(57)【要約】      （修正有）【課題】周期パターンの平均検出値の空間分布やビジビリティの空間分布に対する位相シフト誤差等の影響を軽減することができる演算装置、プログラム、撮像システムを提供する。【解決手段】演算装置７は、被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報である被検体データを用いて被検体の情報を算出する。演算装置７は、被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する算出手段７１０と、１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布との情報を用いて誤差補正関数を算出する算出手段７２０と、誤差補正関数と１次位相値の分布と１次計測対象値の分布とを用いて、１次計測対象値の分布を補正した分布である、２次計測対象値の分布を算出する算出手段７３０と、を有する。１次計測対象値の空間分布は、被検体データの、平均検出値の分布又はビジビリティ分布の少なくともいずれか一方である。【選択図】図１
2014239874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体データを用いて被検体の情報を算出する演算装置であって、
前記被検体データは、前記被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報であり、
前記被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する算出手段と、
前記１次計測対象値の空間分布と前記１次位相値の空間分布との情報を用いて、前記１次位相値を変数として含む誤差補正関数を算出する算出手段と、
前記誤差補正関数と前記１次位相値の空間分布の情報と前記１次計測対象値の空間分布の情報とを用いて、前記１次計測対象値の分布を補正した空間分布である、２次計測対象値の空間分布の情報を算出する算出手段と、を有し、
前記１次計測対象値の空間分布は前記被検体データの、平均検出値の分布又はビジビリティ分布の少なくともいずれか一方であることを特徴とする演算装置。
【請求項２】
前記誤差補正関数を算出する算出手段は、
前記被検体データのうち前記被検体による変調を受けていない光により形成される周期パターンの領域の前記１次計測対象値と前記１次位相値との情報から前記誤差補正関数を算出することを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項３】
被検体データと参照データとを用いて被検体の情報を算出する演算装置であって、
前記被検体データは、被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報であり、
前記参照データは、被検体による変調を受けていない光により形成される周期パターンの情報であり、
前記参照データを用いて１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布とを算出する算出手段と、
前記被検体データを用いて１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布とを算出する算出手段と、
前記参照データを用いて算出した、１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布との情報を用いて、周期パターンの１次位相値を変数として含む誤差補正関数を算出する算出手段と、
前記誤差補正関数と、前記被検体データを用いて算出した、前記１次位相値の空間分布の情報と前記１次計測対象値の空間分布の情報とを用いて、前記被検体データを用いて算出した１次計測対象値の分布を補正した分布である、２次計測対象値の分布を算出する算出手段と、を有し、前記１次計測対象値の空間分布は前記被検体データの、平均検出値の分布又はビジビリティの分布の少なくともいずれか一方であることを特徴とする演算装置。
【請求項４】
前記被検体データの１次位相値をΦ´、Ａ及びαを定数としたとき、前記誤差補正関数は、Ａｓｉｎ（Φ´＋α）と表現できる項を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項５】
前記被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する算出手段は、複数の前記被検体データ間における検出値の変化から前記１次位相値の空間分布と前記１次計測対象値の空間分布とを算出し、
複数の前記被検体データ間では、
前記周期パターンの位相がシフトしていることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項６】
周期パターンを検出する検出器を有する撮像装置と、
前記検出器により検出された被検体データを用いて被検体の情報を算出する演算装置と、を備え、
前記検出器は、
光源と前記検出器との間の光路中に前記被検体を配置した時の前記検出器上の前記周期パターンを検出することで被検体データを検出し、
前記演算装置は、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の演算装置であることを特徴とする撮像システム。
【請求項７】
前記周期パターンの周期は、前記検出器の検出範囲の幅よりも短いことを特徴とする請求項６に記載の撮像システム。
【請求項８】
前記撮像装置は、
光源と、前記光源から出射された光により周期パターンを形成する光学素子と、を有することを特徴とする請求項６又は７に記載の撮像システム。
【請求項９】
前記光源はＸ線源であり、
前記光学素子は前記Ｘ線源から出射されたＸ線により周期パターンを形成するＸ線の光学素子であり、
前記検出器は前記光学素子からのＸ線を検出するＸ線の検出器であることを特徴とする請求項８に記載の撮像システム。
【請求項１０】
被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報である被検体データを用いて被検体の情報を算出するプログラムであって、
前記被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する工程と、
前記１次計測対象値の空間分布と前記１次位相値の空間分布との情報を用いて、前記１次位相値を変数として含む誤差補正関数を算出する工程と、
