(57)【要約】【課題】本発明の目的は、ウェーハ裏面全体について、発生した各種欠陥（研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクル）を、定量的に、検出・評価することができるウェーハ裏面の評価方法を提供することにある。【解決手段】ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し（図１(ａ)）、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程（図１(ｂ)）と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程（図１(ｃ)）とを具え、前記全体画像又は前記微分処理画像をもとに、研磨ムラ（図１(ｄ)）、くもり（図１(ｅ)）、スクラッチ（図１(ｆ)）及びパーティクル（図１(ｇ)）を検出し、評価する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程とを具え、
前記全体画像又は前記微分処理画像をもとに、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価することを特徴とするウェーハ裏面の評価方法。
【請求項２】
前記研磨ムラの評価は、前記全体画像を、散乱光の閾値に対する変化量を差分することにより検出し、ウェーハ裏面全面の散乱状態の変化により評価することを特徴とする請求項１記載のウェーハ裏面の評価方法。
【請求項３】
前記くもりの評価は、明度の高い設定で撮影した前記パーツ画像及び明度の低い設定で撮影した前記パーツ画像の２種類を撮影し、それぞれの画像を合成して高明度全体画像及び低明度全体画像を作成した後、前記高明度全体画像によってくもり輝点集合領域を検出するとともに、前記低明度全体画像によって前記くもり輝点集合領域中にあるくもりの有無を判断することを特徴とする請求項１又は２記載のウェーハ裏面の評価方法。
【請求項４】
前記スクラッチの評価は、前記微分処理画像を、特定の発生パターンを持つ画像を抽出することによりスクラッチ欠陥を検出し、検出したスクラッチ欠陥の長さが設定した閾値を超えるか否か、又は、前記スクラッチ欠陥がエッジトゥエッジ欠陥であるか否かにより評価することを特徴とする請求項１、２又は３記載のウェーハ裏面の評価方法。
【請求項５】
前記パーティクルの評価は、前記微分処理画像を、閾値に対してピークを分類することによりパーティクルの個数を検出し、検出したパーティクルの個数が設定した閾値を超えるか否かにより評価することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載のウェーハ裏面の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェーハの評価方法、特に、ウェーハ裏面の全体について、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価するウェーハ裏面の評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、単結晶の引き上げ方法等の技術の進歩により、直径が３００ｍｍ以上の大口径のウェーハが開発されている。ここで、前記大口径ウェーハは、１枚のウェーハから多くの製品を製造できるため、製造効率の点では有利であるものの、ウェーハの製造プロセス中に欠陥が発生しやすいという問題があった。
【０００３】
前記ウェーハに発生する欠陥は、半導体デバイスの電気特性に悪影響を与えるため、欠陥の発生の有無を正確に確認すべく、種々のウェーハ評価方法が用いられていた。ここで、前記ウェーハの評価は、例えば特許文献１に開示されているように、パーティクルカウンタを用いて前記ウェーハの表面に存在するへこみを検出するという方法が挙げられるが、ウェーハの表面のみの評価が一般的であった。
【０００４】
しかし、ウェーハの裏面に発生する欠陥は、その欠陥が大きい場合、表面に発生する欠陥と同様に、デバイスの電気特性を悪化させる等の悪影響を及ぼし、さらに、ウェーハ裏面に発生したスクラッチ等に起因してウェーハに割れが発生する恐れもあることから、ウェーハ裏面の状態についても十分に注意を払う必要があり、ウェーハ裏面についての高精度な評価が必要とされている。
【０００５】
ただし、ウェーハの裏面は表面と異なり、粗さ成分が不均一であるため、評価プロセスに時間を要し、ウェーハを汚染するおそれがあったため、これまでほとんど評価されることがなく、評価する場合であっても、粗さ成分が不均一であるため、目視での検査により評価が行われることが一般的であった。
