(57)【要約】【課題】目的物と異物との濃度値が似ている場合でも、異物を判別し得る物体の判別方法を提供する。【解決手段】物体Ａを移動させる移動装置２の所定領域を撮影したＸ線画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する工程と、この工程で得られた各濃度値毎の画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して上記カウント値を面積比率で表わすことにより物体濃度分布データを求める工程と、上記物体濃度分布データおよび予め上記と同じ工程でもって得られた参照用目的物の参照濃度分布データを入力して両分布データの相関係数を求める工程と、この工程で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する工程とを具備した判別方法である。【選択図】図１
2007218749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の放射線や赤外線による透過画像を用いて目的物であるか否かを判別する方法であって、
所定領域を撮影した透過画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する工程と、
この工程で得られた各濃度値毎の画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して上記カウント値を面積比率で表わすことにより物体濃度分布データを求める工程と、
上記物体濃度分布データおよび予め上記と同じ工程でもって得られた参照用目的物の参照濃度分布データを入力して両分布データの相関係数を求める工程と、
この工程で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する工程と
を具備したことを特徴とする物体の判別方法。
【請求項２】
物体を抽出する工程において、所定の閾値でもって２値化した後、ラベリング処理を行うことにより物体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の物体の判別方法。
【請求項３】
物体を抽出する工程において、濃度値に微分処理を施すことにより物体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の物体の判別方法。
【請求項４】
物体の放射線や赤外線による透過画像を用いて目的物であるか否かを判別する装置であって、
所定領域を撮影した透過画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する物体抽出部と、
この物体抽出部で求められた各濃度値毎における画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して面積比率を求めることにより、各濃度値毎に対応する面積比率をそれぞれ示す物体濃度分布データを求める濃度分布演算部と、
予め求められている参照用目的物の参照濃度分布データと上記物体濃度分布データとの相関係数を求める相関係数演算部と、
この相関係数演算部で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する判断部と
を具備したことを特徴とする物体の判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線や赤外線による透過画像を用いて目的物であるか否かを判別する物体の判別方法および判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
成分が均質でなく、また大きさ、形状なども一定でない物体、例えば自然食材を乾燥させた干物などの食品類が、ランダムな配置で複数個同時にベルトコンベヤにより移動される途中で、異物が混入しているか否かを検査する場合、可視光や赤外線、Ｘ線などの反射・透過画像が用いられるが、これらの画像には所定の画像処理が施されている。
【０００３】
このような透過画像を画像処理する場合、その透過画像の濃淡を表わす濃度値（輝度値である）を予め設定した閾値で２値化後、ラベリング処理した個々の物体が、本来の目的物であるかそれとも異物であるかを、面積や長さ・幅などの形状パラメータで判定するのが一般的である。
【０００４】
