特許 7445253 測定装置及び、測定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-02-28

(45)【発行日】2024-03-07

(54)【発明の名称】測定装置及び、測定方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 33/24 20060101AFI20240229BHJP

   E21D 9/14 20060101ALI20240229BHJP

   E21D 9/00 20060101ALI20240229BHJP

   E21D 9/04 20060101ALI20240229BHJP

【ＦＩ】

G01N33/24 E

E21D9/14

E21D9/00 Z

E21D9/04 Z

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2020014301

(22)【出願日】2020-01-31

(65)【公開番号】P2021120656

(43)【公開日】2021-08-19

【審査請求日】2022-12-19

(73)【特許権者】

【識別番号】504132272

【氏名又は名称】国立大学法人京都大学

(73)【特許権者】

【識別番号】000000549

【氏名又は名称】株式会社大林組

(74)【代理人】

【識別番号】100171619

【弁理士】

【氏名又は名称】池田 顕雄

(74)【復代理人】

【識別番号】110000213

【氏名又は名称】弁理士法人プロスペック特許事務所

(74)【代理人】

【識別番号】110002550

【氏名又は名称】ＡＴ特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】小池 克明

(72)【発明者】

【氏名】久保 大樹

(72)【発明者】

【氏名】奥澤 康一

【審査官】三木 隆

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１９１００４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－３１５２６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－１０５８９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－２２９９１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１２／０１５３１６０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－１９７９５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】G. Dufre'chou, G. Grandjean, A. Bourguignon，Geometrical analysis of laboratory soil spectra in the short-wave infrared domain: Clay composition，Geoderma，NL，Elsevier B. V.，2015年01月05日，Vol.243-244，pp.92-107，https://doi.org/10.1016/j.geoedrma.2014.12.014

【文献】奥澤康一，赤外線画像による山岳トンネル切羽面の膨潤性粘土鉱物の含有率の推定，日本情報地質学会講演会講演要旨集，2023年06月11日，Vol.34th，Page.5-6

【文献】木村 薫，リモート・センシング手法による斜面崩壊の予測に関する研究 －土の含水比の測定実験－，大林組技術研究所報，1979年，No.19，Page.106-110

【文献】木村 薫，リモートセンシング手法による斜面崩壊の予測に関する研究（その２） －モデル斜面による土の含水比測定実験－，大林組技術研究所報，1980年，No.21，Page.85-89

【文献】米田哲朗，「廃棄物地中処分に用いられるベントナイト遮水バリア材の特性評価」，2004年12月27日，https://www.eng.hokudai.ac.jp/COE-area/workshop/pdf/dec27_yoneda_slide.pdf

【文献】奥澤康一，赤外線画像を用いた膨潤性粘土鉱物の含有割合評価の試み，土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM)，2020年08月01日，Vol.75th，Page.ROMBUNNO.III-51

【文献】奥澤 康一，赤外線画像による岩石中の膨潤性粘土鉱物の含有率評価，第 49 回岩盤力学に関するシンポジウム講演集，2023年01月，Page.237-240

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ３３／２４

Ｅ２１Ｄ ９／１４

Ｅ２１Ｄ ９／００

Ｅ２１Ｄ ９／０４

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被測定体に対して赤外線を照射可能な照射手段と、
複数のバンドパスフィルタを組み合わせて用いると共に、前記被測定体に照射される赤 外線又は前記被測定体から反射される赤外線を前記バンドパスフィルタに透過させること により、１．４μｍ付近の波長の赤外線による第１赤外線画像と、１．１μｍ付近の波長 の赤外線による第２赤外線画像と、１．７μｍ付近の波長の赤外線による第３赤外線画像とを撮像可能な撮像手段と、
スメクタイトの含水率が既知の試料を用いて作成した、波長１．１μｍ付近の赤外線及 び波長１．７μｍ付近の赤外線の赤外線反射率比と含水率との関係を示す第１マップを備 えており、前記撮像手段により撮像された前記第２赤外線画像と前記第３赤外線画像との輝度比である第１輝度比を求めると共に、前記第１マップを前記第１輝度比に基づいて参 照することにより、スメクタイトの含水率を演算する含水率演算手段と、
粘土鉱物を含まない含水率の異なる岩石試料を用いて作成した、波長１．４μｍ付近の 赤外線及び波長１．１μｍ付近の赤外線の赤外線反射率比と含水率との関係を示す第２マ ップ及び、所定割合でスメクタイトを含有する水を含まない試料を用いて作成した、波長 １．４μｍ付近の赤外線及び波長１．１μｍ付近の赤外線の赤外線反射率比とスメクタイ トの含有割合との関係を示す第３マップとを備えており、前記撮像手段により撮像された前記第１赤外線画像と前記第２赤外線画像との輝度比である第２輝度比を求めると共に、前記含水率演算手段により演算された前記含水率に基づいて前記第２マップを参照するこ とにより、水による赤外線反射比率への影響に応じた補正量を求め、求めた該補正量に基 づいて前記第２輝度比を補正することにより、水の影響を除去した補正後輝度比を求め、前記補正後輝度比に基づいて前記第３マップを参照することにより、前記被測定体のスメ クタイトの含有割合を演算する含有割合演算手段と、を備える
ことを特徴とする測定装置。

【請求項2】

前記撮像手段は、複数の前記バンドパスフィルタをさらに組み合わせて用いることによ り、１．９μｍ付近の波長の赤外線による第４赤外線画像と、２．２μｍ付近の波長の赤 外線による第５赤外線画像とをさらに撮像可能であり、
前記第１赤外線画像、前記第４赤外線画像及び、前記第５赤外線画像の各輝度と、前記第２赤外線画像の輝度との輝度比をそれぞれ算出すると共に、算出した３つの各輝度比が所定の閾値以下の場合に、前記被測定体に含まれる粘土鉱物をスメクタイトと判定する種類判定手段をさらに備える
請求項１に記載の測定装置。

