(57)【要約】【課題】画像処理アルゴリズムの自動的最適化を簡便に行う方法を提供する【解決手段】画像分析支援装置に、入力された画像データに所定の画像処理アルゴリズムを適用し、結果データを出力する候補抽出部と、前記結果データの評価に使用する目標データを、前記目標データの設定用に入力された前記画像データに対応する画像上の座標点として受け付ける目標データ設定部と、前記結果データと前記目標データを論理演算的に比較し、前記目標データとの合致度が高い結果データほど高評価値を算出する比較評価部と、前記評価値に基いて、前記画像処理アルゴリズムの設定値を自動的に決定する自動最適化部を設ける。【選択図】図１
2014095961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データに所定の画像処理アルゴリズムを適用し、結果データを出力する候補抽出部と、
前記結果データの評価に使用する目標データを、前記目標データの設定用に入力された前記画像データに対応する画像上の座標点として受け付ける目標データ設定部と、
前記結果データと前記目標データを論理演算的に比較し、前記目標データとの合致度が高い結果データほど高評価値を算出する比較評価部と、
前記評価値に基いて、前記画像処理アルゴリズムの設定値を自動的に決定する自動最適化部と
を有する画像分析支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記結果データが、前記画像データに対応する画像内の１つ又は複数の部位を抽出するものであるとき、前記目標データは、複数の座標点が同じグループに属するか否かを指定するリンク情報を含む
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像分析支援装置において、
前記リンク情報は、前記目標データの指定入力画面上で、同じグループに属する座標点を結ぶ線分として示される
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像分析支援装置において、
同じグループに関連付けられた複数の座標点のうちいずれか１つでも対応部位に含まれていれば高評価値を与えて良いことを示す座標点を、前記目標データの指定入力画面上で第１の記号により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像分析支援装置において、
同じグループに関連付けられた複数の座標点のうち指定された個数以上が１つ又は複数の対応部位に含まれていれば高評価値を与えて良いことを示す論理条件を、前記目標データの指定入力画面上における座標点数の指定により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項６】
請求項２に記載の画像分析支援装置において、
同じグループに関連付けられた複数の座標点が同じ対応部位に含まれていれば高評価値を与えて良いことを示す座標点を、前記目標データの指定入力画面上で第２の記号により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像分析支援装置において、
同じグループに関連付けられた複数の座標点のうち指定された個数以上が１つの対応部位に含まれていれば高評価値を与えて良いことを示す論理条件を、前記目標データの指定入力画面上における座標点数の指定により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項８】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記結果データが、前記画像データに対応する画像内の部位を抽出するものであるとき、前記座標点を含む対応部位に高評価値を与えて良いことを示す論理条件として、対応部位の面積を指定する
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項９】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記結果データが、前記画像データに対応する画像内の１つ又は複数の部位を抽出するものであるとき、前記座標点を対応部位に含まない場合に高評価値を与えて良いことを示す座標点を、前記目標データの指定入力画面上で第３の記号により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記結果データが、前記画像データに対応する画像内の１つ又は複数の部位を抽出するものであり、かつ、前記目標データの指定入力画面上で、複数の座標点が閉空間を構成するように線分で結ばれるとき、前記比較評価部は、前記閉空間内に対応部位が含まれるとき高評価値を与える
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像分析支援装置において、
前記閉空間に指定された個数の部位が含まれていれば高評価値を与えて良いことを示す論理条件を、前記目標データの指定入力画面上における部位数の指定により表す
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記自動最適化部は、前記評価値が所定のしきい値未満のときには前記設定データを変更し、前記評価値が所定しきい値以上のときには前記設定データを最終結果とする
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１３】
請求項１に記載の画像分析支援装置において、
前記結果データが１つ又は複数の座標値で与えられるとき、前記目標データは、目標とする座標点と各座標点に対する許容範囲の情報で与えられる
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像分析支援装置において、
前記目標データは、複数の座標点が同じグループに属するか否かを指定するリンク情報を含む
ことを特徴とする画像分析支援装置。
【請求項１５】
入力された画像データに所定の画像処理アルゴリズムを適用し、結果データを出力する処理と、
前記結果データの評価に使用する目標データを、前記目標データの設定用に入力された前記画像データに対応する画像上の座標点として受け付ける処理と、
前記結果データと前記目標データを論理演算的に比較し、前記目標データとの合致度が高い結果データほど高評価値を算出する処理と、
前記評価値に基いて、前記画像処理アルゴリズムの設定値を自動的に決定する処理と
