(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設内でオペレータの操作によって走行および荷役作業を行うフォークリフトを備えた荷役システムであって、
前記フォークリフトは、フォークを用いて、荷物が載置されたパレットを昇降するよう構成され、
前記荷役システムは、
オペレータの顔の向きに関する顔方向データ及び荷物の特徴に関する荷物データと、荷物がパレットから落下する可能性を示す落下可能性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部と、
前記収集部に収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
現時点の前記顔方向データ及び前記荷物データを所定時間ごとに取得する取得部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルに、前記取得部から取得される前記現時点の前記顔方向データ及び前記荷物データを入力することで、前記落下可能性スコアを前記学習モデルから取得する予測部と、
前記予測部によって取得される前記落下可能性スコアに基づいて、所定制御を実行する制御部と、を備える
ことを特徴とする荷役システム。
【請求項２】
前記取得部は、
前記オペレータの顔の向きを測定する顔用カメラと、
前記フォークリフトのフォークの高さ位置を測定する高さ測定器と、
前記パレットに載置された荷物の特徴を抽出する荷物用カメラと、を備え、
前記顔方向データは、
前記顔用カメラで測定された前記オペレータの顔の向きと、前記高さ測定器で測定された前記フォークの高さ位置との一致度を含み、
前記荷物データは、
前記パレットに載置された荷物の輪郭形状と、
前記パレットに載置された荷物の高さと、
前記パレットに載置された荷物の個数と、を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の荷役システム。
【請求項３】
前記フォークリフトは、前記オペレータが聞こえるスピーカーを備え、
前記制御部は、前記スピーカーから警告音を出力する制御を行う
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の荷役システム。
【請求項４】
前記フォークリフトは、前記フォークを駆動するシリンダと、前記シリンダを駆動する作動油ポンプと、前記作動油ポンプを駆動するモータと、を備え、
前記制御部は、前記モータの速度低下又は停止する制御を行う
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の荷役システム。
【請求項５】
施設内でオペレータの操作によって走行および荷役作業を行うフォークリフトを備えた荷役システムの制御方法であって、
前記フォークリフトは、フォークを用いて、荷物が載置されたパレットを昇降するよう構成され、
前記制御方法は、
オペレータの顔の向きに関する顔方向データ及び荷物の特徴に関する荷物データと、荷物がパレットから落下する可能性との間の関係に基づく教師データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップで収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成ステップと、
現時点の前記顔方向データ及び前記荷物データを所定時間ごとに取得する取得ステップと、
前記学習モデル生成ステップで生成された前記学習モデルに、前記取得ステップで取得される前記現時点の前記顔方向データ及び前記荷物データを入力することで、荷物がパレットから落下する可能性を示す落下可能性スコアを前記学習モデルから取得する予測ステップと、
前記予測ステップによって取得される前記落下可能性スコアに基づいて、所定制御を実行する制御ステップと、を備える
ことを特徴とする荷役システムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、荷役システムおよび制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、フォークリフトは、オペレータによって走行運転及びフォーク操作が行われる（特許文献１等参照）。フォークリフトは、車体から前後に延設される一対のストラドルレッグと、ストラドルレッグに沿って前後にスライドするマストと、マストに沿って昇降する一対のフォークと、車体の後部に設けられた駆動輪と、ストラドルレッグの前部に設けられた一対の従動輪と、を備える。
