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中江 理紀*; 松山 嗣史*; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 町田 昌彦; 辻 幸一*
X線分析の進歩,54, p.89 - 99, 2023/03
封入式X線管とX線カメラを用いたX線吸収端差分法による元素識別イメージングの基礎研究を行った。標的元素のX線吸収端の前後でX線吸収像を得るために、二次ターゲットを用いた。つまり、封入式X線管からのX線を二次ターゲットに照射し、そこから発生する特性X線を測定試料に照射し数秒の露光時間でX線吸収像を取得できた。この方式では照射X線のエネルギーを任意に可変することはできないが、特定の元素に対しては測定が可能である。実証実験として、Al, Cu, Niの金属箔からなる試料に対してNiの元素識別画像を得るために、NiのK吸収端の前後でX線吸収像を得ることとした。CuとZnの二次ターゲットを用いてCu K
とZn KのX線を用いて2つのX線吸収像を得て、それらの画像の差分をとることでNiの分布像が得られることを示した。さらに、X線カメラにおける閾値設定機能を利用することで、二次ターゲットの交換をすることなく、一種類の二次ターゲットだけを用いてNiの吸収画像を得ることができた。
松山 嗣史*; 中江 理紀*; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 町田 昌彦; 辻 幸一*
Spectrochimica Acta, Part B, 199, p.106593_1 - 106593_6, 2023/01
被引用回数：2 パーセンタイル：45.92(Spectroscopy)It is important to reduce the measurement time in X-ray fluorescence (XRF) analysis. Micro XRF and confocal micro XRF analyses have been used to obtain elemental distribution. Because these techniques are performed in the scanning mode, shortening the measurement time per unit measurement point enables rapid determination of the elemental distributions. Therefore, we applied the Bayesian theorem to XRF analysis to estimate the accurate XRF net intensity in a short time. In the Bayesian formula, the posterior distribution is determined by the likelihood function and prior distribution. As the obtained posterior function is a probability distribution, the expected value in the function is used as the optimal value. By determining the optimal likelihood function and prior distribution, we consider that the XRF spectrum in a long-time measurement can be estimated by that in a short time. In this study, the Poisson distribution and the sum of the two exponential functions were employed as the likelihood function and prior distribution, respectively. To estimate the XRF spectrum using the Bayesian formula, a standard glass sample containing several metal elements was analyzed using a laboratory-made micro XRF instrument. The micro XRF measurements were performed at measurement times of 1, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 60, 100, 180, and 3600 s, and then the net intensity of Zn K obtained with and without the Bayesian estimation was compared. To obtain a net intensity of Zn K close to that in 3600 s, the measurement times with and without the Bayesian estimation were required to be 3 and 7 s, respectively. Thus, we significantly reduced the measurement time for an accurate XRF net intensity measurement by more than 50%.
中江 理紀*; 松山 嗣史*; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 植田 昭彦; 町田 昌彦; 佐々木 紀樹; 辻 幸一*
no journal, ,
X線吸収イメージングは試料にX線を照射し、透過したX線をカメラで検出することで非破壊的に迅速なイメージングを行う手法である。X線カメラは一般的にエネルギー分解能を有しておらず、透過X線の強度のみを取得するために元素の識別ができないが、可視化したい元素(目的元素)の吸収端前後のエネルギーのX線でイメージングを行い、画像の差分を解析することで識別が可能となる。二次ターゲットとX線フィルターを用いて擬似的に単色化したX線を利用し、銅,アルミ,ニッケル箔からニッケルを選択的にイメージングした結果を報告する。
中江 理紀*; 松山 嗣史*; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 町田 昌彦; 植田 昭彦; 佐々木 紀樹; 辻 幸一*
no journal, ,
X線吸収イメージングは試料にX線を照射し、透過したX線をカメラで検出するイメージング法である。これは非破壊かつ迅速な方法であるが、X線カメラは一般的にエネルギー分解能を有しておらず、元素の識別ができない。近年、シンクロトロン放射光を用いて、目的元素の吸収端周辺のエネルギーのX線でイメージングを行い、画像の差分を解析することで元素分布をイメージングする方法が報告されているが、実験室でX線のエネルギーを変化させることは難しい。本研究では、二次ターゲットとX線フィルターを用いることにより、実験室においても目的元素のみを可視化する方法を検討した。
松山 嗣史*; 中江 理紀*; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 町田 昌彦; 辻 幸一*
no journal, ,
蛍光X線分析法は、試料にX線を照射し、放出される蛍光X線を計測することで、未知試料の定性・定量分析を行う。蛍光X線分析を応用した走査型微小部蛍光X線分析法では、蛍光X線分析と試料の移動を繰り返しながら、元素分布像を取得する。1万点にも及ぶ測定データから元素分布像を作製することもあるため、一般に総測定時間が長い。この場合、一点当たりの測定時間を4秒減らすことができれば、元素分布像取得時間を11時間ほど縮小できることになる。しかし、単に測定時間を短くするだけでは、統計的なばらつきが大きくなるため、高精度な蛍光X線スペクトルを取得することが困難である。そこで、ベイズ推定の適応を考えた。ベイズ推定は条件付き確率を用いた方法で、教師データ(ビッグデータなど)を用いることなく推定することができる。蛍光X線分析で取得した画像に対して情報処理を適応されたことはあるが、ベイズ推定を蛍光X線スペクトル予測に適応した例は報告されていない。本研究では、ベイズ推定を用いて、短時間測定で取得したスペクトルから長時間測定におけるスペクトルを予測する方法を確立することを目的とした。
