JPS58125167A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPS58125167A JPS58125167A JP57007168A JP716882A JPS58125167A JP S58125167 A JPS58125167 A JP S58125167A JP 57007168 A JP57007168 A JP 57007168A JP 716882 A JP716882 A JP 716882A JP S58125167 A JPS58125167 A JP S58125167A
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- Japan
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- image pickup
- scan type
- image
- line scan
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- Prior art date
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- Granted
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
- G01B11/024—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by means of diode-array scanning
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、画像III!!理方法に関し、特に画像処理
装置で読み取ったパターンの形状の複雑さtm定するた
めの画像処理方法に関する。
装置で読み取ったパターンの形状の複雑さtm定するた
めの画像処理方法に関する。
従来、画像処理装置で、被写体のパターン形状のvI雑
さtm定する場合、次の項目略【形状の複雑さの尺度と
して用いている。
さtm定する場合、次の項目略【形状の複雑さの尺度と
して用いている。
げ)規格化′rkj積−(局長)+(面積)(ロ)面積
率−(外接する長方影の面積)÷(面積)上記ヒ)の場
合には、パターンの面積が同一ても、周囲の長さが大で
あるけど複雑であるという考えに基づいており、上記−
)の場合には、パターンの面積が同一でも、そのパター
ンに外管する長方ISの面積が大であるほどI[Jll
であるという考えに基づいている。
率−(外接する長方影の面積)÷(面積)上記ヒ)の場
合には、パターンの面積が同一ても、周囲の長さが大で
あるけど複雑であるという考えに基づいており、上記−
)の場合には、パターンの面積が同一でも、そのパター
ンに外管する長方ISの面積が大であるほどI[Jll
であるという考えに基づいている。
しかし、これら従来の複雑さの測定方法で韓、パターン
の画像データが多い場合には複雑さを正確に測定できる
が、プシグラム処理のため処理時間がきわめて長くなる
。そこで、処理の高速化を割るため、画像データ1少な
くすると、バラツキが多くなる。また、従来の方法では
、同時処理に必要な画像データが多いため、データを保
持するメモリの容量が大きくなる。したがって、上記ピ
)←)の項目t−複雑さの尺度として用いるには、問題
がある。
の画像データが多い場合には複雑さを正確に測定できる
が、プシグラム処理のため処理時間がきわめて長くなる
。そこで、処理の高速化を割るため、画像データ1少な
くすると、バラツキが多くなる。また、従来の方法では
、同時処理に必要な画像データが多いため、データを保
持するメモリの容量が大きくなる。したがって、上記ピ
)←)の項目t−複雑さの尺度として用いるには、問題
がある。
本発明者等は、先に、医用画像処理方式として、細胞等
の各稗パラメータを測定する方法(特願昭54−635
52号明細書参照)およびリンパ球幼弱化検査全自動化
する装置(特願昭54−114586号明細書参照)′
fr提案した。これらは、細胞の個数、大きさ、濃度等
のパラメータを自動測定するもので、定査llA2本分
のデータを保持して、遂次処理すればよいため、高速処
理が可能で、かつメモリ容量が小さくてよい。
の各稗パラメータを測定する方法(特願昭54−635
52号明細書参照)およびリンパ球幼弱化検査全自動化
