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公開番号2025123726
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-25
出願番号2024019359
出願日2024-02-13
発明の名称X線検査装置およびその学習モデルの作成方法
出願人アンリツ株式会社
代理人弁理士法人有我国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250818BHJP(計算;計数)
要約【課題】アノテーション作業の正確性や作業スピードを有効に高め得る学習モデルの作成方法を実現し、X線検査の判定精度を高めることができるX線検査装置を提供する。
【解決手段】X線撮像部20とその検出信号Lxに基づく複数種のX線画像のデータを生成する画像データ生成部31と、X線画像を選択し画面表示する表示部35と、操作部36と、学習モデル34を用いて各被検査物Wの品質状態を判定する検査判定部33とを備えたX線検査装置であって、所定のアノテーション作業要求条件が成立したときに少なくとも表示部35および操作部36を制御して、画面表示に係るX線画像ptiに対し操作入力に応じたアノテーション情報を付加して学習サンプルSpiとする表示データ制御部42と、所定の出力条件が成立したことを条件に、学習サンプルをデータ出力する学習更新用データベース41とを有する、学習用更新データ制御部40をさらに備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
搬送中の被検査物（Ｗ）に所定の撮像期間にわたりＸ線を照射しつつ該被検査物を透過したＸ線を検出して該被検査物の像検出信号を出力するＸ線撮像部（２０）と、
前記Ｘ線撮像部からの前記像検出信号に基づいて前記被検査物ごとに複数種のＸ線画像のデータを生成する検出画像生成部（３１）と、
前記被検査物ごとの前記複数種のＸ線画像のうちいずれか一種のＸ線画像を選択して画面表示する画像表示部（３５）と、
少なくとも前記画像表示部の表示画像の切替およびデータ保存のための操作入力が可能な操作部（３６）と、
前記複数種のうち特定種のＸ線画像に対し学習モデル（３４）を適用して前記各被検査物の品質状態を判定する検査判定部（３３）と、を備えたＸ線検査装置であって、
所定のアノテーション作業要求条件が成立したときに少なくとも前記画像表示部および前記操作部を制御して、前記画像表示部による画面表示に係るＸ線画像（ｐｔｉ）に対し前記操作部からの操作入力に応じたアノテーション情報を付加して学習サンプル（Ｓｐｉ）を作成するアノテーション情報付加手段（４２）と、所定の出力条件が成立したことを条件に、前記学習サンプルをデータ出力する学習サンプル出力手段（４１）と、を有する、アノテーション作業制御部（４０）をさらに備えることを特徴とするＸ線検査装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記複数種のＸ線画像は、前記被検査物を透過したＸ線のエネルギー領域が互いに異なる、複数の異なるエネルギー領域のＸ線画像（ｐｔ１，ｐｔ２）であることを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査装置。
【請求項３】
前記アノテーション作業制御部は、前記所定のアノテーション作業要求条件が成立したとき、前記画像表示部に、前記画面表示に係るＸ線画像に対し前記操作部から操作入力に応じたアノテーション情報を付加させることができる操作入力画面（３５Ｂ）を表示させるか、該操作入力画面の表示の要否を操作入力させることを特徴とする請求項１または２に記載のＸ線検査装置。
【請求項４】
前記アノテーション作業制御部は、前記画像表示部の前記操作入力画面中で、前記画面表示に係るＸ線画像に対し前記操作部から操作入力に応じたアノテーション情報を付加した状態を表示させるとともに、該表示に係るＸ線画像（ｐｔｉ）およびアノテーション情報のファイル（ａｔｉ）を含む学習サンプルを生成することを特徴とする請求項３に記載のＸ線検査装置。
【請求項５】
前記アノテーション作業制御部は、前記アノテーション情報付加手段により前記アノテーション情報を付加させたＸ線画像のデータを少なくとも１つの学習サンプル（Ｓｐ１，Ｓｐ２，Ｓｐ３，Ｓｐ４）として前記所定の出力条件が成立するまで出力可能に記憶保持する学習サンプル記憶手段（４１）を有していることを特徴とする請求項１または２に記載のＸ線検査装置。
【請求項６】
前記アノテーション情報付加手段は、前記画像表示部による画面表示に係るＸ線画像（ｐｔ４）に対して、前記操作部からの操作入力に応じ前記被検査物中の異常部位を特定可能なアノマリー検出用のアノテーション情報を付加するファイル（ａｔ４）を作成することを特徴とする請求項１または２に記載のＸ線検査装置。
【請求項７】
前記アノテーション情報付加手段は、前記画像表示部による画面表示に係るＸ線画像（ｐｔ３）に対して、前記操作部からの操作入力に応じ前記被検査物の品種を特定可能な画像分類用のアノテーション情報を付加するファイル（ａｔ３）を作成することを特徴とする請求項１または２に記載のＸ線検査装置。
【請求項８】
請求項１に記載されたＸ線検査装置（１または２）の前記学習サンプル出力手段から出力された前記学習サンプル（Ｄｓ１またはＤｓ２）を少なくとも一部の学習用サンプルとして入力し、他のＸ線検査装置（１０１）から出力された画像サンプル（Ｄｓ３）を他の学習用サンプルとして入力する学習用サンプル入力段階（Ｓ１１）と、