【請求項3】

被測定体に対して赤外線を照射すると共に、前記被測定体に照射される赤外線又は前記 被測定体から反射される赤外線を複数のバンドパスフィルタに透過させることにより、１ ．４μｍ付近の波長の赤外線による第１赤外線画像と、１．１μｍ付近の波長の赤外線に よる第２赤外線画像と、１．７μｍ付近の波長の赤外線による第３赤外線画像とを撮像す る照射撮像ステップと、
撮像された前記第２赤外線画像と前記第３赤外線画像との輝度比である第１輝度比を求めると共に、スメクタイトの含水率が既知の試料を用いて作成した、波長１．１μｍ付近 の赤外線及び波長１．７μｍ付近の赤外線の赤外線反射率比と含水率との関係を示す第１ マップを前記第１輝度比に基づいて参照することにより、スメクタイトの含水率を演算する含水率演算ステップと、
撮像された前記第１赤外線画像と前記第２赤外線画像との輝度比である第２輝度比を求めると共に、粘土鉱物を含まない含水率の異なる岩石試料を用いて作成した、波長１．４ μｍ付近の赤外線及び波長１．１μｍ付近の赤外線の赤外線反射率比と含水率との関係を 示す第２マップを前記含水率に基づいて参照することにより、水による赤外線反射比率へ の影響に応じた補正量を求め、求めた該補正量に基づいて前記第２輝度比を補正することにより、水の影響を除去した補正後輝度比を求め、所定割合でスメクタイトを含有する水 を含まない試料を用いて作成した、波長１．４μｍ付近の赤外線及び波長１．１μｍ付近 の赤外線の赤外線反射率比とスメクタイトの含有割合との関係を示す第３マップを前記補正後輝度比に基づいて参照することにより、前記被測定体のスメクタイトの含有割合を演算する含有割合演算ステップと、を有する
ことを特徴とする測定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、測定装置及び、測定方法に関し、特に、被測定体に含まれる粘土鉱物量の測定装置及び、測定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、山岳トンネル工事等においては、切羽を構成する地山に粘土鉱物が含まれていると、該粘土鉱物が水分を吸収して膨潤することにより、トンネルの坑径を縮小させることになる。

【0003】

このような粘土鉱物の膨潤が覆工コンクリートの打設前に生じた場合には、当該箇所の再掘削等が必要となり、工期や工費に大きく影響するといった課題がある。また、粘土鉱物の膨潤が覆工コンクリートの打設後に生じた場合には、コンクリートのひび割れ等を引き起こす課題もある。このため、地山に含まれる粘土鉱物量（含有値）を適宜に把握することは、山岳トンネル工事において極めて重要となる。

【0004】

例えば、特許文献１には、対象地盤から採取した試料にＸ線を照射して蛍光Ｘ線を捉え、複数元素の含有の有無や量を分析する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１７－１９７９５５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、上記特許文献１記載の技術を用いて切羽全体の状態を把握するには、切羽から多量の試料を採取して分析する必要がある。このため、試料の採取作業、さらには分析作業に多くの労力や時間が掛かるといった課題がある。また、試料の採取や分析に時間を要すことにより、工期を長引かせるといった課題もある。さらに、試料を採取するには、崩壊の危険性がある切羽に近づく必要があり、安全性を十分に担保できないといった課題もある。

【0007】

本開示の技術は、簡素な構成で、被測定体に含まれる粘土鉱物量（含有値）を効果的に測定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の測定装置は、被測定体に対して、粘土鉱物及び水の赤外線反射率が共に低くなる所定波長の第１赤外線と、前記粘土鉱物及び前記水の赤外線反射率が共に高くなる所定波長の第２赤外線と、前記粘土鉱物の赤外線反射率は高くなるが前記水の赤外線反射率が低くなる所定波長の第３赤外線とを照射可能な照射手段と、前記被測定体から反射される前記第１赤外線を第１赤外線画像、前記第２赤外線を第２赤外線画像、前記第３赤外線を第３赤外線画像として撮像可能な撮像手段と、撮像された前記第２赤外線画像と前記第３赤外線画像との第１輝度比を求めると共に、前記第１輝度比と前記粘土鉱物の含水値との相関関係に基づいて、前記粘土鉱物の含水値を演算する含水値演算手段と、撮像された前記第１赤外線画像と前記第２赤外線画像との第２輝度比を求めると共に、演算された前記含水値に基づいて前記第２輝度比を補正することにより、水の影響を除去した補正後輝度比を求め、前記補正後輝度比と前記粘土鉱物の含有値との相関関係に基づいて、前記被測定体の前記粘土鉱物の含有値を演算する含有値演算手段と、を備えることを特徴とする。

【0009】

また、前記粘土鉱物がスメクタイトであり、前記第１赤外線が少なくとも１．４μｍの波長を含む赤外線であり、前記第２赤外線が少なくとも１．１μｍの波長を含む赤外線であり、前記第３赤外線が少なくとも１．７μｍの波長を含む赤外線であることが好ましい。

【0010】

また、前記照射手段は、前記第１赤外線として、１．４μｍの波長を含む第１低反射率赤外線、１．９μｍの波長を含む第２低反射率赤外線及び、２．２μｍの波長を含む第３低反射率赤外線をそれぞれ照射可能であり、前記撮像手段は、前記第１低反射率赤外線、前記第２低反射率赤外線及び、前記第３低反射率赤外線の赤外線画像をそれぞれ撮像可能であり、前記第１低反射率赤外線の赤外線画像、前記第２低反射率赤外線の赤外線画像及び、前記第３低反射率赤外線の赤外線画像の各輝度と、前記第２赤外線画像の輝度との輝度比をそれぞれ算出すると共に、算出した３つの各輝度比が所定の閾値以下の場合に、前記被測定体に含まれる前記粘土鉱物をスメクタイトと判定する種類判定手段をさらに備えることが好ましい。

