(57)【要約】【課題】  撮像部の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、できるだけ正確な推定ができるようにして、推定値の信頼性の向上を図る。【解決手段】  所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体Ｋを検体用容器１に収容し、予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体Ｋと同等の形態の基準になる基準検体Ｃであって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体Ｃを複数の基準用容器２に夫々収容し、撮像部２０によって、検体用容器１の検体Ｋ及び各基準用容器２の基準検体Ｃを同時に撮像し、基準検体Ｃの輝度と物質の成分の成分量との相関関係を算出し、撮像部２０が撮像した画像に基づいて検体Ｋの輝度を検出するとともに、当該輝度と上記の相関関係に基づいて検体Ｋに係る物質中の含有成分のうち特定の成分の成分量を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体を検体用容器に収容し、該検体用容器に収容された検体の表面を撮像部で撮像し、該撮像部が撮像した画像に基づいて検体の表面の輝度を検出するとともに該検出した輝度に基づいて上記物質中の含有成分のうち特定の成分の成分量を算出する物質の成分推定方法において、
予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体と同等の形態の基準になる基準検体であって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体を複数の基準用容器に夫々収容し、上記撮像部によって、上記検体用容器に収容された検体の表面及び上記各基準用容器に収容された基準検体の表面を同時に撮像し、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記各基準用容器に収容された基準検体の表面の輝度を検出し、該検出した輝度に基づいて基準検体の表面の輝度と該基準検体に係る特定の成分の成分量との相関関係を算出し、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記検体容器に収容された検体の表面の輝度を検出し、該検出された検体の表面の輝度と上記相関関係とから該検体に係る特定の成分の成分量を算出することを特徴とする物質の成分推定方法。
【請求項２】
上記検体を、所定量の物質を有して構成し、上記基準検体を、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体と同種の物質を有して構成したことを特徴とする請求項１記載の物質の成分推定方法。
【請求項３】
上記検体を、所定量の物質の抽出物を有して構成し、上記基準検体を、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成したことを特徴とする請求項１記載の物質の成分推定方法。
【請求項４】
上記物質が植物であることを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載の物質の成分推定方法。
【請求項５】
上記物質が土壌であることを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載の物質の成分推定方法。
【請求項６】
所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体を収容する検体用容器と、該検体用容器に収容された検体の表面を撮像する撮像部と、該撮像部が撮像した画像に基づいて検体の表面の輝度を検出するとともに該検出した輝度に基づいて上記物質中の含有成分のうち特定の成分の成分量を算出する算出部とを備えた物質の成分推定装置において、
予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体と同等の形態の基準になる基準検体であって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体を夫々収容する複数の基準用容器を設け、上記撮像部を、上記検体用容器に収容された検体の表面及び上記各基準用容器に収容された基準検体の表面を同時に撮像するように構成し、
上記算出部に、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記各基準用容器に収容された基準検体の表面の輝度を検出する基準輝度検出手段と、該基準輝度検出手段が検出した輝度に基づいて該基準検体の表面の輝度と該基準検体に係る特定の成分の成分量との相関関係を算出する相関関係算出手段と、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記検体容器に収容された検体の表面の輝度を検出する検体輝度検出手段と、該検体輝度検出手段で検出された検体の表面の輝度と上記相関関係算出手段で算出された相関関係とから該検体に係る特定の成分の成分量を算出する成分量算出手段とを備えて構成したことを特徴とする物質の成分推定装置。
【請求項７】
上記撮像部を、上記検体用容器を複数撮像する構成としたことを特徴とする請求項６記載の物質の成分推定装置。
【請求項８】
上記検体用容器及び上記基準用容器として透明な材料で形成したものを用い、上記撮像部を、上記検体用容器及び上記基準用容器を載置するベースと、該ベース上の上記検体用容器及び上記基準用容器を走査して該各容器の底壁を通して画像を取得するスキャナとを備えて構成し、
上記算出部に、上記スキャナから出力された画像から上記基準用容器の基準検体の表面のみの画像であって所定範囲の画像を抽出する基準画像抽出手段と、上記スキャナから出力された画像から上記検体用容器の検体の表面のみの画像であって所定範囲の画像を抽出する検体画像抽出手段とを備え、
上記算出部の上記基準輝度検出手段に、上記基準画像抽出手段から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段と、該画素輝度検出手段が検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段とを備え、
