(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処理過程と、
上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２値化する第３の処理過程とを有し、
上記第２の処理過程において一様化ブロックと判定された部分領域の局所的閾値は、当該部分領域の濃度値の平均値および標準偏差と、当該部分領域に隣接しかつ対象ブロックと判定された部分領域の局所的閾値とによって決定される
ことを特徴とする濃淡画像の２値化方法。
【請求項２】
処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処理過程と、
上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２値化する第３の処理過程とを有し、
上記第１の処理過程における対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線設定において、まず画面を見ながらオペレータが部分領域の数箇所を対象ブロックか一様化ブロックかを判断して指定したデータにフラグを設けて、次に残りの未指定部分領域の正規化された濃度の平均値と標準偏差とのデータ群を用いて線形最小２乗法により直線フィッティングを実行し、最後にオペレータが判別結果画面を見て所望の結果に合致するように再指定することで微調整が行われる処理過程、ならびに、上記直線の傾きと切片と２パラメータとの最適化を図る上述の処理過程を支援するユーザインタフェースを少なくとも有する
ことを特徴とする濃淡画像の２値化方法。
【請求項３】
処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法を記述したプログラムを記録した記録媒体であって、
当該プログラムが、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処理過程と、
上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２値化する第３の処理過程とを有し、
上記第２の処理過程が、一様化ブロックについては、当該ブロックの局所的閾値を、当該ブロックの濃度平均と標準偏差と隣接している対象ブロックの局所的閾値とを用いて決定する
ことを特徴とする濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体。
【請求項４】
処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法を記述したプログラムを記録した記録媒体であって、
当該プログラムが、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処理過程と、
上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２値化する第３の処理過程とを有し、
上記第１の処理過程における対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線設定において、まず画面を見ながらオペレータが部分領域の数箇所を対象ブロックか一様化ブロックかを判断して指定したデータにフラグを設けて、次に残りの未指定部分領域の正規化された濃度の平均値と標準偏差とのデータ群を用いて線形最小２乗法により直線フィッティングを実行し、最後にオペレータが判別結果画面を見て所望の結果に合致するように再指定することで微調整が行われる処理過程、ならびに、上記直線の傾きと切片と２パラメータとの最適化を図る上述の処理過程を支援するユーザインタフェースを少なくとも有する
ことを特徴とする濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字認識や部品の組み付け検査・傷検査など、画像処理の分野で広く使用されている濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から２値化に当たっては、（ｉ）閾値の手動設定による単純２値化法、(ii)閾値処理を白黒２つのクラスに分離する問題としてとらえ、そのクラス間分散が最大となる濃度値を閾値とする判別分析法などがある。いずれも画像に対して単一の閾値で２値化するため、ＯＣＲなどの文字認識やＩＣ回路基板検査への適用に際しては表面の明るさが一様となるような照明が必須条件であり、シェーディングのある画像に対しては２値化しても対象物の形状がうまく抽出できないという問題点がある。
【０００３】
