JP4847356B2 - テンプレートマッチング装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、テンプレートマッチング装置及び方法に係り、特に、検査対象にテンプレートと同一のパタンがあるか否かを判定する判定機能や、同一のパターンがある位置を検出する位置検出機能を作り、各種検査装置、認識装置、判定装置等に組み込んで利用して好適なテンプレートマッチング装置及び方法に関する。

予め撮影した画像や取得したデータからテンプレートを作成し、検査対象にテンプレートと同一のパターンを持つ部位があるか否かの判定を行う認識機能や判定機能、あるいは、その位置を検出する位置検出機能を作成するための技術として、テンプレートマッチングと呼ばれる技術が幅広く利用されている。

例えば、非特許文献１の５章３節、第８４ページ〜第８６ページには、テンプレートマッチングの基本的な方法が記載されている。この文献の図５．６には、（ａ）少女の顔画像を原画とし、（ｂ）左目部分をテンプレートにして切り出し、原画像を濃度変換して作られた画像を入力画像として、入力画像の各部分でテンプレートとの相関演算を施した結果が例示されている。そして、この文献には、（ｃ）相関係数のしきい値を０．９９以上とした場合、テンプレートとして切り出した左目の位置のみマッチングするが、（ｄ）相関係数のしきい値を０．８とした場合、左目だけでなく、右目にも幾つかマッチングする候補位置が現れることが例示されている。

なお、非特許文献１の例では、入力画像が原画をほど良く濃度変換している画像のため、一番相関係数の高いものが左目に位置するようになっている。この文献には記載されていなが、一般には、相関係数の一番高い場所が所望の位置を正しく検出した場所とは限らない場合がある。例えば、原画に大きな濃度変化やノイズが加えられ画像や、別人の顔画像を入力画像とした場合には、左目が一番相関係数の高い場所である保証はなく、右目が一番相関係数の高い場所になる可能性がある。この場合、一番相関係数の高い場所を左目の位置として位置検出しようとすると所望の位置が得られず、誤認する場合がある。

このように、前述したテンプレートマッチングの技術は、入力画像の検知すべき位置にテンプレートとは大きく変形したパターンがあったり、他の場所に良く似たパターンがあると誤認して位置検出をしてしまう場合がある。

また、マッチングの演算時間を短縮するための技術が、特許文献１、２及び非特許文献１のそれぞれに記載されている。特許文献１に記載のものは、階層的にテンプレートの画像の大きさやサンプリングレート、候補点領域を小さくしていくというものであり、これにより、階層化していない大きなサイズのテンプレートを持つ場合より高速に演算を行うことができるというものである。そして、非特許文献１には、２値化画像の場合、平均値による引き算や正規化を省略できるとき、評価式として「距離」を用い演算時間を短縮して処理の高速化を図ることが記載されている。また、特許文献２には、認識対象物が比較的単純な形態の場合、認識対象物を構成する外接四角形の幅を直径とする円をテンプレートとして２値画像のマッチング演算の高速化を行う方法が記載されている。

さらに、特許文献３には、大型液晶表示素子を形成する露光装置に適した位置合わせの誤認を抑止する方法が記載されている。この特許文献３に記載の技術は、テンプレート画像の中で誤差の多く発生する部分が予め判っている部分にマスキングを施し、撮影画像（入力画像）にも対応する候補位置に同様なマスキングを施して、マスキングを施していない領域のみについて、所定の評価式に基づく演算を行って評価することにより、誤差の大きい部位を排除した評価を行い、位置検出精度を向上することを可能にするというものである。
特開昭６３−２１１４７４号公報 特開２００１−３５１１０２号公報 特開平８−１８１０５３号公報 著者：酒井幸市、書名：Visual C#.NET & Visual Basic.NETによるデジタル画像処理の基礎と応用−基本概念から顔画像認識まで、発行所：CQ出版社、発行年：２００３年９月１日初版発行

前述した従来技術は、テンプレートマッチングの誤認を抑制するために、特許文献３に記載のように、誤差の大きな部位にマスクをかけて評価から外すことが行われていた。しかし、この従来技術は、テンプレートや撮影画像（入力画像）のＳ／Ｎが悪く、１画素ずつのマッチングの結果を統合して処理を行うことにより、全体から少しづつ誤差が蓄積する場合や、撮影画像（入力画像）の構造物が偶然欠けていたり、余分なコブができている部分がある等の不特定部位から偶然大きな誤差が発生するような場合に、予め定まった一部の部位にマスキングすることができず、充分な誤認の抑制を達成することができないという問題点を有している。

前述のように不可避的に大きな誤差が生じる場合でも、テンプレートと類似した部分画像が入力画像の正しい位置以外にないことが保証されていれば、正しい位置を検知することができるが、入力画像の他の位置にテンプレートとよく似た別の類似画像が現れた場合、別の類似画像と誤認する場合が生じる。

本発明の目的は、前述したような点に鑑み、入力画像の他の位置にテンプレートとよく似た別の類似画像がある場合でも、別の類似画像と誤認する確率を低くすることができるテンプレートマッチング装置及び方法を提供することにある。

本発明によれば前記目的は、検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング装置において、テンプレート用の画像からテンプレート部位をテンプレート原画として選択するテンプレート部位選択手段と、前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート原画と相関の強い類似画像を、前記テンプレート用の画像から検出する類似画像検出手段と、前記テンプレート原画と前記類似画像との差画像を作成する差画像作成手段と、前記差画像から擬似線を除去するための加工を施した画像を、前記テンプレート画像に加算し、あるいは、重み付けして加算して加工テンプレートを作成する加工テンプレート作成手段と、前記加工テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価手段とを備えることにより達成される。

