(57)【要約】【課題】動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置における上記複数の振動音源機器についての故障診断を可能とする【解決手段】動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する一定の位置関係のポイントから音及び／または映像の収集を行う収集手段と、  前記収集された音及び／または映像から振動情報を得る振動情報取得手段と、  前記検査対象装置の複数の動作モード毎に前記振動情報取得手段を制御して動作モード毎の振動情報を得る検査制御手段と、  検査制御手段により得られた動作モード毎の振動情報の相互比較を行って前記複数の振動音源機器の故障診断を行う故障診断手段と  を具備する。【選択図】図６
2020038166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する一定の位置関係のポイントから音及び／または映像の収集を行う収集手段と、
前記収集された音及び／または映像から振動情報を得る振動情報取得手段と、
前記検査対象装置の複数の動作モード毎に前記振動情報取得手段を制御して動作モード毎の振動情報を得る検査制御手段と、
検査制御手段により得られた動作モード毎の振動情報の相互比較を行って前記複数の振動音源機器の故障診断を行う故障診断手段と
を具備することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記振動情報取得手段は、音から波動パターン情報を得ることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記振動情報取得手段は、映像から振動周波数情報を得ることを特徴とする請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
過去に得られた振動情報と対応する故障診断結果情報とのペアが記憶された過去情報データベースを有し、
前記故障診断手段は、現在得られた振動情報と前記過去情報データベースの情報との比較に基づき前記複数の振動音源機器の故障診断を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記過去情報データベースの故障診断結果情報には、故障診断手段による情報以外に保守者により診断された情報が含まれることを特徴とする請求項４に記載の検査装置。
【請求項６】
前記過去情報データベースの情報に基づき機械学習を行い、振動情報に基づき故障診断結果の予測を行う予測モデルを作成する予測モデル作成手段を備え、
前記故障診断手段は、前記予測モデルを含んで構成されることを特徴とする請求項４または５に記載の検査装置。
【請求項７】
動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する一定の位置関係のポイントから音及び／または映像の収集を行う収集手段を備える検査装置のコンピュータを、
前記収集された音及び／または映像から振動情報を得る振動情報取得手段、
前記検査対象装置の複数の動作モード毎に前記振動情報取得手段を制御して動作モード毎の振動情報を得る検査制御手段、
検査制御手段により得られた動作モード毎の振動情報の相互比較を行って前記複数の振動音源機器の故障診断を行う故障診断手段
として機能させることを特徴とする検査用プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータを、前記振動情報取得手段として、音から波動パターン情報を得るように機能させることを特徴とする請求項７に記載の検査用プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、前記振動情報取得手段として、映像から振動周波数情報を得るように機能させることを特徴とする請求項７または８に記載の検査用プログラム。
【請求項１０】
前記検査装置は、過去に得られた振動情報と対応する故障診断結果情報とのペアが記憶された過去情報データベースを有し、
前記コンピュータを、前記故障診断手段として、現在得られた振動情報と前記過去情報データベースの情報との比較に基づき前記複数の振動音源機器の故障診断を行うように機能させることを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の検査用プログラム。
【請求項１１】
