(57)【要約】本願は、概して、食品処理技術、食肉処理技術、放射線撮像技術、食品安全性技術、および同等物に関する。食肉および鶏肉処理産業と関連して特定の用途が見出され、特にそれを参照して説明される。食肉処理における異物検出のためのシステムおよび方法が、提供される。本システムおよび方法は、微小焦点Ｘ線源と二重エネルギーＸ線を組み合わせ、食肉製品内の異物を検出する。二重エネルギー画像処理アルゴリズムは、食肉製品を通して通過された二重エネルギーＸ線を分析し、その中に存在する異物を識別する。アラームまたは他の通知が、次いで、異物の検出に応答して生成される。
2020513563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鶏肉処理における異物検出のためのシステムであって、
第１のＸ線エネルギーを出力する第１の微小焦点Ｘ線源と、
第２のＸ線エネルギーを出力する第２の微小焦点Ｘ線源であって、前記第２のＸ線エネルギーは、平均エネルギーが前記第１のＸ線エネルギーより適切に高いことによって前記第１のＸ線エネルギーと異なる、第２の微小焦点Ｘ線源と、
少なくとも１つの放射検出器であって、前記少なくとも１つの放射検出器は、前記第１および第２の微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられ、関連付けられた鶏肉製品を通して通過する前記第１および第２の微小焦点Ｘ線源によって放出される二重エネルギーＸ線を受信する、少なくとも１つの放射検出器と、
メモリと通信するプロセッサを含む画像処理システムであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記関連付けられた鶏肉製品を通した前記二重エネルギーＸ線の少なくとも１つの放射検出器から出力された第１の画像および第２の画像を受信することと、
二重エネルギーアルゴリズムに対応する少なくとも１つのスケーリング係数を前記少なくとも１つの放射検出器によって出力された前記第１の画像および前記第２の画像のそれぞれに適用することと、
組み合わせられた第３の画像をスケーリングされた第１の画像およびスケーリングされた第２の画像から生成することであって、前記組み合わせられた第３の画像は、前記スケーリングされた第２の画像からの前記スケーリングされた第１の画像の減算を介して生成される、ことと、
前記組み合わせられた第３の画像から、前記二重エネルギーアルゴリズムに従って、前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在およびタイプを決定することと、
前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在の決定に応答して、アラームを生成することと
を行わせる、画像処理システムと
を備える、鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２】
前記プロセッサと通信するＸ線コントローラをさらに備え、前記Ｘ線コントローラは、前記第１のＸ線エネルギーおよび前記第２のＸ線エネルギーを選択し、前記第１のＸ線エネルギーおよび前記第２のＸ線エネルギーは、それぞれ、前記関連付けられた鶏肉製品を通して前記第１および第２の微小焦点Ｘ線源によって放出される、請求項１に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項３】
前記画像処理システムと通信するアラーム構成要素をさらに備え、前記アラーム構成要素は、スピーカ、ディスプレイ、または視覚的インジケータから成る群から選択される、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。  
【請求項４】
前記第１および第２の微小焦点Ｘ線源は、１５〜５０マイクロメートルの範囲内の焦点スポットサイズを有する、請求項１に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項５】
前記少なくとも１つの放射検出器は、小ピクセルＸ線デジタル検出器である、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項６】
前記プロセッサと通信する物体識別子モジュールをさらに備え、前記物体識別子モジュールは、前記二重エネルギー処理アルゴリズムに従って、前記関連付けられた鶏肉製品内で検出された異物のタイプを識別する、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項７】
前記第１および第２のエネルギーのビーム焦点スポットサイズは、前記少なくとも１つの放射検出器の有効ピクセルサイズの２０％以内である、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項８】
前記第１のエネルギーおよび前記第２のエネルギーのビームスポットサイズまたは前記少なくとも１つの放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の幾何学的サイズ以下である、請求項７に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項９】
前記第１のエネルギーおよび前記第２のエネルギーのビームスポットサイズまたは前記少なくとも１つの放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の平均サイズの２分の１以下である、請求項８に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項１０】
前記異物のタイプは、骨、脂肪、軟骨、金属、またはプラスチックである、請求項６に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項１１】
前記画像処理システムと通信するディスプレイをさらに備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記関連付けられた鶏肉製品の組み合わせられた第３の画像のグラフィック図を前記ディスプレイ上に生成することと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の場所を識別することと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の異物のタイプを識別することと
をさらに行わせる、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項１２】
前記画像処理システムと通信するディスプレイをさらに備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記関連付けられた鶏肉製品の組み合わせられた第３の画像のグラフィック図を前記ディスプレイ上に生成することと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の脂肪成分の場所を識別することと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内で識別された脂肪成分の測定値を識別することと
をさらに行わせる、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの放射検出器は、前記第１および第２の微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられるスタックされた放射検出システムを備える、請求項２に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項１４】
鶏肉処理における異物検出のための方法であって、
微小焦点Ｘ線源を通して、微小集束されたＸ線エネルギービームを関連付けられた鶏肉製品を通して放出するステップと、
前記微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられるスタックされた放射検出器システムを介して、前記関連付けられた鶏肉製品を通して透過される微小集束されたエネルギーＸ線ビームを受信するステップと、
前記スタックされた放射検出器システムを介して、前記受信された微小集束されたエネルギーＸ線ビームを、低エネルギーＸ線画像および高エネルギーＸ線画像を備える二重エネルギーＸ線に分離するステップと、
二重エネルギー画像処理アルゴリズムを記憶するメモリと通信するプロセッサを用いて、前記二重エネルギーアルゴリズムに対応する少なくとも１つのスケーリング係数を前記低エネルギー画像および前記高エネルギー画像のそれぞれに適用するステップと、
前記プロセッサを用いて、組み合わせられた二重エネルギー画像をスケーリングされた低エネルギー画像およびスケーリングされた高エネルギー画像から生成するステップであって、前記組み合わせられた二重エネルギー画像は、前記スケーリングされた高エネルギー画像からの前記スケーリングされた低エネルギー画像の減算を介して生成される、ステップと、
