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JPH0644307B2 - 紙葉類鑑別処理装置 - Google Patents

紙葉類鑑別処理装置

Info

Publication number
JPH0644307B2
JPH0644307B2 JP60230702A JP23070285A JPH0644307B2 JP H0644307 B2 JPH0644307 B2 JP H0644307B2 JP 60230702 A JP60230702 A JP 60230702A JP 23070285 A JP23070285 A JP 23070285A JP H0644307 B2 JPH0644307 B2 JP H0644307B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
group
bill
distance
center
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP60230702A
Other languages
English (en)
Other versions
JPS6290789A (ja
Inventor
恭司 藤村
孝之 瀬川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP60230702A priority Critical patent/JPH0644307B2/ja
Publication of JPS6290789A publication Critical patent/JPS6290789A/ja
Publication of JPH0644307B2 publication Critical patent/JPH0644307B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

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Landscapes

  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 紙葉類の正当性を鑑別するに当たって,紙葉類が属すべ
きN個のグループの夫々のグループ特徴分布中心からの
距離と,紙葉類が属すべきでないP個の擬グループの夫
々の擬グループ特徴分布中心からの距離とを決定し,夫
々の距離が予め定めた閾値以内にあることを条件として
鑑別を行うよう構成することによって,上記N個のいず
れか1つに属することを鑑別する精度を向上したことが
開示されている。
〔産業上の利用分野〕
本発明は,紙葉類鑑別処理装置,特に,紙葉類の鑑別の
ために稼動する鑑別機や,当該鑑別機をテストしたり開
発したりする鑑別機開発システムなどにおいて,場合に
よっては異常券の存在する可能性のある状況の下での鑑
別を高精度で行い得るようにした紙葉類鑑別処理装置に
関するものである。
〔従来の技術〕
従来から,紙幣や証券などの紙葉類の正当性を鑑別する
鑑別機が開発されている。しかし,従来の技術の場合に
は,鑑別対象となる紙葉類から,当該開発中の鑑別機が
鑑別に用いるものと同じようなデータを大量に収集して
おき,当該開発中の鑑別機がどの程度正しく紙葉類を鑑
別できるかを調べるようにしていた。即ち,いわば好ま
しいであろう鑑別態様を予め設定しておいて,当該鑑別
態様がどの程度正しく鑑別可能かを調べる形が多く採用
されていた。
そして,当該鑑別可能か否かを調べるに当って,上記鑑
別機開発システムにおいても認識論理部をもつことが必
要となる。
当該認識論理部における識別処理の1つとして,被鑑別
紙葉類の例えば紙幣の千円券のもつ特徴と,当該千円券
が真に千円券であるとすれば当該千円券に属する多数の
紙幣の夫々がもつ特徴の分布中心との距離を抽出して,
当該距離SAが所定の閾値aの範囲内にあることを調べ
て,即ち 0≦SA≦a であることを調べて,千円券であるとみなすようにして
いる。
〔発明が解決しようとしている問題点〕
上記従来の場合には,綜合的な見地からあるべき形の鑑
別機を開発しようとすることができないものであった。
例えば,紙葉類を鑑別する鑑別機において,センサが紙
葉類のどの位置をセンスするのが最適かなどの評価を行
うことなどは,きわめて困難であり,実質上できないこ
とであった。またこのような評価を行うに当たっては,
言うまでもなく,例えば折れ券や重なり券や異物付着券
などの紙葉類が含まれ,更には疑似券などが含まれる可
能性のある状況の下で,高精度で鑑定を行い得る鑑別論
理を開発することも必要となる。これは,人間の目によ
ってだけでは上記疑似券を排除することができなくなり
つつある現状から必須のことであるとも言える。
このような現状の下で,上記 0≦SA≦a の如き単純な論理を用いただけでは十分でなくなりつつ
ある。即ち,上記閾値aの範囲内には,真の千円券の特
徴が位置するのみでなく,偽の千円券の特徴をも上記閾
値aの範囲内に入ることがある。また抽出した特徴の種
類によっては,上記閾値aの範囲内に,他の例えば5千
円券や1万円券などや偽の5千円券や偽の1万円券など
の特徴が入り込んでいることが生じかねない。このため
に,従来では,真の例えば千円券を他と区別して正しく
判別することができるための判別式を工夫することが必
要であった。
〔問題点を解決するための手段〕
本発明は上記の点を解決するものであり,第1図は本発
明の原理構成図を示す。
図中の符号12−1は距離による識別処理部である。ま
た符号101は辞書部であり,被鑑別紙幣が属するべき
N個のグループA,B,C…(1万円札,5千円札,千
円札,5百円札)毎に,各グループについてのグループ
