WO1992016827A1

WO1992016827A1 - Method and device for analyzing area

Info

Publication number: WO1992016827A1
Application number: PCT/JP1992/000335
Authority: WO
Inventors: Kiyohide Imaeda
Original assignee: Kabushiki Kaisha Tokai-Rika-Denki-Seisakusho
Priority date: 1991-03-19
Filing date: 1992-03-19
Publication date: 1992-10-01
Also published as: DE69228537T2; EP0577835A1; US5418367A; DE69228537D1; EP0577835B1; EP0577835A4; JPH1096691A

Description

明細書

面分析方法及び面分析装置

技術分野

本発明は面分析方法及びこの面分析方法を適用した面分析装置に関する。

背景技術

一般に、有機物がどのような官能基で構成されているか等を分析する場合、この物質に赤外線を照射して物質を透過した赤外線または物質から反射した赤外線を分光し、所定波長毎の赤外線強度を測定して分光スぺクトルを求める。照射された赤外線を吸収する強度が最大となる赤外線波長は、各官能基毎に各々異なつている。従って、物質を透過または反射した赤外線強度を測定して求めた分光スベクトルは、その波形に有機物を構成する官能基に応じたピーク（極大値または極小値）が生じ、このピークが生じた赤外線の波長から分析対象物質を構成する官能基を特定することができる。

プラスチック等の合成樹脂部品の検査において不純物等が混在しているか否か、また不純物が混在している場合にはその不純物の部位及び構成物質は何か等を分析する場合についても、合成樹脂部品を平面にカットし、この平面を小領域に分割して各小領域に赤外線を照射し、各小領域毎に上記と同様に分析する所謂面分折が行われている。

しかしながら、合成樹脂等の物質では物質を構成する元素が同じでも、分子の結合状態等によって性質等が大きく異なる。従って、上記分析を行う場合には、分光スぺクトルを表す波形の変化のしかた、特に分光スぺクトルを表す波形のピークにおける赤外線の波長及び赤外線強度に注目し、予め測定されている標準試料の分光スぺクトルを表す波形の変化のしかたとのパターンマツチングを行って物質を特定していた。このため、誤差を最小限にして正確な赤外線強度を得るためには数回の測定を行い平均値等を採用して精度を向上させる必要があり、測定、分析等に時間がかかつていた。本発明は上記事実を考慮して成されたもので、短時間で測定、分析を行うことができる面分析方法を得ることが第 1の目的である。

また本発明は、短時間で測定、分析を行うことができる面分析装置を得ることが第 2の目的である。

発明の開示

上記目的を達成するために第 1の発明は、被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより各小領域の分光スぺクトルを求め、前記求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出し、前記抽出された複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算し、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類し、分類された各群を構成する物質を分析する。

第 1の発明では、各群を構成する物質の分析は、各群から特定主成分の主成分得点から最適小領域を抽出し、該小領域の分光スぺクトルに基づいて行うことが好ましい。

また、第 2の発明は、被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより各小領域の分光スぺクトルを求める測定手段と、前記求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出し前記抽出された複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算する演算手段と、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類する分類手段と、分類された各群を構成する物質を分析する分析手段と、を有してい。

第 2の発明の分析手段は、各群から特定主成分の主成分得点から最適小領域を抽出し、該小領域の分光スペクトルに基づいて各群を構成する物質を分析することが好ましい。

第 1の発明では、被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより分光スぺクトルを求め、求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出し、前記抽出された複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算する。主成分はデータの値の分散（ばらつき）の大きい部分、すなわち本発明においては各小領域を構成する物質を特定するための有力な特徴を表現するものである。分光スぺクトルは所定波長毎の光強度等を表すデータで構成されるが、主成分は各データに重みを付与する係数（固有ベクトル）を用いて表現され、デ一夕の値のばらつきの大きい波長に対して大きな重みを付与する。例えば波長ス，において分光スペクトルに大きなピークが生じる物質 Aと、波長ス , において分光スぺクトルにピークが生じない物質 Bと、から成る被測定面を小領域に分割し、各小領域の分光スぺクトルを求めた場合、各小領域の分光スぺクトルを比較すると、波長 I , においてデータの値のばらつきが大きくなる。このように、値のばらつきが大きレ、波長 λ , におけるデータの値は物質を特定するための有力な特徵である。上記場合に抽出された主成分は、波長 λ , におけるデータの重みが大きくなるような係数を用いて表現される。従って、この係数に基づいて算出される前記主成分に対する主成分得点は、物質 Αで構成される小領域と、物質 B で構成される小領域と、で大きく異なることになる。これにより、各小領域の各主成分得点が所定値以上か否かを判断し、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類したときに、特定の群を構成する小領域は同一の物質で構成されていると判断することができ、各群を構成する物質を分析することによつて各小領域を構成する物質を各々特定することができる。