前記過去情報データベースの故障診断結果情報には、故障診断手段による情報以外に保守者により診断された情報が含まれることを特徴とする請求項１０に記載の検査用プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータを更に、
前記過去情報データベースの情報に基づき機械学習を行い、振動情報に基づき故障診断結果の予測を行う予測モデルを作成する予測モデル作成手段として機能させ、
前記コンピュータを前記故障診断手段として、前記予測モデルを含んだ動作を行うように機能させることを特徴とする請求項１０または１１に記載の検査用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する検査を行う検査装置及び検査用プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置としては無人飛行体としてのドローンが知られている。つまり、動作時にはプロペラが回転して振動音を発生させる。この無人飛行体においては、法定点検、飛行前自主点検、飛行後自主点検等が制定される予定であるとされている。このうち、法定点検は高度な専門知識を有する認定技術者により点検が行われることが予想される。一方、飛行前後の自主点検においては、現状から考えて必要十分な保守点検を行う技能を運転者が有しているとは考え難い。
【０００３】
また、工業製品やプラント製品では、機械の状態監視や診断内容がＩＳＯ規格（ISO13380）で定められている。即ち、図１に示すように、厳密な基準と判定を行うための２０種類以上にのぼるパラメータ基準が設けられている。この各パラメータ情報を網羅した保守点検機器を実現するためには、高機能で高価な機器とならざるを得ず、無人飛行体の判定用として現実的ではない。
【０００４】
特許文献１には、音響センサと振動センサとの少なくともいずれかに接続されるゲートウェイ装置であって、センサから取得したデータを診断し、センサデータの信号波形から特徴データを抽出する。また、遠隔診断装置に接続し、対象物の故障データが検出された場合には警報を出力するように構成されている。この発明では、エッジ側において予測できるようになっており、自律性の高いゲートウェイである。
【０００５】
特許文献２には、電動送風機から発生する振動及び騒音の少なくとも１つを検出する検出装置と、検出された振動及び騒音の少なくとも１つの周波数成分を、正常な電動送風機に特有な周波数成分と比較し、電動送風機の故障検知を行うというものである。また、特許文献３には、音センサと臭いセンサのデータを収集して周波数分析して各機器に対応したパターンデータを求め、パターンデータベースに登録した正常時のパターンデータとマッチング処理して各機器ごとに故障判断を行うものが開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、音あるいは振動の波形を測定し、周波数解析手段によって音あるいは振動の０次及び１次以降の線形予測係数を求めるものが開示されている。線形予測係数については、乗算手段において、０次の線形予測係数と１次以降の線形予測係数の乗算がなされる。この乗算値の時間変化を表示して故障診断に用いるというものである。更に、特許文献５には、診断対象機械が発生する可聴音を音響センサにより受音し、音響センサの出力信号成分から其の周波数成分の予め定めた特定帯域部分を、二つの狭帯域フィルタを通して抽出し、これらのフィルタにより抽出された信号を２乗平均化回路または整流回路に通して平滑化し、得られた二つの特定狭帯域信号成分の電力差を求めて、この差と予め定めた基準値との大小関係により故障判定を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７‐１５１９２３号公報
【特許文献２】特開２０１０‐６５５９４号公報
【特許文献３】特開２００３‐２９８１８号公報
【特許文献４】特開２００３‐５７２１０号公報
