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9th June 2021 | Author: Dr Matt Hiscock
自動化された粒子解析は、幅広い種類のサンプルから粒子を見つけ、識別するための強力なアプローチです。多数の粒子の集団の相対的な割合を把握する場合もあれば、比較的広い範囲から小さな重要な粒子を見つけて識別する場合もあります。
このような「干し草の中の針」のような検索は、自動分析に特に適しています。というのも、手動で行うと粒子を探すのに大部分の時間が費やされ、非常に手間がかかるからです。自動化された粒子解析では、粒子が存在するサンプルエリアを定義し、一連のルールに基づいてそのエリアを検索して粒子を見つけ、分析してその組成を決定し、粒子を識別することができます。
粒子解析を行う場合、一般的には電子線画像を取得し、画像内の粒子を検出して、その粒子を解析するという手順をすべて自動で行います。その後、ステージを次の視野に移動させ、このプロセスを繰り返すことで、最終的にはサンプルエリア全体をカバーすることができます。
稀少な小さな粒子を探す場合、まず最初に考えられるのは、それらをより鮮明に見るために高倍率で作業することですが、これには、サンプルエリアを完全にカバーするために、低倍率で作業する場合よりも多くの視野が必要になるという意味があります。 これはより多くの画像を取得し、より多くのステージ移動を必要とすることを意味し、完全な分析のためには重要な時間となります。
そのため、低倍率で作業を行い、素早くエリアをカバーしつつ、小さな粒子を見つけて正確に分析できるようなアプローチが必要です。
特に、対象となる粒子が少なく（例：銃創分析（GSR））、分析時間の大半が画像取得に費やされているアプリケーションでは、画像スキャンの1ピクセルあたりの滞留時間を短縮することで、作業を迅速に進めることができます。 これは非常に高速で移動するビームが、ゆっくりと移動する場合よりも正確に粒子を「見る」ことができないためで、残念ながら、粒子がどこにあるのかを理解するのには、マイナスの効果があります。
つまり、高速かつ正確に作業を行いたいが、そのためには高倍率でゆっくりと画像を取得しなければならないという問題があります。
オックスフォード・インストゥルメンツの粒子分析プラットフォームであるAZtecFeatureでは、セカンドパスイメージングと呼ばれるアプローチを用いてこの問題を解決しています。 このアプローチは、まず（スループットを維持するために）高速スキャンを使用して粒子が検出される場所を見ることで機能します。 粒子が検出されるためには、1ピクセルで表される必要があります。つまりスループットを維持するために低倍率で作業することができるのです。 粒子の位置が決定したら、その位置をもう一度ゆっくりとスキャンします。ゆっくりとスキャンしたときに粒子の位置が違っていても見つけられるように、数ピクセル余分にスキャンします。 数ピクセルをスキャンしているだけなので、ゆっくりスキャンしているにもかかわらず、時間はほとんどかかりません。 つまり低倍率での作業でも、高速スキャンの全体的なスピードと、低速スキャンの正確さを両立させることができるのです。
このビデオでは、フィールドの真ん中にある1つのGSRパーティクルを対象に、この動作を確認することができます。1枚目の画像が非常に速く取得され、2枚目の画像が取得されて1枚目の画像に置き換わると、粒子が小さくジャンプするのがわかります。 ジャンプの大きさは粒子の大きさよりも小さいですが（この粒子の大きさは数ミクロンです）、もし最初のスキャンで得られた場所を使ってEDS分析を行うと、かなりの量の封入材をサンプリングし、粒子の一部だけを採取することになります。 これにより、粒子の定量化された組成にマウント媒体からの大きな成分が含まれることになりますが、最悪のケース（特に小さい粒子の場合）では、粒子が見落とされ、粒子分析の観点から誤って分類されることになります。セカンドパスイメージングを使用することで、これらの問題を回避することができます。
低倍率で小さな粒子を見る人には、この方法をお勧めします。これが正確な分析の鍵となります。
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