【0011】

また、前記撮像手段が、異なる波長の赤外線を透過可能な複数のバンドパスフィルタと、該バンドパスフィルタを透過した赤外線を検出する赤外線カメラとを含むことが好ましい。

【0012】

本開示の測定方法は、被測定体に対して、粘土鉱物及び水の赤外線反射率が共に低くなる所定波長の第１赤外線と、前記粘土鉱物及び前記水の赤外線反射率が共に高くなる所定波長の第２赤外線と、前記粘土鉱物の赤外線反射率は高くなるが前記水の赤外線反射率が低くなる所定波長の第３赤外線とを照射する照射ステップと、前記被測定体から反射される前記第１赤外線を第１赤外線画像、前記第２赤外線を第２赤外線画像、前記第３赤外線を第３赤外線画像として撮像する撮像ステップと、撮像された前記第２赤外線画像と前記第３赤外線画像との第１輝度比を求めると共に、前記第１輝度比と前記粘土鉱物の含水値との相関関係に基づいて、前記粘土鉱物の含水値を演算する含水値演算ステップと、撮像された前記第１赤外線画像と前記第２赤外線画像との第２輝度比を求めると共に、演算された前記含水値に基づいて前記第２輝度比を補正することにより、水の影響を除去した補正後輝度比を求め、前記補正後輝度比と前記粘土鉱物の含有値との相関関係に基づいて、前記被測定体の前記粘土鉱物の含有値を演算する含有値演算ステップと、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0013】

本開示の技術によれば、簡素な構成で、被測定体に含まれる粘土鉱物量（含有値）を効果的に測定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本実施形態に係る測定装置を山岳トンネル工法に適用した一例を示す模式図である。

【図2】粘土鉱物の一例として、含水率が異なるスメクタイト（モンモリロナイト）の赤外線反射特性を示すグラフである。

【図3】本実施形態に係る測定装置を示す模式的な機能ブロック図である。

【図4】本実施形態における各輝度画像の具体例を示す模式図である。

【図5】本実施形態における各輝度画像に基づいて生成した輝度比画像の一例を示す模式図である。

【図6】粘土鉱物の一例として、モンモリロナイト、カオリナイト及び、イライトの反射率特性を示すグラフである。

【図7】本実施形態に係る第１含水率－反射率比マップの一例を模式的に示す図である。

【図8】本実施形態に係る第２含水率－反射率比マップの一例を模式的に示す図である。

【図9】本実施形態に係る含有割合－反射率比マップの一例を模式的に示す図である。

【図10】本実施形態に係る粘土鉱物の含有値の測定処理の流れを説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、添付図面に基づいて、本実施形態に係る測定装置及び、測定方法について説明する。同一の部品には同一の符号を付してあり、それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。

【0016】

図１は、本実施形態に係る測定装置１０を山岳トンネル工法に適用した一例を示す模式図である。同図において、符号Ｇは地山、符号１は掘削により形成されたトンネル、符号２は切羽、符号３は支保工、符号４は覆工コンクリートをそれぞれ模式的に示している。

【0017】

図１に示すように、測定装置１０は、例えば、切羽２を構成する地山Ｇ（以下、岩石ともいう）に含まれる粘土鉱物量（含有値）の測定に用いられる。具体的には、測定装置１０は、照射部２０と、撮像部３０と、データ処理部５０と、入力部６０と、表示部７０とを備えている。

【0018】

照射部２０は、切羽２に赤外線（以下、本実施形態において、「赤外線」と称した場合には「近赤外線」を含むものとする）を照射可能な照明装置であって、例えばハロゲンランプを用いて構成されている。照射部２０は、好ましくは、三脚等を用いてトンネル１内に設置される。なお、照射部２０は、ハロゲンランプ以外のランプ光源、発光ダイオードやレーザダイオード等であってもよい。

【0019】

撮像部３０は、フィルタ部３１及び、赤外線カメラ４０を有する。フィルタ部３１は、切羽２と赤外線カメラ４０との間に配置されており、選択的に切り替え可能な複数（本実施形態では、例えば５個）の第１～第５フィルタ３２～３６を備えている。これら各フィルタ３２～３６には、それぞれ異なる特定の波長帯域の赤外線を透過させるバンドパスフィルタ（光学フィルタ）が選定されている。以下、各フィルタ３２～３６の波長帯域の詳細な選定について説明する。

【0020】

図２は、粘土鉱物の一例として、含水率が異なるスメクタイト（モンモリロナイト）の赤外線反射特性を示すグラフである。グラフ中の％は各試料中の含水率（質量％）である。一般に、切羽等の岩石に含まれる粘土鉱物には、特定の波長帯域の赤外線を吸収する性質がある。工事の障害となることのある膨潤性粘土鉱物のスメクタイトには、所定の波長帯域にて赤外線の反射率が急減（赤外線吸収率が急増）する複数のボトム（逆ピーク）が存在する。

【0021】

より詳しくは、スメクタイトには、赤外線反射率が急減（赤外線吸収率が急増）する波長帯域として、１．４μｍ付近の波長帯域ａ１と、１．９μｍ付近の波長帯域ａ２と、２．２μｍ付近の波長帯域ａ３の、計三つのボトムが存在する。

【0022】

また、粘土鉱物は多少なりとも水を含む場合があるが、水も所定の波長帯域の赤外線を大きく吸収する。具体的には、１．７μｍ付近の波長帯域ｃを含む長波長側の帯域にて、水の赤外線反射率は減少、言い換えれば、赤外線吸収率は増加する。この波長帯域ｃにて、スメクタイトの赤外線反射率は減少しない（赤外線吸収率は増加しない）。なお、図２に示す１．１μｍ付近の波長帯域ｂは、スメクタイト及び水の赤外線反射率が共に高くなる帯域、言い換えれば、スメクタイト及び水の赤外線吸収率が共に低くなる帯域を示している。

