JP6487703B2

JP6487703B2 - Ｘ線検査装置及びｘ線検査方法

Info

Publication number: JP6487703B2
Application number: JP2015023446A
Authority: JP
Inventors: 勉山河; 山本　修一郎; 修一郎山本; 義治小幡; 雅志山崎
Original assignee: Job Corp
Current assignee: Job Corp
Priority date: 2015-02-09
Filing date: 2015-02-09
Publication date: 2019-03-20
Anticipated expiration: 2035-02-09
Also published as: JP2016145778A

Description

本発明は、Ｘ線を用いて対象物の内部を検査するＸ線検査装置及びＸ線検査方法に係り、とくに、食品、工業製品、人体の乳房等の人体の一部等の対象物の少なくとも種類或いは性状を、又は、対象物の内部或いは外側に在るかもしれない、当該対象物の組成とは異なる物質の少なくとも種類或いは性状をＸ線の透過情報から同定（特定又は推定）する物質同定装置及び物質同定方法に関する。

近年、Ｘ線を用いて対象物の種類や形状を特定したいという要望は随所でみられる。その一例として、公衆衛生や食品安全の観点から食品の内部に含まれることがある異物の検査に対するニーズの高まりがある。

このニーズに応えるＸ線検査も様々あるが、脚光を浴びている検査法は、Ｘ線を食品に照射して、その透過Ｘ線の情報から食品内部の物質の情報を収集する方法である。その一例として、搬送用のベルトを挟んで上下にＸ線管と検出器を配置し、ベルト上に載せた検査対象の食品をＸ線で検査する、所謂、インライン形のＸ線検査装置が知られている。この装置の場合、検査対象の食品はベルト(ライン)に載せられて搬送され、Ｘ線管と検出器との間に形成されるＸ線照射野を通過する。食品を透過したＸ線は、ベルトの下側の検出器で検出され、その検出データに基づいて画像が作成される。この画像を例えばソフトウェアで処理することで、その画像に写り込んでいる陰影から、その食品の内部に紛れ込んでいることがある異物を発見できる。また、検査対象は異物のみに限定されずに、Ｘ線でコントラスト差が生まれるものであって大きさや形状あるいは重量をより正確に求める必要がある対象物であってもよい。

このようなＸ線検査において、その応用範囲を更に広めることも望まれている。例えば、空港等の施設において鞄や郵便物を開かずに、その不明な内容物の種類及び／形状を特定したい、所謂、手荷物検査がある。また、上述した異物検査において、予め既知の対象物（例えばパン等の食品）に異物（例えば金属片）が紛れ込んでいる場合、その異物の存在及びその種類を発見し特定したいという検査要求もある。つまり、対象物（物質）の種類及び／又はその形状自体をＸ線により同定したいというニーズも潜在的に高い。

このニーズの高まりに関しては、例えば特許文献１（特開２０１０−０９１４８３）に記載の手法が知られている。この特許文献１に記載の「異物検出方法および装置」は、所謂、デュアルエネルギー法（又はサブトラクション法）と呼ばれる検査法である。この検査法は、２種類のエネルギー（波長）のＸ線が物質を透過するときのＸ線透過情報に差があることを利用している。具体的には、低エネルギーと高エネルギーの２種類のＸ線画像を同時に作成し、それらの画像の相互の差分をとり、その混入異物の成分画像を抽出し、その差分画像から閾値処理して異物を検出することを基本構成としている。この特許公報１に記載の場合には特に、差分演算における最適なパラメータを自動設定によって高感度な異物検出を行うものである。

なお、この特許文献１には、Ｘ線の光子（フォトン）の入射をそのエネルギーを弁別した状態で検出可能なＸ線検出器を用いることもできることが示唆されている。つまり、低エネルギーと高エネルギーの２種類のＸ線を同時に得る手立てとして、従来知られている光子計数型（フォトンカウンティング型）のＸ線照射・検出系の利用も示唆されている。

一方、デュアルエネルギー法による検査法として、非特許文献１に記載の検出法も知られている。この非特許文献１によれば、上述したデュアルエネルギー法の基本構成の元で、さらに検査対象物がベルト上で重なっていたりした場合であっても、その重なりと異物とを混同せずに、異物をより高感度に検出可能なシステムが提供される。

特開２０１０−０９１４８３号特開２０１３−１１９０００号

アンリツテクニカル No.87, Mar.2012, 「デュアルエネジー方式Ｘ線異物検出機の開発」

上述した特許文献１及び非特許文献１に記載のデュアルエネルギー法によれば、対象物又はその中に混入する異物の存在自体は検出可能である。しかしながら、その異物がどのような種類のものであるか、又は、これに加えて、その異物の３次元形状がどのようになっているのか、という異物検査において最も知りたい情報を得ることは困難であった。

つまりは、この異物の種類等を同定（特定、推定）困難であるということは、Ｘ線が透過する物質自体の種類、又は、これに加えてその３次元形状がどのようになっているかについて同定困難であるということである。これは対象物自体の種類が不明な検査のときには極めて不都合なことであった。

このような不都合を解消しようとした提案が特許文献２によりなされている。この提案は、ラミノグラフィー法を採用する断層装置等から得られる画像を使って、精度良く且つ簡便に対象物に含まれる物質の種類を同定する手法を提供するものである。具体的には、Ｘ線のエネルギーを複数のエネルギー領域に弁別して光子計数した計数値及びその計数値で再構成した被検体画像を用いて、被検体の中の注目部位に在る物質を同定する手法である。この手法によれば、厚さ及び密度の均一な物質を撮像した計数値に基づいて参照画像が作成され、この参照画像の画素値で被検体画像の画素値を画素毎に除算して当該被検体画像の画素値が規格化される。この規格化された画素値から、吸収情報を与えた軸を２次元の一方の軸に、且つ、当該２次元の他方の軸にＸ線のビームハードニング情報を与えた散布図が作成される。この散布図から、被検体の撮像部分に在る物質の種類を同定するための同定情報が取得される。

しかしながら、この特許文献２に記載の物質同定法の場合、散布図を求めなければならない。散布図を用いることは、視覚的にどのような情報で物質が入り混じっているのかということ捉える分には良い。しかし、エネルギー帯域の情報を原画像の割り算によってビームハードニング軸上の値を求めるため、ノイズが増加すること、最小二乗法の通過点（座標原点を通る条件などの通過ポイント）を規定できていないために近似誤差が大きいこと、散布図の生成に、収集された全データを使っていないこと、など課題が多い。

そこで、本発明は、上述した従来のＸ線検査が抱える状況に鑑みてなされたもので、その目的は、オブジェクト空間に存在する対象物（被検査品やその対検査品に混入している異物）の種類、又は、これに加えて、その対象物の形状を、その厚さに無関係に、より高精度に、かつ、より少ない演算量で同定（推定、特定）可能なＸ線検査装置及びＸ線検査方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るＸ線検査装置は、Ｘ線焦点を有し、当該Ｘ線焦点からファン状の広がりを以ってＸ線を発生するＸ線管を備えたＸ線発生装置と、複数の画素が配置された矩形状のＸ線入射窓を備え、当該各画素に入射した前記Ｘ線の光子の数を、予め定めた複数のＸ線エネルギー領域のそれぞれにおいて計数し、その計数値に応じたＸ線強度を画素値とする電気量のフレームデータを一定時間毎に出力する光子計数型のＸ線検出器と、を備える。このＸ線検査装置は、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器との間に形成されるオブジェクト空間に検査対象を位置させ、当該Ｘ線管及び当該Ｘ線検出器の対または当該検査対象の何れか一方をその他方に対して相対的に所定のスキャン方向に移動させながら当該検査対象を前記Ｘ線の透過状態の情報に基づいて検査するように構成される。このＸ線検査装置は、前記フレームデータに基づいてラミノグラフィー法に準じて、前記オブジェクト空間において前記検査対象と交差する面の画像を代表像として準備する代表像準備手段（５１〜６３，６５）と、前記代表像に関心領域を設定する関心領域設定手段（２３Ａ，２３Ｂ，２３Ｃ）と、前記代表像上で前記関心領域により指示された画素それぞれにて、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域それぞれの前記計数値に基づく前記Ｘ線の透過情報から、前記関心領域に位置する物質の少なくとも種類又は性状を同定する物質同定手段（２３Ａ）と、を備える。

これらの構成のうち、前記代表像準備手段（５１〜６３，６５）は、前記オブジェクト空間において設定された、前記スキャン方向に平行な複数の断層面それぞれのフレームデータを、前記Ｘ線検出器が出力した前記フレームデータから、前記Ｘ線のファン状の広がりと当該複数の断層面の当該断層面に直交する直交方向における位置とに応じて作成するフレームデータ作成手段（５１〜５６）と、前記複数の断層面のフレームデータに基づいてラミノグラフィー法により当該複数の断層面の一部の断層面又は全ての断層面の断層像を作成する断層像作成手段（５７）と、前記一部の断層面又は前記全ての断層面の断層像
に基づいて、前記オブジェクト空間において前記検査対象と交差する面であり、かつ前記検査対象の前記Ｘ線の透過を代表する前記スキャン方向に沿った面の画像を代表像として作成する代表像作成手段（５８〜６３，６５）と、を備える。

本発明によれば、オブジェクト空間において設定された、スキャン方向に平行な複数の断層面それぞれのフレームデータが、Ｘ線検出器が出力したフレームデータから、当該Ｘ線のファン状の広がりと当該複数の断層面の直交方向の位置の相違とに応じて作成される。前記複数の断層面のフレームデータにラミノグラフィー法に順じて当該複数の断層面の断層像が作成される。その複数の断層面の断層像に基づいて、前記検査対象と交差する面であり、かつ検査対象をスキャン方向に沿って代表する面の画像が代表像として設定される。この代表像に関心領域が設定される。この関心領域は、例えば検査対象に混在する異物の陰影領域である。代表像上で関心領域により指示された、当該代表像の画素それぞれにおける、複数のＸ線エネルギー領域のうちの互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域それぞれのＸ線光子の計数値に基づくＸ線の透過情報の差異情報から、当該関心領域により示された位置に在る物質の少なくとも種類又は性状が推定される。

このように、代表像を使って、例えば異物等の関心領域を設定し、その関心領域により指示された画素それぞれの位置において、互いに異なる２つのＸ線エネルギー領域に属するＸ線光子の計数値に基づくＸ線透過の差異情報を物質同定に用いている。このため、検査対象のオブジェクト空間における厚さが一定又はほぼ一定と見做せる検査条件等、多くの検査条件下において、２つのＸ線エネルギー領域におけるＸ線硬化（ビームハードニング）の差異情報を、予め設定しておいた差異情報の既知情報を参照できる。

したがって、オブジェクト空間に存在する対象物（被検査品やその対検査品に混入している異物）の種類、又は、これに加えて、その対象物の形状を、その厚さに無関係に、より高精度に、かつ、より少ない演算量で同定（推定、特定）可能になる。

添付図面において、
図１は、本発明の第１の実施形態に係るＸ線検査装置をより上位の概念で説明するブロック図である。図２は、本発明の第２の実施形態に係る、より具体的なＸ線検査装置を概念的に示す説明図である。図３は、第２の実施形態に係るＸ線検査装置におけるベルトコンベアと検出器の配置とを例示する図である。図４は、Ｘ線のエネルギー領域(エネルギービン)を説明する図である。図５は、検査空間（オブジェクト空間）を通る検査対象の大小と断層取得範囲及び断層面枚数との関係を説明する図である。図６は、Ｘ線検査装置において検出器と一体に作り込まれるデータ処理回路の構成を説明するブロック図である。図７は、検出器をスキャン方向に斜めに置いたことに伴う、画素の直交座標系への置き直しを説明する図である。図８は、断層面の高さに応じて、収集したフレームデータを縮小する処理を説明する図である。図９は、縮小したフレームデータの画素数をそのまま維持した状態で、スキャン方向に直交する方向の各画素のサイズもそのまま維持するが、スキャン方向については各画素のサイズを検出器の画素、所謂、原画像画素のサイズに置き直す処理を説明する図である。図１０は、再構成画像の合成と編集とを説明する図である。図１１は、画像再構成を説明する図である。図１２は、検査空間に仮想的に配置された複数の断層像のデータを説明する図である。図１３は、エッジ検出としてのソーベルフィルタの処理を説明する図である。図１３は、複数の断層像とそれらのソーベルフィルタを掛けた画像から１枚の最適焦点の合成画像を作成する処理を説明する図である。図１５は、ソーベル値の３次元分布及びソーベル値の探索方向を示す、２通りの視線を説明する図である。図２０は、画素毎のソーベル値の断層面位置に対するプロファイルとそのパターン分類を例示するグラフである。図１７は、複数の断層像が形成する再構成空間と１枚の最適焦点の合成画像とにおける異物の位置関係を説明する図である。図１８は、物質同定のための参照データとなる予め設定したデータベースを模式的に説明する図である。図１９は、画像上の検査対象とその中に含まれる異物との位置関係の一例を説明する図である。図２０は、物質同定の処理を説明するフローチャートである。図２１は、異物の輪郭とその輪郭を抽出するためのソーベル値の変化を説明する図である。図２２は、異物が検査対象に重なっている部分の、当該検査対象部分を通るＸ線光子の計数値を推定するための画素付加処理を説明する図である。図２３は、上記検査対象部分を通るＸ線光子の計数値の推定処理を説明するフローチャートである。図２４は、本発明の第３の実施形態に係るＸ線検査装置で実行される物質同定に係る関心領域の確定処理を示すフローチャートである。図２５は、第３の実施形態において実行される物質同定の概要を説明するフローチャートである。図２６は、関心領域の確定処理を説明する図である。図２７は、関心領域の確定処理を説明する別の図である。図２８は、代表像における関心領域を除く背景のＸ線吸収を推定するフローチャートである。図２９は、背景のＸ線吸収分を差分する処理を説明する図である。図３０は、背景のＸ線吸収分を差分する処理を説明する図である。図３１は、作成される２次元散布図を説明する図である。図３２は、２次元散布図における原点とその付近のノイズの集合を説明する図である。図３３は、２次元散布図を用いて物質同定を行うときの途中の処理工程を説明する図である。図３４は、２次元散布図を用いて物質同定を行うときの途中の処理工程を説明する別の図である。図３５は、２次元散布図を用いて物質同定を行うときの途中の処理工程を説明する別の図である。図３６は、２次元散布図を用いて物質同定を行うときの途中の処理工程を説明する別の図である。図３７は、第３の実施形態において物質同定に用いるデータベースを説明する図である。図３８は、第３の実施形態の第１の変形例に係る物質同定の処理の概要を説明するフローチャートである。図３９は、第３の実施形態の第２の変形例に係る物質同定の処理の概要を説明するフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明に係るＸ線検査装置の実施形態を説明する。

［第１の実施形態］
この第１の実施形態に係るＸ線検査装置は、本発明に係るＸ線検査装置の基本的な構成を示す実施形態である。

このＸ線検査装置は、検査される対象物にＸ線を照射して得たＸ線透過データから対象物の内部或いは外表面に存在する異物等の存在をチェックする装置である。

このＸ線検査装置は、Ｘ線を照射するＸ線管とＸ線を検出する検出器とを備えたＸ線検出ユニットを備える。このＸ線検出ユニットが提供する空間、即ち、Ｘ線ビームが通る撮影空間を、検査対象物が通過する。勿論、対象物を撮像空間内に固定状態で存在させて、Ｘ線検出ユニットを一定速度で移動させてもよい。このＸ線検出装置では、例えば上述のように移動中の対象物にＸ線が照射され、その対象を透過したＸ線が検出され、その検出したＸ線のデータからラミノグラフィー法（又はトモシンセシス法とも呼ばれる）に準じた再構成法と画素単位の焦点位置探索の手法とを用いて、その対象物の内部を３次元的に示す画像が再構成される。

このＸ線検査装置が検査可能な対象物としては、食品、工業製品、人体の乳房等、多岐に渡る。後述する具体例では、食品（ソーセージ、ピーマン等の野菜など）の内部に異物が混入していないかどうかを調べるインライン形の食品検査装置を説明するが、必ずしもこれに限定されるものではない。食品としては、この他に、鮮魚内の釣り針等の異物を検査することも可能である。また、異物の意味合いを変更解釈すれば、食肉の内部の油脂分の含み具合、異物や骨の混入、木材の鬆や水分含有量のチェック等にも適用できる。工業製品としては、電子基板部品の実装状態のチェック、ハンダバンプ内の接触状態のチェック等にも適用できる。さらに、人体の乳房を検査するマンモグラフィーにおいては、乳房内に発生する石灰化や腫瘤等の病変部の発見が目的である。

また、このＸ線検査装置に係る物質の同定（特定、推定）処理を適用可能な検査対象には、その組成構造がＸ線投影方向において入り乱れて複雑でないこと、或いは、領域を区切るとその構造が推定可能であることが望ましい。さらに、検査対象の中に混入する異物も同様に、その組成構造が場所によりＸ線投影方向において入り乱れるものでない、あるいは、領域を区切るとそれが推定可能であることが望ましい。このような検査条件は、多くの非破壊検査において容易に満たされる。この物質同定が不向きな検査対象は、例えば、人体のように多様な臓器がＸ線投影方向において入り乱れるような構成をしているものである。ただ、人体でも比較的構成が単純な口腔部や骨（整形分野）では適用が考えられる。またカップヌードルのような同一素材や弁当のような複数の素材、カール状に複雑に空気層と混ざるような構成でも、レイアウトが予め分かるような対象物は物質同定の対象となり得る。

第１の実施形態に係るＸ線検査装置の基本構成を図１に示す。このＸ線検査装置１０は、図１に示すように、スキャン方向に所定のコーン角θを有し、且つ当該スキャン方向に直交する断面に沿った直交方向に所定のファン角βを有するＸ線ビームを発生するＸ線管１１及びコリメータ３３を備えたＸ線発生器１２と、２次元に配列された複数の画素を備え、当該各画素に入射した前記Ｘ線ビームの強度を示すフレームデータを一定時間毎に出力するＸ線検出器１３と、を備える。このＸ線検査装置１０では、Ｘ線管１１とＸ線検出器１３とを互いに対向かつ離間させて配置したときに形成される、それらの間のオブジェクト空間に検査対象ＯＢを位置させる。Ｘ線管１１及びＸ線検出器１３の対（即ち、Ｘ線検出ユニット）または当該検査対象ＯＢの何れか一方をその他方に対して相対的に前記スキャン方向に移動させながらＸ線検出器１３から出力されるフレームデータが収集される。このとき、スキャン方向をＺ軸とし、それに直交するＸ軸、Ｙ軸を持つ直交座標系が便宜的に設定される。フレームデータを用いて前記検査対象ＯＢの物質同定（物質の少なくとも種類又は性状の特定）がなされる。

この情報を提供するために、このＸ線検査装置１０は、更に、フレームデータ作成部１４、断層像作成部１５、代表像設定部１６、関心領域設定部１７、及び物質推定部１８を備える。このうち、フレームデータ作成部１４、断層像作成部１５、及び代表像設定部１６により代表像準備手段が形成される。

このうち、フレームデータ作成部１４は、前記オブジェクト空間において設定された、ＸＺ面に平行な複数の断層面それぞれのフレームデータを、Ｘ線検出器１３が出力したフレームデータから、Ｘ線のファン角βに沿ったファン状の広がりと当該複数の断層面の高さ方向（Ｙ軸方向）の位置の相違とに応じて作成する。

