JP6280544B2 - Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにｘ線三次元測定装置及び方法 - Google Patents
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Description
本発明は、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにＸ線三次元測定装置及び方法に関する。
Ｘ線ＣＴ装置は、物体を様々な方向からＸ線で撮影した画像を再構成処理することで、物体の内部構造を含む３次元画像を得ることができる。従来、このＸ線ＣＴ装置の特徴を利用して、金属部品や樹脂部品などにおけるボイド、クラックといった微細な内部欠陥の観察、電子部品の複雑な内部形状の計測及び故障原因の解析に利用されてきた（特許文献１〜４参照）。
最近、デジタル技術の進歩に伴い、Ｘ線ＣＴ装置をデジタルエンジニアリングシステムの核として利用する試みが始まっている。デジタルエンジニアリングシステムは、高機能ＣＡＤ／ＣＡＭシステム、３次元造形システム、３次元計測システムを融合し、開発から製造までの効率化と高品質化を実現する技術である。これらの技術を組み合わせることにより、金型を作ることなく、試作及び設計を繰り返し、短時間かつ低コストで商品を市場に送り出すことが可能である。正確かつ完全な生産及び技術データを共有することにより、開発のリスクを軽減することが期待される。
３次元計測システムとしては、デジタイザーや光切断法等が提案されている。しかし、これらの方法は、表面形状を正確に測定することが可能であるが、測定物の内部形状を測定することは極めて困難である。これらの測定法に対し、内部空間の有無を判別することができる超音波診断法も提案されているが、この方法も内部形状を正確に把握することは難しい。そのため、Ｘ線ＣＴ装置は、内部構造まで把握できる唯一の３次元計測システムとして期待されている。
Ｘ線ＣＴ装置を３次元計測システムとして利用する場合、ＣＴデータの測定精度をいかに向上させるかが鍵となる。ＣＴ画像は、測定条件や再構成過程においてアーチファクト、ノイズ、ボケなどが発生するため、実際の試料と得られた画像との間に寸法上の差異がみられる。アーチファクトの発生条件としては、例えば、樹脂の中に金属が点在するような吸収率の差が大きい場合、撮影方向によりＸ線通過距離が大幅に異なる場合などが挙げられる。このようなアーチファクト等に起因する試料と画像の寸法上の差異の原因の一つは、従来のＣＴの画像再構成方法が試料に含まれる組成ごとに異なる質量減弱係数（＝線減弱係数）μを考量していないことにある。
Ｘ線は、物質を通過すると、光電吸収、コンプトン散乱および電子対生成といった物質との相互作用により減弱される。ある単一エネルギーを持つＸ線が、厚さｔの物質を透過するとき、入射Ｘ線強度（＝入射光子の数）Ｉ０と透過Ｘ線強度Ｉの間には、
（１）式は、単色Ｘ線での撮影の場合には成り立つが、実際の測定で用いる連続Ｘ線の場合には、質量減弱係数が入射Ｘ線のエネルギーによって変化するため、成り立たなくなる。連続Ｘ線においては、透過Ｘ線強度Ｉは、
正確な画像再構成のためには、（２）式を用いて計算すべきであるが、検出器の性能や計算量の問題から、現状のＸ線ＣＴ装置は、連続Ｘ線を単色Ｘ線であると仮定し、再構成計算を行っている。
このような課題を解決する手段としては、単色Ｘ線を用いる方法や、異なる管電圧でデータ収集を行うデュアルエナジースキャン法がある。しかしながら、単色Ｘ線は、単色化により、照射線量が減少してしまうため、十分な線量を得ることができる放射光のような特定施設での運用に限定される。また、デュアルエナジースキャン法は、管電圧を変化させて複数回撮影する必要があり、位置ずれや測定時間の増加など、解決すべきいくつかの課題が存在している。
また、従来の三次元測定用のＸ線ＣＴ装置は、特定の計測標準（校正治具）を用いた場合には一定の寸法精度を維持できるものの、実際の測定対象物を用いた測定においては寸法精度を維持できないことが知られている。この理由としては、Ｘ線検出器の解像度が実際の測定精度と比較して低いことや、実際の測定対象物の形状・材質が様々であること等が挙げられる。このため、Ｘ線ＣＴ装置で取得した画像を補正するための技術の開発が望まれていた。
本発明は、従来問題になっていたアーチファクト等を補正により除去してより高精度の画像再構成を実現することができる、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにＸ線三次元測定装置及び方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明は、例えば、撮像対象試料にＸ線を照射するＸ線源と、撮像対象試料から発生する特性Ｘ線を検出するエネルギー分散型検出器と、前記検出器で検出された特性Ｘ線のピークを数値化する信号処理手段と、前記信号処理手段からの信号を基に画像を再構成する画像再構成手段とを備える、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置を提供する。
