JP5297142B2 - Foreign object detection method and apparatus - Google Patents
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本発明は、被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像を差分処理して混入異物の有無検出を行う、異物検出方法および異物検出装置に関する。
The present invention relates to a foreign object detection method and a foreign object detection apparatus that perform differential processing on a dual energy X-ray image of an object to be measured to detect the presence or absence of a mixed foreign object.
食品中の外来性異物や食肉中の残骨といった混入異物のＸ線検査を高コントラストな異成分画像を用い高感度に実施したい場合に有効な標準的方法として、ローエネルギーとハイエネルギーのデュアルエネルギーＸ線画像を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数変換してから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エネルギーサブトラクション（特許文献１参照）が知られている。 Dual energy of low energy and high energy is an effective standard method for performing X-ray inspection of foreign substances such as foreign substances in food and residual bones in meat with high sensitivity using high-contrast different component images. An energy subtraction (see Patent Document 1) is known in which an X-ray image is logarithmically converted into a low energy and high energy equivalent thickness image pair and then subjected to weighted difference processing to separate different component images.
食品や食肉といった被測定物を透過したローエネルギーＸ線とハイエネルギーＸ線の強度は、間接変換型Ｘ線検出器を複数用いたエネルギー別フォトインテグレーションＸ線光学系（特許文献２参照）によって、または、Ｘ線光子到着毎に当該光子エネルギーを弁別する直接変換型Ｘ線検出器を単数用いたエネルギー別フォトカウンティングＸ線光学系によって、ローエネルギーとハイエネルギーのＸ線画像ペアすなわちデュアルエネルギーＸ線画像に変換できる。
The intensities of low energy X-rays and high energy X-rays that have passed through an object to be measured such as food and meat are determined by an energy-specific photointegration X-ray optical system using a plurality of indirect conversion X-ray detectors (see Patent Document 2). Alternatively, a low-energy and high-energy X-ray image pair, that is, dual-energy X-rays, can be obtained by an energy-specific photocounting X-ray optical system using a single direct-conversion X-ray detector that discriminates the photon energy every arrival of X-ray photons. Can be converted to an image.
前記エネルギー別フォトインテグレーションＸ線光学系の場合、当該Ｘ線光学系に依存して発生する前記デュアルエネルギーＸ線画像の相対位置ずれを無くすためイメージレジストレーション処理が必要になる。前記エネルギー別フォトカウンティングＸ線光学系の場合、当該相対位置ずれは発生しない。
In the case of the energy-specific photointegration X-ray optical system, an image registration process is required to eliminate the relative positional shift of the dual energy X-ray image generated depending on the X-ray optical system. In the case of the energy-specific photocounting X-ray optical system, the relative displacement does not occur.
混入異物を異成分として高コントラストに検出できるようにエネルギー帯域を適切に設定しておくとともに、前記重み付き差分処理の重みパラメータの設定が最適であれば、相対位置ずれの無いデュアルエネルギーＸ線画像に前記エネルギーサブトラクションを適用することによって直ちに高コントラストな異成分画像が分離できて、混入異物の有無判定が当該異成分画像に対する簡単な閾値処理で実現できる。 A dual energy X-ray image having no relative positional deviation is set if the energy band is appropriately set so that the mixed foreign matter can be detected as a different component with high contrast and the weight parameter of the weighted difference processing is optimal. By applying the energy subtraction, the high-contrast different-component image can be immediately separated, and the presence / absence determination of the contaminated foreign matter can be realized by simple threshold processing for the different-component image.
前記エネルギーサブトラクションは食品中の外来性異物や食肉中の残骨といった混入異物のＸ線検査を高コントラストな異成分画像を用いて高感度に実施したい場合に効果を発揮する方法ではあるが，デュアルエネルギーＸ線画像の撮像条件や食品や食肉といった被測定物に依存する前記重み付き差分処理の重みパラメータを最適に設定する作業が微妙で煩わしいという欠点の克服が課題であった。 The energy subtraction is a method that exerts an effect when it is desired to perform X-ray inspection of foreign matters such as extraneous foreign matter in food and residual bone in meat with high sensitivity using high-contrast different component images. It has been a problem to overcome the disadvantage that the work of optimally setting the weighting parameters of the weighted difference processing depending on the imaging condition of the energy X-ray image and the object to be measured such as food and meat is delicate and troublesome.