断層像作成部１５は、前記複数の断層面のフレームデータにラミノグラフィー法に準じた再構成を適用して当該複数の断層面の断層像を作成する。このとき、作成する断層像は、上記複数の断層面の内の２枚以上の、一部の断層面の断層像であってもよいし、全ての断層面の断層像であってもよい。さらに、代表像設定部１６は、断層像作成部１５が作成する複数の断層面の断層像に基づいて検査対象をスキャン方向にて代表する面の画像(合焦画像)を代表像として設定する。関心領域設定部１７は、前記代表像に関心領域を設定する。さらに、物質推定部１８は、代表像上で前記関心領域により指示された画素それぞれにて、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域それぞれの計数値に基づくＸ線の透過情報の差異情報から、関心領域の位置に在る物質の少なくとも種類又は性状を推定する。

［第２の実施形態］
次に、図２〜図１４を参照して、上記第１の実施形態に係るＸ線検査装置２０をより具体的に示す、第２の実施形態に係るＸ線検査装置を説明する。

図２に、第２の実施形態に係るＸ線検査装置２０の構造の概要を示す。同図に示すように、このＸ線検査装置２０は、一例として、食品の異物を検査するように構成されている。このＸ線検査装置２０は、ラミノグラフィー法（トモシンセシス法とも呼ばれる）を用いて検査対象の食品ＯＢの内部の多断面の画像を作成し、その多断面の画像のデータから様々な内部構造を示す画像情報を提供し、その画像情報から異物の有無の判定、その異物の３次元位置の決定、及び／又は、その異物の種類又は性状を同定（推定、特定）するインライン形のＸ線検査装置である。

このＸ線検査装置２０は、Ｘ線を発生するＸ線発生装置２１と、Ｘ線受信側の装置であるＸ線検出装置２２と、このＸ線検出装置２２に接続されて同装置２２の出力情報を受けて当該情報を処理するコンピュータ２３とを備える。コンピュータ２３は、ＣＰＵ(Central Processing unit)を備える演算装置２３Ａ、表示器２３Ｂ、及び入力器２３Ｃを備える。演算装置２３Ａは、ＲＯＭ(Read-Only Memory)及びＲＡＭ(Random Access Memory)等のメモリ２３Ｍを備える。

Ｘ線発生装置２１は、点状のＸ線管焦点（焦点径は例えば１．０ｍｍφ）を有するＸ線管３１と、このＸ線管３１を駆動させるために必要な高電圧を発生して、そのＸ線管３１に供給する高電圧発生器３２とを備える。さらに、Ｘ線発生装置２１はコリメータ３３を含む。

Ｘ線検出装置２２は、入射するＸ線を検出するとともに、そのＸ線のデータを、前述した対象ＯＢの内部構造を示す画像情報を生成するまでに必要な処理を一貫して担っている。このＸ線検出装置２２は、Ｘ線を検出し、そのＸ線を電気信号に変換して出力するＸ線検出器（以下、単に、検出器と呼ぶ）４１と、この検出器４１の出力端に電気的に接続され、入力した電気信号から前記画像情報を作成するデータ処理回路４２とを備える。このデータ処理回路４２が行う処理は本発明の特徴の一部を成すもので、これについては後で詳述する。

Ｘ線管３１及び検出器４１は、高さ方向Ｙにおいて互いに一定距離だけ離間して配置され、その両者が、食品ＯＢを透過するＸ線を検出するＸ線検出ユニットを構成している。このＸ線管３１と検出器４１（物理的には後述する搬送ベルト）との間には、対象ＯＢを通過させる検査空間(撮影空間又はオブジェクト空間)ＳＰが形成されている。この検査空間ＳＰを、量が大きい／小さい、背丈が高い／低いといった様々な大きさ及び形状の対象ＯＢが通過する。

Ｘ線管３１から発生したＸ線は、検査空間ＳＰの所定位置に配置されたコリメータ３３により、スキャン方向Ｚに所定のコーン角θを有し、且つ当該スキャン方向Ｚに直交する断面に沿った直交方向Ｘにおいて所定のファン角β（後述する図１２参照）を有するＸ線ビームＸＢに形成される。

この検査空間ＳＰを搬送ベルト４８が通過する。この通過方向を対象ＯＢの搬送方向と呼ぶとすると、この方向は対象ＯＢのスキャン方向Ｚに相当する。搬送ベルト４８のベルト幅方向をＸとすると、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の直交座標が図２に示すように設定される。

この搬送ベルト４８は、複数のローラ４９により一定速度Ｓ(mm／sec)でスキャン方向Ｚ（対象ＯＢの搬送方向）において循環するように構成されている。ローラ４９には、そのローラの回転速度、すなわち搬送ベルト４８の移動速度を示す信号を検出するエンコーダ５０が設けられている。このように検査すべき食品ＯＢは、搬送ベルト４８の移動に伴ってＸ線ビームＸＢを横切るように通過する。

Ｘ線検出装置２２は、搬送ベルト４８の上側ベルト部分と下側ベルト部分の間に配置（インライン配置）されており、検出器４１のＸ線入射窓は上側ベルトの下に位置している。このとき、図２に示すように、高さ方向Ｙにおいて、Ｘ線管３１の焦点Ｆから検出器４１のＸ線入射窓までの高さはＨ_Ｄに、同焦点Ｆから搬送ベルト４８の上側のベルト部分までの高さはＨ_ｂに設定されている。

検出器４１は、図３に示すように、複数のモジュールＭをライン状に繋いで構成され、これにより、細長い矩形状の輪郭を持たせている。また、検出器４１は、その全体として、細長い矩形状のＸ線入射窓ＭＤ（その幅（検出幅）＝Ｗ））を有する。

各モジュールＭは、ＣｄＴｅ，ＣＺＴなどの半導体材料から成る検出層を例えば２０×８０個の画素（各画素は０．２ｍｍ×０．２ｍｍのサイズを持つ）Ｐに成形した、Ｘ線から電気信号に直接変換する、所謂、直接変換型のＸ線検出要素である。この複数の画素Ｐを成す検出層の両面には、図示しないが、実際には荷電電極と収集電極とが貼設されている。この両電極間にバイアス電圧が印加される。

このモジュールＭを全部で２９個、縦列に並べることで、縦方向が約４７ｃｍ×横方向が０．４ｃｍの、前述したＸ線入射窓ＭＤ（画素数にして例えば、２０×２３４８個の画素）が形成される。このため、複数のモジュールＭ自体はライン状に並んでいるが、画素配列の点では横方向にも複数の画素Ｐを有する２次元の細長い直接変換型の検出器として構成されている。

さらに、この検出器４１は、Ｘ線を様々なエネルギーを有するフォトンの集合であると見做して、それらのフォトンの個数をエネルギー領域別に計数可能な光子計数型（photon counting type）の検出器である。このエネルギー領域としては、例えば図４に示すように、４つのエネルギー領域Ｂin_１〜Ｂin_４が設定されている。勿論、このエネルギー領域Ｂinの数は複数であればよい。

この検出器４１では、その画素Ｐ毎に、且つ、エネルギー領域Ｂin毎に、Ｘ線強度が一定時間毎にフォトン数のデジタル量の計数値(累積値)として検出される。１個のフォトンがある画素Ｐに入射すると、そのエネルギー値に応じた波高値の電気パルス信号がその画素Ｐに発生する。この電気パルス信号の波高値、すなわちエネルギー値は所定のエネルギー領域Ｂin毎に分類され、その計数値が１つ増える。この計数値は一定時間毎の累積値（デジタル値）として画素Ｐ毎且つそのエネルギー領域Ｂin毎に収集される。このデータ収集回路はＡＳＩＣ層として前述した検出層の下面に積層状態で作り込まれている。

このデータ収集回路におけるサンプリング周波数を高い値に設定することで、例えば６６００ｆｐｓのフレームレートで、例えば２０×２３４８個の画素それぞれからデジタル量の計数値として、しかも、エネルギー領域Ｂin毎に収集される。

このような直接変換型検出器は、そのデータ収集回路も含めて、公知であり、例えば欧州特許公開 2 674 787号公報に示されている。

なお、検出器４１としては、必ずしも上述した直接変換型検出器でなくてもよく、ＣｅＬａＣｌ_３検出器のように数十μm程度の直径のMicro Column状のシンチレータにＳｉＰＭ（ＭＰＰＣとも呼ぶ)を構成したフォトンカウンティング検出器であってもよい。

この検出器４１は、図３に示すように、搬送ベルト４８の移動方向、即ちスキャン方向Ｚ（及びベルト幅方向Ｘ）に対して斜めに配設されている。具体的には、搬送ベルト４８の幅（Ｘ軸方向の幅）を約４５ｃｍとしたときに、その移動方向、すなわちスキャン方向Ｚに直交するベルト幅方向Ｘに対してα°（例えば略１４．０３６±０．５°）の傾斜をつけている。この傾き角度αは、１行に並べた、縦横の長さの比が１：１である画素を４個全体の対角線がスキャン方向Ｚに一致するように設定すると、検出データの補正がより簡便になる。このように、各画素Ｐの正方形状の輪郭もベルト幅方向Ｘ（及びスキャン方向Ｚ）に対して斜めに傾いて配列されている。

この傾けた配置を採用しない、即ち検出器４１を、その長手方向がベルト幅方向Ｘに並行になるように配置した場合、画素Ｐ間の隙間（通常、２００μｍ）がスキャン方向Ｚに向いて、対象ＯＢにデータが収集されない部分が生じる。しかし、上述のように検出器４１を傾けて配置することで、かかるデータ収集がなされない部分は無くなる。加えて、後述するようにスキャン時の再構成空間、すなわちオブジェクト空間に合わせた画素の構成する軸を変換（アフィン変換）する際にサブピクセル法に従って近傍の複数画素から画素値を決める。このため、画素間の様々なバラツキ要素（画素の製造精度のバラツキやフォトンノイズなど）を抑える効果を生じる。これにより、ノイズがより少ない画像を作成することができる。

コリメータ３３の開口のサイズ及び形状は、図示しないが、検出器４１の検出面の有効面積にＸ線が丁度、照射されるように設計されている。勿論、Ｘ線管と検出器と間の距離が可変にできる構成の場合、コリメータ３３の開口のサイズ及び形状は、コンピュータ２３の指示の元で制御されている。これにより、コリメータ３３はＸ線ビームＸＢに前述したコーン角θ及びファン角βを与える。その一方で、本実施形態に係る検出器４１は、前述したように、スキャン方向Ｚに対して設定した直交座標系に対して斜めに配置されているため、この斜め配置を考慮したコリメータ３３の開口設定がなされる。つまり、検出器４１のＸ線入射窓ＭＤも直交座標系に対して斜めに位置しているので、検出器４１への照射野はそのＸ線入射窓ＭＤ上の輪郭に一致するように設定されている。

図５は、スキャン方向Ｚに沿って、Ｘ線ビームＸＢと検査対象物としての食品ＯＢとの位置関係を模式的に示す。食品ＯＢは、搬送ベルト４８に載せられてスキャン方向Ｚに搬送され、このＸ線ビームＸＢを横切るように通過する。食品ＯＢは当然、大なり小なり、高さ方向Ｙに長さを持つ。Ｘ線ビームＸＢはスキャン方向Ｚにおいて所定のコーン角θを有している。このため、ＹＺ面に対向する方向から観察すれば、図５に模式的に示すように、Ｘ線管３１に近づくほど、スキャン方向ＺにおけるＸ線ビームＸＢの照射幅は小さくなる。

本実施形態に係るＸ線検査装置２０は、検査空間ＳＰにおける対象ＯＢの高さに合わせて、その高さ方向Ｙにおける検査範囲を示す、断層取得範囲と断層面の枚数とをオペレータが選択的に指定可能になっている。断層取得範囲は、単純に、高さ方向Ｙにおける撮影範囲とも言い換えてもよい。

なお、ここで言及する断層面とは、ある高さでの面を言う。断層面同士の間隔を狭く設定するほど、後述する異物検出の解像度は上がるが、その分、検出処理を担う回路規模も大きくなる。

図５の例で説明すれば、背丈の低い対象ＯＢ１には断層取得範囲Ｈ１と断層面枚数Ｍ１とを指定できる。また、背丈の高い対象ＯＢ２（ＯＢ２の高さ＞ＯＢ１の高さ）には、各断層厚を全ての対象ＯＢ（ＯＢ１，ＯＢ２）に共通とすると、断層取得範囲Ｈ２（＞Ｈ１）と断層面枚数Ｍ２（＞Ｍ１）とを指定できる。この断層取得範囲及び断層面枚数はオペレータがコンピュータ２３を介して、その都度の任意の値を選択的に指示してよいし、デフォルト値として設定してもよい。装置２０の入り口で対象ＯＢの高さの範囲を自動的に検出・推定し、その値に応じて断層取得範囲及び断層面枚数を自動的に設定してよい。

このように高さ方向Ｙに多断層面を仮想的に設定するので、検査空間ＳＰにおいて、多断層面夫々を通過するＸ線ビームＸＢのスキャン方向Ｚの幅（つまり照射野）が断面毎に異なる。このＸ線検査装置２０は多断層面それぞれの画像再構成を行うことをベースにしているので、このＸ線ビームＸＢの幅が各断層面で異なることを無視してデータ処理はできない。

これを、前述した図２を用いて説明すると、任意の断層面（いま厚さは無視する）Ｈ_Ｏにおいて後述する画像再構成を行うとき、その断層面の単位長あたりのＸ線吸収はＨ_Ｄ／Ｈ_Ｏの分だけ大きな値になる。これはＸ線ビームＸＢがＸ線管３１の点状のＸ線管焦点Ｆ（焦点径：１ｍｍ）から検出器４１のＸ線入射窓ＭＤの幅Ｗ（例えば４ｍｍ）向けて連続的に拡大しているからである。任意の断層面Ｈ_Ｏにおける実際の検出器投影幅Ｗ_Ｏは、Ｗ_Ｏ＝Ｗ・（Ｈ_Ｏ／Ｈ_Ｄ）になるからである。

このため、検出器４１により検出されるＸ線透過データ、即ち、フレームデータ）は高さ方向Ｙについて補正が必要となる。つまり、高さ方向Ｙに関して、Ｘ線ビームＸＢが広がっている（即ち、スキャン方向Ｚにコーン角θを有する）ことに因る拡大投影の影響はそのまま、検出される透過データの画素の濃度値の大小として残る。このため、この影響に関して、収集後に、濃度値の補正が必要であり、具体的には、Ｈ_Ｏ／Ｈ_Ｄに係数を、各断層面の各画素の値に掛ける補正を行う。

一方、スキャン方向Ｚにおいては、検出されるＸ線透過データの画素サイズを同じ値に置き直すように処理すれば、各画素の濃度値を断層面高さに応じて補正する必要はない。その理由は、スキャン方向Ｚの移動速度Ｓ（搬送ベルト４８の速度）は高さに関係なく一定値であるためである。各断層面における、検出器４１により検出される透過データの有効幅は一様にＨ_Ｏ／Ｈ_Ｄに圧縮されるだけである。このため、スキャン方向Ｚについては、高さ方向Ｙが違っても、検出される透過データの画素の濃度を補正する必要はない。

さらに、このスキャン方向に直交する方向（即ち、図３のベルト幅の方向Ｘ）については、画素サイズをＸ線管３１に接近するほど（即ち、高さ方向であるＹ軸方向において断層面の位置が高くなるほど）、画素サイズが小さくなるように画素を置き直す処理をする。このため、スキャン方向に直交する方向についても画素の値（濃度値）の補正は不要である。このように、本実施形態では、スキャン方向Ｚ及びそれに直交する方向Ｘについては、画素サイズの調整によって画素の濃度補正が不要になっている。このため、濃度補正は、高さ方向Ｙについて実行すればよいことになる。

さらに、このＸ線検査装置２０は、搬送ベルト４８を用いているので、このベルト４８による補正の必要性についても考えてみる必要がある。ある対象ＯＢが厚さ一定の搬送ベルト４８で搬送されるとすると、Ｘ線束は対象ＯＢと搬送ベルト４８の一部とを通過するが、高さ方向Ｙにおける両者の厚さ（高さ）の関係は、どの断層位置をとっても変わらない。このため、搬送ベルト４８が存在することの影響は、高さ方向Ｙのどの断層面位置をとっても一定になる。したがって、この搬送ベルト４８が在ることに因る、高さ方向における影響度に相違はない。つまり、搬送ベルト４８に因るＸ線吸収補正は必要だが、高さによる相違はないということである。

＜データ処理回路について＞
次いで、図６を参照して、検出器４１と一体に形成されるデータ処理回路４２を説明する。

このデータ処理回路４２は、Ｘ線検出装置側の一要素として配設されていることも、本実施例の特徴の１つである。それは、前述した検出器４１のデータ収集回路４１Ａ（図６参照）の出力段にＬＳＩ回路、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）で一体に作り込まれる。すなわち、従来多くみられるように、ＣＰＵによるソフトウェア処理に依らずに、圧倒的に高速で即時性の高い演算ができるという特徴がある。勿論、ＣＰＵの演算負荷が大きくなることが許される環境にあるのであれば、後述する回路群で実行される処理をソフトウェアで実現するようにＣＰＵのプログラムを設定してもよい。

図６に示すように、検出器４１とコンソールの一部としてのコンピュータ（ＰＣ）２３との間に、ＦＰＧＡで構成されたデータ処理回路４２が配設されている。このデータ処理回路４２は、検出器４１の出力端に接続された信号編集回路５１を備え、この信号編集回路５１の出力側に、順に、フレームデータ作成回路５２、補正回路５３、アフィン変換回路５４、データセレクタ５５、画像縮小回路５６、シフト＆アッド法に基づく再構成回路（シフト＆アッド（shift & add）回路）５７、及び対数変換回路５８を備える。このシフト＆アッド法は、ラミノグラフィー法（トモシンセシス法）に属する再構成法の１つである。

さらに、この対数変換回路５８の出力端には表示用バッファ５９及び物質同定用バッファ６０が併設される。このうち、表示用バッファ５９は、異物検出のためのエッジ検出回路６１、合成・編集回路６２、第１の画像作成回路６３、及び第１のデノイズ回路６４に至る。

合成・編集回路６２の出力は更に第２の画像作成回路６５を経て第２のデノイズ回路６６に至る経路も併設されている。

第１及び第２のデノイズ回路６４，６６それぞれの出力（デノイズされた画像データ及び断層面情報）はデータセレクタ６７を介して画像出力ポート６８に至り、この出力ポート６８を介して前述したコンピュータ２３に接続されている。さらに、合成・編集回路６２とデータセレクタ６７との間には、３次元（３Ｄ）データ出力回路６９及びエッジ情報指標化回路７０も介在している。

［本実施形態に独特なデータ処理］
以下、上述したデータ処理回路４２を詳述する。

図６に示すように、検出器４１のデータ収集回路４１Ａの出力に信号編集回路５１が接続されている。データ収集回路４１Ａの出力端から、画素Ｐ毎であって且つエネルギー領域Ｂin毎（図４参照）に収集されたＸ線光子の一定時間毎の計数値（累積値）を示すデジタルデータが高速に（例えば６６００ＦＰＳ）シリアルに出力される。信号編集回路５１は、このシリアルのデジタルデータを受信し、検出器４１の全画素Ｐ分の、エネルギー領域Ｂin毎のデータに編集して出力する。つまり、全画素Ｐのそれぞれに対するエネルギー領域Ｂin_１、Ｂin_２，Ｂin_３，及びＢin_４それぞれにおいて計数されたＸ線光子の計数値が生のフレームデータとして順次出力される。この生のフレームデータは例えば、２０×２３４８の画素データから成り、エネルギー領域Ｂin毎に一定時間の周期で順次に出力される。