上記算出部の上記検体輝度検出手段に、上記検体画像抽出手段から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段と、該画素輝度検出手段が検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段とを備え、
上記相関関係算出手段を、上記基準輝度検出手段の平均輝度算出手段が算出した上記各基準用容器の基準検体についての平均輝度に基づいて相関関係を算出する構成とし、
上記成分量算出手段を、上記検体輝度検出手段の平均輝度算出手段が算出した上記検体用容器の検体についての平均輝度に基づいて成分量を算出する構成としたことを特徴とする請求項６または７記載の物質の成分推定装置。
【請求項９】
上記各容器が底壁を露出させて複数保持され上記撮像部のベースに載置可能なトレーを備え、上記スキャナを上記トレーに設けられた複数の容器の底壁を走査するよう構成したことを特徴とする請求項８記載の物質の成分推定装置。
【請求項１０】
上記検体を、所定量の物質を有して構成し、上記基準検体を、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体と同種の物質を有して構成したことを特徴とする請求項６乃至９いずれかに記載の物質の成分推定装置。
【請求項１１】
上記検体を、所定量の物質の抽出物を有して構成し、上記基準検体を、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成したことを特徴とする請求項６乃至９いずれかに記載の物質の成分推定装置。
【請求項１２】
上記物質が植物であることを特徴とする請求項６乃至１１いずれかに記載の物質の成分推定装置。
【請求項１３】
上記物質が土壌であることを特徴とする請求項６乃至１１いずれかに記載の物質の成分推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土壌や土壌に生育する農作物等の農業に関する各種物質を初めその他の種々の物質において、物質に係る色要素から物質中に含まれる各種成分の成分量を算出する物質の成分推定方法及び物質の成分推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の物質の成分推定装置として、本願出願人が先に提案し、物質としての土壌において、土壌の色要素から土壌中に含まれる成分量を算出する推定装置がある（特許文献１）。
【０００３】
これは、図１４に示すように、物質である土壌中の含有成分のうち炭素の全炭素量及び窒素の全窒素量を推定するもので、所定量の土壌を、複数列設された透明容器１００に収容する。この容器１００は、その底壁を露出させて保持する白色のトレー１０１に一体に設けられている。トレー１０１の裏面（後述のＣＣＤセンサ側）には、輝度の基準となるカラーバー１０２が付されている。このトレー１０１を撮像部としてのスキャナ１０３のベース１０４に載置する。スキャナ１０３は、ベース１０４の上の容器１００の底部及びトレー１０１にベース１０４の下から蛍光管やＬＥＤの光を照射し、その反射光を図示外のＣＣＤセンサ等によりＲＧＢ輝度を読みとってＲＧＢ輝度を取得し、デジタル画像として撮像する。
【０００４】
そして、スキャナ１０３を作動させ、ベース１０４上の容器１００及びトレー１０１を撮像して、即ち、容器１００の底部を通して土壌の表面及びカラーバー１０２を走査して画像を取得し、この画像をＣＰＵ等の機能を有した算出部１０５に出力する。算出部１０５においては、先ず、Ｒ輝度の土壌表面のみの画像を各容器１００毎に抜き出す。一方、カラーバー１０２の画像を抜き出し、カラーバー１０２の画像から白，灰，黒の各Ｒ輝度を算出する。次に、土壌の表面の画像の各画素のＲ輝度を検出し、この検出した各画素のＲ輝度を、カラーバーのＲ輝度を基準に補正し、補正後の画像の各画素を構成するＲ輝度の値を全てたし合わせ、この画像を構成する画素の総画素数で除算して平均Ｒ輝度を算出する。
この場合、カラーバー１０２のＲ輝度を基準にして、抽出された画像が補正されることから、例えば、スキャナ１０３のメーカー，型，種類によってＣＣＤ等の性能等が異なっていて、スキャナ１０３から取得した画像において、各画素の輝度の違いがあっても、これを是正することができ、検出精度が向上させられる。
【０００５】
次に、算出部１０５においては、検出された容器１００毎の土壌表面の平均Ｒ輝度と、予め記憶手段に記憶した、基準になる土壌表面の輝度及びこの基準となる土壌中の成分量の相関関係とから、容器１００毎の土壌中の成分量としての全炭素量及び全窒素量を算出する。
これにより、容器１００に土壌を入れてスキャナ１０３で画像を撮像するだけで、成分量が算出されるので、経験や熟練を必要とせずに、誰が行なっても土壌中の成分量と略同じ成分量を推定できる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−１７１１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上記従来の成分推定装置にあっては、カラーバー１０２を検体としての土壌とともに同時に撮像して、カラーバー１０２の輝度を基準にして、抽出された画像を補正しているので、撮像部の機種が異なるような場合には有効であるが、例えば、検体を日が異なって撮像する場合等、撮像環境が異なる場合には、推定値の信頼性が必ずしも十分確保できないことがあるという問題があった。例えば、撮像環境として温度条件や湿度条件が異なると、カラーバー１０２の色は変化しないが、検体の色が変化することがあり、誤差が生じてしまう。また、カラーバー１０２の色自体が経年変化することもあり、これによっても補正の誤差が生じてしまう。
【０００８】
本発明は上記の問題点に鑑みて為されたもので、撮像部の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、できるだけ正確な推定ができるようにして、推定値の信頼性の向上を図った物質の成分推定方法及び物質の成分推定装置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】
【０００９】
