【事件の表示】
　特願２００６−５２６７０１「廃棄物の流れ中の目標物を分類する装置および方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　３月３１日国際公開、ＷＯ２００５／０２８１２８、平成１９年　３月１５日国内公表、特表２００７−５０５７３３〕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】
第１．手続の経緯
　本願は、２００４（平成１６）年９月２０日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００３年９月２０日、グレートブリテン及び北アイルランド連合王国）を国際出願日とする出願であって、平成１８年３月１７日付けで特許法第１８４条の５第１項に規定する国内書面が提出された後、平成１８年５月１６日付けで特許法第１８４条の４第１項に規定する明細書、特許請求の範囲、図面及び要約書の翻訳文が提出され、平成２２年９月１日付けで拒絶理由が通知され、平成２３年３月７日付けで意見書及び手続補正書が提出されたが、平成２３年９月７日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２４年１月１３日付けで拒絶査定に対する審判請求がされると同時に、同日付けで特許請求の範囲を補正する手続補正書が提出され、その後、当審において平成２４年５月２３日付けの書面による審尋に対し、平成２４年１１月２７日付けで回答書が提出されたものである。
　
第２．平成２４年１月１３日付けの手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２４年１月１３日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
１．本件補正
（１）本件補正の内容
　平成２４年１月１３日付けの手続補正書による手続補正（以下、「本件補正」という。）は、特許請求の範囲の請求項１、１２及び２３に関して、本件補正により補正される前の（すなわち、平成２３年３月７日付けの手続補正書により補正された）特許請求の範囲の下記（ア）を、下記（イ）と補正するものである。
　
（ア）本件補正前の特許請求の範囲の請求項１、１２及び２３
「　　【請求項１】
　複数の物質の種類を含む混合廃棄物の流れ中の目標物を分類する装置（１００）であって、この装置は、
　ハイパースペクトルセンサ（１０２）と、
　センサに対して、センサの検知領域を通して廃棄物の流れ中の目標物を移動する手段（１１２）と、
　センサから処理手段に出力された信号に基づいて、廃棄物の流れ中の複数の物質の種類の目標物を分類する処理手段（１０８）と、を含み、
　センサが、少なくとも１０のスペクトル帯に応答することを特徴とする、装置。
　【請求項１２】
　複数の物質の種類を含む混合廃棄物の流れ中の目標物を分類する方法であって、
　（ｉ）ハイパースペクトルセンサ（１０２）に対して、センサの検知領域を通して、廃棄物の流れ中の目標物を移動するステップと、
　（ｉｉ）センサから処理手段に出力された信号に基づいて、廃棄物の流れ中の複数の物質の種類の目標物を分類するステップと、
　を含み、
　センサから出力される信号が、少なくとも１０のスペクトル帯のデータを含むことを特徴とする、方法。
　【請求項２３】
　混合した廃棄物の流れの中の複数の物質種類の目標物を分類するための、少なくとも１０のスペクトル帯に応答するハイパースペクトルセンサ（１０２）の使用。」
　
（イ）本件補正後の特許請求の範囲の請求項１、１２及び２３
「　　【請求項１】
　複数の物質の種類を含む混合廃棄物の流れ中の目標物を分類する装置（１００）であって、この装置は、
　ハイパースペクトルセンサ（１０２）と、
　センサに対して、センサの検知領域を通して廃棄物の流れ中の目標物を移動する手段（１１２）と、
　センサから処理手段に出力された信号に基づいて、廃棄物の流れ中の複数の物質の種類の目標物を分類する処理手段（１０８）と、を含み、
　センサが、少なくとも１０のスペクトル帯に応答
し、処理手段が区別できる物質の種類が、金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む
　【請求項１２】
　複数の物質の種類を含む混合廃棄物の流れ中の目標物を分類する方法であって、
　（ｉ）ハイパースペクトルセンサ（１０２）に対して、センサの検知領域を通して、廃棄物の流れ中の目標物を移動するステップと、
　（ｉｉ）センサから処理手段に出力された信号に基づいて、廃棄物の流れ中の複数の物質の種類の目標物を分類するステップと、
　を含み、
　センサから出力される信号が、少なくとも１０のスペクトル帯のデータを含
み、処理手段が区別できる物質の種類が、金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含
　【請求項２３】
　混合した廃棄物の流れの中の複数の物質種類の目標物を分類するための、少なくとも１０のスペクトル帯に応答するハイパースペクトルセンサ（１０２）の使用
であって、ハイパースペクトルセンサを使用して区別される物質の種類が、金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む、使用。
　
（２）本件補正の目的
　本件補正は、本件補正前の特許請求の範囲の請求項１及び１２における発明特定事項である「処理手段」について、「
