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　平成　８年特許願第　９０９２０号「物体認識方法」拒絶査定不服審判事件〔平成　９年１０月３１日出願公開、特開平　９−２８２４５４〕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８年４月１２日の出願であって、平成１６年１１月１０日付で拒絶査定がされ、これに対し、同年１２月１６日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、平成１７年１月１７日付で手続補正がなされたものである。
　
２．平成１７年１月１７日付の手続補正について
　平成１７年１月１７日付の手続補正は、補正前の請求項１を削除するものであって、特許法第１７条の２第４項第１号に規定する請求項の削除を目的とするものであるから、適法である。
　
３．本願発明
　本願の請求項１ないし６に係る発明は、平成１７年１月１７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ないし６に記載されたとおりのものと認められるところ、その請求項１に記載された発明（以下、「本願発明」という。）は次のとおりである。
　
　「対象物体の全体について低解像度での一段階目での物体認識処理によって前記対象物体の大体の位置姿勢を求め、その認識結果を基に「明確な小さな特徴」を有する複数個の局所認識範囲を設定し、該複数個の局所認識範囲についてのみ二段階目での高解像度の物体認識処理を部分的に行い、前記複数個の局所認識範囲の認識結果から前記対象物体全体の位置姿勢を計算する物体認識方法において、前記二段階目の物体認識処理は、先ず、認識結果である特徴をモデル特徴に適合するために必要な回転角度を計算し、該回転角度に従って前記認識結果の特徴を回転して姿勢調整し、次に、前記認識結果の特徴をモデルに適合するために必要な平行移動量を計算し、該平行移動量に従って前記認識結果の特徴を平行移動して位置調整を行うことを特徴とする物体認識方法。」
　
４．引用例
［第１引用例］
　原査定の拒絶の理由に引用された、特開昭５９−２１１１６７号公報（以下、「第１引用例」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。
　
（ａ）「１．対象パターンを撮像する装置と、該撮像装置から得られる映像信号から、該対象パターンを第１のサンプリング間隔でサンプリングしたパターンを表す第１の信号および該対象パターンを該第１のサンプリング間隔より小さな第２のサンプリング間隔によりサンプリングしたパターンを表す第２の信号を発生する手段と、該第１の信号中の第１の探索領域に属する部分から該対象パターン中の第１のパターンの位置を検出する手段と、該第１のパターン位置から該第１の探索領域より小さな第２の探索領域を決定する手段と、該第２の信号中の該第２の探索領域に属する部分から該対象パターン中の第２のパターンの位置を該第１のパターンの位置よりも高い精度で検出する手段とを有するパターンの位置検出装置。」（１頁左下欄４行〜１９行）
　
（ｂ）「本発明は、２次元画像の内からあらかじめ定められたパターンを自動的かつ高速に探索し、その位置を精度よく検出する位置検出装置に関する。」（２頁右下欄１４行〜１６行）
　
（ｃ）「上記目的を達成するため、本発明においてはサンプリング間隔をかえて粗検出と精検出とを行う装置を設け、しかも粗検出の結果えられる対象パターン位置により探索範囲を狭めて精検出を行うようにした。」（３頁左下欄１０行〜１４行）
　
（ｄ）「以下の実施例では、粗検出においては、パターンの画面中での特異性が保証される大きさの標準パターンを使用する。第１図イの２に示したような対象の例では、ロに示す大きさの標準パターンで特異性がある。
　このときのサンプリング間隔が縦横とも６絵素とすると、粗検出では全画面を縦横とも６絵素間隔でサンプリングして取込み、標準パターンと、同じ大きさの２次元切出しパターンとを順次比較して、最もよく合致した座標位置を求める。このようにして求めた位置は最大１サンプリング間隔すなわち６絵素までの誤差を含んでおり、さらに精密な位置を求めるため、次に精検出を行う。
　精検出は、パターンの水平、垂直の両方向の稜線部分に注目し、稜線と直角な方向での稜線の位置を検出することによって行う。このときサンプリング間隔は１絵素とし、第４図イ〜ニに示す４つの標準パターンを用いる。この場合、標準パターンには特異性はないが、粗検出で得た結果を用いて探索範囲を限定するため、誤った位置を求めることはない。
