特許 7517747 服飾・雑貨用異物検知装置および異物検知システム

(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】2024-07-08

(45)【発行日】2024-07-17

(54)【発明の名称】服飾・雑貨用異物検知装置および異物検知システム

(51)【国際特許分類】

   G01N 23/04 20180101AFI20240709BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240709BHJP

【ＦＩ】

G01N23/04 340

G06T7/00 350B

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023085240

(22)【出願日】2023-05-24

【審査請求日】2023-05-24

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】503446420

【氏名又は名称】株式会社桑原

(74)【代理人】

【識別番号】110000394

【氏名又は名称】弁理士法人岡田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】東 竜典

(72)【発明者】

【氏名】後川 欣英

(72)【発明者】

【氏名】油井 一博

(72)【発明者】

【氏名】村瀬 知彦

【審査官】吉田 将志

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０２３／０１７６１１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２２－０１３２１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－２６５４８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－０２３４９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１９６７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０７５３４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国実用新案第２１３７７９９２３（ＣＮ，Ｕ）

【文献】中国実用新案第２０７１９８０６２（ＣＮ，Ｕ）

【文献】米国特許第０６４５３００３（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２３／００ － Ｇ０１Ｎ ２３／２２７６

Ｇ０６Ｔ ７／００ － Ｇ０６Ｔ ７／９０

Ｇ０６Ｎ ２０／００ － Ｇ０６Ｎ ２０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

服飾・雑貨に含まれる異物を検知する服飾・雑貨用異物検知装置であって、
前記服飾・雑貨を搬送する搬送路と、
前記搬送路上の前記服飾・雑貨に第１方向と第２方向からＸ線を照射するＸ線源と、
前記搬送路の下側に設けられて前記第１方向からのＸ線を受ける上流側センサと、
前記上流側センサよりも搬送下流側かつ前記搬送路の下側に設けられて前記第２方向からのＸ線を受ける下流側センサと、
ＡＩ検査モデルファイルを記憶するファイル記憶部と、
前記ＡＩ検査モデルファイルを利用して、前記上流側センサからの第１撮像データに基づいて異物を検出、または前記下流側センサからの第２撮像データに基づいて異物を検出する異物検出部と、
前記第１撮像データに基づく第１映像を表示する第１モニタと、
前記第１モニタに並設されかつ前記第１撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第１異物表示を前記第１映像に重ねて表示する第１結果モニタと、
前記第１モニタを視認できる場所から視認できる場所に設けられかつ前記第２撮像データに基づく第２映像を表示する第２モニタと、
前記第２モニタに並設されかつ前記第２撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第２異物表示を前記第２映像に重ねて表示する第２結果モニタと、
前記異物検出部が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される入力手段と、
前記入力手段からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する異物情報メモリと、を有し、
前記ＡＩ検査モデルファイルは、標準異物サンプル画像データに基づいて生成された初期モデルファイルまたは、前記異物情報メモリによって記憶された情報と前記第１撮像データと前記第２撮像データに基づいて前記初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルであり、
前記第１モニタと前記第１結果モニタは、前記Ｘ線源を収容する本体の搬送上流側に並設され、
前記第２モニタと前記第２結果モニタは、前記本体の搬送下流側に並設される服飾・雑貨用異物検知装置。

【請求項2】

服飾・雑貨に含まれる異物を検知する服飾・雑貨用異物検知装置であって、
前記服飾・雑貨を搬送する搬送路と、
前記搬送路上の前記服飾・雑貨に第１方向と第２方向からＸ線を照射するＸ線源と、
前記第１方向からのＸ線を受ける第１センサと、
前記第２方向からのＸ線を受ける第２センサと、
ＡＩ検査モデルファイルを記憶するファイル記憶部と、
前記ＡＩ検査モデルファイルを利用して、前記第１センサからの第１撮像データに基づいて異物を検出、または前記第２センサからの第２撮像データに基づいて異物を検出する異物検出部と、
前記第１撮像データに基づく第１映像を表示する第１モニタと、
前記第１モニタに並設されかつ前記第１撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第１異物表示を前記第１映像に重ねて表示する第１結果モニタと、
前記第１モニタを視認できる場所から視認できる場所に設けられかつ前記第２撮像データに基づく第２映像を表示する第２モニタと、
前記第２モニタに並設されかつ前記第２撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第２異物表示を前記第２映像に重ねて表示する第２結果モニタと、
前記異物検出部が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される入力手段と、
前記入力手段からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する異物情報メモリと、を有し、
前記ＡＩ検査モデルファイルは、標準異物サンプル画像データに基づいて生成された初期モデルファイルまたは、前記異物情報メモリによって記憶された情報と前記第１撮像データと前記第２撮像データに基づいて前記初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルであり、
前記標準異物サンプル画像データは、
樹脂製でかつ多面体のサンプル保持体の中に異物サンプルを挿入し、
前記搬送路に載置されて服飾・雑貨が搭せられる樹脂製のトレーもしくは前記トレーと同じ材質のサンプル用トレーに前記サンプル保持体を第１面が下になるように置き、前記サンプル保持体にＸ線を照射し、
前記サンプル保持体を第２面が下になるように前記トレーもしくは前記サンプル用トレーに置き、前記サンプル保持体にＸ線を照射し、
前記サンプル保持体を第３面が下になるように前記トレーもしくは前記サンプル用トレーに置き、前記サンプル保持体にＸ線を照射し、
前記Ｘ線を受けるセンサからの信号に基づいて少なくとも３方向の前記異物サンプルの情報を異物情報として取得したものである、服飾・雑貨用異物検知装置。

【請求項3】

請求項１または２に記載の前記服飾・雑貨用異物検知装置であって、
前記ＡＩ検査モデルファイルは、モデルファイル作成プログラムを利用して外部装置によって生成される、服飾・雑貨用異物検知装置。

【請求項4】

請求項１または２に記載の前記服飾・雑貨用異物検知装置であって、
前記第１異物表示または前記第２異物表示は、異物の周囲を覆う枠であり、かつ点滅表示される、服飾・雑貨用異物検知装置。

【請求項5】

請求項１または２に記載の前記服飾・雑貨用異物検知装置であって、
前記異物検出部による前記第１撮像データに基づく前記異物の前記検出、または前記第２撮像データに基づく前記異物の前記検出は、前記第１撮像データまたは前記第２撮像データを領域分割することでピクセルにて表す画像を取得し、前記画像内における前記異物として検出した連続する複数のピクセル数が閾値を超える際に前記異物が有りと判定される、服飾・雑貨用異物検知装置。

【請求項6】

請求項１または２に記載の前記服飾・雑貨用異物検知装置を含む異物検知システムであって、
外部装置から前記ＡＩ検査モデルファイルがアップロードされるサーバと、
前記サーバから前記ＡＩ検査モデルファイルがダウンロードされて前記ＡＩ検査モデルファイルを前記服飾・雑貨用異物検知装置の前記ファイル記憶部に書き込む書込み手段を有する、服飾・雑貨用異物検知装置の異物検知システム。