【特許文献１】特許３８７６８５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、ウェーハ裏面全体について、発生した各種欠陥（研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクル）を、定量的に、検出・評価することができるウェーハ裏面の評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らは、上記の課題を解決するため検討を重ねた結果、ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程とを経て、前記全体画像又は前記微分処理画像を用いることで、従来目視のみでしか行えなかった、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価できることを見出し、本発明を完成するに至ったのである。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の要旨構成は以下の通りである。
（１）ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程とを具え、前記全体画像又は前記微分処理画像をもとに、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価することを特徴とするウェーハ裏面の評価方法。
【０００９】
（２）前記研磨ムラの評価は、前記全体画像を、散乱光の閾値に対する変化量を差分することにより検出し、ウェーハ裏面全面の散乱状態の変化により評価することを特徴とする上記（１）記載のウェーハ裏面の評価方法。
【００１０】
（３）前記くもりの評価は、明度の高い設定で撮影した前記パーツ画像及び明度の低い設定で撮影した前記パーツ画像の２種類を撮影し、それぞれの画像を合成して高明度全体画像及び低明度全体画像を作成した後、前記高明度全体画像によってくもり輝点集合領域を検出するとともに、前記低明度全体画像によって前記くもり輝点集合領域中にあるくもりの有無を判断することを特徴とする上記（１）又は（２）記載のウェーハ裏面の評価方法。
【００１１】
（４）前記スクラッチの評価は、前記微分処理画像を、特定の発生パターンを持つ画像を抽出することによりスクラッチ欠陥を検出し、検出したスクラッチ欠陥の長さが設定した閾値を超えるか否か、又は、前記スクラッチがエッジトゥエッジ欠陥であるか否かにより評価することを特徴とする上記（１）、（２）又は（３）記載のウェーハ裏面の評価方法。
【００１２】
（５）前記パーティクルの評価は、前記微分処理画像を、閾値に対してピークを分類することによりパーティクルの個数を検出し、検出したパーティクルの個数が設定した閾値を超えるか否かにより評価することを特徴とする上記（１）〜（４）のいずれか１項記載のウェーハ裏面の評価方法。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程とを具え、前記全体画像及び前記微分処理画像を利用することにより、定量的に、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価することが可能になった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明に従うウェーハ裏面の評価方法について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明に従うウェーハ裏面の評価方法の工程を説明するためのフローチャートである。
【００１５】
本発明によるウェーハ裏面の評価方法は、図１に示すように、ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し（図１(ａ)）、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程（図１(ｂ)）と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程（図１(ｃ)）とを具えるウェーハ裏面の評価方法である。
【００１６】
そして本発明は、前記全体画像又は前記微分処理画像をもとに、研磨ムラ（図１(ｄ)）、くもり（図１(ｅ)）、スクラッチ（図１(ｆ)）及びパーティクル（図１(ｇ)）を検出し、評価することを特徴とする。前記全体画像又は前記微分処理画像をもとに、ウェーハ裏面の欠陥（研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクル）の検出を行うことにより、前記ウェーハ裏面の全体について、従来の方法では目視のみでしか行えなかった欠陥についての評価を、定量的に行うことが可能となる。
以下に、各工程の詳細を述べる。
【００１７】
（パーツ画像撮影工程）
本発明のパーツ画像撮影工程（図１(ａ)）は、図２に示すように、ウェーハ裏面のパーツ画像（図２(ａ)）をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影する（図２(ｂ)）工程である。円周方向に沿って連続的に撮影することにより、前記ウェーハの裏面全体を漏れなく撮影し、後述の全体画像を作成することができる。
