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WO2014192889A1 - Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにｘ線三次元測定装置及び方法 - Google Patents

Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにｘ線三次元測定装置及び方法 Download PDF

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WO2014192889A1
WO2014192889A1 PCT/JP2014/064330 JP2014064330W WO2014192889A1 WO 2014192889 A1 WO2014192889 A1 WO 2014192889A1 JP 2014064330 W JP2014064330 W JP 2014064330W WO 2014192889 A1 WO2014192889 A1 WO 2014192889A1
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WO
WIPO (PCT)
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ray
image
dimensional
measurement
reconstruction
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/064330
Other languages
English (en)
French (fr)
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亮 紋川
中西　正一
阿部　真也
幹也 近藤
晃 原田
Original Assignee
地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to JP2015519944A priority patent/JP6280544B2/ja
Priority to US14/894,325 priority patent/US9928619B2/en
Priority to EP16180850.6A priority patent/EP3109625B1/en
Publication of WO2014192889A1 publication Critical patent/WO2014192889A1/ja
Priority to US15/674,396 priority patent/US10521936B2/en

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Definitions

  • the present invention relates to an X-ray energy-specific image reconstruction apparatus and method, and an X-ray three-dimensional measurement apparatus and method.
  • the X-ray CT apparatus can obtain a three-dimensional image including the internal structure of the object by reconstructing an image obtained by photographing the object with X-rays from various directions.
  • this X-ray CT apparatus has been used for observation of minute internal defects such as voids and cracks in metal parts and resin parts, measurement of complicated internal shapes of electronic parts, and analysis of failure causes. (See Patent Documents 1 to 4).
  • the digital engineering system is a technology that realizes efficiency and quality improvement from development to manufacturing by fusing a high-performance CAD / CAM system, a three-dimensional modeling system, and a three-dimensional measurement system.
  • ⁇ Digitizers and optical cutting methods have been proposed as 3D measurement systems.
  • these methods can accurately measure the surface shape, it is extremely difficult to measure the internal shape of the measurement object.
  • an ultrasonic diagnostic method capable of determining the presence or absence of an internal space has been proposed, but it is difficult to accurately grasp the internal shape of this method as well. Therefore, the X-ray CT apparatus is expected as the only three-dimensional measurement system that can grasp the internal structure.
  • CT images When using an X-ray CT apparatus as a three-dimensional measurement system, how to improve the measurement accuracy of CT data is the key.
  • Artifact generation conditions include, for example, a large difference in absorptance such that metal is scattered in the resin, and a case where the X-ray passage distance varies greatly depending on the imaging direction.
  • Equation (1) is valid in the case of imaging with monochromatic X-rays, but in the case of continuous X-rays used in actual measurement, the mass attenuation coefficient changes depending on the energy of the incident X-rays, so it does not hold.
  • the transmitted X-ray intensity I is
  • a conventional X-ray CT apparatus for three-dimensional measurement can maintain a certain dimensional accuracy when using a specific measurement standard (calibration jig), but in measurement using an actual measurement object. It is known that dimensional accuracy cannot be maintained. The reason for this is that the resolution of the X-ray detector is lower than the actual measurement accuracy, and the shape and material of the actual measurement object are various. For this reason, development of the technique for correct
  • the present invention relates to an X-ray energy-specific image reconstruction apparatus and method, an X-ray three-dimensional measurement apparatus, and an image reconstruction apparatus capable of realizing higher-accuracy image reconstruction by correcting artifacts and the like that have been problems in the past. It aims to provide a method.
  • the present invention provides, for example, an X-ray source that irradiates an imaging target sample with X-rays, an energy dispersive detector that detects characteristic X-rays generated from the imaging target sample, and the detector
  • An image reconstruction device for each X-ray energy comprising: signal processing means for digitizing a peak of characteristic X-rays detected in step (1); and image reconstruction means for reconstructing an image based on a signal from the signal processing means.
  • the present invention irradiates a sample to be imaged with X-rays, detects characteristic X-rays generated from the sample to be imaged with an energy dispersive detector, quantifies the peak of the detected characteristic X-ray,
  • an X-ray energy-specific image reconstruction method for reconstructing an image based on peak numerical data.
  • the present invention provides an image acquisition means for acquiring an X-ray CT image of a measurement object on a three-dimensional coordinate axis, an actual measurement means for actually measuring the three-dimensional shape of the measurement object on the three-dimensional coordinate axis, and an image acquisition means.
  • Image correction means for correcting the X-ray CT image so that the sinogram of the acquired X-ray CT image of the measurement object is converged to the sinogram of the three-dimensional shape of the measurement object actually measured by the actual measurement means;
  • An original measuring device is provided.
  • the present invention provides an image acquisition process for acquiring an X-ray CT image of a measurement object on a three-dimensional coordinate axis, an actual measurement process for actually measuring the three-dimensional shape of the measurement object on the three-dimensional coordinate axis, and an image acquisition process.
  • a three-dimensional measurement method is provided.
  • the present invention provides an X-ray so that a computer converges a sinogram of an X-ray CT image of a measurement object acquired on a three-dimensional coordinate axis into a three-dimensional sinogram of the measurement object actually measured on the three-dimensional coordinate axis.
  • An X-ray three-dimensional image correction program for executing an image correction process for correcting a CT image is provided.
  • (A) and (b) are the side view and top view of the image reconstruction apparatus classified by X-ray energy which concern on embodiment of this invention. It is a figure for demonstrating the image reconstruction according to X-ray energy by this invention.
  • (A) (b) is a front view which shows an example of a detector, respectively. It is a figure which shows an example of a characteristic X-ray. It is a figure for demonstrating the dual energy method. It is a figure which shows an example of a line attenuation curve. It is a figure for demonstrating the successive approximation reconstruction method.
  • (A) is sectional drawing which shows another example of a detector
  • (b) is a front view which shows another example of a detector.
  • (A) and (b) are the front views and sectional views which show another example of a detector. It is a figure for demonstrating the energy separation by the filter in an example of FIG. It is a block diagram for demonstrating the functional structure of the X-ray three-dimensional measuring apparatus which concerns on embodiment of this invention. It is a side view of the X-ray three-dimensional measuring apparatus which concerns on embodiment of this invention. It is a top view of the X-ray three-dimensional measuring apparatus which concerns on embodiment of this invention. It is explanatory drawing for demonstrating the sinogram of the X-ray CT image of a measurement object. It is explanatory drawing for demonstrating the sinogram of the measurement data of the three-dimensional shape of a measuring object.
  • FIGS. 1A and 1B are diagrams showing an example of the configuration of an image reconstruction apparatus classified by X-ray energy according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 shows more specific X-ray energy by the apparatus. It is a figure explaining another image reconstruction.
  • the present invention in addition to the transmission amount change used in normal X-ray CT imaging, it is necessary to identify the species contained in the sample 2 to be imaged.
  • the characteristic X-rays generated when the X-rays from 1 are irradiated are detected by the energy dispersive detector 4, and information on the elements constituting the imaging target sample 2 and their concentrations are obtained from the energy peaks of the characteristic X-rays. To do.
  • the detector 4 having the energy dispersibility in the present invention can include a plurality of sub-detectors 40 arranged in a line shape or a panel shape as illustrated in FIGS. 3A and 3B. . It is desirable that the sub-detectors 40 have a structure that prevents the influence of scattered radiation by shielding them with a shielding material such as lead or tungsten.
  • each sub-detector 40 is capable of acquiring characteristic X-rays derived from each element obtained when X-rays are applied to the imaging target sample 2 composed of a plurality of elements as a radiation energy spectrum by photon counting. It is preferable to have.
  • detectors examples include semiconductor detectors such as cadmium telluride CdTe and zinc cadmium telluride CdZnTe, and scintillation detectors such as cesium iodide CsI and sodium iodide NaI.
