JP3898144B2 - 異物検出方法、異物検出プログラムを記録した記録媒体及び異物検出装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査物のX線画像を処理して混入異物の有無検出を行う、異物検出方法、異物検出プログラムを記録した記録媒体及び異物検出装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
食品や各種工業製品の製造ラインでは、混入異物の排除を行うために、X線画像を用いた異物検出方法が従来から行われている(特許文献1及び特許文献2参照)。
【0003】
図2は、従来の典型的な異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【0004】
従来の異物検出方法では、ステップS10で入力されたX線画像に対し、ステップS30で異物らしさを強調する画像フィルタを用いた異物検出アルゴリズムを適用し、ステップS40で異物検出結果に閾値処理を適用して混入異物の有無検出を行っている。
【0005】
異物らしさを強調する画像フィルタには各種の画像フィルタが適用可能であるが、製造ラインにおいては、リアルタイム処理に耐え得る高速性が要求される。このため、正方形カーネルを用いた差分形の画像フィルタが多用されている。例えば図4のX線画像例に対し、各画素を中心に33×33画素のカーネル領域を想定し、カーネル中心の濃度とカーネル領域内の平均濃度との差を評価し、カーネル領域内の平均濃度よりどれだけ高濃度であるかをカーネル中心の画素に対応する画素の画素値とする差分画像を出力する画像フィルタを用いた場合、図5に示す異物検出結果が得られる。
【0006】
このように従来の異物検出方法は、自己平滑化差分法、すなわちX線画像から自己平滑化画像を差し引くことによって局所的なコントラストを強調した差分画像を生成し、閾値処理により高コントラスト部分だけを抽出することを基本としている。
【0007】
差分画像の局所性は、自己平滑化に用いた平滑化フィルタのカーネルサイズに依存するが、被検査物の一部が過度に強調されてしまう場合は、異物の部分を抽出するための閾値を高く設定しなければならず、その結果、被検査物部分の最大濃度よりもコントラストが低い異物は検出できなくなる。例えば図4のX線画像例は、レトルトご飯の中のOリングであるが、Oリングを大きな異物として検出出来るように33×33画素のカーネルサイズを用いた場合、図5に示すように米粒が過度に強調されてしまう。
【0008】
【特許文献1】
特許第3310677号公報
【0009】
【特許文献2】
特開2001−307069号公報
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
従来の異物検出方法には、大きな異物を検出する場合に、被検査物の一部が高コントラスト化するため、相対的に、低コントラスト異物の検出感度が落ちる欠点がある。
【0011】
そこで、本発明の課題は、この欠点を克服した異物検出方法、異物検出プログラムを記録した記録媒体及び異物検出装置の提供にある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
前述した課題を解決するために、請求項1の発明は、被検査物のX線画像を処理して混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、被検査物のX線画像を入力する段階(S1)と、該被検査物のX線画像を濃度別にセグメント化する段階(S2)と、複数の異物検出アルゴリズムを具備し、セグメント毎に最適な異物検出アルゴリズムを適用して各セグメント毎に異物検出を実施する段階(S3)と、前記セグメント毎の検出結果に基づいて被検査物に対する混入異物の有無を判定する段階(S4)とを有している。
また別の発明は、上記請求項1の発明の異物検出方法における、被検査物のX線画像を濃度別にセグメント化する段階(S2)は、X線画像の各濃度の発生頻度を示す濃度ヒストグラムを作成する段階(S22)と、濃度ヒストグラムにおける最大頻度が発生する濃度を示す頻度ピーク濃度を高濃度側からサーチする段階(S23)と、濃度ヒストグラムにおける頻度ピーク濃度から高濃度側に向けて、頻度ピーク濃度の頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続する濃度を高濃度側の切れ目としてサーチする段階(S24)と、濃度ヒストグラムにおける高濃度側の切れ目に対する頻度ピーク濃度の略対称の濃度を低濃度側の境い目と決定することによって被検査物による濃度分布を高濃度側と低濃度側とにセグメント化する段階(S26)とを有する。
また別の発明は、上記発明の異物検出方法における、混入異物の有無を判定する段階(S4)は、被検査物における切れ目よりも閾値以上高濃度である部分を混入異物有りと判定する。
