▶ 株式会社ＩＨＩの特許一覧 ▶ 株式会社ＩＨＩ検査計測の特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024112227
(43)【公開日】2024-08-20
(54)【発明の名称】Ｘ線検査装置
(51)【国際特許分類】
G01N 23/10 20180101AFI20240813BHJP
G01N 23/04 20180101ALI20240813BHJP
【ＦＩ】
G01N23/10
G01N23/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023017152
(22)【出願日】2023-02-07
(71)【出願人】
【識別番号】000000099
【氏名又は名称】株式会社ＩＨＩ
(71)【出願人】
【識別番号】000198318
【氏名又は名称】株式会社ＩＨＩ検査計測
(74)【代理人】
【識別番号】110000936
【氏名又は名称】弁理士法人青海国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】坂本 陸
(72)【発明者】
【氏名】片山 啓
(72)【発明者】
【氏名】大貫 宏和
【テーマコード（参考）】
2G001
【Ｆターム（参考）】
2G001AA01
2G001BA11
2G001CA01
2G001DA08
2G001FA18
2G001GA01
2G001HA13
2G001JA09
2G001KA01
2G001LA10
(57)【要約】
【課題】貨物の個数を正確に特定する。
【解決手段】Ｘ線検査装置１は、検査対象である複数個の貨物２をＸ線を用いて撮像し、検査対象のＸ線画像を出力する撮像部１０と、検査対象のＸ線画像を解析することにより、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部３４と、輝度値の分布に基づいて、検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部３６と、１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部５０と、検査対象の特徴量と基準特徴量とに基づいて、検査対象の貨物２の個数を算出する計数部３８と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】Ｘ線検査装置１は、検査対象である複数個の貨物２をＸ線を用いて撮像し、検査対象のＸ線画像を出力する撮像部１０と、検査対象のＸ線画像を解析することにより、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部３４と、輝度値の分布に基づいて、検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部３６と、１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部５０と、検査対象の特徴量と基準特徴量とに基づいて、検査対象の貨物２の個数を算出する計数部３８と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
検査対象である複数個の貨物をＸ線を用いて撮像し、前記検査対象のＸ線画像を出力する撮像部と、
前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部と、
前記輝度値の分布に基づいて、前記検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部と、
前記検査対象の特徴量と前記基準特徴量とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する計数部と、
を備える、Ｘ線検査装置。
前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部と、
前記輝度値の分布に基づいて、前記検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部と、
前記検査対象の特徴量と前記基準特徴量とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する計数部と、
を備える、Ｘ線検査装置。
【請求項2】
前記検査対象は、前記複数個の貨物が１段もしくは複数段に積み重ねられたものであり、
前記検査対象のＸ線画像は、グレースケール画像であり、前記貨物が積み重ねられた段数に応じて濃淡が異なる少なくとも１つの画像領域を含み、
前記画像解析部は、前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記輝度値の分布を表すヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムは、前記段数に応じて濃淡が異なる前記画像領域に対応する少なくとも１つのピークを有し、
前記特徴量抽出部は、前記ヒストグラムの前記ピークごとに、前記検査対象の特徴量を抽出する、請求項１に記載のＸ線検査装置。
前記検査対象のＸ線画像は、グレースケール画像であり、前記貨物が積み重ねられた段数に応じて濃淡が異なる少なくとも１つの画像領域を含み、
前記画像解析部は、前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記輝度値の分布を表すヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムは、前記段数に応じて濃淡が異なる前記画像領域に対応する少なくとも１つのピークを有し、
前記特徴量抽出部は、前記ヒストグラムの前記ピークごとに、前記検査対象の特徴量を抽出する、請求項１に記載のＸ線検査装置。
【請求項3】
前記特徴量は、前記ヒストグラムの前記各ピークに対応する前記画像領域の平均輝度値と、当該画像領域の面積とを含む、請求項２に記載のＸ線検査装置。
【請求項4】
前記計数部は、
前記検査対象の特徴量である前記平均輝度値と、前記基準特徴量である前記平均輝度値とに基づいて、積み重ねられた前記貨物の段数を算出し、
当該算出した段数と、前記検査対象の特徴量である前記面積と、前記基準特徴量である前記面積とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する、請求項３に記載のＸ線検査装置。
前記検査対象の特徴量である前記平均輝度値と、前記基準特徴量である前記平均輝度値とに基づいて、積み重ねられた前記貨物の段数を算出し、
当該算出した段数と、前記検査対象の特徴量である前記面積と、前記基準特徴量である前記面積とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する、請求項３に記載のＸ線検査装置。
【請求項5】
前記計数部により算出された前記検査対象の前記貨物の個数に関する情報、および、前記検査対象の前記貨物が積み重ねられた段数に関する情報のうち少なくとも１つを、前記検査対象のＸ線画像に重畳した出力画像を生成する出力画像生成部をさらに備える、請求項２または３に記載のＸ線検査装置。
【請求項6】
前記貨物は、容器に梱包された同種の資材である、請求項１または２に記載のＸ線検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、Ｘ線検査装置に関する。
【背景技術】
【0002】
税関などで、輸出入検査を受けるコンテナの中には、穀物などの資材がフレキシブルコンテナバッグなどの容器に梱包された状態で保管されている場合がある。このようなコンテナ内の貨物を検査するために、Ｘ線検査装置を用いてコンテナ越しに貨物のＸ線画像を撮像するＸ線検査装置が用いられている。
【0003】
例えば、特許文献１、２には、貨物を収容したコンテナまたはカートンボックスを開けることなく、当該コンテナ等の内部に収容された貨物の種類や、税関申告されていない貨物または危険物の有無を特定するために、Ｘ線検査装置を用いることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１８－１１２５５１号公報
【特許文献2】特開平１１－１９４１０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記特許文献１、２に記載の従来のＸ線検査装置では、コンテナ内の貨物の種類や危険物の有無を特定することに注力しており、コンテナ内の複数の貨物の個数を正確に特定することが困難であった。特に、同種の多数の貨物がコンテナ内に積み重ねられた状態で保管されている場合、当該多数の貨物が重なり合って写っているＸ線画像から、これら貨物の個数を正確に特定することは困難であった。
【0006】
このため、税関の検査官は、複数の貨物が重なり合って写っているＸ線画像を観察して、当該貨物の個数を目視で数えざるを得なかった。したがって、コンテナのサイズが大きくなり、目視で数える貨物の個数が増加するにつれ、検査官の負担が増大していた。
【0007】
そこで、本開示の目的は、貨物の個数を正確に特定することが可能なＸ線検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記課題を解決するために、本開示のＸ線検査装置は、
検査対象である複数個の貨物をＸ線を用いて撮像し、前記検査対象のＸ線画像を出力する撮像部と、
前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部と、
