JP2000329542A

JP2000329542A - 異物検出装置

Info

Publication number: JP2000329542A
Application number: JP11137650A
Authority: JP
Inventors: Kenji Shibata; 健治芝田; Takashi Ono; 隆大野; Kiyoo Uemura; 清雄植村
Original assignee: Shimadzu Corp
Current assignee: Shimadzu Corp
Priority date: 1999-05-18
Filing date: 1999-05-18
Publication date: 2000-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】画像処理時間を短縮でき、異物検出性能の向
上を図ることができる異物検出方法の提供。【解決手段】一次元画像データに含まれる画像データ
から、信号レベルがしきい値より低く、かつ、画像領域
の一端に最も近い画像データ８３および他端に最も近い
画像データ８４を外縁データとしてそれぞれ抽出し、そ
の外縁データ８３，８４に基づいて、包装材の厚みを考
慮した境界領域Ｒ２を抽出する。そして、異物検査処理
を行う際には、境界領域Ｒ２に含まれるデータを検査対
象データから除外して検査する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、食品等、箱状包装
材に納められた検査体にＸ線を照射し、Ｘ線ラインセン
サ等で透過Ｘ線を検出することにより異物を検出する異
物検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、食品等に混入した異物を検査する
Ｘ線異物検査装置では、包装材に納められた検査体にＸ
線を照射して透過Ｘ線をＸ線ラインセンサ等で検出す
る。Ｘ線ラインセンサからのデジタルデータは雑音除去
や２値化などの画像の修正や補正処理が行われ、その
後、画像データから異物候補を抽出し、画素の連結情報
等を用いて異物候補から異物を検出する。異物が検出さ
れた検査体は排除器により排除される。

【０００３】ところで、上述の画像データには包装材の
データも含まれており、従来はこの包装材のデータも含
めて検出処理を行っていた。また、予め登録されたパタ
ーンを用いて、包装材に相当する画像データをパターン
マッチングにより検査範囲から除外して検出する方法が
用いられることもある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、包装材
のデータも含めて検出処理を行う場合には、Ｘ線照射方
向に幅が狭く厚みのある包装材では、抽出の際のしきい
値を調整して包装材の画像データが異物として検出され
ないようにするため、異物の検出性能が低下するという
欠点があった。また、処理すべきデータ量が多くなり、
メモリ容量の増加や処理時間が長くなる等の問題もあっ
た。一方、パターンマッチングを行う方法の場合、パタ
ーンマッチングに処理時間がかかりリアルタイム処理、
すなわちインラインでの処理が困難となるという問題が
あった。また、検査体の包装材の形状が異なる場合に
は、その度にパターンを登録しなければならないという
欠点があった。

【０００５】本発明の目的は、画像処理時間を短縮で
き、異物検出性能の向上を図ることができる異物検出装
置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】発明の実施の形態を示す
図１、図２、図６、図８、図１２および図１３に対応付
けて説明する。（１）図１、図２、図６および図８に対応付けて説明す
ると、請求項１の発明は、定形箱状包装材２２に納めら
れた検査体２１にＸ線を照射し、包装材２２および検査
体２１を透過したＸ線をＸ線ラインセンサ４を走査しつ
つ検出して、Ｘ線ラインセンサ４から得られる一次元画
像データに基づいて包装材２２と検査体２１との間およ
び検査体２１内の異物を検出する異物検出装置に適用さ
れ、一次元画像データに含まれる画像データから、画像
データの信号レベルが基準レベルＳ１より低く、かつ、
一次元画像データによる画像領域の一端（図８（ａ）の
画像左端）に最も近い画像データ８３および他端（図８
（ａ）の画像右端）に最も近い画像データ８４を外縁デ
ータとしてそれぞれ抽出する第１の抽出手段５３ａと、
外縁データ８３，８４に基づいて、包装材２２の厚みを
考慮した境界領域データ（図８の境界領域Ｒ２に含まれ
るデータ）を一次元画像データから抽出する第２の抽出
手段５３ａと、複数ラインの一次元画像データで構成さ
れる検査対象データから境界領域データを除外して異物
検査処理を行う異物検査処理手段５３ｂとを備えて上述
の目的を達成する。（２）図１、図２、図１２および図１３に対応付けて説
明すると、請求項２の発明は、定形箱状包装材２２に納
められた検査体２１にＸ線を照射し、包装材２２および
検査体２１を透過したＸ線をＸ線ラインセンサ４を走査
しつつ検出して、Ｘ線ラインセンサ４から得られる一次
元画像データに基づいて包装材２２と検査体２１との間
および検査体２１内の異物を検出する異物検出装置に適
用され、Ｎラインの一次元画像データで構成される検査
対象データから離散的にＬ（＜Ｎ）ラインを選択する選
択手段５３ａと、選択されたＬラインの各々に関して、
各ラインに含まれる画像データから、画像データの信号
レベルが基準レベルより低く、かつ、各ラインの画像デ
ータによる画像領域の一端（図１２（ａ）の画像左端）
に最も近い画像データ９０Ａおよび他端（図１２（ａ）
の画像右端）に最も近い画像データ９０Ｂを外縁データ
としてそれぞれ抽出する抽出手段５３ａと、抽出手段５
３ａで抽出された離散的なデータから境界線ＬＡ〜ＬＤ
を算出する演算手段５３ａと、境界線ＬＡ〜ＬＤに基づ
いて、２次元画像領域における包装材２２の断面に対応
する境界領域Ｒ２を求める境界領域算出手段５３ａと、
検査対象データから境界領域Ｒ２に含まれる画像データ
を除外して異物検査処理を行う異物検査処理手段５３ｂ
とを備えて上述の目的を達成する。

