(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて前記帳票の記入内容を認識する帳票処理方法において、
前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切出し、
前記切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理を行い、
前記背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、該濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去する下地除去処理の前記認識における有効性があると判断し、
前記有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理による下地除去処理を実施し、
前記下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行う
ことを特徴とする帳票処理方法。
【請求項２】
帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて前記帳票の記入内容を認識する帳票処理装置において、
前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切り出す切出手段と、
前記切出手段により切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理を行う背景一様化手段と、
前記背景一様化手段により背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、前記濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去する下地除去処理の前記認識における有効性があると判断する有効性判断手段と、
前記有効性判断手段により有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理による下地除去処理を実施する下地除去手段と、
前記下地除去手段による下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行う認識手段と
を具備することを特徴とする帳票処理装置。
【請求項３】
帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて、コンピュータに前記帳票の記入内容を認識させる帳票処理プログラムにおいて、
前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切り出す切出処理と、
前記切出処理により切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理と、
前記背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、前記濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去することの前記認識における有効性があると判断する有効性判断処理と、
前記有効性判断処理により有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理により下地を除去する下地除去処理と、
前記下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行う認識処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする帳票処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、帳票処理方法および装置並びにプログラムに関し、特に、地紋等のある帳票類の記載事項を認識する帳票処理方法および装置並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像処理技術や認識技術等の向上に伴って、様々な書類に対して文字認識処理を実施し、書類の記載事項を電子化する機会が増大してきている。このような文字認識処理を実施する装置としては、例えば、特開平４−１１１０８５号公報に記載されているパターン認識装置等がある。
【０００３】
文字認識処理は、印字された文字はもちろんのこと、手書きされた文字をも認識することができる。しかしながら、その認識率は、種々の条件によって変化し、その条件によっては、文字の認識率が大幅に低下してしまう場合がある。
【０００４】
例えば、文字認識処理の対象が帳票類である場合、当該帳票の下地に模様がある場合には、文字認識率が低下する可能性がある。特に、手形や小切手の金額欄等のように文字を記入する欄の下地に横縞模様等が入っている場合には、その傾向がより顕著である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、帳票類に対して文字認識処理を施す場合、対象となる帳票類の下地に模様がある場合には、文字認識率が低下する場合があった。このため、文字認識処理に先立って、帳票を読み取って得た帳票画像から下地部分を除去することが考えられる。