また、主成分はデータの値のばらつきの大きな箇所が複数箇所ある場合にも 1 つの主成分で複数箇所のばらつきを表すことができる。このため、特に多数のピークから成る合成樹脂製品等の分光スぺクトルの特徵を少数の主成分で表現することができる。このように、主成分はデータのばらつき度合いに応じて決定され、個々のデータの値に高い精度を必要としない。例えば測定される光強度に誤差による多少の値のばらつきがあっても、特定波長で発生する複数のピークによる値のばらつき、すなわち主成分で比較すれば充分に小さく、分析結果が大きく影響されることはない。このため、分光スペクトルを複数回求めてピーク等における光強度の測定精度を向上させる必要はなく、測定、分析等の時間を短縮することができる。

なお第 1の発明において、各群を構成する物質の分析は、各群から特定主成分の主成分得点から最適小領域を抽出し、該小領域の分光スぺクトルに基づいて行うことが好ましい。特定主成分について最も主成分得点の高いまたは中央の小領域の分光スぺクトルは、特定主成分が表す特徴を顕著に有していると判断できる。従って前記分光スぺクトルから容易に物質を特定することができる。

第 2の発明では、被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより分光スぺクトルを求め、求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出して複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算する。これにより、各小領域の分光スぺクトルの中でデータの値のばらつきの大きい波長に対して大きな重みを付与した複数の主成分が抽出され、互いに異なる物質で構成される小領域同士では特定主成分に対する主成分得点が大きく異なることになる。従って、各小領域の各主成分得点が所定値以上か否かを判断し、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類したときに、特定の群を構成する小領域は同一の物質で構成されていると判断することができ、各群を構成する物質を分析することによって各小領域を構成する物質を各々特定することができる。また、主成分はデータのばらつき度合いに応じて決定され、個々のデータの値に高い精度を必要としないので、分光スぺクトルを複数回 Si定してピーク等における光強度の測定精度を向上させる必要はなく、測定、分析等の時間を短縮することができる。

また、第 2の発明において分析手段は、各群から特定主成分の主成分得点が最も高いまたは中央の小領域を抽出し、該小領域の分光スぺクトルに基づいて各群を構成する物質を分析することが好ましい。特定主成分について最も主成分得点の高いまたは中央の小領域の分光スぺクトルは、前記特定主成分が表す特徴を顕著に有していると判断できる。従って前記分光スぺクトルから容易に物質を特定することができる。

なお上記発明では、被分析面に赤外線を照射して分光スぺクトルを得ることができる。また、被分析面に可視光を照射しラマン散乱を利用して分光スぺクトルを得ることもできる。

以上説明したように第 1、第 2の発明では、被分析面を多数の小領域に分割して測光して分光スぺクトルを求め、各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出して複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算し、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類し、各群を構成する物質を分析するようにしたので、短時間で測定、分析を行うことができる、という優れた効果が得られる。

図面の簡単な説明

第 1図は、本実施例に係る赤外面分析装置の概略構成図、

第 2図は、本実施例の各小領域毎の測定処理を説明するフローチャート、第 3図は、本実施例の面分析処理を説明するフローチャート、

第 4図は、小領域の概念を説明する説明図、

第 5図（A) は、被分析面の映像例を示す概略図、

第 5図（B ) は、分類結果の表示例を示す概略図、

第 6図は、主成分分析の作用を説明するための線図、

第 7図は、最良点の測定結果の表示例を示す線図である。

発明を実施するための最良の形態

以下図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。第 1図には本実施例に係る赤外面分析装置 1 0が示されている。なお、赤外面分析装置 1 0は波長に代えて波数（波長の逆数）を基本単位として採用している。赤外面分析装置 1 0は所定波数の赤外線を射出する赤外線発生装置 1 2を備えている。赤外線発生装置 1 2はコントロールボックス 1 4を介して制御装置 1 6に接続されており、制御装置 1 6からの指示によって赤外線を射出する。