  • the sub-detector 40 When the sub-detector 40 is arranged in a line shape (FIG. 3A), only one section is photographed while rotating the sample 2 arranged between the X-ray source 1 and the detector 4 by the drive mechanism 3. To do. A 3D image is acquired by stacking tomographic photographs by physically moving the sample table up and down for each cross-sectional image.
  • the drive mechanism 3 can rotate the sample stage on which the sample 2 is mounted by 360 degrees, and translate the X direction connecting the X-ray source 1 and the detector 4, the Y direction orthogonal thereto, and the up and down Z direction. .
  • a fluoroscopic image is acquired while rotating the sample 2 by the driving mechanism 3, and a three-dimensional image is acquired by reconstruction calculation.
  • a fluoroscopic image is acquired for each rotation angle of the sample 2, characteristic X-ray spectrum data for each pixel is acquired.
  • FIG. 4 shows a spectrum having peaks corresponding to aluminum Al and iron Fe.
  • FIG. 2 as an example of a more specific sample 2, a sample in which two kinds of metals of aluminum 21 and iron 22 are scattered in the resin 20 is illustrated, and X-rays are irradiated from the X-ray source 1 to the sample.
  • the characteristic X-rays generated in this manner are detected as a radiation energy spectrum by photocounting using the detector 4 such as the semiconductor detector or the scintillation detector described above.
  • the detected spectrum has respective peaks of aluminum and iron as in FIG.
  • the obtained characteristic X-ray peak is digitized by signal processing means (not shown).
  • the peak intensity of each of the aluminum 21 and iron 22 is quantified based on an energy threshold set in advance so that the aluminum 21 and iron 22 can be identified from the resin 20 in the sample 2, thereby obtaining an upper limit value.
  • a perspective image of only the aluminum 21 based on the spectral numerical data between the lower limit values and a perspective image of only the iron 21 based on the spectral numerical data larger than the upper limit value can be acquired.
  • a fluoroscopic image of the resin 20 is also acquired based on the spectral numerical data smaller than the lower limit value.
  • the obtained fluoroscopic image is reconstructed by an image reconstructing means (not shown), and reconstruction calculation for each energy is performed.
  • FIG. 6 shows an example of a wire attenuation coefficient curve of iron and aluminum when an 80 kV X-ray source and a 150 kV X-ray source 1b are used.
  • the sample has a complicated shape in which the X-ray passage distance varies greatly depending on the imaging direction as an artifact generation condition
  • the measured value and the assumed value are compared and corrected each time, and the correction is repeated until the measured value and the assumed value are within an allowable error range set in advance. Can be removed.
  • brute force method brute force search
  • greedy method hill climbing method
  • annealing method back propagation method
  • genetic algorithm genetic programming
  • evolution strategy evolution strategy
  • evolutionary programming etc.
  • Various algorithms can be used.
  • the signal processing means and the image reconstruction means are not shown here, but are constituted by hardware such as a computer and software such as a program mounted thereon.
  • a communication medium such as the Internet or a recording medium such as a USB
  • an arithmetic processing unit such as a CPU or a memory
  • Various processes are executed by a storage unit or the like.
  • Various data and result data necessary for this execution are appropriately input via an input unit and a communication unit, and output via an output unit and a display unit.
  • FIG. 8A and 8B show a detector having a configuration in which a semiconductor detector and a scintillation detector are combined as another embodiment of the energy dispersive detector according to the present invention.
  • a CdTe semiconductor detector that directly converts X-rays into electrons is provided on the X-ray incident side, and a scintillator that uses CsI that converts X-rays to light on the back side thereof.
  • a photodiode or a photomultiplier using a semiconductor such as Ge or Si that converts light into an electric signal is provided.
  • CdTe and CsI may be arranged in reverse, that is, an X-ray first enters CsI and passes through this to reach CdTe.
  • a semiconductor detector such as CdTe that can detect an electrical signal on one pixel and a scintillation detector such as CsI that can detect light are alternately arranged in a chessboard shape. It is installed. According to these configurations, energy separation and X-ray absorption values (CT values) can be acquired simultaneously, and the configuration of the entire apparatus can be simplified and downsized.
  • FIG. 9 (a) and 9 (b) show an embodiment of a detector that performs energy separation using a filter.
  • a metal filter 50 is provided in front of the CCD camera 5 as a detector (see FIG. 9B, not shown in FIG. 9A), and for each pixel as a countermeasure against scattered radiation.
  • a partition 51 is provided.
  • the sample showing high energy by cutting the energy region corresponding to the resin constituting the sample 2 (see FIG. 2), for example, with the metal filter 50 appropriately selected in advance. Only the constituent elements, in this example aluminum and iron, can be extracted. After the extraction, the reconstruction process described above is performed.
  • the X-ray three-dimensional measurement apparatus 10 includes an image acquisition unit 100 that acquires an X-ray CT image of the measurement object O on the three-dimensional coordinate axis, and a tertiary of the measurement object O on the three-dimensional coordinate axis.
  • the image acquisition means 100 irradiates the measurement object O with X-rays and detects projection data for each rotation angle of the measurement object O, whereby the X-ray CT of the measurement object O on a predetermined three-dimensional coordinate axis. Get an image.
  • the image acquisition unit 100 includes, for example, an X-ray source 101 that emits X-rays, a detector 102 that detects characteristic X-rays that have passed through the measurement object O, and an X-ray source 101 and a detector 102. Measured by the detector 103, the common stage 104 for installing the X-ray source 101, the detector 102 and the installation table 103, and the detector 103.
  • a signal processing unit 105 that digitizes the characteristic X-ray dose (characteristic X-ray peak) and an image reconstruction unit 106 that reconstructs an image based on numerical data obtained by the signal processing unit.
  • the installation base 103 is configured to perform a rotational motion around a predetermined rotational axis by a moving mechanism (not shown) and to perform a linear motion along an axis perpendicular to the rotational axis.
  • the installation table 103 is preferably made of granite or ductile cast iron having high rigidity.
  • the center of the three-dimensional coordinate axes (XYZ axes) used in the image acquisition unit 100 is the center position of the common stage 104 in a plan view and is a predetermined position from the upper surface of the common stage 104 as shown in FIGS. It is arranged at a position above the height.
  • the signal processing means 105 and the image reconstruction means 106 are configured by hardware such as a computer C and software such as programs installed therein. Specifically, when a program for the signal processing unit 105 and the image reconstruction unit 106 is read into the computer C via a communication medium such as the Internet or a recording medium such as a USB, an arithmetic processing unit such as a CPU or a memory Various processes are executed by a storage unit or the like. Various data and result data necessary for such execution are appropriately input via an input unit or a communication unit, and output via an output unit or a display unit (for example, display screen D).
  • a communication medium such as the Internet or a recording medium such as a USB
  • an arithmetic processing unit such as a CPU or a memory
  • Various processes are executed by a storage unit or the like.
  • Various data and result data necessary for such execution are appropriately input via an input unit or a communication unit, and output via an output unit or a display unit (for example, display screen D).
  • the image reconstruction unit 106 is a maximum likelihood estimation / expected value maximization reconstruction method (hereinafter referred to as “ML-EM reconstruction method”) in the successive approximation reconstruction method.
  • ML-EM reconstruction method a maximum likelihood estimation / expected value maximization reconstruction method
  • a linear scale may be arranged between the X-ray source 101 and the detector 102. If it does in this way, the position of the installation base 103 can be grasped
  • the actual measurement means 200 is a bridge-type device having a probe P as shown in FIGS. 12 and 13, and actually measures the three-dimensional shape of the measurement object O on a predetermined three-dimensional coordinate axis.
  • the three-dimensional coordinate axes used in the actual measurement unit 200 are the same as the three-dimensional coordinate axes used in the image acquisition unit 100.
  • the three-dimensional coordinate axis (the origin of the probe P) is set automatically or by an operator's operation so that the positional relationship of the probe P of the measurement object O, the image acquisition unit 100, and the actual measurement unit 200 coincides.
