DE69228537T2

DE69228537T2 - Methode und vorrichtung zur oberflächenanalyse

Info

Publication number: DE69228537T2
Application number: DE69228537T
Authority: DE
Inventors: Kiyohide K.K. Tokai-Rika-Denki-Seisakusho Niwa-Gun Aichi-Ken 480-01 Imaeda
Original assignee: Tokai Rika Co Ltd
Current assignee: Tokai Rika Co Ltd
Priority date: 1991-03-19
Filing date: 1992-03-19
Publication date: 1999-07-08
Anticipated expiration: 2012-03-20
Also published as: EP0577835B1; EP0577835A1; DE69228537D1; US5418367A; JPH1096691A; EP0577835A4; WO1992016827A1

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Analyse einer Oberfläche und eine Vorrichtung zur Analyse einer Oberfläche, bei der das Verfahren zur Analyse einer Oberfläche angewandt wird.
Ganz allgemein ausgedrückt, wenn eine organische Substanz analysiert wird, um die Zusammensetzung einer funktionellen Gruppe zu bestimmen, wird eine Beleuchtung bzw. Bestrahlung der Substanz mit Infrarotlicht durchgeführt. Diese infrarote Bestrahlung, die entweder die Substanz durchdringt oder von der Substanz reflektiert wird, wird in Spektren aufgelöst. Die Intensität des Infrarots wird für jede vorbestimmte Wellenlänge gemessen, um das Spektrum zu erhalten. Die Infrarot- Wellenlänge, die ein Maximum der Intensität des Absorbierens des aufgestrahlten Infrarotlichtes zeigt, ist für jede funktionelle Gruppe jeweils unterschiedlich. Deshalb enthält das Spektrum, welches durch Messen der Intensität der Infrarotbestrahlung erhalten wird, die entweder die Substanz durchdrungen hat oder von ihr reflektiert wurde, einen Scheitelwert (peak) in der Wellenform (ein Maximum oder ein Minimum), und zwar je nach der funktionellen Gruppe, aus der die Substanz besteht. Diese Wellenlänge der Infrarotbestrahlung, bei der der Scheitelwert erzeugt wird, erlaubt es, daß die funktionelle Gruppe, die die Substanz ausbildet, analysiert wird.
Wenn Kunstharzteile, wie etwa aus Plastik auf Verunreinigungen geprüft werden, und wenn festgestellt wird, daß sie Verunreinigungen enthalten, und wenn die Positionen und die Zustände der Verunreinigungen analysiert werden, so wird eine sogenannte Oberflächenanalyse durchgeführt, in der die synthetischen Teile in einer Ebene durchgeschnitten werden, diese Ebene bzw. Fläche in eine Vielzahl von kleinen Bereichen unterteilt wird, und Infrarotlicht auf diese kleinen Bereiche projiziert wird, um so jeden kleinen Bereich zu analysieren, ähnlich wie oben beschrieben.
Falls diese Elemente, die die Substanz ausbilden, wie etwa Kunstharz, sogar identisch zueinander sind, sind jedoch die Eigenschaften der jeweiligen Substanzen ziemlich unterschiedlich voneinander, und zwar infolge der Bindungszustände zwischen den Molekülen oder infolge ähnlicher Zustände. Dementsprechend wurde, wenn die oben beschriebene Analyse durchgeführt wird, das Verfahren, bei dem sich eine Wellenform ändert, die ein Spektrum darstellt, insbesondere eine Wellenlänge der Infrarotbestrahlung und eine Intensität des Infrarots an einem Scheitelpunkt einer Wellenform, die das Spektrum darstellt, beobachtet, und es wurde ein Mustervergleich durchgeführt, und zwar mit dem Zustand, in dem sich die Wellenform, die das Spektrum von vorher ausgemessenen Standardproben darstellt, ändert, um die Substanzen zu spezifizieren. Deshalb ist es erforderlich, um die Fehler zu minimieren und um eine sehr genaue Intensität der Infrarotstrahlung zu erhalten, die Messungen mehrfach durchzuführen und dann den Durchschnitt zu berechnen, um die Genauigkeit zu verbessern, wodurch die benötigte Zeit für die Messung, die Analyse etc. ansteigt.
Das Verfahren und die Vorrichtung nach der vorliegenden Erfindung betreffen das grundlegende Konzept der Hauptbestandteilsanalyse, welches aus dem "Journal of Optical Society of America", Band 4, Nr. 11/November 1987, S. Kawata et al. Seiten 2101 bis 2106, "Component analysis of spatial and spectral patterns in multispectral images" bekannt ist. Entsprechend dem beschriebenen Verfahren ist es beabsichtigt, sowohl die räumlichen Muster der unterschiedlichen Substanzen, die in einem Bereich enthalten sind als auch die spektralen Muster zu rekonstruieren, und zwar ohne Kenntnis deren spektroskopischen Reaktionen oder deren räumlichen Eigenschaften. Unter Verwendung spezieller Grenzbetrachtungen ist es möglich, die Bänder oder Grenzen der jeweiligen räumlichen Komponentenmuster und der spektralen Reaktionen von jeder einzelnen Substanz zu berechnen.
In "Optics communications", Band 32, Nr. 1, Jan. 1980, Amsterdam, NL, J. Duvernoyet al., Seiten 39 bis 44, sind die statistischen Eigenschaften des Farbspektrums von Landschaften beschrieben, wobei diese statistischen Eigenschaften studiert werden, indem die Karhunen-Loeve-Transformation eingesetzt wird, angewandt auf multispektrale Daten, wodurch eine bemerkenswerte Datenkompression erreichbar ist. Dies wird durch ein Filtern der Daten durch den ersten Eigenvektor der kovarianten Matrix erreicht.
Angesichts des vorstehend erläuterten, ist es eine erste Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Analyse eines Bereichs bzw. einer Oberfläche zu schaffen, mit dem die Messung und die Analyse in kurzer Zeit durchgeführt werden kann.
Eine zweite Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Vorrichtung zur Analyse der Oberfläche zu schaffen, mit der die Messung und die Analyse in kurzer Zeit durchgeführt werden können.
In Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung umfaßt ein Verfahren zur Analyse einer Oberfläche die Merkmale nach Anspruch 1, während eine Vorrichtung zur Analyse einer Oberfläche die Merkmale nach Anspruch 4 umfaßt.
Wie die vorliegende Erfindung die oben erwähnten Aufgaben löst, wird nun erläutert. Ein zu analysierender Bereich wird in eine große Anzahl von kleinen Bereichen unterteilt. Diese kleinen Bereiche werden photometrisch vermessen, um die Spektren der kleinen Bereiche zu erhalten. Eine Vielzahl von Hauptbestandteilen wird aus den erhaltenen Spektren der kleinen Bereiche extrahiert, und die Hauptbestandteilwerte oder Hauptbestandteilmarkierungen von jedem der extrahierten Bestandteile wird für jeden der kleinen Bereiche berechnet. Dann wird die Vielzahl der kleinen Bereiche klassifiziert, nämlich in eine Mehrzahl von Gruppen kleiner Bereiche, so daß die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilwerte der spezifizierten Hauptbestandteile einen vorbestimmten Wert übersteigen, in identische Gruppen kleiner Bereiche eingeteilt werden, wobei die Substanzen, die die klassifizierten kleinen Bereiche der Gruppen bilden, analysiert werden.
Vorzugsweise wird ein optimaler kleiner Bereich aus jeder der Gruppen kleiner Bereiche ausgewählt bzw. extrahiert, basierend auf den Hauptbestandteilwerten des spezifizierten Hauptbestandteils, und basierend auf dem Spektrum des optimalen kleinen Bereichs, so daß damit die Substanzen, die jede Gruppe ausbilden, analysiert werden.
