(57)【要約】【課題】屋外の構造物において、異物の混入を精度良く検出することを可能とする異物検出装置を提供する。【解決手段】構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、  第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、  前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部とで構成する。【選択図】      図２
2012093334.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、
を有することを特徴とする異物検出装置。
【請求項２】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、
を有することを特徴とする異物検出装置。
【請求項３】
前記面積算出部は、
前記画像データの輝度分布を示すヒストグラム上で、あらかじめ定められた輝度範囲において、１つのみの輝度分布の山が形成されたことで前記特定の領域を検出することを特徴とする請求項１又は２記載の異物検出装置。
【請求項４】
時刻を計時する計時部と、
前記異物検出装置が設置された場所における日出時刻及び日没時刻のうち少なくともいずれか一方の時刻を示す時刻情報が予め記憶されている時刻情報記憶部と、
前記第１の期間、及び前記第２の期間において、前記時刻情報にもとづいて、１日のなかの所定の時間帯を求めるとともに、前記計時部が計時する時刻が、前記所定の時間帯に含まれたか否かを判定し、含まれたと判定した場合に、前記面積算出部に前記特定の領域の検出を開始するよう指示する測定時間帯判定部と、
を更に有することを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項記載の異物検出装置。
【請求項５】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、
を含むことを特徴とする異物検出方法。
【請求項６】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、
をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。
【請求項７】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、
を含むことを特徴とする異物検出方法。
【請求項８】
屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、
をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、屋外の構造物に混入した異物を検出する異物検出装置、異物検出方法、異物検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
変電所の設備に、鳥類の営巣等により異物（巣）が混入すると、その異物による短絡事故等、様々な障害の発生につながるため、異物の混入を検出する方法が求められている。
【０００３】
鳥類を見つける方法が、例えば特許文献１や特許文献２に開示されている。しかし鳥類がいても営巣するとは限らないため、鳥類を見つけたことをもって異物（巣）の混入を検出したことにはならない。
【０００４】
また、画像中の空の領域を検出する方法が、例えば特許文献３に開示されている。しかし、空の領域を検出するだけでは異物の混入を検出することはできなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平３−２９０１４１
【特許文献２】特開平１０−４８５８
【特許文献３】特許第４４７７２２２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術では、変電所等に代表される屋外の構造物において、鳥類の営巣などによる異物の混入を精度良く検出することが出来ないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、下記の装置、方法、プログラムを提供するものである。
（１）屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、
を有することを特徴とする異物検出装置。
（２）  屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、
を有することを特徴とする異物検出装置。
（３）前記面積算出部は、
前記画像データの輝度分布を示すヒストグラム上で、あらかじめ定められた輝度範囲において、１つのみの輝度分布の山が形成されたことで前記特定の領域を検出することを特徴とする上記（１）又は（１）記載の異物検出装置。
（４）時刻を計時する計時部と、
前記異物検出装置が設置された場所における日出時刻及び日没時刻のうち少なくともいずれか一方の時刻を示す時刻情報が予め記憶されている時刻情報記憶部と、
前記第１の期間、及び前記第２の期間において、前記時刻情報にもとづいて、１日のなかの所定の時間帯を求めるとともに、前記計時部が計時する時刻が、前記所定の時間帯に含まれたか否かを判定し、含まれたと判定した場合に、前記面積算出部に前記特定の領域の検出を開始するよう指示する測定時間帯判定部と、
を更に有することを特徴とする上記（１）〜（３）のうちいずれか１項記載の異物検出装置。
（５）屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、
を含むことを特徴とする異物検出方法。
（６）屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、
をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。
（７）屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、
を含むことを特徴とする異物検出方法。
（８）屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、
前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、
