(57)【要約】【課題】高歩留まりを維持することができる品質管理システム及びこれを用いた半導体装置の製造方法を提供する。【解決手段】データ処理装置３は、基板５０とこの基板５０に対応する既知パターンとにおいて、基板５０に対する既知パターンの占有率を示す基板５０占有率を算出し、複数の基板５０における既知パターンに対応する基板５０の数の割合を示す既知パターン発生頻度を算出し、既知パターンに対する不良セルの占有率を示すパターン内不良率を算出し、基板５０占有率と既知パターン発生頻度とパターン内不良率とを乗じた値を用いて歩留まり影響度を算出する。【選択図】図１
2006339513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の基板を処理する少なくとも１つ以上の工程を管理するための管理システムであって、
上記各基板が含む複数のセルの中から検査で検出された不良セルの位置情報を記憶すると共に、上記基板の複数のセルに対応する複数のセル中のあるセルの分布からなる予め定められた複数の既知パターンを記憶するデータベースと、
上記不良セルの位置情報に基づいて、上記各基板の複数のセルにおける上記不良セルの分布からなる分布パターンを作成すると共に、上記各分布パターンと、上記各分布パターンに類似する上記既知パターンとを互いに対応付けて記憶する処理部と
を備え、
上記処理部は、
上記基板のセルに対する上記既知パターンのセルの割合からなる基板占有率を算出し、
上記複数の基板のうち上記既知パターンに対応する上記基板の割合を示す既知パターン発生頻度を算出し、
上記既知パターンを構成するセルに対する上記不良セルの占有率を示すパターン内不良率を算出し、
上記基板占有率と上記既知パターン発生頻度と上記パターン内不良率とを乗じた値を用いて歩留まり影響度を算出する
ことを特徴とする品質管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の品質管理システムにおいて、
上記歩留まり影響度を上記基板のロット単位で算出し、このロット単位で算出された上記歩留まり影響度を監視することを特徴とする品質管理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の品質管理システムにおいて、
上記歩留まり影響度を上記各既知パターン毎に自動的に自動集計プロセスで計算することを特徴とする品質管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の品質管理システムにおいて、
上記歩留まり影響度が所定値よりも高い上記基板の製造履歴データをデータマイニングすることを特徴とする品質管理システム。
【請求項５】
請求項１に記載の品質管理システムを用いたことを特徴とする半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は品質管理システム及びそれを用いた半導体装置の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般的に、半導体装置の製造方法は、１枚の基板に、成膜工程、露光工程、エッチング工程などの複数の製造工程を施す。このとき、上記各製造工程、または、任意の製造工程が終了した後に、最終検査などの特性検査を行い、この特性検査の結果が所定の数値範囲であるか否かによって、工程の良／不良の判断が行われる。
【０００３】
例えば特開２００３−５９９８４号公報（特許文献１）では、回路パターンが形成された基板を検査して、回路パターンの欠陥を検出し、その欠陥の位置座標に基づいて、欠陥の分布状態を解析する。この解析で得た欠陥の分布状態が、繰り返し欠陥、密集欠陥、線状分布欠陥、環・塊状分布欠陥、ランダム欠陥のうちのどれに相当するかを判断し、この判断結果に基づいて、装置・プロセス起因の不良原因を特定している。
【０００４】
しかしながら、特開２００３−５９９８４号公報では、複数の不良原因を特定した場合、複数の不良原因に対してどういった順で対策を施すということに関しては何ら記載されていません。したがって、特開２００３−５９９８４号公報の方法を用いて工程を管理すると、歩留まりへの影響が低い不良原因に対する対策が、歩留まりへの影響が高い不良原因よりも先に行われてしまって、歩留まりが低下してしまうことがある。すなわち、特開２００３−５９９８４号公報の方法では高歩留まりを維持することができない。