Die Bereichsanalysevorrichtung nach der vorliegenden Erfindung umfaßt eine Meßeinrichtung, die eine Oberfläche, die zu analysieren ist, in eine große Anzahl von kleinen Bereichen unterteilt und photometrisch diese kleinen Bereiche vermißt, um die Spektren der kleinen Bereiche zu erhalten; eine Berechnungseinrichtung, die eine Vielzahl von Hauptbestandteilen aus den gewonnenen Spektren der jeweiligen kleinen Bereiche extrahiert und die die Hauptbestandteilwerte der jeweiligen Vielzahl von Bestandteilen für jeden der kleinen Bereiche berechnet; eine Einrichtung zur Klassifizierung, die die große Anzahl der kleinen Bereiche in eine Vielzahl von kleinen Bereichsgruppen klassifiziert, so daß die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilwerte von bestimmten Hauptbestandteilen einen vorbestimmten Wert übersteigen, in einer identischen kleinen Bereichsgruppe enthalten sind; und eine Analyseeinrichtung, die die Substanzen analysiert, die die klassifizierten kleinen Bereichsgruppen bilden.
Die Analyseeinrichtung extrahiert vorzugsweise einen optimalen bzw. repräsentativen kleinen Bereich der optimalen Hauptbestandteilswerte des spezifizierten Hauptbestandteils aus jeder der kleinen Bereichsgruppen, und analysiert die Substanzen, die die kleinen Bereichsgruppen bilden, auf der Grundlage des Spektrums der optimalen kleinen Bereiche.
Eine zu analysierende Oberfläche wird in eine große Anzahl kleiner Bereiche unterteilt und diese kleinen Bereiche werden photometrisch vermessen, um die Spektren zu erhalten, so daß eine Vielzahl von Hauptbestandteilen aus den erhaltenen Spektren der kleinen Bereiche extrahiert werden können, wobei die Hauptbestandteilswerte von jedem der Vielzahl der extrahierten Bestandteile für jeden kleinen Bereich berechnet wird. Die Hauptbestandteile stellen einen Bereich dar, in dem die Datenwerte weit verteilt sind, wobei dies nach der vorliegenden Erfindung ein wichtiges Merkmal zur Spezifikation der Substanzen ist, die die kleinen Bereiche ausbilden. Das Spektrum setzt sich aus den Daten zusammen, die die Lichtintensität oder einen ähnlichen Wert für jede vorbestimmte Wellenlänge darstellt. Die Hauptbestandteile werden durch die Koeffizienten (Eigenvektor) ausgedrückt, die die jeweilige Gewichtung für jedes Datum zur Verfügung stellt. Ein großes Gewicht wird derjenigen Wellenlänge gegeben, bei der die Datenwerte weit gestreut vorliegen. Wenn eine zu vermessende Oberfläche, die die Substanz A enthält, die einen großen Scheitelwert bzw. Spitzenwert in dem Spektrum erzeugt, und zwar zum Beispiel bei der Wellenlänge λ1, und die die Substanz B enthält, die keinen Spitzenwert bei der Wellenlänge λ1 in dem Spektrum erzeugt, in eine Vielzahl von kleinen Bereichen aufgeteilt wird, um so die Spektren dieser kleinen Bereiche zu erhalten, so sind die Datenwerte bei der Wellenlänge λ1 weit gestreut, wenn man die Spektren der kleinen Bereiche vergleicht. Somit ist der Datenwert bei der Wellenlänge λ1, bei der die Werte weit gestreut vorliegen, das wichtige Merkmal, zur Spezifikation der Substanzen. Die Hauptbestandteile, die im vorgehenden Beispiel extrahiert worden sind, werden durch die Koeffizienten so ausgedrückt, daß eine Gewichtung der Daten bei der Wellenlänge λ1 erhöht werden kann. Dementsprechend sind die Hauptbestandteilswerte der jeweiligen Hauptbestandteile, die auf der Grundlage dieser Koeffizienten berechnet werden, sehr unterschiedlich für die kleinen Bereiche, die jeweils durch die Substanz A und durch die Substanz B gebildet sind. Deshalb wird bestimmt, ob die Hauptbestandteilswerte der jeweiligen kleinen Bereiche jeweils einen vorbestimmten Wert übersteigen oder ob nicht, und wenn die Vielzahl der kleinen Bereiche auf diese Art und Weise in eine Vielzahl von Gruppen kleiner Bereiche eingeteilt ist, werden die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile einen vorbestimmten Wert übersteigen, in eine identische Gruppe kleiner Bereiche eingeteilt, so daß festgestellt werden kann, daß kleine Bereiche, die die spezifizierten Gruppen kleinen Bereiche ausbilden, durch die gleichen Substanzen gebildet sind, und daß die Substanzen, die die jeweiligen kleinen Bereiche bilden, jeweils durch die Analyse der Substanzen spezifiziert werden können, die die Gruppen der kleinen Bereiche ausbilden.
Falls es sogar eine Mehrzahl von Stellen gibt, an denen die Datenwerte jeweils weit gestreut vorliegen, ist es möglich, diese Mehrzahl von Stellen der Verteilung durch einen Hauptbestandteil darzustellen. Deshalb kann das Merkmal des Spektrums eines Produktes aus einem Kunstharz oder aus einem ähnlichen Material, welches durch eine Vielzahl von Spitzenwerten gebildet wird, durch eine kleine Anzahl von Hauptbestandteilen dargestellt werden. Auf diese Art und Weise werden die Hauptbestandteile in Übereinstimmung mit dem Ausmaß der Verteilung der Daten bestimmt, so daß eine hohe Genauigkeit des Wertes der jeweiligen Daten nicht erforderlich ist. Sogar wenn zum Beispiel die Werte der Lichtintensität, die zu messen ist, infolge von Fehlern leicht gestreut vorliegen, ist eine Verteilung dieser Werte infolge der Vielzahl der Spitzenwerte, die bei der spezifizierten Wellenlänge auftreten, verglichen mit den Hauptbestandteilen, relativ und ausreichend klein, so daß die Analyse-Ergebnisse nicht besonders beeinflußt sind. Dementsprechend ist es nicht erforderlich, die Spektren mehrfach zu erhalten, um die Genauigkeit der Messung der Intensität des Lichtes an den Spitzenwerten oder ähnlichen Punkten des Spektrums zu erhöhen, wodurch es mög lich ist, daß die Zeit verkürzt wird, die für die Messung, die Analyse und ähnliches benötigt wird.
In Übereinstimmung mit einer bevorzugten Ausführungsform nach der vorliegenden Erfindung wird ein optimaler kleiner Bereich der optimalen Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile extrahiert, nämlich aus jeder der Gruppen der kleinen Bereiche, und die Analyse der Substanzen, die jede dieser Gruppen bilden, wird vorzugsweise auf der Grundlage des Spektrums jedes repräsentativen bzw. optimalen kleinen Bereichs durchgeführt. Es kann festgestellt werden, daß das Spektrum, bei dem die Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile am höchsten sind oder das Spektrum eines zentralen kleinen Bereichs, das Merkmal deutlich zeigen, daß die spezifizierten Hauptbestandteile aufweist. Deshalb ist es möglich, die Substanzen durch die oben beschriebenen Spektren einfach zu spezifizieren.