また別の発明は、前記請求項1の発明の異物検出方法における、複数の異物検出アルゴリズムには、被検査物のX線画像における局所領域部分の各濃度の発生頻度を示す濃度ヒストグラムを作成する段階(S22)と、局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける最大頻度が発生する濃度を示す頻度ピーク濃度を高濃度側からサーチする段階(S23)と、局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける頻度ピーク濃度から高濃度側に向けて、頻度ピーク濃度の頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続する濃度を高濃度側の切れ目としてサーチする段階(S24)と、局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける切れ目よりも閾値以上高濃度である部分を異物として検出する段階(S25)とを有する異物検出アルゴリズムが具備されている。
また別の発明は、前記請求項1の発明の異物検出方法における、複数の異物検出アルゴリズムには、被検査物のX線画像の平滑化画像を生成する段階(S32)と、被検査物の該X線画像の濃度と該平滑化画像の濃度との2次元ヒストグラムを生成する段階(S33)と、該2次元ヒストグラムにおいて分布の密集部分を特定する段階(S34)と、該密集部分より閾値以上離れて分布している部分を異物として検出する段階(35)とを有する異物検出アルゴリズムが具備されている。
【0016】
さらに、別の発明は、コンピュータに被検査物のX線画像を処理して混入異物の有無検出を実行させるための異物検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であり、この記録媒体に記憶された異物検出プログラムには、上述した各発明の異物検出方法が用いられている。
【0017】
また、別の発明の異物検出装置は、被検査物(3)にX線を照射するX線照射手段(2)と、被検査物を透過したX線を受けてデジタル画像化するX線検出器(4)と、該X線検出器から出力されるデジタル画像をX線画像に対数変換して取り込む画像入力手段(5)と、該画像入力手段によって取り込まれたX線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段(6)とを有しており、画像処理手段(6)に上述した各発明の異物検出方法が用いられている。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【0019】
図1は、本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【0020】
本発明の異物検出方法では、ステップS1で入力されたX線画像に対し、ステップS2でX線画像を濃度別にセグメント化し、ステップS3で具備している複数の異物検出アルゴリズムの中からセグメント毎に最適な異物検出アルゴリズムを適用して各セグメント毎に異物検出を実施し、ステップS4でセグメント毎の検出結果に基づいて総合的に処理して混入異物の有無を判定する。
【0021】
図12は、本発明のヒストグラム法を説明するためのフローチャートである。
【0022】
すなわち、この実施形態で用いられるヒストグラム法では、ステップS21で入力されたX線画像に対し、ステップS22でX線画像の濃度ヒストグラムを生成し、ステップS23で該濃度ヒストグラムにおいて被検査物による濃度分布のピーク頻度の位置をサーチ(濃度ヒストグラムにおける最大頻度が発生する濃度を示す頻度ピーク濃度を高濃度側からサーチ)し、ステップS24で該ピーク頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続している位置(切れ目)を該ピーク位置から高濃度側に向けてサーチし、ステップS25で該サーチ位置(切れ目)よりも閾値以上高濃度である部分を異物として検出する。
但し、ステップS23では、被検査物による濃度分布のピークをサーチするために包装容器類による分布が存在する低濃度領域をサーチ対象外とする。また、閾値処理による異物検出を後段で行う場合は、切れ目よりも高濃度である部分を差分画像として後段に出力してもよい。
【0023】
例えば図4のX線画像例がステップS21で入力された場合、図6に示すように、ステップS22でX線画像の濃度ヒストグラムを生成し、ステップS23で該濃度ヒストグラムを高濃度側からサーチして濃度分布のピーク(Peak)を見つけ、ステップS24で該ピーク頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続している該分布の切れ目(Aup)をサーチし、ステップS25で切れ目(Aup)よりも閾値以上高濃度である部分を異物として検出する。
【0024】
本発明のヒストグラム法を図1のステップS2に用いる場合のフローチャートを図14に示す。
【0025】
図14は、図12にステップS26を追加したもので、ステップS21〜S25によって先ず、図1のステップS3よりも前に、被検査物の分布から異物検出を行い、ステップS26において次に、ステップS23で見つけた前記濃度分布のピーク(Peak)から低濃度側に存在する境い目(Ath)を前記切れ目(Aup)と略ピーク対称の位置に決定することによって、被検査物の分布を高濃度側と低濃度側にセグメント化する。
【0026】