また、本発明は、撮像対象試料にＸ線を照射し、撮像対象試料から発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器により検出し、検出された特性Ｘ線のピークを数値化し、特性Ｘ線ピークの数値データに基づき画像を再構成する、Ｘ線エネルギー別画像再構成方法を提供する。
さらに、本発明は、三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段と、三次元座標軸上における測定対象物の三次元形状を実測する実測手段と、画像取得手段で取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを実測手段で実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正手段と、を備える、Ｘ線三次元測定装置を提供する。
さらにまた、本発明は、三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得工程と、三次元座標軸上における測定対象物の三次元形状を実測する実測工程と、画像取得工程で取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを実測工程で実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程と、を含む、Ｘ線三次元測定方法を提供する。
また、本発明は、コンピュータに、三次元座標軸上において取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを三次元座標軸上において実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程を実行させる、Ｘ線三次元画像補正プログラムを提供する。
＜Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法＞
図１（ａ）（ｂ）は、本発明の一実施形態にかかるＸ線エネルギー別画像再構成装置の構成の一例を示す図であり、図２は、当該装置によるより具体的なＸ線エネルギー別画像再構成について説明する図である。
図１（ａ）（ｂ）は、本発明の一実施形態にかかるＸ線エネルギー別画像再構成装置の構成の一例を示す図であり、図２は、当該装置によるより具体的なＸ線エネルギー別画像再構成について説明する図である。
本発明では、通常のＸ線ＣＴ撮影で用いる透過量変化以外に、撮像対象試料２に含まれる物質種を同定することが必要であり、この物質種同定のために、試料２にＸ線源１からのＸ線を照射した際に発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器４にて検出し、特性Ｘ線のエネルギーピークから、撮像対象試料２を構成する元素とその濃度の情報を取得する。
ここで、本発明におけるエネルギー分散能を有する検出器４は、図３（ａ）（ｂ）に例示するように、ライン状又はパネル状に配置される複数の副検出器４０を備えることができる。副検出器４０同士は鉛やタングステンなどの遮蔽材で遮蔽することにより、散乱線の影響を防ぐ構造を有することが望ましい。また、各副検出器４０は、複数の元素から構成される撮像対象試料２にＸ線を照射した際に得られるそれぞれの元素由来の特性Ｘ線を、フォトンカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして取得できる能力を有することが好ましい。このような検出器としては、テルル化カドミウムＣｄＴｅ、テルル化亜鉛カドミウムＣｄＺｎＴｅ等の半導体検出器、又は、ヨウ化セシウムＣｓＩ、ヨウ化ナトリウムＮａＩ等のシンチレーション検出器などが挙げられる。
副検出器４０がライン状に配置される場合（図３（ａ））、Ｘ線源１と検出器４との間に配置された試料２を、駆動機構３により回転させながら１断面のみ撮影する。１断面撮影ごとに、物理的に試料台を上下させ、断層写真を積層させることで３次元画像を取得する。駆動機構３は、試料２が乗る試料台を３６０度回転、並びにＸ線源１と検出器４との間を結ぶＸ方向及びこれに直交するＹ方向、そして上下Ｚ方向に並進させることができる。
パネル状の場合（図３（ｂ））は、試料２を駆動機構３により回転させながら透視画像を取得し、再構成計算により３次元画像を取得する。試料２の回転角度ごとに透視画像を取得する際に同時に、１画素ごとの特性Ｘ線スペクトルデータを取得する。
試料２が複数の物質を含む場合、元素の種類に応じたピークを有する放射線エネルギースペクトルが得られる。図４の一例はアルミＡｌと鉄Ｆｅに応じたピークを持つスペクトルを示す。
図２では、より具体的な試料２の一例として、樹脂２０中にアルミ２１及び鉄２２の二種類の金属が点在する試料を図示しており、これにＸ線源１からＸ線を照射して発生する特性Ｘ線を、例えば前述した半導体検出器やシンチレーション検出器等の検出器４にてフォトカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして検出する。検出されたスペクトルは図４と同様にアルミと鉄それぞれのピークを持つ。
