(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元に配列された複数のフィルタを含むフィルタアレイであって、
前記複数のフィルタは、第１フィルタおよび第２フィルタを含み、
前記第１フィルタおよび前記第２フィルタの各々の透過スペクトルが、第１波長域に含まれる３つ以上の波長において透過率の極大値を有する、フィルタアレイと、
前記３つ以上の波長のうちの２つ以上の波長を含み、かつ、前記３つ以上の波長のうちの１つ以上の波長を含まない第２波長域の光を透過させる、バンドパスフィルタと、
を備え、
前記フィルタアレイと前記バンドパスフィルタとは、
（ａ）前記バンドパスフィルタが、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタを透過した透過光の光路上に位置する、または
（ｂ）前記第１フィルタおよび前記第２フィルタが、前記バンドパスフィルタを透過した透過光の光路上に位置する、
ように配置される、
光学フィルタ。
【請求項２】
前記第１フィルタおよび前記第２フィルタの各々は、第１反射層、第２反射層、および前記第１反射層と前記第２反射層との間の中間層を含み、かつ互いに次数の異なる複数の共振モードを有する共振構造を有し、
前記第１フィルタの前記中間層の屈折率および厚さからなる群から選択される少なくとも１つは、前記第２フィルタの前記中間層の屈折率および厚さからなる群から選択される前記少なくとも１つと異なり、
前記複数の共振モードは３つの共振モードを含み、
前記３つ以上の波長は、前記３つの共振モードにそれぞれ対応する、
請求項１に記載の光学フィルタ。
【請求項３】
前記複数のフィルタの各々が、前記共振構造を有する、
請求項２に記載の光学フィルタ。
【請求項４】
前記フィルタアレイは、前記第１フィルタの表面と前記第２フィルタの表面との間の段差を平坦化する透明層をさらに含む、
請求項１から３のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項５】
前記複数のフィルタの少なくとも１つは、透明である、
請求項１から４のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項６】
前記複数のフィルタは、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタと異なる第３のフィルタを含み、
前記第３のフィルタの透過スペクトルは、１つ以上の透過率の極大値を有する、
請求項１から５のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項７】
前記フィルタアレイは前記バンドパスフィルタと分離している、
請求項１から６のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項８】
前記フィルタアレイは前記バンドパスフィルタと接触している、
請求項１から６のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項９】
前記フィルタアレイに垂直な方向から見たとき、前記バンドパスフィルタは、前記フィルタアレイの全体と重なる、
請求項１から８のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項１０】
前記第２波長域に含まれない前記１つ以上の波長は、前記第２波長域に含まれる前記２つ以上の波長のうち、最も長い波長と最も短い波長との間に位置する、
請求項１から９のいずれかに記載の光学フィルタ。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれかに記載の光学フィルタと、
各々が前記第１波長域の光に感度を有する複数の光検出素子を含むイメージセンサと、
を備える、
光検出装置。
【請求項１２】
前記光学フィルタは前記イメージセンサと接触している、
請求項１１に記載の光検出装置。
【請求項１３】
前記光学フィルタは前記イメージセンサと分離されている、
請求項１１に記載の光検出装置。
【請求項１４】
少なくとも１つのレンズを含む光学系をさらに備え、
前記光学系から前記イメージセンサに向けて光が入射するように、
前記レンズ、前記光学フィルタおよび前記イメージセンサがこの順番で配置されている、
請求項１１から１３のいずれかに記載の光検出装置。
【請求項１５】
請求項１１から１４のいずれかに記載の光検出装置と、
信号処理回路と、
を備え、
前記信号処理回路は、前記イメージセンサから出力された信号に基づいて、前記第２波長域に含まれる複数の波長の情報を含む画像データを生成して出力する、
光検出システム。
【請求項１６】
前記画像データは、前記複数の波長ごとに分光された複数の画像を表すデータを含む、
請求項１５に記載の光検出システム。
【請求項１７】
前記複数の画像の数をＮとし、前記複数の光検出素子の数をＭとしたとき、前記複数の画像の各々に含まれる画素の数は、Ｍ／Ｎよりも大きい、
請求項１６に記載の光検出システム。
【請求項１８】
前記画素の数は、前記複数の光検出素子の数と等しい、
請求項１７に記載の光検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、光学フィルタ、光検出装置、および光検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各々が狭帯域である多数のバンド、例えば数十バンドのスペクトル情報を活用することにより、従来のＲＧＢ画像では不可能であった対象物の詳細な物性を把握することができる。このような多波長の情報を取得するカメラは、「ハイパースペクトルカメラ」と呼ばれる。例えば、特許文献１から５に開示されているように、ハイパースペクトルカメラは、食品検査、生体検査、医薬品開発、および鉱物の成分分析などの様々な分野で利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１６／１３８９７５号明細書
【特許文献２】米国特許第７９０７３４０号明細書
【特許文献３】米国特許第９９２９２０６号明細書
【特許文献４】特表２０１３−５１２４４５号公報
【特許文献５】特表２０１５−５０１４３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、ハイパースペクトルカメラによって多波長の情報を取得する時間を短縮することができる新規な光学フィルタを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様に係る光学フィルタは、２次元に配列された複数のフィルタを含むフィルタアレイと、バンドパスフィルタと、を備える。前記複数のフィルタは、第１フィルタおよび第２フィルタを含む。前記第１フィルタおよび前記第２フィルタの各々の透過スペクトルは、第１波長域に含まれる３つ以上の波長において透過率の極大値を有する。前記バンドパスフィルタは、前記３つ以上の波長のうちの２つ以上の波長を含み、かつ、前記３つ以上の波長のうちの１つ以上の波長を含まない第２波長域の光を透過させる。前記フィルタアレイと前記バンドパスフィルタとは、（ａ）前記バンドパスフィルタが、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタを透過した透過光の光路上に位置する、または（ｂ）前記第１フィルタおよび前記第２フィルタが、前記バンドパスフィルタを透過した透過光の光路上に位置する、ように配置される。
【発明の効果】
【０００６】
本開示によれば、ハイパースペクトルカメラによって多波長の情報を取得する時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、例示的な実施形態における光検出システムを模式的に示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、フィルタアレイの例を模式的に示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、対象波長域に含まれる複数の波長域のそれぞれの光の透過率の空間分布の一例を示す図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、図２Ａに示すフィルタアレイの複数の領域に含まれる２つの領域の一方の透過スペクトルの例を示す図である。
【図２Ｄ】図２Ｄは、図２Ａに示すフィルタアレイの複数の領域に含まれる２つの領域の他方の透過スペクトルの例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、対象波長域と、それに含まれる複数の波長域との関係を説明するための図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、対象波長域と、それに含まれる複数の波長域との関係を説明するための図である。
【図４Ａ】図４Ａは、フィルタアレイのある領域における透過スペクトルの特性を説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、図４Ａに示す透過スペクトルを、波長域ごとに平均化した結果を示す図である。
【図５】図５は、例示的な実施形態における光検出装置を模式的に示す断面図である。