ここで、ステップS23で見つけたピークの位置は、ステップS26で補正してもよい。例えば、ピーク頻度との比率が設定値C以下となる頻度が設定値D以上連続している位置(境い目)を該ピーク位置から低濃度側に向けてサーチする。
【0027】
但し、ステップS23では、被検査物による濃度分布のピークをサーチするために包装容器類による分布が存在する低濃度領域をサーチ対象外とするが、この低濃度領域に到達した場合は、その位置を境い目としてもよい。
【0028】
このようにして決定した境い目(Ath)によって、図4のX線画像例は、図7の低濃度側セグメント画像と、図8の高濃度側セグメント画像とにセグメント化される。
【0029】
図1のステップS3では、具備している複数の異物検出アルゴリズムの中から例えば、低濃度側セグメント画像に図10に示すようなモフォロジ処理による異物検出アルゴリズムを適用して差分画像を生成し、高濃度側セグメント画像には図11に示すような本発明のヒストグラム法による異物検出アルゴリズムを適用して差分画像を生成する。これらの差分画像を重ね合わせた画像を図9に示す。図10と図11とでは、X線画像をA(x,y)、低濃度側セグメント画像をAL(x,y)、高濃度側セグメント画像をAH(x,y)、|i|≦kかつ|j|≦kなるカーネル領域をKとして、差分画像DL(x,y)とDH(x,y)とを求めている。
【0030】
ここで、図11のAthとAupとは、図1のステップS2に図14を用いたセグメント化で前述したものである。
【0031】
また、図11の処理手順(1)〜(3)は、ステップS22〜S24に対応し、式(26)、(27)による差分画像の生成は、ステップS25に対応し、ステップS21に対応する部分は、式(25)によるカーネルサイズの画像である。
【0032】
また、図11の処理手順(2)でピークのサーチ範囲をAthまでとしているが、式(25)は、AH(x,y)ではなくてA(x,y)を走査しているから、Athより低濃度側に変えてもよい。すなわち、図1のステップS2でX線画像を濃度別にセグメント化する場合、境界はオーバーラップさせてもよい。
【0033】
図1のステップS4では、各セグメントの検出結果を閾値処理し、何れかのセグメントに異物があれば、異物混入と判定するように、総合的に処理して混入異物の有無を判定する。前述した説明で各セグメントの検出結果である差分画像を重ね合わせた画像を図9に示したが、このように差分画像を重ね合わせて1つの閾値で混入異物の有無を判定してもよく、各差分画像を個々の閾値で異物検出し、これらを重ね合わせ処理して混入異物の有無を判定してもよい。また、この両方がミックスされていてもよい。さらに総合的に処理して混入異物の有無を判定するために、総合前の異物検出結果を異物候補として扱い、あるセグメントについては、例えば密集度の高い部分だけを混入異物と判定するようにしてもよい。
【0034】
図13は、本発明の2次元ヒストグラム法を説明するためのフローチャートである。
【0035】
本発明の2次元ヒストグラム法では、ステップS31で入力されたX線画像に対し、ステップS32でX線画像の平滑化画像を生成し、ステップS33でX線画像の濃度と該平滑化画像の濃度との2次元ヒストグラムを生成し、ステップS34で該2次元ヒストグラム分布の密集部分を特定し、ステップS35で該密集部分よりも閾値以上離れて分布している部分を異物として検出する。
【0036】
ここで、ステップS32で用いる平滑化フィルタは、5×5画素のカーネルサイズのメジアンフィルタが適しているが、従来の異物検出方法において被検査物のエッジ等比較的急峻な部分に混入した微小異物が検出出来るような特性を有していればよい。
【0037】
ステップS33では、X線画像の濃度を横軸aに平滑化画像の濃度を縦軸bにとって、2次元ヒストグラムの頻度N(a,b)を対数頻度(頻度nをlog(n+1)に変換したもの)またはバイナリ頻度(頻度0ならば0、そうでなければ1としたもの)とする。N(a,b)を対数頻度とした場合は、ステップS34で2次元ヒストグラム分布の密集部分を特定するときに、a<bなるN(a,b)をN(b,a)で置き換えてから慣性モーメントを主軸方向とする楕円をN(a,b)分布に当てはめ、ステップS35で閾値を該楕円の大きさにして楕円の外側の部分を異物として検出すればよい。
【0038】
また、N(a、b)をバイナリ頻度とした場合は、ステップS34でa≦bなるN(a、b)をコピーしてマスクパターンM(a,b)を派生させてからa<bなるM(a,b)をM(b,a)にコピーし、ステップS35でM(a,b)を基準にして閾値を設定すればよい。
【0039】
例えば、M(a,b)のマスクパターンを閾値だけ膨張処理したM´(a,b)を用いてM´(a,b)=1なるN(a,b)を0とし、なおもN(a,b)=1である部分を異物として検出する。なお、対数頻度の場合を組み合わせて、N(a,b)=1かつ前記楕円の外側の部分を異物として検出してもよい。
【0040】
図3は、本発明の異物検出装置の実施の形態であるX線を用いた異物検出装置を説明するためのブロック図である。
【0041】
すなわち、本実施の形態の異物検出装置は、被検査物3を搬送する搬送手段1と、被検査物3にX線を照射するX線源2と、被検査物3のX線透過像をデジタル画像化するX線検出器4と、これをX線画像に対数変換して取り込む画像入力手段5と、このX線画像を処理して混入異物の有無を判定する画像処理手段6とから構成される。
