JP5875878B2 - 密度算出装置 - Google Patents

Description

本発明は、密度算出装置に関する。

従来、食品業界等では、Ｘ線を物品に透過させて得られる透過Ｘ線量を用いた種々の技術が提案されている。例えば、透過Ｘ線量に基づいて、包装された物品（商品）に混入された異物の検出や、特許文献１（特開２００２−２９６０２２号公報）に示すような物品の重量の推定が行われている。

ところで、近年、物品の密度データの需要が出てきた。従来は、物品の密度データを収集するために、食品生産ラインに流れる多数の物品からランダムに物品を抜き取り、抜き取った物品の重量と体積とをそれぞれ測定して密度データを得ていた。

しかし、従来の方法では、食品生産ラインに流れる多数の物品からいくつかの物品を抜き取って、抜き取った物品を検査対象物品としていた。これにより、密度データの基となるデータ数が制限されていた。検査対象物品の数を増やすと、食品生産ラインで取り扱う物品についてのより正確な密度データを得ることはできるが、抜き取り作業およびデータの収集に手間がかかる。

本発明の課題は、多数の物品から効率よく密度データを得ることを可能にする密度算出装置を提供することにある。

本発明に係る密度算出装置は、Ｘ線照射部と、Ｘ線検出部と、画像生成部と、重量推定部と、形状情報記憶領域と、平面形状識別部と、体積推定部と、密度算出部と、を備える。Ｘ線照射部は、物品にＸ線を照射する。Ｘ線検出部は、物品を透過したＸ線を検出する。画像生成部は、Ｘ線検出部によって検出された透過Ｘ線の強度に応じてＸ線画像を生成する。重量推定部は、物品の重量を推定する。形状情報記憶領域は、複数の立体形状および複数の立体形状に対応する平面形状に関する形状情報を記憶する。平面形状識別部は、形状情報記憶領域に記憶された形状情報に基づき、Ｘ線画像に対応する物品の平面形状である対象平面形状を識別する。体積推定部は、対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定する。密度算出部は、重量推定部によって検出された物品の重量と、体積推定部によって推定された物品の体積とに基づいて、物品の密度を算出する。

これにより、多数の物品から密度データを容易に得ることができる。

さらに、平面形状識別部は、Ｘ線画像に基づき、物品の長径および短径を特定することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって特定された長径および短径と、複数の立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムとを用いて、物品の体積を推定することが好ましい。

これにより、種々の大きさの物品の密度データを収集することができる。

また、複数の立体形状は、楕円体、円錐、および円柱のうち、少なくともいずれか一つを含むことが好ましい。

これにより、種々の物品に関する密度データの収集に採用することができる。

さらに、本発明に係る密度算出装置は、入力部と、関連付け情報記憶領域と、さらに備えることが好ましい。入力部は、対象物品の種類に関する選択を受け付ける。関連付け情報記憶領域は、対象物品の種類と平面形状との関連付け情報を記憶する。また、平面形状識別部は、入力部で受け付けた選択に応じて、対象物品の種類に関連付けられた平面形状である対象平面形状を選択することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって選択された対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定することが好ましい。

これにより、物品の密度データを容易に収集することができる。

さらに、平面形状識別部は、長径および短径に基づき、形状記憶領域に記憶された複数の平面形状から対象平面形状を自動で選択することが好ましい。また、体積推定部は、平面形状識別部によって自動で選択された対象平面形状に対応する立体形状に基づき、物品の体積を推定することが好ましい。

これにより、物品の密度データを容易に収集することができる。

また、重量推定部は、Ｘ線画像に基づいて物品の重量を推定することが好ましい。

これにより、物品の重量を測定する他の装置を用いることなく、物品の密度を算出することができる。

本発明に係る密度算出装置によれば、多数の物品から密度データを容易に得ることができる。

本発明の一の実施形態に係るＸ線検査装置の外観斜視図である。 Ｘ線検査装置を含む検査ライン（Ｘ線検査システム）の概略図である。 Ｘ線検査装置のシールドボックス内部の簡易構成図である。 Ｘ線検出素子によって検出される透過Ｘ線量の例を示すグラフである。 制御ブロック図である。 重量変換テーブルの例である。 形状基本情報の例である。 密度算出に係る処理の流れを示す図である。 じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。 じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。 じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。 じゃがいもの平面形状の判定処理を示す図である。 人参の平面形状の判定処理を示す図である。 人参の平面形状の判定処理を示す図である。 人参の平面形状の判定処理を示す図である。 人参の平面形状の判定処理を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るＸ線検査装置について説明する。

（１）Ｘ線検査装置の概略説明
図１は、本発明の一実施形態に係るＸ線検査装置（密度算出装置）１０の外観を示す斜視図である。また、図２に、Ｘ線検査装置１０が組み込まれる検査ライン（Ｘ線検査システム）１００の例を示す。検査ライン１００では、食品等の物品Ｇの検査が行われる。検査ライン１００には、Ｘ線検査装置１０の他、上流コンベアユニット６０と、振り分け機構７０とが含まれる。上流コンベアユニット６０は、Ｘ線検査装置１０の上流に設けられている。

