(57)【要約】【課題】  細線状異物の検出感度が高い異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置を提供する。【解決手段】  被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、前記Ｘ線画像の濃淡エッジを強調して濃淡エッジ強調画像を生成する段階（Ｓ２）と、前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成する段階（Ｓ３）と、前記濃淡エッジ強調画像から異物候補抽出用に設定された第１の閾値を用いて異物候補を抽出し、該異物候補の評価体積を前記マスクパタン参照による加減算で求め、該評価体積と異物判定用に設定された第２の閾値とを比較して異物性の判定を行う段階（Ｓ４）とから構成されている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、
前記Ｘ線画像の濃淡エッジを強調して濃淡エッジ強調画像を生成する段階（Ｓ２）と、
前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成する段階（Ｓ３）と、
前記濃淡エッジ強調画像から異物候補抽出用に設定された第１の閾値を用いて異物候補を抽出し、該異物候補の評価体積を前記マスクパタン参照による加減算で求め、該評価体積と異物判定用に設定された第２の閾値とを比較して異物性の判定を行う段階（Ｓ４）とから構成されていることを特徴とする異物検出方法。
【請求項２】
コンピュータに、被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行わせる異物検出プログラムにおいて、
前記Ｘ線画像から濃淡エッジ強調画像を生成させ、
前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成させ、
前記濃淡エッジ強調画像から異物候補抽出用に設定された第１の閾値を用いて異物候補を抽出させ、該異物候補の評価体積を前記マスクパタン参照による加減算で求めさせ、該評価体積と異物判定用に設定された第２の閾値とを比較することにより異物性の判定を行わせることを特徴とする異物検出プログラム。
【請求項３】
被検査物（３）にＸ線を照射するＸ線照射手段（２）と、前記被検査物を透過したＸ線を受けてデジタル画像化するＸ線検出器（４）と、該Ｘ線検出器から出力されるデジタル画像をＸ線画像に対数変換して取り込む画像入力手段（５）と、該画像入力手段によって取り込まれたＸ線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段（６）とを有する異物検出装置において、
前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像の濃淡エッジを強調して濃淡エッジ強調画像を生成する濃淡エッジ強調手段（６１）と、
前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成するマスクパタン生成手段（６５）と、
前記濃淡エッジ強調画像から異物候補を抽出するための所定値である第１の閾値が設定された第１の閾値設定手段（６２）と、
異物判定用の所定値である第２の閾値が設定された第２の閾値設定手段（６３）と、
前記濃淡エッジ強調画像から前記第１の閾値を用いて異物候補を抽出し、該異物候補の評価体積を前記マスクパタンを用いて算出し、該評価体積と前記第２の閾値とを比較して異物の有無の判定を行う異物判定手段（６４）とから構成されていることを特徴とする異物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物のＸ線画像を処理して混入異物の有無検出を行う、異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
食品や各種工業製品の製造ラインでは、混入異物の排除を行うために、Ｘ線画像を用いた異物検出が従来から行なわれている。例えば、特許文献１および特許文献２には従来の技術が詳細に説明されている。
【０００３】
図２は従来の典型的な異物検出方法を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０で入力されたＸ線画像に対し、ステップＳ３０で異物らしさを強調する画像フィルタを用いた異物検出アルゴリズムを適用し、ステップＳ４０で異物検出結果に閾値処理を適用して混入異物の有無検出を行っている。
【０００４】
