JPH0786471B2 - 表面性状の変化度の自動評価方法 - Google Patents
表面性状の変化度の自動評価方法Info
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- JPH0786471B2 JPH0786471B2 JP5947490A JP5947490A JPH0786471B2 JP H0786471 B2 JPH0786471 B2 JP H0786471B2 JP 5947490 A JP5947490 A JP 5947490A JP 5947490 A JP5947490 A JP 5947490A JP H0786471 B2 JPH0786471 B2 JP H0786471B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は画像解析装置を用いて外壁等の壁面や床面、天
井面あるいは各種部材表面の汚れやキズ、塗料剥落等の
表面性状の変化度を評価する方法に関する。
井面あるいは各種部材表面の汚れやキズ、塗料剥落等の
表面性状の変化度を評価する方法に関する。
［従来の技術］ 建築物の床や外壁等の汚れを数値化する方法として、暴
露試料の反射率、色度、分光反射率等を測定したり、窓
ガラスの場合には光透過率を測定することが行なわれて
いる。
露試料の反射率、色度、分光反射率等を測定したり、窓
ガラスの場合には光透過率を測定することが行なわれて
いる。
［発明が解決しようとする課題］ 従来の汚れ測定法は、基準となる標準試料（新品試料又
は非暴露試料）と実際の試料とについて反射率、透過率
等の物性値を比較して汚れの程度を判断するものであ
り、常に判断の基準となる標準試料が必要である。
は非暴露試料）と実際の試料とについて反射率、透過率
等の物性値を比較して汚れの程度を判断するものであ
り、常に判断の基準となる標準試料が必要である。
ところが、実際の建築物の外壁面の汚れの程度を判定す
る場合、基準となる標準試料が現存せず、対照できない
ことが多い。
る場合、基準となる標準試料が現存せず、対照できない
ことが多い。
また、人がある部材（例えば壁面や床）を視覚した場合
に当該部材が汚れているか否かを判断する場合には、通
常、標準試料との対比により汚れの程度を判断するので
はなく、視覚した当該試料の表面性状にのみ基いて判断
するのであるから、標準試料との対比に基く従来の評価
方法では、実際に人が視覚して判断する汚れ度評価との
乖離が大きくなるおそれがある。
に当該部材が汚れているか否かを判断する場合には、通
常、標準試料との対比により汚れの程度を判断するので
はなく、視覚した当該試料の表面性状にのみ基いて判断
するのであるから、標準試料との対比に基く従来の評価
方法では、実際に人が視覚して判断する汚れ度評価との
乖離が大きくなるおそれがある。
［課題を解決するための手段］ 本発明の表面性状の変化度の自動評価方法は、評価対象
面の撮像を画像解析装置に入力し、各画素の明度値に基
づいて表面性状の変化度を測定する方法に関する。
面の撮像を画像解析装置に入力し、各画素の明度値に基
づいて表面性状の変化度を測定する方法に関する。
本発明では、各画素の明度値の集合を閾値LtによりLtよ
りも小なる明度値のグループとLtよりも大なる明度値の
グループとに分割した場合に、次式で示される２グルー
プの分散σＴ σＴ＝ωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）２ ωs:低明度値グループに属する画素比率 ωb:高明度値グループに属する画素比率 Ls:低明度値グループに属する画素の平均明度 Lb:高明度値グループに属する画素の平均明度 La:全画素の平均明度 （明度はJIS Z 8729のＬ＊値である。） が最大となる閾値Ltを求め、このLt値により低明度値の
グループの画素と高明度値のグループの画素とを確定す
ると共に、各画素のａ＊値及びｂ＊値（JIS Z 8729）を
演算する。
りも小なる明度値のグループとLtよりも大なる明度値の
グループとに分割した場合に、次式で示される２グルー