前記誤差補正関数と前記１次位相値の分布と前記１次計測対象値の分布とを用いて、前記１次計測対象値の分布を補正した分布である、２次計測対象値の分布を算出する工程と、
を演算装置に実行させ、
前記１次計測対象値の空間分布は、前記被検体データの、平均検出値の空間分布又はビジビリティの空間分布の少なくともいずれか一方であることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報である被検体データと、前記被検体による変調を受けていない光により形成される周期パターンの情報である参照データとを用いて被検体の情報を算出するプログラムであって、
前記参照データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する工程と、
前記被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する工程と、
前記参照データの、１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布との情報を用いて、周期パターンの１次位相値を変数として含む誤差補正関数を算出する工程と、
前記誤差補正関数と、前記被検体データを用いて算出した、前記１次位相値の空間分布と前記１次計測対象値の空間分布とを用いて、前記被検体データを用いて算出した１次計測対象値の分布を補正した分布である、２次計測対象値の分布を算出する工程と、を演算装置に実行させ、
前記１次計測対象値の空間分布は前記被検体データの、平均検出値の分布又はビジビリティの分布の少なくともいずれか一方であ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、周期パターンから被検体の情報を算出する演算装置、プログラム、及び撮像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光の干渉縞の解析により被検体の形状や屈折率等の情報を抽出する干渉計測法は今日広く利用されている。このような計測法において被検体からの反射光あるいは透過光の位相情報は干渉縞の変形として検出されるため、位相情報を得るためには検出された干渉縞画像を解析する必要がある。また、解析により直接算出される量は通常は各位置（ピクセル）における干渉縞の位相である。
【０００３】
尚、このような解析は、所謂縦縞、横縞のような１次元のパターンだけでなく、格子縞やその他２次元のパターンを用いて行うこともできる。そのため、本発明及び本明細書では干渉により形成されるパターン全般を干渉パターンと呼ぶ。
【０００４】
尚、干渉パターンの代わりに、干渉を用いずに形成した周期パターンを用いて周期パターンの位相を算出することもできる。以下ではこのような周期パターンの解析のことを周期パターン解析と呼び、解析の結果として算出される周期パターンの位相値の空間分布を周期パターンの位相分布と呼ぶ。尚、周期パターンは干渉パターンを含む。
【０００５】
干渉計測法における周期パターン解析は、一般的に被検光の位相分布を算出するために行われ、被検光の位相分布は通常、上述の周期パターンの位相分布から導出される。しかしながら周期パターンを形成する方法によっては位相分布以外にも、光量の局所的な平均検出値や周期パターンのビジビリティの分布から被検体に関する有用な情報が得られることが知られている。このように周期パターンの位相分布以外の情報も有用となる干渉計の例として、Ｘ線によるトールボット（Ｔａｌｂｏｔ）干渉計などがある。
【０００６】
一方、周期パターン解析の手法として今日広く用いられている方法に位相シフト法がある。本手法では、写野全体の周期パターンの位相を相対的にシフトさせ、周期パターンを複数回検出し、その検出結果のデータを入力値とした所定の計算を行う。これにより、位相値の空間分布、平均検出値の空間分布、周期パターンビジビリティの空間分布などを算出することができる。
【０００７】
基本的な位相シフト法では、予定された量の位相シフトが正確に行われていることを前提とした計算により位相値などを算出し、これを元に被検体に関する情報が算出される。この場合、装置上の何らかの要因により位相シフト量に誤差が生じていた際には算出結果にも誤差が発生する。このようにして発生する誤差の値は各位置におけるラッピング（折り畳み）された位相値に依存して決定される。よって、誤差は、一般的には周期的なパターンとして画像中に現れる。
【０００８】
また、予定量の位相シフトが正確に行われたり、位相シフト法を用いなかったりした場合でも、干渉計を用いて干渉パターンを形成したときにその干渉パターンのプロファイルが基本波のほかに高調波成分を強く含む場合等に同様の誤差が発生することがある。
【０００９】
非特許文献１には、干渉パターンから算出された位相値の空間分布に発生したこの様な誤差を補正するための画像処理方法として、算出結果中の一部の情報を元に位相の暫定的算出値と誤差値との関係を表す関数を用いる方法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Ｊ．Ｓｃｈｗｉｄｅｒ，“Ｐｈａｓｅ  ｓｈｉｆｔｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｐｈａｓｅ  ｅｒｒｏｒ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ”Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．，Ｖｏｌ．２８，Ｎｏ．１８，３８８９−３８９２（１９８９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
非特許文献１に記載の誤差補正方法では、周期パターンの位相値の空間分布に発生した誤差を補正するための誤差関数を用いている。そのため、周期パターンの平均検出値の空間分布と周期パターンのビジビリティの空間分布に発生する誤差については十分に補正することができないことがある。
【００１２】
