JP5976477B2 - Character reading device and paper sheet processing device - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、文字読取装置、及び紙葉類処理装置に関する。   Embodiments described herein relate generally to a character reading device and a paper sheet processing apparatus.

従来、種々の紙葉類の検査を行う紙葉類処理装置が実用化されている。紙葉類処理装置は、紙葉類の画像を読み取る画像読取装置を有する。紙葉類処理装置は、投入部に投入された紙葉類を１枚ずつ取り込み、検査部に搬送する。   Conventionally, paper sheet processing apparatuses for inspecting various paper sheets have been put into practical use. The paper sheet processing apparatus includes an image reading device that reads an image of a paper sheet. The paper sheet processing apparatus takes in the paper sheets input into the input unit one by one and conveys them to the inspection unit.

検査部は、紙葉類の特徴を検知する検知部を備える。検査部は、検知部により所定の方向に搬送される紙葉類から特徴量を検知する。例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）、額面（ｄｅｎｏｍｉｎａｔｉｏｎ）、及び方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を判定する。また、例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）を判定する。また、例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。   The inspection unit includes a detection unit that detects characteristics of the paper sheet. The inspection unit detects the feature amount from the paper sheet conveyed in a predetermined direction by the detection unit. For example, the inspection unit determines a paper sheet category, a denomination, and a direction based on the detection result. Further, for example, the inspection unit determines the fitness (Fitness) of the paper sheet based on the detection result. For example, the inspection unit determines whether the paper sheet is authentic based on the detection result.

検査部は、例えば、紙葉類の画像を取得し、取得した紙葉類の画像と、予め設定されたパラメータとを比較し、比較結果に基づいて紙葉類の検査する紙葉類の券種、正損、及び真偽などを検知する。また、検査部は、紙葉類の画像から、紙葉類に記載されている番号などの文字を識別する文字読取装置を備える。   For example, the inspection unit acquires a paper sheet image, compares the acquired paper sheet image with a preset parameter, and checks the paper sheet based on the comparison result. Species, damage, and authenticity are detected. The inspection unit includes a character reading device that identifies characters such as numbers written on the paper sheet from the image of the paper sheet.

特開２０１０−２２５０１３号公報JP 2010-2225013 A

紙葉類の絵柄は、例えば券種及び額面により異なる場合が多い。この為、券種によっては、紙葉類の絵柄（背景）が印刷されている領域（背景領域）と、文字が印刷されている領域（文字領域）とを文字読取装置が分離することが難しい場合がある。この為、文字読取装置は、紙葉類上の文字を正確に認識することができない可能性があるという課題がある。   The pattern of paper sheets often differs depending on, for example, the ticket type and face value. For this reason, depending on the type of ticket, it is difficult for the character reader to separate the area (background area) where the pattern (background) of the paper sheet is printed and the area (character area) where the characters are printed. There is a case. For this reason, there is a problem that the character reading device may not be able to accurately recognize characters on the paper sheet.

そこで本発明は、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することを目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a character reading device and a paper sheet processing device that can read characters on a paper sheet with higher accuracy.

一実施形態に係る文字読取装置は、搬送される紙葉類の画像を取得する画像取得部と、前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じて、前記各画素の値が生起する確率を算出し、前記確率に応じて前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、を具備する。 A character reading device according to an embodiment includes an image acquisition unit that acquires an image of a conveyed paper sheet, a character region specifying unit that specifies a character region on the image of the paper sheet, and a color of a character pixel in advance The probability that the value of each pixel occurs is calculated according to the distance between the reference feature whose features are vector-quantized, the distance between each pixel in the character region and the reference feature, and the probability Based on the character pixel extraction unit that extracts the character pixels in the character region in response , the extracted character pixels in the character region, and a preset standard pattern for each character, the character in the character region A character recognition unit for recognizing.

図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining a paper sheet processing apparatus according to an embodiment. 図２は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment. 図３は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment. 図４は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment. 図５は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment. 図６は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment. 図７は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a character reading apparatus according to an embodiment.

以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る文字読取装置、及び紙葉類処理装置について詳細に説明する。   Hereinafter, a character reading device and a paper sheet processing device according to an embodiment will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置１００の構成例について説明するための説明図である。
紙葉類処理装置１００は、操作員の操作に基づいて、紙葉類１の検査を行う。紙葉類処理装置１００は、検査を行った紙葉類１を集積部により集積及び／又は施封する。 FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining a configuration example of a paper sheet processing apparatus 100 according to an embodiment.
The paper sheet processing apparatus 100 inspects the paper sheet 1 based on the operation of the operator. The paper sheet processing apparatus 100 stacks and / or seals the paper sheets 1 that have been inspected by the stacking unit.

紙葉類処理装置１００は、供給部２、取り込み部３、搬送状態検知部４、検査部５、厚さ検知部６、集積部７、制御部８、排除券集積部９、及び搬送部４１を備える。さらに、紙葉類処理装置１００は、紙葉類１の搬送先を切り替える為の第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を備える。   The paper sheet processing apparatus 100 includes a supply unit 2, a capture unit 3, a conveyance state detection unit 4, an inspection unit 5, a thickness detection unit 6, a stacking unit 7, a control unit 8, an exclusion ticket stacking unit 9, and a transport unit 41. Is provided. Furthermore, the paper sheet processing apparatus 100 includes a first gate G1 and a second gate G2 for switching the transport destination of the paper sheet 1.

