(57)【要約】【課題】人体などの測定対象物の寸法を手軽に高精度で測定可能な三次元測定装置を提供すること。【解決手段】測定対象物との距離を測定可能な深度センサ１２により得られた測定対象者ＴＰの深度データに基づいて測定対象者ＴＰの寸法を計測する三次元測定装置であって、測定対象者ＴＰを周方向に沿って測定した深度データに基づいて、周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点Ｐを設定する特異点設定部としてステップＳ１０８ａの処理を行う部位と、複数の特異点Ｐを、周方向に重回帰予測曲線Ｃにより繋いで測定対象部位の周方向の寸法（ヒップ周りＡＨ、ウエスト周りＡＷ、バスト（胸部）周りＡＢ、肩周りＡＳ、首周りＮＥ、上腕周りＵＡ、腕周りＡＡ、太腿周りＡＴ、膝周りＡＫなど）を計測する周方向寸法計測部としてステップＳ１１０、Ｓ１１１の処理を行う部位と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物との距離を測定可能な深度センサにより得られた前記測定対象物の深度データに基づいて前記測定対象物の寸法を計測する三次元測定装置であって、
前記測定対象物を周方向に沿って測定した深度データに基づいて、周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点を設定する特異点設定部と、
複数の前記特異点を、前記周方向に予測曲線により繋いで前記測定対象部位の前記周方向の寸法を計測する周方向寸法計測部と、
を備える三次元測定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の三次元測定装置において、
前記深度データによる、前記測定対象物上の２点の距離と、前記深度センサと前記２点との成す角度とに基づいて、前記測定対象物の２点間の長さを求める長さ計測部をさらに備える三次元測定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の三次元測定装置において、
前記測定対象物は、人体であり、前記周方向の深度データは、前記人体を前記周方向に相対回転させながら取り込んだ前記人体の全周の深度データである三次元測定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の三次元測定装置において、
測定対象となる人に向けて、前記深度センサからの距離を所定の距離に位置するよう案内する案内処理部と、
前記深度データを取得する際に、前記所定の距離に基づいて、予め設定された所定範囲外のデータをノイズとして取り除くノイズ排除処理部を備える三次元測定装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の三次元測定装置において、
前記周方向寸法計測部は、前記予測曲線に基づいて、前記深度データに含まれない箇所の特異点として予測特異点を求める特異点予測部と、
前記予測特異点と実測した前記特異点との比較に基づいてエラー判定を行うエラー判定部と、
をさらに備える三次元測定装置。
【請求項６】
請求項３〜請求項５のいずれか１項に記載の三次元測定装置において、
前記人体の過去の測定結果に基づいて形成された予め複数の三次元モデルデータを記憶する記憶部を備え、
前記周方向寸法計測部は、前記予測曲線として測定対象の前記人体に近いと判定された前記三次元モデルデータに基づいて選択されたものを用いるようにした三次元測定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の三次元測定装置において、
前記三次元モデルデータと、実測した前記特異点との差が予め設定された閾値以上の場合に、エラーと判定する第２のエラー判定部を備える三次元測定装置。
【請求項８】
請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の三次元測定装置において、
前記深度センサによる深度の計測と並行して前記測定対象物を撮像して画像データを取得する撮像装置と、
前記画像データにおける前記測定対象物と背景との境界を検出する境界検出部と、
前記境界において前記周方向寸法の前記測定対象部位の特異点を特定する特異点特定部と、
をさらに備え、
前記周方向寸法計測部は、前記特異点として、前記深度センサにより得られた前記特異点と、前記画像データにより得られた前記特異点とを、選択的に用いて前記周方向の寸法を測定する三次元測定装置。
【請求項９】
請求項５に記載の三次元測定装置において、
前記予測特異点は、三次元ベクトル（ＮＶｘ、ＮＶｙ、ＮＶｚ）で求め、
各ベクトルＮＶｘ、ＮＶｙ、ＮＶｚは、ＸＷを重要度、Ｘｘ、Ｘｙ、Ｘｚをそれぞれ特異点の三次元ベクトルとして、下記（式１）〜（式６）により求める。
ＮＶｘ＝Ｔｘ／Ｎ  ・・・（式１）
ＮＶｙ＝Ｔｙ／Ｎ  ・・・（式２）
ＮＶｚ＝Ｔｚ／Ｎ  ・・・（式３）
【数４】
2020165753.tif 000015
【数５】
2020165753.tif 000016
【数６】
2020165753.tif 000017
三次元測定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の三次元測定装置において、
前記特異点および前記予測特異点を繋ぐ重回帰予測曲線Ｃは、次数に１を足した階数をｉ、特異点の個数をｔとして、下記（式７）〜（式９）により求める
【数７】
2020165753.tif 000018
【数８】
2020165753.tif 000019
【数９】
2020165753.tif 000020
三次元測定装置。
【請求項１１】
測定対象者との距離を測定可能な深度センサにより得られた測定対象者の深度データに基づいて前記測定対象者の寸法を計測する三次元測定装置による測定方法であって、
前記深度センサに対して前記測定対象者が所定の距離の起立位置にて起立姿勢を取ることの案内を行うステップと、
前記起立位置に起立した前記測定対象者の正面の深度データを取得するとともに、この正面の前記深度データに基づいて、所定の２点間の長さを計測するステップと、