本発明によれば、入力画像の他の位置にテンプレートとよく似た別の類似画像がある場合でも、別の類似画像を本来の画像であると誤認する確率の低いテンプレートマッチングを行うことが可能になるという効果を得ることができる。

本発明は、テンプレートマッチングを行う装置が実行する画像処理に特徴があり、その実施形態は、様々な形態を取ることができる。例えば、本発明の画像処理を実施する専用のハードウエアを作成することを実施形態とすることもできるし、本発明の画像処理プロセスを記述したソフトウエアを作成し、このソフトウェアを汎用の計算機に実行させる形態も取ることができる。

汎用の計算機を用いる場合、ソフトウエアを記憶媒体に記録して提供することができる。ソフトウェアは、計算機を特定せずに実行可能なので、ソフトウェアを記録した記憶媒体は、本発明全体を実行するための重要な普遍的要素であり、組み込み先において任意の部品となる本発明の１つの実施形態である。ソフトウエアを記憶する記憶媒体としては、ＣＤ、ＤＶＤ、メモリ−カード、ＨＤ、インターネットで接続・ダウンロード可能な外部記憶装置などがある。

以下、本発明によるテンプレートマッチング装置及び方法の実施形態を図面により詳細に説明する。

図２は本発明の第１の実施形態によるテンプレートマッチング装置の全体のシステム構成と計算装置の構成とを示すブロック図である。

テンプレートマッチング装置は、そのシステムとして、図２（ａ）に示すように、検査対象２０２を載置するステージ２０１と、撮影装置２０３と、計算装置２０４と、表示装置２０５とを備えて構成される。ステージ２０１は、検査対象２０２を乗せて撮影装置２０３の撮影視野に検査対象２０２を運ぶものである。撮影装置２０３は、検査対象２０２を撮影し、撮影画像を計算装置２０４に送信する。計算装置２０４は、前述の動作をコントロールするため、ステージ２０１、撮影装置２０３を動かす制御信号をステージ２０１、撮影装置２０３に送信する。また、計算装置２０４は、撮影装置２０３が撮影した画像を画像処理し、結果を表示装置２０５に表示する。なお、検査対象２０２は、１つとは限らず、ステージ２０１は、数々の検査対象群を載せ、順次、撮影装置２０３の撮影視野に検査対象２０２を送り込むように制御される。

本発明は、計算装置２０４が画像処理する画像処理の方法に関するものであり、特に、画像処理の中でもテンプレートマッチング処理の処理方法、具体には、テンプレートを加工する処理を設け、これに適するマッチングの評価式を用いる点に特徴を有する。それ以外の点は、従来の検査装置が行っていることをそのまま利用することができる。

計算装置２０４は、よく知られている構成のものでよく、図２（ｂ）に示すように、ＣＰＵ２１０、ハードディスク（ＨＤＤ）等による記憶装置２１１、キーボード、マウス等による入力装置２１２、メインメモリ２１３を備えて構成される。メインメモリ２１３には、本発明の各処理を行うソフトウェアにより構成されるテンプレート部位選択部２１４、類似画像検出部２１５、差画像作成部２１６、加工テンプレート作成部２１７、類似度評価部２１８が格納されると共に、データ格納領域２１９が備えられる。

図３は本発明の第１の実施形態によるテンプレートマッチング装置の全体の処理動作を説明するフローチャートであり、次に、これについて説明する。なお、ここで説明する例は、検査対象が、例えば、多数の回路パターンが描かれた回路基板（似た形状の回路パターンが回路基板上に複数存在する可能性がある）から欠陥のある回路パターンを検出しようとする場合に本発明を適用したものとしたものである。

（１）まず、ステージ２０１上に、テンプレート用の欠陥のない検査対象２０２を載置し、撮像装置２０３によりテンプレート用の検査対象２０２を撮影する。撮影された検査対象２０２の画像は、計算装置２０４に送られる（ステップ３０１）。

（２）計算装置２０４は、テンプレート用の撮影画像を受け取ると、その画像を表示装置２０５に表示し、ユーザにテンプレート部位を選択させ、テンプレート部位選択部２１４が、その部位の画像を取り込み、データ格納領域２１９に格納する（ステップ３０２）。

（３）計算装置２０４の類似画像検出部２１５は、ステップ３０２の処理で選択されたテンプレート部位の画像（テンプレート原画）と相関の強い類似画像を、テンプレート用の検査対象２０２を撮影した画像から検出する。そして、差画像作成部２１６は、テンプレート原画と類似画像との差画像を作成し、加工テンプレート作成部２１７は、差画像を基に、検出された類似画像に対して、評価時にペナルティが与えられるようにテンプレート原画を加工して、加工テンプレートを作成する（ステップ３０３）。

（４）次に、ステージ２０１により、先に撮影したテンプレート用の検査対象２０２を撮影装置２０３の視野外に送り、新たに、検査を所望する検査対象２０２を撮影装置２０３の撮影視野に入れる。撮影装置２０３は、撮影対象を撮影した画像を処理装置２０４に送る。なお、この撮影は、先のテンプレート用の撮影と同じ視野を持った高視野撮影になっており、得られた画像は、先に選択したテンプレート部位の画像と同じ画像を部分画像として撮影視野に含んだ画像になっている（ステップ３０４）。

（５）計算装置２０４の類似度評価部２１８は、ステップ３０３で作成した加工テンプレートと、ステップ３０４で撮影した画像とのテンプレートマッチングの処理を行う。ここで行うテンプレートマッチングは、加工テンプレートと撮影画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する処理を行い、類似度の最も高いものを選択することにより、テンプレートと最も似た部分画像の位置を検出することによる処理である。具体的には、例えば、前述した非特許文献１に記載された方法を用いることができる。また、マッチングの評価式も、前述した非特許文献１に記載された「相関」を用いる方法の他、「積和」や「差の２乗」等の様々な評価式で評価することができる。評価式は、撮影する検査対象の画像の性質と、前述したステップ３０３の処理で作成した加工テンプレートの加工の仕方などに依存して適切な評価式を選択することができる（ステップ３０５）。