前記学習用サンプル入力段階で入力された学習用サンプルのうち特定のアノテーション情報が含まれる学習用サンプルを学習用データセット（Ｄｓ１１）とし、前記特定のアノテーション情報が含まれない学習用サンプルには対応する特定のアノテーション情報を付加して学習用データセット（Ｄｓ１１）を作成する学習用データセット作成段階（Ｓ１２）と、
Ｘ線検査に必要な推論機能の学習アルゴリズムを準備するとともに、該学習アルゴリズムに対し前記学習用データセットを適用して所要の推論結果が得られるよう学習させ、任意のＸ線検査装置の検査に適用する学習モデルを作成するモデル作成段階（Ｓ１３）と、を含むＸ線検査装置の学習モデルの作成方法。
【請求項９】
前記学習用データセット作成段階で作成した前記学習用データセットを用いて、前記Ｘ線検査装置または前記他のＸ線検査装置に搭載済みの前記学習モデルを追加学習または再学習させ、前記モデル作成段階で、追加学習または再学習済みの学習モデル（３４またはＡＩＭ１１）を作成することを特徴とする請求項８に記載のＸ線検査装置の学習モデルの作成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線検査装置およびその学習モデルの作成方法に関し、特に被検査物の品質状態に応じた検査画像に対し学習モデルを用いてその物品を検査する検査判定処理を実行するＸ線検査装置、および、その学習モデルの作成方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、被検査物をＸ線で撮像した画像を入力する画像入力部と、その入力画像に基づく検査用の画像を表示する画像表示部と、その表示切替や画像保存等の操作を行う操作部と、入力画像に対し学習モデルを用いてその被検査物の品質状態を判定する検査判定部とを備えたＸ線検査装置が知られている。
【０００３】
このようなＸ線検査装置は、例えば被検査物をＸ線で撮像した入力画像を基に複数の異なるエネルギー領域のＸ線透過画像データをそれぞれに生成し、少なくとも２つのＸ線透過画像データ間での差分処理により異物が強調された差分画像を作成して、被検査物に混入した異物の有無を的確に判定させるような場合に好適に適用可能である（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００４】
この種のＸ線検査装置における学習モデルは、被検査物をＸ線で撮像した入力画像に対して、例えば物体検出や画像分類、アノマリー検出等のための推論機能を発揮させることができ、通常、必要な推論機能の学習アルゴリズムに教師データとなる多数の学習サンプルを用いて好ましい推論結果が得られるよう学習（機械学習や深層学習）を実行させ、学習済みモデルとされる。
【０００５】
また、この種の学習モデルの作成に際しては、教師データを作成するため、物品検査ラインを有する客先から被検査物のＸ線画像をサンプルとして採取してもらい、各採取画像またはそれを基に作成されたＸ線エネルギー帯の異なる複数種のＸ線画像に対して、ＮＧ品やＯＫ品といったタグ付けを行ったり、ＮＧ品の画像について異物等の欠陥部位のサイズ等といった教師ラベル情報を紐付けたりするアノテーション作業を人手による前作業として実行する。そして、各Ｘ線画像とその画像に対しアノテーション作業で付加されたタグや教師ラベル情報等のデータ（以下、これらを総称してアノテーションデータともいう）とを含んだＸ線画像毎の学習サンプルのレコードが学習サンプル群のＸ線画像についてそれぞれ作成されることで、学習用データセットが準備されるようになってる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０１８－１４１７３６号公報
特開２０２３－１１４８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のような従来のＸ線検査装置およびその学習モデルの作成方法にあっては、例えばデュアルエナジー方式のＸ線検査装置であれば、検査中の表示画面への表示画像として、通常、低エネルギー画像と高エネルギー画像とを画素値加算した画像であるトータル画像が使用されている。
【０００８】
しかし、トータル画像は差分画像に比べ相対的に検出したい異物が見え難くなるため、周囲と比較して異物の濃淡変化レベルが小さいと、実際の被検査物の形状等に起因して異物に類似する画像部位が生じているのか異物（例えば骨）があるのか特定し難い場合があり、異物の位置、範囲、種類等が特定し難くなってしまう。
【０００９】
また、同一の被検査物についてトータル画像と差分画像のように異なる画像処理がなされた複数種のＸ線画像のデータを作成してＸ線検査を行うＸ線検査装置にあっては、混入異物に限らず、欠陥や異常の部位か特定し難いケースが生じ得る。
【００１０】
そのため、多数の被検査物のＸ線画像とアノテーション情報を含む学習用データセットを作成するに際し、検査ライン外でアノテーターがサンプル画像やそれから作成したＸ線画像のみに基づいてその画像にアノテーション情報を付加する場合、そのアノテーション作業が効率的にも作業品質的にも十分なものとは言えず、アノテーション作業の正確性や作業スピードを有効に高める上で、改善の余地があった。
（【００１１】以降は省略されています）

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