前記プロセッサを用いて、前記二重エネルギー画像処理アルゴリズムに従って、前記組み合わせられた二重エネルギー画像を分析し、前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在およびタイプを識別するステップと、
前記分析に応答して、前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在を示すアラームを生成するステップと
を含む、鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項１５】
前記アラームは、スピーカ、ディスプレイ、または視覚的インジケータから成る群から選択される、請求項１４に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。    
【請求項１６】
前記二重エネルギー画像処理アルゴリズムに従って、前記関連付けられた鶏肉製品内で識別された異物のタイプは、骨、脂肪、軟骨、金属、またはプラスチックである、請求項１４に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項１７】
前記低および高エネルギーのビーム焦点スポットサイズは、前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズの２０％以内である、請求項１４に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項１８】
前記低エネルギーおよび前記高エネルギーのビームスポットサイズまたは前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の幾何学的サイズ以下である、請求項１７に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項１９】
前記低エネルギーおよび前記高エネルギーのビームスポットサイズまたは前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の平均サイズの２分の１以下である、請求項１８に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項２０】
前記関連付けられた鶏肉製品の組み合わせられた二重エネルギー画像のグラフィック図を前記ディスプレイ上に生成するステップと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の異物の場所を識別するステップと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の異物のタイプを識別するステップと
をさらに含む、請求項１４に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項２１】
前記関連付けられた鶏肉製品の組み合わせられた二重エネルギー画像のグラフィック図を前記ディスプレイ上に生成するステップと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の脂肪成分の場所を識別するステップと、
前記ディスプレイ上のグラフィック図上の前記関連付けられた鶏肉製品内の識別された脂肪成分の測定値を識別するステップと
をさらに含む、請求項１４に記載の鶏肉処理における異物検出のための方法。
【請求項２２】
食肉処理における異物検出のためのシステムであって、
少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源と、
スタックされた放射検出器であって、前記スタックされた放射検出器は、前記少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられ、関連付けられた食肉製品を通して前記少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源によって放出される二重エネルギーＸ線を受信し、前記二重エネルギーＸ線を低エネルギー画像および高エネルギー画像に分離する、スタックされた放射検出器と、
メモリと通信するプロセッサを含む画像処理システムであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記低エネルギー画像および前記高エネルギー画像を前記スタックされた放射検出器から受信することと、
スケーリング係数を前記低エネルギー画像および前記高エネルギー画像に適用することと、
スケーリングされた高エネルギー画像からのスケーリングされた低エネルギー画像の減算を介して、組み合わせられた二重エネルギー画像を生成することと、
同時に、二重エネルギーアルゴリズムに従って、前記関連付けられた食肉製品内の異物の存在およびタイプを前記組み合わせられた二重エネルギー画像から決定することと、
前記組み合わせられた二重エネルギー画像および前記二重エネルギーアルゴリズムから、前記関連付けられた食肉製品内の脂肪成分の測定値を決定することと、
前記関連付けられた食肉製品内の異物の存在の決定に応答して、アラームを生成することと
を行わせる、食肉処理における異物検出のための画像処理システムと
を備える、システム。
【請求項２３】
前記プロセッサと通信するＸ線コントローラをさらに備え、前記Ｘ線コントローラは、前記関連付けられた食肉製品を通して前記少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源によって放出される第１のＸ線エネルギーおよび第２のＸ線エネルギーを選択し、前記第１のＸ線エネルギーは、前記低エネルギー画像と関連付けられ、前記第２のＸ線エネルギーは、前記高エネルギー画像と関連付けられる、請求項２２に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２４】
前記画像処理システムと通信するアラーム構成要素をさらに備え、前記アラーム構成要素は、スピーカ、ディスプレイ、または視覚的インジケータから成る群から選択される、請求項２３に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの放射検出器は、小ピクセルＸ線デジタル検出器である、請求項２３に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２６】
前記プロセッサと通信する物体識別子モジュールをさらに備え、前記物体識別子モジュールは、前記二重エネルギー処理アルゴリズムに従って、前記関連付けられた食肉製品内で検出された異物のタイプを前記組み合わせられた二重エネルギー画像から識別する、請求項２３に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２７】
前記異物のタイプは、骨、脂肪、軟骨、金属、またはプラスチックである、請求項２６に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２８】
前記低および高エネルギーのビーム焦点スポットサイズは、前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズの２０％以内である、請求項２２に記載の食肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項２９】
前記低エネルギーおよび前記高エネルギーのビームスポットサイズまたは前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の幾何学的サイズ以下である、請求項２８に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項３０】
前記低エネルギーおよび前記高エネルギーのビームスポットサイズまたは前記スタックされた放射検出器の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、前記異物の平均サイズの２分の１以下である、請求項２９に記載の鶏肉処理における異物検出のためのシステム。
【請求項３１】
前記少なくとも１つの微小焦点Ｘ線管は、１５〜５０マイクロメートルの範囲内の焦点スポットサイズを有する、請求項２３に記載の食肉処理における異物検出のための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１６年１２月１４日に出願された米国の優先審査に係る優先された特許出願第１５／３７９，０７１号の一部継続出願である。その出願の全体は、参照により本明細書中に完全に援用される。
【０００２】
以下は、概して、食品処理技術、食肉処理技術、放射線撮像技術、食品安全性技術、および同等物に関する。食肉および鶏肉処理産業と関連して特定の用途が見出され、特にそれを参照して説明されるであろう。しかしながら、また、他の使用シナリオでも用途が見出され、必ずしも、前述の用途に限定されないことを理解されたい。
