第４０卷第１１期 雹晖梭 讨论 激光焊接切裁及激光焊缝跟踪 Ｖｏ１．０ Ｎｏ．４１１ ＮＯＶ．２Ｏ１０ ２０１０年１１月 Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｗｅｌｄｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ 大功率激光焊机焊缝质量参数的 提取方法 陈海永，李江威，李练兵，孙鹤旭 （河北工业大学控制科学与工程学院，天津３００１３０） Ａ ｑｕａｌｉｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅａｍ ｏｆ ｈｉｇｈ ｐｏｗｅｒ ｌａｓｅｒ ｗｅｌｄｅｒ ＣＨＥＮ Ｈａｉ－ｙｏｎｇ，ＬＩ Ｊｉａｎｇ－ｗｅｉ，ＬＩ Ｌｉａｎ—ｂｉｎｇ，ＳＵＮ Ｈｅ・ｘｕｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｅｂｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００１３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂ—Ｉａ吐：Ａ ｓｃｈｅｍｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｐｏｗｅｒ ｌａｓｅｒ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ，ｉｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｏｖｅｒｃｏｍｅｓ ｔｈｅ ＶａｒｉＯＵＳ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｖｉｏｎｍｅｎｔｒ ａｎｄ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ’Ｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｒｅ ｇｏｔ ｒｅｌｉａｂｌｙ．Ｔｈｅ ｌｉｎｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔ ｓｔｒｉｐｅ ｏｆ ｍｉｃｒｏ ｗｅｌｄ ｉｓ ｇｏｔ ｕｓｅｄ ａ ＣＣＤ ｃａｍｅｒａ ｗｉｔｈ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ ｌｅｎｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ａｎｄ ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ ｉｍａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｎｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔ ｓｔｒｉｐｅ ｂｅｉｎｇ ｇｒｅａｔ，ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｓｔｒｉｐ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓ ｔｈｅ ｓｔｉｐ’ｒＳ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ｂｅａｄ ｗｉｄｔｈ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｔｔｉｎｇ ｐｌａｔｅｓ ａｎｄ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ ｈｅｉｇｈｔ ａｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ａｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｉｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｐａｃｅ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃｈｅｍｅ，ａｎｄ ｔｈｅｙ ａｒｅ ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌａｓｅｒ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ；ｌｉｎｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｌｉｇｈｔ；ｉｍａｇｅ ｐｒ０ｃｅｓｓｉｎｇ；ｑｕａｌｉｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｏ 前言 激光焊接是材料加工应用中的关键技术之一。 在钢铁行业如冷轧生产线、带钢镀锌生产线等中，大 焊机的智能化水平，保证生产线的稳定、安全、连续 运行具有极其重要的意义［１ Ｊ。 长期以来，人们一直侧重于焊缝的超声波、红外 辐射、Ｘ射线等检测方法的研究，而对焊缝的形状 尺寸参数检测未引起足够的重视，尤其是对钢铁生 产线上大功率激光焊缝质量参数检测的研究甚少。 功率激光器由于其热影响区小、焊缝强度高的优点， 得到了广泛应用。在这些生产线中，激光焊机是保 证生产线自动化平稳运行的关键设备之一。然而， 激光焊机在长期运行过程中因其机械系统的重复 使用大功率激光焊机得到的薄板带钢的对接接头 焊缝大都属于微细焊缝，其宽度一般在ｌ ｍｍ左右； 定位精度下降、定位系统长期磨损等都可能引起对 接间隙过大、错边等装配缺陷，从而导致焊接缺陷。 因此可靠、快速、精确地检测焊缝质量对提高激光 收稿日期：２０１０一１０—１５ 基金项目：河北自然科学基金资助项目（Ｆ２０１００００１６０） 作者简介：陈海永（１９８０＿），男，河南开封人，讲师，主要从事焊 缝图像处理与建模、焊接机器人控制等研究工作。 薄板带钢的厚度一般在０．３－８ ｍｎｌ。焊缝的外形尺寸 参数是表示焊缝形状特征的指标，是影响焊缝质量 的重要因素，因此，焊缝外形尺寸的精确测量是保 证焊接质量的关键技术之一［２】。基于结构光的视觉 检测具有非接触、能获取物体的三维信息、精度高 和抗电磁场干扰能力强等优点，在焊缝尺寸检测中 专题讨论 陈海永等：大功率激光焊机焊缝质量参数的提取方法 第ｌ１期 得到广泛使用。其中，图像中结构光条纹中心的准 确检测是影响焊缝尺寸检测精度的核心因素之一。 Ｗｈｉｔｅ通过边缘检测算法得到光带，进而搜索光带 的中心线得到一个像素的条纹中心线，这个方法的 缺点是在反光等干扰下其鲁棒性比较差翻。为了克服 反光、毛刺等干扰的影响，李原等人提出一种基于 图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法，并 利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性 和相关性进行判断，可靠地提取条纹中心线 ，但是 该方法针对的是较宽的Ｖ型焊缝，主要在弧焊中 使用。胡斌等人提出利用可变方向模板检测结构光 条纹中心Ｉ５Ｊ，这种方法的抗白噪声能力比较强，但是 没有考虑窄细焊缝。以上几个算法大都是针对机器 人弧焊焊缝，这些焊缝宽度、深度等尺寸较大，条纹 中心线的变形明显，各种干扰对条纹的识别影响较 小，较容易得到焊缝的几何特征参数。焊缝参数特征 提取最困难的情形是相似厚度的平板对接焊接，因 为得到的焊缝较为平滑，图像特征不太明显，而这种 情况在工业自动化生产线中经常遇到，如冷轧生产 线、镀锌板生产线等。