そこで、本発明は、周期パターンの平均検出値の空間分布やビジビリティの空間分布に対する位相シフト誤差等の影響を軽減することができる演算装置、プログラム、撮像システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一側面としての演算装置は、被検体データを用いて被検体の情報を算出する演算装置であって、前記被検体データは、前記被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報であり、前記被検体データを用いて１次位相値の空間分布と１次計測対象値の空間分布とを算出する算出手段と、前記１次計測対象値の空間分布と前記１次位相値の空間分布との情報を用いて、前記１次位相値を変数として含む誤差補正関数を算出する算出手段と、前記誤差補正関数と前記１次位相値の空間分布の情報と前記１次計測対象値の空間分布の情報とを用いて、前記１次計測対象値の分布を補正した空間分布である、２次計測対象値の空間分布の情報を算出する算出手段と、を有し、前記１次計測対象値の空間分布は前記被検体データの、平均検出値の分布又はビジビリティ分布の少なくともいずれか一方であることを特徴とする。本発明のその他の側面については、以下で説明する実施の形態で明らかにする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、周期パターンの平均検出値情報やビジビリティ情報に対する位相シフト誤差等の影響を軽減することができる演算装置、プログラム、撮像システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態の演算装置の機能ブロック図。
【図２】第１実施形態の撮像システムを示した模式図。
【図３】第１実施形態における線源格子、位相格子、自己像、および遮蔽格子を示した模式図。
【図４】第１実施形態における一連の処理を示したフローチャート。
【図５】第２実施形態における一連の処理を示したフローチャート。
【図６】実施例１のシミュレーションに用いたモアレを示した図。
【図７】実施例１により得られる１次平均検出値分布、２次平均検出値分布、１次モアレビジビリティ分布、２次モアレビジビリティ分布を示した図。
【図８】実施例２のシミュレーションに用いたモアレを示した図。
【図９】実施例２により得られる１次平均検出値分布、２次平均検出値分布、１次モアレビジビリティ分布、２次モアレビジビリティ分布を示した図。
【図１０】実施例３のシミュレーションに用いた被検体データと参照データとの一例を示した図。
【図１１】実施例３の被検体データと参照データとのそれぞれより得られる１次平均検出値分布と、２次平均検出値分布を示した図。
【図１２】実施例３の被検体データと参照データとのそれぞれより得られる１次ビジビリティ分布と、２次ビジビリティ分布を示した図。
【図１３】第２実施形態の演算装置の機能ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、本発明の好ましい実施形態を添付の図面に基づいて詳細に説明する。なお、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
【００１７】
上述のように、非特許文献１に記載の誤差補正方法は、周期パターンの位相分布に発生した誤差を補正することを想定している。位相分布に発生する誤差は周期パターンの１／２の周期を持つ正弦波成分が支配的となることが多い。そこで、非特許文献１では暫定的に求めた位相値をΦ´としたときに、Ａｓｉｎ（２Φ´＋α）（Ａ、αは定数）と表現できるような項を含む関数により誤差を表現している。
【００１８】
しかしながら、平均検出値とビジビリティに発生する誤差は、以下の２点で位相分布に発生する誤差と異なることが本発明者によって明らかになった。即ち、周期パターンの基本周期と同一の基本周期を持つ正弦波成分が強く含まれる点と、暫定的位相値のみからでは誤差値を十分な精度で推定できないことがあるという点である。
【００１９】
そこで、本実施形態の撮像システムは、平均検出値とビジビリティに発生する誤差を軽減することができる演算装置を備える。演算装置の詳細については後述するが、撮像システムの撮像結果に基づいて誤差補正関数を算出し、この誤差補正関数を用いて被検体の平均検出値の分布とビジビリティの分布に発生する誤差を補正する。この誤差補正関数は、周期パターンの位相の暫定的な算出値である１次位相値と計測対象値の暫定的な算出値である１次計測対象値の情報から算出され、１次位相値と１次計測対象値を変数として含む。誤差補正関数が、１次位相値とを変数として含むことで、１次位相値を変数として含まない誤差補正関数と比較してより精度の高い誤差補正を行うことができる。たとえば、１次計測対象値の分布に一定のチルトや曲率を加えるような誤差補正では、干渉パターンの位相に依存した周期的な誤差などは一般には高精度に補正できない。このように、誤差補正関数を用いて補正した１次計測対象値を、本明細書では２次計測対象値と呼ぶことがある。
【００２０】
尚、計測対象値とは、演算装置による算出対象の値のことを指し、周期パターンの平均検出値又はビジビリティのうち少なくともいずれか一方である。これらの値の空間分布には、位相シフト誤差や高調波成分等に起因する周期的な計測誤差が含まれることがあるため、誤差補正関数を用いて１次計測対象分布を補正することにより、平均検出値又はビジビリティに発生する誤差を軽減することができる。
【００２１】
平均検出値とビジビリティの両方を計測対象値とする場合、平均検出値分布の誤差の補正には１次平均検出値の空間分布と１次位相値の空間分布の情報から算出した誤差補正関数を用いる。また、ビジビリティ分布の誤差の補正には１次ビジビリティ値の空間分布と１次位相値の空間分布の情報から算出した誤差補正関数を用いる。
【００２２】
尚、本発明及び本明細書において撮像とは、像を得ることに限定されず、複数の位置のそれぞれにおける被検体に関する情報を得ることを撮像とみなす。例えば、第１の位置における平均検出値と、第２の位置（第１の位置とは異なる位置とする）における平均検出値を得れば、その装置は撮像装置であるとみなす。
【００２３】
演算装置はＣＰＵ（中央演算処理装置）、主記憶装置（ＲＡＭなど）、補助記憶装置（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）、各種Ｉ／Ｆを有するコンピュータで構成することができる。演算装置が行う各種演算は、補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵにより実行されることで実現される。もちろん、この構成はあくまで一例であり、本発明の範囲を限定するものではない。例えば、補助記憶装置の代わりに、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してプログラムが主記憶装置にロードされても良い。
【００２４】