本発明では、得られた特性Ｘ線ピークを信号処理手段（図示なし）により数値化する。図２の例では、アルミ２１と鉄２２それぞれのピーク強度を、試料２中の樹脂２０からアルミ２１及び鉄２２を識別できるように予め設定されたエネルギー閾値に基づき数値化することで、上限値と下限値間のスペクトル数値データに基づくアルミ２１のみの透視画像、及び上限値より大きいスペクトル数値データに基づく鉄２１のみの透視画像を取得することができる。下限値より小さいスペクトル数値データに基づいて樹脂２０の透視画像も取得する。
そして、画像再構成手段（図示なし）により、上記得られた透視画像を再構成処理して、エネルギー別の再構成計算を行う。
再構成計算についてさらに説明すると、例えば前述したアーチファクトの発生条件として樹脂の中に金属が点在するような吸収率の差が大きい場合では、試料２の各元素の線減弱曲線を求め、理想計算I = I0 exp-t(μ1+μ2+μ3+…+μn)を実施する。これは、質量減弱係数が光子エネルギーによって異なることを利用し、具体的には、図５に例示したように、二つ以上の異なる管電圧、例えば互いに管電圧の異なるＸ線源１ａ，１ｂを用い、それぞれに対応する検出器４ａ，４ｂにより試料２の各元素の特性Ｘ線ピークを検出する。図６は、８０ｋＶのＸ線源、１５０ｋＶのＸ線源１ｂを用いた場合の鉄とアルミの線減弱係数曲線の一例を示す。
また、アーチファクトの発生条件として撮影方向によりＸ線通過距離が大幅に異なるような複雑な形状を試料が持つ場合では、図７に例示できる逐次近似再構成法を用いることが好ましい。この逐次近似再構成法では、実測値と仮定値とを比較し、その都度補正を行い、実測値と仮定値とが予め設定した許容できる誤差範囲内になるまで補正を繰り返すことで、アーチファクトを除去することができる。
勿論、逐次近似法以外にも、例えば、総当り法（ブルートフォースサーチ）、欲張り法、山登り法、焼きなまし法、誤差逆伝播法、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、進化戦略、進化的プログラミングなどの様々なアルゴリズムを用いることができる。
したがって、画像再構成にて、閾値処理等によるエネルギー分別と、逐次近似再構成等によるアーチファクト補正とを組み合わせることにより、複数物質／元素に起因したアーチファクトのみならず、複雑形状に起因したアーチファクトなどのノイズを除去した画像を取得することが可能になる。
尚、信号処理手段及び画像再構成手段は、ここでは図示していないが、コンピュータ等のハードウェア、及びこれに実装されるプログラム等のソフトウェアにより構成される。具体的には、例えば、上述した信号処理及び画像再構成処理のためのプログラムが、インターネット等の通信媒体またはＵＳＢ等の記録媒体を介してコンピュータに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。この実行に必要な各種データや結果データは適宜、入力部や通信部を介して入力され、出力部や表示部を介して出力される。
図８（ａ）（ｂ）は、本発明におけるエネルギー分散型検出器の別の一実施形態として、半導体検出器とシンチレーション検出器を複合した構成を持つ検出器を示す。図８（ａ）に例示した複合検出器では、Ｘ線入射側にＸ線を直接電子に変換するＣｄＴｅ半導体検出器が設けられ、その裏面側にＸ線を光に変換するＣｓＩを用いたシンチレータ及び光を電気信号に変換するＧｅやＳｉ等の半導体を用いたフォトダイオード、あるいはフォトマルが設けられている。また、ＣｄＴｅ及びＣｓＩは逆の配置、つまりＸ線が先にＣｓＩに入射し、これを通りＣｄＴｅにも到達する構成とすることもできる。図８（ｂ）に例示した複合検出器では、１画素上に電気信号を検出できるＣｄＴｅ等の半導体検出器と、光を検出できるＣｓＩ等のシンチレーション検出器とが、交互にチェスボード状に配設されている。これらの構成によれば、エネルギー分別とＸ線吸収値（ＣＴ値）を同時に取得することができ、装置全体の構成の簡略化、小型化を図ることが可能になる。
図９（ａ）（ｂ）は、エネルギー分別をフィルタにより行う検出器の一実施形態を示す。この構成では、検出器としてのＣＣＤカメラ５の前段に金属フィルタ５０が設けられ（図９（ｂ）参照。図９（ａ）では不図示。）、散乱線対策のために各画素に対して仕切り５１が設けられている。これによれば、図１０に例示したように、予め適切に選択された金属フィルタ５０によって、例えば試料２（図２参照）を構成する樹脂に対応するエネルギー領域をカットし、高エネルギーを示す試料構成元素、この例ではアルミ及び鉄のみを抽出することができる。抽出後は前述した再構成処理を行う。
以上の本発明によれば、対象領域の素材密度、組織の特性をイメージングすることが可能になる。従来問題になっていたアーチファクトを補正によって除去することができ、より精度の高い３次元画像を取得することができる。また、同時に測定試料に含まれる元素の３次元分布情報を取得することも可能になり、ＣＴによる計測技術の向上、デジタルエンジニアリング技術の進展、高精度シミュレーションの分野での応用が期待される。
＜Ｘ線三次元測定装置及び方法＞
