對sem-eds數據集中的未知物的聚類分析的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了用于確定由包括初始未知數據點的整個SEM-EDS數據集表示的礦物含量的方法。SEM-EDS數據點被取得并與已知數據點的集合進行比較。與已知數據點不足夠類似的任何數據點被分類為未知，并且與如同未知數據點聚類。在對所有數據點進行分析之后，具有足夠數量的數據點的未知數據點的任何聚類被進一步分析以確定它們的特征。具有允許進一步分析的不足夠數量的數據點的未知數據點的所有聚類被視為異常值并被丟棄。
【專利說明】對SEM-EDS數據集中的未知物的聚類分析

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明一般地涉及用于使用帶電粒子束系統(tǒng)和能量彌散光譜學系統(tǒng)來標識礦物 的方法和結構。

【背景技術】
[0002] 諸如來自本發(fā)明的受讓人FEI公司的QEMSCAN?(通過掃描電子顯微術對礦物的定 量評估）和MLAtm (礦物釋放分析儀）之類的礦物分析系統(tǒng)已經多年來用于確定在礦中存在 的礦物的類型和相對量。這樣的系統(tǒng)朝向典型地為模具（mold)中的環(huán)氧樹脂中固定的小顆 粒形式的樣本指引電子束，并測量響應于該電子束而來自材料的X射線的能量。一種這樣 的過程稱為"能量彌散X射線分析"或"EDS"，其可以用于樣本的元素分析或化學表征。后 向散射的電子（BSE)檢測器也結合電子束柱而用于礦物分析。BSE信號的強度隨電子束下 的材料的平均原子數而變，并且該關系可以用于開發(fā)有用的礦物標識方法。
[0003]EDS系統(tǒng)依賴于X射線從樣本的發(fā)射以執(zhí)行元素分析。每個元素具有唯一的原子 結構，這允許作為元素的原子結構的特征的X射線自彼此被唯一地標識。為了激發(fā)X射線 從樣本的發(fā)射，帶電粒子束聚焦在樣本上，這使得來自內殼的電子被射出。來自外殼的電子 設法填充該電子空穴，并且較高能量殼和較低能量殼之間能量上的差異被釋放為X射線， 其可以通過EDS檢測器來檢測。
[0004]QEMSCAN?包括SEM(掃描電子顯微鏡)、多個EDS檢測器以及用于控制自動化數 據獲取的軟件。該技術標識并量化在所獲取的光譜內的元素，并然后對著具有固定元素范 圍的礦物定義的列表來匹配該數據。元素范圍的寬度取決于光譜中X射線的數量，因此針 對具有第一數量的X射線計數的X射線光譜所開發(fā)的礦物定義不能適用于具有不同數量 的X射線的光譜。因此，尚未有可能定義用于任意數量的X射線計數的通用數據庫。而且， QEMSCAN?使用第一定位的匹配來定義未知樣本，即使在礦物數據庫中的別處可能存在更好 的匹配也是如此。對礦物定義的QEMSCAN?比較導致匹配或不匹配，而沒有關于未知樣本成 分是在元素范圍的中心(其將指示高概率匹配）還是在范圍的邊緣處(其將指示較低概率匹 配）的指示。
[0005]MLA技術還組合SEM、多個EDS檢測器和自動化的定量礦物學軟件。MLA計算在測 得的礦物光譜和參考礦物光譜之間的概率匹配。該方法合理地工作，但是所獲得的數值傾 向于被X射線光譜中最大峰值的大小所支配。
[0006] 合適的BSE信號的獲取時間典型地在每像素微秒的量級上。然而，EDS系統(tǒng)通常 較慢并且具有較長的獲取時間，典型地需要大約每像素幾秒以收集足夠的X射線來唯一地 標識樣本光譜。增加的獲取時間大大減小了可以測量的像素的數量。EDS系統(tǒng)典型地對光 原子不敏感。由于EDS檢測器和BSE檢測器的特定優(yōu)點和缺點，使用BSE和EDS二者一起 來準確地標識礦物有時是有用的。該聯(lián)合檢測器方法花費較長時間執(zhí)行分析，這可能使該 方法對于某些應用不太合適。
