(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単結晶Ｘ線回折システム内に搭載された結晶についての複数の異なる走査角から回折画像を補正する間、前記システムの検出器の欠陥画素によって起こる誤強度測定を補正する方法であって、
ａ）前記結晶のために設定された配向行列を用いて、前記回折画像から前記検出器上の反射位置を予測するステップと、
ｂ）各反射について３次元観察プロファイルを構築するステップであって、前記観察プロファイルは、ステップ（ａ）で決定されたような、予測反射位置内の検出器画素について走査角に対する画素の相対強度を示す、該ステップと、
ｃ）複数の観察プロファイルからの正規化プロファイルデータの平均としてモデルプロファイルを構成するステップと、
ｄ）前記検出器内の前記欠陥画素の位置を示す前記システムについての欠陥画素リストを提供するステップと、
ｅ）検査中の各反射について、欠陥画素によって影響を受ける観察プロファイルの成分を決定するために、前記欠陥画素リストを反射に関する前記観察プロファイルと比較し、および前記成分を前記モデルプロファイルからの対応する成分に置換えるステップと
を具えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記欠陥画素によって影響を受ける成分をもたない反射について、当該方法は、
前記反射が、ある閾値を越える強度をもつかについて決定するステップをさらに具え、
もしそうである場合、前記反射からのデータを使用して前記モデルプロファイルを更新することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
ステップ（ｅ）で観察プロファイルの成分を置換えた後、置換えられた成分に属する前記観察プロファイルによって表わされる全体強度のパーセンテージを決定するステップをさらに具え、もし前記パーセンテージが所定の値を超えた場合、該システムの出力データから前記反射を除外することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記所定の値は、２５パーセントであることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
最小強度をもつ反射についての実質的に全ての前記観察プロファイルからのデータを用いて構成されることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の方法。
【請求項６】
前記反射の各々について、異なるモデルプロファイルが構成されることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の方法。
【請求項７】
前記検出器は、所定の異なる検出領域の数に分割され、および所与の反射についての前記モデルプロファイルは、複数の領域モデルプロファイルからの正規化データの加重平均を含み、その各々は前記検出領域の異なる１つに関連し、およびその各々はそれぞれの前記検出領域内の反射の観察プロファイルから正規化プロファイルデータの平均として構成されることを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記加重平均は、所与の領域プロファイルからのデータが反射の予測中心から領域プロファイルに関連付けられた領域の中心への距離の関数として重み付けられるようにされていることを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記検出領域の各々は、前記検出器表面上の実質的に同じ面積を有することを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記検出領域の所定の数は、９つであることを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項１１】
前記反射について前記観察プロファイルの成分の総和を計算することによって、各反射について積分強度値を決定することをさらに具えたことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１２】
前記総和に含まれる前記成分は、前記反射についてのいずれかの検出器画素によって測定された最大強度の所定のパーセンテージ以上である強度を記録する検出器画素に対応する成分であることを特徴とする請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記所定のパーセンテージは、４パーセントであることを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記総和において含まれる前記成分は第１のセットの成分であり、および所与の反射について前記積分強度を決定することは、前記第１のセットの成分と、対応する前記モデルプロファイルの成分のセットとの加重和を計算することをさらに具えたことを特徴とする請求項１２又は１３記載の方法。