誤差補正関数は、被検体データを用いて算出しても良いし、参照データを用いて算出しても良い。本発明及び本明細書において被検体データとは、被検体による変調を受けた光により形成される周期パターンの情報である。この被検体データは、撮像システムが備える撮像装置の、光源と検出器との間の光路中に被検体を配置した時に検出器上に形成される周期パターンの強度分布を検出することで取得できる。また、参照データとは、被検体による変調を受けていない光により形成される周期パターンの情報である。この参照データは、撮像システムが備える撮像装置の、光源と検出器との間の光路中に被検体を配置しない時に検出器上に形成される周期パターンの強度分布を検出することで取得できる。このとき、光路中に、被検体以外の物が配置されていても良いが、光路中に配置されている物の光学特性が既知であるか、配置されている物の大きさが撮像範囲に対して小さいことが好ましい。
【００２５】
被検体データを用いて誤差補正関数を算出する場合を第１実施形態で、参照データを用いて誤差補正関数を算出する場合を第２実施形態で説明する。
【００２６】
〔第１実施形態〕
図２は本発明の第１実施形態の撮像システム１００の構成例を示している。本撮像システムは、光としてＸ線を用いたＸ線撮像システムであり、Ｘ線トールボット・ロー干渉法を行う撮像装置１０と演算装置７とを備える。尚、本明細書では、Ｘ線も光の一部であるとして説明を行う。ここで、Ｘ線とは、光子エネルギーが２ｋｅＶ以上、１００ｋｅＶ以下の電磁波であるとする。また、撮像システムが備える撮像装置として、トールボット・ロー法以外の干渉法を行う撮像装置を用いても良いし、周期パターンを形成することができれば、干渉計以外の撮像装置を用いても良い。また、トールボット・ロー干渉法を行う撮像装置のことを、トールボット・ロー干渉計と呼ぶ。これは、トールボット干渉法を行う撮像装置であるトールボット干渉計の一種である。
【００２７】
撮像装置１０について簡単に説明をする。
【００２８】
撮像装置１０は、Ｘ線源１と、Ｘ線源を仮想的に分割する線源格子２と、Ｘ線を回折して干渉パターンを形成する位相格子３と干渉パターンの一部を遮蔽する遮蔽格子５と遮蔽格子からのＸ線を検出する検出器６とを有する。更に、撮像装置１０は、線源格子を移動させる位置決めステージ８を有し、位相シフト法を行うことができる。
【００２９】
Ｘ線源１から出射したＸ線は、線源格子２を通過することにより多数の仮想的な線状Ｘ線源を形成する。線源格子の透過部で構成される線状Ｘ線源より出射されたＸ線は被検体９を透過することにより、被検体９の組成、密度、および形状等に応じて位相および強度が変化する。被検体により位相及び強度が変化したＸ線は位相格子３を透過することにより回折され、トールボット効果により、周期的な強度分布を持つ自己像を形成する。この自己像は一種の干渉パターンであり、被検体９の透過Ｘ線により形成されている。そのため、自己像は被検体９によるＸ線の位相と強度の変化を反映して変形している。線源格子２の透過部の周期は一定の規則に従って決められており、全ての仮想的線状Ｘ線源の形成する自己像は自己像の周期の整数倍だけずれて重なり合うため、比較的高いビジビリティとＸ線強度を同時に有する自己像４を形成することができる。尚、位相型の回折格子である位相格子の代わりに振幅型の回折格子を用いても良い。
【００３０】
自己像４が形成される位置に遮蔽格子５が配置される。遮蔽格子５は自己像４と同じ周期を有している。遮蔽格子５を自己像４に対してわずかに面内回転させることにより、遮蔽格子を透過したＸ線はモアレを形成することができる。このモアレが検出器６により検出され、この検出結果に基づいて演算装置７が被検体の情報を算出する。つまり、本実施形態では、遮蔽格子を透過したＸ線が形成するモアレが、周期パターン解析される周期パターンであり、位相格子３と遮蔽格子５は周期パターンを形成する光学素子である。尚、モアレの周期は自己像と遮蔽格子の相対回転角度によって変化するため、遮蔽格子５の面内回転量を変えることによりモアレの周期を調整することができる。また、遮蔽格子を自己像に対して面内回転させる代わりに、自己像の周期と遮蔽格子の周期をわずかに変えることでモアレを形成しても良い。尚、図２では線源格子と位相格子の間に被検体を配置したが、位相格子と遮蔽格子の間に被検体を配置しても良い。その場合、位相格子により回折されたＸ線が被検体を透過することで被検体９によるＸ線の位相と強度の変化を反映した自己像が遮蔽格子上に形成される。
【００３１】
図３（ａ）〜（ｄ）は、線源格子２、位相格子３、光学系により形成される位相格子３の自己像４、および遮蔽格子５のパターン例をそれぞれ示している。尚、ここでは１方向に周期を有する１次元格子を用いたトールボット干渉計について説明をするが、２方向に周期を有する２次元格子を用いても良い。図３（ａ）は線源格子２であり、黒色部はＸ線遮蔽部２１、無着色部はＸ線透過部２２を示している。また、図３（ｂ）は位相格子３であり、斜線部は位相進行部３１、非斜線部は位相遅延部３２を示している。ここでは、位相進行部を透過したＸ線は位相遅延部を透過したＸ線に対してπｒａｄだけ位相が進行するものとする。また、位相進行部と位相遅延部との間のＸ線透過率差は十分小さいものとする。図３（ｃ）は自己像４であり、無着色に近い部分ほどＸ線強度が高く、黒色に近い部分ほどＸ線強度が低いことを表している。図３（ｄ）は遮蔽格子５であり、黒色部はＸ線遮蔽部５１、無着色部はＸ線透過部５２を示している。
【００３２】
モアレパターンの位相は自己像と遮蔽格子の相対位置関係に依存しているため、自己像を面内平行移動させることで位相シフト法を行うことができる。ここでは位置決めステージ８により線源格子２を格子の周期方向に平行移動させて写野全体のモアレパターンの位相を相対的にシフトさせて複数回検出を行うことで位相シフト法を行うものとする。このように検出された複数のモアレの情報（つまり、被検体データ）は、検出器６と接続された演算装置７に伝送され、複数の被検体データ間における検出値の変化から被検体の情報が算出される。
【００３３】
本実施形態が備える演算装置７の機能ブロック図を図１に示した。
【００３４】
演算装置７は、被検体データを用いて１次位相値の空間分布（１次位相分布と呼ぶことがある）と１次計測対象値の空間分布（１次計測対象分布と呼ぶことがある）を算出する算出手段７１０（第１の算出手段と呼ぶことがある）を有する。更に演算装置７は、誤差補正関数を算出する算出手段７２０（第２の算出手段と呼ぶことがある）と、２次計測対象値を算出する算出手段７３０（第３の算出手段と呼ぶことがある）を有する。以下、各算出手段について説明をする。