また、前記パーツ画像の撮影は、ウェーハの円周方向に沿って撮影すれば特に限定はなく、撮影に用いるカメラの種類や、各パーツ画像の大きさ等の条件も、必要に応じて任意に選択することができる。
【００１８】
（マップ処理工程）
本発明のマップ処理工程（図１(ｂ)）は、前記パーツ画像撮影工程で撮影した前記パーツ画像を合成し、ウェーハ裏面の全体画像を作成する工程である。全体画像を用いて、後述の研磨ムラおよびくもりの検査を行うことにより、従来の方法では目視のみでしか行えなかった欠陥についての検出・評価を、定量的に行うことが可能となる。通常、ウェーハ裏面の欠陥評価は、ウェーハの全体に対する大きさ等が重要であるため、パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成することにより、従来の目視による検査と同様の視点（ウェーハ裏面の全体を観察）から欠陥の評価を行うことができる。ここで、図３は、実際のシリコンウェーハの裏面を撮影した各パーツ画像を合成して作成したウェーハ裏面の全体画像であるが、目視での観察と同様にウェーハの全体について観察できることがわかる。
【００１９】
また、前記マップ処理工程の具体的な方法としては、前記パーツ画像を合成できる方法であれば特に限定はされず、コンピュータの画像処理ソフト等を用いて、撮影したパーツ画像を組み合わせてマップ処理すればよい。
【００２０】
（微分処理工程）
本発明の微分処理工程（図１(ｃ)）は、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する工程である。微分処理画像を用いて、後述のスクラッチ及びパーティクルの検査を行うことにより、従来の方法では目視のみでしか行えなかった欠陥についての検出・評価を、定量的に行うことが可能となる。
【００２１】
ここで、図４は、種々の方法によって、同じシリコンウェーハの裏面のスクラッチ欠陥の状態を示したものであり、(ａ)は本発明による微分処理画像、(ｂ)は従来の検出方法であるｓｐ１によって表わされた画像、(ｃ)は目視検査によって観察した結果のスケッチである。図４(ａ)〜(ｃ)を比較するとわかるように、従来の検出方法（図４(ｂ)）に比べて、本発明の微分処理画像（図４(ａ)）のほうがよりスクラッチ欠陥の状態を把握できていることがわかる。また、目視による観察（図４(ｃ)）については、スケッチであるため、正確性に欠け、その後の評価については人間による定性的な評価となるが、本発明による微分処理画像（図４(ａ)）は、正確にスクラッチ欠陥の位置を把握でき、さらに、その後の評価についても、後述する所定の基準を超えるか否かで判断することができ、定量的な評価が可能となる。
【００２２】
また、前記微分処理の具体的な方法としては、検出する欠陥の種類によっても異なるが、それぞれの欠陥の種類について、最も特徴が抽出できるような条件で微分処理を行えばよく、例えば、スクラッチ欠陥の場合には、バックグラウンド成分と分離し、連続した欠陥をつなぎあわせて処理することで特徴を抽出できる。
【００２３】
（研磨ムラ検出・評価工程）
研磨ムラ検出・評価工程（図１(ｄ)）は、前記マップ処理工程（図１(ｂ)）で作成した全体画像をもとに、研磨ムラを検出し、評価する工程である。ここで、研磨ムラとは、研磨の仕事量の差からウェーハ裏面に発生する磨きムラのことをいい、ステッパーでの吸着エラーやセンサー感度の低下等の悪影響をウェーハに及ぼすため、ある一定の基準を超える研磨ムラがある場合には、ウェーハを製品として使用することはできない。
【００２４】
ここで、図５は、前記全体画像によって検出した研磨ムラの状態を示すが、視覚的に見た場合と同様に、ウェーハ裏面の全体に対する研磨ムラの状態を把握でき、さらに、正確な研磨ムラの発生状況がわかる。
【００２５】
また、前記研磨ムラの評価は、前記全体画像を、散乱光の閾値に対する変化量を差分することにより検出し、ウェーハ裏面全面の散乱状態の変化量の大きさにより評価することが好ましい。これによって、ウェーハ裏面の一部に研磨ムラが存在するがウェーハ裏面全面の評価結果では研磨ムラが存在しないと評価された場合でも、ウェーハ裏面に研磨ムラが存在するという評価結果を得ることができる。例えば、図６(ａ)〜(ｆ)に示すように、全体画像を換算して研磨ムラの分布密度を算出し、散乱光の閾値と比較することで研磨ムラを検出できる。
【００２６】
（くもり検出・評価工程）
くもり検出・評価工程（図１(ｅ)）は、前記マップ処理工程（図１(ｂ)）で作成した全体画像をもとに、ウェーハ裏面に発生したくもりを検出し、評価する工程である。ここで、前記くもりとは、局所的な粗さの変化のことをいい、表面上のフォーカスのズレの影響をウェーハに及ぼすため、ある一定の基準を超えるくもりがある場合には、ウェーハを製品として使用することはできない。
【００２７】
ここで、図７は、前記全体画像によって検出したくもりの状態を示すが、視覚的にウェーハ裏面のくもりの状態を観察した場合と同様に、ウェーハ裏面の全体に対するくもりの状態を把握でき（図中の矢印部分）、さらに、くもりの位置や大きさについても正確に算出されているため、くもりの状態を定量的に評価できることがわかる。
