特許 7254237 Ｘ線装置及びＸ線を用いた材質分類方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-03-30

(45)【発行日】2023-04-07

(54)【発明の名称】Ｘ線装置及びＸ線を用いた材質分類方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 23/04 20180101AFI20230331BHJP

   G01N 23/083 20180101ALI20230331BHJP

【ＦＩ】

G01N23/04

G01N23/083

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2022182559

(22)【出願日】2022-11-15

【審査請求日】2022-11-15

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000233044

【氏名又は名称】株式会社日立パワーソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】澤柳 宏憲

(72)【発明者】

【氏名】森 光徳

(72)【発明者】

【氏名】川口 哲史

【審査官】小野 健二

(56)【参考文献】

【文献】特開２００６－２１４９５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表平０６－５０４８３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４１７３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９１４９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１３５０４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－０４０１４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０３０９０４３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２３／００－２３／２２７６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の出力値でＸ線を出力するＸ線出力部と、
所定数の検出素子を一次元に配列し、１つの前記検出素子を１画素として、それぞれの前記画素で前記Ｘ線を検出して、前記Ｘ線の全体のエネルギーの大きさを示す総エネルギー量と、所定の値以上のエネルギーの大きさを示す高エネルギー量と、に関する画素情報を取得するＸ線検出部と、
制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記Ｘ線出力部に指示して、搬送用コンベア上を移動してくる収納容器に前記Ｘ線を照射するとともに、前記収納容器を透過した透過Ｘ線を検出して前記透過Ｘ線に対する前記画素情報を前記Ｘ線検出部から取得し、
前記画素情報に基づいて前記収納容器に収納された対象物に対する高エネルギー量の減弱係数を総エネルギー量の減弱係数で除して算出する減弱係数の変化率を求め、
システムを運用する前段階において、分類対象の材質サンプルに関して同じ大きさの組合せを複数個準備し、それぞれの減弱係数の変化率を求めてクラスタリングし、さらにクラスタ間に線を引いて各クラスタ間の境界を明確化することで予め準備した材料分類クラスタを参照して、前記対象物を所定の材質の何れかに分類することを特徴とするＸ線装置。

【請求項2】

請求項１に記載のＸ線装置であって、
前記Ｘ線出力部は、前記搬送用コンベア上を移動してくる前記収納容器の始端部から終端部まで前記Ｘ線を照射することを特徴とするＸ線装置。

【請求項3】

請求項２に記載のＸ線装置であって、
前記所定の材質は、第一の材質、前記第一の材質とは異なる第二の材質、前記第一の材質および前記第二の材質とは異なる第三の材質の３つの材質であることを特徴とするＸ線装置。

【請求項4】

請求項３に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、前記Ｘ線検出部が前記始端部から前記終端部までスキャンすることにより前記収納容器全体の前記画素情報を取得し、
前記対象物を透過した前記透過Ｘ線に対応するそれぞれの前記画素情報に含まれる前記総エネルギー量と前記高エネルギー量に対して、前記対象物の存在しない空気部分のエネルギー量を示す空気部エネルギー量を最大値１としてスケーリングして、正規化総エネルギー量と正規化高エネルギー量とを算出し、
記憶部に第一の記憶領域Ｔ１と第二の記憶領域Ｔ２を設定し、
前記正規化総エネルギー量を前記Ｔ１に二次元配列して前記対象物の第一の画像情報を生成し、
前記正規化高エネルギー量を前記Ｔ２に二次元配列して前記対象物の第二の画像情報を生成することを特徴とするＸ線装置。

【請求項5】

請求項４に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、
前記Ｔ１のそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列した前記正規化総エネルギー量に対応する減弱係数を示す第一の減弱係数を算出し、
前記Ｔ２のそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列した前記正規化高エネルギー量に対応する減弱係数を示す第二の減弱係数を算出し、
それぞれの前記第二の減弱係数を、対応する（Ｘ，Ｙ）座標の前記第一の減弱係数で除算してそれぞれの前記正規化総エネルギー量に対する前記正規化高エネルギー量の前記変化率を算出し、前記記憶部に設定した第三の記憶領域Ｔ３に配列することを特徴とするＸ線装置。

【請求項6】

請求項５に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、
前記Ｔ１のそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している数値をＸ座標とし、前記Ｔ３のそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している数値をＹ座標とする情報を、前記正規化総エネルギー量と前記減弱係数の変化率の相関を示す材質分類クラスタによりクラスタリングして、それぞれの（Ｘ，Ｙ）座標を前記第一の材質または前記第二の材質または前記第三の材質の何れに属するか分類し、
前記記憶部に設定した第四の記憶領域を示すＴ４の対応する（Ｘ，Ｙ）座標に前記第一の材質、前記第二の材質、前記第三の材質として材質分類情報を配列することを特徴とするＸ線装置。

【請求項7】

請求項６に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、
前記Ｔ４に配列した材質分類情報に基づき、前記Ｔ１に配列したそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標を前記第一の材質、前記第二の材質および前記第三の材質に分類し、
前記第一の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している前記正規化総エネルギー量を前記記憶部に設定した第五の記憶領域を示すＴ５に配列し、
前記第二の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している前記正規化総エネルギー量を前記記憶部に設定した第六の記憶領域を示すＴ６に配列し、
前記第三の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している前記正規化総エネルギー量を前記記憶部に設定した第七の記憶領域を示すＴ７に配列することを特徴とするＸ線装置。

