【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、手形や小切手等の紙葉類に印字或いはは印刷された磁気情報を読み取る方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、公共料金の請求書やサービスの申込書等の紙葉類や手形・小切手等の有価証券（以下、これらを一括して手形と呼ぶ）を分類整理する為に、手形の所定位置にＭＩＣＲ文字と呼ばれる磁気インクによって印字された文字を磁気的若しくは光学的に読取る方法が一般的に行われている。
【０００３】
例えば、銀行等の金融機関の場合、手形に印字されているＭＩＣＲ文字を読取る事によって銀行別・口座別・金額別・支払日別等に分類している。種類毎に分類された手形は、手形交換所に持ち込まれ、代りに手形交換所に他銀行から持ち込まれた自行の手形を持ち帰り、各支店毎や、口座毎に同じように分類し夫々に合わせて処理を行っている。
【０００４】
このような手形の一連の処理は、利用者から手形を預かって処理を終えるまでに１日ほどで行わなければならず、迅速な処理を求められている作業である。その為、多くの銀行では各支店では手形の処理を行わず、手形を専門的に扱う部署（一般的に集中センタと呼ばれる）を設けて、集中センタで大量の手形を一括して高速処理する為に比較的大型な手形専用のＭＩＣＲ読取装置を導入して処理を行っている。
【０００５】
しかし、昨今では、通信技術の発達により各支店で手形の画像やＭＩＣＲを含めた個別情報を画像読取装置等によって取込み、電子ファイルとして集中センタに先に伝送し、集中センタでは電子ファイルと個別情報を元に金額の支払処理等を先に済ませてしまうというように業務形態が変わってきている。
【０００６】
このように電子データを利用して処理を行えば、顧客から受け取った手形をその日のうちに集中センタに集める必要が無くなるので、集中センタと各支店とを１日に何度も往復させていた手形の運搬業務を減らせ、銀行としてはコストを削減させる事が出来る。また、手形が集中センタに到達する前に処理を行う事ができるので、処理が迅速にできるのだが、このような業務形態を円滑に支障無く実現する為に正確に手形に印字されているＭＩＣＲ文字を読取ることが求められている。
【０００７】
その為、ＭＩＣＲの読取方法が従来から種々提案されているが、ＭＩＣＲ文字には、日本国や米国等で使用されているＥ１３Ｂと呼ばれる文字形態（フォント）とヨーロッパで幅広く使用されているＣＭＣ７の２種類がある。ここでは、Ｅ１３Ｂの読取方法について説明する。
【０００８】
Ｅ１３Ｂの特性としては、次の事が挙げられる。それは、文字のスタートから次の文字のスタートまで、つまり文字のピッチが０．１２５インチ（３．１ｍｍ）ということである。そして、１文字分の幅を時間軸に対して８等分に分割すると、磁気ヘッドで文字を読み取った時に得られる読取信号のピークはいずれかのブロックに必ず存在する様に構成されている。
【０００９】
例えば、Ｅ１３Ｂの「８」の文字を例として説明する。図１３（ａ）はＥ１３Ｂの「８」の文字を磁気ヘッドで読み取った時のアナログ磁気信号、図１３（ｂ）はそのピーク位置信号、図１３（ｃ）はそのピーク位置と振幅レベルを示すピーク値データである。また、図１３（ｄ）は上述のようなＥ１３Ｂにおける８等分を示す。
【００１０】
この時、得られるピークは図１３（ｃ）に示すように（＋）のピークが１ブロック目、２ブロック目、６ブロック目に存在している。一方、（−）のピークが３ブロック目、７ブロック目、８ブロック目に存在している事がわかる。ピークが存在するブロックの組合せは、Ｅ１３Ｂで定義されている文字毎に異なり、このピークの存在するブロックの組合せにより文字判定を行う。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の方法では、ＭＩＣＲ文字の印字の品質差異や、磁気ヘッドの相対的位置の差異、または手形・小切手やＭＩＣＲ読取装置自体の経年変化等の影響によってピークの位置を誤って認識してしまい、文字そのものの読取が間違いやすいという難点があった。
【００１２】
そこで、例えば、特公平３−３７２３０号公報に提案されているようにピークのレベルを考慮して判定する認識方法が知られている。この認識方法は、磁気ヘッド等、ＭＩＣＲ読取装置側の経年変化や磁気ヘッドと手形に印字されているＭＩＣＲ文字との相対的位置の差異等により、磁気信号のレベルが均一に弱まったり強まったりする場合に有効である。
【００１３】
しかし、手形側の経年変化や印字の品質差異が生じた場合には有効では無かった。即ち、手形の経年変化によって、手形に印字されているＭＩＣＲ文字の磁気インクが、剥離する現象があるからである。
【００１４】
一方、最近では、磁気トナーを用いて手形にＭＩＣＲ文字をレーザプリンタ等により印刷することがあるが、レーザプリンタで印刷されたＭＩＣＲ文字にはトナーの欠落もしくはトナーが飛着した部分が多く見受けられる。このような磁性体の欠落・もしくは飛着した部分を一般的にボイドと呼ばれているが、このボイドによって、稀に、本来の信号のレベルと同等以上のノイズが磁気信号に付加されることがある。しかし、上記公報の認識方法には、そのような本来の信号と見間違うほどのノイズに対する処置については明確に言及されていなかった。
【００１５】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたもので、その目的は、紙葉類の経年変化や印字の品質差異、或いはボイド等によるノイズに関係なく、紙葉類に印字又は印刷された磁気情報を正確に読み取ることが可能な磁気情報読取方法及び装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するため、磁性体により紙葉類に印字若しくは印刷された磁気情報を再生する手段と、再生した文字の磁気情報に基づいて所定の特徴点毎に時間と振幅を有するサンプルテーブルを作成する手段と、予め文字毎に作成された特徴点毎に時間と振幅を有する辞書テーブルと、前記サンプルテーブルと前記辞書テーブルの各文字における相関を演算する手段と、前記演算手段の演算結果に従って、前記再生手段で再生された磁気情報の文字を判定する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
本発明においては、ＭＩＣＲ文字の印字の品質差異や、磁気ヘッドの相対的位置の差異、また手形やＭＩＣＲ読取装置自体の経年変化等の影響によって、たとえ正しいピーク位置を検出出来なくとも文字の高い認識率を維持し続けることが出来、業務の運営を円滑に進める事が出来る。
【００１８】
また、たとえ、ボイドと呼ばれる磁気トナーの欠落もしくは、付着によりＳ／Ｎ比が大幅に劣化しても、ボイドの部分は距離が出るが、総合すると距離の総和は、他の文字との比較より少ないので、ノイズの影響を少なく抑えることができ、高い認識率を維持することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
（第１の実施形態）
図１は本発明によるＭＩＣＲ文字読取装置の第１の実施形態の外観を示す斜視図、図２は内部構成を示すブロック図である。装置本体１には、紙葉類を積載する為のホッパー部２が設けられている。３は紙葉類を搬送する搬送路であり、ホッパー部２から排出口４まで溝状に形成されている。ホッパー部２に積載された紙葉類は図示しない搬送機構により１枚づつ搬送路３を矢印方向に搬送され、搬送途中に設けられた磁気ヘッドにより磁気情報が読み取られる。なお、排出口４は２箇所設けられ、例えば、正常にＭＩＣＲ文字を読めたかどうかの振り分け条件に応じて紙葉類は２つの排出口４に振り分けられる。
【００２１】
図３は紙葉類の一例を示す。紙葉類は前述のように手形、小切手等である。本実施形態では、手形を例として説明する。紙葉類９０には、図３に示すように所定の領域９１にＭＩＣＲ文字等が磁気インクや磁気トナーによって印字されている。紙葉類９０の領域９１は、図３の左側から「補助自行欄ＩＩ」、「補助自行欄Ｉ」、「交換所欄（交換番号、機関コード）」、「自行データ欄（店Ｎｏ・手形Ｎｏ・口座Ｎｏ）」、「金額欄」に分けられ、各欄に磁気情報が記録されている。
【００２２】
次に、図２の構成について説明する。本実施形態では、ＭＩＣＲ文字の判定方法として前述のＥ１３Ｂを用いている。まず、紙葉類の搬送路３には、永久磁石１００と磁気ヘッド１０１が一定間隔をおいて配置されている。図２における矢印は紙葉類９０の搬送方向を示す。
【００２３】
永久磁石１００は、磁気ヘッド１０１によって読み取られたＭＩＣＲ文字の磁気信号のＳ／Ｎ比を出来るだけ良くする為に設けられており、搬送路３を搬送されてきた紙葉類９０に印字されているＭＩＣＲ文字の磁化を行うものである。なお、永久磁石１００はＭＩＣＲ文字の磁化を行うのが目的である為、永久磁石でなくても、電磁石を用いても構わない。
【００２４】
