(57)【要約】【課題】  画像処理装置および方法において、輝度ムラの周期性の有無によらず、疑似エッジなどのノイズを発生させることなく、高速かつ簡単なアルゴリズムにより輝度ムラを除去もしくは低減することができるようにする。【解決手段】  輝度情報算出手段１０２により入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出し、入力画像の輝度データのうち、平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを輝度置換画像作成手段１０３により置換輝度データに置換して置換画像を作成する。そして、輝度平滑化手段１０８により置換画像を平滑化して輝度ムラ画像作成手段１０４により輝度ムラ画像を作成する。そして、輝度ムラ除去画像作成手段１０６により入力画像、平均輝度、および輝度ムラ画像を演算して輝度ムラを除去できるようにする。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の輝度ムラを除去するための画像処理装置であって、
所定領域内の前記入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出する輝度情報算出手段と、
前記所定領域内の入力画像の輝度データのうち、前記輝度情報算出手段で算出した平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを、前記平均輝度からの偏差がより小さくなる置換輝度データに置換した置換画像を作成する置換画像作成手段と、
前記所定領域内の注目画素近傍の輝度値により前記注目画素の輝度を平滑化処理する輝度平滑化手段と、
前記置換画像作成手段により作成された置換画像に対して、前記輝度平滑化手段による輝度平滑化を行って輝度ムラ画像を作成する輝度ムラ画像作成手段と、
前記入力画像に対して、前記輝度情報算出手段により算出された平均輝度、および前記輝度ムラ画像作成手段により作成された輝度ムラ画像を演算して、輝度ムラを除去した出力画像を作成する輝度ムラ除去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】
前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データを注目画素として前記輝度平滑化手段により平滑化された輝度を、前記特異輝度データに対する前記置換輝度データと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】
前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データを判断する所定値として、前記平均輝度に前記輝度偏差代表値だけ加減した境界輝度値を用い、
前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データに対する前記置換輝度データとして、前記特異輝度データ近傍の前記境界輝度値を用いるようにしたことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記輝度ムラ画像作成手段が、前記置換画像中の互いに離れた注目画素に対して前記輝度平滑化手段により輝度平滑化を行い、
前記互いに離れた注目画素の間の画素の輝度を、輝度平滑化後の前記注目画素の輝度を補間して求めることにより前記輝度ムラ画像を作成することを特徴とする請求項１〜３のいずれに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記輝度平滑化手段が、
前記入力画像に所定ピッチの繰り返しパターンが存在する場合に、前記輝度平滑化を行う近傍周辺のブロックの大きさを前記所定ピッチの整数倍とすることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力画像を間引いて所定画像サイズの縮小入力画像を作成する画像縮小手段と、
前記所定画像サイズの画像を前記入力画像の画像サイズに拡大する画像サイズ拡大手段とを備え、
前記縮小入力画像を前記所定領域内の入力画像として、前記輝度情報算出手段、前記置換画像作成手段、前記輝度平滑化手段、および前記輝度ムラ画像作成手段により、前記輝度ムラ画像を作成し、
該輝度ムラ画像の画像サイズを前記画像サイズ拡大手段により拡大し、
前記縮小入力画像の平均輝度、画像サイズが拡大された輝度ムラ画像および前記入力画像から、前記輝度ムラ除去手段により輝度ムラを除去した出力画像が作成できるようにしたことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力画像の輝度ムラを除去するための画像処理方法であって、
所定領域内の前記入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出する輝度情報算出工程と、
前記所定領域内の入力画像の輝度データのうち、前記輝度情報算出工程で算出した平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを、前記平均輝度からの偏差がより小さくなる置換輝度データに置換して置換画像を作成する置換画像作成工程と、
前記所定領域内の注目画素近傍の輝度値により前記注目画素の輝度を平滑化処理する輝度平滑化工程と、
前記置換画像作成工程により作成された置換画像に対して、前記輝度平滑化工程によりブロック平均輝度を求めて輝度ムラ画像を作成する輝度ムラ画像作成工程と、
前記入力画像に対して、前記輝度情報算出工程により算出された平均輝度、および前記輝度ムラ画像作成工程により作成された輝度ムラ画像を演算して、輝度ムラを除去した出力画像を作成する輝度ムラ除去工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および方法に関する。例えば、照明ムラや、撮像光学系のシェーディング特性などにより撮像画像に発生する輝度ムラを除去もしくは低減するための画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像素子などを用いて撮像対象を撮像し光電変換して画像データを得る撮像装置などでは、照明ムラや、撮像光学系のシェーディング特性などにより、輝度ムラが生じて画質が劣化する場合があった。そのため、画質劣化の原因となるこのような輝度ムラを画像処理により除去もしくは低減することが行われている。
