JP2017122705A - Calculation method, determination method, selection method, and selection apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a determination method capable of accurately determining sorts of materials constituting objects to be inspected even when three or more sorts of objects to be inspected are included in a plurality of objects to be inspected.SOLUTION: A determination method for determining sorts of materials constituting an object to be inspected includes: a step for irradiating the object to be inspected with X rays and detecting transmission intensity of low energy X rays transmitted through the object to be inspected and transmission intensity of high energy X rays transmitted through the object to be inspected; a step for calculating relation between a differential value determining the transmission intensity of low energy X rays and the transmission intensity of high energy X rays as a weighted difference and a weight coefficient to be used for the weighted difference; and a step for determining sorts of materials constituting the object to be inspected on the basis of a plurality of relations respectively corresponding to a plurality of reference objects of which the sorts of materials are known and are mutually different and relation corresponding to the object to be inspected.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、算出方法、判定方法、選別方法および選別装置に関し、特に、被検査物を構成する材料の種類の判定に用いられる算出方法、当該算出方法を用いた判定方法、被検査物を選別するための選別方法、および選別装置に関する。   The present disclosure relates to a calculation method, a determination method, a sorting method, and a sorting apparatus, and in particular, a calculation method used for determining the type of material constituting an inspection object, a determination method using the calculation method, and an inspection object. The present invention relates to a sorting method and a sorting apparatus.

従来、食品業界および医薬品業界等の様々な業界において、透過X線を用いた異物検査が行なわれている。これは、X線を物体に照射して、その物体を透過したX線の透過強度(吸収の大きさ)の違いによって異物の検出を行なうものである。X線の透過強度は、物体の材質、厚さ、密度、物体を構成する元素の種類、および元素の濃度等に依存する。   Conventionally, foreign substances inspection using transmitted X-rays has been performed in various industries such as the food industry and the pharmaceutical industry. In this method, an object is irradiated with X-rays, and foreign matter is detected based on a difference in transmission intensity (absorption magnitude) of the X-rays transmitted through the object. The X-ray transmission intensity depends on the material, thickness and density of the object, the type of element constituting the object, the concentration of the element, and the like.

ここで、元素濃度、厚さ、および密度の違いによるX線透過強度への影響が、元素の種類によるX線透過強度への影響よりも小さい場合、X線透過強度を参照することにより、対象とする元素を含む物体を特定できる。しかし、前者の影響が後者の影響よりも大きい場合、対象とする元素を含む物体を特定することは困難である。   Here, when the influence on the X-ray transmission intensity due to the difference in element concentration, thickness, and density is smaller than the influence on the X-ray transmission intensity due to the kind of element, by referring to the X-ray transmission intensity, It is possible to identify an object containing the element. However, when the influence of the former is larger than the influence of the latter, it is difficult to specify an object including the target element.

そのため、物体の厚さを考慮した材質の判定方法として、エネルギーサブトラクション法と呼ばれる方法が知られている。この方法は、2種類の異なるエネルギー(低エネルギーおよび高エネルギー)のX線の透過強度をそれぞれ測定し、それらを対数変換してからパラメータを用いて重み付き差分処理することにより異成分画像を分離する方法である。しかしながら、この方法では、パラメータを適切に設定する作業が微妙で煩わしい場合があることから、例えば、次のような技術が提案されている。   Therefore, a method called an energy subtraction method is known as a method for determining a material in consideration of the thickness of an object. This method measures the transmission intensity of X-rays of two different energies (low energy and high energy), separates the different component images by logarithmically transforming them and performing weighted difference processing using parameters. It is a method to do. However, in this method, since the work of appropriately setting parameters may be delicate and troublesome, for example, the following technique has been proposed.

特開2010−91483号公報(特許文献1)は、デュアルエネルギーX線画像から生成したローエネルギーとハイエネルギーの等価厚画像ペアに対し独立成分分析を適用して分離行列を求め、分離行列の要素である2つの分離ベクトルを用いて差分処理の重みパラメータを設定する方法を開示している。   Japanese Patent Laying-Open No. 2010-91483 (Patent Document 1) obtains a separation matrix by applying independent component analysis to a low-energy and high-energy equivalent thickness image pair generated from a dual energy X-ray image. Discloses a method for setting a weighting parameter for differential processing using two separation vectors.

特開2010−91483号公報JP 2010-91483 A

特許文献1では、等価厚画像ペアに対し独立成分分析を適用して分離行列を求めているが、2つの透過X線画像に基づいて3種類以上の物質を区別することはできない。すなわち、判定できる被検査物を構成する物質(材料)の種類は2つまでに制限される。そのため、複数の被検査物の中に、3種類以上の被検査物が含まれている可能性がある場合には、当該被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定できないという問題があった。   In Patent Literature 1, an independent component analysis is applied to an equivalent thickness image pair to obtain a separation matrix, but three or more types of substances cannot be distinguished based on two transmission X-ray images. That is, the types of substances (materials) that constitute the inspected object that can be determined are limited to two. Therefore, when there is a possibility that three or more types of inspection objects are included in a plurality of inspection objects, there is a problem that the type of material constituting the inspection object cannot be accurately determined. It was.

本開示は、上記問題点を解決するためになされたものであり、ある局面の目的は、複数の被検査物の中に3種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定するために用いられる算出方法、当該算出方法を用いた判定方法を提供することである。また、他の局面の目的は、複数の被検査物の中に3種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、特定の種類の材料で構成される被検査物を精度良く選別することが可能な選別方法、および選別装置を提供することである。   This indication is made in order to solve the above-mentioned problem, and the purpose of a certain situation is a case where three or more kinds of inspection objects are included in a plurality of inspection objects. To provide a calculation method used for accurately determining the type of material constituting the object to be inspected, and a determination method using the calculation method. In addition, the purpose of another aspect is to accurately inspect an inspection object composed of a specific type of material even when a plurality of inspection objects include three or more types of inspection objects. A sorting method capable of sorting and a sorting apparatus are provided.

ある実施の形態に従うと、被検査物を構成する材料の種類を判定するために用いられる算出方法が提供される。算出方法は、被検査物にX線を照射して、被検査物を透過した低エネルギーX線の透過強度と、被検査物を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップと、被検査物について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出するステップとを含む。   According to an embodiment, there is provided a calculation method used for determining the type of material constituting the object to be inspected. The calculation method includes irradiating the inspection object with X-rays, detecting the transmission intensity of low energy X-rays transmitted through the inspection object, and the transmission intensity of high energy X-rays transmitted through the inspection object; For the object to be inspected, the method includes a step of calculating a relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of low energy X-rays and the transmission intensity of high energy X-rays and a weighting coefficient used for the weighting difference.

他の実施の形態に従うと、上記算出方法を用いる判定方法が提供される。判定方法は、被検査物に対応する関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、被検査物を構成する材料の種類を判定するステップを含む。   According to another embodiment, a determination method using the above calculation method is provided. The determination method weights the relationship corresponding to the object to be inspected and the transmission intensity of low energy X-rays and transmission intensity of high energy X-rays corresponding to each of a plurality of reference objects whose types of materials are known and different from each other. The method includes a step of determining the type of material constituting the object to be inspected based on the difference between the difference value and the weight coefficient used for the weighted difference.

さらに他の実施の形態に従うと、上記算出方法を用いる選別方法が提供される。選別方法は、被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、閾値とに基づいて、被検査物を選別するステップを含む。予め定められた重み係数の値は、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体のの各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係、に基づいて設定される。閾値は、複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、予め定められた重み係数の値に対する第1の差分値と、残余の参照物体における、予め定められた重み係数の値に対する第2の差分値とに基づいて設定される。   According to still another embodiment, a sorting method using the above calculation method is provided. The selection method includes a step of selecting the inspection object based on a difference value with respect to a predetermined weight coefficient value in the inspection object and a threshold value. The predetermined weight coefficient value weights the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known. It is set based on the difference between the difference value and the weighting factor used for the weighted difference. The threshold value includes a first difference value with respect to a predetermined weighting factor value in a designated reference object designated as a selection target among a plurality of reference objects, and a predetermined weighting factor value in the remaining reference objects. Is set based on the second difference value.

さらに他の実施の形態に従う選別装置は、被検査物にX線を照射する照射部と、被検査物を透過した低エネルギーX線の透過強度と、被検査物を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出する検出部と、被検査物について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出する関係算出部とを備える。   In addition, the sorting apparatus according to another embodiment includes an irradiation unit that irradiates an inspection object with X-rays, transmission intensity of low-energy X-rays transmitted through the inspection object, and high-energy X-rays transmitted through the inspection object. The relationship between the detection unit for detecting the transmission intensity, the difference value obtained by weighting the transmission intensity of the low energy X-rays and the transmission intensity of the high energy X-rays, and the weighting coefficient used for the weighting difference for the inspection object. A relationship calculating unit for calculating.

本開示のある局面によれば、複数の被検査物の中に3種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定するために用いられる算出方法、および当該算出方法を用いた判定方法を得ることができる。   According to an aspect of the present disclosure, even when three or more types of inspection objects are included in a plurality of inspection objects, the types of materials constituting the inspection objects are accurately determined. And a determination method using the calculation method can be obtained.

本開示の他の局面によれば、複数の被検査物の中に3種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、特定の種類の材料で構成される被検査物を精度良く選別することができる。   According to another aspect of the present disclosure, even when three or more types of inspection objects are included in a plurality of inspection objects, an inspection object composed of a specific type of material is accurately detected. You can sort well.

実施の形態1に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the determination method of the kind of material which comprises the to-be-inspected object according to Embodiment 1. 実施の形態1に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart showing a database creation procedure according to the first embodiment. 実施の形態1に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the difference value and weighting coefficient according to Embodiment 1. 実施の形態2に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。11 is a flowchart showing a database creation procedure according to the second embodiment. 実施の形態3に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing a database creation procedure according to the third embodiment. 実施の形態3に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the difference value and weighting coefficient according to Embodiment 3. 実施の形態4に従う選別装置を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the selection apparatus according to Embodiment 4. FIG. 実施の形態4に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the selection process which the selection apparatus according to Embodiment 4 performs. 実施の形態5に従う選別装置を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the selection apparatus according to Embodiment 5. FIG. 重み係数kの値の設定方式の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the setting method of the value of the weighting coefficient k. 重み係数kの値の設定方式の他の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the other example of the setting method of the value of the weighting coefficient k. 実施の形態5に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the selection process which the selection apparatus according to Embodiment 5 performs. 実施の形態6に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the determination method of the kind of material which comprises the to-be-inspected object according to Embodiment 6. 実施の形態6に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。20 is a flowchart showing a database creation procedure according to the sixth embodiment. 実施の形態6に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the difference value and weighting coefficient according to Embodiment 6. 実施の形態6に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the difference value and weighting coefficient according to Embodiment 6. 実施の形態7に従う選別装置を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the sorting apparatus according to Embodiment 7. FIG. 実施の形態7に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the selection process which the selection apparatus according to Embodiment 7 performs.

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.

[実施の形態1]
<概要>
図1は、実施の形態1に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。図1に示すように、実施の形態1に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法(以下、単に「判定方法」)は、被検査物にX線を照射して、当該被検査物を透過した低エネルギーX線の透過強度と、当該被検査物を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップS100(以下「検出工程」とも称する。)を含む。
[Embodiment 1]
<Overview>
FIG. 1 is a flowchart showing a method for determining the type of material constituting an object to be inspected according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the method for determining the type of material constituting the inspection object according to the first embodiment (hereinafter simply referred to as “determination method”) is to irradiate the inspection object with X-rays and Step S100 (hereinafter also referred to as “detection step”) for detecting the transmission intensity of the low energy X-rays transmitted through and the transmission intensity of the high energy X-rays transmitted through the inspection object.

判定方法は、被検査物について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を求めるステップS200(以下「算出工程」とも称する。)を含む。   The determination method is step S200 (hereinafter referred to as “below”) for the object to be inspected to obtain a relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of low energy X-rays and the transmission intensity of high energy X-rays and the weighting difference. Also referred to as “calculation step”.

判定方法は、材料の種類が既知であり、かつ互いに異なる複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の当該関係と、被検査物に対応する当該関係とに基づいて、被検査物を構成する材料の種類を判定するステップS300(以下「判定工程」とも称する。)を含む。   The determination method is based on a plurality of relations corresponding to a plurality of different reference objects whose types of materials are known and the relations corresponding to the inspected objects. Step S300 for determining the type (hereinafter also referred to as “determination step”) is included.

被検査物は、食品業界の場合には、例えば、ソーセージ、金属片、残骨等であり、リサイクル業界の場合には、例えば、金、銀、アルミ、プラスチック(樹脂)等であり、特に限定されない。なお、プラスチックは、強度を高めるためにガラス繊維を含有するもの、あるいは、難燃性を高めるために難燃剤を含有しているもの等がある。そのため、プラスチックは、含有する添加剤の違いに応じて異なる種類の物質(材料)として捉えることもできる。   In the case of the food industry, the inspected object is, for example, sausage, a metal piece, a residual bone, etc., and in the case of the recycling industry, for example, gold, silver, aluminum, plastic (resin), etc. Not. Plastics include those containing glass fibers to increase strength, and those containing flame retardants to increase flame retardancy. Therefore, plastics can also be regarded as different types of substances (materials) depending on the difference in the additive contained.

以下、実施の形態1に従う判定方法について工程ごとに具体的に説明する。
<判定方法の各工程の詳細>
(検出工程)
まず、検出工程(ステップS100)では、エネルギー分布の異なる2種類のX線(低エネルギーX線および高エネルギーX線)が被検査物に照射され、被検査物を透過したそれぞれのX線強度を1種類のX線センサにより検出する。低エネルギーX線および高エネルギーX線としては、それぞれ、連続X線スペクトル中の低エネルギー分布を有するX線および高エネルギー分布を有するX線が用いられる。なお、それぞれのX線の透過強度の検出は、同位置および同時刻に実行されることが好ましい。
Hereinafter, the determination method according to the first embodiment will be specifically described for each process.
<Details of each step of the judgment method>
(Detection process)
First, in the detection step (step S100), two types of X-rays (low energy X-rays and high energy X-rays) having different energy distributions are irradiated on the inspection object, and the respective X-ray intensities transmitted through the inspection object are measured. It is detected by one type of X-ray sensor. As the low energy X-ray and the high energy X-ray, respectively, an X-ray having a low energy distribution and an X-ray having a high energy distribution in a continuous X-ray spectrum are used. The detection of the transmission intensity of each X-ray is preferably executed at the same position and at the same time.

また、検出工程では、連続X線を被検査物に照射し、検出できるX線のエネルギー分布が異なる2種類の検出部を有するX線センサを用いて、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を検出してもよい。例えば、このX線センサは、2種類のシンチレ―タ付きフォトダイオード(検出部)を上下二段に組み合わせた構造を有する。上段の検出部が低エネルギーX線を検出し、下段の検出部が上段を通過した高エネルギーX線を検出する。   Further, in the detection process, the X-ray sensor having two types of detection units that irradiate the inspection object with continuous X-rays and have different X-ray energy distributions that can be detected, and low-energy X-ray transmission intensity and high energy. X-ray transmission intensity may be detected. For example, this X-ray sensor has a structure in which two types of photodiodes with a scintillator (detection unit) are combined in two upper and lower stages. The upper detection unit detects low energy X-rays, and the lower detection unit detects high energy X-rays that have passed through the upper stage.

(算出工程)
次に、算出工程(ステップS200)では、検出工程で得られた低エネルギーX線の透過強度Iおよび高エネルギーX線の透過強度Iと、低エネルギーX線の照射強度ILOおよび高エネルギー側の照射強度IHOとを以下の式(1)に代入する。なお、Jは差分値,kは重み係数を示している。
(Calculation process)
Next, calculation step (step S200), the transmitted intensity I H of the transmitted intensity I L and the high energy X-rays of the low energy X-ray obtained in the detection step, the irradiation intensity I LO and high energy low-energy X-rays The irradiation intensity I HO on the side is substituted into the following formula (1). J represents a difference value and k represents a weighting coefficient.

J=ln(I/ILO)−k・ln(I/IHO)・・・(1)
そして、重み係数kを変数として式(1)に代入し、重み係数kの各値に対する差分値Jを算出する。すなわち、重み係数kと差分値Jとの関係は、重み係数kおよび差分値Jを変数とし、ln(I/ILO)およびln(I/IHO)を定数とする1次関数として表わすことができる。
J = ln (I L / I LO ) −k · ln (I H / I HO ) (1)
Then, the weighting factor k is substituted into equation (1) as a variable, and a difference value J for each value of the weighting factor k is calculated. In other words, the relationship between the weighting factor k and the difference value J is a linear function with the weighting factor k and the difference value J as variables and ln (I L / I LO ) and ln (I H / I HO ) as constants. Can be represented.