紙葉類９０は永久磁石１００を通過する際にＭＩＣＲ文字が永久磁石１００によってある１方向に磁化され、その後、磁気ヘッド１０１を通過する。磁気ヘッド１０１は紙葉類９０が通過する際にＭＩＣＲ文字の磁束を検知し、例えば、図１３（ａ）に示すようなＭＩＣＲ文字の磁気信号を再生する。再生された磁気信号は増幅回路１０２によって増幅された後、フィルタ回路１０３によって高周波域のノイズが取り除かれ、更に、Ａ／Ｄ変換器１０４によって／Ｄ変換される。
【００２５】
Ａ／Ｄ変換された磁気信号はピーク検出回路１０５に送られ、ピーク検出回路１０５では１文字毎に文字の切り分けを行う。また、前述のように１文字毎に８等分すると共に、図１３（ａ）の磁気信号の何処にピークがあるかを検出し、図１３（ｂ）に示すようにピーク位置を示すピーク位置信号を作成する。更に、ピーク位置毎に時間の振幅レベルを検出し、図１３（ｃ）に示すようにピーク位置における時間と振幅レベルを示すピーク値データを作成する。
【００２６】
ピークの検出方法としては、例えば、信号振幅を複数の範囲に分割し、磁気信号のピークその複数の範囲のいずれかに入った時にその範囲のレベルをピークとしても構わない。また、Ａ／Ｄ変換された磁気信号データの勾配を順次比較していきながら最大のレベルが得られた部分をピークとして検出してもよい。即ち、磁気信号データを所定の時間間隔毎に前回のレベルと今回のレベルを比較し、今回のレベルが前回のレベルより増加傾向にある時はピークに向かっていると判断し、今回のレベルが前回のレベルより減少傾向に転じた時にピークと検出する。
【００２７】
ピーク検出回路１０５のピーク値データは文字判定回路１０６に送られ、文字判定回路１０５において文字の判定を行う。文字判定回路１０５はサンプルテーブル作成部１０６、演算部１０７、辞書テーブル１０８、判定部１０９から構成され、サンプルテーブル作成部１０６ではピーク値データに基づいてピーク位置の時間と振幅レベル（極性）の関係をテーブルとして作成する。
【００２８】
図４はこのテーブルの一例を示す。以下、これをサンプルテーブルという。サンプルテーブルは文字の磁気信号のピーク位置における時間、振幅レベルをテーブル化したものである。一方、辞書テーブル１０８には、予め文字毎にピーク位置の時間、振幅レベルを示すデータが格納されている。図５はこの辞書テーブルの一例を示す。図５は１つの文字の辞書テーブルを示すが、全てのＭＩＣＲ文字（１４種類）に関して辞書テーブルが作成されている。なお、図４及び図５のテーブルは極性データを含んでいるが、ここでは極性は使用しない。
【００２９】
演算部１０７は作成したサンプルテーブルの１つの項（ピーク）毎に辞書テーブルのすべての文字の項（ピーク）との二次元上の距離を算出する。図６は図４のサンプルテーブルと図５の辞書テーブルとの元の信号波形データを示す。図６の実線はサンプルテーブル、破線は辞書テーブルの信号波形である。
【００３０】
演算部１０７はサンプルテーブルの１つ目の項（Ｓｔ＿０、Ｓｌ＿０）に対して、辞書テーブルにある４つの項の二次元上の距離Ｌ０、Ｌ１、…、を算出する。距離Ｌ０は図６に示すようにサンプルテーブル波形の最初のピークＳ−ｐｅａｋ０から辞書テーブル波形の最初のピークＤ−ｐｅａｋ０までの距離、距離Ｌ１はサンプルテーブル波形の最初のピークＳ−ｐｅａｋ０から辞書テーブル波形の２番目のピークＤ−ｐｅａｋ１までの距離、距離Ｌ２はサンプルテーブル波形の最初のピークＳ−ｐｅａｋ０から辞書テーブル波形の３番目のピークＤ−ｐｅａｋ２までの距離である。Ｌ３、…、も同様である。これらの距離Ｌ０、Ｌ１、…、は以下の演算で得られる。
【００３１】
Ｌ０＝（Ａ×（Ｓｔ＿０−Ｄｔ＿０）２＋Ｂ×（Ｓｌ＿０−Ｄｌ＿０）２）１／２
Ｌ１＝（Ａ×（Ｓｔ＿０−Ｄｔ＿１）２＋Ｂ×（Ｓｌ＿０−Ｄｌ＿１）２）１／２
Ｌ２＝（Ａ×（Ｓｔ＿０−Ｄｔ＿２）２＋Ｂ×（Ｓｌ＿０−Ｄｌ＿２）２）１／２
Ｌ３＝（Ａ×（Ｓｔ＿０−Ｄｔ＿３）２＋Ｂ×（Ｓｌ＿０−Ｄｌ＿３）２）１／２
Ａ、Ｂは定数である。
【００３２】
次に、判定部１０９は得られた距離に基づいてサンプルテーブルの１つ目の項は、辞書テーブルにある４つの項の中でどれに最も近いかを総当りで判定し、最も近いピークの距離を記憶しておく。最も近いと判定した辞書テーブルの中の項は、以降省かれ、以下、サンプルテーブルの２つ目の項（Ｓｔ＿１、Ｓｌ＿１）、３つ目の項（Ｓｔ＿２、Ｓｌ＿２）、…、対して同様に辞書テーブル１０８の項の二次元上の距離を演算し、それぞれ最も近いピークを総当りで判定する。
【００３３】
このように最後まで（つまり、４つ目の項（Ｓｔ＿３、Ｓｌ＿３）まで判定すると、それぞれ最も近いと判定した距離を加算し、その総和値を記憶しておく。以下、同様に図４のサンプルテーブルに対して辞書テーブルの次の文字、その次の文字というように最も近いと判定した距離の総和を算出していく。このように演算部１０７はＭＩＣＲ文字の１４種類に対して総当りで距離の最小値の総和を求め、判定部１０９はサンプルテーブルに対して辞書テーブルの最も近いと判定した距離の総和が最小となった文字を、読み出されたＭＩＣＲ文字あると判定する。
【００３４】
この時、最も近いと判断した辞書テーブルの中の項を省くとしたが、省かなくても良い。例えば、（Ｓｔ＿０、Ｓｌ＿０）に最も近いのは、（Ｄｔ＿０、Ｄｌ＿０）だとしても、（Ｓｔ＿１、Ｓｌ＿１）は更に（Ｄｔ＿０、Ｄｌ＿０）に近いケースがあるかもしれないので、（Ｄｔ＿０、Ｄｌ＿０）を以降の候補から省かなくても良い。
【００３５】
また、図４に示すようにサンプルテーブルに新たにピークの極性の情報を加え、図５に示すように辞書テーブルにもピークの極性情報を組み込み、それを判定の際に利用すれば、前述のように総当りで距離を算出する必要はない。つまり、始めから極性が異なるようであれば、演算処理を省くことができるので、判定処理や判定時間を短縮することができる。
【００３６】
例えば、サンプルテーブルのほうに（＋）ピークが時間順に２つ続けて検出されている場合には、ＭＩＣＲ文字の「０」、「２」、「５」等の文字は（＋）ピークが２つ続けて検出されることが無いので、距離を算出していく前に違うことがわかり、最初からそれらの文字は考慮しなくて良い。
【００３７】
また、ピーク間の距離を算出していく過程ですべてのピークの距離を総当りで見なくとも、あまりに時間がかけ離れている場合や、ピークの極性が異なるようであれば、最初から異なるものとして計算しないようにすれば、更に、判定時間や判定処理を短縮することができる。
【００３８】
このように本実施形態では、サンプルテーブルと辞書テーブルとのピーク間の距離を求め、最も近い距離の総和に基づいて文字を判定しているので、ＭＩＣＲ文字の品質差異、磁気ヘッドの相対的位置誤差、手形や読取装置の経年変化、或いはボイド等によって、得られた情報が辞書テーブルに対して時間軸もしくは振幅にズレが生じ、誤差が発生したとしても、ＭＩＣＲ文字を正しく認識でき、誤読の発生を防止することができる。
【００３９】
なお、本実施形態では、Ｅ１３Ｂの判定方法を用いた場合を例に説明したが、本発明はこれに限ることなく、例えば、ＣＭＣ７法を用いた場合にも使用することができる。また、ピーク位置における時間、信号振幅、極性のデータを用いたが、文字の特徴を表わすものであれば、ピーク位置に限ることはない。例えば、磁気信号のゼロクロス位置における時間や振幅レベル、或いは磁気信号の変曲点における時間や振幅レベルを用いても良い。
【００４０】
更に、サンプルテーブルを作成する場合には、図４に示すように時間順に振幅レベルを並べても良いし、振幅レベルの大きい又は小さい順に並べても構わない。また、テーブルを作成する上で時間と振幅レベルを例として挙げたが、その他にピークの極性等も用いてもよい。
【００４１】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では磁気信号からピークを検出し、サンプルテーブルを作成すると説明したが、第２の実施形態では、このサンプルテーブルの作成時に、例えば、ノイズ等の影響により磁気信号のピークが欠落し、辞書テーブルのピーク数よりもサンプルテーブルのピーク数が少なくなった場合の補正方法に特徴がある。この補正以外は第１の実施形態と同様である。
【００４２】
図７は１文字分の波形データを示す。サンプリング数をＮｓとする。このＮｓの中からピーク位置を検出し、検出したピークを元にサンプルテーブルを作成する。また、図４は本実施形態で用いるサンプルテーブル、図８は辞書テーブルとする。ここでは、辞書テーブルのピーク数は６、サンプルテーブルのピーク数は前述のようにノイズ等の影響によりピークが欠落し、ピーク数は４とする。
【００４３】
まず、第１の実施形態と同様にサンプルテーブルのピークの一つ一つに対して辞書テーブルのピークのどれが最も近いかを判定するが、辞書テーブルのピークが２つ余る。余った２つのピークをＤ＿ｐｅａｋ４、Ｄ＿ｐｅａｋ５とする。図９は図４のサンプルテーブルの元の波形と図８の辞書テーブルのもとの波形を示す。実線はサンプルデータの波形、破線は辞書データの波形である。
【００４４】