【００２８】
また、前記くもりの評価は、図８(ａ)〜(ｅ)に示すように、明度の高い設定で撮影した前記パーツ画像及び明度の低い設定で撮影した前記パーツ画像の２種類を撮影し、それぞれの画像を合成して高明度全体画像及び低明度全体画像を作成した（図８(ａ)）後、前記高明度全体画像によってくもり輝点集合領域を検出する（図８(ｂ)）とともに、前記低明度全体画像によって前記くもり輝点集合領域中にあるくもりの有無（図８(ｃ)）を判断することにより評価すること（図８(ｄ)、(ｅ)）が好ましい。前記くもりの状態の定量的な評価が可能となるからである。
【００２９】
（スクラッチ検出・評価工程）
スクラッチ検出・評価工程（図１(ｆ)）は、前記微分処理工程（図１(ｃ)）で作成した微分処理画像をもとに、ウェーハ裏面に発生したスクラッチ欠陥を検出し、評価する工程である。ここで、前記スクラッチ欠陥とは、ウェーハ加工工程の中の、主に研磨工程で発生する連続した欠陥のことをいい、熱処理等で発生するウェーハの割れ等の悪影響をウェーハに及ぼすため、ある一定の基準を超えるスクラッチ欠陥がある場合には、ウェーハを製品として使用することはできない。
【００３０】
ここで、図９は、前記微分処理画像によって検出したスクラッチ欠陥の状態を示す。視覚的にウェーハ裏面のスクラッチ欠陥の状態を観察した場合と同様に、ウェーハ裏面の全体に対するスクラッチ欠陥の状態を把握できる（図中の矢印部分）ことに加えて、目視による観察の場合にはスクラッチ欠陥の位置や長さの正確性に欠け、その後の評価については人間による定性的な評価となるが、本発明による微分処理画像（図９）は、正確にスクラッチ欠陥の位置を把握でき、さらに、その後の評価についても、後述する所定の基準を超えるか否かで判断することができ、定量的な評価が可能となる。
【００３１】
また、前記スクラッチの評価は、図１０(ａ)〜(ｅ)に示すように、前記微分処理画像を、特定の発生パターンを持つ画像を抽出する（図１０(ａ)）ことによりスクラッチ欠陥を検出し（図１０(ｂ)）、検出したスクラッチ欠陥の長さが設定した閾値を超えるか否か（図１０(ｃ)）、又は、前記スクラッチ欠陥がエッジトゥエッジ欠陥であるか否か（図示せず）により評価する（図１０(ｄ)、(ｅ)）ことが好ましい。前記スクラッチ欠陥の状態の定量的な評価が可能となるからである。
【００３２】
（パーティクル検出・評価工程）
パーティクル検出・評価工程（図１(ｇ)）は、前記微分処理工程（図１(ｃ)）で作成した微分処理画像をもとに、ウェーハ裏面に発生したパーティクルを検出し、評価する工程である。ここで、前記パーティクルとは、表面上に付着した異物の総称のことをいい、吸着時のウェーハへのダメージ、表面への転写の影響をウェーハに及ぼすため、ある一定の基準を超えるパーティクルがある場合には、ウェーハを製品として使用することはできない。
【００３３】
ここで、図１１は、前記微分処理画像によって検出したパーティクルの状態を示す。視覚的にウェーハ裏面のパーティクルの状態を観察した場合と同様に、ウェーハ裏面の全体に対するパーティクルの状態を把握でき（図中の黒い斑点部分）、さらに、目視による観察の場合には、パーティクルの数や大きさの正確性に欠け、その後の評価については人間による定性的な評価となるが、本発明による微分処理画像（図１１）は、正確にパーティクルの位置を把握でき、さらに、その後の評価についても、後述する所定の基準を超えるか否かで判断することができ、定量的な評価が可能となる。
【００３４】
また、前記パーティクルの評価は、図１２(ａ)〜(ｅ)に示すように、前記微分処理画像を、閾値に対してピークを分類する（図１２(ａ)）ことによりパーティクルの個数を検出し（図１２(ｂ)）、検出したパーティクルの個数が設定した閾値を超えるか否か（図１２(ｃ)）により評価（図１２(ｄ)、(ｅ)）することが好ましい。前記パーティクルの状態の定量的な評価が可能となるからである。
【００３５】
なお、上述した記載は、この発明の実施形態の一例を示したにすぎず、請求の範囲において種々の変更を加えることができる。例えば、本発明を用いたウェーハ裏面の評価装置を作製すれば、定量的に、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価することを、１つの装置で自動的にウェーハ裏面の評価を行うことも可能である。
【実施例】
【００３６】
（実施例１）
実施例１は、本発明によるウェーハの評価方法、具体的には図１に示すように、ウェーハ裏面のパーツ画像をウェーハの円周方向に沿って連続的に撮影し（図１(ａ)）、撮影した前記パーツ画像を合成してウェーハ裏面の全体画像を作成するマップ処理工程（図１(ｂ)）と、前記全体画像を微分処理してウェーハ裏面の微分処理画像を作成する微分処理工程（図１(ｃ)）とを具え、前記全体画像及び前記微分処理画像をもとに、研磨ムラ（図１(ｄ)）、くもり（図１(ｅ)）、スクラッチ（図１(ｆ)）及びパーティクル（図１(ｇ)）を検出することにより、ウェーハ裏面の評価を行った。