【図６】図６は、各画素での透過スペクトルの例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、ファブリ・ペローフィルタの透過スペクトルの計算結果の一例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、９種類の多モードフィルタの各々の透過スペクトルを示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは９種類の単一モードフィルタの各々の透過スペクトルを示す図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、元画像と、再構成された各分離画像の２つの例とを示す図である。
【図８Ｄ】図８Ｄは、元画像と、再構成された各分離画像との平均２乗誤差の計算結果を示す図である。
【図９】図９は、フィルタアレイにおける中間層の厚さが最も近い２つのファブリ・ペローフィルタの例を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、ファブリ・ペローフィルタに光が垂直または斜めに入射した場合において、画素Ａおよび画素Ｂによって検出される光の波長を説明する図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、屈折率ｎ＝１．５の中間層を備えるファブリ・ペローフィルタの透過スペクトルの入射角度依存性を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、屈折率ｎ＝２．３５の中間層を備えるファブリ・ペローフィルタの透過スペクトルの入射角度依存性を示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、図５に示す光検出装置の第１の変形例を模式的に示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、図５に示す光検出装置の第２の変形例を模式的に示す図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、図５に示す光検出装置の第３の変形例を模式的に示す図である。
【図１２Ｄ】図１２Ｄは、図５に示す光検出装置の第４の変形例を模式的に示す図である。
【図１２Ｅ】図１２Ｅは、図５に示す光検出装置の第５の変形例を模式的に示す図である。
【図１２Ｆ】図１２Ｆは、図５に示す光検出装置の第６の変形例を模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、他の例示的な実施形態における光検出装置を模式的に示す図である。
【図１４Ａ】図１４Ａは、フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣの透過スペクトルの例と、バンドパスフィルタの透過スペクトルの例とを模式的に示す図である。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣの各々と、バンドパスフィルタとのセットによって構成された１つのフィルタの透過スペクトルの例を模式的に示す図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、図１４Ａに示す例の変形例を示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、図１４Ｂに示す例の変形例を示す図である。
【図１６Ａ】図１６Ａは、図１３に示す光検出装置の第１の変形例を模式的に示す図である。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、図１３に示す光検出装置の第２の変形例を模式的に示す図である。
【図１６Ｃ】図１６Ｃは、図１３に示す光検出装置の第３の変形例を模式的に示す図である。
【図１６Ｄ】図１６Ｄは、図１３に示す光検出装置の第４の変形例を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示の実施形態を説明する前に、本開示の基礎となった知見を説明する。
【０００９】
特許文献１は、高い解像度の多波長画像を取得することが可能な撮像装置を開示している。当該撮像装置では、対象物からの光の像が、「符号化素子」と称される光学素子によって符号化されて撮像される。符号化素子は、２次元に配列された複数の領域を有する。当該複数の領域のうちの少なくとも２つの領域の各々の透過スペクトルは、複数の波長域において、それぞれ透過率の極大値を有する。複数の領域は、例えばイメージセンサの複数の画素にそれぞれ対応して配置される。当該符号化素子を用いた撮像では、各画素のデータは、複数の波長域の情報を含む。すなわち、生成される画像データは、波長情報が圧縮されたデータである。したがって、２次元データを保有するだけで済み、データ量を抑えることができる。例えば、記録媒体の容量に制約がある場合であっても、長時間の動画像のデータを取得することが可能になる。
【００１０】
符号化素子は、様々な方法を用いて製造され得る。例えば、顔料または染料などの有機材料を用いた方法が考えられる。この場合、符号化素子の複数の領域は、異なる光透過特性を有する光吸収材料によって形成される。そのような構造では、配置する光吸収材料の種類の数に応じて製造工程数が増える。このため、有機材料を用いた符号化素子の作製は容易ではない。
【００１１】
一方、特許文献２から特許文献５は、互いに異なる透過スペクトルを有する複数のファブリ・ペローフィルタを備える装置を開示している。ファブリ・ペローフィルタは、構造体の形状により透過率を制御できることから、多数の異なるフィルタを用意する場合においては有機材料よりも容易に作製することができる。しかし、特許文献２から特許文献５に開示された例のいずれにおいても、各画素のデータは、単一の波長域の情報しか含まない。このため、複数の色情報を取得するためには、取得したい色数と同数の画素を用いる必要がある。その結果、空間分解能が犠牲になる。
【００１２】
本発明者らは、以上の検討に基づき、以下の項目に記載の光学フィルタ、光検出装置、および光検出システムに想到した。
【００１３】
（第１の項目）
第１の項目に係る光学フィルタは、２次元に配列された複数のフィルタを含むフィルタアレイと、バンドパスフィルタと、を備える。前記複数のフィルタは、第１フィルタおよび第２フィルタを含む。前記第１フィルタおよび前記第２フィルタの各々の透過スペクトルは、第１波長域に含まれる３つ以上の波長において透過率の極大値を有する。前記バンドパスフィルタは、前記３つ以上の波長のうちの２つ以上の波長を含み、かつ、前記３つ以上の波長のうちの１つ以上の波長を含まない第２波長域の光を透過させる。前記フィルタアレイと前記バンドパスフィルタとは、（ａ）前記バンドパスフィルタが、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタを透過した透過光の光路上に位置する、または（ｂ）前記第１フィルタおよび前記第２フィルタが、前記バンドパスフィルタを透過した透過光の光路上に位置する、ように配置される。
【００１４】
この光学フィルタでは、ハイパースペクトルカメラによって多波長の情報を取得する時間を短縮することができる。
【００１５】
（第２の項目）
第１の項目に係る光学フィルタにおいて、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタの各々は、第１反射層、第２反射層、および前記第１反射層と前記第２反射層との間の中間層を含み、かつ互いに次数の異なる複数の共振モードを有する共振構造を有し、前記第１フィルタの前記中間層の屈折率および厚さからなる群から選択される少なくとも１つは、前記第２フィルタの前記中間層の屈折率および厚さからなる群から選択される前記少なくとも１つと異なり、前記複数の共振モードは３つの共振モードを含み、前記３つ以上の波長は、前記３つの共振モードにそれぞれ対応していてもよい。
【００１６】
この光学フィルタでは、第１の項目に記載の光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００１７】
（第３の項目）
第２の項目に係る光学フィルタにおいて、前記複数のフィルタの各々が、前記共振構造を有していてもよい。
【００１８】
この光学フィルタでは、第１または第２の項目に係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００１９】
（第４の項目）
第１から第３の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記フィルタアレイは、前記第１フィルタの表面と前記第２フィルタの表面との間の段差を平坦化する透明層をさらに含んでいてもよい。
【００２０】
この光学フィルタでは、透明層によって、前記第１フィルタの表面と前記第２フィルタの表面との間の段差を平坦化することにより、当該透明層上に他の部材を配置しやすくなる。
【００２１】
（第５の項目）
第１から第４の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記複数のフィルタの少なくとも１つが、透明であってもよい。
【００２２】
この光学フィルタでは、第１から第４の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００２３】
（第６の項目）
第１から第５の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記複数のフィルタは、前記第１フィルタおよび前記第２フィルタと異なる第３のフィルタを含み、前記第３のフィルタの透過スペクトルは、１つ以上の透過率の極大値を有していてもよい。
【００２４】