赤外線発生装置 1 2の上方には被分析試料 S Aが載置される X Yテーブル 1 8 が配置されている。 X Yテーブル 1 8は光透過性を有し、また X Yテーブル 1 8 に載置された被分析試料 S Aは赤外線を透過し易くするため薄く力ットされている。これにより、赤外線発生装置 1 2から射出された赤外線は X Yテーブル 1 8 及び被分析試料 S Aを透過する。 XYテーブル 1 8は駆動部 2 0に連結されており、駆動部 2 0によって X方向及び Y方向、すなわち 2次元的に移動される。駆動部 2 0は制御装置 1 6に接続されており、制御装置 1 6からの指示に応じて X Yテーブル 1 8を移動させる。 X Yテーブル 1 8の上方には、内部に図示しない絞り、偏光子等を備えた鏡筒 2 2が配置されている。 X Yテーブル 1 8及び被分析試料 S Aを透過した赤外線は鏡筒 2 2内部へ入射される。鏡筒 2 2はコント口ールボックス 1 4を介して制御装置 1 6に接続されており、制御装置 1 6によつて絞り等の作動が制御される。鏡筒 2 2の赤外線射出側には C C D等の撮像素子を備えたビデオ力メラ 2 4が取付けられている。ビデオ力メラ 2 4は制御装置 1 6に接続されており、被分析試料 S Aを透過し鏡筒 2 2を通過した赤外線を受光し、被分析試料 S Aの映像を表すビデオ信号を制御装置 1 6へ出力する。

また、鏡筒 2 2には赤外分光光度計 2 6が取付けられている。鏡筒 2 2は入射された赤外線の一部を赤外分光光度計 2 6へ射出する。赤外分光光度計 2 6は鏡筒 2 2から入射された赤外線を分光する図示しない分光器及び分光された赤外線の強度を測定する光度計を備えている。赤外分光光度計 2 6は制御装置 1 6に接続されており、制御装置 1 6から分光スぺクトルの測定波数帯域及び測定波数ステツプ幅が指示される。測定波数帯域は測定する赤外線の波数の範囲を表し、波数ステップ幅は測定波数帯域内でどの程度の波数幅で測定するかを表しており、赤外分光光度計 2 6は指示された測定波数帯域及び測定波数ステップ幅に応じて赤外線強度を測定し、分光スぺクトルを表す測定データを制御装置 1 6へ出力する。

制御装置 1 6は磁気ディスク 2 8を備えており、赤外分光光度計 2 6から入力された測定結果を磁気ディスク 2 8に記憶する。制御装置 1 6にはビデオプリン夕 3 0を介してディスプレイ 3 2が接続されている。制御装置 1 6は、ビデオ力メラ 2 4から出力されたビデオ信号等をビデオプリンタ 3 0を介してディスプレィ 3 2に出力し、これによりディスプレイ 3 2には被分析試料 Aの映像等が表示される。また、ビデオプリンタ 3 0は入力されたビデオ信号に基づき、必要に応じて被分析試料 Aの映像等をプリントする。また、制御装置 1 6にはディスプレィ 3 4も接続されている。制御装置 1 6はディスプレイ 3 4に分析結果等の情報を表示する。制御装置 1 6にはデータ等を入力するためのキーボード 3 6も接続されている。

次に本実施例の作用を説明する。最初に被分析試料の測定処理を、第 2図のフローチャートを参照して説明する。

ステップ 1 0 0では予め磁気ディスク 2 8等に記憶されている分光スぺクトルの測定波数帯域、波数ステップ幅等の情報を読み出す。本実施例において測定波数帯域は水分ゃ炭酸ガス等の影響の少なぃ1000〜2000 0 111 - ¹ (波長で 5000 〜 10000 n m) に設定され、波数ステップ幅は例えば 4〜 1 6 c nT ¹程度に設定される。また、赤外面分析装置 1 0は被分析試料 S Aの分析面を、例えば第 4図に示すような 10 X 10の小領域 3 8や、 30 X 30の小領域等に分割し、各々の小領域毎に測定を行う。このため各小領域の位置（座標）に関する情報も読み出す。