Ｘ線検査装置１０は、上流コンベアユニット６０によって連続的に搬送されてくる物品Ｇに対してＸ線を照射することにより物品Ｇの良否判断を行う。具体的に、Ｘ線検査装置１０は、物品Ｇを透過したＸ線量に基づいて物品Ｇの密度を算出し、当該密度が所定範囲内であるか否かの検査を行う。Ｘ線検査装置１０は、密度が所定の範囲内に含まれる場合には、物品Ｇを良品と判断し、密度が所定の範囲から外れる場合には、不良品と判断する。Ｘ線検査装置１０での検査結果は、Ｘ線検査装置１０の下流に設けられた振り分け機構７０に送られる。振り分け機構７０は、ラインコンベアユニット８０および不良品回収ライン９０に接続される。振り分け機構７０は、Ｘ線検査装置１０において良品と判断された物品Ｇをラインコンベアユニット８０に振り分け、不良品と判断された物品Ｇを不良品回収ライン９０に振り分ける。

（２）Ｘ線検査装置の詳細説明
図１、図３、または図５に示すように、Ｘ線検査装置１０は、主として、シールドボックス１１と、コンベアユニット（搬送部）１２と、Ｘ線照射器（Ｘ線照射部）１３と、Ｘ線ラインセンサ（Ｘ線検出部）１４と、タッチパネル機能付きのモニタ（入力部に相当）３０と、制御装置２０とから構成されている。

（２−１）シールドボックス
シールドボックス１１は、後述するコンベアユニット１２、Ｘ線照射器１３、Ｘ線ラインセンサ１４、制御装置２０等を収容するボックスである。シールドボックス１１の正面上部には、モニタ３０の他、キーの差し込み口および電源スイッチ等が配置されている。シールドボックス１１の両側面には、開口１１ａが形成されている。開口１１ａは、物品Ｇをシールドボックス１１の内外に搬入および搬出させるために用いられる。開口１１ａは、遮蔽ノレン（図示せず）によって塞がれている。遮蔽ノレンは、シールドボックス１１の内部のＸ線が外部へ漏洩することを防止する。遮蔽ノレンは、鉛を含むゴムから成形されている。遮蔽ノレンは、物品Ｇが開口１１ａを通過する際に物品Ｇによって押しのけられるようになっている。

（２−２）コンベアユニット
コンベアユニット１２は、シールドボックス１１内で物品Ｇを搬送する。コンベアユニット１２は、図１に示すように、シールドボックス１１の両側面に形成された開口１１ａを貫通するように配置されている。コンベアユニット１２は、主として、無端状のベルトと、駆動ローラと、コンベアモータ１２ａ（図５参照）とから構成されている。駆動ローラは、コンベアモータ１２ａによって駆動される。駆動ローラの駆動により、ベルトが回転され、ベルト上の物品Ｇが下流に搬送される。コンベアユニット１２による物品Ｇの搬送速度は、オペレータによって入力された設定速度に応じて変動する。制御装置２０は、設定速度に基づいてコンベアモータ１２ａをインバータ制御し、物品Ｇの搬送速度を細かく制御する。また、コンベアモータ１２ａには、コンベアユニット１２による搬送速度を検出して制御装置２０に送るエンコーダ１２ｂ（図５参照）が装着されている。

（２−３）Ｘ線照射器
Ｘ線照射器１３は、図３に示すように、コンベアユニット１２の上方に配置されている。Ｘ線照射器１３は、Ｘ線ラインセンサ１４に向けて扇状の照射範囲ＸにＸ線を照射する。照射範囲Ｘは、コンベアユニット１２の搬送面に対して垂直に延びる。また、照射範囲Ｘは、コンベアユニット１２の搬送方向に対して交差する方向に扇状に広がる。すなわち、Ｘ線照射器１３から照射されるＸ線は、ベルトの幅方向に広がる。

（２−４）Ｘ線ラインセンサ
Ｘ線ラインセンサ１４は、図３に示すように、コンベアユニット１２の下方に配置されている。Ｘ線ラインセンサ１４は、主として、多数のＸ線検出素子１４ａから構成されている。Ｘ線検出素子１４ａは、コンベアユニット１２による搬送方向に直交する向きに一直線に水平配置されている。また、各Ｘ線検出素子１４ａは、物品Ｇやコンベアユニット１２を透過したＸ線量（透過Ｘ線量）を検出し、透過Ｘ線量に基づくＸ線透過信号を出力する。言い換えると、Ｘ線透過信号は、透過したＸ線の強度に応じたＸ線透過信号を出力する。なお、透過したＸ線の強度は、透過Ｘ線量の大小に依存する。Ｘ線透過信号により、Ｘ線画像の明るさ（濃淡値）が決定される（図４参照）。図４は、Ｘ線ラインセンサ１４のＸ線検出素子１４ａによって検出される透過Ｘ線量（検出量）の例を示すグラフである。グラフの横軸は、各Ｘ線検出素子１４ａの位置に対応する。また、グラフの横軸は、コンベア１２の搬送方向に直交する方向の距離に対応する。また、グラフの縦軸は、Ｘ線検出素子１４ａで検出されたＸ線の透過量（検出量）を示す。すなわち、検出量の多いところが明るい（淡い）Ｘ線画像として表示され、検出量が少ないところが暗い（濃い）Ｘ線画像として表示される。すなわち、Ｘ線画像の明暗（濃淡）は、Ｘ線の検出量に対応する。Ｘ線画像の明暗（濃淡）は、物品Ｇの重量に対応する。

