(57)【要約】【課題】地中レーダ装置の受信信号に含まれる縞状ノイズ成分を容易に除去して画像の視認性を向上する。【解決手段】２次元画像データにおける全ての反射時間軸方向の１次元画像データｆ（ｔ）について、１次元ウェーブレット解析により時間−周波数領域へ変換して時間−周波数データを算出して縦縞ノイズの周波数成分を算出した後、ノイズ成分を抽出する第１フィルタリング処理を実行し、元の２次元画像データから抽出した縦縞ノイズ成分を除去する第２フィルタリング処理を実行して縦縞ノイズを除去し、更に、２次元画像データにおける全ての移動距離軸方向の１次元画像データｆ（ｔ）について、同様のノイズ除去処理を実行して横縞ノイズを除去する。【選択図】図４
2011247844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒質の表面を移動しながら電磁波を前記媒質中に放射してその反射波を受信する電磁波送受信手段と、
前記受信信号データに基づいて、受信強度に対する移動距離と電磁波の放射から受信までの経過時間を示す反射時間との関係を示す２次元画像データを生成する画像データ生成手段と、
生成した前記２次元画像データについて、時間情報と関連させた時間−周波数データを算出する時間−周波数データ算出手段と、
前記２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分特定のために算出した前記時間−周波数データに基づいてフィルタリング処理を行って前記２次元画像データについて縞状ノイズ成分の除去処理を行う縞状ノイズ除去処理手段と、
を備えることを特徴とする埋設物探査装置。
【請求項２】
前記時間−周波数データ算出手段は、前記２次元画像データについてウェーブレット変換を用いて時間−周波数領域への変換を行い、前記時間−周波数データを算出する請求項１に記載の埋設物探査装置。
【請求項３】
前記時間−周波数データ算出手段は、前記２次元画像データの反射時間軸方向と移動軸方向の少なくとも一方について、前記ウェーブレット変換を用いて時間−周波数領域への変換を行う請求項２に記載の埋設物探査装置。
【請求項４】
前記縞状ノイズ除去処理手段は、前記時間−周波数データに基づいて縞状ノイズ成分を抽出する第１フィルタリング処理を行い、前記第１フィルタリング処理で抽出した縞状ノイズ成分を前記２次元画像データから除去する第２フィルタリング処理を行う構成である請求項１〜３のいずれか１つに記載の埋設物探査装置。
【請求項５】
前記縞状ノイズ除去処理手段は、前記時間−周波数データに基づいて埋設物からの反射信号成分を抽出するフィルタリング処理を行い、前記２次元画像データから縞状ノイズ成分を除去する請求項１〜３のいずれか１つに記載の埋設物探査装置。
【請求項６】
前記画像データ生成手段で生成した２次元画像データ及び前記縞状ノイズ除去処理手段によって縞状ノイズ成分を除去した後の２次元画像データのどちらか一方の画像データについて平均化処理を施す平均化処理手段を備える請求項１〜５のいずれか１つに記載の埋設物探査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、媒質中に放射した電磁波の受信信号に基づいて埋設物を探査する埋設物探査装置に関し、特に、受信信号データに含まれるノイズ成分の除去処理を容易とした埋設物探査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
媒質中の埋設物を探査する埋設物探査装置として、例えば地中レーダ装置がある。地中レーダ装置は、地上を移動しながら地中に向かって電磁波を放射してその反射波を受信し、その受信信号をデータ処理し、移動距離を横軸、電磁波を放射してから受信するまでの経過時間示す反射時間（深度に対応する）を縦軸とする２次元画像を生成し、この２次元画像から埋設物の反射波を検出して埋設物を探査する。
【０００３】