これに対して、画像の領域ごとに２値化閾値をダイナミックに決定する２値化方式（動的２値化法）が提案されている。例えば、特開昭５９−１１４６８７号公報では、画像を部分領域に分割し、部分領域内の画素の濃度の平均値によりその部分領域の中心の局所的閾値を算出する。画像中の任意の画素の閾値は、その画素周辺の４つの局所的閾値の補間処理によって決定される。
【０００４】
また、特開昭６１−１９４５８０号公報では、まず分割された部分領域内の濃度ヒストグラム、あるいは濃度の平均値と標準偏差から計算した各部分領域の重みに基づく加重平均によって、当該部分領域の中心の局所的閾値を算出する。これらの局所的閾値を用いた補間処理、あるいは近傍領域の局所的閾値と重みを用いた補正処理によって、全部分領域の局所的閾値を決定する。次にそれらの局所的閾値を線形補間して濃淡画像全ての画素に対する閾値を決定し、２値画像を生成する方法をとっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記動的２値化法の前者に関していえば、文字図形や着目対象を含まない背景部分など一様化したい低コントラストの領域においては、対象と背景とのコントラストではなく背景雑音に起因した不適切な閾値が与えられるという問題を抱えている。背景雑音は部分領域のサイズを大きくとることによって多少抑えられるが、そうすることで逆に照明強度の変動やシェーディングに対する２値化処理の安定性を損なう恐れがある。
【０００６】
後者に関していえば、背景雑音は対象ブロックと一様化ブロックかを判別する背景分離直線によってかなり低減できるが、扱う画像の画像的性質によって、背景分離直線の傾きと切片や部分領域の大きさを設定しなおす必要がある。また、画像的性質に応じて傾きと切片という２つのパラメータの最適化は困難であり、試行錯誤以外に有効な調整方法は今のところない。
【０００７】
本発明は、このような問題点に鑑み、低コントラストの領域での雑音の問題を解決し画像的性質に応じた傾きと切片という２つのパラメータを最適化するようにすることを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、濃淡画像の２値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処理過程と、上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２値化する第３の処理過程と、
を組み合わせて実行する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態に関し、文字認識に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細に説明する。
【００１０】
図１は、本発明の濃淡画像の２値化方法による工業部品の刻印文字認識処理の一実施例処理フローを示し、１０１は背景分離直線による判定処理、１０２は部分領域の局所的閾値決定処理、１０３は画素間補間処理と２値化、１０４は文字切出し処理、１０５は文字認識処理を表している。
【００１１】
第１の処理過程（処理過程１０１に対応）では、後述する背景分離直線を用いて、分割された各部分領域の濃度値をもとに当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかを判定する。第２の処理過程（処理過程１０２に対応）では、上記処理の判定結果にもとづき、各部分領域の濃度ヒストグラム、または当該濃度値の平均値や標準偏差、隣接する対象ブロックの局所的閾値から当該部分領域の局所的閾値を決定する。第３の処理過程（処理過程１０３に対応）では、得られた各部分領域の局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて当該濃淡画像の画素ごとに閾値を算出する。続いて、当該画像の閾値と当該画像の濃度値の大小比較により２値化を行う。
【００１２】
図２は図１に示す処理過程１０１ないし処理過程１０３についての処理の詳細を示すフローを表している。
【００１３】
以下では、上記実施例による各処理について具体的に説明する。
（Ｉ）処理過程１０１では、
入力画像を小領域に分割し（図２Ｓ１）、各部分領域ごとに判別分析法により２値化閾値を算出し（図２Ｓ２）、対象ブロックと一様化ブロックとを分離する背景分離直線を設定し（図２Ｓ３）、各部分領域がいずれのブロックに属するかを判定する（図２Ｓ４）。
【００１４】
即ち、対象が含まれる部分領域はコントラストが高いという性質に着目し、部分領域内の濃度および標準偏差から対象ブロックであるか否かを判定する。なお既存の動的２値化処理を行う場合には、本発明の対象である『２値化領域判別モード』に入ることなく処理（図２Ｓ７）に向かう。
【００１５】