【0042】
なお、必要に応じて画像表示手段7を付加してもよい。
【0043】
搬送手段1は、例えばX線をよく透過するベルトコンベアで実現され、対向配置されたX線源2とX線検出器4との間を通して被検査物3を搬送する。
【0044】
X線源2から照射されたX線は、被検査物3による吸収とベルトコンベアによる僅かな吸収を受けてこれらを透過した後、X線検出器4に到達する。
【0045】
X線検出器4は、例えばX線ラインセンサで実現され、被検査物3のX線透過像をデジタル画像化する。
【0046】
このデジタル画像は、X線ラインセンサによる1ライン上のサンプリングピッチと略等しいサンプリングピッチで搬送方向にサンプリングされ、X線透過画像としてメモリ上に取り込まれる。
【0047】
物質のX線吸収率をα、物質の厚さをLとすると、強度SのX線が当該物質を透過した後の強度S´は、理論上、S´=S・exp(−α・L)と書ける。両辺の対数をとって変形すれば、α・L=log(S)−log(S´)とも書ける。前述したX線透過画像は、S´の2次元分布に相当し、前述のように対数をとって変形すれば、物質による吸収量α・Lの2次元分布を示すX線吸収画像に変換出来る。
【0048】
X線透過画像とX線吸収画像のどちらにも物質による吸収量α・Lという被検査物3の物性情報が含まれているが、濃度値が物質による吸収量をストレートに示すX線吸収画像の方がX線吸収率の高い異物の強調や検出には有利である。
【0049】
この場合、例えば被検査物3のX線吸収画像において、局所的に高濃度を示す部分や急峻なエッジ部分を異物候補点として扱うことによって異物らしさを評価することが出来る。
【0050】
画像入力手段5は、前述したX線透過画像をX線吸収画像に対数変換してX線画像とし、該X線画像を画像処理手段6に出力する。この対数変換には、被検査物3の物性とX線波長に依存する補正を加えてもよい。
【0051】
画像処理手段6は、パラメータ設定機能を備えたCPU等で、図1を用いて説明した本発明の異物検出方法が実装されており、画像入力手段5から出力されたX線画像の入力を受け、予めパラメータ設定された画像処理により混入異物の有無検出を行う。
【0052】
すなわち、図1のステップS1で入力されたX線画像に対し、ステップS2でX線画像を濃度別にセグメント化する濃度別セグメント化手段61と、ステップS3で複数の異物検出アルゴリズムを具備してセグメント毎に最適な異物検出アルゴリズムを適用するセグメント毎異物検出手段62と、ステップS4でセグメント毎の検出結果を総合的に処理して混入異物の有無を判定する総合的異物判定手段63とから成る。画像表示手段7を付加する場合は、ステップS4の異物判定結果と共に、ステップS1で入力されたX線画像を画像表示手段7に出力する。
【0053】
画像表示手段7は、画像処理手段6のステップS4で異物判定結果から異物画像を生成し、これに画像処理手段6のステップS1で入力されたX線画像をOR演算してCRT等に表示する。
【0054】
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化出来る。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成出来る。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【0055】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、被検査物のX線画像を濃度別にセグメント化して各セグメントに最適な異物検出アルゴリズムを適用する。このため、大きな異物を検出するために大きなカーネルサイズを用いた場合の従来の異物検出方法と比べて、被検査物の差分画像のコントラストを低く抑えることが出来るため、低コントラスト異物の検出感度が向上する。さらに、被検査物のX線画像を高濃度側と低濃度側とにセグメント化した場合では、低濃度側セグメント画像にモフォロジ処理による異物検出アルゴリズムを適用し、高濃度側に本発明のヒストグラム法による異物検出アルゴリズムを適用することによって、低コントラスト異物の検出感度を格段に向上出来る。また、本発明の2次元ヒストグラム法を適用することによってセグメント境界付近に混入した小さな異物も従来より高感度に検出出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図2】 従来の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図3】 本発明の異物検出装置の実施の形態を説明するためのブロック図である。
【図4】 X線画像例である。
【図5】 X線画像例に従来の自己平滑化差分法を適用した異物検出結果である。
【図6】 X線画像例の濃度ヒストグラムである。
【図7】 X線画像例を濃度別にセグメント化した低濃度側セグメント画像である。
【図8】 X線画像例を濃度別にセグメント化した高濃度側セグメント画像である。
【図9】 X線画像例に本発明の異物検出方法を適用した異物検出結果である。
