WO2021210442A1 - 放射線検査方法、放射線検査装置、放射線検査システム、及び放射線検査プログラム - Google Patents

放射線検査方法、放射線検査装置、放射線検査システム、及び放射線検査プログラム Download PDF

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達也 大西
須山 敏康
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浜松ホトニクス株式会社
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Definitions

  • This disclosure relates to radiation inspection methods, radiation inspection equipment, radiation inspection systems, and radiation inspection programs.
  • a sample has been inspected from an X-ray image using the energy subtraction method.
  • Patent Document 1 in one of two images in which a sample is imaged by using the energy subtraction method, a region corresponding to a component to be removed is selected and a correction for eliminating the influence of the thickness of the sample is made. Describes an X-ray imaging method for effectively removing a component to be removed from an captured image by performing the above.
  • Patent Document 1 The method described in Patent Document 1 described above is established on the premise that the region of interest, which is the region corresponding to the component to be removed in the image, can be appropriately selected. However, depending on the image, it may be difficult to recognize the boundary between a plurality of parts constituting the article. In that case, depending on the selection state of the region, the region other than the region corresponding to the substance to be removed in the image is also selected and input, and the influence of the thickness of the substance cannot be appropriately eliminated, and the image of the substance is displayed from the image. It may not be removed properly.
  • the present disclosure has been made in view of such a problem, and a radiological examination method, a radiological examination apparatus, a radiological examination program, and a radiological examination system capable of evaluating whether or not an area of interest is appropriately selected.
  • the challenge is to provide.
  • a first image in which an article is imaged in a state of being irradiated with radiation having a first energy distribution and a radiation having a second energy distribution different from the first energy distribution are irradiated. It is the first step of acquiring the second image in which the article is imaged in the state of being formed, and the region corresponding to the substance that eliminates the influence of the thickness in the region corresponding to the article in the first image or the second image. Corresponds to the second step of accepting the selection input of the region of interest, the first pixel value of each of the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the first image, and the plurality of first pixels of the second image.
  • the first pixel value and the second pixel value are obtained by specifying the second pixel value of each of the plurality of second pixels and approximating the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value.
  • a function expressing the relationship with the pixel value the third step of calculating the thickness correction function for eliminating the influence of the thickness of the substance, the first pixel value of each of the plurality of first pixels, and a plurality of Based on the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the first pixel, the first representative value, which is the representative pixel value of the first image, and the representative pixel value of the second image, respectively.
  • the fourth step of calculating a plurality of representative data which is a combination with a certain second representative value
  • the fifth step of calculating an evaluation coefficient based on the correlation between the thickness correction function and the calculated plurality of representative data and the fifth step.
  • the radiological inspection apparatus of another aspect of the present disclosure includes a first image in which the article is imaged in a state where the article is irradiated with radiation having at least one processor, which has a first energy distribution.
  • a second image in which the article is imaged in a state of being irradiated with radiation having a second energy distribution different from the first energy distribution is acquired, and the thickness of the region corresponding to the article in the first image or the second image.
  • the region of interest which is the region corresponding to the substance that eliminates the influence of
  • the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels By specifying the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels and approximating the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value.
  • a function representing the relationship between the first pixel value and the second pixel value, the thickness correction function for eliminating the influence of the thickness of the substance is calculated, and the first pixel value of each of the plurality of first pixels is calculated.
  • the first representative value which is the representative pixel value of the first image
  • the representative of the second image respectively.
  • the radiation inspection system of another aspect of the present disclosure is irradiated from the above-mentioned radiation inspection apparatus, a radiation source having a first energy distribution, and a radiation source for irradiating an article with radiation having a second energy distribution, and a radiation source.
  • a detector that permeates the article and has a first energy distribution and a detector that is irradiated from a radiation source and permeates the article and detects a radiation having a second energy distribution.
  • another aspect of the radiological inspection program of the present disclosure is a first image in which an article is imaged in a state where a computer is irradiated with radiation having a first energy distribution, and a second energy different from the first energy distribution.
  • a substance that eliminates the influence of thickness in the region corresponding to the article in the first image or the second image In the first step of acquiring a second image in which an article is imaged in a state of being irradiated with radiation having a distribution, a substance that eliminates the influence of thickness in the region corresponding to the article in the first image or the second image.
  • the first pixel A function representing the relationship between the value and the second pixel value
  • the third step of calculating the thickness correction function for eliminating the influence of the thickness of the substance, the first pixel value of each of the plurality of first pixels, And, based on the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels, the first representative value which is the representative pixel value of the first image and the representative of the second image, respectively.
  • the selection input of the region of interest is accepted in the first image or the second image, and each of the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the first image.
  • the first pixel value and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels of the second image are specified.
  • the thickness correction function is calculated by approximating the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value, and each is the first representative value of the first pixel value.
  • a plurality of representative data which is a combination of the representative value and the second representative value which is the representative value of the second pixel value, is calculated.
  • the evaluation coefficient is calculated based on the correlation between the thickness correction function and the plurality of representative data. This makes it possible to evaluate whether or not the region of interest corresponds to a single substance based on the evaluation coefficient. Therefore, according to the above methods, devices, systems, and programs, it is possible to evaluate whether or not the region of interest is properly selected.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a radiation inspection system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a perspective view showing a radiation inspection system according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the radiation inspection apparatus of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a hardware configuration of a computer system including the radiation inspection apparatus of FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of an area of interest selected and input by the selection reception unit of FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an area of interest selected and input by the selection reception unit of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a graph showing sample points and approximate curves corresponding to the region of interest in FIG.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a radiation inspection system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a perspective view showing a radiation inspection system according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the radiation inspection apparatus of the first embodiment
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a graph showing sample points and approximate curves corresponding to the region of interest in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a graph showing representative data and an approximate curve corresponding to the region of interest of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a graph showing representative data and an approximate curve corresponding to the region of interest of FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a difference image corresponding to the region of interest of FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a difference image corresponding to the region of interest of FIG.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the operation of the processing of the radiation inspection method of the first embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of image information output in the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of image information output in the second embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the processing of the radiation inspection method of the second embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the processing of the radiation inspection method of the third embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a first image acquired by the radiation inspection apparatus of the first embodiment.
  • FIG. 18 is a graph of an approximate curve calculated by first-order approximation with a radiological examination apparatus.
  • FIG. 19 is a diagram showing a subtraction image generated by the radiation inspection apparatus and a foreign matter detection result image obtained by threshold-processing the subtraction image.
  • FIG. 20 is a graph of an approximate curve calculated by quadratic approximation by a radiological examination apparatus.
  • FIG. 21 is a diagram showing a subtraction image generated by the radiation inspection apparatus and a foreign matter detection result image obtained by threshold-processing the subtraction image.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of a first image acquired by the radiation inspection apparatus of the first embodiment.
  • FIG. 23 is a graph of an approximate curve calculated by quadratic approximation by a radiological examination apparatus.
  • FIG. 24 is a diagram showing a subtraction image generated by the radiation inspection apparatus and a foreign matter detection result image obtained by threshold-processing the subtraction image.
  • the radiation inspection system 1 includes an irradiator (radiation source) 2, an image acquisition device (detector) 3, and a radiation inspection device 5.
  • the radiation inspection system 1 irradiates the article S with radiation having a plurality of energy distributions along the irradiation direction Z, and the article S takes an image in a state where the radiation having each energy distribution is irradiated.
  • It is a device that acquires a plurality of images obtained and inspects foreign matter contained in the article S based on the plurality of images.
  • the radiation inspection system 1 performs foreign matter inspection, weight inspection, inspection inspection, etc. for the article S, and examples of its use include food inspection, baggage inspection, substrate inspection, battery inspection, material inspection, and the like.
  • the radiation inspection system 1 irradiates the article S with X-rays from the X-ray source.
  • the article S is transported in the transport direction Y at a predetermined transport speed while being placed on the belt portion B1 of the belt conveyor B.
  • Article S includes, for example, various foods such as meat, fish and shellfish, agricultural products, confectionery, rubber products such as tires, resin products, metal products, resource materials such as minerals, waste, electronic parts, electronic substrates, and the like. Goods can be mentioned.
  • the irradiator 2 is arranged above the belt portion B1 at a predetermined distance from the belt portion B1.
  • the irradiator 2 is a device that irradiates the article S with X-rays in the irradiation direction Z, and functions as an X-ray source.
  • the irradiator 2 irradiates the article S with radiation having a first energy distribution and radiation having a second energy distribution different from the first energy distribution.
  • the first energy distribution is, for example, an energy band lower than the second energy distribution.
  • the irradiator 2 is a point light source and irradiates the inspection direction X so as to diffuse X-rays in a predetermined angle range.
  • the inspection direction X is a direction orthogonal to the irradiation direction Z and the transport direction Y.
  • the irradiator 2 is configured to irradiate the entire article S with X-rays in the inspection direction X (width direction of the article S). Further, in the irradiator 2, X-rays are irradiated to a divided range in the article S, which is a range smaller than the length of the entire article S in the transport direction Y.
  • the irradiator 2 is configured such that the article S is conveyed by the belt conveyor B in the conveying direction Y, so that the entire article S is irradiated with X-rays in the conveying direction Y.
  • the image acquisition device 3 is arranged below the portion of the belt portion B1 on which the article S is placed and the irradiator 2 in the irradiation direction Z.
  • the image acquisition device 3 detects radiation that is irradiated from a radiation source and passes through the article S and has a first energy distribution, and radiation that is irradiated from a radiation source and passes through the article S and has a second energy distribution. Then, the image acquisition device 3 acquires an image in which the article S is captured in a state of being irradiated with radiation having a predetermined energy distribution.
  • the image acquisition device 3 includes a first image acquisition unit 31, a second image acquisition unit 32, and a control unit 33.
  • the first image acquisition unit 31 acquires the first image in which the article S is imaged in a state of being irradiated with radiation having the first energy distribution.
  • the first image acquisition unit 31 includes a first detection unit 311 and a first image correction unit 312.
  • the first detection unit 311 is located on the upstream side in the X-ray irradiation direction Z.
  • the first detection unit 311 detects the range of the first energy distribution of the X-rays irradiated from the irradiator 2 and transmitted through the article S, and generates image data.
  • image data a method of generating image data by the first detection unit 311 will be described.
  • the first detection unit 311 includes a scintillator layer (not shown) corresponding to the first energy distribution and a line sensor (not shown) corresponding to the first energy distribution.
  • the scintillator layer corresponding to the first energy distribution extends along the inspection direction X and converts an X-ray image having the first energy distribution into an optical image.
  • the line sensor corresponding to the first energy distribution has a plurality of pixels arranged along the inspection direction X, and generates image data based on an optical image converted by the scintillator layer.
  • the image data acquired by the line sensor is composed of a collection of luminance data acquired for each pixel of the line sensor.
  • the first image correction unit 312 amplifies and corrects the luminance data generated for each pixel by the first detection unit 311, and acquires the amplified and corrected image data.
  • the first image correction unit 312 includes an amplifier 31a, an A / D conversion unit 31b, a correction circuit 31c, and an output interface 31d.
  • the amplifier 31a amplifies the luminance data of the X-ray image having the first energy distribution.
  • the A / D conversion unit 31b A / D-converts the luminance data of the X-ray image having the first energy distribution amplified by the amplifier 31a.
  • the correction circuit 31c performs a predetermined correction process on the luminance data converted by the A / D conversion unit 31b.
  • the output interface 31d outputs the image data corrected by the correction circuit 31c to the outside as a first image.
  • the second image acquisition unit 32 acquires a second image in which the article S is imaged in a state of being irradiated with radiation having a second energy distribution.
  • the second image acquisition unit 32 includes a second detection unit 321 and a second image correction unit 322.
  • the second detection unit 321 is arranged on the downstream side of the first detection unit 311 in the X-ray irradiation direction Z.
  • the second detection unit 321 detects the range of the second energy distribution of the X-rays irradiated from the irradiator 2 and transmitted through the article S and the first detection unit 311 to generate image data.
  • a method of generating image data by the second detection unit 321 will be described.
  • the second detection unit 321 includes a scintillator layer (not shown) corresponding to the second energy distribution and a line sensor (not shown) corresponding to the second energy distribution.
  • the scintillator layer corresponding to the second energy distribution extends along the inspection direction X and converts an X-ray image having the second energy distribution into an optical image.
  • the line sensor corresponding to the second energy distribution has a plurality of pixels arranged along the inspection direction X, and acquires image data based on an optical image converted by the scintillator layer.
  • the image data acquired by the line sensor is composed of a collection of luminance data acquired for each pixel of the line sensor.
  • the line sensor of the first detection unit 311 and the line sensor of the second detection unit 321 may be configured in one sensor.
  • the line sensor may be a multi-line sensor having a plurality of pixels in the transport direction, a TDI (Time Delay Integration) scan X-ray camera, and a two-dimensional X-ray camera.
  • TDI Time Delay Integration
  • a direct conversion type sensor that does not use a scintillator and an observation type camera that uses an optical lens with a scintillator by lens coupling may be used.
  • the structure may have a plurality of sensors corresponding to a plurality of radiation sources.
  • the range of the first energy distribution detected by the first detection unit 311 and the range of the second energy distribution detected by the second detection unit 321 may partially overlap each other.
  • the second detection unit 321 is arranged on the downstream side of the first detection unit 311 in the X-ray irradiation direction Z
  • the configuration of the first detection unit 311 and the second detection unit 321 is main. It is not limited to the embodiment.
  • the first detection unit 311 and the second detection unit 321 may be arranged in parallel (so as to be located upstream and downstream in the transport direction Y).
  • the second image correction unit 322 amplifies and corrects the luminance data generated for each pixel by the second detection unit 321, and acquires the amplified and corrected image data.
  • the second image correction unit 322 includes an amplifier 32a, an A / D conversion unit 32b, a correction circuit 32c, and an output interface 32d.
  • the amplifier 32a amplifies the luminance data of the X-ray image having the second energy distribution.
  • the A / D conversion unit 32b A / D-converts the luminance data of the X-ray image having the second energy distribution amplified by the amplifier 32a.
  • the correction circuit 32c performs a predetermined correction process on the luminance data converted by the A / D conversion unit 32b.
  • the output interface 32d outputs the luminance data corrected by the correction circuit 32c to the outside as a second image.
