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公開番号2025044034
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-01
出願番号2023151710
出願日2023-09-19
発明の名称補正装置、補正方法および補正プログラム
出願人株式会社リガク
代理人弁理士法人Kighs,個人,個人
主分類G01N 23/207 20180101AFI20250325BHJP(測定;試験)
要約【課題】自動で推定した補正量でプロファイルのシフトを補正することで、手間がかからず、作為性を低減でき、補正の再現性を向上できる補正装置、補正方法および補正プログラムを提供する。
【解決手段】X線粉末回折のプロファイルを補正する補正装置400であって、基準プロファイルを設定する基準プロファイル設定部420と、試料高さに関する補正量を推定する推定方法を設定する推定方法設定部430と、推定方法に基づいて、補正量を推定する補正量推定部440と、補正量に基づいて被検プロファイルを補正する補正部460と、を備え、補正量は、補正された被検プロファイルと基準プロファイルの一致度を最大にする値である
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
Ｘ線粉末回折のプロファイルを補正する補正装置であって、
基準プロファイルを設定する基準プロファイル設定部と、
試料高さに関する補正量を推定する推定方法を設定する推定方法設定部と、
前記推定方法に基づいて、前記補正量を推定する補正量推定部と、
前記補正量に基づいて被検プロファイルを補正する補正部と、を備え、
前記補正量は、前記補正された被検プロファイルと前記基準プロファイルの一致度を最大にする値であることを特徴とする補正装置。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
仮の補正量で前記被検プロファイルを補正する仮補正部をさらに備え、
前記補正量推定部は、前記仮の補正量に基づいて補正された被検プロファイルと前記基準プロファイルとの一致度の評価を繰り返すことで前記補正量を算出することを特徴とする請求項１記載の補正装置。
【請求項３】
前記基準プロファイル設定部は、ユーザにより指定されたプロファイルに基づいて前記基準プロファイルを設定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項４】
前記基準プロファイル設定部は、複数のプロファイルに基づいて算出された前記基準プロファイルを設定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項５】
前記推定方法設定部は、前記推定方法として最小二乗法またはピークトップ法を設定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項６】
前記推定方法設定部は、ユーザの指定に基づいて前記一致度が最大になる２θ角度範囲を設定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項７】
前記仮の補正量または前記補正量に基づいて前記被検プロファイルを補正することで得られたプロファイルを表示させる表示部をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項８】
前記被検プロファイルの角度２θの補正後の角度２θcorrへの変換の際に、ゴニオメータ半径Ｒおよび前記試料高さに関する補正量Ｄに基づいて、以下の数式（１）を用いることを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
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【請求項９】
前記補正量に基づいて前記被検プロファイルを補正することで定性分析の対象を生成することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
【請求項１０】
前記補正量に基づいて前記被検プロファイルを補正することでコンポーネント分解の対象を生成することを特徴とする請求項１または請求項２記載の補正装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線粉末回折のプロファイルを補正する補正装置、補正方法および補正プログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
粉末試料を対象とするＸ線回折測定では、試料ホルダのくぼみ部分に充填した粉末試料を用いる。試料詰めの作業は、同じ作業者であっても再現性をとり難い。また、作業者の熟練度により再現性が異なる。充填の際に試料表面の位置が基準位置である試料ホルダの上面と異なると、測定されるプロファイルの角度位置が本来の角度位置からシフトする（特許文献１参照）。
【０００３】
ピーク位置に敏感な分析として定性分析や機械学習があげられる。定性分析においては、測定されたプロファイルのピークシフトが発生すると、測定プロファイルのピーク位置とデータベースに収録されているピーク位置の一致度が低くなることから正しい定性結果が得られない問題が発生する。機械学習においては、教師データとして精度の高い情報を入力することが求められる。そのため、ピークシフトの発生した測定プロファイルを入力データとして使用すると、正しい学習ができず、推論結果も誤ったものとなる可能性がある。
【０００４】
定性分析や機械学習の前処理としてコンポーネント分解が用いられることがある。コンポーネント分解は、測定されたプロファイルを異なる因子のプロファイルに分解するアルゴリズムであり（特許文献２参照）、分解したプロファイルを定性分析や機械学習に用いることができる。ピークシフトした複数のプロファイルを用いてコンポーネント解析を行った場合、コンポーネント解析の精度が低下することが知られている。その場合、分解したプロファイルのピーク位置が本来期待される位置からずれてしまうという問題が発生し、定性分析や機械学習の結果が誤ったものとなる可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
再表２０１５－１１９０５６号公報
特開２０１９－０８７０４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のような試料表面のずれに対しては、直接に試料を基準位置に調整する方法が採られることがある。例えば、マシンプレスのような機械を用いて均一に被検試料を準備できるが、このような物理的な調整が難しい場合もあり、必ずしも対策として十分ではない。
【０００７】
測定されたプロファイルのシフトに対して、ユーザが目視によりソフト上で試料位置のずれを補正することも考えられる。図１２は、試料位置を補正する際に用いられるダイアログボックスを示す図である。例えば、図１２に示す仕様では、操作領域９１０においてスライダーバーまたはテキストボックスで値を変化させると、ビューワー上に補正後のプロファイルが表示される。
【０００８】
ゴニオメータ半径Ｒを有するＸ線回折装置に対し、試料表面高さの補正量Ｄを適用したとき、補正後の回折角２θｃｏｒｒは、数式（１）のように表される。解析時にソフトで試料位置のずれを補正する場合、その補正は、角度２θを角度２θｃｏｒｒに置き換えることに相当する。
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【０００９】
しかしながら、近年では機械学習を用いて定性および定量分析を行う機会が増えており、教師データとして多量のデータを処理する必要がある。多量のデータを処理する場合に上記のような方法では手間がかかる。また、ユーザの操作が前提となると、作為的な結果をもとに分析を行うことになり客観性が損なわれる。補正がユーザの技量によるため、再現性が十分でないという問題も生じうる。
【００１０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、自動で推定した補正量でプロファイルのシフトを補正することで、手間がかからず、作為性を低減でき、補正の再現性を向上できる補正装置、補正方法および補正プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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