Ｘ線異物検査装置及びそれに用いられるＸ線異物検査方法
【課題】Ｘ線異物検査装置において、微細な異物を検出可能とする。
【解決手段】Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器１５によって構成する。
【解決手段】Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器１５によって構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物に対してＸ線を照射することにより、内部の異物を非破壊検査するＸ線異物検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Ｘ線異物検査装置においては、Ｘ線の吸収係数の大きな被検体を通過するＸ線の量は微弱であり、個々の瞬間にＸ線センサに到達しているＸ線量は量子効果によって、統計的なゆらぎがある。このＸ線量のゆらぎによって、Ｘ線検査画像全体が霜降りの状態となって画質が低下し、識別能力が劣化することが一般に知られている。
【０００３】
このようなＳ／Ｎが低いＸ線検査画像から微細な正確に異物を検出できるように、１つの検査対象物に対して複数枚の画像を撮像し、これらを重ね合わせた画像データに基づいて異物を検出する手法が用いられている。例えば、「ＦＡのための画像処理技術」著田村進一（光学研究社）の第４７８頁には、検査対象物を透過したＸ線検査画像を３０秒に亘って複数枚撮像し、それらの画像を加算処理することによりランダムノイズ成分を相殺し、Ｓ/Ｎを改善する手法が示されている。
【０００４】
しかしながら、このような複数枚の画像を撮像する手法にあっては、１つの検査対象物の検査に要する時間が長くなることから、検査対象物が流される生産ラインに組み込むと、生産ラインの渋滞を招来する虞がある。
【０００５】
そこで、生産ラインの渋滞を招くことなく、低コントラストで微少な異物を検出できるように、種々の試みがなされている。例えば、特許文献１においては、検査対象物にＸ線を照射する直前に、センサの各Ｘ線検出素子で発生している暗電流情報を取得し、検査対象物にＸ線を照射して取得した撮像情報から上記暗電流情報を除算処理する異物を検出するＸ線異物検査装置が開示されている。また、特許文献２には、周囲から突出している不連続なデータを補正するＸ線異物検査装置が開示されている。また、特許文献３には、撮像したＸ線検査画像を積分処理することにより、ノイズを除去するＸ線異物検査装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−７０２５０号公報
【特許文献２】特開平６−１２５８８７号公報
【特許文献３】特開２０００−１８０３８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら上記特許文献１に示されたＸ線異物検査装置においては、暗電流ノイズによるＸ線検査画像の品位の低下を防止できるが、Ｘ線検査画像から検査対象物の材質又は形状に起因するノイズ（透過むら）までは除去できないため、真に高品位のＸ線検査画像を得ることが困難であった。また、特許文献２及び特許文献３に示されたＸ線異物検査装置においては、検査対象物と類似するＸ線透過率を有する異物を検出する際に、Ｘ線検査画像において異物部分の濃淡が現れにくく、異物の検出が困難となる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、１つの検査対象物のＸ線検査に要する時間を短縮できるＸ線異物検査装置を提供することを目的とする。また、Ｘ線検査画像から検査対象物の材質又は形状に起因するランダムノイズ成分を除去すると共に、異物部分の濃淡を明確にして、微細な異物を検出することができるＸ線異物検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために請求項１の発明は、
Ｘ線を出射するＸ線源と、
前記Ｘ線源から出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換して蓄積するＸ線検出素子が複数個配列されて成り、該Ｘ線検出素子に蓄積された電荷を検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像手段と、
前記Ｘ線撮像手段によって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、各画素を平行移動させることによりずらし画像データを作成するずらし画像作成手段と、
前記ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定手段とを備えたものである。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像作成手段は、前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データの各画素を、上下左右斜めの８方向のうち少なくとも一方向に、少なくとも１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成するものである。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載のＸ線異物検査装置において、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定するものである。
【００１１】
請求項４の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記ずらし画像作成手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶手段は前記背景除去ずらし画像作成手段によって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像加算手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００１２】
請求項５の発明は、請求項４に記載のＸ線異物検査装置において、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積手段と、
前記良品画像蓄積手段によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶するものである。
【００１３】
請求項６の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記異物判定手段は、前記除算演算手段によって算出された景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００１４】
請求項７の発明は、請求項６に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積手段と、
前記良品ずらし画像蓄積手段によって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品ずらし加算画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶するものである。
【００１５】
請求項８の発明は、請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置において、
前記Ｘ線撮像手段によって撮像されたＸ線検査画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理するものである。
【００１６】
請求項９の発明は、請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品ずらし加算画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のずらし加算画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理するものである。
【００１７】
請求項１０の発明は、
検査対象物にＸ線を照射するＸ線照ステップと、
前記Ｘ線照ステップにおいて出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像ステップと、
前記Ｘ線撮像ステップによって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、所定の方向に所定の画素だけ平行移動させたずらし画像データを作成するずらし画像作成ステップと、
前記ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像データ加算ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定ステップとを有するＸ線異物検査方法である。
【００１８】
請求項１１の発明は、請求項１０に記載のＸ線異物検査方法において、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定するものである。
【００１９】
請求項１２の発明は、請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶ステップによって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演ステップとをさらに有し、
前記ずらし画像作成ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶ステップは前記背景除去ずらし画像作成ステップによって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像データ加算ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００２０】
請求項１３の発明は、請求項１２に記載のＸ線異物検査方法において、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積ステップと、
前記良品画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに備え、
前記基準良品画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶するものである。
【００２１】
請求項１４の発明は、請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップによって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算ステップとをさらに有し、
前記異物判定ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００２２】
請求項１５の発明は、請求項１４に記載のＸ線異物検査方法において、
前記ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定ステップによって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積ステップと、
前記良品ずらし画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに有し、
前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶するものである。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１の発明によれば、ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データが、ずらし画像加算手段によって画素毎に加算されてずらし加算画像データが算出される。一般に、Ｘ線撮像手段から出力されたＸ線検査画像データは量子効果によって空間的にゆらぎを生じ、これがノイズの一因とされているが、ずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線撮像手段から出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。これにより、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００２４】
請求項２の発明によれば、ずらし画像作成手段が、Ｘ線検査画像データを上下左右斜めの８方向のうち少なくとも１方向に１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成するので、迅速にずらし画像データを作成することができる。
【００２５】
請求項３の発明によれば、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定手段が検査対象物内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２６】
