別の結果、任意の値ｎがインデックスｌの最大値Ｋｍａｘより小さいときは、ステップＳ１００４に戻り、任意の値ｎがインデックスｌの値全てを網羅するまでステップＳ１００４以降の処理を繰り返し、一方、任意の値ｎがインデックスｌの最大値Ｋｍａｘ以上のときは、任意の値ｎがインデックスｌの値全てを網羅しており、この時のデータ数ｍをデータＡＬｘ（ｎ）の個数Ｃｘ（ｌ）とする（ステップＳ１０１２）。
次いで、インデックスｌに１を加えて（ステップＳ１０１３）、このインデックスｌを現時点のインデックスｌの最大値ｌｍａｘとみなし、Ｋｍａｘよりも小さいか否かを判別し（ステップＳ１０１４）、Ｋｍａｘよりも小さいときはステップＳ１００２に戻り、一方Ｋｍａｘ以上であるときは本処理を終了する。
図１０の処理によれば、構成元素Ｘの閾値以上のデータＡＬｘ（ｌ）の配列ＡＬｘの中から、同じ値のデータＡＬｘ（ｌ）、ＡＬｘ（ｉ）を先の図５や後述の図２１を用い構成元素Ｘの（例えばＡｌ）発光スペクトル強度から金属中介在物の粒径に変換すれば（ステップＳ６０７）、即ち粒径〔μｍ〕毎にｍ個存在するのかの頻度Ｃｘ（ｌ）を求めることになるので、この粒径〔μｍ〕と頻度の配列データＣｘ（ｌ）により、後述する図２６（ａ）に示すような図を表示したり、出力することができ、ＥＰＭＡで求められた図２６（ｂ）に示すような図と一致させることができる。
以下、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例を図面を参照して詳述する。
本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法に対し、測定試料のグラウンドを構成する元素として、例えばＦｅが発光する発光スペクトル強度が閾値以下である発光スポット（図７（ａ）〜図７（ｅ）のタイミングＴｉ）ではＦｅ以外の金属中介在物が概ね存在することを利用し、ＦｅをトリガとしてこのタイミングＴｉについて図８乃至図１０のデータソート処理を実行する点で異なる。
以下、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例において、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法に対し異なる点を図面を用いて説明する。
まず、図４に関連して、測定試料の表面上における発光スポットはφ３０μｍの円であり、測定試料の測定領域表面に金属中介在物が全く存在しないときは、測定試料のグラウンドを構成し且つ導電性を有する金属元素として、例えばＦｅが発光するＦｅの発光スペクトルが得られる。測定試料の測定領域表面に金属中介在物が存在するときは、金属中介在物を構成する元素Ｘが発光するので、このときのＦｅの発光スペクトル強度は測定試料の測定領域表面に金属中介在物が全く存在しないときのＦｅの発光スペクトル強度に対して低下する。
また、図７（ａ）〜図７（ｅ）において、グラウンドを構成するＦｅの発光スペクトル強度は、測定試料の測定領域表面に金属中介在物が存在しないときは閾値より大きい値を示す。しかしながら上述の理由によって、測定試料の測定領域表面に金属中介在物が存在するときは、Ｆｅの発光スペクトル強度は閾値以下になると共に、金属中介在物を構成する元素Ｘの発光スペクトル強度は構成元素Ｘの閾値以上の値を示す。
図７（ａ）〜図７（ｅ）には、放電回数ｎが同じである発光スポットをタイミングＴｉとして破線で示してある。
例えば、図中の破線で示すタイミングＴ１においては、後述する測定対象外の元素の存在、及びレンズの劣化等を除けば、金属中介在物はＡｌとＯとで成る化合物であるＡｌ２Ｏ３であることが推定される。同様に、破線で示すタイミングＴ２においては、Ａｌ，Ｏ，Ｃａから選択された１種類以上から成る化合物としてＡｌ２Ｏ３及びＣａＯが推定される。また同様に、破線で示すタイミングＴ５においては、Ｃの発光スペクトル強度のみが閾値以上であり、金属中介在物は、Ｆｅ，Ｏ，Ａｌ，及びＣａを構成元素として有さない炭化物であることが推定される。
図１１は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例において実行されるデータソート処理のフローチャートである。
図１１のデータソート処理は、図８のデータソート処理に対して、金属中介在物を構成する元素Ｘに固有の発光スペクトル強度のデータの配列Ｉｘから、Ｆｅの発光スペクトル強度がＦｅ固有の閾値（以下「閾値Ｆｅ」という。）より小さい発光スポットのデータを削除した配列Ａｘを作成するものである。
図１１において、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実行される図８のデータソート処理と異なる点を説明する。
図１１に示すように、最初に、メモリから取り出されたＦｅについての発光スペクトル強度の配列ＩＦｅのデータの個数を表すカウンタ数ｉを１にセットし、且つＩＦｅのうち閾値Ｆｅより大きいデータの個数を表すカウンタ数ｉｉを０にセットした（ステップＳ１１０１）後、メモリに格納されたスパーク放電の回数Ｊ（１０００）回分の配列ＩＦｅから１つのデータをＩＦｅ（ｉ）としてランダムに取り出し、取り出されたＩＦｅ（ｉ）が閾値Ｆｅ以下であるか否かを判別する（ステップＳ１１０２）。
ステップＳ１１０２の判別の結果、取り出されたＩＦｅ（ｉ）が閾値Ｆｅより大きいときは、カウンタ数ｉｉに１を加え（ステップＳ１１０３）、ステップＳ１１１０に進む。
ステップＳ１１０２の判別の結果、取り出されたＩＦｅ（ｉ）が閾値Ｆｅ以下であるときは、閾値Ｆｅ以下であると判別されたＩＦｅ（ｉ）の個数を表すカウンタ数Ｋを下記式（６）から算出する（ステップＳ１１０４）。
Ｋ＝ｉ−ｉｉ ……（６）
次いで、ステップＳ１１０５において、測定試料の測定領域表面上に存在する元素（例えば、Ｏ，Ｃａ，Ｃ，Ｔｉ，Ｍｎ，Ｓ，及びＮ等）のうちから１つを選択し、選択された元素を構成元素Ｘとして、メモリに格納された構成元素Ｘに固有の発光スペクトル強度の配列Ｉｘから、取り出されたＩＦｅ（ｉ）の発光スポットに対応する構成元素Ｘの発光スペクトル強度のデータＩｘ（ｉ）を取り出す（ステップＳ１１０６）。
次いで、配列ＡｘのデータＡｘ（Ｋ）に取り出されたＩｘ（ｉ）を代入し（ステップＳ１１０７）、測定領域に存在する全ての構成元素が選択されたかを判別する ステップＳ１１０８の判別の結果、全ての構成元素が選択されていないときは、ステップＳ１１０５に戻り、全ての構成元素が選択されたときは、カウンタ数Ｋを、ＩＦｅ（ｉ）がランダムに取り出された現時点のカウンタ数ｉの最大値とみなしＫｍａｘに代入する（ステップＳ１１０９）。
次いで、現時点のカウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊ（１０００）より小さいか否かを判別する（ステップＳ１１１０）。
ステップＳ１１１０の判別の結果、カウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊより小さいときは、カウンタ数ｉに１を加え（ステップＳ１１１１）、ステップ１１０２に戻り、カウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊ以上のときは、ステップＳ６０５で特定された金属中介在物を構成する元素の１つである構成元素Ｘを選択し、ステップＳ９０１（図９）に進む。
尚、ステップＳ１１１０の判別の結果、カウンタ数ｉがスパーク放電の回数Ｊ以上の場合において、構成元素Ｘのデータ配列Ａｘ（Ｋ）の値に対して、第１の実施の形態における図８のステップＳ８０２で実行される閾値判別処理を行う必要があるときは、図８のステップＳ８０１に進み、図８の処理を経た後にステップＳ９０１（図９）に進んでもよい。
しかしながら、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例における主眼は以下の通りである。
図１１のステップＳ１１０２におけるＩＦｅ（ｉ）の閾値を低く設定すればするほど、ステップＳ１１０７における閾値以上のデータ配列Ａｘ（Ｋ）の値は、図８のステップＳ８０２における閾値以上のＩｘ（ｉ）の値に比べて相対的に大きくなり、ステップＳ８０２における閾値を十分に超える（図８のステップＳ８０２におけるＩｘ（ｉ）≧閾値を十分に満たす）ことができる。即ち、図１１のステップＳ１１０２におけるＩＦｅ（ｉ）の閾値を適正に設定することによって、図８のステップＳ８０２で実行される閾値判別処理を行う必要をほとんどなくすことができ、もって図８の処理を経ることなくステップＳ９０１（図９）の処理に進むことができるので、粒径分布図作成等の処理時間を短縮することができる。
図１１の処理によれば、図９及び図１０のデータソート処理の前に、メモリに格納された測定試料の表面上の測定領域に存在する全ての元素の発光スペクトル強度の配列Ｉｘ（Ｘ＝Ｏ，Ｃａ，Ｃ，Ｔｉ，Ｍｎ，Ｓ，及びＮ等）の各々について、閾値Ｆｅ以下であるＩＦｅ（ｉ）の発光スポットに対応する発光スペクトル強度のデータＩｘ（ｉ）を取り出すので、以降の処理で取り扱うデータ数を削減することができる。
特に、複数の金属中介在物について、それらの粒径とそれらの粒径分布（頻度）を測定するときには、図１１の処理を一度行うことによって、測定領域に存在する全ての元素について、データ数が削減された発光スペクトル強度の配列Ａｘを得ることができるので、図６ステップＳ６０７の並べ替えにおいて、図８乃至図１０の処理を繰り返し行う必要を無くすことができ、もって、金属中介在物の粒径とその粒径分布をより迅速且つより正確に測定することができる。
このとき、金属中介在物を構成する元素Ｘの発光スペクトルの発光スペクトル強度のデータＩｘ（ｉ）のうち閾値以上のデータＡｘ（Ｋ）が全くないときは、測定対象としていない元素（例えば、炭化物を構成する炭素以外の元素）の存在、又はレンズの汚れ・劣化等が考えられる。
当該レンズの汚れ・劣化に関しての補正処理は、後述する本発明の第３の実施の形態で詳細に述べる。本発明の第３の実施の形態に係る補正処理は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例と併せて実行されることが好ましいことはいうまでもない。
以下、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を図面を参照しながら詳述する。
まず、実際に転がり軸受等の転動部材の素材として使用する軸受鋼は、金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３，ＭｇＯ，ＭｎＳ，ＣａＯ，ＳｉＯ２等種々の成分のものを含有する。これらの金属中介在物のうち軸受鋼の転動寿命に最も影響を与えるものとして酸化物系介在物であるＡｌ２Ｏ３介在物がある。このＡｌ２Ｏ３介在物の粒径及びその粒径分布、又は単位面積当たり若しくは単位体積当たりの存在数、即ち存在率と、軸受鋼の転動寿命等との関係が密接であることから、いわゆる当業者は、（軸受鋼の転動寿命との関係は別途求めるとしても、）Ａｌ２Ｏ３介在物の粒径及び粒径分布や存在率に多大な関心をはらっている。
上記Ａｌ２Ｏ３介在物の粒径及び粒径分布や存在率等を求める方法には、軸受鋼試料中から金属中介在物を抽出して立体的に行う立体法、例えば電子ビーム溶解法等による方法と、軸受鋼試料表面を磨きその平面を光学顕微鏡及び画像解析装置を組合わせて行う平面法との２つがある。しかしながら、前者はＡｌ２Ｏ３介在物の抽出に大がかりな装置が必要となり、後者は簡便であるがＡｌ２Ｏ３介在物の真の粒径が得られない。
本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法も、鋼材から切り出された測定試料に含まれている金属中介在物の粒径及びその粒径分布を測定する際に図１の発光分光分析装置１００によって実行される。
まず、従来のＥＰＭＡ法等のように微量のＡｌ濃度を求めるのに特別のマスタを使用するのではなく、実鋼材から切り出された実鋼材マスタを用いる。図１の発光分光分析装置１００を用いて、後述するＡｌ濃度とＡｌの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｃを作成することが前提である。
尚、軸受鋼中介在物は上述したようにＡｌ２Ｏ３介在物のみではないが、Ａｌ２Ｏ３介在物が軸受鋼の転動寿命と最も密接な関係にあるので、ここでは以下Ａｌ２Ｏ３介在物について例示する。尚、他の金属中介在物についてもＡｌ２Ｏ３中介在物と同様の処理により適用することができるのはいうまでもない。
尚、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実際に鋼中に存在するＡｌ２Ｏ３粒径をＥＰＭＡ法の面分析で測定するのに対し、発光分析装置１００を用い、Ａｌ２Ｏ３介在物の真の粒径を求める点で異なる。
また、上記Ａｌ濃度とＡｌの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｃを利用すると、少なくとも５００ｐｐｍオーダ〜％オーダのＡｌ濃度〔質量％〕によって実際に存在する鋼中のＡｌ２Ｏ３の粒径及び粒径分布を求めることができ有効である。
以下、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行する図１の発光分光分析装置１００によって実行される粒径測定及び粒径分布作成処理について図面を用いて説明する。
図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実行される粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図１２において、まず、後述する図１３の検量線Ｂ，Ｃ作成処理を実行し（ステップＳ１２０１）、後述する図１６の検量線Ｄ作成処理を実行し（ステップＳ１２０２）、後述する図１９の検量線Ｅ作成処理を実行し（ステップＳ１２０３）、後述する図２０の粒径分布作成処理を実行し（ステップＳ１２０４）、本処理を終了する。
次に、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を図面を参照して詳述する。
本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法では、ＥＰＭＡを使用することなく、測定試料と同等の基準試料を用いて発光分光分析装置１００を使用して、金属中介在物の真の粒径を求め、それによって粒径分布を作成する。
以下、図１の発光分光分析装置１００によって実行される金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成処理について図面を用いて説明する。
図１３は、図１２のステップＳ１２０１におけるＦｅの発光スペクトル強度とＦｅ濃度との関係を示す検量線Ｂを作成し、これを用いてＡｌの発光スペクトル強度とＡｌ濃度との関係を示す検量線Ｃを作成する検量線Ｂ，Ｃ作成処理のフローチャートである。
本検量線作成処理は、発光分光分析装置１００によって測定試料の金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成方法が繰り返し実行される前に、発光分光分析装置１００によって少なくとも１回実行される。原子吸光法等の化学分析等で定量され濃度既知のＦｅ濃度が夫々異なる１７種のＦｅ濃度マスタ（表１に示した実施例１〜１７）を準備する。このＦｅ濃度マスタには、Ｍ５０，５Ｃｒ，ＳＵＨ３３０，ＳＵＨ３１０，Ｍ５０ＮｉＬ等の合金鋼を用いることができる。また、外部検定機関で販売されている市販のマスタを使用することもできる。
【表１】
その後、マスタが発光する発光スペクトルは、凹面回折格子１１２によってＦｅ濃度マスタのグラウンドであるＦｅに固有の発光スペクトルに分光され（ステップＳ１３０３）、該分光されたＦｅの発光スペクトルは各出口スリット１１０を介して各光電子倍増管１１３へ入射される。
光電子倍増管１１３は、入射されたＦｅの発光スペクトルを検知すると共に、該検知したＦｅの発光スペクトル強度を電流値に変換し、該変換した電流値を測光部１０４へ送信し、測光部１０４は、送信された電流値をディジタル値へ変換し、該変換されたディジタル値をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する（ステップＳ１３０４）。また、発光スタンド１０２は、Ｆｅ濃度マスタの表面上における任意の測定領域におけるφ３０μｍの発光スポットの位置及びスパーク放電の回数をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。
従って、データ処理部１０６へは、発光スポットに存在するＦｅの発光スペクトル強度、発光スポットの位置、及びスパーク放電の回数のデータが送信されることとなり、データ処理部１０６は送信されたデータをメモリに格納する。
そして、Ｆｅ濃度マスタは濃度既知であるからこの濃度はＦｅ濃度としてデータ処理部１０６に入力され、データ処理部１０６は、この入力されたＦｅ濃度〔質量％〕と、格納されたＦｅの発光スペクトル強度とに基づいてＦｅ濃度とＦｅの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｂ（図１４）を作成する（ステップＳ１３０５）。
ステップＳ１３０２でスパーク放電を１つのＦｅ濃度マスタに対し、１０回と例示したのは、このとき得られる１０回の発光スペクトル強度を平均値としてとらえることが好ましいからである。これにより、１つのＦｅ濃度マスタのＦｅ濃度に対するＦｅ発光スペクトル強度の平均値を対応させることができる。
次に、図１３のステップＳ１３０６〜Ｓ１３１３の処理を実行して、Ａｌの発光スペクトル強度とＡｌ濃度との関係を示す検量線Ｃを作成する。
まず、実使用に供せられる鋼材、例えば中実の丸棒から成るＳＵＪ−２等から、φ４０ｍｍの円柱状の実鋼材マスタを後述する図１５のように切り出し、発光スタンド１０２にマスタを保持させる（ステップＳ１３０６）。
以下、上記実使用に供せられる鋼材の性状について説明する。
図１５は、図１３のステップＳ１３０６で実鋼材マスタが切り出される、例えば実使用に供せられる鋼材の鋼材軸線に直交の断面図である。
図１５において、例えば実使用に供せられる鋼材７００は、インゴットから分塊圧延される方法、又は連続法によって作成される。鋼材７００が作成される過程において溶融状態から冷却により凝固するときに、鋼材７００の中心部では、外周部に比べて冷却速度が小さいので、金属中介在物４００が濃化（中心偏析）する現象が起こる。この中心偏析は、図１５に示すように、鋼材７００の直径Ｄに対して０．５Ｄ、即ち中心から±０．２５Ｄにわたる範囲における領域（中心偏析部５００）において顕著であり、この中心偏析部５００においてもさらにその中心部に向かうにしたがってより顕著となる。
そして、この中心偏析は中心部からの距離と相関関係にあることが知られているので、中心部を含む鋼材７００軸線に垂直な平面で切り出すことにより、中心部からの距離に応じて種々の大きさのＡｌ２Ｏ３介在物を有する実鋼材マスタを得ることができる。この種々の大きさのＡｌ２Ｏ３介在物を有する実鋼材マスタには、Ａｌ濃度が少なくとも５００ｐｐｍオーダ以上から％オーダまでに相当するものも含まれている。従って低濃度から高濃度のＡｌ濃度領域の検量線を得るために中心部を含む鋼材７００の軸線と垂直な平面で切り出して表面に種々の大きさでＡｌ２Ｏ３が存在する実鋼材マスタを得ることが好ましい。
尚、鋼材７００の軸線に平行で中心偏析部５００を複数個切り出して種々の大きさでＡｌ２Ｏ３が存在する実鋼材マスタを得てもよい。また、鋼材７００としては、金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３以外のものを含んでいるものであってもよい。
図１３に戻り、実鋼材マスタを保持させた（ステップＳ１３０６）後、発光部１０１の対電極は、実鋼材マスタの表面上の任意の位置における測定領域（φ５ｍｍ）にスポット径φ３０μｍ（任意に定めた以降は常に一定にすることが重要）とすべくスパーク放電を、例えば１０００回発生し、スパーク放電を受けた実鋼材マスタは発光スペクトルを発光する（ステップＳ１３０７）。このとき、実鋼材マスタの表面上の金属中介在物は誘電性を有し、該誘電性によってスパーク放電は選択的に実鋼材マスタの表面上の金属中介在物に導かれるので、実鋼材マスタが発光する発光スペクトルは金属中介在物から選択的に発光されたものとなるから、実鋼材マスタの表面上にある金属中介在物がＡｌ２Ｏ３であるときは、Ａｌ２Ｏ３の元素情報であるＡｌ，Ｏを含む発光スペクトルを得ることができる。
尚、以下のステップでは、金属中介在物がＡｌ２Ｏ３である例について説明するので、Ｆｅ，Ａｌ，Ｏのみが含まれる発光スポットからの発光スペクトル強度のみを選択し、Ｃａ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｍｇ等が含まれる発光スポットからの発光スペクトル情報を後で排除する。