このような画像処理装置および方法の例として、例えば、特許文献１には、オリジナル画像を間引きしてからフーリエ変換を施し、フィルタ処理により低周波成分を除去した後、逆フーリエ変換を行い、その処理後の画像を、間引き前の画像サイズに拡大して、オリジナル画像との差分処理などにより輝度ムラを除去する画像処理方式が記載されている。
また、特許文献２には、撮像画像を２次元フーリエ変換し、そのパワースペクトラムからパターンセルや、ノイズに対応する周波数成分を除去し、２次元逆フーリエ変換することにより、周期パターン情報が除去された濃淡ムラ画像データを取得し閾値処理することで、欠陥検査を行うマクロ検査方法が記載されている。
【特許文献１】特開平０６−１８９１３４号公報（第３−５頁、図２）
【特許文献２】特開平１１−３３９０４０号公報（第３−５頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記のような従来の画像処理装置および方法には以下のような問題があった。
特許文献１、２に記載の技術では、画像をフーリエ変換して、周波数分析により、輝度ムラと正常画像とを分離し、輝度ムラの周波数成分をカットすることにより輝度ムラを低減している。
そのため、輝度ムラの周波数成分と正常画像の周波数成分とが明確に分かれている画像でないと、十分な輝度ムラの除去ができないという問題がある。すなわち、正常画像に周期パターンを含まない画像では、輝度ムラの除去が困難となるという問題がある。
また、正常画像が周期パターンを含む場合でも、輝度ムラの周波数成分と近接する場合には、カットする周波数を適切に設定しないと、正常画像にある周期パターンの周波数成分や、エッジ領域の近傍の高調波まで周波数カットしてしまうことになる結果、例えばモスキートノイズ状の疑似エッジ領域などのノイズが発生する、といった問題がある。
また、フーリエ変換、逆フーリエ変換はデータ数が増えると演算に時間がかかるため、実用的には、画像データの大きさが制限されてしまうという問題がある。したがって、製造ラインなどで高速の検査タクトが要求される検査装置などには利用できないという問題がある。
【０００４】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであって、周期パターンを有する入力画像であっても、例えばモスキートノイズ状の疑似エッジなどのノイズを発生させることなく、高速かつ簡単なアルゴリズムにより輝度ムラを除去もしくは低減することができ、さらに周期パターンを含まない入力画像でも同様に輝度ムラを除去もしくは低減できる画像処理装置および方法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】
【０００５】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明では、入力画像の輝度ムラを除去するための画像処理装置であって、所定領域内の前記入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出する輝度情報算出手段と、前記所定領域内の入力画像の輝度データのうち、前記輝度情報算出手段で算出した平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを、前記平均輝度からの偏差がより小さくなる置換輝度データに置換した置換画像を作成する置換画像作成手段と、前記所定領域内の注目画素近傍の輝度値により前記注目画素の輝度を平滑化処理する輝度平滑化手段と、前記置換画像作成手段により作成された置換画像に対して、前記輝度平滑化手段による輝度平滑化を行って輝度ムラ画像を作成する輝度ムラ画像作成手段と、前記入力画像に対して、前記輝度情報算出手段により算出された平均輝度、および前記輝度ムラ画像作成手段により作成された輝度ムラ画像を演算して、輝度ムラを除去した出力画像を作成する輝度ムラ除去手段とを備える構成とする。
この発明によれば、輝度情報算出手段により、所定領域内の入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出し、入力画像の輝度データの平均輝度からの偏差を算出して輝度偏差代表値と比較し、所定値より大きい場合には特異輝度データと判断する。
そして、置換画像作成手段により、平均輝度からの偏差を低減する置換輝度データに置換した置換画像を作成する。
また、輝度ムラ画像作成手段により、置換画像中の各注目画素の輝度を輝度平滑化手段で平滑化して、輝度ムラ以外のノイズを除去した輝度ムラ画像を作成する。
そして、輝度ムラ除去手段で、入力画像、平均輝度、輝度ムラ画像を演算して輝度ムラを除去した出力画像を作成する。輝度ムラの除去は、輝度ムラ画像から平均輝度を差し引いて、輝度ムラ成分を抽出し、輝度ムラ成分を入力画像から差し引くことにより、輝度ムラを除去もしくは低減した出力画像が得られる。
【０００６】
ここで、輝度偏差代表値は、平均輝度からの偏差の代表値であり、例えば、標準偏差や標準偏差に適宜の係数を乗じたものなどを採用できる。
また、輝度平滑化手段による平滑化処理は、注目画素近傍のブロック平均輝度を注目画素の輝度とする処理や、その他、近傍周辺の輝度に重み付けするなどした適宜の平滑フィルタ処理などが採用できる。
【０００７】
請求項２に記載の発明では、請求項１に記載の画像処理装置において、前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データを注目画素として前記輝度平滑化手段により平滑化された輝度を、前記特異輝度データに対する前記置換輝度データとする構成とする。
この発明によれば、特異輝度データと判断された画素を注目画素として、輝度平滑化手段で輝度平滑化して置換輝度データとするので、特異輝度データの近傍の輝度に応じて、平均輝度からの偏差を低減できる。
【０００８】
請求項３に記載の発明では、請求項１または２に記載の画像処理装置において、前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データを判断する所定値として、前記平均輝度に前記輝度偏差代表値だけ加減した境界輝度値を用い、前記置換画像作成手段が、前記特異輝度データに対する前記置換輝度データとして、前記特異輝度データ近傍の前記境界輝度値を用いるようにした構成とする。