する装置(特願昭54−114586号明細書参照)′
fr提案した。これらは、細胞の個数、大きさ、濃度等
のパラメータを自動測定するもので、定査llA2本分
のデータを保持して、遂次処理すればよいため、高速処
理が可能で、かつメモリ容量が小さくてよい。
本発明の目的は、従来の欠点を除去するため、上rの技
術を応用して、被写体中のパターン数が比較的少ない場
合でも、パターンの複雑さtfs定でき、かつ高速に処
理できる画?#蛤理方決t−提供することにある。
術を応用して、被写体中のパターン数が比較的少ない場
合でも、パターンの複雑さtfs定でき、かつ高速に処
理できる画?#蛤理方決t−提供することにある。
にF目的を達成するため、本発明の画像処理方法では、
一定速度で移動する披写体全、その被写体の移動方向と
垂直に素子配列されたラインスキャン型固体撮像素子で
読み取り、その撮像素子からの走査線2本分の映像情報
より上記被写体に含まれる複数個のパターン位置全判定
する処理管順次繰り返し行い、(!1−1)木目の映像
情報の1番目の測定対象位rItをa 、n木目の映
像情報のjlI目測定対象位置をb としたとき、(*
t ” b sとjLt−bj+1 )の条件成立と
(*1−b:、 r &it ””1)J)条件成立の
回数をカウントすることにより、バタ〜ンの形状のvi
雑さを求める。
一定速度で移動する披写体全、その被写体の移動方向と
垂直に素子配列されたラインスキャン型固体撮像素子で
読み取り、その撮像素子からの走査線2本分の映像情報
より上記被写体に含まれる複数個のパターン位置全判定
する処理管順次繰り返し行い、(!1−1)木目の映像
情報の1番目の測定対象位rItをa 、n木目の映
像情報のjlI目測定対象位置をb としたとき、(*
t ” b sとjLt−bj+1 )の条件成立と
(*1−b:、 r &it ””1)J)条件成立の
回数をカウントすることにより、バタ〜ンの形状のvi
雑さを求める。
以下、本発明の実施例を、図面により説明する。
第1図は、本発明の方法を用いた画像処理方法の実施例
図であ0゜ 被ず体lは自動送り機構7により移動され、光学系2を
通してラインスキャン型固体撮像索子♂により読み取ら
れる。ラインスキャン型固体撮像索子3の素子配列方向
は、被写体lの移動方向と垂直に配列されており、被写
体1を定*移動さ曽ることにより、連続的にその明るさ
に応じた映像情報全出力し、画像処理部4に送出する。
図であ0゜ 被ず体lは自動送り機構7により移動され、光学系2を
通してラインスキャン型固体撮像索子♂により読み取ら
れる。ラインスキャン型固体撮像索子3の素子配列方向
は、被写体lの移動方向と垂直に配列されており、被写
体1を定*移動さ曽ることにより、連続的にその明るさ
に応じた映像情報全出力し、画像処理部4に送出する。
画像処理部4では、撮像素子3から出力されたアナログ
情報全ディジタル化し、さらに次段の論理演算回路5で
パターンのIIIIIAさとともに、個数、大きさ等を
測定し、その結果を表示部6に出力する。
情報全ディジタル化し、さらに次段の論理演算回路5で
パターンのIIIIIAさとともに、個数、大きさ等を
測定し、その結果を表示部6に出力する。
制碑部8では、自動送り機構7、ラインスキャン型固体
撮像素子3、および論理演算回路6に対してタイミング
信号を供給し、処理速廣を一致させる。
撮像素子3、および論理演算回路6に対してタイミング
信号を供給し、処理速廣を一致させる。
第2図(a) (b)は、第1図における被写体を光学
系【通して観察した映像情報、および画像処理部で処理
した画像情報を示す図であり、第3図(荀伽)は第1図
における論理演算回路での測定方法を示す図である。
系【通して観察した映像情報、および画像処理部で処理
した画像情報を示す図であり、第3図(荀伽)は第1図
における論理演算回路での測定方法を示す図である。
光学系2’t−通して観察した被写体1の映像が第2図
(1)に示すように、白の部分を背景とし、黒の部分を
測定すべきパターンとするような映像であるとする。こ
こで、9は単純な形状のパターン、lOは複雑な形状の
パターンである。
(1)に示すように、白の部分を背景とし、黒の部分を
測定すべきパターンとするような映像であるとする。こ
こで、9は単純な形状のパターン、lOは複雑な形状の
パターンである。
ラインスキャン型固体撮像素子3で読み取った映像は、