【請求項１５】
単結晶Ｘ線回折システム内に搭載された結晶についての複数の異なる走査角から回折画像の補正の間じゅう、前記システムの検出器の欠陥画素によって起こる誤強度測定を補正する方法であって、
ａ）前記結晶のために設定された配向行列を用いて、前記回折画像から前記検出器上の反射位置を予測するステップと、
ｂ）各反射について３次元観察プロファイルを構築するステップであって、前記観察プロファイルは、ステップ（ａ）で決定されたような、予測反射位置内の検出器画素について走査角に対する画素の相対強度を示す、該ステップと、
ｃ）複数の観察プロファイルからの正規化プロファイルデータの平均としてモデルプロファイルを構成するステップと、
ｄ）前記検出器内の前記欠陥画素の位置を示す前記システムについての欠陥画素リストを提供するステップと、
ｅ）検査中の各反射について、欠陥画素によって影響を受ける観察プロファイルの成分を決定するために、前記欠陥画素リストを反射に関する前記観察プロファイルと比較し、および前記成分を前記モデルプロファイルからの対応する成分に置換えるステップと、
ｆ）ステップ（ｅ）のプロファイル成分を有する各反射について、置き換えられた成分に属する反射に関する観察プロファイルによって表わされる全体強度を決定し、およびもしパーセンテージが所定の値を超えた場合、前記結晶に関する該システムによって収集された全体のデータセットから前記反射について収集されたデータを除外することを特徴とする方法。
【請求項１６】
前記所定の値は、２５パーセントであることを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記欠陥画素によって影響を受ける成分をもたない反射について、当該方法は、
前記反射が、ある閾値を越える強度をもつかについて決定するステップをさらに具え、
もしそうである場合、前記反射からのデータを使用して前記モデルプロファイルを更新することを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１８】
単結晶Ｘ線回折システム内に搭載された結晶についての複数の異なる走査角から回折画像の補正の間じゅう、前記システムの検出器の欠陥画素によって起こる誤強度測定を補正する方法であって、
ａ）前記結晶のために設定された配向行列を用いて、前記回折画像から前記検出器上の反射位置を予測するステップと、
ｂ）各反射について３次元観察プロファイルを構築するステップであって、前記観察プロファイルは、ステップ（ａ）で決定されたような、予測反射位置内の検出器画素について走査角に対する画素の相対強度を示す、該ステップと、
ｃ）複数の観察プロファイルからの正規化プロファイルデータの平均としてモデルプロファイルを構成するステップと、
ｄ）前記検出器内の前記欠陥画素の位置を示す前記システムについての欠陥画素リストを提供するステップと、
ｅ）検査中の各反射について、欠陥画素によって影響を受ける観察プロファイルの成分を決定するために、前記欠陥画素リストを反射に関する前記観察プロファイルと比較し、および前記成分を前記モデルプロファイルからの対応する成分に置換えるステップと、
ｆ）検査の下、前記欠陥画素によって影響を受ける成分をもたない反射について、前記反射が、ある閾値を越える強度をもつかについて決定するステップであって、もしそうである場合、前記反射からのデータを使用して前記モデルプロファイルを更新する、該ステップと
を具えたことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にはＸ線回折に関連し、特に、能動画素アレイセンサを用いた単結晶試料の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
単結晶Ｘ線回折（ＳＣ−ＸＲＤ）は、結晶性化合物の３次元原子構造を決定するための方法である。化合物の単結晶試料は、異なる方向から単色Ｘ線放射線で照射され、それらのいくつかは、特定のパターンで回折され、能動画素センサによって検出される。試料の構造情報は、それら回折パターンの幾何学的および相対強度から決定される。強度は、能動画素アレイセンサの画像における画素から集積される。
【０００３】
単結晶回折実験を行うための典型的な実験システム１００は、通常、図１に示すように５つの構成要素からなる。該要素は、必要な放射エネルギー、焦点スポットサイズ、および強度をもつ１次Ｘ線ビーム１０４を生成するＸ線源１０２を含む。Ｘ線光学系１０６は、１次Ｘ線ビーム１０４を、必要な波長、ビーム焦点サイズ、ビームプロファイル、および発散をもつ調整された又は入射のビーム１０８にして提供する。ゴニオメータ（ｇｏｎｉｏｍｅｔｅｒ）１１０は、入射Ｘ線ビーム１０８、結晶試料１１２、Ｘ線センサ１１４との間で幾何学的関係を確立および操作するために使用される。入射Ｘ線ビーム１０８は、結晶試料１１２を突き進み、センサ１１４に記録される散乱Ｘ線を生成する。試料アライメントおよびモニタ構造は、試料１１２を照明する試料照明器１１８と、ユーザが試料を器具のセンタに位置付けする際および試料の状態および位置を監視する場合に支援するための試料のビデオ画像を生成するビデオカメラに代表される試料モニタとからなる。