【背景技術】
【０００３】
食品処理産業では、特に、食肉および鶏肉の処理では、品質制御は、任意の混入物質の検出を伴う。特に懸念されるのは、食品製品の品質に影響を及ぼし、かつ消費安全性懸念を引き起こす、骨または他の硬質組織およびガラス、プラスチック、木材、および金属等の異物の存在である。
【０００４】
鶏肉および食肉に関して、個別の動物の処理、特に、鋸切断および骨抜き処理は、骨断片の存在をもたらし得る。これらの断片は、食肉または鶏肉製品の価値を減少させるだけではなく、また、消費者による製品の消費を通して有害なリスクをもたらし得る。
【０００５】
食肉製品内の骨または他の混入物質の存在を検出するために現在利用可能な種々の技法は、サンプルの実験室試験を要求し、これは、脂肪成分を検出するために好適であるが、製品全体を分析することができない。放射線技法を利用する試みは、限定された成功を伴って満たされている。製品全体が分析されることができるが、放射線技法において放出されるＸ線の減衰は、慎重に制御されることに関わる全ての他の変数、例えば、製品の厚さ、製品の脂肪成分、密度等を要求するため、問題が生じる。さらに、骨断片、特に、鶏肉のものの検出は、非鳥類種とは対照的に、そのような断片の小サイズおよび鶏肉骨の密度に起因して、行うことが困難である。特に、若鳥の処理における放射線技法の使用は、そのような若鳥における骨が骨の密度が周囲肉と実質的に異なる点に対して石灰化されていないため、特有の課題を提示する。例えば、鶏肉製品の処理では、Ｂａｉａｄａ  Ｐｏｕｌｔｒｙ  Ｐｔｙ．  Ｌｔｄ．（Ｎｅｗ  Ｓｏｕｔｈ  Ｗａｌｅｓ，  Ａｕｓｔｒａｌｉａ）等の企業が、長年、本問題を認識している。Ｂａｉａｄａ  Ｐｏｕｌｔｒｙ  Ｐｔｙ．  Ｌｔｄ．およびＤｒ．Ａｎｔｈｏｎｙ  Ｐａｖｉｃは、部分的に、本願に至った開発の支援および資金提供を含む、鶏肉内の骨または他の硬質組織および異物の検出に対する解決策を模索する先駆者である。
【０００６】
したがって、製品内の望ましくないデブリを検出する確率を増加させる、システムおよび方法の必要がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態によると、鶏肉処理における異物検出のためのシステムが、提供される。システムは、第１のＸ線エネルギーを出力する、第１の微小焦点Ｘ線源と、第２のＸ線エネルギーを出力する、第２の微小焦点Ｘ線源であって、第２のＸ線エネルギーは、平均エネルギーが第１のＸ線エネルギーより適切に高いことによって第１のＸ線エネルギーと異なる、第２の微小焦点Ｘ線源とを含む。本システムはまた、第１および第２の微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられ、関連付けられた鶏肉製品を通して第１および第２の微小焦点Ｘ線管によって放出される二重エネルギーＸ線を受信する、少なくとも１つの放射検出器を含む。加えて、本システムは、メモリと通信するプロセッサを含む、画像処理システムを含む。メモリは、命令を記憶し、これは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、関連付けられた鶏肉製品を通した二重エネルギーＸ線の少なくとも１つの放射検出器から出力された第１の画像および第２の画像を受信させ、少なくとも１つのスケーリング係数を第１および第２の画像に適用させ、スケーリングされた第１の画像をスケーリングされた第２の画像から減算することによって、組み合わせられた第３の画像を生成させ、組み合わせられた第３の画像から、二重エネルギーアルゴリズムに従って、関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在およびタイプを決定させ、関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在の決定に応答して、アラームを生成させる。
【０００８】
別の実施形態によると、鶏肉処理における異物検出のための方法が、提供される。本方法は、微小焦点Ｘ線源を通して、微小集束されたＸ線エネルギービームを関連付けられた鶏肉製品を通して放出するステップと、微小焦点Ｘ線源と反対に位置付けられるスタックされた放射検出器システムを介して、関連付けられた鶏肉製品を通して透過される微小集束されたエネルギーＸ線ビームを受信するステップとを含む。本方法はまた、スタックされた放射検出器システムを介して、受信された微小集束されたエネルギーＸ線ビームを、低エネルギーＸ線画像および高エネルギーＸ線画像を備える、二重エネルギーＸ線に分離するステップと、二重エネルギー画像処理アルゴリズムを記憶するメモリと通信するプロセッサを用いて、二重エネルギーアルゴリズムに対応する少なくとも１つのスケーリング係数を低エネルギー画像および高エネルギー画像のそれぞれに適用するステップとを含む。本方法はさらに、プロセッサを用いて、組み合わせられた二重エネルギー画像をスケーリングされた低エネルギー画像およびスケーリングされた高エネルギー画像から生成するステップであって、組み合わせられた二重エネルギー画像は、スケーリングされた高エネルギー画像からのスケーリングされた低エネルギー画像の減算を介して生成される、ステップと、プロセッサを用いて、二重エネルギー画像処理アルゴリズムに従って、組み合わせられた二重エネルギー画像を分析し、関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在およびタイプを識別するステップとを含む。さらに、本方法は、分析に応答して、関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在を示すアラームを生成するステップを含む。
【０００９】
別の実施形態では、少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源と、スタックされた放射検出器と、画像処理システムとを含む、食肉処理における異物検出のためのシステムが、提供される。スタックされた放射検出器は、少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源と反対にあって、関連付けられた食肉製品を通して少なくとも１つの微小焦点Ｘ線源によって放出される二重エネルギーＸ線を受信し、二重エネルギーＸ線を低エネルギー画像および高エネルギー画像に分離する。画像処理システムは、メモリと通信するプロセッサを含み、メモリは、命令を記憶し、これは、プロセッサによって実行され、プロセッサに、低エネルギー画像および高エネルギー画像をスタックされた放射検出器から受信させ、スケーリング係数を低エネルギー画像および高エネルギー画像に適用させ、スケーリングされた高エネルギー画像からのスケーリングされた低エネルギー画像の減算を介して、組み合わせられた二重エネルギー画像を生成させ、同時に、二重エネルギーアルゴリズムに従って、関連付けられた食肉製品内の異物の存在およびタイプを組み合わせられた二重エネルギー画像から決定させ、組み合わせられた二重エネルギー画像および二重エネルギーアルゴリズムから、関連付けられた食肉製品内の脂肪成分の測定値を決定させ、および関連付けられた食肉製品内の異物の存在の決定に応答して、アラームを生成させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示は、種々の構成要素および構成要素の配列および種々のステップおよびステップの配列の形態をとり得る。図面は、好ましい実施形態を図示する目的のためだけのものであって、本開示を限定するように解釈されない。
【００１１】
【図１】図１は、本願の一実施形態による、食肉および鶏肉製品内の異物を検出するためのシステムの例証である。
【００１２】
【図２】図２は、本願の一実施形態による、食肉および鶏肉製品内の異物を検出するためのシステムおよび方法において使用される簡略化された二重エネルギーアルゴリズムの例証である。
【００１３】
【図３】図３は、本願の一実施形態による、従来の微小焦点および二重エネルギー微小焦点技法を使用した混入物質の検出の確率のグラフィック図である。
【００１４】
【図４】図４は、本願の一実施形態による、シミュレーションおよび実験結果のグラフィック図である。
【００１５】
【図５】図５は、本願の一実施形態による、二重エネルギー微小焦点を使用した異物を検出するためのシステムおよび方法の実験用途において使用される、食肉（鶏肉）製品および種々の混入物質の写真である。
【００１６】
【図６】図６は、本願に記載される異物を検出するためのシステムおよび方法の一実施形態に従って生成された個々の放射線写真および対応する二重エネルギー放射線写真の例証である。
【００１７】
【図７】図７は、本願に記載される異物を検出するためのシステムおよび方法の一実施形態に従って生成された鶏肉製品内の骨混入物質の放射線写真の例証である。
【００１８】
