(57)【要約】【課題】特性Ｘ線の検出結果に基づいて、試料中の粒子を適切に区分・識別表示することができる粒子解析装置、データ解析装置、Ｘ線分析装置、粒子解析方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】本発明のＸ線分析装置では、試料ＳのＳＥＭ画像をＳＥＭ画像処理部１４で生成し、試料Ｓに含まれる複数の粒子をＳＥＭ画像に基づいて検出し、各粒子に電子銃１１から電子線（放射線ビーム）を照射し、各粒子から発生する特性Ｘ線をＸ線検出器２１で検出する。更にＸ線データ解析部２３は、特性Ｘ線の検出結果から各粒子に含有される複数の元素の含有量を求め、粒子解析装置３は、各粒子に係る複数の元素の含有量に対して主成分分析を行い、主成分分析により得られた各粒子に係る複数の主成分得点を用いて階層型クラスター分析を行うことにより、試料Ｓに含まれる多数の粒子を組成に応じた複数のグループに分類する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析した結果に基づいて、試料に含まれる複数の粒子を解析する粒子解析装置において、
複数の粒子の夫々について、特性Ｘ線を分析することによって得られた複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数を記憶する記憶手段と、
該記憶手段が記憶する複数の粒子の夫々に係る前記含有量又は前記カウント数に基づいて、クラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類する分類手段と
を備えることを特徴とする粒子解析装置。
【請求項２】
前記記憶手段が記憶する複数の粒子の夫々に係る前記含有量又は前記カウント数に対して主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分得点を求める主成分分析手段を更に備え、
前記分類手段は、前記主成分分析手段が求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うように構成してあること
を特徴とする請求項１に記載の粒子解析装置。
【請求項３】
試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線の検出結果を解析するデータ解析装置において、
放射線ビームの照射によって各粒子から発生した特性Ｘ線の検出結果を解析することにより、試料に含まれる複数の粒子の夫々に含まれる複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数を求める手段と、
該手段が求めた前記含有量又は前記カウント数に基づいて複数の粒子を解析する処理を行う請求項１又は２に記載の粒子解析装置と
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項４】
試料に放射線を照射することによって試料から発生する特性Ｘ線を利用して試料を分析するＸ線分析装置において、
試料に放射線ビームを照射する照射手段と、
試料の画像を取得する手段と、
該手段が取得した画像中で周囲と輝度が異なる閉鎖領域に対応する複数の粒子を試料中から検出する手段と、
該手段が検出した各粒子に対して、前記照射手段から放射線ビームを照射させる手段と、
放射線ビームの照射によって各粒子から発生する特性Ｘ線を検出する手段と、
該手段による特性Ｘ線の検出結果を解析する請求項３に記載のデータ解析装置と
を備えることを特徴とするＸ線分析装置。
【請求項５】
試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析した結果に基づき、記憶部及び演算部を備えたコンピュータを用いて、試料に含まれる複数の粒子を解析する粒子解析方法において、
複数の粒子の夫々について、特性Ｘ線を分析することによって得られた複数の元素の含有量を記憶部で記憶し、
演算部で、記憶部が記憶する複数の粒子の夫々に係る複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数に対して、主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分の主成分得点を求め、
演算部で、求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類すること
を特徴とする粒子解析方法。
【請求項６】
コンピュータに、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析して得られた各粒子における複数の元素の含有量に基づき、試料に含まれる複数の粒子を解析する処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、
複数の粒子の夫々に係る複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数に対して、主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分の主成分得点を求めるステップと、
求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類するステップと