本発明の目的は、前記重みパラメータを自動設定することによって当該欠点を克服した異物検出方法および異物検出装置の提供にある。 An object of the present invention is to provide a foreign object detection method and a foreign object detection device that can overcome the drawbacks by automatically setting the weight parameter.
本発明の発明者は、食品中の外来性異物や食肉中の残骨といった混入異物のＸ線吸収スペクトルと食品や食肉といった被測定物のＸ線吸収スペクトルが異なっている点に着眼して独立成分分析を行った結果、混入異物が被測定物の異成分画像として分離できるという事実を実験により見出していたが、この事実を応用すれば設定が煩わしいエネルギーサブトラクションにおける重みパラメータを最適に自動設定することができると考え、本発明に到達したものである。
The inventor of the present invention pays attention to the fact that the X-ray absorption spectrum of a foreign substance such as an extraneous foreign substance in food or a residual bone in meat is different from the X-ray absorption spectrum of an object to be measured such as food or meat. As a result of component analysis, we have found through experiments that the contaminated foreign matter can be separated as a different component image of the object to be measured. By applying this fact, the weight parameter for energy subtraction, which is troublesome to set, is automatically set optimally. The present invention has been reached.
本発明の請求項１に係わる異物検出方法は、被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像を差分処理して混入異物の有無検出を行う異物検出方法であって、前記デュアルエネルギーＸ線画像としてローエネルギー等価厚画像とハイエネルギー等価厚画像の等価厚画像ペアを生成する段階と、前記等価厚画像ペアに対し前記混入異物の成分と前記被測定物の成分とに分離するように独立成分分析を適用して分離行列を求める段階と、前記分離行列の要素である２つの分離ベクトルに基いて前記差分処理の重みパラメータを求める段階と、前記重みパラメータを用いた前記差分処理によって前記等価厚画像ペアから前記混入異物の成分画像を分離する段階と、前記混入異物の成分画像を閾値処理して異物検出する段階と、を含む構成を有している。 A foreign matter detection method according to claim 1 of the present invention is a foreign matter detection method for detecting the presence or absence of a mixed foreign matter by performing differential processing on a dual energy X-ray image of an object to be measured. Generating an equivalent thickness image pair of an equivalent thickness image and a high energy equivalent thickness image, and applying independent component analysis so as to separate the mixed foreign substance component and the measured object component into the equivalent thickness image pair Obtaining a separation matrix, obtaining a weight parameter for the difference processing based on two separation vectors that are elements of the separation matrix, and performing the difference processing using the weight parameter from the equivalent thickness image pair. The method includes a step of separating a component image of the mixed foreign matter and a step of detecting a foreign matter by performing threshold processing on the component image of the mixed foreign matter.
この構成により、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて自動設定することが可能となり高感度な異物検出ができる。 With this configuration, it is possible to automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing in accordance with the dual energy X-ray image of the object to be measured, and highly sensitive foreign matter detection can be performed.
本発明の請求項２に係わる異物検出方法は、本発明の請求項１に係わる異物検出方法において、前記等価厚画像ペアに独立成分分析を適用して分離行列を求める段階の前に、前記等価厚画像ペアの画像ノイズを低減する段階を付加したものである。
すなわち被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像を差分処理して混入異物の有無検出を行う異物検出方法であって、前記デュアルエネルギーＸ線画像としてローエネルギー等価厚画像とハイエネルギー等価厚画像の等価厚画像ペアを生成する段階と、前記等価厚画像ペアの画像ノイズを低減する段階と、前記画像ノイズを低減された等価厚画像ペアに対し前記混入異物の成分と前記被測定物の成分とに分離するように独立成分分析を適用して分離行列を求める段階と、前記分離行列の要素である２つの分離ベクトルに基いて前記差分処理の重みパラメータを求める段階と、前記重みパラメータを用いた前記差分処理によって前記等価厚画像ペアから前記混入異物の成分画像を分離する段階と、前記混入異物の成分画像を閾値処理して異物検出する段階と、を含む構成を有している。
The foreign matter detection method according to claim 2 of the present invention is the foreign matter detection method according to claim 1 of the present invention, wherein the equivalent matrix image is obtained before the step of obtaining a separation matrix by applying independent component analysis to the equivalent thickness image pair. A step of reducing the image noise of the thick image pair is added.
