JP7101719B2 - 製品を、特に食料品をx線検査する方法および装置 - Google Patents
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Description
102 製品
104 放射生成装置
106 X線放射源
108 X線放射検出装置
114 スペクトル分解型のライン検出器
116 扇型のX線ビーム
118 ピクセルライン
120 ピクセルライン
122 ピクセルライン
124 支持体
126 支持体
128 ハウジング
130 開口部
132 評価・制御ユニット
134 データ検出ユニット
136 画像処理ユニット
200 X線放射検出装置
B 運動方向
Claims (10)
- X線放射に対して異なる吸収係数を有する複数の成分の割合で分類される所定の製品類型に属する製品を、特に食料品をX線放射検査する方法において、
(a)X線放射に対してそれぞれ異なる吸収係数を有する少なくとも1つの第1および第2の成分からなる製品を含む少なくとも1つの製品類型が定義され、
(b)少なくとも1つの製品類型に属する調べられるべき製品が所定のスペクトル幅を有するX線放射で透過照射され、
(c)製品を通過したX線放射が、所定数のピクセルを有していてX線放射を各々のピクセルで離散的にスペクトル分解型に検出するスペクトル分解型のX線放射検出器によって検出され、前記X線放射検出器はX線放射量子をスペクトル分解のためにそのエネルギーに依存して所定数のエネルギーチャネルに割り当てて、各々のピクセルについて選択された、もしくは全部のエネルギーチャネルについてのスペクトル値を含む、および/または隣り合うエネルギーチャネルの1つまたは複数の群についての合計スペクトル値を含む画像データを生成し、
(d)少なくとも1つの製品類型について前記画像データを全体画像へと処理するために少なくとも1つのマッピング規則が少なくとも1つの製品類型について規定され、各々の前記マッピング規則は、全部の、または選択された前記スペクトル値と前記合計スペクトル値が全体画像の画点の全体画像値にマッピングされるように構成され、前記マッピング規則はそれぞれすべてのピクセルまたは事前設定された群の1つまたは複数のピクセルに割り当てられ、
(e)1つまたは複数の前記マッピング規則は、少なくとも1つの製品類型の製品の全体画像において、全部または選択された前記スペクトル値および全部または選択された前記合計スペクトル値の単純な加算によって全体画点をなすように生成されるグレー値画像と比較したとき、1つまたは複数の成分が基準成分に対してコントラスト増大を受けように規定され、
(f)少なくとも1つの前記マッピング規則は、各々の前記スペクトル値または各々の前記合計スペクトル値にマッピング係数が割り当てられるように規定され、各々の前記スペクトル値および各々の前記合計スペクトル値が割り当てられたマッピング係数と乗算されてそれらの積が加算されることによって、調べられるべき製品の全体画像が生成され、
(g)少なくとも1つの前記マッピング規則は少なくとも1つの製品類型についてマシンラーニング法によってコントラストを改善するために規定され、
(i)学習モードのとき、それぞれ成分のうちの1つからなりそれぞれ異なる厚みを有する複数のトレーニング製品がスペクトル分解型のX線放射検出器によって検出され、
(ii)各々の前記マッピング規則を規定するために、
(1)前記トレーニング製品について検出された、全部または選択されたピクセルもしくは隣り合うピクセルの群の前記スペクトル値または前記合計スペクトル値が前記マッピング規則の指標として利用され、
(2)所定の分類値が前記マッピング規則の目標値として利用され、同一の成分からなるすべてのトレーニング製品についての分類値は同一であり、
(3)全部または選択された前記スペクトル値および/または前記合計スペクトル値の線形結合の型式の少なくとも一つの前記マッピング規則は、多変量分析法を用いて規定される方法。 - 少なくとも1つの前記マッピング規則は、少なくとも2つの成分を所定の分類に割り当てる分類子であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記分類子は人工ニューラルネットワークであり、またはサポートベクトルマシンであることを特徴とする、請求項2に記載の方法。
- 少なくとも1つの前記マッピング規則は、少なくとも2つの群の選択された隣り合うエネルギーチャネルの前記スペクトル値または相応の前記合計スペクトル値がそれぞれ一定の重みづけ係数と乗算されてそれらの積が加算されることによって、前記画像データからデュアルエネルギー画像または多重エネルギー画像が生成されるように規定されることを特徴とする、請求項1から3のいずれか1項に記載の方法。
- 少なくとも1つの前記マッピング規則は、隣り合うエネルギーチャネルの群がスペクトル的に重なり合わないように規定され、または前記X線放射検出器は、重なり合わない群のエネルギーチャネルについての前記スペクトル値だけを画像信号が含むように、または重なり合わない群のエネルギーチャネルについての前記合計スペクトル値をすでに含むように作動または制御されることを特徴とする、請求項4に記載の方法。
- 前記多変量分析法として相関分析または判別分析が使用されることを特徴とする、請求項1から5のいずれか1項に記載の方法。
- 既知の材料を有する成分からなるトレーニング製品について得られた検出される前記スペクトル値または前記合計スペクトル値に代えてシミュレーションデータが利用され、シミュレーションデータは、エネルギー依存的な吸収係数についての事前に既知の値と、適切に選択された厚みとの積を含むことを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
- 複数の製品類型が定義され、各々の製品類型は、それぞれ同一の第1の成分と、X線放射に対して相違する吸収係数を有する少なくとも1つの第2の成分からなる製品とを含み、調べられるべき製品の同一の画像を利用して複数の全体画像が生成され、各々の全体画像の生成のためにそれぞれ異なる製品類型についての前記マッピング規則が適用されることを特徴とする、先行請求項1から7のうちいずれか1項に記載の方法。
- X線放射に対して異なる吸収係数を有する複数の成分の割合で分類される所定の製品類型に属する製品を、特に食料品をX線検査する装置において、
(a)所定のスペクトル幅を有するX線放射を生成するための少なくとも1つのX線放射源を有する放射生成装置と、
(b)所定数のピクセルを有し、調べられるべき製品を通過するX線放射を各々のピクセルで離散的にスペクトル分解して検出するスペクトル分解型のX線放射検出器とを有し、前記X線放射検出器はX線放射量子をスペクトル分解するためにそのエネルギーに依存して所定数のエネルギーチャネルに割り当てて、各々のピクセルについて選択された、または全部のエネルギーチャネルについてのスペクトル値を含む、および/または1つまたは複数の群の隣り合うエネルギーチャネルについての合計スペクトル値を含む画像データを生成し、および、
(c)前記X線放射検出器により生成される前記画像データが供給され、先行請求項1から8のうちいずれか1項に記載の方法を実施するために構成された評価・制御ユニットを有している装置。 - 前記評価・制御ユニットはメモリまたはメモリ領域を有し、その中に少なくとも1つのマッピング規則が少なくとも1つの製品類型について、特に多数の製品類型について保存されることを特徴とする、請求項9に記載の装置。
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