前記輝度値の分布に基づいて、前記検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部と、
前記検査対象の特徴量と前記基準特徴量とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する計数部と、
を備える。
検査対象である複数個の貨物をＸ線を用いて撮像し、前記検査対象のＸ線画像を出力する撮像部と、
前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る画像解析部と、
前記輝度値の分布に基づいて、前記検査対象の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１個の貨物を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である基準特徴量を記憶する記憶部と、
前記検査対象の特徴量と前記基準特徴量とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出する計数部と、
を備える。
【0009】
前記検査対象は、前記複数個の貨物が１段もしくは複数段に積み重ねられたものであり、
前記検査対象のＸ線画像は、グレースケール画像であり、前記貨物が積み重ねられた段数に応じて濃淡が異なる少なくとも１つの画像領域を含み、
前記画像解析部は、前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記輝度値の分布を表すヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムは、前記段数に応じて濃淡が異なる前記画像領域に対応する少なくとも１つのピークを有し、
前記特徴量抽出部は、前記ヒストグラムの前記ピークごとに、前記検査対象の特徴量を抽出するようにしてもよい。
前記検査対象のＸ線画像は、グレースケール画像であり、前記貨物が積み重ねられた段数に応じて濃淡が異なる少なくとも１つの画像領域を含み、
前記画像解析部は、前記検査対象のＸ線画像を解析することにより、前記輝度値の分布を表すヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムは、前記段数に応じて濃淡が異なる前記画像領域に対応する少なくとも１つのピークを有し、
前記特徴量抽出部は、前記ヒストグラムの前記ピークごとに、前記検査対象の特徴量を抽出するようにしてもよい。
【0010】
前記特徴量は、前記ヒストグラムの前記各ピークに対応する前記画像領域の平均輝度値と、当該画像領域の面積とを含むようにしてもよい。
【0011】
前記計数部は、
前記検査対象の特徴量である前記平均輝度値と、前記基準特徴量である前記平均輝度値とに基づいて、積み重ねられた前記貨物の段数を算出し、
当該算出した段数と、前記検査対象の特徴量である前記面積と、前記基準特徴量である前記面積とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出するようにしてもよい。
前記検査対象の特徴量である前記平均輝度値と、前記基準特徴量である前記平均輝度値とに基づいて、積み重ねられた前記貨物の段数を算出し、
当該算出した段数と、前記検査対象の特徴量である前記面積と、前記基準特徴量である前記面積とに基づいて、前記検査対象の前記貨物の個数を算出するようにしてもよい。
【0012】
前記計数部により算出された前記検査対象の前記貨物の個数に関する情報、および、前記検査対象の前記貨物が積み重ねられた段数に関する情報のうち少なくとも１つを、前記検査対象のＸ線画像に重畳した出力画像を生成する出力画像生成部をさらに備えるようにしてもよい。
【0013】
前記貨物は、容器に梱包された同種の資材であるようにしてもよい。
【発明の効果】
【0014】
本開示によれば、貨物の個数を正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の実施形態について説明する。実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本開示を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本開示に直接関係のない要素は図示を省略する。
【0017】
【0018】
図１に示すように、本実施形態に係るＸ線検査装置１は、検査対象のＸ線画像を撮像し、当該Ｘ線画像に基づいて検査対象の内容を検査するための装置である。Ｘ線検査装置１は、例えば、税関等に設置され、輸出入検査を受ける貨物を検査するための大型のＸ線検査装置であってもよい。ただし、Ｘ線検査装置１は、かかる例に限定されず、Ｘ線画像を用いて検査対象を検査するための装置であれば、他の各種の検査装置にも適用可能である。
【0019】
Ｘ線検査装置１は、Ｘ線撮像装置１０と、画像処理装置２０とを備える。Ｘ線撮像装置１０と画像処理装置２０は、有線もしくは無線のネットワークまたは配線などを介して、相互に通信可能に接続されている。
【0020】
Ｘ線撮像装置１０は、本開示の撮像部の一例である。Ｘ線撮像装置１０は、Ｘ線５を用いて検査対象を撮像する。Ｘ線撮像装置１０は、検査対象である複数個の貨物２を、Ｘ線５を用いて撮像して、当該検査対象の貨物２が写っているＸ線画像を生成する。Ｘ線画像は、例えば、白黒の濃淡で撮像対象物（例えば貨物２）を表現するグレースケール画像であってよい。Ｘ線撮像装置１０は、撮像処理により得られた検査対象のＸ線画像を画像処理装置２０に出力する。
【0021】
画像処理装置２０は、Ｘ線画像に対する各種の画像処理と、各種の演算処理を実行する情報処理装置である。画像処理装置２０は、Ｘ線撮像装置１０から取得した検査対象のＸ線画像に基づいて、検査対象の貨物２の内容および個数を特定する。
【0022】
まず、画像処理装置２０は、検査対象のＸ線画像を解析することにより、Ｘ線画像の輝度値の分布を求める。輝度値の分布は、Ｘ線画像に含まれる複数の画素の輝度値（画素値）の分布である。輝度値の分布は、例えば、輝度値ヒストグラムであってよい。輝度値ヒストグラムは、Ｘ線画像に含まれる複数の画素の輝度値の度数分布を表すグラフである。画像処理装置２０は、検査対象のＸ線画像の複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値ヒストグラムを生成する。
【0023】
次いで、画像処理装置２０は、ヒストグラムを解析することにより、輝度値の分布を、１または複数のピークに分類（クラスタリング）する。画像処理装置２０は、輝度値の分布のピークごとに、検査対象の特徴量を抽出する。検査対象の特徴量は、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布のピークに関する特徴量である。
【0024】
その後、画像処理装置２０は、抽出した検査対象の特徴量と、予め登録されている基準特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて、検査対象の貨物２の個数を算出する。さらに、画像処理装置２０は、算出した貨物２の個数に関する情報を、検査対象のＸ線画像に重畳して、表示部に表示する。
【0025】
以上のようなＸ線撮像装置１０と画像処理装置２０を備えたＸ線検査装置１により、コンテナ３に収容されている検査対象の貨物２の個数を自動的かつ正確に特定することができる。したがって、ユーザ（例えば、税関等の検査官）は、Ｘ線検査装置１を利用して、検査対象のコンテナ３内の貨物２の正確な個数を、容易に把握できる。よって、ユーザは、Ｘ線画像の目視で観察して貨物２を数える必要がないので、ユーザの検査作業の負担を大幅に軽減できる。
【0026】
［２．貨物について］
次に、図１を参照して、本実施形態に係るＸ線検査装置１による検査対象である貨物２について説明する。
次に、図１を参照して、本実施形態に係るＸ線検査装置１による検査対象である貨物２について説明する。
【0027】
図１に示すように、貨物２は、Ｘ線検査装置１による検査対象である。本実施形態では、貨物２は、運送用のコンテナ３の内部に収容されている。個々の貨物２は、例えば、フレキシブルコンテナバッグなどの容器に梱包された資材であってよい。
【0028】
ここで、資材は、例えば、大豆、小麦、トウモロコシなどの穀物、その他の食料品であってもよい。資材は、例えば、肥料、飼料などの農業または畜産業用資材であってもよい。また、資材は、セメント、鉱石、石灰石などの建築用資材であってもよい。また、資材は、各種の金属材料、プラスチック材料、液体材料などの工業用資材であってもよい。
【0029】
本実施形態では、貨物２が、上記穀物等の粒子状の資材がフレキシブルコンテナバッグなどの容器に梱包されたものである例について説明する。フレキシブルコンテナバッグは、ポリエチレンまたはポリプロピレンなどの合成繊維で作成された袋であり、例えば穀物などの各種の資材の梱包および輸送に使用される。同程度の大きさのフレキシブルコンテナバッグに資材を梱包して運搬することで、粒子状の資材の取り扱いおよび運搬が容易になるとともに、フレキシブルコンテナバッグの個数により粒子状の資材の量を容易に管理できるようになる。また、資材を梱包した複数のフレキシブルコンテナバッグを、コンテナ３内に複数段に積み重ねて保管することにより、保管スペースの節減に寄与する。
【0030】
ただし、貨物２の資材を収容する容器は、フレキシブルコンテナバッグの例に限定されない。容器は、Ｘ線５を透過可能な材質の容器であれば、例えば、他のプラスチック製容器、段ボール箱など、任意の容器であってよい。貨物２の容器は、フレキシブルコンテナバッグのように柔軟性を有する容器であれば、複数の貨物２を安定的に積み重ねることが可能になる。しかし、柔軟性を有しない容器を用いてもよい。