In other words, a foreign matter detection method for detecting the presence or absence of mixed foreign matter by performing differential processing on a dual energy X-ray image of an object to be measured, the equivalent thickness of a low energy equivalent thickness image and a high energy equivalent thickness image as the dual energy X-ray image Generating an image pair, reducing image noise of the equivalent thickness image pair, and separating the mixed foreign substance component and the measured object component from the equivalent thickness image pair with reduced image noise Applying independent component analysis to obtain a separation matrix, obtaining a weight parameter for the difference processing based on two separation vectors that are elements of the separation matrix, and the difference using the weight parameter. Separating the component image of the mixed foreign matter from the pair of equivalent thickness images by processing, and detecting the foreign matter by performing threshold processing on the component image of the mixed foreign matter It has a step that, a configuration including a.
この構成により、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物のノイズ低減されたデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて自動設定することが可能となり高感度な異物検出ができる。 With this configuration, it is possible to automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing in accordance with the dual energy X-ray image of the object to be measured with reduced noise, and highly sensitive foreign matter detection can be performed.
本発明の請求項３に係わる異物検出装置は、被測定物３にＸ線を照射するＸ線照射手段２と、前記被測定物を透過したＸ線強度をローエネルギーとハイエネルギーのＸ線画像ペアに変換するＸ線検出手段４と、前記Ｘ線画像ペアをデュアルエネルギーＸ線画像として記憶する画像入力手段５と、前記デュアルエネルギーＸ線画像を差分処理して被測定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、を具備した異物検出装置において、画像処理手段６に請求項１の異物検出方法を用いている。
すなわち請求項１の異物検出方法を用いた前記画像処理手段６は、前記デュアルエネルギーＸ線画像からローエネルギー等価厚画像とハイエネルギー等価厚画像の等価厚画像ペアを生成する等価厚画像生成手段６１と、前記等価厚画像ペアに対し前記混入異物の成分と前記被測定物の成分とに分離するように独立成分分析を適用して分離行列を求める分離行列算出手段６３と、前記分離行列の要素である２つの分離ベクトルに基いて前記差分処理の重みパラメータを求めるパラメータ算出手段６４と、前記重みパラメータを用いた前記差分処理によって前記等価厚画像ペアから前記混入異物の成分画像を分離する異成分画像分離手段６７と、前記混入異物の成分画像を閾値処理して異物検出する異物検出手段６８と、を具備している。
The foreign object detection apparatus according to claim 3 of the present invention is an X-ray irradiating means 2 for irradiating the object to be measured 3 with X-rays, and the X-ray intensity transmitted through the object to be measured is an X-ray image of low energy and high energy. X-ray detection means 4 for converting into a pair, image input means 5 for storing the X-ray image pair as a dual energy X-ray image, and differential processing of the dual energy X-ray image is mixed into the object to be measured. In the foreign matter detection apparatus comprising the image processing means 6 for detecting the presence or absence of foreign matter, the foreign matter detection method of claim 1 is used for the image processing means 6.
That is, the image processing means 6 using the foreign object detection method according to claim 1 generates an equivalent thickness image generating means 61 for generating an equivalent thickness image pair of a low energy equivalent thickness image and a high energy equivalent thickness image from the dual energy X-ray image. A separation matrix calculating means 63 for obtaining a separation matrix by applying independent component analysis so as to separate the mixed foreign substance component and the measured object component from the equivalent thickness image pair, and elements of the separation matrix A parameter calculation unit 64 for obtaining a weight parameter for the difference processing based on two separation vectors, and a different component for separating the component image of the mixed foreign matter from the equivalent thickness image pair by the difference processing using the weight parameter. An image separation unit 67 and a foreign matter detection unit 68 that detects a foreign matter by performing threshold processing on the component image of the mixed foreign matter are provided.
この構成により、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物に合わせて自動設定することが可能となり高感度な異物検出装置が実現できる。 With this configuration, it is possible to automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing according to the object to be measured, and a highly sensitive foreign matter detection apparatus can be realized.
本発明の請求項４に係わる異物検出装置は、本発明の請求項３に係わる異物検出装置において、前記等価厚画像ペアの画像ノイズを低減する画像ノイズ低減手段６２を備え、前記分離行列を求める手段は、ノイズ低減された等価厚画像ペアに対し分離行列を求めるようにしたものである。 A foreign object detection apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the foreign object detection apparatus according to the third aspect of the present invention, comprising image noise reduction means 62 for reducing image noise of the equivalent thickness image pair, and obtaining the separation matrix. The means is to obtain a separation matrix for the equivalent thickness image pair with reduced noise.
