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　特願２００６−３１４０４１「収束電子回折法による局所領域の格子歪み測定方法及びその測定装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１９年　３月２２日出願公開、特開２００７−　７１８８７〕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・本願発明
　本願は、平成１４年８月１４日に出願した特願２００２−２３６６６３号の一部を平成１８年１１月２１日に新たな特許出願としたものであって、平成１９年１２月１２日付け拒絶理由通知に対して、平成２０年２月１８日付けで手続補正がされたが、同年３月１１日付けで拒絶査定がされ、これに対し、同年４月１７日に拒絶査定不服審判の請求がされたものである。
　　
　そして、本願の請求項１〜６に係る発明は、平成２０年２月１８日付け手続補正書によって補正された明細書の特許請求の範囲請求項１〜６に記載されたとおりのものであって、その請求項１に係る発明は次のとおりのものと認める。
「【請求項１】
　被測定物であるシリコン半導体基板の格子歪みを定量化する半導体デバイスの格子歪み測定方法において、
　前記シリコン半導体基板に収束電子を入射してHOLZ図形を取得する第１の工程と、
　前記HOLZ図形から抽出される複数の点の座標をハフ変換してハフ変換画像に置き換え、複数のハフ変換画像の多重点を抽出し、当該多重点を逆変換してHOLZ線を特定する第２の工程と、
　当該特定されたHOLZ線の位置に応じて、前記シリコン半導体基板の格子定数を定量化する第３の工程とを有し、
　前記ハフ変換画像の距離と角度の刻み幅を小さくして、前記HOLTZ図形の１画素あたりの格子歪み検出精度より、格子歪み検出精度を高くすることを特徴とする半導体デバイスの格子歪み測定方法。」
　　
２．引用例
（１）引用例１
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願出願前に頒布された刊行物である特開平４−２０６９４１号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　　
（１−ア）「この発明は、
透過型電子顕微鏡を用いて、半導体基板試料に対して高エネルギー電子線をコーン状に絞り込んで入射し、該試料を透過してディスク状に拡がる回折斑点のディスク中に出現する高次ラウエゾーンパターンを捕らえ、得られた高次ラウエゾーンパターンを基に収束電子回折法手段を用いて、試料の格子歪場を定量的に評価することを特徴とする半導体基板の微小格子歪の検出方法である。」（第２頁左下欄第１９行〜右下欄第８行）
　　
（１−イ）「すなわち、この発明による微小格子歪の検出方法は空間分解能を高めるため、電子線をコーン状に絞り、ｎｍプローブを作り出すものであり、電子線を絞ることにより、第１図ｂに示す如く、スクリーン（３）に得られる通常の回折斑点はディスク状となって拡がり、試料（１）を透過したディスク（４）中には高次ラウエゾーンパターン（５）と呼ばれるラインパターンが出現するようになる。
　得られた高次ラウエゾーンパターンの幾何学は、結晶構造や格子定数の変化に対して極めて敏感に反応するため、これを解析することによって、格子定数の絶対値測定、とくにｎｍオーダーの領域に関しての測定が可能となる。
　すなわち、得られた高次ラウエゾーンパターンの幾何学に一致するように格子定数をシュミレーションすることにより、格子定数の絶対値測定、ｎｍオーダーの領域から定量的に半導体基板の微小格子歪を評価することができる。」（第３頁右上欄第６行〜左下欄第３行）
　　
（１−ウ）「Ｓｉウェーハより３ｍｍΦ、０．２μｍの薄膜試料を作製し、透過型電子顕微鏡の試料ホルダーに収め、加速電圧種々変化させて印加した電子線を収束ビームとなして、該試料の＜１１１＞方向から入射させて、スクリーンに現れるパターンを調べた。
