JP2017122705A - 算出方法、判定方法、選別方法および選別装置 - Google Patents

算出方法、判定方法、選別方法および選別装置 Download PDF

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Abstract

【課題】複数の被検査物の中に３種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定することが可能な判定方法を提供する。
【解決手段】被検査物を構成する材料の種類を判定するための判定方法は、被検査物にＸ線を照射して、被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップと、被検査物について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出するステップと、材料の種類が既知であり、かつ互いに異なる複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係と、被検査物に対応する関係とに基づいて、被検査物を構成する材料の種類を判定するステップとを含む。
【選択図】図１

Description

本開示は、算出方法、判定方法、選別方法および選別装置に関し、特に、被検査物を構成する材料の種類の判定に用いられる算出方法、当該算出方法を用いた判定方法、被検査物を選別するための選別方法、および選別装置に関する。
従来、食品業界および医薬品業界等の様々な業界において、透過Ｘ線を用いた異物検査が行なわれている。これは、Ｘ線を物体に照射して、その物体を透過したＸ線の透過強度（吸収の大きさ）の違いによって異物の検出を行なうものである。Ｘ線の透過強度は、物体の材質、厚さ、密度、物体を構成する元素の種類、および元素の濃度等に依存する。
ここで、元素濃度、厚さ、および密度の違いによるＸ線透過強度への影響が、元素の種類によるＸ線透過強度への影響よりも小さい場合、Ｘ線透過強度を参照することにより、対象とする元素を含む物体を特定できる。しかし、前者の影響が後者の影響よりも大きい場合、対象とする元素を含む物体を特定することは困難である。
そのため、物体の厚さを考慮した材質の判定方法として、エネルギーサブトラクション法と呼ばれる方法が知られている。この方法は、２種類の異なるエネルギー（低エネルギーおよび高エネルギー）のＸ線の透過強度をそれぞれ測定し、それらを対数変換してからパラメータを用いて重み付き差分処理することにより異成分画像を分離する方法である。しかしながら、この方法では、パラメータを適切に設定する作業が微妙で煩わしい場合があることから、例えば、次のような技術が提案されている。
特開２０１０−９１４８３号公報（特許文献１）は、デュアルエネルギーＸ線画像から生成したローエネルギーとハイエネルギーの等価厚画像ペアに対し独立成分分析を適用して分離行列を求め、分離行列の要素である２つの分離ベクトルを用いて差分処理の重みパラメータを設定する方法を開示している。
特開２０１０−９１４８３号公報
特許文献１では、等価厚画像ペアに対し独立成分分析を適用して分離行列を求めているが、２つの透過Ｘ線画像に基づいて３種類以上の物質を区別することはできない。すなわち、判定できる被検査物を構成する物質（材料）の種類は２つまでに制限される。そのため、複数の被検査物の中に、３種類以上の被検査物が含まれている可能性がある場合には、当該被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定できないという問題があった。
本開示は、上記問題点を解決するためになされたものであり、ある局面の目的は、複数の被検査物の中に３種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定するために用いられる算出方法、当該算出方法を用いた判定方法を提供することである。また、他の局面の目的は、複数の被検査物の中に３種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、特定の種類の材料で構成される被検査物を精度良く選別することが可能な選別方法、および選別装置を提供することである。
ある実施の形態に従うと、被検査物を構成する材料の種類を判定するために用いられる算出方法が提供される。算出方法は、被検査物にＸ線を照射して、被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップと、被検査物について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出するステップとを含む。
他の実施の形態に従うと、上記算出方法を用いる判定方法が提供される。判定方法は、被検査物に対応する関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、被検査物を構成する材料の種類を判定するステップを含む。
さらに他の実施の形態に従うと、上記算出方法を用いる選別方法が提供される。選別方法は、被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、閾値とに基づいて、被検査物を選別するステップを含む。予め定められた重み係数の値は、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体のの各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係、に基づいて設定される。閾値は、複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、予め定められた重み係数の値に対する第１の差分値と、残余の参照物体における、予め定められた重み係数の値に対する第２の差分値とに基づいて設定される。
さらに他の実施の形態に従う選別装置は、被検査物にＸ線を照射する照射部と、被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出する検出部と、被検査物について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出する関係算出部とを備える。
本開示のある局面によれば、複数の被検査物の中に３種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、被検査物を構成する材料の種類を精度良く判定するために用いられる算出方法、および当該算出方法を用いた判定方法を得ることができる。
本開示の他の局面によれば、複数の被検査物の中に３種類以上の被検査物が含まれている場合であっても、特定の種類の材料で構成される被検査物を精度良く選別することができる。
実施の形態１に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。 実施の形態１に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。 実施の形態１に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。 実施の形態２に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。 実施の形態３に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。 実施の形態３に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。 実施の形態４に従う選別装置を模式的に示す図である。 実施の形態４に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態５に従う選別装置を模式的に示す図である。 重み係数ｋの値の設定方式の一例を説明するための図である。 重み係数ｋの値の設定方式の他の例を説明するための図である。 実施の形態５に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態６に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。 実施の形態６に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。 実施の形態６に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。 実施の形態６に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。 実施の形態７に従う選別装置を模式的に示す図である。 実施の形態７に従う選別装置が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
［実施の形態１］
＜概要＞
図１は、実施の形態１に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。図１に示すように、実施の形態１に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法（以下、単に「判定方法」）は、被検査物にＸ線を照射して、当該被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、当該被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップＳ１００（以下「検出工程」とも称する。）を含む。
判定方法は、被検査物について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を求めるステップＳ２００（以下「算出工程」とも称する。）を含む。
判定方法は、材料の種類が既知であり、かつ互いに異なる複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の当該関係と、被検査物に対応する当該関係とに基づいて、被検査物を構成する材料の種類を判定するステップＳ３００（以下「判定工程」とも称する。）を含む。
被検査物は、食品業界の場合には、例えば、ソーセージ、金属片、残骨等であり、リサイクル業界の場合には、例えば、金、銀、アルミ、プラスチック（樹脂）等であり、特に限定されない。なお、プラスチックは、強度を高めるためにガラス繊維を含有するもの、あるいは、難燃性を高めるために難燃剤を含有しているもの等がある。そのため、プラスチックは、含有する添加剤の違いに応じて異なる種類の物質（材料）として捉えることもできる。
以下、実施の形態１に従う判定方法について工程ごとに具体的に説明する。
＜判定方法の各工程の詳細＞
（検出工程）