Eine zu analysierende Oberfläche wird in eine Vielzahl von kleinen Bereichen aufgeteilt und diese kleinen Bereiche werden photometrisch vermessen, um die Spektren zu erhalten, sowie eine Vielzahl von Hauptbestandteilen aus den erhaltenen Spektren der jeweiligen kleinen Bereiche extrahiert werden, und die Hauptbestandteilmarkierungen der jeweiligen mehreren Bestandteile werden für jeden der kleinen Bereiche berechnet. Die Mehrzahl der Hauptbestandteile, denen eine hohe Gewichtung an der Wellenlänge zugeordnet ist, an der die Datenwerte weit gestreut vorliegen, wird deshalb aus den Spektren der jeweiligen kleinen Bereiche extrahiert. Die kleinen Bereiche, die sich jeweils aus unterschiedlichen Substanzen zusammensetzen, unterscheiden sich voneinander in den Hauptbestandteilswerten der spezifizierten Hauptbestandteile.
Deshalb wird bestimmt, ob die Hauptbestandteilswerte der jeweiligen kleinen Bereiche jeweils einen vorbestimmten Wert übersteigen oder ob nicht, und wenn die Vielzahl der kleinen Bereiche auf diese Art und Weise in eine Mehrzahl von Gruppen kleiner Bereiche eingeteilt ist, werden die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile einen vorbestimmten Wert übersteigen, in eine identische Gruppe kleiner Bereiche eingeteilt, so daß festgestellt werden kann, ob der kleine Bereich, der die spezifizierte Gruppe bildet, durch die identischen Substanzen ausgebildet ist, und die Substanzen, die die jeweiligen kleinen Bereiche bilden, können jeweils durch Analyse der Substanzen spezifiziert werden, die die jeweiligen Gruppen der kleinen Bereiche bilden. Darüber hinaus, da die Hauptbestandteile in Übereinstimmung mit dem Ausmaß der Verteilung der Daten bestimmt werden und eine hohe Genauigkeit dieser Werte der jeweiligen Daten nicht erforderlich ist, ist es nicht notwendig, die Spektren mehrmals zu erhalten, um die Präzision in der Messung der Intensität des Lichtes zu verbessern, und zwar an Stellen mit Spitzenwerten oder an ähnlichen Punkten des Spektrums, wodurch die Zeit verkürzt wird, die für die Messung, die Analyse und ähnliches benötigt wird.
Die Analyseeinrichtung extrahiert vorzugsweise einen kleinen Bereich, in dem die Hauptbestandteilswerte des spezifizierten Hauptbestandteils am größten sind oder einen zentralen Bereich aus der Gruppe der jeweiligen kleinen Bereiche und analysiert die Substanzen, die diese Gruppen kleiner Bereiche bilden, und zwar auf der Grundlage des Spektrums des kleinen Bereichs. Es kann dann festgestellt werden, daß das Spektrum der Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile, welches am höchsten ist oder daß das Spektrum des zentralen kleinen Bereichs das Merkmal deutlich aufweist, welches die spezifizierten Hauptbestandteile zeigen. Deshalb ist es möglich, durch die oben beschriebenen Spektren einfach die Substanzen zu spezifizieren.
Mit den oben erwähnten Konstruktionen nach der vorliegenden Erfindung können die Spektren erhalten werden, indem Infrarotlicht auf eine Oberfläche projiziert wird, welche analysiert werden soll. Darüber hinaus ist es möglich, die Spek tren zu erhalten, indem sichtbares Licht auf eine Oberfläche projiziert wird, die mittels der Raman-Verteilung analysiert werden soll.
Wie oben erläutert, kann mit der vorliegenden Erfindung eine hervorragende Wirkung erzielt werden, so daß es möglich ist, die Messung und die Analyse in einer kurzen Zeit durchzuführen, da die Oberfläche, die analysiert werden soll, in eine große Anzahl kleiner Bereiche unterteilt wird, und da diese kleinen Bereiche photometrisch vermessen werden, um die Spektren dieser kleinen Bereiche zu erhalten. Darüber hinaus werden die mehreren Hauptbestandteile aus den Spektren der kleinen Bereiche extrahiert und die Hauptbestandteilswerte der jeweiligen mehreren Komponenten werden für jeden der kleinen Bereiche berechnet. Dann werden die mehreren kleinen Bereiche in eine Vielzahl von Gruppen kleiner Bereiche unterteilt bzw. klassifiziert, so daß die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilswerte der spezifizierten Hauptbestandteile einen vorbestimmten Wert übersteigen, jeweils in einer identischen Gruppe kleiner Bereiche enthalten sind, so daß die Substanzen, die die Gruppen kleiner Bereiche bilden, analysiert werden können.
In den Zeichnungen zeigt:
Fig. 1 ein schematisches Blockdiagramm einer Vorrichtung zur Infrarot-Analyse einer Oberfläche, in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung;
Fig. 2 ein Flußdiagramm, in dem ein Meßverfahren für jeden der kleinen Bereiche nach der vorliegenden Erfindung erläutert ist;
Fig. 3 ein Flußdiagramm, in dem ein Verfahren zur Oberflächenanalyse nach der vorliegenden Erfindung erläutert ist;
Fig. 4 ein Diagramm, in dem das Konzept der kleinen Bereiche erläutert ist;
Fig. 5A ein schematisches Diagramm, in dem ein Beispiel für eine Abbildung eines Bereichs dargestellt ist, der analysiert werden soll;
Fig. 5B ein schematisches Diagramm, in dem ein Beispiel erläutert ist, wie ein klassifiziertes Ergebnis sich darstellt;
Fig. 6 ein Kurvendiagramm, in dem eine Funktion der Analyse der Hauptbestandteile dargestellt ist; und
Fig. 7 ein Kurvendiagramm, in dem ein Beispiel dargestellt ist, bei dem ein gemessenes Ergebnis des besten Punktes erläutert ist.
Unter Bezugnahme auf die zugehörigen Zeichnungen wird eine Ausführungsform nach der vorliegenden Erfindung im folgenden beschrieben. In der Fig. 1 ist eine Infrarot-Analysevorrichtung 10 für eine Oberfläche nach der vorliegenden Erfindung gezeigt. Anstatt der Wellenlänge benutzt die Analysevorrichtung 10 für die Oberfläche mittels Infrarot eine Wellenlängenkonstante (die reziproke Größe der Wellenlänge) als Basiseinheit. Die Analysevorrichtung 10 ist mit einem Generator 12 zur Erzeugung der Infrarotstrahlung ausgestattet, der die Infrarotstrahlung abgibt, und zwar mit einer vorbestimmten Wellenlängenkonstanten. Dieser Generator 12 ist mit einer Regelungseinheit 16 über eine Steuereinheit 14 verbunden und emittiert Infrarotstrahlung in Antwort auf Anweisungen von der Regelungseinheit 16.
Oberhalb des Generators 12 ist ein XY-Tisch 18 angeordnet, auf dem eine Probe SA angeordnet ist, die zu analysieren ist. Der XY-Tisch 18 ist lichtdurchlässig und die Probe SA, die zu analysieren ist, wird auf dem XY-Tisch 18 plaziert, und zwar in dünne Plättchen geschnitten, um so den Durchgang des Infrarotlichtes zu erleichtern. Somit wird die Infrarotstrahlung, die von dem Generator 12 für die Infrarotstrahlung abgegeben wird, durch den XY-Tisch 18 und durch die Probe SA hindurchtreten, die zu analysieren ist. Der XY-Tisch 18 ist mit dem Antriebsabschnitt 20 gekoppelt und er ist in der X- und in der Y-Richtung verlagerbar, d. h. in zwei Dimensionen, nämlich durch den Antriebsabschnitt 20. Der Antriebsabschnitt 20 ist mit der Regelungseinheit 16 verbunden und diese bewegt den XY-Tisch 18 in Übereinstimmung mit einer Anweisung von der Regelungseinheit 16. Oberhalb des XY-Tisches 18 ist ein Objektivtubus 22 vorgesehen, in dem eine Blende, eine Polarisationseinheit und ähnliches (nicht gezeigt) untergebracht sind. Die Infrarotstrahlung, die durch den XY-Tisch 18 und durch die Probe SA hindurch getreten ist, die zu analysieren ist, fällt in den Objetivtubus 22 ein. Der Objektivtubus 22 ist mit der Regelungseinheit 16 über die Steuereinheit 14 verbunden. Die Regelungseinheit 16 regelt einen Betrieb der Blende und ähnlicher Bauteile. Eine Videokamera 24, die Bildaufnahmeelemente, wie etwa einen CCD-Chip hat, ist auf der Ausgangsseite des Objektivtubus 22 für Infrarotstrahlung montiert. Die Videokamera 24, die mit der Regelungseinheit 16 verbunden ist, empfängt die Infrarotstrahlung, die durch die Probe SA, die zu analysieren ist, hindurch getreten ist und die den Objektivtubus 22 passiert hat, so daß die Videokamera ein Videosignal erzeugt, welches die Abbildung der Probe SA, die analysiert wird, darstellt, und das Videosignal an die Regelungseinheit 16 weitergibt.
