(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの周期的構造を含む計測ターゲットの品質を推定する方法であって、
コンピュータプロセッサと、コンピュータ可読プログラムを具現化する非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する測定されたカーネルに第１のフーリエフィルタを適用して導出された少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）カーネルのノイズ測定基準を計算するステップと、
前記計算されたノイズ測定基準と、前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、ターゲットの品質を示すステップと、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記少なくとも１つの周期的構造の垂直方向のセグメント化の周期性に関して前記測定されたカーネルに第２のフーリエフィルタを垂直方向に適用するステップと、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記第１及び第２のフーリエフィルタの適用によって前記ノイズ測定基準を導出するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記第１のフーリエフィルタを前記少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する前記測定されたカーネルに適用するステップ、
をさらに含む方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記関心領域カーネルを導出するステップ、
をさらに含む方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、残留ノイズの統計的特徴を導出するステップ
をさらに含む方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、１Ｄノイズ推定と２Ｄノイズ推定との差異を導出するステップをさらに含み、
前記１Ｄノイズ推定が前記第１または第２のフーリエフィルタの一方を適用することにより導出され、
前記２Ｄノイズ推定が前記第１及び第２のフーリエフィルタを両方適用することによって導出される方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記第１または第２のフーリエフィルタの一方を適用するステップと、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記１Ｄノイズ推定を導出するステップと、
をさらに含む方法。
【請求項７】
請求項５に記載の方法であって、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記第１及び第２のフーリエフィルタの両方を適用するステップと、
前記コンピュータプロセッサと、前記コンピュータ可読プログラムを具現化する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを用いて、前記２Ｄノイズ推定を導出するステップと、
をさらに含む方法。
【請求項８】
少なくとも１つの周期的構造を含む計測ターゲットの品質を推定するためのシステムであって、
コンピュータ可読プログラムを具現化する非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
コンピュータプロセッサであって、前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、前記少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する測定されたカーネルに第１のフーリエフィルタを適用して導出された少なくとも１つの関心領域カーネルのノイズ測定基準を計算するように構成された、コンピュータプロセッサと、
を備え、
前記計算されたノイズ測定基準を用いて、ターゲットの品質を示し、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、
前記少なくとも１つの周期的構造の垂直方向のセグメント化の周期性に関する前記測定されたカーネルに第２のフーリエフィルタを垂直方向に適用し、
前記第１及び第２のフーリエフィルタの適用によって前記ノイズ測定基準を導出する、ように構成された、
システム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、前記第１のフーリエフィルタを前記少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する前記測定されたカーネルに適用するように構成された、システム。
【請求項１０】
請求項８に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、前記関心領域カーネルを導出するように構成された、システム。
【請求項１１】