【特許文献６】特開平２‐２４９９２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の実施形態では、動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置における上記複数の振動音源機器についての故障診断を可能とする検査装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る検査装置は、動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する一定の位置関係のポイントから音及び／または映像の収集を行う収集手段と、前記収集された音及び／または映像から振動情報を得る振動情報取得手段と、前記検査対象装置の複数の動作モード毎に前記振動情報取得手段を制御して動作モード毎の振動情報を得る検査制御手段と、検査制御手段により得られた動作モード毎の振動情報の相互比較を行って前記複数の振動音源機器の故障診断を行う故障診断手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】工業製品やプラント製品における、機械の状態監視や診断内容に関するＩＳＯ規格を示す図。
【図２】本発明に係る検査装置の実施形態における概略構成を示すブロック図。
【図３】本発明に係る検査装置の実施形態の検査対象装置であるドローンの振動音源機器と動作を示す図。
【図４】本発明に係る検査装置の実施形態の検査対象装置であるドローンの動作モードを示す図。
【図５】本発明に係る検査装置の実施形態と検査対象装置を示す斜視図。
【図６】本発明に係る検査装置の実施形態における機能構成を示すブロック図。
【図７】本発明に係る検査装置の実施形態により得られた動作モード毎の振幅の周波数スペクトルを示す図。
【図８】図７に示した振幅スペクトルから生成した圧縮スペクトルを示す図。
【図９】本発明に係る検査装置の実施形態の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下添付図面を参照して本発明の検査装置の実施形態を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付し重複する説明を省略する。本実施形態に係る検査装置は、動作時に振動して音を発生する複数の振動音源機器を有する検査対象装置に対する一定の位置関係のポイントから音及び／または映像の収集を行う収集手段を備える図２に示す検査装置１０である。上記検査対象装置として、本実施形態では、プロペラが４つ設けられ、これを回転させる４つの振動音源機器であるモーターを備える無人飛行体のドローン１を例とする（図３）。
【００１２】
ここで、ドローン１の動作モードについて説明する。ここに示すドローン１は、図３に示すように、４枚のプロペラ２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄを備え、対角に位置するプロペラ２ａとプロペラ２ｃとが同一方向へ回転（図３では、右回転）する。また、対角に位置するプロペラ２ｂとプロペラ２ｄとが同一方向へ回転（図３では、左回転）する。プロペラ２ａ及びプロペラ２ｃの回転方向と、プロペラ２ｂ及びプロペラ２ｄの回転方向は逆である。
【００１３】
ドローン１は、図４（ａ）に示すようにホバーリングの動作モードを有している。ホバーリングの動作モードにおいては、全てのプロペラａ〜ｄのモータが同速回転される。ドローン１は、図４（ｂ）に示すように上昇・下降の動作モードを有している。上昇の動作モードの全てのプロペラａ〜ｄのモータが高速回転され、下降の動作モードの全てのプロペラａ〜ｄのモータが低速回転される。
【００１４】
ドローン１は、図４（ｃ）に示すように前進・後退の動作モードを有している。前進の動作モードでは、前進の方向に対し前方に位置するプロペラのモータが低速回転し、前進の方向に対し後方に位置するプロペラのモータが高速回転する。後退の動作モードでは、後退と反対の前進の方向に対し後方に位置するプロペラのモータが低速回転し、後退と反対の前進の方向に対し前方に位置するプロペラのモータが高速回転する。
【００１５】
ドローン１は、図４（ｄ）に示すように左移動・右移動の動作モードを有している。左移動の動作モードでは、左移動の方向に対し前方に位置するプロペラのモータが低速回転し、左移動の方向に対し後方に位置するプロペラのモータが高速回転する。右移動の動作モードでは、右移動の方向に対し前方に位置するプロペラのモータが低速回転し、右移動の方向に対し後方に位置するプロペラのモータが高速回転する。
【００１６】
ドローン１は、図４（ｅ）に示すように左回転・右回転の動作モードを有している。左回転の動作モードでは、右回りするプロペラのモータが高速回転し、左回りするプロペラのモータが低速回転する。右回転の動作モードでは、左回りするプロペラのモータが高速回転し、右回りするプロペラのモータが低速回転する。
【００１７】
