【事件の表示】
　平成　４年特許願第２４４２１０号「モーメント不変量を用いた天然産物またはその加工品の形状識別方法」拒絶査定に対する審判事件［平成　６年　５月１３日出願公開、特開平　６−１３１４４４］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．手続の経緯等
　本願は、平成４年８月１９日の出願であって、平成１３年１１月２０日付け、平成１４年６月７日付け、及び平成１５年２月６日付けの手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載から、本願の請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、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。
　
「天然産物またはその加工品をテレビカメラで撮像し、該撮像した画像の二値化を行って、Ｐij（但し、ｉ及びｊは整数）を２値画像の値とし、離散２値画像のモーメントＭpq及び重心モーメントμpqを以下の式でそれぞれ表した場合に、以下の式Ｑ1　〜Ｑ7　で構成される異なるモーメント不変量の算出を行い、該算出値を予め逆誤差伝播法によって学習された７個のユニットからなる入力層、５０個のユニットからなる中間層及びｐ個のユニットからなる出力層を有する３層のニューラルネットワークを通して、天然産物またはその加工品のパターン識別を行うことを特徴とするモーメント不変量を用いた天然産物またはその加工品の形状識別方法。
なお、ｐは識別したいパターンの数である。
【数１】
　
　
【数２】
　
　
Ｑ1　＝μ20　＋μ02　　
Ｑ2　＝（μ20−μ02）2　＋４μ112　
Ｑ3　＝（μ30−３μ12）2　＋（３μ21−μ03）2　Ｑ4　＝（μ30＋μ12）2　＋（μ21＋μ03）2　
Ｑ5　＝（μ30−３μ12）（μ30＋μ12）［（μ30＋μ12）2　−３（μ21＋μ03）2　］＋［（３μ21−μ03）（μ21＋μ03）］［３（μ30＋μ12　）2　−（μ21＋μ03）2　］
Ｑ6　＝（μ20−μ02）2　［（μ30＋μ12）2　−（μ21＋μ03）2］＋４μ11（μ30＋μ12）（μ21＋μ03）
Ｑ7　＝（３μ21−μ03）（μ30＋μ12）［（μ30＋μ12）2　−３（μ21＋μ03）2　］＋（３μ12−μ30）（μ21＋μ03）［３（μ30＋μ12）2　−（μ21＋μ03）2　］
　
２．当審の拒絶理由
　当審において、平成１４年１２月５日付けで通知した拒絶理由の概要は、本願発明は、下記の引用文献１−７に基づき、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というものである。
　
　　　　　　　　　　　　　引用文献一覧
　
　１．特開平４−９５１８１号公報
　２．画像処理ハンドブック編集委員会編，「画像処理ハンドブック（Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｈａｎｄｂｏｏｋ）」，初版４刷，株式会社昭晃堂，１９９０年９月，ｐ．３３３−３３４
　
　３．Ａ．ＭｃＡｕｌａｙ、外２名，“Ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｎｏｉｓｅ　ｉｎ　ｍｏｍｅｎｔ　ｉｎｖａｒｉａｎｔ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｉｒｃｒａｆｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．　ＩＥＥＥ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　　Ａｅｒｏｓｐａｃｅ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｃｏｎｆ．１９９１年，ＶＯＬ．１９９１，Ｎｏ．２，ｐ．７４３−７４９　
　４．Ｍｉｎｇ−Ｃｈｉｎ　Ｌｕ、外２名，“Ａ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　３−Ｄ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｐｏｓｅ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ　Ｉｎｔ．　Ｃｏｎｆ．　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｐｒｏｃ．１９９１年，ＶＯＬ．１９９１，Ｎｏ．３，ｐ．２６００−２６０５