【特許文献１】特開２００３−５９９８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の課題は、高歩留まりを維持することができる品質管理システム及びこれを用いた半導体装置の製造方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の品質管理システムは、
複数の基板を処理する少なくとも１つ以上の工程を管理するための管理システムであって、
上記各基板が含む複数のセルの中から検査で検出された不良セルの位置情報を記憶すると共に、上記基板の複数のセルに対応する複数のセル中のあるセルの分布からなる予め定められた複数の既知パターンを記憶するデータベースと、
上記不良セルの位置情報に基づいて、上記各基板の複数のセルにおける上記不良セルの分布からなる分布パターンを作成すると共に、上記各分布パターンと、上記各分布パターンに類似する上記既知パターンとを互いに対応付けて記憶する処理部と
を備え、
上記処理部は、
上記基板のセルに対する上記既知パターンのセルの割合からなる基板占有率を算出し、
上記複数の基板のうち上記既知パターンに対応する上記基板の割合を示す既知パターン発生頻度を算出し、
上記既知パターンを構成するセルに対する上記不良セルの占有率を示すパターン内不良率を算出し、
上記基板占有率と上記既知パターン発生頻度と上記パターン内不良率とを乗じた値を用いて歩留まり影響度を算出する
ことを特徴としている。
【０００７】
上記構成の品質管理システムによれば、上記基板占有率と既知パターン発生頻度とパターン内不良率とを乗じた値を用いて歩留まり影響度を算出することによって、この歩留まり影響度に基づいて、歩留まりへの影響が低い不良原因に対する対策よりも、歩留まりへの影響が高い不良原因を先に行うことができる。すなわち、例えば製造装置や製造工程における歩留まりへの影響が高い不良原因を優先的に改善することができる。したがって、上記複数の基板を処理する少なくとも１つ以上の工程の歩留まりを高く維持することができる。
【０００８】
一実施形態の品質管理システムでは、
上記歩留まり影響度を上記基板のロット単位で算出し、このロット単位で算出された上記歩留まり影響度を監視する。
【０００９】
上記実施形態の品質管理システムによれば、上記歩留まり影響度を基板のロット単位で算出し、このロット単位で算出された歩留まり影響度を監視するから、歩留まり影響度の高い不良原因を素早く発見することができる。
【００１０】
一実施形態の品質管理システムでは、
上記歩留まり影響度を上記各既知パターン毎に自動的に自動集計プロセスで計算する。
【００１１】
上記実施形態の品質管理システムによれば、上記歩留まり影響度を各既知パターン毎に自動的に自動集計プロセスで計算するから、歩留まり影響度を各既知パターン毎に簡単にユーザに示すことができる。
【００１２】
一実施形態の品質管理システムでは、
上記歩留まり影響度が所定値よりも高い上記基板の製造履歴データをデータマイニングする。
【００１３】
上記実施形態の品質管理システムによれば、上記歩留まり影響度が所定値よりも高い基板の製造履歴データをデータマイニングするから、歩留まりへの影響が高い不良原因の検出精度を高めることができる。
【００１４】
本発明の半導体装置の製造方法は、上記発明の品質管理システムを用いたことを特徴としている。
【００１５】
上記構成の半導体装置の製造方法によれば、上記発明の品質管理システムを用いるから、信頼性の高いデバイスが製造できる上、不良デバイスが製造されることで生じる損失を低減することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の品質管理システムによれば、基板占有率と既知パターン発生頻度とパターン内不良率とを乗じた値を用いて歩留まり影響度を算出することによって、この歩留まり影響度に基づいて、例えば製造装置や製造工程における歩留まりへの影響が高い不良原因を優先的に改善することができるから、複数の基板を処理する少なくとも１つ以上の工程の歩留まりを高く維持することができる。
【００１７】
本発明の半導体装置の製造方法によれば、上記発明の品質管理システムを用いるから、信頼性の高いデバイスが製造できる上、不良デバイスが製造されることで生じる損失を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の品質管理システムを図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
図１に、本発明の一実施の形態の品質管理システム１の概略構成図を示す。
【００２０】
