傅里叶变换轮廓术中三维坐标同时校准方法
关于提高傅里叶变换轮廓术测量精度的研究

图像 处 理 系 统 两 部 分 , 前 者 是 傅 里 叶 变 换 轮 廓 术 的硬件 基 础 ; 后 者 是 傅 里 叶变 换 轮 廓 术 的核 心 算
法, 也是 提 高 其 精 度 的 关 键 。 图像 处 理 包 括 图像
c u s s e d . Th e r e s ul t s ho ws t h a t ,t h i s i m pr o v e d FT P c a n r e d uc e t he e r r or s,w hi c h a r e c a us e d b y
中 图分 类 号 : T N2 0 6 文献标志码 : A d o i : 1 0 . 5 7 6 8 / J A O2 0 1 3 3 4 . 0 5 0 3 0 0 6
M e a s u r e me nt a c c u r a c y i m pr o v e me n t o f Fo u r i e r t r a ns f o r m pr o f i l o me t r y
关 于 提 高傅 里 叶变换 轮 廓术 测量 精 度 的研 究
郭 文静 ,石 兵 华 ,金 永
( 中北 大学 电子 测 试 技 术 国家 重 点 实 验 室 , 山西 太 原 0 3 0 0 5 1 )
摘
要: 针 对傅 里 叶 变换 轮廓 术在 实际 测量 中容 易 受到 光 学成像 系统 和计 算 方 法的 影 响 而使得
引 言
傅里 叶变换 轮廓 术 ( F TP) 是 M. T a s k e d于 1 9 8 2 年提出, 发 展至 今 已有 3 O多 年 的历 史 [ 1 ] 。它
是光 学三 维形 貌测 量 技 术 中应 用 较 为 广 泛 的 一 种
基于傅里叶变换轮廓术方法的复杂物体三维面形测量_苏显渝

第18卷 第9期光 学 学 报V ol.18,N o.9 1998年9月ACT A OPT ICA SIN ICA September,1998基于傅里叶变换轮廓术方法的复杂物体三维面形测量*苏显渝 谭松新 向立群 李继陶 羡 涛(四川联合大学光电科学技术系,成都610064)摘 要 提出一种在数字加权滤波和调制度分析基础上形成可靠性控制模板,并按可靠度排序进行位相展开的新方法。
该法用于傅里叶变换轮廓术中,可以兼顾所求位相精度和位相展开的可靠度,适合复杂物体面形的测量。
给出了傅里叶变换轮廓术对复杂物体面形测量的应用实例。
关键词 位相展开, 光学三维传感, 傅里叶变换轮廓术。
1 引 言光学三维传感由于其具有非接触,精度高,测量速度快,自动化程度高等特点而得到广泛应用。
傅里叶变换轮廓术(FT P)是结构照明型三维传感领域中运用较为广泛的一种方法[1~3],它只需采样一帧条纹,易于处理动态过程,频谱面的带通滤波能够抑制噪声及背景光强的不均匀性等因素的影响,具有很大的灵活性。
但是在测量复杂面形时,与位相测量轮廓术(PMP)[4~6]相比较,仍存在一些局限性。
傅里叶变换轮廓术方法最后要通过反正切函数计算位相值,因而位相被截断在(-P,P)区间上,呈现出锯齿状不连续分布,需要进行位相展开,将截断位相恢复为原来连续的位相分布。
尽管已经研究了很多用于位相展开的方法[7],但在实际处理过程中,位相展开仍然是十分困难的问题。
它极大的限制着测量精度和测量系统的自动化程度。
本文通过采用汉宁滤波窗口,实现频谱面的数字加权滤波,给条纹质量好的部分赋予较大的权重因子,差的部分赋予较小的权重因子,从而实现条纹质量的分类排列,然后结合调制度分析技术,形成可靠性控制模板,并按可靠度排序的方法进行位相展开。
该方法可在不牺牲位相精度的情况下,保证位相展开的可靠性,同时还避开了复杂的极点连接工作,节省了处理时间。
实验证明该方法对复杂物体面形测量中的位相展开问题,有较高的可靠性和实用性。
傅里叶变换投影光栅法测量物体的三维形貌-最新文档