この発明によれば、特異輝度データの代わりに境界輝度値で置換するので、きわめて簡単な処理により確実に平均輝度からの偏差を低減した置換画像を作成することができる。
【０００９】
請求項４に記載の発明では、請求項１〜３のいずれに記載の画像処理装置において、前記輝度ムラ画像作成手段が、前記置換画像中の互いに離れた注目画素に対して前記輝度平滑化手段により輝度平滑化を行い、前記互いに離れた注目画素の間の画素の輝度を、輝度平滑化後の前記注目画素の輝度を補間して求めることにより前記輝度ムラ画像を作成する構成とする。
この発明によれば、置換画像中の互いに離れた注目画素に対して輝度平滑化手段を用い、注目画像以外の画素に対しては、輝度平滑化後の注目画素の輝度を補間して求めるので、輝度平滑化手段による演算回数を低減できる。その結果、画像処理の高速化が可能となる。
【００１０】
請求項５に記載の発明では、請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記輝度平滑化手段が、前記入力画像に所定ピッチの繰り返しパターンが存在する場合に、前記輝度平滑化を行う近傍周辺のブロックの大きさを前記所定ピッチの整数倍とする構成とする。
この発明によれば、入力画像に所定ピッチの繰り返しパターンが存在する場合に、輝度平滑化手段で輝度平滑化を行う近傍周辺のブロックの大きさを所定ピッチの整数倍とするので、繰り返しパターンの繰り返し周期に対応するブロック内で輝度平滑化が行われる。したがって繰り返しパターンの影響を輝度ムラから排除できる。その結果、輝度ムラの除去精度を向上することができる。
【００１１】
請求項６に記載の発明では、請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置において、入力画像を間引いて所定画像サイズの縮小入力画像を作成する画像縮小手段と、前記所定画像サイズの画像を前記入力画像の画像サイズに拡大する画像サイズ拡大手段とを備え、前記縮小入力画像を前記所定領域内の入力画像として、前記輝度情報算出手段、前記置換画像作成手段、前記輝度平滑化手段、および前記輝度ムラ画像作成手段により、前記輝度ムラ画像を作成し、該輝度ムラ画像の画像サイズを前記画像サイズ拡大手段により拡大し、前記縮小入力画像の平均輝度、画像サイズが拡大された輝度ムラ画像および前記入力画像から、前記輝度ムラ除去手段により輝度ムラを除去した出力画像が作成できるようにした構成とする。
この発明によれば、画像縮小手段により入力画像を間引いて、画像サイズを縮小した縮小入力画像に対して、輝度情報算出手段、置換画像作成手段、輝度平滑化手段、および輝度ムラ作成手段の演算を行い、画像サイズ拡大手段により、輝度ムラ画像を入力画像と同じ画像サイズに拡大して、輝度ムラ除去を行う。そのため、縮小画像を用いない場合に比べて、輝度情報算出手段、置換画像作成手段、輝度平滑化手段、および輝度ムラ作成手段の演算量を格段に低減できるので、高速な画像処理を行うことができ、大きな画像サイズでも迅速に輝度ムラの除去ができる。
そして
【００１２】
請求項７に記載の発明では、入力画像の輝度ムラを除去するための画像処理方法であって、所定領域内の前記入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出する輝度情報算出工程と、前記所定領域内の入力画像の輝度データのうち、前記輝度情報算出工程で算出した平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを、前記平均輝度からの偏差がより小さくなる置換輝度データに置換して置換画像を作成する置換画像作成工程と、前記所定領域内の注目画素近傍の輝度値により前記注目画素の輝度を平滑化処理する輝度平滑化工程と、前記置換画像作成工程により作成された置換画像に対して、前記輝度平滑化工程によりブロック平均輝度を求めて輝度ムラ画像を作成する輝度ムラ画像作成工程と、前記入力画像に対して、前記輝度情報算出工程により算出された平均輝度、および前記輝度ムラ画像作成工程により作成された輝度ムラ画像を演算して、輝度ムラを除去した出力画像を作成する輝度ムラ除去工程とを備える方法とする。
この発明によれば、輝度情報算出工程により入力画像の平均輝度および輝度偏差代表値を算出し、置換画像作成工程により特異輝度データを平均輝度からの偏差が小さくなる置換輝度データで置換した置換画像を作成し、輝度ムラ画像作成工程により置換画像を平滑化して輝度ムラ画像を作成し、輝度ムラ除去工程により入力画像、平均輝度、輝度ムラ画像を演算して輝度ムラを除去した出力画像を作成することができる。
また、請求項１に記載の画像処理装置を用いるのに好適な方法となっており、請求項１に記載の発明と同様の作用効果を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の画像処理装置および方法によれば、入力画像のうち、平均輝度からの偏差が所定値より大きい特異輝度データを、より偏差が小さくなる輝度置換データに置換して置換画像を形成し、それを平滑化することにより、精度よく輝度ムラ画像が作成でき、入力情報、平均輝度、および輝度ムラ画像を演算することで、輝度ムラを除去もしくは低減した出力画像が得られるから、周波数領域の演算に起因する疑似エッジなどを発生させることなく、高速かつ簡単なアルゴリズムにより輝度ムラを除去もしくは低減することができ、さらに周期パターンを含まない入力画像でも同様に輝度ムラを除去もしくは低減できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下では、本発明の実施の形態を、添付図面を参照して説明する。すべての図面において、実施形態が異なる場合であっても、同一または相当する部材には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置が用いられた基板検査システムの概略構成について説明するための機能ブロック図である。図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の画像ムラ除去部の構成について説明するための機能ブロック図である。
【００１５】
本実施形態の画像処理装置は、画像信号の輝度ムラを除去するために、単体または画像処理システムの一部として用いることができるものである。以下では、図１に示した半導体ウエハや液晶基板などの欠陥検査を行うための基板検査システム１に組み込まれた画像ムラ除去部１１を例にとって説明する。
