(57)【要約】【課題】被検出体の状態を精度良く認識する。【解決手段】検査装置の画像読取部２０は、センサ２１とセンサ２２とを備える。センサ２１とセンサ２２とは、それぞれ用紙Ｓの第１の面と第２の面とを読み取り、第１の面を表す画像データ（第１の画像データ）と第２の面を表す画像データ（第２の画像データ）とを生成する。また、用紙Ｓは、基材中に繊維状の金属を被検出体として含んでいる。被検出体は用紙Ｓに埋め込まれた状態となっているため、若干不明瞭となっている。その結果、被検出体は、第１の画像データと第２の画像データの双方に現れることがある一方で、第１の画像データと第２の画像データのいずれかのみに現れることもある。そこで、検査装置は、第１の画像データに現れる被検出体の数と第２の画像データに現れる被検出体の数とに応じて実際に用紙Ｓに含まれる被検出体の数を特定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特定手段は、
前記第１および第２の画像データに現れる前記被検出体の数を比較し、その数が大きい方の値を前記シート状物に含まれる被検出体の数として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、
前記第１および第２の画像データが表す画像領域を所定の領域にそれぞれ分割し、前記被検出体の数を前記領域毎に特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、
前記第１および第２の画像データに現れる前記被検出体の数を、対応するそれぞれの領域毎に比較し、その数が大きい方の値を前記シート状物の当該領域に含まれる被検出体の数として特定し、当該特定された数の各領域についての総和を前記シート状物に含まれる被検出体の数として特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、
前記第１の画像データに現れる前記被検出体の数と前記第２の画像データに現れる前記被検出体の数の比が所定の範囲に含まれない場合に、所定の情報を出力する出力手段を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、
前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データのそれぞれに対して、所定の画像処理を実行する処理実行手段を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記処理実行手段は、
前記第１の画像データに対して実行する画像処理と、前記第２の画像データに対して実行する画像処理とを異ならせる
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記処理実行手段は、
平滑化処理、膨張処理および二値化処理の少なくともいずれかを実行する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記処理実行手段は、
前記平滑化処理を実行した後に前記膨張処理を実行し、前記膨張処理を実行した後に前記二値化処理を実行する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする検査装置。
【請求項１１】
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定ステップと
を有することを特徴とするシート状物の検査方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定手段と
して機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、
被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定手段と
して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、画像処理装置、検査装置、画像処理方法、検査方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の部材（例えば、ＩＣタグ、ＩＣチップ、金属繊維等）を含有するシート状物（例えば、紙、フィルム、カード等）においては、所定の部材を正しく含有しているか否かを判定し、正しく含有していないものを不良品として選別するような作業が行われている。例えば、画像処理によって特定繊維が含まれるか否かを判定する方法として、撮像して得られた画像データに対して所定の画像処理を行い、原稿中に含まれる特定繊維に対応する画像情報を抽出し、その抽出した画像情報に応じて処理中の画像データが特定繊維の含まれた特定の原稿に基づくものか否かを判定する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平９−１２０４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで、本発明は、シート状物に含有されている被検出体の状態を精度良く認識するための技術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】
【０００４】
上述の目的を達成するために、本発明は、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて、前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定手段とを備える画像処理装置を、その第１の構成として提供する。なお、この場合において、被検出体の含有状態とは、例えば、「被検出体の数」、「被検出体の形状（長さ、周囲長または面積を含む）」、「被検出体の位置（重心および角度を含む）」に関する情報を意味する。
【０００５】
また、本発明は、第２の構成として、前記第１の構成において、前記特定手段が、前記第１および第２の画像データに現れる前記被検出体の数を比較し、その数が大きい方の値を前記シート状物に含まれる被検出体の数として特定するようにしてもよい。
【０００６】
