(57)【要約】【課題】検査物と異物のスペクトルから異物検出を行うＸ線検査装置において、インラインの使用にも耐えられるほど高速で簡便なスペクトルの解析方法を提供すること、また、その方法を搭載したＸ線検査装置を提供すること。【解決手段】前記Ｘ線源から照射されるＸ線のエネルギーを画素ごとにスペクトル化できるマルチエナジーセンサユニットと、前記マルチエナジーセンサによるＸ線データに基づいて前記被検査物を透過したＸ線のエネルギーをスペクトルとして得て、マルチエナジーセンサから得られたスペクトルデータを２次関数近似することにより、検査物と異物の特徴量を効率的に抽出する。【選択図】図５
2018155643.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検査物に含まれる複数の異なるエネルギー帯のＸ線を検出して画素ごとのエネルギースペクトルを出力するマルチエナジーセンサと、
得られた前記被検査物の各画素のエネルギースペクトルを比較する比較部と、
を備え、
前記比較部は、他の画素のエネルギースペクトルと相違するエネルギースペクトルの画素に異物があると判断することを特徴とするＸ線検査装置。
【請求項２】
前記比較部は、対象とした画素のエネルギースペクトルと他の画素のエネルギースペクトルの差異が基準を超える場合に、対象とした画素に異物があると判断することを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査装置。
【請求項３】
前記比較部は、各画素のエネルギースペクトルのピーク値を求め、各々の画素同士の求めたピーク値の差異が基準値を超える場合に、対象としたエネルギースペクトルの画素に異物があると判断することを特徴とする請求項２に記載のＸ線検査装置。
【請求項４】
前記基準値は、異物のない領域の画素と異物のある領域の画素の各エネルギースペクトルのピーク値の差異である請求項３に記載のＸ線検査装置。
【請求項５】
被検査物にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検査物に含まれる複数の異なるエネルギー帯のＸ線を検出して画素ごとのエネルギースペクトルを出力するマルチエナジーセンサと、
得られた各エネルギースペクトルを所定のエネルギースペクトルと比較する比較部と、
を備え、
前記比較部は、比較したエネルギースペクトルと前記所定のエネルギースペクトルとの差異の有無により、比較したエネルギースペクトルの画素に異物があるか否かを判断することを特徴とする、Ｘ線検査装置。
【請求項６】
前記所定のエネルギースペクトルは、異物が存在する領域の画素のエネルギースペクトルである、請求項５に記載のＸ線検査装置。
【請求項７】
前記所定のエネルギースペクトルは、被検査物が存在する領域の画素のエネルギースペクトルである、請求項５に記載のＸ線検査装置。
【請求項８】
前記比較部は、各画素のエネルギースペクトルのピーク値を求め、求めたピーク値を所定のピーク値と比較することを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載のＸ線検査装置。
【請求項９】
前記比較部は、エネルギースペクトルに近似させた二次曲線から前記ピーク値を求める請求項５〜８のいずれか一項に記載のＸ線検査装置。
【請求項１０】
前記比較部は、エネルギースペクトルの二階微分から前記ピーク値を求める請求項５〜８のいずれか一項に記載のＸ線検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物にＸ線を照射することによって被検査物内に含まれる異物の検出を行うＸ線検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
鶏肉中の骨の検出や、シリアル内の異物の検出など、難検出異物のニーズが非常に高まっている。
【０００３】