第１の期間、及び前記第１の期間と異なる第２の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、
前記第１の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第２の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、
をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、屋外の構造物において、異物の混入を精度良く検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１実施例を説明するためのシステム構成図である。
【図２】第１実施例の機能を内蔵するカメラの内部構成図である。
【図３】異物検出方法の基本原理を説明する図である。
【図４】高輝度領域の検出方法を説明する図である。
【図５】高輝度領域の面積の計算方法を説明する図である。
【図６】第１実施例の処理手順を説明するフローチャートである。
【図７】第１実施例の処理手順を説明するフローチャートである。
【図８】低輝度領域の検出方法を説明する図である。
【図９】低輝度領域の面積の計算方法を説明する図である。
【図１０】第２実施例の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１１】第２実施例の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１２】第３実施例の機能を内蔵するカメラの内部構成図である。
【図１３】測定時間帯記憶部に記憶される時刻情報を説明する図である。
【図１４】測定時間帯を説明する図である。
【図１５】第４実施例を説明するためのシステム構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
［第１実施例］
<システム構成＞
図１は、本発明の第１実施例を説明するためのシステム構成図である。本実施例の異物検出装置は、カメラ１００の一機能として内蔵される。
【００１１】
カメラ１００は、無線又は有線のネットワーク２００を通じて監視センター３００内のＰＣ（Personal computer）３０１やレコーダ３０２と接続される。
【００１２】
カメラ１００は、異物検出の対象となる屋外の構造物４００の周辺を撮影する。
【００１３】
そして、カメラ１００は、撮影した構造物周辺の画像データを圧縮してネットワーク２００経由で監視センター３００のレコーダ３０２へ送信する。
【００１４】
監視センター３００のレコーダ３０２は、カメラ１００から送られてきた圧縮画像データを記録する。また、カメラ１００は、内蔵する異物検出装置が異物の混入を検出した場合に、警告メッセージをネットワーク２００経由で監視センターのＰＣ３０１へ送信する。
【００１５】
監視センター３００のＰＣ３０１は、カメラ１００から送信された警告メッセージを受信し、監視センターの監視員が読み取れる警告メッセージとしてＰＣ３０１のディスプレイに表示する。
【００１６】
これにより、ＰＣ３０１のディスプレイを監視する監視員は、この警告メッセーが表示された場合に、カメラ１００の映像をＰＣ３０１のディスプレイに表示させることによって、実際に構造物４００に異物が混入したかどうかを目視によって確認することができる。
＜第１実施例の内部構成＞
図２は、本発明の第１実施例の機能を内蔵するカメラ１００の内部構成図である。
【００１７】
レンズ１０１は、被写体（構造物４００周辺）の像を撮像部１０２に結像させる。
【００１８】
撮像部１０２は、結像された被写体の像をアナログ電気信号に変換する。
【００１９】
Ａ／Ｄ(Analog/Digital)変換部１０３は、入力されたアナログ電気信号をデジタルの画像データに変換する。変換された画像データは、ＣＰＵ１０５によってデータバス１０９を介してバッファメモリ１０４に送られる。
【００２０】
バッファメモリ１０４は、供給される画像データを一時記憶する。一時記憶された画像データは、ＣＰＵ１０５によってデータバス１０９を介して画像圧縮部１０６へ送られる。
【００２１】
画像圧縮部１０６は、供給される画像データを、例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の圧縮方式で圧縮し、圧縮画像データを生成する。生成された圧縮画像データは、ＣＰＵ１０５によってデータバス１０９を介してネットワークＩ／Ｆ部１０８へ送られる。
【００２２】
ネットワークＩ／Ｆ部１０８は、供給される圧縮画像データをネットワーク２００へ出力する。
【００２３】
ＲＴＣ（Real Time Clock）１０７は、時刻を計時する。ＣＰＵ１０５は、このＲＴＣ１０７からデータバス１０９を介して時刻情報を得る。
【００２４】
ＣＰＵ１０５は、データバス１０９を介して、カメラ１００内の各ブロックを制御するとともに各ブロック間のデータの受け渡しを実行する。
【００２５】
また、ＣＰＵ１０５は、異物検出装置の第１実施例における、面積算出部１０５１と、異物検出部１０５２との機能ブロックも含む。これらの機能ブロックについては後述する。
【００２６】
そして、ＣＰＵ１０５は、上記機能ブロックによって、異物を検出した場合、ネットワークＩ／Ｆ部１０８を介して、警告メッセージをネットワーク２００へ出力する。
＜基本原理＞
次に、図３を用いて、異物検出方法の基本原理を説明する。なお、これ以降は、検出対象の異物として、鳥類等の営巣によって作られる巣を例にして説明する。
【００２７】
カメラ１００の撮影対象である構造物４００は、屋外に存在する。従って、撮影画面においての構造物４００の領域の背景は主に空の領域となる。
【００２８】
図３（１）は、構造物４００に巣が混入していない場合の撮影画面である。構造物４００の領域は暗い領域（低輝度領域）、背景の空の領域は明るい領域（高輝度領域）となっている。
【００２９】
図３（２）は、図３（１）と同じ条件の撮影画面において、構造物４００に巣が混入した場合の撮影画面である。図３（１）において空であった高輝度領域の一部に鳥類の巣の領域が新たに発生している。この巣の領域は、構造物４００の領域と同様、輝度が低い低輝度領域となるので、結果、高輝度領域が減少し、低輝度領域が増加することになる。従って、図３（１）（２）における高輝度領域、または低輝度領域のいずれか一方をそれぞれ検出し、その面積の差分の絶対値（減少または増加した値）が別途実験などによって得られている所定の閾値を超えたことを検出することで、鳥類の巣の混入を検出することができる。