まず、検出工程（ステップＳ１００）では、エネルギー分布の異なる２種類のＸ線（低エネルギーＸ線および高エネルギーＸ線）が被検査物に照射され、被検査物を透過したそれぞれのＸ線強度を１種類のＸ線センサにより検出する。低エネルギーＸ線および高エネルギーＸ線としては、それぞれ、連続Ｘ線スペクトル中の低エネルギー分布を有するＸ線および高エネルギー分布を有するＸ線が用いられる。なお、それぞれのＸ線の透過強度の検出は、同位置および同時刻に実行されることが好ましい。
また、検出工程では、連続Ｘ線を被検査物に照射し、検出できるＸ線のエネルギー分布が異なる２種類の検出部を有するＸ線センサを用いて、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を検出してもよい。例えば、このＸ線センサは、２種類のシンチレ―タ付きフォトダイオード（検出部）を上下二段に組み合わせた構造を有する。上段の検出部が低エネルギーＸ線を検出し、下段の検出部が上段を通過した高エネルギーＸ線を検出する。
（算出工程）
次に、算出工程（ステップＳ２００）では、検出工程で得られた低エネルギーＸ線の透過強度ＩＬおよび高エネルギーＸ線の透過強度ＩＨと、低エネルギーＸ線の照射強度ＩＬＯおよび高エネルギー側の照射強度ＩＨＯとを以下の式（１）に代入する。なお、Ｊは差分値，ｋは重み係数を示している。
Ｊ＝ｌｎ（ＩＬ／ＩＬＯ）−ｋ・ｌｎ（ＩＨ／ＩＨＯ）・・・（１）
そして、重み係数ｋを変数として式（１）に代入し、重み係数ｋの各値に対する差分値Ｊを算出する。すなわち、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係は、重み係数ｋおよび差分値Ｊを変数とし、ｌｎ（ＩＬ／ＩＬＯ）およびｌｎ（ＩＨ／ＩＨＯ）を定数とする１次関数として表わすことができる。
（判定工程）
次に、判定工程（ステップＳ３００）では、材料の種類が既知である参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を示す情報を含むデータベースと、被検査物について上記算出工程で求められた関係とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
まず、データベースの内容および作成手順について具体的に説明する。データベースに含まれる、差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を示す情報は、例えば、後述する図３に示すような１次直線である。データベースは、図２に示すような手順で作成される。
図２を参照して、データベースがメモリに記憶されるまでの作成手順について説明する。図２は、実施の形態１に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。データベースの作成する準備段階として、含有する元素に着目して蛍光Ｘ線分析等により材料の種類毎に分けた複数の参照物体を用意する。ここで、化学構造の類似した材料同士、添加物および不純物の含有量がわずかに異なる材料同士は、同一種類に分類されるものとする。なお、化学構造の違いおよび添加物等の含有量の違いが、どの程度であれば同一種類とみなすのかについては、ユーザが任意に定めることができる。
ここでは、複数の参照物体として、材料の種類が互いに異なる３つの参照物体Ｐ１、参照物体Ｐ２、参照物体Ｐ３を用意する場合について説明する。参照物体Ｐ１は、添加剤として１０ｗｔ％以上の臭素を含有するプラスチックである。参照物体Ｐ２は、添加剤として５ｗｔ％以上の塩素を含有するプラスチックである。参照物体Ｐ３は、含有する添加剤が微量（例えば、１ｗｔ％以下）であり、主に炭素、水素から構成されるプラスチックである。参照物体Ｐ１〜Ｐ３は、それぞれ含有する添加剤の含有量または種類が互いに異なる。
図２を参照して、実施の形態１に従うデータベース作成方法は、参照物体Ｐ１にＸ線を照射して、参照物体Ｐ１を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、参照物体Ｐ１を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップＳ１０を含む。データベース作成方法は、参照物体Ｐ１について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値Ｊと、当該重み付け差分に用いられる重み係数ｋとの関係を求めるステップＳ１２を含む。データベース作成方法は、ステップＳ１２において算出された関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップＳ１４を含む。
また、参照物体Ｐ２，参照物体Ｐ３についても、ステップＳ１０〜Ｓ１４の一連の処理を実行する。これにより、参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の各々についての差分値と重み係数との関係を示す情報を含むデータベースが作成され、メモリに記憶される。具体的には、参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の種類を、それぞれ種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３とすると、種類Ｔ１〜Ｔ３にそれぞれ対応する直線３１０〜３３０が作成される。
図３は、実施の形態１に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。図３において、縦軸は差分値Ｊを示しており、横軸は重み係数ｋを示している。ここで、各参照物体についての差分値Ｊおよび重み係数ｋの関係は、ｌｎ（ＩＬ／ＩＬＯ）を縦軸の切片、ｌｎ（ＩＨ／ＩＨＯ）を傾きとする直線で表わすことができる。具体的には、参照物体Ｐ１についての当該関係は図３中の直線３１０で表され、参照物体Ｐ２についての当該関係は直線３２０で表され、参照物体Ｐ３についての当該関係は直線３３０で表される。
このように、参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係は、直線という情報として蓄積される。具体的には、材料の種類の数だけ直線が蓄積される。そのため、上記では、材料の種類が互いに異なる３種類の参照物体を用意する例について説明したが、４種類以上の参照物体を用意する場合には４つ以上の直線が得られ、２種類の参照物体を用意する場合には２つの直線が得られる。このように、材料の種類毎の差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を集約したデータベースを作成することができる。
次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類を判定する方式について説明する。具体的には、判定工程では、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係（直線）のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する関係を特定する。そして、判定工程では、被検査物が、当該特定された関係に対応する参照物体と同一種類であると判定される。
図３の例では、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３に対応する直線３１０〜３３０の中から、被検査物に対応する直線に最も類似する直線が特定される。この特定方式としては、直線３１０〜３３０と、被検査物に対応する直線と、予め定められた２つの直線とにより囲まれる面積を比較して特定する方式が考えられる。
例えば、まず、参照物体Ｐ１について、直線３１０と、被検査物に対応する直線と、重み係数ｋ＝ｘ１（例えば、ｘ１＝１），ｋ＝ｘ２（例えば、ｘ２＝３）で示される２つの直線とにより囲まれる面積を計算する。参照物体Ｐ２，Ｐ３についても、同様の方法により面積を算出する。そして、算出された３つの面積のうちの最も小さい面積に対応する直線が、被検査物に対応する直線に最も類似すると特定される。上述した重み係数ｋで示される２つの直線は、差分値Ｊ＝ｙ１（例えば、ｙ１＝−０．８），Ｊ＝ｙ２（例えば、ｙ２＝０．８）で示される２つの直線でもよい。
なお、計算された３つの面積が、いずれも予め定められた基準面積よりも大きい場合には、直線３１０〜３３０の中には、被検査物に対応する直線に類似するものはないとしてもよい。この場合、被検査物は、参照物体Ｐ１〜Ｐ３のいずれとも異なる種類であると判定される。基準面積は、ユーザが所望する判定精度に応じて任意に設定される。
また、上述した特定方式は、上記方式に限られず、例えば、各参照物体に対応する各直線の傾きおよび切片と、被検査物に対応する直線の傾きおよび切片とを比較して特定する方式であってもよい。例えば、直線３１０〜３３０の各々の傾きと、被検査物に対応する直線の傾きとの差（絶対値）を計算し、当該差について点数化する。例えば、当該差が小さい直線ほど、高い点数を付与する（点数が高いほど類似度が高い）。切片についても同様の差分演算を行ない、当該差が小さい直線ほど、高い点数を付与する。そして、直線３１０〜３３０のうち、傾きについて付与された点数と、切片について付与された点数との合計値が最も高い直線が、被検査物に対応する直線に最も類似すると特定される。
＜利点＞
実施の形態１によると、多数の種類の中から被検査物がどの種類に属するのかを判定することができる。また、重み係数と差分値との関係を示す直線を判定したい種類の数だけ用意しておけばよいため、判定できる種類の数に制限がない。例えば、プラスチックのリサイクルに当該判定方法を利用する場合には、被検査物としての使用済みプラスチックは、シリコン、臭素、塩素、カルシウム、チタン、亜鉛など多数種類の元素が含有されている可能性がある。そのため、判定できる種類の数に制限のない当該判定方法が、より有用である。
［実施の形態２］
実施の形態１では、含有する元素に着目して分類された材料の種類ごとに１つの参照物体を用意してデータベースを作成する構成について説明した。この場合、１種類につき参照物体を１つ用意するだけでよいため、データベースを効率的に作成することができる。ただし、ある種類Ｔに分類された参照物体についての１次直線と、同じ種類Ｔに分類された参照物体についての１次直線とは、物体の厚さおよび化学組成等のバラツキにより多少異なる直線になる場合がある。そのため、このバラツキが大きい場合には、当該バラツキを考慮した判定方法がより好ましいと言える。
そこで、実施の形態２では、材料の種類ごとに複数の物体を用意してデータベースを作成する構成について説明する。実施の形態２に従う判定方法は、実施の形態１に従う判定方法と比較して、上述した判定工程において用いられるデータベースが異なる。実施の形態２におけるデータベース以外の部分については、実施の形態１の当該部分と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