ステップ 1 0 2では前記小領域の位置に関する情報に基づいて、最初に測定を行う小領域に赤外線が照射されるように X Yテーブル 1 8を移動させる。ステツプ 1 0 4では赤外線発生装置 1 2から赤外線を射出させる。赤外線発生装置 1 2 から射出された赤外線は X Yテーブル 1 8及び被分析試料 S Aの最初に測定を行う小領域を透過し、一部は赤外線分光光度計 2 6に入射されて分光され、残りはビデオカメラ 2 4に入射される。ステップ 1 0 6では赤外分光光度計 2 6に分光スぺクトルの測定波数帯域及び波数ステップ幅を指示すると共に測定を開始させる。これにより、赤外分光光度計 2 6は測定波数帯域の一端側の例えば 2000 c m—¹の波数の赤外線より強度の測定を開始し、測定する赤外線の波数を測定波数帯域の他端側の例えば 1000 c m一 1の波数まで波数ステップ幅毎に順に赤外線強度を測定する。測定デ一夕は制御装置 1 6へ出力される。赤外分光光度計 2 6が測定波数帯域の他端側の 1000 c m一¹の波数まで赤外線強度を測定すると、 1つの小領域に対する分光スぺクトルの測定が終了し、次のステップ 1 0 8では入力された測定データを磁気ディスク 2 8に記億する。

次のステップ 1 1 0では全ての小領域に対する測定処理が終了したか否か判定する。ステップ 1 1 0の判定が否定された場合にはステップ 1 0 2で次に測定を行う小領域に赤外線が照射されるように X Yテーブル 1 8を駆動し、ステップ 1 0 4乃至ステップ 1 1 0で上記と同様に測定処理を行う。このようにして、各小領域に順に赤外線を照射して全ての小領域に対して測定処理を行う。ステップ 1 1 0の判定が肯定されると、本測定処理を終了する。

上記処理にぉレ、て n個の小領域に対して各々 p種類の波数の赤外線強度を測定した場合、表 1に示すような測定データ x , i、 ···、 χ _{Ρ η}が得られ、これらの測定データは磁気ディスク 2 8に記憶される。なお、各小領域には各々を区別するために便宜的に小領域番号し 2、 3、 · · · ηが付与されている。また、各小領域毎の測定データ、例えば小領域番号 1の小領域の測定データ（χ„、 χ ₂】、 x _{3 1}、 ···、 X p i ) はこの小領域 1の分光スペクトルを表している。表 1

次に上記の測定処理で得た測定データに基づいて被分析試料 S Aの面分析を行う処理について第 3図のフローチャートを参照して説明する。ステップ 2 0 0では磁気ディスク 2 8に記憶された、表 1に示すような測定データの読み込みを行う。ステップ 2 0 2では小領域の個数 nがサンプリング数 p以上か否か判定する _c ステップ 2ひ 2の判定が否定された場合にはステップ 2 0 4へ移行する。

n個の小領域の各々に対して p種類の波数の赤外線強度を測定して得た測定デ一夕から後述する主成分の抽出処理によつて主成分を抽出する場合、データが少ないとき、すなわち n < pのときは固有値の解を得ることができないので、ステッブ 2 0 4ではデータ数の削減を行う。例えば、各小領域毎に測定データの値のピークを求め、全ての小領域の測定データの値がピークとなっていない所定波数の測定データ、すなわち値がピーク未満の測光データを削除する。測定データより抽出される主成分は、測定データのばらつきが大きい変量（波数）、例えばある小領域では測定データの値がピークとなっておりかつ他の小領域では測定デー夕の値がピーク未満になっている波数に、大きな重みを付与するため、全ての小領域でピーク未満の所定波数のデー夕を削除しても大きく影響を受けることはな次のステップ 206では、測定デ一タの平均値が 0でかつ分散が 1になるように各測定データの値を変更する正規化を行う。これにより、被分析面の状態、例えば光透過率のばらつきの影響等が排除される。ステップ 208では主成分を抽出する。この主成分は、例えば、以下のような演算を行うことによって抽出される。