なお、画像を用いて判断する前に、金属の選別が行われるとともに、振動による選別、比重による分級、静電気による選別、可視画像による選別などが必要に応じて行われ、その後、これらの前処理で選別できなかった物体に対する最終検査として、画像処理による検査が行われている。
【０００５】
ところで、透過画像による検査方法には、異物と見なされる濃度値を有する画素群を２値化処理にて求めるとともに、これら画素群を含む領域に対して当該画素の密集度を求め、この密集度に基づき異物であるか否かを判断する画像処理を用いた方法もある（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−１７２５１０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した検査方法によると、密集度を求める際に濃度値が２値化されているので、異物の濃度範囲が目的物のそれとよく似た範囲を含み且つ２値化後の大きさおよび形状が目的物と類似している異物である場合には、両者を判別することができないという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明は、目的物と異物との濃度値が似ている場合でも、異物を判別し得る物体の判別方法および判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の物体の判別方法は、物体の放射線や赤外線による透過画像を用いて目的物であるか否かを判別する方法であって、
所定領域を撮影した透過画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する工程と、
この工程で得られた各濃度値毎の画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して上記カウント値を面積比率で表わすことにより物体濃度分布データを求める工程と、
上記物体濃度分布データおよび予め上記と同じ工程でもって得られた参照用目的物の参照濃度分布データを入力して両分布データの相関係数を求める工程と、
この工程で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する工程とを具備した方法である。
【０００９】
また、上記判別方法における物体を抽出する工程において、所定の閾値でもって２値化した後、ラベリング処理を行うことにより物体を抽出する方法である。
また、上記判別方法における物体を抽出する工程において、濃度値に微分処理を施すことにより物体を抽出する方法である。
【００１０】
さらに、本発明の判別装置は、物体の放射線や赤外線による透過画像を用いて目的物であるか否かを判別する装置であって、
所定領域を撮影した透過画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する物体抽出部と、
この物体抽出部で求められた各濃度値毎における画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して面積比率を求めることにより、各濃度値毎に対応する面積比率をそれぞれ示す物体濃度分布データを求める濃度分布演算部と、
予め求められている参照用目的物の参照濃度分布データと上記物体濃度分布データとの相関係数を求める相関係数演算部と、
この相関係数演算部で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する判断部とを具備したものである。
【発明の効果】
【００１１】
上記物体の判別方法および判別装置の構成によると、透過画像中の物体の濃度分布データと目的物の参照濃度分布データとの相関係数に基づき目的物であるか異物であるかの判断を行うようにしたので、各物体の画素における濃度値を閾値と比較するだけでは判別することができないような濃度分布を有する目的物である場合でも、異物との判別を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
［実施の形態１］
以下、本発明の実施の形態１に係る物体の判別方法および判別装置について説明する。
本実施の形態１において、判別すべき物体（以下、目的物ともいう）は、例えば魚の干物であり、干物に混じっているプラスチック片、木片などの異物を取り除くために、干物すなわち目的物であるか異物であるかを、自動的に判別するものである。
【００１３】