特徴分布中心(xy)A,(xy)B,……が保持さ
れ,また被鑑別紙幣が属すべきでないP個(Pは零を含
まない正の整数)の擬グループα,β,……毎に,各擬
グループ特徴分布中心(xy)α,(xy)β,……が
保持される。なお上記の場合の特徴が2次元に与えられ
るものとしているが,これに限られるものではない。
符号102は距離決定部であり,被鑑別紙幣から得られ
た特徴と,上記各グループ特徴分布中心との距離SA,
SB,……が夫々, であり,かつ上記各擬グループ特徴分布中心との距離S
α,……が である場合に,当該被鑑別紙幣をグループAに属するも
のと鑑別する。
符号103は特徴抽出部であり,被鑑別紙幣についてセ
ンサによって得られたデータにもとづいて当該被鑑別紙
幣の特徴を抽出する。
〔作用〕
被鑑別紙幣の特徴(xy)が特徴抽出部103によって
得られたとき,辞書部101から上記各特徴分布中心
(xy)A,(xy)B……(xy)αが読み出され,
距離決定部102において,例えばユークリッドの距離 SA=(x−x+(y−y が計算され,これらの各距離が上記閾値の範囲内にある
とき,鑑別結果としてグループAに属するものとして出
力する。勿論,マハラノビスの距離などを用いてもよ
い。即ち,第1図図示のグループAに属する領域内か図
示点線で示す領域内かに,上記被鑑別紙幣の特徴(x
y)が位置すれば,グループAに属するものとされる。
上記の場合,図から容易に判る如く,被鑑別紙幣がグル
ープAに属するか否かを判定するに当たって,グループ
Aの特徴分布中心(xy)Aからの距離SAのみを利用
する場合にくらべて,精度が向上されている。特にグル
ープα,β,……の如き擬グループを導入することによ
って,更に精度が向上される。これは,グループAを鑑
別するのに都合のよい形の擬グループを利用することが
できることにも起因している。
〔実施例〕
第2図は本発明が適用される1つの態様である紙葉類鑑
別機開発システムの一実施例構成を示す。
図中の符号1はデータ処理装置,2は紙幣データ収集
器,3はデータ編集装置,4はフロッピイ・ディスクで
あって編集された情報を保持しておきデータ処理装置1
に供給するもの,5は紙幣鑑別機であってテスト状態に
置かれているものなどを表している。
紙幣データ収集器2は,紙幣の表裏両面についてm×n
個の枡目領域を設定し,当該各枡目領域毎のデータ,例
えば色,色別光反射量,色別光透過量などのデータを収
集する。更に言えば,それら各枡目領域毎のデータを収
集できるように,紙葉類がセットされる。データ編集装
置3は,上記収集されたデータについて,金種やセット
方向やデータ収集時の環境条件や紙幣の製造ロット番号
などの付加データを付加し,フロッピイ・ディスク4に
書き込む。
データ処理装置1は,フロッピイ・ディスク4の内容を
データ・ベース6内に読み込み,次の如き処理を行う機
能をもっている。即ち, 1)搬送状態評価部7……上記紙幣データ収集器に対し
て紙幣がセットされて当該紙幣についてのデータが収集
された際において,紙幣の搬送速度が極端に異常であっ
たか否かや,搬送時の斜行状態がどの程度であったかな
どのチェックを行う。
2)データ・ベース内情報評価部8……データ・ベース
6上に収集された情報群について,(i)例えば特定の
金種の紙幣が極端に多くはないかや,紙幣がセットされ
た際において特定のセット状態の下で収集されたデータ
が極端に多くはないかなどの,入力データ取得条件をチ
ェックしたり,(ii)データ収集時に例えば1万円札を
セットしたのに誤って千円札がセットされたものとされ
たなどの,データ異常をチェックしたりして,収集され
たデータの非所望な片寄りやデータ異常をチェックし,
いわばデータ・ベース6上の情報母集団の信頼性を評価
する。
3)紙幣側データ変化監視部9……人間の目では感知で
きないが,紙幣は時としてインクの種類が変更されたり
することがある。このために,このような変更の有無を
常時監視しておき,鑑別機の鑑別機能を,当該変更に正
しく追従してゆくことが必要であり,このような紙幣側
のデータ変化を監視し,後述する標本データを好ましい
ものに変更させてゆくようにする。
4)標本データ作成部10……収集した情報から,テス
ト対象の鑑別機におけるセンサのバラツキなどに対応で
きる標本データを好ましい個数分作成し,後述する認識
論理部12に供給できるようにする。
5)鑑別データ合成部11……上記紙幣データ収集器2
によるデータ収集に当たって,例えば紙幣が所定角度斜
行していた場合のデータを大量に収集するようなことを
行うことは,きわめて煩雑である。このために,斜行の
ない状態で収集したデータ群から,上記所定角度斜行し
ている場合のデータを合成することが望まれる。また,
紙幣鑑別機におけるセンサの配置位置を変更させてみる
などのテストを行いたいことがあり,データ収集器2の
センサの位置を変更させた上でデータを収集し直したり
することは実質上できない。このために,センサの位置
を変更させた際のデータを,上記データ・ベース6上の
データから適宜合成することが望まれる。鑑別データ合
成部11はこのような機能をもっている。
6)認識論理部12……紙幣鑑別機を開発する場合に当
該鑑別機がどの程度の鑑別機能をもつかをテストするこ
とが必要となる。このために,データ収集器2で収集さ
れるデータについて,好ましい形の認識論理を適用して
調べることが必要となる。また上記標本データ作成部1
0において作成されたデータについて,認識論理を適用
して調べてみることが必要となる。認識論理部12はこ
のための機能をもっている。
7)鑑別センサ評価部13……テスト対象鑑別機を用い
るセンサとしてどのようなセンサがより好ましいもので
あるかなどの評価を行う。
データ処理装置1は上記の如き処理機能をもっている
が,図示の如く,(i)データ・ベース内情報評価部8