処理手段が区別できる物質の種類が、金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む
ハイパースペクトルセンサを使用して区別される物質の種類が、金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む
　したがって、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
２．本件補正の適否についての判断（１）
　本件補正における特許請求の範囲の補正は、前述したように、特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当するので、本件補正後の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される発明（以下、「本願補正発明ａ」という。）が、特許出願の際に独立して特許を受けることができるものであるかについて、以下に検討する。
　
２．−１　引用文献１
（１）引用文献１の記載
　本願の優先日前に頒布され、原査定の拒絶理由に引用された刊行物である特表２００１−５２３５７４号公報（以下、「引用文献１」という。）には、例えば、次のような記載がある。
　
（ア）「【０００１】
　本発明は、ベルトで搬送される物体の識別と仕分けのための方法に関するもので、特に廃棄物仕分けのための方法に関するものであり、この場合に、物体の材質（材料の性質）が、ＮＩＲ測定装置を用いて分光法によって把握され、また、仕分けが、分光法の結果に依存してコンベアベルトから物体を除去することで行なわれる。さらに、本発明は、当該方法を実施するための装置に関するものである。」（段落【０００１】）
　
（イ）「【０００５】
‥‥（前略）‥‥
　このような従来の技術にかんがみ、本発明の課題は、大きな機械的な負担なしに、嵩の大きい搬送においても、さまざまな物体を種類別に純粋に分離することが可能である、ベルトで搬送される物体の識別と仕分けのための方法を提供することである。さらに、この方法を実施するための装置を提供することも課題である。」（第１７ページ第１９ないし２３行、平成１１年９月２０日付けの翻訳文提出書により補正された段落【０００５】）
　
（ウ）「【０００８】
　特殊なＮＩＲ測定装置に基づく上記説明の従来の技術とは異なり、本発明による方法の場合、ＮＩＲ測定装置は、異なった物体材料を同時に識別することが可能である。‥‥（後略）‥‥　」（段落【０００８】）
　
（エ）「【０００９】
　本発明により、ＮＩＲスペクトル分析の前に、位置特定のための画像解析、望ましくはカラー画像解析（場合によっては、識別すべき物体の形状と大きさの特定を含む）が行なわれる。画像解析で得られた情報は、ＮＩＲ測定装置の上流側にあるスキャニング装置の運動を制御するために使用される。すなわち、識別すべき物体のみが的確にスキャニングされ、コンベアベルトの物体のない位置は省かれる。それにより、スキャニングプロセスが合理的に行なわれる。さらに、画像解析により、形状、大きさ、色、また例としてあげれば組織（Textur）に関する情報が得られ、より良好な仕分けが保証される。」（段落【０００９】）
　
（オ）「【００１２】
　最初に、カラー画像を用いて、大きな表面上にある物体（例えば、廃棄物）の認識が行なわれる。その際に、位置、形状、輪郭、大きさ、色、組織を認識し、該当する特性値を記憶することができる。次に、ＮＩＲ分光法により、物体の材質が特定される。この前に行なわれる画像認識とは異なり、ＮＩＲ分光法の場合の赤外線照射は、１測定点にのみ集中する。この測定点を、物体が存在しているコンベアベルトのさまざまな位置に対して的確に導くため、所望のスキャニングポイントに赤外線をもたらすミラーシステムが提案される。但し、実際には、これとは逆の方法が好まれる。すなわち、把握領域全体を照射し、所望の測定点から反射された赤外線のみが、その時々の物体で検出されるよう、測定用光学機器を制御することである。このミラーシステムは、画像認識によってあらかじめ得られた情報を用いて制御される。（カラー）画像認識と赤外線照射によって得られたデータは、合わせられ、物体を的確に排出するための装置（例えば、ブローノズルシステムの形態のもの）を制御するための信号をもたらす。
　　　【００１３】
　すでに述べたように、本発明による方法は、相対的にわずかな個別化を行なうことしか必要としない。それ以外の費用のかさむ予備処理は必要としない。これに加え、本発明による方法では、１台のシステムにおいて複数の物体画分の識別と分離が保証される。当該装置は、学習段階で、コンベアベルトに新しい物体を十分な個数置くことにより、新しい物体を認識できるよう、問題なく訓練を行なうことができる。」（段落【００１２】及び【００１３】）
　
（カ）「【００１４】
　本発明による方法と本発明による装置は、家庭ゴミの仕分けに特に適している。‥‥（後略）‥‥」（段落【００１４】）
　
（キ）「【００１７】