この時、演算部１０７は余ったピークの時間軸の値（Ｄｔ＿４とＤｔ＿５）と同じ値の時の振幅レベル値（ＳｋとＳｍ）を図７のＮｓ個のサンプルデータから取得する。図９にこのＳｋとＳｍを示す。次いで、辞書テーブルの余ったピークＤ＿ｐｅａｋ４、Ｄ＿ｐｅａｋ５と、Ｎｓ個のサンプルデータから取得した振幅ポイントＳｋ、Ｓｍとの距離Ｌｋ、Ｌｍを以下のように算出する。
【００４５】
Ｌｋ＝Ｂ×（Ｄｌ＿４−Ｓｋ）
Ｌｍ＝Ｂ×（Ｄｌ＿５−Ｓｍ）
Ｂは定数である。
【００４６】
演算部１０７は第１の実施形態と同様にサンプルテーブルに対して辞書テーブルの最も近い距離の総和値を演算しており、演算部１０７は算出した距離ＬｋとＬｍの値をその最小距離の総和値に加算し、総和値の補正を行う。
【００４７】
また、演算部１０７は第１の実施形態と同様にサンプルテーブルに対して辞書テーブルの次の文字、次の文字というように全ての文字の最小距離の総和値を求めるが、その場合にも、全く同様の方法を用いてＬｋとＬｍを演算し、その値を最小距離の総和値に加算する。全ての文字の最小距離の総和値を演算すると、判定部１０９は第１の実施形態と同様にサンプルテーブルに対して辞書テーブルの最も近いと判定した距離の総和が最小となった文字を、読み出されたＭＩＣＲ文字あると判定する。
【００４８】
このように本実施形態では、余った辞書テーブルのピークについて処理を行うことによって、サンプルテーブルの作成時に、例えば、ボイドによってピークが小さくなり、ピークとして検出されなかったとしても、誤差を小さくできるので、ボイドによる認識率の低下を防ぐことができる。
【００４９】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。第２の実施形態では、サンプルテーブルのピーク数が辞書テーブルのピーク数より少ない場合の補正方法について説明したが、第３の実施形態では、逆にノイズ等の影響によりサンプルテーブルのピーク数が増加し、辞書テーブルのピーク数よりサンプルテーブルのピーク数が多い場合の補正方法に特徴がある。この補正以外は第１の実施形態と同様である。
【００５０】
図１０は１文字分の辞書データである。サンプリング数はＮｓとする。また、ＭＩＣＲ文字毎に図１０のようなサンプリング数Ｎｓ分のデータ（辞書データ）を記憶させておく。この辞書データはピークとピークの間の振幅レベル情報が入っている。その為、辞書データをピーク情報しかない辞書テーブルと分けても良いし、辞書テーブルを辞書データと一緒にしても構わない。また、実際にＭＩＣＲ文字の判定を行う際には、サンプル数をＮｓとしているので、予め記憶させておく辞書データのサンプル数はＮｓが望ましいが、時間軸に対して正規化を行うのであればＮｓ個でなくても構わない。
【００５１】
図１１は本実施形態で用いるサンプルテーブル、図５は辞書テーブルとする。図１１の辞書テーブルは前述のようにテーブル作成時にノイズ等の影響によりピーク数が増加し、図５の辞書テーブルよりもピーク数が２つ多い。図１２は図１１のサンプルテーブルの元の波形と図５の辞書テーブルの元の波形を示す。実線はサンプルテーブル、破線は辞書テーブルの波形である。
【００５２】
本実施形態では、サンプルテーブルと辞書テーブルのピークの数を比較すると、辞書テーブルのピーク総数のほうが少ない為、第１、第２の実施形態とは逆に辞書テーブルのピーク一つ一つに対してサンプルテーブルのピークのどれに最も近いかを判定していく。
【００５３】
この理由としては、ノイズをピークと誤って認識してしまったため、辞書テーブルよりもピーク総数が多くなっており、第１、第２の実施形態と同じようにサンプルテーブルのピーク一つ一つに対して、辞書テーブルのピークのどれに最も近いかを調べていくと、サンプルテーブルに紛れているノイズのピークと辞書テーブルのピークとがペアになることがある。そのため、正しい距離の測定ができず、誤った文字と判定してしまう恐れがある。
【００５４】
以上の理由から、辞書テーブルのピーク一つ一つに対して、サンプルテーブルのピークのどれに最も近いかを調べていくという点が異なる以外は、第１の実施形態と同様の方法で各ピークの最小距離を求めてその最小距離の総和を算出する。
【００５５】
この時、本実施形態では、図１１のサンプルテーブルのピークＳ＿ｐｅａｋ４、Ｓ＿ｐｅａｋ５が余るが、演算部１０７は図１２に示すように余ったサンプルテーブルのピークに対して、それぞれのピークの時間軸の値Ｓｔ＿４、Ｓｔ＿５と同じ値の時のレベル値Ｄｋ、Ｄｍを図１０のＮｓ個の辞書データから取得する。図１２にこのレベル値Ｄｋ、Ｄｍを示す。
【００５６】
次いで、演算部１０７はサンプルテーブルの余ったピークとＳ＿ｐｅａｋ４、Ｓ＿ｐｅａｋ５と、Ｎｓ個のサンプルデータから取得したポイントＤｋ、Ｄｍとの距離Ｌｋ、Ｌｍを以下のように算出する。
【００５７】
Ｌｋ＝Ｂ×（Ｓｌ＿４−Ｄｋ）
Ｌｍ＝Ｂ×（Ｓｌ＿５−Ｄｍ）
Ｂは重み付けのための定数である。
【００５８】
ここで、演算部１０７は第１の実施形態とは逆に辞書テーブルに対してサンプルテーブルの最も近い距離の総和値を演算しており、演算部１０７は算出した距離ＬｋとＬｍの値をその最小距離の総和値に加算することで、総和値の補正を行う。
【００５９】
また、演算部１０７は同様に辞書テーブルに対して次の文字、次の文字というように全ての文字の最小距離の総和値を求めるが、その場合も、全く同様の方法を用いてＬｋとＬｍを演算し、その値を最小距離の総和値に加算する。全ての文字の最小距離の総和値を演算すると、判定部１０９は辞書テーブルに対して最も近いと判定した距離の総和が最小となった文字を、読み出されたＭＩＣＲ文字あると判定する。
【００６０】
このようにサンプルテーブルのピーク総数の方が、辞書テーブルのピーク総数に比べて多い場合には、辞書テーブルの一つ一つのピークに対して、最も近い距離にあるサンプルテーブルのピークを探すことによって、ノイズのピークを孤立させ、そのピークと辞書データの同位置の波形との距離を距離総和に組み入れる為、ノイズの大きさに比例した距離を加算する。よって、辞書のピークとノイズによるピークとの距離を加算してしまうといったノイズの大きさに比例する以上の距離を加算してしまうといった誤りを犯すことがなく、正確に文字の判定を行うことができる。
【００６１】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図２に示すように磁気ヘッド１０１によって読み出された磁気信号は、増幅回路１０２によって増幅され、また、フィルタ回路１０３によって高周波域のノイズが取り除かれた状態でＡ／Ｄ変換器１０４によって特定のサンプリング時間毎にＡ／Ｄ変換される。ここで、１文字分のサンプリング数をＮｓとする（図７に示す）。
【００６２】
このＮｓの中からピーク位置を検出する。検出したピークを図１４に示す。検出したピークＳ＿ｐｅａｋ０、Ｓ＿ｐｅａｋ１、Ｓ＿ｐｅａｋ２、…毎に辞書テーブルのどのピークに近いか夫々距離を算出し、最も距離の短い順に並べていく。ここで、距離の算出方法は、前述した第１の実施形態と同様である。ここで辞書テーブルとして、図１５、図１６、図１７を示す。
【００６３】
また、図１８は検出したピーク位置と各辞書テーブルに登録されたピークとの距離を算出し、最も近いものから並べた図である。この図１８から、検出したピークと最も近いピークが数多い辞書テーブル（図１８の場合、Ｄ１）の文字が、読み出されたＭＩＣＲ文字であると判定することができる。なお、ピーク位置における時間、信号振幅のデータを用いたが、文字の特徴を表わすものであれば、ピーク位置に限ることはない。例えば、磁気信号のゼロクロス位置における時間や振幅レベル、或いは磁気信号の変曲点における時間や振幅レベルを用いても良い。
【００６４】
次に、本発明の実施態様を以下に列挙する。
【００６５】
（実施態様１） 磁性体により紙葉類に印字若しくは印刷された磁気情報を再生する手段と、再生した文字の磁気情報に基づいて所定の特徴点毎に時間と振幅を有するサンプルテーブルを作成する手段と、作成したサンプルテーブルの特徴点の１つ１つに対して、予め文字毎に作成された特徴点毎に時間と振幅を有する辞書テーブルの各文字における各特徴点との間の二次元上の距離を算出し、前記辞書テーブルの各文字毎に最も距離の小さい最小距離の総和値を算出する手段と、前記辞書テーブルの全ての文字に対する最小距離の総和値に基づいて前記再生手段で再生された磁気情報の文字を判定する手段とを備えたことを特徴とする磁気情報読取装置。
【００６６】
（実施態様２） 前記判定手段は、文字毎の最小距離の総和値のうち、最も総和値の小さい文字を再生された磁気情報の文字と判定することを特徴とする実施態様１に記載の磁気情報読取装置。
【００６７】
（実施態様３） 前記サンプルテーブルの特徴点の数が前記辞書テーブルの特徴点の数より少ない場合に、磁気信号のサンプルデータから前記辞書テーブルの余った特徴点の時間に対応する振幅を取得すると共に、前記辞書テーブルの余った特徴点と取得した振幅点との距離を文字毎に算出し、且つ、算出した距離を文字毎に最小距離の総和値に加算することを特徴とする実施態様１、２に記載の磁気情報読取装置。
【００６８】