実施の形態２に従うデータベースを作成する準備段階として、１種類につき複数の物体を用意する。例えば、上述した参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の各々について、当該参照物体と同一種類であるＮ個（ただし、Ｎ≧２）の物体を用意する。
図４は、実施の形態２に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。図４を参照して、実施の形態２に従うデータベース作成方法は、種類Ｔ１に分類されたＮ個の物体にＸ線を照射して、Ｎ個の物体の各々について、低エネルギーＸ線の透過強度と、高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップＳ２０を含む。
データベース作成方法は、Ｎ個の物体の各々について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値Ｊを算出するステップＳ２２を含む。具体的には、Ｎ個の物体の各々について、重み係数ｋを変数として式（１）に代入して、重み係数ｋの各値に対する差分値Ｊを算出する。これにより、重み係数ｋの各値に対してＮ個の差分値Ｊが算出される。また、データベース作成方法は、重み係数ｋの各値に対する、Ｎ個の差分値Ｊの平均値を算出するステップＳ２４を含む。すなわち、ステップＳ２４では、種類Ｔ１に分類されたＮ個の物体にそれぞれ対応するＮ個の差分値Ｊの平均値と重み係数ｋとの関係が求められる。そして、データベース作成方法は、ステップＳ２４において求められた関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップＳ２６を含む。
また、種類Ｔ２に分類されたＮ個の物体、および、種類Ｔ３に分類されたＮ個の物体についても、ステップＳ２０〜Ｓ２６の一連の処理を実行する。これにより、種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の各々について、Ｎ個の差分値Ｊの平均値と重み係数ｋとの関係を示す情報を含むデータベースが作成される。なお、上記では、各種類について同じ個数（Ｎ個）の物体を用意する構成について説明したが、種類ごとに異なる個数（ただし、２つ以上）の物体を用意してもよい。
実施の形態２では、各種類についての差分値Ｊおよび重み係数ｋの関係は、図３における縦軸を差分値Ｊの平均値、横軸を重み係数ｋとした１次直線として表わすことができる。典型的には、実施の形態２における種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に対応する１次直線は、それぞれ、図３に示す直線３１０，３２０，３３０に類似すると考えられる。
そして、実施の形態２に従う判定工程では、複数の１次直線のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定し、被検査物を構成する材料の種類が、当該特定された直線に対応する種類と同一であると判定される。
＜利点＞
実施の形態２によると、同一種類に分類された複数の物体についての複数の差分値の平均値と、重み係数との関係をデータベースとして記憶する。そのため、同一種類に分類された複数の物体の中に、仮に特異的な差分値が算出される物体が存在したとしても、差分値が平均化される。したがって、各種類について特異的な差分値と重み係数との関係をデータベースとして用いることがなくなるため、被検査物を構成する材料の種類の判定精度を向上させることができる。
［実施の形態３］
実施の形態２では、各種類について用意された複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値Ｊの平均値と、重み係数ｋとの関係をデータベースとして記憶する構成について説明した。実施の形態３では、各種類について、上記平均値を基準とした上限曲線および下限曲線をデータベースとして記憶する構成について説明する。
実施の形態３に従う判定方法は、実施の形態１に従う判定方法と比較して、上述した判定工程が異なる。実施の形態３における判定工程以外の部分については、実施の形態１の当該部分と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
まず、実施の形態３に従うデータベースについて説明する。このデータベースを作成する準備段階として、実施の形態２と同様に、材料の種類ごとに複数の物体を用意する。例えば、参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の各々について、当該参照物体と同一種類に分類したＮ個の物体を用意する。
図５は、実施の形態３に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。図５を参照して、実施の形態３に従うデータベース作成方法は、同一種類（例えば、種類Ｔ１）に分類されたＮ個の物体にＸ線を照射して、Ｎ個の物体の各々について、低エネルギーＸ線の透過強度と、高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップＳ４０を含む。データベース作成方法は、Ｎ個の参照物体の各々について、重み係数ｋの各値に対する差分値Ｊを算出するステップＳ４２を含む。
データベース作成方法は、重み係数ｋの各値に対する、Ｎ個の差分値Ｊの平均値および標準偏差を算出するステップＳ４４を含む。データベース作成方法は、重み係数ｋの各値に対して、差分値Ｊの平均値に標準偏差を加算した上限値と、当該平均値から標準偏差を減算した下限値とを算出するステップＳ４６を含む。すなわち、ステップＳ４６では、重み係数ｋと当該上限値との関係、および、重み係数ｋと当該下限値との関係が求められる。そして、データベース作成方法は、ステップＳ４６において求められた関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップＳ４８を含む。
また、種類Ｔ２に分類されたＮ個の物体、および、種類Ｔ３に分類されたＮ個の物体についても、ステップＳ４０〜Ｓ４８の一連の処理を実行する。これにより、材料の種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の各々について、上限値および重み係数ｋの関係を示す情報と、下限値および重み係数ｋの関係を示す情報とを含むデータベースが作成される。
図６は、実施の形態３に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。図６において、縦軸は差分値Ｊを示しており、横軸は重み係数ｋを示している。図６を参照して、種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に対応する上限値および重み係数ｋの関係は、それぞれ上限曲線５１０ｕ，５２０ｕ，５３０ｕにより表わされる。種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に対応する下限値および重み係数ｋの関係は、それぞれ下限曲線５１０ｄ，５２０ｄ，５３０ｄにより表わされる。
上限曲線５１０ｕと下限曲線５１０ｄとにより囲まれる（構成される）領域６１０は、種類Ｔ１に分類された物体について算出され得る差分値Ｊの領域（バラツキを考慮した領域）を示す。同様に、上限曲線５２０ｕと下限曲線５２０ｄとにより囲まれる領域６２０は、種類Ｔ２に分類された物体について算出され得る差分値Ｊの領域を示す。上限曲線５３０ｕと下限曲線５３０ｄとにより囲まれる領域６３０は、種類Ｔ３に分類された物体について算出され得る差分値Ｊの領域を示す。なお、領域６１０〜６３０を参照すると、重み係数ｋの値によって上限値と下限値との差（すなわち、標準偏差）は異なることがわかる。これは、同一種類として分類された複数の物体の厚さおよび化学組成のバラツキが差分値Ｊに与える影響が、重み係数ｋの値によって異なることを意味する。
次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類の判定方式について説明する。具体的には、実施の形態３に従う判定工程では、複数の種類Ｔ１〜Ｔ３にそれぞれ対応する、上限曲線および下限曲線から構成される複数の領域６１０〜６３０と、被検査物に対応する１次直線とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
具体的には、判定工程では、複数の領域６１０〜６３０のうち、被検査物に対応する１次直線を含む領域を特定する。より詳細には、判定工程では、複数の領域６１０〜６３０の中から、予め定められた範囲（例えば、１≦ｋ≦３）における重み係数ｋの各値に対して、被検査物に対応する差分値Ｊが下限値≦Ｊ≦上限値という条件を満たす領域を特定する。そして、判定工程では、被検査物を構成する材料の種類は、当該特定された領域に対応する種類（例えば、領域６２０が特定された場合には種類Ｔ２）と同一であると判定される。なお、複数の領域６１０〜６３０のいずれも、当該条件を満たさない場合には、被検査物を構成する材料の種類は、種類Ｔ１〜Ｔ３のいずれとも異なると判定してもよい。
上記では、差分値Ｊの平均値と標準偏差を加算した値を上限値、当該平均値から標準偏差を減算した値を下限値として規定する構成について説明したが、当該構成に限られない。上限値および下限値は、当該平均値に標準偏差をｚ倍した値を加減算することにより調整可能であってもよい。ｚの値は、ユーザが所望する判定精度に応じて任意に設定することができる。例えば、所望の判定精度が高いほどｚは小さく設定される。
＜利点＞
実施の形態３によると、同一種類に分類された複数の物体の厚さおよび化学組成等のバラツキを考慮した、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係を用いて、被検査物を構成する材料の種類が判定される。そのため、被検査物を構成する材料の種類を適切に判定することができる。
［実施の形態４］
実施の形態１〜３では、被検査物を構成する材料の種類の判定方法について説明したが、実施の形態４では、上記判定方法を利用した被検査物の選別装置、および選別方法について説明する。
＜装置構成＞
図７は、実施の形態４に従う選別装置を模式的に示す図である。図７を参照して、選別装置１００は、供給部２と、搬送部３と、Ｘ線照射部４と、Ｘ線検出部５と、制御部６と、選別部７とを含む。
図７を参照して、供給部２は、被検査物２０を搬送部３に供給する。供給部２は、例えば、ホッパーおよびフィーダー等により構成されている。搬送部３は、供給部２から供給された被検査物２０を搬送する。搬送部３は、例えば、ベルトコンベア、スライダ、または滑走台等により構成されている。搬送部３における被検査物２０の搬送速度は、例えば、分速５０ｍ〜分速１００ｍである。制御部６は、当該搬送速度であっても、被検査物２０を除去すべき物体（除去対象物）か、回収すべき物体（回収対象物）かを判定することが可能に構成される。
