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公開番号2025144339
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-02
出願番号2024044075
出願日2024-03-19
発明の名称X線検査装置
出願人株式会社イシダ
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01N 23/04 20180101AFI20250925BHJP(測定;試験)
要約【課題】学習モデルを用いた計数だけを行う場合と比べて物品の個数の検査精度の向上を図ることができるX線検査装置を提供する。
【解決手段】
X線検査装置1は、複数の物品にX線を照射するX線照射部6と、物品を透過したX線又は物品で反射されたX線を検出するX線検出部7と、X線検出部7で検出したX線に基づいて物品の個数を検査するための画像を生成する画像生成部12と、生成した画像に基づいて物品の個数を検査する検査部13と、を備える。画像生成部12は、画像を入力として画像における物品の領域を特定する学習モデルを用いて得られる領域出力情報と、画像を画像処理して得られる処理情報と、を生成する。検査部13は、領域出力情報と処理情報とに基づいて物品の個数を算出する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
複数の物品にＸ線を照射する照射部と、
前記物品を透過したＸ線又は前記物品で反射されたＸ線を検出する検出部と、
前記検出部で検出した前記Ｘ線に基づいて前記物品の個数を検査するための画像を生成する生成部と、
前記画像に基づいて前記物品の個数を検査する検査部と、を備え、
前記生成部は、前記画像を入力として前記画像における前記物品の領域を特定する学習モデルを用いて得られる領域出力情報と、前記画像を画像処理して得られる処理情報と、を生成し、
前記検査部は、前記領域出力情報と前記処理情報とに基づいて前記物品の個数を算出する、Ｘ線検査装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記生成部は、前記検出部で検出した前記Ｘ線の輝度と所定の輝度閾値とに基づいて輝度処理画像を生成し、
前記検査部は、前記領域出力情報と前記輝度処理画像との差分に基づいて前記物品の個数を算出する、請求項１に記載のＸ線検査装置。
【請求項３】
前記検出部は、前記物品を透過したＸ線を検出し、
前記検査部は、前記画像において同一の画素に複数の前記物品が属する重複領域を認識した場合、前記領域出力情報において前記重複領域に属する前記物品の数と、前記輝度処理画像において前記重複領域に属する前記物品の数と、に基づいて前記物品の個数を補正する、請求項２に記載のＸ線検査装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記領域出力情報と前記輝度処理画像との差分に基づいて、前記領域出力情報において前記物品が存在しないと推論され且つ前記輝度処理画像において前記物品が存在する第１欠落領域を含む第１欠落画像を生成し、
前記領域出力情報と前記輝度処理画像との差分、及び、前記第１欠落画像の前記第１欠落領域に対して拡張、縮小、又はフィルタ処理を含む画像処理して得られた第１補完画像を生成し、
前記検査部は、前記第１補完画像に基づいて前記物品の個数を補正する、請求項２又は３に記載のＸ線検査装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記検出部で検出した前記Ｘ線の輝度を表す画像を入力として、前記画像において同一の画素に複数の前記物品が属する重複領域における前記物品の重複個数を特定する学習モデルを用いて得られる重複出力情報を生成し、
前記重複出力情報と前記領域出力情報との差分に基づいて、前記重複出力情報において前記物品が存在すると推論され且つ前記領域出力情報において前記物品が存在しないと推論された第２欠落領域を含む第２欠落画像を生成し、
前記第２欠落画像の前記第２欠落領域に対して拡張、縮小、又はフィルタ処理を含む画像処理して得られた第２補完画像を生成し、
前記第２補完画像を入力として前記第２補完画像における前記物品の領域を特定する前記学習モデルを用いて得られる補完出力画像を生成し、