この構成により、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物のノイズ低減されたデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて自動設定することが可能となり高感度な異物検出装置が実現できる。 With this configuration, it is possible to automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing in accordance with the dual energy X-ray image of the object to be measured with reduced noise, and a highly sensitive foreign matter detection apparatus can be realized.
本発明の請求項５に係わる異物検出装置は、本発明の請求項３または４に係わる異物検出装置において、前記画像処理手段６の中に、パラメータ算出手段６４で求められた重みパラメータを記憶させるパラメータ記憶手段６９と、前記記憶させた重みパラメータを参照するパラメータ参照手段６０と、を付加したものである。 The foreign matter detection apparatus according to claim 5 of the present invention is the foreign matter detection apparatus according to claim 3 or 4 of the present invention, wherein the weight parameter obtained by the parameter calculation means 64 is stored in the image processing means 6. A parameter storage unit 69 and a parameter reference unit 60 for referring to the stored weight parameter are added.
この構成により、特定の被測定物に合わせて求めらた前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを記憶させておき、同種の被測定物に対しても毎回行っていた分離行列算出から重みパラメータ算出にいたる計算処理に替えて、当該重みパラメータを参照させることによって、最適な重みパラメータを求めた特定の被測定物と同種の被測定物を高速に検査できるようにした高感度な異物検出装置が実現できる。 With this configuration, the optimum weight parameter used for the difference processing obtained according to the specific object to be measured is stored, and the weight parameter is calculated from the separation matrix calculation that has been performed each time for the same kind of object to be measured. A high-sensitivity foreign matter detection device that can inspect a measurement object of the same type as the specific measurement object for which the optimum weight parameter has been obtained by referring to the weight parameter instead of the calculation process leading to realizable.
本発明の請求項１に係わる異物検出方法は、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて自動設定することが可能となり、高感度で安定した異物検出を行うことができる。 In the foreign matter detection method according to claim 1 of the present invention, it is possible to automatically set the optimum weighting parameter used for the difference processing in accordance with the dual energy X-ray image of the object to be measured. It can be performed.
本発明の請求項２に係わる異物検出方法は、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物のノイズ低減されたデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて自動設定することが可能となり、格段に高感度で安定した異物検出を行うことができる。 In the foreign matter detection method according to claim 2 of the present invention, it is possible to automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing according to the dual energy X-ray image of the object to be measured with reduced noise, which is extremely high. Sensitive foreign object detection can be performed with high sensitivity.
本発明の請求項３または４に係わる異物検出装置は、前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを被測定物に合わせて自動設定することが可能となるため、高感度で安定した異物検出を行うことができる。 The foreign object detection apparatus according to claim 3 or 4 of the present invention can automatically set the optimum weight parameter used for the difference processing in accordance with the object to be measured, and therefore performs highly sensitive and stable foreign object detection. be able to.
本発明の請求項５に係わる異物検出装置は、特定の被測定物に合わせて求められた前記差分処理に用いる最適な重みパラメータを記憶させておき、当該重みパラメータを参照させることによって、同種の被測定物を高速に検査できるため、高感度で高速な異物検出を行うことができる。 The foreign object detection apparatus according to claim 5 of the present invention stores the optimum weight parameter used for the difference processing obtained in accordance with a specific object to be measured, and refers to the weight parameter to thereby obtain the same kind of weight parameter. Since the object to be measured can be inspected at high speed, high-sensitivity and high-speed foreign object detection can be performed.
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しつつ説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
１．第１実施形態（図１〜図２）
本実施形態の異物検出装置は図１に示すように、被測定物３を搬送する搬送手段１と、被測定物３にＸ線を照射するＸ線照射手段（Ｘ線源）２と、前記被測定物を透過したＸ線強度をローエネルギーとハイエネルギーのＸ線画像ペアに変換するＸ線検出手段４と、前記Ｘ線画像ペアをデュアルエネルギーＸ線画像として記憶する画像入力手段５と、前記デュアルエネルギーＸ線画像を差分処理して被測定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とを備え、必要に応じて画像表示手段７を備えている。
1. 1st Embodiment (FIGS. 1-2)
As shown in FIG. 1, the foreign object detection apparatus according to the present embodiment includes a conveying unit 1 that conveys a measurement object 3, an X-ray irradiation unit (X-ray source) 2 that irradiates the measurement object 3 with X-rays, X-ray detection means 4 for converting the X-ray intensity transmitted through the object to be measured into a low energy and high energy X-ray image pair; an image input means 5 for storing the X-ray image pair as a dual energy X-ray image; Image processing means 6 for detecting the presence or absence of foreign matter mixed in the object to be measured by performing differential processing on the dual energy X-ray image, and image display means 7 as necessary.