【0031】
また、図１に示すように、本実施形態に係る検査対象は、例えば、コンテナ３内において複数個の貨物２が１段もしくは複数段に積み重ねられたものである。図１の例では、９個の貨物２が３段に積み重ねられており、全体としてはピラミッド状に規則的に積み重ねられている。このように、検査対象の複数個の貨物２が規則的に積み重ねられていることが好ましい。これにより、後述する画像処理装置２０によって、積み重ねられた貨物２の段数と、各段における貨物２の個数を、より正確に推定可能となる。したがって、後述する画像処理装置２０によりＸ線画像の解析結果に基づいて貨物２の個数を算出する際に、より正確な個数を算出可能となる。ただし、貨物２の積み重ね方法は、図１に示すようなピラミッド状の積み重ね方法の例に限られず、他の規則的な積み重ね方法であってもよいし、あるいは、ランダムな積み重ね方法であってもよい。
【0032】
また、検査対象となる複数個の貨物２は、同種類の貨物であることが好ましく、特に、同程度の大きさを有する容器（フレキシブルコンテナバッグなど）に梱包された同種の資材（大豆など）であることが好ましい。これにより、個々の貨物２のＸ線画像が同様な画像となる。したがって、後述する画像処理装置２０によりＸ線画像の解析結果に基づいて貨物２の個数を算出する際に、より正確な個数を算出可能となる。
【0033】
なお、貨物２は、運送対象となる物品であれば、上記の穀物のような粒子状の資材でなくてもよい。例えば、貨物２は、製品、部品、材料、機械設備または食料品など、各種の物品であってよい。また、貨物２は、容器に梱包された資材に限られず、容器に梱包されていない物品であってもよい。また、本実施形態に係る検査対象の貨物２は、コンテナ３に収容された状態で保管されているが、かかる例に限定されない。貨物２は、コンテナ３などの運送用容器に収容されずに、剥き出しで保管されていてもよい。
【0034】
［３．Ｘ線撮像装置について］
次に、図１を参照して、本実施形態に係るＸ線撮像装置１０の構成について説明する。
次に、図１を参照して、本実施形態に係るＸ線撮像装置１０の構成について説明する。
【0035】
図１に示すように、Ｘ線撮像装置１０（「撮像部」に相当する。）は、コンテナ３内に収容された貨物２を撮像して、貨物２のＸ線画像を生成するための装置である。Ｘ線撮像装置１０は、Ｘ線照射部１２と、Ｘ線検出部１４と、Ｘ線画像生成部１６と、コントローラ１８と、コンテナ３を搬送する搬送装置（図示せず。）とを備える。
【0036】
Ｘ線照射部１２とＸ線検出部１４は、所定の間隔を空けて対向配置される。図１の例では、Ｘ線照射部１２とＸ線検出部１４は、上下方向に対向配置されている。Ｘ線照射部１２は、Ｘ線５を発生させるＸ線源と、Ｘ線５の照射装置を備える。Ｘ線照射部１２は、Ｘ線検出部１４に向けて所定方向（例えば図１のＺ方向）にＸ線５を照射する。当該Ｘ線５は、撮像対象物を通過して、Ｘ線検出部１４に向かう。Ｘ線検出部１４は、例えば、Ｘ線検出用のラインセンサなどで構成される。Ｘ線検出部１４は、Ｘ線照射部１２から照射されて撮像対象物を通過したＸ線５を検出する。Ｘ線検出部１４は、検出したＸ線５を表す撮像信号を出力する。
【0037】
Ｘ線画像生成部１６は、Ｘ線検出部１４により検出されたＸ線５の撮像信号に基づいて、撮像対象物のＸ線画像を生成する。Ｘ線画像生成部１６は、例えば、ＡＤ変換素子と、画像メモリとを備える。ＡＤ変換素子は、Ｘ線検出部１４から出力された撮像信号をＡＤ変換する。画像メモリは、ＡＤ変換された撮像信号を画素毎に記憶する。
【0038】
搬送装置は、ベルトコンベヤなどで構成され、貨物２が収容されたコンテナ３を所定方向（例えば図１のＸ方向）に搬送する。コントローラ１８は、上記のＸ線照射部１２、Ｘ線検出部１４、Ｘ線画像生成部１６および搬送装置など、Ｘ線撮像装置１０の各部を制御する。
【0039】
かかる構成のＸ線撮像装置１０により、検査対象の貨物２に対してＸ線５を走査して、貨物２のＸ線画像を撮像することができる。このようなＸ線撮像装置１０によるＸ線撮像動作について、以下に説明する。
【0040】
Ｘ線撮像装置１０は、搬送装置にコンテナ３を載置した状態で、搬送装置を動作させる。これにより、コンテナ３は、Ｘ線照射部１２とＸ線検出部１４に対して、Ｘ線５の走査方向（図１のＸ方向）に相対移動して、Ｘ線照射部１２とＸ線検出部１４との間を通過する。このとき、Ｘ線照射部１２は、撮像対象のコンテナ３に向けてＸ線５を照射する。Ｘ線検出部１４は、Ｘ線照射部１２から照射されたＸ線５のうち、コンテナ３およびその内部の貨物２を通過したＸ線５を検出する。Ｘ線画像生成部１６は、Ｘ線検出部１４により検出されたＸ線５に基づいて、複数個の貨物２が写ったＸ線画像を生成する。
【0041】
ここで、本実施形態では、コンテナ３内に積み重ねられた複数個の貨物２を上方から撮像したＸ線画像が生成される。当該Ｘ線画像は、複数個の貨物２がＸＹ平面に投影された二次元画像であり、複数個の貨物２を上面側から透視した画像に相当する。しかし、Ｘ線画像の撮像方向は、上下方向の例に限定されない。例えば、Ｘ線画像は、複数個の貨物２を下面側（Ｚ方向）から撮像した画像であってもよい。あるいは、Ｘ線画像は、複数個の貨物２を右側面若しくは左側面側から撮像した側面方向（Ｙ方向）の画像であってもよい。あるいは、Ｘ線画像は、複数個の貨物２を正面側若しくは背面側から撮像した正面方向（Ｘ方向）の画像であってもよい。また、複数の方向から貨物２を撮像した複数のＸ線画像を生成してもよい。
【0042】
また、Ｘ線撮像装置１０は、上記のようにして、検査対象の複数個の貨物２のＸ線画像（後述する図５Ａ参照。）を生成する。Ｘ線撮像装置１０は、生成したＸ線画像を、画像処理装置２０に出力する。
【0043】
さらに、Ｘ線撮像装置１０は、１個の貨物２（基準貨物）を撮像した基準Ｘ線画像（後述する図４Ａ参照。）を生成することもできる。基準Ｘ線画像は、貨物２の種類によって異なる基準特徴量を得るための基準となるＸ線画像である。これらの基準Ｘ線画像と基準特徴量の詳細については後述する。Ｘ線撮像装置１０は、複数種類の貨物２の基準Ｘ線画像をそれぞれ撮像して、画像処理装置２０に出力する。例えば、Ｘ線撮像装置１０は、貨物２として、大豆が梱包された１個のフレキシブルコンテナバッグを撮像して、大豆に関する基準Ｘ線画像を生成する。また、基準Ｘ線画像を撮像する際には、コンテナ３に収容されていない状態の１個の貨物２を撮像することが好ましい。これにより、当該貨物２の特徴が正確に現れた基準Ｘ線画像を得ることができる。
【0044】
ここで、本実施形態に係るＸ線撮像装置１０により撮像されたＸ線画像の仕様の例について説明する。
【0045】
本実施形態に係るＸ線画像は、例えば、撮像された検査対象を白黒の濃淡で表現したグレースケール画像である。グレースケール画像は、色情報は含まず、明るさ情報のみを含んでいる。グレースケール画像は、例えば、１画素の輝度値（画素値）を８ビットで表現した画像であってよい。この８ビットのグレースケール画像の階調は、２５６階調（輝度値：０～２５５）である。輝度値０が黒を表し、輝度値２５５が白を表す。一般的な２５６階調のグレースケール画像を用いれば、本実施形態の特徴的な画像処理を好適に実現できる。ただし、Ｘ線画像の階調は、２５６階調以外であってもよい。
【0046】
【0047】
［４．１．画像処理装置のハードウェア構成］
まず、本実施形態に係る画像処理装置２０のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施形態に係る画像処理装置２０のハードウェア構成の一例も示してある。
まず、本実施形態に係る画像処理装置２０のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施形態に係る画像処理装置２０のハードウェア構成の一例も示してある。
【0048】
図２に示すように、画像処理装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信装置２４と、入力装置２５と、出力装置２６と、バス２７とを備える。
【0049】
プロセッサ２１は、コンピュータに搭載される演算処理装置である。プロセッサ２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）で構成されるが、その他のマイクロプロセッサで構成されてもよい。また、プロセッサ２１は、１つまたは複数のプロセッサで構成されてもよい。プロセッサ２１は、メモリ２２または他の記憶媒体に記憶されているプログラムを実行する。これにより、画像処理装置２０における各種の処理が実行される。
【0050】
プログラムは、コンピュータにより実行される命令を含むコンピュータプログラムである。なお、プログラムは、例えば、外部装置から通信ネットワークを通じた配信により、画像処理装置２０に提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記録媒体（ｎｏｎ ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を介して、画像処理装置２０に提供されてもよい。画像処理装置２０にプログラムをインストールすることにより、画像処理装置２０は、当該プログラムにより定められた各種の機能を実現可能になる。
【0051】