を有する画像分析支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像分析支援装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、画像処理技術は、様々な技術分野に応用されている。例えば半導体の製造分野では検査装置や計測装置に、医用分野では診断装置や分析装置に応用されている。これらの装置では、電子顕微鏡で撮影した画像、Ｘ線で撮影した画像、又は光学カメラで取得した画像から欠陥部位や計測すべき部位を自動的に抽出・特定する目的で画像処理技術が使用される。
【０００３】
しかし、画像の特性や特定しようとする部位の特性に応じて画像処理アルゴリズムを構築し最適化することは一般に容易でない。実際、この種の画像処理アルゴリズムで使用するパラメータの数値や処理関数の組み合せの最適化には、多くの画像サンプルを対象とした検証作業が必要であり、検証作業に対するオペレータの熟練も必要とする。
【０００４】
これらの問題の改善のため、例えば特許文献１には、画像を抽出すべき領域を指定し、ニューラルネットワークを適用する方法が示されている。また、特許文献２には、教示用画像を生成する方法と、遺伝的アルゴリズムによる画像処理アルゴリズムの自動的最適化方法が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−３３９４６３号公報
【特許文献２】特開２００６−３３７１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１には、所望の領域を指定する方法として、領域の中心点などの代表点を用いることが示されているが、良好な抽出結果が前もって得られていない場合、領域の中心点の位置情報を用意することは必ずしも容易でない。しかも、それらの位置精度が常に重要であるとは限らない。特に、この方法は、新規の対象について画像処理アルゴリズムを最適化したい場合に問題がある。
【０００７】
一方、特許文献２は、適切な目標画像を用意する方法が明確でない。また、画像処理アルゴリズムの評価値に目標画像との差分値を用いる方法は、一般に目標画像を用意するコストが問題になる。その上、適切な目標画像の作成は一般に容易でない。さらに、作成した目標画像が適切でないと、面積や形状の微小な違いだけで評価値が低下してしまう。また例えば微小な違いを無視する設定の場合、微小な部位を評価することができない。また、アルゴリズムを不適切な目標画像に無理に近づけようとすれば、画像処理に無駄な処理が生じる可能性もある。
【０００８】
本発明は、以上の状況を考慮してなされたもので、結果データの評価に使用する目標の作成が容易で、画像処理アルゴリズムの自動最適化が可能な画像分析支援装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る画像分析支援装置は、入力された画像データに所定の画像処理アルゴリズムを適用し、結果データを出力する候補抽出部と、結果データの評価に使用する目標データを、前記目標データの設定用に入力された前記画像データに対応する画像上の座標点として受け付ける目標データ設定部と、結果データと目標データを論理演算的に比較し、目標データとの合致度が高い結果データほど高評価値を算出する比較評価部と、評価値に基いて、画像処理アルゴリズムの設定値を自動的に決定する自動最適化部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、画像処理アルゴリズムの開発や調整のコストを抑制することができ、検査精度及び計測精度を安定させることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例に係る画像分析支援装置の機能構成を示す図。
【図２】実施例に係る目標データ設定部としてのキーボード、マウス、ディスプレイ、スタイラスペンを示す図。
【図３】サンプル画像に対する目標データの指定例を説明する図。
【図４】結果データの画像例を示す図。
【図５】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図６】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図７】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図８】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図９】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図１０】結果データの評価分類例を示す図（座標点間のリンクによる評価）。
【図１１】対象があいまいなサンプル画像例を示す図。
【図１２】対象があいまいなサンプル画像例に対する目標データの指定例を示す図。
【図１３】結果データの評価分類例を示す図（座標点の数による評価）。
【図１４】結果データの評価分類例を示す図（座標点の数による評価）。
【図１５】対象があいまいなサンプル画像例に対する目標データの別の設定例を示す図。
【図１６】結果データの評価分類例を示す図（面積による評価）。
【図１７】実施例１の他のサンプル画像例を示す図。
【図１８】抽出対象とする部位を囲む目標データの指定例を示す図。
【図１９】抽出対象とする部位を囲む目標データの指定例を示す図。
【図２０】抽出対象とする部位を囲む目標データの設定例を示す図。
【図２１】抽出対象とする部位を囲む目標データの設定例を示す図。
【図２２】抽出対象とする部位を囲む目標データの設定例を示す図。
【図２３】候補抽出部が有する処理機能例を示す図。
【図２４】候補抽出部の第１の処理構成例を示す図。
【図２５】候補抽出部の第２の処理構成例を示す図。
【図２６】自動最適化部の処理手順例を示すフローチャート。
【図２７】実施例２で使用するテンプレート画像を示す図。
【図２８】サンプル画像に対する目標データの指定例を説明する図。
【図２９】座標点に対する許容範囲円の設定例を説明する図。
【図３０】座標点間のリンク関係を説明する図。
【図３１】座標点間のリンク関係を説明する図。
【図３２】対象が二重にずれている場合の座標点に対する許容範囲の設定例を示す図。
【図３３】対象が二重にずれている場合の座標点に対する許容範囲の設定例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、後述する実施の形態は例示として示すものであり、各実施例の内容に発明を限定して解釈すべきでない。
