JPWO2018235823A1 - Ｘ線装置、ｘ線検査方法、及びデータ処理装置 - Google Patents

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Abstract

Ｘ線検査において、ビームハードニングがＸ線減弱に及ぼす影響を軽減し、画像のノイズの増加を抑え且つコントラスをより向上させるとともに、対象物のＸ線パス方向の厚さに対する定量性も確保する。検出器（２４）を備えた検出ユニット（２６）を有する。この検出ユニットは、予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、Ｘ線発生装置（２３）により発生されたＸ線の対象物を透過した透過量を検出し、当該透過量に応じた検出信号を出力する。情報取得部（５１）は、その検出信号に基づき、エネルギー範囲毎に、Ｘ線の線束の透過パスに沿った対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得する。画素データ演算部（５２）は、その取得された情報に基づいてエネルギー範囲毎の平均線減弱係数μの相互間の加算情報と厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する。

Description

本発明は、Ｘ線で対象物をスキャンしてＸ線透過データを収集し、その収集データに基づき対象物を検査するＸ線装置、Ｘ線検査方法、及びデータ処理装置に係り、特に、Ｘ線のエネルギーのスペクトラム上に設定した複数のエネルギー範囲（エネルギーＢＩＮ）それぞれにおけるＸ線透過特性の違いに着目したＸ線装置、Ｘ線検査方法、及びデータ処理装置に関する。
近年、Ｘ線を用いて対象物の内部の状態を調べる検査は、食品の異物検査、手荷物検査などを初めとして、医療用のＸ線マンモグラフィまで随所で広まっている。
例えば、空港や公共施設等において鞄や郵便物を開かずに、内容物の種類及び／形状を検査する、所謂、内容物検査がある。また、上述した内容物検査において、予め既知の対象物（例えばパン等の食品）に異物（例えば金属片）が紛れ込んでいる場合、その異物の存在及びその種類を発見し特定したいという検査要求もある。つまり、対象物（物質）の種類及び／又はその形状自体をＸ線により同定したいというニーズも潜在的に高い。
このニーズに対して、例えば特許文献１（特開２０１０−０９１４８３：発明の名称は「異物検出方法および装置」）に記載の手法が提案されている。この特許文献１は、所謂、デュアルエネルギー法（又はサブトラクション法）と呼ばれる検査法をベースにしている。この検査法は、２種類のエネルギーのＸ線（即ち、波長が互いに異なる２種類のＸ線）が物質を透過するときに、そのＸ線透過情報に差があることを利用している。具体的には、以下の処理を基本にしている。まず、低エネルギーと高エネルギーの２種類のＸ線画像を同時に作成し、それらの画像の相互の差分をとる。さらに、その差分画像から混入異物の成分画像を抽出し、その成分画像を閾値処理して異物を検出する。
なお、この特許公報１によれば、上記の基本処理に加えて、差分演算における最適なパラメータを自動的に設定することで、高感度な異物検出を行うことを狙っている。さらに、この特許文献１には、Ｘ線の光子（フォトン）の入射をそのエネルギーを弁別した状態で検出可能な検出器を用いることもできることが示唆されている。つまり、低エネルギーと高エネルギーの２種類のＸ線を同時に得る手立てとして、従来知られている光子計数型（フォトンカウンティング型）のＸ線照射・検出系の利用も示唆されている。
一方、デュアルエネルギー法による検査法として、非特許文献１に記載の検出法も知られている。この非特許文献１によれば、上述したデュアルエネルギー法の基本構成の元で、さらに検査対象物がベルト上で重なっていたりした場合であっても、その重なりと異物とを混同せずに、異物をより高感度に検出可能なシステムが提供される。
上述した特許文献１及び非特許文献１に記載のデュアルエネルギー法によれば、対象物又はその中に混入する異物の検出感度は、ある程度は向上するものと思われる。「ある程度」とは、撮影条件及び／画像処理条件を特定の条件に絞ったときの検出感度向上という意味である。このため、かかる条件下での実施になるため、この手法を適用できる撮影対象或いは撮影条件は限られて異物の検出可能な条件が狭い。
つまり、これらの文献に記載のデュアルエネルギー法の場合、Ｘ線の光子エネルギーと物質による減弱度合いの違いに対する精度が粗く、Ｘ線検出回路の電気ノイズや非線形特性まで考慮していないという看過できない問題を抱えている。
日本国特開２０１０−０９１４８３号公報 アンリツテクニカル Ｎｏ．８７， Ｍａｒ．２０１２， 「デュアルエネジー方式Ｘ線異物検出機の開発」
ところで、Ｘ線パノラマ撮影装置のように、Ｘ線のデンタル応用の場合、歯や顎部のような硬組織にＸ線が透過する。このときに、Ｘ線はビームハードニング（線質硬化現象）を受けて、検出したＸ線のスペクトラムは相対的に高エネルギー側にシフトする。つまり、ビームハードニングによって低エネルギー側のＸ線量（Ｘ線フォトン数）が減少するので、ノイズの影響をより強く受ける。
また、各Ｘ線エネルギー範囲の実効（平均）エネルギーは、ビームハードニングの影響によって、対象物の厚みにより異なる。特に、低エネルギー側のＸ線エネルギー範囲になるほど、その厚みによる変動は顕著になり、再構成した画像の定量性がより低くなる。
そこで、本発明は、Ｘ線検査において、ビームハードニングがＸ線減弱に及ぼす影響を軽減し、画像のノイズの増加を抑え且つコントラストを良好に維持するとともに、対象物のＸ線パス方向の厚さに対する定量性も確保することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の一態様によれば、ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するＸ線装置が提供される。このＸ線装置は、前記Ｘ線を発生するＸ線発生手段と、前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、前記Ｘ線発生手段により発生された前記Ｘ線の前記対象物を透過した透過量を検出し、当該透過量に応じた検出信号を出力するＸ線検出手段と、前記検出器が出力した前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する画素データ演算手段と、を備えたことを特徴とする。
ここで、このＸ線装置は具体的には、例えば、インライン型のＸ線異物検出装置、Ｘ線を用いて対象物（を成す組成物）の種類や性状を同定（推定、評価）する物質同定装置、Ｘ線によるマンモグラフィを行う医療装置、Ｘ線により歯列や歯茎の状態を診断する歯科用Ｘ線診断装置などを指す。また、「対象物」はＸ線検査の対象であったり、その対象の中に存在にする異物であったりする。勿論、医療用のＸ線装置の場合、「対象物」は***、口腔部、手足等、人体や動物の一部である。
また、Ｘ線の「エネルギー範囲」とは、Ｘ線のエネルギーの連続スペクトラム（所謂、多色Ｘ線）の一部に設定されたエネルギー範囲を言う。本発明では、このエネルギー範囲は、予めｎ個（ｎは２以上の正の整数）、設定される。一例として、Ｘ線検出が例えば光子計数型で実行され、例えばｎ＝３であれば、エネルギー範囲は、１８〜２３ｋeVの低エネルギー範囲、２３〜３８ｋeVの中位のエネルギー範囲、及び３８〜５０ｋeVの高エネルギー範囲である。また、Ｘ線検出がデュアルエネルギー法で実行される場合であれば（通常、n＝２）、エネルギー範囲は、１８〜２３ｋeVの低エネルギー範囲及び３８〜５０ｋeVの高エネルギー範囲である。エネルギー範囲はエネルギーＢＩＮとも呼ばれる。
なお、上記の情報取得及び画像データ演算は、Ｘ線エネルギー範囲（ＢＩＮ）毎に且つ画素毎に又は２つ以上の画素から成る画素領域毎に行ってもよい。また、この特性取得及び補正用データ演算は、画素が１つの検出器（又はセンサ）の検出信号、又は、Ｘ線スペクトロメータの検出信号に対しても同様に行うことができる。
本発明においては、画素データ演算手段は、エネルギー範囲それぞれの平均線減弱係数μの相互間の加算情報と対象物のＸ線パスに沿った厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する。このため、ビームハードニングに因って低い側のエネルギー範囲におけるＸ線量（Ｘ線フォトン数）が減少してノイズ成分が相対的に増えるが、その増える割合は線減弱係数μを２乗して画像値を演算する方式に比べて、ノイズ成分の相対的な上昇が抑制される。一方で、そのビームハードニングに因って低い側のエネルギー範囲における実効エネルギーが相対的に高くなることから、その線減弱係数μは小さくなる。しかしながら、相対的なノイズ低減の寄与が大きいので、ＣＮＲ（コントラスト対ノイズ比）が改善されるととに、画像のコントラストも下がることはなく、従来とほぼ変わらない値が維持される。
さらに、この画素値は厚さｔとの乗算値であるので、厚さｔに対する定量性を発揮する。これにより、Ｘ線検査において、ビームハードニングがＸ線減弱に及ぼす影響を軽減させ、画像のノイズの増加を抑え且つコントラストを好適の維持させることから、対象物のＸ線パス方向の厚さに対する定量性も確保することができる。
添付図面において、
