JP2013152127A - Density calculation apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a density calculation apparatus in which density data can be obtained efficiently from a number of articles.SOLUTION: A density calculation apparatus comprises an X-ray irradiation section, an X-ray detection section, an image generation section, a weight estimation section, a shape information storage region, a planar shape identification section, a volume estimation section and a density calculation section. The image generation section generates an X-ray image in accordance with an intensity of transmitted X-rays detected by the X-ray detection section. The weight estimation section estimates a weight of an article. The shape information storage region stores therein shape information about a plurality of stereoscopic shapes and planar shapes corresponding to the stereoscopic shapes. The planar shape identification section identifies a target planar shape that is a planar shape of an article corresponding to the X-ray image on the basis of the shape information stored in the shape information storage region. The volume estimation section estimates a volume of the article on the basis of a stereoscopic shape corresponding to the target planar shape. Te density calculation section calculates a density of the article on the basis of the weight of the article detected by the weight estimation section and the volume of the article estimated by the volume estimation section.

Description

本発明は、密度算出装置に関する。   The present invention relates to a density calculation apparatus.

従来、食品業界等では、X線を物品に透過させて得られる透過X線量を用いた種々の技術が提案されている。例えば、透過X線量に基づいて、包装された物品(商品)に混入された異物の検出や、特許文献1(特開2002−296022号公報)に示すような物品の重量の推定が行われている。   Conventionally, in the food industry and the like, various techniques using a transmitted X-ray dose obtained by transmitting X-rays through an article have been proposed. For example, based on the transmitted X-ray dose, detection of foreign matters mixed in a packaged article (product) or estimation of the weight of the article as shown in Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-296022) is performed. Yes.

ところで、近年、物品の密度データの需要が出てきた。従来は、物品の密度データを収集するために、食品生産ラインに流れる多数の物品からランダムに物品を抜き取り、抜き取った物品の重量と体積とをそれぞれ測定して密度データを得ていた。   By the way, in recent years, there has been a demand for density data of articles. Conventionally, in order to collect density data of an article, the article is randomly extracted from a number of articles flowing in the food production line, and the weight and volume of the removed article are measured to obtain density data.

しかし、従来の方法では、食品生産ラインに流れる多数の物品からいくつかの物品を抜き取って、抜き取った物品を検査対象物品としていた。これにより、密度データの基となるデータ数が制限されていた。検査対象物品の数を増やすと、食品生産ラインで取り扱う物品についてのより正確な密度データを得ることはできるが、抜き取り作業およびデータの収集に手間がかかる。   However, in the conventional method, some articles are extracted from a large number of articles flowing in the food production line, and the extracted articles are used as inspection target articles. As a result, the number of data on which density data is based has been limited. Increasing the number of articles to be inspected can provide more accurate density data for articles handled in the food production line, but it takes time to perform sampling and data collection.

本発明の課題は、多数の物品から効率よく密度データを得ることを可能にする密度算出装置を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a density calculation device that makes it possible to efficiently obtain density data from a large number of articles.

本発明に係る密度算出装置は、X線照射部と、X線検出部と、画像生成部と、重量推定部と、形状情報記憶領域と、平面形状識別部と、体積推定部と、密度算出部と、を備える。X線照射部は、物品にX線を照射する。X線検出部は、物品を透過したX線を検出する。画像生成部は、X線検出部によって検出された透過X線の強度に応じてX線画像を生成する。重量推定部は、物品の重量を推定する。形状情報記憶領域は、複数の立体形状および複数の立体形状に対応する平面形状に関する形状情報を記憶する。平面形状識別部は、形状情報記憶領域に記憶された形状情報に基づき、X線画像に対応する物品の平面形状である対象平面形状を識別する。体積推定部は、対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定する。密度算出部は、重量推定部によって検出された物品の重量と、体積推定部によって推定された物品の体積とに基づいて、物品の密度を算出する。   A density calculation apparatus according to the present invention includes an X-ray irradiation unit, an X-ray detection unit, an image generation unit, a weight estimation unit, a shape information storage area, a planar shape identification unit, a volume estimation unit, and a density calculation. A section. The X-ray irradiation unit irradiates the article with X-rays. The X-ray detection unit detects X-rays that have passed through the article. The image generation unit generates an X-ray image according to the intensity of the transmitted X-ray detected by the X-ray detection unit. The weight estimation unit estimates the weight of the article. The shape information storage area stores shape information regarding a plurality of three-dimensional shapes and a planar shape corresponding to the plurality of three-dimensional shapes. The planar shape identifying unit identifies a target planar shape, which is a planar shape of the article corresponding to the X-ray image, based on the shape information stored in the shape information storage area. The volume estimation unit estimates the volume of the article based on the three-dimensional shape corresponding to the target planar shape. The density calculation unit calculates the density of the article based on the weight of the article detected by the weight estimation unit and the volume of the article estimated by the volume estimation unit.

これにより、多数の物品から密度データを容易に得ることができる。   Thereby, density data can be easily obtained from a large number of articles.

さらに、平面形状識別部は、X線画像に基づき、物品の長径および短径を特定することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって特定された長径および短径と、複数の立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムとを用いて、物品の体積を推定することが好ましい。   Furthermore, it is preferable that a planar shape identification part specifies the major axis and minor axis of an article based on an X-ray image. Moreover, it is preferable that a volume estimation part estimates the volume of an article | item using the algorithm for calculating | requiring the volume of several solid shapes, and the long diameter and short diameter which were specified by the planar shape identification part.

これにより、種々の大きさの物品の密度データを収集することができる。   Thereby, the density data of articles of various sizes can be collected.

また、複数の立体形状は、楕円体、円錐、および円柱のうち、少なくともいずれか一つを含むことが好ましい。   The plurality of three-dimensional shapes preferably include at least one of an ellipsoid, a cone, and a cylinder.

これにより、種々の物品に関する密度データの収集に採用することができる。   Thereby, it can employ | adopt for collection of the density data regarding various articles | goods.

さらに、本発明に係る密度算出装置は、入力部と、関連付け情報記憶領域と、さらに備えることが好ましい。入力部は、対象物品の種類に関する選択を受け付ける。関連付け情報記憶領域は、対象物品の種類と平面形状との関連付け情報を記憶する。また、平面形状識別部は、入力部で受け付けた選択に応じて、対象物品の種類に関連付けられた平面形状である対象平面形状を選択することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって選択された対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定することが好ましい。   Furthermore, it is preferable that the density calculation apparatus according to the present invention further includes an input unit and an association information storage area. The input unit accepts selection regarding the type of the target article. The association information storage area stores association information between the type of the target article and the planar shape. Moreover, it is preferable that a plane shape identification part selects the object plane shape which is a plane shape linked | related with the kind of object article according to the selection received in the input part. Moreover, it is preferable that a volume estimation part estimates the volume of an article | item based on the solid shape corresponding to the object plane shape selected by the plane shape identification part.

これにより、物品の密度データを容易に収集することができる。   Thereby, the density data of articles can be easily collected.

さらに、平面形状識別部は、長径および短径に基づき、形状記憶領域に記憶された複数の平面形状から対象平面形状を自動で選択することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって自動で選択された対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定することが好ましい。   Furthermore, it is preferable that the planar shape identifying unit automatically selects a target planar shape from a plurality of planar shapes stored in the shape storage area based on the major axis and the minor axis. Moreover, it is preferable that a volume estimation part estimates the volume of an article | item based on the solid shape corresponding to the object plane shape automatically selected by the plane shape identification part.

これにより、物品の密度データを容易に収集することができる。   Thereby, the density data of articles can be easily collected.

また、重量推定部は、X線画像に基づいて物品の重量を推定することが好ましい。   Moreover, it is preferable that a weight estimation part estimates the weight of articles | goods based on an X-ray image.

これにより、物品の重量を測定する他の装置を用いることなく、物品の密度を算出することができる。   Accordingly, the density of the article can be calculated without using another device that measures the weight of the article.

本発明に係る密度算出装置によれば、多数の物品から密度データを容易に得ることができる。   According to the density calculation apparatus according to the present invention, density data can be easily obtained from a large number of articles.

本発明の一の実施形態に係るX線検査装置の外観斜視図である。1 is an external perspective view of an X-ray inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. X線検査装置を含む検査ライン(X線検査システム)の概略図である。1 is a schematic view of an inspection line (X-ray inspection system) including an X-ray inspection apparatus. X線検査装置のシールドボックス内部の簡易構成図である。It is a simple block diagram inside the shield box of an X-ray inspection apparatus. X線検出素子によって検出される透過X線量の例を示すグラフである。It is a graph which shows the example of the transmitted X-ray dose detected by an X-ray detection element. 制御ブロック図である。It is a control block diagram. 重量変換テーブルの例である。It is an example of a weight conversion table. 形状基本情報の例である。It is an example of shape basic information. 密度算出に係る処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the process which concerns on density calculation. じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of a potato planar shape. じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of a potato planar shape. じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of a potato planar shape. じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of a potato planar shape. 人参の平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of the planar shape of a carrot. 人参の平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of the planar shape of a carrot. 人参の平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of the planar shape of a carrot. 人参の平面形状の判定処理を示す図である。It is a figure which shows the determination process of the planar shape of a carrot.