(判定工程)
次に、判定工程(ステップS300)では、材料の種類が既知である参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係を示す情報を含むデータベースと、被検査物について上記算出工程で求められた関係とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
(Judgment process)
Next, in the determination step (step S300), a database including information indicating the relationship between the difference value J and the weighting factor k for the reference object whose material type is known, and the object to be inspected are obtained in the calculation step. The type of material constituting the object to be inspected is determined by comparing the relationship.

まず、データベースの内容および作成手順について具体的に説明する。データベースに含まれる、差分値Jと重み係数kとの関係を示す情報は、例えば、後述する図3に示すような1次直線である。データベースは、図2に示すような手順で作成される。   First, the contents of the database and the creation procedure will be specifically described. Information indicating the relationship between the difference value J and the weighting factor k included in the database is, for example, a linear line as shown in FIG. The database is created according to the procedure shown in FIG.

図2を参照して、データベースがメモリに記憶されるまでの作成手順について説明する。図2は、実施の形態1に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。データベースの作成する準備段階として、含有する元素に着目して蛍光X線分析等により材料の種類毎に分けた複数の参照物体を用意する。ここで、化学構造の類似した材料同士、添加物および不純物の含有量がわずかに異なる材料同士は、同一種類に分類されるものとする。なお、化学構造の違いおよび添加物等の含有量の違いが、どの程度であれば同一種類とみなすのかについては、ユーザが任意に定めることができる。   The creation procedure until the database is stored in the memory will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing a database creation procedure according to the first embodiment. As a preparation stage for creating the database, a plurality of reference objects divided for each type of material by fluorescent X-ray analysis or the like are prepared by paying attention to contained elements. Here, materials with similar chemical structures and materials with slightly different contents of additives and impurities are classified into the same type. It should be noted that the user can arbitrarily determine to what extent the difference in chemical structure and the content of additives and the like are regarded as the same type.

ここでは、複数の参照物体として、材料の種類が互いに異なる3つの参照物体P1、参照物体P2、参照物体P3を用意する場合について説明する。参照物体P1は、添加剤として10wt%以上の臭素を含有するプラスチックである。参照物体P2は、添加剤として5wt%以上の塩素を含有するプラスチックである。参照物体P3は、含有する添加剤が微量(例えば、1wt%以下)であり、主に炭素、水素から構成されるプラスチックである。参照物体P1〜P3は、それぞれ含有する添加剤の含有量または種類が互いに異なる。   Here, a case where three reference objects P1, reference objects P2, and reference objects P3 having different types of materials are prepared as a plurality of reference objects will be described. The reference object P1 is a plastic containing 10 wt% or more bromine as an additive. The reference object P2 is a plastic containing 5 wt% or more of chlorine as an additive. The reference object P3 is a plastic mainly containing carbon and hydrogen with a small amount of additive (eg, 1 wt% or less). The reference objects P1 to P3 are different from each other in content or type of additive.

図2を参照して、実施の形態1に従うデータベース作成方法は、参照物体P1にX線を照射して、参照物体P1を透過した低エネルギーX線の透過強度と、参照物体P1を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップS10を含む。データベース作成方法は、参照物体P1について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値Jと、当該重み付け差分に用いられる重み係数kとの関係を求めるステップS12を含む。データベース作成方法は、ステップS12において算出された関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップS14を含む。   Referring to FIG. 2, the database creation method according to the first embodiment irradiates reference object P1 with X-rays, transmits low-energy X-rays transmitted through reference object P1, and increases the transmission intensity through reference object P1. Step S10 for detecting the transmission intensity of energy X-rays is included. In the database creation method, for the reference object P1, a relationship between the difference value J obtained by weighted difference between the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray and the weighting coefficient k used for the weighting difference is obtained in step S12. including. The database creation method includes step S14 of storing the relationship calculated in step S12 in a memory as a database.

また、参照物体P2,参照物体P3についても、ステップS10〜S14の一連の処理を実行する。これにより、参照物体P1,P2,P3の各々についての差分値と重み係数との関係を示す情報を含むデータベースが作成され、メモリに記憶される。具体的には、参照物体P1,P2,P3の種類を、それぞれ種類T1,T2,T3とすると、種類T1〜T3にそれぞれ対応する直線310〜330が作成される。   In addition, a series of processes of steps S10 to S14 are executed for the reference object P2 and the reference object P3. Thereby, a database including information indicating the relationship between the difference value and the weighting coefficient for each of the reference objects P1, P2, and P3 is created and stored in the memory. Specifically, when the types of the reference objects P1, P2, and P3 are the types T1, T2, and T3, straight lines 310 to 330 corresponding to the types T1 to T3 are created.

図3は、実施の形態1に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。図3において、縦軸は差分値Jを示しており、横軸は重み係数kを示している。ここで、各参照物体についての差分値Jおよび重み係数kの関係は、ln(I/ILO)を縦軸の切片、ln(I/IHO)を傾きとする直線で表わすことができる。具体的には、参照物体P1についての当該関係は図3中の直線310で表され、参照物体P2についての当該関係は直線320で表され、参照物体P3についての当該関係は直線330で表される。 FIG. 3 shows a relationship between the difference value and the weighting factor according to the first embodiment. In FIG. 3, the vertical axis represents the difference value J, and the horizontal axis represents the weighting coefficient k. Here, the relationship between the difference value J and the weighting factor k for each reference object can be expressed by a straight line with ln (I L / I LO ) as the intercept of the vertical axis and ln (I H / I HO ) as the slope. it can. Specifically, the relationship for the reference object P1 is represented by a straight line 310 in FIG. 3, the relationship for the reference object P2 is represented by a straight line 320, and the relationship for the reference object P3 is represented by a straight line 330. The

このように、参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係は、直線という情報として蓄積される。具体的には、材料の種類の数だけ直線が蓄積される。そのため、上記では、材料の種類が互いに異なる3種類の参照物体を用意する例について説明したが、4種類以上の参照物体を用意する場合には4つ以上の直線が得られ、2種類の参照物体を用意する場合には2つの直線が得られる。このように、材料の種類毎の差分値Jと重み係数kとの関係を集約したデータベースを作成することができる。   Thus, the relationship between the difference value J and the weighting factor k for the reference object is stored as information of a straight line. Specifically, as many straight lines as the number of types of materials are accumulated. Therefore, in the above description, an example in which three types of reference objects having different material types are prepared has been described. However, when four or more types of reference objects are prepared, four or more straight lines are obtained, and two types of reference objects are obtained. When preparing an object, two straight lines are obtained. In this way, it is possible to create a database in which the relationship between the difference value J and the weighting factor k for each material type is aggregated.

次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類を判定する方式について説明する。具体的には、判定工程では、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係(直線)のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する関係を特定する。そして、判定工程では、被検査物が、当該特定された関係に対応する参照物体と同一種類であると判定される。   Next, a method for determining the type of material constituting the inspection object using a database will be described. Specifically, in the determination step, a relationship that is most similar to a straight line corresponding to the object to be inspected is specified from among a plurality of relationships (straight lines) respectively corresponding to the plurality of reference objects. In the determination step, it is determined that the inspection object is the same type as the reference object corresponding to the specified relationship.

図3の例では、複数の参照物体P1〜P3に対応する直線310〜330の中から、被検査物に対応する直線に最も類似する直線が特定される。この特定方式としては、直線310〜330と、被検査物に対応する直線と、予め定められた2つの直線とにより囲まれる面積を比較して特定する方式が考えられる。   In the example of FIG. 3, the straight line most similar to the straight line corresponding to the inspection object is specified from the straight lines 310 to 330 corresponding to the plurality of reference objects P1 to P3. As this specifying method, a method is conceivable in which the areas surrounded by the straight lines 310 to 330, the straight line corresponding to the object to be inspected, and two predetermined straight lines are compared and specified.

例えば、まず、参照物体P1について、直線310と、被検査物に対応する直線と、重み係数k=x1(例えば、x1=1),k=x2(例えば、x2=3)で示される2つの直線とにより囲まれる面積を計算する。参照物体P2,P3についても、同様の方法により面積を算出する。そして、算出された3つの面積のうちの最も小さい面積に対応する直線が、被検査物に対応する直線に最も類似すると特定される。上述した重み係数kで示される2つの直線は、差分値J=y1(例えば、y1=−0.8),J=y2(例えば、y2=0.8)で示される2つの直線でもよい。   For example, first, for the reference object P1, two lines indicated by a straight line 310, a straight line corresponding to the inspection object, and weighting factors k = x1 (for example, x1 = 1) and k = x2 (for example, x2 = 3). Calculate the area enclosed by the straight line. For the reference objects P2 and P3, the area is calculated by the same method. Then, it is specified that the straight line corresponding to the smallest area among the three calculated areas is most similar to the straight line corresponding to the inspection object. The two straight lines indicated by the weighting factor k described above may be two straight lines indicated by difference values J = y1 (for example, y1 = −0.8) and J = y2 (for example, y2 = 0.8).

なお、計算された3つの面積が、いずれも予め定められた基準面積よりも大きい場合には、直線310〜330の中には、被検査物に対応する直線に類似するものはないとしてもよい。この場合、被検査物は、参照物体P1〜P3のいずれとも異なる種類であると判定される。基準面積は、ユーザが所望する判定精度に応じて任意に設定される。   If all three calculated areas are larger than a predetermined reference area, none of the straight lines 310 to 330 may be similar to the straight line corresponding to the inspection object. . In this case, it is determined that the inspection object is of a type different from any of the reference objects P1 to P3. The reference area is arbitrarily set according to the determination accuracy desired by the user.

また、上述した特定方式は、上記方式に限られず、例えば、各参照物体に対応する各直線の傾きおよび切片と、被検査物に対応する直線の傾きおよび切片とを比較して特定する方式であってもよい。例えば、直線310〜330の各々の傾きと、被検査物に対応する直線の傾きとの差(絶対値)を計算し、当該差について点数化する。例えば、当該差が小さい直線ほど、高い点数を付与する(点数が高いほど類似度が高い)。切片についても同様の差分演算を行ない、当該差が小さい直線ほど、高い点数を付与する。そして、直線310〜330のうち、傾きについて付与された点数と、切片について付与された点数との合計値が最も高い直線が、被検査物に対応する直線に最も類似すると特定される。   Further, the above-described identification method is not limited to the above-described method, and is, for example, a method of comparing and specifying the inclination and intercept of each straight line corresponding to each reference object and the inclination and intercept of the straight line corresponding to the inspection object. There may be. For example, the difference (absolute value) between each inclination of the straight lines 310 to 330 and the inclination of the straight line corresponding to the inspection object is calculated, and the difference is scored. For example, a higher score is assigned to a straight line with a smaller difference (the higher the score, the higher the similarity). The same difference calculation is performed on the intercept, and a higher score is assigned to a straight line with a smaller difference. Of the straight lines 310 to 330, the straight line having the highest total value of the points given for the slope and the points given for the intercept is identified as being most similar to the straight line corresponding to the object to be inspected.

<利点>
実施の形態1によると、多数の種類の中から被検査物がどの種類に属するのかを判定することができる。また、重み係数と差分値との関係を示す直線を判定したい種類の数だけ用意しておけばよいため、判定できる種類の数に制限がない。例えば、プラスチックのリサイクルに当該判定方法を利用する場合には、被検査物としての使用済みプラスチックは、シリコン、臭素、塩素、カルシウム、チタン、亜鉛など多数種類の元素が含有されている可能性がある。そのため、判定できる種類の数に制限のない当該判定方法が、より有用である。
<Advantages>
According to the first embodiment, it is possible to determine to which type the inspection object belongs from among many types. Moreover, since it is sufficient to prepare as many types as the number of types for which a straight line indicating the relationship between the weighting coefficient and the difference value is to be determined, there is no limitation on the number of types that can be determined. For example, when the determination method is used for plastic recycling, the used plastic as the object to be inspected may contain many kinds of elements such as silicon, bromine, chlorine, calcium, titanium, and zinc. is there. Therefore, the determination method without limitation on the number of types that can be determined is more useful.

[実施の形態2]
実施の形態1では、含有する元素に着目して分類された材料の種類ごとに1つの参照物体を用意してデータベースを作成する構成について説明した。この場合、1種類につき参照物体を1つ用意するだけでよいため、データベースを効率的に作成することができる。ただし、ある種類Tに分類された参照物体についての1次直線と、同じ種類Tに分類された参照物体についての1次直線とは、物体の厚さおよび化学組成等のバラツキにより多少異なる直線になる場合がある。そのため、このバラツキが大きい場合には、当該バラツキを考慮した判定方法がより好ましいと言える。
[Embodiment 2]
In the first embodiment, a configuration has been described in which a database is created by preparing one reference object for each type of material classified by focusing on the contained elements. In this case, since only one reference object needs to be prepared for each type, the database can be efficiently created. However, the primary straight line for a reference object classified as a certain type T and the linear line for a reference object classified as the same type T are slightly different due to variations in the thickness and chemical composition of the object. There is a case. For this reason, when this variation is large, it can be said that a determination method considering the variation is more preferable.

そこで、実施の形態2では、材料の種類ごとに複数の物体を用意してデータベースを作成する構成について説明する。実施の形態2に従う判定方法は、実施の形態1に従う判定方法と比較して、上述した判定工程において用いられるデータベースが異なる。実施の形態2におけるデータベース以外の部分については、実施の形態1の当該部分と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。   In the second embodiment, a configuration in which a plurality of objects are prepared for each material type and a database is created will be described. The determination method according to the second embodiment is different from the determination method according to the first embodiment in the database used in the determination step described above. Since portions other than the database in the second embodiment are the same as those in the first embodiment, detailed description thereof will not be repeated.

実施の形態2に従うデータベースを作成する準備段階として、1種類につき複数の物体を用意する。例えば、上述した参照物体P1,P2,P3の各々について、当該参照物体と同一種類であるN個(ただし、N≧2)の物体を用意する。   As a preparation stage for creating the database according to the second embodiment, a plurality of objects are prepared for each type. For example, for each of the reference objects P1, P2, and P3 described above, N (where N ≧ 2) objects that are the same type as the reference object are prepared.

図4は、実施の形態2に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。図4を参照して、実施の形態2に従うデータベース作成方法は、種類T1に分類されたN個の物体にX線を照射して、N個の物体の各々について、低エネルギーX線の透過強度と、高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップS20を含む。   FIG. 4 is a flowchart showing a database creation procedure according to the second embodiment. Referring to FIG. 4, the database creation method according to the second embodiment irradiates N objects classified into type T1 with X-rays, and transmits low-energy X-ray transmission intensity for each of the N objects. And step S20 for detecting the transmission intensity of high-energy X-rays.

データベース作成方法は、N個の物体の各々について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値Jを算出するステップS22を含む。具体的には、N個の物体の各々について、重み係数kを変数として式(1)に代入して、重み係数kの各値に対する差分値Jを算出する。これにより、重み係数kの各値に対してN個の差分値Jが算出される。また、データベース作成方法は、重み係数kの各値に対する、N個の差分値Jの平均値を算出するステップS24を含む。すなわち、ステップS24では、種類T1に分類されたN個の物体にそれぞれ対応するN個の差分値Jの平均値と重み係数kとの関係が求められる。そして、データベース作成方法は、ステップS24において求められた関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップS26を含む。   The database creation method includes step S22 of calculating a difference value J obtained by weighted difference between the transmission intensity of low energy X-rays and the transmission intensity of high energy X-rays for each of N objects. Specifically, for each of the N objects, the difference coefficient J for each value of the weighting factor k is calculated by substituting the weighting factor k into the variable (1). Thereby, N difference values J are calculated for each value of the weight coefficient k. The database creation method also includes step S24 of calculating an average value of N difference values J for each value of the weighting factor k. That is, in step S24, the relationship between the average value of the N difference values J corresponding to the N objects classified into the type T1 and the weighting coefficient k is obtained. Then, the database creation method includes step S26 of storing the relationship obtained in step S24 in the memory as a database.

また、種類T2に分類されたN個の物体、および、種類T3に分類されたN個の物体についても、ステップS20〜S26の一連の処理を実行する。これにより、種類T1,T2,T3の各々について、N個の差分値Jの平均値と重み係数kとの関係を示す情報を含むデータベースが作成される。なお、上記では、各種類について同じ個数(N個)の物体を用意する構成について説明したが、種類ごとに異なる個数(ただし、2つ以上)の物体を用意してもよい。   In addition, a series of processes of steps S20 to S26 is performed on the N objects classified into the type T2 and the N objects classified into the type T3. Thereby, a database including information indicating the relationship between the average value of the N difference values J and the weighting coefficient k is created for each of the types T1, T2, and T3. In the above description, the configuration in which the same number (N) of objects is prepared for each type has been described. However, a different number (however, two or more) of objects may be prepared for each type.