その後、実鋼材マスタの金属中介在物としてのＡｌ２Ｏ３から発光する発光スペクトルは、凹面回折格子１１２によって各元素Ｆｅ，Ａｌ，Ｏに固有の発光スペクトルに分光され（ステップＳ１３０８）、該分光された各元素の発光スペクトルは各出口スリット１１０を介して各光電子倍増管１１３へ入射される。
光電子倍増管１１３は、入射されたＦｅ，Ａｌ，Ｏの発光スペクトルを検知すると共に、該検知した各元素の発光スペクトル強度を電流値に変換し、該変換した電流値を測光部１０４へ送信し、測光部１０４は、送信された電流値をディジタル値へ変換し、該変換されたディジタル値をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する（ステップＳ１３０９）。また、発光スタンド１０２は、実鋼材マスタの表面上におけるφ５ｍｍの測定領域におけるφ３０μｍの発光スポットの位置（中心部からの距離）及びスパーク放電の回数をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。
従って、データ処理部１０６へは、前述のφ３０μｍの発光スポットに存在するスパーク放電毎の各元素Ｆｅ，Ａｌ，Ｏの発光スペクトル強度のデータが送信されることとなり、データ処理部１０６は送信されたデータをメモリに格納する。
尚、毎スパーク放電回数毎にＦｅ，Ａｌ，Ｏ以外の元素の情報が得られても、金属中介在物がＡｌ２Ｏ３である例の場合には、データ処理部１０６のメモリ中、Ｆｅ，Ａｌ，Ｏのデータのみに着目すればよい（他を排除する）。
そして、実鋼材マスタが発光したＦｅの発光スペクトル強度をステップＳ１３０５で作成された図１４の検量線Ｂに用いることにより、実鋼材マスタのＦｅ濃度〔質量％〕に関するＦｅ濃度データ〔質量％〕を作成し、この作成されたＦｅ濃度データを、後述するステップＳ１３１１〜Ｓ１３１２の処理で作成されるＡｌ濃度とＡｌ発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ｃを作成する際に使用することできるように取出し可能な状態でデータ処理部１０６のメモリに格納する（ステップＳ１３１０）（例えばスパーク放電回数に対応させて格納する。）。
次いで、ステップＳ１３１０で作成されたＦｅ濃度データから、金属中介在物であるＡｌ２Ｏ３中のＡｌ濃度データ〔質量％〕を演算する（ステップＳ１３１１）。この演算は、データ処理部１０６に格納されている下記の演算式（７）に基づいて行われる。
Ａｌ濃度＝（１００−Ｆｅ濃度）×５４／１０２ …（７）
ここで、５４はＡｌ２Ｏ３中に含まれるアルミニウムの原子量（≒２６．８×２）、１０２はＡｌ２Ｏ３の式量（≒２６．８×２＋１６．０×３）であり、Ｆｅ濃度は、この時のＡｌ２Ｏ３に対応する同一スパーク放電で得られたときのステップＳ１３１０で作成されたＦｅ濃度データである。
要は（７）式の右辺から明らかなように、ステップＳ１３１０で作成されたＦｅ濃度データを上記演算式（７）に代入しさえすれば、このとき同一スパーク放電のφ３０μｍの発光スポットにあるＡｌ２Ｏ３介在物中のＡｌ濃度データを算出することができる。
例えば、各回のスパーク放電に対応する各発光スポットにおいて、上記検量線Ｂから作成されたＦｅ濃度データが８０，４５，及び２０〔質量％〕である場合、夫々の発光スポットに存在したＡｌ２Ｏ３介在物中のＡｌ濃度データは、１０．６，３４．５，及び４２．４〔質量％〕と算出される。
尚、上記演算式（７）は、金属中介在物がＡｌ２Ｏ３であるときのＡｌ濃度データを演算する式を示しているが、金属中介在物がＳｉＯ２，ＣａＯ，ＭｇＯ等であるときは、夫々対応するＳｉ，Ｃａ，Ｍｇ濃度を演算するために、上記演算式（７）に、対応するＳｉ，Ｃａ，Ｍｇの原子量と各酸化物介在物の式量とをあてはめればよい。
このように算出されるＡｌ濃度データは、スパーク放電を１０００回発光すれば１０００個に近いデータが期待され、即ちスパーク放電の発光回数に応じてきわめて多くのデータとなる。そして、夫々のＡｌ濃度データ〔質量％〕と、このＡｌ濃度が得られたスパーク放電時のＡｌの（実鋼材マスタが発光するＡｌの）発光スペクトル強度とに基づいてＡｌ濃度とＡｌの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｃを作成する（ステップＳ１３１２）。特に、上述した中心偏析部５００の測定試料を用いればＡｌ濃度が高い方の発光スポット、及び中心偏析部５００以外の測定試料を用いればＡｌ濃度が低い方の発光スポットにおけるＡｌ濃度とＡｌの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｃを得ることができる。
また、この実鋼材マスタはグラウンドがＦｅであり、Ａｌをより正しく同定することができるので好ましい。その後、この作成された検量線Ｂをデータ処理部１０６のメモリに格納し（ステップＳ１３１３）、本処理を終了する。
図１３の処理によれば、実鋼材マスタを用いて、ｐｐｍオーダの微量から％オーダのＡｌ２Ｏ３中のＡｌ濃度に相当する相当多い量までの検量線Ｃを外挿することなく、直に得ることができる。
また、先に求めた第１の実施の形態で求めたデータ処理部１０６のメモリに、検量線ＡのＡｌ２Ｏ３粒径データと、検量線ＣのＡｌの発光スペクトル強度データとを格納しておくことにより、Ａｌ２Ｏ３粒径分布を作成するときに任意に使用することができるからである。検量線Ｃは、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法と本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定（後述の図２１に示す検量線Ｅを用いて）及び粒径分布作成方法とを組み合わせた実施の形態において検量線Ａを応用することに適用される。
さらに、実鋼材マスタを用いた場合、Ｆｅ濃度データに基づいてＡｌ濃度データを決定するので、実鋼材マスタのグラウンドにＡｌと発光波長が近いＭｇが存在するときでも、Ｍｇの多いＡｌ合金をマスタとする場合に比べ、Ａｌ含有発光スペクトルのＡｌとＭｇとを区別することができ、より正確に検量線Ｃを作成することができる。
図１６は、図１２のステップＳ１２０２におけるＦｅの発光スペクトル強度とＦｅ蒸発減量に関する検量線Ｄを作成する検量線Ｄ作成処理のフローチャートである。
本検量線作成処理は、発光分光分析装置１００によって測定試料の金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成方法が繰り返し実行される前に、発光分光分析装置１００によって少なくとも１回実行される。
図１６において、図１の発光分光分析装置１００を用い、まず、Ａｌ２Ｏ３を含有していない鋼材を純マスタとして、この純マスタを保持し（ステップＳ１６０１）、保持された純マスタに対して、Ａｒ中でスパーク放電を発生させ（ステップＳ１６０２）、φ３０μｍ（上述のように、定めた以降は常に一定とする）のスポットを生じさせたときのＦｅの発光スペクトルを分光し（ステップＳ１６０３）、Ｆｅの発光スペクトル強度データを送信する（ステップＳ１６０４）。この純マスタは、純鉄とすることが好ましい。この発光時、例えば放電電圧を１０ｋＶ±３０％に変化させることによりマスタ中に種々の大きさのスポット痕を作ることができる。
次に、この時生じた種々の大きさのスポット痕８００（図１７）を３次元のＳＥＭ観察することによりスポット痕８００の深さ及び直径を測定し（ステップＳ１６０５）、スポット痕８００の体積を求め、その体積とＦｅの密度（７．８６ｇ／ｃｍ３）から計算される発光スポットに存在していたＦｅの質量（蒸発減量）とを求め、このＦｅの蒸発減量を入力する（ステップＳ１６０６）。
このＦｅ蒸発減量とこのＦｅ蒸発減量を与えた放電条件から得られるＦｅの発光スペクトル強度とは比例関係にあり（図１８）、これを検量線Ｄとして（ステップＳ１６０７）データ処理部１０６のメモリに格納する（ステップＳ１６０８）。この検量線Ｄは、少なくとも１回作成される。
尚、この検量線Ｄは、せいぜいスパーク放電を、同一条件のスパーク放電毎に１０回発生させたときのデータを平均化した程度のもので十分である。検量線Ｄは、Ｆｅの発光スペクトル強度がＦｅの蒸発減量に比例していることを示している。
この検量線Ｄを用い、Ａｌ２Ｏ３等の金属中介在物が存在する測定試料（被検査体）の１回のスパーク放電によるφ３０μｍの発光スポット中にあるＡｌ２Ｏ３等の金属中介在物の真の粒径（粒径Ｄ）を算出することができる。以下この算出方法を説明する。
図１９は、図１２のステップＳ１２０３におけるＡｌの発光スペクトル強度とＡｌ粒径との関係を示す検量線Ｅを作成する検量線Ｅ作成処理のフローチャートである。
本検量線Ｅ作成処理では、測定試料表面φ４０ｍｍのうちφ５ｍｍの領域に対してスパーク放電を１回発光させる毎に、同一のφ３０μｍの発光スポットから発光するＡｌ，Ｆｅの発光スペクトル強度を用い、上記図１３のステップＳ１３１２で作成された検量線Ｃと、上記図１６のステップＳ１６０７の処理で作成された検量線Ｄとを用いて、この生じさせた発光スポット中にある金属中介在物（Ａｌ２Ｏ３）の真の粒径である粒径Ｄ（半径）を求めるものである。以下、金属中介在物がＡｌ２Ｏ３である例として説明する。
図１９において、まず、図２０のステップＳ６０４の同一の発光スポットにおける情報としてのＦｅ，Ａｌ，（Ｏ）の発光スペクトル強度データを取り出し（ステップＳ１９０１）、取り出したうちのＦｅの発光スペクトル強度を、図１２のステップＳ１２０２の処理によりデータ処理部１０６のメモリに格納されている検量線Ｄに代入することよりＦｅの蒸発減量〔ｎｇ〕を算出する（ステップＳ１９０２）。
そして、さらに同一の発光スポットから発光したＡｌの発光スペクトル強度を、図１２のステップＳ１２０１の処理でデータ処理部１０６のメモリに格納されているＡｌ検量線である検量線Ｃに代入し、Ａｌ濃度〔質量％〕を求める（ステップＳ１９０３）。
このようにして得られたＦｅの蒸発減量〔ｎｇ〕と、Ａｌ濃度〔質量％〕とからＡｌ２Ｏ３の質量Ｍを下記関係式（８）から求める（ステップＳ１９０４）。
Ａｌ濃度〔％〕×１０−２＝Ｍ／（Ｍ＋Ｆｅの蒸発減量） …（８）
そして、単位体積に相当するφ３０μｍのスポット痕中に存在するＡｌ２Ｏ３の質量Ｍと、Ａｌ２Ｏ３の密度（３．９０ｇ／ｃｍ３）とから、Ａｌ２Ｏ３の体積Ｖを下記式（９）から求め（ステップＳ１９０５）、
Ｖ＝Ｍ／３．９０ …（９）
さらに、体積Ｖを有するＡｌ２Ｏ３を真球とみなし、この真球換算の粒径Ｄ（直径）を下記式（１０）から求める（ステップＳ１９０６）。
Ｄ／２＝（３Ｖ／４π）１／３ …（１０）
上記図１９の処理においても、上記第１の実施の形態と同様に、Ａｌの発光スペクトル強度とＡｌ２Ｏ３粒径との関係を示す検量線である検量線Ｃにより、金属中介在物中のＡｌについて、発光分光分析によるＡｌの発光スペクトル強度によりＡｌ濃度を知ることができるので、Ａｌ２Ｏ３を真球とみなした粒径Ｄを求めることができる。この関係、即ち金属中介在物の構成元素のＡｌ濃度とＡｌ２Ｏ３粒径とを対応させた検量線Ｅを作成することにより、Ａｌの発光スペクトル強度からＡｌ２Ｏ３粒径を求めることができる。
データ処理部１０６で演算される上記（８）式の関係で示されるＡｌ２Ｏ３の質量Ｍについて下記（８’）ように整理することもできる。
まず、左辺のＡｌ濃度〔％〕は、ステップＳ１９０３で前述したように、単位体積に相当するφ３０μｍのスポット痕から発光したＡｌの発光スペクトル強度を、検量線Ｃに代入することによって、単位体積に相当するφ３０μｍのスポット痕中に存在するＡｌ濃度〔％〕として求められる。
同じく、右辺のＦｅの蒸発減量〔ｎｇ〕は、ステップＳ１９０２で前述したように、単位体積に相当するφ３０μｍのスポット痕から発光したＦｅの発光スペクトル強度を、同一スポット径のスパーク放電によって求められた検量線Ｄに代入することによって、単位体積に相当するφ３０μｍのスポット痕中に存在していたＦｅの蒸発減量〔ｎｇ〕として求められる。
ここで、単位体積に相当するφ３０μｍスポット痕中に存在するＡｌ濃度〔％〕はＡｌの質量Ａ〔ｎｇ〕に換算することができる。上記検量線Ｃは、スポット径がφ３０μｍのＡｌ濃度として求められており、測定試料でも同様であることから、共にφ３０μｍに存在するＡｌ重量を考えることができる。
このＡｌの質量Ａ〔ｎｇ〕は、Ａｌ２Ｏ３の質量Ｍ（式量１０２）に対するＡｌ２の質量Ａ（原子量２６．８，式量５４）の割合として、
Ａ＝０．５３Ｍ …（１１）
とすることができる。上記式（１１）にある０．５３を用いて、（８）式をＡｌ２Ｏ３の質量Ｍについて整理すると、
Ｍ＝Ａｌ濃度〔％〕×Ｆｅの蒸発減量／（０．５３−Ａｌ濃度〔％〕）×１０−４ …（８’）
となり、単位体積に相当するφ３０μｍスポット痕中に存在するＡｌ２Ｏ３の質量Ｍを求めることができる。
上述したように、金属中介在物の構成元素であるＡｌの発光スペクトル強度からＡｌ２Ｏ３粒径を算出するための検量線Ｅ（図２１）を作成することができ（ステップＳ１９０７）、これを格納して（ステップＳ１９０８）、図１２のステップＳ１２０３における検量線Ｅ作成処理を終了する。図１２のステップＳ１２０３において予め検量線Ｅとしてデータ処理部１０６のメモリに格納しておくことにより、上記（８）〜（１０）式の演算をすることをなくすことができる。
尚、上記図１９の処理における検量線Ｅを作成するための測定試料の発光スペクトル強度は、後述する図２０のステップＳ６０１〜６０４の処理で測定されるものを利用してもよい。また、上記検量線Ｅが既に格納されているときは、該検量線Ｅに基づいて後述する図２０の処理において測定された測定試料の発光スペクトル強度から測定試料に含まれている金属中介在物の粒径Ｄを容易に算出することができるのはいうまでもない。
図２０は、図１２のステップＳ１２０４における粒径分布作成処理のフローチャートである。
尚、図２０において、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５、及びステップＳ６０７〜Ｓ６０８は本発明の第１の実施の形態における図６の粒径分布作成処理のもの同様である。
図２０において、まず、測定試料（被検査体）を保持し（ステップＳ６０１）、スパーク放電を、例えば１０００回行い（ステップＳ６０２）、発光スペクトルを分光し（ステップＳ６０３）、発光スペクトル強度データを送信し（ステップＳ６０４）、図６のステップＳ６０５の処理と同様に金属中介在物を特定する（ステップＳ６０５）。金属中介在物としてＡｌ２Ｏ３介在物に着目している例であるから、多くの元素を含むスパーク放電による発光スペクトル強度中、Ａｌ，Ｏ，Ｆｅのみがあるデータのみの抽出を以下のように行う。
ここで、スパーク放電を１回発生させると、Ａｌ２Ｏ３の誘電性により選択的にＡｌ２Ｏ３を含むφ３０μｍの領域が発光（放電）スポットとなる。このスポット痕では、グラウンドであるＦｅのみが蒸発し残存しないのに対して、Ｆｅよりも融点が高いＡｌ２Ｏ３のみが蒸発しないで残存する。尚、多くの元素を含むスパーク放電による発光スペクトル強度中、Ａｌ，Ｏ，Ｆｅのみがあるデータのみに着目しているから、１回のスパーク放電により生じるφ３０μｍの発光スポット中に、Ｆｅ以外には、Ａｌ２Ｏ３だけであることに着目する。
その後、上述した検量線Ｅに基づいてＡｌの発光スペクトル強度からＡｌ２Ｏ３の粒径Ｄを算出する金属中介在物の粒径算出処理を行い、Ａｌ２Ｏ３の粒径Ｄを求め（ステップＳ２００６）、このＡｌ２Ｏ３の粒径Ｄを前述した図８のデータソート処理におけるＡｘ（Ｋ）に入力し、図９の小から大に粒径を並べ替えるデータソート処理、図１０の度数（頻度）を求める処理（データソート処理）を経て（ステップＳ６０７）、データ処理部１０６は図２７（ａ）の図を作成してメモリに格納すると共に、図２７（ａ）の図を端末機に表示する（ステップＳ６０８）。
図２０の処理によれば、見かけの直径ではなく、真の粒径（球形直径）である粒径Ｄを求めるので、より正確な金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成を行うことができる。
第２の実施の形態によれば、図２７（ａ）のＡｌ２Ｏ３の粒径分布図に示したように、転がり軸受の素材である鋼中のＡｌ２Ｏ３について、粒径分布として粒径が小さいものを多く抽出すること、また転がり軸受の転動寿命に影響を与える３〜１３μｍの範囲にある粒径のものを多く抽出すること、及び全体的に金属中介在物を多数抽出することができ、より精度の高い粒径測定及び粒径分布作成を行うことができる。このことを転がり軸受の転動寿命予知や長寿命とするための鋼材の清浄度をどのようにするべきかの正しい指標として活用することができる。
上記図２０のステップＳ６０５の処理において、金属中介在物を構成する元素Ｘの発光スペクトルの発光スペクトル強度データのうち閾値以上のデータが全くないときは、測定対象としていない元素（例えば、炭化物を構成する炭素以外の元素）の存在、又はレンズの汚れ・劣化等が考えられる。
当該レンズの汚れ・劣化に関しての補正処理は、後述する本発明の第３の実施の形態で詳細に述べる。本発明の第３の実施の形態に係る補正処理は、本発明の第２の実施の形態と併せて実行されることが好ましいことはいうまでもない。
次に、本発明の第３の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を図面を参照して詳述する。
次に、本発明の第３の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を図面を参照して詳述する。
本発明の第３の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法も、鋼材から切り出された測定試料の金属中介在物の粒径分布を作成する際に図１の発光分光分析装置１００によって実行される。
尚、本発明の実施の第３の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法は、本発明の第１乃至第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法に対し、集光レンズ１０８の汚れによる発光スペクトル強度の減衰を補正する点で異なる。
以下に、図１の発光分光分析装置１００によって実行される金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成処理について図面を用いて説明する。
図２２は、本発明の第３の実施の形態に係る金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図２２において、まず、本発明の第１の実施の形態における図２の検量線Ａ作成処理を実行し（ステップＳ２０１）、後述する図２３の強度補正線作成処理を実行し（ステップＳ２２０１）、後述する図２５の粒径分布作成処理を実行する（ステップＳ２２０２）。
尚、ステップＳ２０１の処理については、図２を用いて上述しているのでその説明を省略する。また、検量線Ａは、本発明の第１の実施の形態における図３の検量線Ａ作成処理で少なくとも１回実行されデータ処理部１０６のメモリに格納されているものを用いてもよい。
図２３は、図２２のステップＳ２２０１における強度補正線作成処理のフローチャートである。
本処理も、発光分光分析装置１００によって測定試料の金属中介在物の粒径分布作成処理が繰り返し実行される前（例えば、発光分光分析装置１００が品質検査ラインに設置されたとき等）に、発光分光分析装置１００によって少なくとも１回実行される。
図２３において、まず、例えば、Ａｌ２Ｏ３を含有するＳＵＪ２の鋼材から切り出されたマスタを発光スタンド１０２に保持させた（ステップＳ２３０１）後、マスタの表面をＥＰＭＡが走査することにより、マスタの表面上に存在するＡｌ２Ｏ３の粒径を測定し（ステップＳ２３０２）、測定された粒径が１５μｍに最も近いＡｌ２Ｏ３を選別し（ステップＳ２３０３）、該選別されたＡｌ２Ｏ３の存在位置のデータをデータ処理部１０６に送信し（ステップＳ２３０４）、データ処理部１０６は送信された存在位置のデータをメモリに格納する。
次いで、選別されたＡｌ２Ｏ３に対して発光部１０１の対電極がスパーク放電を繰り返して発生し、選別されたＡｌ２Ｏ３から発光される発光スペクトル強度をスパーク放電が１０００回発生する毎に測定し（ステップＳ２３０５）、測定された発光スペクトル強度のデータをインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する（ステップＳ２３０６）。また、発光スタンド１０２はスパーク放電の回数をインタフェイス１０５を介してデータ処理部１０６へ送信する。その後、データ処理部１０６は送信された発光スペクトル強度及びスパーク放電の回数のデータをメモリに格納する。
次いで、データ処理部１０６はメモリに格納した発光スペクトル強度及びスパーク放電の回数のデータに基づいて、スパーク放電の回数に対する発光スペクトル強度の減衰量の関係を表す後述する図１４の強度補正線を作成し（ステップＳ２３０７）、作成された強度補正線をメモリに格納した（ステップＳ２３０８）後、本処理を終了する。
図２４は、図２２のステップＳ２２０１で作成される強度補正線を示す図である。