【請求項8】

請求項７に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、
前記Ｔ５において、同じ値の前記正規化総エネルギー量(k)を有する（Ｘ，Ｙ）座標の数をそれぞれカウントして第一の画素数Gh(k)を算出し、
前記Ｔ６において、同じ値の前記正規化総エネルギー量(k)を有する（Ｘ，Ｙ）座標の数をそれぞれカウントして第二の画素数Gl(k)を算出し、
前記Ｔ７において、同じ値の前記正規化総エネルギー量(k)を有する（Ｘ，Ｙ）座標の数をそれぞれカウントして第三の画素数Ga(k)を算出し、
前記対象物の質量を前記第一の画素数群と前記第二の画素数群と前記第三の画素数群の合計で除算して、前記第一の材質と前記第二の材質と前記第三の材質とに共通する単位質量係数(M)を算出することを特徴とするＸ線装置。

【請求項9】

請求項８に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、質量相関係数設定カーブを用いて、前記第一の材質、前記第二の材質、前記第三の材質のそれぞれの正規化総エネルギー量に対応する質量相関係数mh(k)、ml(k)、ma(k)（k：正規化フォトン数）を設定することを特徴とするＸ線装置。

【請求項10】

請求項９に記載のＸ線装置であって、
前記制御部は、次の演算式（１）から（３）により、
第一の材質の質量 ＝ M(Gh(0.1)mh(0.1)+Gh(0.2)mh(0.2)+・・・+Gh(k)mh(k))・・・（１）
第二の材質の質量 ＝ M(Gl(0.1)ml(0.1)+Gl(0.2)ml(0.2)+・・・+Gl(k)ml(k))・・・（２）
第三の材質の質量 ＝ M(Ga(0.1)ma(0.1)+Ga(0.2)ma(0.2)+・・・+Ga(k)ma(k))・・・（３）
前記対象物の前記第一の材質の質量と前記第二の材質の質量と前記第三の材質の質量とを推定することを特徴とするＸ線装置。

【請求項11】

請求項１に記載のＸ線装置であって、
前記Ｘ線装置は、計測部と、
前記計測部より前記搬送用コンベアの後部位置に配置された収納容器センサと、を備え、
前記計測部により前記収納容器の質量を計測し、
前記計測部により前記収納容器の質量を計測した後に前記収納容器センサにより前記収納容器を検知した場合、前記制御部が前記Ｘ線出力部に指令信号を送信して前記Ｘ線の照射を開始することを特徴とするＸ線装置。

【請求項12】

請求項１に記載のＸ線装置であって、
前記Ｘ線装置は、前記収納容器に収納された複数の対象物から特定の対象物を選択する機能を備え、
前記制御部は、前記選択された対象物の前記画素情報に基づいて当該選択された対象物の減弱係数の変化率を求め、
前記選択された対象物を構成する複数の材質を、それぞれ前記所定の材質の何れかに分類することを特徴とするＸ線装置。

【請求項13】

Ｘ線を用いた材質分類方法であって、
（ａ）搬送用コンベア上を移動してくる収納容器にＸ線を照射するとともに、前記収納容器を透過した透過Ｘ線を検出して前記透過Ｘ線に対する画素情報を取得するステップと、
（ｂ）前記（ａ）ステップで取得した前記画素情報に基づいて、前記収納容器に収納された対象物に対する高エネルギー量の減弱係数を総エネルギー量の減弱係数で除して算出する減弱係数の変化率を求めるステップと、
（ｃ）前記（ｂ）ステップで求めた前記減弱係数の変化率と、システムを運用する前段階において、分類対象の材質サンプルに関して同じ大きさの組合せを複数個準備し、それぞれの減弱係数の変化率を求めてクラスタリングし、さらにクラスタ間に線を引いて各クラスタ間の境界を明確化することで予め準備した材料分類クラスタとに基づいて、前記対象物を所定の材質の何れかに分類するステップと、
を有することを特徴とする材質分類方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ｘ線装置の構成とそれを用いた材質分類方法に係り、特に、手荷物や宅配物などの荷物検査に適用して有効な技術に関する。

【背景技術】

【0002】

飛行場などの手荷物検査場において、収納容器に収納された対象物をチェックするためにＸ線装置が活用されている。通常、Ｘ線を収納容器に照射し、その透過Ｘ線を取得して対象物の外形を確認する。

【0003】

このような検査においては、対象物の外形が分かるだけであり、対象物の質量は確認できず、危険物なのか否かの判断が難しい。

【0004】

本技術分野の背景技術として、例えば、特許文献１のような技術がある。特許文献１には、「Ｘ線照射部から検査対象物にＸ線を照射して、検査対象物を透過した透過Ｘ線をＸ線検出部により取得し、取得した透過Ｘ線のＸ線量に基づいて検査対象物の質量を推定し、推定した検査対象物の質量が予め設定した所定範囲内の何れかの質量階級に属しているかを判定するＸ線検査装置」が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１０－１４５１３５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上記特許文献１の技術によれば、検査対象物が単一で存在する場合には、当該検査対象物の質量を推定することが可能である。