　図に示されている装置は、３つの装置群で構成されている。それらは、第１セパレーション群を伴う分析群１、第２セパレーション群２、第３セパレーション群３である。これらの３群１、２、３の各群は、コンベアベルト７、８、９を有するエンドレスベルトコンベア４、５、６を含んでいる。コンベアベルト７、８、９は、すべて同一水平面に配置されており、ブローノズルプレートを中間に配置することで相互に続いている。特に、ベルトコンベア４の下流側末端とベルトコンベア５の上流側末端との間に、ブローノズルプレート１０が配置されており、また、ベルトコンベア５の下流側末端とベルトコンベア６の上流側末端との間に、ブローノズルプレート１１が配置されている。これらのブローノズルプレートのいずれも、それぞれのコンベアベルト７、８、９の全幅に及び、また、該当するコンベアベルトの末端方向転換部に直接続き、相対的に細長いものになっている。これは、コンベアベルト７、８、９によって形成される搬送路上で搬送される物品が、ブローノズルプレート１０と１１を問題なく通過できることを保証するためである。図の中で、太めの黒点で示されているように、ブローノズルプレート１０と１１を横断して多数のブローノズル開口部が配置されている。
　　　【００１８】
　ベルトコンベアおよびそのコンベアベルトで定まる搬送路と、以下に詳しく説明されている、ベルトコンベアに割り当てられているユニットは、例えば、廃棄物仕分けに使われるものである。」（段落【００１７】及び【００１８】）
　
（ク）「【００１９】
　搬送路で搬送される物品を識別するため、分析群１には、当該群のベルトコンベア４の上方で、カラーカメラ１２と、ＮＩＲセンサ１４および光学スキャニングヘッド１５を有するＮＩＲ分光計１３とが含まれている。これらのユニットを制御するため、コンピュータ１６がある。コンピュータ１６は、ユニット１２〜１４から離して配置することが望ましく、また、以下に説明するように、コンピュータのネットワークに組み込むこともできる。カラーカメラ１２とＮＩＲ分光計１３の出力は、コンピュータ１６の該当する入力に接続されている。ＮＩＲ分光計１３の内蔵部分のこともあるＮＩＲセンサ１４は、測定値の伝送のため、ＮＩＲ分光計と接続されている。
　　　【００２０】
  光学スキャニングヘッド１５は、それ自体、周知の（ミラー）レンズシステムで構成されている。この（ミラー）レンズシステムは、コンベアベルト７上の把握領域１８を点状にスキャニングするよう（この場合に、スキャニングした測定点がＮＩＲセンサに入力される）、例えば、モータで駆動し、その位置を変えることができる。図では、一例として、１つの測定点に符号１９がつけられている。光学スキャニングヘッド１５は、把握領域１８が四角形状であり、コンベアベルト７の全幅に及び、搬送方向に対して一定の長さになるよう設計されている。幅１００ｃｍの標準コンベアベルトが使用されている場合には、把握領域１８の典型的な面積は、約１ｍ２である。
　　　【００２１】
　スキャニングヘッド１５によってＮＩＲ分光計１３で得られた測定値と、カラーカメラ１２の測定値とを問題なく、かつ、明確に関連付けることができるよう、カラーカメラ１２の把握領域１７は、その形状と大きさが、把握領域１８に相当する。すなわち、把握領域１７も四角形状であり、コンベアベルト７の全幅に及んでいる。これにより、分析群１には、２つの把握領域があることが特徴である。把握領域１７で、コンベアベルト７上の物体の形状および／または表面の性質と、その位置とが把握され、また、把握領域１７の下流側にある把握領域１８で、物体の材質が把握される。
　　　【００２２】
　コンピュータ１６において、カラーカメラ１２の出力データとＮＩＲ分光計１３の出力データが評価される。それにより、画像解析方法を使用することにより、ベルトコンベア上にある物体を、形状、大きさ、色、組織などに関して分類し、その位置を把握することができる。ＮＩＲ分光法により、単一の空間的な測定位置において、例えば、幅が約２〜４ｎｍの最大２５６（５１２）の周波数チャンネルという高度スペクトル分解が可能である。この全情報から、測定位置または物体における材質を推定することができる。約１ｍ２のそれぞれの把握領域１７と１８で、可視範囲におけるカメラ１２の空間的な分解を、ＮＩＲ測定位置の高速制御と組み合わせると、空間的な分解のあるＮＩＲ測定のシミュレーションを行なうことができる。それにより、あらかじめ費用のかさむ物体の個別化を行なう必要なく、物体の極めて確実な位置特定と識別が可能になる。すなわち、予備的な個別化は、物体を上から見た場合に、相互に区別できる程度にしか必要でない。」（段落【００１９】ないし【００２２】）
　
（ケ）「【００２３】
　物体は、分析群１において位置を特定し、識別した後、コンベアベルト７を離れると、ブローノズルプレート１０に達し、そこから出るエアジェットによって矢印２０の方向に、搬送路の上方に配置されている収容装置２１に吹き飛ばされる。吹き飛ばされた物体は、収容装置２１からシュートまたは横方向コンベア２１ａを経由して排出される。
　　　【００２４】
　残った物体は、次に、第１セパレーション群２のコンベアベルト８に達する。コンベアベルト８の上方には、別のカラーカメラ２２が配置されている。このカメラは、分析群１のカラーカメラ１２と同様、コンピュータ１６に接続されていて、コンベアベルト８の領域２３を把握するためのものである。代替案として、第１セパレーション群２（ならびに、セパレーション群３など、下流側のさらに別のセパレーション群）に、上述したように、コンピュータ１６とネットワークでつながれている独立したコンピュータを割り当てることもできる。把握領域２３は、第１分析群の把握領域１７と１８と同じ形状と大きさになっていて、また、コンベアベルト８に対する把握領域２３の相対位置は、コンベアベルト７に対する把握領域１７と１８の相対位置と同じである。コンピュータ１６内で処理される、カラーカメラ２２の把握データにより、残っている物体、ならびに、場合により、その物体の位置変化を把握することができる。これらのデータと、分析群１において得られたデータとをコンピュータ１６内で整合することにより、新たなＮＩＲ分光法を必要とすることなく、分析群１で行なわれた画像解析が自動的に“保持”されることが保証される。むしろ、あらかじめ取得し、コンピュータ１６に記憶されているＮＩＲ値を別のセパレーションステップ（該ステップは、第１セパレーション群から下流側で、ベルトコンベア５とベルトコンベア６との間のブローノズルプレート１１によって行なわれる）のために使用することが可能である。
