JP5635903B2

JP5635903B2 - Ｘ線検査装置

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Publication number: JP5635903B2
Application number: JP2010290088A
Authority: JP
Inventors: 聖剛上田; 山崎　健史; 健史山崎; 井上　学; 学井上
Original assignee: アンリツ産機システム株式会社
Priority date: 2010-12-27
Filing date: 2010-12-27
Publication date: 2014-12-03
Anticipated expiration: 2030-12-27
Also published as: JP2012137387A

Description

本発明は、肉、魚、加工食品、医薬品等の被検査物（被検査物）中に混入した異物を検出するＸ線検査装置に関し、特に、Ｘ線発生器から照射されて被検査物を透過したＸ線をＸ線検出器により検出して異物を検出するＸ線検査装置に関するものである。

例えば食品などの被検査物への異物の混入の有無を検出するために、従来からＸ線検査装置が用いられている。この種の従来のＸ線検査装置では、搬送される被検査物にＸ線を照射し、この照射したＸ線の透過量から被検査物中に異物が混入しているか否かを検出して異物の有無を検査している。また、この種の従来のＸ線検査装置においては、被検査物の検査を始めるにあたって、試験用異物を埋め込んだテストピースを被検査物に重ねて搬送させ、動作確認、すなわち、異物の検出機能が正常か否か、および検出可能な異物の種類や大きさを確認するようになっている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１のＸ線検査装置においては、複数の画像処理フィルタを組み合わせてなる画像処理アルゴリズムが予め複数記憶されており、被検査物から異物を高感度で検出するために、Ｘ線の透過量をデジタル化し、複数の画像処理アルゴリズムの中から最適な画像処理アルゴリズムを選択して用いることで、異物を強調する画像処理を施して異物の検出を行っている。この画像処理アルゴリズムついては組み合わせる画像処理フィルタによって種々のアルゴリズムがあり、被検査物や異物の原子番号、密度、厚みに応じて、被検査物の影響を良好に低減して異物だけを強調できる最適な画像処理アルゴリズムを複数の画像処理アルゴリズムの中からユーザが設定するようになっている。

特開２００９−３１１４９号公報

しかしながら、特許文献１に記載された従来の技術では、ユーザは、検査対象被検査物に対する各画像処理アルゴリズムの異物検出能力が分からないため、画像処理アルゴリズムの選択は、ユーザの経験や勘に左右されることが多く、検査対象被検査物に最適な画像処理アルゴリズムを選択することは困難であった。

そこで、本発明は、前述のような従来の問題を解決するためになされたもので、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができるＸ線検査装置を提供することを目的とする。

本発明に係るＸ線検査装置は、被検査物にＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像に対して、複数の画像処理フィルタを組み合わせてなる画像処理アルゴリズムを適用して、前記被検査物中の異物を検出するＸ線検査装置であって、前記画像処理アルゴリズムを予め複数記憶する画像処理アルゴリズム記憶手段と、前記被検査物中から検出する異物について、主に検出すべき異物の成分を含む異物検出能力を表す異物検出特性を選択する異物検出特性選択手段と、前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを前記画像処理アルゴリズム記憶手段から抽出する画像処理アルゴリズム抽出手段と、前記画像処理アルゴリズム抽出手段により抽出された画像処理アルゴリズムを所定形式で表示する画像処理アルゴリズム表示手段と、前記画像処理アルゴリズム表示手段に表示された画像処理アルゴリズムの中から、所望の画像処理アルゴリズムの選択操作を行う画像処理アルゴリズム選択操作手段と、を備えたことを特徴とする。

この構成により、ユーザが、全ての異物が平均的に取れる画像処理アルゴリズム、樹脂系異物検出が得意な画像処理アルゴリズム、等の異物検出特性を異物検出特性選択手段で選択操作すると、その異物検出特性に合った画像処理アルゴリズムが所定形式で画像処理アルゴリズム表示手段に表示されるので、ユーザは、表示された画像処理アルゴリズムを対象に画像処理アルゴリズム選択操作手段で選択操作をするだけでよくなるため、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができる。

また、本発明に係るＸ線検査装置は、前記被検査物の形状と前記画像処理アルゴリズムとの対応関係を予め記憶する対応関係記憶手段と、前記被検査物にＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像から前記被検査物の形状を算出する形状算出手段と、を備え、前記画像処理アルゴリズム抽出手段が、前記形状算出手段により算出された被検査物と形状が近似する被検査物に対して前記対応関係記憶手段により関連付けられた画像処理アルゴリズムを対象として、前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを前記画像処理アルゴリズム記憶手段から抽出することを特徴とする。