請求項４の発明によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２７】
請求項５の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを加算平均演算手段が加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００２８】
請求項６の発明によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２９】
請求項７の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のずらし加算画像データを加算平均演算手段が加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００３０】
請求項８の発明によれば、請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置において、Ｘ線検査画像における検査対象物の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線撮像手段に対する検査対象物の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００３１】
請求項９の発明によれば、請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置において、Ｘ線検査画像における検査対象物の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線撮像手段に対する検査対象物の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００３２】
請求項１０の発明によれば、ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データが、ずらし画像加算ステップによって画素毎に加算されてずらし加算画像データが算出される。このようにずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線撮像ステップから出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。また、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００３３】
請求項１１の発明によれば、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定ステップにおいて検査対象物内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３４】
請求項１２の発明によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３５】
請求項１３の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを加算平均演算ステップにおいて加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００３６】
請求項１４の発明によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３７】
請求項１５の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のずらし加算画像データを加算平均演算ステップにおいて加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態によるＸ線異物検査装置について図面を参照して説明する。図１はＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置１は、Ｘ線を出射するＸ線源２と、Ｘ線源２を制御するＸ線源制御部３と、検査対象物５００が載置されるテーブル４と、テーブル４の位置及び姿勢を制御するテーブル制御部５と、検査対象物５００及びテーブル４を透過したＸ線検査画像を撮像するＸ線エリアセンサ（Ｘ線撮像手段）６と、Ｘ線エリアセンサ６を制御すると共にＸ線エリアセンサ６が撮像したＸ線検査画像の画像データを出力するＸ線エリアセンサ制御部７と、Ｘ線エリアセンサ制御部７から出力された画像データを処理することにより検査対象物５００内の異物を検出する画像処理部８と、画像処理部８が検出した異物のＸ線検査画像を表示する表示部９等によって構成されている。
【００３９】
Ｘ線源２は、Ｘ線源制御部３によって制御され、所定の照射角でＸ線を放射状に出射する。Ｘ線源２から出射されたＸ線は、検査対象物５００及びテーブル４を透過して、Ｘ線エリアセンサ６によって検知される。このとき、検査対象物５００の内部にＸ線透過率の異なる異物が混入している場合、Ｘ線エリアセンサ６によって撮像された画像内に斑点として現れる。画像処理部８は、画像内に現れた斑点を異物によるものか否かを判別することにより、検査対象物５００の表面又は内部の状態を非破壊検査する。
【００４０】
Ｘ線エリアセンサ６は、Ｘ線源２から出射され検査対象物５００及びテーブル４を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物５００のＸ線検査画像データとしてＸ線エリアセンサ制御部７に出力する。Ｘ線エリアセンサ制御部７は、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを画像処理部８に転送する。
【００４１】
画像処理部８は、Ｘ線エリアセンサ制御部７を介してＸ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像メモリ（Ｘ線検査画像記憶手段）１１と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器（ずらし画像作成手段）１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ（ずらし画像記憶手段）１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器（ずらし画像加算手段）１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器（異物判定手段）１５等を有している。
【００４２】
図２は、ずらし画像作成器１２がずらし画像データを作成する要領を示している。ずらし画像作成器１２は、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データの各画素をに基づいて、上方向、下方向、左方向、右方向、及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向、の８方向方向に１画素だけ平行移動させることにより８個のずらし画像データを作成する。ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データは、ずらし画像メモリ１３に記憶される。
【００４３】
その後、ずらし画像加算演算処理器１４が、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されている元のＸ線検査画像データと、ずらし画像メモリ１３に記憶されている８個のずらし画像データを各画素（ピクセル）毎に加算することにより、ずらし加算画像データが算出される。ずらし画像加算演算処理器１４による加算処理は、以下の数式で示される。
ＡＩx,y＝Ｉx,y＋Ｉx-1,y-1＋Ｉx,y-1＋Ｉx+1,y-1＋Ｉx-1,y＋Ｉx+1,y
＋Ｉx-1,y+1＋Ｉx,y+1＋Ｉx+1,y+1 （１）
ただし、Ｉx,y：Ｘ線検査画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＡＩx,y：ずらし加算画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。
【００４４】
図３は、図２のＸ線検査画像において破線で示した各座標（ｙ座標が一定値）の位置にあるピクセルの輝度値の分布を示している。図３において、横軸は図２における破線上の各ピクセルにおけるＸ座標、縦軸は各ピクセルの輝度値を示している。また、図４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像を示している。図３において、線ａは線検査画像メモリ１１に記憶されている元のＸ線検査画像における各ピクセルの輝度値を示している。また、線ｂはずらし画像メモリ１３に記憶されている上方向、下方向及び左方向、右方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算して得た各ピクセルの輝度値を示している。また、線ｃはずらし画像メモリ１３に記憶されている上方向、下方向、左方向、右方向及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算して得た各ピクセルの輝度値を示している。
【００４５】
図３において、線ａに示すように、一般に、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データは量子効果によって空間的にゆらぎを生じ、これがＸ線検査画像上にランダムノイズとして現れる。本Ｘ線異物検査装置１においては、例えば上方向、下方向及び左方向、右方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算することにより、線ｂに示すように、ランダムノイズが低減される。また、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、周辺輝度値との差が大きくなり、像の濃淡が強調されることになる。
【００４６】
さらに、線ｃに示すように、上方向、下方向、左方向、右方向、及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向、の８方向方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算した場合には、上記ランダムノイズの低減効果と異物像の濃淡を強調する効果が顕著に現れる。その結果、図４に示すように、８方向にずらした画像を加算することにより算出したずらし加算画像には、画像全体のランダムノイズが低減されると共に、異物の像の濃淡が強調された画像を得ることができる。
【００４７】
図５は、異物判定処理器１５が異物の有無を判定する際に着目する画素Ｐとその周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８との関係を示している。異物判定処理器１５は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、各ピクセル毎に着目している画素Ｐの輝度値と周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の輝度値との差を算出して、検査対象物５００内の異物の有無を判定する。図３（ｂ）に示すように、周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８は、着目している画素Ｐに対して上下左右と斜めの８方向に画定される。周辺画素を画定するためのマトリクスサイズ及びピクセルピッチは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様、例えば予想される異物の大きさよりも十分に大きな値として適宜設定される。
【００４８】
異物判定処理器１５は、除算画像における周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の平均輝度値ＡＩ（avg）を算出し、着目している画素の輝度値から平均輝度値ＡＩ（avg）を減ずることにより、輝度値の差を算出する。この算出式は例えば、以下に示す数式で示さる。
ＡＩ（avg）＝ai1＋ai2＋ai3＋ai4＋ai5＋ai6＋ai7＋ai8 （２）
輝度値の差＝ＡＩx,y−ＡＩ（avg） （３）
ただし、ai1乃至ai8は、数式（１）によって画素毎に算出された周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の輝度値とする。
【００４９】
上記数式（３）によって算出された輝度値の差が所定の閾値Ｌよりも大きい場合には、異物判定処理器１５は、着目している画素を異物候補画素とする。異物判定処理器１５は、すべての画素に対して、輝度値の差を算出して閾値Ｌと比較して異物候補画素を抽出する。そして、抽出した異物候補画素が所定の個数Ｘ以上連続している場合には、異物判定処理器１５は、その部分を異物として判定する。なお、閾値Ｌ及び個数Ｘは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様、又は予想される異物の大きさに基づいて適宜設定される。