図２４において、発光スペクトル強度の減衰量は、０回目のスパーク放電に対応する発光スペクトル強度と、１０００回毎のスパーク放電に対応する発光スペクトル強度との差分として算出され、縦軸に補正値として示される。このとき、スパーク放電の回数をｉとし、補正前の発光スペクトル強度をＩ（ｉ）とし、且つ補正後の発光スペクトル強度をＩ’（ｉ）とすれば、Ｉ’（ｉ）は下記式（１２）で表される。
Ｉ’（ｉ）＝Ｉ（ｉ）＋０．１０７ｉ ……（１２）
尚、測定試料が含有する金属中介在物はＡｌ２Ｏ３に限られないので、この他ＣａＯ等の他の金属中介在物についても図２５の強度補正線を作成しておくのがよい。
図２３の処理によれば、測定試料が含有するの粒径と同程度である１５μｍに最も近いＡｌ２Ｏ３を選別し（ステップＳ２３０３）、選別されたＡｌ２Ｏ３から発光される発光スペクトル強度をスパーク放電を１０００回発生する毎に測定し（ステップＳ２３０５）、測定された発光スペクトル強度及びスパーク放電の回数のデータに基づいてスパーク放電の回数に対する発光スペクトル強度の減衰量の関係を表す強度補正線を作成するので（ステップＳ２３０７）、作成された強度補正線は測定試料が含有するの粒径に最も近い粒径のＡｌ２Ｏ３に基づいたものとなり、集光レンズ１０８によって集光された発光スペクトル強度を補正するに際し、補正された発光スペクトル強度を信用するに足るものとすることができることに加え、一定期間（スパーク放電で３０００回程度）集光レンズ１０８を清掃しなくても、清掃した集光レンズ１０８で集光された場合の発光スペクトル強度をスパーク放電の回数に基づいて正確に予測することができる。
図２５は、図２２のステップＳ２２０２における粒径分布作成処理のフローチャートである。
本処理は、発光分光分析装置１００によって図２３の処理が少なくとも１回実行された後、測定試料の金属中介在物の粒径分布が繰り返し作成される度に、発光分光分析装置１００によって実行される。
図２５において、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５、及びステップＳ６０６〜Ｓ６０８は図６のものと同じであるので、説明を省略する。
まず、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５が実行された後、データ処理部１０６はメモリに格納されたスパーク放電の回数、及び強度補正線に基づいてメモリに格納された各元素の発光スペクトル強度のデータを補正し（ステップＳ２５０１）、補正された各元素の発光スペクトル強度のデータをメモリに格納する。次いで、ステップＳ６０６〜Ｓ６０８が実行された後、本処理を終了する。
図２５の処理によれば、データ処理部１０６はメモリに格納されたスパーク放電の回数、及び強度補正線に基づいてメモリに格納された各元素の発光スペクトル強度のデータを補正するので（ステップＳ２５０１）、発光スペクトルをリアルタイムで補正することができる。
上記本発明の第３の実施の形態では、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法をもとに、集光レンズ１０８の汚れによる発光スペクトル強度の減衰を補正したが、本発明の第１の実施の形態の変形例又は本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法をもとに、集光レンズ１０８の汚れによる発光スペクトル強度の減衰を補正してもよい。
本発明の第１乃至第３の実施の形態では、図３，図１２，図１９の処理において、データ処理部１０６はＡｌ２Ｏ３以外の金属中介在物（例えば、ＣａＯ，ＳｉＯ２，及びＭｎＳ等）についての検量線を格納し、若しくは図２３の処理において、データ処理部１０６はＡｌ２Ｏ３以外の金属中介在物についての検量線及び強度補正線を格納して、測定試料に含有される複数種類の金属中介在物の粒径分布を一度に作成してもよい。また、データベースとしての金属中介在物についての検量線及び強度補正線を充実しておくことにより、測定試料に含有される金属中介在物が２種以上の元素から構成されることがわかった際には、単体であるのか化合物であるのか、又は混合物であるのかを同定することをより容易とすることができる。
また、本発明の実施の形態では、図９のデータソート処理において、Ｉｘを強度の小さいものから並べ替えた配列ＡＬｘを得る処理を行ったが、Ｉｘを強度の大きいものから並べ替えた配列ＡＬｘを得る処理を行ってもよい。
さらに、データソート処理等の演算処理は、発光分光分析装置１００及び該装置のデータ処理部１０６が実行するとしたが、これに代えて、当該演算処理におけるプログラムモジュールを記憶することができるように、又は当該演算処理におけるプログラムを実行することができるように構成された演算処理装置又は記憶媒体等、いかなるもので行ってもよく、また、これらの構成を組み合わせたもので行ってもよい。
以下、本発明の第１の実施例を具体的に説明する。
尚、本発明の第１の実施例は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行したものである。
比較的清浄度の高いＳＵＪ２を用意し、用意されたＳＵＪ２から直径がφ４０ｍｍの円柱状の測定試料を切り出し、図２の処理を実行して測定試料の表面上における任意の位置のφ５ｍｍの領域に存在するＡｌ２Ｏ３の粒径分布を作成した後、測定されたφ５ｍｍの領域をＥＰＭＡでも走査してＡｌ２Ｏ３の粒径分布を作成して確認した。
図２６（ａ），図２６（ｂ）は、図２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）とＥＰＭＡによって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とを比較する図である。
図２６（ａ），図２６（ｂ）に示す通り、図２の処理を実行して測定されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）とＥＰＭＡによって測定されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とはよく一致することが認められ、本発明の金属中介在物の粒径分布作成方法は従来のＥＰＭＡを利用する方法と同等の精度を有することが分かった。
また、上述した図２の処理を実行してＡｌ２Ｏ３の粒径分布を作成する方法では、処理時間として６０秒（１分）程度しか要しておらず、本発明の金属中介在物の粒径分布作成方法は迅速に金属中介在物の粒径分布を作成することができるのが分かった。
以下、本発明の第２の実施例を具体的に説明する。
尚、本発明の第２の実施例は、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行したものである。
Ｆｅ濃度が既知の１７種の異なる鋼材から直径がφ４０ｍｍの円柱状の測定試料を切り出し、図１２のステップＳ１２０１の処理における検量線Ｂ作成処理を実行するために夫々の測定試料におけるＦｅの発光スペクトル強度を測定した（実施例１〜１７）。測定結果を上述の表１及び図１４に示す。尚、１７種の鋼材において、夫々金属中介在物はＡｌ２Ｏ３に限られず、グラウンドはＦｅである。
表１及び図１４から、グラウンドがＦｅであれば、異なる鋼材であっても、図１４に示したように、特にＦｅ濃度が低い場合、即ち金属中介在物濃度が高い場合において、Ｆｅ濃度〔質量％〕とＦｅ発光スペクトル強度との関係を表す検量関係（検量線Ｂ）を得ることができるのが分かった。
図１２のステップＳ１２０１の処理によれば、Ｆｅ濃度が低い場合、即ち金属中介在物濃度が高い場合においても検量線Ｂを得ることができ、金属中介在物がＡｌ２Ｏ３だけであるとすると、容易にＡｌ濃度を求めることができるので、図５に示したようなＥＰＭＡによる検量線Ａを用いることなく、即ち実際に使用する鋼材を用いて、ｐｐｍオーダの微量から％オーダのＡｌ２Ｏ３中のＡｌ濃度に相当する相当多い量までの検量線を外挿することなく、発光分光分析装置１００だけで検量線Ｂ及び検量線Ｃを直に得ることができる。
上記図１２のステップＳ１２０１の処理に続いて、さらに、Ａｌ２Ｏ３を含まない鋼材から直径がφ４０ｍｍの円柱状の測定試料を切り出し、図１２のステップＳ１２０２の処理を実行して、測定試料に対して、発光分光分析時のスパーク放電電圧を１０ｋＶから±３０％変化させ、３次元ＳＥＭ観察によりスポット痕の体積を求め、その体積とＦｅの密度から計算されるＦｅの蒸発減量と、スポット痕のスポット径との関係を調べた。調べた結果を表２及び図１８に示す。
【表２】
上述の処理によれば、この検量線Ｄと、上記検量線Ｃから求められるＡｌ濃度とから、Ａｌ２Ｏ３等の金属中介在物が存在する測定試料（被検査体）のＡｌ２Ｏ３等の金属中介在物の真球半径（粒径Ｄ）を求めることができるのが分かった。
上記図１２のステップＳ１２０４の処理では、さらに、実際に検査すべきＳＵＴ−２素材から直径がφ４０ｍｍの円柱状の測定試料（被検査体）を切り出し、図１２の処理を実行して被検査体の表面上における任意の位置のφ５ｍｍの領域に存在するＡｌ２Ｏ３の粒径分布を作成した後、測定されたφ５ｍｍの領域を画像解析法によってもＡｌ２Ｏ３の粒径分布を作成して確認した。
図２７（ａ），図２７（ｂ）は、図１２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）と画像解析法によって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とを比較する図である。
図２７（ａ），図２７（ｂ）に示す通り、図１２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）と画像解析法によって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とを対比すると、図１２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）では、転がり軸受の素材である鋼中のＡｌ２Ｏ３について、粒径分布として粒径が小さいものを多く抽出している点、また転がり軸受の転動寿命に影響を与える３〜１３μｍの範囲にある粒径のものを多く抽出している点、及び全体的に金属中介在物を多数抽出している点において、画像解析法によって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）よりもより精度の高い粒径分布作成を行うことができるのが分かった。
これは、図１２の処理を実行して測定した場合では、実際のＳＵＪ−２素材を用いて金属中介在物中に存在するＡｌ濃度の高い％オーダまでの検量線Ｂと、及びＡｌ２Ｏ３等の金属中介在物の実際の粒径を立体的に正しく評価している検量線Ｄとを得ていることにより、Ａｌ濃度の高い％オーダを検量線に外挿する従来の外挿法に比べて、より正確であることを示している。さらに、特別なマスタを用意したり、ＥＰＭＡ法を用いることなく、発光分析法を用いるだけで図１２の処理を実行するので、簡便な粒径測定及び粒径分布作成方法を提供することができる。
産業上の利用性
請求の範囲第１項及び第１１項記載の発明によれば、金属中介在物の粒径と金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成するので、金属中介在物を構成する元素からどの形態のものであるのか、またその粒径及びその粒径分布を迅速且つ正確に測定することができる。
請求の範囲第２項及び第１２項記載の装置によれば、基準試料の所定領域における既知の金属中介在物の粒径を電子プローブマイクロアナライザの面分析によって求めるので、金属中介在物の粒径及びその粒径分布を迅速に測定することができる。
請求の範囲第３項及び第１３項記載の発明によれば、濃度既知主成分発光スペクトル強度と主成分の既知濃度との主成分既知濃度−強度検量線を作成し、金属中介在物構成元素濃度と、金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線を作成し、基地元素蒸発量と基地元素発光スペクトル強度との基地元素蒸発量−強度検量線を作成するので、金属中介在物の真の粒径とその粒径分布を迅速且つより正確に測定することができる。
請求の範囲第４項及び第１４項記載の発明によれば、算出した金属中介在物の粒径と求めた金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成するので、金属中介在物の真の粒径とその粒径分布をより迅速且つより正確に測定することができる。
請求の範囲第５項及び請求の範囲第１５項記載の発明によれば、データ数をカウントするデータソート処理を行い、測定された測定試料中の金属中介在物の粒径分布を作成するので、金属中介在物を構成する元素からどの形態のものであるのか、またその粒径及びその粒径分布を迅速且つ正確に測定することができる。
請求の範囲第６項及び第１６項記載の発明によれば、測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトルのデータを強度順に並び替えた後にデータ数をカウントするので、データを扱うのを容易とすることができる。
請求の範囲第７項及び第１７項記載の発明によれば、測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度が閾値よりも大きいか否かを判別して並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出するので、データ数を減らすことができる。
請求の範囲第８項及び第１８項記載の発明によれば、によれば、測定試料中の主成分発光スペクトル強度と測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて、並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出するので、データ数を減らすことができると共に、並び替えるべきデータを迅速に抽出することができる。
請求の範囲第９項及び第１９項記載の発明によれば、スパーク放電の回数から測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を補正するので、金属中介在物の粒径とその粒径分布をより迅速且つより正確に測定することができる。
請求の範囲第１０項及び第２０項記載の発明によれば、測定試料中の主成分発光スペクトル強度と金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて金属中介在物構成元素の種類を特定するので、確実にデータ数を減らすこことができ、金属中介在物の粒径とその粒径分布をより迅速且つより正確に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法を実行する発光分光分析装置の概略構成を示す図である。
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実行される粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図３は、図２のステップＳ２０１におけるＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ａを作成する検量線Ａ作成処理のフローチャートである。
図４は、Ａｌ２Ｏ３中に存在するＡｌの面分析画像を示す模式図である。
図５は、図３のステップＳ３０８で作成されるＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ａを示す図である。
図６は、図６は、図２のステップＳ２０２における粒径分布作成処理のフローチャートである。
図７（ａ）〜図７（ｅ）は、図６のステップＳ６０５で比較される時系列順のＦｅ，Ｏ，Ａｌ，Ｃａ，及びＣの発光スペクトル強度のデータの分布を示す図である。
図８は、図６のステップＳ６０６におけるデータソート処理のフローチャートである。
図９は、図６のステップＳ６０６におけるデータソート処理のフローチャートである。
図１０は、図６のステップＳ６０６におけるデータソート処理のフローチャートである。
図１１は、本発明の第１の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法の変形例において実行されるデータソート処理のフローチャートである。
図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る粒径測定及び粒径分布作成方法において実行される粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図１３は、図１２のステップＳ１２０１におけるＦｅの発光スペクトル強度とＦｅ濃度との関係を示す検量線Ｂを作成し、これを用いてＡｌの発光スペクトル強度とＡｌ濃度との関係を示す検量線Ｃを作成する検量線Ｂ，Ｃ作成処理のフローチャートである。
図１４は、図１２のステップＳ１２０１で作成されるＦｅ濃度とＦｅの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｂを示す図である。
図１５は、図１３のステップＳ１３０６で実鋼材マスタが切り出される、例えば実使用に供せられる鋼材の鋼材軸線に直交の断面図である。
図１６は、図１２のステップＳ１２０２におけるＦｅの発光スペクトル強度とＦｅ蒸発減量に関する検量線Ｄを作成する検量線Ｄ作成処理のフローチャートである。
図１７は、図１５のステップＳ１６０５における金属中介在物の粒径の測定方法を説明する図である。
図１８は、図１２のステップＳ１２０２で作成されるＦｅ蒸発減量とＦｅの発光スペクトル強度との関係を表す検量線Ｄを示す図である。
図１９は、図１２のステップＳ１２０３におけるＡｌの発光スペクトル強度とＡｌ粒径との関係を示す検量線Ｅを作成する検量線Ｅ作成処理のフローチャートである。
図２０は、図１２のステップＳ１２０４における粒径分布作成処理のフローチャートである。
図２１は、図１９のステップＳ１９０７で作成されるＡｌ２Ｏ３粒径とＡｌの発光スペクトル強度との関係を示す検量線Ａを示す図である。
図２２は、本発明の第３の実施の形態に係る金属中介在物の粒径測定及び粒径分布作成処理のフローチャートである。
図２３は、図２２のステップＳ２２０１における強度補正線作成処理のフローチャートである。
図２４は、図２２のステップＳ２２０１で作成される強度補正線を示す図である。
図２５は、図２２のステップＳ２２０２における粒径分布作成処理のフローチャートである。
図２６（ａ），図２６（ｂ）は、図２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）とＥＰＭＡによって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とを比較する図である。
図２７（ａ），図２７（ｂ）は、図１２の処理を実行して作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ａ）と画像解析法によって作成されたＡｌ２Ｏ３の粒径分布（ｂ）とを比較する図である。Technical field
The present invention measures the particle size of inclusions in a metal based on the emission spectrum intensity of the inclusions in the metal of inclusions of a nonmetallic element (hereinafter referred to as “inclusions in a metal”) that are dispersed in a metal material. The present invention relates to a method and a method for producing a particle size distribution of inclusions in a metal, and an apparatus for executing the method, and particularly to a measurement of the particle size of inclusions in a metal by the emission spectrum intensity of the constituent elements in the metal using emission spectroscopy. The present invention relates to a method, a method for creating a particle size distribution of inclusions in a metal, and an apparatus for performing the method.