【００１６】
基板検査システム１について簡単に説明する。
基板検査システム１は、不図示のステージに固定された被検体に照明光を照射し、被検体から射出される反射光、散乱光、回折光などをＣＣＤカメラ４により撮像し、そのようにして取得された画像をメインコンピュータ１２により画像処理して、欠陥検査を行うものである。
メインコンピュータ１２は、ＣＣＤカメラ４で撮像した画像を取り込んで画像データを形成する画像取込み回路２、画像記憶部８、２４０、ＣＣＤカメラ４やステージなどの駆動を制御する駆動制御部１３、画像データを画像処理して欠陥抽出する欠陥抽出アルゴリズム部４０、４１、および欠陥辞書３１を参照して抽出された欠陥の種類を判定する欠陥判定部３２を備える。なお、欠陥抽出アルゴリズム部４０、４１は、同一構成を有し、２つの画像処理を並行処理することができるようになっている。
メインコンピュータ１２には、外部から制御を行うための操作入力部４３、入力画像や検査結果を表示するための表示部２９が接続されている。
【００１７】
欠陥抽出アルゴリズム部４０（４１）は、画像の輝度ムラを除去する画像ムラ除去部１１（画像処理装置）、輝度ムラを除去後の画像データにおける位置検出用パターンを検出するための特徴部分抽出部１７、検出された位置検出用パターンの位置情報に基づき画像の位置補正を行う画像位置補正部２０、位置補正後の画像から欠陥を抽出する欠陥抽出部２４、抽出された欠陥の座標抽出を行う欠陥座標抽出部２８とから構成される。
画像ムラ除去部１１には、除去するために抽出した画像ムラを必要に応じて記憶する画像ムラ記憶部１６が接続される。
特徴部分抽出部１７には、特徴抽出するための比較パターンを記憶する特徴記憶部２１が接続されている。
欠陥抽出部２４には、抽出された欠陥の画像を記憶するための画像記憶部２４０が接続されている。
【００１８】
画像ムラ除去部１１の概略構成は、図２に示すように、画像入力手段１００、画像縮小手段１０１、輝度情報算出手段１０２、輝度置換画像作成手段１０３（置換画像作成手段）、輝度ムラ画像作成手段１０４、輝度ムラ画像拡大手段１０５（画像サイズ拡大手段）、輝度ムラ除去画像作成手段１０６、画像出力手段１０７、および輝度平滑化手段１０８からなる。
【００１９】
画像入力手段１００は、画像記憶部８からＣＣＤカメラ４の各画素に対応する入力画像（画像サイズ（Ｍ×Ｎ）。ただしＭ，Ｎは整数）を取得し、画素位置（ｉ，ｊ）の輝度データを２次元配列Ｉin（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎの整数）に格納するための手段である。以下、Ｉin（ｉ，ｊ）を単に入力画像と称する。
【００２０】
なお、画像サイズは、画像入力手段１００により入力された画像サイズであり、ＣＣＤカメラ４によって撮像された全画像範囲であってもよいし、その一部でもよい。
画像範囲の一部を選ぶ場合、画像処理を複数に分けることにより全画像範囲を画像処理することができることは言うまでもない。
【００２１】
画像縮小手段１０１は、入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）に格納された輝度データを間引いて、画像サイズ（ｍ×ｎ）に縮小して、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎの整数）を形成するための手段である。
間引き間隔は、縮小する画像サイズの大きさにより適宜決めるが、本実施形態では等間隔に間引き、整数分の一の縮小倍率としている。
【００２２】
輝度情報算出手段１０２は、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）の平均輝度ＩＡ、輝度偏差代表値ｓを算出し、平均輝度ＩＡからの偏差が大きい特異輝度データが存在する画素領域Ｑを求めるための手段である。
輝度偏差代表値は、輝度データの平均輝度ＩＡからの偏差を代表する数値で、種々の統計的代表値およびそれを適宜演算した値を採用することができる。例えば、ｋを適宜の定数、σを標準偏差として、次式を輝度偏差代表値として採用することができる。
ｓ＝ｋ・σ                                                      ・・・（１）
ここで、ｋの値は、２〜３程度が好ましい。
特異輝度データおよびその画素領域Ｑの抽出は、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）が、それぞれ次式を満たすかどうか判断できるようになっている。
｜Ｉｒ（ｉ，ｊ）−ＩＡ｜＞ｓ                                    ・・・（２）
式（２）を満たすすべての画素位置（ｉ，ｊ）の集合が画素領域Ｑとなる。以下では、（ｉ，ｊ）が画素領域Ｑに属することを強調する場合には（Ｉ，Ｊ）と表す。
ここで、輝度情報算出手段１０２で求められる輝度値（ＩＡ±ｓ）は、特異輝度データを判定するための境界輝度値となっている。
【００２３】
輝度平滑化手段１０８は、注目画素を任意位置に指定してその近傍周辺のブロックで輝度平滑化処理を行うための手段である。そして、輝度情報算出手段１０２および後述する輝度ムラ画像作成手段１０４に接続されている。
図３は、平滑化処理について説明するための概念図である。
平均をとるブロック領域Ｂは、矩形領域に限定されず、例えば円形領域などでもよいが、以下では簡単のために、大きさが｛（２・Δｉ＋１）×（２・Δｊ＋１）｝（Δｉ、Δｊは整数）の矩形領域として説明する（図３（ａ）参照）。
画素位置（ｉ，ｊ）の画素の輝度がＰ（ｉ，ｊ）で表されるとすると、注目画素の画素位置（ｉ１，ｊ１）のブロック平均輝度ｐ１（ｉ１，ｊ１）は、次式で表される。
ｐ１（ｉ１，ｊ１）＝｛ΣＰ（ｉＢ，ｊＢ）｝／Ｋ                  ・・・（３）
ここで、総和記号Σは、ブロック領域Ｂのすべての画素位置（ｉＢ，ｊＢ）についての和をとるものとする。また、Ｋはブロック領域Ｂの画素数を表すものとする。すなわち、
ｉ１−Δｉ≦ｉＢ≦ｉ１＋Δｉ                                  ・・・（４ａ）
ｊ１−Δｊ≦ｊＢ≦ｊ１＋Δｊ                                  ・・・（４ｂ）
Ｋ＝（２・Δｉ＋１）・（２・Δｊ＋１）                        ・・・（４ｃ）