  • a setting method for example, using a gauge described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-137301, the center coordinates of the sphere on the X-ray CT image of the gauge and the gauge measured by the probe P of the actual measurement means 200 are used.
  • combine with the center coordinate of this sphere are mentioned, It is not limited to these.
  • the actual measurement means 200 has a moving mechanism 201 that moves the probe P relative to the measurement object O installed on the installation table 103.
  • the moving mechanism 201 is supported by a support member so that it can be moved up and down in the vertical direction, a cylindrical spindle having a probe P at the tip, a Z-direction drive mechanism for moving the spindle up and down, and the installation table 103 and the spindle in the vertical direction.
  • an X-direction drive mechanism and a Y-direction drive mechanism that move relative to each other in directions orthogonal to each other.
  • an air balance mechanism that generates a push-up force corresponding to the weight of the spindle including the probe P on the spindle can be employed as a part of the moving mechanism 201 or the actual measurement means 200.
  • the probe P and the moving mechanism 201 are installed on the common stage 104 on which the X-ray source 101, the detector 102, and the installation base 103 for the measurement object O described above are arranged. That is, elements for X-ray CT image capturing and elements for three-dimensional shape measurement are combined on one stage to constitute one measuring apparatus. The setting of the three-dimensional coordinate axis in this apparatus configuration is as described above.
  • the actual measurement means 200 includes an input unit 202 that can be operated by an operator, and also includes a probe moving unit 203 that moves the probe P in response to an operation input from the input unit 202. Further, a pressure-sensitive sensor S is provided at the tip of the probe P. When the probe P moved by the operator's input unit 202 through the probe moving means 203 comes into contact with the measurement object O, the pressure-sensitive sensor S detects the contact, and the three-dimensional information of the contacted position is obtained. It is to be detected. The detected three-dimensional position information of the measuring object O is sent to the computer C or the like for processing.
  • the probe moving unit 203 is also configured by hardware such as the computer C and software such as a program mounted on the computer C. When the program for the probe moving unit 203 is read into the computer C, the CPU or the like Various processes are executed by the arithmetic processing unit and a storage unit such as a memory.
  • the image correction means 300 corrects the X-ray CT image of the measurement object O acquired by the image acquisition means 100 with the three-dimensional shape of the measurement object O actually measured by the measurement means 200. As shown in FIG. 11, the image correction means 300 displays the X-ray CT image data acquired by the image acquisition means 100 and the three-dimensional shape data actually measured by the actual measurement means 200 as a sinogram on the display screen D.
  • the X-ray CT image is corrected by reconstructing the image using the ML-EM reconstruction method in the successive approximation reconstruction method so that the sinogram of the X-ray CT image converges to a sinogram having a three-dimensional shape.
  • Correction means 302 for performing the above operation.
  • the display unit 301 and the correction unit 302 are configured by hardware such as the computer C and software such as a program installed therein, and the program for the display unit 301 and the correction unit 302 is stored in the computer C.
  • various processes are executed by an arithmetic processing unit such as a CPU or a storage unit such as a memory.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram for explaining a sinogram of an X-ray CT image of the measuring object O
  • FIG. 15 is an explanatory diagram for explaining a sinogram of actually measured data of the three-dimensional shape of the measuring object O. is there.
  • the sinogram is an image expressing a detection signal for each angle as a sin wave when the measurement object O is rotated 360 °, and is acquired for each cross section of the measurement object O.
  • a sinogram (CT sinogram) of an X-ray CT image in a predetermined cross section of the measurement object O having an elliptical shape in plan view acquired by the image acquisition unit 100 is expressed by an image as shown in FIG. 14, for example.
  • a sinogram (actually measured sinogram) of three-dimensionally measured data in a predetermined cross section of the measurement object O having a rectangular shape in plan view measured by the actual measuring means 200 is expressed by an image as shown in FIG. 15, for example.
  • Four sinograms A to D shown on the left side of FIG. 15 are sinograms respectively corresponding to the edges A to D of the measuring object O shown on the right side of FIG.
  • the edge of the measurement object O is a contact point between the pressure-sensitive sensor S of the probe P of the actual measurement means 200 and the measurement object O.
  • the ML-EM reconstruction method used for image correction will be described with reference to FIGS.
  • the ML-EM reconstruction method is a method of repeatedly calculating what kind of image the calculated projection data close to the measured projection data can be obtained.
  • projection data sinograms
  • the outer shape is expected to be an ellipse from the outermost sinogram shape.
  • the 90 ° and 270 ° sinograms suggest that a bright substance exists at the top of the ellipse and an air layer exists at the bottom.
  • An outline of the ML-EM reconstruction method is a method of constructing a cross-sectional image without contradiction by repeatedly performing such operations simultaneously.
  • FIG. 17 shows a comparison result between a cross-sectional image reconstructed using the ML-EM reconstruction method and a cross-sectional image reconstructed using the filter-corrected back projection method (hereinafter referred to as “FBP method”).
  • FBP method filter-corrected back projection method
  • the FBP method is processed by the blur correction filter at the time of reconstruction.
  • the edge is emphasized or the contrast is different due to the influence of the correction filter.
  • These problems cause measurement errors, and the measurement errors may increase depending on the shape of the measurement object.
  • the ML-EM reconstruction method can suppress the occurrence of artifacts manifested by the FBP method.
  • the ML-EM reconstruction method is a method for deriving a statistically most probable image based on projection data, (1) there is a possibility that the image will not converge due to a statistical method. (2) a reconstructed image
  • the inventor of the present invention takes a sinogram obtained from an accurate cross-sectional image created from data or CAD data actually measured by a three-dimensional measuring machine such as the actual measurement means 200 in the present embodiment, and converges to the sinogram. By correcting the whole as described above, the above problem of the ML-EM reconstruction method was solved.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram for explaining a method of correcting an X-ray CT image using a sinogram (actual sinogram) of actually measured data having a three-dimensional shape.
  • the position of the probe P (pressure-sensitive sensor S) of the actual measurement means 200 can be expressed by a sin wave (sinogram), and the X-ray CT image acquired by the image acquisition means 100 can also be expressed by a sin wave (sinogram).
  • a sinogram (CT sinogram) of the X-ray CT image is obtained.
  • the X-ray three-dimensional measuring apparatus 10 has a vibration isolation function as a countermeasure against external vibration.
  • the X-ray three-dimensional measuring apparatus 10 is preferably shielded by a shield made of lead, tungsten, or the like, and it is preferable that the temperature and humidity inside the X-ray three-dimensional measuring apparatus 10 be maintained constant by air conditioning means. In this way, the influence of the external environment can be suppressed when acquiring image information or acquiring position information of a three-dimensional shape, and more accurate three-dimensional information can be obtained.
  • the X-ray source 101 of the image acquisition unit 100 irradiates the measurement object O with X-rays, and the projection data for each rotation angle of the measurement object O is detected by the detector 102, whereby predetermined three-dimensional.
  • An X-ray CT image of the measurement object O on the coordinate axis is acquired (image acquisition step: S1).
  • the acquired X-ray CT image sinogram (CT sinogram) of the measurement object O is displayed on the display screen D by the display means 301 as shown in FIG. 18 (CT sinogram display step: S2).
  • the three-dimensional shape of the measurement object O on the three-dimensional coordinate axis is actually measured by the actual measurement means 200 (measurement step: S3).
  • the actually measured three-dimensional sinogram (measured sinogram) of the measurement object O is displayed on the display screen D by the display means 301 as shown in FIG. 18, for example (measured sinogram display step: S4).
  • the actual measurement step S3 and the actual sinogram display step S4 may be performed before the image acquisition step S1 and the CT sinogram display step S2.
  • the X-ray CT image is corrected by reconstructing the image using the ML-EM reconstruction method so that the CT sinogram converges to the measured sinogram (image correction step: S5).