そこで、デュアルエナジーセンサを用いて、難検出異物を検出可能にする取り組みがなされている（たとえば、特許文献１参照）。このセンサは、２種のエネルギー特性の異なるセンサを用いて、同時に被検査物を撮像するもので、コントラストの異なる２枚の画像を得ることができる。この２枚の画像を差分処理することによって、被検査物の影響を排除し、異物のみを抽出する技術をエネルギーサブトラクションと呼んでいる。
【０００４】
異物検出において、理想的には、被検査物と異物のＸ線吸収スペクトル自体を得ることができれば、そこに含まれる元素の分析を実施できるので、本来あるべきではない物質が混ざっていることが判別できる。
【０００５】
そこでエネルギー分解能のあるマルチエナジーセンサを用いて、透過Ｘ線のエネルギースペクトルを得ることが考えられる。このセンサは、低エネルギーのＸ線を検出するＳセンサや高エネルギーのＸ線を検出するＨセンサの組み合わせと異なり、画素ごとにＸ線スペクトルを収集できることが特徴となっている。このセンサのスペクトルを比較することで、その画素が検査しているものが被検査物なのか異物なのか判別することができる。
【０００６】
たとえば、ＭｕｌｔｉＸ社製のマルチエナジーセンサでは、０．８ｍｍピッチの画素がそれぞれ６４段階のエネルギースペクトルを生成している。一辺３００ｍｍの正方形の被検査物ならば、３７５画素×３７５画素×６４段階のデータが得られることになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５６１６１８２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このデータの分析において大きな障害となるのは、そのデータ量の多さにある。通常デュアルエナジーセンサは０．４ｍｍ画素程度で、上記の例では、７５０画素×７５０画素×２段階のデータ量となり、マルチエナジーセンサは（３７５／７５０）×（３７５／７５０）×（６４／２）＝８倍のデータ量を持つことになる。データ処理時間は通常のＣＰＵならば、デュアルエナジーセンサは１００ｍｓ程度であり、その処理を簡素化して考えたとしても、マルチエナジーセンサはその８倍の８００ｍｓ程度要することになる。
【０００９】
一般的な食品のインライン検査に許される時間は、Ｘ線照射部から振分装置までの距離が５００ｍｍで、検査速度が３０ｍ／ｍｉｎならば、（５００ｍｍ−３００ｍｍ）／（３０ｍ／ｍｉｎ）＝４００ｍｓとなり、上記の８００ｍｓでは間に合わなくなってしまう。
【００１０】
また、被検査物が４００ｍｍ間隔で流れてくるならば、被検査物の間隔は１００ｍｍであり、１００ｍｍ／（３０ｍ／ｍｉｎ）＝２００ｍｓとなり、前の被検査物の計算処理が終わらないうちに、次の計算が始まってしまうことになり、正しい検査が不可能になる。
【００１１】
そこで、本発明の解決すべき課題は、マルチエナジーセンサを使用した場合に、実用上問題にならない処理時間で検査ができる新たなＸ線検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
Ｘ線のエネルギースペクトルは、通常は概ね上に凸のスペクトルを示している。被検査物にＸ線を入射すると、被検査物に含まれる元素に応じてＸ線を吸収するので、透過したＸ線のスペクトルは、入射したＸ線スペクトルから変化する。Ｘ線の吸収スペクトルは、元素に固有のものであり、原子番号Ｚの大きな元素ほど、低エネルギーのＸ線を大きく吸収する特性を持っている。逆に、Ｚが小さい元素は、低エネルギーのＸ線の吸収は比較的小さくなる。
【００１３】
例えば、鶏肉を被検査物とすると、鶏肉は一般的には有機物の集合体であるので、水素・炭素・酸素などのＺの小さい元素が多く含まれているが、骨などの異物は、カルシウムやリンなどのＺの大きな元素が多く含まれる。そのため、鶏肉だけによるＸ線吸収では、あまり低エネルギーのＸ線は吸収されず、透過したＸ線のスペクトルは比較的低エネルギー側に偏ることになる。逆に骨などの異物は低エネルギーのＸ線を大きく吸収するので、透過したＸ線のスペクトルは高エネルギー側に偏ることになる。
