(57)【要約】【課題】異物領域の補正の精度を向上する読取装置を提供する。【解決手段】読取位置に対応する基準白色部を光学的に読み取り、基準白色部の輝度値分布を取得する。その輝度値分布から、異物領域を特定し、異物領域に隣接する画素の輝度値に基づいて、異物領域を拡大するように補正する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を光学的に読み取る読取装置であって、
読取位置に対応する基準白色部を光学的に読み取り、前記基準白色部の輝度値分布を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記輝度値分布から、異物領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記異物領域に隣接する画素の輝度値に基づいて、前記異物領域を拡大するように補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする読取装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記異物領域に隣接する画素の輝度値と、前記異物領域の画素の輝度値との差に基づいて、前記異物領域を拡大するように補正することを特徴とする請求項１に記載の読取装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記差から、前記異物領域に隣接する画素にさらに隣接する画素の輝度値を算出する算出手段、をさらに備え、
前記補正手段は、前記算出手段により算出された結果が所定の基準値より小さい場合に、前記異物領域を１画素分、拡大するように補正する、ことを特徴とする請求項２に記載の読取装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記算出手段により算出された結果が所定の基準値以上となるまで、前記異物領域を１画素ずつ拡大するように補正することを特徴とする請求項３に記載の読取装置。
【請求項５】
前記取得手段により取得された前記輝度値分布から、前記基準白色部の汚れ量を検出する検出手段、をさらに備え、
前記特定手段は、前記検出手段により検出された前記基準白色部の汚れ量に基づいて、前記異物領域を特定する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の読取装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記検出手段により検出された前記汚れ量が大きい程、前記異物領域を狭く特定することを特徴とする請求項５に記載の読取装置。
【請求項７】
前記基準白色部はプラテンローラであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の読取装置。
【請求項８】
画像を光学的に読み取る読取装置であって、
読取位置に対応する基準白色部を光学的に読み取り、読取位置に対応する輝度値分布を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記輝度値分布から、異物領域を特定する特定手段と、
前記取得手段により取得された前記輝度値分布から、前記基準白色部の汚れ量を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記汚れ量に対応づけられた前記異物領域の補正量分、前記特定手段により特定された前記異物領域を拡大するように補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする読取装置。
【請求項９】
前記汚れ量と、前記異物領域の補正量とが対応づけられたテーブル、をさらに備え、
前記補正手段は、前記テーブルを参照し、前記検出手段により検出された前記汚れ量に対応づけられた前記異物領域の補正量分、前記特定手段により特定された前記異物領域を拡大するように補正する、ことを特徴とする請求項８に記載の読取装置。
【請求項１０】
画像を光学的に読み取る読取装置において実行される補正方法であって、
前記読取装置の取得手段が、読取位置に対応する基準白色部を光学的に読み取り、前記基準白色部の輝度値分布を取得する取得工程と、
