(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の位置、姿勢を認識する方法において、
物体の２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データと、
標準物体の複数の安定姿勢に対する２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた標準輪郭データとを角度を順次変位させた時の規格化された相関関係から、
前記物体と前記標準物体の複数の安定姿勢との照合関係を決定し、
前記物体の位置及び姿勢を決定するものであり、
当該規格化は、
輪郭データを角度θに対する距離としてｒ(θ)、
ある安定姿勢に対する標準輪郭データを極座標系の角度θに対する距離としてｇ(θ)とし、
ある安定姿勢に対する、角度βだけ回転させた相関度Ｓ(β)を
【数１】
0003594747.tif 000010
として、規格化相関度Ｔ(β)を
【数２】
0003594747.tif 000011
（ただし、Σの下の添字θ＝０，α，２πはθの初期値を０、増分をα、最終値を２πとして総和を求めることを表す）とするものであり、
前記照合関係の決定は、
規格化相関度Ｔ(β)が一番大きい標準輪郭データとそのときの角度βを求めることにより、物体の位置と姿勢を決定するものである
ことを特徴とする物体の位置、姿勢の認識方法。
【請求項２】
物体の位置、姿勢を認識する装置において、
標準物体の２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを記憶する標準輪郭データ記憶手段と、
物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを演算する輪郭データ演算手段と、
前記輪郭データ演算手段により得られた前記輪郭データと前記標準輪郭データ記憶手段に記憶されている前記標準輪郭データとを角度を順次変位させた時の相関度を演算する相関度演算手段と、
前記相関度演算手段により演算された相関度から前記物体と前記標準物体との照合関係を決定し、前記物体の位置及び姿勢を決定する位置姿勢決定手段と
を有し、
前記標準輪郭データ記憶手段は、前記標準物体の複数の安定姿勢に対する前記標準輪郭データを記憶し、
前記相関度演算手段は、前記複数の標準輪郭データと前記輪郭データとを角度を順次変位させた時の相関度を演算し、
前記位置姿勢決定手段は、前記相関度演算手段により決定された前記相関度を規格化して、最も照合した前記標準物体の安定姿勢から前記物体の安定姿勢を決定し、
当該規格化は、
輪郭データを角度θに対する距離としてｒ(θ)、
ある安定姿勢に対する標準輪郭データを極座標系の角度θに対する距離としてｇ(θ)とし、
ある安定姿勢に対する、角度βだけ回転させた相関度Ｓ(β)を
【数３】
0003594747.tif 000012
として、規格化相関度Ｔ(β)を
【数４】
0003594747.tif 000013
（ただし、Σの下の添字θ＝０，α，２πはθの初期値を０、増分をα、最終値を２πとして総和を求めることを表す）とするものであり、
前記照合関係の決定は、
規格化相関度Ｔ(β)が一番大きい標準輪郭データとそのときの角度βを求めることにより、物体の位置と姿勢を決定するものである
ことを特徴とする物体の位置、姿勢の認識装置。
【請求項３】
前記基準点は前記輪郭で決定される２次元画像の重心であることを特徴とする請求項２に記載の物体の位置、姿勢の認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像された物体の位置、姿勢を認識する方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像処理手法として、画像の２値化による物体位置の算出、２次モーメントによる物体姿勢の算出手法は存在する。また、パターンマッチングによる形状を特定する方法も存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、画像の２値化による物体位置の算出、２次モーメントによる物体姿勢の算出手法では、複雑な形状の物体や物体を床に置いた時に安定した姿勢を保つことができる安定姿勢の多い物体の位置や姿勢は認識が困難である。また、パターンマッチングでは細かい形状の特定をすることができるが、マッチングするためのデータ量が非常に多く必要である。加えて、撮像した物体と登録物体の向いている方向が一致しないとマッチング判定ができないので登録物体を順次角度を変位させながら演算をすると判定に時間がかかる。従って、前記の方法により複雑な形状あるいは安定姿勢がいくつもある物体の位置、姿勢を容易に認識することができない。本発明は、複雑な形状あるいは安定姿勢がいくつもある物体の位置、姿勢を容易に認識する方法である。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