次に、図１１〜図１３等を用いて、本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０の構成について説明する。Ｘ線三次元測定装置１０は、図１１に示すように、三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段１００と、三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する実測手段２００と、画像取得手段１００で取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状で補正する画像補正手段３００と、を備えるものである。
画像取得手段１００は、測定対象物Ｏに対してＸ線を照射し測定対象物Ｏの回転角毎の投影データを検出することにより、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する。このために、画像取得手段１００は、例えば、Ｘ線を照射するＸ線源１０１と、測定対象物Ｏを透過した特性Ｘ線を検出する検出器１０２と、Ｘ線源１０１と検出器１０２との間に配置され測定対象物Ｏを設置するための設置台１０３と、これらＸ線源１０１と検出器１０２と設置台１０３とを設置するための共通ステージ１０４と、検出器１０３で計測された特性Ｘ線量（特性Ｘ線ピーク）を数値化する信号処理手段１０５と、信号処理手段による数値データに基づいて画像を再構成する画像再構成手段１０６と、を有している。
検出器１０２としては、フラットパネルディテクタやＣｄＴｅ検出器等を採用することができる。設置台１０３は、図示されていない移動機構によって所定の回転軸を中心に回転運動を行うとともに、回転軸に直行する軸に沿って直線運動を行うように構成されている。設置台１０３は、高い剛性を有するグラナイトやダクタイル鋳鉄で構成することが好ましい。画像取得手段１００で使用される三次元座標軸（ＸＹＺ軸）の中心は、図１２及び図１３に示すように、平面視で共通ステージ１０４の中央の位置であって共通ステージ１０４の上面から所定の高さだけ上方の位置に配置されている。
信号処理手段１０５及び画像再構成手段１０６は、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されている。具体的には、信号処理手段１０５及び画像再構成手段１０６のためのプログラムが、インターネット等の通信媒体やＵＳＢ等の記録媒体を介してコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。かかる実行に必要な各種データや結果データは適宜、入力部や通信部を介して入力され、出力部や表示部（例えば表示画面Ｄ）を介して出力される。
本実施形態における画像再構成手段１０６は、後述する補正手段３０２と同様に、逐次近似再構成法の中の最尤推定・期待値最大化再構成法（以下、「ＭＬ−ＥＭ再構成法」という）を用いて、検出Ｘ線量の数値データに基づき測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を再構成することとしているが、他のアルゴリズム（例えば、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法等）を用いて画像の再構成を行うこともできる。
なお、Ｘ線源１０１と検出器１０２との間にリニアスケールを配置してもよい。このようにすると、設置台１０３の位置を正確に把握することができ、測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を精確に取得することができる。
実測手段２００は、図１２及び図１３に示すように、プローブＰを有するブリッジ型の装置であり、所定の三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する。実測手段２００で使用される三次元座標軸は、画像取得手段１００で使用される三次元座標軸と共通とされている。
ここで、測定対象物Ｏ、画像取得手段１００及び実測手段２００のプローブＰの位置関係を一致させるように、三次元座標軸（プローブＰの原点）を自動的に又はオペレータの操作により設定する。かかる設定方法としては、例えば、特開２０１２−１３７３０１号公報に記載されたゲージを用いて、このゲージのＸ線ＣＴ画像上の球の中心座標と、実測手段２００のプローブＰで測定した当該ゲージの球の中心座標とを一致させる方法等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
実測手段２００は、設置台１０３上に設置された測定対象物Ｏに対してプローブＰを相対的に移動させる移動機構２０１を有している。移動機構２０１は、支持部材に上下方向へ昇降可能に支持され先端にプローブＰを有する筒状のスピンドル、スピンドルを上下方向へ昇降させるＺ方向駆動機構、設置台１０３とスピンドルとを上下方向に対して直交しかつ互いに直交する方向へ相対移動させるＸ方向駆動機構及びＹ方向駆動機構等によって構成することができる。また、プローブＰを含むスピンドルの重量に見合う押上力をスピンドルに発生させるエアバランス機構を移動機構２０１又は実測手段２００の一部として採用することもできる。これらプローブＰ及び移動機構２０１は、前述したＸ線源１０１及び検出器１０２並びに測定対象物Ｏの設置台１０３が配置される共通ステージ１０４上に設置される。すなわち、Ｘ線ＣＴ画像撮影のための要素と三次元形状測定のための要素が一つのステージ上にて組み合わされて一つの測定装置を構成している。この装置構成における三次元座標軸の設定については上述したとおりである。