この構成により、ユーザが、全ての異物が平均的に取れる画像処理アルゴリズム、樹脂系異物検出が得意な画像処理アルゴリズム、等の異物検出特性を異物検出特性選択手段で選択操作すると、検査対象の被検査物Ｗの形状に適するとともに、ユーザが選択した異物検出特性に合った画像処理アルゴリズムが所定形式で表示されるので、ユーザは、表示された画像処理アルゴリズムを対象に選択操作をするだけでよくなるため、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができる。

また、本発明に係るＸ線検査装置は、前記画像処理アルゴリズム表示手段が、前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性との近似度の高い順に、前記画像処理アルゴリズムをランキング形式で表示することを特徴とする。

この構成により、画像処理アルゴリズム表示手段に画像処理アルゴリズムがランキング形式で表示されるので、最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易、かつ、柔軟に行うことができる。

また、本発明に係るＸ線検査装置は、前記画像処理アルゴリズム記憶手段が、前記画像処理アルゴリズム、該画像処理アルゴリズムの異物検出能力値、および該画像処理アルゴリズムにより前記被検査物中の異物を検出した場合の見本画像を予め複数記憶し、前記画像処理アルゴリズム表示手段が、前記画像処理アルゴリズムの名称、前記異物検出能力値、および前記見本画像を表示することを特徴とする。

この構成により、画像処理アルゴリズム表示手段に画像処理アルゴリズムの名称、前記異物検出能力値、および検出具合が表示されるので、最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易、かつ、柔軟に行うことができる。

本発明は、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができるＸ線検査装置を提供することができる。

本発明の第１の実施の形態に係るＸ線検査装置の概略構成を示す斜視図である。本発明の第１の実施の形態に係るＸ線検査装置の側面および内部構成を示す図である。本発明の第１の実施の形態に係る目印付きテストピースを示す図である。本発明の第１の実施の形態に係るＸ線検査装置の表示部の表示例を示す図である。（ａ）、（ｂ）は、表示部に表示する検出具合を示す図である。表示部に表示する異物検出能力値および検出具合を示す図である。本発明の第１の実施の形態に係るＸ線検査装置の目印−異物間の相対位置情報の記憶処理を示すフロー図である。（ａ）、（ｂ）は、目印−異物間の相対位置情報の記憶処理における目印付きテストピースの処理過程を示す図である。本発明の第１の実施の形態に係るＸ線検査装置の設定処理を示すフロー図である。（ａ）〜（ｅ）は、設定処理における被検査物および目印付きテストピースの処理過程を示す図である。本発明の第２の実施の形態に係るＸ線検査装置の学習フェーズ１の処理を示すフロー図である。本発明の第２の実施の形態に係るＸ線検査装置の学習フェーズ２の処理を示すフロー図である。本発明の第２の実施の形態に係るＸ線検査装置の運用動作の処理を示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施の形態）
まず構成について説明する。

図１に示すように、Ｘ線検査装置１は、搬送部２と検出部３とを筐体４の内部に備え、表示部５を筐体４の前面上部に備えている。

搬送部２は、被検査物である被検査物Ｗを所定間隔をおいて順次搬送するものである。この搬送部２は、例えば筐体４内部で水平に配置されたベルトコンベアにより構成されている。搬送部２は、図１に示す駆動モータ６の駆動により予め設定された搬送速度で搬入口７から搬入された被検査物Ｗを搬出口８側（図中Ｘ方向）に向けて搬送面としてのベルト面２ａ上を搬送させるようになっている。筐体４内部においてベルト面２ａ上を搬入口７から搬出口８まで貫通する空間は搬送路２１を形成している。

検出部３は、順次搬送される被検査物Ｗに対し、搬送路２１の途中の検査空間２２においてＸ線を照射するとともに被検査物Ｗを透過するＸ線を検出するものであり、搬送路２１の途中の検査空間２２の上方に所定高さ離隔して配置されたＸ線発生器９と、搬送部２内にＸ線発生器９と対向して配置されたＸ線検出器１０を備えている。

Ｘ線発生源としてのＸ線発生器９は、金属製の箱体１１の内部に設けられた円筒状のＸ線管１２を図示しない絶縁油に浸漬した構成を有しており、Ｘ線管１２の陰極からの電子ビームを陽極のターゲットに照射させてＸ線を生成している。Ｘ線管１２は、その長手方向が被検査物Ｗの搬送方向（Ｘ方向）となるよう配置されている。Ｘ線管１２により生成されたＸ線は、下方のＸ線検出器１０に向けて、図示しないスリットにより略三角形状のスクリーン状となって搬送方向（Ｘ方向）を横切るように照射されるようになっている。