メモリ２２は、プログラムおよびその他の各種データを記憶する記憶媒体である。メモリ２２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などを有する。ＲＯＭは、プロセッサ２１が使用するプログラム、およびプログラムを動作させるためのデータ等を記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭは、プロセッサ２１により実行される処理に用いられる変数、演算パラメータ、演算結果等のデータを一時記憶する揮発性メモリである。ＲＯＭに記憶されたプログラムは、ＲＡＭに読み出され、ＣＰＵなどのプロセッサ２１により実行される。
【0052】
ストレージ２３は、各種の情報、データを保存するための記憶装置である。ストレージ２３は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク、光ディスクなどの記録媒体と、当該記録媒体からデータを読み出す、または当該記録媒体に書き込むドライブとを有する。ストレージ２３は、メモリ２２と比べて大容量のデータを保存することができる。ストレージ２３は、画像処理装置２０に内蔵される内部ストレージであってもよいし、画像処理装置２０の外部入出力用端子を介して接続される外部ストレージであってもよい。また、ストレージ２３は、通信ネットワークを介して接続されるオンラインストレージであってもよい。
【0053】
通信装置２４は、画像処理装置２０に対して有線または無線により接続された外部装置と通信するためのデバイスである。通信装置２４は、予め定められたプロトコルに従って、外部装置と通信接続を確立させて、外部装置との間で各種の情報、データを送信および受信する。
【0054】
入力装置２５は、ユーザが画像処理装置２０に情報を入力するために用いられる装置である。入力装置２５は、例えば、タッチセンサ、キーボード、キーパッド、マウス、リモートコントローラ、ボタン、スイッチまたはダイヤルなどを含む。入力装置２５は、マイクロフォン、音声認識モジュールなどの音声入力用の入力装置を含んでもよい。また、入力装置２５は、画像処理装置２０を遠隔操作するためのユーザ入力をリモートデバイスから受信する遠隔制御モジュールを含んでもよい。入力装置２５は、ユーザによる入力操作を受け付けると、当該入力操作に応じた入力信号をプロセッサ２１に送信する。
【0055】
出力装置２６は、画像処理装置２０の外部に情報、データを出力するための装置である。出力装置２６は、テキスト、図形、画像等の情報を表示する表示装置と、音声を出力する音声出力装置とを含む。表示装置は、表示画面を有するディスプレイと、画像表示モジュールとを備える。ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＬＥＤ）、またはブラウン管（ＣＲＴ）などであってもよい。また、表示装置は、表示画面にタッチセンサが設けられたタッチパネルであってもよい。音声出力装置は、スピーカと、音声出力モジュールとを備える。
【0056】
バス２７は、上記のプロセッサ２１、メモリ２２、ストレージ２３、通信装置２４、入力装置２５および出力装置２６を相互に接続する。これにより、これらのデバイス間で各種の情報、データを送信および受信することができる。
【0057】
［４．２．画像処理装置の機能構成］
次いで、図２および図３を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０の機能構成について説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理装置２０による検査対象のＸ線画像の処理内容を示す説明図である。
次いで、図２および図３を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０の機能構成について説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理装置２０による検査対象のＸ線画像の処理内容を示す説明図である。
【0058】
図２に示すように、画像処理装置２０は、データベース作成部３０と、前処理部３２と、画像解析部３４と、特徴量抽出部３６と、計数部３８と、出力画像生成部４０と、貨物データベース５０とを備える。画像処理装置２０のプロセッサ２１がプログラムに基づいて演算処理を実行することにより、これら画像処理装置２０の各機能部が実現される。
【0059】
（１）データベース作成部３０と貨物データベース５０
データベース作成部３０（以下「ＤＢ作成部３０」という。）は、貨物データベース５０（以下「貨物ＤＢ５０」という。）を作成および管理する。
データベース作成部３０（以下「ＤＢ作成部３０」という。）は、貨物データベース５０（以下「貨物ＤＢ５０」という。）を作成および管理する。
【0060】
貨物ＤＢ５０は、本開示の基準特徴量を記憶する記憶部の一例である。貨物ＤＢ５０は、各種の貨物２に関する各種情報を記憶するデータベースである。各々の貨物２に関する情報は、例えば、貨物２の基準Ｘ線画像のファイル、貨物２の基準特徴量、貨物２の種類を表す識別情報、貨物２の個数およびサイズを表す情報などを含む。貨物２の基準特徴量は、１個の貨物２を撮像した基準Ｘ線画像の輝度値の分布から得られた特徴量である。この１個の貨物２の基準特徴量と検査対象の複数個の貨物２の特徴量とを比較することにより、検査対象の複数個の貨物２の種類および個数を特定可能となる。
【0061】
ＤＢ作成部３０は、各種の貨物（基準貨物）に関する情報を貨物ＤＢ５０に登録する。例えば、新たな種類の貨物として、フレキシブルコンテナバッグに梱包された大豆に関する情報を、貨物ＤＢ５０に登録する場合について説明する。この場合、まず、上記Ｘ線撮像装置１０により、１個のフレキシブルコンテナバッグに梱包された大豆をＸ線撮像し、当該大豆のＸ線画像（基準Ｘ線画像：図４Ａ参照。）を生成する。Ｘ線撮像装置１０は、当該大豆の基準Ｘ線画像を画像処理装置２０に出力する。次いで、画像処理装置２０のＤＢ作成部３０は、Ｘ線撮像装置１０から当該大豆の基準Ｘ線画像を取得する。そして、後述する画像解析部３４により、当該大豆の基準Ｘ線画像の輝度値の分布を解析する。さらに、後述する特徴量抽出部３６により、当該大豆の基準Ｘ線画像の輝度値の分布に関する特徴量を、当該大豆の基準特徴量として抽出する。その後、ＤＢ作成部３０は、当該大豆の基準特徴量と、当該大豆の基準Ｘ線画像のファイルと、当該大豆を表す識別情報と、１個のフレキシブルコンテナバッグのサイズを表す情報などを関連付けて、貨物ＤＢ５０に登録する。
【0062】
このようにして、貨物２の種類ごとに、１個の貨物（基準貨物）の基準Ｘ線画像を予め撮像して、基準特徴量を求めておく。そして、当該貨物２の基準Ｘ線画像および基準特徴量などを貨物ＤＢ５０に予め登録しておく。これにより、画像処理装置２０は、検査対象の貨物２のＸ線画像を取得したときに、貨物ＤＢ５０に登録されている各種の貨物２の基準特徴量を用いて、検査対象の貨物２の種類および個数を特定することが可能になる。
【0063】
（２）前処理部３２
画像処理装置２０がＸ線撮像装置１０から検査対象の貨物２のＸ線画像（図３Ａ参照。）を取得したとき、まず、前処理部３２により当該Ｘ線画像の前処理を行う。この前処理としては、例えば、画像の切り出し処理、画像サイズの調整処理、輝度値の調整処理などを含んでもよい。例えば、前処理部３２は、取得した検査対象のＸ線画像から、貨物２が写っている画像領域を切り出してもよい。また、前処理部３２は、Ｘ線画像から特徴量を抽出するために適したサイズおよび輝度値に調整してもよい。
画像処理装置２０がＸ線撮像装置１０から検査対象の貨物２のＸ線画像（図３Ａ参照。）を取得したとき、まず、前処理部３２により当該Ｘ線画像の前処理を行う。この前処理としては、例えば、画像の切り出し処理、画像サイズの調整処理、輝度値の調整処理などを含んでもよい。例えば、前処理部３２は、取得した検査対象のＸ線画像から、貨物２が写っている画像領域を切り出してもよい。また、前処理部３２は、Ｘ線画像から特徴量を抽出するために適したサイズおよび輝度値に調整してもよい。
【0064】
また、本実施形態に係る検査対象のＸ線画像は、コンテナ３に収容された状態の複数の貨物２を、コンテナ３の外側から撮像したＸ線画像である。このため、Ｘ線画像は、検査対象の貨物２だけでなくコンテナ３の影響も受けている。そこで、前処理部３２は、Ｘ線撮像装置１０から取得したＸ線画像に対して、コンテナ３の影響を排除するための画像処理を行ってもよい。これにより、Ｘ線画像に写っている貨物２の書類および個数を、より正確に特定可能となる。
【0065】
（３）画像解析部３４
画像解析部３４は、前処理された検査対象のＸ線画像を解析することにより、当該検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る。ここで、輝度値の分布は、当該検査対象のＸ線画像に含まれる複数の画素の輝度値（画素値）の分布である。具体的には、図３Ｂに示すように、画像解析部３４は、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラム（輝度値ヒストグラム）を生成する。ヒストグラムは、Ｘ線画像中の複数の画素の輝度値の分布をグラフ化したものである。
画像解析部３４は、前処理された検査対象のＸ線画像を解析することにより、当該検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を得る。ここで、輝度値の分布は、当該検査対象のＸ線画像に含まれる複数の画素の輝度値（画素値）の分布である。具体的には、図３Ｂに示すように、画像解析部３４は、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラム（輝度値ヒストグラム）を生成する。ヒストグラムは、Ｘ線画像中の複数の画素の輝度値の分布をグラフ化したものである。
