JP6590381B2 - Ｘ線装置、データ処理装置及びデータ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線で対象物をスキャンしてＸ線透過データを収集し、その収集データに基づき対象物の状態を把握するＸ線装置、及び、このＸ線装置に搭載可能なデータ処理装置に係り、特に、連続スペクトラムを有するＸ線を用いたＸ線装置、及び、このＸ線装置に搭載可能なデータ処理装置に関する。

近年、Ｘ線を用いて対象物の内部の状態を調べる検査は、食品の異物検査、手荷物検査などを初めとして、医療用のＸ線マンモグラフィまで随所で広まっている。

例えば、空港や公共施設等において鞄や郵便物を開かずに、内容物の種類及び／形状を検査する、所謂、内容物検査がある。また、上述した内容物検査において、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。

このニーズに対して、例えば特許文献１（特開２０１０−０９１４８３：発明の名称は「異物検出方法および装置」）に記載の手法が提案されている。この特許文献１は、所謂、デュアルエネルギー法（又はサブトラクション法）と呼ばれる検査法をベースにしている。この検査法は、２種類のエネルギーのＸ線（即ち、波長が互いに異なる２種類のＸ線）が物質を透過するときに、その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、以下の処理を基本にしている。まず、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る。さらに、その差分画像から混入異物の成分画像を抽出し、その成分画像を閾値処理して異物を検出する。

なお、この特許公報１によれば、上記の基本処理に加えて、差分演算における最適なパラメータを自動的に設定することで、高感度な異物検出を行うことを狙っている。さらに、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。

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検出感度は、ある程度は向上するものと思われる。「ある程度」とは、撮影条件及び／画像処理条件を特定の条件に絞ったときの検出感度向上という意味である。このため、かかる条件下での実施になるため、この手法を適用できる撮影対象或いは撮影条件は限られて異物の検出可能な条件が狭い。

つまり、これらの文献に記載のデュアルエネルギー法の場合、Ｘ線の光子エネルギーと物質による減弱度合いの違いに対する精度が粗く、Ｘ線検出回路の電気ノイズや非線形特性まで考慮していないという看過できない問題を抱えている。したがって、勿論、異物の種類や性状を知ることは殆ど困難であった。つまり、これは、Ｘ線が透過する物質自体の種類や性状を同定困難であるということである。

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。

特開２０１０−０９１４８３ 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」

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のに良い。しかし、エネルギーＢＩＮ（ビン）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、ノイズが増加要因になること、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く安定した結果が得にくいこと、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。

また、特許文献２に記載の物質同定法を、例示されているように、口腔部に適用する場合、歯や顎部のような硬組織にＸ線が透過する。この場合、各Ｘ線エネルギーＢＩＮの実効エネルギーが、ビームハードニングの影響によって、対象物の厚みによる異なる。特に、低エネルギー側のＸ線エネルギーＢＩＮになるほど、その厚みによる変動は顕著になる。したがって、特許文献２に記載の物質同定法は、少なくとも厚みの情報が正確に取得できる場合に有効性を発揮できるが、厚みが不明な場合、ビームハードニング等の影響を無視できず、同定精度は低いものであった。

そこで、本発明は、光子計数型の検出器が検出する計数値から、Ｘ線のエネルギーＢＩＮ毎にビームハードニング等の物理現象によってＸ線の減弱に及ぼされた影響分を排除又は軽減した信号を得ることができ、この信号を用いた各種の処理の精度及び信頼性をより高めることができるＸ線装置、及び、このＸ線装置に好適に実施可能なデータ処理装置及びデータ処理方法を提供し、この結果として物質の同定や性状を推し測ったり、異物検出や病変検出、重量推定、厚み推定などを精度良く行ったりすることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様によれば、予め決められた連続Ｘ線スペクト
ラムを有するビーム状のＸ線を対象物に照射させ、その対象物を透過してきたＸ線の光子数に対して、予め設定した２つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮのそれぞれに属するＸ線エネルギーを持つ当該光子数を当該Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎且つ画素毎に計数して、その計数値を処理するデータ処理装置（１２）において、前記対象物と同一の物質、又は、実効原子番号に関して当該対象物と類似であると見做せる素材からなる物質の、前記Ｘ線の線束が透過する方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと当該線減弱係数μとにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性を、前記計数値に基づき前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に取得する特性取得手段（５１）と、前記特性取得手段により取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、一方の軸に前記厚さｔを採り且つ当該一方の軸と直交する他方の軸に前記Ｘ線減弱量μｔを採った２次元座標において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データを、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算する補正用データ演算手段（５２）と、を備えたことを特徴とする。

ここで、実効原子番号とは、「対象物が複数の物質（素材）で構成されている場合の、その対象物の平均的な原子番号Ｚeffと定義される。また、「対象物と同一の物質」とは、対象物と同一の組成を持つ物質（同種の物質）を言う。さらに、「実効原子番号に関して対象物と類似であると見做せる素材」とは、例えば、本発明者等の知見によれば、「前記対象物の実効原子番号の±５の範囲内の実効原子番号を有する素材である」、更に好ましくは、「前記対象物の実効原子番号の±２の範囲内の実効原子番号を有する素材」である。特に、対象物の内部の物質の種類や性状をより精度良く同定したい場合（例えば、マンモグラフィにおいて乳腺含有率を精度良く求めたい場合など）、実効原子番号は±２の範囲の素材が望ましい。それらの物質は、典型な例としては、組成的に撮像対象を模したファントムとして提供される。

上述した構成において、一例として、前記特性取得手段は、前記検出器が出力した前記計数値に基づき、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ前記画素毎に又は２つ以上の当該画素から成る画素領域毎に、前記Ｘ線減弱量μｔの特性を取得するように構成され、前記補正用データ演算手段は、前記特性取得手段により取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、前記補正用データを用い、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ前記画素毎に又は前記画素領域毎に演算するように構成されていてもよい。

さらに、前記補正用データに基づき前記計数値を、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ前記画素毎に又は前記画素領域毎に補正する補正手段を備えていてもよい。

さらに、前記補正手段により補正された前記計数値に基づき前記対象物の前記検査のためのデータ処理を行う処理手段を備えることもできる。

また、本発明の別の態様によれば、Ｘ線を照射するＸ線発生装置と、前記Ｘ線発生装置から照射され、かつ、物質を透過してきた前記Ｘ線を検出し、前記予め設定した１つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮ毎に当該Ｘ線の光子数を計数して、その計数値を出力する光子計数型の検出器と、前述した主要部を有するデータ処理装置を有するＸ線装置が提供される。

さらに、本発明の別の態様によれば、予め決められた連続Ｘ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線をＸ線管から対象物に照射し、その対象物を透過したＸ線を検出し、予め設定した１つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮそれぞれに属するＸ線エネルギを持つ光子の数を当該Ｘ線エネルギＢＩＮ毎に計数して、その計数値を出力するＸ線装置で実行されるデータ処理方法が提供される。このデータ処理方法は、前記計数値に基づき、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に、前記対象物と同一である物質、又は、実効原子番号に関して当該対象物に類似している素材からなる物質の、前記Ｘ線の線束が透過する方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと当該線減弱係数μとにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性を取得し、前記取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に、横軸に前記厚さｔを採り且つ縦軸に前記Ｘ線減弱量μｔを採った２次元座標において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データを、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算する。

なお、上記の特性取得及び補正用データ演算は、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素毎に又は２つ以上の画素から成る画素領域毎に行ってもよい。また、この特性取得及び補正用データ演算は、画素が１つの検出器（又はセンサ）の検出信号、又は、Ｘ線スペクトロメータの検出信号に対しても同様に行うことができる。Ｘ線エネルギーＢＩＮを、検出信号の収集前に設定する場合のみならず、収集後に設定可能な場合にも採用できる。

予め決められた連続Ｘ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線を対象物に照射し、そのＸ線の透過量が光子計数型の検出器により、１つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮ毎に、そのＸ線の光子数を計数され、その計数値が検出される。この計数値に基づき、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に、対象物と同種の物質のＸ線透過方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと対象物の線減弱係数μにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性がＸ線検査時又は事前に取得される。なお、このＸ線減弱量μｔの特性は、検査したい対象物に線減弱係数が近似していると見做せる素材から成る物質を代替的に採用してもよい。

次いで、取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、横軸に厚さｔを採り且つ縦軸にＸ線減弱量μｔを採った２次元座標において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データが、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算される。例えば、演算された補正用データに基づき、計数値がＸ線エネルギーＢＩＮ毎に補正される。

このため、連続Ｘ線スペクトラムを有するＸ線が対象物に照射されると、その出力である、Ｘ線エネルギーに対する計数値の分布はビームハードニング等の影響を大なり小なり受けている。しかし、本発明によれば、そのような場合でも、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に生じる平均（又は実効）Ｘ線エネルギーの変化や、そのばらつき成分を軽減又は除去するための上記補正用データが演算される。