【図８】図８は、本願に記載される異物を検出するためのシステムおよび方法の一実施形態に従って生成された鶏肉製品内のプラスチック混入物質の放射線写真の例証である。
【００１９】
【図９】図９は、本願に記載される異物を検出するためのシステムおよび方法の一実施形態に従って生成された鶏肉製品内の軟骨混入物質の放射線写真の例証である。
【００２０】
【図１０】図１０は、本願の一例示的実施形態による、システムの動作のグラフィック図である。
【００２１】
【図１１】図１１は、システム１０の例証による、鶏肉製品内の混入物質の同時の検出および識別の写真図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
１つ以上の実施形態が、ここで、添付の図面を参照して説明されるであろうが、同様の参照番号は、全体を通して同様の要素を指すために使用される。食肉および鶏肉処理のためのシステムおよび方法に関連する例示的実施形態の側面が、本明細書に説明される。加えて、例示的実施形態は、鶏肉製品内の混入物質検出および同等物を参照して以降で提示されるが、しかしながら、記載されるシステムおよび方法の適用は、当業者によって理解されるように、他の分野でも行われることができる。微小焦点能力は、食肉および鶏肉処理産業では、これまで利用されていなかったことを理解されたい。さらに、マルチエネルギー画像は、いくつかの点検機器の中に組み込まれていたが、エネルギー相互作用における物理的差異を組み入れる、画像間の差異を利用し、合成画像を生成する、二重エネルギーアプローチは、組み込まれていなかった。故に、微小焦点技法と二重エネルギーアプローチの組み合わせを採用する、本明細書に開示されるシステムおよび方法は、特に、より小サイズの異物に関して、検出の確率を増加させるであろう。
【００２３】
本開示の一実施形態によると、食肉または鶏肉製品内のデブリを検出するために、二重エネルギーＸ線源と微小集束されたＸ線管を組み合わせる、システムおよび方法が、提供される。微小集束されたＸ線源は、マイクロメートルサイズ焦点スポットを利用してもよく、これは、本明細書に後述されるシステム、方法、およびアルゴリズムによって、二重エネルギー撮像および検出と組み合わせられ、食肉点検の間、低応答時間（例えば、１秒未満）検出を有して、小異物（例えば、食肉または鶏肉製品内の骨または軟骨の１立方ミリメートル未満片）を検出する。
【００２４】
本明細書に開示される他の実施形態によると、鶏肉内の異物を検出および識別し、鶏肉内の脂肪成分を測定するための方法論が、提供され、これは、鶏肉製品の２つのＸ線画像を利用し、第３の画像を生成し、その第３の画像は、異物およびその識別に関連し、そして、他の２つの画像のいずれにも存在しないその脂肪成分に関連する放射線情報を含み、これは、異物の検出および識別と、他の２つの画像のいずれか内で確実に検出、識別、または測定されることができない、脂肪成分の測定とを可能にする。アルゴリズムは、両方とも微小集束されたＸ線ビームを使用して作成される、２つの画像に依拠し、１つの画像は、１つの平均Ｘ線エネルギーを使用して作成され、１つの画像は、異なる平均Ｘ線エネルギーを使用して作成される。アルゴリズムはさらに、数学的操作を考慮に組み入れることを通して第３の画像を作成する。いくつかの実施形態では、微小集束されたビームのみを使用して作成され得る、放射線情報は、例えば、限定ではないが、異物に関連する幾何学的情報およびそのような鶏肉製品の脂肪成分分布および詳細な放射線密度と、２つの明確に異なるＸ線エネルギー間の差異の関数（すなわち、比率ではなく、数学的減算）にすぎず、単一エネルギーレベルを通して取得されることができない、異物および脂肪成分の存在およびタイプに関連する放射線密度情報における差異とを含む。スケーリング（集束されるＸ線ビームのエネルギーレベルおよびサイズに関連する）が、具体的微小焦点二重エネルギーアルゴリズムに従って、放射検出器によって生成された２つのエネルギー画像のそれぞれに適用されてもよい。さらに、第３の画像の作成が、微小焦点二重エネルギーアルゴリズムに従って、スケーリングされた低エネルギー画像をスケーリングされた高エネルギー画像から減算することによって遂行され（本第３の画像は、本明細書では、微小集束された二重エネルギー画像と称される）、他の画像のいずれにも見出されない放射線情報を明らかにしてもよい。加えて、微小焦点二重エネルギー画像のみを使用して、適切な処理によって、かつ二重エネルギー検出アルゴリズムに従って、関連付けられた鶏肉製品内の異物の存在、異物の識別（具体的ベースラインにかかわらず、あらゆるタイプの異物が識別されることを可能にする、非バイナリ識別）、および脂肪成分の測定値が、本明細書に後述されるシステムおよび方法によって決定されてもよい。
【００２５】
ここで図１に目を向けると、本開示の一実施形態による、微小集束された二重エネルギーＸ線ビームおよび二重エネルギー画像処理アルゴリズムを利用する、食肉製品内の混入物質を検出するためのシステム１００が、示される。図１に描写される種々の構成要素は、例示的ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせの側面を図示する目的のためのものであって、本明細書では代用可能であることを理解されたい。図１に描写されるように、システム１００は、下記に説明されるように、好適な通信リンク１５４を介して、画像処理システム１１２と通信する、少なくとも１つの点検システム１０１を含む。好適な通信リンク１５４は、例えば、無線通信、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＭａｘ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ、８０２．１１（ｘ）、専用通信ネットワーク、赤外線、光学、公衆交換電話網、または任意の好適な無線データ伝送システム、または有線通信等のデータ通信の任意の好適なチャネルを含んでもよい。
【００２６】
図１に示されるように、点検システム１０１は、放射検出器１０４と反対に位置付けられ、Ｘ線１０６を製品１０８を通して放出し、異物１１０を検出するように構成される、１つ以上の微小焦点Ｘ線源１０２を備える。当業者によって理解されるように、本明細書に含まれるような微小焦点Ｘ線源１０２は、非常に小さな焦点スポットサイズ、典型的には、５０μｍ未満の直径を生成し得る。本主題システム１００内で利用される微小焦点Ｘ線源１０２は、例えば、限定ではないが、ソリッドアノード管、金属ジェットアノード管を含む、微小焦点Ｘ線管、所望の微小焦点Ｘ線ビームを作成するための好適なコリメーションを伴う、標準的Ｘ線管、および本分野で公知の他のＸ線源を備えてもよい。システム１００において使用されることが可能な好適な微小焦点Ｘ線源１０２の実施例は、例えば、限定ではないが、ＹＸＬＯＮ製の高分解能Ｙ．ＦＸＥ微小焦点Ｘ線管（モデルＦＸＥ−１６０およびＦＸＥ−２２５）、Ｘ−ＲＡＹ  ＷｏｒＸ高分解能微小焦点伝送Ｘ線管（モデルＴ、ＴＣ、ＴＨＥ、およびＴＣＭＦシリーズ）、Ｈａｍａｍａｔｓｕ  Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓ製の微小焦点Ｘ線管（Ｌシリーズ）、およびＥｘｃｉｌｌｕｍ  ＭｅｔａｌＪｅｔ  Ｄ２シリーズの微小焦点Ｘ線管を含む。
【００２７】
理解されるであろうように、本開示の微小焦点Ｘ線源１０２は、より小さい物体、すなわち、異物１１０が、より高い放射線コントラストを伴ってより小さい物体を検出する能力によって定義されるように、より高い検出の確率を伴って検出されることを可能にする。理解されるであろうように、標準的Ｘ線源は、焦点スポットサイズ１．５ｍｍを有し、これは、検出をそのサイズ以上の物体に限定するが、本主題システムおよび方法において利用される微小焦点Ｘ線源１０２は、焦点スポットサイズ１５〜５０マイクロメートルを提供する。故に、本開示の微小焦点Ｘ線源１０２は、従来のＸ線源に対して実質的画像拡大を可能にし、周囲組織に対してより良好なコントラストを伴って、より小さいアイテムが検出されることを可能にする。
【００２８】
放射検出器１０４は、小ピクセルＸ線検出器であってもよく、そのピクセルサイズは、小物体を検出する高確率を伴って、小物体検出を可能にするように、微小焦点Ｘ線管のスポットサイズ１０２に匹敵する。放射検出器は、微小焦点Ｘ線源サイズのオーダーのピクセル分解能を伴って、同時に、または連続して供給される、二重エネルギープロセスに必要なエネルギー範囲を検出可能なライン走査またはフラットパネルタイプのいずれかであることができる。本願の一例示的実装によると、微小焦点Ｘ線源１０２のスポットサイズおよび対応する放射検出器１０４の有効ピクセルサイズは、相互に１０〜２５％の範囲内、例えば、相互に２０％以内である。システム１００において使用可能な好適な放射検出器１０４の実施例は、例えば、限定ではないが、Ｈａｍａｍａｔｓｕ  Ｐｈｏｎｉｃｓ製の二重エネルギーＸ線ライン走査カメラ（シリーズＣ１０８００−）、Ｘ−Ｓｃａｎ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ製のＸＩＤ８８００シリーズライン走査カメラ、およびＶａｒｉａｎ製の非晶質シリコンセンサパネル（ＰａｘＳｃａｎシリーズ）を含む。加えて、微小焦点Ｘ線源１０２のスポットサイズおよび放射検出器１０４の有効ピクセルサイズのいずれかのより大きい方は、混入物質１１０が検出されるために、混入物質１１０の平均サイズ（全３つの最大寸法距離の平均として定義される）以下であってもよく、微小焦点Ｘ線源１０２のスポットサイズおよび放射検出器１０４の有効ピクセルサイズは、混入物質１１０が識別されるために、混入物質１１０の平均サイズ（全３つの最大寸法距離の平均として定義される）の２分の１以下であってもよい。
