Engineering Sciences Reports, Kyushu University
Vol. 28, No. 3, pp. 337-342, DEC. 2006

九 州 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 報 告第28巻 第3号 337-342頁 平成18年12月

ニューラルネットワークを用いたミリ波異物検査システムの研究
岩田 武徳*1,†・間瀬 淳*2・北條 仁士*3
(平成18年10月20日 受理)

Study of Millimeter Waves Alien Substance Testing SystemUsing Neural Network
Takenori IWATA, Atsushi MASE, and Hitoshi HOJO
E-mail of corresponding author: iwatat5@asem.kyushu-u.ac.jp†Alien substance mixture accident inside foods is serious problems for both consumer andcompany side. The systems that can measure the different kinds of alien substance have beenrequired. The detecting systems using X-ray, SQUID sensor, and supersonic wave as well as metaldetector have been developed and been in the market, however, they are, in many cases, appropriate
for the detection of metal alien substance. We have been studying the system using millimeter-waves
with frequency of 50-140 GHz to detect both metal and dielectric alien substance. The scattered andtransmitted waves are detected using a heterodyne receiver. The angular distribution of thescattered wave is analyzed to obtain the dispersion, auto-correlation function, and the Fourier
spectrum. The neural network analysis is utilized to judge the mixture and the size of aliensubstances. It is shown that the alien substance having 1-3 mm size can be detected in spite of thematerials by the present system. By using short wavelength millimeter wave, it is expected to detecteven less than 1 mm alien substance.
Key words:

1. 緒Alien substance，Millimeter-wave，Heterodyne detector，Neural Network，

言

GHz のミリ波帯電磁波を用いた検査システムを開発

食品内の異物混入事故は，細心の注意を払って製造することが有用と考えられる．ミリ波は周波数領域のされている製造過程で殆どが発生している．異物混入選択により媒質による伝搬速度の影響を受けず，幅広事故が発生した場合，食品メーカーの損失は製品回収い媒質を対象として適用することができる．加えて装費・逸失利益を含めると数十億～数百億になり，企業置も小型であり，低コストを維持することができる．

にとっても大きな関心事である1,2)．

また，食物に放射線（X線）を照射するというような平 成 7 年 に 施 行 さ れ た 製 造 物 責 任 法 （ PL 法 ：消費者の不安も取り除くことができる．

Product Liability Law）やHACCP（Hazard Analysis

本研究では，ミリ波帯電磁波を用いて，物体からのand Critical Control Point：危害分析重要管理点）導

透過波および散乱波を検知し解析する非接触・非破壊入等の影響で，人体にとって危険性の高い金属異物や検査システムを構築し，特に食品中の異物検出を想定

虫・プラスチックといった誘電体異物を同時に検出すし，金属異物だけではなくガラス・プラスチックなどる異物検査装置が求められるようになった2)．現在代の誘電体異物を同時に検出するシステムを構築する．

表的な異物検査システムとしては，透過性に優れたX

特に，信号処理にニューラルネットワーク解析を用い，線，超音波や金属探知器などを用いた装置が良く知ら異物の有無とともに大きさも判断させることを試みた．

れているが，対象物やコストなどの点で課題がある．
この様な問題点を補填するために，周波数 50‐140

2. 実 験 方 法
2.1 測定系の概略*1 量子プロセス理工学専攻修士課程*2 産学連携センター*3 筑波大学大学院数理物質科学研究科

Fig. 1に測定装置の概略図を示す．ミリ波システムはヘテロダイン受信方式を採用している．周波数 70

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ニューラルネットワークを用いたミリ波異物検査システムの研究

GHz（波長 4.28 mm）のガン発振器出力は，ガウスットワークを介して結合している．ネットワーク訓練

ビーム放射特性を有するコルゲートホーンおよび誘電のアルゴリズムは様々あるが，どの様な場合でも手軽体レンズの組合せによって 8 mm×40 mm のシートに使用できるのが階層型ニューラルネットワークの誤状ビームに整形され，被測定物（Sample）に照射され差逆伝播法（Back Propagation）であり，与えた入力る．被測定物からの透過波および散乱波は，局部発振に対する出力と期待する出力との誤差を減少させるよ器として用いる周波数 62 GHz のガン発振器出力とうに，出力層から入力層へと逆方向に重みを修正する