を含む処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特性Ｘ線を用いて元素分析を行うＸ線分析に関し、より詳しくは、元素分析結果の結果に基づいて、自動粒子解析により検出された試料中の粒子を適切に区分する粒子解析装置、データ解析装置、Ｘ線分析装置、粒子解析方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線分析は、電子線又はＸ線等の放射線を物質に照射し、物質から発生する特性Ｘ線を検出し、特性Ｘ線のスペクトルから物質に含有される元素を同定する分析手法である。また、放射線をビーム状になした放射線ビームを走査しながら試料に照射し、試料上の各点に放射線ビームが照射されたときの特性Ｘ線を夫々に分析することにより、試料に含有される元素の分布を得ることも行われる。特許文献１には、試料に対して電子線を走査することにより、試料に含まれる物質の分布を測定する技術が開示されている。
【０００３】
物質に照射する放射線がＸ線の場合は、特性Ｘ線は蛍光Ｘ線と呼ばれ、Ｘ線分析装置は蛍光Ｘ線分析装置として提供される。また、物質に照射する放射線を電子線としたＸ線分析装置には、電子顕微鏡に付属し、電子線源を電子顕微鏡と共用しているものがある。またＸ線分析装置には、特性Ｘ線を半導体検出器で検出し、特性Ｘ線のエネルギーに比例した電流を発生させ、発生した電流を選別して測定するエネルギー分散型Ｘ線分析装置と、特性Ｘ線を分光器で分光した上で測定する波長分散型Ｘ線分析装置とがある。エネルギー分散型Ｘ線分析装置（Energy Dispersive X-ray Spectrometer）の略称としてはＥＤＳ又はＥＤＸが用いられ、波長分散型Ｘ線分析装置（Wavelength Dispersive X-ray Spectrometer）の略称としてはＷＤＳ又はＷＤＸが用いられるが、以下では、ＥＤＳ及びＷＤＳを用いる。
【０００４】
走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）とＥＤＳとを組み合わせた装置では、ＳＥＭとＥＤＳとを組み合わせて測定を行う方法として、自動粒子解析がある。自動粒子解析では、一旦試料のＳＥＭ画像を取得し、ＳＥＭ画像中で周囲と輝度が異なる粒子を検出し、各粒子に再度電子線を照射して各粒子からの特性Ｘ線を検出し、各粒子に含有される元素の定性・定量分析を行う。粒子の実体は、試料の表面に付着した微粒子、又は試料中の含有物等である。自動粒子解析の結果としては、各粒子について、粒子の形状（アスペクト比）、粒子から発生した特性Ｘ線のスペクトル、粒子に含まれる元素の種類及び含有量等の特性データが得られる。
【特許文献１】特開平８−８６７６２号広報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
自動粒子解析では、通常、試料中に多数の粒子が検出され、各粒子に含有される元素として複数の元素が同定される。ここで、粒子の面積又は特定元素の含有量等、注目する特性データを限定すれば、特性データの値に基づいて粒子を区分して判断できるように識別表示することが可能である。しかしながら、複数の特性データの内でどの特性データに注目すれば良いのかは決定していない場合が多く、また試料が多種類の元素を含む場合は、多数の特性データが粒子間で少しずつ異なる結果が得られ、どのような基準で区分・識別表示を行えば良いかを定めることは困難である。従って、実際には、自動粒子解析の結果から試料中の粒子に対して客観的に意味のある区分・識別表示を行うことは困難である。
【０００６】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、特性Ｘ線の検出結果に対して多変量解析を行うことにより、自動粒子解析の結果から試料中の粒子を適切に区分・識別表示することができる粒子解析装置、データ解析装置、Ｘ線分析装置、粒子解析方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る粒子解析装置は、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析した結果に基づいて、試料に含まれる複数の粒子を解析する粒子解析装置において、複数の粒子の夫々について、特性Ｘ線を分析することによって得られた複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数を記憶する記憶手段と、該記憶手段が記憶する複数の粒子の夫々に係る前記含有量又は前記カウント数に基づいて、クラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類する分類手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る粒子解析装置は、前記記憶手段が記憶する複数の粒子の夫々に係る前記含有量又は前記カウント数に対して主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分得点を求める主成分分析手段を更に備え、前記分類手段は、前記主成分分析手段が求