【００３０】
以上が本発明の異物検出方法の基本原理である。
【００３１】
しかしながら、空の状態は天候や時刻によって様々に変化するので、図３に示したように、低輝度領域と高輝度領域とをはっきり区別できる場合の条件は限られる。従って、上記した基本原理のみでは異物の混入の検出は困難である。
＜第１実施例の詳細＞
以下、上記基本原理を応用した本発明の異物検出装置の第１実施例の詳細を説明する。
【００３２】
まず、図４を用いて、天候や時刻によって変化する撮影画面の例を説明する。
【００３３】
図４（１）は、晴天時で、かつ、雲等が無い状況における日出直後や日没直前の条件のときに得られる撮影画面である。
このような条件の場合は、背景の空の領域、すなわち高輝度領域の輝度が一様に高い状態になることが多い。この撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表すと、図４（２）のようになる。このヒストグラムは、輝度値を横軸とし、各輝度値を有する画素の数を縦軸で表したものである。例えば、画素の輝度値を８ビットで表す場合、その輝度値は０〜２５５の範囲となる。
【００３４】
図４（１）のような撮影画面では、高輝度領域は明るく、かつ、その明るさ（輝度）は、ほぼ一様なので、高輝度領域にある画素の輝度値は高輝度値の狭い範囲に集中する。従って、輝度分布は、図４（２）のヒストグラムにおいて、高輝度側に狭く鋭いピークをもつ山を形成することになる。一方、構造物の領域、すなわち低輝度領域は暗く、かつ、その明るさ（輝度）は、構造物表面の形状や光りの当り具合によって様々な輝度となる。従って、輝度分布は、図４（２）のヒストグラムにおいて、低輝度値〜中輝度値の比較的広い範囲においてなだらかなピークをもつ山を形成するようになる。
【００３５】
このとき、両者の山の間には明確なギャップが生じる。このギャップがあることによって、高輝度領域（特定の領域）とそれ以外の領域との識別が可能になる。
【００３６】
一方、図４（３）は、晴天時の日中等の条件のときに得られる撮影画面である。このような条件のときは、空の領域、すなわち高輝度領域に青空と雲とが混在したり、構造物を照らす直射日光が強いのでその反射光も強かったりする。従って、撮影画面の輝度分布は、高輝度領域も低輝度領域も共に明るさ（輝度）が広く分布する。よって、図４（４）のヒストグラムに示すように、高輝度領域と低輝度領域とで輝度分布の山が重なり、明瞭なギャップが生じない。また、夜間の場合にも、空の領域と構造物の領域とが共に暗くなり、ヒストグラム上では空の領域と構造物の領域とで輝度分布の山が重なり、明瞭なギャップが生じない。
【００３７】
本発明の異物検出装置の第1実施例では、以上の性質を利用し、撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表して、このヒストグラムの明るい側（高輝度側）に狭く鋭いピークの山が生じている場合には巣の検出処理を実行し、ヒストグラムの明るい側（高輝度側）に狭く鋭いピークの山が生じていない場合は巣の検出処理を実行しない。
【００３８】
以上のよう、ある条件においてのみ、巣の検出処理を実行することにより、巣の検出精度を高めることができる。
【００３９】
なお、巣の検出処理を実行しない時間帯が生じるが、鳥類が営巣を開始してから巣を完成させるまでにはかなり時間がかかるので、１日の間に検出しない時間帯があってもなんら問題はない。
【００４０】
次に、図５を用いて高輝度領域（特定の領域）の面積の計算方法を説明する。図５（１）は、図４（２）と同じ状態のヒストグラムである。このヒストグラムの高輝度側の狭く鋭いピークの山が空の領域、すなわち高輝度領域を構成する画素群である。この狭く鋭いピークの山に含まれる画素の数を合計することで高輝度領域の面積を求めることができる。図５（２）は、図５（１）の狭く鋭いピークの山の部分を拡大したものである。この場合、ピークの山は輝度値が２４９〜２５３の範囲に存在している。そこで、例えば、輝度値が２４９〜２５３までの画素の数を合計することで高輝度領域の面積を求めることができる。
＜第１実施例の検出手順＞
次に、第１実施例における巣の検出手順を説明する。
【００４１】
巣の検出は、第１段階と第２段階の２つの検出処理で実現する。
【００４２】
第1段階の検出処理は、構造物に営巣されていない状況での撮影画面上の空の領域、すなわち高輝度領域（特定の領域）の面積を検出する処理である。
【００４３】
第２段階の検出処理は、第1段階の検出処理で得られた高輝度領域の面積を利用して、実際に巣を検出する処理である。
＜第１実施例の第１段階の手順＞
まず、第１段階の検出処理の手順を説明する。図６は、第１段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。
【００４４】
まず、ステップＳ１００１において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得する。
【００４５】
次にステップＳ１００２において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、取得した日時情報に基づいて、高輝度領域（特定の領域）の面積の測定対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期（第２の期間）は限定されるので、例えば営巣しない時期（第１の期間）に測定することで、巣が無い状況での空の領域の面積を求めることができる。例えば、１〜７月が営巣時期の鳥類の巣の混入を検出する場合は、この時期以外の時期、例えば１２月を測定対象時期とすれば良い。ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１が、測定対象時期であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ１００３に処理を移行する。一方、測定対象時期ではないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ１００８へ処理を移行する。