図１は、本発明に係るＸ線装置の一実施形態の概要構成を説明するブロック図、 図２は、実施形態に係るＸ線装置において斜めに配置された検出器を説明する図、 図３は、Ｘ線の光子の入射頻度のスペクトラムに複数のエネルギーＢＩＮを設定した状態を説明する図、 図４は、データ処理装置で実行される、ビームハードニング等の影響に対する補正の概要を説明するブロック図、 図５は、Ｘ線のエネルギーＢＩＮ毎の、Ｘ線の光子の入射量（カウント）と透過量（カウント：計数値）との関係を説明する図、 図６は、Ｘ線のエネルギーＢＩＮ毎の、ビームハードニング等の影響を示す厚みｔとＸ線減弱量μｔとの関係を、アルミニウムについて例示するシミュレーショングラフ、 図７は、ビームハードニング等の影響を補正するための補正用データの作成を説明するためのグラフ、 図８は、補正用データを事前に取得しておくための、複数の既知の厚さでステップ状に形成され且つ既知の物質又はそれを模した素材で形成されたファントム（キャリブレーションファントム）の一例を示す斜視図、 図９は、補正用データを事前に取得しておくための、複数の既知の厚さでステップ状に形成され且つ既知の物質又はそれを模した素材で形成されたファントム（キャリブレーションファントム）の別の例を示す斜視図、 図１０は、補正用データの取得から計測データの補正、利用までの処理の概要を例示するフローチャート（第１の変形例の説明も含む）、 図１１は、３次元散布図の概念を説明する模式図、 図１２は、吸収ベクトル長画像の概念を説明する模式図、 図１３は、平均吸収値画像の概念を説明する模式図、 図１４は、画像表示に係る処理を示すフローチャート、 図１５は、表示器への画像表示を例示する模式図、 図１６は、第２の変形例を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、 図１７は、第２の変形例に係る、プロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、 図１８は、第３の変形例を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、 図１９は、第４の変形例を説明する、ビームハードニング等の影響を補正するための補正用データの作成を説明するためのグラフ、 図２０は、第４の変形例においてプロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、 図２１は、第５の変形例を説明する、演算点の指定を説明するＸ線エネルギースペクトルのグラフ、及び、 図２２は、第５の変形例においてプロセッサで実行される一部の処理を説明する部分フローチャート、である。
以下、本発明に係るＸ線装置の実施形態を説明する。なお、このＸ線装置には、本発明に係るデータ処理装置も機能的に一体に搭載されている。
［第１の実施形態］
図１〜図１５を参照して、Ｘ線装置（及びデータ処理装置）の第１の実施形態を説明する。
図１に、この第１の実施形態に係るＸ線装置の概要を示す。このＸ線装置は、Ｘ線異物検査やＸ線マンモグラフィを行う装置として実施される。これらの装置は、検査の対象である対象物の断層像、投影像等の画像を取得することを目的とするほか、特に、対象物（例えば食品）に付着又は混入することが有り得る異物（即ち、対象とする素材以外の物質：例えばアルミニウムなどの金属片、ゴキブリなどの昆虫類）の有無、及び／又は、その異物の種類、性状を同定（推定、特定）することも目的している。この異物の有無を検査する装置は、Ｘ線異物検査装置として知られている。なお、本実施形態に係るＸ線装置は、異物の有無に加えて、異物が存在することが判明した場合、その異物の種類又は性状（状態）を同定するための検査、所謂、物質同定にも応用できる。
図１に、上述した様々な物質同定装置（***の病変を物質の同定の面から把握するＸ線マンモグラフィ装置も含む）の基本構成を備えたＸ線装置１０を示す。
このＸ線装置１０は、その基本的な構成要素として、図１に示すように、連続スペクトラムを有するＸ線を発生するＸ線管２１を有するＸ線発生装置２３と、Ｘ線管２１に対峙して配置され、Ｘ線のフォトン数を計数する光子計数型の検出器２４とを備える。
本実施形態では、連続スペクトラムのＸ線を発生させるＸ線発生装置と光子計数型（フォトンカウンティング）の検出器を用いたＸ線装置を説明するが、本発明において実施可能なＸ線装置は、この構成に限定されない。別の構成として、所謂、デュアルエネルギー型のＸ線照射及びＸ線検出を行うＸ線発生装置及び検出器を用いてもよい。この場合、検出器は入射するＸ線フォトンを一定時間ずつ積分し、その積分された信号を出力するタイプの検出器であってもよい。
図１に戻って、Ｘ線管２１には、図示しないＸ線高電圧装置からＸ線照射のための駆動用高電圧が供給される。Ｘ線管２１と検出器２４との間に形成される空間ＯＳ（オブジェクト空間）には検査対象（又は検査対象）である対象物ＯＢが位置する。対象物ＯＢを検査する場合、Ｘ線管２１と検出器２４の対と対象物ＯＢとは互いに相対的に移動される。
対象物ＯＢは、対象物を成す物質の種類又は性状を把握するＸ線検査装置の場合、検査すべき対象物それ自体である。この場合、対象物ＯＢは例えば人体の***であってマンモグラフィが実行される。別の例として、Ｘ線検査装置が歯科用パララマＸ線撮影装置であってもよく、その場合の対象物ＯＢは人体又は動物の口腔部である。
また、例えば、対象物（素材の種類が既知の食品、工業製品など）の内部に存在するかもしれない（又は外部に付着しているかもしれない）異物を検査するＸ線異物検査の場合、対象物ＯＢは搬送ベルト４８に載せられてオブジェクト空間Ｓを通過する（図２参照）。勿論、対象物ＯＢを固定し、その周りをＸ線管２１及び検出器２４の対が移動するように構成してもよい。
これにより、Ｘ線管２１の管焦点Ｆの焦点径は例えば０．５ｍｍφである。このため、この管焦点Ｆは殆ど点状のＸ線源と見做すことができる。Ｘ線管２１からから出射されたＸ線は、コリメータ２２を介してコーンビーム状（又はファンビーム状）成形される。図１では、コーン角θ及びファン角βを有するコーンビーム状のＸ線ＸＢを示す。図１に示す構成には、対象ＯＢがオブジェクト空間ＯＳを移動する方向、即ちスキャン方向をＺ軸方向とするＸＹＺ軸の直交座標が設定されている。Ｘ線ＸＢは高さ方向であるＹ軸方向にコーンビーム状に広がって照射される。
このコーンビーム状のＸ線ビームＸＢが対象物ＯＢの内部を減弱しながら透過し、その透過Ｘ線が検出器２４に入射する。Ｘ線マンモグラフィの場合、圧迫板に圧迫された人体***の回りを、Ｘ線管２１を備えたＸ線発生装置と検出器２４の対が所定角度範囲で回転する。
なお、本実施形態のように光子計数型の検出器２４を用いる場合、Ｘ線管２１は連続スペクトラムのＸ線を照射するが、積分型の検出器を用いる場合、Ｘ線管はデュアルエネルギーのスペクトラムのＸ線を照射するように構成される。この場合、互いに異なるエネルギー範囲を持つ２台のＸ線管を備えるか、１台のＸ線管の連続スペクトラムをフィルタ等を使って２つのエネルギー範囲のＸ線スペクトラムに分離する構成を持つ（例えば、前述した非特許文献１を参照）。
図１に戻って、検出器２４は、図２に示すように、２次元のモジュールＭ（例えば０．２ｍｍ×０．２ｍｍのサイズの画素Ｐを縦横に８０縦×２０横有する）を例えば複数個（例えば２９個）、縦列に配置した縦長の形状を持つ。これにより、縦方向が約４７ｃｍ×横方向が０．４ｃｍのＸ線入射窓ＭＤ（画素数にして例えば、２０×２３４８個の画素）が検出層２４Ａして形成される。このため、複数のモジュールＭ自体はライン状に並んでいるが、画素配列の点では横方向にも複数の画素Ｐを有する２次元の細長い直接変換型の検出器２４として構成されている。なお、本実施形態では、後述するように、計測値のビームハードニング等の物理現象に因る影響を補正するように構成されている。この補正は画素Ｐ毎にも実施できるが、複数の画素Ｐを１つの領域として仮想的に設定して実施することもできる。この複数の画素を１つの領域として仮想的に設定した領域が、図２に画素領域ＰＡとして示されている。
この検出器２４は、搬送ベルト４８の下方において、その長軸方向が対象物ＯＢのスキャン方向（又はそのスキャン方向に直交する方向）に所定角（例えば約１４度程度）だけスキューするように斜めに配置されている。
各モジュールＭの検出層２４Ａは、ＣｄＴｅ，ＣＺＴなどの半導体材料からで成形した、Ｘ線から電気信号に直接変換する、所謂、直接変換型のＸ線検出要素である。この検出層２４Ａの上下両面には、図示しないが、実際には荷電電極と収集電極とが貼設されている。この両電極間に高圧のバイアス電圧が印加される。
さらに、この検出器２４は、Ｘ線を様々なエネルギーを有するフォトンの集合であると見做して、それらのフォトンの個数をＸ線のエネルギーＢＩＮ（エネルギー範囲）別に計数可能な光子計数型（ｐｈｏｔｏｎ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｔｙｐｅ）の検出器として構成されている。このエネルギーＢＩＮとしては、例えば図３に示すように、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ1〜Ｂｉｎ3（低エネルギー範囲、中位エネルギー範囲、及び高エネルギー範囲に相当）が設定されている。勿論、このエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎの数は２以上であればよい。エネルギー［ｋｅＶ］の下限閾値ＴＨ１以下の領域及び上限閾値ＴＨ４（管電圧に相当）以上の領域は計測不可又は使用しない領域である。このため、この閾値ＴＨ１〜ＴＨ４の間のエネルギー範囲が複数のエネルギーＢＩＮに分割される。例えば閾値ＴＨ２，ＴＨ３を図３のように設定し、３つのエネルギーＢＩＮが形成される。
この検出器２４には、検出層２４Ａの下面側に層状のデータ収集回路２５がＡＳＩＣ層として作り込まれている。このため、画素Ｐ毎に、且つ、エネルギー領域ＢＩＮ毎に、Ｘ線強度が一定時間毎にフォトン数のデジタル量の計数値（累積値）としてデータ収集回路２５により検出される。検出器２４とデータ収集回路２５により検出ユニット２６が構成されている。
１個のＸ線光子（フォトン）がある画素Ｐに入射すると、そのエネルギー値に応じた波高値の電気パルス信号がその画素Ｐに発生する。この電気パルス信号の波高値、すなわちエネルギー値は、その値が属するエネルギー領域ＢＩＮに分類され、その計数値が１つ増える。この計数値は一定時間毎の累積値（デジタル値）として画素Ｐ毎且つそのエネルギー領域ＢＩＮ毎にデータ収集回路２５により収集される。
このデータ収集回路２５におけるサンプリング周波数を高い値に設定することで、例えば６６００ｆｐｓのフレームレートで、例えば２０×２３４８個の画素それぞれからデジタル量の計数値として、しかも、エネルギー領域ＢＩＮ毎に収集される。
このような直接変換型検出器は、そのデータ収集回路も含めて、公知であり、例えば欧州特許公開:ＥＰ２６７４７８７（Ａ１）号公報に示されている。