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うように構成してあることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るデータ解析装置は、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線の検出結果を解析するデータ解析装置において、放射線ビームの照射によって各粒子から発生した特性Ｘ線の検出結果を解析することにより、試料に含まれる複数の粒子の夫々に含まれる複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数を求める手段と、該手段が求めた前記含有量又は前記カウント数に基づいて複数の粒子を解析する処理を行う本発明に係る粒子解析装置とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るＸ線分析装置は、試料に放射線を照射することによって試料から発生する特性Ｘ線を利用して試料を分析するＸ線分析装置において、試料に放射線ビームを照射する照射手段と、試料の画像を取得する手段と、該手段が取得した画像中で周囲と輝度が異なる閉鎖領域に対応する複数の粒子を試料中から検出する手段と、該手段が検出した各粒子に対して、前記照射手段から放射線ビームを照射させる手段と、放射線ビームの照射によって各粒子から発生する特性Ｘ線を検出する手段と、該手段による特性Ｘ線の検出結果を解析する本発明に係るデータ解析装置とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る粒子解析方法は、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析した結果に基づき、記憶部及び演算部を備えたコンピュータを用いて、試料に含まれる複数の粒子を解析する粒子解析方法において、複数の粒子の夫々について、特性Ｘ線を分析することによって得られた複数の元素の含有量を記憶部で記憶し、演算部で、記憶部が記憶する複数の粒子の夫々に係る複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数に対して、主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分の主成分得点を求め、演算部で、求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を分析して得られた各粒子における複数の元素の含有量に基づき、試料に含まれる複数の粒子を解析する処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、複数の粒子の夫々に係る複数の元素の含有量、又は複数の元素の夫々に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数に対して、主成分分析を行うことにより、各粒子について複数の主成分の主成分得点を求めるステップと、求めた複数の粒子の夫々に係る複数の主成分得点に対してクラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類するステップとを含む処理を実行させることを特徴とする。
【００１３】
本発明においては、試料に含まれる複数の粒子の夫々に放射線ビームを照射することによって各粒子から発生する特性Ｘ線を検出し、特性Ｘ線を分析することによって各粒子に含有される複数の元素の含有量、又は各元素に対応する特性Ｘ線のカウント数を求め、元素の含有量又は元素に対応するカウント数に基づいたクラスター分析を行うことにより、複数の粒子を複数のグループに分類する。これにより、注目する特性データや明確な基準がなくとも試料中の複数の粒子を分類することができる。
【００１４】
また本発明においては、試料中の複数の粒子に含有される複数の元素の含有量、又は各元素に対応する特性Ｘ線のカウント数に対して、主成分分析を行い、主成分分析により得られた各粒子に係る複数の主成分得点を用いてクラスター分析を行う。主成分分析を行うことにより、クラスター分析で利用するための成分として、各元素の含有量よりも粒子の組成の違いを顕著に表すことができる主成分を導くと共に、独立成分の数を減らすことができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明にあっては、試料中の複数の粒子に含有される複数の元素の含有量に基づいたクラスター分析を行うことにより、試料に含まれる多数の粒子の夫々が多種類の元素を含み、粒子を区分・識別表示する基準が不明である場合であっても、一つのグループ内に組成が近い粒子を集めた複数のグループに多数の粒子を適切に分類することが可能となる。アルミニウム合金等の材料においては、本発明により、材料内に偏在する各種の化合物の分布、又はクラスター分析の結果を示す特性図を求めることが可能となり、材料の製造条件を変えながら本発明により材料を分析することにより、適切な製造条件を求めることも可能となる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