【0023】

図１に示すフィルタ部３１において、第１フィルタ３２には、波長帯域ａ１の赤外線（本開示の第１赤外線の一例）を透過可能なバンドパスフィルタが選定されている。また、第２フィルタ３３には、波長帯域ａ２の赤外線（本開示の第１赤外線の一例）を透過可能なバンドパスフィルタが選定されている。また、第３フィルタ３４には、波長帯域ａ３の赤外線（本開示の第１赤外線の一例）を透過可能なバンドパスフィルタが選定されている。また、第４フィルタ３５には、波長帯域ｂの赤外線（本開示の第２赤外線の一例）を透過可能なバンドパスフィルタが選定されている。さらに、第５フィルタ３６には、波長帯域ｃの赤外線（本開示の第３赤外線の一例）を透過可能なバンドパスフィルタが選定されている。各フィルタ３２～３６の赤外線を透過させる波長範囲は、好ましくは、約５０ｎｍで設定されている。なお、各フィルタ３２～３６の個数や透過可能な波長範囲の設定は、これらに限定されるものではなく、照射部２０や赤外線カメラ４０の仕様、測定対象となる粘土鉱物の種類等に応じて適宜に設定することができる。

【0024】

赤外線カメラ４０は、切羽２から反射されて各フィルタ３２～３６を透過した赤外線を検出すると共に、撮像した赤外線画像データをデータ処理部５０に入力する。赤外線カメラ４０は、好ましくは、三脚等を用いてトンネル１内に設置される。赤外線カメラ４０の切羽２からの設置距離は、切羽２から反射される赤外線を撮像可能な範囲内（例えば、約２０ｍ）にて、好ましくは、一度の撮像により取得される画像内に切羽２の全体像が含まれるか、或は、切羽２の全体像に加えて、支保工３（又は、不図示のアンカーボルトのボルトヘッド等）の一部が含まれるように適宜に調整される。

【0025】

なお、フィルタ部３１は、撮像部３０の一部に組み込まれるものとしたが、照射部２０に組み込んでもよい。照射部２０に組み込む場合は、フィルタ部３１を照射部２０の光源と切羽２との間に配置すればよい。或は、照射部２０を波長可変光源とすれば、フィルタ部３１そのものを省略することもできる。

【0026】

データ処理部５０は、パーソナルコンピュータやサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。なお、データ処理部５０は、タブレットやスマートフォン等の情報処理装置を用いて構成されてもよい。データ処理部５０は、撮像部３０により撮像された赤外線の画像データを取得する。また、データ処理部５０は、取得した画像データに基づいて、切羽２を構成する地山Ｇに含まれる粘土鉱物量（含有割合）及び、粘土鉱物の含水値（含水率）を演算する。

【0027】

入力部６０は、例えば、データ処理部５０に接続されたキーボードであって、データ処理部５０に種々の情報や指示等を入力する。表示部７０は、例えば、データ処理部５０に接続されたディスプレイであって、測定装置１０による測定結果や入力部６０からデータ処理部５０への入力内容等を表示する。

【0028】

本実施形態において、照射部２０及び撮像部３０は、太陽光等の外乱の影響を受け難いトンネル１内（暗部）に設置される。また、データ処理部５０、入力部６０及び、表示部７０は、トンネル１内又はトンネル坑外（遠隔地を含む）の何れに設置してもよい。照射部２０のオン／オフ、フィルタ部３１の切り替え及び、赤外線カメラ４０の作動は、作業者の入力部６０の操作によりデータ処理部５０を介して出力される指令に応じて自動制御されてもよく、或は、作業者がこれら照射部２０，フィルタ部３１，撮像部４０を直接的に手動操作することにより行われてもよい。

【0029】

図３は、本実施形態に係る測定装置１０を示す模式的な機能ブロック図である。測定装置１０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ、補助記憶装置等を備え、測定プログラムを実行する。また、測定装置１０は、測定プログラムの実行によって、記憶部５１、輝度画像生成部５２、粘土鉱物検出部５３、粘土鉱物種類判定部５４、含水値演算部５５及び、粘土鉱物含有値演算部５６を備える装置として機能する。測定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば、光磁気ディスク、ＵＳＢ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、測定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

【0030】

記憶部５１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成されている。記憶部５１は、赤外線カメラ４０によって取得された赤外線画像データを格納する。また、記憶部５１には、後述する第１含水率－反射率比マップＭ１（図７参照）、第２含水率－反射率比マップＭ２（図８参照）及び、含有割合－反射率比マップＭ３（図９参照）が格納されている。

【0031】

輝度画像生成部５２は、記憶部５１に格納された赤外線画像データに基づいて、赤外線反射率に応じた輝度画像（白黒のモノクロ画像）を生成する。輝度画像は、例えば、赤外線画像データを白黒２５６階調のグレースケールに変換後、好ましくは、照射部２０の光源特性や赤外線カメラ４０の感度特性に応じて補正（キャリブレーション）することにより生成される。なお、階調数は２５６階調に限定されず、種々の階調数とすることができる。また、キャリブレーションは、例えば、赤外線画像の撮像範囲に、各波長帯における反射率が高く（好ましくは、略一定）、且つ、反射率が既知の物体（例えば、表面に高反射率塗料を塗布した板材）を置いておき、各画像中の該物体の輝度が互いに略同一となるように、画像全体の輝度を調整することにより行えばよい。