　　　【００２５】
　ブローノズルプレート１１により、物体は、的確に矢印２４の方向で収容装置２５に排出され、また、ここからはシュートまたは横方向コンベア（２５ａ）を経由して排出される。
　　　【００２６】
　第２セパレーション群３は、第１セパレーション群２と同一構造で、コンベアベルト９の領域２７を把握する別のカラーカメラ２６がある。領域２７は、上流側の把握領域と同じ形状と大きさである。第２セパレーション群３の作動方法は、上記説明の第１セパレーション群に相当するものであるが、分析群のカラーカメラ１２がもたらしたデータではなく、第１セパレーション群のカラーカメラ２２が把握した画像データが、基準データとして使用されるという違いがある。」（段落【００２３】ないし【００２６】）
　
（２）引用文献１記載の発明ａ
　上記（１）（ア）ないし（ケ）及び図１から、引用文献１には、次の発明（以下、「引用文献１記載の発明ａ」という。）が記載されているといえる。
　
「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物の流れ中の物体を識別し仕分けする装置であって、この装置は、
　ＮＩＲセンサ１４と光学スキャニングヘッド１５を有するＮＩＲ分光計１３と、
　ＮＩＲ分光計１３による物体のスキャニングより前に、物体の位置や形状を把握し、その画像データを出力するカラーカメラ１２と、
　ＮＩＲ分光計１３に対して、ＮＩＲ分光計１３の把握領域１８を通して廃棄物の流れ中の物体を移動するエンドレスベルトコンベア４、５、６と、
　ＮＩＲ分光計１３からコンピュータ１６に出力された信号及びカラーカメラ１２からコンピュータ１６に出力された画像データに基づいて、廃棄物の流れ中の複数の種類の物体を識別し仕分けするコンピュータ１６と、を含み、
　ＮＩＲ分光計１３は最大２５６（５１２）の周波数チャンネルという高度スペクトル分解が可能である装置。」
　
２．−２　引用文献２
（１）引用文献２の記載
　本願の優先日前に頒布され、原査定の拒絶理由に引用された刊行物である特表２００２−５２０６９９号公報（以下、「引用文献２」という。）には、例えば、次のような記載がある。
　
（ア）「　　　【０００１】
　　（発明の技術分野）
　本発明は、画像認識の分野に関し、特定すると、マルチスペクトルおよびハイパースペクトルイメージに関する自動オブジェクト検出、認識および資料識別のためノンリテラルイメージ利用および一般的計算技術を使用するための方法およびシステムに関する。
　　　【０００２】
　　（従来技術）
　マルチスペクトルおよびハイパースペクトルイメージセットは、手動手段により分析することが難しい多量のデータを含む。これらのイメージセットは、容易に視覚ないしアクセスできないイメージデータの複数のバンドを含む。現在では、マルチスペクトルセンサーが領域または地形の画像を収集し、イメージの一群のスペクトルバンドを提供するが、これは電磁スペクトルの短波長赤外線部分に可視のものを包含する。同様に、ハイパースペクトルセンサーは、普通、電磁スペクトルの特定の部分を包含する空間イメージの数百のスペクトルバンドを提供する。その結果、ハイパーセンサーは、一般に、マルチスペクトルセンサーを使用するシステムよりも優れたスペクトル弁別を行う。ハイパースペクトルセンサーにより提供される改良されたスペクトル弁別は、イメージに存する資料およびオブジェクトを検出および分離するために、データのノンリテラルな処理を可能にする。」（段落【０００１】及び【０００２】）
　
（イ）「　　　【００１２】
　図１は本発明に従った、ハイパースペクトル画像（hyperspectral imagery）からサンプリングされた対象物及びそれの材質的な構成を識別するためのシステム１００のブロック図である。システム１００は画像センサー１１０、ピクセル抽出部１２０、識別特性処理部１３０、訓練データ入力部１４０、材質類別部１５０、及びスペクトル分離部１６０を含む。画像センサー１１０、ピクセル抽出部１２０、及び識別特性処理部１３０は入力処理部１３５を形成する。
　　　【００１３】
　画像センサー１１０は好まれるものとして、特定の対象物または対象物の集まりをスキャンし、処理機器にスペクトル特性データを与えることが可能な、光学的な対象物検出装置（または、素子）である。画像センサー１１０は遠隔にあるセンサー装置からの衛星信号、光学的スキャン入力信号、またはリアルタイムの画像信号によって対象物１０２からデータを受信してもよい。」（段落【００１２】及び【００１３】）
　
（ウ）「　　　【００１５】