【００４６】
なお、第１の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得して検出対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。
【００４７】
ステップＳ１００３において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、このステップＳ１００３の処理の直前に撮影され既にバッファメモリ１０４に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。
【００４８】
次にステップＳ１００４において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、作成したヒストグラムにおける高輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出は、例えば、高輝度値側から低輝度値側に向かって順次画素数を読み出していき、例えば高輝度側から最大輝度値の３分の２程度の輝度値までの輝度値範囲において、画素数が急激に増加して急激に減少する山が１つのみあり、かつ、その山のピークの画素数が所定値以上であった場合を狭く鋭いピークの山と判断することで検出可能である。このときのピークの画素数は（最大画素数）は、撮影画面の解像度（全体画素数）と撮影画面を占める空の比率の最低値とに応じて決定することができる。例えば全画素数が３０万画素のカメラ１００を、少なくとも空の占める割合が２０％を超えるような条件で設置する場合は、ピークの画素数を６万画素以上とすれば良い。
【００４９】
ステップＳ１００５において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ１００４にて狭く鋭いピークの山を検出した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ１００６へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合（Ｎｏ）、ステップＳ１００８へ処理を移行する。
【００５０】
ステップＳ１００６において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、図５を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで高輝度領域の面積を計算する。
【００５１】
次にステップＳ１００７において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ１００６で計算した高輝度領域の面積を配列に格納する。
【００５２】
そして、ステップＳ１００８において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、格納したデータの数が充分集まったか否かを判断する。充分集まったか否かは、例えば格納したデータ数が１００個以上か否かで判断する。充分集まったと判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ１００９へ処理を移行する。一方、充分集まっていないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ１００１へ処理を戻して、再度ステップＳ１００１からＳ１００８までの処理を繰り返す。
【００５３】
ステップＳ１００９おいて、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、配列から高輝度領域の面積を順次読み出し、極端な値（特異値）を除いてから平均値を算出する。
【００５４】
次にステップＳ１０１０において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、算出した平均値を高輝度領域の面積Ａとして記憶し、この第１段階の検出処理を終了する。ここで記憶した高輝度領域の面積Ａは、次に説明する第２段階の検出処理で、巣の面積を求める際に用いる。
＜第１実施例の第２段階の手順＞
次に、第２段階の検出処理の手順を説明する。図７は、第２段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。
【００５５】
まず、ステップＳ２００１において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得する。
【００５６】
次にステップＳ２００２において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、取得した日時情報に基づいて、巣の検出対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期は限定されるので、例えば営巣する時期に限定して検出することで、巣の誤検出を防ぐことができる。ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１が、検出対象時期であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ２００３に処理を移行する。一方、検出対象時期ではないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１０へ処理を移行する。
【００５７】
なお、第２の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得して測定対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。
【００５８】
ステップＳ２００３において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、撮影されバッファメモリ１０４に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。
【００５９】
次にステップＳ１００４においてＣＰＵ１０５は、作成したヒストグラムにおける高輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出方法は、第１段階の検出処理の場合と同様であるので説明は省略する。