図１は、本発明のＸ線分析装置の構成を示すブロック図である。本発明のＸ線分析装置は、ＳＥＭとＥＤＳとを組み合わせた装置である。Ｘ線分析装置は、平面状の試料Ｓに電子線（放射線ビーム）を照射する電子銃（照射手段）１１と、電子線の方向を定める電子線走査コイル１２と、電子銃１１及び電子線走査コイル１２の動作を制御するＳＥＭ制御部１５とを備えている。ＳＥＭ制御部１５からの制御信号に従って、電子銃１１が電子線を放出し、電子線走査コイル１２が電子線の方向を順次変更することにより、電子線は試料Ｓ上を走査しながら試料Ｓに照射される。Ｘ線分析装置は、試料Ｓに電子線が照射されることによって発生する反射電子又は二次電子を検出する電子検出器１３を備え、電子検出器１３はＳＥＭ画像を生成するＳＥＭ画像処理部１４に接続されている。電子線が試料Ｓを走査することに同期して、電子検出器１３は、検出した電子の強度を示す信号をＳＥＭ画像処理部１４へ順次入力する。ＳＥＭ画像処理部１４は、順次入力された信号に基づいて、試料Ｓ上の点に対応する画素の輝度を電子検出器１３が検出した電子の強度に応じた値とした試料ＳのＳＥＭ画像を生成する処理を行う。ＳＥＭ画像処理部１４は、液晶ディスプレイ等の表示部を備えており、生成したＳＥＭ画像を表示部に表示することができる。またＳＥＭ画像処理部１４は、ＳＥＭ画像に対して画像処理を行うことにより、試料Ｓに含まれる粒子を検出する処理を行い、そして、ＳＥＭ制御部１５は、検出した各粒子に電子線を照射させるための処理を行う。
【００１７】
Ｘ線分析装置は、試料Ｓに電子線が照射されることによって試料Ｓから発生する特性Ｘ線を検出するＸ線検出器２１を備え、Ｘ線検出器２１はマルチチャネルアナライザ（ＭＣＡ）２２に接続されている。Ｘ線検出器２１は、検出素子としてＳｉ素子等の半導体検出素子を用いた構成となっており、検出した特性Ｘ線のエネルギーに比例した電流値のパルス電流を発生し、発生したパルス電流をＭＣＡ２２へ入力する。ＭＣＡ２２は、Ｘ線検出器２１からのパルス電流を電流値に応じて選別し、各電流値のパルス電流をカウントする。このＭＣＡ２２の処理により、特性Ｘ線のエネルギーとカウント数との関係、即ち特性Ｘ線のスペクトルが得られる。ＭＣＡ２２は、Ｘ線データ解析部２３に接続されており、特性Ｘ線の検出結果である特性Ｘ線のスペクトルをＸ線データ解析部２３へ入力する。Ｘ線データ解析部２３は、ＭＣＡ２２から入力された特性Ｘ線のスペクトルに基づいて、特性Ｘ線を発生した元素の定性・定量分析を行う。Ｘ線分析装置は、更に本発明の粒子解析装置３を備え、粒子解析装置３は、ＳＥＭ画像処理部１４及びＸ線データ解析部２３に接続されている。粒子解析装置３及びＸ線データ解析部２３の組み合わせは、本発明のデータ解析装置に対応する。
【００１８】
図２は、本発明の粒子解析装置３の構成を示すブロック図である。粒子解析装置３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の汎用コンピュータを用いて構成されており、演算を行うＣＰＵ（演算部）３１と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶するＲＡＭ３２と、光ディスク等の記録媒体Ｄから情報を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ等のドライブ部３３と、ハードディスク等の記憶部３４とを備えている。ＣＰＵ３１は、記録媒体Ｄから本発明のコンピュータプログラム３０をドライブ部３３に読み取らせ、読み取ったコンピュータプログラム３０を記憶部３４に記憶させる。ＣＰＵ３１は、必要に応じてコンピュータプログラム３０を記憶部３４からＲＡＭ３２へロードし、ロードしたコンピュータプログラム３０に従って粒子解析装置３に必要な処理を実行する。また粒子解析装置３は、Ｘ線データ解析部２３及びＳＥＭ画像処理部１４に接続されたインタフェース部３５を備えている。更に粒子解析装置３は、使用者が操作することによる各種の処理指示等の情報が入力されるキーボード又はポインティングデバイス等の入力部３６と、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ等の表示部３７とを備えている。
【００１９】
なお、コンピュータプログラム３０は、図示しない通信ネットワークを介して粒子解析装置３に接続された図示しない外部のサーバ装置から粒子解析装置３へダウンロードされて記憶部３４に記憶される形態であってもよい。また粒子解析装置３は、外部からコンピュータプログラム３０を受け付けるのではなく、コンピュータプログラム３０を記録したＲＯＭ等の記録手段を内部に備えた形態であってもよい。
【００２０】
次に、以上の構成でなるＸ線分析装置が行う処理を説明する。図３は、Ｘ線分析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。まずＸ線分析装置は、試料ＳのＳＥＭ画像を取得する処理を行う（Ｓ１）。ステップＳ１では、ＳＥＭ制御部１５が電子銃１１及び電子線走査コイル１２の動作を制御することにより、試料Ｓを走査しながら電子線を試料Ｓに照射し、電子検出器１３は、試料Ｓからの反射電子又は二次電子を検出し、検出結果をＳＥＭ画像処理部１４へ入力し、ＳＥＭ画像処理部１４は、電子検出器１３からの検出結果に基づいて、２次元状のＳＥＭ画像を生成する。