【００１４】
そこで、第１発明に係るＸ線検査装置は、被検査物にＸ線を照射するＸ線源と、前記被検査物に含まれる複数の異なるエネルギー帯のＸ線を検出して画素ごとのエネルギースペクトルを出力するマルチエナジーセンサと、得られた前記被検査物の各画素のエネルギースペクトルを比較する比較部と、を備え、前記比較部は、他の画素のエネルギースペクトルと相違するエネルギースペクトルの画素に異物があると判断するものである。
【００１５】
第２発明に係るＸ線検査装置は、第１発明の前記比較部が、対象とした画素のエネルギースペクトルと他の画素のエネルギースペクトルの差異が基準を超える場合に、対象とした画素に異物があると判断するものである
【００１６】
また、第３発明に係るＸ線検査装置は、第２発明の前記比較部が、各画素のエネルギースペクトルのピーク値を求め、各々の画素同士の求めたピーク値の差異が基準値を超える場合に、対象としたエネルギースペクトルの画素に異物があると判断するものである。
【００１７】
また、第４発明に係るＸ線検査装置は、第３発明の前記基準値が、異物のない領域の画素と異物のある領域の画素の各エネルギースペクトルのピーク値の差異であるとする。
【００１８】
さらに、第５発明に係るＸ線検査装置は、被検査物にＸ線を照射するＸ線源と、前記被検査物に含まれる複数の異なるエネルギー帯のＸ線を検出して画素ごとのエネルギースペクトルを出力するマルチエナジーセンサと、得られた各エネルギースペクトルを所定のエネルギースペクトルと比較する比較部と、を備え、前記比較部は、比較したエネルギースペクトルと前記所定のエネルギースペクトルとの差異の有無により、比較したエネルギースペクトルの画素に異物があるか否かを判断するものである。
【００１９】
第６発明に係るＸ線検査装置は、第５発明の前記所定のエネルギースペクトルが、異物が存在する領域の画素のエネルギースペクトルである。
【００２０】
第７発明に係るＸ線検査装置は、第５発明の前記所定のエネルギースペクトルが、被検査物が存在する領域の画素のエネルギースペクトルである。
【００２１】
第８発明に係るＸ線検査装置は、第５発明から第７発明の前記比較部が、各画素のエネルギースペクトルのピーク値を求め、求めたピーク値を所定のピーク値と比較するものである。
【００２２】
第９発明に係るＸ線検査装置は、第５発明から第８発明の前記比較部が、エネルギースペクトルに近似させた二次曲線から前記ピーク値を求めるものである。
【００２３】
第１０発明に係るＸ線検査装置は、第５発明から第８発明の前記比較部が、エネルギースペクトルの二階微分から前記ピーク値を求めるものである。
【００２４】
以上の各発明を概説すれば、Ｘ線のエネルギースペクトルは、一般的に上に凸の形状をしているので、比較に際しては、例えば、エネルギースペクトのピーク値を探し、そのピーク値が他のエネルギースペクトルのピーク値と、どの程度相違するかを調べることによって異物を検出することができる。どの程度相違するかは、被検査物に異物を添加し、異物のない領域の画素と、異物のある領域の画素のそれぞれのピーク値を事前に求めることによって、どの程度相違すれば、異物と認められるかを確定することができる。また、簡易にピーク値を探す方法として、エネルギースペクトルに近似させた２次曲線を求め方法もある。それを求めるには、理想的には得られたスペクトルを最小二乗法近似することが望ましいが、前述のように食品のインライン検査装置では、演算に許される時間が短いため、ある３点を代表として選ぶことによって２次関数を求める。
【００２５】
この３点の最適な組み合わせは、被検査物や異物の特徴、装置の構造や設定条件に依存する。たとえば、鶏肉の中の骨の検査においては、ベリリウム窓付きのタングステンターゲットの管球で管電圧を１００ｋＶに設定した場合、２６ｋｅＶ、４０ｋｅＶ、７６ｋｅＶの３点のエネルギー帯を選ぶことが最も良いことが分かっている。これらは事前に鶏肉と骨のサンプルを用いて、頂点のエネルギーが最も異なる３点を選択することによって求めることができる。