前記測定対象者に３６０度回転する案内を行うステップと、
前記測定対象者の回転に伴って、前記測定対象者の周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点を設定するステップと、
前記特異点を、予測曲線により繋いで前記測定対象部位の周方向寸法を測定するステップと、
を実行する測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、三次元測定装置および測定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、衣服の試着の際に、実際に試着する手間を省いたり、インターネットショッピングでの試着を可能としたりするために、仮想試着が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
【０００３】
このような従来技術では、予め試着する人の画像と、衣服の画像とを記憶装置に記憶しておき、画面上で、試着人の画像と、衣服の画像とを重ねて表示して、仮想試着を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許３３１４７０４号公報
【特許文献２】特開２０１５−１６２０３３公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のような従来技術では、衣服が試着人に似合うかどうかは確認できるものの、試着人の体型データは、カメラやスキャナにより読み込んだデータで、詳細な採寸は行っておらず、適正サイズの衣服を選択することが難しかった。特に、一般的なＳ、Ｍ、Ｌで仕分けができるサイズの範囲外の小さいサイズや大きなサイズのものでは、寸法精度が重要になる。
【０００６】
近年、全体にポイントが設けられた採寸用の衣服を着て、これを撮影し、撮影したポイントの位置に基づいて身体の寸法を採寸するものが知られている。しかしながら、この技術では、利用者は、採寸用の衣服を手に入れる必要があり、汎用性に難点がある。
【０００７】
そこで、本開示は、人体などの測定対象物の寸法を手軽に高精度で測定可能な三次元測定装置および測定方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の三次元測定装置は、測定対象物との距離を測定可能な深度センサにより得られた測定対象物の深度データに基づいて前記測定対象物の寸法を計測する三次元測定装置であって、前記測定対象物を周方向に沿って測定した深度データに基づいて、周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点を設定する特異点設定部と、複数の前記特異点を、前記周方向に予測曲線により繋いで前記測定対象部位の周方向の寸法を計測する周方向寸法計測部と、を備える。
【０００９】
また、本開示の測定方法は、測定対象者との距離を測定可能な深度センサにより得られた測定対象者の深度データに基づいて前記測定対象者の寸法を計測する三次元測定装置による測定方法であって、前記深度センサに対して前記測定対象者が所定の起立位置に位置して起立姿勢を取ることの案内を行うステップと、前記起立位置に起立した前記測定対象者の正面の深度データを取得するとともに、この正面の前記深度データに基づいて、所定の２点間の長さを計測するステップと、前記測定対象者に３６０度回転する案内を行うステップと、前記測定対象者の回転に伴って、前記測定対象者の周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点を設定するステップと、前記特異点を、予測曲線により繋いで前記測定対象部位の周方向寸法を測定するステップと、を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示では、人体などの被測定物の寸法を高精度で測定可能な三次元測定装置および測定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１の三次元測定装置を示す全体概略図である。
【図２】実施の形態１の三次元測定装置による情報端末１０のセット状態、測定時位置、余弦定理の説明図である。
【図３Ａ】実施の形態１の三次元測定装置による測定時の測定対象者ＴＰの正面図である。
【図３Ｂ】図３Ａの状態から測定対象者ＴＰが９０度回転した状態を示す測定対象者ＴＰの側面図である。
【図３Ｃ】図３Ａの状態から測定対象者ＴＰが１８０度回転した状態を示す測定対象者ＴＰの背面図である。
【図４Ａ】実施の形態１の三次元測定装置による測定処理における処理の流れを示すフローチャートである。
【図４Ｂ】実施の形態１の三次元測定装置による測定処理における処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１の三次元測定装置による特異点、予測特異点を示す作用説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の実施の形態について図面を参照して説明する。
（実施の形態１）
実施の形態１の三次元測定装置は、人体を測定対象として人体の所定の測定対象部位の採寸を行うもので、図１に示すように、通信ネットワークＮＷを介して管理サーバ２０と相互通信可能な情報端末１０を備える。
【００１３】
なお、情報端末１０は、カメラ１１と、深度センサ１２と、画面１３と、スピーカ１４と、記憶部１５と、コントローラ１６と、を備え、例えば、携帯電話などの携帯端末やパーソナルコンピュータなどを用いることができる。以下の説明では、情報端末１０として、携帯端末を用いるものとして説明する。
【００１４】
また、深度センサ１２は、カメラ１１の撮像と並行して、撮像対象物の深度（距離）を測定可能に設けられている。この深度センサ１２は、人や物などの測定対象物との距離に基づいて測定対象物の形状を立体的な点群として捉えることができるセンサである。
【００１５】
