(57)【要約】【課題】幅が所定値以下の細線の除去を該細線の方向に関係なく高精度で且つ迅速に行うことのできる細線除去処理装置（方法）及びこれを備えた文字認識処理装置（方法）を提供すること。【解決手段】入力された画像に含まれた線分の方向を検出して（Ｓ９），その検出された上記線分の方向と直交する方向の該線分の幅を検出し（Ｓ１２），その検出された幅が予め定められた所定値以下である場合に（Ｓ１３のＹｅｓ側），上記線分の範囲を上記画像から除去する線分除去処理を施す（Ｓ１４）ように構成される。【選択図】図２
2008052468.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像に含まれた線分の方向を検出する線分方向検出手段と，
上記線分方向検出手段により検出された上記線分の方向と直交する方向の該線分の幅を検出する線分直交幅検出手段と，
上記線分直交幅検出手段により検出された幅が予め定められた所定値以下である上記線分の範囲を上記画像から除去する線分除去処理を施す線分除去手段と，
を備えてなることを特徴とする細線除去処理装置。
【請求項２】
上記線分直交幅検出手段が，上記線分方向検出手段により検出された上記線分の方向と直交する方向に該線分を走査することにより幅を検出するものである請求項１に記載の細線除去処理装置。
【請求項３】
上記線分除去手段が，上記線分除去処理後の上記画像にメディアンフィルタ処理を更に施すものである請求項１又は２のいずれかに記載の細線除去処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の細線除去処理装置と，上記細線除去処理装置から出力される画像に含まれた文字を認識する文字認識手段と，を備えてなる文字認識処理装置。
【請求項５】
入力された画像に含まれた線分の方向を検出し，その検出された上記線分の方向と直交する方向の該線分の幅を検出する線分直交幅検出工程と，
上記線分直交幅検出工程により検出された幅が予め定められた所定値以下である上記線分の範囲を上記画像から除去する線分除去処理を施す線分除去工程と，を備えてなることを特徴とする細線除去処理方法。
【請求項６】
上記線分直交幅検出工程が，上記線分の方向と直交する方向に該線分を走査することにより幅を検出するものである請求項５に記載の細線除去処理方法。
【請求項７】
上記線分除去工程が，上記線分除去処理後の上記画像にメディアンフィルタ処理を更に施す工程である請求項５又は６のいずれかに記載の細線除去処理方法。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれかに記載の細線除去処理方法と，上記細線除去処理方法によって出力される画像に含まれた文字を認識する文字認識工程と，を備えてなる文字認識処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，入力された画像に含まれた文字を認識する文字認識技術に関し，特に，上記画像に含まれた幅が所定値以下の細線（ノイズ）を除去する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から，画像を読み取るスキャナ装置などから入力された画像に含まれた文字を認識する文字認識技術が知られている。この文字認識技術では，如何に正確に文字を認識することができるかということが課題となっている。例えば，細線などのノイズが画像に含まれていると，その画像に含まれた文字を正確に認識することができず精度が低下することになる。そのため，画像に含まれたノイズを除去するための技術が従来から検討されている。
例えばメディアン（Ｍｅｄｉａｎ）フィルタや膨張・収縮フィルタなどを用いた各種のノイズ除去処理によってノイズを除去することが知られている。このメディアンフィルタや膨張・収縮フィルタなどを用いた各種のノイズ除去処理は，飛沫状の微小なノイズの除去には大きな効果があるが，例えば図４（ａ）に示すような文字「Ｈ」に，図４（ｂ）に示すようにノイズである細線Ｌ１が文字と連結している場合には，その細線Ｌ１を除去することはできない。