また、実測手段２００は、オペレータが操作可能な入力部２０２を有するとともに、入力部２０２からの操作入力に応じてプローブＰを移動させるプローブ移動手段２０３を有している。さらに、プローブＰの先端には感圧式センサＳが設けられている。オペレータの入力部２０２の操作によってプローブ移動手段２０３を介して移動させられたプローブＰが測定対象物Ｏに接触すると、感圧式センサＳがその接触を検知して、接触した位置の三次元情報が検出されるようになっている。検出された測定対象物Ｏの三次元位置情報は、コンピュータＣ等に送られて処理されることとなる。プローブ移動手段２０３もまた、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されており、プローブ移動手段２０３のためのプログラムがコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。
画像補正手段３００は、画像取得手段１００で取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状で補正するものである。画像補正手段３００は、図１１に示すように、画像取得手段１００で取得したＸ線ＣＴ画像のデータと実測手段２００で実測した三次元形状のデータとをサイノグラムとして表示画面Ｄに表示する表示手段３０１と、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラムを三次元形状のサイノグラムに収束させるように逐次近似再構成法の中のＭＬ−ＥＭ再構成法を用いて画像を再構成することによりＸ線ＣＴ画像を補正する補正手段３０２と、を有している。表示手段３０１及び補正手段３０２は、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されており、これら表示手段３０１及び補正手段３０２のためのプログラムがコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。
ここで、画像補正の際に使用されるサイノグラムについて、図１４及び図１５を用いて説明する。図１４は、測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを説明するための説明図であり、図１５は、測定対象物Ｏの三次元形状の実測データのサイノグラムを説明するための説明図である。サイノグラムとは、測定対象物Ｏを３６０°回転させたときの角度毎の検出信号をsin波で表現した像であって、測定対象物Ｏの断面毎に取得されるものである。画像取得手段１００で取得した平面視楕円形状の測定対象物Ｏの所定断面におけるＸ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）は、例えば図１４に示すような像で表現される。また、実測手段２００で実測した平面視矩形状の測定対象物Ｏの所定断面における三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）は、例えば図１５に示すような像で表現される。図１５の左側に示される４つのサイノグラムＡ〜Ｄは、図１５の右側に示される測定対象物ＯのエッジＡ〜Ｄに各々対応するサイノグラムである。なお、測定対象物Ｏのエッジは、実測手段２００のプローブＰの感圧式センサＳと測定対象物Ｏとの接触点である。
また、画像補正の際に使用されるＭＬ−ＥＭ再構成法について、図１６及び図１７を用いて説明する。ＭＬ−ＥＭ再構成法は、どのような画像であれば測定投影データに近い計算投影データが得られるかを繰り返し計算する方法である。図１６に示したように、０°、９０°、１８０°、２７０°の各投影データ（サイノグラム）を得たと仮定する。この際、これらの投影データから得られる断面画像がどのようなものであるかを予想することができる。例えば、外形に関しては、一番外側のサイノグラム形状から、楕円であることが予想される。また、９０°及び２７０°のサイノグラムから楕円の上部に輝度の高い物質が存在し、下部に空気層が存在することが示唆される。１８０°及び２７０°には楕円内部の物質に関する情報がないため、高輝度物質と空気層が打ち消しあっていることが予想される。このような操作を同時に繰り返し実施することで、矛盾のない断面画像を構成する方法がＭＬ−ＥＭ再構成法の概要である。
図１７は、ＭＬ−ＥＭ再構成法を用いて再構成した断面画像と、フィルタ補正逆投影法（以下、「ＦＢＰ法」という）を用いて再構成した断面画像と、の比較結果を示す。ＦＢＰ法で再構成した断面画像は、ストリーク状アーチファクトの発生が確認された。また試料内部の穴と外側の空気層のコントラストが異なっていることも明らかになった。一方、ＭＬ−ＥＭ法においては、このような現象は確認されなかったが、穴の輪郭のボケが確認された。ＦＢＰ法は、線減弱係数が大きく異なる元素を含む試料には有効な再構成法であるが、板状や突起物が多いような複雑な形状に由来するアーチファクトに対しては、効果が薄い。これは、ＦＢＰ法が再構成時にボケ補正フィルタで処理していることに起因する。その他に、補正フィルタの影響によりエッジが強調されたり、コントラストが異なったりするといった問題が発生する。これらの問題は、測定誤差を生む要因となり、測定対象物の形状によっては、測定誤差が大きくなる可能性がある。一方、ＭＬ−ＥＭ再構成法は、ＦＢＰ法で顕在化したアーチファクトの発生を抑制することが可能である。