検査装置１０は、図５に示されるように、ドローン１の着陸待機ポート２の内部に設けることができる。着陸待機ポート２は、例えば所定の厚みを有する平面が四角形状の筐体により構成される。着陸待機ポート２の１つの隅には、マイクロフォン２１が設けられている。このマイクロフォン２１は、検査対象装置であるドローン１に対する一定の位置関係のポイントから音の収集を行う収集手段として機能する。
【００１８】
着陸待機ポート２の他の１つの隅には、ドローン１の映像を撮像するカメラ２２が設けられている。このカメラ２２は、検査対象装置であるドローン１に対する一定の位置関係のポイントから映像の収集を行う収集手段として機能する。
【００１９】
図２に示すように検査装置１０は、例えば、マイコン部１１内にプロセッサ部１２とメモリ部１３とインタフェース部１４とを備えた構成を有している。メモリ部１３は、主メモリと外部記憶装置とを合わせ備えた構成であり、この発明に必要なデータやプログラムを備えている。
【００２０】
プロセッサ部１２は、インタフェース部１４を介してマイクロフォン２１、カメラ２２、スピーカ２３、ＬＥＤ２４、環境センサ２５、受信器２６に接続されている。マイクロフォン２１とカメラ２２については、既に説明した通りである。スピーカ２３とＬＥＤ２４は、検査装置１０が検査対象装置について異常を検出した場合等にその旨の報知を行うために使用されるものである。
【００２１】
環境センサ２５は、温度、湿度、気圧、風速等の環境データを検出するセンサである。これらの環境データが大きく変化するときには、音の周波数に影響が及ぶためこのデータを収集する。受信器２６は、検査対象装置であるドローン１に対する操作指示情報を受信して取り込むためのものである。本検査装置１０には、モバイルバッテリ２７が搭載されており、このモバイルバッテリ２７の電力により各部が動作を行うものである。
【００２２】
検査装置１０を機能ブロック図で示すと、図６のようになる。マイコン部１１に、音収集部３１、リモコン操作情報収集部３２、映像収集部３３、保守履歴収集部３４、環境情報収集部３５が接続されている。音収集部３１は、図２のマイクロフォン２１に対応する構成であり、映像収集部３３は、図２のカメラ２２に対応する構成であり、環境情報収集部３５は、図２の環境センサ２５に対応する構成である。リモコン操作情報収集部３２は、図２の受信器２６に対応する構成である。保守履歴収集部３４は、例えば図２の受信器２６により構成し、外部の機器から保守履歴情報を送るようにできるが、図２に示されていないコネクタ等により外部のメモリやコンピュータから保守履歴情報を与えるように構成しても良い。
【００２３】
音収集部３１、リモコン操作情報収集部３２、映像収集部３３、保守履歴収集部３４、環境情報収集部３５からマイコン部１１へ送られた信号は、インタフェース部４１に受け取られて必要な場合に処理を受ける。この処理はＡ／Ｄ変換やマイコン部１１の処理可能なビット数への変換などである。
【００２４】
音収集部３１により収集された音信号はインタフェース部４１を介して波動パターン生成部４２へ送られる。波動パターン生成部４２は、音信号を周波数分析して周波数対応の振幅スペクトルとし、更に、波動パターンである圧縮した圧縮スペクトルを生成する。この圧縮スペクトルは動作モード毎に生成される。映像収集部３３により収集された映像信号はインタフェース部４１を介して振動周波数生成部４３へ送られる。振動周波数生成部４３は、映像信号から振動周波数成分のスペクトルを生成し、波動パターンである圧縮した圧縮スペクトルを生成する。この圧縮スペクトルは動作モード毎に生成される。
【００２５】
保守履歴収集部３４により収集された保守履歴情報はインタフェース部４１を介して情報整理変換部４４へ送られる。保守履歴情報は、外部委託された保守点検時の情報であり、保守者により診断された情報が含まれ、保守の日時、環境情報、音により得られた動作モード分の圧縮スペクトル、更に、映像により得られた動作モード分の圧縮スペクトル、及びメンテナンス結果（どのモータが故障であった等）などが含まれることができる。または、圧縮スペクトルではなく、音信号や映像信号であっても良い。
【００２６】
上記のような保守履歴情報を受け取った情報整理変換部４４は、各動作モードの圧縮スペクトルにそれぞれどのモードであるかの情報や保守の日時、メンテナンス結果を一纏めにして定められた記憶フォームとなるように整理し、情報記憶制御部４５へ送る。圧縮スペクトルではなく、音信号や映像信号の場合は、波動パターン生成部４２や振動周波数生成部４３へ送って圧縮スペクトルに変換してから上記の通りに記憶フォームとなるように整理して情報記憶制御部４５へ送る。