（６）その後、計算装置２０４は、前述したステップ３０５の処理でのテンプレートマッチングで求まったマッチング位置を基点として、撮影画像の所望の位置にある部位を撮影装置２０３が高精細に撮影できるように、撮影パラメータを計算して撮影装置２０３に送る。撮影装置２０３は、送られた撮影パラメータを元に検査対象２０２を高精細に撮影し、撮影した画像を計算装置２０４に送る（ステップ３０６）。

（７）計算装置２０４は、高精細に撮影された画像を基に、所望の検査処理を行い、結果を表示装置２０５に表示する（ステップ３０７）。

図４は従来技術によるテンプレートマッチング装置の全体の処理動作を説明するフローチャートであり、ここで、図３により説明した本発明の第１の実施形態によるテンプレートマッチング装置の全体の処理動作との比較のために、従来技術の場合の処理動作について説明する。

図４に示す従来技術おける処理は、本発明の第１の実施形態の処理を示した図３と対比すると、加工テンプレートを作成するステップ３０３がないことと、加工テンプレートとのマッチングステップ３０５がテンプレートとのマッチング処理を行うステップ４０５になっている点が本発明の第１の実施形態の場合と異なり、他は第１の実施形態と同様である。テンプレートとのマッチング処理を行うステップ４０５では、テンプレート選択ステップ３０２で選択されたテンプレートの位置にある画像がそのままテンプレートとして用いられ、評価式もこれに合うものが選択される。

なお、評価式としては、以下に示すような式（１）〜式（４）のようなものがある。

val＝(Σ(T(i,j)-ht)＊(G(i,j)-hg))／(｜T-ht｜・｜G-hg｜) …………（１）
式（１）は、相関による評価式であり、この式（１）において、
val は求まる評価値、
T(i,j)は、テンプレートのi行j列にある画素の輝度値であり、従来技術の場合、図１により後述するテンプレート原画１０１、本発明の第１の実施形態の場合、加工テンプレート１０５での輝度値、
G(i,j)は、検査対象を撮影した画像の中から着目したテンプレートと同じサイズの部分画像を切り出した部分画像のi行j列にある画素の輝度値、
htは、テンプレートの平均輝度値、すなわち、ht＝ΣT(i,j)／(Nx・Ny)、
hgは、着目した部分画像の平均輝度値、すなわち、hg＝ΣG(i,j)／(Nx・Ny)、
Nxは、テンプレートの行サイズ、Nyは、テンプレートの列サイズ、
｜T-ht｜は、テンプレート全体の平均輝度からの差の大きさ、すなわち、
｜T-ht｜＝sqrt(Σ(T(i,j)-ht)＊(T(i,j)-ht))、
｜G-hg｜は、部分画像全体の平均輝度からの差の大きさ、すなわち、
｜G-hg｜＝sqrt(Σ(G(i,j)-hg)＊(G(i,j)-hg))、
sqrtは、ルート、
Σは、i行j列について全ての組み合わせの総和を意味する。

Val＝ΣT(i,j)＊G(i,j)) …………（２）
式（２）は積和による評価式であり、前述した非特許文献では「距離」である。この式（２）における各項の意味は、式（１）の場合と同一である。

Val＝Σ(T(i,j)-G(i,j))＊(T(i,j)-G(i,j)) …………（３）
式（３）は差の２乗和による評価式であり、この式（３）における各項の意味は、式（１）の場合と同一である。

Val＝Σ(T(i,j)-ht-G(i,j)+gt)＊(T(i,j)-ht-G(i,j)+gt) …………（４）
式（４）は平均からの差の２乗和による評価式であり、この式（４）における各項の意味は、式（１）の場合と同一である。

なお、テンプレートマッチングは、切り出せる部分画像全てについて、前述で説明したような所定の評価式に基づいて、評価値を計算し、テンプレートと最も類似した部分領域を探す処理である。そして、評価式として、「相関」や「積和」を用いる評価であれば、その結果から評価値の最も高いものを選択し、「差の２乗和」や「平均からの差の２乗和」を用いる評価であれば、その結果から評価値の最も低いものを選択することにより、テンプレートと最も類似した部分領域を探すことができる。

前述までで、処理手順全体について説明したが、本発明の特徴は、加工テンプレートの作成ステップ３０３を有することと、それに伴って、マッチング処理を、従来のテンプレートから加工テンプレートに変えて行い、評価式もそれに相応しいように選択されることである。

図５は図３に示すフローにおけるステップ３０３での加工テンプレートの作成の処理の詳細を説明するフローチャートである。図５には、ステップ３０３の処理が、テンプレート原画と相関の強い類似画像を検出するステップ５０１の処理と、テンプレート原画と類似画像との差画像を使用して加工テンプレートを作成するステップ５０２の処理とに分けられることを示している。

以下、分割したステップ毎の処理内容を具体的に説明する。なお、ここでは、テンプレート用に撮影した画像６０１の様子を示す図６と、本発明の第１の実施形態の最も特徴となる処理である図５に示すフローのステップ５０２での処理を模式的に示す図１とを参照して説明する。