Ｘ線検出器１０は、搬送される被検査物Ｗの搬送方向（Ｘ方向）の平面上で搬送方向と直交するＹ方向に複数の検出素子が一直線上に配置されたものである。具体的には、Ｘ線検出器１０は、ライン状に整列して配設された複数の検出素子としてのフォトダイオード（不図示）と、フォトダイオード上に設けられたシンチレータ（不図示）とからなるラインセンサ（不図示）とを含んで構成される。また、Ｘ線検出器１０は、図２に示すように、Ａ／Ｄ変換部４１を備えており、このＡ／Ｄ変換部４１によりフォトダイオードからの輝度値データをデジタルデータに変換し、濃度データであるＸ線画像として出力するようになっている。Ｘ線検出器１０は、被検査物Ｗの搬送方向（Ｘ方向）の平面上で直交する方向（Ｙ方向）に直線状に延在するラインセンサによって被検査物Ｗを透過するＸ線を検出し、検出したＸ線の量に応じた濃淡画像を出力するようになっている。

図２に示すように、搬送路２１内の天井部２１ａには、搬送方向（Ｘ方向）に沿って複数個所にＸ線遮蔽用の遮蔽カーテン１６が吊り下げ配置されている。遮蔽カーテン１６は、Ｘ線を遮蔽する鉛粉を混入したゴムシートをのれん状（上部が繋がっており下部が帯状に分割された状態）に加工したものから構成されており、検査空間２２から搬送路２１を介してＸ線が筐体４の外部に漏えいすることを防止するものである。遮蔽カーテン１６は、本実施の形態では、搬入口７と検査空間２２との間、および検査空間２２と搬出口８との間にそれぞれ２枚ずつ設けられており、１つの遮蔽カーテン１６が被検査物Ｗと接触して弾性変形して隙間が生じた場合でも、他の遮蔽カーテン１６がＸ線を遮蔽するので漏えい基準量を超えることなくＸ線の漏えいを防止できるようになっている。搬送路２１における遮蔽カーテン１６により囲まれた内側の空間が検査空間２２を構成している。

Ｘ線検査装置１は、Ｘ線検出器１０からのＸ線画像が入力されるとともに被検査物Ｗ中の異物の有無を検査する制御回路４０と、後述する設定モードにおける設定動作に必要な情報の表示出力、および制御回路４０による検査結果等を表示出力する表示部５と、制御回路４０への各種パラメータ等の設定入力を行う設定操作部４５とを備えている。

表示部５は、平面ディスプレイ等から構成されており、ユーザに対する表示出力を行うようになっている。この表示部５は、被検査物Ｗの良否判定結果を「ＯＫ」や「ＮＧ」等の文字または記号で表示するとともに、総検査数、良品数、ＮＧ総数などの検査結果を、既定設定として、または、設定操作部４５からの所定のキー操作による要求に基づいて表示するようになっている。

設定操作部４５は、ユーザが操作する複数のキーやスイッチ等で構成され、制御回路４０への各種パラメータ等の設定入力や動作モードの選択を行うものである。なお、表示部５と設定操作部４５とを、タッチパネル式表示器として一体構成してもよい。

制御回路４０は、Ｘ線検出器１０から受け取ったＸ線画像を記憶するＸ線画像記憶部４２と、Ｘ線画像記憶部４２から読み出したデータに対して合成や各種画像処理アルゴリズム等を適用した画像処理を施す画像処理部４３と、画像処理されたデータに対して被検査物Ｗと異物との判別を行って異物の混入の有無を判定する判定部４４と、を備えている。ここで、画像処理アルゴリズムとは、複数の画像処理フィルタを組み合わせてなるものである。

また、制御回路４０は、ＣＰＵおよび制御プログラムの記憶領域または作業領域としてのメモリなどを備えて構成された制御部４６と、この制御部４６によって参照または抽出される情報が予め記憶された情報蓄積部４７と、を備えている。

制御回路４０が実行する動作モードとしては、通常の動作モードである運用モードの他に、設定モードがある。運用モードとは、検出データのＸ線画像に対して画像処理アルゴリズムを適用して異物の有無を検査する動作モードである。設定モードとは、運用モードの実行に先立って、被検査物Ｗとともに後述する目印付きテストピース７０を搬送して、目印付きテストピース７０の試験用異物を最も良好に検出できる最適な画像処理フィルタを設定する動作モードである。ここで、試験用異物を最も良好に検出できるとは、例えば、複数の試験用異物のうち最も小さい試験用異物を安定して検出できることである。