Ｘ線照射部４は、搬送部３によって搬送された被検査物２０にＸ線を照射する。典型的には、Ｘ線照射部４は、搬送部３の下流の上部に設置されている。被検査物２０は、搬送部３上、または搬送部３から空中へと放出された後に、Ｘ線照射部４によりＸ線を照射される。
Ｘ線検出部５は、Ｘ線照射部４の下方向に設置されており、照射されたＸ線のうち被検査物２０を透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出部５は、検出信号を制御部６に送信する。
Ｘ線検出部５は、例えば、デュアルエナジーＸ線センサにより構成されている。デュアルエナジーＸ線センサは、搬送部３と同程度の幅を有するラインセンサであり、直線上の複数のＸ線強度を検出できる。そのため、被検査物２０は、搬送部３上において、搬送方向と垂直な方向に複数個並んだ状態で搬送される構成であってもよい。この場合、Ｘ線検出部５は、複数の被検査物２０をそれぞれ透過した複数のＸ線強度を検出して、それらを制御部６に送信する。
なお、ラインセンサの画素サイズは、被検査物２０の画素サイズよりも十分小さいことが望ましい。例えば、添加材が異なるプラスチック破砕片の選別を行なう場合、プラスチック破砕片は小さくとも４ｍｍ程度であることから、Ｘ線センサは、サイズ０．４ｍｍ×０．４ｍｍの画素を用いてもよい。この場合、１つの被検査物２０に対して、取得されるセンサ中の画素の並び方向、および時間軸方向の透過強度データが得られる。このように、被検査物２０の透過強度データが複数取得されるが、透過強度データとしては透過強度が小さい値を用いることが適切である。例えば、１つの被検査物２０に対して複数得られた透過強度データのうちの最小値を用いてもよいし、最小値を基準とした一定範囲内の透過強度データのいくつかを平均化した値を透過強度データとして用いてもよい。
制御部６は、Ｘ線検出部５から受信した検出信号に基づいて、被検査物２０の種類を判定する。制御部６は、判定された種類に基づいて、被検査物２０が回収すべき物体か、除去すべき物体かを判定する。制御部６は、当該判定結果に基づいて、被検査物２０を選別するために必要な情報を選別部７に送信する。選別部７は、制御部６からの情報に基づいて、被検査物２０の選別を行なう。
ここで、制御部６の構成について詳細に説明する。制御部６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラム、各種データ等を格納するメモリ、入出力インターフェイス等のハードウェアにより実現される。また、制御部６は、主たる機能構成として、入力部６１と、関係算出部６２と、判定部６４と、情報出力部６５とを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行すること等によって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部６は、メモリにより実現される記憶部６３をさらに含む。
入力部６１は、Ｘ線検出部５の検出結果（検出信号）の入力を受け付ける。具体的には、入力部６１は、検出信号として、被検査物２０についての低エネルギーＸ線の透過強度と、高エネルギーＸ線の透過強度との入力を受け付ける。なお、入力部６１は、検出信号の入力を受け付けるときに、ノイズ低減のための平滑化処理を行なうように構成されていてもよい。
関係算出部６２は、被検査物２０について、低エネルギーＸ線の透過強度および高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を求める。具体的には、関係算出部６２は、上述の式（１）を用いて、被検査物についての重み係数ｋと差分値Ｊとの関係を示す直線を求める。なお、式（１）で用いられる低エネルギーＸ線の照射強度ＩＬＯおよび高エネルギーＸ線の照射強度ＩＨＯは、予めメモリ（例えば、記憶部６３）に記憶されている。
記憶部６３は、各種類の参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を集約したデータベースを記憶する。具体的には、記憶部６３は、実施の形態１〜３で用いられた３つのデータベースのうちの少なくとも１つを記憶する。
判定部６４は、記憶部６３に記憶されたデータベースと、被検査物２０についての重み係数ｋおよび差分値Ｊの関係とに基づいて、被検査物２０の種類を判定する。具体的には、判定部６４は、実施の形態１〜３における判定工程で説明した方式を用いて当該判定を実行する。
また、判定部６４は、被検査物２０の種類の判定結果と、予め設定された選別基準とに基づいて、被検査物２０が除去すべき物体（除去対象物）なのか、回収すべき物体（回収対象物）なのかを判定する。選別基準は、ある種類の物体を除去（あるいは回収）するという基準である。ここで、選別基準として、例えば、種類Ｔ２の物体を除去し、それ以外の種類の物体を回収するという基準が設定されている場合を考える。この場合、判定部６４は、被検査物２０の種類が種類Ｔ２であると判定した場合には、当該被検査物２０を除去対象物であるとさらに判定する。一方、判定部６４は、被検査物２０の種類が種類Ｔ２以外（例えば、種類Ｔ１）であると判定した場合には、当該被検査物２０を回収対象物であるとさらに判定する。
情報出力部６５は、判定部６４の判定結果に基づいて、被検査物２０を除去（あるいは回収）させるための情報を選別部７に出力する。具体的には、情報出力部６５は、被検査物２０が除去対象物である場合には、動作信号を選別部７に出力する。一方、情報出力部６５は、被検査物２０が回収対象物である場合には、動作信号を選別部７に出力しない。
次に、選別部７の構成についてより具体的に説明する。選別部７は、エアガン７１と、除去箱７２と、回収箱７３とを含む。エアガン７１は、情報出力部６５から動作信号を受信した場合（被検査物２０が除去対象物である場合）、被検査物２０に対して空気を噴射する。例えば、エアガン７１は、空気ボンベ（図示しない）に接続されており、当該空気ボンベから送られてきた空気を噴射する。この場合、被検査物２０は、除去対象物が収容される除去箱７２に落下する。一方、エアガン７１が動作信号を受信しない場合（被検査物２０が回収対象物である場合）、被検査物２０に対して空気が噴射されない。そのため、被検査物２０は、回収対象物が収容される回収箱７３に落下する。
上記選別方式は、複数の被検査物２０の中に、回収対象物が除去対象物よりも多く含まれると推定される場合に有効な方式である。一方、除去対象物が回収対象物よりも多く含まれると推定される場合には、回収対象物に対して空気が噴射される構成を採用してもよい。具体的には、情報出力部６５は、被検査物２０が回収対象物である場合に動作信号を選別部７に出力し、被検査物２０が回収対象物である場合に動作信号を選別部７に出力しない。この場合、被検査物２０に対して空気が噴射された場合には、当該被検査物２０は回収箱７３に落下するように構成される。一方、被検査物２０に対して空気が噴射されない場合には、当該被検査物２０は除去箱７２に落下するように構成される。
なお、上記選別方式では、情報出力部６５は、被検査物２０が除去対象物（あるいは、回収対象物）である場合にのみ信号を出力するように構成されているが、当該構成に限られない。情報出力部６５は、被検査物２０が除去対象物および回収対象物のいずれの場合にも信号を出力してもよい。例えば、エアガン７１が除去用および回収用の２つのエアガンで構成されているとする。この場合、被検査物２０が除去対象物である場合には、情報出力部６５は、除去用のエアガンに動作信号を出力する。また、被検査物２０が回収対象物である場合には、情報出力部６５は、回収用のエアガンに動作信号を出力する。
また、空気の噴射方向を変更する等により、１つのエアガン７１が、除去箱７２および回収箱７３の両方に被検査物２０を落下させることが可能な場合も考えられる。被検査物２０が除去対象物である場合には、情報出力部６５は、除去箱７２に被検査物２０を落下させるための動作信号をエアガン７１に出力する。被検査物２０が回収対象物である場合には、情報出力部６５は、回収箱７３に被検査物２０を落下させるための動作信号をエアガン７１に出力する。
＜処理手順＞
図８は、実施の形態４に従う選別装置１００が実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。図８を参照して、Ｘ線照射部４は、被検査物２０に対してＸ線を照射する（ステップＳ４０２）。Ｘ線検出部５は、被検査物２０を透過した、低エネルギーＸ線の透過強度ＩＬおよび高エネルギーＸ線の透過強度ＩＨを検出する（ステップＳ４０４）。
制御部６は、Ｘ線検出部５から取得した透過強度ＩＬおよび透過強度ＩＨを用いて、被検査物２０について、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係を求める（ステップＳ４０６）。制御部６は、予めメモリに記憶されたデータベースと、被検査物２０についての当該関係とを比較して、被検査物２０の種類を判定する（ステップＳ４０８）。制御部６は、種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、被検査物２０が除去対象物か否かを判定する（ステップＳ４１０）。
被検査物２０が除去対象物である場合には（ステップＳ４１０においてＹＥＳ）、選別部７は、被検査物２０を除去する（ステップＳ４１２）。具体的には、選別部７は、制御部６からの指示に従って、被検査物２０を除去箱７２に収容する。そして、処理は終了する。一方、被検査物２０が回収対象物である場合には（ステップＳ４１０においてＮＯ）、選別部７は、被検査物２０を回収する（ステップＳ４１４）。具体的には、選別部７は、制御部６からの指示に従って、被検査物２０を回収箱７３に収容する。そして、処理は終了する。
＜利点＞
実施の形態４によると、実施の形態１〜３に従う判定方法を用いて、被検査物２０を選別することができる。
［実施の形態５］
実施の形態５では、実施の形態４に従う被検査物の選別方式とは異なる選別方式について説明する。実施の形態５に従う選別装置は、上述したデータベースを用いて、適切な重み係数ｋの値を設定する。そして、選別装置は、設定された重み係数ｋに対する差分値Ｊと、予め定められた閾値とを比較することにより被検査物の選別を行なう。
＜装置構成＞
図９は、実施の形態５に従う選別装置１００Ａを模式的に示す図である。なお、選別装置１００Ａは、選別装置１００の制御部６を制御部６Ａに置き換えた構成である。そのため、選別装置１００Ａのうちの制御部６Ａ以外の構成については、選別装置１００の当該構成と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