この光学フィルタでは、第１から第５の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００２５】
（第７の項目）
第１から第６の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記フィルタアレイは前記バンドパスフィルタと分離していてもよい。
【００２６】
この光学フィルタでは、第１から第６の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００２７】
（第８の項目）
第１から第６の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記フィルタアレイは前記バンドパスフィルタと接触していてもよい。
【００２８】
この光学フィルタでは、第１から第６の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００２９】
（第９の項目）
第１から第８の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記フィルタアレイに垂直な方向から見たとき、前記バンドパスフィルタが、前記フィルタアレイの全体と重なってもよい。
【００３０】
この光学フィルタでは、第１から第８の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００３１】
（第１０の項目）
第１から第９の項目のいずれかに係る光学フィルタにおいて、前記第２波長域に含まれない前記１つ以上の波長が、前記第２波長域に含まれる前記２つ以上の波長のうち、最も長い波長と最も短い波長との間に位置していてもよい。
【００３２】
この光学フィルタでは、第２波長域が複数の離散的な波長域を含んでいても、第１から第９の項目のいずれかに係る光学フィルタと同じ効果が得られる。
【００３３】
（第１１の項目）
第１１の項目に係る光検出装置は、第１から第１０の項目のいずれかに係る光学フィルタと、各々が前記第１波長域の光に感度を有する複数の光検出素子を含むイメージセンサと、を備える。
【００３４】
この光検出装置では、上記のイメージセンサは、上記の光学フィルタにより、第１波長域のうち、第２波長域の以外の成分が除去された光の成分を検出することができる。
【００３５】
（第１２の項目）
第１１の項目に係る光検出装置において、前記光学フィルタは前記イメージセンサと接触していてもよい。
【００３６】
この光検出装置では、第１１の項目に係る光検出装置と同じ効果が得られる。
【００３７】
（第１３の項目）
第１１の項目に係る光検出装置において、前記光学フィルタは前記イメージセンサと分離していてもよい。
【００３８】
この光検出装置では、第１１の項目に係る光検出装置と同じ効果が得られる。
【００３９】
（第１４の項目）
第１４の項目に係る光検出システムは、第１１から第１３の項目のいずれかに係る光検出装置と、信号処理回路と、を備える。前記信号処理回路は、前記イメージセンサから出力された信号に基づいて、前記第２波長域に含まれる前記２つ以上の波長の情報を含む画像データを生成して出力する。
【００４０】
この光検出システムでは、第２波長域に含まれる２つ以上の波長の情報を含む画像データを生成して出力することができる。
【００４１】
（第１５の項目）
第１４の項目に係る光検出システムにおいて、前記画像データが、前記２つ以上の波長ごとに分光された複数の画像を表すデータを含んでいてもよい。
【００４２】
この光検出システムでは、複数の波長ごとに分光された複数の画像を表すデータを含む画像データが得られる。
【００４３】
（第１６の項目）
第１５の項目に係る光検出システムにおいて、前記複数の画像の数をＮとし、前記複数の光検出素子の数をＭとしたとき、前記複数の画像の各々に含まれる画素の数が、Ｍ／Ｎよりも大きくてもよい。
【００４４】
この光検出システムでは、複数の画像の各々の解像度の低下を抑制することができる。
【００４５】
（第１７の項目）
第１６の項目に係る光検出システムにおいて、前記画素の数が、前記複数の光検出素子の数と等しくてもよい。
【００４６】
この光検出システムでは、第１６の項目と同じ効果を得ることができる。
【００４７】
本開示において、回路、ユニット、装置、部材または部の全部または一部、またはブロック図における機能ブロックの全部または一部は、例えば、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、またはＬＳＩ（ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む１つまたは複数の電子回路によって実行され得る。ＬＳＩまたはＩＣは、１つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、１つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩまたはＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙ  ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、もしくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ  ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、またはＬＳＩ内部の接合関係の再構成またはＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。
【００４８】
さらに、回路、ユニット、装置、部材または部の全部または一部の機能または操作は、ソフトウェア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウェアは１つまたは複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウェアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウェアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システムまたは装置は、ソフトウェアが記録されている１つまたは複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、および必要とされるハードウェアデバイス、例えばインターフェースを備えていてもよい。
【００４９】
以下、図面を参照しながら、本開示のより具体的な実施形態を説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明および実質的に同一の構成に対する重複する説明を省略することがある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。以下の説明において、同一または類似する構成要素については、同じ参照符号を付している。
【００５０】
（実施形態）
＜光検出システム＞
最初に、本実施形態における光検出システムを説明する。
【００５１】
図１は、例示的な実施形態における光検出システム４００を模式的に示す図である。光検出システム４００は、光学系４０と、フィルタアレイ１００Ｃと、イメージセンサ６０と、信号処理回路２００とを備える。フィルタアレイ１００Ｃは、特許文献１に開示されている「符号化素子」と同様の機能を有する。このため、フィルタアレイ１００Ｃを、「符号化素子」と称することもできる。光学系４０、およびフィルタアレイ１００Ｃは、対象物７０から入射する光の光路に配置されている。
【００５２】
フィルタアレイ１００Ｃは、行および列状に配列された透光性の複数の領域を備える。フィルタアレイ１００Ｃは、光の透過スペクトル、すなわち光透過率の波長依存性が領域によって異なる光学素子である。フィルタアレイ１００Ｃは、入射した光の強度を変調させて通過させる。フィルタアレイ１００Ｃは、イメージセンサ６０の近傍または直上に配置され得る。ここで「近傍」とは、光学系４０からの光の像がある程度鮮明な状態でフィルタアレイ１００Ｃの面上に形成される程度に近接していることを意味する。「直上」とは、ほとんど隙間が生じない程両者が近接していることを意味する。フィルタアレイ１００Ｃおよびイメージセンサ６０は一体化されていてもよい。フィルタアレイ１００Ｃおよびイメージセンサ６０を備える装置を、「光検出装置３００」と称する。
【００５３】
光学系４０は、少なくとも１つのレンズを含む。図１では、１つのレンズとして示されているが、光学系４０は複数のレンズの組み合わせによって構成されていてもよい。光学系４０は、フィルタアレイ１００Ｃを介して、イメージセンサ６０の撮像面上に像を形成する。
【００５４】
信号処理回路２００は、イメージセンサ６０によって取得された画像１２０に基づいて、多波長の情報を含む複数の分離画像２２０を再構成する。複数の分離画像２２０、および信号処理回路２００の画像信号の処理方法の詳細については、後述する。なお、信号処理回路２００は、光検出装置３００に組み込まれていてもよいし、光検出装置３００に有線または無線によって電気的に接続された信号処理装置の構成要素であってもよい。
【００５５】
＜フィルタアレイ＞
以下に、本実施形態におけるフィルタアレイ１００Ｃを説明する。フィルタアレイ１００Ｃは、撮像対象の波長域に含まれる複数の波長域ごとの画像を生成する分光システムにおいて用いられる。本明細書において、撮像対象の波長域を、「対象波長域」と称することがある。フィルタアレイ１００Ｃは、対象物から入射する光の光路に配置され、入射光の強度を波長ごとに変調して出力する。フィルタアレイすなわち符号化素子によるこの過程を、本明細書では「符号化」と称する。