なお、検出器２４としては、必ずしも上述した直接変換型検出器でなくてもよく、ＣｅＬａＣｌ3検出器のように数十μｍ程度の直径のＭｉｃｒｏ Ｃｏｌｕｍｎ状のシンチレータにＳｉＰＭ（ＭＰＰＣとも呼ばれる）を構成した光子計数型検出器であってもよい。
検出ユニット２６のデータ収集回路２５から一定フレーム毎に繰り返し出力される画素毎且つエネルギー領域ＢＩＮ毎のデジタル量の計数値は、フレームデータとして、その後段のデータ処理装置１２に通信ラインＬＮを介して送られる。
データ処理装置１２は、Ｘ線装置１０と一体の装置又は検査システムとして設けられてもよい。また、データ処理装置１２は、本実施形態のように、Ｘ線装置１０に対して通信ラインＬＮを介して通信可能に接続されている場合、常時、オンラインで接続されていてもよいし、必要なときにだけ通信可能になっていてもよい。さらに、データ処理装置１２はスタンドアロン形式で設けられていてもよい。
データ処理装置１２は、一例として、コンピュータＣＰにより構成される。このコンピュータＣＰ自体は公知の演算機能を持つコンピュータであってよく、検出ユニット２６に通信ラインＬＮを介して接続されたインターフェース（Ｉ／Ｏ）３１を備える。このインターフェース３１には、内部バスＢを介して、バッファメモリ３２、ＲＯＭ（read-only memory）３３、ＲＡＭ（random access memory）３４、ＣＰＵ（central processing unit）を備えたプロセッサ３５、画像メモリ３６、入力器３７、及び表示器３８が互いに例えば信号線を介して通信可能に接続されている。
ＲＯＭ３３には、コンピュータ読出し可能な計測値補正及び物質同定のための各種のプログラムが予め格納されている。このため、ＲＯＭ３３は、それらのプログラムを予め記憶するプログラム記憶領域（non-transitory computer readable recording mediumとして機能する）３３Ａを備える。さらに、このＲＯＭ３３は、後述する、キャリブレーションとしての計測値補正のためのデータを記憶する第１、第２のデータ記憶領域３３Ｂ，３３Ｃ（第１、第２の記憶手段）も備える。
プロセッサ３５は、ＲＯＭ３３のプログラム記憶領域３３Ａから、必要なプログラムを自分のワークエリアに読み出して実行する。プロセッサ３５は画像処理用のＣＰＵである。バッファメモリ３２は、検出ユニット２６から送られてきたフレームデータを一時的に保管するために使用される。ＲＡＭ３４は、プロセッサ３５の演算時に、演算に必要なデータを一時的に記憶するために使用される。
画像メモリ３６は、プロセッサ３５により処理された各種の画像データや情報を保管するために使用される。入力器３７及び表示器３８は、ユーザとの間のマン・マシンインターフェースとして機能し、このうち、入力器３７はユーザからの入力情報を受け付ける。表示器３８は、データプロセッサ３５の制御下において画像等を表示することができる。
＜補正処理＞
ここで、このプロセッサ３５において実行される、連続スペクトラムを有するＸ線照射及び光子計数型検出によりＸ線検出を行うシステムにおける光子計数値の補正処理を説明する。
まず、この計測値の補正の背景を説明する。
近年、連続スペクトラムを有するＸ線を用いて対象物の種類や形状を特定したいという要望は随所でみられる。その一例として、食品安全の観点から、食品の内部に含まれることがある異物の検査がある。
この連続Ｘ線スペクトラムを用いる由縁は、本来、単色、つまり、ある特定のエネルギーを有するＸ線を用いて検査した方が、画像の定量性が高く、画質の制御も容易であるが、その実現が難しいからである。単色Ｘ線を発生するための装置はシンクロトロンなどの加速器が必要で、コスト面、実装面、ならびに出力パワーの問題から使用可能な状況は限られている。
これに対し、連続スペクトラムのＸ線（多色Ｘ線）は、タングステンやモリブデンのようなターゲット素材に真空下で電子を高電圧で加速して当てることで得られる。つまり、単色Ｘ線を得る場合に比べて、比較的容易に実装可能でコスト面でも圧倒的に安価に構成できる。しかし、この連続的なエネルギーを有する多色Ｘ線を用いた撮像は、画質の定量化を犠牲にしている面もあった。
特に、画質に大きく影響するファクタの一つとして、ビームハードニング（線質硬化現象）がある。ビームハードニングとは、連続Ｘ線が物質を通過するとき低エネルギーの方がより多く吸収され、結果的に計測した平均（実効）エネルギーがエネルギーの高い側にシフトする現象である。このビームハードニングが生じると、アーチファクトが発生したり、再構成した画像の画素値を不正確なものにしたりする。ビームハードニングは程度の差こそあれ、物質の厚みにも依存し（厚い程、ビームハードニングが大きくなる）ている。このビームハードニングは、物理的にはＸ線光子のエネルギーの違いにより対象物の分子（原子）とＸ線光子との相互干渉が異なることの結果、生じるものと総括できる。なお、このような物理現象に因る、画質に影響するファクタとして、ビームハードニング以外に、Ｘ線発生器側に起因するヒール効果などがある。本発明の計測値の補正によれば、それらの様々な物理現象に因る悪影響をまとめて一挙に軽減できることも特徴である。
さらに、この計測値の補正は回路部品や回路基板の固体差に由来する計測値の誤差をも一緒に補正することもできる。そのような誤差には、画素毎のゲインのばらつき、オフセットのばらつき、線形性のばらつき、チャージシェアリングのばらつき等がある。これらのばらつきは、精度の高いデータ処理（物質同定等）を行うためには支障になる場合があるが、これらも改善される。
本発明等は、これまで注目されなかった各エネルギーＢＩＮにおいてさえも、Ｘ線エネルギーの大小に因ってビームハードニング等の影響があることを見出し、この問題を改善するための補正法を開発・提供するものである。この補正法は、かかる物理現象が対象物としての物質や装置に固有のものであれば、一種のキャリブレーションとも見做すことができるものであり、そのため補正用データはキャリブレーションデータとも呼ぶことができる。
＜補正の概要＞
本実施形態に係るＸ線装置の一例としてＸ線異物検査装置を挙げると、通常、検査対象である対象物（例えばピーマン等の食品）は既知の物質（例えば主成分が水分であると見做せる）であり、その検査したい異物も予め例えば金属（例えば、アルミニウム、ガラス、鉄等の１種類又は複数種類）に絞って検査される。このため、本発明に係る計測値の補正法は、それぞれの既知の物質の補正用データを予め取得しておくことで、その補正用データを使って実施される。本発明に係るＸ線装置は、その補正に必要な処理を実現するための基本構成を提供する。そのため、本実施形態のＸ線装置は、その基本構成は以下のように概括することができる。
この基本構成によれば、図４に示すように、プロセッサ３５の処理を中心とするデータ処理装置１２は、ソフトウェア的に又はハードウェア的に、少なくとも、検出器が出力した検出信号に基づき、エネルギー範囲毎に、Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得する情報取得部（情報取得手段）５１と、この情報取得部により取得された情報に基づいてエネルギー範囲毎の平均線減弱係数μの相互間の加算情報と厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する画素データ演算部（画素データ演算手段）５２とを備える。これにより、ビームハードニングに因る低エネルギー側のＸ線透過量（Ｘ線フォトン数）の相対的な減少の影響を軽減し、画像のノイズの増加を抑え且つコントラストをより向上させるとともに、対象物のＸ線パス方向の厚さに対する定量性も確保することができる。
なお、上述した情報取得部５１及び画素データ演算部５２の演算は、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に（又は、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素Ｐ毎に或いは画素領域毎に）行ってもよい。また、それらの演算を、１つの画素からなるＸ線検出器又はＸ線センサの検出信号に対して行ってもよい。さらに、それらの演算をＸ線スペクトロメータ（例えば、ＥＭＦジャパン（株）製、ＥＭＦ１２３型Ｘ線スペクトロメータ）が検出した信号に対して行ってもよい。
また、データ処理装置１２は、これに加えて、画素データを画素値とする画像データを平均吸収値（averageabsorption value）画像のデータとして作成する画像データ作成部（画像データ作成手段）５３と、画像データを保管または提示する画像データ保管・提示部（画像データ保管・提示手段）５４と、を備えていてもよい。これにより、平均吸収値画像のデータを保管したり、その画像を表示することができる。
＜計測値の補正＞
本実施形態は、連続スペクトラムを有するＸ線を対象物に照射し、その透過Ｘ線を、例えば複数のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎi（ｉ＝１，２，．．．）に弁別し且つ光子計数型の検出を行って計数値を求めるシステムを前提とする。このシステムにおいて、Ｘ線エネルギーＢＩＮ毎の入出力から計算されるμｔ（＝−ｌｎ（出力カウントＣｌi／入力カウントＣｏi：ｉ＝１，２，．．．：ｌｎは対数演算を示す）で計算される）の特性が、対象物のＸ線透過方向の厚みｔに応じて、座標上の原点を通る直線（目標特性）からずれる、つまり単色Ｘ線とは異なる特性（これは各Ｘ線エネルギーＢＩＮ内でのビームハードニングやヒール効果）やピクセル型半導体検出器のチャージシェアリングなどの要素も含まれることに着目する。このずれたＸ線減弱量μｔの曲線が、後述する図7に示すように、原点を通り傾き＝線減弱係数μio（一定値、ｔの関数ではない）に合うように、計測されたＸ線減弱量μｔを乗算係数で補正する。この傾きμioを呈する直線状の特性は、単色Ｘ線相当の目標特性になる。この目標特性は、例えばＸ線エネルギーＢＩＮ毎に且つ画素毎に設定される。
上記乗算係数は補正用データとして機能するデータであり、既知の素材で且つ複数の既知の厚さを有するキャリブレーション（補正用）ファントムで求めておく。