【０００７】なお、本発明の構成を説明する上記課題を
解決するための手段の項では、本発明を分かり易くする
ために発明の実施の形態の図を用いたが、これにより本
発明が発明の実施の形態に限定されるものではない。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、図１〜図１４を参照して本
発明の実施の形態を説明する。 −第１の実施の形態− 図１は、Ｘ線を用いて包装食品の異物検査を行う異物検
査装置の概略構成図である。１は包装食品２を図の左側
から右側へ移送するベルトコンベアであり、例えば、４
０ｍ／分の速度で動く。包装食品２は検査体である食品
２１を包装材２２に納めたものであり、移送中の包装食
品２にＸ線照射装置３によりＸ線を照射し、透過Ｘ線を
Ｘ線ラインセンサ４で検出する。Ｘ線ラインセンサ４の
信号は画像処理装置５に入力され、画像処理装置５では
フィルタリング等の画像処理およびその画像に基づく異
物の検出が行われる。異物検出結果は排除器６に送ら
れ、異物が混入している包装食品２はこの排除器６によ
り排除される。７は包装食品２の透視画像等を表示する
モニタである。

【０００９】図１４は包装材２２の一例を示す図であ
り、包装材２２の蓋Ｆを開いて食品２１を外部に取り出
した状態を示している。異物検査時には、図に示すよう
に直方体形状の包装材２２の上方からＸ線が照射され
る。このような場合、Ｘ線の照射方向に平行な側面部分
Ｓは照射方向の寸法（厚み）が他の部分より極端に大き
くなり、後述する図４に示すように、この側面部分Ｓ
（蓋Ｆの部分も含めて４カ所）の横断面に相当する透視
画像（図４の１２２，１２２’）が得られる。図１４で
は食品２１として袋に入っているものを示したが、種々
の形態がある。

【００１０】図２は画像処理装置５の構成を示すブロッ
ク図である。５１はＸ線ラインセンサ４からの画像デー
タが入力されるとともに、モニタ７に画像メモリ５２の
画像データを出力する画像入出力部である。画像入出力
部５１は、Ｘ線ラインセンサ４からのディジタル画像デ
ータのディジタル入力部５１ａと、画像メモリ５２から
のディジタル画像データをアナログ画像データに変換す
るＤ／Ａ変換部５１ｂとを備えている。ディジタル入力
部５１ａからの画像データは画像メモリ５２に格納さ
れ、Ｄ／Ａ変換部５１ｂからの画像データはモニタ７へ
送信される。５３は画像処理部でＣＰＵやメモリなどか
らなり、境界領域抽出処理部５３ａと異物検査処理部５
３ｂとを具備する。

【００１１】図３は、上述した画像処理部５３行われる
異物検出処理の手順を示す図である。工程１では２次元
画像データを画像メモリ５２より取り込む。図４は取り
込まれる画像データの例であり、ｘ軸方向がＭ画素で、
ｙ軸方向（図１の包装食品２の移動方向でありＸ線ライ
ンセンサ４の走査方向）がＮ画素のＭ×Ｎ画素から成る
２次元画像データである。すなわち、Ｘ線ラインセンサ
４はｘ軸に沿って配置され、Ｍ画素（例えば１０２４画
素）の１次元画像を撮像するものであり、Ｍ画素の１次
元画像がＮラインで図４に示す２次元画像が形成され
る。