【００２６】
この３点を適切に選択するには、例えば鶏肉中の骨の検出を行う場合を一例として挙げると、事前のセットアップとして、鶏肉に検出したい骨のサンプルを取り付けて、マルチエナジーセンサでもって鶏肉のマルチエナジー画像を取得する。このマルチエナジーセンサは、被検査物の透過Ｘ線に含まれる複数のエネルギー帯を検知して画素ごとのエネルギースペクトルを出力するので、ある画素のエネルギースペクトルを特徴づける２次関数の３点のエネルギー座標をε1, ε2, ε3とする。
【００２７】
得られた画像の画素を(x, y)、エネルギーをε、Ｘ線強度をI(x, y, ε)で表すと、(ε1,I0(x, y,ε1)),(ε2,I0(x,y,ε2)),(ε3,I0(x,y,ε3))の３点を通る２次関数を
I0(x, y, ε)=a(x, y)ε2+b(x, y)ε+c(x, y)とおくと、数式１となり、数式２に変形することによって、I0(x, y, ε)を求めることができる。
【００２８】
【数１】
2018155643.tif 000003
【００２９】
【数２】
2018155643.tif 000004
【００３０】
事前のセットアップにおいて、鶏肉のみの画素と、骨の取り付けられた画素は判明しており、それぞれの画素を(xA, yA), (xB, yB)として、数式２によって求められたそれぞれの下記数式３を用いて、２次関数の頂点のエネルギー座標を求めると、数式４となる。
【００３１】
【数３】
2018155643.tif 000005
【００３２】
【数４】
2018155643.tif 000006
【００３３】
鶏肉中の骨を異物として検査する際に、最も骨を検出しやすいのは、鶏肉と骨のエネルギースペクトルの差が最も大きくなっているエネルギー帯であり、上記の結果を利用すると、数式５が最も大きくなる場合である。このようなエネルギーの組み合わせε1, ε2, ε3を求めればよいが、そのためにはε1, ε2, ε3の全ての組み合わせについて数式５を求め、それが最大となるε1, ε2, ε3とすればよい。
【００３４】
【数５】
2018155643.tif 000007
【００３５】
事前学習にてε1, ε2, ε3を求めておけば、実際に異物を検査する際には、任意の座標(x, y)において数式２の演算をしたのちに、そのエネルギー座標である数式６を濃淡値として画像化すれば、異物の部分が浮き上がることとなる。
【００３６】
【数６】
2018155643.tif 000008
【００３７】
この方法は２次曲線を使用した代数演算であるので、エネルギースペクトル同士の逐次比較で異物を検出するよりも格段に計算時間が早くなる。
【００３８】
なお、ここでは説明の簡単化のために(xA, yA), (xB, yB)という点で表したが、これらは領域を持った範囲に拡張し、平均化された濃淡値や、領域内の濃淡値の最大値あるいは最小値、もしくは中央値などを用いても良い。
【発明の効果】
【００３９】
発明によれば、マルチエナジーセンサを使用して、被検査物に含まれる複数の異なるエネルギー帯の画素ごとのエネルギースペクトルを求め、得られたエネルギースペクトルを画素ごとに比較して、他の画素のエネルギースペクトルと相違するエネルギースペクトルの画素に異物があると判断するので、より精度の高い検査が可能になる。
また、エネルギースペクトル同士の逐次比較に代えて、エネルギースペクトルのピーク値同士を比較すれば、演算速度を向上させることできる。さらには、そのピーク値を２次関数の３点のエネルギー座標を事前に求めて二次曲線のピーク値を求めれば、さらに演算速度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】Ｘ線異物検出装置の外観図。
【図２】Ｘ線異物検査装置の模式図。
【図３】ラインセンサユニットによる検査物の撮像。
【図４】ラインセンサユニットによって撮像された検査物の画像化。