因此，大功率激光焊机的焊缝 质量研究对于保证生产的连续运行，得到高质量的 板材产品具有重要的保障作用。 １系统构成 焊缝传感视觉系统由线结构光光源、一个２／３ 英寸镜头的ＣＣＤ显微摄像机、图像采集卡和计算 机组成，其中图像采集卡已插入计算机机箱，如图 １所示。激光器以一定的角度倾斜投射线结构光到 焊缝表面，把焊缝表面的形状调制成相应的形状的 光条。ＣＣＤ摄像机垂直于焊缝平面，接收从工件表 面反射的光条图像，经过图像采集卡把拍摄到的模 拟信号转换成为数字图像送入计算机中，由计算机 对光条图像进行处理，最终提取出焊缝质量参数。 ２结构光条纹骨架提取 视觉系统得到的焊缝图像如图２所示。从图像 中可以看出焊缝处的光条有明显的变形，通过检测 这个变形及其周边区域得到相应的焊缝质量参数。 对于焊缝来说，焊缝及其周围是重点区域，其他图 像区域并没有实际意义，并且对全部图像进行处理 将难以保证适时性。图２中的白色方框为选择的关 注区域，由图２可知，得到的焊缝图像存在着严重 的镜面反射等干扰，给特征提取带来了极大的困难， 图１系统结构 图２原始焊缝 通过平滑滤波可以把绝大数干扰滤除，使图像变得 平滑，便于后续处理。得到的平滑图像通过阈值变换 获得合适的二值图像，形态学开操作能有效地平滑 轮廓，再通过骨架提取就得到了焊缝的骨架。图像处 理的流程如图３所示。 选择关沣区域 ■ 讨论 激Ｉ 平滑滤波 Ｉ 光焊接 裁及激龙焊缝 臻 阈值变换 Ｉ 形态学开操作 ｌ 骨架提取 图３图像处理流程 ｇ 渤 眵 ．５３。 鎏 激巍落謦谤罄及激 辫缝 踪 专题讨论 雹珲墩 第４０卷 ２．１选择关注区域 选择关注区域能够极大减少算法的计算时间， 从而保证骨架提取的适时性。就镀锌生产线、冷轧 生产线的激光焊机视觉系统而言，摄像机、结构光 光源与带钢接头的三维空间的位置基本上是固定 的，所以关注区域可以根据现场的焊缝接头的具体 位置来设定。 ２．２ 平滑滤波 噪声主要是以图像中灰度值高频波动的方式 暴露出来的，对于高精度的测量任务，选择了７ｘ７的 高斯滤波器模板，得到了较好的图像结果。 ２．３最优阈值变换 固定阈值仅在待处理图像的灰度值和背景的 灰度值不变时效果很好，并不能保证算法的鲁棒性。 下面提出一种最优阈值计算方法，最大限度地保留 焊缝结构光条纹区域的信息。首先使用背景差分算 法去除非均匀光照造成的影响，然后再利用类间方 差方法求最佳阈值。 使用当前前景图像与当前背景图像进行差分 运算［６１ Ｒ（ｉ ）＝ ，ｊ）－Ｇ（ｉ ） （１） 式中 √）为前景图像；Ｇ（ｉ√）为背景图像。对差分 图像进行二值化处理 啪）＝ √ （２） 式中ｔ 为最佳阈值。 在待识别图像中，目标和背景共同构成原始图 像。踟为目标与原图之间的某种差距度量，鼬为背 景与原图之间的某种差距度量，则目标与原图和背 景与原图之间的均值差距度分别为 ｇｈ （ ｂ— ＴＴＪ） ‘０３ｈ （３） 式中０９ｏ－ Ｐ 为以阈值ｔ分割出的目标部分的概 率；（ｏｈ＝ｌ一 。为以阈值ｔ分割出背景部分的概率；总 均值 ∑ ，阈值为￡的均值； ｔ＝∑ ，／－ｔ ｏ＝ ， 。 由此，类间方差为 ；＝ｇｌ啁＋ｇｋ＝ 。０９ｂ（ ｈ一 ０） （４） 最优阈值ｔ 通过求类间方差的最大值得到 ｒｇ （５） ２．４开操作 开操作一般使对象的轮廓变得光滑，断开狭缝 的间断，消除小的“孤岛”和突刺。Ｏ为开操作，用 结构元素ｂ 图像，进行开操作表示为罔 ｆｏｂ＝（ ｂ）ｏｂ （６） 即先用ｂ对＿厂进行简单的腐蚀操作，然后用ｂ 对得到的结果进行膨胀操作。 ２．５ 骨架提取 骨架提取的目的是减少图像成份，直到只留下 区域的最基本信息，以便进一步分析和识别。骨架可 表示为 Ｓ（Ａ）＝Ｕ［ＡＱｋｎ］－（Ａ￣ｋＢ）ＯＢ］ （７） ＝０ 式中Ａ为要处理的图像； 为结构元素；Ａｏ．ｊ｝曰 表示对Ａ的连续ｋ次腐蚀，第ｋ次是Ａ被腐蚀为空 集前进行的最后一次迭代，即 ｋ＝ｍａｘ｛ｋ ｌ（Ａｏ 曰）≠０１ ３焊缝特征提取的设计 ３．１直线及其拐点查找 由提取出的骨架图像（见图６）中明显看出，图 像由直线和圆弧组成。