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　特願２０００−２５６０３９「不透明包装材及び不透明包装体のシール不良検出方法及びシール不良検出装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　３月１５日出願公開、特開２００２−　７４３３２〕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．手続の経緯
　本願は、平成１２年８月２５日の出願であって、平成１６年２月１８日付で拒絶査定がされ、これに対し、平成１６年３月２４日に拒絶査定不服審判が請求され、その後当審において平成１８年５月２３日付で拒絶の理由が通知され、平成１８年７月２１日付で手続補正書が提出されたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明は、平成１８年７月２１日付の手続補正書により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請求項１に記載された次のとおりのものと認める。（以下、「本願発明」という。）
　
「シール部の判別し難いシール不良及びピンホール等の不良部を画像取り込みし、続いて不良の特徴と構造要素を類似させるため、予め先験的に準備した複数の構造要素を自動的に組み合わせて構造要素を構築し、ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタによる処理によって不良部位を効果的に抽出した上で、画像取り込みしたデータとパターンマッチング法により不良の有無を抽出処理して良品テンプレートと比較して判別することを特徴とする不透明包装材及び不透明包装体のシール不良検出方法。」
　
３．引用例
（３−１）当審の拒絶の理由に引用された、特開平８−１９３９５４号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
ア「【０００２】
【従来の技術】錠剤用の包装体として、一般にＰＴＰ（ｐｒｅｓｓ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｐａｃｋｓ）包装体が用いられる。係るＰＴＰ包装体は図１に示すように、透明な塩化ビニル等からなる第１シート１の所定位置にポケット部２を形成し、そのポケット部２内に錠剤３を装填するとともに、その開放側を熱シール可能な樹脂フィルムにアルミ箔をラミネートして形成される多層フィルムからなる第２シート４で被覆し、両シート１，４を熱シールして密封することにより構成される。」（２頁右欄１５行〜２４行）
　
イ「【００５３】次に、上記した実施例の装置を用い、本発明に係る包装体におけるシートのはがれ検出方法の一実施例について説明する。本実施例の処理手順は、図１２に示すようになっている。すなわち、まずＣＣＤカメラ１０を用いてＰＴＰ包装体の表面側から所定領域を撮像して得られる濃淡画像データを取得する（ＳＴ１０）。この画像データの一例を示すと、図１３に示すように、ポケット部２に相当する部分が白くなり、ポケット部２以外の部分に格子状の模様が形成される。そして、この撮像したＰＴＰ包装体は、中央部分に未シール部分５を有する不良品の例である。
【００５４】次に、ＰＴＰ包装体のシートエッジを検出し検査エリアを確認するとともに、各ポケット部の存在位置を検出（切り出し）し、マスクパターンを作成する（ＳＲ１１，１２）。そして、係る処理はマスク情報抽出部１５により行い、図１３に示す画像に対して係る処理を行うと、図１４中十字で示す部分がポケット部の中心となり、正方形で示す部分がマスクする円の外接四角形となるので、係る情報に基づいてマスクパターンを生成し、マスク情報記憶部１７に格納する。
【００５５】次いで、エッジ抽出部１６にて鮮鋭化処理を行い、格子状の模様を強調した画像を生成する（ＳＴ１３）。そして、係る処理結果が、図１５に示すようになる。
【００５６】さらに、鮮鋭化処理を行った画像に対して、最小化する（ＳＴ１４）。すなわち、線幅拡大部１８にて最小値フィルタをかけて格子状の目の部分の白部を収縮させ小さくする。この時、未シール部分５は濃度値の小さい格子状の線が存在しないため、比較的広い範囲で白（濃度値が大きい）画素が連続しているので、最小化を行ったとしても濃度値が大きいままで白画素の面積が縮小しない。なお、同様の理由からポケット部２の領域も明るいままとなる。その結果、図１６に示すように、格子状の線の部分の幅が広がり、暗い部分が増加する。そして、ＰＴＰ包装体の表裏面に所定の文字等が印刷されていたとしても、上記鮮鋭化並びに最小値フィルタをかける（最小化）ことにより、文字は格子模様に吸収され、消失する。従って、その後の判定処理には何等影響を与えなくなる。つまり、たとえ文字の発生位置がランダムであっても、正しい判定が行える。