　その結果、解析に適した高次ラウエゾーンパターンを得るには、１２０ｋＶ±１．５または２００ｋＶ±２．０の加速電圧を印加することがよく、電圧が高すぎるとパターンが出難くなり、また低すぎる場合は格子定数の変化に対して鈍感になり、さらに１２０ｋＶ近傍から２００ｋＶ近傍の中間の加速電圧では解析に適した高次ラウエゾーンパターンを得ることが困難であった。」（第３頁左下欄第１５行〜右下欄第８行）
　　
　これらの記載事項によると、引用例１には、次の発明（以下、「引用例１発明という。」）が記載されていると認められる。
　　
「被測定物であるＳｉウェーハの格子歪場を定量化する半導体基板の格子歪場測定方法において、
Ｓｉウェーハに収束ビームを入射して高次ラウエゾーンパターンを捕らえる工程と、
得られた高次ラウエゾーンパターンの幾何学を解析して格子定数を定量化する工程を有する半導体基板の格子歪場測定方法」
　　
（２）引用例２
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願出願前に頒布された刊行物である特開２０００−１０５２００号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　　
（２−ア）「【０００１】【発明の属する技術分野】本発明は、電子機器分野などで使用される液晶パネル，ＣＲＴパネル，ＰＤＰパネル等の表示素子、およびＣＣＤ等の受光素子に現れる線欠陥をその製造ラインにおいて検査するために、被検査体を画像としてとらえ、その画像中の発生角度が特定できない線欠陥に対応する濃淡画像の各画素の濃度データに基づいて欠陥検出を行う欠陥検出装置に利用できる。以下では、これを画面検査と総称する。」
　　
（２−イ）「【０００６】近年、工業用途などでの位置を認識すべき対象物の形状が複雑になってきており、直線および円，楕円，放物線などの曲線（以下、直線を含めたこれらをパラメータ曲線とする）の存在の有無および位置を認識したいというニーズが大きくなっている。
【０００７】これらを認識する手法は、最小自乗法によるもの、パターンマッチングによるものなど、いくつかあるが、その中の１つにハフ変換によりパラメータ曲線を当てはめることにより位置を認識する方法がある。
【０００８】ハフ変換による方法は、他の方法に比べて画像の大局的な特徴を促えられる、対象物の一部分が欠けていても認識できる、ノイズに強い、計算コストが小さい等の多くの優れた点があり、近年盛んに利用されつつある。特開平４−２９５９７３号公報にも記載されている。」
　　
（２−ウ）「【００１６】次に、ハフ変換により点列に直線を当てはめる方法を説明する。図１５はｘ−ｙ平面上に当てはめるべき点列と直線を示したものである。以降このＸＹ平面のようなデータ点列の存在する平面をパターン平面と呼ぶ。Ａ点，Ｂ点，Ｃ点はデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ただし、ｉ＝１，２，３）で、１７は当てはめるべき直線である。この直線１７は座標原点から下ろした垂線の長さρ、ｘ軸とのなす角度θを用いて、
      ρ  ＝  ｘ・ｃｏｓθ  ＋  ｙ・ｓｉｎθ      ・・・（式１）
と表せる。データ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３）は、この（式１）で表される直線上に存在するので、全ての点に対して、
      ρ  ＝  ｘｉ・ｃｏｓθ  ＋  ｙｉ・ｓｉｎθ  ・・・（式２）
か成立する。この式からわかるように一点のデータは、θρ平面上では１本の曲線となる。
【００１７】図１６はパターン平面上のデータ点列に対応する曲線をθρ平面上に書いたものである。以降、このθρ平面のようにパラメータ曲線のパラメータで構成される平面をパラメータ平面と呼ぶ。
【００１８】このように、パターン平面の点列をパラメータ平面上の曲線に変換することをハフ変換と呼ぶ。図中Ａ，Ｂ，Ｃはデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３）に対応する（式２）で表されるパラメータ曲線、Ｄは前記３つのパラメータ曲線の交点（ρ０，θ０）である。