異物らしさを強調する画像フィルタには各種の画像フィルタが適用可能であるが、細線状異物の検出用としては、小さなカーネルを用いた差分形の画像フィルタが多用されている。例えば、図４のＸ線画像例に対し、各画素を中心に５×５画素のカーネル領域を想定し、カーネル中心の濃度とカーネル領域内の平均濃度との差を評価し、カーネル領域内の平均濃度よりどれだけ高濃度であるかをカーネル中心の画素に対応する画素の画素値とした差分画像を生成する。
【０００５】
通常は前記差分画像に対し直ちに閾値処理を適用して混入異物の有無検出を行うが、低コントラストな細線状異物を検出する場合には、通常よりも閾値を下げてラベリングを用いた閾値処理を行う。このとき、ラベリングで細線状のブロブが不必要に分断されてしまわないように、前記差分画像の各画素を中心に３×３画素のカーネル領域内の濃度を平均してから閾値処理を適用している。図５に平均化した差分画像を、図６にラベリングを用いた閾値処理の結果をＸ線画像の白抜き表示で示す。
【０００６】
前記のラベリングを用いた閾値処理では画素面積の小さなブロブをノイズとして消去しているが、図６には細線状異物とともに被検査物エッジの一部が多く検出されており、このままでは誤判定となるため閾値を上げざるを得ない。そこで、前記差分画像には異物らしさが強調されていることを考慮して、ブロブの画素面積に代えてブロブの画素体積が小さなブロブを消去するように変更してみると、図７に示す結果が得られる。しかし、図７には細線状異物とともに大きな被検査物エッジが検出されており、誤判定を防止するためには閾値を上げざるを得ない。
【０００７】
【特許文献１】ＷＯ９８／１１４５６号公報
【特許文献２】特開２００１−３０７０６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の異物検出方法は、低コントラスト異物と被検査物エッジとの分別が困難であり、細線状異物の検出感度が低い。本発明の課題は、細線状異物の検出感度が高い異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置の提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述の課題を解決するために、請求項１に記載の異物検出方法は、被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、前記Ｘ線画像の濃淡エッジを強調して濃淡エッジ強調画像を生成する段階（Ｓ２）と、前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成する段階（Ｓ３）と、前記濃淡エッジ強調画像から異物候補抽出用に設定された第１の閾値を用いて異物候補を抽出し、該異物候補の評価体積を前記マスクパタン参照による加減算で求め、該評価体積と異物判定用に設定された第２の閾値とを比較して異物性の判定を行う段階（Ｓ４）とから構成されており、被検査物内の混入異物の有無検出を行うものである。
【００１０】
そして、請求項２に記載の異物検出プログラムは、コンピュータに、被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行わせる異物検出プログラムにおいて、前記Ｘ線画像から濃淡エッジ強調画像を生成させ、前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成させ、前記濃淡エッジ強調画像から異物候補抽出用に設定された第１の閾値を用いて異物候補を抽出させ、該異物候補の評価体積を前記マスクパタン参照による加減算で求めさせ、該評価体積と異物判定用に設定された第２の閾値とを比較することにより異物性の判定を行わせる。
【００１１】
また、請求項３に記載の異物検出装置は、被検査物（３）にＸ線を照射するＸ線照射手段（２）と、前記被検査物を透過したＸ線を受けてデジタル画像化するＸ線検出器（４）と、該Ｘ線検出器から出力されるデジタル画像をＸ線画像に対数変換して取り込む画像入力手段（５）と、該画像入力手段によって取り込まれたＸ線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段（６）とを有する異物検出装置において、前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像の濃淡エッジを強調して濃淡エッジ強調画像を生成する濃淡エッジ強調手段（６１）と、前記Ｘ線画像からマスクパタンを生成するマスクパタン生成手段（６５）と、前記濃淡エッジ強調画像から異物候補を抽出するための所定値である第１の閾値が設定された第１の閾値設定手段（６２）と