【0066】
例えば、上記のとおりＸ線画像が２５６階調のグレースケール画像である場合、Ｘ線画像の各画素の輝度値（画素値）は８ビットの値を有する。したがって、かかるＸ線画像から作成されるヒストグラムの横軸は、輝度値（０～２５５）を表し、縦軸は各輝度値を有する画素の個数（度数）を表す。Ｘ線画像のヒストグラムを生成することにより、Ｘ線画像中の複数の画素の輝度値の分布の状態を把握できる。輝度値の分布は、Ｘ線画像において貨物２を表す画像領域の濃淡に対応している。
【0067】
（４）特徴量抽出部３６
特徴量抽出部３６は、画像解析部３４により得られた輝度値の分布に基づいて、検査対象の特徴量を抽出する。ここで、検査対象の特徴量は、上記検査対象の貨物２のＸ線画像の輝度値の分布に関する特徴量である。特徴量抽出部３６は、例えば、検査対象の貨物２のＸ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラムに基づいて、検査対象の特徴量を抽出する。
特徴量抽出部３６は、画像解析部３４により得られた輝度値の分布に基づいて、検査対象の特徴量を抽出する。ここで、検査対象の特徴量は、上記検査対象の貨物２のＸ線画像の輝度値の分布に関する特徴量である。特徴量抽出部３６は、例えば、検査対象の貨物２のＸ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラムに基づいて、検査対象の特徴量を抽出する。
【0068】
具体的には、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、ヒストグラムは、検査対象の複数個の貨物２が積み重ねられた段数に応じて、少なくとも１つのピークを有する。図３Ｃの例では、ヒストグラムは、２つのピークＰ１、Ｐ２を有する。これらピークＰ１、Ｐ２は、検査対象の複数個の貨物２が積み重ねられた段数分だけ現れる。
【0069】
例えば、積み重ねられた貨物２を上面側から撮像したＸ線画像において、貨物２が１段積みされた部分と、２段積みされた部分とがある場合を考える。この場合、図３Ａに示すように、貨物２が１段積みされた部分を表す第１画像領域（図３ＡのＸ線画像中の薄い領域）と、貨物２が２段積みされた部分を表す第２画像領域（図３ＡのＸ線画像中の濃い領域）との間で、グレースケール画像の濃度が異なる。このように、検査対象のＸ線画像は、貨物２が積み重ねられた段数に応じて濃淡が異なる少なくとも１つの画像領域を含む。
【0070】
これら画像領域の濃度は、ヒストグラムにおけるピークとして現れる。このため、図３Ｂおよび図３Ｃの例のヒストグラムでは、第１および第２画像領域の濃度の相違により、第１画像領域（薄い領域）に対応する１つのピークＰ１と、第２画像領域（濃い領域）に対応する別のピークＰ２が存在する。
【0071】
そこで、特徴量抽出部３６は、ヒストグラムのピークＰ１、Ｐ２ごとに、検査対象の特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部３６は、図３Ｃに示すように、ヒストグラムのピークＰ１、Ｐ２にそれぞれ対応する正規分布のピークＰ１’、Ｐ２’を導出する。そして、特徴量抽出部３６は、正規分布のピークＰ１’、Ｐ２’の平均輝度値Ｌ１、Ｌ２および所定の偏差σ等に基づいて、当該ヒストグラムのピークＰ１、Ｐ２ごとに、検査対象の特徴量を算出する。これにより、貨物２が１段積みされた第１画像領域（薄い領域）に対応するピークＰ１に関する特徴量と、貨物２が２段積みされた第２画像領域（濃い領域）に対応するピークＰ２に関する特徴量とがそれぞれ得られる。
【0072】
以上のように、特徴量抽出部３６は、画像解析部３４により生成された輝度値ヒストグラムを解析することにより、検査対象の特徴量を抽出する。なお、特徴量抽出部３６による特徴量抽出処理の詳細は後述する。
【0073】
（５）計数部３８
計数部３８は、特徴量抽出部３６により抽出された検査対象の特徴量と、貨物ＤＢ５０に予め登録されている基準特徴量とに基づいて、検査対象の貨物２の個数を算出する。例えば、計数部３８は、上記特徴量抽出部３６から検査対象の特徴量を受け取ると、当該検査対象の貨物２に対応する基準特徴量を、貨物ＤＢ５０から読み出す。そして、計数部３８は、検査対象の特徴量と基準特徴量を用いて、個数計算用の所定のアルゴリズムの演算処理を行う。これにより、計数部３８は、検査対象の複数個の貨物２の特徴量と当該貨物２の基準特徴量とから、検査対象の複数個の貨物２の個数を導出する。なお、計数部３８６による貨物２の個数の算出処理の詳細は後述する。
計数部３８は、特徴量抽出部３６により抽出された検査対象の特徴量と、貨物ＤＢ５０に予め登録されている基準特徴量とに基づいて、検査対象の貨物２の個数を算出する。例えば、計数部３８は、上記特徴量抽出部３６から検査対象の特徴量を受け取ると、当該検査対象の貨物２に対応する基準特徴量を、貨物ＤＢ５０から読み出す。そして、計数部３８は、検査対象の特徴量と基準特徴量を用いて、個数計算用の所定のアルゴリズムの演算処理を行う。これにより、計数部３８は、検査対象の複数個の貨物２の特徴量と当該貨物２の基準特徴量とから、検査対象の複数個の貨物２の個数を導出する。なお、計数部３８６による貨物２の個数の算出処理の詳細は後述する。
【0074】
（６）出力画像生成部４０
出力画像生成部４０は、計数部３８により算出された貨物２の個数等を表した出力画像を生成する。出力画像は、例えば、検査対象の貨物２の個数に関する情報、および、検査対象の貨物２が積み重ねられた段数に関する情報のうち少なくとも１つが、検査対象のＸ線画像に重畳された画像であることが好ましい。出力画像生成部４０は、これら情報をＸ線画像に重畳した出力画像（図７参照。）を生成する。出力画像生成部４０により生成された出力画像は、画像処理装置２０の出力装置２６の表示部（ディスプレイ等）に表示される。
出力画像生成部４０は、計数部３８により算出された貨物２の個数等を表した出力画像を生成する。出力画像は、例えば、検査対象の貨物２の個数に関する情報、および、検査対象の貨物２が積み重ねられた段数に関する情報のうち少なくとも１つが、検査対象のＸ線画像に重畳された画像であることが好ましい。出力画像生成部４０は、これら情報をＸ線画像に重畳した出力画像（図７参照。）を生成する。出力画像生成部４０により生成された出力画像は、画像処理装置２０の出力装置２６の表示部（ディスプレイ等）に表示される。
【0075】
［５．特徴量の抽出処理］
次いで、図４および図５を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０による特徴量の抽出処理について詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置２０により基準Ｘ線画像から基準特徴量を抽出する処理を示す説明図である。図５は、本実施形態に係る画像処理装置２０により検査対象のＸ線画像から検査対象の特徴量を抽出する処理を示す説明図である。
次いで、図４および図５を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０による特徴量の抽出処理について詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置２０により基準Ｘ線画像から基準特徴量を抽出する処理を示す説明図である。図５は、本実施形態に係る画像処理装置２０により検査対象のＸ線画像から検査対象の特徴量を抽出する処理を示す説明図である。
【0076】
まず、図４を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０の特徴量抽出部３６により、基準Ｘ線画像から基準特徴量を抽出する処理について説明する。
【0077】
図４Ａに示すように、基準Ｘ線画像は、１個の貨物２（基準貨物）を撮像したＸ線画像である。このため、当然ながら、基準Ｘ線画像に写っている１個の貨物２の積み重ね段数Ｎｒｅｆは「１」である（Ｎｒｅｆ＝１）。したがって、基準Ｘ線画像のグレースケール画像においては、写っている１個の貨物２を表す画像領域Ａｒｅｆの輝度値は、概ね一定の輝度値（例えば１５０～１７０程度の輝度値）である。したがって、図４Ｂに示すように、基準Ｘ線画像から生成されたヒストグラムは、上記画像領域Ａｒｅｆに対応する１つのピークＰｒｅｆを有する。このピークＰｒｅｆが表す輝度値は、上記基準Ｘ線画像中の画像領域Ａｒｅｆ（１個の貨物２が写っている領域）に含まれる複数の画素の輝度値に対応している。
【0078】
特徴量抽出部３６は、当該１個の貨物２の基準Ｘ線画像のヒストグラムから、基準特徴量を抽出する。まず、特徴量抽出部３６は、図４Ｃに示すように、基準Ｘ線画像のヒストグラムの１つのピークＰｒｅｆを、１つの正規分布でクラスタリング（近似）する。図４Ｃに示す破線のピークＰｒｅｆ’が、近似された正規分布のピークである。クラスタリングの方法としては、例えば、ミーンシフトまたは混合ガウスモデルに基づく方法など、公知のクラスタリング方法を使用することができる。
【0079】
次いで、特徴量抽出部３６は、ピークＰｒｅｆ’の正規分布の平均輝度値Ｌｒｅｆを求める。ここで、平均輝度値Ｌｒｅｆは、例えば、正規分布のピークＰｒｅｆ’の頂点の輝度値である。さらに、特徴量抽出部３６は、ピークＰｒｅｆ’の正規分布の所定の偏差σ（例えば標準偏差）を設定する。
【0080】
