JP2000155089A - 分散性評価方法 - Google Patents
分散性評価方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 分散性を定量的に評価することが可能で、か
つ、分散性に偏りがあってもこれを正当に評価すること
が可能であるとともに、絶対的な指標による評価が可能
で、含有率の異なる被評価試料間や、異種物質(元素)
間での比較を行うことも可能な分散性評価方法を提供す
る。 【解決手段】 複数の物質から構成される被評価試料に
ついて、所定の物質の分布状態を画像化し、得られた全
体画像を複数の領域に均等分割し、前記各領域における
検出強度の平均値に有意差が認められない最小の領域を
求め、求められた前記最小の領域の大きさを特定する絶
対値により分散性を評価する。
つ、分散性に偏りがあってもこれを正当に評価すること
が可能であるとともに、絶対的な指標による評価が可能
で、含有率の異なる被評価試料間や、異種物質(元素)
間での比較を行うことも可能な分散性評価方法を提供す
る。 【解決手段】 複数の物質から構成される被評価試料に
ついて、所定の物質の分布状態を画像化し、得られた全
体画像を複数の領域に均等分割し、前記各領域における
検出強度の平均値に有意差が認められない最小の領域を
求め、求められた前記最小の領域の大きさを特定する絶
対値により分散性を評価する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数の物質から構
成される被評価試料中における特定の物質の混合分散性
を評価する方法に関し、詳しくは、分散の状態が画像デ
ータとして出力される分析方法におけるデータの解析方
法に関する。
成される被評価試料中における特定の物質の混合分散性
を評価する方法に関し、詳しくは、分散の状態が画像デ
ータとして出力される分析方法におけるデータの解析方
法に関する。
【0002】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】物質の
分散性を評価する方法としては、 EPMA(電子プローブマイクロアナライザ、X線マ
イクロアナライザ)による元素分布像から所定の物質の
分散性を定性的に評価する方法、 被評価試料の顕微鏡写真、SEM(走査電子顕微鏡)
によるSEM像又は組成像などより分散性を定性的に評
価する方法、 EPMAにより測定した元素の検出強度の基本統計量
から分散性を評価する方法、 SEM、EPMAなどで撮像した画像を2値化し、画
像上に任意の直線を設定してその直線に接触する粒子を
抽出し、抽出した2粒子の重心間距離の標準偏差を求め
てこれから分散状態を評価する方法(特開平4−749
24号)、 複数の原料を所定の混合比(設定混合比)で混合して
なる被評価試料をSEMで撮像した全体画像を複数の領
域に分割し、各領域について被評価試料の表面における
原料の分布を表す画像データを求めるとともに、この画
像データから各領域における原料の混合比を求め、各領
域における混合比の、上記の所定の混合比(設定混合
比)からのずれの大きさに関するヒストグラムを作成
し、各領域のヒストグラムから得た標準偏差により、混
合分散性を評価する方法(特開平8−271402号) などの種々の方法が知られている。
分散性を評価する方法としては、 EPMA(電子プローブマイクロアナライザ、X線マ
イクロアナライザ)による元素分布像から所定の物質の
分散性を定性的に評価する方法、 被評価試料の顕微鏡写真、SEM(走査電子顕微鏡)
によるSEM像又は組成像などより分散性を定性的に評
価する方法、 EPMAにより測定した元素の検出強度の基本統計量
から分散性を評価する方法、 SEM、EPMAなどで撮像した画像を2値化し、画
像上に任意の直線を設定してその直線に接触する粒子を
抽出し、抽出した2粒子の重心間距離の標準偏差を求め
てこれから分散状態を評価する方法(特開平4−749
24号)、 複数の原料を所定の混合比(設定混合比)で混合して
なる被評価試料をSEMで撮像した全体画像を複数の領
域に分割し、各領域について被評価試料の表面における
原料の分布を表す画像データを求めるとともに、この画
像データから各領域における原料の混合比を求め、各領
域における混合比の、上記の所定の混合比(設定混合
比)からのずれの大きさに関するヒストグラムを作成
し、各領域のヒストグラムから得た標準偏差により、混
合分散性を評価する方法(特開平8−271402号) などの種々の方法が知られている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の方
法のうち、及びの方法は、定性的な評価方法であ
り、客観的な評価を行うには適していない。
法のうち、及びの方法は、定性的な評価方法であ
り、客観的な評価を行うには適していない。
【0004】また、上記の方法は、定量的な方法では