実施の形態2では、各種類についての差分値Jおよび重み係数kの関係は、図3における縦軸を差分値Jの平均値、横軸を重み係数kとした1次直線として表わすことができる。典型的には、実施の形態2における種類T1,T2,T3に対応する1次直線は、それぞれ、図3に示す直線310,320,330に類似すると考えられる。   In the second embodiment, the relationship between the difference value J and the weighting factor k for each type can be expressed as a linear line with the vertical axis in FIG. 3 being the average value of the difference value J and the horizontal axis being the weighting factor k. . Typically, the primary straight lines corresponding to the types T1, T2, and T3 in the second embodiment are considered to be similar to the straight lines 310, 320, and 330 shown in FIG.

そして、実施の形態2に従う判定工程では、複数の1次直線のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定し、被検査物を構成する材料の種類が、当該特定された直線に対応する種類と同一であると判定される。   In the determination step according to the second embodiment, the straight line most similar to the straight line corresponding to the inspection object is specified from among the plurality of primary straight lines, and the type of material constituting the inspection object is specified. It is determined that the type corresponds to the straight line.

<利点>
実施の形態2によると、同一種類に分類された複数の物体についての複数の差分値の平均値と、重み係数との関係をデータベースとして記憶する。そのため、同一種類に分類された複数の物体の中に、仮に特異的な差分値が算出される物体が存在したとしても、差分値が平均化される。したがって、各種類について特異的な差分値と重み係数との関係をデータベースとして用いることがなくなるため、被検査物を構成する材料の種類の判定精度を向上させることができる。
<Advantages>
According to the second embodiment, the relationship between the average value of a plurality of difference values for a plurality of objects classified into the same type and the weighting coefficient is stored as a database. Therefore, even if there is an object for which a specific difference value is calculated among a plurality of objects classified into the same type, the difference values are averaged. Therefore, since the relationship between the specific difference value and the weighting coefficient for each type is not used as a database, the determination accuracy of the type of material constituting the object to be inspected can be improved.

[実施の形態3]
実施の形態2では、各種類について用意された複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値Jの平均値と、重み係数kとの関係をデータベースとして記憶する構成について説明した。実施の形態3では、各種類について、上記平均値を基準とした上限曲線および下限曲線をデータベースとして記憶する構成について説明する。
[Embodiment 3]
In the second embodiment, the configuration in which the relationship between the average value of the plurality of difference values J corresponding to the plurality of objects prepared for each type and the weighting coefficient k is stored as a database has been described. In Embodiment 3, for each type, a configuration in which an upper limit curve and a lower limit curve based on the average value are stored as a database will be described.

実施の形態3に従う判定方法は、実施の形態1に従う判定方法と比較して、上述した判定工程が異なる。実施の形態3における判定工程以外の部分については、実施の形態1の当該部分と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。   The determination method according to the third embodiment is different from the determination method according to the first embodiment in the determination process described above. About parts other than the determination process in Embodiment 3, since it is the same as the said part of Embodiment 1, the detailed description is not repeated.

まず、実施の形態3に従うデータベースについて説明する。このデータベースを作成する準備段階として、実施の形態2と同様に、材料の種類ごとに複数の物体を用意する。例えば、参照物体P1,P2,P3の各々について、当該参照物体と同一種類に分類したN個の物体を用意する。   First, a database according to the third embodiment will be described. As a preparation stage for creating this database, a plurality of objects are prepared for each type of material as in the second embodiment. For example, for each of the reference objects P1, P2, and P3, N objects classified as the same type as the reference object are prepared.

図5は、実施の形態3に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。図5を参照して、実施の形態3に従うデータベース作成方法は、同一種類(例えば、種類T1)に分類されたN個の物体にX線を照射して、N個の物体の各々について、低エネルギーX線の透過強度と、高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップS40を含む。データベース作成方法は、N個の参照物体の各々について、重み係数kの各値に対する差分値Jを算出するステップS42を含む。   FIG. 5 is a flowchart showing a database creation procedure according to the third embodiment. Referring to FIG. 5, the database creation method according to the third embodiment irradiates N objects classified into the same type (for example, type T1) with X-rays. Step S40 for detecting the transmission intensity of energy X-rays and the transmission intensity of high-energy X-rays is included. The database creation method includes step S42 of calculating a difference value J for each value of the weighting coefficient k for each of the N reference objects.

データベース作成方法は、重み係数kの各値に対する、N個の差分値Jの平均値および標準偏差を算出するステップS44を含む。データベース作成方法は、重み係数kの各値に対して、差分値Jの平均値に標準偏差を加算した上限値と、当該平均値から標準偏差を減算した下限値とを算出するステップS46を含む。すなわち、ステップS46では、重み係数kと当該上限値との関係、および、重み係数kと当該下限値との関係が求められる。そして、データベース作成方法は、ステップS46において求められた関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップS48を含む。   The database creation method includes step S44 of calculating an average value and a standard deviation of N difference values J for each value of the weight coefficient k. The database creation method includes a step S46 of calculating an upper limit value obtained by adding the standard deviation to the average value of the difference values J and a lower limit value obtained by subtracting the standard deviation from the average value for each value of the weighting factor k. . That is, in step S46, the relationship between the weighting factor k and the upper limit value and the relationship between the weighting factor k and the lower limit value are obtained. The database creation method includes step S48 in which the relationship obtained in step S46 is stored in the memory as a database.

また、種類T2に分類されたN個の物体、および、種類T3に分類されたN個の物体についても、ステップS40〜S48の一連の処理を実行する。これにより、材料の種類T1,T2,T3の各々について、上限値および重み係数kの関係を示す情報と、下限値および重み係数kの関係を示す情報とを含むデータベースが作成される。   Also, the series of processes of steps S40 to S48 are executed for the N objects classified into the type T2 and the N objects classified into the type T3. Thus, a database including information indicating the relationship between the upper limit value and the weighting factor k and information indicating the relationship between the lower limit value and the weighting factor k is created for each of the material types T1, T2, and T3.

図6は、実施の形態3に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。図6において、縦軸は差分値Jを示しており、横軸は重み係数kを示している。図6を参照して、種類T1,T2,T3に対応する上限値および重み係数kの関係は、それぞれ上限曲線510u,520u,530uにより表わされる。種類T1,T2,T3に対応する下限値および重み係数kの関係は、それぞれ下限曲線510d,520d,530dにより表わされる。   FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the difference value and the weighting factor according to the third embodiment. In FIG. 6, the vertical axis represents the difference value J, and the horizontal axis represents the weighting factor k. Referring to FIG. 6, the relationship between the upper limit value and weight coefficient k corresponding to types T1, T2, and T3 is represented by upper limit curves 510u, 520u, and 530u, respectively. The relationship between the lower limit value and the weight coefficient k corresponding to the types T1, T2, and T3 is represented by lower limit curves 510d, 520d, and 530d, respectively.

上限曲線510uと下限曲線510dとにより囲まれる(構成される)領域610は、種類T1に分類された物体について算出され得る差分値Jの領域(バラツキを考慮した領域)を示す。同様に、上限曲線520uと下限曲線520dとにより囲まれる領域620は、種類T2に分類された物体について算出され得る差分値Jの領域を示す。上限曲線530uと下限曲線530dとにより囲まれる領域630は、種類T3に分類された物体について算出され得る差分値Jの領域を示す。なお、領域610〜630を参照すると、重み係数kの値によって上限値と下限値との差(すなわち、標準偏差)は異なることがわかる。これは、同一種類として分類された複数の物体の厚さおよび化学組成のバラツキが差分値Jに与える影響が、重み係数kの値によって異なることを意味する。   A region 610 surrounded (configured) by the upper limit curve 510u and the lower limit curve 510d indicates a region of the difference value J that can be calculated for an object classified into the type T1 (a region in consideration of variation). Similarly, a region 620 surrounded by the upper limit curve 520u and the lower limit curve 520d indicates a region of the difference value J that can be calculated for an object classified as the type T2. A region 630 surrounded by the upper limit curve 530u and the lower limit curve 530d indicates a region of the difference value J that can be calculated for an object classified into the type T3. Referring to regions 610 to 630, it can be seen that the difference between the upper limit value and the lower limit value (that is, the standard deviation) differs depending on the value of the weighting factor k. This means that the influence of the variation in thickness and chemical composition of a plurality of objects classified as the same type on the difference value J varies depending on the value of the weight coefficient k.

次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類の判定方式について説明する。具体的には、実施の形態3に従う判定工程では、複数の種類T1〜T3にそれぞれ対応する、上限曲線および下限曲線から構成される複数の領域610〜630と、被検査物に対応する1次直線とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。   Next, a method for determining the type of material constituting the inspection object will be described using a database. Specifically, in the determination step according to the third embodiment, a plurality of regions 610 to 630 each composed of an upper limit curve and a lower limit curve respectively corresponding to a plurality of types T1 to T3, and a primary corresponding to the object to be inspected. By comparing with the straight line, the type of material constituting the object to be inspected is determined.

具体的には、判定工程では、複数の領域610〜630のうち、被検査物に対応する1次直線を含む領域を特定する。より詳細には、判定工程では、複数の領域610〜630の中から、予め定められた範囲(例えば、1≦k≦3)における重み係数kの各値に対して、被検査物に対応する差分値Jが下限値≦J≦上限値という条件を満たす領域を特定する。そして、判定工程では、被検査物を構成する材料の種類は、当該特定された領域に対応する種類(例えば、領域620が特定された場合には種類T2)と同一であると判定される。なお、複数の領域610〜630のいずれも、当該条件を満たさない場合には、被検査物を構成する材料の種類は、種類T1〜T3のいずれとも異なると判定してもよい。   Specifically, in the determination step, an area including a primary straight line corresponding to the inspection object is specified among the plurality of areas 610 to 630. More specifically, in the determination step, for each value of the weight coefficient k in a predetermined range (for example, 1 ≦ k ≦ 3) from among the plurality of regions 610 to 630, the object corresponds to the inspection object. A region where the difference value J satisfies the condition of lower limit value ≦ J ≦ upper limit value is specified. In the determination step, it is determined that the type of material constituting the object to be inspected is the same as the type corresponding to the specified area (for example, type T2 when the area 620 is specified). In addition, when none of the plurality of regions 610 to 630 satisfies the condition, it may be determined that the type of material constituting the inspection object is different from any of the types T1 to T3.

上記では、差分値Jの平均値と標準偏差を加算した値を上限値、当該平均値から標準偏差を減算した値を下限値として規定する構成について説明したが、当該構成に限られない。上限値および下限値は、当該平均値に標準偏差をz倍した値を加減算することにより調整可能であってもよい。zの値は、ユーザが所望する判定精度に応じて任意に設定することができる。例えば、所望の判定精度が高いほどzは小さく設定される。   In the above description, the configuration is described in which the value obtained by adding the average value and the standard deviation of the difference value J is defined as the upper limit value, and the value obtained by subtracting the standard deviation from the average value is defined as the lower limit value. The upper limit value and the lower limit value may be adjustable by adding or subtracting a value obtained by multiplying the average value by the standard deviation by z. The value of z can be arbitrarily set according to the determination accuracy desired by the user. For example, z is set smaller as the desired determination accuracy is higher.

<利点>
実施の形態3によると、同一種類に分類された複数の物体の厚さおよび化学組成等のバラツキを考慮した、重み係数kと差分値Jとの関係を用いて、被検査物を構成する材料の種類が判定される。そのため、被検査物を構成する材料の種類を適切に判定することができる。
<Advantages>
According to the third embodiment, the material constituting the object to be inspected using the relationship between the weight coefficient k and the difference value J in consideration of variations such as the thickness and chemical composition of a plurality of objects classified into the same type. Is determined. Therefore, the kind of material which comprises a to-be-inspected object can be determined appropriately.

[実施の形態4]
実施の形態1〜3では、被検査物を構成する材料の種類の判定方法について説明したが、実施の形態4では、上記判定方法を利用した被検査物の選別装置、および選別方法について説明する。
[Embodiment 4]
In Embodiments 1 to 3, the method for determining the type of material constituting the object to be inspected has been described. In Embodiment 4, an object to be inspected apparatus and a method for selecting using the above determination method will be described. .

<装置構成>
図7は、実施の形態4に従う選別装置を模式的に示す図である。図7を参照して、選別装置100は、供給部2と、搬送部3と、X線照射部4と、X線検出部5と、制御部6と、選別部7とを含む。
<Device configuration>
FIG. 7 is a diagram schematically showing a sorting apparatus according to the fourth embodiment. Referring to FIG. 7, sorting apparatus 100 includes a supply unit 2, a transport unit 3, an X-ray irradiation unit 4, an X-ray detection unit 5, a control unit 6, and a sorting unit 7.

図7を参照して、供給部2は、被検査物20を搬送部3に供給する。供給部2は、例えば、ホッパーおよびフィーダー等により構成されている。搬送部3は、供給部2から供給された被検査物20を搬送する。搬送部3は、例えば、ベルトコンベア、スライダ、または滑走台等により構成されている。搬送部3における被検査物20の搬送速度は、例えば、分速50m〜分速100mである。制御部6は、当該搬送速度であっても、被検査物20を除去すべき物体(除去対象物)か、回収すべき物体(回収対象物)かを判定することが可能に構成される。   With reference to FIG. 7, the supply unit 2 supplies the inspection object 20 to the transport unit 3. The supply unit 2 includes, for example, a hopper and a feeder. The transport unit 3 transports the inspection object 20 supplied from the supply unit 2. The conveyance part 3 is comprised by the belt conveyor, the slider, the slide, etc., for example. The conveyance speed of the inspection object 20 in the conveyance unit 3 is, for example, 50 m / min to 100 m / min. The control unit 6 is configured to be able to determine whether the object to be inspected 20 is to be removed (removal target) or the object to be recovered (recovery target) even at the transport speed.

X線照射部4は、搬送部3によって搬送された被検査物20にX線を照射する。典型的には、X線照射部4は、搬送部3の下流の上部に設置されている。被検査物20は、搬送部3上、または搬送部3から空中へと放出された後に、X線照射部4によりX線を照射される。   The X-ray irradiation unit 4 irradiates the inspection object 20 conveyed by the conveyance unit 3 with X-rays. Typically, the X-ray irradiation unit 4 is installed at the upper part downstream of the transport unit 3. The inspection object 20 is irradiated with X-rays by the X-ray irradiation unit 4 after being emitted onto the transport unit 3 or from the transport unit 3 into the air.

X線検出部5は、X線照射部4の下方向に設置されており、照射されたX線のうち被検査物20を透過したX線を検出する。X線検出部5は、検出信号を制御部6に送信する。   The X-ray detection unit 5 is installed below the X-ray irradiation unit 4 and detects X-rays transmitted through the inspection object 20 among the irradiated X-rays. The X-ray detection unit 5 transmits a detection signal to the control unit 6.

X線検出部5は、例えば、デュアルエナジーX線センサにより構成されている。デュアルエナジーX線センサは、搬送部3と同程度の幅を有するラインセンサであり、直線上の複数のX線強度を検出できる。そのため、被検査物20は、搬送部3上において、搬送方向と垂直な方向に複数個並んだ状態で搬送される構成であってもよい。この場合、X線検出部5は、複数の被検査物20をそれぞれ透過した複数のX線強度を検出して、それらを制御部6に送信する。   The X-ray detection unit 5 is configured by, for example, a dual energy X-ray sensor. The dual energy X-ray sensor is a line sensor having the same width as that of the transport unit 3 and can detect a plurality of X-ray intensities on a straight line. For this reason, the inspection object 20 may be transported in a state where a plurality of the inspection objects 20 are arranged in a direction perpendicular to the transport direction on the transport unit 3. In this case, the X-ray detection unit 5 detects a plurality of X-ray intensities respectively transmitted through the plurality of inspection objects 20 and transmits them to the control unit 6.

なお、ラインセンサの画素サイズは、被検査物20の画素サイズよりも十分小さいことが望ましい。例えば、添加材が異なるプラスチック破砕片の選別を行なう場合、プラスチック破砕片は小さくとも4mm程度であることから、X線センサは、サイズ0.4mm×0.4mmの画素を用いてもよい。この場合、1つの被検査物20に対して、取得されるセンサ中の画素の並び方向、および時間軸方向の透過強度データが得られる。このように、被検査物20の透過強度データが複数取得されるが、透過強度データとしては透過強度が小さい値を用いることが適切である。例えば、1つの被検査物20に対して複数得られた透過強度データのうちの最小値を用いてもよいし、最小値を基準とした一定範囲内の透過強度データのいくつかを平均化した値を透過強度データとして用いてもよい。   Note that the pixel size of the line sensor is desirably sufficiently smaller than the pixel size of the inspection object 20. For example, when plastic fragments with different additives are selected, the plastic fragment is about 4 mm at least, so the X-ray sensor may use a pixel having a size of 0.4 mm × 0.4 mm. In this case, transmission intensity data in the alignment direction of the pixels in the acquired sensor and in the time axis direction are obtained for one inspection object 20. As described above, a plurality of transmission intensity data of the object to be inspected 20 are acquired, and it is appropriate to use a value having a low transmission intensity as the transmission intensity data. For example, the minimum value of a plurality of transmission intensity data obtained for one inspection object 20 may be used, or some of the transmission intensity data within a certain range based on the minimum value are averaged. The value may be used as transmission intensity data.

