【事件の表示】
　平成　１年特許願第　８８０６５号「文字認識方法」拒絶査定に対する審判事件［平成　２年１１月　２日出願公開、特開平　２−２６８３８８］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続きの経緯・本願発明
　本願は、平成１年４月１０日の出願であって、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成９年１２月２２日付け、平成１０年５月１１日付け、平成１０年１０月５日付け、及び平成１１年６月７日付けの手続補正によって補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の第１項に記載された次のとおりのものである。
　
　「文字列が表示された試料を撮像して前記文字列を認識する文字認識方法であって、
　前記試料を撮像して前記試料の多値化画像データを得、
　該多値化画像データから前記文字列と該文字列の背景とを識別する際での最適２値化しきい値を、前記多値化画像データ上での明るさについてのヒストグラムより自動的に生成した上、
　前記多値化画像データを該最適２値化しきい値に基づいて２値化して２値化画像データを得、
　該２値化画像データから前記文字列を１文字単位に抽出し、
　該１文字単位に抽出した前記文字列のうちの１つの１文字単位について特徴量を予め用意された複数の特徴量と順次比較して候補となる文字を徐々に限定することにより前記１文字単位を文字として認識し、該認識した文字を予め用意されたデータと照合することを、前記文字列に対して順次行うことにより前記試料が所望のものであるか否かを判断する
ことを特徴とする文字認識方法。」
　
２．引用刊行物
　これに対して、原審の拒絶の理由で引用した　特開昭６２−４４８９７号公報（昭和６２年２月２６日出願公開）（以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の各記載がある。
　
（ア）「（従来技術とその問題点）認識対象カテゴリ数が多くなると候補カテゴリ検出速度の低下が問題となる。従来候補カテゴリ検出速度の高速化のために次のような手法がとられてきた。
（ａ）段階的な検出すなわち最初の段階では小数の大局的な特徴によって表された照合辞書との照合で候補カテゴリを求め、次の段では次に大局的な特徴によって表された照合辞書との照合で候補カテゴリを絞り、次の段ではさらに微少な特徴にて表された照合辞書との照合で絞られた候補カテゴリの内で絞っていくのを繰り返す方法で、照合対象カテゴリ数を減らす。
（ｂ）照合辞書はカテゴリごとでなく類似している特徴をもつカテゴリはまとめて統合した照合辞書として仮のカテゴリ名を付け（ａ）と同様に段階的に検出することで照合回数を減らす。
（ｃ）認識対象カテゴリの照合辞書を使用頻度に応じて分類し、頻度の多い分野内で類似の程度の高いカテゴリがあれば頻度の少ない分類にある照合辞書との照合を行わないことで照合対象カテゴリ数を減らす。
（ｄ）照合辞書との距離を計算するのにオーバーフロー検出付きのレジスタを使用し距離計算の途中でオーバーフローが生じたら次の照合辞書との距離計算に制御を変更する。」（第２頁左上欄第５行〜同頁右上欄第１０行）
　
（イ）「本発明では、照合辞書が特徴ベクトルで表現されているときに距離計算の途中で、途中までの距離と今までの照合で得られた候補カテゴリの内で最大の距離との比較を行ない、途中までの距離の方が大きければ残りの部分の距離計算を行なわないで候補カテゴリを検出する。距離はベクトルの積和演算で求まり、積和の途中までの距離と最大距離との比較を行なっても比較の時間は積和の時間に比べて無視できるほど小さい。そこで、本発明では、途中までの距離が最大距離より大きければ、残りの部分に対する積和演算を中止して次のベクトルの距離計算に入るようにすることで、照合時間の短縮を計っている。」（第２頁右下欄第５〜１７行）
　