P個の変量（本実施例では波数）が n個体（本実施例では各小領域）について都 J定されているとき、 p個の変量 X！ , χ₂， - · , Χ Ρ を用いた（1)式に示す合成変量 ζを考える。

Ζ ⁼ α ϊ A I ~l~ 3.2 X 2 +···+ 3 ί> A p 二 Δι S j X j •(i) この合成変量 zの分散 V (z) は、（2)式に示すようになる。

1 „

V (z) =—— ∑ {a, (x!i— ) 十… +a_P (Xpi- p ) } ² -(2) n ¹

主成分の抽出は、この合成変量の分散を最大化することに相当する。これにより表 2に示すような p個の主成分を表す係数 a,】、 ···、 a_PP及び固有値; I, 、 … λ_Ρ が算出される。なお主成分の導出過程の記載は省略する。

表 2

なお、各固有値の関係は、

λ , ≥ λ 2 ≥……≥ λ ρ ≥ 0 〜（3) であり、最大の固有値 λ , に対応する第 1主成分は、固有ベクトル（_{a i l}, a_PP) の要素を係数とする合成変量

z 1 a u X ! + a 2j X 2 H ha_Plx_P ·'·(4) で表現される。同様に第 2主成分以降も、

Ζ 2 一 3】2X 1 "I" d 22 2 ~1" "i" ρ 2 X ρ

Ζ 3 = 3 ΐ3Χ】 + a ₂aX2 Η a ρ 3 X ρ

：：：： …

L ― ipX】十 i 2pX 2 +···つ p X

で表現される。上記 (4) 式及び (5) 式から明らかなように、固有べクトル（a n, ···, a_PP) は各合成変量 z , 、 ···、 Zp において各変量毎に重み付けするための係数である。例えば、被分析試料 SAが第 6図に示すような分光スぺクトルの物質 A、物質 B、物質 Cの 3種類で構成され、各変量、すなわち波数毎の測定デー夕の分散が波数 χ₈ において最大の場合、第 1主成分の固有ベクトル a ₈₁の値が大きくなり、波数 x₈ の赤外線を照射したときの測定データに大きな重みが付与される。従って、波数 χ₈ に赤外線強度のピークが発生している物質 Α、 Βとピークが発生していない物質 Cとでは、第 1主成分の合成変量 ζ, 、すなわち後述する主成分得点の値が大きく異なることになる。この値の違レ、によつて物質を容易に分類することができる。

また、前述のように各主成分は各波数における測定デー夕の分散に応じて定まり、各小領域の測定データの値に高い精度を必要としない。このため、従来のように複数回測定して平均値を演算し、ピーク等における赤外線強度の測定精度を向上させる必要はなく、測定時間が短縮され、データ量が少なくなるので分析時間をも短縮することができる。

ステップ 2 1 0では主成分数 D及び被分析面を構成する物質の数を表す物質数 Mを決定する。主成分数 Dは次のステップ 2 1 2以降の分類等の処理で採用する主成分の数のことで、固有値； Iが以下の (6) 式を満たす主成分を採用する。

•(6)

2 ( (但但しし、、 mm == 11、、一、 p )

上記 (6) 式は本発明の発明者が実験より得た経験式であり、（6) 式を満足しない主成分は固有値 λが低く、もとの変量の全分散のうちその主成分で説明される割合、所謂寄与率が低い。このため、次のステップ 2 1 2以降の分類等の処理への影響が小さく、分類等の処理で主成分として採用しなくても問題等が発生することはない。また、採用された主成分の数と同数だけの物質を分析できるため、ステップ 2 1 0では物質数 Μとして主成分数 Dと同一の値を設定する。

ステップ 2 1 2では各主成分に対する主成分得点を各小領域毎に演算する。この主成分得点は前記 (4) 式及び (5) 式の変量 X , , χ ₂ , ■ · , χ _Ρ に、測定デ一夕 x】i、 x ₂】、 x _{3 1}、一、 x _P】代入して計算した主成分、 ···、 Ζ ρ の値であり、ここではステップ 2 1 0で採用された主成分に対する主成分得点のみを各小領域毎に演算する。例えば主成分数 D = 3の場合には、表 3に示すように各小領域の第 1乃至第 3主成分に対する主成分得点 Z 、 ···、 z _{3 n}を演算する。