前記読取装置の特定手段が、前記取得工程において取得された前記輝度値分布から、異物領域を特定する特定工程と、
前記読取装置の補正手段が、前記特定工程において特定された前記異物領域に隣接する画素の輝度値に基づいて、前記異物領域を拡大するように補正する補正工程と、
を有することを特徴とする補正方法。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の読取装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を光学的に読み取る読取装置、補正方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ファクシミリや複写機、ファクシミリを有する複合複写機に、ＡＤＦ（ＡｕｔｏＤｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｅｅｄｅｒ）という自動原稿搬送装置を有する場合がある。ＡＤＦとは、原稿を自動的に搬送する装置である。ユーザが原稿を原稿台に１枚または複数枚の原稿束を載置してから読み取りを開始すると、原稿束を１枚ずつの原稿に分離して搬送を行う。そして、流し読み位置にあるガラス上の所定位置で原稿の読取面に光を照射し、その反射光を光電変換して電気信号（輝度値）に変換することによって画像読取を行う。
【０００３】
ＡＤＦを用いて画像読取を行う場合、流し読み位置のガラス上に紙粉などのゴミ（異物）が付着していた場合、ゴミが光路を塞いでしまう。そのため、読取画像では、ゴミがある主走査位置において副走査方向に伸びた黒いスジが現れてしまう。そのような問題を防ぐために、ゴミ検知処理（特許文献１）やゴミ回避処理（特許文献２）が知られている。特許文献１では、汚れの検知レベルを変更することが記載されている。また、特許文献２では、流し読み位置をずらしながらゴミ検知を行いゴミのない流し読み位置を探すことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１７６５４２号公報
【特許文献２】特開２００２−１８５７２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ゴミが検知されなかった領域と、ゴミの検知領域との間の境界付近にはゴミが分布する領域があるため、特許文献１のゴミ検知処理ではゴミの検知領域を正確に検出できない場合があった。
【０００６】
本発明の目的は、このような従来の問題点を解決することにある。上記の点に鑑み、本発明は、異物領域の補正の精度を向上する読取装置、補正方法及びプログラ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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に係る読取装置は、画像を光学的に読み取る読取装置であって、読取位置に対応する基準白色部を光学的に読み取り、前記基準白色部の輝度値分布を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記輝度値分布から、異物領域を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された前記異物領域に隣接する画素の輝度値に基づいて、前記異物領域を拡大するように補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、異物領域の補正の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像形成装置の外観を示す図である。
【図２】自動搬送装置の断面図である。
【図３】画像読取装置の内部構成を示すブロック図である。
【図４】異物領域補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】異物領域の補正方法を説明する図である。
【図６】図４の処理の一例を示す図である。
【図７】汚れ量と補正量とを対応付けたテーブルを示す図である。
【図８】異物領域補正処理の他の手順を示すフローチャートである。