ここで、第１の実施の形態のＸ線検査装置１の設定モードで用いられる目印付きテストピース７０について説明する。図３に示すように、目印付きテストピース７０は、樹脂等のＸ線を透過し易い材料からなる矩形形状の薄いシート状の基材の上に複数のテストピース７１〜７６と複数の目印８１〜８４を設けたものである。

テストピース７１〜７６は、樹脂等のＸ線を透過し易い材料からなる薄いシート状の基材に、大きさの異なる複数（例えば６個）の試験用異物を組み込んだものである。図３に示す例では、例えば、テストピース７１には、右側から順番に、φ７．０ｍｍ、φ６．０ｍｍ、φ５．０ｍｍ、φ４．０ｍｍ、φ３．０ｍｍ、φ２．０ｍｍの６つのアルミニウム球が、大きさの異なる複数の試験用異物として所定間隔おきに一列に並べて基材に一体に組み込まれている。

目印８１〜８４は、それぞれ面積が異なる矩形形状となっており、基材の４辺の中央部にそれぞれ設けられている。目印８１〜８４は、Ｘ線画像において被検査物Ｗに対応する被検査物−画像と目印８１〜８４に対応する目印画像との濃度が大きく異なってＸ線検査装置１が被検査物−画像と目印画像とを明確に区別できるように、鉛、タングステン、鉄、ステンレス等のようにＸ線を透過し難い材質のものから構成されるとともに、十分な大きさ（幅、面積）を有している。目印８１〜８４の面積がそれぞれ異なるようにしているのは、後述するステップＳ１２で目印−異物間の相対距離を求める際に、目印付きテストピース７０の上下左右および表裏を画像認識により正しく区別するため、すなわち、Ｘ軸（横軸）方向またはＹ軸（縦軸）方向の何れの軸方向であるか、および、Ｘ軸上またはＹ軸上の正負の何れの方向であるか、を認識できるようにするためである。

図４に示すように、表示部５には、設定モードにおいて、ユーザが画像処理アルゴリズムの選択をする際に、画像処理アルゴリズムの異物検出特性が選択肢として複数表示されるとともに、ユーザが選択した異物検出特性に近似または一致する特性の画像処理アルゴリズムが選択肢として複数ランキング表示される。異物検出特性とは、主に検出すべき異物の成分を含む異物検出能力を表すものであり、例えば、試験用異物が軽金属（比重の小さいアルミ等）、それ以外の重金属（鉄、ステンレス等）、樹脂（ナイロン等）等の異なる成分で形状が球、円柱、角柱等に対してどの程度のサイズまで検出可能であるかを表すものである。

具体的には、図４に示すように、表示部５に、異物検出特性として、「１．全ての異物が平均的に取れる」、「２．樹脂系異物検出が得意」、等の選択肢が表示される。

そして、これらの項目から例えば、具体的には、図４に示すように、表示部５に、異物検出特性として、「１．全ての異物が平均的に取れる」を選択すると、軽金属、重金属、樹脂等の各形状に対して平均的に検出するという異物検出特性に対応する画像処理アルゴリズムの名称とその検出具合とが、異物検出特性との近似度の高い順にランキング形式で、１位：アルゴリズムＡ、２位：アルゴリズムＢ、３位：アルゴリズムＣ、等の態様で表示される。ここで、近似度は、総合能力値（後述する異物検出能力値の総合値）が高いほど近似度が高いものとなり、例えば、全ての異物が平均的に取れるアルゴリズムの総合能力値は、軽金属、重金属、樹脂等の各形状に対しての異物検出能力値（安定感度）の合計として求めることができ、樹脂系異物検出が得意なアルゴリズムの総合能力値は、樹脂等の各形状に対しての異物検出能力値（安定感度）の合計として求めることができる。

画像処理アルゴリズムの検出具合は、検査対象の被検査物Ｗから検出対象の異物を検出する検出能力を示すものであり、試験用異物がどのように検出されるかの見本画像の態様で表される。この検出具合は、例えば、図５（ａ）に示すように、大きさの異なる６つのアルミニウム球からなる試験用異物のうち、画像処理アルゴリズムＡを用いた場合にφ７．０ｍｍからφ３．０ｍｍまでの５つのアルミニウム球が検出されることを示す態様、または、図５（ｂ）に示すように、画像処理アルゴリズムＢを用いた場合にφ７．０ｍｍからφ４．０ｍｍまでの４つのアルミニウム球が検出されることを示す態様で表される。また、検出具合の画像の近傍には、異物検出能力値としての安定感度および最高感度の数値が表示される。安定感度とは、抜けが無く、１００％検出可能な最小の異物の直径（例えば、４．０ｍｍφ）の値であり、最高感度とは、１００％未満で検出可能な最小の異物の直径の値である。