　第５図は精検出における探索範囲を表す。すなわち、太い実線５−１，５−２，５−３，５−４は、それぞれ第４図の標準パターンイ，ロ，ハ，ニと比較する切出しパターンの、各標準パターンに示した右下の点の範囲を示し、また破線で示した長方形は、それに対応する切出しパターンの探索範囲を示す。この場合、粗検出では全画面にわたって面の広がりをもって探索を行うのに対し、精検出では稜線に垂直な線状の範囲に限定して探索を行うのみでよい。なお、その長さは粗検出のサンプリング間隔の２倍以上とし、３倍程度まで広げてもよい。なお、同図の左上部に破線で記載した矩形は標準パターンの大きさを示す。
　粗検出が正しく行われたならば、必ず（審決注：「必が」は誤記）その範囲内に標準パターンとほぼ一致する部分があり、しかも一致の程度はその範囲内で鋭いピークを示すため、少なくともサンプリング間隔、すなわちほぼ１絵素の精度で稜線の位置を検出することができる。この場合、第６図のように稜線に多少の凹凸があっても、その平均的な境界を検出することが可能である。」（４頁右上欄２行〜右下欄３行）
　
［第２引用例］
　原査定の拒絶の理由に引用された、特開平１−２８７７８７号公報（以下、「第２引用例」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。
　
（ｅ）「本発明は、ロボットによる組み立て作業の際に対象物体の認識を行なう視覚認識装置、特に、対象物体の一部が画像として入力された場合の物体を判定する視覚認識装置に関する。」（２頁左上欄５行〜８行）
　
（ｆ）「本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであって、対象物体の全体像が得られない場合であっても内輪郭のデータで物体を認識し、重心、方向を求めることができるようにした視覚認識装置を提供することを目的としている。
　
［課題を解決するための手段］
　第１図は本発明の基本構成図である。
　第１図（ａ）において、６は物体１の画像が入力する画像入力部、７は入力した画像から物体１の輪郭を抽出して処理する画像前処理部、９は物体１の特徴量を記録しておくデータベース、８は物体１の輪郭座標により物体１の特徴量を計算する特徴量計算部、１０は該計算部８で計算した特徴量とデータベース９の特徴量とを比較するデータ比較部、１１は全体が入力されていない物体１の内輪郭１５，１６の存在を判別して内輪郭１５，１６のデータにより物体１を決定する物体決定部、１２は該物体決定部１１で決定した物体１の重心、方向を内輪郭１５，１６のデータを用いて計算する重心・方向計算部である。
　
［作用］
　第１図（ｂ）に示すように、入力された物体１の画像が全体の一部であるような場合において、内輪郭１５，１６の存在を判別し、これらの特徴量を計算してデータベース９に記録されているデータと比較し、等しいデータが存在し、かつ唯一のデータが一致する場合に画像を物体１と認識する。
　そして、内輪郭１５，１６の重心座標Ｇ１，Ｇ２とデータベース９内の重心座標を用いて、画面座標での外輪郭１４の重心座標Ｇと慣性主軸１７の方向θを求める。
　したがって、任意の位置に置かれている物体１をロボットで扱うことができ、ロボットによる組み立て作業の効率を向上させることができる。」（５頁右上欄１６行〜右下欄１３行）
　
（ｇ）「次に、再び第５図のフローチャートに戻り、ステップ３１１で外輪郭１４の重心、方向を計算し、ステップ３１２でこれらのデータを出力する。
　重心、方向の計算は、第９図のフローチャートにより行なう。
　第９図において、まず、ステップＳ３１でデータベース９の内輪郭１５，１６の重心座標ｇ１，ｇ２を読込む（第１０図（ｂ）（審決注：「（ａ）」は誤記）、参照）。重心ｇ１（ｘ１，ｙ１）、重心ｇ２（ｘ２，ｙ２）は物体のパラメータとしてデータベース９内に記録されている。
　次に、ステップＳ３２で画面上の内輪郭１５，１６の重心座標Ｇ１，Ｇ２を読込む（第１０図（ａ）（審決注：「（ｂ）」は誤記）、参照）。
　ここで、画面で得られた内輪郭１５，１６の重心座標Ｇ１，Ｇ２から外輪郭１４の重心Ｇ（Ｘ０，Ｙ０）を求める。このため、ｇ１，ｇ２をＧ１，Ｇ２に変換する座標変換式を求め、求めた座標変換式、ＸＹ座標系の原点（０，０）を代入することにより外輪郭１４の重心Ｇ（Ｘ０，Ｙ０）を計算する。
　ＸＹ座標系をｘｙ座標系に変換するには、平行移動量を（Ｂｘ、Ｂｙ）、回転量をαとおくと、次式（４）（審決注：まる数字を表記上カッコ数字で表す。）が得られる。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（４）