【００５０】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置１によれば、ずらし画像加算演算処理器１４によってずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。また、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００５１】
また、ずらし画像作成器１２が、Ｘ線検査画像データを上下左右斜めの８方向に１画素だけ平行移動させることにより、ずらし画像データを作成するので、迅速にずらし画像データを作成することができる。また、このずらし画像データは、対称な８方向に１画素だけ平行移動されて作成されたものであるため、１画素毎に現れるランダムノイズが相殺されやすくなる。これにより、Ｘ線画像のノイズの除去効果を高めることができる。また、１画素以上の大きさの異物の像が加算されることから、異物の像の濃淡をより顕著に強調することができ、より一層微細な異物を検出することができるようになる。
【００５２】
また、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定処理器１５が検査対象物５００内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００５３】
（第２実施形態）
図６は、本発明の第２実施形態によるＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置２００は、良品画像メモリ（良品画像蓄積手段）２１と、画像加算平均演算処理器（加算平均演算手段）２２と、基準良品画像メモリ（基準良品画像記憶手段）２３と、画像除算演算処理器（除算演算手段）２４等を有する点において、上記第１実施形態によるＸ線異物検査装置１とは相違する。
【００５４】
良品画像メモリ２１は、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のＸ線検査画像データを蓄積する。画像加算平均演算処理器２２は、良品画像メモリ２１によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する。基準良品画像メモリ２３は、異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する。
【００５５】
画像除算演算処理器２４は、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する。基準良品画像メモリ２３に記憶される基準良品画像データは、異物の有無を判定するための基準となるデータであれば、特に限定されないが、本実施形態では、画像加算平均演算処理器２２によって算出された良品平均画像データを、基準良品画像データとして用いることとしている。
【００５６】
画像除算演算処理器２４が処理する演算式は、例えば以下の数式で示される。
ＣＩx,y−ＢＬx,y＝Ｍ×（Ｉx,y−ＢＬx,y）／（ＢＩx,y−ＢＬx,y） （４）
ただし、Ｉx,y：Ｘ線検査画像の座標(x,y)の位置にあるピクセル（画素）の輝度値
ＢＩx,y：良品基準画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＢＬx,y：ダーク画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＣＩx,y：除算処理によって算出した座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。
【００５７】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置２００によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物５００内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。また、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを画像加算平均演算処理器２２が加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００５８】
（第３実施形態）
図７は、本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置３００は、良品ずらし加算画像メモリ（良品ずらし加算画像蓄積手段）３１と、ずらし加算画像加算平均演算処理器（平均演算手段）３２と、基準良品ずらし加算画像メモリ（基準良品ずらし加算画像記憶手段）３３と、ずらし画像除算演算処理器（除算演算手段）３４等を有する点において、上記第１実施形態によるＸ線異物検査装置１とは相違する。
【００５９】
良品ずらし加算画像メモリ３１は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する。すなわち、ある検査対象物に対して異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された場合、図７において破線の矢印で示すように、その検査対象物についてのずらし加算画像データは、良品ずらし加算画像メモリ３１に転送されてこの良品ずらし加算画像メモリ３１によって蓄積される。ずらし加算画像加算平均演算処理器３２は、良品ずらし加算画像メモリ３１に蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし画像データを算出する。基準良品ずらし加算画像メモリ３３は、異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する。
【００６０】
ずらし加算画像除算演算処理器３４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像メモリ３３によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出する。基準良品ずらし加算画像メモリ３３に記憶される基準良品ずらし加算画像データは、異物の有無を判定するための基準となるデータであれば、特に限定されないが、本実施形態では、ずらし加算画像加算平均演算処理器３２によって算出された良品平均ずらし画像データを、基準良品画像データとして用いることとしている。
【００６１】
画像除算演算処理器２４が処理する演算式は、例えば以下の数式で示される。
ＣＩx,y−ＢＬx,y＝Ｍ×（ＡＩx,y−ＢＬx,y）／（ＢＩx,y−ＢＬx,y） （５）
ただし、ＡＩx,y ：ずらし加算画像の座標(x,y)の位置にあるピクセル（画素）の輝度値
ＢＩx,y：良品基準画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＢＬx,y：ダーク画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＣＩx,y：除算処理によって算出した座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。ここで上記ダーク画像とは、Ｘ線源２からＸ線を出射していない状態で、Ｘ線エリアセンサ６が撮像したＸ線画像であり、Ｘ線エリアセンサ６に固有のノイズだけが記録された画像である。ダーク画像のデータＢＬx,yは、例えばＸ線検査画像メモリ１１や別途設けられたダーク画像メモリに記憶されている。このダーク画像のＢＬx,yをＡＩx,y、ＢＩx,y及びＣＩx,yから減じることにより、Ｘ線検査画像から暗電流ノイズが除去されることになる。これにより、微細な異物をより一層正確に検出できるようになる。なお、上記数式（１）において、右辺分子の（Ｉx,y−ＢＬx,y）が請求項に記載の第１画像データに相当し、右辺分母の（ＢＩx,y−ＢＬx,y）が請求項に記載の第２画像データに相当する。また、Ｍは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様により適宜設定される係数である。
【００６２】
図８は、Ｘ線異物検査装置３００によって算出される異物の背景が除去された背景除去画像データを示している。ずらし画像加算演算処理器１４は、ずらし画像メモリ１３によって記憶されている複数のずらし画像データを画素毎に加算することによりずらし加算画像を算出する。画像除算演算処理器２４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する。この図８に示すように、画像除算演算処理器２４によって算出された背景除去画像データは、ずらし加算画像に対して背景の画像が除去されているため、異物を正確に抽出できるようになる。
【００６３】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置３００によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物５００内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。また、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物５００のＸ線検査画像データをずらし加算画像加算平均演算処理器３２が加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００６４】
なお、本発明は上記実施形態の構成に限られることなく、少なくともＸ線検査画像を撮像するＸ線エリアセンサ６と、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像メモリ１１と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器１５によって構成されていればよい。
【００６５】
また、本発明は種々の変形が可能であり、例えば、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像補正処理器（画像処理手段）を備えるように構成してもよい。画像補正処理器は、例えば画像除算演算処理器２４に備えられる。
【００６６】
この構成において、良品画像メモリ２１は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のＸ線検査画像データを蓄積する。また、画像除算演算処理器２４は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理する。
【００６７】
上記構成によれば、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、Ｘ線検査画像における検査対象物５００の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線エリアセンサ６に対する検査対象物５００の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物５００の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物５００の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００６８】
また、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、画像除算演算処理器２４が、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理する際に、ＡＩx,y、ＢＩx,y及びＣＩx,yからＢＬx,yを減じることなく、除算処理を行なうように構成してもよい。
【００６９】
また、第３実施形態によるＸ線異物検査装置３００において、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物５００の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像補正処理器（画像処理手段）を備えるように構成してもよい。画像補正処理器は、例えばずらし画像加算演算処理器１４に備えられる。
【００７０】
この構成において、良品ずらし加算画像メモリ３１は、画像補正処理器によって補正されたずらし加算画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のずらし加算画像データを蓄積する。また、ずらし加算画像除算演算処理器３４は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データから基準良品ずらし加算画像メモリ３３によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理する。
【００７１】