【００２７】
情報記憶制御部４５は、波動パターン生成部４２や振動周波数生成部４３から圧縮スペクトルを受け取る場合には、上記検査対象装置であるドローン１の複数の動作モード毎に振動情報取得手段である波動パターン生成部４２と振動周波数生成部４３を制御して動作モード毎の振動情報を得る検査制御手段として機能する。リモコン操作情報収集部３２からの情報により動作モードを得て、更に、環境情報収集部３５からの環境情報を加えて、上記のメンテナンス結果を一纏めにした手法と同様の手法により定められた記憶フォームとしてデータ記憶部４６へ記憶する。情報整理変換部４４から送られた一纏めの保守履歴情報についても同様にしてデータ記憶部４６の過去情報データベース４６Ａへ記憶する。
【００２８】
マイコン部１１には、故障診断手段である故障診断部５０が備えられている。故障診断部５０は、検査制御手段である情報記憶制御部４５により得られた動作モード毎の振動情報の相互比較を行って上記複数の振動音源機器としてのモータの故障診断を行うものである。
【００２９】
例えば音収集部３１により収集された音信号から動作モード毎に図７（ａ）〜図７（ｄ）に示されるような振幅の周波数スペクトルが得られたものとする。図７（ａ）の動作モードはホバーであり、図７（ｂ）の動作モードは上下移動であり、図７（ｃ）の動作モードはホバー左回転であり、図７（ｄ）の動作モードはホバー右回転である。
【００３０】
図７（ａ）〜図７（ｄ）に示されるような振幅の周波数スペクトルから図８（ａ）〜図８（ｄ）に示されるような圧縮スペクトルが生成されたものとする。これら４つの圧縮スペクトルを相互比較すると、ホバー左回転の動作モードの圧縮スペクトルにおいて、サンプリングでは２５００Ｈｚ付近において鋭い立ち上り及び立下りのピークＰが発生していることが検出される。材質・特性により発生ピークＰは変化するものの他のモードと比較して、異常であると判定される。ここでは４つの動作モードのものを示しているが、実際には５つの動作モードの圧縮スペクトルを用いて比較を行う。
【００３１】
前述の通り、左回転の動作モードでは、右回りするプロペラの２つのモータが高速回転し、左回りするプロペラの２つのモータが低速回転する。圧縮スペクトルにおいては、高速回転する２つのモータによる影響が大きく出ることが知られている。
【００３２】
故障診断部５０は上記の結論を得て、更に、現在得られた振動情報である圧縮スペクトルと上記過去情報データベース４６Ａの情報との比較に基づき上記複数の振動音源機器の故障診断を行う。２つのモータのいずれか１つの異常に対応する過去情報のスペクトルに、上記の圧縮スペクトルが類似する場合には、この結果から異常のモータを１つに特定できる。また、２つのモータのいずれか１つの異常に対応する過去情報のスペクトルに対し、上記の圧縮スペクトルが全く異なる場合には、上記過去情報のスペクトルにおいて異常であるとするモータと異なる側のモータが異常であることが推定できる。このようにして診断した結果と用いた圧縮スペクトル等が、情報整理変換部４４から送られた一纏めの保守履歴情報と同様にしてデータ記憶部４６の過去情報データベース４６Ａへ記憶される。
【００３３】
本実施形態では、機械学習部５２を備えている。機械学習部５２は、上記過去情報データベースの情報に基づき機械学習を行い、振動情報に基づき故障診断結果の予測を行う予測モデル５１を作成する予測モデル作成手段として機能する。故障診断部５０は、上記予測モデル５１を含んで構成される。
【００３４】
上記のようにして、故障診断部５０が、動作モード毎の振動情報の相互比較を行って上記複数の振動音源機器の故障診断を行ったり、現在得られた振動情報と上記過去情報データベース４６Ａの情報との比較を行ったりして得た結果（自己診断による結果という）等が、情報整理変換部４４から送られた一纏めの保守履歴情報と同様にしてデータ記憶部４６の過去情報データベース４６Ａへ記憶されるので、この情報を用いて例えば教師データ有の機械学習を行い、予測モデル５１を作成更新する。
【００３５】