　システム１００の全容を以下に詳細に説明する。図１にて、対象物１０２の光学的特性を規定する画像セット（または、画像の組）を生成するために、対象物１０２は画像センサー１１０によってスキャンされる。次に、ピクセル抽出部１２０は、その画像セットの単体のピクセルからスペクトル識別特性を抽出する。単体のピクセル中のデータは多数の（通常、数百の）データサンプルから構成され、各データサンプルは適当なスペクトル周波数での対象物１０２からの光子の反射率または放射に対応する。単体のピクセルは信号のフィルタリング及び正規化のために処理部１３０に入力される。
　　　【００１６】
　識別特性処理部１３０によって処理された後、ピクセル識別特性は類別部１５０に送られ、それは目的とする材質の識別特性の組み合わせ、または感知されたデータに関係する端成分のカテゴリー（または、種類）を識別する。本発明の１つの構成では、入力識別特性とある程度相関のあるこれらのカテゴリーや端成分を識別するために人口的なニューロネットワークが訓練される。
　　　【００１７】
　最終ステップで、スペクトル分離部（または、スペクトル非混合部）１６０は入力識別特性を構成する構成要素の材質の存在度（ｇ）を検出し、推定するために、制約条件の下でスペクトル混合方程式を解く遺伝的アルゴリズムを利用する。各端成分に対して計算された、推定された存在度（ｇ）は入力識別特性に何の材質が存在するかの指標及び、（感知された）領域の点に存在する各端成分の割合を与える。」（段落【００１５】ないし【００１７】）
　
（エ）「　　　【００１８】
　図２は本発明に従って、入力処理部１３５によって実施される処理のフローチャートである。この処理の目的は材質の識別及びスペクトルの分離のために感知されたピクセルの識別特性を与えることである。最初に、画像センサー１１０は対象物１０２の光学的特性を規定する画像セットを生成するために対象物１０２をスキャンする（ステップ２１０）。これらの光学的特性は非空間的スペクトルの情報及び電磁スペクトルバンドデータを含む。光学的特性はピクセル抽出部１２０に送られ、それは画像セット中の単体のピクセルからスペクトル識別特性を抽出する（ステップ２２０）。識別特性処理部１３０による処理の前に、好まれるものとして、潜在的な画像データにより較正がなされ、大気に対する修正（ＭＯＤＴＲＡＮ、ＡＴＲＥＭ等、これらは公開された（パブリックドメイン）処理である）が画像セットに適用されてもよい。
　　　【００１９】
　ピクセル抽出部１２０によって抽出された、感知されたピクセル識別特性はＮ次元の特徴ベクトルに変換され、識別特性処理部１３０への入力となる。ここでＮは感知された画像中のスペクトルバンドの数である（ステップ２３０）。特徴ベクトルの成分は画像セットの各スペクトルバンドに対するピクセルの強度に対応する。
　　　【００２０】
　特徴ベクトルが入力された後、特徴ベクトルの成分及びスペクトル値は時系列として扱われ、バンドパスフィルターによって処理される（ステップ２４０）。特徴ベクトルは特徴ベクトルの各成分に対するスペクトル周波数値として時間を扱うことにより、時系列信号として処理される。図３は時系列信号として扱われた特徴ベクトルのグラフを示している。バンドパスフィルターは識別特性の直流成分を取り除くために、隣接するスペクトル強度の単純な差分等の、差別化（または、微分）を適用する。バンドパスフィルターはまた、結果として生ずる識別特性を滑らかにするために、その差別化の後に、ローパスフィルターを適用する。‥‥‥‥
　　　【００２１】
　バンドパスフィルターはいくつかの理由により重要である。第１に、それは対象物空間からの反射率の変動によって影響が与えられる、識別特性の局在的な平均を取り除く。さらに、バンドパスフィルターは通常ノイズによって支配される識別特性中の超高周波の変動を滑らかにし、材質の識別に必要情報を含んでいる入力識別特性の曲線を抽出する。フィルタリングされた識別特性のゼロ交差はスペクトルの分離及び類別のために重要な、著しい吸収値に対応する。
      【００２２】
　識別特性処理部１３０によって最後に行われるステップはフィルタリングされた入力データを正規化することである（ステップ２５０）。このステップでは、ＦＩＲフィルターによって適切に処理されない識別特性の初めの部分及び終わりの部分を取り除くこと等によって、バンドパスフィルターによりフィルタリングされた信号の有効な部分に対応する、フィルタリングされた波形部分が抽出される。この部分はＮから、フィルタリングされた波形の初め及び終わりから取り除かれたサンプルの数を引いた数の新しい特徴ベクトルに変換され、長さＭの特徴ベクトルになる。新しい特徴ベクトルは次に、Ｍ次元の単位ベクトル（すなわち、ベクトルの大きさが１であるベクトル）を生成するために、新しい特徴ベクトルの成分の二乗の合計の平方根を計算し、新しい特徴ベクトルの各成分をベクトルの大きさによって割ることにより正規化される。正規化の目的は利得項を取り除き、種々の画像にこの技術を適用したときに、パターン認識サブステップの再訓練を要さずに不動な識別特性を与えるためである。」（段落【００１８】ないし【００２２】）
　
（オ）「　　　【００４５】
　　（結論）
　本発明によるシステムはマルチスペクトル及びハイパースペクトル画像分析及び識別を実施する。それらは計算の上で効率的であり、容易に実施可能であり、さらに、領域分類（terrain categorization）及び対象物識別に対するスペクトル識別特性を効果的に検出、分離、及び分類する。」（段落【００４５】）
　
（２）引用文献２記載の技術