【００６０】
ステップＳ２００５において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ２００４にて狭く鋭いピークの山を検出した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ２００６へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１０へ処理を移行する。
【００６１】
ステップＳ２００６において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、図５を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで高輝度領域の面積Ｂを計算する。
【００６２】
次に、ステップＳ２００７において、ＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、ステップＳ２００６で計算した高輝度領域の面積Ｂと、第１段階の検出処理で求めて記憶してある高輝度領域の面積Ａとの差分の絶対値を算出する。
【００６３】
そして、ステップＳ２００８において、ＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、ステップＳ２００７で算出した差分の絶対値が、所定の閾値を越えたか否かを判断する。この閾値は撮影画面の解像度（画素数）と混入が予想される巣の撮影画面上の大きさとに応じて決定される。例えば全画素数が３０万画素の場合、１万画素程度とすれば良い。
【００６４】
閾値を超えたと判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ２００９へ処理を移行する。一方、閾値を越えていないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１０へ処理を移行する。
【００６５】
ステップＳ２００９おいてＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、このステップに処理が進んだということは営巣により巣が作られた可能性が高いと判断し、警告メッセージをネットワーク２００を介して監視センター３００のＰＣ３０１へ送信する。
【００６６】
ステップＳ２０１０においてＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、監視センター３００からネットワーク２００を介して第２の検出処理の終了指示を受信したか否かを判断する。終了指示を受信したと判断した場合（Ｙｅｓ）、この第２の検出処理を終了する。一方、終了指示を受信しない判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２００１へ処理を戻して、再度ステップＳ２００１からＳ２０１０までの処理を繰り返す。
【００６７】
以上の説明では、第1段階の検出処理で高輝度領域の面積の平均値を求め、第２段階の検出処理で高輝度領域の面積が平均値から閾値以上減少したか否かで巣を検出したが、平均値を用いる代わりに最頻値を用いてもよい。
【００６８】
また平均値で比較する代わりに、測定値の分布を比較し、分布全体が小さい方向へ遷移したかどうかを検出してもよい。
［第２実施例］
第１実施例では、晴天時で、かつ、雲等が無い状況における日出直後や日没直前という条件のもとでは、高輝度領域の輝度分布がほぼ一様になることに着目し、高輝度領域の面積の差分が所定の閾値よりも大きいか否かで異物の混入を判断した。
【００６９】
一方、第２実施例では、低輝度領域の面積の差分が所定の閾値よりも大きいか否かで異物の混入を判断する。
【００７０】
以下詳細に説明する。
【００７１】
第２実施例を説明するためのシステム構成図は、第１実施例で説明した図１と同じであるので説明は省略する。また、第２実施例の機能を内蔵するカメラの内部構成図も、第１実施例で説明した図２と同じであるので説明は省略する。
＜第２実施例の詳細＞
以下、前述した基本原理を応用した本発明の異物検出装置の第２実施例の詳細を説明する。
【００７２】
まず、図８を用いて、天候や時刻によって変化する撮影画面の例を説明する。
【００７３】
図８（１）は、日出直前や日没直後の所謂薄明の条件のときに得られる撮影画面である。
【００７４】
このような薄明の条件の場合は、直射日光が構造物を照らすことがなく、空以外の領域は暗いシルエットとなる。従って、撮影画面は、第１実施例における日出直後や日没直前という条件の場合よりも全体的な輝度が低くなる。そして、空以外の領域、すなわち低輝度領域の輝度が一様に低い状態になることが多い。この撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表すと、図８（２）のようになる。
【００７５】
図８（１）のような撮影画面では、低輝度領域は暗く、かつ、その明るさ（輝度）は、ほぼ一様なので、低輝度領域にある画素の輝度値は低輝度値の狭い範囲に集中する。従って、輝度分布は、図８（２）のヒストグラムにおいて、低輝度側に狭く鋭いピークをもつ山を形成することになる。一方、空の領域、すなわち高輝度領域は明るく、かつ、その明るさ（輝度）は、晴天時でも雲があったり、曇り空だったりする場合には、その輝度は一様にはならず、様々な値となる。従って、輝度分布は、図８（２）のヒストグラムにおいて、中輝度値〜高輝度値の比較的広い範囲においてなだらかなピークをもつ山を形成するようになる。
【００７６】
このとき、両者の山の間には明確なギャップが生じる。このギャップがあることによって、低輝度領域（特定の領域）とそれ以外の領域との識別が可能になる。
【００７７】
第２実施例では、以上の性質を利用し、撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表して、このヒストグラムの暗い側（低輝度側）に狭く鋭いピークの山が生じている場合には巣の検出処理を実行し、ヒストグラムの暗い側（低輝度側）に狭く鋭いピークの山が生じていない場合は巣の検出処理を実行しない。
【００７８】
この第２実施例によれば、晴天時に雲があったり、曇り空であったりして空の明るさが一様でない条件においても、精度の良い巣の検出が可能となる。
【００７９】