まず、実施の形態１の三次元測定装置について簡単に説明すると、情報端末１０では、予めインストールされた測定プログラムに基づいて、採寸対象の人（以下、測定対象者ＴＰと称する）人体の採寸を行う。この採寸を行うにあたり、測定対象者ＴＰは、情報端末１０のカメラ１１から所定の距離の位置に立ち、情報端末１０から出力するガイダンスに基づいて、カメラ１１に対して正面を向いて立った姿勢から、３６０度回る。そして、情報端末１０では、カメラ１１により撮像した測定対象者ＴＰの撮像データおよび深度センサ１２により得られた人体の深度データ（奥行データ）とを取得する。そして、これらのデータと、予め記憶部１５に記憶された三次元モデル（以下、３Ｄモデルという）とに基づいて、測定対象者ＴＰの人体の予め設定された箇所（測定対象部位）の採寸を行い、測定対象者ＴＰの体型を表す三次元人体データ（以下、３Ｄ人体データという）を作成する。
【００１６】
なお、作成した３Ｄ人体データは、画面１３に表示したり、画面１３において仮想試着を行ったりすることが可能であるが、採寸後の処理については、本開示の要旨ではないため、説明を省略する。
【００１７】
また、管理サーバ２０では、通信ネットワークＮＷを介して複数の情報端末１０で取得した３Ｄ人体データに基づいて、後述する採寸の際に用いる重回帰予測曲線式や３Ｄモデルを自己学習する。そして、管理サーバ２０は、情報端末１０の測定プログラムで使用する重回帰予測曲線式や３Ｄモデルを、所定の周期で最新のものにアップデートする。
【００１８】
次に、情報端末１０による人体を採寸する際の処理の流れを、その際の、測定対象者ＴＰの動きとともに説明する。なお、以下の説明において、情報端末１０として、携帯電話などの携帯端末を用い、かつ、測定対象者ＴＰが一人で自身の身体の採寸を行う場合を例示する。また、この際、測定対象者ＴＰは、身体の形が分かるように、ある程度、身体に密着する服を着用する。
【００１９】
（測定対象者の測定時の動きの説明）
まず、測定対象者ＴＰの測定時の動きについて説明する。
測定対象者ＴＰは、最初に、情報端末１０を、図２に示すように、測定対象者ＴＰ自身を撮像可能な状態にセットする。このセットとは、情報端末１０を、例えば、椅子、テーブル、棚、あるいは三脚などで支持し、情報端末１０により測定対象者ＴＰの全身を撮像可能な向きとし、かつ、その姿勢を維持可能とする。また、このセット状態では、同時に、情報端末１０のカメラ１１の撮像方向および深度センサ１２の検出方向に、所定の距離Ｌの空間を確保する。この所定の距離Ｌは、例えば、２〜２．５ｍ程度であって、要は、カメラ１１により測定対象者ＴＰの全身を撮像可能な距離であり、かつ、深度センサ１２により測定対象者ＴＰの全身の深度を測定可能な距離とする。
【００２０】
次に、測定対象者ＴＰは、カメラ１１に対して、正面を向いて、両手両足を軽く開いた姿勢をとる。図３Ａは、その際の測定対象者ＴＰの姿勢を示す正面図である。この状態で、カメラ１１および深度センサ１２により、測定対象者ＴＰの正面の撮像および深度の検出を行う。
【００２１】
その後、測定対象者ＴＰは、その位置で、両手両足を軽く開いた姿勢のまま、水平方向に３６０度回転する。カメラ１１および深度センサ１２は、回転する測定対象者ＴＰの撮像および深度の測定を、時々刻々と行う。図３Ｂは、図３Ａの正面を向いた姿勢から、測定対象者ＴＰが、上方から見て反時計回り方向に９０度回った状態を示し、図３Ｃは測定対象者ＴＰが１８０度回った状態を示している。そして、測定対象者ＴＰが一周し、カメラ１１に対して正面を向いた姿勢となったら、測定を終える。なお、図３Ｂ、図３Ｃは、カメラ１１および深度センサ１２に対して測定対象者ＴＰの姿勢変化の一部を示したもので、測定対象者ＴＰの全周の画像データおよび深度データを取得する。
以上が、測定時における測定対象者ＴＰの必要な動きである。
【００２２】
（測定処理の説明）
次に、情報端末１０のコントローラ１６にインストールされた測定プログラムによる測定処理の流れを、図４Ａ、図４Ｂのフローチャートに基づいて説明する。なお、この測定処理は、測定対象者ＴＰが、上述のように情報端末１０のセットを終えて、画面１３上に表示された測定開始を操作する箇所のタップ操作や、あるいは、音声入力などの予め設定されたスタート操作を受けて開始する。
【００２３】
最初のステップＳ１０１では、測定対象者ＴＰを予め設定された測定時位置ＭＰに立たせるための案内処理を行う。この案内処理では、情報端末１０のスピーカ１４を用いて音声出力により案内するとともに、この案内は、深度センサ１２が測定する深度に基づく測定対象者ＴＰとの距離の測定に基づいて行う。
【００２４】
具体的には、測定対象者ＴＰを、前述したように、情報端末１０のカメラ１１および深度センサ１２の検出方向の正面に、カメラ１１および深度センサ１２から所定の距離Ｌ（例えば、２〜２．５ｍ程度）だけ離れた所定の測定時位置ＭＰに立たせる。この場合、深度センサ１２により測定対象者ＴＰとの距離を検出し、その検出値と測定時位置ＭＰとの差に基づいて案内する。すなわち、測定対象者ＴＰが測定時位置ＭＰよりも情報端末１０（カメラ１１）に近い位置に立っている場合は、音声出力により測定対象者ＴＰを後方（カメラ１１から遠ざかる方向）に移動するよう案内する。一方、測定時位置ＭＰよりも情報端末１０（カメラ１１）から遠い位置に立っている場合は、測定対象者ＴＰを前方（カメラ１１に近づく方向）に移動するよう案内する。このようにして、測定対象者ＴＰを測定時位置ＭＰに立たせるように案内する。
【００２５】
また、この場合、カメラ１１および深度センサ１２と測定対象者ＴＰとの間には、測定の邪魔になる物品が存在しないようにすることを併せて案内する。そして、測定の邪魔になる物品の存在の有無を深度センサ１２の検出に基づいて判定し、測定の邪魔になる物品の存在を検出した場合には、その物品を取り除くように案内する。
【００２６】
ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ１０２において測定対象者ＴＰが測定時位置ＭＰに立っていると判定するまで、すなわち、深度センサ１２による測定対象者ＴＰの検出位置と測定時位置ＭＰとの差分が、予め設定した閾値未満となるまで繰り返し行う。
【００２７】