（ウ）「第１図は本発明の一実施例の装置のブロック図である。同図において信号１０は帳票の反射光で、観測手段１へ入力される。観測手段１は帳票上のパターンを光学的に走査して信号１０を得て、信号１０を光電変換する。光電変換して得られる電気信号について帳票の白の部分は“０”に、黒の部分は“１”に量子化して２値信号を生成することにより、１文字ごとに切出した文字パターンを得る。この文字パターンを表わす２次元の配置にある“０”と“１”を信号１１として特徴抽出手段２に出力する。特徴抽出手段２は、信号１１からその未知の文字パターンの特徴の抽出を行って特徴ベクトルを得、この特徴ベクトルを信号２１として距離制御手段４に出力する。辞書記憶手段３は、認識対象カテゴリの標準パターンから特徴抽出して得られた特徴ベクトルと対応するカテゴリ名とを記憶していて、前記文字パターンが特徴ベクトルに変換され距離計算制御手段４に出力された後で以下の検出処理が開始され、このとき記憶している特徴ベクトルとカテゴリ名とを一つづつ信号３１として出力する。」（第３頁左上欄第１６行〜同頁右上欄第１６行）
　
（エ）「２つの特徴ベクトル間の距離は、対応するベクトル要素間距離を特徴ベクトルの次元数だけ累積することで求まる。候補記憶手段５は、距離が小さい順に決まった数の距離と対応する標準パターンのカテゴリ名とを記憶しておく記憶部をもち、複数個ある距離の記憶部は判定処理開始前に大きな値で初期化しておく。距離計算制御手段４は、信号２１の前記文字パターンからの特徴ベクトルと信号３１の辞書の特徴ベクトルとの距離計算を行なうのに、まず予め決めた回数の要素間距離までの累積である距離を求める。次に求まった距離と候補記憶手段５からの最大の距離である信号５１との比較を行なう。比較して最大の距離の方が小さければ、残りの要素に対する距離計算を中断して辞書記憶手段３から次の標準パターンの特徴ベクトルとの距離計算に制御を移す。また、最大の距離の方が大きければ、前記決められた回数の距離計算処理を繰り返す。そして、全部の次元までの距離計算が繰り返されたときは、得られた距離と信号３１として入力した標準パターンのカテゴリ名とを信号４１として出力する。候補制御手段６は候補記憶手段５に記憶されている距離の小さい順に並べられた複数個の距離と信号４１の距離とを比較して第１位と第２位の距離とカテゴリ名の更新を行なう。」（第３頁右上欄第１７行〜同頁右下欄第２行）
　
（オ）「また候補カテゴリ数が２個にでき、第１位の距離と第２位のとの距離の差が閾値以上でなければならないという条件を使用するとさらに高速化が可能である。距離計算制御手段４、候補記憶手段５及び候補制御手段６は次の処理を行なう。候補記憶手段５は距離が小さい順に第１位と第２位の距離と対応する標準パターンのカテゴリ名とを記憶しておく記憶部をもち、二つの距離の記憶部は判定処理開始前に大きな値で初期化しておく。距離計算制御手段４は信号２１の文字パターンからの特徴ベクトルと信号３１の辞書の特徴ベクトルとの距離計算を行なうのに、まず予め決めた回数の要素間距離までの累積である距離を求める。次に求まった距離と候補記憶手段５からの第１位の距離に閾値を加えた値と第２位の距離のうちの小さい側である信号５１との比較を行なう。前記信号５１が小さければ残りの要素に対する距離計算を中断して辞書記憶手段３からの標準パターンの特徴ベクトルとの距離計算に制御を移す。又、信号５１が大きければ前述の決められた回数の距離計算を繰り返し、全部の次元までの距離計算が繰り返されたときは得られた距離と信号３１として入力された標準パターンのカテゴリ名とを信号４１として出力する。」（第３頁右下欄第４行〜第４頁左上欄第７行）
　
３．対比
　本願発明と引用例１に記載された発明とを対比する。
　まず、引用例１には、「第１図は本発明の一実施例の装置のブロック図である。同図において信号１０は帳票の反射光で、観測手段１へ入力される。観測手段１は帳票上のパターンを光学的に走査して信号１０を得て、信号１０を光電変換する。光電変換して得られる電気信号について帳票の白の部分は“０”に、黒の部分は“１”に量子化して２値信号を生成することにより、１文字ごとに切出した文字パターンを得る。この文字パターンを表わす２次元の配置にある“０”と“１”を信号１１として特徴抽出手段２に出力する。」（前記（ウ）参照。）
との記載がなされており、
　この記載によれば、引用例１に記載された発明は、文字列が表示された帳票（試料に相当）を撮像して前記文字列を認識する文字認識方法であって、文字列が表示された試料を撮像して２値化画像データを得、該２値化画像データから前記文字列を１文字単位に抽出するものである。
　
　　また、引用例１には、「本発明では、照合辞書が特徴ベクトルで表現されているときに距離計算の途中で、途中までの距離と今までの照合で得られた候補カテゴリの内で最大の距離との比較を行ない、途中までの距離の方が大きければ残りの部分の距離計算を行なわないで候補カテゴリを検出する。（中略）本発明では、途中までの距離が最大距離より大きければ、残りの部分に対する積和演算を中止して次のベクトルの距離計算に入るようにすることで、照合時間の短縮を計っている。」（前記（イ）参照。）