　
　５．特開昭５４−１４５１６４号公報
　６．特開昭５７−１９７０７３号公報
　７．特開平２−１３８６６８号公報
　
（なお、拒絶理由通知書において、「Ｎｅｔｗ」等の引用文献の特定に支障のない明らかな誤記があったが、正しくは上記のとおりである。）
　
３．引用文献
３．１．引用文献６
３．１．１．引用文献６には次の発明が記載されている。
「互いに所定の間隔をもつて配置されて個々にナス等を撮像する第１および第２の撮像手段と、該第１の撮像手段の撮像出力信号から所定波長の個々の信号成分を抽出する抽出手段と、該手段により抽出された各信号成分の値およびその混合比率からナス等の明度，色相および彩度を演算し、該演算結果を所定の設定値と比較することによってナス等の着色状態による等級判定を行なう第１の判定手段と、前記第２の撮像手段からの撮像出力信号を所定のしきい値レベルで２値化する手段と、該２値化された撮像信号を記憶する記憶手段と、該記憶されたデータにもとづいてナス等の断面積または長さあるいは太さを算出するとともに、該長さの太さに対する割合またはナス等の曲がり具合を示す彎曲距離を算出し、これらの値を所定の設定値と比較することによりその等，階級判定を行なう第２の判定手段とを有してなり、該第１および第２の判定出力によりナス等の選別を行なうことを特徴とするナス等の選別装置。」（特許請求の範囲）
　
　また次の記載がなされている。
３．１．２．「次いで、コンベアＣＯの移送にともなつてナスＯＢがＩＴＶカメラＳＥ２の視野に入ると、図示されないシャツタが開いてナスの撮影が行なわれ、判定装置ＤＥ２にて所定の演算処理および判断がなされてナスの階級（特大ＬＬ（２Ｌ），大Ｌ，普通Ｍ，小Ｓなど）付けと、等級付けが行なわれる。なお、こゝで行なわれる等級判定は、長さの割に太すぎるもの、または曲がりの大きなもの等、その外観または形状によって、秀Ａ，優Ｂ，良Ｃを判定するものである。」（第２頁左下欄第３−１２行）
　
３．１．３．「なお、上記ではナスを対象として説明したが、この発明はこれと類似の農産物であるキユウリについても同様にして適用することができるものである。すなわち、階級判定は長さにより行ない、彎曲距離または太さの長さに対する割合により等級判定を行なう。たゞし、キユウリの場合はその着色状態に顕著な差異が現れないので、着色状態による等級判定は通常は省略される。」（第４頁左上欄第１１−１８行）
　
３．２．引用文献３
３．２．１．引用文献３はその表題に「Effect　of　noise　in　moment　invariant　neural　network　aircraft　classification」とあるように、ニューラルネットワークによるモーメント不変量を用いた飛行機の識別に関するものである。
３．２．２．第７４３頁右欄−第７４４頁左欄の「MOMENT　INVARIANTS」の項には、本願発明の【数１】及び【数２】とほぼ同様の（１）式及び（２）式が記載され、本願発明の式Ｑ１−Ｑ７とほぼ同様の（４）式が記載されている。
３．２．３．第７４４頁右欄の「RESULTS　FOR　COMPLETE　CLASSIFICATION　SYSTEM」の項の第２段落には「The　total　time　for　split　inversion　algorithm　to　compute　50　iterations　was　1.6　seconds.　This　is　approximately　88　times　faster　than　for　training　with　backpropagation.　Tests　on　data　that　was　not　used　for　training　show　a　classification　accuracy　of　90％.」と記載されており、具体的な比較がされているのであるから、「split　inversion　algorithm」だけでなく、
「backpropagation」によるニューラルネットワークの学習も行なわれたものである。
　
４．対比
　ナスやキユウリ等の農産物が天然産物であることは明らかであり、前記３．１．３のように、引用文献６に記載された発明において「第１の判定手段」に関する構成は必須のものではなく、前記３．１．２のとおり、形状によって選別するものであり、装置の発明に対応する方法の発明が実質的に記載されているといえるので、本願発明と引用文献６に記載された発明とを対比すると、次の点で一致する。