この生のフレームデータは、次段のフレームデータ作成回路５２に出力される。このフレームデータ作成回路５２は、順次、受信する生のフレームデータを使って、
・エネルギー領域Ｂin_１〜Ｂin_４までの４つのエネルギー領域の各対応する画素Ｐの画素値を画素毎に加算した合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ、
・下側から２番目のエネルギー領域Ｂin_２の生のフレームデータの画素値を、下側から１番目のエネルギー領域Ｂin_１のそれから差分した第１エネルギー領域フレームデータＦＤ_１、及び、
・下側から４番目のエネルギー領域、即ち一番上側のエネルギー領域Ｂin_４の生のフレームデータの画素値を、下側から３番目のエネルギー領域Ｂin_３のそれから差分した第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_３を、それぞれ演算する。

これらのフレームデータのうち、合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬがＸ線検査に用いられる。第１、第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_１及びＦＤ_３は、異物の種類及び／又は性状を同定（推定又は特定）する、所謂、物質同定に使用されるデータであり、差分を採ることで、各画素Ｐに入射するＸ線光子同士の重畳現象（パイルアップ）よって高い方のエネルギー領域で誤計数される誤差分を抑制することができる。

この合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ及び第１、第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_１及びＦＤ_３は、図７（Ａ）に示すように、ＸＺ面の２次元直交座標のＸ軸に対してα°（この例では略１４.０３６±０．５°）だけ傾いている。

このフレームデータ作成回路５２から出力される３種類のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ、ＦＤ_１及びＦＤ_３はそれぞれ次段の補正回路５３に送られる。この補正回路５３は、合成フレーム用補正回路５３Ａ、第１の差分用補正回路５３Ｂ、及び第２の差分用補正回路５３Ｃを個別に備える。これらの補正回路５３Ａ〜５３Ｃには、システム側で予め判っている不良画素(dead pixel)に対する補正、濃度（intensity）に関する補正、及び画素値の均一性に関する補正等の補正データがシステム側から供給される。これにより、各補正回路５３Ａ〜５３Ｃは、重み付け演算等、公知の手法を使って、フレームデータ毎且つその画素毎に与えられた補正処理を実行する。なお、濃度に関する補正には、フレームデータにＸ線のエネルギー領域毎に異なる重み付けをして、特定のＸ線エネルギー領域を強調する等の処理も含まれる。

これらのフレームデータＦＤ_ＡＬＬ、ＦＤ_１及びＦＤ_３はそれぞれ次段のアフィン変換回路５４に送られる。このアフィン変換回路５４も、その３種類のフレームデータに対応して、合成フレームデータ用、第１、第２の差分フレームデータ用の３つのアフィン変換回路５４Ａ〜５４Ｃをハードウェア回路として備える。各アフィン変換回路５４Ａ（〜５４Ｃ）は、図７（Ａ）に示す斜めのフレームデータＦＤ_ＡＬＬ（ＦＤ_１、ＦＤ_３）をサブピクセル法に基づいてＸ−Ｚ軸の直交座標に変換する。

このアフィン変換後のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ´（ＦＤ_１´、ＦＤ_３´）を図７（Ｂ）に模式的に示す。サブピクセル法によれば、直交座標上の各画素Ｐ´の画素値は、その画素Ｐ´を占有する、斜めのフレームデータＦＤ_ＡＬＬ（ＦＤ_１、ＦＤ_３）の関係する複数の画素の画素値とその面積占有率との比の乗算値の合計で表される。すなわち、図７（Ｃ）の例の場合、Ｐ´＝ｐ_１×ｒ_１＋ｐ_２×ｒ_２である。ここで、ｐ_１、ｐ_２は画素Ｐ１，Ｐ２の画素値、ｒ_１，ｒ_２は面積値である。同図（Ｃ）に示す画素Ｐ´の場合、斜めのフレームデータの端部であるので、ｒ_１＋ｒ_２＝ｒ_１２（＜１）となるが、これで代替値とすることとする。

これらのフレームデータＦＤ_ＡＬＬ´、ＦＤ_１´及びＦＤ_３´は変換系毎に順次、一定間隔でデータセレクタ５５に送られる。このデータセレクタ５５はそれらのフレームデータを一旦、その内部メモリに蓄えつつ、フレームデータのセットを作成する。これにより、合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ´、第１エネルギー領域フレームデータＦＤ_１´及び第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_３´の別に画像再構成のためのフレームデータにセットされる。

このデータセレクタ５５は、フレームデータを使用するか（どのエネルギー領域のフレームデータを使用するかも含めて）、又は、画像データを使用するかを示す指令情報を受け取り、その指令情報に基づいて、合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ´のセット、又は、第１エネルギー領域フレームデータＦＤ_１´のセット及び第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_３´のセットを選択的に出力することもできる。例えば、その指令情報が異物検知を示している場合、合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ´のセットだけを後段の画像縮小回路５６に出力することができる。一方、その指令情報が対象ＯＢの物質同定を指している場合、第１エネルギー領域フレームデータＦＤ_１´のセット及び第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_３´のセットのみを選択的に出力することができる。勿論、その指令情報が異物検知及び物質同定の両者を指している場合、３つの種類のフレームデータのセットを共に出力することができる。

画像縮小回路５６は２つの処理を担っている。その第１の処理は、データセレクタ５５から出力される合成フレームデータＦＤ_ＡＬＬ´のセット、及び／又は、第１エネルギー領域フレームデータＦＤ_１´のセット、第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_３´のセットのそれぞれを、予め指定されている断層取得範囲Ｈと断層面枚数Ｍから決まる、高さ方向Ｙにおける各断層面の高さに応じて縮小する処理である。具体的には、図８（Ａ）から同図（Ｂ）に示すように、各フレームデータＦＤｂｆ（ＦＤ_ＡＬＬ´、ＦＤ_１´、ＦＤ_３´）の各画素のサイズを各断層面の高さに応じてＺ軸方向及びＸ軸方向の等倍圧縮を行ってフレームデータＦＤａｆを作成する。画像縮小回路５６には、図示しないが、この縮小処理のための回路要素が、かかる３種類のフレームデータのセットの全断層面数分、図示しないが、並列に装備されている。各断層面のＸ軸方向の幅は、照射されるＸ線のファン角βが呈する幅に合わせられように構成されている。

画像縮小回路５６の第２の処理は、上述の縮小されたフレームデータＦＤａｆの画素サイズの置き直し及びマッピングである。すなわち、画像縮小回路５６により、そのフレームデータＦＤａｆの画素サイズが原フレームデータ、即ち、検出器４１の検出面（Ｘ線入射窓ＭＤ）で検出されたフレームデータの画素サイズ（即ち、検出器４１の画素Ｐそれ自体のサイズであって、原画素サイズとも呼ばれる）に置き直される。この置き直しは、その置き直されたフレームデータの中心に位置する画素、即ち、Ｚ軸方向及びＸ軸方向それぞれの中心に位置する画素が、かかる検出面の原フレームデータの中心に位置する画素に、ＸＺ面上で位置的に一致するように実行される。

つまり、その置き直し前後のフレームデータ間でＺ軸方向及びＸ軸方向の中心画素の位置が合うように位置決めした上で、置き直されたフレームデータの各画素の画素値が演算される。

これらの第１、第２の処理は画像縮小回路５６の各回路要素（図示せず）により実行される。これらの処理を総括的に表すと、フレームデータの各画素に対して以下の数式で表される処理を実行することになる。
^＊ｆＧ_i（Ｚ_j, Ｘ_j）
ここで、ｉ＝１〜Ｎ(Ｎ:断層面数)、
ｊ＝ALL 、１、又は３
（ｊ＝ALLは合成フレームデータのセットに対する処理、
ｊ＝１は第１エネルギー領域フレームデータのセットに対する処理、
ｊ＝３は第３エネルギー領域フレームデータのセットに対する処理）

この数式は、「Ｚ_j, Ｘ_j」の位置にある画素に、少なくとも断層面の高さの関数Ｇiで縮小させるとともに、関数ｆによって各画素を再度、スキャン方向についてのみ原フレームデータの画素サイズに置き直すことを意味している。この関数Ｇｉは、指定された断層範囲、断層枚数、及び高さ方向Ｙにおける濃度補正、更には使用する搬送ベルト４８に対するＸ線吸収補正分のファクタが反映されている。

なお、フレームデータＦＤａｆの画素サイズの置き直しは、必ずしも原フレームデータの画素サイズ（原画素サイズ）に置き直す場合に限られない。例えば原フレームデータの画素サイズよりも小さくても、所望の解像度を有する画素サイズであってもよい。置き直しサイズを原画素サイズと同じ値にすることは一例である。

図９は、この画素の置き直し処理を模式的に示している。同図において、原フレームデータを実線ＦＤｂｆで示し、等倍縮小後のフレームデータを点線ＦＤａｆで示す。この画素サイズの置き直しは、両フレームデータの重なりに応じて、サブピクセル法の下で、画素サイズの変更と共に画素値が演算される。この画素サイズの置き直しは、両フレームデータのＸ軸方向及びＺ軸方向の中心に位置する画素Ｐｃ-bf、Ｐｃ-afを相互に合わせて行われる。

このように、画像縮小回路５６は、検出器４１の検出面（Ｘ線入射窓ＭＤ）で検出された各フレームデータＦＤａｆを指定される複数の断層面の高さに応じてそれぞれ縮小し、かつ、縮小前後のフレームデータの中心画素の位置をＸＺ面で合わせつつ、縮小前後においてスキャン方向についてのみ原画素サイズと同じ画素サイズのフレームデータに変換される。

これにより、各フレームデータの複数の画素はそれぞれ、一番下の断層面においては原画素サイズと同じ正方形であるが、断層面の位置が高くなるにしたがってスキャン方向に直交する方向には長さが短くなる長方形を成す。断層面の位置が高くなるにつれて、その長方形がより細長くなる。しかし、複数の断層面を成す画素数は断層面相互で同じになる。

この様子を図１０（Ａ）に模式的に示す。高さ方向（Ｙ軸方向）において一番下に位置する断層面のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ１の画素は正方形の原画素サイズ（縦×横＝Ｘ１×Ｚ１且つＸ１＝Ｚ１）である。これに対し、真ん中付近の高さに位置する断層面のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ２の画素は長方形の画素サイズ（縦×横＝Ｘ２×Ｚ１且つＸ２＜Ｘ１）である。さらに、これにより高く位置する断層面のフレームデータＦＤ_ＡＬＬＮの画素は長方形の画素サイズ（縦×横＝Ｘ３×Ｚ１且つＸ３＜Ｘ２）である。

このように、フレームデータのスキャン方向の画素サイズは互いに同じだが、スキャン方向と直交する（Ｘ軸方向）には断層面の位置が高くなるほど（Ｙ軸方向）画素サイズが徐々に小さくなるフレームデータＦＤ_ＡＬＬ ²、又は、ＦＤ_１ ²及びＦＤ_３ ²は後段の再構成回路５７に送られる。この再構成回路５７は、例えば指定された複数のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ ²に対して、エンコーダ５０からの搬送速度に同期したシフト量を以って既知のラミノグラフィー法（トモシンセシス法とも呼ばれる）、即ち、シフト＆アッド（shift and add）の処理を施す。これにより、その指定枚数のフレームデータＦＤ_ＡＬＬ ²から１枚の断層像データＩＭ_ＡＬＬ（：ＩＭ_ＡＬＬ１〜ＩＭ_ＡＬＬＮ）を再構成する（図１０（Ｂ）（Ｃ）参照）。この処理対象のフレームデータは順次入れ替わるので、対象ＯＢの
搬送と伴に、一定時間毎に、再構成された断層像ＩＭ_ＡＬＬのデータが生成される。この断層像ＩＭ_ＡＬＬは、前述したように、図１０の下段、中段、上段と上側に進むほど、高さ方向Ｙにおける断層面の位置が上がる。このため、同図上で上側に進むほど、再構成された断層像のサイズは縮小処理によって小さくなっている。

同様に、第１、第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_１ ²及びＦＤ_３ ²について、後述するように、特定のＸ線エネルギー領域のフレームデータに基づいて再構成された平面像ＩＭ_１（ＩＭ_１１，…ＩＭ_１Ｎ），ＩＭ_３（ＩＭ_３１，…ＩＭ_３Ｎ）がそれぞれ再構成される。

これらの断層像データＩＭは対数変換回路５８により自然対数の断層像データに変換される。この断層像ＩＭのデータは更に、異物検知の表示用バッファ５９及び物質同定用バッファ６０に送られる。

この内、表示用のバッファ５９及び物質同定用バッファ６０は共にダブルバッファの構成を持ち、このダブルバッファへのデータの書込み及び読出し制御によって、再構成された断層像ＩＭの合成・編集を行うように構成されている。この表示用バッファ５９及び物質同定用バッファ６０には、図１１（Ａ）に示すように、断層面の高さに応じて画像サイズが異なる、再構成された断層像ＩＭ_ＡＬＬ１〜ＩＭ_ＡＬＬＮ（ＩＭ_１１〜ＩＭ_１Ｎ；ＩＭ_３１〜ＩＭ_３Ｎ）それぞれについて、時系列に順次供給される。

このうち、表示用バッファ５９は１番目の断層像ＩＭ_ＡＬＬ１に対してその複数枚をそのメモリ領域に２次元的に並置されるように書き込む。つまり、複数枚の断層像ＩＭ_ＡＬＬ１が平行四辺形を成す合成断層像ＩＭ_ｇ１に合成される。次いで、図１１（Ｂ）に示すように、この平行四辺形の合成断層像ＩＭ_ｇ１から例えば横軸方向に２^Ｎ（Ｎ＝１，２、…）単位で１枚または複数枚分の矩形領域画像ＩＭ_ｇ１´のデータを読み出す。このデータ読出しの単位は必ずしも２^Ｎ（Ｎ＝１，２、…）に限定されず、所望サイズの単位を選択すればよい。

この合成処理は、２番目〜Ｎ番目の断層像ＩＭ_ＡＬＬ２…ＩＭ_ＡＬＬＮに対しても同様に並行して実行される。これにより、同様に、それぞれの合成断層像ＩＭ_ｇ２〜ＩＭ_ｇＮから、それぞれ、矩形領域画像ＩＭ_ｇ２´〜ＩＭ_ｇＮ´のデータが作成される。

これらの矩形領域画像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭ_ｇ２´〜ＩＭ_ｇＮ´のデータは、バッファが仮想的に提供するオブジェクト空間（すなわち検査空間ＳＰ）に３次元的に配置される。これにより、図１２に模式的に示すように、２次元の矩形領域画像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭ_ｇ２´〜ＩＭ_ｇＮ´から成る３次元画像ＩＭ_３Ｄ-ALLが形成される。なお、同図において、画像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭ_ｇ２´〜ＩＭ_ｇＮ´はそれぞれ厚さのないシート状に示されている。

また、物質同定用バッファ６０は、再構成断層像ＩＭ_１１〜ＩＭ_１Ｎ；ＩＭ_３１〜ＩＭ_３Ｎについて、上述と同様の処理を行う。つまり、これらの断層像について、図１２の模式図と同様の、第１及び第３のエネルギー領域Ｂｉｎ１，Ｂｉｎｎ３それぞれに対する２次元の矩形領域画像ＩＭ_１１´、ＩＭ_１２´〜ＩＭ_１Ｎ´；ＩＭ_３１´、ＩＭ_３２´〜ＩＭ_３Ｎ´から成る３次元画像ＩＭ_３Ｄ-1、ＩＭ_３Ｄ-３が形成される。

図１２に示す３次元画像ＩＭ_３Ｄ（ＩＭ_３Ｄ-1、ＩＭ_３Ｄ-３）のデータにおいて、複数の断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´の大きさは高さ方向Ｙの上側に進むほど、その面積（即ち、ベルト幅方向Ｘのサイズ）は小さくなる。つまり、Ｘ線ビームＸＢのベルト幅方向Ｘにおける拡縮効果によりピラミッド状に（正確には段階状に）小さくなる。このうち、一番下の像断層像ＩＭ_ｇ１´の画素サイズは、原画素サイズ
であって、正方形であるが、これより上側に位置する断層像ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´はその断層面の位置が上側（Ｙ軸方向）に進むほど、狭くなる長方形を成す。これにより、全ての断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´それぞれの画素数は同じである。しかも、断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´のデータ間においてそれらの像データの中心に位置する画素同士のＸＺ面上の位置は一致している。

次いで、エッジ検出回路６１は、表示用のバッファ５９から３次元画像ＩＭ_３Ｄのデータを読み出し、各断層像の画素毎にソーベルフィルタを掛ける。このソーベルフィルタは、図１３に模式的に示すように、スキャン方向において各画素値Ｐｉを中心とした１次元に並ぶ複数の画素Ｐout（斜線部）の値に対する空間一次微分を計算し、その空間一次微分値（ソーベル値）をエッジ情報として画素毎に演算する。これにより、各断層像ＩＭ_ｇＮ´において画素値が変化する部位、即ち、その断層像ＩＭ_ｇＮ´に写り込んでいる対象ＯＢの領域のエッジ（輪郭）を検出できる。

なお、このソーベルフィルタは２次元のフィルタ或いはソーベルフィルタと他のフィルタの組合せであってもよい。さらに、このエッジ検出において、ソーベルフィルタ以外のエッジ検出回路、例えば１次元のＭＡＸ−ＭＩＮフィルタやプレヴイット（Prewitt）フィルタ、またはそれらと他のフィルタとの組合せであってもよい。

このエッジ検出回路６１の出力、即ち、ソーベル値（空間一次微分値：エッジ情報）は、合成・編集回路６２に順次送られる。

この合成・編集回路６２は、入力するソーベル値を前述した断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´それぞれの画素の位置にマッピングして、２次元のデータ群を複数積み上げた、ソーベル値の３次元分布データを合成するように構成されている。具体的には、この合成・編集回路６２の第１の回路６２Ａは、図１４（Ａ）に示す断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´から同図（Ｂ）に示すソーベル値を画素値とする２次元の画像ＳＢ_１，ＳＢ_２,…,ＳＢ_Ｎを作成するように構成されている。

さらに、この合成・編集回路６２の第２の回路６２Ｂは、それらの２次元の画像ＳＢ_１，ＳＢ_２,…,ＳＢ_Ｎを仮想的に積み上げて、図１５（Ａ）に模式的に示すソーベル値を画素値とする３次元分布ＳＢ_３Ｄを作成するように構成されている。この３次元分布ＳＢ_３Ｄのデータは、合成・編集回路６２のメモリ空間に、オブジェクト空間を模したアドレスに対応させて３次元的に記憶される。このソーベル値の３次元分布ＳＢ_３Ｄは、３次元（３Ｄ）データ出力回路６９に一定周期で出力される。

この図１５に模式的に示すソーベル値を画素値とする３次元分布ＳＢ_３Ｄにおいて、図１２で説明したと同様に、各画素のスキャン方向（Ｚ軸方向）のサイズは断層面の位置（Ｙ軸方向の位置）が変わっても同じである。しかし、スキャン方向と直交する方向（Ｘ軸方向）においては、断層面の位置が上になるにしたがって小さくなっている。これにより、断層面毎に縦横の画素数は一定に設定されている。