このような目的を達成するため本発明は、所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体を検体用容器に収容し、該検体用容器に収容された検体の表面を撮像部で撮像し、該撮像部が撮像した画像に基づいて検体の表面の輝度を検出するとともに該検出した輝度に基づいて上記物質中の含有成分のうち特定の成分の成分量を算出する物質の成分推定方法において、
予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体と同等の形態の基準になる基準検体であって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体を複数の基準用容器に夫々収容し、上記撮像部によって、上記検体用容器に収容された検体の表面及び上記各基準用容器に収容された基準検体の表面を同時に撮像し、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記各基準用容器に収容された基準検体の表面の輝度を検出し、該検出した輝度に基づいて基準検体の表面の輝度と該基準検体に係る特定の成分の成分量との相関関係を算出し、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記検体容器に収容された検体の表面の輝度を検出し、該検出された検体の表面の輝度と上記相関関係とから該検体に係る特定の成分の成分量を算出する構成としている。
【００１０】
これにより、撮像部においては、検体の表面及び基準検体の表面を同時に撮像し、撮像毎に、基準検体の表面の輝度を検出して、基準検体の表面の輝度と基準検体に係る物質の成分の成分量との相関関係を算出するので、撮像部の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、その都度、これらの機種条件や撮像環境変化に応じた相関関係を算出することができ、そのため、撮像部が撮像した検体の表面の画像に基づく輝度と上記の相関関係とから算出される成分の成分量が、機種条件や撮像環境変化に応じた正確な推定値となり、推定値の信頼性の向上が図られる。
【００１１】
この場合、上記検体を、所定量の物質を有して構成し、上記基準検体を、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体と同種の物質を有して構成することができる。
また、上記検体を、所定量の物質の抽出物を有して構成し、上記基準検体を、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成することができる。
【００１２】
そしてまた、必要に応じ、上記物質が植物である構成としている。また、必要に応じ、上記物質が土壌である構成としている。土壌や土壌に生育する農作物等の農業に関する各種物質の成分量を推定でき、特に、農業分野での利用が図られる。
【００１３】
また、上記の目的を達成するため本発明は、所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体を収容する検体用容器と、該検体用容器に収容された検体の表面を撮像する撮像部と、該撮像部が撮像した画像に基づいて検体の表面の輝度を検出するとともに該検出した輝度に基づいて上記物質中の含有成分のうち特定の成分の成分量を算出する算出部とを備えた物質の成分推定装置において、
予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体と同等の形態の基準になる基準検体であって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体を夫々収容する複数の基準用容器を設け、上記撮像部を、上記検体用容器に収容された検体の表面及び上記各基準用容器に収容された基準検体の表面を同時に撮像するように構成し、
上記算出部に、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記各基準用容器に収容された基準検体の表面の輝度を検出する基準輝度検出手段と、該基準輝度検出手段が検出した輝度に基づいて該基準検体の表面の輝度と該基準検体に係る特定の成分の成分量との相関関係を算出する相関関係算出手段と、上記撮像部が撮像した画像に基づいて上記検体容器に収容された検体の表面の輝度を検出する検体輝度検出手段と、該検体輝度検出手段で検出された検体の表面の輝度と上記相関関係算出手段で算出された相関関係とから該検体に係る特定の成分の成分量を算出する成分量算出手段とを備えて構成している。
【００１４】
これにより、撮像部においては、検体の表面及び基準検体の表面を同時に撮像し、撮像毎に、基準検体の表面の輝度を検出して、基準検体の表面の輝度と基準検体に係る特定の成分の成分量との相関関係を算出するので、撮像部の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、その都度、これらの機種条件や撮像環境変化に応じた相関関係を算出することができ、そのため、撮像部が撮像した検体の表面の画像に基づく輝度と上記の相関関係とから算出される特定の成分の成分量が、機種条件や撮像環境変化に応じた正確な推定値となり、推定値の信頼性の向上が図られる。
【００１５】
そして、必要に応じ、上記撮像部を、上記検体用容器を複数撮像する構成としている。複数の検体について画像処理して、各々の検体について特定の成分の成分量を一度に算出できるので、処理効率が向上させられる。
【００１６】
そしてまた、必要に応じ、上記検体用容器及び上記基準用容器として透明な材料で形成したものを用い、上記撮像部を、上記検体用容器及び上記基準用容器を載置するベースと、該ベース上の上記検体用容器及び上記基準用容器を走査して該各容器の底壁を通して画像を取得するスキャナとを備えて構成し、
上記算出部に、上記スキャナから出力された画像から上記基準用容器の基準検体の表面のみの画像であって所定範囲の画像を抽出する基準画像抽出手段と、上記スキャナから出力された画像から上記検体用容器の検体の表面のみの画像であって所定範囲の画像を抽出する検体画像抽出手段とを備え、
上記算出部の上記基準輝度検出手段に、上記基準画像抽出手段から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段と、該画素輝度検出手段が検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段とを備え、