さらに、Ｘ線ラインセンサ１４は、検体である物品Ｇが扇状のＸ線の照射範囲Ｘ（図３参照）を通過するタイミングを検知するためのセンサとしても機能する。すなわち、Ｘ線ラインセンサ１４は、コンベアユニット１２のベルト上で搬送される物品ＧがＸ線ラインセンサ１４の上方位置（照射範囲Ｘ）に来たとき、所定の閾値以下の電圧を示すＸ線透過信号（第１信号）を出力する。一方、Ｘ線ラインセンサ１４は、物品Ｇが照射範囲Ｘを通過すると所定の閾値を上回る電圧を示すＸ線透過信号（第２信号）を出力する。第１信号および第２信号が後述の制御装置２０に入力されることにより、照射範囲Ｘにおける製品Ｇの有無が検出される。

（２−５）モニタ
モニタ３０は、液晶ディスプレイである。モニタ３０は、検査時に必要となる検査パラメータ等の入力をオペレータに促す画面を表示する。モニタ３０は、タッチパネル機能も有している。モニタ３０は、オペレータからの検査パラメータ（検査対象物品の種類や適正密度の範囲）等の入力を受け付ける。モニタ３０で受け付けた検査パラメータは、後述の記憶部２１に記憶される。

（２−６）制御装置
制御装置２０は、図５に示すように、主として、記憶部２１および制御部２２を含む。記憶部２１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびハードディスク等によって構成される。制御部２２は、ＣＰＵによって構成される。また、制御装置２０は、図示しない表示制御回路、キー入力回路、通信ポートなども備えている。表示制御回路は、モニタ３０でのデータ表示を制御する回路である。キー入力回路は、モニタ３０のタッチパネルを介してオペレータにより入力されたキー入力データを取り込む回路である。通信ポートは、プリンタ等の外部機器やＬＡＮ等のネットワークとの接続を可能にする。

制御装置２０は、また、上述のコンベアモータ１２ａ、エンコーダ１２ｂ、Ｘ線照射器１３、およびＸ線ラインセンサ１４等に接続されている。制御装置２０は、エンコーダ１２ｂからコンベアモータ１２ａの回転数に関するデータを取得し、当該データに基づき、物品Ｇの移動距離を把握する。また、制御装置２０は、上述したように、Ｘ線ラインセンサ１４から出力された信号を受信することにより、コンベアユニット１２のベルト上の物品Ｇが照射範囲Ｘに来たタイミングを検出する。

（２−６−１）記憶部
記憶部２１は、制御部２２に実行させる各種プログラムや検査パラメータを記憶する。検査パラメータは、上述したように、モニタ３０のタッチパネル機能を使ってオペレータによって入力される。また、記憶部２１は、重量変換テーブル（図６参照）と、ヒストグラムに関するデータとを記憶する。重量変換テーブルは、後述の重量推定部２２ｄによって用いられる重量推定のためのテーブルである。また、ヒストグラムに関するデータとは、後述のヒストグラム作成部２２ｂによって作成されたデータである。

さらに、記憶部２１は、主として、Ｘ線画像記憶領域２１ａ、形状基本情報記憶領域２１ｂ、識別形状記憶領域２１ｃ、推定情報記憶領域２１ｄ、および密度データ記憶領域２１ｅを有する。

（ａ）Ｘ線画像記憶領域
Ｘ線画像記憶領域２１ａには、後述する画像生成部２２ａによって生成された画像に関するデータ（画像データ）が記憶されている。画像には、物品Ｇと物品Ｇの背景とが含まれる。

（ｂ）形状基本情報記憶領域
形状基本情報記憶領域２１ｂには、物品Ｇの形状に関する基本情報（形状基本情報）が記憶されている。形状基本情報には、第１基本情報と、第２基本情報とが含まれる。

第１基本情報は、検査対象となる物品Ｇの平面形状を判定するための基本情報である。平面形状には、円、楕円、三角形、長方形、および正方形が含まれる。具体的に、第１基本情報は、種々の大きさの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである。より具体的に、第１基本情報は、検査対象となる物品Ｇの平面形状（対象平面形状）に近似する大きさの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである。

第２基本情報は、立体形状に関する基本情報である。立体形状には、球、楕円体、円錐、円柱、直方体、および立方体が含まれる。具体的に、第２基本情報は、立体形状の体積を求めるための関数またはアルゴリズムである。

また、形状基本情報記憶領域２１ｂでは、第１基本情報に係る複数種類の平面形状と、第２基本情報に係る複数種類の立体形状とがそれぞれ対応付けて記憶されている。具体的には、図７に示すように、形状基本情報記憶領域２１ｂには、一の平面形状の種類と当該平面形状の種類に対応付けられた一の立体形状の種類との組合せが複数記憶されている。