上記品質管理システム１は、データベース９と、このデータベース９に接続されたデータ分類装置３と、このデータ分類装置３に接続されたデータ処理装置５と、そのデータ分類装置３およびデータ処理装置５に接続されたデータ表示装置４とを備えて、半導体集積回路装置の製造工程の管理を行う。ここで、上記データ分類装置３はデータベースの一例であり、データ処理装置５は処理部の一例である。また、上記データ分類装置３は処理部の一例でもある。
【００２１】
上記データ表示装置４は、後述するデータ処理装置５の結果を表示する。これにより、オペレータはデータ表示装置４の表示に基づいて各製造工程の状態を把握できる。
【００２２】
上記データベース９は、製造情報データベース２と検査情報データベース８とから構成されている。上記製造情報データベース２は、製造装置６ａ〜６ｄが作成した製造情報を蓄積する一方、検査情報データベース８は、検査装置７が作成した検査情報を蓄積する。
【００２３】
上記半導体集積回路装置の製造工程は、製造装置６ａ〜６ｄが行う製造工程を有している。上記製造工程では基板５０が図１の太矢印方向に沿って処理されて行く。
【００２４】
具体的には、上記製造装置６ａ〜６ｄが、洗浄工程、成膜工程、露光工程、現像工程、エッチング工程などを基板５０に行って、基板５０に複数のセルを形成する。この各セルは半導体集積回路装置を含む。すなわち、上記製造装置６ａ〜６ｄによる処理を基板５０に施すことによって、複数の半導体集積回路装置を基板５０に形成する。
【００２５】
上記製造装置６ａ〜６ｄは、夫々、処理した基板５０の製造ロットＮｏを自身の製造装置Ｎｏと共に製造情報データベース２へ送信する。これにより、上記製造情報データベース２には、基板５０の製造ロットＮｏと製造装置６ａ〜６ｄの製造装置Ｎｏとが互いに対応付けられて記憶される。
【００２６】
上記製造装置６ａ〜６ｄによる処理が施された基板５０は、検査装置７に送られると、検査装置７によってセル単位の電気的特性検査が行われる。これにより、上記基板５０の各セルの良／不良が判定され、その判定結果が検査情報として検査情報データベース８へ送信される。
【００２７】
上記判定結果は、検査装置７から検査情報データベース８へ随時送信されており、検査情報データベース８に蓄積される。
【００２８】
具体的には、上記検査装置７は、検査した基板５０の基板ＩＤや、その基板５０が含むセルのセルＩＤや、各セルの判定結果などを検査情報データベース８へ随時送信している。
【００２９】
なお、図１の細矢印はデータの流れを示している。
【００３０】
図２Ａに、上記データ分類装置３が作成したウエハマップの一例を示す。
【００３１】
上記ウエハマップは基板５０の複数のセルに対応する複数のセルを含み、ウエハマップのセルの数は基板５０のセルの数と一致している。このようなウエハマップは、製造情報データベース２の製造情報や、検査情報データベース８の判定結果に基づいて作成されて、データ分類装置３に記憶されている。このウエハマップの黒色のセルは、検査装置７の電気的特性検査で不良と判定されたセル（以下、「不良セル」と言う。）に相当する。また、上記ウエハマップの白色のセルは、検査装置７の電気的特性検査で良と判定されたセル（以下、「良セル」と言う。）に相当する。また、上記ウエハマップの各セルにはセル番地が割り振られている。
【００３２】
具体的には、上記ウエハマップでは、図２Ａの左右方向に並ぶＡ，Ｂ，…，Ｋがセル番地の列を示し、図２Ａの上下方向に並ぶ１，２，…，１３がセル番地の行を示す。例えば、上記ウエハマップの左上端のセルは「Ａ列５行」のセル番地が割り当てられ、ウエハマップの右下端のセルは「Ｋ列９行」のセル番地が割り当てられている。以下、上記セル番地の行，列の記載は省略する。例えば、「Ａ行５列」は単に「Ａ５」と記載する。
【００３３】
図２Ｂに、上記データ分類装置３が作成して蓄積する表を示す。
【００３４】
上記表のデータは図２Ａのウエハマップのデータと対応している。そして、上記表では、基板ＩＤ「ＡＡＡ００００１−１」の基板５０が検査された結果を示しており、セルＩＤの例えば「Ｃ２」の検査結果は「ＮＧ」となっている。このセルＩＤが「Ｃ２」のセルが「ＮＧ」と判定された理由は、リーク不良のためである。そこで、上記セルＩＤが「Ｃ２」のセルの不良コードは、リーク不良を示す「００００１」と表示されている。また、上記基板５０のセルが「ＮＧ」と判定される理由は、リーク不良の他に、点欠陥不良や線欠陥不良などある。例えばセルＩＤが「Ｄ３」のセルの不良コードは、点欠陥不良を示す「００００２」と表示されている。