【００１２】図４において、（ａ）はＭ×Ｎの画像領域
に包装食品２が収まっている場合であり、（ｂ）は包装
食品２の画像の一部が領域外となって切れている場合、
（ｃ）は包装食品２’の画像の上下両端部分が領域外と
なっている場合を示す。１２１および１２１’は食品の
画像を、１２２および１２２’は包装材の画像をそれぞ
れ表しており、１２３Ａ，１２３Ｂ，１２３Ｃは異物
（異物Ａ，Ｂ，Ｃと呼ぶことにする）の画像である。図
５は図４（ａ）のラインLiの画像データから得られる画
像プロファイルを概略的に示したものである。本実施の
形態では、Ｘ線ラインセンサ４からのディジタル画像デ
ータは２５６階調の濃淡データである。図５の縦軸はそ
の信号レベルを表す。Ｘ線の吸収の度合いが大きい所ほ
ど透過Ｘ線の量は少なくなるので、図５の信号レベルが
小さくなる。図５において、２２１，２２２，２２３
Ａ，２２３Ｂは、順に画像１２１，１２２，１２３Ａ，
１２３Ｂに対応する部分であり、異物Ａの方が異物Ｂよ
りＸ線吸収率が大きく、信号レベルがより低くなってい
る。

【００１３】図３に戻って、工程２は図２の境界領域抽
出処理部５３ａで行われる処理であり、図４に示すよう
な２次元画像の画像データに基づいて、２次元画像領域
における包装材２２に対応する領域（境界領域Ｒ１と呼
び、詳細は後述する）の抽出を行う。なお、以下の説明
では図４（ａ）の２次元画像を例に説明する。工程３〜
工程５は異物検査処理部５３ｂで行われる処理であり、
工程３では異物が検出し易いように画像データに対して
各種フィルター処理行う。次いで、工程４においてしき
い値処理を行う。

【００１４】例えば、図５の画像データに対して、図６
（ａ）のようなしきい値Ｓ１を用いて２値化すると図６
（ｂ）のような２値データが得られる。なお、図６
（ｂ）ではしきい値Ｓ１より信号レベルが低いデータを
１とし、逆に、しきい値Ｓ１より信号レベルが高いデー
タは０とした。そのため、２２２，２２３Ａ，２２３Ｂ
の部分が１となり、各々を３０１，３０２，３０３，３
０４と表す。図６（ｂ）に示す境界領域Ｒ１の求め方は
後述する。図６（ｂ）ではデータ３０１，３０４が境界
領域Ｒ１に含まれている。

【００１５】工程５では、工程４でしきい値処理して得
られた図６（ｂ）のデータに基づいて異物の判定を行
う。この処理の際には、工程２で得られた境界領域Ｒ１
のデータ３０１，３０４を除外して判定処理を行う。そ
の結果、データ３０２，３０３が異物Ａ，Ｂであると判
定される。そして、異物Ａ，Ｂが検出された包装食品２
は排除器６（図１）により排除される。なお、工程３の
フィルター処理の結果、しきい値処理後に境界領域Ｒ１
に図６（ｂ）のようなデータ３０１，３０４が得られな
い場合もあるが、工程５の判定処理では境界領域Ｒ１の
データの有無に関係なく、境界領域Ｒ１のデータを除外
して処理を行う。

【００１６】ところで、従来は包装材２２の画像データ
も含めて異物判定を行っているので、図６（ａ）のよう
にしきい値Ｓ１を設定すると、包装材２２に対応するデ
ータ２２２まで異物と判定されてしまう。そのため、デ
ータ２２２が異物と判定されないように、従来は包装材
２２によるデータ２２２の信号レベルを考慮して、しき
い値を図６（ｃ）のＳ２のように設定していた。しか
し、このように設定すると異物Ａは検出できるが異物Ｂ
は検出されず、例えば、異物Ｂだけが混入しているよう
な場合には、異物無しと判定されてしまうため検出感度
が低下するという問題があった。一方、本実施の形態で
は、上述したように境界領域Ｒ１のデータを除外して異
物判定を行うようにしたので、検出感度の向上が図れ
る。