図６に示すように、表示部５には、検出具合とともに、異物検出能力値を表示すると好適である。異物検出能力値とは、検査対象の被検査物Ｗから検出対象の異物を検出する検出能力として、安定感度値および最高感度値の２つの値をグラフ表示用に変換したものをレーダーチャートの形式で表したものであり、値が高いほど異物の検出能力が高くなっている。ここでは、例えば、テストピース７１の試験用異物の最小サイズを検出したときに最大の値（試験用異物の数）となるように異物検出能力値を変換している。

Ｘ線画像記憶部４２には、被検査物ＷのＸ線画像（濃淡画像）が被検査物Ｗ毎に記憶されるようになっている。Ｘ線画像記憶部４２には、被検査物Ｗの検査を行う毎に、Ｘ線検出器１０の１ライン（Ｙ方向）あたりの例えば６４０個のデータと、少なくとも搬送される被検査物Ｗの搬送方向の長さに対応した所定ライン数（４８０ライン）とからなるＸ線画像が記憶される。

情報蓄積部４７は、目印８１〜８４に対応する所定の画像パターンを目印情報として予め記憶するようになっている。そして、制御部４６は、Ｘ線画像記憶部４２に記憶されたＸ線画像と、情報蓄積部４７に記憶された目印情報とに基づいて、Ｘ線画像から目印情報に対応する目印画像領域を抽出するようになっている。例えば、制御部４６は、情報蓄積部４７に記憶された目印情報を参照し、記憶された目印情報の形状に一致する部分を目印画像領域として抽出する。なお、制御部４６は、形状の一致に限定されるものではなく、特徴抽出やパターン認識の手法により目印画像領域を抽出することができる。目印画像領域は、設定モードにおいて、被検査物Ｗとともに搬送部２により搬送されて、被検査物ＷとともにＸ線画像が取得される目印付きテストピース７０に設けられる目印８１〜８４に対応するものである。

情報蓄積部４７は、試験用異物の配列に基づいて、目印情報に対する異物検出確認位置の相対位置を表す相対位置情報を予め記憶するようになっており、相対位置情報は、図１０（ｂ）に示すように、目印８１〜８４に対する各試験用異物の相対位置、すなわち目印８１〜８４と試験用異物との位置関係を表すものである。そして、制御部４６は、情報蓄積部４７が記憶する相対位置情報と、既に抽出した目印画像領域とに基づいて、異物検出確認位置を算出するようになっている。このため、制御部４６が、試験用異物が存在すべき異物検出確認位置においてのみ、試験用異物の検出を行うことになり、被検査物Ｗの材質、厚み等に影響されずに、最適な画像処理フィルタを設定できるようになっている。

次に動作を説明する。なお、以下の処理は、設定操作部４５から「設定モード」が選択されているときの動作を説明するものであり、制御部４６のメモリに記憶されたプログラムがＣＰＵにより実行されることにより行われる。

［目印−異物間の相対位置情報の記憶処理］
以下、後述する設定処理に先立って行われる目印−異物間の相対位置情報の記憶処理について説明する。この処理は、目印付きテストピース７０における目印８１〜８４と試験用異物との位置関係をＸ線検査装置１に予め学習させるためのものである。

図７に示すように、目印−異物間の相対位置情報の記憶処理においては、まず、目印付きテストピース７０に対して、搬送、Ｘ線の照射および透過Ｘ線の検出を行い、取得したＸ線透過画像（図８（ａ）参照）を入力する（ステップＳ１１）。

ついで、目印８１〜８４と各テストピース７１〜７６内の各異物（試験用異物）との相対位置（図８（ｂ）参照）を算出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、目印８１〜８４と各テストピース７１〜７６内の各異物（試験用異物）との相対位置は、図８（ｂ）参照に示すように、目印８１〜８４からの相対距離Ｘ、Ｙとして算出される。

ついで、目印−異物間の相対位置、すなわちステップＳ１２で算出した相対距離Ｘ、Ｙを記憶する（ステップＳ１３）。

［設定処理］
設定処理について説明する。図９に示すように、まず、目印付きテストピース７０に検査対象の被検査物Ｗを載置した状態（図１０（ａ）参照）で、Ｘ線を照射および透過Ｘ線を検出し、検出されたＸ線透過画像（図１０（ｂ）参照）を入力する（ステップＳ２１）。