さらに、図７に示すように、形状基本情報記憶領域２１ｂでは、平面形状と立体形状とが、検査対象物品Ｇの種類に関連付けて記憶される。例えば、「りんご」には、平面形状の「円」と、立体形状の「球」とが関連付けられる。また、「じゃがいも」および「キウイ」には、平面形状の「楕円」と、立体形状の「楕円体」とが関連付けられる。

なお、モニタ３０に入力された検査対象物品Ｇが「りんご」であった場合には、後述の平面形状識別部２２ｃおよび体積推定部２２ｅによって、第１の組合せが参照される。すなわち、平面形状識別部２２ｃは、「りんご」に関連付けられた第１基本情報（所定の大きさの円を得るための関数またはアルゴリズム）を参照する。また、体積推定部２２ｅは、「球」に関連付けられた第２基本情報（球の体積を算出するための関数またはアルゴリズム）を参照する。

（ｃ）識別形状記憶領域
識別形状記憶領域２１ｃは、後述する平面形状識別部２２ｃによる識別結果が記憶されている。すなわち、識別形状記憶領域２１ｃには、各物品Ｇの平面形状に関する情報が記憶されている。具体的に、識別形状記憶領域２１ｃには、平面形状識別部２２ｃによって選択された検査対象物品Ｇに対応する平面形状の種類（対象平面形状）と、平面形状識別部２２ｃによって判定された平面形状の大きさ（長径Ｌ１および短径Ｌ２）に関する情報が記憶される。

（ｄ）推定情報記憶領域
推定情報記憶領域２１ｄには、後述する重量推定部２２ｄによって推定された物品Ｇの重量に関する情報（推定重量情報）および後述する体積推定部２２ｅによって推定された物品Ｇの推定体積（推定体積情報）が記憶されている。

（ｅ）密度データ記憶領域
密度データ記憶領域２１ｅには、後述する密度算出部２２ｆによって算出された物品Ｇの密度データが記憶されている。

（２−６−２）制御部
制御部２２は、記憶部２１に記憶された各種プログラムを実行することにより、画像生成部２２ａ、ヒストグラム作成部２２ｂ、平面形状識別部２２ｃ、重量推定部２２ｄ、体積推定部２２ｅ、密度算出部２２ｆ、および良否判定部２２ｇとして機能する。

（ａ）画像生成部
画像生成部２２ａは、Ｘ線ラインセンサ１４によって検出された透過Ｘ線量に基づいてＸ線画像を作成する。具体的に、画像生成部２２ａは、Ｘ線ラインセンサ１４の各Ｘ線検出素子１４ａから出力されるＸ線透過信号を細かい時間間隔で取得し、取得したＸ線透過信号に基づいてＸ線画像を生成する。すなわち、画像生成部２２ａは、扇状のＸ線の照射範囲Ｘ（図３参照）を物品Ｇが通過する際に各Ｘ線検出素子１４ａから出力されるＸ線透過信号に基づいて、物品Ｇを含むＸ線画像を生成する。なお、照射範囲Ｘにおける物品Ｇの有無は、Ｘ線ラインセンサ１４が出力する信号により判断される。画像生成部２２ａは、各Ｘ線検出素子１４ａから得られるＸ線の強度（明るさ）に関する細かい時間間隔毎のデータをマトリクス状に時系列につなぎ合わせて、物品ＧについてのＸ線画像を生成する。画像生成部２２ａによって生成されたＸ線画像は、Ｘ線画像記憶領域２１ａに記憶される。

（ｂ）ヒストグラム作成部
ヒストグラム作成部２２ｂは、画像生成部２２ａによって生成されたＸ線画像に基づき、Ｘ線画像の濃淡値に関する情報を作成する。具体的に、ヒストグラム作成部２２ｂは、Ｘ線画像に基づき、濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。言い換えると、ヒストグラム作成部２２ｂは、Ｘ線画像を構成する全画素を所定幅の濃淡値（階調）毎に分類し、各濃淡値を有する画素数をカウントする。これにより、Ｘ線画像について濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。ヒストグラム作成部２２ｂによって作成されたＸ線画像のヒストグラムに関するデータは、記憶部２１に記憶される。

（ｃ）平面形状識別部
平面形状識別部２２ｃは、モニタ３０によって受け付けた物品Ｇの種類と、Ｘ線画像記憶領域２１ａに記憶されたＸ線画像とに基づき、物品Ｇの平面形状を識別する。

具体的に、平面形状識別部２２ｃは、Ｘ線画像を二値化し、Ｘ線画像に含まれる物品Ｇの画像を特定する。また、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの画像を構成する全画素のうち、物品Ｇの輪郭を構成する画素（輪郭画素）を特定する。さらに、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの種類と輪郭画素の配置とに基づき、輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似した大きさの平面形状を判定する。

詳細には、平面形状識別部２２ｃは、Ｘ線画像を構成する全画素のうち、濃淡値が極端に異なる部分を特定することにより、Ｘ線画像中の物品Ｇの輪郭を構成する画素（輪郭画素）を特定する。また、平面形状識別部２２ｃは、形状基本情報記憶領域２１ｂに記憶されている複数種類の平面形状から、検査対象物品Ｇに関連付けられた平面形状を選択する。平面形状識別部２２ｃは、選択した平面形状に係る第１基本情報と各輪郭画素の座標とに基づいて、物品Ｇの輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似する平面形状（近似形状）を判定する。言い換えると、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状（近似形状）を、第１基本情報に基づいて判定する。