【００３５】
第１の算出手段は、被検体データを周期パターン解析することにより、１次位相分布と１次計測対象分布を算出する。周期パターン解析の方法は特に問わない。尚、Ｘ線トールボット干渉計におけるモアレのビジビリティの分布は被検体のＸ線小角散乱能の分布を反映しており、平均検出値の分布は、被検体のＸ線透過率の分布を反映している。
【００３６】
第２の算出手段は、１次計測対象値の空間分布と１次位相値の空間分布との情報を用いて誤差補正関数を算出する。つまり、平均検出値分布の誤差の補正には１次平均検出値の分布（以下、１次平均検出値分布と呼ぶことがある）と１次位相分布との情報から算出した誤差補正関数を用いる。また、ビジビリティ分布の誤差の補正には１次ビジビリティ値の分布（以下、１次ビジビリティ分布と呼ぶことがある）と１次位相分布との情報から算出した誤差補正関数を用いる。誤差補正関数の算出に用いるこれらの情報は、周期パターンの同一の領域に対応することが好ましい。例えば、周期パターンがＡという領域を持つとき、このＡから算出される１次計測対象分布の情報と、１次位相分布の情報とを用いて誤差補正関数を算出することが好ましい。
【００３７】
第２の算出手段で算出されるこの誤差補正関数は、１次計測対象値を入力値とし、誤差補正後の計測対象値である２次計測対象値を出力するための関数である。また、この誤差補正関数は１次位相値を変数として含む。誤差補正関数の算出のために使用する１次計測対象値と１次位相値は、周期パターンの変化の仕方が既知である領域内の計測対象値と位相値であることが望ましい。そのため、たとえば被検体の外側を通過したＸ線が周期パターンを形成する領域、つまり、周期パターンのうち被検体を透過せずに検出器に到達したＸ線が検出強度分布を形成する領域の１次計測対象値と１次位相値から誤差補正関数を算出することが望ましい。尚、このように、被検体データのうち被検体の影響を実質的に受けずに検出されている領域のことを、本明細書では空白領域と呼ぶこととする。
【００３８】
誤差補正関数の算出にはたとえばデータ列に対する曲線のフィッティングを利用した手法など、様々なデータ解析手法が利用できる。また、誤差補正関数を表現するために三角関数などを使用することができる。位相分布では、周期パターンの基本周期の１／２の周期を有する誤差が生じやすいが、平均検出値分布とビジビリティ分布では、周期パターンの基本周期と同周期の誤差も生じやすいことが本発明の発明者の検討によって明らかになった。そのため、第２の算出手段が算出する誤差補正関数は、周期パターンの基本周期と同周期の誤差を修正できることが好ましい。よって、誤差補正関数は１次位相値をΦ´とした時にたとえばＡｓｉｎ（Φ´＋α）（Ａ、αは定数）のように表現できる項を有することが好ましい。尚、本発明及び本明細書では、予め決められた関数に値を代入することで誤差補正関数を求めることも誤差補正関数を算出するという。例えば、予め補助記憶部に記憶されていた関数中に含まれる未知の係数に対し、第１の算出手段による算出結果を用いて決定した値や関数を代入することも、誤差補正関数の算出とみなす。また、例えば第１の算出手段による算出結果と関数中の係数の関係を示す表を参照して関数中の係数を決定することも、誤差補正関数の算出とみなす。
【００３９】
第３の算出手段は、第２の算出手段で算出した誤差補正関数と、第１の算出手段で算出した１次計測対象分布と１次位相分布を用いて２次計測対象値の空間分布（以下、２次計測対象分布と呼ぶことがある）を算出する。具体的には、第２の算出手段により算出した誤差補正関数に、１次位相分布と１次計測対象分布を代入して２次計測対象値の空間分布を算出する。すなわち、誤差補正関数に１次位相値と１次計測対象値を代入して２次計測対象値を算出することを複数の座標について行うことで、２次計測対象値の空間分布を算出する。本発明及び本明細書では、このように１次位相値と１次計測対象値の代入を複数の座標について行うようなことを、１次位相分布と１次計測対象分布を代入すると言う。
【００４０】
本実施形態では、被検体データの一部の領域における１次位相分布と１次計測対象分布とを用いて算出した誤差補正関数の変数部分に、被検体データ全体の領域における１次位相分布と１次計測対象分布とを代入する。これにより、被検体データ全体の領域における２次計測対象分布を算出することができる。尚、本実施形態では、この２次計測対象分布を演算装置７が算出する最終的な被検体の情報とするが、演算装置７は２次計測対象分布に対して更に各種の演算を行っても良い。２次計測対象分布を最終的な被検体の情報とする場合、第３の算出手段により算出された算出結果は、演算装置と接続された画像表示装置に伝送しても良いし、補助記憶部に伝送し、補助記憶部に記憶させても良い。
【００４１】
図４は本実施形態の演算装置が行う演算処理の工程を示すフローチャートである。
【００４２】
演算装置はまず、検出器から被検体データを取得する（Ｓ４００）。尚、検出器と演算装置は、近接した位置で物理的に接続されている必要はなく、無線通信、ＬＡＮ、インターネット等を介して接続していても良い。次に、１次位相分布を算出し（Ｓ４１０）、続いて１次計測対象分布を算出する（Ｓ４２０）。そして、１次計測対象分布と１次位相分布のうち、空白領域における空間分布を用いて誤差補正関数を算出し（Ｓ４３０）、算出した誤差補正関数と１次計測対象分布及び１次位相分布を用いて２次計測対象分布を算出する（Ｓ４４０）。
【００４３】
このフローは順番通りに行わなくても良い。例えば、Ｓ４１０の前にＳ４２０を行っても良い。
【００４４】
〔第２実施形態〕
第２実施形態は、被検体データの空白領域ではなく、参照データを用いて誤差補正関数を算出する点が第１実施形態の演算装置と異なる。
【００４５】
本実施形態は、誤差の発生原因に再現性がある場合に有効な実施形態である。このような場合の例としては装置上の理由により位相シフト誤差に一定の再現性がある場合や、検出される周期パターンが一定の高調波成分を含む場合などが考えられる。本実施形態の撮像システムは、演算装置が行う演算処理以外は第１実施形態と同じであるため、重複する部分の説明は省略する。
【００４６】
本実施形態が備える演算装置１７の機能ブロック図を図１３に示した。
【００４７】