また、本発明は、第３の構成として、前記第１の構成において、前記特定手段が、前記第１および第２の画像データが表す画像領域を所定の領域にそれぞれ分割し、前記被検出体の数を前記領域毎に特定するようにしてもよい。
【０００７】
また、本発明は、第４の構成として、前記第３の構成において、前記特定手段が、前記第１および第２の画像データに現れる前記被検出体の数を、対応するそれぞれの領域毎に比較し、その数が大きい方の値を前記シート状物の当該領域に含まれる被検出体の数として特定し、当該特定された数の各領域についての総和を前記シート状物に含まれる被検出体の数として特定するようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明は、第５の構成として、前記第１の構成において、前記特定手段が、前記第１の画像データに現れる前記被検出体の数と前記第２の画像データに現れる前記被検出体の数の比が所定の範囲に含まれない場合に、所定の情報を出力する出力手段を備えるようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明は、第６の構成として、前記第１の構成において、前記特定手段が、前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データのそれぞれに対して、所定の画像処理を実行する処理実行手段を備えるようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明は、第７の構成として、前記第６の構成において、前記処理実行手段が、前記第１の画像データに対して実行する画像処理と、前記第２の画像データに対して実行する画像処理とを異ならせるようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明は、第８の構成として、前記第６の構成において、前記処理実行手段が、平滑化処理、膨張処理および二値化処理の少なくともいずれかを実行するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明は、第９の構成として、前記第８の構成において、前記処理実行手段が、前記平滑化処理を実行した後に前記膨張処理を実行し、前記膨張処理を実行した後に前記二値化処理を実行するようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明は、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定手段とを備える検査装置を、その第１０の構成として提供する。
【００１４】
なお、本発明は、前記第１または第１０の構成に対応する方法や、これらの構成により実現される機能を実行するプログラムを提供することも可能である。例えば、本発明は、第１１の構成として、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定ステップとを有する画像処理方法を提供する。
【００１５】
また、本発明は、第１２の構成として、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定ステップとを有するシート状物の検査方法を提供する。
【００１６】
また、本発明は、第１３の構成として、コンピュータを、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定する特定手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１７】
また、本発明は、第１４の構成として、コンピュータを、被検出体を含有するシート状物の第１の面を表す第１の画像データと、前記第１の面の反対面である第２の面を表す第２の画像データとを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された第１の画像データと第２の画像データとに応じて前記シート状物における被検出体の含有状態を特定することにより、前記シート状物に含まれる被検出体の含有状態が所定の基準を満たすか否かを判定する判定手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の第１、第１１または第１３の構成によれば、シート状物の片面のみを読み取った場合に比べて、被検出体の状態をより精度よく認識することが可能となる。
【００１９】
また、本発明の第２の構成によれば、第１および第２の画像データの一方のみに被検出体が現れるような場合であっても、被検出体をより精度よく認識することが可能となる。
【００２０】
また、本発明の第３の構成によれば、本構成を有さない場合に比べて第１および第２の画像データを比較する処理を容易ならしめることが可能となる。
また、本発明の第４の構成によれば、第１および第２の画像データの一方のみに現れるような被検出体が複数存在する場合であっても、本構成を有さない場合に比べて、被検出体をより精度よく認識することが可能となる。
【００２１】
また、本発明の第５の構成によれば、被検出体の含有状態、若しくは検査状態が異常であると認められる場合に、ユーザにその旨を通知することが可能となる。
【００２２】
また、本発明の第６の構成によれば、本構成を有さない場合に比べて、被検出体がより明瞭に現れるようにすることが可能となる。
また、本発明の第７の構成によれば、例えば、第１の画像データと第２の画像データが異なる条件で生成されたような場合であっても、それぞれについてより適した画像処理を実行することが可能となる。
また、本発明の第８の構成によれば、本構成を有さない場合に比べて、平滑化処理による被検出体の背景部分のムラ低減、膨張処理による被検出体の強調、及び二値化処理による被検出体と背景部分との明瞭な区別化が可能となる。
さらに、本発明の第９の構成のような順番で実行することにより、それぞれの処理の効果をより顕著なものにすることが可能となる。
また、本発明の第１０、第１２または第１４の構成によれば、シート状物の片面のみを読み取った場合に比べて、被検出体の含有状態をより精度よく判定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。以下においては、本発明を実施するために好適な一の実施形態と、その実施形態における具体的な動作例とを例示して説明する。