【００１９】図中に示すようにデータ点列が直線上にあるとするとデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３）に対応する（式２）のパラメータ曲線は、全てパラメータ平面上の１点で交わり、その交点の座標（ρ０，θ０）は（式２）の直線のパラメータであるρとθとなり直線の方程式が求められる。
【００２０】従って、パラメータ平面上で全てのパラメータ曲線が交わる交点を探せばパターン平面での直線のパラメータρ，θが求められ、直線の方程式（式１）がわかり、直線の位置が認識できる。ハフ変換による直線の当てはめは、このようにハフ変換とパラメータ曲線の交点の探索からなる。」
　　
（２−エ）「【００２７】次に直線の当てはめ精度、つまり直線パラメータの計算精度について説明する。（式１）の直線のパラメータ（θ，ρ）の計算される精度はセルの大きさに依存している。つまり、前述の交点探索において値が最も大きくなり交点して求められたセルの中心座標を（θ０，ρ０）とすると、（式１）の直線のパラメータ（θ，ρ）は、
θ  ＝  θ０  ±  Δθ／２
ρ  ＝  ρ０  ±  Δρ／２      ・・・  （式３）
と計算されて、精度はセルの大きさに依存する。この式から明らかなように、セルのサイズが小さい方が直線パラメータは高精度で計算できる。
【００２８】なお、この説明ではパラメータ曲線は直線としているが曲線の方程式で未知のパラメータが２つのものは、全て上記した方法で当てはめ可能である。例えば、楕円の方程式は、
  （ｘ−ｘ０）２／ａ２＋（ｙ−ｙ０）２／ａ２  ＝  １  ・・・（式４）
と表され、このままではｘ０，ｙ０，ａ，ｂの４つの未知のパラメータが存在するので、上記方法では当てはめ不可能であるが、何らかの方法で４つのうちの２つのパラメータ値を知ることができれば上記の方法で当てはめ可能である。」
　　
３．対比・判断
　本願発明と引用例１発明とを対比する。
（１）引用例１発明の「格子歪場」、「高次ラウエゾーンパターン」、「収束ビーム」は、本願発明の「格子歪み」、「HOLZ図形」、「収束電子」に各々相当する。
　　
（２）引用例１発明の「半導体基板の格子歪場測定方法」は、半導体基板も半導体デバイスの一形態といえるから、本願発明の「半導体デバイスの格子歪み測定方法」に相当する。
　　
（３）引用例１発明の「Ｓｉウェーハに収束ビームを入射して高次ラウエゾーンパターンを捕らえる工程」は、引用例１発明全体からみて、捕らえた高次ラウエゾーンパターンを解析しており、「パターンを捕らえる」ことは「パターンを取得する」ことといえるから、本願発明の「前記シリコン半導体基板に収束電子を入射してHOLZ図形を取得する第１の工程」に相当する。
　　
（４）引用例１発明の「得られた高次ラウエゾーンパターンの幾何学を解析して格子定数を定量化する工程」と、本願発明の「前記HOLZ図形から抽出される複数の点の座標をハフ変換してハフ変換画像に置き換え、複数のハフ変換画像の多重点を抽出し、当該多重点を逆変換してHOLZ線を特定する第２の工程と、当該特定されたHOLZ線の位置に応じて、前記シリコン半導体基板の格子定数を定量化する第３の工程」とは、高次ラウエゾーンパターン（HOLZ図形）が複数の線から構成されており、この幾何学を解析して格子定数を定量化することは、前記複数の線を基に格子定数を求めているに相当するといえるから、「前記HOLZ図形からHOLZ線を特定し、特定されたHOLZ線の位置に応じて、シリコン半導体基板の格子定数を定量化する工程」という点で共通する。
　　
　以上、（１）〜（４）の考察から、両者は、
　　
（一致点）
「被測定物であるシリコン半導体基板の格子歪みを定量化する半導体デバイスの格子歪み測定方法において、
　前記シリコン半導体基板に収束電子を入射してHOLZ図形を取得する第１の工程と、
　前記HOLZ図形からHOLZ線を特定し、特定されたHOLZ線の位置に応じて、シリコン半導体基板の格子定数を定量化する工程とを有する半導体デバイスの格子歪み測定方法。」
である点で一致し、次の点で相違する。
　　
（相違点）