【０００６】
しかしながら、無条件に帳票画像から下地部分を除去する処理を行った場合には、帳票画像によっては文字認識率が低下してしまうことがあった。
【０００７】
そこで、この発明は、帳票画像からの下地除去を適切に行い、当該帳票画像中の文字の認識率を向上させることのできる帳票処理方法および装置並びにプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて前記帳票の記入内容を認識する帳票処理方法において、前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切出し、前記切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理を行い、前記背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、該濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去する下地除去処理の前記認識における有効性があると判断し、前記有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理による下地除去処理を実施し、前記下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行うことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２の発明は、帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて前記帳票の記入内容を認識する帳票処理装置において、前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切り出す切出手段と、前記切出手段により切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理を行う背景一様化手段と、前記背景一様化手段により背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、前記濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去する下地除去処理の前記認識における有効性があると判断する有効性判断手段と、前記有効性判断手段により有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理による下地除去処理を実施する下地除去手段と、前記下地除去手段による下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行う認識手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３の発明は、帳票を読み取って得た帳票画像に基づいて、コンピュータに前記帳票の記入内容を認識させる帳票処理プログラムにおいて、前記帳票画像を読み取り、指定された領域の濃淡画像より文字が印字または記入されていない背景領域を切り出す切出処理と、前記切出処理により切り出された背景領域に対して、背景の濃淡差を減少させる背景一様化処理と、前記背景一様化処理を行った帳票画像の各画素の方向毎の濃度勾配のうちの最大値を当該画素の濃度勾配強度とし、前記濃度勾配強度値が所定値以上の画素が所定数以上ある場合に、前記背景領域に対して横縞模様や交差模様と縦縞模様との少なくとも一つの模様を除去するフィルタ処理を行い、該フィルタ処理の前後で、所定値以下の明るさの画素の数が所定割合以上減少した場合に、下地を除去することの前記認識における有効性があると判断する有効性判断処理と、前記有効性判断処理により有効性があると判定された場合は、前記帳票画像のうち、少なくとも文字記入欄に対して前記フィルタ処理により下地を除去する下地除去処理と、前記下地除去処理を実施した後に前記記入内容の認識を行う認識処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る帳票処理方法および装置並びにプログラムの一実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
図１は、この発明を適用した帳票処理装置の構成例を示すブロック図である。
同図に示すように、帳票処理装置１０は、画像入力部１と画像保持部２、２値化部３、文字切出部４、下地除去部５、文字認識部６、辞書データ保持部７、結果判定部８、結果出力部９を具備して構成される。なお、この帳票処理装置１０は、ハードディスク等の周辺装置を含むコンピュータ装置および当該コンピュータ装置を動作させるソフトウェアにより構成することが可能である。
【００２０】
画像入力部１は、帳票を読み取って得た帳票画像を取得するもので、図示しないスキャナ等から出力される画像データを受け付ける。画像保持部２は、画像入力部１が取得した帳票画像を保持する。２値化部３は、画像保持部２が保持している帳票画像（濃度画像）を２値画像に変換する。文字切出部４は、２値化部３が出力する２値画像中の指定された領域（例えば、金額欄）内の文字を切り出し、文字が記載されている領域を特定する。下地除去部５は、画像保持部２に保持されている帳票画像から下地の除去を行う。文字認識部６は、帳票画像中の文字を認識する。辞書データ保持部７は、文字認識部６が文字認識を行う際に必要な辞書データを保持している。結果判定部８は、文字認識部６による文字認識の精度を判定し、認識結果を出力するか拒絶するかを判定する。結果出力部９は、結果判定部８の判定結果に従って、認識結果を出力する。