前述したステップ３０１の処理でテンプレート用に撮影した図６に示す画像６０１は、ステップ３０２の処理でテンプレートとして選択されたテンプレート原画１０１を内部に含む。そして、ステップ５０１の処理において、テンプレート用に撮影した画像６０１自身をテンプレートマッチング用の入力画像として、テンプレート画像１０１と自己相関を取り、テンプレート用に撮影した画像６０１の中から相関値の最も高いテンプレート画像１０１自身の位置を除き、次に相関値の高い場所を選んで類似画像１０２を検出する。

次に、ステップ５０２の処理を図１を参照して説明する。まず、図１に示すように、ステップ３０２の処理で選択したテンプレート原画１０１と、ステップ５０１で選択された類似画像１０２との差を取り、差画像１０３を作成する。差画像１０３には、形態のみ反映した理想的な両者の差の他に、ノイズや微妙な位置ずれの影響による不安定なエッジなども映っている。

このため、次に、差画像１０３をノイズやエッジ部の不安定な擬似線を除去する画像処理を行って、両者の本来の差を抽出した画像１０４を作成する。ノイズ除去は、閾値処理等として従来から各種知られており、それを用いることができる。差画像１０３のエッジ部の不安定な擬似線の除去は、まず、テンプレート原画１０１や類似画像１０２に従来から知られているエッジ検出処理を施し、エッジ部を認識し、エッジと認識された場所にある差画像１０３の値を０にすることにより行われる。なお、エッジ検出処理は、ラプラシアン処理を行った後に閾値処理を行う等、従来から各種知られており、それを用いることができる。その他にも、ノイズやエッジ部の擬似線を除去し、太く纏まった線を検出する処理を行っても、本来の差を抽出した画像１０４を作成することができる。例えば、５×５のマトリクスの平均を取って敷居値以上の場合に太い線があるとしてこれを残し、他は０にするという処理でも本来の差を抽出した画像１０４を作成することができる。

次に、テンプレート原画１０１と本来の差を抽出した画像１０４とを加算し、加工テンプレート１０５を作成する。

テンプレート原画１０１と本来の差を抽出した画像１０４との加算は、以下に示すような式（５）基づいた単純加算を行うことであってよい。

C(i,j)＝A(i,j)＋B(i,j) …………（５）
式（５）において、
A(i,j)は、テンプレート原画１０１のi行j列にある画素の輝度値、
B(i,j)は、本来の差を抽出した画像１０４のi行j列にある画素の輝度値、
C(i,j)は、単純加算してできた画素値、
(i,j)は、画像の着目する画素の位置である。

画像同士の加算処理は、画像の全ての画素の位置で、前述した式（５）に示す加算処理を行うことにより実施することができる。また、画像の加算は、以下に示す式（６）の重み付き加算によっても行うことができる。

C(i,j)＝A(i,j)＋α・B(i,j) …………（６）
式（６）において、αは、重み係数であり、α＝１の場合が、式（５）の単純加算に相当することになる。

画像同士の加算処理は、前述以外にも、本来の差を抽出した画像１０４をボカす処理を行った後に重み付き加算をする等、単純に加算する以外に、対象とする検査画像の性質に依存した適切な処理を途中に入れることもできる。また、対象とする検査画像の性質を把握するため、事前に検査画像のサンプルを取り、誤認率が最も少なくなるような重みを求めたり、途中で入れる処理を変え、その中で誤認識率の最も少なくなる処理を求めること等も可能である。

前述したように、本発明の最大の特徴は、加工テンプレート１０５を作成することにある。本発明は、加工テンプレート１０５をテンプレートとして、前述した非特許文献１に記載されたテンプレートマッチングを行う。マッチングの評価式は、「相関」や「積和」等、画像の性質に応じて適切なものが選択される。本発明は、加工テンプレート１０５をテンプレートとするため、本来の差を抽出した画像１０４がテンプレートに加算されているので、類似画像の評価値にペナルティが付き、結果として類似画像と誤認する確率を低減させることができるという効果を得ることができる。

なお、マッチングの評価式にキャリブレーション項を追加するなどして、所望位置を評価したときに、従来のテンプレートで所望位置を評価したときの値に近い値が得られるようにした擬似式を用いることもできる。この場合、テンプレート原画１０１と同一部位をもう一度撮影してキャリブレーション用画像を得ると精度良くキャリブレーション項のパラメータ値を決めることができる。例えば、「相関」の場合、以下に示す式（７）のように「キャリブレーション項付きの擬似相関」式を定義することができる。

val＝(Σ(T(i,j)-ht)*(G(i,j)-hg))/(|T0-ht0|・|G-hg|）- K ………（７）
この式（７）における式の意味は、式（１）と同様であり、式（１）に、T0,ht0,Kが追加したものである。T(i,j)は、この場合のテンプレート、すなわち、加工テンプレート１０５のi行j列にある画素の輝度値、T0は、テンプレート原画１０１、ht0は、その平均値、すなわち、ht0＝ΣT0(i,j)/(Nx・Ny)、|T0-ht0|は、テンプレート原画１０１全体の平均輝度からの差の大きさ、すなわち、|T0-ht0|＝Σsqrt(Σ(T0(i,j)-ht0)*(T0(i,j)-ht0))である。通常の相関式では、|T-ht|であるが、キャリブレーション用に|T0-ht0|とした。また、Kは、キャリブレーション用に追加した項であり、以下の式（８）に基づいて定められる。

K＝(Σ(T(i,j)-ht-T0(i,j)+ht0)*(G0(i,j)-hg0)/(|T0-ht0|・|G0-hg0|） （８）
この式（８）におけるG0は、キャリブレーション用画像を意味し、G0(i,j)は、キャリブレーション用画像のi行j列にある画素の輝度値、hg0は、その平均値、すなわち、hg0＝ΣG0(i,j)/(Nx・Ny)、|G0-hg0|は、キャリブレーション用画像全体の平均輝度からの差の大きさ、すなわち、|G0-hg0|＝Σsqrt(Σ(G0(i,j)-hg0)*(G0(i,j)-hg0))である。