[0007] 礦物分類系統(tǒng)必須能夠將每個未知的測得光譜與已知的礦物光譜庫進行比較，并 且然后基于哪種已知礦物與測得的光譜最類似來做出選擇。典型地，為了找到最類似的光 譜，需要使用表示測得數據與已知材料之間的相似度的度量。
[0008] 當前，存在各種方式來直接比較兩個光譜，通過計算距離度量或相似性度量。在現 有技術中使用的比較方法的示例將兩個光譜之間的差異之總和取為距離。MLA使用卡方統(tǒng) 計測試來將測得光譜的每個能量通道處的值與已知礦物光譜的對應通道處的值進行比較。 這些現有技術方法基于在逐通道的基礎上對光譜進行比較。使用在逐通道的基礎上的比較 的問題在于，不保證在礦物光譜中所有需要的峰值都存在于測得的光譜中。有可能的是：測 得的光譜看似與礦物類似，但是其缺少該礦物的定義所需的一元素，或者具有在該礦物定 義中未找到的附加元素。
[0009] 在MLA的XBSE_STD(具有自動化標準收集的擴展BSE)測量模式中，對著礦物列 表比較每個數據點。如果數據點與任何礦物都不類似，那么創(chuàng)建新礦物條目并且立即從樣 本測量高質量EDS光譜。然而，該方法存在若干顯著限制。首先，用戶被呈現有數百個未知 數據點，并且沒有方式來區(qū)分哪些最頻繁地出現以及哪些是異常值。其次，不能離線執(zhí)行分 析，因為其在測量期間需要訪問SEM來收集高質量數據。最后，僅原始數據被呈現給用戶， 并且沒有分析工具來給出元素成分。因此，存在對改進的礦物標識方法的需要。


【發(fā)明內容】

[0010] 本發(fā)明的目的是改進樣本中存在的礦物的標識。
[0011] 本發(fā)明促進對由SEM-EDS數據集表示的樣本的礦物含量的確定，包括初始不匹配 任何系統(tǒng)礦物定義的樣本。
[0012] 在優(yōu)選實施例中，SEM-EDS數據點被收集并與已知數據點的集合進行比較。與已 知數據點不足夠類似的任何數據點被分類為未知，并且與類似的未知數據點聚類。在所有 數據點被分析之后，具有足夠數量的數據點的未知數據點的任何聚類被進一步分析以確定 它們的特征。
[0013] 本發(fā)明的實施例將僅僅為異常值的未知數據點與表示正出現在樣本中的真礦物 的數據點進行區(qū)分。聚類分析可以離線、在線或實時執(zhí)行以及任何時間被重新處理。呈現 給操作者的結果典型地是元素成分、平均原子數，或通過分析測量的其它特征。原始EDS和 BSE光譜也可以被呈現，以及完成的任何其它測試的原始數據。
[0014] 前面已經相當廣泛地概述了本發(fā)明的特征和技術優(yōu)點，以便可以更好地理解下面 的本發(fā)明的詳細描述。將在下文描述本發(fā)明的附加特征和優(yōu)點。本領域技術人員應當意識 至IJ，所公開的概念和特定實施例可以容易地用作為用于修改或設計用于實行本發(fā)明的相同 目的的其它結構的基礎。本領域技術人員還應當認識到，這樣的等同構造不偏離如所附權 利要求中闡述的本發(fā)明的精神和范圍。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015] 為了更透徹地理解本發(fā)明及其優(yōu)點，現在參考結合附圖所進行的以下描述，其 中： 圖1示出了用以將所有未知數據點分類成聚類的方法的流程圖；以及 圖2示出了對所有聚類的分析以確定它們是否只包含異常值數據點或者礦物定義列 表是否需要更新。
[0016]圖3a-3j是通過能量彌散X射線光譜學獲得的示例光譜。
[0017]圖4B和4B分別是石英和黃鐵礦的X射線光譜。
[0018]圖5是具有EDS能力的掃描電子顯微鏡系統(tǒng)。

【具體實施方式】