【０００３】
また、車体は、オペレータが搭乗する運転スペースを備える。運転スペースには、アクセルレバーおよびブレーキ、さらに、フォーク操作を行うためのフォーク操作レバー、走行運転を行うためのハンドルが設けられる。フォークリフトは、フォーク操作レバーの動作に応じて、フォークの昇降及び前後進の制御を行うための制御部を備える。オペレータがフォークリフトを走行運転及びフォーク操作することで、工場や倉庫などの施設内に設置された棚の収納部に対して荷物を出し入れする荷役作業が行われる。
【０００４】
ところで、パレットに複数の荷物が載置されている場合、オペレータが十分な注意をしなければ、荷物がパレットから落下することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３５４３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、荷物がパレットから落下する可能性がある場合に、オペレータが慎重なフォーク操作を行うようにできる荷役システムおよび制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明に係る荷役システムは、
施設内でオペレータの操作によって走行および荷役作業を行うフォークリフトを備えた荷役システムであって、
フォークリフトは、フォークを用いて、荷物が載置されたパレットを昇降するよう構成され、
荷役システムは、
オペレータの顔の向きに関する顔方向データ及び荷物の特徴に関する荷物データと、荷物がパレットから落下する可能性を示す落下可能性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部と、
収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
現時点の顔方向データ及び荷物データを所定時間ごとに取得する取得部と、
学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点の顔方向データ及び荷物データを入力することで、落下可能性スコアを学習モデルから取得する予測部と、
予測部によって取得される落下可能性スコアに基づいて、所定制御を実行する制御部と、を備える。
【０００８】
好ましくは、
取得部は、
オペレータの顔の向きを測定する顔用カメラと、
フォークリフトのフォークの高さ位置を測定する高さ測定器と、
パレットに載置された荷物の特徴を抽出する荷物用カメラと、を備え、
顔方向データは、
顔用カメラで測定されたオペレータの顔の向きと、高さ測定器で測定されたフォークの高さ位置との一致度を含み、
荷物データは、
パレットに載置された荷物の輪郭形状と、
パレットに載置された荷物の高さと、
パレットに載置された荷物の個数と、を含む。
【０００９】
好ましくは、
フォークリフトは、オペレータが聞こえるスピーカーを備え、
制御部は、スピーカーから警告音を出力する制御を行う。
【００１０】
好ましくは、
フォークリフトは、フォークを駆動するシリンダと、シリンダを駆動する作動油ポンプと、作動油ポンプを駆動するモータと、を備え、
制御部は、モータの速度低下又は停止する制御を行う。
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明に係る荷役システムの制御方法は、
施設内でオペレータの操作によって走行および荷役作業を行うフォークリフトを備えた荷役システムの制御方法であって、
フォークリフトは、フォークを用いて、荷物が載置されたパレットを昇降するよう構成され、
制御方法は、
オペレータの顔の向きに関する顔方向データ及び荷物の特徴に関する荷物データと、荷物がパレットから落下する可能性との間の関係に基づく教師データを収集する収集ステップと、
収集ステップで収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成ステップと、
現時点の顔方向データ及び荷物データを所定時間ごとに取得する取得ステップと、
