JP4053032B2 - 異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、被検査物のＸ線画像を処理して混入異物の有無検出を行う、異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置に関する。

食品や各種工業製品の製造ラインでは、混入異物の排除を行うために、Ｘ線画像を用いた異物検出が従来から行なわれている。例えば、特許文献１および特許文献２には従来の技術が詳細に説明されている。このような技術が被検査物の周縁部でＸ線吸収率が高い缶詰等の被検査物に対して適用されるとき、缶詰の周縁部は異物検出対象外としてマスキング処理される場合が多い。例えば、特許文献３には周縁部のマスキング処理技術が詳細に説明されている。

図２は缶詰の被検査物に対する従来の典型的な異物検出方法を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１００で入力されたＸ線画像に対し、ステップＳ１０１で被検査物の周縁部を異物検出対象外としてマスキング処理し、ステップＳ１０２で異物を強調した画像を生成し、この画像をステップＳ１０３で閾値処理して混入異物の有無検出を行っている。

異物の強調画像生成には各種の画像フィルタが適用可能であるが、周縁部を異物以上に強調してしまう画像フィルタを適用するためには、周縁部を効果的にマスキング処理しなければならない。マスキング処理により異物検出対象外となる領域は、この領域を対象に第２の異物検出が行われてはいるが感度を落とすため、必要最小限であることが望ましい。

特許文献３には異物検出対象外となる領域を小さく抑える方法が説明されているが、設定マスク画素数に縦横比を持たせているものの被検査物の外周からの寸法設定でマスキング処理していることに変わりは無く、実際の周縁部の形状とは一致しない。とくに、図４のＸ線画像例のように被検査物が無間隔で並んだ状態では、接合部分のマスキング処理に問題がある。

このような問題を無くすマスキング処理の方法として、図５に示すように周縁部を異物とともに検出した後、その検出画像から図６に示すような被検査物の背景に接するブロブ（一つのかたまり）とそれ以外のブロブとに区別して抽出し、背景に接するブロブをマスクパタンとして用いる方法が考えられるが、周縁部部分に隣接した異物が、背景に接するブロブに含まれてマスクパタン化されてしまうという問題がある。

Ｗ０９８／１１４５６号公報 特開２００１−３０７０６９号公報 特開２００１−２８１１７３号公報

缶詰の被検査物に対する従来の異物検出方法は、周縁部のマスキング処理の方法に問題があり、混入異物の検出確度が不十分である。本発明の課題は、缶詰の被検査物に混入した異物を確実に検出できる異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置の提供にある。

前述の課題を解決するために、請求項１に記載の異物検出方法は、缶詰の被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、前記Ｘ線画像から周縁部及び周縁部に隣接した異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する異物候補画像生成段階Ｓ３と、前記異物候補画像から前記孤立した異物を抽出する第１の異物抽出段階Ｓ４と、前記異物候補画像から前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する第２の異物抽出段階Ｓ５と、抽出された前記孤立した異物と前記周縁部に隣接した異物を合成して出力する異物合成出力段階Ｓ６とから構成されており、被検査物内の混入異物の有無検出を行うものである。

さらに、請求項２に記載の異物検出方法は、請求項１に記載の異物検出方法において、前記異物候補画像生成段階は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を生成し、前記第１の異物抽出段階は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成する第２の２値化画像生成段階Ｓ４１を含み、前記第１の２値化画像から前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像を前記周縁部異物画像とし、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像以外を孤立異物画像として区別して抽出する第１のラベリング処理Ｓ４２を行い、前記第２の異物抽出段階は、前記第１のラベリング処理で抽出した前記周縁部異物画像と前記第２の２値化画像から第３の２値化画像を合成する段階Ｓ５１と、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出するための処理であるメジアンフィルタ差分を行う段階Ｓ５２と、前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための第２のラベリング処理を行う段階Ｓ５３とを有している。

そして、請求項３に記載の異物検出プログラムは、缶詰の被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行わせる異物検出プログラムにおいて、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を生成させ、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成させ、前記第１の２値化画像から前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像を周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像として抽出し、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像以外を画像周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像として抽出する第１のラベリング処理を行わさせ、
前記第１のラベリング処理で抽出した前記周縁部異物画像と前記第２の２値化画像から第３の２値化画像を合成させ、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出するための処理であるメジアンフィルタ差分を行わさせ、
前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための第２のラベリング処理を行わさせ、前記第１のラベリング処理で抽出した前記孤立異物画像と前記第２のラベリング処理の結果を合成して出力させる処理をコンピュータに行なわせる。