ついで、目印画像領域を抽出する（ステップＳ２２）。このステップでは、目印８１〜８４の領域が図１０（ｃ）に示す態様で抽出される。

ついで、図７の目印−異物間の相対位置情報の記憶処理のステップＳ１１〜ステップＳ１３で求めた目印−異物間の相対位置情報（相対距離Ｘ、Ｙ）と図１０（ｃ）の目印位置とから、異物（試験用異物）の位置を推定し、目標画像（異物のあるべき位置を示した画像）を作成する（ステップＳ２３）。このステップで作成した目標画像は、図１０（ｄ）に示すように、目印付きテストピース７０に設けた各テストピース７１〜７６内の異物（試験用異物）が存在すべき位置が表されている。

ついで、ステップＳ２１で入力された図１０（ｂ）の画像に対して、まず、複数の画像処理アルゴリズムの中から１つの画像処理アルゴリズムを適用する（ステップＳ２４）。

ついで、試験用異物の異物箇所を目標画像から把握し、その異物箇所において試験用異物が検出されているか調べる（ステップＳ２５）。このステップでは、図１０（ｄ）の目標画像に表される異物が存在すべき位置において、実際に試験用異物が検出されているかを調べる。

ついで、異物検出能力値（最高感度、安定感度）を算出し（ステップＳ２６）、算出した情報を記憶する（ステップＳ２７）。

ついで、全ての画像処理アルゴリズムについて探索が終了したか否かを判別し（ステップＳ２８）、この判別がＮＯなら他の未探索の画像処理アルゴリズムの何れかに更新して（ステップＳ２９）、ステップＳ２４に戻り、ステップＳ２８の判別がＹＥＳならステップＳ３０に移行する。

ステップＳ３０では、各画像処理アルゴリズムの異物検出能力値を基に、ユーザが選択した（ユーザが知りたい）項目（異物検出特性）に合った表示を行う（ステップＳ３０）。すなわち、図４に示すように、表示部５に、画像処理アルゴリズムの異物検出特性が選択肢として複数表示されるとともに、ユーザが選択した異物検出特性に近似または一致する異物検出特性の画像処理アルゴリズムが選択肢として異物検出能力値とともに複数ランキング表示される。

ついで、ユーザによる選択操作を待機して、ユーザが運用したい所望の画像処理アルゴリズムを選択すると（ステップＳ３１）、選択された画像処理アルゴリズムをＸ線検査装置パラメータに反映する（ステップＳ３２）。

目印付きテストピース７０に検査対象の被検査物Ｗを載置した状態（図１０（ａ）参照）で、Ｘ線を照射および透過Ｘ線を検出し、Ｘ線検査装置パラメータに反映された画像処理アルゴリズムを適用すると、図１０（ｅ）に示す態様でＸ線透過画像が取得される。

以上のように、本実施の形態に係るＸ線検査装置１は、画像処理アルゴリズムを予め複数記憶する情報蓄積部４７と、被検査物Ｗ中から検出する異物について、主に検出すべき異物の成分を含む異物検出能力を表す異物検出特性を選択する設定操作部４５と、設定操作部４５で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを情報蓄積部４７から抽出する制御部４６と、制御部４６により抽出された画像処理アルゴリズムを所定形式で表示する表示部５と、を備え、表示部５に表示された画像処理アルゴリズムの中から、所望の画像処理アルゴリズムの選択操作を設定操作部４５で行うことを特徴とする。

この構成により、ユーザが、全ての異物が平均的に取れる画像処理アルゴリズム、樹脂系異物検出が得意な画像処理アルゴリズム、等の異物検出特性を選択操作すると、その異物検出特性に合った画像処理アルゴリズムが所定形式で表示されるので、ユーザは、表示された画像処理アルゴリズムを対象に選択操作をするだけでよくなるため、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができる。

また、本実施の形態に係るＸ線検査装置１は、表示部５が、設定操作部４５で選択された異物検出特性との近似度の高い順に、画像処理アルゴリズムをランキング形式で表示することを特徴とする。

この構成により、表示部５に画像処理アルゴリズムがランキング形式で表示されるので、最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易、かつ、柔軟に行うことができる。

また、本実施の形態に係るＸ線検査装置１は、情報蓄積部４７が、画像処理アルゴリズム、該画像処理アルゴリズムの異物検出能力値、および該画像処理アルゴリズムにより被検査物Ｗ中の異物を検出した場合の見本画像としての検出具合を予め複数記憶し、表示部５が、画像処理アルゴリズムの名称、異物検出能力値、および検出具合を表示することを特徴とする。