  • the control unit 33 controls the X-ray detection timing of the first detection unit 311 and the X-ray detection timing of the second detection unit 321. Specifically, the control unit 33 is the first detection unit 311 so that the X-rays transmitted through one partition range in the article S are detected by both the first image acquisition unit 31 and the second image acquisition unit 32. And the detection timing of the second detection unit 321 are controlled. By controlling the detection timing by the control unit 33, the image shift that occurs between the first image and the second image in the subtraction process described later is reduced.
  • control unit 33 controls each pixel of the first detection unit 311 and each pixel of the second detection unit 321 in the inspection direction X of the article S by using a well-known calibration member or the like. ..
  • the positions of the pixels of the first detection unit 311 and the pixels of the second detection unit 321 corresponding to each other are in the inspection direction due to the fact that the irradiator 2 is a point light source and the X-rays spread radially. The closer it is to both ends in X, the more it shifts. Therefore, the calibration control of the control unit 33 corrects the positional deviation between each pixel of the first detection unit 311 and each pixel of the second detection unit 321, and reduces the image deviation that occurs between the first image and the second image. Will be done.
  • the first image and the second image are acquired so that each pixel of the first image and each pixel of the second image correspond to each other.
  • the radiation inspection device 5 is a data processing device that generates a difference image in which the region corresponding to the substance to be removed is removed.
  • the radiation inspection device 5 may be an arithmetic unit such as a personal computer, a microcomputer, a cloud server, or a smart device.
  • the radiation inspection device 5 is connected to the image acquisition device 3 so as to be capable of data communication with each other.
  • the radiation inspection device 5 accepts a selection input of a region of interest, which is a region corresponding to the substance to be removed, in either the first image or the second image, and executes a correction process for eliminating the influence of the thickness of the article S. .. Then, the radiation inspection device 5 executes a subtraction process for taking a difference between the pixel value of the logarithmically converted first image and the pixel value of the logarithmically converted second image, thereby performing a subtraction process to obtain a region corresponding to the substance to be removed. Generates a difference image from which is removed. Then, the radiation inspection device 5 outputs the difference image to a display (not shown) included in the output device 105 described later.
  • the radiological examination apparatus 5 performs a process of evaluating whether or not the region of interest is appropriately selected before the process of generating the difference image.
  • the region of interest is appropriately selected before the process of generating the difference image.
  • the region other than the region corresponding to the substance to be removed in the first image or the second image is also selectively input, and the influence of the thickness of the substance cannot be appropriately eliminated, and the difference.
  • the image of the substance may not be properly removed from the image.
  • a process of evaluating whether or not the region of interest is appropriately selected is performed before the process of generating the difference image, so that the image of the substance to be removed in the difference image is appropriate. Can be removed.
  • "eliminating the influence of the thickness of the substance to be removed in the image” may be simply described as “erasing the thickness of the substance”.
  • the radiation inspection device 5 has, as functional components, an acquisition unit 51, a selection reception unit 52, a thickness correction function calculation unit 53, a representative data calculation unit 54, and an evaluation coefficient. It includes a calculation unit 55, a notification unit 56, a difference image generation unit 57, and a storage unit 58.
  • the computer system 20 including the radiation inspection device 5 physically has a CPU (Central Processing Unit) 101 as a processor, a RAM (Random Access Memory) 102 as a recording medium, and a ROM (Read). Only Memory) 103, communication module 104, output device 105, input device 106, and the like are included.
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • Each functional unit of the radiation inspection device 5 described above reads the radiation inspection program according to the present embodiment on the hardware such as the CPU 101 and the RAM 102, and under the control of the CPU 101, the communication module 104 and the output device 105. , And the input device 106 and the like are operated, and data is read and written in the RAM 102, and data is read from the ROM 103.
  • the computer system 20 includes the acquisition unit 51, the selection reception unit 52, the thickness correction function calculation unit 53, the representative data calculation unit 54, and the evaluation coefficient calculation unit 55. It functions as a notification unit 56, a difference image generation unit 57, and a storage unit 58.
  • the CPU may be a single piece of hardware, or may be implemented in programmable logic such as FPGA, such as a soft processor.
  • the RAM and ROM may be single hardware or may be built in programmable logic such as FPGA.
  • the acquisition unit 51 acquires the first image and the second image, which are X-ray images transmitted through the entire article S, from the image acquisition device 3.
  • the image P1 shown in FIGS. 5 and 6 is an example of the first image or the second image acquired by the first image acquisition unit 31.
  • the image P1 is an image of the article S in a state of being irradiated with radiation having a first energy distribution or a second energy distribution.
  • the article S in this specific example is a general-purpose connector, and has a housing S1 and a plurality of terminals S2.
  • the housing S1 is made of resin and contains a plurality of cavities. Each terminal S2 is arranged in each cavity of the housing S1 and is made of metal. Each terminal S2 is arranged (or occupied) in a part of the cavity.
  • the selection reception unit 52 accepts the selection input of the area of interest.
  • the region of interest is the region corresponding to the substance that eliminates the influence of the thickness in the region corresponding to the article S in the first image or the second image.
  • a first image or a second image is displayed on the display included in the output device 105, and the user of the radiological inspection device 5 displays the selection input on the display via a mouse or the like included in the input device 106. This is done by selecting the area of interest.
  • the region corresponding to the resin of the housing S1 in the image P1 is selected as the region of interest R. That is, in the example shown in FIG. 5, only the substance (resin including the cavity portion excluding the terminal S2) that eliminates the influence of the thickness in the image shown in the image P1 is correctly selected as the region of interest R. At this time, it is preferable that the region of interest contains information of various thicknesses.
  • the region corresponding to the resin of the housing S1 and the terminal S2 in the image P1 are selected as the region of interest R. That is, in the example shown in FIG. 6, a substance that eliminates the influence of thickness and another substance (metal) in the image shown in the image P1 are selected as the region of interest R, and the region of interest R is correctly selected. It has not been.
  • the thickness correction function calculation unit 53, the representative data calculation unit 54, the evaluation coefficient calculation unit 55, and the notification unit 56 evaluate whether or not the region of interest is appropriately selected from the processes executed by the radiological examination apparatus 5. It is a component that realizes the processing to be performed. Hereinafter, the outline of the process for evaluating whether or not the region of interest is appropriately selected will be described together with the explanation of each component.
  • the thickness correction function calculation unit 53 calculates a thickness correction function that eliminates the influence of the thickness of the substance.
  • the thickness correction function is a function that expresses the relationship between the first pixel value and the second pixel value.
  • a method of calculating the thickness correction function will be described.
  • the thickness correction function calculation unit 53 logarithmically transforms the first image and the second image acquired by the acquisition unit 51.
  • logarithmic transformation is not essential, but logarithmic transformation is preferable for creating an approximate function.
  • the thickness correction function calculation unit 53 specifies the first pixel value and the second pixel value.
  • the first pixel value is the pixel value of each of the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the logarithmically converted first image.
  • the second pixel value is the pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels in the logarithmically converted second image.
  • the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels referred to here mean each pixel in the region corresponding to the region of interest in the second image.
  • the thickness correction function calculation unit 53 logarithmically transforms the first image and the second image, and specifies each pixel value in the region corresponding to the region of interest in each of the logarithmically transformed first image and the second image. do.
  • the timing of the logarithmic conversion processing of the first image and the second image is not particularly limited, and may be performed immediately after the acquisition by the acquisition unit 51, for example, the selection reception unit 52. It may be carried out after the selection reception of the area of interest by.
  • the thickness correction function calculation unit 53 calculates the thickness correction function by approximating the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value.
  • the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value here is the pixel value of one first pixel and the pixel value of the second pixel corresponding to the first pixel. Means the relationship with. Specifically, for example, when the pixel value of the leftmost pixel in the region of interest of the first image is set to the first pixel value, the pixel value of the leftmost pixel in the region of interest of the second image is the first pixel value. It is a second pixel value corresponding to one pixel value.
  • the thickness correction function calculation unit 53 uses, for example, the least squares method to approximate a plurality of sample points on two-dimensional coordinates by an N-th order (N is a natural number of 1 or more) approximation curve. Calculate the coefficients of the trendline. As a result, the thickness correction function calculation unit 53 calculates the thickness correction function, which is a function representing the approximate curve.
  • the plurality of sample points are points representing the first pixel value and the second pixel value, and are plotted on two-dimensional coordinates with the first pixel value as the X-axis and the second pixel value as the Y-axis, for example. It is a point.
  • the graph G1 shown in FIG. 7 is a graph in which a plurality of sample points D1 and an approximate curve C1 are represented on two-dimensional coordinates.
  • the horizontal axis (X-axis) of the graph G1 indicates the first pixel value
  • the vertical axis (Y-axis) of the graph indicates the second pixel value.
  • Each sample point D1 is a sample point calculated corresponding to the region of interest R shown in FIG. 5, and represents a first pixel value and a second pixel value corresponding to the first pixel value.
  • the number of each sample point D1 is equal to the number of pixels of the first image (and the number of pixels of the second image) corresponding to the region of interest R.
  • the graph G2 shown in FIG. 8 is a graph in which a plurality of sample points D2 and an approximate curve C2 are represented on two-dimensional coordinates. Similar to FIG. 7, the horizontal axis (X-axis) of the graph indicates the first pixel value, and the vertical axis (Y-axis) of the graph indicates the second pixel value.
  • Each sample point D2 is a sample point calculated corresponding to the region of interest R shown in FIG. As shown in FIG. 8, the plurality of sample points D2 are widely distributed as compared with the sample points D1 (see FIG. 7) calculated corresponding to the correctly selected region of interest R.
  • the curvature of the approximate curve C2 is larger than that of the approximate curve C1 (see FIG. 7) of the thickness correction function calculated corresponding to the correctly selected region of interest R.
  • the representative data calculation unit 54 generates a plurality of representative data based on the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels. calculate.
  • the representative data is a combination of the first representative value and the second representative value.
  • the first representative value is the representative pixel value of the logarithmically converted first image
  • the second representative value is the representative pixel value of the logarithmically converted second image.
  • one first pixel value is set as the first representative value
  • the average value of one or more second pixel values corresponding to the one first pixel value is set as the second representative value. It is calculated by being done.
  • the second pixel value is a second representative value. Will be done.
  • the average value of the second pixel values is taken as the second representative value.
  • the representative data calculation unit 54 repeats a process of selecting a first pixel value (first representative value) at predetermined intervals and calculating a second representative value, for example, by 0.01 each, thereby performing a plurality of representative data. Is calculated.
  • the graph G3 shown in FIG. 9 is a graph corresponding to the graph G1 shown in FIG. 7, and is a graph in which an approximate curve C1 and a plurality of representative data F1 are represented on two-dimensional coordinates.
  • the horizontal axis (X-axis) of the graph G3 shows the first pixel value
  • the vertical axis (Y-axis) of the graph G3 shows the second pixel value.
  • Each representative data F1 is an average value of the first representative value, which is each first pixel value corresponding to the correctly selected region of interest R (see FIG. 5), and the second pixel value corresponding to each first pixel value. It is a combination with a certain second representative value.
  • the graph G4 shown in FIG. 10 is a graph corresponding to the graph G2 shown in FIG. 8, and is a graph in which an approximate curve C2 and a plurality of representative data F2 are represented on two-dimensional coordinates.
  • the horizontal axis (X-axis) of the graph G4 indicates the first pixel value
  • the vertical axis (Y-axis) of the graph G4 indicates the second pixel value.
  • the representative data F2 is a first representative value which is each first pixel value of the region R of interest (see FIG. 6) that is not correctly selected, and a second pixel value which is an average value corresponding to each first pixel value. 2 It is a combination with a representative value.
  • the evaluation coefficient calculation unit 55 calculates an evaluation coefficient based on the correlation between the thickness correction function and the calculated representative data.
  • the evaluation coefficient is a coefficient of determination calculated based on the thickness correction function and the representative data F1.
  • the coefficient of determination is calculated by subtracting the value obtained by dividing the residual variation of all the representative data F1 by the total variation from 1. Therefore, the closer the coefficient of determination is to 1, the higher the degree of agreement.
  • the coefficient of determination calculated based on the thickness correction function and the representative data F1 is 0.988.
  • the coefficient of determination calculated based on the thickness correction coefficient and the representative data F2 is 0.889. That is, the degree of coincidence between the representative data F1 and the approximate curve C1 is higher than the degree of coincidence between the representative data F2 and the approximate curve C2, and when the region of interest is correctly selected, the region of interest is not correctly selected. A higher evaluation coefficient is calculated in comparison with.
  • the notification unit 56 When the evaluation coefficient is equal to or less than a predetermined evaluation coefficient threshold value, the notification unit 56 outputs error information regarding the selection input of the region of interest.
  • the evaluation coefficient threshold value is a lower limit value of the coefficient of determination output when the region of interest is correctly selected, and is a predetermined value.
  • the evaluation coefficient threshold is set to, for example, 0.9.
  • the notification unit 56 outputs error information including at least one of a character and a graphic indicating that the selected area is not correctly selected to the display included in the output device 105. In the example in which the region of interest shown in FIG. 5 is correctly selected, the calculated coefficient of determination is 0.988. Therefore, the notification unit 56 determines that the evaluation coefficient is not equal to or less than the evaluation coefficient threshold value, and displays error information on the display.
  • the notification unit 56 determines that the evaluation coefficient is equal to or less than the evaluation coefficient threshold and displays it. Outputs error information regarding the selection input of the region of interest to.
  • the selection receiving unit 52 accepts the selection input of the region of interest different from the region of interest.
  • the user of the radiological examination apparatus 5 can reselect the region of interest on the display via the mouse or the like included in the input device 106.
  • the difference image generation unit 57 is a component that realizes a subtraction process that eliminates the influence of the thickness of the article S among the processes executed by the radiation inspection device 5.
  • the function of the difference image generation unit 57 and the outline of the subtraction process for eliminating the influence of the thickness of the article S will be described.
  • the difference image generation unit 57 When the notification unit 56 determines that the evaluation coefficient is not equal to or less than the evaluation coefficient threshold value, the difference image generation unit 57 generates a difference image based on the logarithmically converted first image and second image.
  • the difference image is an image in which the region corresponding to the substance to be removed is removed.
  • the difference image generation unit 57 generates a difference image by executing the subtraction process. Specifically, the difference image generation unit 57 applies a thickness correction function to each pixel value of the logarithmically converted first image from each pixel value of the logarithmically converted second image as subtraction processing. Subtract the value calculated by.