さらに、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの近似形状に基づいて、物品Ｇの寸法（例えば、長径方向の寸法Ｌ１および短径方向の寸法Ｌ２）を特定する。具体的に、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの近似形状の長径Ｌ１および短径Ｌ２を特定する。

なお、平面形状識別部２２ｃによって選択された平面形状の種類と、平面形状識別部２２ｃによって特定された物品Ｇの寸法とは、上述の識別形状記憶領域２１ｃに記憶される。

（ｄ）重量推定部
重量推定部２２ｄは、記憶部２１に記憶されているヒストグラムに関するデータおよび重量変換テーブル（図６参照）に基づいて、物品Ｇの重量を推定する。具体的に、重量推定部２２ｄは、重量変換テーブルを参照し、物品Ｇの画像を構成する全ての画素の濃淡値に対応する重量値（ｍ）を算出する。さらに、重量推定部２２ｄは、全ての画素に対応する重量値（ｍ）を足し合わせることにより、物品Ｇの重量値（総重量）を推定する。重量推定部２２ｄによって求められた物品Ｇの推定重量に関する情報（推定重量情報）は、推定情報記憶領域２１ｄに記憶される。

（ｅ）体積推定部
体積推定部２２ｅは、平面形状識別部２２ｃによって選択された物品Ｇの平面形状と、第２基本情報とに基づいて、物品Ｇの体積を推定する。ここで用いられる第２基本情報は、検査対象物品Ｇの平面形状に関連付けて記憶された立体形状に関する第２基本情報である。すなわち、体積推定部２２ｅは、選択された平面形状に対応する立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムを用いて、物品Ｇの体積を推定する。体積推定部２２ｅによって求められた物品Ｇの推定体積に関する情報（推定体積情報）もまた、推定情報記憶領域２１ｄに記憶される。

（ｆ）密度算出部
密度算出部２２ｆは、推定情報記憶領域２１ｄに記憶された推定重量情報および推定体積情報に基づいて、物品Ｇの密度を算出する。具体的に、密度算出部２２ｆは、物品Ｇの推定重量ｗを物品Ｇの推定体積Ｖで割ることにより、物品Ｇの密度（比重）ρを求める（ρ＝ｗ／Ｖ）。

また、密度算出部２２ｆは、得られた物品Ｇの密度ρを補正する。具体的に、密度算出部２２ｆは、物品Ｇの密度ρに任意の係数ｃを乗じて、補正密度ρｃを求める。密度算出部２２ｆによって算出された物品Ｇの密度に関する情報（密度データ）は、密度データ記憶領域２１ｅに記憶される。

（ｇ）良否判定部
良否判定部２２ｇは、物品Ｇに関する良品／不良品の判定を行う。まず、良否判定部２２ｇは、密度データに基づいて、物品Ｇに対する良品／不良品の判定を行う。具体的に、良否判定部２２ｇは、密度データ記憶領域２１ｅに記憶された密度データが、所定の密度の範囲に含まれるか否かの判定を行う。所定の密度の範囲とは、物品Ｇの良否判定を行うための基準となる値の範囲であって、オペレータによって入力され記憶部２１に記憶されたパラメータの一つである。記憶部２１には、物品Ｇの種類と物品Ｇの重量とに応じた密度の範囲（適正密度の範囲）に関する情報が記憶されている。すなわち、良否判定部２２ｇは、密度算出部２２ｆによって算出された物品Ｇの密度（算出密度）が、物品Ｇの種類と重量とに応じた適正密度の範囲であるか否かを判断し、物品Ｇの算出密度が適正密度の範囲に含まれる場合には、物品Ｇを良品と判断する。一方、物品Ｇの算出密度が適正密度の範囲から外れる場合には、物品Ｇを不良品と判断する。

良否判定部２２ｇは、物品Ｇの良品／不良品の別を判断すると、物品Ｇが良品／不良品のいずれかである旨を示す信号（判定結果）を出力する。良否判定部２２ｇによって出力された信号は、振り分け機構７０に送られる。振り分け機構７０は、良否判定部２２ｇによる判定結果に基づき、物品Ｇをラインコンベアユニット８０または不良品回収ライン９０に振り分ける。

（３）処理の流れ
（３−１）全体の流れ
まず、Ｘ線検査装置１０による処理の流れを説明する。Ｘ線検査装置１０に物品Ｇが投入されると、画像生成部２２ａによって物品ＧのＸ線画像が生成される。Ｘ線画像が生成されると、当該Ｘ線画像と、物品Ｇに関連付けて記憶された平面形状に係る第１基本情報とに基づいて、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの平面形状に最も近似する大きさの平面形状（近似形状）と、近似形状の寸法とを判定する。体積推定部２２ｅは、判定された平面形状の寸法と、判定された平面形状に関連付けて記憶された立体形状に関する第２基本情報とに基づいて物品Ｇの体積を推定する。

一方、ヒストグラム作成部２２ｂは、Ｘ線画像を構成する各画素の濃淡値に基づき、濃淡値毎の画素数を示すヒストグラムを作成する。重量推定部２２ｄは、ヒストグラムに基づき、物品Ｇの重量を推定する。