ミックスされ周波数 8 GHz の中間周波数出力を得る．

ものである4-8)．本研究ではこの手法を用いて解析・判

中間周波数出力は低雑音マイクロ波アンプにより増幅断させる．

された後検波され，16 ビットの高分解メモリスコー
プにより記録される3)．

ニューラルネットワーク解析を適用するにあたり，ネットワークを訓練させるためのパラメータが必要と

本実験では，ヘテロダイン中間周波数を 8 GHz となる．パラメータ数が多大であると計算に時間がかか高く設定することにより安定かつ低雑音の領域とし，り，逆に的確な判断が下せない場合があるため9)，全測定の信頼性を向上させた．周波数分析器は，中間周散乱角のデータを用いるのではなく，25°，75°周辺波数の安定度をモニターするものである．のデータに絞って適用する．その選定理由は後述する．

測定のため，受信ホーンの角度（Detector Angle）

今回，パラメータとしては色々考えられるが，ここでを変えることで散乱角を±90°変化できると同時に，は下記の 2 点に対して数値処理を行う．

被測定物も 360°回転可能なシステムを作製した．手a) 測定電圧の対数値の標準偏差順としては，散乱角を一定とし，被測定物を 360°回b) 測定電圧の対数値のパワースペクトル密度の合計転（Cup Angle）させて，透過波および散乱波を検出測定したデータは先ず対数値を取り，散乱角一定にする．その後散乱角を変化させながら同様の測定を行

お け る 360 ° 回 転 の デ ー タ に 対 し て ， 標 準 偏 差う．

（Standard Deviation：STD），パワースペクトル密被測定物としては，プラスチック容器に顆粒状ない度（Power Spectral Density：PSD）といった数値処し粉末の媒質を充填させたものに，金属や誘電体の異理を行う．その後パラメータとしてニューラルネット

物を挿入したものを用いた．

ワークに送り，異物の有無の判断をする．

+90°
Oscillator

Focusing Lens

Detector
Angle

Output Layer

Parameter

PSD

NN Output・・・・

Heterodyne

STD・・・・

Sample‐90°
Computer

Hidden Layer

Cup Angle
0°

Corrugate Horn

Input Layer

Memory Hi-Corder

Spectrum Analyzer
Fig.1 Schematic of the experimental apparatus.

NeuronTargetComparison
Fig.2 Example of neural network.

2.2 信号処理
ニューラルネットワークとは，生物の脳神経系をコンピュータで模倣させる目的で生まれた情報処理の手法であり，大きく分けると階層型と相互結合型がある．

3. 結 果 と 考 察
3.1 透過波および散乱波の測定

その中で多々用いられるものは階層型であり，多変量異物無し・有りの場合に対して，透過波・散乱波を解析の中の重回帰分析と判別分析などと同じ様な解析測定し，得られた測定値の対数を取り，イメージ表示を行える4)．その構造は Fig. 2 に示すように，ニューしたものを Fig. 3 および Fig. 4 に示す．色合いは最ロンモデルが層状に配置され，各層間は重みを持つネ

小値と最大値の割合で決まり，白色が信号が強く，黒平成18年

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色は弱いことを示している．グラフの縦軸は被測定物を回転させた時の角度（0‐360°）であり，横軸は受信ホーンの角度，すなわち散乱角の±90°範囲での変化を表している．異物が無い場合，散乱角 0°周辺の信号が強く，20°以上の角度では殆ど信号が見られないことから，殆どが透過波であるとみなされる。しかし異物有りの場合，幅広い散乱角において信号が見られる．これは異物の混入によって入射波が散乱するためと考えられる．従って異物の判断には，主として散乱角 20°以上における信号の違いを用いることとした．

Fig.5 Mean of received power for each alien substance.

Fig.3

Characteristic of received power withoutalien substance.

Fig.6 Standard deviation of received power with andwithout a metal ball.

強くなっている．本測定において金属球は直径 3 mm，ビーズ球には 5 mmを用いており，異物径による信号の違い，また散乱角 ±50°～±90°の範囲ではビーズ球の方が散乱波が増加するという媒質による違いが見られた．この測定から金属だけではなく，プラスチックといった誘電体異物も判断できることがわかった．
Fig.4

Characteristic of received power withalien substance.