【００２４】
［構成］
図１は、本発明の一実施形態である検査装置１００の全体構成を示すブロック図である。同図に示すように、検査装置１００は、制御部１０と、画像読取部２０と、操作部３０と、通知部４０とを備える。制御部１０は、画像読取部２０および通知部４０の動作を制御するとともに、画像読取部２０から取得した画像データに所定の画像処理を実行する。画像読取部２０は、用紙（シート状物）を光学的に読み取り、これを表す画像データを生成して制御部１０に供給する。操作部３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部１０に供給する。通知部４０は、液晶ディスプレイやスピーカを備え、制御部１０から供給される画像信号や音声信号を出力することによりユーザに各種情報を通知する。
【００２５】
制御部１０は、より詳細には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、メモリ１２と、インタフェース１３とを備える。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＣＰＵ１１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。インタフェース１３は、制御部１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部２０および操作部３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部２０および通知部４０に各種の情報を供給する。
【００２６】
なお、メモリ１２が記憶しているプログラムには、検査装置１００の動作を制御する基本プログラムＰ１と、用紙の判定を行うための検査プログラムＰ２とがある。検査プログラムＰ２によって実現される処理には、平滑化処理、膨張処理、二値化処理などの画像処理に加えて、画像データを比較する処理などがあるが、詳細については後述する。
【００２７】
画像読取部２０の構成は、具体的には図２のようになっている。同図に示すように、画像読取部２０は、センサ２１、２２と、光源２３、２４と、搬送ロール２５、２６と、信号処理回路２７とを備える。センサ２１、２２は、例えば密着型のＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサであり、用紙Ｓの第１の面および第２の面をそれぞれ撮像してその濃淡を示す画像信号を生成する。なお、ここでは説明の便宜上、センサ２１が撮像する面を第１の面とし、センサ２２が撮像する面を第２の面とする。光源２３、２４は、例えば蛍光ランプであり、それぞれ、センサ２１、２２が撮像を行う位置に光を照射する。搬送ロール２５、２６は、用紙Ｓを図中の矢印方向に搬送するロール状部材である。信号処理回路２７は、センサ２１、２２から供給される画像信号にＡＤ変換等の信号処理を実行し、アナログの画像信号をデジタルの画像データに変換して出力する回路である。なお、センサ２１、２２、光源２３、２４および用紙Ｓは、図２の紙面に垂直な方向に有限の幅を有している。この方向のことを、以下では「Ｘ方向」という。そして、Ｘ方向に直交する方向、すなわち図２中の矢印方向のことを、以下では「Ｙ方向」という。
【００２８】
また、画像データのサイズや階調は任意であるが、ここではＡ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）を１インチ当たり６００ドット（画素）の入力解像度で読み取り、各ドットが８ビットの階調（２５６階調）を示すデータであるとする。このときの階調値（輝度情報）は、「０」を白とし、「２５５」を黒とする。また、画像データは、用紙の第１の面または第２の面の全体を画像領域に含むとする。
【００２９】
ここで、図３および４を参照して、本実施形態において読み取られる用紙について説明する。図３に示すように、本実施形態の用紙Ｓは、基材Ｓ１に被検出体Ｓ２を埋め込んでなるシート状物である。基材Ｓ１には、通常の用紙と同様のものが用いられており、その主な構成材料はパルプ繊維である。被検出体Ｓ２は、例えば繊維状の金属であり、基材Ｓ１に漉き込むようにして用紙Ｓに含有されている。被検出体Ｓ２は、用紙Ｓの全体に数本〜５０本程度含有されている。なお、被検出体Ｓ２の光の透過率は、基材Ｓ１のそれよりも低く、被検出体Ｓ２の厚みは、用紙Ｓの厚み以下である。それゆえ、用紙Ｓを光にかざした場合などには、用紙Ｓ内での被検出体Ｓ２の位置や形状がある程度視認できるようになっている。
【００３０】
図４は、用紙Ｓに被検出体Ｓ２が埋め込まれている様子を例示した図であり、用紙Ｓの断面を示している。例えば、図４（ａ）に示すように、基材Ｓ１のほぼ中央に被検出体Ｓ２が位置する場合には、被検出体Ｓ２は、第１の面と第２の面のいずれからもほぼ同程度の濃度で視認される。一方、例えば図４（ｂ）に示すように、被検出体Ｓ２が第１の面寄りに埋め込まれた場合には、第１の面からはより明瞭に視認され、第２の面からはより不明瞭に視認されることとなる。また、例えば図４（ｃ）に示すように、被検出体Ｓ２が基材Ｓ１のなす平面に対して傾いた状態で埋め込まれた場合には、被検出体Ｓ２が視認される位置が第１の面と第２の面とで異なる（ずれる）こともある。用紙Ｓに被検出体Ｓ２を常に図４（ａ）に示すような状態で含有させることは困難であり、その含有状態には多少の変動を生じ得る。そのため、被検出体Ｓ２の個数や長さ、形状などは、第１の面から見た場合と第２の面から見た場合とでは必ずしも一致しないこととなる。
【００３１】
［動作］
本実施形態の構成は以上の通りである。続いて、上述の検査装置１００が実行する処理の内容を説明する。以下においては、まず、検査装置１００が実行する一連の処理の概要について説明し、その後、その処理における具体的な動作について２つの動作例を挙げて説明する。
【００３２】
