(57)【要約】【課題】従来の外観検査装置では、欠陥を判定するために、どのような特徴量を計測するかを人が決定し、さらに不良と判定するための判定規格値を人が決定する必要があり、このような画像処理の開発には高度な知識と経験が必要で開発が容易ではない。【解決手段】良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデル５２０に、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる仮想良品画像生成部１１０と、仮想良品画像と検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する欠陥候補画像生成部１２０と、欠陥候補画像を表示装置３０に表示させる表示制御部１３０と、を有する検査装置１を提供する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる仮想良品画像生成部と、
前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する欠陥候補画像生成部と、
前記欠陥候補画像を表示装置に表示させる表示制御部と、
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記表示制御部は、前記仮想良品画像を前記表示装置に表示させ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】
前記表示装置に表示される欠陥候補画像に含まれる一又は複数の欠陥候補の中から過検出の欠陥候補を利用者に指定させる過検出指定部と、
前記過検出指定部により指定される欠陥候補が除外される仮想良品画像が生成されるように前記学習モデルを再構成する学習モデル再構成部と
を有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の検査装置。
【請求項４】
外観検査において良品と判断される前記複数の第１の検査対象物の画像を用いて機械学習を実行し前記学習モデルを生成する学習モデル生成部をさらに有する請求項１から３のうち何れか１項に記載の検査装置。
【請求項５】
良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換し、前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成し、前記欠陥候補画像を表示装置に表示させることを特徴とする検査方法。
【請求項６】
コンピューターを、
良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる仮想良品画像生成部と、
前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する欠陥候補画像生成部と、
前記欠陥候補画像を表示装置に表示させる表示制御部と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の外観検査の検査装置、検査方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
外観検査とは、工業的に量産される物品の表面に付着した異物や汚れ、傷、バリ、欠け、変形などの欠陥を確認し、物品の良否を判定する検査のことをいう。従来、外観検査は、人が目視で行うことが一般的であったが、近年では、検査対象物を被写体として撮像された画像に対する画像処理により実現することが提案されている。例えば、特許文献１には、検査対象物の画像を２値化してラベルを付与し、ラベルを付与した領域から特徴量を計測して不良候補を抽出し、予め設定した判定規格値を基に不良判定を行う外観検査装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１４９１６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の外観検査装置では、欠陥を判定するために、どのような特徴量を計測するかを人が決定し、さらに不良と判定するための判定規格値を人が決定する必要がある。このような画像処理の開発には高度な知識と経験が必要であり、開発が容易ではない、といった問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明に係る検査装置は、良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる仮想良品画像生成部と、前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する欠陥候補画像生成部と、前記欠陥候補画像を表示装置に表示させる表示制御部と、を有することを特徴とする。
【０００６】
また、上記解題を解決するために、本発明に係る検査方法は、良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換し、前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成し、前記欠陥候補画像を表示装置に表示させる、ことを特徴とする。