【請求項7】

服飾・雑貨に含まれる異物を検知する異物検知システムであって、
搬送される前記服飾・雑貨にＸ線を照射して撮像データを得るＸ線検査装置と、
前記撮像データからＡＩ検査モデルファイルを利用して異物を検出する異物検出手段と、
前記撮像データに基づく映像を表示する映像モニタと、
前記撮像データから検出された異物の場所に関連する異物表示を前記映像に重ねて表示する結果モニタと、
異物検出部が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される入力手段と、
前記入力手段からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する異物情報メモリと、を有し、
前記ＡＩ検査モデルファイルは、外部装置によって生成された初期モデルファイル、または前記外部装置によって前記初期モデルファイルが更新された基本モデルファイルであって、
前記基本モデルファイルは、前記異物情報メモリによって記憶された情報と前記撮像データに基づいて前記初期モデルファイルが更新されることで生成され、
前記Ｘ線検査装置は、前記搬送される前記服飾・雑貨に第１方向と第２方向からＸ線を照射するＸ線源と、前記第１方向からのＸ線を受ける上流側センサと、前記上流側センサよりも搬送下流側に設けられて前記第２方向からのＸ線を受ける下流側センサを有し、
前記撮像データは、前記上流側センサからのＸ線に基づいて得られた第１撮像データと、前記下流側センサからのＸ線に基づいて得られた第２撮像データを有し、
前記映像モニタは、前記第１撮像データに基づく前記映像を表示する第１映像モニタと、前記第２撮像データに基づく前記映像を表示する第２映像モニタを有し、
前記結果モニタは、前記第１撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第１異物表示を前記第１映像に重ねて表示する第１結果モニタと、前記第２撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第２異物表示を前記第２映像に重ねて表示する第２結果モニタを有し、
前記第１映像モニタと前記第１結果モニタは、前記Ｘ線検査装置の上流側に並設され、
前記第２映像モニタと前記第２結果モニタは、前記Ｘ線検査装置の下流側に並設される異物検知システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、服飾または雑貨に異物が含まれている否かを検知する異物検知装置に関する。あるいは異物を検知する異物検知システムに関する。

【背景技術】

【0002】

服飾は、例えば靴や鞄などの装身具や衣類などである。雑貨は、日常生活に使用する小物などである。従来から、服飾・雑貨等の被検査物に含まれる異物を検知する異物検知装置が知られている。異物検知装置は、例えば、被検査物を搬送する搬送路とＸ線検査装置を有する。Ｘ線検査装置は、搬送路上の被検査物に上方向からＸ線を照射するＸ線源と、上方向からのＸ線を受けるセンサを有する。異物検知装置は、センサからの撮像データに基づく画像を表示するモニタを備える。作業者は、モニタに表示された画像を目視して、被検査物に異物が有るか否かを判断する。このようにして、被検査物に含まれる異物を検知する。

【0003】

しかしモニタに表示された画像に映し出される異物を作業者の目視に頼って検知すると、異物の有無の検知精度が低いことがあった。例えば、被検査物に異物が有るのに異物が無いと作業者が判断してしまう、若しくは被検査物に異物が無いのに異物が有ると作業者が判断してしまうことがあった。そこで特許文献１に開示されているように学習モデルを利用した異常検査システムも開発されている。例えば、異物の部分を黒色にし、その他の部分を白色にするマスク画像を利用したり、異物の無い背景画像を利用したりすることで、異物検出の精度を向上させている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第７０３４５２９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

そこで本開示でも異物を高い精度で検知ができる、あるいは検知精度を高めるための学習を容易にすることのできる服飾・雑貨用異物検知装置および異物検知システムを提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の１つの特徴は、服飾・雑貨に含まれる異物を検知する衣類・雑貨用異物検知装置に関する。異物検知装置は、衣類・雑貨を搬送する搬送路を有する。搬送路上の服飾・雑貨にＸ線源が第１方向と第２方向からＸ線を照射する。第１方向からのＸ線を第１センサが受ける。第２方向からのＸ線を第２センサが受ける。ＡＩ検査モデルファイルをファイル記憶部が記憶する。異物検出部がＡＩ検査モデルファイルを利用して、第１センサからの第１撮像データに基づいて異物を検出、または第２センサからの第２撮像データに基づいて異物を検出する。第１モニタが第１撮像データに基づく第１映像を表示する。第１結果モニタが第１モニタに並設されかつ第１撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第１異物表示を第１映像に重ねて表示する。第２モニタが第１モニタを視認できる場所から視認できる場所に設けられかつ第２撮像データに基づく第２映像を表示する。第２結果モニタが第２モニタに並設されかつ第２撮像データにおいて検出された異物の場所に関連する第２異物表示を第２映像に重ねて表示する。入力手段は、異物検出部が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される。異物情報メモリは、入力手段からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する。ＡＩ検査モデルファイルは、標準異物サンプル画像データに基づいて生成された初期モデルファイルまたは、異物情報メモリによって記憶された情報と第１撮像データと第２撮像データに基づいて初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルである。

【0007】

そのため服飾・雑貨に対して２方向から照射するＸ線に基づいて異物の有無が検知される。したがって１方向から照射するＸ線に基づいて異物の有無を検知する場合と比較すると、検知する異物の見落としや過検知を抑制できる。さらに、第１映像と、第１異物表示が重ねて表示された第１映像が並んで表示されるため、これら２つの第１映像を見比べることができる。そのため、第１モニタおよび第１結果モニタを比べることで異物検出部による異物の見落とし、および過検知を作業者が容易にできる。このことは第２映像においても同様である。さらに、異物検出部は、初期モデルファイル、または初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルを備えている。基本モデルファイルは、異物を見落としまたは過検知した第１撮像データまたは第２撮像データに基づいて学習（更新）されるため、以降において、同じ異物の見落としまたは過検知が抑制される。したがって、異物の有無の検知精度が向上する。また、学習も簡便にできる。

【0008】

本開示の他の特徴によると、ＡＩ検査モデルファイルは、モデルファイル作成プログラムを利用して外部装置によって生成される。そのため、検知精度の高いＡＩ検査モデルファイルを生成できる。また、外部装置によって生成されるため、ＡＩ検査モデルファイルの生成にあたって異物検知装置のユーザの関与を抑制できる。

【0009】

本開示の他の特徴によると、第１異物表示または第２異物表示は、異物の周囲を覆う枠であり、かつ点滅表示される。そのため、第１結果モニタまたは第２結果モニタを監視する作業者による異物の見落としを抑制できる。

【0010】

本開示の他の特徴によると、異物検出部は、第１撮像データまたは第２撮像データを領域分割することでピクセルにて表す画像を取得する。そして異物検出部は、画像内における異物として検出した連続する複数のピクセル数が閾値を超える際に異物として検出する。そのため、異物検出部による異物の有無の検知を簡便に実施できる。

【0011】

本開示の他の特徴は、服飾・雑貨用異物検知装置に利用する異物サンプルの情報を取得する異物情報として取得する方法に関する。異物情報取得方法では、樹脂製でかつ多面体のサンプル保持体の中に異物サンプルを挿入する。次に、搬送路に載置されて服飾・雑貨が搭せられる樹脂製のトレーもしくはトレーと同じ材質のサンプル用トレーにサンプル保持体を第１面が下になるように置く。そしてサンプル保持体にＸ線を照射する。次に、サンプル保持体を第２面が下になるようにトレーもしくはサンプル用トレーに置く。そしてサンプル保持体にＸ線を照射する。次に、サンプル保持体を第３面が下になるようにトレーもしくはサンプル用トレーに置く。そしてサンプル保持体にＸ線を照射する。次に、Ｘ線を受けるセンサからの信号に基づいて少なくとも３方向の異物サンプルの情報を異物情報として取得する。

【0012】

そのため、異物情報メモリに記憶する異物情報は、多面体の少なくとも３面を利用することで、少なくとも３方向からの視点で記憶される。したがって、異物情報メモリに記憶する異物情報が迅速かつ簡便に得られる。かくして異物情報に基づく異物検知の精度が向上する。

【0013】

本開示の他の特徴によると、服飾・雑貨用異物検知装置を含む異物検知システムは、外部装置からＡＩ検査モデルファイルがアップロードされるサーバを有する。書込み手段は、サーバからＡＩ検査モデルファイルがダウンロードされてＡＩ検査モデルファイルを服飾・雑貨用異物検知装置のファイル記憶部に書き込む。

【0014】

そのため、サーバに記憶のＡＩ検査モデルファイルを更新すると、服飾・雑貨用異物検知装置のファイル記憶部に記憶のＡＩ検査モデルファイルを更新できる。したがって、服飾・雑貨用異物検知装置の設置場所に出向くことなく、服飾・雑貨用異物検知装置に記憶のＡＩ検査モデルファイルをサーバを介して更新できる。ゆえに、ＡＩ検査モデルファイルの更新を簡便に実施できる。