あるが、分散に偏りがある場合に分散性を正当に評価す
ることができず、また、検出強度の標準偏差という相対
的な指標による評価であることから、絶対的な比較を行
うことができないという問題点がある。
あるが、分散に偏りがある場合に分散性を正当に評価す
ることができず、また、検出強度の標準偏差という相対
的な指標による評価であることから、絶対的な比較を行
うことができないという問題点がある。
【0005】また、の方法も定量的な方法ではある
が、画像上の任意の直線の設定方法により大きく結果が
変動するため、正当な評価を行うことが困難であるとい
う問題点がある。
が、画像上の任意の直線の設定方法により大きく結果が
変動するため、正当な評価を行うことが困難であるとい
う問題点がある。
【0006】また、の方法も定量的な方法ではある
が、混合比が未知の試料の評価を行うことができず、ま
た、標準偏差という相対的な指標による評価であるた
め、混合比が既知であっても混合比の異なる試料間や異
種物質(元素)間の比較を行うことができないという問
題点がある。
が、混合比が未知の試料の評価を行うことができず、ま
た、標準偏差という相対的な指標による評価であるた
め、混合比が既知であっても混合比の異なる試料間や異
種物質(元素)間の比較を行うことができないという問
題点がある。
【0007】本発明は、上記問題点を解決するものであ
り、絶対的な指標により分散性を定量的に評価すること
が可能であるとともに、分散性に偏りがあってもこれを
正しく評価することが可能で、含有率の異なる被評価試
料間や、異種物質(元素)間での比較を行うことも可能
な分散性評価方法を提供することを目的とする。
り、絶対的な指標により分散性を定量的に評価すること
が可能であるとともに、分散性に偏りがあってもこれを
正しく評価することが可能で、含有率の異なる被評価試
料間や、異種物質(元素)間での比較を行うことも可能
な分散性評価方法を提供することを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の分散性評価方法は、複数の物質から構成さ
れる被評価試料について、被評価試料中に含有される所
定の物質の分布状態を画像化し、得られた全体画像を複
数の領域に均等に分割し、前記各領域における検出強度
の平均値に有意差が認められない最小の領域を求め、前
記最小の領域の大きさを表す絶対値により分散性を評価
することを特徴としている。
に、本発明の分散性評価方法は、複数の物質から構成さ
れる被評価試料について、被評価試料中に含有される所
定の物質の分布状態を画像化し、得られた全体画像を複
数の領域に均等に分割し、前記各領域における検出強度
の平均値に有意差が認められない最小の領域を求め、前
記最小の領域の大きさを表す絶対値により分散性を評価
することを特徴としている。
【0009】被評価試料について物質の分布状態を測定
して得た画像を、複数の領域に均等に分割して各領域に
おける検出強度の平均値に有意差が認められない最小の
領域を求め、この最小の領域の大きさを表す絶対値によ
り分散性を評価することにより、分散性を定量的、客観
的に評価することができるようになり、分散性に偏りが
あってもこれを正しく評価することができるようにな
る。また、絶対的な指標による評価を行うことができる
ため、含有率の異なる被評価試料間や、異種物質(元
素)間での分散性の比較を行うことも可能になる。
して得た画像を、複数の領域に均等に分割して各領域に
おける検出強度の平均値に有意差が認められない最小の
領域を求め、この最小の領域の大きさを表す絶対値によ
り分散性を評価することにより、分散性を定量的、客観
的に評価することができるようになり、分散性に偏りが
あってもこれを正しく評価することができるようにな
る。また、絶対的な指標による評価を行うことができる
ため、含有率の異なる被評価試料間や、異種物質(元
素)間での分散性の比較を行うことも可能になる。
【0010】最小の領域の大きさを表す絶対値として
は、領域の一辺の大きさや、領域の面積を用いることが
可能であり、例えば、μm平方(μm□)というように、
領域の形状と大きさを同時に表すような指標を用いるこ
とにより、分散性をより具体的に評価することができ
る。
は、領域の一辺の大きさや、領域の面積を用いることが
可能であり、例えば、μm平方(μm□)というように、
領域の形状と大きさを同時に表すような指標を用いるこ
とにより、分散性をより具体的に評価することができ
る。
【0011】また、請求項2の分散性評価方法は、本発
明の分散性評価方法を (a)異なる領域における所定の物質の分布状態をそれぞ
れ画像化し、各領域における所定の物質の分布状態を比
較する場合、(b)所定の物質の含有率が異なる複数の被
評価試料間で、所定の物質の分散性を比較する場合、
(c)同一領域における異種物質の分散性を比較する場合
のいずれかに適用することを特徴としている。