【図５】Ｘ線検査装置のブロック図。
【図６】ラインセンサユニットのブロック図。
【図７】ラインセンサユニットの画素ごとのデータ。
【図８】ラインセンサユニットのキャリブレーション後のデータ。
【図９】鶏肉と骨について、画素ごとに全エネルギーのデータの和を撮った画像。
【図１０】６４枚のエネルギースライス画像。
【図１１】ある画素におけるエネルギースペクトルのグラフ。
【図１２】エネルギースペクトルを最小二乗法近似したものを破線で示す。
【図１３】鶏肉のエネルギースペクトルを、ε1=20keV,ε2=40keV,ε3=60keVを通る２次関数で近似し、頂点のエネルギー座標を求めた結果。
【図１４】骨のエネルギースペクトルを、ε1=20keV,ε2=40keV,ε3=60keVを通る２次関数で近似し、頂点のエネルギー座標を求めた結果。
【図１５】ε1=26keV,ε2=40keV,ε3=76keVを通る２次関数で近似し、頂点のエネルギー座標を濃淡値として画像化した結果。
【図１６】十分に鶏肉と骨が分離できていない画像の例。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
（実施の形態）
以下、本発明の実施形態に係るＸ線検査装置１００について図面を参照しながら説明する。本実施形態に係るＸ線検査装置１００は、図１、図２に示すように、食品等（例えば、袋入りの複数のソーセージ等）の被検査物６００の検査を行うＸ線検査装置であって、主として、被検査物６００を搬送する搬送部５００と、被検査物６００にＸ線を照射するＸ線源２００と、Ｘ線源２００から照射されるＸ線を検知するセンサを有するセンサユニット３００と、図５の画像処理部４００とを備えている。図５にＸ線検査装置の構成ブロック図を示す。
【００４２】
上記のＸ線検査装置１００は、主として食品の内部に混入した異物を検出するために用いられる。食品の生産現場などに設置され、Ｘ線による透視画像を用いて食品の内部を観察し、Ｘ線画像を目視検査、又は解析することによって、混入した異物を検出する仕組みである。
【００４３】
このＸ線検査装置１００では、搬送部５００で被検査物６００を搬送しながらＸ線を照射し、被検査物６００を透過したＸ線を逐次ラインセンサユニット３００で受光する。受光したデータは、ラインセンサユニット３００内部の電子基板（図示しない）によってデジタルデータに変換され、画像処理部４００に転送される。画像処理部４００では、二次元の透過Ｘ線画像の被検査物６００内部に異物があるかどうかを検査する。結果は、図１のディスプレイＭＴに表示され、操作者が異物の有無を知ることができる。また、同時に被検査物のＸ線画像上に異物混入の場所が表示される。
【００４４】
（搬送部）
搬送部５００は、被検査物６００を検査室内に搬送するために設けられている。この搬送部５００は、ベルトコンベア、トップチェーンコンベア、回転テーブルなど様々な搬送機構を使用することが可能である。もっとも一般的なものは、ベルトコンベヤ方式のもので、搬送部５００の前後のプーリー間に樹脂製の搬送ベルト５１０が取り付けられている。図1の検査室の出入口には、Ｘ線が漏洩するのを防ぐために、重金属を配合した樹脂製の短冊状のカーテン５５０が取り付けられている。
【００４５】
（Ｘ線源）
Ｘ線源２００は、搬送部５００により検査位置まで搬送される被検査物６００にＸ線を照射する。このＸ線源２００から照射されるＸ線には、低エネルギー（長波長）から高エネルギー（短波長）までの様々なエネルギー帯のＸ線が含まれている。なお、低エネルギーおよび高エネルギーと記載したが、この「高」および「低」は、Ｘ線源２００から照射される複数のエネルギー帯の中で相対的に「高い」および「低い」のであって、特定の範囲を示すものではない。以下、同様である。
【００４６】
（マルチエナジーセンサユニット）