【００５６】
図２Ａは、フィルタアレイ１００Ｃの例を模式的に示す図である。フィルタアレイ１００Ｃは、２次元に配列された複数の領域を有する。本明細書では、当該領域を、「セル」と称することがある。各領域には、個別に設定された透過スペクトルを有するフィルタが配置されている。透過スペクトルは、入射光の波長をλとして、関数Ｔ（λ）で表される。透過スペクトルＴ（λ）は、０以上１以下の値を取り得る。フィルタの構成の詳細については、後述する。
【００５７】
図２Ａに示す例では、フィルタアレイ１００Ｃは、６行８列に配列された４８個の矩形領域を有している。これはあくまで例示であり、実際の用途では、これよりも多くの領域が設けられ得る。その数は、例えばイメージセンサなどの一般的な光検出器の画素数と同程度であり得る。当該画素数は、例えば数十万から数千万である。ある例では、フィルタアレイ１００Ｃは、光検出器の直上に配置され、各領域が光検出器の１つの画素に対応するように配置され得る。各領域は、例えば、光検出器の１つの画素に対向する。
【００５８】
図２Ｂは、対象波長域に含まれる複数の波長域Ｗ１、Ｗ２、・・・、Ｗｉのそれぞれの光の透過率の空間分布の一例を示す図である。図２Ｂに示す例では、各領域の濃淡の違いは、透過率の違いを表している。淡い領域ほど透過率が高く、濃い領域ほど透過率が低い。図２Ｂに示すように、波長域によって光透過率の空間分布が異なっている。
【００５９】
図２Ｃおよび図２Ｄは、それぞれ、図２Ａに示すフィルタアレイ１００Ｃの複数の領域に含まれる領域Ａ１および領域Ａ２の透過スペクトルの例を示す図である。領域Ａ１の透過スペクトルと領域Ａ２の透過スペクトルとは、互いに異なっている。このように、フィルタアレイ１００Ｃの透過スペクトルは、領域によって異なる。ただし、必ずしもすべての領域の透過スペクトルが異なっている必要はない。フィルタアレイ１００Ｃでは、複数の領域の少なくとも一部の領域の透過スペクトルが互いに異なっている。当該少なくとも一部の領域は、２以上の領域である。すなわち、フィルタアレイ１００Ｃは、透過スペクトルが互いに異なる２つ以上のフィルタを含む。ある例では、フィルタアレイ１００Ｃに含まれる複数の領域の透過スペクトルのパターンの数は、対象波長域に含まれる波長域の数ｉと同じか、それ以上であり得る。フィルタアレイ１００Ｃは、半数以上の領域の透過スペクトルが異なるように設計されていてもよい。
【００６０】
図３Ａおよび図３Ｂは、対象波長域Ｗと、それに含まれる複数の波長域Ｗ１、Ｗ２、・・・、Ｗｉとの関係を説明するための図である。対象波長域Ｗは、用途によって様々な範囲に設定され得る。対象波長域Ｗは、例えば、約４００ｎｍから約７００ｎｍの可視光の波長域、約７００ｎｍから約２５００ｎｍの近赤外線の波長域、約１０ｎｍから約４００ｎｍの近紫外線の波長域、その他、中赤外、遠赤外、テラヘルツ波、またはミリ波などの電波域であり得る。このように、使用される波長域は可視光域とは限らない。本明細書では、可視光に限らず、近紫外線、近赤外線、および電波などの非可視光も便宜上「光」と称する。
【００６１】
図３Ａに示す例では、ｉを４以上の任意の整数として、対象波長域Ｗをｉ等分したそれぞれを波長域Ｗ１、波長域Ｗ２、・・・、波長域Ｗｉとしている。ただしこのような例に限定されない。対象波長域Ｗに含まれる複数の波長域は任意に設定してもよい。例えば、波長域によって帯域幅を不均一にしてもよい。隣接する波長域の間にギャップがあってもよい。図３Ｂに示す例では、波長域によって帯域幅が異なり、かつ、隣接する２つの波長域の間にギャップがある。このように、複数の波長域は、互いに異なっていればよく、その決め方は任意である。波長の分割数ｉは３以下でもよい。
【００６２】
図４Ａは、フィルタアレイ１００Ｃのある領域における透過スペクトルの特性を説明するための図である。図４Ａに示す例では、透過スペクトルは、対象波長域Ｗ内の波長に関して、複数の極大値Ｐ１から極大値Ｐ５、および複数の極小値を有する。図４Ａに示す例では、対象波長域Ｗ内での光透過率の最大値が１、最小値が０となるように正規化されている。図４Ａに示す例では、波長域Ｗ２、および波長域Ｗｉ−１などの波長域において、透過スペクトルが極大値を有している。このように、本実施形態では、各領域の透過スペクトルは、複数の波長域Ｗ１から波長域Ｗｉのうち、少なくとも２つの複数の波長域において極大値を有する。図４Ａからわかるように、極大値Ｐ１、極大値Ｐ３、極大値Ｐ４、および極大値Ｐ５は０．５以上である。
【００６３】
以上のように、各領域の光透過率は、波長によって異なる。したがって、フィルタアレイ１００Ｃは、入射する光のうち、ある波長域の成分を多く透過させ、他の波長域の成分をそれほど透過させない。例えば、ｉ個の波長域のうちのｋ個の波長域の光については、透過率が０．５よりも大きく、残りのｉ−ｋ個の波長域の光については、透過率が０．５未満であり得る。ｋは、２≦ｋ＜ｉを満たす整数である。仮に入射光が、すべての可視光の波長成分を均等に含む白色光であった場合には、フィルタアレイ１００Ｃは、入射光を領域ごとに、波長に関して離散的な複数の強度のピークを有する光に変調し、これらの多波長の光を重畳して出力する。
【００６４】
図４Ｂは、一例として、図４Ａに示す透過スペクトルを、波長域Ｗ１、波長域Ｗ２、・・・、波長域Ｗｉごとに平均化した結果を示す図である。平均化された透過率は、透過スペクトルＴ（λ）を波長域ごとに積分してその波長域の帯域幅で除算することによって得られる。本明細書では、このように波長域ごとに平均化した透過率の値を、その波長域における透過率と称する。この例では、極大値Ｐ１、極大値Ｐ３、および極大値Ｐ５をとる３つの波長域において、透過率が突出して高くなっている。特に、極大値Ｐ３、および極大値Ｐ５をとる２つの波長域において、透過率が０．８を超えている。
【００６５】
各領域の透過スペクトルの波長方向の分解能は、所望の波長域の帯域幅程度に設定され得る。言い換えれば、透過スペクトル曲線における１つの極大値を含む波長範囲のうち、当該極大値に最も近接する極小値と当該極大値との平均値以上の値をとる範囲の幅は、所望の波長域の帯域幅程度に設定され得る。この場合、透過スペクトルを、例えばフーリエ変換によって周波数成分に分解すれば、その波長域に相当する周波数成分の値が相対的に大きくなる。
【００６６】
フィルタアレイ１００Ｃは、典型的には、図２Ａに示すように、格子状に区分けされた複数のセルに分割される。これらのセルが、互いに異なる透過スペクトルを有する。フィルタアレイ１００Ｃでの各領域の光透過率の波長分布および空間分布は、例えばランダム分布または準ランダム分布であり得る。
【００６７】
ランダム分布および準ランダム分布の考え方は次の通りである。まず、フィルタアレイ１００Ｃにおける各領域は、光透過率に応じて、例えば０から１の値を有するベクトル要素と考えることができる。ここで、透過率が０の場合、ベクトル要素の値は０であり、透過率が１の場合、ベクトル要素の値は１である。言い換えると、行方向または列方向に一列に並んだ領域の集合を０から１の値を有する多次元のベクトルと考えることができる。したがって、フィルタアレイ１００Ｃは、多次元ベクトルを列方向または行方向に複数備えていると言える。このとき、ランダム分布とは、任意の２つの多次元ベクトルが独立である、すなわち平行でないことを意味する。また、準ランダム分布とは、一部の多次元ベクトル間で独立でない構成が含まれることを意味する。したがって、ランダム分布および準ランダム分布においては、複数の領域に含まれる１つの行または列に並んだ領域の集合に属する各領域での第１の波長域の光の透過率の値を要素とするベクトルと、他の行または列に並んだ領域の集合に属する各領域における第１の波長域の光の透過率の値を要素とするベクトルとは、互いに独立である。第１の波長域とは異なる第２の波長域についても同様に、複数の領域に含まれる１つの行または列に並んだ領域の集合に属する各領域における第２の波長域の光の透過率の値を要素とするベクトルと、他の行または列に並んだ領域の集合に属する各領域における第２の波長域の光の透過率の値を要素とするベクトルとは、互いに独立である。
【００６８】
フィルタアレイ１００Ｃをイメージセンサ６０の近傍あるいは直上に配置する場合、フィルタアレイ１００Ｃでの複数の領域の相互の間隔であるセルピッチは、イメージセンサ６０の画素ピッチと略一致させてもよい。このようにすれば、フィルタアレイ１００Ｃから出射した符号化された光の像の解像度が画素の解像度と略一致する。各セルを透過した光が対応する１つの画素にのみ入射するようにすることで、後述する演算を容易にすることができる。フィルタアレイ１００Ｃをイメージセンサ６０から離して配置する場合には、その距離に応じてセルピッチを細かくしてもよい。
【００６９】
図２Ａから図２Ｄに示す例では、各領域の透過率が０以上１以下の任意の値をとり得るグレースケールの透過率分布を想定した。しかし、必ずしもグレースケールの透過率分布にする必要はない。例えば、各領域の透過率が略０または略１のいずれかの値を取り得るバイナリ−スケールの透過率分布を採用してもよい。バイナリ−スケールの透過率分布では、各領域は、対象波長域に含まれる複数の波長域のうちの少なくとも２つの波長域の光の大部分を透過させ、残りの波長域の光の大部分を透過させない。ここで「大部分」とは、概ね８０％以上を指す。
【００７０】