学習モデル生成ステップで生成された学習モデルに、取得ステップで取得される現時点の顔方向データ及び荷物データを入力することで、荷物がパレットから落下する可能性を示す落下可能性スコアを学習モデルから取得する予測ステップと、
予測ステップによって取得される落下可能性スコアに基づいて、所定制御を実行する制御ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る荷役システムおよび制御方法は、上記構成を備えることによって、荷物がパレットから落下する可能性がある場合に、オペレータが慎重なフォーク操作を行うようにできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】フォークリフトを示し、（Ａ）は平面図、（Ｂ）は側面図。
【図２】フォークリフトの油圧回路を説明するための図。
【図３】複数の荷物が載置されたパレットを示す斜視図。
【図４】荷物が載置されたパレットを収納する棚を示す正面図。
【図５】パレットに載置された複数の荷物の特徴を説明するための正面図。
【図６】荷役システムを説明するためのブロック図。
【図７】入力データＩＤ及び出力データＯＤを示すグラフ図。
【図８】荷役システムの制御方法を示すフローチャート図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて、本発明に係る荷役システム及び制御方法について説明する。
【００１５】
荷役システムは、オペレータが搭乗して走行及び荷役作業を行うフォークリフト１を備える。また、車体の前後方向Ｘ、左右方向Ｙ及び上下方向Ｚは、それぞれに対して直角である。
【００１６】
図１の通り、フォークリフト１は、車体２の前方に一対のマスト５０が立設される。各マスト５０は、車体の左右方向Ｙに間隔を置いて配置される。リフトブラケット５１は、マスト５０に沿って、車体の上下方向Ｚに昇降するように支持される。
【００１７】
フォークリフト１は、荷役作業を行うための一対のフォーク５２を備える。フォーク５２は、リフトブラケット５１の左右に取り付けられており、車体の左右方向Ｙに間隔を置いて配置される。そのため、フォーク５２は、リフトブラケット５１と共に昇降する。
【００１８】
フォークリフト１は、車体２の前部に一対のストラドルレッグ５３を備える。各ストラドルレッグ５３は、車体の前後方向Ｘに延設されると共に、車体の左右方向Ｙに間隔を置いて配置される。ストラドルレッグ５３は、マスト５０が車体の前後方向Ｘに前後進するようにガイドする。
【００１９】
フォークリフト１は、車体２の後部に運転スペース５５が設けられる。運転スペース５５の下部にはブレーキペダル５４が設けられており、オペレータが足でブレーキペダル５４を操作することで、ブレーキを作用及び解除する。フォークリフト１は、運転スペース５５の上方を覆って落下物からオペレータを保護するためのヘッドガード５７を備える。
【００２０】
フォークリフト１は、ストラドルレッグ５３の前部に設けられた一対の従動輪（前輪）２０，２０を備える。フォークリフト１は、車体２の後部に設けられた駆動輪２１を備える。フォークリフト１は、駆動輪２１を旋回することで、車体２を前後方向Ｘ及び左右方向Ｙに対して所定角度に旋回する。また、フォークリフト１は、駆動輪２１を正方向及び逆方向に回転することで、車体２を前後進する。
【００２１】
運転スペース５５は、運転スペース５５の前側及び左右側のサイドフレームに囲まれており、運転スペース５５の後側に乗降口が形成される。フォークリフト１は、運転スペース５５の前方に操作部５６を備える。
【００２２】
操作部５６は、車体２の進行方向を操作するためのハンドル３及びアクセルレバー１０を備える。ハンドル３は、旋回可能に構成される。操作部５６は、複数のフォーク操作レバー５８を備えており、オペレータが各フォーク操作レバー５８を操作することで、フォーク５２を昇降・傾動・前後進できる。
【００２３】
フォークリフト１は、制御システム４を備える。制御システム４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなるマイクロコンピュータを主要構成部品とし、各種プログラムを実行する。制御システム４は、ハンドル３、アクセルレバー１０及びフォーク操作レバー５８の動作に応じて、駆動輪２１の旋回及び回転駆動、フォーク５２の昇降、傾倒及び前後進を行う。
【００２４】