次に、本実施形態に特有の補正処理を図１５（Ｂ），（Ｃ）を参照して説明する。本実施形態では、検出器４１を図３に示すように、スキャン方向に対してα°（例えば１４.０３６±０．５°）、傾けて配置し、且つ、ほぼ点と見做すことができる管焦点ＦからＸ線がファン角βを以って照射されている。

この幾何学的な配置関係を図１５（Ｂ）のモデルに沿って説明する。同図において、
Ｄ：Ｘ線管−検出器間の高さ
Ｄｉ：検出器−断層面ｉの間の高さ
Ｌ：検出器のスキャン方向の中心Ｏｄと再構成画像の中心との乖離距離
Ｓ：断層面が検出器面の位置にあるときの乖離距離Ｌにおける、検出器斜め配置に因る直交座標系からの乖離距離
Ｓｉ：高さＤｉの断層面上の乖離距離Ｌにおける、検出器斜め配置に因る直交座標系からの乖離距離
Ｓ＝Ｌ×tan14.036°
Ｓｉ＝Ｓ×（Ｄ−Ｄｉ）／Ｄ
とする。これから判るように、検出器４１の面上の中心ＯｄではＸ線照射の「よれじ（又は捻じれ）」は無いが、それ以外の位置ではＸ線照射がよじれている。このよじれ量（＝Ｓ−Ｓｉ）は断層面の高さＤｉが上がるにつれて大きくなっている。これは前述してきた各種の処理は、検出器の面に相当する断層面においてよじれ＝０となるように合わせ込む処理を行っていたためである。

そこで、合成・編集回路６２の第３の回路６２Ｃは、高さＤｉの断層面の距離Ｌの位置の画素対して、断層面毎に、そのよじれ量Ｓ−Ｓｉの分だけスキャン方向にシフトする「よじれ補正」を行う。つまり、合成・編集回路６２は、図１５（Ａ）のように作成したソーベル値を画素値とする３次元分布ＳＢ_３Ｄの画素を、断層面毎に且つ画素毎に、上述したよじれ補正量（Ｓｓｋ＝Ｓ−Ｓｉ）の分だけよじれ補正方向（スキャン方向と同じ）にシフトさせる。

これにより、よじれ補正がなされた、ソーベル値を画素値とする３次元分布ＳＢ_３Ｄが図１５（Ｃ）に示すように作成される。同図（Ｃ）をＹ軸方向に沿って見ると、検出器面の位置に相当する最下層の断層像ＩＭ_g１´はＸＺ面の直交系に沿った長方形を成している（Ｚ軸＝長方形の中心軸）。しかし、２層目、３層目、…、Ｎ層目の断層像ＩＭ_g２´、ＩＭ_g３´、…、ＩＭ_gＮ´の模式図から判るように、Ｙ軸方向においてその断層面ＩＭ_g１´よりも高くなるにしたがって、よじれ補正量ＳｓｋがＳｓｋ＝０から徐々に大きくなる（図１０（Ｃ）、Ｓｓｋ＝Ｓ_１，Ｓ_２，…Ｓ_ｎ−１，Ｓ_ｎ参照）。このため、２層目以降の断層像をＹ軸方向から見ると、高くなるにしたがってスキャン方向に傾いた平行四辺形を呈し、その平行四辺形の潰れ具合は上層に進むほど大きくなる。

なお、合成・編集回路６２において、このよじれ補正は、図１５（Ａ）に示す３次元分布ＳＢ_３Ｄのデータを作成するときに一緒に実行されるように構成してもよい。また、スキャンと直交する方向のスキャン領域の幅が狭い場合や比較的薄い検査対象物の場合には、このよじれ補正省略することもできるが、ボケ補正の精度確保という観点から実行する方が望ましい。

さらに、この合成・編集回路６２の第４の回路６２Ｄは、図１５（Ｃ）に示すように、よじれ補正がなされた３次元分布ＳＢ_３Ｄのデータを、視線Ｅａで示すように、検出器４１の面に相当する最下層の断層像ＩＭ_g１´の各画素の中心位置からＸ線管３１の管焦点Ｆに向けた斜めの方向に沿って探索して、その視線Ｅａ上に在るソーベル値の最大値（又は極大値）を探索するように構成されている。このとき、視線Ｅａが管焦点Ｆに向かって進むほど、画素サイズは小さくなる（スキャン方向に直交する方向のサイズが小さくなる）。このため、ソーベル値は同じ画素サイズで探索する必要があることから、検出器の面（即ち最下層の断層面）よりも上側の断層面の画素についてはサブピクセル法等で同じ画素サイズを確保し、画素値、即ちソーベル値の端探索を行う。この探索において、視線Ｅａは斜めに伸びるので、各断層面の位置で、同じ対象物をボケ度の違いだけで判断し、最大値（又は極大値）を決めていけば良い。この斜めの視線Ｅａに沿ったソーベル値の探索は、Ｘ線のファン角βを有する斜めの照射野と一致する。このため、ソーベル値の探索精度がより高くなる。

なお、このソーベル値の探索は、最下層の断層像ＩＭ_g１´の各画素の中心位置から高さ方向Ｙに（即ち、垂直に）延びる視線Ｅｂに沿って（図１５（Ｃ）参照）、その視線Ｅｂ上に在るソーベル値の最大値（又は極大値）を探索するようにしてもよい。

この探索の結果、例えば図１６に示すように、ソーベル値の様々なプロファイルが視線Ｅａ（Ｅｂ）毎、即ちオブジェクト空間における検出器４１の画素毎に求められる。図１６のプロファイルにおいて、横軸はソーベル値であり、縦軸は高さ方向の位置、即ち断層面の位置を示す。このプロファイルデータは一定周期でエッジ情報指標化回路７０に出力される。

さらに、この合成・編集回路６２の第５の回路６２Ｅは上述したソーベル値の探索の結果、画素毎に、ソーベル値の最大値（又は極大値）を呈する断層像の高さ方向の位置、即ち断層面の位置を特定する。この特定処理において、ソーベル値の最大値（又は極大値）のみならず、各画素のソーベル値自体及びそのバラツキをも考慮して断層面の位置を特定することが望ましい。この特定情報も一定周期で第１の画像作成回路６３、第２の画像作成回路６５、及びエッジ情報指標化回路７０に出力される。

上述のエッジ情報指標化回路７０は、入力したプロファイルデータを画素毎に予め定めた複数種のパターンに分類する。この例では、第１のパターンは、ある画素の位置においてソーベル値のピークが一つであるパターンである。第２のパターンは、ある画素の位置においてソーベル値のピークが複数あるパターンである。第３のパターンは、ある画素の位置においてソーベル値の変化に特定のピークを認められないパターンである。例えば対象ＯＢの中に存在するかもしれない異物を想定すると、第１のパターンは例えば異物が存在している画素である可能性を示し、第２のパターンは高さ方向Ｙにおいて異物と検査対象が重なって又は異物同士が重なって投影されている画素である可能性を示し、第３のパターンは異物の混入も検査対象物のエッジも無い可能性が大である、つまり、関心の無い領域であることを示している。

なお、プロファイルのこれらのパターンは、ソーベル値を斜め方向（又は垂直方向）に探索した結果得られる曲線をスムージングし、閾値処理するなどして分類される。

そこで、このエッジ情報指標化回路７０は、分類したプロファイルデータを２ビットの指標で表す。例えば、プロファイルデータが第１のパターンに属するのであればビット「００」を、第２のパターンに属するのであれば「０１」を、更に、第３のパターンに属するのであれば「１０」をそれぞれ割り当てて画素毎にソーベル値のプロファイルを指標化する。この指標化された画素毎に２ビットの割り当てデータは、一定周期でデータセレクタ６７に送られる。

本実施形態の目的の一つが、検出装置からコンピュータ２３に送られる情報量の低減、つまり高速な検出である。このため、ソーベル値のプロファイルデータをそのまま出力するよりも、この指標化データを送る方が遥かに高速化される。

その一方で、第１の画像作成回路６３には、画素毎に、その画素を構成する画素値はどの断層像から取得するべきかを指定する情報が入力される。このため、この第１の画像作成回路６３は、その指定情報と前述した断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´の画素データとに基づき１枚の合成平面像ＩＭ_ＡＬＬを作成する。この第１の画像作成回路６３も、他の回路と同様に、ＦＰＧＡで作り込まれる。

具体的には、この第１の画像作成回路６３は、指定情報による指定される画素それぞれについて、前述した複数の断層像ＩＭ_ｇ１´、ＩＭｇ_２´，ＩＭｇ_３´，…ＩＭ_ｇＮ´の中の指定された断層像から、その指定画素に位置的に対応した画素を選択し、その画素値を取得する。この処理が、全ての画素それぞれについて実行される。このように取得された全画素は１枚の合成平面像ＩＭ_ＡＬＬに合成される。

これを図１４（Ｂ）の例を用いて、より一般化して言えば次のようになる。ソーベル値ＳＢ_１，ＳＢ_２,…,ＳＢ_Ｎのうち、上側フレームソーベル値ＳＢ_Ｎでは、丸印の画素部分が高さ方向Ｙにおいて極大値、即ち、輝度がその周辺部から急変するエッジ情報を持ち、真ん中のフレームのソーベル値ＳＢ_２では矢印の画素部分が高さ方向Ｙにおいて極大値を持つ。さらに、下側フレームのソーベル値ＳＢ_１に極大値はない。なお、極大値の代わりに最大値を用いてもよい。

そこで、第１の画像作成回路６３は、正方形であって最大画素サイズを呈する下側フレームのソーベル値ＳＢ_１を持ち、且つ、その画素毎に、視線Ｅｂ（又はＥａ）に沿ってソーベル値の極大値を呈する画素に位置的に対応する、前記複数の断層像の中の画素のみを選んで、図１４（Ｃ）に示す１枚の合成平面像（２次元画像）ＩＭ_ALLを作成する。つまり、この平面像ＩＭ_ALLには、２つのフレームのソーベル値ＳＢ_Ｎ，ＳＢ_２の双方で極大値（エッジ）を示した画素に対応した、合成画像ＩＭｇ_２、ＩＭｇ_Ｎの画像部分(丸印と矢印の双方)が写り込む。この合成平面像ＩＭ_ALLは言い換えれば、対象ＯＢを高さ方向Ｙの上から下へ斜めに（又は垂直に）透視したときに、対象ＯＢ（食品）内に存在する対象全体の媒質とはＸ線透過率が相対的に異なる物質ＡＲ（即ち、異物の可能性が大きい物質）がＸＺ面に最適焦点化されて投影した２次元画像になる。

この平面像は、透視像として機能するので、たとえ１つの又は複数の異物ＡＲが対象ＯＢ内で３次元的に位置している場合であっても、そのＡＲを投影した平面像として観測できる。この様子を図１７に示す。同図（Ａ）の例の場合、３次元対象ＯＢの中に丸印及び矢印として示される２つの異物ＡＲが存在している。しかし、それら２つの異物ＡＲは、ベルト幅方向Ｘの位置もスキャン方向Ｚの位置も異なるが、１枚の平面像の中に全ての部位が最適焦点化されて描出される。つまり、この合成平面像ＩＭ_ALLは、その全ての画素が最適焦点化された画像で、言わば、全画素合焦画像とも言える画像である。

このようにして作成された合成平面像ＩＭ_ALLのデータは、次段の第１のデノイズ回路６４でデノイズ処理を受け、データセレクタ６７及び画像出力ポート６８を介してコンピュータ２３に一定周期で送られる。

一方、３次元データ出力回路６９に送られた３次元ソーベル値ＩＭ_３Ｄもデータセレクタ６７及び画像出力ポート６８を介してコンピュータ２３に送られる。

データセレクタ６７の設定具合によっては、合成平面像ＩＭ_ALLのデータ、ソーベル値の指標化データ、及び、３次元ソーベル値ＩＭ_３Ｄの何れか１つ若しくは２つ、又は全てを、画像出力ポート６８を介してコンピュータ２３に送ることができる。

コンピュータ２３は、その表示器２３Ｂにそれら合成平面像ＩＭ_ALL及び３次元画像ＩＭ_３Ｄを適宜な態様で表示し、オペレータに異物判定のための画像情報を視覚的に提供する。例えば、適宜な処理により異物の存在を発見した場合、コンピュータ２３は表示器２３Ｂに異物の存在を告知する処理（告知手段に相当）を行ってもよい。

また、それらの合成平面像ＩＭ_ALL及び３次元画像ＩＭ_３Ｄのデータはコンピュータ２３
のメモリ２３Ｍ（記憶手段）に記憶・保管される。このため、オペレータはいつでもそれらの画像データを読み出して、適宜な後処理を実行して関心領域を丹念に観察することができる。例えば、３次元ソーベル値ＩＭ_３ＤにＲＯＩを設定して特定領域のみを拡大して詳細に表示したり、高さ方向の特定の断層面(ソーベル値)を指定して異物同士や、異物と検査対象物のエッジとの重なりを観察したりする、といった処理が可能になる。

一方、対象ＯＢの物質同定を行うために、前述したように、物質同定用のバッファ６０は、前述した第１、第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_１ ²及びＦＤ_３ ²に係る断層像データＩＭを対数変換回路５８から受ける。このため、このバッファ６０は、それらの断層像データＩＭを適宜なフォーマットに変換した上で、第２の画像作成回路６５に渡す。

そこで、この第２の画像作成回路６５は、前述した第１の画像作成回路６３と同様に、１枚の合焦平面像である第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３をそれぞれ作成する。つまり、この第２の画像作成回路６５には、合成・編集回路６２から画素毎の合焦断面の位置情報が与えられているので、この位置情報に基づき、物質同定用バッファ６０から供給されている、第１及び第３エネルギー領域フレームデータＦＤ_１ ²及びＦＤ_３ ²に基づいて再構成された３次元画像から合焦画素を画素毎に選択して、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３をそれぞれ作成する。これらの第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３は、それを作成する元フレームデータＦＤ_１，ＦＤ_３が第１、第３のエネルギー領域Ｂｉｎ_１，Ｂｉｎ_３から収集されたものである点が、エネルギー領域全体から作成された合成平面像ＩＭ_ALLとは異なる。このため、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３は、模式的には、前述した図１４（Ｃ）と同様に表される。

このように、本実施形態では、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３も、エネルギー領域全体から作成された合成平面像ＩＭ_ALLと同じ３次元位置の画素から成る平面像である。第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３は物質同定用の、検査対象ＯＢを代表する代表像と見做すことができる。

また、この第２の画像作成回路６５には、コンピュータ２３から「異物検出か、物質同定か、又はそれら両方か」を示す撮影モード情報が与えられる。このため、第２の画像作成回路６５は、その何れか又は両方かに応じて、その選択的な画像を作成（又は準備）してもよい。

この第２の画像作成回路６５で作成（又は準備）された第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３は第２のデノイズ回路で所定のデノイズ処理を受けた後、前述と同様に、データセレクタ６７、画像出力ポート６８を介して、コンピュータ２３に送られる。

このため、コンピュータ２３は、前述したと同様に異物判定のための第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３を、表示器２３Ｂを通して視覚的に提供することもできる。また、コンピュータ２３は、かかる異物判定の画像情報の提供と共に又はそれは別途に、所定のアルゴリズムに基づいて対象ＯＢを形成する１つ又は複数の物質の種類及び／又は性状を同定する処理を実行することもできる。

なお、上述したデータ処理回路４２において、回路５１〜６３，６５は、機能的に、検査対象ＯＢにスキャン方向に沿って交差する面の断層像を代表像として準備する代表像準備手段を形成している。

この代表像を準備するための画像再構成法は、必ずしも上述したようにフレームデータを一時、保管してシフト＆アッドを伴うラミノグラフィー法（トモシンセシス法とも呼ばれる）でなくてもよい。例えば、データ処理回路は、検出器４１のデータ収集回路４１Ａ（図６参照）から時系列で出力されるフレームデータを入力させ、それらのフレームデータを順次、遅延させながらコマ送りしてフレームデータ同士の画素を加算する、所謂、ＴＤＩ(Time Delay Integration)方式の再構成法を行うように構成してもよい。このときに、遅延量を変えることで、再構成される断層像、即ち、代表像のＸ線照射方向における位置（高さ）が変わる。ここでは、このＴＤＩ方式もラミノグラフィー法に準じる再構成法に含まれる。

以下に、この物質同定の構成及び手順を説明する。

[物質同定]
本実施形態に係るＸ線検査装置２０により実施可能な物質同定のスキームには多様なものがあり、例えばその一つは特開2013-119000により知られている。しかしながら、この公報記載の装置場合、対象物の厚さが略一定でなければ物質の種類を同定（推定、特定）できないなどの使用上の制約が多いことから、本実施例に係るＸ線検査装置２０は以下のような独特のスキームを採用している。

コンピュータ２３において、入力器２３Ｃを介して、演算装置２３Ａはユーザから物質同定の指示を受けることできるように構成されている。この指示を受けると、演算装置２３Ａは、そのＣＰＵに予め格納されている物質同定のためのプログラムを読み出し、そのプログラムを物質同定処理として実行可能に構成されている。

本実施形態では、検査対象の内部又は表面に存在するかもしれない異物の種類を同定（推定、特定）するスキームを例示する。なお、この「同定」と言う用語は、本実施形態においては「推定」又は「特定」と言い換えることもできる。

この異物の種類を同定するスキームの場合、物質同定処理は、前述した対象ＯＢの異物検査と並行して実施してもよいし、オフラインで実行してもよい。並行実施の場合、異物を見つけた場合に、そのことをリアルタイムに表示器２３Ｂに表示したり、アラームを出したりすることができる。これにより、Ｘ線検査装置２０を止めたりする等、異物発見に対する適切な処置をほぼリアルタイムに実行できる。また、オフラインの場合、Ｘ線検査で得られたデータを使って、後処理として、異物に対する物質同定を実行できる。

この物質同定に使用するデータは、前述した第２の画像作成回路６５で作成された、それぞれ１枚の合焦平面像である第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３である（図１４（Ｃ）参照）。

[物質同定の原理]
最初に、この物質同定の原理を説明する。

いま、検査の対象ＯＢ及びその中の異物に対する、前述した第１及び第３エネルギー領域Ｂｉｎ₁，Ｂｉｎ₃のエネルギーを持つＸ線の吸収係数をμ ₁₃，μ ₃₃と表す。後の方の添え字「３」が異物を表している。

一般的に、物質はその比重が大きくなるほど、Ｘ線に対する線質硬化（ビームハードニング）現象が強くなる。つまり、より高いエネルギー帯のＸ線吸収係数が相対的により小さくなる。このため、比重が大きい物質ほど、吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」（物質の線質硬化現象の傾向を示す情報、つまり傾向情報である）の値は大きくなる。これを、吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」を横軸に採って示すと、図１８に例示するように、その値が、水、プラスチック、アクリル、…、金の順に大きくなる。勿論、このような傾向は一般的に言えることであり、例えば、ビームハードニングが強すぎて、第１エネルギー領域Ｂｉｎ₁のＸ線光子計数値Ｗ₁が殆どなくなるような条件になった場合、却ってビームハードニングが起こって吸収係数比μ ₁₃／μ ₃₃が小さくなる場合も存在する。しかし、この場合も吸収係数比μ ₁₃／μ ₃₃は物質固有の値になる。しかし、その検査装置で一度、基準となる各種の物質でキャリブレーションをして、図１８に示す吸収係数比の情報をデータベースとして保有しておけばよい。検査物質の吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」をそのバラツキを含めたデータベースに照合することで、検査物質の種類を同定することができる。
上述のことを踏まえ、物質同定の具体的な手法を説明する。