【００１７】次いで、工程２の境界領域抽出処理の詳細
を図７のフローチャートを用いて説明する。ステップS1
1において、しきい値Ｓ１を用いて図６（ｂ）に示すよ
うな画像データの２値化を行ったならば、ステップS12
へ進んでｘ＝１，ｙ＝１と設定する。以下、ステップS1
2〜S18までの処理は、図８（ａ）の矢印８１のように２
次元画像の左側からｆ（ｘ，ｙ）＝１を満たすデータを
抽出する処理であり、ステップS19〜S25までの処理は、
図８（ａ）の矢印８２のように２次元画像の右側からｆ
（ｘ，ｙ）＝１を満たすデータを抽出する処理である。
なお、図８は２値化後の２次元画像を示したものであ
る。

【００１８】ステップS13は座標（ｘ、ｙ）のデータの
値ｆ（ｘ，ｙ）が１か否かを判定するステップであり、
ｆ（ｘ，ｙ）＝１と判定されるとステップS14へ進んで
そのときの座標を座標（Ｘmin．Ｙmin）として記憶し、
ｆ（ｘ，ｙ）＝０と判定されるとステップS15へ進みｘ
の値を１だけ増加させる。この座標（Ｘmin．Ｙmin）
は、図８（ａ）からも分かるように包装材画像データＧ
の左側の外縁データ８３の座標を表す。ステップS16は
ｘの値がｘ＝Ｍ＋１か否か、すなわちライン上をＭ番目
の画素まで抽出を行ったか否かを判定するステップであ
り、ｘ＝Ｍ＋１と判定されるとステップS17へ進んでｙ
の値を１だけ増加させ、ｘ≠Ｍ＋１と判定されるとステ
ップS13へ戻る。続くステップS18はｙ＝Ｎ＋１か否か、
すなわちＮラインまで抽出が終了したか否かを判定する
ステップであり、ｙ＝Ｎ＋１と判定されるとステップS1
9へ進み、ｙ≠Ｎ＋１と判定されるとステップS13へ戻
る。

【００１９】ステップS19ではｘ＝Ｍ，ｙ＝Ｎと設定す
る。ステップS20は座標（ｘ、ｙ）のデータの値ｆ
（ｘ，ｙ）が１か否かを判定するステップであり、ｆ
（ｘ，ｙ）＝１と判定されるとステップS21へ進んでそ
のときの座標を座標（Ｘmax．Ｙmax）として記憶し、ｆ
（ｘ，ｙ）＝０と判定されるとステップS22へ進みｘの
値を１だけ減少させる。この座標（Ｘmax．Ｙmax）は、
図８（ａ）の包装材画像データＧの右側の外縁データ８
４の座標を表す。ステップS23はｘ＝０か否かを判定す
るステップであり、ｘ＝０と判定されるとステップS24
へ進んでｙの値を１だけ減少させ、ｘ≠０と判定される
とステップS20へ戻る。ステップS25はｙ＝０か否かを判
定するステップであり、ｙ＝０と判定されるとステップ
S26へ進み、ｙ≠０と判定されるとステップS20へ戻る。

【００２０】ステップS26では、座標（Ｘmin．Ｙmi
n），（Ｘmax．Ｙmax）から連結するデータを調べ、連
結したデータの座標のみを（Ｘc，Ｙc）として記憶す
る。図８（ｂ）は図８（ａ）の符号Ｈの部分を拡大して
示したものであり、８５は雑音データである。このよう
な画像について矢印８３のように左側からｆ（ｘ，ｙ）
＝１を満たすデータを抽出すると、雑音データ８５を外
縁データとして抽出してしまうことになる。そこで、雑
音データ８５とその前後に抽出された外縁データ８７，
８８の座標を比較し、連結していないと判断することに
よって雑音データ８５を外縁データから除くことにす
る。

【００２１】次いで、ステップS27では、包装材２１の
厚みを考慮して座標（Ｘc，Ｙc）から境界領域Ｒ１
（ｘ、ｙ）を設定する。例えば、座標（Ｘc，Ｙc）〜
（Ｘc＋Δｘ，Ｙc）の画像データを境界領域Ｒ１の画像
データとする。これらの画像データの座標はメモリに記
憶され、工程５の異物判定処理の際に呼び出される。な
お、メモリに記憶する座標としては、上述した（Ｘc，
Ｙc）〜（Ｘc＋Δｘ，Ｙc）の代わりに、この範囲の両
端の座標（Ｘc，Ｙc）および（Ｘc＋Δｘ，Ｙc）のみ記
憶し、異物判定処理においてその間の座標を全て境界領
域Ｒ１の座標であると処理するようにしても良い。