このファントムは、対象物と同一の物質、又は、実効原子番号に関して対象物と類似であると見做せる素材からなる物質で構成される。ここで、実効原子番号とは、「対象物が複数の物質（素材）で構成されている場合の、その対象物の平均的な原子番号Ｚeffと定義される（例えば、Ｉｓｏｔｏｐｅ Ｎｅｗｓ、２０１４年８月号、Ｎｏ．７２４、「実効原子番号Ｚeffを可視化する新しいＸ線イメージング方法」参照）。また、「対象物と同一の物質」とは、同一の組成を持つ素材（同種の素材）から成る物質を言う。さらに、「実効原子番号に関して対象物と類似であると見做せる素材からなる物質」とは、例えば、本発明者等の知見によれば、「前記対象物の実効原子番号の±５の範囲内の実効原子番号を有する素材」である。特に、実際の撮像において、対象物の内部に存在する物質（異物等）の種類や性状をより精度良く求めたい場合（例えば、マンモグラフィで乳腺含有率を精度良く求めたい場合など）、そのようファントム用の物質として、「前記対象物の実効原子番号の±２の範囲内の実効原子番号を有する素材」から成る物質が望ましい、との知見も得ている。例えば、対象物の実効原子番号＝７．２だとすると、ファントムとして使用する素材の実効原子番号＝７．２±５、望ましくは、７．２±２である。
この数値範囲の背景を発明者等が行っている、マンモグラフィにおいて実行される物質同定に必要不可欠なビームハードニング補正を例に説明する。***は正常な場合、脂肪と乳腺から構成されており、乳腺と脂肪の割合で、***の状態が表現される。従って、乳腺５０％、脂肪５０％の組織と同じ組成で、ビームハードニング補正ができればよいが、そのような組成のファントムを得ることは実際には難しく、別の一般的な材料を組み合せてファントムを作るしかない。今回、発明者等は株式会社京都科学（ＫＹＯＴＯ ＫＡＧＡＫＵ Ｃｏ．, ＬＴＤ）製の***等価板状ファントムＸＵＲ型の内、乳腺５０％、脂肪５０％等価のファントムを作りビームハードニング補正を試みた。その結果、良好な補正結果を得た。一方、アルミニウムでファントムを構成してビームハードニング補正を試みたが、補正は、組織の厚みに依存し、精度の高い物質同定は出来なかった。このことより、実効原子番号の視点から選択した類似の素材のファントムを用いて補正用データ（キャリ
ブレーションデータ）を作り、そのデータでビームハードニング補正を行うことが重要であることがわかる。
まず、上述したファントムを用いた事前計測の一例として、複数のエネルギーＢＩＮが３つの場合について、各エネルギーＢＩＮとＸ線減弱量の関係を説明する。
図５に示すように、図３に示すＸ線のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ1〜Ｂｉｎ3を図５の横軸に模式的に示し、縦軸に各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎi（ｉ＝１〜３）で計数されるＸ線光子の計数値を頻度として示す。連続スペクトラムを有するＸ線の照射を行うと、エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎi毎に対象物内で光子の吸収・透過があり、その透過分の光子が検出される。各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎiへの入射光子数をＣｌ1，Ｃｌ2，Ｃｌ3とすると、出射フォトン数Ｃｏ1，Ｃｏ2，Ｃｏ3は、
Ｃｏ1＝Ｃｌ1・ｅ（−μ1ｔ） ‥‥（１）
Ｃｏ2＝Ｃｌ2・ｅ（−μ2ｔ） ‥‥（２）
Ｃｏ3＝Ｃｌ3・ｅ（−μ3ｔ） ‥‥（３）
で表される。ここで、μ1、μ2、μ3は各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎiにおける仮想の平均線減弱係数（即ち、各エネルギーＢＩＮの実効エネルギーに対する線減弱係数）であり、ｔは対象物のＸ線透過方向のパスの厚さである。ここで、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎiの仮想の平均線減弱係数μ1（μ2、μ3）は厚さｔには依存しないという条件が前提になっている。
図６に、連続スペクトラムのＸ線照射の下で、物質としてアルミニウム（Ａｌ）を採用し、その厚さｔと減弱値μiｔ（ｉ＝１〜３）を実測した結果を示す。同図（Ａ）、（Ｂ），（Ｃ）のグラフに、一番低いエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ1、中間域のエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ2、最も高いエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ3の順で減弱値μiｔの特性が示されている。これらのグラフにおいて直線は、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎiの中間のエネルギーに相当する単色Ｘ線を照射したときの減弱値μiｔの計算値（理論値）である。これに対して、連続スペクトラムのＸ線照射のときには、減弱値μiｔを示す特性は直線特性から外れ、且つ、低エネルギー側のＢＩＮになるほど、大きくカーブする。いずれのカーブも２次曲線でほぼ近似できる。これは明らかにビームハードニングをメインとする様々なファクタの影響を受け、その影響の程度は厚みｔが大きくなるほど大きいためである。
このように減弱値μiｔを示す特性が単色Ｘ線照射時に相当する、座標原点通過の直線特性からずれると、厚みが異なる同一物質が混在する場合、後述の３次元散布図上で、１点を中心とする一定範囲の分布からずれる散布点が発生する。換言すれば、前述の各エネルギーＢＩＮの実効エネルギーに対する線源弱係数μiが、厚みｔにより変化しないという前提が崩れることを意味する。
つまり、本補正を採用する好適な一例である物質同定（種類を同定、特定、推定）するための分布状況が特定できなくなり、又は信頼性の低いものになる。
＜補正用データの取得＞
そこで、上記ずれた減弱値の曲線を、各エネルギーＢＩＮにおいて特定の単色Ｘ線照射時に相当する、座標原点通過の直線（直線状の目標特性）になるように補正用データを予め決めておく。例えば、この補正用データは、かかる曲線を座標原点通過の直線になるように補正する乗算係数である。
図７に基づき、この補正用データを事前に準備する方法を説明する。この補正用データは、実際のＸ線検査やＸ線撮影の前に事前に取得され、ＲＯＭ３３、即ち記憶手段に記憶・保存される。実際の検査や撮影のためのスキャンのときには、それらの補正用データがＲＯＭ３３から読み出され、そのスキャンによりフレームデータとして収集された計数値が画素Ｐ毎又は画素領域ＰＡ毎に補正される。
図７の縦軸及び横軸は図６（Ａ）〜（Ｃ）と同じであり、それらの図を代表的に表している。いま、物質はアルミニウム（Ａｌ）で形成されているとする。図７に示す曲線は物質のＸ線投影方向の厚みｔに対する計測された減弱値、直線はＸ線透過方向の厚みｔに対する減弱値μiｔ（ｉ＝１〜３）の特性例を示している。
このうち、直線は、各エネルギーＢＩＮi（ｉ＝１〜３）の実効エネルギーを有する単色Ｘ線をアルミニウムに照射したときの減弱値μiｔの特性を示す。この直線は２次元座標の原点を傾きμioで通る。この直線は、後述するカーブした曲線からの近似計算で求められる。
一方、カーブした曲線は、Ｘ線透過方向の厚さｔを変えながら、連続スペクトラムを有するＸ線（多色Ｘ線）をアルミニウムで形成された物質に照射したときの特性例である。多色Ｘ線であるので、前述したようにビームハードニング等の影響により直線に沿わずにカーブする。多色Ｘ線照射時の減弱値μiｔの特性は、例えば厚さｔが既知で互いに異なる複数の部分を持つファントムを使って取得される。
ここで、
μim（ｔ）・ｔ： 各Ｘ線エネルギーＢＩＮiにおいて厚さｔで演算される減弱値（ここで、μimは仮想の線減弱係数、ｔはＸ線パスに沿った対象物の厚さ）、
μio・ｔ： 各Ｘ線エネルギーＢＩＮiにおける厚さｔに対応する単色Ｘ線相当の線減弱係数μio（ｔの関数ではない）、
Ｃi（ｔ）： 線減弱係数μioを厚さｔに依存しないように置換するための乗算補正係数、とすると、
乗算補正係数Ｃi（ｔ）は、
μio・ｔ＝Ｃi（ｔ）・μim（ｔ）・ｔ‥‥（４）
の式から演算される。この乗算補正係数Ｃi（ｔ）は補正用データを成す。
つまり、１つまたは複数の補正係数Ｃi（ｔ）の候補となる関数形を想定し、何れかの関数形（例えば２次関数）で近似させる。この後、補正用データＣi（ｔ）は、取得された１つ以上の厚さｔについてのＸ線減弱量μim（ｔ）・ｔの特性から、例えば下記式（５）を最小にする値として演算できる。
Figure 2018235823
（ｉ＝１，２、３）‥‥（５）
この式（５）において、ｔｍｉｎ，ｔｍａｘは対象物が検査されるときに想定されるＸ線の線束の透過方向における当該対象物の厚さの下限値及び上限値を含む広めに設定した値である。
上記式（５）には厚みｔの乗算項が存在しているので、薄い領域（厚さ）の補正用データＣi（ｔ）に対する誤差割合は大きくなりがちである。したがって、補正用データＣi（ｔ）に対する誤差割合を厚さｔに依存しないようにすることは望ましい一つの態様である。そのためには、上記式（５）を下記式（５´）のように変形し、式（５´）を最小にする値として補正用データＣi（ｔ）を演算するようにしてもよい。
Figure 2018235823
（ｉ＝１，２、３）‥‥（５´）
このように厚さｔ毎に演算される補正用データＣi（ｔ）がＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存される。また、この演算の途中で得られる上記関数形（例えば２次関数）を示す近似データもＲＯＭ３３の第２のデータ記憶領域３３Ｃに保存される。
（ファントム）
そこで、本実施形態では各種のファントムを使って、図７に示した減弱値μim（ｔ）・ｔの事前計測が画素毎に実施され、前述したように補正用データＣi（ｔ）が画素毎に求められる。
ファントムとしては、物質の種類が既知で（例えば、ピーマンを模した水ファントム、アルミニウムを模したアルミファントム）が用いられる。