ステップＳ１０２において測定対象者ＴＰが測定時位置ＭＰに立っていると判定したら、ステップＳ１０３に進んで測定対象者ＴＰがカメラ１１に対して正面を向いて起立し、所定の測定時姿勢を所定時間（ｔａ）だけ維持するように案内する。この案内も、スピーカ１４を用いた音声出力により行う。
【００２８】
なお、所定の測定時姿勢とは、図３Ａに示すように、両手両足を軽く開いた姿勢とする。また、所定時間ｔａは、例えば、５〜１５秒の範囲内であり、この時間内に得た撮像データおよび深度データに基づいて、正面の検出を行う（ステップＳ１０４）。
【００２９】
このとき、深度データとしては、測定時位置ＭＰから前後方向に所定範囲のデータのみを用い、この所定範囲外のデータは、ノイズとして削除する。これにより、深度データに、背景などの不要なデータが取り込まれるのを防止する。したがって、このステップＳ１０４以降の処理に用いる深度データは、ノイズ除去処理を行った深度データを用いる。
【００３０】
ステップＳ１０４の正面の検出は、撮像データを用いて行ってもよいし、深度データを用いて行ってもよい。いずれの場合も、ステップＳ１０４の時点での測定データを仮の正面とし、最終的には、両手の長さや、両足の長さや、肩幅など正面を向いたときに最も長くなる部位の寸法であるときのデータを正規の正面とする。また、ステップＳ１０４の実行時に判定した仮の正面位置で測定した各値は、後述するように測定対象者ＴＰが３６０度回るように案内した際に、３６０度回って最初の位置に戻ったことの判定に用いる。
【００３１】
次に、測定対象者ＴＰが正面を向いた状態のデータに基づいて、身長、両手の長さ、両足の長さ、股上、肩幅、首の長さ、胴体の幅、太腿の幅などの長さ計測処理を行う。これらの検出は、深度データから余弦定理を用いて行う検出と、前述した撮像データから得られたエッジを用いて行う検出とを並列に行う。２通りの検出を並列に行うのは、信頼性を高めるためであるが、いずれか一方のデータを用いて行うようにしてもよい。
【００３２】
各寸法の検出の詳細については、後述するが、撮像データを用いる場合は、撮像データにおける測定対象者ＴＰと背景とのエッジを求め、そのエッジ間の距離により求める。一方、深度データを用いる場合は、下記の余弦定理を用いた値を用いる。
【００３３】
図２により余弦定理を説明する。この図２は、測定対象者ＴＰが、肘および膝を極端に曲げている状態を示している。この図２のように、測定対象者ＴＰの肘や膝が曲がっていても、情報端末１０（深度センサ１２）の位置Ａと、肘の位置Ｂ１との距離ＬＢ１、情報端末１０（深度センサ１２）の位置Ａと、脚の付け根の位置Ｃ１との距離ＬＣ１と、角度α１とが分かれば、肘と肩との間の長さＬ１が分かる。同様に膝の位置Ｂ２との距離ＬＢ２、情報端末１０（深度センサ１２）の位置Ａと、脚の付け根の位置Ｃ２との距離ＬＣ２と、角度α２とが分かれば、膝と腰との間の長さＬ２が分かる。このように、深度データに基づいて余弦定理により求める長さは、正面からのデータのみで、傾いている箇所の長さも図ることができる。
【００３４】
また、このようにして、足首と膝との間の長さ、膝と腰との間の長さ、腰と首との間の長さ、首と頭の頂点との間の長さを求め、これらを加算することで、身長を求めることができる。特に、本実施の形態１では、測定時に、測定対象者は、両足を軽く開いているため、正面の撮像データのみで直接身長を求めることが難しいため、正面からの深度データから上記の余弦定理を用いて身長を求めるのは有効である。
【００３５】
また、身長については、予め、測定対象者ＴＰの身長を情報端末１０に入力するようにしてもよい。こうすることで、画像データから上記の各長さを求める場合は、この身長を基準として、長さに関する各寸法を求めることができる。
【００３６】
図４ＡのステップＳ１０６においてステップＳ１０５による正面を向いた姿勢での長さの計測処理が終了したとの判定がなされたら、ステップＳ１０７に進み、測定対象者に、その場で、３６０度回るように案内処理を行う。この場合も、情報端末１０のスピーカ１４による音声出力により案内する。
【００３７】
ステップＳ１０７に続く図４ＢのステップＳ１０８ａ、Ｓ１０８ｂでは、それぞれ、並行して測定対象部位の特異点Ｐを求める。ステップＳ１０８ａは、深度データに基づいて特異点Ｐを求める。一方、ステップＳ１０８ｂでは、画像データに基づいて特異点Ｐを求める。このように並行して２通りの特異点Ｐを求めるのは、高い測定精度を確保するためである。すなわち、測定対象者ＴＰが自身で３６０度回るため、多少の位置のずれが生じることで、測定精度が低下するおそれがある。よって、画像データと深度データとの２通りのデータを用いることで、深度データのみを用い計測するものと比較して、測定精度を確保することができる。
【００３８】
ここで、特異点Ｐを説明する前に、周方向寸法の測定対象部位について説明する。測定対象部位としては、図３Ａ〜図３Ｃに示すように、ヒップ周りＡＨ、ウエスト周りＡＷ、バスト（胸部）周りＡＢ、肩周りＡＳ、首周りＮＥ、上腕周りＵＡ、腕周りＡＡ、太腿周りＡＴ、膝周りＡＫ、を含む。
【００３９】
ここで、ヒップ周りＡＨ、ウエスト周りＡＷ、バスト（胸部）周りＡＢ、肩周りＡＳ、首周りＮＥの寸法を測定するにあたり、まず、ヒップ、ウエスト、バスト（胸部）、肩、首の位置を検出する。そこで、これらの位置の検出手順について説明する。
【００４０】
これらの位置の検出は、予め正面の深度データ、画像データの少なくとも一方のデータに基づいて行うもので、最初にヒップの位置を検出する。
ヒップの位置は、測定対象者の正面の画像において、股の位置から上方に向かっていき、最初の左右方向の距離が長い極点、つまり、左右方向の距離が長くなった頂点の位置をヒップの位置として検出する。
【００４１】
次に、バスト（胸部）の位置を検出する。
バスト（胸部）の位置は、測定対象者の正面の画像において、上下方向で脇下から股上まで下がっていく間で最初の左右方向の距離が長い極点、つまり、左右方向の距離が長くなった頂点の位置をバスト（胸部）の位置として検出する。
【００４２】
次に、ウエストの位置を検出する。
ウエストの位置は、上下方向でヒップとバスト（胸部）との間で、左右方向の距離が一番短くなったマイナス方向の極点であって、かつ、ヒップやバストの位置の左右方向の距離よりも短くなった位置をウエストとする。なお、そのような２点が検出できない場合は、逆に、左右方向の距離が最も長いプラス方向の極点の位置をウエストの位置とする。