（実施態様４） 前記サンプルテーブルの特徴点の数が前記辞書テーブルの特徴点の数よりも多い場合に、文字の時間と振幅のデータを有する辞書データから前記サンプルテーブルの余った特徴点の時間に対応する振幅を取得し、前記サンプルテーブルの余った特徴点と取得した振幅点との距離を文字毎に算出し、且つ、算出した距離を各文字毎に最小距離の総和値に加算することを特徴とする実施態様１、２に記載の磁気情報読取装置。
【００６９】
（実施態様５） 磁性体により紙葉類に印字若しくは印刷された磁気情報を再生するステップと、再生した文字の磁気情報に基づいて所定の特徴点毎に時間と振幅を有するサンプルテーブルを作成するステップと、作成したサンプルテーブルの特徴点の１つ１つに対して、予め文字毎に作成された特徴点毎に時間と振幅を有する辞書テーブルの各文字における各特徴点との間の二次元上の距離を算出し、前記辞書テーブルの各文字毎に最も距離の小さい最小距離の総和値を算出するステップと、前記辞書テーブルの全ての文字に対する最小距離の総和値に基づいて前記再生手段で再生された磁気情報の文字を判定するステップとを含むことを特徴とする磁気情報読取方法。
【００７０】
（実施態様６） 磁性体により紙葉類に印字若しくは印刷された磁気情報を再生する手段と、再生した文字の磁気情報に基づいて所定の特徴点毎に時間と振幅を有するサンプルテーブルを作成する手段と、予め文字毎に作成された特徴点毎に時間と振幅を有する辞書テーブルと、前記サンプルテーブルと前記辞書テーブルの各文字における相関を演算する手段と、前記演算手段の演算結果に従って、前記再生手段で再生された磁気情報の文字を判定する手段とを備えたことを特徴とする磁気情報読取装置。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、磁気情報の品質差異や磁気ヘッドの相対的位置の差異、また手形や読取装置自体の経年変化等の影響によって、本来存在するはずの位置にピークが検出できなかったり、或いはボイドによって本来在ってはならない位置にピークが検出されてしまった場合でも、磁気情報の判定を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による磁気情報読取装置の第１の実施形態の外観を示す斜視図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図３】紙葉類の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に用いるサンプルテーブルの一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に用いる辞書テーブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態のサンプルテーブルと辞書テーブルの波形データの例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に用いる１文字分の波形データを示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に用いる辞書テーブルの例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態のサンプルテーブルと辞書テーブルの波形データの例を示す図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態に用いる辞書データの一例を示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態で用いるサンプルテーブルの例を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態のサンプルテーブルと辞書テーブルの波形データの例を示す図である。
【図１３】Ｅ１３Ｂの文字判定方法を説明する図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態における検出したピークの例を示す図である。
【図１５】本発明の第４の実施形態の辞書テーブルの例を示す図である。
【図１６】本発明の第４の実施形態の辞書テーブルの例を示す図である。
【図１７】本発明の第４の実施形態の辞書テーブルの例を示す図である。
【図１８】本発明の第４の実施形態における検出ピークと各辞書テーブルに登録されたピークとの距離を算出し、最も近いものから並べた場合の図である。
【符号の説明】
１ 装置本体
２ ホッパー部
３ 搬送路
４ 排出口
９０ 紙葉類
１００ 永久磁石
１０１ 磁気ヘッド
１０２ 増幅回路
１０３ フィルタ回路
１０４ Ａ／Ｄ変換器
１０５ 文字判定部
１０６ サンプルテーブル作成部
１０７ 演算部
１０８ 辞書テーブル
１０９ 判定部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for reading magnetic information printed or printed on paper sheets such as bills and checks.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in order to sort and sort paper bills such as utility bills and application forms for services, and securities such as bills and checks (hereinafter collectively referred to as bills), MICRs are placed at predetermined positions on bills. A method of magnetically or optically reading a character printed with magnetic ink called a character is generally performed.
[0003]
For example, in the case of a financial institution such as a bank, MICR characters printed on bills are read and classified by bank, account, amount, payment date, and the like. The bills classified by type are brought to the clearing house, and the bills brought in from the other bank are brought back to the clearing house instead.They are classified in the same way for each branch or account and matched to each. Processing.
[0004]
Such a series of processing of bills must be performed in about one day until the processing is completed after receiving the bills from the user, and is a task requiring quick processing. For this reason, many banks do not process bills at each branch, but have a department specializing in bills (generally called a centralized center), and a centralized center collectively processes a large number of bills at a high speed. For this reason, a relatively large MICR reader dedicated to bills is introduced for processing.
[0005]
However, in recent years, due to the development of communication technology, individual information including images of bills and MICR is taken in by image readers at each branch and transmitted as an electronic file to the centralized center before being sent to the centralized center. The business form is changing, for example, such that the payment processing or the like of the amount of money is completed first.