上記構成によれば、第３実施形態によるＸ線異物検査装置３００において、Ｘ線検査画像における検査対象物５００の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線エリアセンサ６に対する検査対象物５００の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物５００の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物５００の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の第１実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図２】ずらし画像データを作成する要領を示す図。
【図３】図２のＸ線検査画像において破線で示した各座標の位置にあるピクセルの輝度値の分布を示す図。
【図４】ずらし画像加算演算処理器によって算出されたずらし加算画像を示す図。
【図５】異物判定処理器が異物の有無を判定する際に着目する画素とその周辺画素との関係を示す図。
【図６】本発明の第２実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図７】本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図８】本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置によって算出される背景除去画像データを示す図。
【符号の説明】
【００７３】
１ Ｘ線異物検査装置
２ Ｘ線源
６ Ｘ線エリアセンサ
１１ Ｘ線検査画像メモリ（Ｘ線検査画像記憶手段）
１２ ずらし画像作成器（ずらし画像作成手段）
１３ ずらし画像メモリ（ずらし画像記憶手段）
１４ ずらし画像加算演算処理器（ずらし画像加算手段）
１５ 異物判定処理器（異物判定手段）
２００ Ｘ線異物検査装置
２１ 良品画像メモリ（良品画像蓄積手段）
２２ 画像加算平均演算処理器（加算平均演算手段）
２３ 基準良品画像メモリ（基準良品画像記憶手段）
２４ 画像除算演算処理器（除算演算手段）
３００ Ｘ線異物検査装置
３１ 良品ずらし加算画像メモリ（良品ずらし加算画像蓄積手段）
３２ ずらし加算画像加算加算平均演算処理器（平均演算手段）
３３ 基準良品ずらし加算画像メモリ（基準良品ずらし加算画像記憶手段）
３４ ずらし画像除算演算処理器（除算演算手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物に対してＸ線を照射することにより、内部の異物を非破壊検査するＸ線異物検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Ｘ線異物検査装置においては、Ｘ線の吸収係数の大きな被検体を通過するＸ線の量は微弱であり、個々の瞬間にＸ線センサに到達しているＸ線量は量子効果によって、統計的なゆらぎがある。このＸ線量のゆらぎによって、Ｘ線検査画像全体が霜降りの状態となって画質が低下し、識別能力が劣化することが一般に知られている。
【０００３】
このようなＳ／Ｎが低いＸ線検査画像から微細な正確に異物を検出できるように、１つの検査対象物に対して複数枚の画像を撮像し、これらを重ね合わせた画像データに基づいて異物を検出する手法が用いられている。例えば、「ＦＡのための画像処理技術」著田村進一（光学研究社）の第４７８頁には、検査対象物を透過したＸ線検査画像を３０秒に亘って複数枚撮像し、それらの画像を加算処理することによりランダムノイズ成分を相殺し、Ｓ/Ｎを改善する手法が示されている。
【０００４】
しかしながら、このような複数枚の画像を撮像する手法にあっては、１つの検査対象物の検査に要する時間が長くなることから、検査対象物が流される生産ラインに組み込むと、生産ラインの渋滞を招来する虞がある。
【０００５】
そこで、生産ラインの渋滞を招くことなく、低コントラストで微少な異物を検出できるように、種々の試みがなされている。例えば、特許文献１においては、検査対象物にＸ線を照射する直前に、センサの各Ｘ線検出素子で発生している暗電流情報を取得し、検査対象物にＸ線を照射して取得した撮像情報から上記暗電流情報を除算処理する異物を検出するＸ線異物検査装置が開示されている。また、特許文献２には、周囲から突出している不連続なデータを補正するＸ線異物検査装置が開示されている。また、特許文献３には、撮像したＸ線検査画像を積分処理することにより、ノイズを除去するＸ線異物検査装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−７０２５０号公報
【特許文献２】特開平６−１２５８８７号公報
【特許文献３】特開２０００−１８０３８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら上記特許文献１に示されたＸ線異物検査装置においては、暗電流ノイズによるＸ線検査画像の品位の低下を防止できるが、Ｘ線検査画像から検査対象物の材質又は形状に起因するノイズ（透過むら）までは除去できないため、真に高品位のＸ線検査画像を得ることが困難であった。また、特許文献２及び特許文献３に示されたＸ線異物検査装置においては、検査対象物と類似するＸ線透過率を有する異物を検出する際に、Ｘ線検査画像において異物部分の濃淡が現れにくく、異物の検出が困難となる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、１つの検査対象物のＸ線検査に要する時間を短縮できるＸ線異物検査装置を提供することを目的とする。また、Ｘ線検査画像から検査対象物の材質又は形状に起因するランダムノイズ成分を除去すると共に、異物部分の濃淡を明確にして、微細な異物を検出することができるＸ線異物検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために請求項１の発明は、
Ｘ線を出射するＸ線源と、
前記Ｘ線源から出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換して蓄積するＸ線検出素子が複数個配列されて成り、該Ｘ線検出素子に蓄積された電荷を検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像手段と、
前記Ｘ線撮像手段によって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、各画素を平行移動させることによりずらし画像データを作成するずらし画像作成手段と、
前記ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定手段とを備えたものである。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像作成手段は、前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データの各画素を、上下左右斜めの８方向のうち少なくとも一方向に、少なくとも１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成するものである。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載のＸ線異物検査装置において、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定するものである。
【００１１】
請求項４の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記ずらし画像作成手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶手段は前記背景除去ずらし画像作成手段によって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像加算手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００１２】
請求項５の発明は、請求項４に記載のＸ線異物検査装置において、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積手段と、
前記良品画像蓄積手段によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶するものである。
【００１３】
請求項６の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記異物判定手段は、前記除算演算手段によって算出された景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００１４】
請求項７の発明は、請求項６に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積手段と、
前記良品ずらし画像蓄積手段によって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品ずらし加算画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶するものである。
【００１５】
請求項８の発明は、請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置において、
前記Ｘ線撮像手段によって撮像されたＸ線検査画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理するものである。
【００１６】
請求項９の発明は、請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置において、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品ずらし加算画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のずらし加算画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理するものである。
【００１７】
請求項１０の発明は、
検査対象物にＸ線を照射するＸ線照ステップと、
前記Ｘ線照ステップにおいて出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像ステップと、
前記Ｘ線撮像ステップによって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、所定の方向に所定の画素だけ平行移動させたずらし画像データを作成するずらし画像作成ステップと、
前記ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像データ加算ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定ステップとを有するＸ線異物検査方法である。
【００１８】
請求項１１の発明は、請求項１０に記載のＸ線異物検査方法において、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定するものである。
【００１９】
請求項１２の発明は、請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶ステップによって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演ステップとをさらに有し、
前記ずらし画像作成ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶ステップは前記背景除去ずらし画像作成ステップによって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像データ加算ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００２０】
請求項１３の発明は、請求項１２に記載のＸ線異物検査方法において、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積ステップと、
前記良品画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに備え、
前記基準良品画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶するものである。
【００２１】
請求項１４の発明は、請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法において、
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップによって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算ステップとをさらに有し、