ところで、地中レーダ装置の受信信号には、地中を進むことによる減衰に加え、ランダムノイズ（外来ノイズ、回路の信号の漏れ込み等）の影響や、地表面からの反射波の影響や、地表面の凹凸等による地表面とのカップリングによりアンテナ感度の増減等に起因する信号の揺らぎの影響等がノイズとして存在し、これらノイズ成分の存在は、２次元画像内の埋設物からの反射波の検出を困難にしている。２次元画像において、ランダムノイズの影響についてはデータの平均化処理により除去できるが、地表面反射波の影響は地表面近くに横縞状の像（以後、これを横縞ノイズと呼ぶこととする）として表れ、例えば板状や箱状等の埋設物のように横方向に連続して発生する所望の反射波との識別を難しくしている。また、信号の揺らぎの影響は縦縞状の像（以後、これを縦縞ノイズと呼ぶこととする）として表れ、信号の揺らぎが大きい場合には深い埋設物からの微弱な反射波より信号強度が大きくなり、埋設物の反射波が埋もれ埋設物の検出精度を低下させる虞れがある。
【０００４】
このような縦縞ノイズや横縞ノイズのような縞状ノイズによる問題を解決する方法として、例えば特許文献１に記載されたような縞状ノイズの影響を軽減するための探査装置が提案されている。この探査装置は、受信強度情報と反射時間情報を持つ受信信号データについてフーリエ変換を用いて受信強度−周波数領域へのデータ変換を行って周波数解析し、ノイズ成分の周波数帯域を特定してフィルタリング処理し、ノイズ成分を除去するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２８９３０１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された探査装置のように、フーリエ変換による周波数解析を用いた場合、反射時間軸方向に周波数解析すると反射時間情報が失われてしまい、以下のような問題点がある。即ち、埋設物からの反射信号は受信強度が微小であるため、受信信号に埋設物からの反射信号が含まれていたとしても周波数解析時にはほとんどわからないレベルにある。このため、ノイズ成分と所望の反射信号成分の切り分けが難しく、ノイズ成分の周波数帯域の特定が難しく熟練者による解析が必要である。また、特許文献１では、所望の反射信号成分を５０ＭＨｚ〜２００ＭＨｚとして帯域通過フィルタを設計してノイズ成分を除去するようにしているが、例えば、地中レーダ装置の特性から、地表面の状況（凹凸具合）や媒質の違い（誘電率の違い）、或いは埋設物の深度等により、所望の反射信号の周波数成分やノイズの周波数成分が異なり、確実にノイズ成分を除去できるとは限らない。
【０００７】
本発明は上記問題点に着目してなされたもので、受信信号に含まれる縞状ノイズ成分の除去処理が容易な埋設物探査装置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】
【０００８】
このため、本発明の埋設物探査装置は、媒質の表面を移動しながら電磁波を前記媒質中に放射してその反射波を受信する電磁波送受信手段と、前記受信信号データに基づいて、受信強度に対する移動距離と電磁波の放射から受信までの経過時間を示す反射時間との関係を示す２次元画像データを生成する画像データ生成手段と、生成した前記２次元画像データについて、時間情報と関連させた時間−周波数データを算出する時間−周波数データ算出手段と、前記２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分特定のために算出した前記時間−周波数データに基づいてフィルタリング処理を行って前記２次元画像データについて縞状ノイズ成分の除去処理を行う縞状ノイズ除去処理手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
かかる構成では、電磁波送受信手段で、媒質の表面を移動しながら電磁波を媒質中に放射してその反射波を受信して受信信号データを収集する。画像データ生成手段は、電磁波送受信手段によって収集した受信信号データに基づいて、受信強度に対する移動距離と電磁波の放射から受信までの経過時間を示す反射時間との関係を示す２次元画像データを生成する。時間−周波数データ算出手段は、例えばウェーブレット変換を用いて、生成した２次元画像データについて時間−周波数領域への変換を行い時間情報と関連させた時間−周波数データを算出する。