【０００７】
また、上記課題を解決するために、本発明に係るプログラムは、コンピューターを、良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデルに、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる仮想良品画像生成部と、前記仮想良品画像と前記検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する欠陥候補画像生成部と、前記欠陥候補画像を表示装置に表示させる表示制御部と、して機能させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る検査装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】同検査装置１の機能を説明するための機能ブロック図である。
【図３】学習モデル５２０の生成に使用される良品画像の一例を示す図である。
【図４】検査装置１において実行される検査方法の流れを示すフローチャートである。
【図５】仮想良品画像生成処理ＳＡ１００の処理内容の一例を示す図である。
【図６】欠陥候補画像生成処理ＳＡ１１０の処理内容の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、各図において、各部の寸法及び縮尺は、実際のものと適宜に異ならせてある。また、以下に述べる実施の形態は、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、実施の形態はこれらの形態に限られるものではない。
【００１０】
Ａ．実施形態
図１は、本発明の一実施形態による検査装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。検査装置１は、例えば、工業的に量産される物品の外観検査を行うための装置である。図１に示すように検査装置１は、処理装置１０と、撮像装置２０と、表示装置３０と、入力装置４０と、記憶装置５０と、これら構成要素間のデータ授受を仲介するバス６０と、を含む。なお、撮像装置２０がＸ線などを用いて物品の内部を撮像できるのであれば、検査装置１は、物品の内部を検査する装置に適用できる。
【００１１】
処理装置１０は、検査装置１の全体を制御するプロセッサーであり、例えば単数又は複数のチップで構成されるコンピューターである。処理装置１０は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスター等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成される。処理装置１０は、記憶装置５０に記憶されている制御プログラム５１０を実行することで、検査装置１の制御中枢として機能する。制御プログラム５１０にしたがって処理装置１０が実行する処理の詳細については後に明らかにする。
【００１２】
撮像装置２０は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサーである。撮像装置２０は、外観検査の検査対象物の画像を撮像するためのものである。撮像装置２０は、検査対象物を撮像し、検査対象物の画像を表す画像データをバス６０を介して処理装置１０に与える。
【００１３】
表示装置３０は、例えば液晶ディスプレイである。表示装置３０は、処理装置１０による制御の下で各種画像を表示する。
【００１４】
入力装置４０は、マウスなどのポインティングデバイスとキーボードとを含む。入力装置４０は、検査装置１の利用者に各種入力操作を行わせるためのものである。入力装置４０に対して利用者がキー操作等の何らかの入力操作を行うと、入力装置４０は、利用者の操作内容を表す操作内容データをバス６０を介して処理装置１０に与える。これにより、利用者の操作内容が処理装置１０に伝達される。
【００１５】
図１では詳細な図示を省略したが、記憶装置５０は揮発性記憶部と不揮発性記憶部とを含む。揮発性記憶部とは、電力が供給されないと、記憶している情報を保持できない記憶装置のことをいい、不揮発性記憶部とは、電力が供給されなくても、記憶している情報を保持できる記憶装置のことをいう。揮発性記憶部の一例としてはＲＡＭ（Random Access Memory）が挙げられる。揮発性記憶部は、制御プログラム５１０を実行する際のワークエリアとして処理装置１０によって利用される。不揮発性記憶部の一例としてはハードディスクが挙げられる。不揮発性記憶部には、制御プログラム５１０と、学習モデル５２０とが予め記憶されている。
【００１６】
処理装置１０は、例えば検査装置１の図示せぬ電源投入を契機として制御プログラム５１０を記憶装置５０から読み出し、その実行を開始する。図２は、処理装置１０が制御プログラム５１０にしたがって実現する機能ブロックの一例を示す図である。図２に示すように、制御プログラム５１０にしたがって作動している処理装置１０は、学習モデル生成部１００、仮想良品画像生成部１１０、欠陥候補画像生成部１２０、表示制御部１３０、および学習モデル再構成部１４０として機能する。これら各部の機能は以下の通りである。