請求項１の方法は、物体の位置、姿勢を認識するために、物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データと、複数の安定姿勢に対する標準物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた標準輪郭データとを角度を順次変位させたときの規格化された相関関係から物体と標準物体の複数の安定姿勢との照合関係を決定することにより、物体の位置、姿勢を決定する方法であり、当該規格化は、輪郭データを角度θに対する距離としてｒ(θ)、ある安定姿勢に対する標準輪郭データを極座標系の角度θに対する距離としてｇ(θ)とし、ある安定姿勢に対する、角度βだけ回転させた相関度Ｓ(β)を
【数５】
0003594747.tif 000002
として、規格化相関度Ｔ(β)を
【数６】
0003594747.tif 000003
（ただし、Σの下の添字θ＝０，α，２πはθの初期値を０、増分をα、最終値を２πとして総和を求めることを表す）とするものであり、照合関係の決定は、規格化相関度Ｔ(β)が一番大きい標準輪郭データとそのときの角度βを求めることにより、物体の位置と姿勢を決定するものである。
【０００５】
請求項２の装置は請求項１の方法を実施する装置であり、標準物体の２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを記憶する標準輪郭データ記憶手段と、物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを演算する輪郭データ演算手段と、輪郭データ演算手段により得られた輪郭データと標準輪郭データ記憶手段に記憶されている標準輪郭データとを角度を順次変位させた時の相関度を演算する相関度演算手段と、相関度演算手段により演算された相関度から物体と標準物体との照合関係を決定し、物体の位置、姿勢を決定する位置姿勢決定手段とを有する。
【０００６】
更に、複数の安定姿勢を有する物体の位置、姿勢を認識するために、標準輪郭データ記憶手段は、標準物体の複数の安定姿勢に対する標準輪郭データを記憶し、相関度演算手段は、複数の標準輪郭データと輪郭データとを角度を順次変位させたときの相関度を演算し、位置姿勢決定手段は、相関度演算手段により決定された相関度を規格化して、最も照合した（規格化した相関度が一番大きい）標準物体の安定姿勢から物体の安定姿勢を決定する。
【０００７】
ここで規格化は、輪郭データを角度θに対する距離としてｒ(θ)、ある安定姿勢に対する標準輪郭データを極座標系の角度θに対する距離としてｇ(θ)とし、ある安定姿勢に対する、角度βだけ回転させた相関度Ｓ(β)を
【数７】
0003594747.tif 000004
として、規格化相関度Ｔ(β)を
【数８】
0003594747.tif 000005
とする。ただし、Σの下の添字θ＝０，α，２πはθの初期値を０、増分をα、最終値を２πとして総和を求めることを表す。
【０００８】
請求項３の発明は、基準点を輪郭で決定される２次元画像の重心としたことを特徴とする物体の位置、姿勢を認識する装置である。
【０００９】
【００１０】
【発明の作用及び効果】
請求項１の発明である物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データと、複数の安定姿勢に対する標準物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた標準輪郭データとを角度を順次変位させたときの規格化された相関関係から物体と標準物体との照合関係を決定する方法を用いると、物体及び標準物体の輪郭を角度と距離の対応関係で表すことにより、少ないデータで物体及び標準物体の特徴を表すことができ、また角度を変位させて相関度を演算することが容易になる。その結果、短時間で物体の位置、姿勢を認識することができる。