明の分散性評価方法を (a)異なる領域における所定の物質の分布状態をそれぞ
れ画像化し、各領域における所定の物質の分布状態を比
較する場合、(b)所定の物質の含有率が異なる複数の被
評価試料間で、所定の物質の分散性を比較する場合、
(c)同一領域における異種物質の分散性を比較する場合
のいずれかに適用することを特徴としている。
【0012】従来の評価方法のように、標準偏差や変動
係数などの相対的な基本統計量を用いて分散性を評価す
る方法では、異なる領域間での分散性の比較や、含有率
が異なる被評価試料間での分散性の比較、あるいは、検
出強度が異なる異種物質(元素)間での分散性の比較は
困難であるが、本発明においては、分割した領域の一辺
の長さや面積などの絶対的な数値を用いて分散性を評価
するようにしているので、測定領域が異なる画像間にお
ける分散性の比較や、含有率が異なる被評価試料間での
分散性の比較が可能であるばかりでなく、異種物質間で
の分散性の比較を行うことも可能になる。
係数などの相対的な基本統計量を用いて分散性を評価す
る方法では、異なる領域間での分散性の比較や、含有率
が異なる被評価試料間での分散性の比較、あるいは、検
出強度が異なる異種物質(元素)間での分散性の比較は
困難であるが、本発明においては、分割した領域の一辺
の長さや面積などの絶対的な数値を用いて分散性を評価
するようにしているので、測定領域が異なる画像間にお
ける分散性の比較や、含有率が異なる被評価試料間での
分散性の比較が可能であるばかりでなく、異種物質間で
の分散性の比較を行うことも可能になる。
【0013】また、請求項3の分散性評価方法は、前記
所定の物質の分布状態を画像化する方法が、(a)EPM
Aマッピング分析による方法、(b)SEM撮影による方
法、(c)走査型プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定
して画像化する方法、(d)オージェ電子顕微鏡マッピン
グ分析による方法、(e)X線光電子分光法マッピング分
析による方法、(f)蛍光X線分析法マッピング分析によ
る方法からなる群より選ばれるいずれか1種であること
を特徴としている。
所定の物質の分布状態を画像化する方法が、(a)EPM
Aマッピング分析による方法、(b)SEM撮影による方
法、(c)走査型プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定
して画像化する方法、(d)オージェ電子顕微鏡マッピン
グ分析による方法、(e)X線光電子分光法マッピング分
析による方法、(f)蛍光X線分析法マッピング分析によ
る方法からなる群より選ばれるいずれか1種であること
を特徴としている。
【0014】本発明は、分散性を画像データとして出力
する分析方法におけるデータの解析に広く適用すること
が可能であり、EPMAマッピング分析による方法、S
EM撮影による方法、走査型プローブ顕微鏡を用いて原
子間力を測定して画像化する方法、オージェ電子顕微鏡
マッピング分析による方法、X線光電子分光法マッピン
グ分析による方法、及び蛍光X線分析法マッピング分析
による方法などの種々の方法により分散性を画像データ
として出力する分析方法に適用することができる。
する分析方法におけるデータの解析に広く適用すること
が可能であり、EPMAマッピング分析による方法、S
EM撮影による方法、走査型プローブ顕微鏡を用いて原
子間力を測定して画像化する方法、オージェ電子顕微鏡
マッピング分析による方法、X線光電子分光法マッピン
グ分析による方法、及び蛍光X線分析法マッピング分析
による方法などの種々の方法により分散性を画像データ
として出力する分析方法に適用することができる。
【0015】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を示し
て、その特徴とするところをさらに詳しく説明する。
て、その特徴とするところをさらに詳しく説明する。
【0016】[実施形態1]複数の物質から構成される
被評価試料について、波長分散型X線マイクロアナライ
ザを用いてマッピング分析を行う。分析条件は、以下の
通りである。 ピクセル数 : 256×256 ピクセルサイズ : 0.40μm 測定領域(面積): 102.4μm□
被評価試料について、波長分散型X線マイクロアナライ
ザを用いてマッピング分析を行う。分析条件は、以下の
通りである。 ピクセル数 : 256×256 ピクセルサイズ : 0.40μm 測定領域(面積): 102.4μm□
【0017】上記のマッピング分析により得られたX線
強度のマッピングデータ(マップ図)を、表1に示すよ
うな条件で12通りに分割し、各領域の平均強度を算出
する。
強度のマッピングデータ(マップ図)を、表1に示すよ
うな条件で12通りに分割し、各領域の平均強度を算出
する。
【0018】
【表1】
【0019】なお、表1の領域は、分割された各領域の