【0007】

しかしながら、検査対象物の材質が不明な場合や、同じ収納容器に複数の対象物が混在している場合には、それぞれの対象物の質量を推定することはできない。

【0008】

そこで、本発明の目的は、Ｘ線を用いて検査を行うＸ線装置において、検査対象物の外形を確認しつつ、当該検査対象物を構成する材質を分類可能なＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するために、本発明は、所定の出力値でＸ線を出力するＸ線出力部と、所定数の検出素子を一次元に配列し、１つの前記検出素子を１画素として、それぞれの前記画素で前記Ｘ線を検出して、前記Ｘ線の全体のエネルギーの大きさを示す総エネルギー量と、所定の値以上のエネルギーの大きさを示す高エネルギー量と、に関する画素情報を取得するＸ線検出部と、制御部と、を備え、前記制御部は、前記Ｘ線出力部に指示して、搬送用コンベア上を移動してくる収納容器に前記Ｘ線を照射するとともに、前記収納容器を透過した透過Ｘ線を検出して前記透過Ｘ線に対する前記画素情報を前記Ｘ線検出部から取得し、前記画素情報に基づいて前記収納容器に収納された対象物に対する高エネルギー量の減弱係数を総エネルギー量の減弱係数で除して算出する減弱係数の変化率を求め、システムを運用する前段階において、分類対象の材質サンプルに関して同じ大きさの組合せを複数個準備し、それぞれの減弱係数の変化率を求めてクラスタリングし、さらにクラスタ間に線を引いて各クラスタ間の境界を明確化することで予め準備した材料分類クラスタを参照して、前記対象物を所定の材質の何れかに分類することを特徴とする。

【0010】

また、本発明は、Ｘ線を用いた材質分類方法であって、（ａ）搬送用コンベア上を移動してくる収納容器にＸ線を照射するとともに、前記収納容器を透過した透過Ｘ線を検出して前記透過Ｘ線に対する画素情報を取得するステップと、（ｂ）前記（ａ）ステップで取得した前記画素情報に基づいて、前記収納容器に収納された対象物に対する高エネルギー量の減弱係数を総エネルギー量の減弱係数で除して算出する減弱係数の変化率を求めるステップと、（ｃ）前記（ｂ）ステップで求めた前記減弱係数の変化率と、システムを運用する前段階において、分類対象の材質サンプルに関して同じ大きさの組合せを複数個準備し、それぞれの減弱係数の変化率を求めてクラスタリングし、さらにクラスタ間に線を引いて各クラスタ間の境界を明確化することで予め準備した材料分類クラスタとに基づいて、前記対象物を所定の材質の何れかに分類するステップと、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、Ｘ線を用いて検査を行うＸ線装置において、検査対象物の外形を確認しつつ、当該検査対象物を構成する材質を分類可能なＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法を実現することができる。

【0012】

これにより、検査対象物の外形を確認するだけでなく、検査対象物の材質を分類して材質毎の質量を推定することで、検査対象物が危険なものか判断する支援をし、犯罪等を未然に防ぐことに貢献できる。

【0013】

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の実施例１に係るＸ線装置の全体概要を示す図である。

【図2】図１のＸ線装置によるＸ線照射の様子を示す斜視図である。

【図3】図１のＸ線装置のＸ線照射部を示す図である。

【図4】透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量を記憶部に記憶する方法を示す図である。

【図5】各画素情報の減弱係数の変化率を配列する方法を示す図である。

【図6】材質分類クラスタにより材質分類する方法を示す図である。

【図7】記憶領域Ｔ１のそれぞれの画素に対する材質分類情報を配列する方法を示す図である。

【図8】正規化総エネルギーを材質毎に再配列する方法を示す図である。

【図9】単位質量係数を算出する方法を示す図である。

【図10】材質毎の質量相関係数設定カーブを示す図である。

【図11】材質分類クラスタの例を示す図である。

【図12】フォトンカウント法によるＸ線エネルギー量検出方法を示す図である。

【図13】シンチレータ法によるＸ線エネルギー量検出方法を示す図である。

【図14】本発明の実施例２に係る材質分類方法を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。なお、各図面において同一の構成については同一の符号を付し、重複する部分についてはその詳細な説明は省略する。

【実施例1】

【0016】

図１から図１３を参照して、本発明の実施例１に係るＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法について説明する。

【0017】

先ず、図１２及び図１３を用いて、本発明の基本的なコンセプトを説明する。

【0018】

本発明は、収納容器にＸ線を照射して透過Ｘ線を取得し、単位時間内の透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量とを取得して、総エネルギー量に対する減弱係数と高エネルギー量に対する減弱係数を算出し、高エネルギー量の減弱係数を総エネルギー量の減弱係数で除算して減弱係数の変化率を算出し、当該変化率に基づいて対象物の材質を推定するものである。

【0019】

電磁波の一種であるＸ線は、通常の光と同様に、波の働きと粒子の働きの二面性を有している。本発明は、粒子の働きを利用するものである。粒子線としてのＸ線は、粒子、つまりＸ線フォトンを有する。それぞれのＸ線フォトンはエネルギーを有している。なお、本発明では、複数のＸ線フォトンが集合して構成するエネルギーの集合体をエネルギー量とする。

【0020】

単位時間内に対象物に照射するＸ線のエネルギー量Ｉ０と、Ｘ線を対象物に照射して得られる対象物を透過した透過Ｘ線のエネルギー量Ｉとの間には、次の関係式が成り立つ。

【0021】

I = I0exp(-μx)
ここで、μ : 減弱係数、x : 対象物の厚み、を示す。

【0022】

従って、μ =- ln(I/I0)/x の式で減弱係数を算出できる。

【0023】

また、Ｘ線を出力するＸ線出力部から、一定の出力値でＸ線を照射しても、それぞれのＸ線フォトンが有するエネルギーは同一ではなく、大きなエネルギー（高エネルギー）を有するＸ線フォトンと、小さなエネルギー（低エネルギー）を有するＸ線フォトンとに分類される。

【0024】

本発明では、対象物を透過した透過Ｘ線を、全体のエネルギー量を示す総エネルギー量と、高エネルギーを有するＸ線フォトンの総量を示す高エネルギー量とを区別して取得し、それぞれの減弱係数を算出して、その変化率を算出する。