【００１３】
［実施例１］
本実施例では、製造物（例えば半導体ウェハ）を撮像した画像から、製造物に付着した異物やキズ又は製造欠陥部分を抽出する画像分析支援装置について説明する。
【００１４】
［装置構成］
図１に、実施例に係る画像分析支援装置の構成を示す。画像分析支援装置１００は、目標データ設定部１０１、比較評価部１０３、撮像部１０４、候補抽出部１０６、自動最適化部１０８で構成される。このうち、撮像部１０４と候補抽出部１０６は画像分析に使用され、目標設定部１０１、比較評価部１０３、自動最適化部１０８は画像処理アルゴリズムの自動最適化時に使用される。
【００１５】
撮像部１０４は、検査対象物の画像を撮像するデバイスである。撮像部１０４は、例えば電子顕微鏡、光学顕微鏡、Ｘ線撮影装置又はCMOSセンサカメラ等であり、設定データ１０９により感度、露光時間、歪み補正などが調整される。撮像部１０４は、分析時だけでなく、目標データ１０２の作成時にも使用される。撮像部１０４は、画像データ１０５を出力する。画像データ１０５は、不図示のハードディク、メモリその他の記憶装置に格納される。
【００１６】
候補抽出部１０６は、設定データ１０９で設定された画像処理アルゴリズムに従い、画像データ１０５から候補領域を抽出し、抽出された候補領域の画像を結果データ１０７として出力する。なお、後述する実施例のように、座標情報を結果データ１０７として出力することもできる。撮像部１０４や画像処理アルゴリズムのパラメータ等は、設定データ１０９に基づいて調整される。
【００１７】
目標データ設定部１０１は、目標データ１０２の作成に使用される。目標データ１０２は、候補抽出部１０６から出力される結果データ１０７の評価用に用意されるデータであり、例えば検査対象物から抽出させたい部位に含まれる座標点の位置情報を含む。目標データ１０２は、その設定用に入力された画像データについて設定される。なお、目標データ設定部１０１は、指定された座標点が満たすべき関係や条件（例えば複数の座標点間の関係、特定の領域との関係・条件等）の入力にも使用される。
【００１８】
比較評価部１０３は、目標データ１０２と結果データ１０７の比較結果を評価値１１０として出力する。評価値１１０は、候補抽出部１０６の画像処理アルゴリズムを評価するために使用される。比較評価部１０３は、目標データ１０２と結果データ１０７が評価条件に合致するほど高い値の評価値１１０を出力する。
【００１９】
自動最適化部１０８は、評価値１１０を比較評価部１０３から入力する。自動最適化部１０８は、評価値１１０が所定のしきい値未満のとき設定データ１０９を変更し、評価値が所定のしきい値以上のとき設定データ１０９を最終結果とする。この設定データ１０９の変更により、候補抽出部１０６の画像処理アルゴリズムや撮像部１０４のパラメータが最適化される。
【００２０】
他の構成要素は、例えばマイクロプロセッサ、ハードディク、メモリ、ディスプレイ等で構成されたコンピュータやプログラムで実現される。
【００２１】
［目標データ設定部の詳細構成］
図２に、目標データ設定部１０１の詳細構成を示す。図２は、目標データ設定部１０１の具体的な構成例を示す。キーボード２０１は、座標を数値で入力する際に使用する。マウス２０２やスタイラスペン２０４は、ディスプレイ２０３に表示された画面上で画像データ内の座標点を指定する際に使用される。マウス２０２やスタイラスペン２０４は、一般にポインティングデバイスと呼ばれる。ポインティングデバイスには、他にトラックボールやタッチパッドなども含まれる。
【００２２】
［サンプル画像と目標データの設定例］
図３は、ディスプレイ２０３の画面上で目標データ１０２を設定する際の操作の様子を示している。目標データ１０２は、候補抽出部１０６の画像処理アルゴリズムが、期待通りの領域を画像データ１０５から自動的に抽出するものとなるように、設定データ１０９を最適化するためにオペレータが用意する。画面のウィンドウ内には、製造物検査のためのサンプル画像３０１とオペレータが設定した座標点が表示されている。サンプル画像３０１は、画像データ１０５の表示例である。図３の例では、製造物の表面に異物３０２が付着しており、製造欠陥部３０３と、２つのキズ３０７、３０８も存在する。
【００２３】
本実施例の場合、オペレータは、スタイラスペン２０４を用い、異物３０２、欠陥部３０３、キズ３０７、３０８内の座標点を指定することにより、目標データ１０２を設定する。座標点３０４は異物３０２に対応させてオペレータが指定した座標点を示し、座標点３０５と座標点３０６は欠陥部３０３に対応させてオペレータが指定した座標点を示している。本実施例の場合、これらの座標点に「×」のマークを付けている。「×」のマークが付された複数の座標点３０５と３０６が線分で接続されている場合、連結された複数の座標点が一つの領域内に同時に抽出されるべきことを示している。すなわち、連結された複数の座標点が同じグループにラベリングされた領域内に存在すべきことを示している。一方、線分で接続されていない座標点３０４は、他の座標点とは独立した孤立領域の抽出に使用されることを示している。
【００２４】
座標点３０９〜３１１はキズ３０７に対応し、座標点３１２〜３１４はキズ３０８に対応する。本実施例の場合、これらの座標点３０９〜３１４に、「＋」のマークを付けている。このうち、線分で接続された複数の座標点３０９〜３１１又は３１２〜３１４は、これらのうち１つ以上の座標点を含む領域を抽出させることを示している。なお、座標点３０９〜３１１が指定されたグループと座標点３１２〜３１４が指定されたグループの間に接続は無く別グループである。このことは、両グループをそれぞれ異なる領域として抽出させることを示している。
【００２５】
なお、「×」と「＋」の区別やグループ指定を示す接続線の描画は、ウィンドウ上部のメニューで選択してもよいし、キーボード２０１で選択してもよい。
【００２６】
本実施例での具体的な目標データ１０２の内容は、「×」(座標点３０４)、「×」(座標点３０５，座標点３０６)、「＋」(座標点３０９，座標点３１０，座標点３１１)、「＋」(座標点３１２，座標点３１３，座標点３１４)のように表現できる。
【００２７】
また、各座標にグループを区別する番号を割り当てて、（座標点３０４，×０）、（座標点３０５，×１）、（座標点３０６，×１）、（座標点３０９，＋０）、（座標点３１０，＋０）、（座標点３１１，＋０）、（座標点３１２，＋１）、（座標点３１３，＋１）、（座標点３１４，＋１)のように表現することもできる。