【００２１】
ＳＥＭ画像処理部１４は、次に、生成したＳＥＭ画像に基づいて、試料Ｓに含まれる複数の粒子を検出する処理を行う（Ｓ２）。ステップＳ２では、ＳＥＭ画像処理部１４は、所定の閾値を境にしてＳＥＭ画像を二値化し、二値化したＳＥＭ画像中で輝度が閾値以上である画素が集積した閉鎖領域を抽出することにより、閉鎖領域に対応する試料Ｓ上の部分である粒子を検出する。なお、ＳＥＭ画像中の輝度に所定の範囲を指定し、輝度が当該所定の範囲内である画素が集積した閉鎖領域を抽出することにより、閉鎖領域に対応する試料Ｓ上の部分である粒子を検出するようにしてもよい。更に、ＳＥＭ画像処理部１４は、検出した複数の粒子の夫々に粒子番号を付加し、各粒子の形状を測定し、各粒子の形状及び位置情報を粒子番号に関連付けて記憶する。
【００２２】
図４は、二値化したＳＥＭ画像の例を示す模式図である。図４中でＰで示した部分が粒子であり、ＳＥＭ画像中の他の部分よりも高輝度の画素が集積した部分に対応する。粒子の実体は、試料Ｓの表面に付着した微粒子、試料Ｓに含まれる不純物が凝集したもの、又は試料Ｓ中の母材と異なる相の部分等である。これらの粒子は、ＳＥＭ画像中で周囲の母材よりも高輝度となり、高輝度の閉鎖領域を抽出することにより、粒子を検出することができる。なお、二値化を行うための輝度の閾値は、予めＳＥＭ画像処理部１４が記憶している。ＳＥＭ画像処理部１４は、使用者から受け付けた指示に応じて閾値を変更することができる形態であってもよい。またＳＥＭ画像処理部１４は、周囲の母材よりも輝度が低い閉鎖領域に対応する粒子を検出する形態であってもよい。
【００２３】
Ｘ線分析装置は、次に、検出した複数の粒子の夫々に電子線を照射し、各粒子から発生する特性Ｘ線を検出する（Ｓ３）。ステップＳ３では、ＳＥＭ画像処理部１４は検出した各粒子の試料Ｓ上での位置を示す位置情報をＳＥＭ制御部１５へ入力し、ＳＥＭ制御部１５は、位置情報に従って電子銃１１及び電子線走査コイル１２の動作を制御することにより、試料Ｓに含まれる複数の粒子の夫々に順に電子線を照射させる。電子線の照射の際、ＳＥＭ制御部１５は、電子線で粒子内を走査してもよく、粒子内の代表的な点に電子線を照射してもよい。Ｘ線検出器２１は、電子線の照射によって各粒子から発生する特性Ｘ線を検出し、ＭＣＡ２２は、各粒子から発生した特性Ｘ線のスペクトルをＸ線データ解析部２３へ入力する。
【００２４】
図５は、特性Ｘ線のスペクトルの例を示す特性図である。図中の横軸はＸ線検出器２１が検出した特性Ｘ線のエネルギーを示す。図中の縦軸はカウント数を示し、Ｘ線検出器２１が検出した各エネルギーの特性Ｘ線の強度に対応する。スペクトルに含まれるピークに対応するエネルギー値は、特性Ｘ線を放出した元素に固有の値であり、ピークに対応するエネルギー値を求めることにより、粒子に含まれる元素を同定することができる。
【００２５】
Ｘ線データ解析部２３は、次に、各粒子から発生した特性Ｘ線のスペクトルを解析することによって、各粒子に含まれる元素の同定、及び各元素の含有量の算出を行う元素分析を実行する（Ｓ４）。Ｘ線データ解析部２３は、元素毎に特性Ｘ線の標準データを記録したデータベースを予め記憶している。ステップＳ４では、Ｘ線データ解析部２３は、データベース中の特性Ｘ線の標準データと、得られた特性Ｘ線のスペクトルとを比較し、特性Ｘ線のスペクトルに含まれるピークに対応するエネルギー値に基づいて、各粒子に含まれる元素を同定する。またＸ線データ解析部２３は、各元素に対応するピークのカウント数に基づいて、各粒子に含有される各元素の含有量を質量％で算出する。Ｘ線データ解析部２３は、各粒子に含有される各元素の含有量からなる分析結果を粒子解析装置３へ入力する。ステップＳ２〜Ｓ４の処理は、自動粒子解析の処理に相当する。なお、粒子解析装置３へ入力される分析結果は、各元素に対応するピークのカウント数であってもよい。
【００２６】
粒子解析装置３は、Ｘ線データ解析部２３から入力された分析結果をインタフェース部３５で受け付け、ＣＰＵ３１は、受け付けた分析結果を記憶部３４に記憶させる（Ｓ５）。またＳＥＭ画像処理部１４は、各粒子の形状を示す形状情報及び各粒子の位置情報を粒子解析装置３へ入力し、ＣＰＵ３１は、分析結果と合わせて形状情報及び位置情報を記憶部３４に記憶させる。
【００２７】
図６は、記憶部３４が記憶する分析結果の例を示す図表である。図６には、粒子数がＬ（Ｌは自然数）であり、Ｘ線データ解析部２３が分析した元素の数がＭ（Ｍは自然数）である例を示している。複数の粒子の夫々は粒子番号で区別されており、各粒子番号に関連付けて、粒子の形状を示すアスペクト比及び円相当径が記録されている。また各粒子番号に関連付けて、元素１から元素Ｍまでの各元素が粒子に含まれる含有量が質量％の単位で記録されている。
【００２８】