図８には、一例として、食品としてのピーマンにアルミなどの金属の異物の混入を検査するＸ線異物検査をするときの、ピーマンのファントムＦＭ１を模式的に示している。このファントムＦＭ１は、ピーマンの成分は大部分が、水分であることから、Ｘ線透過性の高い容器に水を入れたもので、その部分的な高さ、即ち、Ｘ線透過方向の厚さｔがｔ＝１ｍｍ〜１９ｍｍまでステップ状に変化する構造になっている。この厚さｔは実際に異物検査に付すピーマンの素材厚をカバーするように設定されている。また、食品等の対象物に含まれる異物を模したファントムの場合、通常、対象物よりは小さいことが通常であるから、例えばアルミファントムの場合、極めて薄い段差の複数の既知の厚さを持ち、且つ、最小厚さ及び最大厚さも小さいものでよい。
さらに、図９には、ファントムＦＭ２の例を示す。このファントムＦＭ２は、人体の筋肉とＡｄｉｐｏｓｅ７０％の混合物のファントムであり、検査時に実際に想定される厚さを含むべく、一例として４〜４０ｍｍまで４ｍｍずつステップ状に厚さを変えた構成になっている。
（全体の処理の一例）
データ処理装置１２のプロセッサ３５は、一例として、図１０に示す処理を実行する。プロセッサ３５は、オペレータに所望の物質のファントムＦＭ１（ＦＭ２）をＸ線装置１０の検査位置の所定位置に置くようにオペレータに指示し（ステップＳ１）、この配置が終わるとＸ線装置１０を稼働させてファントムＦＭ１をＸ線スキャンし、その計測値を収集する（ステップＳ２）。次いで、前述したように、補正用データＣi（ｔ）を演算し（ステップＳ３）、それをＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに記憶させて保存する（ステップＳ４）。この補正用データＣi（ｔ）の演算には、前述したように、前述した式（５）又は式（５´）が用いられる。
次いで、プロセッサ３５はオペレータとの間でインターラクティブに、別のファントムについて同様の演算を行うか確認し（ステップＳ５），それを行う場合にはステップＳ１に処理を戻し、次のファントムＦＭ２（ＦＭ１）で上述した処理を繰り返す。ファントムの数は２つに限定されるものではなく、検査したい対象物や異物の種類、性状に応じて、より多くのファントムが使用可能であり、その分、より多くの種類の物質に対する補正用データが用意される。
このファントムに依る事前の計測及び補正用データの演算が終わる場合には、処理を終える（ステップＳ６：ＹＥＳ）。しかし、終了しない場合（ステップＳ６：ＮＯ）の判断の場合には、処理をＳ７以降の検査の処理を実行する。
まず、プロセッサ３５はオペレータとの間で検査対象である対象物の選択、撮影条件設定などの検査準備をインターラクティブに行い（ステップＳ７），Ｘ線装置１０を起動させてＸ線スキャンを行う（例えば異物検査：ステップＳ８）。これにより、対象物のフレームデータ、即ち、各エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎi（例えばｉ＝１，２，３）の例えば画素Ｐ毎の計測値が収集される。
そこで、プロセッサ３５は、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存されていた対象物（例えば食品（ピーマン））の補正用データＣi（ｔ）を読み出し（ステップＳ９）、計測値から求めた減弱値μim（ｔ）・ｔに補正用データＣi（ｔ）を乗じて単色Ｘ線相当の線減弱値μio・ｔを演算する（ステップＳ１０）。つまり、ビームハードニング等の影響により直線に沿わずに、カーブする曲線に沿っている減弱値μim（ｔ）・ｔが補正される。これは、ビームハードニング等のＸ線特有の、Ｘ線検出してみなければ把握できない誤差要因を、あたかも事前に判っていたか如く、計測後に包括的にキャリブレートするキャリブレーションと見做すこともできる。なお、この補正（キャリブレーション）は画素領域ＰＡの単位で実行してもよい。
これが済むと、プロセッサ３５は、オペレータとの間でインターラクティブに計測値を処理し、検査対象である対象物に存在するかもしれない異物の存否の確認や、異物の種類の同定等を行う（ステップＳ１１）。異物の同定のときには、例えばアルミファントムやその他の物質のファントムで作成された補正用データＣi（ｔ）が前述と同様に使用される。
この同定法の一例としては、前述したように、特開２０１３−１１９０００、公表特許公報ＷＯ２０１４１８１８８９（Ａ１）等で知られている。また、本発明者等は、かかる同定法の改善策を、特願２０１５−０２３４４６、特願２０１５−８５５５１で提案している。
さらに、プロセッサ３５は計測値の処理結果を例えば様々な態様の表示や印刷により提示する（ステップＳ１２）。この後、処理を終える。
この処理結果の提示の例として、以下に、３次元散布図、吸収ベクトル長（absorption vectorlength）画像、平均吸収値（average absorption value)画像が挙げられる。これら散布図及び画像は、選択的に又は一括して表示・提示可能になっている。
＜３次元散布図について＞
本実施形態では、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎi（ｉ＝１，２，３）を用いているので、線減弱値μ1ｔに３つの自由度がある。このため、３次元ベクトル
（μ1ｔ、μ2ｔ、μ3ｔ）
を設定し、３次元の線減弱係数ベクトル（μ1、μ2、μ3）の長さ、即ち、線減弱係数ベクトル長
（μ1 2＋μ2 2＋μ3 2）1/2
を分母とする正規化された３次元線減弱値ベクトル（以下、線減弱ベクトルと呼ぶ）を
（μ1，μ2，μ3）／（μ1 2＋μ2 2＋μ3 2）1/2 ‥‥（６）
として演算すると、この線減弱ベクトルから厚みｔの成分が消える。互いに直交する３つの軸がμ1ｔ、μ2ｔ、μ3ｔをそれぞれ表す３次元座標を設定すると、この３次元線減弱ベクトルの始点はその３次元座標の原点に位置し、終点が半径１の例えば球体表面に位置する。この３次元線減弱ベクトルを各画素について演算し、上記３次元座標にマッピングすると、それらの終点はかかる球体表面の所定の一点を中心に、その周辺の一定範囲に分布する、統計誤差を示す点の集合として散布点される。このような散布点を描いた３次元マッピング図を、本発明者等は３次元散布図と呼んでいる。この３次元散布図の例を図１１に示す。同図において、参照符号Ｖｒが３次元線減弱ベクトルを示し、参照符号ＤＰが散布点を示す。
この球体表面、つまり、３次元散布図における線減弱ベクトルの終点の分布状況は、対象物を成す物質の種類それ自体に固有のものである。つまり、物質の種類が異なれば、分布位置は理論上、異なるので、これにより、物質の種類を同定することができる。これらの事実は、本発明者等のシミュレーションによって確認されている。
＜吸収ベクトル長画像について＞
さらに、各画素におけるベクトル長さを
ｔ（μ1 2＋μ2 2＋μ3 2）1/2 ‥‥（７）
で演算でき、本発明者等は、このスカラー量を吸収ベクトル長（absorption vector length）(又は擬似吸収値）と呼んでいる。この吸収ベクトル長を画素値として２次元画像を作成でき、本発明者等は、この２次元画像を吸収ベクトル長画像（又は擬似的な吸収画像）と呼んでいる。この吸収ベクトル長画像の例を図１２に模式的に示す。
＜平均吸収値画像について＞
さらに、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ1〜Ｂｉｎ3における仮想の平均線減弱係数（即ち、各エネルギーＢＩＮの実効エネルギーに対する線減弱係数）をそれぞれμ1、μ2、μ3とし、対象物のＸ線透過方向のパスの厚さをｔとしたときに、各画素の画素値を、
画素値＝ｔ・（μ1＋μ2＋μ3）／３ ‥‥（８）
又は
画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋ａ2・μ2＋ａ3・μ3）／３ ‥‥（９）
ここで、
ａ1，ａ2，ａ3： ０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、
ａ1＋ａ2＋ａ3＝３とする
の式に基づいて演算できる。即ち、厚さｔに依存したスカラー量としての画素値を得ることができる。ここで、分母に３を充てているのは、３つのエネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ1〜Ｂｉｎ3、即ち全エネルギーＢＩＮに渡る平均値を演算するためである。
なお、係数ａ1，ａ2，ａ3はデフォルトで予め固定された値であってもよいし、ユーザ等が読影をしながら可変できるようにしてもよい。係数の条件：ａ1＋ａ2＋ａ3＝３は加重平均を採る場合のものであり、加重平均値の実数倍の画素値として扱う場合には、この係数の条件を外してもよい。
このようにして演算した画素値を各画素に持つ画像を、本発明者等は平均吸収値（averageabsorption value)画像と定義した。この平均吸収値画像を図１３に模式的に示す。各画素は上述した（８）式又は（９）式で演算した画素値を持っている。なお、画素値は、ある画素の周辺の画素を一定数ずつ束ねて演算した値であってもよい。
なお、本発明に係る平均吸収値画像は、必ずしも、連続Ｘ線スペクトラムから３つのＸ線エネルギーＢＩＮを切り出した場合に作成されるものに限定されない。例えば、複数のＸ線エネルギー範囲（ＢＩＮ）の数は、連続Ｘ線スペクトラムを当該Ｘ線エネルギーの大小によって分割した低エネルギー範囲及び高エネルギー範囲からなる２つであってもよい。その場合には、図５に示す情報取得部５１は、低エネルギー範囲及び高エネルギー範囲のそれぞれの線減弱係数μ1、μ2の値を取得するように構成される。さらに、画素データ演算部５２は、平均画素値を、
画素値＝ｔ・（μ1＋μ2）／２ ‥‥（８´）
又は
画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋ａ2・μ2）／２ ‥‥（９´）
ここで、
ａ1，ａ2：０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、
ａ1＋ａ2＝２とする
の式に基づいて演算するように構成されている。
また、本発明に係る平均吸収値画像は、連続Ｘ線スペクトラムからｎ個＝４つ以上（ｎは正の整数）のＸ線エネルギーＢＩＮを切り出した場合にも作成することができ、その場合には、それぞれエネルギー範囲の線減弱係数をμ1、・・・、μnとすると、平均画素値は、