但し、ＭＬ−ＥＭ再構成法は、投影データを基に統計的に一番確からしい画像を導く方法であるため、（１）統計手法のため収束しない可能性がある、（２）再構成画像のエッジが不明瞭となる、（３）解析量が膨大であり再構成時間が長い、といった３つの問題が指摘されている。ＭＬ−ＥＭ再構成法を実際に利用するためには、これらの問題を解決する方法の開発が求められていた。そこで、本願発明の発明者は、本実施形態における実測手段２００のような三次元計測機で実測したデータやＣＡＤデータから作成した正確な断面画像から得たサイノグラムを正解とし、そのサイノグラムに収束するように全体を補正することで、ＭＬ−ＥＭ再構成法の上記問題を解決した。
図１８は、三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正する方法を説明するための説明図である。実測手段２００のプローブＰ（感圧式センサＳ）の位置はsin波（サイノグラム）で表現することができ、画像取得手段１００で取得したＸ線ＣＴ画像もsin波（サイノグラム）で表現することができる。そして、本実施形態においては、実測手段２００で使用される三次元座標軸が画像取得手段１００で使用される三次元座標軸と共通とされていることから、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）を実測手段２００での実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）と完全に一致させることが可能である。このように、実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの外形のサイノグラムを正確としてＭＬ−ＥＭ再構成法でＸ線ＣＴ画像を再構成することにより、収束の問題や再構成時間の問題が解決されることとなる。
なお、Ｘ線三次元測定装置１０は、外部からの振動対策として除振機能を有していることが好ましい。また、Ｘ線三次元測定装置１０は、鉛やタングステン等からなる遮蔽体によって遮蔽されることが好ましく、空調手段によってその内部の温度及び湿度が一定に維持されることが好ましい。このようにすると、画像情報取得の際や三次元形状の位置情報取得の際に外部環境の影響を抑制することができ、より精確な三次元情報を得ることができる。
次に、本実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０を用いて測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を補正する方法について、図１８を適宜参照しながら図１９のフローチャートを用いて説明する。
まず、画像取得手段１００のＸ線源１０１から測定対象物Ｏに対してＸ線を照射し、測定対象物Ｏの回転角毎の投影データを検出器１０２で検出することにより、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する（画像取得工程：Ｓ１）。次いで、取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）を、例えば図１８に示したように表示手段３０１で表示画面Ｄに表示する（ＣＴサイノグラム表示工程：Ｓ２）。
次いで、実測手段２００により、三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する（実測工程：Ｓ３）。次いで、実測した測定対象物Ｏの三次元形状のサイノグラム（実測サイノグラム）を、例えば図１８に示したように表示手段３０１で表示画面Ｄに表示する（実測サイノグラム表示工程：Ｓ４）。なお、これら実測工程Ｓ３及び実測サイノグラム表示工程Ｓ４は、画像取得工程Ｓ１及びＣＴサイノグラム表示工程Ｓ２の前に行われていてもよい。
次いで、ＣＴサイノグラムを実測サイノグラムに収束させるようにＭＬ−ＥＭ再構成法を用いて画像を再構成することにより、Ｘ線ＣＴ画像を補正する（画像補正工程：Ｓ５）。この際、図１８に示すように、表示手段３０１でＣＴサイノグラムと実測サイノグラムを融合させた画像を表示画面Ｄに表示して画像を再構成することができる。
以上説明した実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０においては、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を、同一座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状の実測値で補正することができる。この際、実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状のサイノグラム（実測サイノグラム）を正解とし、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）をこの正解に収束させるように、ＭＬ−ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させてＸ線ＣＴ画像を補正するため、収束までの時間（再構成の時間）を短縮することができる。このため、ＭＬ−ＥＭ再構成法のデメリット（統計手法のために収束しない可能性があること、再構成画像のエッジが不明瞭であること、解析量が膨大であり再構成時間が長いこと）を解消しつつ、ＭＬ−ＥＭ再構成法のメリット（アーチファクトを減少させることができること）を享受することができる。