したがって、この補正用データを使って計測値を補正することで、各Ｘ線エネルギーＢＩＮの平均（又は実効）Ｘ線エネルギーの変化や、そのばらつき成分の影響を軽減又は除去される。このため、各Ｘ線エネルギーＢＩＮを代表する、例えば平均（又は実効）Ｘ線エネルギーを持つ単色Ｘ線を対象物に照射したことと同等である。

このように、対象物を透過してきたＸ線を光子計数型の検出器で検出するときに、ビームハードニング等の物理現象によってＸ線の減弱に及ぼされた影響分を排除又は軽減した検出信号を得ることができ、この検出信号を用いた各種の処理の精度及び信頼性をより高めることができる。

また、単色Ｘ線と違って、実際には連続スペクトラムのＸ線を照射しているので、検出する光子数も圧倒的に多くなり、Ｓ／Ｎも向上する。

特に、本発明に係るＸ線装置をＸ線異物検査装置に適用する場合、検出器が２つ以上の画素を有していれば、対象物の領域のより広い範囲の物質構成を探ることができる。一方、検出器が１つの画素であっても、またＸ線スペクトロメータであっても、対象物のある小さな領域の物質の性状や物質構成を探る場合に効果が発揮される。

添付図面において、
図１は、本発明に係るＸ線装置の一実施形態の概要構成を説明するブロック図、 図１は、実施形態に係るＸ線装置において斜めに配置された検出器を説明する図、 図３は、Ｘ線の光子の入射頻度のスペクトラムに複数のエネルギーＢＩＮを設定した状態を説明する図、 図４は、データ処理装置で実行される、ビームハードニング等の影響に対する補正の概要を説明するブロック図、 図５は、Ｘ線のエネルギーＢＩＮ毎の、Ｘ線の光子の入射量（カウント）と透過量（カウント：計数値）との関係を説明する図、 図６は、Ｘ線のエネルギーＢＩＮ毎の、ビームハードニング等の影響を示す厚みｔとＸ線減弱量μｔとの関係を、アルミニウムについて例示するシミュレーショングラフ、 図７は、ビームハードニング等の影響を補正するための補正用データの作成を説明するためのグラフ、 図８は、補正用データを事前に取得しておくための、複数の既知の厚さでステップ状に形成され且つ既知の物質又はそれを模した素材で形成されたファントム（キャリブレションファントム）の一例を示す斜視図、 図９は、補正用データを事前に取得しておくための、複数の既知の厚さでステップ状に形成され且つ既知の物質又はそれを模した素材で形成されたファントム（キャリブレションファントム）の別の例を示す斜視図、 図１０は、補正用データの取得から計測データの補正、利用までの処理の概要を例示するフローチャート（第１の変形例の説明も含む）、 図１１は、３次元散布図の概念を説明する模式図、 図１２は、吸収ベクトル長画像の概念を説明する模式図、 図１３は、第２の変形例を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、 図１４は、第２の変形例に係る、プロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、 図１５は、第３の変形例を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、 図１６は、第４の変形例を説明する、ビームハードニング等の影響を補正するための補正用データの作成を説明するためのグラフ、 図１７は、第４の変形例においてプロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、 図１８は、第５の変形例を説明する、演算点の指定を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、及び、 図１９は、第５の変形例においてプロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、である。

以下、本発明に係るＸ線装置の実施形態を説明する。なお、このＸ線装置には、本発明に係るデータ処理装置も機能的に一体に搭載されている。

［第１の実施形態］
図１〜図１２を参照して、Ｘ線装置（及びデータ処理装置）の第１の実施形態を説明する。

図１に、この第１の実施形態に係るＸ線装置の概要を示す。このＸ線装置は、Ｘ線異物検査やＸ線マンモグラフィを行う装置として実施される。これらの装置は、検査の対象である対象物の断層像、投影像等の画像を取得することを目的とするほか、特に、対象物（例えば食品）に付着又は混入することが有り得る異物（即ち、対象とする素材以外の物質：例えばアルミニウムなどの金属片、ゴキブリなどの昆虫類）の有無、及び／又は、その異物の種類、性状を同定（推定、特定）することも目的している。この異物の有無を検査する装置は、Ｘ線異物検査装置として知られている。なお、本実施形態に係るＸ線装置は、異物の有無に加えて、異物が存在することが判明した場合、その異物の種類又は性状（状態）を同定するための検査、所謂、物質同定にも応用できる。

この物質同定の装置としては、既に、例えば、特開２０１３−１１９０００号公報（発明の名称：物質同定装置及び物質同定方法）、公表特許公報 ＷＯ２０１４１８１８８９
（Ａ１） （出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０６２６３１、発明の名称：ＳＵＢＳＴＡＮＣＥ ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥ ＡＮＤ ＳＵＢＳＴＡＮＣＥ
ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮ ＭＥＴＨＯＤ ＥＭＰＬＯＹＩＮＧ Ｘ−ＲＡＹ ＰＡＮＯＲＡＭＩＣ／ＣＴ ＰＨＯＴＯＧＲＡＰＨＩＮＧ）等により知られている。更に、本発明者等は、これらの物質同定技術を改善すべく、様々な提案を行っている（例えば、特願２０１５−０２３４４６、特願２０１５−８５５５１等）。

図１に、上述した様々な物質同定装置（乳房の病変を物質の同定の面から把握するＸ線マンモグラフィ装置も含む）の基本構成を備えたＸ線装置１０を示す。

このＸ線装置１０は、その基本的な構成要素として、図１に示すように、連続スペクトラムを有するＸ線を発生するＸ線管２１を有するＸ線発生装置２３と、Ｘ線管２１に対峙して配置され、Ｘ線のフォトン数を計数する光子計数型の検出器２４とを備える。Ｘ線管２１には、図示しないＸ線高電圧装置からＸ線照射のための駆動用高電圧が供給される。Ｘ線管２１と検出器２４との間に形成される空間Ｓ（オブジェクト空間）には検査対象（又は検査対象物）である対象物ＯＢが位置する。対象物ＯＢを検査する場合、Ｘ線管２１と検出器２４の対と対象物ＯＢとは互いに相対的に移動される。対象物ＯＢは、対象物を成す物質の種類又は性状を把握するＸ線検査装置の場合、検査すべき対象物それ自体である。この場合、対象物ＯＢは例えば人体の乳房である。

また、例えば、対象物（素材の種類が既知の食品、工業製品など）の内部に存在するかもしれない（又は外部に付着しているかもしれない）異物を検査するＸ線異物検査の場合、対象物ＯＢは搬送ベルト４８に載せられてオブジェクト空間Ｓを通過する（図２参照）。勿論、対象物ＯＢを固定し、その周りをＸ線管２１及び検出器２４の対が移動するように構成してもよい。

これにより、Ｘ線管２１の管焦点Ｆの焦点径は例えば０．５ｍｍφである。このため、この管焦点Ｆは殆ど点状のＸ線源と見做すことができる。Ｘ線管２１から出射されたＸ線は、コリメータ２２を介してコーンビーム状（又はファンビーム状）成形される。図１では、コーン角θ及びファン角βを有するコーンビーム状のＸ線ＸＢを示す。図１に示す構成には、対象物ＯＢがオブジェクト空間Ｓを移動する方向、即ちスキャン方向をＺ軸方向とするＸＹＺ軸の直交座標が設定されている。Ｘ線ＸＢは高さ方向であるＹ軸方向にコーンビーム状に広がって照射される。

このコーンビーム状のＸ線ビームＸＢが対象物ＯＢの内部を減弱しながら透過し、その透過Ｘ線が検出器２４に入射する。Ｘ線マンモグラフィの場合、圧迫板に圧迫された人体乳房の回りをＸ線管２１と検出器２４の対が所定角度範囲で回転する。

検出器２４は、図２に示すように、２次元のモジュールＭ（例えば０．２ｍｍ×０．２ｍｍのサイズの画素Ｐを縦横に８０縦×２０横有する）を例えば複数個（例えば２９個）、縦列に配置した縦長の形状を持つ。これにより、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）が検出層２４Ａして形成される。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２４として構成されている。なお、本実施形態では、後述するように、計測値のビームハードニング等の物理現象に因る影響を補正するように構成されている。この補正は画素Ｐ毎にも実施できるが、複数の画素Ｐを１つの領域として仮想的に設定して実施することもできる。この複数の画素を１つの領域として仮想的に設定した領域が、図２に画素領域ＰＡとして示されている。
この検出器２４は、搬送ベルト４８の下方において、その長軸方向が対象物ＯＢのスキャン方向（又はそのスキャン方向に直交する方向）に所定角（例えば約１４度程度）だけスキューするように斜めに配置されている。

各モジュールＭの検出層２４Ａは、ＣｄＴｅ，ＣＺＴなどの半導体材料からで成形した、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。この検出層２４Ａの上下両面には、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。この両電極間に高圧のバイアス電圧が印加される。