この構成により、表示部５に画像処理アルゴリズムの名称、異物検出能力値、および検出具合が表示されるので、最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易、かつ、柔軟に行うことができる。

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、予め多くの被検査物Ｗに対して、検査対象の被検査物Ｗの画像特徴を調べ、ニューラルネットワークを用いて被検査物Ｗの形状（画像特徴）と画像処理アルゴリズムの能力値との関係を調べてデータとして記憶しておき、記憶しておいた被検査物Ｗの形状に近い被検査物Ｗの形状を抽出し、その被検査物Ｗの形状に対応する画像処理アルゴリズムを呼び出すようにしたものである。

本実施の形態のＸ線検査装置１は、図１、図２と同様に構成されているが、情報蓄積部４７の記憶情報、制御部４６の動作が第１の実施の形態と異なる。すなわち、本実施の形態では、情報蓄積部４７には、被検査物Ｗの形状と画像処理アルゴリズムとの対応関係が予め記憶されている。また、制御部４６は、被検査物ＷにＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像から被検査物Ｗの形状を算出するようになっている。

本実施の形態のＸ線検査装置１の動作を説明する。なお、以下の処理は、設定操作部４５から「設定モード」が選択されているときの動作を説明するものであり、制御部４６のメモリに記憶されたプログラムがＣＰＵにより実行されることにより行われる。本実施の形態において、設定モードにおける動作は、以下に説明する［学習フェーズ１］と、［学習フェーズ２］と、［運用動作］とからなる。

［学習フェーズ１］
図１１に示すように、学習フェーズ１においては、まず、学習用の被検査物ＷのＸ線透過画像を入力する（ステップＳ４１）。

ついで、画像特徴（平均値、最大値、最小値、面積等）を算出し（ステップＳ４２）、算出した情報を記憶する（ステップＳ４３）。

ついで、全ての学習用の被検査物Ｗについて探索が終了したか否かを判別し（ステップＳ４４）、この判別がＮＯなら他の未探索の学習用の被検査物Ｗの何れかに更新して（ステップＳ４５）、ステップＳ４１に戻り、ステップＳ４４の判別がＹＥＳならステップＳ４６に移行する。

ステップＳ４６では、ニューラルネット被検査物を用いて学習用被検査物−画像特徴間のネット被検査物を構築する。

［学習フェーズ２］
図１２に示すように、学習フェーズ２においては、まず、学習用の被検査物Ｗ＋試験用異物のＸ線透過画像を入力する（ステップＳ５１）。

ついで、複数の画像処理アルゴリズムの中から１つの画像処理アルゴリズムを適用する（ステップＳ５２）。

ついで、異物検出能力値（最高感度、安定感度）を算出して記憶する（ステップＳ５３）。この処理は、図９のステップＳ２６と同様である。

ついで、全ての画像処理アルゴリズムについて探索が終了したか否かを判別し（ステップＳ５４）、この判別がＮＯなら他の未探索の画像処理アルゴリズムの何れかに更新して（ステップＳ５５）、ステップＳ５２に戻り、ステップＳ５４の判別がＹＥＳならステップＳ５６に移行する。

ステップＳ５６では、全ての学習用の被検査物Ｗについて探索が終了したか否かを判別し（ステップＳ５６）、この判別がＮＯなら他の未探索の学習用の被検査物Ｗの何れかに更新して（ステップＳ５７）、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５６の判別がＹＥＳなら学習フェーズ２の処理を終了する。

［運用動作］
以下の運用動作は、前述の学習フェーズ１、学習フェーズ２の実施後に行われるものである。

図１３に示すように、運用動作においては、まず、検査対象の被検査物ＷのＸ線透過画像を入力する（ステップＳ６１）。

ついで、画像特徴（平均値、最大値、最小値、面積等）を算出する（ステップＳ６２）。

ついで、学習用被検査物−画像特徴間ネット被検査物に情報を入力し、検査対象の被検査物Ｗがどの学習用の被検査物Ｗに似ているか算出する（ステップＳ６３）。

ついで、画像特徴が似ている学習用の被検査物Ｗの各異物検出能力値を基にユーザが選択した（ユーザが知りたい）項目に合った表示をする（ステップＳ６４）。すなわち、第１の実施の形態と同様に、図４に示すように、表示部５に、画像処理アルゴリズムの異物検出特性が選択肢として複数表示されるとともに、ユーザが選択した異物検出特性に近似または一致する異物検出特性の画像処理アルゴリズムが選択肢として異物検出能力値とともに複数ランキング表示される。

ついで、ユーザによる選択操作を待機して、ユーザが運用したい所望の画像処理アルゴリズムを選択すると（ステップＳ６５）、選択された画像処理アルゴリズムをＸ線検査装置パラメータに反映する（ステップＳ６６）。

