【事件の表示】
　特願２００２−　７３５０４「欠陥検査方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　９月２６日出願公開、特開２００３−２７１９２７〕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　本願発明
　本願は、平成１４年３月１８日の出願であって、本願の請求項１ないし６に係る発明は、本願明細書および図面の記載からみて、その請求項１ないし６にそれぞれ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に係る発明（以下、「本願発明」という）は、平成１９年３月１５日付け手続補正により補正された明細書および図面の記載からみて、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である。
「検査対象となる試料の検査画像を基準となる参照画像と比較して欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
　検査対象となる試料を撮像して検査画像を取得し、
　該取得した検査画像と予め記憶しておいた参照画像とを位置合せし、
　該位置を合わせた検査画像と参照画像との各画素ごとに複数の特徴のそれぞれの特徴量を算出して該複数の特徴を軸にもつ多次元空間に投票して散布図を作成し、
　該作成した散布図を前記複数の特徴ごとに分解してスリム化し、
　該複数の特徴ごとに分解してスリム化した散布図を用いて欠陥候補を抽出し、
　前記検査画像上での空間情報を用いて前記抽出した欠陥候補の中から真の欠陥を検出して分類する
ことを特徴とする欠陥検査方法。」
　
２　刊行物
　これに対して、原審拒絶理由で引用された、本願の出願日前である平成１３年７月１９日に頒布された「特開２００１−１９４３２３号公報」（以下、「刊行物１」という）は、「パターン欠陥検査方法及びその装置」に関するものであって、その公報には図面とともに次の事項が記載されている。
ア　「本発明は、被検査パターンの欠陥（ショートや断線など）や異物を検出するパターン検査、異物検査に係り、特に半導体ウエハや液晶ディスプレイ、ホトマスクなどの被検査パターンにおける欠陥・異物を検査する被検査パターンの欠陥検査方法及びその装置に関する。以下、欠陥は異物を含むものとする。」（４頁段落【０００１】）
イ　「本発明に係わる被検査パターンの欠陥検査方法及びその装置の実施例を、図面を用いて説明する。図１は、本発明に係わる装置の一実施例を示す図である。（中略）以上の構成により、照明光源３より出射されたＵＶ光（例えばＵＶレーザ光）Ｌ１は、ミラー２０で反射され、ビームエキスパンダ２１で拡大され、可干渉性低減光学系４、レンズ２２、ビームスプリッタ５、および偏向素子群６を介して対物レンズ７に入射し、試料（半導体ウエハ）１上に照射される。即ち、ＵＶ光Ｌ１は、レンズ２２によって対物レンズ７の瞳付近７ａに集光された後、試料1の上にケーラー照明される。試料１からの反射光は、試料１の垂直上方より対物レンズ７、偏光素子群６、ビームスプリッタ５、および結像レンズ２３を介してイメージセンサ８で検出される。即ち、ステージ２を走査して被検査パターンの一例である半導体ウエハ１を等速度で移動させつつ、図示していない焦点検出系で、半導体ウエハ１の被検査面のＺ方向の位置を常に検出し、対物レンズ７との間隔が一定になるようにステージ２をＺ方向に制御して、イメージセンサ８は、半導体ウエハ１上に形成された被検査パターンの明るさ情報（濃淡画像信号）を高精度で検出する。信号処理回路１９は、Ａ／Ｄ変換器９、階調変換部１０、遅延メモリ１１、位置合わせ部２８６、局所階調変換部２８７、比較部２８８、ＣＰＵ２９０、画像入力部２９２、散布図作成部２９３、記憶装置２９１、表示手段２９４、入力手段２８９、および出力手段２９５等で構成される。
Ａ／Ｄ変換器９は、イメージセンサ８から得られる濃淡画像信号８ａをディジタル画像信号に変換して試料の画像信号を出力するものである。例えば１０ビットのものが使われる。階調変換器１０は、Ａ／Ｄ変換器９から出力される１０ビットディジタル画像信号に対して特開平８−３２０２９４号公報に記載されたような階調変換を施すものである。即ち、階調変換器１０は、対数変換や指数変換、多項式変換等を施し、画像を補正するものであり、例えば８ビットディジタル信号で出力するように構成される。遅延メモリ１１は、参照画像信号を記憶する記憶部であり、階調変換器１０からの出力画像信号を繰り返される半導体ウエハを構成する１セル又は複数セルピッチまたは１チップまたは複数チップ分記憶して遅延させるものである。ここで、セルはチップ内のパターンの繰返し単位である。位置合わせ部２８６は、階調変換器１０から出力される階調変換が施された画像信号（試料から得られる検出画像信号）２８５と遅延メモリ１１から得られる遅延画像信号（基準となる参照画像信号）２８４との位置ずれ量を正規化相関によって検出して画素単位に位置合わせを行なう部分である。