検査装置１００は、検査対象の用紙が所定の基準を満たしているか否かを判定するために用いられるものである。この判定の基準はさまざまであるが、例えば、被検出体が所定の個数含有されているか、所定の位置にあるか、所定の形状をなしているか、などである。検査装置１００は、このような判定を画像読取部２０において生成された画像データに応じて行うが、一方の面（第１の面または第２の面）の画像データのみに基づいたのでは、正確な判定を行えない可能性がある。なぜならば、上述したように、被検出体の個数や長さ、形状などは、第１の面から見た場合と第２の面から見た場合とでは必ずしも一致しないからである。そこで、検査装置１００においては、第１の面と第２の面の双方の画像データを生成し、これらにより判定を行うこととしている。
【００３３】
ここでは、検査装置１００が行う判定の一例として、「用紙に含まれる被検出体が所定の範囲内の個数であるか否か」を判定する場合の動作について、２つの動作例を挙げて説明する。なお、ここにおいて、１枚の用紙に含まれる被検出体の個数の理想値は「５」であり、ここに「±１」の許容範囲を設けるとする。つまり、ここでいう「所定の範囲の個数」とは、「４」以上「６」以下であり、この基準を満たす用紙を使用可能品（良品）とし、それ以外の用紙を不良品とするのが本実施形態における判定の内容である。また、本実施形態における被検出体は、長さが２５ｍｍ、直径（太さ）が３０μｍの繊維状の金属であるとする。
【００３４】
図５は、検査装置１００の制御部１０により検査プログラムＰ２が実行されたときの処理を示すフローチャートである。検査プログラムＰ２は、ユーザが用紙の判定を行うための操作（ボタン押下等）を行い、この操作に対応する制御信号を制御部１０が取得したときに実行されるプログラムである。このときに実行される処理は、画像データ生成処理（ステップＳａ）と、オブジェクト抽出処理（ステップＳｂ）と、判定処理（ステップＳｃまたはＳｄ）とに大別される。以下では、これらの処理のそれぞれについて具体的に説明する。
【００３５】
（１）動作例１
図６は、ステップＳａの画像データ生成処理を示すフローチャートである。この処理は、第１の面および第２の面に相当する画像データのそれぞれについて実行されるものである。同図に沿って説明すると、はじめに、検査装置１００の制御部１０は、画像読取部２０に用紙の読み取りを行わせ、画像読取部２０により生成された画像データをインタフェース１３を介して取得する（ステップＳａ１）。
【００３６】
続いて、制御部１０は、取得した画像データが第２の面を表す画像データであるか否かを判断する（ステップＳａ２）。具体的な判断方法は任意であるが、例えば、画像読取部２０が面（第１の面・第２の面）を示す情報を画像データとともに送信するようにしてもよいし、制御部１０が第１の面および第２の面を表す画像データがあらかじめ決められた順番で取得するようにしてもよい。
【００３７】
取得した画像データが第２の面を表す画像データであった場合（ステップＳａ２；ＹＥＳ）、制御部１０はこの画像データを反転する処理を行う（ステップＳａ３）。具体的には、例えば、画像データの各画素の座標をＸ方向について反転させるような処理を行う。これは、第２の面を表す画像データにより表される像が第１の面を表す画像データにより表される像の鏡像となっているからである。つまり、この処理は、それぞれの画像データに現れる被検出体の位置関係を容易に対応付けるための処理である。それゆえ、取得した画像データが第１の面を表す画像データであった場合（ステップＳａ２；ＮＯ）、制御部１０はこの画像データに対しては反転処理を行わない。
【００３８】
画像データ生成処理は以上の通りである。制御部１０は、第１の面を表す画像データと第２の面を表す画像データのそれぞれについてこの処理を実行し、２つの画像データを得る。この処理が実行された後の第１の面を表す画像データと第２の面を表す画像データのことを、以下ではそれぞれ「第１の画像データ」と「第２の画像データ」という。すなわち、第１の画像データは第１の面を表す画像データであり、第２の画像データは第２の面を表す画像データをさらに反転させた画像データである。
【００３９】
第１および第２の画像データは、その大部分が基材部分に相当し、その基材部分の階調値はほぼ一様であるが、用紙の浮きや照射光のムラ等に起因して多少の濃淡が現れる。また、被検出体が埋め込まれている部分は、基材部分と多少異なる階調値として現れるが、被検出体には基材に覆われた部分（一部または全部）があるため、基材部分との階調値の差は僅かである。そこで、検査装置１００は、被検出体の検出精度を向上させるべく、ステップＳｂのオブジェクト抽出処理を実行する。
【００４０】
図７は、ステップＳｂのオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。この処理は、第１および第２の画像データのそれぞれについて実行されるものである。同図に沿って説明すると、はじめに、制御部１０は、画像データに対して平滑化処理を実行する（ステップＳｂ１）。この処理は、基材部分の濃淡の差を低減させるための処理であり、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。続いて、制御部１０は、画像データに対して膨張処理を実行する（ステップＳｂ２）。この処理は、被検出体が埋め込まれている部分を強調するための処理であり、具体的には、注目画素の近傍にある他の画素（以下「近傍画素」という。）を参照し、近傍画素に１つでも注目画素の階調値よりも大きい（すなわち濃い）階調値を有する画素があれば、注目画素の階調値をその近傍画素の階調値に置換する処理である。
【００４１】