画像処理部4で素子間のバラツキ等が補正され、6ない
し8ビツトでディジタル化される。
画像処理部4で素子間のバラツキ等が補正され、6ない
し8ビツトでディジタル化される。
画像41L理部4の出力データをあらかじめ設定された
閾値で分け、測定対象を黒の部分として示すと、第2図
伽)のようになる。
閾値で分け、測定対象を黒の部分として示すと、第2図
伽)のようになる。
本発明では、ラインス午ヤンins体操像葉子3で読み
取った2行分のデータを連続的に処理することにより、
パターンの彼雑さを測定する。
取った2行分のデータを連続的に処理することにより、
パターンの彼雑さを測定する。
第3図(IL)でラインスキャンm固体撮像素子で読み
取った2行分のデータから各測定対象の結合を認識する
方法を説明する。ここには結合、非結合のすべての組合
せを示している。同図において、Hと&1は各^(n−
1)木目の映像情報の左から1番目の測定対象(&1)
のスターF位置とエンド位置、bl とb@l は各
々1木目の鋏像惰−の左から5番目の測定対象(b、)
のスタート位置とエンド位置である。
取った2行分のデータから各測定対象の結合を認識する
方法を説明する。ここには結合、非結合のすべての組合
せを示している。同図において、Hと&1は各^(n−
1)木目の映像情報の左から1番目の測定対象(&1)
のスターF位置とエンド位置、bl とb@l は各
々1木目の鋏像惰−の左から5番目の測定対象(b、)
のスタート位置とエンド位置である。
ここで、s、 〜a% )a、と記載すれば、11と1
1(1−1〜4)はお互いに結合されている例であす、
a m トb i * a @と1.は結合されていな
い場合の例である。
1(1−1〜4)はお互いに結合されている例であす、
a m トb i * a @と1.は結合されていな
い場合の例である。
s<s<a@< ・
jLlとblは bl & l−l ” lでありm
<b“〈 ・〈 ・ &、とす、は ’a −s −’m −bs でありa
、とす、は b%≦&t≦b1≦a%であり14とす、
は &t≦b1≦b1≦a% でありaaとす、は 1
1≦a% < b%≦ 晴である。
<b“〈 ・〈 ・ &、とす、は ’a −s −’m −bs でありa
、とす、は b%≦&t≦b1≦a%であり14とす、
は &t≦b1≦b1≦a% でありaaとす、は 1
1≦a% < b%≦ 晴である。
1.とす、およびa、とす、の闘係式から明らかなよう
に一方のスタート位置が他方のエンド位置より大きい場
合、すなわちblel< 、Sあるいはa”、<’b%
の条件に一致する場合が結合されていないケースであり
それ以外の場合が結合されていることになる。
に一方のスタート位置が他方のエンド位置より大きい場
合、すなわちblel< 、Sあるいはa”、<’b%
の条件に一致する場合が結合されていないケースであり
それ以外の場合が結合されていることになる。
従って本発明においては5L1−bjの場合島、とbj
が結合されているこに1すなわち、上記のサフィックス
1−1〜4のケースであることを意味する。
が結合されているこに1すなわち、上記のサフィックス
1−1〜4のケースであることを意味する。
干して&1>bjとは1D@l<11であり、&t <
baとはa”、(b’、であること全意味し、結合さ
れていないこと【示す。
baとはa”、(b’、であること全意味し、結合さ
れていないこと【示す。
次に第3図伽)により発生、消滅、連続、分散、収束、
混合を説明する。
混合を説明する。
0)発 生
@3図伽)において、n*目の測定対象b□ は、(n
−1)*目の測定対象のいずれにも結合されていないで
、n*目に始めて現われたもので、このような状態を「
発生」とする。測定対象す、は、n*目からiB宕を開
始することになる。
−1)*目の測定対象のいずれにも結合されていないで
、n*目に始めて現われたもので、このような状態を「
発生」とする。測定対象す、は、n*目からiB宕を開
始することになる。
←)消 滅
第3図cb)において、(n−1)*目の測定対象1□
は、−*目の測定対象のいずれにも結合してない。この
ような状st r消滅」とする。これは、(n−1)*
目で測定対象11 のデータが終了したことを示してお
り、ここでそれまでにW定されてきた11黛対象の複雑
さ等のデータが確定する。
は、−*目の測定対象のいずれにも結合してない。この
ような状st r消滅」とする。これは、(n−1)*