【００１７】
学習モデル生成部１００は、検査対象物が良品であるか否かを当該検査対象物の画像に基づいて判断する分類器の役割を果たす学習モデル５２０を生成し、記憶装置５０に記憶させる。学習モデル５２０は、良品と判断される複数の検査対象物の特徴を学習済みの人工ニューラルネットワークである。学習モデル生成部１００は、外観検査において良品と判断される複数の検査対象物の画像を用いた機械学習を実行して学習モデル５２０を生成する。学習モデル５２０を生成するためのアルゴリズムについては既存の機械学習アルゴリズムを適宜用いるようにすればよい。以下では、外観検査において良品と判断される検査対象物の画像のことを良品画像と呼ぶ。学習モデル５２０の生成の際に用いられる検査対象物と、学習モデル５２０を用いて良品か否かを判断される検査対象物とは、同じ物品の異なる個体であるため、以下では、前者の検査対象物を第１の検査対象物と呼び、後者の検査対象物を第２の検査対象物と呼ぶ。
【００１８】
学習モデル５２０の生成の際に用いられる複数の良品画像は、良品と判断される第１の検査対象物を複数用意し、それぞれを撮像して得られた画像である。図３は、矩形と円の組み合わせにより平面形状が表される第１の検査対象物Ａの画像Ｇ０１と、画像Ｇ０１に映っている第１の検査対象物Ａとは別個の第１の検査対象物Ａの画像Ｇ０２の一例を示す図である。画像Ｇ０１および画像Ｇ０２において斜め線のハッチングは背景を表す。後述する画像Ｇ０３およびＧ０４についても同様である。画像Ｇ０１は、キズや汚れ等の欠陥が全くない第１の検査対象物Ａの画像であり、画像Ｇ０２は、許容範囲の大きさの欠陥Ｂ０１を有する第１の検査対象物Ａの画像である。本実施形態では、画像Ｇ０１と画像Ｇ０２は共に良品画像である。学習モデル５２０を生成する際に用いられる複数の良品画像には、画像Ｇ０１のように欠陥の全くない第１の検査対象物の画像が含まれることは勿論、画像Ｇ０２のように許容範囲の欠陥を有する第１の検査対象物の画像も含まれる。本実施形態では、図３に示す画像Ｇ０１および画像Ｇ０２を含む複数の良品画像を用いて生成された学習モデル５２０が記憶装置５０に予め記憶されている。本実施形態において学習モデル５２０の生成の際に用いられる複数の良品画像は、良品と判断される第１の検査対象物を複数用意し、それぞれを撮像して得られた画像であるが、これに限らず、例えば、良品と判断される１つの第１の検査対象物を複数の方向から撮像して得られる複数の画像を、上記複数の良品画像としてもよい。
【００１９】
学習モデル５２０は、第２の検査対象物の画像を表す画像データが入力されたときに、当該画像データを良品の画像を表す画像データに変換して出力するように構成されている。以下では、第２の検査対象物の画像を検査対象物画像と呼び、検査対象物画像を表す画像データを検査対象物画像データと呼ぶ。また、以下では、学習モデル５２０による変換を経た画像データを仮想良品画像データと呼び、仮想良品画像データの表す画像を仮想良品画像と呼ぶ。
【００２０】
仮想良品画像生成部１１０は、学習モデル５２０に検査対象物画像データを与え、仮想良品画像データに変換させる。このようにして得られた仮想良品画像データは、欠陥候補画像生成部１２０と表示制御部１３０に与えられる。
【００２１】
欠陥候補画像生成部１２０は、仮想良品画像データの表す画像と検査対象物画像データの表す画像の差分を欠陥候補画像として生成し、欠陥候補画像を表す欠陥候補画像データを表示制御部１３０へ出力する。前述したように仮想良品画像は良品を表す画像であるから、仮想良品画像には、不良品と判定される原因となる欠陥は含まれていない。したがって、仮想良品画像と検査対象物画像とに差がある場合、その差分には一又は複数の欠陥候補が含まれる。
【００２２】
表示制御部１３０は、入力装置４０に対して為された操作に応じて、欠陥候補画像または仮想良品画像を表示装置３０に表示させる。
【００２３】
検査装置１の利用者は、欠陥候補画像に表示されている一又は複数の欠陥候補のうち、本来であれば欠陥とされるべきではないキズや汚れ等、すなわち過検出された欠陥候補を、入力装置４０に対する操作により指定することができる。つまり、入力装置４０は、表示装置３０に表示される欠陥候補画像に含まれる一又は複数の欠陥候補の中から過検出の欠陥候補を利用者に指定させる過検出指定部の役割を果たす。過検出の欠陥候補を指定する操作の一例としては、該当する欠陥候補を取り囲むようにその周囲をマウス等でドラッグする操作が挙げられる。
【００２４】
学習モデル再構成部１４０は、過検出指定部により指定された欠陥候補を変換対象から除外して仮想良品画像が生成されるように学習モデル５２０を再構成する。学習モデル５２０の再構成についても、学習モデル５２０の生成と同様に既存の機械学習アルゴリズムを用いるようにすればよい。
【００２５】
本実施形態の検査装置１では、処理装置１０は、制御プログラム５１０にしたがって、図４のフローチャートに示す検査方法を実行する。この検査方法は、図４に示すように、仮想良品画像生成処理ＳＡ１００と、欠陥候補画像生成処理ＳＡ１１０と、表示制御処理ＳＡ１２０とを含む。
【００２６】