【0015】

本開示の他の特徴によると、異物検知システムは、服飾・雑貨にＸ線を照射して撮像データを得るＸ線検査装置を有する。異物検出手段は、撮像データからＡＩ検査モデルファイルを利用して異物を検出する。映像モニタは、撮像データに基づく映像を表示する。結果モニタは、撮像データから検出された異物の場所に関連する異物表示を映像に重ねて表示する。入力手段は、異物検出部が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される。異物情報メモリは、入力手段からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する。ＡＩ検査モデルファイルは、外部装置によって生成された初期モデルファイル、または外部装置によって初期モデルファイルが更新された基本モデルファイルである。基本モデルファイルは、異物情報メモリによって記憶された情報と撮像データに基づいて初期モデルファイルが更新されることで生成される。

【0016】

そのため異物検出部は、初期モデルファイル、または初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルを備えている。基本モデルファイルは、異物を見落としまたは過検知した撮像データに基づいて学習（更新）されるため、以降において、同じ異物の見落としまたは過検知が抑制される。したがって、異物の有無の検知精度が向上する。また、学習も簡便にできる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】異物検知システムの構成概略図である。

【図2】服飾・雑貨用異物検知装置の正面図である。

【図3】服飾・雑貨用異物検知装置を含む異物検知システムのブロック図である。

【図4】サンプル保持体とトレーの斜視図である。

【図5】第１面を上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図6】第２面を上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図7】第３面を上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図8】第４面を上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図9】第５面を上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図10】第６面上にしたサンプル保持体を用いた異物サンプルのＸ線画像である。

【図11】異物をピクセルにて表した画像であり、異物無しの判定例を示している。

【図12】異物をピクセルにて表した画像であり、異物有の判定例を示している。

【図13】異物検知の作業手順を説明するフローチャート図である。

【図14】異物検知時の第１結果モニタに表示された画像の説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

本発明の好ましい実施形態を図面を参照して下記に詳しく説明する。説明中の同じ参照番号は、重複する説明をしないが、同じ機能を有する同じ要素を意味する。本発明の一つの実施の形態を図１～１７にしたがって説明する。以下の説明にあたって上下、左右の方向は、各図に示す上下、左右の方向である。

【0019】

［異物検知システム１］
図１、２に示すように異物検知システム１は、被検査物である服飾・雑貨に異物が混入されているか否かを検出するシステムである。被検査物の服飾は、例えばシャツ９０などの衣類、靴、鞄、手袋である。雑貨は、日用品に利用するものであって、文房具などである。異物検知システム１は、異物検知装置２とサーバ３０を備える。異物検知装置２は、Ｘ線検査装置２ａと、Ｘ線検査装置２ａに隣接しＸ線検査装置２ａからのデータに基づいて異物を検出する第１ワークステーション１１と、映像モニタ・入力手段でもある表示・入力部９を有する。第１ワークステーション１１は、通信回線３３を介してサーバ３０と接続される。また、異物検知システム１は、異物の有無を所定のツールで学習させるための第２ワークステーション４０を有する。第２ワークステーション４０は、アップロード等の必要時に第３通信回線３３を介してサーバ３０と接続される。

【0020】

［Ｘ線検査装置２ａ］
図１、２に示すようにＸ線検査装置２ａは、横長の直方体状をなす下側筐体３と、下側筐体３上に設けられ上方へ突出する上側筐体３ｄを備える。下側筐体３の右側面には、被検査物を受け入れる入口３ａが設けられる。下側筐体３の左側面には、被検査物を送り出す出口３ｂが設けられる。入口３ａと出口３ｂは、鉛製のカーテン（図示しない）でそれぞれ覆われている。

【0021】

図２、３に示すように下側筐体３の内部には、入口３ａと出口３ｂに亘って搬送路５が設けられる。搬送路５は、搬送ベルト５ａと、搬送ベルト駆動部５ｂと、搬送ベルト制御部５ｃを備える。搬送路５の上流側（入口３ａ側）には、搬送ベルト５ａと同一の高さ位置となるように第１ピンコンベヤ５ｄが設けられる。搬送路５の下流側（出口３ｂ側）には、搬送ベルト５ａと同一の高さ位置となるように第２ピンコンベヤ５ｅが設けられる。これによりシャツ９０を載せたトレー９１は、第１ピンコンベヤ５ｄ、搬送ベルト５ａ、第２ピンコンベヤ５ｅの順にスムーズに搬送される。搬送ベルト制御部５ｃが制御部７から指令を受け、搬送ベルト駆動部５ｂの動作を制御する。搬送ベルト駆動部５ｂが搬送ベルト５ａを駆動させる。

【0022】

図２に示すようにＸ線検査装置２ａには、照射部６が収納されている。照射部６は、Ｘ線を照射するＸ線源６ａ、第１発光部６ｂ、第１受光部６ｃ、第２発光部６ｄ、第２受光部６ｅおよび照射制御部６ｆを備える。図３に示す照射制御部６ｆは、Ｘ線を照射するＸ線照射時間や、Ｘ線強度など細かな設定を含む指令を制御部７から受け、Ｘ線源６ａから照射されるＸ線を制御する。

【0023】

図２に示すようにＸ線源６ａは、鉛直下方である第１方向ａと、鉛直下方に対して所定の角度θ（５～３０°で、例えば２０°）傾斜した第２方向ｂにＸ線を発する。なおＸ線源６ａは、第１方向ａのＸ線源と第２方向ｂのＸ線源を別個に備えても良いし、１つであっても良い。そのためシャツ９０は、２方向（第１方向ａ、第２方向ｂ）からのＸ線が照射される。第１方向ａのＸ線を第１発光部６ｂが受けて発光する。

【0024】

第２方向ｂのＸ線を第２発光部６ｄが受けて発光する。第１発光部６ｂと第２発光部６ｄが発する光を図３に示す受光部６ｃ、６ｅが受ける。受光部６ｃ、６ｅは、受光した光の量に応じた信号（第１撮像データ、第２撮像データ）を制御部７に発信する。第１発光部６ｂ、第１受光部６ｃが、第１センサに相当する。第２発光部６ｄ、第２受光部６ｅが、第２センサに相当する。

【0025】

図３に示すようにＸ線検査装置２ａには、制御部７、記憶部８、制御盤４、警報装置１９が設けられている。Ｘ線検査装置２ａは、制御部７により中央管理され、各構成要素は制御部７の指令に基づいて実行される。制御部７は、１つまたは複数のＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等の演算処理装置を有し記憶部８に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、様々の情報処理、制御処理を実行する。

【0026】

図３に示す記憶部８は、制御部７が実行する様々の情報処理、制御処理のプログラムを記憶する。制御部７は、照射部６、搬送路５、表示・入力部９等と電気的に接続される。制御盤４は、上側筐体３ｄの表面の上部に設けられている。制御盤４は、電流計４ｂ、電圧計４ｃ、各種のスイッチ４ｄを備えている。作業者８０は、電流計４ｂおよび電圧計４ｃを目視でき、各種のスイッチ４ｄを操作できる。

【0027】

図１に示すように警報装置１９は、上側筐体３ｄの上面に設けられている。警報装置１９は、例えばライトであって、Ｘ線の漏洩時、Ｘ線検査装置２ａの扉の閉め忘れ、カバーの脱落、入口３ａ、出口３ｂの鉛製のカーテンの欠損等を検出すると所定の光を発する。あるいはスピーカであって、所定の音声、警告音を発する。警報装置１９は、作業者８０の正面に位置するため、警報装置１９が発する光、音声および警告音を作業者８０が見落とし、聞き逃しすることを抑制できる。制御部７は、搬送路５、照射部６、記憶部８、制御盤４とそれぞれ電気的に接続されている。

【0028】

図３に示すように表示・入力部９は、複数、例えば４つのモニタを備える。例えば、第１モニタ９ａ、第１結果モニタ９ｂ、第２モニタ９ｃ、第２結果モニタ９ｄを備える。これら各モニタ９ａ～９ｄは、タッチ操作を受け入れるタッチ式のモニタであって、表示機能と入力機能（画面のタッチを受け入れる機能）を備える。第１モニタ９ａと第２モニタ９ｃ、第１結果モニタ９ｂと第２結果モニタ９ｄは、第１ワークステーション１１と電気的に接続されている。。