全セルのうちの一部、例えば半分のセルを、透明領域に置き換えてもよい。そのような透明領域は、対象波長域に含まれるすべての波長域Ｗ１から波長域Ｗｉの光を同程度の高い透過率で透過させる。当該高い透過率は、例えば０．８以上である。そのような構成では、複数の透明領域は、例えば市松状に配置され得る。すなわち、フィルタアレイ１００Ｃにおける複数の領域の２つの配列方向において、光透過率が波長によって異なる領域と、透明領域とが交互に配列され得る。図２Ａに示す例では、２つの配列方向は、横方向および縦方向である。
【００７１】
＜信号処理回路＞
次に、図１に示す信号処理回路２００により、画像１２０、およびフィルタアレイ１００Ｃの波長ごとの透過率の空間分布特性に基づいて多波長の分離画像２２０を再構成する方法を説明する。ここで多波長とは、例えば通常のカラーカメラで取得されるＲＧＢの３色の波長域よりも多くの波長域を意味する。この波長域の数は、例えば４から１００程度の数であり得る。この波長域の数を、「分光帯域数」と称することがある。用途によっては、分光帯域数は１００を超えていてもよい。
【００７２】
求めたいデータは分離画像２２０であり、そのデータは、ｆとして表される。分光帯域数がｗとして表されると、ｆは、各帯域の画像データｆ１、ｆ２、・・・、ｆｗを統合したデータである。求めるべき画像データのｘ方向の画素数がｎとして表され、ｙ方向の画素数がｍとして表されると、画像データｆ１、ｆ２、・・・、ｆｗの各々は、ｎ×ｍ画素の２次元データの集まりである。したがって、データｆは要素数ｎ×ｍ×ｗの３次元データである。一方、フィルタアレイ１００Ｃによって符号化および多重化されて取得される画像１２０のデータｇの要素数はｎ×ｍである。本実施の形態におけるデータｇは、以下の式（１）によって表すことができる。
【数１】
0006945195.tif 000002
【００７３】
ここで、ｆ１、ｆ２、・・・、ｆｗは、ｎ×ｍ個の要素を有するデータである。したがって、右辺のベクトルは、厳密にはｎ×ｍ×ｗ行１列の１次元ベクトルである。ベクトルｇは、ｎ×ｍ行１列の１次元ベクトルに変換して表され、計算される。行列Ｈは、ベクトルｆの各成分ｆ１、ｆ２、・・・、ｆｗを波長域ごとに異なる符号化情報で符号化・強度変調し、それらを加算する変換を表す。したがって、Ｈは、ｎ×ｍ行ｎ×ｍ×ｗ列の行列である。
【００７４】
さて、ベクトルｇと行列Ｈが与えられれば、式（１）の逆問題を解くことにより、ｆを算出することができそうである。しかし、求めるデータｆの要素数ｎ×ｍ×ｗが取得データｇの要素数ｎ×ｍよりも多いため、この問題は不良設定問題となり、このままでは解くことができない。そこで、本実施の形態の信号処理回路２００は、データｆに含まれる画像の冗長性を利用し、圧縮センシングの手法を用いて解を求める。具体的には、以下の式（２）を解くことにより、求めるデータｆが推定される。
【数２】
0006945195.tif 000003
【００７５】
ここで、ｆ’は、推定されたｆのデータを表す。上式の括弧内の第１項は、推定結果Ｈｆと取得データｇとのずれ量、いわゆる残差項を表す。ここでは２乗和を残差項としているが、絶対値あるいは二乗和平方根等を残差項としてもよい。括弧内の第２項は、後述する正則化項または安定化項である。式（２）は、第１項と第２項との和を最小化するｆを求めることを意味する。信号処理回路２００は、再帰的な反復演算によって解を収束させ、最終的な解ｆ’を算出することができる。
【００７６】
式（２）の括弧内の第１項は、取得データｇと、推定過程のｆを行列Ｈによってシステム変換したＨｆとの差分の二乗和を求める演算を意味する。第２項のΦ（ｆ）は、ｆの正則化における制約条件であり、推定データのスパース情報を反映した関数である。働きとしては、推定データを滑らかまたは安定にする効果がある。正則化項は、例えば、ｆの離散的コサイン変換（ＤＣＴ）、ウェーブレット変換、フーリエ変換、またはトータルバリエーション（ＴＶ）などによって表され得る。例えば、トータルバリエーションを使用した場合、観測データｇのノイズの影響を抑えた安定した推測データを取得できる。それぞれの正則化項の空間における対象物７０のスパース性は、対象物７０のテキスチャによって異なる。対象物７０のテキスチャが正則化項の空間においてよりスパースになる正則化項を選んでもよい。あるいは、複数の正則化項を演算に含んでもよい。τは、重み係数である。重み係数τが大きいほど冗長的なデータの削減量が多くなり、圧縮する割合が高まる。重み係数τが小さいほど解への収束性が弱くなる。重み係数τは、ｆがある程度収束し、かつ、過圧縮にならない適度な値に設定される。
【００７７】
なお、ここでは式（２）に示す圧縮センシングを用いた演算例を示したが、その他の方法を用いて解いてもよい。例えば、最尤推定法またはベイズ推定法などの他の統計的方法を用いることができる。また、分離画像２２０の数は任意であり、各波長域も任意に設定してよい。再構成の方法の詳細は、特許文献１に開示されている。特許文献１の開示内容全体を本明細書に援用する。
【００７８】
＜ファブリ・ペローフィルタを備えるフィルタアレイ＞
次に、フィルタアレイ１００Ｃのより具体的な構造の例を説明する。
【００７９】
図５は、例示的な実施形態における光検出装置３００を模式的に示す断面図である。光検出装置３００は、フィルタアレイ１００Ｃと、イメージセンサ６０とを備える。
【００８０】
フィルタアレイ１００Ｃは、２次元に配列された複数のフィルタ１００を備える。複数のフィルタ１００は、例えば図２Ａに示すように、行および列状に配列されている。図５は、図２Ａに示す１つの行の断面構造を模式的に示している。複数のフィルタ１００の各々は、共振構造を備える。共振構造とは、ある波長の光が、内部で定在波を形成して安定に存在する構造を意味する。当該光の状態を、「共振モード」と称することがある。図５に示す共振構造は、第１反射層２８ａ、第２反射層２８ｂ、および第１反射層２８ａと第２反射層２８ｂとの間の中間層２６を含む。第１反射層２８ａおよび／または第２反射層２８ｂは、誘電体多層膜または金属薄膜から形成され得る。中間層２６は、特定の波長域において透明な誘電体または半導体から形成され得る。中間層２６は、例えば、Ｓｉ、Ｓｉ３Ｎ４、ＴｉＯ２、Ｎｂ２Ｏ５、Ｔａ２Ｏ５からなる群から選択される少なくとも１つから形成され得る。複数のフィルタ１００の中間層２６の屈折率および／または厚さは、フィルタによって異なる。複数のフィルタ１００の各々の透過スペクトルは、複数の波長で透過率の極大値を有する。当該複数の波長は、上記の共振構造における次数の異なる複数の共振モードにそれぞれ対応する。本実施形態では、フィルタアレイ１００Ｃにおける全てのフィルタ１００が上記の共振構造を備える。フィルタアレイ１００Ｃは、上記の共振構造を有しないフィルタを含んでいてもよい。例えば、透明フィルタまたはＮＤフィルタ（Ｎｅｕｔｒａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｉｌｔｅｒ）などの、光透過率の波長依存性を有しないフィルタがフィルタアレイ１００Ｃに含まれていてもよい。本開示において、複数のフィルタ１００のうちの２つ以上のフィルタ１００の各々が上記の共振構造を備える。
【００８１】
イメージセンサ６０は、複数の光検出素子６０ａを備える。複数の光検出素子６０ａの各々は、複数のフィルタの１つに対向して配置されている。複数の光検出素子６０ａの各々は、特定の波長域の光に感度を有する。この特定の波長域は、前述の対象波長域Ｗに相当する。各フィルタ１００の光透過率が極大値をとる複数の波長は、いずれも対象波長域Ｗに含まれる。なお、本開示において「ある波長域の光に感度を有する」とは、当該波長域の光を検出するのに必要な実質的な感度を有することを指す。例えば、当該波長域における外部量子効率が１％以上であることを指す。光検出素子６０ａの外部量子効率は１０％以上であってもよい。光検出素子６０ａの外部量子効率は２０％以上であってもよい。以下の説明において、光検出素子６０ａを「画素」と称することがある。
【００８２】
図５に示す例に限らず、フィルタアレイ１００Ｃとイメージセンサ６０とが分離していてもよい。その場合であっても、複数の光検出素子６０ａの各々は、複数のフィルタの１つを透過した光を受ける位置に配置される。複数のフィルタを透過した光が、ミラーを介して複数の光検出素子６０ａにそれぞれ入射するように、各構成要素が配置されていてもよい。その場合、複数の光検出素子６０ａの各々は、複数のフィルタの１つの直下には配置されない。
【００８３】
本明細書では、上記の共振構造を備えるフィルタ１００を、「ファブリ・ペローフィルタ」と称することがある。本明細書では、極大値を有する透過スペクトルの部分を、「ピーク」と称し、透過スペクトルが極大値を有する波長を、「ピーク波長」と称することがある。
【００８４】
次に、ファブリ・ペローフィルタであるフィルタ１００の透過スペクトルを説明する。
【００８５】
フィルタ１００において、中間層２６の厚さをＬ、屈折率をｎ、フィルタ１００に入射する光の入射角度をθｉ、共振モードのモード次数をｍとする。ｍは１以上の整数である。このとき、フィルタ１００の透過スペクトルのピーク波長λｍは、以下の式（３）によって表される。
【数３】
0006945195.tif 000004
【００８６】
対象波長域Ｗのうちの最短波長をλｉ、最長波長をλｅとする。本明細書では、λｉ≦λｍ≦λｅを満たすｍが１つ存在するフィルタ１００を、「単一モードフィルタ」と称する。λｉ≦λｍ≦λｅを満たすｍが２つ以上存在するフィルタ１００を、「多モードフィルタ」と称する。以下、対象波長域Ｗの最短波長がλｉ＝４００ｎｍであり、最長波長がλｅ＝７００ｎｍである場合の例を説明する。
【００８７】