表 3

なお、主成分得点は各々のデータ（本実施例では小領域毎の測定データ）と各主成分との関係を表し、例えば第 1主成分の主成分得点が最も高いまたは中央の小領域は、第 1主成分が表す特徴を顕著に有しており、第 1主成分で大きな重みが付与された波数でピークが生じていると判断することができる。従って、主成分得点の大きさに基づいて分類すれば、同一小領域群に分類された小領域は同一物質で構成されていると判断することができる。

ステップ 2 1 4では各小領域を主成分得点に基づいて分類する。この分類方法としては、例えば各小領域の第 1主成分に対する主成分得点 Z H、 ···、 z _{l n}が基準得点（例えば、 1 ) 以上か否か判定し、主成分得点が基準得点以上である小領域を第 1主成分に対応する小領域であるとして分類する。次に、第 1主成分に分類されなかった小領域について第 2主成分に対応する主成分得点 ζ ₂ ι、 ···、 z ₂ _nが基準得点以上か否か判定し、上記と同様に分類する。さらに第 2主成分に分類されなかった小領域について第 3主成分に対応する主成分得点 z _{3 1}、一、 Z 3 πが基準得点以上か否か判定し、上記と同様に分類する。主成分の数が 3より大きい場合についても上記と同様に処理する。なお、本実施例では基準得点の初期値として 1が設定されている。分類が終了すると分類結果を第 5図（Β ) に示すようにディスプレイ 3 4に表示する。この分類結果は実際の被分析面のイメージでかつ分類された小領域群毎に同一の色で着色して表示される。なお、上記分類処理でいずれの主成分得点も基準得点以下であった未分類の小領域（例えば第 5 図（Β ) の領域 Β ) については、着色しないで表示される。

ステップ 2 1 6では実体と同一か否か判定する。赤外面分析装置 1 0のォペレ一夕は、第 5図（Α) に示すようなディスプレイ 3 2に表示された被分析試料 A の被分析面の映像と、第 5図（B ) に示すようなディスプレイ 3 4に表示された分類結果と、を比較し、例えば前記分類結果が被分析面の実際の色分布等と一致しているか否かを判定し、判定結果をキーボード 3 6を操作して入力する。例えば第 5図（B ) において小領域 4 0及び小領域 4 2は実体と一致していないと判断される。このような場合には実体と同一でないという判定結果が入力される。実体と同一でないという判定結果が入力された場合には、ステップ 2 1 8で移行し、前記着色しないで表示された未分類の小領域が有るか否か判定する。ステツプ 2 1 8の判定が肯定された場合には、ステップ 2 2 0で基準得点から 0. 1 を減算し、ステップ 2 1 4へ戻る。これにより、分類の基準を下げて再度分類が行われる。また、ステップ 2 1 8の判定が否定された場合には、主成分数 D及び物質数 Mの値を実体に合うように修正してステップ 2 1 2へ戻り、ステップ 2 1 6の判定が肯定されるまでステップ 2 1 2乃至ステップ 2 2 2の処理を繰り返す。ステップ 2 1 6の判定が肯定された場合にはステップ 2 2 4へ移行し、同一物質で構成されていると分類された小領域群毎に、小領域群内で最も主成分得点の高レ、小領域である最良点を抽出する。ステップ 2 2 6では各小領域群の最良点として抽出された各小領域に対し、第 2図のフローチヤ一トの測定処理と同様に赤外線を照射すると共に赤外線の波数を変化させて赤外線の強度を測定する。これにより第 7図に示すように各最良点毎にスぺクトルが得られ、これをディスプレィ 3 4に表示する。