【図９】図７に示すテーブルに基づく異物領域の補正を説明する図である。
【図１０】図７に示すテーブルに基づく異物領域の補正を説明する他の図である。
【図１１】図７に示すテーブルに基づく異物領域の補正を説明する他の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。
【００１１】
［実施形態１］
図１は、画像形成装置の外観を示す図である。画像形成装置２は、原稿台に置かれた原稿を光学的に読み取る画像読取装置１を備えている。画像形成装置２は、画像読取装置１により画像を読み取って生成された画像データや、画像形成装置２に通信可能に接続されたＰＣ等の外部の端末装置から送られた画像データに基づいて画像形成を行う。画像形成として、例えば、画像形成装置２に備えられたカセット内のシート（記録媒体）や、手差しトレイに置かれたシート等に、上述の画像データに基づいて画像を印刷する。また、画像読取装置１により読み取って生成された画像データを端末装置に送信する。また、ユーザからの画像印刷や画像読取等の指示は、操作部３により受け付ける。画像読取装置１は、コンタクトガラス上に置かれた原稿を読み取る方式や、自動搬送装置４（ＡＤＦ）により画像読取位置まで原稿を搬送し、その位置で光学的に読み取る方式により、画像読取を実行する。
【００１２】
図２は、自動搬送装置４の断面図である。ユーザは、画像読取の対象の原稿を原稿トレイ１１１に置く。ユーザが画像読取の開始を操作部３を介して指示すると、ピックアップローラ１１２を回転させながら下降させ、分離ローラ１１３と分離パッド１１４とで、原稿を１枚ずつ分離して内部に送り出す。給紙ローラ１１５〜１１７は、画像読取位置まで原稿を搬送する。原稿が画像読取位置である流し読みガラス１０２上を通過する時に、流し読みガラス１０２の下側から光を照射し、その反射光をセンサにより受信することで画像読取を実行する。排紙・反転ローラ１１８は、原稿の両面を読み取る場合には、原稿を反転させて、再度、原稿読取位置まで搬送する。画像読取の終了した原稿は、排紙トレイ１１９に排出される。画像読取位置に対応する流し読みガラス１０２上にゴミや汚れ等の異物が付着している場合には、画像データに黒いスジが現れてしまう。従って、それを防ぐために、画像読取装置１は、異物の領域を検出して、その領域に対応する画像データを補正する。
【００１３】
図３は、画像読取装置１の内部構成を示すブロック図である。画像読取装置１は、ＣＰＵ１１と、パネル操作部１２と、ＲＯＭ１３と、不揮発性メモリ１４と、通信Ｉ／Ｆ１５と、ＲＡＭ１６と、画像読取部１７と、汚れ検出部１８と、異物検出部１９と、異物領域補正部２０を有する。ＣＰＵ１１は、画像読取装置１全体を統括的に制御する。
【００１４】
パネル操作部１２は、ユーザによる各種設定や画像読取指示を受付ける。ＲＯＭ１３は、画像読取装置１を動作させるためのファームウェアや、ファームウェアを制御するためのブートプログラム等を記憶する。それらのプログラムは、ＣＰＵ１１によりＲＡＭ１６に読み出されて実行され、各実施形態の動作を実現する。不揮発性メモリ１４は、ユーザによりパネル操作部１２を介して設定された各種設定データを記憶する。通信Ｉ／Ｆ１５は、外部の端末装置との間の通信を可能にする。例えば、画像読取装置１により読み取られた画像データは、通信Ｉ／Ｆ１５を介して端末装置に送信される。ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１１の作業領域及び各種データの一時記憶領域として用いられる。
【００１５】
画像読取部１７は、流し読みガラス１０２上を通過する原稿に対して光を照射し、センサにより受光した反射光を輝度値に変換することにより、センサからの読取信号をデジタル画像データに変換する。汚れ検出部１８は、画像読取位置の上方にあるプラテンローラ上の画像読取領域（読取ライン）に沿った輝度値分布を取得する。本実施形態では、プラテンローラは、記録媒体の搬送方向に交差する方向に画像読取領域が位置するように、画像読取装置１に構成されている。そして、画像読取領域に渡る画素数に基づきプラテンローラの輝度値の平均値を算出し、プラテンに全く汚れがない状態を示すプラテン基準値（例えば、階調値２５５）との差をプラテンローラの汚れ量として算出する。画像読取装置１では、プラテンローラは、シェーディング補正の際の基準白色を定める基準白板部（基準白色部）としても用いられる。