【0029】

図１に示すように第１モニタ９ａは、上側筐体３ｄの右側部の下方にアーム状の取付部材９ｅを介して取り付けられる。第１結果モニタ９ｂは、上側筐体３ｄの右側部の上方にアーム状の取付部材９ｅを介して取り付けられる。そのため、第１モニタ９ａと第１結果モニタ９ｂは、上下に並設されている。第２モニタ９ｃは、上側筐体３ｄの左側部の下方にアーム状の取付部材９ｅを介して取り付けられる。第２結果モニタ９ｄは、上側筐体３ｄの左側部の上方にアーム状の取付部材９ｅを介して取り付けられる。そのため、第２モニタ９ｃと第２結果モニタ９ｄは、上下に並設されている。また、各モニタ９ａ～９ｄは、同一の画面サイズである。

【0030】

そのため、作業者８０は大きく目線移動することなく、第１モニタ９ａと第１結果モニタ９ｂに映し出される映像を見比べることができる。したがって、両モニタ９ａ、９ｂに映し出される映像を簡便に見比べることができる。このことは、第２モニタ９ｃと第２結果モニタ９ｄにおいても同様である。第１モニタ９ａと第２モニタ９ｃは、第１受光部６ｃ、第２受光部６ｅからの信号に基づいたＸ線画像を表示する。第１結果モニタ９ｂと第２結果モニタ９ｄは、第１ワークステーション１１の制御部１２の画像生成部１３が生成したシャツ９０のＸ線画像を表示する。作業者８０は、４つの９ａ～９ｄを同時に視認できる。

【0031】

なお、第１モニタ９ａ、第１結果モニタ９ｂは、２つの独立したモニタで構成されることなく、１つのモニタで上下または左右に画面を２分割に表示しても構わない。このことは、第２モニタ９ｃ、第２結果モニタ９ｄにおいても同様である。また、第１モニタ９ａ～第２結果モニタ９ｄは、４つの独立したモニタで構成されることなく、１つのモニタで上下左右に画面を４分割に表示しても構わない。

【0032】

［第１ワークステーション１１］
図１に示す第１ワークステーション１１は、Ｘ線検査装置２ａからの画像データ（第１撮像データ、第２撮像データ）を解析するものである。第１ワークステーション１１は、解析装置本体１１ａを備える。解析装置本体１１ａへの入力は、第１モニタ９ａ、第２モニタ９ｃの入力機能により実施される。図３に示すように、第１ワークステーション１１は、制御部１２、異物情報メモリ１７、記憶部２１、送受信部２３（受信手段）を備える。第１ワークステーション１１は、制御部１２により中央管理され、各構成要素は制御部１２の指令に基づいて実行される。

【0033】

図３に示す制御部１２は、１つまたは複数のＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等の演算処理装置を有し記憶部２１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、様々の情報処理、制御処理を実行する。また、制御部１２は、画像生成部１３、異物検出部１４（異物検出手段）、異物表示付与部２０、ＡＩ動作結果データ生成付与手段２２、書込み手段２４を備える。画像生成部１３は、Ｘ線検査装置２ａの第１受光部６ｃ、第２受光部６ｅからの信号（第２撮像データ）を受信して、Ｘ線照射画像を生成する。

【0034】

図３に示す異物検出部１４は、演算部１５と、ファイル記憶部２５を備える。演算部１５は、１つまたは複数のＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等の演算処理装置を有しＡＩ検査モデルファイル１６を読み出して実行する。ファイル記憶部２５には、ＡＩ検査モデルファイル１６が記憶されている。ＡＩ検査モデルファイル１６は、異物検知を行うＡＩ頭脳ファイルであり、標準異物サンプル画像データに基づいて生成された初期モデルファイルに、第１撮像データと第２撮像データから、第２ワークステーション４０を操作するオペレータにより選択された画像ファイル群に基づいて追加学習し生成されたＡＩ検査モデルファイルファイルである。ＡＩ検査モデルファイル１６は、モデルファイル作成プログラムを利用して第２ワークステーション４０によって生成される。ＡＩ検査モデルファイル１６には、第１撮像データおよび第２撮像データ等の画像データを含まれない。

【0035】

異物検出部１４は、第１受光部６ｃからの第１撮像データまたは第２受光部６ｅからの第２撮像データとファイル記憶部２５のＡＩ検査モデルファイル１６に基づいて異物を検出する。異物情報メモリ１７は、異物検出部１４が異物を見落としまたは異物を過検知した第１撮像データまたは第２撮像データを記憶する。第１撮像データまたは第２撮像データは、画像データとＡＩ動作結果データを含む。ＡＩ動作結果データは、画像ファイル名、AI検査モデルファイル名、閾値、検査ラベル、塊ピクセル数、検出した塊の外接矩形、検査タイプ（0:アパレル、1:靴）、検査結果（0:OK、1:NG）、異物有無（0:異物なし、1:異物あり）、検査速度（msec）、検査除外エリア（左端、上部、右端、下部からのオフセット値）等の情報を含む。

【0036】

図３に示す異物表示付与部２０は、異物検出部１４により異物が検出された第１撮像データまたは第２撮像データにおいて、異物に関連するように異物の周囲を覆い、好ましくは点滅表示する四角枠状の第１異物表示９２、第２異物表示（図示しない）をそれぞれ付与する。これら両異物表示９２には、所定の色（赤、黄等）が付される。そのため、作業者８０は撮像データの中から異物を容易に認識できる。

【0037】

図３に示す記憶部２１は、制御部１２が実行する様々の情報処理、制御処理のプログラムを記憶する。送受信部２３は、インターネットを経由して（第３通信回線３３を介して）制御部１２とサーバ３０を信号の送受信を可能に電気的に接続する。なお送受信部２３は、信号の送受信を有線に限らず、無線で行っても良い。ＡＩ動作結果データ生成付与手段２２は、異物の見落としや過検知が生じた画像データ（第１撮像データ、第２撮像データ）を区別するＡＩ動作結果データ（異物有無（0:異物なし、1:異物あり）など）を生成付与する。

【0038】

図３に示す書込み手段２４は、サーバ３０からの送受信部２３を介した信号に基づいてＡＩ検査モデルファイル１６をファイル記憶部２５に書き込む（記憶させる）。制御部１２は、記憶部２１、異物情報メモリ１７、送受信部２３とそれぞれ電気的に接続されている。第１ワークステーション１１は、第１通信回線３１、第２通信回線３２を介してＸ線検査装置２ａ、表示・入力部９とそれぞれ電気的に接続されている。第２通信回線３２は、例えば４本のディスプレイケーブルおよびＵＳＢケーブルである。

【0039】

［サーバ３０］
図１に示すようにサーバ３０は、インターネット回線（第３通信回線３３）を通じて例えばＸ線検査装置２ａと異なる場所（例えば、クラウド上）に設定される。サーバ３０は、サーバ本体３０ａのみを備える。サーバ３０は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えば汎用のコンピュータである。サーバ３０は、第１ワークステーション１１に記憶する異物検出部１４のＡＩ検査モデルファイル１６を保存可能である。

【0040】

サーバ３０は、以下の３つの機能（第１機能～第３機能）を有する。第１機能は、第１ワークステーション１１の動作の認証機能である。すなわち、異物検知システム１の管理者に許可された所定のユーザのみが第１ワークステーション１１を使用できるようにサーバ３０に認証機能を備える。

【0041】

第２機能は、第２ワークステーション４０で生成されたＡＩ検査モデルファイル１６がアップロードされ、アップロードされたＡＩ検査モデルファイル１６をインターネット経由（第３通信回線３３）で第１ワークステーション１１にダウンロードする機能である。すなわち、第１ワークステーション１１にＡＩ検査モデルファイル１６を遠隔インストールできる機能である。これにより、ＡＩ検査モデルファイル１６を簡便に更新（バージョンアップ）できる。