【００２１】
次に、帳票処理装置１０の動作について説明する。図２は、帳票処理装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
まず、帳票処理装置１０は、画像入力部１が帳票画像を取得し、これを画像保持部２に保持する（ステップ１０１）。
【００２３】
続いて、２値化部３および文字切出部４で特定された金額欄中の文字位置の情報を用い、背景領域切出処理を行う（ステップ１０２）。背景領域切出処理は、金額欄等の予め指定された領域内の背景領域（ここでは、指定された領域内のうち、文字が印字または記入されていない領域を背景領域と称する）を切り出す処理であるが、その詳細については後述する。
【００２４】
次に、下地除去部５により下地絵柄除去処理を行う（ステップ１０３）。下地絵柄除去処理は、画像保持部２に保持されている帳票画像から必要に応じて下地を除去する処理であるが、その詳細については後述する。
【００２５】
次に、文字認識部６により個別文字認識処理を行う（ステップ１０４）。個別文字認識処理は、辞書データ保持部７に保持されている辞書を参照して、帳票画像中の文字を認識する処理であるが、その詳細については後述する。
【００２６】
個別文字認識処理が終了すると、当該処理の結果に基づいて結果判定部８が、認識結果をリジェクトするか否かを判定する（ステップ１０５）。そして、その結果を結果出力部９が出力して（ステップ１０６）、処理を終了する。
【００２７】
次に、ステップ１０２の背景領域切出処理について説明する。図３は、背景領域切出処理の流れを示すフローチャートである。
【００２８】
背景領域切出処理では、まず、２値化部３が、画像保持部２に保持されている濃度画像を取得する（ステップ２０１）。ここで取得する濃度画像は、図４に示すような手形２０のうち金額欄２１等の部分画像や、図５に示すような小切手３０のうち金額欄３１等の部分画像である。この部分画像は、金額欄２１、３１以外にも文字が記入若しくは印字されている部分である場合もあり、その部分は、最終的に文字認識を施そうとする部分となる。なお、２値化部３は、必ずしも画像保持部２から濃度画像として部分画像を取得する必要はなく、帳票全体の濃度画像を取得した後に、必要な部分画像を予め指定された座標に基づいて取得するようにしてもよい。
【００２９】
続いて、２値化部３は、取得した濃度画像からノイズの除去を行い（ステップ２０２）、ノイズを除去した濃度画像を２値化する（ステップ２０３）。
【００３０】
次に、文字切出部４が、２値化部３により２値化された画像から文字を切り出す（ステップ２０４）。ここでの文字の切り出しは、文字認識を行うためではなく、文字が記入若しくは印字されている部分を特定するために行うものである。文字の切り出しを終えると、文字切出部４は、他の部分、つまり、文字が記入若しくは印字されていない部分を背景領域として決定する（ステップ２０５）。例えば、図６（ａ）に示す金額欄のように文字が左寄りに印字されている場合には、右寄りの領域４１を背景領域とし、図６（ｂ）に示す金額欄のように文字が右寄りに印字されている場合には、左寄りの領域４２を背景領域とする。また、２値化部３が２値化した画像が、小切手の振出日欄であった場合には、図７に示すように、文字が記入若しくは印字されていない領域４３を背景領域とする。
【００３１】
次に、ステップ１０３の下地絵柄除去処理について説明する。図８は、下地絵柄除去処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
下地絵柄除去処理は、下地除去部５によって行われるが、下地除去部５は、まず、画像保持部２から濃度画像を取得する（ステップ３０１）。ここで取得する濃度画像は、上述の２値化部３が取得した濃度画像と同様に金額欄２１や金額欄３１等の部分画像である。なお、説明の都合上、ここで取得した濃度画像を「Image0」と称することとする。
【００３３】
続いて、下地除去部５は、取得した濃度画像(Image0)から背景領域切出処理で決定された背景領域を切り出す（ステップ３０２）。同様に、切り出した背景領域を「Image1」と称することとする。
【００３４】
次に、下地除去部５は、切り出した背景領域(Image1)に対して背景一様化処理を施す（ステップ３０３）。背景一様化処理は、背景の濃淡差を減少させる処理であり、その処理の流れは、図９に示すようになる。図９は、背景一様化処理の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
背景一様化処理では、下地除去部５が、まず、背景領域の画像(Image1)を取得する（ステップ３３１）。そして、取得した画像の濃度値のヒストグラムを作成し（ステップ３３２）、そのピーク値の濃度値Ａを算出する（ステップ３３３）。濃度値Ａを算出すると、Image1に対して濃度値Ａ以上の濃度の全ての画素を濃度値Ａの画素に変換し（ステップ３３４）、その変換した画像を出力する（ステップ３３５）。この処理により、ステップ３３２で作成したヒストグラムが、例えば、図１０（ａ）に示すようなものである場合には、その処理結果は、同図（ｂ）に示すようなものとなる。なお、図１０においては、濃度値を８ビットで表し、濃度値０が黒、濃度値２５５が白となる。