【０００４】
ゴニオメータ１１０は、結晶試料１１２をいくつかの軸の周囲で回転させることができる。精密な結晶構造解析では、試料結晶１１２が、データ収集の間じゅう、ゴニオメータ１１０の中心に位置し、およびゴニオメータ回転軸の周りで回転するときはその中心に保持されていることが必要となる。露光時には、試料（関心のある化合物の単結晶）は、正確な角速度をもつ正確な角度範囲を通して、Ｘ線ビーム１０８内で回転される。この回転の目的は、入射ビーム１０８を用いてブラッグ反射を予想通りに構造的干渉にもたらすことである。この時間の間は、電荷蓄積時間と呼ばれ、センサの画素（ｐｉｘｅｌ）が、Ｘ線信号を受けて蓄積する。
【０００５】
ＳＣ−ＸＲＤで使用される能動画素アレイセンサは、ＣＭＯＳ又はＣＣＤイメージャを含む。効果的にもかかわらず、例えばこれらのセンサは、しばしば画素欠陥の影響を受ける。影響を受けた画素は、永久に暗い（すなわち、死画素（ｄｅａｄ  ｐｉｘｅｌ））か、永久に明るい（すなわち、ホット画素（ｈｏｔ  ｐｉｘｅｌ））か、又は正確な信号がこれらの画素位置で検出されることを防止するその他の挙動が存在するかもしれない。そのように正確な信号検出を維持するためには、欠陥画素と重なる回折強度が拒否されるか、或いは推定値が欠陥画素からの有益な応答に代わらなければならい。
【０００６】
画素欠陥補正のための最も確立した方法は、置換画素値を決定するために良好な隣接画素を使用する。最も簡単な場合、置換画素値は隣接画素のうちの１つからコピーされる。より洗練されたアプローチとして、欠陥画素の両側のおよび１次元又は２次元の隣接画素に渡って線形又は高次元の補完を使用する。ほとんどの場合、補正された画素値は人間の目には目立たず十分良好であるが、数値解析による精密調査にはめったにパスしない。影響を受けた強度は、しばしば異常値として捕らえられ、データから外される必要がある。さらに、もし検出されないままの場合、否定的に構造解析の結果に影響を及ぼす。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｗｏｌｆｇａｎｇ  Ｋａｂｓｃｈ、Ｊ．  Ａｐｐｌ．  Ｃｒｙｓｔ．（１９８８）２１、９１６〜９２４ページ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明では、能動画素アレイセンサを用いたＸ線回折ベースの改善された欠陥画素補正方法、および該システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、単結晶Ｘ線回折システムの検出器の欠陥画素によって起こる誤強度測定を補正するための方法が提供され、該システムは、複数の異なるものから収集された回折像が該システム内に搭載された結晶の角度を走査する。検出器についての反射位置は、結晶のために設定された配向行列を用いて予測される。３次元観察プロファイルは、各反射のために作られる。このプロファイルは、検出器の予測反射位置内の検出器画素について走査角に対する画素の相対強度を示す。学習“モデル”プロファイルもまた、複数の反射プロファイルからの正規化プロファイルの平均として構成され、および該システムの欠陥画素リストは、検出器の欠陥画素の位置を示すものとして提供される。検査中の各反射について、欠陥画素によって影響を受ける観察されたプロファイルの成分を決定するために、欠陥画素リストが反射に関するその観察されたプロファイルと比較され、およびそれらの成分はモデルプロファイルからの対応する成分に置換えられる。
【００１０】
該方法は、もしあまりにも多くの反射データが１つ以上の欠陥画素によって影響を受けているならば、該システムの出力データからの反射を除くステップをまた含む。その場合、観察されたプロファイルの成分をモデルプロファイルからの対応する成分に置換えた後、その観察されたプロファイルによって表わされた全体の強度の何パーセントがその置換えられた成分に属するのかについての決定がなされる。そのパーセンテージが所定の値を超えた場合、その反射が出力データから省かれる。正確なパーセンテージはアプリケーションによって変わるが、典型的な実施形態では、２５パーセントの値が用いられる。
【００１１】
一実施形態では、モデルプロファイルは、補正処理の間じゅう更新される。この実施形態では、検査中の反射が欠陥画素によって影響を受ける成分をもたないことがわかったとき、その反射が「強い」反射であるか、すなわち、それがある閾値よりも大きな強度をもつか否かについて決定がなされる。もしそうである場合、その反射からのデータは、モデルプロファイルを更新するために用いられる。