は,入力データ取得条件チェック部8−1や,データ異
常チェック部8−2などをもち,(ii)鑑別データ合成
部11は,センサ位置移動時用データ合成部11−1
や,斜行時用データ合成部11−2などをもち,(ii
i)認識論理部12は,距離による識別処理部12−1
や,群内分割による処理部12−2などをもっている。
図示紙幣鑑別機5は,テスト対象の鑑別機や,現に実用
されて運転状態にある稼動中の鑑別機に対応しており,
必要に応じてそれら鑑別機5からの情報がデータ編集装
置3を介してデータ処理装置1に導かれる。
第3図は紙幣データ収集器の一実施例構成を示し,第3
図(A)は側面図,第3図(B)は平面図,第3図
(C)はローラの構成図を示す。図中の符号14は繰出
部であって紙幣18が挿入されるとき当該紙幣をデータ
収集部15に供給する。データ収集部15には,第3図
(B),(C)図示の如く,ローラ19がもうけられ,
紙幣18′が搬送路20上を図示矢印の如く搬送され
る。搬送路20は,第3図(B)図示の如く,紙幣1
8′の長手方向の距離にくらべて十分に大きい幅をもっ
ている。搬送路20上には,紙幣進入検知センサ(S1)(S
2)21と,通過検知センサ22がもうけられると共に,
データ収集用センサ23が第3図(B)図示上下中央線
に対して線対称に配置されている。また図示の如くトラ
ック検知センサ24がもうけられている。
上述の如く,紙幣18′の長手方向の長さにくらべて搬
送路20の幅が十分に大となっているために,紙幣1
8′の上端が第3図(B)図示の搬送路20の上端に接
するようにセットされて搬送される状態から,紙幣1
8′の下端が第3図(B)図示の搬送路20の下端に接
するようにセットされて搬送される状態まで,任意の位
置に紙幣18′をセットすることが可能である。そし
て,これらのセット位置に対応して,データ収集用セン
サ23が紙幣18′におけるどの位置をセンスするかが
決まってしまう。
紙幣18′上を第4図に示す如く,m×n個の枡目領域
25に区分し,第4図図示水平方向に並ぶ枡目領域群を
トラックT,Ti+1,……の如く定め,第4図図示垂直
方向に並ぶ枡目領域群をゾーンZ,Z,Z……の
如く定めたとすると,上記搬送路20上に紙幣18′が
セットされる位置に対応して,紙幣18′が搬送される
間,データ収集用センサ23が上下2つのトラック上で
の枡目領域のデータを収集する形となる。そして,紙幣
18′を搬送路20上にセットする位置を変化させるこ
とによって,紙幣18′上の所定の範囲内での全枡目領
域25について,夫々当該枡目領域25のデータを収集
することができる。また第4図図示斜線を付した枡目領
域25のデータは,センサ23の1つがトラックTi+1
沿ってデータを収集している間であってゾーンZに対
応する搬送タイミング時に抽出される。このとき,セン
サ23がどのトラックに対応するかは,紙幣18′の端
がトラック検知センサ24のどの位置を通るかによって
明らかにされる。
データ収集部15を搬送され終わった紙幣は図示収納部
16内に図示紙幣18″の如く収納される。そして,上
記搬送の間に収集されたデータは,制御部17から,第
2図図示のデータ編集装置3に転送される。
上記の如き構成において,上述の例えばユークリッドの
距離SAなどを得るに当たっては,上記各枡目のナンバ
をK(K=1,2,……Q)とするとき の如き形で計算される。
第5図は本発明の場合の一実施例フローチャートを示し
ている。図中の符号101,103は夫々第1図に対応
している。また101−1はグループの位置情報であ
り,例えばグループAに属するべき紙幣は(i)グループ
Aの中心(XA,YA)からの距離SAが 0<SA<a であり,(ii)グループBの中心(XB,YB)からの距離S
Bが b2<SB<b1 であり,(iii)グループαの中心(Xα,Yα)からの距
離Sαが a2<Sα<a1 であるなどの条件を満足すべきである旨を予め定めて保
持している。
被鑑別紙幣に関しての特徴(X,Y)が特徴抽出部10
3から供給されると,距離決定部102(第1図)は辞
書部101から各グループA,B,α……の中心を抽出
して,第5図図示処理の如く,上記距離SA,SB,
Sα……を計算する。そして図示処理の如く,(i)被
鑑別紙幣がグループAに属するものである場合の条件L
A即ち,0≦SA≦aで,かつb2≦SB≦b1で,かつα
≦Sα≦αで……を満足するか否かを調べ,以下同
様に(ii)当該被鑑別紙幣がグループBに属するものであ
る場合の条件LBを満足するか否かを調べ,……る。そ
して,図示処理の如く,条件LA,LB,……につい
て(i)真となるものが1つだけである場合には真である
条件を満足する金種であるとみなし,(ii)真となる条件
が1つもない場合には不明とし,(iii)真となる条件が
複数個存在する場合には例えば未定とする。
〔発明の効果〕
以上説明した如く,本発明によれば,紙葉類の鑑別を高
精度で行うことができ,紙葉類鑑別機開発システムにお
ける認識論理部での処理や,また実際に現場で稼動され
る鑑別機における認識論理部に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の原理構成図,第2図は本発明が適用さ
れる一形態である紙葉類鑑別機開発システムの一実施例
構成,第3図は紙幣データ収集器の構成例,第4図は紙
幣データの収集を説明する説明図,第5図は本発明の場
合の一実施例フローチャートを示す。 図中,5は紙幣鑑別機,12は認識論理部,101は辞
書部,102は距離決定部,103は特徴抽出部を表
す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭58−29085(JP,A) 特開 昭59−180794(JP,A) 特開 昭57−25091(JP,A)

