JP2018105697A - Mass estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、対象物品に電磁波を照射し、対象物品を通過した電磁波の量に基づいて質量を推定する質量推定装置に関する。 The present invention relates to a mass estimation apparatus that irradiates a target article with electromagnetic waves and estimates mass based on the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article.
従来、対象物品に電磁波を照射し、対象物品を通過した電磁波の量に基づいて質量推定を行う質量推定装置が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known a mass estimation apparatus that irradiates a target article with electromagnetic waves and performs mass estimation based on the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article.
例えば、特許文献1(特開2002−296022号公報)には、被検査物にX線を照射し、被検査物を通過したX線の量に基づいて被検査物の質量を推定する装置が開示されている。なお、被検査物を通過するX線の量は、被検査物の厚みが同一であったとしても、被検査物の種類(被検査物の組成等)によって異なる。そのため、特許文献1(特開2002−296022号公報)では、被検査物の種類に応じたX線透過量と質量との関係式を用いて、その被検査物の質量を推定している。 For example, Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-296022) discloses an apparatus that irradiates an inspection object with X-rays and estimates the mass of the inspection object based on the amount of X-rays that have passed through the inspection object. It is disclosed. Note that the amount of X-rays that pass through the inspection object varies depending on the type of inspection object (composition of the inspection object, etc.) even if the thickness of the inspection object is the same. Therefore, in patent document 1 (Unexamined-Japanese-Patent No. 2002-296022), the mass of the to-be-inspected object is estimated using the relational expression of X-ray transmission amount and mass according to the kind of to-be-inspected object.
ところで、実際の質量推定の場面では、質量やサイズ等の物理量に比較的大きな個体差がある被検査物に対して、質量推定が必要となる場合がある。このような場合には、被検査物の種類に応じたX線透過量と質量との関係式を利用しただけでは、被検査物の推定質量と実質量との間に比較的大きな誤差が生じる場合があることを本願発明者は見出した。 By the way, in an actual mass estimation scene, there is a case where mass estimation is required for an inspection object having a relatively large individual difference in physical quantities such as mass and size. In such a case, a relatively large error occurs between the estimated mass and the actual amount of the inspection object only by using the relational expression between the X-ray transmission amount and the mass corresponding to the type of the inspection object. The present inventor has found that there is a case.
本発明の課題は、対象物品に電磁波を照射し、対象物品を通過した電磁波の量に基づいて質量推定を行う質量推定装置であって、対象物品の質量やサイズ等の物理量のバラ付きに係わらず質量推定を精度良く行うことが可能な信頼性の高い質量推定装置を提供することにある。 An object of the present invention is a mass estimation apparatus that irradiates a target article with electromagnetic waves and performs mass estimation based on the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article, and relates to variations in physical quantities such as mass and size of the target article. It is an object of the present invention to provide a highly reliable mass estimation apparatus capable of accurately performing mass estimation.
本発明の第1観点に係る質量推定装置は、照射部と、測定部と、仮物理量算出部と、記憶部と、質量推定部と、を備える。照射部は、対象物品に電磁波を照射する。測定部は、対象物品を通過した電磁波の量を測定する。仮物理量算出部は、測定部の測定結果に基づいて、対象物品の仮物理量を算出する。記憶部は、対象物品の物理量帯毎に、電磁波の量と対象物品の質量との相関を表す質量相関情報を記憶する。質量推定部は、記憶部に記憶された物理量帯毎の質量相関情報の中から、仮物理量算出部が算出した仮物理量が属する物理量帯に対応する質量相関情報を選択し、選択した質量相関情報及び電磁波の量に基づいて、対象物品の質量を推定する。 A mass estimation apparatus according to a first aspect of the present invention includes an irradiation unit, a measurement unit, a temporary physical quantity calculation unit, a storage unit, and a mass estimation unit. The irradiation unit irradiates the target article with electromagnetic waves. The measurement unit measures the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article. The temporary physical quantity calculation unit calculates the temporary physical quantity of the target article based on the measurement result of the measurement unit. A memory | storage part memorize | stores the mass correlation information showing the correlation with the quantity of electromagnetic waves, and the mass of a target article for every physical quantity zone | band of a target article. The mass estimation unit selects the mass correlation information corresponding to the physical quantity band to which the temporary physical quantity calculated by the temporary physical quantity calculation unit belongs from the mass correlation information for each physical quantity band stored in the storage unit, and the selected mass correlation information Based on the amount of electromagnetic waves, the mass of the target article is estimated.
対象物品の大きさに関する物理量(例えば、質量やサイズ(体積、面積、物品長、周囲長等))の個体差が比較的大きい場合、物理量が大きく異なる対象物品に対して、対象物品を通過する電磁波の量と電磁波が通過した部分の質量との相関を精度良く表す1の質量相関情報を求めることは通常困難である。例えば、平均的な物理量を有する対象物品に関しては精度の高い質量相関情報が得られたとしても、物理量が平均的な値から離れた場合には、その精度が低下するおそれがある。 When there is a relatively large individual difference in physical quantity (for example, mass or size (volume, area, article length, circumference length, etc.)) regarding the size of the target article, the target article passes through the target article with respect to the target article having a significantly different physical quantity. It is usually difficult to obtain mass correlation information 1 that accurately represents the correlation between the amount of electromagnetic waves and the mass of the portion through which the electromagnetic waves have passed. For example, even if high-accuracy mass correlation information is obtained for a target article having an average physical quantity, if the physical quantity deviates from the average value, the accuracy may decrease.
これに対し、本発明の第1観点に係る質量推定装置は、対象物品の仮物理量(例えば、おおよその質量、サイズ(体積、面積、物品長、周囲長等))を算出した後に、その仮物理量が当てはまる物理量帯用に準備された質量相関情報を用いて対象物品の推定質量を算出する。そのため、対象物品の大きさに関する物理量の個体差が比較的大きい場合であっても、対象物品の物理量によらず、精度の高い質量推定が可能である。 In contrast, the mass estimation apparatus according to the first aspect of the present invention calculates a temporary physical quantity (for example, approximate mass, size (volume, area, article length, circumference length, etc.)) of a target article, and then calculates the provisional physical quantity. The estimated mass of the target article is calculated using the mass correlation information prepared for the physical quantity band to which the physical quantity applies. Therefore, even when the individual difference of the physical quantity related to the size of the target article is relatively large, accurate mass estimation is possible regardless of the physical quantity of the target article.
また対象物品の物理量に応じて、言い換えれば対象物品の生育の具合等に応じて、対象物品の密度や組成等に差が生じ易い自然物(農産物・海産物・畜産物等)が対象物品である場合にも、対象物品の仮物理量を算出した後に、その仮物理量が当てはまる物理量帯用に準備された質量相関情報を用いて対象物品の推定質量が改めて算出されるため、対象物品の大きさに関する物理量によらず、精度の高い質量推定が可能である。 In addition, depending on the physical quantity of the target article, in other words, depending on the growth of the target article, etc., natural objects (agricultural products, seafood, livestock products, etc.) that tend to cause differences in the density or composition of the target article are target articles In addition, after calculating the temporary physical quantity of the target article, the estimated mass of the target article is calculated again using the mass correlation information prepared for the physical quantity band to which the temporary physical quantity applies, so the physical quantity related to the size of the target article Regardless of this, accurate mass estimation is possible.
本発明の第2観点に係る質量推定装置は、第1観点の質量推定装置であって、記憶部は、対象物品の種類毎に、電磁波の量と、対象物品の質量との相関を表す、概略質量相関情報を更に記憶する。仮物理量算出部は、概略質量相関情報及び電磁波の量に基づいて対象物品の仮推定質量を仮物理量として算出する。 The mass estimation apparatus according to the second aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to the first aspect, and the storage unit represents the correlation between the amount of electromagnetic waves and the mass of the target article for each type of target article. Further stores approximate mass correlation information. The temporary physical quantity calculation unit calculates the temporary estimated mass of the target article as a temporary physical quantity based on the approximate mass correlation information and the amount of electromagnetic waves.
本発明の第2観点に係る質量推定装置では、比較的容易な構成で、仮物理量である仮推定質量を算出し、更には質量帯別に準備された質量相関情報を用いて対象物品の最終的な質量を精度良く算出することができる。 In the mass estimation device according to the second aspect of the present invention, the temporary estimated mass, which is a temporary physical quantity, is calculated with a relatively easy configuration, and further, the final mass of the target article is calculated using the mass correlation information prepared for each mass band. Accurate mass can be calculated with high accuracy.
本発明の第3観点に係る質量推定装置は、第2観点の質量推定装置であって、相関情報学習部を更に備える。相関情報学習部は、質量が既知の対象物品を通過した電磁波の量の測定部による測定結果に基づいて、質量相関情報及び概略質量相関情報を導出する。 The mass estimation apparatus according to the third aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to the second aspect, further comprising a correlation information learning unit. The correlation information learning unit derives the mass correlation information and the approximate mass correlation information based on the measurement result of the amount of electromagnetic wave that has passed through the target article whose mass is known.
本発明の第3観点に係る質量推定装置では、初期設定時等に実際の対象物品の測定結果に基づいて質量相関情報及び概略質量相関情報が導出されるため、対象物品の質量を精度良く推定することが容易である。 In the mass estimation device according to the third aspect of the present invention, the mass correlation information and the approximate mass correlation information are derived based on the actual measurement result of the target article at the time of initial setting or the like, so that the mass of the target article is accurately estimated. Easy to do.
本発明の第4観点に係る質量推定装置は、第3観点の質量推定装置であって、相関情報学習部は、質量が既知で、かつ質量が対象物品の質量の代表値に近い対象物品を通過した電磁波の量の測定部による測定結果に基づいて、概略質量相関情報を導出する。相関情報学習部は、質量が既知で、かつ互いに質量が異なる3つ以上の対象物品を通過した電磁波の量の測定部による測定結果に基づいて、質量相関情報を導出する。 A mass estimation apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to the third aspect, wherein the correlation information learning unit detects a target article whose mass is known and whose mass is close to a representative value of the mass of the target article. Based on the measurement result by the measurement unit of the amount of electromagnetic wave that has passed, approximate mass correlation information is derived. The correlation information learning unit derives mass correlation information based on the measurement result of the amount of electromagnetic wave that has passed through three or more target articles having known masses and different masses.
本発明の第4観点に係る質量推定装置では、質量が代表値に近い対象物品を通過した電磁波の量に基づいて概略質量相関情報を導出することで、対象物品の質量によらず、概略質量相関情報を用いて、比較的精度良く仮の質量を推定することができる。また、質量が互いに異なる3つ以上の対象物品を通過した電磁波の量に基づいて質量相関情報を導出することで、質量帯それぞれについて適切な質量相関情報を導出することが可能で、対象物品の質量を精度良く推定することができる。 In the mass estimation apparatus according to the fourth aspect of the present invention, the approximate mass correlation information is derived based on the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article whose mass is close to the representative value, so that the approximate mass is determined regardless of the mass of the target article. The temporary mass can be estimated with relatively high accuracy using the correlation information. In addition, by deriving mass correlation information based on the amount of electromagnetic waves that have passed through three or more target articles having different masses, it is possible to derive appropriate mass correlation information for each mass band. The mass can be estimated with high accuracy.
本発明の第5観点に係る質量推定装置は、第1観点の質量推定装置であって、記憶部は、対象物品の種類毎に、対象物品のサイズと、対象物品の質量との相関を表す、サイズ質量相関情報を更に記憶する。仮物理量算出部は、測定部の測定結果に基づいて対象物品のサイズを判断し、判断されたサイズとサイズ質量相関情報とに基づいて対象物品の仮推定質量を仮物理量として算出する。 A mass estimation apparatus according to a fifth aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to the first aspect, and the storage unit represents a correlation between the size of the target article and the mass of the target article for each type of the target article. The size-mass correlation information is further stored. The temporary physical quantity calculation unit determines the size of the target article based on the measurement result of the measurement unit, and calculates the temporary estimated mass of the target article as the temporary physical quantity based on the determined size and the size-mass correlation information.