そして、その判別には、放射線、例えばＸ線による透過画像（以下、Ｘ線画像という）を用いるとともに、このＸ線画像における濃度分布に基づき行うようにしたものであり、より詳しく説明すると、干物においては、水分が偏在するとともにその厚さも変化しているが、プラスチック片、木片などの異物は厚みおよび形状についても略一定であり、また木片については水分が少し存在しているが干物ほど偏在していないため、その濃度分布が、干物とプラスチック片、木片などの異物とでは異なることに着目して判別するものである。なお、後述するが、ここで言う濃度分布は、Ｘ線画像である二次元平面の濃度の分散状態（散らばり状態）ではなく、個々の物体での各濃度値における画素数の分散状態（ヒストグラムである）を表わすものとする。
【００１４】
まず、図１に基づき、判別装置の概略構成を図１に基づき説明する。
図１に示すように、この判別装置１には、判別対象となる物体Ａを載置して所定方向（矢印ａ方向）に移動させる移動装置（例えば、ベルトコンベヤなどが用いられる）２と、この移動装置２の移動経路の上方に配置されるとともにＸ線を発生させて移動経路上に線状に照射させるＸ線照射器３と、上記移動装置２の移動経路の下方に配置されるとともにＸ線照射器３により照射されて例えば物体Ａを透過したＸ線を検出するＸ線検出器（例えば、ＣＣＤにて構成されたラインセンサが用いられる）４と、このＸ線検出器４にて検出されたＸ線画像（Ｘ線透過画像ともいう）を入力して所定の画像処理を施すことにより判別対象となる物体を抽出する画像処理装置５と、この画像処理装置５で抽出された物体のＸ線画像を入力してその物体が干物であるか否かを判断するための判断装置６と、この判断装置６にて干物以外の異物であると判断された物体を移動装置２上から取り除くための異物除去装置７とが具備されている。
【００１５】
次に、上記画像処理装置５を図２に基づき説明する。
図２に示すように、この画像処理装置５は、上記Ｘ線検出器４にて検出された検出信号を所定回数分蓄積し所定範囲における二次元のＸ線画像を得るための信号蓄積部１１と、この信号蓄積部１１で蓄積されたＸ線画像データを入力して濃度値を取得するための濃度取得部１２と、この濃度取得部１２で得られた濃度値を入力して判別対象となる物体を抽出するための物体抽出部１３とから構成されている。
【００１６】
なお、上記Ｘ線検出器４においては、ＣＣＤ素子毎に信号（例えば、電圧信号である）が得られるもので、以下、１個のＣＣＤ素子毎により得られる画像データを１画素として説明を行う。なお、複数個のＣＣＤ素子を１個の画素として扱うこともできる。この場合の濃度値は、例えばこれら複数個のＣＣＤ素子の平均値が用いられる。
【００１７】
上記信号蓄積部１１は、Ｘ線検出器４により検出された一次元のＸ線画像データを所定回数分蓄積して所定範囲の二次元のＸ線画像データを得るためのものである。なお、Ｘ線照射器３が所定の二次元範囲にて照射可能であって、且つＸ線検出器４に、ＣＣＤにて構成された二次元センサが用いられる場合には、この信号蓄積部１１を設ける必要はない。
【００１８】
上記濃度取得部１２は、信号蓄積部１１に蓄積された二次元のＸ線画像データを入力して各画素毎の信号から輝度値としての濃度値を得るためのものである。
上記物体抽出部１３は、上記濃度取得部１２にて得られた濃度値に対しＸ線強度の分布に応じた補正処理を行い、そして所定の閾値に基づき２値化処理を行った後、ラベリング処理を行うことにより、物体の外形を抽出するものである。なお、物理的なフィルターを用いてＸ線強度の補正を行う場合は、上述した補正処理を行う必要はない。
【００１９】
また、上記判断装置６は、上記画像処理装置５における物体抽出部１３で抽出されたＸ線画像における物体の濃度分布データ（濃度分布グラフでもあり、以下、物体濃度分布データという）を求める濃度分布演算部２１と、予め作成された判断基準となる参照用目的物のＸ線画像における濃度分布データ（以下、参照濃度分布データという）が記憶された記憶部２２と、上記濃度分布演算部２１にて得られた物体濃度分布データおよび上記記憶部２２に記憶された参照濃度分布データを入力して両者の相関係数を求める相関係数演算部２３と、この相関係数演算部２３で求められた相関係数を入力するとともにこの相関係数と予め目的物の種類に応じて設定されている閾値とを比較し、閾値以上である場合には目的物であると判断し、一方、閾値よりも小さい場合には異物であると判断する判断部２４とから構成されている。
【００２０】