前記異物判定ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定するものである。
【００２２】
請求項１５の発明は、請求項１４に記載のＸ線異物検査方法において、
前記ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定ステップによって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積ステップと、
前記良品ずらし画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに有し、
前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶するものである。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１の発明によれば、ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データが、ずらし画像加算手段によって画素毎に加算されてずらし加算画像データが算出される。一般に、Ｘ線撮像手段から出力されたＸ線検査画像データは量子効果によって空間的にゆらぎを生じ、これがノイズの一因とされているが、ずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線撮像手段から出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。これにより、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００２４】
請求項２の発明によれば、ずらし画像作成手段が、Ｘ線検査画像データを上下左右斜めの８方向のうち少なくとも１方向に１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成するので、迅速にずらし画像データを作成することができる。
【００２５】
請求項３の発明によれば、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定手段が検査対象物内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２６】
請求項４の発明によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２７】
請求項５の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを加算平均演算手段が加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００２８】
請求項６の発明によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００２９】
請求項７の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のずらし加算画像データを加算平均演算手段が加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００３０】
請求項８の発明によれば、請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置において、Ｘ線検査画像における検査対象物の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線撮像手段に対する検査対象物の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００３１】
請求項９の発明によれば、請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置において、Ｘ線検査画像における検査対象物の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線撮像手段に対する検査対象物の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００３２】
請求項１０の発明によれば、ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データが、ずらし画像加算ステップによって画素毎に加算されてずらし加算画像データが算出される。このようにずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線撮像ステップから出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。また、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００３３】
請求項１１の発明によれば、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定ステップにおいて検査対象物内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３４】
請求項１２の発明によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３５】
請求項１３の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを加算平均演算ステップにおいて加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００３６】
請求項１４の発明によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。
【００３７】
請求項１５の発明によれば、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のずらし加算画像データを加算平均演算ステップにおいて加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態によるＸ線異物検査装置について図面を参照して説明する。図１はＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置１は、Ｘ線を出射するＸ線源２と、Ｘ線源２を制御するＸ線源制御部３と、検査対象物５００が載置されるテーブル４と、テーブル４の位置及び姿勢を制御するテーブル制御部５と、検査対象物５００及びテーブル４を透過したＸ線検査画像を撮像するＸ線エリアセンサ（Ｘ線撮像手段）６と、Ｘ線エリアセンサ６を制御すると共にＸ線エリアセンサ６が撮像したＸ線検査画像の画像データを出力するＸ線エリアセンサ制御部７と、Ｘ線エリアセンサ制御部７から出力された画像データを処理することにより検査対象物５００内の異物を検出する画像処理部８と、画像処理部８が検出した異物のＸ線検査画像を表示する表示部９等によって構成されている。
【００３９】
Ｘ線源２は、Ｘ線源制御部３によって制御され、所定の照射角でＸ線を放射状に出射する。Ｘ線源２から出射されたＸ線は、検査対象物５００及びテーブル４を透過して、Ｘ線エリアセンサ６によって検知される。このとき、検査対象物５００の内部にＸ線透過率の異なる異物が混入している場合、Ｘ線エリアセンサ６によって撮像された画像内に斑点として現れる。画像処理部８は、画像内に現れた斑点を異物によるものか否かを判別することにより、検査対象物５００の表面又は内部の状態を非破壊検査する。
【００４０】
Ｘ線エリアセンサ６は、Ｘ線源２から出射され検査対象物５００及びテーブル４を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物５００のＸ線検査画像データとしてＸ線エリアセンサ制御部７に出力する。Ｘ線エリアセンサ制御部７は、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを画像処理部８に転送する。
【００４１】
画像処理部８は、Ｘ線エリアセンサ制御部７を介してＸ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像メモリ（Ｘ線検査画像記憶手段）１１と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器（ずらし画像作成手段）１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ（ずらし画像記憶手段）１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器（ずらし画像加算手段）１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器（異物判定手段）１５等を有している。
【００４２】
図２は、ずらし画像作成器１２がずらし画像データを作成する要領を示している。ずらし画像作成器１２は、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データの各画素をに基づいて、上方向、下方向、左方向、右方向、及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向、の８方向方向に１画素だけ平行移動させることにより８個のずらし画像データを作成する。ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データは、ずらし画像メモリ１３に記憶される。
【００４３】
その後、ずらし画像加算演算処理器１４が、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されている元のＸ線検査画像データと、ずらし画像メモリ１３に記憶されている８個のずらし画像データを各画素（ピクセル）毎に加算することにより、ずらし加算画像データが算出される。ずらし画像加算演算処理器１４による加算処理は、以下の数式で示される。
ＡＩx,y＝Ｉx,y＋Ｉx-1,y-1＋Ｉx,y-1＋Ｉx+1,y-1＋Ｉx-1,y＋Ｉx+1,y
＋Ｉx-1,y+1＋Ｉx,y+1＋Ｉx+1,y+1 （１）
ただし、Ｉx,y：Ｘ線検査画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＡＩx,y：ずらし加算画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。
【００４４】
図３は、図２のＸ線検査画像において破線で示した各座標（ｙ座標が一定値）の位置にあるピクセルの輝度値の分布を示している。図３において、横軸は図２における破線上の各ピクセルにおけるＸ座標、縦軸は各ピクセルの輝度値を示している。また、図４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像を示している。図３において、線ａは線検査画像メモリ１１に記憶されている元のＸ線検査画像における各ピクセルの輝度値を示している。また、線ｂはずらし画像メモリ１３に記憶されている上方向、下方向及び左方向、右方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算して得た各ピクセルの輝度値を示している。また、線ｃはずらし画像メモリ１３に記憶されている上方向、下方向、左方向、右方向及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算して得た各ピクセルの輝度値を示している。
【００４５】
図３において、線ａに示すように、一般に、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データは量子効果によって空間的にゆらぎを生じ、これがＸ線検査画像上にランダムノイズとして現れる。本Ｘ線異物検査装置１においては、例えば上方向、下方向及び左方向、右方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算することにより、線ｂに示すように、ランダムノイズが低減される。また、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、周辺輝度値との差が大きくなり、像の濃淡が強調されることになる。
【００４６】
さらに、線ｃに示すように、上方向、下方向、左方向、右方向、及び斜め左上方向、斜め左下方向、斜め右上方向、斜め右下方向、の８方向方向にずらして作成されたずらし画像データをずらし画像加算演算処理器１４によって各ピクセル毎に加算した場合には、上記ランダムノイズの低減効果と異物像の濃淡を強調する効果が顕著に現れる。その結果、図４に示すように、８方向にずらした画像を加算することにより算出したずらし加算画像には、画像全体のランダムノイズが低減されると共に、異物の像の濃淡が強調された画像を得ることができる。
【００４７】