さらに、この検出器２４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Ｘ線のエネルギーＢＩＮ（領域）別に計数可能な光子計数型（ｐｈｏｔｏｎ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｔｙｐｅ）の検出器として構成されている。このエネルギーＢＩＮとしては、例えば図３に示すように、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_１〜Ｂｉｎ_３が設定されている。勿論、このエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎの数は１つであっても、複数であってもよい。エネルギー［ｋｅＶ］の下限閾値ＴＨ１以下の領域及び上限閾値ＴＨ４（管電圧に相当）以上の領域は計測不可又は使用しない領域である。このため、この閾値ＴＨ１〜ＴＨ４の間の領域が１つ（この場合、閾値はＴＨ１及びＴＨ４のみ）又は複数のエネルギーＢＩＮに分割される。例えば閾値ＴＨ２，ＴＨ３を図３のように設定し、３つのエネルギーＢＩＮが形成される。

この検出器２４には、検出層２４Ａの下面側に層状のデータ収集回路２５がＡＳＩＣ層として作り込まれている。このため、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）としてデータ収集回路２５により検出される。検出器２４とデータ収集回路２５により検出ユニット２６が構成されている。

１個の光子（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、その値が属するエネルギー領域ＢＩＮ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毎にデータ収集回路２５により収集される。

このデータ収集回路２５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 ２６７４７８７号公報に示されている。

なお、検出器２４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とも呼ばれる）を構成した光子計数型検出器であってもよい。

検出ユニット２６のデータ収集回路２５から一定フレーム毎に繰り返し出力される画素毎且つエネルギー領域ＢＩＮ毎のデジタル量の計数値は、フレームデータとして、その後段のデータ処理装置１２に通信ラインＬＮを介して送られる。

データ処理装置１２は、Ｘ線装置１０と一体の装置又は検査システムとして設けられてもよい。また、データ処理装置１２は、本実施形態のように、Ｘ線装置１０に対して通信ラインＬＮを介して通信可能に接続されている場合、常時、オンラインで接続されていてもよいし、必要なときにだけ通信可能になっていてもよい。さらに、データ処理装置１２はスタンドアロン形式で設けられていてもよい。

データ処理装置１２は、一例として、コンピュータＣＰにより構成される。このコンピュータＣＰ自体は公知の演算機能を持つコンピュータであってよく、検出ユニット２６に通信ラインＬＮを介して接続されたインターフェース（Ｉ／Ｏ）３１を備える。このインターフェース３１には、内部バスＢを介して、バッファメモリ３２、ＲＯＭ（read-only memory）３３、ＲＡＭ（random access memory）３４、ＣＰＵ（central processing unit）を備えたプロセッサ３５、画像メモリ３６、入力器３７、及び表示器３８が互いに例えば信号線を介して通信可能に接続されている。

ＲＯＭ３３には、コンピュータ読出し可能な計測値補正及び物質同定のための各種のプログラムが予め格納されている。このため、ＲＯＭ３３は、それらのプログラムを予め記憶するプログラム記憶領域（non-transitory computer recording mediumとして機能する）３３Ａを備える。さらに、このＲＯＭ３３は、後述する、キャリブレーションとしての計測値補正のためのデータを記憶する第１、第２のデータ記憶領域３３Ｂ，３３Ｃ（第１、第２の記憶手段）も備える。

プロセッサ３５は、ＲＯＭ３３のプログラム記憶領域３３Ａから、必要なプログラムを自分のワークエリアに読み出して実行する。プロセッサ３５は画像処理用のＣＰＵである。バッファメモリ３２は、検出ユニット２６から送られてきたフレームデータを一時的に保管するために使用される。ＲＡＭ３４は、プロセッサ３５の演算時に、演算に必要なデータを一時的に記憶するために使用される。

画像メモリ３６は、プロセッサ３５により処理された各種の画像データや情報を保管するために使用される。入力器３７及び表示器３８は、ユーザとの間のマン・マシンインターフェースとして機能し、このうち、入力器３７はユーザからの入力情報を受け付ける。表示器３８は、データプロセッサ３５の制御下において画像等を表示することができる。

［補正処理］
ここで、このプロセッサ３５において実行される、本発明の特徴に係る、連続スペクトラムを有するＸ線照射及び光子計数型検出によりＸ線検出を行うシステムにおける光子計数値の補正処理を説明する。

（背景）
まず、この計測値の補正の背景を説明する。

近年、連続スペクトラムを有する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、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がある。

この連続Ｘ線スペクトラムを用いる由縁は、本来、単色、つまり、ある特定のエネルギーを有するＸ線を用いて検査した方が、画像の定量性が高く、画質の制御も容易であるが、その実現が難しいからである。単色Ｘ線を発生するための装置はシンクロトロンなどの加速器が必要で、コスト面、実装面、ならびに出力パワーの問題から使用可能な状況は限られている。

これに対し、連続スペクトラムのＸ線（多色Ｘ線）は、タングステンやモリブデンのようなターゲット素材に真空下で電子を高電圧で加速して当てることで得られる。つまり、単色Ｘ線を得る場合に比べて、比較的容易に実装可能でコスト面でも圧倒的に安価に構成できる。しかし、この連続的なエネルギーを有する多色Ｘ線を用いた撮像は、画質の定量化を犠牲にしている面もあった。

特に、画質に大きく影響するファクタの一つとして、ビームハードニング（線質硬化）がある。ビームハードニングとは、連続Ｘ線が物質を通過するとき低エネルギーの方がより多く吸収され、結果的に平均（実効）エネルギーがエネルギーの高い側にシフトする現象である。このビームハードニングが生じると、アーチファクトが発生したり、再構成した画像の画素値を不正確にものにしたりする。ビームハードニングは程度の差こそあれ、物質の厚みにも依存し（厚い程、ビームハードニングが大きくなる）ている。このビームハードニングは、物理的にはＸ線光子のエネルギーの違いにより対象物の分子（原子）とＸ線光子との相互干渉が異なることの結果、生じるものと総括できる。なお、このような物理現象に因る、画質に影響するファクタとして、ビームハードニング以外に、Ｘ線発生器側に起因するヒール効果などがある。本発明の計測値の補正によれば、それらの様々な物理現象に因る悪影響をまとめて一挙に軽減できることも特徴である。

さらに、この計測値の補正は回路部品や回路基板の固体差に由来する計測値の誤差をも一緒に補正することもできる。そのような誤差には、画素毎のゲインのばらつき、オフセットのばらつき、線形性のばらつき、チャージシェアリングのばらつき等がある。これらのばらつきは、精度の高いデータ処理（物質同定等）を行うためには支障になる場合があるが、これらも改善される。

本発明等は、これまで注目されなかった各エネルギーＢＩＮにおいてさえも、Ｘ線エネルギーの大小に因ってビームハードニング等の影響があることを見出し、この問題を改善するための補正法を開発・提供するものである。この補正法は、かかる物理現象が対象物としての物質や装置に固有のものであれば、一種のキャリブレーションとも見做すことができるものであり、そのため補正用データはキャリブレションデータとも呼ぶことができる。

（補正の概要）
本実施形態に係るＸ線装置の一例としてＸ線異物検査装置を挙げると、通常、検査対象である対象物（例えばピーマン等の食品）は既知の物質（例えば主成分が水分であると見做せる）であり、その検査したい異物も予め例えば金属（例えば、アルミニウム、ガラス、鉄等の１種類又は複数種類）に絞って検査される。このため、本発明に係る計測値の補正法は、それぞれの既知の物質の補正用データを予め取得しておくことで、その補正用データを使って実施される。本発明に係るＸ線装置は、その補正に必要な処理を実現するための基本構成を提供する。そのため、本実施形態のＸ線装置は、その基本構成は以下のように概括することができる。

この基本構成は、図４に示すように、プロセッサ３５の処理を中心とするデータ処理装置１２は、ソフトウェア的に又はハードウェア的に、少なくとも、特性取得部５１と、補正用データ演算部５２とを備える。また、データ処理装置１２は機能的に補正部５３を備えていてもよい。

つまり、これらの構成要素５１〜５３は、プロセッサ、即ちコンピュータによるソフトウェアの処理として機能的に実現してもよいし、パイプライン処理を行うハードウェア回路で作成してもよい。

特性取得部５１は、検出器２４が出力した計数値に基づき、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に、対象物と同種の物質、又は、Ｘ線の線減弱係数が近似していると見做せる素材からなる物質の、Ｘ線の線束が透過する方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと当該線減弱係数μとにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性を取得するように構成されている。補正用データ演算部５２は、この特性取得部５１により取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、横軸(一方の軸)に厚さｔを採り且つ縦軸（一方の軸に直交する他方の軸）にＸ線減弱量μｔを採った２次元座標（後述する図７参照）において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データを、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算するように構成されている。

この補正用データをＲＯＭ３３の所定領域に保存しておくことで、計数値を処理するときに、その補正用データをＲＯＭ３３から読み出して利用することができる。また、この補正用データは、検査前に取得してもよいし、検査の合間、検査中、或いは、検査後に取得することもできる。さらに、一度、取得した補正用データを保存しておくことで、その後の取得毎に、補正用データを更新しながら使用することもできる。