この膨張処理について、具体的な例を挙げて説明する。例えば、図８（ａ）に示すような画素Ｐ（ｉ，ｊ）を有する画像データについて考える。なお、ここにおいて、ｉはＸ方向の座標値を表しており、ｊはＹ方向の座標値を表している。また、説明の便宜上、画素Ｐの階調値は「１」であり、その他の画素の階調値は全て「０」であるとする。このような画像データに対して、例えば注目画素の上下左右の２ライン分の画素を参照した膨張処理を実行すると、画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）を注目画素とした場合、近傍画素は、図８（ｂ）においてハッチングで示した画素となる。すなわち、近傍画素は、画素Ｐ（ｉ−４，ｊ−４）〜Ｐ（ｉ，ｊ−４）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−３）〜Ｐ（ｉ，ｊ−３）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ−３，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−１）〜Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−４，ｊ）〜Ｐ（ｉ，ｊ）の２４画素である。このとき、近傍画素には階調値が「１」である画素Ｐ（ｉ，ｊ）が含まれるので、注目画素である画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）の階調値は、「０」から「１」に置換される。このような処理を各画素について実行すると、その処理結果は、図８（ｃ）に示すように、画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍の２４画素の階調値が「１」となる。
【００４２】
なお、この膨張処理においては、近傍画素の数はいくつであってもよい。例えば、上述した例では注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素としたが、これを１ライン分としてもよい。以下では、注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした５×５画素を参照する処理という意味で「５×５画素の膨張処理」という。また、同様に、注目画素の上下左右の１ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした３×３画素を参照する処理という意味で「３×３画素の膨張処理」という。つまり、ステップＳｂ２において実行した膨張処理は、５×５画素の膨張処理である。
【００４３】
ここで図７のフローチャートの説明に戻る。制御部１０は、ステップＳｂ２の膨張処理を実行したら、再び膨張処理を実行する（ステップＳｂ３）。このとき実行される膨張処理は、３×３画素の膨張処理である。続いて、制御部１０は、ステップＳｂ１、Ｓｂ２およびＳｂ３において実行した平滑化処理と膨張処理とを同じ順番で繰り返す（ステップＳｂ４、Ｓｂ５、Ｓｂ６）。
【００４４】
次に、制御部１０は、画像データの全画素の階調値の平均値を算出する（ステップＳｂ７）。制御部１０はこのとき算出した平均値に基づき、後段の二値化処理における閾値を決定する（ステップＳｂ８）。閾値と平均値の関係は任意であり、例えば、平均値に所定の係数を乗算した値を閾値としたりすることもできるが、本動作例においては、平均値から「２２」を加算した値を閾値としている。
【００４５】
そして、制御部１０は、このようにして決定された閾値を用いて二値化処理を実行する（ステップＳｂ９）。すなわち、制御部１０は、上述の閾値より小さい階調値を有する画素の階調値を全て「０」とし、上述の閾値以上の階調値を有する画素の階調値を全て「１」とする置換を行う。
【００４６】
二値化処理を実行したら、制御部１０は、この二値化後の画像データに応じて被検出体に相当するオブジェクトを抽出する処理を行う（ステップＳｂ１０）。この処理は、例えば、階調値が「１」である画素が連続した固まりを１つのオブジェクトとみなしてラベリングを行うとともに、それぞれのオブジェクトの長さ、周囲長および面積を算出し、これらが所定の閾値を上回ったオブジェクトを被検出体に相当するオブジェクトであるとする処理である。このとき、用紙の浮きや照射光のムラ等に起因して抽出されるオブジェクトは閾値を下回るため、被検出体に相当するオブジェクトとみなされずに除外される。
【００４７】
本実施形態においては、長さ、周囲長および面積の閾値を、それぞれ「３５０」、「８５０」および「１００００」とした。なお、これらの閾値の単位は、いずれも「画素」である。つまり、長さの閾値は、およそ１４．８（≒３５０÷６００×２５．４）ｍｍである。なお、以下において単に「オブジェクト」といった場合、これはステップＳｂ１０において抽出されたオブジェクト、すなわち第１または第２の画像データに現れた被検出体に相当するオブジェクトのことを指すものとする。
【００４８】
オブジェクトを抽出したら、制御部１０はこれらのオブジェクトの数を特定し、それぞれのオブジェクトについて長さ、周囲長、面積、重心および角度を算出し、これらを各オブジェクトの検出値としてメモリ１２に記憶する（ステップＳｂ１１）。なお、ここにおいて「角度」とは、所定の方向（例えばＸ方向またはＹ方向）の直線とオブジェクトとがなす角度のことで、単位は「度」である。
【００４９】
オブジェクト抽出処理は以上の通りである。このような処理を実行した結果、制御部１０は、それぞれのオブジェクトについての検出値を第１および第２の画像データの双方について記憶することとなる。例えば、第１の画像データが図９に示すような画像データであった場合、制御部１０は図１０に示すような検出値をメモリ１２に記憶する。同図に示すように、制御部１０は、長さ、周囲長、面積、重心（Ｘ方向）、重心（Ｙ方向）および角度の値をオブジェクト毎に記憶する。この検出値はオブジェクト毎に記憶されるものであるから、これらの数によってオブジェクトの個数も特定可能である。第１の画像データが図９に示すような画像データであれば、オブジェクトの個数は「５」である。
【００５０】
なお、第１の画像データと対になる第２の画像データも存在する。例えば、第１の画像データが図９に示すような画像データである場合、第２の画像データは、例えば図１１のような画像データとなる。同図において、オブジェクトｂ、ｃ、ｄおよびｅは、それぞれ、図９のオブジェクトＢ、Ｃ、ＤおよびＥに対応する。図１１に示した第２の画像データを図９に示した第１の画像データと比較すると、第２の画像データは第１の画像データよりもオブジェクトが１個少ないことがわかる。これは、オブジェクトＡが用紙の第１の面寄りに埋め込まれており、第２の面からは被検出体に相当するオブジェクトとして抽出されなかったことを意味している。
【００５１】