プの分散σＴ σＴ＝ωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）２ ωs:低明度値グループに属する画素比率 ωb:高明度値グループに属する画素比率 Ls:低明度値グループに属する画素の平均明度 Lb:高明度値グループに属する画素の平均明度 La:全画素の平均明度 （明度はJIS Z 8729のＬ＊値である。） が最大となる閾値Ltを求め、このLt値により低明度値の
グループの画素と高明度値のグループの画素とを確定す
ると共に、各画素のａ＊値及びｂ＊値（JIS Z 8729）を
演算する。
請求項（１）の方法では、この確定されたグループのう
ち一方のグループに属する画素数と全画素数との比率を
Arとし、確定された両グループの平均明度差▲▼−
▲▼をコントラストΔＬ、平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとし、これらから色差ΔＥを として求め、一方のグループに属する画素の平均明度▲
▼又は▲▼と との重回帰により評価対象面の変化度を評価する。
ち一方のグループに属する画素数と全画素数との比率を
Arとし、確定された両グループの平均明度差▲▼−
▲▼をコントラストΔＬ、平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとし、これらから色差ΔＥを として求め、一方のグループに属する画素の平均明度▲
▼又は▲▼と との重回帰により評価対象面の変化度を評価する。
請求項（２）の方法では、上記のようにして評価対象面
の変化度を評価する請求項１の方法において、評価対象
面に目地があるときに、目地の明度値の範囲を設定し、
設定された範囲にある明度値を有した画素を評価対象画
素から除外して表面性状の変化度を評価する。
の変化度を評価する請求項１の方法において、評価対象
面に目地があるときに、目地の明度値の範囲を設定し、
設定された範囲にある明度値を有した画素を評価対象画
素から除外して表面性状の変化度を評価する。
［作用］ 本発明に従い評価対象面の汚れの程度を評価する場合を
例にとって本発明の作用を説明する。
例にとって本発明の作用を説明する。
評価対象面に汚れが付着していると、通常の場合、この
汚れは評価対象面全面に均一に付着するのではなく、あ
る程度のムラを伴なうように付着する。
汚れは評価対象面全面に均一に付着するのではなく、あ
る程度のムラを伴なうように付着する。
本発明方法では、評価対象面の撮像の各画素の明度値に
基づいて各画素が高明度値グループに属するか、低明度
値グループに属するかを分類する。
基づいて各画素が高明度値グループに属するか、低明度
値グループに属するかを分類する。
本発明では、この確定されたグループのうち一方のグル
ープ（多くの場合は低明度値グループ）に属する画素の
集合が汚染部分として扱われる。なお、本発明では、判
別分析法により、高明度値グループと低明度値グループ
とを区画する閾値が決定されている。
ープ（多くの場合は低明度値グループ）に属する画素の
集合が汚染部分として扱われる。なお、本発明では、判
別分析法により、高明度値グループと低明度値グループ
とを区画する閾値が決定されている。
この低明度値グループに属する画素の集合域を汚染部分
として扱う場合を例にとって説明する。
として扱う場合を例にとって説明する。
汚染部分の面積、平均明度等の特徴を抽出するために
は、汚染部分を特定しなければならない。しかしなが
ら、汚染部分の境界線は明確でない場合が多く、そのよ
うな濃淡画像の２値化は困難が伴なう。通常、人が汚染
部分を認識する状況を考えると、色の濃い部分と薄い部
分との差が最も明確となる境界線を想定し、前者を汚染
部分として認識している。このような人間の判断に近い
２値化の方法として、本発明では判別分析法が適用され
ている。具体的には、画像解析装置に取り込んだ全画素
の明度分布において、明度値の集合を閾値Ltで２つのグ
ループに分割した場合に、２つのグループの分離（分
散）が最も大きくなるようにLt値を決定する。低明度値
グループ（汚染部、Ｌ＜Lt、このＬは任意の画素の明度
値である。）及び高明度値グループ（汚染がない又は少
ない下地部、Ｌ≧Lt）の画素比率と平均明度とをそれぞ
れωs,ωb,Ls,Lb、全体の平均明度をLaとすると、グル
ープ間の分散σＴはωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）
２となり、これを最大にするLtが求められる。そして、
この求められた、上記分散を最大にするLt値をもって低