  • image correction step: S5 image correction step: S5
  • an image obtained by fusing the CT sinogram and the measured sinogram on the display unit 301 can be displayed on the display screen D to reconstruct the image.
  • an X-ray CT image of the measurement object O on a predetermined three-dimensional coordinate axis is used as an actual measurement value of the three-dimensional shape of the measurement object O on the same coordinate axis. Can be corrected.
  • the ML-EM reconstruction is performed so that the sinogram (actual sinogram) of the three-dimensional shape of the measuring object O actually measured by the actual measuring means 200 is regarded as a correct answer, and the sinogram (CT sinogram) of the X-ray CT image is converged to this correct answer. Since the X-ray CT image is corrected by realizing image reconstruction using the construction method, the time until convergence (reconstruction time) can be shortened.
  • the contact-type actual measurement means 200 using the probe P has been described.
  • a non-contact type actual measurement means using a laser, a CCD camera, or the like may be used.
  • an X-ray CT image is corrected using a sinogram (actual sinogram) of actual measurement data of the three-dimensional shape of the measurement object O
  • CAD data is used instead of the actual sinogram.
  • the X-ray CT image can also be corrected using a correct sinogram created using.
  • CAD data is subjected to voxel transformation and cross-sectional image transformation to create a correct sinogram, and image reconstruction using the ML-EM reconstruction method is realized so that the CT sinogram converges to the correct sinogram.
  • CT images can also be corrected.
  • the X-ray CT image of the measuring object comprised with a some substance Can be corrected by energy.
  • the X-ray CT image of the measuring object comprised with a some substance Can be corrected by energy.
  • FIG. 20 when a sample 2 in which two kinds of metals, aluminum 21 and iron 22, are scattered in a resin 20, is measured, first, the obtained characteristic X-ray peak is signaled. It is digitized by the processing means 105. At this time, the peak intensity of each of the aluminum 21 and the iron 22 is quantified based on an energy threshold that is set in advance so that the aluminum 21 and the iron 22 can be identified from the resin 20 in the sample 2.
  • a fluoroscopic image of only aluminum 21 based on the interstitial numerical value data and a fluoroscopic image of only iron 21 based on the spectral numerical data larger than the upper limit value are acquired. Further, a fluoroscopic image of the resin 20 is also acquired based on the spectral numerical data smaller than the lower limit value.
  • the image reconstructing means 106 reconstructs the obtained fluoroscopic images, acquires X-ray CT images for each energy, and obtains a CT sinogram. Thereafter, correct sinograms for each energy are created using CAD data, etc., and an image reconstruction using the ML-EM reconstruction method is performed so that the CT sinograms for each energy converge on these correct sinograms, The X-ray CT image is corrected for each energy.
  • each element provided in each embodiment and its arrangement, material, condition, shape, size, and the like are not limited to those illustrated, and can be appropriately changed.
  • each element with which each said embodiment is provided can be combined as much as technically possible, and the combination of these is also included in the scope of the present invention as long as the characteristics of the present invention are included.

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Abstract

　より高精度の画像再構成を実現することができる、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法を提供する。撮像対象試料２にＸ線を照射するＸ線源１と、撮像対象試料２から発生する特性Ｘ線を検出するエネルギー分散型検出器４と、検出器４で検出された特性Ｘ線のピークを数値化する信号処理手段と、信号処理手段からの信号を基に画像を再構成する画像再構成手段と、を備える、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置である。

Description

Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにＸ線三次元測定装置及び方法
　本発明は、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにＸ線三次元測定装置及び方法に関する。
　Ｘ線ＣＴ装置は、物体を様々な方向からＸ線で撮影した画像を再構成処理することで、物体の内部構造を含む３次元画像を得ることができる。従来、このＸ線ＣＴ装置の特徴を利用して、金属部品や樹脂部品などにおけるボイド、クラックといった微細な内部欠陥の観察、電子部品の複雑な内部形状の計測及び故障原因の解析に利用されてきた（特許文献１～４参照）。
　最近、デジタル技術の進歩に伴い、Ｘ線ＣＴ装置をデジタルエンジニアリングシステムの核として利用する試みが始まっている。デジタルエンジニアリングシステムは、高機能ＣＡＤ／ＣＡＭシステム、３次元造形システム、３次元計測システムを融合し、開発から製造までの効率化と高品質化を実現する技術である。これらの技術を組み合わせることにより、金型を作ることなく、試作及び設計を繰り返し、短時間かつ低コストで商品を市場に送り出すことが可能である。正確かつ完全な生産及び技術データを共有することにより、開発のリスクを軽減することが期待される。