縞状ノイズ除去処理手段は、２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分特定のために算出した時間−周波数データに基づいてフィルタリング処理を行って２次元画像データについて縞状ノイズ成分の除去処理を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の埋設物探査装置によれば、媒質中に電磁波を放射して収集した受信信号データから生成した２次元画像データについて時間情報と関連させた時間−周波数データを算出し、この時間−周波数データから２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分を特定してフィルタリング処理を行って２次元画像データから縞状ノイズ成分を除去する構成としたので、２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分と埋設物からの反射波の周波数成分の識別が容易となり、容易に縞状ノイズの周波数成分を特定できるため、縞状ノイズ成分の除去処理が容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る埋設物探査装置の第１実施形態である地中レーダ装置の構成図。
【図２】同上実施形態のデータ処理動作のフローチャート。
【図３】図２の縞状ノイズ成分除去処理工程のフローチャート。
【図４】送受信部で収集される２次元画像を説明する概略図。
【図５】縦縞ノイズ除去工程で選択する反射時間軸方向の１次元画像データの例を示す図。
【図６】図５で選択した１次元画像データのウェーブレット変換を用いた解析結果を示す図。
【図７】横縞ノイズ除去工程で選択する移動距離軸方向の１次元画像データの例を示す図。
【図８】図７で選択した１次元画像データのウェーブレット変換を用いた解析結果を示す図。
【図９】原画像と第１実施形態のデータ処理後の画像の比較図。
【図１０】本発明の第２実施形態による縞状ノイズ成分除去処理工程のフローチャート。
【図１１】第２実施形態のデータ処理後の画像を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明に係る埋設物探査装置の第１実施形態である地中レーダ装置の構成図を示す。
【００１３】
図１において、地中レーダ装置１は、筐体２内に電磁波を送受信して受信信号データを収集する電磁波送受信部としての送受信部１０と、送受信部１０の収集した受信信号データを解析するデータ解析部２０とを備えて構成される。この地中レーダ装置１を、例えば台車に載置して一方向に移動させながら電磁波を媒質として例えば土壌表面に向けて放射し、その反射波を受信して送受信部１０により受信信号データを収集し、受信信号データをデータ解析部２０で解析し、土壌内の埋設物を探査する。尚、地中レーダ装置１に直接車輪を取付けて移動可能な構成としてもよい。
【００１４】
前記送受信部１０は、送信器１１と、受信器１２と、信号強度変調部１３と、制御部１４と、を備える。前記送信器１１は、例えばチャープ波等のパルス状の電磁波を送信アンテナ１１ａから媒質として例えば土壌表面に向けて放射する。前記受信器１２は、地中から反射した埋設物３からの反射波を受信アンテナ１２ａで受信する。前記信号強度変調部１３は、電磁波の送信から受信までの経過時間を示す反射時間が長くなる（即ち、深度が深くなる）につれて受信信号強度が減衰するのを補正するもので、例えば電磁波の送信タイミングに同期して反射時間の増加に伴い受信器１２の増幅率を所定の変化率で自動的に高くして受信信号の振幅を増大補正して必要な信号強度を確保する。前記制御部１４は、送受信部１０の動作を制御するもので、送信器１１の電磁波送信タイミングや信号強度変調部１３による受信信号増幅率変化タイミング等を制御する。また、制御部１４は、受信器１２から入力する振幅補正後の受信信号に対して、例えば波形のスムーシング等の雑音除去処理やＡ／Ｄ変換処理等の前置処理を施し、ディジタル信号としてデータ解析部２０へ出力する。
【００１５】
前記データ解析部２０は、メモリ２２を含むデータ処理部２１と、入力部２３と、表示部２４と、ハードディスク２５と、を備え、送受信部１０から送信される受信信号データを解析して縞状ノイズ成分の除去処理を行い、受信強度に対する移動距離ｘ（図１中のｘ軸方向）を横軸、前記反射時間ｔ（図１中のｔ軸方向）を縦軸とした２次元画像を表示部２４に表示するもので、例えばパーソナルコンピュータである。