画素値＝ｔ・（μ1＋・・・＋μn）／ｎ ‥‥（８´´）
又は
画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋・・・＋ａn・μn）／ｎ ‥‥（９´´）
ここで、
ａ1，・・・，ａn：０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、
ａ1＋・・・＋ａn＝ｎとする
の式に基づいて演算するように構成される。
＜画像表示処理の例＞
ここで、上述したステップＳ１２において実行される処理結果の提示工程の一例を図１４及び図１５を参照して説明する。図１４に示す処理のプログラムは、ＲＯＭ３３のプログラム記憶領域３３Ａに予め保存されている。このため、プロセッサ３５は、図１４の処理が指令されると、そのプログラムをプログラム記憶領域３３Ａから自分のワークエリアに呼び出し、その手順に従って逐次、処理を行う。
プロセッサ３５は、まず、オペレータとの間でインターラクティブに係る提示工程を実行するか否か判断する（図１４、ステップＳ１２１）。これにより提示工程を実行すると判断すると（ステップＳ１２１、ＹＥＳ）、プロセッサ３５は次いで、再び、オペレータとの間でインターラクティブに処理内容の情報を入力する（ステップＳ１２２）。この情報には、例えば、前述した３次元散布図、吸収ベクトル長画像、及び平均吸収値画像のうちのどの画像をどのように表示させるかを示す情報が含まれる。次いで、この情報に平均吸収値画像を指定する情報が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１２３）。平均吸収値画像が指定されている場合（ステップＳ１２３、ＹＥＳ）、プロセッサ３５は次いで、重み付け係数ａ1，ａ2，ａ3のデフォルト値又は指定値をユーザとの間でインターラクティブに決める。
さらに、プロセッサ３５はステップＳ１２２で読み込んだ情報に応じて、３次元散布図、吸収ベクトル長画像、及び平均吸収値画像のいずれか１つ又は複数種の画像データを前述した式（６）、（７）、及び／又は（８）（又は（９））に基づいて演算し、画像メモリ３６に保存する（ステップＳ１２５）。次いで、演算した画像データをその種別毎に表示器３８に表示する（ステップＳ１２６）。
この表示の一例を図１５に模式的に示す。同図の場合、３次元散布図、吸収ベクトル長画像、及び平均吸収値画像の３種類の画像を画面分割で表示した例を示す。
さらに、プロセッサ３５は、読影者に表示画像の変更があるか否かを問い合わせ（ステップＳ１２７）、画像変更が指令される場合には、その変更された画像の画像データを表示させる（ステップＳ１２８）。この例として、例えば、それまで表示していた３次元散布図及び／又は吸収ベクトル長画像の表示から、平均吸収値画像の単独表示に、又は、この平均吸収値画像と他の画像との組み合わせによる表示への変更が挙げられる。
また、プロセッサ３５は平均吸収値画像を作成するときの重み付け係数ａ1，ａ2，ａ3を変更するか否かを読影者に問い合わせる（ステップＳ１２９）。この判断がイエス、即ち、重み付け係数ａ1，ａ2，ａ3の変更が指令された場合、その変更された重み付け係数ａ1，ａ2，ａ3で再度、平均吸収値画像の画像データを演算し、画像メモリ３６に保存する（ステップＳ１３０）。この例として、例えば、低エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ１の重み付け係数ａ1を上下させて、その低エネルギーＢＩＮ：Ｂｉｎ１のＸ線フォトン数の全エネルギーＢＩＮへの関与を調整することが挙げられる。この更新された平均吸収値画像は表示器３８に表示される（ステップＳ１３１）。
これらのステップは、処理終了が指示されるまで、ステップＳ１２２，Ｓ１２３，Ｓ１２７，又はＳ１２９に戻って繰り返される。
以上のことから、３次元散布図、吸収ベクトル長画像、及び平均吸収値画像を適宜、選択して表示させることができる。また、重み付け係数ａ1，ａ2，ａ3を適宜、変更して、ビームハードニングの影響をエネルギーＢＩＮ毎に修正しながら、ＣＮＲ（コントラスト対ノイズ比）及びコントラストのバランスを考慮し、且つ、Ｘ線パス方向の対象物厚さｔに定量性を示すスカラー量の画素値を持つ平均吸収値画像を提供することができる。
＜シミュレーション＞
本発明者らのシミュレーションによれば、上述したビームハードニング等のＸ線スペクトラムに与える誤差要因を補正（又はキャリブレートとも呼ばれる）する処理を行うことで、従来に比べて、３次元散布図に描出される物質の描出能が格段に上がり、また吸収ベクトル長画像及び平均吸収値画像が物質毎の厚みに比例していることを確認している。
このように、本実施形態によれば、複数のエネルギーＢＩＮそれぞれにおいてＸ線光子を計数する検出器を用いるとともに、連続スペクトラムを持つＸ線で対象物をスキャンするＸ線装置において、ビームハードニングを初めとする、ヒール効果等のＸ線減弱の要因、チャージシェアリングなどの回路要因に因る誤差が含まれている計測値からその誤差を大幅に減らすことができる。これにより、計測値が最初からキャリブレーションされていたか如く補正され、その信頼性が高くなる。これは即ち、その計測値に基づいて画像再構成や対象物の分析を行うときに、それら処理がより安定し、かつより信頼性が高くなる。計測値に基づいて物質の種類や性状を同定する場合には、その同定精度が高くなる。
更に言えば、１つのエネルギーＢＩＮ内で、且つ同じ物質であっても、ビームハードニングによって、厚みが増すほど実効エネルギーが高くなる。これにより、通常、各エネルギーＢＩＮに１つの代表する単色Ｘ線を割り当てたような特性にはならない。しかし、本実施形態によれば、これをあたかも、エネルギーＢＩＮ毎にある単色Ｘ線を照射したが如く、振舞うように、各エネルギーＢＩＮからの計数値を補正することができる。したがって、ビームハードニング等に因る係数値の誤差要因を減らし、検査情報としての検査画像や分析マップにおける歪成分、ノイズ等を減らし、かかる検査情報の信頼性を高めることができる。
詳しくは、エネルギー範囲それぞれの平均線減弱係数μの相互間の加算情報と対象物のＸ線パスに沿った厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データが演算される。このため、ビームハードニングに因って低い側のエネルギー範囲におけるＸ線量（Ｘ線フォトン数）が減少してノイズ成分が相対的に増えるが、その増える割合は線減弱係数μを２乗して画像値を演算する方式に比べて、ノイズ成分の相対的な上昇が抑制される。一方で、そのビームハードニングに因って低い側のエネルギー範囲における実効エネルギーが相対的に高くなることから、その線減弱係数μは小さくなる。しかしながら、相対的なノイズ低減の寄与が大きいので、ＣＮＲが改善されるととに、画像のコントラストも下がることはなく、良好な値が維持される。
さらに、この画素値は厚さｔとの乗算値であるので、厚さｔに対する定量性を発揮する。これにより、Ｘ線検査において、ビームハードニングがＸ線減弱に及ぼす影響を軽減させ、画像のノイズの増加を抑え且つコントラストを好適の維持させることから、対象物のＸ線パス方向の厚さに対する定量性も確保することができる。
検査する対象物の物質の構成によっては、補正用データを複数組、準備するのではなく、ある主たる構成物質に近い素材で補正用データを作れば済むことも有る。この場合、別の素材も特段、補正用データを準備することなく、精度の高い物質同定を行うことができる場合もある。例えばマンモグラフィにおける乳腺、脂肪、悪性腫瘤、石灰化などの物質構成の場合、正常組織である乳腺、脂肪などの平均的な組成の実効原子番号に近い素材で補正用データを作れば十分に精度の高い物質同定を行うことが可能である。
また、このような補正は、１つの画素を備えたＸ線検出器（又はＸ線センサ）、又は、Ｘ線スペクトロメータにより対象物の透過Ｘ線を検出するシステムにも適用できる。そのようなシステムであっても、統計的に十分、精度が高いカウント情報が得られるのであれば、有効な物質同定が可能であることは言うまでもない。
また視点を変えれば、本発明の構成を物質の重量や厚みの検出に適用可能である。つまり、前述の実施形態では、物質の厚みとＸ線源弱値が原点を通る直線になるように補正をしている。このことから、対象物が単一種類の物質を中心にして構成されている場合、線源弱係数が既知であれば、物質の重量や厚みを精度良く計算することもできる。Ｘ線を使った重量測定は、食品異物検査で用いられるＸ線ＩＮ−ＬＩＮＥ検査装置で一部実現できている。しかし、これは、これは、あくまでも比較的適用範囲（厚みや種類）が限定された野菜などの比較的組成の構成が単純な物の検査などの分野でしか実現できていない。光子計数型検出器はダイナミックレンジ（適用範囲）が広いので、各エネルギーＢＩＮの情報が０にならないようにＸ線照射条件を調整しさえすれば、精度の高い重量測定が可能な範囲は飛躍的に広がる。また、本発明のように簡便に厚みを推定する手法は、現状の技術には存在しないと言える。
［変形例］
上述した実施形態で説明した補正用データの取得に関して、更に様々な態様で実施できる。
（第１の変形例）
まず、前述した図７において説明した直線状の目標特性について様々な変形例が挙げられる。前述した目標特性の求め方はあくまで一例であり、この直線は自在に設計することができる。
例えば、対象物と同種の物質又は近似の物質の複数の互いに異なる厚さｔから設定した、当該対象物の代表的な厚さｔrと当該代表厚さｔr（例えば図７参照）に相当するＸ線減弱量μｔrとの交点と原点を結ぶ直線を直線状の目標特性として設定してもよい。この目標特性は、プロセッサ３５又は外部の処理装置で予め演算し、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに記憶させておけばよい。前述した図１０のステップＳ３において、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂから、その目標特性の情報を読み出して補正用データの演算に使うことができる。
（第２の変形例）
この第２の変形例も、上述と同様に、目標特性の別の設定法に関する。