【００１６】
異物検出部１９は、まず、汚れ検出部１８により取得されたプラテンローラの輝度値及び汚れ量と、不揮発性メモリ１４に予め記憶されている異物基準閾値とから、異物判定用閾値を求める。異物判定用閾値は、式（１）により算出される。
【００１７】
異物判定用閾値＝異物基準閾値×（プラテンローラの輝度値−汚れ量）÷プラテンローラの輝度値  ・・・（１）
例えば、汚れ検出部１８により取得されたプラテンローラの輝度値（上述の平均値）を２５０、プラテンローラの汚れ量としての輝度値を３０、異物基準閾値としての輝度値を２００とすると、異物判定閾値としての輝度値は、２００×（２５０−３０）÷２５０＝１７６と算出される。つまり、もともと決定されていた異物基準閾値を式（１）を用いて、より低く算出する。その結果、プラテンローラの汚れの程度が大きい程、異物基準閾値は、より低く補正される。そのような異物基準閾値の補正を行うことにより、プラテンローラの汚れの程度が大きくても、プラテンローラの汚れと異物領域との識別精度を向上することができる。
【００１８】
異物検出部１９は、画像読取部１７により読み取られた各画素の輝度値について、異物判定閾値より小さい輝度値の画素を異物が存在する異物領域として検出する。異物領域補正部２０は、異物検出部１９により検出された異物領域の隣接画素の輝度値に基づいて、異物領域を拡大方向に補正する。上述したように、プラテンローラの汚れの程度が大きい程、異物基準閾値を低く補正される。その結果、プラテンローラの汚れと異物領域との識別精度は向上するが、異物領域そのものの検出精度は低下することになる。従って、本実施形態においては、異物領域を拡大方向に補正することにより、異物領域の識別性と検出精度とを向上することができる。
【００１９】
図４は、異物領域補正処理の手順を示すフローチャートである。図４に示す各処理は、例えば、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することで実現される。Ｓ４０１において、まず、パネル操作部１２は、ユーザからの画像読取指示を受付ける。そして、ＣＰＵ１１は、原稿トレイ１１１からの給紙を開始する前に、プラテンローラの輝度値を読み取り、上述の式（１）に従って、異物判定用閾値を算出する。
【００２０】
次に、Ｓ４０２において、画像読取領域内の画素のうち、異物判定用閾値以下の連続した領域を初期の異物領域と特定する。以下、画像読取領域において、異物領域がＮ個存在する場合には、各異物領域を対象としてＳ４０３〜Ｓ４１１の処理を繰り返す。例えば、異物領域の個数を表わす変数をｎ＝０としてＳ４０３以降の処理を行い、Ｓ４１０で変数ｎをインクリメントし、Ｓ４１１でｎ＝Ｎであるか否かを判定し、ｎ＝Ｎでないと判定された場合には、Ｓ４０３以降の処理を繰り返す。一方、ｎ＝Ｎであると判定された場合には、図４の処理を終了する。
【００２１】
図５は、異物領域の補正方法を説明する図である。図５（ａ）に示すように、異物判定用閾値を下回る画素領域が初期異物領域としてＳ４０２で判定される。図５（ａ）では、異物判定用閾値２００を下回る画素ａ〜ｃの領域が初期異物領域として判定されている。ここで、異物領域内の画素のうち、最も端に位置する画素ａ及びｃを端部画素という。そして、異物領域外の画素のうち、端部画素に隣接する画素ｄ及びｅを隣接画素という。以下では、画素ａ及びｃ（又は、画素ｄ及びｅ）のうちのいずれかを代表して拡大補正の動作を説明する。本実施形態では、異物領域補正部２０は、異物領域を拡大するように補正する。
【００２２】
図５（ｂ）は、図５（ａ）の初期異物領域が拡大補正された異物領域を示している。つまり、画素ａ〜ｃの初期異物領域が拡大補正され、画素ａ〜ｅが新たな異物領域とされている。その場合、画素ｄ及びｅが新たな端部画素として特定され、画素ｆ及びｇが新たな隣接画素として特定される。
【００２３】
Ｓ４０３において、端部画素の輝度値と隣接画素の輝度値との差（外部輝度値）が予め定められた基準値Ａ以上であるか否かが判定される。ここで、基準値Ａ以上であると判定された場合、Ｓ４０５に進み、基準値Ａ未満であると判定された場合、Ｓ４０４に進む。Ｓ４０４においては、以下の異物先端検出処理を行う。