【００２２】本実施の形態では、上述したように境界領
域Ｒ１のデータを除外して異物判定を行うのようにした
ので、検出感度の向上が図れる。また、処理データを従
来より少なくすることができるとともに、包装材２２の
形状によらずリアルタイムに処理することができる。な
お、本実施の形態では直方体形状の包装材を例に説明し
たが、Ｘ線照射方向に平行な側面を有する包装材なら
ば、形状によらず本発明を適用することができる。

【００２３】−第２の実施の形態− 上述した第１の実施の形態では、２次元画像の全ライン
（Ｎライン）について外縁データを抽出したが、本実施
の形態では、Ｎラインの内の一部のラインについて外縁
データを抽出し、境界領域を設定する。なお、第２の実
施の形態は、図３の第２の工程である境界領域抽出処理
のみが異なり、他の部分は上述した第１の実施の形態と
同様なので、以下では境界領域抽出処理についてのみ説
明する。なお、本実施の形態においても、図４（ａ）に
示すように包装材２２が四角形である２次元画像データ
を例に説明する。また、第１の実施の形態では２５６階
調濃淡データを２値化して外縁データを抽出したが、本
実施の形態では２５６階調濃淡データをそのまま用いて
外縁データを抽出する。

【００２４】図９〜図１１は境界領域抽出のフローチャ
ートである。まず、図９のフローチャートの詳細説明を
する前に、図１２（ａ）を用いてフローチャートの外縁
データ抽出処理部分（ステップS31〜ステップS41の処
理）の概略手順を説明する。本実施の形態では、ｙ方向
にＮラインの２次元画像をｎブロックに分割する。各ブ
ロックにはαラインが含まれており、Ｎ＝α・ｎとなっ
ている。そして、ライン１→ラインα→ライン２α→
［第２ブロック全ライン］→ライン３α→……→ライン
(ｎ−２)α→ライン(ｎ−１)α→［第（ｎ−１）ブロッ
ク全ライン］→ラインｎ・αの順に外縁データの抽出を
行う。ここで、包装食品の画像データを含む上端および
下端の第２ブロック、第（ｎ−１）ブロックについては
下側のラインから上方のラインへと順に全ラインについ
て抽出作業を行う。なお、図１２の複数の点は外縁デー
タを示している。

【００２５】まず、図９のステップS31において、変数
ｋ，ｉをそれぞれｋ＝０、ｉ＝１と設定する。続くステ
ップS32でｙ＝α・ｉと設定する。なお、αは上述した
１ブロックに含まれるライン数である。ステップS33は
１つのラインに含まれる外縁データを抽出するルーチン
であり、その詳細な処理手順は図１０に示す。図１０の
ステップS51ではｘの値をｘ＝１と設定する。ステップS
52は座標（ｘ，ｙ）の画像データの信号レベルｆ（ｘ，
ｙ）がしきい値Ｓ３以下であるか否かを判定するステッ
プであり、ｆ（ｘ，ｙ）≦Ｓ３と判定されるとステップ
S53へ進んでそのとき座標を座標（Ｘmin，Ｙmin）とし
て記憶し、ｆ（ｘ，ｙ）＞３と判定されるとステップS5
4へ進みｘの値を１だけ増加させる。なお、しきい値Ｓ
３は図５の２２２の信号レベルが判定できる程度の値と
する。ステップS55はｘの値がｘ＝Ｍ＋１か否かを判定
するステップであり、ｘ＝Ｍ＋１と判定されるとステッ
プS56へ進み、ｘ≠Ｍ＋１と判定されるとステップS52へ
戻る。

【００２６】ステップS56ではｘをｘ＝Ｍと設定する。
ステップS57は座標（ｘ，ｙ）の画像データの信号レベ
ルｆ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｓ３以下であるか否かを判定
するステップであり、ｆ（ｘ，ｙ）≦Ｓ３と判定される
とステップS58へ進んでそのとき座標を座標（Ｘnax，Ｙ
max）として記憶し、ｆ（ｘ，ｙ）＞３と判定されると
ステップS59へ進みｘの値を１だけ減少させる。ステッ
プS60はｘの値がｘ＝０か否かを判定するステップであ
り、ｘ＝０と判定されると図１０に示す一連の処理を終
了して図９のステップS34へ進み、ｘ≠０と判定される
とステップS57へ戻る。