本発明の第5観点に係る質量推定装置では、比較的容易な構成で、仮物理量である仮推定質量を算出し、更には質量帯別に準備された質量相関情報を用いて対象物品の最終的な質量を精度良く算出することができる。 In the mass estimation device according to the fifth aspect of the present invention, the temporary estimated mass, which is a temporary physical quantity, is calculated with a relatively easy configuration, and further, the final mass of the target article is calculated using the mass correlation information prepared for each mass band. Accurate mass can be calculated with high accuracy.
本発明の第6観点に係る質量推定装置は、第1観点の質量推定装置であって、仮物理量算出部は、対象物品のサイズを仮物理量として算出する。 The mass estimation apparatus according to the sixth aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to the first aspect, and the temporary physical quantity calculation unit calculates the size of the target article as the temporary physical quantity.
本発明の第6観点に係る質量推定装置では、仮物理量である対象物品のサイズを算出した上で、サイズ帯別に準備された質量相関情報を用いて対象物品の最終的な質量を精度良く算出することができる。 In the mass estimation apparatus according to the sixth aspect of the present invention, after calculating the size of the target article, which is a temporary physical quantity, the final mass of the target article is accurately calculated using the mass correlation information prepared for each size band. can do.
本発明の第7観点に係る質量推定装置は、第1観点から第6観点のいずれかの質量推定装置であって、ランク判定部を更に備える。ランク判定部は、質量推定部により算出された対象物品の推定質量に基づいて、対象物品のランクを判定する。 A mass estimation apparatus according to a seventh aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to any one of the first to sixth aspects, and further includes a rank determination unit. The rank determination unit determines the rank of the target article based on the estimated mass of the target article calculated by the mass estimation unit.
本発明の第7観点に係る質量推定装置では、精度良く推定された対象物品の質量に基づいて適切にランクの判定を行うことができる。 In the mass estimation apparatus according to the seventh aspect of the present invention, the rank can be appropriately determined based on the mass of the target article estimated with high accuracy.
本発明の第8観点に係る質量推定装置は、第1観点から第7観点のいずれかの質量推定装置であって、物理量帯の境界値を入力する入力部を更に備える。 A mass estimation apparatus according to an eighth aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to any one of the first to seventh aspects, and further includes an input unit that inputs a boundary value of the physical quantity band.
本発明の第8観点に係る質量推定装置では、実際の質量推定の結果等に基づいて、各物理量帯に対し、どの質量相関情報を用いればよいかを適切に設定することができる。そのため、対象物品の質量を精度良く推定することができる。 In the mass estimation apparatus according to the eighth aspect of the present invention, it is possible to appropriately set which mass correlation information should be used for each physical quantity band based on the result of actual mass estimation and the like. Therefore, it is possible to accurately estimate the mass of the target article.
本発明の第9観点に係る質量推定装置は、第1観点から第8観点のいずれかの質量推定装置であって、電磁波はX線である。 A mass estimation apparatus according to a ninth aspect of the present invention is the mass estimation apparatus according to any one of the first to eighth aspects, and the electromagnetic wave is an X-ray.
本発明の第9観点に係る質量推定装置では、透過力の強いX線を電磁波として用いることで、幅広い物品に対して精度よく質量推定を行うことができる。 In the mass estimation apparatus according to the ninth aspect of the present invention, mass estimation can be accurately performed on a wide range of articles by using X-rays having strong penetrating power as electromagnetic waves.
本発明に係る質量推定装置は、対象物品の仮物理量を算出した後に、その仮物理量が当てはまる物理量帯用に準備された質量相関情報を用いて対象物品の推定質量を算出する。そのため、対象物品の大きさに関する物理量の個体差が比較的大きい場合であっても、対象物品の物理量によらず、精度の高い質量推定が可能である。 The mass estimation apparatus according to the present invention calculates the estimated physical mass of the target article using the mass correlation information prepared for the physical quantity band to which the temporary physical quantity applies after calculating the temporary physical quantity of the target article. Therefore, even when the individual difference of the physical quantity related to the size of the target article is relatively large, accurate mass estimation is possible regardless of the physical quantity of the target article.
以下図面を参照しながら、本発明の質量推定装置の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明の具体例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。以下の実施形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。 Hereinafter, embodiments of the mass estimation apparatus of the present invention will be described with reference to the drawings. The following embodiments are specific examples of the present invention and do not limit the technical scope of the present invention. The following embodiments can be variously modified without departing from the gist of the present invention.
<第1実施形態>
本発明の質量推定装置の第1実施形態に係るX線検査装置10について説明する。
<First Embodiment>
An
(1)X線検査装置を備えたランク選別システム
初めに、X線検査装置10を備えたランク選別システム100の一実施形態について説明する。
(1) Rank selection system provided with X-ray inspection apparatus First, an embodiment of the
図1は、本発明の第1実施形態に係るX線検査装置10を有するランク選別システム100の概略構成図である。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a
ランク選別システム100は、次々と搬送されてくる食品等の物品の推定質量を算出するとともに、算出された推定質量に基づいて物品のランクを判定し、物品をランク別に仕分けるシステムである。
The
以下の説明では、ランク選別システム100において推定質量の算出の対象となる(ランク別の仕分けの対象となる)物品を、参照符号Aを付して物品Aと称する。なお、図1のように、推定質量の算出の対象となる全ての物品に同一の参照符号Aが付されているが、これは全ての物品が均一であることを意味するものではない。物品には、その質量に個体差がある。また、図1中では同じ大きさの同じ形状の四角形で物品Aを描画しているが、物品Aのサイズ(例えば体積、面積、物品長、周囲長等)や形状には個体差がある。物品Aは、例えば、農産物、海産物、畜産物等の自然物である。 In the following description, an article for which an estimated mass is calculated in the rank selection system 100 (an object for sorting by rank) is referred to as an article A with reference symbol A. As shown in FIG. 1, the same reference symbol A is attached to all articles for which the estimated mass is calculated, but this does not mean that all the articles are uniform. There are individual differences in the mass of articles. In FIG. 1, the article A is drawn with a square having the same size and the same shape, but there are individual differences in the size (for example, volume, area, article length, circumference length, etc.) and shape of the article A. The article A is a natural product such as an agricultural product, a marine product, or a livestock product.
ランク選別システム100は、主に、前段コンベア70、X線検査装置10、後段コンベア80、及び振分装置90を備える。
The
前段コンベア70は、物品AをX線検査装置10まで搬送する。X線検査装置10は、前段コンベア70により搬送されてきた物品Aを更に搬送しながら、物品Aの推定質量を算出し、算出した推定質量に基づいて物品Aのランクを判定する。X線検査装置10のランク判定結果は、振分装置90に送信される。後段コンベア80は、X線検査装置10によるランク判定後の物品Aを搬送する。振分装置90は、後段コンベア80に沿って設けられている。振分装置のタイプを限定するものではないが、例えば、振分装置90は、後段コンベア80の搬送路上に張り出すように回動可能なアーム部材91を複数有する。複数のアーム部材91は、後段コンベア80に沿って並べて配置されている。複数のアーム部材91のそれぞれは、物品Aの所定の1のランクと対応付けられている。振分装置90は、ランク判定済みの物品Aが後段コンベア80により搬送される時に、ランク判定の結果にしたがって、その物品Aのランクと対応付けられたアーム部材91を後段コンベア80の搬送路上に張り出させ、物品Aを後段コンベア80外へと導く。アーム部材91により後段コンベア80外に導かれた物品は、そのアーム部材91に対応するケース(ランク別に設けられたケース)へと入る。
The
なお、以下の説明では、X線検査装置10の質量推定機能及び質量に基づくランク判定機能に着目して説明するが、X線検査装置10は、他の機能、例えば物品Aへの異物の混入の有無の検査機能を有してもよい。そして、X線検査装置10により異物が混入していると判定された物品Aは、ランク選別システム100外に排出されるように構成されてもよい。
In the following description, the mass estimation function of the
(2)X線検査装置
以下に、図面を参照しながらX線検査装置10について説明する。
(2) X-ray inspection apparatus The
図2は、X線検査装置10の外観斜視図である。図3は、X線検査装置10のシールドボックス11の内部を模式的に示した内部構成図である。図4は、X線検査装置10のX線ラインセンサ14による物品を通過するX線の測定について説明するための図である。図5は、X線検査装置10のブロック構成図である。
FIG. 2 is an external perspective view of the
なお、以下の説明では、「上」、「下」、「左」、「右」、「前(正面)」、「後(背面)」等の方向を示す表現を用いる場合がある。特に断りのない場合、これらの方向は、図2、図3中に矢印で示した方向を示している。 In the following description, expressions indicating directions such as “up”, “down”, “left”, “right”, “front (front)”, “rear (back)” may be used. Unless otherwise noted, these directions indicate directions indicated by arrows in FIGS. 2 and 3.
X線検査装置10は、シールドボックス11と、コンベア12と、X線照射器13と、X線ラインセンサ14と、タッチパネルモニタ30と、コンピュータ20とを主に有する(図2、図3及び図5参照)。
The
(2−1)シールドボックス
シールドボックス11は、コンベア12、X線照射器13、X線ラインセンサ14及びコンピュータ20等のX線検査装置10の各種構成を内部に収容するケーシングである。
(2-1) Shield Box The shield box 11 is a casing that accommodates various configurations of the
シールドボックス11の正面上部には、タッチパネルモニタ30や、操作のためのスイッチ等が配置されている(図2参照)。 A touch panel monitor 30, a switch for operation, and the like are disposed on the upper front portion of the shield box 11 (see FIG. 2).