　（４）式にＧ１→ｇ１、Ｇ２→ｇ２の関係を代入すると、次式（５）、（６）が得られる。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（５）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（６）
　（５），（６）式より次式（７），（８）が得られる。
Ｘ１−Ｘ２＝（ｘ１−ｘ２）ｃｏｓα−（ｙ１−ｙ２）ｓｉｎα…（７）
Ｙ１−Ｙ２＝（ｘ１−ｘ２）ｓｉｎα＋（ｙｌ−ｙ２）ｃｏｓα…（８）
　ここで、ｄＸ＝Ｘ１−Ｘ２、ｄＹ＝Ｙ１−Ｙ２、ｄｘ＝ｘ１−ｘ２、ｄｙ＝ｙ１−ｙ２とおくと、（７），（８）式は次式（９），（１０），（１１），（１２）となる（ステップＳ３３、参照〉。
　 ｄＸ＝ｄｘ　ｃｏｓα−ｄｙ　ｓｉｎα  　　　　　　　　…（９）
　 ｄＹ＝ｄｘ　ｓｉｎα＋ｄｙ　ｃｏｓα　　　  　　　　　…（１０）
　   
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１１）
　   
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１２）
　これによりｓｉｎα，ｃｏｓαが求められる（ステップＳ３４、参照）。
　ところで、（５）式を変形すると、次式（１３）となる。　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１３）
　したがって、（１３）式を（１１），（１２）式に代入すると、Ｂｘ、Ｂｙが求められる。
　一方、ＸＹ座標の重心Ｇは、ｘｙ座標系では原点（０，０）であるので、これを（４）式に代入すると次式（１４）となる。
 　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１４）
　したがって、（１３）式より画面上での外輪郭１４の重心座標Ｇ（Ｘ０，Ｙ０）が求められる（ステップＳ３５、参照）。
　一方、慣性主軸１７の方向θは、（１１），（１２）式よりαを計算し（ステップＳ３６、参照）、次式（１５）により求めることができる（ステップＳ３７、参照）。
 　θ＝９０°−α　　　　　　　　　　   　　　　　　　　　…（１５）
　ステップＳ３８では、外輪郭１４の重心Ｇ（Ｘ０，Ｙ０）および慣性主軸１７の方向θを出力する。
　以上のように、画面上に全体像が得られない物体１の場合であっても内輪郭１５，１６のデータにより物体１の認識を行ない、かつ物体１の把持などのために必要な物体１の重心座標や方向を求めることができる。したがって、任意の位置にある物体１をロボット２で容易に組み立てることができる。」（４頁左下欄８行〜５頁右上欄１８行）
　
５．対比
（ア）第１引用例に記載された発明（以下、「引用発明」という。）の「あらかじめ定められたパターン」又は「（第１図）ロに示す大きさの標準パターン」は、本願発明の「対象の全体」に相当し、引用発明の「粗検出」、「精検出」、及び「パターンの水平、垂直の両方向の稜線部分」は、本願発明の「低解像度での一段階目での処理」、「二段階目での高解像度の処理」、及び「「明確な小さな特徴」を有する複数個の局所」にそれぞれ相当する（前掲（ｂ）、（ｃ）、（ｄ））。
　
（イ）引用発明は、２次元映像の内からあらかじめ定められたパターンを探索してその位置を検出するものであり（前掲（ｂ））、その際サンプリング間隔を変えて粗検出と精検出とを行い、前記粗検出の結果得られる対象パターン位置により探索範囲を狭めて精検出を行っている（前掲（ｃ））。
　また、前記粗検出においては、全画面を縦横とも６絵素間隔でサンプリングして取り込み、標準パターンと、同じ大きさの２次元切出しパターンとを順次比較して、最もよく合致した座標位置を求めている。
　さらに、前記精検出においては、パターンの水平、垂直の両方向の稜線部分に注目し、稜線と直角な方向での稜線の位置を、第４図イ〜ニに示す４つの標準パターンを用いて検出しており、この場合サンプリング間隔を１絵素とし、前記粗検出で得た結果を用いて探索範囲を限定している（前掲（ｄ））。
　したがって、引用発明は、本願発明の「対象の全体について低解像度での一段階目の処理によって前記対象の大体の位置を求め、その結果を基に「明確な小さな特徴」を有する複数個の局所」処理「範囲を設定し、該複数個の局所」処理「範囲についてのみ二段階目での高解像度の処理を部分的に行い、前記複数個の局所」処理「範囲の」処理「結果から前記対象全体の位置を計算する」ことを特徴とする方法に相当する構成を備えている。