【００２７】このようにして、図９のステップS33にお
いて１つのラインに含まれる外縁データ（図１２（ａ）
の左側および右側の外縁データ９０Ａ，９０Ｂ）を抽出
したならば、ステップS34へ進む。ステップS34は当該ラ
イン上に外縁データが有るか否かを判定するステップで
あり、図１２（ａ）のラインαのように外縁データが無
いときにはｎｏと判定されてステップS40へ進み、ライ
ン２αのように外縁データ９０Ａ，９０Ｂが有るときに
はｙｅｓと判定されてステップS35へ進む。

【００２８】まず、ステップS34からステップS35へ進ん
だ場合について説明する。ステップS35は変数ｋの値が
ｋ＝０か否かを判定するステップであり、ｋ＝０と判定
されるとステップS36へ進み、ｋ≠０と判定されるとス
テップS37へ進む。例えば、当該ラインが図１２（ａ）
のライン２αの場合にはｋ＝０なのでステップS36へ進
み、当該ラインがライン３αの場合には、ライン２αの
外縁データ抽出の際に後述するステップS37でｋの値を
ｋ＝１と設定するのでステップS37へと進む。ステップS
36は１ブロックに含まれる全ラインについて外縁データ
を抽出するルーチンであり、詳細な手順は図１１に示
す。

【００２９】図１１のフローチャートを説明する前に、
図１２（ｂ）を用いてステップS36の処理手順の概略を
説明する。図１２（ｂ）は図１２（ａ）の第２ブロック
の拡大図であり、図９のステップS36に進んだ時点では
ｙの値はｙ＝２αとなっている。図１１に示す一連の処
理では、ライン２α−１、２α−２、…α＋２、α＋１
の順に外縁データの抽出を行う。この場合、抽出を行う
ラインの数はα−１である。

【００３０】図１１において、ステップS71で変数ｊの
値をｊ＝１と設定したならば、ステップS72へ進んでｙ
座標の値をｙ＝ｙ−ｊと設定する。ステップS73は当該
ライン上の外縁データを抽出するルーチンであって、上
述した図１０に示す処理と全く同様であるので、ステッ
プS73の外縁データ抽出処理の説明は省略する。ステッ
プS73でラインｙ−１、すなわちライン２α−１の外縁
データを抽出したならばステップS74へ進む。ステップS
74は変数ｊがｊ＝α−１であるか否か、すなわち第２ブ
ロックのライン２α−１〜α＋１の全てのラインについ
て外縁データの抽出が終了したか否かを判定するステッ
プであり、ｙｅｓと判定されると図１１の一連の処理を
終了して図９のステップS37へ進み、ｎｏと判定される
とステップS75へ進む。ステップS75で変数ｊをｊ＝ｊ−
１としたならばステップS72へ戻る。

【００３１】図９へ戻り、ステップS37では変数ｋをｋ
＝１に設定する。すなわち、外縁データを有するライン
の外縁データを抽出したならばｋを０から１へと変化さ
せる。ステップS38は変数ｉがｉ＝ｎか否かを判定する
ステップであり、ｙｅｓと判定されると一連の処理を終
了し、ｎｏと判定されるとステップS39へ進んで変数ｉ
の値を１だけ増加させた後にステップS32へ戻る。

【００３２】次に、ステップS34からステップS40へ進ん
だ場合について説明する。ステップS40は変数ｋがｋ＝
０か否かを判定するステップであり、ｙｅｓと判定され
るとステップS38へ進み、ｎｏと判定されるとステップS
41へ進む。例えば、当該ラインが図１２（ａ）のライン
αである場合にはｋ＝０なので、ステップS38へ進んで
次のライン（すなわちライン２α）の外縁データ抽出を
行う。一方、ライン（ｎ−１）・αの場合には、ライン
（ｎ−２）・αの外縁データ抽出の際に上述したステッ
プS37でｋの値をｋ＝１と設定しているので、ｋ＝１と
なりステップS41へ進む。