【0032】

図４は、輝度画像の具体例を示す模式図である。図４（Ａ）は、第１フィルタ３２を透過した波長帯域ａ１の赤外線の画像データから生成された輝度画像（本開示の第１赤外線画像の一例）、図４（Ｂ）は、第２フィルタ３３を透過した波長帯域ａ２の赤外線の画像データから生成された輝度画像（本開示の第１赤外線画像の一例）、図４（Ｃ）は、第３フィルタ３４を透過した波長帯域ａ３の赤外線の画像データから生成された輝度画像（本開示の第１赤外線画像の一例）、図４（Ｄ）は、第４フィルタ３５を透過した波長帯域ｂの赤外線の画像データから生成された輝度画像（本開示の第２赤外線画像の一例）、図４（Ｅ）は、第５フィルタ３６を透過した波長帯域ｃの赤外線の画像データから生成された輝度画像（本開示の第３赤外線画像の一例）をそれぞれ模式的に示している。これら各輝度画像内の各領域Ｘ，Ｙの濃淡は、色が濃い（輝度が暗い）領域ほど切羽２に照射された赤外線の反射率が低く、色が淡い（輝度が明るい）領域ほど切羽２に照射された赤外線の反射率が高いことを示している。

【0033】

具体的には、輝度画像内の領域Ｘに対応する切羽２に、粘土鉱物として、例えばスメクタイトが含まれていると、該スメクタイトに照射された赤外線のうち、波長帯域ａ１，ａ２，ａ３の赤外線の反射率は低くなり、波長帯域ｂ，ｃの赤外線の反射率は高くなる。このため、図４（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、波長帯域ａ１，ａ２，ａ３の赤外線画像データから生成される輝度画像では、スメクタイトを含む領域Ｘの輝度がスメクタイトを含まない領域Ｙ（主として珪酸塩鉱物等で構成された岩石）の輝度よりも暗くなる。

【0034】

一方、図４（Ｄ）に示すように、スメクタイト及び水が共に赤外線を大きく吸収しない、赤外線反射率が比較的高い波長帯域ｂの赤外線画像データから生成される輝度画像では、画像全体の輝度が明るくなることで、領域Ｘと領域Ｙとの輝度差は小さく表される。また、図４（Ｅ）に示すように、赤外線を水は吸収するがスメクタイトは吸収しない波長帯域ｃの赤外線画像データから生成される輝度画像では、領域Ｘと領域Ｙとの輝度差は、図４（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示す輝度画像よりも小さく、且つ、図４（Ｄ）に示す輝度画像よりも大きく表されるようになる。

【0035】

輝度画像は、このような切羽２に照射された赤外線の反射率に応じた輝度値を各画素の画素値として有する。なお、説明の便宜上、以下では、第１フィルタ３２を透過した赤外線の画像データから生成される輝度画像を「第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１」、第２フィルタ３３を透過した赤外線の画像データから生成される輝度画像を「第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２」、第３フィルタ３４を透過した赤外線の画像データから生成される輝度画像を「第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３」、第４フィルタ３５を透過した赤外線の画像データから生成される輝度画像を「高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂ」、第５フィルタ３６を透過した赤外線の画像データから生成される輝度画像を「水低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｃ」と称する。

【0036】

粘土鉱物検出部５３は、輝度画像生成部５２により生成された輝度画像に基づいて、切羽２に粘土鉱物が含まれるか否かを検出する。具体的には、粘土鉱物検出部５３は、第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１内のｘ地点の輝度Ａ１と、対応する高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂ内のｘ地点の輝度Ｂとの輝度比Ａ１／Ｂを算出し、該輝度比Ａ１／Ｂが所定の閾値以下であれば、切羽２の当該部分に粘土鉱物（少なくともスメクタイト又はカオリナイトを含む粘土鉱物全般）が含まれると判定する。このように、赤外線反射率が低い低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１の輝度Ａ１と、赤外線反射率が高い高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂの輝度Ｂとの輝度比Ａ１／Ｂを用いることで、切羽２の各地点と照射部２０（光源）との距離差の影響が低減されるようになり、これらの距離差に応じた補正を行うことなく、粘土鉱物の有無を容易に検出することが可能になる。

【0037】

なお、輝度比Ａ１／Ｂの算出は、１画素毎又は複数画素の平均値からなる所定領域毎の何れであってもよい。各輝度画像ＩＭＧ＿ａ１，ＩＭＧ＿ｂの位置合わせは、例えば、画像内に含まれる、上述のキャリブレーション用の物体、或いは、支保工３（又は、不図示のアンカーボルトのボルトヘッド等）を基準点に用いればよい。

【0038】

また、粘土鉱物検出部５３は、輝度比Ａ１／Ｂが閾値以下となる領域に基づいて、切羽２における粘土鉱物の分布域を抽出する。図５は、図４（Ａ）及び（Ｄ）に示される各輝度画像ＩＭＧ＿ａ１，ＩＭＧ＿ｂに基づいて生成した輝度比画像ＩＭＧの一例を示す模式図である。このように輝度比Ａ１／Ｂに基づいて生成された輝度比画像ＩＭＧを用いれば、輝度比Ａ１／Ｂが閾値以下となる粘土鉱物を多く含む領域Ｘと、輝度比Ａ１／Ｂが閾値よりも高くなる粘土鉱物を含まない領域Ｙとの輝度差が明確に表されるようになり、粘土鉱物の分布域を容易且つ正確に抽出することが可能になる。