また，画像を水平方向又は垂直方向に走査して，該画像に含まれた線分の水平方向又は垂直方向の幅を検出し，その幅が所定値よりも小さい場合に，その線分を除去する手段がある（以下，「従来手法」という）。この従来手法によれば，図４（ｂ）に示した上記細線Ｌ１を除去することができる。
一方，特許文献１では，画像に含まれた文字の存在領域を複数の線分ごとに分割し，その線分の組み合わせを変更して信頼度の高い文字認識を行うことが提案されている。この手法によっても図４（ｂ）に示す上記細線Ｌ１を除く文字を認識することができる。
【特許文献１】特開２００２−２０３２０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで，図４（ｃ）に示すように，斜線の方向と直交する方向の幅が所定値以下であるが，水平方向及び垂直方向の幅が所定値よりも大きい範囲Ｒ１と，水平方向又は垂直方向の幅が所定値以下である範囲Ｒ２とを有する細線Ｌ２がノイズとして含まれている場合を考える。
この場合に，上記従来手法を適用すると，図４（ｄ）に示すように，上記細線Ｌ２のうち上記範囲Ｒ２は，水平方向又は垂直方向の幅が所定値以下であるため除去されるが，上記範囲Ｒ１は，水平方向及び垂直方向の幅が所定値よりも大きいため除去されず残存する。即ち，上記従来手法では，細線の方向によっては，該細線を除去することができない場合が生じるという問題がある。そのため，上記従来手法では，例えば文字認識処理において高い認識精度を得ることができない。
また，上記特許文献１の技術を適用すれば，図４（ｃ）に示す上記細線Ｌ２を除く文字を認識することが可能である。しかしながら，この手法では，画像に含まれた線分を多数の線分に分割し，その多数の線分の全ての組み合わせを生成するという長い時間を要する処理が実行されるため，文字認識処理による認識結果を迅速に得ることができないという問題となる。そのため，例えば生産ラインを流れる部材のロット番号などを文字認識処理によって順次読み取るシステムへの上記特許文献１の技術の適用は現実的ではない。
従って，本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，幅が所定値以下の細線の除去を該細線の方向に関係なく高精度で且つ迅速に行うことのできる細線除去処理装置（方法）及びこれを備えた文字認識処理装置（方法）を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するために本発明は，入力された画像に含まれた線分の方向を検出して，その検出された上記線分の方向と直交する方向の該線分の幅を検出し，その検出された幅が予め定められた所定値以下である上記線分の範囲を上記画像から除去する線分除去処理を施すことを特徴とする細線除去処理装置又は細線除去処理方法として構成される。
このように構成された本発明によれば，幅が上記所定値以下である上記線分の範囲の除去を，該線分の方向（角度）に関係なく高精度で行うことができる。例えば，図４（ｄ）に示すように上記従来手法では除去しきれなかった上記細線Ｌ２の範囲Ｒ１をも除去することが可能である（図４（ｅ）参照）。また，上記特許文献１の手法で実行される処理，例えば上記線分を多数の線分に分割する処理や，その多数の線分の全ての組み合わせを生成する処理などの煩雑な処理に比べて簡素化された処理で，幅が上記所定値以下である上記線分の範囲の除去を迅速に行うことができる。
【０００５】
具体的には，上記線分の方向と直交する方向に上記線分を走査することにより，該線分の幅を検出することが可能である。
さらに，上記線分除去処理後の上記画像にメディアンフィルタ処理を施すことが望ましい。これにより，上記線分除去処理で除去しきれなかったノイズの除去効果を期待することができる（図４（ｆ）参照）。
【０００６】
上記細線除去処理装置は，該細線除去処理装置から出力される画像に含まれた文字を認識する文字認識処理装置に好適である。なお，同様に上記細線除去処理方法は，該細線除去処理方法によって出力される画像に含まれた文字を認識する文字認識処理方法に好適である。