【００５７】次に、２値化処理部１９にて２値化処理を行い（ＳＴ１５）、所定のしきい値以下を黒画素にする。すると、図１７に示すように、白画素は、ポケット部及び格子状の目の部分の中心（上記白部の収縮によって残った部分）と、未シール部分５となる。なお、未シール部分５以外は正常な状態で存在する。
【００５８】係る２値画像に対し、マスク処理部２０が所定のマスクパターンを被せ、上記白画素の領域のうち、ポケット部分を黒にする（ＳＴ１６）。これにより、図１８に示すように、白画素は、正規（良品の場合でも）に存在する格子状の目の部分と、未シール部分５となる。
【００５９】このマスク処理して得られた２値画像に対し、ノイズ除去部２１にてノイズ（白部孤立点）を除去する（ＳＴ１７）。これにより図１９に示すように、上記格子状の目の部分は黒画素になり、未シール部分５が白画素として残る。
【００６０】そして、係るノイズ除去後の２値画像（図１９）に対し、白画素を計数し、その合計数が一定以上の場合には、白画素が未シール部分のものとみなし、不良品と判定し、それ以下であったならば正常な良品と判定するようになる（ＳＴ１８）。
【００６１】一方、正常（良品）のＰＴＰ包装体の場合には、上記した未シール部分に対応する部分に格子状の模様が生じるので、格子状の目の部分に対応する位置に小さな白画素が点在し、それ以外の大部分は黒画素となるので、結局最終的にノイズ除去処理を行うと、画像全体が黒画素となる。よって、判定処理では、白画素の数がしきい値以下となるので良品と判定される。
【００６２】なお、上記した各実施例では、マスクパターンを生成或いは予め用意し、ポケット部をマスクし、判定対象から排除したが、本発明はこれに限ることなく必ずしもマスク処理をしなくてもよい。そして、その場合には、ポケット部に対応する部分も白画素となるため、上記しきい値をその分だけ大きくすることにより対応できる。すなわち、良品を撮像し画像処理した際に残る白画素の数よりも所定のマージンだけ大きい値にしきい値を設定する。」（７頁左欄２２行〜右欄４９行）
　
　したがって、ア、イの記載及び図面から、引用例には
「ＰＴＰ包装体を撮像して得られる濃淡画像データを取得し、濃淡画像データに対して鮮鋭化処理を行い、さらに最小値フィルタをかけ、２値化処理を行い得られた２値画像にマスク処理を行い、得られた２値画像に対してノイズ除去を行い、白画素の計数を行い、白画素数が所定の値より多いとき、未シール部分と判断することを特徴とする包装体におけるシートのはがれ検出方法。」
の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
　
（３−２）当審の拒絶の理由に引用された、特開平１１−３４２５号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
ウ「【０００２】
【従来の技術】パターンマッチングを行う装置では、検査対象物を実測した濃淡画像である検査対象画像に対して、この検査対象物の基準物の濃淡画像である基準画像を相対的に移動させながら、両画像の相関係数を演算してパターンマッチングを行っている。」（２頁右欄６行〜１１行）
　
エ「【０００７】従来、この相関係数の演算により行うパターンマッチングでは、検査対象範囲（すなわち、相関係数を計算する範囲）を、基準画像上で設定していおり、通常、この検査対象範囲は、設定操作の容易性や相関係数演算の簡素さ等のため、矩形の領域を設定していた。
【０００８】この様子を図９を参照して簡単に説明しておくことにする。今、検査対象物としては球形の部品を想定している。図９（ａ）は、例えば、工業用カメラ等で検査対象物を計測した濃淡画像である検査対象画像を示し、同図（ｂ）は、球形の部品の基準物の濃淡画像である基準画像を示している。この基準画像は矩形である。そして、検査対象物に存在する欠陥を検出するためには、同図（ｃ）に示すように（ｘ、ｙ）座標系を想定して、検査対象画像に対して、左上隅から、基準画像を順次相対的に移動させながら、基準画像の存在位置（ｘ、ｙ）を変化させ、各（ｘ、ｙ）位置での相関係数を、順次、前記式（２）により求めてパターンマッチングを行い、相関係数値の変化状態を参照して、検査対象物の欠陥の有無を判断していた。」（２頁左欄２８行〜右欄２８行）
　
（３−３）当審の拒絶の理由に引用された、間瀬茂ほか，モルフォロジーと画像解析［Ｉ］，電子情報通信学会誌，電子情報通信学会，１９９１年２月，Ｖｏｌ．７４，Ｎｏ．２，ｐｐ．１６６−１７４（以下、「引用例３」という）には、次の事項が記載されている。