なお、以上の実施形態においては、プローブＰを用いた接触式の実測手段２００を採用した例を示したが、レーザやＣＣＤカメラ等を用いた非接触式の実測手段を採用することもできる。
また、以上の実施形態においては、測定対象物Ｏの三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正する例を示したが、実測サイノグラムに代えて、ＣＡＤデータを用いて作成した正解サイノグラムを用いてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。例えば、ＣＡＤデータにボクセル変換及び断面画像変換を施して正解サイノグラムを作成し、ＣＴサイノグラムをこの正解サイノグラムに収束させるようにＭＬ−ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。
また、以上の実施形態においては、ＭＬ−ＥＭ再構成法を用いてＸ線ＣＴ画像を補正した例を示したが、ＣＴサイノグラムを実測サイノグラムに収束させるようにすることにより、他の再構成法（例えば、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法等）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。
また、以上の実施形態においては、単一の物質で構成される測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を補正する例を示したが、複数の物質で構成される測定対象物のＸ線ＣＴ画像をエネルギー別に補正することもできる。例えば、図２０に示すように、樹脂２０中にアルミ２１及び鉄２２の二種類の金属が点在する試料２を測定対象物とした場合には、まず、得られた特性Ｘ線ピークを信号処理手段１０５により数値化する。この際、アルミ２１と鉄２２それぞれのピーク強度を、試料２中の樹脂２０からアルミ２１及び鉄２２を識別できるように予め設定されたエネルギー閾値に基づき数値化することで、上限値と下限値間のスペクトル数値データに基づくアルミ２１のみの透視画像と、上限値より大きいスペクトル数値データに基づく鉄２１のみの透視画像と、を取得する。また、下限値より小さいスペクトル数値データに基づいて樹脂２０の透視画像も取得する。そして、画像再構成手段１０６により、得られた透視画像を各々再構成処理してエネルギー別にＸ線ＣＴ画像を取得してＣＴサイノグラムを得る。その後、ＣＡＤデータ等を用いてエネルギー別の正解サイノグラムを作成し、エネルギー別のＣＴサイノグラムをこれら正解サイノグラムに各々収束させるようにＭＬ−ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させて、エネルギー別にＸ線ＣＴ画像を補正するようにする。
本発明は、以上の各実施形態に限定されるものではなく、これら実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。すなわち、前記各実施形態が備える各要素及びその配置、材料、条件、形状、サイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、前記各実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
１，１ａ，１ｂ Ｘ線源
２ 撮像対象試料
２０ 樹脂
２１ アルミ
２２ 鉄
３ 駆動機構
４ エネルギー分散型検出器
４０ 副検出器
５ ＣＣＤカメラ
５０ 金属フィルタ
５１ 仕切り
１０ Ｘ線三次元測定装置
１００ 画像取得手段
２００ 実測手段
３００ 画像補正手段
Ｏ 測定対象物
Ｓ１ 画像取得工程
Ｓ３ 実測工程
Ｓ５ 画像補正工程
２ 撮像対象試料
２０ 樹脂
２１ アルミ
２２ 鉄
３ 駆動機構
４ エネルギー分散型検出器
４０ 副検出器
５ ＣＣＤカメラ
５０ 金属フィルタ
５１ 仕切り
１０ Ｘ線三次元測定装置
１００ 画像取得手段
２００ 実測手段
３００ 画像補正手段
Ｏ 測定対象物
Ｓ１ 画像取得工程
Ｓ３ 実測工程
Ｓ５ 画像補正工程
Claims (18)
- 撮像対象試料にＸ線を照射するＸ線源と、
撮像対象試料から発生する特性Ｘ線を検出するエネルギー分散型検出器と、
前記検出器で検出された特性Ｘ線のピークを数値化する信号処理手段と、
前記信号処理手段からの信号を基に画像を再構成する画像再構成手段と、
前記画像再構成手段で取得した撮像対象試料のエネルギー別のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、正解サイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像をエネルギー別に補正する画像補正手段と、を備える、