【００２８】
ごく小さい異物の場合など、スタイラスペンでは精度よく座標を指定し難い場合に備え、キーボード２０１から文字入力ボックス３２０に座標値を直接入力しても良い。
【００２９】
なお、目標データ１０２は、自動最適化部１０８による処理が開始される前に用意できれば良く、自動最適化処理を実行する装置とは別装置に内蔵されていても良い。また、既存の調整済み装置などでサンプル画像３０１に対する良好な結果データ１０７が事前に得られている場合には、その結果データ１０７を変換して目標データ１０２を作成しても良い。
【００３０】
［結果データの画像例］
図４に、サンプル画像３０１に対応する結果データ１０７の画像４０１の例を示す。画像４０１は、サンプル画像３０１に対応する画像データ１０５を入力した候補抽出部１０６から出力される処理結果である。画像４０１では、候補領域４０２、４０３、４０４、４０５、４０６が抽出部位として出力されている。これらの領域は図中、網掛けで示す。図４では、目標データ１０２との関係を分かり易く示すために、目標データ１０２として指定された座標点３０４〜３０６や座標点３０９〜３１４も示している。
【００３１】
候補領域４０２は座標点３０４を内部に含む一方、他の座標点は含んでいない。この意味で、候補領域４０２は、期待どおりの抽出結果である。候補領域４０３は目標データ１０２のいずれの座標点も含まない独立領域であり、期待されない誤った抽出結果である。候補領域４０４は座標点３０６を内部に含んでいるが、同じ領域内に同時に含まれるべき座標点３０５を含んでおらず、不十分な抽出結果である。候補領域４０５は座標点３０９を内部に含んでいないが、「＋」のマークが付された２つの座標点３１０と座標点３１１を含んでおり、十分に期待通りの抽出結果である。候補領域４０６は「＋」のマークが付された３つの座標点３１２〜３１４を内部に含んでおり、期待通りの抽出結果である。
【００３２】
［比較評価部１０３の評価例］
比較評価部１０３は、このような結果データ１０７の画像４０１の状況を数値により評価する。以下に、その方法の一例を説明する。
【００３３】
目標データ１０２の座標点の数をｍ、結果データ１０７の画像４０１で抽出された候補領域の数をｎとするとき、比較評価部１０３は、評価値１１０を例えば以下の式で計算する。
【００３４】
評価値＝（ｍ−期待に合致しなかった座標点の数）×（ｎ−期待に合致しなかった候補領域の数）／（ｍ×ｎ）
【００３５】
評価値１１０は０〜１の値をとり、結果データ１０７が目標データ１０２で示す期待に論理的に合致するほど大きな値となる。図４の例では、目標データ１０２の座標点の数は９、抽出された候補領域の数は５、座標点３０５が期待と合致せず、候補領域４０３と候補領域４０４が期待に合致していない。このため、評価値１１０は、（９−１）×（５−２）／（９×５）≒０．５３で与えられる。
【００３６】
この評価値の算出方法は基本的概念を示す一例であり、候補領域の形状や面積、目標データ１０２で指定された座標点との位置関係や距離、候補抽出部１０６の処理時間などを加味して算出しても良い。
【００３７】
なお、評価値は、画像データ１０５と目標データ１０２の組を複数用意して算出することが望ましい。その場合、評価値１１０には、用意した複数組の画像データ１０５と目標データ１０２について算出された評価値の平均値を用いることができる。すなわち、サンプル画像データ数をＮ、サンプルｋについての評価値をＶｋとするとき、比較評価部１０３は、評価値１１０を例えば以下の式で計算する。
【００３８】
（全サンプルについての評価値）＝（ΣＶｋ）／Ｎ
（ここで、ｋ＝１、２、…Ｎ）
【００３９】
以下、「×」と「＋」のマークが付された複数の座標点についてグループが設定されている場合（線分で接続されている場合）の論理条件の違いを、図５〜図１０を用いて詳しく説明する。
【００４０】
このうち、「×」のマーク同士で一つのグループが指定された複数の座標点は、これら全ての座標点を含む候補領域が連結された一つの領域として抽出されることを結果データ１０７に期待する。また、同一のグループに指定されていない他の座標点とは独立した孤立領域として抽出させることを期待する。
【００４１】
図５は、目標データ１０２で、「×」マークが付された２つの座標点が異なるグループに含まれるものと指定されている場合（目標データ１０２で２つの座標点が線分で連結されていない場合）の評価結果の例である。抽出された候補領域（ハッチングの部位）の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ａだけが期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ａについて高い評価値を算出し、例Ｂ〜例Ｄについて例Ａより低い評価値を算出する。
【００４２】
図６は、目標データ１０２で、「×」マークが付された２つの座標点が１つのグループとして指定されている場合（目標データ１０２で２つの座標点が直線で連結されている場合）の評価結果の例である。抽出された候補領域の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ｂだけが期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ｂについて高い評価値を算出し、例Ａと例Ｃと例Ｄでは例Ｂより低い評価値を算出する。
【００４３】
図７は、目標データ１０２で、「×」マークが付された３つの座標点のうち２つの座標が１つのグループとして指定され、残る１つが別のグループとして指定されている場合（目標データ１０２で３つの座標点のうち２つの座標点が線分で連結されている場合）を示す。抽出された候補領域の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ｂだけが全ての期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ｂについて高い評価値を算出し、例Ａと例Ｃと例Ｄについては例Ｂより低い評価値を算出する。
【００４４】
一方、「＋」マーク同士で一つのグループに指定された複数の座標点は、いずれかの座標点を含んだ候補領域が抽出されることを結果データ１０７に期待する。この場合、候補領域が連結されているか否かは問わないし、候補領域に含まれない座標点があってもよい。一方、同一のグループに指定されていない他の座標とは、独立した孤立領域として抽出されることを期待する。