上記算出部の上記検体輝度検出手段に、上記検体画像抽出手段から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段と、該画素輝度検出手段が検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段とを備え、
上記相関関係算出手段を、上記基準輝度検出手段の平均輝度算出手段が算出した上記各基準用容器の基準検体についての平均輝度に基づいて相関関係を算出する構成とし、
上記成分量算出手段を、上記検体輝度検出手段の平均輝度算出手段が算出した上記検体用容器の検体についての平均輝度に基づいて成分量を算出する構成としている。
【００１７】
画像抽出手段によって、各容器毎の検体表面のみの画像であって所定範囲の画像を抽出し、この画像の各画素の平均輝度を求めるので、誤差が少なくなり、検出輝度のバラツキが防止される。また、スキャナは、一般に市販されているものでよく、既存のものを使用できるので、導入コストを安価に抑えることができる。
【００１８】
また、必要に応じ、上記各容器が底壁を露出させて複数保持され上記撮像部のベースに載置可能なトレーを備え、上記スキャナを上記トレーに設けられた複数の容器の底壁を走査するよう構成している。複数の容器をトレーで保持するので搬送や撮像等の取り扱いが容易になる。また、トレーにより、外部からの光を遮断でき、より精度の良い撮像を行なうことができる。
【００１９】
また、必要に応じ、上記検体を、所定量の物質を有して構成し、上記基準検体を、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体と同種の物質を有して構成することができる。
また、上記検体を、所定量の物質の抽出物を有して構成し、上記基準検体を、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成することができる。
【００２０】
そしてまた、必要に応じ、上記物質が植物である構成としている。また、必要に応じ、上記物質が土壌である構成としている。土壌や土壌に生育する農作物等の農業に関する各種物質の成分量を推定でき、特に、農業分野での利用が図られる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の物質の成分推定方法及び物質の成分推定装置によれば、撮像部においては、検体の表面及び基準検体の表面を同時に撮像し、撮像毎に、基準検体の表面の輝度を検出して、基準検体の表面の輝度と基準検体に係る物質の成分の成分量との相関関係を算出するので、撮像部の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、その都度、これらの機種条件や撮像環境変化に応じた相関関係を算出することができ、そのため、撮像部が撮像した検体の表面の画像に基づく輝度と上記の相関関係とから算出される成分の成分量が、機種条件や撮像環境変化に応じた正確な推定値となり、推定値の信頼性の向上を図ることができる。
その結果、この成分量の推定は、人間が目視する主観的経験に基づくものではないので、個人差が生じることがなく略一義的に推定でき、推定量にバラツキが生じることがなく安定し、農業分野などでの利用が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、添付図面に基づいて本発明の実施の形態に係る物質の成分推定方法及び物質の成分推定装置について詳細に説明する。本発明の実施の形態に係る物質の成分推定方法は、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置によって実現されるので、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置の作用において説明する。
【００２３】
図１乃至図３に示すように、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置は、所定量の物質若しくは所定量の物質の抽出物を有した検体Ｋを収納する検体用容器１を備えている。検体用容器１は複数用意される。
また、予め特定の成分の成分量が既知になっている上記検体Ｋと同等の形態の基準になる基準検体Ｃであって該既知の成分量が夫々異なる複数の基準検体Ｃを夫々収容する複数の基準用容器２を備えている。
【００２４】
検体用容器１及び基準用容器２は、図２に示すように、同じ材質，形状の透明な容器であり、例えば、ガラス，プラスチック樹脂，石英ガラスなどの透明な材料でカップ状に形成されている。例えば、外径３２ｍｍ、内径２７ｍｍ、高さ１５ｍｍ、肉厚１．３ｍｍの容器が用いられる。
【００２５】
また、この容器１，２は、トレー１０に保持される。図１及び図３に示すように、トレー１０は後述のスキャナ２３のベース２１に載置されてこれを覆う大きさの樹脂製の矩形板状に形成され、容器１，２が嵌合して保持される行列状（実施の形態では２行５列の１０個）の孔１１を有している。トレー１０は灰色に着色されている。
トレー１０の各孔１１には、基準用容器２が４つ保持され、検体用容器１が６つ保持される。トレー１０には、各容器１，２に入れた検体Ｋの識別が容易なように、各孔１１の近傍であってトレー１０の表側に容器１，２の番号が付されている。検体用容器１の番号として１〜６が付され、基準用容器２の番号として、Ｓ１〜Ｓ４が付されている。
【００２６】
ここで、検体Ｋ及び基準検体Ｃは、その形態としては、粉粒体，液体あるいは、粉粒体と液体との混合した流動状のものが望ましい。
また、検体Ｋとしては、所定量の物質を有して構成することができる。この場合、基準検体Ｃを、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体Ｋと同種の物質を有して構成することができる。例えば、物質が後述の水稲の茎葉部（所定区画の水田に植えられた水稲の多数の株から任意に選択された株のうち、地上に出ている茎及び葉の部分をいう。穂がある場合は穂を取り除く。）の場合であって、この茎葉部の成分量である窒素の質量パーセントを求める場合がある。物質として、水稲の葉のみあるいは茎のみを選択することもできる。