【００２４】
外部輝度値が基準値Ａ未満であると判定された場合は、図５（ｃ）のパターンβのように、画素の輝度値が滑らかに変化していくパターンと予測される。Ｓ４０３で基準値Ａ未満であると判定された場合、Ｓ４０４では、端部画素を画素１つ分外側に更新して異物領域を拡大するように補正する。その後、再び、Ｓ４０３の処理を行う。図５（ｃ）のパターンβのように、画素の輝度値が滑らかに変化していく限り、Ｓ４０３及びＳ４０４の処理が行われ、端部画素が更新されていく。ここで、Ｓ４０３及びＳ４０４の処理が所定の回数、例えば、８回（８画素）繰り返した場合には、異物領域が決定できないと判定し、現在対象としている異物領域についての拡大補正処理は行わない。所定の回数行われた場合には、Ｓ４１０に進む。
【００２５】
Ｓ４０５において、外部輝度値が予め定められた基準値Ｂ以上であるか否かが判定される。ここで、基準値Ｂは、基準値Ａより大きい値である。基準値Ｂより大きいと判定された場合、Ｓ４０６に進み、基準値Ｂ未満であると判定された場合、Ｓ４０８に進む。Ｓ４０６においては、以下の異物領域更新処理を行う。
【００２６】
外部輝度値が基準値Ｂ以上であると判定された場合は、図５（ｃ）のパターンγのように、画素の輝度値が急峻に変化していくパターンと予測される。Ｓ４０６では、端部画素を画素１つ分外側に更新して異物領域を拡大するように補正する。そして、Ｓ４０７において、更新された端部画素に対して、Ｓ４０５で基準値Ｂ以上であると判定された外部輝度値を加算し、更新された端部画素からさらに外側の隣接画素の輝度値を予測する。Ｓ４０７では、その予測画素値がプラテン基準値よりも大きいか否かを判定する。ここで、プラテン基準値よりも大きいと判定された場合、現在、端部画素と特定された画素までを異物領域として特定し、Ｓ４１０に進む。一方、プラテン基準値以下であると判定された場合、再び、Ｓ４０５の処理を行う。ここで、Ｓ４０５〜Ｓ４０７の処理が所定の回数、例えば、８回（８画素）繰り返した場合には、異物領域が決定できないと判定し、現在対象としている異物領域についての拡大補正処理は行わない。所定の回数行われた場合には、Ｓ４１０に進む。
【００２７】
Ｓ４０５で基準値Ｂ未満であると判定された場合、Ｓ４０８に進む。Ｓ４０８では、以下の異物領域予測処理を行う。外部輝度値が基準値Ｂ未満であると判定された場合は、図５（ｃ）のパターンαのように、画素の輝度値がある画素から滑らかに変化していくパターンと予測される。Ｓ４０８では、端部画素を画素１つ分外側に更新して異物領域を拡大するように補正する。そして、Ｓ４０９において、更新された端部画素に対して、Ｓ４０５で基準値Ｂ未満であると判定された外部輝度値を加算し、更新された端部画素からさらに外側の隣接画素の輝度値を予測する。Ｓ４０９では、その予測画素値がプラテン基準値よりも大きいか否かを判定する。ここで、プラテン基準値よりも大きいと判定された場合、現在、端部画素と特定された画素までを異物領域として特定し、Ｓ４１０に進む。一方、プラテン基準値以下であると判定された場合、再び、Ｓ４０８の処理を行う。ここで、Ｓ４０８〜Ｓ４０９の処理が所定の回数、例えば、８回（８画素）繰り返した場合には、異物領域が決定できないと判定し、現在対象としている異物領域についての拡大補正処理は行わない。所定の回数行われた場合には、Ｓ４１０に進む。
【００２８】
図６は、図４の処理の一例を示す図である。現在、画素ｃが端部画素、画素ｅが隣接画素として特定されているとする。Ｓ４０３で、画素ｃと画素ｅの画素値の差、即ち、外部輝度差が基準値Ａ未満であると判定されたとする。その場合、Ｓ４０４で、画素ｅを端部画素、画素ｆを隣接画素として新たに特定する。再び、Ｓ４０３の判定が行われた結果、基準値Ａ以上であると判定され、Ｓ４０５で基準値Ｂ以上であると判定されたとする。その場合、Ｓ４０６で、画素ｆを端部画素、画素ｇを隣接画素として新たに特定する。Ｓ４０７では、画素ｇの画素値に対して、画素ｆと画素ｇの画素値の差を加算して、予測画素値を算出する。その予測画素値が画素ｉのようにプラテン基準値より大きい場合には、画素ｆまでの領域を異物領域として特定して異物領域の拡大補正処理を終了する。一方、予測画素値がプラテン基準値以下である場合には、画素ｇを端部画素、画素ｈを隣接画素として新たに特定し、再び、Ｓ４０５の判定を行う。