[0006]
If processing is performed using electronic data in this way, bills received from customers do not need to be collected at the centralized center on the same day, so that the centralized center and each branch are reciprocated many times a day. It can reduce bill-transporting operations and reduce costs as a bank. In addition, the processing can be performed quickly because the bill can be processed before it reaches the centralized center. However, in order to realize such a business form smoothly and without trouble, the MICR which is accurately printed on the bill is printed. It is required to read characters.
[0007]
For this reason, various MICR reading methods have been conventionally proposed. MICR characters include a character form (font) called E13B used in Japan and the United States, and a CMC7 widely used in Europe. There are two types. Here, a method of reading E13B will be described.
[0008]
The characteristics of E13B include the following. That is, from the start of the character to the start of the next character, that is, the pitch of the character is 0.125 inch (3.1 mm). When the width of one character is divided into eight equal parts with respect to the time axis, a peak of a read signal obtained when a character is read by a magnetic head always exists in any block.
[0009]
For example, the character “8” of E13B will be described as an example. FIG. 13A shows an analog magnetic signal when the character "8" of E13B is read by a magnetic head, FIG. 13B shows its peak position signal, and FIG. 13C shows its peak position and amplitude level. This is peak value data. FIG. 13 (d) shows eight equal parts in E13B as described above.
[0010]
At this time, as shown in FIG. 13C, the obtained peak has a (+) peak at the first block, the second block, and the sixth block. On the other hand, it can be seen that the peak of (-) exists in the third block, the seventh block, and the eighth block. The combination of blocks where a peak exists differs for each character defined in E13B, and character determination is performed based on the combination of blocks where this peak exists.
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional method, the peak position is erroneously recognized due to a difference in the printing quality of the MICR character, a difference in the relative position of the magnetic head, or an aging of the bill / check or the MICR reader itself. As a result, there is a problem that reading of the character itself is easy to make an error.
[0012]
Therefore, for example, a recognition method has been known in which a determination is made in consideration of a peak level as proposed in Japanese Patent Publication No. Hei 3-37230. According to this recognition method, the level of a magnetic signal is uniformly weakened or strengthened due to aging of the MICR reading device such as a magnetic head or a difference in a relative position between the magnetic head and a MICR character printed on a handprint. It is effective in the case.
[0013]
However, it was not effective when there was a secular change on the bill side or a difference in printing quality. That is, there is a phenomenon that the magnetic ink of the MICR character printed on the bill is peeled off due to the aging of the bill.
[0014]
On the other hand, recently, a MICR character is sometimes printed on a handprint using a magnetic toner by a laser printer or the like. However, in a MICR character printed by a laser printer, a toner missing portion or a portion where toner is scattered are often seen. . Such a missing or jumped portion of the magnetic material is generally called a void, and this void rarely adds noise equal to or higher than the original signal level to the magnetic signal. There is. However, the recognition method disclosed in the above-mentioned publication does not clearly refer to a measure against such noise that is mistaken for the original signal.