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るX線検査装置について説明する。   Hereinafter, an X-ray inspection apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

(1)X線検査装置の概略説明
図1は、本発明の一実施形態に係るX線検査装置(密度算出装置)10の外観を示す斜視図である。また、図2に、X線検査装置10が組み込まれる検査ライン(X線検査システム)100の例を示す。検査ライン100では、食品等の物品Gの検査が行われる。検査ライン100には、X線検査装置10の他、上流コンベアユニット60と、振り分け機構70とが含まれる。上流コンベアユニット60は、X線検査装置10の上流に設けられている。
(1) Schematic description of X-ray inspection apparatus FIG. 1 is a perspective view showing an appearance of an X-ray inspection apparatus (density calculation apparatus) 10 according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 shows an example of an inspection line (X-ray inspection system) 100 in which the X-ray inspection apparatus 10 is incorporated. In the inspection line 100, an inspection of an article G such as food is performed. In addition to the X-ray inspection apparatus 10, the inspection line 100 includes an upstream conveyor unit 60 and a distribution mechanism 70. The upstream conveyor unit 60 is provided upstream of the X-ray inspection apparatus 10.

X線検査装置10は、上流コンベアユニット60によって連続的に搬送されてくる物品Gに対してX線を照射することにより物品Gの良否判断を行う。具体的に、X線検査装置10は、物品Gを透過したX線量に基づいて物品Gの密度を算出し、当該密度が所定範囲内であるか否かの検査を行う。X線検査装置10は、密度が所定の範囲内に含まれる場合には、物品Gを良品と判断し、密度が所定の範囲から外れる場合には、不良品と判断する。X線検査装置10での検査結果は、X線検査装置10の下流に設けられた振り分け機構70に送られる。振り分け機構70は、ラインコンベアユニット80および不良品回収ライン90に接続される。振り分け機構70は、X線検査装置10において良品と判断された物品Gをラインコンベアユニット80に振り分け、不良品と判断された物品Gを不良品回収ライン90に振り分ける。   The X-ray inspection apparatus 10 determines the quality of the article G by irradiating the article G continuously conveyed by the upstream conveyor unit 60 with X-rays. Specifically, the X-ray inspection apparatus 10 calculates the density of the article G based on the X-ray dose that has passed through the article G, and inspects whether or not the density is within a predetermined range. The X-ray inspection apparatus 10 determines that the article G is a non-defective product when the density is within a predetermined range, and determines that the product is a defective product when the density is outside the predetermined range. The inspection result in the X-ray inspection apparatus 10 is sent to a sorting mechanism 70 provided downstream of the X-ray inspection apparatus 10. The distribution mechanism 70 is connected to the line conveyor unit 80 and the defective product collection line 90. The distribution mechanism 70 distributes the articles G determined as non-defective products in the X-ray inspection apparatus 10 to the line conveyor unit 80 and distributes the articles G determined as defective products to the defective product collection line 90.

(2)X線検査装置の詳細説明
図1、図3、または図5に示すように、X線検査装置10は、主として、シールドボックス11と、コンベアユニット(搬送部)12と、X線照射器(X線照射部)13と、X線ラインセンサ(X線検出部)14と、タッチパネル機能付きのモニタ(入力部に相当)30と、制御装置20とから構成されている。
(2) Detailed description of X-ray inspection apparatus As shown in FIG. 1, FIG. 3, or FIG. 5, the X-ray inspection apparatus 10 mainly includes a shield box 11, a conveyor unit (conveying unit) 12, and X-ray irradiation. A device (X-ray irradiation unit) 13, an X-ray line sensor (X-ray detection unit) 14, a monitor (corresponding to an input unit) 30 with a touch panel function, and a control device 20.

(2−1)シールドボックス
シールドボックス11は、後述するコンベアユニット12、X線照射器13、X線ラインセンサ14、制御装置20等を収容するボックスである。シールドボックス11の正面上部には、モニタ30の他、キーの差し込み口および電源スイッチ等が配置されている。シールドボックス11の両側面には、開口11aが形成されている。開口11aは、物品Gをシールドボックス11の内外に搬入および搬出させるために用いられる。開口11aは、遮蔽ノレン(図示せず)によって塞がれている。遮蔽ノレンは、シールドボックス11の内部のX線が外部へ漏洩することを防止する。遮蔽ノレンは、鉛を含むゴムから成形されている。遮蔽ノレンは、物品Gが開口11aを通過する際に物品Gによって押しのけられるようになっている。
(2-1) Shield Box The shield box 11 is a box that houses a conveyor unit 12, an X-ray irradiator 13, an X-ray line sensor 14, a control device 20, and the like which will be described later. In addition to the monitor 30, a key insertion slot, a power switch, and the like are disposed on the upper front portion of the shield box 11. Openings 11 a are formed on both side surfaces of the shield box 11. The opening 11a is used to carry the article G into and out of the shield box 11. The opening 11a is blocked by a shielding noren (not shown). The shield noren prevents X-rays inside the shield box 11 from leaking to the outside. The shielding nolen is molded from rubber containing lead. The shielding nolen is pushed away by the article G when the article G passes through the opening 11a.

(2−2)コンベアユニット
コンベアユニット12は、シールドボックス11内で物品Gを搬送する。コンベアユニット12は、図1に示すように、シールドボックス11の両側面に形成された開口11aを貫通するように配置されている。コンベアユニット12は、主として、無端状のベルトと、駆動ローラと、コンベアモータ12a(図5参照)とから構成されている。駆動ローラは、コンベアモータ12aによって駆動される。駆動ローラの駆動により、ベルトが回転され、ベルト上の物品Gが下流に搬送される。コンベアユニット12による物品Gの搬送速度は、オペレータによって入力された設定速度に応じて変動する。制御装置20は、設定速度に基づいてコンベアモータ12aをインバータ制御し、物品Gの搬送速度を細かく制御する。また、コンベアモータ12aには、コンベアユニット12による搬送速度を検出して制御装置20に送るエンコーダ12b(図5参照)が装着されている。
(2-2) Conveyor unit The conveyor unit 12 conveys the article G within the shield box 11. As shown in FIG. 1, the conveyor unit 12 is disposed so as to penetrate through the openings 11 a formed on both side surfaces of the shield box 11. The conveyor unit 12 mainly includes an endless belt, a driving roller, and a conveyor motor 12a (see FIG. 5). The driving roller is driven by the conveyor motor 12a. By driving the drive roller, the belt is rotated and the article G on the belt is conveyed downstream. The conveyance speed of the articles G by the conveyor unit 12 varies according to the set speed input by the operator. The control device 20 performs inverter control of the conveyor motor 12a based on the set speed, and finely controls the conveyance speed of the article G. The conveyor motor 12a is equipped with an encoder 12b (see FIG. 5) that detects the conveyance speed of the conveyor unit 12 and sends it to the control device 20.

(2−3)X線照射器
X線照射器13は、図3に示すように、コンベアユニット12の上方に配置されている。X線照射器13は、X線ラインセンサ14に向けて扇状の照射範囲XにX線を照射する。照射範囲Xは、コンベアユニット12の搬送面に対して垂直に延びる。また、照射範囲Xは、コンベアユニット12の搬送方向に対して交差する方向に扇状に広がる。すなわち、X線照射器13から照射されるX線は、ベルトの幅方向に広がる。
(2-3) X-ray irradiator The X-ray irradiator 13 is disposed above the conveyor unit 12 as shown in FIG. The X-ray irradiator 13 irradiates the fan-shaped irradiation range X with X-rays toward the X-ray line sensor 14. The irradiation range X extends perpendicular to the transport surface of the conveyor unit 12. Further, the irradiation range X extends in a fan shape in a direction that intersects the transport direction of the conveyor unit 12. That is, the X-rays emitted from the X-ray irradiator 13 spread in the belt width direction.