次に、図９を用いて低輝度領域（特定の領域）の面積の計算方法を説明する。図９（１）は、図８（２）と同じ状態のヒストグラムである。このヒストグラムの低輝度側の狭く鋭いピークの山が空以外の領域、すなわち低輝度領域を構成する画素群である。この狭く鋭いピークの山に含まれる画素の数を合計することで低輝度領域の面積を求めることができる。図９（２）は、図９（１）の狭く鋭いピークの山の部分を拡大したものである。この場合、ピークの山は輝度値が１０〜１４の範囲に存在している。そこで、例えば、輝度値が１０〜１４までの画素の数を合計することで低輝度領域の面積を求めることができる。
＜第２実施例の検出手順＞
次に、第２実施例における巣の検出手順を説明する。
【００８０】
巣に検出は、第１実施例と同様に、第１段階と第２段階の２つの検出処理で実現する。
【００８１】
第1段階の検出処理は、構造物に営巣されていない状況での撮影画面上の空以外の領域、すなわち低輝度領域（特定の領域）の面積を検出する処理である。
【００８２】
第２段階の検出処理は、第1段階の検出処理で得られた低輝度領域の面積を利用して、実際に巣を検出する処理である。
＜第２実施例の第１段階の手順＞
まず、第１段階の検出処理の手順を説明する。図１０は、第１段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。
【００８３】
まず、ステップＳ３００１において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得する。
【００８４】
次にステップＳ３００２において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、取得した日時情報に基づいて、低輝度領域（特定の領域）の面積の測定対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期（第２の期間）は限定されるので、例えば営巣しない時期（第１の期間）に測定することで、巣が無い状況での空の領域の面積を求めることができる。例えば、１〜７月が営巣時期の鳥類の巣の混入を検出する場合は、この時期以外の時期、例えば１２月を測定対象時期とすれば良い。ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１が、測定対象時期であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ３００３に処理を移行する。一方、測定対象時期ではないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ３００８へ処理を移行する。
【００８５】
なお、第１の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得して検出対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。
【００８６】
ステップＳ３００３において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、このステップＳ３００３の処理の直前に撮影され既にバッファメモリ１０４に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。
【００８７】
次にステップＳ３００４において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、作成したヒストグラムにおける低輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出は、例えば、低輝度値側から高輝度値側に向かって順次画素数を読み出していき、例えば低輝度側から最大輝度値の３分の１程度の輝度値までの輝度値範囲において、画素数が急激に増加して急激に減少する山が１つのみあり、かつ、その山のピークの画素数が所定値以上であった場合を狭く鋭いピークの山と判断することで検出可能である。このときのピークの画素数は（最大画素数）は、撮影画面の解像度（全体画素数）と撮影画面を占める空の比率の最低値とに応じて決定することができる。例えば全画素数が３０万画素のカメラ１００を、少なくとも構造物の占める割合が２０％を超えるような条件で設置する場合は、ピークの画素数を６万画素以上とすれば良い。
【００８８】
ステップＳ３００５において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ３００４にて狭く鋭いピークの山を検出した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ３００６へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合（Ｎｏ）、ステップＳ３００８へ処理を移行する。
【００８９】
ステップＳ３００６において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、図９を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで低輝度領域の面積を計算する。
【００９０】
次にステップＳ３００７において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ３００６で計算した低輝度領域の面積を配列に格納する。
【００９１】
そして、ステップＳ３００８において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、格納したデータの数が充分集まったか否かを判断する。充分集まったか否かは、例えば格納したデータ数が１００個以上か否かで判断する。充分集まったと判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ３００９へ処理を移行する。一方、充分集まっていないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ３００１へ処理を戻して、再度ステップＳ３００１からＳ３００８までの処理を繰り返す。
【００９２】
ステップＳ３００９おいて、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、配列から低輝度領域の面積を順次読み出し、極端な値（特異値）を除いてから平均値を算出する。