【００４３】
次に、肩の位置（肩幅）を検出する。
肩の位置は、上下方向で頭部からバスト（胸部）までの間で、左右方向の距離が最も長くなった極点の位置を肩とするとともに、その左右方向の距離を肩幅とする。
【００４４】
次に、首の位置を検出する。
首の位置は、上下方向で肩の位置から頭部までの間で、左右方向の距離が短い部分を首として検出する。
【００４５】
なお、本実施の形態では、上述したヒップ、ウエスト、バスト（胸部）、肩、首の他に、鼻、顎、上半身、下半身を検出する。この検出手順についても簡単に説明する。
【００４６】
鼻や顎の位置の検出は、測定対象者の左右の画像において、頭部で左右方向（前後方向）が最も長くなった位置を鼻として検出し、上下方向の長さが最も長くなった位置を顎として検出する。
【００４７】
上半身と下半身との判別は、測定対象者に上半身と下半身とで、色が異なるものを着させて、色の違いに基づいて判別する。
【００４８】
図４Ｂに戻りステップＳ１０８ａにおいて求める特異点ＰおよびステップＳ１０９ａによる予測特異点ＮＶによるエラーチェックについて説明する。
【００４９】
ステップＳ１０８ａでは、深度センサ１２で得られた点群から、特異点Ｐを抽出する。この特異点Ｐとしては、正面からの回転角度が、０度、４５度、９０度、１３５度、１８０度、２２５度、２７０度、３１５度、３６０度の位置の重要度を高くすることから、少なくとも、これらの角度の点を含み、８点以上の点を設定する。
【００５０】
図５は、ヒップ周りＡＨを測定する場合の特異点Ｐ１１〜Ｐ１７および予測特異点ＮＶを示している。すなわち、深度データとして得られる点群は、深度センサ１２に正対している範囲のデータとなり、この範囲の裏側は陰となって検出されない。図５では、ヒップの位置において、矢印ＡＨＲが深度データとして検出されている領域を示し、矢印ＡＨＳが深度データとして検出されていない陰の領域を示している。ここで、測定対象者ＴＰは、上方から見て反時計回り方向に回っており、予測特異点ＮＶは、現在、深度センサ１２により検出されない陰の領域であるが、直後に、深度センサ１２により検出可能となる部位に設定する。すなわち、図５の予測特異点ＮＶは、直後に、特異点Ｐ１１として検出される。なお、特異点Ｐ１１〜Ｐ１７は、これらのうち、特定のものを指さない場合は、単に特異点Ｐと表記する。
【００５１】
この予測特異点ＮＶは、詳細については後述するが、特異点Ｐ１１〜Ｐ１７を繋いだ重回帰予測曲線Ｃ上に設定する。そして、ステップＳ１０９ａでは、このように、測定対象者ＴＰの陰側の深度センサ１２により検出できない部位の特異点Ｐを予め予測特異点ＮＶとして求め、その後、予測特異点ＮＶが、深度センサ１２が検出する深度データにより得られた実際の特異点Ｐと比較する。これを繰り返し、両者の差の割合が予め設定された値を超えるとエラーと判定する。なお、閾値としては、差の割合が３０〜４０％となるとエラーと判定する。このように、深度データに基づく予測特異点ＮＶは、このエラー判定のために用いる。また、エラーと判定した場合は、測定対象者ＴＰに、その旨を通知してステップＳ１０１からの処理を再度行う。
【００５２】
次に、ステップＳ１０８ｂにおける画像データに基づく特異点Ｐの求め方を簡単に説明する。画像データを用いて特異点Ｐを求める場合は、測定対象者ＴＰを平面的に捉えた画像のエッジ、すなわち、測定対象者の人体と背景との境界を求める。そして、予め正面のデータにより求めたヒップ、ウエスト、バスト（胸部）、肩、首の各位置において、測定対象者ＴＰの回転に伴って得られる所定角度のエッジを、特異点Ｐとする。この特異点Ｐは、測定対象者ＴＰの回転に伴って、時々刻々と検出され、図５の特異点Ｐ１１〜Ｐ１７と同様に、周方向に点在することになる。そこで、ステップＳ１０９ｂでは、特異点Ｐどうしの間を予測特異点ＮＶにより補間する。例えば、図５に示すような特異点Ｐ１１〜Ｐ１７が存在する場合、これらの間に１または複数の予測特異点ＮＶを設定する。
【００５３】
そして、次のステップＳ１１０では、深度データに基づいて求めた特異点Ｐと、画像データで求めた特異点Ｐとに基づいて、最終的な特異点Ｐを決定し、これらの最終的な特異点Ｐを重回帰予測曲線Ｃにより繋いで、測定対象者ＴＰの体型を表す３Ｄ人体データを形成する。すなわち、図５に示す特異点Ｐ（Ｐ１１〜Ｐ１７）を直線で繋ぐと、多角形となり、実際の測定対象者ＴＰの体型と異なる形状となる。そこで、特異点Ｐどうしを重回帰予測式により求めた重回帰予測曲線Ｃにより繋いで、人体の形状に近い３Ｄ人体データを形成する。なお、重回帰予測曲線Ｃについては後述する。
【００５４】
ここで、特異点Ｐを決定する際には、深度データに基づいて得られた特異点Ｐと、画像データで得られた特異点Ｐとが異なる場合は、いずれか一方を選択するか、あるいは、その中間値を採用する。
【００５５】
いずれか一方を選択する場合、情報端末１０の仕様などにより、深度データによる特異点Ｐと画像データによる特異点Ｐとで、精度が高いと判定された値を用いることができる。あるいは、両特異点Ｐのうち、３Ｄモデルに近い方の値を採用してもよい。
【００５６】
ここで、３Ｄモデルとは、予め記憶部１５に記憶されている標準的な体型を示すモデルのデータである。なお、標準的とは、あらゆる人体の中で標準的という意味ではなく、正面を向いた際に求めた身長や肩幅や胴部の幅や太腿の幅などの値に近い値を有した複数の人体の中で標準的な体型を意味する。
【００５７】
すなわち、３Ｄモデルは、過去の測定結果である３Ｄ人体データを集め、その３Ｄ人体データを身長などの各寸法に関連付けて分類した集団のデータを平均化したデータであり、例えば、数百種類の３Ｄモデルを形成する。そして、このような３Ｄモデルの中から、測定対象者ＴＰに近い３Ｄモデルを選択し、この３Ｄモデルに近い特異点Ｐを選択する。
【００５８】
なお、深度データに基づいて得られた特異点Ｐと、画像データで得られた特異点Ｐとは、いずれか一方を選択するものに限られず、その中間値を特異点として決定することもできる。
【００５９】