上記濃度分布演算部２１では、上記物体抽出部１３にて抽出された物体における各濃度値（ｉ）毎にそれぞれ画素数［Ｎ（ｉ）］をカウントし（積算し）、そしてこれら各濃度値におけるカウント値（積算値）を物体の総画素数［Ｓ＝ΣＮ（ｉ）］で除算することにより、全体に対する面積比率（個数比率でもある）［Ｍ（ｉ）＝Ｎ（ｉ）／Ｓ］が求められた後、平均濃度値［Ｉａｖｅ＝Σｉ×Ｎ（ｉ）／Ｓ］を中心とする面積比率［Ｐ（ｉ′）＝Ｍ（ｉ−Ｉａｖｅ）］が求められる。なお、Ｍ（ｉ）におけるｉの値は、２５６階調とすると、０〜２５５の範囲となり、Ｐ（ｉ′）におけるｉ′の値は、−Ｉａｖｅ〜（２５５−Ｉａｖｅ）の範囲となる。このように、濃度分布を面積比率で表わすとともに平均値を中心とする面積比率に変換することにより、物体の大きさ（以下、大きさの他に、形状、厚さなどの差を含めて固体差という）による影響を除去することができる。勿論、この濃度分布演算部２１で求められた各濃度分布データは離散データとして保持される。
【００２１】
なお、上記面積比率Ｍ（ｉ）のサンプル値をグラフにすると図４のようになる。この図４におけるグラフの横軸は濃度値を、縦軸は面積比率をそれぞれ表わす。このグラフから物体の種類に応じた濃度分布が得られることが分かり、この濃度分布を調べることにより、目的物であるか異物であるかを判別することができる。なお、図４には、目的物としての３つの干物（小魚１，小魚２，小魚３）と、比較のための異物としての２つの木片１，木片２、プラスチック片および貝とを示しておく。図４から分かるように、物体の種類毎に濃度分布が異なっていることが分かる。なお、図５に、干物、木片、プラスチック片および貝のＸ線画像における外形を示しておく（勿論、実際のＸ線画像では、これら各物体における濃度値は異なっている）。
【００２２】
上記記憶部２２には、上述したと同じ手順により求められた参照濃度分布データ（参照濃度値）が記憶されている。
この参照濃度分布データとしては、複数個（ｍ個）の参照用目的物（ｊ）についての面積比率Ｐｊ（ｉ′）の平均値Ｐｒｅｆ（ｉ′）［下記（１）式に示す］が用いられる。
【００２３】
【数１】
2007218749.tif 000003
なお、各参照用目的物（ｊ）についての面積比率Ｐｊの平均濃度値Ｉａｖｅ（ｊ）は一致しないが、各参照用目的物における各濃度値毎の面積比率Ｐｊ（ｉ′）がｍ個分が加算されてなる合計面積比率の総合計が求められ、この総合計が参照用目的物の個数ｍで除算されて参照濃度データが求められる。
【００２４】
さらに、ｉ′の濃度範囲での面積比率の平均値Ｐａｖｅ（ｒ）は下記（２）式にて表わされる。
【００２５】
【数２】
2007218749.tif 000004
そして、上記相関係数演算部２３では、或る物体ｋについての物体濃度分布データと参照用目的物についての参照濃度分布データとの相関係数ρが（７）式に基づき求められる。なお、（７）式中、ｔは参照用目的物の平均濃度値を中心とした濃度値であることを表わしている。
【００２６】
まず、或る物体ｋについての面積比率Ｍｋ（ｉ）、平均濃度値Ｉａｖｅ（ｋ）、平均値を中心とした濃度値Ｐｋ（ｉ′）、およびｉ′の濃度範囲での面積比率の平均値Ｐａｖｅ（ｋ）は、下記（３）式〜（６）式にて表わされる。
【００２７】
【数３】
2007218749.tif 000005
そして、上記（５）式および（６）式により求められた物体濃度分布データおよび参照濃度分布データが下記（７）式に代入されて相関係数ρｋが求められる。
【００２８】
【数４】
2007218749.tif 000006
なお、相関係数の値は、−１〜＋１までの範囲を値をとり、＋１に近い程、濃度値を考慮した面積比率が互いに等しいことを示している。
【００２９】
さらに、上記判断部２４では、上記相関係数演算部２３で求められた相関係数ρｋを入力するとともに予め目的物の種類に応じて設定されている閾値と比較され、閾値以上である場合には目的物であると判断され、一方、閾値よりも小さい場合には、異物であると判断される。
【００３０】
そして、上記判断装置６における判断部２４で異物と判断された場合には、その旨が、異物除去装置７に出力されて、移動装置２により移動されてくる当該異物が例えばロボットハンドにより、移動装置２上から取り除かれる。
【００３１】
次に、移動装置２により移動されてくる干物等の物体の中に異物が混入しているか否かを判別する方法について説明する。