　
オ「これらのモルフォロジー演算の２値画像への適用例を図２に示す。同図では、Ｘを２値画像を表す閉集合（２次元閉集合）とし、２次元の円盤状の閉集合Ｂを構成要素としている。同図からわかるように、dilationはＸを膨張させ、erosionはＸを収縮させる作用を持つ。また、openingは境界を滑らかにし、狭い地峡形状、小島、および鋭く尖った岬形状を除去する作用をもつ。一方、closingは境界を滑らかにし、狭い間隙、細長い割れ目、および小さな穴を溶融する作用を持つ。このように、構成要素Ｂとしてある規則的なものを選ぶことによりopeningとclosingを入力画像を平滑化する非線形なフィルタと考えることができる。」
　
（３−４）当審の拒絶の理由に引用された、河原和好ほか，ファジー集合論を用いた画像処理，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，電子情報通信学会，１９９７年１月，Ｖｏｌ．Ｊ８０，Ｎｏ．１，ｐｐ．１６６−１７４（以下、「引用例４」という）には、次の事項が記載されている。
　
カ「本論文では，２．１の方法で，ファジー集合のメンバシップ関数で表すことにより，２値のモルフォロジーを濃淡画像の処理に拡張し，濃淡画像を代数的に扱う手法を考察する。次のようにしてモルフォロジーの基本的な演算である膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ），収縮（ｅｒｏｓｉｏｎ）を定義する。」（１７０頁右欄１９行〜２４行）
　
（３−５）当審の拒絶の理由に引用された、エルウィン アビアントほか，超音波画像における境界抽出のための評価関数，電子情報通信学会技術研究報告（ＵＳ９８−６４），電子情報通信学会，１９９８年１０月２７日，Ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．３６９，ｐｐ．５１−５６（以下、「引用例５」という）には、次の事項が記載されている。
　
キ「Morphologyは構造要素による画像をスキャンするとも言える。ここで、構造要素は形、サイズおよびレベルに依存する。一方、組織抽出における超音波画像においては、滑らかな丸みを帯びたものが多いと言える。そこで対象画像に対し、滑らかな境界を抽出するために、構造要素の形を円に限定することにする。Fuzzy morphologyでは構造要素のレベルμB(z)は[0,1]内には大きい値が快適という。構造要素は画像内にfitするため、高いレベルを設定する。」（５３頁右欄１０行〜５４頁左欄２行）
　
４．対比
　引用発明の「ＰＴＰ包装体」は、アルミ箔をラミネートしたものであり、不透明であることは明らかであるから、本願発明の「不透明包装体」に相当し、「不透明包装材」からなるものといえる。
　
　引用発明は「未シール部」を有するＰＴＰ包装体を不良品として判定するものであることから、引用発明の「包装体におけるシートのはがれ検出方法」は、本願発明の「不透明包装体のシール不良検出方法」に相当するといえる。
　
　本願発明の「ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタによる処理によって不良部位を効果的に抽出」することは、本願明細書の【００４９】に「ファジィ画像に変換し、前記ＦＭＦを用いて特徴強調を行う。」（ＦＭＦはファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタを指している。）と記載されていることから、空間フィルタ等を用いた画像強調処理の一種であるといえる。よって、本願発明の「ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタによる処理によって不良部位を効果的に抽出」することと、引用発明の「濃淡画像データに対して鮮鋭化処理を行い、さらに最小値フィルタをかけ、２値化処理を行」うことは、不良部位を抽出するための画像強調処理である点で共通している。
　
　本願発明の「パターンマッチング法により不良の有無を抽出処理して良品テンプレートと比較して判別する」と引用発明の「２値画像にマスク処理を行い、得られた２値画像に対してノイズ除去を行い、白画素の計数を行い、白画素数が所定の値より多いとき、未シール部分と判断する」は、強調処理された画像に基づいて不良判定を行う点で共通している。
　
　したがって、本願発明と引用発明とを比較すると、
「画像を取り込み、画像強調処理を行い、強調処理された画像に基づいて不良判定を行う不透明包装材及び不透明包装体のシール不良検出方法」