【0039】

なお、判定や抽出に用いる輝度画像は、第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１に限定されず、図４（Ｂ）に示す第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２又は、図４（Ｃ）に示す第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３の何れを用いてもよい。第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２を用いる場合は、第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２内のｘ地点の輝度Ａ２と、対応する高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂ内のｘ地点の輝度Ｂとの輝度比Ａ２／Ｂを算出し、該輝度比Ａ２／Ｂが閾値以下であれば、当該部分に粘土鉱物（少なくともスメクタイトを含有する粘土鉱物）が含まれると判定すればよい。同様に、第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３を用いる場合は、第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３内のｘ地点の輝度Ａ３と、対応する高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂ内のｘ地点の輝度Ｂとの輝度比Ａ３／Ｂを算出し、該輝度比Ａ３／Ｂが閾値以下であれば、当該部分に粘土鉱物（少なくともスメクタイト又はカオリナイトの何れかを含有する粘土鉱物）が含まれると判定すればよい。判定に用いる各閾値は、検出対象となる粘土鉱物の種類や検出目的等に応じて適宜に設定すればよい。

【0040】

粘土鉱物種類判定部５４（本開示の種類判定手段）は、各輝度比Ａ１／Ｂ，Ａ２／Ｂ，Ａ３／Ｂに基づいて、切羽２の領域Ｘに含まれる粘土鉱物の種類を判定する。図６は、スメクタイト（モンモリロナイト）、カオリナイト及び、イライトの赤外線反射率特性を示すグラフである（出典：Castaldi, F., Palombo, A., Pascucci, S., Pignatti, S., Santini, F., Casa, R. (2015) Reducing the influence of soil moisture on the estimation of clay from hyperspectral data: a case study using simulated PRISMA data. Remote Sensing, vol. 7, pp. 15561-15582, Fig. 5.）。

【0041】

図６に示すように、スメクタイト及び、カオリナイトでは、波長１．４μｍ付近及び、波長２．２μｍ付近の二つの波長帯域ａ１，ａ３にて赤外線反射率が急減する一方、スメクタイトにおいては、さらに波長１．９μｍ付近の波長帯域ａ２でも赤外線反射率が急減する。粘土鉱物種類判定部５４は、このような粘土鉱物の種類に応じた赤外線反射率の相違を用いることにより粘土鉱物の種類を特定する。

【0042】

具体的には、（１）第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとに基づいて算出される輝度比Ａ１／Ｂが閾値以下、且つ、（２）第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとに基づいて算出される輝度比Ａ２／Ｂが閾値以下、且つ、（３）第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとに基づいて算出される輝度比Ａ３／Ｂが閾値以下となる（１）～（３）の全ての条件が成立すれば、スメクタイト特有の低反射率帯域ａ１，ａ２，ａ３にて赤外線反射率が急減していることになる。この場合、粘土鉱物種類判定部５４は、領域Ｘに含まれる粘土鉱物の種類をスメクタイトと判定する。一方、条件（１）及び条件（３）は成立するが、条件（２）が成立しない場合は、スメクタイト及びカオリナイトに共通する低反射率帯域ａ１，ａ３にて赤外線反射率が急減し、スメクタイト特有の低反射率帯域ａ２では赤外線反射率が急減していないことになる。この場合、粘土鉱物種類判定部５４は、領域Ｘに含まれる粘土鉱物の種類をカオリナイトと判定する。

【0043】

なお、粘土鉱物の種類の判定は、これらスメクタイトやカオリナイトに限定されず、他の粘土鉱物をさらに特定できるように構成してもよい。この場合は、まず、フィルタ部３１に、他の粘土鉱物において赤外線反射率が急減する波長帯域の赤外線を透過可能なバンドパスフィルタを追加する。そして、追加したバンドパスフィルタに応じた赤外線画像データから輝度画像を生成して高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとの輝度比を算出し、複数の輝度比を組み合わせて比較することにより、当該粘土鉱物の種類を特定するように構成すればよい。

【0044】

含水値演算部５５は、高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂ及び、水低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｃから算出される輝度比Ｃ／Ｂに基づいて、スメクタイトの含水値、具体的には含水率を演算する。

【0045】

より詳しくは、記憶部５１には、予め実験等により作成した、図７に示す第１含水率－反射率比マップＭ１が格納されている。この第１含水率－反射率比マップＭ１には、横軸にスメクタイトの含水率（％）、縦軸にスメクタイトの赤外線反射率比（波長帯域ｂの反射率と、波長帯域ｃの反射率との比Ｃ／Ｂ）が設定されている。さらに、第１含水率－反射率比マップＭ１には、予め実験により計測したスメクタイトの含水率と赤外線反射率比とをプロットした複数の点を線形近似することにより得られる相関ラインＬが設定されている。相関ラインＬは、赤外線反射率比が低くなるほど、含水率が高くなるように設定されている。

【0046】

含水値演算部５５は、水低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｃ及び、高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂから算出した輝度比Ｃ／Ｂに基づいて、第１含水率－反射率比マップＭ１の相関ラインＬを参照し、対応する横軸の含水率を読み取ることにより、スメクタイトの含水率を演算する。含水値演算部５５により演算されたスメクタイトの含水率は、粘土鉱物含有値演算部５６に送信される。

【0047】

なお、含水値演算部５５が演算する含水値は、含水率に限定されず、粘土鉱物の含水量であってもよい。この場合は、マップＭ１の横軸を含水量として規定すればよい。また、マップＭ１の横軸と縦軸の関係は、これらを入れ替えて構成してもよい。また、マップＭ１は、グラフ化する必要はなく、記憶部５１に数値データとして格納してもよい。

【0048】

粘土鉱物含有値演算部５６は、輝度画像に基づいて、岩石の粘土鉱物（スメクタイト）の含有値、具体的には粘土鉱物の含有割合を演算する。ここで、粘土鉱物の含有割合は、第１～第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１，ＩＭＧ＿ａ２，ＩＭＧ＿ａ３の何れか一つと、高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとに基づいて演算することができるが、以下では、第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１と、高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂとに基づいた演算手順について説明する。なお、粘土鉱物にカオリナイトが含まれる場合には、カオリナイトの赤外線吸収率が低下しない第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２を用いればよい。