前記データ処理部２１は、送受信部１０から送信される受信信号データに基づいて、受信強度に対する移動距離ｘと反射時間ｔとの関係を示す２次元画像データを生成してメモリ２２に格納し、生成した２次元画像データについて例えばウェーブレット変換を用いて時間-周波数領域への変換を行うことにより時間情報と関連させた時間−周波数データを算出し、２次元画像データに含まれる縞状ノイズの周波数成分特定のために算出した前記時間−周波数データに基づいてフィルタリング処理を行って２次元画像データについて縞状ノイズ成分の除去処理を行う。尚、時間情報と関連させた時間−周波数データとは、時間情報を持った信号周波数データを意味する。従って、データ処理部２１が、画像データ生成手段、時間−周波数データ算出手段及び縞状ノイズ除去手段の機能を備える。前記入力部２３は、データ処理部２１に対する外部からの指示を入力するもので、例えばキーボード等である。前記表示部２４は、データ処理部２１における各処理段階での画像データや出力結果等を表示するもので、例えば液晶ディスプレイ等である。前記ハードディスク２５は、各処理段階での画像データや出力結果等を保管格納するもので、例えば磁気ディスク等である。
【００１６】
次に、図２及び図３のフローチャートを参照してデータ処理部２１のデータ処理動作を説明する。
図２は、本実施形態の全体的処理工程の概略を示すフローチャートである。
ステップ１（図中、Ｓ１で示し以下同様とする）では、前述したように送受信部１０で収集しディジタル化された受信信号データを取得し、受信強度に対する２次元画像データを生成し、メモリ２２に格納する。２次元画像データは、所定のサンプリング間隔でサンプリングされた多数の移動距離ｘと反射時間ｔの関係を示す２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）として格納される。尚、２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）は、図４に示すように移動距離ｘを横軸、反射時間ｔを縦軸として表示部２４に表示されるものである。この２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）には、地表面からの強い反射波等に起因する横縞ノイズ成分や、地表面の凹凸等による地表面とのカップリングによるアンテナ感度の増減等に起因する縦縞ノイズ成分が存在している。
【００１７】
ステップ２では、ステップ１で生成した２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）について、図３に示す縞状ノイズの除去処理を実行する。
【００１８】
ステップ３では、ステップ２で得られる縞状ノイズの除去された２次元画像データについて、ランダムノイズ除去のための平均化処理を実行する。平均化処理は、従来周知の処理手法であり、例えば予め設定した数の２次元画像データの反射時間ｔ毎の信号強度を加算平均処理する。
【００１９】
ステップ４では、平均化処理後のデータの信号強度（振幅）について、反射時間ｔ軸方向にレベル調整する。これにより、画像のコントラストが調整されて表示部２４で表示される画像の視認性を向上させることができる。
【００２０】
図３は、図２のステップ２の縞状ノイズの除去処理動作を示すフローチャートである。
本実施形態は、縞状ノイズとして縦縞ノイズと横縞ノイズの両方の除去処理を含むものである。ステップ１１〜１５に、縦縞ノイズの除去処理手順を示す。
【００２１】
ステップ１１で、図４における縦方向の反射時間ｔ方向１次元画像データｆ（ｔ）を任意に選択する。
【００２２】
ステップ１２では、選択した１次元画像データｆ（ｔ）について、１次元ウェーブレット解析により、縦縞ノイズの周波数成分を算出する。具体的には、選択した１次元画像データｆ（ｔ）について、１次元ウェーブレット変換を用い、数１に示す（１）式のウェーブレット変換式により時間−周波数領域への変換を行って時間−周波数データを算出することにより、縦縞ノイズの周波数成分を算出する。
【００２３】
【数１】
2011247844.tif 000003
ここで、Ｗは変換結果、Ψは母関数、＊は複素共役を表す。また、ａはスケールパラメータ、ｂはシフトパラメータと呼び、１／（ａ）1/2はウェーブレットのエネルギーを規格化するものである。ａとｂによりつくられる基底関数を核関数とする積分変換がウェーブレット変換である。
【００２４】