図５は、異物判定処理器１５が異物の有無を判定する際に着目する画素Ｐとその周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８との関係を示している。異物判定処理器１５は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、各ピクセル毎に着目している画素Ｐの輝度値と周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の輝度値との差を算出して、検査対象物５００内の異物の有無を判定する。図３（ｂ）に示すように、周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８は、着目している画素Ｐに対して上下左右と斜めの８方向に画定される。周辺画素を画定するためのマトリクスサイズ及びピクセルピッチは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様、例えば予想される異物の大きさよりも十分に大きな値として適宜設定される。
【００４８】
異物判定処理器１５は、除算画像における周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の平均輝度値ＡＩ（avg）を算出し、着目している画素の輝度値から平均輝度値ＡＩ（avg）を減ずることにより、輝度値の差を算出する。この算出式は例えば、以下に示す数式で示さる。
ＡＩ（avg）＝ai1＋ai2＋ai3＋ai4＋ai5＋ai6＋ai7＋ai8 （２）
輝度値の差＝ＡＩx,y−ＡＩ（avg） （３）
ただし、ai1乃至ai8は、数式（１）によって画素毎に算出された周辺画素Ｐ１乃至Ｐ８の輝度値とする。
【００４９】
上記数式（３）によって算出された輝度値の差が所定の閾値Ｌよりも大きい場合には、異物判定処理器１５は、着目している画素を異物候補画素とする。異物判定処理器１５は、すべての画素に対して、輝度値の差を算出して閾値Ｌと比較して異物候補画素を抽出する。そして、抽出した異物候補画素が所定の個数Ｘ以上連続している場合には、異物判定処理器１５は、その部分を異物として判定する。なお、閾値Ｌ及び個数Ｘは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様、又は予想される異物の大きさに基づいて適宜設定される。
【００５０】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置１によれば、ずらし画像加算演算処理器１４によってずらし画像データが画素毎に加算されることにより、Ｘ線検査画像データの空間的なゆらぎが相殺され、ランダムノイズ成分が除去される。一方、Ｘ線検査画像に異物の像が撮像されている場合には、異物が存在する部分の画像データが加算されることにより、像の濃淡が強調されることになる。その結果、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データ（源のＸ線検査画像データ）のＳ／Ｎ比に対して、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データのＳ／Ｎ比を著しく向上させることができ、微細な異物を検出することができるようになる。また、一枚の画像のみを用いてＳ／Ｎ比の高いＸ線検査画像データを取得できるので、処理の高速化を図ることができる。
【００５１】
また、ずらし画像作成器１２が、Ｘ線検査画像データを上下左右斜めの８方向に１画素だけ平行移動させることにより、ずらし画像データを作成するので、迅速にずらし画像データを作成することができる。また、このずらし画像データは、対称な８方向に１画素だけ平行移動されて作成されたものであるため、１画素毎に現れるランダムノイズが相殺されやすくなる。これにより、Ｘ線画像のノイズの除去効果を高めることができる。また、１画素以上の大きさの異物の像が加算されることから、異物の像の濃淡をより顕著に強調することができ、より一層微細な異物を検出することができるようになる。
【００５２】
また、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、異物判定処理器１５が検査対象物５００内に異物が有ると判定するので、想定されている異物よりも小さな像がずらし加算画像中に存在する場合であっても、フィルタリングされて異物として誤認される虞がない。従って、より一層正確に異物を検出できるようになる。
【００５３】
（第２実施形態）
図６は、本発明の第２実施形態によるＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置２００は、良品画像メモリ（良品画像蓄積手段）２１と、画像加算平均演算処理器（加算平均演算手段）２２と、基準良品画像メモリ（基準良品画像記憶手段）２３と、画像除算演算処理器（除算演算手段）２４等を有する点において、上記第１実施形態によるＸ線異物検査装置１とは相違する。
【００５４】
良品画像メモリ２１は、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のＸ線検査画像データを蓄積する。画像加算平均演算処理器２２は、良品画像メモリ２１によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する。基準良品画像メモリ２３は、異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する。
【００５５】
画像除算演算処理器２４は、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する。基準良品画像メモリ２３に記憶される基準良品画像データは、異物の有無を判定するための基準となるデータであれば、特に限定されないが、本実施形態では、画像加算平均演算処理器２２によって算出された良品平均画像データを、基準良品画像データとして用いることとしている。
【００５６】
画像除算演算処理器２４が処理する演算式は、例えば以下の数式で示される。
ＣＩx,y−ＢＬx,y＝Ｍ×（Ｉx,y−ＢＬx,y）／（ＢＩx,y−ＢＬx,y） （４）
ただし、Ｉx,y：Ｘ線検査画像の座標(x,y)の位置にあるピクセル（画素）の輝度値
ＢＩx,y：良品基準画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＢＬx,y：ダーク画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＣＩx,y：除算処理によって算出した座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。
【００５７】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置２００によれば、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを用いて算出されたずらし加算画像データに基づいて検査対象物５００内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。また、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物のＸ線検査画像データを画像加算平均演算処理器２２が加算平均することにより良質な基準良品画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００５８】
（第３実施形態）
図７は、本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置の全体構成を示している。Ｘ線異物検査装置３００は、良品ずらし加算画像メモリ（良品ずらし加算画像蓄積手段）３１と、ずらし加算画像加算平均演算処理器（平均演算手段）３２と、基準良品ずらし加算画像メモリ（基準良品ずらし加算画像記憶手段）３３と、ずらし画像除算演算処理器（除算演算手段）３４等を有する点において、上記第１実施形態によるＸ線異物検査装置１とは相違する。
【００５９】
良品ずらし加算画像メモリ３１は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する。すなわち、ある検査対象物に対して異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された場合、図７において破線の矢印で示すように、その検査対象物についてのずらし加算画像データは、良品ずらし加算画像メモリ３１に転送されてこの良品ずらし加算画像メモリ３１によって蓄積される。ずらし加算画像加算平均演算処理器３２は、良品ずらし加算画像メモリ３１に蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし画像データを算出する。基準良品ずらし加算画像メモリ３３は、異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する。
【００６０】
ずらし加算画像除算演算処理器３４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像メモリ３３によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出する。基準良品ずらし加算画像メモリ３３に記憶される基準良品ずらし加算画像データは、異物の有無を判定するための基準となるデータであれば、特に限定されないが、本実施形態では、ずらし加算画像加算平均演算処理器３２によって算出された良品平均ずらし画像データを、基準良品画像データとして用いることとしている。
【００６１】
画像除算演算処理器２４が処理する演算式は、例えば以下の数式で示される。
ＣＩx,y−ＢＬx,y＝Ｍ×（ＡＩx,y−ＢＬx,y）／（ＢＩx,y−ＢＬx,y） （５）
ただし、ＡＩx,y ：ずらし加算画像の座標(x,y)の位置にあるピクセル（画素）の輝度値
ＢＩx,y：良品基準画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＢＬx,y：ダーク画像の座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
ＣＩx,y：除算処理によって算出した座標(x,y)の位置にあるピクセルの輝度値
とする。ここで上記ダーク画像とは、Ｘ線源２からＸ線を出射していない状態で、Ｘ線エリアセンサ６が撮像したＸ線画像であり、Ｘ線エリアセンサ６に固有のノイズだけが記録された画像である。ダーク画像のデータＢＬx,yは、例えばＸ線検査画像メモリ１１や別途設けられたダーク画像メモリに記憶されている。このダーク画像のＢＬx,yをＡＩx,y、ＢＩx,y及びＣＩx,yから減じることにより、Ｘ線検査画像から暗電流ノイズが除去されることになる。これにより、微細な異物をより一層正確に検出できるようになる。なお、上記数式（１）において、右辺分子の（Ｉx,y−ＢＬx,y）が請求項に記載の第１画像データに相当し、右辺分母の（ＢＩx,y−ＢＬx,y）が請求項に記載の第２画像データに相当する。また、Ｍは、Ｘ線異物検査装置１及び検査対象物５００の仕様により適宜設定される係数である。
【００６２】
図８は、Ｘ線異物検査装置３００によって算出される異物の背景が除去された背景除去画像データを示している。ずらし画像加算演算処理器１４は、ずらし画像メモリ１３によって記憶されている複数のずらし画像データを画素毎に加算することによりずらし加算画像を算出する。画像除算演算処理器２４は、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する。この図８に示すように、画像除算演算処理器２４によって算出された背景除去画像データは、ずらし加算画像に対して背景の画像が除去されているため、異物を正確に抽出できるようになる。
【００６３】
以上のような構成を有する本実施形態のＸ線異物検査装置３００によれば、ずらし加算画像データから基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データに基づいて検査対象物５００内の異物の有無が判定されるので、背景の影響を受けることなく異物の有無を判定することができる。これにより一層正確に異物を検出できるようになる。また、異物の混入がないと実際に判定された検査対象物５００のＸ線検査画像データをずらし加算画像加算平均演算処理器３２が加算平均することにより良質な基準良品ずらし加算画像データを算出できるので、異物の有無の判定を正確に行えるようになる。
【００６４】