検査対象ＯＢ（食品等の検査対象の物質）に異物ＡＲが混入している場合、図１９に例示するように、上述した合成平面像ＩＭ_ALLには検査対象ＯＢと異物ＡＲが重畳して写り込む。いま、この異物ＡＲである関心物体を示す領域ＢＤを構成する画素をｐｘ（ｉ，ｊ）（ｉ＝Ｎ₁〜Ｎ_n、ｊ＝Ｍ₁〜Ｍ_m）と表し(実際の異物の形状は矩形ではないかもしれないが、いま代表的な形状の一例として矩形で示す)、各画素ｐｘにおける第１エネルギー領域Ｂｉｎ₁のＸ線光子計数値をＷ₁(i,j)、各画素ｐｘにおける第３エネルギー領域Ｂｉｎ₃のＸ線光子計数値をＷ₃(i,j)、及び、関心領域である異物ＡＲを示す領域を成す各画素部分の厚みをｔ₃(i,j)とすると、各画素ｐｘにおける第１エネルギー領域Ｂｉｎ₁のＸ線吸収係数μ ₁₃(i,j)は、
μ ₁₃(i,j) t₃(i,j)＝−lnＷ₁(i,j)＋Ｃ₁(i,j)、
各画素ｐｘにおける第３エネルギー領域Ｂｉｎ₃のＸ線吸収係数μ ₃₃(i,j)は、
μ ₃₃(i,j) t₃(i,j)＝−lnＷ₃(i,j)＋Ｃ₃(i,j)
で求められる。

ここで、lnは自然対数を採ることを示し、Ｃ_１(i,j)及びＣ_３(i,j)は実際のＸ線検査と同じ条件の下での搬送ベルト４８と検査対象ＯＢの第１、第３エネルギー領域Ｂｉｎ_１、Ｂｉｎ_３におけるＸ線フォトン数であり、予め設定されている既知の値である。勿論、その都度、実際のＸ線検査条件の変動を考慮して同定時に推定した値であってもよい。

次いで、この両方のＸ線吸収係数μ ₁₃(i,j)、μ ₃₃(i,j)の間の比を採ることで、Ｘ線エネルギーの高低に伴う線質硬化現象の程度差が反映される吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」が、以下の３通りの演算式のうちの何れかに基づいて演算される。
・演算式１

この演算式１に基づく吸収係数比による解析は、図１９に示す関心領域（異物ＡＲの領域）の、オブジェクト空間における高さ、即ち厚さが一定又はほぼ一定のときに成り立つ。
・演算式２

この演算式２に基づく吸収係数比による解析は、関心領域（異物ＡＲの領域）の平均値を対象とするので、関心領域（異物ＡＲの領域）における厚さの変化に依らずに成り立つ。つまり、この演算式２を演算装置２３Ａが実行するときには、演算装置２３Ａは傾向情報演算手段として機能し、その機能は平均化手段を伴っている。
・演算式３

ただし、この演算法３の式において、（lnＷ_１(i,j)-Ｃ_１(i,j)）／（lnＷ_３(i,j)-Ｃ_３(i,j)）は、各画素ｐｘに隣接する画素で束ねた値である。

この演算式３は、演算式１による解析の発展形であり、関心領域（異物ＡＲの領域）における近隣画素の位置で厚さが同じと見做して行う解析法である。

このように、異物ＡＲの厚さｔ₃(i,j)のファクタを介在させないように、検査対象ＯＢの種類や想定する異物ＡＲの大きさに応じて、何れかの演算式を採用する。この採用が妥当であれば、単純に、Ｃ₁(i,j)及びＣ₃(i,j)という搬送ベルト４８及び対象ＯＢを含む異物以外の既知の物質に対する既知のＸ線フォトン数を加味しながら、Ｘ線の吸収係数の比を演算するだけでよい。この演算結果を予め設定されている、図１８に例示する吸収係数比μ ₁₃／μ ₃₃のデータベースを参照すれば、異物ＡＲの種類を特定することができる。例えば、検査対象ＯＢが食パンのような食品であって、その中に存在していた異物ＡＲがプラスチックなのか、ガラスなのか、金属なのか、といった具合にその種類を同定できる。また、金属であれば、それはアルミニウムなの、鉄なのかといった具合に、予めデータベースに持っている吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」の情報の種類に応じて同定できる。

そこで、本実施形態では、演算装置２３Ａは図２０に示すフローに沿って物質同定の処理を実行する。即ち、代表像の設定（ステップＳ１）、異物の境界の抽出（ステップＳ２），境界外側の画素の付加（ステップＳ３）、異物に重なる検査対象を通るＸ線光子のカウントを推定（ステップＳ４）、エネルギー領域別の光子数の既知情報を推定（ステップＳ５）、吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」の演算（ステップＳ６）、異物の種類の同定（ステップＳ７）、及び、同定情報の出力・表示（ステップＳ８）である。なお、後述するように、簡便的には、ステップＳ３，Ｓ４をスキップするようにしてもよい。

以下、上述した物質同定の処理を順に説明する。

（１）代表像の設定（ステップＳ１）：
最初に、演算装置２３Ａはオペレータとインターラクティブに物質同定を実行するために、関心ある部位を通ってその部位を代表する面（代表面）の像（代表像）を設定する。関心ある部位が異物を含む部位である場合、この代表像は、検査対象ＯＢの紛れ込んでいるかもしれない異物の領域を決めるための代表面の断面像でもある。この代表面は、物理的に平らな面であってもよいし、必ずしも平らな面ではなくてもよい。この代表面は、本実施形態で採用している１枚の合成平面像ＩＭ_ALLの如く、表示されたときには平面像であるが、物理的には凹凸のある面であってもよい。

このように領域を決めることは物質同定を行う範囲を限定することであり、これにより
、耐ノイズ性も上がるし、演算量も減らせる。さらに、同定範囲を狭めることで、後述するように検査対象ＯＢのＸ線透過の厚さ依存性を無視した物質同定が可能になる。

本実施形態においては、代表像として、各画素がソーベル値から成る合成平面像ＩＭ_ALLを設定する。

勿論、Ｘ線管１１と検出器１２の間の距離（高さ）に比して検査対象ＯＢの厚さ（高さ）が小さい場合（例えば１／２０以下の厚み）、代表面として、オペレータが入力器２３Ｃを介して予め手動で所望断面の高さを指定してもよい。この高さとしては、例えば検査対象ＯＢの中間（１／２）高さの位置である。さらに、搬送ベルト４８の搬入口に検査対象ＯＢの高さを例えば光学的に検出する高さ検出器９１を設けてもよい（図２参照）。この高さ検出器９１の検出情報は演算装置２３Ａに送られる。この場合、演算装置２３Ａは、その検出高さが所定値以下である場合、その検出高さの中間（１／２）の高さＨdesの断面位置を指定するようにする。このように中間高さＨdesの断面位置が指定されると、演算器２３Ａは、前記合成編集された中間高さの断面位置の画像、例えばＩＭ_ｇ２´（図１１参照）を使う。この断層像ＩＭ_ｇ２´は３Ｄデータ出力回路６９、データセレクタ６７、画像出力ポート６８を介してコンピュータ２３に既に出力されている。なお、検出高さが所定値以下である場合、演算装置２３Ａより、代表面として、合成平面像ＩＭ_ALLが設定されるように構成することが望ましい。

（２）異物の境界を抽出（ステップＳ２）：
次に、演算装置２３Ａにより、各画素がソーベル値から成る合成平面像ＩＭ_ALLを閾値判定で処理する。一定の閾値を超えた各画素値の部分が異物ＡＲの境界の一部を成すので、演算装置２３Ａは、この部分を繋ぐことで異物の境界ＢＤを自動的に抽出できる（図２０参照）。勿論、一定間隔で出力される合成平面像ＩＭ_ALLに描出される対象ＯＢに異物が無ければ、かかる境界ＢＤは設定できない。この場合、図示していないが、演算装置２３Ａは「異物無」の判定を行い、その旨を表示器２３Ｂを介してオペレータに知らせる。

ここで重要な点は、画素毎に焦点が合っている全画素合焦画像（即ち、各画素がソーベル値の最大値から成る画像）を用いて異物ＡＲの境界ＢＤを抽出していることである。このため、図２１で説明するように、異物ＡＲの境界ＢＤに該当する画素値がその隣接する画素値から峻別されるので、その境界ＢＤが精度良く描出される。いま同定対象としているのは対象ＯＢに紛れ込んでいる異物ＡＲである。このため、境界ＢＤを精度良く抽出できないと、判定対象となる異物ＡＲの画素に周囲の関係ない画素、例えば対象ＯＢ自体の画素が紛れ込むことにもなり兼ねない。そのような紛れ込みがあると、対象ＯＢと異物ＡＲが混ざり合った信号になり、それはノイズを含むことになるので、異物ＡＲの種類を同定する精度が低下するという懸念がある。元々、異物ＡＲは微小な金属片や毛髪等であることを想定しているので、この境界抽出の精度確保は重要である。

（３）境界外側の画素の付加（ステップＳ３）：
上述のように異物の境界ＢＤが抽出されると、その境界ＢＤの外側に、当該境界ＢＤに隣接して予め設定した画素ＰＸ_addを付加する。この付加画素ＰＸ_addは、境界ＢＤに囲まれた、即ち、異物ＡＲに重なる対象ＯＢの部分を通るＸ線光子の数Ｗ_１，Ｗ_３を推定するためのものである。この光子数の推定はとりもなおさず、対象ＯＢのＸ線吸収量を推定することである。この推定により、オブジェクト空間における対象ＯＢの高さ、即ち「厚さ」が不明であっても異物ＡＲの種類を同定しようとすることができる。

例えば、表示器２３Ｂに表示された合成平面像ＩＭ_ALL上でオペレータが境界ＢＤを示すラインをクリックすると、演算装置２３Ａは、これに応えて、例えば所定数の画素ＰＸ_add（例えば２個分：図２２（Ａ），（Ｂ）参照）が全周に渡って自動的に付加（設定）する。図２２（Ａ）の場合、境界ＢＤの各画素位置においてその水平方向に隣接した２画素分の画素ＰＸ_addが付加される。同図（Ｂ）の場合、境界ＢＤの各画素位置においてその垂直方向に隣接した２画素分の画素ＰＸ_addが付加される。

（４）異物ＡＲに重なる検査対象ＯＢを通過するＸ線光子数Ｗ_１（i,j），Ｗ_３（i,j）を推定（ステップＳ４）：
上述のように境界ＢＤの周囲に画素ＰＸ_addが付加されると、その付加画素ＰＸ_addを通過した第１、第３エネルギー領域Ｂｉｎ_１，Ｂｉｎ_３のＸ線光子の数Ｗ_１，Ｗ_３を前述した第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３の該当する画素値から推定する（図２３、ステップＳ１０１）。次いで、各水平方向における付加画素ＰＸ_addの画素値の平均値を演算し、これを、境界ＢＤを成す各画素における境界代表値として設定する（ステップＳ１０２）。

さらに、それらの境界ＢＤを成す各画素の位置に基づき、関心領域（異物ＡＲ）の幾何学的な重心点ＧＲの位置を演算する（ステップＳ１０３）。次いで、境界ＢＲを成す各画素の位置から重心点ＧＲを通る直線ＳＴを引き、その各直線ＳＴの両端に位置する境界代表値を例えば線形補間して、第１エネルギー領域Ｂｉｎ_１における関心領域（異物ＡＲ）内の各画素（I,j）におけるＸ線光子数Ｗ_１（i,j）を推定する（ステップＳ１０４）。

この推定は、同様に、第３のエネルギー領域Ｂｉｎ_３における関心領域（異物ＡＲ）内の各画素（I,j）についても、同様、Ｘ線光子数Ｗ_３（i,j）が推定される（ステップＳ１０５）。

（５）エネルギー領域別の光子数の既知情報を推定（ステップＳ５）：
次いで、演算装置２３Ａは、予めメモリ２３Ｍに格納していたデータベースＤＢ１から第１、第３のエネルギー領域Ｂｉｎ₁、Ｂｉｎ₃のＸ線フォトンに対する搬送ベルト及び対象ＯＢの既知の吸収量Ｃ₁(i,j)及びＣ₃(i,j)をそのワークエリアに読み出す。ここでは、この吸収量Ｃ₁(i,j)及びＣ₃(i,j)は、検出されるＸ線光子数として把握される。
（６）吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」の演算（ステップＳ６）：

次いで、演算装置２３Ａは、ステップＳ４で推定したＸ線光子数Ｗ₁（i,j），Ｗ₃（i,j）の情報とステップＳ５で推定した吸収量Ｃ₁(i,j)及びＣ₃(i,j)の情報とを用い、前述した吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」を演算式（１）、（２）、（３）の何れかに基づいて演算する。この結果、関心領域、即ち異物ＡＲの領域を代表する１つの吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」が演算される。

（７）異物の種類の同定（ステップＳ７）：
次いで、演算装置２３Ａは、上述した吸収係数比「μ ₁₃／μ ₃₃」の演算値を、図１８に例示した物質の種類のデータベースＤＢ２に照合して、異物ＡＲの種類を同定する。このデータベースＤＢ２もメモリＭに予め保存されている。この結果、例えば食品に紛れ込んでいた異物ＡＲの形状を少なくとも２次元的に捉えるとともに、その種類をプラスチックか、ガラスかなどと、同定（推定、特定）することができる。

（８）同定情報の出力・表示（ステップＳ８）
次いで、演算装置２３Ａにより、上述の同定情報（異物の種類、２次元形状）が表示器２３Ｂに出力・表示される。

以上のステップＳ１〜Ｓ７の処理は、本実施形態に係るＸ線検査装置２０の場合、検査対象ＯＢのインライン検査と並行して実行される。

なお、前述した図６の回路構成において、回路要素５１〜５６がフレームデータ作成手段を構成し、再構成回路５７が断層像作成手段に相当する。

このように、本実施形態に係るＸ線検査装置２０によれば、Ｘ線検出器４２が検出したＸ線透過データからオブジェクト空間、即ち対象物が置かれる検査空間ＳＰにおいて、高さ方向に指定された範囲で複数の断層像が作成される。この複数の断層像は、Ｘ線管３１から照射されるＸ線の検査空間における広がりとＸ線検出器４２の検出面からのＸ線投影方向（Ｙ軸方向）における高さの違いとを考慮して作成される。この複数の断層像のそれぞれから、即ち、オブジェクト空間から３次元的に、異物等の物質が存在することに因るエッジ情報が抽出され、その抽出情報に基づいて断層像の画素が、その断層位置を問わずに取捨選択されて合成された１枚の合成平面像ＩＭ_ALLが作成される。この合成画像ＩＭ_ALLは、各断層像の最適焦点の部分の集合を示しているので、対象物の中の異物も良く描出されている。したがって、対象物の中に存在する異物（対象物の組成とは異なる物質）をより高分解能に描出し、その異物の存在をより容易に且つ信頼性高く検出することができる。

さらに、本実施形態によれば、３次元ソーベル値ＩＭ_３ＤもＸ線検出装置２２、具体的には検出側の一要素であるデータ処理回路４２から出力される。このため、この３次元ソーベル値ＩＭ_３Ｄを異物検出の補助の表示データとして、又は、場合によってはメインの処理データとして後処理により活用できる。例えば、上述した合成平面像ＩＭ_ALLにおいて関心のある部分を、３次元ソーベル値ＩＭ_３Ｄを使って確認する等の活用が可能になる。

また、本実施形態によれば、Ｘ線検出装置２２からコンピュータ２３に検出データが送られるときには、既に、検出装置側にて、異物検査に必要な画像、即ち、合成平面像ＩＭ_ALL、３次元ソーベル値ＩＭ_３Ｄ、及び／又はソーベル値の指標化データ（パターンの種別を示すデータ）が作られ、それらのデータが検出データに含まれている。つまり、コンピュータ２３には、既に前加工されたデータのみが一定間隔で送信されてくる。このため、データ処理回路４２（例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）で構成されたハードウェア回路）によるパイプライン処理の分だけ遅延するものの、一定周期で上述した各種の処理に付された検査データがＸ線検出装置２２から出力される。したがって、検出器４１が高速なレートでフレームデータを検出する場合でも、その大量なデータをそのままコンピュータ２３に送る必要はない。つまり、Ｘ線検出装置２２からコンピュータ２３へ転送するデータの量を減らすことができる。このため、検出器４１が持つ、高速なフレームレート（例えば６，６００ＦＰＳ）の検出能力を、転送時間がネックとなって、発揮することができないということもなく、検出器４１の高速な検出動作が活かされる。

一方、本実施形態によれば、代表像上で例えば異物として描出されている領域を例えば画素値に対する閾値処理により関心領域として設定することができる。この関心領域により指定された各画素の位置における、異なるエネルギー領域のＸ線（光子）による線質硬化現象の差異情報を物質（検査対象ＯＢや異物ＡＲ）の同定情報として利用できる。特に、予め既知の物質でデータベース化しておいた参照情報（図１８参照）を利用することで簡単に検査物質の２次元の形状及びその種類を同定することができる。

したがって、オブジェクト空間に存在する対象物（被検査品やその対検査品に混入している異物）の種類、又は、これに加えて、その対象物の形状を、その厚さに無関係に、より高精度に、かつ、より少ない演算量で同定（推定、特定）可能なＸ線検査を提供できる。

特に、前述した実施形態のように、関心領域、即ち異物ＡＲの領域を設定する断面像（代表像）として、全画素合焦画像である１枚の合成平面像ＩＭ_ALLを利用できる。この合成平面像ＩＭ_ALLはその全画素が合焦であるため、異物ＡＲをその背景（検査対象ＯＢ）から峻別し易い。つまり、閾値処理によって、異物ＡＲの輪郭を容易に且つ高精度に設定できる。したがって、異物ＡＲの種類及び２Ｄ形状も高精度に同定できる。

また、この関心領域を設定することの利点は大きい。厚さがほぼ一定とは言えない検査対象（例えば野菜、魚）であっても、関心領域を設定することで、その領域内の厚さ、即ち、検査対象自体の厚さ又は異物を含む検査対象の厚さはほぼ一定と見做すことができる。これにより、検査対象ＯＢや異物ＡＲの厚さによってＸ線吸収が変わるというファクタをほぼ無視でき、上述した同定スキームによって物質同定が可能になる。つまり、異物検査の高機能化、汎用性向上につながる。

さらに、封筒等に封入した麻薬の性状（麻薬であるか否か、その量が基準量よりも多いか否か）や、食肉ブロックの霜降りの程度（基準値に照らして霜降り度が高いか否か）などの同定も可能になる。これらの同定においても、代表像上で関心領域（内容物を限定する領域）が重要である。

さらに、上述した各実施形態においてはＸ線の線質硬化現象の傾向を示す情報（傾向情報）を把握するために、第１、第３のエネルギー領域処理の対象としていたが、これは必ずしもこの２つのエネルギー領域Ｂｉｎ_１、Ｂｉｎ_３に限るものではない。第２、第３のエネルギー領域Ｂｉｎ_２、Ｂｉｎ_３を処理の対象にしてもよい。また、３つのエネルギー領域Ｂｉｎ_１〜Ｂｉｎ_３を対象にし、その内の２つの領域について前述と同様に先に処理、別の組合せで再度、処理するといった２段階の処理であってもよい。

