(57)【要約】【課題】  測定データを処理したデータがノイズ等の影響を受けることである。【解決手段】  表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定データを値の大小順に集計し、中央値から所定数の測定データを積算して平均値を得ることを特徴とする。また、測定したデータを集計し、ノイズフィルタにより所定の範囲以外のデータを除外し、測定データを積算して平均データを得ることを特徴とする。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定データを値の大小順に集計し、中央値から所定数の測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法。
【請求項２】
表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定データを値の大小順に集計し、最小値及び最大値からそれぞれ所定数を削除して、測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法。
【請求項３】
表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定したデータを集計し、統計的手法により所定の範囲以外のデータを除外し、測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法。
【請求項４】
前記測定データが画像データである請求項１乃至３のいずれかに記載したデータ処理方法。
【請求項５】
前記測定データがスペクトルデータである請求項１乃至３のいずれかに記載したデータ処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載したデータ処理手段を備えた表面分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透過電子顕微鏡、走査電子顕微鏡、電子プローブマイクロアナライザ、オージェ電子分光装置、光電子分光装置等の分析装置におけるデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子ビーム等を試料表面に走査して画像データやスペクトルデータを測定し、走査電子顕微鏡像やマッピングを得る場合、同じ視野での測定データを積算して高感度・高Ｓ／Ｎのデータを得ることがある。従来、図６のように、測定データを積算回数分加算していた。
【０００３】
しかし、同じ視野の測定データを加算するだけなので、最終的に得られる積算イメージは各ピクセルの平均値のイメージとなる。測定データはランダムにノイズや不慮の試料ドリフトの影響を受けるため、この方法では積算面の1つで異常データを含んだ場合、異常データを含むピクセルが周囲の値と異なる場合がでてくる（図７）。分析装置において、高度の分解能が求められるなか、ノイズ等の影響は非常に大きいものである。多数のデータ測定が可能な場合は異常値の影響は少くなるが、表面処理装置の測定は試料の時間による変化、ドリフトの影響などから、測定回数は限られる。
【０００４】
なお、従来技術としては、短時間の計測で正確かつ簡単にピーク位置をもとめる分光器のピークサーチ方法がある（例えば、特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−３１３６７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
解決しようとする問題点は、測定データを処理したデータがノイズ等の影響を受けることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定データを値の大小順に集計し、中央値から所定数の測定データを積算して平均値を得ることを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明は、表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定データを値の大小順に集計し、最小値及び最大値からそれぞれ所定数を削除して、測定データを積算して平均値を得ることを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明は、表面分析装置を用いて試料の同一領域を少なくとも２回測定して測定データを積算して平均値を得るデータ処理方法において、測定したデータを集計し、統計的手法により所定の範囲以外のデータを除外し、測定データを積算して平均値を得ることを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は、前記測定データが画像データであることを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明は、前記測定データがスペクトルデータであることを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明は、上記データ処理手段を備えた表面分析装置であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、ノイズ等の影響の少ない処理したデータを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
測定データを集計し、統計的手法や数学的フィルタを適用して異常値を除去した後、測定データの積算処理を行う。