Background art
Generally, various metallic inclusions are dispersed in a steel material. The composition of these inclusions in the metal and the particle size and the particle size distribution of each composition have a great effect on the quality of the steel material, especially its cleanliness when used for rolling bearing materials. Identifying the composition of, and measuring the particle size distribution of the inclusions in the metal present in a predetermined region in the steel material, that is, measuring the number of inclusions in the metal for each predetermined particle size is to maintain the cleanliness of the steel material Important for. For example, if there are many relatively large inclusions in a metal having a particle size of 3 μm or more in a steel material used for a bearing, peeling or the like is likely to occur based on the inclusions in the metal, and as a result, a bearing using this steel material Etc., the cleanliness of the product is significantly reduced.
Accordingly, since the presence of inclusions in the metal is reduced in the steel material, that is, high cleanliness is required, the composition of the inclusions in the metal in the steel material and their particle size and particle size distribution are accurately and quickly measured. There is a need to.
Conventionally, as a method for measuring the composition of inclusions in a metal and their particle size and particle size distribution, a method using an electron probe microanalyzer (EPMA) and a method using emission spectroscopy are known. In particular, a method utilizing emission spectroscopy is to separate the emission spectrum of the inclusions in the metal contained in the spark-discharged steel material into a unique emission spectrum of each element to determine the composition of the inclusions in the metal. For the purpose of identification, there is an advantage that the composition of inclusions in the metal can be quickly identified. For example, “Iron and steel vol. 73 (1987) S696, S670”, “CAMP-IsIJ vol. 7 (1994)” 1292, 1293 ", JP-A-4-238250, JP-A-9-43150 and the like.
Among these methods, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-238250 discloses a method in which an emission spectrum corresponding to about 0 to several hundred pulses corresponding to the initial spark discharge in the emission spectrum obtained by the spark discharge is time-series. The number, composition, and content of the inclusions in the metal are measured based on the emission spectrum corresponding to a predetermined intensity range among the measured emission spectra and a predetermined formula.
However, since the method using EPMA requires complicated procedures such as operation with an electron probe and various arithmetic processing, the composition and particle size distribution of inclusions in the metal of a large number of samples cut out of steel material can be quickly determined. Cannot be measured.
Further, in the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-238250, the emission spectrum of inclusions in a metal contained in a steel material that has undergone spark discharge generated under a discharge condition corresponding to the steel material is unique to each element. After analyzing the emission spectrum of the inclusions, the composition of inclusions in the metal is identified based on the wavelength and intensity of the emission spectrum unique to each element, and the concentration and particle size of the inclusions in the metal are measured. Instead of using the calibration relationship in the high concentration range for the actual steel material as in the present invention, the calibration relationship in the trace concentration range is extrapolated, so the particle size and its particle size distribution It is difficult to find the right.
Further, when the particle size and the particle size distribution of the inclusions in the metal are to be measured quickly and accurately, for example, the concentration of the metal element constituting the inclusions in the metal is 500 ppm or less, that is, Since the calibration curve for the concentration of metal elements in inclusions was used, it is necessary to identify the region where the concentration of metal elements in inclusions in metal is high, such as when calculating the particle size and the particle size distribution of inclusions in metal. If necessary, the calibration relationship must be estimated by extrapolation from a low concentration region, and the calibration relationship becomes inaccurate. Therefore, in order to determine the calibration relationship of the region where the concentration of the metal element in the inclusions in the metal is high, an alloy containing a high concentration of the metal element in the inclusion in the known metal is used as a master, for example, When the constituent element of the material is Al, it is conceivable to use an Al alloy as a master. However, when an Al calibration curve is obtained, the background of the Al alloy is not iron (Fe). Not only is it difficult to accurately determine the Al concentration, but also because the emission spectrum intensity of Mg or the like whose emission wavelength is close to Al is high, it is difficult to correctly identify the Al concentration.
Further, as a conventional measurement method, after cutting out a steel material to be a measurement sample, the surface of the steel material is polished to form a mirror surface, and the formed mirror surface is inspected with an optical microscope and interposed in a metal by image analysis. Object Al 2 O 3 There is a method of examining the average particle size and its particle size distribution. However, the surface of the steel material is polished to form a mirror surface, and a metal inclusion Al is formed on the formed mirror surface. 2 O 3 Investigating the particle size and its particle size distribution 2 O 3 The surface equivalent to the particle size (true particle size) may not be exposed on the mirror surface, making it easy to prepare a measurement sample, easy to measure, and using appropriate averaging and statistical methods. Although a reasonable average particle size is obtained (FIG. 4), the average particle size at this time may be evaluated as an apparent particle size smaller than the true particle size.
From the viewpoint that the true particle size (converted to the sphere diameter from the volume of inclusions in the metal) such as the maximum particle size and the average particle size is closely related to the rolling life, metal as an analysis result by image analysis is considered. Medium inclusion Al 2 O 3 The average particle size is evaluated to be smaller than the true particle size as described above, and the correlation between the small evaluated average particle size and the true particle size is difficult to obtain clearly. There is a possibility that the relationship between the diameter and the rolling life cannot be obtained more accurately.
As a method for directly determining the particle size of inclusions in a metal, an electron beam elution method or a chemical extraction method is used. 2 O 3 There is a method in which inclusions in metals such as are extracted from steel material as a measurement sample and granulated.However, since it requires an apparatus to perform an electron beam elution method and requires time for elution and extraction, these methods can be used simply. Is difficult to implement.
An object of the present invention is to determine the form of the elements constituting the inclusions in the metal, and to determine the particle size and the particle size distribution of the inclusions in the metal quickly and accurately. It is an object of the present invention to provide a method of measuring the particle size of inclusions in metal based on spectral intensity, a method of creating a particle size distribution of inclusions in metal, and an apparatus for executing the method.
Another object of the present invention is to provide a method for quickly and more accurately measuring the true particle size and the particle size distribution of the inclusions in the metal, and the inclusions in the metal by the emission spectrum intensity of the constituent elements in the metal. It is an object of the present invention to provide a particle diameter measuring method, a method for preparing a particle diameter distribution of inclusions in a metal, and an apparatus for executing the method.
Disclosure of the invention
In order to achieve the above object, the particle size measuring method according to
Preferably, the particle size of the known inclusions in the metal in a predetermined region of the reference sample is obtained by surface analysis using an electron probe microanalyzer.
In order to achieve the above object, the particle size measuring method according to
Preferably, a base element evaporation volume indicating the volume of the evaporated base element is calculated from the base element evaporation amount based on the density of the base element, and the base element evaporation volume is calculated based on a formula for obtaining a sphere volume. Calculate the diameter as the particle size of the inclusions in the metal corresponding to the base element evaporation volume, determine the known concentration of the main component from the base element emission spectrum intensity based on the main component known concentration-intensity calibration curve, Calculate the inclusion component concentration in the metal of the inclusion component in the metal based on the determined known concentration of the main component, based on the inclusion component concentration in the metal in the actual steel material-strength calibration curve, The emission spectrum intensity of the inclusion-in-metal constituent element of the inclusion in the metal is determined from the calculated concentration of the inclusion-element in the metal, the particle size of the calculated inclusion in the metal, and the calculated inclusion in the metal. Inclusion particle size of the formed elemental emission spectrum intensity - creating an intensity calibration curve.
In order to achieve the above object, the particle size distribution creating method according to
Preferably, in the data sorting process, the number of data is counted after the data of the emission spectrum of the inclusion constituent elements in metal in the measurement sample is sorted in order of intensity.
More preferably, in the data sorting process, determine whether or not the emission spectrum intensity of the inclusion constituent elements in metal in the measurement sample is greater than a threshold value, and in the measurement sample to be rearranged based on the determination result. Data on the emission spectrum intensity of inclusion constituent elements in metal is extracted.
More preferably, the particle size distribution creating method according to
More preferably, further, an intensity correction line of the number of times of the spark discharge in the emission spectroscopic analysis and the attenuated amount of the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample when the spark discharge is performed is created. And correcting the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample from the number of spark discharges in the emission spectral analysis based on the created intensity correction line.
More preferably, based on a comparison between the emission spectrum intensity of the main component emission spectrum in the measurement sample and the emission spectrum intensity of the inclusion component element in the metal in the measurement sample, the inclusion component element in the metal included in the measurement sample is included. Specify the type.
In order to achieve the above object, a particle size measuring apparatus according to
Preferably, an acquisition means is provided for acquiring the particle size of the known inclusions in the metal in a predetermined region of the reference sample by surface analysis with an electron probe microanalyzer.
In order to achieve the above object, the particle size measuring apparatus according to
Preferably, a base element evaporation volume indicating the volume of the evaporated base element is calculated from the base element evaporation amount based on the density of the base element, and the base element evaporation volume is calculated based on a formula for obtaining a sphere volume. Calculating means for calculating the diameter as the particle diameter of the inclusions in the metal corresponding to the base element evaporation volume; and the known concentration of the main component from the base element emission spectrum intensity based on the main component known concentration-intensity calibration curve. Acquisition means for acquiring, the calculating means for calculating the concentration of the inclusion element in the metal of the inclusion element in the metal based on the obtained known concentration of the main component, and the inclusion element in the metal in the actual steel material Based on the concentration-intensity calibration curve, from the calculated inclusion metal element concentration in the metal, the emission spectrum intensity of the metal inclusion inclusion element emission spectrum of the metal inclusion was calculated. Further comprising creating means for creating an intensity calibration curve - inclusions particle diameter of the obtained metal inclusions in constituent elements emission spectrum intensity and the particle size of the genus in inclusions.
In order to achieve the above object, a particle size distribution creating device according to
Preferably, the data sorting unit counts the number of data after sorting the data of the emission spectrum of the inclusion element in metal in the measurement sample in order of intensity.
More preferably, the data sorting means determines whether or not the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample is greater than a threshold value, and based on the determination result, Data on the emission spectrum intensity of inclusion constituent elements in metal is extracted.
More preferably, the apparatus further comprises an acquisition unit for acquiring a main component emission spectrum intensity in the measurement sample that emits light from the main component contained in the measurement sample, and the data sorting unit includes: Based on a comparison between the spectrum intensity and the emission spectrum intensity of the inclusion element in metal in the measurement sample, data of the emission spectrum intensity of the inclusion element in metal in the measurement sample to be rearranged is extracted.
More preferably, further, an intensity correction line is created for the number of times of spark discharge in the emission spectroscopic analysis and the attenuated amount of the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in metal in the measurement sample when the spark discharge is performed. And a correcting means for correcting the emission spectrum intensity of the inclusion element in metal in the measurement sample from the number of spark discharges in the emission spectral analysis based on the created intensity correction line.
More preferably, based on a comparison between the emission spectrum intensity of the main component emission spectrum in the measurement sample and the emission spectrum intensity of the inclusion component element in the metal in the measurement sample, the inclusion component element in the metal included in the measurement sample is included. There is provided a specifying means for specifying the type.
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, a method for measuring a particle size and creating a particle size distribution according to the first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
The particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention are described below with reference to the emission spectroscopy of FIG. 1 described later when creating a particle size distribution of inclusions in a metal of a measurement sample cut out from a steel material. Performed by the analyzer.
An emission spectrometer for executing the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an emission spectroscopic analyzer that executes a particle size measurement and particle size distribution creating method according to a first embodiment of the present invention.
1, the
The
The
The
At least a space between the
The counter electrode of the
The
The data processing unit 106 identifies the composition of the inclusions in the metal based on the transmitted digital values and the like, and displays the measurement result of the particle size distribution of the inclusions in the metal on the printed matter of the CRT and the printer.
Next, a description will be given of a process of measuring the particle size of inclusions in a metal and a process of creating a particle size distribution, which are performed by the
FIG. 2 is a flowchart of a particle size measurement and particle size distribution creation process executed in the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention.
In FIG. 2, first, a calibration curve A creating process for creating a calibration curve A of FIG. 3 described later is executed (step S201), and a particle size distribution creating process of FIG. 6 described later is executed (step S202). To end.
FIG. 3 is a view showing the Al in step S201 of FIG. 2
The calibration curve A creating process is executed at least once by the
In FIG. 3, first, for example, Al 2 O 3 Al having a particle size comparable to the particle size of (alumina) 4 to 18 μm 2 O 3 Is prepared, and a columnar master having a diameter of φ40 mm is cut out from these steel materials, and the master is held on a sample stage of EPMA (step S301). At an arbitrary position on the surface of the master, an area of, for example, φ5 mm is arbitrarily determined, the position is specified, and a surface analysis scan of EPMA is performed. 2 O 3 In the case of, the presence position of Al is measured by surface analysis, and the particle size is measured from an image showing the presence position of Al by a method of obtaining the average particle size as described with reference to FIG. Step S302).
In the above description, the inclusion in the metal is Al 2 O 3 , And its identification element is Al, but CaO (calcia) is Ca, MgO (magnesia) is Mg, SiO 2 In the case of Si, Ca or S in the case of CaS, Ti or N in the case of TiN, and Mn or S in the case of MnS, if the surface analysis is performed as an identification element, the metal elements in the inclusions in these metals are similarly obtained. Is obtained, and the average particle size can be similarly obtained.