また、検体Ｋとしては、所定量の物質の抽出物を有して構成することができる。この場合、基準検体Ｃを、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成することができる。例えば、物質が後述の土壌の場合であって、土壌の１００ｇ当りの可給態リン酸含量（ｍｇ）を求める場合がある。この場合、土壌抽出溶液中のリンを、化学反応により発色させ、その発色液の輝度情報を解析することにより、成分量を推定できる。また、リン酸に限らず、土壌抽出溶液中の窒素，カリウム，カルシウム，マグネシウム含量を、化学反応により発色させ、その発色液の輝度情報を解析することにより、各成分量を推定できる。
【００２７】
また、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置は、検体用容器１に収容された検体Ｋの表面及び基準用容器２に収容された基準検体Ｃの表面を同時に撮像する撮像部２０を備えている。
詳しくは、撮像部２０は、容器１，２を保持したトレー１０が容器１，２の底壁３を当接させて載置されるガラス板で形成されたベース２１と、ベース２１上のトレー１０及び容器１，２の開口側を覆いベース２１に対して開閉可能に設けられた覆体２２と、ベース２１上のトレー１０を走査して画像を撮像するスキャナ２３とを備えて構成されている。ベース２１は、例えば、Ａ４サイズの原稿載置台で形成されている。
【００２８】
スキャナ２３は、ベース２１の上のトレー１０及び容器１，２の底壁３にベース２１の下から蛍光管やＬＥＤの光を照射し、その反射光をＣＣＤセンサ等によりＲＧＢ輝度を読みとって、容器１，２の底壁３を通して基準検体Ｃ及び検体ＫのＲＧＢ輝度を取得し、デジタル画像として撮像する。Ｒ輝度，Ｇ輝度，Ｂ輝度は、夫々、０から２５５までの２５６段階であって、画像の画素はこのＲＧＢ輝度の組み合わせからなり、約１６００万通りの色が表現される。
スキャナ２３は、一般に市販されているものでよく、既存のものを使用することから導入コストを安価に抑えることができる。
【００２９】
更に、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置は、ＣＰＵなどの機能によって作動する算出部３０を備えている。算出部３０は、撮像部２０が撮像した画像に基づいて検体Ｋの表面の輝度を検出するとともに該検出した輝度に基づいて物質中の含有成分の推定しようとする特定の成分の成分量を算出する。
【００３０】
詳しくは、算出部３０は、基準画像抽出手段３１と、検体画像抽出手段３２と、基準輝度検出手段３３と、相関関係算出手段３４と、検体輝度検出手段３５と、成分量算出手段３６とを備えて構成されている。
【００３１】
基準画像抽出手段３１は、スキャナ２３から出力された画像から各基準用容器２の基準検体Ｃの表面のみの画像であって所定範囲ｅの画像を抽出する。例えば、図２（ａ）に示すように、容器１，２の底壁３面の中心に重心をもつ正方形（例えば１辺が１５ｍｍの正方形）を所定範囲ｅ（解析領域）とする。
検体画像抽出手段３２は、スキャナ２３から出力された画像から検体用容器１の検体Ｋの表面のみの画像であって所定範囲ｅの画像を抽出する。例えば、上記と同様、図２（ａ）に示すように、容器１，２の底壁３面の中心に重心をもつ正方形（例えば１辺が１５ｍｍの正方形）を所定範囲ｅ（解析領域）とする。
より詳しくは、各画像抽出手段３１，３２は、トレー１０の裏面と基準用容器２および検体用容器１に収容された検体表面との輝度の差および検体容器の形状から、各容器１，２毎に区分けして各容器１，２の表面のみの画像を抜き出し、この各容器１，２の表面画像から所定範囲の画像を抽出している。
【００３２】
基準輝度検出手段３３は、撮像部２０が撮像した各基準用容器２に収容された基準検体Ｃの表面の輝度を検出する。基準輝度検出手段３３には、基準画像抽出手段３１から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段３３ａと、この画素輝度検出手段３３ａが検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段３３ｂとが備えられている。画素輝度検出手段３３ａは、基準画像抽出手段３１から抽出された基準検体Ｃの表面の所定範囲の画像中において各画素のＲ，Ｇ，Ｂ輝度の検出を行なっている。この値は、０から２５５までの２５６段階である。平均輝度算出手段３３ｂは、所定範囲の画像の各画素のＲ，Ｇ，Ｂ毎の輝度をたし合わせ、この所定範囲の画像を構成する画素数で除算してＲ，Ｇ，Ｂ毎に平均輝度を算出している。
【００３３】
相関関係算出手段３４は、基準輝度検出手段３３が検出した輝度に基づいて基準検体Ｃの表面の輝度と基準検体Ｃに係る物質の推定しようとする成分量との相関関係を算出する。この相関関係は、上記の選択された特定の成分量が異なる複数の基準検体Ｃがスキャナ２３で走査されると、基準画像抽出手段３１が所定範囲の画像を抜き出し、基準輝度検出手段３３が平均輝度を算出し、そして、上記の実測値と算出された平均輝度との相関を例えば最小２乗法で予測式化して定める。
【００３４】
検体輝度検出手段３５は、上記基準輝度検出手段３３と同様に、撮像部２０が撮像した各検体用容器１に収容された検体Ｋの表面の輝度を検出する。検体輝度検出手段３５には、検体画像抽出手段３２から抽出された画像中の各画素の輝度を検出する画素輝度検出手段３５ａと、この画素輝度検出手段３５ａが検出した各画素の輝度から平均輝度を算出する平均輝度算出手段３５ｂとが備えられている。画素輝度検出手段３５ａは、検体画像抽出手段３２から抽出された検体Ｋの表面の所定範囲の画像中において各画素のＲ，Ｇ，Ｂ輝度の検出を行なっている。この値は、０から２５５までの２５６段階である。平均輝度算出手段３５ｂは、所定範囲の画像の各画素のＲ，Ｇ，Ｂ毎の輝度をたし合わせ、この所定範囲の画像を構成する画素数で除算してＲ，Ｇ，Ｂ毎に平均輝度を算出している。
【００３５】
成分量算出手段３６は、検体輝度検出手段３５で検出された検体Ｋの表面の輝度と、相関関係算出手段３４で算出された相関関係とから、検体Ｋに係る特定の成分の成分量を算出する。
それから、算出部３０に接続されたディスプレイモニタやプリンタ等の出力機器３７に、各容器の番号とともに輝度と成分量と併記した表を表示させる。
【００３６】
従って、この物質の成分推定装置を使用して成分量を推定する場合は、以下のようにして行なう。