(2−4)X線ラインセンサ
X線ラインセンサ14は、図3に示すように、コンベアユニット12の下方に配置されている。X線ラインセンサ14は、主として、多数のX線検出素子14aから構成されている。X線検出素子14aは、コンベアユニット12による搬送方向に直交する向きに一直線に水平配置されている。また、各X線検出素子14aは、物品Gやコンベアユニット12を透過したX線量(透過X線量)を検出し、透過X線量に基づくX線透過信号を出力する。言い換えると、X線透過信号は、透過したX線の強度に応じたX線透過信号を出力する。なお、透過したX線の強度は、透過X線量の大小に依存する。X線透過信号により、X線画像の明るさ(濃淡値)が決定される(図4参照)。図4は、X線ラインセンサ14のX線検出素子14aによって検出される透過X線量(検出量)の例を示すグラフである。グラフの横軸は、各X線検出素子14aの位置に対応する。また、グラフの横軸は、コンベア12の搬送方向に直交する方向の距離に対応する。また、グラフの縦軸は、X線検出素子14aで検出されたX線の透過量(検出量)を示す。すなわち、検出量の多いところが明るい(淡い)X線画像として表示され、検出量が少ないところが暗い(濃い)X線画像として表示される。すなわち、X線画像の明暗(濃淡)は、X線の検出量に対応する。X線画像の明暗(濃淡)は、物品Gの重量に対応する。
(2-4) X-ray line sensor The X-ray line sensor 14 is arrange | positioned under the conveyor unit 12, as shown in FIG. The X-ray line sensor 14 is mainly composed of a large number of X-ray detection elements 14a. The X-ray detection elements 14a are horizontally arranged in a straight line in a direction orthogonal to the conveyance direction by the conveyor unit 12. Each X-ray detection element 14a detects an X-ray dose (transmitted X-ray dose) that has passed through the article G or the conveyor unit 12, and outputs an X-ray transmission signal based on the transmitted X-ray dose. In other words, the X-ray transmission signal outputs an X-ray transmission signal corresponding to the intensity of the transmitted X-ray. The intensity of the transmitted X-ray depends on the magnitude of the transmitted X-ray dose. The brightness (shading value) of the X-ray image is determined by the X-ray transmission signal (see FIG. 4). FIG. 4 is a graph showing an example of transmitted X-ray dose (detection amount) detected by the X-ray detection element 14a of the X-ray line sensor 14. The horizontal axis of the graph corresponds to the position of each X-ray detection element 14a. The horizontal axis of the graph corresponds to the distance in the direction orthogonal to the conveying direction of the conveyor 12. The vertical axis of the graph indicates the amount of X-ray transmission (detection amount) detected by the X-ray detection element 14a. That is, a portion with a large detection amount is displayed as a bright (light) X-ray image, and a portion with a small detection amount is displayed as a dark (dark) X-ray image. That is, the lightness (darkness) of the X-ray image corresponds to the detected amount of X-rays. The brightness (darkness) of the X-ray image corresponds to the weight of the article G.

さらに、X線ラインセンサ14は、検体である物品Gが扇状のX線の照射範囲X(図3参照)を通過するタイミングを検知するためのセンサとしても機能する。すなわち、X線ラインセンサ14は、コンベアユニット12のベルト上で搬送される物品GがX線ラインセンサ14の上方位置(照射範囲X)に来たとき、所定の閾値以下の電圧を示すX線透過信号(第1信号)を出力する。一方、X線ラインセンサ14は、物品Gが照射範囲Xを通過すると所定の閾値を上回る電圧を示すX線透過信号(第2信号)を出力する。第1信号および第2信号が後述の制御装置20に入力されることにより、照射範囲Xにおける製品Gの有無が検出される。   Furthermore, the X-ray line sensor 14 also functions as a sensor for detecting the timing when the article G as a specimen passes through the fan-shaped X-ray irradiation range X (see FIG. 3). That is, the X-ray line sensor 14 indicates an X-ray indicating a voltage equal to or lower than a predetermined threshold when the article G conveyed on the belt of the conveyor unit 12 comes to an upper position (irradiation range X) of the X-ray line sensor 14. A transmission signal (first signal) is output. On the other hand, when the article G passes the irradiation range X, the X-ray line sensor 14 outputs an X-ray transmission signal (second signal) indicating a voltage exceeding a predetermined threshold. The presence or absence of the product G in the irradiation range X is detected by inputting the first signal and the second signal to the control device 20 described later.

(2−5)モニタ
モニタ30は、液晶ディスプレイである。モニタ30は、検査時に必要となる検査パラメータ等の入力をオペレータに促す画面を表示する。モニタ30は、タッチパネル機能も有している。モニタ30は、オペレータからの検査パラメータ(検査対象物品の種類や適正密度の範囲)等の入力を受け付ける。モニタ30で受け付けた検査パラメータは、後述の記憶部21に記憶される。
(2-5) Monitor The monitor 30 is a liquid crystal display. The monitor 30 displays a screen that prompts the operator to input inspection parameters and the like necessary for the inspection. The monitor 30 also has a touch panel function. The monitor 30 accepts input from the operator such as inspection parameters (types of articles to be inspected and appropriate density ranges). The inspection parameters received by the monitor 30 are stored in the storage unit 21 described later.

(2−6)制御装置
制御装置20は、図5に示すように、主として、記憶部21および制御部22を含む。記憶部21は、ROM、RAM、およびハードディスク等によって構成される。制御部22は、CPUによって構成される。また、制御装置20は、図示しない表示制御回路、キー入力回路、通信ポートなども備えている。表示制御回路は、モニタ30でのデータ表示を制御する回路である。キー入力回路は、モニタ30のタッチパネルを介してオペレータにより入力されたキー入力データを取り込む回路である。通信ポートは、プリンタ等の外部機器やLAN等のネットワークとの接続を可能にする。
(2-6) Control Device The control device 20 mainly includes a storage unit 21 and a control unit 22 as shown in FIG. The storage unit 21 includes a ROM, a RAM, a hard disk, and the like. The control unit 22 is configured by a CPU. The control device 20 also includes a display control circuit, a key input circuit, a communication port, and the like (not shown). The display control circuit is a circuit that controls data display on the monitor 30. The key input circuit is a circuit that captures key input data input by an operator via the touch panel of the monitor 30. The communication port enables connection with an external device such as a printer or a network such as a LAN.

制御装置20は、また、上述のコンベアモータ12a、エンコーダ12b、X線照射器13、およびX線ラインセンサ14等に接続されている。制御装置20は、エンコーダ12bからコンベアモータ12aの回転数に関するデータを取得し、当該データに基づき、物品Gの移動距離を把握する。また、制御装置20は、上述したように、X線ラインセンサ14から出力された信号を受信することにより、コンベアユニット12のベルト上の物品Gが照射範囲Xに来たタイミングを検出する。   The control device 20 is also connected to the above-described conveyor motor 12a, encoder 12b, X-ray irradiator 13, X-ray line sensor 14, and the like. The control device 20 acquires data relating to the rotation speed of the conveyor motor 12a from the encoder 12b, and grasps the moving distance of the article G based on the data. Further, as described above, the control device 20 receives the signal output from the X-ray line sensor 14 to detect the timing when the article G on the belt of the conveyor unit 12 has come to the irradiation range X.

(2−6−1)記憶部
記憶部21は、制御部22に実行させる各種プログラムや検査パラメータを記憶する。検査パラメータは、上述したように、モニタ30のタッチパネル機能を使ってオペレータによって入力される。また、記憶部21は、重量変換テーブル(図6参照)と、ヒストグラムに関するデータとを記憶する。重量変換テーブルは、後述の重量推定部22dによって用いられる重量推定のためのテーブルである。また、ヒストグラムに関するデータとは、後述のヒストグラム作成部22bによって作成されたデータである。
(2-6-1) Storage Unit The storage unit 21 stores various programs and inspection parameters to be executed by the control unit 22. The inspection parameters are input by the operator using the touch panel function of the monitor 30 as described above. In addition, the storage unit 21 stores a weight conversion table (see FIG. 6) and data relating to a histogram. The weight conversion table is a table for weight estimation used by a weight estimation unit 22d described later. The data relating to the histogram is data created by a histogram creating unit 22b described later.

さらに、記憶部21は、主として、X線画像記憶領域21a、形状基本情報記憶領域21b、識別形状記憶領域21c、推定情報記憶領域21d、および密度データ記憶領域21eを有する。   Furthermore, the storage unit 21 mainly includes an X-ray image storage area 21a, a basic shape information storage area 21b, an identification shape storage area 21c, an estimated information storage area 21d, and a density data storage area 21e.

(a)X線画像記憶領域
X線画像記憶領域21aには、後述する画像生成部22aによって生成された画像に関するデータ(画像データ)が記憶されている。画像には、物品Gと物品Gの背景とが含まれる。
(A) X-ray image storage area The X-ray image storage area 21a stores data (image data) related to an image generated by an image generation unit 22a described later. The image includes the article G and the background of the article G.

(b)形状基本情報記憶領域
形状基本情報記憶領域21bには、物品Gの形状に関する基本情報(形状基本情報)が記憶されている。形状基本情報には、第1基本情報と、第2基本情報とが含まれる。
(B) Shape Basic Information Storage Area Basic information regarding the shape of the article G (shape basic information) is stored in the shape basic information storage area 21b. The basic shape information includes first basic information and second basic information.

第1基本情報は、検査対象となる物品Gの平面形状を判定するための基本情報である。平面形状には、円、楕円、三角形、長方形、および正方形が含まれる。具体的に、第1基本情報は、種々の大きさの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである。より具体的に、第1基本情報は、検査対象となる物品Gの平面形状(対象平面形状)に近似する大きさの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである。   The first basic information is basic information for determining the planar shape of the article G to be inspected. Planar shapes include circles, ellipses, triangles, rectangles, and squares. Specifically, the first basic information is a function or algorithm for obtaining planar shapes of various sizes. More specifically, the first basic information is a function or algorithm for obtaining a planar shape having a size approximate to the planar shape (target planar shape) of the article G to be inspected.

第2基本情報は、立体形状に関する基本情報である。立体形状には、球、楕円体、円錐、円柱、直方体、および立方体が含まれる。具体的に、第2基本情報は、立体形状の体積を求めるための関数またはアルゴリズムである。   The second basic information is basic information regarding the three-dimensional shape. Solid shapes include spheres, ellipsoids, cones, cylinders, cuboids, and cubes. Specifically, the second basic information is a function or algorithm for obtaining the volume of the three-dimensional shape.