前述の式（７）において、撮影画像 Gの代わりに、キャリブレーション用画像G0を代入すると、式（７）は、キャリブレーション用画像とテンプレート原画１０１の「相関」を意味する式になる。従って、撮影画像がキャリブレーション用画像と同様であれば、所望位置を評価した値が、従来のテンプレート原画をテンプレートとした場合の「相関」と同じような値が得られることが判る。このように、「キャリブレーション付きの評価式」を用いると、従来と同様の評価値の敷居値でテンプレート原画と同様の形態が有るか無いかを判定することも可能となる効果がある。なお、ノイズの少ない画像では、キャリブレーション画像を撮影せずに、テンプレート原画をキャリブレーション画像にして同様のことを行うこともできる。

次に、本発明の第２の実施形態によるテンプレートマッチング装置について説明するが、第２の実施形態の全体のシステム構成と計算装置の構成とは、図２に示した第１の実施形態の場合と同一である。そして、第２の実施形態は、計算装置のメインメモリ２１３に、図示しないが、テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出部が新たに格納されると共に、類似画像検出部２１５に代わる類似領域抽出データ検出部、差画像作成部２１６に代わる差領域抽出データ作成部、加工テンプレート作成部２１７に代わる加工領域抽出テンプレート作成部が格納される点で、第１の実施形態と相違している。

また、第２の実施形態での全体の処理動作も、図３に示すフローで説明した第１の実施形態の場合とほぼ同様である。以下、図３を参照しながら、本発明の第２の実施形態と第１の実施形態とで異なる部分についてのみ説明する。

本発明の第２の実施形態での全体の処理動作は、図３に示すフローのステップ３０１、３０２、３０４、３０６、３０７の処理は、第１の実施形態の場合と同一であり、ステップ３０３の処理が図５に示したフローのステップ５０１とステップ５０２とからなることも、第１の実施形態の場合と同一である。そして、本発明の第２の実施形態は、ステップ５０２の処理で作成する加工テンプレートの処理の仕方が第１の実施形態の場合と相違する。また、本発明の第２の実施形態は、ステップ３０５の処理での加工テンプレートと撮影画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価するテンプレートマッチングの処理で使用する評価式を、第１の実施形態の場合とは異なる本発明の第２の実施形態のステップ３０３の中のステップ５０２の処理で作成された加工テンプレートに合った評価式を用いる点が第１の実施形態の場合と相違する。

前述のように、本発明の第２の実施形態は、図３示すフローのステップ３０３の処理とステップ３０５の処理との一部が第１の実施形態と異なるのみで、その他は第１の実施形態と全く同一である。ステップ３０３の処理も、中身を分割したステップ５０２での具体的な処理が第１の実施形態と異なるのみである。

図７は本発明の第２の実施形態でのステップ５０２の処理動作を説明する図であり、次に、これについて説明する。

領域抽出部は、初めに、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出を行う。領域抽出は、従来から良く知られている閾値処理等を用いることができる。領域抽出により、ステップ３０２の処理で選択されたテンプレート部位のテンプレート原画１０１に対応して、テンプレート部位の領域抽出データ７０１が抽出される。また、領域抽出部は、ステップ５０１の処理で検出した類似画像１０２に対応して、類似領域抽出データ７０２を抽出する。

次に、差領域抽出データ作成部は、テンプレート部位の領域抽出データ７０１と類似領域抽出データ７０２との差を取り、差領域抽出データ７０３を作成する。差領域抽出データ７０３には、形態のみ反映した理想的な両者の差の他に、ノイズや微妙な位置ずれの影響による不安定なエッジなども映っており、前述した第１の実施形態の場合と同様に、ノイズやエッジ部の不安定な擬似線を除去する画像処理を行って、両者の本来の差を抽出した画像７０４を作成する。最後に、加工領域テンプレート作成部は、テンプレート部位の領域抽出データ７０１と本来の差を抽出した画像７０４とを加算し、加工領域抽出テンプレート７０５を作成する。

前述で説明したように、本発明の第２の実施形態は、ステップ５０２の処理で、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出を行い、その結果できた抽出データから加工領域抽出テンプレート７０５を作成することが第１の実施形態の場合と相違する。

本発明の第２の実施形態でのステップ３０５では、前述したステップ５０２で作成された加工領域テンプレート７０５をマッチング用のテンプレートとして、第１の実施形態の場合と同様にテンプレートマッチングする。ただし、加工領域テンプレート７０５をテンプレートとする場合、評価式は、「相関」や「積和」が好ましい。

前述した本発明の第２の実施形態は、ステップ５０２の最初で、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出を行い、領域抽出データを作成したが、それ以前のステップでこれを行うこともできる。例えば、ステップ３０２の処理で領域抽出を行い、領域抽出したデータを元にテンプレート部位を選択し、ステップ５０１の処理で領域抽出したデータを元にテンプレート部位の領域抽出データ７０１と相関を取り、類似領域抽出データ７０２を検出するようにすることもできる。

次に、本発明の第３の実施形態によるテンプレートマッチング装置について説明するが、第３の実施形態の全体のシステム構成と計算装置の構成とは、図２に示した第１の実施形態の場合と同一である。そして、第３の実施形態は、計算装置のメインメモリ２１３に、図示しないが、第２の実施形態の場合に対して、テンプレート部位の領域抽出データの背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として区分した境界付き構造認識データを作成する境界付き構造認識データ作成部が新たに格納されると共に、加工領域抽出テンプレート作成部に代わる加工構造認識テンプレート作成部が格納される点で、第２の実施形態と相違している。