先ず、検体Ｋとして、所定量の物質を有して構成した場合について説明する。この場合、基準検体Ｃを、予め特定の成分の成分量が既知になっている所定量の上記検体Ｋと同種の物質を有して構成する。
例えば、物質が水稲の場合であって、水稲の茎葉部の成分量である窒素の質量パーセントを求める場合、先ず、稲の茎葉部を採取する。茎葉部とは、所定区画の水田に植えられた水稲の多数の株から任意に選択された株のうち、地上に出ている茎及び葉の部分をいう。穂がある場合は穂を取り除く。また、平均化のために、所定区画の水田から、複数株（例えば、３株）を採取する。そして、検体Ｋとしては、これら複数株の茎葉部全部を用い、通風乾燥機により所定時間乾燥して水分量を略０質量％にし、この乾燥した茎葉部を粉砕器により粉砕し、所定量を検体用容器１に入れ、エタノールを所定量加えたものとする。
また、基準検体Ｃにおいては、生育状態の違う水田から、上記と同様の方法にて茎葉部の試料を採取し、この試料の成分量である窒素の質量パーセントを、周知の定量分析法（例えば、湿式灰化の後，インドフェノール法により窒素含量を定量）により、予め実測値として正確に求めておく。そして、複数の基準検体Ｃとして、その成分が段階的に異なるものを種々の試料から選択し、同様に、所定量を基準用容器２に入れ、エタノールを所定量加えたものとする。
【００３７】
尚、アルコールを加える理由は、検体表面の凹凸による乱反射を防ぐため、粉末試料の色差を強調するためである。
【００３８】
次に、トレー１０に、基準検体Ｃの４つの基準用容器２を載せ、検体Ｋとして、同一ロットのもの、あるいは、異なるロットのものなど、適宜の検体Ｋの６つの検体用容器１を載せる。それから、スキャナ２３のベース２１にトレー１０を載置し、覆体２２で覆う。容器を持ち運ぶ際はトレー１０を持てばよく取扱性が向上する。
そして、スキャナ２３を作動させ、トレー１０の表面の画像を撮像し、この画像を算出部３０に出力する。
【００３９】
そして、算出部３０を作動させて、各検体容器毎の平均Ｒ輝度と窒素量の推定量を得る。
詳しくは、算出部３０が作動すると、先ず、基準画像抽出手段３１は、スキャナ２３から出力された画像から各基準用容器２の基準検体Ｃの表面のみの画像であって所定範囲ｅの画像を抽出する。
基準輝度検出手段３３は、撮像部２０が撮像した各基準用容器２に収容された基準検体Ｃの表面の輝度を検出する。基準輝度検出手段３３において、画素輝度検出手段３３ａは、基準画像抽出手段３１から抽出された基準検体Ｃの表面の所定範囲の画像中において各画素のＲ，Ｇ，Ｂ輝度の検出を行なっており、平均輝度算出手段３３ｂは、所定範囲の画像の各画素のＲ，Ｇ，Ｂ毎の輝度をたし合わせ、この所定範囲ｅの画像を構成する画素数で除算してＲ，Ｇ，Ｂ毎に平均輝度を算出する。実施の形態では、窒素については、各基準用容器２毎の平均Ｒ輝度を得ている。
【００４０】
そして、相関関係算出手段３４は、基準輝度検出手段３３が検出した輝度に基づいて基準検体Ｃの表面の輝度と基準検体Ｃに係る物質の推定しようとする成分量との相関関係を算出する。この相関関係は、上記の選択された特定の成分量が異なる複数の基準検体Ｃがスキャナ２３で走査されると、基準画像抽出手段３１が所定範囲ｅの画像を抜き出し、基準輝度検出手段３３が平均輝度を算出し、そして、上記の実測値と算出された平均輝度との相関を例えば最小２乗法で予測式化して定める。
【００４１】
一方、検体画像抽出手段３２は、スキャナ２３から出力された画像から検体用容器１の検体Ｋの表面のみの画像であって所定範囲ｅの画像を抽出する。検体輝度検出手段３５は、基準輝度検出手段３３と同様に、撮像部２０が撮像した各検体用容器１に収容された検体Ｋの表面の輝度を検出する。検体輝度検出手段３５においては、画素輝度検出手段３５ａが、検体画像抽出手段３２から抽出された検体Ｋの表面の所定範囲の画像中において各画素のＲ，Ｇ，Ｂ輝度の検出を行なっている。また、平均輝度算出手段３５ｂは、所定範囲の画像の各画素２４のＲ，Ｇ，Ｂ毎の輝度をたし合わせ、この所定範囲ｅの画像を構成する画素数で除算してＲ，Ｇ，Ｂ毎に平均輝度を算出している。実施の形態では、窒素量については、各検体用容器１毎の平均Ｒ輝度を得ている。
【００４２】
そして、成分量算出手段３６は、検体輝度検出手段３５で検出された検体Ｋの表面の輝度と、相関関係算出手段３４で算出された相関関係とから、検体Ｋに係る特定の成分の成分量を算出する。
それから、算出部３０に接続されたディスプレイモニタやプリンタ等の出力機器３７に、各容器１，２の番号とともに輝度と成分量と併記した表を表示させる。
【００４３】
この場合、撮像部２０においては、検体Ｋの表面及び基準検体Ｃの表面を同時に撮像し、撮像毎に、基準検体Ｃの表面の輝度を検出して、基準検体Ｃの表面の輝度と基準検体Ｃに係る特定の成分の成分量との相関関係を算出するので、撮像部２０の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、その都度、これらの機種条件や撮像環境変化に応じた相関関係を算出することができ、そのため、撮像部２０が撮像した検体Ｋの表面の画像に基づく輝度と上記の相関関係とから算出される特定の成分の成分量が、機種条件や撮像環境変化に応じた正確な推定値となり、推定値の信頼性の向上が図られる。
【００４４】
また、容器１に検体Ｋを入れてスキャナ２３で画像を撮像するだけで、特定の成分の成分量が算出されるので、経験や熟練を必要とせずに、誰が行なっても特定の成分の成分量を推定できる。また、この成分量の推定は、人間が目視する主観的経験に基づくものではないので、成分量の測定に個人差が生じることがなく略一義的に推定でき、成分量にバラツキが生じることがなく安定し、信頼性も向上させられる。更に、スキャナ２３で取得した複数の検体用容器１の画像を一度に処理できるので、処理効率が向上させられる。
【００４５】
そしてまた、ＲＧＢ輝度のうち、Ｒ輝度から算出したので最適なパラメータとして、水稲の窒素量を安定して推定できる。このようにして推定された窒素含量は、追肥等の肥培管理の際の参考に供することができる。
【００４６】
次に、検体Ｋとして、所定量の物質の抽出物を有して構成した場合について説明する。この場合、基準検体Ｃを、特定の成分を混合して予め特定の成分の成分量を既知にした試薬で構成する。