[0015]
The present invention has been made in view of the above-described conventional problems, and its purpose is to print or print on paper sheets irrespective of aging of paper sheets or differences in printing quality, or noise due to voids or the like. An object of the present invention is to provide a magnetic information reading method and apparatus capable of accurately reading magnetic information.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention provides means for reproducing magnetic information printed or printed on a paper sheet by a magnetic material, and measures time and amplitude for each predetermined feature point based on magnetic information of reproduced characters. Means for creating a sample table having: a dictionary table having time and amplitude for each feature point created in advance for each character; means for calculating a correlation between each character of the sample table and the dictionary table; Means for determining the character of the magnetic information reproduced by the reproducing means in accordance with the calculation result of
[0017]
In the present invention, even if the correct peak position cannot be detected due to the influence of the printing quality difference of the MICR character, the difference of the relative position of the magnetic head, and the aging of the bill or the MICR reading device itself, the high character is not detected. The recognition rate can be maintained and the operation of the business can proceed smoothly.
[0018]
Further, even if the S / N ratio is significantly deteriorated due to the lack or adhesion of a magnetic toner called a void, the void portion has a distance, but the total sum of the distance is larger than that of other characters. Since the number is small, the influence of noise can be reduced, and a high recognition rate can be maintained.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0020]
(1st Embodiment)
FIG. 1 is a perspective view showing an external appearance of a first embodiment of a MICR character reading device according to the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration. The apparatus main body 1 is provided with a hopper 2 for stacking paper sheets. Reference numeral 3 denotes a transport path for transporting paper sheets, which is formed in a groove shape from the hopper 2 to the outlet 4. The paper sheets stacked on the hopper 2 are transported one by one in the direction of the arrow on the transport path 3 by a transport mechanism (not shown), and magnetic information is read by a magnetic head provided in the middle of the transport. It should be noted that two outlets 4 are provided, for example, paper sheets are sorted into the two outlets 4 according to sorting conditions as to whether or not MICR characters have been read normally.
[0021]
FIG. 3 shows an example of paper sheets. Paper sheets are bills, checks and the like as described above. In the present embodiment, a bill will be described as an example. As shown in FIG. 3, MICR characters or the like are printed on a predetermined area 91 of the paper sheet 90 with magnetic ink or magnetic toner. The area 91 of the paper sheet 90 includes, from the left side of FIG. 3, “auxiliary own line column II”, “auxiliary own line column I”, “exchange place column (exchange number, institution code)”, and “own line data column (store No. No./account No.) ”and“ amount column ”, and magnetic information is recorded in each column.
[0022]
Next, the configuration of FIG. 2 will be described. In the present embodiment, the aforementioned E13B is used as the MICR character determination method. First, a permanent magnet 100 and a magnetic head 101 are arranged at regular intervals in the paper sheet transport path 3. The arrow in FIG. 2 indicates the transport direction of the paper sheet 90.
[0023]
The permanent magnet 100 is provided in order to improve the S / N ratio of the magnetic signal of the MICR character read by the magnetic head 101 as much as possible, and is printed on the paper sheet 90 conveyed on the conveyance path 3. To magnetize a given MICR character. Since the purpose of the permanent magnet 100 is to magnetize the MICR characters, an electromagnet may be used instead of the permanent magnet.
[0024]
When the paper sheet 90 passes through the permanent magnet 100, the MICR character is magnetized in one direction by the permanent magnet 100, and then passes through the magnetic head 101. The magnetic head 101 detects the magnetic flux of the MICR character when the paper sheet 90 passes, and reproduces, for example, the magnetic signal of the MICR character as shown in FIG. After the reproduced magnetic signal is amplified by the amplifier circuit 102, high-frequency noise is removed by the filter circuit 103, and is further / D-converted by the A / D converter 104.
[0025]
The A / D-converted magnetic signal is sent to a peak detection circuit 105, which separates characters for each character. In addition, as described above, each character is divided into eight equal parts, and where the magnetic signal in FIG. 13A has a peak is detected, and the peak position indicating the peak position is detected as shown in FIG. 13B. Create a signal. Further, a time amplitude level is detected for each peak position, and peak value data indicating the time and amplitude level at the peak position is created as shown in FIG.
[0026]
As a method of detecting the peak, for example, the signal amplitude may be divided into a plurality of ranges, and when the peak of the magnetic signal enters any of the plurality of ranges, the level in that range may be set as the peak. Alternatively, a part where the maximum level is obtained may be detected as a peak while sequentially comparing the gradients of the A / D-converted magnetic signal data. That is, the magnetic signal data is compared with the previous level and the current level at predetermined time intervals, and when the current level is increasing from the previous level, it is determined that the magnetic signal data is approaching the peak, and the current level is determined to be higher. A peak is detected when the level has started to decrease from the previous level.
[0027]
The peak value data of the peak detection circuit 105 is sent to the character determination circuit 106, and the character determination circuit 105 determines a character. The character determination circuit 105 includes a sample table creation unit 106, a calculation unit 107, a dictionary table 108, and a determination unit 109. The sample table creation unit 106 determines the relationship between the time of the peak position and the amplitude level (polarity) based on the peak value data. Is created as a table.
[0028]
FIG. 4 shows an example of this table. Hereinafter, this is referred to as a sample table. The sample table is a table in which the time and the amplitude level at the peak position of the magnetic signal of the character are tabulated. On the other hand, the dictionary table 108 previously stores data indicating the time and amplitude level of the peak position for each character. FIG. 5 shows an example of this dictionary table. FIG. 5 shows a dictionary table of one character. A dictionary table is created for all the MICR characters (14 types). Although the tables in FIGS. 4 and 5 include polarity data, no polarity is used here.
[0029]
The arithmetic unit 107 calculates a two-dimensional distance from each character item (peak) in the dictionary table for each item (peak) in the created sample table. FIG. 6 shows the original signal waveform data of the sample table of FIG. 4 and the dictionary table of FIG. The solid line in FIG. 6 is the signal waveform of the sample table, and the broken line is the signal waveform of the dictionary table.
[0030]
The arithmetic unit 107 calculates two-dimensional distances L0, L1,... Of the four terms in the dictionary table with respect to the first term (St_0, Sl_0) of the sample table. As shown in FIG. 6, the distance L0 is the distance from the first peak S-peak0 of the sample table waveform to the first peak D-peak0 of the dictionary table waveform, and the distance L1 is the distance from the first peak S-peak0 of the sample table waveform to the dictionary table. The distance to the second peak D-peak1 of the waveform and the distance L2 are the distance from the first peak S-peak0 of the sample table waveform to the third peak D-peak2 of the dictionary table waveform. L3,... These distances L0, L1,... Are obtained by the following calculations.
[0031]
L0 = (A × (St_0−Dt_0)2+ B × (Sl_0−Dl_0)2)1/2
L1 = (A × (St_0−Dt_1))2+ B × (Sl_0−Dl_1)2)1/2
L2 = (A × (St_0−Dt_2))2+ B × (Sl_0−Dl_2)2)1/2
L3 = (A × (St_0−Dt_3)2+ B × (Sl_0−Dl_3)2)1/2
A and B are constants.
[0032]
Next, based on the obtained distance, the determination unit 109 determines which of the four items in the dictionary table is closest to the first item on a brute force basis. Memorize the distance. The items in the dictionary table determined to be closest are omitted thereafter, and the same applies to the second item (St_1, Sl_1), the third item (St_2, Sl_2),. The two-dimensional distances of the items in the dictionary table 108 are calculated, and the closest peaks are determined by round robin.