まず、入力の濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）をあらかじめ与えられた大きさ（例えば、１６×１６画素）の小領域に分割する。ここで、画像の横方向にｍ番目、縦方向にｎ番目の部分領域番号を（ｍ，ｎ）と記す（０≦ｍ≦Ｍ−１，０≦ｎ≦Ｎ−１）。この分割処理は必ずしも等分割である必要はなく、互いの領域が重なり合っていたり、離れていても構わない。
【００１６】
次に、分割された部分領域（ｍ，ｎ）ごとに各部分領域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σmnとを計算し、それらの値を正規化する。正規化の方法には、例えば次の２種類が考えられる。
【００１７】
【数１】
0003636936.tif 000002
【００１８】
ただし、μ，σはそれぞれ当該画像全体の濃度の平均値と標準偏差を、Ｇmax,Ｇmin はそれぞれ当該画像全体の濃度の最大値と最小値である。この正規化された当該平均値と当該標準偏差のデータ群とから対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定し、当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかを判別する。すなわち、背景分離直線の傾きをｃ1 、切片をｃ2 として次式の分散量νmn
νmn＝σ´mn−ｃ1 μ´mn−ｃ2 
を計算し、以下の判定規則を用いる。
【００１９】
νmn≧０ならば当該部分領域は対象ブロック
νmn＜０ならば当該部分領域は一様化ブロック
図３は横軸に各部分領域の正規化された濃度の平均値、縦軸に正規化された濃度の標準偏差をプロットした典型的な点列データであるが、このような場合には、直線によって各部分領域が対象ブロックか一様化ブロックとを判別できる。なお、上記背景分離直線の設定に必要な傾きと切片とは後述の方法で決定する。
（II) 処理過程１０２では、
ブロック間補間閾値設定の場合（図２Ｓ５）と同定塗りつぶしの場合（図２Ｓ６）とのいずれか一方を選択されるが、いずれの場合も対象ブロックについては判別分析法で算出した閾値（図２Ｓ２参照）を用いる。そして前者の場合には一様化ブロックについては当該ブロックの濃度平均や標準偏差を用いかつ隣接する対象ブロックの局所的閾値を利用して一様化ブロックの局所的閾値を決定するようにする。また後者の場合には一様化ブロックの部分領域全体を背景色で塗りつぶすようにする。
【００２０】
即ち、各部分領域に対して当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかに応じて局所的閾値を算出する。
【００２１】
この算出処理では、先にすべての対象ブロックを後述する方法（ａ）で閾値を決定し、それから一様化ブロックの当該閾値を決定する。この局所的閾値決定処理は、背景部分の低コントラストな部分領域に対する閾値の適正な算出を狙いとしている。
【００２２】
（ａ）対象ブロックの場合
ここでは、当該部分領域内の画素の濃度値のヒストグラムから当該閾値を決定する手法として、前出の判別分析法を用いる。他に、濃度値の平均値や中央値、最大値と最小値との平均値などを閾値として採用する簡易な方法もある。
【００２３】
（ｂ）一様化ブロックの場合
このときは着目部分領域の８近傍領域のうち、既に対象ブロックとして確定されている部分領域の局所的閾値から当該部分領域が有意側（白）か非有意側（黒）かを判定し、当該部分領域の濃度の平均値μmnと標準偏差σmnを用いてその局所的閾値を決定する。この局所的閾値決定法を上記８近傍領域での対象ブロックの有無について場合分けをし、説明する。
【００２４】
［ｂ−１］８近傍領域に対象ブロックが少なくとも１つ以上存在する場合
８近傍に存在する対象ブロックについて、その局所的閾値がμmnより大きいブロック数（ＭＴ）とより小さいブロック数（ＬＴ）をカウントし、ＭＴ＜ＬＴならば当該部分領域は有意側、ＭＴ＞ＬＴならば非有意側と判定する。ＭＴ＝ＬＴならば、対象ブロックの局所的閾値とμmnとの差の絶対値に重みづけした値の総和、ＷＭＴ（局所的閾値がμmnより大きいもの）とＷＬＴ（局所的閾値がμmnより小さいもの）をさらに算出し、ＷＭＴ＜ＷＬＴならば当該部分領域は有意側、ＷＭＴ＞ＷＬＴならば非有意側と判定する。
【００２５】
この有意側／非有意側判定処理後、次式で当該一様化ブロックの局所的閾値θmnを決定する。ここで、ｃは補正係数である。
【００２６】
（有意側）    θmn＝μmn−ｃσmn
（非有意側）  θmn＝μmn＋ｃσmn