また、形状基本情報記憶領域21bでは、第1基本情報に係る複数種類の平面形状と、第2基本情報に係る複数種類の立体形状とがそれぞれ対応付けて記憶されている。具体的には、図7に示すように、形状基本情報記憶領域21bには、一の平面形状の種類と当該平面形状の種類に対応付けられた一の立体形状の種類との組合せが複数記憶されている。   In the shape basic information storage area 21b, a plurality of types of planar shapes related to the first basic information and a plurality of types of three-dimensional shapes related to the second basic information are stored in association with each other. Specifically, as shown in FIG. 7, the shape basic information storage area 21b stores a plurality of combinations of one plane shape type and one three-dimensional shape type associated with the plane shape type. Has been.

さらに、図7に示すように、形状基本情報記憶領域21bでは、平面形状と立体形状とが、検査対象物品Gの種類に関連付けて記憶される。例えば、「りんご」には、平面形状の「円」と、立体形状の「球」とが関連付けられる。また、「じゃがいも」および「キウイ」には、平面形状の「楕円」と、立体形状の「楕円体」とが関連付けられる。   Furthermore, as shown in FIG. 7, in the basic shape information storage area 21b, the planar shape and the three-dimensional shape are stored in association with the type of the inspection target article G. For example, “apple” is associated with a planar “circle” and a three-dimensional “sphere”. Also, “potato” and “kiwi” are associated with a planar “ellipse” and a three-dimensional “ellipsoid”.

なお、モニタ30に入力された検査対象物品Gが「りんご」であった場合には、後述の平面形状識別部22cおよび体積推定部22eによって、第1の組合せが参照される。すなわち、平面形状識別部22cは、「りんご」に関連付けられた第1基本情報(所定の大きさの円を得るための関数またはアルゴリズム)を参照する。また、体積推定部22eは、「球」に関連付けられた第2基本情報(球の体積を算出するための関数またはアルゴリズム)を参照する。   When the inspection object G input to the monitor 30 is “apple”, the first combination is referred to by the planar shape identification unit 22c and the volume estimation unit 22e described later. That is, the planar shape identification unit 22c refers to the first basic information (a function or algorithm for obtaining a circle of a predetermined size) associated with “apple”. Further, the volume estimation unit 22e refers to the second basic information (function or algorithm for calculating the volume of the sphere) associated with the “sphere”.

(c)識別形状記憶領域
識別形状記憶領域21cは、後述する平面形状識別部22cによる識別結果が記憶されている。すなわち、識別形状記憶領域21cには、各物品Gの平面形状に関する情報が記憶されている。具体的に、識別形状記憶領域21cには、平面形状識別部22cによって選択された検査対象物品Gに対応する平面形状の種類(対象平面形状)と、平面形状識別部22cによって判定された平面形状の大きさ(長径L1および短径L2)に関する情報が記憶される。
(C) Identification shape storage area The identification shape storage area 21c stores an identification result by a planar shape identification unit 22c described later. That is, information regarding the planar shape of each article G is stored in the identification shape storage area 21c. Specifically, in the identification shape storage area 21c, the type of plane shape (target plane shape) corresponding to the inspection target article G selected by the plane shape identification unit 22c and the plane shape determined by the plane shape identification unit 22c. Information on the size (major axis L1 and minor axis L2) is stored.

(d)推定情報記憶領域
推定情報記憶領域21dには、後述する重量推定部22dによって推定された物品Gの重量に関する情報(推定重量情報)および後述する体積推定部22eによって推定された物品Gの推定体積(推定体積情報)が記憶されている。
(D) Estimated information storage area In the estimated information storage area 21d, information (estimated weight information) on the weight of the article G estimated by the weight estimation unit 22d described later (estimated weight information) and the article G estimated by the volume estimation unit 22e described later are stored. An estimated volume (estimated volume information) is stored.

(e)密度データ記憶領域
密度データ記憶領域21eには、後述する密度算出部22fによって算出された物品Gの密度データが記憶されている。
(E) Density data storage area The density data storage area 21e stores density data of the article G calculated by a density calculation unit 22f described later.

(2−6−2)制御部
制御部22は、記憶部21に記憶された各種プログラムを実行することにより、画像生成部22a、ヒストグラム作成部22b、平面形状識別部22c、重量推定部22d、体積推定部22e、密度算出部22f、および良否判定部22gとして機能する。
(2-6-2) Control Unit The control unit 22 executes various programs stored in the storage unit 21, thereby causing the image generation unit 22a, the histogram creation unit 22b, the planar shape identification unit 22c, the weight estimation unit 22d, It functions as a volume estimation unit 22e, a density calculation unit 22f, and a pass / fail determination unit 22g.

(a)画像生成部
画像生成部22aは、X線ラインセンサ14によって検出された透過X線量に基づいてX線画像を作成する。具体的に、画像生成部22aは、X線ラインセンサ14の各X線検出素子14aから出力されるX線透過信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透過信号に基づいてX線画像を生成する。すなわち、画像生成部22aは、扇状のX線の照射範囲X(図3参照)を物品Gが通過する際に各X線検出素子14aから出力されるX線透過信号に基づいて、物品Gを含むX線画像を生成する。なお、照射範囲Xにおける物品Gの有無は、X線ラインセンサ14が出力する信号により判断される。画像生成部22aは、各X線検出素子14aから得られるX線の強度(明るさ)に関する細かい時間間隔毎のデータをマトリクス状に時系列につなぎ合わせて、物品GについてのX線画像を生成する。画像生成部22aによって生成されたX線画像は、X線画像記憶領域21aに記憶される。
(A) Image Generation Unit The image generation unit 22a generates an X-ray image based on the transmitted X-ray dose detected by the X-ray line sensor 14. Specifically, the image generation unit 22a acquires X-ray transmission signals output from the X-ray detection elements 14a of the X-ray line sensor 14 at fine time intervals, and an X-ray image based on the acquired X-ray transmission signals. Is generated. That is, the image generation unit 22a generates the article G based on the X-ray transmission signal output from each X-ray detection element 14a when the article G passes through the fan-shaped X-ray irradiation range X (see FIG. 3). An X-ray image including the image is generated. The presence / absence of the article G in the irradiation range X is determined by a signal output from the X-ray line sensor 14. The image generation unit 22a generates an X-ray image of the article G by linking time-series data in fine time intervals regarding the X-ray intensity (brightness) obtained from each X-ray detection element 14a. To do. The X-ray image generated by the image generation unit 22a is stored in the X-ray image storage area 21a.

(b)ヒストグラム作成部
ヒストグラム作成部22bは、画像生成部22aによって生成されたX線画像に基づき、X線画像の濃淡値に関する情報を作成する。具体的に、ヒストグラム作成部22bは、X線画像に基づき、濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。言い換えると、ヒストグラム作成部22bは、X線画像を構成する全画素を所定幅の濃淡値(階調)毎に分類し、各濃淡値を有する画素数をカウントする。これにより、X線画像について濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。ヒストグラム作成部22bによって作成されたX線画像のヒストグラムに関するデータは、記憶部21に記憶される。
(B) Histogram Creation Unit The histogram creation unit 22b creates information related to the gray value of the X-ray image based on the X-ray image generated by the image generation unit 22a. Specifically, the histogram creation unit 22b creates a histogram indicating the number of pixels for each gray value based on the X-ray image. In other words, the histogram creation unit 22b classifies all pixels constituting the X-ray image for each gray value (tone) having a predetermined width, and counts the number of pixels having each gray value. Thereby, a histogram indicating the number of pixels for each gray value is created for the X-ray image. Data relating to the histogram of the X-ray image created by the histogram creation unit 22 b is stored in the storage unit 21.

(c)平面形状識別部
平面形状識別部22cは、モニタ30によって受け付けた物品Gの種類と、X線画像記憶領域21aに記憶されたX線画像とに基づき、物品Gの平面形状を識別する。
(C) Plane shape identification unit The plane shape identification unit 22c identifies the planar shape of the article G based on the type of the article G received by the monitor 30 and the X-ray image stored in the X-ray image storage area 21a. .

具体的に、平面形状識別部22cは、X線画像を二値化し、X線画像に含まれる物品Gの画像を特定する。また、平面形状識別部22cは、物品Gの画像を構成する全画素のうち、物品Gの輪郭を構成する画素(輪郭画素)を特定する。さらに、平面形状識別部22cは、物品Gの種類と輪郭画素の配置とに基づき、輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似した大きさの平面形状を判定する。   Specifically, the planar shape identifying unit 22c binarizes the X-ray image and specifies the image of the article G included in the X-ray image. In addition, the planar shape identification unit 22c identifies pixels (contour pixels) that configure the outline of the article G among all the pixels that configure the image of the article G. Further, the planar shape identifying unit 22c determines a planar shape having a size that is most approximate to the planar shape constituted by the contour pixels, based on the type of the article G and the arrangement of the contour pixels.