[0033]
As described above, when the determination is made up to the end (that is, up to the fourth term (St_3, Sl_3)), the distances determined to be the closest are added, and the sum of the distances is stored. The calculation unit 107 calculates the total sum of the distances determined to be closest to the table, such as the next character in the dictionary table and the next character. The sum of the minimum values of the distances is obtained, and the determination unit 109 determines that the character whose sum of the distances determined to be closest to the sample table in the dictionary table is the minimum is the read MICR character.
[0034]
At this time, although the item in the dictionary table determined to be closest is omitted, it need not be omitted. For example, although (Dt_0, Dl_0) is closest to (St_0, Sl_0), (St_1, Sl_1) may further be closer to (Dt_0, Dl_0), so (Dt_0, Dl_0) is It is not necessary to omit it from the subsequent candidates.
[0035]
Further, as shown in FIG. 4, peak polarity information is newly added to the sample table, and peak polarity information is also incorporated in the dictionary table as shown in FIG. It is not necessary to calculate the distance by brute force. In other words, if the polarities are different from the beginning, the arithmetic processing can be omitted, so that the determination processing and the determination time can be reduced.
[0036]
For example, if two (+) peaks are detected consecutively in the sample table in chronological order, characters such as “0”, “2”, and “5” of the MICR character have two (+) peaks. Since there is no continuous detection, it is known that the distance is different before calculating the distance, and those characters do not need to be considered from the beginning.
[0037]
Also, in the process of calculating the distance between peaks, even if the distances of all the peaks do not look at the brute force, if they are too far apart or if the polarities of the peaks are different, they will be different from the beginning. If the calculation is not performed, the determination time and the determination process can be further reduced.
[0038]
As described above, in this embodiment, the distance between the peaks of the sample table and the dictionary table is obtained, and the character is determined based on the sum of the closest distances. Due to errors, bills, aging of the reading device, voids, etc., the obtained information may deviate in the time axis or amplitude with respect to the dictionary table, and even if an error occurs, MICR characters can be correctly recognized and misreading can be performed. Occurrence can be prevented.
[0039]
In the present embodiment, the case where the E13B determination method is used has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and can be used, for example, when the CMC7 method is used. Further, the data of the time, the signal amplitude, and the polarity at the peak position are used. However, the data is not limited to the peak position as long as it represents the character of the character. For example, the time or amplitude level at the zero cross position of the magnetic signal or the time or amplitude level at the inflection point of the magnetic signal may be used.
[0040]
Further, when creating a sample table, the amplitude levels may be arranged in chronological order as shown in FIG. 4, or may be arranged in ascending or descending order of the amplitude levels. In addition, although the time and the amplitude level are described as an example in creating the table, the polarity of the peak may be used.
[0041]
(Second embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment, it has been described that the peak is detected from the magnetic signal and the sample table is created. However, in the second embodiment, when the sample table is created, the peak of the magnetic signal is lost due to, for example, noise. However, there is a feature in the correction method when the number of peaks in the sample table is smaller than the number of peaks in the dictionary table. Except for this correction, the third embodiment is the same as the first embodiment.
[0042]
FIG. 7 shows waveform data for one character. It is assumed that the sampling number is Ns. A peak position is detected from the Ns, and a sample table is created based on the detected peak. FIG. 4 shows a sample table used in the present embodiment, and FIG. 8 shows a dictionary table. Here, the number of peaks in the dictionary table is 6, and the number of peaks in the sample table is 4 due to the lack of peaks due to the influence of noise or the like as described above.
[0043]
First, similarly to the first embodiment, it is determined which of the peaks of the dictionary table is closest to each of the peaks of the sample table, but two extra peaks of the dictionary table are left. The remaining two peaks are D_peak4 and D_peak5. FIG. 9 shows the original waveform of the sample table of FIG. 4 and the original waveform of the dictionary table of FIG. The solid line is the waveform of the sample data, and the broken line is the waveform of the dictionary data.
[0044]
At this time, the calculation unit 107 obtains the amplitude level values (Sk and Sm) at the same value as the remaining peak time axis values (Dt_4 and Dt_5) from the Ns sample data in FIG. FIG. 9 shows Sk and Sm. Next, distances Lk and Lm between the remaining peaks D_peak4 and D_peak5 in the dictionary table and the amplitude points Sk and Sm obtained from the Ns sample data are calculated as follows.
[0045]
Lk = B × (Dl_4-Sk)
Lm = B × (Dl_5-Sm)
B is a constant.
[0046]
The arithmetic unit 107 calculates the sum of the closest distances of the dictionary table with respect to the sample table as in the first embodiment, and the arithmetic unit 107 calculates the sum of the calculated distances Lk and Lm as the sum of the minimum distances. The value is added to the value to correct the sum.
[0047]
The arithmetic unit 107 obtains the sum of the minimum distances of all the characters such as the next character in the dictionary table and the next character in the sample table as in the first embodiment. Using exactly the same method, Lk and Lm are calculated, and their values are added to the sum of the minimum distances. When the sum of the minimum distances of all the characters is calculated, the determination unit 109 reads the character whose sum of the distances determined to be closest to the dictionary table with respect to the sample table is the minimum as in the first embodiment. It is determined that the output MICR character exists.
[0048]
As described above, in the present embodiment, by processing the remaining dictionary table peaks, the error can be reduced even if the peaks are reduced due to voids and the peaks are not detected when the sample table is created, for example. In addition, it is possible to prevent the recognition rate from decreasing due to voids.
[0049]
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In the second embodiment, the correction method when the number of peaks in the sample table is smaller than the number of peaks in the dictionary table has been described. However, in the third embodiment, the number of peaks in the sample table increases due to the influence of noise or the like. However, there is a feature in the correction method when the number of peaks in the sample table is larger than the number of peaks in the dictionary table. Except for this correction, the third embodiment is the same as the first embodiment.
[0050]
FIG. 10 shows dictionary data for one character. The sampling number is Ns. Further, data (dictionary data) corresponding to the sampling number Ns as shown in FIG. 10 is stored for each MICR character. This dictionary data contains amplitude level information between peaks. Therefore, the dictionary data may be separated from the dictionary table having only the peak information, or the dictionary table may be combined with the dictionary data. Also, when actually determining the MICR character, the number of samples is set to Ns. Therefore, the number of samples of the dictionary data to be stored in advance is preferably Ns. The number does not have to be Ns.
[0051]
FIG. 11 is a sample table used in the present embodiment, and FIG. 5 is a dictionary table. As described above, the number of peaks in the dictionary table of FIG. 11 increases due to the influence of noise or the like when the table is created, and the number of peaks is two more than in the dictionary table of FIG. FIG. 12 shows the original waveform of the sample table of FIG. 11 and the original waveform of the dictionary table of FIG. The solid line is the waveform of the sample table, and the broken line is the waveform of the dictionary table.
[0052]
In the present embodiment, when the number of peaks in the sample table and the dictionary table is compared, the total number of peaks in the dictionary table is smaller. Therefore, in contrast to the first and second embodiments, each peak in the dictionary table is To determine which of the peaks in the sample table is closest.
[0053]
The reason for this is that noise was mistakenly recognized as a peak, so that the total number of peaks was larger than that in the dictionary table, and as in the first and second embodiments, each peak in the sample table was assigned to each peak. On the other hand, when it is checked which of the peaks of the dictionary table is closest to the peak of the noise, the peak of the noise missing in the sample table may be paired with the peak of the dictionary table. Therefore, the correct distance cannot be measured, and the character may be determined to be incorrect.