また、請求項４に記載の異物検出装置は、缶詰の被検査物３にＸ線を照射するＸ線照射手段２と、前記被検査物を透過したＸ線を検出するＸ線検出器４と、該Ｘ線検出器から出力されるＸ線透過データから生成されるＸ線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段６とを有する異物検出装置において、前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像から周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する異物候補画像生成手段６１と、前記異物候補画像から前記孤立した異物を抽出する第１の異物抽出手段６２と、前記異物候補画像から前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する第２の異物抽出手段６３と、前記第１の異物抽出手段で抽出された異物と前記第２の異物抽出手段で抽出された異物を合成して出力する異物合成出力手段６４とから構成されている。

また、請求項５に記載の異物検出装置は、請求項４に記載の異物検出装置において、前記異物候補画像生成手段は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を前記異物候補画像として生成する第１の２値化画像生成手段６１１を有し、さらに前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部の外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成する第２の２値化画像生成手段６１２とを有しており、前記第１の異物抽出手段は、前記異物候補画像をラベリング処理することによって、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像とオーバーラップしないブロブ画像とに区別し、オーバーラップしないブロブ画像を前記孤立した異物として抽出する第１のラベリング処理手段６２１を有し、前記第２の異物抽出手段は、前記第１のラベリング処理手段で区別された前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像と前記第２の２値化画像を第３の２値化画像として合成する２値化画像合成手段６３１と、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、メジアンフィルタ差分を行うメジアンフィルタ差分手段６３２と、前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするためのラベリング処理を行い、予め設定された大きさ以下の微小ブロブを除いたブロブを前記周縁部に隣接した異物として抽出する第２のラベリング処理手段６３３とを有している。

本発明によれば、被検査物の周縁部を設定画素数でマスキング処理する従来方法に比べて、缶詰の被検査物に混入した異物の検出確度が格段に向上する。

以下、本発明の実施の形態について図を参照しながら詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１で入力されたＸ線画像に対し、ステップＳ２で、濃度ヒストグラムを生成し主分布を求める。その後、ステップＳ２で求めた濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側に設定する第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像をステップＳ３で生成し、ステップＳ２で求めた濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側に設定する第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像をステップＳ４１で生成し、前記第１の２値化画像から前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像を周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像として抽出して前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像以外を画像周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像として抽出する第１のラベリング処理をステップＳ４２で行い、前記第１のラベリング処理で抽出した前記周縁部異物画像と前記第２の２値化画像から第３の２値化画像をステップＳ５１で合成し、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出するための処理であるメジアンフィルタ差分をステップＳ５２で行い、前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための第２のラベリング処理をステップＳ５３で行い、前記第１のラベリング処理で抽出した前記孤立異物画像と前記第２のラベリング処理の結果をステップＳ６で合成して出力する。

例えば図４のＸ線画像例がステップＳ１で入力された場合、第１の２値化画像は図５、第２の２値化画像は図６、第１のラベリング処理の結果は図７、第３の２値化画像は図８、第２のラベリング処理の結果は図９、抽出された異物の合成出力は図１０のようになるが、この実施例について以下に説明する。

以下の説明では、N×N画素のカーネルを用いた最大値，メジアンフィルタをそれぞれMax(N)，Median(N)と表記し、メジアンフィルタ差分（メジアンフィルタ画像とメジアンフィルタ実行前の画像との差分画像）をMedianS(N)と表記し、閾値Cによる２値化をBIN(C)と表記し、画像の濃度反転をINV(画像)と表記し、２画像の論理和をOR(画像１，画像２)と表記し、”画像→処理１→処理２→...”によって一連の画像処理を示す。

図１のステップＳ２ではＸ線画像の濃度ヒストグラムを濃度[0,255]の範囲で生成し、高濃度部分［B,
255］を対象に濃度ヒストグラムの頻度がピークの1／(A+２)より多い範囲を主分布として求める。ここで、予め設定しておくべきパラメータA，Bの設定ステップは図１に示されていないが、予め被検査物の品種に合わせて見積もっておいた設定値を用いる。例えば図４の品種に対してはA＝10，B＝20を用いる。