Darüber hinaus ist ein Spektrophotometer 26 für Infrarotlicht an dem Objektivtubus 22 montiert. Der Objektivtubus 22 gibt einen Teil der einfallenden Infrarotstrahlung an das Spektrophotometer 26 für Infrarotstrahlung ab. Das Spektrophotometer 26 ist mit einem Spektroskop (nicht dargestellt) ausgerüstet, welches die Infrarotstrahlung spektral auflöst, welche von dem Objektivtubus 22 einfällt, sowie ein Photometer (nicht dargestellt) aufweist, welches die Intensität der aufgelösten Infrarotstrahlung mißt. Das Infrarot-Spektrophotometer 26 ist mit der Regelungseinheit 16 verbunden und ein Band der zu messenden Wellenlängenkonstanten und eine Schrittweite der zu messenden Wellenlängenkonstanten des Spektrums wird durch die Regelungseinheit 16 angegeben. Das Band der zu messenden Wellenlängenkonstanten gibt einen Bereich der Wellenlängenkonstanten der Infrarotstrahlung an, die zu messen ist, und die Schrittweite der zu messenden Wellenlängenkonstanten zeigt an, daß die Infrarotstrahlung vermessen wird, nämlich bei welcher Gradzahl der Wellenlängenkonstantenbreite innerhalb des Wellenlängenkonstantenbandes zu messen ist. Das Spektrophotometer 26 mißt die Intensität der Infrarotstrahlung in Übereinstimmung mit dem angegebenen Band der Wellenlängenkonstanten, die zu messen sind, und mit der Schrittweite der zu messenden Wellenlängenkonstanten, die zu messen sind, und gibt die gemessenen Daten an die Regelungseinheit 16 aus, die das Spektrum darstellen.
Die Regelungseinheit 16 ist mit einer Festplatte 28 ausgestattet. Die Meßergebnisse, die von dem Spektrometer 26 für Infrarot erhalten werden, werden auf dieser Festplatte 28 gespeichert. Eine Anzeige 32 ist mit der Regelungseinheit 16 über einen Videoprinter 30 verbunden. Die Regelungseinheit 16 gibt ein Videosignal und ähnliches aus, die von der Videokamera 24 ausgegeben werden, und zwar über den Videoprinter 30 zu der Anzeige 32. Somit zeigt die Anzeige 32 die Abbildung der Probe SA, die zu analysieren ist. Darüber hinaus druckt, basierend auf dem eingegebenen Videosignal, der Videoprinter 30, falls erforderlich, das Abbild der Probe SA, die analysiert wird, aus. Zusätzlich ist auch die Anzeige 34 mit der Regelungseinheit 16 verbunden. Die Regelungseinheit 16 ermöglicht es der Anzeige 32, Informationen bezüglich der Ergebnisse der Analyse und ähnliches darzustellen. Eine Tastatur 36 zur Eingabe von Daten und ähnliches ist auch mit der Regelungseinheit 16 verbunden.
Als nächstes wird der Betrieb der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Unter Bezugnahme auf die Fig. 2 und das dort gezeigte Flußdiagramm, wird ein Meßverfahren für die Probe zuerst beschrieben, die analysiert werden soll.
In einem Schritt 100 wird die Information des Bandes der zu messenden Wellenlängenkonstanten, die Information der Schrittweite der Wellenlängenkonstanten, und ähnliche Werte bezüglich des Spektrums, die vorher auf der Festplatte 28 oder ähnlichem gespeichert worden sind, ausgelesen. Bei der vorliegenden Ausführungsform wird das Band der zu messenden Wellenlängenkonstanten auf den Bereich von 1000 bis 2000 cm&supmin;¹ (entspricht einer Wellenlänge von 5.000 bis 10.000 nm) festgelegt, in dem nur eine geringe Beeinflussung durch Feuchtigkeit, Kohlensäuregas und ähnliches vorliegt. Die Schrittweite der Wellenlängenkonstanten wird auf zum Beispiel 4 bis 16 cm&supmin;¹ gesetzt. Darüber hinaus unterteilt die Analysevorrichtung 10 für die Oberfläche mittels Infrarot eine zu analysierende Oberfläche der Probe SA, die zu analysieren ist, in zum Beispiel 10 · 10 kleine Bereiche 38 ein, wie es in der Fig. 4 gezeigt ist, oder in 30 · 30 kleine Bereiche oder eine ähnliche Anzahl ein, um die Messung für die jeweiligen kleinen Bereiche durchzuführen. Deshalb werden auch die Informationen über die Positionen (Koordinaten) der jeweiligen kleinen Bereiche ausgelesen.
In einem Schritt 102, basierend auf der Information über die Positionen der kleinen Bereiche, wird der XY-Tische 18 so bewegt, daß die Infrarotstrahlung auf einen kleinen Bereich projiziert wird, der zu vermessen ist. In einem Schritt 104 wird die Infrarotstrahlung von dem Generator 12 für die Infrarotstrahlung abgegeben. Die Infrarotstrahlung, die von dem Generator 12 für die Infrarotstrahlung emittiert wird, durchdringt den XY-Tisch 18 und den kleinen Bereich, der zuerst zu vermessen ist, der Probe SA, die zu analysieren ist, und ein Teil der Infrarotstrahlung fällt auf das Spektrophotometer 26 für Infrarot ein und wird dort spektral aufgelöst. Der restliche Teil davon wird in die Videokamera 24 geleitet.
In einem Schritt 106 werden die zu messenden Wellenlängenkonstanten und die Schrittweite der Wellenlängenkonstanten des Spektrums dem Spektrophotometer 26 für Infrarot eingegeben, und gleichzeitig beginnt das Spektrophotometer 26 für die Infrarotstrahlung mit der (Ver-) Messung der Infrarotstrahlung. Deshalb beginnt das Spektrophotometer 26 für Infrarotstrahlung die (Ver-) Messung der Infrarotstrahlung, deren Intensität höher ist als zum Beispiel eine Wellenlängenkonstante von 2.000 cm&supmin;¹ an einem Ende des Bandes der Wellenlängenkonstanten, die durchzumessen sind, und mißt die Intensität der Infrarotstrahlung bis zu dem anderen Ende des Bandes der Wellenlängenkonstanten, die durchgemessen werden sollen, zum Beispiel bis zu einer Wellenlängenkonstanten von 1.000 cm&supmin;¹, und zwar für jede Schrittweite der Wellenlängenkonstanten. Die Daten der Messung werden an die Regelungseinheit 16 ausgegeben. Falls das Spektrophotometer 26 für Infrarotstrahlung die Intensität der Infrarotstrahlung bis zu dem anderen Ende des Bandes der Wellenlängenkonstanten mißt, die bis zu einer Wellenlängenkonstanten von 1.000 cm&supmin;¹ gemessen werden sollen, ist die Messung des Spektrums eines kleinen Bereichs beendet. In dem nächsten Schritt 108 werden die eingegebenen Daten der Messung auf der Festplatte 28 gespeichert.