制御部6は、X線検出部5から受信した検出信号に基づいて、被検査物20の種類を判定する。制御部6は、判定された種類に基づいて、被検査物20が回収すべき物体か、除去すべき物体かを判定する。制御部6は、当該判定結果に基づいて、被検査物20を選別するために必要な情報を選別部7に送信する。選別部7は、制御部6からの情報に基づいて、被検査物20の選別を行なう。   The control unit 6 determines the type of the inspection object 20 based on the detection signal received from the X-ray detection unit 5. The control unit 6 determines whether the inspection object 20 is an object to be collected or an object to be removed based on the determined type. The control unit 6 transmits information necessary for selecting the inspection object 20 to the selection unit 7 based on the determination result. The sorting unit 7 sorts the inspection object 20 based on information from the control unit 6.

ここで、制御部6の構成について詳細に説明する。制御部6は、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラム、各種データ等を格納するメモリ、入出力インターフェイス等のハードウェアにより実現される。また、制御部6は、主たる機能構成として、入力部61と、関係算出部62と、判定部64と、情報出力部65とを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行すること等によって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部6は、メモリにより実現される記憶部63をさらに含む。   Here, the configuration of the control unit 6 will be described in detail. The control unit 6 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit), a program executed by the processor, a memory for storing various data, and hardware such as an input / output interface. The control unit 6 includes an input unit 61, a relationship calculation unit 62, a determination unit 64, and an information output unit 65 as main functional configurations. These configurations are realized mainly by a processor executing a program stored in a memory. Note that some or all of these functional configurations may be realized by hardware. The control unit 6 further includes a storage unit 63 realized by a memory.

入力部61は、X線検出部5の検出結果(検出信号)の入力を受け付ける。具体的には、入力部61は、検出信号として、被検査物20についての低エネルギーX線の透過強度と、高エネルギーX線の透過強度との入力を受け付ける。なお、入力部61は、検出信号の入力を受け付けるときに、ノイズ低減のための平滑化処理を行なうように構成されていてもよい。   The input unit 61 receives an input of a detection result (detection signal) from the X-ray detection unit 5. Specifically, the input unit 61 receives, as detection signals, inputs of low-energy X-ray transmission intensity and high-energy X-ray transmission intensity of the inspection object 20. Note that the input unit 61 may be configured to perform a smoothing process for noise reduction when receiving an input of a detection signal.

関係算出部62は、被検査物20について、低エネルギーX線の透過強度および高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を求める。具体的には、関係算出部62は、上述の式(1)を用いて、被検査物についての重み係数kと差分値Jとの関係を示す直線を求める。なお、式(1)で用いられる低エネルギーX線の照射強度ILOおよび高エネルギーX線の照射強度IHOは、予めメモリ(例えば、記憶部63)に記憶されている。 The relationship calculation unit 62 obtains a relationship between a difference value obtained by weighting the low-intensity X-ray transmission intensity and the high-energy X-ray transmission intensity with respect to the inspection object 20 and a weighting coefficient used for the weighting difference. Specifically, the relationship calculation unit 62 obtains a straight line indicating the relationship between the weighting factor k and the difference value J for the object to be inspected using the above equation (1). The low-energy X-ray irradiation intensity I LO and the high-energy X-ray irradiation intensity I HO used in Expression (1) are stored in advance in a memory (for example, the storage unit 63).

記憶部63は、各種類の参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係を集約したデータベースを記憶する。具体的には、記憶部63は、実施の形態1〜3で用いられた3つのデータベースのうちの少なくとも1つを記憶する。   The storage unit 63 stores a database in which the relationship between the difference value J and the weight coefficient k for each type of reference object is aggregated. Specifically, the storage unit 63 stores at least one of the three databases used in the first to third embodiments.

判定部64は、記憶部63に記憶されたデータベースと、被検査物20についての重み係数kおよび差分値Jの関係とに基づいて、被検査物20の種類を判定する。具体的には、判定部64は、実施の形態1〜3における判定工程で説明した方式を用いて当該判定を実行する。   The determination unit 64 determines the type of the inspection object 20 based on the database stored in the storage unit 63 and the relationship between the weighting coefficient k and the difference value J for the inspection object 20. Specifically, the determination unit 64 performs the determination using the method described in the determination process in the first to third embodiments.

また、判定部64は、被検査物20の種類の判定結果と、予め設定された選別基準とに基づいて、被検査物20が除去すべき物体(除去対象物)なのか、回収すべき物体(回収対象物)なのかを判定する。選別基準は、ある種類の物体を除去(あるいは回収)するという基準である。ここで、選別基準として、例えば、種類T2の物体を除去し、それ以外の種類の物体を回収するという基準が設定されている場合を考える。この場合、判定部64は、被検査物20の種類が種類T2であると判定した場合には、当該被検査物20を除去対象物であるとさらに判定する。一方、判定部64は、被検査物20の種類が種類T2以外(例えば、種類T1)であると判定した場合には、当該被検査物20を回収対象物であるとさらに判定する。   In addition, the determination unit 64 determines whether the inspection object 20 is an object to be removed (removal object) or an object to be recovered based on the determination result of the type of the inspection object 20 and a preset selection criterion. Determine whether it is a (collection object). The sorting standard is a standard for removing (or collecting) a certain type of object. Here, as a selection criterion, for example, consider a case where a criterion is set that an object of type T2 is removed and another type of object is collected. In this case, when the determination unit 64 determines that the type of the inspection object 20 is the type T2, the determination unit 64 further determines that the inspection object 20 is a removal object. On the other hand, if the determination unit 64 determines that the type of the inspection object 20 is other than the type T2 (for example, the type T1), the determination unit 64 further determines that the inspection object 20 is a collection object.

情報出力部65は、判定部64の判定結果に基づいて、被検査物20を除去(あるいは回収)させるための情報を選別部7に出力する。具体的には、情報出力部65は、被検査物20が除去対象物である場合には、動作信号を選別部7に出力する。一方、情報出力部65は、被検査物20が回収対象物である場合には、動作信号を選別部7に出力しない。   The information output unit 65 outputs information for removing (or collecting) the inspection object 20 to the selection unit 7 based on the determination result of the determination unit 64. Specifically, the information output unit 65 outputs an operation signal to the selection unit 7 when the inspection object 20 is a removal target. On the other hand, the information output unit 65 does not output an operation signal to the selection unit 7 when the inspection object 20 is a collection target.

次に、選別部7の構成についてより具体的に説明する。選別部7は、エアガン71と、除去箱72と、回収箱73とを含む。エアガン71は、情報出力部65から動作信号を受信した場合(被検査物20が除去対象物である場合)、被検査物20に対して空気を噴射する。例えば、エアガン71は、空気ボンベ(図示しない)に接続されており、当該空気ボンベから送られてきた空気を噴射する。この場合、被検査物20は、除去対象物が収容される除去箱72に落下する。一方、エアガン71が動作信号を受信しない場合(被検査物20が回収対象物である場合)、被検査物20に対して空気が噴射されない。そのため、被検査物20は、回収対象物が収容される回収箱73に落下する。   Next, the configuration of the selection unit 7 will be described more specifically. The sorting unit 7 includes an air gun 71, a removal box 72, and a collection box 73. When the air gun 71 receives an operation signal from the information output unit 65 (when the inspection object 20 is a removal object), the air gun 71 injects air onto the inspection object 20. For example, the air gun 71 is connected to an air cylinder (not shown) and injects air sent from the air cylinder. In this case, the inspection object 20 falls into the removal box 72 in which the removal target object is accommodated. On the other hand, when the air gun 71 does not receive an operation signal (when the inspection object 20 is a recovery object), air is not injected to the inspection object 20. Therefore, the inspected object 20 falls into the collection box 73 in which the collection target object is accommodated.

上記選別方式は、複数の被検査物20の中に、回収対象物が除去対象物よりも多く含まれると推定される場合に有効な方式である。一方、除去対象物が回収対象物よりも多く含まれると推定される場合には、回収対象物に対して空気が噴射される構成を採用してもよい。具体的には、情報出力部65は、被検査物20が回収対象物である場合に動作信号を選別部7に出力し、被検査物20が回収対象物である場合に動作信号を選別部7に出力しない。この場合、被検査物20に対して空気が噴射された場合には、当該被検査物20は回収箱73に落下するように構成される。一方、被検査物20に対して空気が噴射されない場合には、当該被検査物20は除去箱72に落下するように構成される。   The sorting method is an effective method when it is estimated that the collection target objects are included in the plurality of inspected objects 20 more than the removal target objects. On the other hand, when it is estimated that the removal target object is included in a larger amount than the recovery target object, a configuration in which air is injected to the recovery target object may be employed. Specifically, the information output unit 65 outputs an operation signal to the sorting unit 7 when the inspection object 20 is a collection object, and selects the operation signal when the inspection object 20 is a collection object. Do not output to 7. In this case, when air is sprayed onto the inspection object 20, the inspection object 20 is configured to fall into the collection box 73. On the other hand, when air is not jetted to the inspection object 20, the inspection object 20 is configured to drop into the removal box 72.

なお、上記選別方式では、情報出力部65は、被検査物20が除去対象物(あるいは、回収対象物)である場合にのみ信号を出力するように構成されているが、当該構成に限られない。情報出力部65は、被検査物20が除去対象物および回収対象物のいずれの場合にも信号を出力してもよい。例えば、エアガン71が除去用および回収用の2つのエアガンで構成されているとする。この場合、被検査物20が除去対象物である場合には、情報出力部65は、除去用のエアガンに動作信号を出力する。また、被検査物20が回収対象物である場合には、情報出力部65は、回収用のエアガンに動作信号を出力する。   In the above sorting method, the information output unit 65 is configured to output a signal only when the inspection object 20 is a removal target (or a recovery target), but is limited to this configuration. Absent. The information output unit 65 may output a signal regardless of whether the inspection object 20 is a removal target or a recovery target. For example, assume that the air gun 71 includes two air guns for removal and collection. In this case, when the inspection object 20 is a removal target, the information output unit 65 outputs an operation signal to the air gun for removal. When the inspection object 20 is a collection object, the information output unit 65 outputs an operation signal to the collection air gun.

また、空気の噴射方向を変更する等により、1つのエアガン71が、除去箱72および回収箱73の両方に被検査物20を落下させることが可能な場合も考えられる。被検査物20が除去対象物である場合には、情報出力部65は、除去箱72に被検査物20を落下させるための動作信号をエアガン71に出力する。被検査物20が回収対象物である場合には、情報出力部65は、回収箱73に被検査物20を落下させるための動作信号をエアガン71に出力する。   Further, there may be a case where one air gun 71 can drop the inspection object 20 into both the removal box 72 and the collection box 73 by changing the air injection direction. When the inspection object 20 is a removal object, the information output unit 65 outputs an operation signal for dropping the inspection object 20 to the removal box 72 to the air gun 71. When the inspection object 20 is a collection object, the information output unit 65 outputs an operation signal for dropping the inspection object 20 to the collection box 73 to the air gun 71.

<処理手順>
図8は、実施の形態4に従う選別装置100が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。図8を参照して、X線照射部4は、被検査物20に対してX線を照射する(ステップS402)。X線検出部5は、被検査物20を透過した、低エネルギーX線の透過強度Iおよび高エネルギーX線の透過強度Iを検出する(ステップS404)。
<Processing procedure>
FIG. 8 is a flowchart showing an example of the sorting process executed by the sorting apparatus 100 according to the fourth embodiment. Referring to FIG. 8, the X-ray irradiation unit 4 irradiates the inspection object 20 with X-rays (step S402). X-ray detection unit 5, transmitted through the object to be inspected 20, for detecting the transmitted intensity I H of the transmitted intensity I L and the high energy X-ray of the low energy X-ray (Step S404).

制御部6は、X線検出部5から取得した透過強度Iおよび透過強度Iを用いて、被検査物20について、重み係数kと差分値Jとの関係を求める(ステップS406)。制御部6は、予めメモリに記憶されたデータベースと、被検査物20についての当該関係とを比較して、被検査物20の種類を判定する(ステップS408)。制御部6は、種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、被検査物20が除去対象物か否かを判定する(ステップS410)。 Control unit 6 uses the transmitted intensity I L and the transmitted intensity I H obtained from the X-ray detector 5, the object to be inspected 20, obtains the relationship between the weighting factor k and the difference value J (step S406). The control unit 6 compares the database stored in the memory in advance with the relationship regarding the inspection object 20, and determines the type of the inspection object 20 (step S408). The control unit 6 determines whether or not the inspection object 20 is a removal object based on the type determination result and a predetermined selection criterion (step S410).

被検査物20が除去対象物である場合には(ステップS410においてYES)、選別部7は、被検査物20を除去する(ステップS412)。具体的には、選別部7は、制御部6からの指示に従って、被検査物20を除去箱72に収容する。そして、処理は終了する。一方、被検査物20が回収対象物である場合には(ステップS410においてNO)、選別部7は、被検査物20を回収する(ステップS414)。具体的には、選別部7は、制御部6からの指示に従って、被検査物20を回収箱73に収容する。そして、処理は終了する。   If the inspection object 20 is a removal object (YES in step S410), the sorting unit 7 removes the inspection object 20 (step S412). Specifically, the sorting unit 7 stores the inspection object 20 in the removal box 72 in accordance with an instruction from the control unit 6. Then, the process ends. On the other hand, when the inspection object 20 is a collection object (NO in step S410), the sorting unit 7 collects the inspection object 20 (step S414). Specifically, the sorting unit 7 stores the inspection object 20 in the collection box 73 in accordance with an instruction from the control unit 6. Then, the process ends.

<利点>
実施の形態4によると、実施の形態1〜3に従う判定方法を用いて、被検査物20を選別することができる。
<Advantages>
According to the fourth embodiment, the inspection object 20 can be selected using the determination method according to the first to third embodiments.

[実施の形態5]
実施の形態5では、実施の形態4に従う被検査物の選別方式とは異なる選別方式について説明する。実施の形態5に従う選別装置は、上述したデータベースを用いて、適切な重み係数kの値を設定する。そして、選別装置は、設定された重み係数kに対する差分値Jと、予め定められた閾値とを比較することにより被検査物の選別を行なう。
[Embodiment 5]
In the fifth embodiment, a sorting method different from the sorting method of the inspection object according to the fourth embodiment will be described. The sorting apparatus according to the fifth embodiment sets an appropriate value of the weighting factor k using the above-described database. The sorting device sorts the object to be inspected by comparing the difference value J with respect to the set weight coefficient k and a predetermined threshold value.

<装置構成>
図9は、実施の形態5に従う選別装置100Aを模式的に示す図である。なお、選別装置100Aは、選別装置100の制御部6を制御部6Aに置き換えた構成である。そのため、選別装置100Aのうちの制御部6A以外の構成については、選別装置100の当該構成と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
<Device configuration>
FIG. 9 schematically shows sorting apparatus 100A according to the fifth embodiment. The sorting apparatus 100A has a configuration in which the control unit 6 of the sorting apparatus 100 is replaced with a control unit 6A. Therefore, since the configuration of the sorting apparatus 100A other than the control unit 6A is the same as that of the sorting apparatus 100, detailed description thereof will not be repeated.

制御部6Aは、主たる機能構成として、入力部61Aと、関係算出部62Aと、判定部64Aと、情報出力部65Aと、係数設定部66Aと、閾値設定部67Aとを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することなどによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部6Aは、記憶部63Aをさらに含む。なお、入力部61A,関係算出部62A,記憶部63Aは、それぞれ図7中の入力部61,関係算出部62,記憶部63と実質的に同一である。   The control unit 6A includes an input unit 61A, a relationship calculation unit 62A, a determination unit 64A, an information output unit 65A, a coefficient setting unit 66A, and a threshold setting unit 67A as main functional configurations. These configurations are realized mainly by a processor executing a program stored in a memory. Note that some or all of these functional configurations may be realized by hardware. Control unit 6A further includes a storage unit 63A. The input unit 61A, the relationship calculation unit 62A, and the storage unit 63A are substantially the same as the input unit 61, the relationship calculation unit 62, and the storage unit 63 in FIG.

係数設定部66Aは、記憶部63Aに記憶されているデータベース(複数の種類にそれぞれ対応する複数の1次直線)に基づいて、被検査物20を選別するための重み係数kの値を設定する。係数設定部66Aの重み係数kの値の設定方式について説明する。   The coefficient setting unit 66A sets the value of the weight coefficient k for selecting the inspection object 20 based on the database (a plurality of primary straight lines corresponding to a plurality of types) stored in the storage unit 63A. . A method for setting the value of the weighting coefficient k of the coefficient setting unit 66A will be described.