【0025】

さらに、予め減弱係数の変化率に応じて対象物を分類するクラスタを準備しておき、実際に算出した変化率がどのクラスタに属するかによって対象物の材質を分類する。

【0026】

総エネルギー量の減弱係数をμ１、高エネルギー量の減弱係数をμ２とすると、その変化率は、次の演算式により算出することができる。当該変化率をクラスタリングすることにより、属する材質を決定する。

【0027】

変化率＝ln(I2/I0)/ln(I1/I0)
ここで、I1：透過Ｘ線に含まれる総フォトン数、I2：透過Ｘ線に含まれる高エネルギーのフォトン数、ln：自然対数、を示す。

【0028】

対象物を透過した透過Ｘ線から、総エネルギー量と高エネルギー量を取得する方法について説明する。

【0029】

この方法には、フォトンカウント法とシンチレータ法の２つの方法がある。

【0030】

先ず、フォトンカウント法について説明する。図１２に、フォトンカウント法によるＸ線エネルギー量検出方法を示す。図１２には、図１を用いて後述する本実施例のＸ線装置１のＸ線検出部６により、透過Ｘ線のＸ線フォトン１４を検出する例を示している。

【0031】

この方法では、単位時間内にＸ線検出部６に入力されたＸ線フォトン１４を、所定の閾値を基準に高エネルギーのものと低エネルギーのものに分類し、全体のＸ線フォトンをカウントして総エネルギー量を算出し、高エネルギーを有するＸ線フォトンをカウントして高エネルギー量を算出し、総エネルギー量と高エネルギー量を出力することを特徴とするＸ線検出部６を使用する。

【0032】

次に、シンチレータ法について説明する。図１３に、シンチレータ法によるＸ線エネルギー量検出方法を示す。図１３には、図１を用いて後述する本実施例のＸ線装置１のＸ線検出部６により、透過Ｘ線のＸ線フォトン１４を検出する例を示している。

【0033】

この方法では、Ｘ線検出部６を、Ｘ線検出部６ａとＸ線検出部６ｂの二つのＸ線検出部で構成し、その中間位置に銅板１５を配置する。高エネルギーを有するＸ線フォトンは銅板１５を透過するが、低エネルギーのＸ線フォトンは銅板１５を透過しない。従って、Ｘ線検出部６ａは、総エネルギー量を出力し、Ｘ線検出部６ｂは、銅板１５を透過したＸ線、すなわちエネルギーの大きなＸ線フォトンを検出して高エネルギー量を出力する。

【0034】

次に、図１から図１１を用いて、本実施例のＸ線装置の具体的な装置構成と、それを用いた材質分類方法について説明する。

【0035】

図１に、本実施例のＸ線装置１の全体構成図を示す。図１では、Ｘ線装置１を横方向から見た図（横断面図）を示しており、Ｚ方向はＸ線装置１が設置されている床面に対して垂直な方向であり、Ｘ方向は検査物１０の搬送方向を示している。

【0036】

本実施例のＸ線装置１は、図１に示すように、主要な構成として、装置本体２と、検査物１０の質量を計測する計測部３と、装置本体２及び計測部３を制御する制御部４とを備えている。

【0037】

装置本体２は内部に、Ｘ線を出力するＸ線出力部５と、Ｘ線を検出するＸ線検出部６と、対象物の有無を検出する対象物検出部７とを有している。

【0038】

装置本体２は、内部を搬送用コンベア９が貫通するように配置されており、搬送用コンベア９により装置本体２内部に搬入された検査物１０に対し、Ｘ線出力部５から出力されたＸ線１１を照射し、検査物１０を透過した透過Ｘ線をＸ線検出部６により検出する。

【0039】

装置本体２の搬送用コンベア９の貫通部には、Ｘ線出力部５から出力されたＸ線１１が装置本体２の外部に漏れるのを防ぐため、遮蔽カーテン８が設置されている。

【0040】

本発明は、所定の出力値でＸ線を出力するＸ線出力部５と、所定数の検出素子を一次元に配列し、１つの検出素子を１画素として、Ｘ線１１を検査物１０に照射し透過した透過Ｘ線をそれぞれの画素で検出して、画素情報として透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量を出力するＸ線検出部６と、物体の質量を計測する計測部３と、検査物１０の存在を検出する対象物検出部７と、全体の動きを制御する制御部４とを含んで構成する。

【0041】

搬送用コンベア９上を、対象物（検査物１０）を収納した収納容器が移動してくると、先ず、計測部３により収納容器の質量を計測し、その計測値を制御部４に送信する。さらに収納容器が移動して対象物検出部７の検出範囲に入ると、対象物検出部７は収納容器が移動してきたことを検知し、収納容器有の信号を制御部４に送信する。制御部４は、収納容器有の信号を取得すると、Ｘ線出力部５にＸ線１１を出力する指令信号を送信し、さらに、単位時間当たりの透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量をＸ線検出部６から取得するとともに、収納容器に収納された対象物（検査物１０）の材質分類に必要な処理を開始する。

【0042】

制御部４における対象物（検査物１０）の材質分類の処理について詳述する。

【0043】

図２に、収納容器１２にＸ線１１を照射してライン状に透過Ｘ線を検出する図を、図３に、透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量を取得する図をそれぞれ示す。

【0044】

Ｘ線出力部５は、搬送用コンベア９上を移動する収納容器１２の始端部Ａから終端部ＢまでＸ線１１を連続的に照射する。Ｘ線検出部６は、搬送用コンベア９を挟んで、Ｘ線出力部５に対向する位置に配置され、対象物（検査物１０）を透過した透過Ｘ線を検出する。