FIG. 2 O 3 It is a schematic diagram which shows the surface analysis image of Al which exists in it.
Hereinafter, a method of measuring the particle size of inclusions in the metal in step S302 of FIG. 3 will be described with reference to FIG.
In FIG. 4, EPMA is the major diameter d of the
d ave = (D max + D min ) / 2 …… (1)
Returning to FIG. 3, the position and particle size of the inclusions in the metal, which are measured by the surface analysis, and the data of each of the constituent elements of the identified inclusions in the metal are input to the data processing unit 106 (step S303), and the data processing is performed. The unit 106 stores the input data in a memory (not shown).
Next, using the master scanned by the EPMA, the same master is held by the light emitting stand 102 (step S304), and then the area on the surface of the same area previously operated by the EPMA (for example, φ5 mm) is used. Thus, the counter electrode of the
The contents described above were changed to inclusions in metal 2 O 3 An example will be described.
Al 2 O 3 Is proportional to the emission spectrum intensity of Al. Therefore, the emission spectrum intensities arranged in ascending order of Al are smaller than those of Al by the EPMA surface analysis described above. 2 O 3 Correspond to the order of the average particle size from large to small. If the emission spectrum intensity and the average particle diameter data obtained by EPMA previously obtained are input to the memory of the data processing unit 106, and the data processing unit 106 performs a process of associating the size of Al, the following steps will be performed. The calibration curve A shown in S308 and FIG. 5 can be obtained. The obtained calibration curve A is stored in the memory of the data processing unit 106 in step S309 described later.
Referring back to FIGS. 3 and 4, at this time, a region (light spot) where one spark discharge is performed on the surface of the master (the region of φ5 mm mentioned above as an example) is a circle of φ30 μm (always a fixed size). The emission spot diameter φ30 μm is the average diameter d of a general metal inclusion. ave Therefore, the inclusions in the metal can always be included, so that all of the emission spectrum intensities of the elements constituting the inclusions in the metal in the master can be obtained, and the emission spectrum of the metal obtained Average diameter d obtained by EPMA method for medium inclusions ave Can correctly correspond to inclusions in the metal having
Referring back to FIG. 3, the emission spectrum emitted by the master is split into an emission spectrum specific to each element by the
The
Next, the data processing unit 106 removes the inclusions in the metal as described above based on the data on the existence position, the particle size, the composition elements of the inclusions in the metal, and the emission spectrum intensities thereof stored in the memory. A calibration curve A shown in FIG. 5 described below, which represents the relationship between the emission spectrum intensity of the constituent elements and the particle size of the inclusions in the metal, was created (step S308), and the created calibration curve A was stored in the memory. After (Step S309), the present process ends.
FIG. 5 is a diagram illustrating the Al created in step S308 of FIG. 2 O 3 It is a figure which shows the calibration curve A which shows the relationship between a particle size and the emission spectrum intensity of Al.
The vertical axis in FIG. 5 indicates the Al obtained by surface analysis measurement when observing Al using EPMA obtained earlier. 2 O 3 The horizontal axis represents the particle size of Al corresponding to the particle size. 2 O 3 Represents the intensity of the emission spectrum of Al present in FIG.
In FIG. 5, the data of the particle size of the inclusions in the metal by the surface analysis by the EPMA method and the data of the emission spectrum intensity of the constituent element present in the inclusions in the metal are the position of the inclusion in the metal and the data of the inclusion in the metal. The data is related through the data of the constituent elements of the inclusions, the data of the particle size of the inclusions in the metal are plotted on the vertical axis, and the data of the emission spectrum intensity of the elements constituting the inclusions in the metal are plotted on the horizontal axis. In step S307, Al 2 O 3 When a calibration curve was created by performing surface analysis measurement on Al using a master containing 2 O 3 A calibration curve for CaO is obtained. When a calibration curve is created by performing surface analysis measurement on Ca using a master containing CaO, a calibration curve for CaO is obtained. The calibration curve shown in FIG. 2 O 3 It is a calibration curve for, the higher the emission spectrum intensity of Al 2 O 3 It can be seen that the particle size of
Note that the correspondence between the particle size of inclusions in the metal by the EPMA method and the emission spectrum intensity of the metal element present in the inclusions in the metal is performed by the method of associating the magnitude order with the intensity order described above. The method can be performed by using the position coordinates of the inclusions in the metal in the region of φ5 mm to make them correspond to each other, and the calibration curve A in FIG. 5 can be created by either method.
The inclusions in the metal contained in the measurement sample were Al 2 O 3 In addition, a calibration curve as shown in FIG. 5 can be similarly created for inclusions in a metal such as CaO, MgO, SiO, CaS, TiN, and MnS. Preferably, it is stored in the memory of the unit 106.
According to the process of FIG. 3, since the area of φ5 mm at an arbitrary position on the surface of the master is scanned by the EPMA (step S302), the particle diameter of 4 to 18 μm included in the emission spot diameter of 30 μm in the area of φ5 mm The particle size of the inclusions in the metal of the master containing inclusions in the metal can be measured, based on the measured particle size of the inclusions in the metal, the emission spectrum intensity of the elements constituting the inclusions in the metal Since the calibration curve A representing the relationship between the particle diameters of the inclusions in the metal is created (step S308), the particle diameter of the prepared calibration curve A is about 4 to 18 μm (the particle diameter range targeted for a measurement sample described later). Data can be accurate.
Therefore, the conventional Al obtained by extrapolation based on the calibration curve from the trace amount of Al dissolved in steel 2 O 3 Rather than determining the particle size based on the relationship between the particle size of the inclusions and the emission spectrum intensity, based on the calibration curve A as shown in FIG. When measuring the particle size of the object, the measured particle size of the inclusion in the metal and its particle size distribution can be made accurate.
FIG. 6 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S202 of FIG.
This process is performed by the
In FIG. 6, first, a columnar measurement sample of φ40 mm cut out of SUJ2 steel material is held in the light emitting stand 102 (step S601), and then the counter electrode of the
Thereafter, the emission spectrum emitted by the measurement sample is split into an emission spectrum unique to each element by the
The
Accordingly, the data of the emission spectrum intensity of the element present in the light emitting spot, the position of the light emitting spot, and the number of times of the spark discharge are transmitted to the data processing unit 106, and the data processing unit 106 stores the transmitted data in the memory. Store.
Next, the data processing unit 106 arranges the data of the emission spectrum intensities of the respective elements in chronological order, and creates diagrams as shown in FIGS. 7A to 7E to be described later, which show the distribution of the data of the emission spectrum intensities. Then, by comparing the data of the emission spectrum intensity of each element emitted from the same emission spot, it is determined whether or not inclusions in the metal are present in the emission spot. The medium inclusion is specified (step S605).
FIGS. 7A to 7E are diagrams showing the distribution of the data of the emission spectrum intensities of Fe, O, Al, Ca, and C in chronological order compared in step S605 of FIG.
7A to 7E, each broken line in the O, Al, Ca, and C diagrams indicates a threshold value for determining whether or not each element is dissolved in a material (matrix). An emission spectrum intensity smaller than the threshold value can be considered as a background representing a matrix instead of an element emitting the emission spectrum being an inclusion in a metal.
At this time, when the data of the emission spectrum intensity of O and Al at the same timing (that is, the same emission spot) is equal to or more than each threshold value, the emission spot has Al 2 O 3 When the data of the emission spectrum intensities of O and Ca at the same light emission spot is equal to or more than each threshold, it means that CaO exists as an inclusion in the metal at the light emission spot. When the data of the emission spectrum intensity of O, Al, and Ca in the same spot is equal to or more than each threshold value, the emission spot has Al as an inclusion in the metal. 2 O 3 And CaO are present.
Returning to FIG. 6, the data processing unit 106 executes the data sorting process of FIGS. 8 to 10 described later to reduce the data of the emission spectrum intensity of the element unique to the metal inclusion specified in step S <b> 605 with a small intensity. The objects are sorted first (step S606). At the time of rearrangement in step S606, the data processing unit 106 deletes the data of the emission spectrum intensity smaller than the above-described threshold.
Next, the rearranged emission spectrum intensity data and the Al data created in the process of FIG. 2 O 3 By substituting the emission spectrum intensity of Al into a calibration curve A showing the relationship between the particle size and the emission spectrum intensity of Al, 2 O 3 The particle size is calculated (step S607), and the calculated Al 2 O 3 Based on the particle size and the number of data, a particle size distribution of inclusions in the metal is created, and the created data of the particle size distribution is displayed on a CRT or a printer. The inclusions in the metal present in the luminescent spot were identified based on the data of the luminescent spectrum intensity of the element present in the luminescent spot in (Step S605), and the data of the luminescent spectrum intensity and the data of FIG. 3 were created. Since the particle size of the inclusions in the metal specified based on the calibration curve A is calculated (step S607), the particle size of the inclusions in the metal and the particle size distribution can be measured quickly and accurately.
8 to 10 are flowcharts of the data sorting process in step S606 in FIG.
In the data sorting process of FIGS. 8 and 9, the data processing unit 106 determines the array I of the emission spectrum intensities specific to the constituent element X which is one of the elements forming the inclusions in the metal specified in step S605. x Data I x For (i), I x The intensity of (i) is sorted, for example, from the smallest one, and I is smaller than the threshold value of the constituent element X. x Array AL with (i) deleted x Is to be created.
The data sort processing of FIGS. 8 to 10 will be described.
In FIG. 8, first, the array I extracted from the memory x Is set to 1 and the counter number i representing the number of data x After setting the counter number ii representing the number of data smaller than the threshold value to 0 (step S801), the array I for the number of spark discharges J (1000) stored in the memory is stored. x One data from I x (I) randomly taken out and taken out I x It is determined whether or not (i) is equal to or larger than the threshold value of the constituent element X (step S802).
As a result of the determination in step S802, the extracted I x When (i) is equal to or more than the threshold value of the constituent element X, I is determined to be equal to or more than the threshold value of the constituent element X. x The counter number K representing the number of (i) is calculated from the following equation (2) (step S803),
K = i-ii (2)
I which is equal to or higher than the threshold value of the constituent element X x Array A as a set of (i) x Data A x I taken out to (K) x (I) is substituted (step S804), and the counter number K is regarded as the maximum value of the current counter number i, and K max (Step S805).
As a result of the determination in step S802, the extracted I x When (i) is smaller than the threshold value of the constituent element X, 1 is added to the counter number ii (step S806), and the process proceeds to step S807.
Next, it is determined whether or not the current counter number i is smaller than the number of spark discharges J (1000) (step S807).
If the result of determination in step S807 is that the number of counters i is smaller than the number J of spark discharges, 1 is added to the number of counters i (step S808), and the process returns to step S802. Proceeds to step S901 (FIG. 9).
Moving to FIG. 9, the values of I equal to or higher than the threshold value of the constituent element X determined in FIG. x Array AL which is a set of (i) x An operation of arranging (K) in ascending order is performed.
First, the
ΔA x (K) = A x (K) -A x (K + 1) (3)
The smaller A on the right side of this equation (3) x ΔA to determine the array x It is determined whether (K) is equal to or less than 0 (step S904).
Step S9, A x (K) ≦ A x It is determined whether the relationship of (K + 1) is established and K is greater than 1 (step S905). As a result of the determination in step S905, when K = 1 (at the time of the initial calculation), the variable B x Sequence A in (l) x Data A x (K) (step S906), and the variable B x An array AL in which (l) is rearranged from the smallest one with respect to l x After substituting the minimum value of (l) (step S907), the first temporary minimum value is set to AL x (L) = B x (L) and KK = K (step S908). That is, AL x (L) = B x (L) = A x (K), and KK = K = 1. Next, the process proceeds to step S912.
Also, as a result of the determination in step S904, ΔA x When (K) is greater than 0, the variable B x Sequence A in (l) x Data A x (K + 1) (ie, variable B x (The value of (l) is updated) (step S909), the variable B x An array AL in which (l) is rearranged from the smallest one with respect to l x After substitution (step S910) as the minimum value of (l), for example, when K = 1, the temporary minimum value AL x (1) = B x (1) = A x (2), and KK = K + 1, such as KK = K + 1 = 2 (step S911). Next, the process proceeds to step S912.
KK of steps S908 and S911 is A x The minimum value B selected in the array x (L) (= A x (KK)) is replaced with a value of ∞ at the time of the next index l, and the original A x (K) This is a counter value for preventing the value from being repeatedly selected.
When these calculations are completed, in step S912, the counter number K becomes K max It is determined whether it is smaller than.
As a result of the determination in step S912, the counter number K becomes K max If it is smaller, the counter number K is incremented by K = K + 1 (step S913), and A is taken out next. x Array data A x It is determined whether or not (K) is ∞ (step S914). As a result of the determination in step S914, A x If (K) is ∞, the process returns to step S904, and A x If (K) is not ∞, the process proceeds to step S915, where the array A for the counter number K is set. x Is calculated from the following equation (4).
ΔA x (K) = AL x (L) -A x (K + 1) ... (4)
Immediately before, tentatively selected A x Minimum value AL in array x For (l), A x This is for comparing the value of (K + 1).
And ΔA x Returning to step S904, the value of (K) is determined again, and ΔA is determined in step S904. x If (K) is equal to or less than 0 and K is greater than 1 in step S905, the process proceeds to step S916, where AL is set to maintain the temporary minimum value of the previous operation. x (L) = B x (L).
ΔA in step S904 x If (K) is not equal to or less than 0, the process proceeds to step S909 and subsequent steps, where A x The minimum value B selected in the array x (L) (= A x (KK)) is updated by setting the number of counters KK to be set to 時 for the
When the calculation of one
In step S919, the incremented index l is equal to K max It is determined whether it is smaller than. Thus, it is determined whether or not the calculation has been completed for all the indexes l.
As a result of the determination in step S919, the index max If it is smaller, the processing of steps S902 to S919 is repeated with the incremented index l.
As a result of the determination in step S919, the index max If this is the case, that is, if the calculations have been completed for all the indexes l, the process proceeds to step S1001 (FIG. 10).
Moving on to FIG. 10, in the processing after step S1001, data AL that is equal to or x Array AL of (l) x From the data AL of the same value x (L), ie, the frequency C of whether m particles exist for each particle size [μm] x The calculation for (l) is performed.
First, 1 is added to the
ΔAL x (L) = AL x (L) -AL x (N) …… (5)
Calculated ΔAL x It is determined whether or not (l) is 0 (step S1005).
As a result of the determination in step S1005, ΔAL x If (l) is not 0, the process proceeds to step S1006, where data AL having the same value x The process proceeds to step S1010 with the data number m representing the number of (n) remaining as m.
As a result of the determination in step S1005, ΔAL x If (l) is 0, it is determined whether or not the arbitrary value n is 1 (step S1007).
As a result of the determination in step S1007, the arbitrary value n is 1 (the index l is 1, and the calculated ΔAL x When (l) is 0), the number m of data is set to 1 (step S1008), and when the arbitrary value n is not 1, 1 is added to the number m of data and incremented (step S1009).
In the following step S1010, 1 is added to the arbitrary value n, and the arbitrary value n becomes the maximum value K of the index l. max It is determined whether or not it is smaller (step S1011).
As a result of the determination in step S1011, the arbitrary value n is equal to the maximum value K of the index l. max If it is smaller, the process returns to step S1004, and the processing from step S1004 is repeated until the arbitrary value n covers all the values of the
Next, 1 is added to the index l (step S1013), and this index l is changed to the maximum value l of the current index l. max And K max It is determined whether it is smaller than (step S1014), max If the value is smaller than K, the process returns to step S1002. max If so, the present process ends.
According to the processing of FIG. x Array AL of (l) x From the data AL of the same value x (L), AL x If (i) is converted from the emission spectrum intensity (for example, Al) of the constituent element X to the particle size of inclusions in the metal with reference to FIG. 5 and FIG. 21 described below (step S607), that is, for each particle size [μm] The frequency C of m x (L) is obtained, so that the array data C of the particle size [μm] and the frequency x By (l), a diagram as shown in FIG. 26A described later can be displayed or output, and can be made to match the diagram as shown in FIG. 26B obtained by EPMA.
Hereinafter, a modification of the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
A modification of the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention is different from the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention in that a measurement sample is used. As an element constituting the ground, for example, an emission spot where the emission spectrum intensity at which Fe emits light is equal to or less than a threshold (see timing T in FIGS. 7A to 7E). i ) Uses the fact that inclusions in the metal other than Fe are generally present, and the timing T i Is different in that the data sort processing of FIGS. 8 to 10 is executed.
Hereinafter, in a modified example of the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention, the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention are different. The points will be described with reference to the drawings.
First, referring to FIG. 4, the emission spot on the surface of the measurement sample is a circle of φ30 μm, and when there is no inclusion in the metal on the surface of the measurement region of the measurement sample, it constitutes the ground of the measurement sample and As the metal element having conductivity, for example, an emission spectrum of Fe in which Fe emits light is obtained. When an inclusion in the metal exists on the surface of the measurement region of the measurement sample, the element X constituting the inclusion in the metal emits light. The emission spectrum intensity of Fe when no substance is present is reduced.
7A to 7E, the emission spectrum intensity of Fe constituting the ground shows a value larger than the threshold value when there is no inclusion in the metal on the surface of the measurement region of the measurement sample. However, for the reasons described above, when inclusions in the metal exist on the surface of the measurement region of the measurement sample, the emission spectrum intensity of Fe becomes equal to or lower than the threshold value, and the emission spectrum intensity of the element X constituting the inclusions in the metal becomes less than the threshold. It indicates a value equal to or greater than the threshold value of the element X.
7A to 7E show light emission spots having the same number of discharges n at the timing T. i Is indicated by a broken line.