次のステップ 2 2 8では赤外面分析装置 1 0で各最良点を構成する物質の推定 (同定）を行うか否か判定する。表示されているスペクトルを参照して物質の推定を行うことは熟練を要する。赤外面分析装置 1 0を操作しているオペレータが熟練者である場合には本ステップ 2 2 8の判定は肯定されるが、オペレータが物質の推定に熟練していない場合にはステップ 2 2 8の判定が否定される。ステツプ 2 2 8の判定が肯定された場合にはステップ 2 3 0へ移行し、予め記憶されているスペクトルの中で類似しているスペクトルを検索する。ここで、最良点は小領域群内で最も主成分得点の高レ、小領域であるので、各主成分が表現している特徵を最も顕著に有している小領域である。従って、各主成分が物質の特徴を的確に表現している場合には各最良点の物質を容易に推定することができる。

ステップ 2 3 2ではステップ 2 2 6で測定された各最良点のスぺクトルが既存の物質のスぺクトルであるか否か判定する。例えばステップ 2 3 0の処理で類似しているスペクトルが無い場合、または熟練者による物質の推定で、物質が何であるか判断がつかなかった場合にこの判定が否定される。ステップ 2 3 2の判定が否定された場合は、主成分が各小領域を構成する物質の特徴を的確に表現していない、例えば最良点の小領域が複数の物質で構成されている等が考えられる。このため、ステップ 2 3 4で物質数 Mの値を修正してステップ 2 1 2へ戻る。ステツプ 2 3 2の判定が肯定された場合には処理を終了する。

このように、本実施例では各波長を変量とする複数の主成分を抽出して複数の主成分に対する主成分得点を各小領域毎に演算し、主成分得点に基づいて各小領域を分類するようにしたので、複数回測定してピーク等における赤外線強度の測定精度を向上させる必要はなく、測定時間を短縮することができ、デ一夕量が少なくなることによつて分析時間も短縮することができる。

なお、本実施例では被分析試料 S Aを透過する赤外線の強度を測定して分光スぺクトルを求めていたが、被分析試料 S Aを反射する赤外線の強度を測定して分光スペクトルを求めてもよい。また、被分析面に可視光を照射しラマン散乱を利用して分光スぺクトルを求めてもよい。

なお、上記では被分析試料を移動させることによって被測定面を多数の小領域に分割して測光する例について説明してが、本発明はこれに限定されるものではなく、回転多面鏡やガルバノメータミラー等を用いて赤外線を被測定面上に走査して被分析試料を移動させることなく被測定面を多数の小領域に分割して測光するようにしてもよい。

また、上記では主成分得点が最も高いまたは中央の小領域を抽出して分析する例について説明したが、抽出する小領域の主成分得点の値は実験等によって定めることができ、主成分得点に基づいて物質の分析に最適な小領域を抽出して分析することができる。

Claims

請求の範囲

1 . 被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより各小領域の分光スぺクトルを求め、

前記求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出し、前記抽出された複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算し、特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように多数の小領域を複数の群に分類し、

分類された各群を構成する物質を分析する、

面分析方法。

2. 前記各群を構成する物質の分析は、前記各群から前記特定主成分の主成分得点から最適小領域を抽出し、該抽出した小領域の分光スぺクトルに基づいて行う特許請求の範囲 1記載の面分析方法。

3 . 固有値が以下の式を満足する主成分を抽出する特許請求の範囲 1記載の面分析方法。

2

但し、 m= l、 ···、 pで、 pは各小領域でサンプリングされたデータの個数であ o

4 . 被分析面を多数の小領域に分割して測光することにより各小領域の分光スぺクトルを求める測光手段と、

前記求められた各小領域の分光スぺクトルから複数の主成分を抽出し、前記抽出された複数の主成分の各々に対する主成分得点を各小領域毎に演算する演算手段と、

特定主成分の主成分得点が所定値以上の小領域が同じ群に含まれるように複数の小領域を複数の群に分類する分類手段と、

分類された各群を構成する物質を分析する分析手段と、をする面分析装置。

5 . 前記分析手段は、前記各群から前記特定主成分の主成分得点の代表小領域を抽出し、抽出した小領域の分光スぺクトルに基づいて各群を構成する物質を分析する特許請求の範囲 4記載の面分析装置。

6 . 固有値が以下の式を満足する主成分を抽出する特許請求の範囲 4記載の面分析装置。 λ _π ≥

2

但し、 m = l、 ···、 pで、 pは各小領域でサンプリングされたデ一夕の個数でめる。