【0042】

第３機能は、第１ワークステーション１１のＡＩ動作結果データを共有できる機能である。ＡＩ動作結果データとは、画像ファイル名、AI検査モデルファイル名、閾値、検査ラベル、塊ピクセル数、検出した塊の外接矩形、検査タイプ（0:アパレル、1:靴）、検査結果（0:OK、1:NG）、異物有無（0:異物なし、1:異物あり）、検査速度（msec）、検査除外エリア（左端、上部、右端、下部からのオフセット値）等の情報を含むファイルで、第１撮像データおよび第２撮像データに、ＡＩ動作結果データが所定のファイル形式（例えば、ＣＳＶ形式）で生成され、異物を見落としまたは過検知した際に、作業者８０が第１結果モニタ９ｂまたは第２結果モニタ９ｄにタッチすることで、そのＡＩ動作結果データの一部として異物見落としまたは過検知した記録が保存される。すなわち、この第３機能は、ＡＩ動作結果データを所定のファイル形式（例えば、ＣＳＶ形式）で収集する機能である。これにより、Ｘ線検査装置２ａの作業者８０が見落としまたは過検知と判定した第１撮像データおよび第２撮像データのみを簡便に特定できる。また、例えば１か月あたりの見落としまたは過検知の数を簡便に把握できる。また、異物の見落としまたは過検知の履歴を簡便に把握できる。また、これらの結果をインターネット上で共有できる。

【0043】

［第２ワークステーション４０］
第２ワークステーション４０は、Ｘ線検査装置２ａ、第１ワークステーション１１とは異なる場所（遠方）に配置されており、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えば汎用のコンピュータである。第２ワークステーション４０は、ＡＩモデルファイル作成プログラムを有する。ＡＩモデルファイル作成プログラムとは、異物検知を行うＡＩ頭脳ファイルであるＡＩ検査モデルファイルを、第１撮像データおよび第２撮像データによりＡＩ学習またはＡＩ追加学習し、ファイル生成またはファイル更新生成するプログラムである。

【0044】

初期モデルファイルは、第２ワークステーション４０を操作するオペレータの操作により、モデルファイル作成プログラムを利用して標準異物サンプル画像データに基づいて生成される。標準異物サンプル画像データは、後述する取得方法によって外部で作成され、例えばＨＤＤ等の記憶媒体に記憶させたものを取り込んで取得する。オペレータは、初期モデルファイルを生成する際、使用する標準異物サンプル画像データを自身の経験や知見に基づいて選択し、この選択した標準異物サンプル画像データのみを使用する。

【0045】

基本モデルファイルは、第２ワークステーション４０を操作するオペレータの操作により、モデルファイル作成プログラムを利用して第１撮像データおよび第２撮像データに基づいてＡＩ検査モデルファイルを随時更新して生成される。ここでの第１撮像データおよび第２撮像データは、異物を見落としまたは過検知したものである。第１撮像データおよび第２撮像データは、外部で作成され、例えばＨＤＤ等の記憶媒体（この例では、第１ワークステーション１１の異物情報メモリ１７）に記憶させたものを取り込んで取得する。また、オペレータは、基本モデルファイルを生成する際、使用する第１撮像データおよび第２撮像データを自身の経験や知見に基づいて選択し、選択した第１撮像データおよび第２撮像データのみを使用する。

【0046】

このようにオペレータ自身の経験や知見に基づいた画像データのみを使用してＡＩ検査モデルファイル１６を生成するため、生成されるＡＩ検査モデルファイル１６の異物の検知精度が向上する。また基本モデルファイルは、初期モデルファイルを更新（学習）したＡＩ検査モデルファイルである。そのため、以降において、この基本モデルファイルを使用して異物を検査すると、同一の異物を見落としまたは過検知することがない。したがって、新たに基本モデルファイルを更新生成するごとに、異物の検知精度が向上する。この基本モデルファイルの新たな生成を、定期的（例えば、１か月ごと）に行う。すなわち、定期的に基本モデルファイルを学習（再学習）する。なお、第２ワークステーション４０とサーバ３０を統合して１つのワークステーションとして稼働させても構わない。

【0047】

［標準異物サンプル画像の取得方法（異物サンプル情報取得方法）］
標準異物サンプル画像の取得手順を説明する。予め、図４に示すように予め採取したサンプル保持体５１を準備する。サンプル保持体５１は、例えば１辺が４ｃｍ程度の直方体状のメラミンスポンジである。あるいは多面体のスポンジ、発泡樹脂体でも構わない。異物のサンプルの一例として、割れたクリップ５０が挙げられる。異物のサンプルは、優先順位を付けて学習させることが好ましい。これにより学習をし忘れることを防止できる。例えば、ガラス片、針、カッターの刃、安全ピン、釘、ねじ等、異物混入で人体へ影響があると思われる異物を第１優先に学習させる。工場のミスで混入、あるいは作業者のうっかりミスによる混入するもの、例えばはさみ、ペン、パッキンテープ等を第２優先に学習させる。大きさの小さい異物、例えば砂粒等を第３優先に学習させる。

【0048】

図４に示すようにサンプル保持体５１は、第１面５２から内部に向けてスリット５８が形成されている。次に、サンプル保持体５１のスリット５８にクリップ５０を挿し込む。サンプル保持体５１をトレー９１（トレー９１と同じ材質のサンプル用トレー）に載せる。サンプル保持体５１の６面にＸ線をそれぞれ照射して、Ｘ線照射画像をそれぞれ取得するために、まず、サンプル保持体５１の第１面５２が上、すなわち第２面５３が下になるようにサンプル保持体５１をトレー９１に載せ、第１面５２からＸ線を照射する。

【0049】

同様に、サンプル保持体５１の第２面５３、第３面５４、第４面５５、第５面５６、第６面５７が上、すなわち第１面５２、第４面５５、第３面５４、第６面５７、第５面５６が下になるようにサンプル保持体５１をトレー９１にそれぞれ載せ、第２面５３、第３面５４、第４面５５、第５面５６、第６面５７からＸ線をそれぞれ照射する。すると、図５～１０に示すように、６枚のＸ線照射画像が取得される。なお、Ｘ線照射画像にサンプル保持体５１そのものが映り込み難いので、６方向からの鮮明なＸ線照射画像を取得できる。この取得した６枚のＸ線照射画像を品目（この場合、クリップ５０）に対応付けて第２ワークステーション４０に記憶させる。

【0050】

このようにして標準異物サンプル画像を取得できる。なお、検知したい異物ごとに、この標準異物サンプル画像を取得しておく。また、同一種類の異物であっても、形状、サイズ等が異るものを、さらに品目を区別して第２ワークステーション４０に記憶させておく。そうすると、数千点～数万点の標準異物サンプル画像が出来上がる。

【0051】

［ＡＩ動作結果データの生成付与］
異物検出部１４において異物の検知を行う際、異物が見落としまたは過検知される場合がある。その場合、異物が見落としまたは過検知された第１撮像データおよび第２撮像データ（画像データ）に対して、ＡＩ動作結果データの一部として、異物有無（0:異物なし、1:異物あり）が記録される。この異物有無（0:異物なし、1:異物あり）記録は、作業者８０による第１結果モニタ９ｂ、第２結果モニタ９ｄの画面のタッチ操作にて行われる。例えば、異物検出部１４に異物が見落としまたは過検知された場合、作業者８０は第１結果モニタ９ｂ、第２結果モニタ９ｄの画面をタッチする。すると、このタッチした画面に対応する画像データに付与されるＡＩ動作結果データの一部にＡＩ動作結果データ生成付与手段２２によって付与される。

【0052】

このＡＩ動作結果データが付与された画像データが異物情報メモリ１７に蓄積される。この異物情報メモリ１７は、例えばＨＤＤ等であるため、この異物情報メモリ１７を外部装置である第２ワークステーション４０に搬送して接続できる。第２ワークステーション４０でＡＩ動作結果データが付与された画像データが読み取られ、読み取られた画像データのうち、第２ワークステーション４０のオペレータが選別したものだけが、基本モデルファイルの生成に使用（ピックアップ）される。