For example, the timing T indicated by a broken line in the figure 1 In, the inclusions in the metal are Al, which is a compound composed of Al and O, except for the presence of elements other than the measurement target described later and the deterioration of the lens. 2 O 3 Is estimated. Similarly, a timing T indicated by a broken line 2 In the above, Al is used as a compound composed of at least one selected from Al, O and Ca. 2 O 3 And CaO are estimated. Similarly, a timing T indicated by a broken line 5 In (2), only the emission spectrum intensity of C is equal to or higher than the threshold, and it is estimated that the inclusions in the metal are carbides having no Fe, O, Al, and Ca as constituent elements.
FIG. 11 is a flowchart of a data sorting process executed in a modification of the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention.
The data sort process of FIG. 11 is different from the data sort process of FIG. 8 in that the array I of the emission spectrum intensity data unique to the element X constituting the inclusion in the metal is used. x From the array A from which data of light emission spots whose emission spectrum intensity of Fe is smaller than a threshold unique to Fe (hereinafter referred to as “threshold Fe”) is deleted. x Is to create.
In FIG. 11, points different from the data sorting process of FIG. 8 executed in the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention will be described.
As shown in FIG. 11, first, an array I of the emission spectrum intensities of Fe extracted from the memory. Fe Is set to 1 and the counter number i representing the number of data Fe After setting the number of counters ii representing the number of data larger than the threshold value Fe to 0 (step S1101), the array I for the number J (1000) of spark discharges stored in the memory is stored. Fe One data from I Fe (I) randomly taken out and taken out I Fe It is determined whether or not (i) is equal to or less than a threshold value Fe (step S1102).
As a result of the determination in step S1102, the extracted I Fe If (i) is larger than the threshold value Fe, 1 is added to the counter number ii (step S1103), and the process proceeds to step S1110.
As a result of the determination in step S1102, the extracted I Fe When (i) is equal to or less than the threshold value Fe, the I determined to be equal to or less than the threshold value Fe Fe The counter number K representing the number of (i) is calculated from the following equation (6) (step S1104).
K = i-ii (6)
Next, in step S1105, one of the elements (for example, O, Ca, C, Ti, Mn, S, and N) existing on the surface of the measurement region of the measurement sample is selected, and the selected element is determined. As the constituent element X, an array I of the emission spectrum intensity specific to the constituent element X stored in the memory x From I Fe Data I of the emission spectrum intensity of the constituent element X corresponding to the emission spot of (i) x (I) is taken out (step S1106).
Then the sequence A x Data A x I taken out to (K) x (I) is substituted (step S1107), and it is determined whether all the constituent elements existing in the measurement region have been selected. As a result of the determination in step S1108, if not all the constituent elements have been selected, the process returns to step S1105. , When all the constituent elements are selected, the counter number K is set to I Fe (I) is regarded as the maximum value of the counter number i at the present time randomly extracted and K max (Step S1109).
Next, it is determined whether or not the current counter number i is smaller than the number of spark discharges J (1000) (step S1110).
As a result of the determination in step S1110, when the counter number i is smaller than the number J of spark discharges, 1 is added to the counter number i (step S1111), and the process returns to step 1102. When the counter number i is equal to or greater than the number J of spark discharges, Selects the constituent element X which is one of the elements constituting the inclusion in the metal specified in step S605, and proceeds to step S901 (FIG. 9).
If the result of the determination in step S1110 indicates that the counter number i is equal to or greater than the number J of spark discharges, the data array A of the constituent element X x When it is necessary to perform the threshold value discrimination process performed in step S802 in FIG. 8 in the first embodiment on the value of (K), the process proceeds to step S801 in FIG. The process may proceed to step S901 (FIG. 9) later.
However, the main points in a modification of the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention are as follows.
I in step S1102 in FIG. Fe The lower the threshold of (i) is set, the more the data array A equal to or larger than the threshold in step S1107 x The value of (K) is equal to or greater than the threshold value in step S802 in FIG. x The value becomes relatively larger than the value of (i) and sufficiently exceeds the threshold value in step S802 (I in step S802 in FIG. 8). x (I) ≧ the threshold value is sufficiently satisfied). That is, I in step S1102 in FIG. Fe By properly setting the threshold value of (i), it is possible to almost eliminate the necessity of performing the threshold value discrimination process executed in step S802 of FIG. 8, and thus to step S901 (FIG. 9) without going through the process of FIG. Therefore, the processing time for preparing a particle size distribution map and the like can be reduced.
According to the processing of FIG. 11, before the data sorting processing of FIGS. 9 and 10, the array I of the emission spectrum intensities of all the elements present in the measurement region on the surface of the measurement sample stored in the memory. x (X = O, Ca, C, Ti, Mn, S, N, etc.) Fe Emission spectrum intensity data I corresponding to the emission spot (i) x Since (i) is extracted, the number of data to be handled in the subsequent processing can be reduced.
In particular, when measuring the particle size and the particle size distribution (frequency) of a plurality of inclusions in the metal, the process shown in FIG. A of emission spectrum intensity with reduced x Therefore, it is possible to eliminate the necessity of repeatedly performing the processing of FIGS. 8 to 10 in the rearrangement of step S607 in FIG. 6, and thereby to more quickly reduce the particle size of the inclusions in the metal and the particle size distribution. And it can measure more accurately.
At this time, the data I of the emission spectrum intensity of the emission spectrum of the element X constituting the inclusion in the metal is used. x Data A above the threshold value in (i) x When (K) does not exist at all, the existence of an element not to be measured (for example, an element other than carbon constituting carbide), or contamination / deterioration of the lens may be considered.
The correction process for the dirt / deterioration of the lens will be described later in detail in a third embodiment of the present invention. It is said that the correction processing according to the third embodiment of the present invention is preferably executed together with a modification of the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention. Not even.
Hereinafter, a particle size measurement and particle size distribution creation method according to the second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
First, bearing steel that is actually used as a material for rolling members such as rolling bearings is made of Al as inclusions in the metal. 2 O 3 , MgO, MnS, CaO, SiO 2 And various other components. Among these metal inclusions, the oxide-based inclusions that most affect the rolling life of bearing steel are Al 2 O 3 There are inclusions. This Al 2 O 3 Since the relationship between the particle size of inclusions and its particle size distribution, or the number of abundances per unit area or unit volume, i.e., abundance, and the rolling life of bearing steel, etc., are closely related, (Even if the relationship with the rolling life of the bearing steel is obtained separately,) Al 2 O 3 There is great interest in the particle size, particle size distribution and abundance of inclusions.
The above Al 2 O 3 Methods for obtaining the particle size, particle size distribution, abundance, and the like of inclusions include a three-dimensional method of extracting inclusions in a metal from a bearing steel sample and performing a three-dimensional method, such as an electron beam melting method, and a method using a bearing. There are two methods, namely, a flat surface method in which the surface of a steel sample is polished and its plane is combined with an optical microscope and an image analyzer. However, the former is Al 2 O 3 A large-scale apparatus is required for the extraction of inclusions, and the latter is simple but easy to use. 2 O 3 True particle size of inclusions cannot be obtained.
The particle size measurement and particle size distribution creation method according to the second embodiment of the present invention are also used for measuring the particle size of inclusions in metal contained in a measurement sample cut out of steel and the particle size distribution. 1 is performed by the
First, instead of using a special master to obtain a small amount of Al concentration as in the conventional EPMA method or the like, an actual steel material master cut out from an actual steel material is used. It is premised that a calibration curve C representing the relationship between the Al concentration and the emission spectrum intensity of Al, which will be described later, is created using the
The inclusions in the bearing steel are Al as described above. 2 O 3 Not only inclusions, but Al 2 O 3 Since the inclusions are most closely related to the rolling life of the bearing steel, 2 O 3 Examples of inclusions will be described. In addition, other inclusions in the metal are also Al 2 O 3 Needless to say, it can be applied by the same treatment as that for the middle inclusion.
Note that the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the second embodiment of the present invention are actually carried out in steel in the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention. Al that exists 2 O 3 The particle size is measured by EPMA surface analysis. 2 O 3 The difference is that the true particle size of inclusions is determined.
Further, using a calibration curve C representing the relationship between the Al concentration and the intensity of the emission spectrum of Al, the Al content in the steel which actually exists due to the Al concentration [mass%] of at least the order of 500 ppm to% is used. 2 O 3 The particle size and the particle size distribution can be obtained effectively.
Hereinafter, a particle size measurement and a particle size distribution creation process performed by the
FIG. 12 is a flowchart of the particle size measurement and particle size distribution creation processing executed in the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the second embodiment of the present invention.
12, first, calibration curve B and C creation processing shown in FIG. 13 described later is executed (step S1201), calibration curve D creation processing shown in FIG. 16 described later is executed (step S1202), and the calibration curve shown in FIG. A line E creation process is executed (step S1203), and a particle size distribution creation process of FIG. 20 described later is executed (step S1204), and this process ends.
Next, a particle size measurement and particle size distribution creating method according to a second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
In the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the second embodiment of the present invention, the metallurgical analysis is performed using the
Hereinafter, the particle size measurement and particle size distribution creation processing of inclusions in a metal executed by the
FIG. 13 shows a calibration curve B showing the relationship between the emission spectrum intensity of Fe and the Fe concentration in step S1201 in FIG. 12, and using this, a calibration curve C showing the relationship between the emission spectrum intensity of Al and the Al concentration. 7 is a flowchart of calibration curve B and C creation processing for creating a curve.
The calibration curve creating process is executed at least once by the
[Table 1]
Thereafter, the emission spectrum emitted by the master is split by the
The
Therefore, the data of the emission spectrum intensity of Fe present in the light emitting spot, the position of the light emitting spot, and the number of times of spark discharge are transmitted to the data processing unit 106, and the data processing unit 106 stores the transmitted data in a memory. To be stored.
Since the Fe concentration master has a known concentration, the concentration is input to the data processing unit 106 as the Fe concentration. The data processing unit 106 determines the Fe concentration [mass%] and the stored Fe emission spectrum. A calibration curve B (FIG. 14) representing the relationship between the Fe concentration and the emission spectrum intensity of Fe is created based on the intensity (step S1305).
The reason why the spark discharge is set to 10 times for one Fe concentration master in step S1302 is that it is preferable to take the emission spectrum intensity obtained 10 times at this time as an average value. This makes it possible to make the average value of the intensity of the Fe emission spectrum correspond to the Fe concentration of one Fe concentration master.
Next, the processing of steps S1306 to S1313 of FIG. 13 is executed to create a calibration curve C indicating the relationship between the emission spectrum intensity of Al and the Al concentration.
First, from a steel material to be actually used, for example, SUJ-2 made of a solid round bar, a cylindrical real steel material master having a diameter of 40 mm is cut out as shown in FIG. 15 described below, and the light-emitting
Hereinafter, the properties of the steel material used for the actual use will be described.
FIG. 15 is a cross-sectional view of the actual steel material master cut out in step S1306 of FIG.
In FIG. 15, for example, a
Since it is known that this center segregation is correlated with the distance from the center, various cut-offs are made according to the distance from the center by cutting out a plane perpendicular to the axis of the
In addition, a plurality of
Returning to FIG. 13, after the actual steel master is held (step S1306), the counter electrode of the
In the following steps, the inclusion in the metal is Al 2 O 3 Therefore, only the emission spectrum intensity from the emission spot containing only Fe, Al, and O is selected, and the emission spectrum information from the emission spot containing Ca, Si, Mn, Mg, and the like is later described. Exclude.
Then, Al as inclusions in the metal of the actual steel master 2 O 3 The emission spectrum of light emitted from is divided by the
The
Therefore, the data of the emission spectrum intensity of each element Fe, Al, and O for each spark discharge existing in the above-mentioned φ30 μm emission spot is transmitted to the data processing unit 106, and the data processing unit 106 transmits the data. Store the data in memory.
It should be noted that even if information on elements other than Fe, Al, and O is obtained for each spark discharge, the inclusion 2 O 3 In the case of the example, only the data of Fe, Al, and O in the memory of the data processing unit 106 need to be focused on (others are excluded).
Then, by using the emission spectrum intensity of Fe emitted from the actual steel material master for the calibration curve B of FIG. 14 created in step S1305, the Fe concentration data [% by mass] relating to the Fe concentration [% by mass] of the actual steel material master is obtained. The created Fe concentration data can be used to create a calibration curve C indicating the relationship between the Al concentration and the Al emission spectrum intensity created in the processing of steps S1311 to S1312 described below. It is stored in a memory of the data processing unit 106 in a state where it can be taken out (step S1310) (for example, stored in correspondence with the number of times of spark discharge).
Next, from the Fe concentration data created in step S1310, Al 2 O 3 Calculate the Al concentration data [mass%] therein (step S1311). This calculation is performed based on the following calculation formula (7) stored in the data processing unit 106.
Al concentration = (100−Fe concentration) × 54/102 (7)
Here, 54 is Al 2 O 3 Atomic weight of aluminum contained therein (≒ 26.8 × 2), 102 is Al 2 O 3 (≒ 26.8 × 2 + 16.0 × 3), and the Fe concentration is 2 O 3 Is Fe concentration data created in step S1310 when obtained by the same spark discharge corresponding to.
In short, as is clear from the right side of the equation (7), if the Fe concentration data created in step S1310 is substituted into the above-mentioned equation (7), the Al in the emission spot of φ30 μm of the same spark discharge at this time can be obtained. 2 O 3 Al concentration data in inclusions can be calculated.
For example, when the Fe concentration data created from the calibration curve B is 80, 45, and 20 [% by mass] in each light emitting spot corresponding to each spark discharge, the Al existing in each light emitting spot 2 O 3 The Al concentration data in the inclusions are calculated as 10.6, 34.5, and 42.4 [% by mass].
Note that the above equation (7) indicates that the inclusion in the metal is Al 2 O 3 The equation for calculating the Al concentration data when is is shown, but the inclusions in the metal are SiO 2 , CaO, MgO, etc., in order to calculate the corresponding Si, Ca, Mg concentrations, the above equation (7) is used to calculate the corresponding atomic weight of Si, Ca, Mg and the formula of each oxide inclusion. What is necessary is just to apply the quantity.
The Al concentration data calculated in this way is expected to be close to 1000 data if the spark discharge is performed 1000 times, that is, an extremely large number of data according to the number of times of the spark discharge. Then, based on the respective Al concentration data [mass%] and the emission spectrum intensity of Al (the Al emitted by the actual steel material master) at the time of spark discharge in which the Al concentration was obtained, the Al concentration and the emission spectrum of Al were obtained. A calibration curve C representing the relationship with the intensity is created (step S1312). In particular, when the measurement sample of the above-described
Further, this real steel material master is preferable because the ground is Fe and Al can be identified more correctly. After that, the created calibration curve B is stored in the memory of the data processing unit 106 (step S1313), and the process ends.
According to the process of FIG. 13, using a real steel material master, a small amount of Al on the order of 2 O 3 The calibration curve C up to a considerably large amount corresponding to the medium Al concentration can be obtained directly without extrapolation.
In addition, the memory of the data processing unit 106 obtained in the first embodiment obtained previously stores the Al of the calibration curve A in the memory. 2 O 3 By storing the particle size data and the emission spectrum intensity data of Al in the calibration curve C, 2 O 3 This is because it can be used arbitrarily when creating a particle size distribution. The calibration curve C is obtained by the particle size measurement and the particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention and the particle size measurement according to the second embodiment of the present invention (the calibration curve E shown in FIG. And the use of the calibration curve A in the embodiment in which the particle size distribution creating method is combined.
Further, when the actual steel material master is used, the Al concentration data is determined based on the Fe concentration data. Therefore, even when there is Mg near the emission wavelength of Al in the ground of the actual steel material master, an Al alloy containing a large amount of Mg is mastered. It is possible to distinguish between Al and Mg in the Al-containing emission spectrum, and it is possible to create the calibration curve C more accurately.
FIG. 16 is a flowchart of a calibration curve D creating process for creating a calibration curve D relating to the emission spectrum intensity of Fe and the loss of Fe evaporation in step S1202 in FIG.
The calibration curve creating process is executed at least once by the
In FIG. 16, the
Next, the depths and diameters of the spot marks 800 (FIG. 17) generated at this time are measured by three-dimensional SEM observation (step S1605), and the volume of the spot marks 800 is determined. The volume and the density of Fe (7.86 g / cm 3 ) Is calculated and the mass of Fe present in the light emission spot (loss of evaporation) is obtained, and the loss of evaporation of Fe is input (step S1606).
There is a proportional relationship between the Fe evaporation loss and the emission spectrum intensity of Fe obtained from the discharge condition given the Fe evaporation loss (FIG. 18), and this is set as a calibration curve D (step S1607) and stored in the memory of the data processing unit 106. It is stored (step S1608). This calibration curve D is created at least once.
It should be noted that the calibration curve D suffices to average the data when spark discharges are generated at most 10 times for each spark discharge under the same conditions. The calibration curve D indicates that the emission spectrum intensity of Fe is proportional to the evaporation loss of Fe.
Using this calibration curve D, Al 2 O 3 Al in the luminescent spot of φ30 μm by one spark discharge of the measurement sample (inspection object) having inclusions in metal such as 2 O 3 , Etc., the true particle size (particle size D) of inclusions in the metal. Hereinafter, this calculation method will be described.
FIG. 19 is a flowchart of a calibration curve E creation process for creating a calibration curve E indicating the relationship between the Al emission spectrum intensity and the Al particle size in step S1203 in FIG.
In this calibration curve E preparation process, each time a spark discharge is emitted once for a region of φ5 mm in the measurement sample surface φ40 mm, the emission spectrum intensity of Al and Fe emitted from the same φ30 μm emission spot is used. Using the calibration curve C created in step S1312 in FIG. 13 and the calibration curve D created in the process in step S1607 in FIG. 16, inclusions (Al) in the metal in the generated luminescent spot are used. 2 O 3 ) Is determined. Hereinafter, the inclusion in the metal is Al 2 O 3 This will be described as an example.