【００４５】
図８は、「＋」マークが付された２つの座標点が異なるグループに含まれるものと指定されている場合（目標データ１０２で２つの座標点が線分で連結されていない場合）を示す。この場合は、図５の２つの「×」の座標と同じである。抽出された候補領域の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ａだけが期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ａについて高い評価値を算出し、例Ｂ〜例Ｄについては例Ａより低い評価値を算出する。
【００４６】
図９は、「＋」マークが付された２つの座標点が同じグループとして指定されている場合（目標データ１０２で２つの座標点が線分で連結されている場合）を示す。抽出された候補領域の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ａと例Ｂと例Ｃが期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ａ〜例Ｃについて等しく高い評価値を算出し、例Ｄについては例Ａ〜例Ｃより低い評価値を算出する。
【００４７】
図１０は、「＋」マークが付された３つの座標点のうち２つの座標点が１つのグループとして指定され、残る１つの座標点が別のグループに指定されている場合（目標データ１０２で３つの座標点のうち２つの座標点が線分で連結されている場合）を示す。抽出された候補領域の４つの例Ａ〜例Ｄでは例Ａと例Ｂが期待に合致している。従って、比較評価部１０３は、例Ａと例Ｂについては等しく高い評価値を算出し、例Ｃと例Ｄでは例Ａと例Ｂより低い評価値を算出する。
【００４８】
以上のように、ユーザは、「×」マークと「＋」マークの使い分けによって柔軟かつ簡便に、画像処理アルゴリズムの適用により得られる結果データ１０７が満たすべき論理条件を容易に設定することができる。この設定は、従来例のように目標画像を用意する場合に比して簡便である。
【００４９】
次に、図１１〜図１４を用い、さらに柔軟な目標データ１０２の設定方法について説明する。図１１は、抽出対象があいまいな画像の例である。画像データ１０５があいまいであるのは、対象そのものが明確な形状でなかったり、対象が立体的に焦点の合わない位置に存在する異物や浮遊物であったり、撮像時に発生した振動のために像がぼけた場合に発生する。
【００５０】
このような対象を画像処理で抽出させたいとき、それをどのような領域形状、あるいは大きさ、位置にするかはあまり重要ではない。ただし、ある程度の大きさの領域として抽出させたいときには、目標データ１０２を例えば図１２の設定例のように指定する。図１２は、対象とする領域内の６か所に「×」マークを付した座標点を一つのグループとして設定し、さらに「３＋」の指定を行う。「３＋」は３つ以上の座標が含まれていればよいという指定である。従って、図１２の設定例は、「×」マークが付された６個の座標点のうち３個以上を含む１つの連結した領域の抽出を期待することを意味する。
【００５１】
図１３に示す６つの候補領域（ハッチングの部位）の例Ａ〜例Ｆでは、候補領域内に３つ以上の座標点を含む例Ａ〜例Ｃが期待に合致している。例Ｄでは、候補領域内に２つしか座標点が含まれておらず、例Ｅでは候補領域が２つに分けて抽出されてしまっている。また、例Ｆでは、候補領域がそもそも抽出されていない。
【００５２】
この場合、比較評価部１０３は、例Ａ〜例Ｃについて等しく高い評価値を算出し、例Ｄ〜例Ｆについては例Ａ〜例Ｃより低い評価値を算出する。なお、図１３の例Ｃのように、同じグループに属することを指定する線分上での座標点の順番は期待する結果に関係しない。
【００５３】
これに対し、座標点を「×」マークではなく「＋」マークで指定した場合、候補領域の数や連結を問わず、全体として３つ以上の座標点を含む候補領域の抽出を期待するものとなる。図１４にその一例を示す。図１４に示す６つの候補領域（ハッチングの部位）の例Ａ〜例Ｆでは、候補領域内に３つ以上の座標を含む例Ａ、例Ｂ、例Ｃ、例Ｅが期待に合致している。比較評価部１０３は、例Ａ〜例Ｃ及び例Ｅについては等しく高い評価値を算出し、例Ｄ及び例Ｆについては例Ａ〜例Ｃ及び例Ｅより低い評価値を算出する。
【００５４】
図１１のようなあいまいな抽出対象の画像において、ある程度の大きさの領域を抽出させたいときの別の設定方法として、期待する大きさを面積で指定するようにしても良い。ここでは、図１５と図１６を用いてそのような例を説明する。
【００５５】
図１５は、３００画素（ピクセル）以上３５０画素以下の面積を有する領域を抽出させることを指定した例である。図１５は、「×」マークを付した６個の座標点を含み、連結した一つの領域が指定範囲の面積で抽出されることを期待することを意味する。図１６で示す３つの候補領域（ハッチングの部位）の例Ａ〜例Ｃでは、例Ｂの面積が３１８画素であり、期待する面積範囲に合致している。例Ａでは抽出された領域の面積が６７０画素であり、期待する面積範囲より大きすぎ、例Ｃでは抽出された領域の面積が１５２画素であり、期待する面積範囲より小さすぎる。例Ａ〜例Ｃの３つの例はいずれも「×」マークの座標を６個含み、連結した一つの領域ではあるが、比較評価部１０３は、例Ｂについて高い評価値を算出し、面積の指定に合致しない例Ａや例Ｃについては例Ｂより低い評価値を算出する。
【００５６】
以上では、目標設定部１０１において、目標データ１０２として抽出させる領域を指定する方法を説明したが、次では、抽出させたくない部位（非抽出対象）を指定する場合について説明する。
【００５７】
図１７は、ディスプレイ２０３の画面上で、目標データ１０２を設定する様子を示す。図１７では、画面のウィンドウ内部に、製造物検査のために取得されたサンプル画像１５０１とオペレータが設定した座標点とが表示されている。
【００５８】
サンプル画像１５０１は、画像データ１０５に対応する。サンプル画像１５０１の場合、製造物には異物１５０２が付着している。また、サンプル画像１５０１には、中空状の大きな異物１５０３が存在する。製造物１５０４は抽出対象ではないが異物と見た目の特徴が似ており、しかも異物１５０３に接近しているため、画像処理の抽出処理では誤って抽出される可能性が高いパターンである。
【００５９】