供給部２は、紙葉類処理装置１００に取り込む紙葉類１をストックする。供給部２は、重ねられた状態の紙葉類１をまとめて受け入れる装填口を備える。   The supply unit 2 stocks the paper sheet 1 to be taken into the paper sheet processing apparatus 100. The supply unit 2 includes a loading port that collectively receives the stacked sheets 1.

取り込み部３は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部２の上端に設置される。供給部２に紙葉類１が投入される場合、分離ローラは、投入された紙葉類１の集積方向の上端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部２に装填される紙葉類１を集積方向の上端から１枚ずつ紙葉類処理装置１００の内部に取り込む。   The capturing unit 3 includes a separation roller. The separation roller is installed at the upper end of the supply unit 2. When the paper sheet 1 is input to the supply unit 2, the separation roller contacts the upper end of the input paper sheet 1 in the stacking direction. The separation roller rotates to take the sheets 1 loaded in the supply unit 2 one by one from the upper end in the stacking direction into the sheet processing apparatus 100.

分離ローラは、たとえば、１回転するごとに１枚の紙葉類１を取り込む。これにより、分離ローラは、紙葉類１を一定の間隔で取り込む。分離ローラにより取り込まれた紙葉類１は、搬送部４１に導入される。   For example, the separation roller takes in one sheet 1 every rotation. Thereby, the separation roller takes in the paper sheets 1 at a constant interval. The paper sheet 1 taken in by the separation roller is introduced into the transport unit 41.

搬送部４１は、紙葉類１を紙葉類処理装置１００内の各部に搬送する搬送部である。搬送部４１は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送部４１は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。   The transport unit 41 is a transport unit that transports the paper sheet 1 to each unit in the paper sheet processing apparatus 100. The conveyance unit 41 includes a conveyance belt (not shown), a driving pulley (not shown), and the like. The conveyance unit 41 drives a drive pulley by a drive motor (not shown). The conveyor belt is operated by a driving pulley.

搬送部４１は、取り込み部３の分離ローラにより取り込まれる紙葉類１を搬送ベルトにより一定速度で搬送する。なお、搬送部４１において取り込み部３に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。   The transport unit 41 transports the paper sheet 1 taken in by the separation roller of the take-in unit 3 at a constant speed by the transport belt. In the transport unit 41, the side close to the capturing unit 3 is described as an upstream side, and the opposite side is described as a downstream side.

搬送状態検知部４は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の搬送状態を検知する。搬送状態検知部４は、搬送路上における紙葉類１の位置、スキュー量、及び搬送ギャップなどを検知する。   The transport state detection unit 4 detects the transport state of the paper sheet 1 transported by the transport unit 41. The conveyance state detection unit 4 detects the position of the paper sheet 1 on the conveyance path, the skew amount, the conveyance gap, and the like.

例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の中心を特定し、特定した中心からのズレを計測することにより、搬送ズレを検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向に対する傾きを計測することにより、スキュー量を検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向における後端と、次に搬送される紙葉類１の搬送方向における先端との距離を測定することにより、搬送ギャップを検知する。   For example, the conveyance state detection unit 4 detects the conveyance deviation by specifying the center of the paper sheet 1 and measuring the deviation from the specified center. For example, the conveyance state detection unit 4 detects the skew amount by measuring the inclination of the paper sheet 1 with respect to the conveyance direction. Further, for example, the conveyance state detection unit 4 detects the conveyance gap by measuring the distance between the rear end in the conveyance direction of the paper sheet 1 and the front end in the conveyance direction of the next paper sheet 1 to be conveyed. To do.

検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４を備える。
真偽検知部５１は、紙葉類１が真券(ｇｅｎｕｉｎｅ)であるか、偽券(ｃｏｕｎｔｅｒｆｅｉｔ)であるかを検知する。真偽検知部５１は、例えば紙葉類１の物理的特性（特徴）を検知する物理特性検知部、及び／または、磁気検知部などを備える。物理特性検知部は、例えば、紙葉類１から蛍光特性、または赤外線特性などを検知する。磁気検知部は、例えば、紙葉類１から磁気特性を検知する。真偽検知部５１は、物理特性検知部、及び／または磁気検知部における検知結果に基づいて紙葉類１の真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。 The inspection unit 5 includes a genuineness detection unit 51, a damage detection unit 52, a ticket type detection unit 53, and a number detection unit 54.
The authenticity detection unit 51 detects whether the paper sheet 1 is a genuine note or a counterfeit. The authenticity detection unit 51 includes, for example, a physical property detection unit that detects a physical property (feature) of the paper sheet 1 and / or a magnetic detection unit. The physical property detection unit detects, for example, a fluorescence property or an infrared property from the paper sheet 1. For example, the magnetic detection unit detects magnetic characteristics from the paper sheet 1. The authenticity detection unit 51 determines the authenticity of the paper sheet 1 based on the detection result in the physical property detection unit and / or the magnetic detection unit.