また、第３の実施形態での全体の処理動作も、図３に示すフローで説明した第１、第２の実施形態の場合とほぼ同様である。以下、図３を参照しながら、本発明の第３の実施形態と第１、第２の実施形態とで異なる部分についてのみ説明する。本発明の第３の実施形態が、第１、第２の実施形態と異なる部分は、ステップ５０２での処理と、ステップ３０４の処理で使用する評価式を「積和」にしたことであり、それ以外は、第２の実施形態と全く同一である。

図８は本発明の第３の実施形態でのステップ５０２の処理動作を説明する図であり、次に、これについて説明する。

領域抽出部は、初めに、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出を行い、ステップ３０２の処理で選択されたテンプレート部位のテンプレート原画１０１に対応して、テンプレート部位の領域抽出データ７０１を抽出すると共に、ステップ５０１の処理で検出した類似画像１０２に対応して、類似領域抽出データ７０２を抽出する。次に、差領域抽出データ作成部は、テンプレート部位の領域抽出データ７０１と類似領域抽出データ７０２との差を取り、差領域抽出データ７０３を作成し、さらに、ノイズやエッジ部の不安定な擬似線を除去して、両者の本来の差を抽出した画像７０４を作成する。ここまでの処理は、第２の実施形態と同一であり、これ以後の処理が異なる。

次に、境界付き構造認識データ作成部は、テンプレート部位の領域抽出データ７０１の背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として区分してテンプレート部位の境界付き構造認識データ８１１を作成する。その後、加工構造認識テンプレート作成部は、境界付き構造認識データ８１１と本来の差を抽出した画像７０４とを加算して加工構造認識テンプレート８０５を作成する。

前述で説明したように、本発明の第３の実施形態のステップ５０２では、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として、画像の背景部、構造部、境界部の３者を区分し、その結果得られた境界付き構造認識データから加工構造認識テンプレート８０５を作成することが第２の実施形態と相違する。

図９は図８のテンプレート原画１０１、テンプレート部位の領域抽出データ７０１、テンプレート部位の境界付き構造認識データ８１１の部分を拡大して示す図、図１０は図８のテンプレート部位の境界付き構造認識データ８１１、境界付き構造認識データ８１１と本来の差を抽出した画像７０４、加工構造認識テンプレート８０５の部分を拡大して示す図であり、これらの図を参照して、本発明の第３の実施形態におけるデータの具体数値の例について説明する。

領域抽出データ７０１は、抽出した構造のある領域の値を「１」、背景部分の値を「−１」にする。境界付き構造認識データ８１１は、構造のある領域部と背景部分との境界部分の値を「０」にする。本来の差を抽出した画像７０４のうち、テンプレート部位の領域抽出データ７０１のみにある領域を「１」、類似領域抽出データ７０２のみにある領域を「−１」とする。以上のデータ値を割り振ると、最後にできる加工構造認識テンプレート８０５の値は、背景部が「−１」、境界部が「０」、領域部が「１」を基本とし、テンプレート部のみある領域が「２」、類似画像にのみある領域が「−２」となる画像を得ることができる。なお、「−２」や「２」を割り振った領域の周囲は、境界領域と見なし「０」にする。

前述で説明した具体的な数値例のほか、境界部が「０」で、背景部と領域部とが反対符号を持った所定の値となる数値としてもよく、それを用いることもできる。

本発明の第３の実施形態のステップ３０５の処理では、前述のステップ５０２で作成された加工構造認識テンプレート８０５をマッチング用のテンプレートとして、第１、第２の実施形態の場合と同様に、テンプレートマッチングを行う。但し、加工構造認識テンプレート８０５をテンプレートとする場合、評価式は、「積和」が好ましい。

前述した本発明の第３の実施形態は、ステップ５０２の処理の最初で、テンプレート用に撮影された画像の背景部と構造部とを分離抽出する領域抽出を行い、領域抽出データを作成したが、第２の実施形態の場合と同様に、それ以前のステップでこの処理を行うこともできる。例えば、ステップ３０２の処理で領域抽出を行い、領域抽出したデータを元にテンプレート部位を選択し、ステップ５０１の処理で領域抽出したデータを元にテンプレート部位の領域抽出データ７０１との相関を取り、類似領域抽出データ７０２を検出するようにすることもできる。

前述した本発明の各実施形態での処理は、プログラムにより構成し、本発明が備えるＣＰＵに実行させることができ、また、それらのプログラムは、ＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ等の記録媒体に格納して提供することができ、また、ネットワークを介してディジタル情報により提供することができる。

前述で説明した本発明の第１〜第３の実施形態は、類似画像１０２として、テンプレート原画と相関の高い１つの画像を選択するとして説明したが、２つ以上の類似画像１０２を選択して、前述と同様の処理を行い、本来の差画像１０４を順次加算するようにすることもできる。

前述したように、本発明の各実施形態は、テンプレートと類似した画像とテンプレートとの差を強調した加工テンプレートを作成してテンプレートマッチングを行うこととしているので、テンプレートをそのまま用いる従来の方法に比べ、テンプレートと類似した画像と誤認識する確率を減らすことができる。

そして、前述した本発明の各実施形態は、テンプレートと誤認しやすい類似した画像の求め方を、各実施形態の中の類似画像１０２で示したように、テンプレート用に撮影した画像６０１の中から自己相関により求めるとしたが、テンプレートと誤認しやすい類似した画像を求める方法は、その他にも各種ある。例えば、一旦、従来と同様に検査画像とテンプレートマッチングして、誤認する画像を事前に、あるいは、運用時に収集し、集積された誤認画像を本発明の各実施形態での類似画像１０２とすることもできる。運用時に誤認画像を収集する場合、誤認画像が出た時点、または、誤認画像の数がある程度溜まった時点で、前述した本発明の各実施形態のように、誤認画像とテンプレートとの差を作り、これをもとに加工したテンプレートを作成して元のテンプレートと入れ替えることにより、運用しながら、だんだんと誤認率を減らして行くこともできる。