　「距離計算制御手段４は、信号２１の前記文字パターンからの特徴ベクトルと信号３１の辞書の特徴ベクトルとの距離計算を行なうのに、まず予め決めた回数の要素間距離までの累積である距離を求める。次に求まった距離と候補記憶手段５からの最大の距離である信号５１との比較を行なう。比較して最大の距離の方が小さければ、残りの要素に対する距離計算を中断して辞書記憶手段３から次の標準パターンの特徴ベクトルとの距離計算に制御を移す。また、最大の距離の方が大きければ、前記決められた回数の距離計算処理を繰り返す。そして、全部の次元までの距離計算が繰り返されたときは、得られた距離と信号３１として入力した標準パターンのカテゴリ名とを信号４１として出力する。候補制御手段６は候補記憶手段５に記憶されている距離の小さい順に並べられた複数個の距離と信号４１の距離とを比較して第１位と第２位の距離とカテゴリ名の更新を行なう。」（前記（エ）参照。）
　「候補カテゴリ数が２個にでき、第１位の距離と第２位のとの距離の差が閾値以上でなければならないという条件を使用するとさらに高速化が可能である。（中略）距離計算制御手段４は信号２１の文字パターンからの特徴ベクトルと信号３１の辞書の特徴ベクトルとの距離計算を行なうのに、まず予め決めた回数の要素間距離までの累積である距離を求める。次に求まった距離と候補記憶手段５からの第１位の距離に閾値を加えた値と第２位の距離のうちの小さい側である信号５１との比較を行なう。前記信号５１が小さければ残りの要素に対する距離計算を中断して辞書記憶手段３からの標準パターンの特徴ベクトルとの距離計算に制御を移す。又、信号５１が大きければ前述の決められた回数の距離計算を繰り返し、全部の次元までの距離計算が繰り返されたときは得られた距離と信号３１として入力された標準パターンのカテゴリ名とを信号４１として出力する。」（前記（オ）参照。）
との記載がなされており、
　これらの記載によれば、引用例１に記載された発明は、文字列の１文字単位につき、特徴量を予め用意された複数の特徴量と順次比較して距離計算を行なう際、予め決めた回数の要素間距離までの累積である距離を求め、距離の積和が所定の閾値を越えた時点で残りの部分に対する積和演算を中止し、次の特徴量を表すベクトルとの距離計算に入るようにしたものであり、不必要な計算を極力省こうとする点では差異はない。
　　　
　そうすると、本願発明と引用例１に記載された発明とは、
　「文字列が表示された試料を撮像して前記文字列を認識する文字認識方法であって、
　前記試料を撮像して前記試料の２値化画像データを得、
　該２値化画像データから前記文字列を１文字単位に抽出し、
　該１文字単位に抽出した前記文字列のうちの１つの１文字単位について特徴量を予め用意された複数の特徴量と順次比較して候補となる文字を前記１文字単位を文字として認識することを特徴とする文字認識方法。」
である点で一致し、次の２点で相違する。
（相違点１）
　本願発明は、多値化画像データから文字列と該文字列の背景とを識別する際での最適２値化しきい値を前記多値化画像データ上での明るさについてのヒストグラムより自動的に生成しているのに対し、引用例１に記載された発明は、最適２値化しきい値を多値化画像データ上での明るさについてのヒストグラムより自動的に生成しそれを用いて多値化画像データを２値化するとの記載を明示しない点。
（相違点２）
　本願発明は、候補となる文字を徐々に限定することにより、１文字単位を文字として認識しているのに対し、引用例に記載された発明は、候補となる文字を徐々に限定することを明示しない点。
（相違点３）
　本願発明は、認識後の文字列の文字を予め用意されたデータと照合することを、前記文字列の文字に対して順次行なうことにより試料が所望のものであるか否かを判断しているのに対し、引用例１に記載された発明は、試料上の認識後の文字列の文字を予め用意されたデータと照合することを明示しない点。
　
４．当審の判断
　前記相違点１について判断する。
　多値化画像から文字列と該文字列の背景とを識別する際の最適２値化しきい値を多値化画像データ上での明るさについてのヒストグラムより自動的に生成することは、