さらに、物質の２次元形状（関心領域で指定される領域の画像）のみならず、３Ｄデータ出力回路６９からの３Ｄデータ及びエッジ情報指標化回路７０の指標化情報を用いて、代表断層面上の関心領域で指定した領域の３次元形状を同定するようにしてもよい。

さらに、前述した実施形態において、１枚の平面上の合成画像のみを得たい場合、簡便的には、エッジ検出回路６１、合成・編集回路６２、及び第１の画像作成回路６３の代わりに、ＭＩＰ（最大値投影法）処理回路を採用することもできる。
［第３の実施形態］

次に、図２４〜図３７を参照して、本発明に係るＸ線検査装置の第３の実施形態を説明する。

この第３の実施形態に係るＸ線検査装置のハード構成は前述した第２の実施形態に係るＸ線検査装置２０と同一である。このため、本第３の実施形態において引用するハード構成の要素には、第２の実施形態にかかるＸ線検査装置２０のハード構成と同一の符号を用いて説明し、その説明を省略する。

この第３の実施形態に係るＸ線検査装置は、前述した第２の実施形態に係るＸ線検査装置と同一のハード構成において物質の別の同定法（推定法、特定法）を実施することを特徴とする。具体的には、コンピュータ２３の演算装置２３Ａ（図６参照）は、下記の処理を行う。なお、この処理は、Ｘ線検査装置の検査と並行して行ってもよいし、後処理として行ってもよい。本実施形態では、後処理で実施するものとする。

まず、最初に、演算装置２３Ａが実行する物質同定の処理の概要を説明し、その後で、重要な個々の処理を詳述する。

［物質同定の処理の概要］
図２４に示すように、後処理で物質同定の処理を行う場合、演算装置２３Ａは入力器２３Ｃから与えられるオペレータの指令に応じて、一例として、最初にメモリ２３Ｍから検査対象ＯＢの全画素合焦画像である１枚の合成平面像ＩＭ_ALLを読み出し、その合成平面像ＩＭ_ALLを代表像として表示器２３Ｂに表示させる（図２４、ステップＳ２１）。この合成平面像ＩＭ_ALLは、前述した第２の実施形態と同様に作成され、メモリ２３Ｍに保存されている。

なお、この代表像は必ずしも合成平面像ＩＭ_ALLに限られない。つまり、検査対象ＯＢがＸ線透過方向にボケが生じる程の厚みがある場合には、この合成平面像ＩＭ_ALLが代表像として設定されるが、そうでない場合には必ずしも全画素合焦画像でなくてもよく、例えば検査対象ＯＢをスキャン方向に沿って交差する１枚の断層面であってもよい。この断層面のＸ線透過方向の位置は適宜に設定することができる。

次いで、演算装置２３Ａは、表示器２３Ｂに表示された合成平面像ＩＭ_ALLにおいて物質同定のための拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを確定させる（ステップＳ２２）。この拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸは、合成平面像ＩＭ_ALLに描出されている異物ＡＲを含む適度な２次元サイズとして設定される。この拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸ確定の仕方は、図２５及び図２６を参照して後述する。

この後、演算装置２３Ａは、以下のように処理を行う。
・演算装置２３Ａは、前述した第２の実施形態で説明したように作成され、メモリ２３Ｍに保存されている第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３の画像データをそのワークエリアに読み出すとともに、それらの画像上で拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの設定を行う（ステップＳ２３）。

・次いで、演算装置２３Ａは、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３それぞれにおいて、上述のように合成平面像ＩＭ_ALL上で確定させた拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを成す複数の画素に位置的に対応する複数の画素それぞれの値から背景（即ち、検査対象ＯＢ）分のデータ、即ち背景によるＸ線吸収値を差し引いたデータを演算する（ステップＳ２４）。このため、後述するが、この差引により残ったデータは異物ＡＲ及び検査対象ＯＢのＸ線吸収値を表している（勿論、異物が存在しない場合、搬送ベルト４８及び検査対象ＯＢだけのＸ線吸収値を表している）。ただし、この残ったデータには背景、即ち、合成平面像ＩＭ_ALL上を推定演算したときの推定誤差（ここでは、この誤差分をノイズと呼ぶ）が混入している。この差引演算は、エネルギー領域合成平面像毎に実施される。

・次いで、演算装置２３Ａは、ステップＳ２４において処理された第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３の拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの画素値に基づいて２次元散布図のデータの演算・表示・処理を行い（ステップＳ２５）、この２次元散布図上での散布点の集合が成す直線の傾きｋを演算し（ステップＳ２６）、傾きテーブルを参照して２次元散布図上の直線の傾きｋに最も近い傾きｋ＝ｋｎを特定し、特定した傾きｋｎに相当する物質の種類又は性状を決定する（即ち、物質同定：ステップＳ２７）。後述するように、この傾きｋを特定する過程において、前述した、背景、即ち、合成平面像ＩＭ_ALL上を推定演算したときのノイズ（推定誤差）も除去することができる。

この決定された物質の種類又は性状は、例えば表示器２３Ｂにより表示される（特定情報の出力）（ステップＳ２８）。

これらのステップのうち、ステップＳ２２〜Ｓ２７は本実施形態の重要な演算過程であるので、図２５〜図３７を参照して改めて詳述する。

［拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの確定（ステップＳ２２）の詳細］
まず、拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを確定するための処理を詳述する。

演算装置２３Ａは、図２５に示すように、表示器２３Ｂに表示された合成平面像ＩＭ_ALLにおいて拡大関心領域を設定するための変数ｉに１を設定する（ステップＳ２２１）。次いで、演算装置２３Ａは、図２６に示すように、合成平面像ＩＭ_ALLにおいて、背景ＢＫ（即ち、搬送ベルト及び検査対象）の画像の中に、描出される異物ＡＲに外接する矩形ＲＯＩ：ＲＯＩ_１を初期設定する（ステップＳ２２２）。この初期設定は、演算装置２３Ａがオペレータとの間で入力器２３Ｃを介してインターラクティブに行う。次いで、変数ｉをインクリメントする（ｉ＝ｉ＋１）（ステップＳ２２３）。

さらに、演算装置２３Ａは、ＲＯＩ_i=(１＋α)^(i-1)ＲＯＩ_１の演算を行って関心領域ＲＯＩ_２を演算する（ステップＳ２２４）。ここで、αは、０＜α＜１の値を採る係数である。つまり、この演算により、図２６に示すように、初期設定された矩形ＲＯＩ_１の４辺が係数αに見合う分、背景ＢＫ上を外側に拡大される、これにより、異物ＡＲの外側に位置する領域ＲＯＩ_iexclude＝ＲＯＩ_２excludeを隔てた矩形ＲＯＩ_２が設定される。なお、それら４辺を必ずしも等しい割合で変えなくても、自動的に又は手動で互いに別の割合で変えてもよい。

次いで、演算装置２３Ａは、異物ＡＲを除く外側領域ＲＯＩ_iexcludeの最大偏差Ｄ_ｍを演算する（ステップＳ２２５）。この最大偏差Ｄｍは、その外側領域ＲＯＩ_iexcludeにおける「画素値の最大値ＭＡＸ−画素値の最小値ＭＩＮ」として定義される差分値である。さらに、この最大偏差Ｄ_ｍ＜βＤ_ｍが成立するか否かを判断する（ステップＳ２２６）。いまの場合、Ｄ_２＜βＤ_１が成立するか否かの判断となる。βは１≦β≦２の値を採る係数として予め設定されている。Ｄ_ｍは、合成平面像ＩＭ_ALL上で異物ＡＲを含む極力平坦な関心領域ＲＯＩ_iを採る上で必要な、且つ、取り扱うデータを有意に規定するための目安領域を決めるための閾値である。つまり、Ｄ_ｍ以上には乖離しない偏差を持つ外側領域であって、別の特徴をもつ外側領域を排除するための閾値であるとも言える。

このステップＳ２２６の判断は、最大偏差Ｄ_２を成す画素数が予め定めた十分な統計量を表す閾値よりも小さいか否かチェックすることでもよい。このステップＳ２２６の判断でＹＥＳ，即ち、最大偏差Ｄ_２＜βＤ_１が成立するときには関心領域ＲＯＩ_２を未だ外側に拡張する余地があるとし（このときの外側領域ＲＯＩ_iexclude＝ＲＯＩ_２exclude）は、その処理はステップＳ２２３に戻される。

これにより変数ｉ＝３となって、ＲＯＩ_３=(１＋α)^(３-1)ＲＯＩ_１の演算を経て、背景ＢＫ上にさらに拡張された関心領域ＲＯＩ_３が設定される（ステップＳ２２４，Ｓ２２５）。この場合、外側領域ＲＯＩ_iexclude＝ＲＯＩ_３exclude（図示せず）の最大偏差Ｄ_３が演算され、再びＤ_３＜βＤ_１が成立するか否かの判断に処せられる（ステップＳ２２６）。この判断でＹＥＳとなる場合、ＲＯＩ_３を更に拡張するための上述した処理が繰り返されるが、ＮＯの判断になると、その時点のＲＯＩ_i-1＝ＲＯＩ_MAXと設定される（ステップＳ２２７）。いまの例の場合、ｉ＝３であるから、ＲＯＩ_i-1＝ＲＯＩ_２＝ＲＯＩ_MAXである。

なお、演算装置２３Ａは、異物ＡＲとその背景ＢＫとの境界線ＢＤ上に存在する画素数を所定値Ｎ_{border_line}として演算する（ステップＳ２２８）。この所定値Ｎ_{border_line}は、後述する物質同定の処理に置いて１つの閾値として使用される。

これにより、図２６に示すように、初期設定された矩形ＲＯＩ_１をその外側に拡張しながら、合成平面像ＩＭ_ALL上で異物ＡＲを包含した極力平坦な部分であって、その且つその周辺に十分な統計量の画素数を持つ拡大関心領域ＲＯＩ_MAXが確定する。勿論、この拡大関心領域ＲＯＩ_MAXを必要以上に大きく採ることは演算量が必要以上に増大するので、無駄である。この拡大関心領域ＲＯＩ_MAXは後述する「背景の差分演算」に用いるためのものであるから、この差分を高精度に行うことができればよく、その拡大関心領域ＲＯＩ_MAXの大きさは係数βの選択によって適宜に可変設定できる。

［画像データの読出し（ステップＳ２３）の詳細］
上述のように、ステップＳ２２では、全てのエネルギー領域のＸ線光子が混合したフレームデータに基づいて作成された１枚の合焦画像、即ち合成平面像ＩＭ_ALLを使って拡大関心領域ＲＯＩ_MAXが確定される。これが終了すると、演算回路２３Ａは、メモリ２３Ｍに保存されている第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３の画像データをそのワークエリアに読み出す。さらに、その合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれから、拡大関心領域ＲＯＩ_MAXを構成する複数の画素に位置的に対応する複数の画素を特定する。これにより、図２７に模式的に示す如く、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれにおいて、合成平面像ＩＭ_ALLにおける拡大関心領域ＲＯＩ_MAXと同じ位置に拡大関心領域ＲＯＩ_MAXが設定される。このため、合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれにおいても、異物ＡＲの外側に領域ＲＯＩ_iexcludeの分だけ離れて拡大関心領域ＲＯＩ_MAXが設定される。

［背景分のＸ線吸収値を差し引く処理（ステップＳ２４）の詳細］
前述したように、ステップＳ２３において読み出された第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれにおいて、拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを成す複数の画素それぞれの値から背景ＢＫ（即ち、検査対象ＯＢ及び搬送ベルト）分のＸ線吸収値を差し引いたデータが演算される（ステップＳ２４）。なお、この差分処理は、その処理の対象となる画素の値の自然対数を採った後になされる。

この差分演算の物理的な意味を図２８〜図２９を参照して説明する。図２８（Ａ）に示すように、ステップＳ２２において確定させた拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸは異物ＡＲとして合成平面像ＩＭ_ALLに写り込んでいる領域よりも広い。この拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを横断する線Ｊ−Ｊ´に沿った画素値を表すと、図２８の示すようになる。同図において横軸は線Ｊ−Ｊ´の位置を示し、縦軸は画素値を示す。

図２８（Ａ）において、Ｊ−Ｊ´線が異物ＡＲと交差している場合、横軸方向の領域は、Ｘ線吸収（即ち画素値）の観点からみれば、異物ＡＲが存在する領域である異物領域Ａ_ＡＲとその両側の外側領域ＲＯＩ_iexcludeを示す背景領域Ａ_ＢＫとに分かれる。つまり、背景領域Ａ_ＢＫにおいてはＸ線が透過する物体は検査対象ＯＢ（搬送ベルトを含み、異物ＡＲからみれば背景ＢＫとなる）しか存在しないため、これに相当した画素値の変化をします。この変化は、背景ＢＫ、又は、背景ＢＫ＋異物ＡＲを透過するＸ線量曲線ＳＬと、このＸ線量曲線ＳＬに重畳したノイズ曲線ＮＺとで表される。このノイズ曲線ＮＺが示すノイズは、前述したように、背景ＢＫを成す合成平面像ＩＭ_ALLを推定演算するときの推定誤差分である。異物領域Ａ_ＡＲにおいては、Ｘ線は背景ＢＫとこれに重畳する異物ＡＲとを透過するので、その両者でＸ線吸収が生じることから、その画素値は減少する。このため、図２８（Ａ）の実線ＳＬは、背景ＢＫ、及び、背景ＢＫ＋異物ＡＲを透過するＸ線量の変化を模式的に表す曲線である。このノイズ曲線ＮＺの最大触れ幅の位置が最大偏差Ｄ_ｍ（異物ＡＲと拡大関心領域ＲＯＩ_MAXとの間の外側領域ＲＯＩ_iexcludeにおける画素値の最大値ＭＡＸ−最小値ＭＩＮ）である。

次に、背景ＢＫの偏差を推定する。上述のようにＸ線量曲線ＳＬにはノイズ（曲線ＮＺで示す）が重畳してノイズ有のＸ線量曲線ＳＮ_ＣＯＭを形成しているため、ノイズを除去する必要がある。そこで、演算装置２３Ａはインターラクティブに又は自動的に拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの１つの初期ラインＪ−Ｊ´を指定し（図３０、ステップＳ２４１）、その１ラインＪ−Ｊ´に沿ったノイズ有の曲線ＳＮ_ＣＯＭを１次元または２次元のローパスフィルタ又は７点から９点の移動平均処理に掛け、ノイズを除去又は抑制した極力元の状態に近いＸ線量曲線ＳＬを抽出する（ステップＳ２４２：図２８（Ａ）参照）。

次いで、演算装置２３Ａは、この抽出したＸ線量曲線ＳＬのうち、異物領域Ａ_ＡＲに画素値＝０を便宜的にマップする（ステップＳ２４３）。この画素値＝０のマップにより、図２８（Ａ）の仮想線Ｓ_０で示す如く、異物領域Ａ_ＡＲの画素値はその両隣の背景領域Ａ_ＢＫの画素値から段階状に低下して、その差が明瞭になる。この差により、演算装置２３Ａは、ここでは横軸方向（一次元）における異物領域Ａ_ＡＲの両端を認識できる。

さらに、演算装置２３Ａは、この異物領域Ａ_ＡＲの両端がその両側の背景領域Ａ_ＢＫとスムーズに繋がるように直線近似、多項式近似、スプライン近似などの近似処理を掛ける（ステップＳ２４４）。このようにフィルタ処理及び近似処理を受けた曲線ＳＬ_{ＢＫ／ＡＲ}は図２８（Ｂ）のように模式的に表される。この曲線ＳＬ_{ＢＫ／ＡＲ}は、異物ＡＲの領域を含む拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを通る１次元の方向における背景ＢＫのＸ線吸収を表わす推定情報である。

次に、演算装置２３Ａは、図２８（Ａ）に示す生のノイズ有のＸ線量曲線ＳＮ_ＣＯＭから、同図（Ｂ）に示すフィルタ処理及び近似処理を受けた曲線ＳＬ_{ＢＫ／ＡＲ}を画素毎に差し引く（ステップＳ２４５）。つまり、生データから背景ＢＫに相当するデータが差し引かれ、図２９に模式的に示すように、異物領域Ａ_ＡＲを含む拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを横断する１次元方向に並ぶ画素値の変化情報が得られる。この結果、両側の背景領域Ａ_ＢＫ及びその間の異物領域Ａ_ＡＲにおいて、背景ＢＫのＸ線吸収成分が差し引かれる。このため、背景領域Ａ_ＢＫでは、画素値＝０又はその近傍の値を中心に正側又は負側に振れる、ノイズ曲線ＮＺで洗わされるノイズ成分（背景画像の推定時の誤差）だけが残る。また、異物領域Ａ_ＡＲでは、演算上、画素値＝マイナス値であって上下に振れる変化曲線が得られる。

以上の処理は、図２６の最大領域ＲＯＩ_ＭＡＸを横断する１次元のラインＪ−Ｊ´に沿って実行された（ステップＳ２４６）。このため、この横断するラインＪ−Ｊ´を順次移動させて上述した処理を繰り返すことで、最大領域ＲＯＩ_ＭＡＸの全域、つまり全画素に対して、図２９に示す異物ＡＲの２次元領域を明瞭に知ることができる。

なお、上述した１次元のラインＪ−Ｊ´により繰り返しに代えて、その繰り返しを２次元フィルタとして行う２次元近似推定法を採用してもよい。

［２次元散布図データの演算（ステップＳ２５）の詳細］
次いで、演算装置２３Ａは、ステップＳ２４で背景分のＸ線吸収値が差し引かれた、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれの拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの画素値から２次元散布図のデータを演算する。つまり、各合成平面像ＩＭ_１（ＩＭ_３）を成す拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸ内の画素値から−μ_１ｔ（−μ_３ｔ）を演算する。ここで、μ_１はＸ線エネルギー領域Ｂｉｎ_１に属するエネルギーを持つＸ線光子をＸ線吸収係数であり、μ_３はＸ線エネルギー領域Ｂｉｎ_３に属するエネルギーを持つＸ線光子を代表するＸ線吸収係数であり、ｔは異物ＡＲの未知の一定厚さを表す。つまり、−μ_１ｔ（−μ_３ｔ）は積分値であり、Ｘ線吸収量の概念を示す。

さらに、演算装置２３Ａは、拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸ内の各画素に対して、第１エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１から演算されたＸ線吸収量−μ_１ｔを縦軸に、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_３から演算されたＸ線吸収量−μ_３ｔを横軸にとって、それらを図３１に示すようにマッピングする。同図における各点が各画素の散布状態を示す。

［２次元散布図上で近似曲線の演算（ステップＳ２６）の詳細］
図３１から判るように、この２次元散布図において、図２７に示すノイズ曲線ＮＺを成すノイズに因る散布点が原点Ｏの周辺に固まってマッピングされてノイズ成分群Ｇ_Ｎを構成し、このノイズ成分群Ｇ_Ｎから図上で左下に向かって観察したい散布点を含む散布点から成る信号群Ｇ_sigが流星の如く延びる。この信号群Ｇ_sigには、異物ＡＲによるＸ線吸収を反映したデータが含まれている。

ここで、重要なことは、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置ＧＲが座標軸−μ_３ｔ、−μ_１ｔの原点（０，０）と一致しているかどうかという点である。仮に、これらが一致している場合はそのままでよいが、図３２に示すように、背景成分の推定の誤差が起因して一致していないこともある。同図においてノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置は×印で示すように、原点（０，０）から何れかの象限にずれていることもある。