なお、図４に一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説明する説明図を示す。例えば図４に示す場合は、着目部分領域（着目部分領域（ｍ，ｎ))の８近傍に対象ブロックが５つ存在し、かつブロックの局所的閾値が着目領域の平均より大きい部分領域数（即ち「３」）が低い部分領域数（即ち「２」）よりも多いため、非有意側の領域と判定されてその閾値が設定される。
【００２７】
［ｂ−２］８近傍に対象ブロックが全く存在しない場合
決定処理をスキップし、この処理の最後に、確定している部分領域の局所的閾値の線形補間処理で算出する。
(III) 処理過程１０３では、
各部分領域の中心に先に計算された閾値を与え、閾値を画像全体にわたって線形補間し、各画素ごとに２値化閾値を算出するようにする（図２Ｓ７）。そして、画素単位で２値化し、２値画像を得る（図２Ｓ８）。
【００２８】
即ち当該濃淡画像全体にわたって上記の局所的閾値θmnを線形補間し、各画素ごとに２値化閾値を算出する。この補間処理は隣接する４つの部分領域が１処理単位となる。
【００２９】
図５において、上記４つの部分領域の夫々の中心Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを頂点とする四角形内の任意の画素Ｔ（ｉ，ｊ）に対する閾値ｔ*ijは、各頂点に与えられた閾値をそれぞれθmn、θmn+1、θm+1,n+1 、θm+1,n とし、上記四角形の底辺と高さをそれぞれ、Ｐ、Ｑ、上記四角形の左上の頂点から画素Ｔ（ｉ，ｊ）までの横、縦方向の長さをそれぞれａ，ｂとするとき、次式で与えられる。
【００３０】
ｔ*ij＝θmn（１−ａ／Ｐ)(１−ｂ／Ｑ）＋θm,n+1 （１−ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ）＋θm+1,n (ａ／Ｐ)(１−ｂ／Ｑ）＋θm+1,n+1 (ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ）
さらに、濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）と上記画素間補間処理で得られた閾値ｔ*ijとの大小から２値画像を生成する（２値化）。
【００３１】
図２を参照して図１に示す第１の処理過程ないし第３の処理過程について説明したが、以下、図１に示す処理過程１０４では、２値画像パターンを水平および鉛直方向に走査し射影分布を計算する。そして、一文字ずつその外接四角形で文字を切り出す。そして処理過程１０５では、切り出された文字を登録された規準テンプレートとマッチングを行い、認識結果を出力する。
【００３２】
ここで、本発明の処理性能を最大限に引き出すキーポイントである背景分離直線のパラメータ調整法について説明する。
【００３３】
本手法は「ステップ１」、「ステップ２」、「ステップ３」という３つの処理過程から構成される。
「ステップ１」
オペレータが図６に示すような処理画像に部分領域のブロック枠が重畳された画面を見ながら各領域が対象ブロックか背景ブロックかを判断しマウスで指定する。すなわち、ある部分領域を対象ブロックと指定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より小さく、標準偏差が大きくなるすべての部分領域が選択されて、それらも対象ブロックとして、画面に重畳表示される。一方、ある部分領域を一様化ブロックと指定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より大きく、標準偏差が小さくなるすべての部分領域が選択されて、それらも一様化ブロックとして、重畳表示される。
【００３４】
図３と同様な、各部分領域の濃度平均と標準偏差（正規化済み）のデータ分布を示した図７において、例えば点ＰO が対象ブロックと指定された部分領域のデータを表すものとすれば、図中左上の矩形領域内に存在するすべての部分領域が対象ブロックと教示されたことになる。こうしたブロック指定操作を、どちらのブロックとも判別されていない部分領域数が２０ないし５０程度になるまで反復する。なお点ＰB の側は一様化ブロックの側を表している。
「ステップ２」
上記未判別部分領域のデータ（図８中の□に相当）を用いて線形最小２乗法による直線フィッティングが行われて、背景分離直線が設定される。ある部分領域を表すデータ点がこの直線の上か下かを判定することで、すべての残りの部分領域が対象ブロックか背景ブロックかを判別可能である。
「ステップ３」
原画像に判別結果が重畳表示された画面を操作者が見ながら、必要に応じて、着目した部分領域について対象ブロックから一様化ブロック、あるいは一様化ブロックから対象ブロックへ変更する再教示を行う。同時に以下の計算式で、背景分離直線の傾きと切片を更新する。
【００３５】
（ａ）一様化ブロックを対象ブロックに修正
ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ  、ｙ0´＝ｙ0−δ
（ｂ）対象ブロックを一様化ブロックに修正
ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ  、ｙ0´＝ｙ0＋δ
但し
ｃ´ｔｈ：修正後の背景分離直線の傾き
ｙ0 ：背景分離直線の切片
μ：再教示する部分領域の濃度平均
σ：再教示する部分領域の濃度標準偏差
δ：微小マージン
ｙ0´：修正後のｙ0
以上の処理で、一連の背景分離直線設定を完了する。
【００３６】
本発明を適用して得られた処理例を以下に示す。図９（ａ）は鋳物に打刻された刻印文字の原画像（サイズ５００×１２０画素）であり、図９（ｂ）は対象ブロックと決定されたすべての部分領域について当該領域の外枠を原画像に重畳表示した図であり、図９（ｃ）は本発明の２値化方法を用いて得られた２値画像である。ここで、部分領域のサイズとして１２×１２画素を与え、背景分離直線の判定前の濃度平均と標準偏差の正規化処理は、画像全体の濃度平均値と標準偏差を用いた。
【００３７】
比較として、従来広く用いられている既存の判別分析方法により２値化した画像を図１０（ａ）に、既存の動的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号公報）を適用して得られた処理結果を図１０（ｂ）に示す。これらの図を見れば明らかなように、本発明による方法では、背景の雑音性パターンに左右されることなく背景ノイズの少ない鮮明な２値画像を取得できている。
【００３８】
上の記述では濃淡画像の２値化方法について説明したが、当該濃淡画像の２値化方法をデータ処理が実行できるプログラムの形で保持することができる。このことから、本願発明は当該プログラムを保存した記録媒体をも発明の対象としており、本願明細書の特許請求の範囲に記述されている。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、情景中の文字認識や物体識別のための領域抽出として、そのものの形状情報を保存しつつ、濃淡画像から半自動的にかつ安定に所望の２値画像を得ることが可能となる。背景分離直線による対象ブロック／一様化ブロックの判別と隣接する対象ブロックの局所的閾値を用いた一様化ブロックの局所的閾値設定の適正化により、着目する文字や図形などは背景中の雑音性パターンに左右されることなく背景から分離、抽出される。また、人間の知識を積極的に利用するインタラクティブな教示インタフェースによって、パラメータ調整作業を支援し、作業時間短縮を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によって刻印文字を認識する処理の一実施例を示した図である。
【図２】本発明の核となる動的２値化処理の詳細な流れ図を示した図である。
【図３】濃淡画像について横軸に各部分領域の正規化された濃度の平均値、縦軸にその標準偏差をプロットして得られる典型的な点列データの一例である。
【図４】一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説明する補助図である。
【図５】部分領域の局所的閾値から各画素単位で２値化閾値を算出する画素間補間処理の説明図である。
【図６】処理対象の原画像に部分領域を表すブロック枠を重畳表示したウィンドウの一例である。
【図７】操作者が部分領域を対象ブロック／一様化ブロックとして手動で教示することによって内部的に実行される処理の説明図である。
【図８】線形最小２乗法を用いて背景分離直線の傾きと切片を決定する処理の説明図である。
【図９】本発明による２値化処理の結果を説明する図である。
【図１０】図（ａ）は既存の判別分析方法を適用して得られた処理の結果を示す図であり、図（ｂ）は既存の動的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号公報）を適用して得られた処理の結果を示す図である。
【符号の説明】
１０１：背景分離直線による判定処理
１０２：部分領域の局所的閾値決定処理
１０３：画素間補間処理と２値化
１０４：文字切り出し処理
１０５：文字認識処理
【図１】
0003636936.tif 000003
【図２】
0003636936.tif 000004
【図３】
0003636936.tif 000005
【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】
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【図１０】
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