　例えば、特開昭６１−４５６７９号公報、特開５９−１７８８７２号公報、特開昭６２−２９７９８０号公報、及び特開昭６３−１９２１７９号公報にその旨の記載があるように当業者には周知慣用されていることであるから、多値化画像データ上での明るさについてのヒストグラムより自動的に最適２値化しきい値を得て、多値化画像データを２値化画像データとすることは、当業者が適宜なし得ることである。
　次に相違点２について判断する。
　引用例１には、「（従来技術とその問題点）認識対象カテゴリ数が多くなると候補カテゴリ検出速度の低下が問題となる。従来候補カテゴリ検出速度の高速化のために次のような手法がとられてきた。
（ａ）段階的な検出すなわち最初の段階では小数の大局的な特徴によって表された照合辞書との照合で候補カテゴリを求め、次の段では次に大局的な特徴によって表された照合辞書との照合で候補カテゴリを絞り、次の段ではさらに微少な特徴にて表された照合辞書との照合で絞られた候補カテゴリの内で絞っていくのを繰り返す方法で、照合対象カテゴリ数を減らす。
（ｂ）照合辞書はカテゴリごとでなく類似している特徴をもつカテゴリはまとめて統合した照合辞書として仮のカテゴリ名を付け（ａ）と同様に段階的に検出することで照合回数を減らす。」（前記（ア）参照。）
との記載がなされており、
　この記載は、本件出願前既に、第１段階において大局的な特徴によって表された辞書を用い最初の候補カテゴリを求め、第２段階においてその次に大局的な特徴によって表された辞書を用い候補カテゴリを絞り、そして第３段階においてさらに微少な特徴によって表された照合辞書を用いて候補カテゴリをさらに絞り、候補となる文字を徐々に限定することにより１文字単位を文字として認識するという手法は、当業者には周知慣用されていた事実を示すものである。
　更に続けるに、特開昭６３−１１８９９３号公報にも
　「本発明は、読取った文字を複数のブロックに分割し、例えば各ブロックについて構造的特徴を抽出し、この抽出した構造的特徴により文字を大分類して検索する辞書を絞り込む。そして、この絞り込んだ辞書を用い、各ブロック毎に方向コード別のヒストグラムをとった特徴量について認識処理を行う。」（第１頁右下欄第２０行〜第２頁左下欄第６行）
　「まず、抽出した水平方向のストローク特徴量ＳＨと辞書の同特徴量ＤＳＨとの論理積をとり、その結果がＳＨと一致しないと、ただちに次の辞書へ進む。そして、ＳＨと一致するものについて、次に抽出した垂直方向のストローク特徴量ＳＶと辞書の同特徴量ＤＳＶとの論理積をとり、その結果がＳＶと一致しないと、やはり次の辞書へ進む。そして、ＳＶと一致するものについて、次に抽出した水平方向の空洞特徴量ＣＨと辞書の同特徴量ＤＣＨとの論理積をとる。この場合も、結果がＣＨと一致しないと、次の辞書へ進み、一致するものについて、次に抽出した垂直方向の空洞特徴量ＣＶと辞書の同特徴量ＤＣＶとの論理積をとる。そして結果がＣＶと一致しないと、次の辞書へ進み、一致するものについて、入力文字パターンのヒストグラム特徴量と辞書に予め登録されている同特徴量との距離演算を行う。」（第３頁左上欄第５行〜同頁右上欄第１行）
との記載がなされており、
　この記載事実も、抽出した文字列の１文字単位毎につき、特徴量を予め用意された複数の特徴量と順次比較して、候補となる文字を徐々に限定することにより文字認識を行なうことは、本件出願前既に、当業者には周知であったことを示すものである。
　したがって、候補となる文字を徐々に限定することにより、１文字単位を文字として認識するようにすることは、当業者が周知慣用されている技術に基づいて適宜なし得ることである。
　次に前記相違点３について判断する。
　基板上に実装された電子部品等の試料がその種類、位置、方向等において正しく取り付けられたか否かを試料の形状に係る特徴または試料上に表示された文字列等を認識し、認識結果を所定のデータと照合することで実装の正誤を検査することは、
　例えば、特開昭６３−１４３６７７号公報、特開昭６２−１６０５９３号公報、特開６２−２６１０４９号公報、及び特開昭６３−９１７７９号公報にその旨の記載があるとおり当業者には周知な事項であるから、試料上の文字列の文字の認識結果を検証するために所定のデータと照合するか否かは、当業者が前記周知慣用技術に基いて適宜なし得る設計事項程度のことである。
　
５．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１に記載された発明及び周知技術に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　　よって、結論のとおり審決する。