Ｘ線エネルギー別画像再構成装置。 - 前記検出器は、ライン状又はパネル状に配置される複数の副検出器を備える、請求項１に記載の装置。
- 前記副検出器は、撮像対象試料の各元素由来の特性Ｘ線をフォトンカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして取得する検出器である、請求項２に記載の装置。
- 前記検出器は、撮像対象試料の各元素由来の特性Ｘ線を放射線エネルギースペクトルとして取得し、
前記信号処理手段は、放射線エネルギースペクトルから得られる元素ごとの特性Ｘ線のピークを、閾値処理により元素ごとの数値データに変換する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置。 - 前記画像再構成手段は、前記信号処理手段からの元素ごとの特性Ｘ線ピークの数値データに基づき、撮像対象試料の元素ごとの画像を再構成し、各画像を一つに組み合わせることで、撮像対象試料の元素由来情報を含む３次元画像を取得する、請求項４に記載の装置。
- 前記画像再構成手段は、逐次近似再構成アルゴリズムを用いる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
- 前記Ｘ線源と前記検出器との間に配置された撮像対象試料を回転及び並進させる駆動機構をさらに備える、請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置。
- 前記画像再構成手段により再構成された画像を表示するモニターをさらに備える、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置。
- 三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段と、
前記三次元座標軸上における前記測定対象物の三次元形状を実測する実測手段と、
前記画像取得手段で取得した前記測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記実測手段で実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正手段と、を備える、
Ｘ線三次元測定装置。 - 前記画像補正手段は、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項９に記載のＸ線三次元測定装置。
- 前記画像補正手段は、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項９に記載のＸ線三次元測定装置。
- 撮像対象試料にＸ線を照射し、
撮像対象試料から発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器により検出し、 検出された特性Ｘ線のピークを数値化し、
特性Ｘ線ピークの数値データに基づき画像を再構成し、
前記再構成により取得した撮像対象試料のエネルギー別のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、正解サイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像をエネルギー別に補正する、
Ｘ線エネルギー別画像再構成方法。 - 三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得工程と、
前記三次元座標軸上における前記測定対象物の三次元形状を実測する実測工程と、
前記画像取得工程で取得した前記測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記実測工程で実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程と、を含む、
Ｘ線三次元測定方法。 - 前記画像補正工程では、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１３に記載のＸ線三次元測定方法。
- 前記画像補正工程では、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１３に記載のＸ線三次元測定方法。
- コンピュータに、三次元座標軸上において取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記三次元座標軸上において実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程を実行させる、Ｘ線三次元画像補正プログラム。
- 前記画像補正工程では、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１６に記載のＸ線三次元画像補正プログラム。
- 前記画像補正工程では、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１６に記載のＸ線三次元画像補正プログラム。
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