  • the difference image generation unit 57 subtracts the value calculated by applying the thickness correction function to each pixel value of the logarithmically converted second image from each pixel value of the logarithmically converted first image. do.
  • the difference image generation unit 57 subtracts each pixel value of the logarithmically converted second image from the value calculated by applying the thickness correction function to each pixel value of the logarithmically converted first image. do.
  • the difference image generation unit 57 subtracts each pixel value of the logarithmically converted first image from the value calculated by applying the thickness correction function to each pixel value of the logarithmically converted second image. do.
  • a difference image which is an image in which the substance corresponding to the region of interest is removed in the first image or the second image, is generated.
  • the difference image generation unit 57 outputs the difference image to a display (not shown) included in the output device 105.
  • the difference image P2 shown in FIG. 11 is a difference image generated by the difference image generation unit 57 in an example in which the region of interest R is correctly selected (see FIGS. 5, 7, and 9).
  • the resin portion of the housing S1 is appropriately removed.
  • the difference image P3 shown in FIG. 12 in the example in which the region of interest R is not correctly selected (see FIGS. 6, 8 and 10), even if the evaluation coefficient is equal to or less than the evaluation coefficient threshold, This is a difference image generated when the difference image generation unit 57 executes the difference image generation process.
  • the resin portion of the housing S1 is not properly removed.
  • the storage unit 58 includes first and second images acquired by the acquisition unit 51, data indicating the region of interest input to the selection reception unit 52, and a thickness correction function calculated by the thickness correction function calculation unit 53.
  • the representative data calculated by the representative data calculation unit 54, the evaluation coefficient calculated by the evaluation coefficient calculation unit 55, the difference image generated by the difference image generation unit 57, and the like are stored.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a radiation inspection method according to the present embodiment. The process executed by the radiation inspection device 5 is performed every time the article S is detected by the image acquisition device 3, for example.
  • the acquisition unit 51 acquires the first image and the second image from the image acquisition device 3 (first step).
  • the selection reception unit 52 accepts the selection input of the region of interest (second step).
  • the thickness correction function calculation unit 53 calculates the thickness correction function (third step). Specifically, first, the first pixel value of each of the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the logarithmically converted first image, and the plurality of firsts of the logarithmically converted second image. The second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the pixels is specified. Then, a plurality of sample points representing the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels are obtained by the minimum square method or the like. The coefficient of the approximate curve is calculated by being approximated by the quadratic approximate curve on the two-dimensional coordinates. As a result, the thickness correction function, which is a function representing the approximate curve, is calculated.
  • the representative data calculation unit 54 is based on the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels.
  • a plurality of representative data are calculated (fourth step).
  • the representative data is a combination of the first representative value and the second representative value.
  • the representative data calculation unit 54 sets one first pixel value as the first representative value, and the average value of one or more second pixel values corresponding to the first first pixel value is the second representative. It is calculated by taking it as a value.
  • the evaluation coefficient calculation unit 55 calculates an evaluation coefficient based on the correlation between the thickness correction function and the calculated representative data (fifth step).
  • the evaluation coefficient is a coefficient of determination calculated based on the thickness correction function and a plurality of calculated representative data.
  • the notification unit 56 determines whether or not the evaluation coefficient is equal to or less than the evaluation coefficient threshold value.
  • the notification unit 56 outputs error information regarding the selection input of the region of interest to the display of the output device 105 (sixth step).
  • Processing is returned to S12.
  • the selection reception unit 52 receives the selection input of the interest region different from the interest region selected in S12 of the previous process (7th step).
  • the selection input of the region of interest is accepted in the first image or the second image, and the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the logarithmically converted first image
  • the respective first pixel values and the second pixel values of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels in the logarithmically converted second image are specified.
  • the thickness correction function is calculated by approximating the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value, and each is the first representative value of the first pixel value.
  • a plurality of representative data which is a combination of the representative value and the second representative value which is the representative value of the second pixel value, is calculated.
  • the evaluation coefficient is calculated based on the correlation between the thickness correction function and the plurality of representative data. This makes it possible to evaluate whether or not the region of interest corresponds to a single substance based on the evaluation coefficient. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to evaluate whether or not the region of interest is appropriately selected.
  • the thickness correction function calculation unit 53 logarithmically converts the first image and the second image
  • the representative data calculation unit 54 logarithmically converts the representative pixel value of the first image.
  • Representative data which is a combination of the first representative value and the second representative value, which is the representative pixel value of the logarithmically converted second image, is calculated.
  • the thickness correction function representing the relationship between the first pixel value and the second pixel value can be calculated more appropriately.
  • the thickness correction function calculation unit 53 determines the first pixel value of each of the plurality of first pixels and each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels.
  • the thickness correction function is calculated by approximating a plurality of sample points representing the second pixel value on two-dimensional coordinates. As a result, the thickness correction function can be reliably calculated.
  • the thickness correction function calculation unit 53 calculates the coefficient of the approximate curve by approximating a plurality of sample points with an N-th order approximate curve on two-dimensional coordinates in the third step. As a result, a thickness correction function that accurately represents the correspondence between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value can be calculated, so that a highly reliable evaluation coefficient can be calculated. Is possible.
  • the representative data calculation unit 54 sets the representative data as the first representative value of one first pixel value, and one or a plurality of first pixel values corresponding to the first pixel value of the one. It is calculated by using the average value of the two pixel values as the second representative value.
  • the first pixel value and the second pixel value correspond not only to the pixel value corresponding to the pixel of the substance for which the influence of the thickness is to be eliminated, but also to the pixel having noise included in the first image and the second image. It may be a pixel value.
  • the influence of noise on the calculation of the evaluation coefficient can be suppressed by obtaining the average value of one or a plurality of first pixel values or the second pixel values, so that the evaluation coefficient is calculated with high accuracy. can do.
  • the evaluation coefficient is a coefficient of determination. As a result, a highly reliable evaluation coefficient can be calculated.
  • the notification unit 56 when the evaluation coefficient is equal to or less than a predetermined evaluation coefficient threshold value in the sixth step, the notification unit 56 outputs error information regarding the selection input of the region of interest. This can prompt the user to reselect an appropriate area of interest.
  • the selection reception unit 52 selects and inputs a region of interest different from the region of interest selected in the processing of the previous selection reception in the seventh step. Accept.
  • the user can reselect the region of interest corresponding to a single substance, so that it is possible to acquire an image in which the image of the substance corresponding to the region of interest is appropriately removed.
  • the notification unit 56 included in the radiation inspection device 5 performs the following processing as a process of outputting error information to the display included in the output device 105. That is, when the evaluation coefficient is equal to or less than the predetermined evaluation coefficient threshold value, the notification unit 56 outputs the non-corresponding region as error information by superimposing the non-corresponding region on the first image or the second image.
  • the non-corresponding region is a region of the first image or the second image that does not correspond to the substance that eliminates the influence of the thickness.
  • the notification unit 56 displays, for example, a non-corresponding area selected by a user's operation error or the like among the areas of interest on the first image or the second image.
  • the notification unit 56 outputs error information when the evaluation coefficient is equal to or less than the evaluation coefficient threshold value. Then, the notification unit 56 calculates an error distance which is a distance between the pixel value estimated from the approximate curve and the actual pixel value (pixel value at each sample point).
  • the notification unit 56 uses a thickness correction function in each of the first pixel values of the plurality of first pixels to provide a second pixel value corresponding to the first pixel value and an actual first pixel value corresponding to the first pixel value.
  • the difference value from the second pixel value of is specified.
  • the difference value from the actual second pixel value corresponding to the first pixel value of is calculated.
  • the notification unit 56 squares the difference value and takes the square root to calculate the error distance between the second pixel value estimated from the approximate curve and the actual second pixel value.
  • the notification unit 56 determines a non-corresponding region of the first image or the second image that does not correspond to the substance that eliminates the influence of the thickness, based on the error distance. Specifically, the notification unit 56 compares the error distance with the error threshold value to obtain a pixel corresponding to the first pixel value of the one (and a pixel having a second pixel value corresponding to the first pixel value of the one). ) Corresponds to a substance that eliminates the effect of thickness. The notification unit 56 performs processing from the calculation of the difference value to the determination of whether or not it corresponds to the substance that eliminates the influence of the thickness for all the first pixel values. When the second pixel value is the X-axis and the first pixel value is the Y-axis, the first pixel value estimated from the approximate curve and the actual first pixel value are used in one second pixel value. The error distance of may be calculated.
  • the error threshold value is a threshold value for determining whether or not the difference value is a value indicating a pixel corresponding to a substance that eliminates the influence of thickness.
  • the error threshold is a predetermined value and is calculated by, for example, the following method.
  • the first image or the second image of the article S is imaged by the acquisition unit 51 before the start of the radiation inspection of the article S, such as when the radiation inspection device 5 is started.
  • the selection reception unit 52 accepts the selection input of the region of interest.
  • the user selects a region of interest in the first image or the second image that intentionally includes a region corresponding to the substance that eliminates the influence of thickness and a non-corresponding region.
  • the user determines the error threshold so that only the error distance in the pixel corresponding to the non-corresponding region is determined.
  • the user first inputs an arbitrary candidate threshold value, which is a candidate for the error threshold value, to the computer system 20 via the input device 106. Then, image information (details will be described later) based on the comparison between the error distance at each first pixel value and the candidate threshold value is displayed on the display.
  • image information (details will be described later) based on the comparison between the error distance at each first pixel value and the candidate threshold value is displayed on the display.
  • the candidate threshold value is re-entered by the user and the above process is repeated.
  • the candidate threshold value is determined by the user as the error threshold value. As a result, an appropriate candidate threshold value is determined as an error threshold value.
  • the notification unit 56 shows a non-corresponding region that is superimposed on the first image or the second image and is a region of the first image or the second image that does not correspond to the substance that eliminates the influence of the thickness.
  • the image information is output as error information.
  • the notification unit 56 superimposes and displays the pixels corresponding to the error distance on the first image or the second image.
  • the image information (error information) I shown in FIG. 14 is an example in which the non-corresponding region E is superimposed on the image P1 (see FIGS. 5 and 6) which is the first image. In the example shown in FIG.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a radiation inspection method according to the present embodiment.
  • the processing of S21 to S27 is the same as the processing of S11 to S17 shown in FIG.
  • the notification unit 56 calculates the second pixel value (in other words, estimated from the approximate curve) at each first pixel value by using the thickness correction function.
  • the error distance from the actual second pixel value is calculated (sixth step).
  • the notification unit 56 compares the error distance at each first pixel value with the error threshold value. As a result, the pixel corresponding to the error distance larger than the error threshold value is determined as the non-corresponding region corresponding to the substance that eliminates the influence of the thickness (sixth step).
  • the notification unit 56 displays (outputs) the image information indicated by superimposing the non-corresponding region on the first image or the second image as error information, and returns the process to S22 (). 6th step).
  • the process of S31 is the same as the process of S18 shown in FIG.
  • the process of notifying that an error has occurred (S27) and the process of displaying image information (S30) may be performed at the same time. That is, in the radiological examination method, notification of an error and display of image information may be performed at the same time. [Action and effect]
  • the radiation inspection apparatus 5 of the second embodiment described above has the same effect as that of the first embodiment described above.
  • the first pixel value of each of the plurality of first pixels is calculated by using the thickness correction function and corresponds to the first pixel value.
  • the error distance which is the distance between the second pixel value and the actual second pixel value corresponding to the first pixel value, is calculated, and the influence of the thickness of the first image or the second image is determined based on the error distance.
  • the non-corresponding area which is the area not corresponding to the substance to be erased, is determined, and the non-corresponding area is superimposed and output as the error information on the first image or the second image.
  • the thickness correction function calculation unit 53 included in the radiation inspection device 5 performs the following processing. That is, the thickness correction function calculation unit 53 is a plurality of samples representing the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels.
  • the thickness correction function is calculated by approximating a plurality of sample points on two-dimensional coordinates while suppressing the influence of outliers at the points.
  • the thickness correction function calculation unit 53 calculates the thickness correction function by implementing the M estimation method among the robust estimation methods. First, the thickness correction function calculation unit 53 estimates an approximate curve by approximating a plurality of sample points on two-dimensional coordinates by using the least squares method or the like. Then, the thickness correction function calculation unit 53 weights each first pixel value according to the distance between the second pixel value estimated by the approximation curve and the actual second pixel value, and re-weights the approximation curve. calculate. Specifically, the thickness correction function calculation unit 53 reduces the weighting as the distance between the second pixel value estimated by the approximate curve and the actual second pixel value increases.
  • the thickness correction function calculation unit 53 repeats the process from weighting to recalculation of the approximate curve a plurality of times. As a result, the influence of outliers at a plurality of sample points is suppressed, the approximate curve is determined, and the thickness correction function, which is a function representing the approximate curve, is calculated. [Processing of radiation inspection equipment]
  • FIG. 16 is a flowchart showing a radiation inspection method according to the present embodiment.
  • the processing of S41 and S42 is the same as the processing of S11 and S12 shown in FIG.
  • the thickness correction function calculation unit 53 suppresses the influence of the outliers at the plurality of sample points, and the plurality of sample points are approximated on the two-dimensional coordinates.
  • the thickness correction function is calculated (third step). Specifically, the thickness correction function calculation unit 53 determines the approximate curve by repeating the calculation of the approximate curve a plurality of times by the weighted least squares method by using the M estimation method among the robust estimation methods described above. Will be done. As a result, the thickness correction function, which is a function representing the approximate curve, is calculated.
  • the processing of S44 to S48 is the same as the processing of S14 to S18 shown in FIG. [Action and effect]
  • the radiation inspection device 5 of the third embodiment described above has the same effect as that of the first embodiment described above. Further, in the radiation inspection device 5 of the third embodiment, in the third step, the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels.
  • the thickness correction function is calculated by approximating a plurality of sample points on two-dimensional coordinates while suppressing the influence of outliers on a plurality of sample points representing pixel values. As a result, the approximation of a plurality of sample points can be performed with high accuracy, and the evaluation coefficient can be calculated with high accuracy.
  • M estimation among robust estimation is used as a method of suppressing the influence of outliers at a plurality of sample points.
  • highly accurate approximation of a plurality of sample points can be reliably performed.
  • an approximate curve that approximates a plurality of sample points is not limited to the quadratic.