明度値（汚染部）グループと高明度値グループ（非汚染
部）との区画を確定させる。
は、汚染部分を特定しなければならない。しかしなが
ら、汚染部分の境界線は明確でない場合が多く、そのよ
うな濃淡画像の２値化は困難が伴なう。通常、人が汚染
部分を認識する状況を考えると、色の濃い部分と薄い部
分との差が最も明確となる境界線を想定し、前者を汚染
部分として認識している。このような人間の判断に近い
２値化の方法として、本発明では判別分析法が適用され
ている。具体的には、画像解析装置に取り込んだ全画素
の明度分布において、明度値の集合を閾値Ltで２つのグ
ループに分割した場合に、２つのグループの分離（分
散）が最も大きくなるようにLt値を決定する。低明度値
グループ（汚染部、Ｌ＜Lt、このＬは任意の画素の明度
値である。）及び高明度値グループ（汚染がない又は少
ない下地部、Ｌ≧Lt）の画素比率と平均明度とをそれぞ
れωs,ωb,Ls,Lb、全体の平均明度をLaとすると、グル
ープ間の分散σＴはωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）
２となり、これを最大にするLtが求められる。そして、
この求められた、上記分散を最大にするLt値をもって低
明度値（汚染部）グループと高明度値グループ（非汚染
部）との区画を確定させる。
この確定された閾値により分類されたグループのうちの
一方（以下、この［作用］の項では低明度値をこの一方
のグループとした場合を例にして説明する。）のグルー
プに属する画素数と撮像されて入力された全画素数との
比率をArとする。
一方（以下、この［作用］の項では低明度値をこの一方
のグループとした場合を例にして説明する。）のグルー
プに属する画素数と撮像されて入力された全画素数との
比率をArとする。
また、確定された両グループの平均明度差▲▼−▲
▼をコントラストΔＬとする。さらに、両グループ
の平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとする。そして、色差ΔＥを として求める。
▼をコントラストΔＬとする。さらに、両グループ
の平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとする。そして、色差ΔＥを として求める。
しかして、本発明者が種々研究を重ねた結果、汚染部分
の平均明度値▲▼と との重回帰は、検査員の視覚上の汚染度合の判断結果と
良好な相関関係を有することが認められた。請求項
（１）はかかる知見に基く。
の平均明度値▲▼と との重回帰は、検査員の視覚上の汚染度合の判断結果と
良好な相関関係を有することが認められた。請求項
（１）はかかる知見に基く。
なお、評価対象面に目地が存在すると、この目地部分は
例え汚染されていなくても周囲とは明度が著しく相違す
る。（通常の場合、目地は著しい暗色を呈する。） そこで、請求項（２）では、この目地部が有するであろ
うと推測される明度範囲を指定しておき、この指定範囲
に該当する画素を評価対象から除外することにより、評
価精度を向上させるようにした。
例え汚染されていなくても周囲とは明度が著しく相違す
る。（通常の場合、目地は著しい暗色を呈する。） そこで、請求項（２）では、この目地部が有するであろ
うと推測される明度範囲を指定しておき、この指定範囲
に該当する画素を評価対象から除外することにより、評
価精度を向上させるようにした。
［実施例］ 実施例１（外壁面の汚染程度の自動評価） 以下の如くして外壁面の表面の撮像を画像解析して諸物
理量を計測し、汚染度を自動評価した。なお、後述の通
り、汚れに対する感覚量も測定し、実壁面に対し感覚量
と物理量の評価を行なった。
理量を計測し、汚染度を自動評価した。なお、後述の通
り、汚れに対する感覚量も測定し、実壁面に対し感覚量
と物理量の評価を行なった。
（１） 物理量の計測方法 物理量の計測は画像解析装置（Nexus 6510）およびマイ
クロコンピューターによった。試料（本実施例では試料
を撮影した写真）の色採情報はビデオカメラによりRGB
（赤、緑、青）各256諧調のデータとして画像解析装置
にシェーディング補正後、取り込まれる。
クロコンピューターによった。試料（本実施例では試料
を撮影した写真）の色採情報はビデオカメラによりRGB
（赤、緑、青）各256諧調のデータとして画像解析装置