まず、図10を参照して、実施の形態1に従うデータベースに基づいて、重み係数kの値を設定する方式について説明する。なお、実施の形態2に従うデータベースに基づいて、重み係数kの値を設定する方式は、以下に説明する方式と同様である。   First, a method for setting the value of weighting factor k based on the database according to the first embodiment will be described with reference to FIG. The method for setting the value of weighting factor k based on the database according to the second embodiment is the same as the method described below.

図10は、重み係数kの値の設定方式の一例を説明するための図である。図10中の直線310〜330は、図3中のそれと同一である。ここでは、選別基準として、種類T2の物体を除去(または回収)し、それ以外の種類の物体を回収(または除去)するという基準が設定されている場合を考える。すなわち、複数の参照物体P1〜P3のうち、種類T2である参照物体P2が、選別対象の物体として指定されている。   FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a method for setting the value of the weight coefficient k. The straight lines 310 to 330 in FIG. 10 are the same as those in FIG. Here, a case is considered in which a criterion for removing (or collecting) a type T2 object and collecting (or removing) another type of object is set as a selection criterion. That is, the reference object P2 of the type T2 among the plurality of reference objects P1 to P3 is designated as the object to be selected.

図10を参照して、まず、係数設定部66Aは、複数の直線310〜330に基づいて、選別対象として指定された参照物体P2に対応する差分値J2が、残余の参照物体P1,P3の各々に対応する各差分値J1,J3のいずれよりも大きく(または小さく)なる重み係数kの範囲を特定する。図10の例では、直線320上の差分値J2が、直線310,330上の各差分値J1,J3のいずれよりも小さくなる重み係数kの範囲として、α1(=1)<k<α2(=2.8)が特定される。なお、図10の例では、差分値J2が、各差分値J1,J3のいずれよりも大きくなる重み係数kの範囲は存在しない。   Referring to FIG. 10, first, the coefficient setting unit 66A has a difference value J2 corresponding to the reference object P2 designated as the selection target based on the plurality of straight lines 310 to 330 of the remaining reference objects P1 and P3. The range of the weighting coefficient k that is larger (or smaller) than any of the difference values J1 and J3 corresponding to each is specified. In the example of FIG. 10, α1 (= 1) <k <α2 (, where the difference value J2 on the straight line 320 is smaller than any of the difference values J1 and J3 on the straight lines 310 and 330. = 2.8) is specified. In the example of FIG. 10, there is no range of the weighting coefficient k in which the difference value J2 is larger than any of the difference values J1 and J3.

そして、係数設定部66Aは、α1<k<α2を満たす重み係数kの各値のうち、差分値J2と、各差分値J1,J3との差が比較的大きくなる値を、被検査物20を選別するための重み係数kの値として設定する。例えば、係数設定部66Aは、差分値J2および差分値J1の差(|J1−J2|)と、差分値J2および差分値J3の差(|J3−J2|)とが同一になる値(1.75)を、当該重み係数kの値として設定する。または、係数設定部66Aは、α1<k<α2を満たす重み係数kの各値のうち、|J1−J2|および|J3−J2|の両方が、予め定められた値(例えば、0.1)よりも大きいという条件を満たす値を、当該重み係数kの値として設定してもよい。   Then, the coefficient setting unit 66A sets a value at which the difference between the difference value J2 and the difference values J1 and J3 among the values of the weighting coefficient k satisfying α1 <k <α2 is relatively large. Is set as the value of the weighting coefficient k for selecting. For example, the coefficient setting unit 66A determines that the difference between the difference value J2 and the difference value J1 (| J1-J2 |) is the same as the difference between the difference value J2 and the difference value J3 (| J3-J2 |) (1 .75) is set as the value of the weighting factor k. Alternatively, the coefficient setting unit 66A determines that both | J1-J2 | and | J3-J2 | of the values of the weighting coefficient k satisfying α1 <k <α2 are predetermined values (for example, 0.1 A value satisfying the condition of greater than () may be set as the value of the weight coefficient k.

再び、図9を参照して、閾値設定部67Aは、参照物体P2における、係数設定部66Aにより設定された重み係数kの値に対する差分値J2と、残余の参照物体P1,P3における、当該重み係数kの値に対する差分値J1,J3とに基づいて、閾値Thを設定する。具体的には、閾値設定部67Aは、差分値J2と差分値J1との間であり、かつ差分値J2と差分値J3との間に、閾値Thを設定する。   Referring to FIG. 9 again, threshold setting unit 67A determines difference value J2 for reference object P2 with respect to the value of weighting coefficient k set by coefficient setting unit 66A and the corresponding weights for remaining reference objects P1 and P3. A threshold Th is set based on the difference values J1 and J3 with respect to the value of the coefficient k. Specifically, the threshold setting unit 67A sets the threshold Th between the difference value J2 and the difference value J1, and between the difference value J2 and the difference value J3.

図10を参照して、係数設定部66Aにより重み係数kの値が1.75に設定された場合を考える。k=1.75の場合、J2≒−0.4であり、J1,J3≒−0.18である。そのため、閾値Thは、−0.40<Th<−0.18の範囲に設定される。ここで、参照物体P2が除去対象物であり、参照物体P1,P3が回収対象物であるとする。被検査物20の除去率を高くしたい場合(すなわち、被検査物20を除去対象物と判定し易くする場合)には、閾値Thは差分値J1,J3(≒−0.18)付近に設定される。被検査物20の除去率を低くしたい場合(すなわち、被検査物20を除去対象物と判定し難くする場合)には、閾値Thは差分値J2(≒−0.40)付近に設定される。   Referring to FIG. 10, a case is considered where the value of weighting factor k is set to 1.75 by coefficient setting unit 66A. When k = 1.75, J2≈−0.4, and J1, J3≈−0.18. Therefore, the threshold value Th is set in a range of −0.40 <Th <−0.18. Here, it is assumed that the reference object P2 is a removal target and the reference objects P1 and P3 are collection targets. When it is desired to increase the removal rate of the inspection object 20 (that is, when it is easy to determine the inspection object 20 as a removal object), the threshold Th is set near the difference values J1 and J3 (≈−0.18). Is done. When it is desired to reduce the removal rate of the inspection object 20 (that is, when it is difficult to determine the inspection object 20 as an object to be removed), the threshold value Th is set near the difference value J2 (≈−0.40). .

判定部64Aは、被検査物20における、係数設定部66Aにより設定された重み係数kの値に対する差分値Jと、閾値Thとに基づいて、被検査物20が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する。上記の例に従うと、判定部64Aは、当該差分値Jが閾値Th以上である場合には被検査物20が回収対象物(すなわち、参照物体P2とは異なる種類)であると判定し、当該差分値Jが閾値Th未満である場合には、被検査物20が除去対象物(すなわち、参照物体P2と同一種類)であると判定する。   Based on the difference value J with respect to the value of the weighting coefficient k set by the coefficient setting unit 66A and the threshold value Th, the determination unit 64A determines whether the inspection target 20 is a removal target or a collection target. Determine if it is a thing. According to the above example, the determination unit 64A determines that the inspection object 20 is a collection target (that is, a type different from the reference object P2) when the difference value J is equal to or greater than the threshold Th, and When the difference value J is less than the threshold Th, it is determined that the inspection object 20 is a removal target (that is, the same type as the reference object P2).

なお、参照物体P2が回収対象物であり、参照物体P1,P3が除去対象物である場合には、判定部64Aによる判定結果は上記と逆になる。具体的には、判定部64Aは、当該差分値Jが閾値Th以上である場合には被検査物20が除去対象物であると判定し、当該差分値Jが閾値Th未満である場合には被検査物20が回収対象物であると判定する。   In addition, when the reference object P2 is a collection target and the reference objects P1 and P3 are removal objects, the determination result by the determination unit 64A is opposite to the above. Specifically, the determination unit 64A determines that the inspection object 20 is a removal target when the difference value J is greater than or equal to the threshold Th, and when the difference value J is less than the threshold Th. It determines with the to-be-inspected object 20 being a collection | recovery object.

情報出力部65Aは、典型的には、上述した情報出力部65の機能と同様の機能を有する。なお、情報出力部65Aは、判定部64Aによる判定結果(差分値Jが閾値Th未満であるか否かの判定結果)を出力する構成であってもよい。この場合、選別部7は、当該判定結果に基づいて、被検査物20を除去(あるいは回収)するように構成されていてもよい。例えば、選別部7は、差分値Jが閾値Th未満であるとの判定結果を受信した場合には被検査物20を除去し、差分値Jが閾値Th以上であるとの判定結果を受信した場合には被検査物20を回収するように構成される。   The information output unit 65A typically has a function similar to the function of the information output unit 65 described above. The information output unit 65A may be configured to output the determination result (determination result whether or not the difference value J is less than the threshold Th) by the determination unit 64A. In this case, the sorting unit 7 may be configured to remove (or collect) the inspection object 20 based on the determination result. For example, when the determination unit 7 receives the determination result that the difference value J is less than the threshold value Th, the sorting unit 7 removes the inspection object 20 and receives the determination result that the difference value J is equal to or more than the threshold value Th. In some cases, the inspection object 20 is configured to be collected.

次に、図11を参照して、実施の形態3に従うデータベースに基づいて、重み係数kの値を設定する方式について説明する。図11は、重み係数kの値の設定方式の他の例を説明するための図である。図11中の各上限曲線510u,520u,530u、各下限曲線510d,520d,530d、および各領域610〜630は、図7中のそれらと同一である。ここでは、複数の参照物体P1〜P3のうち、種類T2である参照物体P2が、選別対象の物体として指定されているとする。   Next, referring to FIG. 11, a method for setting the value of weighting factor k based on the database according to the third embodiment will be described. FIG. 11 is a diagram for explaining another example of a method of setting the value of the weighting factor k. Each upper limit curve 510u, 520u, 530u, each lower limit curve 510d, 520d, 530d, and each area | region 610-630 in FIG. 11 are the same as those in FIG. Here, it is assumed that the reference object P2 of the type T2 among the plurality of reference objects P1 to P3 is designated as the object to be selected.

図11を参照して、まず、係数設定部66Aは、複数の参照物体P1〜P3にそれぞれ対応する複数の領域610〜630のうち、指定された参照物体P2に対応する領域620が、残余の参照物体P1,P3に対応する領域610,630のいずれとも重畳しない重み係数kの範囲を特定する。図11の例では、領域620が、領域610および領域630のいずれとも重畳しない重み係数kの範囲として、β1(=1.75)<k<β2(=2.25)が特定される。なお、仮に、当該重畳しない重み係数kの値が存在しない場合には、当該値が存在するように、上述した方式を用いて上限値および下限値の値を調整してもよい。   Referring to FIG. 11, first, coefficient setting unit 66A has a remaining area 620 corresponding to designated reference object P2 among a plurality of areas 610 to 630 respectively corresponding to a plurality of reference objects P1 to P3. The range of the weight coefficient k that does not overlap with any of the areas 610 and 630 corresponding to the reference objects P1 and P3 is specified. In the example of FIG. 11, β1 (= 1.75) <k <β2 (= 2.25) is specified as the range of the weighting factor k in which the region 620 does not overlap with any of the regions 610 and 630. If there is no value of the weighting factor k that does not overlap, the upper limit value and the lower limit value may be adjusted using the above-described method so that the value exists.

係数設定部66Aは、β1<k<β2を満たす重み係数kの各値のうち、領域620内の差分値J2と、領域610内の差分値J1,領域630内の差分値J3との差が比較的大きくなる値を、被検査物20を選別するための重み係数kの値として設定する。図11の例では、β1<k<β2の範囲においては、差分値J2の上限値は、差分値J1,J3の各下限値よりも小さい。そのため、係数設定部66Aは、例えば、差分値J2の上限値および差分値J1の下限値の差と、差分値J2の上限値および差分値J3の下限値の差とが同一になる値(1.9)を、当該重み係数kの値として設定する。または、係数設定部66Aは、これらの差が、予め定められた値(例えば、0.1)よりも大きいという条件を満たす値を、当該重み係数kの値として設定してもよい。   The coefficient setting unit 66A determines that the difference between the difference value J2 in the area 620 and the difference value J1 in the area 610 and the difference value J3 in the area 630 among the values of the weighting coefficient k satisfying β1 <k <β2. A relatively large value is set as the value of the weight coefficient k for selecting the inspection object 20. In the example of FIG. 11, in the range of β1 <k <β2, the upper limit value of the difference value J2 is smaller than the lower limit values of the difference values J1 and J3. For this reason, the coefficient setting unit 66A, for example, has a value (1) where the difference between the upper limit value of the difference value J2 and the lower limit value of the difference value J1 is the same as the difference between the upper limit value of the difference value J2 and the lower limit value of the difference value J3. .9) is set as the value of the weighting factor k. Alternatively, the coefficient setting unit 66A may set a value that satisfies the condition that these differences are greater than a predetermined value (for example, 0.1) as the value of the weight coefficient k.

再び、図9を参照して、閾値設定部67Aは、差分値J2と差分値J1との間であり、かつ差分値J2と差分値J3との間に、閾値Thを設定する。図11の例に従うと、閾値設定部67Aは、差分値J2の上限値と差分値J1の下限値との間であり、かつ差分値J2の上限値と差分値J3の下限値との間に、閾値Thを設定する。なお、判定部64Aによる判定方式は、上述した方式と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。   Referring to FIG. 9 again, threshold setting unit 67A sets threshold Th between difference value J2 and difference value J1, and between difference value J2 and difference value J3. According to the example of FIG. 11, the threshold value setting unit 67A is between the upper limit value of the difference value J2 and the lower limit value of the difference value J1, and between the upper limit value of the difference value J2 and the lower limit value of the difference value J3. The threshold value Th is set. Note that the determination method by determination unit 64A is similar to the method described above, and thus detailed description thereof will not be repeated.

<処理手順>
図12は、実施の形態5に従う選別装置100Aが実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、複数の参照物体P1〜P3における、重み係数kと差分値Jとの関係が、図10(または図11)に示すような関係であるとする。また、参照物体P2の種類T2と同一種類の被検査物20が除去され、それ以外の種類T1,T3と同一種類の被検査物20が回収されるものとする。なお、被検査物20の種類は、種類T1〜T3のいずれかであるとする。また、被検査物20を選別するための重み係数kの値、および閾値Thの値は、上述した方式により予め設定されているものとする。
<Processing procedure>
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the sorting process executed by the sorting apparatus 100A according to the fifth embodiment. Here, it is assumed that the relationship between the weighting coefficient k and the difference value J in the plurality of reference objects P1 to P3 is as shown in FIG. 10 (or FIG. 11). In addition, the inspection object 20 of the same type as the type T2 of the reference object P2 is removed, and the inspection object 20 of the same type as the other types T1, T3 is collected. The type of the inspection object 20 is assumed to be any of the types T1 to T3. In addition, it is assumed that the value of the weighting coefficient k and the value of the threshold value Th for selecting the inspection object 20 are set in advance by the method described above.

図12を参照して、ステップS502,S504,S506の処理は、それぞれステップS402,S404,S406の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。制御部6Aは、ステップS506において求められた関係を用いて、被検査物20を選別するために予め設定された重み係数kの値(例えば、1.75)に対する差分値Jを算出する(ステップS508)。制御部6Aは、算出された差分値Jが閾値Th未満であるか否かを判断する(ステップS510)。   Referring to FIG. 12, the processes of steps S502, S504, and S506 are the same as the processes of steps S402, S404, and S406, respectively, and thus detailed description thereof will not be repeated. The control unit 6A calculates a difference value J with respect to a value (for example, 1.75) of a weighting factor k set in advance for selecting the inspection object 20 by using the relationship obtained in step S506 (step S506). S508). The controller 6A determines whether or not the calculated difference value J is less than the threshold value Th (step S510).

差分値Jが閾値Th未満である(すなわち、被検査物20が参照物体P2と同一種類である)場合には(ステップS510においてYES)、選別部7は被検査物20を除去する(ステップS512)。そして処理は終了する。一方、差分値Jが閾値Th以上である場合には(ステップS510においてNO)、選別部7は被検査物20を回収する(ステップS514)。そして処理は終了する。   When the difference value J is less than the threshold Th (that is, the inspection object 20 is the same type as the reference object P2) (YES in step S510), the selection unit 7 removes the inspection object 20 (step S512). ). Then, the process ends. On the other hand, when the difference value J is greater than or equal to the threshold Th (NO in step S510), the sorting unit 7 collects the inspection object 20 (step S514). Then, the process ends.

<利点>
実施の形態5によると、被検査物を選別するための重み係数の値および閾値が設定されているため、簡易かつ効率的に被検査物を選別することができる。
<Advantages>
According to the fifth embodiment, since the value of the weighting factor and the threshold value for selecting the inspection object are set, the inspection object can be easily and efficiently selected.