　上記（１）（ア）ないし（オ）から、引用文献２には、次の技術（以下、「引用文献２記載の技術」という。）が記載されているといえる。
　
「数百のスペクトルバンドに応答しうるハイパースペクトルセンサーを用いてスペクトル分光法により物質や物体の種類を識別し区別する技術。」
　
２．−３　対比
　本願補正発明ａと引用文献１記載の発明ａを対比すると、引用文献１記載の発明ａにおける「物体」は、その構造や機能及び意図する技術内容からみて、本願補正発明ａにおける「物質」及び「目標物」に相当し、以下同様に、「物体の種類」は「物質の種類」に、「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物」は「複数の物質の種類を含む混合廃棄物」に、「把握領域１８」は「検知領域」に、「エンドレスベルトコンベア４、５、６」は「目標物を移動する手段」に、「コンピュータ１６」は「処理手段」に、それぞれ相当するほか、引用文献１記載の発明ａにおいて「識別し仕分けする」ことは、その意図する技術内容からみて、本願補正発明ａにおいて「分類する」ことに相当する。
　また、引用文献１記載の発明ａにおける「ＮＩＲセンサ１４と光学スキャニングヘッド１５を有するＮＩＲ分光計１３」は、ＮＩＲ分光法により近赤外線領域の吸収スペクトルを利用して物体の種類や材質等を識別することができるセンサであるから、「スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサ」という限りにおいて、本願補正発明ａにおける「ハイパースペクトルセンサ」に相当する。
　
　したがって、本願補正発明ａと引用文献１記載の発明ａは、
「複数の物質の種類を含む混合廃棄物の流れ中の目標物を分類する装置であって、この装置は、
　スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサと、
　センサに対して、センサの検知領域を通して廃棄物の流れ中の目標物を移動する手段と、
　センサから処理手段に出力された信号に基づいて、廃棄物の流れ中の複数の物質の種類の目標物を分類する処理手段とを含む、装置。」
である点で一致し、次の２点において相違又は一応相違する。
　
＜相違点＞
（ａ）「スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサ」に関し、本願補正発明ａにおいては「ハイパースペクトルセンサ」であり、「少なくとも１０のスペクトル帯に応答するもの」であるのに対し、引用文献１記載の発明ａにおいては「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」であり、応答するスペクトル帯について不明である点（以下、「相違点１」という。）。
　
（ｂ）処理手段が区別できる物質の種類に関し、本願補正発明ａにおいては「金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む」のに対し、引用文献１記載の発明ａにおいては、処理手段が区別できる物質の種類が不明である点（以下、「相違点２」という。）。
　
２．−４　判断
　まず、相違点１について検討する。
　引用文献１記載の発明ａにおいて、「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」に代えて、引用文献２記載の技術に係る「ハイパースペクトルセンサ」を適用することにより、相違点１に係る本願補正発明ａのような構成とすることは、引用文献１及び引用文献２に記載された発明から当業者が格別困難なく容易に想到し発明し得たことである。
　
　なお、審判請求人は、平成２４年１１月２７日付けの回答書において、本願補正発明ａにおけるハイパースペクトルセンサは、スペクトルデータと空間データの両方を出力するものであるのに対し、引用文献１記載の発明ａにおける分光計は、空間情報の収集を行わない従来型の分光計であり、カメラと分光計を組み合わせることで物体の位置確認ができるものである旨、及び引用文献１記載の発明ａに引用文献２記載の技術に係るハイパースペクトルセンサを適用するためには、引用文献１記載の発明ａの構成要素のうち重要なものの殆どすべてを交換する必要があるほか、引用文献１及び２のどちらにも開示されていない新しい処理手段を付け加える必要がある旨を主張している。
　しかし、本願の明細書に記載された実施例も、段落【００３０】ないし【００３３】等からみて、ハイパースペクトルカメラ１０２の少し上流に配置されたカメラ１０４が出力した画素化画像データと、ハイパースペクトルカメラ１０２により走査されて生成されたデータから、プロセッサ１０８が目標物の物質を分類するものであって、「スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサ」のほかに、目標物の追跡機能を提供するカメラを有するものである。
　したがって、引用文献１記載の発明ａに引用文献２記載の技術に係るハイパースペクトルセンサを適用するときに、審判請求人が上記主張するような格別な困難性があったとすることはできない。
　
　次に、相違点２について検討する。