例えば、物質が土壌の場合であって、土壌の可給態リン酸含量（ｍｇ）を乾土１００ｇあたりの含量（ｍｇ）として求める場合、土壌を採取し、通風乾燥機により所要時間乾燥して水分量を略０質量％にし、乾燥した土壌を乳鉢により粉砕し、円孔篩で粒度を揃え、篩を通した土壌を所定量とり、三角フラスコに入れ、これに所定濃度の硫酸を所定量加え、振とう後、濾過する。濾液を所定量メスフラスコにとり、脱塩水を所定量加え、これに、混合発色液を所定量加え、更に所定量の上記の脱塩水を加え、充分混合する。この作成した混合液を所定量容器に入れこれを検体Ｋとする。
一方、基準検体Ｃとしては、リン標準液を希釈して作成する。作成する基準検体Ｃは、例えば、４段階のリン含量のものを用意し、混合発色液を所定量加え、所定量を容器に入れる。
【００４７】
そして、上記と同様の操作により、測定を行なう。算出部３０の成分量算出手段３６は、検体輝度検出手段３５で検出された検体Ｋの表面の輝度と、相関関係算出手段３４で算出された相関関係とから、検体Ｋに係る特定の成分の成分量を算出する。
それから、算出部３０に接続されたディスプレイモニタやプリンタ等の出力機器に、各容器の番号とともに輝度と成分量と併記した表を表示させる。
尚、検体Ｋは、所定量の土壌の抽出物のうちから更に所定量を取り出して作成されているので、求める土壌中の可給態リン酸含量（乾土１００ｇあたりの含量）は、測定値について所要の換算を行なう。換算は算出部３０の成分量算出手段３６で実施される。
このように、検体Ｋとして、所定量の物質の抽出物を有して構成した場合も上記と同様の作用，効果が得られる。
【実施例】
【００４８】
次に、実施例について説明する。
［実施例１］（水稲の茎葉部の乾燥粉末の輝度情報から窒素含有率を推定）
先ず、稲の試料の準備をする。稲の採取条件は以下のようにした。
採取時期：６月中旬から収穫直前にかけて採取
採取方法：１つの所定区画の水田から，平均的な生育状態の稲を３株（連続して植えてあるもの）採取する。採取は，株元から採取する。８月中旬以降は，穂を取り除いて分析した。
また、Ｓ１〜Ｓ４の試料については、生育状態の違う所定区画の水田から、上記の方法と同様に茎葉部を採取した。試料を採取する水田は、稲の草丈の長さ，葉の色等から適宜のものを選定した。
そして、採取した株の根本の泥をきれいに洗浄し、通風乾燥機で乾燥する。乾燥後、３株を粉砕器で粉砕する。３株まとめて粉砕する。
より具体的には、通風乾燥機（ヤマト科学株式会社製ＤＳ４００）により７０℃で７２時間乾燥する。乾燥した稲をウイレー式粉砕器（吉田製作所製  １０２９−Ｃ）により粉砕粒度１．０ｍｍに粉砕する。粉砕したものを容器としての小型シャーレ（フラット社製  ＦＳ−３０）に入れる。シャーレの寸法は、外径３２ｍｍ、内径２７ｍｍ、高さ１５ｍｍ、肉厚１．３ｍｍである。試料の厚さは５ｍｍ程度、重量にして２ｇである。シャーレに入れた試料にエタノール（和光純薬製）を２ｍｌ加える。
シャーレを専用トレー１０（ウレタン製  Ａ４サイズ）にはめ込み、スキャナ２３に乗せる。トレー１０のＳ１番〜Ｓ４番の孔には，窒素含有率が既知の基準検体Ｃが入ったシャーレをはめ込む。トレー１０の１番〜６番の孔には、窒素含有率が未知の検体Ｋが入ったシャーレをはめ込む。
【００４９】
そして、装置の解析用プログラムを起動し，トレー１０にシャーレをはめ込んだ画像を得る。撮像時の解像度は１５０ｄｐｉである。算出部３０において、得られた画像のうち、各シャーレ内の試料の色を解析する。
算出部３０においては、シャーレとトレー１０の輝度の差から、シャーレ１０個を自動的に認識する。１０個のシャーレのそれぞれについて、シャーレ底面の円の中心に重心をもつ１辺が１５ｍｍの正方形を解析領域に設定する。解析する領域の各画素について、Ｒ−Ｇ−Ｂ成分の輝度値を算出する。解析する領域の各画素のＲ−Ｇ−Ｂ値のそれぞれの平均値を試料のＲ値，Ｇ値，Ｂ値とする。窒素含有率が既知の基準検体Ｃ４点により検量線を作成し、その検量線を用いて、窒素含有率が未知の検体Ｋ６点の窒素含有率を推定する。
【００５０】
実施例１においては、基準検体Ｃとして、「あきたこまち」及び「ひとめぼれ」から窒素含有率（質量％）の夫々異なる２種ずつを選択した（Ｓ１〜Ｓ４）。また、未知検体Ｋとして「あきたこまち」（２００５年産）を１２サンプル（１〜１２），「ひとめぼれ」（２００５年産）を１２サンプル（１３〜２４）を用いた。尚、相関を見るために、未知検体Ｋについても、窒素含量を実測した。図４に、実施例１の測定データＩ（８月データ）と、検量線に推定した数値（推定値１）をプロットしたグラフを示す。
この結果から、極めて高い相関が認められ、推定値の精度が高いことが認められる。
【００５１】
次に、実施例１において、上記と同じ試料を用いて、日を異ならせて（２ヵ月後の１０月）同様の測定を行なった。図５に、測定データＩＩ（１０月データ）と、検量線に推定した数値（推定値２）をプロットしたグラフを示す。
この結果からも、極めて高い相関が認められ、推定値の精度が高いことが認められる。
【００５２】
図６には、検量線として、測定データＩの結果を用い、測定データＩＩ（１０月データ）の未知検体ＫのＲ輝度値により、窒素含量を推定した数値（推定値３）を示す。
そして、上記の推定値１，２，３について、相関を比較した。図７乃至図９には、上記の推定値１，２，３についての相関図を示す。
この結果から、推定値１，２は、検体Ｋ及び基準検体Ｃを同時に撮像し、撮像毎に、基準検体Ｃの輝度を検出して作成した検量線により成分量を推定したので、高い相関が見られる（図７及び図８）のに比較して、推定値３は別の検量線を用いたので、推定値３の相関はこれらよりは劣る（図９）。このことより、検量線を一義的に決めるのに比較して、測定の都度、検量線を作成して成分量を推定することが、撮像部２０の機種が異なるような場合は勿論のこと、温度条件や湿度条件などの撮像環境が異なる場合でも、これらの機種条件や撮像環境変化に応じた推定を行なって、より正確な推定値とすることができ、推定値の信頼性の向上を図ることができ、優れていることが分かる。
【００５３】
［実施例２］（土壌の可給態リン酸含量の推定）
（１）検体Ｋの作成