傅里叶变换投影光栅法测量物体的三维形貌-最新文档傅里叶变换投影光栅法测量物体的三维形貌三维形貌测量又称三维轮廓术或三维面形测量,是指运用微波、光电、机械、声音等各种手段获得物体表面三维空间形状的方法和技术,它有接触式和非接触式测量两种形式,非接触式测量测量速度快、分辨率高、无破坏、全场测量、适应性强,并且数对据的获取速度更快、自动化程度更高、成本比较低等优点,广泛应用与计算机辅助设计、数控加工技术、产品质量检测、医学诊断等方面,在建筑、桥梁、隧道等大型基础设施检测也有诸多应用。
投影光栅法属于光学非接触式测量,是现在研究越来越广泛的一个分支。
原本等间距的光栅投射到物体表面,受物体高度影响而产生变形。
高度变化的信息可以存储于变形光栅的相位信息,而参考平面的光栅图中不含有此信息。
如果能够找出一种方法将变形光栅图与参考光栅图中所包含的相位差解析出来,即可提取出物体的高度信息,再与平面信息作为参照的基准进行结合,即可得到物体的三维形貌信息。
该方法绕过了提取等高线、确定云纹级数等处理过程,通过编程可实现图像处理自动化,在数据的处理过程中,还可通过图像的采集密度来获取较大的数据量,可以大范围的提高光学测量的精度。
普通的光学方法制造出来的光栅制造过程比较困难,在使用过程中相位测量也容易出现各种问题,目前已不再使用真正的光栅,而是通过计算机生成的虚拟光栅来代替。
计算机可生成虚拟光栅或电子光栅,常用的有LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示器)投影仪。
LCD光栅通过软件编程即可获得形状可控、频率可调的光栅,且可以方便精确的进行相移控制,克服了固定光栅片的缺陷,大大提高了系统的自适应能力。
在投影条件良好的情况下,投影仪能获得超过1:100的对比度。
投影光栅法关键在于相位测量,根据相位检测方法的不同,有莫尔等高法、相移法、卷积解调法、变换法等常用的方法,本文采用的是傅里叶变换方法。
1 数字影栅云纹技术与傅里叶变换方法的基本原理传统的投影栅线条纹是将制作好的光栅放于光源前面而形成,这种方法设备简单,但局限性很多,比如投射区域的亮度不均匀,且由于光栅的制作工艺精度有限使得产生的栅线不清晰,不能实现依照被测物体几何形状、尺寸以及测量的角度、方位、和间距来自动调节实验装置的投影和接收系统,灵活性比较差,并且不能根据实验需要来改变光栅的相位和周期。
三坐标校准方法

三坐标校准方法三坐标测量技术是现代制造业中常用的一种精密测量方法。
在进行三坐标测量时,为了确保测量结果的准确性和可靠性,需要对三坐标测量机进行校准。
三坐标校准是指通过对三坐标测量机的各个参数进行精确测量和调整,使其满足规定的几何误差要求,从而提高测量机的测量精度和稳定性。
一、三坐标校准的基本原理三坐标校准的基本原理是通过测量一系列已知尺寸的标准工件,以比较测量结果与标准值之间的差异,从而确定测量机的误差,并通过调整测量机的参数使误差最小化。
校准时需要考虑的主要参数有坐标轴的直线度、平行度、垂直度、圆度、角度度量误差等。
二、三坐标校准的步骤1. 准备标准工件:根据需要进行测量的尺寸范围,选择相应的标准工件进行校准。
标准工件应具有高精度、稳定性好的特点,常用的有平面尺、球规、圆柱规等。
2. 设置测量条件:根据标准工件的特点,设置合适的测量参数,如测量速度、测量力等。
3. 进行基本误差校准:通过测量标准工件的基本误差,如直线度、平行度、垂直度等,确定测量机的基本误差,并进行调整。
4. 进行圆度误差校准:通过测量标准工件的圆度误差,确定测量机的圆度误差,并进行调整。
5. 进行角度度量误差校准:通过测量标准工件的角度度量误差,确定测量机的角度度量误差,并进行调整。
6. 进行测量机稳定性测试:通过连续测量标准工件多次,评估测量机的稳定性和重复性,并进行必要的调整。
7. 进行综合误差校准:根据实际需要,通过测量标准工件的综合误差,确定测量机的综合误差,并进行调整。
8. 验证测量机的校准效果:用校准后的测量机对标准工件进行测量,比较测量结果与标准值之间的差异,验证校准的效果。
三、三坐标校准的影响因素1. 环境因素:温度、湿度等环境因素会对测量机的性能产生影响,需要对环境因素进行控制和校准。