、異物判定用の所定値である第２の閾値が設定された第２の閾値設定手段（６３）と、前記濃淡エッジ強調画像から前記第１の閾値を用いて異物候補を抽出し、該異物候補の評価体積を前記マスクパタンを用いて算出し、該評価体積と前記第２の閾値とを比較して異物の有無の判定を行う異物判定手段（６４）とから構成されている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、低コントラスト異物と被検査物エッジとの分別が可能であり、細線状異物の検出感度が格段に向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図を参照しながら詳細に説明する。
【実施例１】
【００１４】
図１は本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１で入力されたＸ線画像に対し、ステップＳ２でＸ線画像の濃淡エッジを強調し、ステップＳ３でＸ線画像から誤判定防止用のマスクパタンを生成し、ステップＳ４で第１の閾値処理により抽出した異物候補の評価体積をマスクパタン参照による加減算で求めて第２の閾値処理により異物性を評価して異物かどうかを判定する。
【００１５】
例えば図４のＸ線画像例がステップＳ１で入力された場合、濃淡エッジ強調画像は図５、マスクパタンは図８、判定結果は図９のようになるが、この実施例について以下に説明する。
【００１６】
以下の説明では、N×N画素のカーネルを用いた移動平均，最大値，最小値フィルタをそれぞれAve(N)，Max(N)，Min(N) と表記し、Ave(N)画像との差分画像をADBIN(N)と表記し、高濃度部分［B, 255］を対象に移動カーネル内の濃度ヒストグラムの頻度がピークの1／(A+2)以下となる高濃度側の位置を基準に生成した差分画像をHADBIN (N, A, B)と表記する。また、閾値Cによる２値化をBIN(C)と表記し、画像の濃度反転をINV(画像)と表記し、２画像の論理積をAND(画像１，画像２)と表記し、”画像→処理１→処理２→...”によって一連の画像処理を示す。
【００１７】
図１のステップＳ２でＸ線画像の濃淡エッジを強調する方法は、Ｘ線画像→ADBIN(5)→Ave(3)による。ここで生成した濃淡エッジ強調画像をステップＳ４で閾値処理することになる。予め設定しておくべき第１の閾値（＝２）と第２の閾値（＝３０）の設定ステップは図１に示されていないが、第１の閾値については前記濃淡エッジ強調画像の平均濃度を用いて自動設定することも可能である。
【００１８】
図１のステップＳ３のマスクパタンは次のようにして生成する。先ず、Ｘ線画像→Ave(3) により得た画像の濃度ヒストグラムから、第１ピークと第２ピークとの間のボトムの濃度ibottomを求め、Ｘ線画像→BIN(ibottom)→Min(27)→Max(21) により生成した２値画像をパタン１とする。次に、AND(パタン１，Ｘ線画像)→HADBIN(N2, A2, ibottom)→BIN(1)により生成した２値画像をパタン２とする。次に、AND(Ｘ線画像，INV(パタン２))→ADBIN(17)→BIN(5)→Min(3)→Max(3) により生成した２値画像をパタン３とする。最後に、AND(AND(パタン１，INV(パタン２))，INV(パタン３)) により生成した２値画像をマスクパタンとする。
【００１９】
図１のステップＳ４では次のようにして異物判定を行う。先ず、ステップＳ２で生成した濃淡エッジ強調画像から第１の閾値で高濃度ブロブを抽出して異物候補とする。次に、異物候補と同じ位置にあるステップＳ３で生成したマスクパタンを参照しつつ各異物候補の評価体積を算出する。すなわち、参照マスクパタンが黒でない画素については異物候補の濃度を加算し、参照マスクパタンが黒の画素については異物候補の濃度を減算することによって異物候補毎に評価体積を算出する。最後に、評価体積が第２の閾値よりも大きな異物候補を異物と判定する。
【００２０】
以上説明したように、本発明による異物検出方法では、マスクパタン参照による評価体積で濃淡エッジ強調画像内の高濃度ブロブの異物性を評価している。このマスクパタン参照により低コントラスト異物と被検査物エッジとの分別が可能となるため、従来のように閾値を上げなくても誤判定を防止することができる。この結果、従来と比べて細線状異物の検出感度を格段に向上させることができる。なお、ここで説明した濃淡エッジ強調の方法およびマスクパタン生成の方法は具体的だが一例に過ぎない。
【実施例２】
【００２１】