粒子解析装置３のＣＰＵ３１は、次に、ＲＡＭ３２にロードしたコンピュータプログラム３０に従って、記憶部３４に記憶した各粒子に係る各元素の含有量に対して主成分分析を行う（Ｓ６）。主成分分析は、Ｍ種類の元素の含有量であるＭ個の要素を合成し、新たな成分を生成する処理である。ステップＳ６では、ＣＰＵ３１は、各元素の含有量の全粒子に亘った平均値を計算し、各元素の含有量の標準偏差を計算し、各粒子に係る各元素の含有量を、（偏差／標準偏差）に変換する。この処理により、低濃度の元素の含有量と高濃度の元素の含有量とを対等に評価することができる。ＣＰＵ３１は、更に、（偏差／標準偏差）に変換したＬ個の粒子の夫々に係るＭ個の元素の含有量に対して、主成分分析を行うことにより、各粒子に係る第１主成分得点から第Ｎ主成分得点までの主成分得点を計算する。ここで、ＮはＭ以下の自然数である。なお、ＣＰＵ３１は、各元素の含有量を（偏差／標準偏差）に変換せずに主成分分析を行う処理を行ってもよい。この場合は、各元素の含有量の違いに応じた評価を行うことができる。
【００２９】
図７は、主成分分析の結果の例を示す図表である。各粒子番号に関連付けて、第１主成分得点から第Ｎ主成分得点までの主成分得点が求められている。求められた主成分得点は、粒子中の元素の含有量から求められた量であるので、粒子の組成を表す成分である。ステップＳ６の主成分分析の目的の一つはＭ個の元素の含有量よりも成分を減らすことにあるので、ＮはＭよりも小さい値にする。このように、主成分分析を行うことにより、複数の元素の含有量から、粒子の組成の違いをより顕著に表すことができる主成分を導くと共に、粒子の組成を表す独立成分の数を減らすことができる。Ｎの値は、予め定めてあってもよい。また、主成分として、固有値が１以上である主成分を選択する等、固有値が所定の値以上となる主成分を求めることによって、Ｎの値を定めても良い。また、主成分として、寄与率が所定の値以上となる主成分を求めることによって、Ｎの値を定めても良い。また、主成分として、第１主成分からの累積寄与率が所定の値になるまでの主成分を求めることによって、Ｎの値を定めてもよい。
【００３０】
粒子解析装置３のＣＰＵ３１は、次に、ＲＡＭ３２にロードしたコンピュータプログラム３０に従って、Ｌ個の粒子に係るＮ個の主成分得点に対して、クラスター分析を行う（Ｓ７）。粒子解析装置３は、ステップＳ７で、クラスター分析の手法として階層型クラスター分析を使用する。階層型クラスター分析では、Ｌ個の粒子の夫々を、Ｎ個の主成分得点を夫々独立な座標軸上の座標としたＮ次元空間上の点として表し、初期状態では各一個の粒子が属するＬ個のクラスターがあるとし、Ｎ次元空間内でのクラスター間の距離を計算し、計算した距離が最も近いクラスターを一つのクラスターに併合し、クラスター数が１になるまで距離の計算及びクラスターの併合を繰り返す。本発明の粒子解析装置３では、階層型クラスター分析のアルゴリズムとしてＷａｒｄ法を使用する。ステップＳ７では、ＣＰＵ３１は、階層型クラスター分析を行うことにより、Ｎ次元空間内で距離が近いクラスターを順に併合する過程を記録したクラスター樹形図を生成し、生成したクラスター樹形図を記憶部３４に記憶させる。
【００３１】
図８は、クラスター樹形図の例を示す模式図である。図中の縦軸は粒子番号を示し、図中の横軸は、一つのクラスターに併合した二つのクラスター間の距離に対応する。クラスター樹形図中で線が互いにつながっている粒子番号は、Ｎ次元上の点で表された粒子が一つのクラスターに含まれていることを示す。一つのクラスターに含まれた複数の粒子は、クラスターに含まれない他の粒子に比べて、Ｎ個の主成分得点が互いにより近い粒子であり、また主成分得点は粒子の組成を表す成分であるので、一つのクラスターに含まれた複数の粒子は互いに組成が近い粒子である。即ち、クラスター分析により得られるクラスターは、組成が互いに近い粒子を集めることによって複数の粒子を分類したグループに相当する。例えば、クラスター樹形図上でクラスター数又はクラスター間の距離を指定すれば、夫々に一又は複数の粒子が含まれる複数のクラスターが指定され、組成に応じて複数の粒子を分類した複数のグループが得られる。従って、ステップＳ７のクラスター分析の処理により、試料Ｓに含まれる複数の粒子を組成に応じて複数のグループに分類することができる。粒子解析装置３は、例えば、クラスターを順次併合していく各段階における各クラスターに含まれる粒子の粒子番号を記録することにより、クラスター樹形図を記録する。なお、ＣＰＵ３１は、ステップＳ７で、クラスター数が所定数となった段階でクラスター分析を停止する処理を行ってもよい。ステップＳ７の処理が終了した後は、Ｘ線分析装置は、処理を終了する。
【００３２】
（実施例）
次に、本発明を用いて実際の試料を分析した実施例を示す。試料Ｓとしてアルミニウム合金を用いた。より詳しくは、試料Ｓは、ダイカスト用アルミニウム合金として知られているＡｌ−Ｓｉ−Ｃｕ系のＡＤＣ１２である。このアルミニウム合金は、自動車部品、機械部品又は家庭用器具等に幅広く利用されており、Ｓｉ含有量が多すぎると光沢が出にくくなり、茶色に近い色になりやすい。またＣｕを含有させることにより機械的性質が向上し、Ｐｂを含有させることにより切削性が向上する。またＭｎを含有させることにより、Ａｌ−Ｓｉ−Ｆｅ−Ｍｎの金属間化合物が生成し、伸度、衝撃強度及び切削性が低下する。このように、アルミニウム合金は添加される元素によって特性が変化するので、元素の濃度管理は製品の品質を管理する観点から重要である。
【００３３】