【００９３】
次にステップＳ３０１０において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、算出した平均値を低輝度領域の面積Ａとして記憶し、この第１段階の検出処理を終了する。ここで記憶した低輝度領域の面積Ａは、次に説明する第２段階の検出処理で、巣の面積を求める際に用いる。
＜第２実施例の第２段階の手順＞
次に、第２段階の検出処理の手順を説明する。図７は、第２段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。
【００９４】
まず、ステップＳ４００１において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得する。
【００９５】
次にステップＳ４００２において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、取得した日時情報に基づいて、巣の検出対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期は限定されるので、例えば営巣する時期に限定して検出することで、巣の誤検出を防ぐことができる。ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１が、検出対象時期であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ４００３に処理を移行する。一方、検出対象時期ではないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ４０１０へ処理を移行する。
【００９６】
なお、第２の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、ＲＴＣ１０７から日時情報を取得して測定対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。
【００９７】
ステップＳ４００３において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、撮影されバッファメモリ１０４に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。
【００９８】
次にステップＳ４００４においてＣＰＵ１０５は、作成したヒストグラムにおける低輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出方法は、第１段階の検出処理の場合と同様であるので説明は省略する。
【００９９】
ステップＳ４００５において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、ステップＳ４００４にて狭く鋭いピークの山を検出した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ４００６へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合（Ｎｏ）、ステップＳ４０１０へ処理を移行する。
【０１００】
ステップＳ４００６において、ＣＰＵ１０５の面積算出部１０５１は、図９を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで低輝度領域の面積Ｂを計算する。
【０１０１】
次に、ステップＳ４００７において、ＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、ステップＳ４００６で計算した低輝度領域の面積Ｂと、第１段階の検出処理で求めて記憶してある低輝度領域の面積Ａとの差分の絶対値を算出する。
【０１０２】
そして、ステップＳ４００８において、ＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、ステップＳ４００７で算出した差分の絶対値が、所定の閾値を越えたか否かを判断する。この閾値は撮影画面の解像度（画素数）と混入が予想される巣の撮影画面上の大きさとに応じて決定される。例えば全画素数が３０万画素の場合、１万画素程度とすれば良い。
【０１０３】
閾値を超えたと判断した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ４００９へ処理を移行する。一方、閾値を越えていないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ４０１０へ処理を移行する。
【０１０４】
ステップＳ４００９おいてＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、このステップに処理が進んだということは営巣により巣が作られた可能性が高いと判断し、警告メッセージをネットワーク２００を介して監視センター３００のＰＣ３０１へ送信する。
【０１０５】
ステップＳ４０１０においてＣＰＵ１０５の異物検出部１０５２は、監視センター３００からネットワーク２００を介して第２の検出処理の終了指示を受信したか否かを判断する。終了指示を受信したと判断した場合（Ｙｅｓ）、この第２の検出処理を終了する。一方、終了指示を受信しない判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ４００１へ処理を戻して、再度ステップＳ４００１からＳ４０１０までの処理を繰り返す。
【０１０６】
以上の説明では、第1段階の検出処理で低輝度領域の面積の平均値を求め、第２段階の検出処理で低輝度領域の面積が平均値から閾値以上増加したか否かで巣を検出したが、平均値を用いる代わりに最頻値を用いてもよい。
【０１０７】
また平均値で比較する代わりに、測定値の分布を比較し、分布全体が小さい方向へ遷移したかどうかを検出してもよい。
［第３実施例］
次に、本発明の第３実施例を、図１２〜図１４を用いて説明する。
【０１０８】
第２実施例では、営巣しない時期（第１の期間）、及び、鳥類が営巣する時期（第２の期間）において検出処理を行なう例を説明した。
【０１０９】
第３実施例では、上記した第１の期間、及び、第２の期間において、更に、１日のなかの、例えば薄明の時間帯（所定の時間帯）にのみ検出処理を行なう。