このようなブロックの形状、大きさは、画像データ、平滑化の目的に応じて適宜設定できる。
【００２４】
ここで、画素位置（ｉ１，ｊ１）を順次移動させれば、ブロック領域Ｂも平行移動し、任意の画素位置でのブロック平均輝度が求められる。例えば、ｉ１の値を１だけ更新して、ｐ１（ｉ１，ｊ１）に隣接するブロック平均輝度ｐ２（ｉ１＋１，ｊ１）を求めることができる（図３（ｂ）参照）。また、ｉ１の値を（２・Δｉ＋１）だけ更新して、ブロック領域Ｂが隣り合う位置でのブロック平均輝度ｐ３（ｉ１＋２・Δｉ＋１，ｊ１）を求めることができる（図３（ｃ）参照）。
【００２５】
輝度置換画像作成手段１０３は、輝度情報算出手段１０２で判断された特異輝度データを、より輝度偏差の小さい輝度置換データに置換することにより、輝度偏差が低減された置換画像を形成するための手段である。
すなわち、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）に対する置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）は、
ｉ，ｊが、式（２）を満たす画素領域Ｑの範囲では、
Ｉｔ（Ｉ，Ｊ）＝ＩＲ（Ｉ，Ｊ）                                ・・・（５ａ）
それ以外のｉ，ｊに対しては、
Ｉｔ（ｉ，ｊ）＝Ｉｒ（ｉ，ｊ）                                ・・・（５ｂ）
とされる。
【００２６】
ここで輝度置換データＩＲ（Ｉ，Ｊ）は、輝度偏差が低減できればどのようなデータでもよいが、例えば、輝度置換を行う画素（Ｉ，Ｊ）に対して、輝度平滑化手段１０８により算出される近傍周辺のブロック平均輝度を採用することができる。すなわち、式（３）のｉ１，ｊ１に代えて、Ｉ，Ｊとし、Ｐ（ｉＢ、ｊＢ）に代えて、Ｉｒ（ｉＢ、ｊＢ）として、
ＩＲ（Ｉ，Ｊ）＝｛ΣＩｒ（ｉＢ，ｊＢ）｝／Ｋ                    ・・・（６）
ここで、総和記号Σの意味は、式（３）と同様とする。
また、特異輝度データの近傍周辺領域であるブロック領域Ｂは、式（４ａ）、（４ｂ）において、ｉ１，ｊ１をそれぞれＩ，Ｊに置き換えたものとしてもよいが、より高精度の輝度置換を行うためには、画素領域Ｑをモルフォロジ膨張処理で拡張した画素領域のみから（ｉＢ、ＪＢにはＱ含まず）求めることが好ましい。また、簡単化のために画像領域Ｑを平均輝度ＩＡで置換するようにしてもよい。
【００２７】
輝度ムラ画像作成手段１０４は、式（５ａ）、（５ｂ）に示す置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）から、高周波成分のノイズ、例えば撮像素子の各画素の受光感度、応答特性に起因する撮像時のノイズなどを除去し、照明ムラや、撮像光学系のシェーディング特性などに起因する比較的広域にわたる輝度ムラを抽出して輝度ムラ画像を作成するための手段である。
具体的には、輝度平滑化手段１０８により、置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）を平滑化する。すなわち、輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊ）は、式（３）のｉ１，ｊ１に代えて、ｉ，ｊとし、Ｐ（ｉＢ，ｊＢ）に代えて、Ｉｔ（ｉＢ，ｊＢ）とした次式により作成される。
Ｉｔave（ｉ，ｊ）＝｛Σ（Ｉｔ（ｉＢ，ｊＢ）｝／Ｋ                ・・・（７）
ここで、総和記号Σの意味は、式（３）と同様とする。また、ブロック領域Ｂは、式（４ａ）、（４ｂ）において、ｉ１，ｊ１をそれぞれｉ，ｊに置き換えたものとする。ただし、Δｉ、Δｊの大きさは、必要に応じて式（６）、（７）では異なる値とすることができる。
【００２８】
輝度ムラ画像拡大手段１０５は、輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊ）に対して、画像縮小手段１０１でデータを間引いた画素に対応する輝度データを補間することにより画素サイズ（ｍ×ｎ）を画素サイズ（Ｍ×Ｎ）に拡大して、拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎの整数）を作成するための手段である。
輝度データの補間には、どのような補間アルゴリズムを用いてもよいが、例えば１次補間を採用することができる。
【００２９】
輝度ムラ除去画像作成手段１０６は、入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）に対して、平均輝度ＩＡ、拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊ）を演算して、入力画像から輝度ムラを除去した出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎの整数）を作成するための手段である。
出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）は次式より算出される。
Ｉout（ｉ，ｊ）＝Ｉin（ｉ，ｊ）＋ＩＡ−Ｉｔex（ｉ，ｊ）          ・・・（８）
画像出力手段１０７は、出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）を、特徴部分抽出部１７へ出力するための手段である。
【００３０】
次に本実施形態の画像ムラ除去部１１の動作を説明する。
図４（ａ）は、入力画像の一例を示す模式図である。図４（ｂ）は、入力画像（縮小画像）の１次元の輝度分布の一例を示すグラフである。図４（ｃ）は、置換画像の一例を示すグラフである。図４（ｂ）、４（ｃ）とも横軸は画素位置を示し、縦軸は各画素の輝度を示す。図５（ａ）は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理方法について説明するためのフローチャートである。
【００３１】
例えば半導体ウエハや液晶基板などの画像パターンは、図４（ａ）に一例を示すように、ブロック状に分布し、画像情報を多く含んだ高輝度部５１が所定ピッチで繰り返し現れ、その間に高輝度部５１より著しく輝度が低く面積比も小さい低輝度部５２が現れる、といった比較的高コントラストの周期的パターンを有する場合が多い。また、周期性はなくとも、例えば、画像検査における欠陥領域や各種構成部材の境界領域、配線ラインなどの輝度が急変する領域が存在する。