このように構成された上記文字認識処理装置や上記文字認識処理方法では，上記細線除去処理装置や上記細線除去処理方法によって幅が上記所定値以下である上記線分の範囲（細線，ノイズ）が除去された画像に基づいて高精度の文字認識を行うことができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば，幅が上記所定値以下である上記線分の範囲の除去を，該線分の方向（角度）に関係なく高精度で行うことができる。例えば，図４（ｄ）に示すように上記従来手法では除去しきれなかった上記細線Ｌ２の範囲Ｒ１をも除去することが可能である（図４（ｅ）参照）。また，上記特許文献１の手法で実行される処理，例えば上記線分を多数の線分に分割する処理や，その多数の線分の全ての組み合わせを生成する処理などの煩雑な処理に比べて簡素化された処理で，幅が上記所定値以下である上記線分の範囲の除去を迅速に行うことができる。
また，上記細線除去処理装置（方法）は，画像に含まれた文字を認識する文字認識処理装置（方法）に好適であって，該文字認識処理装置（方法）では，幅が上記所定値以下である上記線分の範囲が除去された画像に基づいて高精度の文字認識を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態に係る文字認識処理装置Ｘの適用例を示すブロック図，図２は上記文字認識処理装置Ｘで実行される文字認識処理の手順の一例を説明するためのフローチャート，図３及び図４はノイズ除去処理を説明するための図である。
まず，本発明の実施の形態に係る文字認識処理装置Ｘの適用例について説明する。本発明の実施の形態に係る文字認識処理装置Ｘは，例えば以下のように構成された生産ラインに適用可能である。
図１に示すように，金属材料などで成形されたビレット１０の生産ラインでは，該ビレット１０各々が順にベルトコンベアなどの搬送台１１上を流れて，画像を読み取るＣＣＤカメラ１２の位置に達する。このビレット１０の端面には，予めロット番号や型番などの文字がマーキング装置（不図示）によって印字されている。ここで，上記マーキング装置（不図示）で印字される文字は全て，大きさが高さ３０ｍｍ×幅２０ｍｍ（アスペクト比＝３０／２０＝１．５），該文字を形成する線分の幅が４ｍｍであるとする。ここでいう線分の幅とは，その線分と直交する方向の幅である。
また，上記ＣＣＤカメラ１２による上記ビレット１０の端面の画像の読み取り位置では，該ＣＣＤカメラ１２から該ビレット１０の端面までの距離が常に一定に保たれているものとする。即ち，上記ＣＣＤカメラ１２によって読み取られる画像に含まれる文字のサイズに，距離の差による誤差は生じないと考える。
このような生産ラインに適用された上記文字認識処理装置Ｘは，上記ＣＣＤカメラ１２によって読み取られた画像に含まれた文字，即ち上記ビレット１０の端面に印字された文字を認識する。上記文字認識処理装置Ｘで認識された文字は，ホストコンピュータ１３に入力され，例えば生産ラインの制御や生産管理などに用いられる。
【０００９】
上記文字認識処理装置Ｘは，各種の制御プログラムを実行することにより各種の演算処理を行うＣＰＵや，そのＣＰＵにより実行されるプログラムや一時記憶データが展開される高速メモリであるＲＡＭ，上記ＣＰＵにより実行される上記各種の制御プログラムが予め記憶されたＲＯＭなどを有する制御部を備えたコンピュータである。
上記文字認識処理装置Ｘでは，入力された画像に含まれた文字を認識するために必要な各種の処理が上記制御部によって実行される。具体的には，上記ＣＣＤカメラ１２から入力された画像からノイズを除去するノイズ除去処理や，該ノイズ除去処理によってノイズが除去された後の画像に基づいて該画像に含まれた文字を認識する文字認識処理などが実行される。
【００１０】
以下，図２のフローチャートに従って，上記文字認識処理装置Ｘにおいて上記制御部によって実行される文字認識処理（ノイズ除去処理含む）の手順の一例について説明する。なお，図中のＳ１，Ｓ２，…は処理手順（ステップ）の番号を表している。本発明は，以下の各処理工程を順に実行する細線除去方法及び文字認識方法として捉えても良い。
まず，上記文字認識処理装置Ｘでは，上記ＣＣＤカメラ１２から画像が入力されたか否か上記制御部によって判断される（Ｓ１）。ここで，画像が入力されたと判断されると（Ｓ１のＹｅｓ側），処理はステップＳ２に移行する。なお，上記ステップＳ１の処理は，画像が入力されたと判断されるまで繰り返し実行される（Ｓ１のＮｏ側）。