なお、上述した特性取得及び補正用データ演算は、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素Ｐ毎に又は２つ以上の当該画素Ｐから成る画素領域ＰＡ毎に実施してよい。さらに、上述した特性取得及び補正用データ演算は、１つの画素からなるＸ線検出器又はＸ線センサの検出信号に対して行ってもよい。さらに、上述した特性取得及び補正用データ演算をＸ線スペクトロメータ（例えば、ＥＭＦジャパン（株）製、ＥＭＦ１２３型Ｘ線スペクトロメータ）が検出した信号に対しておこなってもよい。

さらに、補正部５３を備えている場合、この補正部５３は、補正用データに基づき計数値を、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に（又は、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素Ｐ毎に或いは画素領域ＰＡ毎に）補正するように構成される。

以下、この計測値の補正法を詳述する。

（補正法の詳細）
本発明は、連続スペクトラムを有するＸ線を対象物に照射し、その透過Ｘ線を、例えば複数のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_i（ｉ＝１，２，．．．）に弁別し且つ光子計数型の検出を行って計数値を求めるシステムを前提とする。このシステムにおいて、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎の入出力から計算されるμｔ（＝−ｌｎ（出力カウントＣｌ_i／入力カウントＣｏ_i：ｉ＝１，２，．．．）で計算される）の特性が、対象物のＸ線透過方向の厚みｔに応じて、座標上の原点を通る直線（目標特性）からずれる、つまり単色Ｘ線とは異なる特性（これは各Ｘ線エネルギーＢＩＮ内でのビームハードニングやヒール効果）やピクセル型半導体検出器のチャージシェアリングなどの要素も含まれることに着目する。このずれたＸ線減弱量μｔの曲線が、原点を通り傾き＝線減弱係数μ_iｏ（一定値、ｔの関数ではない）に合うように、計測されたＸ線減弱量μｔを乗算係数で補正する。この傾きμ_iｏを呈する直線状の特性は、単色Ｘ線相当の目標特性となる。この目標特性は、例えばＸ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素毎に設定される。

上記乗算係数は補正用データとして機能するデータであり、既知の素材で且つ複数の既知の厚さを有するキャリブレーション（補正用）ファントムで求めておく。

このファントムは、対象物と同一の物質、又は、実効原子番号に関して対象物と類似であると見做せる素材からなる物質で構成される。ここで、実効原子番号とは、「対象物が複数の物質（素材）で構成されている場合の、その対象物の平均的な原子番号Ｚeffと定義される（例えば、Ｉｓｏｔｏｐｅ Ｎｅｗｓ、２０１４年８月号、Ｎｏ．７２４、「実効原子番号Ｚeffを可視化する新しいＸ線イメージング方法」参照）。また、「対象物と同一の物質」とは、同一の組成を持つ素材（同種の素材）から成る物質を言う。さらに、「実効原子番号に関して対象物と類似であると見做せる素材からなる物質」とは、例えば、本発明者等の知見によれば、「前記対象物の実効原子番号の±５の範囲内の実効原子番号を有する素材」である。特に、実際の撮像において、対象物の内部に存在する物質（異物等）の種類や性状をより精度良く求めたい場合（例えば、マンモグラフィで乳腺含有率を精度良く求めたい場合など）、そのようファントム用の物質として、「前記対象物の実効原子番号の±２の範囲内の実効原子番号を有する素材」から成る物質が望ましい、との知見も得ている。例えば、対象物の実効原子番号＝７．２だとすると、ファントムとして使用する素材の実効原子番号＝７．２±５、望ましくは、７．２±２である。

この数値範囲の背景を発明者等が行っている、マンモグラフィにおいて実行される物質同定に必要不可欠なビームハードニング補正を例に説明する。乳房は正常な場合、脂肪と乳腺から構成されており、乳腺と脂肪の割合で、乳房の状態が表現される。従って、乳腺５０％、脂肪５０％の組織と同じ組成で、ビームハードニング補正ができればよいが、そのような組成のファントムを得ることは実際には難しく、別の一般的な材料を組み合せてファントムを作るしかない。今回、発明者等は株式会社京都科学（ＫＹＯＴＯ ＫＡＧＡＫＵ Ｃｏ．, ＬＴＤ）製の乳房等価板状ファントムＸＵＲ型の内、乳腺５０％、脂肪５０％等価のファントムを作りビームハードニング補正を試みた。その結果、良好な補正結果を得た。一方、アルミニウムでファントムを構成してビームハードニング補正を試みたが、補正は、組織の厚みに依存し、精度の高い物質同定は出来なかった。このことより、実効原子番号の視点から選択した類似の素材のファントムを用いて補正用データ（キャリブレーションデータ）を作り、そのデータでビームハードニング補正を行うことが重要であることがわかる。

まず、上述したファントムを用いた事前計測の一例として、複数のエネルギーＢＩＮが３つの場合について、各エネルギーＢＩＮとＸ線減弱量の関係を説明する。

図５に示すように、図３に示すＸ線のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_１〜Ｂｉｎ_３を図５の横軸に模式的に示し、縦軸に各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉ（ｉ＝１〜３）で計数されるＸ線光子の計数値を頻度として示す。連続スペクトラムを有するＸ線の照射を行うと、エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉ毎に対象物内で光子の吸収・透過があり、その透過分の光子が検出される。各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉへの入射光子数をＣｌ_１，Ｃｌ_２，Ｃｌ_３とすると、出射フォトン数Ｃｏ_１，Ｃｏ_２，Ｃｏ_３は、
Ｃｏ_１＝Ｃｌ_１×ｅ（−m_１ｔ）
Ｃｏ_２＝Ｃｌ_２×ｅ（−m_２ｔ）
Ｃｏ_３＝Ｃｌ_３×ｅ（−m_３ｔ）
で表される。ここで、m_１、m_２、m_３は各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉにおける仮想平均線減弱係数（即ち、各エネルギーＢＩＮの実効エネルギーに対する線減弱係数）であり、ｔは対象物のＸ線透過方向のパスの厚さである。ここで、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉの仮想平均線減弱係数m_１（m_２、m_３）は厚さｔには依存しないという条件が前提になっている。

図６に、連続スペクトラムのＸ線照射の下で、物質としてアルミニウム（Ａｌ）を採用し、その厚さｔと仮想減弱値m_ｉｔ（ｉ＝１〜３）を実測した結果を示す。同図（Ａ）、（Ｂ），（Ｃ）のグラフに、一番低いエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_１、中間域のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_２、最も高いエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_３の順で仮想減弱値m_ｉｔの特性が示されている。これらのグラフにおいて直線は、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉの中間のエネルギーに相当する単色Ｘ線を照射したときの仮想減弱値m_ｉｔの計算値（理論値）である。これに対して、連続スペクトラムのＸ線照射のときには、仮想減弱値m_ｉｔを示す特性は直線特性から外れ、且つ、低エネルギー側のＢＩＮになるほど、大きくカーブする。いずれのカーブも２次曲線でほぼ近似できる。これは明らかにビームハードニングをメインとする様々なファクタの影響を受け、その影響の程度は厚みｔが大きくなるほど大きいためである。

このように仮想減弱値m_ｉｔを示す特性が単色Ｘ線照射時に相当する、座標原点通過の直線特性からずれると、厚みが異なる同一物質が混在する場合３次元散布図上で、１点を中心とする一定範囲の分布からずれる散布点が発生する。換言すれば、前述の各エネルギーＢＩＮの実効エネルギーに対する線源弱係数m_ｉが、厚みｔにより変化しないという前提が崩れることを意味する。

つまり、本補正を採用する好適な一例である物質同定（種類を同定、特定、推定）するための分布状況が特定できなくなり、又は信頼性の低いものになる。

（補正用データの取得）
そこで、上記ずれた仮想減弱値の曲線を、各エネルギーＢＩＮにおいて特定の単色Ｘ線照射時に相当する、座標原点通過の直線（直線状の目標特性）になるように補正用データを予め決めておく。例えば、この補正用データは、かかる曲線を座標原点通過の直線になるように補正する乗算係数である。

図７に基づき、この補正用データを事前に準備する方法を説明する。この補正用データは、実際のＸ線検査やＸ線撮影の前に事前に取得され、ＲＯＭ３３、即ち記憶手段に記憶・保存される。実際の検査や撮影のためのスキャンのときには、それらの補正用データがＲＯＭ３３から読み出され、そのスキャンによりフレームデータとして収集された計数値が画素Ｐ毎又は画素領域ＰＡ毎に補正される。

図７の縦軸及び横軸は図６（Ａ）〜（Ｃ）と同じであり、それらの図を代表的に表している。いま、物質はアルミニウム（Ａｌ）で形成されているとする。図７に示す曲線は物質のＸ線投影方向の厚みｔに対する計測された仮想減弱値、直線はＸ線透過方向の厚みｔに対する仮想減弱値m_ｉｔ（ｉ＝１〜３）の特性例を示している。