また、例えば、プラスチックのリサイクルにおいて、複数種類のプラスチックが混在する場合であっても、回収対象のプラスチックとそれ以外のプラスチックとを精度良く選別することができる。そのため、複数のプラスチックの中に塩素濃度が高い塩素系プラスチックが混在する場合でも、この塩素系プラスチックを除去することができる。そのため、サーマルリサイクル材料としての利用が促進される。   In addition, for example, in plastic recycling, even when a plurality of types of plastics are mixed, it is possible to accurately select a plastic to be collected and other plastics. Therefore, even when a chlorinated plastic having a high chlorine concentration is mixed in a plurality of plastics, the chlorinated plastic can be removed. Therefore, utilization as a thermal recycling material is promoted.

[実施の形態6]
実施の形態1では1つのデータベースを用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係(直線)のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する関係を特定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう構成について説明した。このように、判定基準として直線の類似性を用いる場合、例えば、被検査物に対応する直線と極めて類似性の高い複数の直線が存在するときには、被検査物を構成する材料を誤判定する可能性がある。
[Embodiment 6]
In the first embodiment, by using one database, among the plurality of relationships (straight lines) respectively corresponding to a plurality of reference objects, the relationship that is most similar to the straight line corresponding to the object to be inspected is specified. The structure for determining the type of material constituting the material has been described. Thus, when using the similarity of a straight line as a criterion, for example, when there are a plurality of straight lines that are very similar to the straight line corresponding to the object to be inspected, it is possible to erroneously determine the material constituting the object to be inspected. There is sex.

そこで、実施の形態6では各参照物体について2つのデータベースを作成する。そして、1つ目のデータベースの中に、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線が複数存在する場合には、2つ目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線を選定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう。   Therefore, in the sixth embodiment, two databases are created for each reference object. If there are multiple straight lines in the first database that are highly similar to the straight line corresponding to the inspection object, the second database is used to resemble the straight line corresponding to the inspection object. By selecting a highly straight line, the type of material constituting the inspection object is determined.

以下、実施の形態6に従う判定方法について工程ごとに具体的に説明する。
<判定方法の各工程の詳細>
(検出工程)
実施の形態1では、エネルギー分布の異なる2種類のX線(低エネルギーX線および高エネルギーX線)を被検査物に照射する構成について説明したが、実施の形態6ではエネルギー分布の異なる4種類のX線を被検査物に照射する構成について説明する。
Hereinafter, the determination method according to the sixth embodiment will be specifically described for each process.
<Details of each step of the judgment method>
(Detection process)
In the first embodiment, the configuration in which the inspection object is irradiated with two types of X-rays (low energy X-ray and high energy X-ray) having different energy distributions has been described. In the sixth embodiment, four types of energy distributions having different energy distributions are described. A configuration for irradiating an object to be inspected with X-rays will be described.

図13は、実施の形態6に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。   FIG. 13 is a flowchart showing a method for determining the type of material constituting the inspection object according to the sixth embodiment.

図13を参照して、検出工程(ステップS101)では、エネルギー分布の異なる4種類のX線が被検査物に照射され、被検査物を透過したそれぞれのX線強度を検出する。具体的には、X線源を用いて連続X線を被検査物に照射する。例えば、X線源は、ターゲットにタングステンを用いたX線管が用いられ、管電圧を50kVとする。続いて、検出できるX線のエネルギー分布が異なる2種類の検出部を有するX線センサを用いて、エネルギーE1を有するX線(以下、「E1エネルギーX線」と称する。)の透過強度と、エネルギーE1よりも高いエネルギーE2を有するX線(以下、「E2エネルギーX線」と称する。)の透過強度を検出する。   Referring to FIG. 13, in the detection step (step S <b> 101), four types of X-rays having different energy distributions are irradiated on the inspection object, and the respective X-ray intensities transmitted through the inspection object are detected. Specifically, the inspection object is irradiated with continuous X-rays using an X-ray source. For example, as the X-ray source, an X-ray tube using tungsten as a target is used, and the tube voltage is set to 50 kV. Subsequently, the transmission intensity of X-rays having energy E1 (hereinafter referred to as “E1 energy X-rays”) using an X-ray sensor having two types of detection units with different X-ray energy distributions that can be detected; The transmission intensity of X-rays having energy E2 higher than energy E1 (hereinafter referred to as “E2 energy X-rays”) is detected.

次に、上記X線源とはターゲットが異なるX線源を用いて、上記連続X線とは異なるエネルギー分布を有する連続X線を被検査物に照射する。このX線源のターゲットには、管電圧50kV以下で連続X線だけなく特性X線も発生させることが可能なロジウム、モリブデン、クロム等を用いてもよい。なお、ターゲットは、測定対象物の吸収帯を考慮して利用することが可能である。続いて、上記X線センサを用いて、エネルギーE1,E2とは異なるエネルギーE3を有するX線(以下、「E3エネルギーX線」と称する。)の透過強度と、エネルギーE1,E2とは異なり、かつエネルギーE3よりも高いエネルギーE4を有するX線(以下、「E4エネルギーX線」と称する。)の透過強度を検出する。   Next, an X-ray source having a different target from the X-ray source is used to irradiate the inspection object with continuous X-rays having an energy distribution different from that of the continuous X-rays. The target of the X-ray source may be rhodium, molybdenum, chromium, or the like that can generate not only continuous X-rays but also characteristic X-rays at a tube voltage of 50 kV or less. The target can be used in consideration of the absorption band of the measurement object. Subsequently, using the X-ray sensor, the transmission intensity of X-rays having energy E3 different from the energy E1, E2 (hereinafter referred to as “E3 energy X-ray”) is different from the energy E1, E2, The transmission intensity of X-rays having energy E4 higher than energy E3 (hereinafter referred to as “E4 energy X-rays”) is detected.

(算出工程)
次に、算出工程(ステップS201)では、被検査物について、差分値と重み係数との関係を2種類求める。具体的には、検出工程で得られた4種類のX線の透過強度のうちの2種類を組み合わせて式(1)に代入する。ここで、E1,E2,E3,E4エネルギーX線の透過強度をそれぞれIE1,IE2,IE3,IE4とし、E1,E2,E3,E4エネルギーX線の照射強度をそれぞれIE1O,IE2O,IE3O,IE4Oとする。
(Calculation process)
Next, in the calculation step (step S201), two types of relationships between the difference value and the weighting coefficient are obtained for the inspection object. Specifically, two of the four types of X-ray transmission intensities obtained in the detection step are combined and substituted into equation (1). Here, the transmission intensities of E1, E2, E3, and E4 energy X-rays are I E1 , I E2 , I E3 , and I E4 , respectively, and the irradiation intensities of E1, E2, E3, and E4 energy X-rays are I E1O and I E , respectively. Let E2O , IE3O , and IE4O .

例えば、透過強度IE1および透過強度IE2の組み合わせと、透過強度IE3および透過強度IE4の組み合わせとを用いるとする。透過強度IE1および透過強度IE2の組み合わせを式(1)に適用した場合には、重み係数kと差分値Jとの関係は、重み係数kおよび差分値Jを変数とし、ln(IE1/IE1O)およびln(IE2/IE2O)を定数とする1次関数として表わすことができる。また、透過強度IE3および透過強度IE4の組み合わせを式(1)に適用した場合には、重み係数kと差分値Jとの関係は、重み係数kおよび差分値Jを変数とし、ln(IE3/IE3O)およびln(IE4/IE4O)を定数とする1次関数として表わすことができる。 For example, a combination of transmission intensity I E1 and transmission intensity I E2 and a combination of transmission intensity I E3 and transmission intensity I E4 are used. When the combination of the transmission intensity I E1 and the transmission intensity I E2 is applied to the equation (1), the relationship between the weighting coefficient k and the difference value J is ln (I E1 / I E1O ) and ln (I E2 / I E2O ) can be expressed as linear functions. When the combination of the transmission intensity I E3 and the transmission intensity I E4 is applied to the equation (1), the relationship between the weight coefficient k and the difference value J is ln ( I E3 / I E3O ) and ln (I E4 / I E4O ) can be expressed as linear functions.

このように、被検査物についての1種類目の関係として、透過強度IE1および透過強度IE2を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係が得られる。また、被検査物についての2種類目の関係として、透過強度IE3および透過強度IE4を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係が得られる。 In this way, as a first type of relationship with respect to the object to be inspected, a relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity I E1 and the transmission intensity I E2 and the weight coefficient is obtained. Further, as a second type of relationship for the object to be inspected, there is obtained a relationship between a difference value obtained by weighted difference between the transmission intensity I E3 and the transmission intensity I E4 and a weight coefficient.

(判定工程)
次に、判定工程(ステップS301)では、材料の種類が既知である参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係を示す情報を含むデータベースと、被検査物について上記算出工程で求められた関係とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
(Judgment process)
Next, in the determination step (step S301), a database including information indicating the relationship between the difference value J and the weighting factor k for the reference object whose material type is known, and the object to be inspected are obtained in the calculation step. The type of material constituting the object to be inspected is determined by comparing the relationship.

まず、実施の形態6に従うデータベースの内容および作成手順について具体的に説明する。データベースに含まれる、差分値Jと重み係数kとの関係を示す情報は、例えば、後述する図16,図17に示すような1次直線である。データベースは、図14に示すような手順で作成される。   First, the contents and creation procedure of the database according to the sixth embodiment will be specifically described. Information indicating the relationship between the difference value J and the weight coefficient k included in the database is, for example, a linear line as shown in FIGS. 16 and 17 described later. The database is created in the procedure as shown in FIG.

図14を参照して、データベースがメモリに記憶されるまでの作成手順について説明する。図14は、実施の形態6に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。例えば、データベースの作成する準備段階として、上述した複数の参照物体P1,P2,P3を用意する。   With reference to FIG. 14, the creation procedure until the database is stored in the memory will be described. FIG. 14 is a flowchart showing a database creation procedure according to the sixth embodiment. For example, the plurality of reference objects P1, P2, and P3 described above are prepared as a preparation stage for creating a database.

図14を参照して、実施の形態6に従うデータベース作成方法は、参照物体P1にX線を照射して、エネルギー分布の異なる4種類のX線の透過強度を検出するステップS81を含む。具体的には、参照物体P1を透過したE1エネルギーX線の透過強度と、参照物体P1を透過したE2エネルギーX線の透過強度とを検出する。続いて、参照物体P1を透過したE3エネルギーX線の透過強度と、参照物体P1を透過したE4エネルギーX線の透過強度とを検出する。   Referring to FIG. 14, the database creation method according to the sixth embodiment includes step S81 of irradiating reference object P1 with X-rays to detect transmission intensities of four types of X-rays having different energy distributions. Specifically, the transmission intensity of the E1 energy X-ray transmitted through the reference object P1 and the transmission intensity of the E2 energy X-ray transmitted through the reference object P1 are detected. Subsequently, the transmission intensity of the E3 energy X-ray transmitted through the reference object P1 and the transmission intensity of the E4 energy X-ray transmitted through the reference object P1 are detected.

データベース作成方法は、参照物体P1について、差分値Jと重み係数kとの関係を2種類求めるステップ82を含む。具体的には、参照物体P1についての1種類目の関係として、E1エネルギーX線の透過強度およびE2エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値Jと、重み係数kとの関係を算出する。また、参照物体P1についての2種類目の関係として、E3エネルギーX線の透過強度およびE4エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係を算出する。   The database creation method includes a step 82 for obtaining two types of relationships between the difference value J and the weighting coefficient k for the reference object P1. Specifically, as a first type of relationship with respect to the reference object P1, a relationship between a difference value J obtained by weighted difference between the transmission intensity of E1 energy X-rays and the transmission intensity of E2 energy X-rays and a weighting coefficient k is calculated. . Further, as a second type of relationship with respect to the reference object P1, a relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of E3 energy X-rays and the transmission intensity of E4 energy X-rays and a weighting coefficient is calculated.

データベースの作成方法は、ステップS82において算出された複数の関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップS83を含む。   The database creation method includes step S83 of storing the plurality of relationships calculated in step S82 as a database in a memory.

また、参照物体P2,参照物体P3についても、ステップS81〜S83の一連の処理を実行する。これにより、参照物体P1,P2,P3の各々について、差分値と重み係数との2種類の関係を示す情報を含むデータベースが作成され、メモリに記憶される。具体的には、参照物体P1の種類T1に対応する2つの直線(1次関数)が作成され、参照物体P2の種類T2に対応する2つの直線が作成され、参照物体P3の種類T3に対応する2つの直線が作成される。   In addition, the series of processing of steps S81 to S83 is also performed for the reference object P2 and the reference object P3. Thereby, for each of the reference objects P1, P2, and P3, a database including information indicating two types of relationship between the difference value and the weighting coefficient is created and stored in the memory. Specifically, two straight lines (linear function) corresponding to the type T1 of the reference object P1 are created, two straight lines corresponding to the type T2 of the reference object P2 are created, and the type corresponds to the type T3 of the reference object P3. Two straight lines are created.

図15および図16は、実施の形態6に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。具体的には、図15は、差分値および重み係数の1種類目の関係を示す図であり、図16は、差分値および重み係数の2種類目の関係を示す図である。   15 and 16 are diagrams showing the relationship between the difference value and the weighting factor according to the sixth embodiment. Specifically, FIG. 15 is a diagram illustrating the first type of relationship between the difference value and the weighting factor, and FIG. 16 is a diagram illustrating the second type of relationship between the difference value and the weighting factor.

図15を参照して、参照物体P1についての1種類目の関係は図15中の直線310Aで表され、参照物体P2についての1種類目の関係は直線320Aで表され、参照物体P3についての1種類目の関係は直線330Aで表される。なお、被検査物についての1種類目の関係は図15中の直線500Aで表される。   Referring to FIG. 15, the first type of relationship for reference object P1 is represented by straight line 310A in FIG. 15, and the first type of relationship for reference object P2 is represented by straight line 320A. The first type of relationship is represented by a straight line 330A. The first type of relationship for the object to be inspected is represented by a straight line 500A in FIG.

同様に、図16を参照して、参照物体P1についての2種類目の関係は図16中の直線310Bで表され、参照物体P2についての2種類目の関係は直線320Bで表され、参照物体P3についての2種類目の関係は直線330Bで表される。なお、被検査物についての2種類目の関係は図16中の直線500Bで表される。   Similarly, referring to FIG. 16, the second type of relationship for reference object P1 is represented by straight line 310B in FIG. 16, and the second type of relationship for reference object P2 is represented by straight line 320B. The second type of relationship for P3 is represented by a straight line 330B. Note that the second type of relationship for the object to be inspected is represented by a straight line 500B in FIG.

このように、参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係は、直線という情報として蓄積される。そのため、材料の種類ごとに、差分値Jと重み係数kとの1種類目の関係を集約したデータベースD1(例えば、図15中の直線310A,320A,330A)と、差分値Jと重み係数kとの2種類目の関係を集約したデータベースD2(例えば、図16中の直線310B,320B,330B)とが得られる。   Thus, the relationship between the difference value J and the weighting factor k for the reference object is stored as information of a straight line. Therefore, for each material type, a database D1 (for example, straight lines 310A, 320A, 330A in FIG. 15) that summarizes the first type relationship between the difference value J and the weighting factor k, the difference value J, and the weighting factor k. A database D2 (for example, straight lines 310B, 320B, and 330B in FIG. 16) that collects the second type of relationship is obtained.

次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類を判定する方式について説明する。まず、1種類目のデータベースD1を用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係(直線)のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定する。ここで、図15を参照して、被検査物に対応する直線500Aは、参照物体P1に対応する直線310A、および参照物体P2に対応する320Aの両方に非常に類似している。この場合、実施の形態1で説明したような面積比較を用いて直線500Aと最も類似する直線を特定して被検査物を構成する材料の種類を判定すると、誤判定してしまう可能性がある。そのため、被検査物に対応する直線(例えば、直線500A)が、複数の直線(例えば、直線310A,320A)との類似性が高い場合には、2種類目のデータベースD2を用いる。   Next, a method for determining the type of material constituting the inspection object using a database will be described. First, a straight line most similar to a straight line corresponding to an object to be inspected is specified from among a plurality of relationships (straight lines) respectively corresponding to a plurality of reference objects using the first type of database D1. Here, referring to FIG. 15, a straight line 500A corresponding to the inspection object is very similar to both a straight line 310A corresponding to the reference object P1 and 320A corresponding to the reference object P2. In this case, if the type of material constituting the object to be inspected is determined by specifying the straight line most similar to the straight line 500A using the area comparison as described in the first embodiment, there is a possibility of erroneous determination. . Therefore, when the straight line corresponding to the inspection object (for example, the straight line 500A) is highly similar to a plurality of straight lines (for example, the straight lines 310A and 320A), the second type of database D2 is used.