  • the thickness correction function calculation unit 53 may approximate a plurality of sample points on two-dimensional coordinates by an N-th order (N is a natural number of 1 or more) approximation curve. That is, the approximate curve that approximates a plurality of sample points may be of the third order or higher.
  • N is a natural number of 1 or more
  • a thickness correction function that accurately represents the correspondence between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value can be calculated, so that a highly reliable evaluation coefficient can be calculated. Is possible.
  • the approximation of a plurality of sample points may be performed by a first-order approximation straight line.
  • FIG. 17 shows an example of the first image of the article S.
  • the article S to be processed includes a plurality of aluminum pieces S4 in a part of a plurality of side-by-side dumplings S3.
  • FIG. 18 shows a graph of the approximate curve C3.
  • the approximation curve C3 was calculated by first-order approximation by the radiological inspection apparatus 5 when the region of interest R was selected in the region containing dumplings S3 not containing the aluminum piece S4 on the first image shown in FIG. It is a curve.
  • the graph G5 showing the approximate curve C3 together with the sample point D3 is shown in the part (a)
  • the graph G6 showing the approximate curve C3 together with the representative data F3 is shown in the part (b). It is shown.
  • FIG. 19 shows a difference image P4 generated by the radiation inspection apparatus 5 in this case, and a foreign matter detection result image P5 obtained by threshold-processing the difference image.
  • the difference image P4 and the result image P5 the influence of the thickness of the dumpling S3 portion can be eliminated to some extent and the aluminum piece S4 portion H1 can be detected, but the erroneous detection portion H2 and the originally detected portion H2 are detected.
  • the thick portion of the dumpling S3 appears white in the difference image P4, and that portion tends not to be completely erased.
  • FIG. 20 shows a graph of the approximate curve C4.
  • the approximation curve C4 is a curve calculated by quadratic approximation by the radiological inspection apparatus 5 when the region of interest R is selected in the region including dumplings S3 that does not contain the aluminum piece S4 on the first image shown in FIG. Is.
  • the graph G7 showing the approximate curve C4 together with the sample point D3 is shown in the part (a)
  • the graph G8 showing the approximate curve C4 together with the representative data F3 is shown in the part (b). It is shown.
  • the coefficient of determination was calculated to be 0.998, which was higher than that in the case of the first-order approximation.
  • FIG. 20 shows a graph of the approximate curve C4.
  • FIG. 21 shows a difference image P6 generated by the radiation inspection apparatus 5 in this case, and a foreign matter detection result image P7 obtained by threshold-processing the difference image.
  • the influence of the thickness of the portion of the dumpling S3 can be eliminated as a whole at any brightness, and all the portions H1 of the aluminum piece S4 can be detected.
  • FIG. 22 shows a case where a region containing the aluminum piece S4 is erroneously selected as the region of interest R on the first image of the same article S as in FIG.
  • FIG. 23 shows a graph of the approximation curve C5 calculated by quadratic approximation by the radiation inspection apparatus 5 in this case. Specifically, in FIG. 23, the graph G9 showing the approximate curve C5 together with the sample point D4 is shown in the part (a), and the graph G10 showing the approximate curve C5 together with the representative data F4 is shown in the part (b). It is shown.
  • FIG. 24 shows a difference image P8 generated by the radiation inspection apparatus 5 in this case, and a foreign matter detection result image P9 obtained by threshold-processing the difference image.
  • the difference image P8 and the result image P9 the difference image is generated by the dumpling S3 and the aluminum piece S4 with the same brightness, and it can be seen that the aluminum piece S4 cannot be detected.
  • the threshold value of the coefficient of determination differs depending on the object, and it is desirable to change the threshold value of the coefficient of determination depending on the object to be inspected.
  • the method for determining the coefficient is as described above.
  • the first image and the second image are logarithmically converted by the thickness correction function calculation unit 53, and the representative pixel value of the first image is logarithmically converted by the representative data calculation unit 54.
  • Representative data which is a combination of a certain first representative value and a second representative value which is a representative pixel value of the logarithmically converted second image, was calculated.
  • the first image and the second image do not have to be logarithmically converted.
  • the relationship between the first pixel value and the second pixel value corresponding to the first pixel value may be calculated based on a LUT (Look Up Table).
  • the evaluation coefficient may be a correlation coefficient. This also makes it possible to calculate a highly reliable evaluation coefficient.
  • one second pixel value is set as the second representative value, and the average value of one or a plurality of first pixel values corresponding to the one second pixel value is set as the first representative value. By doing so, it may be calculated.
  • the first pixel value of one is set as the first representative value
  • the median value of one or more second pixel values corresponding to the first pixel value of the one is set as the second representative value.
  • the median value of one or more first pixel values corresponding to the one second pixel value is set as the first representative value.
  • the error information displayed by the notification unit 56 is not limited to the mode of each of the above-described embodiments. Further, the radiological examination apparatus 5 does not have to output error information regarding the selection input of the region of interest.
  • the processing may be carried out by another robust estimation method.
  • Other methods for robust estimation include, for example, RANSAC, the minimum median method, and the like.
  • each process shown in the flowchart of each radiation inspection method described above may be omitted as appropriate. Moreover, the order of each process may be changed as appropriate.
  • the first pixel value is the pixel value of each of the plurality of first pixels in the region corresponding to the region of interest in the logarithmicized first image, and is the second pixel value.
  • each of the plurality of representative data is the representative of the logarithmicized first image. It may be a combination of the first representative value which is a pixel value and the second representative value which is a representative pixel value of the logarithmicized second image.
  • the thickness correction function representing the relationship between the first pixel value and the second pixel value can be calculated more appropriately.
  • a plurality of sample points representing the first pixel value of each of the plurality of first pixels and the second pixel value of each of the plurality of second pixels corresponding to the plurality of first pixels are coordinated in two dimensions.
  • the thickness correction function may be calculated by approximating above. As a result, the thickness correction function can be reliably calculated.
  • the coefficient of the approximate curve may be calculated by approximating a plurality of sample points with an N-th order (N is a natural number of 1 or more) approximate curve on two-dimensional coordinates.
  • N is a natural number of 1 or more
  • one first pixel value is set as the first representative value, and the average value of one or more second pixel values corresponding to the one first pixel value is used.
  • the average value of one or more first pixel values corresponding to the one second pixel value is the first. It may be calculated by using it as a representative value.
  • the first pixel value and the second pixel value correspond not only to the pixel value corresponding to the pixel of the substance for which the influence of the thickness is to be eliminated, but also to the pixel having noise included in the first image and the second image. It may be a pixel value.
  • the influence of noise on the calculation of the evaluation coefficient can be suppressed by obtaining the average value of one or more first pixel values or the second pixel values, so that the evaluation coefficient is calculated accurately. can do.
  • one first pixel value is set as the first representative value
  • the median value of one or more second pixel values corresponding to the one first pixel value is set.
  • the median value of one or more first pixel values corresponding to the one second pixel value is the first value. It may be calculated by using it as a representative value.
  • the first pixel value and the second pixel value correspond not only to the pixel value corresponding to the pixel of the substance for which the influence of the thickness is to be eliminated, but also to the pixel having noise included in the first image and the second image. It may be a pixel value.
  • the influence of noise on the calculation of the evaluation coefficient can be suppressed by obtaining the median value of one or a plurality of first pixel values or the second pixel value, so that the evaluation coefficient is calculated with high accuracy. can do.