次いで、特徴量抽出部３６は、当該平均輝度値Ｌｒｅｆ±所定の偏差σの範囲内のヒストグラムの面積Ｓｒｅｆ（画素数）を求める。ここで、面積Ｓｒｅｆは、平均輝度値Ｌｒｅｆ±所定の偏差σの範囲内の輝度値を有する画素数である。面積Ｓｒｅｆは、図４Ａに示す基準Ｘ線画像中で１個の貨物２が写っている画像領域Ａｒｅｆの面積（画素数）に相当する。そして、特徴量抽出部３６は、上記のように算出した平均輝度値Ｌｒｅｆと面積Ｓｒｅｆを、１個の貨物２（基準貨物）の基準特徴量として出力する。
【0081】
次に、図５を参照して、本実施形態に係る画像処理装置２０の特徴量抽出部３６により、検査対象のＸ線画像から検査対象の特徴量を抽出する処理について説明する。
【0082】
図５Ａに示すように、検査対象のＸ線画像は、検査対象である複数個の貨物２を撮像したＸ線画像である。複数個の貨物２は、コンテナ３内において、複数段で積み重ねられている場合（積み重ね段数Ｎが２以上である場合）もあれば、積み重ねられずに１段積みで平置きされている場合（積み重ね段数Ｎが１である場合）もある。したがって、検査対象のＸ線画像に写っている複数の貨物２の積み重ね段数Ｎは未知である。なお、図５Ａに示す検査対象のＸ線画像は、例えば、３個の貨物２が２段積みされている状態（１段目に２個、２段目に１個の貨物２が積み上げられた状態）を示している。
【0083】
したがって、図５Ａに示すＸ線画像のグレースケール画像においては、貨物２の積み重ね段数Ｎに応じて、濃度（輝度値）が相互に異なる複数の画像領域（第１画像領域Ａ１、Ａ１と、第２画像領域Ａ２）が存在する。具体的には、１段積みされた貨物２を表す２つの第１画像領域Ａ１、Ａ１と、２段積みされた貨物２を表す１つの第２画像領域Ａ２とが存在する。
【0084】
第１画像領域Ａ１、Ａ１の輝度値は、概ね一定の輝度値（例えば１５０～１７０程度の輝度値）である。第２画像領域Ａ２の輝度値は、概ね一定の輝度値（例えば１２０～１４０程度の輝度値）である。第２画像領域Ａ２の輝度値は、第１画像領域Ａ１、Ａ１の輝度値よりも小さく、黒に近い輝度値となっている。即ち、第２画像領域Ａ２の画像濃度は、第１画像領域Ａ１、Ａ１の画像濃度よりも大きい。この理由は、貨物２が２段積みされた第２画像領域Ａ２では、貨物２が１段積みされた第１画像領域Ａ１、Ａ１よりも、Ｘ線５の透過率が低いからである。
【0085】
したがって、図５Ｂに示すように、検査対象のＸ線画像から生成されたヒストグラムは、上記積み重ね段数Ｎの違いに応じて、複数のピークＰ１、Ｐ２を有する。換言すると、当該ヒストグラムは、上記濃淡の異なる複数の画像領域Ａ１、Ａ２に応じて、複数のピークＰ１、Ｐ２を有する。具体的には、当該ヒストグラムは、第１画像領域Ａ１、Ａ１に対応する１つのピークＰ１と、第２画像領域Ａ２に対応する１つのピークＰ２とを有する。ピークＰ１が表す輝度値は、上記Ｘ線画像中の２つの第１画像領域Ａ１、Ａ１（１段積みされた貨物２が写っている領域）に含まれる複数の画素の輝度値に対応している。同様に、ピークＰ２が表す輝度値は、上記Ｘ線画像中の１つの第２画像領域Ａ２（２段積みされた貨物２が写っている領域）に含まれる複数の画素の輝度値に対応している。
【0086】
特徴量抽出部３６は、上記検査対象のＸ線画像のヒストグラムから、ピークＰ１、Ｐ２ごとに特徴量を抽出する。まず、特徴量抽出部３６は、図５Ｃに示すように、検査対象のＸ線画像のヒストグラムの複数のピークＰ１、Ｐ２をそれぞれ、正規分布でクラスタリング（近似および分類）する。図５Ｃに示す破線のピークＰ１’が、ヒストグラムの右側のピークＰ１を近似した正規分布のピークである。同様に、破線のピークＰ２’が、ヒストグラムの左側のピークＰ２を近似した正規分布のピークである。クラスタリングの方法としては、例えば、ミーンシフトまたは混合ガウスモデルに基づく方法など、公知のクラスタリング方法を使用することができる。
【0087】
次いで、特徴量抽出部３６は、上記ヒストグラムのピークＰ１、Ｐ２ごとに、検査対象の特徴量を抽出する。具体的には、まず、特徴量抽出部３６は、ピークＰ１に対応するピークＰ１’の正規分布の平均輝度値Ｌ１と、ピークＰ２に対応するピークＰ２’の正規分布の平均輝度値Ｌ２とを求める。ここで、平均輝度値Ｌ１、Ｌ２はそれぞれ、例えば、正規分布のピークＰ１’、Ｐ２’の頂点の輝度値である。さらに、特徴量抽出部３６は、ピークＰ１’、Ｐ２’の正規分布の所定の偏差σ１、σ２（例えば標準偏差）をそれぞれ設定する。
【0088】
次いで、特徴量抽出部３６は、平均輝度値Ｌ１±所定の偏差σ１の範囲内のヒストグラムの面積Ｓ１（画素数）と、平均輝度値Ｌ２±所定の偏差σ２の範囲内のヒストグラムの面積Ｓ２（画素数）を求める。ここで、面積Ｓ１、Ｓ２はそれぞれ、平均輝度値Ｌ１、Ｌ２±所定の偏差σ１、σ２の範囲内の輝度値を有する画素数である。面積Ｓ１は、図５Ａに示すＸ線画像中で１段積みされた貨物２が写っている２つの第１画像領域Ａ１、Ａ１の合計面積（画素数）に相当する。同様に、面積Ｓ２は、図５Ａに示すＸ線画像中で２段積みされた貨物２が写っている１つの第２画像領域Ａ２の面積（画素数）に相当する。そして、特徴量抽出部３６は、上記のように算出した平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と面積Ｓ１、Ｓ２を、検査対象の複数個の貨物２の基準特徴量として出力する。
【0089】
以上のように、本実施形態に係る特徴量抽出部３６は、別途の教師データを参照することなく、検査対象のＸ線画像から求めた輝度値の分布に関する情報を用いることにより、検査対象の特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部３６は、検査対象のＸ線画像の輝度値ヒストグラムを正規分布で近似することにより、複数のピークをクラスタリングして、各ピークの特徴量を抽出する。このような特徴量の抽出処理は、教師なし学習を用いた処理に相当する。
【0090】
しかし、かかる例に限定されず、例えば、特徴量抽出部３６は、教師あり学習で得られたモデルを用いて、検査対象のＸ線画像から特徴量を抽出することも可能である。例えば、物体検出用のニューラルネットを転用することによって、検査対象のＸ線画像から特徴量を抽出する場合には、そのニューラルネットを学習させるために事前情報（貨物２の積み重ね状態ごとのＸ線画像等）が必要である。この場合の特徴量の抽出処理は、教師あり学習を用いた処理に相当する。
【0091】
なお、上記では、複数個の貨物２が２段に積み重ねられている場合、つまり、積み重ね段数Ｎが２である場合の特徴量の抽出処理の例について説明した。しかし、本開示はかかる例に限定されない。例えば、複数個の貨物２が３段以上で積み重ねられている場合、つまり、積み重ね段数Ｎが３以上である場合も、上記と同様にして、特徴量の抽出処理を実行可能である。この場合には、検査対象のＸ線画像中に、積み重ね段数に応じて濃淡の異なる３つ以上の画像領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・が存在し、ヒストグラムには３つ以上のピークＰ１、Ｐ２、Ｐ３、・・・が存在することになる。よって、当該３つ以上のピークＰ１、Ｐ２、Ｐ３、・・・にそれぞれ対応する特徴量が抽出される。
【0092】
【0093】
上述したように、本実施形態に係る検査対象の特徴量は、図５に示すヒストグラムの各ピークＰ１、Ｐ２に対応する各画像領域Ａ１、Ａ２の平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と、当該各画像領域Ａ１、Ａ２の面積Ｓ１、Ｓ２（画素数）とを含む。また、基準特徴量は、図４に示すヒストグラムのピークＰｒｅｆに対応する画像領域Ａｒｅｆの平均輝度値Ｌｒｅｆと、当該画像領域Ａｒｅｆの面積Ｓｒｅｆ（画素数）とを含む。
【0094】
画像処理装置２０の計数部３８は、まず、Ｘ線画像中の各画像領域Ａｎに積み重ねられた貨物２の段数Ｎｎを算出する処理を行う。その後に、計数部３８は、積み重ね段数Ｎｎを用いて、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する処理を行う。
【0095】
具体的には、まず、計数部３８は、検査対象の特徴量である平均輝度値Ｌｎ（Ｌｎ＝Ｌ１，Ｌ２，・・・，Ｌｍ）と、基準特徴量である平均輝度値Ｌｒｅｆとに基づいて、Ｘ線画像中の各画像領域Ａｎ（Ａｎ＝Ａ１，Ａ２,・・・，Ａｍ）に積み重ねられた貨物２の段数Ｎｎ（Ｎｎ＝Ｎ１，Ｎ２,・・・，Ｎｍ）を算出する。次いで、計数部３８は、当該算出した積み重ね段数Ｎｎと、検査対象の特徴量である面積Ｓｎ（Ｓｎ＝Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｍ）と、基準特徴量である面積Ｓｒｅｆとに基づいて、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する。かかる貨物２の個数Ｍの算出処理について、以下に詳細に説明する。
【0096】
Ｘ線画像の特性により、積み重ね段数Ｎが未知の検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎの平均輝度値Ｌｎ（即ち、検査対象の特徴量である平均輝度値Ｌ１，Ｌ２，・・・，Ｌｍ）と、当該各画像領域Ａｎの実際の積み重ね段数Ｎｎ（Ｎｎ＝Ｎ１，Ｎ２，・・・，Ｎｍ）との間には、次の式（１）および（２）の関係がある。この関係式（１）、（２）より、各画像領域Ａｎの積み重ね段数Ｎｎを逆算することができる。
【0097】
Ｌｎ＝ｇ×ｅｘｐ（－μ×Ｎｎ） ・・・（１）
μ＝－ｌｏｇ（Ｌｒｅｆ／ｇ） ・・・（２）
Ｌｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎの平均輝度値（＝検査対象の特徴量の平均輝度値Ｌｎ）
ｇ ：Ｘ線画像のグレースケールの階調数（例えば、ｇ＝２５５）
Ｎｎ：検査対象のＸ線画像の各画像領域Ａｎにおける貨物２の積み重ね段数
μ ：（一段あたりの）質量吸収係数
Ｌｒｅｆ：１段１個の貨物２の平均輝度値（＝基準特徴量の平均輝度値Ｌｒｅｆ）
ｎ ：Ｘ線画像の各画像領域Ａｎを表す序数（ｎ＝１，２，・・・，ｍ）
ｍ ：Ｘ線画像の画像領域Ａｎの個数（＝ヒストグラムのピークＰｎの個数）
ただし、ｍは１以上の整数であり、ｎは１以上、ｍ以下の整数である。
μ＝－ｌｏｇ（Ｌｒｅｆ／ｇ） ・・・（２）
Ｌｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎの平均輝度値（＝検査対象の特徴量の平均輝度値Ｌｎ）
ｇ ：Ｘ線画像のグレースケールの階調数（例えば、ｇ＝２５５）
Ｎｎ：検査対象のＸ線画像の各画像領域Ａｎにおける貨物２の積み重ね段数
μ ：（一段あたりの）質量吸収係数
Ｌｒｅｆ：１段１個の貨物２の平均輝度値（＝基準特徴量の平均輝度値Ｌｒｅｆ）
ｎ ：Ｘ線画像の各画像領域Ａｎを表す序数（ｎ＝１，２，・・・，ｍ）
ｍ ：Ｘ線画像の画像領域Ａｎの個数（＝ヒストグラムのピークＰｎの個数）
ただし、ｍは１以上の整数であり、ｎは１以上、ｍ以下の整数である。
【0098】
なお、本実施形態では、例えば、Ｘ線画像のグレースケールの階調数ｇは、２５６であり、Ｘ線画像の各画素の輝度値は、０（黒）～２５５（白）である。何も写っていないＸ線画像中の全ての画素の輝度値は２５５であるとする。
【0099】
上記式（１）および（２）により、各画像領域Ａｎにおける貨物２の積み重ね段数Ｎｎを算出できる。すると、以下の式（３）により、Ｎｎと、Ｓｎと、Ｓｒｅｆとから、各画像領域Ａｎにおける貨物２の個数Ｍｎ（Ｍｎ＝Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｍ）を算出することができる。そして、式（４）により、Ｍｎの総和を求めることで、Ｘ線画像に写っている貨物２の個数（総数）を求めることができる。
【0100】
Ｍｎ=Ｎｎ×Ｓｎ／Ｓｒｅｆ ・・・（３）
Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２＋・・・＋Ｍｍ ・・・（４）
Ｍ ：検査対象のＸ線画像中の貨物２の個数（総数）
Ｍｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎにおける貨物２の個数（Ｍｎ＝Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｍ）
Ｓｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎの面積（Ｓｎ＝Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｍ）
Ｓｒｅｆ：１段１個の貨物２の基準特徴量の面積（＝基準特徴量の面積Ｓｒｅｆ）
Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２＋・・・＋Ｍｍ ・・・（４）
Ｍ ：検査対象のＸ線画像中の貨物２の個数（総数）
Ｍｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎにおける貨物２の個数（Ｍｎ＝Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｍ）
Ｓｎ：検査対象のＸ線画像中の各画像領域Ａｎの面積（Ｓｎ＝Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｍ）
Ｓｒｅｆ：１段１個の貨物２の基準特徴量の面積（＝基準特徴量の面積Ｓｒｅｆ）
【0101】
ここで、以上のような計数部３８による貨物２の個数Ｍの算出処理の具体例として、図５に示した３個の貨物２が２段積みされている場合について説明する。この場合、図５Ａに示す検査対象のＸ線画像中の画像領域Ａ１、Ａ２の個数ｍは２である（ｍ＝２）。よって、序数ｎ＝１，２となる。
【0102】
最初に、計数部３８は、積み重ね段数Ｎ１が１段である第１画像領域Ａ１の貨物２の個数Ｍ１を算出する。具体的には、まず、計数部３８は、式（１）および（２）により、第１画像領域Ａ１の平均輝度値Ｌ１と、基準特徴量の平均輝度値Ｌｒｅｆから、第１画像領域Ａ１の積み重ね段数Ｎ１が「１」であることを算出する（Ｎ１＝１）。次いで、計数部３８は、式（３）により、算出したＮ１（＝１）と、第１画像領域Ａ１の面積Ｓ１と、基準特徴量の面積Ｓｒｅｆとの比（＝１）から、第１画像領域Ａ１の貨物２の個数Ｍ１が「１」であることを算出する（Ｍ１＝Ｎ１×Ｓ１／Ｓｒｅｆ＝１×１＝１）
【0103】
次に、計数部３８は、積み重ね段数Ｎ２が２段である第２画像領域Ａ２の貨物２の個数Ｍ２を算出する。具体的には、まず計数部３８は、式（１）および（２）により、第２画像領域Ａ２の平均輝度値Ｌ２と、基準特徴量の平均輝度値Ｌｒｅｆから、第２画像領域Ａ２の積み重ね段数Ｎ２が「２」であることを算出する（Ｎ２＝２）。次いで、計数部３８は、式（３）により、算出したＮ２（＝２）と、第２画像領域Ａ２の面積Ｓ２と、基準特徴量の面積Ｓｒｅｆとの比（＝１）から、第２画像領域Ａ２の貨物２の個数Ｍ２が「２」であることを算出する（Ｍ２＝Ｎ２×Ｓ２／Ｓｒｅｆ＝２×１＝１）
【0104】
その後、計数部３８は、式（４）により、上記で算出したＭ１とＭ２を加算して、貨物２の個数Ｍが「３」であることを算出する（Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２＝１＋２＝３）
【0105】
以上のように、画像処理装置２０の計数部３８は、検査対象の特徴量である各画像領域Ａｎの平均輝度値Ｌｎおよび面積Ｓｎと、基準特徴量である平均輝度値Ｌｒｅｆおよび面積Ｓｒｅｆとから、Ｘ線画像に写っている貨物２の個数Ｍを算出することができる。これにより、画像処理装置２０に検査対象のＸ線画像を読み込ませるだけで、検査対象の貨物２の個数Ｍを自動的かつ正確に算出することができる。
【0106】
【0107】
図６に示すように、検査対象の貨物２の検査（Ｓ４０～Ｓ９０）に先立ち、Ｓ１０～Ｓ３０では、基準貨物の種類ごとに基準特徴量を求めて、貨物ＤＢ５０に予め登録しておく処理が実行される。
【0108】
まず、Ｘ線検査装置１のＸ線撮像装置１０は、基準となる１個の貨物２（基準貨物）をＸ線５を用いて撮像して、基準Ｘ線画像（図４Ａ参照。）を生成する（Ｓ１０）。この際、１個の貨物２（基準貨物）は、コンテナ３に収容されていない状態で撮像されることが好ましい。これにより、基準貨物の輝度値の分布の特徴量を正確に反映した基準Ｘ線画像を生成できる。Ｘ線撮像装置１０は、撮像した基準Ｘ線画像を画像処理装置２０に出力する。
【0109】
次いで、画像処理装置２０は、Ｓ１０で撮像された基準Ｘ線画像を解析して、基準貨物の基準特徴量を抽出する（Ｓ２０）。具体的には、まず、前処理部３２により、基準Ｘ線画像を前処理する。次いで、画像解析部３４により、基準Ｘ線画像を解析することにより、基準Ｘ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラムを生成する（図４Ｂ参照。）。さらに、特徴量抽出部３６により、基準Ｘ線画像のヒストグラムのピークＰｒｅｆの平均輝度値Ｌｒｅｆと面積Ｓｒｅｆを、基準特徴量として抽出する（図４Ｃ参照。）。かかる基準特徴量の抽出処理は、後述する検査対象の特徴量の抽出処理（Ｓ５０～Ｓ７０）と同様であるので、詳細説明を省略する。
【0110】
その後、画像処理装置２０のＤＢ作成部３０は、Ｓ２０で抽出された基準特徴量と、基準Ｘ線画像のファイルと、基準貨物の識別情報と、基準貨物のサイズを表す情報などを関連付けて、貨物ＤＢ５０に登録する（Ｓ３０）。
【0111】
以上のＳ１０～Ｓ３０において、各種の貨物２（基準貨物）の基準Ｘ線画像を予め撮像して基準特徴量を抽出し、当該貨物２の基準Ｘ線画像、基準特徴量および識別情報などを貨物ＤＢ５０に予め登録しておく。これにより、以降の検査対象の貨物２の検査（Ｓ４０～Ｓ９０）において、貨物ＤＢ５０に予め登録された基準特徴量および識別情報等に基づいて、検査対象の貨物２の種類および個数Ｍなどを特定可能になる。
【0112】
続いて、Ｓ４０～Ｓ９０では、検査対象の貨物２を検査する処理が実行される。
【0113】
まず、Ｘ線撮像装置１０は、検査対象である複数個の貨物２を、Ｘ線５を用いて撮像して、当該検査対象の貨物２が写っているＸ線画像を生成する（Ｓ４０）。この際、検査対象の貨物２は、コンテナ３に収容されたままの状態で撮像されてもよい。これにより、コンテナ３を開けて貨物２を取り出すことなく、貨物２を検査することができる。Ｘ線撮像装置１０は、撮像した検査対象の貨物２のＸ線画像を画像処理装置２０に出力する。
【0114】
次いで、画像処理装置２０の前処理部３２は、Ｓ４０で撮像された基準Ｘ線画像に対して前処理を施す（Ｓ５０）。この前処理は、例えば、Ｘ線画像から貨物２が写っている部分を切り出す処理、画像サイズの調整処理、輝度値の調整処理、コンテナ３の影響を排除する画像処理などを含む。
【0115】
【0116】