一辺の長さ(単位μm)を示している。
一辺の長さ(単位μm)を示している。
【0020】X線分析において、検出強度の統計的ゆら
ぎ(標準偏差)は、検出強度の平方根で表される。した
がって、特定の物質(元素)が均一に分布している場
合、マッピング分析では、全データの標準偏差が平均強
度の平方根に近似できる。そこで、分割した各領域の検
出強度の平均値が、全データの平均値の平方根により算
出した標準偏差を2倍した値の上下の所定の範囲に入る
確率を算出し、この確率が一定の値以上(例えば95
%)の場合、各領域の検出強度の平均値に有意差が認め
られない(すなわち均一である)と判断する。
ぎ(標準偏差)は、検出強度の平方根で表される。した
がって、特定の物質(元素)が均一に分布している場
合、マッピング分析では、全データの標準偏差が平均強
度の平方根に近似できる。そこで、分割した各領域の検
出強度の平均値が、全データの平均値の平方根により算
出した標準偏差を2倍した値の上下の所定の範囲に入る
確率を算出し、この確率が一定の値以上(例えば95
%)の場合、各領域の検出強度の平均値に有意差が認め
られない(すなわち均一である)と判断する。
【0021】このようにして、各領域の検出強度の平均
値に有意差が認められない最小の領域を均一領域とし、
この領域の一辺の長さや面積により、分散性を評価す
る。
値に有意差が認められない最小の領域を均一領域とし、
この領域の一辺の長さや面積により、分散性を評価す
る。
【0022】例えば、図1に示すようなマッピングデー
タが得られた場合、図2(a)のように全体画像を2×2
(=4)分割した場合、各領域における検出強度がいず
れも8であることから均一であると判断され、さらに、
図2(b)のように全体画像を4×4(=16)分割した
場合にも、各領域における検出強度がいずれも2であっ
て均一であると判断される。しかし、図2(c)のように
8×8(=64)分割した場合には、検出強度が0の領
域と1の領域があり不均一であると判断される。
タが得られた場合、図2(a)のように全体画像を2×2
(=4)分割した場合、各領域における検出強度がいず
れも8であることから均一であると判断され、さらに、
図2(b)のように全体画像を4×4(=16)分割した
場合にも、各領域における検出強度がいずれも2であっ
て均一であると判断される。しかし、図2(c)のように
8×8(=64)分割した場合には、検出強度が0の領
域と1の領域があり不均一であると判断される。
【0023】したがって、この場合には、各領域の検出
強度の平均値に有意差が認められない(すなわち均一で
ある)最小の領域が全体画像を16等分したときの領域
であることがわかる。したがって、この被評価試料の分
散性は、画像全体を16分割した場合における一つの領
域のサイズ6.4μm□として絶対値により評価される
ことになる。
強度の平均値に有意差が認められない(すなわち均一で
ある)最小の領域が全体画像を16等分したときの領域
であることがわかる。したがって、この被評価試料の分
散性は、画像全体を16分割した場合における一つの領
域のサイズ6.4μm□として絶対値により評価される
ことになる。
【0024】また、3つの異なる被評価試料(A,B,
C)について、EPMAマッピング分析を行い、図3
(a),(b),(c)に示すようなマッピングデータを得
た。なお、図3(a)が被評価試料A、図3(b)が被評価
試料B、図3(c)が被評価試料Cのマッピングデータ
(マップ図)である。このマッピングデータについて、
上述の手順で解析すると表2に示すような分散性評価結
果が得られる。
C)について、EPMAマッピング分析を行い、図3
(a),(b),(c)に示すようなマッピングデータを得
た。なお、図3(a)が被評価試料A、図3(b)が被評価
試料B、図3(c)が被評価試料Cのマッピングデータ
(マップ図)である。このマッピングデータについて、
上述の手順で解析すると表2に示すような分散性評価結
果が得られる。
【0025】
【表2】
【0026】上述の表2に示すように、図3(a)の被評
価試料Aの場合、最小の均一領域のサイズが6.4μm
□、図3(b)の被評価試料Bでは、最小の均一領域のサ
イズが3.2μm□、図3(c)の被評価試料Cでは、最
小の均一領域のサイズが1.6μm□となり、絶対値に
よる評価により、図3(c)の被評価試料Cが最も分散性
が良好であると評価することができる。
価試料Aの場合、最小の均一領域のサイズが6.4μm
□、図3(b)の被評価試料Bでは、最小の均一領域のサ
イズが3.2μm□、図3(c)の被評価試料Cでは、最
小の均一領域のサイズが1.6μm□となり、絶対値に
よる評価により、図3(c)の被評価試料Cが最も分散性
が良好であると評価することができる。
【0027】なお、図3(a),(b),(c)のマッピング
データから、視覚的にも、図3(c)の被評価試料Cの分