搬送手段１は、例えばＸ線を良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線検出手段４の間を通して被測定物３を搬送する。Ｘ線源２から照射されたＸ線は、被測定物３による吸収と前記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線検出手段４に到達する。 The transport unit 1 is realized by, for example, a belt conveyor that transmits X-rays well, and transports the object to be measured 3 between the X-ray source 2 and the X-ray detection unit 4 that are opposed to each other. The X-rays irradiated from the X-ray source 2 are absorbed by the object to be measured 3 and slightly absorbed by the belt conveyor, pass through them, and reach the X-ray detection means 4.
Ｘ線検出手段４は、例えばＸ線光子到着毎に当該光子エネルギーを弁別する直接変換型Ｘ線ラインセンサで実現され、エネルギー別フォトカウンティングＸ線光学系を成すことによって、前記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することによって被測定物３と前記ベルトコンベアを透過したＸ線強度をエネルギー帯域別の画像データとしてメモリー上に取り込み、ローエネルギーとハイエネルギーのＸ線画像ペアに変換する。 The X-ray detection means 4 is realized by, for example, a direct conversion type X-ray line sensor that discriminates the photon energy every arrival of an X-ray photon, and forms an energy-specific photocounting X-ray optical system, thereby By sampling in the conveying direction at a sampling pitch substantially equal to the sampling pitch on one line, the X-ray intensity transmitted through the object to be measured 3 and the belt conveyor is taken into the memory as image data for each energy band, and low energy and high Convert to energy X-ray image pairs.
なお図示しないが、Ｘ線検出手段４として前記直接変換型Ｘ線ラインセンサに替えてローエネルギー用とハイエネルギー用に２台の間接変換型Ｘ線ラインセンサを用いることで、エネルギー別フォトインテグレーションＸ線光学系を成しても良い。 Although not shown in the figure, by using two indirect conversion type X-ray line sensors for the low energy and the high energy instead of the direct conversion type X-ray line sensor as the X-ray detection means 4, the photo-integration X for each energy A linear optical system may be formed.
画像入力手段５は、被測定物３の前記Ｘ線画像ペアを相対位置ずれの無いデュアルエネルギーＸ線画像として記憶し、画像処理手段６に出力する。なお前記エネルギー別フォトインテグレーションＸ線光学系を成した場合は、メモリー上に取り込まれたＸ線画像ペアの相対位置ずれを無くすため、ここでイメージレジストレーション処理を行う。
The image input unit 5 stores the X-ray image pair of the DUT 3 as a dual energy X-ray image without a relative positional shift, and outputs it to the image processing unit 6. When the photo-integrated X-ray optical system for each energy is formed, image registration processing is performed here in order to eliminate the relative displacement of the X-ray image pair captured on the memory.