【００１１】
請求項２の装置では、標準輪郭データ記憶手段により、標準物体を撮像して得られた標準物体の２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を中心とする角度に対応させた輪郭データを記憶する。そして、輪郭データ演算手段により物体を撮像して得られた２次元画像の輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを演算する。そして、相関度演算手段により輪郭データ演算手段により得られた輪郭データと標準輪郭データ記憶手段により記憶されている標準輪郭データとを角度を順次変位させたときの相関度を演算する。そして、位置姿勢決定手段により相関度演算手段により演算された相関度から物体と標準物体の照合関係を決定し、物体の位置、姿勢を決定する。
このように、標準輪郭データ記憶手段及び輪郭データ演算手段にて標準物体及び物体の輪郭を角度と距離の対応関係で表すことによりデータ量を少なくすることができ、また、相関度演算手段において角度を変位させて演算することが容易になる。その結果、容易に物体の位置、姿勢を認識することができる。
【００１２】
更に、標準輪郭データ記憶手段により標準物体の複数の安定姿勢に対する標準輪郭データを記憶する。そして、相関度演算手段により複数の標準輪郭データと輪郭データとを角度を順次変位させながら相関度を演算する。そして、位置姿勢決定手段により相関度演算手段により決定された相関度を規格化して、最も照合した（規格化した相関度が一番大きい）標準物体の安定姿勢から物体の安定姿勢を決定する。
これにより、複数の安定姿勢がある物体を認識する場合、標準輪郭データ記憶手段により標準輪郭データが標準物体の安定姿勢毎に記憶され、相関度演算手段により個々の安定姿勢毎に標準輪郭データと輪郭データの相関度が演算され、位置姿勢決定手段により物体の安定姿勢が、規格化された相関度の最も大きい標準輪郭データが表す標準物体の安定姿勢であることを決定するので、物体がどんな姿勢でどんな方向に置かれていても標準物体と同じ形状の物体の位置、形状、姿勢、位相を認識することができる。
【００１３】
【００１４】
請求項３の発明では、輪郭データ及び標準輪郭データを演算するときの基準点を重心とする。これにより、相関度演算が容易になり、さらに、物体をクランプする際のクランプ位置の把握が容易になる。
【００１５】
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説明する。
図１はロボットの物体認識装置とその出力信号により制御されるロボットの制御装置の機械的及び電気的構成を示した構成図である。本発明はロボットの物体認識装置として利用している。
【００１７】
ロボットの物体認識装置１０は物体Ｗに光を上方から照射する投光器Ｌ、物体Ｗを撮像するカメラＣを有している。投光器Ｌは同期装置１１から出力される信号に同期して照明光を物体Ｗに照射する。そして、カメラＣから出力された画像信号はＡ／Ｄ変換器１２によりディジタル化されて画像メモリ１３に濃淡画像として記憶される。そして、その濃淡画像はＣＰＵ１４により処理されて画像メモリ１５に記憶される。また、ＲＡＭ１６には標準輪郭データが記憶されている標準輪郭データ記憶領域１６１があり、そのデータと画像メモリ１５に記憶された物体を撮像した画像より求められる輪郭データに従って、後述する処理が行われる。
【００１８】
一方、ロボット２０は第一アーム２１、第二アーム２２を有しており、その第二アーム２２の先端に物体Ｗをクランプするハンド２３が配設されている。また、ハンド２３には物体Ｗに接触して感知するセンサ２４が設けられている。ロボット２０の姿勢を制御するための制御装置３０は、ＣＰＵ３１と制御プログラムを記憶したＲＯＭ３３と教示データ等を記憶するＲＡＭ３２とインタフェース３４、３６及びロボット２０の駆動軸を回転させるサーボモータを制御するサーボＣＰＵ３５を有している。
【００１９】