図２の通り、フォークリフト１の油圧回路７は、作動油を貯留する作動油タンク８０と、作動油タンク８０からの作動油を吐出する作動油ポンプ８１と、作動油ポンプ８１を回転駆動するモータ８２とを備える。油圧回路７は、フォークシリンダ７０，７１，７２を制御するための制御弁７３，７４，７５を備える。
【００２５】
リフト用制御弁７３は、リフトシリンダ７０への作動油の給排を制御する。ティルト用制御弁７４は、ティルトシリンダ７１への作動油の給排を制御する。リーチ用制御弁７５は、リーチシリンダ７２への作動油の給排を制御する。油圧回路７は、制御弁７３，７４，７５を介して作動油をフォークシリンダ７０，７１，７２へ供給するための管路８３を備える。油圧回路７は、作動油をフォークシリンダ７０，７１，７２から制御弁７３，７４，７５を介して排出するための管路８４を備える。
【００２６】
図３の通り、荷物ＭはパレットＰに載せられて搬送される。パレットＰは、上壁Ｐｃ及び下壁Ｐｄを備え、上下壁Ｐｃ，Ｐｄは、両側に設けられた左右壁Ｐｅと中央に設けられた中壁Ｐｂとにより支持される。これにより、パレットＰは、左右壁Ｐｅと中壁Ｐｂとの間に、一対のフォーク差込孔Ｐａが形成される。そして、フォークリフト１は、フォーク５２をパレットＰのフォーク差込孔Ｐａに差し込んで搬送する。
【００２７】
図４の通り、荷役システムは、工場や倉庫等の施設内に設置された複数の棚３０を備える。棚３０は、水平方向及び垂直方向に延設された複数のフレーム３２によって形成された複数の収納部３１を備える。収納部３１は、パレットＰに載置された荷物Ｍを収納するよう構成される。フォークリフト１は、フォーク５２を用いて、パレットＰに載置された荷物Ｍを所定の収納部３１から出し入れする荷役作業を行う。
【００２８】
図１の通り、フォークリフト１は、ヘッドガード５７に取り付けられた顔用カメラ６０を備える。顔用カメラ６０は、フォークリフト１に搭乗するオペレータの顔を撮像し、撮像された顔画像に基づいて、オペレータの顔の向きを測定する。顔用カメラ６０は、例えば、公知技術である頭部姿勢推定方法を用いて、オペレータの顔の向きを測定する。
【００２９】
フォークリフト１は、フォーク５２に接続された高さ測定器（エンコーダ）５８０を備える。エンコーダ５８０は、フォーク５２の高さ位置を測定する。エンコーダ５８０は、例えば、マスト５０及びリフトブラケット５１を昇降するときにモータ８２の回転角を測定して、フォーク５２の高さを測定する。
【００３０】
顔用カメラ６０は、測定されたオペレータの顔の向きと、エンコーダ５８０で測定されたフォーク５２の高さ位置とに基づいて、オペレータの顔の向きが、フォーク５２の高さ位置に一致している度合（一致度）Ｃを測定するように構成される。例えば、顔用カメラ６０は、フォーク５２の高さ位置に一致した顔の向き（方向）が予め記憶されており、そのずれ量に基づいて一致度Ｃを測定する。
【００３１】
フォークリフト１は、操作部５６に設けられたスピーカー５９を備える。フォーク操作レバー５８を操作するオペレータがスピーカー５９からの警告音を確認できるよう、スピーカー５９は、オペレータに近い位置に配置される。
【００３２】
フォークリフト１は、リフトブラケット５１に取り付けられた荷物用カメラ５２０を備える。荷物用カメラ５２０は、フォーク５２で搬送されるパレットＰに載置された荷物Ｍを撮像し、撮像された荷物画像に基づいて、荷物Ｍの特徴を抽出する。
【００３３】
図５の通り、荷物Ｍの特徴は、例えば、パレットＰに載置された複数の荷物Ｍの全体の輪郭形状Ｓ、高さＨ、個数Ｌである。荷物用カメラ５２０は、例えば、公知技術である画像解析方法を用いて、背景との境界線に基づいて輪郭形状Ｓを抽出し、予め記憶されたパレットの高さとの比較に基づいて高さＨを計測し、各荷物Ｍの境界線の本数に基づいて個数Ｌを計測する。
【００３４】
図６の通り、荷役システムは、教師データ４６を収集する収集部４０を備える。教師データ４６は、オペレータの顔の向きに関する顔方向データＤ１と、荷物の特徴に関する荷物データＤ２とを含む。オペレータの顔の向きに関する顔方向データＤ１は、例えば、（１）オペレータの顔の向きとフォーク５２の高さ位置との一致度Ｃである。荷物の特徴に関する荷物データＤ２は、例えば、パレットＰに載置された複数の荷物Ｍの全体における（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌである。
【００３５】