　引用文献１記載の発明ａは、「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物の流れ中の物体を識別し仕分けする装置」であるところ、家庭ゴミ等の廃棄物の物体の種類に関しては、特定がない。しかし、「家庭ゴミ等の廃棄物に、金属、プラスチックス、紙、ガラスやそれらの複合物質等が含まれること」は技術常識であって（以下、「技術常識」という。）、引用文献１記載の発明ａにおいて、「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」に代えて、引用文献２記載の技術に係る「ハイパースペクトルセンサ」を適用にあたり、家庭ゴミ等の廃棄物の物体の種類を、金属、プラスチックス、紙やそれらの複合物質等が含まれる旨を特定することによって、相違点２に係る本願補正発明ａのような構成とした点は、単なる設計上の事項にすぎない。したがって、相違点２は何ら実質的なものではない。
　
　そして、本願補正発明ａを全体として検討しても、引用文献１記載の発明ａ、引用文献２記載の技術、及び技術常識から予測される以上の格別な効果を奏するものではない。
　
　以上により、本願補正発明ａは、引用文献１記載の発明ａ、引用文献２記載の技術、及び技術常識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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
３．本件補正の適否についての判断（２）
　次に、本件補正後の特許請求の範囲の請求項２３に記載された事項により特定される発明（以下、「本願補正発明ｂ」という。）が、特許出願の際に独立して特許を受けることができるものであるかについて、以下に検討する。
　
３．−１　引用文献１記載の発明ｂ
　本願の優先日前に頒布され、原査定の拒絶理由に引用された刊行物である上記引用文献１（特表２００１−５２３５７４号公報）には、上記２．−１（１）の記載及び図１からみて、次の発明（以下、「引用文献１記載の発明ｂ」が記載されているといえる。
　
「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物の流れの中の物体を識別し仕分けするための、最大２５６（５１２）の周波数チャンネルという高度スペクトル分解が可能であるＮＩＲセンサ１４と光学スキャニングヘッド１５を有するＮＩＲ分光計１３の使用方法であって、
　ＮＩＲ分光計１３からコンピュータ１６に出力された信号及びカラーカメラ１２からコンピュータ１６に出力された画像データに基づいて識別し仕分けされる物体が、廃棄物の複数の種類である使用方法。」
　
３．−２　対比
　本願補正発明ｂと引用文献１記載の発明ｂを対比すると、引用文献１記載の発明ｂにおける「物体」は、その構造や機能及び意図する技術内容からみて、本願補正発明ｂにおける「物質」及び「目標物」に相当し、以下同様に、「物体の種類」は「物質種類」に、「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物の流れの中の物体」は「混合した廃棄物の流れの中の複数の物質種類の目標物」に、それぞれ相当するほか、引用文献１記載の発明ｂにおいて「識別し仕分けする」ことは、その意図する技術内容からみて、本願補正発明ｂにおいて「分類する」ことに相当する。
　また、引用文献１記載の発明ｂにおける「ＮＩＲセンサ１４と光学スキャニングヘッド１５を有するＮＩＲ分光計１３」は、ＮＩＲ分光法により近赤外線領域の吸収スペクトルを利用して物体の種類や材質等を識別することができるセンサであるから、「スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサ」という限りにおいて、本願補正発明ｂにおける「少なくとも１０のスペクトル帯に応答するハイパースペクトルセンサ」に相当する。
　そして、本願補正発明ｂにおいて「使用」は、その意図する技術内容からみて、本願補正発明ｂにおいて「使用方法」に相当する。
　
　したがって、本願補正発明ｂと引用文献１記載の発明ｂは、
「混合した廃棄物の流れの中の複数の物質種類の目標物を分類するための、スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサの使用。」
である点で一致し、次の２点において相違又は一応相違する。
　
＜相違点＞
（ａ）「スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサ」に関し、本願補正発明ｂにおいては「少なくとも１０のスペクトル帯に応答するハイパースペクトルセンサ」であるのに対し、引用文献１記載の発明ｂにおいては「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」であり、応答するスペクトル帯について不明である点（以下、「相違点３」という。）。
　
（ｂ）スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサを使用して区別される物質の種類に関し、本願補正発明ｂにおいては「金属、プラスチック、紙、ガラス、および複合物質を含む」のに対し、引用文献１記載の発明ｂにおいては、スペクトル分光法により物質の種類を識別し区別するセンサを使用して区別される物質の種類が不明である点（以下、「相違点４」という。）。
　
３．−３　判断
　まず、相違点３について検討する。
　引用文献１記載の発明ｂにおいて、「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」に代えて、引用文献２記載の技術に係る「ハイパースペクトルセンサ」を適用することにより、相違点３に係る本願補正発明ｂのような構成とすることは、引用文献１記載の発明ｂ及び引用文献２記載の技術から当業者が格別困難なく容易に想到し発明し得たことである。