【0053】

［異物検知の作業手順］
次に、図１３を参照して異物検知の作業手順を説明する。この異物検知として、シャツ９０に混入された異物を検知する例を説明する。作業者８０は、異物検知装置２を起動させる（Ｓ１）。なお、サーバ３０は、通常、常時起動している。次に、作業者８０は、第１ワークステーション１１からサーバ３０にアクセスして認証を得る（Ｓ２）。作業者８０には、予め、アクセスするための、ＩＤ、パスワード等がサブスクリプション契約等で付与されている。

【0054】

初期設定の際、あるいは更新が必要な際に、作業者８０は、サーバ３０から最新のＡＩ検査モデルファイル１６を第１ワークステーション１１にダウンロードする（Ｓ３）。ダウンロードされた最新のＡＩ検査モデルファイル１６は、第１ワークステーション１１の異物検出部１４のファイル記憶部２５に書込み手段２４により書き込み記憶される。更新が不要な場合は、Ｓ３の工程はスキップされる。次に、作業者８０は、制御盤４を操作して搬送ベルト５ａを起動させる（Ｓ４）。次に、作業者８０は、シャツ９０を載せたトレー９１を第１ピンコンベヤ５ｄに置く（Ｓ５）。

【0055】

図１，１３を参照するように、次に作業者８０は、トレー９１を第１ピンコンベヤ５ｄから搬送ベルト５ａ（搬送路上）へ載せる（Ｓ６）。次に、作業者８０は、シャツ９０を載せたトレー９１をＸ線検査装置２ａの入口３ａから搬入する（Ｓ７）。搬送ベルト５ａによってトレー９１がＸ線源６ａの下方に到達すると、シャツ９０に第１方向ａと第２方向ｂからＸ線がそれぞれ照射される（Ｓ８）。それぞれ照射されたＸ線は、シャツ９０を透過し、搬送ベルト５ａの下方にある両発光部６ｂ、６ｄに到達する。

【0056】

両発光部６ｂ、６ｄは、その到達したＸ線の量に応じてそれぞれ発光する。第１受光部６ｃ、第２受光部６ｅは、その発光した光をそれぞれ受光する。

【0057】

第１モニタ９ａには、第１受光部６ｃから受光した光の量に応じた信号に基づいて第１方向ａからのシャツ９０のＸ線照射画像（第１映像）が表示される（Ｓ９）。この画像には、異物としてクリップ５０が表示される。そのため作業者８０は、クリップ５０が表示されたＸ線照射画像を見ることができる。したがって作業者８０は、シャツ９０に混入されているクリップ５０を認識できる（Ｓ１０）。

【0058】

同様に、第２モニタ９ｃには、第１受光部６ｃから受光した光の量に応じた信号に基づいて第２方向ｂからのシャツ９０のＸ線照射画像（第２映像）が表示される（Ｓ９）。この画像には、異物として２０°傾斜した状態のクリップ５０が表示される。そのため作業者８０は、２０°傾斜した状態のクリップ５０が表示されたＸ線照射画像を見ることができる。したがって作業者８０は、シャツ９０に混入されている２０°傾斜した状態のクリップ５０を認識できる（Ｓ１０）。

【0059】

同時に、制御部１２の画像生成部１３は、両受光部６ｃ、６ｅで受光した光からシャツ９０のＸ線照射画像をそれぞれ生成する。そして、制御部１２の異物検出部１４は、Ｘ線照射画像から異物の有無を検知する。この場合、異物検出部１４は、クリップ５０を認識するため、異物表示付与部２０がクリップ５０の周囲を囲う第１異物表示９２、第２異物表示を付与する。

【0060】

なお、異物検出部１４は、第１撮像データまたは第２撮像データを領域分割することでピクセルにて表す画像を取得し、画像内における異物として検出した連続する複数のピクセル数が閾値を超える際に異物として検出する。取得したピクセルにて表す画像において、縦、横、斜めで繋がるものを１つの塊とみなす。例えば、閾値を「５」と設定する。なお、閾値は、任意に設定変更可能である。

【0061】

すると、図１１に示されるようなピクセル６０の塊は、「４」つのピクセル６０を有する。すなわち、ピクセル６０が「４」である。この場合、異物検出部１４は、ピクセル６０の数が閾値より小さいので異物無と判定する。一方、図１２に示されるようなピクセル６０の塊は、「７」つのピクセル６０を有する。すなわち、ピクセル６０が「７」である。この場合、異物検出部１４は、ピクセル６０の数が閾値より大きいので異物有と判定する。このようにして異物検出部１４は異物の有無を検出する。異物検出部１４は、上記の判定に加え、ピクセル６０の塊の形状で異物か否かの判定をしても良い。

【0062】

第１結果モニタ９ｂには、第１方向ａからのシャツ９０のＸ線照射画像が表示される（Ｓ９）。この画像には、異物としてクリップ５０が表示される。その際、クリップ５０の周囲を囲うように第１異物表示９２が付与されている（図１４参照）。そのため作業者８０は、第１異物表示９２が付与されたＸ線照射画像を見ることができる。したがって作業者８０は、第１異物表示９２の点滅表示に気づくため、シャツ９０に混入されているクリップ５０を確実に認識できる（Ｓ１０）。なお、第１結果モニタ９ｂに表示されるＸ線照射画像は、第１モニタ９ａに表示されるＸ線照射画像に第１異物表示９２を付与したものである。

【0063】

同様に、第２結果モニタ９ｄには、第２方向ｂからのシャツ９０のＸ線照射画像が表示される（Ｓ９）。この画像には、異物として２０°傾斜した状態のクリップ５０が表示される。その際、クリップ５０の周囲を囲うように第２異物表示が付与されている。そのため作業者８０は、第２異物表示が付与されたＸ線照射画像を見ることができる。したがって作業者８０は、第２異物表示の点滅表示に気づくため、シャツ９０に混入されているクリップ５０を確実に認識できる（Ｓ１０）。なお、第２結果モニタ９ｄに表示されるＸ線照射画像は、第２モニタ９ｃに表示されるＸ線照射画像に第２異物表示を付与したものである。

【0064】

次に、搬送ベルト５ａに載せられたトレー９１が異物検知装置２の出口３ｂから排出される（Ｓ１１）。作業者８０は、シャツ９０を取り出して異物を確認する（Ｓ１２）。これら一連の作業により、作業者８０は、シャツ９０に混入された異物を検知できる。

【0065】

また、上述した一連の作業において、第１モニタ９ａに異物としてのクリップ５０が表示されているにも関わらず、第１結果モニタ９ｂに第１異物表示９２が付与されていない場合も考えられる。すなわち、異物検出部１４が異物を見落としている場合も考えられる。その場合、作業者８０は、上述したように第１結果モニタ９ｂの画面をタッチする（入力する）。すると、第１ワークステーション１１のＡＩ動作結果データ生成手段２２は、このタッチに対応した第１撮像データにＡＩ動作結果データファイルを生成付与する。この生成付与されたＡＩ動作結果データファイルと第１撮像データが異物情報メモリ１７に蓄積される。

【0066】

これとは逆に、シャツ９０に異物が混入されていないのにも関わらず、異物検出部１４が間違って異物として検出し、異物表示付与部２０が第１異物表示９２を付与する場合も考えられる。すなわち、異物検出部１４が異物を過検知している場合も考えられる。その場合、作業者８０は、上述したように第１結果モニタ９ｂの画面をタッチする（入力する）。すると、第１ワークステーション１１のＡＩ動作結果データ付与手段２２は、このタッチに対応した第１撮像データにＡＩ動作結果データを生成付与する。この生成付与されたＡＩ動作結果データが付与および第１撮像データが異物情報メモリ１７に蓄積される。これら蓄積された第１撮像データは、定期的に（例えば１か月ごとに）第２ワークステーション４０へ搬送される。