【００２９】
本主題システム１００の一実装によると、放射検出器１０４は、微小焦点Ｘ線源１０２と反対に位置付けられ、それに応じて、製品１０８は、その間を移動する。いくつかの実施形態では、放射検出器１０４は、検出および識別システム１００によって利用される、スタックされた放射検出システムとして実装されてもよい。そのような実施形態によると、スタックされた放射検出器１０４は、微小焦点Ｘ線源１０２または他のそのようなＸ線発生デバイスと反対に位置付けられ、検出器１０４は、食肉または鶏肉製品１０８を通して通過する微小集束されたＸ線ビーム１０６を受信し、２つの明確に異なるエネルギー群、すなわち、高エネルギー群および低エネルギー群に分離する。製品１０８のための運搬手段は、当業者によって理解されるように、例えば、限定ではないが、異物１１０の検出のために、製品１０８を源１０２と検出器１０４との間で移送するためのコンベヤベルト、シュート、ランプ、スライド、回転式台、ローラ、または当技術分野において公知の多数の他の運搬手段を含んでもよい。
【００３０】
微小焦点Ｘ線源１０２によって放出される二重エネルギーＸ線ビーム１０６は、２つの明確に異なるエネルギーにおける２つの放射線写真を組み合わせることを理解されたい。一実施形態によると、二重エネルギーＸ線ビーム１０６は、所望の食肉および異物に関して較正される、２つの明確に異なるエネルギーで入手された２つの放射線写真を組み合わせる。故に、各放射線写真は、別個に、食肉または鶏肉製品１０８と任意の着目異物混入物質／物体１１０との間の種々のコントラストを伴う、製品１０８の分析を提供する。本願の二重エネルギーアルゴリズム１１４を利用すると、結果として生じる組み合わせられた画像は、食肉製品１０８内の異物１１０（該当する場合）の特定のタイプを同時に識別しながら、着目関連材料（すなわち、食肉製品１０８）と、異物１１０（すなわち、混入物質）とを選択的に撮像する能力を提供する。例えば、混入物質対食肉のエネルギー依存差異は、独立画像を入手するために使用されるエネルギースペクトル差異によって決定される。これは、食肉／鶏肉製品１０８および異物１１０の両方の材料密度および原子数の両方を明らかにする。食肉製品１０８を混入し得る、異物１１０の実施例は、例えば、限定ではないが、骨断片、脂肪、軟骨、プラスチック断片、金属断片、または同等物を含んでもよい。エネルギーおよび材料タイプに関して適切に較正されると、二重エネルギー微小焦点Ｘ線１０６は、異物検出の間、材料組成物情報および改良された画像コントラストを提供することを理解されたい。
【００３１】
画像処理システム１１２は、図１に図示されるように、実装されてもよい。図１のシステム１１２は、２つ以上の電子デバイス間のデータの交換を有効にすることが可能な任意の分散型通信システムを表す、コンピュータネットワーク等の分散型コンピューティング環境を使用して実装可能であることを理解されたい。さらに、そのようなコンピュータネットワークは、例えば、限定ではないが、仮想ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、パーソナルエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、インターネット、イントラネット、または任意の好適なそれらの組み合わせを含むことを理解されたい。故に、そのようなコンピュータネットワークは、例えば、限定ではないが、トークンリング、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、または他の無線または有線ベースのデータ通信機構等の種々の従来のデータトランスポート機構によって説明されるように、物理的層と、トランスポート層とを備える。さらに、ネットワーク化された構成要素のセットとして図１に描写されるが、本システムおよび方法は、本明細書に説明される方法を実施するように適合される、独立型デバイス上への実装も可能である。
【００３２】
図１に示されるように、画像処理システム１１２は、下記に説明される例示的方法を実装可能である。画像処理システム１１２は、コンピュータサーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、グライドステーション、ラップトップコンピュータ、携帯電話、タブレットコンピュータ、産業コントローラ、それらの組み合わせ、または例示的方法を実施するための命令を実行可能な他のコンピューティングデバイスを含んでもよい。
【００３３】
一例示的実施形態によると、画像処理システム１１２は、関連付けられたユーザ、ネットワーク化されたデバイス、ネットワーク化された記憶装置、遠隔デバイス、または同等物と相互作用するように構成される、ハードウェア、ソフトウェア、および／または任意の好適なそれらの組み合わせを含む。例示的画像処理システム１１２は、プロセッサ１２０を含み、これは、プロセッサ１２０に接続されるメモリ１２２内に記憶される、処理命令１２４の実行による例示的方法を実施し、かつ画像処理システム１１２の全体的動作を制御する。
【００３４】
命令１２４は、本願の一実施形態による、微小焦点Ｘ線源１０２によるＸ線の放出を制御するように構成される、Ｘ線コントローラ１６０を含む。一実施形態では、Ｘ線コントローラ１６０は、放射検出器１０４を介して、１つ以上の異物１１０の同時検出を可能にするように、微小焦点Ｘ線源１０２を制御し、第１のエネルギーレベルにおける微小集束Ｘ線および第２のエネルギーレベルにおける微小集束Ｘ線（すなわち、二重エネルギーＸ線１０６）を製品１０８を通して放出する。二重エネルギーＸ線源１０２からの高および低エネルギー（微小集束Ｘ線１０６）は、製品１０８と着目異物１１０（例えば、骨、脂肪、軟骨、ガラス、木材、およびプラスチック）との間の最大コントラストを作成する要望を介して決定される。本主題システムおよび方法の可変実装によると、２つのエネルギー範囲は、例えば、限定ではないが、低エネルギー範囲６０〜８０ｋｅＶと、高エネルギー範囲９０〜１１０ｋｅＶとを備えてもよい。本主題システムおよび方法の例示的実装およびシミュレーションは、下記により詳細に議論されるように、前述の例示的範囲を説明する。
【００３５】
命令１２４はさらに、放射検出器１０４からの出力を受信し、走査されている製品１０８内に含まれる異物１１０を識別するように構成される、物体識別子モジュール１６２を含む。一実施形態によると、物体識別子モジュール１６２は、下記により詳細に議論されるように、データ記憶装置１３２内に記憶されるデータをアルゴリズム１１４と併せて利用し、異物１１０が製品１０８内に存在するかどうかを決定する。一実施形態によると、物体識別子モジュール１６２はさらに、製品１０８内に存在する異物１１０のタイプ、例えば、骨、脂肪、軟骨、金属、プラスチック、ガラス、木材等を識別するように構成される。これらの異物１１０はそれぞれ、製品１０８（例えば、食肉または鶏肉）と異なる放射線パラメータのセットを有することを理解されたい。これらの差異は、微小焦点Ｘ線源１０２によって出力されたエネルギーの適切な選択によって最大限にされることができる。さらに、これらの放射線差異は、本明細書に記載される二重エネルギー方法論の使用により増強され得る。故に、微小焦点Ｘ線源１０２の適切な採用は、より小さい異物１１０への本方法の適用を可能にする。
【００３６】
画像処理システム１１２の命令１２４はさらに、物体識別子モジュール１６２から、製品１０８内で検出された異物１１０のタイプを示す出力を受信し、異物１１０のタイプに基づいて、好適な通信リンク１５２を介して画像処理システム１１２に結合されるアラーム構成要素１１８をアクティブ化するように構成される、アラームモジュール１６４を含んでもよい。好適な通信リンク１５２は、例えば、無線通信、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＭａｘ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ、８０２．１１（ｘ）、専用通信ネットワーク、赤外線、光学、公衆交換電話網、または任意の好適な無線データ伝送システム、または有線通信等のデータ通信の任意の好適なチャネルを含んでもよい。
【００３７】