以上のように、本実施の形態に係るＸ線検査装置１は、被検査物Ｗの形状と画像処理アルゴリズムとの対応関係を予め記憶する情報蓄積部４７と、被検査物ＷにＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像から被検査物Ｗの形状を算出する制御部４６と、を備え、制御部４６が算出した被検査物Ｗと形状が近似する被検査物Ｗに対して情報蓄積部４７により関連付けられた画像処理アルゴリズムを対象として、設定操作部４５で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを情報蓄積部４７から抽出することを特徴とする。

この構成により、ユーザが、全ての異物が平均的に取れる画像処理アルゴリズム、樹脂系異物検出が得意な画像処理アルゴリズム、等の異物検出特性を選択操作すると、検査対象の被検査物Ｗの形状に適するとともに、ユーザが選択した異物検出特性に合った画像処理アルゴリズムが所定形式で表示されるので、ユーザは、表示された画像処理アルゴリズムを対象に選択操作をするだけでよくなるため、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができる。

以上のように、本発明に係るＸ線検査装置は、異物を精度良く識別する最適な画像処理アルゴリズムの設定操作を容易に行うことができるという効果を有し、Ｘ線発生器から照射されて被検査物を透過したＸ線をＸ線検出器により検出して被検査物を検査するＸ線検査装置として有用である。

１Ｘ線検査装置
２搬送部
３検出部
４筐体
５表示部（画像処理アルゴリズム表示手段）
６駆動モータ
７搬入口
８搬出口
９Ｘ線発生器
１０Ｘ線検出器
１１箱体
１２Ｘ線管
１６遮蔽カーテン
２１搬送路
２２検査空間
４０制御回路
４１Ａ／Ｄ変換部
４２Ｘ線画像記憶部
４３画像処理部
４４判定部
４５設定操作部（異物検出特性選択手段、画像処理アルゴリズム選択操作手段）
４６制御部（画像処理アルゴリズム抽出手段、形状算出手段）
４７情報蓄積部（画像処理アルゴリズム記憶手段、対応関係記憶手段）
７０目印付きテストピース
７１〜７６テストピース
８１〜８４目印
Ｗ被検査物

Claims

被検査物（Ｗ）にＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像に対して、複数の画像処理フィルタを組み合わせてなる画像処理アルゴリズムを適用して、前記被検査物中の異物を検出するＸ線検査装置であって、
前記画像処理アルゴリズムを予め複数記憶する画像処理アルゴリズム記憶手段（４７）と、
前記被検査物中から検出する異物について、主に検出すべき異物の成分を含む異物検出能力を表す異物検出特性を選択する異物検出特性選択手段（４５）と、
前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを前記画像処理アルゴリズム記憶手段から抽出する画像処理アルゴリズム抽出手段（４６）と、
前記画像処理アルゴリズム抽出手段により抽出された画像処理アルゴリズムを所定形式で表示する画像処理アルゴリズム表示手段（５）と、
前記画像処理アルゴリズム表示手段に表示された画像処理アルゴリズムの中から、所望の画像処理アルゴリズムの選択操作を行う画像処理アルゴリズム選択操作手段（４５）と、を備えたことを特徴とするＸ線検査装置。
前記被検査物の形状と前記画像処理アルゴリズムとの対応関係を予め記憶する対応関係記憶手段（４７）と、
前記被検査物にＸ線を照射して検出したＸ線透過量を表す濃淡画像から前記被検査物の形状を算出する形状算出手段（４６）と、を備え、
前記画像処理アルゴリズム抽出手段が、前記形状算出手段により算出された被検査物と形状が近似する被検査物に対して前記対応関係記憶手段により関連付けられた画像処理アルゴリズムを対象として、前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性に近似する複数の画像処理アルゴリズムを前記画像処理アルゴリズム記憶手段から抽出することを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査装置。
前記画像処理アルゴリズム表示手段が、前記異物検出特性選択手段で選択された異物検出特性との近似度の高い順に、前記画像処理アルゴリズムをランキング形式で表示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のＸ線検査装置。
前記画像処理アルゴリズム記憶手段が、前記画像処理アルゴリズム、該画像処理アルゴリズムの異物検出能力値、および該画像処理アルゴリズムにより前記被検査物中の異物を検出した場合の見本画像を予め複数記憶し、
前記画像処理アルゴリズム表示手段が、前記画像処理アルゴリズムの名称、前記異物検出能力値、および前記見本画像を表示することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載のＸ線検査装置。