請求項８に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、
残留ノイズの統計的特徴を導出する、ように構成された、
システム。
【請求項１２】
請求項８に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、１Ｄノイズ推定と２Ｄノイズ推定との差異を導出するように構成され、
前記１Ｄノイズ推定が前記第１または第２のフーリエフィルタの一方を適用することにより導出され、
前記２Ｄノイズ推定が前記第１及び第２のフーリエフィルタを両方適用することによって導出される、
システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、
前記第１または第２のフーリエフィルタの一方を適用し、
前記１Ｄノイズ推定を導出する、ように構成された、
システム。
【請求項１４】
請求項１２に記載のシステムであって、
前記コンピュータプロセッサが前記コンピュータ可読プログラムを読み取って、
前記第１および第２のフーリエフィルタの両方を適用し、
前記２Ｄノイズ推定を導出する、ように構成された、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は計測の分野に関し、より詳細には、画像化オーバーレイターゲットにおける正確度推定および改善に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年１０月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／０６９，０９６号の利益を主張し、その全体を本願に引用して援用する。
【０００３】
図１は、先行技術による、複数の周期的構造およびその対称の中心の導出を含むオーバーレイターゲット９０の概略図である。例示したターゲットは、前（下側）の層においておよび現在（上側）の層において周期的構造を備え、これらに関して対称の中心が導出されるが、それは、周期的構造の光学像内にそれぞれの関心領域（ＲＯＩ）９１、９２を規定し、カーネル（ＲＯＩ９１、９２内に概略的に例示されている投影または強度グラフ）を導出し、式１で表現される畳み込みを用いてカーネルを対で分析して各層のそれぞれの対称の中心を決定することによって行われ、ＫＬおよびＫＲは対におけるカーネルを表す。
【０００４】
【数１】
0006779203.tif 000002
【０００５】
ターゲット自体の品質は、現在手作業で評価されており、たとえば目または計測正確度メリットを用いて測定正確度に対するその影響を通して間接的に検査されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００１／００４０００３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、計測ターゲットの品質を推定する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下は、本発明の最初の理解をもたらす簡略化された概要である。この概要は、主要な要素を必ずしも識別せず、または本発明の範囲を限定せず、単に続く説明への導入としての役割を果たす。
【０００９】
本発明の一態様は、少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する測定されたカーネルへのフーリエフィルタの適用から導出された、少なくとも１つの対応するＲＯＩカーネルのノイズ測定基準を計算すること、および計算されたノイズ測定基準を用いてターゲットの品質を示すことによって、少なくとも１つの周期的構造を備える計測ターゲットの品質を推定することを含む方法を提供する。
【００１０】
本発明のこれらの、追加および／または他の態様および／または利点は、続く詳細な説明の中で記載され、詳細な説明から推察可能であり、および／または本発明の実施によって知ることができる。
【００１１】
本発明の実施形態のより良好な理解のため、およびそれがどのように効果をもたらすかを示すために、ここで、全体を通して同様の数字が対応する要素または部分を指し示す添付の図面を純粋に例として参照する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】先行技術による、複数の周期的構造およびその対称の中心の導出を含むオーバーレイターゲットの概略図である。
【図２】本発明のいくつかの実施形態による、ターゲットの品質の推定およびカーネル信号からのノイズの除去の高レベルの概略図である。
【図３】本発明のいくつかの実施形態による、１空間次元（１Ｄ）におけるターゲットのノイズのおよびきれいになった信号の導出の高レベルの概略図である。
【図４】本発明のいくつかの実施形態による、２次元（２Ｄ）に沿って指定された空間周波数を有するように設計されるターゲットのＲＯＩ画像および対応するカーネル信号の高レベルの概略図である。
【図５】本発明のいくつかの実施形態による、ターゲットのノイズおよび２空間次元（２Ｄ）におけるきれいになった信号の導出の高レベルの概略図である。
【図６】本発明のいくつかの実施形態による、ノイズ分析の高レベルの概略図である。