【００３６】
ところで、背景領域の画像(Image1)の濃度のヒストグラムは、その画像によって異なるものである。例えば、背景が縞模様の場合、比較的黒色に近い縞の幅が比較的白色に近い縞の幅よりも狭い場合には、図１１（ａ）に示すような濃度ヒストグラムとなり、比較的黒色に近い縞の幅が比較的白色に近い縞の幅よりも広い場合には、図１１（ｂ）に示すような濃度ヒストグラムとなる。いずれの場合も、背景一様化処理を施すことで、白色に近い側の画素が濃度値Ａの画素に変更されることとなる。なお、同様に、背景一様化処理を施した画像を「Image2」と称する。
【００３７】
さて、背景一様化処理が終了すると、下地除去部５は、背景一様化処理が施された画像(Image2)の各画素の強度値Ｂを算出する（図８、ステップ３０４）。強度値Ｂの算出は、ロビンソンオペレータにより算出する。ロビンソンオペレータは、各画素の濃度勾配の強度を強度値として求めることができるが、その強度値の算出方法については、その詳細は、特開平４−１１１０８５号公報に記載されており、ここでは概略のみを説明する。
【００３８】
図１２は、ロビンソンオペレータを示した図であり、ロビンソンオペレータは、３×３画素の各画素に重みが付けられている８種類のマスクＭ０〜Ｍ７で構成されている。各マスクＭ０〜Ｍ７は、そのマスクが有する方向の勾配強度を抽出するためのものである。例えば、マスクＭ０により画像を走査すれば、各画素毎に図中上方向の勾配強度が求められる。同様に、マスクＭ１〜Ｍ７により画像を走査することによって、各画素毎に８方向毎の濃度勾配強度を求めることができる。このようにして各画素毎に求めた濃度勾配強度の中から最大値のものを当該画素の濃度勾配強度とする。
【００３９】
Image2の各画素の強度値Ｂを求めると、下地除去部５は、その強度値Ｂが所定の値（例えば１５）以上の画素が一定数以上あるか否かを判定する（図８、ステップ３０５）。ここでは、強度値が所定値以上の画素が一定数以上あるということは、その画像が文字認識に影響を与えるものとしている。
【００４０】
判定の結果、強度値が所定値以上の画素が一定数以上あった場合には（ステップ３０５でＹＥＳ）、下地除去部５は、背景領域の画像(Image1)に対してフィルタ処理を施す（ステップ３０６）。このフィルタ処理では、Image1に対して、例えば、図１３（ａ）に示す垂直メジアンフィルタを用いる。垂直メジアンフィルタは、横縞模様や交差模様の除去に有効なフィルタである。
【００４１】
垂直メジアンフィルタをかけた場合、ある注目画素に対して、注目画素と、その上下それぞれの４画素の計９画素のそれぞれの濃度値を取得し、その中央値、つまり、９画素の濃度値を昇順若しくは降順に並べた際の５番目の濃度値の値を注目画素の濃度値とするものである。これにより、９画素中で比較的暗い部分が４画素以下であれば、その注目画素は、比較的明るい濃度値に変わるため、結果的に比較的細くて黒い部分がなくなることになる。
【００４２】
また、ステップ３０６のフィルタ処理に際しては、図１３（ｂ）に示す水平メジアンフィルタを用いてもよい。この水平メジアンフィルタは、縦縞模様の除去に有効なものであるため、垂直メジアンフィルタと水平メジアンフィルタを処理対象の画像に応じて使い分けてもよく、両者を同時に利用してもよい。なお、同様に、フィルタ処理を施した画像を「Image3」と称する。
【００４３】
フィルタ処理が終了すると、下地除去部５は、背景領域の画像(Image1)を２値化するための２値化しきい値Ｃを算出し（ステップ３０７）、Image1のしきい値Ｃ以下の濃度値の画素数Ｄを算出するとともに（ステップ３０８）、Image3のしきい値Ｃ以下の濃度値の画素数Ｅを算出する（ステップ３０９）。そして、画素数Ｅが画素数Ｄの２分の１以下であった場合には（ステップ３１０でＹＥＳ）、Image3を作成したのと同様のフィルタ処理を濃度画像(Image0)に施し（ステップ３１１）、その結果得られた濃度画像（Image4と称する）を出力して処理を終了する（ステップ３１２）。
【００４４】
ところで、ステップ３１０で画像数Ｅが画素数Ｄの２分の１以下であるか否かを判定しているのは、フィルタ処理の有効性を確認しているもので、ここでは、図１４（ａ）に示すようなImage1の濃度ヒストグラムが、フィルタ処理により(Image3)、図１４（ｂ）に示すような濃度ヒストグラムとなったことを確認している。つまり、フィルタ処理により、濃度ヒストグラムに現れる比較的明るい濃度の山と比較的暗い濃度の山のうち、比較的暗い濃度の山が減少したことが確認できればよいものとしている。これは、比較的明るい濃度の山は、上述した背景一様化処理で減少させることができるためである。
【００４５】
また、ステップ３０６のフィルタ処理において、垂直メジアンフィルタのみを用いた場合に、画像数Ｅが画素数Ｄの２分の１未満であった場合には、ステップ３０６に戻って、水平メジアンフィルタを用いたフィルタ処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