図１のステップＳ３ではステップＳ２で求めた主分布の高濃度側の位置を第１の閾値として設定し、Ｘ線画像→BIN(第１の閾値)によって第１の２値化画像を生成する。

図１のステップＳ４１では濃度B+ｄを第２の閾値として設定してINV(Ｘ線画像→BIN(第２の閾値))→Max(D)によって第２の２値化画像を生成する。ここでMax(D)の、カーネルサイズDは第２の２値化画像と第１の２値化画像が周縁部における外周で１画素ほどオーバーラップするに足るサイズに設定し、カーネル形状は円形とする。ここで、予め設定しておくべきパラメータｄの設定とカーネルサイズDの設定ステップは図１に示されていないが、予め被検査物の品種に合わせて見積もっておいた設定値を用いる。例えば図４の品種に対してはｄ＝0,D＝7を用いる。

図１のステップＳ４２では第１の２値化画像から周縁部及び周縁部に隣接した異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像を区別して抽出する第１のラベリング処理を行う。このラベリング処理では、画像ノイズによる微小ブロブを消去後、第２の２値化画像とオーバーラップするブロブを周縁部及び周縁部に隣接した異物を示す周縁部異物画像とし、そうでないブロブを孤立異物画像とすることにより、周縁部異物画像（図７の灰色ブロブ）と孤立異物画像（図７の黒色ブロブ）を抽出する。ここで、微小ブロブの消去するためのブロブの面積に対する閾値F1の設定ステップは図１に示されていないが、予め被検査物の品種に合わせて見積もっておいた設定値を用いる。例えば図４の品種に対してはF1＝5を用いる。

図１のステップＳ５１ではOR(第２の２値化画像，周縁部異物画像)によって第３の２値化画像を合成する。

図１のステップＳ５２では第３の２値化画像→MedianS(E)によってメジアンフィルタ差分を行う。ここで、カーネルサイズEの設定ステップは図１に示されていないが、予め被検査物の品種に合わせて見積もっておいた設定値を用いる。例えば図４の品種に対してはE＝17を用いる。

図１のステップＳ５３ではメジアンフィルタ差分の検出結果に対し、周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための処理である、第２のラベリング処理を行う。ここで、形状ノイズに起因する微小ブロブを消去するためのブロブの面積に対する閾値F2の設定ステップは図１に示されていないが、予め被検査物の品種に合わせて見積もっておいた設定値を用いる。例えば図４の品種に対してはF2＝3を用いる。

図１のステップＳ６では第１のラベリング処理の結果（図７）と前記第２のラベリング処理の結果（図９の黒色ブロブ）を合成して出力する（図１０）。

以上説明したように、本発明による異物検出方法では、被検査物の周縁部を設定画素数でマスキング処理する従来方法に比べて、周縁部自体をブロブとして抽出したマスクパタンを用いるとともに混入異物に起因するマスクパタンの形状歪も検出するため、缶詰の被検査物に混入した異物の検出確度が格段に向上する。

（第２の実施の形態）

図３は、本発明の異物検出装置の実施の形態であるＸ線を用いた異物検出装置を説明するためのブロック図である。即ち、缶詰の被測定物３（被検査物）を搬送する搬送手段１と、缶詰の被測定物３にＸ線を照射するＸ線源２（Ｘ線照射手段）と、缶詰の被測定物３のＸ線透過像を検出するＸ線検出器４と、Ｘ線検出器から出力されるＸ線透過画像（Ｘ線透過データ）を対数変換してＸ線画像として取り込む画像入力手段５と、このＸ線画像を処理して混入異物の有無を判定する画像処理手段６とを備えた異物検出装置である。必要に応じて画像表示手段７を付加しても良い。

搬送手段１は、例えばＸ線を良く透過するベルトコンベアで実現され、対向配置されたＸ線源２とＸ線検出器４の間を通して被測定物３を搬送する。Ｘ線源２から照射されたＸ線は、被測定物３による吸収とベルトコンベアによる僅かな吸収を受けてこれらを透過した後、Ｘ線検出器４に到達する。

Ｘ線検出器４は、例えばＸ線ラインセンサで実現され、被検査物３のＸ線透過像をデジタル画像化する。このデジタル画像は、Ｘ線ラインセンサによる１ライン上のサンプリングピッチと略等しいサンプリングピッチで搬送方向にサンプリングされ、Ｘ線透過画像としてメモリー上に取り込まれる。