ロボット２０のハンド２３の動作軌跡を制御する教示データは、インタフェース３４を介してフロッピィディスク３７からＲＡＭ３２に入力される。また、操作指令を行うためのキーボード３８及び操作内容等を表示するＣＲＴ表示装置３９がインタフェース３４を介して接続されている。
【００２０】
また、ロボットの物体認識装置１０のＣＰＵ１４とロボットの制御装置３０のＣＰＵ３１とはインタフェース３６を介して接続されている。そして、ロボットの認識装置１０のＣＰＵ１４にて演算されたクランプすべき物体Ｗの位置及び姿勢のデータがロボットの制御装置３０に入力され、ロボットの制御装置３０はその信号に基づいてロボット２０の姿勢を制御する。
【００２１】
次に、ＣＰＵ１４における処理手順について図２のフローチャートに基づき説明する。ステップ１００で同期回路１１に制御信号が出力され、同期回路１１から出力される信号に同期して投光器Ｌが駆動され、物体Ｗに光が照射されるとともにカメラＣはその物体Ｗを撮像し、その画像信号を画像メモリ１３に取り込み画像データとして記憶する。
【００２２】
次に、ステップ１０２にて画像メモリ１３に記憶された画像データから物体の輪郭を抽出する。物体の輪郭は画像の勾配、即ち画像の濃度変化が最大になる方向と大きさ、を求めることにより抽出することができる。抽出された物体の輪郭データは画像メモリ１５に記憶される。
【００２３】
次に、ステップ１０４にて基準点を設定する。基準点の位置は輪郭形状により一意に決まる点ならば画像処理画面上のどの位置でも構わないが、輪郭内部の点を設定すると角度と距離の対応が１対１となるので相関度演算が容易になる。また、請求項３で示したように物体の重心を設定するとクランプする位置の把握と相関度演算が容易になる。本実施例では基準点を重心と考える。物体の重心はその輪郭形状が分かれば容易に求めることができる。
【００２４】
次に、ステップ１０６にて輪郭の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた輪郭データを演算する（輪郭データ演算手段）。
輪郭データを演算する方法の一例としては、図３のように基準点Ｇ(ｘ，ｙ)を原点とする極座標系を設定し、輪郭をその極座標値Ｒ(ｒ，θ)で表し、その極座標値Ｒ(ｒ，θ)の角度θに距離ｒを対応させたデータを求める方法がある。輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒを対応を１周期全て求めると図７のグラフとなる。ここで、距離ｒは角度θに対応するデータなので距離ｒはｒ(θ)と表す。さらにデータ量を少なくするために角度α（以下ステップ角度という）、例えばπ／１８０、毎に、極座標値の角度θに対する距離ｒの値としてｒ(θ)を求めて、図４のような配列を作成する。
【００２５】
ところで、相関度演算を実施する際に必要な標準輪郭データは、標準物体に対してステップ１００から１０６を実行した結果であり、ＲＡＭ１６内の標準輪郭データ記憶領域１６１に予め記憶されている（標準データ記憶手段）。このとき、ステップ１０４における基準点の設定は、物体の基準点を設定したときと同じ手段で設定する。即ち、本実施例のように物体の基準点を重心としたならば、標準物体の基準点も重心とする。１つの標準物体に複数の安定姿勢がある場合には、各々の安定姿勢について標準輪郭データを演算し記憶する。各々の安定姿勢について標準輪郭データを記憶することにより、標準物体と同一形状の物体はどんな姿勢でどんな方向を向いていても認識される。また、標準物体が複数あってもよく、本実施例は複数の標準物体について複数の安定姿勢があるものとして以下の説明を行う。ここで、ある標準物体のある安定姿勢の標準輪郭データを輪郭データと同様の方法で求める。標準輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒを対応を１周期全て求めると図８のグラフとなる。また、標準輪郭データの極座標値の角度θに対する距離ｒの値を輪郭データと同じ角度ステップαで求めて図５のような配列を作成する。ここで、標準輪郭データの距離ｒはｇ(θ)と表すことにする。
【００２６】
また、相関度演算を容易に行うために、輪郭データを２倍周期準備する。
２倍周期として−２πから２πを考えると、輪郭データをグラフで表しても配列で表しても−２π≦θ＜０のときのｒ(θ)の値をｒ(θ＋２π)の値とすることにより２倍周期となる。２倍周期としたときの角度θと距離ｒ(θ)の対応を図９のグラフ及び図６の配列に表す。