このうち、直線は、各エネルギーＢＩＮ_ｉ（ｉ＝１〜３）の実効エネルギーを有する単色Ｘ線をアルミニウムに照射したときの仮想減弱値m_ｉｔの特性を示す。この直線は２次元座標の原点を傾きm_ｉ０で通る。この直線は、後述するカーブした曲線からの近似計算で求められる。

一方、カーブした曲線は、Ｘ線透過方向の厚さｔを変えながら、連続スペクトラムを有するＸ線（多色Ｘ線）をアルミニウムで形成された物質に照射したときの特性例である。多色Ｘ線であるので、前述したようにビームハードニング等の影響により直線に沿わずにカーブする。多色Ｘ線照射時の仮想減弱値m_ｉｔの特性は、例えば厚さｔが既知で互いに異なる複数の部分を持つファントムを使って取得される。

ここで、
μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔ：
Ｘ線エネルギーＢＩＮ_ｉ且つ厚さｔで演算される仮想減弱値（ここで、μ_ｉｍは仮想線減弱係数、ｔは厚さ）、
μ_ｉｏ＊ｔ：
各Ｘ線エネルギーＢＩＮ_ｉの厚さｔにおける単色Ｘ線相当の線減弱係数μ_ｉｏ（ｔの関数ではない）、
Ｃｉ（ｔ）：
線減弱係数μ_ｉｏを厚さｔに依存しないように置換するための乗算補正係数、
とすると、乗算補正係数Ｃ_ｉ（ｔ）は、
μ_ｉｏ＊ｔ＝Ｃ_ｉ（ｔ）＊μ_ｉｍ（ｔ）
の式から演算される。この乗算補正係数Ｃ_ｉ（ｔ）は補正用データを成す。

つまり、１つまたは複数の補正係数Ｃ_ｉ（ｔ）の候補となる関数形を想定し、何れかの関数形（例えば２次関数）で近似させる。この後、補正用データＣｉ（ｔ）は、取得された１つ以上の厚さｔについてのＸ線減弱量μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔの特性から、下記式

（ｉ＝１，２、３）
を最小にする値として演算できる。ｔｍｉｎ，ｔｍａｘは対象物が検査されるときに想定されるＸ線の線束の透過方向における当該対象物の厚さの下限値及び上限値を含む広めの値である。

このように厚さｔ毎に演算される補正用データＣ_ｉ（ｔ）がＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存される。また、この演算の途中で得られる上記関数形（例えば２次関数）を示す近似データもＲＯＭ３３の第２のデータ記憶領域３３Ｃに保存される。

（ファントム）
そこで、本実施形態では各種のファントムを使って、図７に示した仮想減弱値μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔの事前計測が画素毎に実施され、前述したように補正用データＣ_ｉ（ｔ）が画素毎に求められる。

ファントムとしては、物質の種類が既知で（例えば、ピーマンを模した水ファントム、アルミニウムを模したアルミファントム）が用いられる。図８には、一例として、食品としてのピーマンにアルミなどの金属の異物の混入を検査するＸ線異物検査をするときの、ピーマンのファントムＦＭ１を模式的に示している。このファントムＦＭ１は、ピーマンの成分は大部分が、水分であることから、Ｘ線透過性の高い容器に水を入れたもので、その部分的な高さ、即ち、Ｘ線透過方向の厚さｔがｔ＝１ｍｍ〜１９ｍｍまでステップ状に変化する構造になっている。この厚さｔは実際に異物検査に付すピーマンの素材厚をカバーするように設定されている。また、食品等の対象物に含まれる異物を模したファントムの場合、通常、対象物よりは小さいことが通常であるから、例えばアルミファントムの場合、極めて薄い段差の複数の既知の厚さを持ち、且つ、最小厚さ及び最大厚さも小さいものでよい。

さらに、図９には、ファントムＦＭ２の例を示す。このファントムＦＭ２は、人体の筋肉とＡｄｉｐｏｓｅ７０％の混合物のファントムであり、検査時に実際に想定される厚さを含むべく、一例として４〜４０ｍｍまで４ｍｍずつステップ状に厚さを変えた構成になっている。

（全体の処理の一例）
データ処理装置１２のプロセッサ３５は、一例として、図１０に示す処理を実行する。プロセッサ３５は、オペレータに所望の物質のファントムＦＭ１（ＦＭ２）をＸ線装置１０の検査位置の所定位置に置くようにオペレータに指示し（ステップＳ１）、この配置が終わるとＸ線装置１０を稼働させてファントムＦＭ１をＸ線スキャンし、その計測値を収集する（ステップＳ２）。次いで、前述したように、補正用データＣ_ｉ（ｔ）を演算し（ステップＳ３）、それをＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに記憶させて保存する（ステップＳ４）。

次いで、プロセッサ３５はオペレータとの間でインターラクティブに、別のファントムについて同様の演算を行うか確認し（ステップＳ５），それを行う場合にはステップＳ１に処理を戻し、次のファントムＦＭ２（ＦＭ１）で上述した処理を繰り返す。ファントムの数は２つに限定されるものではなく、検査したい対象物や異物の種類、性状に応じて、より多くのファントムが使用可能であり、その分、より多くの種類の物質に対する補正用データが用意される。
このファントムに依る事前の計測及び補正用データの演算が終わる場合には、処理を終える（ステップＳ６：ＹＥＳ）。しかし、終了しない場合（ステップＳ６：ＮＯ）の判断の場合には、処理をＳ７以降の検査の処理を実行する。

まず、プロセッサ３５はオペレータとの間で検査対象である対象物の選択、撮影条件設定などの検査準備をインターラクティブに行い（ステップＳ７），Ｘ線装置１０を起動させてＸ線スキャンを行う（例えば異物検査：ステップＳ８）。これにより、対象物のフレームデータ、即ち、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉ（例えばｉ＝１，２，３）の例えば画素Ｐ毎の計測値が収集される。

そこで、プロセッサ３５は、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存されていた対象物（例えば食品（ピーマン））の補正用データＣ_ｉ（ｔ）を読み出し（ステップＳ９）、計測値から求めた仮想減弱値μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔに補正用データＣ_ｉ（ｔ）を乗じて単色Ｘ線相当の線減弱値μ_ｉｏ＊ｔを演算する（ステップＳ１０）。つまり、ビームハードニング等の影響により直線に沿わずに、カーブする曲線に沿っている仮想減弱値μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔが補正される。これは、ビームハードニング等のＸ線特有の、Ｘ線検出して見なければ把握できない誤差要因を、あたかも事前に判っていたか如く、計測後に包括的にキャリブレートするキャリブレーションと見做すこともできる。なお、この補正（キャリブレーション）は画素領域ＰＡの単位で実行してもよい。

これが済むと、プロセッサ３５は、オペレータとの間でインターラクティブに計測値を処理し、検査対象である対象物に存在するかもしれない異物の存否の確認や、異物の種類の同定等を行う（ステップＳ１１）。異物の同定のときには、例えばアルミファントムやその他の物質のファントムで作成された補正用データＣ_ｉ（ｔ）が前述と同様に使用される。

この同定法の一例としては、前述したように、特開２０１３−１１９０００、公表特許公報ＷＯ２０１４１８１８８９（Ａ１）等で知られている。また、本発明者等は、かかる同定法の改善策を、特願２０１５−０２３４４６、特願２０１５−８５５５１で提案している。

さらに、プロセッサ３５は計測値の処理結果を例えば様々な態様の表示や印刷により提示する（ステップＳ１２）。この後、処理を終える。
なお、上述した処理において、ステップＳ１、Ｓ２の工程が前述した特性取得部５１（特性取得手段に相当）を機能的に構成し、ステップＳ３，Ｓ４の工程が前述した補正用データ演算部５２（補正用データ演算手段に相当）を機能的に構成し、ステップＳ９，Ｓ１０の処理が前述した補正部５３（補正手段に相当）を機能的に構成している。さらに、ステップＳ１１の工程は処理手段に相当し、ステップＳ１２の工程は提示手段に相当する。

この処理結果の提示の例として、以下に、３次元散布図及び吸収ベクトル長画像を例示する。

本実施形態では、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ_ｉを用いているので、線減弱値m_１ｔに３つの自由度がある。このため、３次元ベクトル
（μ_１ｔ_、μ_２ｔ_、μ_３ｔ）
を設定し、３次元の線減弱ベクトル（μ_１、μ_２、μ_３）の長さ、即ち、線減弱ベクトル長
（μ_１ ^２＋μ_２ ^２＋μ_３ ^２）^１／２
を分母とする正規化された３次元ベクトル（以下、線減弱ベクトルと呼ぶ）を
（μ_１，μ_２，μ_３）／（μ_１ ^２＋μ_２ ^２＋μ_３ ^２）^１／２
として演算すると、この線減弱ベクトルから厚みｔの成分が消える。互いに直交する３つの軸がm_１ｔ、m_２ｔ、m_３ｔをそれぞれ表す３次元座標を設定すると、この３次元線減弱ベクトルの始点はその３次元座標の原点に位置し、終点が半径１の例えば球体表面に位置する。この３次元線減弱ベクトルを各画素について演算し、上記３次元座標にマッピングすると、それらの終点はかかる球体表面の所定の一点を中心に、その周辺の一定範囲に分布する、統計誤差を示す点の集合として散布点される。このような散布点を描いた３次元マッピング図を、本発明者等は３次元散布図と呼んでいる。この３次元散布図の例を図１１に示す。同図において、参照符号Ｖｒが３次元線減弱ベクトルを示し、参照符号ＤＰが散布点を示す。