【0045】

Ｘ線検出部６は、１回の動作でライン上に透過Ｘ線を検出するが、収納容器１２が搬送用コンベア９上を移動している間、連続的に透過Ｘ線を検出することで、収納容器１２全体を二次元にスキャンすることが可能となる。その結果、Ｘ線検出部６を構成するそれぞれの１検出素子を１画素として、それぞれの画素が出力する画素情報（総エネルギー量と高エネルギー量で構成）を制御部４に出力し、制御部４は、これらの画素情報に基づき、収納容器１２全体を二次元的に画素化する画素情報群を構成することができる。

【0046】

図４に、透過Ｘ線の総エネルギー量と高エネルギー量を記憶部に記憶する方法を示す。記憶部は、制御部４に含まれて構成されているものとする。

【0047】

図４の左図は、Ｘ線検出部６により取得した画素情報群を可視化したものであり、それぞれのマス目がＸ線検出部６の１検出素子１３（すなわち１画素）に相当する。図中のＣは、Ｘ線出力部５が１回で出力し、Ｘ線検出部６で透過Ｘ線を検出可能な範囲を示している。

【0048】

図４の右図は、左図の画素情報群に基づいて、記憶部に第１の記憶領域Ｔ１と第２の記憶領域Ｔ２を設定する様子を可視化したものであり、それぞれのマス目がＸ線検出部６の各検出素子に対応する記憶領域に相当する。具体的には、透過Ｘ線の正規化総エネルギー量と正規化高エネルギー量を記憶領域に配列して、右図のような画像情報を生成する。

【0049】

図４に示すように、全ての画素情報をある範囲内で単純化して取り扱うために、収納容器１２において対象物（検査物１０）の存在しない部位、すなわち空気の部位のエネルギー量を示す空気部エネルギーを最大値１として、対象物（検査物１０）を透過した透過Ｘ線を構成する画素の画素情報をスケーリングして、それぞれの画素情報に対して正規化総エネルギー量と正規化高エネルギー量を算出し、記憶部に第１の記憶領域Ｔ１と第２の記憶領域Ｔ２を設定し、正規化総エネルギー量をＴ１に二次元的に配列して記憶し、正規化高エネルギー量をＴ２に二次元的に配列して記憶する。

【0050】

記憶領域Ｔ１及びＴ２の１つの（Ｘ，Ｙ）座標が１画素に相当し、左図の原点と記したマス目がライン状のＸ線検出部６の始点であり、対向する最後のマス目がＸ線検出部６の最後であり、始点から最後に向かってＸ軸方向でありＸ座標は増えていく。また、左図のＹ軸方向と記載している方向、つまり搬送用コンベア９上を収納容器１２が移動していく方向と反対方向にＹ座標は増えていく。

【0051】

図５に、各画素情報の減弱係数の変化率を配列する方法を示す。

【0052】

次に、制御部４は、それぞれの画素情報から減弱係数の変化率を算出する。既に述べたように、それぞれの画素情報の正規化高エネルギー量の減弱係数を正規化総エネルギー量の減弱係数で除算することにより、それぞれの画素情報における減弱係数の変化率を算出することができる。つまり、Ｘ軸方向にｋ番目、Ｙ軸方向にｋ番目の座標(xk,yk)における画素情報の減弱係数の変化率は、正規化高エネルギー量の減弱係数をμ2(xk,yk)とし、正規化総エネルギー量の減弱係数をμ1(xk,yk)とすると、次の演算式により減弱係数の変化率を算出することができる。

【0053】

減弱係数の変化率＝μ2(xk,yk)/μ1(xk,yk)
図５に示すように、これらの減弱係数の変化率を、記憶部に設定した第３の記憶領域Ｔ３における対応する（Ｘ，Ｙ）座標に配列する。この状態において、記憶領域Ｔ１及びＴ２に属するそれぞれの画素に対して、記憶領域Ｔ３の対応する（Ｘ，Ｙ）座標を参照することにより、材質の区別ができることになる。

【0054】

記憶領域Ｔ１内のそれぞれの正規化総エネルギー量に対する減弱係数をμ１、記憶領域Ｔ２内のそれぞれの正規化高エネルギー量に対する減弱係数をμ２としてその変化率を算出し、第３の記憶領域Ｔ３に記憶する。いわゆるデュアルエナジー法により、それぞれの減弱係数の変化率を算出することで、物質を区別する。

【0055】

次に、区別したそれぞれの材質が、つまり、記憶領域Ｔ１の属するそれぞれの画素が重金属の材質群を示す第一の材質に属するのか、軽金属の材質群を示す第二の材質に属するのか、又は樹脂の材質群を示す第三の材質に属するのかを決定する。

【0056】

図６に、材質分類クラスタにより材質分類する方法を示す。

【0057】

図６の右図は、Ｘ軸をＴ１に属する画素情報の正規化総エネルギー量として、Ｙ軸をそれぞれの画素情報に対応する減弱係数の変化率として、二次元ＸＹ平面にプロットしたものである。

【0058】

記憶領域Ｔ１に記憶している正規化総エネルギー量Ｔ１(xk,yk)を横軸に、記憶領域Ｔ３に記憶している減弱係数の変化率Ｔ３(xk,yk)を縦軸にしてプロットし、それぞれの画素をクラスタリングする。

【0059】

なお、図６の右図に折れ線で示すように、材質分類クラスタでは、予め、第一の材質と第二の材質と第三の材質を分類するための境界を記しておく。この処理により、記憶領域Ｔ１に属するそれぞれの画素が、第一の材質又は第二の材質又は第三の材質の何れに属するかを決定することができる。