である点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明が「シール部の判別し難いシール不良及びピンホール等の不良部を画像取り込み」するのに対し、引用発明は「ＰＴＰ包装体を撮像する」点。
　
（相違点２）
　本願発明の画像強調処理が「不良の特徴と構造要素を類似させるため、予め先験的に準備した複数の構造要素を自動的に組み合わせて構造要素を構築し、ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタによる処理によって不良部位を効果的に抽出」するのに対し、引用発明の画像強調処理は「濃淡画像データに対して鮮鋭化処理を行い、さらに最小値フィルタをかけ、２値化処理を行」うものである点。
　
（相違点３）
　本願発明が「画像取り込みしたデータとパターンマッチング法により不良の有無を抽出処理して良品テンプレートと比較して判別する」のに対して、引用発明は「２値画像にマスク処理を行い、得られた２値画像に対してノイズ除去を行い、白画素の計数を行い、白画素数が所定の値より多いとき、未シール部分と判断する」ものである点。
　
５．判断
　上記相違点について検討する。
（相違点１）について
　引用発明は、ＰＴＰ包装体の未シール部、すなわちシール不良を検査するためのものである。また、包装体の生産工程においてピンホール不良が発生することがあることは、特開平３−２７５４６６号公報、特開平５−２１３３５８号公報、特開平８−２４０５６９号公報に記載されているように周知である。さらに、シール部の不良には何らかの理由で判別し難いものも含まれうる。
　引用発明は包装体の製品検査のためのものであるから、引用発明においてＰＴＰ包装体を撮像することによって、シール部の判別し難いシール不良やピンホール等の不良部を画像取り込みするものとすることは、当業者が容易になし得たことである。
　
（相違点２）について
　ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタを用いて画像の特徴を強調する技術は引用例４及び５に記載されているように周知である。
　引用例３の前掲オ、引用例５の前掲キにあるように、モルフォロジカルフィルタの構造要素は強調しようとする特徴に応じて任意に設定されるものである。ユーザが任意に設定するものを何らかの手法で自動的に設定するようにすることは格別困難なことではない。また、ｎ画素×ｍ画素の大きさの構造要素はｎｍ次元のベクトルとみることができるから、ｎｍ個の互いに独立なｎｍ次元の基底ベクトルの重み付け加算、すなわち構造要素の組み合わせにより表現することができることは自明であり、構造要素を決定するために、ｎｍ個の互いに独立な構造要素を予め先験的に準備し、組み合わせるようにすることは当業者にとって格別困難なことではない。
　よって、引用発明における画像強調処理として、不良の特徴と構造要素を類似させるため、予め先験的に準備した複数の構造要素を自動的に組み合わせて構造要素を構築し、ファジィ領域におけるモルフォロジカルフィルタによる処理をして不良部位を効果的に抽出するよう構成することは、当業者が容易になし得たことである。
　
（相違点３）について
　引用例２には、検査対象物を撮影して得られた画像と、検査対象物の基準物の濃淡画像である基準画像、すなわち本願発明の良品テンプレートに相当する画像とを用いて、パターンマッチングにより、欠陥の有無を判定することが記載されている。
　引用発明と引用例２に記載された発明は共に、画像処理により対象物の検査を行う技術に係るものであり、共通の技術分野に属しているから、引用発明の「２値画像にマスク処理を行い、得られた２値画像に対してノイズ除去を行い、白画素の計数を行い、白画素数が所定の値より多いとき、未シール部分と判断する」構成に代えて、引用例２に記載された、検査対象物を撮影して得られた画像と、良品テンプレートとを用いてパターンマッチングを行い、欠陥の有無を判定する構成を採用することは、当業者が容易になし得たことである。
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は引用例１ないし５に記載された発明に基づいて、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２９条２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、本願は、他の請求項について検討するまでもなく、拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。