マルチエナジーセンサユニット３００は、図２のＸ線源２００から照射されるＸ線には、高エネルギー帯のＸ線から低エネルギー帯のＸ線まで幅広く含まれている。マルチエナジーセンサユニット３００は、それらの異なるエネルギー帯のＸ線を検知するもので、エネルギー分解能の高いセンサである。また、このセンサユニット３００は画素が１列に並んだラインセンサタイプで、図４に示すように搬送部５００で搬送される被検査物６００をライン毎に撮像し、これらは後述の制御装置に入力されて２次元画像に合成される。さらにマルチエナジーセンサユニット３００は、受光部３５０と制御部３６０を備え、外部から制御することが可能な外部入力インターフェース３７０と、データの出力等に使用される外部出力インターフェース３８０を備えている。受光部３５０で検出した複数のエネルギー帯のＸ線を制御部３６０が分析することによって、画素ごとのエネルギースペクトルを出力するようになっている。
【００４７】
（制御装置）
制御装置は、Ｘ線源２００、搬送部５００、センサユニット３００やその他の機器を含む、Ｘ線検査装置１００全体を制御するとともに、センサユニット３００から得られたデータ処理して異物を検出する後述の比較部４００を備えている。この比較部４００は、コンピュータで構成され、内蔵のプログラムを実行することにより、センサユニット３００から送られてきたデータを処理して、画素ごとにエネルギースペクトルを記憶する。続いて、記憶されたエネルギースペクトルを画素ごとに比較して、対象とした画素のエネルギースペクトルが他の画素のものと相違するか否かを調べ、相違すれば、対象とした画素に異物があると判別する。異物が検出されると、その部位をディスプレイ９１０に表示したり、ブザー９２０による警告を発したりして、操作者に異物の検出を伝える。
【００４８】
（マルチエナジーセンサによる画像の生成）
（撮像設定）
Ｘ線を照射し、被検査物６００を搬送部５００にて搬送し、ラインセンサユニット３００（図６）で撮像する際には、被検査物６００の１画素の移動に要する時間ごとにシャッターを切り、図３のように被検査物６００を短冊状に撮像していく。そしてライン上の画像をデータとして制御装置に転送する。例えば、搬送方向の長さが１ｍｍの画素であり、搬送速度が３０ｍ／ｍｉｎであればシャッター時間は、
下記数式１となる。
【００４９】
【数７】
2018155643.tif 000009
【００５０】
（事前の準備）
次にマルチエナジーセンサ３００で撮像するための事前準備として、被検査物６００が何もない場合に均一なデータが正しく得られるようキャリブレーションを行う。例えば、ベルトコンベヤの搬送ベルト５１０や、ラインセンサユニット３００のカバー３７０等、被検査物が無かったとしても何らかのＸ線吸収体が存在するので、これらの影響を調べておくためである。また、ラインセンサ自体にも画素によって感度のばらつきがあるので、これらも同時に測定しておく意味もある。
【００５１】
（マルチエナジーセンサのダイナミックレンジの設定）
通常のラインセンサにおける、上記のバックグラウンド補正では、画素ごとに明るさを調整するのみであるが、マルチエナジーセンサ３００では、画素ごとにスペクトルを収集するため、スペクトルの補正も必要となる。この方法について、以下で具体的に述べる。
【００５２】
たとえば管電圧Ｖ（ｋＶ）のＸ線を照射する場合を考える。被検査物が無く、Ｘ線が照射されていない状態における画素zのエネルギー帯ε〜ε+ΔεのラインセンサユニットからのデータをID(V, z, ε)とする。一方、被検査物が無く、Ｘ線が照射された状態における、画素zのエネルギー帯ε〜ε+Δεのラインセンサユニット３００からのデータをIB(V, z, ε)とする。大前提として、センサの受光容量がオーバーフローしてしまうと計測ができなくなるので、IB(V, z, ε)がラインセンサユニット３００の規定の値を超えないように、管電流の値を調整する必要がある。例えば、IB(V, z, ε)の最大値がラインセンサユニットの計測容量の９０％となるように、管電流の値を小さくする。
【００５３】