シールドボックス11の左右の側面のそれぞれには、物品Aをシールドボックス11の内部(検査空間)に搬入し、物品Aをシールドボックス11の外部に搬出するための開口11aが形成されている(図2参照)。開口11aは、シールドボックス11の外部へのX線の漏洩を防止するために、遮蔽ノレン(図示せず)により塞がれている。遮蔽ノレンは、例えば、鉛やタングステンを含むゴム製である。遮蔽ノレンは、物品Aが開口11aを通過する際に、物品Aによって押しのけられるように構成されている。
Each of the left and right side surfaces of the shield box 11 is formed with an
(2−2)コンベア
コンベア12は、主にシールドボックス11内において物品Aを搬送する。
(2-2) Conveyor The
コンベア12は、コンベアベルト12a、ローラ12b、コンベアモータ12c及びエンコーダ12dを有する(図3及び図5参照)。
The
コンベアベルト12aは、無端状のベルトである。コンベアベルト12aは、図2に示すように、シールドボックス11の両側面に形成された開口11aを貫通するように配置されている。コンベアベルト12aは、駆動ローラを含むローラ12bに掛け回されている(図3参照)。コンベアベルト12aは、駆動ローラがコンベアモータ12cによって駆動されることで回転し、コンベアベルト12a上に載置された物品Aを搬送する。
The
後述するコンピュータ20は、コンベア12の搬送速度が所定の速度になるように、コンベアモータ12cをインバータ制御する。コンベアモータ12cには、コンベア12の搬送速度を検出してコンピュータ20に送る、エンコーダ12dが装着されている(図5参照)。
The
(2−3)X線照射器
X線照射器13は、照射部の一例である。X線照射器13は、質量推定の対象である物品Aに電磁波の一例としてのX線を照射する。
(2-3) X-ray irradiator The
X線照射器13は、図2に示すように、物品Aを搬送するコンベア12の上方に配置されている。X線照射器13は、下方のX線ラインセンサ14に向けてX線を照射する。X線照射器13は、扇状の照射範囲XにX線を照射する(図3参照)。
As shown in FIG. 2, the
(2−4)X線ラインセンサ
X線ラインセンサ14は、物品Aを通過(透過)したX線の量を測定する測定部の一例である。
(2-4) X-ray line sensor The
X線ラインセンサ14は、物品Aを搬送するコンベア12の下方に配置されている。X線ラインセンサ14は、主に、多数の画素センサ14aを有する。画素センサ14aは、コンベア12の搬送方向に直交する向きに直線状に配置されている。複数の画素センサ14aは、水平に並べられている。
The
各画素センサ14aは、物品Aやコンベア12を通過したX線を検出し、X線透視像信号を出力する。X線透視像信号は、X線の明るさを示す信号である。言い換えれば、X線透視像信号は、物品Aを通過した検出したX線の量に対応する信号である。つまり、X線ラインセンサ14は、物品Aを通過したX線の量を測定する。
Each
(2−5)光電センサ
光電センサ15は、物品Aが扇状のX線の照射範囲X(図3参照)を通過するタイミングを検知するための同期センサである(図5参照)。光電センサ15は、主として、コンベア12を挟んで配置される一対の投光器(図示せず)及び受光器(図示せず)から構成されている。
(2-5) Photoelectric Sensor The
なお、本実施形態では、光電センサ15を用いて物品AがX線の照射範囲Xを通過するタイミングが検知されるが、タイミングの検知方法は例示であって、これに限定されるものではない。例えば、X線検査装置10は、X線ラインセンサ14の検出するX線透過像信号を利用して、物品AがX線の照射範囲Xを通過するタイミングを検知してもよい。
In the present embodiment, the timing at which the article A passes the X-ray irradiation range X is detected using the
(2−6)タッチパネルモニタ
タッチパネルモニタ30は、フルドット表示の液晶ディスプレイである。タッチパネルモニタ30には、X線検査装置10が算出する物品Aの推定質量の値や、X線検査装置10が行う物品Aのランク判定結果等が表示される。また、タッチパネルモニタ30は、X線検査装置10が動作・処理を行う上で必要となる各種設定の入力をオペレータに促す画面を表示する。
(2-6) Touch Panel Monitor The touch panel monitor 30 is a full dot display liquid crystal display. The touch panel monitor 30 displays the estimated mass value of the article A calculated by the
また、タッチパネルモニタ30は入力部の一例である。タッチパネルモニタ30は、タッチパネル機能を有し、オペレータによる各種設定の入力を受け付ける。 The touch panel monitor 30 is an example of an input unit. The touch panel monitor 30 has a touch panel function and accepts input of various settings by an operator.
(2−7)コンピュータ
コンピュータ20は、X線検査装置10の各部の動作の制御や、物品Aの推定質量の算出やランク判定を行う。
(2-7) Computer The
コンピュータ20は、主に、CPU(中央演算処理装置)、ROM(リードオンリーメモリ)、RAM(ランダムアクセスメモリ)、ハードディスク等を有している。さらに、コンピュータ20は、タッチパネルモニタ30のデータ表示を制御する表示制御回路(図示せず)、タッチパネルモニタ30を介してオペレータにより入力されたキー入力データを取り込むキー入力回路(図示せず)、プリンタ(図示せず)等の外部機器やLAN等のネットワークとの接続を可能にする通信ポート(図示せず)等も有している。コンピュータ20の各部は、アドレスバスやデータバス等のバスラインを介して相互に接続されている。
The
コンピュータ20は、コンベアモータ12c、エンコーダ12d、X線照射器13、X線ラインセンサ14、及び光電センサ15等のX線検査装置10の各部に接続されている。コンピュータ20は、コンベアモータ12cやX線照射器13等の動作を制御する。また、コンピュータ20は、エンコーダ12dが検出したコンベア12の搬送速度や、X線ラインセンサ14が測定した物品Aを通過したX線の量(X線透過像信号)や、光電センサ15の物品Aの検知結果等を受け付ける。
The
ROMやハードディスク等を含むコンピュータ20の記憶部22には、例えば、画像生成モジュール、相関情報学習モジュール、仮質量算出モジュール、質量推定モジュール及びランク判定モジュールを含む各種プログラムが格納されている。CPUは、記憶部22に格納されている各種プログラムを実行し、制御処理部21として機能する。また、記憶部22には、X線検査装置10による質量推定及びランク判定に必要な各種設定や、物品Aの質量推定結果及びランク判定結果が保存される。記憶部22に記憶される各種設定は、タッチパネルモニタ30からの入力によって変更(設定)可能に構成されている。
Various programs including an image generation module, a correlation information learning module, a provisional mass calculation module, a mass estimation module, and a rank determination module are stored in the
(2−7−1)制御処理部
制御処理部21は、X線検査装置10の各部の動作の制御や、物品Aの推定質量の算出やランク判定等の処理を行う。
(2-7-1) Control Processing Unit The
ここでは、制御処理部21の機能のうち、画像生成機能、相関情報学習機能、仮質量算出機能、質量推定機能及びランク判定機能について説明する。なお、ここでは、画像生成機能、相関情報学習機能、仮質量算出機能、質量推定機能及びランク判定機能を行う機能部を、それぞれ、画像生成部21a、相関情報学習部21b、仮質量算出部21c、質量推定部21d及びランク判定部21eと呼ぶ。
Here, among the functions of the
初めに、各機能部の機能について概略を説明する。 First, an outline of the function of each functional unit will be described.
画像生成部21aは、X線ラインセンサ14から出力されるX線透視像信号に基づいて物品AのX線透過画像を生成する。
The
仮質量算出部21cは、X線ラインセンサ14の物品Aを通過したX線の量の測定結果に基づいて、物品Aの仮推定質量を算出する。具体的には、仮質量算出部21cは、物品AのX線ラインセンサ14のX線透過像信号に基づき画像生成部21aが生成した物品AのX線透過画像に基づいて、物品Aの仮推定質量を算出する。
The provisional
質量推定部21dは、X線ラインセンサ14の物品Aを通過したX線の量の測定結果と、仮質量算出部21cが算出したその物品Aの仮推定質量とに基づいて、物品Aの推定質量を算出する。具体的には、質量推定部21dは、物品AのX線ラインセンサ14のX線透過像信号に基づき画像生成部21aが生成した物品AのX線透過画像と、仮質量算出部21cが算出したその物品Aの仮推定質量とに基づいて、物品Aの推定質量を算出する。
The
なお、仮質量算出部21cが算出する物品Aの仮推定質量は、最終的な物品Aの質量(質量推定部21dがX線検査装置10の最終的な推定結果として算出する質量)の推定に用いられる仮物理量である。なお、以下では、混同を避けることを目的として、仮質量算出部21cが算出する物品Aの推定質量を第1推定質量と呼び、質量推定部21dが算出する物品Aの推定質量を第2推定質量と呼ぶ場合がある。
The temporary estimated mass of the article A calculated by the temporary
相関情報学習部21bは、仮質量算出部21cが物品Aの仮推定質量を算出(導出)するために用いる概略質量相関情報を学習する。また、相関情報学習部21bは、質量推定部21dが物品Aの推定質量を算出するために用いる質量相関情報を学習(導出)する。
The correlation information learning unit 21b learns approximate mass correlation information used by the temporary
ランク判定部21eは、質量推定部21dにより算出された物品Aの推定質量に基づいて、物品Aのランクを判定する。
The
以下に、各機能部について更に説明する。 Hereinafter, each functional unit will be further described.
(2−7−1−1)画像生成部
画像生成部21aは、X線ラインセンサ14から出力されるX線透視像信号に基づいて、物品AのX線透過画像を生成する。画像生成部21aは、物品Aが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて物品AのX線透過画像を生成する。すなわち、画像生成部21aは、X線ラインセンサ14の各画素センサ14aから得られるX線の明るさに関する細かい時間間隔毎のデータをマトリクス状に時系列につなぎ合わせることにより、物品Aを写すX線透過画像を生成する。なお、物品Aが扇状のX線の照射範囲Xを通過するタイミングは、光電センサ15からの信号と、コンベア12の搬送速度とにより判断される。
(2-7-1-1) Image Generation Unit The
(2−7−1−2)相関情報学習部
相関情報学習部21bは、仮質量算出部21cが仮推定質量(第1推定質量)の算出に使用する概略質量相関情報を導出(学習)する。相関情報学習部21bが導出した概略質量相関情報は、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに記憶される。
(2-7-1-2) Correlation Information Learning Unit The correlation information learning unit 21b derives (learns) approximate mass correlation information used by the temporary
また、相関情報学習部21bは、質量推定部21dが推定質量(第2推定質量)の算出に使用する質量相関情報を導出(学習)する。相関情報学習部21bが導出した質量相関情報は、記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに記憶される。
The correlation information learning unit 21b derives (learns) mass correlation information used by the
概略質量相関情報は、物品を通過したX線の量と、X線が通過した部分の物品の質量との相関を表す情報である。本実施形態では、概略質量相関情報は、物品を通過したX線の量と、X線が通過した部分の物品の質量との相関を表す関数の定数である。 The approximate mass correlation information is information representing the correlation between the amount of X-rays that have passed through the article and the mass of the article that has passed through the X-rays. In the present embodiment, the approximate mass correlation information is a constant of a function that represents the correlation between the amount of X-rays that have passed through the article and the mass of the article that has passed through the X-rays.
概略質量相関情報は、質量推定の対象となる物品の種類毎に学習され、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに物品の種類毎に記憶される。なお、ここでは、例えば同一種類の物品(例えばアスパラガスという野菜)であっても、品種や、産地の違い等によって異なる種類の物品として取り扱われてもよい。相関情報学習部21bは、例えばX線検査装置10で、ある種類の物品の質量の推定が初めて行われる前に、その物品についての概略質量相関情報を学習する。好ましくは、相関情報学習部21bは、検査対象の物品の種類毎に、1つの概略質量相関情報を学習する。
The approximate mass correlation information is learned for each type of article targeted for mass estimation, and stored in the approximate mass correlation
質量相関情報は、物品を通過したX線の量と、X線が通過した部分の物品の質量との相関を表す情報である。質量相関情報は、概略質量相関情報を用いて算出される第1推定質量よりも精度の良い第2推定質量を算出するために用いる情報である。 The mass correlation information is information representing the correlation between the amount of X-rays that have passed through the article and the mass of the article in the portion through which the X-rays have passed. The mass correlation information is information used to calculate the second estimated mass with higher accuracy than the first estimated mass calculated using the approximate mass correlation information.
質量相関情報は、物品の種類毎であって、更に物品の質量帯毎(仮推定質量の値の範囲別)に学習され、記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに物品の種類毎に記憶される情報である。例えば、本実施形態では、相関情報学習部21bは、ある種類の物品の質量相関情報として、質量の値が境界値Y1より小さい場合(第1質量帯)についての第1質量相関情報と、質量の値がY1以上でY2より小さい場合(第2質量帯)についての第2質量相関情報と、質量の値がY2以上の場合(第3質量帯)についての第3質量相関情報とを導出する。なお、質量相関情報は、3つの質量帯について導出される必要はなく、例えば、2つの質量帯、又は、4つ以上の質量帯について導出されてもよい。精度の良い物品の質量推定のためには、物品の種類毎に、少なくとも3つの質量帯について質量相関情報が導出されることが好ましい。
The mass correlation information is learned for each type of article, and further for each mass band of the article (by the range of the provisional estimated mass value), and stored in the mass correlation
以下に、物品Aについての概略質量相関情報及び質量相関情報の学習について、図6のフローチャートを参照しながら説明する。 Hereinafter, the learning of the approximate mass correlation information and the mass correlation information for the article A will be described with reference to the flowchart of FIG.