【0067】

なお、第１モニタ９ａと第２モニタ９ｃでは、Ｘ線源６ａからのＸ線の照射角度が２０°相違したＸ線照射画像が表示されている。そのため、第１モニタ９ａでは見えなかった異物が第１結果モニタ９ｂで見えることもあり、その逆もある。したがって、異物の見落としを抑制できる。このことは、第１結果モニタ９ｂと第２結果モニタ９ｄにおいても同様である。

【0068】

また、Ｘ線検査装置２ａにおいて、Ｘ線の照射に関する電圧は所定値に設定される。この電圧を変えることで、例えば２５６階層のグレースケールのレンジが変わる。閾値の変更時に、電圧による差が少なくなるような電圧が好ましい。ブライトネス変更では、グレースケールのレンジが変わらない。そのため、画面の明るさは、電圧の調整では行わない。例えば第１所定電圧以下では、プラスチックなど金属以外の異物と衣類が折り重なった部分のグレースケール値の差が少なくなる。第１所定電圧より高い第２所定電圧では、ブライトネス調整によっては、画像がホワイトアウトすることがある。また、Ｘ線の照射強度が高いとＸ線センサの寿命が短くなることがある。

【0069】

第１異物表示９２、第２異物表示の点滅の有無および色は、作業者８０の目が疲れないように任意に設定可能である。警報装置１９が報知する光、音声、警告音は、ＯＮ－ＯＦＦの設定可能である。異物検出部１４の異物の判定に領域分割を使用する。縦横斜めで異物として検出した隣接したピクセル数に閾値を設定し、異物検出部１４はそのピクセル数（閾値）で異物判定の処理を実行する。

【0070】

異物検知装置２は、服飾・雑貨等の対象物を選択可能となっている。選択した対象物に応じてＡＩ検査モデルファイル１６を読み出す構成でもよい。対象物は１つでも複数でもよい。検査対象別に選べるＡＩの選定を行ってよい。Ｘ線照射画像のコントラストを変更すると作業者８０が見やすくなる。Ｘ線ラインセンサの境界の調整も可能である。サーバ３０により各種のＸ線照射画像のファイル管理を行い、Ｘ線検査用の報告書の作成機能を備えている。ＡＩで異物の位置情報を判定する。第１モニタ９ａ、第１結果モニタ９ｂの２画面のうち下画面で異物を特定し、白黒の画面上であるため、形状等の把握がしやすくなっている。

【0071】

第１ワークステーション１１のサブスクリプション契約の認証に期限を設けても構わない。また、第１ワークステーション１１のメンテナンス期限を設定しても構わない。認証システム、サーバ３０、基本モデルファイルのバージョンアップが可能である。

【0072】

６面体のサンプル保持体５１（樹脂保持体）は、直方体であり、3.2cm×4cm×4cm程度でもよい。サンプル保持体５１にスリット５８を付け異物を挿している。６面からＸ線をそれぞれ照射することで、６方向からのデータを得ることができる。ポリエチレンまたはウレタントレイとサンプル保持体５１はＸ線画像上で似た映像である。そのため、うっすらと線が現れる程度でＡＩ学習には影響がない。Ｘ線検査で発見すべき異物を作成し、もしくは現物を調達してサンプル保持体５１の中に埋め込む。サンプル保持体５１に異物を入れ撮影すると１つの異物で６つの形状の撮影ができる（面積の違う異物が得られる）。

【0073】

基本モデルファイルを再学習するときに、実際の作業で検知不良、異物の検知をしたもの、正常なものを（ＡＩ）で学習し補正する。補正時に、ＡＩで学習した精度確認のために、作成した異物の優先度の高いものを使用し、検知精度低下がないか確認する。作成した異物の優先度は、現場の頻度、人体への危険度で順位をつける。ＡＩの学習優先度で、初期モデルファイルのみ異物リストを作成する。基本となるＮＧ（混入の可能性のある異物全般）と、ＯＫ（全く混入のない衣料品）を学習させた初期モデルを作成する。例えば、40,000件ほどの画像を検査し、その中で発生した過検知や見逃しなどを追加で学習させておく。初期モデル学習に順位を付けておく。はさみ、ペン、パッキンテープは高い順位とする。ジーパンを加工する際に利用する砂粒は低い順位とする。学習データを利用してプログラムを実行する。

【0074】

ＡＩの初期モデルファイルの学習として、異物混入で、人体に危害を与える可能性が高い標準異物を学習させておく。工場の事故で発生するものまで実施する。作業者のうっかりによる異物混入を学習した物の順番で学習させておく。学習順位は、検出したい異物の優先順位から決定し、優先順位の高い上位の異物検出物の学習忘れを回避する。ＡＩの学習手順と優先度において、優先度高、優先度中がある場合、優先度高は、ＡＩ学習済みである。優先度高に対する影響を排除するために、優先度中の学習の条件等の変更を行い、検知精度を上げるように進める。これらの操作を繰り返し行うことで、ＡＩ初期モデルファイルとする。

【0075】

基本モデルファイルは、初期モデルファイルを実際の検査作業で使用し初期モデルファイルの改編をモデルファイル作成プログラムで行ったファイルである。基本モデルファイルは、実際の検査作業を実施して生成された第１撮像データと第２撮像データから、モデルファイル作成プログラムのオペレータが選択した学習データを元に生成され、実際に発生した異物をデータとしてＡＩに学習させ精度をあげたものである。実際の検査作業で見逃しが発生した場合を想定すると、画像（見逃し画像）で異物Ａを見逃す。１．現物の正常画像数枚、異物Ａの画像（見逃し画像）で、ＡＩの学習を行う。２．学習後、異物Ａの検知が可能かを確認する。３．異物サンプルの優先度高から、ＡＩ学習後の検知精度の確認を行う。学習した異物以外の精度低下がないかの確認のため３の工程は、人工異物の優先度高から実施することができ、ＡＩの学習後の、誤作動の確認に用いることができる。

【0076】

追加学習にあたっては、第１方向のＸ線照射画像、第２方向のＸ線照射画像の両方とも見逃した場合を「見逃し」とする。今の検査モデルは、粒状の小さな異物はかなり検出精度が高くなる。しかし、逆に大きな異物（釘、ネジ、カッター片）は形によっては見逃しが発生することもある。これは正常品として学習している服の付属品（ボタン、ホック、ファスナー、バックル）が写る角度によっては大きな異物に近い形をしている場合が多々あるためである。

【0077】

大きな異物は、第１モニタ９ａ、第２モニタ９ｃで一目でわかるので万が一の見逃しも受け入れる。ＡＩは人目につきにくい小さな異物に強いというアプローチである。品目で色分け表示も可能である。例えばシャツ９０のボタン数を検出しボタン忘れ防止にも適用可能である。またハイヒール内の釘が折れていないかの確認にも適用可能である。この場合、釘の正常状態を判定すればよく、閾値を設けることで判別可能である。

【0078】

異物・混入とは、検査対象製品に混入した不要物のことである。過検知とは、本来問題のない部分にＡＩが異物反応を見せることである。すなわち、本来問題のない部分にＡＩが異物反応を見せることを指している。見逃しとは、異物が混入しているにもかかわらずＡＩが見つけられなかったことである。ＡＩモデル（プログラム、異物情報、閾値を含む）とは、学習済み状態のＡＩの頭脳部分を保存したものである。学習ツールを使い、Ｘ線画像を使って「異物」部分や「正常」部分を学習させた結果を出力したファイルも記憶できる。内部的にはどの画像のどの部分を学習したかも記憶している。