なお、前記研磨ムラの評価（図１(ｄ)）については、前記全体画像を、散乱光の閾値に対する変化量を差分することにより検出し、ウェーハ裏面全面の散乱状態の変化により評価し、前記くもりの評価（図１(ｅ)）については、明度の高い設定で撮影した前記パーツ画像及び明度の低い設定で撮影した前記パーツ画像の２種類を撮影し、それぞれの画像を合成して高明度全体画像及び低明度全体画像を作成した後、前記高明度全体画像によってくもり輝点集合領域を検出するとともに、前記低明度全体画像によって前記くもり輝点集合領域中にあるくもりの有無を判断することにより評価し、前記スクラッチの評価（図１(ｆ)）については、前記微分処理画像を、特定の発生パターン（エッジトゥエッジ欠陥等）を持つ画像を抽出することによりスクラッチ欠陥を検出し、検出したスクラッチ欠陥の長さが設定した閾値を超えるか否か、又は、前記スクラッチ欠陥がエッジトゥエッジ欠陥であるか否かにより評価し、前記パーティクルの評価（図１(ｇ)）については、前記微分処理画像を、閾値に対してピークを分類することによりパーティクルの個数を検出し、検出したパーティクルの個数が設定した閾値を超えるか否かにより評価した。
【００３７】
（比較例１）
比較例１は、人間の目視によって、ウェーハ裏面の評価を行った。
【００３８】
（評価方法）
（１）評価精度
研磨ムラ、くもり、スクラッチおよびパーティクルの各欠陥を裏面に有するウェーハについて、実施例及び比較例の方法によって評価を行った場合の精度を、繰り返し不良判定とスクラッチ長さのバラツキの測定によって行い、以下の基準に従って評価した。評価結果を表１に示す。
表１において、繰り返し不良の判定基準は以下の通りである。
○：同一ウェーハについて５回評価を繰り返して、５回全て同じ判定
×：同一ウェーハについて５回評価を繰り返して、違う判定が最低１回発生した場合
また、スクラッチ長さのバラツキの測定結果は以下の通りである。
○：同一ウェーハについて５回測定を繰り返した場合のバラツキが3.0％以下
×：同一ウェーハについて５回評価を繰り返した場合のバラツキが3.0％超え
を示す。
【００３９】
（２）処理能力
デバイスが形成される表面が鏡面研磨された、直径が３００ｍｍであるウェーハ６０枚について、実施例及び比較例の方法によって評価を行った際に要する、１時間あたりのウェーハ評価速度（枚／時）を測定し、以下の基準に従って評価した。測定結果及び評価結果を表１に示す。
○：５０枚／時以上
×：５０枚／時未満
【００４０】
【表１】
2010103275.tif 000003
【００４１】
表１の結果から、本発明による評価方法を用いた実施例１は、人間の目視による評価である比較例１よりも高精度にウェーハ裏面の評価を行えることがわかった。また、処理速度についても、比較例１に比べて１０倍程度の処理速度があることがわかった。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
この発明によれば、ウェーハ裏面について、定量的に、研磨ムラ、くもり、スクラッチ及びパーティクルを検出し、評価することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明に従うウェーハ裏面の評価方法の工程を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明のパーツ画像撮影工程を説明するための図であり、(ａ)はパーツ画像を模式的に示したものであり、(ｂ)は撮影する流れを示したものである。
【図３】ウェーハの全体画像を示した写真である。
【図４】シリコンウェーハの裏面のスクラッチ欠陥の状態を示したものであり、(ａ)は本発明による微分処理画像、(ｂ)は従来の検出方法であるｓｐ１によって表わされた画像、(ｃ)は目視検査によって観察した結果のスケッチである。
【図５】全体画像によって検出した研磨ムラの状態を示した写真である。
【図６】研磨ムラの評価の流れを示したフロー図である。
【図７】全体画像によって検出したくもりの状態を示した写真である。
【図８】くもりの評価の流れを示したフロー図である。
【図９】微分処理画像によって検出したスクラッチの状態を示した写真である。
【図１０】スクラッチの評価の流れを示したフロー図である。
【図１１】微分処理画像によって検出したパーティクルの状態を示した写真である。
【図１２】パーティクルの評価の流れを示したフロー図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010103275.tif 000012
【図１０】
2010103275.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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