　３次元計測システムとしては、デジタイザーや光切断法等が提案されている。しかし、これらの方法は、表面形状を正確に測定することが可能であるが、測定物の内部形状を測定することは極めて困難である。これらの測定法に対し、内部空間の有無を判別することができる超音波診断法も提案されているが、この方法も内部形状を正確に把握することは難しい。そのため、Ｘ線ＣＴ装置は、内部構造まで把握できる唯一の３次元計測システムとして期待されている。
特開２００６－１２５９６０号公報 特開２００６－３２９９１７号公報 特開２００８－７０２１９号公報 特開平１１－２８１７４７号公報
　Ｘ線ＣＴ装置を３次元計測システムとして利用する場合、ＣＴデータの測定精度をいかに向上させるかが鍵となる。ＣＴ画像は、測定条件や再構成過程においてアーチファクト、ノイズ、ボケなどが発生するため、実際の試料と得られた画像との間に寸法上の差異がみられる。アーチファクトの発生条件としては、例えば、樹脂の中に金属が点在するような吸収率の差が大きい場合、撮影方向によりＸ線通過距離が大幅に異なる場合などが挙げられる。このようなアーチファクト等に起因する試料と画像の寸法上の差異の原因の一つは、従来のＣＴの画像再構成方法が試料に含まれる組成ごとに異なる質量減弱係数（＝線減弱係数）μを考量していないことにある。
　Ｘ線は、物質を通過すると、光電吸収、コンプトン散乱および電子対生成といった物質との相互作用により減弱される。ある単一エネルギーを持つＸ線が、厚さｔの物質を透過するとき、入射Ｘ線強度（＝入射光子の数）Ｉ０と透過Ｘ線強度Ｉの間には、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 が成り立つ。
　（１）式は、単色Ｘ線での撮影の場合には成り立つが、実際の測定で用いる連続Ｘ線の場合には、質量減弱係数が入射Ｘ線のエネルギーによって変化するため、成り立たなくなる。連続Ｘ線においては、透過Ｘ線強度Ｉは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 というエネルギーの積分系で表される。
　正確な画像再構成のためには、（２）式を用いて計算すべきであるが、検出器の性能や計算量の問題から、現状のＸ線ＣＴ装置は、連続Ｘ線を単色Ｘ線であると仮定し、再構成計算を行っている。
　このような課題を解決する手段としては、単色Ｘ線を用いる方法や、異なる管電圧でデータ収集を行うデュアルエナジースキャン法がある。しかしながら、単色Ｘ線は、単色化により、照射線量が減少してしまうため、十分な線量を得ることができる放射光のような特定施設での運用に限定される。また、デュアルエナジースキャン法は、管電圧を変化させて複数回撮影する必要があり、位置ずれや測定時間の増加など、解決すべきいくつかの課題が存在している。
　また、従来の三次元測定用のＸ線ＣＴ装置は、特定の計測標準（校正治具）を用いた場合には一定の寸法精度を維持できるものの、実際の測定対象物を用いた測定においては寸法精度を維持できないことが知られている。この理由としては、Ｘ線検出器の解像度が実際の測定精度と比較して低いことや、実際の測定対象物の形状・材質が様々であること等が挙げられる。このため、Ｘ線ＣＴ装置で取得した画像を補正するための技術の開発が望まれていた。
　本発明は、従来問題になっていたアーチファクト等を補正により除去してより高精度の画像再構成を実現することができる、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法並びにＸ線三次元測定装置及び方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明は、例えば、撮像対象試料にＸ線を照射するＸ線源と、撮像対象試料から発生する特性Ｘ線を検出するエネルギー分散型検出器と、前記検出器で検出された特性Ｘ線のピークを数値化する信号処理手段と、前記信号処理手段からの信号を基に画像を再構成する画像再構成手段とを備える、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置を提供する。
　また、本発明は、撮像対象試料にＸ線を照射し、撮像対象試料から発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器により検出し、検出された特性Ｘ線のピークを数値化し、特性Ｘ線ピークの数値データに基づき画像を再構成する、Ｘ線エネルギー別画像再構成方法を提供する。
　さらに、本発明は、三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段と、三次元座標軸上における測定対象物の三次元形状を実測する実測手段と、画像取得手段で取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを実測手段で実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正手段と、を備える、Ｘ線三次元測定装置を提供する。
　さらにまた、本発明は、三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得工程と、三次元座標軸上における測定対象物の三次元形状を実測する実測工程と、画像取得工程で取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを実測工程で実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程と、を含む、Ｘ線三次元測定方法を提供する。
　また、本発明は、コンピュータに、三次元座標軸上において取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを三次元座標軸上において実測した測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるようにＸ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程を実行させる、Ｘ線三次元画像補正プログラムを提供する。
（ａ）（ｂ）は本発明の実施形態に係るＸ線エネルギー別画像再構成装置の側面図及び平面図である。 本発明によるＸ線エネルギー別画像再構成について説明するための図である。 （ａ）（ｂ）は各々検出器の一例を示す正面図である。 特性Ｘ線の一例を示す図である。 デュアルエナジー法について説明するための図である。 線減弱曲線の一例を示す図である。 逐次近似再構成法について説明するための図である。 （ａ）は検出器の別の一例を示す断面図、（ｂ）は検出器のさらに別の一例を示す正面図である。 （ａ）（ｂ）は検出器のさらにまた別の一例を示す正面図及び断面図である。 図９の一例におけるフィルタによるエネルギー分別について説明するための図である。 本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定装置の機能的構成を説明するためのブロック図である。 本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定装置の側面図である。 本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定装置の平面図である。 測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを説明するための説明図である。 測定対象物の三次元形状の実測データのサイノグラムを説明するための説明図である。 最尤推定・期待値最大化再構成法を説明するための説明図である。 最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて再構成した断面画像と、フィルタ補正逆投影法を用いて再構成した断面画像と、の比較結果を示す図である。 三次元形状の実測データのサイノグラムを用いてＸ線ＣＴ画像を補正する方法を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定方法を説明するためのフローチャートである。 サイノグラムを用いたＸ線ＣＴ画像の補正をＸ線エネルギー別画像再構成に応用した例を示す説明図である。
＜Ｘ線エネルギー別画像再構成装置及び方法＞
　図１（ａ）（ｂ）は、本発明の一実施形態にかかるＸ線エネルギー別画像再構成装置の構成の一例を示す図であり、図２は、当該装置によるより具体的なＸ線エネルギー別画像再構成について説明する図である。
　本発明では、通常のＸ線ＣＴ撮影で用いる透過量変化以外に、撮像対象試料２に含まれる物質種を同定することが必要であり、この物質種同定のために、試料２にＸ線源１からのＸ線を照射した際に発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器４にて検出し、特性Ｘ線のエネルギーピークから、撮像対象試料２を構成する元素とその濃度の情報を取得する。
　ここで、本発明におけるエネルギー分散能を有する検出器４は、図３（ａ）（ｂ）に例示するように、ライン状又はパネル状に配置される複数の副検出器４０を備えることができる。副検出器４０同士は鉛やタングステンなどの遮蔽材で遮蔽することにより、散乱線の影響を防ぐ構造を有することが望ましい。また、各副検出器４０は、複数の元素から構成される撮像対象試料２にＸ線を照射した際に得られるそれぞれの元素由来の特性Ｘ線を、フォトンカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして取得できる能力を有することが好ましい。このような検出器としては、テルル化カドミウムＣｄＴｅ、テルル化亜鉛カドミウムＣｄＺｎＴｅ等の半導体検出器、又は、ヨウ化セシウムＣｓＩ、ヨウ化ナトリウムＮａＩ等のシンチレーション検出器などが挙げられる。
　副検出器４０がライン状に配置される場合（図３（ａ））、Ｘ線源１と検出器４との間に配置された試料２を、駆動機構３により回転させながら１断面のみ撮影する。１断面撮影ごとに、物理的に試料台を上下させ、断層写真を積層させることで３次元画像を取得する。駆動機構３は、試料２が乗る試料台を３６０度回転、並びにＸ線源１と検出器４との間を結ぶＸ方向及びこれに直交するＹ方向、そして上下Ｚ方向に並進させることができる。