　
　以上を踏まえ、本願発明と引用発明を対比すると、両者は、
　「対象の全体について低解像度での一段階目での処理によって前記対象の大体の位置を求め、その結果を基に「明確な小さな特徴」を有する複数個の局所処理範囲を設定し、該複数個の局所処理範囲についてのみ二段階目での高解像度の処理を部分的に行い、前記複数個の局所処理範囲の処理結果から前記対象全体の位置を計算することを特徴とする方法。」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、「物体」を対象とした「物体認識処理」を行い、一段階目及び二段階目での物体認識処理により、対象物体の「位置姿勢」を求めているのに対し、引用発明においては、２次元映像内のあらかじめ定められたパターンを対象とした位置検出処理を行っており、前記「物体認識処理」及び物体の「姿勢」を求める処理を行っていない点。
　
［相違点２］
　本願発明が、「二段階目の物体認識処理」において、「先ず、認識結果である特徴をモデル特徴に適合するために必要な回転角度を計算し、該回転角度に従って前記認識結果の特徴を回転して姿勢調整し、次に、前記認識結果の特徴をモデルに適合するために必要な平行移動量を計算し、該平行移動量に従って前記認識結果の特徴を平行移動して位置調整を行」っているのに対し、引用発明においては、精検出の際そのような処理を行っていない点。
　
６．判断
　上記相違点について検討する。
　
［相違点１について］
　対象物体を画像として入力し、入力した画像から該物体の輪郭データを抽出し、該輪郭データに基づいて前記物体を認識するとともに、前記物体の重心座標及び方向を求める装置は、上記第２引用例にみられるように、当業者に周知の技術である（前掲（ｅ），（ｆ））。
　ここで、物体の重心座標及び方向を求めることは、本願発明の「対象物体全体の位置姿勢を計算する」ことに相当する。
　引用発明も、映像中のパターンの位置を検出する処理を行っており、傾きを有する物体の認識に対処するために、引用発明に上記周知技術を適用し、粗検出及び精検出において物体を表す映像中のパターンの位置及び姿勢を検出する構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものと認められる。
　
［相違点２について］
　入力された画像から物体を認識する装置において、前記画像から抽出された物体の輪郭データに基づき該物体の特徴量を計算し、データベースに記録された前記物体の特徴量と比較することにより前記物体を認識するとともに、前記物体の重心座標及び慣性主軸の方向を求めることは、上記引用例２にみられるように当業者に周知の技術である（前掲（ｆ））。
　さらに、前記重心座標及び方向を求める際、データベースに記録された前記物体の特徴量である２点の座標ｇ１，ｇ２を、画面上の対応する座標であるＧ１，Ｇ２にそれぞれ変換するための回転量及び平行移動量を求め、該回転量及び平行移動量に基づいて画面上の物体の重心座標及び方向を求めることも、上記引用例２にみられるように当業者に周知の技術である（前掲（ｇ））。
　ここで、前記データベースに記録された物体の特徴量が、本願発明の「モデル特徴」に相当し、前記画像から抽出された物体の特徴量が、本願発明の「認識結果の特徴」に相当する。
　引用発明は、精検出において映像中のパターンの位置を高い精度で検出しており、傾きを有する物体の認識に対処するために、引用発明に上記周知技術を適用し、精検出において映像中のパターンと標準パターンとを精密に合致させるための回転量及び平行移動量を求めることにより、前記映像中のパターンの位置及び姿勢を検出する構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものと認められる。
　なお、前記映像中のパターンと標準パターンとを合致させる際、回転処理及び平行移動処理のいずれを先に行うか、及び前記両パターンのいずれを回転及び平行移動させるかは、当業者が必要に応じて適宜選択し得る設計事項にすぎない。
　
　そして、本願発明の奏する作用効果も、引用発明及び周知技術の奏する作用効果から当業者が予測できる以上の格別のものとも認められない。
　
７．むすび
　以上のとおり、本願発明は、第１引用例及び第２引用例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。
　したがって、本願は、他の請求項に係る発明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。