荷役システムは、収集部４０に収集された教師データ４６（上記（１）〜（４））から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部４１を備える。本実施の形態の学習モデル生成部４１は、教師あり学習を実施する。教師あり学習では、教師データ４６、すなわち、入力データＩＤと出力データＯＤとの組を大量に学習モデル生成部４１に入力する。
【００３６】
入力データＩＤは、（１）一致度Ｃ、（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌを含む。出力データＯＤは、落下可能性スコアである。荷物ＭがパレットＰから落下するか否かの可能性を示す落下可能性スコアとして、入力データＩＤを評価し、０から１０までの数値パラメータが設定される。
【００３７】
例えば、落下可能性スコアの数値パラメータが高い、すなわち、荷物ＭがパレットＰから落下する可能性が高いと判断される場合として、（１）一致度Ｃが低い場合、（２）輪郭形状Ｓが不安定な形状の場合、（３）高さＨが高い場合、（４）個数Ｌが多い場合、オペレータが荷物Ｍを注意深く見ておらず、不安定な荷物Ｍの数、位置、大きさ、積み方等によって、荷物ＭがパレットＰから落下することが多い。
【００３８】
一方、落下可能性スコアの数値パラメータが低い、すなわち、荷物ＭがパレットＰから落下する可能性が低いと判断される場合として、（１）一致度Ｃが高い場合、（２）輪郭形状Ｓが安定した形状の場合、（３）高さＨが低い場合、（４）個数Ｌが少ない場合、オペレータが荷物Ｍを注意深く見ており、安定した荷物Ｍの数、位置、大きさ、積み方等によって、荷物ＭがパレットＰから落下することが少ない。
【００３９】
輪郭形状Ｓが不安定な形状とは、例えば、垂直方向の輪郭線が直線ではなく、大きな凸凹がある場合や傾斜している場合等である。輪郭形状Ｓが安定した形状とは、例えば、垂直方向の輪郭線が直線である場合や傾斜してない場合等である。輪郭形状Ｓは、例えば、画像解析技術に基づいて数値０〜１０で設定され、安定した形状は低い数値で設定され、不安定な形状は高い数値で設定される。
【００４０】
落下可能性スコアは、（１）一致度Ｃ、（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌのいずれかの数値パラメータで設定されてもよいし、重み付け係数により加重平均された数値パラメータで設定されてもよい。
【００４１】
なお、実際に、オペレータがフォークリフト１を操作するときに、オペレータが荷物Ｍを注意深く見ておらず、不安定な荷物Ｍの数、位置、大きさ、積み方等によって、荷物ＭがパレットＰから落下することが多い。そのため、（１）一致度Ｃ、（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌと、荷物ＭがパレットＰから落下することとの間に相関関係等の一定の関係が存在することは推認できる。
【００４２】
学習モデル生成部４１は、一般的なニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いる。学習モデル生成部４１は、相関関係を有する入力データＩＤと出力データＯＤを教師データ４６として機械学習を行うことにより、入力から出力を推定するモデル（学習モデル）、すなわち、入力データＩＤ（上記（１）〜（４））を入力すると、落下可能性スコアを出力するモデルを生成する。
【００４３】
荷役システムは、現時点の入力データＩＤを所定時間ごとに取得する取得部４５を備える。本実施形態では、取得部４５は、顔用カメラ６０、エンコーダ５８０、荷物用カメラ５２０である。上記の通り、入力データＩＤは、（１）一致度Ｃ、（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌである。入力データＩＤは、所定時間（例えば１分）ごとに取得される。
【００４４】
荷役システムは、学習モデル生成部４１で生成された学習モデルを、取得部４５から取得される現時点の入力データＩＤに適用することで、荷物ＭがパレットＰから落下するか否かを予測する予測部４２を備える。
【００４５】
図７の通り、所定時間ごとに予測部４２に現時点の入力データＩＤが入力されたときに、（１）一致度Ｃ、（２）輪郭形状Ｓ、（３）高さＨ、（４）個数Ｌを解析して落下可能性スコアが取得される。取得された落下可能性スコアが予め設定された所定の数値パラメータ以上という条件を満たせば、荷物ＭがパレットＰから落下する可能性が高いと予測される。