続いて、制御部１０は、抽出したオブジェクトを用いてステップＳｃの判定処理を実行する。図１２は、ステップＳｃの判定処理を示すフローチャートである。この処理は、第１および第２の画像データから抽出されたそれぞれのオブジェクトを比較することにより行われる処理である。同図に沿って説明すると、はじめに、制御部１０は、メモリ１２に記憶した検出値を読み出し、第１の画像データ（第１の面）および第２の画像データ（第２の面）に現れたオブジェクトの数をそれぞれ特定する（ステップＳｃ１、Ｓｃ２）。制御部１０は、第１の画像データに現れたオブジェクトの数をＮ１、第２の画像データに現れたオブジェクトの数をＮ２とし、このとき特定された値をメモリ１２にそれぞれ記憶する。
【００５２】
次に、制御部１０は、第１および第２の画像データに現れたオブジェクトの数（Ｎ１、Ｎ２）に応じて、用紙に含まれる被検出体の数を推定する。この推定の具体的な手順は、上述のＮ１とＮ２の値に応じて変化する。そこで、まず、制御部１０はＮ１とＮ２の値が等しいか否かを判断する（ステップＳｃ３）。これらの値が等しい場合（ステップＳｃ３；ＹＥＳ）、制御部１０は用紙に含まれる被検出体の数もこの値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙に含まれる被検出体の数をＮとし、このＮの値をＮ１の値に等しいとする。つまり、この場合、制御部１０はＮにＮ１の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｃ４）。
【００５３】
一方、Ｎ１とＮ２の値が等しくない場合（ステップＳｃ３；ＮＯ）は、制御部１０はＮ１とＮ２のいずれの値が大きいかを判断する。具体的には、まず、制御部１０はＮ２のＮ１に対する比（Ｎ２／Ｎ１）を算出し、Ｎ２／Ｎ１が「０．８」以上で「１．０」より小さいか否かを判断する（ステップＳｃ５）。Ｎ２／Ｎ１が０．８≦Ｎ２／Ｎ１＜１．０を満たす場合（ステップＳｃ５；ＹＥＳ）、すなわちＮ１がＮ２よりも大きい場合には、制御部１０は用紙に含まれる被検出体の数ＮがＮ１の値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙に含まれる被検出体の数ＮにＮ１の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｃ６）。
【００５４】
また、Ｎ２／Ｎ１が０．８≦Ｎ２／Ｎ１＜１．０を満たさない場合（ステップＳｃ５；ＮＯ）は、制御部１０はこの比Ｎ２／Ｎ１が「１．０」より大きく「１．２５」以下であるか否かを判断する（ステップＳｃ７）。Ｎ２／Ｎ１が１．０＜Ｎ２／Ｎ１≦１．２５を満たす場合（ステップＳｃ７；ＹＥＳ）、すなわちＮ２がＮ１よりも大きい場合には、制御部１０は用紙に含まれる被検出体の数ＮがＮ２の値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙に含まれる被検出体の数ＮにＮ２の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｃ８）。
【００５５】
用紙に含まれる被検出体の数Ｎがいずれかの値として特定された場合、制御部１０は、この用紙が良品か否かを判断する。上述したように、この動作例においては、被検出体の個数は「４」以上「６」以下を許容範囲としたから、制御部１０は、被検出体の数Ｎがこの範囲に含まれるか否かを判断する（ステップＳｃ９）。そして、被検出体の数Ｎが「４」以上「６」以下である場合には（ステップＳｃ９；ＹＥＳ）、制御部１０は読み取った用紙が良品であると判定し、この旨を示す画像信号や音声信号を生成して通知部４０に供給する（ステップＳｃ１０）。一方、被検出体の数Ｎが「４」以上「６」以下でない場合には（ステップＳｃ９；ＮＯ）、制御部１０は読み取った用紙が不良品であると判定し、この旨を示す画像信号や音声信号を生成して通知部４０に供給する（ステップＳｃ１１）。その後、制御部１０は、この検査プログラムＰ２による判定が正常に終了した旨の情報を出力する。具体的には、制御部１０は、検査プログラムＰ２による判定結果を示すデータをＤとし、このＤの値を「０」とする（ステップＳｃ１２）。
【００５６】
また、Ｎ２／Ｎ１が１．０＜Ｎ２／Ｎ１≦１．２５を満たさない場合（ステップＳｃ７；ＮＯ）は、Ｎ２／Ｎ１が「０．８」より小さいか、または「１．２５」より大きいことを意味している。このような場合には、制御部１０は、被検出体が用紙に正しく埋め込まれていないか、あるいは被検出体を正しく読み取れていないとみなす。そこで、制御部１０は、用紙に含まれる被検出体の数Ｎを不定とし、この検査プログラムＰ２による判定が不調である旨の情報を出力する。具体的には、制御部１０は、上述のデータＤの値を「１」とする（ステップＳｃ１３）。
【００５７】
判定処理は以上の通りである。また、これにより検査プログラムＰ２が実行する処理も終了する。このような処理を実行した結果、制御部１０は、用紙に含まれる被検出体の数Ｎと判定結果を示すデータＤとを処理結果として得る。そして、制御部１０は、判定結果を示すデータＤが「１」である場合には、検査装置１００による判定がエラーとなった旨を表す画像信号や音声信号を通知部４０に供給する。また、制御部１０は、判定結果を示すデータＤが「０」である場合には、検査装置１００による判定が成功した旨を表す画像信号や音声信号を通知部４０に供給してもよい。
【００５８】
（２）動作例２
続いて、上述の動作例１と異なる動作例を説明する。ここでは、上述の動作例１と異なる判定処理について説明する。なお、判定処理以前の画像データ生成処理とオブジェクト抽出処理については、上述した動作例１と同様であるため、その説明を省略する。
【００５９】
本動作例の判定処理は、第１および第２の画像データの画像領域を所定の小領域に分割し、それぞれの小領域に現れるオブジェクトの数に応じて用紙全体に含まれる被検出体の数を特定することを特徴としている。画像データをいくつに分割するかは任意であるが、ここでは６個の小領域に分割する場合を例に説明する。
【００６０】
図１３は、本動作例における判定処理を示すフローチャートである。同図に沿って説明すると、はじめに、制御部１０は、第１および第２の画像データの画像領域を６個の小領域に分割する（ステップＳｄ１）。このとき、制御部１０は、第１の画像データの小領域とこれに対応する位置の第２の画像データの小領域とが同一の形状となるように分割する。また、それぞれの画像データ内の各小領域についても、それぞれ同一の形状となるのが望ましい。