光滑曲线上，其导数曲线也是 连续的，即各点的左斜率与右斜率相等；而在轮廓 的拐点处，导数曲线不连续，左斜率与右斜率相差 很大。假设拐点区域大小为ｎ，在区域中的Ｐ 处，取 Ｐ 及其左边共ｍ＋ｌ点拟合直线，计算其左斜率ｋｌ，同 样取及其右边共ｍ＋１点拟合直线，计算其右斜率 ｋ 。计算区域中全部点的左右斜率，得到序列ｋ ｋ （ｎ＝ｌ，２，…，ｎ），并计算左右斜率差分值△ｋ 最大时 为拐点。利用最小二乘法拟合法进行拟合［９１ ｍｉｎ＝ 【 一 】 （８） Ｉ＝１ 式中 ， 为已知点；凡为拟合点数， ）＝ ＋６ 为拟合函数。最小二乘法考虑的是已知数据点到拟 和函数的距离平方和为最小，其中 凡∑筏Ｙｉ一∑Ｘｉ∑Ｙｉ ∑ ∑Ｙｉ一∑筏∑ Ｙ ．６＝ 凡Ｅｘ，２－（∑ ｚ ｎＥｘ，２－（∑ 【） 最后在得到拐点之后利用最小二乘法左拐点 以左及右拐点以右进行线性拟合。 ３．２圆弧的拟合 为了提高余高的精确，可以通过查找一些边缘 专磨讨论 陈海永等：大功率激光焊机焊缝质量参数的提取方法 第１１期 点，然后再对圆弧状轮廓进行圆的拟合。轮廓上的所 有点到拟合圆的平方距离进行连加求和，然后使求 得的总和最小化 删 ｎ ￡ ＝２ （、／（ｒ 一 ） ＋（ｃ 一／３） 一Ｐ） ＝（９） １ 式中 （ ，／３）是圆心；Ｐ为圆的半径；ｎ为参与拟 合计算的特征点个数。 ３．３特征参数的计算 熔宽、错边和余高是表征激光焊缝质量的关键 参数，如图４所示。可靠地检测这几个参数对智能的 判断焊缝质量具有重要意义。 １ ／＼ 、． ２ ） △ ｆ＼ —／／ 《 ｑ ＼＼ ， ） ／／ 恒 船 图４焊缝参数测量示恿 熔宽是焊缝轮廓线两端拐点的距离。错边为焊 缝两侧母板间距离。余高是最大和最小Ｙ坐标值的 特征点，其Ｙ坐标值之差为余高的值。 通过特征的提取，得到了相应位置点的像素坐 标，根据图４以及式（１０）－式（１２）计算出熔宽、错边 以及余高在图像空间的像素。 Ｗ＝ＰＣ２一 １ （１０） △ＰＣ＝ｆ ２一 ｌ ｆ （１１） ｈ＝Ｒ—ＡＹ （１２） 式中（ＣＰ ，Ｙ１）， ：，ｙ２）为焊缝拐点；圆心为 ， ； 为 熔宽；△ 为错边；ｈ为余高。 ４实验结果 使用大功率激光焊机焊缝的图像处理算法和焊 缝参数特征提取算法，对实验结果进行如下分析。 图５为原始图像对焊缝极其周边区设为关注 区域后的图像，如图２中的白色方框所示。可以看出 图像具有严重的镜面反射、激光衍射干扰噪声，有必 要采用图像处理算法对其进行处理。 对图像５进行骨架提取后如图６所示，查找骨 架拐点提取直线特征并进行最小二乘拟合的图像。 通过此算法可以得到拐点的像素坐标，利用式（１０） 及式（１１）可以计算熔宽和错边。 图７为焊缝焊接处的圆弧拟合图像。通过此算 图５选择感兴趣区图像 图６直线拐点查找以及直线拟合 法可以得到拟合圆的圆点像素坐标及其半径，利用 式（１２）可以计算余高。 标，根据式（１■ ０）～式（论 激图７圆弧拟合 通过特征的提取，得到了相应位置点的像素坐 １２）计算出熔宽、光焊 切错边和余高的像 及激光焊 踩 素值。如图８～图１０所示，采用视觉系统对焊缝图像 采集了３９２帧图像，使用焊缝图像处理以及质量参 数提取算法分别绘制的序列图像熔宽、错边、余高 像素变化的结果，从图像结果中可以看出焊缝特征 均有波动，但波动范围不大，这进一步说明了提出 的算法具有可行性。 ５ 结论 大功率激光焊机在钢铁行业的冷轧、镀锌生产 ｇ 锄国缓 ．５５‘ 专题讨论 雹焊梭 第４０卷 术之一。使用计算机视觉技术检测焊后焊缝，能够 精确快速检测出焊缝的关键参数，确定焊缝质量， 对保证工业生产的高效、可靠运行起着重大作用。焊 ． 缝的关键参数视觉检测的核心在于图像处理算法 蜚 的合理设计。实验结果表明，在此提出的基于最优 阈值分割的光条细化算法有效地确定了光条在图 像平面的变形，可靠提取出了熔宽、错边以及余高 等焊缝特征参数。 图８序列图像熔宽变化 参考文献： １．５ …王春明，胡伦骥，胡席远．激光焊接质量实时检测技术的 研究现状［Ｊ１．