また、ステップＳ１１０では、特異点Ｐを決定するだけではなく、第２のエラー判定も行う。この第２のエラー判定は、深度データで得られた特異点Ｐと画像データで得られた特異点Ｐのいずれか一方、あるいは両方と、３Ｄモデルとの差の割合が、所定割合（例えば、１〜２割程度）を超えていた場合は、エラーと判定する。この場合、最終的な特異点Ｐを決定することなく、エラーとして、その旨を通知して、ステップＳ１０１からの処理を再度行う。
【００６０】
次のステップＳ１１１では、前述のようにステップＳ１１０において特異点Ｐを重回帰予測曲線Ｃにより繋いで形成した測定対象者ＴＰの３Ｄ人体データに基づいて、測定対象部位（ヒップ周り、ウエスト周り、バスト（胸部）周り、肩周り、首周り、肩幅、上腕周り、腕周り、太腿周り、膝周り）の寸法を求める。
【００６１】
なお、これらの測定結果は、測定対象者ＴＰを関連付けて管理サーバ２０に記録する。そして、この測定対象者ＴＰの３Ｄ人体データに基づいて、最適の寸法の衣服を選ぶようにしてもよいし、あるいは、情報端末１０の画面において仮想試着を行うようにしてもよい。この測定結果に基づく処理については、本願の要旨ではないため、説明を省略する。
【００６２】
次に、ステップＳ１０９ａ、Ｓ１０９ｂにおける予測特異点ＮＶの求め方について説明する。
予測特異点ＮＶは、エッジにより得られた特異点Ｐのベクトルに基づいて求める。
この予測特異点ＮＶのベクトル（ＮＶｘ、ＮＶｙ、ＮＶｚ）は、これまでのサンプル数をＮ、実際に計測した特異点Ｐのベクトルを（Ｘｘ，Ｘｙ，Ｘｚ）として、下記（式１）〜（式３）を用いて予測する。
ＮＶｘ＝Ｔｘ／Ｎ  ・・・（式１）
ＮＶｙ＝Ｔｙ／Ｎ  ・・・（式２）
ＮＶｚ＝Ｔｚ／Ｎ  ・・・（式３）
【００６３】
また、Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚは、下記（式４）〜（式６）により求める。
【数４】
2020165753.tif 000003
【数５】
2020165753.tif 000004
【数６】
2020165753.tif 000005
【００６４】
次に、ステップＳ１１０における特異点Ｐを重回帰予測曲線Ｃにより繋ぐ処理について説明する。なお、重回帰予測曲線Ｃに変えてスプライン曲線で繋ぐことも可能である。
【００６５】
重回帰予測曲線Ｃの演算式は、管理サーバ２０で作成し、各情報端末１０に定期的に配信する。すなわち、各情報端末１０で、測定対象者ＴＰの測定により３Ｄ人体データを得るたびに、通信ネットワークＮＷを介して３Ｄ人体データおよびその他の長さ寸法のデータを管理サーバ２０に送る。そして、管理サーバ２０では、送られた３Ｄ人体データを、各長さ寸法と関連付けて蓄積し、これらの値に基づいて自己学習を行って最新の重回帰予測曲線Ｃの演算式の重みづけを作成する。
【００６６】
下記（式７）は重回帰予測曲線Ｃを求める演算式である。
【数７】
2020165753.tif 000006
【００６７】
なお、（式７）においてｉは、階数であり、次数に１を足した値となる。ｔは、３Ｄベクトルの順番（ｔ個目の３Ｄベクトル）を示す。
【００６８】
また、（式７）における関数Ｒinは、下記（式８）により求める。
【数８】
2020165753.tif 000007
【００６９】
また、基底関数Ｎikは、下記（式９）により求める。
【数９】
2020165753.tif 000008
【００７０】
以上の演算式により得られる重回帰予測曲線Ｃを用いて、特異点Ｐを繋いで３Ｄ人体データを形成する。
【００７１】
なお、重回帰予測曲線Ｃを求めるにあたり、前述のように、０度、４５度、９０度、１３５度、１８０度、２２５度、２７０度、３１５度（３６０度）の重要度ＸＷを高くし、特に、０度、９０度、１８０度、２７０度（３６０度）の重要度ＸＷを最も高くする。
【００７２】
また、ステップＳ１１０において３Ｄ人体データを形成した際に、下記のエラー判定もさらに行う。
測定対象者ＴＰの３Ｄ人体データにおいて、左右で予め設定した値を超えた寸法差が生じた場合には、測定失敗（エラー）と判定する。
【００７３】
同様に、９０度回転した位置の３Ｄ人体データと、２７０度回転した位置の３Ｄ人体データとは類似性があるため、両測定値に予め設定した閾値を超えた差が生じた場合も、測定失敗（エラー）とする。
【００７４】
最後に、画像データからのエッジの抽出および特異点の抽出について説明する。
本実施の形態では、下記の３つの方法を用い、エッジおよび特異点の抽出を行う。
第１の方法は、カメラ１１で得られたフルカラーの画像を、グレースケール化し、エッジおよび特異点を抽出する方法である。フルカラーの画像のグレースケール化は、全てのフルカラーのドットを、以下の（式１０）により演算しグレースケール化する。
（Ｒ／４）＋（Ｇ／２）＋（Ｂ／４）＝グレースケールの値  ・・・（式１０）
なお、これに限定されず、さらに高精度にするには、まず、０−２５５の値をとり、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの要素からガンマ補正を外し、物理的な輝度に飛来した関係とする。そして、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの要素は、同じ値でも明るさが異なるため、ガンマ補正を外しテーブルを使用する。このようにして得られたデータを以下の（式１１）を用いて演算する。
（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３＝グレースケールの値  ・・・（式１１）
さらに、全ての天の差分を足して、下記（式１２）により平均化する。
（画像横サイズ×画像縦サイズ×ＲＧＢの３個の要素×周りの８個の差分値）／（画像横サイズ×画像の縦サイズ×ＲＧＢの３個の要素数×８か所の差分の箇所）＝差分の平均値  ・・・（式１２）
【００７５】
例えば、１０８０×１９２０の画像の場合、
（１０８０×１９２０×８個の差分値）／（１０８０×１９２０×３×８）＝差分の平均値となる。
そして、差分の平均値よりも大きな値の差を有する点をエッジとし、このエッジから特異点Ｐを求める。