In FIG. 19, first, the emission spectrum intensity data of Fe, Al, (O) as information at the same emission spot in step S604 of FIG. 20 is extracted (step S1901), and the emission spectrum intensity of Fe extracted is The evaporation loss [ng] of Fe is calculated by substituting into the calibration curve D stored in the memory of the data processing unit 106 by the process of step S1202 in FIG. 12 (step S1902).
Then, the emission spectrum intensity of Al emitted from the same emission spot is substituted into a calibration curve C which is an Al calibration curve stored in the memory of the data processing unit 106 in the process of step S1201 in FIG. [% By mass] is obtained (step S1903).
From the evaporation loss [ng] of Fe thus obtained and the Al concentration [mass%], 2 O 3 Is obtained from the following relational expression (8) (step S1904).
Al concentration [%] x 10 -2 = M / (M + Fe evaporation loss) (8)
Then, the Al existing in the spot mark of φ30 μm corresponding to the unit volume 2 O 3 And the mass M of Al 2 O 3 Density (3.90 g / cm 3 ) And from Al 2 O 3 Is obtained from the following equation (9) (step S1905),
V = M / 3.90 (9)
Further, Al having a volume V 2 O 3 Is regarded as a true sphere, and the particle diameter D (diameter) in terms of the true sphere is obtained from the following equation (10) (step S1906).
D / 2 = (3V / 4π) 1/3 … (10)
Also in the processing of FIG. 19, similarly to the first embodiment, the emission spectrum intensity of Al and Al 2 O 3 From the calibration curve C, which is a calibration curve showing the relationship with the particle size, the Al concentration in the inclusions in the metal can be known from the emission spectrum intensity of Al by emission spectroscopy. 2 O 3 Can be determined as a true sphere. This relationship, that is, the Al concentration of the constituent element of the inclusion in the metal and the Al 2 O 3 By creating a calibration curve E corresponding to the particle size, the emission spectrum intensity of Al 2 O 3 The particle size can be determined.
Al calculated by the data processing unit 106 and represented by the relationship of the above equation (8) 2 O 3 Can be arranged as follows (8 ′).
First, the Al concentration [%] on the left side is determined as the unit volume by substituting the emission spectrum intensity of Al emitted from a spot mark of φ30 μm corresponding to the unit volume into the calibration curve C, as described above in step S1903. It is determined as the Al concentration [%] existing in the corresponding spot mark of φ30 μm.
Similarly, as described above in step S1902, the evaporation loss [ng] of Fe on the right side was obtained by measuring the emission spectrum intensity of Fe emitted from a spot mark of φ30 μm corresponding to a unit volume by spark discharge having the same spot diameter. By substituting into the calibration curve D, it can be obtained as the evaporation loss [ng] of Fe present in the spot mark of φ30 μm corresponding to the unit volume.
Here, the Al concentration [%] present in the spot trace of φ30 μm corresponding to the unit volume can be converted into the mass A [ng] of Al. The calibration curve C is obtained as an Al concentration having a spot diameter of φ30 μm, and the same applies to a measurement sample. Therefore, the weight of Al existing at φ30 μm can be considered.
The mass A [ng] of this Al 2 O 3 With respect to the mass M (formula weight 102) of 2 Of the mass A (atomic weight 26.8, formula weight 54) of
A = 0.53M (11)
It can be. Using 0.53 in the above equation (11), equation (8) is converted to Al 2 O 3 When rearranging about the mass M of
M = Al concentration [%] × Fe evaporation loss / (0.53-Al concentration [%]) × 10 -4 … (8 ')
And the Al existing in the spot trace of φ30 μm corresponding to the unit volume. 2 O 3 Can be determined.
As described above, from the emission spectrum intensity of Al which is a constituent element of the inclusion in the metal, 2 O 3 A calibration curve E (FIG. 21) for calculating the particle diameter can be created (step S1907), which is stored (step S1908), and the calibration curve E creation processing in step S1203 in FIG. 12 ends. By previously storing the calibration curve E in the memory of the data processing unit 106 in step S1203 in FIG. 12, it is possible to eliminate the need to perform the calculations of the above equations (8) to (10).
The emission spectrum intensity of the measurement sample for creating the calibration curve E in the processing of FIG. 19 may be the one measured in the processing of steps S601 to S604 in FIG. 20 described below. When the calibration curve E has already been stored, the inclusions in the metal contained in the measurement sample are determined from the emission spectrum intensity of the measurement sample measured in the process of FIG. 20 described below based on the calibration curve E. It is needless to say that the particle diameter D can be easily calculated.
FIG. 20 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S1204 in FIG.
In FIG. 20, steps S601 to S605 and steps S607 to S608 are the same as those in the particle size distribution creation processing of FIG. 6 according to the first embodiment of the present invention.
In FIG. 20, first, a measurement sample (inspection object) is held (step S601), spark discharge is performed, for example, 1000 times (step S602), an emission spectrum is spectrally separated (step S603), and emission spectrum intensity data is transmitted. Then, an inclusion in the metal is specified (step S605) as in the process of step S605 in FIG. Al as inclusions in metal 2 O 3 Since this example focuses on inclusions, only data containing only Al, O, and Fe in the emission spectrum intensity due to spark discharge containing many elements is extracted as follows.
Here, when the spark discharge is generated once, Al 2 O 3 Selectively due to the dielectric properties of Al 2 O 3 Is a light emission (discharge) spot. In this spot mark, only Fe, which is the ground, evaporates and does not remain, whereas Al has a higher melting point than Fe. 2 O 3 Only remains without evaporation. In the emission spectrum intensity due to the spark discharge containing many elements, only data including Al, O, and Fe are focused on, and in the emission spot of φ30 μm generated by one spark discharge, other than Fe, , Al 2 O 3 Note that only.
Thereafter, based on the above-mentioned calibration curve E, the intensity of Al 2 O 3 Of the inclusions in the metal to calculate the particle size D of 2 O 3 (Step S2006), and this Al 2 O 3 Of the particle size D of A in the data sort process of FIG. x (K), undergoes a data sorting process of rearranging the particle size from small to large in FIG. 9, and a process of finding the frequency (frequency) in FIG. 10 (data sorting process) (step S607). The diagram of FIG. 27A is created and stored in the memory, and the diagram of FIG. 27A is displayed on the terminal (step S608).
According to the process of FIG. 20, since the particle diameter D, which is the true particle diameter (spherical diameter), is obtained instead of the apparent diameter, more accurate measurement of the particle diameter of the inclusions in the metal and creation of the particle diameter distribution are performed. Can be.
According to the second embodiment, Al shown in FIG. 2 O 3 As shown in the particle size distribution diagram of Fig. 2 O 3 About the extraction of many particles having a small particle size as the particle size distribution, the extraction of many particles having a particle size in the range of 3 to 13 μm which affects the rolling life of the rolling bearing, and Many medium inclusions can be extracted, and more accurate particle size measurement and particle size distribution can be performed. This can be used as a prediction of the rolling life of the rolling bearing and a correct index of how to set the cleanliness of the steel material for a long life.
In the process of step S605 in FIG. 20, when there is no data equal to or more than the threshold value in the emission spectrum intensity data of the emission spectrum of the element X constituting the inclusion in the metal, an element not to be measured (for example, a carbide Element other than carbon), or contamination / deterioration of the lens.
The correction process for the dirt / deterioration of the lens will be described later in detail in a third embodiment of the present invention. It goes without saying that the correction processing according to the third embodiment of the present invention is preferably executed together with the second embodiment of the present invention.
Next, a method of measuring a particle size and creating a particle size distribution according to a third embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Next, a method of measuring a particle size and creating a particle size distribution according to a third embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
The particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the third embodiment of the present invention are also applicable to the emission spectrometer shown in FIG. 1 when creating the particle size distribution of inclusions in metal of a measurement sample cut out of steel. 100 is performed.
Note that the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the third embodiment of the present invention are different from the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first and second embodiments of the present invention. The difference is that the attenuation of the emission spectrum intensity due to contamination of the
Hereinafter, the particle size measurement and the particle size distribution creation processing of inclusions in metal executed by the
FIG. 22 is a flowchart of a process for measuring the particle size of inclusions in metal and creating a particle size distribution according to the third embodiment of the present invention.
In FIG. 22, first, the calibration curve A creation processing of FIG. 2 according to the first embodiment of the present invention is executed (step S201), and the intensity correction line creation processing of FIG. 23 described later is executed (step S2201). A particle size distribution creation process shown in FIG. 25 described below is executed (step S2202).
Since the processing in step S201 has been described above with reference to FIG. 2, the description thereof will be omitted. Further, the calibration curve A may be one that has been executed at least once in the calibration curve A creation processing of FIG. 3 and stored in the memory of the data processing unit 106 in the first embodiment of the present invention.
FIG. 23 is a flowchart of the intensity correction line creation processing in step S2201 of FIG.
This process is also performed before the
In FIG. 23, first, for example, Al 2 O 3 After the master cut out of the SUJ2 steel material containing the aluminum alloy is held by the light emitting stand 102 (step S2301), the surface of the master is scanned by the EPMA, and the Al existing on the surface of the master is scanned. 2 O 3 Is measured (step S2302), and the measured particle diameter is the closest to 15 μm. 2 O 3 (Step S2303), and the selected Al 2 O 3 Is transmitted to the data processing unit 106 (step S2304), and the data processing unit 106 stores the transmitted data of the existing position in the memory.
Then, the selected Al 2 O 3 On the other hand, the counter electrode of the
Next, the data processing unit 106 creates an intensity correction line shown in FIG. 14, which will be described later, representing the relationship between the number of spark discharges and the amount of attenuation of the emission spectrum intensity based on the data on the emission spectrum intensity and the number of spark discharges stored in the memory. Then (step S2307), the created intensity correction line is stored in the memory (step S2308), and then the present process is terminated.
FIG. 24 is a diagram showing the intensity correction line created in step S2201 of FIG.
In FIG. 24, the attenuation of the emission spectrum intensity is calculated as a difference between the emission spectrum intensity corresponding to the 0th spark discharge and the emission spectrum intensity corresponding to the 1000th spark discharge, and the vertical axis represents the correction value. Is shown. At this time, if the number of spark discharges is i, the emission spectrum intensity before correction is I (i), and the emission spectrum intensity after correction is I ′ (i), I ′ (i) is represented by the following equation ( 12).
I ′ (i) = I (i) + 0.107i (12)
The inclusions in the metal contained in the measurement sample were Al 2 O 3 The strength correction line of FIG. 25 is preferably created for other metal inclusions such as CaO.
According to the processing of FIG. 23, the Al closest to 15 μm, which is about the same as the particle size of the measurement sample, 2 O 3 (Step S2303), and the selected Al 2 O 3 The intensity of the emission spectrum emitted from is measured every
FIG. 25 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S2202 of FIG.
This process is executed by the
In FIG. 25, Steps S601 to S605 and Steps S606 to S608 are the same as those in FIG.
First, after executing steps S601 to S605, the data processing unit 106 corrects the data of the emission spectrum intensity of each element stored in the memory based on the number of spark discharges stored in the memory and the intensity correction line. (Step S2501), the corrected emission spectrum intensity data of each element is stored in the memory. Next, after steps S606 to S608 have been executed, the present process ends.
According to the processing of FIG. 25, the data processing unit 106 corrects the data of the emission spectrum intensity of each element stored in the memory based on the number of spark discharges stored in the memory and the intensity correction line (step S2501). ), The emission spectrum can be corrected in real time.
In the third embodiment of the present invention, based on the particle size measurement and the particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention, attenuation of the emission spectrum intensity due to contamination of the
In the first to third embodiments of the present invention, in the processing of FIGS. 3, 12, and 19, the data processing unit 106 2 O 3 Inclusions in metals other than (for example, CaO, SiO 2 , And MnS, etc.), or in the process of FIG. 2 O 3 The calibration curve and the intensity correction line for inclusions in the metal other than the above may be stored, and the particle size distribution of a plurality of types of inclusions in the metal contained in the measurement sample may be created at a time. In addition, by expanding the calibration curve and the intensity correction line for inclusions in metals as a database, it was found that inclusions in metals contained in the measurement sample were composed of two or more elements. Can make it easier to identify whether the compound is a simple substance, a compound, or a mixture.
In the embodiment of the present invention, in the data sorting process of FIG. x AL that is sorted from the one with the smallest intensity x Was obtained, but I x AL that is sorted from strongest x May be performed.
Furthermore, the arithmetic processing such as the data sorting processing is performed by the
Hereinafter, the first embodiment of the present invention will be specifically described.
Note that the first example of the present invention is an execution of the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the first embodiment of the present invention.
Prepare SUJ2 with relatively high cleanliness, cut out a cylindrical measurement sample with a diameter of φ40 mm from the prepared SUJ2, and execute the processing of FIG. 2 to an arbitrary position φ5 mm area on the surface of the measurement sample. Al that exists 2 O 3 After preparing the particle size distribution of, the area of φ5 mm measured was scanned by EPMA, and Al was scanned. 2 O 3 Was prepared and confirmed.
FIGS. 26 (a) and 26 (b) show the Al created by executing the processing of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al prepared by EPMA 2 O 3 FIG. 4 is a diagram comparing the particle size distribution (b) of FIG.
As shown in FIGS. 26A and 26B, the Al measured by executing the processing of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al measured by EPMA 2 O 3 And the particle size distribution (b) of the present invention, and it was found that the method for preparing the particle size distribution of inclusions in the metal of the present invention had the same accuracy as the conventional method using EPMA.
Also, by executing the processing of FIG. 2 O 3 In the method for preparing the particle size distribution of the metal, only about 60 seconds (1 minute) is required as the processing time, and the method for preparing the particle size distribution of the inclusions in the metal of the present invention quickly It turns out that a distribution can be created.
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be specifically described.
Note that the second example of the present invention is an execution of the particle size measurement and particle size distribution creating method according to the second embodiment of the present invention.
A columnar measurement sample having a diameter of 40 mm was cut out from 17 different steel materials with known Fe concentrations, and the emission spectrum of Fe in each measurement sample was executed in order to execute the calibration curve B creating process in the process of step S1201 in FIG. The strength was measured (Examples 1 to 17). The measurement results are shown in Table 1 and FIG. In each of the 17 types of steel, the inclusion in the metal was Al 2 O 3 The ground is Fe.
From Table 1 and FIG. 14, if the ground is Fe, even if the steel materials are different, as shown in FIG. 14, especially when the Fe concentration is low, that is, when the inclusion concentration in the metal is high, the Fe concentration [ % By mass] and the intensity of the Fe emission spectrum (calibration curve B).
According to the process of step S1201 in FIG. 12, even when the Fe concentration is low, that is, when the concentration of inclusions in metal is high, the calibration curve B can be obtained, and the inclusions in metal are Al 2 O 3 Therefore, the Al concentration can be easily obtained without using the calibration curve A by EPMA as shown in FIG. 5, that is, using the steel material actually used, and Order Al 2 O 3 The calibration curve B and the calibration curve C can be directly obtained only by the
Subsequent to the process of step S1201 in FIG. 2 O 3 A cylindrical measurement sample having a diameter of 40 mm is cut out from a steel material not containing, and the process of step S1202 in FIG. 12 is executed to change the spark discharge voltage during emission spectral analysis from 10 kV to ± 30% for the measurement sample. Then, the volume of the spot mark was obtained by three-dimensional SEM observation, and the relationship between the evaporation loss of Fe calculated from the volume and the Fe density and the spot diameter of the spot mark was examined. The examination result is shown in Table 2 and FIG.
[Table 2]
According to the above-described processing, from the calibration curve D and the Al concentration obtained from the calibration curve C, the Al 2 O 3 Of the measurement sample (inspected body) with inclusions in the metal such as 2 O 3 It has been found that the true sphere radius (particle diameter D) of inclusions in metal such as can be determined.
In the process of step S1204 in FIG. 12, a cylindrical measurement sample (inspected) having a diameter of φ40 mm is further cut out from the SUT-2 material to be actually inspected, and the process in FIG. Existing in an area of φ5 mm at an arbitrary position on the surface of 2 O 3 After the particle size distribution of 5 mm was created, the measured area of も 5 mm was 2 O 3 Was prepared and confirmed.
FIGS. 27 (a) and 27 (b) show the Al created by executing the processing of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al prepared by image analysis 2 O 3 FIG. 4 is a diagram comparing the particle size distribution (b) of FIG.
As shown in FIGS. 27A and 27B, the Al created by executing the process of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al prepared by image analysis 2 O 3 Compared with the particle size distribution (b) of FIG. 2 O 3 In the particle size distribution (a) of 2 O 3 About the point that a large number of particles having a small particle size are extracted as a particle size distribution, and a large number of particles having a particle size in the range of 3 to 13 μm that affect the rolling life of a rolling bearing are extracted; and In terms of extracting a large number of inclusions in the metal as a whole, Al 2 O 3 It has been found that the particle size distribution can be created with higher accuracy than the particle size distribution (b).
This is because, in the case where the measurement is performed by executing the processing in FIG. 12, the calibration curve B using the actual SUJ-2 material to the% order where the Al concentration existing in the inclusions in the metal is high, and the Al curve 2 O 3 The standard extrapolation method, which extrapolates the% order with high Al concentration to the calibration curve, by obtaining the calibration curve D that three-dimensionally and accurately evaluates the actual particle size of inclusions in the metal such as It shows that it is more accurate. Further, since the processing of FIG. 12 is executed only by using the emission spectrometry without preparing a special master or using the EPMA method, it is possible to provide a simple particle size measurement and particle size distribution creation method. .
Industrial applicability
According to the first and eleventh aspects of the present invention, since the inclusion particle size-intensity calibration curve of the particle size of the inclusions in the metal and the emission spectrum intensity of the inclusions in the metal is created, the metal is used. It is possible to quickly and accurately measure the form of the element included in the medium inclusion, the particle size, and the particle size distribution.