散性が最も良好であることがわかるが、上述のように数
値化することにより、さらに客観的で、説得力のあるデ
ータを示すことが可能になる。
データから、視覚的にも、図3(c)の被評価試料Cの分
散性が最も良好であることがわかるが、上述のように数
値化することにより、さらに客観的で、説得力のあるデ
ータを示すことが可能になる。
【0028】また、評価数値が、標準偏差、変動係数と
いうような相対的な基本統計量ではなく、μm□という
ような絶対値で評価できるため、分散性をより具体的に
把握することができる。
いうような相対的な基本統計量ではなく、μm□という
ような絶対値で評価できるため、分散性をより具体的に
把握することができる。
【0029】なお、参考までに、被評価試料A,B,C
についての、EPMAマッピング分析の分散性評価で一
般に用いられる基本統計量の値を表3に示す。
についての、EPMAマッピング分析の分散性評価で一
般に用いられる基本統計量の値を表3に示す。
【0030】
【表3】
【0031】表3に示すように、基本統計量による評価
では、各被評価試料の検出強度(平均値)に差がなく、
検出強度のヒストグラムの形状がほぼ同じになるため、
各被評価試料間の分散性の相違を評価することができな
いことがわかる。
では、各被評価試料の検出強度(平均値)に差がなく、
検出強度のヒストグラムの形状がほぼ同じになるため、
各被評価試料間の分散性の相違を評価することができな
いことがわかる。
【0032】[実施形態2]それぞれが異なる元素(所
定の元素)を含有する、3つの被評価試料D,E、Fを
用意し、各被評価試料について波長分散型X線マイクロ
アナライザを用いて所定の元素についてのマッピング分
析を行う。分析条件は、以下の通りである。 ピクセル数 : 256×256 ピクセルサイズ : 0.32μm 測定領域(面積): 81.92μm□
定の元素)を含有する、3つの被評価試料D,E、Fを
用意し、各被評価試料について波長分散型X線マイクロ
アナライザを用いて所定の元素についてのマッピング分
析を行う。分析条件は、以下の通りである。 ピクセル数 : 256×256 ピクセルサイズ : 0.32μm 測定領域(面積): 81.92μm□
【0033】図4に、3つの異なる被評価試料(D,
E、F)の、所定の元素についてのマッピングデータ
(マップ図)を示す。なお、図4(a)が被評価試料D、
図4(b)が被評価試料E、図4(c)が被評価試料Fのマ
ッピングデータ(マップ図)である。このマッピングデ
ータについて、上述の実施形態1の場合と同様の手順で
解析を行うと表4に示すような分散性評価結果が得られ
る。
E、F)の、所定の元素についてのマッピングデータ
(マップ図)を示す。なお、図4(a)が被評価試料D、
図4(b)が被評価試料E、図4(c)が被評価試料Fのマ
ッピングデータ(マップ図)である。このマッピングデ
ータについて、上述の実施形態1の場合と同様の手順で
解析を行うと表4に示すような分散性評価結果が得られ
る。
【0034】
【表4】
【0035】表4に示すように、被評価試料D(図4
(a))では、最小均一領域が6.7μm□、被評価試料
E(図4(b))では、最小均一領域が16.0μm□、
被評価試料F(図4(c))では最小均一領域が21.1
μm□となっており、被評価試料Dの分散性が最も良好
で、E、Fの順に分散性が悪くなっていることがわか
る。なお、図4のマッピングデータ(マップ図)から
も、視覚的に、被評価試料Dの分散性が最も良好で、F
の分散性が最も劣っていることがわかるが、上述のよう
に数値化することにより、客観的で、説得力のあるデー
タを示すことができる。
(a))では、最小均一領域が6.7μm□、被評価試料
E(図4(b))では、最小均一領域が16.0μm□、
被評価試料F(図4(c))では最小均一領域が21.1
μm□となっており、被評価試料Dの分散性が最も良好
で、E、Fの順に分散性が悪くなっていることがわか
る。なお、図4のマッピングデータ(マップ図)から
も、視覚的に、被評価試料Dの分散性が最も良好で、F
の分散性が最も劣っていることがわかるが、上述のよう
に数値化することにより、客観的で、説得力のあるデー
タを示すことができる。
【0036】さらに、評価数値が、標準偏差、変動係数
というような相対的な基本統計量ではなく、μm□とい
うような絶対値で評価できるため、分散性をより具体的
に把握することができる。
というような相対的な基本統計量ではなく、μm□とい
うような絶対値で評価できるため、分散性をより具体的
に把握することができる。
【0037】なお、参考までに、被評価試料D,E,F
についての、マッピング分析の分散性評価で一般に用い
られる基本統計量の値を表5に示す。
についての、マッピング分析の分散性評価で一般に用い
られる基本統計量の値を表5に示す。
【0038】
【表5】
【0039】表5より、各被評価試料において測定元素