例えば、厚さＬ＝３００ｎｍ、屈折率ｎ＝１．０、垂直入射θｉ＝０°のフィルタ１００では、ｍ＝１のときのピーク波長は、λ１＝６００ｎｍであり、ｍ≧２のときのピーク波長は、λｍ≧２≦３００ｎｍである。したがって、このフィルタ１００は、対象波長域Ｗに１つのピーク波長が含まれる単一モードフィルタである。
【００８８】
一方、厚さＬを３００ｎｍよりも大きくすると、対象波長域Ｗに、複数のピーク波長が含まれる。例えば、厚さＬ＝３０００ｎｍ、ｎ＝１．０、垂直入射θｉ＝０のフィルタ１００では、１≦ｍ≦８のときのピーク波長は、λ１≦ｍ≦８≦７５０ｎｍであり、９≦ｍ≦１５のときのピーク波長は、４００ｎｍ≦λ９≦ｍ≦１５≦７００ｎｍであり、ｍ≧１６のときのピーク波長は、λｍ≧１６≦３７５ｎｍである。したがって、このフィルタ１００は、対象波長域Ｗに７つのピーク波長が含まれる多モードフィルタである。
【００８９】
以上のように、フィルタ１００の中間層２６の厚さを適切に設計することにより、多モードフィルタを実現することができる。中間層２６の厚さの代わりに、フィルタ１００の中間層２６の屈折率を適切に設計してもよい。あるいは、フィルタ１００の中間層２６の厚さおよび屈折率の両方を適切に設計してもよい。
【００９０】
図６は、互いに透過スペクトルが異なる複数の多モードフィルタが、複数の光検出素子６０ａである複数の画素上にそれぞれ配置された場合における、各画素での透過スペクトルの例を模式的に示す図である。図６には、画素Ａ、画素Ｂ、および画素Ｃでの透過スペクトルが例示されている。複数の多モードフィルタは、画素ごとにピーク波長がわずかに異なるように設計されている。このような設計は、式（３）における厚さＬおよび／または屈折率ｎをわずかに変化させることによって実現することができる。この場合、各画素では、対象波長域Ｗにおいて複数のピークが現れる。当該複数のピークのそれぞれのモード次数は、各画素において同じである。図６に示されている複数のピークのモード次数は、ｍ、ｍ＋１、およびｍ＋２である。本実施形態における光検出装置３００は、画素ごとに異なる、複数のピーク波長の光を同時に検出することができる。
【００９１】
図７は、フィルタ１００の透過スペクトルの計算結果の一例を示す図である。この例では、フィルタ１００における第１反射層２８ａおよび第２反射層２８ｂの各々は、ＴｉＯ２層およびＳｉＯ２層が交互に積層された誘電体多層膜から形成されている。フィルタ１００における中間層２６は、ＴｉＯ２層から形成されている。図７に示す例において、実線によって表される透過スペクトルに対応する中間層２６の厚さは、点線によって表される透過スペクトルに対応する中間層２６の厚さとは異なる。透過スペクトルの計算には、ＲＳｏｆｔ社の厳密結合波理論（ＲＣＷＡ：Ｒｉｇｏｒｏｕｓ  Ｃｏｕｐｌｅｄ−Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）に基づくＤｉｆｆｒａｃｔＭＯＤが用いられた。図７に示すように、対象波長域Ｗにおける複数のピーク波長は、画素によって異なる。このように、本実施形態における光検出装置３００では、多モードのフィルタ１００の中間層２６の厚さを画素ごとに変化させることにより、画素ごとに異なる、複数のピーク波長の光を同時に検出することができる。
【００９２】
次に、複数の多モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０を、複数の単一モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０と比較して説明する。
【００９３】
図８Ａは、９種類の多モードフィルタの各々の透過スペクトルを示す図である。図８Ｂは９種類の単一モードフィルタの各々の透過スペクトルを示す図である。図８Ａに示す例では、各多モードフィルタの透過スペクトルは、対象波長域Ｗにおいて、８つまたは９つのピークを示す。図８Ｂに示す例では、各単一モードフィルタの透過スペクトルは、対象波長域Ｗにおいて、１つのピークを示す。フィルタアレイ１００Ｃは、例えば、２次元に配列された１００万個のフィルタ１００を備える。当該１００万個のフィルタ１００は、図８Ａに示す９種類の多モードフィルタをランダムに含む。あるいは、当該１００万個のフィルタ１００は、図８Ｂに示す９種類の単一モードフィルタをランダムに含む。ランダムな配置であることから、隣り合うフィルタが同種類のフィルタである場合もある。しかし、このような場合はまれであると考えられる。したがって、大きな問題にはならない。
【００９４】
図８Ｃは、元画像と、再構成された複数の分離画像２２０の２つの例とを示す図である。図８Ｃの上段は、元画像を示している。図８Ｃの中段は、図８Ａに示す９種類の多モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０の例を示している。図８Ｃの下段は、図８Ｂに示す９種類の単一モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０の例を示している。上段、中段、および下段の各々における３０枚の画像は、３０個の波長域の光をそれぞれ検出することによって取得された。当該３０個の波長域は、４００ｎｍから７００ｎｍまでの対象波長域Ｗを１０ｎｍごとに３０等分して得られた。例えば、上段、中段、および下段の各々における一番上の左から１番目、２番目、３番目の画像は、それぞれ、４００ｎｍから４１０ｎｍまでの波長域、４１０ｎｍから４２０ｎｍまでの波長域、４２０ｎｍから４３０ｎｍまでの波長域の光を検出することによって取得された。なお、図８Ｃに示す例において、下段の画像は中段の画像よりも暗い。これは、単一モードフィルタを透過した光の光量が、多モードフィルタを透過した光の光量よりも少ないからであると考えられる。
【００９５】
図８Ｄは、元画像と、再構成された各分離画像２２０との平均２乗誤差（Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｅｒｒｏｒ：ＭＳＥ）の計算結果を示す図である。平均２乗誤差は、以下の式（４）を用いて計算される。
【数４】
0006945195.tif 000005
【００９６】
ここで、ＮおよびＭは、それぞれ縦方向および横方向の画素数である。Ｉｉ、ｊは、位置（ｉ、ｊ）の画素における元画像の画素値である。Ｉ’ｉ、ｊは、位置（ｉ、ｊ）の画素における再構成された各分離画像２２０の画素値である。
【００９７】
図８Ｄに示すように、元画像と、多モードフィルタによって再構成された各分離画像２２０とのＭＳＥは、元画像と、単一モードフィルタによって再構成された各分離画像２２０とのＭＳＥよりも十分に小さい。したがって、本実施形態における光検出装置３００において、多モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０は、元画像を精度よく再現することができる。単一モードフィルタによって再構成された複数の分離画像２２０は、元画像を精度よく再現することはできない。
【００９８】
以上のように、本実施形態における光検出システム４００において、図１に示す信号処理回路２００は、複数の画素６０ａから出力される信号に基づいて、複数の波長の情報を含む画像データを生成する。当該画像データは、当該複数の波長ごとに分光された複数の分離画像２２０を表すデータを含む。
【００９９】
複数の分離画像２２０の数をＮとし、複数の画素の数をＭとしたとき、複数の分離画像２２０の各々の画素数は、Ｍ／Ｎよりも大きい。図８Ｃの中段に示す例では、当該画素数は、Ｍに等しい。このように、本実施形態における光検出システム４００では、複数の波長ごとに分光しても、複数の分離画像２２０の各々の解像度の低下を抑制することができる。
【０１００】
次に、フィルタ１００における中間層２６の屈折率が光検出装置３００の波長分解能に与える影響を説明する。
【０１０１】
前述した通り、フィルタアレイ１００Ｃにおける複数のフィルタ１００の各々は、図５に示すように、互いに厚さが異なる中間層２６を備える。図９は、フィルタアレイ１００Ｃにおける中間層２６の厚さが最も近い２つのフィルタ１００の例を模式的に示す図である。図９に示す例では、中間層２６の厚さＬのフィルタ１００、および中間層２６の厚さＬ＋ΔＬのフィルタ１００が隣接して配置されている。中間層２６の厚さＬおよび厚さＬ＋ΔＬのフィルタ１００が配置された画素を、それぞれ「画素Ａ」および「画素Ｂ」と称する。フィルタアレイ１００Ｃにおいて、図９に示す２つのフィルタ１００が離れて配置されていても、以下の議論は成り立つ。
【０１０２】
図９に示す例では、光検出装置３００は、光学系４０を備える。対象物からの光の像が、光学系４０を構成するレンズの中心を通る場合、当該光の像は、フィルタ１００に垂直に入射する。一方、対象物からの光の像が、光学系４０を構成するレンズの中心以外を通る場合、当該光の像は、フィルタ１００に有限の入射角度で斜めに入射する。当該有限の入射角度は、光学系４０の開口数ＮＡによって決定される。すなわち、光学系４０からフィルタアレイ１００Ｃに入射する光の入射角度の最小値は０°であり、入射角度の最大値は、ｓｉｎ−１（ＮＡ）°である。したがって、フィルタ１００の透過スペクトルにおいて、ピーク波長は、式（３）に従い、入射角度θｉの増加に伴って短波長側にシフトする。
【０１０３】