　前記HOLZ図形からHOLZ線を特定し、特定されたHOLZ線の位置に応じて、シリコン半導体基板の格子定数を定量化する工程が、本願発明では、「前記HOLZ図形から抽出される複数の点の座標をハフ変換してハフ変換画像に置き換え、複数のハフ変換画像の多重点を抽出し、当該多重点を逆変換してHOLZ線を特定する第２の工程と、当該特定されたHOLZ線の位置に応じて、前記シリコン半導体基板の格子定数を定量化する第３の工程」であって、かつ、「前記ハフ変換画像の距離と角度の刻み幅を小さくして、前記HOLTZ図形の１画素あたりの格子歪み検出精度より、格子歪み検出精度を高くする」であるのに対し、引用例１発明では、「得られた高次ラウエパターンの幾何学を解析して格子定数を定量化する工程」である点。
　　
（３）当審の判断
　上記（相違点）について検討する。
　引用例２には、画像上の直線の位置を抽出する各種技術分野において、直線抽出にハフ変換を用いる（上記（２−ア）及び（２−イ））ことが記載されており、その具体的工程として、直線上の複数の点の座標をハフ変換し各点に対応するパラメータ曲線を求め、前記各パラメータ曲線の交点を抽出し、パラメータを算出の上、逆変換して直線の位置を求める技術（上記（２―ウ））が記載されている。
　そして、引用例１及び引用例２はともに画像上の直線を求めるという同一の技術課題を有していることから、引用例１発明における前記HOLZ図形からHOLZ線を特定し、特定されたHOLZ線の位置に応じて、シリコン半導体基板の格子定数を定量化する工程に対し、引用例２に記載されたハフ変換を用いた直線抽出技術を適用することは、当業者が容易になし得たことである。
　また、引用例２には、ハフ変換画像から決定すべき距離パラメータρ及び角度パラメータθを求めるにあたり、ハフ変換画像におけるρ−θ空間のρ及びθの刻み幅を小さくすることでハフ変換画像から特定のρとθとを精度良く求めることができること（上記（２−エ））が記載されており、また、ハフ変換画像からρとθを求める際に、必要に応じた刻み幅でρ、θを求めることは周知の技術である。
　例えば、特開平７−１２１７０７号公報には、「【０００８】以下，分解能最適化の問題を分割数最適化の問題として扱う。ρに対しては，最適な分割数が存在することは容易に予想がつく。すなわち，直線一本には１つのピークが立つことが望ましく，分割が細かい（ρI が大きい）と一本の直線でも複数のピークが立つことになり，また分割が粗い（ρI が小さい）とピークがなまってしまう。一方，θに関しては，θの分割が粗い（θJ が小さい）とヒストグラムのＡの分布形状のθ方向の連続性に悪影響を及ぼす。θの分割が細かい（θJ が大きい）とサンプル数が増えて分布の信頼度が増大するが，無意味なθの細分化は演算コストを増大させる。」、「【００１９】本発明の効果を具体的に示すために，まず，図２に示されるノイズが重畳した直線パターン（２５６×２５６画素）に対する最適なρI * ，θJ * を求める問題を考える。
【００２０】図３は，十分大きな分割θJ ＝３６０を設定したとき，ρI を１０から５００まで変化させたときのＭＩＳＥ値を算出した結果である。ただし，Ｌ2 ＝ρmax−ρmin ＝１６０．５１−（−１７１．２４）＝３３１．７５画素である。
【００２１】ρI が小さ過ぎるとＭＩＳＥ値が大きく，逆にρI が大き過ぎてもＭＩＳＥ値が大きくなり，最適なρの分割数が存在することが確認される。ここでは，ρI* ＝６８となった。このときの１分割当たりの画素数は，Ｌ2 ／ρI * ＝３３１．７５／６８＝４．８８画素となる。この値は線パターンの平均線幅（約５画素）とほぼ一致し，この線幅ピッチで投票箱サイズを設定すれば，最適な直線検出ができることを示す。」と記載されており、
また、特開２００１−３４７７０号公報には、「【００５６】尚、上記から明らかな如く、ハフ変換（空間）パラメータρ，θのうち、θを３度刻みの等間隔（等差）で連続させたが、θを１度刻みで連続させても良く、さらには１度未満の小数点刻みで連続させても良い。また、ρを所定範囲において等差で連続させるように構成しても良い。」と記載されている。