局所階調変換部２８７は、特徴量（明るさ、微分値、標準偏差、テクスチャ等）の異なる信号を、該特徴量が一致するように双方若しくは一方の画像信号について階調変換する部分である。比較部２８８は、局所階調変換部２８７で階調変換された検出画像信号同士を比較して特徴量の相違に基いて欠陥を検出する部分である。即ち、比較部２８８は、遅延メモリ１１から出力されるセルピッチ等に相当する量だけ遅延した参照画像信号と検出した検出画像信号を比較する。半導体ウエハ１上における配列データ等の座標を、キーボード、ディスク等から構成された入力手段２８９で入力しておくことにより、ＣＰＵ２９０は、半導体ウエハ１上における配列データ等の座標に基づいて、欠陥検査データを作成して記憶装置２９１に格納する。この欠陥検査データは、必要に応じてディスプレイ等の表示手段２９４に表示することもでき、また出力手段２９５に出力することもできる。」（５頁段落【００１５】ないし７頁段落【００２０】、図１）
ウ　「そして、比較処理部２８８は、局所階調変換して得られた検出画像信号と参照画像信号とを比較し、不一致を欠陥若しくは欠陥候補として検出するものである。
ここで、画像信号の階調変換は、後述の図２７および図２８に示す散布図に基いて行なってもよい。散布図上で、頻度が大となるデータを直線近似し、その傾きと切片が、上記式ａ（ｘ，ｙ）、ｂ（ｘ，ｙ）に相当する。図２８の例では、散布図上で、各着目点を中心とするエリアの近似直線を求め、ゲインａ（ｘ，y）とオフセットb（ｘ，ｙ）を算出している。また、散布図全体で直線近似するのであるが、局所的な領域における検出画像のコントラストの値や分散値などに応じて、複数枚の散布図を作成し、それぞれの散布図上のデータを直線近似してもよい。即ち、例えば、散布図作成部２９３の内部に備えられたレンジフィルタ（ｒａｎｇｅ ｆｉｌｔｅｒ）は、検出画像から順次切出される注目画素における近傍領域での明るさの最大値と最小値の差（コントラストというカテゴリの値）を算出して出力すると共に、上記注目画素におけるコントラストの値を順次ＣＰＵ２９０に提供して内部メモリに記憶する。なお、上記コントラスト検出としては、レンジフィルタ以外にＳ／Ｎに応じてパーセンタイルフィルタを用いることができる。
従って、散布図作成部２９３は、パイプライン画像処理により、画像入力部２９２から入力される所定の領域の２つの画像を基に、図２９に示すような、コントラストの値毎の散布図を作成し、ＣＰＵ２９０に提供することができることになる。このように、コントラストの値に応じて散布図を分解することによって、各散布図上のデータの拡がりを抑えることができ、その結果判定しきい値を小さくすることができる。後述する図３２の場合に見られるように、多くの場合、その理由は、コントラストが大きいほど、分散が小さくなっていることを見出したことにある。そして、ＣＰＵ２９０は、図３０に示すように、各散布図において、傾き４５度の直線に平行なセグメント（濃淡差のカテゴリ）にデータを分割し、この分割された各データの近傍の正常カテゴリ（発生頻度が最も多い塊）を用いて直線近似を行なう。即ち、ＣＰＵ２９０は、図３１に示す如く、各散布図の着目画素において、濃淡差カテゴリを対象に、「最近傍決定則」に従い、近傍の多数派（正常）カテゴリ群のデータを用いて近似直線を決定する。
なお、コントラストの値や分散の値、また濃淡差の値の分割方法は、実験により予め決める。（中略）このように各散布図に基いて例えば検出画像を局所階調変換（図３１に示すように、分布の回転を行なう。）をして明るさ補正（色むら補正）をすることによって、正常部におけるデータの分散をより一層抑えることが可能となり、判定しきい値をより一層低くすることが可能となり、欠陥を正常部から分離して検出できることになる。即ち、散布図分解と階調変換とにより、正常部と欠陥との間の距離を離すことができることになる。
（中略）比較処理部２８８において、例えば、階調変換された検出画像と参照画像との差画像を抽出し、該差画像に対して最も低い判定しきい値で判定して欠陥若しくは欠陥候補を検出し、最後に欠陥とその特徴量が出力されるものである。