ステップ１３では、２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）について、全ての反射時間ｔ方向の１次元画像データｆ（ｔ）の解析が完了したか否かを判定し、判定がＮＯであればステップＳ１１で別の１次元画像データｆ（ｔ）を選択してＳ１２の動作を行う。全データの解析が完了して判定がＹＥＳになれば、ステップ１４に進む。
【００２５】
ステップ１４では、ノイズ成分を抽出する第１フィルタリング処理を実行する。これは、ステップ１３で算出した信号周波数データから縦縞ノイズ成分を抽出するためのカットオフ角周波数ωcを特定し、特定したカットオフ角周波数ωcにより数２の（２）式を用いてガウシアンパラメータσを計算し、縦縞ノイズ成分を通過させる数３の（３）式で表される周波数特性Ｈ（ｚ）を有するフィルタを設計し、そのフィルタを用いて縦縞ノイズ成分を抽出する。
【００２６】
【数２】
2011247844.tif 000004
【００２７】
【数３】
2011247844.tif 000005
ここで、Δはサンプリング周期、ｎは時点（時間インデックス）を示す。
【００２８】
ステップ１５では、元の２次元画像データから抽出した縦縞ノイズ成分を除去する第２フィルタリング処理を実行する。これは、２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）から抽出した縦縞ノイズ成分を引く処理を行う。このフィルタリング処理は、元の２次元画像データを原信号としてＵ（ｚ）とし、フィルタリング処理後の信号をＹ（ｚ）とすると、下記の式で表される。
Ｙ（ｚ）＝{１−Ｈ（ｚ）}Ｕ（ｚ）
＝Ｕ（ｚ）−Ｈ（ｚ）・Ｕ（ｚ）        ・・・  （４）
ここで、Ｈ（ｚ）・Ｕ（ｚ）が縦縞ノイズ成分を示している。
【００２９】
ステップ１６では、ステップ１５で得られた信号Ｙ（ｚ）に対して、図４における横方向の移動距離ｘ方向１次元画像データｆ（ｘ）を任意に選択して横縞ノイズの除去処理を実行する。この横縞ノイズ除去処理は、ウェーブレット解析に用いる１次元画像データを、ｆ（ｔ）からｆ（ｘ）に置き換え、縦縞ノイズ除去処理と同様の式を用いてウェーブレット解析により、時間−周波数データを算出すればよい。
【００３０】
図５〜図８に、ウェーブレット解析の一例を示す。図５は、原画像に対して縦縞ノイズの周波数成分を特定するための１次元画像データｆ（ｔ）の選択例を示し、図６（ａ）〜（ｃ）は、図５の３つの１次元画像データｆ１（ｔ）〜ｆ３（ｔ）のウェーブレット解析結果をそれぞれ示したものである。尚、図５の右側の図は左側の円内を拡大した図である。図７は、原画像に対して横縞ノイズの周波数成分を特定するための１次元画像データｆ（ｘ）の選択例を示し、図８（ａ）〜（ｃ）は、図７の３つの１次元画像データｆ１（ｘ）〜ｆ３（ｘ）のウェーブレット解析結果をそれぞれ示したものである。尚、図５及び図７は、深い位置の反射波を視認し易くするためにコントラストを強く調整した画像である。また、図６及び図８において、右側のスケールは強度を示し、図中の色が薄い部分程、受信信号強度が強い。図８の縦軸は波数である。
【００３１】
図６から、反射波の位置により反射波の反応が移動しているが、周波数帯域が１５０〜２００ＭＨｚ付近で一定しており、縦縞ノイズ成分が１００ＭＨｚ以下に存在していると見なすことができる。また、図８において、１次元画像データｆ１（ｘ）の解析結果を示す（ａ）から、０．５（１／ｍ）付近に強い反応が広く見られ、１次元画像データｆ２（ｘ）の解析結果を示す（ｂ）から、反射波が１〜２（１／ｍ）に強く出現することが分かり、１次元画像データｆ３（ｘ）の解析結果を示す（ｃ）から、０．５（１／ｍ）付近での反応が見られない。従って、０．５（１／ｍ）付近の強い反応が地表面反射波の成分と見なすことができる。これら解析結果から、縦縞ノイズ成分及び横縞ノイズ成分を抽出するためのカットオフ周波数角ωcを特定することができる（例えば、図６及び図８の解析結果からは、縦縞ノイズ成分を抽出するためのカットオフ周波数角は１００ＭＨｚ、横縞ノイズ成分を抽出するためのカットオフ周波数角は０．５（１／ｍ）と特定する）。
【００３２】
図９に、本実施形態のデータ処理を適用して生成された２次元画像の例を、データ処理前の原画像と共に示す。図９（ａ）の原画像に見られる縦縞及び横縞ノイズは、同図（ｂ）の除去処理後の画像では存在していないことがわかる。
【００３３】