【００２９】
Ｓ４０５で、画素ｇと画素ｈの画素値の差が基準値Ｂ未満であると判定された場合、Ｓ４０８の処理を行う。Ｓ４０８では、画素ｈの画素値に対して、画素ｇと画素ｈの画素値の差を加算して、予測画素値を算出する。その予測画素値がプラテン基準値より大きい場合には、画素ｇまでの領域を異物領域として特定して異物領域の拡大補正処理を終了する。一方、予測画素値がプラテン基準値以下である場合には、画素ｈを端部画素、画素ｈのさらに外側に隣接する画素を隣接画素として新たに特定し、再び、Ｓ４０５の判定を行う。
【００３０】
［実施形態２］
本実施形態では、図７に示すテーブルを用いて、異物領域の拡大補正を行う。以下、実施形態１と異なる点について説明する。
【００３１】
図７は、プラテンローラの汚れの程度と、異物領域の拡大補正の程度とを対応付けたテーブルを示す図である。汚れ検出部１８は、実施形態１と同様に、画像読取位置の上方にあるプラテンローラの輝度値を取得する。そして、画像読取領域に渡る画素数に基づきプラテンローラの輝度値の平均値を算出し、プラテンに全く汚れがない状態を示すプラテン基準値との輝度値の差をプラテンローラの汚れ量として算出する。さらに、本実施形態においては、算出された汚れ量（輝度値）を図７に示すように、２０以下と２１〜４０と４１以上との３つの範囲に分け、各範囲に応じた異物領域の補正量（画素数）を予め定めている。
【００３２】
図９〜図１１は、図７に示すテーブルに基づく異物領域の補正を説明する図である。図９では、プラテンローラの汚れ量は０であり、異物判定用閾値は２２０である。図７のテーブルを参照すると、汚れ量０に対応する異物領域の補正量は１画素である。従って、初期異物領域を１画素分外側に拡大補正する。
【００３３】
図１０では、プラテンローラの汚れ量は３０であり、異物判定用閾値１９５である。図１０のプラテンローラの汚れ量は図９より大きいので、図９の異物判定用閾値より低くなる。図７のテーブルを参照すると、汚れ量３０に対応する異物領域の補正量は２画素である。従って、初期異物領域を２画素分外側に拡大補正する。
【００３４】
図１１では、プラテンローラの汚れ量は４５であり、異物判定用閾値１９０である。図１１のプラテンローラの汚れ量は図１０より大きいので、図１０の異物判定用閾値より低くなる。図７のテーブルを参照すると、汚れ量４５に対応する異物領域の補正量は３画素である。従って、初期異物領域を３画素分外側に拡大補正する。
【００３５】
図８は、本実施形態における異物領域補正処理の手順を示すフローチャートである。図８に示す各処理は、例えば、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することで実現される。Ｓ８０１において、まず、パネル操作部１２は、ユーザからの画像読取指示を受付ける。そして、汚れ検出部１８は、画像読取位置の上方にあるプラテンローラの輝度値を取得する。Ｓ８０２において、汚れ検出部１８は、画像読取領域（読取ライン）に渡る画素数に基づきプラテンローラの輝度値の平均値を算出し、プラテンに全く汚れがない状態を示すプラテン基準値（例えば、階調値２５５）との差をプラテンローラの汚れ量として算出する。
【００３６】
Ｓ８０３において、ＣＰＵ１１は、上述の式（１）に従って、異物判定用閾値を算出する。そして、画像読取領域内の画素のうち、異物判定用閾値以下の連続した画素領域を初期異物領域として特定する。Ｓ８０４において、ＣＰＵ１１は、図７に示すテーブルを参照し、Ｓ８０２で算出した汚れ量に対応する補正量を取得する。そして、Ｓ８０５において、Ｓ８０３で特定された初期異物領域を、Ｓ８０４において取得された補正量分、外側に拡大補正する。Ｓ８０５での拡大補正は、初期異物領域の画像読取領域（画像読取ライン）に沿っての両方向に行っても良いし、所定の片側の方向のみ行うようにしても良い。
【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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