その後、画像処理装置２０の特徴量抽出部３６は、Ｓ６０で生成されたヒストグラムに基づいて、検査対象の特徴量を抽出する（Ｓ７０）。具体的には、特徴量抽出部３６は、検査対象のＸ線画像のヒストグラムを正規分布でクラスタリングして、ヒストグラムの各ピークＰ１、Ｐ２を求める（図３Ｃ、図５Ｃ参照。）。各ピークＰ１、Ｐ２は、Ｘ線画像中の画像領域Ａ１、Ａ２に対応している。そして、特徴量抽出部３６は、当該ピークＰ１、Ｐ２の平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と面積Ｓ１、Ｓ２を、検査対象の特徴量として抽出する。かかる検査対象の特徴量の抽出処理の詳細は、上述したとおりであるので、詳細説明は省略する。
【0117】
次いで、画像処理装置２０の計数部３８は、Ｓ７０で抽出された検査対象の特徴量と、Ｓ３０で貨物ＤＢ５０に予め登録されている基準特徴量とに基づいて、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する（Ｓ８０）。具体的には、計数部３８は、検査対象の特徴量である平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と面積Ｓ１、Ｓ２と、基準特徴量である平均輝度値Ｌｒｅｆと面積Ｓｒｅｆを用いて、所定のアルゴリズムの演算を実行し、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する。かかる検査対象の貨物２の個数Ｍの算出処理の詳細は、上述したとおりであるので、詳細説明は省略する。
【0118】
その後、画像処理装置２０の出力画像生成部４０は、Ｓ８０で算出された貨物２の個数等を表した出力画像を生成し、表示部に表示する（Ｓ９０）。出力画像は、例えば、検査対象の貨物２の個数Ｍ、および、貨物２の積み重ね段数ＮがＸ線画像に重畳された画像である。
【0119】
図７は、本実施形態に係る出力画像の具体例を示す説明図である。図７に示すように、出力画像では、検査対象のＸ線画像のうち、貨物２の積み重ね段数Ｎｎが同一の画像領域Ａｎが、同一色の枠Ｆｎで囲まれている。例えば、積み重ね段数Ｎ１が１段である２つの第１画像領域Ａ１、Ａ１は赤色の枠Ｆ１、Ｆ１で囲まれており、積み重ね段数Ｎ２が２段である１つの第２画像領域Ａ２は青色の枠Ｆ２で囲まれている。さらに、各画像領域Ａ１、Ａ２には、それぞれの貨物２の個数Ｍ１、Ｍ２と積み重ね段数Ｎ１、Ｎ２がテキスト情報で重畳表示されている。
【0120】
これにより、画像処理装置２０のユーザ（例えば、税関の検査官）は、表示された出力画像を見ることで、検査対象のＸ線画像とともに、Ｘ線画像に写っている複数の貨物２の個数Ｍおよび積み重ね段数Ｎなどを、視覚的に容易に把握することができる。よって、ユーザは、従来のようにＸ線画像を観察して目視で貨物２の個数Ｍをカウントする必要がないので、ユーザの負担を軽減することができる。
【0121】
［８．まとめ］
以上、本実施形態に係るＸ線検査装置１について詳細に説明した。本実施形態によれば、検査対象である複数個の貨物２を撮像したＸ線画像の輝度値の分布を生成し、当該輝度値の分布から検査対象の特徴量を抽出する。そして、検査対象の特徴量と、事前に貨物ＤＢ５０（記憶部）に登録済みの基準特徴量に基づいて、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する。
以上、本実施形態に係るＸ線検査装置１について詳細に説明した。本実施形態によれば、検査対象である複数個の貨物２を撮像したＸ線画像の輝度値の分布を生成し、当該輝度値の分布から検査対象の特徴量を抽出する。そして、検査対象の特徴量と、事前に貨物ＤＢ５０（記憶部）に登録済みの基準特徴量に基づいて、検査対象の貨物２の個数Ｍを算出する。
【0122】
これにより、検査対象の貨物２の個数Ｍを、自動的かつ正確に特定することが可能になる。したがって、従来のように、税関の検査官などのユーザが、Ｘ線画像を観察して貨物２の個数を目視で数える必要がない。よって、貨物２を収容するコンテナ３のサイズが大きくなり、目視で数える貨物２の個数が増加したとしても、ユーザの負担を大幅に軽減できる。
【0123】
また、本実施形態によれば、検査対象が複数個の貨物２が１段もしくは複数段に積み重ねられたものである場合、検査対象のＸ線画像の輝度値の分布を表すヒストグラムのピークＰ１、Ｐ２ごとに、検査対象の特徴量を抽出することが好ましい。これにより、貨物２の積み重ね段数Ｎｎごとに、貨物２の個数Ｍｎを正確に特定することができる。
【0124】
さらに、本実施形態によれば、上記検査対象の特徴量は、上記ヒストグラムの各ピークＰ１、Ｐ２に対応する画像領域Ａ１、Ａ２の平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と、当該画像領域の面積Ｓ１、Ｓ２とを含むことが好ましい。そして、検査対象の特徴量である平均輝度値Ｌ１、Ｌ２と、基準特徴量である平均輝度値Ｌｒｅｆとに基づいて、積み重ねられた貨物２の段数Ｎ１、Ｎ２を算出することが好ましい。さらに、当該算出した段数と、検査対象の特徴量である面積Ｓ１、Ｓ２と、基準特徴量である面積Ｓｒｅｆとに基づいて、段数Ｎ１、Ｎ２ごとに貨物２の個数Ｍ１、Ｍ２を算出することが好ましい。これにより、複数段に積み重ねられた貨物２の個数Ｍ（総数）を、より正確に特定することができる。
【0125】
また、本実施形態によれば、算出された貨物の個数Ｍに関する情報、および、貨物２が積み重ねられた段数Ｎに関する情報のうち少なくとも１つを、検査対象のＸ線画像に重畳した出力画像を生成することが好ましい。これにより、Ｘ線検査装置１は、表示された出力画像を見ることで、検査対象の貨物２の個数Ｍや段数Ｎを容易に把握することができる。
【0126】
また、本実施形態によれば、貨物２は容器に梱包された同種の資材（例えば、フレキシブルコンテナバッグに梱包された穀物）であることが好ましい。これにより、個々の貨物２のＸ線画像が同様な画像となる。したがって、検査対象の複数個の貨物２が撮像されたＸ線画像から貨物２の個数Ｍを算出する際に、より正確に個数を算出可能となる。
【0127】
以上、添付図面を参照しながら本開示の実施形態について説明したが、本開示はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【0128】
なお、上述した本実施形態に係る画像処理装置２０等の各装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、または、ソフトウェアとハードウェアとの組合せのうちいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部または外部に設けられる非一時的な記憶媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｍｅｄｉａ）に予め格納されてもよい。そして、プログラムは、例えば、非一時的な記憶媒体（例えば、ＲＯＭ）から一時的な記憶媒体（例えば、ＲＡＭ）に読み出され、ＣＰＵなどのプロセッサにより実行されてもよい。
【0129】
上記各装置の各機能を実現するためのプログラムを作成し、上記各装置のコンピュータにインストールすることが可能である。プロセッサが、メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、上記各機能の処理が実行される。このとき、複数のプロセッサによりプログラムを分担して実行してもよいし、１つのプロセッサでプログラムを実行してもよい。また、通信ネットワークにより相互に接続された複数のコンピュータを用いるクラウドコンピューティングにより、上記各装置の各機能を実現してもよい。
【0130】
なお、プログラムは、外部装置から通信ネットワークを通じた配信により、各装置のコンピュータに提供されて、インストールされてもよい。あるいは、プログラムは、コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記録媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）に格納され、当該記録媒体を介して各装置のコンピュータに提供されて、インストールされてもよい。
【0131】
また、本実施形態によれば、上記各装置の各機能の処理を実行するためのプログラムを提供することができる。さらに、当該プログラムが格納された、コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記録媒体を提供することもできる。非一時的な記録媒体は、例えば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のディスク型記録媒体であってもよいし、または、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ等の半導体メモリであってもよい。
【符号の説明】
【0132】
１ Ｘ線検査装置
２ 貨物
３ コンテナ
５ Ｘ線
１０ Ｘ線撮像装置（撮像部）
２０ 画像処理装置
３０ データベース作成部
３２ 前処理部
３４ 画像解析部
３６ 特徴量抽出部
３８ 計数部
４０ 出力画像生成部
５０ 貨物データベース（記憶部）
Ｐ１、Ｐ２、Ｐｎ ヒストグラムのピーク
Ｐ１’、Ｐ２’、Ｐｎ’ 正規分布のピーク
Ａ１、Ａ２、Ａｎ 画像領域
２ 貨物
３ コンテナ
５ Ｘ線
１０ Ｘ線撮像装置（撮像部）
２０ 画像処理装置
３０ データベース作成部
３２ 前処理部
３４ 画像解析部
３６ 特徴量抽出部
３８ 計数部
４０ 出力画像生成部
５０ 貨物データベース（記憶部）
Ｐ１、Ｐ２、Ｐｎ ヒストグラムのピーク
Ｐ１’、Ｐ２’、Ｐｎ’ 正規分布のピーク
Ａ１、Ａ２、Ａｎ 画像領域
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