概略質量相関情報及び質量相関情報の学習は、例えば、ある種類の物品Aの質量の推定がX線検査装置10により初めて行われる前に行われる。なお、以下で説明する処理の内容は例示であって、発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよい。また、例えば、図6のフローチャート中の処理の順序は発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよく、また発明の要旨を変更しない範囲で一部の処理が他の処理と同時に実行されてもよい。
The learning of the approximate mass correlation information and the mass correlation information is performed, for example, before the
本実施形態では、初めに概略質量相関情報が導出され、その後に質量相関情報が導出される。概略質量相関情報及び質量相関情報の学習処理は、例えばオペレータがタッチパネルモニタ30から入力する学習処理の実行指令に応じて開始される。 In the present embodiment, the approximate mass correlation information is derived first, and then the mass correlation information is derived. The learning process of the approximate mass correlation information and the mass correlation information is started, for example, in response to a learning process execution command input from the touch panel monitor 30 by the operator.
まず、ステップS1では、質量が既知の(例えば、X線検査装置10に要求される質量推定の精度よりも精度の高い電子秤等で質量を計測済みの)物品A(第1サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第1サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS1では、画像生成部21aが、第1サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第1サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第1サンプルについてのX線透視像信号は、第1サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
First, in step S1, an article A (first sample) whose mass is known (for example, whose mass has been measured with an electronic balance or the like having a higher accuracy than the accuracy of mass estimation required for the X-ray inspection apparatus 10) is a conveyor. 12, the
なお、第1サンプルには、その質量が物品Aの質量の代表値に近い物品が使用されることが好ましい。物品Aの質量の代表値とは、物品Aの質量を代表するような値、例えば、無作為に選択した多数の物品Aの質量の平均値、中央値、最頻値等である。また、ここでは、質量が物品Aの質量の代表値に近いとは、例えば質量の値が代表値の±10%の範囲内にあることを意味する。ここでは、第1サンプルの質量をM1とする。 Note that, as the first sample, an article whose mass is close to the representative value of the mass of the article A is preferably used. The representative value of the mass of the article A is a value that represents the mass of the article A, for example, an average value, a median value, a mode value, and the like of a number of randomly selected articles A. Further, here, that the mass is close to the representative value of the mass of the article A means, for example, that the mass value is within a range of ± 10% of the representative value. Here, the mass of the first sample is M1.
次に、ステップS2では、相関情報学習部21bは、第1サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、概略質量相関情報を導出する。具体的には、相関情報学習部21bは、X線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号に基づき画像生成部21aが生成する第1サンプルのX線透過画像に基づいて、概略質量相関情報を導出する。
Next, in step S2, the correlation information learning unit 21b derives approximate mass correlation information based on the measurement result by the
概略質量相関情報の導出の方法について詳しく説明する。 A method for deriving the approximate mass correlation information will be described in detail.
画像生成部21aにより生成されるX線透過画像では、その画素に対応するX線透視像信号が示すX線の明るさが暗いほど(言い換えれば、画素センサ14aにより検出されるX線の量が少ないほど)、輝度が低く(暗く)表わされる。そして、同じ物質を通過したX線であれば、X線の照射方向に厚みのある物質を通過するほど画素センサ14aが検出するX線の量が減少し、画素センサ14aが出力するX線透視像信号に対応する画素の輝度は低くなる。
In the X-ray transmission image generated by the
そして、X線透過画像上の、物品Aの厚さtの部分を通過したX線の量に対応する画素の明るさIは、物品Aの存在しない部分を通過したX線の量に対応する画素の明るさをI0とした場合、以下の式(1)によって表すことができる。
I/I0=e-μt ・・・(1)
Then, the brightness I of the pixel corresponding to the amount of X-rays that have passed through the thickness t portion of the article A on the X-ray transmission image corresponds to the amount of X-rays that have passed through the portion where the article A does not exist. When the brightness of the pixel is I 0 , it can be expressed by the following equation (1).
I / I 0 = e − μ t (1)
ここで、μは、X線のエネルギーと物質の種類とに応じて定まる線吸収係数である。式(1)を物質の厚さtについて解くと、以下の式(2)のようになる。
t=−1/μ×ln(I/I0) ・・・(2)
Here, μ is a linear absorption coefficient determined according to the energy of X-rays and the type of substance. When equation (1) is solved for the thickness t of the substance, the following equation (2) is obtained.
t = −1 / μ × ln (I / I 0 ) (2)
X線透過画像の1つの画素に対応する物品Aの微小部位の質量は、当該微小部位の厚さに比例する。したがって、明るさIの画素の写す内容物の微小部位の質量mは、適当な定数αを用いれば、以下の式(3)によって近似的に算出される。なお、式(3)をグラフで表すと、図7の概略質量推定カーブのように表すことができる。
m=−αln(I/I0) ・・・(3)
The mass of the minute part of the article A corresponding to one pixel of the X-ray transmission image is proportional to the thickness of the minute part. Accordingly, the mass m of the minute portion of the content captured by the pixel of brightness I is approximately calculated by the following equation (3) using an appropriate constant α. In addition, if Formula (3) is represented with a graph, it can represent like the approximate mass estimation curve of FIG.
m = −αln (I / I 0 ) (3)
定数αを導出することができれば、物品AのX線透過画像中の物品Aを構成する全ての画素(物品Aの存在しない部分を通過したX線の量に対応する画素よりも暗い画素)に対応する質量mを算出して足し合わせることにより、物品A全体の質量を推定することができる。 If the constant α can be derived, all pixels constituting the article A in the X-ray transmission image of the article A (pixels that are darker than the pixels corresponding to the amount of X-rays that have passed through the part where the article A does not exist) By calculating and adding the corresponding mass m, the mass of the entire article A can be estimated.
相関情報学習部21bは、ステップS2において、式(3)中の定数αの値を概略質量相関情報として導出する。具体的には、第1サンプル全体の質量M1は既知であり、第1サンプルのX線透過画像中の第1サンプルを構成する全ての画素に対応する質量mを算出して足し合わせた値は質量M1と等しくなることを利用して、相関情報学習部21bは、定数αの値を導出する。 In step S2, the correlation information learning unit 21b derives the value of the constant α in the equation (3) as the approximate mass correlation information. Specifically, the mass M1 of the entire first sample is known, and the value obtained by calculating and adding the mass m corresponding to all the pixels constituting the first sample in the X-ray transmission image of the first sample is The correlation information learning unit 21b derives the value of the constant α using the fact that it becomes equal to the mass M1.
なお、精度の良い概略質量相関情報を導出するために、ステップS1及びステップS2が繰り返し行われてもよい。そして、相関情報学習部21bは、各ステップS2で得られる定数αの平均値を概略質量相関情報として導出してもよい。 Note that step S1 and step S2 may be repeated in order to derive accurate mass correlation information with high accuracy. Then, the correlation information learning unit 21b may derive the average value of the constant α obtained in each step S2 as the approximate mass correlation information.
次に、ステップS3では、相関情報学習部21bは、第1サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、境界値Y1以上かつ境界値Y2(Y2>Y1)より小さい質量帯(第2質量帯)についての質量相関情報(第2質量相関情報)を導出する。
Next, in step S3, the correlation information learning unit 21b, based on the measurement result of the amount of X-rays that have passed through the first sample by the
なお、境界値Y1は、例えば物品Aの質量の最大値(物品Aが取ると想定される最大の質量)の1/3の値である。また、境界値Y2は、例えば物品Aの質量の最大値の2/3の値である。ここでは、第1サンプルの質量M1は、境界値Y1と境界値Y2との間の値である。第1サンプルの質量M1は、例えば、境界値Y1と境界値Y2との平均値に近い値や、第2質量帯に含まれる物品Aの質量の代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 The boundary value Y1 is, for example, a value that is 1/3 of the maximum value of the mass of the article A (the maximum mass assumed to be taken by the article A). The boundary value Y2 is a value that is 2/3 of the maximum value of the mass of the article A, for example. Here, the mass M1 of the first sample is a value between the boundary value Y1 and the boundary value Y2. The mass M1 of the first sample is, for example, a value close to the average value of the boundary value Y1 and the boundary value Y2, or a representative value (average value, median value, mode value) of the mass of the article A included in the second mass band. Etc.) is preferable.
境界値Y1及び境界値Y2は、タッチパネルモニタ30によりオペレータが入力可能(変更可能)に構成されることが好ましい。境界値Y1及び境界値Y2をタッチパネルモニタ30により設定可能とすることで、必要に応じて、どの質量に対して第1質量相関情報、第2質量相関情報、及び第3質量相関情報のいずれを使用するかを変更できる。その結果、質量推定部21dによる物品Aの質量推定の精度の改善を図ることができる。
The boundary value Y1 and the boundary value Y2 are preferably configured to be input (changeable) by the operator using the touch panel monitor 30. By making it possible to set the boundary value Y1 and the boundary value Y2 with the touch panel monitor 30, any one of the first mass correlation information, the second mass correlation information, and the third mass correlation information can be selected as to what mass. You can change the usage. As a result, it is possible to improve the accuracy of the mass estimation of the article A by the
相関情報学習部21bによる第2質量相関情報(第2質量帯の質量相関情報)の導出方法は、上述した概略質量相関情報の導出方法と同様である。そして、相関情報学習部21bが導出する第2質量相関情報、つまり、相関情報学習部21bが導出する第2質量相関情報としての式(3)における定数αの値は、概略質量相関情報としての式(3)における定数αの値と同じである。 The method of deriving the second mass correlation information (the mass correlation information of the second mass band) by the correlation information learning unit 21b is the same as the method of deriving the general mass correlation information described above. Then, the second mass correlation information derived by the correlation information learning unit 21b, that is, the value of the constant α in the equation (3) as the second mass correlation information derived by the correlation information learning unit 21b is the approximate mass correlation information. This is the same as the value of the constant α in the equation (3).
なお、第2質量相関情報の導出方法は例示であって、これに限定されるものではない。例えば、第1サンプルの質量M1が、第2質量帯内に含まれない場合や、境界値Y1と境界値Y2との平均値や第2質量帯に含まれる物品Aの質量の代表値と大きく相違する場合には、第1サンプルとは異なる物品Aのサンプル(第4サンプル)を用いてステップS1と同様の処理が行われてもよい。そして、相関情報学習部21bは、その結果得られる第4サンプルのX線透過画像を用いて、ステップS2と同様の処理により第2質量相関情報を導出してもよい。なお、このようにして第2質量相関情報を導出する場合には、第4サンプルの質量は、境界値Y1と境界値Y2との平均値に近い値や、第2質量帯に含まれる物品Aの質量の代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 The method for deriving the second mass correlation information is an example, and is not limited to this. For example, when the mass M1 of the first sample is not included in the second mass band, the average value of the boundary value Y1 and the boundary value Y2 or the representative value of the mass of the article A included in the second mass band is large. If they are different, the same processing as step S1 may be performed using a sample of the article A (fourth sample) different from the first sample. And the correlation information learning part 21b may derive | lead-out 2nd mass correlation information by the process similar to step S2, using the X-ray transmission image of the 4th sample obtained as a result. When the second mass correlation information is derived in this way, the mass of the fourth sample is a value close to the average value of the boundary value Y1 and the boundary value Y2, or the article A included in the second mass band. It is preferably a value close to a representative value (average value, median value, mode value, etc.) of the mass.