演算装置１７は、被検体データから１次位相分布と１次計測対象分布を算出する算出手段と誤差補正関数を算出する算出手段と２次計測対象値を算出する算出手段を有する点は第１の実施形態の演算装置７と同様である。これらの算出手段に加えて、本実施形態の演算装置１７は、参照データから１次位相分布と１次計測対象分布を算出する手段（第４の算出手段とよぶことがある）を有する。また、誤差補正関数を算出する算出手段において、参照データから算出した１次位相値と１次計測対象値の情報を用いて誤差補正関数を算出する点が第１実施形態と異なる。
【００４８】
以下、各算出手段について説明をする。
【００４９】
被検体データから１次位相分布と１次計測対象分布を算出する算出手段１７１０（第１の算出手段）は、第１実施形態の第１の算出手段７１０と同様に被検体データから１次位相分布と１次計測対象分布を算出するため、詳細は省略する。
【００５０】
誤差補正関数を算出する算出手段１７２０（第２の算出手段）は、参照データを用いて算出した１次計測対象値の空間分布及び１次位相値の空間分布の情報を用いて誤差補正関数を算出する。第１実施形態と異なり、参照データを用いて算出した１次計測対象値及び１次位相値を用いる場合は、１次計測対象分布全体と１次位相分布全体の情報を用いて誤差補正関数を算出しても良い。参照データは被検体の情報を含まないため、参照データ全体で周期パターンの変化の仕方を既知のものとできるからである。この１次計測対象値の空間分布及び１次位相値の空間分布は、後述する第４の算出手段で算出する。誤差補正関数の算出に用いる情報は異なるが、誤差補正関数の算出方法と表現方法等は第１実施形態と同様である。たとえば、誤差補正関数の算出にはデータ列に対する曲線のフィッティングを利用した手法など、様々なデータ解析手法が利用できる。誤差補正関数は、参照データを用いて算出した１次計測対象値及び１次位相値を用いて算出するが、算出された誤差補正関数においては１次計測対象値及び１次位相値は同装置を用いて取得される一般的な周期パターンの１次計測対象値及び１次位相値を示す。つまり参照データを用いて算出した誤差補正関数が変数として含む１次計測対象値及び１次位相値に、一般的な周期パターンのデータを用いて算出した１次計測対象値及び１次位相値を代入すれば、代入した１次計測対象値の誤差を補正することができる。尚、被検体データは一般的な周期パターンのデータに含まれる。つまり、参照データを用いて算出した誤差補正関数が変数として含む１次計測対象値及び１次位相値に、被検体データを用いて算出した１次計測対象値及び１次位相値を代入すれば、被検体情報の誤差を補正することができる。
【００５１】
誤差補正関数は１次位相値を変数として含み、１次位相値をΦ´とした時にたとえばＡｓｉｎ（Φ´＋α）（Ａ、αは定数）と表現できる項を有することが好ましい。
【００５２】
２次計測対象値を算出する算出手段１７３０（第３の算出手段）は、第２の算出手段で算出した誤差補正関数と、第１の算出手段で算出した１次計測対象分布と１次位相分布を用いて２次計測対象分布を算出する。第３の算出手段も第１実施形態の第３の算出手段と同様なので、詳細は省略する。
【００５３】
参照データから１次位相分布と１次計測対象分布を算出する算出手段１７４０（第４の算出手段）は、参照データを周期パターン解析することにより、１次位相分布と１次計測対象分布を算出する。参照データ全体に対応する１次計測対象分布と１次位相分布を算出しても良いし、参照データのうち、誤差関数の算出に用いる領域のみに対応する１次計測対象分布と１次位相分布を算出しても良い。
【００５４】
図５は本実施形態の演算装置１７が行う演算処理の工程を示すフローチャートである。
【００５５】
演算装置はまず、検出器から参照データを取得する（Ｓ５００）。次に、検出器から被検体データを取得する（Ｓ５１０）。そして、参照データを用いて１次位相分布を算出し（Ｓ５２０）、続いて参照データを用いて１次計測対象分布を算出する（Ｓ５３０）。次に、被検体データを用いて１次位相分布を算出（Ｓ５４０）し、続いて被検体データを用いて１次計測対象分布を算出する（Ｓ５５０）。次に、参照データを用いて算出した、１次計測対象分布と１次位相分布を用いて誤差補正関数を算出する（Ｓ５６０）。算出した誤差補正関数に被検体データを用いて算出した１次計測対象分布と１次位相分布とを代入し２次計測対象分布を算出する（Ｓ５７０）。尚、このフローは順番通りに行わなくても良い。例えば、Ｓ５１０の前にＳ５２０を行っても良い。
【００５６】
本実施形態では、被検体データとは別に参照データを取得する。これにより、被検体データ中に空白領域を作らなくても誤差補正関数を算出できるため、撮像範囲全体に被検体が存在する状態で被検体の撮像を行うことができる。また一般的に干渉計による測定の際には被検体データの取得前あるいは取得後に、測定結果から光学素子の不完全性等に起因する誤差の補正に使用するための被検体を含まないデータを取得することがしばしば行われる。このようなデータを参照データとして利用しても良い。
【００５７】
以下では、各実施形態のより具体的な実施例について記述する。
【００５８】
（実施例１）
実施例１は第１実施形態の具体的な実施例である。
【００５９】
Ｘ線源１はモリブデンターゲットを使用するＸ線源であり、発生するＸ線は１７．５ｋｅＶの位置に特性Ｘ線のピークを持つエネルギースペクトルを持つ。線源格子２、位相格子３、遮蔽格子５のパターンは図３に示したものと同様である。線源格子２のＸ線遮蔽部は厚さ５０．０μｍの金であり、周期ｄ０は２３．６μｍ、Ｘ線透過部のスリット幅は１１．８μｍである。位相格子３はシリコンで作られており、隣接する位相進行部と位相遅延部の中心間距離ｄ１は６．００μｍである。位相格子３の位相進行部の厚さは位相遅延部に比べて２２．３μｍ厚く、これにより１７．５ｋｅＶの透過Ｘ線に対してπｒａｄの位相差を与えることができる。遮蔽格子５のＸ線遮蔽部は厚さ５０．０μｍの金であり、周期ｄ２は８．０４μｍ、Ｘ線透過部のスリット幅は４．０２μｍである。また、線源格子２と位相格子３間の距離Ｌ１は１．００ｍ、位相格子３と遮蔽格子５間の距離Ｌ２は３４１ｍｍである。
【００６０】
実施例１では３ステップの位相シフト法による周期パターン解析を行う。また、遮蔽格子５のわずかな面内回転により、検出器６により検出されるモアレの周期は検出範囲の幅よりも短い適当な長さに調整されている。
【００６１】
実施例１において使用する位相シフト法について以下に説明する。ここでは簡単のため、モアレは単一の正弦波成分により表されるものとする。このとき、位相シフト法においてｎ番目に検出されるモアレの、あるピクセルにおける検出値Ｉｎは、