本願の可変実施形態では、アラーム構成要素１１８は、スピーカ、ディスプレイ、視覚的インジケータ（ＬＥＤ光、点滅光等）、テキストアラート、可聴アラート、物体１１０を除去／排出するための自動化された抽出器／排出器、またはオペレータに製品１０８内に存在する異物１１０の存在および／またはタイプに関してアラートするための他の感覚デバイスとして実装されてもよい。例えば、物体識別子１６２が異物を金属として識別する場合、１つのタイプのアラートは、アラーム構成要素１１８を介して行われてもよい一方、異物１１０が、モジュール１６２によって骨断片として識別される場合、異なるタイプのアラートが、アラーム構成要素１１８を介して行われる。異物１１０の検出からのそのようなアラームは、エンドユーザによって所望され得るように、部分的または全体的に、自動化された機械的システムとして構成され、混入された製品１０８を除去し、通知が種々の可聴および可視アラームシステムを用いて監視ユーザに行われてもよい。
【００３８】
上記に示されるように、メモリ１２２はさらに、着目異物１１０を識別するために画像処理システム１１２のプロセッサ１２０によって実行される、少なくとも１つの二重エネルギー画像処理アルゴリズム１１４を記憶する。一実施形態によると、アルゴリズム１１４は、二重エネルギー減算方法論に基づき、これは、食肉１０８および混入物質１１０が低および高エネルギー（管電圧において測定される）Ｘ線１０６を減衰させる程度における差異を利用する。これらの差異は、選択的二重エネルギー画像を生成するために使用される。より小さい混入物質に関する検出の確率を増加させる試みとして、アルゴリズム１１４は、Ｘ線生成器の微小焦点側面（例えば、スポットサイズ）、すなわち、微小焦点Ｘ線源１０２、検出器１０４特性（例えば、ピクセルサイズ）、およびシステム１００の放射線幾何学形状を組み入れる。
【００３９】
上記を用いて、アルゴリズム１１４は、限定ではないが、単一暴露システムおよび二重暴露システムを含む、任意のタイプの二重エネルギーシステムに適用されることができる。単一暴露システムでは、１つの放射線写真が、放射線フィルタ（図示せず）によって分離される２つの放射検出器１０４を暴露させることによって取得されることを理解されたい。正面検出器は、全体的非断片化エネルギービームを受信し、これは、低エネルギー画像を作成する。放射線フィルタは、背面検出器が、主に、より高いエネルギー光子を受信するように、より低いエネルギー光子を選別する。二重暴露システムでは、２つのシーケンシャル放射線写真が、それぞれ、低および高エネルギーで取得される。高エネルギー暴露は、高エネルギー画像を作成するために使用され、その逆も同様である。２つの暴露間には、わずかな（約２００ミリ秒の）遅延が存在する。
【００４０】
二重エネルギー微小焦点アルゴリズム１１４は、２つの微小焦点画像を２つのＸ線エネルギー１０６で（低および高エネルギーで）入手し、次いで、これらの画像を処理し、食肉情報を抑制し、次いで、混入物質情報を露見させることを伴う。アルゴリズムの簡略化されたバージョン（下記により詳細に説明される）が、図２に図示される。図２に示されるように、２つの異なるエネルギーレベルが、製品１０８上で使用される。第１の未加工画像２００が、第１のエネルギーレベルから生成され、第２の未加工画像２０２が、第２のエネルギーレベルから生成される。未加工画像２００および２０２は、個別の調節された画像２０４および２０６を作成するように調節される（下記に議論されるように）。これらの調節された画像２０４および２０６は、図２に描写される簡略化されたアルゴリズム２１２を使用して組み合わせられ、合成二重エネルギー画像２０８を形成する。示されるように、組み合わせられた画像２０８（基本投影画像）（Ａ０）は、方程式［Ａ０＝ＡＬｓｉｎ（Φ）＋ＡＨｃｏｓ（Φ）］を介して、線形組み合わせを調節するように変動された位相角度（Φ）を使用して、調節された低エネルギー基本画像２０４（ＡＬ）および調節された高エネルギー基本画像２０６（ＡＨ）から計算される。その後、異物検出２１０が、本明細書に後述されるように実施される。
【００４１】
基本数学モデルは、管出力放射が既知であって、散乱された放射が小さいと仮定することを理解されたい。この場合、より低い（Ｌ）Ｘ線エネルギーで入手され、対数変換（ＩＬ）に従う、点検される製品食肉（ｍ）および／または混入物質（ｃ）の領域を通して透過される放射強度は、以下によって与えられる。
【００４２】
ＩＬ＝μｍＬｘｍ＋μｃＬｘｃ
【００４３】
式中、
【００４４】
μｍＬは、管放射出力スペクトルにわたって平均された、より低い（Ｌ）Ｘ線エネルギーにおける食肉の線形減衰係数であって、
【００４５】
ｘｍは、食肉の厚さであって、
【００４６】
μｃＬは、低Ｘ線エネルギーにおける混入物質の線形減衰係数であって、
【００４７】
ｘｃは、混入物質の厚さである。
【００４８】
同様に、より高いＸ線エネルギーで入手された画像の同一領域に関する透過された放射強度（ＩＨ）の対数変換は、以下によって与えられる。
【００４９】
ＩＨ＝μｍＨｘｍ＋μｃＨｘｃ
【００５０】
式中、
【００５１】
μｍＨは、より高い（Ｈ）Ｘ線エネルギーにおける食肉の線形減衰係数であって、
【００５２】
μｃＨは、より高い（Ｈ）Ｘ線エネルギーにおける混入物質の線形減衰係数である。
【００５３】
所与の材料（ｉ）に関する減衰因子は、管出力の低および高エネルギースペクトル出力Ｓ（Ｖ）にわたる平均である。したがって、以下となる。
【００５４】
【化１】
2020513563.tif 000003
【００５５】
式中、
【００５６】
Ｖは、管電圧；高（Ｈ）および低（Ｌ）設定であって、
【００５７】
Ｅは、管電圧（Ｖ）における管の出力からのスペクトルエネルギーであって、
【００５８】
μｉ（Ｅ）は、スペクトルエネルギー（Ｅ）の関数としての材料の線形減衰係数である。
【００５９】
減衰因子のエネルギー関数もまた、材料の密度（例えば、食肉中の水分量）の関数として変動するであろう。測定プロセスの間の画像の放射線密度分析は、アルゴリズムにコード化された既存のチャートに基づいて、適切な最適化された値を選定するであろう。
【００６０】
ステップ１：μｉＶに関するベースライン値を仮定する。
【００６１】
ステップ２：高および低エネルギーにおける平均放射線密度（ｄ）を取得する。
【００６２】
【化２】
2020513563.tif 000004
【００６３】
および
【００６４】
μｉＶ（調節される）＝ｆ（ｄａｖｇＶ）
【００６５】
式中、
【００６６】
Ｖは、高（Ｈ）または低（Ｌ）管エネルギーであって、
【００６７】
ｄは、画像内のｉ番目のピクセルにおける測定された放射線密度であって、
【００６８】
Ｔは、平均の食肉厚さである。
【００６９】
いったんμｉＬおよびμｉＨに関する値が決定されると、２つの画像（ＩＬおよびＩＨ）は、その個別の加重係数ｋＬおよびｋＨによって乗算される。２つの画像は、以下によって与えられるように、組み合わせられ、複合二重エネルギー画像（ＩＤＥ）を形成する。
【００７０】
ＩＤＥ＝ｋＬＩＬ＋ｋＨＩＨ
【００７１】
したがって、
【００７２】
ＩＤＥ＝（ｋＬμｍＬ＋ｋＨμｍＨ）ｘｔ＋（ｋＬμｃＬ＋ｋＨμｃＨ）ｘｃ（１）
【００７３】
係数は、食肉１０８からの画像情報を相殺し、混入物質１１０の画像情報のみを残すように選定される。したがって、ｘｍの係数は、ゼロと等しくなるように設定され、すなわち、以下となる。
【００７４】
ｋＬμｍＬ＋ｋＨμｍＨ＝０
【００７５】
したがって、
【００７６】
ｋＬμｍＬ＝−ｋＨμｍＨ
【００７７】
および
【００７８】
μｍＬ／μｍＨ＝−ｋＨ／ｋＬ
【００７９】
これは、上記の方程式（１）における加重係数の比率が２つのＸ線エネルギーにおける組織の減衰係数の比の負値に等しくなるように選定されるとき、組織が複合画像から抑制され得ることを示す。食肉情報は、減衰率が、管出力低および高エネルギースペクトル出力にわたる平均であるが、選定される具体的エネルギーレベル、管タイプ、ビームハードニングの量等に依存するので、完全に排除されることは決してなく、最適な比の値は、変分原理を使用して取得され得るということを理解されたい。
【００８０】
【化３】
2020513563.tif 000005
【００８１】
上記の計算は、原理上、検出器１０４上の個々のピクセル読取値（ｐｉ）を参照し、検出器のピクセルサイズ（ｐ）、微小焦点管のスポットサイズ（ｓ）、および源−検出器および源−製品距離によって与えられる放射線拡大（ＲＭ）係数の関数である。上記の計算は、検出器１０４内の各ピクセルに対し、これらの影響の関数のいずれかとして算出され、検出器１０４にわたる加重された平均をもたらすことができる。
【００８２】
各ピクセルｉに対し、ωｉ＝ｆｉ（ｐ，ｓ，ＲＭ）
【００８３】
【化４】
2020513563.tif 000006
ＩＤＥ→Ｗ・ＩＤＥ
【００８４】
ＩＤＥの画像内では、ベースライン最適コントラストＣｏｐｔ以上のコントラスト差異が、異物の決定のために必要である。Ｃｏｐｔは、ユーザによって選定される。異物１１０は、以下の場合に検出される。