物質のＸ線吸収率をα、物質の厚さをＬとすると、強度ＳのＸ線が当該物質を透過した後の強度Ｓ’は、理論上、Ｓ’＝ Ｓ・ｅｘｐ（−α・Ｌ）と書ける。両辺の対数をとって変形すれば、α・Ｌ＝ｌｏｇ（Ｓ）−ｌｏｇ（Ｓ’）とも書ける。前記Ｘ線透過画像はＳ’の２次元分布に相当し、前述のように対数をとって変形すれば、物質による吸収量α・Ｌの２次元分布を示すＸ線吸収画像に変換できる。Ｘ線透過画像とＸ線吸収画像のどちらにも物質による吸収量α・Ｌという被検査物の物性情報が含まれているが、濃度値が物質による吸収量をストレートに示すＸ線吸収画像の方がＸ線吸収率の高い異物の強調や検出には有利である。この場合、例えば被検査物のＸ線吸収画像において、局所的に高濃度を示す部分や急峻なエッジ部分を異物候補点として扱うことによって異物らしさを評価することができる。

画像入力手段５は、前記Ｘ線透過画像をＸ線吸収画像に対数変換してＸ線画像とし、画像処理手段６に出力する。この対数変換には、被検査物の物性とＸ線波長に依存する補正を加えてもよい。

画像処理手段６はパラメータ設定機能を備えたＣＰＵ等で構成され、画像入力手段５から出力されたＸ線画像の入力を受け、予め設定されたパラメータに基づいて、図１を用いて説明した本発明の異物検出方法からなる画像処理を実行することにより混入異物の有無検出を行うようになっており、画像処理の機能として異物候補画像生成手段６１、第１の異物抽出手段６２、第２の異物抽出手段６３、異物合成出力手段６４を実現するものである。

異物候補画像生成手段６１は、第１の２値化画像生成手段６１１と第２の２値化画像生成手段６１２から構成され、画像入力手段５が出力したＸ線画像から周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する。第１の２値化画像生成手段６1１は、Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値によりＸ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を異物候補画像として生成し、第２の２値化画像生成手段６１２は、Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させてＸ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成する。

第１の異物抽出手段６２は、異物候補画像生成手段６１で生成した異物候補画像をラベリング処理することによって、第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像とオーバーラップしないブロブ画像とに区別し、オーバーラップしないブロブ画像を孤立した異物として抽出する。
なお、孤立した異物を抽出するのに、膨張させた被検査物の背景を示す２値化画像とのオーバーラップで区別したが、微分やラプラシアン等のエッジを検出するフィルタで被検査物の外周を求め、この外周とのオーバーラップで区別してもよい。

第２の異物抽出手段６３は、２値化画像合成手段６３１、メジアンフィルタ差分手段６３２および第２のラベリング処理手段６３３から構成され、周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する。
２値化画像合成手段６３１は、第１のラベリング処理手段で区別された第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像と第２の２値化画像を第３の２値化画像として合成し、メジアンフィルタ差分手段６３２は、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分によりメジアンフィルタ差分を行い、第２のラベリング処理手段６３３は、メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするためのラベリング処理を行い、予め設定された大きさ以下の微小ブロブを除いたブロブを前記周縁部に隣接した異物として抽出する。

異物合成出力手段６４は、第１のラベリング処理６２１で抽出した孤立異物画像と第２のラベリング処理６３３の結果を合成して出力する。

画像表示手段７は、画像処理手段６の異物合成出力手段６４からの抽出された異物の合成出力とＸ線画像をＯＲ演算してＣＲＴ等に表示する。

以上説明したように、本発明は、被検査物のＸ線画像から周縁部及び周縁部に隣接した異物を示すブロブと周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示すブロブを抽出し、さらに周縁部及び周縁部に隣接した異物を示すブロブから、内周の突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出するため、被検査物の縁のＸ線透過量と異物のＸ線透過量が同等レベルで被検査物の縁に隣接した異物の有無を検査するＸ線異物検査装置に有用である。

本発明の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。 従来の異物検出方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の異物検出装置の実施の形態を説明するための図である。 Ｘ線画像例である。 第１の２値化画像例である。 第２の２値化画像例である。 第１のラベリング処理例である。 第３の２値化画像例である。 第２のラベリング処理例である。 抽出された異物の合成出力例である。

符号の説明

１…搬送手段、２…Ｘ線源（Ｘ線発生手段）、３…被測定物（被検査物）、
４…Ｘ線検出器、５…画像入力手段、６…画像処理手段、７…画像表示手段、６１…異物候補画像生成手段、 ６２…第１の異物抽出手段、
６３…第２の異物抽出手段、６４…異物合成出力手段、
６１１…第１の２値化画像生成手段、 ６１２…第２の２値化画像生成手段、 ６２１…第１のラベリング処理手段、 ６３１…第３の２値化画像合成手段、
６３２…メジアンフィルタ差分手段、 ６３３…第２のラベリング処理手段

Claims (5)