目で測定対象11 のデータが終了したことを示してお
り、ここでそれまでにW定されてきた11黛対象の複雑
さ等のデータが確定する。
(ハ)連 続
第3図伽)において、(n−1)*目の測定対象亀、は
、n*目の測定対象す、に納金しており、(a、 w−
b、 )、a、とす、が1つのパターンのデータである
ことを示している。このように測定対象1つずつが結合
している状態を「連続」とする。
、n*目の測定対象す、に納金しており、(a、 w−
b、 )、a、とす、が1つのパターンのデータである
ことを示している。このように測定対象1つずつが結合
している状態を「連続」とする。
に)分 散
第3g1〜)において、(!1−1)*目の測定対象a
、は、11のII数個の測定対象す、、b、 と結合
されており(&5−bs e as =b4)、測定対
象1゜トb、 、 b、 が1つのパターン・データで
あることを示している。このような杖sを「分散」とす
る。
、は、11のII数個の測定対象す、、b、 と結合
されており(&5−bs e as =b4)、測定対
象1゜トb、 、 b、 が1つのパターン・データで
あることを示している。このような杖sを「分散」とす
る。
この状態の発生する回数が、パターンの複雑さの尺度に
なる。
なる。
(ホ)収 束
第3図(b)において、(t−1)*目の複数の測定対
象a4. a、け、n*目の測定対象′b、と結合され
ており (亀。−bh T Lx −bs )、これは
測定対象*4 * as トb、 が1つのパターン
のデータであること金星している。このような状l!を
[収束Jとする。前述の←)と同じように、この状態の
発生回数がパターンの複雑さの尺度となる。収束と判断
された場合、それまで別のパターンと判断されていたl
N11走対象のデータはその後のステップで1つのパタ
ーンと判断されるように修正される。
象a4. a、け、n*目の測定対象′b、と結合され
ており (亀。−bh T Lx −bs )、これは
測定対象*4 * as トb、 が1つのパターン
のデータであること金星している。このような状l!を
[収束Jとする。前述の←)と同じように、この状態の
発生回数がパターンの複雑さの尺度となる。収束と判断
された場合、それまで別のパターンと判断されていたl
N11走対象のデータはその後のステップで1つのパタ
ーンと判断されるように修正される。
(へ)混 合
t#3図(a)において、(n−1)*目の複数個の測
定対象&a + lLt + tL@ は、!*目の
vi数個の測定対象b6.b、 と結合されており、
これは測定対象&@ + &? t N8とbs*bv
が1つのパターンのデータであることを示している。こ
のような状Mを「混合」とする。この場合には、このパ
ターンに[分散−1と「収束」が混在するとして分散と
収束の処理全交互に行う。
定対象&a + lLt + tL@ は、!*目の
vi数個の測定対象b6.b、 と結合されており、
これは測定対象&@ + &? t N8とbs*bv
が1つのパターンのデータであることを示している。こ
のような状Mを「混合」とする。この場合には、このパ
ターンに[分散−1と「収束」が混在するとして分散と
収束の処理全交互に行う。
次に、各種測定方決について説明する。
パラメータとしては、パターンの被雑さの他に、パター
ンの個数、大きさく水平長、垂直長、面積、面積とライ
ンスキャンIIII!!体操像素子3の出方値との積算
量)があり、これらの測定方法を述べる。
ンの個数、大きさく水平長、垂直長、面積、面積とライ
ンスキャンIIII!!体操像素子3の出方値との積算
量)があり、これらの測定方法を述べる。
ピ)パターンの複雑さ
前記「分散」と「収束J(7)回数を測定する。
(ロ)個 数
前記「消滅」の@数を測定する。
(ハ)水平長
前記「発生」から「消滅」までの(、e、 −a%+1
)の最大値′t111定する。
)の最大値′t111定する。
←)垂直長
前記「発生」から「消滅」までの本tt−測定する。
−)面 積
前記「発生」から「消滅」までの(&”t−a”l+1
)の合計値を測定する。
)の合計値を測定する。
(へ)面積とラインスキャン型固体撮像素子3の出ヵ値
との積算量 前記1発生」から「消滅」までのa1〜aXの出力値の
合側値を測定する。
との積算量 前記1発生」から「消滅」までのa1〜aXの出力値の
合側値を測定する。
第4図は、第1図の論理演算回路におけるパラメータ測