【図10】 モフォロジ処理による異物検出アルゴリズムの例である。
【図11】 本発明のヒストグラム法による異物検出アルゴリズムの例である。
【図12】 本発明のヒストグラム法を説明するためのフローチャートである。
【図13】 本発明の2次元ヒストグラム法を説明するためのフローチャートである。
【図14】 本発明の濃度別セグメント化を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
1…搬送手段、2…X線源、3…被検査物、4…X線検出器、5…画像入力手段、6…画像処理手段、61…濃度別セグメント化手段、62…セグメント毎異物検出手段、63…総合的異物判定手段、7…画像表示手段
Claims (7)
- 被検査物のX線画像を処理して混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、
前記被検査物のX線画像を入力する段階(S1)と、
該被検査物のX線画像を濃度別にセグメント化する段階(S2)と、
複数の異物検出アルゴリズムを具備し、セグメント毎に最適な異物検出アルゴリズムを適用して各セグメント毎に異物検出を実施する段階(S3)と、
前記セグメント毎の検出結果に基づいて前記被検査物に対する混入異物の有無を判定する段階(S4)と
を有することを特徴とする異物検出方法。 - 前記被検査物のX線画像を濃度別にセグメント化する段階(S2)は、
前記X線画像の各濃度の発生頻度を示す濃度ヒストグラムを作成する段階(S22)と、
該濃度ヒストグラムにおける最大頻度が発生する濃度を示す頻度ピーク濃度を高濃度側からサーチする段階(S23)と、
前記濃度ヒストグラムにおける前記頻度ピーク濃度から高濃度側に向けて、前記頻度ピーク濃度の頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続する濃度を高濃度側の切れ目としてサーチする段階(S24)と、
前記濃度ヒストグラムにおける前記高濃度側の切れ目に対する前記頻度ピーク濃度の略対称の濃度を低濃度側の境い目と決定することによって前記被検査物による濃度分布を高濃度側と低濃度側とにセグメント化する段階(S26)とを有する
ことを特徴とする請求項1記載の異物検出方法。 - 前記混入異物の有無を判定する段階(S4)は、前記被検査物における前記切れ目よりも閾値以上高濃度である部分を混入異物有りと判定することを特徴とする請求項2記載の異物検出方法。
- 前記複数の異物検出アルゴリズムには、
前記被検査物のX線画像における局所領域部分の各濃度の発生頻度を示す濃度ヒストグラムを作成する段階(S22)と、
前記局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける最大頻度が発生する濃度を示す頻度ピーク濃度を高濃度側からサーチする段階(S23)と、
前記局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける頻度ピーク濃度から高濃度側に向けて、前記頻度ピーク濃度の頻度との比率が設定値A以下となる頻度が設定値B以上連続する濃度を高濃度側の切れ目としてサーチする段階(S24)と、
前記局所領域部分の濃度ヒストグラムにおける切れ目よりも閾値以上高濃度である部分を異物として検出する段階(S25)と
を有する異物検出アルゴリズムが具備されていることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項記載の異物検出方法。 - 前記複数の異物検出アルゴリズムには、
前記被検査物のX線画像の平滑化画像を生成する段階(S32)と、
前記被検査物の該X線画像の濃度と該平滑化画像の濃度との2次元ヒストグラムを生成する段階(S33)と、
該2次元ヒストグラムにおいて分布の密集部分を特定する段階(S34)と、
該密集部分より閾値以上離れて分布している部分を異物として検出する段階(35)と
を有する異物検出アルゴリズムが具備されていることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項記載の異物検出方法。 - コンピュータに被検査物のX線画像を処理して混入異物の有無検出を実行させるための異物検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、請求項1から5のいずれか1項記載の異物検出方法を用いていることを特徴とする異物検出プログラムを記録した記録媒体。
- 被検査物(3)にX線を照射するX線照射手段(2)と、
前記被検査物を透過したX線を受けてデジタル画像化するX線検出器(4)と、
該X線検出器から出力されるデジタル画像をX線画像に対数変換して取り込む画像入力手段(5)と、
該画像入力手段によって取り込まれたX線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段(6)とを有する異物検出装置において、
画像処理手段(6)に請求項1から5のいずれか1項記載の異物検出方法を用いていることを特徴とする異物検出装置。
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