その後、密度算出部２２ｆは、推定された物品Ｇの体積（推定体積）と、推定された物品Ｇの重量（推定重量）とに基づき、物品Ｇの密度（比重）を求める。具体的に、密度算出部２２ｆは、物品Ｇの推定重量ｗを推定体積Ｖで割ることにより、物品Ｇの密度（比重）ρを算出する（ρ＝ｗ／Ｖ）。密度算出部２２ｆは、さらに、得られた密度ρに任意の係数ｃを乗じて補正密度ρｃを算出する。

その後、良否判定部２２ｇによって物品Ｇの良否判定が行われ、良品と判断された物品Ｇは、ラインコンベアユニット８０に送られ、不良品と判断された物品Ｇは、不良品回収ライン９０に送られる。

（３−２）密度算出に係る処理の流れ
次に、図８〜図１０Ｄを参照して、物品Ｇの密度を算出するための処理の流れを詳細に説明する。図８は、物品Ｇの密度算出に係る処理の流れを示す。図９Ａ〜図１０Ｄは、物品Ｇの形状判定に係る処理の具体例を示すための図である。

ステップＳ１では、Ｘ線画像記憶領域２１ａに記憶されているＸ線画像が二値化される（図９Ａおよび図１０Ａ参照）。

その後、ステップＳ２で、二値化されたＸ線画像に基づいて、物品Ｇの輪郭が判定される。具体的には、Ｘ線画像を構成する全画素のうち、隣接する画素の濃淡値が極端に異なる部分が特定される（図９Ｂおよび図１０Ｂ参照）。

次に、ステップＳ３において、物品Ｇの輪郭（輪郭画素）で構成される平面形状に最も近似する大きさの平面形状を判定する（図９Ｃおよび図１０Ｃ参照）。具体的に、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇに対応する平面形状の種類を選択する。さらに、平面形状識別部２２ｃは、当該平面形状に係る第１基本情報と、物品Ｇの輪郭画素の配置（座標）とに基づいて、物品Ｇの平面形状に最も近似する大きさの平面形状（近似形状）を判定する。より具体的に、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状を、第１基本情報に基づいて判定する。

その後、ステップＳ４において、近似形状の寸法を特定する。具体的に、近似形状の長径の寸法Ｌ１および短径の寸法Ｌ２が特定される（図９Ｄおよび図１０Ｄ参照）。

また、ステップＳ５において、近似形状の寸法と、物品Ｇに関連付けられている第２基本情報とに基づいて、物品Ｇの体積が推定される。具体的には、近似形状の長径Ｌ１および短径Ｌ２と、物品Ｇの平面形状に対応付けられた立体形状（図７参照）に関する第２基本情報とを用いて、物品Ｇの体積が推定される。

さらに、ステップＳ６に進み、物品Ｇの密度が算出される。具体的には、物品Ｇの推定重量ｗを物品Ｇの推定体積Ｖで割ることにより、物品Ｇの密度ρが算出される。

その後、ステップＳ７において、得られた値（密度ρ）に、任意の係数ｃが掛け合わされ、補正値（補正密度）ρｃが算出される。

（３−３）具体例
（３−３−１）検査対象物品が「じゃがいも」である場合
図９Ａ〜図９Ｄを用いて、検査対象物品Ｇがじゃがいもの場合の密度算出方法を具体的に説明する。まず、図９Ａに示すように、Ｘ線画像を二値化する。その後、図９Ｂに示すように、Ｘ線画像に含まれるじゃがいもの輪郭を判定する。その後、図９Ｃに示すように、検査対象のじゃがいもの大きさに近似する平面形状が判定される。ここで、形状基本情報記憶領域２１ｂにおいて、「じゃがいも」に関連付けて記憶されている平面形状は「楕円」である。したがって、種々の大きさの「楕円」を得るための第１基本情報と、じゃがいもの輪郭とに基づいて、検査対象であるじゃがいもの平面形状に最も近似する大きさの楕円を判定する。具体的には、平面形状識別部２２ｃは、じゃがいもの輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状（近似形状）を、楕円に関する第１基本情報に基づいて判定する。その後、図９Ｄに示すように、近似形状の長径の寸法Ｌ１および短径の寸法Ｌ２が特定される。

さらに、第２基本情報と近似形状の寸法とに基づいてじゃがいもの体積Ｖが推定される。ここで、形状基本情報記憶領域２１ｂにおいて「楕円」に関連付けて記憶されている立体形状は、「楕円体」である。したがって、「楕円体」に関する第２基本情報と、近似形状の寸法Ｌ１，Ｌ２とに基づいて、「じゃがいも」の体積Ｖが推定される（Ｖ＝４／３×π×Ｌ１×Ｌ２²）。

その後、別途推定した、じゃがいもの重量（推定重量）ｗを推定体積Ｖで割ることにより、密度ρを算出する。さらに、得られた値（密度ρ）に、任意の係数ｃが掛け合わされ、補正値（補正密度）ρｃが算出される。