にシェーディング補正後、取り込まれる。
ここで光量を一定に保つため、カラーチャートの白の譜
調を255にした状態で写真をカメラに取込むことにし
た。
調を255にした状態で写真をカメラに取込むことにし
た。
なお、色の値はXYZ表色系とＬ＊ａ＊ｂ＊表色系で表わ
す。画像解析装置のカラー表示であるRGBは、CIE（国際
照明委員会）の定めるRGB表色系と同一のものではな
く、この装置特有のものである。RGBの値を正式な表色
系に変換するための変換式を以下の方法により導いた。
す。画像解析装置のカラー表示であるRGBは、CIE（国際
照明委員会）の定めるRGB表色系と同一のものではな
く、この装置特有のものである。RGBの値を正式な表色
系に変換するための変換式を以下の方法により導いた。
まず、標準色標JIS Z 8721の色を画像解析装置で測定し
それぞれのRGBの値を出す。そして色表に記載されてい
るXYZの値（JIS Z 8701のXYZ表色系による）と照合し、
RGBとXYZとの関係式をつくった。変換式を以下に示す。
それぞれのRGBの値を出す。そして色表に記載されてい
るXYZの値（JIS Z 8701のXYZ表色系による）と照合し、
RGBとXYZとの関係式をつくった。変換式を以下に示す。
Ｘ＝0.0665R＋0.0704G−0.0323B＋0.000756R2 ＋0.000050G2＋0.000355B2＋3.1686 Ｙ＝0.0676R＋0.3331G−0.0180B＋0.00001043G3 ＋0.001269G2＋0.00514RG＋4.4703 Ｚ＝0.0165R＋0.0066G＋0.0661B−0.000064R2 −0.000157G2＋0.001438B2＋0.7246 このX,Y,Z値からJIS Z 8729の明度Ｌ＊値と色相及び彩
度に係る色度ａ＊値及びｂ＊値とを次式で算出した。
度に係る色度ａ＊値及びｂ＊値とを次式で算出した。
下記式において、X0,Y0,Z0は照明光源の三刺激値であ
り、値は次の通りである。
り、値は次の通りである。
X0＝98.072 Y0＝100 Z0＝118.225 ａ＊＝500｛（X/X0）1/3−（Y/Y0）1/3｝ ｂ＊＝200｛（Y/Y0）1/3（Z/Z0）1/3｝ Ｌ＊＝116（Y/Y0）1/3−16 次に、次式で定義される分散σＴを最大にする明度閾値
Ltを求めた。
Ltを求めた。
σＴ＝ωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）２ なお、ωs,ωb,Ls,La,Lbは次の通りである。
ωs:低明度値グループに属する画素比率 ωb:高明度値グループに属する画素比率 Ls:低明度値グループに属する画素の平均明度 Lb:高明度値グループに属する画素の平均明度 La:全画素の平均明度 この閾値Ltを境界として低明度値グループの画素と高明
度値のグループの画素とを確定した。
度値のグループの画素とを確定した。
この確定された低明度値のグループに属する画素数と全
画素数との比率をArとし、確定された両グループの平均
明度差▲▼−▲▼をコントラストΔＬとした。
また、両グループの平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとし、 をΔＥとした。
画素数との比率をArとし、確定された両グループの平均
明度差▲▼−▲▼をコントラストΔＬとした。
また、両グループの平均ａ＊値の差 をΔａ、平均ｂ＊値の差 をΔｂとし、 をΔＥとした。
また、次式のＫ値を２値化後自動計測し、汚染部形状の
複雑さを表わす物理量とした。
複雑さを表わす物理量とした。
Ss:汚染部面積 Ps:汚染部周長 （２） 感覚量の測定方法 汚れに対する感覚量の測定は官能検査（系列範ちゅう
法）によった。写真試料に対する評価の妥当性の検討を
行った。
法）によった。写真試料に対する評価の妥当性の検討を
行った。
宇都宮大学構内において34の壁面に対して感覚量と物理
量の評価を行った。実験は、実物の壁面と写真試料につ
いて、その汚れの程度を５段階において検査員により評
化してもらった。実物壁面と写真試料を尺度値により比
較したグラフを第１図に示す。
量の評価を行った。実験は、実物の壁面と写真試料につ
いて、その汚れの程度を５段階において検査員により評
化してもらった。実物壁面と写真試料を尺度値により比
較したグラフを第１図に示す。