【0079】

以上のような異物検知システム１によれば、シャツ９０に対して第１方向ａと第２方向ｂの２方向から照射するＸ線に基づいて異物の有無が検知される。したがって１方向から照射するＸ線に基づいて異物の有無を検知する場合と比較すると、検知する異物の見落としや過検知を抑制できる。さらに、第１方向ａからのシャツ９０のＸ線照射画像と、このＸ線照射画像に第１異物表示９２が重ねて表示されたＸ線照射画像が上下に並んで表示されるため、これら２つのＸ線照射画像見比べることができる。そのため、第１モニタ９ａおよび第１結果モニタ９ｂを比べることで異物検出部１４による異物の見落とし、および過検知を作業者８０が容易にできる。このことは第２方向ｂからのシャツ９０のＸ線照射画像においても同様である。さらに、異物検出部１４は、初期モデルファイル、または初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルを備えている。基本モデルファイルは、異物を見落としまたは過検知した第１撮像データまたは第２撮像データに基づいて学習（更新）されるため、以降において、同じ異物の見落としまたは過検知が抑制される。したがって、異物の有無の検知精度が向上する。また、学習も簡便にできる。

【0080】

さらに、ＡＩ検査モデルファイル１６は、モデルファイル作成プログラムを利用して第２ワークステーション４０によって生成される。そのため、検知精度の高いＡＩ検査モデルファイルを生成できる。また、第２ワークステーション４０によって生成されるため、ＡＩ検査モデルファイル１６の生成にあたって異物検知装置２のユーザの関与を抑制できる。

【0081】

さらに、第１異物表示９２または第２異物表示は、異物の周囲を覆う枠であり、かつ点滅表示される。そのため、第１結果モニタ９ｂまたは第２結果モニタ９ｄを監視する作業者８０による異物の見落としを抑制できる。

【0082】

さらに、異物検出部１４は、第１方向ａからのＸ線照射画像または第２方向ｂからのＸ線照射画像を領域分割することでピクセルにて表す画像を取得する。そして異物検出部１４は、画像内における異物として検出した連続する複数のピクセル数が閾値を超える際に異物として検出する。そのため、異物検出部１４による異物の有無の検知を簡便に実施できる。

【0083】

さらに、服飾・雑貨用異物検知装置２に利用する標準異物サンプル画像データを取得する異物情報取得方法に関する。異物情報取得方法では、樹脂製でかつ６面体のサンプル保持体５１の中に異物サンプル（例えばクリップ５０）を挿入する。次に、搬送路５に載置されてシャツ９０が載せられる樹脂製のトレー９１にサンプル保持体５１を第１面５２が下になるように置く。そしてサンプル保持体５１にＸ線を照射する。次に、サンプル保持体５１を第２面が下になるようにトレー９１に置く。そしてサンプル保持体５１にＸ線を照射する。次に、サンプル保持体５１を第３面が下になるようにトレー９１に置く。そしてサンプル保持体５１にＸ線を照射する。次に、Ｘ線を受ける両受光部６ｃ、６ｅからの信号に基づいて少なくとも３方向の異物サンプルの情報を取得する。そのため、異物サンプルの情報は、６面体の少なくとも３面を利用することで、少なくとも３方向からの視点で記憶される。したがって、異物サンプルの情報が迅速かつ簡便に得られる。かくして異物サンプルの情報に基づく異物検知の精度が向上する。

【0084】

さらに、服飾・雑貨用異物検知装置を含む異物検知システム１は、第２ワークステーション４０からＡＩ検査モデルファイル１６がアップロードされるサーバ３０を有する。書込み手段２４は、サーバ３０からＡＩ検査モデルファイル１６がダウンロードされてＡＩ検査モデルファイル１６を服飾・雑貨用異物検知装置２のファイル記憶部２５に書き込む。そのため、サーバ３０に記憶のＡＩ検査モデルファイル１６を更新すると、異物検知装置２のファイル記憶部２５に記憶のＡＩ検査モデルファイル１６を更新できる。したがって、異物検知装置２の設置場所に出向くことなく、異物検知装置２に記憶のＡＩ検査モデルファイル１６をサーバ３０を介して更新できる。ゆえに、ＡＩ検査モデルファイル１６の更新を簡便に実施できる。

【0085】

本発明の形態を上記構造を参照して説明したが、本発明の目的を逸脱せずに多くの交代、改良、変更が可能であることは当業者であれば明らかである。したがって本発明の形態は、添付された請求項の精神と目的を逸脱しない全ての交代、改良、変更を含み得る。例えば本発明の形態は、前記特別な構造に限定されず、下記のように変更が可能である。

【0086】

添付の図面を参照して詳細に上述した実施形態は、本発明の代表例であって本発明を限定するものではありません。詳細な説明は、本教示の様々な態様を作成、使用および／または実施するために、当業者に教示するものであって、本発明の範囲を限定するものではありません。更に、上述した各付加的な特徴および教示は、改良された服飾・雑貨用異物検知装置２を提供するため、別々にまたは他の特徴および教示と一緒に適用および／または使用され得るものである。

【0087】

実施形態では、所定の角度θとして、例えば、２０°を説明した。これに替えて、５～３０°の範囲であれば構わない。また実施形態では、第１方向ａと第２方向ｂのＸ線源６ａは、同一構成である（一体部材から成る）場合を説明した。これに替えて、これらのＸ線源６ａは、別構成でも構わない。また実施形態では、サンプル保持体５１が６面体を説明した。これに替えて、サンプル保持体５１は、多面体であれば何面体でも構わない。

【0088】

また実施形態では、異物検知装置２は、Ｘ線検査装置２ａと、第１ワークステーション１１と、表示・入力部９を有する形態を説明した。その際、Ｘ線検査装置２ａと第１ワークステーション１１が別構成である形態を説明した。これに替えて、Ｘ線検査装置２ａと１１が同一構成でも構わない。例えば別構成であれば、既存のＸ線検査装置２ａに第１ワークステーション１１を後付けして異物検知システム１を構築できる。また同一構成であれば、Ｘ線検査装置２ａに第１ワークステーション１１を組み込むことができる。したがって第１ワークステーション１１の別置きが不要となり、簡便な構成となる。

【0089】

また実施形態では、標準異物サンプル画像の取得手順として、サンプル保持体５１の第１面５２～第６面５７が上になるようにサンプル保持体５１をトレー９１に載せ、第１面５２～第６面５７からＸ線をそれぞれ照射した。これに替えて、サンプル保持体５１の第１面５２～第６面５７が下になるようにサンプル保持体５１をトレー９１に載せ、その反対面からＸ線をそれぞれ照射しても構わない。またＸ線を照射する方向は、６方向に限ることなく、少なくとも３方向でよい。

【符号の説明】

【0090】

１ 異物検知システム
２ 異物検知装置
５ 搬送路
６ａ Ｘ線源
６ｂ 第１発光部（第１センサ）
６ｃ 第１受光部（第１センサ）
６ｄ 第２発光部（第２センサ）
６ｅ 第２受光部（第２センサ）
９ａ 第１モニタ
９ｂ 第１結果モニタ
９ｃ 第２モニタ
９ｄ 第２結果モニタ
１１ 第１ワークステーション
１４ 異物検出部
２２ ＡＩ動作結果データ生成付与手段
２５ ファイル記憶部
３０ サーバ３０
４０ 第２ワークステーション（外部装置）
９０ シャツ
ａ 第１方向
ｂ 第２方向

【要約】

【課題】異物を高い精度で検知ができる、あるいは検知精度を高めるための学習を容易にすることのできる異物検知装置を提供することを課題とする。
【解決手段】異物検出部１４はファイル記憶部２５に記憶のＡＩ検査モデルファイル１６を利用して、第１センサ６ｂ、６ｃからの第１撮像データまたは第２センサ６ｄ、６ｅからの第２撮像データに基づいて異物を検出する。異物検出部１４が異物を見落としまたは異物を過検知した際に作業者によって操作される入力手段９と、入力手段９からの信号に基づいて異物の見落としまたは異物の過検知の情報を記憶する異物情報メモリ１７を有する。ＡＩ検査モデルファイル１６は、標準異物サンプル画像データに基づいて生成された初期モデルファイルまたは、異物情報メモリ１７によって記憶された情報と第１撮像データと第２撮像データに基づいて初期モデルファイルを更新した基本モデルファイルである。
【選択図】図３

【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】