当該類似性が高いか否かの判断は、実施の形態1で説明した面積比較を利用して行われる。例えば、直線310Aと、被検査物に対応する直線500Aと、重み係数k=x1,k=x2で示される2つの直線とにより囲まれる面積S1を計算する。参照物体P2,P3についても、同様の方法により面積S2,S3を算出する。そして、算出された3つの面積S1〜S3の中から異なる2つの面積を選択し、当該選択された2つの面積の差分を算出する。具体的には、差分|S1−S2|,|S1−S3|,|S2−S3|を算出する。そして、当該差分が予め定められた値よりも小さい場合には、被検査物に対応する直線500Aは、類似性が高い直線が複数存在すると判断する。例えば、差分|S1−S2|が予め定められた値よりも小さい場合には、直線500Aは、複数の直線310A,320Bとの類似性が高いと判断される。   Whether the similarity is high is determined using the area comparison described in the first embodiment. For example, an area S1 surrounded by a straight line 310A, a straight line 500A corresponding to the object to be inspected, and two straight lines indicated by weighting factors k = x1 and k = x2 is calculated. For the reference objects P2 and P3, the areas S2 and S3 are calculated by the same method. Then, two different areas are selected from the calculated three areas S1 to S3, and a difference between the two selected areas is calculated. Specifically, the differences | S1-S2 |, | S1-S3 |, | S2-S3 | are calculated. If the difference is smaller than a predetermined value, the straight line 500A corresponding to the inspection object is determined to include a plurality of straight lines having high similarity. For example, when the difference | S1-S2 | is smaller than a predetermined value, it is determined that the straight line 500A is highly similar to the plurality of straight lines 310A and 320B.

そして、被検査物に対応する直線が、複数の直線と高い類似性を有すると判断された場合、2種類目のデータベースD2を用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の直線のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定する。図16を参照して、被検査物に対応する直線500Bは、直線320Bよりも直線310Bに明らかに類似しているため、被検査物を構成する材料の種類は、参照物体P1の種類T1であると判定できる。   And when it is judged that the straight line corresponding to a to-be-inspected object has high similarity with a some straight line, using the 2nd type database D2, among a plurality of straight lines respectively corresponding to a plurality of reference objects, A straight line most similar to the straight line corresponding to the object to be inspected is specified. Referring to FIG. 16, since the straight line 500B corresponding to the inspection object is clearly more similar to the straight line 310B than the straight line 320B, the type of material constituting the inspection object is the type T1 of the reference object P1. It can be determined that there is.

<利点>
実施の形態6によると、1種類目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線が複数存在した場合には、2種類目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線を選定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう。これにより、被検査物の材料の種類の判定精度をより向上させることができる。
<Advantages>
According to the sixth embodiment, when there are a plurality of straight lines having high similarity to the straight line corresponding to the inspected object using the first type of database, the second type of database is used to inspect the inspected object. By selecting a straight line having high similarity to the corresponding straight line, the type of material constituting the inspection object is determined. Thereby, the determination accuracy of the type of material of the object to be inspected can be further improved.

[実施の形態7]
実施の形態7では実施の形態5に従う選別方式において利用した閾値を、上述したデータベースに基づいて変更する構成について説明する。
[Embodiment 7]
In the seventh embodiment, a configuration will be described in which the threshold value used in the sorting method according to the fifth embodiment is changed based on the above-described database.

<装置構成>
図17は、実施の形態7に従う選別装置100Bを模式的に示す図である。なお、選別装置100Bは、選別装置100Aの制御部6Aを制御部6Bに置き換えた構成である。そのため、選別装置100Bのうちの制御部6B以外の構成については、選別装置100Aの当該構成と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
<Device configuration>
FIG. 17 is a diagram schematically showing sorting apparatus 100B according to the seventh embodiment. The sorting apparatus 100B has a configuration in which the control unit 6A of the sorting apparatus 100A is replaced with a control unit 6B. Therefore, since the configuration of the sorting device 100B other than the control unit 6B is the same as that of the sorting device 100A, detailed description thereof will not be repeated.

図17を参照して、制御部6Bは、主たる機能構成として、入力部61Bと、関係算出部62Bと、判定部64Bと、情報出力部65Bと、係数設定部66Bと、閾値設定部67Bと、種類判定部68Bと、集計部69Bとを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することなどによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部6Bは、記憶部63Bをさらに含む。なお、入力部61B、関係算出部62B、判定部64B、情報出力部65B、および係数設定部66Bは、それぞれ図9中の入力部61A、関係算出部62A、判定部64A、情報出力部65A、および係数設定部66Aと実質的に同一である。   Referring to FIG. 17, control unit 6B has an input unit 61B, a relationship calculation unit 62B, a determination unit 64B, an information output unit 65B, a coefficient setting unit 66B, and a threshold setting unit 67B as main functional configurations. A type determination unit 68B and a totaling unit 69B are included. These configurations are realized mainly by a processor executing a program stored in a memory. Note that some or all of these functional configurations may be realized by hardware. Control unit 6B further includes a storage unit 63B. The input unit 61B, the relationship calculation unit 62B, the determination unit 64B, the information output unit 65B, and the coefficient setting unit 66B are respectively the input unit 61A, the relationship calculation unit 62A, the determination unit 64A, the information output unit 65A, and the like in FIG. And it is substantially the same as the coefficient setting unit 66A.

種類判定部68Bは、実施の形態1〜3,6で説明した判定方法を用いて、被検査物を構成する材料の種類を判定する。   The type determination unit 68B determines the type of material constituting the object to be inspected using the determination method described in the first to third and sixth embodiments.

記憶部63Bは、実施の形態5に従う記憶部63Aと同様に、各種類の参照物体についての差分値Jと重み係数kとの関係を集約したデータベースを記憶する。また、記憶部63Bは、被検査物20が除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報(例えば、判定部64Bの判定結果)と、種類判定部68Bの判定結果(すなわち、被検査物20を構成する材料の種類の判定結果)とを記憶する。なお、被検査物20が除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報は、被検査物20が選別部7により除去対象物として選別されるのか、回収対象物として選別されるのかを示す選別結果であってもよい。さらに、記憶部63Bは、判定部64Bによる判定に用いられた被検査物20における差分値(すなわち、係数設定部66Bにより設定された重み係数kの値に対する差分値J)を記憶する。   Similar to storage unit 63A according to the fifth embodiment, storage unit 63B stores a database in which the relationship between difference value J and weight coefficient k for each type of reference object is aggregated. In addition, the storage unit 63B includes information (for example, a determination result of the determination unit 64B) indicating whether the inspection object 20 is a removal target or a recovery target, and a determination result of the type determination unit 68B (that is, the inspection target). The determination result of the type of material constituting the object 20) is stored. The information indicating whether the inspection object 20 is a removal object or a recovery object indicates whether the inspection object 20 is sorted as a removal object or a collection object by the sorting unit 7. It may be the sorting result shown. Furthermore, the storage unit 63B stores the difference value (that is, the difference value J with respect to the value of the weighting coefficient k set by the coefficient setting unit 66B) in the inspection object 20 used for the determination by the determination unit 64B.

このように、記憶部63Bは、被検査物20について、材料の種類の判定結果と、除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報と、上記差分値とを関連付けて記憶する。   As described above, the storage unit 63B stores the inspected object 20 in association with the determination result of the type of material, information indicating whether the object is a removal object or a recovery object, and the difference value.

集計部69Bは、記憶部63Bに記憶された被検査物20に関するデータを集計する。具体的には、集計部69Bは、被検査物20の数、種類T1,T2,T3の各々について、当該種類であると判定された被検査物20の数、除去対象物であると判定された被検査物20の数、および回収対象物であると判定された被検査物20の数等を集計する。   The totaling unit 69B totals data related to the inspection object 20 stored in the storage unit 63B. Specifically, the counting unit 69B determines that the number of the inspected objects 20 and the types T1, T2, and T3 are the number of the inspected objects 20 that are determined to be the type and the objects to be removed. The number of inspected objects 20 and the number of inspected objects 20 determined to be collection objects are counted.

閾値設定部67Bは、規定数以上の被検査物20に関する集計データ(例えば、1000個以上の被検査物20に関する集計データ)に基づいて、判定部64Bにより用いられる閾値Thを修正(すなわち、再設定)する。具体的には、閾値設定部67Bは、規定数以上の被検査物20の各々における、種類判定部68Bの判定結果および判定部64Bの判定結果(あるいは、選別結果)に基づいて、閾値Thを修正する。   The threshold value setting unit 67B corrects the threshold value Th used by the determination unit 64B based on the total data (for example, the total data regarding 1000 or more inspected objects 20) related to the inspection object 20 of the specified number or more (that is, the re-establishment). Set). Specifically, the threshold setting unit 67B sets the threshold Th based on the determination result of the type determination unit 68B and the determination result (or the selection result) of the determination unit 64B in each of the inspection objects 20 of the specified number or more. Correct it.

より詳細には、閾値設定部67Bは、判定部64Bの誤判定率を用いて閾値Thを修正する。ここで、種類T1,T2,T3の物体を検査対象とし、種類T2の物体が除去対象物である場合を考える。この場合、例えば、種類T2の誤判定率は、(判定部64Bが除去対象物を回収対象物であると誤判定した被検査物20の数)/(種類判定部68Bにより除去対象物であると判定された被検査物20の数)で定義される。   More specifically, the threshold setting unit 67B corrects the threshold Th using the erroneous determination rate of the determination unit 64B. Here, let us consider a case where objects of types T1, T2, and T3 are to be inspected, and an object of type T2 is an object to be removed. In this case, for example, the misjudgment rate of the type T2 is (the number of the inspected objects 20 in which the determination unit 64B erroneously determines that the removal target is a collection target) / (the type determination unit 68B is a removal target. The number of inspected objects 20 determined).

「判定部64Bが除去対象物を回収対象物であると誤判定する」とは、被検査物20の種類が、種類T2である(すなわち、被検査物20が除去対象物である)と種類判定部68Bにより判定されているにも関わらず、当該被検査物20が判定部64Bにより回収対象物と判定されてしまった場合を意味する。   “The determination unit 64B erroneously determines that the removal target is a collection target” means that the type of the inspection object 20 is the type T2 (that is, the inspection object 20 is the removal object). This means that the object to be inspected 20 has been determined as a collection object by the determination unit 64B, although it has been determined by the determination unit 68B.

ここで、設定基準が、種類T2の誤判定率が1%以下になるように閾値Thを設定するという基準であるとする。この場合、閾値設定部67Bは、種類T2の誤判定率が1%よりも大きいときには、当該誤判定率が1%以下になるように閾値Thを修正する。   Here, it is assumed that the setting criterion is a criterion for setting the threshold Th so that the misjudgment rate of the type T2 is 1% or less. In this case, the threshold setting unit 67B corrects the threshold Th so that the erroneous determination rate is 1% or less when the erroneous determination rate of the type T2 is larger than 1%.

ある局面では、閾値設定部67Bは、記憶部63Bおよび集計部69Bの集計結果を参照して、種類判定部68Bにより種類T2と判定された被検査物20の中から、重み係数kの値(例えば、1.75)に対する差分値Jが、閾値Th以上となる被検査物20の数をカウントする。そして、閾値設定部67Bは、当該カウントした数を、種類判定部68Bにより種類T2と判定された被検査物20の数で割った値が、1%以下になるように閾値Thを修正する。なお、閾値設定部67Bは、誤判定率が0%になるように閾値Thを修正してもよい。   In one aspect, the threshold setting unit 67B refers to the counting results of the storage unit 63B and the counting unit 69B, and selects the value of the weight coefficient k (from the inspected object 20 determined by the type determining unit 68B as the type T2) ( For example, the number of inspected objects 20 for which the difference value J with respect to 1.75) is equal to or greater than the threshold Th is counted. Then, the threshold setting unit 67B corrects the threshold Th so that a value obtained by dividing the counted number by the number of the inspected objects 20 determined as the type T2 by the type determining unit 68B is 1% or less. Note that the threshold setting unit 67B may correct the threshold Th so that the erroneous determination rate becomes 0%.

別の局面では、閾値設定部67Bは、除去箱72に収容された被検査物20の種類分布、あるいは、回収箱73に終了された被検査物20の種類分布に基づいて閾値Thを修正する。例えば、種類T2の被検査物20が除去対象物であり、種類T1,T3の被検査物20が回収対象物である場合を想定する。この場合、閾値設定部67Bは、回収箱73に収容された被検査物20のうち、種類判定部68Bにより種類T2であると判定されたにも関わらず判定部64Bにより回収対象物と判定された結果、回収箱73に収容された被検査物20の数をカウントする。閾値設定部67Bは、回収箱73に収容された被検査物20の総数に対する、当該カウントした数の割合が1%を越えた場合に、当該割合が1%以下になるように閾値Thを修正する。   In another aspect, the threshold setting unit 67B corrects the threshold Th based on the type distribution of the inspection object 20 accommodated in the removal box 72 or the type distribution of the inspection object 20 terminated in the collection box 73. . For example, it is assumed that the inspection object 20 of type T2 is a removal target and the inspection objects 20 of types T1 and T3 are recovery objects. In this case, the threshold value setting unit 67B is determined as a collection target by the determination unit 64B, although the type determination unit 68B determines that the type T2 is the type T2 among the inspected objects 20 stored in the recovery box 73. As a result, the number of inspection objects 20 accommodated in the collection box 73 is counted. The threshold setting unit 67B corrects the threshold Th so that when the ratio of the counted number exceeds 1% with respect to the total number of the inspected objects 20 accommodated in the collection box 73, the ratio becomes 1% or less. To do.

このように閾値Thが修正された場合には、判定部64Bは、当該修正された閾値Thと、差分値Jとを比較して、被検査物20が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する。選別部7は、当該判定結果に基づいて被検査物20を除去(あるいは回収)する。   When the threshold value Th is thus corrected, the determination unit 64B compares the corrected threshold value Th with the difference value J to determine whether the inspection object 20 is a removal target or a recovery target. It is determined whether. The sorting unit 7 removes (or collects) the inspection object 20 based on the determination result.

<処理手順>
図18は、実施の形態7に従う選別装置100Bが実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、複数の参照物体P1〜P3における、重み係数kと差分値Jとの関係が、図10(または図11)に示すような関係であるとする。また、参照物体P2の種類T2と同一種類の被検査物20が除去され、それ以外の種類T1,T3と同一種類の被検査物20が回収されるものとする。なお、被検査物20の種類は、種類T1〜T3のいずれかであるとする。また、被検査物20を選別するための重み係数kの値、および閾値Thの値は、上述した方式により予め設定されているものとする。
<Processing procedure>
FIG. 18 is a flowchart showing an example of the sorting process executed by the sorting apparatus 100B according to the seventh embodiment. Here, it is assumed that the relationship between the weighting coefficient k and the difference value J in the plurality of reference objects P1 to P3 is as shown in FIG. 10 (or FIG. 11). In addition, the inspection object 20 of the same type as the type T2 of the reference object P2 is removed, and the inspection object 20 of the same type as the other types T1, T3 is collected. The type of the inspection object 20 is assumed to be any of the types T1 to T3. In addition, it is assumed that the value of the weighting coefficient k and the value of the threshold value Th for selecting the inspection object 20 are set in advance by the method described above.

図18を参照して、ステップS602,S604,S606の処理は、それぞれ図12中のステップS502,S504,S506の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。   Referring to FIG. 18, the processes of steps S602, S604, and S606 are the same as the processes of steps S502, S504, and S506 in FIG. 12, respectively, and thus detailed description thereof will not be repeated.

制御部6Bは、予めメモリに記憶されたデータベースと、被検査物20における、重み係数kと差分値Jとの関係とを比較して、被検査物20の種類を判定する(ステップS608)。ステップS610,S612,S614,S616の処理は、それぞれ図12中のステップS508,S510,S512,S514の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。   The control unit 6B compares the database stored in the memory in advance with the relationship between the weight coefficient k and the difference value J in the inspection object 20, and determines the type of the inspection object 20 (step S608). Since the processes in steps S610, S612, S614, and S616 are the same as the processes in steps S508, S510, S512, and S514 in FIG. 12, detailed description thereof will not be repeated.

続いて、制御部6Bは、ステップS608において実行した被検査物20の種類の判定結果と、ステップS612において実行した被検査物20が除去対象物か、回収対象物かを示す判定結果とを記憶する(ステップS618)。なお、制御部6Bは、ステップS612において用いられた差分値Jを記憶してもよい。   Subsequently, the control unit 6B stores the determination result of the type of the inspection object 20 executed in step S608 and the determination result indicating whether the inspection object 20 executed in step S612 is a removal object or a collection object. (Step S618). Note that the control unit 6B may store the difference value J used in step S612.