まず、移動装置２により移動される複数の物体にＸ線照射器３によりＸ線を照射し、その透過Ｘ線をＸ線検出器４にて一次元の画像データとして検出するとともにこの一次元画像データを所定回数分だけ信号蓄積部１１に蓄積する。したがって、この信号蓄積部１１には、移動装置２上の所定領域（所定範囲）における二次元の画像データが蓄積される。
【００３２】
次に、この二次元画像データが濃度取得部１２に入力されて各画素毎に濃度値が得られた後、物体抽出部１３に入力され、ここでＸ線画像に写った物体が１個ずつ抽出される。すなわち、入力された二次元画像データの濃度値に対して、予め設定された閾値に基づき２値化処理が行われた後、ラベリング処理により物体が個々に抽出される。なお、この閾値は背景画像を除去するためのもので、背景画像の濃度値よりも少し大きい値であればよい。
【００３３】
次に、この抽出された各物体の画像データが判断装置６に入力され、ここで、当該物体における濃度分布が求められる。
なお、以下に、濃度分布を求める手順について説明するが、１個の物体に着目して説明する。
【００３４】
すなわち、物体の各画素毎の濃度値が濃度分布演算部２１に入力されて、各濃度値毎に当該濃度値を有する画素数がカウントされるとともに、物体の総画素数が求められ、そして各濃度値毎に求められたカウント数を総画素数で除算することにより、全体に対する面積比率Ｍ（ｉ）が求められる。さらに、この面積比率を表わすインデックスとしての濃度値（ｉ）が、平均濃度値を中心とした値（ｉ−Ｉａｖｅ）に変更される。すなわち、平均濃度値を中心とした各画素毎の面積比率Ｐ（ｉ′）が求められる。
【００３５】
このように、総画素数で除算して、各濃度値毎に、物体に占める面積比率を求めるとともに、濃度値を平均濃度値を中心とした値に変更させるようにしたので、物体の固体差を除去することができ、後述するような、参照濃度分布データとの比較を行うことができる。
【００３６】
次に、上記と同じ手順にて予め求められている参照濃度分布データが記憶部２２から取り出されるとともに、相関係数演算部２３に入力されて、ここで、両濃度分布データ同士の相関係数が求められる。
【００３７】
すなわち、上記（７）式に基づき相関係数が求められる。
次に、この求められた相関係数が判断部２４に入力され、予め設定されている閾値と比較され、当該相関係数が閾値以上である場合には、この物体は目的物と同じ種類のものであると判断される。一方、相関係数が閾値より小さい場合には、この物体は目的物、すなわち干物ではなく、プラスチック片、木片などの異物であると判断される。
【００３８】
そして、残りの各物体についても、上記と同様の判断が行われて、それぞれ、目的物であるか異物であるかが判断される。
異物であると判断された場合には、その旨が異物除去装置７に出力され、移動装置２上から取り除かれる。勿論、異物を除去する場合、移動装置２の移動速度から異物除去装置７までの到達時間が求められ、この到達時間に応じて、異物除去のための操作が行われる。
【００３９】
なお、上記物体の判別方法を、主な工程でもって記載すれば下記のようになる。
すなわち、この判別方法は、物体のＸ線画像を用いて目的物であるか否かを判別する方法であって、
所定領域を撮影したＸ線画像の各画素毎における濃度値に基づき物体を抽出する工程と、この工程で得られた各濃度値毎の画素数をカウントするとともに、これら各濃度値毎のカウント値を物体の総画素数で除算して上記カウント値を面積比率で表わすことにより物体濃度分布データ（濃度分布グラフ）を求める工程と、上記物体濃度分布データおよび予め上記と同じ工程でもって得られた参照用目的物の参照濃度分布データを入力して両分布データの相関係数を求める工程と、この工程で求められた相関係数を入力するとともに予め設定された閾値と比較して目的物であるか否かを判断する工程とを具備した方法である。
【００４０】
上述した物体の判別方法および判別装置の構成によると、Ｘ線画像中の物体の濃度分布データと目的物の参照濃度分布データとの相関係数に基づき目的物であるか異物であるかの判断を行うようにしたので、各物体の画素における濃度値を閾値と比較する（２値化処理）だけでは判別することができないような濃度分布を有する目的物である場合でも、異物との判別を行うことができる。
【００４１】
すなわち、Ｘ線画像において、物体自体の濃度値に差がある場合、また大きさや形状が不揃いである場合でも、言い換えれば物体に個体差がある場合でも、濃度別の画素数分布（度数分布）ではなく面積比率による濃度分布を用いるようにしたので、濃度分布の傾向が似ている目的物であれば、従来の技術よりも精度よく、異物との判別が可能となる。