仮想良品画像生成処理ＳＡ１００では、処理装置１０は、仮想良品画像生成部１１０として機能し、習モデル５２０に検査対象物画像データを与え、仮想良品画像データに変換させる。例えば、検査対象物画像データとして、図５における画像Ｇ０３を表す画像データが撮像装置２０から処理装置１０に与えられたとする。図５に示すように、画像Ｇ０３には、欠陥Ｂ０１およびＢ０２を有する第２の検査対象物Ａが映っている。仮想良品画像生成部１１０は、画像Ｇ０３を表す検査対象物画像データを学習モデル５２０に与え、仮想良品画像データに変換させる。前述したように学習モデル５２０の生成の際には欠陥Ｂ０１を有する第１の検査対象物Ａの画像は良品画像として用いられている。このため、欠陥Ｂ０１は変換対象から除外され、学習モデル５２０は与えられた画像データから欠陥Ｂ０２のデータを除去して、図５における画像Ｇ０４を表す仮想良品画像データに変換する。
【００２７】
欠陥候補画像生成処理ＳＡ１１０では、処理装置１０は、欠陥候補画像生成部１２０として機能し、仮想良品画像と検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成し、欠陥候補画像を表す欠陥候補画像データを表示制御部１３０へ出力する。例えば、図６に示すように、画像Ｇ０３を表す検査対象物画像データと画像Ｇ０４を表す仮想良品画像データとが与えられた場合には、欠陥候補画像生成部１２０は、欠陥Ｂ０２の画像Ｇ０５を表す欠陥候補画像データを表示制御部１３０へ出力する。
【００２８】
表示制御処理ＳＡ１２０では、処理装置１０は、表示制御部１３０として機能し、入力装置４０に対して為された操作に応じて、欠陥候補画像または仮想良品画像を表示装置３０に表示させる。本実施形態では、利用者の操作に応じて画像Ｇ０４または画像Ｇ０５が表示装置３０に表示される。利用者は、検査対象物画像である画像Ｇ０３と画像Ｇ０４とを比較すること、および画像Ｇ０５を視認することで、欠陥Ｂ０１は良品であるか否かに影響を与えない一方、欠陥Ｂ０２を有することにより不良品と判定する学習が為されていることを把握することができる。
【００２９】
前述したように、検査装置１の利用者は、欠陥候補画像に対する入力操作により、過検出の欠陥候補を指定することができる。例えば、利用者が欠陥Ｂ０２を過検出の欠陥候補であると判断した場合には、当該利用者は入力装置４０に対する操作により、画像Ｇ０５の欠陥Ｂ０２を過検出の欠陥候補として指定する。このようにして過検出の欠陥候補が指定されると、処理装置１０は、学習モデル再構成部１４０として機能し、欠陥Ｂ０２が除外される仮想良品画像が生成されるように学習モデル５２０を再構成する。学習モデル５２０の再構成が完了すると、以降、欠陥Ｂ０２を有する第２の検査対象物Ａは良品と判断されるようになる。
【００３０】
以上説明したように検査装置１は、仮想良品画像生成部１１０と、欠陥候補画像生成部１２０と、表示制御部１３０と、を有する。仮想良品画像生成部１１０は、良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデル５２０に、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換させる。欠陥候補画像生成部１２０は、仮想良品画像と検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成する。そして、表示制御部１３０は、欠陥候補画像を表示装置３０に表示させる。検査装置１において第２の検査対象物が良品であるか否かを検査対象物画像に基づいて判断する分類器の役割を果たす学習モデル５２０は、良品と判断される複数の第１の検査対象物の画像を用いた機械学習により生成されるので、欠陥を判定するために、どのような特徴量を計測するかを人が決定する必要はなく、また、不良と判定するための判定規格値を人が決定する必要もない。したがって、従来の外観検査装置の開発のように、高度な知識が必要とされることはない。
【００３１】
加えて、検査装置１の利用者は、第２の検査対象物がどのような欠陥を理由として良品と判断されないのかを欠陥候補画像を通じて把握することができ、学習モデル５２０を生成する際の学習内容を当該利用者に明確に把握させることが可能になる。
【００３２】
また、検査装置１の表示制御部１３０は、仮想良品画像を表示装置３０に表示させる。このため、検査装置１の利用者は、検査対象画像と仮想良品画像の比較によっても、第２の検査対象物がどのような欠陥を理由として良品と判断されないのかを把握することができる。
【００３３】
また、検査装置１は、表示装置３０に表示される欠陥候補画像に含まれる一又は複数の欠陥候補の中から過検出の欠陥候補を利用者に指定させる過検出指定部として機能する入力装置４０と、過検出指定部により指定される欠陥候補が除外される仮想良品画像が生成されるように学習モデル５２０を再構成する学習モデル再構成部１４０とを有する。このため、検査装置１によれば、学習モデル５２０により過検出される欠陥を利用者に指定させ、過検出が生じないように学習モデル５２０を再構成することが可能になる。
【００３４】