詳細には、平面形状識別部22cは、X線画像を構成する全画素のうち、濃淡値が極端に異なる部分を特定することにより、X線画像中の物品Gの輪郭を構成する画素(輪郭画素)を特定する。また、平面形状識別部22cは、形状基本情報記憶領域21bに記憶されている複数種類の平面形状から、検査対象物品Gに関連付けられた平面形状を選択する。平面形状識別部22cは、選択した平面形状に係る第1基本情報と各輪郭画素の座標とに基づいて、物品Gの輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似する平面形状(近似形状)を判定する。言い換えると、平面形状識別部22cは、物品Gの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状(近似形状)を、第1基本情報に基づいて判定する。   Specifically, the planar shape identification unit 22c identifies pixels (contours) constituting the contour of the article G in the X-ray image by specifying a portion having extremely different gray values among all the pixels constituting the X-ray image. Pixel). The planar shape identifying unit 22c selects a planar shape associated with the inspection target article G from a plurality of types of planar shapes stored in the basic shape information storage area 21b. The planar shape identifying unit 22c determines a planar shape (approximate shape) that is most approximate to the planar shape constituted by the contour pixels of the article G based on the first basic information related to the selected planar shape and the coordinates of each contour pixel. judge. In other words, the planar shape identifying unit 22c determines the minimum planar shape (approximate shape) that can include all of the portion surrounded by the contour pixels of the article G based on the first basic information.

さらに、平面形状識別部22cは、物品Gの近似形状に基づいて、物品Gの寸法(例えば、長径方向の寸法L1および短径方向の寸法L2)を特定する。具体的に、平面形状識別部22cは、物品Gの近似形状の長径L1および短径L2を特定する。   Further, the planar shape identifying unit 22c identifies the dimensions of the article G (for example, the major axis dimension L1 and the minor axis dimension L2) based on the approximate shape of the article G. Specifically, the planar shape identifying unit 22c identifies the major axis L1 and the minor axis L2 of the approximate shape of the article G.

なお、平面形状識別部22cによって選択された平面形状の種類と、平面形状識別部22cによって特定された物品Gの寸法とは、上述の識別形状記憶領域21cに記憶される。   Note that the type of the planar shape selected by the planar shape identifying unit 22c and the size of the article G identified by the planar shape identifying unit 22c are stored in the above-described identified shape storage area 21c.

(d)重量推定部
重量推定部22dは、記憶部21に記憶されているヒストグラムに関するデータおよび重量変換テーブル(図6参照)に基づいて、物品Gの重量を推定する。具体的に、重量推定部22dは、重量変換テーブルを参照し、物品Gの画像を構成する全ての画素の濃淡値に対応する重量値(m)を算出する。さらに、重量推定部22dは、全ての画素に対応する重量値(m)を足し合わせることにより、物品Gの重量値(総重量)を推定する。重量推定部22dによって求められた物品Gの推定重量に関する情報(推定重量情報)は、推定情報記憶領域21dに記憶される。
(D) Weight Estimation Unit The weight estimation unit 22d estimates the weight of the article G based on the data relating to the histogram stored in the storage unit 21 and the weight conversion table (see FIG. 6). Specifically, the weight estimation unit 22d refers to the weight conversion table and calculates a weight value (m) corresponding to the gray value of all the pixels constituting the image of the article G. Furthermore, the weight estimation unit 22d estimates the weight value (total weight) of the article G by adding the weight values (m) corresponding to all the pixels. Information (estimated weight information) related to the estimated weight of the article G obtained by the weight estimating unit 22d is stored in the estimated information storage area 21d.

(e)体積推定部
体積推定部22eは、平面形状識別部22cによって選択された物品Gの平面形状と、第2基本情報とに基づいて、物品Gの体積を推定する。ここで用いられる第2基本情報は、検査対象物品Gの平面形状に関連付けて記憶された立体形状に関する第2基本情報である。すなわち、体積推定部22eは、選択された平面形状に対応する立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムを用いて、物品Gの体積を推定する。体積推定部22eによって求められた物品Gの推定体積に関する情報(推定体積情報)もまた、推定情報記憶領域21dに記憶される。
(E) Volume Estimating Unit The volume estimating unit 22e estimates the volume of the article G based on the planar shape of the article G selected by the planar shape identifying unit 22c and the second basic information. The 2nd basic information used here is the 2nd basic information about the solid shape memorized in relation to the plane shape of article G to be examined. That is, the volume estimation unit 22e estimates the volume of the article G using an algorithm for obtaining a volume of a three-dimensional shape corresponding to the selected planar shape. Information (estimated volume information) on the estimated volume of the article G obtained by the volume estimation unit 22e is also stored in the estimated information storage area 21d.

(f)密度算出部
密度算出部22fは、推定情報記憶領域21dに記憶された推定重量情報および推定体積情報に基づいて、物品Gの密度を算出する。具体的に、密度算出部22fは、物品Gの推定重量wを物品Gの推定体積Vで割ることにより、物品Gの密度(比重)ρを求める(ρ=w/V)。
(F) Density Calculation Unit The density calculation unit 22f calculates the density of the article G based on the estimated weight information and estimated volume information stored in the estimated information storage area 21d. Specifically, the density calculation unit 22f obtains the density (specific gravity) ρ of the article G by dividing the estimated weight w of the article G by the estimated volume V of the article G (ρ = w / V).

また、密度算出部22fは、得られた物品Gの密度ρを補正する。具体的に、密度算出部22fは、物品Gの密度ρに任意の係数cを乗じて、補正密度ρcを求める。密度算出部22fによって算出された物品Gの密度に関する情報(密度データ)は、密度データ記憶領域21eに記憶される。   In addition, the density calculation unit 22f corrects the density ρ of the obtained article G. Specifically, the density calculator 22f multiplies the density ρ of the article G by an arbitrary coefficient c to obtain the corrected density ρc. Information (density data) related to the density of the article G calculated by the density calculation unit 22f is stored in the density data storage area 21e.

(g)良否判定部
良否判定部22gは、物品Gに関する良品/不良品の判定を行う。まず、良否判定部22gは、密度データに基づいて、物品Gに対する良品/不良品の判定を行う。具体的に、良否判定部22gは、密度データ記憶領域21eに記憶された密度データが、所定の密度の範囲に含まれるか否かの判定を行う。所定の密度の範囲とは、物品Gの良否判定を行うための基準となる値の範囲であって、オペレータによって入力され記憶部21に記憶されたパラメータの一つである。記憶部21には、物品Gの種類と物品Gの重量とに応じた密度の範囲(適正密度の範囲)に関する情報が記憶されている。すなわち、良否判定部22gは、密度算出部22fによって算出された物品Gの密度(算出密度)が、物品Gの種類と重量とに応じた適正密度の範囲であるか否かを判断し、物品Gの算出密度が適正密度の範囲に含まれる場合には、物品Gを良品と判断する。一方、物品Gの算出密度が適正密度の範囲から外れる場合には、物品Gを不良品と判断する。
(G) Pass / Fail Judgment Unit The pass / fail judgment unit 22g performs a pass / fail judgment on the article G. First, the pass / fail judgment unit 22g judges pass / fail items for the article G based on the density data. Specifically, the pass / fail determination unit 22g determines whether the density data stored in the density data storage area 21e is included in a predetermined density range. The predetermined density range is a range of values serving as a reference for determining the quality of the article G, and is one of parameters input by the operator and stored in the storage unit 21. The storage unit 21 stores information on a density range (appropriate density range) according to the type of the article G and the weight of the article G. That is, the pass / fail determination unit 22g determines whether the density (calculated density) of the article G calculated by the density calculation unit 22f is within a range of appropriate density according to the type and weight of the article G. When the calculated density of G is included in the range of the appropriate density, the article G is determined as a non-defective product. On the other hand, when the calculated density of the article G is out of the appropriate density range, the article G is determined as a defective product.

良否判定部22gは、物品Gの良品/不良品の別を判断すると、物品Gが良品/不良品のいずれかである旨を示す信号(判定結果)を出力する。良否判定部22gによって出力された信号は、振り分け機構70に送られる。振り分け機構70は、良否判定部22gによる判定結果に基づき、物品Gをラインコンベアユニット80または不良品回収ライン90に振り分ける。   When determining whether the article G is good / defective, the quality determination unit 22g outputs a signal (determination result) indicating that the article G is either a good / defective product. The signal output by the pass / fail determination unit 22g is sent to the distribution mechanism 70. The distribution mechanism 70 distributes the articles G to the line conveyor unit 80 or the defective product collection line 90 based on the determination result by the pass / fail determination unit 22g.

(3)処理の流れ
(3−1)全体の流れ
まず、X線検査装置10による処理の流れを説明する。X線検査装置10に物品Gが投入されると、画像生成部22aによって物品GのX線画像が生成される。X線画像が生成されると、当該X線画像と、物品Gに関連付けて記憶された平面形状に係る第1基本情報とに基づいて、平面形状識別部22cは、物品Gの平面形状に最も近似する大きさの平面形状(近似形状)と、近似形状の寸法とを判定する。体積推定部22eは、判定された平面形状の寸法と、判定された平面形状に関連付けて記憶された立体形状に関する第2基本情報とに基づいて物品Gの体積を推定する。
(3) Process Flow (3-1) Overall Flow First, the process flow by the X-ray inspection apparatus 10 will be described. When the article G is inserted into the X-ray inspection apparatus 10, an X-ray image of the article G is generated by the image generation unit 22a. When the X-ray image is generated, based on the X-ray image and the first basic information related to the planar shape stored in association with the article G, the planar shape identifying unit 22c is most suitable for the planar shape of the article G. A plane shape (approximate shape) having an approximate size and a dimension of the approximate shape are determined. The volume estimation unit 22e estimates the volume of the article G based on the determined planar shape dimension and the second basic information related to the solid shape stored in association with the determined planar shape.