【００３３】ステップS40からステップS41へと進んだ場
合には、ステップS41において１ブロック（すなわち、
第ｎ−１ブロック）に含まれる全ラインについて外縁デ
ータを抽出する。ステップS41のルーチンは、上述した
図１１に示す処理と全く同様であるので説明は省略す
る。続くステップS42では、抽出された外縁データの連
結状態などを考慮して、座標（Ｘmin，Ｙmin），（Ｘna
x，Ｙmax）を複数の座標列に分類する。図１３（ａ）の
点は座標（Ｘmin，Ｙmin），（Ｘnax，Ｙmax）で表され
る点を示しており、この例では包装材２２の形状は四角
形なので、四角形の各辺に対応する４つの座標列ＰＡ，
ＰＢ，ＰＣ，ＰＤに分類される。

【００３４】ステップS43では、ステップS42で算出され
た座標列ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤに基づいて、各座標列
ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤを用いて、最小２乗法等により
直線あてはめを行うことにより、境界直線ＬＡ，ＬＢ，
ＬＣ，ＬＤ（図１３（ａ）参照）が算出される。次い
で、ステップS44において境界直線ＬＡ，ＬＢ，ＬＣ，
ＬＤの交点Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，Ｑ４を算出する。ステッ
プS45では、交点Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，Ｑ４と包装材２１
の厚みを考慮して境界領域Ｒ２（図３（ｂ））を特定す
る点Ｑ１’，Ｑ２’，Ｑ３’，Ｑ４’およびＱ１”，Ｑ
２”，Ｑ３”，Ｑ４”の座標を算出して記憶する。境界
領域Ｒ２は四角形Ｑ１’Ｑ２’Ｑ３’Ｑ４’と四角形Ｑ
１”Ｑ２”Ｑ３”Ｑ４”で囲まれた領域である。このよ
うにして、図９に示す境界領域抽出に関する一連の処理
が終了する。

【００３５】このようにして得られた境界領域Ｒ２を特
定する点Ｑ１’，Ｑ２’，Ｑ３’，Ｑ４’およびＱ
１”，Ｑ２”，Ｑ３”，Ｑ４”の座標は、図３の工程５
（異物判定処理工程）においてメモリから呼び出され、
この境界領域Ｒ２に含まれる画像データを除外して異物
判定処理が行われる。

【００３６】上述した第１の実施の形態では２次元画像
の全ラインについて外縁データの抽出を行ったが、本実
施の形態では、Ｎラインの内の一部のラインについての
み外縁データの抽出を行っているので処理時間の短縮を
図ることができる。外縁形状としては、簡単な直線、曲
線等で近似できる簡単な形状に対応できる。また、メモ
リには境界領域Ｒ２を特定する点Ｑ１’，Ｑ２’，Ｑ
３’，Ｑ４’およびＱ１”，Ｑ２”，Ｑ３”，Ｑ４”の
みが記憶されるので、メモリ容量の低減を図ることがで
きる。特に、複数のアルゴリズムを並列動作させる必要
のある食品異物検査において各アルゴリズムをそれぞれ
のＣＰＵに割り当てる場合に、ＣＰＵ間での伝達情報量
を減らすことができ、処理の高速化が図れインラインで
の異物検査を行うことができる。例えば、上述した境界
領域抽出処理と異物検査処理とを２つのＣＰＵで並列し
て行う場合、境界領域Ｒ２のデータ量は第１の実施の形
態のデータ量に比べて少ないので、境界領域データを異
物検査処理を行うＣＰＵへと送信する際の伝達情報量を
減らすことができる。

【００３７】以上説明した実施の形態と特許請求の範囲
の要素との対応において、食品２１は検査体を、境界直
線ＬＡ〜ＬＤは境界線を、しきい値Ｓ１，Ｓ３は基準レ
ベルを、境界領域抽出処理部５３ａは請求項１の第１お
よび第２の抽出手段および請求項２の選択手段，抽出手
段，境界領域算出手段を、異物検査処理部５３ｂは異物
検査処理手段をそれぞれ構成する。

【００３８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
２次元画像データの外縁データに基づいて包装材に対応
する境界領域データを求め、異物検査処理の際には境界
領域データを除外して検出処理を行うので、異物検出に
最適なしきい値を用いることができ検出感度の向上が図
れる。また、処理データを従来より少なくすることがで
きるとともに、包装材の形状によらずリアルタイムに処
理できる。請求項２の発明では、Ｎラインの内の一部の
Ｌラインについてのみ外縁データの抽出を行っているの
で処理時間の短縮を図ることができる。また、境界線に
基づく境界領域を求め、異物検査処理の際に境界領域の
画像データを除外するようにしたので、メモリ容量の低
減をより図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】異物検査装置の概略構成図。