【００４２】
ここで、物体抽出部１３での変形例について説明しておく。
上記の説明においては、２値化処理およびラベリング処理を用いて物体を抽出するようにしたが、例えば濃度値を微分処理することにより、物体の外形を抽出するようにしてもよい。すなわち、Ｘ線画像において濃度変化がない背景を採用することを前提として、微分処理をすることで、少なくとも各物体の外形が認識可能となる。
【００４３】
言い換えれば、二次元画像の各画素に対して座標を決定するとともにこれら各画素毎での濃度変化を求め、この変化が大きい部分が物体の境界部分とみなすことができる。物体が干物などのように水分が不均質に含まれる場合には、物体の内部についても、微分値が存在することになり、例えばプラスチック片、木片などのように略均質である異物とを区別することができる。なお、濃度に変化のない均質な物質、すなわち異物が混在している場合には、輪郭だけが得られる。したがって、このような場合には異物と見なし、上述したような相関係数を求めるための処理は行わず、記憶手段に当該物体が異物である旨を記憶させておくだけでよい。したがって、余分な処理を省くことができる。
【００４４】
また、物体を抽出するのに、微分処理ではなく、可視光を用いたラベリング処理を用いるようにしてもよい。
この場合、まず、Ｘ線照射による撮影の前または後で可視光カメラによる撮影を行い、背景色以外の物体の抽出を可視画像で行う。可視画像での物体抽出は、例えば物体が一切ない状態での背景を撮影することにより予め背景画像を得ておき、当該背景画像と可視画像との差分画像を求め、そしてこの差分画像に対して２値化処理を行った後、ラベリング処理を行うことにより、物体を抽出することができる。
【００４５】
勿論、可視画像とＸ線画像との関係は、各々の撮影位置と、物体を移動させる移動装置２の速度または移動装置２に設けたエンコーダなどの位置検出手段により、両画像中における各物体の位置が同一となるように撮影するか、またはずれている場合でも、ずれ分を認識することにより、両画像中における同一の物体の位置関係よりＸ線画像中における物体の位置を認識することができる。このように、可視光を用いた場合には、異物としてＸ線を略透過してしまうような物体が含まれている場合でも、異物を抽出することができる。
［実施の形態２］
以下、本発明の実施の形態２に係る物体の判別方法および判別装置について説明する。
【００４６】
上記実施の形態１においては、Ｘ線画像から抽出された物体を１個ずつ目的物であるか異物であるかを判断するように説明したが、本実施の形態２においては、複数個の物体を一纏めにして、異物が混入しているか否かを判断するようにしたものである。
【００４７】
なお、本実施の形態２に係る判別方法は、基本的に、上述した実施の形態１と同じ方法であるため、簡単に説明する。また、Ｘ線画像中に物体が１個だけ存在する場合には、上述した実施の形態１と全く同じ方法となるため、ここでは、複数個の物体が存在している場合について説明する。
【００４８】
本実施の形態２に係る物体の判別方法は、Ｘ線画像中における全ての物体を一纏めにした物体濃度分布データが求められる。すなわち、物体毎に濃度分布を求めるのではなく、背景以外、つまり、抽出される全ての物体を表わす画素について濃度値を取得し、そしてこの全ての画素における濃度値毎の面積比率Ｐ（ｉ）を求めることにより全物体濃度分布データを求め、そしてこの全物体濃度分布データと参照濃度分布データとの相関係数を求めて、所定の閾値と比較するようにしたものである。この相関係数の値が閾値以上である場合には、異物が混入していないと判断され、閾値より小さい場合には、目的物以外の物体、すなわち異物が混入していると判断される。
【００４９】
上記実施の形態１に係る判別方法は、形状や大きさの違い、および濃度の違いによる個体差を吸収し得る工夫が成されているため、この判別方法を、複数の物体に対して纏めて適用した場合でも、全物体濃度分布データと参照濃度分布データとの相関係数に基づき、目的物であるか否か、すなわち異物が混在しているか否かが分かる。なお、この場合、判断対象となる目的物の種類は１つとなる。
【００５０】