定の70−チャートである。
定の70−チャートである。
第4図により、前記6種の岨み合わせを判別するための
論理清算回路6の機能を説明する。
論理清算回路6の機能を説明する。
ここで、a□は(n−1)行目の左から1番目の測定対
象の位置、bj はn行目の左から1番目の測定対象の
位置を示す。
象の位置、bj はn行目の左から1番目の測定対象の
位置を示す。
処理が開始されると、ステップ21で1−Olj−1が
初期設定される。ステップ23で1□が最終位1Il(
IND)であれば処理をストップさせ、1行分の処理が
経ったことになる(ステップ24)。
初期設定される。ステップ23で1□が最終位1Il(
IND)であれば処理をストップさせ、1行分の処理が
経ったことになる(ステップ24)。
ステップ25では、スタート直後はj−0となっている
ため、il!l宇対象す、、のデータはOに膜室さねて
いる。
ため、il!l宇対象す、、のデータはOに膜室さねて
いる。
ステップ2δで1□−bjであれに、「収束」と判定し
、ステップ26でjを+1した後、ステップ28で息
と13ヲ比較して、11 ”” bjであればj [連MJと判定し、&1)bsであれば「発生」、&1
<Jであれば「消滅」とそれぞれ判定する。
、ステップ26でjを+1した後、ステップ28で息
と13ヲ比較して、11 ”” bjであればj [連MJと判定し、&1)bsであれば「発生」、&1
<Jであれば「消滅」とそれぞれ判定する。
ステップ29で「連続」と判定されたとき、jt+1し
てステップ33でa とbj 管比較し、&1−bj
であれげ「分散」と判定する。この場合、もう1つ分
散しているか否かtMべるために、(5)でステップ3
2に戻り、再びjを+1して& 1”” b J【判断
する。
てステップ33でa とbj 管比較し、&1−bj
であれげ「分散」と判定する。この場合、もう1つ分
散しているか否かtMべるために、(5)でステップ3
2に戻り、再びjを+1して& 1”” b J【判断
する。
第4図に示す方法で、2行分のデータをIJIS!理し
、終了後、次のデータを読み取って同−処理管繰り返す
。このようにして、被写体1に含まれる複数個のパター
ンを連続的に測定することができる。
、終了後、次のデータを読み取って同−処理管繰り返す
。このようにして、被写体1に含まれる複数個のパター
ンを連続的に測定することができる。
第4図の処理から明らかなように、「発生」は’1−1
< bJ+1 e al> ’klj+x s
「消滅」は& t S b J(jLl > bj)+
&1 < bJ+1、 「連続」は&t (b、 $
1分散」は’i ” bj ” 1 = bj+1 e
’i = bj+1、または&1 ”” bje &
1−’bj+tの各条件全溝たしたとき判別される。
< bJ+1 e al> ’klj+x s
「消滅」は& t S b J(jLl > bj)+
&1 < bJ+1、 「連続」は&t (b、 $
1分散」は’i ” bj ” 1 = bj+1 e
’i = bj+1、または&1 ”” bje &
1−’bj+tの各条件全溝たしたとき判別される。
論理演算回路δは、上記「分散」と「収束」の条件が満
足するごとに、カウント・アップしていけば、パターン
の複雑さを測定することができ、その他の個数、水平長
、垂直長、面積および積算量等も簡単に測定することが
できる。
足するごとに、カウント・アップしていけば、パターン
の複雑さを測定することができ、その他の個数、水平長
、垂直長、面積および積算量等も簡単に測定することが
できる。
以ト説明したように、本発明によれば、撮像素子からの
走査線2本分の映像情報1取り出し、被写体に含まわる
複数個のパターン位置を判定して、特定条件f満足する
回数をカウントすることにより、比較的少ない画像デー
タをもとにパターンの祷錐さを測定することができ、か
つ処理の高速化を計ることができる。
走査線2本分の映像情報1取り出し、被写体に含まわる
複数個のパターン位置を判定して、特定条件f満足する
回数をカウントすることにより、比較的少ない画像デー
タをもとにパターンの祷錐さを測定することができ、か
つ処理の高速化を計ることができる。
第1図は本発明の方法音用いた画像処理装置の実施例図
、第2図は第1図の被写体を光学系および画像処理部の
出力画像情報を示す図、第3図は第1図の論理演算回路
の測定方法を示す図、第4図は第1図の論理演算回路に