試料Ｓは、アルミニウム合金のインゴットを樹脂に包埋し、切断後、表面を研磨仕上げすることにより形成した。この試料Ｓに対して、本発明のＸ線分析装置により、分析を行った。ステップＳ２〜Ｓ４の自動粒子解析により、２５４×１９０μｍの領域から８７５個の粒子が検出され、また粒子に含有される元素としてＣ，Ｏ，Ｍｇ，Ａｌ，Ｓｉ，Ｖ，Ｃｒ，Ｍｎ，Ｆｅ，Ｎｉ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ｓｎ，Ｐｂ等の元素が検出された。この内、Ａｌは試料Ｓの主成分元素であり、その他が添加元素である。検出された粒子は、アルミニウム合金内に偏在する金属間化合物であり、周囲とは異なった組成を有する部分であると考えられる。添加元素の内、含有量の多いＭｇ，Ｓｉ，Ｖ，Ｃｒ，Ｍｎ，Ｆｅ，Ｎｉ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ｓｎ，Ｐｂの１１種類の元素の含有量を用いてステップＳ６の主成分分析の処理を行った。即ち、本実施例ではＬ＝８７５、Ｍ＝１１とした。
【００３４】
図９は、実施例における主成分分析の結果を示す図表である。図中には、第１主成分から第６主成分までを求めた結果を示す。本実施例では、累積寄与率が７０％強となる第６主成分までを求め、変数として用いた。また図９中には、各元素の含有量が各主成分に含まれる割合を示している。第１主成分は、Ｃｒ，Ｍｎ，Ｆｅの割合が高く、Ｃｒ−Ｍｎ−Ｆｅリッチな組成を示す指標であると考えられる。また第２主成分は、Ｍｇ，Ｃｕの割合が高く、Ｍｇ−Ｃｕリッチな組成を示す指標であると考えられ、第３主成分は、Ｓｎ，Ｐｂの割合が高く、Ｓｎ−Ｐｂリッチな組成を示す指標であると考えられる。このような第１〜第６主成分に対応する各粒子の主成分得点を用いて、ステップＳ７のクラスター分析を行った。即ち、本実施例ではＮ＝６とした。
【００３５】
図１０は、実施例におけるクラスター分析の結果を示すクラスター樹形図を示す模式図である。図中の縦軸は粒子番号を示し、横軸は一つのクラスターに併合した二つのクラスター間の距離に対応する。図中に破線で示すように、本実施例では、クラスター分析の結果から、クラスター数を９とした段階のデータを処理結果として取り出した。即ち、本発明の処理により、８７５個の粒子を組成の違いによって９個のグループに分類した。
【００３６】
図１１は、実施例における分類結果を示す図表である。各クラスターをクラスター番号で示し、各クラスターに含まれる粒子数を示している。また各クラスターに分類された粒子のアスペクト比及び円相当径の平均値を示している。更に、各クラスターに分類された粒子に含まれる各元素の含有量の平均値を示している。
【００３７】
図１２は、実施例におけるクラスター分析の結果を３次元分布で示す特性図である。図１２は、６個の主成分得点で座標が定められる６次元上の点で表した粒子を３次元空間に投影した図である。図中のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は夫々第１主成分、第２主成分、第３主成分に対応する。各粒子を表す座標点の形状は、各粒子が分類されたクラスターに応じて異なる形状にしている。図１２に示す如きクラスター及び粒子の分布図を得ることにより、各クラスターの分布状態と各粒子の分布状態とに偏りがあることが確認できる。
【００３８】
図１３は、実施例におけるクラスター分析の結果を２次元分布で示す特性図である。図１３は、６個の主成分得点で座標が定められる６次元上の点で表した粒子を、第１主成分及び第３主成分の軸をＸＹ軸とした平面に投影した図である。図中の横軸は第１主成分を示し、右側であるほど粒子がＣｒ−Ｍｎ−Ｆｅリッチであることを示している。図中の縦軸は第３主成分を示し、上側であるほど粒子がＳｎ−Ｐｂリッチであることを示している。図中に示しように、８７５個の粒子が、組成の近いものを集めた９個のクラスターに分類されている。なおクラスター２は、図中では他のクラスターに埋もれてはいるが、１個の粒子からなるクラスターである。クラスター５に分類される粒子は元素組成が平均的であり、クラスター４，８に分類される粒子はＳｎ−Ｐｂリッチであり、クラスター６，９に分類される粒子はＣｒ−Ｍｎ−Ｆｅリッチであり、クラスター２に分類される粒子はＶリッチであり、クラスター３に分類される粒子はＮｉリッチであり、クラスター５に分類される粒子はＳｉリッチである。
【００３９】
以上詳述した如く、本発明においては、試料Ｓに含まれる多数の粒子に含有される複数の元素の含有量に対して主成分分析を行い、主成分分析により得られた各粒子に係る複数の主成分得点を用いて階層型クラスター分析を行うことにより、試料Ｓに含まれる多数の粒子を組成に応じた複数のグループに分類することができる。試料Ｓに含まれる多数の粒子の夫々が多種類の元素を含み、粒子を分類する基準が不明である場合であっても、本発明により、一つのグループ内に組成が近い粒子を集めた複数のグループに多数の粒子を適切に分類することが可能となる。アルミニウム合金等の材料においては、本発明により、材料内に偏在する各種の化合物の材料内での分布とクラスター分布を示す特性図とを求めることができる。材料内に偏在する各種の化合物は、強度又は切削性等の材料の特性に影響する。温度条件等の材料の製造条件を変えながら本発明により材料を分析することにより、製造条件に応じた化合物の分布の変化又はクラスター分布を示す特性図の変化を知ることができ、材料に所望の特性をもたらす化合物の分布又はクラスター分布を示す特性図が得られる材料の製造条件を求めることも可能となる。
