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专利非正常,常见的几个检索要点和忽略点

发布日期:2024-03-19 浏览次数:

       在专利申请中,经常会碰到非正常,这种非正常,一个很重要的原因就是,重新申请,甚至把其他网站上公布的内容进行整理,而进行申请,不仅仅有自己的资料,还有其他资料。
       而为什么有些资料申请没事,有些资料申请后,就会容易被非正常,或者在后续答复中,也会出现类似对比文件呢,这里面,就有审查方式中,几种常见的检索方式,决定了你的申请是否容易被非正常,很多人忽略了这个。
一、基于申请人、发明人在非专利库中的检索
       专利检索是在已公开的专利或非专利文献中获得有价值的信息,这一点我们都知道,很多时候,觉得审查只是在专利库中进行,其实不然,在审查员的审查当中,很多时候,还是会结合申请人、发明人甚至联系人线索进行检索,从而确定非正常和找到容易被忽视的对比文件。
       在专利申请中,很多申请人为高校、研究所或校企联合公司的申请;或者发明内容理论性较强,涉及较多步骤的申请;或者在权利要求、说明书中有较多的公式推导、数据或数据图的申请。
       这类申请,十分容易出现的问题就是,相关材料已经被标注上学术论文,痕迹明显,这时候,如果去非专利库中检索,比如CNKI、万方学术、CSDN等数据库。就可能查找到相关线索,这种线索很容易就找到相关对比文件。
 
       此外,通过浏览论文的方式可以快速、全面地了解现有技术,特别是一些博士论文、硕士论文,都可能成为证据的存在。
       因此,在专利申请的著录项目中,一个非常重要的信息就是申请人或发明人的信息。一方面,出于某些原因,申请人或发明人在专利申请之前已经将该申请的发明内容通过非专利的方式公开。那么,可以直接通过发明人或申请人进行检索,以找到在期刊杂志上发表的论文内容。另一方面,鉴于学术研究的连续性,可以首先通过发明人或申请人名称并结合反映发明技术要点的关键词进行检索,以找到具有相关技术方案的论文,即便这些论文的公开日期在申请日之后,仍然可以从该论文出发,进行追踪检索。
       对此,当我们进行专利申请前,有没有考虑过这个问题呢,特别是一些理论性很强的申请,有没有想办法来规避这个问题呢?
       实际上,在专利检索和审查中,每一件申请都应当充分进行检索,审查用检索资料包括专利文献和非专利文献,因此非专利文献数据库检索是必不可少的检索范围。据统计,欧专局审查员检索的生物领域文献中,超过百分之六十的对比文献是非专利类文献。
       因此,当我们需要申请专利前,需要考虑这个问题,没必要造成一些损失。
二、快速获得日期可用的互联网证据
       上面是理论相关或者工艺步骤相关,实际上,当专利产品为生活中经常用到的产品(如玩具),也需要在互联网上进行检索,常见的互联网证据有淘宝、京东的商品评论、论坛帖子、回复等。这些都可能造成专利现有公开,而一旦出现抄袭现象,很有可能标注非正常哦。
 
一般来说,在申请专利前,是否能避免这个问题呢,不妨从以下几个方面试试看:
第一步:依据本申请的说明书和相关专利文献提取关键词信息
通过本申请的说明书,以及专利库中的相关文献的说明书,能够获得专利产品的重要部件在生活领域中的扩展关键词。
第二步:在谷歌镜像中进行检索。
在谷歌镜像使用关键词进行检索,并通过限定检索结果的发布时间,可以筛选出在专利的申请日之前发布的商品。
第三步:核对商品的带图评论
对商品的带图评论进行浏览,确定出日期可用的带图商品评论,对比评论图片中的商品结构与专利产品的结构,最终确定可用的互联网证据。
有时候,浏览网站,可以发现创意,但是你要当心,也有人在检索,出现同样的申请哦,这一点,很多人忽略了,申请了专利却被告知,自己的公开论调,竟然了成了专利对比和驳回理由,特别是公众号、视频普及,更容易出现问题。
三、外观设计专利在发明/实用新型专利检索中的应用
       外观设计专利公告文本中的技术内容以图片为主,仅在产品名称和简要说明中有少量文字信息,附图中直接地、毫无疑义地确定的技术内容才属于确定公开的技术特征。
       一般来谈说,外观设计,是指对产品的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合所作出的富有美感并适于工业应用的新设计,这就决定了外观设计公告文本中的附图所公开的技术内容只限于产品的外观部分,产品内部的结构是无法从外观设计的公告文本中得出的,这进一步限定了外观设计专利作为评价发明和实用新型专利三性证据的适用范围。
       有些人据此想出了一些实用新型和发明创造方法,但是外观专利,本身看似只是外观,但涉及到的一些结构,也是能构成实用新型和发明的对比文件的,特别是,一些外观看起来有些结构的案子,需要格外当心哦。
       好,以上介绍了三种常见的对比检索问题,有些是被自己或者自己的团队否定的,有些是其他人,当我们面临大量数据的时候,一定要善于总结和发现,避免出现不必要的非正常和损失。