一方、ヒストグラム作成部22bは、X線画像を構成する各画素の濃淡値に基づき、濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。重量推定部22dは、ヒストグラムに基づき、物品Gの重量を推定する。   On the other hand, the histogram creation unit 22b creates a histogram indicating the number of pixels for each gray value based on the gray value of each pixel constituting the X-ray image. The weight estimation unit 22d estimates the weight of the article G based on the histogram.

その後、密度算出部22fは、推定された物品Gの体積(推定体積)と、推定された物品Gの重量(推定重量)とに基づき、物品Gの密度(比重)を求める。具体的に、密度算出部22fは、物品Gの推定重量wを推定体積Vで割ることにより、物品Gの密度(比重)ρを算出する(ρ=w/V)。密度算出部22fは、さらに、得られた密度ρに任意の係数cを乗じて補正密度ρcを算出する。   Thereafter, the density calculation unit 22f obtains the density (specific gravity) of the article G based on the estimated volume of the article G (estimated volume) and the estimated weight of the article G (estimated weight). Specifically, the density calculation unit 22f calculates the density (specific gravity) ρ of the article G by dividing the estimated weight w of the article G by the estimated volume V (ρ = w / V). The density calculation unit 22f further calculates a correction density ρc by multiplying the obtained density ρ by an arbitrary coefficient c.

その後、良否判定部22gによって物品Gの良否判定が行われ、良品と判断された物品Gは、ラインコンベアユニット80に送られ、不良品と判断された物品Gは、不良品回収ライン90に送られる。   Thereafter, the quality determination unit 22g determines the quality of the product G. The product G determined to be good is sent to the line conveyor unit 80, and the product G determined to be defective is sent to the defective product collection line 90. It is done.

(3−2)密度算出に係る処理の流れ
次に、図8〜図10Dを参照して、物品Gの密度を算出するための処理の流れを詳細に説明する。図8は、物品Gの密度算出に係る処理の流れを示す。図9A〜図10Dは、物品Gの形状判定に係る処理の具体例を示すための図である。
(3-2) Process Flow for Density Calculation Next, a process flow for calculating the density of the article G will be described in detail with reference to FIGS. 8 to 10D. FIG. 8 shows the flow of processing related to the density calculation of the article G. 9A to 10D are diagrams for illustrating a specific example of processing related to the shape determination of the article G. FIG.

ステップS1では、X線画像記憶領域21aに記憶されているX線画像が二値化される(図9Aおよび図10A参照)。   In step S1, the X-ray image stored in the X-ray image storage area 21a is binarized (see FIGS. 9A and 10A).

その後、ステップS2で、二値化されたX線画像に基づいて、物品Gの輪郭が判定される。具体的には、X線画像を構成する全画素のうち、隣接する画素の濃淡値が極端に異なる部分が特定される(図9Bおよび図10B参照)。   Thereafter, in step S2, the outline of the article G is determined based on the binarized X-ray image. Specifically, among all the pixels constituting the X-ray image, a portion where the gray values of adjacent pixels are extremely different is specified (see FIGS. 9B and 10B).

次に、ステップS3において、物品Gの輪郭(輪郭画素)で構成される平面形状に最も近似する大きさの平面形状を判定する(図9Cおよび図10C参照)。具体的に、平面形状識別部22cは、物品Gに対応する平面形状の種類を選択する。さらに、平面形状識別部22cは、当該平面形状に係る第1基本情報と、物品Gの輪郭画素の配置(座標)とに基づいて、物品Gの平面形状に最も近似する大きさの平面形状(近似形状)を判定する。より具体的に、平面形状識別部22cは、物品Gの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状を、第1基本情報に基づいて判定する。   Next, in step S3, a planar shape having a size closest to the planar shape constituted by the contour (contour pixel) of the article G is determined (see FIGS. 9C and 10C). Specifically, the planar shape identifying unit 22c selects the type of planar shape corresponding to the article G. Furthermore, the planar shape identifying unit 22c has a planar shape (size closest to the planar shape of the article G) based on the first basic information related to the planar shape and the arrangement (coordinates) of the contour pixels of the article G ( Approximate shape) is determined. More specifically, the planar shape identifying unit 22c determines the minimum planar shape that can include all of the portion surrounded by the contour pixels of the article G based on the first basic information.

その後、ステップS4において、近似形状の寸法を特定する。具体的に、近似形状の長径の寸法L1および短径の寸法L2が特定される(図9Dおよび図10D参照)。   Thereafter, in step S4, the dimensions of the approximate shape are specified. Specifically, the major axis dimension L1 and the minor axis dimension L2 of the approximate shape are specified (see FIGS. 9D and 10D).

また、ステップS5において、近似形状の寸法と、物品Gに関連付けられている第2基本情報とに基づいて、物品Gの体積が推定される。具体的には、近似形状の長径L1および短径L2と、物品Gの平面形状に対応付けられた立体形状(図7参照)に関する第2基本情報とを用いて、物品Gの体積が推定される。   In step S5, the volume of the article G is estimated based on the approximate shape dimensions and the second basic information associated with the article G. Specifically, the volume of the article G is estimated using the major axis L1 and the minor axis L2 of the approximate shape and the second basic information regarding the three-dimensional shape (see FIG. 7) associated with the planar shape of the article G. The

さらに、ステップS6に進み、物品Gの密度が算出される。具体的には、物品Gの推定重量wを物品Gの推定体積Vで割ることにより、物品Gの密度ρが算出される。   In step S6, the density of the article G is calculated. Specifically, the density ρ of the article G is calculated by dividing the estimated weight w of the article G by the estimated volume V of the article G.

その後、ステップS7において、得られた値(密度ρ)に、任意の係数cが掛け合わされ、補正値(補正密度)ρcが算出される。   Thereafter, in step S7, the obtained value (density ρ) is multiplied by an arbitrary coefficient c to calculate a correction value (correction density) ρc.

(3−3)具体例
(3−3−1)検査対象物品が「じゃがいも」である場合
図9A〜図9Dを用いて、検査対象物品Gがじゃがいもの場合の密度算出方法を具体的に説明する。まず、図9Aに示すように、X線画像を二値化する。その後、図9Bに示すように、X線画像に含まれるじゃがいもの輪郭を判定する。その後、図9Cに示すように、検査対象のじゃがいもの大きさに近似する平面形状が判定される。ここで、形状基本情報記憶領域21bにおいて、「じゃがいも」に関連付けて記憶されている平面形状は「楕円」である。したがって、種々の大きさの「楕円」を得るための第1基本情報と、じゃがいもの輪郭とに基づいて、検査対象であるじゃがいもの平面形状に最も近似する大きさの楕円を判定する。具体的には、平面形状識別部22cは、じゃがいもの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状(近似形状)を、楕円に関する第1基本情報に基づいて判定する。その後、図9Dに示すように、近似形状の長径の寸法L1および短径の寸法L2が特定される。
(3-3) Specific example (3-3-1) When the inspection target article is “potato” The density calculation method when the inspection target article G is a potato is specifically described with reference to FIGS. 9A to 9D. To do. First, as shown in FIG. 9A, the X-ray image is binarized. Thereafter, as shown in FIG. 9B, the outline of the potato included in the X-ray image is determined. Thereafter, as shown in FIG. 9C, a planar shape that approximates the size of the potato to be inspected is determined. Here, in the shape basic information storage area 21b, the planar shape stored in association with “potato” is “ellipse”. Therefore, based on the first basic information for obtaining “ellipses” of various sizes and the outline of the potato, an ellipse having a size that most closely approximates the planar shape of the potato to be inspected is determined. Specifically, the planar shape identification unit 22c determines the minimum planar shape (approximate shape) that can include all of the portions surrounded by the potato outline pixels based on the first basic information about the ellipse. Thereafter, as shown in FIG. 9D, the major axis dimension L1 and the minor axis dimension L2 of the approximate shape are specified.

さらに、第2基本情報と近似形状の寸法とに基づいてじゃがいもの体積Vが推定される。ここで、形状基本情報記憶領域21bにおいて「楕円」に関連付けて記憶されている立体形状は、「楕円体」である。したがって、「楕円体」に関する第2基本情報と、近似形状の寸法L1,L2とに基づいて、「じゃがいも」の体積Vが推定される(V=4/3×π×L1×L22)。 Furthermore, the potato volume V is estimated based on the second basic information and the dimensions of the approximate shape. Here, the three-dimensional shape stored in association with “ellipse” in the shape basic information storage area 21 b is “ellipsoid”. Therefore, the volume V of “potato” is estimated based on the second basic information on the “ellipsoid” and the approximate shape dimensions L1 and L2 (V = 4/3 × π × L1 × L2 2 ).