【００４０】
なお、本実施の形態においては、階層型クラスター分析のアルゴリズムとしてＷａｒｄ法を使用した形態を示したが、本発明は、これに限るものではなく、階層型クラスター分析のアルゴリズムとしてその他の手法を用いた形態であってもよい。また本実施の形態においては、クラスター分析の方法として階層型クラスター分析を行う形態を示したが、本発明は、これに限るものではなく、階層型クラスター分析以外の方法でクラスター分析を行う形態であってもよい。また本実施の形態においては、各粒子における各元素の含有量に対して主成分分析を行った上でクラスター分析を行う形態を示したが、本発明は、これに限るものではなく、各元素の含有量に対して直接にクラスター分析を行う形態であってもよい。また本実施の形態においては、各粒子における各元素の含有量に基づいて粒子を分類する処理を行う形態を示したが、本発明は、これに限るものではなく、各元素に対応する特性Ｘ線スペクトルのカウント数に基づいて粒子を分類する処理を行う形態であってもよい。
【００４１】
また本実施の形態においては、本発明のＸ線分析装置はＳＥＭにＥＤＳが付属した形態を示したが、これに限るものではなく、本発明のＸ線分析装置は、ＳＥＭではなく透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ：Transmission Electron Microscope）にＥＤＳが付属した形態であってもよい。この形態の場合は、Ｘ線分析装置は、試料ＳのＴＥＭ画像を取得し、取得したＴＥＭ画像に対して画像処理を行うことにより試料Ｓ中の粒子を検出する処理を行う。また本発明のＸ線分析装置は、放射線ビームとして電子線ではなくＸ線を用いた形態であってもよい。この形態の場合は、Ｘ線分析装置は、Ｘ線の照射手段及び光学顕微鏡を備え、光学顕微鏡を用いて試料Ｓを撮影した光学画像を取得し、取得した光学画像に対して画像処理を行うことにより試料Ｓ中の粒子を検出し、各粒子にＸ線ビームを照射することによって、本発明を実行する。また本実施の形態においては、Ｘ線分析装置としてＥＤＳを用いた形態を示したが、本発明は、これに限るものではなく、Ｘ線分析装置としてＷＤＳを用いた形態であってもよい。
【００４２】
また本実施の形態においては、粒子解析装置３は、ＰＣを用いて構成され、元素分析の結果を内部の記憶部３４に記憶した上で処理を実行する形態を示したが、これに限るものではなく、粒子解析装置３は、ＰＣ外の記憶手段に元素分析の結果を記憶させ、記憶手段の記憶内容に基づいた処理を実行する形態であってもよい。また本実施の形態においては、Ｘ線データ解析部２３と粒子解析装置３とが分離した構成を示したが、本発明の構成はこれに限るものではない。例えば、本発明の構成は、Ｘ線データ解析部２３及び粒子解析装置３の機能を、一台のコンピュータで実現したデータ解析装置で実現する構成であってもよい。また本発明の構成は、データ解析装置に更にＭＣＡ２２の機能をも一体にした構成であってもよい。また本実施の形態においては、本発明の粒子解析装置３又はデータ解析装置は、ＳＥＭを用いたＸ線分析装置に組み込まれた形態を示したが、本発明の構成はこれに限るものではなく、本発明の粒子解析装置３又はデータ解析装置はＳＥＭから独立した構成であってもよい。この形態の場合は、粒子解析装置３又はデータ解析装置は、ＳＥＭ及びＥＤＳでの測定データを通信ネットワーク又は記録媒体を用いて入力され、入力された測定データを解析する処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明のＸ線分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の粒子解析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】Ｘ線分析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】二値化したＳＥＭ画像の例を示す模式図である。
【図５】特性Ｘ線のスペクトルの例を示す特性図である。
【図６】記憶部が記憶する分析結果の例を示す図表である。
【図７】主成分分析の結果の例を示す図表である。
【図８】クラスター樹形図の例を示す模式図である。
【図９】実施例における主成分分析の結果を示す図表である。
【図１０】実施例におけるクラスター分析の結果を示すクラスター樹形図を示す模式図である。
【図１１】実施例における分類結果を示す図表である。
【図１２】実施例におけるクラスター分析の結果を３次元分布で示す特性図である。
【図１３】実施例におけるクラスター分析の結果を２次元分布で示す特性図である。
【符号の説明】
【００４４】
１１  電子銃
１２  電子線走査コイル
１３  電子検出器
１４  ＳＥＭ画像処理部
１５  ＳＥＭ制御部
２１  Ｘ線検出器
２２  ＭＣＡ
２３  Ｘ線データ解析部
３  粒子解析装置
３０  コンピュータプログラム
３１  ＣＰＵ
３４  記憶部
３５  インタフェース部
Ｓ  試料
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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