制御部６Ａは、主たる機能構成として、入力部６１Ａと、関係算出部６２Ａと、判定部６４Ａと、情報出力部６５Ａと、係数設定部６６Ａと、閾値設定部６７Ａとを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することなどによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部６Ａは、記憶部６３Ａをさらに含む。なお、入力部６１Ａ，関係算出部６２Ａ，記憶部６３Ａは、それぞれ図７中の入力部６１，関係算出部６２，記憶部６３と実質的に同一である。
係数設定部６６Ａは、記憶部６３Ａに記憶されているデータベース（複数の種類にそれぞれ対応する複数の１次直線）に基づいて、被検査物２０を選別するための重み係数ｋの値を設定する。係数設定部６６Ａの重み係数ｋの値の設定方式について説明する。
まず、図１０を参照して、実施の形態１に従うデータベースに基づいて、重み係数ｋの値を設定する方式について説明する。なお、実施の形態２に従うデータベースに基づいて、重み係数ｋの値を設定する方式は、以下に説明する方式と同様である。
図１０は、重み係数ｋの値の設定方式の一例を説明するための図である。図１０中の直線３１０〜３３０は、図３中のそれと同一である。ここでは、選別基準として、種類Ｔ２の物体を除去（または回収）し、それ以外の種類の物体を回収（または除去）するという基準が設定されている場合を考える。すなわち、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３のうち、種類Ｔ２である参照物体Ｐ２が、選別対象の物体として指定されている。
図１０を参照して、まず、係数設定部６６Ａは、複数の直線３１０〜３３０に基づいて、選別対象として指定された参照物体Ｐ２に対応する差分値Ｊ２が、残余の参照物体Ｐ１，Ｐ３の各々に対応する各差分値Ｊ１，Ｊ３のいずれよりも大きく（または小さく）なる重み係数ｋの範囲を特定する。図１０の例では、直線３２０上の差分値Ｊ２が、直線３１０，３３０上の各差分値Ｊ１，Ｊ３のいずれよりも小さくなる重み係数ｋの範囲として、α１（＝１）＜ｋ＜α２（＝２．８）が特定される。なお、図１０の例では、差分値Ｊ２が、各差分値Ｊ１，Ｊ３のいずれよりも大きくなる重み係数ｋの範囲は存在しない。
そして、係数設定部６６Ａは、α１＜ｋ＜α２を満たす重み係数ｋの各値のうち、差分値Ｊ２と、各差分値Ｊ１，Ｊ３との差が比較的大きくなる値を、被検査物２０を選別するための重み係数ｋの値として設定する。例えば、係数設定部６６Ａは、差分値Ｊ２および差分値Ｊ１の差（｜Ｊ１−Ｊ２｜）と、差分値Ｊ２および差分値Ｊ３の差（｜Ｊ３−Ｊ２｜）とが同一になる値（１．７５）を、当該重み係数ｋの値として設定する。または、係数設定部６６Ａは、α１＜ｋ＜α２を満たす重み係数ｋの各値のうち、｜Ｊ１−Ｊ２｜および｜Ｊ３−Ｊ２｜の両方が、予め定められた値（例えば、０．１）よりも大きいという条件を満たす値を、当該重み係数ｋの値として設定してもよい。
再び、図９を参照して、閾値設定部６７Ａは、参照物体Ｐ２における、係数設定部６６Ａにより設定された重み係数ｋの値に対する差分値Ｊ２と、残余の参照物体Ｐ１，Ｐ３における、当該重み係数ｋの値に対する差分値Ｊ１，Ｊ３とに基づいて、閾値Ｔｈを設定する。具体的には、閾値設定部６７Ａは、差分値Ｊ２と差分値Ｊ１との間であり、かつ差分値Ｊ２と差分値Ｊ３との間に、閾値Ｔｈを設定する。
図１０を参照して、係数設定部６６Ａにより重み係数ｋの値が１．７５に設定された場合を考える。ｋ＝１．７５の場合、Ｊ２≒−０．４であり、Ｊ１，Ｊ３≒−０．１８である。そのため、閾値Ｔｈは、−０．４０＜Ｔｈ＜−０．１８の範囲に設定される。ここで、参照物体Ｐ２が除去対象物であり、参照物体Ｐ１，Ｐ３が回収対象物であるとする。被検査物２０の除去率を高くしたい場合（すなわち、被検査物２０を除去対象物と判定し易くする場合）には、閾値Ｔｈは差分値Ｊ１，Ｊ３（≒−０．１８）付近に設定される。被検査物２０の除去率を低くしたい場合（すなわち、被検査物２０を除去対象物と判定し難くする場合）には、閾値Ｔｈは差分値Ｊ２（≒−０．４０）付近に設定される。
判定部６４Ａは、被検査物２０における、係数設定部６６Ａにより設定された重み係数ｋの値に対する差分値Ｊと、閾値Ｔｈとに基づいて、被検査物２０が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する。上記の例に従うと、判定部６４Ａは、当該差分値Ｊが閾値Ｔｈ以上である場合には被検査物２０が回収対象物（すなわち、参照物体Ｐ２とは異なる種類）であると判定し、当該差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満である場合には、被検査物２０が除去対象物（すなわち、参照物体Ｐ２と同一種類）であると判定する。
なお、参照物体Ｐ２が回収対象物であり、参照物体Ｐ１，Ｐ３が除去対象物である場合には、判定部６４Ａによる判定結果は上記と逆になる。具体的には、判定部６４Ａは、当該差分値Ｊが閾値Ｔｈ以上である場合には被検査物２０が除去対象物であると判定し、当該差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満である場合には被検査物２０が回収対象物であると判定する。
情報出力部６５Ａは、典型的には、上述した情報出力部６５の機能と同様の機能を有する。なお、情報出力部６５Ａは、判定部６４Ａによる判定結果（差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満であるか否かの判定結果）を出力する構成であってもよい。この場合、選別部７は、当該判定結果に基づいて、被検査物２０を除去（あるいは回収）するように構成されていてもよい。例えば、選別部７は、差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満であるとの判定結果を受信した場合には被検査物２０を除去し、差分値Ｊが閾値Ｔｈ以上であるとの判定結果を受信した場合には被検査物２０を回収するように構成される。
次に、図１１を参照して、実施の形態３に従うデータベースに基づいて、重み係数ｋの値を設定する方式について説明する。図１１は、重み係数ｋの値の設定方式の他の例を説明するための図である。図１１中の各上限曲線５１０ｕ，５２０ｕ，５３０ｕ、各下限曲線５１０ｄ，５２０ｄ，５３０ｄ、および各領域６１０〜６３０は、図７中のそれらと同一である。ここでは、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３のうち、種類Ｔ２である参照物体Ｐ２が、選別対象の物体として指定されているとする。
図１１を参照して、まず、係数設定部６６Ａは、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３にそれぞれ対応する複数の領域６１０〜６３０のうち、指定された参照物体Ｐ２に対応する領域６２０が、残余の参照物体Ｐ１，Ｐ３に対応する領域６１０，６３０のいずれとも重畳しない重み係数ｋの範囲を特定する。図１１の例では、領域６２０が、領域６１０および領域６３０のいずれとも重畳しない重み係数ｋの範囲として、β１（＝１．７５）＜ｋ＜β２（＝２．２５）が特定される。なお、仮に、当該重畳しない重み係数ｋの値が存在しない場合には、当該値が存在するように、上述した方式を用いて上限値および下限値の値を調整してもよい。
係数設定部６６Ａは、β１＜ｋ＜β２を満たす重み係数ｋの各値のうち、領域６２０内の差分値Ｊ２と、領域６１０内の差分値Ｊ１，領域６３０内の差分値Ｊ３との差が比較的大きくなる値を、被検査物２０を選別するための重み係数ｋの値として設定する。図１１の例では、β１＜ｋ＜β２の範囲においては、差分値Ｊ２の上限値は、差分値Ｊ１，Ｊ３の各下限値よりも小さい。そのため、係数設定部６６Ａは、例えば、差分値Ｊ２の上限値および差分値Ｊ１の下限値の差と、差分値Ｊ２の上限値および差分値Ｊ３の下限値の差とが同一になる値（１．９）を、当該重み係数ｋの値として設定する。または、係数設定部６６Ａは、これらの差が、予め定められた値（例えば、０．１）よりも大きいという条件を満たす値を、当該重み係数ｋの値として設定してもよい。
再び、図９を参照して、閾値設定部６７Ａは、差分値Ｊ２と差分値Ｊ１との間であり、かつ差分値Ｊ２と差分値Ｊ３との間に、閾値Ｔｈを設定する。図１１の例に従うと、閾値設定部６７Ａは、差分値Ｊ２の上限値と差分値Ｊ１の下限値との間であり、かつ差分値Ｊ２の上限値と差分値Ｊ３の下限値との間に、閾値Ｔｈを設定する。なお、判定部６４Ａによる判定方式は、上述した方式と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
＜処理手順＞
図１２は、実施の形態５に従う選別装置１００Ａが実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３における、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係が、図１０（または図１１）に示すような関係であるとする。また、参照物体Ｐ２の種類Ｔ２と同一種類の被検査物２０が除去され、それ以外の種類Ｔ１，Ｔ３と同一種類の被検査物２０が回収されるものとする。なお、被検査物２０の種類は、種類Ｔ１〜Ｔ３のいずれかであるとする。また、被検査物２０を選別するための重み係数ｋの値、および閾値Ｔｈの値は、上述した方式により予め設定されているものとする。
図１２を参照して、ステップＳ５０２，Ｓ５０４，Ｓ５０６の処理は、それぞれステップＳ４０２，Ｓ４０４，Ｓ４０６の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。制御部６Ａは、ステップＳ５０６において求められた関係を用いて、被検査物２０を選別するために予め設定された重み係数ｋの値（例えば、１．７５）に対する差分値Ｊを算出する（ステップＳ５０８）。制御部６Ａは、算出された差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満であるか否かを判断する（ステップＳ５１０）。
差分値Ｊが閾値Ｔｈ未満である（すなわち、被検査物２０が参照物体Ｐ２と同一種類である）場合には（ステップＳ５１０においてＹＥＳ）、選別部７は被検査物２０を除去する（ステップＳ５１２）。そして処理は終了する。一方、差分値Ｊが閾値Ｔｈ以上である場合には（ステップＳ５１０においてＮＯ）、選別部７は被検査物２０を回収する（ステップＳ５１４）。そして処理は終了する。
＜利点＞
実施の形態５によると、被検査物を選別するための重み係数の値および閾値が設定されているため、簡易かつ効率的に被検査物を選別することができる。
また、例えば、プラスチックのリサイクルにおいて、複数種類のプラスチックが混在する場合であっても、回収対象のプラスチックとそれ以外のプラスチックとを精度良く選別することができる。そのため、複数のプラスチックの中に塩素濃度が高い塩素系プラスチックが混在する場合でも、この塩素系プラスチックを除去することができる。そのため、サーマルリサイクル材料としての利用が促進される。