【実施例１】
【００１５】
図１９は走査電子顕微鏡を示す図である。走査電子顕微鏡には電子を発生するための電子銃１、細い電子線束を得るためのコンデンサレンズ２と対物レンズ４、電子線を走査するための走査コイル５が取り付けられており、これらを用いて試料６表面上を直径数nmの電子線で走査する。試料６は試料移動台に取付け、観察したい試料位置に電子線を照射する。電子線が照射された部分からは、二次電子、反射電子、X 線、光など種々の信号が、試料の形態に応じて放出される。走査電子顕微鏡はこれらの内、最も信号量の多い二次電子を検出して、二次電子の量の違いをブラウン管１１上に明るさの違いとして表示する。測定した画面は図示しないコンピュータにより画像データとして保存される。
【００１６】
図１は図１９の走査電子顕微鏡により測定した画像データである。１回の測定で１画面が得られ、Ｎ回によりＮ個の積算面が得られる。１つの積算面における、ピクセルはデータａｎ（ｉ，ｊ）で表す。
【００１７】
各積算面のデータを積算する場合、１〜Ｎ回の積算面における座標（ｉ，ｊ）に対応するピクセルのデータａ１（ｉ，ｊ）〜ａＮ（ｉ，ｊ）を図２のように強度値を大きい順に並べ直し、その順番での中央値（標本メジアン）若しくは中央値付近の所定数のデータの平均値を採用する。
【００１８】
標本メジアンとは、標本の各実測値を大きさの順に並べた時、その中央値である。ただし、標本数Ｎが偶数の時は、中央の値がないから、両端から数えて中央に当たる２つの値の平均値をとる。分布が対称に近いならば、平均＝算術平均＝標本メジアンとなり、ほぼ一致するはずである。分布が対称でないときは、この差が大きくなる。この標本メジアンが平均と違う最も大切な点は、測定値の大小より、むしろその大小の順序列によって定まることである。従って、データの中に特に大きな値とか小さな値の異常値があっても、それに左右されない。これに対し、単純平均値は異常値に左右される。
【００１９】
図２は、積算面が１９ある場合の一例である。図２左図のように、１２番目の積算面には異常データが含まれている。図２左図のデータを強度値の大きさにより並べたものが、図２右図である。中央値より、上下それぞれ９個のデータを採用して平均を取り、本発明による平均値とする。よって、図２右図のように、下から２個及び上から２個の異常値が除外される。これにより、図２左図のように、異常値が含まれる単純平均より本発明による平均値が確からしい値により近づく。つまり、ある積算面の1つで、ノイズや試料ドリフトが原因で異常データを含んだピクセルがあったとしても、そのピクセル毎の確からしい値が必ず中央値付近にあるために、異常値による影響をカットすることができる。特に、走査電子顕微鏡像におけるスパイクノイズや、長時間のマッピングデータでのずれによる影響を小さく出来る上に、一般に行われている画像スムージングで問題となるエッジ部のナマリも発生しない。
【００２０】
図８は振動ノイズや音響ノイズがのった走査電子顕微鏡像である。図９は図８に示したノイズがのった画面を積算したものである。図９の左列は従来の単純平均であり、右列は本発明による積算画面である。ブラウン管画面では、明らかに本発明による積算画面の方が鮮明であることが確認できる。
【００２１】
なお、本発明は、上記の形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、透過電子顕微鏡、電子プローブマイクロアナライザ、光電子分光装置等の分析装置におけるデータ処理方法に適用してもよい。また、中央値付近の所定数の平均を取る替わりに、データを強度値の大きさにより並べたものの上下からそれぞれ所定数を除外して残りのデータの平均を取ってもよい。
【実施例２】
【００２２】
図３、４は図１９の走査電子顕微鏡における別のデータ処理方法である。実施例１と同一の構成要素は説明を省略する。実施例２は、実施例１と同様の装置で得られたデータの処理方法であり、違なる点は同じ視野で得られた積算すべきＮ枚の画像データ群に対して、対応するピクセルごとに数学的フィルタを適用することである。例えば、統計処理を行って標準偏差から大きく離れた値を除去するフィルタを用いる。
【００２３】
図３は、積算面が１９ある場合の一例である。図３左図のように、１２番目の積算面には異常データが含まれている。このデータの標準偏差を求め、数学的フィルタを適用して、１２番目等の標準偏差から大きく離れたデータを除去する。これにより、図２左図のように、異常値が含まれる単純平均より本発明による平均値が確からしい値により近づく。
【００２４】
図５はその統計処理のフローチャートである。装置を制御するコンピュータにおいて、条件入力を行い、測定を開始し、１９個の積算面のデータを取り込みメモリーへ保存する。次に１９個のデータを読み出し、標準偏差を算出して、各ピクセルごとに標準偏差から大きく離れたデータを除去する。除去されなかったデータを積算して、画像を出力する。
【００２５】
その結果、ある積算面の１つで、ノイズや試料ドリフトが原因で異常データを含んだ画像データが得られたとしても、ピクセル毎に異常データの影響を小さくすることができる。
【実施例３】
【００２６】
図２０はオージェ電子分光装置である。電子銃１８より照射された電子線は、試料１３面に照射される。このとき図示しない偏向コイルを用いて試料１３表面上に電子線を走査し、試料面の所定領域のオージェ像を観察することができる。試料表面から飛び出してきたオージェ電子は、インプットレンズユニット１９を経てエネルギーを分析する装置である静電半球型アナライザ２０にかけられる。静電半球型アナライザ２０に印加する電圧を決めると、その電圧に対応したエネルギーを持つ電子だけが静電半球型アナライザ２０を通りぬけてきて、検出器２１で検出される。