が異なるため、検出強度(平均値)が相違し、上記基本
統計量では、分散性を正当に評価することができないこ
とがわかる。
が異なるため、検出強度(平均値)が相違し、上記基本
統計量では、分散性を正当に評価することができないこ
とがわかる。
【0040】[実施形態3]走査型プローブ顕微鏡を用
いて、以下の条件で、被評価試料の原子間力を測定(A
FM測定)する。 ピクセル数 : 256×256 測定視野 : 5μm□ AFM測定により得たプローブの変位のマッピングデー
タ(AFM像)を図5に示す。また、このプローブの変
位のマッピングデータ(AFM像)を、表6に示すよう
な条件で12通りに分割し、各領域の平均変位を算出す
る。
いて、以下の条件で、被評価試料の原子間力を測定(A
FM測定)する。 ピクセル数 : 256×256 測定視野 : 5μm□ AFM測定により得たプローブの変位のマッピングデー
タ(AFM像)を図5に示す。また、このプローブの変
位のマッピングデータ(AFM像)を、表6に示すよう
な条件で12通りに分割し、各領域の平均変位を算出す
る。
【0041】
【表6】
【0042】なお、表6の領域は、分割された各領域の
一辺の長さ(単位μm)を示している。
一辺の長さ(単位μm)を示している。
【0043】分割した各領域の変位の平均値が、全デー
タの平均値の20%の上下範囲に入る確率を求め、この
確率が一定の値(例えば80%)以上である場合に、そ
の領域では均一であると判断する。そして、この手順に
より得られた最小の均一領域の大きさにより分散性を評
価する。図5のマッピングデータ(AFM像)を、上記
の手順により解析すると、表7に示すような結果が得ら
れる。
タの平均値の20%の上下範囲に入る確率を求め、この
確率が一定の値(例えば80%)以上である場合に、そ
の領域では均一であると判断する。そして、この手順に
より得られた最小の均一領域の大きさにより分散性を評
価する。図5のマッピングデータ(AFM像)を、上記
の手順により解析すると、表7に示すような結果が得ら
れる。
【0044】
【表7】
【0045】この実施形態3のように、本発明は、走査
型プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定して画像化す
る分析方法にも適用することができる。なお、本発明
は、分散性を画像データとして出力する分析方法におけ
るデータの解析に広く適用することが可能であり、EP
MAマッピング分析やAFM測定の場合に限らず、SE
M撮影により分布状態を画像化して分散性を評価する方
法、オージェ電子顕微鏡マッピング分析による方法、X
線光電子分光法マッピング分析による方法、蛍光X線分
析法マッピング分析による方法などの、種々の方法によ
り分散性を画像データとして出力する分析方法に適用す
ることができる。
型プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定して画像化す
る分析方法にも適用することができる。なお、本発明
は、分散性を画像データとして出力する分析方法におけ
るデータの解析に広く適用することが可能であり、EP
MAマッピング分析やAFM測定の場合に限らず、SE
M撮影により分布状態を画像化して分散性を評価する方
法、オージェ電子顕微鏡マッピング分析による方法、X
線光電子分光法マッピング分析による方法、蛍光X線分
析法マッピング分析による方法などの、種々の方法によ
り分散性を画像データとして出力する分析方法に適用す
ることができる。
【0046】なお、本発明はさらにその他の点において
も上記実施形態に限定されるものはなく、発明の要旨の
範囲内において、種々の応用、変形を加えることが可能
である。
も上記実施形態に限定されるものはなく、発明の要旨の
範囲内において、種々の応用、変形を加えることが可能
である。
【0047】
【発明の効果】上述のように、本発明(請求項1)の分
散性評価方法は、被評価試料について物質の分布状態を
測定して得た画像を、複数の領域に均等に分割して各領
域における検出強度の平均値に有意差が認められない最
小の領域を求め、この最小の領域の大きさを表す絶対値
により分散性を評価するようにしているので、分散性を
定量的、客観的に評価することができるようになり、分
散性に偏りがあってもこれを正しく評価することができ
るようになる。また、絶対的な指標による評価を行うこ
とができるため、含有率の異なる被評価試料間や、異種
物質(元素)間での分散性の比較を行うことができる。
散性評価方法は、被評価試料について物質の分布状態を
測定して得た画像を、複数の領域に均等に分割して各領
域における検出強度の平均値に有意差が認められない最
小の領域を求め、この最小の領域の大きさを表す絶対値
により分散性を評価するようにしているので、分散性を
定量的、客観的に評価することができるようになり、分