【００１２】
本発明は、モデルプロファイルをどのようにして構築するかについての変化を含む。一実施形態では、最小強度をもつ反射についての実質的に観察された全てのプロファイルからのデータを用いて構成される。しかし、代替えの実施形態において、反射の各々について異なるモデルプロファイルが構成される。この実施形態では、検出器表面は、所定の異なる検出領域の数に分割され、および所与の反射についてのモデルプロファイルは、複数の領域モデルプロファイルからの正規化データの加重平均を含み、その各々は検出器領域の異なる１つに関連し、およびその各々はそれぞれの検出器領域内の反射の観察されたプロファイルから正規化プロファイルデータの平均として構成される。例示的な実施形態において、９つの検出領域があり、各々は同じ面積を有するが、異なる数の検出領域および相対的大きさが使用される。領域プロファイルデータの加重平均の計算は、アプリケーションに依存して変わる。例えば、加重平均は、所与の領域プロファイルからのデータが反射の予測中心から領域プロファイルに関連付けられた領域の中心への距離の関数として重み付けられるようにされたものである。
【００１３】
本発明に従った方法は、反射について観察されたプロファイルの成分の総和を計算することによって、各反射について積分強度値を決定することも含む。この決定を行う異なる方法は、ここで予測できるものであり、その一実施形態として、所与の反射についての積算強度値は、その反射について観察されたプロファイルの成分とこれに対応するモデルプロファイルの成分との加重和を計算することを含む。しかし、その他の方法も使用される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】従来技術による単結晶Ｘ線回折分析システムの概略図である。
【図２】本発明の例示的実施形態に対応したステップを示す流れ図である。
【図３】本発明に対応したシステムの要素を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、単結晶Ｘ線回折システムのアクティブ画素（ｐｉｘｅｌ）アレイセンサにおける欠陥画素から生じるエラーの補正を提供する。本発明の例示的な実施形態による方法のステップが、図２のフロー図に示されている。ステップ２００において、図１に示されるものなどの器具を用いる単結晶試料の検査中に収集された回折画像が、入力される。画像の数は、特定の器具および問題となっている実験に依存する。例えば、画像は、システムの３または４回の異なる「ラン（ｒｕｎ）」から収集され、各ランにおいて、結晶は、異なる軸の周りを回転させられる。各ランごとに、多くの異なる画像が収集され、例は、全体で１８０度回転させる間に、０．５度回転させるごとに１つの画像をキャプチャするものである。異なるラン回数および異なる角度数は、結晶の対称性など、実験に固有の因子に依存し、結晶の完全な表現を獲得するのに必要なものが、当技術分野で知られた方法で選択される。
【００１６】
画像からのデータを使用すると、検出器面における反射の位置が、方位マトリックス、ならびに検出器の位置および角度方向などの他のデータを使用して、予測される（ステップ２０２）。方位マトリックスの決定は、当技術分野において知られており、結晶の方位およびその格子の幾何学的形状に関する情報を提供する。したがって、異なるスキャン角度に対して、検出器における反射の予測位置が、したがって、どの画素が反射によって明るくされるかが、識別されるように、予測のセット（ｓｅｔ）が行われる。
【００１７】
図２のステップ２０４において、各反射に対して、「観測されたプロファイル」が構成される。当技術分野において知られている反射プロファイルの一般的な種類は、「カブシュプロファイル」と呼ばれ、文献（例えば、非特許文献１を参照）において説明されている。そのようなプロファイルは、２つの空間次元と、スキャン角度を表す第３の次元とで反射を表す、３次元データセットである。したがって、プロファイルは、有限の数のスキャン角度上における反射の強度分布を示す、グリッドポイントまたは「ボクセル（ｖｏｘｅｌ）」で構成され、各ボクセルは、座標Ｘ、Ｙ、Ｚによって識別され、ＸおよびＹは、画像平面内にあり、Ｚは、画像平面を貫くスキャン方向である。この座標系では、各反射プロファイルは、あたかもそれがエワルド（Ｅｗａｌｄ）球を通る最短経路によって獲得されたかのように見え、したがって、プロファイルの形状は、逆空間のどこにおいても同様である。
【００１８】