【００６１】
次に、制御部１０は、第１の画像データ（第１の面）に現れたオブジェクトの数を、分割された小領域毎に特定する（ステップＳｄ２）。以下では、それぞれの小領域毎に特定されたオブジェクトの数を、Ｎ１１、Ｎ２１、Ｎ３１、Ｎ４１、Ｎ５１およびＮ６１とする。続いて、制御部１０は、第２の画像データ（第２の面）に現れたオブジェクトの数についても同様の要領で特定する（ステップＳｄ３）。以下では、それぞれの小領域毎に特定されたオブジェクトの数を、Ｎ１２、Ｎ２２、Ｎ３２、Ｎ４２、Ｎ５２およびＮ６２とする。なお、Ｎ１１とＮ１２とが同一の位置に対応し、Ｎ２１とＮ２２とが同一の位置に対応する。その他の値についても同様である。
【００６２】
これを図で示すと、例えば図１４のようになる。同図において、画像データＤ１は第１の面を表しており、画像データＤ２は第２の面を表している。また、画像データＤ１の小領域は１１、２１、３１、４１、５１および６１とし、画像データＤ２の小領域は１２、２２、３２、４２、５２および６２としている。画像データＤ１およびＤ２は、同一の用紙から読み取られた画像データであるが、現れているオブジェクトの一部に相違がある。これは、一方の面で抽出され、他方の面で抽出されなかったオブジェクトがあることを意味している。なお、説明の便宜上、用紙に含まれているもののオブジェクトとして抽出されなかった被検出体の位置を、図中では破線で表している。
【００６３】
ここで図１３のフローチャートの説明に戻る。それぞれの小領域のオブジェクトの数を特定したら、制御部１０は変数ｉに「１」を代入する（ステップＳｄ４）。変数ｉは、オブジェクトの数の比較のために用いられる値である。変数ｉに「１」を代入したら、制御部１０はオブジェクトの数を対応する小領域毎に比較する。この処理は、例えば変数ｉが「１」であるとき、上述のＮ１１とＮ１２とを比較する処理である。この例を用いて説明すると、まず、制御部１０は、Ｎ１１とＮ１２の値が等しいか否かを判断する（ステップＳｄ５）。Ｎ１１とＮ１２の値が等しい場合（ステップＳｄ５；ＹＥＳ）、制御部１０は用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数もこの値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数をＮ１とし、このＮ１の値をＮ１１の値に等しいとする。つまり、この場合、制御部１０はＮ１にＮ１１の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｄ６）。
【００６４】
一方、Ｎｉ１とＮｉ２の値が等しくない場合（ステップＳｄ５；ＮＯ）は、制御部１０はＮｉ１とＮｉ２のいずれの値が大きいかを判断する（ステップＳｄ７）。そして、Ｎｉ１の値がＮｉ２の値よりも大きい場合（ステップＳｄ７；ＹＥＳ）には、制御部１０は、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数ＮｉがＮｉ１の値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数ＮｉにＮｉ１の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｄ８）。また、Ｎｉ２の値がＮｉ１の値よりも大きい場合（ステップＳｄ７；ＮＯ）には、制御部１０は、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数ＮｉがＮｉ２の値に等しいとみなす。そのため、制御部１０は、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数ＮｉにＮｉ２の値を代入し、これをメモリ１２に記憶する（ステップＳｄ９）。
【００６５】
続いて、制御部１０は、変数ｉが６であるか否かを判断する（ステップＳｄ１０）。変数ｉが６に満たない場合（ステップＳｄ１０；ＮＯ）、制御部１０は変数ｉを「１」だけ増加（インクリメント）させて（ステップＳｄ１１）、ステップＳｄ５からの処理を繰り返す。そして、変数ｉが６である場合（ステップＳｄ１０；ＹＥＳ）、すなわち全ての小領域について被検出体の数Ｎ１〜Ｎ６を特定した場合には、制御部１０はこれらの総和を算出し、これを用紙に含まれる被検出体の数Ｎとする（ステップＳｄ１２）。
【００６６】
用紙に含まれる被検出体の数Ｎがいずれかの値として特定された場合、制御部１０は、この用紙が良品か否かを判断する。この判断の方法は、上述した動作例１と同様である。すなわち、制御部１０は、被検出体の数Ｎが「４」以上「６」以下であるか否かを判断し（ステップＳｄ１３）、「４」以上「６」以下である場合には（ステップＳｄ１３；ＹＥＳ）、制御部１０は読み取った用紙が良品であると判定し（ステップＳｄ１４）、「４」以上「６」以下でない場合には（ステップＳｄ１３；ＮＯ）、制御部１０は読み取った用紙が不良品であると判定する（ステップＳｄ１５）。以上で本動作例の判定処理は終了である。
【００６７】
上述した判定処理により得られる結果について、具体的な例を用いて説明する。ここでは、上述の判定処理を図１４に示した画像データＤ１およびＤ２に対して実行した場合について説明する。まず、小領域１１と２１について比較した場合、前者に現れるオブジェクトの数（Ｎ１１）は「１」、後者に現れるオブジェクトの数（Ｎ１２）は「０」であるから、用紙のこの小領域に含まれる被検出体の数（Ｎ１）は「１」と特定される。また、同様の要領で、Ｎ２の値は「２」、Ｎ３の値は「１」、Ｎ４の値は「０」、Ｎ５の値は「１」、Ｎ６の値は「１」と特定される。その結果、用紙に含まれる被検出体の数Ｎの値は「６（＝１＋２＋１＋０＋１＋１）」と特定される。なお、動作例１において示した判定処理を図１４に示した画像データＤ１およびＤ２に対して実行した場合には、用紙に含まれる被検出体の数Ｎの値は「５」と特定されるので、図１４に示した例の場合においては、本動作例において示した判定処理のほうが実際の被検出体の数によく一致しているといえる。
【００６８】
［変形例］