【００６２】
【数１】
2014239874.tif 000003
【００６３】
と表せる。ここで、Ｉ０は平均検出値、Ｖはモアレのビジビリティ、φｎはｎ番目のモアレにおけるモアレの位相シフト値、Φはφｎ＝０の時のモアレの位相値である。但し、モアレの位相値とは、周期パターンの位相値のうち、周期パターンがモアレのものを指す。
【００６４】
本位相シフト法では２π／３を１単位とした位相シフトおよび合計３回のモアレ検出を行う。すなわち、下記式（２）のようにモアレの位相シフトを行う。
【００６５】
【数２】
2014239874.tif 000004
【００６６】
この時、１次平均検出値をＩ０´、φｎ＝０の時の１次モアレ位相値をΦ´、１次ビジビリティ値をＶ´とすると、それらはそれぞれ、下記式（３）〜（５）を用いて算出できる。
【００６７】
【数３】
2014239874.tif 000005
【００６８】
【数４】
2014239874.tif 000006
【００６９】
【数５】
2014239874.tif 000007
【００７０】
φｎに誤差が無い、すなわち式（２）の通りであるとき、Ｉ０´＝Ｉ０、Φ´＝Φ、Ｖ´＝Ｖとなる。ただし、実際に算出されるΦ´はラッピングされた位相である。
【００７１】
図６は本実施例のシミュレーションに用いたモアレを示した図である。このモアレは、上述の干渉計により得られるモアレを想定して作成したものである。尚、ここでは被検体９として球形の物体を想定している。
【００７２】
図６を含む合計３枚の位相シフトを伴う被検体データと式（３）、（５）を用いて第１の算出手段により算出された１次平均検出値Ｉ０´および１次ビジビリティＶ´の像を図７（ａ）、（ｃ）に示す。これら、図７（ａ）、（ｃ）に示した像は、１次計測対象値の空間分布に基づく像である。図７（ａ）が１次平均検出値Ｉ０´の空間分布に基づく像、図７（ｃ）が１次ビジビリティＶ´の空間分布に基づく像である。図７（ａ）、（ｃ）中に見られる周期パターンは、シミュレーションの際に意図的に与えた位相シフト誤差によるものである。
【００７３】
１次計測対象値の空間分布に基づく像である図７（ａ）、（ｃ）に対し、誤差補正関数を用いた演算処理を行った結果を図７（ｂ）、（ｄ）に示す。つまり、図７（ｂ）、（ｄ）は、第３の算出手段により算出された２次計測対象値の空間分布に基づく像である。尚、本実施例では、図６中右上部に相当する空白領域における、１次計測対象値の空間分布及び１次位相値Φ´の空間分布の情報を用いて、第２の算出手段により誤差補正関数を算出する。そして、算出した誤差補正関数に１次計測対象分布と１次位相分布とを代入して２次計測対象分布を算出する。ここで使用した誤差補正関数は、１次位相値によって決定される値で１次計測対象値を除する関数であり、誤差補正後の２次平均検出値をＩ０´´、誤差補正後の２次ビジビリティをＶ´´とすると、下記式（６）、（７）で示すことができる。
【００７４】
【数６】
2014239874.tif 000008
【００７５】
【数７】
2014239874.tif 000009
【００７６】
ここで、ａＩ０´，ｋ、ａＶ´，ｋ、ψＩ０´，ｋ、ψＶ´，ｋ、（ｋ＝１，２，３，４）は、第２の算出手段による上述の誤差補正関数算出の過程でデータ解析の結果から決定される数値である。本実施例では、第２の算出手段がこれらの数値を決定することで、誤差補正関数を算出する。
【００７７】
式（６）、（７）のそれぞれに被検体データから算出した１次計測対象値（Ｉ０´、Ｖ´）のそれぞれと１次位相値（Φ´）を代入することにより、２次計測対象値（Ｉ０´´、Ｖ´´）のそれぞれを算出することができる。このとき、１次計測対象値の分布を除する値は、変数である１次位相分布により決まる。よって、１次計測対象値の分布を除する値は、位置によって変化する。さらに、単純に位置座標により補正率を決定する場合に比較して、１次位相値を変数として使用していることにより、特に被検体の存在により周期パターンが歪められている領域等において、より高精度な誤差補正が可能となっている。また、１次計測対象値を除する値（つまり、両式中の分母）は、係数が１の１次位相値のｃｏｓをとった値を含む。これにより、周期パターンの基本周期と同周期で生じる誤差を補正することができる。
【００７８】
図７（ｂ）、（ｄ）と図７（ａ）、（ｃ）を比較すると、図７（ｂ）、（ｄ）の方が周期的誤差が小さくなっており、位相シフト誤差等に起因する誤差の影響が軽減されていることがわかる。
【００７９】
（実施例２）
実施例２は第１実施形態の別の実施例である。Ｘ線源と干渉計の構成については実施例１と同様とする。
【００８０】
本実施例では周期パターン解析の方法として位相シフト法の代わりにフーリエ変換法を用いる点が実施例１と異なる。フーリエ変換法の詳細についてはＭ．Ｔａｋｅｄａ  ｅｔａｌ．“Ｆｏｕｒｉｅｒ−ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｆｒｉｎｇｅ−ｐａｔｔｅｒｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅｄ  ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ”Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．，Ｖｏｌ．７２，Ｎｏ．１，１５６−１６０（１９８２）に記載されているのでここでは説明を省略する。
【００８１】
図８は本実施例のシミュレーションに用いたモアレを示した図である。図８のモアレを用いて算出された１次平均検出値Ｉ０´および１次ビジビリティＶ´の像を図９（ａ）、（ｃ）に示す。これら、図９（ａ）、（ｃ）に示した像は、１次計測対象値の空間分布に基づく像であり、第１の算出手段により算出された空間分布に基づく。図９（ａ）が１次平均検出値Ｉ０´の空間分布に基づく像、図９（ｃ）が１次ビジビリティＶ´の空間分布に基づく像である。図９（ａ）、（ｃ）中に周期的誤差が生じていることが分かる。これらの周期パターンは、モアレのフーリエスペクトルに元々存在する各種ピークの影響によるものである。
【００８２】
１次計測対象値の空間分布に基づく像である図９（ａ）、（ｃ）に対し、誤差補正関数を用いた演算処理を行った結果を図９（ｂ）、（ｄ）に示す。つまり、図９（ｂ）、（ｄ）は、第３の算出手段により算出された２次計測対象値の空間分布に基づく像である。尚、本実施例では、図８の右上部に相当する空白領域における１次計測対象値の分布及び１次位相値Φ´の分布の情報を用いて、第２の算出手段により誤差補正関数を算出した。そして、算出した誤差補正関数に１次計計測対象分布と１次位相分布とを代入して２次計測対象分布を算出した。