画像処理手段６は画像処理プログラム等が実装されたＣＰＵ等で、図２に示す本発明に係わる異物検出方法が実装されており、画像入力手段５から出力された相対位置ずれの無いデュアルエネルギーＸ線画像の入力を受けて（ステップＳ１０１）、等価厚画像生成手段６１で対数変換を行うことによってローエネルギー等価厚画像とハイエネルギー等価厚画像の等価厚画像ペアを生成し（ステップＳ１０２）、必要に応じて画像ノイズ低減手段６２で前記等価厚画像ペアにエッジ保存平滑化処理等を適用して画像ノイズを低減し（ステップＳ１０３）、分離行列計算手段６３で当該等価厚画像ペアに独立成分分析を適用して分離行列を求め（ステップＳ１０４）、分離ベクトル判別手段６４１でローエネルギーのハイエネルギーからの差分に近い方の分離ベクトルを異成分の分離ベクトルとして判別し（ステップＳ１０５）、分離ベクトル正規化手段６４２で当該異成分の分離ベクトルをローエネルギーからスケーリングされたハイエネルギーが差し引かれる形に正規化し（ステップＳ１０６）、パラメータ設定手段６４３で前記正規化された分離ベクトルを前記差分処理の重みパラメータとして自動設定する（ステップＳ１０７）。すなわち手段６４１〜６４３（ステップＳ１０５〜Ｓ１０７）から構成されるパラメータ算出手段６４によって前記分離行列の要素である２つの分離ベクトルに基いて前記差分処理の重みパラメータを求めて自動設定する。さらに、前記自動設定された重みパラメータを用いて異成分画像分離手段６７で前記重みパラメータを用いた前記差分処理によって前記等価厚画像ペアから前記混入異物の成分画像を分離し（ステップＳ１０８）、異物検出手段６８で前記混入異物の成分画像を閾値処理して異物検出する（ステップＳ１０９）ことによって混入異物の有無検出を行う。
The image processing means 6 is a CPU or the like on which an image processing program or the like is installed, and the foreign matter detection method according to the present invention shown in FIG. 2 is implemented, and the dual energy X output from the image input means 5 without relative positional deviation. In response to the input of the line image (step S101), an equivalent thickness image pair of a low energy equivalent thickness image and a high energy equivalent thickness image is generated by performing logarithmic conversion in the equivalent thickness image generating means 61 (step S102), and necessary. Accordingly, the image noise reduction means 62 applies edge preserving smoothing processing or the like to the equivalent thickness image pair to reduce the image noise (step S103), and the separation matrix calculation means 63 performs independent component analysis on the equivalent thickness image pair. Is applied to obtain a separation matrix (step S104), and the separation vector discriminating means 641 calculates the difference from low energy to high energy. The separation vector of the different component is discriminated as the separation vector of the different component (step S105), and the separation vector normalizing means 642 normalizes the separation vector of the different component into a form in which the high energy scaled from the low energy is subtracted (step S105). In step S106, the parameter setting means 643 automatically sets the normalized separation vector as a weighting parameter for the difference processing (step S107). That is, the parameter calculation means 64 comprising means 641 to 643 (steps S105 to S107) obtains and automatically sets the weighting parameter for the difference processing based on two separation vectors that are elements of the separation matrix. Further, the component image of the mixed foreign matter is separated from the equivalent thickness image pair by the difference processing using the weight parameter by the different component image separation unit 67 using the automatically set weight parameter (Step S108). The detection means 68 detects the presence or absence of the mixed foreign matter by performing threshold processing on the component image of the mixed foreign matter and detecting the foreign matter (step S109).
前記独立成分分析としてはFastICA（Fast
Independent Component Analysis）やSOBI（Second Order Blind Identification）といった一般的で公知な信号分離アルゴリズムを適用することが可能である。独立成分分析の概略を図５に示す。図５（a）はローエネルギー等価厚画像を示し、図５（ｂ）はハイエネルギー等価厚画像を示し、図５（ｃ）は混入異物の成分画像を示し、図５（ｄ）は被測定物の成分画像を示しており、独立成分分析は前記等価厚画像ペアから前記混入異物の成分と前記被測定物の成分とに分離するように分離行列を求めるものである。なお、前記独立成分分析の入力となる等価厚画像ペアには少なくとも被測定物３の主要部分が含まれていることが必要であり、分離対象となる異成分異物は含まれていても含まれていなくても良い。なぜなら、例えばソーセージの異物検査のように、被測定物を略単一成分とみなすことが可能であれば、前記独立成分分析により独立成分として分離できる２種類の信号は被測定物（ソーセージ）の信号とそれ以外（残骨、金属、ガラス、石などの硬質異物）の信号であるとみなすことができるからである。
As the independent component analysis, FastICA (Fast
Common and known signal separation algorithms such as Independent Component Analysis (SOBI) and Second Order Blind Identification (SOBI) can be applied. An outline of the independent component analysis is shown in FIG. FIG. 5 (a) shows a low energy equivalent thickness image, FIG. 5 (b) shows a high energy equivalent thickness image, FIG. 5 (c) shows a component image of a mixed foreign object, and FIG. 5 (d) shows a measured object. The component image of the object is shown, and the independent component analysis is to obtain a separation matrix so as to separate the mixed foreign substance component and the measured object component from the equivalent thickness image pair. It should be noted that the equivalent thickness image pair serving as an input for the independent component analysis needs to include at least the main part of the DUT 3 and includes even a foreign component foreign material to be separated. It does not have to be. For example, if the object to be measured can be regarded as a substantially single component as in the case of foreign matter inspection of sausage, the two types of signals that can be separated as independent components by the independent component analysis are those of the object to be measured (sausage). This is because it can be regarded as a signal and a signal other than that (hard foreign matter such as residual bone, metal, glass, and stone).