詳しく説明すれば、２個〜４個程度の物体が同時にＸ線画像中に現れる環境下において、異物が存在している場合、その全物体濃度分布データにおいて異物の特徴部分がそれぞれ１／２、１／３、１／４程度に抑えられるだけでその特徴が依然として残ることになる。したがって、この場合の全物体濃度分布データと参照濃度分布データとの相関係数の値が小さくなるので、異物が混在しているのが分かる。但し、特徴が抑えられているので、相関係数に対する異物であるか否かの判断となる閾値は、実施の形態１の場合よりも、小さい値にされている。
【００５１】
なお、上記判別方法を実施するための判別装置の構成については、基本的には、実施の形態１で説明したものと同一であり、異なる箇所は、物体の濃度値を取得する部分で、複数個の物体についての濃度値を纏めて取得するようにしただけであり、したがってその説明については省略する。
［実施の形態３］
以下、本発明の実施の形態３に係る物体の判別方法および判別装置について説明する。
【００５２】
上記実施の形態２においては、２個〜４個程度の物体が存在する場合に、これら複数個の物体を一纏めにした濃度値を取得して、全Ｘ線画像中に、異物が存在しているか否かを判断するものについて説明したが、本実施の形態３においては、例えば５個以上（２個以上存在している場合にも適用し得る）の物体が存在している場合に、異物が存在しているか否かを、より有効に判断し得るものである。
【００５３】
すなわち、本実施の形態３における判別方法は、Ｘ線画像を複数の領域（以下、判断領域ともいう）に分割するとともに、これら分割された判断領域について、上述した実施の形態２で説明した全Ｘ線画像に係る判別方法と同様の方法を適用したものである。
【００５４】
以下、本実施の形態３に係る判別方法について説明する。
まず、実施の形態２で説明した判断方法に基づき、全Ｘ線画像に対して、異物が存在しているか否かを相関係数を用いて判断する。
【００５５】
この判断の結果、相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、異物が存在している可能性があるため、図６（ａ）から（ｂ）に示すように、全Ｘ線画像を半分（１／２）に分割する。
【００５６】
次に、半分に分割された２つの判断領域（以下、分割画像ともいう）に対して、上記と同様にそれぞれ相関係数を求めるとともに、これら各相関係数を所定の閾値と比較する。なお、各判断領域に対して相関係数を求める際に、図６（ｂ）の一点鎖線で示すように、その境界線よりも少し相手側領域を含むように（オーバラップした）大き目の領域が判断の対象とされる。これは、境界線上に異物が存在して画像が切れることにより、その特徴が現れにくくなるのを防止するためである。勿論、場合によっては、オーバラップをさせなくてもよい。
【００５７】
そして、相関係数が所定の閾値より小さい分割画像については、図６（ｂ）から（ｃ）に示すように、さらに半分（１／２）に分割してなる１／４分割画像について、上記と同様に、相関係数を求めて異物が存在しているか否かを判断する。
【００５８】
この手順を、分割画像が所定面積よりも小さくなる（具体的には、目的物の大きさよりも小さくなった時点）まで繰り返して行い、この最終の分割画像についての相関係数が所定の閾値よりも小さい場合に、異物がその最終の分割画像内に存在していることになる。すなわち、異物が存在している場所を絞り、その場所を特定することができる。
【００５９】
上記判別方法を実施するための判別装置の構成については、基本的には、実施の形態１で説明したものと同一であり、異なる箇所は、物体の濃度値を取得する部分で、複数個の物体についての濃度値を纏めて取得し、この濃度値に基づく物体濃度分布パターンと参照濃度分布パターンとの相関係数を求めるようになし、さらにこの相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、所定の面積になるまで、全Ｘ線画像を順次分割するとともに、この分割された分割画像に対して相関係数を求めるようにしたものである。
【００６０】
上述した判別方法によると、実施の形態２のように、全Ｘ線画像に対して異物が存在しているか否かを判断する場合に比べて、その判断対象となる画像領域が小さく絞られるので、異物の特徴が抑制される度合いが緩和され、したがって異物が存在するか否かの判断をより確実に行うことができる。
【００６１】