2. 操作人员技术水平:操作人员的技术水平和经验对校准结果有较大影响,需要经过专业培训和考核。
3. 校准工具的精度:校准工具的精度直接影响测量机的校准结果,需要选择高精度的校准工具。
提高Fourier变换轮廓术测量精度的新方法

可以改写为 g ( x , y ) = q ( x , y)exp(i2ð f 0 x) + q * ( x , y)exp( −i 2ð f 0 x) (2) (3) 其中 q( x , y ) = (1/2)b ( x , y )exp(i ϕ ( x , y )) 为了从变形条纹图中恢复出被测物体的高度信息,对变形条纹作离散傅里叶变换,其傅里叶频谱表示 如下(一维情况,不考虑背景)
eerrora光电工程第29卷第1期4数模转换dac和同步混合如图7从存储器读出的数据经单片dac如ad9708后转换为模拟图像信号如图lclk为数模转换数据锁存时钟图像信号经放大后与形成的标准复合同步信号进行混合产生符合要求的视频信号经两阶低通滤波后送往监视器
第29卷第1期 2002年2月
光电工程
Opto-Electronic Engineering
Vol.29, No.1 Feb, 2002
文章编号:1003-501X(2002)01-0019-04
提高Fourier变换轮廓术测量精度的新方法
陈文静, 苏显渝
(四川大学光电科学技术系, 四川 成都 610064) 摘要:在傅里叶变换轮廓术测量方法中,对离散的条纹进行DFT(离散傅里叶变换)运算,存在“栅 栏效应”,离散频谱不能完全无误地代表原连续频谱分布,相当于在频域内发生了谱信息损失。 为了减小由“栅栏效应”引入的位相误差,采用了对条纹进行空域数值加权和外插补零方法,从 而提高FTP的测量精度。计算机模拟证实了所提方法的有效性。 关键词:傅里叶变换; 轮廓测量; 栅栏效应; 测量精度 中图分类号:O438, TG83 文献标识码:A
*
G ( f , y) = Q ( f − f 0 ) + Q * ( f + f 0 )
三坐标校对、三坐标校准的原理和过程

三坐标校对、三坐标校准的原理和过程三坐标测量仪是精密的测量仪器,在我们每次使用前更换测头测针后都要对测头进行校准。
但是三坐标使用一段时间后精度会很明显变差,这是有很多原因导致的,所以青岛三鼎测量设备有限公司工程师建议三坐标测量仪要保持良好的使用方法和习惯,建议每年进行一次系统的三坐标校对(三坐标校准)。
三坐标测量仪校准主要解决的经典问题是发现测量仪六个或六个以上的特征,并建立其局部的坐标系统。
对坐标测量仪进行校对必须满足以下几项:第一:所选择的三点的矢量方向应保持基本一职,并且应用于较平零件。
第二:随后所选择的两点的矢量方向也要保持基本一致。
并且用于和前三点的矢量方向保持基本垂直,主要应用于找正零件的方向。
第三:第六点的矢量方向要与前五点的矢量方向保持基本垂直,并且用于定义坐标的远点。
除此职位,选择的特征点越多,相应的校准的精度就会越高。
所以,此方法对于校准单个的零件十分有效。
但是,对于批量的产品来说,此方法的效率显然是很低的,除了重复单个零件的校准过程以外,暂时还没有专门针对批量产品的校准以及评估误差的有效方法。
通常情况下,批量产品的校准和评估误差的方法可以利用人工对基准零件进行校准的方法。
对于加载同一个工作台面上的另据爱你,可以采用基准点的方法使得程序自动进行三坐标校准。
一般三坐标校对过程主要包括以下几部分:1、检查计算机和有关备份文件2、清理三坐标导轨3、检查外罩4、检查所有的气路系统,更换老化的气管5、检查气体过滤机构,并对之进行基本保养和维护6、检查Z 轴安全保护装置,检查气动平衡机构7、检查和清洗气浮轴承8、检查调整电气和机械行程开关9、检查和调整传动机构,并做常规保养10、检查和调整测量机水平11、检查和调整三坐标横梁与XY 工作平面的平行12、用激光干涉仪检测和补偿测量机各轴误差查看更多三坐标技术文章请到青岛三鼎网站//。
傅里叶红外变换光谱校准
傅里叶红外变换光谱校准
傅里叶红外变换光谱(FT-IR)是一种常见的光谱分析技术,可以