ステップＳ１０４で計算された分離行列の要素である２つの分離ベクトルを（ａ，ｂ）、（ｃ，ｄ）とすれば、前記等価厚画像ペアの対応画素における濃度ペアを成分としたベクトル（Ｌ，Ｈ）に対して、２つの独立成分は Ｘ＝ａＬ＋ｂＨ、Ｙ＝ｃＬ＋ｄＨ で与えられるが、このままでは、ＸとＹのどちらが異成分画像の濃度に相当するかは不定であり、かつ、ＸとＹの濃度倍率も反転状態を含み不定であり、最適な重みパラメータによるエネルギーサブトラクションに結びつけることができない。 Assuming that the two separation vectors that are elements of the separation matrix calculated in step S104 are (a, b) and (c, d), a vector having a density pair in the corresponding pixel of the equivalent thickness image pair as a component (L , H), the two independent components are given by X = aL + bH and Y = cL + dH. However, it remains undefined which of X and Y corresponds to the density of the different component image, and X and The density magnification of Y is also indefinite including the inverted state, and cannot be linked to energy subtraction by the optimum weight parameter.
そこで、ステップＳ１０５では、Ｌをローエネルギー成分、Ｈをハイエネルギー成分、正値の重みパラメータをｋとして、前記差分処理に該当するところのＺ＝Ｌ−ｋＨ なるエネルギーサブトラクションが分離ベクトル（１，−ｋ）によって分離できる成分に等しいことに着目し、（ａ，ｂ）と（ｃ，ｄ）のうち（１，−ｋ）に近い方を異成分の分離ベクトルとして判別する。具体的には、ローエネルギー等価厚画像はハイエネルギー等価厚画像よりも高コントラストかつ鮮明になるため前記等価厚画像ペアの濃度が同程度になるように前記対数変換しておけばｋは１に近い値になるという知見に基き、例えば ｂ／ａ と ｄ／ｃ の計算値を評価して−1に近い値を算出した方の分離ベクトルを異成分の分離ベクトルと判別すれば良い。 Therefore, in step S105, when L is a low energy component, H is a high energy component, and a positive weight parameter is k, an energy subtraction of Z = L−kH corresponding to the difference processing is a separation vector (1, − Focusing on the fact that it is equal to the component that can be separated by k), one of (a, b) and (c, d) that is closer to (1, -k) is discriminated as a different component separation vector. Specifically, since the low energy equivalent thickness image has a higher contrast and clearer than the high energy equivalent thickness image, k is set to 1 if the logarithmic transformation is performed so that the density of the equivalent thickness image pair is approximately the same. Based on the knowledge that the values are close to each other, for example, the calculated values of b / a and d / c may be evaluated, and the separation vector that has calculated the value close to −1 may be determined as the separation vector of the different component.
そして、ステップＳ１０６では、前記判別された分離ベクトルを（ａ，ｂ）として、（ａ，ｂ）に倍率 １／ａ を掛けて、（１，ｂ／ａ）という形に変形することによって当該分離ベクトルを正規化する。 In step S106, the determined separation vector is (a, b), (a, b) is multiplied by a magnification 1 / a, and transformed into the form (1, b / a). Normalize the vector.
そして、ステップＳ１０７では、前記正規化された分離ベクトルを（１，ｂ／ａ）として、Ｚ＝Ｌ−ｋＨ なる前記差分処理に対して、ｋ＝−ｂ／ａ と自動設定する。 In step S107, the normalized separation vector is set to (1, b / a), and k = −b / a is automatically set for the difference processing with Z = L−kH.
そして、ステップＳ１０８では、Ｚ＝Ｌ−ｋＨ なる前記差分処理を実行する。 In step S108, the difference process of Z = L−kH is executed.
画像表示手段７は、異物検出手段６８の異物検出結果に対応する検査結果情報をフラットパネルディスプレイ等に表示する。
The image display means 7 displays inspection result information corresponding to the foreign object detection result of the foreign object detection means 68 on a flat panel display or the like.