【００８３】
フーリエ変換法を用いて周期パターンから被検体の情報を算出する場合、周期パターンのフーリエスペクトルにおける０次ピークや基本周波数ピークあるいはこれらの付近のピークに起因する誤差が生じやすい。そのため、本実施例では、このような誤差を補正の対象として考える。フーリエ変換法を用いる場合も、係数が１の１次位相分布を変数として含む三角関数を含む値で１次計測値を除することで誤差を補正することができる。誤差補正後の２次平均検出値をＩ０´´、誤差補正後の２次ビジビリティをＶ´´とすると、誤差補正関数はたとえば、下記式（８）、（９）で示すことができる。
【００８４】
【数８】
2014239874.tif 000010
【００８５】
なおここでａＩ０´、ａＶ´、ψＩ０´、ψＶ´は、第２の算出手段による上述の誤差補正関数算出の過程でデータ解析の結果から決定される数値である。また、フーリエ変換法では通常、フーリエ空間におけるキャリア周波数に相当するピーク付近のスペクトルの原点への移動による位相チルト補正が行われる。しかし、本実施例で用いる１次位相分布Φ´については、このスペクトル移動を行わずに算出した位相分布、すなわち、チルト補正を行う前の位相分布を用いる必要がある。
【００８６】
実施例１と同様に、式（８）、（９）のそれぞれに被検体データから算出した１次計測対象値（Ｉ０´、Ｖ´）のそれぞれと１次位相値（Φ´）を代入することにより、２次計測対象値（Ｉ０´´、Ｖ´´）のそれぞれを算出することができる。このとき、１次計測対象値の分布を除する値は、変数である１次位相分布により決まる。よって、１次計測対象値の分布を除する値は、位置によって変化する。さらに、単純に位置座標により補正率を決定する場合に比較して、１次位相値を変数として使用していることにより、特に被検体の存在により周期パターンが歪められている領域等において、より高精度な誤差補正が可能となっている。このように、１次位相値を変数として含む誤差補正関数を用いることにより、１次計測対象値に含まれる誤差を補正する精度を高くすることができる。また、１次計測値を除する値は、係数が１の１次位相値のｃｏｓをとった値を含む点も、実施例１と同様である。
【００８７】
図９（ｂ）、（ｄ）と図９（ａ）、（ｃ）を比較すると、図９（ｂ）、（ｄ）の方が周期的誤差が小さくなっており、モアレのフーリエスペクトルにおける各種ピークに起因する誤差の影響が軽減されていることがわかる。このように、第１実施形態を用いてフーリエ変換法による解析結果に対しても誤差補正処理を行うことができる。
【００８８】
（実施例３）
実施例３は第２実施形態の具体的な実施例である。Ｘ線源と干渉計の構成は実施例１と同様である。
【００８９】
図１０（ａ）、（ｂ）は、本実施例のシミュレーションに用いた被検体データおよび参照データの一例である。ここでは、実施例１と同様の３ステップの位相シフト法を行う。図１０（ａ）を含む合計３枚の位相シフトを伴う被検体データと式（３）を用いて算出された１次平均検出値Ｉ０´の像を図１１（ａ）に示す。また、図１０（ｂ）を含む合計３枚の位相シフトを伴う参照データと式（３）を用いて算出された１次平均検出値Ｉ０´の像を図１１（ｂ）に示す。尚、被検体データ取得時と参照データ取得時のそれぞれにおける３回のデータ取得の間での相対的な位相シフト誤差は同一になるものと仮定している。ただし、それぞれの１番目のデータ取得時における全体的なモアレ位相は一致しないものとしている。
【００９０】
平均検出値分布を計測対象分布とする場合、第２の算出手段は、参照データを用いて算出した、１次平均検出値分布Ｉ０´（図１１（ｂ））と１次位相分布の情報を用いて誤差補正関数の算出を行う。式（６）と同形の関数を算出し、この誤差補正関数に、第１の算出手段が被検体データを用いて算出した１次平均検出値分布Ｉ０´（図１１（ａ））と１次位相分布の情報を代入することで、２次平均検出値分布Ｉ０´´の空間分布を算出する。算出した２次平均検出値分布Ｉ０´´の空間分布に基づく画像が図１１（ｃ）である。
【００９１】
また、ビジビリティ分布を計測対象分布とする場合、第２の算出手段は、参照データを用いて算出した、１次ビジビリティ分布Ｖ´と１次位相分布の情報を用いて誤差補正関数の算出を行う。被検体データと式（５）を用いて算出された１次ビジビリティＶ´の空間分布に基づく像を図１２（ａ）に示す。同様に、参照データと式（５）を用いて算出された１次ビジビリティＶ´の空間分布に基づく像を図１２（ｂ）に示す。上述のＩ０´の場合と同様に、参照データを用いて算出した、１次ビジビリティ分布Ｖ´（図１２（ｂ））と１次位相分布の情報を用いて誤差補正関数の算出を行う。式（７）と同形の関数を算出し、この誤差補正関数に被検体データを用いて算出した１次ビジビリティ分布Ｖ´（図１２（ａ））と１次位相分布の情報を代入することで、２次ビジビリティ分布Ｖ´´の空間分布を算出する。算出した２次ビジビリティ分布Ｖ´´の空間分布に基づく画像が図１２（ｃ）である。
【００９２】
このように、誤差の発生原因に再現性がある場合は、参照データから算出した誤差補正関数を用いて誤差を補正することができる。
【００９３】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
【符号の説明】
【００９４】
７  演算装置
７１０  被検体データを用いて１次位相分布と１次計測対象分布を算出する算出手段
７２０  誤差補正関数を算出する算出手段
７３０  ２次計測対象値を算出する算出手段
【図１】
2014239874.tif 000011
【図２】
2014239874.tif 000012
【図３】
2014239874.tif 000013
【図４】
2014239874.tif 000014
【図５】
2014239874.tif 000015
【図１３】
2014239874.tif 000016
【図６】
2014239874.tif 000017
【図７】
2014239874.tif 000018
【図８】
2014239874.tif 000019
【図９】
2014239874.tif 000020
【図１０】
2014239874.tif 000021
【図１１】
2014239874.tif 000022
【図１２】
2014239874.tif 000023