［実施の形態６］
実施の形態１では１つのデータベースを用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係（直線）のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する関係を特定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう構成について説明した。このように、判定基準として直線の類似性を用いる場合、例えば、被検査物に対応する直線と極めて類似性の高い複数の直線が存在するときには、被検査物を構成する材料を誤判定する可能性がある。
そこで、実施の形態６では各参照物体について２つのデータベースを作成する。そして、１つ目のデータベースの中に、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線が複数存在する場合には、２つ目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線を選定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう。
以下、実施の形態６に従う判定方法について工程ごとに具体的に説明する。
＜判定方法の各工程の詳細＞
（検出工程）
実施の形態１では、エネルギー分布の異なる２種類のＸ線（低エネルギーＸ線および高エネルギーＸ線）を被検査物に照射する構成について説明したが、実施の形態６ではエネルギー分布の異なる４種類のＸ線を被検査物に照射する構成について説明する。
図１３は、実施の形態６に従う被検査物を構成する材料の種類の判定方法を示すフローチャートである。
図１３を参照して、検出工程（ステップＳ１０１）では、エネルギー分布の異なる４種類のＸ線が被検査物に照射され、被検査物を透過したそれぞれのＸ線強度を検出する。具体的には、Ｘ線源を用いて連続Ｘ線を被検査物に照射する。例えば、Ｘ線源は、ターゲットにタングステンを用いたＸ線管が用いられ、管電圧を５０ｋＶとする。続いて、検出できるＸ線のエネルギー分布が異なる２種類の検出部を有するＸ線センサを用いて、エネルギーＥ１を有するＸ線（以下、「Ｅ１エネルギーＸ線」と称する。）の透過強度と、エネルギーＥ１よりも高いエネルギーＥ２を有するＸ線（以下、「Ｅ２エネルギーＸ線」と称する。）の透過強度を検出する。
次に、上記Ｘ線源とはターゲットが異なるＸ線源を用いて、上記連続Ｘ線とは異なるエネルギー分布を有する連続Ｘ線を被検査物に照射する。このＸ線源のターゲットには、管電圧５０ｋＶ以下で連続Ｘ線だけなく特性Ｘ線も発生させることが可能なロジウム、モリブデン、クロム等を用いてもよい。なお、ターゲットは、測定対象物の吸収帯を考慮して利用することが可能である。続いて、上記Ｘ線センサを用いて、エネルギーＥ１，Ｅ２とは異なるエネルギーＥ３を有するＸ線（以下、「Ｅ３エネルギーＸ線」と称する。）の透過強度と、エネルギーＥ１，Ｅ２とは異なり、かつエネルギーＥ３よりも高いエネルギーＥ４を有するＸ線（以下、「Ｅ４エネルギーＸ線」と称する。）の透過強度を検出する。
（算出工程）
次に、算出工程（ステップＳ２０１）では、被検査物について、差分値と重み係数との関係を２種類求める。具体的には、検出工程で得られた４種類のＸ線の透過強度のうちの２種類を組み合わせて式（１）に代入する。ここで、Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４エネルギーＸ線の透過強度をそれぞれＩＥ１，ＩＥ２，ＩＥ３，ＩＥ４とし、Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４エネルギーＸ線の照射強度をそれぞれＩＥ１Ｏ，ＩＥ２Ｏ，ＩＥ３Ｏ，ＩＥ４Ｏとする。
例えば、透過強度ＩＥ１および透過強度ＩＥ２の組み合わせと、透過強度ＩＥ３および透過強度ＩＥ４の組み合わせとを用いるとする。透過強度ＩＥ１および透過強度ＩＥ２の組み合わせを式（１）に適用した場合には、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係は、重み係数ｋおよび差分値Ｊを変数とし、ｌｎ（ＩＥ１／ＩＥ１Ｏ）およびｌｎ（ＩＥ２／ＩＥ２Ｏ）を定数とする１次関数として表わすことができる。また、透過強度ＩＥ３および透過強度ＩＥ４の組み合わせを式（１）に適用した場合には、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係は、重み係数ｋおよび差分値Ｊを変数とし、ｌｎ（ＩＥ３／ＩＥ３Ｏ）およびｌｎ（ＩＥ４／ＩＥ４Ｏ）を定数とする１次関数として表わすことができる。
このように、被検査物についての１種類目の関係として、透過強度ＩＥ１および透過強度ＩＥ２を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係が得られる。また、被検査物についての２種類目の関係として、透過強度ＩＥ３および透過強度ＩＥ４を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係が得られる。
（判定工程）
次に、判定工程（ステップＳ３０１）では、材料の種類が既知である参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を示す情報を含むデータベースと、被検査物について上記算出工程で求められた関係とを比較することにより、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
まず、実施の形態６に従うデータベースの内容および作成手順について具体的に説明する。データベースに含まれる、差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を示す情報は、例えば、後述する図１６，図１７に示すような１次直線である。データベースは、図１４に示すような手順で作成される。
図１４を参照して、データベースがメモリに記憶されるまでの作成手順について説明する。図１４は、実施の形態６に従うデータベースの作成手順を示すフローチャートである。例えば、データベースの作成する準備段階として、上述した複数の参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を用意する。
図１４を参照して、実施の形態６に従うデータベース作成方法は、参照物体Ｐ１にＸ線を照射して、エネルギー分布の異なる４種類のＸ線の透過強度を検出するステップＳ８１を含む。具体的には、参照物体Ｐ１を透過したＥ１エネルギーＸ線の透過強度と、参照物体Ｐ１を透過したＥ２エネルギーＸ線の透過強度とを検出する。続いて、参照物体Ｐ１を透過したＥ３エネルギーＸ線の透過強度と、参照物体Ｐ１を透過したＥ４エネルギーＸ線の透過強度とを検出する。
データベース作成方法は、参照物体Ｐ１について、差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を２種類求めるステップ８２を含む。具体的には、参照物体Ｐ１についての１種類目の関係として、Ｅ１エネルギーＸ線の透過強度およびＥ２エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値Ｊと、重み係数ｋとの関係を算出する。また、参照物体Ｐ１についての２種類目の関係として、Ｅ３エネルギーＸ線の透過強度およびＥ４エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、重み係数との関係を算出する。
データベースの作成方法は、ステップＳ８２において算出された複数の関係をデータベースとしてメモリに記憶するステップＳ８３を含む。
また、参照物体Ｐ２，参照物体Ｐ３についても、ステップＳ８１〜Ｓ８３の一連の処理を実行する。これにより、参照物体Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の各々について、差分値と重み係数との２種類の関係を示す情報を含むデータベースが作成され、メモリに記憶される。具体的には、参照物体Ｐ１の種類Ｔ１に対応する２つの直線（１次関数）が作成され、参照物体Ｐ２の種類Ｔ２に対応する２つの直線が作成され、参照物体Ｐ３の種類Ｔ３に対応する２つの直線が作成される。
図１５および図１６は、実施の形態６に従う差分値および重み係数の関係を示す図である。具体的には、図１５は、差分値および重み係数の１種類目の関係を示す図であり、図１６は、差分値および重み係数の２種類目の関係を示す図である。
図１５を参照して、参照物体Ｐ１についての１種類目の関係は図１５中の直線３１０Ａで表され、参照物体Ｐ２についての１種類目の関係は直線３２０Ａで表され、参照物体Ｐ３についての１種類目の関係は直線３３０Ａで表される。なお、被検査物についての１種類目の関係は図１５中の直線５００Ａで表される。
同様に、図１６を参照して、参照物体Ｐ１についての２種類目の関係は図１６中の直線３１０Ｂで表され、参照物体Ｐ２についての２種類目の関係は直線３２０Ｂで表され、参照物体Ｐ３についての２種類目の関係は直線３３０Ｂで表される。なお、被検査物についての２種類目の関係は図１６中の直線５００Ｂで表される。
このように、参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係は、直線という情報として蓄積される。そのため、材料の種類ごとに、差分値Ｊと重み係数ｋとの１種類目の関係を集約したデータベースＤ１（例えば、図１５中の直線３１０Ａ，３２０Ａ，３３０Ａ）と、差分値Ｊと重み係数ｋとの２種類目の関係を集約したデータベースＤ２（例えば、図１６中の直線３１０Ｂ，３２０Ｂ，３３０Ｂ）とが得られる。
次に、データベースを用いて被検査物を構成する材料の種類を判定する方式について説明する。まず、１種類目のデータベースＤ１を用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の関係（直線）のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定する。ここで、図１５を参照して、被検査物に対応する直線５００Ａは、参照物体Ｐ１に対応する直線３１０Ａ、および参照物体Ｐ２に対応する３２０Ａの両方に非常に類似している。この場合、実施の形態１で説明したような面積比較を用いて直線５００Ａと最も類似する直線を特定して被検査物を構成する材料の種類を判定すると、誤判定してしまう可能性がある。そのため、被検査物に対応する直線（例えば、直線５００Ａ）が、複数の直線（例えば、直線３１０Ａ，３２０Ａ）との類似性が高い場合には、２種類目のデータベースＤ２を用いる。