【図７】本発明のいくつかの実施形態による、方法を例示する高レベルのフローチャートである。
【図７−１】本発明のいくつかの実施形態による、方法を例示する高レベルのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
ここで図面を個別に詳細に参照するが、示される詳細は例であり、本発明の好ましい実施形態を例示的に検討することを目的としているに過ぎず、また本発明の原理および概念的側面の最も有用で容易に理解される説明であると考えられるものを提供するために提示されていることを強調しておく。この点に関して、本発明の基本的な理解のために必要である以上に詳細には本発明の構造的な詳細を示そうとはしておらず、説明を図面と併せて解釈すれば、本発明のいくつかの形態を実際にどのように実施できるかが当業者には明らかとなる。
【００１４】
本発明の少なくとも１つの実施形態を詳細に説明する前に、本発明はその適用において、以下の説明において記載されるまたは図面において例示される構造の詳細および構成要素の配置構成に限定されないことを理解されたい。本発明は、様々な方法で実行され得る他の実施形態に適用可能である。また、本明細書において採用される語法および専門用語は説明を目的としており、限定的なものと見なされるべきではないことを理解されたい。
【００１５】
ターゲットの周期的構造の周期性に関する測定されたカーネルへのフーリエフィルタの適用から導出された、そのＲＯＩカーネルのノイズ測定基準を計算すること、および計算されたノイズ測定基準を用いてターゲットの品質を示すことによって、計測ターゲットの品質を推定する方法が提供される。周期的構造の垂直方向のセグメント化の周期性に関する測定されたカーネルに追加のフーリエフィルタを垂直方向に適用することができ、（２Ｄ）ノイズ測定基準を、両方のフーリエフィルタの適用によって導出することができる。推定されたノイズを統計的に分析して、ターゲットについての様々な種類の情報を提供することができる。
【００１６】
図２は、本発明のいくつかの実施形態による、ターゲットの品質の推定およびカーネル信号９３からのノイズの除去の高レベルの概略図である。設計されたターゲットの周波数のカーネル信号を設計されたターゲット以外の周波数（すなわちノイズ周波数）のカーネル信号から分離するフーリエフィルタ１１０（ＦＤはフーリエ空間周波数領域への移行を意味し、ＦＤ−１は空間領域への戻りを意味する）を用いることによって、設計されたターゲットの周期性（すなわち基底空間周波数およびそのハーモニクス）から外れる信号として定義されるターゲットのノイズを評価し除去することができる。フーリエフィルタ１１０中の黒っぽい部分（１１０Ｂ）はノイズ周波数を表し、この中にある信号はターゲットのノイズを評価するために用いることおよびカーネル信号９３から除去することができ、またフーリエフィルタ１１０中の線状部（１１０Ａ）は設計されたターゲットの周波数（基底周波数およびそのハーモニクス）を表す。設計されたターゲットの周波数のみに逆フーリエ変換を適用することによって、きれいになったカーネル信号１１５が導出される。図２はしたがって、周期的構造の周期性に関する測定されたカーネル９３へのフーリエフィルタ１００の適用から導出されたＲＯＩカーネルのノイズ測定基準を計算すること、および計算されたノイズ測定基準を用いてターゲットの品質を示すことによる、（少なくとも１つの周期的構造を備える）計測ターゲット９０の品質の推定を明示している。
【００１７】
以下では、ターゲットにおけるノイズ推定および測定されたカーネルからのノイズ除去をもたらすための例示のアルゴリズムが提供される。最初のアルゴリズムは、測定された信号からの約９５％のノイズ低減を示している。予想されるターゲットのカーネル信号ＫＡＩＭは、ターゲットの空間周波数を対応する周期的構造のピッチＰおよび各周波数に関連する係数Ａｎ、Φｎの観点で表現している式２におけるように表現され得る。
【００１８】
【数２】
0006779203.tif 000003
【００１９】
次いで最小二乗フィットの手法を用いて、測定された信号９３と式２の表現式との間の距離を最小化すること、すなわち式３において公式化される表現式を解くことにより、きれいなカーネル１１５を構築するためのピッチのハーモニクス（ターゲットの空間周波数）の振幅Ａｎおよび位相Φｎを決定することができる。
【００２０】
【数３】
0006779203.tif 000004
【００２１】
次いで、きれいになったカーネル１１５、
【数４】
0006779203.tif 000005
、および
【数５】
0006779203.tif 000006
を測定されたカーネル９３ではなく計算された係数Ａｎ、Φｎと共に用いて、式４において表現されるような最大畳み込み位置を分析的に見つけることができる。
【００２２】
【数６】
0006779203.tif 000007
【００２３】
次いで層の対称の中心同士の間の差異によりオーバーレイを規定し、Ｋ−ＫＡＩＭまたはノイズ対信号比（たとえば（Ｋ−ＫＡＩＭ）／Ｋ、以下に提示されるような標準偏差の比等）等の計算されたノイズ測定基準を用いてターゲットの品質を評価することができる。
【００２４】