サンプリング誤差を最小化するために、コンボルバが、背景減算された画像の各画素に、その強度をコンボルバの範囲内でプロファイルグリッドポイント上に分布させる前に、適用される。最適なコンボルバサイズは、プロファイル空間内のグリッドサイズに対する画像空間内のＸＹＺ画素の相対サイズから決定される。しかしながら、画像画素が、プロファイル内に入れられるとき、その強度は、保存される。すなわち、プロファイル値の和は、正確に画像画素の値だけ増加するが、画素は、いくつかのプロファイルポイントに寄与する。デフォルトでは、本実施形態におけるプロファイルのサイズは、９×９×９であるが、他の大きさも選択されることを当業者は理解しよう。
【００１９】
観測される反射プロファイルに加えて、特定の反射についての正規化された学習された「モデル」プロファイルが、多くの異なる観測されたプロファイルの加重平均として計算される。例えば、第１の実施形態では、強い反射、すなわち、特定の大きさを上回る強度を有する反射の形状調整された観測されたプロファイルのすべてを使用して構成される、単一のモデルプロファイルが存在する。したがって、これらの強い反射の各々について、観測されたプロファイルデータは、他の反射プロファイルに対するどのような形状変動も考慮するように空間的に調整され、他の反射のプロファイルデータと正規化および平均される。このように、モデルプロファイルは、反射のすべての（３次元プロファイル空間内での）平均強度分布を表す。このモデルプロファイルは、１または複数の欠陥画素によって損なわれた特定の観測された反射プロファイルのプロファイルデータを補正するために後で使用される。
【００２０】
代替的な実施形態では、複数のモデルプロファイルが、検出器の異なる領域に対して構成される。例えば、検出器面が、等しい面積の９つの異なる領域に分割され、領域の各々に対して、モデルプロファイルが構成されるが、異なる数の検出器領域も選択されることを当業者は認識しよう。これらの領域モデルプロファイルは、各々が、それが表す検出器の領域に由来する反射データのみを使用することを除いて、上で説明されたモデルプロファイルが１つの実施形態の場合と同じ方法で構成される。モデルプロファイルは、欠陥画素によって損ねられた特定の観測された反射プロファイルのボクセルを置き換えるために使用されるが、与えられた反射について、使用される正規化されたモデルプロファイルは、異なる検出器領域からの正規化されたモデルプロファイルの加重平均として計算され、重みは、予測される反射の重心から各領域の中心までの距離の関数である。
【００２１】
上述の実施形態の各々において、モデルプロファイルは、反射データを補正するプロセスの前の初期ランの間に構成される。しかしながら、以下で説明されるように、モデルプロファイルは、反射データを補正し、補正を行うプロセスの間にも変更される。そのような場合、モデルプロファイルは、一般に、理想的なガウシアンプロファイルとして開始し、メインの統合が開始する前に、モデルプロファイルに情報を「導入」するために、多くの予備的な統合パスが行われる。その後、後続の統合および画素補正ステップの間に、モデルプロファイルは、欠陥画素の影響によって損なわれていない強い反射からのデータを追加することによって改善される。
【００２２】
本発明に従って画素補正を行うために、与えられた反射についての観測されたプロファイルが、検出器自体に適用されるテストから作成される欠陥画素リストと一緒に使用される。これらのテストは、どの結晶検査よりも前に行われ、工場較正プロセスの一部である。欠陥画素を見つけるための方法が、当技術分野において知られている。１つの方法は、検出器全体を露光し、飽和に近づいたポイントまで強度を増加させながら一連の画像を撮ることを含む。その後、強度曲線が、各画素に当てはめられ、それらのうちのどれが、欠陥応答を有するかを見つける。
【００２３】
図２を再び参照すると、第１の反射（ステップ２０４）についての観測されたプロファイルとともに、欠陥画素リストが提供され（ステップ２０６）、反射が欠陥画素のいずれかと重なり合うかどうかについての決定が行われる（ステップ２０８）。重なり合わない場合、反射が出力され（ステップ２１０）、これが特に強い反射であるかどうかについての決定が行われる（ステップ２１２）。強い反射である場合、強い（すなわち、ある閾値を上回る）反射は、他の反射に関連する有益なデータを提供するので、これが、モデルプロファイルを更新するために使用される（ステップ２１４）。
【００２４】
検査された反射が、いずれかの欠陥画素と重なり合う場合、影響されるボクセルが、最初に作成された、またはステップ２１４において更新されたモデルプロファイルからのデータで置き換えられる（ステップ２１６）。モデルプロファイルは、観測された反射プロファイルデータのすべてから導出され、またはそれは、上で説明されたような異なる検出器領域からの複数のモデルプロファイルの加重平均に基づく。
【００２５】