用于检测、鉴定和定量分析化合物等。
而FT-IR的精准度和准确性离
不开正确的校准。
下面是傅里叶红外变换光谱校准的相关内容。
一、校准概述
FT-IR的校准过程主要是通过使用标准样品校准FT-IR光谱仪的波数刻度,并修正谱峰强度误差,以保证其精准度和重现性。
二、校准方法
1.波数刻度校准:使用波数标准样品进行波数校准。
选择波数相对稳定、不含有氢氧化合物的化合物,如聚丙烯、聚四氟乙烯等。
在进行校准
之前,必须保证样品无气泡、清洁干燥。
2.强度校准:在波数校准后,使用强度标准样品进行强度校准。
常用的标准样品有聚苯乙烯、聚丙烯腈等。
强度校准时应该保证样品粉碎均匀,没有吸湿现象。
三、校准常见问题及解决方案
1.不均匀:样品制备时没有充分混合,或在样品表面留下了气泡或损伤。
解决方法:将样品重新混合,并重做光谱分析。
2.噪音:在样品制备或测量过程中,存在突然的振动、温度或湿度变化。
解决方法:重新制备和测量样品,在合适的温度和湿度下进行测量。
以上是傅里叶红外变换光谱校准相关的内容,通过正确的校准方法和
问题解决方案,可以提高FT-IR光谱仪的精准度和可靠性,提高实验数据的可重复性和可比性。
傅里叶变换轮廓术物体三维形貌测量的系统分析及其坐标校准方法
10期吴双卿等:傅里叶变换轮廓术物体三维形貌测量的系统分析及其坐标校准方法图3投影仪相对于摄像机的外部参数Fig.3Extrinsicparametersbetweentheprojectorandcamera测量精度比较低。
当卢=0时,经过等式变换,(8)式同样可以转变为1—12rtfod1h—(—ui而l2一了十—l—丽No(U而’,口)一Z。
,u)’丽抽2al(“,")+口z(“,u’赢,(10)式中C一1/c、。
重新采用2组以上已知的高度和相位值,利用(10)式可以求出系统结构参数a,(U,口),a。
(甜,口),最终建立相位和高度之间的映射关系。
系统的测量精度与系统结构参数27tfod/l有关,定义等效波长九=fod/l,用以表征系统的测量精度,等效波长越大,系统的测量精度越高。
当口=7c/2,口一0,并且以理想参考平面建立空间坐标系时,(8)式可以转变为JIl(川)2丽A,qg口()u一,v2)而l,(11)可见,传统的傅里叶变换轮廓术测量系统是上述测量系统中的一个特例。
3.3高度和横向坐标校准在理想参考平面的空间位置未知的情况下,借助于摄像机坐标系可以方便地获取几组校准平面的高度数据,用于求解相位和高度映射中的结构参数。
使用如图4所示的带“×”符的标定平板(其中“+”表示所提取出的标记中心点,标定点中心之间的距离为28mm),在m组(m≥4)不同空间位置上同时采集标定数据和光栅图像。
根据傅里叶变换轮廓术测量原理,求解出标定平板图像中每个像素点的相位分布;同时根据标记平板相对于摄像机的外部参数,求解出标定平板图像上每个像素点的高度分布。
使用,2-组(疗-≥2)相位以及对应的高度联立方程组求出参数C,(“,口)和C2(“,口),再使用行2组(It/z≥2)相位以及对应的高度联立方程组求出系统的结构参数a,(Ⅳ,u)和a2(U,可),实现高度坐标校图4标定平板上的标记点和光栅条纹Fig.4Patternandthegratingforthecalibration准。
船舶建造测量三维可视化精度控制方法
船舶建造测量三维可视化精度控制方法摘要:船舶建造是项复杂而精密的制造工程,在数字化生产高速发展的潮流下,数字化造船技术成为造船产业提高效率和效益的重要保障,这主要包括数字化设计、数字化制造和数字化管理,其发展趋势为三维化、虚拟化和协同化。
建造和精度控制分析也需要高效可靠的技术手段支持,精度控制测量的三维可视化是描述与分析测量数据、深入挖掘空间信息特征的有效工具。
关键词:数字化造船;工业测量;精度控制1结构光测量1.1结构光视觉的方法及原理结构光三维视觉运用最多的是基于光学三角法的原理。
结构光视觉传感器是由结构光投射器和摄像机构成。
结构光投射器将包含信息的结构光向被测物体投射,构造特征。
使用不同模式的结构光投射,得到的可视特征也不相同。