図３は、本発明のいくつかの実施形態による、１空間次元（１Ｄ）におけるターゲットのノイズおよびきれいになった信号の導出１２１の高レベルの概略図である。図３は、画像化されたＲＯＩ９５と、その測定されたカーネル９３と、式５に従って計算されるようなノイズ測定基準ＮＳＲを導出するために用いられる、測定されたカーネル９３、きれいになった信号１１５、および残留ノイズ信号１２０（Ｋ−ＫＡＩＭ）を例示するダイアグラム１２３とを描写しており、ここでＫｅｒｎｅｌ＝Ｋｅｒｎｅｌ＿ＡＩＭ＋Ｋｅｒｎｅｌ＿ｒｅｓｉｄｕａｌである。
【００２５】
【数７】
0006779203.tif 000008
【００２６】
図３はきれいな信号の視覚的表示も提供しており、ノイズ画像化ＲＯＩ１２５はきれいになった信号１１５（ＫＡＩＭ）を表し、画像１２６は残留ノイズ信号１２０（Ｋ−ＫＡＩＭ）を表している。
【００２７】
図４は、本発明のいくつかの実施形態による、２次元（２Ｄ）に沿って指定された空間周波数を有するように設計されるターゲットのＲＯＩ画像９５および対応するカーネル信号９５Ａ、９５Ｂの高レベルの概略図である。たとえば、垂直方向の周期性は、ＣＭＰ（化学的機械的平坦化）などの工程のばらつきの影響を克服するために導入された二次的なセグメント化に起因している場合がある。
【００２８】
図５は、本発明のいくつかの実施形態による、２空間次元（２Ｄ）におけるターゲットのノイズおよびきれいになった信号の導出１３１の高レベルの概略図である。図５は、画像化されたＲＯＩ９５ならびに、きれいな信号１２５および１つの（水平）軸に沿って本方法を適用した後に除去されるノイズ１２６の視覚的表示を描写している（上列の画像）。
【００２９】
下列の画像は、２Ｄ分析後の、ノイズ１２６、垂直方向において導出されたきれいな信号１３３および残留ノイズ１３６の視覚的表示を例示している。残留ノイズパターン１２６、１３６の比較は、１Ｄ分析において検出されたノイズの大部分が垂直方向のセグメント化に起因することを示し、したがってそれを設計されたパターン（図４を参照）に関する垂直方向のセグメント化におけるノイズの推定、また垂直方向のセグメント化のノイズ測定基準の導出の両方のために用いることができる。
【００３０】
提案された方法はしたがって、ターゲットの周期的構造の垂直方向のセグメント化の周期性に関する測定されたカーネルに追加のフーリエフィルタを垂直方向に適用することと、両方のフーリエフィルタの適用によってノイズ測定基準を導出することとを含み得る。
【００３１】
フーリエフィルタは連続的に適用することができ、たとえば、垂直方向のフィルタを、（式３に従って導出された）水平方向においてきれいになった信号ＫＡＩＭに適用すること、ならびにきれいになった２Ｄ信号および残留２Ｄ信号を導出するために、同じ手順（式２〜４）を用いることができる。代替としてまたは補完として、両方向におけるノイズ、ならびに／または（ターゲットに起因するきれいになったＲＯＩ信号、ターゲットの周期性の方向を意味する）それぞれのノイズ成分ＲＯＩＡＩＭおよび（ターゲットの周期性に対して垂直方向に沿ったセグメント化に起因する、ターゲットの周期的構造の要素に沿ってきれいになったＲＯＩ信号を意味する）ＲＯＩＣＭＰを導出するために、カーネル信号に１つの２Ｄフーリエフィルタを適用してもよく、これらの関係および定義が式６において表現されている。
【００３２】
【数８】
0006779203.tif 000009
【００３３】
セグメント化のピッチ（すなわちターゲットの周期性に対して垂直方向におけるピッチ）が知られていない場合、垂直方向においてきれいな信号の導出に関してＲＯＩＣＭＰを導出する際に、式３を修正して式７とすることができることが留意される。
【００３４】
【数９】
0006779203.tif 000010
【００３５】
１Ｄノイズ推定と２Ｄノイズ推定との間の差異を用いて、ターゲットの追加の特徴を導出することならびに、不正確さの推定を精緻化すること、レシピ最適化、工程制御、およびフライヤ（外れ値）検出を向上させることとができる。
【００３６】
ある実施形態では、ノイズ測定基準は、より洗練された統計記述子および／またはターゲットの品質に関する仮説検定のために用いられる統計であってよい。たとえば、ノイズ測定基準ＫＳ−ＮＲＯＩを、加法性ノイズがホワイトノイズからどれくらい隔たっているかを検証するために用いられるコルモゴロフ−スミルノフ統計として規定することができる。
【００３７】
図６は、本発明のいくつかの実施形態による、ノイズ分析１４０の高レベルの概略図である。コルモゴロフ−スミルノフ統計を用いて、信号エネルギーの密度を周波数空間内の座標の中心を中心とする半径の関数として推定する累積分布関数を構築することができる。ダイアグラム１４１において図表式に例示したＫＳノイズ測定基準は、残留ノイズ１３６をホワイトノイズ９９と比較することによって導出され得る。ホワイトノイズのフーリエ変換はホワイトノイズであること、およびＫＳエネルギー比値が（ホワイトノイズを意味する）０から（均一な信号を意味する）１の間であることが留意される。残留ノイズパターンを特徴付けるために、他の統計的検定（たとえばフィッシャーのカッパ等）を用いてよい。
【００３８】