以上説明したように、レンジフィルタの出力によって散布図を分解し、各散布図に基いて検出画像に対して階調変換を施して明るさ補正（色むら補正）をすることによって、正常部のデータの拡がりを抑え、判定しきい値として最も低い下限値を設定可能にして、散布図に埋もれた５０ｎｍ程度の超微細な欠陥を誤検出することなく検出することができる。」（１４頁段落【００６７】ないし【００７２】、図２８ないし３１）
エ　してみると、刊行物１には以下の発明（以下、「刊行物１発明」という）が記載されているといえる。
「ＵＶ光Ｌ１が、試料1の上にケーラー照明され、試料１からの反射光は、試料１の垂直上方より対物レンズ７、偏光素子群６、ビームスプリッタ５、および結像レンズ２３を介してイメージセンサ８で検出され、信号処理回路１９のＡ／Ｄ変換器９は、イメージセンサ８から得られる濃淡画像信号８ａをディジタル画像信号に変換して試料の画像信号を出力し、階調変換器１０が、Ａ／Ｄ変換器９から出力される１０ビットディジタル画像信号に対して階調変換を施し、画像を補正し、遅延メモリ１１は、参照画像信号を記憶する記憶部であり、階調変換器１０からの出力画像信号を繰り返される半導体ウエハを構成する１セル又は複数セルピッチまたは１チップまたは複数チップ分記憶して遅延させ、位置合わせ部２８６は、階調変換器１０から出力される階調変換が施された画像信号（試料から得られる検出画像信号）２８５と遅延メモリ１１から得られる遅延画像信号（基準となる参照画像信号）２８４との位置ずれ量を正規化相関によって検出して画素単位に位置合わせを行ない、比較処理部２８８が、局所階調変換して得られた検出画像信号と参照画像信号とを比較し、不一致を欠陥若しくは欠陥候補として検出するものであり、画像信号の階調変換は、散布図に基いて行なってもよく、局所的な領域における検出画像のコントラストの値や分散値などに応じて、複数枚の散布図を作成し、それぞれの散布図上のデータを直線近似してもよく、散布図作成部２９３の内部に備えられたレンジフィルタは、検出画像から順次切出される注目画素における近傍領域での明るさの最大値と最小値の差（コントラストというカテゴリの値）を算出して出力するものであり、コントラストの値に応じて散布図を分解することによって、各散布図上のデータの拡がりを抑えることができ、その結果判定しきい値を小さくすることができるものであり、各散布図において、傾き４５度の直線に平行なセグメント（濃淡差のカテゴリ）にデータを分割し、この分割された各データの近傍の正常カテゴリ（発生頻度が最も多い塊）を用いて直線近似を行なうものであり、散布図分解と階調変換とにより、正常部と欠陥との間の距離を離すことができるものであり、散布図を分解し、各散布図に基いて検出画像に対して階調変換を施して明るさ補正（色むら補正）をすることによって、正常部のデータの拡がりを抑え、判定しきい値として最も低い下限値を設定可能としたものである欠陥検査方法」
　　
３　本願発明と刊行物１発明との対比
（１）刊行物１発明は、ＵＶ光Ｌ１が、試料1の上にケーラー照明され、試料１からの反射光は、試料１の垂直上方より対物レンズ７、偏光素子群６、ビームスプリッタ５、および結像レンズ２３を介してイメージセンサ８で検出され、信号処理回路１９のＡ／Ｄ変換器９は、イメージセンサ８から得られる濃淡画像信号８ａをディジタル画像信号に変換して試料の画像信号を出力するものであるから、刊行物発明と本願発明とは、「検査対象となる試料を撮像して検査画像を取得」する点で一致している。
　刊行物１発明は、階調変換器１０が、Ａ／Ｄ変換器９から出力される１０ビットディジタル画像信号に対して階調変換を施し、画像を補正し、遅延メモリ１１は、参照画像信号を記憶する記憶部であり、階調変換器１０からの出力画像信号を繰り返される半導体ウエハを構成する１セル又は複数セルピッチまたは１チップまたは複数チップ分記憶して遅延させ、位置合わせ部２８６は、階調変換器１０から出力される階調変換が施された画像信号（試料から得られる検出画像信号）２８５と遅延メモリ１１から得られる遅延画像信号（基準となる参照画像信号）２８４との位置ずれ量を正規化相関によって検出して画素単位に位置合わせを行なうから、刊行物発明と本願発明とは、「該取得した検査画像と予め記憶しておいた参照画像とを位置合せ」する点で一致している。
　刊行物１発明は、比較処理部２８８が、局所階調変換して得られた検出画像信号と参照画像信号とを比較し、不一致を欠陥若しくは欠陥候補として検出するものであり、画像信号の階調変換は、散布図に基いて行なってもよく、局所的な領域における検出画像のコントラストの値や分散値などに応じて、複数枚の散布図を作成し、それぞれの散布図上のデータを直線近似してもよく、散布図作成部２９３の内部に備えられたレンジフィルタは、検出画像から順次切出される注目画素における近傍領域での明るさの最大値と最小値の差（コントラストというカテゴリの値）を算出して出力するものであり、コントラストは特徴の一つであり、複数枚の散布図は多次元空間を形成し、そこに投票されるものといえるから、刊行物１発明と本願発明とは、「位置を合わせた検査画像と参照画像との各画素ごとに特徴の特徴量を算出して該特徴を軸にもつ多次元空間に投票して散布図を作成」する点で一致している。