この結果、実物の壁面と写試料の価値では、尺度値の値
が水平45度の直線上にあり、官能検査を行う上で写真試
料により、壁面と同様のデータを得られると言える。
が水平45度の直線上にあり、官能検査を行う上で写真試
料により、壁面と同様のデータを得られると言える。
また、部位別に変動係数を表したグラフを第２図に示
す。これにより、全体的に変動係数の値は屋外が屋内よ
り大きくなっているのが分かる。これは、写真試料の方
が、検査のバラつきが少ないためと思われる。なお、ば
らつきが大きい壁面は判断に嗜好がまざったものだと考
えられるため以降の分析から取り除いた。
す。これにより、全体的に変動係数の値は屋外が屋内よ
り大きくなっているのが分かる。これは、写真試料の方
が、検査のバラつきが少ないためと思われる。なお、ば
らつきが大きい壁面は判断に嗜好がまざったものだと考
えられるため以降の分析から取り除いた。
（３） 物理量と感覚量の評価の対応結果 様々な壁面について写真試料のみの官能検査を行った。
壁面について分類わけをすると表−１のように２つに分
類できた。単回帰の結果を表−２、表−３に示す。重回
帰分析の結果を表−４、表−５、表−６に示す。
壁面について分類わけをすると表−１のように２つに分
類できた。単回帰の結果を表−２、表−３に示す。重回
帰分析の結果を表−４、表−５、表−６に示す。
それぞれの試料について重回帰分析を行った結果、色差
ΔＥ、汚染部明度、汚染部面積比、複雑さ係数Ｋのとき
相関が非常によく色差のＴ値は、4.1で相関係数は約0.8
となった。
ΔＥ、汚染部明度、汚染部面積比、複雑さ係数Ｋのとき
相関が非常によく色差のＴ値は、4.1で相関係数は約0.8
となった。
この結果、平均明度や汚染部面積比は単回帰ではそれほ
ど相関がよくないが他の物理量と組み合わすことにより
相関がたかくなっているのがわかる。また、色差の方が
明度差より相関が高くなっている。これは、明度だけで
は色彩の情報を取入れられないためであると考えられ
る。官能尺度の対数をとると感覚尺度のときよりも一
層、各物理量との相関が高くなることが分かる。
ど相関がよくないが他の物理量と組み合わすことにより
相関がたかくなっているのがわかる。また、色差の方が
明度差より相関が高くなっている。これは、明度だけで
は色彩の情報を取入れられないためであると考えられ
る。官能尺度の対数をとると感覚尺度のときよりも一
層、各物理量との相関が高くなることが分かる。
以上のように、汚染度に関する物理測定量と感覚量での
対応結果を比較・検討してみたところ汚染度に対する人
間の客観量は、明度差よりも色差が相関が高くそれに汚
染部面積・複雑さ係数などを加えることにより、よりよ
い相関が得られることが認められた。また、壁面に目地
が入ったりしていた場合であっても、相関性はある程度
落ちるものの、十分に精度良く判定できることも認めら
れた。
対応結果を比較・検討してみたところ汚染度に対する人
間の客観量は、明度差よりも色差が相関が高くそれに汚
染部面積・複雑さ係数などを加えることにより、よりよ
い相関が得られることが認められた。また、壁面に目地
が入ったりしていた場合であっても、相関性はある程度
落ちるものの、十分に精度良く判定できることも認めら
れた。
［効果］ 以上の実施例からも明らかな通り本発明方法によると、
標準試料と対比することなく、評価対象面の撮像を画像
処理することによるだけで評価対象面の汚染の程度を判
別することができる。この判別は、汚染部の大きさ、形
状、明度、色度、目地の有無等に基いて総合的に判断す
るものであり、人の目視判断結果に極めて近似した結果
が得られる。
標準試料と対比することなく、評価対象面の撮像を画像
処理することによるだけで評価対象面の汚染の程度を判
別することができる。この判別は、汚染部の大きさ、形
状、明度、色度、目地の有無等に基いて総合的に判断す
るものであり、人の目視判断結果に極めて近似した結果
が得られる。
本発明方法は壁面等の各種部材の汚染だけでなく、塗料
の剥れ、ひび割れなど、視覚上、閾値により２値化でき
る部分の外観の判断を行なえる。
の剥れ、ひび割れなど、視覚上、閾値により２値化でき
る部分の外観の判断を行なえる。
第１図は写真試料と実際壁面との相関を示すグラフ、第
２図は変動係数を示すグラフである。