当該類似性が高いか否かの判断は、実施の形態１で説明した面積比較を利用して行われる。例えば、直線３１０Ａと、被検査物に対応する直線５００Ａと、重み係数ｋ＝ｘ１，ｋ＝ｘ２で示される２つの直線とにより囲まれる面積Ｓ１を計算する。参照物体Ｐ２，Ｐ３についても、同様の方法により面積Ｓ２，Ｓ３を算出する。そして、算出された３つの面積Ｓ１〜Ｓ３の中から異なる２つの面積を選択し、当該選択された２つの面積の差分を算出する。具体的には、差分｜Ｓ１−Ｓ２｜，｜Ｓ１−Ｓ３｜，｜Ｓ２−Ｓ３｜を算出する。そして、当該差分が予め定められた値よりも小さい場合には、被検査物に対応する直線５００Ａは、類似性が高い直線が複数存在すると判断する。例えば、差分｜Ｓ１−Ｓ２｜が予め定められた値よりも小さい場合には、直線５００Ａは、複数の直線３１０Ａ，３２０Ｂとの類似性が高いと判断される。
そして、被検査物に対応する直線が、複数の直線と高い類似性を有すると判断された場合、２種類目のデータベースＤ２を用いて、複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の直線のうち、被検査物に対応する直線と最も類似する直線を特定する。図１６を参照して、被検査物に対応する直線５００Ｂは、直線３２０Ｂよりも直線３１０Ｂに明らかに類似しているため、被検査物を構成する材料の種類は、参照物体Ｐ１の種類Ｔ１であると判定できる。
＜利点＞
実施の形態６によると、１種類目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線が複数存在した場合には、２種類目のデータベースを用いて、被検査物に対応する直線と類似性の高い直線を選定することにより、被検査物を構成する材料の種類の判定を行なう。これにより、被検査物の材料の種類の判定精度をより向上させることができる。
［実施の形態７］
実施の形態７では実施の形態５に従う選別方式において利用した閾値を、上述したデータベースに基づいて変更する構成について説明する。
＜装置構成＞
図１７は、実施の形態７に従う選別装置１００Ｂを模式的に示す図である。なお、選別装置１００Ｂは、選別装置１００Ａの制御部６Ａを制御部６Ｂに置き換えた構成である。そのため、選別装置１００Ｂのうちの制御部６Ｂ以外の構成については、選別装置１００Ａの当該構成と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
図１７を参照して、制御部６Ｂは、主たる機能構成として、入力部６１Ｂと、関係算出部６２Ｂと、判定部６４Ｂと、情報出力部６５Ｂと、係数設定部６６Ｂと、閾値設定部６７Ｂと、種類判定部６８Ｂと、集計部６９Ｂとを含む。これらの構成は、主にプロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することなどによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。また、制御部６Ｂは、記憶部６３Ｂをさらに含む。なお、入力部６１Ｂ、関係算出部６２Ｂ、判定部６４Ｂ、情報出力部６５Ｂ、および係数設定部６６Ｂは、それぞれ図９中の入力部６１Ａ、関係算出部６２Ａ、判定部６４Ａ、情報出力部６５Ａ、および係数設定部６６Ａと実質的に同一である。
種類判定部６８Ｂは、実施の形態１〜３，６で説明した判定方法を用いて、被検査物を構成する材料の種類を判定する。
記憶部６３Ｂは、実施の形態５に従う記憶部６３Ａと同様に、各種類の参照物体についての差分値Ｊと重み係数ｋとの関係を集約したデータベースを記憶する。また、記憶部６３Ｂは、被検査物２０が除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報（例えば、判定部６４Ｂの判定結果）と、種類判定部６８Ｂの判定結果（すなわち、被検査物２０を構成する材料の種類の判定結果）とを記憶する。なお、被検査物２０が除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報は、被検査物２０が選別部７により除去対象物として選別されるのか、回収対象物として選別されるのかを示す選別結果であってもよい。さらに、記憶部６３Ｂは、判定部６４Ｂによる判定に用いられた被検査物２０における差分値（すなわち、係数設定部６６Ｂにより設定された重み係数ｋの値に対する差分値Ｊ）を記憶する。
このように、記憶部６３Ｂは、被検査物２０について、材料の種類の判定結果と、除去対象物なのか、回収対象物なのかを示す情報と、上記差分値とを関連付けて記憶する。
集計部６９Ｂは、記憶部６３Ｂに記憶された被検査物２０に関するデータを集計する。具体的には、集計部６９Ｂは、被検査物２０の数、種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の各々について、当該種類であると判定された被検査物２０の数、除去対象物であると判定された被検査物２０の数、および回収対象物であると判定された被検査物２０の数等を集計する。
閾値設定部６７Ｂは、規定数以上の被検査物２０に関する集計データ（例えば、１０００個以上の被検査物２０に関する集計データ）に基づいて、判定部６４Ｂにより用いられる閾値Ｔｈを修正（すなわち、再設定）する。具体的には、閾値設定部６７Ｂは、規定数以上の被検査物２０の各々における、種類判定部６８Ｂの判定結果および判定部６４Ｂの判定結果（あるいは、選別結果）に基づいて、閾値Ｔｈを修正する。
より詳細には、閾値設定部６７Ｂは、判定部６４Ｂの誤判定率を用いて閾値Ｔｈを修正する。ここで、種類Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の物体を検査対象とし、種類Ｔ２の物体が除去対象物である場合を考える。この場合、例えば、種類Ｔ２の誤判定率は、（判定部６４Ｂが除去対象物を回収対象物であると誤判定した被検査物２０の数）／（種類判定部６８Ｂにより除去対象物であると判定された被検査物２０の数）で定義される。
「判定部６４Ｂが除去対象物を回収対象物であると誤判定する」とは、被検査物２０の種類が、種類Ｔ２である（すなわち、被検査物２０が除去対象物である）と種類判定部６８Ｂにより判定されているにも関わらず、当該被検査物２０が判定部６４Ｂにより回収対象物と判定されてしまった場合を意味する。
ここで、設定基準が、種類Ｔ２の誤判定率が１％以下になるように閾値Ｔｈを設定するという基準であるとする。この場合、閾値設定部６７Ｂは、種類Ｔ２の誤判定率が１％よりも大きいときには、当該誤判定率が１％以下になるように閾値Ｔｈを修正する。
ある局面では、閾値設定部６７Ｂは、記憶部６３Ｂおよび集計部６９Ｂの集計結果を参照して、種類判定部６８Ｂにより種類Ｔ２と判定された被検査物２０の中から、重み係数ｋの値（例えば、１．７５）に対する差分値Ｊが、閾値Ｔｈ以上となる被検査物２０の数をカウントする。そして、閾値設定部６７Ｂは、当該カウントした数を、種類判定部６８Ｂにより種類Ｔ２と判定された被検査物２０の数で割った値が、１％以下になるように閾値Ｔｈを修正する。なお、閾値設定部６７Ｂは、誤判定率が０％になるように閾値Ｔｈを修正してもよい。
別の局面では、閾値設定部６７Ｂは、除去箱７２に収容された被検査物２０の種類分布、あるいは、回収箱７３に終了された被検査物２０の種類分布に基づいて閾値Ｔｈを修正する。例えば、種類Ｔ２の被検査物２０が除去対象物であり、種類Ｔ１，Ｔ３の被検査物２０が回収対象物である場合を想定する。この場合、閾値設定部６７Ｂは、回収箱７３に収容された被検査物２０のうち、種類判定部６８Ｂにより種類Ｔ２であると判定されたにも関わらず判定部６４Ｂにより回収対象物と判定された結果、回収箱７３に収容された被検査物２０の数をカウントする。閾値設定部６７Ｂは、回収箱７３に収容された被検査物２０の総数に対する、当該カウントした数の割合が１％を越えた場合に、当該割合が１％以下になるように閾値Ｔｈを修正する。
このように閾値Ｔｈが修正された場合には、判定部６４Ｂは、当該修正された閾値Ｔｈと、差分値Ｊとを比較して、被検査物２０が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する。選別部７は、当該判定結果に基づいて被検査物２０を除去（あるいは回収）する。
＜処理手順＞
図１８は、実施の形態７に従う選別装置１００Ｂが実行する選別処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、複数の参照物体Ｐ１〜Ｐ３における、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係が、図１０（または図１１）に示すような関係であるとする。また、参照物体Ｐ２の種類Ｔ２と同一種類の被検査物２０が除去され、それ以外の種類Ｔ１，Ｔ３と同一種類の被検査物２０が回収されるものとする。なお、被検査物２０の種類は、種類Ｔ１〜Ｔ３のいずれかであるとする。また、被検査物２０を選別するための重み係数ｋの値、および閾値Ｔｈの値は、上述した方式により予め設定されているものとする。
図１８を参照して、ステップＳ６０２，Ｓ６０４，Ｓ６０６の処理は、それぞれ図１２中のステップＳ５０２，Ｓ５０４，Ｓ５０６の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
制御部６Ｂは、予めメモリに記憶されたデータベースと、被検査物２０における、重み係数ｋと差分値Ｊとの関係とを比較して、被検査物２０の種類を判定する（ステップＳ６０８）。ステップＳ６１０，Ｓ６１２，Ｓ６１４，Ｓ６１６の処理は、それぞれ図１２中のステップＳ５０８，Ｓ５１０，Ｓ５１２，Ｓ５１４の処理と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
続いて、制御部６Ｂは、ステップＳ６０８において実行した被検査物２０の種類の判定結果と、ステップＳ６１２において実行した被検査物２０が除去対象物か、回収対象物かを示す判定結果とを記憶する（ステップＳ６１８）。なお、制御部６Ｂは、ステップＳ６１２において用いられた差分値Ｊを記憶してもよい。
制御部６Ｂは、ステップＳ６１８において記憶した被検査物２０に関するデータを集計した結果、規定数以上（例えば、１０００個以上）の被検査物２０に関する集計データが蓄積されたか否かを判断する（ステップＳ６２０）。規定数以上の集計データが蓄積された場合（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）、制御部６Ｂは、上述した方式を用いて閾値Ｔｈを修正して（ステップＳ６２２）、処理を終了する。この場合、後続の被検査物２０に対しては、制御部６Ｂは、差分値Ｊと、当該修正された閾値Ｔｈとを比較して（ステップＳ６１２）、選別を行なう（ステップＳ６１４，Ｓ６１６）。
一方、規定数以上の集計データが蓄積されていない場合（ステップＳ６２０においてＮＯ）、制御部６Ｂは処理を終了する。この場合、閾値Ｔｈは修正されないため、後続の被検査物２０に対しては、制御部６Ｂは、差分値Ｊと現在の閾値Ｔｈとを比較して（ステップＳ６１２）、選別を行なう（ステップＳ６１４，Ｓ６１６）。