故障診断部５０は、上記の予測モデル５１を用いて、検査制御手段である情報記憶制御部４５により現在得られた動作モード毎の振動情報としての圧縮スペクトルについて故障診断を行い、結果を得ることができる。この予測モデル５１を用いて得た結果は、自己診断による結果と合わせて用いることができる。例えば、自己診断で１つのモータに絞り込めなかった場合に予測モデル５１による結果を用いたり、自己診断の結果と予測モデル５１による結果を並列に扱ったりすることができる。並列に扱うとは、自己診断の結果Ａと予測モデル５１による結果Ｂが予測されます、などの結果とする。予測モデル５１による結果等を自己判断の結果等と同様に過去情報データベース４６Ａへ記憶されて、故障診断部５０による診断や機械学習部５２による予測モデル５１の作成に用いられる。
【００３６】
故障診断部５０には、診断結果送出部５３が接続されている。診断結果送出部５３は、故障診断部５０が得た故障診断結果を所要の出力先の形態に応じて変化させて出力するものである。診断結果送出部５３は、付属表示部６１、外部表示部６２、予防管理システム６３へ出力を行うものである。
【００３７】
付属表示部６１は、本検査装置１０に付属して設けられているスピーカ２３、ＬＥＤ２４を示しており、診断結果が異常を示す場合に、スピーカ２３からは音声として、またＬＥＤ２４からは文字として異常個所などの表示が行われ、診断結果が正常を示す場合にはその旨の音声と文字による表示が行われる。外部表示部６２は、監視サーバやメールサーバを示している。診断結果送出部５３は、外部表示部６２へ向けてあらかじめ定められている宛先への診断結果情報を送出する。診断結果情報は、付属表示部６１へ向けた情報と同じとすることができる。
【００３８】
予防管理システム６３は、この検査装置１０と同じ検査装置を複数まとめて管理するシステムである。診断結果送出部５３は、予防管理システム６３に対して、付属表示部６１へ向けた情報と同じ結果情報の他、圧縮スペクトルなどを当該ドローンの管理情報や当該検査装置の識別番号と共に送信するものとすることができる。
【００３９】
以上のように構成された検査装置１０においては、図９に示されるフローチャートに対応するプログラムにより動作を行うので、これを説明する。スタートとなり、飛行前または飛行後の自主点検開始のときであるかを検出する（Ｓ１１）。検査開始となると、全ての動作モードを実行しドローンの音情報と映像情報を収集する（Ｓ１２）。
【００４０】
次に音情報と映像情報から圧縮スペクトルなどの振動情報を生成する（Ｓ１３）。更に、動作モード毎の振動情報を比較して振動音源機器の故障を診断する（Ｓ１４）。以上のようにして得られた診断情報を記憶し、送信する（Ｓ１５）。
【００４１】
このようにして本実施形態によれば、無人飛行体の振動音源機器の故障を診断でき、また、予知し保全を図ることが可能であり、安心安全な航行を確保することができる。ネットワークに接続された環境でなくとも故障診断が可能であり、点検が義務化された場合にも的確に対応することが可能である。
【００４２】
なお、上記実施形態では、検査対象装置を無人飛行体としたが、本発明は、これ以外に自動車や船舶、各種の機械に応用することができる。その場合に、振動音源機器はモータに限定されず、エンジンやその他の機関であっても良いことは勿論である。
【符号の説明】
【００４３】
１  ドローン
２  着陸待機ポート
２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ プロペラ
１０  検査装置
１１  マイコン部
１２  プロセッサ部
１３  メモリ部
１４  インタフェース部
２１  マイクロフォン
２２  カメラ
２３  スピーカ
２４  ＬＥＤ
２５  環境センサ
２６  受信器
２７  モバイルバッテリ
３１  音収集部
３２  リモコン操作情報収集部
３３  映像収集部
３４  保守履歴収集部
３５  環境情報収集部
４１  インタフェース部
４２  波動パターン生成部
４３  振動周波数生成部
４４  情報整理変換部
４５  情報記憶制御部
４６  データ記憶部
４６Ａ  過去情報データベース部
５０  故障診断部
５１  予測モデル
５２  機械学習部
５３  診断結果送出部
６１  付属表示部
６２  外部表示部
６３  予防管理システム
【図１】
2020038166.tif 000003
【図２】
2020038166.tif 000004
【図３】
2020038166.tif 000005
【図４】
2020038166.tif 000006
【図５】
2020038166.tif 000007
【図６】
2020038166.tif 000008
【図７】
2020038166.tif 000009
【図８】
2020038166.tif 000010
【図９】
2020038166.tif 000011