以上、本発明の実施形態を３例説明したが、この他に、本発明のアプローチとは異なる別のアプローチがある。例えば、従来の処理であるテンプレート原画１０１をテンプレートとしてテンプレートマッチングすると、類似画像と誤認する確率が高くなるが、従来の処理のこの欠点を認め、マッチングの処理で１つに絞るのではなく、何個か候補を出し、次に、精密検査をして候補の中から正しい方を正確に決めようというアプローチもある。

このようなアプローチにおいて、評価式を「積和」にした場合、評価値の最も高いものだけでなく、次に高いものも候補として上げ、どちらが本当にテンプレートと類似しているか精密に検査するため、本来の差を抽出した画像１０４との「積和」を取り、「積和」の値が大きい方を選択することもできる。この場合も、本発明の各実施形態の場合と同様に誤認識率を下げることができる。但し、この場合、候補を出して精密検査をする処理を付加する必要があり、実際の検査時の処理が複雑になる。また、候補の個数をどのように選択するか等、場合によっては不安定な要因ともなり、安定した結果を得る候補の絞り方という新たな課題を持つことになる。

本発明の各実施形態は、加工テンプレート１０５をテンプレートとしてテンプレートマッチングの処理を行っているので、候補を出した後に精密検査をする必要がなく、単純な処理でよく、このような単純な処理で誤認識率を下げることができるという効果を得ることができる。

本発明は、所謂テンプレートマッチングを利用する全ての産業分野に利用することが可能である。検査装置の分野では、位置合わせや形態認識、識別等の機能に適用することができる。例えば、回路パターンの検査、血液の赤血球の形状検査、ゴミの種別識別検査等に適用することができる。また、衛星画像処理の分野では、建屋の種別を認識する等の判読支援を行うことに利用することができる。その他、自動車走行時に標識や道路上の障害物を自動認識して運転者に知らせる運転補助や、自動運転の分野に等にも適用することができる。

本発明の第１の実施形態の最も特徴となる処理である図５に示すフローのステップ５０２での処理を模式的に示す図である。 本発明の第１の実施形態によるテンプレートマッチング装置の全体のシステム構成と計算装置の構成とを示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態によるテンプレートマッチング装置の全体の処理動作を説明するフローチャートである。 従来技術によるテンプレートマッチング装置の全体の処理動作を説明するフローチャートである。 図３に示すフローにおけるステップ３０３での加工テンプレートの作成の処理の詳細を説明するフローチャートである。 テンプレート用に撮影した画像の様子を示す図である。 本発明の第２の実施形態でのステップ５０２の処理動作を説明する図である。 本発明の第３の実施形態でのステップ５０２の処理動作を説明する図である。 図８のテンプレート原画、テンプレート部位の領域抽出データ、テンプレート部位の境界付き構造認識データの部分を拡大して示す図である。 図８のテンプレート部位の境界付き構造認識データ、本来の差を抽出した画像、加工構造認識テンプレートの部分を拡大して示す図である。

符号の説明

１０１ テンプレート原画
１０２ 類似画像
１０３ 差画像
１０４ 本来の差を抽出した画像
１０５ 加工テンプレート。２０１ ステージ
２０２ 検査対象
２０３ 撮影装置
２０４ 計算装置
２０５ 表示装置
２１０ ＣＰＵ
２１１ 記憶装置
２１２ 入力装置
２１３ メインメモリ
２１４ テンプレート部位選択部
２１５ 類似画像検出部
２１６ 差画像作成部
２１７ 加工テンプレート作成部
２１８ 類似度評価部
２１９ データ格納領域
６０１ テンプレート用の撮影画像
７０１ テンプレート部位の領域抽出データ
７０２ 類似領域抽出データ
７０３ 差領域抽出データ
７０４ 本来の差を抽出した画像
７０５ 加工領域抽出テンプレート
８０５ 加工構造認識テンプレート
８１１ テンプレート部位の境界付構造認識データ

Claims (11)

1. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング装置において、
   テンプレート用の画像からテンプレート部位をテンプレート原画として選択するテンプレート部位選択手段と、
   前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート原画と相関の強い類似画像を、前記テンプレート用の画像から検出する類似画像検出手段と、
   前記テンプレート原画と前記類似画像との差画像を作成する差画像作成手段と、
   前記差画像から擬似線を除去するための加工を施した画像を、前記テンプレート画像に加算し、あるいは、重み付けして加算して加工テンプレートを作成する加工テンプレート作成手段と、
   前記加工テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価手段とを備えることを特徴とするテンプレートマッチング装置。
2. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング装置において、
   テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとする領域抽出手段と、
   前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択するテンプレート部位選択手段と、
   前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出する類似領域抽出データ検出手段と、
   前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成する差領域抽出データ作成手段と、
   前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の領域抽出データに加算して加工領域抽出テンプレートを作成する加工領域抽出テンプレート作成手段と、
   前記加工領域抽出テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価手段とを備えることを特徴とするテンプレートマッチング装置。
3. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング装置において、
   テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとする領域抽出手段と、
   前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択するテンプレート部位選択手段と、
   前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出する類似領域抽出データ検出手段と、
   前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成する差領域抽出データ作成手段と、
   前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データの背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として区分した境界付き構造認識データを作成する境界付き構造認識データ作成手段と、
   前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の境界付き構造認識データに加算して加工構造認識テンプレートを作成する加工構造認識テンプレート作成手段と、
   前記加工構造認識テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価手段とを備えることを特徴とするテンプレートマッチング装置。
4. 請求項３記載のテンプレートマッチング装置において、前記加工構造認識テンプレートの値として、前記構造部を所定の値にし、前記背景部を前記構造部とは反対符号を持った所定の値にし、前記境界部を０の値にし、前記所定の評価式に基づく演算として前記入力画像の各部位の画像と前記加工構造認識テンプレートとの積和を用いることを特徴とするテンプレートマッチング装置。
5. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング方法において、
   テンプレート部位選択手段と、類似画像検出手段と、差画像作成手段と、加工テンプレート作成手段と、類似度評価手段とを備え、
   前記テンプレート部位選択手段は、テンプレート用の画像からテンプレート部位をテンプレート原画として選択し、
   前記類似画像検出手段は、前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート原画と相関の強い類似画像を、前記テンプレート用の画像から検出し、
   前記差画像作成手段は、前記テンプレート原画と前記類似画像との差画像を作成し、
   前記加工テンプレート作成手段は、前記差画像から擬似線を除去するための加工を施した画像を、前記テンプレート画像に加算し、あるいは、重み付けして加算して加工テンプレートを作成し、
   前記類似度評価手段は、前記加工テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価することを特徴とするテンプレートマッチング方法。
6. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング方法において、
   領域抽出手段と、テンプレート部位選択手段と、類似領域抽出データ検出手段と、差領域抽出データ作成手段と、加工領域抽出テンプレート作成手段と、類似度評価手段とを備え、領域抽出手段は、前記テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとし、
   前記テンプレート部位選択手段は、前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択し、
   前記類似領域抽出データ検出手段は、前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出し、
   前記差領域抽出データ作成手段は、前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成し、
   前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の領域抽出データに加算して加工領域抽出テンプレートを作成し、
   前記類似度評価手段は、前記加工領域抽出テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価することを特徴とするテンプレートマッチング方法。
7. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチング方法において、
   領域抽出手段と、テンプレート部位選択手段と、類似領域抽出データ検出手段と、差領域抽出データ作成手段と、境界付き構造認識データ作成手段と、加工構造認識テンプレート作成手段と、類似度評価手段とを備え、
   前記領域抽出手段は、テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとし、
   前記テンプレート部位選択手段は、前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択し、
   前記類似領域抽出データ検出手段は、前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出し、
   前記差領域抽出データ作成手段は、前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成し、
   前記境界付き構造認識データ作成手段は、テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データの背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として区分した境界付き構造認識データを作成し、
   前記加工構造認識テンプレート作成手段は、前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の境界付き構造認識データに加算して加工構造認識テンプレートを作成し、
   前記類似度評価手段は、前記加工構造認識テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価することを特徴とするテンプレートマッチング方法。
8. 請求項７記載のテンプレートマッチング方法において、前記加工構造認識テンプレートの値として、前記構造部を所定の値にし、前記背景部を前記構造部とは反対符号を持った所定の値にし、前記境界部を０の値にし、前記所定の評価式に基づく演算として前記入力画像の各部位の画像と前記加工構造認識テンプレートとの積和を用いることを特徴とするテンプレートマッチング方法。
9. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチングプログラムにおいて、
   テンプレート用の画像からテンプレート部位をテンプレート原画として選択するテンプレート部位選択ステップと、
   前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート原画と相関の強い類似画像を、前記テンプレート用の画像から検出する類似画像検出ステップと、
   前記テンプレート原画と前記類似画像との差画像を作成する差画像作成ステップと、
   前記差画像から擬似線を除去するための加工を施した画像を、前記テンプレート画像に加算し、あるいは、重み付けして加算して加工テンプレートを作成する加工テンプレート作成ステップと、
   前記加工テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価ステップとを計算装置に実行させることを特徴とするテンプレートマッチングプログラム。
10. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチングプログラムにおいて、
    テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとする領域抽出ステップと、
    前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択するテンプレート部位選択ステップと、
    前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出する類似領域抽出データ検出ステップと、
    前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成する差領域抽出データ作成ステップと、
    前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の領域抽出データに加算して加工領域抽出テンプレートを作成する加工領域抽出テンプレート作成ステップと、
    前記加工領域抽出テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価ステップとを計算装置に実行させることを特徴とするテンプレートマッチングプログラム。
11. 検査対象を撮影した入力画像とテンプレート画像との対比を行うテンプレートマッチングプログラムにおいて、
    テンプレート用の画像の背景部と構造部とを分離抽出してテンプレート部位の領域抽出データとする領域抽出ステップと、
    前記領域抽出手段により抽出されたテンプレート部位の領域抽出データからテンプレート部位を選択するテンプレート部位選択ステップと、
    前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データと相関の強い類似領域抽出データを、前記テンプレート用の画像から検出する類似領域抽出データ検出ステップと、
    前記テンプレート部位の領域抽出データと前記類似領域抽出データとの差領域抽出データを作成する差領域抽出データ作成ステップと、
    前記テンプレート部位選択手段により選択されたテンプレート部位の領域抽出データの背景部と構造部との境を所定の幅の境界部として区分した境界付き構造認識データを作成する境界付き構造認識データ作成ステップと、
    前記差領域抽出データから擬似線を除去するための加工を施したデータを前記テンプレート部位の境界付き構造認識データに加算して加工構造認識テンプレートを作成する加工構造認識テンプレート作成ステップと、
    前記加工構造認識テンプレートと前記入力画像との各部位の部分画像を所定の評価式に基づいて演算して各部位の類似度を評価する類似度評価ステップとを計算装置に実行させることを特徴とするテンプレートマッチングプログラム。

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