【００４６】
荷役システムは、落下可能性が高いときに、フォークリフト１に設けられたスピーカー５９から所定の警告音を出力する。警告音は、例えば、サイレン音、「荷物の落下注意！」「フォーク操作に注意！」等の大きな声が出力されて、オペレータに対して注意を喚起する。
【００４７】
図８の通り、上記の荷役システムは、以下の制御方法を実行する。なお、重複説明を避けるため、既に説明した部分は省略する。
【００４８】
収集部４０によって、教師データ４６を収集する（収集ステップ：Ｓ１）。そして、学習モデル生成部４１によって、収集ステップＳ１で収集部４０に収集された教師データ４６から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する（学習モデル生成ステップ：Ｓ２）。取得部４５によって、現時点の入力データＩＤを所定時間ごとに取得する（取得ステップ：Ｓ３）。
【００４９】
予測部４２によって、学習モデル生成ステップＳ２で生成された学習モデルを、取得ステップＳ３で取得される現時点の入力データＩＤに適用することで、落下可能性を予測する（予測ステップ：Ｓ４）。制御部４３によって、予測ステップＳ４によって予測された出力データＯＤに基づいて、スピーカー５９から警告音を出力する制御を行う（制御ステップ：Ｓ５）。
【００５０】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明の構成はこれらの実施形態に限定されない。
【００５１】
他の実施形態では、制御部４３は、作動油ポンプ８１を回転駆動するモータ８２の速度低下又は停止などの制限を行うことができる。オペレータの不注意や不安定な荷物の場合、モータ８２の駆動の制限によって、フォーク５２の動作を制限して、荷物ＭがパレットＰから落下しないようにできる。なお、制御部４３は、モータ８２の速度低下又は停止などの制御を行うと共に、上記の通り、スピーカー５９から警告音を出力できる。
【００５２】
本発明の効果を説明する。
オペレータが荷物を見ていない場合、フォーク操作が慎重に行われず荷物がフォークから落下することがあるが、所定の制御を行うことで、オペレータは慎重なフォーク操作を行うことができる。
また、荷物Ｍが不安定にパレットＰに載置される場合、フォーク操作が慎重に行われないと荷物がフォークから落下することがあるが、所定の制御を行うことで、オペレータは慎重なフォーク操作を行うことができる。
【符号の説明】
【００５３】
１  フォークリフト
５２  フォーク
５２０  荷物用カメラ
５８０  高さ測定器
５９  スピーカー
６０  顔用カメラ
４０  収集部
４１  学習モデル生成部
４２  予測部
４３  制御部
４５  取得部
４６  教師データ
８１  作動油ポンプ
８２  モータ
【要約】
【課題】荷物がフォークから落下する可能性がある場合に、オペレータが慎重なフォーク操作を行うようにする。
【解決手段】オペレータの顔の向きに関する顔方向データ及び荷物の特徴に関する荷物データと、荷物がパレットから落下する可能性を示す落下可能性スコアとの間の関係に基づく教師データ４６を収集する収集部４０と、収集部４０に収集された教師データ４６から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部４１と、現時点の顔方向データ及び荷物データを所定時間ごとに取得する取得部４５と、学習モデル生成部４１で生成された学習モデルに、取得部４５から取得される現時点の顔方向データ及び荷物データを入力することで、落下可能性スコアを学習モデルから取得する予測部４２と、予測部４２によって取得される落下可能性スコアに基づいて、所定制御を実行する制御部４３と、を備える。
【選択図】図６【図１】
0006969857.tif 000002
【図２】
0006969857.tif 000003
【図３】
0006969857.tif 000004
【図４】
0006969857.tif 000005
【図５】
0006969857.tif 000006
【図６】
0006969857.tif 000007
【図７】
0006969857.tif 000008
【図８】
0006969857.tif 000009