そして、入力画像５０には、このような急峻な輝度変化の他に、照明ムラやＣＣＤカメラ４の撮像光学系のシェーディング特性などに起因する輝度ムラが含まれている。この輝度ムラは、ＣＣＤカメラ４の撮像素子の感度バラツキや不安定性に起因するノイズに比べると空間周波数ではより低周波となっている。またそのような輝度ムラの変動幅は、高輝度部５１と低輝度部５２の輝度の差よりも小さい場合が多い。
【００３２】
以下、図５（ａ）を参照して各工程について説明する。
画像入力工程（ステップ１５０）では、入力画像５０が、画像入力手段１００により２次元配列Ｉin（ｉ，ｊ）に格納され、参照可能とされる。Ｉin（ｉ，ｊ）の格納場所は、画像記憶部８に設けられる。
例えば図４（ａ）のｊ＝ｊｋの画素列の輝度分布を表示すると、一例として、図４（ｂ）に示すような輝度分布を示す曲線３０１が得られる。
曲線３０１は、画素位置に応じて幅の広い高輝度部５１と幅が狭く輝度レベルがほとんど最小レベルに近い低輝度部５２とが交代して現れている。そして、全画素に対して下向きに凸の輝度ムラが生じている。
高輝度部５１では、さらにそれぞれのブロック内の輝度ムラによる変動が重畳されている。輝度ムラは、輝度に比例して生じるため、低輝度部５２の輝度レベルは、ほとんど影響を受けていない。
【００３３】
次に、画像縮小工程（ステップ１５１）では、画像縮小手段１０１により、Ｉin（ｉ，ｊ）のデータを等間隔に間引き、画像サイズ（Ｍ×Ｎ）を画像サイズ（ｍ×ｎ）に縮小して、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）を作成する。このとき、図４（ｂ）は、横軸方向に倍率（ｍ／Ｍ）で圧縮されるが、以下の説明では、特に誤解の恐れがない限り、図４（ｂ）が縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊｋ）をも表すものとして説明する。
【００３４】
次に、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）から輝度情報を算出する輝度情報算出工程（ステップ１５２）について説明する。
図５（ｂ）は、輝度情報算出工程の詳細について説明するためのフローチャートである。
ステップ２０１では、輝度情報算出手段１０２により、平均輝度ＩＡ、輝度偏差代表値ｓ（式（１）参照）を求める。図４（ｂ）には、平均輝度ＩＡと、境界輝度値ＩＡ±ｓをそれぞれ破線で示した。
このとき、縮小画像を用いるのでデータ数は減少しているが、処理対象領域としては、画像サイズ（Ｍ×Ｎ）に相当する領域となっている。
【００３５】
ステップ２０２では、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）の各データが、式（２）を満たすかどうか判断し、画素領域Ｑを抽出する。
例えば、図４（ｂ）に示す領域５１Ａ、５１Ｂ、および低輝度部５２は、画素領域Ｑに属する。
【００３６】
ステップ２０３では、画素領域Ｑに属する画素を注目画素として、輝度平滑化手段１０８により、その近傍周辺領域のブロック平均輝度を算出し、式（６）により輝度置換データＩＲ（Ｉ，Ｊ）を算出する（輝度平滑化工程、図５（ａ）のステップ１５３）。
輝度置換データＩＲ（Ｉ，Ｊ）は、平均をとるブロック領域Ｂの大きさを適切に設定し、特異輝度データ以外の輝度データを含めて平均することにより、特異輝度データより平均輝度ＩＡからの偏差が小さくなるようにすることができる。このようなブロック領域Ｂは、その大きさを、画素領域Ｑの外側に延長された領域とすることにより可能となる。例えば、画素領域Ｑをモルフォロジ膨張処理することにより、そのような近傍周辺領域を容易に求めることができる。
以上により、輝度情報算出工程が終了する。
【００３７】
次に、輝度置換画像作成工程（図５（ａ）のステップ１５４）では、輝度情報算出工程で抽出された特異輝度データに対して、輝度置換画像作成手段１０３により、輝度置換を行い、式（５ａ）、（５ｂ）で表される置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）を作成する。
図４（ｃ）に示す曲線３０２は、置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊｋ）の一例を示す。輝度が（ＩＡ−ｓ）以上（ＩＡ＋ｓ）以下の範囲では、輝度置換が行われないが、その範囲外で輝度偏差が縮小されている。
なお、図４（ｃ）は模式図のため、寸法比は必ずしも正確ではない。例えば、輝度置換データが境界輝度値と等しいかのように図示されているが、本実施形態では、輝度置換データはブロック領域Ｂの大きさにより輝度値が変化するので常に境界輝度値と等しくなるとは限らない。
【００３８】
続いて、輝度ムラ画像作成工程（ステップ１５５）では、輝度平滑化手段１０８により置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）の平滑化を行い、式（７）で表される輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊ）を作成する。
すなわち、ブロック領域Ｂの大きさを適宜に設定して、所定領域内のすべての画素について順次平滑化を行う（輝度平滑化工程、ステップ１５６）。
置換画像では、輝度変化の大きい特異輝度データが置換されているので、輝度変化の近傍領域で特異輝度データの影響を受けて、平滑化しきれない滲みが生じ、輝度ムラの抽出精度が低下する、といったことを防止することができる。
【００３９】
このとき、入力画像５０に輝度ムラと関係のない周期的パターンが存在する場合には、ブロック領域Ｂの大きさをその周期的パターンが存在する方向の大きさを、周期的パターンの空間周期の整数倍に設定する。このようにすることにより、周期的パターンの空間周期単位で平滑化が行われるので、パターンの空間周期に起因する輝度変動が平滑化され、輝度ムラのノイズとならないようにすることができるという利点がある。
【００４０】
入力画像５０の周期的パターンは、例えば半導体ウエハのチップ間隔などは予め知られている値に設定することができるが、必要ならば、周期的パターンを検出する画像処理を施して自動的に判別するようにしてもよい。
【００４１】