　
「天然産物をテレビカメラで撮像し、該撮像した画像の二値化を行う、天然産物の形状識別方法。」
　
　また、次の点で相違する。
　
　相違点
　本願発明の識別の処理が
「Ｐij（但し、ｉ及びｊは整数）を２値画像の値とし、離散２値画像のモーメントＭpq及び重心モーメントμpqを以下の式でそれぞれ表した場合に、以下の式Ｑ1　〜Ｑ7　で構成される異なるモーメント不変量の算出を行い、該算出値を予め逆誤差伝播法によって学習された７個のユニットからなる入力層、５０個のユニットからなる中間層及びｐ個のユニットからなる出力層を有する３層のニューラルネットワークを通して、天然産物またはその加工品のパターン識別を行うことを特徴とする。なお、ｐは識別したいパターンの数である。
【数１】
　
　
【数２】
　
　
Ｑ1　＝μ20　＋μ02　　
Ｑ2　＝（μ20−μ02）2　＋４μ112　
Ｑ3　＝（μ30−３μ12）2　＋（３μ21−μ03）2　Ｑ4　＝（μ30＋μ12）2　＋（μ21＋μ03）2　
Ｑ5　＝（μ30−３μ12）（μ30＋μ12）［（μ30＋μ12）2　−３（μ21＋μ03）2　］＋［（３μ21−μ03）（μ21＋μ03）］［３（μ30＋μ12　）2　−（μ21＋μ03）2　］
Ｑ6　＝（μ20−μ02）2　［（μ30＋μ12）2　−（μ21＋μ03）2］＋４μ11（μ30＋μ12）（μ21＋μ03）
Ｑ7　＝（３μ21−μ03）（μ30＋μ12）［（μ30＋μ12）2　−３（μ21＋μ03）2　］＋（３μ12−μ30）（μ21＋μ03）［３（μ30＋μ12）2　−（μ21＋μ03）2　］」
とするものであるのに対して、引用文献６のものはそのような処理を行なわない点。
　
５．相違点に対する判断
　本願発明と同様にして算出されたモーメント不変量を用いて、逆誤差伝播法（backpropagation）によって学習されたニューラルネットワークにより形状の識別を行なうことは前記３．２．のとおり引用文献３に記載されている。そして、７つの異なるモーメント不変量を用いるのであるから、ニューラルネットワークの入力層が７個のユニットからなること、及び識別したい数に対応する出力の数が必要なことから、識別したいパターンの数のユニットからなる出力層を有することは当然のことである。
　さらに、当業者にとって、ニューラルネットワークの中間層の数及びそのユニットの個数について、それらが多い場合には、精度が高くなる代りに、学習に要する手間、ハードウェア又は演算量が増大し、少ない場合には、精度が低くなる代りに、学習に要する手間、ハードウェア又は演算量が減少することは当然のことであり、それらをどのような数とするかは、必要に応じて決定される設計事項というほかはない。
　なお、この点について請求人は意見書において、「本願発明においては、７個のモーメント不変量が最適であること、中間層に５０のニューロンを使用すること、これによって識別率が高いこと（１００％）、識別率を高めるための最適なニューラルネットワークの構造と、パラメータα＝０．１、β＝０．１、μ0　＝０．２の数値（これについては、クレームに記載はありません）を求めたことであります。」と述べているが、本願明細書にはその段落３４に「続いて、本発明の方法を用いて、栗のパターンの識別を行った結果について説明する。
栗のパターンは図３に示すが、４種類のパターンでそれぞれ３つのタイプを持つこととした。タイプ１は１００％の大きさ、タイプ２は８０％の大きさ、タイプ３は６０％の大きさのパターンとし、それぞれ位置と方向が異なっている。
その結果の一例を図４に示すが、この図から該方法を用いれば略１００％の栗の識別ができることが分かった。」という記載はあるが、上記のような数とすることについて、その理論的根拠または他の数との比較が示されているわけではなく、上記のような主張は採用できない。
　さらに、出願当初の明細書には、その段落５に「なお、このモーメント不変量Ｑ1　〜Ｑ7　は説明を容易にするための一例であって、Ｑｎの個数が更に少ない場合であっても、多い場合であっても当然本発明は成立する。」と記載されており、モーメント不変量の個数が設計事項であることを示唆するものと解釈できる。
　したがって、相違点を本願発明のようにすることに困難な点はない。
　
６．むすび
　上述のとおり、本願の請求項１に係る発明は、上記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。
　よって、結論のとおり審決する。