２図は変動係数を示すグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田阪 裕一 愛知県常滑市鯉江本町３丁目６番地 株式 会社イナックス内 (72)発明者 石田 秀輝 愛知県常滑市鯉江本町３丁目６番地 株式 会社イナックス内 (72)発明者 橘高 義典 栃木県宇都宮市下平出町950―13
Claims (2)
- 【請求項１】評価対象面の撮像を画像解析装置に入力
し、各画素の明度、色相及び彩度に基づいて表面性状の
変化度を測定する方法であって、 各画素の明度値の集合を閾値LtによりLtよりも小なる明
度値のグループとLtよりも大なる明度値のグリープとに
分割した場合に、次式で示される２グループの分散σＴ σＴ＝ωｓ（Ls−La）２＋ωｂ（Lb−La）２ ωs:低明度値グループに属する画素比率 ωb:高明度値グループに属する画素比率 Ls:低明度値グループに属する画素の平均明度 Lb:高明度値グループに属する画素の平均明度 La:全画素の平均明度 （明度はJIS Z 8729のＬ＊値である。） が最大となる閾値Ltを求め、このLt値により低明度値の
グループの画素と高明度値のグループの画素とを確定す
ると共に、 各画素のａ＊値及びｂ＊値（JIS Z 8729）を演算し、 この確定されたグループのうち一方のグループに属する
画素数と全画素数との比率をArとし、確定された両グル
ープの平均明度差▲▼−▲▼をコントラストΔ
Ｌ、平均ａ＊値の差 をΔａ、平均 をΔｂとし、これらから色差ΔＥを として求め、 一方のグループに属する画素の平均明度▲▼又は▲
▼と との重回帰により評価対象面の変化度を評価することを
特徴とする表面性状の変化度の自動評価方法。 - 【請求項２】請求項１において、評価対象面に目地があ
るときに、目地の明度値の範囲を設定し、設定された範
囲にある明度値を有した画素を評価対象画素から除外す
ることを特徴とする表面性状の変化度の自動評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5947490A JPH0786471B2 (ja) | 1990-03-09 | 1990-03-09 | 表面性状の変化度の自動評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5947490A JPH0786471B2 (ja) | 1990-03-09 | 1990-03-09 | 表面性状の変化度の自動評価方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03259734A JPH03259734A (ja) | 1991-11-19 |
| JPH0786471B2 true JPH0786471B2 (ja) | 1995-09-20 |
Family
ID=13114342
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5947490A Expired - Fee Related JPH0786471B2 (ja) | 1990-03-09 | 1990-03-09 | 表面性状の変化度の自動評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0786471B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5536979B2 (ja) * | 2007-09-13 | 2014-07-02 | 株式会社井上製作所 | ロールミルのロール洗浄のエンドポイント検査装置 |
| JP6234045B2 (ja) * | 2013-03-29 | 2017-11-22 | 大和ハウス工業株式会社 | 外装材の劣化判定方法および判定装置 |
| CN111999209A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 刘翡琼 | 一种防沸腾样品热重分析装置 |
-
1990
- 1990-03-09 JP JP5947490A patent/JPH0786471B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JPH03259734A (ja) | 1991-11-19 |
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