本実施形態のデータ処理を適用すれば、縞状ノイズ成分の除去処理が容易になると共に、図９に示すように縞状ノイズ成分のない生成画像により埋設物からの反射波（図中の三日月状の部分）の視認性が向上する。
【００３４】
上記実施形態では、縞状ノイズ成分をフィルタリング処理で抽出し、原信号から抽出したノイズ成分を除去するフィルタリング処理を行うことにより、縞状ノイズを除去した画像データを生成したが、図１０に示すように、原信号から所望の反射信号成分を直接抽出することにより最終の画像データを生成してもよい。
【００３５】
図１０は、本発明の第２実施形態によるデータ処理部によるノイズ除去処理動作のフローチャートである。尚、第２実施形態は、縞状ノイズの除去処理動作が第１実施形態と異なるだけであり、ハードウエア構成及びその他のデータ処理動作に関しては第１実施形態と同じであるので、これらの説明はここでは省略する。
【００３６】
以下に、図１０のフローチャートを参照しながら第２実施形態の縞状ノイズ成分の除去処理動作を説明する。
ステップ２１では、第１実施形態と同様にして送受信部１０で収集しメモリ２２に格納した２次元画像データから、例えば、縦方向の反射時間ｔ方向１次元画像データｆ（ｔ）を任意に選択する。尚、任意に選択する１次元画像データは、横方向の移動距離ｘ方向１次元画像データｆ（ｘ）であってもよい。
【００３７】
ステップ２２では、選択した１次元画像データｆ（ｔ）について、１次元ウェーブレット解析により、所望の反射信号の周波数成分を算出する。この処理は、第１実施形態と同様に、選択した１次元画像データｆ（ｔ）について、１次元ウェーブレット変換を用い、時間−周波数領域への変換を行って時間−周波数データを算出することにより、所望の反射信号の周波数成分を算出する
【００３８】
ステップ２３では、２次元画像データｆ（ｘ、ｔ）の全ての反射時間ｔ方向の１次元画像データｆ（ｔ）の解析が完了した否かを判定し、全ての反射時間ｔ方向の１次元画像データｆ（ｔ）の解析が完了するまでステップ２２の動作を繰返し、完了したらステップ２４に進む。
【００３９】
ステップ２４では、ステップ１４と同様に、ステップ２３で算出した時間−周波数データから所望の反射信号成分を抽出するための周波数領域を特定して所望の反射信号成分を抽出するフィルタを設計し、そのフィルタを用いて所望の反射信号成分を抽出するフィルタリング処理を実行する。
【００４０】
このように、原画像から所望の反射信号成分を直接抽出するデータ処理を適用して生成された２次元画像の例を図１１に示す。図９の（ｂ）と図１１と比較しても明らかなように、両者の画像にはほとんど違いがなく、縞状ノイズを適切に除去できる。
【００４１】
尚、上記第１実施形態では、縞状ノイズ成分除去処理として、縦縞ノイズと横縞ノイズの両成分の除去処理を行ったが、縦縞ノイズ成分と横縞ノイズ成分のいずれか一方についてだけ除去処理を行うものでもよい。
【００４２】
また、第１実施形態のノイズ成分の抽出に用いるフィルタとして、本実施形態で述べた（３）式で示すフィルタに代えて直線位相を持つＦＩＲ型フィルタを使用することもできる。
【００４３】
また、本実施形態では、時間情報と関連させた時間−周波数データを算出するのにウェーブレット変換を用いたが、短時間フーリエ変換を用いて時間−周波数データを算出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１    地中レーダ装置
３    埋設物
１０    送受信部
１１    送信器
１１ａ    送信アンテナ
１２    受信器
１２ａ    受信アンテナ
１４    制御部
２０    データ解析部
２１    データ処理部
２２    メモリ
２３    入力部
２４    表示部
【図１】
2011247844.tif 000006
【図２】
2011247844.tif 000007
【図３】
2011247844.tif 000008
【図４】
2011247844.tif 000009
【図５】
2011247844.tif 000010
【図６】
2011247844.tif 000011
【図７】
2011247844.tif 000012
【図８】
2011247844.tif 000013
【図９】
2011247844.tif 000014
【図１０】
2011247844.tif 000015
【図１１】
2011247844.tif 000016