次に、ステップS4では、質量が既知の、第1サンプルとは異なる質量の物品A(第2サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第2サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS4では、画像生成部21aは、第2サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第2サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第2サンプルについてのX線透視像信号は、第2サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
Next, in step S4, an article A (second sample) having a mass different from that of the first sample is conveyed by the
なお、第2サンプルには、境界値Y2以上の質量範囲(第3質量帯)に含まれる質量の物品Aが用いられる。特に、第2サンプルの質量M2は、例えば物品Aの質量の最大値(物品Aが取ると想定される最大の質量)と境界値Y2との平均値に近い値や、第3質量帯に含まれる物品Aの質量の代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 In addition, the article A having a mass included in the mass range (third mass band) equal to or higher than the boundary value Y2 is used for the second sample. In particular, the mass M2 of the second sample is included in, for example, a value close to the average value of the maximum value of the mass of the article A (the maximum mass assumed to be taken by the article A) and the boundary value Y2, or the third mass band. It is preferably a value close to a representative value (average value, median value, mode value, etc.) of the mass of the article A to be obtained.
次に、ステップS5では、相関情報学習部21bは、第2サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、境界値Y2以上の質量帯(第3質量帯)についての質量相関情報(第3質量相関情報)を導出する。
Next, in step S5, the correlation information learning unit 21b, based on the measurement result of the amount of X-rays that have passed through the second sample by the
相関情報学習部21bによる第3質量相関情報の導出方法は、上述したステップS2の概略質量相関情報の導出方法と同様である。相関情報学習部21bが導出する第3質量相関情報、つまり式(3)における定数αの値は、概略質量相関情報とは通常異なる値である。言い換えれば、図8(a)のように、第3質量帯の質量推定カーブは、通常、同質量帯における概略質量推定カーブとは一致しない。 The method for deriving the third mass correlation information by the correlation information learning unit 21b is the same as the method for deriving the approximate mass correlation information in step S2. The third mass correlation information derived by the correlation information learning unit 21b, that is, the value of the constant α in the equation (3) is usually a value different from the approximate mass correlation information. In other words, as shown in FIG. 8A, the mass estimation curve of the third mass band usually does not coincide with the approximate mass estimation curve in the same mass band.
なお、精度の良い第3質量相関情報を導出するために、ステップS4及びステップS5が繰り返し行われてもよい。そして、相関情報学習部21bは、各ステップS5で得られる定数αの平均値を第3質量相関情報として導出してもよい。 Note that step S4 and step S5 may be repeated in order to derive accurate third mass correlation information. Then, the correlation information learning unit 21b may derive the average value of the constant α obtained in each step S5 as the third mass correlation information.
次に、ステップS6では、質量が既知の、第1サンプル及び第2サンプルとは異なる質量の物品A(第3サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第3サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS6では、画像生成部21aは、第3サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第3サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第3サンプルについてのX線透視像信号は、第3サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
Next, in step S6, an article A (third sample) having a mass different from that of the first sample and the second sample is conveyed by the
なお、第3サンプルには、境界値Y1より小さい質量範囲(第1質量帯)に含まれる質量の物品Aが用いられる。特に、第3サンプルの質量M3は、例えば境界値Y1の1/2に近い値や、第1質量帯に含まれる物品Aの質量の代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 Note that the article A having a mass included in the mass range (first mass band) smaller than the boundary value Y1 is used for the third sample. In particular, the mass M3 of the third sample is, for example, a value close to ½ of the boundary value Y1 or a representative value (average value, median value, mode value, etc.) of the mass of the article A included in the first mass band. A close value is preferable.
次に、ステップS7では、相関情報学習部21bは、第3サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、境界値Y1より小さい質量帯(第1質量帯)についての質量相関情報(第1質量相関情報)を導出する。
Next, in step S7, the correlation information learning unit 21b has a mass band (first mass band) smaller than the boundary value Y1 based on the measurement result of the amount of X-rays that have passed through the third sample by the
相関情報学習部21bによる第1質量相関情報の導出方法は、上述したステップS2の概略質量相関情報の導出方法と同様である。相関情報学習部21bが導出する第1質量相関情報、つまり式(3)における定数αの値は、概略質量相関情報とは通常異なる値である。言い換えれば、図8(b)のように、第1質量帯の質量推定カーブは、通常、同質量帯における概略質量推定カーブとは一致しない。 The method for deriving the first mass correlation information by the correlation information learning unit 21b is the same as the method for deriving the approximate mass correlation information in step S2. The first mass correlation information derived by the correlation information learning unit 21b, that is, the value of the constant α in the equation (3) is usually different from the approximate mass correlation information. In other words, as shown in FIG. 8B, the mass estimation curve of the first mass band does not normally match the approximate mass estimation curve in the same mass band.
なお、精度の良い第1質量相関情報を導出するために、ステップS6及びステップS7が繰り返し行われてもよい。そして、相関情報学習部21bは、各ステップS7で得られる定数αの平均値を第1質量相関情報として導出してもよい。 Note that step S6 and step S7 may be repeated in order to derive accurate first mass correlation information. Then, the correlation information learning unit 21b may derive the average value of the constant α obtained in each step S7 as the first mass correlation information.
なお、本実施形態では、概略質量相関情報及び質量相関情報は、関数(3)の定数αであるが、これに限定されるものではない。例えば、概略質量相関情報及び質量相関情報(第1〜第3質量相関情報)は、物品Aを透過したX線の透過量と、X線が透過した部分の物品Aの質量とを関連付けた表であってもよい。 In the present embodiment, the approximate mass correlation information and the mass correlation information are the constant α of the function (3), but are not limited thereto. For example, the approximate mass correlation information and the mass correlation information (first to third mass correlation information) are a table in which the amount of X-rays transmitted through the article A and the mass of the article A in the portion through which the X-rays are transmitted are associated. It may be.
(2−7−1−3)仮質量算出部
仮質量算出部21cは、仮物理量算出部の一例である。仮質量算出部21cは、相関情報学習部21bにより導出され、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに記憶された概略質量相関情報と、X線ラインセンサ14が測定した物品Aを通過したX線の量に基づいて、物品Aの仮推定質量(第1推定質量)を仮物理量として算出する。
(2-7-1-3) Provisional Mass Calculation Unit The provisional
具体的には、仮質量算出部21cは、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに記憶された概略質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から得られたX線透過画像とに基づいて、物品Aの第1推定質量を算出する。より具体的には、仮質量算出部21cは、概略質量相関情報としての式(3)の定数αを利用して、物品AのX線透過画像中の物品Aを構成する全ての画素について、各画素に対応する物品Aの微小部位の質量を算出し、これを足し合わせることにより物品Aの仮推定質量(第1推定質量)を算出する。
Specifically, the provisional
(2−7−1−4)質量推定部
質量推定部21dは、相関情報学習部21bにより導出され、記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに記憶された質量帯毎の質量相関情報(第1質量相関情報〜第3質量相関情報)の中から、仮質量算出部21cが算出した第1推定質量が属する質量帯に対応する質量相関情報を選択する。
(2-7-1-4) Mass Estimator The
そして、質量推定部21dは、選択した質量相関情報、及び、X線ラインセンサ14が測定した物品Aを通過したX線の量に基づいて、物品Aの質量を推定する(第2推定質量を算出する)。具体的には、質量推定部21dは、選択した記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに記憶された質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から得られたX線透過画像とに基づいて、物品Aの第2推定質量を算出する。より具体的には、質量推定部21dは、選択された質量相関情報としての式(3)の定数αを利用して、物品AのX線透過画像中の物品Aを構成する全ての画素について、各画素に対応する物品Aの微小部位の質量を算出し、これを足し合わせることにより、物品Aの質量を推定する(第2推定質量を算出する)。
Then, the
(2−7−1−5)ランク判定部
ランク判定部21eは、質量推定部21dにより算出された物品Aの推定質量(第2推定質量)に基づいて、物品Aのランクを判定する。ランク判定部21eは、質量推定部21dにより算出された物品Aの推定質量が、例えばタッチパネルモニタ30を介して設定された5つの質量範囲のいずれに入るかを判断し、該当すると判断された質量範囲に対応するランクにその物品Aが属すると判定する。
(2-7-1-5) Rank determination unit The
(3)X線検査装置による質量推定及びランク判定
以下に、X線検査装置10が行う物品Aの質量推定及びランク判定について、図9のフローチャートを参照しながら説明する。なお、以下で説明する処理の内容は例示であって、発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよい。
(3) Mass Estimation and Rank Determination by X-ray Inspection Device Hereinafter, the mass estimation and rank determination of the article A performed by the
なお、X線検査装置10が物品Aの質量推定及びランク判定を開始する際には、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aには概略質量相関情報が、質量相関情報記憶領域22bには質量相関情報が、それぞれ記憶されているものとする。
In addition, when the
まずステップS11では、検査対象の(つまり質量が未知の)物品Aがコンベア12で搬送され、搬送中の物品Aに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS11では、画像生成部21aが、物品Aが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて物品AのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する物品AについてのX線透視像信号は、物品Aを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
First, in step S11, the article A to be inspected (that is, the mass is unknown) is conveyed by the
次に、ステップS12では、仮質量算出部21cは、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに記憶された概略質量相関情報、及び、X線ラインセンサ14の測定結果に基づいて、物品Aの仮推定質量(第1推定質量)を算出する。仮質量算出部21cは、記憶部22の概略質量相関情報記憶領域22aに記憶された概略質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から生成されたX線透過画像とに基づいて、物品Aの第1推定質量を算出する。
Next, in step S <b> 12, the provisional
次に、ステップS13では、質量推定部21dは、記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに記憶された質量帯毎の質量相関情報(第1質量相関情報〜第3質量相関情報)の中から、ステップS12で仮質量算出部21cが算出した第1推定質量が属する質量帯に対応する1の質量相関情報を選択する。そして、質量推定部21dは、選択された1の質量相関情報、及び、X線ラインセンサ14の測定したX線の量に基づいて、物品Aの質量を推定する(第2推定質量を算出する)。具体的には、質量推定部21dは、選択した記憶部22の質量相関情報記憶領域22bに記憶された質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から生成されたX線透過画像に基づいて、物品Aの第2推定質量を算出する。
Next, in step S13, the
次にステップS14では、ランク判定部21eは、質量推定部21dにより算出された物品Aの推定質量(第2推定質量)に基づいて、物品Aのランクを判定する。
Next, in step S14, the
次にステップS15では、ランク判定部21eのランク判定結果が振分装置90に対して出力される。また、ランク判定部21eの判定結果は、タッチパネルモニタ30に表示されてもよい。
Next, in step S15, the rank determination result of the
(4)特徴
(4−1)
本実施形態のX線検査装置10は、照射部の一例としてのX線照射器13と、測定部の一例としてのX線ラインセンサ14と、仮物理量算出部の一例としての仮質量算出部21cと、記憶部22と、質量推定部21dと、を備える。X線照射器13は、対象物品としての物品Aに電磁波の一例としてのX線を照射する。X線ラインセンサ14は、物品Aを通過したX線の量を測定する。仮質量算出部21cは、X線ラインセンサ14の測定結果に基づいて、物品Aの仮物理量(ここでは仮推定質量)を算出する。記憶部22は、物品Aの物理量帯毎(ここでは質量帯毎)に、X線の量と物品Aの質量との相関を表す質量相関情報を記憶する。質量推定部21dは、記憶部22に記憶された物理量帯毎の質量相関情報の中から、仮質量算出部21cが算出した仮物理量が属する物理量帯に対応する質量相関情報を選択する。質量推定部21dは、選択した質量相関情報及びX線の量に基づいて、物品Aの質量を推定する。
(4) Features (4-1)
The
本実施形態のX線検査装置10では、物品Aの仮物理量(ここでは仮推定質量)を算出した後に、その仮物理量が当てはまる物理量帯(質量帯)用に準備された質量相関情報を用いて物品Aの推定質量を算出する。そのため、物品Aの物理量(ここでは質量)の個体差が比較的大きい場合であっても、物品Aの物理量によらず、精度の高い質量推定が可能である。
In the
また対象物品の物理量に応じて、言い換えれば対象物品の生育の具合等に応じて、対象物品の密度や組成等に差が生じ易い自然物(農産物・海産物・畜産物等)が対象物品である場合にも、対象物品の仮物理量を算出した後に、その仮物理量が当てはまる物理量帯用に準備された質量相関情報を用いて対象物品の推定質量が改めて算出されるため、対象物品の大きさに関する物理量によらず、精度の高い質量推定が可能である。 In addition, depending on the physical quantity of the target article, in other words, depending on the growth of the target article, etc., natural objects (agricultural products, seafood, livestock products, etc.) that tend to cause differences in the density or composition of the target article are target articles In addition, after calculating the temporary physical quantity of the target article, the estimated mass of the target article is calculated again using the mass correlation information prepared for the physical quantity band to which the temporary physical quantity applies, so the physical quantity related to the size of the target article Regardless of this, accurate mass estimation is possible.