　パネル状の場合（図３（ｂ））は、試料２を駆動機構３により回転させながら透視画像を取得し、再構成計算により３次元画像を取得する。試料２の回転角度ごとに透視画像を取得する際に同時に、１画素ごとの特性Ｘ線スペクトルデータを取得する。
　試料２が複数の物質を含む場合、元素の種類に応じたピークを有する放射線エネルギースペクトルが得られる。図４の一例はアルミＡｌと鉄Ｆｅに応じたピークを持つスペクトルを示す。
　図２では、より具体的な試料２の一例として、樹脂２０中にアルミ２１及び鉄２２の二種類の金属が点在する試料を図示しており、これにＸ線源１からＸ線を照射して発生する特性Ｘ線を、例えば前述した半導体検出器やシンチレーション検出器等の検出器４にてフォトカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして検出する。検出されたスペクトルは図４と同様にアルミと鉄それぞれのピークを持つ。
　本発明では、得られた特性Ｘ線ピークを信号処理手段（図示なし）により数値化する。図２の例では、アルミ２１と鉄２２それぞれのピーク強度を、試料２中の樹脂２０からアルミ２１及び鉄２２を識別できるように予め設定されたエネルギー閾値に基づき数値化することで、上限値と下限値間のスペクトル数値データに基づくアルミ２１のみの透視画像、及び上限値より大きいスペクトル数値データに基づく鉄２１のみの透視画像を取得することができる。下限値より小さいスペクトル数値データに基づいて樹脂２０の透視画像も取得する。
　そして、画像再構成手段（図示なし）により、上記得られた透視画像を再構成処理して、エネルギー別の再構成計算を行う。
　再構成計算についてさらに説明すると、例えば前述したアーチファクトの発生条件として樹脂の中に金属が点在するような吸収率の差が大きい場合では、試料２の各元素の線減弱曲線を求め、理想計算I = I0 exp-t(μ1+μ2+μ3+…+μn)を実施する。これは、質量減弱係数が光子エネルギーによって異なることを利用し、具体的には、図５に例示したように、二つ以上の異なる管電圧、例えば互いに管電圧の異なるＸ線源１ａ，１ｂを用い、それぞれに対応する検出器４ａ，４ｂにより試料２の各元素の特性Ｘ線ピークを検出する。図６は、８０ｋＶのＸ線源、１５０ｋＶのＸ線源１ｂを用いた場合の鉄とアルミの線減弱係数曲線の一例を示す。
　また、アーチファクトの発生条件として撮影方向によりＸ線通過距離が大幅に異なるような複雑な形状を試料が持つ場合では、図７に例示できる逐次近似再構成法を用いることが好ましい。この逐次近似再構成法では、実測値と仮定値とを比較し、その都度補正を行い、実測値と仮定値とが予め設定した許容できる誤差範囲内になるまで補正を繰り返すことで、アーチファクトを除去することができる。
　勿論、逐次近似法以外にも、例えば、総当り法（ブルートフォースサーチ）、欲張り法、山登り法、焼きなまし法、誤差逆伝播法、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、進化戦略、進化的プログラミングなどの様々なアルゴリズムを用いることができる。
　したがって、画像再構成にて、閾値処理等によるエネルギー分別と、逐次近似再構成等によるアーチファクト補正とを組み合わせることにより、複数物質／元素に起因したアーチファクトのみならず、複雑形状に起因したアーチファクトなどのノイズを除去した画像を取得することが可能になる。
　尚、信号処理手段及び画像再構成手段は、ここでは図示していないが、コンピュータ等のハードウェア、及びこれに実装されるプログラム等のソフトウェアにより構成される。具体的には、例えば、上述した信号処理及び画像再構成処理のためのプログラムが、インターネット等の通信媒体またはＵＳＢ等の記録媒体を介してコンピュータに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。この実行に必要な各種データや結果データは適宜、入力部や通信部を介して入力され、出力部や表示部を介して出力される。
　図８（ａ）（ｂ）は、本発明におけるエネルギー分散型検出器の別の一実施形態として、半導体検出器とシンチレーション検出器を複合した構成を持つ検出器を示す。図８（ａ）に例示した複合検出器では、Ｘ線入射側にＸ線を直接電子に変換するＣｄＴｅ半導体検出器が設けられ、その裏面側にＸ線を光に変換するＣｓＩを用いたシンチレータ及び光を電気信号に変換するＧｅやＳｉ等の半導体を用いたフォトダイオード、あるいはフォトマルが設けられている。また、ＣｄＴｅ及びＣｓＩは逆の配置、つまりＸ線が先にＣｓＩに入射し、これを通りＣｄＴｅにも到達する構成とすることもできる。図８（ｂ）に例示した複合検出器では、１画素上に電気信号を検出できるＣｄＴｅ等の半導体検出器と、光を検出できるＣｓＩ等のシンチレーション検出器とが、交互にチェスボード状に配設されている。これらの構成によれば、エネルギー分別とＸ線吸収値（ＣＴ値）を同時に取得することができ、装置全体の構成の簡略化、小型化を図ることが可能になる。
　図９（ａ）（ｂ）は、エネルギー分別をフィルタにより行う検出器の一実施形態を示す。この構成では、検出器としてのＣＣＤカメラ５の前段に金属フィルタ５０が設けられ（図９（ｂ）参照。図９（ａ）では不図示。）、散乱線対策のために各画素に対して仕切り５１が設けられている。これによれば、図１０に例示したように、予め適切に選択された金属フィルタ５０によって、例えば試料２（図２参照）を構成する樹脂に対応するエネルギー領域をカットし、高エネルギーを示す試料構成元素、この例ではアルミ及び鉄のみを抽出することができる。抽出後は前述した再構成処理を行う。
　以上の本発明によれば、対象領域の素材密度、組織の特性をイメージングすることが可能になる。従来問題になっていたアーチファクトを補正によって除去することができ、より精度の高い３次元画像を取得することができる。また、同時に測定試料に含まれる元素の３次元分布情報を取得することも可能になり、ＣＴによる計測技術の向上、デジタルエンジニアリング技術の進展、高精度シミュレーションの分野での応用が期待される。
＜Ｘ線三次元測定装置及び方法＞
　次に、図１１～図１３等を用いて、本発明の実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０の構成について説明する。Ｘ線三次元測定装置１０は、図１１に示すように、三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段１００と、三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する実測手段２００と、画像取得手段１００で取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状で補正する画像補正手段３００と、を備えるものである。
　画像取得手段１００は、測定対象物Ｏに対してＸ線を照射し測定対象物Ｏの回転角毎の投影データを検出することにより、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する。このために、画像取得手段１００は、例えば、Ｘ線を照射するＸ線源１０１と、測定対象物Ｏを透過した特性Ｘ線を検出する検出器１０２と、Ｘ線源１０１と検出器１０２との間に配置され測定対象物Ｏを設置するための設置台１０３と、これらＸ線源１０１と検出器１０２と設置台１０３とを設置するための共通ステージ１０４と、検出器１０３で計測された特性Ｘ線量（特性Ｘ線ピーク）を数値化する信号処理手段１０５と、信号処理手段による数値データに基づいて画像を再構成する画像再構成手段１０６と、を有している。
　検出器１０２としては、フラットパネルディテクタやＣｄＴｅ検出器等を採用することができる。設置台１０３は、図示されていない移動機構によって所定の回転軸を中心に回転運動を行うとともに、回転軸に直行する軸に沿って直線運動を行うように構成されている。設置台１０３は、高い剛性を有するグラナイトやダクタイル鋳鉄で構成することが好ましい。画像取得手段１００で使用される三次元座標軸（ＸＹＺ軸）の中心は、図１２及び図１３に示すように、平面視で共通ステージ１０４の中央の位置であって共通ステージ１０４の上面から所定の高さだけ上方の位置に配置されている。
　信号処理手段１０５及び画像再構成手段１０６は、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されている。具体的には、信号処理手段１０５及び画像再構成手段１０６のためのプログラムが、インターネット等の通信媒体やＵＳＢ等の記録媒体を介してコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。かかる実行に必要な各種データや結果データは適宜、入力部や通信部を介して入力され、出力部や表示部（例えば表示画面Ｄ）を介して出力される。
　本実施形態における画像再構成手段１０６は、後述する補正手段３０２と同様に、逐次近似再構成法の中の最尤推定・期待値最大化再構成法（以下、「ＭＬ－ＥＭ再構成法」という）を用いて、検出Ｘ線量の数値データに基づき測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を再構成することとしているが、他のアルゴリズム（例えば、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法等）を用いて画像の再構成を行うこともできる。
　なお、Ｘ線源１０１と検出器１０２との間にリニアスケールを配置してもよい。このようにすると、設置台１０３の位置を正確に把握することができ、測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を精確に取得することができる。
　実測手段２００は、図１２及び図１３に示すように、プローブＰを有するブリッジ型の装置であり、所定の三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する。実測手段２００で使用される三次元座標軸は、画像取得手段１００で使用される三次元座標軸と共通とされている。
　ここで、測定対象物Ｏ、画像取得手段１００及び実測手段２００のプローブＰの位置関係を一致させるように、三次元座標軸（プローブＰの原点）を自動的に又はオペレータの操作により設定する。かかる設定方法としては、例えば、特開２０１２－１３７３０１号公報に記載されたゲージを用いて、このゲージのＸ線ＣＴ画像上の球の中心座標と、実測手段２００のプローブＰで測定した当該ゲージの球の中心座標とを一致させる方法等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