【００３５】
図３Ａに、上記データ分類装置３が作成するウエハマップの他の例を示す。また、図３Ｂに、上記データ分類装置３に記憶されている複数の既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…を示す。この既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３は、夫々、複数のグレー色のセルから成っている。また、上記既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３は予めユーザによって作成されている。
【００３６】
図２Ａのウエハマップと同様に図３Ａのウエハマップも基板５０の複数のセルに対応する複数のセルを含み、図３Ａのウエハマップのセルの数は基板５０のセルの数と一致している。そして、図３Ａのウエハマップは、図２Ａのウエハマップとは異なる基板５０の判定結果などに基づいて作成されて、データ分類装置３に記憶されている。図３Ａのウエハマップでも、黒色のセルは不良セルに相当し、白色のセルは良セルに相当する。また、図３Ａのウエハマップでは、複数の黒色のセルがあるパターンを形成している。このパターンが不良セルの分布パターンの一例である。
【００３７】
図３Ａのウエハマップの場合、上記データ分類装置３は、図３Ａの不良セルの分布パターンを図３Ｂの既知パターンＰ１に分類する。より詳しくは、上記データ分類装置３は、図３Ａの不良セルの分布パターンに類似する既知パターンＰ１を検出し、図３Ａの不良セルの分布パターンと既知パターンＰ１とを互いに対応付けて自身に記憶する。
【００３８】
なお、上記不良セルの分布パターンの分類方法は、例えば特開２００３−５９９８４号公報に記載されているように、幾何学辞書パターンとの一致度を算出しパターンを選出するといった従来技術を利用するものとする。
【００３９】
以下、歩留まり影響度の高い不良原因の情報を含む基板を検出する手法について説明する。
【００４０】
まず、上記製造装置６ａ〜６ｄの処理を経た基板５０を検査装置７へ送って、基板５０の電気的特性検査を検査装置７で行う。このとき、上記検査装置７は、基板５０に対して、デバイスに分断されるエリア毎につまり各セル毎に位置情報を与える。つまり、図２Ａ，図３Ａのようなウエハマップと同様に、基板５０の各セルにセル番地を割り振る。このセル番地が割り振られたセルの検査結果が、検査対処のセルのセル番地と対応付けられてデータ分類装置３に送られる。
【００４１】
次に、上記データ分類装置３は、検査情報データベース８に記憶されている不良セルの位置情報に基づいて、図２Ａ，図３Ａのようなウエハマップを作成して、そのウエハマップを記憶する。以下、図３Ａのウエハマップがデータ分類装置３に登録されたとものとして説明を続ける。
【００４２】
次に、上記データ分類装置３は、図３Ａのウエハマップでの不良セルの分布パターンに類似する既知パターンＰ１を検出する。この既知パターンＰ１は、図３Ａの不良セルの分布パターンと対応付けられてデータ分類装置３に登録される。つまり、図４の表がデータ分類装置３に登録される。なお、上記表の「該当なし」とは、データ分類装置３に登録されている既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…のどれとも不良セルの分布パターンが類似しなかったことを意味する。
【００４３】
次に、上記データ処理装置５では、歩留まり影響度を算出するために、図５のステップＳ５１〜Ｓ５４を順次行う。
【００４４】
上記ステップＳ５１では、図６に示すように、既知パターンＰ１を構成するセルの数をウエハマップにあるセルの全数で割って、既知パターンＰ１の基板占有率Ａを算出する。また、上記既知パターンＰ１の基板占有率Ａと同様に、既知パターンＰ２，Ｐ３の基板占有率Ａも算出する。なお、上記ウエハマップのセルの全数は基板５０に形成されたセルの全数に等しい。
【００４５】
上記ステップＳ５２では、図７に示すように、既知パターンＰ１に対応付けられた基板５０の合計数を、検査した基板５０の合計数で割って、既知パターンＰ１のパターン発生頻度Ｂを算出する。また、図示しないが、上記既知パターンＰ１のパターン発生頻度と同様に、既知パターンＰ２，Ｐ３のパターン発生頻度Ｂも算出する。なお、上記基板５０の合計数は、検査装置７が１日または１週間または１ヶ月に検査した基板５０の数とすることもできるが、本実施の形態では基板５０の合計数は１ロットの基板５０の数に等しい。つまり、上記パターン発生頻度Ｂの算出は、日単位、週単位、月単位など色々考えられるが、本実施の形態ではロット単位としている。