２．第２実施形態（図３〜図４）
本実施の形態は、第１実施形態の画像処理手段６において、自動設定された重みパラメータを記憶させるためのパラメータ記憶手段６９と、前記記憶させた重みパラメータを参照させるためのパラメータ参照手段６０と、を付加したものであり、その他の構成に関しては第１実施形態と同様である。それゆえ、パラメータ記憶手段６９とパラメータ参照手段６０について説明し、第１実施形態と同様の部分は図中に第１実施形態と同じ符号を付して第１実施形態の説明を援用することによって、再度の説明は省略する。
2. Second Embodiment (FIGS. 3 to 4)
In the present embodiment, in the image processing means 6 of the first embodiment, a parameter storage means 69 for storing automatically set weight parameters, and a parameter reference means 60 for referring to the stored weight parameters, The other configurations are the same as those in the first embodiment. Therefore, the parameter storage unit 69 and the parameter reference unit 60 will be described. The same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in the first embodiment, and the description of the first embodiment is used. The description will not be repeated.
パラメータ記憶手段６９は、パラメータ算出手段６４で自動設定した前記差分処理の重みパラメータを受けて異成分画像分離手段６７に出力するとともに、図示しない運転モード信号がパラメータ記憶を示しているとき、前記パラメータを図示しない参照用メモリーに記憶する（ステップＳ２０２）。
The parameter storage means 69 receives the difference processing weight parameter automatically set by the parameter calculation means 64 and outputs it to the different component image separation means 67. When the operation mode signal (not shown) indicates parameter storage, the parameter storage means 69 Is stored in a reference memory (not shown) (step S202).
パラメータ参照手段６０は、前記運転モード信号がパラメータ参照を示していないとき、等価厚画像生成手段６１が出力した、画像ノイズ低減手段６２が存在する場合はさらに画像ノイズ低減手段６２を経由した、等価厚画像ペアを受けて分離行列算出手段６３に出力する。そして前記運転モード信号がパラメータ参照を示しているとき、前述したステップＳ１０４からステップＳ２０２までの流れを切り替えて、記憶していた前記差分処理の重みパラメータを前記参照用メモリーから読み出して異成分画像分離手段６７に直接出力する（ステップＳ２０１）。
When the operation mode signal does not indicate parameter reference, the parameter reference means 60 outputs the equivalent noise image output from the equivalent thickness image generation means 61, and further through the image noise reduction means 62 when the image noise reduction means 62 exists. The thick image pair is received and output to the separation matrix calculation means 63. Then, when the operation mode signal indicates parameter reference, the flow from step S104 to step S202 described above is switched, and the stored weight parameter of the difference processing is read from the reference memory and the different component image separation is performed. Output directly to the means 67 (step S201).
以上説明したように本発明は、高感度で安定した異物検出が容易に行えるよう被測定物のデュアルエネルギーＸ線画像に合わせて最適なエネルギーサブトラクション用の重みパラメータを自動設定するため、デュアルエネルギーＸ線データを出力する検出手段を備えた異物検出装置全般に有用である。
As described above, the present invention automatically sets the optimum weight parameter for energy subtraction in accordance with the dual energy X-ray image of the object to be measured so that highly sensitive and stable foreign object detection can be easily performed. The present invention is useful for all foreign object detection devices having detection means for outputting line data.
１…搬送手段
２…Ｘ線源
３…被測定物
４…Ｘ線検出手段
５…画像入力手段
６…画像処理手段
７…画像表示手段
６０…パラメータ参照手段
６１…等価厚画像生成手段
６２…画像ノイズ低減手段
６３…分離行列算出手段
６４…パラメータ算出手段
６４１…分離ベクトル判別手段
６４２…分離ベクトル正規化手段
６４３…パラメータ設定手段
６７…異成分画像分離手段
６８…異物検出手段
６９…パラメータ記憶手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conveyance means 2 ... X-ray source 3 ... DUT 4 ... X-ray detection means 5 ... Image input means 6 ... Image processing means 7 ... Image display means
60 ... Parameter reference means 61 ... Equivalent thickness image generation means 62 ... Image noise reduction means 63 ... Separation matrix calculation means 64 ... Parameter calculation means 641 ... Separation vector discrimination means 642 ... Separation vector normalization means 643 ... Parameter setting means 67 ... Different Component image separation means 68 ... Foreign matter detection means 69 ... Parameter storage means
Claims (5)
A parameter storage means (69) for storing the weight parameter obtained by the parameter calculation means and a parameter reference means (60) for referring to the stored weight parameter are added to the image processing means (6). The foreign object detection device according to claim 3 or 4.
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