  • the evaluation coefficient may be a coefficient of determination. As a result, a highly reliable evaluation coefficient can be calculated.
  • the evaluation coefficient may be a correlation coefficient. As a result, a highly reliable evaluation coefficient can be calculated.
  • error information regarding the selection input of the region of interest may be output. This can prompt the user to reselect an appropriate area of interest.
  • the first pixel value of each of the plurality of first pixels is calculated by using the thickness correction function, and corresponds to the second pixel value corresponding to the first pixel value and the first pixel value.
  • the error distance which is the distance from the actual second pixel value, is calculated, and based on the error distance, it is a non-region that does not correspond to the substance that eliminates the influence of thickness in the first image or the second image.
  • the corresponding area may be determined, and the non-corresponding area may be superimposed and output as the error information on the first image or the second image. This makes it easier for the user to select an appropriate area of interest.
  • a selection input of a region of interest different from the region of interest may be accepted.
  • the user can reselect the region of interest corresponding to a single substance, so that it is possible to acquire an image in which the image of the substance corresponding to the region of interest is appropriately removed.
  • the thickness correction function may be calculated by approximating a plurality of sample points on two-dimensional coordinates while suppressing the influence. As a result, the approximation of a plurality of sample points can be performed with high accuracy, and the evaluation coefficient can be calculated with high accuracy.
  • Radiation inspection system 1 ... Radiation inspection system, 2 ... Irradiator (radioactive source), 3 ... Image acquisition device (detector), 5 ... Radiation inspection device, 20 ... Computer system, 101 ... CPU (processor), C1, C2 ... Approximate curve, D1, D2 ... sample points, E ... non-corresponding area, I ... image information (error information), P1 ... first image, second image, R ... area of interest, S ... article, F1, F2 ... representative data.

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Abstract

放射線検査装置は、第1画像と第2画像とを取得し、第1画像或いは第2画像において物品に対応する領域のうち関心領域の選択入力を受け付け、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより厚さ補正関数を算出し、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、それぞれが、第1代表値と第2代表値との組合せである複数の代表データを算出し、厚さ補正関数と、算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する。

Description

放射線検査方法、放射線検査装置、放射線検査システム、及び放射線検査プログラム
 本開示は、放射線検査方法、放射線検査装置、放射線検査システム、及び放射線検査プログラムに関する。
 従来から、エネルギーサブトラクション法を用いてX線画像から試料を検査することが行われている。例えば、下記特許文献1には、エネルギーサブトラクション法を用いて試料が撮像された2枚の画像のいずれかにおいて、除去したい成分に対応する領域を選択し、試料の厚さの影響を消去する補正を施すことにより、撮像された画像から除去したい成分を効果的に除去するX線撮像方法が記載されている。
特開2000-121579号公報
 上述した特許文献1に記載の方法は、画像において除去する成分に対応する領域である関心領域が適切に選択できていることを前提として成立するものである。しかしながら、画像によっては、物品を構成する複数の部品同士の境目が認識しづらい場合がある。その場合、領域の選択状態によって、画像において除去する物質に対応する領域以外の領域も選択入力され、当該物質の厚さの影響を適切に消去することができず、画像から当該物質の像が適切に除去されない場合がある。
 そこで、本開示は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、関心領域が適切に選択されているか否かを評価することができる放射線検査方法、放射線検査装置、放射線検査プログラム、及び放射線検査システムを提供することを課題とする。
 本開示の一側面の放射線検査方法は、第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第2画像とを取得する第1ステップと、第1画像或いは第2画像において物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付ける第2ステップと、第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、第1画素値及び第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出する第3ステップと、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、それぞれが、第1画像の代表の画素値である第1代表値と、第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出する第4ステップと、厚さ補正関数と、算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する第5ステップと、を備える。
 あるいは、本開示の他の側面の放射線検査装置は、少なくとも一つのプロセッサを備え、少なくとも一つのプロセッサが、第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第2画像とを取得し、第1画像或いは第2画像において物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付け、第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、第1画素値及び第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出し、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、それぞれが、第1画像の代表の画素値である第1代表値と、第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出し、厚さ補正関数と、算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する。
 あるいは、本開示の他の側面の放射線検査システムは、上記放射線検査装置と、第1エネルギー分布を有する放射線、及び第2エネルギー分布を有する放射線を物品に照射する放射線源と、放射線源から照射され、物品を透過し、第1エネルギー分布を有する放射線、及び放射線源から照射され、物品を透過し、第2エネルギー分布を有する放射線を検出する検出器と、を備える。
 あるいは、本開示の他の側面の放射線検査プログラムは、コンピュータを、第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第2画像とを取得する第1ステップ、第1画像或いは第2画像において物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付ける第2ステップ、第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、第1画素値及び第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出する第3ステップ、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、それぞれが、第1画像の代表の画素値である第1代表値と、第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出する第4ステップ、及び、厚さ補正関数と、算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する第5ステップ、として機能させる。
 上記方法、装置、システム、及びプログラムによれば、第1画像或いは第2画像において関心領域の選択入力が受け付けられ、第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値が特定される。そして、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、厚さ補正関数が算出され、それぞれが、第1画素値の代表値である第1代表値と、第2画素値の代表値である第2代表値との組合せである複数の代表データが算出される。そして、厚さ補正関数と複数の代表データとの相関に基づいて、評価係数が算出される。これにより、評価係数に基づいて、関心領域が単一の物質に対応しているか否かを評価することができる。よって、上記方法、装置、システム、及びプログラムによれば、関心領域が適切に選択されているか否かを評価することができる。
 本開示によれば、関心領域が適切に選択されているか否かを評価することができる。
図1は、第1実施形態に係る放射線検査システムの概略構成図である。 図2は、第1実施形態に係る放射線検査システムを示す斜視図である。 図3は、第1実施形態の放射線検査装置の機能構成を示すブロック図である。 図4は、図1の放射線検査装置を含むコンピュータシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。 図5は、図3の選択受付部によって選択入力された関心領域の一例を示す図である。 図6は、図3の選択受付部によって選択入力された関心領域の一例を示す図である。 図7は、図5の関心領域に対応するサンプル点及び近似曲線が表されたグラフの一例を示す図である。 図8は、図6の関心領域に対応するサンプル点及び近似曲線が表されたグラフの一例を示す図である。 図9は、図5の関心領域に対応する代表データ及び近似曲線が表されたグラフの一例を示す図である。 図10は、図6の関心領域に対応する代表データ及び近似曲線が表されたグラフの一例を示す図である。 図11は、図5の関心領域に対応する差分画像の一例を示す図である。 図12は、図6の関心領域に対応する差分画像の一例を示す図である。 図13は、第1実施形態の放射線検査方法の処理の動作を示すフローチャートである。 図14は、第2実施形態において出力される画像情報の一例を示す図である。 図15は、第2実施形態の放射線検査方法の処理の動作を示すフローチャートである。 図16は、第3実施形態の放射線検査方法の処理の動作を示すフローチャートである。 図17は、第1実施形態の放射線検査装置によって取得された第1画像の一例を示す図である。 図18は、放射線検査装置によって1次近似することにより算出された近似曲線のグラフである。 図19は、放射線検査装置によって生成されたサブトラクション画像及びサブトラクション画像を閾値処理した異物検出結果画像を示す図である。 図20は、放射線検査装置によって2次近似することにより算出された近似曲線のグラフである。 図21は、放射線検査装置によって生成されたサブトラクション画像及びサブトラクション画像を閾値処理した異物検出結果画像を示す図である。 図22は、第1実施形態の放射線検査装置によって取得された第1画像の一例を示す図である。 図23は、放射線検査装置によって2次近似することにより算出された近似曲線のグラフである。 図24は、放射線検査装置によって生成されたサブトラクション画像及びサブトラクション画像を閾値処理した異物検出結果画像を示す図である。
 以下、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する部分を省略する。
[第1実施形態]
[放射線検査システムの構成]
 図1に示されるように、放射線検査システム1は、照射器(放射線源)2と、画像取得装置(検出器)3と、放射線検査装置5と、を備えている。図2に示されるように、放射線検査システム1は、複数のエネルギー分布を有する放射線を照射方向Zに沿って物品Sに照射し、各エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品Sが撮像された複数の画像を取得し、当該複数の画像に基づいて物品Sに含まれる異物検査等を実施する装置である。放射線検査システム1は、物品Sを対象にした異物検査、重量検査、検品検査などを行い、用途としては、食品検査、手荷物検査、基板検査、電池検査、材料検査等が挙げられる。本実施形態では、放射線検査システム1は、X線源からX線を物品Sに照射する。物品Sは、ベルトコンベアBのベルト部B1に載置された状態で、所定の搬送速度で搬送方向Yに搬送される。物品Sとしては、例えば、食肉、魚介類、農作物、菓子等の食品、タイヤ等のゴム製品、樹脂製品、金属製品、鉱物等の資源材料、廃棄物、及び電子部品や電子基板等、様々な物品を挙げることができる。
 照射器2は、ベルト部B1から所定の間隔をもってベルト部B1よりも上方に配置されている。照射器2は、物品Sに向けて、X線を照射方向Zに照射する装置であって、X線源として機能する。照射器2は、第1エネルギー分布を有する放射線、及び第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線を物品Sに照射する。第1エネルギー分布は、例えば、第2エネルギー分布よりも低いエネルギー帯域である。照射器2は、点光源であり、検査方向Xに所定の角度範囲でX線を拡散させるように照射する。検査方向Xは、照射方向Z及び搬送方向Yに直交する方向である。照射器2は、検査方向X(物品Sの幅方向)において物品S全体にX線が照射されるように構成されている。また、照射器2では、物品Sにおいて搬送方向Yにおける物品S全体の長さよりも小さい範囲である分割範囲にX線が照射される。照射器2は、物品SがベルトコンベアBで搬送方向Yに搬送されることにより、搬送方向Yにおいて物品S全体にX線が照射されるように構成されている。
 画像取得装置3は、照射方向Zにおいてベルト部B1のうち物品Sが載置される部分及び照射器2よりも下方に配置されている。画像取得装置3は、放射線源から照射され、物品Sを透過し、第1エネルギー分布を有する放射線、及び放射線源から照射され、物品Sを透過し、第2エネルギー分布を有する放射線を検出する。そして、画像取得装置3は、所定のエネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品Sが撮像された画像を取得する。画像取得装置3は、第1画像取得部31と、第2画像取得部32と、制御部33と、を有している。
 第1画像取得部31は、第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品Sが撮像された第1画像を取得する。第1画像取得部31は、第1検出部311と、第1画像補正部312と、を含んでいる。
 第1検出部311は、X線の照射方向Zにおいて上流側に位置している。第1検出部311は、照射器2から照射され且つ物品Sを透過したX線のうち第1エネルギー分布の範囲を検出して、画像データを生成する。ここで、第1検出部311による画像データの生成方法について説明する。第1検出部311は、第1エネルギー分布に対応するシンチレータ層(図示省略)と、第1エネルギー分布に対応するラインセンサ(図示省略)と、を含んでいる。第1エネルギー分布に対応するシンチレータ層は、検査方向Xに沿って延在し、第1エネルギー分布を有するX線の像を光像に変換する。第1エネルギー分布に対応するラインセンサは、検査方向Xに沿って配列された複数の画素を有し、当該シンチレータ層で変換された光像による画像データを生成する。当該ラインセンサで取得される画像データは、当該ラインセンサの画素毎に取得される輝度データの集合体から構成される。
 第1画像補正部312は、第1検出部311で画素毎に生成された輝度データをそれぞれ増幅及び補正して、増幅補正された画像データを取得する。第1画像補正部312は、アンプ31aと、A/D変換部31bと、補正回路31cと、出力インターフェイス31dと、を含んでいる。アンプ31aは、第1エネルギー分布を有するX線の像の輝度データを増幅する。A/D変換部31bは、アンプ31aで増幅された第1エネルギー分布を有するX線の像の輝度データをA/D変換する。補正回路31cは、A/D変換部31bで変換された輝度データに対して所定の補正処理を行う。出力インターフェイス31dは、補正回路31cで補正された画像データを第1画像として外部に出力する。
 第2画像取得部32は、第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品Sが撮像された第2画像を取得する。第2画像取得部32は、第2検出部321と、第2画像補正部322と、を含んでいる。
 第2検出部321は、X線の照射方向Zにおいて第1検出部311よりも下流側に配置されている。第2検出部321は、照射器2から照射され且つ物品S及び第1検出部311を透過したX線のうち第2エネルギー分布の範囲を検出して、画像データを生成する。ここで、第2検出部321による画像データの生成方法について説明する。第2検出部321は、第2エネルギー分布に対応するシンチレータ層(図示省略)と、第2エネルギー分布に対応するラインセンサ(図示省略)と、を含んでいる。第2エネルギー分布に対応するシンチレータ層は、検査方向Xに沿って延在し、第2エネルギー分布を有するX線の像を光像に変換する。第2エネルギー分布に対応するラインセンサは、検査方向Xに沿って配列された複数の画素を有し、当該シンチレータ層で変換された光像による画像データを取得する。当該ラインセンサで取得される画像データは、当該ラインセンサの画素毎に取得される輝度データの集合体から構成される。なお、第1検出部311及び第2検出部321では、1つのセンサにおいて第1検出部311のラインセンサ及び第2検出部321のラインセンサが構成されてもよい。ラインセンサは、搬送方向に複数の画素を有するマルチラインセンサ、TDI(Time Delay Integration)スキャンX線カメラ、及び2次元X線カメラであってもよい。また、シンチレータを用いない直接変換方式のセンサ、及びシンチレータをレンズカップリングによる光学レンズを用いた観察方式のカメラを用いてもよい。複数の放射線源と対応するセンサが複数ある構造でもよい。また、第1検出部311で検出される第1エネルギー分布の範囲と、第2検出部321で検出される第2エネルギー分布の範囲とは、一部において互いに重なっていてもよい。なお、第2検出部321は、X線の照射方向Zにおいて第1検出部311よりも下流側に配置されていると説明したが、第1検出部311と第2検出部321の構成は本実施形態に限られない。例えば、第1検出部311と第2検出部321とは並列(搬送方向Yにおいて上流と下流とに位置するよう)に配置されていてもよい。