図７は、本発明のいくつかの実施形態による、方法２００を例示する高レベルのフローチャートである。方法２００は、たとえば計測モジュール中の少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって少なくとも部分的に実施され得る。ある実施形態は、コンピュータ可読プログラムが共に具現化されている、方法２００の関連する段階を実行するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体を備える、コンピュータプログラム製品を備える。
【００３９】
方法２００は、たとえば、少なくとも１つの周期的構造の周期性に関する測定されたカーネルへのフーリエフィルタの適用から導出された（段階２３０）、少なくとも１つの対応するＲＯＩカーネルのノイズ測定基準を計算する（段階２２０）ことによって、ノイズ測定基準を用いて少なくとも１つの周期的構造を備える計測ターゲットの品質を推定する（段階２１０）ことを含み得る。方法２００は、計算されたノイズ測定基準を用いてターゲットの品質を示す（段階２５０）ことをさらに含み得る。
【００４０】
方法２００は、少なくとも１つの周期的構造の垂直方向のセグメント化の周期性に関する測定されたカーネルに追加のフーリエフィルタを垂直方向に適用する（段階２４０）ことと、両方のフーリエフィルタの適用によってノイズ測定基準を導出する（段階２４５）こととをさらに含み得る。ある実施形態では、１Ｄノイズ推定と２Ｄノイズ推定との間の差異を用いて、ターゲットの追加の特徴を導出することができる（段階２４７）。１Ｄノイズ推定はフーリエフィルタのいずれか一方の適用によって導出され得る一方、２Ｄノイズ推定はフーリエフィルタの両方の適用によって導出され得ることが留意される。
【００４１】
方法２００は、たとえばホワイトノイズとの類似性などのノイズの統計的特徴を導出する（段階２６２）ことによって残留ノイズを統計的に特徴付ける（段階２６０）ことと、この特徴付けを用いてターゲットの不正確さの源をさらに分析する（段階２６４）こととをさらに含み得る。
【００４２】
有利には、提案される方法は、１Ｄおよび２Ｄにおいてノイズの推定を提供する。さらにこれらの間の差異を、不正確さの推定、レシピ最適化、工程制御、およびフライヤ検出のために用いことができる。ノイズ分布の仮説検定のために、導出された測定基準（ＫＳ統計値など）を用いることができる。提案される方法は、任意の画像化オーバーレイターゲット（たとえばＡＩＭ−高度画像化計測ターゲットおよびボックスインボックスターゲット）に適用可能であり、推定は有利にはターゲットの設計想定に基づき、ノイズの種類に依存しない。１Ｄおよび／または２Ｄにおけるノイズ署名推定を、オートラン、トレーニング、および／またはレシピ最適化の段階において、ならびに測定された結果のオフライン分析において行うことができる。
【００４３】
上記の説明において、実施形態は本発明の例または実施である。「１つの実施形態」、「実施形態」、「ある実施形態」、または「いくつかの実施形態」という様々な外見は、必ずしも全てが同じ実施形態に言及している訳ではない。
【００４４】
本発明の様々な特徴を単一の実施形態の文脈において記載することができるが、これらの特徴を別個にまたは任意の好適な組み合わせで提供することもできる。逆に、本発明が本明細書において明瞭さのために別個の複数の実施形態の文脈で記載される場合があるが、本発明を単一の実施形態において実施することもできる。
【００４５】
本発明のある実施形態は上記で開示された別の実施形態からの特徴を含むことができ、またある実施形態は上記で開示された他の実施形態からの要素を組み込むことができる。ある特定の実施形態の文脈における本発明の要素の開示は、これらの使用をその特定の実施形態のみに限定すると解釈されるべきではない。
【００４６】
さらに、本発明を様々な方法で実行できること、および本発明を上記の説明において概説された実施形態以外のある実施形態において実施できることを理解されたい。
【００４７】
本発明は、これらのダイアグラムまたは対応する説明に限定されない。たとえば、フローは例示した各ボックスまたは状態を通りまたは例示され説明されたものと正確に同じ順序で移行する必要はない。
【００４８】
本明細書で用いられる技術的および科学的用語の意味は、別様に定義されていない限りは、本発明の属する分野の当業者による場合のように一般的に理解されるべきである。
【００４９】
本発明が限定された数の実施形態に関して記載されたが、これらは本発明の範囲の限定としてではなく、むしろ好ましい実施形態のうちのいくつかの例示として解釈されるべきである。他の可能な変更、変形、および適用も本発明の範囲内である。したがって、本発明の範囲は、ここまで記載してきたことによってではなく付属の特許請求の範囲およびこれらの法的な等価物によって限定されるべきである。
【図１】
0006779203.tif 000011
【図２】
0006779203.tif 000012
【図３】
0006779203.tif 000013
【図４】
0006779203.tif 000014
【図５】
0006779203.tif 000015
【図６】
0006779203.tif 000016
【図７】
0006779203.tif 000017
【図７−１】
0006779203.tif 000018