なお、本実施形態における電磁波はX線である。透過力の強いX線を電磁波として用いることで、幅広い物品に対して精度よく質量推定を行うことができる。 Note that the electromagnetic wave in the present embodiment is an X-ray. By using X-rays with strong penetrating power as electromagnetic waves, mass estimation can be accurately performed for a wide range of articles.
(4−2)
本実施形態のX線検査装置10では、記憶部22は、物品Aの種類毎に、X線の量と、物品Aの質量との相関を表す、概略質量相関情報を記憶する。仮質量算出部21cは、概略質量相関情報及びX線の量に基づいて物品Aの仮推定質量を仮物理量として算出する。
(4-2)
In the
本実施形態のX線検査装置10では、比較的容易な構成で、仮物理量である仮推定質量を算出し、更には質量帯別に準備された質量相関情報を用いて物品Aの最終的な質量を精度良く算出することができる。
In the
(4−3)
本実施形態のX線検査装置10は、相関情報学習部21bを備える。相関情報学習部21bは、質量が既知の物品A(第1サンプル〜第3サンプル)を通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、質量相関情報及び概略質量相関情報を導出する。
(4-3)
The
本実施形態のX線検査装置10では、初期設定時等に実際の物品A(第1サンプル〜第3サンプル)の測定結果に基づいて質量相関情報及び概略質量相関情報が導出されるため、物品Aの質量を精度良く推定することが容易である。
In the
(4−4)
本実施形態のX線検査装置10では、相関情報学習部21bは、質量が既知で、かつ質量が物品Aの質量の代表値に近い物品A(第1サンプル)を通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、概略質量相関情報を導出する。相関情報学習部21bは、質量が既知で、かつ互いに質量が異なる3つ以上の物品A(本実施形態では、第1〜第3サンプルの3つの物品A)を通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、質量相関情報を導出する。
(4-4)
In the
本実施形態のX線検査装置10では、質量が代表値に近い物品A(第1サンプル)を通過したX線の量に基づいて概略質量相関情報を導出することで、物品Aの質量によらず、概略質量相関情報を用いて、比較的精度良く仮の質量を推定することができる。また、質量が互いに異なる3つ以上の物品Aを通過したX線の量に基づいて質量相関情報を導出することで、質量帯それぞれについて適切な質量相関情報を導出することが可能で、物品Aの質量を精度良く推定することができる。
In the
(4−5)
本実施形態のX線検査装置10は、ランク判定部21eを備える。ランク判定部21eは、質量推定部21dにより算出された物品Aの推定質量に基づいて、物品Aのランクを判定する。
(4-5)
The
本実施形態のX線検査装置10では、精度良く推定された物品Aの質量に基づいて適切にランクの判定を行うことができる。
In the
(4−6)
本実施形態のX線検査装置10は、物理量帯(質量帯)の境界値Y1,Y2を入力する入力部の一例としてのタッチパネルモニタ30を備える。
(4-6)
The
本実施形態のX線検査装置10では、実際の質量推定の結果等に基づいて、各物理量帯に対し、どの質量相関情報を用いればよいかを適切に設定することができる。そのため、物品Aの質量を精度良く推定することができる。
In the
<第2実施形態>
本発明の質量推定装置の第2実施形態に係るX線検査装置110について説明する。
Second Embodiment
An
図10は、X線検査装置110のブロック構成図である。X線検査装置110は、コンピュータ120以外は第1実施形態のX線検査装置10と同様に構成されている。以下では、説明の簡略化のため、X線検査装置10との相違点であるX線検査装置110のコンピュータ120についてのみ説明する。
FIG. 10 is a block configuration diagram of the
(1)コンピュータ
コンピュータ120の物理的な構成は、コンピュータ20と同様である。
(1) Computer The physical configuration of the
ここでは、コンピュータ20との相違点である、コンピュータ120の制御処理部21の相関情報学習部121b及び仮質量算出部121cについて主に説明する。なお、コンピュータ120の制御処理部21の画像生成部21a、質量推定部21d、及びランク判定部21eについては第1実施形態と同様であるため、説明は省略する。
Here, the correlation
また、コンピュータ120の記憶部122は、概略質量相関情報を記憶する概略質量相関情報記憶領域22aの代わりに、サイズ質量相関関数を記憶するサイズ質量相関情報記憶領域122aを有することを除き、第1実施形態のコンピュータ20の記憶部22と同様であるので、詳しい説明は省略する。
In addition, the
(1−1)相関情報学習部
相関情報学習部121bは、仮質量算出部121cが物品Aの仮推定質量を算出(導出)するために用いるサイズ質量相関情報を学習する。また、相関情報学習部121bは、質量推定部21dが物品Aの推定質量を算出するために用いる質量相関情報を学習(導出)する。相関情報学習部121bによる質量相関情報の学習については、第1実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
(1-1) Correlation Information Learning Unit The correlation
サイズ質量相関情報は、物品Aのサイズと、物品Aの質量との相関を表す情報である。物品Aのサイズとは、例えば体積、面積、物品長、周囲長等を意味する。本実施形態では、物品Aのサイズは物品Aの面積(コンベア12で搬送される状態の物品Aを上方から見た時の物品Aの面積)である。なお、サイズ質量相関情報において物品Aのサイズとして使用する物理量には、質量との相関が強い(例えば、物理量と質量とが概ね比例関係にある)物理量が選択されることが好ましい。
The size-mass correlation information is information representing the correlation between the size of the article A and the mass of the article A. The size of the article A means, for example, a volume, an area, an article length, a perimeter, and the like. In the present embodiment, the size of the article A is the area of the article A (the area of the article A when the article A being conveyed by the
サイズ質量相関情報は、質量推定の対象となる物品の種類毎に学習され、記憶部22のサイズ質量相関情報記憶領域122aに物品の種類毎に記憶される。なお、ここでは、例えば同一種類の物品(例えばアスパラガスという野菜)であっても、品種や、産地の違い等によって異なる種類の物品として取り扱われてもよい。相関情報学習部121bは、例えばX線検査装置110で、ある種類の物品の質量の推定が初めて行われる前に、その物品についてのサイズ質量相関情報を学習する。好ましくは、相関情報学習部121bは、検査対象の物品の種類毎に、1つのサイズ質量相関情報を学習する。
The size-mass correlation information is learned for each type of article to be mass estimated, and is stored for each type of article in the size-mass correlation
以下に、物品Aについてのサイズ質量相関情報の学習について、図11のフローチャートを参照しながら説明する。 Hereinafter, learning of the size-mass correlation information for the article A will be described with reference to the flowchart of FIG.
サイズ質量相関情報の学習処理は、例えばオペレータがタッチパネルモニタ30から入力する学習処理の実行指令に応じて開始される。 The learning process of the size-mass correlation information is started in response to a learning process execution command input from the touch panel monitor 30 by the operator, for example.
まず、ステップS21では、質量が既知の(例えば、X線検査装置10に要求される質量推定の精度よりも精度の高い電子秤等で質量を計測済みの)物品A(第5サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第5サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS21では、画像生成部21aが、第5サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第5サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第5サンプルについてのX線透視像信号は、第5サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
First, in step S21, an article A (fifth sample) having a known mass (for example, a mass that has been measured with an electronic balance or the like having a higher accuracy than the accuracy of mass estimation required for the X-ray inspection apparatus 10) is a conveyor. 12, the
なお、第5サンプルには、その質量が物品Aの質量の代表値に近い物品が使用されることが好ましい。物品Aの質量の代表値とは、物品Aの質量を代表するような値、例えば、無作為に選択した多数の物品Aの質量の平均値、中央値、最頻値等である。また、ここでは、質量が物品Aの質量の代表値に近いとは、例えば質量の値が代表値の±10%の範囲内にあることを意味する。なお、第5サンプルと、第2質量帯についての質量相関情報(第2質量相関情報)を導出するために用いられる第1サンプルとは、同一の物品Aであってもよいし、異なる物品Aであってもよい。 Note that, as the fifth sample, an article whose mass is close to the representative value of the mass of the article A is preferably used. The representative value of the mass of the article A is a value that represents the mass of the article A, for example, an average value, a median value, a mode value, and the like of a number of randomly selected articles A. Further, here, that the mass is close to the representative value of the mass of the article A means, for example, that the mass value is within a range of ± 10% of the representative value. The fifth sample and the first sample used to derive the mass correlation information (second mass correlation information) for the second mass band may be the same article A or different articles A. It may be.