この設定法は、Ｘ線エネルギーＢｉｎそれぞれの実効エネルギーあるいは固定エネルギーの理論値から計算される線源弱係数を傾きとし、且つ原点を通る直線を目標特性として設定するものである。
ここで、Ｘ線エネルギーＢＩＮそれぞれの実効エネルギーを用いる場合について説明する。図１６にＸ線エネルギースペクトルの一例を模式的に示す。同図のスペクトルの場合、図３と同様に、３つのエネルギーＢｉｎ１〜Ｂｉｎ３が設定されている。この場合、各エネルギーＢｉｎ１（〜Ｂｉｎ３）において実効エネルギーＥiを下記式から演算できる。
Figure 2018235823
ここで、ｉ＝１，２，３
‥‥（ １０）
これは、エネルギー閾値ＥTHi〜実効エネルギーＥiの間のフォトンのカウントがエネルギー閾値ＥTHi〜ＥTHi+1の間のフォトンのカウントの１／２になることを意味している。
そこで、プロセッサ３５は、大略、図１７に示すように処理を行う。つまり、プロセッサ３５は前述した実施形態と同様に、線減弱係数の観点から撮像対象物を模した物質（ファントム）のエネルギースペクトラムにおいて（図１７、ステップＳ２０１，Ｓ２０２を参照）、各実効エネルギーＥiを上述した式に基づいて演算する（Ｓ２０３）。さらに、この各実効エネルギーＥiにおける質量減弱係数（μ／σ： μは線減弱係数、σは密度）と密度σとを掛けた値μ（線減弱係数）を演算し、その値μを傾きとして採用する（ステップＳ２０４）。次いで、プロセッサ３５は、この傾きμを持ち原点０を通る直線を目標特性として設定し、この目標特性に基づいて補正用データ（キャリブレーションデータ）を演算する（Ｓ２０５，Ｓ２０６）。さらに、この補正用データは、ＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存される（Ｓ２０７）。
これにより、図７と同様に、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて画素毎又は所定数の画素から成る領域毎に目標特性が設定され、補正データが演算される。この演算後は、図１０のステップＳ５以降の処理と同様に実施される。これによっても、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて、より少ない演算量により、より的確な目標特性が設定され、ビームハードニング補正を簡単に実行できる。
なお、各Ｘ線エネルギーＢｉｎにおいて、実効エネルギーの代わりに、エネルギ幅の中心位置等の固定エネルギー値を採用して目標特性を設定してもよい。
（第３の変形例）
第３の変形例は、キャリブレーションファントムが呈する厚さｔの大小部分に応じて、補正用データを取得する厚さ刻みΔｔを変える手法に関する。これは、ビームハードニング補正は一般に厚さｔが薄い方ほど精度良く実行する必要があるからである。このため、図１８に模式的に示すように、キャリブレーションファントムの厚さｔが薄いほど厚さ刻みΔｔを小さい値に設定する（例えばΔｔ１＜Δｔ２）。この厚さ刻みΔｔの変更設定は、プロセッサ３５により、図１０のステップＳ３の中で実行される（ステップＳ３Ａ参照）。これにより、厚さｔに応じた、より極めの細かい補正用データ（乗算補正係数Ｃi（ｔ）：キャリブレーションデータ）を取得できる。
（第４の変形例）
前述した実施形態では、図７に示すように、物質の想定される厚さｔの全域を１つの区間として、Ｘ線減弱量μｔの特性を２次関数等で近似し、この近似式が示す曲線を傾きμioの目標特性に補正する補正用データを取得していた。これについては更に様々な態様で実施できる。例えば、図１９示すように、対象物の厚さを複数の区間、例えば薄い区間ｔa、中程度の厚さ区間ｔｂ、及び厚い区間ｔｃに分けて、それぞれの区間毎に前述した近似式の演算及び補正用データ算出の演算を行なうこともできる。
そのためには、プロセッサ３５は、図１０のステップＳ３において、図２０に示すように、ファントムから測定されたＸ線減弱量μｔの区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃそれぞれに対して関数近似を行う（ステップＳ３１）。次いで、プロセッサ３５は、区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃそれぞれに対して、近似式が示す曲線を傾きμioの目標特性に補正する（合わせ込む）補正用データを演算する（ステップＳ３２）。最後に、プロセッサ３５は各区間の補正用データを繋ぎ合わせて一つの補正用データとしてＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存する（ステップＳ３３）。
なお、この３つの区間ｔａ，ｔｂ，ｔｃにおいて、何れか一つ又は二つの区間を重点補正区間として選択し、上述と同様に処理してもよい。
このようにして、対象物の厚さｔの全域に渡って又は一部分について、より極め細かく補正用データを取得できる。
（第５の変形例）
第３の変形例は、分割区間を設定するという点で第２の変形例の手法と似ているが、この分割区間を厚さｔの方向にずらしながら、補正用データを演算する点が相違する。
図２１を参照して、この第５の変形例の手法を概念的に説明する。図２１に示す曲線は、図１９で説明した、キャリブレーションファントムを用いて測定した仮想の減弱値μim（ｔ）・ｔの曲線を概念化して示す。この曲線において、最初（１回目）に原点０を含む、例えば３点０、Ａ、Ｂを通る曲線を例えば２次曲線で近似し、この３点０、Ａ、Ｂのうちの最初の２点０、Ａ又はそれら２点０−Ａ間を細分化した厚さ刻みΔｔ分（厚さ方向に可変であっても固定であってもよい）の補正用データを作成する。次いで、２回目の処理として、演算対象点を厚さｔの厚い側に移動させ、３点Ａ、Ｂ、Ｃを通る曲線を例えば２次曲線で近似し、この３点Ａ、Ｂ、Ｃのうちの最初の２点Ａ，Ｂ又はそれら２点Ａ−Ｂ間を細分化した厚さ刻みΔｔ分の補正用データを作成する。次いで、３回目の処理として、演算対象点を厚さｔの厚い側に移動させ、３点Ｂ，Ｃ，Ｄについて同様に処理する。４回目以降も同様に処理する。なお、演算対象点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…Ｉは厚さｔが厚くなるほど、広く設定してもよいし、一定間隔でもよい。一定間隔の場合、厚さ刻みΔｔを、厚さｔが厚くなる程大きく設定してもよい。
この場合、プロセッサ３５は、前述したステップＳ３、Ｓ４の処理の一部として、図２２に示す処理を行う。まず、プロセッサ３５は、原点０を含む複数の演算点０、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…をＩ予め定められている情報に基づいて設定する（ステップＳ３１０）。次いで、プロセッサ３５は、原点０を含む最初の３点０、Ａ，Ｂを指定し（ステップＳ３１１）、さらに、そのうちの２点０、Ａ又はそれらの間の厚さ刻みΔｔの位置にて補正用データを演算・保存する（ステップＳ３１２）。さらに、演算点を厚さｔの大の方向に例えば１点だけシフトさせ、次の３点Ａ、Ｂ、Ｃを指定した後（ステップＳ３１３）、そのうちの２点Ａ又Ｂはそれらの間の厚さ刻みΔｔの位置にて補正用データを演算・保存する（ステップＳ３１４）。これらの処理は、所定数の演算点について全て終わるまで繰り返される（ステップＳ３１５）。これが終わると、プロセッサ３５は、個々の区間で演算された補正データを読み出して結合すると共にスムージングを掛けて（ステップＳ３１６）、再度、その結合した全体の補正用データをＲＯＭ３３の第１のデータ記憶領域３３Ｂに保存する（ステップＳ３１７）。これ以降の処理は、例えば、前述した図１０のステップＳ５以降の処理と同じである。
このように演算点を移動させながら、補正用データを演算することで、前述と同様に極め細かく補正用データを取得できる。
本発明は、上述した実施形態及びその変形例の構成に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない限り、従来公知の様々な形態と組み合わせて実施することができる。
１０ Ｘ線装置
１２ データ処理装置（コンピュータ）
２１ Ｘ線管（Ｘ線発生手段の一部を成す）
２４ 検出器
２５ データ収集回路
２６ 検出ユニット（Ｘ線検出手段）
３３ ＲＯＭ
３３Ａ プログラム記憶領域
３３Ｂ 第１のデータ記憶領域
３３Ｃ 第２のデータ記憶領域
３５ プロセッサ（各種の処理手段の要部を構成：ＣＰＵを搭載）
３６ 画像メモリ（画像データ保管・提示手段の一部を成す）
３７ 入力器
３８ 表示器（提示手段の一部に相当）
５１ 情報取得部（情報取得手段に相当）
５２ 画素データ演算部（画素データ演算手段に相当）
５３ 画像データ作成部（画像データ作成手段に相当）
５４ 画像データ保管・提示部（画像データ保管・提示手段）
Ｐ 画素
ＰＡ 画素領域
ＯＢ 対象物

Claims (17)

  1. ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するＸ線装置において、
    前記Ｘ線を発生するＸ線発生手段と、
    前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、前記Ｘ線発生手段により発生された前記Ｘ線の前記対象物を透過した透過量を検出し、当該透過量に応じた検出信号を出力するＸ線検出手段と、
    前記検出器が出力した前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得する情報取得手段と、
    前記情報取得手段により取得された前記情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する画素データ演算手段と、
    を備えたことを特徴とするＸ線装置。
  2. 前記画素データ演算手段は、前記画素値を、
    画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋ａ2・μ2＋ａ3・μ3）
    （ここで、ａ1，ａ2，ａ3：０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、この重み付け係数はａ1＋ａ2＋ａ3＝１で規定される）