本実施の形態では，図４（ｃ）に示すように文字「Ｈ」に，斜線の方向と直交する方向の幅が所定値以下であるが水平方向及び垂直方向の幅が所定値よりも大きい範囲Ｒ１と水平方向又は垂直方向の幅が所定値以下である範囲Ｒ２とを有する細線Ｌ２がノイズとして含まれた画像が入力された場合を例に説明する。また，便宜上，図４（ｃ）に示す領域Ｒ３を拡大した図３を参照しながら説明するが，他の領域についても同様に処理される。
【００１１】
ステップＳ２では，上記ＣＣＤカメラ１２から入力された画像を適当な閾値で２値化するための処理が上記制御部によって実行され，ステップＳ３では，上記２値化された画像にラベリングを行うための処理が上記制御部によって実行される。具体的に，上記ステップＳ２では，上記画像が文字領域（２５５）と背景領域（０）とに２値化され（図３（ａ）参照），上記ステップＳ３では，上記画像に含まれた画素が複数の画素ごとに連結され，ラベル（番号など）付けが行われる。
【００１２】
ステップＳ４では，上記ステップＳ３におけるラベリングによって得られた連結画素のうち，下記の式（１）を満たすものが上記制御部によって抽出される。
【数１】
2008052468.tif 000003
ここに，ｈblobは連結画像に外接する矩形の高さ，ｗblobは連結画像に外接する矩形の幅，ａｓｐｅｃｔbasicは設計上の文字のアスペクト比である。ここでは，前述したように文字の大きさは高さ３０ｍｍ，幅２０ｍｍであるためａｓｐｅｃｔbasicは１．５となる。また，ｍａｒｇｉｎは上記アスペクト比の許容範囲を示す。
即ち，上記ステップＳ４では，上記連結画素のうち文字を形成するものが抽出される。このとき，ｍａｒｇｉｎを適宜設定することにより，多少のノイズを含む文字を形成する連結画素をも抽出することができる。以下，文字を形成する連結画素を文字画像と称する。
ここでは，上記文字画像として，図４（ｃ）に示す連結画素（文字「Ｈ」及び細線Ｌ２）が抽出される。なお，上記ステップＳ４において複数の文字画像が抽出された場合には，その文字画像各々に対して以下の処理が実行される。
【００１３】
続くステップＳ５〜Ｓ１６では，上記制御部によって，上記ステップＳ４で抽出された文字画像に含まれたノイズを除去するためのノイズ除去処理が実行される。特に，Ｓ５〜Ｓ１５では，文字を形成する線分よりも細い線分（細線Ｌ２）を除去するための細線除去処理が行われる。ここに，かかる細線除去処理を実行するときの上記制御部が細線除去処理装置に相当する。また，上記細線除去処理を実行する上記文字認識処理装置Ｘ自体を細線除去処理装置と捉えてもよい。
【００１４】
ステップＳ５では，上記文字画像の境界画素Ａ（ｉ，ｊ）を抽出するための処理が上記制御部によって実行される。ここで，上記文字画像の境界画素Ａ（ｉ，ｊ）とは，上記文字画像の最も外側の画素を言う（図３（ｂ）参照，黒塗部）。具体的には，２値化された値が２５５の画素（文字領域）であって，周囲の８つの画素に値が０の画素（背景領域）が含まれている画素である。
【００１５】
ステップＳ６では，上記制御部によって，上記文字画像に対して二回平均値フィルタ処理が施される。これにより，上記文字画像は滑らかな形状（画素値分布）に変換される（図３（ｃ）参照）。したがって，後述すように，上記文字画像に含まれた文字を構成する線分の方向を検出する際に，正確な計算が可能となる。
【００１６】
そして，ステップＳ７では，上記制御部によって，下記の式（２）を用いて，上記文字画像から横方向微分画像ｄｘ（図３（ｄ）参照）を作成するための処理が実行される。
ｄｘ（ｉ，ｊ）＝Ｃ（ｉ＋１，ｊ）−Ｃ（ｉ，ｊ）  …（２）
ここに，Ｃ（ｉ，ｊ）は，上記文字画像上のｉ列目ｊ行目の画素値，ｄｘ（ｉ，ｊ）は，上記横方向微分画像ｄｘ上のｉ列目ｊ行目の画素値である。
【００１７】
続いて，ステップＳ８では，上記制御部によって，下記の式（３）を用いて，上記文字画像から縦方向微分画像ｄｙ（図３（ｅ）参照）を作成するための処理が実行される。
ｄｙ（ｉ，ｊ）＝Ｃ（ｉ，ｊ＋１）−Ｃ（ｉ，ｊ）  …（３）