その後、別途推定した、じゃがいもの重量(推定重量)wを推定体積Vで割ることにより、密度ρを算出する。さらに、得られた値(密度ρ)に、任意の係数cが掛け合わされ、補正値(補正密度)ρcが算出される。   Thereafter, the density ρ is calculated by dividing the potato weight (estimated weight) w, which is estimated separately, by the estimated volume V. Further, the obtained value (density ρ) is multiplied by an arbitrary coefficient c to calculate a correction value (correction density) ρc.

(3−3−2)検査対象物品が人参の場合
図10A〜図10Dを用いて、検査対象物品Gが人参の場合の密度算出方法を具体的に説明する。まず、図10Aに示すように、X線画像を二値化する。その後、図10Bに示すように、X線画像に含まれる人参の輪郭を判定する。その後、図10Cに示すように、検査対象の人参の大きさに近似する平面形状が判定される。ここで、形状基本情報記憶領域21bにおいて、「人参」に関連付けて記憶されている平面形状は「長方形」である。したがって、種々の大きさの「長方形」を得るための第1基本情報と、人参の輪郭とに基づいて、検査対象である人参に最も近似する大きさの長方形を判定する。具体的には、平面形状識別部22cは、人参の輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状(近似形状)を、長方形に関する第1基本情報に基づいて判定する。その後、図10Dに示すように、近似形状の長径の寸法L1および短径の寸法L2が特定される。
(3-3-2) When the inspection target article is a carrot The density calculation method when the inspection target article G is a carrot is specifically described with reference to FIGS. 10A to 10D. First, as shown in FIG. 10A, the X-ray image is binarized. Thereafter, as shown in FIG. 10B, the outline of the carrot included in the X-ray image is determined. Thereafter, as shown in FIG. 10C, a planar shape that approximates the size of the carrot to be examined is determined. Here, in the basic shape information storage area 21b, the planar shape stored in association with “carrot” is “rectangular”. Therefore, based on the first basic information for obtaining “rectangles” of various sizes and the outline of the carrot, a rectangle having a size closest to the carrot to be inspected is determined. Specifically, the planar shape identifying unit 22c determines the minimum planar shape (approximate shape) that can include all of the portions surrounded by the carrot outline pixels based on the first basic information regarding the rectangle. Thereafter, as shown in FIG. 10D, the major axis dimension L1 and the minor axis dimension L2 of the approximate shape are specified.

さらに、第2基本情報と近似形状の寸法とに基づいて人参の体積Vが推定される。ここで、形状基本情報記憶領域21bにおいて「長方形」に関連付けて記憶されている立体形状は、「円錐」である。したがって、「長方形」に関する第2基本情報と、近似形状の寸法L1,L2とに基づいて、「人参」の体積Vが推定される(V=1/3×π×L1×(L2/2)2)。 Furthermore, the carrot volume V is estimated on the basis of the second basic information and the dimensions of the approximate shape. Here, the three-dimensional shape stored in association with the “rectangle” in the shape basic information storage area 21 b is “cone”. Accordingly, the volume V of “carrot” is estimated based on the second basic information on “rectangle” and the dimensions L1 and L2 of the approximate shapes (V = 1/3 × π × L1 × (L2 / 2)). 2 ).

その後、別途推定した、人参の重量(推定重量)wを推定体積Vで割ることにより、密度ρを算出する。さらに、得られた値(密度ρ)に、任意の係数cが掛け合わされ、補正値(補正密度)ρcが算出される。   Thereafter, the density ρ is calculated by dividing the carrot weight (estimated weight) w separately estimated by the estimated volume V. Further, the obtained value (density ρ) is multiplied by an arbitrary coefficient c to calculate a correction value (correction density) ρc.

(4)特徴
(4−1)
上記実施形態に係るX線検査装置10は、物品Gの密度データを収集する。従来、物品Gの密度データを収集する際には、食品生産ラインに流れる多数の物品からいくつかの物品を抜き取り、抜き取った物品を検査対象物品としていた。したがって、密度データの基となるデータ数が制限された。また、検査対象物品の数を増やすと、食品生産ラインで取り扱う物品についてのより正確な密度データを得ることはできるが、抜き取り作業およびデータの収集は煩雑となる。
(4) Features (4-1)
The X-ray inspection apparatus 10 according to the embodiment collects density data of the article G. Conventionally, when collecting the density data of the article G, some articles are extracted from a large number of articles flowing in the food production line, and the extracted articles are used as inspection target articles. Therefore, the number of data on which density data is based is limited. Further, when the number of articles to be inspected is increased, more accurate density data on articles handled in the food production line can be obtained, but sampling work and data collection become complicated.

しかし、上記実施形態に係るX線検査装置10では、投入された全ての物品Gについて密度データが自動的に収集可能である。これにより、正確な密度データを効率よく得ることができる。   However, in the X-ray inspection apparatus 10 according to the above embodiment, density data can be automatically collected for all articles G that have been input. Thereby, accurate density data can be obtained efficiently.

(4−2)
また、上記実施形態では、平面形状識別部22cによって特定された物品Gの長径L1および短径L2と、立体形状の体積を求めるための関数またはアルゴリズム(第2基本情報)とに基づき、物品Gの体積を推定する。これにより、種々の大きさの物品Gの密度データを収集することができる。
(4-2)
In the above embodiment, the article G is based on the major axis L1 and minor axis L2 of the article G specified by the planar shape identifying unit 22c and the function or algorithm (second basic information) for obtaining the volume of the three-dimensional shape. Is estimated. Thereby, density data of articles G of various sizes can be collected.

(4−3)
また、上記実施形態に係る形状基本情報記憶領域21bには、複数種類の平面形状に関する基本情報(第1基本情報)および複数種類の立体形状に関する情報(第2基本情報)が記憶されている。これにより、種々の物品Gに関する密度データを収集することができる。
(4-3)
The basic shape information storage area 21b according to the above embodiment stores basic information (first basic information) regarding a plurality of types of planar shapes and information (second basic information) regarding a plurality of types of solid shapes. Thereby, the density data regarding various articles G can be collected.

(4−4)
また、上記実施形態では、一のX線検査装置10において、物品Gの重量を推定し、さらに、推定された物品Gの重量を用いて、物品Gの密度が求められる。これにより、物品の重量を測定する他の装置を用いることなく、物品の密度を算出することができる。
(4-4)
Moreover, in the said embodiment, in the one X-ray inspection apparatus 10, the weight of the article | item G is estimated, Furthermore, the density of the article | item G is calculated | required using the estimated weight of the article | item G. Accordingly, the density of the article can be calculated without using another device that measures the weight of the article.

(5)変形例
(5−1)
上記実施形態では、良否判定部22gは、物品Gの算出密度が適正密度の範囲内であるか否かに基づいて、物品Gの良否判定を行った。ここで、制御部22が、さらに異物検査部として機能するように構成されていてもよい。異物検査部は、2値化処理が施されたX線画像により、物品Gに含まれる異物を検出する。具体的には、X線画像上に予め設定した閾値よりも暗く現れる領域が存在する場合には、当該物品Gに異物が混入していると判断され、当該物品Gが異常と判断される。異物検査部による異物検査の結果は、記憶部21に記憶する。良否判定部22gは、物品Gの密度データおよび異物検査の結果に基づいて、物品Gの良否を判定する。これにより、物品Gの密度のみならず物品Gの異物検査も同時に行うことができる。
(5) Modification (5-1)
In the above embodiment, the pass / fail determination unit 22g determines pass / fail of the article G based on whether or not the calculated density of the article G is within the range of the appropriate density. Here, the control unit 22 may be configured to further function as a foreign matter inspection unit. The foreign substance inspection unit detects the foreign substance contained in the article G from the X-ray image that has been subjected to the binarization process. Specifically, when there is an area that appears darker than a preset threshold on the X-ray image, it is determined that foreign matter is mixed in the article G, and the article G is determined to be abnormal. The result of the foreign substance inspection by the foreign substance inspection unit is stored in the storage unit 21. The quality determination unit 22g determines the quality of the article G based on the density data of the article G and the result of the foreign substance inspection. Thereby, not only the density of the article G but also the foreign matter inspection of the article G can be performed at the same time.

(5−2)
上記実施形態では、平面形状識別部22cは、オペレータによって入力された検査対象物品Gに関する情報と、形状基本情報記憶領域21bに記憶された第1基本情報とに基づき、物品Gの輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似する大きさの平面形状(近似形状)を判定した。ここで、平面形状識別部22cは、輪郭画素の座標に基づき、検査対象物品Gの平面形状に最も近似する種類および大きさの平面形状(近似形状)を判定するようにしてもよい。
(5-2)
In the above embodiment, the planar shape identifying unit 22c is configured by the contour pixels of the article G based on the information related to the inspection target article G input by the operator and the first basic information stored in the basic shape information storage area 21b. A planar shape (approximate shape) having a size that approximates the planar shape to be measured is determined. Here, the planar shape identifying unit 22c may determine a planar shape (approximate shape) of the type and size that is most approximate to the planar shape of the inspection target article G based on the coordinates of the contour pixel.