摄像机采集被测物表面上的可视特征,传输到计算机中进行图像处理,最后可以解算出可视特征的精确空间三维坐标。
根据结构光的模式不同,结构光视觉传感器分为点结构光视觉传感器、线结构光视觉传感器和多线结构光视觉传感器等多种。
当采用面结构光时,只需将一幅包含二维信息的结构光图案投射到物体上,这样不需进行扫描整个物体就可以测量三维信息,测量速度快,其中运用最普遍的是将光栅条纹投影到物体表面。
此系统由一个CCD摄像机和一个成角度布置的DLP投影仪构成,测量时,一组光强呈正弦分布的光栅图像由DLP投影仪发出并投射到被测物体上,与此同时CCD摄像机拍摄经被测物体表面调制而变形的光栅图案;将获取到的光栅图像依据相位计算方法得到绝对相位值;最后根据预先标定的系统参数或相位-高度映射关系从绝对相位值计算出被测物体表面的三维点云数据。
对于相位测量的方法主要包括:莫尔轮廓术、时域相位测量轮廓术、空域相位测量轮廓术和傅里叶变换轮廓术。
(1)莫尔轮廓术其测量原理是将被测表面调制过的图像与基准光栅进行对比,通过对比到的莫尔图样画出物体的等高线,接着计算出测件的表面轮廓三维信息。
假如根据基准光栅图案计算出X,Y平面的尺寸信息,然后利用公式计算出该条纹离开基准光栅的实际距离,添加物体实际高度就可得到物体的三维尺寸信息。
傅里叶变换轮廓术的Matlab仿真实现
傅里叶变换轮廓术的Matlab仿真实现吴应山;张启灿【摘要】在傅里叶变换轮廓术测量方法中,测量系统从一个角度投影结构光场,系统中的成像装置从另一个角度获取由物体高度调制后的变形光场,并通过傅里叶变换、频域滤波和傅里叶逆变换恢复出物体的高度信息.FTP测量方法中,关于傅里叶变换,相位展开的相关知识,涉及大量复杂的数学运算使其抽象难以理解.针对这一问题,文中设计了基于Matlab的仿真实验.根据相应原理编写了仿真代码,运用Matlab的数学运算和可视化功能,模拟整个测量流程,完成了仿真实验.这有助于学习和理解FTP测量方法原理及相关知识.%In the method of Fourier transform profilometry (FTP), the measurement system obtains the deformation ofthe object height modulated light field by the imaging device, and restores the height information of the object through the Fourier transform, frequency domain filtering and Fourier inverse transformation.The Fourier transform and phase unwrapping knowledge in the FTP measurement method involves a large number of complex mathematical calculations, making it abstract and difficult to understand.In view of this situation, we design simulation experiments based on Matlab and prepare the corresponding simulation codes.The entire measurement process is simulated by using Matlab numerical calculation and visualization function, which helps to understand the principles of the FTP measurement.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)006【总页数】4页(P9-12)【关键词】傅里叶变换轮廓术;Matlab;相位展开【作者】吴应山;张启灿【作者单位】四川大学电子信息学院,四川成都 610064;四川大学电子信息学院,四川成都 610064【正文语种】中文【中图分类】TN29随着计算机技术的发展,三维数字化技术逐步成熟,并广泛用于各个领域[1-3],傅里叶变换轮廓术是1983年由M.Takeda和K.Mutoh将傅里叶变换用于三维物体的测量中而提出的三维面形测量技术[4],只需采集一或两幅变形条纹图,就可以进行三维重构,实现对物体轮廓的测量。