前記検査部は、前記補完出力画像に基づいて前記物品の個数を補正する、請求項１に記載のＸ線検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線検査装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、重なり合った物品を検査する技術として、電磁波に基づく物品の透過画像を作成し、内容物の重なった枚数に応じた濃淡の閾値にて重なりのある部分を抽出することが知られている（例えば、特許文献１参照）。このような透過画像と濃淡の閾値とに基づく手法では、物品の重なり具合が大きくなるほど物品の検査精度が低下するおそれがあったことから、機械学習を用いて重なり合った物品の個数を計数することが試みられている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許６４５４５０３号公報
特許６５３７００８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像を入力とした機械学習を用いて画像中の物品の個数を計数することで、機械学習の推論結果が適切であった場合の物品の検査精度は向上した一方で、機械学習の推論の性質上、機械学習の推論結果が適切ではないことが生じうる。この場合、機械学習（学習モデル）を用いた計数だけでは画像中の物品の個数の検査結果が不正確となることがあり、物品の個数の検査精度を向上させる余地があった。
【０００５】
本発明は、学習モデルを用いた計数だけを行う場合と比べて物品の個数の検査精度の向上を図ることができるＸ線検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明の一態様に係るＸ線検査装置は、複数の物品にＸ線を照射する照射部と、物品を透過したＸ線又は物品で反射されたＸ線を検出する検出部と、検出部で検出したＸ線に基づいて物品を検査するための画像を生成する生成部と、画像に基づいて物品の個数を検査する検査部と、を備え、生成部は、画像を入力として画像における物品の領域を特定する学習モデルを用いて得られる領域出力情報と、画像を画像処理して得られる処理情報と、を生成し、検査部は、領域出力情報と処理情報とに基づいて物品の個数を算出する。
【０００７】
本発明の一態様に係るＸ線検査装置では、画像を入力として画像における物品の領域を特定する学習モデルを用いて得られる領域出力情報と、画像を画像処理して得られる処理情報と、が生成される。学習モデルを用いて得られた領域出力情報だけでなく、画像を画像処理して得られた処理情報にも基づいて、物品の個数が算出される。これにより、仮に学習モデルを用いた推論結果が適切ではなく、例えば物品の領域の特定に取りこぼしが生じたとしても、画像を画像処理して得られた処理情報を用いて物品の個数を補正することができる。したがって、学習モデルを用いた計数だけを行う場合と比べて物品の個数の検査精度の向上を図ることができる。
【０００８】
（２）上記（１）において、生成部は、検出部で検出したＸ線の輝度と所定の輝度閾値とに基づいて輝度処理画像を生成し、検査部は、領域出力情報と輝度処理画像との差分に基づいて物品の個数を算出してもよい。この場合、例えば領域出力情報において物品の領域の特定に取りこぼしが生じたとしても、領域出力情報と輝度処理画像との差分を用いて物品の個数を補正することができる。
【０００９】
（３）上記（２）において、検出部は、物品を透過したＸ線を検出し、検査部は、画像において同一の画素に複数の物品が属する重複領域を認識した場合、領域出力情報において重複領域に属する物品の数と、輝度処理画像において重複領域に属する物品の数と、に基づいて物品の個数を補正してもよい。この場合、例えば領域出力情報において重複領域に属する物品の数に取りこぼしが生じたとしても、輝度処理画像において重複領域に属する物品の数を用いて物品の個数を補正することができる。
【００１０】
（４）上記（２）又は（３）において、生成部は、領域出力情報と輝度処理画像との差分に基づいて、領域出力情報において物品が存在しないと推論され且つ輝度処理画像において物品が存在する第１欠落領域を含む第１欠落画像を生成し、領域出力情報と輝度処理画像との差分、及び、第１欠落画像の第１欠落領域に対して拡張、縮小、又はフィルタ処理を含む画像処理して得られた第１補完画像を生成し、検査部は、第１補完画像に基づいて物品の個数を補正してもよい。この場合、例えば領域出力情報において物品の領域の特定に取りこぼしが生じたとしても、第１補完画像に含まれる物品の個数を用いて物品の個数を補正することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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