【００８５】
ＩＤＥ→Ｃ＞Ｃｏｐｔ
【００８６】
メモリ１２２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスクまたはテープ、光ディスク、フラッシュメモリ、またはホログラフィックメモリ等の任意のタイプの非一過性コンピュータ可読媒体を表してもよい。一実施形態では、メモリ１２２は、ランダムアクセスメモリと読取専用メモリの組み合わせを備える。いくつかの実施形態では、プロセッサ１２０およびメモリ１２２は、単一チップ内に組み合わせられてもよい。ネットワークインターフェース１２６、１２８は、コンピュータがコンピュータネットワークを介して他のデバイスと通信することを可能にし、変調器／復調器（ＭＯＤＥＭ）を備えてもよい。メモリ１２２は、方法において処理されるデータならびに例示的方法を実施するための命令を記憶してもよい。
【００８７】
デジタルプロセッサ１２０は、シングルコアプロセッサ、デュアルコアプロセッサ（またはより一般的には、複数のコアプロセッサによって）、デジタルプロセッサおよび協働する数値演算コプロセッサ、デジタルコントローラ、または同等物等によって、多様に具現化されることができる。デジタルプロセッサ１２０は、画像処理システム１１２の動作を制御することに加え、図２に概略された方法を実施するためのメモリ１０８内に記憶される命令１２４を実行する。
【００８８】
用語「ソフトウェア」は、本明細書で使用されるように、ソフトウェアが意図するタスクを実施するようにコンピュータまたは他のデジタルシステムを構成するように、コンピュータまたは他のデジタルシステムによって実行可能な命令の任意の集合またはセットを包含するように意図される。用語「ソフトウェア」は、本明細書で使用されるように、ＲＡＭ、ハードディスク、光ディスク等の記憶媒体内に記憶されるそのような命令を包含するように意図され、また、ＲＯＭ等の上に記憶されるソフトウェアである、いわゆる「ファームウェア」を包含するように意図される。そのようなソフトウェアは、種々の方法で編成されてもよく、ライブラリ、遠隔サーバ等の上に記憶されるインターネットベースのプログラム、ソースコード、解釈コード、オブジェクトコード、直接実行可能コード等として編成される、ソフトウェア構成要素を含んでもよい。ソフトウェアは、サーバまたは他の場所上に常駐する他のソフトウェアへのシステムレベルコードまたはコールを呼び出し、ある機能を実施し得ることが検討される。
【００８９】
画像処理システム１１２はまた、外部デバイスと通信するための１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースデバイス１２４および１２６を含む。Ｉ／Ｏインターフェース１２４は、情報を表示するためのディスプレイデバイス１１６、テキストを入力するためのキーボードまたはタッチまたは書込可能画面等のユーザ入力デバイス１１７、および／またはユーザ入力情報およびコマンド選択をプロセッサ１２０に通信するためのマウス、トラックボール、または同等物等のカーソル制御デバイスのうちの１つ以上のものと通信してもよい。画像処理システム１１２の種々の構成要素は全て、データ／制御バス１２８によって接続されてもよい。画像処理システム１０２のプロセッサ１２０は、リンク１３２を介して、関連付けられたデータ記憶装置１３０と通信する。好適な通信リンク１３２は、例えば、無線通信、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＭａｘ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ、８０２．１１（ｘ）、専用通信ネットワーク、赤外線、光学、公衆交換電話網、または任意の好適な無線データ伝送システム、または有線通信等のデータ通信の任意の好適なチャネルを含んでもよい。データ記憶装置１３０は、例えば、ローカルメモリ１２２内に記憶される画像処理システム１１２の構成要素上、すなわち、ハードドライブ、仮想ドライブ、または同等物上、または画像処理システム１１２にアクセス可能な遠隔メモリ上に実装可能である。
【００９０】
関連付けられたデータ記憶装置１３０は、１つ以上の目的のために使用されるデータの任意の編成された集合に対応し、そのようなデータは、例えば、限定ではないがＪＰＧ、ＰＮＧ、ＲＡＤ、およびＢＭＰを含む種々のファイルフォーマットにおける放射線データ写真、限定ではないがＦＯＲＴＲＡＮおよびＣ（全てのバージョン）を含む種々のファイルフォーマットにおけるアルゴリズムソフトウェアコード、限定ではないがＡＳＣＩＩ、Ｅｘｃｅｌを含むフォーマットにおける変数およびデータ密度定数を含むデータシート、および前述のソフトウェアコードにおけるハードコード、および同等物などである。関連付けられたデータ記憶装置１３０の実装は、任意の大容量記憶デバイス、例えば、磁気記憶ドライブ、ハードディスクドライブ、光学記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、または好適なそれらの組み合わせ上で生じることが可能である。関連付けられたデータ記憶装置１３０は、例えば、メモリ１２２内に常駐する画像処理システム１１２の構成要素または同等物として実装されてもよい。
【００９１】
図１に描写されるように、システム１００は、好適なリンク１５０を介して画像処理システム１１２と相互作用可能である、ディスプレイデバイス、例えば、グラフィカルユーザインターフェースを表示可能なデバイスとして図１に描写される、１つ以上のユーザアクセスデバイス１１６を含む、またはそれと通信してもよい。ディスプレイデバイス１１６は、画像処理システム１１２、または任意のパーソナルコンピューティングデバイス、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワークステーションコンピュータ、携帯情報端末、ウェブ対応携帯電話、タブレットコンピュータ、専用ネットワークデバイス、または他のウェブ対応電子デバイス等に物理的に結合される統合されたユーザインターフェース等の任意のインターフェースデバイスを表す。画像処理システム１１２とディスプレイデバイス１１６との間のデータ通信リンク１５０は、無線通信、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＭａｘ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ、８０２．１１（ｘ）、専用通信ネットワーク、赤外線、光学、公衆交換電話網、または任意の好適な無線データ伝送システム、または有線通信等のデータ通信の任意の好適なチャネルを介して、遂行されてもよい。ディスプレイデバイス１１６が、画像処理システム１１２の構成要素として実装されるとき、通信リンク１５０は、バス１２８、ＵＳＢコネクティビティ、ＨＤＭＩ（登録商標）、専用コネクティビティ、または同等物に類似し、ディスプレイデバイス１１６と画像処理システム１１２のプロセッサ１２０との間のデータおよび命令の双方向通信を可能にしてもよい。
【００９２】
図示されないが、ディスプレイデバイス１１６は、プロセッサと、システムメモリと、システム記憶装置と、システムメモリを含む種々のシステム構成要素を処理ユニットに結合するバスと、同等物とを含んでもよい。ディスプレイデバイス１１６は、画像処理システム１１２と相互作用すること、データ記憶装置１３０にアクセスすること、放射検出器１０４からの出力を精査すること、微小焦点Ｘ線源１０２の動作を指示すること、製品１０８を識別すること、デブリ／混入物質１１０を表示すること、アラーム構成要素１１８をアクティブ化またはシャットオフすること、グラフィカルユーザインターフェースを生成すること、別様にユーザと相互作用すること、および同等物を行うように好適に構成されてもよい。ディスプレイデバイス１１６が画像処理システム１１２と別個の実施形態では、ディスプレイデバイス１１６は、ウェブブラウザ、専用アプリケーション、または画像処理システム１１２と相互作用するように動作可能である、例えば、メモリ内に記憶される、他のシンクライアントインターフェースを含んでもよい。シンクライアントは、グラフィカルユーザインターフェースを表示すること、放射検出器１０４の出力を表示すること、および同等物を行うように好適に構成されてもよい。そのような独立型ディスプレイデバイス１１６のプロセッサおよびメモリは、画像処理システム１１２のプロセッサ１２０およびメモリ１２２に関して上記に記載されるように構成されることができることを理解されたい。
【００９３】
実験結果
【００９４】