以上においては、一の好適な実施形態を例示して本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その他の種々の態様にて実施することも可能である。本発明においては、例えば、上述した実施形態に対して以下のような変形を適用することができる。なお、これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。
【００６９】
上述した実施形態においては、「シート状物」の一例として用紙を挙げたが、本発明に係るシート状物はこれに限らず、例えば、ＩＣカード等のカード状の物体や合成樹脂製のフィルムなどであってもよい。また、被検出体についても、上述した実施形態では繊維状の金属であるとしたが、ＩＣチップのような物体であってもよいし、繊維状でなくともよい。例えば、被検出体は、基材よりも薄く形成されたテープ状の金属であってもよい。また、被検出体の材質も金属に限らず、例えば、大バルクハウゼン効果を有する磁性体やプラスチックなどであってもよい。
【００７０】
また、上述した実施形態においては、シート状物に含有する所定の被検知体が所望の状態で含有しているか否かを判定する形態を挙げたが、逆に、シート状物に含有するのが望ましくないゴミ等の異物を検出し、所定の基準以上に含有しているか否かによってシート状物を選別するために用いてもよい。
【００７１】
また、上述した実施形態においては、両面の画像データを同時に生成すべく２つの撮像系（光源およびセンサ）を用いたが、単一の撮像系を用いて、用紙を反転させることによって両面の画像データを生成するようにしてもよい。
【００７２】
また、上述した実施形態においては、良品と不良品の判定結果は、通知部４０に供給されるものであったが、例えば、この結果を用いて、良品と不良品を弁別するようにしてもよい。具体的には、シート状物を収容する収容手段を２つ設けて、良品と判定された場合には、そのシート状物が一方の収容手段に収容され、不良品と判定された場合には、そのシート状物が他方の収容手段に収容されるような構成としてもよい。
【００７３】
また、上述した実施形態においては、オブジェクト抽出処理を図７に示したフローチャートにて実行したが、オブジェクト抽出処理はこの手順に限定されない。例えば、上述の実施形態は平滑化処理と膨張処理とを複数回繰り返すものであったが、これを１回ずつにしてもよいし、いずれかの処理を省略してもよい。また、基材と被検出体が明瞭に識別されるようなシート状物にあっては、平滑化処理や膨張処理を実行しなくてもよい。
【００７４】
また、オブジェクト抽出処理の手順は、第１の画像データと第２の画像データとで異ならせてもよい。例えば、２つの撮像系の特性が等しくないのであれば、これを調整するべくそれぞれの撮像系に適したオブジェクト抽出処理をあらかじめ求めておき、それぞれの画像データに対してこれを実行するようにしてもよい。
【００７５】
また、上述した実施形態においては、両面に現れたオブジェクトの数に応じて判定を行っていたが、判定の基準はオブジェクトの数だけではなく、長さ、周囲長、面積、重心または角度であってもよい。具体的には、例えば、オブジェクトの重心が所定の位置にあるか否かを判定してもよいし、所定の長さ以上のオブジェクトが所定の数以上あるか否かを判定してもよい。また、オブジェクトの検出値に応じて被検出体の長さ、周囲長、面積、重心または角度を特定するときには、両面の検出値の平均値を用いたりしてもよい。
【００７６】
また、その他の判定の方法としては、被検出体を所望の状態で含有しているか否かを判定するものがある。例えば、図４を例に説明すると、図４（ａ）に示すように基材Ｓ１のほぼ中央に被検出体Ｓ２が位置する場合には、両面の検出値がほぼ等しい値となる可能性が高い一方で、図４（ｂ）や（ｃ）に示すような状態だと、両面の検出値に不一致が生じる可能性が高い。そこで、図４（ａ）に示すような状態を所望の状態とするのであれば、両面の検出値が所定のレベル以上に異なる場合には、被検出体を所望の状態で含有していないと判定することができる。
【００７７】
また、上述した実施形態は、本発明を検査装置に適用するものであったが、例えば、上述の制御部１０に相当する機能を複写機・プリンタ等の画像形成装置やスキャナ等の画像読取装置に搭載することも可能である。また、本発明は、上述の検査プログラムＰ２に相当するプログラムとして提供されたり、あるいは、このプログラムを記録したＲＯＭ等の記録媒体として提供されたりすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の一実施形態である検査装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】検査装置の画像読取部の構成を示す図である。
【図３】シート状物の一例を示す図である。
【図４】シート状物の一例を示す図である。
【図５】検査装置により検査プログラムが実行されたときの処理を示すフローチャートである。
【図６】検査装置が実行する画像データ生成処理を示すフローチャートである。
【図７】検査装置が実行するオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】膨張処理を説明するための図である。
【図９】第１の画像データの一例を示す図である。
【図１０】図９の画像データから特定される検出値を示す図である。
【図１１】図９の第１の画像データに対応する第２の画像データを示す図である。
【図１２】検査装置が実行する判定処理を示すフローチャートである（動作例１）。
【図１３】検査装置が実行する判定処理を示すフローチャートである（動作例２）。
【図１４】第１および第２の画像データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７９】
１００…検査装置、１０…制御部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、１３…インタフェース、２０…画像読取部、２１、２２…センサ、２３、２４…光源、２５、２６…搬送ロール、２７…信号処理回路、３０…操作部、４０…通知部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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