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】紙幣を含む紙葉類がセットされ当該紙葉類
    からのデータをセンサによって抽出し,当該紙葉類の正
    当性を鑑別する紙葉類鑑別処理装置において, 上記紙葉類(18′)がもつ特徴情報を抽出して上記紙
    葉類(18′)が属すべきN個(Nは2以上の整数)の
    グループA,B,……の夫々について,各グループ毎に
    上記特徴情報をまとめて抽出したグループ特徴分布中心
    と, 上記紙葉類(18′)がもつ特徴を抽出して上記紙葉類
    (18′)が属すべきでないP個(Pは零を含まない正
    の整数)の擬グループα,……の夫々について,各グル
    ープ毎に上記特徴情報をまとめて抽出した擬グループ特
    徴分布中心と を保持する辞書部(101)をそなえてなり, かつ上記センサによって抽出した被鑑別紙葉類からのデ
    ータにもとづいて得られた特徴に対して,上記各グルー
    プ特徴分布中心からの距離SA,SB,……と,上記各
    擬グループ特徴分布中心からの距離Sα,……とを決定
    する距離決定部(102)と, 上記グループ特徴分布中心からの距離SA,SB,……
    が予め定められた距離の範囲 (但し,a,b,b…は距離) にありかつ上記擬グループ特徴分布中心からの距離S
    α,……が予め定められた距離の範囲 (但し,α,α…は距離) にあることをもって上記N個のグループ内の1つの所望
    するグループAに属する紙葉類を識別する識別域を設定
    しておくと共に,上記各距離SA,SB,……とSα,
    ……との夫々が上記(a)式と(b)式とで与えられる
    識別域内に位置することをもって上記各グループAに属
    する紙葉類として判定する識別処理部(12−1)と をそなえた ことを特徴とする紙葉類鑑別処理装置。
JP60230702A 1985-10-16 1985-10-16 紙葉類鑑別処理装置 Expired - Fee Related JPH0644307B2 (ja)

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JPS6290789A JPS6290789A (ja) 1987-04-25
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5829085A (ja) * 1981-07-24 1983-02-21 富士通株式会社 紙幣鑑別方式
JPS59180794A (ja) * 1983-03-31 1984-10-13 富士通株式会社 紙弊鑑別方式

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JPS6290789A (ja) 1987-04-25

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