一連のシミュレーションモデルおよび実験データが、上記に議論される技法を検証するために行われた。本明細書で後述される図３−９に図示されるように、シミュレーションデータは、本明細書に説明されるような微小焦点および二重エネルギー技法を採用する際、食肉内の異物の検出の確率に増加が認められたことを実証する。例証目的のために、図３のグラフ３００は、小骨断片を伴う鶏肉の高および低エネルギー放射線写真を生成するためのシミュレーションモデルを使用して生成された。青色ライン３０２は、より小さいサイズの断片を検出するための従来のシステムの能力の効果を示す。赤色ライン３０４は、より小さいサイズの断片を検出するための微小焦点システムの能力の効果を示す。緑色ライン３０６は、より小さいサイズの断片の検出に関する二重エネルギー微小焦点システム１００の能力の効果を示す。微小焦点３０４および上記に説明される二重エネルギー技法を伴う微小焦点３０６が採用されるとき、検出の確率に増加が認められることに留意されたい。
【００９５】
本主題システムおよび方法の一実装を利用して、一連の実験試みが、本技法が有効であることを証明するために行われた。これらの実験では、鶏肉が、使用され、１〜５ｍｍの最大サイズに及ぶサイズの３つの異なる異物のタイプ（骨、軟骨、およびプラスチック）が、使用された。本明細書に記載される結果および図から明白となるであろうように、実験試みは、シミュレーション結果を検証し、上記に説明されるような微小焦点二重エネルギー技法が証明された。
【００９６】
図４は、シミュレーション検証の例証的グラフ４００を提供し、シミュレートされた結果と、骨４０２、プラスチック４０４、および軟骨４０６に関する実験結果との比較を描写する。シミュレートされた結果および実験結果は、実質的に合致することを理解されたい。
【００９７】
図５−１１を参照すると、実験結果のいくつかの実施例が、示される。故に、図５は、サンプル鶏肉製品５００と、製品の中に埋め込まれた３つの明確に異なる異物のタイプ、例えば、軟骨断片５０２、プラスチック断片５０４、および骨断片５０６とを図示する。
【００９８】
ここで図６を参照すると、本願の一実施形態による、例示的な高エネルギー放射線写真６０４および低エネルギー放射線写真６０２と、結果として生じる二重エネルギー放射線写真６０６との例証６００が、示される。図６はさらに、異物粒子、すなわち、骨断片６０８を識別するために使用される、コントラスト測定値６１０を描写する。図６に図示される実施例では、高エネルギー画像６０４または低エネルギー画像６０２のいずれも、個別では、異物混入物質６０８を判別可能ではなかったことを理解されたい。
【００９９】
ここで図７および８に目を向けると、上記に記載される微小焦点二重エネルギーシステムおよび方法による、そうでなければ検出不可能な混入物質を検出可能にする例示的出力画像が、示される。図７は、本願の一実施形態による、システム１００によって生成された微小焦点二重エネルギー放射線写真７００、７０２、および７０４を図示する。示されるように、各放射線画像７００−７０４は、それぞれ、７０６（３ｍｍ）、７０８（４ｍｍ）、および７１０（５ｍｍ）において描写される、異なるサイズの骨混入物質を図示する。同様に、図８は、本願の一実施形態による、プラスチック混入物質８０４−８１０の検出を反映している微小焦点二重エネルギー放射線写真８００および８０２を含む。例えば、放射線写真８００は、１ｍｍプラスチック（８０４）および２ｍｍプラスチック（８０６）混入物質が上記に説明されるシステムおよび方法を使用して検出された、２分の１インチ厚の鶏肉を描写する。放射線写真８００は、１ｍｍ（８０８）および２ｍｍ（８１０）片のプラスチックが検出された、１インチ厚の鶏肉を描写する。前述に加え、図９は、本願の一実施形態による、軟骨混入物質９１０、９１２、および９１４の検出を反映している微小焦点二重エネルギー放射線写真９００、９０２、９０４、９０６、および９０８を含む。図９に示されるように、放射線写真９００−９０４は、本開示に記載されるシステムおよび方法を介して検出された、軟骨混入物質９１０（３ｍｍ）、９１２（４ｍｍ）、および９１４（５ｍｍ）を描写する。放射線写真９０６は、２分の１インチ厚の食肉製品９１６内の３ｍｍ軟骨断片９１０の検出図を提供する。同様に、放射線写真９０８は、１インチ厚の食肉製品９１８内の３ｍｍ軟骨断片９１０の検出図を提供する。
【０１００】
ここで図１０および１１に目を向けると、微小焦点アルゴリズム１１４を利用する、二重エネルギー検出システムの別の例示的実装１０００および複合画像１０２０が、示される。図１０に示されるように、第１の画像１００２は、第１のエネルギーレベルにおいて微小焦点Ｘ線源１０２および検出器１０４の動作を介して入手される。第２の画像１００４もまた、入手されるが、第２のエネルギーレベルにおいてであって、第１および第２のエネルギーレベルは、異なるエネルギーである。スケーリング１００６が、次いで、第１の画像１００２および第２の画像１００４に実施される。スケーリングは、スペクトルエネルギー、ビームサイズ、有効ピクセルサイズ、食肉タイプ、および同等物の関数として実装され得ることが、当業者によって理解されるであろう。
【０１０１】
結果として生じるスケーリングされた画像１００８および１０１０は、その後、１０１４において、複合画像１０１６を生成するために利用される。本生成は、１０１２に示されるように、第２のスケーリングされた画像１０１０からの第１のスケーリングされた画像１００８の減算を介して遂行され得る。微小集束された二重エネルギー画像１０１６は、次いで、１０１８において、物体識別子モジュール１６２によって利用され、対応する食肉製品１０８内の各混入物質１１０（該当する場合）を検出および識別し得る。
【０１０２】
図１１の微小焦点二重エネルギー複合画像１０２０に示されるように、本願のシステム１００は、複数の異なるタイプ（およびサイズ）の混入物質を複合画像１０２０から同時に検出および識別することが可能である。したがって、物体識別子モジュール１６２（またはシステム１００の他の好適な構成要素）は、例えば、限定ではないが、食肉製品１０２２内の可変サイズの３つの明確に異なるタイプの小混入物質を識別することが可能である。示されるように、システム１００は、複合画像１０２０を利用して、同時に、プラスチック混入物質１０２４、骨混入物質１０２６、および脂肪１０２８を識別する。複合画像１０２０は、前述のアルゴリズム１１４と併せて、関連付けられた食肉製品１０８内で一度に３つより多いまたはそれ未満の混入物質を識別するために利用されてもよく、３つの明確に異なるタイプの混入物質１０２４、１０２６、および１０２８の図１１における例証は、例証および例示目的のためだけにすぎないことを理解されたい。
【０１０３】
本明細書に提示される特定の例証的実施形態に関連して、ある構造および／または機能特徴は、画定された要素および／または構成要素内に組み込まれるように説明されることを理解されたい。しかしながら、これらの特徴は、同一または類似利点のために、そして同様に、必要に応じて、他の要素および／または構成要素内に組み込まれてもよいことが検討される。また、例示的実施形態の異なる側面は、必要に応じて、所望の用途に好適な他の代替実施形態を達成するために選択的に採用されてもよく、他の代替実施形態は、それによって、その中に組み込まれる側面の個別の利点を実現することを理解されたい。
【０１０４】
また、本明細書に説明される特定の要素または構成要素は、その機能性を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを介して好適に実装させてもよいことを理解されたい。加えて、ともに組み込まれるような本明細書に説明されるある要素は、好適な状況下では、独立型要素である、または別様に分割されてもよいことを理解されたい。同様に、１つの特定の要素によって実施されるように説明される複数の特定の機能は、個々の機能を行うように独立して作用する複数の明確に異なる要素によって実施されてもよい、またはある個々の機能は、連動して作用する複数の明確に異なる要素によって分割および実施されてもよい。代替として、そうでなければ明確に相互に異なるように本明細書に説明および／または図示されるいくつかの要素または構成要素は、必要に応じて、物理的または機能的に組み合わせられてもよい。
【０１０５】
要するに、本明細書は、好ましい実施形態を参照して記載されている。明らかに、修正および改変が、本明細書の熟読および理解に応じて、当業者に想起されるであろう。本発明は、添付の請求項またはその均等物の範囲内である限り、全てのそのような修正および改変を含むように解釈されることが意図される。すなわち、上記に開示される種々および他の特徴および機能またはその代替は、望ましくは、多くの他の異なるシステムまたはアプリケーションの中に組み合わせられてもよく、そして、その中の種々の現在予測または予期されていない代替、修正、変形例、または改良も、以後、当業者によって行われ得、これも同様に、以下の請求項によって包含されることが意図されることを理解されたい。
【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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【国際調査報告】
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