[0054]
For the above reasons, each peak in the dictionary table is checked for which peak in the sample table is closest to each peak. And the sum of the minimum distances is calculated.
[0055]
At this time, in the present embodiment, the peaks S_peak4 and S_peak5 of the sample table of FIG. 11 remain, but the calculation unit 107 determines the value of the time axis of each peak with respect to the remaining peak of the sample table as illustrated in FIG. The level values Dk and Dm at the same value as St_4 and St_5 are obtained from the Ns dictionary data in FIG. FIG. 12 shows the level values Dk and Dm.
[0056]
Next, the arithmetic unit 107 calculates distances Lk and Lm between the remaining peaks in the sample table, S_peak4 and S_peak5, and the points Dk and Dm obtained from the Ns sample data, as follows.
[0057]
Lk = B × (Sl_4-Dk)
Lm = B × (Sl_5-Dm)
B is a constant for weighting.
[0058]
Here, the calculation unit 107 calculates the sum of the closest distances of the sample table with respect to the dictionary table, contrary to the first embodiment, and the calculation unit 107 calculates the values of the calculated distances Lk and Lm. The sum is corrected by adding it to the sum of the minimum distances.
[0059]
The calculation unit 107 similarly calculates the sum of the minimum distances of all the characters in the dictionary table, such as the next character and the next character. In this case, Lk and Lm are calculated using the same method. Is calculated, and the value is added to the sum of the minimum distances. When the sum of the minimum distances of all the characters is calculated, the determination unit 109 determines that the character having the minimum total of the distances determined to be closest to the dictionary table is the read MICR character.
[0060]
If the total number of peaks in the sample table is larger than the total number of peaks in the dictionary table as described above, by searching for the peak of the sample table that is closest to each peak in the dictionary table, In order to isolate a noise peak and incorporate the distance between the peak and the waveform at the same position in the dictionary data into the total distance, a distance proportional to the magnitude of the noise is added. Therefore, it is possible to perform accurate character determination without making an error such as adding a distance that is proportional to the magnitude of noise, such as adding a distance between a dictionary peak and a peak due to noise. it can.
[0061]
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. As shown in FIG. 2, the magnetic signal read by the magnetic head 101 is amplified by the amplifier circuit 102, and a specific signal is removed by the A / D converter 104 in a state where high-frequency noise is removed by the filter circuit 103. A / D conversion is performed for each sampling time. Here, the sampling number for one character is set to Ns (shown in FIG. 7).
[0062]
The peak position is detected from this Ns. FIG. 14 shows the detected peaks. For each of the detected peaks S_peak0, S_peak1, S_peak2,..., The distance to each peak in the dictionary table is calculated, and the peaks are arranged in ascending order of the distance. Here, the method of calculating the distance is the same as in the first embodiment described above. Here, FIGS. 15, 16 and 17 are shown as dictionary tables.
[0063]
FIG. 18 is a diagram in which the distance between the detected peak position and the peak registered in each dictionary table is calculated, and the distance is arranged from the closest one. From FIG. 18, it is possible to determine that the characters in the dictionary table (D1 in FIG. 18) having many peaks closest to the detected peak are the read MICR characters. Although the data of the time and the signal amplitude at the peak position are used, the data is not limited to the peak position as long as the data represents the characteristics of the character. For example, the time or amplitude level at the zero cross position of the magnetic signal or the time or amplitude level at the inflection point of the magnetic signal may be used.
[0064]
Next, embodiments of the present invention will be listed below.
[0065]
(Embodiment 1) Means for reproducing magnetic information printed or printed on a paper sheet by a magnetic material, and a sample table having time and amplitude for each predetermined feature point is created based on the magnetic information of the reproduced characters. Means, and for each of the feature points of the created sample table, a two-dimensional relationship between each feature point of each character of the dictionary table having time and amplitude for each feature point created for each character in advance. Means for calculating the upper distance and calculating the sum of the minimum distances of the smallest distances for each character in the dictionary table; and the reproducing means based on the sum of the minimum distances for all the characters in the dictionary table. Means for determining a character of reproduced magnetic information.
[0066]
(Embodiment 2) The magnetic apparatus according to embodiment 1, wherein the determination unit determines a character having the smallest total value among the minimum distance total values for each character as a character of reproduced magnetic information. Information reading device.
[0067]
(Embodiment 3) When the number of feature points in the sample table is smaller than the number of feature points in the dictionary table, an amplitude corresponding to the time of the remaining feature points in the dictionary table is acquired from the sample data of the magnetic signal. In addition, the distance between the remaining feature point of the dictionary table and the acquired amplitude point is calculated for each character, and the calculated distance is added to the sum total of the minimum distance for each character. 3. The magnetic information reading device according to 2.
[0068]
(Embodiment 4) When the number of feature points in the sample table is larger than the number of feature points in the dictionary table, the time of remaining feature points in the sample table is calculated from the dictionary data having character time and amplitude data. And calculating the distance between the remaining feature point of the sample table and the obtained amplitude point for each character, and adding the calculated distance to the sum of the minimum distances for each character. 3. The magnetic information reading device according to claim 1, wherein
[0069]
(Embodiment 5) A step of reproducing magnetic information printed or printed on a sheet with a magnetic material, and creating a sample table having time and amplitude for each predetermined feature point based on the magnetic information of the reproduced characters. A two-dimensional step between each feature point of the created sample table and each feature point of each character of the dictionary table having time and amplitude for each feature point created for each character in advance for each feature point of the created sample table Calculating the sum of the minimum distances for each of the characters in the dictionary table, and calculating the sum of the minimum distances for all the characters in the dictionary table. Determining the character of the reproduced magnetic information.
[0070]
(Embodiment 6) Means for reproducing magnetic information printed or printed on a paper sheet with a magnetic material and a sample table having time and amplitude for each predetermined feature point based on the reproduced magnetic information of characters Means, a dictionary table having time and amplitude for each feature point created in advance for each character, means for calculating a correlation in each character of the sample table and the dictionary table, and according to a calculation result of the calculation means, Means for determining characters of magnetic information reproduced by the reproducing means.
[0071]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a peak is detected at a position where it should originally exist due to a difference in quality of magnetic information, a difference in a relative position of a magnetic head, and an aging of a bill or a reading device itself. Even when a peak cannot be detected or a peak is detected at a position that should not exist due to a void, it is possible to accurately determine magnetic information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a perspective view showing an appearance of a first embodiment of a magnetic information reading apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a first exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a paper sheet.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a sample table used in the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a dictionary table used in the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing an example of waveform data of a sample table and a dictionary table according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing waveform data for one character used in the second embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a dictionary table used in the second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing an example of waveform data of a sample table and a dictionary table according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of dictionary data used in a third embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a sample table used in a third embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of waveform data of a sample table and a dictionary table according to the third embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram illustrating a character determination method of E13B.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a detected peak according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a dictionary table according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a dictionary table according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a dictionary table according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a diagram illustrating a case where a distance between a detected peak and a peak registered in each dictionary table according to the fourth embodiment of the present invention is calculated, and the distance is arranged from the closest one.
[Explanation of symbols]
1 Device body
2 Hopper section
3 transport path
4 outlet
90 paper sheets
100 permanent magnet
101 magnetic head
102 Amplifier circuit
103 Filter circuit
104 A / D converter
105 Character judgment unit
106 Sample table creation unit
107 arithmetic unit
108 dictionary table
109 Judgment unit