【0060】

図７に、記憶領域Ｔ１のそれぞれの画素に対する材質分類情報を配列する方法を示す。

【0061】

図７に示すように、記憶領域Ｔ１のそれぞれの画素に対する材質の分類情報を記憶部に設定した第四の記憶領域Ｔ４に配列する。

【0062】

なお、材質分類クラスタは、次のようにして設定する。

【0063】

この処理は、実際に対象物（検査物１０）を材質分類する前段階において行い、準備しておく必要がある。図１１を用いて後述するように、重金属（例えば鉄）、軽金属（例えばアルミニウム）、及び樹脂を、それぞれ複数個（例えばそれぞれ９個）、サンプルとして準備する。それぞれの形状は、四角柱または円柱などが良い。全てのサンプルの上面と底面の面積は同一として、高さを変える。

【0064】

これらのサンプルに対して、Ｘ線出力部５からＸ線を照射して、Ｘ線検出部６を介してそれぞれの画素情報を取得する。これらの画素情報に対して、正規化総エネルギー量と正規化高エネルギー量の減弱係数の変化率を算出する。そして、上記で説明した記憶領域Ｔ１及びＴ３を記憶部に作成する。さらに、図６の右図のように、記憶領域Ｔ１の値をＸ軸に、記憶領域Ｔ３の値をＹ軸として二次元空間にプロットする。

【0065】

これにより、重金属、軽金属、樹脂のクラスタが形成できる。なお、それぞれのクラスタエリアをより明確にするために、重金属と軽金属のプロット点の中間点を線で結び、軽金属と樹脂とのプロット点の中間点を線で結ぶ。また、サンプル数を多くすれば、より精度良いクラスタを形成することができる。

【0066】

次に、３種類の材質に分類したそれぞれの対象物（検査物１０）の質量を推定する。なお、簡易的に質量を推定するものであり、収納容器１２の質量は無視する。

【0067】

ここでは、直接的にそれぞれの対象物（検査物１０）の質量を推定することができないため、全体に共通の単位質量係数(M)を、つまり、それぞれの対象物（検査物１０）に共通する１画素当たりの質量係数を設定する。

【0068】

単位質量係数(M)は、対象物の質量（第一の材質の質量と第二の材質の質量と第三の材質の質量の和）を対象物全体の総画素数（Σ第一の材質の画素数(Gh(k))とΣ第二の材質の画素数(Gl(k))とΣ第三の材質の画素数(Ga(k))の和）で除算して算出する。kは正規化総エネルギー量を示す。

【0069】

図８を用いて、具体的に説明する。図８に、正規化総エネルギーを材質毎に再配列する方法を示す。

【0070】

先ず、図８に示すように、記憶領域Ｔ４に配列した材質分類情報に基づき、記憶領域Ｔ１に配列した（Ｘ，Ｙ）座標を第一の材質、第二の材質、及び第三の材質に分類して、記憶領域Ｔ１の第一の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している正規化総エネルギー量を記憶部の中に設定した第５の記憶領域Ｔ５に配列し、記憶領域Ｔ１の第二の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している正規化総エネルギー量を記憶部の中に設定した第６の記憶領域Ｔ６に配列し、記憶領域Ｔ１の第三の材質に属するそれぞれの（Ｘ，Ｙ）座標に配列している正規化総エネルギー量を記憶部の中に設定した第７の記憶領域Ｔ７に配列する。

【0071】

つまり、記憶領域Ｔ１の情報に記憶領域Ｔ４の材質情報を適用し、材質毎に分類して別々の記憶領域に記憶する。対象物を、分類した材質毎に別々の記憶領域に記憶することで、物質を材質毎に単独で操作できるようにするためである。

【0072】

Ｘ線検出部６の１画素は、画素情報を配列している記憶エリアの１つの（Ｘ，Ｙ）座標に相当する。従って、画素数は、記憶エリア内の対象とする（Ｘ，Ｙ）座標をカウントすることで算出することができる。従って、第一の材質に分類される画素数は記憶領域Ｔ５に属する座標数をカウントし、第二の材質に分類される画素数は記憶領域Ｔ６に属する座標数をカウントし、第三の材質に分類される画素数は記憶領域Ｔ７に属する座標数をカウントすることで算出することができる。

【0073】

図９に、単位質量係数を算出する方法を示す。

【0074】

これらの情報から、単位質量係数(M)は、図９に示すように、次の演算式により算出することができる。

【0075】

単位質量係数(M)＝（対象物の質量）／（第一の材質の専有面積＋第二の材質の専有面積＋第三の材質の専有面積）
ここで、第一の材質の専有面積：記憶領域Ｔ５に属する（Ｘ，Ｙ）座標数、第二の材質の専有面積：記憶領域Ｔ６に属する（Ｘ，Ｙ）座標数、第三の材質の専有面積：記憶領域Ｔ７に属する（Ｘ，Ｙ）座標数、とする。

【0076】

次に、それぞれの材質の質量に関する相関係数（質量相関係数）を示す、第一の材質の質量相関係数(mh(k))、第二の材質の質量相関係数(ml(k))、及び第三の材質の質量相関係数(ma(k))を用いて、第一の材質の質量、第二の材質の質量、第三の材質の質量を推定する方法について詳述する。なお、kは単位質量係数(M)と同様に正規化総エネルギー量を示す。