电焊机，２００５，３５（７）：１８－２２． — １．０ ’＆ ＼ 【２】伏喜斌，林三宝，杨春利．基于激光视觉传感的角焊缝外 形尺寸检测『Ｊ１．焊接学报，２００８，２９（７）：４７－５０． 【３】Ｗｈｉｔｅ Ｒ Ａ，Ｓｍｉｔｈ Ｊ Ｓ，Ｌｕｃａｓ Ｊ．Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｇａｕｇｅ ｆｏｒ ｏｎｌｉｎｅ 妊０．５ ｗｅｌｄ ｐｒｏｉｆｌｅ ｍｅｌｏｒｌｏｇｙ［Ｃ］．ＩＥＥ Ｐｒｏｅｅｅｄｉｎｇｓ－Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ０ ５０ ｌ０ｏ ｌ５０ ２００ ２５０ ３００ ３５０ ４００ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９４．１４１（６）：５２１—５２６． 帧数 图９序列图像错边变化 【４】李【５】胡原，徐德，沈扬，等．一种焊缝结构光图像处理与 刚，等．基于方向模板的结构光条纹 特征提取方法ｆＪ］．焊接学报，２０ｏ６，２７（９）：２５－３１． 斌，李德华，金中心检测方法【ＪＪ．计算机工程与应用，２００２；３８（１１）：５９－６０． ［６】陈凤东，洪炳镕．基于动态阈值背景差分算法的目标检测 方法【ＪＪ．哈尔滨工业大学学报，２００５，３７（７）：８８３－８８４，９５５． ［７】韩思奇，王 蕾．图像分割的阈值法综述［Ｊ】．系统工程与 电子技术，２００２，２４（６）：９１—９４． ［８】阮秋琦，阮宇智，译．冈萨雷斯数字图像处理【Ｍ】．北京：电 子工业出版社，２００７． 图ｌ０序列图像余高变化 【９］陈颖，张伟，李志伟，等．基于图像处理的直线刃刀具 角度测量【Ｊ】．工具技术，２００７，４１（５）：８６－８８． 线上的应用越来越得到重视，焊缝的关键质量参数 【１Ｏ］杨少荣，吴迪靖，段德山，译．机器视觉算法与应用［Ｍ】．北 京：清华大学出版社，２ｏｏ５． ＇＇＇’＇’，，’，ｌ，ｌｌｌｌｌＩＩ，ｌｌｌｌ，ｌ＇ｌｌｌ，●，＇＇＇＇ ＇ 的可靠检测是实现生产线全自动化运行的关键技 ＇＇ ’ｌ ， ，’＇，●＇＇，＇’，＇’，ｌ＇， ＇，’，，’’＇ｌ＇ｌ＇ｌｌｌ，＇，＇＇＇＇ Ｐａｇｅ ４６ｑ ３ 结论 （１）光纤激光一ＭＩＣ复合焊接具有较强的焊缝穿 透能力，可以实现８ ｍｍ中等厚度的铝合金的一次 成形，焊缝中没有大的工艺气孔，没有出现热裂纹， 但出现大量的工艺气孑Ｌ。 参考文献： 【１】陈铠，杨武雄，肖荣诗，等．几种高强铝合金的激光填粉 焊接【Ｊ】．应用激光，２００５，２５（４）：２２２－２２６． 【２】许良红，田志凌，彭云，等．高强铝合金的ＭＩＧ以及激 光一ＭＩＧ焊接工艺对比ｆＪ１．焊接学报，２００７，２８（２）：３８—４２． ［３】余阳春，王春明，邓玉平，等．ＹＡＧ－Ｍ］Ｇ复合焊接ＺＬ－１１４Ａ 铝合金的接头组织与性能研究【Ｊ】．激光技术，２００８，３２（６）： ６０１—６０４． （２）焊缝上部、中部和底部都由枝晶和枝晶间共 晶组成，组织分布均匀。焊缝和热影响区的共晶组 织类似，焊缝和母材的共晶组织在形态和Ａｌ与Ｓｉ ［４】高志国，黄（１２）：６９—７３． 坚，李亚玲，等．激光一ＭＩＧ复合焊中激光与 的组成比例都差别巨大，但在一定的热循环条件下， 母材的共晶组织可以转变成和焊缝类似的共晶，伴 随的是枝晶数量的减少，枝品在母材和焊缝等区中 都占绝大部分。 ・电弧前后位置对焊缝成形的影响『Ｊ１．焊接学报，２００８，２９ ［５】ＮＡＩＴＯ Ｙ，ＫＡＴＡＹＡＭＡ Ｓ，ＭＡＴＳＵＮＡＷＡ Ａ．Ｋｅｙｈｏｌｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ａｎｄ Ｌｉｑｕｉｄ Ｆｌｏｗ ｉｎ Ｍｏｈｅｎ Ｐｏｏｌ ｄｕｒｉｎｇ Ｌａｓｅｒ—Ａｒｃ Ｈｙｂｒｉｄ Ｗｅｌｄｉｎｇ［Ｃ］．ＳＰＩＥ，２００３：３５７－３６２． ０妒。 ５６・ｇ ：