このずれは、図２７（Ｂ）で示した背景ＢＫの推定に誤差があり、この誤差分を引きずったまま背景分のＸ線吸収分のデータを差し引きしたことに因る。この場合、散布図にマッピングされたデータ全体を、かかるずれ＝０となるように、即ち、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置＝原点（０，０）となるようにオフセットさせる。勿論、背景ＢＫの推定の推定、即ち、この例の場合には合成平面像ＩＭ_ALLの推定の誤差は理想的には零であるが、実際問題として、推定誤差は不可避である。このため、オフセット等の対策が必要になる。

つまり、演算装置２３Ａは、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置を演算し（図２４：ステップＳ２６１）、その重心位置が座標軸−μ_３ｔ、−μ_１ｔの原点（０，０）と一致しているか否かを判断する（ステップＳ２６２）。この判断で不一致となった場合、その不一致分のオフセット量（μ_３ｔ_ｘ、μ_３ｔ_ｙ）を演算し（ステップＳ２６３）、そのオフセット量（μ_３ｔ_ｘ、μ_３ｔ_ｙ）を以って全散布点を座標上でオフセットさせる（ステップＳ２６４）。これにより、前述した図３１と同様に、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置＝原点（０，０）にオフセットされるとともに、座標上の全サンプル点もそのノイズ推定の誤差に因る分だけオフセットされる。この結果、全散布点は、かかるノイズ推定の誤差の影響を排除又は著しく軽減させたマッピングとなる。

一方、ステップＳ２６２の判断がＹＥＳであって、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの重心位置＝原点（０，０）を示した場合、図３３に示すように、演算装置２３Ａは最小二乗法近似法に基づいて全散布点と原点（０，０）を通る仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏを演算する（ステップＳ２６５）。この演算の対象になるのは、第１及び第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３の拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸ内の全画素、即ち異物ＡＲの領域も含んだ画素である。

この物質同定において重要なもう１つの処理は、異物ＡＲに依存した散布点とノイズを含むそれ以外の不要な散布点との峻別である。物質同定の精度をより高めるには、極力、この異物ＡＲに依存した散布点のみを抽出することが望まれる。通常、散布図上でノイズ成分群Ｇ_Ｎと信号成分群Ｇ_sigが区分けされているわけではなく両者の境界が曖昧である。そこで、ノイズを示す散布点と観察したいデータを示す散布点とを峻別するための閾値を設定する必要がある。そこで、本実施形態では、ノイズ閾値と異物閾値との２つの閾値を用いる。

まず、演算装置２３Ａは、ユーザとの間でインターラクティブに又は自動的に、散布図上においてノイズ閾値を設定する（ステップＳ２６６）。図３４に示すように、ノイズ成分群Ｇ_Ｎの−μ_１ｔ軸に沿ったノイズ分布のノイズ上限閾値Ｎoise_upperを設定する。これは散布図の各散布点の座標値を読み取ることで容易に求められる。さらに、このノイズ上限閾値Ｎoise_upperを−μ_１ｔ軸上で原点（０，０）を介して逆転させたノイズ下限閾
値−Ｎoise_upperを設定する。また原点（０，０）の−μ_１ｔ軸上方のみのノイズの分散から３σあるいは４σの閾値で自動的に、上下の閾値を決定することもできる。これらのノイズ上限閾値Ｎoise_upper及びノイズ下限閾値−Ｎoise_upperがノイズ閾値と機能する。これにより、ノイズ上限閾値Ｎoise_upper及びノイズ下限閾値−Ｎoise_upperの間に存在する散布点はノイズを示す点であることを認識できるので、後述する物質同定のための真の近似直線ＳＴ_ｔｒｕｅを演算するときに、それらノイズに相当する散布点は物質同定の処理から外すことができる。

次いで、演算装置２３Ａは、ユーザとの間でインターラクティブに又は所定のアルゴリズムに従って自動的に、異物閾値を設定する（ステップＳ２６７）。散布図上においてノイズ成分群Ｇ_Ｎを含むノイズによる散布点は、上述したノイズ閾値で排除できる。つまり、信号群Ｇ_sigの中のノイズ閾値、特にノイズ下限閾値−Ｎoise_upperによりカットされるノイズ成分群Ｇ_Ｎを含む散布点を使用すれば良い、とも考えられる。

しかし、ここで考慮しなければならないことは、異物ＡＲとその背景ＢＫ（すなわち搬送ベルトを含む検査対象ＯＢ）との境界面（画像上では境界線ＢＤ）から検出される信号に因る散布点は、異物ＡＲと背景ＢＫとの両者に依るものが混在している。このため、その情報は信頼性に劣るため、この情報をカットすることが物質同定の精度向上からは必須と言える。かかる境界面に応じた散布点は、図３５に示すように、散布図上において、ノイズ成分群Ｇ_Ｎを含むノイズに因る散布点の領域ＲＧ_noiseと異物ＡＲに因る散布点の領域ＲＧ_ＡＲとに挟まれた中間領域Ｒ_midに離散的に分布することが特徴的である。

そこで、演算装置２３Ａは、ユーザとの間でインターラクティブに又は自動的に仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏ上でノイズ下限閾値−Ｎoise_upperが示す点を通り、且つ、この近似直線ＳＴ_ｐｒｏに直交する異物閾値ＴＨ^object _-numberを初期閾値として設定する。次いで、演算装置２３Ａは、この初期異物閾値ＴＨ_initialを所定幅ずつ近似直線ＳＴ_ｐｒｏ上に沿って下方に移動させる。各移動位置において、ノイズ下限閾値−Ｎoise_upperと異物閾値ＴＨ_initialとの間に存在する散布点の数を演算する。更に、その演算数が所定値Ｎ_{border_line}に到達したか否かを判断する。この所定値Ｎ_{border_line}は図２６に示す異物ＡＲとその背景ＢＫとの境界線ＢＤ上に存在する画素数である。この演算数の判断は、演算数＝所定値Ｎ_{border_line}又は演算数≒所定値Ｎ_{border_line}の判断を繰り返す。この繰り返しの中で、かかる判断条件を満たした位置において仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏに直交する最終異物閾値ＴＨ_finalを設定する。この最終異物閾値ＴＨ_finalを超えた領域ＲＧ_ＡＲに属する散布点が異物ＡＲに因る殆ど真の散布点になる。これにより、不安定な挙動を示す境界の画素値の物質同定への混入を殆ど確実に回避又は軽減できる。

ここで、初期異物閾値ＴＨ_initial及び最終異物閾値ＴＨ_finalは共に仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏに対して直交するように線状ＲＯＩとして設定される。このため、座標軸−μ_３ｔに対して直交する線状ＲＯＩよりも散布点の弁別の誤差が少ないという効果がある。理由は、仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏ自体がある程度の物質同定情報を有して座標軸に対して傾斜しており、散布点がその直線ＳＴ_ｐｒｏに沿って分布しているためである。

次いで、演算装置２３Ａは、散布図上で最終異物閾値ＴＨ_finalを超える散布点を特定し収集する（ステップＳ２６８）。つまり、図３５に示す異物ＡＲに因る散布点の領域ＲＧ_ＡＲに在る散布点の集合と座標原点（０，０）とを通る最小二乗近似直線を演算し、これを真の近似直線ＳＴ_trueとして設定する（ステップＳ２６９）。この真の（最終の）近似直線ＳＴ_trueを図３６に例示する。この真の近似直線ＳＴ_trueを図３５の仮の近似直線ＳＴ_ｐｒｏと比較すると、その傾きは、中間領域Ｒ_midの散布点等を除外している分、変化する。しかし、その変化は不安定な挙動を示す散布点を除外したことに因るもので、その分、近似曲線ｋ_trueの演算精度は上がっている。

この真の近似直線ＳＴ_trueは異物ＡＲを成す物質の種類や性状に固有の傾きを持つ。そこで、演算装置２３Ａは、真の近似直線ＳＴ_trueの座標上で傾きｋ_trueを演算する（ステップＳ２７０）。

メモリ２３ＭのテーブルＤＢ３には、図３７に示すように、この近似曲線ＳＴ_trueの様々な傾きｋ（ｋ１，ｋ２，…）が格納されている。傾きｋ_trueの値に対して、物質の種類（アルミ、鉄、…）及び／又は性状（リューマチの疑いあり、なし）が割り当てられている。このため、演算装置２３Ａはこの輝ＤＢ３を参照して、真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueが何れの種類又は性状に合致するかを検索する（ステップＳ２７）。この検索により異物ＡＲの種類又は性状が特定される。そこで、演算装置２３Ａは、この特定結果、即ち物質の種類又は性状を示す情報を表示器２３Ｂに表示させるなど、その情報提供を行う（ステップＳ２８）。

このように、本第３の実施形態に係る物質同定によれば、第２の実施形態で説明したそれとは異なり、異物ＡＲまたは検査対象ＯＢを代表する面としての合成平面像ＩＭ_ALLにおいて、異物ＡＲまたは検査対象ＯＢの関心部分を含むように拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸを適宜なサイズで且つ極力平坦な部分に設定する。この合成平面像ＩＭ_ALL上の拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸに基づいて、異物ＡＲ（又は、検査対象ＯＢの関心部分）の境界を意識することなく、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれにおける拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸのデータを処理できる。つまり、第１、第３エネルギー領域合成平面像ＩＭ_１，ＩＭ_３のそれぞれの拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸにおいて、背景成分を除去した異物ＡＲ（又は検査対象ＯＢの関心部分）の画素値の変化情報を求める。この情報から図３１に示すように、２次元の散布図を作成し、この散布点を代表する傾きが物質の種類や性状に固有のものであるとの着眼点に従って、その傾きを求める。この傾きを求めるときに、前述したように、各種の閾値を使って、真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueを求めている。この傾きｋ_trueから異物ＡＲ（又は検査対象ＯＢの関心部分）を構成する物質の種類又は性状を同定できる。

つまり、画素値の変動が大きく誤差成分が混入し易い異物ＡＲまたは検査対象ＯＢの関心部分の境界のデータを直接、処理する必要がない。このため、物質同定の精度が格段に向上する。さらに、各種の閾値を前述した如く使用することで、かかる同定精度は飛躍的に向上する。

［第１の変形例］
続いて、図３８を参照して、上述した第３の実施形態に係る物質同定法の第１の変形例を説明する。

なお、この第１の変形例において、前述した拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの演算（図２６参照）、２次元散布図の演算（図３１参照）、及び、この２次元散布図上で真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueの演算（図３６参照）までの処理は、第３の実施形態に記載のものと同じである。このため、図３８において、それらの処理をステップＳ４１、Ｓ４２、及びＳ４３で代表させ、それらの説明を省略する。

演算装置２３Ａは、真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueを演算した後（ステップＳ４３）、図３７に模式的に示す如く、メモリ２３ＭのテーブルＤＢ３に保存してある各種の物質の種類や性状に関する、２次元散布図上の固有の傾きｋ１〜ｋｎを参照する（ステップＳ４４）。次いで、演算装置２３Ａは、それらの傾きｋ１〜ｋｎと前述した真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueとを逐一比較し、傾きｋ_trueに最も近い傾きｋｉ（ｉ＝１〜ｎ）を特定する（ステップＳ４５）。さらに、この特定した傾きｋｉに相当する物質の種類又は性状を同定（特定）し、その同定結果をユーザに提示する（ステップＳ４６）。

この第１の変形例によっても、前述した第３の実施形態で説明した物質同定と同等の作用効果が発揮される。

［第２の変形例］
続いて、図３９を参照して、上述した第３の実施形態に係る物質同定法の第２の変形例を説明する。

なお、この第２の変形例において、前述した拡大関心領域ＲＯＩ_ＭＡＸの演算（図２６参照）及び２次元散布図の演算（図３１参照）は、第３の実施形態に記載のものと同じである。このため、図３９において、それらの処理をステップＳ５１、Ｓ５２で代表させ、それらの説明を省略する。本変形例は、２次元散布図上で真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueを求める方法が異なる。

演算装置２３Ａは、前述したように２次元散布図を演算した後（ステップＳ５２）、図３７に模式的に示す如く、メモリ２３ＭのテーブルＤＢ３に保存してある各種の物質の種類や性状に関する、２次元散布図上の固有の傾きｋ１〜ｋｎを参照する（ステップＳ５３）。次いで、演算装置２３Ａは、散布図上で、参照したｋ１〜ｋｎそれぞれが呈する直線ＳＴ_１〜ＳＴ_ｎと、各種の閾値条件に合致した複数の散布点ＰＴ_１〜ＰＴ_ｎそれぞれとの間の直線距離Ｌｉの総和「シグマＬｉ」を求める（ステップＳ５４）。この直線距離Ｌｉは各散布点ＰＴｎを通る線分が各直線ＳＴ_ｎに直交する長さである（図３９、ステップＳ５４に付随させた説明図を参照）。

次いで、演算装置２３Ａは、それらの直線距離Ｌｉの総和「シグマＬｉ」の最小値を呈する傾きｋｉを特定する（ステップＳ５５）。このようにして決めた傾きｋｉは前述した２次元散布図上で真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueに等しいか又は近似したものになる。

次いで、この特定した傾きｋｉに相当する物質の種類又は性状を同定（特定）し、その同定結果をユーザに提示する（ステップＳ５６）。

この第２の変形例によっても、前述した第３の実施形態で説明した物質同定と同等の作用効果が発揮される。このように、２次元散布図上での真の近似直線ＳＴ_trueの傾きｋ_trueを様々な方法によって演算することができ、装置設計の選択の幅が広がる。

［第３の変形例］
次に、第３の変形例を説明する。この第３の変形例は前述してきた各実施形態及び各変形例の構成を発展させることができる可能な例である。

一般的に、物質が複数の物質の様々な混合比で存在している場合、特定の管電圧を有するＸ線を照射してフォトンカウンティング検出器で捉えた場合、前述した散布図化したエネルギー領域Ｂｉｎ_１、Ｂｉｎ_２，Ｂｉｎ_３の吸収係数μ_１、μ_２、μ₃を指標にした３次元の散布図も可能である。これは、この３次元空間で３次元最小二乗近似直線より傾きを求め、指標にする方法である。これは、物質毎のＸ線吸収による差を画像で見る以外の別の手法の１つと言える。

Ｘ線透過画像におけるコントラストの差は言わば、厚みと吸収によって決まるので、物質を特定する指標にはなり得ないが、３次元散布図上で求めた傾きも２次元散布図上のそれと同様に物質固有のものである。このため、例えば吸収画像としては物質間の差が見えない場合でも、散布点の集合の傾きとしては差が出る可能性が高い。このため、この３次
元散布図を用いる手法も、より本来の診断の目標に即した指標、或いは、吸収画像を大いに補い得る情報になる。

そこで、この第３の変形例では、３つのエネルギー領域Ｂｉｎ_１、Ｂｉｎ_２，Ｂｉｎ_３を使用したフォトンカウンティング型のＸ線検査装置において、Ｘ線管３１の管電圧を通常している値よりも上げることを特徴とする。

ここで、「通常している値（管電圧）」とは、フォトンカウンティング型ではない通常の積分型検出器における管電圧であって、使用するユーザによって異なる値である。

管電圧を上げるのは、エネルギー領域間のＸ線エネルギー差が増すために、平均的な吸収係数の差が増し、物質同定をする上での精度が増すためである。一例として、
・異物検査の場合、通常、４０〜６０ｋＶで使用していた管電圧を、例えば６０〜８０ｋＶに上げることで物質同定精度の向上とＸ線量の低減も可能になる。
・マンモグラフィーの場合、３５ｋＶ〜５０ｋＶ程度に上げる。

その上で、３つのエネルギー領域Ｂｉｎ_１、Ｂｉｎ_２，Ｂｉｎ_３で検出したフォトン数に基づくフレームデータから、前述した２次元散布図作成と同様に、吸収係数μ_１、μ_２、μ₃を指標にした３次元散布図を作成し、この３次元散布図から３次元的に散布点の集合の傾きを求め、物質の種類は性状を同定するように構成する。また図示しないが、おのおの散布点を３次元散布図の（０，０，０）からのベクトルと考え、そのベクトル長さが同じになるように、散布点を再マップし、球面上に分布する分布位置に応じて物質を特定するような手法にも拡張し得る。

このための構成として、演算装置２３Ａは、機能的に下記の構成を有する。すなわち、物質同定手段として機能する演算装置２３Ａは、３つのエネルギー領域それぞれの前記計
数値に応じた前記Ｘ線の透過情報に基づいた前記代表する面の第１〜第３の代表像を準備する画像準備部（図２４のステップＳ２３により機能的に構成される）と、設定された関心領域の位置に応じた、前記第１〜第３の代表像それぞれの領域を構成する画素を通過する前記Ｘ線の透過情報から３次元散布図を作成する散布図作成部（図２４のステップＳ２４、Ｓ２５より機能的に構成される）と、３次元散布図の散布点の散布状態の特性を指標化する指標化部（図２４のステップＳ２６：Ｓ２６１〜Ｓ２７０より機能的に構成される）と、散布点の散布状態の特定の情報を予め既知の物質についてデータ化して保持しているデータベースに、前記指標化手段によって指標化された前記散布状態の特性を照合して前記物質の少なくとも種類又は性状を特定する照合部（図２４のステップＳ２７により機能的に構成される）とを有する。

このため、物質のＸ線吸収差が出る（又はある）ならば、従来よりもＸ線管電圧を上げて、フォトン数を上げることで、信頼性の高い傾きを求めことができ、結果としてより信頼性の高い物質同定が可能になる。よって、特にＸ線吸収差が少ないために、コントラスト差が少なく、乳腺含有率の高い腫瘤検出やリューマチ、非破壊検査においては、このＸ線管電圧を通常使用値よりも上げることが有効である。さらに、封書の中に入っている麻薬の検査や、製品の組成のような非常に微妙な吸収差しかない検査の場合、このようにＸ線エネルギーをより高く設定して、検出器で検出するフォトン数を増やした方が、診断能（識別能）が上がると同時に副次的に透過Ｘ線量の増加からＸ線量を低減させることも可能である。

なお、本発明に係る物質同定の手法は、異物の種類を特定することで説明されているが、異物の物質同定ではなく、被検査対象物そのものの物質同定、例えば調合された薬の調合具合など、異種の物質を混ぜて商品化するような用途で、その混ぜ具合を調べる用途にも使える可能性がある。また木材や石炭などの水分保有量を検出したりする応用、牛肉、まぐろなどの脂の乗り具合を検査する用途にも適用できる可能性がある。医療用途では、従来、Ｘ線画像では判別が付き辛かったリューマチなどの軟組織の変化など、微妙な差を検出するような用途に適用し得る。勿論、その場合は、同定精度を上げるために、時間を掛けてＸ線量を増やすとか、エネルギー帯域を２つではなく更に増やして総合的に精度をあげるなどの工夫も出来る。

したがって、本手法の応用事例として下記のような応用が考えられる。
１）検査対象物が立体的な又は平面状と見做すほどの平たい構造を持つ、工業製品、食品のインラインＸ線異物検査機器
２）検査対象物が立体的な又は平面状と見做すほどの平たい構造を持つ、工業製品、食品のオフラインＸ線異物検査機器
３）異種混合物の混合割合を検査するＸ線検査機器
４）各種組成分析機器（成分の種類を同定するＸ線装置）
５）歯科用口外撮影装置（金属補綴物の種類の同定）
６）整形用スキャナー装置（骨塩定量機能付きＸ線診断装置）
７）軟組織や関節部皮質骨変化が同定可能なリューマチなどの診断装置
８）乳腺と腫瘤の識別が可能なマンモグラフィー装置