マルチエナジーセンサ３００では、Ｘ線源２００からのエネルギーもスペクトル化するが、Ｘ線源２００から各画素に到達する全エネルギーは一定と考えられ、IB(V, z, ε)のεに対する総和は一定と考えられるのでIB(V, z)=ΣεIB(V, z, ε)について均一化を図る。するとラインセンサユニット３００の位置関係や画素ごとのバラツキなどにより、出力が図７のように得られる。
【００５４】
このように画素ごとにばらつきがある状態では、後の処理が煩雑になるため均一になるようにキャリブレーションを実施する。つまり、どの画素をとってもIB(V, z)とID(V, z)が図８のように一定にする。図７の横軸をξとして表す直線である数式２が、図８を表す直線の数式３に、ξにたいして恒等的に一致するような変換I'(V, z)=aI(V, z)+bを求めればよく、数式４、および数式５となる。
【００５５】
【数８】
2018155643.tif 000010
【００５６】
【数９】
2018155643.tif 000011
【００５７】
【数１０】
2018155643.tif 000012
【００５８】
【数１１】
2018155643.tif 000013
【００５９】
このようにしてキャリブレーションパラメータa, bが求まれば、以降はラインセンサユニット３００からの生データをI'(V, z)=aI(V, z)+bで変換して使用することとする。このダイナミックレンジの設定は、ある管電圧Ｖ（ｋＶ）に対して有効なものであって、管電圧がＶ‘（ｋＶ）に変更されると、再度キャリブレーションを設定直す必要がある。
【００６０】
このキャリブレーションによる変換は、電子回路的にゲイン回路・オフセット回路によって設定しても良く、あるいはデジタル化されたデータを制御装置によってデジタル演算しても良い。このラインセンサユニットのダイナミックレンジは、例えば１２ビットであれば余裕をもってID0=500、IB0=3500のように決定される。
【００６１】
（被検査物の撮像）
ラインセンサユニット３００から転送されたデータは、制御装置内部のメモリによって逐次格納されていき、被検査物６００が通り過ぎた後、すなわち、この撮像はあらかじめ設定された撮像長さＬに達するまで継続する。長さＬは、被検査物６００のバラツキや、撮像処理上のバッファの大きさなどに応じて、余裕をもって被検査物６００より長めに設定される。このようにしてメモリに蓄えられたデータをつなぎ合わせて被検査物６００の画像が生成される。
【００６２】
（検査画像の表示）
マルチエナジーセンサ３００のデータは、画素ごとにスペクトルを持っているので、上記の撮像結果は、例えば、画素ごとに全スペクトルを足し合わせたものを表示し、操作者に被検査物の画像を認識しやすくしてから、ディスプレイ９１０に表示する。これは操作者が分かりやすいように表示するためのものであって、実際には各画素がエネルギースペクトルを保持しており、スペクトルデータはメモリに格納されている。
【００６３】
図９では、この繋ぎ合わされた画像で、画素ごとに全エネルギーについて和を取ったものを示す。なお、バックグラウンドはあらかじめ測定されたデータを利用して、均一になるように画素ごとにエネルギーごとにダイナミックレンジを調整している。
【００６４】
例えば、マルチエナジーセンサ３００の性能が、２０ｋｅＶから１４８ｋｅＶまでの２ｋｅＶごとにエネルギー帯を６４段階に区切ってデータ収集できるならば、６４枚のエネルギースライス画像ができることになる。図１０では、６４枚のエネルギースライス画像が示されており、各画像がそれぞれのエネルギー帯εk(k=0, 1 , 2 ,…,63)に相当している。図では左上から右に向かってk=0, 1 , 2 ,…の順で並んでいる。なお、あらかじめ上記に示した、キャリブレーションが実施されている。
【００６５】
マルチエナジーセンサユニット３００で取得される画像を制御装置の比較部４００で異物を検出する処理を具体的な例を用いて説明する。
【００６６】