この場合、異物１５０２に対して「×」マークの座標点１５０８を指定し、異物１５０３に対して３つの座標点１５０９、１５１０、１５１１を指定する。指定方法は、前述の例と同じである。一方、製造物１５０４に対して抽出されないことが重要であれば、非抽出対象として「◇」のマークを付した座標点１５１７を指定する。また、異物１５０３の中空部分についても抽出されないことが重要であれば非抽出対象として「◇」のマークを付した座標点１５１５と１５１６を同一グループとして指定する。「×」マークが付された座標点１５０８〜１５１１についての比較評価部１０３の評価方法はこれまでの説明と同様で良い。「◇」のマークが付された座標点１５１５〜１５１７については、抽出された領域に含まれないときに高い評価値が出力されるようにする。同一グループの座標点１５１５と１５１６については、両者ともに抽出領域に含まれないときに高い評価値にさせてもよいし、いずれか１つ以上が抽出領域に含まれないときに高い評価値にさせてもよい。あるいは「×」マークと「＋」マークのときと同様に、２つの座標点の違いを「◇」マークと「□」マークで区別してもよく、また個数の指定（「２＋」のように）を追加できるようにしてもよい。
【００６０】
さらに、目標データ１０２の別の設定方法を、図１８〜図２４を用いて説明する。図１８は、あいまいな対象が２つ（候補領域１６０１と候補領域１６０２）あることを示している。これら２つの対象を候補抽出部１０６に抽出させようとするときは、「●」で示した座標点同士を線分で結んで閉領域を描画し、描画された閉領域の内側に一つの候補領域が抽出されることを期待する。
【００６１】
図１８では、候補領域１６０１を「●」のマークが付された４個の座標点１６０３〜１６０６と４本の線分で囲み、候補領域１６０２を「●」のマークが付された３個の座標点１６０７〜１６０９と３本の線分で囲んでいる。
【００６２】
この場合、比較評価部１０３は、「●」マークで示す座標点で囲まれた２つの閉空間内のそれぞれにおいて独立した１つの候補領域が抽出されたとき、高い評価値を算出する。図１８では、「●」マークで指定された座標点を線分で結んで所定の候補領域を囲む例を示したが、図１９に示すように、「●」マークで指定された座標点間を所定の曲線で囲んでもよい。図１８や図１９に示す目標データ１０２の設定方法は、先に説明した方法に比べて指定する座標点が多くなるため手間が若干増えるが、「×」マークや「＋」マークのように対象物の内部に座標点を指定するのが容易でない場合の作業性に優れている。
【００６３】
また、非対象物（抽出させたくない対象物）を含んでおらず、かつ、複数の対象物が接近している場合には、図２０に示すように領域の個数を指定する方法を追加してもよい。図２０は、座標点１８００〜１８０３と４本の線で囲まれた閉空間の内側に、抽出させたい対象物が７つあることを指定する例である。このため、「７」の個数指定１８０４が画面内に追加されている。比較評価部１０３は、目標データ１０２で指定された領域内（「●」マークで指定された座標点間を線で囲んだ閉空間内）に、結果データ１０７から７つの候補領域が抽出されたとき、高い評価値を算出する。この場合は、「×」マークや「＋」マークを用いるよりも少ない座標の数で、目標データ１０２を設定でき、高い作業性が期待できる。
【００６４】
さらに、個数指定で「０」を設定すればノイズのような無視したい対象を抽出させないという目標データ１０２を設定することもできる。図２１に一例を示す。図２１の場合、「●」マークで指定された３つの座標点１９００〜１９０２と３つの線で囲んだ閉空間の内側に複数のノイズが含まれている。ここで、閉空間に対して「０」の個数指定１９０３を追加して目標データ１０２を設定する。この目標データ１０２を入力した比較評価部１０３は、目標データ１０２で指定された領域内（「●」マークで指定された座標点間を線で囲んだ閉空間内）に候補領域が抽出されなかったとき、高い評価値を算出する。
【００６５】
次に、座標で囲んだ領域内に非対象領域（抽出させたくない領域）を含むことを指定する目標データ１０２の設定例を示す。図２２はその一例である。図２２の場合、抽出させたい対象２００５の内部には抽出させたくない部位が６つある。これら６つの部位を「○」マークを付した座標点２００１〜２００４で囲み、「６」の個数指定２０００を追加する。この目標データ１０２を入力した比較評価部１０３は、指定された閉空間の内側で６つの部位が抽出されていないとき、高い評価値を算出する。
【００６６】
また、図２１で示した場合と同様に、抽出対象ではない領域についても「○」マークの座標点同士を線で接続して閉空間を設定し、個数指定で「０」を指定してノイズのような部分を無視させるようにしてもよい。
【００６７】
［候補抽出部１０６の処理イメージ］
図２３に、候補抽出部１０６が内蔵する処理機能のイメージを示す。候補抽出部１０６は、画像データ１０５に対して様々な処理を実行し、その処理結果を結果データ１０７として出力する。このため、候補抽出部１０６には、１種類以上の画像処理機能２１０２、２１０３、２１０４、２１０５…が備えられている。画像処理機能２１０２、２１０３、２１０４、２１０５…は、画像データ１０５や他の処理機能による処理結果に対して所定の処理を実行し、結果データ１０７を出力するものである。処理内容には、例えばノイズ低減処理、輝度補正処理、エッジ強調処理、色分解処理、二画像差分演算処理、二画像和演算処理、平滑化処理、二値化処理などが含まれる。各処理機能の詳細は、設定データ１０９として与えられるパラメータの値により調整される。この他、設定データ１０９は、内蔵された画像処理機能のうちどれを使用し、入力と出力をどのように接続するかも指定する。
【００６８】
図２４、図２５に、画像処理機能の接続例を示す。図２４は、「処理ａ」２１０２と「処理ｅ」２２００を直列に接続して使用する場合を示している。この場合、候補抽出部１０６は、画像データ１０５に対して「処理ａ」２１０２を実行し、その結果に対して「処理ｅ」の処理を実行し、その結果を結果データ１０７として出力する。図２５は、「処理ａ」２１０２と「処理ｂ」２１０３と、「処理ｃ」２１０４を組み合わせて使用する場合を示している。この場合、候補抽出部１０６は、画像データ１０５に対して「処理ａ」２１０２と「処理ｂ」２１０３を実行し、それら２つの処理結果に対して更に「処理ｃ」２１０４を実行し、その結果を結果データ１０７として出力する。このように、候補抽出部１０６は、設定データ１０９により処理構成やパラメータを変更させることにより、様々な処理を行った結果データ１０７を出力することができる。
【００６９】
[自動最適化部１０８の処理]