なお、閾値Ｔｈを修正するタイミングは、上記以外のタイミングであってもよい。例えば、制御部６Ｂは、直近で記憶された基準個数分の被検査物２０に関するデータ（例えば、直近１０００個分のデータ）に基づいて、逐次、閾値Ｔｈを修正する構成であってもよい。
［その他の実施の形態］
上述した実施の形態４では、判定部６４が、被検査物２０の種類の判定結果と、予め設定された選別基準とに基づいて、被検査物２０が除去対象物なのか、回収対象物なのかを判定する構成について説明したが、当該構成に限られない。例えば、判定部６４が被検査物２０の種類の判定のみ（すなわち、被検査物２０が除去対象物か否かについては判定しない）を実行し、情報出力部６５が当該判定結果を選別部７に出力する構成であってもよい。この場合、選別部７は、被検査物２０の種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、被検査物２０を選別する。
また、実施の形態４に係る判定部６４は、実施の形態６における判定工程で説明した方式を用いて当該判定を実行してもよい。この場合、実施の形態４に従う記憶部６３は、実施の形態６で用いられたデータベースを記憶する。
上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。
また、上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理および構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
２ 供給部、３ 搬送部、４ Ｘ線照射部、５ Ｘ線検出部、６，６Ａ，６Ｂ 制御部、７ 選別部、２０ 被検査物、６１，６１Ａ，６１Ｂ 入力部、６２，６２Ａ，６２Ｂ 関係算出部、６３，６３Ａ，６３Ｂ 記憶部、６４，６４Ａ，６４Ｂ 判定部、６５，６５Ａ，６５Ｂ 情報出力部、６６Ａ，６６Ｂ 係数設定部、６７Ａ，６７Ｂ 閾値設定部、６８Ｂ 種類判定部、６９Ｂ 集計部、７１ エアガン、７２ 除去箱、７３ 回収箱、１００，１００Ａ，１００Ｂ 選別装置。

Claims (15)

  1. 被検査物にＸ線を照射して、前記被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、前記被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップと、
    前記被検査物について、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出するステップとを含む、算出方法。
  2. 請求項１に記載の算出方法を用いる判定方法であって、
    前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップを含む、判定方法。
  3. 前記検出するステップは、
    前記被検査物にＸ線を照射して、前記被検査物を透過した第１エネルギーＸ線の透過強度と、前記被検査物を透過した、前記第１エネルギーＸ線よりエネルギーが高い第２エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップと、
    前記被検査物にＸ線を照射して、前記被検査物を透過した第３エネルギーＸ線の透過強度と、前記被検査物を透過した第４エネルギーＸ線の透過強度とを検出するステップとを含み、
    前記第３エネルギーＸ線は、前記第１および第２エネルギーＸ線とエネルギーが異なり、前記第４エネルギーＸ線は、前記第１および第２エネルギーＸ線とエネルギーが異なり、かつ前記第３エネルギーＸ線よりエネルギーが高く、
    前記関係を算出するステップは、
    前記被検査物について、前記第１エネルギーＸ線の透過強度および前記第２エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との第１の関係を算出するステップと、
    前記被検査物について、前記第３エネルギーＸ線の透過強度および前記第４エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との第２の関係を算出するステップとを含む、請求項１に記載の算出方法。
  4. 請求項３に記載の算出方法を用いる判定方法であって、
    材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記第１エネルギーＸ線の透過強度および前記第２エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との第１の関係と、
    前記複数の参照物体の各々に対応する、前記第３エネルギーＸ線の透過強度および前記第４エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との第２の関係と、
    前記被検査物に対応する前記第１および第２の関係と、に基づいて、前記被検査物の種類を判定するステップを含む、判定方法。
  5. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体を構成する材料と同一種類の材料で構成される複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値と、重み係数との関係を含む、請求項２または４に記載の判定方法。
  6. 前記判定するステップは、
    前記複数の参照物体にそれぞれ対応する複数の前記関係のうち、前記被検査物に対応する前記関係と最も類似する関係を特定し、
    前記被検査物が、当該特定された関係に対応する参照物体と同一種類であると判定することを含む、請求項２、４および５のいずれか１項に記載の判定方法。
  7. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値を基準とした上限値と、重み係数との関係を示す上限曲線、および、前記平均値を基準とした下限値と当該重み係数との関係を示す下限曲線を含み、
    前記判定するステップは、
    前記複数の参照物体にそれぞれ対応する、前記上限曲線および前記下限曲線から構成される複数の領域と、前記被検査物に対応する前記関係とに基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定することを含む、請求項２または４に記載の判定方法。
  8. 請求項１に記載の算出方法を用いる選別方法であって、
    前記被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、閾値とに基づいて、前記被検査物を選別するステップを含み、
    前記予め定められた重み係数の値は、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係、に基づいて設定され、
    前記閾値は、前記複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、前記予め定められた重み係数の値に対する第１の差分値と、残余の参照物体における、前記予め定められた重み係数の値に対する第２の差分値とに基づいて設定される、選別方法。
  9. 前記残余の参照物体が複数である場合、前記予め定められた重み係数の値は、前記第１の差分値が複数の前記第２の差分値のいずれよりも大きく、または、前記第１の差分値が複数の前記第２の差分値のいずれよりも小さくなるように設定される、請求項８に記載の選別方法。
  10. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値と、重み係数との関係を含む、請求項８または９に記載の選別方法。
  11. 前記複数の参照物体の各々に対応する前記関係は、当該参照物体と同一種類である複数の物体にそれぞれ対応する複数の差分値の平均値を基準とした上限値と、重み係数との関係を示す上限曲線、および、前記平均値を基準とした下限値と当該重み係数との関係を示す下限曲線を含み、
    前記予め定められた重み係数の値は、前記複数の参照物体にそれぞれ対応する、前記上限曲線および前記下限曲線から構成される複数の領域のうち、前記指定参照物体に対応する前記領域が、前記残余の参照物体に対応する前記領域と重畳しないように設定される、請求項８に記載の選別方法。
  12. 被検査物を選別するための選別装置であって、
    被検査物にＸ線を照射する照射部と、
    前記被検査物を透過した低エネルギーＸ線の透過強度と、前記被検査物を透過した高エネルギーＸ線の透過強度とを検出する検出部と、
    前記被検査物について、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と、当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係を算出する関係算出部とを備える、選別装置。
  13. 材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係に基づいて、前記被検査物を選別するための重み係数の値を設定する係数設定部と、
    前記複数の参照物体のうち選別対象として指定された指定参照物体における、前記係数設定部により設定された重み係数の値に対する差分値と、残余の参照物体における、当該重み係数の値に対する差分値とに基づいて、閾値を設定する閾値設定部と、
    前記被検査物における、前記重み係数の値に対する差分値と、前記閾値とに基づいて、前記被検査物を選別する選別部とを備える、請求項１２に記載の選別装置。
  14. 請求項１に記載の算出方法を用いる選別方法であって、
    前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップと、
    前記被検査物を構成する材料の種類の判定結果と、予め定められた選別基準とに基づいて、前記被検査物を選別するステップとを含む、選別方法。
  15. 前記被検査物に対応する前記関係と、材料の種類が既知でありかつ互いに異なる複数の参照物体の各々に対応する、前記低エネルギーＸ線の透過強度および前記高エネルギーＸ線の透過強度を重み付け差分した差分値と当該重み付け差分に用いられる重み係数との関係と、に基づいて、前記被検査物を構成する材料の種類を判定するステップと、
    前記被検査物を構成する材料の種類の判定結果と、前記被検査物の選別結果とを記憶するステップと、
    複数の前記被検査物の各々における前記判定結果および前記選別結果に基づいて、前記閾値を修正するステップとをさらに含み、
    前記被検査物を選別するステップは、前記被検査物における、予め定められた重み係数の値に対する差分値と、前記修正された閾値とに基づいて、前記被検査物を選別するステップを含む、請求項８に記載の選別方法。
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