【0049】

まず、粘土鉱物含有値演算部５６は、第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１のｘ地点の輝度Ａ１と、対応する高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂのｘ地点の輝度Ｂとの輝度比Ａ１／Ｂを算出する。ここで、各輝度画像ＩＭＧ＿ａ１，ＩＭＧ＿ｂに基づいて算出した輝度比Ａ１／Ｂは、粘土鉱物に含まれる水の影響により低下している可能性がある。このため、輝度比Ａ１／Ｂから水の影響を取り除く補正が必要となる。

【0050】

本実施形態において、記憶部５１には、予め実験等により作成した、図８に示す、粘土鉱物を含まない場合の含水率（％）と赤外線反射率比Ａ１／Ｂとの相関関係を規定する第２含水率－反射率比マップＭ２が格納されている。また、記憶部５１には、図９に示す既知の粘土鉱物含有割合と赤外線反射率比Ａ１／Ｂとの相関関係（破線参照）を規定する含有割合－反射率比マップＭ３が格納されている。

【0051】

粘土鉱物含有値演算部５６は、含水値演算部５５により演算された含水率に基づいて、図８に示す第２含水率－反射率比マップＭ２を参照することにより、赤外線反射率比の低下量ΔＡ１／Ｂを求める。さらに、粘土鉱物含有値演算部５６は、低下量ΔＡ１／Ｂを輝度比Ａ１／Ｂに加算することにより、水の影響を取り除いた補正後輝度比Ａ１／Ｂ’（＝Ａ１／Ｂ＋ΔＡ１／Ｂ）を求める。そして、粘土鉱物含有値演算部５６は、求めた補正後輝度比Ａ１／Ｂ’に基づいて、図９に示す含有割合－反射率比マップＭ３を参照することにより、粘土鉱物（スメクタイト）の含有割合を演算する。ここで、含有割合は、図５に示す輝度比画像ＩＭＧの領域Ｘ全体に対して逐次演算することで、切羽２に含まれる粘土鉱物の分布、さらには、当該粘土鉱物の含水割合の分布を面的に把握することが可能となる。

【0052】

図１０は、本実施形態に係る測定装置１０による粘土鉱物の含有値（含有割合）の計測処理の流れを説明するフローチャートである。測定装置１０を用いた粘土鉱物量の計測処理は、好ましくは、山岳トンネル工事の工程の一部である切羽観察工程に組み込まれて実施されるものとする。

【0053】

ステップＳ１１０では、照射部２０から切羽２に向けて赤外線を照射する。

【0054】

次いで、ステップＳ１２０では、フィルタ部３１の各フィルタ３２～３６を適宜に切り替えながら、切羽２から反射される赤外線の画像データを赤外線カメラ４０により撮像する。撮像回数は、計測目的に応じて適宜に設定可能である。

【0055】

ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０にて取得した赤外線画像データを記憶部５１に格納し、ステップＳ１４０では、記憶部５１に格納した赤外線画像データに基づいて、赤外線の反射率に応じた輝度画像を生成する。

【0056】

ステップＳ１５０では、第１低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ１の輝度Ａ１と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂの輝度Ｂとの輝度比Ａ１／Ｂを算出し、次いで、ステップＳ１６０では、輝度比Ａ１／Ｂが所定の閾値以下か否かを判定する。輝度Ａ１／Ｂが閾値以下（Ｙｅｓ）であれば、多くの粘土鉱物に共通する波長１．４μｍ付近の波長帯域ａ１で赤外線反射率が急減していることになる。この場合は、ステップＳ１７０にて、切羽２の当該部分に粘土鉱物（少なくともモンモリロナイト又はカオリナイトを含む粘土鉱物全般）が含まれる（有り）と判定する。一方、輝度比Ａ１／Ｂが閾値よりも高い場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３００に進む。

【0057】

ステップＳ１８０では、各輝度画像ＩＭＧ＿ａ１，ＩＭＧ＿ｂに基づいて生成した輝度比画像ＩＭＧ（図５参照）から、輝度比Ａ１／Ｂが閾値以下となる領域Ｘを特定し、切羽２全体における粘土鉱物の分布域を抽出する。

【0058】

次いで、ステップＳ２００では、第３低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ３の輝度Ａ３と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂの輝度Ｂとの輝度比Ａ３／Ｂを算出し、ステップＳ２１０では、輝度比Ａ３／Ｂが所定の閾値以下か否かを判定する。輝度比Ａ３／Ｂが閾値よりも高い場合（Ｎｏ）は、スメクタイト及びカオリナイトに特有の波長２．２μｍ付近の波長帯域ａ３で赤外線反射率が急減していないことになる。この場合は、ステップＳ２７０に進み、粘土鉱物をスメクタイト及びカオリナイトの何れにも該当しない他の粘土鉱物と特定する。

【0059】

一方、ステップＳ２１０にて、輝度比Ａ３／Ｂが閾値以下であった場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２２０に進み、第２低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ａ２の輝度Ａ２と高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂの輝度Ｂとの輝度比Ａ２／Ｂを算出する。

【0060】

ステップＳ２３０では、輝度比Ａ２／Ｂが所定の閾値以下か否かを判定する。輝度比Ａ２／Ｂが閾値よりも高い場合（Ｎｏ）は、スメクタイト及びカオリナイトに共通する波長１．４μｍ付近及び、波長２．２μｍ付近の２つの波長帯域ａ１，ａ３で赤外線反射率が急減しているが、スメクタイトに特有の波長１．９μｍ付近の波長帯域ａ２では、赤外線反射率が急減していないことになる。この場合は、ステップＳ２８０に進み、粘土鉱物の種類をカオリナイトと特定する。