図１０は、フィルタ１００に光が垂直または斜めに入射した場合において、画素Ａおよび画素Ｂによって検出される光の波長を説明する図である。図１０の上段は、垂直入射のときに画素Ａおよび画素Ｂによって検出された光のピークを示す。図１０の中段は、斜め入射のときに画素Ａおよび画素Ｂによって検出された光のピークを示す。図１０の下段は、斜め入射のときに画素Ｂによって検出された光のピークを示す。以下の説明では、画素Ａによって検出される光のモード次数ｍのピーク波長を、「画素Ａのピーク波長」と称し、画素Ｂによって検出される光のモード次数ｍのピーク波長を、「画素Ｂのピーク波長」と称する。垂直入射では、画素Ａのピーク波長は、λＡ＝２ｎＬ／ｍであり、画素Ｂのピーク波長は、λＢ＝２ｎ（Ｌ＋ΔＬ）／ｍである。図９に示す２つのフィルタ１００における中間層２６の厚さの差ΔＬは、フィルタアレイ１００Ｃ内の任意の２つのフィルタ１００の組み合わせにおいて最も小さい。したがって、画素Ａと画素Ｂとでのピーク波長の間隔ΔλΔＬ＝２ｎΔＬ／ｍは、イメージセンサ６０内の任意の２つの画素の組み合わせにおいて最も小さい。画素Ａと画素Ｂとのピーク波長の当該間隔は、光検出装置３００の波長分解能に相当する。
【０１０４】
一方、斜め入射では、ピーク波長は短波長側にシフトする。斜め入射におけるピーク波長のシフト量Δλθｉは、以下の式（５）によって表される。
【数５】
0006945195.tif 000006
【０１０５】
このため、Δλθｉ≧ΔλΔＬの場合、斜め入射における画素Ｂのピーク波長が、垂直入射における画素Ａのピーク波長に一致する可能性がある。図９に示す例では、画素Ｂによって、垂直入射および斜め入射の両方の光が同時に検出される。したがって、Δλθｉ≧ΔλΔＬの場合、本来、画素Ａによって検出されるべき光が、画素Ｂによって誤検出される。
【０１０６】
以上の議論から、誤検出が発生しない条件は、Δλθｉ＜ΔλΔＬである。Δλθｉ＜ΔλΔＬを変形すると、以下の式（６）が得られる。
【数６】
0006945195.tif 000007
【０１０７】
さらに、誤検出が発生しない条件を、Δλθｉ＜ΔλΔＬ／２としてもよい。以下の説明において、画素Ａによってモード次数ｍのピーク波長の光が検出される波長域を、「波長域Ａ」と称し、画素Ｂによってモード次数ｍのピーク波長の光が検出される波長域を、「波長域Ｂ」と称する。波長域Ａの上限および波長域Ｂの下限をともに、（λＡ＋λＢ）／２＝λＡ＋ΔλΔＬ／２＝λＢ−ΔλΔＬ／２に設定すると、Δλθｉ＜ΔλΔＬ／２により、斜め入射でも、画像Ｂのピーク波長は、波長域Ａに入ることはない。これにより、信号処理回路２００は、入射角度θｉに関わらず、波長域Ａ内のピーク波長を、画素Ａのピーク波長として処理し、波長域Ｂ内のピーク波長を、画素Ｂのピーク波長として処理することができる。その結果、誤検出の発生を、式（６）のときよりも抑制することができる。Δλθｉ＜ΔλΔＬ／２を変形すると、以下の式（７）が得られる。
【数７】
0006945195.tif 000008
【０１０８】
式（６）および式（７）から、中間層２６の屈折率ｎを大きくすることにより、入射角度θｉの影響を低減することができる。その結果、光検出装置３００の波長分解能を向上させることができる。
【０１０９】
図１１Ａおよび図１１Ｂは、それぞれ屈折率ｎ＝１．５および屈折率ｎ＝２．３５の中間層２６を備えるフィルタ１００の透過スペクトルの入射角度依存性を示す図である。図１１Ａに示す例では、入射角度θｉが０°から３０°に変化すると、ピーク波長は２６．１ｎｍだけシフトする。図１１Ｂに示す例では、入射角度が０°から３０°に変化すると、ピーク波長は１７．１ｎｍだけシフトする。すなわち、中間層２６の屈折率を大きくすることにより、入射角度θｉの変化に起因するピーク波長のシフト量を低減させることができる。したがって、式（６）および式（７）に従い、中間層２６の屈折率を適切に設計することにより、光検出装置３００の波長分解能を向上させることができる。
【０１１０】
次に、本実施形態における光検出装置３００と、特許文献３に開示された装置との差異を説明する。
【０１１１】
特許文献３は、複数の単一モードフィルタが２次元に配列された装置を開示している。当該複数の単一モードフィルタのピーク波長は、フィルタによって異なる。複数の単一モードフィルタが２次元に配列されたフィルタアレイの透過スペクトルにおける複数のピークの数がＮとして表される場合、当該フィルタアレイを用いて複数の分離画像を再構成しても、各分離画像の空間解像度は１／Ｎに低下する。したがって、各分離画像は、図８Ｃの中段に示す例と異なり、元画像を精度よく再現することはできない。このように、特許文献３に開示された装置では、本実施形態における光検出装置３００と同様の効果を得ることはできない。
【０１１２】
また、特許文献５に開示される装置では、センサアレイにおける複数のセンサの各々が多モードフィルタの複数のピーク波長に対応する複数の波長の光を受光しておらず、また、当該複数の波長の情報を用いて複数の分離画像２２０を再構成していない。したがって、特許文献５に開示された装置では、本実施形態における光検出装置３００と同様の効果を得ることはできない。
【０１１３】
次に、図５に示す光検出装置３００の変形例を説明する。
【０１１４】
図１２Ａから図１２Ｆは、図５に示す光検出装置３００の変形例を模式的に示す図である。
【０１１５】
図１２Ａに示すように、フィルタアレイ１００Ｃにおいて、複数のフィルタ１００が分割されていてもよい。すべてのフィルタ１００が分割される必要はない。一部のフィルタ１００が分割されていてもよい。
【０１１６】
図１２Ｂに示すように、一部の画素上にフィルタ１００を配置しなくてもよい。言い換えれば、フィルタアレイ１００Ｃにおいて、複数のフィルタ１００の少なくとも１つは、透明であってもよい。
【０１１７】
図１２Ｃに示すように、フィルタアレイ１００Ｃとイメージセンサ６０との間にスペースを設けてもよい。言い換えれば、フィルタアレイ１００Ｃとイメージセンサ６０とは空間を介して分離していてもよい。
【０１１８】
図１２Ｄに示すように、１つのフィルタ１００を複数の画素上に跨いで配置してもよい。言い換えれば、中間層２６は、２つ以上のフィルタ１００に跨り連続的に設けられていてもよい。第１反射層２８ａおよび／または第２反射層２８ｂは、２つ以上のフィルタ１００に跨り連続的に設けられていてもよい。
【０１１９】
図１２Ｅおよび図１２Ｆに示すように、透明層２７を配置して、フィルタアレイ１００Ｃの段差を平坦化してもよい。言い換えれば、フィルタアレイ１００Ｃは、上記の共振構造を備える２つ以上のフィルタ１００の段差を平坦化する透明層２７をさらに備えていてもよい。図１２Ｅに示す例では、フィルタアレイ１００Ｃの第２反射層２８ｂの上面に、段差が存在する。図１２Ｆに示す例では、フィルタアレイ１００Ｃの第１反射層２８ａの下面に、段差が存在する。透明層２７によって２つ以上のフィルタ１００の段差を平坦化することにより、透明層２７上に他の部材を配置しやすくなる。
【０１２０】
図１２Ｅおよび図１２Ｆに示すように、フィルタアレイ１００Ｃ上に複数のマイクロレンズ４０ａを配置してもよい。複数のマイクロレンズ４０ａの各々は、複数のフィルタ１００の１つのフィルタ１００上に配置されている。言い換えれば、フィルタアレイ１００Ｃは、２つ以上のマイクロレンズ４０ａをさらに備える。２つ以上のマイクロレンズ４０ａの各々は、上記の共振構造を備える２つ以上のフィルタ１００の１つのフィルタ１００上に配置されている。２つ以上のマイクロレンズ４０ａによって入射光を集光することにより、効率よく光を検出することができる。
【０１２１】
＜バンドパスフィルタ＞
フィルタ１００の透過スペクトルにおける複数のピーク波長のうちの一部をバンドパスフィルタによって透過させ、残りを除去してもよい。以下では、前述と重複する説明は省略することがある。
【０１２２】
図１３は、他の例示的な実施形態における光検出装置３００を模式的に示す図である。光検出装置３００は、フィルタアレイ１００Ｃとイメージセンサ６０とに加えて、バンドパスフィルタ２９をさらに備える。図１３に示す例では、図５に示す例において、フィルタアレイ１００Ｃとイメージセンサ６０との間にバンドパスフィルタ２９が配置されている。本明細書では、フィルタアレイ１００Ｃおよびバンドパスフィルタ２９を、まとめて「光学フィルタ１１０」と称することがある。すなわち、光学フィルタ１１０は、フィルタアレイ１００Ｃおよびバンドパスフィルタ２９を備える。
【０１２３】
フィルタアレイ１００Ｃにおいて、複数のフィルタ１００の各々の透過スペクトルは、イメージセンサ６０の特定の波長域内の３つ以上のピーク波長で極大値を有する。複数のフィルタ１００の各々は、ファブリ・ペローフィルタである必要はない。
【０１２４】
バンドパスフィルタ２９は、フィルタアレイ１００Ｃに垂直な方向から見たとき、フィルタアレイ１００Ｃの全体と重なる。バンドパスフィルタ２９は、特定の波長域内の３つ以上のピーク波長のうちの２つ以上のピーク波長の光を透過させる。一方、バンドパスフィルタ２９は、特定の波長域内の当該３つ以上のピーク波長のうちの１つ以上のピーク波長の光を除去する。２つ以上のピーク波長の光を透過させることにより、フィルタ１００の多モードフィルタとしての利点が生かされる。
【０１２５】
上記をまとめると、バンドパスフィルタ２９は、イメージセンサ６０の特定の波長域に含まれる一部の波長域の光を透過させる。当該一部の波長域は、上記の３つ以上のピーク波長のうちの２つ以上のピーク波長を含み、かつ、上記の３つ以上のピーク波長のうちの１つ以上のピーク波長を含まない。
【０１２６】
図１３に示す例に限らず、複数のフィルタ１００のうちの２つ以上のフィルタの各々の透過スペクトルが、イメージセンサ６０の特定の波長域内の３つ以上のピーク波長で極大値を有していてもよい。バンドパスフィルタ２９は、フィルタアレイ１００Ｃに垂直な方向から見たとき、当該２つ以上のフィルタに重なっていてもよい。複数のフィルタ１００のうち、当該２つ以上のフィルタ以外の少なくとも１つのフィルタは、透明であってもよい。複数のフィルタ１００のうち、当該２つ以上のフィルタ以外の少なくとも１つのフィルタの透過率は、特定の波長域内に１つ以上の極大値を有していてもよい。