また、検査装置１は、外観検査において良品と判断される複数の第１の検査対象物の画像を用いて機械学習を実行し学習モデル５２０を生成する学習モデル生成部１００をさらに有する。従来の機械学習では、良品のサンプルと不良品のサンプルとを十分な数だけ揃える必要が有る一方、近年の生産ラインでは不良品の発生率が低く、十分な数の不良品のサンプルを揃えられず、機械学習の実行自体が難しい場合があった。これに対して、学習モデル生成部１００は、第２の検査対象物が良品であるか否かを判断する学習モデル５２０を、良品と判断される複数の第１の検査対象物の画像を用いて生成するので、不良品のサンプルが無くても特段の問題は生じない。
【００３５】
Ｂ．その他の実施形態
上記実施形態に以下の変形を適宜組み合わせてもよい。
【００３６】
（１）上記実施形態の検査装置１は、処理装置１０の他に、撮像装置２０、表示装置３０、入力装置４０、および記憶装置５０を含んでいた。しかし、撮像装置２０、表示装置３０、入力装置４０、および記憶装置５０のうちの一又は複数、或いは全ては、ＬＡＮ（Local Area Network）またはインターネットなどの電気通信回線を介して検査装置１に接続されてもよい。
【００３７】
（２）上記実施形態における学習モデル生成部１００、仮想良品画像生成部１１０、欠陥候補画像生成部１２０、表示制御部１３０、および学習モデル再構成部１４０の各部は、ソフトウェアである制御プログラム５１０にしたがってコンピューターが実現するソフトウェアモジュールであった。しかし、学習モデル生成部１００、仮想良品画像生成部１１０、欠陥候補画像生成部１２０、表示制御部１３０、および学習モデル再構成部１４０の各部をＡＳＩＣなどのハードウェアで実現し、これらハードウェアを組み合わせて検査装置１を構成してもよい。
【００３８】
（３）上記実施形態の検査装置１から学習モデル生成部１００を省略してもよい。検査装置１とは別箇の装置により生成された学習モデル５２０が記憶装置５０に記憶されていれば、仮想良品画像および欠陥候補画像の生成は可能だからである。また、上記実施形態の検査装置１は、欠陥指定部の役割を果たす入力装置４０と、学習モデル再構成部１４０と、を含んでいたが、欠陥指定部および学習モデル再構成部１４０を省略してもよい。仮想良品画像および欠陥候補画像の表示が可能であれば、学習モデル５２０を生成する際の学習内容を利用者に明確に把握させることができ、また、欠陥を判定するために、どのような特徴量を計測するかを人が決定する必要はなく、不良と判定するための判定規格値を人が決定する必要もないからである。
【００３９】
また、上記実施形態における表示制御部１３０は、仮想良品画像と欠陥候補画像とを表示装置３０に表示させたが、仮想良品画像の表示を省略し、欠陥候補画像の表示のみを行うようにしてもよい。仮想良品画像の表示が行われなくても、欠陥候補画像の表示が行われれば、利用者は機械学習の学習内容を把握することができ、また、過検出の指摘も行えるからである。
【００４０】
（４）上記実施形態では、図４に示す検査方法の各処理を処理装置１０に実行させた。しかし、図４の各処理を異なる装置に実行させてもよい。要は、良品と判断される複数の第１の検査対象物の特徴を学習済みである学習モデル５２０に、第２の検査対象物の画像である検査対象物画像を与え、良品の画像を表す仮想良品画像に変換し、仮想良品画像と検査対象物画像の差分を欠陥候補画像として生成し、欠陥候補画像を表示装置３０に表示させる検査方法であればよい。この検査方法においても、欠陥を判定するためにどのような特徴量を計測するかを人が決定する必要はなく、また、不良と判定するための判定規格値を人が決定する必要はないからである。
【００４１】
（５）上記実施形態では、処理装置１０を、仮想良品画像生成部１１０と、欠陥候補画像生成部１２０と、表示制御部１３０と、して機能させる制御プログラム５１０が記憶装置５０に予め記憶されていた。しかし、一般的なコンピューターを、仮想良品画像生成部１１０と、欠陥候補画像生成部１２０と、表示制御部１３０と、して機能させるプログラムを単体で製造し、配布してもよい。このプログラムにしたがって一般的なコンピューターを作動させることで、当該コンピューターを検査装置１として機能させることが可能になるからである。なお、上記プログラムの具体的な配布方法としては、フラッシュＲＯＭ（Read Only Memory）などのコンピューター読み取り可能な記録媒体に上記プログラムを書き込んで配布する態様や、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより配布する態様が考えられる。
【符号の説明】
【００４２】
１…検査装置、１０…処理装置、１００…学習モデル生成部、１１０…仮想良品画像生成部、１２０…欠陥候補画像生成部、１３０…表示制御部、１４０…学習モデル再構成部、２０…撮像装置、３０…表示装置、４０…入力装置、５０…記憶装置、５１０…制御プログラム、５２０…学習モデル、６０…バス。
【図１】
2020139905.tif 000003
【図２】
2020139905.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2020139905.tif 000007
【図６】
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