図４（ｃ）に示す曲線３０３Ａは、このようにして得られた輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊｋ）の一例を示す。曲線３０２は、（ＩＡ−ｓ）以上（ＩＡ＋ｓ）以下の範囲に略含まれ、滑らかな下向きに凸の曲線となっている。
そして特異輝度データが置換されているので、特に高輝度部５１から低輝度部５２（図４（ｂ）参照）へ急峻な変化を示す部分の変化幅が格段に低減され、その影響をあまり受けない滑らかな曲線とされている。したがって、曲線３０３Ａは、高輝度部５１内の輝度変化に略沿う形状となっている。
このような輝度ムラ画像は、明確な周期性がないので、フーリエ変換では精度よく抽出することができないが、本実施形態では、空間領域で画像処理するので、疑似エッジなどを発生させることもなく高精度に輝度ムラを抽出できる利点がある。
【００４２】
次に、輝度ムラ画像拡大工程（ステップ１５７）では、輝度ムラ画像拡大手段１０５により輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊ）を補間して、拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎの整数）を作成する。これにより、入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）のうち、略輝度ムラ成分のみが残る輝度ムラ画像が、入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）の画素位置、画素サイズと対応して求められる。
図６（ａ）は、縮小前の入力画像Ｉin（ｉ，ｊｋ）を表す曲線３０１と、拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊｋ）を表す曲線３０３Ｂとを重ね合わせて示したグラフである。
【００４３】
続いて輝度ムラ除去工程（ステップ１５８）では、輝度ムラ除去画像作成手段１０６により、式（８）に基づいて輝度ムラが除去された出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）が作成される。
図６（ｂ）は、出力画像Ｉout（ｉ，ｊｋ）を示すグラフである。
拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊｋ）が入力画像Ｉin（ｉ，ｊｋ）から差し引かれることにより、高輝度部５１（図４（ｂ）参照）の下向きに凸の輝度ムラの傾向が補正され、略平均輝度ＩＡに沿って平坦な高輝度部５１ａが形成されていることが分かる。
これに対して、低輝度部５２（図４（ｂ）参照）は、上記の補正により領域５０２の範囲で輝度値がわずかに高い低輝度部５２ａが形成されている。
この例のように、平均輝度ＩＡが高輝度部側に偏っている画像パターンの場合、輝度ムラが低輝度部に転化しても一般には問題とならないことが多い。
【００４４】
画像出力工程（ステップ１５９）では、画像出力手段１０７により、出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）を特徴部分抽出部１７（図１参照）に出力する。
以上で、画像ムラ除去部１１による画像処理工程が終了する。
【００４５】
このようなに画像ムラ除去部１１によれば、加減演算、平均化演算、データ比較、データ置換などの比較的単純な演算処理により空間領域で輝度ムラの量を直接低減することができるから、フーリエ変換などにより周波数領域で画像処理する場合のように、疑似エッジなどのノイズが発生することなく容易に輝度ムラを除去または低減できる。
また、周期パターンを含む場合でも含まない場合でも輝度ムラ除去が行えるという利点がある。
また、フーリエ変換などのアルゴリズムを用いないので、データ量が大きくなっても比較的計算時間が短いため、迅速に画像処理することができるという利点がある。
また、入力画像を縮小してから、輝度置換を行い、輝度ムラ画像を作成するので、これらの演算を施すデータ数を低減できて、入力画像を縮小しない場合に比べて比較的高速な画像処理を行うことができる。近年、例えば基板検査などの画像処理では、被検体のサイズが大型化し、検査対象のパターンが高精細化しているため、画像サイズが大きくなる傾向にあるが、そのような場合でも、迅速に輝度ムラの除去または低減を行うことができるものである。
【００４６】
次に、本実施形態の第１変形例について説明する。
本変形例は、上記実施形態において出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）において、輝度ムラ補正の影響により輝度値がわずかに引き上げられ低輝度部５２ａ（図６（ｂ）参照）の発生を防止するもので、輝度ムラ除去画像作成手段１０６において、式（８）に代えて、次式により出力画像Ｉout（ｉ，ｊ）を作成できるようにしたものである。
Ｉout（ｉ，ｊ）＝Ｉin（ｉ，ｊ）＋｛ＩＡ−Ｉｔex（ｉ，ｊ）｝・α  ・・・（９）
ただし、αは、下記の条件式（１０）を満足する（ｉ，ｊ）の範囲に対しては、α＝１であり、それ以外の（ｉ，ｊ）に対しては、α＝α０＝０〜１とする。
Ｉin（ｉ，ｊ）−Ｉｔex（ｉ，ｊ）＋Ｉｏ≧０                    ・・・（１０）
ここで、Ｉｏは、適宜設定された一定値を有するオフセット輝度である。
係数αｏ、オフセット輝度Ｉｏの値は、例えば、αｏ＝０．５、Ｉｏ＝Ｓなどの値を採用することができる。
【００４７】
本変形例の作用について、図７を参照して説明する。
図７は、第１変形例による出力画像Ｉout（ｉ，ｊｋ）を示すグラフである。
例えば、オフセット輝度がＩｏ＝Ｓとされると、入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）の高輝度部５１（図６（ａ）参照）では、式（１０）を満足するので、式（９）において、α＝１とされ、式（８）と同一となる。したがって、上記実施形態と同様に輝度ムラ除去が行われる。
一方、低輝度部５２では、式（１０）が満足されないので、式（９）において、α＝αｏとして輝度ムラ除去が行われる。そのため、低輝度部５２の輝度ムラ補正による影響が低減される。
したがって、図７における領域５０２に示すように、入力画像の低輝度部５２（図６（ａ）参照）は、出力画像においても、補正前と略同等の輝度を有する低輝度部５２ｂとされる。
その結果、輝度ムラ除去を行っても、補正の影響が低輝度部に及ばないようにすることができる。
