분석장비 비교 (XRF, XPS, XRD, SPM)
XRF, XPS, XRD 비교XRFXPSXRDX-ray Fluorescene SpectroscopyX-ray photoelectron spectoscopyX-ray diffrectionX선 → 2차 X선X선 → 광전효과에 의해 검출된 광전자의 에너지X선 → 회절된 X선 에너지조성분석정량분석표면원소화학결합정량분석X선 회절무늬결정구조격자상수격자변형정량분석 SPM (Scanning Probe Microscope : 주사탐침현미경)원자, 분자 수준의 표면 계측 장비시료와 탐침을 근접시켜, 시료와 탐침 사이의 물리력을 측정(3차원 형상, 전자기적 특성, 기계적 특성, 광학적 특성) - STM (Scanning Tunneling Microscope)탐침과 전도체 시료의 표면에서 전자 터널링현상을 이용하여 ..
2022. 5. 8.
[분석장비] EDS, SEM, TEM, XRD
EDS(EDX, EDAX): Energy Dispersive Spectrometer (Energy Dispersive X-ray microanalysis)- X-ray를 활용한 원소분석기 (정성/정량 분석)- 전자를 만들어 낼 수 있는 장비에 장착하여 검출기 형태로 사용 (SEM, TEM, FIB 등 공정 및 분석장비에 장착됨) 원리1. 전류 인가에 의해 생성된 전지빔을 시료에 주사2. 시료 내부 전자가 에너지를 흡수하여 들뜬 상태가 됨3. 들뜬 전자가 안정화되면서 바닥상태로 내려오고 X선 방출4. 방출된 X선의 에너지를 측정하여, 시료의 성분 분석 SEM (Scanning Electron Microscope)전자빔을 시료표면에 주사하면, 전자빔이 시료와 충돌하여 발생한 이차전자, 반사전자, 투과전자..
2022. 5. 8.
[6시그마] 기초통계, 통계 분석
데이터의 개념 이해 1. Data - 연속형(계량형) 데이터 : 측정값, 소수점 O, 소수, 모든 구간의 값 표현 가능 평군, 분산, 표준편차 - 이산형(계수형) 데이터 : count, 소수점 X, 정수, 특정 구간의 값만 표현 가능 빈도, 비율 2. 모집단과 표본 모집단 표본 정의 모든 관측값들의 집합 모집단의 일부분 평균 μ (뮤) 표준편차 σ (시그마) 분산 σ² (시그마 제곱) 비율 P (피) 6시그마 주요 통계분석 0. 가설 검정 - 귀무가설 (H0) : 어떤 현상이 변화가 없거나, 개선이 안되었다는 가설 (기존의 사실, =) - 대립가설 (H1) : 어떤 형상에 변화가 있거나, 개선이 되었다는 가설 (새로운 사실, ≠) - α (유의수준) : 가설을 선택하는 기준 (보통 5%) - P-valu..
2022. 5. 7.
[6시그마] 관리도
통계적 공정관리 (관리도) - 품질의 변동요인 우연원인이상원인구성군내변동다수의 사소한 원인(기술적 요인)군간변동소수의 주된 원인(관리적 요인)성격안정적, 예측가능산발적, 예측불가점유율약 85%약 15%개선활동시스템 개선활동,QC 활동현장관리,실천과제관리도관리상태관리상태에 있음(이상원인이 통제되고 있는 상태,우연원인만 존재)관리상태 X(이상원인이 통제되지 않음) 1. 연속형(계량형) 관리도- 측정값 이용 (길이, 지름, 밀도, 온도, 습도)- 일반적으로 관리도상에 한 개의 품질 특성치만 나타낸다- 비용은 많이 들지 않지만, 많은 정보를 얻을 수 있음- 공정의 평균 및 산포가 직접 뷸량률에 영향을 미치므로, 평균과 산포를 모두 관리해야 한다 - Xbar-R 관리도X bar 관리도 → 공정의 평균 관리, 군..
2022. 5. 7.
[6시그마] 공정능력분석 (시그마수준, Cp, Cpk, Pp, Ppk)
데이터의 개념 이해1. Data- 연속형(계량형) 데이터 : 측정값, 소수점 O, 소수, 모든 구간의 값 표현 가능 평군, 분산, 표준편차- 이산형(계수형) 데이터 : count, 소수점 X, 정수, 특정 구간의 값만 표현 가능 빈도, 비율 2. 모집단과 표본 모집단표본정의모든 관측값들의 집합모집단의 일부분평균μ (뮤)표준편차 σ (시그마)분산 σ² (시그마 제곱)비율P (피) 시그마 수준 (공정능력분석)1. 시그마수준 - 연속형 데이터: 프로세스 성능 데이터가 고객핵심요구사항(CCR)을 어느정도 만족시키는지 계량적으로 평가한 값 규격(Spec)이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지 표준편차(..
2022. 5. 6.