（３−３−２）検査対象物品が人参の場合
図１０Ａ〜図１０Ｄを用いて、検査対象物品Ｇが人参の場合の密度算出方法を具体的に説明する。まず、図１０Ａに示すように、Ｘ線画像を二値化する。その後、図１０Ｂに示すように、Ｘ線画像に含まれる人参の輪郭を判定する。その後、図１０Ｃに示すように、検査対象の人参の大きさに近似する平面形状が判定される。ここで、形状基本情報記憶領域２１ｂにおいて、「人参」に関連付けて記憶されている平面形状は「長方形」である。したがって、種々の大きさの「長方形」を得るための第１基本情報と、人参の輪郭とに基づいて、検査対象である人参に最も近似する大きさの長方形を判定する。具体的には、平面形状識別部２２ｃは、人参の輪郭画素によって囲われる部分の全てを包含しうる最小の平面形状（近似形状）を、長方形に関する第１基本情報に基づいて判定する。その後、図１０Ｄに示すように、近似形状の長径の寸法Ｌ１および短径の寸法Ｌ２が特定される。

さらに、第２基本情報と近似形状の寸法とに基づいて人参の体積Ｖが推定される。ここで、形状基本情報記憶領域２１ｂにおいて「長方形」に関連付けて記憶されている立体形状は、「円錐」である。したがって、「長方形」に関する第２基本情報と、近似形状の寸法Ｌ１，Ｌ２とに基づいて、「人参」の体積Ｖが推定される（Ｖ＝１／３×π×Ｌ１×（Ｌ２／２）²）。

その後、別途推定した、人参の重量（推定重量）ｗを推定体積Ｖで割ることにより、密度ρを算出する。さらに、得られた値（密度ρ）に、任意の係数ｃが掛け合わされ、補正値（補正密度）ρｃが算出される。

（４）特徴
（４−１）
上記実施形態に係るＸ線検査装置１０は、物品Ｇの密度データを収集する。従来、物品Ｇの密度データを収集する際には、食品生産ラインに流れる多数の物品からいくつかの物品を抜き取り、抜き取った物品を検査対象物品としていた。したがって、密度データの基となるデータ数が制限された。また、検査対象物品の数を増やすと、食品生産ラインで取り扱う物品についてのより正確な密度データを得ることはできるが、抜き取り作業およびデータの収集は煩雑となる。

しかし、上記実施形態に係るＸ線検査装置１０では、投入された全ての物品Ｇについて密度データが自動的に収集可能である。これにより、正確な密度データを効率よく得ることができる。

（４−２）
また、上記実施形態では、平面形状識別部２２ｃによって特定された物品Ｇの長径Ｌ１および短径Ｌ２と、立体形状の体積を求めるための関数またはアルゴリズム（第２基本情報）とに基づき、物品Ｇの体積を推定する。これにより、種々の大きさの物品Ｇの密度データを収集することができる。

（４−３）
また、上記実施形態に係る形状基本情報記憶領域２１ｂには、複数種類の平面形状に関する基本情報（第１基本情報）および複数種類の立体形状に関する情報（第２基本情報）が記憶されている。これにより、種々の物品Ｇに関する密度データを収集することができる。

（４−４）
また、上記実施形態では、一のＸ線検査装置１０において、物品Ｇの重量を推定し、さらに、推定された物品Ｇの重量を用いて、物品Ｇの密度が求められる。これにより、物品の重量を測定する他の装置を用いることなく、物品の密度を算出することができる。

（５）変形例
（５−１）
上記実施形態では、良否判定部２２ｇは、物品Ｇの算出密度が適正密度の範囲内であるか否かに基づいて、物品Ｇの良否判定を行った。ここで、制御部２２が、さらに異物検査部として機能するように構成されていてもよい。異物検査部は、２値化処理が施されたＸ線画像により、物品Ｇに含まれる異物を検出する。具体的には、Ｘ線画像上に予め設定した閾値よりも暗く現れる領域が存在する場合には、当該物品Ｇに異物が混入していると判断され、当該物品Ｇが異常と判断される。異物検査部による異物検査の結果は、記憶部２１に記憶する。良否判定部２２ｇは、物品Ｇの密度データおよび異物検査の結果に基づいて、物品Ｇの良否を判定する。これにより、物品Ｇの密度のみならず物品Ｇの異物検査も同時に行うことができる。

（５−２）
上記実施形態では、平面形状識別部２２ｃは、オペレータによって入力された検査対象物品Ｇに関する情報と、形状基本情報記憶領域２１ｂに記憶された第１基本情報とに基づき、物品Ｇの輪郭画素によって構成される平面形状に最も近似する大きさの平面形状（近似形状）を判定した。ここで、平面形状識別部２２ｃは、輪郭画素の座標に基づき、検査対象物品Ｇの平面形状に最も近似する種類および大きさの平面形状（近似形状）を判定するようにしてもよい。