なお、本発明は上記実施形態の構成に限られることなく、少なくともＸ線検査画像を撮像するＸ線エリアセンサ６と、Ｘ線エリアセンサ６から出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像メモリ１１と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、ずらし画像データを作成するずらし画像作成器１２と、ずらし画像作成器１２によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像メモリ１３と、Ｘ線検査画像メモリ１１に記憶されているＸ線検査画像データとずらし画像メモリ１３に記憶されているずらし画像データを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算演算処理器１４と、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定処理器１５によって構成されていればよい。
【００６５】
また、本発明は種々の変形が可能であり、例えば、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、Ｘ線検査画像メモリ１１によって記憶されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像補正処理器（画像処理手段）を備えるように構成してもよい。画像補正処理器は、例えば画像除算演算処理器２４に備えられる。
【００６６】
この構成において、良品画像メモリ２１は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のＸ線検査画像データを蓄積する。また、画像除算演算処理器２４は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データから基準良品画像メモリ２３によって記憶された基準良品画像データを除算処理する。
【００６７】
上記構成によれば、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、Ｘ線検査画像における検査対象物５００の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線エリアセンサ６に対する検査対象物５００の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物５００の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物５００の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【００６８】
また、第２実施形態によるＸ線異物検査装置２００において、画像除算演算処理器２４が、Ｘ線検査画像データから基準良品画像データを除算処理する際に、ＡＩx,y、ＢＩx,y及びＣＩx,yからＢＬx,yを減じることなく、除算処理を行なうように構成してもよい。
【００６９】
また、第３実施形態によるＸ線異物検査装置３００において、ずらし画像加算演算処理器１４によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物５００の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像補正処理器（画像処理手段）を備えるように構成してもよい。画像補正処理器は、例えばずらし画像加算演算処理器１４に備えられる。
【００７０】
この構成において、良品ずらし加算画像メモリ３１は、画像補正処理器によって補正されたずらし加算画像データのうち、異物判定処理器１５によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物５００のずらし加算画像データを蓄積する。また、ずらし加算画像除算演算処理器３４は、画像補正処理器によって補正されたＸ線検査画像データから基準良品ずらし加算画像メモリ３３によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理する。
【００７１】
上記構成によれば、第３実施形態によるＸ線異物検査装置３００において、Ｘ線検査画像における検査対象物５００の大きさ、位置又は角度が変動する場合、すなわちＸ線エリアセンサ６に対する検査対象物５００の位置及び姿勢が変動する場合に、画像データの除算処理を検査対象物５００の画像領域において過不足なく行える。これにより、特に検査対象物５００の端部における異物の検出をより一層正確に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の第１実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図２】ずらし画像データを作成する要領を示す図。
【図３】図２のＸ線検査画像において破線で示した各座標の位置にあるピクセルの輝度値の分布を示す図。
【図４】ずらし画像加算演算処理器によって算出されたずらし加算画像を示す図。
【図５】異物判定処理器が異物の有無を判定する際に着目する画素とその周辺画素との関係を示す図。
【図６】本発明の第２実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図７】本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置の構成を示すブロック図。
【図８】本発明の第３実施形態によるＸ線異物検査装置によって算出される背景除去画像データを示す図。
【符号の説明】
【００７３】
１ Ｘ線異物検査装置
２ Ｘ線源
６ Ｘ線エリアセンサ
１１ Ｘ線検査画像メモリ（Ｘ線検査画像記憶手段）
１２ ずらし画像作成器（ずらし画像作成手段）
１３ ずらし画像メモリ（ずらし画像記憶手段）
１４ ずらし画像加算演算処理器（ずらし画像加算手段）
１５ 異物判定処理器（異物判定手段）
２００ Ｘ線異物検査装置
２１ 良品画像メモリ（良品画像蓄積手段）
２２ 画像加算平均演算処理器（加算平均演算手段）
２３ 基準良品画像メモリ（基準良品画像記憶手段）
２４ 画像除算演算処理器（除算演算手段）
３００ Ｘ線異物検査装置
３１ 良品ずらし加算画像メモリ（良品ずらし加算画像蓄積手段）
３２ ずらし加算画像加算加算平均演算処理器（平均演算手段）
３３ 基準良品ずらし加算画像メモリ（基準良品ずらし加算画像記憶手段）
３４ ずらし画像除算演算処理器（除算演算手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を出射するＸ線源と、
前記Ｘ線源から出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換して蓄積するＸ線検出素子が複数個配列されて成り、該Ｘ線検出素子に蓄積された電荷を検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像手段と、
前記Ｘ線撮像手段によって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、各画素を平行移動させることによりずらし画像データを作成するずらし画像作成手段と、
前記ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定手段とを備えたことを特徴とするＸ線異物検査装置。
【請求項２】
前記ずらし画像作成手段は、前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データの各画素を、上下左右斜めの８方向のうち少なくとも一方向に、少なくとも１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成することを特徴とする請求項１に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項３】
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項４】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記ずらし画像作成手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶手段は前記背景除去ずらし画像作成手段によって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像加算手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項５】
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積手段と、
前記良品画像蓄積手段によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶することを特徴とする請求項４に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項６】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記異物判定手段は、前記除算演算手段によって算出された景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項７】
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積手段と、
前記良品ずらし画像蓄積手段によって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品ずらし加算画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶することを特徴とする請求項６に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項８】
前記Ｘ線撮像手段によって撮像されたＸ線検査画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項９】
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品ずらし加算画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のずらし加算画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項１０】
検査対象物にＸ線を照射するＸ線照ステップと、
前記Ｘ線照ステップにおいて出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像ステップと、
前記Ｘ線撮像ステップによって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、所定の方向に所定の画素だけ平行移動させたずらし画像データを作成するずらし画像作成ステップと、
前記ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像データ加算ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定ステップとを有することを特徴とするＸ線異物検査方法。
【請求項１１】
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定することを特徴とする請求項１０に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１２】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶ステップによって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演ステップとをさらに有し、
前記ずらし画像作成ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶ステップは前記背景除去ずらし画像作成ステップによって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像データ加算ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１３】
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積ステップと、
前記良品画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに備え、
前記基準良品画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶することを特徴とする請求項１２に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１４】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップによって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算ステップとをさらに有し、
前記異物判定ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１５】