 第2画像補正部322は、第2検出部321で画素毎に生成された輝度データをそれぞれ増幅及び補正して、増幅補正された画像データを取得する。第2画像補正部322は、アンプ32aと、A/D変換部32bと、補正回路32cと、出力インターフェイス32dと、を含んでいる。アンプ32aは、第2エネルギー分布を有するX線の像の輝度データを増幅する。A/D変換部32bは、アンプ32aで増幅された第2エネルギー分布を有するX線の像の輝度データをA/D変換する。補正回路32cは、A/D変換部32bで変換された輝度データに対して所定の補正処理を行う。出力インターフェイス32dは、補正回路32cで補正された輝度データを第2画像として外部に出力する。
 制御部33は、第1検出部311におけるX線の検出タイミング、及び第2検出部321におけるX線の検出タイミングを制御する。具体的には、制御部33は、物品Sにおける一の分割範囲を透過したX線が第1画像取得部31によっても第2画像取得部32によっても検出されるように、第1検出部311の検出タイミング及び第2検出部321の検出タイミングを制御する。制御部33による検出タイミングの制御により、後述するサブトラクション処理において第1画像と第2画像とに生じる画像ずれが低減される。
 また、制御部33は、周知のキャリブレーション部材等を用いることによって、物品Sの検査方向Xにおける第1検出部311の各画素と第2検出部321の各画素とが対応するように制御する。第1検出部311の各画素と第2検出部321の各画素との互いに対応する位置は、照射器2が点光源であること、及びX線が放射状に広がることに起因して、検査方向Xにおける両端に近づくほどずれる。そこで、制御部33のキャリブレーション制御により、第1検出部311の各画素と第2検出部321の各画素との位置ずれが補正され、第1画像と第2画像とに生じる画像ずれが低減される。以上の処理によって、第1画像及び第2画像は、第1画像の各画素と第2画像の各画素とが対応するように取得される。
 放射線検査装置5は、除去したい物質に対応する領域が除去された差分画像を生成するデータ処理装置である。放射線検査装置5は、パーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ、クラウドサーバ、スマートデバイス等の演算装置であってよい。放射線検査装置5は、画像取得装置3に相互にデータ通信可能に接続されている。
 放射線検査装置5は、第1画像或いは第2画像のいずれかにおいて、除去したい物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付け、物品Sの厚さの影響を消去する補正処理を実行する。そして、放射線検査装置5は、対数変換された第1画像の画素値と、対数変換された第2画像の画素値との差分をとるサブトラクション処理を実行することによって、除去したい物質に対応する領域が除去された差分画像を生成する。そして、放射線検査装置5は、差分画像を後述する出力装置105に含まれるディスプレイ(図示省略)に出力する。
 また、放射線検査装置5は、差分画像を生成する処理の前に、関心領域が適切に選択されているか否かを評価する処理を実施する。取得された第1画像或いは第2画像によっては、物品Sを構成する複数の部品同士の境目が認識しづらい場合がある。その場合、領域の選択状態によって、第1画像或いは第2画像において除去する物質に対応する領域以外の領域も選択入力され、当該物質の厚さの影響を適切に消去することができず、差分画像から当該物質の像が適切に除去されない場合がある。そこで、放射線検査装置5では、差分画像を生成する処理の前に、関心領域が適切に選択されているか否かを評価する処理が実施されることで、差分画像において除去したい物質の像の適切な除去を図ることができる。なお、以下の説明において、「画像において除去する物質の厚さの影響を消去する」ことを単に、「物質の厚さを消去する」と説明する場合がある。
[放射線検査装置の構成]
 次に、放射線検査装置5の詳細構成について説明する。図3に示されるように、放射線検査装置5は、機能的な構成要素として、取得部51と、選択受付部52と、厚さ補正関数算出部53と、代表データ算出部54と、評価係数算出部55と、報知部56と、差分画像生成部57と、記憶部58と、を含んで構成されている。図4に示されるように、放射線検査装置5を含むコンピュータシステム20は、物理的には、プロセッサであるCPU(Central Processing Unit)101、記録媒体であるRAM(Random Access Memory)102、ROM(Read Only Memory)103、通信モジュール104、出力装置105、及び入力装置106等を含んでいる。上述した放射線検査装置5の各機能部は、CPU101、RAM102等のハードウェア上に本実施形態にかかる放射線検査プログラムを読み込ませることにより、CPU101の制御のもとで、通信モジュール104、出力装置105、及び入力装置106等を動作させるとともに、RAM102におけるデータの読み出し及び書き込み、並びにROM103からのデータの読み出しを行うことで実現される。すなわち、本実施形態の放射線検査プログラムは、コンピュータシステム20を、取得部51と、選択受付部52と、厚さ補正関数算出部53と、代表データ算出部54と、評価係数算出部55と、報知部56と、差分画像生成部57と、記憶部58と、として機能させる。なお、CPUは、単体のハードウェアでもよく、ソフトプロセッサのようにFPGAのようなプログラマブルロジックの中に実装されたものでもよい。RAMやROMについても、単体のハードウェアでもよく、FPGAのようなプログラマブルロジックの中に内蔵されたものでもよい。
 以下、放射線検査装置5の各機能部の詳細機能について、図5及び図6に示される画像(第1画像,第2画像)P1の具体例を用いて説明する。
 取得部51は、画像取得装置3から、物品S全体を透過したX線の像である第1画像及び第2画像を取得する。図5及び図6に示される画像P1は、第1画像取得部31によって取得された第1画像或いは第2画像の一例である。画像P1には、第1エネルギー分布或いは第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態の物品Sが撮像されている。本具体例における物品Sは、汎用コネクタであって、筐体S1と、複数の端子S2と、を有している。筐体S1は、樹脂からなり、複数のキャビティを含んでいる。各端子S2は、筐体S1の各キャビティに配置されており、金属からなる。各端子S2は、キャビティの一部に配置されている(もしくは、占めている)。
 選択受付部52は、関心領域の選択入力を受け付ける。関心領域は、第1画像或いは第2画像において物品Sに対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である。関心領域の選択入力は、例えば、出力装置105に含まれるディスプレイに第1画像或いは第2画像が表示され、放射線検査装置5のユーザによって、入力装置106に含まれるマウス等を介してディスプレイ上で関心領域が選択されることにより行われる。
 図5に示される例では、画像P1のうち筐体S1の樹脂に対応する領域のみが関心領域Rとして選択されている。つまり、図5に示される例では、画像P1に表された像のうち厚さの影響を消去する物質(端子S2を除くキャビティ部分を含む樹脂)のみが関心領域Rとして正しく選択されている。この時、関心領域にさまざまな厚さの情報が含まれていることが好適である。一方、図6に示される例では、画像P1のうち筐体S1の樹脂に対応する領域、及び端子S2が関心領域Rとして選択されている。つまり、図6に示される例では、画像P1に表された像のうち厚さの影響を消去する物質及び他の物質(金属)が関心領域Rとして選択されており、関心領域Rが正しく選択されていない。
 厚さ補正関数算出部53、代表データ算出部54、評価係数算出部55、及び報知部56は、放射線検査装置5が実行する処理のうち、関心領域が適切に選択されているか否かを評価する処理を実現する構成要素である。以下、各構成要素の説明とともに、関心領域が適切に選択されているか否かを評価する処理の概要について説明する。
 厚さ補正関数算出部53は、物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出する。厚さ補正関数は、第1画素値と第2画素値との関係を表した関数である。ここで、厚さ補正関数の算出方法について説明する。まず、厚さ補正関数算出部53は、取得部51によって取得された第1画像及び第2画像を対数変換する。ここで、対数変換は必須ではないが、近似関数を作成するうえでは、対数変換するのが好適である。
 そして、厚さ補正関数算出部53は、第1画素値及び第2画素値を特定する。第1画素値は、対数変換された第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの画素値である。第2画素値は、対数変換された第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの画素値である。ここでいう複数の第1画素に対応する複数の第2画素とは、第2画像のうち関心領域に対応する領域における各画素を意味する。つまり、厚さ補正関数算出部53は、第1画像及び第2画像を対数変換し、対数変換された第1画像及び第2画像のそれぞれにおいて、関心領域に対応する領域における各画素値を特定する。なお、第1画像及び第2画像の対数変換の処理のタイミングは、特に限定されるものではなく、例えば、取得部51による取得の直後に実施されてもよく、また、例えば、選択受付部52による関心領域の選択受付の後に実施されてもよい。
 そして、厚さ補正関数算出部53は、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、厚さ補正関数を算出する。ここでいう第1画素値と第1画素値に対応する第2画素値との関係とは、1つの第1画素の画素値と、当該1つの第1画素に対応する第2画素の画素値との関係を意味する。具体的には、例えば、第1画像の関心領域のうち最上左端部の画素の画素値を第1画素値とした場合、第2画像の関心領域のうち最上左端部の画素の画素値が第1画素値に対応する第2画素値である。
 本実施形態では、厚さ補正関数算出部53は、例えば最小二乗法を用いて、複数のサンプル点を2次元座標上でN次(Nは1以上の自然数)の近似曲線によって近似することにより近似曲線の係数を算出する。これにより、厚さ補正関数算出部53は、当該近似曲線を表す関数である厚さ補正関数を算出する。複数のサンプル点は、第1画素値及び第2画素値を表す点であって、例えば、第1画素値をX軸とし且つ第2画素値をY軸とした2次元座標上にプロットされた点である。
 図7に示されるグラフG1は、2次元座標上に、複数のサンプル点D1及び近似曲線C1が表されたグラフである。グラフG1の横軸(X軸)は、第1画素値を示しており、グラフの縦軸(Y軸)は、第2画素値を示している。各サンプル点D1は、図5に示される関心領域Rに対応して算出されたサンプル点であって、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値とを表している。各サンプル点D1の数は、関心領域Rに対応する第1画像の画素の数(及び第2画像の画素の数)と等しい。近似曲線C1は、複数のサンプル点D1を2次近似することにより算出された2次の厚さ補正関数(y=ax+bx+c)の曲線である。
 図8に示されるグラフG2は、2次元座標上に、複数のサンプル点D2及び近似曲線C2が表されたグラフである。図7と同様、グラフの横軸(X軸)は、第1画素値を示しており、グラフの縦軸(Y軸)は、第2画素値を示している。各サンプル点D2は、図6に示される関心領域Rに対応して算出されたサンプル点である。図8に示されるように、複数のサンプル点D2は、正しく選択された関心領域Rに対応して算出されたサンプル点D1(図7参照)と比較して、広範囲に分布している。これは、複数のサンプル点D2が、画像P1において樹脂に相当する画素のみならず樹脂以外の部分(図6における端子S2に相当する部分)の画素から構成される関心領域Rに基づいて算出されているためである。近似曲線C2は、複数のサンプル点D2を2次近似することにより算出された2次の厚さ補正関数(y=ax+bx+c)の曲線である。近似曲線C2の曲率は、正しく選択された関心領域Rに対応して算出された厚さ補正関数の近似曲線C1(図7参照)と比較して大きい。
 代表データ算出部54は、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、複数の代表データを算出する。代表データは、第1代表値と第2代表値との組み合わせである。第1代表値は、対数変換された第1画像の代表の画素値であって、第2代表値は、対数変換された第2画像の代表の画素値である。本実施形態では、代表データは、一の第1画素値が第1代表値とされ、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の平均値が第2代表値とされることにより算出される。具体的には、一の第1画素値が代表値とされ、当該一の第1画素に対応する第2画素値が1つである場合には、当該第2画素値が第2代表値とされる。当該一の第1画素に対応する第2画素値が複数ある場合は、当該第2画素値の平均値が第2代表値とされる。代表データ算出部54は、例えば、0.01ずつ等、所定の間隔で第1画素値(第1代表値)を選択して第2代表値を算出する処理を繰り返すことによって、複数の代表データを算出する。
 図9に示されるグラフG3は、図7に示されるグラフG1に対応したグラフであって、2次元座標上に近似曲線C1、及び複数の代表データF1が表されたグラフである。グラフG3の横軸(X軸)は、第1画素値を示しており、グラフG3の縦軸(Y軸)は、第2画素値を示している。各代表データF1は、正しく選択された関心領域R(図5参照)に対応する各第1画素値である第1代表値と、各第1画素値に対応する第2画素値の平均値である第2代表値との組合せである。
 図10に示されるグラフG4は、図8に示されるグラフG2に対応したグラフであって、2次元座標上に近似曲線C2、及び複数の代表データF2が表されたグラフである。グラフG4の横軸(X軸)は、第1画素値を示しており、グラフG4の縦軸(Y軸)は、第2画素値を示している。代表データF2は、正しく選択されていない関心領域R(図6参照)の各第1画素値である第1代表値と、各第1画素値に対応する第2画素値の平均値である第2代表値との組合せである。
 評価係数算出部55は、厚さ補正関数と算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する。本実施形態では、評価係数は、厚さ補正関数及び代表データF1に基づいて算出される決定係数である。決定係数は、すべての代表データF1の残差変動を全変動によって除算した値を1から減算することで算出される。よって、決定係数が1に近いほど、一致度が高いことになる。図5に示される関心領域が正しく選択された例では、厚さ補正関数及び代表データF1(図9参照)に基づいて算出される決定係数は、0.988である。一方、図6に示される関心領域が正しく選択されていない例では、厚さ補正係数及び代表データF2(図10参照)に基づいて算出される決定係数は、0.889である。つまり、代表データF1と近似曲線C1との一致度は、代表データF2と近似曲線C2との一致度よりも高く、関心領域が正しく選択された場合には、関心領域が正しく選択されていない場合と比較して、高い評価係数が算出される。
 報知部56は、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力する。評価係数閾値は、関心領域が正しく選択された場合に出力される決定係数の最下限値であって、あらかじめ定められた値である。評価係数閾値は、例えば、0.9に設定されている。一例として、報知部56は、出力装置105に含まれるディスプレイに、選択領域が正しく選択されていない旨を示す文字及び図形の少なくともいずれか一方を含むエラー情報を出力する。図5に示される関心領域が正しく選択された例では、算出された決定係数は0.988であるため、報知部56は、評価係数が評価係数閾値以下でないと判定し、ディスプレイにエラー情報を出力しない。一方、図6に示される関心領域が正しく選択されていない例では、算出された決定係数は0.889であるため、報知部56は、評価係数が評価係数閾値以下であると判定し、ディスプレイに、関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力する。
 なお、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合には、選択受付部52は、関心領域とは異なる関心領域の選択入力を受け付ける。これにより、例えば、放射線検査装置5のユーザによって、入力装置106に含まれるマウス等を介してディスプレイ上で関心領域が再選択されることが可能となる。
 差分画像生成部57は、放射線検査装置5が実行する処理のうち、物品Sの厚さの影響を消去するサブトラクション処理を実現する構成要素である。以下、差分画像生成部57の機能の説明とともに、物品Sの厚さの影響を消去するサブトラクション処理の概要について説明する。
 差分画像生成部57は、報知部56が、評価係数が評価係数閾値以下でないと判定した場合、対数変換された第1画像及び第2画像に基づいて、差分画像を生成する。差分画像は、除去したい物質に対応する領域が除去された画像である。差分画像生成部57は、サブトラクション処理を実行することによって、差分画像を生成する。具体的には、差分画像生成部57は、サブトラクション処理として、対数変換された第2画像の各画素値から、対数変換された第1画像の各画素値に厚さ補正関数が適用されることによって算出された値を減算する。もしくは、差分画像生成部57は、対数変換された第1画像の各画素値から、対数変換された第2画像の各画素値に厚さ補正関数が適用されることによって算出された値を減算する。もしくは、差分画像生成部57は、対数変換された第1画像の各画素値に厚さ補正関数が適用されることによって算出された値から、対数変換された第2画像の各画素値を減算する。もしくは、差分画像生成部57は、対数変換された第2画像の各画素値に厚さ補正関数が適用されることによって算出された値から、対数変換された第1画像の各画素値を減算する。これにより、第1画像或いは第2画像において関心領域に対応する物質が除去された画像である差分画像が生成される。そして、差分画像生成部57は、差分画像を出力装置105に含まれるディスプレイ(図示省略)に出力する。
 図11に示される差分画像P2は、関心領域Rが正しく選択された例(図5、図7、及び図9参照)において差分画像生成部57によって生成された差分画像である。差分画像P2では、筐体S1の樹脂の部分が適切に除去されている。一方、図12に示される差分画像P3は、関心領域Rが正しく選択されていない例(図6、図8、及び図10参照)において、仮に、評価係数が評価係数閾値以下であっても、差分画像生成部57が差分画像生成処理を実行した場合に生成される差分画像である。差分画像P3では、筐体S1の樹脂の部分が適切に除去されていない。
 記憶部58は、取得部51によって取得された第1画像及び第2画像、選択受付部52に入力された関心領域を示すデータ、厚さ補正関数算出部53によって算出された厚さ補正関数、代表データ算出部54によって算出された代表データ、評価係数算出部55によって算出された評価係数、差分画像生成部57によって生成された差分画像等を記憶する。
[放射線検査装置の処理]
 次に、図13のフローチャートを参照して、本実施形態に係る放射線検査装置5の動作方法(放射線検査装置5で実行される処理)である放射線検査方法を、処理毎に説明する。図13は、本実施形態に係る放射線検査方法を示すフローチャートである。放射線検査装置5で実行される処理は、例えば、画像取得装置3によって物品Sが検出される毎に実施される。
 まず、S11において、取得部51によって、画像取得装置3から、第1画像と、第2画像とが取得される(第1ステップ)。
 次に、S12において、選択受付部52によって、関心領域の選択入力が受け付けられる(第2ステップ)。
 次に、S13において、厚さ補正関数算出部53によって、厚さ補正関数が算出される(第3ステップ)。具体的には、まず、対数変換された第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び対数変換された第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値が特定される。そして、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点が、最小二乗法等によって、2次元座標上で2次の近似曲線によって近似されることにより、近似曲線の係数が算出される。これにより、当該近似曲線を表す関数である厚さ補正関数が算出される。
 次に、S14において、代表データ算出部54によって、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値に基づいて、複数の代表データが算出される(第4ステップ)。代表データは、第1代表値と第2代表値との組合せである。代表データは、代表データ算出部54によって、一の第1画素値が第1代表値とされ、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の平均値が第2代表値とされることにより算出される。
 次に、S15において、評価係数算出部55によって、厚さ補正関数と、算出された複数の代表データとの相関に基づく評価係数が算出される(第5ステップ)。本実施形態では、評価係数は、厚さ補正関数及び算出された複数の代表データに基づいて算出された決定係数である。