【０１２７】
図１３に示す例では、フィルタアレイ１００Ｃとバンドパスフィルタ２９とは、接触しているが、分離していてもよい。図１３に示す例では、光学フィルタ１１０とイメージセンサ６０とは、接触しているが、分離していてもよい。
【０１２８】
次に、バンドパスフィルタ２９によるピーク波長の除去の例を説明する。
【０１２９】
図１４Ａは、フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣの透過スペクトルの例と、バンドパスフィルタ２９の透過スペクトルの例とを模式的に示す図である。図１４Ａに示す例では、イメージセンサ６０の特定の波長域が、図３Ａに示す対象波長域Ｗに相当する。対象波長域Ｗは、波長域Ｗ１から波長域Ｗ８に分割される。フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣは、透過スペクトルにおける特定の波長域において、それぞれ異なる波長に３つ以上のピーク値を有する。フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣにおけるピーク値の数は、それぞれ１０個、９個、および８個である。バンドパスフィルタ２９は、特定の波長域のうちの、波長域Ｗ３から波長域Ｗ６の光を透過させ、波長域Ｗ１および波長域Ｗ２、ならびに波長域Ｗ７および波長域Ｗ８の光を除去する。
【０１３０】
図１４Ｂは、フィルタＡ、フィルタＢ、およびフィルタＣの各々と、バンドパスフィルタ２９とのセットによって構成された１つのフィルタの透過スペクトルの例を模式的に示す図である。図１４Ｂに示すように、透過スペクトルは、特定の波長域のうちの一部の波長域においてピーク波長を有する。当該一部の波長域が、図３Ａに示す対象波長域Ｗに相当する。特定の波長域よりも狭い対象波長域Ｗは、波長域Ｗ１から波長域Ｗ４に分割される。図１４Ｂに示す波長域Ｗ１から波長域Ｗ４は、それぞれ図１４Ａに示す波長域Ｗ３から波長域Ｗ６に相当する。
【０１３１】
図１４Ａおよび図１４Ｂに示す例を比較すると、バンドパスフィルタ２９により、対象波長域Ｗを狭くして対象波長域Ｗの分割数を減らすことができる。これにより、式（１）および式（２）において、行列Ｈおよびベクトルｆのサイズを小さくすることができる。その結果、図１に示す信号処理回路２００は、イメージセンサ６０から出力された画像信号を少ない演算負荷で処理して、短い時間で、複数の画像データを生成して出力することができる。当該複数の画像データの各々は、上記の一部の波長域内の複数の波長域の１つにおける画像データである。当該複数の画像データは、再構成された複数の分離画像２２０を示す。
【０１３２】
バンドパスフィルタ２９は、特定の波長域のうち、複数の離散的な波長域の光を透過させてもよい。
【０１３３】
図１５Ａは、図１４Ａに示す例の変形例を示す図である。図１５Ａに示すバンドパスフィルタ２９の透過スペクトルは、図１４Ａに示すバンドパスフィルタ２９の透過スペクトルとは異なる。図１５Ａに示すバンドパスフィルタ２９は、特定の波長域のうちの、波長域Ｗ２、および波長域Ｗ６から波長域Ｗ８の光を透過させ、波長域Ｗ１、および波長域Ｗ３から波長域Ｗ５の光を除去する。
【０１３４】
図１５Ｂは、図１４Ｂに示す例の変形例を示す図である。図１５Ｂに示すように、透過スペクトルは、特定の波長域のうちの２つの離散的な波長域においてピーク波長を有する。当該２つの離散的な波長域が、図３Ａに示す対象波長域Ｗに相当する。特定の波長域よりも狭い対象波長域Ｗは、波長域Ｗ１から波長域Ｗ４に分割される。２つの離散的な波長域のうち、一方の波長域は波長域Ｗ１であり、他方の波長域は、波長域Ｗ２から波長域Ｗ４である。図１５Ｂに示す波長域Ｗ１から波長域Ｗ４は、それぞれ図１５Ａに示す波長域Ｗ２、および波長域Ｗ６から波長域Ｗ８に相当する。この場合でも、短い時間で分離画像２２０を再構成することができる。図１５Ａに示す複数のピーク波長のうち、図１５Ｂに示す対象波長域Ｗに含まれない１つ以上のピーク波長は、対象波長域Ｗに含まれる２つ以上のピーク波長の間に位置すると言うこともできる。
【０１３５】
次に、図１３に示す光検出装置３００の変形例を説明する。
【０１３６】
図１６Ａから図１６Ｄは、図１３に示す光検出装置３００の変形例を模式的に示す図である。
【０１３７】
図１６Ａに示すように、図１３に示すバンドパスフィルタ２９とイメージセンサ６０との間に、透明層２７を配置してもよい。光学フィルタ１１０は、図１６Ａに示すように、フィルタアレイ１００Ｃと、バンドパスフィルタ２９と、透明層２７とを備えていてもよい。
【０１３８】
図１６Ｂに示すように、図１３に示すフィルタアレイ１００Ｃにおいて、複数のフィルタ１００が分割されていてもよい。
【０１３９】
図１６Ｃに示すように、図１３に示すフィルタアレイ１００Ｃの段差を透明層２７によって平坦化してもよい。透明層２７上に、バンドパスフィルタ２９を配置してもよい。バンドパスフィルタ２９上に、複数のマイクロレンズ４０ａを配置してもよい。光学フィルタ１１０は、図１６Ｃに示すように、フィルタアレイ１００Ｃと、バンドパスフィルタ２９と、透明層２７とを備えていてもよい。光学フィルタ１１０は、さらに複数のマイクロレンズ４０ａを備えてもよい。
【０１４０】
図１６Ｄに示すように、透明層２７上に配置されたバンドパスフィルタ２９と、イメージセンサ６０上のフィルタアレイ１００Ｃとを分離してもよい。光学フィルタ１１０は、図１６Ｄに示すように、フィルタアレイ１００Ｃと、バンドパスフィルタ２９と、透明層２７とを備えていてもよい。
【０１４１】
この他にも、図１２Ａから図１２Ｆに示す構成の間または上にバンドパスフィルタ２９を配置して、図１６Ａから図１６Ｄに示す例以外の光検出装置３００を構成してもよい。また、フィルタアレイ１００Ｃとバンドパスフィルタ２９との配置関係は以下の通りである。フィルタアレイ１００Ｃのうちの上記の２つ以上のフィルタ１００は、バンドパスフィルタ２９を透過した光の光路上に配置されていてもよい。逆に、バンドパスフィルタ２９が、フィルタアレイ１００Ｃのうちの上記の２つ以上のフィルタ１００を透過した光の光路上に配置されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４２】
本開示における光学フィルタ、光検出装置、および光検出システムは、例えば、多波長の２次元画像を取得するカメラおよび測定機器に有用である。本開示における光学フィルタ、光検出装置、および光検出システムは、生体・医療・美容向けセンシング、食品の異物・残留農薬検査システム、リモートセンシングシステムおよび車載センシングシステム等にも応用できる。
【符号の説明】
【０１４３】
２６      中間層
２７      透明層
２８ａ    第１反射層
２８ｂ    第２反射層
２９      バンドパスフィルタ
４０      光学系
６０      光検出素子
７０      対象物
１００    フィルタ
１００Ｃ  フィルタアレイ
１２０    画像
２００    信号処理回路
２２０    分離画像
３００    光検出装置
４００    光検出システム
【図１】
0006945195.tif 000009
【図２Ａ】
0006945195.tif 000010
【図２Ｂ】
0006945195.tif 000011
【図２Ｃ】
0006945195.tif 000012
【図２Ｄ】
0006945195.tif 000013
【図３Ａ】
0006945195.tif 000014
【図３Ｂ】
0006945195.tif 000015
【図４Ａ】
0006945195.tif 000016
【図４Ｂ】
0006945195.tif 000017
【図５】
0006945195.tif 000018
【図６】
0006945195.tif 000019
【図７】
0006945195.tif 000020
【図８Ａ】
0006945195.tif 000021
【図８Ｂ】
0006945195.tif 000022
【図８Ｃ】
0006945195.tif 000023
【図８Ｄ】
0006945195.tif 000024
【図９】
0006945195.tif 000025
【図１０】
0006945195.tif 000026
【図１１Ａ】
0006945195.tif 000027
【図１１Ｂ】
0006945195.tif 000028
【図１２Ａ】
0006945195.tif 000029
【図１２Ｂ】
0006945195.tif 000030
【図１２Ｃ】
0006945195.tif 000031
【図１２Ｄ】
0006945195.tif 000032
【図１２Ｅ】
0006945195.tif 000033
【図１２Ｆ】
0006945195.tif 000034
【図１３】
0006945195.tif 000035
【図１４Ａ】
0006945195.tif 000036
【図１４Ｂ】
0006945195.tif 000037
【図１５Ａ】
0006945195.tif 000038
【図１５Ｂ】
0006945195.tif 000039
【図１６Ａ】
0006945195.tif 000040
【図１６Ｂ】
0006945195.tif 000041
【図１６Ｃ】
0006945195.tif 000042
【図１６Ｄ】
0006945195.tif 000043