散性に偏りがあってもこれを正しく評価することができ
るようになる。また、絶対的な指標による評価を行うこ
とができるため、含有率の異なる被評価試料間や、異種
物質(元素)間での分散性の比較を行うことができる。
【0048】また、従来の評価方法のように、標準偏差
や変動係数などの相対的な基本統計量を用いて分散性を
評価する方法では、異なる領域間での分散性の比較や、
含有率が異なる被評価試料間での分散性の比較、あるい
は、検出強度が異なる異種物質(元素)間での分散性の
比較は困難であるが、本発明においては、分割した領域
の一辺の長さや面積などの絶対的な数値を用いて分散性
を評価するようにしているので、測定領域が異なる画像
間における分散性の比較や、含有率が異なる被評価試料
間での分散性の比較が可能であるばかりでなく、異種物
質間での分散性の比較を行うことも可能になる。
や変動係数などの相対的な基本統計量を用いて分散性を
評価する方法では、異なる領域間での分散性の比較や、
含有率が異なる被評価試料間での分散性の比較、あるい
は、検出強度が異なる異種物質(元素)間での分散性の
比較は困難であるが、本発明においては、分割した領域
の一辺の長さや面積などの絶対的な数値を用いて分散性
を評価するようにしているので、測定領域が異なる画像
間における分散性の比較や、含有率が異なる被評価試料
間での分散性の比較が可能であるばかりでなく、異種物
質間での分散性の比較を行うことも可能になる。
【0049】また、本発明は、分散性を画像データとし
て出力する分析方法におけるデータの解析に広く適用す
ることが可能であり、請求項4のように、EPMAマッ
ピング分析による方法、SEM撮影による方法、走査型
プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定して画像化する
方法、オージェ電子顕微鏡マッピング分析による方法、
X線光電子分光法マッピング分析による方法、及び蛍光
X線分析法マッピング分析による方法、などの種々の方
法により分散性を画像データとして出力する分析方法に
適用することができる。
て出力する分析方法におけるデータの解析に広く適用す
ることが可能であり、請求項4のように、EPMAマッ
ピング分析による方法、SEM撮影による方法、走査型
プローブ顕微鏡を用いて原子間力を測定して画像化する
方法、オージェ電子顕微鏡マッピング分析による方法、
X線光電子分光法マッピング分析による方法、及び蛍光
X線分析法マッピング分析による方法、などの種々の方
法により分散性を画像データとして出力する分析方法に
適用することができる。
【図1】本発明の一実施形態にかかる分散性評価方法に
より得たマッピングデータ(マップ図)を模式的に示す
図である。
より得たマッピングデータ(マップ図)を模式的に示す
図である。
【図2】(a),(b),(c)は、図1のマップ図を分割し
た状態を示す図である。
た状態を示す図である。
【図3】本発明の一実施形態にかかる分散性評価方法に
より得た、異なる3種類の被評価試料のマッピングデー
タ(マップ図)を示す図である。
より得た、異なる3種類の被評価試料のマッピングデー
タ(マップ図)を示す図である。
【図4】本発明の他の実施形態にかかる分散性評価方法
により得た、それぞれ異なる物質を含有する3つの被評
価試料(D,E、F)の、所定の元素についてのマッピ
ングデータ(マップ図)を示す図である。
により得た、それぞれ異なる物質を含有する3つの被評
価試料(D,E、F)の、所定の元素についてのマッピ
ングデータ(マップ図)を示す図である。
【図5】本発明の他の実施形態において得た、プローブ
の変位のマッピングデータ(AFM像)を示す図であ
る。
の変位のマッピングデータ(AFM像)を示す図であ
る。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06T 1/00 G06F 15/62 380 Fターム(参考) 2F067 HH04 JJ03 KK01 KK02 KK05 LL00 RR35 RR41 2F069 AA03 AA64 GG04 GG07 GG08 HH30 NN00 NN25 2G001 AA01 AA03 BA07 BA08 BA09 CA03 GA01 GA06 HA01 HA13 JA13 KA01 5B057 DA13 DB02 DC01
Claims (3)
- 【請求項1】複数の物質から構成される被評価試料につ
いて、被評価試料中に含有される所定の物質の分布状態
を画像化し、 得られた全体画像を複数の領域に均等に分割し、 前記各領域における検出強度の平均値に有意差が認めら
れない最小の領域を求め、 前記最小の領域の大きさを表す絶対値により分散性を評
価することを特徴とする分散性評価方法。 - 【請求項2】(a)異なる領域における所定の物質の分布
状態をそれぞれ画像化し、各領域における所定の物質の