この球体表面、つまり、３次元散布図における線減弱ベクトルの終点の分布状況は、対象物を成す物質の種類それ自体に固有のものである。つまり、物質の種類が異なれば、分布位置は理論上、異なるので、これにより、物質の種類を同定することができる。これらの事実は、本発明者等のシミュレーションによって確認されている。

さらに、各画素におけるベクトル長さを
ｔ（μ_１ ^２＋μ_２ ^２＋μ_３ ^２）^１／２
で演算でき、本発明者等は、このスカラー量を吸収ベクトル長（又は擬似吸収値）と呼んでいる。この吸収ベクトル長を画素値として２次元画像を作成でき、本発明者等は、この
２次元画像を吸収ベクトル長画像（又は擬似吸収画像）と呼んでいる。この吸収ベクトル長画像の例を図１２に示す。

なお、３次元散布図及び吸収ベクトル長画像のうちの何れか一方だけを演算することもできる。

本発明者らのシミュレーションによれば、上述したビームハードニング等のＸ線スペクトラムに与える誤差要因を補正（又はキャリブレート）する処理を行うことで、従来に比べて、３次元散布図に描出される物質の描出能が格段に上がり、また吸収ベクトル長画像が物質毎の厚みに比例していることを確認している。

このように、本実施形態によれば、複数のエネルギーＢＩＮそれぞれにおいてＸ線光子を計数する検出器を用いるとともに、連続スペクトラムを持つＸ線で対象物をスキャンするＸ線装置において、ビームハードニングを初めとする、ヒール効果等のＸ線減弱の要因、チャージシェアリングなどの回路要因に因る誤差が含まれている計測値からその誤差を大幅に減らすことができる。これにより、計測値が最初からキャリブレーションされていたか如く補正され、その信頼性が高くなる。これは即ち、その計測値に基づいて画像再構成や対象物の分析を行うときに、それら処理がより安定し、かつより信頼性が高くなる。計測値に基づいて物質の種類や性状を同定する場合には、その同定精度が高くなることになる。

更に言えば、１つのエネルギーＢＩＮ内で、且つ同じ物質であっても、ビームハードニングによって、厚みが増すほど実効エネルギーが高くなる。これにより、通常、各エネルギーＢＩＮに１つの代表する単色Ｘ線を割り当てたような特性にはならない。しかし、本実施形態によれば、これをあたかも、エネルギーＢＩＮ毎にある単色Ｘ線を照射したが如く、振舞うように、各エネルギーＢＩＮからの計数値を補正することができる。したがって、ビームハードニング等に因る係数値の誤差要因を減らし、検査情報としての検査画像や分析マップにおける歪成分、ノイズ等を減らし、かかる検査情報の信頼性を高めることができる。

検査する対象物の物質の構成によっては、補正用データを複数組、準備するのではなく、ある主たる構成物質に近い素材で補正用データを作れば済むことも有る。この場合、別の素材も特段、補正用データを準備することなく、精度の高い物質同定を行うことができる場合もある。例えばマンモグラフィにおける乳腺、脂肪、悪性腫瘤、石灰化などの物質構成の場合、正常組織である乳腺、脂肪などの平均的な組成の実効原子番号に近い素材で補正用データを作れば十分に精度の高い物質同定を行うことが可能である。

また、このような補正は、１つの画素を備えたＸ線検出器（又はＸ線センサ）、又は、Ｘ線スペクトロメータにより対象物の透過Ｘ線を検出するシステムにも適用できる。そのようなシステムであっても、統計的に十分、精度が高いカウント情報が得られるのであれば、有効な物質同定が可能であることは言うまでもない。

また視点を変えれば、本発明の構成を物質の重量や厚みの検出に適用可能である。つまり、前述の実施形態では、物質の厚みとＸ線源弱値が原点を通る直線になるように補正をしている。このことから、対象物が単一種類の物質を中心にして構成されている場合、線源弱係数が既知であれば、物質の重量や厚みを精度良く計算することもできる。Ｘ線を使った重量測定は、食品異物検査で用いられるＸ線ＩＮ−ＬＩＮＥ検査装置で一部実現できている。しかし、これは、あくまでも比較的適用範囲（厚みや種類）が限定された野菜などの比較的組成の構成が単純な物の検査などの分野でしか実現できていない。光子計数型検出器はダイナミックレンジ（適用範囲）が広いので、各エネルギーＢＩＮの情報が０にならないようにＸ線照射条件を調整しさえすれば、精度の高い重量測定が可能な範囲は飛躍的に広がる。また、本発明のように簡便に厚みを推定する手法は、現状の技術には存在しないと言える。

［変形例］
上述した実施形態で説明した補正用データの取得に関して、更に様々な態様で実施できる。

（第１の変形例）
まず、前述した図７において説明した直線状の目標特性について様々な変形例が挙げられる。前述した目標特性の求め方はあくまで一例であり、この直線は自在に設計することができる。

例えば、対象物と同種の物質又は近似の物質の複数の互いに異なる厚さｔから設定した、当該対象物の代表的な厚さｔ_ｒと当該代表厚さｔｒ（例えば図７参照）に相当するＸ線減弱量μｔ_ｒとの交点と原点を結ぶ直線を直線状の目標特性として設定してもよい。この目標特性は、プロセッサ３５又は外部の処理装置で予め演算し、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに記憶させておけばよい。前述した図１０のステップＳ３において、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂから、その目標特性の情報を読み出して補正用データの演算に使うことができる。

（第２の変形例）
この第２の変形例も、上述と同様に、目標特性の別の設定法に関する。

この設定法は、Ｘ線エネルギーＢｉｎそれぞれの実効エネルギーあるいは固定エネルギーの理論値から計算される線源弱係数を傾きとし、且つ原点を通る直線を目標特性として設定するものである。
ここで、Ｘ線エネルギーＢＩＮそれぞれの実効エネルギーを用いる場合について説明する。図１３にＸ線エネルギースペクトルの一例を模式的に示す。同図のスペクトルの場合、図３と同様に、３つのエネルギーＢｉｎ１〜Ｂｉｎ３が設定されている。この場合、各エネルギーＢｉｎ１（〜Ｂｉｎ３）において実効エネルギーＥiを下記式から演算できる。

ｉ＝１，２，３
これは、エネルギー閾値Ｅ_ＴＨｉ〜実効エネルギーＥ_ｉの間のフォトンのカウントがエネルギー閾値Ｅ_ＴＨｉ〜Ｅ_{ＴＨｉ＋１}の間のフォトンのカウントの１／２になることを意味している。

そこで、プロセッサ３５は、大略、図１４に示すように処理を行う。つまり、プロセッサ３５は前述した実施形態と同様に、線減弱係数の観点から撮像対象物を模した物質（ファントム）のエネルギースペクトラムにおいて（図１４、ステップＳ２０１，Ｓ２０２を参照）、各実効エネルギーＥｉを上述した式に基づいて演算する（Ｓ２０３）。さらに、この各実効エネルギーＥｉにおける質量減衰係数（μ／σ： μは線減弱係数、σは密度）と密度σとを掛けた値μ（線減弱係数）を演算し、その値μを傾きとして採用する（ステップＳ２０４）。次いで、プロセッサ３５は、この傾きμを持ち原点０を通る直線を目標特性として設定し、この目標特性に基づいて補正用データ（キャリブレションデータ）を演算する（Ｓ２０５，Ｓ２０６）。さらに、この補正用データは、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存される（Ｓ２０７）。

これにより、図７と同様に、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて画素毎又は所定数の画素から成る領域毎に目標特性が設定され、補正データが演算される。この演算後は、図１０のステップＳ５以降の処理と同様に実施される。これによっても、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて、より少ない演算量により、より的確な目標特性が設定され、ビームハードニング補正を簡単に実行できる。

なお、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて、実効エネルギーの代わりに、エネルギ幅の中心位置等の固定エネルギー値を採用して目標特性を設定してもよい。

（第３の変形例）
第３の変形例は、キャリブレーションファントムが呈する厚さｔの大小部分に応じて、補正用データを取得する厚さ刻みΔｔを変える手法に関する。これは、ビームハードニング補正は一般に厚さｔが薄い方ほど精度良く実行する必要があるからである。このため、図１５に模式的に示すように、キャリブレションファントムの厚さｔが薄いほど厚さ刻みΔｔを小さい値に設定する（例えばΔｔ１＜Δｔ２）。この厚さ刻みΔｔの変更設定は、プロセッサ３５により、図１０のステップＳ３の中で実行される（ステップＳ３Ａ参照）。これにより、厚さｔに応じた、より極めの細かい補正用データ（乗算補正係数Ｃ_ｉ（ｔ）：キャリブレションデータ）を取得できる。