In dem nächsten Schritt 110 wird bestimmt, ob die Messung für alle kleinen Bereiche durchgeführt und vervollständigt worden ist, oder ob nicht. Falls die Entscheidung in dem Schritt 110 NEIN ist, so wird in dem Schritt 102 der XY-Tisch 18 angetrieben bzw. verlagert, so daß die Infrarotstrahlung auf den nächsten zu vermessenden kleinen Bereich projiziert werden kann. Dann wird in den Schritten 104 bis 110 eine Messung durchgeführt, die der oben erläuterten Messung entspricht. Auf diese Art und Weise wird die Messung durchgeführt, und zwar für alle kleinen Bereiche, indem Infrarotstrahlung nacheinander auf jeden der kleinen Bereiche projiziert wird.
Falls die Entscheidung in dem Schritt 110 JA ergibt, ist die Messung vervollständigt.
Bei dem oben beschriebenen Verfahren, falls die Intensität der Infrarotstrahlung der Wellenlängenkonstanten für p Schritte für die jeweils n kleinen Bereiche gemessen worden ist, werden die daraus folgenden Daten der Messung X&sub1;&sub1;, ... Xpn erhalten, wie es in der Tabelle 1 dargestellt ist. Diese Meßdaten werden auf der Festplatte 28 gespeichert. Die jeweiligen kleinen Bereiche sind aus Gründen eines besseren Verständnisses als kleine Bereiche 1, 2, 3, ... n durchnumeriert, so daß sie voneinander unterschieden werden können. Darüber hinaus stellen die Meßdaten des jeweiligen kleinen Bereichs, d. h. die Meßdaten (X&sub1;&sub1;, X&sub2;&sub1;, X&sub3;&sub1;, ..., Xp1) des kleinen Bereichs, der mit 1 numeriert ist, das Spektrum dieses kleinen Bereichs 1 dar. Tabelle 1
Als nächstes wird, basierend auf den Meßdaten, die durch die oben beschriebene Messung erhalten wurden, ein Verfahren zur Analyse der Oberfläche einer Probe SA, die zu analysieren ist, unter Bezugnahme auf das Flußdiagramm nach der Fig. 3 erläutert. In dem Schritt 200 werden die Meßdaten, wie sie in der Tabelle 1 gezeigt sind, und wie sie auf der Festplatte 28 gespeichert sind, eingelesen. In dem Schritt 202 wird bestimmt, ob die Anzahl n der kleinen Bereiche gleich der Zahl der Stichproben p ist oder größer ist. Wenn die Entscheidung in dem Schritt 202 NEIN lautet, verzweigt das Programm zu dem Schritt 204.
Wenn die Hauptbestandteile durch das Verfahren zum Extrahieren der Hauptbestandteile extrahiert werden, wie weiter unten beschrieben, nämlich aus den Meßdaten, die durch Messung der Intensität der Infrarotbestrahlung erhalten werden, die die Wellenlängenkonstanten von p Schritten für die jeweiligen kleinen Bereiche aufweisen, ist es nicht möglich, eine Lösung eines Eigenvektors zu erhalten, wenn es zu wenige Daten gibt, d. h. n < p ist, so daß das Programm zu dem Schritt 204 verzweigt und die Daten reduziert. Zum Beispiel werden Spitzenwerte der Meßdaten für die jeweiligen kleinen Bereiche erhalten und die Meßdaten der vorbestimmten Wellenlängenkonstanten, deren Werte der Meßdaten für alle kleinen Bereiche keinen Spitzenwert aufweisen, d. h. alle photometrischen Daten, deren Werte kleiner sind als diese Spitzenwerte, eliminiert. Da die Hauptbestandteile, die aus den Meßdaten extrahiert werden, eine große Gewichtung bei einer Variable (Wellenlängenkonstante) bewirken, bei der die Meßdaten sehr weit gestreut sind, d. h. der Wellenlängenkonstanten, bei der ein Wert der Meßdaten in einem kleinen Bereich einen Spitzenwert einnimmt, und bei der ein Wert der Meßdaten kleiner ist als ein Spitzenwert in einem anderen kleinen Bereich, werden diese nicht sonderlich beeinflußt, sogar wenn die Daten einer vorbestimmten Wellenlängenkonstanten, die kleiner sind als ein Spitzenwert für alle kleinen Bereiche, eliminiert werden.
In dem nächsten Schritt 206 wird eine Normalisierung durchgeführt, um die Werte der jeweiligen Meßdaten zu verändern, so daß der Durchschnittswert der Meßdaten 0 ist und der Wert der Verteilung davon 1 ist. Hierdurch werden Einflüsse, die durch den Zustand einer Oberfläche bewirkt werden, die analysiert werden soll, z. B. durch Streuung der Lichtstrahlen, besei tigt. In dem Schritt 208 werden die Hauptbestandteile extrahiert. Die Hauptbestandteile werden extrahiert, indem zum Beispiel eine Berechnung durchgeführt wird, wie sie weiter unten beschrieben ist.
Falls p Variablen (Wellenlängenkonstanten bei der vorliegenden Ausführungsform) für die jeweilgen n Felder (die jeweiligen kleinen Bereiche bei der vorliegenden Ausführungsform) gemessen werden, wird eine zusammengesetzte Variable z erhalten, die durch die folgende Formel (1) erhalten wird, die p Variablen X1, X2, ... Xp aufweist.
z = a1X1 + a2X2 +... apXp = ajXj ...(1)
Die Verteilung V(z) der zusammengesetzten Variablen z wird durch die folgende Formel (2) ausgedrückt.
V(z) = 1/n {a1 (X1i - X1) + ... + ap (Xpi - Xp)}² ...(2)
Das Extrahieren der Hauptbestandteile entspricht der Maximierung der Verteilung der zusammengesetzten Variablen. Somit werden die Koeffizienten a&sub1;&sub1;, ..., app und die festen Werte λ&sub1;, ..., λp berechnet, die p Hauptbestandteile darstellen, wie es in der folgenden Tabelle 2 gezeigt ist. Eine Beschreibung dieses Verfahrens zum Ab- bzw. Herleiten der Hauptbestandteile ist hier weggelassen worden. Tabelle 2
Die Beziehung zwischen den jeweiligen Eigenwerten ist wie folgt:
λ1 ≥ λ2 ≥ ... ≥ λp ≥ 0 ... (3)
Das erste Hauptbestandteil, das dem maximalen Eigenwert λ1 entspricht, wird durch die zusammengesetzte Variablen, wie unten beschrieben, ausgedrückt, wobei die Elemente der Eigenvektoren (a&sub1;&sub1;, ..., app) Koeffizienten sind.
z1 = a11X1 + a21X2 + ... + ap1Xp ...(4)
Auf die gleiche Art und Weise werden der zweite Hauptbestandteil und die weiteren Hauptbestandteile dargestellt, nämlich wie folgt.
z2 = a12X1 + a22X2 + ... + ap2Xp
z3 = a13X1 + a23X2 + ... + ap3Xp
:
:
z1 = a1pX1 + a2pX2 + ... + appXp ...(5)
Wie es aus den oben erläuterten Formeln (4) und (5) leicht zu ersehen ist, sind die Eigenvektoren (a11, ..., app) Koeffizienten zum Gewichten von jeder der zusammengesetzten Variablen z1, ..., zp. Wenn sich zum Beispiel die Probe SA, die zu analysieren ist, aus drei Arten von Substanzen A, B und C zusammensetzt, die jeweils Spektren aufweisen, wie sie in der Fig. 6 gezeigt sind, und die Verteilung der Meßdaten der jeweiligen Variablen, d. h. der jeweiligen Wellenlängenkonstanten, bei der Wellenlängenkonstante X8 maximal ist, wird der Wert des Eigenvektors a81 des ersten Hauptbestandteils erhöht. Den Meßdaten, nämlich zu dem Zeitpunkt, wenn die Infrarotstrahlung der Wellenlängenkonstanten X8 projiziert wird, wird eine hohe Gewichtung gegeben. Deshalb sind die Substanzen A und B, die jeweils einen Spitzenwert der Intensität der Infrarotstrahlung aufweisen, nämlich bei der Wellenlängenkonstanten X8, sehr unterschiedlich von der Substanz C, die keinen Spitzenwert erzeugt, und zwar in der zusammengesetzten Variablen z1 des ersten Hauptbestandteils, d. h. der Wert des Hauptbestandteilswertes, was weiter unten noch beschrieben wird. Infolge des Unterschieds in diesen Werten ist es möglich, die Substanzen einfach zu klassifizieren.