図３は、本発明の異物検出装置の実施の形態であるＸ線を用いた異物検出装置を説明するためのブロック図である。即ち、被測定物３を搬送する搬送手段１と、被測定物３にＸ線を照射するＸ線源２と、被測定物３のＸ線透過像をデジタル画像化するＸ線検出器４と、これをＸ線画像に対数変換して取り込む画像入力手段５と、このＸ線画像を処理して混入異物の有無を判定する画像処理手段６とを備えた異物検出装置である。必要に応じて画像表示手段７を付加しても良い。
【００２２】
搬送手段１は、例えばＸ線を良く透過するベルトコンベアで実現され、対向配置されたＸ線源２とＸ線検出器４の間を通して被測定物３を搬送する。Ｘ線源２から照射されたＸ線は、被測定物３による吸収とベルトコンベアによる僅かな吸収を受けてこれらを透過した後、Ｘ線検出器４に到達する。
【００２３】
Ｘ線検出器４は、例えばＸ線ラインセンサで実現され、被検査物３のＸ線透過像をデジタル画像化する。このデジタル画像は、Ｘ線ラインセンサによる１ライン上のサンプリングピッチと略等しいサンプリングピッチで搬送方向にサンプリングされ、Ｘ線透過画像としてメモリー上に取り込まれる。
【００２４】
物質のＸ線吸収率をα、物質の厚さをＬとすると、強度ＳのＸ線が当該物質を透過した後の強度Ｓ’は、理論上、Ｓ’＝  Ｓ・ｅｘｐ（−α・Ｌ）と書ける。両辺の対数をとって変形すれば、α・Ｌ＝ｌｏｇ（Ｓ）−ｌｏｇ（Ｓ’）とも書ける。前記Ｘ線透過画像はＳ’の２次元分布に相当し、前述のように対数をとって変形すれば、物質による吸収量α・Ｌの２次元分布を示すＸ線吸収画像に変換できる。Ｘ線透過画像とＸ線吸収画像のどちらにも物質による吸収量α・Ｌという被検査物の物性情報が含まれているが、濃度値が物質による吸収量をストレートに示すＸ線吸収画像の方がＸ線吸収率の高い異物の強調や検出には有利である。この場合、例えば被検査物のＸ線吸収画像において、局所的に高濃度を示す部分や急峻なエッジ部分を異物候補点として扱うことによって異物らしさを評価することができる。
【００２５】
画像入力手段５は、前記Ｘ線透過画像をＸ線吸収画像に対数変換してＸ線画像とし、画像処理手段６に出力する。この対数変換には、被検査物の物性とＸ線波長に依存する補正を加えてもよい。
【００２６】
画像処理手段６はパラメータ設定機能を備えたＣＰＵ等で、図１を用いて説明した本発明の異物検出方法が実装されており、画像入力手段５から出力されたＸ線画像の入力を受け予めパラメータ設定された画像処理により混入異物の有無検出を行う。即ち、図１のステップＳ１で入力されたＸ線画像に対し、ステップＳ２でＸ線画像から平均化差分画像を生成する濃淡エッジ強調手段６１と、異物候補抽出用の第１の閾値設定手段６２と、異物判定用の第２の閾値設定手段６３と、ステップＳ３で誤判定防止用のマスクパタンを生成するマスクパタン生成手段６５と、第１の閾値処理により抽出した異物候補の評価体積をマスクパタン参照による加減算で求めて第2の閾値処理により異物性を評価するステップＳ４の異物判定手段６４とから成る。画像表示手段７を付加する場合は、ステップＳ４の異物判定結果とともにステップＳ１で入力されたＸ線画像を画像表示手段７に出力する。
【００２７】
画像表示手段７は、画像処理手段６のステップＳ４の異物判定結果から異物画像を生成し、これに画像処理手段６のステップＳ１で入力されたＸ線画像をＯＲ演算してＣＲＴ等に表示する。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】従来の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の異物検出装置の実施の形態を説明するための図である。
【図４】Ｘ線画像例である。
【図５】Ｘ線画像例から生成した濃淡エッジ強調画像例である。
【図６】濃淡エッジ強調画像例の高濃度ブロブを面積で閾値処理した結果を示した画像である。
【図７】濃淡エッジ強調画像例の高濃度ブロブを体積で閾値処理した結果を示した画像である。
【図８】Ｘ線画像例から本発明による方法で生成したマスクパタンを示した画像である。
【図９】濃淡エッジ強調画像例の高濃度ブロブを本発明による評価体積で閾値処理した結果を示した画像である。
【符号の説明】
【００２９】
１…搬送手段、２…Ｘ線源、３…被測定物、４…Ｘ線検出器、５…画像入力手段、６…画像処理手段、７…画像表示手段、６１…濃淡エッジ強調手段、６２…第１の閾値設定手段、６３…第２の閾値設定手段、６４…異物判定手段、６５…マスクパタン生成手段
【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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