【００２７】
そこで静電半球型アナライザ２０に印加する電圧を操作しながら検出されるオージェ電子の量を調べると、試料表面にどんな元素が存在しているかが分かる。横軸にオージェ電子のエネルギー、縦軸にオージェ電子の量に相当するものを記録すれば、オージェ電子のスペクトルが得られる。また、この試料面上に電子線を走査させて、試料上の各点でのオージェ電子の量を測定し、その量を色に対応させて表示すると、オージェ像が得られる。
【００２８】
図１０は測定したスペクトルデータである。同一測定条件のスペクトルデータ群に対して、エネルギー値を横軸にし、それに相当する各スペクトルの強度値を縦軸にする。図１１右はその強度値を大きい順番に並べなおした図である。強度値に関係なく、その順番での中央値(メジアン)もしくは中央値付近の数点の平均値を求め、新しいスペクトルデータの値として採用する。この処理をスペクトルの横軸全体で行うと、測定したスペクトル群の１つでノイズなどの異常データを含んで測定していたとしても、その影響をカットした平均的なスペクトルを求めることができる。この方法を適用することで、不規則な音響・振動ノイズや不慮のドリフトによる不確定な変化などをキャンセルすることができ、安定したスペクトルを得ることができる。また、この方法を適用しても、一般に行われているスムージングで問題となる小さなピーク部でのナマリも発生しない。
【００２９】
図１７は電気的なノイズが載った１０本のスペクトルである。図１８は図１７に示したノイズがのったスペクトルを積算したものである。図１８の中段は従来の単純平均のスペクトルであり、下段は本発明により積算したスペクトルである。明らかに本発明による積算の方がノイズの影響が少ないことが確認できる。
【実施例４】
【００３０】
図１２、１３はオージェ電子分光装置における別のデータ処理方法である。実施例３と同一の構成要素は説明を省略する。実施例４は、実施例３と同様の装置で得られたデータの処理方法であり、違いは同じ視野で得られたスペクトルデータ群に対して、その強度値に対して、数学的フィルタを適用することである。例えば、統計処理を行って標準偏差から大きく離れた値を除去するフィルタを用いる。除去されなかった値を利用して平均化し、スペクトル全体を再構成して新たな平均的なスペクトルを得る。その結果、測定したスペクトル群の１つでノイズなどの異常データを含んで測定していたとしても、その影響をカットした平均的なスペクトルを求めることができる。この方法を適用することで、不規則な音響・振動ノイズや不慮のドリフトによる不確定な変化などをキャンセルすることができ、安定したスペクトルを得ることができる。図１４はその統計処理のフローチャートである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】走査電子顕微鏡により測定した画像及び本発明により処理した画像である。（実施例１）
【図２】図１におけるピクセルデータのグラフである。（実施例１）
【図３】走査電子顕微鏡により測定した画像及び本発明により処理した画像である。（実施例２）
【図４】図３におけるピクセルデータのグラフである。（実施例２）
【図５】統計処理的手法によるデータ処理のフローチャートである。（実施例２）
【図６】走査電子顕微鏡により測定した画像及び従来技術により処理した画像である。（実施例１）
【図７】図６におけるピクセルデータのグラフである。（実施例１）
【図８】振動ノイズや音響ノイズがのった走査電子顕微鏡像である。（実施例１）
【図９】図８における画像を処理した図である。（実施例１）
【図１０】オージェ電子分光装置により測定したスペクトル及び本発明により処理したスペクトルである。（実施例３）
【図１１】図１０における所定エネルギーのスペクトルのグラフである。（実施例３）
【図１２】オージェ電子分光装置により測定したスペクトル及び本発明により処理したスペクトルである。（実施例３）
【図１３】図１２における所定のエネルギーのスペクトルのグラフである。（実施例３）
【図１４】統計処理的手法によるデータ処理のフローチャートである。（実施例４）
【図１５】オージェ電子分光装置により測定したスペクトル及び従来技術により処理したスペクトルである。（実施例３）
【図１６】図１５における所定のエネルギーのスペクトルのグラフである。（実施例３）
【図１７】電気的ノイズが含まれたスペクトルである。（実施例３）
【図１８】図１８のスペクトルを処理した図である。（実施例３）
【図１９】データ測定に用いる走査電子顕微鏡の模式図である。（実施例１、２）
【図２０】データ測定に用いるオージェ電子分光装置の模式図である。（実施例３、４）
【符号の説明】
【００３２】
１  電子銃
２  コンデンサレンズ
３  対物レンズ絞り
４  対物レンズ
５  走査コイル
６  試料
７  二次電子検出器
８  走査電源
９  画像信号増幅器
１０  偏向コイル
１１  ブラウン管
１２  分析室
１３  試料
１４  試料ホルダ
１５  試料ステージ
１６  試料ステージ調整機構
１７  真空ポンプ
１８  電子銃
１９  インプットレンズユニット
２０  静電半球アナライザ
２１  検出器
２２  コンピュータ
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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