Fig. 5 に異物として金属球・ビーズ球を挿入し，各散乱角において被測定物を 360°回転したときの透前述した様にニューラルネットワークに送るパラメータ数はできるだけ少ない方が良い．第一のパラメータ候補として，異物混入による散乱波信号のバラつき，すなわち，変動を見るため，被測定物を 360°回転したときの標準偏差を求めた10)．異物として金属球 1‐3過波および散乱波信号の対数値の平均を取ったものを

mm を挿入した場合の結果を Fig. 6 に示す．図より示す．異物無しの場合に比べて異物が挿入されている

散乱角±15°付近で標準偏差値にピークが見られる．

場合，信号出力に違いが見られる．散乱角 0°周辺でこの角度において最も信号の変動が大きいことを示すの値は異物無しの場合が最も強く，異物が有る場合はが，異物の有無に関係無く大きな値を示し，その有無透過波の一部が散乱波となるため弱くなっている．まを判断することは困難である．したがって，±15°付た，異物ありの場合，±20～±90°の範囲で散乱波が近の測定データはパラメータを作製する上では不適だ340

ニューラルネットワークを用いたミリ波異物検査システムの研究と考えられる．異物の有無による信号の変化を判断し正接シグモイド伝達関数，そして同じく線形伝達関数

やすい 25°および 75°周辺のデータを主に用いてを用いたことによる．

パラメータを作成することとした．この標準偏差は金Fig. 8 を見ると，各異物径に対するニューラルネッ属球のデータであるが，他媒質の異物に関しても同様トワークの出力はバラつきがあるように思われる．実な結果が得られている．

際には異物が無い場合（Target=0）でも出力が 0 以

Fig. 7(a) は 散 乱 角 25 ° に お い て 被 測 定 物

上を示す時もある．しかしながら，異物が有る場合でを 360°回転したときの信号出力の対数を取ったもは実際の異物径と異なる値を示す場合もあるが，異物ので，Fig. 7(b) は回転角を標本点としてパワースペク無しと判断されることはなかった．

トル密度を計算したものである．異物無しと比較して，異物が有る場合の方が回転角に対する揺らぎが大きく，また，異物径が大きくなるに従い大きくなっていることがわかる．

Fig.8 Result of neural network analysis.

Fig.7 (a) Logarithm value of received power at detector
angle=+25 degree. (b) Power spectral density ofscattered wave at +25 degree.

3.2 ニューラルネットワーク解析
異物として金属球 1-3 mm をそれぞれ挿入し，パラメータとして標準偏差およびパワースペクトル密度

Fig.9 Result of regression analysis.の合計値をニューラルネットワークに送り，異物判断した結果を Fig. 8 に示す．図中の Target は実際のFig. 9 にネットワーク応答と対応するターゲット異物径であり，NN output はニューラルネットが推定間の回帰分析結果を示した．ターゲットに対するネッした異物径である．なお，異物の大きさが負の値を示

トワークの出力は丸印でプロットし，その最適線形近すことがあるが，これはネットワークの中間層および似（Best Linear Fit）を実線で示した．また，出力と出力層に用いる伝達関数 f に出力が –1 から +1 のターゲットが等しい（A=T）場合を点線で示している．

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実線と点線が一致すると，誤差がない状態であると言４．ネットワーク応答と対応するターゲット間の回帰える．図中の R の値は出力とターゲットの相関係数分析を求めた結果，近似は等しく，ネットワークであり，出力内の変動がどの程度ターゲットによっての判断は良い適合を示した．

明らかになっているかを示す尺度である．この数値が1 であると，ターゲットと出力には完全な相関があることになる．Fig. 9 において R の値は 1 に近く，最適線形近似と A=T の線がほぼ一致し，近似は良好であると言える．これらの事から今回のニューラルネッ
ト判断は良い適合を示していると考えられる．

4. 結言

波長 4 mm の電磁波を用いた非破壊検査システムを構築し，被測定物としてプラスチック容器に顆粒状

参 考 文 献
1)
2)
3)

4)
5)

ないし粉末の媒質を充填させたものに異物を挿入したものを用いて，その検出を試みた．異物判断にはニューラルネットワークを導入した結果，つぎのような結

6)

論を得た．
7)

１．透過波および散乱波を測定することで，金属・誘電体異物の有無を同一システムで判断することができる．
２．球形異物の場合，直径 1‐3 mm の大きさを判別することができる．
３．ニューラルネットワークを用いて異物の有無ならびにその大きさを判断させたところ，異物無しの場合判断ミスをする場合があったが，有りの場合に判断ミスすることは無かった．

8)
9)

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