事前のセットアップとして、鶏肉およびその内部またはその表面に検出したい骨のサンプルを取り付けて、鶏肉のマルチエナジー画像を取得する。例として、ある画素におけるエネルギースペクトルを図１１に示す。
【００６７】
鶏肉から骨を抽出するには、エネルギースペクトル全体を各画素について比較することができれば可能となるが、これには非常に膨大な計算が必要となり、インラインで検査する装置には適用できない。
【００６８】
そこでエネルギースペクトルを２次関数で近似し、その２次関数の頂点のエネルギー座標を特徴量として利用することで、より少ない計算で鶏肉の中から骨を抽出する。
【００６９】
エネルギースペクトルを２次関数によって最小二乗法近似を行うと、図１２の破線のようになる。ここで、エネルギーの大きい領域は、Ｘ線強度が小さいため統計データの不足によりＳ／Ｎが低下するので、最小二乗法の計算からのぞいており、７０ｋｅＶ以下の領域で計算している。
【００７０】
しかしながら、この最小二乗法も計算量が多い手法であり、より簡素化する場合は、２次関数は３点が既知であれば求めることができるので、適切な３点を選んでこの３点を通る２次関数を求める。例えば図１３に最小二乗法による２次関数と、ε_1=20keV,ε_2=40keV,ε_3=60keVの３点を通る２次関数を記載したが、非常によく似た形状が得られることが分かる。そこで、事前のセットアップによって、鶏肉から骨を最も抽出しやすい３点を決定しておけばよく、以下でこの決定方法について説明する。
【００７１】
鶏肉などは比較的原子番号の小さい元素で構成されており、これを透過したＸ線のスペクトルは左側に偏りやすいが、骨などの異物はカルシウムやリンなどの比較的原子番号の大きい元素で構成されているので、これを透過したＸ線スペクトルは右側に偏りやすい。つまり、頂点のエネルギー座標は、どのようにスペクトルが偏っているかを示す良い指標となる。図１３と図１４に示す鶏肉と骨の画素のエネルギースペクトルを、ε1=20keV,ε2=40keV,ε3=60keVを通る２次関数で表現すると、その頂点のエネルギー座標はそれぞれ、３４．６ｋｅＶ、３６．０ｋｅＶとなり確かに骨が高エネルギー側に偏っていることが分かる。
【００７２】
このように、上記の３点のエネルギー座標をε1, ε2, ε3として２次関数を求め、その頂点のエネルギー座標を、ε1, ε2, ε3の全組み合わせについてスイープし、最も鶏肉と骨のピーク値の差が大きくなるようにすればよい。実際にスイープを行い、最も鶏肉と骨のピーク値の差が最も大きかった画像はε1=26keV,ε2=40keV,ε3=76keVであり、この時の頂点のエネルギー座標を濃淡値として画像化したものを図１５に示し、この図から確かに骨だけが抽出されていることが分かる。図１６は比較対象の参考として、正しくエネルギーε1, ε2, ε3が設定できていないときの例を示す。骨が十分に検出されていないことが分かる。
【００７３】
なお、図１５や図１６において、検査物（鶏肉）の外部はノイズの多い領域となっているが、事前に鶏肉の無い部分だけをマスクすることによって、容易に除去可能である。本明細書では、説明のためにマスクを設定しない状態の画像を記載した。
【００７４】
（変形例）
以上に実施形態では、エネルギースペクトルの近似に２次曲線を利用したが、３次曲線や指数関数、対数関数、三角関数その他の類する関数や、また、それらの組み合わせを用いることも可能であり、搭載するコンピュータのの性能によっては、より高度な関数による近似も可能となる。
【符号の説明】
【００７５】
１００  Ｘ線検査装置
２００  Ｘ線源
３００  ラインセンサユニット
３５０  ラインセンサユニットの受光部
４００  Ｘ線検査装置の制御装置の画像処理部
５００  Ｘ線検査装置の搬送部
６００  被検査物
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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