具体的に、形状基本情報記憶領域21bには、複数種類の平面形状および複数サイズの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである第1基本情報を記憶させる。平面形状識別部22cは、輪郭画素の座標に基づき、物品Gの長径L1および短径L2を判定する。また、平面形状識別部22cは、物品Gの長径L1および短径L2と、第1基本情報とに基づき、検査対象物品Gの平面形状に最も近似する種類および大きさの平面形状(近似形状)を判定するようにしてもよい。すなわち、平面形状識別部22cは、検査対象物品Gの平面形状の種類を自動的に選択し、さらに、平面形状の大きさを判定するようにX線検査装置10を構成してもよい。体積推定部22eは、自動的に選択された平面形状に対応する立体形状の第2基本情報に基づいて、物品Gの体積を推定する。この場合には、形状基本情報記憶領域21bにおいて、検査対象物品Gと第1基本情報および第2基本情報とを関連付けておく必要がなく、第1基本情報と第2基本情報とを関連付けておくだけでよい。これにより、X線検査装置に異なる種類の物品Gが投入された場合であっても、各種の物品Gに対して適切に密度データを収集することができる。   Specifically, first basic information that is a function or algorithm for obtaining a plurality of types of planar shapes and a plurality of sizes of planar shapes is stored in the shape basic information storage area 21b. The planar shape identification unit 22c determines the major axis L1 and the minor axis L2 of the article G based on the coordinates of the contour pixel. Further, the planar shape identifying unit 22c is based on the major axis L1 and minor axis L2 of the article G and the first basic information, and the planar shape (approximate shape) of the type and size that is most approximate to the planar shape of the article G to be inspected. May be determined. That is, the planar shape identifying unit 22c may automatically configure the planar shape type of the inspection target article G and further configure the X-ray inspection apparatus 10 so as to determine the size of the planar shape. The volume estimation unit 22e estimates the volume of the article G based on the second basic information of the solid shape corresponding to the automatically selected planar shape. In this case, in the shape basic information storage area 21b, there is no need to associate the inspection target article G with the first basic information and the second basic information, and the first basic information and the second basic information are associated with each other. Just do it. Thereby, even when different types of articles G are put into the X-ray inspection apparatus, it is possible to appropriately collect density data for various types of articles G.

(5−3)
上記実施形態では、X線照射器13によって照射されるX線量を、ベルトの下方に配置されたX線ラインセンサ14の各X線検出素子14aから出力されるX線透過信号の電圧値によって判定したが、X線照射器13によって照射されるX線量は、他の場所に配置されたX線ラインセンサ14によって検出されてもよい。
(5-3)
In the above embodiment, the X-ray dose irradiated by the X-ray irradiator 13 is determined by the voltage value of the X-ray transmission signal output from each X-ray detection element 14a of the X-ray line sensor 14 disposed below the belt. However, the X-ray dose irradiated by the X-ray irradiator 13 may be detected by the X-ray line sensor 14 disposed at another location.

(5−4)
上記実施形態では、各物品Gについての密度をそれぞれ算出した。ここで、複数物品Gの密度データに基づき、密度の平均値を求め、当該平均値を物品Gの密度としてもよい。これにより、検査対象物品Gの平面形状と、制御装置20に記憶されている平面形状とが一致しない場合であっても、比較的信頼できる値を得ることができる。
(5-4)
In the above embodiment, the density for each article G is calculated. Here, based on the density data of the plurality of articles G, an average value of the densities may be obtained, and the average value may be used as the density of the articles G. Thereby, even if the planar shape of the inspection target article G and the planar shape stored in the control device 20 do not match, a relatively reliable value can be obtained.

10 X線検査装置(重量推定装置)
11 シールドボックス
12 コンベアユニット(搬送部)
13 X線照射器(X線照射部)
14 X線ラインセンサ(X線検出部)
14a X線検出素子
20 制御装置
21 記憶部
21a X線画像記憶領域
21b 形状基本情報記憶領域(形状情報記憶領域、関連付け情報記憶領域)
21c 識別形状記憶領域
21d 推定情報記憶領域
21e 密度データ記憶領域
22 制御部
22a 画像生成部
22b ヒストグラム作成部
22c 平面形状識別部
22d 重量推定部
22e 体積推定部
22f 密度算出部
22g 良否判定部
30 モニタ(入力部)
70 振り分け機構
80 ラインコンベアユニット
90 不良品回収ライン
100 検査ライン(X線検査システム)
10 X-ray inspection equipment (weight estimation equipment)
11 Shield box 12 Conveyor unit (conveyance unit)
13 X-ray irradiator (X-ray irradiation unit)
14 X-ray line sensor (X-ray detector)
14a X-ray detection element 20 Control device 21 Storage unit 21a X-ray image storage area 21b Basic shape information storage area (shape information storage area, association information storage area)
21c Identification shape storage area 21d Estimated information storage area 21e Density data storage area 22 Control unit 22a Image generation unit 22b Histogram creation unit 22c Plane shape identification unit 22d Weight estimation unit 22e Volume estimation unit 22f Density calculation unit 22g Quality determination unit 30 Monitor ( Input part)
70 Distribution mechanism 80 Line conveyor unit 90 Defective product collection line 100 Inspection line (X-ray inspection system)

特開2002−296022号公報JP 2002-296022 A

Claims (6)

物品にX線を照射するX線照射部と、
前記物品を透過したX線を検出するX線検出部と、
前記X線検出部によって検出された透過X線の強度に応じてX線画像を生成する画像生成部と、
前記物品の重量を推定する重量推定部と、
複数の立体形状および前記複数の立体形状に対応する平面形状に関する形状情報を記憶する形状情報記憶領域と、
前記形状情報記憶領域に記憶された前記形状情報に基づき、前記X線画像に対応する前記物品の平面形状である対象平面形状を識別する平面形状識別部と、
前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する体積推定部と、
前記重量推定部によって検出された前記物品の重量と、前記体積推定部によって推定された前記物品の体積とに基づいて、前記物品の密度を算出する密度算出部と、
を備える密度算出装置。
An X-ray irradiation unit for irradiating the article with X-rays;
An X-ray detector that detects X-rays transmitted through the article;
An image generator that generates an X-ray image according to the intensity of transmitted X-rays detected by the X-ray detector;
A weight estimation unit for estimating the weight of the article;
A shape information storage area for storing shape information related to a plurality of three-dimensional shapes and a planar shape corresponding to the plurality of three-dimensional shapes;
Based on the shape information stored in the shape information storage area, a plane shape identifying unit for identifying a target plane shape which is a plane shape of the article corresponding to the X-ray image;
A volume estimation unit that estimates the volume of the article based on the three-dimensional shape corresponding to the target planar shape;
A density calculating unit that calculates the density of the article based on the weight of the article detected by the weight estimating unit and the volume of the article estimated by the volume estimating unit;
A density calculation apparatus comprising:
前記平面形状識別部は、前記X線画像に基づき、さらに前記物品の長径および短径を特定し、
前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって特定された前記長径および前記短径と、前記複数の立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムとを用いて、前記物品の体積を推定する、
請求項1に記載の密度算出装置。
The planar shape identification unit further identifies a major axis and a minor axis of the article based on the X-ray image,
The volume estimation unit estimates the volume of the article using the major axis and the minor axis specified by the planar shape identification unit, and an algorithm for obtaining volumes of the plurality of three-dimensional shapes.
The density calculation apparatus according to claim 1.
前記複数の立体形状は、楕円体、円錐、および円柱のうち、少なくともいずれか一つを含む、
請求項1または2に記載の密度算出装置。
The plurality of three-dimensional shapes include at least one of an ellipsoid, a cone, and a cylinder.
The density calculation apparatus according to claim 1 or 2.
対象物品の種類に関する選択を受け付ける入力部と、
前記対象物品の種類と前記平面形状との関連付け情報を記憶する関連付け情報記憶領域と、
をさらに備え、
前記平面形状識別部は、前記入力部で受け付けた前記選択に応じて、前記対象物品の種類に関連付けられた前記平面形状である前記対象平面形状を選択し、
前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって選択された前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する、
請求項3に記載の密度算出装置。
An input unit that accepts selection regarding the type of the target article;
An association information storage area for storing association information between the type of the target article and the planar shape;
Further comprising
The planar shape identifying unit selects the target planar shape that is the planar shape associated with the type of the target article according to the selection received by the input unit,
The volume estimation unit estimates the volume of the article based on the solid shape corresponding to the target plane shape selected by the plane shape identification unit.
The density calculation apparatus according to claim 3.
前記平面形状識別部は、前記長径および前記短径に基づき、前記形状記憶領域に記憶された前記複数の平面形状から前記対象平面形状を自動で選択し、
前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって自動で選択された前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する、
請求項3に記載の密度算出装置。
The planar shape identification unit automatically selects the target planar shape from the plurality of planar shapes stored in the shape storage area based on the major axis and the minor axis.
The volume estimation unit estimates the volume of the article based on the solid shape corresponding to the target plane shape automatically selected by the plane shape identification unit.
The density calculation apparatus according to claim 3.
前記重量推定部は、前記X線画像に基づいて前記物品の重量を推定する、
請求項1から5のいずれかに記載の密度算出装置。
The weight estimation unit estimates the weight of the article based on the X-ray image.
The density calculation apparatus in any one of Claim 1 to 5.
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