 次に、S16において、報知部56によって、評価係数が評価係数閾値以下であるか否かが判定される。評価係数が評価係数閾値以下であると判定された場合(S16:YES)、S17において、報知部56によって、関心領域の選択入力に関するエラー情報が出力装置105のディスプレイに出力され(第6ステップ)、処理がS12に戻される。そして、S12において、選択受付部52によって、前回の処理のS12において選択された関心領域とは異なる関心領域の選択入力が受け付けられる(第7ステップ)。
 一方、評価係数が評価係数閾値以下でないと判定された場合(S16:NO)、S18において、差分画像生成部57によって、第1画像或いは第2画像において関心領域に対応する物質が除去された差分画像が生成され、出力装置105のディスプレイに差分画像が表示される。そして、物品Sを対象にした放射線検査処理が終了する。
[作用及び効果]
 以上説明した放射線検査装置5によれば、第1画像或いは第2画像において関心領域の選択入力が受け付けられ、対数変換された第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び対数変換された第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値が特定される。そして、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係を近似することにより、厚さ補正関数が算出され、それぞれが、第1画素値の代表値である第1代表値と、第2画素値の代表値である第2代表値との組合せである複数の代表データが算出される。そして、厚さ補正関数と複数の代表データとの相関に基づいて、評価係数が算出される。これにより、評価係数に基づいて、関心領域が単一の物質に対応しているか否かを評価することができる。よって、本実施形態によれば、関心領域が適切に選択されているか否かを評価することができる。
 特に、放射線検査装置5では、厚さ補正関数算出部53によって、第1画像及び第2画像が対数変換され、代表データ算出部54によって、対数変換された第1画像の代表の画素値である第1代表値と、対数変換された第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである代表データが算出される。これにより、第1画素値と第2画素値との関係を表す厚さ補正関数をより適切に算出することができる。
 第1実施形態では、厚さ補正関数算出部53が、第3ステップにおいて、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、厚さ補正関数を算出する。これにより、厚さ補正関数を確実に算出することができる。
 第1実施形態では、厚さ補正関数算出部53が、第3ステップにおいて、複数のサンプル点を2次元座標上でN次の近似曲線によって近似することにより、近似曲線の係数を算出する。これにより、第1画素値及び第1画素値に対応する第2画素値との対応関係を精度良く表した厚さ補正関数を算出することができるため、信頼性の高い評価係数を算出することが可能となる。
 第1実施形態では、代表データ算出部54が、第4ステップにおいて、代表データを、一の第1画素値を第1代表値とし、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の平均値を第2代表値とすることにより算出する。第1画素値及び第2画素値は、厚さの影響を消去したい物質の画素に対応する画素値である場合だけでなく、第1画像及び第2画像に含まれるノイズを有する画素に対応する画素値である場合もある。第1実施形態では、一又は複数の第1画素値又は第2画素値の平均値を求めることにより、ノイズが評価係数の算出に与える影響を抑制することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 第1実施形態では、評価係数は、決定係数である。これにより、信頼性の高い評価係数を算出することができる。
 第1実施形態では、報知部56が、第6ステップにおいて、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力する。これにより、適切な関心領域の再選択をユーザに促すことができる。
 第1実施形態では、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、選択受付部52が、第7ステップにおいて、前回の選択受付の処理において選択された関心領域とは異なる関心領域の選択入力を受け付ける。これにより、単一の物質に対応する関心領域をユーザが再選択することができるため、関心領域に対応する物質の像が適切に除去された画像を取得することが可能となる。
[第2実施形態]
[放射線検査装置の構成]
 次に、第2実施形態の放射線検査装置5について説明する。第2実施形態では、放射線検査装置5が有する報知部56は、出力装置105に含まれるディスプレイにエラー情報を出力する処理として、以下の処理を行う。すなわち、報知部56は、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、エラー情報として、第1画像或いは第2画像に非対応領域を重畳して出力する。非対応領域とは、第1画像或いは第2画像のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である。報知部56は、例えば、関心領域のうちユーザの操作ミス等によって選択された非対応領域を、第1画像或いは第2画像に表示する。
 以下、報知部56の機能的構成について、第1画素値をX軸とし、第2画素値をY軸とした2次元座標上で2次の近似曲線によって近似する例を用いて説明する。まず、報知部56は、評価係数が評価係数閾値以下である場合、エラー情報を出力する。そして、報知部56は、近似曲線から推定される画素値と、実際の画素値(各サンプル点における画素値)との距離であるエラー距離を算出する。
 ここで、エラー距離の算出方法について説明する。まず、報知部56は、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値において、厚さ補正関数を用いて、第1画素値に対応する第2画素値と、第1画素値に対応する実際の第2画素値との差分値を特定する。具体的には、報知部56は、一の第1画素値において、近似曲線から推定される第2画素値(近似曲線の式であるy=ax+bx+cのうちのyの値)と、一の第1画素値に対応する実際の第2画素値との差分値を算出する。そして、報知部56は、当該差分値を2乗し、平方根をとることで、近似曲線から推定される第2画素値と実際の第2画素値とのエラー距離を算出する。
 そして、報知部56は、エラー距離に基づいて、第1画像或いは第2画像のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない非対応領域を判別する。具体的には、報知部56は、エラー距離とエラー閾値を比較することによって、当該一の第1画素値に対応する画素(及び当該一の第1画素値に対応する第2画素値の画素)が厚さの影響を消去する物質に対応しているか否かを判別する。報知部56は、差分値の算出から厚さの影響を消去する物質に対応しているか否かを判定までの処理を、全ての第1画素値に対して実施する。なお、第2画素値をX軸とし、第1画素値をY軸とした場合には、一の第2画素値において、近似曲線から推定される第1画素値と実際の第1画素値とのエラー距離を算出するようにしてもよい。
 近似曲線の推定による第2画素値と実際の第2画素値との差分値は、小さいほど、一の第1画素値(及び当該一の第1画素値に対応する第2画素値)に対応する画素が厚さの影響を消去する物質に対応している確率が高く、大きいほど、当該画素が厚さの影響を消去する物質に対応している確率が低い。エラー閾値は、当該差分値が、厚さの影響を消去する物質に対応している画素を示す値であるか否かを判別する閾値である。エラー閾値は、あらかじめ定められた値であって、例えば、以下の方法によって算出される。まず、放射線検査装置5の起動時等、物品Sの放射線検査の開始前に、取得部51によって、物品Sの第1画像或いは第2画像が撮像される。そして、選択受付部52によって、関心領域の選択入力が受け付けられる。このとき、ユーザによって、第1画像或いは第2画像において、厚さの影響を消去する物質に対応する領域と、非対応領域とが故意に含まれた関心領域が選択される。そして、ユーザによって、非対応領域に対応する画素におけるエラー距離のみが判別されるようエラー閾値が決定される。エラー閾値の決定方法は、例えば、まず、ユーザによって、エラー閾値の候補である任意の候補閾値が入力装置106を介してコンピュータシステム20に入力される。そして、各第1画素値におけるエラー距離と当該候補閾値との比較に基づいた画像情報(詳細については後述)が、ディスプレイに表示される。画像情報が、非対応領域のみならず厚さの影響を消去する物質に対応する領域を含んで表示している場合には、ユーザによって候補閾値が再入力され上記処理が繰り返される。画像情報が、非対応領域として厚さの影響を消去する物質に対応しない領域のみを表示している場合には、ユーザによって当該候補閾値がエラー閾値として決定される。これにより、適切な候補閾値がエラー閾値として決定される。
 そして、報知部56は、第1画像或いは第2画像に重畳されて、第1画像或いは第2画像のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である非対応領域が示された画像情報を、エラー情報として出力する。具体的には、報知部56は、エラー距離に対応する画素を、第1画像或いは第2画像に重畳して表示する。図14に示される画像情報(エラー情報)Iは、第1画像である画像P1(図5及び図6参照)に非対応領域Eが重畳された例である。図14に示される例では、画像P1のうち筐体S1の樹脂(厚さの影響を消去する物質)に対応する領域、及び樹脂に対応していない領域(図14における端子S2に相当する領域)が関心領域として選択されている。したがって、選択領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である端子S2の部分が非対応領域Eとして画像P1に表示された画像情報Iがディスプレイに表示される。非対応領域Eの表示態様の例としては、赤枠に斜線が引かれた領域、赤く塗りつぶされた領域等が挙げられる。
[放射線検査装置の処理]
 次に、図15のフローチャートを参照して、本実施形態に係る放射線検査装置5の動作方法(放射線検査装置5で実行される処理)である放射線検査方法を、処理毎に説明する。図15は、本実施形態に係る放射線検査方法を示すフローチャートである。
 S21~S27の処理は、図13に示されるS11~S17の処理と同様である。S21~S27の処理の後、S28において、報知部56によって、各第1画素値において、厚さ補正関数を用いて算出される(言い換えれば、近似曲線から推定される)第2画素値と、実際の第2画素値とのエラー距離が算出される(第6ステップ)。次に、S29において、報知部56によって、各第1画素値におけるエラー距離と、エラー閾値とが比較される。これにより、エラー閾値よりも大きいエラー距離に対応する画素が、厚さの影響を消去する物質に対応していない非対応領域として判別される(第6ステップ)。次に、S30において、報知部56によって、第1画像或いは第2画像に非対応領域が重畳されて示された画像情報が、エラー情報として表示され(出力され)、処理がS22に戻される(第6ステップ)。S31の処理は、図13に示されるS18の処理と同様である。なお、エラーである旨を報知する処理(S27)と画像情報を表示する処理(S30)とは、同時に実施されてもよい。すなわち、放射線検査方法では、エラーである旨の報知と画像情報の表示とが同時に実施されてもよい。
[作用及び効果]
 以上説明した第2実施形態の放射線検査装置5では、上述した第1実施形態と同様の効果を奏する。また、第6ステップにおいて、第2実施形態の放射線検査装置5では、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値において、厚さ補正関数を用いて算出されて、第1画素値に対応する第2画素値と、第1画素値に対応する実際の第2画素値との距離であるエラー距離が算出され、エラー距離に基づいて、第1画像或いは第2画像のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である非対応領域が判別され、エラー情報として、第1画像或いは第2画像に非対応領域が重畳して出力される。これにより、適切な関心領域をユーザに選択させやすくすることができる。すなわち、第2実施形態の放射線検査装置5では、ディスプレイに、エラーである旨のみならず上述した画像情報を表示することによって、ユーザによって適切な関心領域が再選択されるよう支援することができる。
[第3実施形態]
[放射線検査装置の構成]
 次に、第3実施形態の放射線検査装置5について説明する。第3実施形態では、放射線検査装置5が有する厚さ補正関数算出部53は、以下の処理を行う。すなわち、厚さ補正関数算出部53は、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制しつつ、複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、厚さ補正関数を算出する。
 具体的には、本実施形態では、厚さ補正関数算出部53は、ロバスト推定法のうちM推定法を実施することによって、厚さ補正関数を算出する。まず、厚さ補正関数算出部53によって、最小二乗法等が用いられることにより、複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、近似曲線が推定される。そして、厚さ補正関数算出部53は、各第1画素値において、近似曲線により推定された第2画素値と実際の第2画素値との距離に応じて重み付けを実施し、近似曲線を再算出する。具体的には、厚さ補正関数算出部53は、近似曲線により推定された第2画素値と実際の第2画素値との距離が大きいほど、重み付けを小さくする。厚さ補正関数算出部53は、重み付けから近似曲線の再算出までの処理を複数回繰り返す。これにより、複数のサンプル点における外れ値の影響が抑制されて近似曲線が決定され、近似曲線を表す関数である厚さ補正関数が算出される。
[放射線検査装置の処理]
 次に、図16のフローチャートを参照して、本実施形態に係る放射線検査装置5の動作方法(放射線検査装置5で実行される処理)である放射線検査方法を、処理毎に説明する。図16は、本実施形態に係る放射線検査方法を示すフローチャートである。
 S41,S42の処理は、図13に示されるS11,S12の処理と同様である。S41,S42の処理の後、S43において、厚さ補正関数算出部53によって、複数のサンプル点における外れ値の影響が抑制されつつ、複数のサンプル点が2次元座標上で近似されることにより、厚さ補正関数が算出される(第3ステップ)。具体的には、厚さ補正関数算出部53によって、上述したロバスト推定法のうちのM推定法を用いることにより、重み付け最小二乗法によって近似曲線の算出を複数回繰り返すことによって、近似曲線が決定される。これにより、近似曲線を表す関数である厚さ補正関数が算出される。S44~S48の処理は、図13に示されるS14~S18の処理と同様である。
[作用及び効果]
 以上説明した第3実施形態の放射線検査装置5では、上述した第1実施形態と同様の効果を奏する。また、第3実施形態の放射線検査装置5では、第3ステップにおいて、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制しつつ、複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、厚さ補正関数を算出する。これにより、複数のサンプル点の近似を精度良く実施することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 特に、第3実施形態の放射線検査装置5では、複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制する手法として、ロバスト推定のうちM推定が用いられる。これにより、複数のサンプル点の高精度な近似を確実に実施することができる。
[変形例]
 本開示は、上述した各実施形態に限定されない。例えば、複数のサンプル点を近似する近似曲線は、2次に限定されない。例えば、厚さ補正関数算出部53は、複数のサンプル点を2次元座標上でN次(Nは1以上の自然数)の近似曲線によって近似すればよい。すなわち、複数のサンプル点を近似する近似曲線は、3次以上であってもよい。これにより、第1画素値及び第1画素値に対応する第2画素値との対応関係を精度良く表した厚さ補正関数を算出することができるため、信頼性の高い評価係数を算出することが可能となる。また、複数のサンプル点の近似は、1次の近似直線によって実施されてもよい。
 ここで、第1実施形態の放射線検査装置5による食品である物品Sを対象にした補正処理の結果の一例を示す。
 図17には、物品Sの第1画像の一例が示されている。処理対象の物品Sは、複数並んだ餃子S3の一部分に、複数のアルミニウム片S4が含められたものである。図18には、近似曲線C3のグラフが示されている。近似曲線C3は、図17に示す第1画像上でアルミニウム片S4を含まない餃子S3を含む領域において関心領域Rが選択された場合に、放射線検査装置5によって1次近似することにより算出された曲線である。具体的には、図18において、(a)部にはサンプル点D3とともに近似曲線C3を示したグラフG5が示され、(b)部には代表データF3とともに近似曲線C3を示したグラフG6が示されている。この場合には、決定係数が0.990と算出され、ある程度高い値となった。また、図19には、この場合に放射線検査装置5によって生成された差分画像P4、及び差分画像を閾値処理した異物検出結果画像P5が示されている。このように、差分画像P4及び結果画像P5では、ある程度餃子S3の部分の厚さの影響が消去できてアルミニウム片S4の箇所H1が検出できているが、誤検出の箇所H2、及び本来検出すべきであるが検出できていない箇所H3が発生している。特に、餃子S3の厚い部分が差分画像P4において白く映っており、その部分が完全に消去できない傾向にある。
 図20には、近似曲線C4のグラフが示されている。近似曲線C4は、図17に示す第1画像上でアルミニウム片S4を含まない餃子S3を含む領域において関心領域Rが選択された場合に放射線検査装置5によって2次近似することにより算出された曲線である。具体的には、図20において、(a)部にはサンプル点D3とともに近似曲線C4を示したグラフG7が示され、(b)部には代表データF3とともに近似曲線C4を示したグラフG8が示されている。この場合には、決定係数が0.998と算出され、1次近似した場合よりも高い値となった。また、図21には、この場合に放射線検査装置5によって生成された差分画像P6、及び差分画像を閾値処理した異物検出結果画像P7が示されている。このように、差分画像P6及び結果画像P7では、餃子S3の部分の厚さの影響があらゆる輝度において全体的に消去できており、アルミニウム片S4の箇所H1が全て検出できている。
 これらの結果により、物品Sの種類によっては、1次近似より2次近似の方が差分画像において厚さの影響をより完全に消去できることが明らかとなった。
 また、図22には、図17と同じ物品Sの第1画像上でアルミニウム片S4を含む領域が誤って関心領域Rとして選択された場合が示されている。図23には、この場合に放射線検査装置5によって2次近似することにより算出された近似曲線C5のグラフが示されている。具体的には、図23において、(a)部にはサンプル点D4とともに近似曲線C5を示したグラフG9が示され、(b)部には代表データF4とともに近似曲線C5を示したグラフG10が示されている。この場合には、決定係数が0.988と算出され、関心領域Rが適切でないために適切に領域選択された際の決定係数0.998に対して比較的低い値となった。また、図24には、この場合に放射線検査装置5によって生成された差分画像P8、及び差分画像を閾値処理した異物検出結果画像P9が示されている。このように、差分画像P8及び結果画像P9では、餃子S3とアルミニウム片S4とが同じ輝度で差分画像が生成されており、アルミニウム片S4の検出が不可能なことが分かる。決定係数の閾値は、対象物によって異なっており、検査対象物により決定係数の閾値を変えるのが望ましいが、閾値の決定方法については前述した通りである。
 また、上述した各実施形態では、厚さ補正関数算出部53によって、第1画像及び第2画像が対数変換され、代表データ算出部54によって、対数変換された第1画像の代表の画素値である第1代表値と、対数変換された第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである代表データが算出された。しかしながら、第1画像及び第2画像は、対数変換されなくてもよい。
 また、上述した各実施形態では、例えば、第1画素値と、第1画素値に対応する第2画素値との関係は、LUT(Look Up Table)に基づいて算出されてもよい。
 また、例えば、評価係数は、相関係数であってもよい。これによっても、信頼性の高い評価係数を算出することができる。
 また、例えば、代表データは、一の第2画素値が第2代表値とされ、当該一の第2画素値に対応する一又は複数の第1画素値の平均値が第1代表値とされることにより、算出されてもよい。
 また、例えば、代表データは、一の第1画素値が第1代表値とされ、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の中央値が第2代表値とされることにより、又は、一の第2画素値が第2代表値とされ、当該一の第2画素値に対応する一又は複数の第1画素値の中央値が第1代表値とされることにより、算出されてもよい。一又は複数の第1画素値又は第2画素値の中央値を求めることによっても、ノイズが評価係数の算出に与える影響を抑制することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 また、報知部56が表示するエラー情報は、上述した各実施形態の態様に限定されるものではない。また、放射線検査装置5では、関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力しなくてもよい。