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s s m f o t gba e au e n,t s n add vaini l s h n02 i e a rl o r ia s 2 0 l l 2 0 yt o t i l s me ti a d r e i o s a . r ni t t a c odn t (3 l x 3 e ran d me r st t se t 7a n h l e e rn
扇叶 片形变的测量系统 ,给 出了该方法的标定 结果 :在 面 内( 0ml 3 m) 2 i ×20 3 l m 的标准偏差小于 0 7 m;在 . 2m
Z方向上 小于 00 2 l . mi,位移测量灵敏度 优于 00 mi。该 方法 为测量 系统的 实用化 奠定 了基础。 2 l .5 l l
A src:ntredme s n l3 ) h p aue n ae np aemesr g teut t adi ot to b tatI e—i ni a (D saemesrmet sdo h s au n ,h lma n h o b i i e mp r n bi t a j so
c odn ts o r ia ㈤ e s utn o s y o e t inftr s r sne . h to a enu e c e s l a bae h i l e u l b r na o l ee td T eme dh s e sds c sf l t c l rt te m a y i t i e ip h b u uyo i
傅 里 叶 变换 轮 廓术 中三维 坐标 同 时校准 方 法
张启灿 ,苏显渝 ,向立群
(四川大学 光 电科学技术系 ,成都 6 0 6 10 4)
摘要 :在相位测量型光学三维面形测量中,最终都要将相位 信息转换成被测物体的 高度分布信 息,这个过程往往 是通过对 已知世界 空间坐标 的特征点事先标定 , 获得测量 系统 的内外特征参数后 , 完成被测物体的三维坐标转换。
因此 , 标定是三 维面形测量的关键环 节。 本文基 于双向二次相位一 度 映射 方法和摄像机针孔模 型线性无畸 变标定 高
技 术,充分利用傅里叶变换 的频谱方向特性,提 出 了对含有特征 点的二维标定物表 面变形条纹的频谱进行方向滤
波操 作 ,同 时获 取 测 量 系统 X Z三 个 方 向 上 的 标 定数 据 ,对 测 量 系统 进 行 立 体 校 准 的 系统标 定方 法 。 结合 旋 转 风 Y
关键词 :三维面形测量;相位 高度映射;横向坐标校 准:傅里叶 变换轮廓术 中图分类号:0 3 . T 2 6 4 22 N 0 , 文献标志码 :A
Ph s — e g t a p n n o d n t i l n o sCai r t n a e h i h p i ga d Co r i a eS mu t e u l a i M a b o
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第 3 卷第 6 5 期
20 0 8e to i n ie rn t — lcr ncE gn eig
V 1 5 No 6 o . , . 3 Jn , 0 8 u e2 0
文章编 号: 10 — 0 X(0 80 — 0 2 0 0 3 5 1 2 0 )6 0 3 — 5
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