【図２】画像処理装置５の構成を示すブロック図。

【図３】画像処理部５３行われる異物検出処理の手順を
示す図。

【図４】２次元画像を示す図であり、（ａ）は画像領域
に包装食品２が収まっている場合、（ｂ）は包装食品２
の画像の一部が領域外となって切れている場合、（ｃ）
は包装食品２’の画像の上下両端部分が領域外となって
いる場合を示す。

【図５】図４（ａ）のラインLiに沿った画像プロファイ
ルを示す図。

【図６】しきい値Ｓ１，Ｓ２を説明する図であり、
（ａ）はＳ１の場合を示す図、（ｂ）はＳ１で２値化し
た結果を示す図、（ｃ）はＳ２の場合を示す図。

【図７】境界領域抽出処理のフローチャート。

【図８】外縁データ抽出を説明する図であり、（ａ）は
２値化された２次元画像を示し、（ｂ）は（ａ）の符号
Ｈで示す部分の拡大図。

【図９】第２の実施の形態における境界領域抽出処理の
フローチャート。

【図１０】図９のステップS33の詳細な手順を示すフロ
ーチャート。

【図１１】図９のステップS36の詳細な手順を示すフロ
ーチャート。

【図１２】外縁データ抽出を説明する図であり、（ａ）
は２次元画像上の外縁データを示す図で、（ｂ）は
（ａ）の第２ブロックの拡大図。

【図１３】境界領域Ｒ２の導出手順を説明する図であ
り、（ａ）は境界直線ＬＡ〜ＬＤを示す図、（ｂ）は境
界領域Ｒ２を示す図。

【図１４】包装材２２の一例を示す図。

【符号の説明】

１ベルトコンベア２，２’ 包装食品２２包装材３Ｘ線照射装置４Ｘ線ラインセンサ５画像処理装置６排除器５１画像入出力部５２画像メモリ５３画像処理部５３ａ境界領域抽出処理部５３ｂ異物検査処理部８３，８４，８７，８８，９０Ａ，９０Ｂ外縁データ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者植村清雄京都市中京区西ノ京桑原町１番地株式会社島津製作所内Ｆターム(参考） 2F067 AA12 CC00 HH04 KK06 LL00 LL16 RR35 SS02 SS13

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】定形箱状包装材に納められた検査体にＸ
線を照射し、前記包装材および検査体を透過したＸ線を
Ｘ線ラインセンサを走査しつつ検出して、前記Ｘ線ライ
ンセンサから得られる一次元画像データに基づいて前記
包装材と前記検査体との間および前記検査体内の異物を
検出する異物検出装置において、前記一次元画像データに含まれる画像データから、前記
画像データの信号レベルが基準レベルより低く、かつ、
前記一次元画像データによる画像領域の一端に最も近い
画像データおよび他端に最も近い画像データを外縁デー
タとしてそれぞれ抽出する第１の抽出手段と、前記外縁データに基づいて、前記包装材の厚みを考慮し
た境界領域データを前記一次元画像データから抽出する
第２の抽出手段と、複数ラインの前記一次元画像データで構成される検査対
象データから前記境界領域データを除外して異物検査処
理を行う異物検査処理手段とを備えることを特徴とする
異物検出装置。
【請求項２】定形箱状包装材に納められた検査体にＸ
線を照射し、前記包装材および検査体を透過したＸ線を
Ｘ線ラインセンサを走査しつつ検出して、前記Ｘ線ライ
ンセンサから得られる一次元画像データに基づいて前記
包装材と前記検査体との間および前記検査体内の異物を
検出する異物検出装置において、Ｎラインの前記一次元画像データで構成される検査対象
データから離散的にＬ（＜Ｎ）ラインを選択する選択手
段と、前記選択されたＬラインの各々に関して、各ラインに含
まれる画像データから、前記画像データの信号レベルが
基準レベルより低く、かつ、各ラインの画像データによ
る画像領域の一端に最も近い画像データおよび他端に最
も近い画像データを外縁データとしてそれぞれ抽出する
抽出手段と、前記抽出手段で抽出された離散的なデータから境界線を
算出する演算手段と、前記境界線に基づいて、前記２次元画像領域における前
記包装材の断面に対応する境界領域を求める境界領域算
出手段と、検査対象データから前記境界領域に含まれる画像データ
を除外して異物検査処理を行う異物検査処理手段とを備
えることを特徴とする異物検出装置。