観測された反射プロファイル内の影響されるボクセルを置き換えた後、強度の何パーセントが欠陥画素の影響のせいで「欠陥」であると考えられるかについての決定が行われる。すべてのボクセルからの合計強度と、すべての欠陥ボクセルからの強度が、それぞれ合算され（ステップ２１８）、欠陥ボクセルの合計強度が、その学習されたモデルプロファイル内のボクセルの合計強度の２５％以下である場合（ステップ２２０）、反射が出力される（ステップ２２２）。欠陥ボクセルの合計強度が、２５％よりも大きい場合、反射は拒絶される（ステップ２２４）。その後、方法は、次の反射についての観測されたプロファイルに進み（ステップ２２６）、評価プロセスが再び始められる。
【００２６】
図３は、本発明によるプロセスの概略図を提供している。この図式的な表現は、補正された観測された反射プロファイルを生成するために使用される異なる要素を示しているが、プロセスの順序は、図２に関して上で説明されたようなものであることが理解されよう。示されるように、例えば、コンピュータまたは専用データプロセッサである、コントローラ３００は、検査中の結晶から集められた回折画像３０２からデータを受け取り、また入力として、システム検出器についての欠陥画素リスト３０４も有する。各反射について、コントローラ３００は、上で説明されたような、観測された反射プロファイル３０６を構成する。欠陥画素によって損なわれていない利用可能な強い反射データが存在する場合、コントローラ３００によって、モデルプロファイル３０８も構成および更新される。図には、反射プロファイル構成要素が欠陥画素データによって損なわれているので、反射プロファイルのその構成要素を置き換えるために使用される、モデルプロファイルの対応する構成要素３１０も、概略的に表されている。最後に、コントローラ３００と観測されたプロファイル３０６およびモデルプロファイル３０８との間の双方向矢印によって示されるように、観測されたプロファイルからのデータ、および場合によってはモデルプロファイルからのデータが、反射の統合の間に使用される。
【００２７】
本実施形態では、反射は、欠陥画素の影響を補償するために置き換えられたボクセルを含む、反射の観測されたプロファイルからのデータを使用して統合される。統合を開始する前に、ユーザは、「公称」スポットのＸ、Ｙ、Ｚにおけるサイズの推定値を入力する。これらのサイズ推定値は、観測された反射プロファイルが蓄積される容積（「統合ボックス」と呼ばれる平行六面体）を定義するための、各予測されるスポット位置の周りの楕円体を定義するために使用される。入力されたＸ、Ｙ、Ｚサイズ推定値は、統合の前に、最初の少数の画像に対する予備的なパスにおいて精緻化される。
【００２８】
統合された強度は、２つの異なる技法によって、すなわち、単純な合算および最小２乗（ＬＳ）プロファイルフィッティングによって、あらゆる反射プロファイルに対して決定される。どちらの場合も、使用される合算容積、すなわち、合算内に含まれるボクセルは、観測されたプロファイルから決定される。特に、プロファイルピーク強度のそれのある最小パーセンテージ（本実施形態では４％）の強度を有する観測されたプロファイルの断面は、反射のフットプリントとしての、すなわち、画素がそこから合算される検出器のエリアとしての役割を果たす。これから、この検出器エリアに対応するボクセルが、決定され、合算容積を構成すると見なされる。単純な合算の場合、統合された強度は、合算容積内に存在する反射の観測されたプロファイル内のそれらの画素を合算することによって計算される。観測されたプロファイル内のボクセルに画素強度を追加するための、上で説明された操作の逆を使用することによって、関連する検出器画素を見つけるために、「プロファイル空間」から「検出器空間」に行くことが可能である。ＬＳフィッティングの場合、統合は、やはり合算容積に対するものであるが、ＬＳフィット強度は、反射の重心位置における観測されたプロファイルとモデルプロファイルとの加重和を含む。すなわち、上で説明されたように、フットプリントが決定されるが、このフットプリント内の画素を単純に合算する代わりに、モデルプロファイルは、フットプリント内の画素の強度に最も良く一致するようにスケーリングされ、その後、スケーリングされたプロファイルのボクセル強度が、「ＬＳフィット強度」を形成するために合算される。その後、最終的な統合された強度が、ＬＳフィット強度と単純な合算との加重和として決定される。
【００２９】
本明細書で説明された本発明の異なる実施形態のステップは、一般に、サンプリングおよびデータ収集手順の一部として、データプロセッサによって実行されることを当業者は理解しよう。したがって、システムがひとたび所望の基準を用いてセットアップされ、その中に試料結晶が適切に配置されると、システムは、一般に、ユーザによる人的介入を必要とすることなく、データ収集および統合プロセスを実行することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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