ここで、メジアンフィルタについて補足すると、メジアンフィルタは、その窓幅を変更することで、その性質を変更することができる。例えば、上述の説明では、メジアンフィルタの窓幅を９としているが、この窓幅は、帳票類に多く使われる背景模様とチェックライタにより印字される文字を考慮して決定したのもである。チェックライタ文字には、縦縞と横縞のいずれかを有しているものがあるが、通常、黒色部分の割合が多い縞模様となっている。そして、メジアンフィルタの窓幅の設定により、チャックライタ文字の特徴を除去することなく、背景模様のみを除去することが可能となる。
【００４７】
一方、Image2の各画素の強度値Ｂを求めた際に、その強度値Ｂから当該画像がが文字認識に影響を与えない、つまり、強度値Ｂが所定の値（例えば１５）以上の画素が一定数未満であると判定した場合や（ステップ３０５でＮＯ）、フィルタ処理の有効性が確認できなかった、つまり、画素数Ｅが画素数Ｄの２分の１を越えた場合には（ステップ３１０でＮＯ）、下地除去部５は、画像保持部２から取得した濃度画像(Image0)をそのまま出力して処理を終了する（ステップ３１３）。
【００４８】
最後に、ステップ１０４の個別文字認識処理について説明する。個別文字認識処理については、従来から実施されているどのような方法を用いてもよく、例えば、特開平４−１１１０８５号公報に記載されている方法を用いてもよい。このため、ここでは、個別文字認識処理については、概略のみを説明する。
【００４９】
図１５は、個別文字認識処理の流れを示すフローチャートである。個別文字認識処理は、文字認識部６が、下地除去部５の処理結果の画像（上述のImage0若しくはImage4）に対して行うもので、ます、当該画像に対して背景一様化処理を行う（ステップ４０１）。この背景一様化処理は、上述したものと同様の処理であり、背景の濃淡差を減少させる。
【００５０】
続いて、文字認識部６は、背景一様化処理を施した画像に対して、そのコントラストの強調処理と（ステップ４０２）、平滑化処理を処理を実行する（ステップ４０３）。そして、平滑化を行った画像から文字の特徴量を算出し（ステップ４０４）、その特徴量を用いて辞書データ保持部７に保持されている辞書データとのマッチング処理を行い（ステップ４０５）、処理を終了する。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、帳票を読み取って得た帳票画像に対して、その一部分に下地除去処理を実施し、当該下地除去処理を実施した場合の有効性を確認した後に、帳票画像全体に対して下地除去処理を実施して文字認識処理を行うように構成したので、下地除去処理が有効な帳票画像に対しては、下地除去により文字認識の認識率を向上させることができ、下地除去処理が不要な帳票画像に対しては、下地除去処理を行わず、認識率の低下を回避できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を適用した帳票処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】帳票処理装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】背景領域切出処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】手形の画像例を示した図である。
【図５】小切手の画像例を示した図である。
【図６】背景領域の決定方法を説明するための図（１）である。
【図７】背景領域の決定方法を説明するための図（２）である。
【図８】下地絵柄除去処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】背景一様化処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】背景一様化処理を説明するための濃度ヒストグラムの例を示した図（１）である。
【図１１】背景一様化処理を説明するための濃度ヒストグラムの例を示した図（２）である。
【図１２】ロビンソンオペレータを示した図である。
【図１３】メジアンフィルタの構成例を示した図である。
【図１４】フィルタ処理の有効性を説明するための図である。
【図１５】個別文字認識処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１    画像入力部
２    画像保持部
３    ２値化部
４    文字切出部
５    下地除去部
６    文字認識部
７    辞書データ保持部
８    結果判定部
９    結果出力部
１０    帳票処理装置
２０    手形
２１    金額欄
３０    小切手
３１    金額欄
４１    領域
４２    領域
４３    領域
Ｍ０    マスク
Ｍ１    マスク
Ｍ２    マスク
Ｍ３    マスク
Ｍ４    マスク
Ｍ５    マスク
Ｍ６    マスク
Ｍ７    マスク
【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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【図１５】
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