【００７６】
第２の方法は、画像をフルカラーのまま、エッジや特異点Ｐを抽出する方法である。
この場合、フルカラーの画素のＲＧＢの各点から、隣接する８個のドットとの差分をとる方法である。そして、Ｒ、Ｇ、Ｂの各要素の全ての差分を平均化し、平均値よりも大きな値の差をエッジや特異点Ｐとする。
【００７７】
例えば、１０８０×１９２０の画像の場合は、Ｒ、Ｇ、Ｂの差分の平均値（ΔＲ、ΔＧ、ΔＢ）は、下記（式１３）〜（式１５）により求める。
Ｒの差分の平均値ΔＲは、下記（式１３）により求める。
（１０８０×１９２０×Ｒに対する８個の差分値）／（１０８０×１９２０×８）＝△Ｒ  ・・（式１３）
Ｇの差分の平均値ΔＧは、下記（式１４）により求める。
（１０８０×１９２０×Ｇに対する８個の差分値）／（１０８０×１９２０×８）＝△Ｇ  ・・（式１４）
Ｂの差分の平均値ΔＢは、下記（式１５）により求める。
（１０８０×１９２０×Ｂに対する８個の差分値）／（１０８０×１９２０×８）＝△Ｂ  ・・（式１５）
そして、ＲＧＢを個別に平均化し、ＲＧＢの個別の平均値よりも大きな値のＲＧＢの差の部分をエッジとし、このエッジから特異点Ｐを求める。
【００７８】
第３の方法は、カメラ１１（赤外線カメラを含む）からアクティブタイプのオートフォーカス用の赤外線や超音波などの照射による距離の測定データを用い、凹凸に基づいて、エッジや特異点Ｐを検出する方法である。
【００７９】
以上の３通りの方法で得られたエッジに基づいて、エッジを抽出し、測定対象者ＴＰの回転の際に、順に得られる所定の位置のエッジを特異点Ｐとする。なお、画像データからエッジを抽出する際には、以上の３つの方法のいずれか１つを用いるだけでもよい。
【００８０】
（実施の形態の効果）
以下に、実施の形態１の三次元測定装置の効果を列挙する。
（１）実施の形態１の三次元測定装置は、測定対象物との距離を測定可能な深度センサ１２により得られた測定対象者ＴＰの深度データに基づいて測定対象者ＴＰの寸法を計測する三次元測定装置である。そして、測定対象者ＴＰを周方向に沿って測定した深度データに基づいて、周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点Ｐを設定する特異点設定部としてステップＳ１０８ａの処理を行う部位と、複数の特異点Ｐを、周方向に重回帰予測曲線Ｃにより繋いで測定対象部位の周方向の寸法（ヒップ周りＡＨ、ウエスト周りＡＷ、バスト（胸部）周りＡＢ、肩周りＡＳ、首周りＮＥ、上腕周りＵＡ、腕周りＡＡ、太腿周りＡＴ、膝周りＡＫなど）を計測する周方向寸法計測部としてステップＳ１１０、Ｓ１１１の処理を行う部位と、を備える。
したがって、測定対象者ＴＰの周方向の寸法を高精度で測定可能である。
【００８１】
（２）実施の形態１の三次元測定装置は、深度データによる、測定対象者ＴＰ上の２点の距離と、深度センサ１２と前記２点との成す角度とに基づいて、測定対象者ＴＰの２点間の長さ（身長、両手の長さ、両足の長さ、股上、肩幅、首の長さ、胴体の幅、太腿の幅など）を求める長さ計測部としてステップＳ１０５の長さ計測処理を実行する部位をさらに備える。
したがって、測定対象者ＴＰの各部位の長さ方向の寸法を高精度で求めることができる。そして、この深度データに基づいて長さの計測を行うため、測定対象部位が、傾いていても長さを計測でき、撮像データに基づいて計測するよりも高精度で計測することができる。
【００８２】
（３）実施の形態１の三次元測定装置は、測定対象者ＴＰを周方向に相対回転させながら取り込んだ人体の全周の深度データに基づいて、上記（１）のように、ヒップ周りＡＨ、ウエスト周りＡＷ、バスト（胸部）周りＡＢ、肩周りＡＳ、首周りＮＥ、上腕周りＵＡ、腕周りＡＡ、太腿周りＡＴ、膝周りＡＫなどの周方向の寸法を計測することができる。
【００８３】
（４）実施の形態１の三次元測定装置は、測定対象者ＴＰに向けて、深度センサ１２からの距離を所定の距離Ｌに位置するよう案内する案内処理部としてステップＳ１０１の処理を行う部位と、深度データを取得する際に、所定の距離Ｌに基づいて、予め設定された所定範囲外のデータをノイズとして取り除くノイズ排除処理部としてステップＳ１０４の処理を行う部位とを備える。
【００８４】
このように、測定対象者ＴＰを所定の距離Ｌに配置することにより、測定に不要な深度データを容易に取り除いて、より高精度に測定を行うことができる。
【００８５】
（５）実施の形態１の三次元測定装置は、重回帰予測曲線Ｃに基づいて、深度データに含まれない箇所の特異点である予測特異点ＮＶを求める特異点予測部、および、予測特異点ＮＶと実測した特異点Ｐとの比較に基づいてエラー判定を行うエラー判定部として、ステップＳ１０９ａの処理を行う部位をさらに備える。
すなわち、測定時には測定対象者ＴＰが自身で回転するため、深度データにずれが生じるおそれがあり、このようなデータに基づいて計測を行うと誤計測を行うおそれがある。そこで、このようなエラーチェックを行うことで、誤計測を抑制できる。
【００８６】
（６）実施の形態１の三次元測定装置は、人体の過去の測定結果に基づいて形成された予め複数の三次元モデルデータを記憶する記憶部１５を備え、周方向寸法計測部としてステップＳ１１０、Ｓ１１１の処理の実行の際に、重回帰予測曲線Ｃとして測定対象者ＴＰの体型に近いと判定された三次元モデルデータに基づいて選択されたものを用いるようにした。
したがって、重回帰予測曲線Ｃとして、最適のものを用いて特異点Ｐを繋いで、高精度で周方向寸法を求めることができる。
【００８７】
（７）実施の形態１の三次元測定装置は、三次元モデルデータと、実測した特異点Ｐとの差が予め設定された閾値以上の割合の場合に、エラーと判定する第２のエラー判定部としてのステップＳ１１０を行う部位を備える。
したがって、上記（５）のように測定対象者ＴＰが自身で回転する場合であっても、誤計測を抑制して高精度で計測を行うことができる。
【００８８】