    の式に基づいて演算するように構成されている、ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線装置。
  3. 前記ｎ個のエネルギー範囲は、前記連続Ｘ線スペクトラムをＸ線エネルギーの大小によって分割した低エネルギー範囲：BIN１、中位エネルギー範囲：BIN2,及び高エネルギー範囲：BIN３からなる３つのエネルギー範囲であり（ｎ＝１，２，３）、
    前記情報取得手段は、前記低エネルギー範囲：BIN１、前記中位エネルギー範囲：BIN2,及び高エネルギー範囲：BIN３のそれぞれの前記平均線減弱係数μの値を取得するように構成され、
    前記画素データ演算手段は、前記画素値を、
    画素値＝ｔ・（μ1＋μ2＋μ3）／３
    μ1：BIN１の平均線減弱係数
    μ2：BIN２の平均線減弱係数
    μ3：BIN３の平均線減弱係数
    の式に基づいて演算するように構成されている、ことを特徴とする請求項２に記載のＸ線装置。
  4. 前記重み付け係数は可変可能であって、ａ1＋ａ2＋ａ3＝１の式に従うことを特徴とする請求項２に記載のＸ線装置。
  5. 前記画素データを画素値とする画像データを平均吸収値（average absorption value）画像のデータとして作成する画像データ作成手段と、
    前記画像データを保管または提示する画像データ保管・提示手段と、を
    備えたことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載のＸ線装置。
  6. 前記情報取得手段は、
    前記検出信号に基づいて、前記対象物を透過した前記Ｘ線の前記２つ以上のエネルギー範囲に渡る減弱に関するベクトル情報を画素毎に演算する対象物情報演算手段と、
    前記ベクトル情報を提示する提示手段と、を備え、
    前記対象物情報演算手段は、
    前記エネルギー範囲それぞれの平均線減弱係数μi（ｉ＝１〜ｎ：ｎは２以上の正の整数）、
    Ｘ線投影方向で見たときの前記対象物の厚さｔ、及び、
    平均線減弱係数μi（ｉ＝１，…，ｎ）及び厚さｔで定義されるｎ次元ベクトル（μ1ｔ，…，μnｔ）を定義したときに、
    このｎ次元ベクトルの下記計算によって導出される規格化された線減弱ベクトル
    （μ1，…，μn）／（μ1 2＋…＋μn 2）1/2
    を前記ベクトル情報として演算するように構成されている請求項１〜５の何れか一項に記載のＸ線装置。
  7. 前記情報取得手段は、
    前記検出信号に基づいて、前記対象物を透過した前記Ｘ線の減弱に関する吸収ベクトル長を画素毎に演算する対象物情報演算手段と、
    前記吸収ベクトル長を提示する提示手段と、を備え、
    前記対象物情報演算手段は、
    前記ｎ個（ｎは２以上の正の整数）の前記Ｘ線エネルギー範囲の平均線減弱係数μi（ｉ＝１，…，ｎ）、
    Ｘ線投影方向で見たときの前記対象物の厚さｔ、及び、
    平均線減弱係数μi（ｉ＝１，…，ｎ）及び厚さｔで定義されるｎ次元ベクトル（μ1ｔ，…，μnｔ）を定義したときに、ベクトル長さ
    ｔ×（μ1 2＋…＋μn 2）1/2
    を前記吸収ベクトル長として演算するように構成された
    ことを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載のＸ線装置。
  8. 前記複数のＸ線エネルギー範囲の数は、前記連続Ｘ線スペクトラムを当該Ｘ線エネルギーの大小によって分割した低エネルギー範囲及び高エネルギー範囲からなる２つであり、
    前記情報取得手段は、低エネルギー範囲及び高エネルギー範囲のそれぞれの前記線減弱係数μ1、μ2の値を取得するように構成され、
    前記画素データ演算手段は、前記画素値を、
    画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋ａ2・μ2）／２
    （ここで、ａ1，ａ2：０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、この重み付け係数はａ1＋ａ2＝２で規定される）
    の式に基づいて演算するように構成されている、ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線装置。
  9. 前記複数のＸ線エネルギー範囲の数である前記ｎ個は４個以上であり、前記ｎ個それぞれの前記エネルギー範囲の線減弱係数をμ1、・・・、μnとすると、前記画素データ演算手段は、前記画素値を、
    画素値＝ｔ・（μ1＋・・・＋μn）／ｎ
    又は
    画素値＝ｔ・（ａ1・μ1＋・・・＋ａn・μn）／ｎ
    ここで、
    ａ1，・・・，ａn：０以上の正の実数からなる重み付け係数であり、
    ａ1＋・・・＋ａn＝ｎとする
    の式に基づいて演算するように構成されている、ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線装置。
  10. 前記提示手段は、前記平均吸収値画像及び前記ベクトル長さ画像を何れか一方を選択的に切り替えて表示する切替表示手段を備える請求項７に記載のＸ線装置。
  11. 前記係数のデフォルト値又は変更された値を入力する入力手段と、このデフォルト値又は変更された値に応じて前記画素値を演算する演算手段と、この演算された画素値に基づく前記平均吸収値画像を表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする請求項５に記載のＸ線装置。
  12. 前記Ｘ線発生手段は、前記ｎ個の前記Ｘ線のエネルギー範囲を含む連続Ｘ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線を発生するＸ線発生器を備え、
    前記Ｘ線検出手段は、前記対象物を透過してきた前記Ｘ線を検出し、前記エネルギー範囲のそれぞれ毎に当該Ｘ線の光子数を、前記透過量に対応する情報として計数して、その計数値を、前記検出信号として出力する光子計数型の検出器を備える、
    ことを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載のＸ線装置。
  13. 前記Ｘ線発生手段は、前記ｎ個の前記Ｘ線のエネルギー範囲のＸ線スペクトラムを有するビーム状のＸ線を発生する１個又は複数個のＸ線発生器を備え、
    前記Ｘ線検出手段は、前記対象物を透過してきた前記Ｘ線を検出し、前記エネルギー範囲のそれぞれ毎に前記透過量を積分した前記検出信号を出力する積分型の１個又は複数個のＸ線検出器を備える、
    ことを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載のＸ線装置。
  14. ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するＸ線検査方法において、
    前記Ｘ線を発生させ、
    前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、前記発生されたＸ線の前記対象物を透過した透過量に応じた検出信号を収集し、
    前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得し、
    前記取得された情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する、
    を備えたことを特徴とするＸ線検査方法。
  15. ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するためのデータ処理装置において、
    前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、発生された前記Ｘ線の前記対象物を透過した透過量を検出し、当該透過量に応じた検出信号を出力するＸ線検出手段と、
    前記検出器が出力した前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得する情報取得手段と、
    前記情報取得手段により取得された前記情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する画素データ演算手段と、
    を備えたことを特徴とするデータ処理装置。
  16. ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するためのデータ処理方法において、
    前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、発生された前記Ｘ線の前記対象物を透過した透過量に応じた検出信号を収集し、
    前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得し、
    前記取得された情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する、
    を備えたことを特徴とするデータ処理方法。
  17. 予めコンピュータ読み取り可能な非一過性の記録媒体に保存されている、ビーム状のＸ線が対象物を透過したときの当該Ｘ線の透過量に基づいて当該対象物を検査するためのデータ処理の手順を読み出し、コンピュータにその読み出した手順を実行させることにより、
    前記Ｘ線の予め設定したｎ個（ｎは２以上の正の整数）のエネルギー範囲のそれぞれ毎に、発生された前記Ｘ線の前記対象物を透過した透過量に応じた検出信号を収集し、
    前記検出信号に基づき、前記エネルギー範囲毎に、前記Ｘ線の線束が透過する方向に沿った前記対象物の厚さｔと平均線減弱係数μの情報を取得し、
    前記取得された情報に基づいて前記エネルギー範囲毎の前記平均線減弱係数μの相互間の加算情報と前記厚さｔとの乗算値を画素値とする画素データを演算する、
    を備えたことを特徴とするコンピュータプログラム。
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