 また、他のロバスト推定の方法によって処理を実施してもよい。他のロバスト推定の方法としては、例えば、RANSAC、最小メジアン法等が挙げられる。
 また、上述した各放射線検査方法のフローチャート(図13、図15及び図16)に示した各処理は、適宜省略されてもよい。また、各処理の順序は、適宜入れ替えられてもよい。
 上述した実施形態に係る方法及び装置では、第1画素値は、対数変換された第1画像のうち関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの画素値であり、第2画素値は、対数変換された第2画像のうち複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの画素値であり、複数の代表データのそれぞれは、対数変換された第1画像の代表の画素値である第1代表値と、対数変換された第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せであってもよい。これにより、第1画素値と第2画素値との関係を表す厚さ補正関数をより適切に算出することができる。
 上記方法及び装置では、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、厚さ補正関数を算出してもよい。これにより、厚さ補正関数を確実に算出することができる。
 上記方法及び装置では、複数のサンプル点を2次元座標上でN次(Nは1以上の自然数)の近似曲線によって近似することにより、近似曲線の係数を算出してもよい。これにより、第1画素値、及び第1画素値に対応する第2画素値との対応関係を精度良く表した厚さ補正関数を算出することができるため、信頼性の高い評価係数を算出することが可能となる。
 上記方法及び装置では、複数の代表データのそれぞれは、一の第1画素値が第1代表値とされ、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の平均値が第2代表値とされることにより、又は、一の第2画素値が第2代表値とされ、当該一の第2画素値に対応する一又は複数の第1画素値の平均値が第1代表値とされることにより、算出されてもよい。第1画素値及び第2画素値は、厚さの影響を消去したい物質の画素に対応する画素値である場合だけでなく、第1画像及び第2画像に含まれるノイズを有する画素に対応する画素値である場合もある。上記方法及び装置では、一又は複数の第1画素値又は第2画素値の平均値を求めることにより、ノイズが評価係数の算出に与える影響を抑制することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 上記方法及び装置では、複数の代表データのそれぞれは、一の第1画素値が第1代表値とされ、当該一の第1画素値に対応する一又は複数の第2画素値の中央値が第2代表値とされることにより、又は、一の第2画素値が第2代表値とされ、当該一の第2画素値に対応する一又は複数の第1画素値の中央値が第1代表値とされることにより、算出されてもよい。第1画素値及び第2画素値は、厚さの影響を消去したい物質の画素に対応する画素値である場合だけでなく、第1画像及び第2画像に含まれるノイズを有する画素に対応する画素値である場合もある。上記方法及び装置では、一又は複数の第1画素値又は第2画素値の中央値を求めることにより、ノイズが評価係数の算出に与える影響を抑制することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 上記方法及び装置では、評価係数は、決定係数であってもよい。これにより、信頼性の高い評価係数を算出することができる。
 上記方法及び装置では、評価係数は、相関係数であってもよい。これにより、信頼性の高い評価係数を算出することができる。
 上記方法及び装置では、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力してもよい。これにより、適切な関心領域の再選択をユーザに促すことができる。
 上記方法及び装置では、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値において、厚さ補正関数を用いて算出されて、第1画素値に対応する第2画素値と、第1画素値に対応する実際の第2画素値との距離であるエラー距離を算出し、エラー距離に基づいて、第1画像或いは第2画像のうち厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である非対応領域を判別し、エラー情報として、第1画像或いは第2画像に非対応領域を重畳して出力してもよい。これにより、適切な関心領域をユーザに選択させやすくすることができる。
 上記方法及び装置では、評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、関心領域とは異なる関心領域の選択入力を受け付けてもよい。これにより、単一の物質に対応する関心領域をユーザが再選択することができるため、関心領域に対応する物質の像が適切に除去された画像を取得することが可能となる。
 上記方法及び装置では、複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を表す複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制しつつ、複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、厚さ補正関数を算出してもよい。これにより、複数のサンプル点の近似を精度良く実施することができるため、精度良く評価係数を算出することができる。
 1…放射線検査システム、2…照射器(放射線源)、3…画像取得装置(検出器)、5…放射線検査装置、20…コンピュータシステム、101…CPU(プロセッサ)、C1,C2…近似曲線、D1,D2…サンプル点、E…非対応領域、I…画像情報(エラー情報)、P1…第1画像,第2画像、R…関心領域、S…物品、F1,F2…代表データ。

Claims (26)

  1.  第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、前記第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において前記物品が撮像された第2画像とを取得する第1ステップと、
     前記第1画像或いは前記第2画像において前記物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付ける第2ステップと、
     前記第1画像のうち前記関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び前記第2画像のうち前記複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、前記第1画素値と、前記第1画素値に対応する前記第2画素値との関係を近似することにより、前記第1画素値と前記第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出する第3ステップと、
     前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値に基づいて、それぞれが、前記第1画像の代表の画素値である第1代表値と、前記第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出する第4ステップと、
     前記厚さ補正関数と、算出された前記複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する第5ステップと、
    を備える、放射線検査方法。
  2.  前記第1画素値は、対数変換された前記第1画像のうち前記関心領域に対応する領域における前記複数の第1画素のそれぞれの画素値であり、
     前記第2画素値は、対数変換された前記第2画像のうち前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの画素値であり、
     前記複数の代表データのそれぞれは、対数変換された前記第1画像の代表の画素値である前記第1代表値と、対数変換された前記第2画像の代表の画素値である前記第2代表値との組合せである、
    請求項1に記載の放射線検査方法。
  3.  前記第3ステップにおいて、前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値を表す複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、前記厚さ補正関数を算出する、
    請求項1又は2に記載の放射線検査方法。
  4.  前記第3ステップにおいて、前記複数のサンプル点を前記2次元座標上でN次(Nは1以上の自然数)の近似曲線によって近似することにより、前記近似曲線の係数を算出する、
    請求項3に記載の放射線検査方法。
  5.  前記第4ステップにおいて、前記複数の代表データのそれぞれは、
     一の前記第1画素値が前記第1代表値とされ、当該一の前記第1画素値に対応する一又は複数の前記第2画素値の平均値が前記第2代表値とされることにより、又は、
     一の前記第2画素値が前記第2代表値とされ、当該一の前記第2画素値に対応する一又は複数の前記第1画素値の平均値が前記第1代表値とされることにより、算出される、
    請求項1~4のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  6.  前記第4ステップにおいて、前記複数の代表データのそれぞれは、
     一の前記第1画素値が前記第1代表値とされ、当該一の前記第1画素値に対応する一又は複数の前記第2画素値の中央値が前記第2代表値とされることにより、又は、
     一の前記第2画素値が前記第2代表値とされ、当該一の前記第2画素値に対応する一又は複数の前記第1画素値の中央値が前記第1代表値とされることにより、算出される、
    請求項1~4のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  7.  前記評価係数は、決定係数である、
    請求項1~6のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  8.  前記評価係数は、相関係数である、
    請求項1~6のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  9.  前記評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、前記関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力する第6ステップを更に備える、
    請求項1~8のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  10.  前記第6ステップにおいて、
     前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値において、前記厚さ補正関数を用いて算出されて、前記第1画素値に対応する前記第2画素値と、前記第1画素値に対応する実際の前記第2画素値との距離であるエラー距離を算出し、
     前記エラー距離に基づいて、前記第1画像或いは前記第2画像のうち前記厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である非対応領域を判別し、
     前記エラー情報として、前記第1画像或いは前記第2画像に前記非対応領域を重畳して出力する、
    請求項9に記載の放射線検査方法。
  11.  前記評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、前記関心領域とは異なる関心領域の選択入力を受け付ける第7ステップを更に備える、
    請求項1~10のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  12.  前記第3ステップにおいて、前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値を表す複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制しつつ、前記複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、前記厚さ補正関数を算出する、
    請求項1~11のいずれか一項に記載の放射線検査方法。
  13.  少なくとも一つのプロセッサを備え、
     前記少なくとも一つのプロセッサが、
      第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、前記第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において前記物品が撮像された第2画像とを取得し、
      前記第1画像或いは前記第2画像において前記物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付け、
      前記第1画像のうち前記関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び前記第2画像のうち前記複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、前記第1画素値と、前記第1画素値に対応する前記第2画素値との関係を近似することにより、前記第1画素値と前記第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出し、
      前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値に基づいて、それぞれが、前記第1画像の代表の画素値である第1代表値と、前記第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出し、
      前記厚さ補正関数と、算出された前記複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する、
    放射線検査装置。
  14.  前記第1画素値は、対数変換された前記第1画像のうち前記関心領域に対応する領域における前記複数の第1画素のそれぞれの画素値であり、
     前記第2画素値は、対数変換された前記第2画像のうち前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの画素値であり、
     前記複数の代表データのそれぞれは、対数変換された前記第1画像の代表の画素値である前記第1代表値と、対数変換された前記第2画像の代表の画素値である前記第2代表値との組合せである、
    請求項13に記載の放射線検査装置。
  15.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
      前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値を表す複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、前記厚さ補正関数を算出する、
    請求項13又は14に記載の放射線検査装置。
  16.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
      前記複数のサンプル点を前記2次元座標上でN次(Nは1以上の自然数)の近似曲線によって近似することにより、前記近似曲線の係数を算出する、
    請求項15に記載の放射線検査装置。
  17.  前記複数の代表データのそれぞれは、
     一の前記第1画素値が前記第1代表値とされ、当該一の前記第1画素値に対応する一又は複数の前記第2画素値の平均値が前記第2代表値とされることにより、又は、
     一の前記第2画素値が前記第2代表値とされ、当該一の前記第2画素値に対応する一又は複数の前記第1画素値の平均値が前記第1代表値とされることにより、算出される、
    請求項13~16のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  18.  前記複数の代表データのそれぞれは、
     一の前記第1画素値が前記第1代表値とされ、当該一の前記第1画素値に対応する一又は複数の前記第2画素値の中央値が前記第2代表値とされることにより、又は、
     一の前記第2画素値が前記第2代表値とされ、当該一の前記第2画素値に対応する一又は複数の前記第1画素値の中央値が前記第1代表値とされることにより、算出される、
    請求項13~16のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  19.  前記評価係数は、決定係数である、
    請求項13~18のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  20.  前記評価係数は、相関係数である、
    請求項13~18のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  21.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
      前記評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、前記関心領域の選択入力に関するエラー情報を出力する、
    請求項13~20のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  22.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
      前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値において、前記厚さ補正関数を用いて算出されて、前記第1画素値に対応する前記第2画素値と、前記第1画素値に対応する実際の前記第2画素値との距離であるエラー距離を算出し、
      前記エラー距離に基づいて、前記第1画像或いは前記第2画像のうち前記厚さの影響を消去する物質に対応していない領域である非対応領域を判別し、
      前記エラー情報として、前記第1画像或いは前記第2画像に前記非対応領域を重畳して出力する、
    請求項21に記載の放射線検査装置。
  23.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
      前記評価係数が所定の評価係数閾値以下である場合、前記関心領域とは異なる関心領域の選択入力を受け付ける、
    請求項13~22のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  24.  前記少なくとも一つのプロセッサは、
     前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値を表す複数のサンプル点における外れ値の影響を抑制しつつ、前記複数のサンプル点を2次元座標上で近似することにより、前記厚さ補正関数を算出する、
    請求項13~23のいずれか一項に記載の放射線検査装置。
  25.  請求項13~24のいずれか一項に記載の放射線検査装置と、
     前記第1エネルギー分布を有する放射線、及び前記第2エネルギー分布を有する放射線を前記物品に照射する放射線源と、
     前記放射線源から照射され、前記物品を透過し、前記第1エネルギー分布を有する放射線、及び前記放射線源から照射され、前記物品を透過し、前記第2エネルギー分布を有する放射線を検出する検出器と、
    を備える、放射線検査システム。
  26.  コンピュータを、
     第1エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において物品が撮像された第1画像と、前記第1エネルギー分布とは異なる第2エネルギー分布を有する放射線が照射された状態において前記物品が撮像された第2画像とを取得する第1ステップ、
     前記第1画像或いは前記第2画像において前記物品に対応する領域のうち厚さの影響を消去する物質に対応する領域である関心領域の選択入力を受け付ける第2ステップ、
     前記第1画像のうち前記関心領域に対応する領域における複数の第1画素のそれぞれの第1画素値、及び前記第2画像のうち前記複数の第1画素に対応する複数の第2画素のそれぞれの第2画素値を特定し、前記第1画素値と、前記第1画素値に対応する前記第2画素値との関係を近似することにより、前記第1画素値と前記第2画素値との関係を表す関数であって、前記物質の厚さの影響を消去する厚さ補正関数を算出する第3ステップ、
     前記複数の第1画素のそれぞれの前記第1画素値、及び前記複数の第1画素に対応する前記複数の第2画素のそれぞれの前記第2画素値に基づいて、それぞれが、前記第1画像の代表の画素値である第1代表値と、前記第2画像の代表の画素値である第2代表値との組合せである複数の代表データを算出する第4ステップ、及び
     前記厚さ補正関数と、算出された前記複数の代表データとの相関に基づく評価係数を算出する第5ステップ、として機能させる、
    放射線検査プログラム。
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