1. 缶詰の被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、
   前記Ｘ線画像から周縁部及び周縁部に隣接した異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する異物候補画像生成段階（Ｓ３）と、
   前記異物候補画像から前記孤立した異物を抽出する第１の異物抽出段階（Ｓ４）と、
   前記異物候補画像から前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する第２の異物抽出段階（Ｓ５）と、
   抽出された前記孤立した異物と前記周縁部に隣接した異物を合成して出力する異物合成出力段階（Ｓ６）とから構成されていることを特徴とする異物検出方法。
2. 前記異物候補画像生成段階は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を生成し、
   前記第１の異物抽出段階は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成する第２の２値化画像生成段階（Ｓ４１）を含み、前記第１の２値化画像から前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像を前記周縁部異物画像とし、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像以外を孤立異物画像として区別して抽出する第１のラベリング処理（Ｓ４２）を行い、
   前記第２の異物抽出段階は、前記第１のラベリング処理で抽出した前記周縁部異物画像と前記第２の２値化画像から第３の２値化画像を合成する段階（Ｓ５１）と、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出するための処理であるメジアンフィルタ差分を行う段階（Ｓ５２）と、前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための第２のラベリング処理を行う段階（Ｓ５３）とを有することを特徴とする請求項１に記載の異物検出方法。
3. コンピュータに、缶詰の被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行わせる異物検出プログラムにおいて、
   前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を生成させ、
   前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部における外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成させ、
   前記第１の２値化画像から前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像を周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像として抽出し、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像以外を画像周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像として抽出する第１のラベリング処理を行わさせ、
   前記第１のラベリング処理で抽出した前記周縁部異物画像と前記第２の２値化画像から第３の２値化画像を合成させ、
   前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出するための処理であるメジアンフィルタ差分を行わさせ、
   前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするための第２のラベリング処理を行わさせ、
   前記第１のラベリング処理で抽出した前記孤立異物画像と前記第２のラベリング処理の結果を合成して出力させることを特徴とする異物検出プログラム。
4. 缶詰の被検査物（３）にＸ線を照射するＸ線照射手段（２）と、前記被検査物を透過したＸ線を検出するＸ線検出器（４）と、該Ｘ線検出器から出力されるＸ線透過データから生成されるＸ線画像を画像処理して被検査物に混入している異物の有無を検出する画像処理手段（６）とを有する異物検出装置において、
   前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像から周縁部及び周縁部に隣接する異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する異物候補画像生成手段（６１）と、
   前記異物候補画像から前記孤立した異物を抽出する第１の異物抽出手段（６２）と、
   前記異物候補画像から前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する第２の異物抽出手段（６３）と、
   前記第１の異物抽出手段で抽出された異物と前記第２の異物抽出手段で抽出された異物を合成して出力する異物合成出力手段（６４）とから構成されていることを特徴とする異物検出装置。
5. 前記異物候補画像生成手段は、前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも高濃度側の第１の閾値により前記Ｘ線画像上の被検査物の周縁部と異物の候補を示す第１の２値化画像を前記異物候補画像として生成する第１の２値化画像生成手段（６１１）を有し、さらに前記Ｘ線画像の濃度ヒストグラムの主分布よりも低濃度側の第２の閾値により２値化した画像を前記第１の２値化画像の周縁部の外周とオーバーラップするまで膨張させて前記Ｘ線画像上の被検査物の背景を示す第２の２値化画像を生成する第２の２値化画像生成手段（６１２）とを有しており、
   前記第１の異物抽出手段は、前記異物候補画像をラベリング処理することによって、前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像とオーバーラップしないブロブ画像とに区別し、オーバーラップしないブロブ画像を前記孤立した異物として抽出する第１のラベリング処理手段（６２１）を有し、
   前記第２の異物抽出手段は、前記第１のラベリング処理手段で区別された前記第２の２値化画像とオーバーラップするブロブ画像と前記第２の２値化画像を第３の２値化画像として合成する２値化画像合成手段（６３１）と、前記第３の２値化画像に対し、メジアンフィルタを用いた自己平滑化差分により、メジアンフィルタ差分を行うメジアンフィルタ差分手段（６３２）と、前記メジアンフィルタ差分の検出結果に対し、前記周縁部異物画像の内周の形状ノイズに起因する検出分をキャンセルするためのラベリング処理を行い、予め設定された大きさ以下の微小ブロブを除いたブロブを前記周縁部に隣接した異物として抽出する第２のラベリング処理手段（６３３）とを有することを特徴とする請求項４に記載の異物検出装置。

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