Darüber hinaus, wie oben bereits beschrieben, hängen die Hauptbestandteile von der Verteilung der Meßdaten bei den jeweiligen Wellenlängenkonstanten ab. Eine hohe Genauigkeit ist nicht erforderlich für die Werte der Meßdaten der jeweiligen kleinen Bereiche. Dementsprechend ist es nicht notwendig, mehrere Messungen durchzuführen, wie bei dem herkömmlichen Verfahren zur Berechnung eines Durchschnittswerts, oder eine Präzision der Messung der Intensität der Infrarotstrahlung an einem Spitzenwert zu verbessern, oder ähnliches. Es ist ebenfalls möglich, die Zeit zu verkürzen, die für die Analyse benötigt wird, nämlich infolge der reduzierten Zeit zum Messen und Verringern des Datenvolumens.
In dem Schritt 210 wird die Anzahl D der Hauptbestandteile bestimmt, und die Anzahl M der Substanzen, die die Zahl der Substanzen angibt, die einen Bereich, der analysiert wird, bilden. Die Anzahl D der Hauptbestandteile ist eine Zahl der Hauptbestandteile, die in einem Verfahren eingesetzt werden, wie etwa der Klassifizierung in dem nächsten Schritt 212 und in den darauf folgenden Schritten. Die Hauptbestandteile, bei denen der Eigenwert λ den folgenden Ausdruck (6) erfüllt, werden benutzt.
λm ≥ p/2 (wobei m = 1, ..., p) ...(6)
Der oben stehende Ausdruck (6) ist ein empirisch erhaltener Ausdruck, der aus Versuchen erhalten wurde, die von dem Erfinder der vorliegenden Erfindung durchgeführt worden sind. Die Hauptbestandteile, die den Ausdruck (6) nicht erfüllen, weisen Eigenwerte λ auf, die verkleinert sind und das Verhältnis der Hauptbestandteile zu der gesamten Verteilung einer originalen Variablen, die sogenannte Verteilungsrate, ist niedrig. Deshalb liegt ein nur geringer Einfluß auf ein Verfahren wie etwa die Klassifikation vor, die in dem nächsten Schritt 212 und in den darauf folgenden Schritten durchgeführt wird. Es gibt auch keine Möglichkeit, daß ein Problem auftritt, sogar wenn sie nicht als Hauptbestandteile eingesetzt werden, in einem Verfahren, wie etwa der Klassifikation. Darüber hinaus, da es möglich ist, die gleiche Anzahl der Substanzen zu analysieren, wie Hauptbestandteile eingesetzt werden, bestimmt der Schritt 210 den gleichen Wert als Anzahl D der Hauptbestandteile, unter der Annahme, daß die Zahl der Substanzen M ist.
In dem Schritt 212 werden die Hauptbestandteilswerte der jeweiligen Hauptbestandteile für jeden der kleinen Bereiche berechnet. Die Hauptbestandteilswerte sind die Werte der Hauptbestandteile z1, ..., zp, die durch die Substitution der Meßdaten X11, X21, X32, ... Xp1 für die Variablen X1, X2, ..., Xp in den Formeln (4) und (5) berechnet werden.
Es werden jedoch nur die Hauptbestandteilswerte der Hauptbestandteile in dem Schritt 210 für jeden der kleinen Bereiche berechnet, die verwendet werden. Zum Beispiel, wenn die Anzahl der Hauptbestandteile D gleich drei ist, werden die Hauptbestandteilswerte z11, ..., z3n der ersten bis dritten Hauptbestandteile für jeden der kleinen Bereiche berechnet. Tabelle 3
Die Hauptbestandteilswerte stellen jeweils die Beziehung zwischen den Daten (Meßdaten für jeden der kleinen Bereiche bei der vorliegenden Ausführungsform) und jedem Hauptbestandteil her. Zum Beispiel zeigt ein kleiner Bereich, in dem die Hauptbestandteilswerte des ersten Hauptbestandteils am höchsten sind oder ein zentraler kleiner Bereich das Merkmal deutlich, welches durch den ersten Hauptbestandteil dargestellt ist, so daß bestimmt werden kann, daß das erste Hauptbestandteil einen Spitzenwert erzeugt, bei der Wellenlängenkonstanten, an der eine hohe Gewichtung vorgegeben ist. Deshalb kann, wenn eine Klassifizierung basierend auf der Größe der Hauptbestandteilswerte durchgeführt wird, es bestimmt werden, daß die kleinen Bereiche, die in eine Gruppe identischer kleiner Bereiche klassifiziert wurden, durch die gleiche Substanz gebildet sind.
In dem Schritt 214 wird der jeweilige kleine Bereich, basierend auf den Hauptbestandteilswerten klassifiziert. Bei dieser Methode der Klassifikation wird bestimmt, ob zum Beispiel die Hauptbestandteilswerte z11, ..., z1n des ersten Hauptbestandteils des jeweiligen kleinen Bereichs einen Bezugswert (zum Beispiel 1) übersteigt oder ob nicht, und dann wird dieser kleine Bereich, dessen Hauptbestandteilswerte einen Referenzwert übersteigen, als ein kleiner Bereich klassifiziert, der dem ersten Hauptbestandteil entspricht. Als nächstes wird bestimmt, ob die Hauptbestandteilswerte z21, ..., z2n des zweiten Hauptbestandteils des kleinen Bereichs, der nicht in den ersten Hauptbestandteil klassifiziert wurde, einen Referenzwert übersteigt, oder ob nicht. Die Klassifizierung erfolgt hierbei genauso wie oben beschrieben. Darüber hinaus wird bestimmt, ob die Hauptbestandteilswerte z31, ... z3n des dritten Hauptbestandteils des kleinen Bereichs, der nicht in den zweiten Hauptbestandteil klassifiziert wurde, einen Referenzwert übersteigt, oder ob nicht. Diese werden dann ebenso klassifiziert, wie oben bereits beschrieben. Falls die Anzahl der Hauptbestandteile drei übersteigt, werden die kleinen Bereiche auf diese Art und Weise ebenso klassifiziert. Bei der vorliegenden Ausführungsform, ist ein anfänglicher Wert der Referenzmarke gleich Eins. Wenn die Klassifizierung beendet ist, werden die Ergebnisse dieser Klassifizierung auf der Anzeige 34 dargestellt, wie es in der Fig. 5B gezeigt ist. Das Ergebnis der Klassifizierung ist die aktuelle Abbildung einer Oberfläche, die zu analysieren ist und es wird für jede Gruppe der klassifizierten kleinen Bereiche die gleiche Farbe verwendet. Nicht klassifizierte kleine Bereiche (zum Beispiel der Bereich B in der Fig. 5B), bei denen keiner der Hauptbestandteilswerte die Referenzmarke bei dem oben erwähnten Verfahren der Klassifizierung übersteigt, werden ohne Farbe bzw. Kennzeichnung dargestellt.