前記ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定ステップによって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積ステップと、
前記良品ずらし画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに有し、
前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶することを特徴とする請求項１４に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１】
Ｘ線を出射するＸ線源と、
前記Ｘ線源から出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換して蓄積するＸ線検出素子が複数個配列されて成り、該Ｘ線検出素子に蓄積された電荷を検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像手段と、
前記Ｘ線撮像手段によって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、各画素を平行移動させることによりずらし画像データを作成するずらし画像作成手段と、
前記ずらし画像作成手段によって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像加算手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定手段とを備えたことを特徴とするＸ線異物検査装置。
【請求項２】
前記ずらし画像作成手段は、前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されているＸ線検査画像データの各画素を、上下左右斜めの８方向のうち少なくとも一方向に、少なくとも１画素だけ平行移動させることによりずらし画像データを作成することを特徴とする請求項１に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項３】
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項４】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶手段と、
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記ずらし画像作成手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶手段は前記背景除去ずらし画像作成手段によって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像加算手段は、前記除算演算手段によって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶手段によって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定手段は、前記ずらし画像加算手段によって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項５】
前記Ｘ線検査画像記憶手段によって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積手段と、
前記良品画像蓄積手段によって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶することを特徴とする請求項４に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項６】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶手段と、
前記ずらし画像加算手段によって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算手段とをさらに備え、
前記異物判定手段は、前記除算演算手段によって算出された景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項７】
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積手段と、
前記良品ずらし画像蓄積手段によって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算手段とをさらに備え、
前記基準良品ずらし加算画像記憶手段は、前記加算平均演算手段によって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶することを特徴とする請求項６に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項８】
前記Ｘ線撮像手段によって撮像されたＸ線検査画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶手段によって記憶された基準良品画像データを除算処理することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項９】
前記ずらし画像加算手段によって算出されたずらし加算画像データにおける検査対象物の大きさ、位置又は角度のうち、少なくとも１つを補正する画像処理手段を備え、
前記良品ずらし加算画像蓄積手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のずらし加算画像データを蓄積し、
前記除算演算手段は、前記画像処理手段によって補正されたずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶手段によって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載のＸ線異物検査装置。
【請求項１０】
検査対象物にＸ線を照射するＸ線照ステップと、
前記Ｘ線照ステップにおいて出射され検査対象物を透過した後入射したＸ線を電荷に変換し、検査対象物のＸ線検査画像データとして出力するＸ線撮像ステップと、
前記Ｘ線撮像ステップによって出力されたＸ線検査画像データを記憶するＸ線検査画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データに基づいて、所定の方向に所定の画素だけ平行移動させたずらし画像データを作成するずらし画像作成ステップと、
前記ずらし画像作成ステップによって作成されたずらし画像データを記憶するずらし画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されているＸ線検査画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されているずらし画像データとを画素毎に加算してずらし加算画像データを算出するずらし画像データ加算ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定する異物判定ステップとを有することを特徴とするＸ線異物検査方法。
【請求項１１】
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出されたずらし加算画像データにおいて、周辺画素との輝度値の差が所定の閾値以上である画素が所定の個数以上連続して存在する場合に、検査対象物内に異物が有ると判定することを特徴とする請求項１０に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１２】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品画像データを記憶する基準良品画像記憶ステップと、
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶された検査対象物のＸ線検査画像データから前記基準良品画像記憶ステップによって記憶された基準良品画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演ステップとをさらに有し、
前記ずらし画像作成ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、各画素を平行移動させることにより異物の背景が除去されたずらし画像データを作成し、
前記ずらし画像記憶ステップは前記背景除去ずらし画像作成ステップによって作成された異物の背景が除去されたずらし画像データを記憶し、
前記ずらし画像データ加算ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データと、前記ずらし画像記憶ステップによって記憶されている異物の背景が除去されたずらし画像データとを画素毎に加算して異物の背景が除去されたずらし加算画像データを算出し、
前記異物判定ステップは、前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された異物の背景が除去されたずらし加算画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１３】
前記Ｘ線検査画像記憶ステップによって記憶されたＸ線検査画像データのうち、前記異物判定手段によって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物のＸ線検査画像データを蓄積する良品画像蓄積ステップと、
前記良品画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のＸ線検査画像データを加算平均して良品平均画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに備え、
前記基準良品画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均画像データを基準良品画像データとして記憶することを特徴とする請求項１２に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１４】
異物の有無を判定するための基準となる基準良品ずらし加算画像データを記憶する基準良品ずらし加算画像記憶ステップと、
前記ずらし画像データ加算ステップによって算出された検査対象物のずらし加算画像データから前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップによって記憶された基準良品ずらし加算画像データを除算処理することにより、異物の背景が除去された背景除去画像データを算出する除算演算ステップとをさらに有し、
前記異物判定ステップは、前記除算演算ステップによって算出された背景除去画像データに基づいて、検査対象物内の異物の有無を判定することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のＸ線異物検査方法。
【請求項１５】
前記ずらし画像加算ステップによって算出されたずらし加算画像データのうち、前記異物判定ステップによって異物が混入していないと判定された複数の検査対象物に関するずらし加算画像データを蓄積する良品ずらし加算画像蓄積ステップと、
前記良品ずらし画像蓄積ステップによって蓄積されている複数のずらし加算画像データを加算平均して良品平均ずらし加算画像データを算出する加算平均演算ステップとをさらに有し、
前記基準良品ずらし加算画像記憶ステップは、前記加算平均演算ステップによって算出された良品平均ずらし加算画像データを基準良品ずらし加算画像データとして記憶することを特徴とする請求項１４に記載のＸ線異物検査方法。
【図１】
【図３】
【図６】
【図７】
【図２】
【図４】
【図５】
【図８】
【図３】
【図６】
【図７】
【図２】
【図４】
【図５】
【図８】
【公開番号】特開２００９−２３６６３６（Ｐ２００９−２３６６３６Ａ）
【公開日】平成２１年１０月１５日（２００９．１０．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−８２００６（Ｐ２００８−８２００６）
【出願日】平成２０年３月２６日（２００８．３．２６）
【出願人】（０００００５８３２）パナソニック電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１０月１５日（２００９．１０．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月２６日（２００８．３．２６）
【出願人】（０００００５８３２）パナソニック電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
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