【００４６】
上記ステップＳ５３では、図８に示すように、複数のグレー色のセルが形成する既知パターンＰ１内にある不良セルの数を、既知パターンＰ１を構成するセルの数で割ったものをロット単位で平均して、既知パターンＰ１のパター内不良率の平均を算出する。また、上記既知パターンＰ１のパター内不良率の平均と同様に、既知パターンＰ２，Ｐ３のパター内不良率の平均を算出する。
【００４７】
上記ステップＳ５４では、ステップＳ５１〜Ｓ５３の夫々で算出された基板占有率Ａとパターン発生頻度Ｂとパターン内不良率Ｃとを乗じた値を用いて、図９に示すように、歩留まり影響度を算出する。
【００４８】
図９から判るように、基板占有率Ａでは既知パターンＰ２の値が最も大きく、パターン発生頻度Ｂでは既知パターンＰ３の値が最も大きく、パターン内不良率Ｃでは既知パターンＰ１の値がもっとも大きいが、歩留まり影響度は既知パターンＰ１の値が最も高くなっている。
【００４９】
したがって、上記既知パターンＰ１に対応する基板５０の製造情報などを調べ、その基板５０に不良セルを発生させた原因を改善することよって、歩留まりが低下するのを防ぐことができ、歩留まりを高く維持することができる。
【００５０】
図１０に、上記歩留まり影響度を蓄積するデータベースの一例を示す。
【００５１】
上記データベースでは、基板単位の既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３の歩留まり影響度と検査日とが互いに対応付けられて保持されている。このようなデータベースはデータ処理装置５に蓄積してもよいし、異なる装置に分散して蓄積してもよい。
【００５２】
また、上記データベースに蓄積された歩留まり影響度は、図１２に示すようなグラフにしてデータ表示装置４に表示してもよい。このように歩留まり影響度をデータ表示装置４に表示するには、図１１のステップＳ１１０１〜Ｓ１１０４を順次行う。
【００５３】
上記ステップＳ１１０１では、データ処理装置５に蓄積された基板単位の既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３の歩留まり影響度を抽出する。
【００５４】
上記ステップＳ１１０２では、登録されたパターン、つまり、既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…毎に、基板単位の既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３の歩留まり影響度を分類する。
【００５５】
上記ステップＳ１１０３では、既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…毎に分類された歩留まり影響度をロット単位に集計する。
【００５６】
上記ステップＳ１１０４では、ロット単位に集計された歩留まり影響度とロットとの関係を示すグラフをデータ表示装置４に表示する。このデータ表示装置４に表示されたグラフによって、歩留まり影響度の監視が容易になる。
【００５７】
このようなステップＳ１１０１〜Ｓ１１０２は、自動集計プロセスを利用して各既知パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…毎に自動的に計算する。
【００５８】
また、上記歩留まり影響度を用いて不良原因を特定する場合、例えば、図１３のステップＳ１３０１〜Ｓ１３０４を順次行う。
【００５９】
上記ステップ１３０１では、歩留まり影響度の高いロットのデータを抽出する。
【００６０】
上記ステップ１３０２では、上記ロットのデータに基づいて、製造情報データベース２からデータ分類装置３を経て表示装置４に上記ロットの処理履歴情報、つまり、ロットＩＤ、処理工程番号、製造装置ＩＤ、処理日時などを送付する。
【００６１】
上記ステップ１３０３では、ロットＩＤ、処理工程番号、製造装置ＩＤ、処理日時などをデータマイニング処理することにより、歩留まり影響度の高くしている原因を特定する。
【００６２】
上記ステップＳ１３０４では、特定した原因をデータ表示装置４に表示する。
【００６３】
以上はデバイス製造工程における実施例を説明してきたが、この発明は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を変えない範囲で様々な形で実施可能である。
【００６４】