図２６に、自動最適化部１０８で実行される最適化処理動作の例を示す。なお、自動最適化部１０８の処理動作の前提として、目標データ１０２や目標とする評価値（目標評価値）が予め設定されているものとする。目標評価値は、例えば0.9や1.0である。
【００７０】
初めに、自動最適化部１０８は初期化処理を行う（Ｓ０１）。初期化処理において、自動最適化部１０８は、候補抽出部１０６の処理構成とパラメータの案をランダムに生成し、設定データ１０９とする。
【００７１】
次に、自動最適化部１０８は、候補抽出部１０６に画像処理を実行させ、その結果データ１０７を出力させる（Ｓ０２）。
【００７２】
次に、自動最適化部１０８は、結果データ１０７と事前に設定された目標データ１０２を入力して所定の評価を実行する比較評価部１０３より評価値１１０を取得する（Ｓ０３）。
【００７３】
次に、自動最適化部１０８は、評価値１１０が目標評価値に達したか否かを判定する（Ｓ０４）。評価値１１０が目標評価値に達していた場合、自動最適化部１０８は、その評価値を得ることができた設定データを最適化結果として最適化処理を終了する（Ｓ０６）。一方、評価値１１０が目標評価値に達していない場合、自動最適化部１０８は、取得された評価値１１０に基づいて、新たな処理構成とパラメータの案を生成し、設定データ１０９を更新する（Ｓ０５）。
【００７４】
例えば評価値１１０が０（ゼロ）でない場合、自動最適化部１０８は、設定データ１０９の一部だけをランダムに変更し、評価値１１０が０（ゼロ）である場合、自動最適化部１０８は、Ｓ０１と同様にランダムに設定データ全般を再生成する。その後、自動最適化部１０８は、画像処理の実行のステップ（Ｓ０２）に戻り、一連の処理を繰り返す。
【００７５】
なお、前もってある程度の結果が期待できる処理構成やパラメータが分かっている場合、自動最適化部１０８は、Ｓ０１のステップの代わりにその処理構成やパラメータを設定データ１０９に与えてもよい。また、Ｓ０５のステップにおいて、自動最適化部１０８は、今回の評価値１１０と前回の評価値１１０とを比較し、次の案で使用する処理構成又はパラメータを調整してもよい。また、一度に複数の案を候補抽出部１０６に実行させ、それらの結果（評価値１１０）を比較し、その比較結果を新たな案の生成に参考にしてもよい。また、自動最適化部１０８は、遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークに従って処理構成とパラメータを再生成してもよい。
【００７６】
［まとめ］
以上説明したように、本実施例では、設定データに従って処理構成やパラメータを変更可能な画像分析支援装置に、（１）画像データ１０５から抽出させたい部位を座標点と座標点間のリンク関係（グループ関係）として指定を受付ける機能と、（２）候補抽出部１０６の結果データ１０７が目標データ１０２と論理演算的に合致するほど高評価となる評価値１１０が、所定しきい値（目標とする評価値）未満のときには設定データ１０９を変更し、所定しきい値以上のときにはそのときの設定データ１０９を最終結果とする自動調整を行う機能とを採用する。
【００７７】
このように、本実施例は、座標点間のリンク関係を目標データ１０２として指定する。このため、従来技術のように適切な目標画像を用意する必要が無く、結果データ１０７の評価に必要な目標データの作成に要する手間と時間を従来例に比して格段に低減することができる。また、本実施例では、予め良好な抽出結果が得られていない場合や抽出したい領域の外延が明確で無い場合でも、座標点を含む領域として指定することが可能となり、分析対象として入力できる画像データの範囲を拡張することができる。
【００７８】
また、本実施例では、座標点間のリンク関係で与えられる目標データ１０２と結果データ１０７との論理演算的な合致度に応じて結果データ１０７に対する評価値を算出するため、単なるパターンマッチングとは異なり、個々の部位や複数の部位間に要求される関係や条件も含めて結果データ１０７を評価することが可能となる。
【００７９】
例えば結果データ１０７として抽出された領域内に目標データ１０２で指定された複数の座標点のうち指定された個数以上を含む場合に高評価値を与えることができる。また例えば目標データ１０２で指定された複数の座標点が結果データ１０７の同じ領域内に存在する場合に高評価値を与えることができる。また例えば指定された個数の座標点を含めば、それらの座標点が複数の領域に分散していても高評価値を与えたり、座標点が反対に複数の領域に分散している場合には高評価値を与えないこともできる。また、１つの領域内に座標点で指定した除外部分を含む場合に高評価値を与えたり、独立した領域が複数存在する場合に高評価値を与えたりすることもできる。
【００８０】
このように、本実施例では、目標データ１０２としての座標指定時に、論理条件（例えば「＋」マーク、「×」マーク、個数条件、グループ関係）も同時に指定できる。このため、従来技術に比較して、画像処理アルゴリズムの開発や調整が容易になる。
【００８１】
なお、目標データ１０２として入力可能な論理条件には、階調情報（色相、階調値（例えば白／黒））を含めても良い。勿論、比較評価部１０３は、目標データ１０２として指定される得る様々な論理条件に合致する結果データ１０７に高評価値を与える論理演算機能を備えている。
【００８２】
［実施例２］
本実施例は、製造物（例えば半導体ウェハ）を撮像した画像から、所定のパターンの位置検出を行う画像分析支援装置について説明する。なお、装置構成は、実施例１と同じである。
【００８３】
本実施例では、候補抽出部１０６が、テンプレートマッチングの手法により、画像データ１０５の中から特定パターンに合致するパターンの位置を検出する場合について説明する。このため、本実施例における候補抽出部１０６には、処理の１つとして、パターンマッチング処理が含まれている。また、本実施例の場合、候補抽出部１０６から出力される結果データ１０７は常に候補座標である。
【００８４】
［テンプレート画像］
図２７に、テンプレートマッチングで使用するテンプレート画像２５０１の例を示す。図２７に示すテンプレート画像２５０１には、十字型の位置検出用のパターン２５０２が含まれている。
【００８５】
［サンプル画像と目標データの設定例］