According to the apparatus described in
According to the inventions set forth in
According to the invention set forth in
According to the invention set forth in
According to the invention set forth in
According to the invention set forth in
According to the invention described in
According to the ninth and nineteenth aspects of the present invention, the emission spectrum intensity of the constituent element in the metal in the measurement sample is corrected from the number of spark discharges. The diameter distribution can be measured more quickly and more accurately.
According to the invention set forth in
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an emission spectroscopic analyzer that executes a particle size measurement and particle size distribution creating method according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart of a particle size measurement and particle size distribution creation process executed in the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a view showing the Al in step S201 of FIG. 2
FIG. 2 O 3 It is a schematic diagram which shows the surface analysis image of Al which exists in it.
FIG. 5 is a diagram illustrating the Al created in step S308 of FIG. 2 O 3 It is a figure which shows the calibration curve A which shows the relationship between a particle size and the emission spectrum intensity of Al.
FIG. 6 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S202 of FIG.
FIGS. 7A to 7E are diagrams showing the distribution of the data of the emission spectrum intensities of Fe, O, Al, Ca, and C in chronological order compared in step S605 of FIG.
FIG. 8 is a flowchart of the data sorting process in step S606 of FIG.
FIG. 9 is a flowchart of the data sorting process in step S606 of FIG.
FIG. 10 is a flowchart of the data sorting process in step S606 of FIG.
FIG. 11 is a flowchart of a data sorting process executed in a modification of the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a flowchart of the particle size measurement and particle size distribution creation processing executed in the particle size measurement and particle size distribution creation method according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 13 shows a calibration curve B showing the relationship between the emission spectrum intensity of Fe and the Fe concentration in step S1201 in FIG. 12, and using this, a calibration curve C showing the relationship between the emission spectrum intensity of Al and the Al concentration. 7 is a flowchart of calibration curve B and C creation processing for creating a curve.
FIG. 14 is a diagram showing a calibration curve B representing the relationship between the Fe concentration and the emission spectrum intensity of Fe created in step S1201 in FIG.
FIG. 15 is a cross-sectional view of the actual steel material master cut out in step S1306 of FIG.
FIG. 16 is a flowchart of a calibration curve D creating process for creating a calibration curve D relating to the emission spectrum intensity of Fe and the loss of Fe evaporation in step S1202 in FIG.
FIG. 17 is a diagram illustrating a method for measuring the particle size of inclusions in the metal in step S1605 in FIG.
FIG. 18 is a diagram showing a calibration curve D representing the relationship between the Fe evaporation loss and the Fe emission spectrum intensity created in step S1202 in FIG.
FIG. 19 is a flowchart of a calibration curve E creation process for creating a calibration curve E indicating the relationship between the Al emission spectrum intensity and the Al particle size in step S1203 in FIG.
FIG. 20 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S1204 in FIG.
FIG. 21 is a diagram illustrating the Al created in step S1907 of FIG. 2 O 3 It is a figure which shows the calibration curve A which shows the relationship between a particle size and the emission spectrum intensity of Al.
FIG. 22 is a flowchart of a process for measuring the particle size of inclusions in metal and creating a particle size distribution according to the third embodiment of the present invention.
FIG. 23 is a flowchart of the intensity correction line creation processing in step S2201 of FIG.
FIG. 24 is a diagram showing the intensity correction line created in step S2201 of FIG.
FIG. 25 is a flowchart of the particle size distribution creation processing in step S2202 of FIG.
FIGS. 26 (a) and 26 (b) show the Al created by executing the processing of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al prepared by EPMA 2 O 3 FIG. 4 is a diagram comparing the particle size distribution (b) of FIG.
FIGS. 27 (a) and 27 (b) show the Al created by executing the processing of FIG. 2 O 3 Particle size distribution (a) and Al prepared by image analysis 2 O 3 FIG. 4 is a diagram comparing the particle size distribution (b) of FIG.
Claims (20)
前記基準試料の発光分光分析により、前記所定領域内でのスパーク放電スポット中の発光スペクトル強度との関係から当該金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を求め、
前記金属中介在物の粒径と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成することを特徴とする金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法。Determine the particle size of the known metal inclusions in the predetermined region of the reference sample,
By emission spectral analysis of the reference sample, to determine the emission spectrum intensity of the inclusion element in the metal emitted from the inclusion in the metal from the relationship with the emission spectrum intensity in the spark discharge spot in the predetermined region,
Preparing a calibration curve of inclusion size-intensity calibration between the particle size of the inclusions in the metal and the emission spectrum intensity of the inclusions in the metal; A method for measuring the particle size of an entity.
前記濃度既知主成分発光スペクトル強度と前記主成分の既知濃度との主成分既知濃度−強度検量線を作成し、
実鋼材基準試料の発光分光分析により、該実鋼材基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該実鋼材基準試料に含まれている主成分から発光する実鋼材主成分発光スペクトル強度と当該実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度とを求め、
前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記実鋼材主成分発光スペクトル強度から前記実鋼材基準試料に含まれている主成分の実鋼材主成分濃度を算出し、
前記算出された実鋼材主成分濃度に基づいて前記実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出し、
前記金属中介在物構成元素濃度と、前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線を作成し、
基地元素から成る実鋼材純基地試料の発光分光分析により、該実鋼材純基地試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該基地元素から発光する基地元素発光スペクトル強度と当該スパーク放電により蒸発した基地元素の質量を示す基地元素蒸発量とを求め、
前記基地元素蒸発量と前記基地元素発光スペクトル強度との基地元素蒸発量−強度検量線を作成することを特徴とする金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定方法。By emission spectral analysis of the reference sample with known concentration, the emission spectrum intensity of the known concentration main component emitted from the known concentration main component contained in the known concentration reference sample in the spark discharge spot in a predetermined region of the reference sample is calculated. Asked,
Create a principal component known concentration-intensity calibration curve of the concentration known principal component emission spectrum intensity and the known concentration of the main component,
By the emission spectral analysis of the actual steel material reference sample, the emission intensity of the actual steel material main component emitted from the main component contained in the actual steel material reference sample in the spark discharge spot in a predetermined region of the actual steel material reference sample and the emission intensity Determine the emission spectrum intensity of the inclusion constituent elements in the metal emitted from the inclusions in the metal contained in the actual steel reference sample,
From the actual steel material main component emission spectrum intensity based on the main component known concentration-intensity calibration curve, the actual steel material main component concentration of the main component included in the actual steel material reference sample is calculated,
Based on the calculated actual steel material main component concentration, calculate the inclusion component element concentration in the metal of the inclusion component element in the metal contained in the actual steel material reference sample,
Inclusion component element concentration in the metal, the inclusion component element concentration in metal in the actual steel material of the emission spectrum intensity of the inclusion component element in the metal-to create a strength calibration curve,
Emission spectroscopy analysis of the pure base sample of the actual steel material composed of the base element showed that the base element emission spectrum intensity emitted from the base element in the spark discharge spot in a predetermined region of the pure steel sample of the actual steel material was evaporated by the spark discharge. Determine the base element evaporation amount indicating the mass of the base element,
A method for measuring the particle size of inclusions in a metal based on the emission spectrum intensity of the inclusion element in a metal, comprising creating a base element evaporation amount-intensity calibration curve of the base element evaporation amount and the base element emission spectrum intensity. .
前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記基地元素発光スペクトル強度から前記主成分の既知濃度を求め、
前記求めた主成分の既知濃度に基づいて前記金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出し、
前記実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線に基づいて、前記算出した金属中介在物構成元素濃度から当該金属中介在物の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を求め、
前記算出した金属中介在物の粒径と、前記求めた金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成することを特徴とする請求の範囲第３項記載の粒径測定方法。A base element evaporation volume indicating the volume of the evaporated base element is calculated from the base element evaporation amount based on the density of the base element, and the base element evaporation volume is calculated from the base element evaporation volume based on a formula for obtaining a sphere volume. Calculate the diameter as the particle size of the inclusions in the metal corresponding to the volume,
Determine the known concentration of the main component from the base element emission spectrum intensity based on the principal component known concentration-intensity calibration curve,
Based on the known concentration of the main component thus determined, calculate the inclusion component concentration in the metal of the inclusion component in the metal,
Based on the inclusion component concentration in the metal in the actual steel material-strength calibration curve, the emission spectrum intensity of the inclusion component in the metal of the inclusion in the metal from the calculated inclusion component concentration in the metal,
4. The method according to claim 3, wherein an inclusion particle diameter-intensity calibration curve of the calculated particle diameter of the inclusions in the metal and the calculated emission spectrum intensity of the inclusion elements in the metal is created. Particle size measurement method.
前記カウントされたデータ数と、請求の範囲第１項乃至第４項のいずれか１項に記載の粒径測定方法によって測定された測定試料中の金属中介在物の粒径との粒径分布を作成することを特徴とする金属中介在物の粒径分布作成方法。Perform a data sorting process to count the number of data of the emission spectrum of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample,
A particle size distribution of the number of counted data and a particle size of inclusions in a metal in a measurement sample measured by the particle size measuring method according to any one of claims 1 to 4. A method for producing a particle size distribution of inclusions in a metal, characterized by producing
前記データソート処理では、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて、前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出することを特徴とする請求の範囲第５項又は第６項記載の粒径分布作成方法。Further, the main component emission spectrum intensity in the measurement sample that emits light from the main component contained in the measurement sample is determined,
In the data sorting process, based on the comparison between the emission spectrum intensity of the main component in the measurement sample and the emission spectrum intensity of the inclusion constituent elements in the metal in the measurement sample, the intercalation in the metal in the measurement sample to be rearranged is performed. 7. The method according to claim 5, wherein data on emission spectrum intensities of the constituent elements are extracted.
当該作成された強度補正線に基づいて前記発光分光分析におけるスパーク放電の回数から前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を補正することを特徴とする請求の範囲第５項乃至第８項のいずれか１項に記載の粒径分布作成方法。Furthermore, the number of times of the spark discharge in the emission spectroscopy and the intensity correction line of the amount of attenuated emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample when the spark discharge was performed,
The emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in metal in the measurement sample is corrected from the number of spark discharges in the emission spectral analysis based on the created intensity correction line. Item 9. The method for preparing a particle size distribution according to any one of Items 8 to 8.
前記基準試料の発光分光分析により、前記所定領域内でのスパーク放電スポット中の発光スペクトル強度との関係から当該金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を取得する取得手段と、
前記金属中介在物の粒径と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成する作成手段とを備えることを特徴とする金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定装置。Acquisition means for acquiring the particle size of the known metal inclusions in a predetermined region of the reference sample,
By means of emission spectroscopy of the reference sample, an acquisition unit for acquiring the emission spectrum intensity of the inclusion-in-metal constituent element that emits light from the inclusion in the metal from the relationship with the emission spectrum intensity in the spark discharge spot in the predetermined region. ,
A means for creating an inclusion particle size-intensity calibration curve of the particle size of the inclusions in the metal and the emission spectrum intensity of the inclusions in the metal, wherein the emission of the inclusions in the metal is provided. A device for measuring the particle size of inclusions in metals based on spectral intensity.
前記濃度既知主成分発光スペクトル強度と前記主成分の既知濃度との主成分既知濃度−強度検量線を作成する作成手段と、
実鋼材基準試料の発光分光分析により、該実鋼材基準試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該実鋼材基準試料に含まれている主成分から発光する実鋼材主成分発光スペクトル強度と当該実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物から発光する金属中介在物構成元素発光スペクトル強度とを取得する取得手段と、
前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記実鋼材主成分発光スペクトル強度から前記実鋼材基準試料に含まれている主成分の実鋼材主成分濃度を算出する算出手段と、
前記算出された実鋼材主成分濃度に基づいて前記実鋼材基準試料に含まれている金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出する算出手段と、
前記金属中介在物構成元素濃度と前記金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線を作成する作成手段と、
基地元素から成る実鋼材純基地試料の発光分光分析により、該実鋼材純基地試料の所定領域内でのスパーク放電スポット中の該基地元素から発光する基地元素発光スペクトル強度と当該スパーク放電により蒸発した基地元素の質量を示す基地元素蒸発量とを取得する取得手段と、
前記基地元素蒸発量と前記基地元素発光スペクトル強度との基地元素蒸発量−強度検量線を作成する作成手段とを備えることを特徴とする金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定装置。By emission spectral analysis of the reference sample with known concentration, the emission spectrum intensity of the known concentration main component emitted from the known concentration main component contained in the known concentration reference sample in the spark discharge spot in a predetermined region of the reference sample is calculated. Acquisition means for acquiring;
Creating means for creating a principal component known concentration-intensity calibration curve of the concentration known principal component emission spectrum intensity and the known concentration of the main component,
By the emission spectral analysis of the actual steel material reference sample, the actual steel material main component emission spectrum intensity emitted from the main component contained in the actual steel material reference sample in a spark discharge spot in a predetermined region of the actual steel material reference sample and the Acquisition means for acquiring the emission spectrum intensity of the inclusion constituent elements in the metal emitted from the inclusions in the metal contained in the actual steel material reference sample,
Calculation means for calculating the real steel material main component concentration of the main component contained in the real steel material reference sample from the real steel material main component emission spectrum intensity based on the main component known concentration-intensity calibration curve,
Calculating means for calculating the inclusion component concentration in metal of the inclusion component element in metal contained in the actual steel material reference sample based on the calculated actual steel material main component concentration,
Creation means for creating a calibration curve for inclusion component element concentration in metal in actual steel of the inclusion component element concentration in metal and the emission spectrum intensity of the inclusion component element in metal,
Emission spectroscopy analysis of the pure base sample of the actual steel material composed of the base element showed that the base element emission spectrum intensity emitted from the base element in the spark discharge spot in a predetermined region of the pure steel sample of the actual steel material was evaporated by the spark discharge. Acquisition means for acquiring the base element evaporation amount indicating the mass of the base element,
A means for preparing a base element evaporation amount-intensity calibration curve of the base element evaporation amount and the base element emission spectrum intensity; Particle size measuring device.
前記主成分既知濃度−強度検量線に基づいて前記基地元素発光スペクトル強度から前記主成分の既知濃度を取得する取得手段と、
前記求めた主成分の既知濃度に基づいて前記金属中介在物構成元素の金属中介在物構成元素濃度を算出する算出手段と、
前記実鋼材中金属中介在物構成元素濃度−強度検量線に基づいて、前記算出した金属中介在物構成元素濃度から当該金属中介在物の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を取得手段と、
前記算出した金属中介在物の粒径と前記求めた金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との介在物粒径−強度検量線を作成する作成手段をさらに備えることを特徴とする請求の範囲第１３項記載の粒径測定装置。A base element evaporation volume indicating the volume of the evaporated base element is calculated from the base element evaporation amount based on the density of the base element, and the base element evaporation volume is calculated from the base element evaporation volume based on a formula for obtaining a sphere volume. Calculation means for calculating the diameter as the particle size of the inclusions in the metal corresponding to the volume,
Acquisition means for acquiring the known concentration of the main component from the base element emission spectrum intensity based on the principal component known concentration-intensity calibration curve,
Calculating means for calculating the concentration of inclusions in the metal of the inclusions in the metal based on the known concentration of the main component determined,
Based on the inclusion metal element concentration in metal in the actual steel material-intensity calibration curve, the means for obtaining the emission spectrum intensity of the metal inclusion element in the metal inclusion from the calculated inclusion metal element concentration in the metal,
The method according to claim 11, further comprising: a creating unit that creates an inclusion particle diameter-intensity calibration curve of the calculated inclusion particle diameter in the metal and the calculated emission spectrum intensity of the metal inclusion constituent element. Item 14. The particle size measuring apparatus according to Item 13.
前記カウントされたデータ数と、請求の範囲第１１項乃至第１４項のいずれか１項に記載の金属中介在物構成元素の発光スペクトル強度による金属中介在物の粒径測定装置によって測定された測定試料中の金属中介在物の粒径との粒径分布を作成する作成手段とを備えることを特徴とする金属中介在物の粒径分布作成装置。Data sorting means for performing a data sorting process to count the number of data of the emission spectrum of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample,
The number of the counted data was measured by a particle size measuring device for inclusions in metal based on the emission spectrum intensity of the constituent elements of inclusions in metal according to any one of claims 11 to 14. Means for creating a particle size distribution with respect to the particle size of inclusions in the metal in the measurement sample.
前記データソート手段は、前記測定試料中の主成分発光スペクトル強度と、前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度との比較に基づいて、前記並び替えるべき測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度のデータを抽出することを特徴とする請求の範囲第１５項又は第１６項記載の粒径分布作成装置。Further, an acquisition unit for acquiring the main component emission spectrum intensity in the measurement sample that emits light from the main component contained in the measurement sample,
The data sorting means, based on the comparison between the emission spectrum intensity of the main component in the measurement sample and the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample, the presence of the metal emission in the measurement sample to be rearranged. 17. The particle size distribution creating apparatus according to claim 15, wherein data of emission spectrum intensity of a substance constituent element is extracted.
当該作成された強度補正線に基づいて前記発光分光分析におけるスパーク放電の回数から前記測定試料中の金属中介在物構成元素発光スペクトル強度を補正する補正手段とを備えることを特徴とする請求の範囲第１５項乃至第１８項のいずれか１項に記載の粒径分布作成装置。Further, creating means for creating an intensity correction line of the number of spark discharges in emission spectroscopy and the attenuated amount of the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in metal in the measurement sample when the spark discharge is performed,
A correction means for correcting the emission spectrum intensity of the inclusion constituent element in the metal in the measurement sample from the number of spark discharges in the emission spectral analysis based on the created intensity correction line. Item 15. The particle size distribution creating device according to any one of items 15 to 18.
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