分布状態を比較する場合、 (b)所定の物質の含有率が異なる複数の被評価試料間
で、所定の物質の分散性を比較する場合、 (c)同一領域における異種物質の分散性を比較する場合 のいずれかに適用されることを特徴とする請求項1記載
の分散性評価方法。 - 【請求項3】前記所定の物質の分布状態を画像化する方
法が、(a)EPMAマッピング分析による方法、(b)S
EM撮影による方法、(c)走査型プローブ顕微鏡を用い
て原子間力を測定して画像化する方法、(d)オージェ電
子顕微鏡マッピング分析による方法、(e)X線光電子分
光法マッピング分析による方法、(f)蛍光X線分析法マ
ッピング分析による方法からなる群より選ばれるいずれ
か1種であることを特徴とする請求項1又は2記載の分
散性評価方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10331405A JP2000155089A (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 分散性評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10331405A JP2000155089A (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 分散性評価方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000155089A true JP2000155089A (ja) | 2000-06-06 |
Family
ID=18243329
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10331405A Pending JP2000155089A (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 分散性評価方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2000155089A (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6261719A (ja) * | 1985-09-11 | 1987-03-18 | Hitachi Cable Ltd | 内面被覆複合管の静水圧押出し用複合ビレツト |
JP2005201640A (ja) * | 2004-01-13 | 2005-07-28 | Jeol Ltd | 試料評価方法及び試料評価装置 |
CN103047959A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-04-17 | 北京理工大学 | 一种面向精密装配的基于熵理论的平面形状误差评定方法 |
JP2015007542A (ja) * | 2013-06-24 | 2015-01-15 | 株式会社ノリタケカンパニーリミテド | 分散性評価方法、分散性評価装置、及び分散性評価機能をコンピュータに実現させる為のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
CN105628564A (zh) * | 2014-10-29 | 2016-06-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 米饭均匀性测试方法、***及电子设备 |
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CN111426714A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-07-17 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种基于扫描电镜能谱的烟丝加香均匀性检测方法 |
CN111426715A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-07-17 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种基于xps一步法测量烟丝加香均匀性的方法 |
JP2020204824A (ja) * | 2019-06-14 | 2020-12-24 | 日立金属株式会社 | 情報処理システムおよび情報処理方法 |
-
1998
- 1998-11-20 JP JP10331405A patent/JP2000155089A/ja active Pending
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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