図２８に、ディスプレイ２０３の画面上で目標データ１０２を設定する際の操作の様子を示す。画面のウィンドウ内には、検査対象であるサンプル画像２６０１が表示されている。サンプル画像２６０１には、テンプレート画像２５０１（図２７）のパターン２５０２に類似する十字型のパターン２６０３が含まれている。オペレータは、テンプレート画像２５０１と適合する部位２６０２をスタイラスペン２０４で指定する。この実施例では、部位２６０２の指定用に例えばテンプレート画像２５０１と同じサイズの四角形を予め表示し、表示された四角形の表示位置をスタイラスペンで適宜移動させる方法により部位２６０２を指定する。このとき、部位２６０２の位置は、図中、「×」マークで示す座標点２６０４により指定される。なお、検索しようとするパターンが画像内に複数存在するサンプルの場合、オペレータは、複数の座標を目標データ１０２に設定してもよい。
【００８６】
ところで、検索対象として与えられる画像のパターンは常に明瞭であるとは限らない。例えば図２９に示すように、テンプレート画像２５０１のパターンに類似するパターンが損傷しており、パターンマッチングの際に位置を予想し難い、又は、高い位置精度は問わないような場合も想定される。そこで、本実施例では、目標データ１０２として与える「×」マークの座標点２７０４を中心とする第１の許容範囲円２７０２と第２の許容範囲円２７０３を設定する。ここで、第１の許容範囲円２７０２は、座標点２７０４に対して十分許容される範囲である。一方、第１の許容範囲円２７０２の外側にある第２の許容範囲円２７０３は、座標点２７０４に対して位置ずれはしているものの、パターンを検知しているとして許容する範囲である。
【００８７】
比較評価部１０３は、結果データ１０７の候補座標がこの第１の許容範囲円２７０２内に位置すれば高い評価値を算出し、第１の許容範囲円２７０２と第２の許容範囲円２７０３との間に位置すれば第１の許容範囲円２７０２内に位置するときよりは低い評価値を与える。
【００８８】
また、本実施例の場合にも、サンプル画像内に目標データ１０２で指定する座標点が複数存在する場合に、これら複数の座標点間に論理関係を規定することができる。図３０は、テンプレートパターンに類似するパターンを含む部位が画像内に複数存在する場合を表している。
【００８９】
例えば２つの部位２８００、２８０１の位置を指定する座標点２８０２、２８０３を「＋」マークで指定し、さらに、各座標点を線分で結べば、２つの部位が同一グループに属することを論理条件として指定することができる。この場合、座標点は「＋」マークであるので、２つの座標点２８０２と２８０３のうちいずれか一つ以上のマッチングが成功していればよいという設定になる。この設定の場合、比較評価部１０６は、いずれか一方について候補座標が許容範囲内であれば所定の評価値を与え、２者ともに許容範囲内であれば高い方の評価値を与える又はそれらの平均値を与える。なお、図３０において座標点２８０２、２８０３を「×」マークで指定すれば、２つの座標２８０２と２８０３の両方でのマッチングの成功を要求する設定となる。
【００９０】
次に、さらに多くの座標点間に論理関係を規定する例を説明する。図３１は、画像内に、テンプレートパターンに類似するパターンを含む部位が４つ（２９００〜２９０３）存在し、そのうち幾つかの座標でマッチングに成功すれば良いとする論理条件を指定する場合の例である。
【００９１】
図３１では、４つのパターンの位置をそれぞれ「＋」マークの座標点２９０４〜２９０７を線分で結ぶことにより、同一グループに指定している。さらに、図示するように、「２＋」という個数指定２９０８を追加すれば、いずれか２つ以上のマッチングが成功していればよいという設定を行うことができる。
【００９２】
図３２と図３３は、撮像時の振動や対象の製造工程が原因で、目標データ１０２の指定に使用する画像において対象が一方向にずれた２重パターンとなった場合にも、目標データ１０２の許容範囲をそれに合わせて調整する例である。
【００９３】
図３２では、画像３００３内におけるパターンのずれ方向に伸長させた許容範囲３００１を「●」マークの座標点と線分で囲んで設定する例である。この場合、比較評価部１０６は、結果データ１０７の候補座標がこの範囲内にただ一つあれば、高い評価値を算出するように動作する。図３３は、「２」の個数指定３１００を追加する例である。図３３は、２つのずれたパターンのそれぞれについてマッチング位置を検出することを期待するもので、比較評価部１０６は、結果データ１０７の候補座標がこの範囲内で２つあれば高い評価値を算出する。
【００９４】
［まとめ］
以上説明したように、本実施例の場合にも、パターンマッチングにより抽出させたいパターンの位置を１つ又は複数の座標点で指定すると共に、各座標点について許容範囲を設定するだけの簡易な手法により、パターンマッチング結果の評価に適した目標データ１０２を入力することができる。また、本実施例の場合にも、目標データ１０２として複数の座標点間の論理関係を指定できる。このため、所望の結果データ１０７について高評価値が算出されるような画像処理アルゴリズムの開発や処理構成の調整を少ない人手や時間で実現することができる。
【００９５】
［他の実施例］
前述の実施例では、製造物から取得した画像を処理対象とする画像分析支援装置について説明したが、細胞数のカウントや患部を撮影した医用画像の診断に使用する画像分析支援装置にも適用できる。例えば画像データが半導体デバイスの撮像画像である場合、本発明は、電子走査型検査装置、電子走査型計測装置、電子走査型レビュー装置に応用することができる。なお、検査に使用する荷電粒子は電子に限らず、イオンでも良い。また例えば画像データが医療画像の場合、本発明は、医用診断装置や医用分析装置にも応用することができる。
【００９６】
なお、本発明は上述した実施例に限定されるものでなく、様々な変形を含んでいる。例えば、上述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。
【００９７】
また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。
【００９８】
また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
【符号の説明】
【００９９】
１０１…目標データ設定部、１０２…目標データ、１０３…比較評価部、１０４…撮像部、１０５…画像データ、１０６…候補抽出部、１０７…結果データ、１０８…自動最適化部、１０９…設定データ、１１０…評価値、２０１…キーボード、２０２…マウス、２０３…ディスプレイ、２０４…スタイラスペン。
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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