なお、本発明は必ずしも前述した実施形態及び変形例の構成に限定されるものではなく、更に様々な態様に展開して実施できる。

１０、２０，８０Ｘ線検査装置
１２，２１Ｘ線発生器
１１、３１Ｘ線管
１８、２２Ｘ線検出装置
１３、４１Ｘ線検出器
１４フレームデータ作成部
１５断層像作成部
１６エッジ情報作成部
１６Ａエッジ情報出力部
１６Ｂエッジ情報指標化部
１７合成画像作成部
１７Ａ合成画像提示部
２２データ処理回路（ＬＳＩ回路）
２３コンピュータ
３３，３３Ａコリメータ
４２データ処理回路
５１〜７０データ処理回路に含まれる回路要素
ＯＢ検査対象

Claims

Ｘ線焦点を有し、当該Ｘ線焦点からファン状の広がりを以ってＸ線を発生するＸ線管を備えたＸ線発生装置と、
複数の画素が配置された矩形状のＸ線入射窓を備え、当該各画素に入射した前記Ｘ線の光子の数を、予め定めた複数のＸ線エネルギー領域のそれぞれにおいて計数し、その計数値に応じたＸ線強度を画素値とする電気量のフレームデータを一定時間毎に出力する光子計数型のＸ線検出器と、を備え、
前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器との間に形成されるオブジェクト空間に検査対象を位置させ、当該Ｘ線管及び当該Ｘ線検出器の対または当該検査対象の何れか一方をその他方に対して相対的に所定のスキャン方向に移動させながら当該検査対象を前記Ｘ線の透過状態の情報に基づいて検査するようにしたＸ線検査装置において、
前記オブジェクト空間において設定された、前記スキャン方向に平行な複数の断層面それぞれのフレームデータを、前記Ｘ線検出器が出力した前記フレームデータから、前記Ｘ線のファン状の広がりと当該複数の断層面の当該断層面に直交する直交方向における位置とに応じて作成するフレームデータ作成手段（５１〜５６）と、
前記複数の断層面のフレームデータに基づいてラミノグラフィー法により当該複数の断層面の一部の断層面又は全ての断層面の断層像を作成する断層像作成手段（５７）と、
前記一部の断層面又は前記全ての断層面の断層像に基づいて、前記オブジェクト空間において前記検査対象と交差する面であり、かつ前記検査対象の前記Ｘ線の透過を代表する前記スキャン方向に沿った面の画像を代表像として作成する代表像作成手段（５８〜６３，６５）と、
前記代表像に関心領域を設定する関心領域設定手段（２３Ａ，２３Ｂ，２３Ｃ）と、
前記代表像上で前記関心領域により指示された画素それぞれにて、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域それぞれの前記計数値に基づく前記Ｘ線の透過情報から、前記関心領域に位置する物質の少なくとも種類又は性状を同定する物質同定手段（２３Ａ）と、
を備えたことを特徴とするＸ線検査装置。
前記互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域は、当該少なくとも２つのＸ線エネルギー領域の内のＸ線エネルギーの高い領域及び低い領域の２つのエネルギー領域であり、
前記フレームデータ作成手段は、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの全てのＸ線エネルギー領域における前記光子の第１の種類の計数値と、前記高い領域及び前記低い領域のＸ線エネルギー領域それぞれにおける当該光子の第２及び第３の種類の計数値とに基づ
いて、当該第１〜第３の種類の計数値それぞれに対応した第１〜第３の種類の前記フレームデータを作成するように構成され、
前記断層像作成手段は、前記第１〜第３の種類のフレームデータからその種類別に前記複数の断層面の断層像を作成するように構成され、
前記代表像作成手段は、前記第１の種類のフレームデータに応じた前記複数の断層面の断層像から１枚の前記代表像を作成するように構成されている、
ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査装置。
前記物質同定手段は、
前記第２及び第３の種類のフレームデータからその種類別に、前記オブジェクト空間における前記代表像の各画素と同じ３次元位置に在る前記計数値に応じた画素値を有する画像をそれぞれ作成する作成手段と、
この作成手段によりそれぞれ作成された画像を成す前記画素値に基づく前記Ｘ線の透過情報の差異情報を求め、この差異情報から前記関心領域により示された位置に在る物質の少なくとも種類又は性状を同定する物質同定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載のＸ線検査装置。
前記代表像作成手段は、
前記複数の断層像それぞれにおける前記画素値の変化に応じたエッジ情報を、当該複数の断層像それぞれの画素毎に演算し、そのエッジ情報の３次元分布を作成するエッジ情報作成手段（５８〜６１）と、
前記エッジ情報の３次元分布を前記関心領域の画素毎に、前記複数の断層面を貫く方向に探索して当該エッジ情報の最大値を検出するエッジ情報探索手段（６２）と、
前記複数の断層像又は当該複数の断層像から作成される断層像の中で前記探索されたエッジ情報の最大値を呈する画素のみを選択して合成した１枚の合成画像を前記代表像として作成する合成画像作成手段（６３）と、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載のＸ線検査装置。
前記合成画像作成手段が作成した前記１枚の合成画像を可視化して提示する合成画像提示手段（２３）を備えたことを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査装置。
前記物質同定手段により同定された前記物質の少なくとも種類又は性状を示す情報を提示する物質情報提示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記関心領域設定手段は、前記提示された合成画像を目視してオペレータが手動で前記関心領域を設定するように構成したことを特徴とする請求項５に記載のＸ線検査装置。
前記関心領域設定手段は、前記合成画像から自動的に当該合成画像に映り込んでいる検査対象の中の関心物体の輪郭を前記関心領域として設定するように構成したことを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査装置。
前記物質同定手段は、
前記合成画像上で前記関心領域により指示された、当該合成画像の画素(i,j)それぞれにおいて、前記２つのＸ線エネルギー領域の各Ｘ線エネルギー領域における前記光子の計数値(W₁(i,j),W₃(i,j))と、前記オブジェクト空間に存在する検査対象の当該各Ｘ線エネルギーに対する固有情報(Ｃ₁(i,j), Ｃ₃(i,j))とに基づいて当該各画素における前記Ｘ線の透過情報(μ₁₃(i,j), μ₃₃(i,j))を演算する透過情報演算手段と、
前記合成画像の画素(i,j)それぞれにおける前記Ｘ線の透過情報(μ₁₃(i,j), μ₃₃(i,j))から前記２つのＸ線エネルギー領域に対する線質硬化現象の傾向情報（μ₁₃(i,j)／μ₃₃
(i,j))を演算する傾向情報演算手段と、
予め種類が既知の物質に対して前記傾向情報を取得して格納されている傾向情報格納手段と、
前記傾向情報格納手段に格納されている前記傾向情報を参照して前記傾向情報から前記物質の種類又は性状を特定する物質種類・性状特定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査装置。
前記傾向情報演算手段は、前記画素毎の前記傾向情報を前記関心領域全体で平均化する平均化手段を備えたことを特徴とする請求項９に記載のＸ線検査装置。
前記傾向情報演算手段は、予め種類又は性状が既知の物質又は物質の状態に対して前記傾向情報を取得して、当該傾向情報を格納しているデータベースを有し、
前記物質種類・性状特定手段は、前記データベースに格納されている前記傾向情報を参照して前記傾向情報から前記関心領域に位置する前記物質の種類又は性状を特定するように構成したことを特徴とする請求項９に記載のＸ線検査装置。
前記物質種類・性状特定手段は、前記関心領域を成す前記合成画像の画素(i,j)毎にデータベースに格納されている前記傾向情報を参照するように構成したことを特徴とする請求項９に記載のＸ線検査装置。
前記傾向情報演算手段は、前記合成画像上の前記関心領域の周辺画素の前記計数値から前記予め種類が既知の物質に対して前記傾向情報を同定するように構成したことを特徴とする請求項１１記載のＸ線検査装置。
前記物質種類・性状特定手段が特定した前記物質の種類又は性状と、前記関心領域設定手段が設定した前記関心領域としての当該物質のサイズとを表示する物質表示手段を備えたことを特徴とする請求項１２に記載のＸ線検査装置。
前記物質表示手段は、前記検査対象と当該検査対象の中に存在する前記物質と相互に色相又は輝度を違えて表示するように構成したことを特徴とする請求項１４に記載のＸ線検査装置。
前記物質同定手段は、前記Ｘ線のエネルギー領域のうちの前記光子を検出する上で有意なエネルギー領域を複数のエネルギー領域に分けたときの少なくとも２つのエネルギー領域それぞれの前記計数値に基づく前記Ｘ線の透過情報の差異情報から、前記関心領域に位置する前記物質の少なくとも種類又は性状を含む情報を同定するように構成したことを特徴とする請求項１〜１５の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記複数のエネルギー領域は、２つのエネルギー領域又は３つ以上のエネルギー領域であり、
前記物質同定手段は、その２つのエネルギー領域それぞれ、又は、その３つ以上のエネルギー領域うちの低位及び高位の２つのエネルギー領域それぞれの前記計数値に基づく前記Ｘ線の透過情報の差異情報から、前記関心領域により示された位置に在る前記物質の少なくとも種類又は性状を含む情報を同定することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記関心領域設定手段は、
前記代表像上で関心ある部位に外接する初期領域を設定する初期領域設定手段と、
この初期領域を所定刻み分ずつ外側に拡大させる領域拡大手段と、
この領域拡大手段により拡大される外側の領域とその内側に位置する初期領域との間に
位置する画素の数が所定値に達したか否かを判断する領域判断手段と、
この判断手段により前記画素の数が前記所定値に達したと判断されたときの前記外側の領域を前記関心領域として最終的に設定する領域最終設定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１７に記載のＸ線検査装置。
前記物質同定手段は、
前記２つのエネルギー領域それぞれの前記計数値に応じた前記Ｘ線の透過情報に基づいた前記面の第１及び第２の代表像を準備する画像準備手段（Ｓ２３）と、
前記領域最終設定手段により設定された前記関心領域の位置に応じた、前記第１及び第２の代表像それぞれの領域を構成する画素を通過する前記Ｘ線の透過情報から２次元散布図を作成する散布図作成手段（Ｓ２４、Ｓ２５）と、
前記２次元散布図の散布点の散布状態の特性を指標化する指標化手段（Ｓ２６：Ｓ２６１〜Ｓ２７０）と、
前記散布点の散布状態の特定の情報を予め既知の物質についてデータ化して保持しているデータベースに、前記指標化手段によって指標化された前記散布状態の特性を照合して前記物質の少なくとも種類又は性状を特定する照合手段（Ｓ２７）と
を備えたことを特徴とする請求項１８に記載のＸ線検査装置。
前記散布図作成手段（Ｓ２４、Ｓ２５）は、
前記第１及び第２の代表像それぞれの前記関心領域の位置に応じた前記領域における検査対象の背景による前記Ｘ線の透過情報を、当該領域全体の前記Ｘ線の吸収情報から差分する差分手段（Ｓ２４：Ｓ２４１〜Ｓ２４６）と、
この差分手段による差分を受けた前記領域の各画素の前記Ｘ線の透過情報を散布点として前記２次元散布図を演算する散布図演算手段（Ｓ２５）と、
を備えたことを特徴とする請求項１９に記載のＸ線検査装置。
前記差分手段（Ｓ２４：Ｓ２４１〜Ｓ２４６）は、
前記第１及び第２の代表像それぞれの前記関心領域の位置に応じた前記領域に前記検査対象とは異なる物質が存在するときには、その物質による画素値は０であると仮定して当該領域の前記背景による前記Ｘ線の吸収情報を推定する推定手段（Ｓ２４１〜Ｓ２４４、Ｓ２４６）と、
この推定手段により推定された前記Ｘ線の吸収情報を前記領域全体の前記Ｘ線の吸収情報からの差分演算を行う差分演算手段（Ｓ２４５、Ｓ２４６）と、
を備えたことを特徴とする請求項２０に記載のＸ線検査装置。
前記指標化手段（Ｓ２６：Ｓ２６１〜Ｓ２７０）は、
前記散布図上での前記推定手段による推定誤差による誤差情報（ノイズ）の重心位置を演算する重心演算手段（Ｓ２６１）と、
前記重心位置が前記散布図の原点からオフセットしているか否かを判断するオフセット判断手段（Ｓ２６２）と、
このずれ判断手段によりオフセットが判断された場合、そのオフセット量を演算するオフセット量演算手段（Ｓ２６３）と、
前記オフセット量に基づいて前記散布図上の散布点の全体を前記重心位置が前記原点と一致するように補正する補正手段（Ｓ２６４）とを
を備えたことを特徴とする請求項２１に記載のＸ線検査装置。
前記指標化手段（Ｓ２６：Ｓ２６１〜Ｓ２７０）は、
前記散布図上の前記散布点の前記散布状態の特性を示す情報として、当該散布状態を近似する仮の近似曲線を演算する第１の近似曲線演算手段（Ｓ２６５）と、
前記仮の近似曲線にノイズを弁別するためのノイズ閾値を設定するノイズ閾値設定手段
（Ｓ２６６）と、
前記仮の近似曲線に前記ノイズ閾値よりも絶対値として大きい物質閾値を設定する物質閾値設定手段（Ｓ２６７）と、
この物質閾値により弁別される前記散布点を用いて前記散布状態を近似する真の近似曲線を演算する第２の近似曲線演算手段（Ｓ２６７，Ｓ２６８）と、
この真の近似曲線の傾きを前記特性として演算する傾き演算手段（Ｓ２７０）と、
を備えたことを特徴とする請求項２１に記載のＸ線検査装置。
前記ノイズ閾値設定手段（Ｓ２６６）は、前記推定手段による推定誤差による前記散布図上の誤差範囲を設定し、この誤差範囲を所定値だけ上回る前記ノイズ閾値を設定するように構成されている請求項２３に記載のＸ線検査装置。
前記ノイズ閾値及び前記物質閾値は前記仮の近似曲線に直交して設定される線上のＲＯＩであることを特徴とする請求項２３又は２４に記載のＸ線検査装置。
前記２次元散布図の散布点は、前記Ｘ線検出器の各画素において検出され、かつ前記検査対象を透過する前記Ｘ線の吸収係数μに当該検査対象の未知の厚さｔを勘案した物理量であるＸ線吸収値のファクタを持つμｔであることを特徴とする請求項１８〜２５の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記オブジェクト空間に前記検査対象を成す検査対象物をベルトコンベアで搬送する搬送機構を備え、
前記関心領域設定手段は、前記検査対象物の中に含まれることがある異物の輪郭を前記関心領域として設定するように構成した、
ことを特徴とする請求項１〜２６の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記オブジェクト空間に前記検査対象を成す検査対象物をベルトコンベアで搬送する搬送機構を備え、
前記関心領域設定手段は、前記検査対象物の予め定めた所望領域を前記関心領域として設定するように構成した
ことを特徴とする請求項１〜１７の何れか一項に記載のＸ線検査装置。
前記エッジ情報の３次元分布のデータを出力するエッジ情報出力手段（６４，６７，６８）を備えたことを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査装置。
少なくとも前記フレームデータ作成手段、前記断層像作成手段、前記エッジ情報作成手段、前記エッジ情報探索手段、及び、前記合成画像作成手段は、ＬＳＩ回路により前記Ｘ線検出器の出力段に一体に作り込まれていることを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査装置。
Ｘ線焦点を有し、当該Ｘ線焦点からファン状の広がりを以ってＸ線を発生するＸ線管を備えたＸ線発生装置と、
複数の画素が配置された矩形状のＸ線入射窓を備え、当該各画素に入射した前記Ｘ線の光子の数を、予め定めた複数のＸ線エネルギー領域のそれぞれにおいて計数し、その計数値に応じたＸ線強度を画素値とする電気量のフレームデータを一定時間毎に出力する光子計数型のＸ線検出器と、を備え、
前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器との間に形成されるオブジェクト空間に検査対象を位置させ、当該Ｘ線管及び当該Ｘ線検出器の対または当該検査対象の何れか一方をその他方に対して相対的に所定のスキャン方向に移動させながら当該検査対象を前記Ｘ線の透過状態の情報に基づいて検査するＸ線検査方法において、
前記オブジェクト空間において設定された、前記スキャン方向に平行な複数の断層面それぞれのフレームデータを、前記Ｘ線検出器が出力した前記フレームデータから、前記Ｘ線のファン状の広がりと当該複数の断層面の当該断層面に直交する直交方向における位置とに応じて作成し、
前記複数の断層面のフレームデータに基づいてラミノグラフィー法により当該複数の断層面の一部の断層面又は全ての断層面の断層像を作成し、
前記一部の断層面又は前記全ての断層面の断層像に基づいて、前記オブジェクト空間において前記検査対象と交差する面であり、かつ前記検査対象の前記Ｘ線の透過を代表する前記スキャン方向に沿った面の画像を代表像として設定し、
前記代表像に関心領域を設定し、
前記代表像上で前記関心領域により指示された画素それぞれにて、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域それぞれの前記計数値に基づく前記Ｘ線の透過情報の差異情報から、前記関心領域に位置する物質の少なくとも種類又は性状を同定する、
ことを特徴とするＸ線検査方法。
前記互いに異なる少なくとも２つのＸ線エネルギー領域は、当該少なくとも２つのＸ線エネルギー領域の内のＸ線エネルギーの最も高い領域及び最も低い領域の２つのエネルギー領域であり、
前記フレームデータを作成するステップは、前記複数のＸ線エネルギー領域のうちの全てのＸ線エネルギー領域における前記光子の第１の種類の計数値と、前記高い領域及び前記低い領域のＸ線エネルギー領域それぞれにおける当該光子の第２及び第３の種類の計数値とに基づいて、当該第１〜第３の種類の計数値それぞれに対応した第１〜第３の種類の前記フレームデータを作成し、
前記断層像を作成するステップは、前記第１〜第３の種類のフレームデータからその種類別に前記複数の断層面の断層像を作成し、
前記代表像を作成するステップは、前記第１の種類のフレームデータに応じた前記複数の断層面の断層像から１枚の前記代表像を作成する、
ことを特徴とする請求項３１に記載のＸ線検査方法。
前記複数のエネルギー領域は、３つのエネルギー領域であり、
前記Ｘ線管に印加する電圧は、前記複数のエネルギー領域が２つの場合の当該電圧より高い値に設定され、
前記物質同定手段は、
前記３つのエネルギー領域それぞれの前記計数値に応じた前記Ｘ線の透過情報に基づいた前記面の第１〜第３の代表像を準備する画像準備手段（Ｓ２３）と、
前記領域最終設定手段により設定された前記関心領域の位置に応じた、前記第１〜第３の代表像それぞれの領域を構成する画素を通過する前記Ｘ線の透過情報から３次元散布図を作成する散布図作成手段（Ｓ２４、Ｓ２５）と、
前記３次元散布図の散布点の散布状態の特性を指標化する指標化手段（Ｓ２６：Ｓ２６１〜Ｓ２７０）と、
前記散布点の散布状態の特定の情報を予め既知の物質についてデータ化して保持しているデータベースに、前記指標化手段によって指標化された前記散布状態の特性を照合して前記物質の少なくとも種類又は性状を特定する照合手段（Ｓ２７）と
を備えたことを特徴とする請求項１８に記載のＸ線検査装置。