　
　次に、相違点４について検討する。
　引用文献１記載の発明ｂは、「複数の物体の種類を含む家庭ゴミ等の廃棄物の流れ中の物体を識別し仕分けする」ものであるところ、家庭ゴミ等の廃棄物の物体の種類に関しては、特定がない。しかし、「家庭ゴミ等の廃棄物に、金属、プラスチックス、紙、ガラスやそれらの複合物質等が含まれること」は技術常識であって（以下、「技術常識」という。）、引用文献１記載の発明ｂにおいて、「ＮＩＲセンサ１４を有するＮＩＲ分光計１３」に代えて、引用文献２記載の技術に係る「ハイパースペクトルセンサ」を適用する際に、家庭ゴミ等の廃棄物の物体の種類を、金属、プラスチックス、紙やそれらの複合物質等が含まれる旨を特定することによって、相違点４に係る本願補正発明ｂのような構成とした点は、単なる設計上の事項にすぎない。したがって、相違点４は何ら実質的なものではない。
　
　そして、本願補正発明ｂを全体として検討しても、引用文献１記載の発明ｂ、引用文献２記載の技術、及び技術常識から予測される以上の格別な効果を奏するものではない。
　
　以上により、本願補正発明ｂは、引用文献１記載の発明ｂ、引用文献２記載の技術、及び技術常識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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
４．むすび
　上記２．に記載したとおり、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　また、本件補正は、上記３．に記載した理由によっても、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　よって結論のとおり決定する。
　
第３．本願発明について
１．本願発明ａ
　前記のとおり、平成２４年１月１３日付けの手続補正は却下されたため、本願の請求項１ないし２３に係る発明は、平成２３年３月７日付けの手続補正書によって補正された特許請求の範囲並びに平成１８年５月１６日付けで提出された明細書の翻訳文及び国際出願日における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２３に記載された事項により特定されるものであるところ、請求項１に係る発明（以下、「本願発明ａ」という。）は、上記（第２．の［理由］１．（１）（ア）【請求項１】）のとおりのものであり、請求項２３に係る発明（以下、「本願発明ｂ」という。）は、上記（第２．の［理由］１．（１）（ア）【請求項２３】）のとおりのものである。
　
２．引用文献
　本願の優先日前に頒布され、原査定の拒絶理由に引用された刊行物である引用文献１（特表２００１−５２３５７４号公報）記載の発明ａ、及び本願の出願前に頒布され、原査定の拒絶理由に引用された引用文献２（特表２００２−５２０６９９号公報）記載の技術は、それぞれ前記第２．の［理由］２．−１及び２．−２に記載したとおりである。
　また、引用文献１（特表２００１−５２３５７４号公報）記載の発明ｂは、前記第２．の［理由］３．−１に記載したとおりである。
　
３．対比・判断
　本願発明ａは、前記２．の［理由］１（１）及び（２）で検討したように、実質的に、本願補正発明ａにおける発明特定事項の一部の構成を省いたものに相当する。
　そうすると、本願発明ａの発明特定事項を全て含む本願補正発明ａが、前記第２．の［理由］２．−１ないし２．−４に記載した理由により、引用文献１記載の発明ａ、引用文献２記載の技術及び技術常識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、本願発明ａも同様の理由により、引用文献１記載の発明ａ、引用文献２記載の技術及び技術常識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。
　
　また、本願発明ｂは、前記２．の［理由］１（１）及び（２）で検討したように、実質的に、本願補正発明ｂにおける発明特定事項の一部の構成を省いたものに相当する。
　そうすると、本願発明ｂの発明特定事項を全て含む本願補正発明ｂが、前記第２．の［理由］３．−１ないし３．−３に記載した理由により、引用文献１記載の発明ｂ、引用文献２記載の技術及び技術常識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、本願発明ｂも同様の理由により、引用文献１記載の発明ｂ、引用文献２記載の技術及び技術常識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。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願発明ａは、引用文献１記載の発明ａ、引用文献２記載の技術及び技術常識に基づいて、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。
　また、本願発明ｂも、引用文献１記載の発明ｂ、引用文献２記載の技術及び技術常識に基づいて、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。