おけるパラメータ測定動作のフローチャートである。 lz鼓ff;体、2X光学系、3ニラインスキャン型面
体m像素子、41画像処理部、5を論理演算回路、6:
表示部、7+自動送り機構、81制御部0 特許出願人 三菱レイヨン株式会社62,7代 理
人 弁理士 磯 村 雅 倹−11て・・ 第2図 (a) (b) 第3図 b7 b;’b;b:b: b: b;’b:’
b;’b: b;ib:b、 b2b、
lb、 b5b。 b、 b2b8b、 b5b、 b7第牛凶 0
、第2図は第1図の被写体を光学系および画像処理部の
出力画像情報を示す図、第3図は第1図の論理演算回路
の測定方法を示す図、第4図は第1図の論理演算回路に
おけるパラメータ測定動作のフローチャートである。 lz鼓ff;体、2X光学系、3ニラインスキャン型面
体m像素子、41画像処理部、5を論理演算回路、6:
表示部、7+自動送り機構、81制御部0 特許出願人 三菱レイヨン株式会社62,7代 理
人 弁理士 磯 村 雅 倹−11て・・ 第2図 (a) (b) 第3図 b7 b;’b;b:b: b: b;’b:’
b;’b: b;ib:b、 b2b、
lb、 b5b。 b、 b2b8b、 b5b、 b7第牛凶 0
Claims (1)
- 一定沖麿で移動する被写体を、該被写体の移動方向と垂
直に素子配列されたラインスキャン型[体撮像素子で読
み取り、該撮像素子からの走査線2本分の映像情報より
上記被写体に含まれる複数個のパターン位置を判定する
処理金繰り返し行い、(n−1)木目の映像情報の1番
目の測定対象位置をa 、n木目の映像情報のj番目
の測定対象位fitをbj としたとき、c&□−b
j、a□−bj+□)および(*1−bj+ a□〜□
−す、 )の各条件が成立する回数をカウントして、パ
ターンの形状の候雑さ全測定することを特徴とする画像
処理方決。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57007168A JPS58125167A (ja) | 1982-01-19 | 1982-01-19 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57007168A JPS58125167A (ja) | 1982-01-19 | 1982-01-19 | 画像処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS58125167A true JPS58125167A (ja) | 1983-07-26 |
JPH0123819B2 JPH0123819B2 (ja) | 1989-05-09 |
Family
ID=11658549
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP57007168A Granted JPS58125167A (ja) | 1982-01-19 | 1982-01-19 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS58125167A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114570495A (zh) * | 2020-11-17 | 2022-06-03 | 株式会社希力卡·装备Nq | 解析装置 |
-
1982
- 1982-01-19 JP JP57007168A patent/JPS58125167A/ja active Granted
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114570495A (zh) * | 2020-11-17 | 2022-06-03 | 株式会社希力卡·装备Nq | 解析装置 |
CN114570495B (zh) * | 2020-11-17 | 2023-08-29 | 株式会社新科集团 | 解析装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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JPH0123819B2 (ja) | 1989-05-09 |
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