ここに，ｄｙ（ｉ，ｊ）は，上記縦方向微分画像ｄｙ上のｉ列目ｊ行目の画素値である。なお，上記横方向微分画像ｄｘや上記縦方向微分画像ｄｙは，上記二回平均値フィルタ処理が施される前の文字画像の微分画像にも相当する。
【００１８】
そして，ステップＳ９では，上記制御部によって，上記ステップＳ７及び上記ステップＳ８で作成された上記横方向微分画像ｄｘ及び上記縦方向微分画像ｄｙと，下記の式（４）とに基づいて，上記文字画像に含まれた線分の各画素における方向ｄ（ｉ，ｊ）を導出するための処理が実行される。図３（ｆ）は，各画素における方向ｄ（ｉ，ｊ）を示している。ここに，かかる処理によって上記画像に含まれた線分の方向を検出するときの上記制御部が線分方向検出手段に相当する。
【数２】
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【００１９】
その後，ステップＳ１０では，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）各々を始点として上記ステップＳ９で導出された上記方向ｄ（ｉ，ｊ）へのベクトルｖ（ｉ，ｊ）を生成するための処理が上記制御部によって実行される。このベクトルｖ（ｉ，ｊ）は，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）各々において当該文字画像を形成する線分と直交する方向を示すものである。
【００２０】
そして，ステップＳ１１では，上記制御部によって，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）を始点とするベクトルｖ（ｉ，ｊ）方向に上記文字画像が走査されることにより，該ベクトルｖ（ｉ，ｊ）方向上に存在する最も外側の境界画素Ａ´（ｉ，ｊ）が検出される（図３（ｇ）参照）。
次に，ステップＳ１２では，上記制御部によって，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）と上記境界画素Ａ´（ｉ，ｊ）との距離に基づいて，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）各々における上記文字画像の線分の該線分と直交する方向の幅が検出される。ここに，かかる処理を実行することにより，上記線分の該線分と直交する方向の幅を検出するときの上記制御部が線分直交幅検出手段に相当する。具体的には，前述したように上記ビレット１０と上記ＣＣＤカメラ１２との間の距離が一定であるため，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）と上記境界画素Ａ´（ｉ，ｊ）との距離に定数αを乗ずることにより実際の線分の幅を検出することが可能である。例えば，１画素が２ｍｍ平方，定数αが０．５である。
【００２１】
そして，ステップＳ１３では，上記ステップＳ１２で検出された上記線分の幅が３．５ｍｍ（所定値の一例）以下であるか否かが上記制御部によって判断される。ここに，上記ステップＳ１３の判断指標に用いる３．５ｍｍは，上記線分が上記文字の線幅である４ｍｍよりも小さく，該線分が文字を形成するものであるか否かを判断するための閾値であって，予め設定されたものである。なお，上記閾値は適宜設定，変更すればよく，少なくとも線幅（４ｍｍ）よりも小さければよい。
ここで，上記線分の幅が，４ｍｍよりも０．５ｍｍ以上小さければ，該線分が文字を形成するものではなくノイズであると判断される（Ｓ１３のＹｅｓ側）。この場合には，処理はステップＳ１４に移行する。一方，上記線分の幅が３．５ｍｍよりも大きいと判断された場合には（Ｓ１３のＮｏ側），当該線分が文字を形成するものであると判断され，処理はステップＳ１４を経由せずに，ステップＳ１５に移行する。
【００２２】
ステップＳ１４では，上記制御部によって，上記ステップＳ１３で上記線分の幅が３．５ｍｍ以下であると判断されたときの上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）から上記境界画素Ａ´（ｉ，ｊ）までの画素が消去される（図３（ｈ）参照）。即ち，上記文字画像に含まれたノイズの一部が除去される。