（８）実施の形態１の三次元測定装置は、深度センサ１２による深度の計測と並行して測定対象者ＴＰを撮像して画像データを取得するカメラ１１と、画像データにおける測定対象者ＴＰと背景との境界（エッジ）を検出する境界検出部と、境界において周方向寸法の測定対象部位の特異点Ｐを特定する特異点特定部としてのステップＳ１０８ｂの処理を行う部位をさらに備え、周方向寸法計測部（Ｓ１１０）は、特異点Ｐとして、深度センサ１２により得られた特異点Ｐと、画像データにより得られた特異点Ｐとを、選択的に用いて周方向の寸法を測定する。
したがって、より高精度に計測することができる。
【００８９】
（９）実施の形態１の三次元測定装置は、予測特異点ＮＶは、三次元ベクトル（ＮＶｘ、ＮＶｙ、ＮＶｚ）で求め、各ベクトルＮＶｘ、ＮＶｙ、ＮＶｚは、ＸＷを重要度、Ｘｘ、Ｘｙ、Ｘｚをそれぞれ特異点の三次元ベクトルとして、下記（式１）〜（式６）により求める。
ＮＶｘ＝Ｔｘ／Ｎ  ・・・（式１）
ＮＶｙ＝Ｔｙ／Ｎ  ・・・（式２）
ＮＶｚ＝Ｔｚ／Ｎ  ・・・（式３）
【数４】
2020165753.tif 000009
【数５】
2020165753.tif 000010
【数６】
2020165753.tif 000011
【００９０】
したがって、予測特異点ＮＶを高精度で求めることができる。
【００９１】
（１０）実施の形態１の三次元測定装置は、特異点Ｐおよび予測特異点ＮＶを繋ぐ重回帰予測曲線Ｃは、次数に１を足した階数をｉ、特異点の個数をｔとして、下記（式７）〜（式９）により求める。
【数７】
2020165753.tif 000012
【数８】
2020165753.tif 000013
【数９】
2020165753.tif 000014
【００９２】
したがって、実際の体型に近い形状を成すように特異点を繋いで、高精度の計測が可能となる。
【００９３】
（１１）実施の形態１の三次元測定装置は、 測定対象者ＴＰの３Ｄ人体データにおいて、左右で予め設定した値を超えた寸法差が生じた場合には、測定失敗（エラー）と判定し、さらに、９０度回転した位置の３Ｄ人体データと、２７０度回転した位置の３Ｄ人体データとに予め設定した閾値を超えた差が生じた場合も、測定失敗（エラー）と判定する。
したがって、測定ミスを抑制し、測定精度のさらなる向上を図ることができる。
【００９４】
（１２）実施の形態１の測定方法は、測定対象部との距離を測定可能な深度センサ１２により得られた測定対象者ＴＰの深度データに基づいて測定対象者ＴＰの寸法を計測する三次元測定装置による測定方法である。
そして、実施の形態１の測定方法は、深度センサ１２に対して測定対象者ＴＰが所定の距離の位置としての測定時位置ＭＰで起立姿勢を取ることの案内を行うステップ（Ｓ１０１）と、測定時位置ＭＰに起立した測定対象者ＴＰの正面の深度データを取得するとともに、この正面の深度データに基づいて、所定の２点間の長さを計測するステップ（Ｓ１０５）と、測定対象者ＴＰに３６０度回転する案内を行うステップ（Ｓ１０７）と、測定対象者ＴＰの回転に伴って、測定対象者ＴＰの周方向寸法の測定対象部位の周上に複数の特異点Ｐを設定するステップ（Ｓ１０８ａ）と、特異点Ｐを、重回帰予測曲線Ｃにより繋いで測定対象部位の周方向寸法を測定するステップ（Ｓ１１０、Ｓ１１１）と、を実行する。
したがって、高精度で、人体の周方向寸法を計測することができる。
【００９５】
以上、図面を参照して、実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本開示の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本開示に含まれる。
【００９６】
例えば、実施の形態では、情報端末１０として、携帯電話などの携帯端末を用い、かつ、測定対象者ＴＰが一人で自身の身体の採寸を行う場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、少なくとも、深度センサ１２を備えたものであれば、パーソナルコンピュータなどの携帯端末以外の情報端末を用いることができる。また、第三者が測定対象者ＴＰを撮像してもよいし、あるいは、測定対象物の周囲を、カメラ１１および深度センサ１２が回って、測定対象物の周囲の深度データおよび画像データを得るようにしてもよい。
【００９７】
また、実施の形態では、測定対象物としての人体を回転させながら、同時に特異点Ｐ、予測特異点ＮＶを算出する例を示したが、これに限定されず、人体を回転させていったん深度データおよび画像データを取得し、その後に、特異点Ｐおよび予測特異点ＮＶを算出して、各長さの寸法および各周方向の寸法を計測するようにしてもよい。例えば、情報端末１０で取り込んだ深度データおよび画像データを、管理サーバ２０に送り、管理サーバ２０において各寸法を計測してもよい。
【００９８】
また、実施の形態では、深度データと画像データとを取り込んで、両データに基づく特異点Ｐの算出を行うようにして、より高い精度を得るようにしたが、これに限定されず、深度データのみに基づいて、各寸法を計測しても、所記の効果は得ることができる。さらに、深度データと画像データとを取り込む場合であっても、実施の形態のように、両データに基づく特異点を選択的に使用するのではなく、それぞれの特異点に基づいて、周方向の寸法を求めた後に、それらを選択的に使用してもよい。加えて、選択的に使用するのではなく、両者の値に基づいて、その中間値などを使用するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１０   情報端末
１１   カメラ
１２   深度センサ
１３   画面
１４   スピーカ
１５   記憶部
１６   コントローラ
２０   管理サーバ
Ｃ     重回帰予測曲線
Ｌ     距離
ＭＰ   測定時位置
ＮＶ   予測特異点
ＮＷ   通信ネットワーク
Ｐ     特異点
ＴＰ   測定対象者
【図１】
2020165753.tif 000021
【図２】
2020165753.tif 000022
【図３Ａ】
2020165753.tif 000023
【図３Ｂ】
2020165753.tif 000024
【図３Ｃ】
2020165753.tif 000025
【図４Ａ】
2020165753.tif 000026
【図４Ｂ】
2020165753.tif 000027
【図５】
2020165753.tif 000028