制御部6Bは、ステップS618において記憶した被検査物20に関するデータを集計した結果、規定数以上(例えば、1000個以上)の被検査物20に関する集計データが蓄積されたか否かを判断する(ステップS620)。規定数以上の集計データが蓄積された場合(ステップS620においてYES)、制御部6Bは、上述した方式を用いて閾値Thを修正して(ステップS622)、処理を終了する。この場合、後続の被検査物20に対しては、制御部6Bは、差分値Jと、当該修正された閾値Thとを比較して(ステップS612)、選別を行なう(ステップS614,S616)。   The control unit 6B determines whether or not the total number of data related to the inspection object 20 of a specified number or more (for example, 1000 or more) is accumulated as a result of totalizing the data related to the inspection object 20 stored in step S618 (step S618). S620). When the total number of data equal to or greater than the prescribed number has been accumulated (YES in step S620), control unit 6B corrects threshold value Th using the method described above (step S622), and ends the process. In this case, for the subsequent inspection object 20, the control unit 6B compares the difference value J with the corrected threshold value Th (step S612) and performs selection (steps S614 and S616).

一方、規定数以上の集計データが蓄積されていない場合(ステップS620においてNO)、制御部6Bは処理を終了する。この場合、閾値Thは修正されないため、後続の被検査物20に対しては、制御部6Bは、差分値Jと現在の閾値Thとを比較して(ステップS612)、選別を行なう(ステップS614,S616)。   On the other hand, when the total data of the specified number or more is not accumulated (NO in step S620), the control unit 6B ends the process. In this case, since the threshold value Th is not corrected, the control unit 6B compares the difference value J with the current threshold value Th (step S612) and selects the subsequent inspection object 20 (step S614). , S616).

なお、閾値Thを修正するタイミングは、上記以外のタイミングであってもよい。例えば、制御部6Bは、直近で記憶された基準個数分の被検査物20に関するデータ(例えば、直近1000個分のデータ)に基づいて、逐次、閾値Thを修正する構成であってもよい。   Note that the timing for correcting the threshold Th may be a timing other than the above. For example, the control unit 6B may be configured to sequentially correct the threshold Th based on data (for example, data for the latest 1000 pieces) related to the reference number of inspection objects 20 stored most recently.

[その他の実施の形態]
上述した実施の形態4では、判定部64が、被検査物20の種類の判定結果と、予め設定された選別基準とに基づいて、被検査物20が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する構成について説明したが、当該構成に限られない。例えば、判定部64が被検査物20の種類の判定のみ(すなわち、被検査物20が除去対象物か否かについては判定しない)を実行し、情報出力部65が当該判定結果を選別部7に出力する構成であってもよい。この場合、選別部7は、被検査物20の種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、被検査物20を選別する。
[Other embodiments]
In the above-described fourth embodiment, the determination unit 64 determines whether the inspection object 20 is a removal object or a collection object based on the determination result of the type of the inspection object 20 and a preset selection criterion. Although the configuration for determining whether or not is described, the configuration is not limited thereto. For example, the determination unit 64 executes only the determination of the type of the inspection object 20 (that is, does not determine whether the inspection object 20 is a removal object), and the information output unit 65 selects the determination result as the selection unit 7. It may be configured to output to. In this case, the sorting unit 7 sorts the inspection object 20 based on the determination result of the type of the inspection object 20 and a predetermined selection criterion.

また、実施の形態4に係る判定部64は、実施の形態6における判定工程で説明した方式を用いて当該判定を実行してもよい。この場合、実施の形態4に従う記憶部63は、実施の形態6で用いられたデータベースを記憶する。   In addition, the determination unit 64 according to the fourth embodiment may execute the determination using the method described in the determination process in the sixth embodiment. In this case, the storage unit 63 according to the fourth embodiment stores the database used in the sixth embodiment.

上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。   The configuration illustrated as the above-described embodiment is an example of the configuration of the present invention, and can be combined with another known technique, and a part of the configuration is omitted without departing from the gist of the present invention. It is also possible to change the configuration.

また、上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理および構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。   In the above-described embodiment, the process and configuration described in the other embodiments may be adopted as appropriate.

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

2 供給部、3 搬送部、4 X線照射部、5 X線検出部、6,6A,6B 制御部、7 選別部、20 被検査物、61,61A,61B 入力部、62,62A,62B 関係算出部、63,63A,63B 記憶部、64,64A,64B 判定部、65,65A,65B 情報出力部、66A,66B 係数設定部、67A,67B 閾値設定部、68B 種類判定部、69B 集計部、71 エアガン、72 除去箱、73 回収箱、100,100A,100B 選別装置。   2 supply unit, 3 transport unit, 4 X-ray irradiation unit, 5 X-ray detection unit, 6, 6A, 6B control unit, 7 sorting unit, 20 inspection object, 61, 61A, 61B input unit, 62, 62A, 62B Relationship calculation unit, 63, 63A, 63B storage unit, 64, 64A, 64B determination unit, 65, 65A, 65B information output unit, 66A, 66B coefficient setting unit, 67A, 67B threshold setting unit, 68B type determination unit, 69B aggregation Part, 71 air gun, 72 removal box, 73 collection box, 100, 100A, 100B sorting device.

Claims (15)

被検査物にX線を照射して、前記被検査物を透過した低エネルギーX線の透過強度と、前記被検査物を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出するステップと、
前記被検査物について、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出するステップとを含む、算出方法。
Irradiating the inspection object with X-rays to detect transmission intensity of low energy X-rays transmitted through the inspection object and transmission intensity of high energy X-rays transmitted through the inspection object;
Calculating a relationship between a difference value obtained by weighted difference of the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray and a weighting coefficient used for the weighted difference for the inspection object; Calculation method.
請求項1に記載の算出方法を用いる判定方法であって、
前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップを含む、判定方法。
A determination method using the calculation method according to claim 1,
Weighting the relation corresponding to the object to be inspected and the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known and different from each other A determination method including a step of determining a type of material constituting the object to be inspected based on a relationship between a difference value obtained by difference and a weighting factor used for the weighted difference.
前記検出するステップは、
前記被検査物にX線を照射して、前記被検査物を透過した第1エネルギーX線の透過強度と、前記被検査物を透過した、前記第1エネルギーX線よりエネルギーが高い第2エネルギーX線の透過強度とを検出するステップと、
前記被検査物にX線を照射して、前記被検査物を透過した第3エネルギーX線の透過強度と、前記被検査物を透過した第4エネルギーX線の透過強度とを検出するステップとを含み、
前記第3エネルギーX線は、前記第1および第2エネルギーX線とエネルギーが異なり、前記第4エネルギーX線は、前記第1および第2エネルギーX線とエネルギーが異なり、かつ前記第3エネルギーX線よりエネルギーが高く、
前記関係を算出するステップは、
前記被検査物について、前記第1エネルギーX線の透過強度および前記第2エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との第1の関係を算出するステップと、
前記被検査物について、前記第3エネルギーX線の透過強度および前記第4エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との第2の関係を算出するステップとを含む、請求項1に記載の算出方法。
The detecting step includes
The X-ray is irradiated on the inspection object, the transmission intensity of the first energy X-ray transmitted through the inspection object, and the second energy higher in energy than the first energy X-ray transmitted through the inspection object. Detecting X-ray transmission intensity;
Irradiating the inspection object with X-rays to detect transmission intensity of third energy X-rays transmitted through the inspection object and transmission intensity of fourth energy X-rays transmitted through the inspection object; Including
The third energy X-ray has energy different from the first and second energy X-rays, the fourth energy X-ray has energy different from the first and second energy X-rays, and the third energy X-ray. Energy higher than the line,
The step of calculating the relationship includes:
For the object to be inspected, a first relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of the first energy X-ray and the transmission intensity of the second energy X-ray and a weighting coefficient used for the weighting difference is calculated. Steps,
For the object to be inspected, a second relationship between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of the third energy X-ray and the transmission intensity of the fourth energy X-ray and a weighting coefficient used for the weighting difference is calculated. The calculation method of Claim 1 including a step.
請求項3に記載の算出方法を用いる判定方法であって、
材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記第1エネルギーX線の透過強度および前記第2エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との第1の関係と、
前記複数の参照物体の各々に対応する、前記第3エネルギーX線の透過強度および前記第4エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との第2の関係と、
前記被検査物に対応する前記第1および第2の関係と、に基づいて、前記被検査物の種類を判定するステップを含む、判定方法。
A determination method using the calculation method according to claim 3,
A difference value obtained by weighting a difference between the transmission intensity of the first energy X-ray and the transmission intensity of the second energy X-ray corresponding to each of a plurality of reference objects having known material types and different from each other, and the weighting difference. A first relationship with the weighting factor used;
A second value between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of the third energy X-ray and the transmission intensity of the fourth energy X-ray corresponding to each of the plurality of reference objects and a weighting coefficient used for the weighting difference. Relationship and
A determination method, comprising: determining a type of the inspection object based on the first and second relations corresponding to the inspection object.
前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体を構成する材料と同一種類の材料で構成される複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値と、重み係数との関係を含む、請求項2または4に記載の判定方法。   The relationship corresponding to each of the plurality of reference objects is an average of a plurality of difference values respectively corresponding to a plurality of objects made of the same type of material as the material constituting the reference object, and a weighting factor. The determination method according to claim 2, comprising a relationship. 前記判定するステップは、
前記複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の前記関係のうち、前記被検査物に対応する前記関係と最も類似する関係を特定し、
前記被検査物が、当該特定された関係に対応する参照物体と同一種類であると判定することを含む、請求項2、4および5のいずれか1項に記載の判定方法。
The step of determining includes
Of the plurality of relationships corresponding to the plurality of reference objects, respectively, a relationship that is most similar to the relationship corresponding to the inspection object is identified,
The determination method according to claim 2, comprising determining that the inspection object is of the same type as a reference object corresponding to the specified relationship.
前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値を基準とした上限値と、重み係数との関係を示す上限曲線、および、前記平均値を基準とした下限値と当該重み係数との関係を示す下限曲線を含み、
前記判定するステップは、
前記複数の参照物体にそれぞれ対応する、前記上限曲線および前記下限曲線から構成される複数の領域と、前記被検査物に対応する前記関係とに基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定することを含む、請求項2または4に記載の判定方法。
The relationship corresponding to each of the plurality of reference objects is a relationship between an upper limit value based on an average value of a plurality of difference values respectively corresponding to a plurality of objects of the same type as the reference object, and a weighting factor. Including an upper limit curve, and a lower limit curve indicating a relationship between a lower limit value based on the average value and the weighting factor,
The step of determining includes
Types of materials constituting the object to be inspected based on a plurality of regions constituted by the upper limit curve and the lower limit curve respectively corresponding to the plurality of reference objects and the relationship corresponding to the object to be inspected The determination method according to claim 2, further comprising: determining
請求項1に記載の算出方法を用いる選別方法であって、
前記被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、閾値とに基づいて、前記被検査物を選別するステップを含み、
前記予め定められた重み係数の値は、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係、に基づいて設定され、
前記閾値は、前記複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、前記予め定められた重み係数の値に対する第1の差分値と、残余の参照物体における、前記予め定められた重み係数の値に対する第2の差分値とに基づいて設定される、選別方法。
A screening method using the calculation method according to claim 1,
Selecting the inspection object based on a difference value with respect to a predetermined weighting factor value in the inspection object and a threshold value;
The predetermined weight coefficient value weights the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known. Set based on the difference between the difference value and the weighting factor used for the weighted difference,
The threshold value includes a first difference value with respect to a value of the predetermined weighting factor in the designated reference object designated as a selection target among the plurality of reference objects, and the predetermined value in the remaining reference objects. A selection method that is set based on the second difference value with respect to the value of the weighting factor.
前記残余の参照物体が複数である場合、前記予め定められた重み係数の値は、前記第1の差分値が複数の前記第2の差分値のいずれよりも大きく、または、前記第1の差分値が複数の前記第2の差分値のいずれよりも小さくなるように設定される、請求項8に記載の選別方法。   When there are a plurality of the remaining reference objects, the predetermined weight coefficient value is such that the first difference value is greater than any of the plurality of second difference values, or the first difference The selection method according to claim 8, wherein the value is set to be smaller than any of the plurality of second difference values. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値と、重み係数との関係を含む、請求項8または9に記載の選別方法。   The relationship corresponding to each of the plurality of reference objects includes a relationship between an average value of a plurality of difference values respectively corresponding to a plurality of objects of the same type as the reference object and a weighting factor. 9. The screening method according to 9. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値を基準とした上限値と、重み係数との関係を示す上限曲線、および、前記平均値を基準とした下限値と当該重み係数との関係を示す下限曲線を含み、
前記予め定められた重み係数の値は、前記複数の参照物体にそれぞれ対応する、前記上限曲線および前記下限曲線から構成される複数の領域のうち、前記指定参照物体に対応する前記領域が、前記残余の参照物体に対応する前記領域と重畳しないように設定される、請求項8に記載の選別方法。
The relationship corresponding to each of the plurality of reference objects is a relationship between an upper limit value based on an average value of a plurality of difference values respectively corresponding to a plurality of objects of the same type as the reference object, and a weighting factor. Including an upper limit curve, and a lower limit curve indicating a relationship between a lower limit value based on the average value and the weighting factor,
The predetermined weight coefficient value corresponds to each of the plurality of reference objects, and the region corresponding to the designated reference object among the plurality of regions composed of the upper limit curve and the lower limit curve is the The selection method according to claim 8, wherein the selection method is set so as not to overlap with the region corresponding to the remaining reference object.
被検査物を選別するための選別装置であって、
被検査物にX線を照射する照射部と、
前記被検査物を透過した低エネルギーX線の透過強度と、前記被検査物を透過した高エネルギーX線の透過強度とを検出する検出部と、
前記被検査物について、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出する関係算出部とを備える、選別装置。
A sorting device for sorting inspection objects,
An irradiation unit for irradiating the inspection object with X-rays;
A detection unit for detecting transmission intensity of low energy X-rays transmitted through the inspection object and transmission intensity of high energy X-rays transmitted through the inspection object;
A relation calculation unit for calculating a relation between a difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray and a weighting coefficient used for the weighting difference for the inspection object; A sorting device.
材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係に基づいて、前記被検査物を選別するための重み係数の値を設定する係数設定部と、
前記複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、前記係数設定部により設定された重み係数の値に対する差分値と、残余の参照物体における、当該重み係数の値に対する差分値とに基づいて、閾値を設定する閾値設定部と、
前記被検査物における、前記重み係数の値に対する差分値と、前記閾値とに基づいて、前記被検査物を選別する選別部とを備える、請求項12に記載の選別装置。
Used for the weighted difference and the difference value obtained by weighting difference between the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known. A coefficient setting unit for setting a value of a weighting coefficient for selecting the inspection object based on a relationship with a weighting coefficient;
A difference value with respect to the value of the weighting factor set by the coefficient setting unit in the designated reference object designated as a selection target among the plurality of reference objects, and a difference value with respect to the value of the weighting factor in the remaining reference objects, A threshold setting unit for setting a threshold based on
The sorting apparatus according to claim 12, further comprising: a sorting unit that sorts the inspected object based on a difference value with respect to the value of the weighting factor in the inspected object and the threshold value.
請求項1に記載の算出方法を用いる選別方法であって、
前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップと、
前記被検査物を構成する材料の種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、前記被検査物を選別するステップとを含む、選別方法。
A screening method using the calculation method according to claim 1,
Weighting the relation corresponding to the object to be inspected and the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known and different from each other Based on the difference between the difference value and the weighting factor used for the weighted difference, determining the type of material constituting the inspection object;
A sorting method comprising: sorting the inspected object based on a determination result of the type of material constituting the inspected object and a predetermined sorting criterion.
前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーX線の透過強度および前記高エネルギーX線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップと、
前記被検査物を構成する材料の種類の判定結果と、前記被検査物の選別結果とを記憶するステップと、
複数の前記被検査物の各々における前記判定結果および前記選別結果に基づいて、前記閾値を修正するステップとをさらに含み、
前記被検査物を選別するステップは、前記被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、前記修正された閾値とに基づいて、前記被検査物を選別するステップを含む、請求項8に記載の選別方法。
Weighting the relation corresponding to the object to be inspected and the transmission intensity of the low energy X-ray and the transmission intensity of the high energy X-ray corresponding to each of a plurality of different reference objects whose types of materials are known and different from each other Based on the difference between the difference value and the weighting factor used for the weighted difference, determining the type of material constituting the inspection object;
Storing the determination result of the type of material constituting the inspection object and the selection result of the inspection object;
Correcting the threshold based on the determination result and the selection result in each of the plurality of inspection objects,
The step of selecting the inspection object includes a step of selecting the inspection object based on a difference value with respect to a predetermined weighting factor value in the inspection object and the corrected threshold value. The sorting method according to claim 8.
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