次に、ステップS22では、相関情報学習部121bは、第5サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、第5サンプルのサイズ(ここでは面積)を算出する。具体的には、相関情報学習部121bは、第5サンプルのX線透過画像中の物品Aを構成する全ての画素(第5サンプルの存在しない部分を通過したX線の量に対応する画素よりも暗い画素)に対応する微小面積を算出して足し合わせることにより、第5サンプルの面積を算出する。第5サンプルの質量は既知であるため、例えば物品Aの面積と物品Aの質量とが概ね比例する関係にあることが分かっていれば、相関情報学習部121bは、図12のグラフにおける比例定数をサイズ質量相関情報として導出することができる。
Next, in step S22, the correlation
なお、精度の良いサイズ質量相関情報を導出するために、ステップS21及びステップS22が繰り返し行われてもよい。そして、相関情報学習部121bは、各ステップS22で得られる比例定数の平均値をサイズ質量相関情報として導出してもよい。
Note that step S21 and step S22 may be repeated in order to derive accurate size-mass correlation information. And the correlation
(1−2)仮質量算出部
仮質量算出部121cは、以下の様にして、X線ラインセンサ14の物品Aを通過したX線の量の測定結果に基づいて、物品Aの仮推定質量を算出する。
(1-2) Provisional Mass Calculation Unit The provisional
まず仮質量算出部121cは、X線ラインセンサ14の測定結果に基づいて、物品Aのサイズを判断する。例えば、仮質量算出部121cは、物品Aのサイズとして、X線ラインセンサ14の測定結果から得られた物品AのX線透過画像中の、物品Aを構成する全ての画素(物品Aの存在しない部分を通過したX線の量に対応する画素よりも暗い画素)に対応する微小面積を算出して足し合わせることにより、物品Aの面積を算出する。そして仮質量算出部121cは、判断されたサイズと、記憶部122のサイズ質量相関情報記憶領域122aに記憶されたサイズ質量相関情報とに基づいて物品Aの仮推定質量を仮物理量として算出する。
First, the temporary
(2)X線検査装置による質量推定及びランク判定
X線検査装置110が行う物品Aの質量推定及びランク判定に関する処理は、仮質量算出部121cによる仮推定質量の算出方法が異なる点を除き、第1実施形態のX線検査装置10が行う物品Aの質量推定及びランク判定に関する処理と同様である。そのため、ここでは説明を省略する。
(2) Mass estimation and rank determination by X-ray inspection apparatus The processing related to mass estimation and rank determination of the article A performed by the
(3)特徴
第2実施形態のX線検査装置110も、第1実施形態のX線検査装置10の(4−1)、(4−5)、(4−6)と同様の特徴を有する。また、X線検査装置110は、以下の特徴を有する。
(3) Features The
(3−1)
本実施形態のX線検査装置110では、記憶部122は、物品Aの種類毎に、物品Aのサイズと、物品Aの質量との相関を表す、サイズ質量相関情報を記憶する。仮質量算出部121cは、X線ラインセンサ14の測定結果に基づいて物品Aのサイズを判断し、判断されたサイズとサイズ質量相関情報とに基づいて物品Aの仮推定質量を仮物理量として算出する。
(3-1)
In the
本実施形態のX線検査装置110では、比較的容易な構成で、仮物理量である仮推定質量を算出し、更には質量帯別に準備された質量相関情報を用いて物品Aの最終的な質量を精度良く算出することができる。
In the
<第3実施形態>
本発明の質量推定装置の第3実施形態に係るX線検査装置210について説明する。
<Third Embodiment>
An
図13は、X線検査装置210のブロック構成図である。X線検査装置210は、コンピュータ220以外は第1実施形態のX線検査装置10と同様に構成されている。以下では、説明の簡略化のため、X線検査装置10との相違点であるX線検査装置210のコンピュータ220についてのみ説明する。
FIG. 13 is a block configuration diagram of the
(1)コンピュータ
コンピュータ220の物理的な構成は、コンピュータ20と同様である。
(1) Computer The physical configuration of the
ここでは、コンピュータ20との相違点である、コンピュータ220の制御処理部21の相関情報学習部221b、仮物理量算出部221c、及び質量推定部221dについて主に説明する。なお、コンピュータ220の制御処理部21の画像生成部21a及びランク判定部21eについては第1実施形態と同様であるため、説明は省略する。
Here, the correlation
また、コンピュータ220の記憶部222は、質量相関情報記憶領域222bに記憶される質量相関情報が、質量帯毎ではなく、サイズ帯毎(物理量帯毎)の情報である点を除き、第1実施形態のコンピュータ20の記憶部22と同様であるので、詳しい説明は省略する。
The
(1−1)相関情報学習部
相関情報学習部221bは、質量推定部221dが推定質量の算出に使用する質量相関情報を導出(学習)する。相関情報学習部221bが導出した質量相関情報は、記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに記憶される。
(1-1) Correlation Information Learning Unit The correlation
質量相関情報は、物品を通過したX線の量と、X線が通過した部分の物品の質量との相関を表す情報である。 The mass correlation information is information representing the correlation between the amount of X-rays that have passed through the article and the mass of the article in the portion through which the X-rays have passed.
なお、質量相関情報は、物品の種類毎であって、更に物品の物理量帯毎に学習され、記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに物品の種類毎に記憶される情報である。第3実施形態における質量相関情報は、第1実施形態及び第2実施形態における質量帯毎の情報とは違い、物理量帯毎(ここでは物品のサイズ帯毎)の情報である。なお、物品Aのサイズとは、例えば体積、面積、物品長、周囲長等を意味する。本実施形態では、物品Aのサイズは物品Aの面積(コンベア12で搬送される状態の物品Aを上方から見た時の物品Aの面積)である。
The mass correlation information is information that is learned for each type of article and for each physical quantity band of the article, and is stored in the mass correlation
例えば、本実施形態では、相関情報学習部221bは、ある種類の物品の質量相関情報として、サイズ(本実施形態では面積)が境界値Z1より小さい場合(第1サイズ帯)についての第1質量相関情報と、サイズが境界値Z1以上で境界値Z2より小さい場合(第2サイズ帯)についての第2質量相関情報と、サイズが境界値Z2以上の場合(第3サイズ帯)についての第3質量相関情報とを導出する。なお、質量相関情報は、3つのサイズ帯について導出される必要はなく、例えば、2つのサイズ帯、又は、4つ以上のサイズ帯について導出されてもよい。精度の良い物品の質量推定のためには、物品の種類毎に、少なくとも3つのサイズ帯について質量相関情報が導出されることが好ましい。
For example, in the present embodiment, the correlation
なお、境界値Z1は、例えば物品Aのサイズの最大値(物品Aが取ると想定される最大のサイズ)の1/3の値である。また、境界値Z2は、例えば物品Aのサイズの最大値の2/3の値である。 The boundary value Z1 is, for example, a value that is 1/3 of the maximum value of the size of the article A (the maximum size that the article A is supposed to take). The boundary value Z2 is a value that is 2/3 of the maximum value of the size of the article A, for example.
なお、境界値Z1及び境界値Z2は、タッチパネルモニタ30によりオペレータが入力可能(変更可能)に構成されることが好ましい。境界値Z1及び境界値Z2をタッチパネルモニタ30により設定可能とすることで、必要に応じて、どのサイズに対して第1質量相関情報、第2質量相関情報、及び第3質量相関情報のいずれを使用するかを変更できる。その結果、質量推定部221dによる物品Aの質量推定の精度の改善を図ることができる。
The boundary value Z1 and the boundary value Z2 are preferably configured to be input (changeable) by the operator using the touch panel monitor 30. Since the boundary value Z1 and the boundary value Z2 can be set by the touch panel monitor 30, any one of the first mass correlation information, the second mass correlation information, and the third mass correlation information can be selected for any size. You can change the usage. As a result, the accuracy of the mass estimation of the article A by the
以下に、物品Aについての質量相関情報の学習について、図14のフローチャートを参照しながら説明する。 Hereinafter, learning of the mass correlation information for the article A will be described with reference to the flowchart of FIG.
物品Aについての質量相関情報の学習は、例えば、ある種類の物品Aの質量の推定がX線検査装置210により初めて行われる前に行われる。なお、以下で説明する処理の内容は例示であって、発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよい。また、例えば、図14のフローチャート中の処理の順序は発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよく、また発明の要旨を変更しない範囲で一部の処理が他の処理と同時に実行されてもよい。
The learning of the mass correlation information about the article A is performed, for example, before the
質量相関情報の学習処理は、例えばオペレータがタッチパネルモニタ30から入力する学習処理の実行指令に応じて開始される。 The learning process of the mass correlation information is started in response to a learning process execution command input from the touch panel monitor 30 by the operator, for example.
まず、ステップS31では、質量が既知の(例えば、X線検査装置210に要求される質量推定の精度よりも精度の高い電子秤等で質量を計測済みの)物品A(第6サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第6サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS31では、画像生成部21aが、第6サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第6サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第6サンプルについてのX線透視像信号は、第6サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
First, in step S31, the article A (sixth sample) whose mass is known (for example, the mass has been measured with an electronic balance or the like having a higher accuracy than the accuracy of mass estimation required for the X-ray inspection apparatus 210) is a conveyor. 12, the
なお、第6サンプルには、境界値Z1と境界値Z2との間のサイズ範囲(第2サイズ帯)に含まれるサイズの物品Aが用いられる。第6サンプルのサイズは、例えば、境界値Z1と境界値Z2との平均値に近い値や、第2サイズ帯に含まれる物品Aのサイズの代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 In the sixth sample, an article A having a size included in a size range (second size band) between the boundary value Z1 and the boundary value Z2 is used. The size of the sixth sample is, for example, a value close to the average value of the boundary value Z1 and the boundary value Z2, or a representative value of the size of the article A included in the second size band (average value, median value, mode value, etc. It is preferable that the value is close to.
次に、ステップS32では、相関情報学習部221bは、第6サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、第2サイズ帯の質量相関情報(第2質量相関情報)を導出する。なお、相関情報学習部221bによる第2質量相関情報の導出方法は、上述した第1実施形態における概略質量相関情報の導出方法と同様であるので、詳細な説明は省略する。
Next, in step S32, the correlation
次に、ステップS33では、質量が既知の物品A(第7サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第7サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS33では、画像生成部21aが、第7サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第7サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第7サンプルについてのX線透視像信号は、第7サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
Next, in step S33, the article A (seventh sample) having a known mass is conveyed by the
なお、第7サンプルには、境界値Z2以上のサイズ範囲(第3サイズ帯)に含まれるサイズの物品Aが用いられる。特に、第7サンプルのサイズは、例えば物品Aのサイズの最大値(物品Aが取ると想定される最大のサイズ)と境界値Z2との平均値に近い値や、第3サイズ帯に含まれる物品Aのサイズの代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 In the seventh sample, an article A having a size included in a size range (third size band) equal to or larger than the boundary value Z2 is used. In particular, the size of the seventh sample is, for example, a value close to the average value of the maximum value of the size of the article A (the maximum size assumed to be taken by the article A) and the boundary value Z2, or included in the third size band. It is preferably a value close to a representative value (average value, median value, mode value, etc.) of the size of the article A.
次に、ステップS34では、相関情報学習部221bは、第7サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、第3サイズ帯の質量相関情報(第3質量相関情報)を導出する。なお、相関情報学習部221bによる第3質量相関情報の導出方法は、上述した第1実施形態における概略質量相関情報の導出方法と同様であるので、詳細な説明は省略する。
Next, in step S34, the correlation
次に、ステップS35では、質量が既知の物品A(第8サンプル)がコンベア12で搬送され、搬送中の第8サンプルに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS35では、画像生成部21aが、第8サンプルが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて第8サンプルのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する第8サンプルについてのX線透視像信号は、第8サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
Next, in step S35, the article A (eighth sample) having a known mass is conveyed by the
なお、第8サンプルには、境界値Z1より小さいサイズ範囲(第1サイズ帯)に含まれるサイズの物品Aが用いられる。特に、第8サンプルのサイズは、例えば境界値Z1の1/2に近い値や、第1サイズ帯に含まれる物品Aのサイズの代表値(平均値、中央値、最頻値等)に近い値であることが好ましい。 In the eighth sample, an article A having a size included in a size range (first size band) smaller than the boundary value Z1 is used. In particular, the size of the eighth sample is close to, for example, a value close to ½ of the boundary value Z1 or a representative value (average value, median value, mode value, etc.) of the size of the article A included in the first size band. It is preferably a value.
次に、ステップS36では、相関情報学習部221bは、第8サンプルを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果に基づいて、第1サイズ帯の質量相関情報(第3質量相関情報)を導出する。なお、相関情報学習部221bによる第1質量相関情報の導出方法は、上述した第1実施形態における概略質量相関情報の導出方法と同様であるので、詳細な説明は省略する。
Next, in step S36, the correlation
なお、精度の良い質量相関情報を導出するために、各ステップS31〜S36が繰り返し行われてもよいのは、第1実施形態と同様である。 Note that, in order to derive accurate mass correlation information, the steps S31 to S36 may be repeated, as in the first embodiment.