[0019]本發(fā)明的實施例目的在于用于高效且容易地對數據點進行分類的方法和裝置。 "數據點"是一組數據，諸如EDS光譜和/或后向散射的電子("BSE"）值。數據點典型地對 應于礦物。對應于已知礦物的數據點的特征與測得的數據點的特征進行比較。如果特征是 相同或非常類似的，則數據點被標記為已知或類似數據點。然而，如果數據點的特征不類似 于已知數據點的特征，則數據點被標記為未知或不類似的數據點。任何未知或不類似的數 據點將進入聚類分析中。
[0020] 朝向樣本表面指引射束，并且檢測通過射束撞擊從表面生成的發(fā)射。初級射束可 以包括例如電子、離子、光子(例如，激光束或X射線）或原子。射束典型地聚焦于樣本上的 點，并且跨樣本掃描該點。響應于初級射束而通過樣本發(fā)射、后向散射或傳輸的粒子(本文 中用于包括光子和散射的初級粒子)被檢測。以各種分析模態(tài)而檢測來自樣本的不同發(fā)射， 諸如X射線、后向散射的電子、次級電子、俄歇電子、傳輸的電子或光子。本發(fā)明不限于任何 特定的分析技術。
[0021] 不同的模態(tài)可以提供關于樣本的屬性的不同信息，諸如輪廓信息、成分信息、形 貌（topographical)信息或化學狀態(tài)信息。例如，后向散射的電子數據可以與X射線數據 同時被獲取，其中X射線被置于后向散射的電子圖像中的正確位置處以產生光譜立方體 (cube)。在一些實施例中，不同的分析模態(tài)包括檢測在不同時間由不同射束生成的發(fā)射。
[0022] 在一些實施例中，朝向樣本指引電子束，并且跨具有不同特征(諸如不同礦物成 分)的區(qū)進行掃描。第一檢測器可以例如通過檢測后向散射的電子來提供關于輪廓、形貌或 原子數的信息，而第二檢測器可以例如通過檢測特征X射線來提供關于成分的信息。
[0023] 聚類分析或聚類是將對象集合指派到也稱為聚類的組中的任務，使得與其它聚類 中的那些相比，相同聚類中的對象彼此更加類似。聚類分析基于在描述了對象或它們的關 系的數據中找到的信息將對象分組。目的在于，一組中的對象將彼此類似并且與其它組中 的對象不同。組內的相似性越大并且組之間的差異越大，則聚類得"更好"或更加明晰。
[0024] 聚類分析本身并非一種特定算法，而是用以指派礦物標識的一般方法。這可以通 過在什么構成聚類和如何高效地找到它們的其概念（notion)中顯著不同的各種算法而實 現。聚類因此可以被制定為多目標優(yōu)化問題。適當的聚類算法和參數設定(包括諸如要使 用的距離函數、密度閾值或預期聚類的數量之類的值）取決于個體數據集和結果的所意圖 的使用。聚類分析典型地是涉及試驗和錯誤的交互式多目標優(yōu)化或知識發(fā)現的迭代過程。 將經常必要的是修改預處理和參數直到結果達到所期望的屬性為止。
[0025]諸如會聚（Agglomerative)、Single-Pass(單通）或K-Means(K均值）之類的任 何標準聚類技術可以用于本發(fā)明的分析。例如，一個可能的距離度量采取EDS光譜通道值 之間的差異之總和。
[0026] 如圖1中所示，過程中的第一步驟是將SEM-EDS數據集中的每個數據點進行分類 100,分類為已知或未知105。如果其光譜在預定限制內與已知的礦物光譜匹配，則數據點 是"已知的"。例如，對于光譜匹配得多好的一個測量是如等式1中所給出的余弦相似性度 量分析， 相 似 性

【權利要求】
1. 一種用于確定樣本的礦物含量的方法，所述方法包括： 朝向未知成分的多個點指引電子束； 檢測作為電子束撞擊樣本的結果所發(fā)射的X射線以獲取X射線光譜，包括數據點的信 息； 通過與已知數據點的集合相比較來將來自樣本的數據點分類為經分類的數據點，其 中，如果經分類的數據點的特征與已知數據點的特征類似，則將所述經分類的數據點分類 為類似數據點，并且可替代地，如果經分類的數據點的特征與已知數據點不類似，則將經分 類的數據點分類為不類似數據點； 將數據點置于組中，其中所述組內的數據點的特征具有與經分類的數據點的特征類似 的特征； 重復前面的步驟直到所有數據點是經分類的數據點并且被置于具有類似特征的組中； 以及 分析具有不類似數據點的組以供在處理礦物樣本中使用。