【0077】

図１０に、材質毎の質量相関係数設定カーブを示す。

【0078】

質量相関係数は、図１０に示すように、同じ正規化総エネルギー量において、それぞれの材質の質量分布を示すものであって、同一の正規化総エネルギー量のときに、第一の材質、第二の材質、第三の材質が全体の質量の中でどれだけの分布容量を有するかを示すものである。

【0079】

これらのパラメータを使用すると次の演算式により、それぞれの材質の質量を推定することが可能となる。

【0080】

［質量推定式（１）］
第一の材質の推定質量＝M×Σ(Gh(k)×mh(k))・・・（１）
Σ(Gh(k)×mh(k))は、次の演算式に相当し、それぞれの正規化総フォトン数に対応する画素数Gh(k)と質量相関係数mh(k)の積を合計したものである。

【0081】

Gh(0.1)×mh(0.2)＋Gh(0.2)×mh(0.2)＋・・・＋Gh(k)×mh(k)
［質量推定式（２）］
第二の材質の推定質量＝M×Σ(Gl(k)×ml(k))・・・（２）
Σ(Gl(k)×ml(k))は、次の演算式に相当し、それぞれの正規化総フォトン数に対応する画素数Gl(k)と質量相関係数ml(k)の積を合計したものである。

【0082】

Gl(0.1)×ml(0.2)＋Gl(0.2)×ml(0.2)＋・・・＋Gl(k)×ml(k)
［質量推定式（３）］
第三の材質の推定質量＝M×Σ(Ga(k)×ma(k))・・・（３）
Σ(Ga(k)×ma(k))は、次の演算式に相当し、それぞれの正規化総フォトン数に対応する画素数Ga(k)と質量相関係数ma(k)の積を合計したものである。

【0083】

Ga(0.1)×ma(0.2)＋Ga(0.2)×ma(0.2)＋・・・＋Ga(k)×ma(k)
ここで、M：単位質量係数、Gh(k),Gl(k),Ga(k)：正規化総エネルギー量に対応する第一の材質の画素数，第二の材質の画素数，及び第三の材質の画素数、mh(k),ml(k),ma(k)：正規化総エネルギー量に対応する第一の材質の質量相関係数，第二の材質の質量相関係数，及び第三の材質の質量相関係数、を示す。

【0084】

単位質量係数(M)と、正規化総エネルギー量(k)に対応するそれぞれの材質の質量相関係数（第一の材質の質量相関係数mh(k)，第二の材質の質量相関係数ml(k)，第三の材質の質量相関係数ma(k)）を設定する処理を説明する。以下のステップ１からステップ１０までの処理を順に実施する。これらの処理も、実際に対象物の材質を分類する前段階において行い、準備しておく必要がある。

【0085】

［ステップ１］
図１１に、材質分類クラスタの例を示す。図１１に示すように、第一の材質のサンプルと第二の材質のサンプルと第三の材質のサンプルを複数個（図１１ではそれぞれ９個）準備する。材質分類クラスタを準備した際に使用したサンプルで良い。

【0086】

また、Ｘ軸を正規化総エネルギー量(k)、Ｙ軸を当該正規化総エネルギー量(k)に対応する質量相関係数m(k)とする二次元ＸＹ平面を準備し、当該二次元ＸＹ平面に第一の材質に関する質量相関係数mh(k)、第二の材質に関する質量相関係数ml(k)、及び第三の材質に関する質量相関係数ma(k)に関する仮の質量相関係数カーブを設定する。なお、この仮の質量相関係数カーブは初期値として設定するもので、直線状でよい。以降のステップから調整して実際のカーブとなるように修正する。

【0087】

［ステップ２］
ステップ１の処理で準備したサンプルの中から、同じ高さを有する第一の材質のサンプル、第二の材質のサンプル、及び第三の材質のサンプルをそれぞれ１個ずつ選び、３個のサンプルの組み合わせでグルーピングし、それぞれのグループの全体の質量を計測部３により計測し、制御部４で取得する。

【0088】

［ステップ３］
ステップ２の処理でグルーピングしたグループの中から、高さの大きい順で１つのグループを選択する。

【0089】

［ステップ４］
ステップ３の処理で選択したグループに、制御部４からＸ線出力部５に指令信号を送信してＸ線出力部５からＸ線を出力しながら当該グループ全体をスキャンする。（当該グループに属する第一の材質のサンプル、第二の材質のサンプル、及び第三の材質のサンプルに同時にＸ線を照射する。）
［ステップ５］
ステップ４の処理におけるスキャン時に、当該グループ内のそれぞれのサンプルを透過した透過Ｘ線をＸ線検出部６により検出し、Ｘ線検出部６から出力されるそれぞれの画素の画素情報を制御部４で取得する。

【0090】

［ステップ６］
ステップ５の処理により取得した第一の材質のサンプル、第二の材質のサンプル、及び第三の材質のサンプルのそれぞれの画素数と、それぞれの画素の画素情報とに基づき、正規化総フォトン数を算出し、それぞれの質量相関係数の仮の値を設定する。

【0091】

ここで、
第一の材質の正規化総エネルギー量：kh
第二の材質の正規化総エネルギー量：kl
第三の材質の正規化総エネルギー量：ka
khに対応する第一の材質の画素数Gh(kh)
klに対応する第二の材質の画素数Gl(kl)
kaに対応する第三の材質の画素数Ga(ka)
khに対応する第一の材質の質量相関係数mh(kh)
klに対応する第二の材質の質量相関係数ml(kl)
kaに対応する第三の材質の質量相関係数ma(ka)
とする。