（第４の変形例）
前述した実施形態では、図７に示すように、物質の想定される厚さｔの全域を１つの区間として、Ｘ線減弱量μｔの特性を２次関数等で近似し、この近似式が示す曲線を傾きμ_ｉ０の目標特性に補正する補正用データを取得していた。これについては更に様々な態様で実施できる。例えば、図１６示すように、対象物の厚さを複数の区間、例えば薄い区間ｔa、中程度の厚さ区間ｔｂ、及び厚い区間ｔｃに分けて、それぞれの区間毎に前述した近似式の演算及び補正用データ算出の演算を行なうこともできる。

そのためには、プロセッサ３５は、図１０のステップＳ３において、図１７に示すように、ファントムから測定されたＸ線減弱量μｔの区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃそれぞれに対して関数近似を行う（ステップＳ３１）。次いで、プロセッサ３５は、区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃそれぞれに対して、近似式が示す曲線を傾きμ_ｉｏの目標特性に補正する（合わせ込む）補正用データを演算する（ステップＳ３２）。最後に、プロセッサ３５は各区間の補正用データを繋ぎ合わせて一つの補正用データとしてＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存する（ステップＳ３３）。

なお、この３つの区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃにおいて、何れか一つ又は二つの区間を重点補正区間として選択し、上述と同様に処理してもよい。

このようにして、対象物の厚さｔの全域に渡って又は一部分について、より極め細かく補正用データを取得できる。

（第５の変形例）
第３の変形例は、分割区間を設定するという点で第２の変形例の手法と似ているが、この分割区間を厚さｔの方向にずらしながら、補正用データを演算する点が相違する。

図１８を参照して、この第５の変形例の手法を概念的に説明する。図１８に示す曲線は、図１６で説明した、キャリブレションファントムを用いて測定した仮想減弱値μ_ｉｍ（ｔ）＊ｔの曲線を概念化して示す。この曲線において、最初（１回目）に原点０を含む、例えば３点０、Ａ、Ｂを通る曲線を例えば２次曲線で近似し、この３点０、Ａ、Ｂのうちの最初の２点０、Ａ又はそれら２点０−Ａ間を細分化した厚さ刻みΔｔ分（厚さ方向に可変であっても固定であってもよい）の補正用データを作成する。次いで、２回目の処理として、演算対象点を厚さｔの厚い側に移動させ、３点Ａ、Ｂ、Ｃを通る曲線を例えば２次曲線で近似し、この３点Ａ、Ｂ、Ｃのうちの最初の２点Ａ，Ｂ又はそれら２点Ａ−Ｂ間を細分化した厚さ刻みΔｔ分の補正用データを作成する。次いで、３回目の処理として、演算対象点を厚さｔの厚い側に移動させ、３点Ｂ，Ｃ，Ｄについて同様に処理する。４回目以降も同様に処理する。なお、演算対象点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…Ｉは厚さｔが厚くなるほど、広く設定してもよいし、一定間隔でもよい。一定間隔の場合、厚さ刻みΔｔを、厚さｔが厚くなる程大きく設定してもよい。

この場合、プロセッサ３５は、前述したステップＳ３、Ｓ４の処理の一部として、図１９に示す処理を行う。まず、プロセッサ３５は、原点０を含む複数の演算点０、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…をＩ予め定められている情報に基づいて設定する（ステップＳ３１０）。次いで、プロセッサ３５は、原点０を含む最初の３点０、Ａ，Ｂを指定し（ステップＳ３１１）、さらに、そのうちの２点０、Ａ又はそれらの間の厚さ刻みΔｔの位置にて補正用データを演算・保存する（ステップＳ３１２）。さらに、演算点を厚さｔの大の方向に例えば１点だけシフトさせ、次の３点Ａ、Ｂ、Ｃを指定した後（ステップＳ３１３）、そのうちの２点Ａ又Ｂはそれらの間の厚さ刻みΔｔの位置にて補正用データを演算・保存する（ステップＳ３１４）。これらの処理は、所定数の演算点について全て終わるまで繰り返される（ステップＳ３１５）。これが終わると、プロセッサ３５は、個々の区間で演算された補正データを読み出して結合すると共にスムージングを掛けて（ステップＳ３１６）、再度、その結合した全体の補正用データをＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存する（ステップＳ３１７）。これ以降の処理は、例えば、前述した図１０のステップＳ５以降の処理と同じである。

このように演算点を移動させながら、補正用データを演算することで、前述と同様に極め細かく補正用データを取得できる。

なお、前述した各種の変形例において、
図１４に関し、ステップＳ２０２は機能的に特性取得手段を構成し、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５は機能的に補正用データ演算手段を構成し、ステップＳ２０７が保存手段の一部を構成している。また、図１７において、ステップＳ３１及びＳ３２が機能的に補正用データ演算手段の一部を構成し、ステップＳ３３が機能的に保存手段を構成している。さらに、図１９において、ステップＳ３１０〜Ｓ３１７が機能的に補正用データ演算手段の一部を構成している。このうち、ステップＳ３１７が保存手段の一部に相当する。

本発明は、上述した実施形態及びその変形例の構成に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない限り、従来公知の様々な形態と組み合わせて実施することができる。

１０ Ｘ線装置
２１ Ｘ線管
２４ 検出器
２５ データ収集回路
１２ データ処理装置（コンピュータ）
３３ ＲＯＭ
３３Ａ プログラム記憶領域
３３Ｂ 第１のデータ記憶領域（参照データ保存手段の一部にも相当）
３３Ｃ 第２のデータ記憶領域
３５ プロセッサ（処理手段の要部を構成：ＣＰＵを搭載）
３７ 入力器
３８ 表示器（提示手段の一部に相当）
５１ 特性取得部（特性取得手段に相当）
５２ 補正用データ演算部（補正用データ演算手段に相当）
５３ 補正部（補正手段に相当）
Ｐ 画素
ＰＡ 画素領域
ＯＢ 対象物
ＦＭ１、ＦＭ２ ファントム

Claims (22)