In dem Schritt 216 wird bestimmt, ob die klassifizierten Ergebnisse identisch zu der Entity sind, oder ob nicht. Eine Bedienperson der Analysevorrichtung 10 einer Oberfläche mittels Infrarot vergleicht die Abbildung einer Oberfläche der Probe SA, die analysiert werden soll und die auf der Anzeige 32 dargestellt ist, wie es in der Fig. 5A gezeigt ist, mit den Ergebnissen der Klassifizierung, die auch auf der Anzeige dargestellt sind, wie es in der Fig. 5B gezeigt ist, und bestimmt zum Beispiel, ob oder ob nicht die Ergebnisse der Klassifizierung der tatsächlichen Farbverteilung der zu analysierenden Oberfläche entsprechen, und die Bedienperson gibt dann die festgestellten Ergebnisse durch Bedienung einer Tastatur 36 ein. Angenommen, daß zum Beispiel festgestellt wird (siehe Fig. 5B), daß ein kleiner Bereich 40 und ein kleiner Bereich 42 nicht dem realen Objekt entsprechen, so wird in einem solchen Fall dieses festgestellte Ergebnis, welches nicht der Entity (den Tatsachen) entspricht, eingegeben. Falls die festgestellten Ergebnisse, daß nämlich keine Übereinstimmung mit den Tatsachen vorliegt, eingegeben werden, verzweigt das Verfahren bzw. Programm zu dem Schritt 218, in dem bestimmt wird, ob weitere noch nicht klassifizierte kleine Bereiche ohne Farbgebung existieren, oder ob nicht. Falls die Entscheidung in dem Schritt 218 "JA" ist, so wird in dem Schritt 220 von der Referenzmarke 0,1 abgezogen und das Programm verzweigt zurück zu dem Schritt 214. Somit wird das Kriterium für die Klassifizierung reduziert, und eine erneute Klassifizierung wird durchgeführt. Falls die Entscheidung in dem Schritt 218 "NEIN" lautet, so werden die Anzahl D der Hauptbestandteile und die Werte der Anzahlen M der Substanzen korrigiert, um so der Entity zu entsprechen. Das Programm verzweigt dann zu dem Schritt 212 zurück. Dann werden die Schritte 212 bis 222 wiederholt, bis die Entscheidung in dem Schritt 216 "JA" lautet.
Falls die Entscheidung in dem Schritt 216 "JA" ergibt, so verzweigt das Programm zu dem Schritt 224, und der beste Punkt, welcher der kleine Bereich mit der höchsten Hauptbestandteilsmarke unter den jeweiligen Gruppen der kleinen Bereiche ist, die durch die gleiche Substanz gebildet sind, wird extrahiert, nämlich aus jeder der Gruppen kleiner Bereiche. In dem Schritt 226 wird auf die gleiche Art und Weise wie nach dem Meßverfahren nach dem Flußdiagramm nach der Fig. 2, die Infrarotstrahlung auf die jeweiligen kleinen Bereiche projiziert, die als der beste Punkt aus jeweils den Gruppen der kleinen Bereiche extrahiert worden sind. Die Intensität der Infrarotstrahlung wird gemessen, indem die Wellenlängenkonstanten der Infrarotstrahlung verändert werden. Hierdurch können die Spektren der jeweiligen besten Punkte erhalten werden, wie es in der Fig. 7 gezeigt ist, wobei diese Spektren auf der Anzeige 34 angezeigt werden.
Als nächstes wird in dem Schritt 228 bestimmt, ob die Einschätzung (Identifikation) der Substanzen, die die jeweiligen besten Punkte bilden, mit der Analysevorrichtung 10 für eine Oberfläche mittels Infrarot ausgeführt worden ist oder ob nicht. Es erfordert Fachwissen, die Substanzen anhand der angezeigten Spektren zu bestimmen. Falls eine Bedienperson der Analysevorrichtung 10 für eine Oberfläche mittels Infrarot ein Fachmann ist, erfolgt die Entscheidung in dem Schritt 228 mit "JA". Falls die Bedienperson kein Fachmann ist, nämlich in der Bestimmung der Substanzen, so erfolgt die Entscheidung in dem Schritt 228 mit "NEIN". Falls die Entscheidung in dem Schritt 228 "JA" lautet, so verzweigt das Programm zu dem Schritt 230, und ein ähnliches Spektrum wird von den vorgehend gespeicherten Spektren eingelesen. Für diesen Fall, da der beste Punkt der kleine Bereich ist, der die höchste Hauptbestandteilsmarke unter der Gruppe der kleinen Bereiche aufweist, ist es der kleine Bereich, der das kennzeichnende Merkmal aufweist, welches durch die jeweiligen Hauptbestandteile erzeugt wird. Dementsprechend, wenn die jeweiligen Hauptbestandteile das Merkmal der Substanzen sehr genau wiedergeben, ist es möglich, die Substanzen an jedem besten bzw. repräsentativen Punkt leicht zu bestimmen.
In dem Schritt 232 wird bestimmt, ob die Spektren der jeweiligen besten Punkte, die in dem Schritt 226 gemessen wurden, diejenigen sind, die zu existierenden Substanzen gehören. Falls zum Beispiel ein ähnliches Spektrum nicht existiert (im Schritt 230) oder falls die Substanzen noch nicht bestimmt wurden und aus was sie bestehen, wenn die Substanzen von einem Fachmann bestimmt werden, wird diese Entscheidung mit "NEIN" erfolgen. Falls die Entscheidung in dem Schritt 232 "NEIN" lautet, wird angenommen, daß die Hauptbestandteile die Merkmale der Substanzen nicht sehr genau wiedergeben, die die kleinen Bereiche bilden, d. h. zum Beispiel, daß der kleine Bereich des besten Punktes aus einer Vielzahl von Substanzen gebildet ist. Deshalb werden die Werte der Anzahl M von Substanzen in dem Schritt 234 korrigiert und das Programm verzweigt zu dem Schritt 212. Falls die Entscheidung in dem Schritt 232 auf "JA" lautet, wird das Programm beendet.
Auf diese Art und Weise werden bei der vorliegenden Ausführungsform mehrere Hauptbestandteile extrahiert, von denen die jeweiligen Wellenlängen als Variablen ausgedrückt sind, sowie die Hauptbestandteilswerte der mehreren Hauptbestandteile für jeden kleinen Bereich berechnet werden, und es werden, basierend auf diesen Hauptbestandteilswerten, die kleinen Bereiche jeweils klassifiziert. Deshalb ist es nicht erforderlich, mehrere Messungen durchzuführen. Es ist ebenso nicht notwendig, die Präzision der Messung der Intensität der Infrarotstrahlung an einem Spitzenwert oder ähnlichen Punkten zu verbessern. Darüber hinaus ist es möglich, die Zeit für die Messung zu reduzieren, und die Analysezeitspanne zu verringern, und zwar wegen der verringerten Menge von Daten.
Obwohl bei der vorliegenden Ausführungsform die Spektren durch Messung der Intensität der Infrarotstrahlung erhalten werden, die durch die Probe SA, die analysiert werden soll, dringt, ist es auch möglich, die Spektren durch Messung der Intensität der Infrarotstrahlung zu erhalten, die von der Probe SA reflektiert wird, die zu analysieren ist. Darüber hinaus können die Spektren auch durch Projektion von sichtbarem Licht auf einen Oberflächenbereich, der analysiert werden soll, erhalten werden, indem die Raman-Streuung verwendet wird.
Darüber hinaus, obwohl die oben erläuterte Ausführungsform lediglich als Beispiel beschrieben worden ist, bei dem eine Oberfläche, die zu vermessen ist, in eine große Anzahl von kleinen Bereichen unterteilt worden ist und photometrisch vermessen wird, indem die Probe verschoben wird, um analysiert zu werden, ist die vorliegende Erfindung nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Die Oberfläche, die zu vermessen ist, kann in eine große Anzahl kleiner Bereiche unterteilt werden, und kann photometrisch vermessen werden, indem die Probe nicht bewegt wird, die es zu analysieren gilt, sondern die Oberfläche, die zu messen ist, wird durch Abtasten mit einer Infrarotstrahlung mittels eines rotierenden Polygonspiegels, mittels eines galvanometrischen Spiegels oder ähnlichen optischen Einrichtungen vermessen.
Darüber hinaus, obwohl die oben erläuterte Ausführungsform als ein Beispiel anzusehen ist, bei dem ein kleiner Bereich mit den höchsten Hauptbestandteilsmarken oder ein kleiner Bereich in der Mitte extrahiert und analysiert wird, können die Werte der Hauptbestandteilsmarken des kleinen Bereichs, der extrahiert werden soll, durch Versuche bestimmt werden, sowie basierend auf den Hauptbestandteilsmarken die kleinen Bereiche extrahiert und analysiert werden können, die zur Analyse der Substanzen am besten geeignet sind.