また、上記製造情報データベース２と検査情報データベース８は単一の装置に搭載してもよいし、互いに異なる複数の装置に分散して搭載してもよい。
【００６５】
また、上記実施の形態では、品質管理システム１によって半導体集積回路装置の製造工程を管理したが、例えば半導体レーザ装置や液晶表示装置などの製造工程を管理してもよい。
【００６６】
また、上記実施の形態では、製造装置６ｄで処理した基板５０を検査装置７で検査したが、製造装置６ａで処理した基板５０を検査装置７で検査してもよいし、あるいは、製造装置６ｂで処理した基板５０を検査装置７で検査してもよいし、あるいは、製造装置６ｃで処理した基板５０を検査装置７で検査してもよい。
【００６７】
また、上記実施の形態では、製造装置６ｄで処理した基板５０を検査装置７で検査したが、各製造装置６ａ〜６ｃで処理した基板５０を検査装置７で検査してもよい。
【００６８】
また、上記実施の形態では、基板５０の検査を１台の検査装置７で行っていたが、基板５０の検査を複数台の検査装置７で行ってもよい。この場合、上記複数台の検査装置は互いに異なる欠陥を検出するものであってもよい。
【００６９】
また、本発明において、不良セルを検出する検査は、外観検査であってもよいし、電気的特性検査であってもよい。つまり、基板の複数のセルに対する外観検査でＮＧと判定されてセルを不良セルとみなしてもよいし、または、基板の複数のセルに対する電気的検査でＮＧと判定されてセルを不良セルとみなしてもよいし、または、基板の複数のセルに対する外観検査および電気的特性検査の両方でＮＧと判定されてセルを不良セルとみなしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】図１は本発明の一実施の形態の品質管理システムの概略構成図である。
【図２Ａ】図２Ａは上記品質管理システムのデータ分類装置が作成したウエハマップの一例の図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは上記データ分類装置に登録される表である。
【図３Ａ】図３Ａは上記データ分類装置が作成するウエハマップの他の例の図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは上記データ分類装置に登録される既知パターンの図である。
【図４】図４は上記データ分類装置に登録される他の表である。
【図５】図５は上記品質管理システムにおける歩留まり影響度の算出処理のフローチャートである。
【図６】図６は基板占有率の算出方法を説明するための図である。
【図７】図７はパターン発生頻度を算出方法を説明するための図である。
【図８】図８はパターン内不良率の算出方法を説明するための図である。
【図９】図９は、上記基板占有率、パターン発生頻度、パターン内不良率および歩留まり影響度の一例の図である。
【図１０】図１０は上記歩留まり影響度を蓄積するデータベースの一例の図である。
【図１１】図１１は上記歩留まり影響度の監視トレンドの表示処理のフローチャートである。
【図１２】図１２はロット単位に集計された歩留まり影響度とロットとの関係を示すグラフである。
【図１３】図１３はデータマイニング処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１  品質管理システム
２  製造情報データベース
３  データ分類装置
４  データ表示装置
５  データ処理装置
６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄ  製造装置
７  検査装置
８  検査情報データベース
９  データベース
５０  基板
【図１】
2006339513.tif 000003
【図２Ａ】
2006339513.tif 000004
【図２Ｂ】
2006339513.tif 000005
【図３Ａ】
2006339513.tif 000006
【図３Ｂ】
2006339513.tif 000007
【図４】
2006339513.tif 000008
【図５】
2006339513.tif 000009
【図６】
2006339513.tif 000010
【図７】
2006339513.tif 000011
【図８】
2006339513.tif 000012
【図９】
2006339513.tif 000013
【図１０】
2006339513.tif 000014
【図１１】
2006339513.tif 000015
【図１２】
2006339513.tif 000016
【図１３】
2006339513.tif 000017