1. 予め決められた連続Ｘ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線を対象物に照射させ、その対象物を透過してきたＸ線の光子数に対して、予め設定した２つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮのそれぞれに属するＸ線エネルギーを持つ当該光子数を当該Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎且つ画素毎に計数して、その計数値を処理するデータ処理装置（１２）において、
   前記対象物と同一の物質、又は、実効原子番号に関して当該対象物と類似であると見做せる素材からなる物質の、前記Ｘ線の線束が透過する方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと当該線減弱係数μとにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性を、前記計数値に基づき前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に取得する特性取得手段（５１）と、
   前記特性取得手段により取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、一方の軸に前記厚さｔを採り且つ当該一方の軸と直交する他方の軸に前記Ｘ線減弱量μｔを採った２次元座標において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データを、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算する補正用データ演算手段（５２）と、
   を備えたことを特徴とするデータ処理装置。
2. 前記対象物を透過してきたＸ線から前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に得られるそれぞれの前記計数値を、対応する前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの前記補正用データに基づきそれぞれ補正する補正手段（５３）を備える請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記補正用データ演算手段は、
   前記特性取得手段により取得された前記Ｘ線減弱量μｔの特性を前記厚さｔの関数で近似する近似手段（Ｓ３（Ｓ３１））と、
   前記対象物と同一の物質又は実効原子番号に関して当該対象物と類似であると見做せる素材からなる物質に、各前記Ｘ線エネルギーＢＩＮを代表するＸ線エネルギーを有する単色Ｘ線を照射したときのＸ線減弱量μｔの前記直線状の目標特性に、前記関数で近似されたＸ線減弱量μｔの特性を置換するための補正係数を前記補正用データとして演算する補正係数演算手段（Ｓ３（Ｓ３２））を有する請求項２に記載のデータ処理装置。
4. 前記近似手段は、前記厚さｔが成す前記一方の軸を複数の区間に分割し、その複数の区間それぞれにて当該厚さｔの関数で前記Ｘ線減弱量μｔの特性を近似するように構成され
   、
   前記補正係数演算手段は、前記複数の区間それぞれにて前記補正係数を演算するように構成されている請求項３に記載のデータ処理装置。
5. 前記近似手段は、前記厚さｔが成す前記一方の軸上で所定数の複数点における前記Ｘ線減弱量μｔの特性を、当該所定数の複数点の位置をずらしながら、当該厚さｔの関数で順次近似するように構成され、
   前記補正係数演算手段は、前記近似手段によりなされる前記所定数の複数点の位置の組それぞれにおいて前記補正係数を演算するように構成されている請求項４に記載のデータ処理装置。
6. 前記補正係数演算手段は、前記複数点の位置が設定される毎に、当該複数点の位置のうちの部分的な位置が成す前記厚さｔの範囲であって、その前の設定時の当該部分的な位置が成す前記厚さｔの範囲に続く当該厚さｔの範囲に対する前記補正係数を演算するように構成されている請求項５に記載のデータ処理装置。
7. 前記複数の区間は、前記厚さｔが薄い区間ほど厚さｔの刻みをより細かく設定している請求項４に記載のデータ処理装置。
8. 前記複数の区間のうち、前記厚さｔが一番薄い区間は前記２次元座標の原点を始点とする請求項４に記載のデータ処理装置。
9. 前記厚さｔの関数は、前記厚さｔの２次関数である請求項３〜８の何れか一項に記載のデータ処理装置。
10. 前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの数は３つ、または、４つ以上である請求項２〜９の何れか一項に記載のデータ処理装置。
11. 前記補正用データ演算手段は、
    前記対象物と同種の前記物質又は近似の前記物質の前記複数の互いに異なる厚さから設定した、当該対象物の代表的な厚さｔｒと当該代表厚さｔｒに相当する前記Ｘ線減弱量μｔｒとの交点と前記原点を結ぶ直線を前記直線状の目標特性として設定する目標特性設定手段（Ｓ３）を備えた請求項１０に記載のデータ処理装置。
12. 前記補正用データ演算手段は、
    前記Ｘ線エネルギーＢＩＮそれぞれの実効エネルギーあるいは固定エネルギーの理論値から計算される線源弱係数を傾きとし且つ前記原点を通る直線を前記直線状の目標特性として設定する目標特性設定手段（Ｓ３）を備えた請求項１０に記載のデータ処理装置。
13. 前記補正手段により補正されたデータを用いて前記対象物の前記Ｘ線減弱に関するベクトル情報を画素毎に演算する対象物情報演算手段と、
    前記ベクトル情報を提示する提示手段（Ｓ１２）と、を備え、
    前記対象物情報演算手段は、
    ｎ個（ｎは２以上の正の整数）の前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１〜ｎ）、
    Ｘ線投影方向で見たときの前記対象物の厚さｔ、及び、
    仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）及び厚さｔで定義されるｎ次元ベクトル（μ₁ｔ，μ₂ｔ，…，μ_nｔ）を定義したときに、
    このｎ次元ベクトルの下記計算によって導出される規格化された線減弱ベクトル
    （μ₁，μ₂，…，μ_n）／（μ₁ ²＋μ₂ ²＋μ_n ²）^1/2
    を前記ベクトル情報として演算するように構成されている請求項１０に記載のデータ処理装置。
14. 前記補正手段により補正されたデータを用いて前記対象物の前記Ｘ線減弱に関する吸収ベクトル長を画素毎に演算する対象物情報演算手段と、
    前記吸収ベクトル長を提示する提示手段（Ｓ１２）と、を備え、
    前記対象物情報演算手段は、
    ｎ個（ｎは２以上の正の整数）の前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、
    Ｘ線投影方向で見たときの前記対象物の厚さｔ、及び、
    仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）及び厚さｔで定義されるｎ次元ベクトル（μ₁ｔ，μ₂ｔ，…，μ_nｔ）を定義したときに、ベクトル長さ
    ｔ×（μ₁ ²＋μ₂ ²＋…＋μ_n ²）^1/2
    を前記吸収ベクトル長として演算するように構成された請求項１０に記載のデータ処理装置。
15. 前記補正手段により補正された前記計数値に基づき前記対象物の検査のためのデータ処理を行う処理手段（Ｓ１１）を備え、
    前記処理手段は、前記補正手段により補正されたデータを用いて前記対象物の前記Ｘ線減弱に関するベクトル情報及び吸収ベクトル長を画素毎に有する吸収ベクトル長画像を演算するように構成され、
    前記データ処理装置は、前記ベクトル情報及び吸収ベクトル長を提示するように構成された提示手段（Ｓ１２）を備え、
    前記対象物情報演算手段は、
    ｎ個（ｎは２以上の整数）の前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１、２、…、ｎ）、
    Ｘ線投影方向で見たときの前記対象物の厚さｔ、及び、
    仮想平均線減弱係数μ_i（ｉ＝１，２，…、ｎ）及び厚さｔで定義されるｎ次元ベクトル（μ₁ｔ，μ₂ｔ，…μ_nｔ）を定義したときに、
    このｎ次元ベクトルの線減弱ベクトル
    （μ₁，μ₂，…，μ_n）／（μ₁ ²＋μ₂ ²＋…＋μ_n ²）^1/2
    を前記ベクトル情報として演算し、前記吸収ベクトル長を、ベクトル長さ
    ｔ×（μ₁ ²＋μ₂ ²＋…＋μ_n ²）^1/2
    として演算するように構成された請求項１０に記載のデータ処理装置。
16. 前記補正手段により補正された前記計数値に基づき前記対象物の検査のためのデータ処理を行う処理手段（Ｓ１１）を備え、
    前記処理手段は、ｉ）前記対象物或いは当該対象物の一部を成す物質の種類又は性状、ｉｉ）当該対象物の外部に付着或いは当該対象物の内部に混入するかもれしれない異物の存在、又はｉｉｉ）当該異物の種類或いは性状、ｉｖ）前記対象物或いは当該対象物の一部を成す物質或いは当該対象物の内部に混入するかもれしれない異物の重量、ｖ）前記対象物或いは当該対象物の一部を成す物質或いは当該対象物の内部に混入するかもれしれない異物の厚み、のうちの少なくとも何れか１つを同定するように構成されている請求項１０に記載のデータ処理装置。
17. 前記対象物と同種の、又は、前記Ｘ線の減弱係数が近似していると見做せる素材からなる物質を用いて作成され、かつ、計測時に前記Ｘ線の透過方向において前記複数の既知の厚さを呈するように作成されたファントムを備え、
    前記特性取得手段は、
    前記ファントムを、検査時に前記対象物を設置する位置に配置した状態で、前記Ｘ線に
    よる前記照射を行ったときの検出器が出力した前記計数値を取得し、この前記計数値に基づき、前記ファントムの前記Ｘ線の線束が透過する方向における前記Ｘ線減弱量μｔの特性を演算するように構成され、
    前記補正用データ演算手段は、
    前記事前演算手段により演算されたＸ線減弱量μｔの特性から、前記Ｘ線減弱量μｔの特性を前記直線状の目標特性に補正するための補正用データを演算して参照用データとして事前に保有する参照データ保有手段（３３Ｂ）を有し、
    前記補正手段は、
    前記対象物の実際の検査時に、前記参照データ保有手段に保有されている前記補正用データを参照して当該検査時の前記計数値を補正するように構成されている請求項１０に記載のデータ処理装置。
18. 前記物質は、前記線減弱係数に関して前記対象物を模したファントムであって、
    前記素材は、前記対象物の実効原子番号の±５の、好ましくは±２の範囲内の範囲内の実効原子番号を有する素材である請求項１〜９の何れか一項に記載のデータ処理装置。
19. Ｘ線を照射するＸ線発生装置と、
    前記Ｘ線発生装置から照射され、かつ、物質を透過してきた前記Ｘ線を検出し、前記予め設定した１つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮ毎に当該Ｘ線の光子数を計数して、その計数値を出力する光子計数型の検出器と、
    請求項１〜９の何れか一項に記載のデータ処理装置と、を備えたＸ線装置。
20. 予め決められた連続Ｘ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線をＸ線管から対象物に照射し、その対象物を透過したＸ線を検出し、予め設定した２つ以上のＸ線エネルギーＢＩＮのそれぞれに属するＸ線エネルギを持つ光子の数を当該Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に計数して、その計数値を出力するＸ線装置で実行されるデータ処理方法において、
    前記対象物と同一の物質、又は、実効原子番号に関して当該対象物と類似であると見做せる素材からなる物質の、前記Ｘ線の線束が透過する方向における複数の互いに異なる既知の厚さｔと当該線減弱係数μとにより定義されるＸ線減弱量μｔの特性を、前記計数値に基づき前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に取得し、
    前記取得されたＸ線減弱量μｔの特性を、一方の軸に前記厚さｔを採り且つ当該一方の軸に直交する他方の軸に前記Ｘ線減弱量μｔを採った２次元座標において当該座標の原点を通る直線状の目標特性に置き換えるための補正用データを、前記Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に演算することを特徴とするデータ処理方法。
21. 前記対象物を透過してきたＸ線から前記Ｘ線エネルギーＢＩＮごとに得られるそれぞれの前記計数値を、対応する前記Ｘ線エネルギーＢＩＮの前記補正用データに基づきそれぞれ補正する請求項２０に記載のデータ処理方法。
22. 前記物質は、前記線減弱係数に関して前記対象物を模したファントムであって、
    前記素材は、前記対象物の実効原子番号の±５の範囲内の、好ましくは、±２の範囲内の実効原子番号を有する素材である請求項２０又は２１に記載のデータ処理方法。

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