　実測手段２００は、設置台１０３上に設置された測定対象物Ｏに対してプローブＰを相対的に移動させる移動機構２０１を有している。移動機構２０１は、支持部材に上下方向へ昇降可能に支持され先端にプローブＰを有する筒状のスピンドル、スピンドルを上下方向へ昇降させるＺ方向駆動機構、設置台１０３とスピンドルとを上下方向に対して直交しかつ互いに直交する方向へ相対移動させるＸ方向駆動機構及びＹ方向駆動機構等によって構成することができる。また、プローブＰを含むスピンドルの重量に見合う押上力をスピンドルに発生させるエアバランス機構を移動機構２０１又は実測手段２００の一部として採用することもできる。これらプローブＰ及び移動機構２０１は、前述したＸ線源１０１及び検出器１０２並びに測定対象物Ｏの設置台１０３が配置される共通ステージ１０４上に設置される。すなわち、Ｘ線ＣＴ画像撮影のための要素と三次元形状測定のための要素が一つのステージ上にて組み合わされて一つの測定装置を構成している。この装置構成における三次元座標軸の設定については上述したとおりである。
　また、実測手段２００は、オペレータが操作可能な入力部２０２を有するとともに、入力部２０２からの操作入力に応じてプローブＰを移動させるプローブ移動手段２０３を有している。さらに、プローブＰの先端には感圧式センサＳが設けられている。オペレータの入力部２０２の操作によってプローブ移動手段２０３を介して移動させられたプローブＰが測定対象物Ｏに接触すると、感圧式センサＳがその接触を検知して、接触した位置の三次元情報が検出されるようになっている。検出された測定対象物Ｏの三次元位置情報は、コンピュータＣ等に送られて処理されることとなる。プローブ移動手段２０３もまた、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されており、プローブ移動手段２０３のためのプログラムがコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。
　画像補正手段３００は、画像取得手段１００で取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状で補正するものである。画像補正手段３００は、図１１に示すように、画像取得手段１００で取得したＸ線ＣＴ画像のデータと実測手段２００で実測した三次元形状のデータとをサイノグラムとして表示画面Ｄに表示する表示手段３０１と、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラムを三次元形状のサイノグラムに収束させるように逐次近似再構成法の中のＭＬ－ＥＭ再構成法を用いて画像を再構成することによりＸ線ＣＴ画像を補正する補正手段３０２と、を有している。表示手段３０１及び補正手段３０２は、コンピュータＣ等のハードウェアと、これに実装されるプログラム等のソフトウェアと、によって構成されており、これら表示手段３０１及び補正手段３０２のためのプログラムがコンピュータＣに読み込まれると、ＣＰＵ等の演算処理部やメモリ等の記憶部等により各種処理が実行される。
　ここで、画像補正の際に使用されるサイノグラムについて、図１４及び図１５を用いて説明する。図１４は、測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを説明するための説明図であり、図１５は、測定対象物Ｏの三次元形状の実測データのサイノグラムを説明するための説明図である。サイノグラムとは、測定対象物Ｏを３６０°回転させたときの角度毎の検出信号をsin波で表現した像であって、測定対象物Ｏの断面毎に取得されるものである。画像取得手段１００で取得した平面視楕円形状の測定対象物Ｏの所定断面におけるＸ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）は、例えば図１４に示すような像で表現される。また、実測手段２００で実測した平面視矩形状の測定対象物Ｏの所定断面における三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）は、例えば図１５に示すような像で表現される。図１５の左側に示される４つのサイノグラムＡ～Ｄは、図１５の右側に示される測定対象物ＯのエッジＡ～Ｄに各々対応するサイノグラムである。なお、測定対象物Ｏのエッジは、実測手段２００のプローブＰの感圧式センサＳと測定対象物Ｏとの接触点である。
　また、画像補正の際に使用されるＭＬ－ＥＭ再構成法について、図１６及び図１７を用いて説明する。ＭＬ－ＥＭ再構成法は、どのような画像であれば測定投影データに近い計算投影データが得られるかを繰り返し計算する方法である。図１６に示したように、０°、９０°、１８０°、２７０°の各投影データ（サイノグラム）を得たと仮定する。この際、これらの投影データから得られる断面画像がどのようなものであるかを予想することができる。例えば、外形に関しては、一番外側のサイノグラム形状から、楕円であることが予想される。また、９０°及び２７０°のサイノグラムから楕円の上部に輝度の高い物質が存在し、下部に空気層が存在することが示唆される。１８０°及び２７０°には楕円内部の物質に関する情報がないため、高輝度物質と空気層が打ち消しあっていることが予想される。このような操作を同時に繰り返し実施することで、矛盾のない断面画像を構成する方法がＭＬ－ＥＭ再構成法の概要である。
　図１７は、ＭＬ－ＥＭ再構成法を用いて再構成した断面画像と、フィルタ補正逆投影法（以下、「ＦＢＰ法」という）を用いて再構成した断面画像と、の比較結果を示す。ＦＢＰ法で再構成した断面画像は、ストリーク状アーチファクトの発生が確認された。また試料内部の穴と外側の空気層のコントラストが異なっていることも明らかになった。一方、ＭＬ－ＥＭ法においては、このような現象は確認されなかったが、穴の輪郭のボケが確認された。ＦＢＰ法は、線減弱係数が大きく異なる元素を含む試料には有効な再構成法であるが、板状や突起物が多いような複雑な形状に由来するアーチファクトに対しては、効果が薄い。これは、ＦＢＰ法が再構成時にボケ補正フィルタで処理していることに起因する。その他に、補正フィルタの影響によりエッジが強調されたり、コントラストが異なったりするといった問題が発生する。これらの問題は、測定誤差を生む要因となり、測定対象物の形状によっては、測定誤差が大きくなる可能性がある。一方、ＭＬ－ＥＭ再構成法は、ＦＢＰ法で顕在化したアーチファクトの発生を抑制することが可能である。
　但し、ＭＬ－ＥＭ再構成法は、投影データを基に統計的に一番確からしい画像を導く方法であるため、（１）統計手法のため収束しない可能性がある、（２）再構成画像のエッジが不明瞭となる、（３）解析量が膨大であり再構成時間が長い、といった３つの問題が指摘されている。ＭＬ－ＥＭ再構成法を実際に利用するためには、これらの問題を解決する方法の開発が求められていた。そこで、本願発明の発明者は、本実施形態における実測手段２００のような三次元計測機で実測したデータやＣＡＤデータから作成した正確な断面画像から得たサイノグラムを正解とし、そのサイノグラムに収束するように全体を補正することで、ＭＬ－ＥＭ再構成法の上記問題を解決した。
　図１８は、三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正する方法を説明するための説明図である。実測手段２００のプローブＰ（感圧式センサＳ）の位置はsin波（サイノグラム）で表現することができ、画像取得手段１００で取得したＸ線ＣＴ画像もsin波（サイノグラム）で表現することができる。そして、本実施形態においては、実測手段２００で使用される三次元座標軸が画像取得手段１００で使用される三次元座標軸と共通とされていることから、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）を実測手段２００での実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）と完全に一致させることが可能である。このように、実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの外形のサイノグラムを正確としてＭＬ－ＥＭ再構成法でＸ線ＣＴ画像を再構成することにより、収束の問題や再構成時間の問題が解決されることとなる。
　なお、Ｘ線三次元測定装置１０は、外部からの振動対策として除振機能を有していることが好ましい。また、Ｘ線三次元測定装置１０は、鉛やタングステン等からなる遮蔽体によって遮蔽されることが好ましく、空調手段によってその内部の温度及び湿度が一定に維持されることが好ましい。このようにすると、画像情報取得の際や三次元形状の位置情報取得の際に外部環境の影響を抑制することができ、より精確な三次元情報を得ることができる。
　次に、本実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０を用いて測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を補正する方法について、図１８を適宜参照しながら図１９のフローチャートを用いて説明する。
　まず、画像取得手段１００のＸ線源１０１から測定対象物Ｏに対してＸ線を照射し、測定対象物Ｏの回転角毎の投影データを検出器１０２で検出することにより、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を取得する（画像取得工程：Ｓ１）。次いで、取得した測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）を、例えば図１８に示したように表示手段３０１で表示画面Ｄに表示する（ＣＴサイノグラム表示工程：Ｓ２）。
　次いで、実測手段２００により、三次元座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状を実測する（実測工程：Ｓ３）。次いで、実測した測定対象物Ｏの三次元形状のサイノグラム（実測サイノグラム）を、例えば図１８に示したように表示手段３０１で表示画面Ｄに表示する（実測サイノグラム表示工程：Ｓ４）。なお、これら実測工程Ｓ３及び実測サイノグラム表示工程Ｓ４は、画像取得工程Ｓ１及びＣＴサイノグラム表示工程Ｓ２の前に行われていてもよい。