そして，続くステップＳ１５では，全ての上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）において上記ステップＳ１０〜Ｓ１４までの処理（細線除去処理）が実行されたか否かが，上記制御部によって判断される。ここで，全ての上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）において上記ステップＳ１０〜Ｓ１４までの処理が実行されたと判断された場合には，処理はステップＳ１６に移行し，実行されていないと判断された場合には，処理は上記ステップＳ１０に移行して次の境界画素Ａ（ｉ，ｊ）について同様の処理が実行される。なお，上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）についての上記処理において既に消去された上記境界画素Ａ´（ｉ，ｊ）についての同様の処理は省略することができる。
このように，上記文字認識処理装置Ｘでは，上記ステップＳ１０〜Ｓ１５までの処理が，全ての上記境界画素Ａ（ｉ，ｊ）において実行されることにより，上記文字画像に含まれた線分のうち幅が３．５ｍｍ以下である上記細線Ｌ２の範囲Ｒ１及びＲ２が除去される。ここに，かかる処理を実行することにより上記文字画像に含まれた線分のうち上記細線Ｌ２を除去する線分除去処理を実行するときの上記制御部が線分除去手段に相当する。
即ち，上記文字認識処理装置Ｘでは，上記文字画像に含まれた線分の方向に関係なく，その線分がノイズであるか否かを判断して除去することができる。これにより，上記文字画像は，図４（ｅ）に示すように，上記細線Ｌ２の範囲Ｒ１及びＲ２（図４（ｃ）参照）が除去され，文字「Ｈ」が含まれていることが明確となる。
【００２３】
以上の処理によって上記細線Ｌ２が消去されても，図４（ｅ）に示すように，その細線Ｌ２の両端などに多少の飛沫状のノイズが残存する可能性がある。
そこで，当該文字認識処理では，続くステップＳ１６において，上記制御部によって，上記細線除去処理後の上記文字画像にメディアンフィルタ処理が施される。これにより，図４（ｆ）に示すように，上記Ｓ１０〜Ｓ１５で除去しきれなかった飛沫状のノイズが除去される。なお，複数の文字画像が存在する場合には，その複数の文字画像に対して一括で上記メディアンフィルタ処理を実行してもかまわない。
【００２４】
ステップＳ１７では，上記ノイズ除去処理によってノイズが除去された後の上記文字画像（図４（ｆ）参照）に基づいて文字の認識処理が実行される。ここに，上記ノイズ除去処理後に出力された画像に含まれた文字を認識するときの上記制御部が文字認識手段に相当する。なお，当該文字の認識処理については，従来周知であるため，ここでは，その説明を省略する。このとき，上記文字認識処理を，ニューラルネットワークを用いたパターン認識器によって行えば，比較的少ない処理量で解を得ることができる。
ここで，上記文字認識処理では，幅が所定値（ここでは３．５ｍｍ）以下の細線（Ｌ２）が除去された後の文字画像に基づいて文字認識が行われるため，高精度且つ迅速に認識結果を得ることができる。
上記ステップＳ１７で得られた認識結果は，上記制御部によって上記ホストコンピュータ１３に出力され（Ｓ１８），当該文字認識処理は終了される。また，上記認識結果は，所定の表示装置に表示されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施の形態に係る文字認識処理装置Ｘの適用例を示すブロック図。
【図２】本発明の実施の形態に係る文字認識処理装置Ｘで実行される文字認識処理の手順の一例を説明するためのフローチャート。
【図３】ノイズ除去処理を説明するための図。
【図４】ノイズ除去処理を説明するための図。
【符号の説明】
【００２６】
１０…ビレット
１１…搬送台
１２…ＣＣＤカメラ
１３…ホストコンピュータ
Ｓ１，Ｓ２，…，…処理手順（ステップ）番号
Ｘ…文字認識処理装置（細線除去処理装置）
【図１】
2008052468.tif 000005
【図２】
2008052468.tif 000006
【図３】
2008052468.tif 000007
【図４】
2008052468.tif 000008