土壌を採取し、通風乾燥機（ヤマト科学株式会社製ＤＳ４００）により７０℃で７２時間乾燥する。乾燥した土壌を乳鉢により粉砕し、篩目２ｍｍの円孔篩で粒度を揃える。篩を通した土壌を１ｇとり、３００ｍｌ容の三角フラスコに入れる。これに０．００２Ｎの硫酸（ｐＨ３．０）を２００ｍｌ加え、３０分間振とうする。振とう後、東洋濾紙Ｎｏ．５Ｂで濾過する。ろ液２０ｍｌを５０ｍｌ容のメスフラスコにとり、脱塩水２０ｍｌを加える。これに、混合発色液を８ｍｌ加える。混合発色液は、５Ｎの硫酸、４％モリブデン酸アンモニウム、０．１Ｍアスコルビン酸溶液、酒石酸アンモニルカリウム溶液からなる。メスフラスコの標線まで脱塩水を加え、充分混合する。作成した検体Ｋを２ｍｌ上記と同様のシャーレに入れる。
【００５４】
（２）基準検体Ｃの作成
一方、別途、リン標準液を希釈して、検量線作成用の標準試料を作成する。作成する標準試料のリン含量は、０ｐｐｍ，０．２ｐｐｍ，０．４ｐｐｍ，０．８ｐｐｍである。これら夫々２０ｍｌを５０ｍｌ容のメスフラスコにとり、脱塩水２０ｍｌを加える。これに、混合発色液を８ｍｌ加える。メスフラスコの標線まで脱塩水を加え、充分混合する。作成した基準検体Ｃを２ｍｌ上記のシャーレに入れる。
【００５５】
シャーレを専用トレー１０（ウレタン製  Ａ４サイズ）にはめ込み，スキャナ２３に乗せる。トレー１０のＳ１番〜Ｓ４番の孔には、リン含量が既知の基準検体Ｃが入ったシャーレをはめ込む。トレー１０の１番〜６番の孔には、リン含量が未知の検体Ｋが入ったシャーレをはめ込む。
【００５６】
そして、装置の解析用プログラムを起動し，トレー１０にシャーレをはめ込んだ画像を得る。撮像時の解像度は１５０ｄｐｉである。算出部３０において、得られた画像のうち、各シャーレ内の試料の色を解析する。
算出部３０においては、シャーレとトレー１０の輝度の差から、シャーレ１０個を自動的に認識する。１０個のシャーレのそれぞれについて，シャーレ底面の円の中心に重心をもつ１辺が１５ｍｍの正方形を解析領域に設定する。解析する領域の各画素について、Ｒ−Ｇ−Ｂ成分の輝度値を算出する。解析する領域の各画素のＲ−Ｇ−Ｂ値のそれぞれの平均値を試料のＲ値，Ｇ値，Ｂ値とする。リン含量が既知の基準検体Ｃ４点により検量線を作成し、その検量線を用いて、リン含量が未知の検体Ｋ６点のリン含量を推定する。
【００５７】
実施例２においては、未知検体Ｋとして２００５年度に調査した岩手県農業研究センター内の試験圃場の土壌抽出液を用いた。２４の未知検体Ｋについて、上記のように測定した。
図１０に、実施例２の基準検体Ｃの測定データを示す。また、図１１に、２４の未知検体Ｋについて、実測値と推定数値との相関図を示す。この結果から、極めて高い相関が認められ、推定値の精度が高いことが認められる。
尚、分析値は、硫酸を用いた土壌抽出液の中にどれだけ（何ｐｐｍ）リンが含まれているかを表している。この値（ｐｐｍ）から、乾燥土壌１００ｇ当りに何ｍｇのリン酸が含まれているかという値に換算する。
【００５８】
＜実験例＞
次に、同じ基準検体Ｃにおいて、時間若しくは日を異ならせて輝度の測定を行なった。図１２には、上記実施例１の基準検体Ｃについて、装置の起動直後の輝度の測定値（図１２（ａ））と、起動後２０回目の輝度の測定値（図１２（ｂ））との結果を示す。この結果から、同じ成分含量でも、測定毎に輝度が微妙に異なることが分かり、測定の都度、検量線を作成して成分量を推定することが有効であることが分かる。
また、図１３には、上記実施例２の基準検体Ｃについて、第１回目の輝度の測定値（図１３（ａ））と、測定日を異ならせて行なった輝度の測定値（図１３（ｂ））との結果を示す。この結果から、同じ成分含量でも、測定毎に輝度が異なることが分かり、測定の都度、検量線を作成して成分量を推定することが有効であることが分かる。
【００５９】
尚、本発明の実施の形態に係る物質の成分推定方法及び物質の成分推定装置においては、撮像部２０にスキャナ２３を備えて構成したが、これに限定されるものでなく、デジタル画像を取得可能な機器、例えば、デジタルスチルカメラ，フィルムスキャナ等を用いてもよい。
また、物質としては、上記の植物や土壌などに限定されるものではなく、どのような物質を対象にしてよいことは勿論である。
例えば、植物，動物，有機物，無機物等どのようなものでも良い。例えば、物質として食品（飲料も含む），水（河川水，水道水）等が想定される。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置の容器及び画像の抽出例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る物質の成分推定装置のトレーを寸法例とともに示す図である。
【図４】本発明の実施例１に係る測定値及び推定値１を示す表図及びグラフである。
【図５】本発明の実施例１に係り測定日を異にした測定値及び推定値２を示す表図及びグラフである。
【図６】本発明の実施例１に係り検量線として先の測定データの結果を用いて推定した推定値３を示す表図である。
【図７】図４に係るデータの相関を示すグラフ図である。
【図８】図５に係るデータの相関を示すグラフ図である。
【図９】図６に係るデータの相関を示すグラフ図である。
【図１０】本発明の実施例２に係り基準検体の測定値を示す表図である。
【図１１】本発明の実施例２に係るデータの相関を示すグラフ図である。
【図１２】本発明の実験例に係り基準検体の異なる測定時間における測定値を比較して示す表図である。
【図１３】本発明の実験例に係り基準検体の異なる測定日における測定値を比較して示す表図である。
【図１４】従来の物質の成分推定装置の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
Ｋ  検体
Ｃ  基準検体
１  検体用容器
２  基準用容器
３  底壁
１０  トレー
１１  孔
２０  撮像部
２１  ベース
２３  スキャナ
３０  算出部
３１  基準画像抽出手段
３２  検体画像抽出手段
３３  基準輝度検出手段
３３ａ  画素輝度検出手段
３３ｂ  平均輝度算出手段
３４  相関関係算出手段
３５  検体輝度検出手段
３５ａ  画素輝度検出手段
３５ｂ  平均輝度算出手段
３６  成分量算出手段
【図１】
2007187486.tif 000003
【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１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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