Claims

1. Verfahren zur Analyse einer Oberfläche mit folgenden Schritten:

- Teilen einer zu analysierenden Oberfläche in eine große Zahl von kleinen Bereichen (n) und photometrisches Messen der kleinen Bereiche, um Spektren X&sub1;&sub1;, X&sub2;&sub1;, ..., Xpn der jeweiligen kleinen Bereiche zu erhalten;

- Gewinnen einer Vielzahl von Hauptbestandteilen aus den gewonnenen Spektren der jeweiligen kleinen Bereiche, wobei die Hauptbestandteile z&sub1;, ..., zp ausgedrückt werden unter Verwendung von Eigenvektoren a&sub1;&sub1;, ..., app und Variablen X&sub1;, ..., Xp als

z&sub1; = a&sub1;&sub1;X&sub1; + a&sub2;&sub1;X&sub2; + ... + ap1Xp

z&sub2; = a&sub1;&sub2;X&sub1; + a&sub2;&sub2;X&sub2; + ... + ap2Xp

z&sub3; = a&sub1;&sub3;X&sub1; + a&sub2;&sub3;X&sub2; + ... + ap3Xp

...

zp = a1pX&sub1; + a2pX&sub2; + ... + appXp;

- Berechnen der Hauptbestandteilswerte von jeden der gewonnenen mehreren Hauptbestandteile z&sub1;, ..., zp für jeden der kleinen Bereiche (n), wobei die Hauptbestandteilswerte die Werte der Hauptbestandteile z&sub1;, ..., zp sind, die berechnet werden durch das Ersetzen der Variablen X&sub1;, ... Xp durch Meßdaten X&sub1;&sub1;, X&sub2;&sub1;, ..., Xp1;

- Klassifizieren der großen Zahl von kleinen Bereiche (n) in eine Vielzahl von kleine Bereichsgruppen, so daß die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilswerte von bestimmten Hauptbestandteilen einen vorbestimmten Wert überschreiten, in einer identischen kleinen Bereichsgruppe enthalten sind; und

- Analysieren der Substanzen, die die klassifizierten kleinen Bereichsgruppen bilden.

2. Verfahren zur Analyse einer Oberfläche nach Anspruch 1, wobei ein optimaler kleiner Bereich aus jeder der kleinen Bereichsgruppen gewonnen wird auf der Basis der Hauptbestandteilswerte des bestimmten Hauptbestandteiles und auf der Basis des Spektrums des gewonnenen kleinen Bereiches, wobei die Analyse der Substanzen, die die kleinen Bereichsgruppen bilden, durchgeführt wird.

3. Verfahren zur Analyse einer Oberfläche nach Anspruch 1, wobei die Hauptbestandteile dort gewonnen werden, wo ein Eigenwert λm dem folgenden Ausdruck genügt:

λm ≥ p/2

wobei m = 1, ..., p ist und p die Zahl der Daten ist, die in den jeweiligen kleinen Bereichen aufgenommen werden.

4. Vorrichtung zur Analyse einer Oberfläche, mit:

einer photometrischen Meßeinrichtung, die eine zu analysierende Oberfläche in eine große Zahl (n) von kleinen Bereichen teilt und die kleinen Bereiche photometrisch mißt zur Gewinnung von Spektren X&sub1;&sub1;, X&sub2;&sub1;, ..., Xpn der jeweiligen kleinen Bereiche

z&sub1; = a&sub1;&sub1;X&sub1; + a&sub2;&sub1;X&sub2; + ... + ap1Xp

z&sub2; - a&sub1;&sub2;X&sub1; + a&sub2;&sub2;X&sub2; + ... + ap2Xp

z&sub3; = a&sub1;&sub3;X&sub1; + a&sub2;&sub3;X&sub2; + ... + ap3Xp

....

zp = a1pX&sub1; + a2pX&sub2; + ... + appXp;

einer Berechnungseinrichtung, die eine Vielzahl von Hauptbestandteilen aus den gewonnenen Spektren der jeweiligen kleinen Bereiche extrahiert, wobei die Hauptbestandteile ausge drückt werden unter Verwendung von Eigenvektoren a&sub1;&sub1;, a&sub2;&sub1;, ..., app und Variablen X&sub1;, ..., Xp und die die Hauptbestandteilswerte von jedem der extrahierten mehreren Bestandteile für jeden der kleinen Bereiche berechnet, wobei die Hauptbestandteilswerte die Werte der Hauptbestandteile z&sub1;, ..., zp sind, die durch das Ersetzen der Variablen X&sub1;, ..., Xp durch Meßwerte X&sub1;&sub1;, X&sub2;&sub1;, ..., Xp1 berechnet werden;

einer Einrichtung zur Klassifizierung, die die große Zahl der kleinen Bereiche in eine Vielzahl von kleinen Bereichsgruppen klassifiziert, so daß die kleinen Bereiche, deren Hauptbestandteilswerte von bestimmten Hauptbestandteilen einen vorbestimmten Wert überschreiten, in einer identischen kleinen Bereichsgruppe enthalten sind; und einer Analyseeinrichtung, die die Substanzen analysiert, die die klassifizierten kleinen Bereichsgruppen bilden.

5. Vorrichtung zur Analyse einer Oberfläche nach Anspruch 4, wobei die Analyseeinrichtung einen repräsentativen kleinen Bereich der repräsentativen Hauptbestandteilswerte des spezifizierten Hauptbestandteiles aus jeder der kleinen Bereichsgruppen extrahiert und auf der Basis des Spektrums des extrahierten kleinen Bereiches die Substanzen analysiert, die die kleinen Bereichsgruppen bilden.

6. Vorrichtung zur Analyse einer Oberfläche nach Anspruch 4, wobei die Hauptbestandteile dort extrahiert werden, wo ein Eigenwert dem folgenden Ausdruck genügt:

λm ≥ p/2