【００４８】
次に、本実施形態の第２変形例について説明する。
本変形例は、上記実施形態の輝度置換画像作成手段１０３において、輝度置換データＩＲ（Ｉ，Ｊ）として、式（６）に代えて、次式のように特異輝度データに近い境界輝度値を代入するようにしたものである。すなわち、
画素領域Ｑの画素位置（Ｉ，Ｊ）に対して、
Ｉｒ（Ｉ，Ｊ）＞ＩＡ＋ｓのとき、
ＩＲ（Ｉ，Ｊ）＝ＩＡ＋ｓ                                    ・・・（１１ａ）
Ｉｒ（Ｉ，Ｊ）＜ＩＡ−ｓのとき、
ＩＲ（Ｉ，Ｊ）＝ＩＡ−ｓ                                    ・・・（１１ｂ）
このようにすれば、ＩＲ（Ｉ，Ｊ）が加減演算だけで求められるので、式（６）を計算する場合に比べて格段に計算時間が短縮されるという利点がある。
【００４９】
なお、本変形例によれば、置換画像Ｉｔ（ｉ，ｊ）が、すべての画素位置（ｉ，ｊ）に対して、次式の範囲とされる。
ＩＡ−ｓ≦Ｉｔ（ｉ，ｊ）≦ＩＡ＋ｓ                            ・・・（１２）
したがって、予め輝度ムラの範囲が予想される場合には、境界輝度値をその輝度ムラの範囲に合わせることにより、高精度な輝度ムラの補正を行うことができる。
【００５０】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置について説明する。
本実施形態の画像処理装置は、第１の実施形態の画像ムラ除去部１１において、画像縮小手段１０１、輝度ムラ画像拡大手段１０５を省略した構成とする。それに伴い輝度情報算出手段１０２、輝度置換画像作成手段１０３、輝度ムラ画像作成手段１０４において、縮小画像Ｉｒ（ｉ，ｊ）に代えて入力画像Ｉin（ｉ，ｊ）を用い、輝度ムラ除去画像作成手段１０６において、拡大輝度ムラ画像Ｉｔex（ｉ，ｊ）に代えて輝度ムラ画像Ｉｔave（ｉ，ｊ）を用いるようにしたものである。
また本実施形態の画像処理方法は、このような画像ムラ除去部１１を用いて第１の実施形態の画像縮小工程（ステップ１５１）、輝度ムラ画像拡大工程（ステップ１５７）を省略した方法である（図８参照）。これは、画素数が少なく十分計算時間を短くできる場合に適用できる。
これらの詳細の説明は、第１の実施形態の説明および式を上記の変更に基づいて逐次読み替えれば容易に理解されるので省略する。
【００５１】
本実施形態によれば、フーリエ変換などのアルゴリズムを用いない点では、第１の実施形態と同様であるから、疑似エッジなどのノイズが発生することなく容易に輝度ムラを除去または低減でき、周期パターンを含む場合でも含まない場合でも輝度ムラ除去が行えるという利点がある。
また、データ量が大きくなってもアルゴリズムに起因する計算時間が比較的短いため、迅速に画像処理することができるという利点がある。
第１の実施形態と異なる点では、画像縮小手段、輝度ムラ画像拡大手段を省略するので簡素な装置を構成することができる。また、入力画像の全輝度データを用いて輝度ムラを除去するので、高精度な輝度ムラの除去を行うことができるという利点がある。
【００５２】
なお、上記の説明では、一例として、面積比の大きい高輝度部と面積比の小さい低輝度部を有する入力画像の例で説明したが、本発明は、平均輝度近傍に含まれる輝度ムラを容易に除去することができるものであり、平均輝度が高輝度であるか、低輝度であるかは、関係がないから、輝度分布はこのような例に限定されない。
【００５３】
また、上記の説明では、画像縮小手段１０１として、等間隔にデータを間引いて整数分の一に縮小する例で説明したが、それ以外の縮小倍率を採用してもよい。
【００５４】
また、上記の説明では、第１の実施形態として、画像の縮小拡大を行う場合、第２の実施形態として、画像の縮小拡大を行わない場合について説明したが、例えば、図５（ａ）で画像縮小工程（ステップ１５１）の直前、および輝度ムラ画像拡大工程（ステップ１５８）の直前に、画素数判定工程を設け、画像の画素数が所定画素数Ｘより大きいときは、ステップ１５１、１５８を実行し、画素数が所定画素数Ｘ以下のときは、ステップ１５１、１５８を実行せずにステップ１５２、１５９を実行するようにしてもよい。
【００５５】
また、上記の説明では、画像処理装置として、基板検査システムの一部に用いられた例で説明したが、輝度ムラを除去する画像処理であれば、どのようなシステムで用いられてもよい。また、単体の画像処理装置であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置が用いられた基板検査システムの概略構成について説明するための機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の画像ムラ除去部の構成について説明するための機能ブロック図である。
【図３】輝度平滑化処理について説明するための概念図である。
【図４】入力画像の一例を示す模式図、その輝度分布を示すグラフ、および置換画像の輝度分布を示すグラフである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る画像処理方法および輝度情報算出工程について説明するためのフローチャートである。
【図６】入力画像、拡大輝度ムラ画像、出力画像の一例を模式的に示すグラフである。
【図７】第１変形例による出力画像Ｉout（ｉ，ｊｋ）を示すグラフである。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る画像処理方法について説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
１  基板検査システム
４  ＣＣＤカメラ
８、２４０  画像記憶部
１１  画像ムラ除去部（画像処理装置）
４０、４１  欠陥抽出アルゴリズム部
５０  入力画像
１００  画像入力手段
１０１  画像縮小手段
１０２  輝度情報算出手段
１０３  輝度置換画像作成手段（置換画像作成手段）
１０４  輝度ムラ画像作成手段
１０５  輝度ムラ画像拡大手段（画像拡大手段）
１０６  輝度ムラ除去画像作成手段
１０７  画像出力手段
１０８  輝度平滑化手段
【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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