2. 根據權利要求1所述的方法，還包括在分析具有不類似數據點的組以確定具有不類 似數據點的組的礦物含量之前，移除除具有最多數量的不類似數據點的二十個組以外的不 類似數據點的所有組。
3. 根據權利要求1或權利要求2所述的方法，還包括在分析具有不類似數據點的組以 確定具有不類似數據點的組的礦物含量之前，移除具有五個或更少不類似數據點的不類似 數據點的所有組。
4. 根據權利要求1-3中任一項所述的方法，還包括在分析具有不類似數據點的組以確 定具有不類似數據點的組的礦物含量之前，移除具有二十或更少不類似數據點的不類似數 據點的所有組。
5. 根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其中，具有不類似數據點的組通過進行定 量能量彌散x射線光譜學以確定不類似數據點的組的元素成分而被分析以確定具有不類 似數據點的組的礦物含量。
6. 根據權利要求5所述的方法，其中，基于能量彌散x射線光譜學分析的結果來變更已 知數據點的集合，并且利用經變更的已知數據點的集合來再次處理樣本。
7. 根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其中，具有不類似數據點的組通過進行后 向散射的電子檢測器分析而被分析以確定具有不類似數據點的組的平均原子數。
8. 根據權利要求7所述的方法，其中，基于后向散射的電子檢測器分析的結果來變更 已知數據點的集合，并且利用經變更的已知數據點的集合來再次處理樣本。
9. 根據權利要求1-8中任一項所述的方法，其中，每組經分類的數據點具有在每個經 分類的數據點的添加的情況下重新計算的平均值。
10. 根據權利要求9所述的方法，其中，每個經分類的數據點的特征在其被置于其中的 組的平均特征值的百分之三內。
11. 根據權利要求9或權利要求10所述的方法，其中，每個經分類的數據點的特征在其 被置于其中的組的平均特征值的百分之一內。
12. 根據權利要求9-11中任一項所述的方法，其中，每個經分類的數據點的特征在其 被置于其中的組的平均特征值的百分之0.01內。
13. 根據權利要求1-12中任一項所述的方法，其中，如果沒有具有與新分類的數據點 類似的特征的之前分類的數據點，則新分類的數據點被置于分離的組中。
14. 一種掃描電子顯微鏡x射線光譜學設備，包括： 帶電粒子束或光子束的源，和用于朝向礦物樣本指引射束的裝置； 檢測器，用于檢測響應于射束而從樣本的發(fā)射，和用于形成包括多個數據點的數據 集； 處理器，用于控制掃描電子顯微鏡；以及 計算機可讀數據存儲裝置，其存儲計算機指令以： 通過與已知數據點的集合相比較來將從樣本取得的x射線光譜學數據點分類為經分 類的數據點，其中，如果經分類的數據點的特征與已知數據點的特征類似，則將所述經分類 的數據點分類為類似數據點，并且可替代地，如果經分類的數據點的特征與已知數據點不 類似，則將經分類的數據點分類為不類似數據點； 將X射線光譜學數據點置于組中，其中所述組內的數據點的特征具有與經分類的數據 點的特征類似的特征； 重復前面的步驟直到所有X射線光譜學數據點是經分類的數據點并且被置于具有類 似特征的組中；以及 分析具有不類似數據點的組以供在處理礦物樣本中使用。
【文檔編號】G01N23/203GK104380088SQ201380033415
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2013年6月28日 優(yōu)先權日:2012年6月28日
【發(fā)明者】M.布霍特, V.H.范, M.J.歐文 申請人:Fei 公司