　次いで、ＣＴサイノグラムを実測サイノグラムに収束させるようにＭＬ－ＥＭ再構成法を用いて画像を再構成することにより、Ｘ線ＣＴ画像を補正する（画像補正工程：Ｓ５）。この際、図１８に示すように、表示手段３０１でＣＴサイノグラムと実測サイノグラムを融合させた画像を表示画面Ｄに表示して画像を再構成することができる。
　以上説明した実施形態に係るＸ線三次元測定装置１０においては、所定の三次元座標軸上における測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を、同一座標軸上における測定対象物Ｏの三次元形状の実測値で補正することができる。この際、実測手段２００で実測した測定対象物Ｏの三次元形状のサイノグラム（実測サイノグラム）を正解とし、Ｘ線ＣＴ画像のサイノグラム（ＣＴサイノグラム）をこの正解に収束させるように、ＭＬ－ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させてＸ線ＣＴ画像を補正するため、収束までの時間（再構成の時間）を短縮することができる。このため、ＭＬ－ＥＭ再構成法のデメリット（統計手法のために収束しない可能性があること、再構成画像のエッジが不明瞭であること、解析量が膨大であり再構成時間が長いこと）を解消しつつ、ＭＬ－ＥＭ再構成法のメリット（アーチファクトを減少させることができること）を享受することができる。
　なお、以上の実施形態においては、プローブＰを用いた接触式の実測手段２００を採用した例を示したが、レーザやＣＣＤカメラ等を用いた非接触式の実測手段を採用することもできる。
　また、以上の実施形態においては、測定対象物Ｏの三次元形状の実測データのサイノグラム（実測サイノグラム）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正する例を示したが、実測サイノグラムに代えて、ＣＡＤデータを用いて作成した正解サイノグラムを用いてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。例えば、ＣＡＤデータにボクセル変換及び断面画像変換を施して正解サイノグラムを作成し、ＣＴサイノグラムをこの正解サイノグラムに収束させるようにＭＬ－ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。
　また、以上の実施形態においては、ＭＬ－ＥＭ再構成法を用いてＸ線ＣＴ画像を補正した例を示したが、ＣＴサイノグラムを実測サイノグラムに収束させるようにすることにより、他の再構成法（例えば、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法等）を用いてＸ線ＣＴ画像を補正することもできる。
　また、以上の実施形態においては、単一の物質で構成される測定対象物ＯのＸ線ＣＴ画像を補正する例を示したが、複数の物質で構成される測定対象物のＸ線ＣＴ画像をエネルギー別に補正することもできる。例えば、図２０に示すように、樹脂２０中にアルミ２１及び鉄２２の二種類の金属が点在する試料２を測定対象物とした場合には、まず、得られた特性Ｘ線ピークを信号処理手段１０５により数値化する。この際、アルミ２１と鉄２２それぞれのピーク強度を、試料２中の樹脂２０からアルミ２１及び鉄２２を識別できるように予め設定されたエネルギー閾値に基づき数値化することで、上限値と下限値間のスペクトル数値データに基づくアルミ２１のみの透視画像と、上限値より大きいスペクトル数値データに基づく鉄２１のみの透視画像と、を取得する。また、下限値より小さいスペクトル数値データに基づいて樹脂２０の透視画像も取得する。そして、画像再構成手段１０６により、得られた透視画像を各々再構成処理してエネルギー別にＸ線ＣＴ画像を取得してＣＴサイノグラムを得る。その後、ＣＡＤデータ等を用いてエネルギー別の正解サイノグラムを作成し、エネルギー別のＣＴサイノグラムをこれら正解サイノグラムに各々収束させるようにＭＬ－ＥＭ再構成法を用いた画像の再構成を実現させて、エネルギー別にＸ線ＣＴ画像を補正するようにする。
　本発明は、以上の各実施形態に限定されるものではなく、これら実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。すなわち、前記各実施形態が備える各要素及びその配置、材料、条件、形状、サイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、前記各実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
１，１ａ，１ｂ　Ｘ線源
２　撮像対象試料
　２０　樹脂
　２１　アルミ
　２２　鉄
３　駆動機構
４　エネルギー分散型検出器
　４０　副検出器
５　ＣＣＤカメラ
　５０　金属フィルタ
　５１　仕切り
１０　Ｘ線三次元測定装置
　１００　画像取得手段
　２００　実測手段
　３００　画像補正手段
Ｏ　測定対象物
Ｓ１　画像取得工程
Ｓ３　実測工程
Ｓ５　画像補正工程

Claims (18)

  1. 　撮像対象試料にＸ線を照射するＸ線源と、
    　撮像対象試料から発生する特性Ｘ線を検出するエネルギー分散型検出器と、
    　前記検出器で検出された特性Ｘ線のピークを数値化する信号処理手段と、
    　前記信号処理手段からの信号を基に画像を再構成する画像再構成手段と、
    を備える、Ｘ線エネルギー別画像再構成装置。
  2. 　前記検出器は、ライン状又はパネル状に配置される複数の副検出器を備える、請求項１に記載の装置。
  3. 　前記副検出器は、撮像対象試料の各元素由来の特性Ｘ線をフォトンカウンティングにより放射線エネルギースペクトルとして取得する検出器である、請求項２に記載の装置。
  4. 　前記検出器は、撮像対象試料の各元素由来の特性Ｘ線を放射線エネルギースペクトルとして取得し、
    　前記信号処理手段は、放射線エネルギースペクトルから得られる元素ごとの特性Ｘ線のピークを、閾値処理により元素ごとの数値データに変換する、請求項１～３のいずれか一項に記載の装置。
  5. 　前記画像再構成手段は、前記信号処理手段からの元素ごとの特性Ｘ線ピークの数値データに基づき、撮像対象試料の元素ごとの画像を再構成し、各画像を一つに組み合わせることで、撮像対象試料の元素由来情報を含む３次元画像を取得する、請求項４に記載の装置。
  6. 　前記画像再構成手段は、逐次近似再構成アルゴリズムを用いる、請求項１～５のいずれか一項に記載の装置。
  7. 　前記Ｘ線源と前記検出器との間に配置された撮像対象試料を回転及び並進させる駆動機構をさらに備える、請求項１～６のいずれか一項に記載の装置。
  8. 　前記画像再構成手段により再構成された画像を表示するモニターをさらに備える、請求項１～７のいずれか一項に記載の装置。
  9. 　三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得手段と、
    　前記三次元座標軸上における前記測定対象物の三次元形状を実測する実測手段と、
    　前記画像取得手段で取得した前記測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記実測手段で実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正手段と、を備える、
    Ｘ線三次元測定装置。
  10. 　前記画像補正手段は、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項９に記載のＸ線三次元測定装置。
  11. 　前記画像補正手段は、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項９に記載のＸ線三次元測定装置。
  12. 　撮像対象試料にＸ線を照射し、
    　撮像対象試料から発生する特性Ｘ線をエネルギー分散型検出器により検出し、
    　検出された特性Ｘ線のピークを数値化し、
    　特性Ｘ線ピークの数値データに基づき画像を再構成する、
    Ｘ線エネルギー別画像再構成方法。
  13. 　三次元座標軸上における測定対象物のＸ線ＣＴ画像を取得する画像取得工程と、
    　前記三次元座標軸上における前記測定対象物の三次元形状を実測する実測工程と、
    　前記画像取得工程で取得した前記測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記実測工程で実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程と、を含む、
    Ｘ線三次元測定方法。
  14. 　前記画像補正工程では、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１３に記載のＸ線三次元測定方法。
  15. 　前記画像補正工程では、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１３に記載のＸ線三次元測定方法。
  16. 　コンピュータに、三次元座標軸上において取得した測定対象物のＸ線ＣＴ画像のサイノグラムを、前記三次元座標軸上において実測した前記測定対象物の三次元形状のサイノグラムに収束させるように、前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する画像補正工程を実行させる、Ｘ線三次元画像補正プログラム。
  17. 　前記画像補正工程では、最尤推定・期待値最大化再構成法を用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１６に記載のＸ線三次元画像補正プログラム。
  18. 　前記画像補正工程では、フィルタ補正逆投影法、加算型ART法、乗算型ART法、SIRT法、勾配法、最急降下法、共役勾配法、MAP-EM法、Convex法の何れか一つを用いて前記Ｘ線ＣＴ画像を補正する、請求項１６に記載のＸ線三次元画像補正プログラム。
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