　してみれば、引用例１発明における前記HOLZ図形からHOLZ線を特定し、特定されたHOLZ線の位置に応じて、シリコン半導体基板の格子定数を定量化する工程に対し、引用例２に記載されたハフ変換を用いた直線抽出技術を適用する際に、ハフ変換での距離及び角度パラメータを適宜の小ささの刻み幅で各パラメータを算出し、精度の高い直線抽出を行うように改変することは、上記周知技術に基づき、当業者の通常の創作活動の範囲でなし得たことである。
　よって、引用例１発明及び引用例２に記載された技術事項から構成される格子歪み測定方法に上記周知技術を付加して、本願発明のように構成することは、当業者が容易になし得たことである。
　　
　そして、本願発明の奏する効果についても、引用例１及び引用例２の記載事項並びに周知技術に基づいて当業者が予測し得る範囲内のものである。
　　
　したがって、本願発明は、引用例１発明及び引用例２記載の事項並びに周知技術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。
　　
　なお、請求人は、審判請求書において、
「本願発明の上記特徴は、「ハフ変換画像の距離ｒと角度θの刻み幅を小さくして行くと、やがてはハフ変換画像に於ける１画素あたりの格子歪み検出精度（１画素に対応する格子歪み変化量）が、元のHOLZ図形の１画素あたりの格子歪み検出精度を上回るという知見」に基づいて創作された技術的思想であり、このような知見なくして当業者が上記特徴に想到することは有り得ないものと思料いたします。何故ならば、常識的には、元のデータを加工して何らかの物理量を抽出する場合、元のデータが有する精度以上の精度で当該物理量を特定することはできないと考えるのが、当業者にとって当然と思料するからです。 
 　しかしながら、上記知見は、引用文献１乃至３には一切記載されていません。 
 　もしこのような知見を有していない当業者が、引用文献１に記載された発明に引用文献２に記載されるハフ変換の技術を適用する際に、直線パラメータを高精度に算出しようとして、ハフ変換画像の距離と角度の刻み幅を小さくするとしても、演算時間が徒に長くなることを避けるために、当該刻み幅を高々＜ハフ変換画像に於ける１画素あたりの格子歪み検出精度と同じ程度の精度が得られるように＞にしか小さくしないものと思料いたします。 
 　更に、上述しましたように、当業者は、元のデータを加工して何らかの物理量を抽出する場合、元のデータが有する精度以上の精度で当該物理量を特定することは困難との先入観を持っているものと思料いたします。このような先入観は、当業者が本願発明に想到することを妨げるもの、すなわち阻害要因になると思料いたします。」なる主張を行っている。
　　
　上記主張を検討するに、ハフ変換画像において、距離と角度の刻み幅を小さくすることは、ハフ変換画像上のρとθの値を求める精度を理想的に向上させることであり、当該ρとθの値を求める精度が高まることで元の画像の直線式の算出精度は高まるといえ、こうしたことはハフ変換技術分野において周知のことである。
　一方、ハフ変換前の画像データ上の各点には画素の大きさによる誤差が含まれており、単に元の画像のハフ変換を行った場合には、画素の大きさによる誤差を有したまま変換される。このため、誤差伝播の法則に従い、画素の大きさによる誤差は変換後のρとθ算出の際の曲線パラメータ群に付随しており、これにρとθの計算誤差として、画素の大きさによる誤差とρ−θ空間の計算のための刻み幅に起因する誤差が累積される。そのため、求めたρとθからハフ逆変換して得られた直線にも、当然、前記の累積誤差が含まれることとなる。
　したがって、上記主張のように格子歪みを求める上での検出精度自体は、ハフ変換時の刻み幅によって向上する旨の主張は誤差理論に反することといえ、上記主張は採用できない。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願発明は、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ものである。
　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。