【0061】

一方、ステップＳ２３０にて、輝度比Ａ２／Ｂが閾値以下の場合（Ｙｅｓ）は、スメクタイトに特有の波長１．４μｍ付近、波長１．９μｍ付近及び、波長２．２μｍ付近の計３つの波長帯域ａ１，ａ２，ａ３にて赤外線反射率が急減していることになる。この場合は、ステップＳ２４０に進み、粘土鉱物をスメクタイトと特定する。

【0062】

ステップＳ３００では、輝度比Ａ２／Ｂを算出し、さらに、ステップＳ３１０では、輝度比Ａ３／Ｂを算出する。なお、これらステップＳ３００，Ｓ３１０の処理は順不同である。次いで、ステップＳ３２０にて、輝度比Ａ２／Ｂ＜輝度比Ａ３／Ｂ≦閾値の関係が成立していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３３０にて粘土鉱物をイライトと特定する。一方、輝度比Ａ２／Ｂ＜輝度比Ａ３／Ｂ≦閾値の関係が成立していない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３４０に進み、切羽２に粘土鉱物が含まれない（無し）と判定する。

【0063】

ステップＳ４００では、水低反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｃ及び、高反射率輝度画像ＩＭＧ＿ｂから算出した輝度比Ｃ／Ｂに基づいて、第１含水率－反射率比マップＭ１を参照することにより、スメクタイトの含水率を演算する。

【0064】

ステップＳ４１０では、ステップＳ４００で演算した含水率に基づいて、第２含水率－反射率比マップＭ２を参照することにより、赤外線反射率比の低下量ΔＡ１／Ｂを求める。

【0065】

ステップＳ４２０では、低下量ΔＡ１／Ｂを輝度比Ａ１／Ｂに加算することにより、水の影響を取り除いた補正後輝度比Ａ１／Ｂ’を求める。

【0066】

ステップＳ４３０では、ステップＳ４２０で求めた補正後輝度比Ａ１／Ｂ’に基づいて、含有割合－反射率比マップＭ３を補正し、水の影響を取り除いた補正後相関ラインを作成することにより、スメクタイトの含有割合を演算する。以降、上述の各ステップは、好ましくは、山岳トンネル工事における次の切羽観察工程にて繰り返し実施される。なお、ステップＳ３３０にてイライトと判定した場合のステップＳ３３１～Ｓ３３４の各処理、及び、ステップＳ２８０にてカオリナイトと判定した場合のステップＳ２８１～Ｓ２８４の各処理は、上述のステップＳ４００～Ｓ４３０の各処理と実質的に同内容となるため、詳細な説明は省略する。これら何れの処理においても、イライト及びカオリナイトにつき、上述の各マップＭ１，Ｍ２，Ｍ３に対応するものを予め作成し、記憶部５１に格納しておけばよい。

【0067】

以上詳述した本実施形態によれば、照射部２０から切羽２に赤外線を照射すると共に、赤外線カメラ４０により複数の赤外線画像を撮像し、撮像したこれら各赤外線画像の輝度比を比較することにより、切羽２に含まれる粘土鉱物の種類、さらには粘土鉱物の含有割合の分布を面的に把握できるように構成されている。

【0068】

すなわち、現場での作業は赤外線の照射及び撮像のみとなり、時間や労力を必要とする試料の採取作業を省略できるようになり、作業時間を大幅に短縮することが可能になる。

【0069】

また、粘土鉱物として、膨潤性のスメクタイト、非膨潤性のカオリナイトやイライト等を判別できるようになり、切羽２で特に注意を要する膨潤箇所を効果的に特定することが可能になる。

【0070】

また、赤外線の照射及び撮像は、崩壊の危険性がある切羽２に近づく必要がないため、作業の安全性も効果的に確保することが可能になる。

【0071】

また、赤外線の照射及び撮像は、山岳トンネル工事における切羽観察工程の一部に組み込んで行えるため、トンネル工事全体の工程に遅延を生じさせることも効果的に防止することが可能になる。

【0072】

また、粘土鉱物の測定に、低反射率帯域の赤外線画像と高反射率帯域の赤外線画像との輝度比を用いることで、切羽２の各地点と光源との距離差の影響が効果的に低減されるようになる。すなわち、距離差に応じた補正が不要となることで、解析時間を効果的に短縮しつつ、高精度な粘土鉱物の検出及び特定を実現することが可能になる。

【0073】

また、撮像した赤外線画像から得られる輝度比を比較するのみで、切羽２全体にわたる粘土鉱物の含有量分布を面的に把握できるため、解析結果を山岳トンネル工事における地山Ｇの補助工法の選定や支保工３の強度選定に効果的に活用することも可能になる。

【0074】

また、粘土鉱物の含水率の影響を補正した補正後輝度比に基づいて、粘土鉱物の含有割合を求めることで、含有量の測定精度を効果的に向上することも可能になる。

【0075】

なお、本開示は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。

【0076】

上記実施形態では、山岳トンネル工事の現場を例に挙げて説明したが、例えば、屋外のダム施工現場であっても夜間に行う等、太陽光等の外乱の影響を受け難い環境下（暗部）で実施すれば、他の現場にも広く適用することが可能である。

【0077】

また、測定対象は切羽２に含まれる粘土鉱物に限定されず、赤外線画像の輝度比に基づいて測定可能な他の鉱物、岩石の検出にも広く適用することが可能である。

【符号の説明】

【0078】

Ｇ…地山，１…トンネル，２…切羽，３…支保工，４…覆工コンクリート，１０…検出装置，２０…照射部，３０…撮像部，３１…フィルタ部，３２…第１フィルタ，３３…第２フィルタ，３４…第３フィルタ，３５…第４フィルタ，３６…第５フィルタ，４０…赤外線カメラ，５０…データ処理部，５１…記憶部，５２…輝度画像生成部，５３…粘土鉱物検出部，５４…粘土鉱物種類判定部，５５…含水値演算部，５６…粘土鉱物含有値演算部，６０…入力部，７０…表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】