なお、上記の説明においては、全Ｘ線画像を半分ずつ小さくしていったが、その分割個数は任意にすることができ、例えば異物が混在している可能性が高い範囲をより早く特定し得るように、１／４ずつでもって小さくしてもよく、また最初は１／２にして次は１／３または１／４などと順番に小さくしてもよい。また、分割画像の大きさの限度は、上述したように、目的物の大きさまでである。なお、異物の特徴が色濃く残る画像領域が見つかれば、その部分に存在している物体が異物であることが分かる。
【００６２】
この本実施の形態３においては、異物の疑いがある判断領域すなわち画像領域を見つけるとともに、この疑いのある画像領域に異物が存在していることを確信するために、判断対象となる画像領域を徐々に小さく分割していき最終の判断をするようにしたので、異物であると判断する相関係数の閾値が分割に従ってきつくされる。詳しく説明すれば、判断対象となる画像領域が大きい場合には閾値を小さくすることにより、少しでも相関係数の小さい画像領域に対しては、異物の可能性ありとして更なる分割を行うようになし、分割領域が小さくなるに従い異物の特徴がよく現れてくるので、それに従い閾値も判別の確実性が得られる値に変更する（閾値が大きくされる）ようにされている。
【００６３】
なお、上記説明においては、最初に、全Ｘ線画像について判断を行うようにしたが、最初から複数に分割して、これら各分割画像に対して判断を行うようにしてもよい。
また、上記実施の形態２または実施の形態３においては、全Ｘ線画像について、またはＸ線画像を複数に分割して、それぞれの画像中における複数個の物体を一纏めにした濃度値を取得するとともに、この全物体濃度分布パターンと参照濃度分布パターンとを比較することにより（すなわち、両濃度分布データの相関係数に基づき）判断するものとして説明したが、例えば図７に示すように、全Ｘ線画像領域Ａよりも小さい判断領域（判断用窓ともいう）Ｂに基づき判断を行うようにするとともに、この判断領域Ｂを順次全Ｘ線画像中で所定画素分ずつ動かして、判断を繰り返し行うことにより、すなわち全Ｘ線画像を走査するようにしてもよい。なお、図７においては、画像の最上部左端から右端まで移動させ、次に下にずらせて左端から同右端へ移動させ、最終的には画像最下部右端まで至る走査を示している。
【００６４】
この場合、異物と判断された判断領域中での物体が異物であると判断される。この判断用窓は、例えば平均的な目的物の大きさ、または異物除去装置で除去できる範囲の大きさを最小限度として適切な大きさ（例えば、その１．５倍から２、３倍程度）に定めておけばよい。
【００６５】
さらに、上記各実施の形態においては、Ｘ線などの放射線による透過画像に基づき目的物であるか異物であるかを判別するようにしたが、例えばＸ線照射器３およびＸ線検出器４をそれぞれ赤外線照射器および赤外線検出器に置き換えて、赤外線による透過画像を用いても、同様に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る判別装置の概略構成を示す図である。
【図２】同実施の形態１に係る判別装置の画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】同実施の形態１に係る判別装置の判断装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】同実施の形態１に係る判別方法を行う際の濃度分布データを示すグラフである。
【図５】図４における濃度分布データを求めた元のＸ線画像を示す。
【図６】本発明の実施の形態３に係る判別方法を説明する判断領域を示す図である。
【図７】本発明の他の実施の形態に係る判別方法を説明する判断領域を示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１      判別装置
２      移動装置
３      Ｘ線照射器
４      Ｘ線検出器
５      画像処理装置
６      判断装置
７      異物除去装置
１１      信号蓄積部
１２      濃度取得部
１３      物体抽出部
２１      濃度分布演算部
２２      記憶部
２３      相関係数演算部
２４      判断部
【図１】
2007218749.tif 000007
【図２】
2007218749.tif 000008
【図３】
2007218749.tif 000009
【図４】
2007218749.tif 000010
【図５】
2007218749.tif 000011
【図６】
2007218749.tif 000012
【図７】
2007218749.tif 000013