【００２７】
ところで、図７のグラフと図８のグラフの相関度を求めることは図８のグラフを平行移動させながら図９のグラフとの相関度を求めることに相当する。図８のグラフを平行移動させながら図９のグラフとの相関度を求める式は次式にて定義される。
【数９】
0003594747.tif 000006
ただし、βは図１０のように図８のグラフをβだけθ軸に平行に左へシフトして図９のグラフと重ねて、重なった区間の相関度を演算することを表す。また、この演算は基準点を中心に時計方向にβラジアン回転させた標準物体と物体との相関度を演算したことに相当する。
【００２８】
また、図５のｇ(θ)と図６のｒ(θ)との角度変位がβのときの相関度Ｓ(β)は次式にて定義される。ただし、ｒ(θ)は２倍周期として−２πから２πまで定義されているものとする。
【数１０】
0003594747.tif 000007
ただし、Σの下の添字θ＝０，α，２πはθの初期値を０、増分をα、最終値を２πとして総和を求めることを表す。また角度変位βは、基準点を中心に時計方向にβラジアン回転させた標準物体と物体との相関度を演算したことに相当する角度変位である。
【００２９】
相関度の演算を行うために、ステップ１０８にて初期設定として角度変位βを０とする。
次に、ステップ１１０にて角度変位βのときのある標準物体のある安定姿勢の基準点に対する距離を基準点を中心とする角度に対応させた標準輪郭データと輪郭データを角度を順次変位させたときの相関度を演算する（相関度演算手段）。相関度の演算は、輪郭データ及び標準輪郭データがグラフで表されているときは式（１）を用いる。ここで、角度変位０のときとβのときの相関度を演算する区間を図１０に表す。図１０にて角度変位０のときの標準輪郭データは破線で表し、角度変位βのときの標準輪郭データは一点鎖線で表しており、相関度を演算する区間は図１０にて２倍周期で表されている輪郭データと標準輪郭データが重なっている区間である。
輪郭データ及び標準輪郭データが配列で表されているときは式（２）を用いる。
【００３０】
次に、ステップ１１２にてβにαを加える。標準輪郭データと輪郭データともにαラジアン毎に距離の値を求めているので、式（２）の演算はαラジアン毎にしか定義できないためである。ただし、相関度の演算を式（１）にて行う場合にはβに加える数はαに限定する必要はなく、相関度を演算したい任意の角度ステップを加えればよい。
次に、ステップ１１４にてβ＜２πかどうかを判定する。β＜２πならばステップ１１０に戻りステップ１１２で求めたβのときのＳ(β)を求める。即ち、ステップ１１０からステップ１１４を繰り返すことにより、相関度の演算を式（２）で行った場合、標準物体を時計方向にαラジアン回転させる毎に物体との相関度Ｓ(β)を求めることになる。又、相関度の演算を式（１）にて行ったならば、標準物体を時計方向に回転させながら任意の角度ステップ毎に物体との相関度Ｓ(β)を求めることになる。β≧２πならばどちらの相関度演算方法でも標準物体と物体の相関度Ｓ(β)を標準物体１回転分演算したことになるのでステップ１１６を実行する。
【００３１】
次に、ステップ１１６にて、ステップ１１０からステップ１１４において０≦β＜２πにて演算をおこなった標準輪郭データと輪郭データの相関度Ｓ(β)の最大値ＳMAX(β)とそのときのβであるβMAXを抽出する。この結果、個々の標準輪郭データの相関度Ｓ(β)の最大値ＳMAX(β)とβMAXが求められる。これにより、物体が現在演算を行っている標準物体のその安定姿勢と一致していると仮定したときの標準物体とその物体の位相差βMAXが求められる。これにより、βMAXラジアン時計方向に回転させた現在演算を行っている標準物体のその安定姿勢が照合候補の一つとして求められる。
【００３２】
次に、ステップ１１８にて、異なる標準輪郭データの相関度を比較するためにαラジアン毎の相関度Ｓ(β)のうち最大値ＳMAX(βMAX)が所定の値を越えないように全ての相関度Ｓ(β)を補正（以下規格化という）して相関度ＴMAX(βMAX)を求める。規格化した相関度Ｔ(β)を式（１）で相関度を演算した場合次式で定義する。
【数１１】
0003594747.tif 000008
式（２）にて相関度を演算した場合は、次式にて規格化した相関度Ｔ(β)を定義する。
【数１２】
0003594747.tif 000009