　刊行物１発明は、コントラスト（上記のごとく、本願発明の「特徴」に相当）の値で散布図を分解することによって、各散布図上のデータの拡がりを抑えることができ、その結果判定しきい値を小さくすることができるものであり、各散布図において、傾き４５度の直線に平行なセグメント（濃淡差のカテゴリ）にデータを分割し、この分割された各データの近傍の正常カテゴリ（発生頻度が最も多い塊）を用いて直線近似を行なうものであり、散布図上のデータの拡がりを抑えることはスリム化することに他ならないから、刊行物１発明と本願発明とは、「該作成した散布図を前記特徴について分解してスリム化」する点で一致している。
　刊行物１発明は、散布図分解と階調変換とにより、正常部と欠陥との間の距離を離すことができるものであり、散布図を分解し、各散布図に基いて検出画像に対して階調変換を施して明るさ補正（色むら補正）をすることによって、正常部のデータの拡がりを抑え、判定しきい値として最も低い下限値を設定可能としたものであり、欠陥を正常部と分離して分類するものといえるから、刊行物１発明と本願発明とは、「該特徴について分解してスリム化した散布図を用いて欠陥候補を抽出し」、「検査画像上での空間情報を用いて前記抽出した欠陥候補の中から真の欠陥を検出して分類する」点で一致している。
　また、刊行物１発明と本願発明とは、「検査対象となる試料の検査画像を基準となる参照画像と比較して欠陥を検出する欠陥検査方法」である点で一致する。
（２）したがって、両者は
「検査対象となる試料の検査画像を基準となる参照画像と比較して欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
　検査対象となる試料を撮像して検査画像を取得し、
　該取得した検査画像と予め記憶しておいた参照画像とを位置合せし、
　該位置を合わせた検査画像と参照画像との各画素ごとに特徴の特徴量を算出して該特徴を軸にもつ多次元空間に投票して散布図を作成し、
　該作成した散布図を前記特徴について分解してスリム化し、
　該特徴について分解してスリム化した散布図を用いて欠陥候補を抽出し、
　前記検査画像上での空間情報を用いて前記抽出した欠陥候補の中から真の欠陥を検出して分類する
ことを特徴とする欠陥検査方法。」である点で一致し、次の点で相違しているものと認められる。
ア　本願発明は、位置を合わせた検査画像と参照画像との各画素ごとに「複数の」特徴の「それぞれの」特徴量を算出して該「複数の」特徴を軸にもつ多次元空間に投票して散布図を作成し、該作成した散布図を前記「複数の」特徴「ごとに」分解してスリム化し、該「複数の」特徴「ごとに」分解してスリム化した散布図を用いて欠陥候補を抽出する（「」内が実質的な相違点）のに対し、刊行物１発明は、その点明確でない点
　　
４　相違点アについての検討
　刊行物１発明は、「局所的な領域における検出画像のコントラストの値や分散値などに応じて、複数枚の散布図を作成し、それぞれの散布図上のデータを直線近似してもよ」いのであって、コントラストのみでなく分散値についても複数枚の散布図すなわち多次元空間の散布図を作成するものといえるところ、これら複数の特徴についてそれぞれ多次元空間の散布図を作成するのであるから、複数の特徴を軸にもつ多次元空間とすることも軸の選択の問題といえ格別のものといえない。してみると、位置を合わせた検査画像と参照画像との各画素ごとに「複数の」特徴の「それぞれの」特徴量を算出して該「複数の」特徴を軸にもつ多次元空間に投票して散布図を作成し、該作成した散布図を前記「複数の」特徴「ごとに」分解してスリム化し、該「複数の」特徴「ごとに」分解してスリム化した散布図を用いて欠陥候補を抽出することは、当業者にとって容易に推考できたものであり、また、上記相違点に基づく本願発明の効果に格別顕著なものがあるともいえない。
　
５　むすび
　したがって、本願発明は、刊行物１発明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ので、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は、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。
　よって、結論のとおり審決する。