(1−2)仮物理量算出部
仮物理量算出部221cは、X線ラインセンサ14が測定した物品Aを通過したX線の量に基づいて、物品Aのサイズ(ここでは面積)を仮物理量として算出する。
(1-2) Temporary Physical Quantity Calculation Unit The temporary physical
具体的には、仮物理量算出部221cは、X線ラインセンサ14の測定結果から得られたX線透過画像に基づいて、物品Aのサイズ(ここでは面積)を算出する。より具体的には、仮物理量算出部221cは、物品Aのサイズとして、X線ラインセンサ14の測定結果から得られた物品AのX線透過画像中の、物品Aを構成する全ての画素(物品Aの存在しない部分を通過したX線の量に対応する画素よりも暗い画素)に対応する微小面積を算出して足し合わせることにより、物品Aの面積を算出する。
Specifically, the provisional physical
(1−3)質量推定部
質量推定部221dは、相関情報学習部221bにより導出され、記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに記憶されたサイズ毎の質量相関情報(第1質量相関情報〜第3質量相関情報)の中から、仮物理量算出部221cが算出した仮物理量(サイズ)が属する仮物理量帯(サイズ帯)に対応する質量相関情報を選択する。
(1-3) Mass Estimation Unit The
そして、質量推定部221dは、選択した質量相関情報、及び、X線ラインセンサ14が測定した物品Aを通過したX線の量に基づいて、物品Aの質量を推定する。具体的には、質量推定部221dは、選択した記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに記憶された質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から得られたX線透過画像とに基づいて、物品Aの推定質量を算出する。より具体的には、質量推定部221dは、選択された質量相関情報としての式(3)の定数αを利用して、物品AのX線透過画像中の物品Aを構成する全ての画素について、各画素に対応する物品Aの微小部位の質量を算出し、これを足し合わせることにより、物品Aの質量を推定する。
Then, the
(2)X線検査装置による質量推定及びランク判定
以下に、X線検査装置10が行う物品Aの質量推定及びランク判定について、図15のフローチャートを参照しながら説明する。なお、以下で説明する処理の内容は例示であって、発明の要旨を変更しない範囲で適宜変更されてもよい。
(2) Mass estimation and rank determination by X-ray inspection apparatus Hereinafter, mass estimation and rank determination of the article A performed by the
なお、X線検査装置10が物品Aの質量推定及びランク判定を開始する際には、記憶部222の質量相関情報記憶領域222bには質量相関情報が既に記憶されているものとする。
When the
まずステップS41では、検査対象の(つまり質量が未知の)物品Aがコンベア12で搬送され、搬送中の物品Aに対してX線照射器13がX線を照射する。また、ステップS41では、画像生成部21aが、物品Aが扇状のX線の照射範囲X(図2参照)を通過する時にX線ラインセンサ14の各画素センサ14aから出力されるX線透視像信号を細かい時間間隔で取得し、取得したX線透視像信号に基づいて物品AのX線透過画像を生成する。画像生成部21aが取得する物品AについてのX線透視像信号は、物品Aを通過したX線の量のX線ラインセンサ14による測定結果である。
First, in step S41, the article A to be inspected (that is, the mass is unknown) is conveyed by the
次に、ステップS42では、仮物理量算出部221cは、X線ラインセンサ14の測定結果に基づいて、物品Aのサイズ(ここでは面積)を算出する。
Next, in step S42, the provisional physical
次に、ステップS43では、質量推定部221dは、記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに記憶されたサイズ帯毎の質量相関情報(第1質量相関情報〜第3質量相関情報)の中から、ステップS42で仮物理量算出部221cが算出したサイズが属するサイズ帯に対応する1の質量相関情報を選択する。そして、質量推定部221dは、選択された1の質量相関情報、及び、X線ラインセンサ14の測定したX線の量に基づいて、物品Aの質量を推定する。具体的には、質量推定部221dは、選択した記憶部222の質量相関情報記憶領域222bに記憶された質量相関情報と、X線ラインセンサ14の測定結果から生成されたX線透過画像に基づいて、物品Aの推定質量を算出する。
Next, in step S43, the
次にステップS44では、ランク判定部21eは、質量推定部221dにより算出された物品Aの推定質量に基づいて、物品Aのランクを判定する。
Next, in step S44, the
次にステップS45では、ランク判定部21eのランク判定結果が振分装置90に対して出力される。また、ランク判定部21eの判定結果は、タッチパネルモニタ30に表示されてもよい。
Next, in step S45, the rank determination result of the
(3)特徴
第3実施形態のX線検査装置210も、第1実施形態のX線検査装置10の(4−1)、(4−5)、(4−6)と同様の特徴を有する。また、X線検査装置210は、以下の特徴を有する。
(3) Features The
(3−1)
本実施形態のX線検査装置210では、仮物理量算出部221cは、物品Aのサイズを仮物理量として算出する。
(3-1)
In the
本実施形態のX線検査装置210では、仮物理量である物品Aのサイズを算出した上で、サイズ帯別に準備された質量相関情報を用いて物品Aの最終的な質量を精度良く算出することができる。
In the
<変形例>
上記実施形態は、互いに矛盾しない範囲で適宜組み合わされてもよい。
<Modification>
The above embodiments may be appropriately combined within a range that does not contradict each other.
以下に、上記実施形態の変形例を示す。変形例は、互いに矛盾しない範囲で適宜組み合わされてもよい。 Below, the modification of the said embodiment is shown. The modified examples may be appropriately combined within a range that does not contradict each other.
(1)変形例A
上記実施形態では、X線検査装置10,110,210は、ランク選別システム100に組み込まれ、ランク選別システム100の一部を構成するが、これに限定されるものではない。例えば、X線検査装置10,110,210は、独立した装置であってもよい。
(1) Modification A
In the above embodiment, the
(2)変形例B
上記実施形態では、X線検査装置10,110,210の相関情報学習部21b,121b,221bが質量相関情報を導出するが、これに限定されるものではない。例えば、記憶部22,122,222には、予め質量相関情報が記憶されていてもよい。
(2) Modification B
In the above embodiment, the correlation
概略質量相関情報やサイズ質量相関情報についても同様である。 The same applies to the approximate mass correlation information and the size mass correlation information.
(3)変形例C
上記実施形態では、電磁波はX線であるが、これに限定されるものではない。例えば、電磁波は近赤外線等であってもよい。
(3) Modification C
In the above embodiment, the electromagnetic wave is an X-ray, but is not limited to this. For example, the electromagnetic waves may be near infrared rays.
(4)変形例D
上記実施形態では、仮物理量がある程度精度良く算出されているが、仮物理量の算出方法は上記方法に限定されるものではない。
(4) Modification D
In the above embodiment, the provisional physical quantity is calculated with a certain degree of accuracy, but the calculation method of the provisional physical quantity is not limited to the above method.
仮物理量は、質量相関情報の選択のために、質量推定の対象の物品Aの物理量がどの物理量帯に入るかを決定できる程度の精度で算出されればよい。例えば、第1実施形態や第2実施形態であれば、物品Aの質量が、境界値Y2以上、境界値Y1以上で境界値Y2より小さい、境界値Y1より小さいということだけが分かる程度の精度で仮推定質量が算出されてもよい。 The provisional physical quantity may be calculated with an accuracy sufficient to determine which physical quantity zone the physical quantity of the article A subject to mass estimation enters in order to select the mass correlation information. For example, if it is 1st Embodiment or 2nd Embodiment, the precision of the grade which only understands that the mass of the article | item A is more than boundary value Y2, more than boundary value Y1, is smaller than boundary value Y2, and is smaller than boundary value Y1. The temporary estimated mass may be calculated.
本発明は、対象物品に電磁波を照射し、対象物品を通過した電磁波の量に基づいて質量を推定する質量推定装置に対して広く適用可能である。 The present invention is widely applicable to a mass estimation apparatus that irradiates a target article with electromagnetic waves and estimates mass based on the amount of electromagnetic waves that have passed through the target article.
10,110,210 X線検査装置(質量推定装置)
13 X線照射器(照射部)
14 X線ラインセンサ(測定部)
21b,121b,221b 相関情報学習部
21c,121c 仮質量算出部(仮物理量算出部)
21d,221d 質量推定部
21e ランク判定部
22,122,222 記憶部
30 タッチパネルモニタ(入力部)
221c 仮物理量算出部
A 物品(対象物品)
Y1,Y2 境界値(質量帯の境界値)
Z1,Z2 境界値(サイズ帯の境界値)
10, 110, 210 X-ray inspection equipment (mass estimation equipment)
13 X-ray irradiator (irradiation part)
14 X-ray line sensor (measurement unit)
21b, 121b, 221b Correlation
21d, 221d
221c Temporary physical quantity calculation unit A article (target article)
Y1, Y2 boundary value (boundary value of mass band)
Z1, Z2 boundary value (boundary value of size band)
Claims (9)
前記対象物品を通過した前記電磁波の量を測定する測定部と、
前記測定部の測定結果に基づいて、前記対象物品の仮物理量を算出する仮物理量算出部と、
前記対象物品の物理量帯毎に、前記電磁波の前記量と前記対象物品の質量との相関を表す質量相関情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記物理量帯毎の前記質量相関情報の中から、前記仮物理量算出部が算出した前記仮物理量が属する物理量帯に対応する前記質量相関情報を選択し、選択した前記質量相関情報及び前記電磁波の前記量に基づいて、前記対象物品の質量を推定する質量推定部と、
を備えた質量推定装置。 An irradiation unit for irradiating the target article with electromagnetic waves;
A measuring unit that measures the amount of the electromagnetic wave that has passed through the target article;
Based on the measurement result of the measurement unit, a temporary physical quantity calculation unit that calculates the temporary physical quantity of the target article;
A storage unit that stores mass correlation information representing a correlation between the amount of the electromagnetic wave and the mass of the target article for each physical quantity band of the target article;
The mass correlation information corresponding to the physical quantity band to which the temporary physical quantity calculated by the temporary physical quantity calculation unit belongs is selected from the mass correlation information for each physical quantity band stored in the storage unit, and the selected mass Based on correlation information and the amount of the electromagnetic wave, a mass estimation unit that estimates the mass of the target article,
A mass estimation apparatus comprising:
前記仮物理量算出部は、前記概略質量相関情報及び前記電磁波の前記量に基づいて前記対象物品の仮推定質量を前記仮物理量として算出する、
請求項1に記載の質量推定装置。 The storage unit further stores approximate mass correlation information representing a correlation between the amount of the electromagnetic wave and the mass of the target article for each type of the target article,
The temporary physical quantity calculation unit calculates a temporary estimated mass of the target article as the temporary physical quantity based on the approximate mass correlation information and the amount of the electromagnetic wave.
The mass estimation apparatus according to claim 1.
請求項2に記載の質量推定装置。 A correlation information learning unit for deriving the mass correlation information and the approximate mass correlation information based on a measurement result by the measurement unit of the amount of the electromagnetic wave that has passed through the target article having a known mass;
The mass estimation apparatus according to claim 2.
請求項3に記載の質量推定装置。 The correlation information learning unit is configured to determine the approximate mass based on a measurement result of the amount of the electromagnetic wave that has passed through the target article whose mass is known and whose mass is close to a representative value of the mass of the target article. Deriving correlation information, and deriving the mass correlation information based on a measurement result of the amount of the electromagnetic wave that has passed through three or more target articles having a known mass and different masses from each other,
The mass estimation apparatus according to claim 3.
前記仮物理量算出部は、前記測定部の測定結果に基づいて前記対象物品の前記サイズを判断し、判断された前記サイズと前記サイズ質量相関情報とに基づいて前記対象物品の仮推定質量を前記仮物理量として算出する、
請求項1に記載の質量推定装置。 The storage unit further stores, for each type of the target article, size-mass correlation information indicating a correlation between the size of the target article and the mass of the target article,
The temporary physical quantity calculation unit determines the size of the target article based on a measurement result of the measurement unit, and calculates a temporary estimated mass of the target article based on the determined size and the size mass correlation information. Calculate as a provisional physical quantity,
The mass estimation apparatus according to claim 1.
請求項1に記載の質量推定装置。 The temporary physical quantity calculation unit calculates the size of the target article as the temporary physical quantity.
The mass estimation apparatus according to claim 1.
請求項1から6のいずれか1項に記載の質量推定装置。 A rank determination unit that determines a rank of the target article based on the estimated mass of the target article calculated by the mass estimation unit;
The mass estimation apparatus of any one of Claim 1 to 6.
請求項1から7のいずれか1項に記載の質量推定装置。 An input unit for inputting a boundary value of the physical quantity band;
The mass estimation apparatus of any one of Claim 1 to 7.
請求項1から8のいずれか1項に記載の質量推定装置。 The electromagnetic wave is X-ray.
The mass estimation apparatus of any one of Claim 1 to 8.
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