具体的に、形状基本情報記憶領域２１ｂには、複数種類の平面形状および複数サイズの平面形状を得るための関数またはアルゴリズムである第１基本情報を記憶させる。平面形状識別部２２ｃは、輪郭画素の座標に基づき、物品Ｇの長径Ｌ１および短径Ｌ２を判定する。また、平面形状識別部２２ｃは、物品Ｇの長径Ｌ１および短径Ｌ２と、第１基本情報とに基づき、検査対象物品Ｇの平面形状に最も近似する種類および大きさの平面形状（近似形状）を判定するようにしてもよい。すなわち、平面形状識別部２２ｃは、検査対象物品Ｇの平面形状の種類を自動的に選択し、さらに、平面形状の大きさを判定するようにＸ線検査装置１０を構成してもよい。体積推定部２２ｅは、自動的に選択された平面形状に対応する立体形状の第２基本情報に基づいて、物品Ｇの体積を推定する。この場合には、形状基本情報記憶領域２１ｂにおいて、検査対象物品Ｇと第１基本情報および第２基本情報とを関連付けておく必要がなく、第１基本情報と第２基本情報とを関連付けておくだけでよい。これにより、Ｘ線検査装置に異なる種類の物品Ｇが投入された場合であっても、各種の物品Ｇに対して適切に密度データを収集することができる。

（５−３）
上記実施形態では、Ｘ線照射器１３によって照射されるＸ線量を、ベルトの下方に配置されたＸ線ラインセンサ１４の各Ｘ線検出素子１４ａから出力されるＸ線透過信号の電圧値によって判定したが、Ｘ線照射器１３によって照射されるＸ線量は、他の場所に配置されたＸ線ラインセンサ１４によって検出されてもよい。

（５−４）
上記実施形態では、各物品Ｇについての密度をそれぞれ算出した。ここで、複数物品Ｇの密度データに基づき、密度の平均値を求め、当該平均値を物品Ｇの密度としてもよい。これにより、検査対象物品Ｇの平面形状と、制御装置２０に記憶されている平面形状とが一致しない場合であっても、比較的信頼できる値を得ることができる。

１０ Ｘ線検査装置（重量推定装置）
１１ シールドボックス
１２ コンベアユニット（搬送部）
１３ Ｘ線照射器（Ｘ線照射部）
１４ Ｘ線ラインセンサ（Ｘ線検出部）
１４ａ Ｘ線検出素子
２０ 制御装置
２１ 記憶部
２１ａ Ｘ線画像記憶領域
２１ｂ 形状基本情報記憶領域（形状情報記憶領域、関連付け情報記憶領域）
２１ｃ 識別形状記憶領域
２１ｄ 推定情報記憶領域
２１ｅ 密度データ記憶領域
２２ 制御部
２２ａ 画像生成部
２２ｂ ヒストグラム作成部
２２ｃ 平面形状識別部
２２ｄ 重量推定部
２２ｅ 体積推定部
２２ｆ 密度算出部
２２ｇ 良否判定部
３０ モニタ（入力部）
７０ 振り分け機構
８０ ラインコンベアユニット
９０ 不良品回収ライン
１００ 検査ライン（Ｘ線検査システム）

特開２００２−２９６０２２号公報

Claims (6)

1. 物品にＸ線を照射するＸ線照射部と、
   前記物品を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
   前記Ｘ線検出部によって検出された透過Ｘ線の強度に応じてＸ線画像を生成する画像生成部と、
   前記物品の重量を推定する重量推定部と、
   複数の立体形状および前記複数の立体形状に対応する平面形状に関する形状情報を記憶する形状情報記憶領域と、
   前記形状情報記憶領域に記憶された前記形状情報に基づき、前記Ｘ線画像に対応する前記物品の平面形状である対象平面形状を識別する平面形状識別部と、
   前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する体積推定部と、
   前記重量推定部によって検出された前記物品の重量と、前記体積推定部によって推定された前記物品の体積とに基づいて、前記物品の密度を算出する密度算出部と、
   を備える密度算出装置。
2. 前記平面形状識別部は、前記Ｘ線画像に基づき、さらに前記物品の長径および短径を特定し、
   前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって特定された前記長径および前記短径と、前記複数の立体形状の体積を求めるためのアルゴリズムとを用いて、前記物品の体積を推定する、
   請求項１に記載の密度算出装置。
3. 前記複数の立体形状は、楕円体、円錐、および円柱のうち、少なくともいずれか一つを含む、
   請求項１または２に記載の密度算出装置。
4. 対象物品の種類に関する選択を受け付ける入力部と、
   前記対象物品の種類と前記平面形状との関連付け情報を記憶する関連付け情報記憶領域と、
   をさらに備え、
   前記平面形状識別部は、前記入力部で受け付けた前記選択に応じて、前記対象物品の種類に関連付けられた前記平面形状である前記対象平面形状を選択し、
   前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって選択された前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する、
   請求項３に記載の密度算出装置。
5. 前記複数の立体形状は、楕円体、円錐、および円柱のうち、少なくともいずれか一つを含み、
   前記平面形状識別部は、前記長径および前記短径に基づき、前記形状情報記憶領域に記憶された前記複数の平面形状から前記対象平面形状を自動で選択し、
   前記体積推定部は、前記平面形状識別部によって自動で選択された前記対象平面形状に対応する前記立体形状に基づき、前記物品の体積を推定する、
   請求項２に記載の密度算出装置。
6. 前記重量推定部は、前記Ｘ線画像に基づいて前記物品の重量を推定する、
   請求項１から５のいずれかに記載の密度算出装置。