【０１１０】
このような構成とすることにより、検出処理に要する処理量を軽減することができる。
【０１１１】
第３実施例を説明するためのシステム構成図は、第１実施例で説明した図１のカメラ１００を後述するカメラ５００で置き換えたのみであるので説明は省略する。
【０１１２】
図１２は、本発明の第３実施例の機能を内蔵するカメラ５００の内部構成図である。図１の構成と同じブロックには同じ符号を付し、その説明は省略する。
【０１１３】
測定時刻記憶部５１０は、カメラ５００を設置した地域の日出および日没の時刻を示す時刻情報をあらかじめ記憶しておく記憶部である。日出および日没の時刻は季節によって変動するので、１年間のすべての日出および日没の時刻情報を記憶しておく。この時刻情報を記憶するテーブルの例を図１３に示す。ただし記憶容量を節約するために週単位もしくは月単位で記憶する構成でもよい。また、カメラ５００が設置される場所の緯度と経度とを記憶しておき、演算によって日出および日没の時刻を求める構成でもよい。なお、記憶する時刻情報は、日出時刻または日没時刻のどちらか一方のみでも構わない。
【０１１４】
ＣＰＵ１０５の測定時間帯判定部５０５３は、測定時刻記憶部５１０からデータバス１０９を介して日出および日没の時刻を示す時刻情報を得て、この時刻情報に基づいて検出を開始するか否かを判定する。
【０１１５】
ただし、日出と日没の時刻は、カメラが設置される地域や季節によって異なる。これを、図１４を用いて説明する。
【０１１６】
図１４（１）は東京の１月１日の日出および日没の時刻を示している。日出は６時５０分、日没は１６時３８分であり、例えば第２実施例における薄明の時間帯は矢印で示される。一方、図１４（２）は、東京の7月1日の日出および日没の時刻を示している。日出は４時２８分、日没は１９時１分であり、薄明の時間帯は１月１日とは別の時間帯に変わっている。また、図１４（３）は那覇の１月１日の日出および日没の時刻を示している。日出は７時１６分、日没は１７時４９分であり、那覇の薄明の時間帯は東京とは異なっている。一方、図１４（４）は那覇の７月１日の時刻を示している。日出は５時４０分、日没は１９時２６分であり、薄明の時間帯は東京とは別の時間帯に変わっている。
＜検出手順＞
以上の性質を利用し、この第３実施例を、例えば第２実施例に適用した場合の検出手順を説明する。
【０１１７】
第２実施例では、第１の期間および第２の期間の判断（ステップＳ３００１、Ｓ３００２、Ｓ４００１、Ｓ４００２）を行った。
【０１１８】
このとき、第３実施例では、更に、ＣＰＵ１０５の測定時間帯判定部５０５３が、測定時刻記憶部５１０に記憶されている時刻情報を読み出す。そして、この時刻情報が示す日出および日没の時刻に基づいて、１日のなかの薄明の時間帯を求める。具体的には、日出時刻から数十分ほど遡った時刻までの時間帯、および、日没時刻から数十分ほど経過した時刻までの時間帯を薄明の時間帯として求める。
【０１１９】
次に、ＲＴＣ１０７から現在時刻を取得して、現在時刻が、上記で求めた薄明の時間帯に含まれているか否かを判定する。現在時刻が、薄明の時間帯に含まれていると判定された場合は、面積算出部１０５１に、ステップＳ３００３、または、ステップＳ４００３以降の処理を開始するように指示する。以降の手順は第２実施例と同様であるので説明は省略する。
【０１２０】
このような構成とすることにより、１日のなかの薄明の時間帯のみ検出処理を行なうことが可能となるので、検出処理に要する処理量を軽減することができる。
［第４実施例］
図１５は本発明の第４実施例のシステム全体を説明する構成図である。第４実施例は、第１実施例のカメラ１００に替えて、パン・チルト・ズーム動作が可能なカメラ６００を用いた例である。本実施例の異物検出装置は、カメラ６００の機能ブロックとして内蔵される。
【０１２１】
カメラ６００は、パン・チルト・ズームの位置をプリセットポジションとして記憶することができる。これにより、鳥類が営巣する可能性のある箇所をプリセットポジションとして複数記憶し、これら記憶した複数のプリセットポジションされた箇所を巡回監視することが可能である。
【０１２２】
各ポジションについて第１〜３実施例と同様の検出処理を行なうことにより、1台のカメラであっても複数箇所の巣を検出することができる。
【０１２３】
なお、以上の説明では、異物検出装置がカメラ１００、５００、６００の一機能として内蔵される例を示した。しかし、異物検出装置は、カメラ１００、５００、６００には内蔵されず、このカメラ１００、５００、６００から映像を取得する、例えば監視センター３００のＰＣ３０１等の外部装置に内蔵されてももちろん良い。
【０１２４】
また、本発明は上記した装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むものである。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
【符号の説明】
【０１２５】
１００：カメラ
１０１：レンズ
１０２：撮像部
１０３：Ａ／Ｄ変換部
１０４：バッファメモリ
１０５：ＣＰＵ
１０６：画像圧縮部
１０７：ＲＴＣ
１０８：ネットワークＩ／Ｆ部
１０９：データバス
５１０：測定時刻記憶部
２００：ネットワーク
３００：監視センター
３０１：ＰＣ
３０２：レコーダ
４００：構造物
５００：カメラ
６００：カメラ
１０５１:面積算出部
１０５２：異物検出部
５０５３：測定時間帯判定部
【図１】
2012093334.tif 000003
【図２】
2012093334.tif 000004
【図３】
2012093334.tif 000005
【図５】
2012093334.tif 000006
【図６】
2012093334.tif 000007
【図７】
2012093334.tif 000008
【図９】
2012093334.tif 000009
【図１０】
2012093334.tif 000010
【図１１】
2012093334.tif 000011
【図１２】
2012093334.tif 000012
【図１３】
2012093334.tif 000013
【図１４】
2012093334.tif 000014
【図１５】
2012093334.tif 000015
【図４】
2012093334.tif 000016
【図８】
2012093334.tif 000017