【００３３】
次に、ステップ１２０にてある標準物体の全ての安定姿勢の相関度の演算が終了したかどうか判定する。終了していなければ、ステップ１２２にて次の安定姿勢の標準輪郭データを標準輪郭データ記憶領域１６１より抽出し、ステップ１０８からの相関度の演算を行う。終了していれば、ステップ１２４を実行する。
【００３４】
次に、ステップ１２４にて全ての標準物体の演算が終了したかどうか判定する。終了していなければ、ステップ１２６にて次の標準物体の標準輪郭データを標準輪郭データ記憶領域１６１より抽出し、ステップ１０８からの相関度の演算を行う。終了していれば、ステップ１２８を実行する。ステップ１０８からステップ１２６を繰り返すことにより、全ての標準輪郭データと輪郭データとの相関度を演算し、個々の標準輪郭データについて一番相関度の大きいときの角度変位とそのときの相関度を規格化した相関度Ｔ(β)を求めることができる。
【００３５】
次に、ステップ１２８にて規格化された相関度Ｔ(β)が一番大きい標準輪郭データとそのときの角度変位βMAXを求めることにより、物体の位置と姿勢と位相を決定する（位置姿勢決定手段）。この結果、物体は規格化された相関度Ｔ(β)が一番大きい標準輪郭データで示される標準物体のその安定姿勢をβラジアン時計方向に回転させた物体と認識することができる。
【００３６】
次に、ステップ１３０において、ステップ１２８にて決定した物体の形状及びその安定姿勢と重心位置と位相のデータがロボットの制御装置３０に転送される。ロボット制御装置３０は物体の形状及びその安定姿勢、さらに重心位置と位相のデータに基づいてクランプ位置を決定しロボット２０の姿勢とハンド２３を制御して、ロボット２０は物体をクランプする。
上記実施例において、２倍周期にしたのは物体の輪郭データであったが、標準輪郭データを２倍周期準備しても構わない。また、上記実施例では２倍周期の範囲は−２πから２πの範囲としているが２倍周期であれば他の範囲、例えば−πから３πでも構わない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例に係るロボットの物体認識装置とその出力信号を用いて制御されるロボットの制御装置の機械的及び電気的構成を示した構成図。
【図２】本実施例に係るロボットの物体認識装置で使用されているＣＰＵの処理手順を示したフローチャート。
【図３】輪郭データ演算手段の一実施例として極座標値により輪郭データを示した場合の極座標系設定方法を示した図。
【図４】輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒ(θ)を対応させた配列
【図５】標準輪郭データの極座標値の角度θと距離ｇ(θ)を対応させた配列
【図６】輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒ(θ)を対応させた配列を２倍周期にした配列
【図７】輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒ(θ)を対応させたグラフ
【図８】標準輪郭データの極座標値の角度θと距離ｇ(θ)を対応させたグラフ
【図９】輪郭データの極座標値の角度θと距離ｒ(θ)を対応させたグラフを２倍周期にしたグラフ
【図１０】輪郭データと標準輪郭データの相関度演算の区間の対応を表したグラフ
【符号の説明】
Ｃ…カメラ
Ｄ…標準輪郭データ
Ｇ(ｘ，ｙ)…基準点
Ｌ…投光器
Ｒ(ｒ，θ)…輪郭上の１点
Ｗ…物体
１０…ロボットの物体認識装置
２０…ロボット
２１…第一のアーム
２２…第二のアーム
２３…ハンド
２４…センサ
３０…ロボットの制御装置
３７…フロッピィディスク
３８…キーボード
３９…ＣＲＴ表示装置
【図１】
0003594747.tif 000014
【図２】
0003594747.tif 000015
【図３】
0003594747.tif 000016
【図４】
0003594747.tif 000017
【図５】
0003594747.tif 000018
【図６】
0003594747.tif 000019
【図７】
0003594747.tif 000020
【図８】
0003594747.tif 000021
【図９】
0003594747.tif 000022
【図１０】
0003594747.tif 000023