【0092】

［ステップ７］
単位質量係数(M)を算出する。ステップ２の処理で計測した対象グループ全体の質量を、ステップ６の処理で算出した第一の材質のサンプルの画素数と第二の材質のサンプルの画素数と第三の材質のサンプルの画素数の和（対象グループ全体の画素数）で除算して算出する。

【0093】

単位質量係数(M)＝対象グループ全体の質量÷対象グループ全体の画素数
［ステップ８］
ステップ７の処理で求めた単位質量係数(M)と、ステップ６の処理で求めた第一の材質の正規化エネルギー量(kh)における第一の材質の画素数Gh(kh)と質量相関係数mh(kh)と、第二の材質の正規化総エネルギー量(kl)における第二の材質の画素数Gl(kl)と質量相関係数ml(kl)と、第三の材質の正規化総エネルギー量(ka)における第三の材質の画素数Ga(ka)と質量相関係数ma(ka)とを次の式に代入して対象グループ全体の計算上の質量である仮質量を算出する。

【0094】

仮質量＝M×(Gh(kh)×mh(kh)+Gl(kl)×ml(kl)＋Ga(ka)×ma(ka))
対象グループ全体の実際の質量は、ステップ２の処理で計測しているので、
仮質量＝対象グループ全体の実際の質量
となるように、mh、ml及びmaを調整し、それぞれの正規化総フォトン数kh、kl、kaにおける質量相関係数設定カーブ上のプロット位置を決定する。

【0095】

［ステップ９］
他のサンプルに対しても順番に、ステップ３からステップ７の処理を施して、それぞれの正規化総フォトン数における質量相関係数設定カーブ上のプロット位置を決定する。これにより、準備したサンプルに対する質量相関係数を設定することができる。

【0096】

［ステップ１０］
全てのサンプルに対して、それぞれの正規化総フォトン数における質量相関係数設定カーブ上のプロット位置を決定したら、各ポイント間は数値補間してなだらかな曲線となるようにする。

【0097】

以上説明した本実施例のＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法により、検査対象物の外形を確認しつつ、当該検査対象物を構成する材質を分類することができる。

【実施例2】

【0098】

図１４を参照して、本発明の実施例２に係るＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法について説明する。図１４は、本実施例の材質分類方法を示す図である。本実施例では、飛行場などの手荷物検査場において、スーツケースなどに収納された危険物を検知する例を説明する。

【0099】

一般に保安検査の一つである手荷物検査においては、検査装置を通過する手荷物にＸ線を照射し、画像処理により鮮明化された画像をもとに保安検査員が目視で危険物を検知している。

【0100】

保安検査員は、このようなＸ線画像を見て、迅速かつ正確な検査を連続で行う必要がある一方、入念な検査によって混雑が生じると顧客の満足度が低下するという相反する環境から、保安検査員の肉体的・精神的負荷が高くなる。

【0101】

そこで、本実施例では、Ｘ線装置１に、収納容器（スーツケース１６）に収納された複数の対象物から特定の検査物１０を選択する機能を設ける。この特定の検査物１０を選択する機能は、例えば、保安検査員がモニタ上のＸ線画像を見ながら、パソコンのマウスなどの入力装置を使用して、安全性が懸念される対象物を枠線で囲むことで実現する。

【0102】

選択された特定の検査物１０に対し、Ｘ線装置１の制御部４は、実施例１で説明した材質分類方法及び重量推定方法を適用して、選択された検査物１０の画素情報に基づいて当該選択された検査物１０の減弱係数の変化率を求め、選択された検査物１０を構成する複数の材質を、それぞれ所定の材質（例えば、第一の材質と第二の材質と第三の材質）の何れかに分類する。

【0103】

そして、その分類に基づいて各材質の質量を推定し、推定した各材質の質量に基づいて選択された検査物１０が危険物であるか否かを判断する。

【0104】

これにより、検査対象物が危険なものか判断する支援をし、犯罪等を未然に防ぐことに貢献できる。

【0105】

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【符号の説明】

【0106】

１…Ｘ線装置、２…装置本体、３…計測部、４…制御部、５…Ｘ線出力部、６，６ａ，６ｂ…Ｘ線検出部、７…対象物検出部、８…遮蔽カーテン、９…搬送用コンベア、１０…検査物、１１…Ｘ線、１２…収納容器、１３…（Ｘ線検出部６の）Ｘ線検出素子、１４…Ｘ線フォトン、１５…銅板、１６…スーツケース、Ａ…収納容器始端部、Ｂ…収納容器終端部、Ｃ…透過Ｘ線検出範囲、Ｔ，Ｔ１～Ｔ７…記憶領域。

【要約】      （修正有）

【課題】Ｘ線を用いて検査を行うＸ線装置において、検査対象物の外形を確認しつつ、当該検査対象物を構成する材質を分類可能なＸ線装置及びそれを用いた材質分類方法を提供する。
【解決手段】所定の出力値でＸ線を出力するＸ線出力部と所定数の検出素子を一次元に配列し、１つの前記検出素子を１画素としてそれぞれの前記画素で前記Ｘ線を検出して、前記Ｘ線の全体のエネルギーの大きさを示す総エネルギー量と所定の値以上のエネルギーの大きさを示す高エネルギー量とに関する画素情報を取得するＸ線検出部と制御部とを備え、前記制御部は、搬送用コンベア上を移動してくる収納容器に前記Ｘ線を照射するとともに、前記収納容器を透過した透過Ｘ線を検出して前記透過Ｘ線に対する前記画素情報を前記Ｘ線検出部から取得し、前記画素情報に基づいて前記収納容器に収納された対象物の減弱係数の変化率を求め、前記対象物を所定の材質に分類することを特徴とする。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】