正損検知部５２は、紙葉類１の正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）を検知する。即ち、正損検知部５２は、紙葉類１が再流通可能な正券（ｆｉｔ ｓｈｅｅｔ）であるか、再流通不可能な損券（ｕｎｆｉｔ ｓｈｅｅｔ）であるかを検知する。例えば、正損検知部５２は、紙葉類１の物理的特性を検知し、検知結果に基づいて、紙葉類１の正損を判定する。なお、正損検知部５２は、真偽検知部５１により真券であると判定された紙葉類１に対して正損を判定する。   The fitness detection unit 52 detects the fitness of the paper sheet 1. That is, the damage detection unit 52 detects whether the paper sheet 1 is a reflowable correct ticket (fit sheet) or a reflowable non-reflowable ticket (unfit sheet). For example, the fitness detection unit 52 detects the physical characteristics of the paper sheet 1 and determines the fitness of the paper sheet 1 based on the detection result. The fitness detection unit 52 determines the fitness of the paper sheet 1 determined to be a genuine note by the authenticity detection unit 51.

券種検知部５３は、紙葉類１の券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）及び額面（ｄｅｎｏｍｉｎａｔｉｏｎ）を検知する。券種検知部５３は、紙葉類１の両面から光学的特徴（画像）を検知する。また、券種検知部５３は、紙葉類１の券種を判定する為の辞書を備える。   The ticket type detection unit 53 detects the ticket type (category) and denomination of the paper sheet 1. The ticket type detection unit 53 detects optical characteristics (images) from both sides of the paper sheet 1. Further, the ticket type detection unit 53 includes a dictionary for determining the ticket type of the paper sheet 1.

券種検知部５３は、紙葉類１から取得した画像に基づいて、特徴量（ｆｅａｔｕｒｅ ｖａｌｕｅ）を抽出する。券種検知部５３は、抽出した特徴量と、辞書に記憶されている券種毎のパラメータとの類似度を算出する。券種検知部５３は、算出した類似度と、予め設定される閾値とに基づいて、紙葉類１の券種を検知する。さらに、券種検知部５３は、紙葉類１の表／裏、正向き／逆向きを検知する。なお、以下、紙葉類１の表裏、及び正逆をまとめて券種と称する。   The ticket type detection unit 53 extracts a feature value based on the image acquired from the paper sheet 1. The ticket type detection unit 53 calculates the similarity between the extracted feature amount and the parameter for each ticket type stored in the dictionary. The ticket type detection unit 53 detects the ticket type of the paper sheet 1 based on the calculated similarity and a preset threshold value. Further, the ticket type detection unit 53 detects the front / back side and the normal / reverse direction of the paper sheet 1. Hereinafter, the front and back of the paper sheet 1 and the forward and reverse are collectively referred to as a ticket type.

番号検知部５４は、紙葉類１に記載されている文字列（例えば番号）を検知する文字読取装置として機能する。番号検知部５４は、紙葉類１の画像から、紙葉類１上の文字が印刷されている文字領域を検出する。さらに、番号検知部５４は、文字領域から文字に対応する画素（文字画素）を抽出する。またさらに、番号検知部５４は、抽出した文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、紙葉類１上に印刷された文字を認識する。これにより、番号検知部５４は、紙葉類１上に印刷された識別番号などを認識することができる。   The number detection unit 54 functions as a character reading device that detects a character string (for example, a number) written on the paper sheet 1. The number detection unit 54 detects a character area where characters on the paper sheet 1 are printed from the image of the paper sheet 1. Furthermore, the number detection unit 54 extracts pixels (character pixels) corresponding to the characters from the character area. Furthermore, the number detection unit 54 recognizes a character printed on the paper sheet 1 based on the extracted character pixel and a preset standard pattern for each character. Thereby, the number detection unit 54 can recognize the identification number printed on the paper sheet 1.

なお、検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の処理に用いられる紙葉類１の画像を取得する画像取得部を有する。画像取得部の構成については後述する。   The inspection unit 5 includes an image acquisition unit that acquires an image of the paper sheet 1 that is used for processing by the authenticity detection unit 51, the damage detection unit 52, the ticket type detection unit 53, and the number detection unit 54. The configuration of the image acquisition unit will be described later.

厚さ検知部６は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の厚さを検知する。厚さ検知部６は、紙葉類１の厚さに基づいて、紙葉類１の重なり、及び紙葉類１の折れなどを検知する。   The thickness detection unit 6 detects the thickness of the paper sheet 1 conveyed by the conveyance unit 41. Based on the thickness of the paper sheet 1, the thickness detection unit 6 detects the overlap of the paper sheets 1 and the folding of the paper sheets 1.

集積部７は、紙葉類１を検査部５により検知する券種毎に区分して集積する。集積部７は、正券集積部７１と損券集積部７２とを備える。正券集積部７１は、検査部５により真券であり、且つ正券であると判定された紙葉類１を集積する。さらに、正券集積部７１は、集積した紙葉類１の枚数が所定枚数に達する場合、紙葉類１を所定枚数毎に施封する。損券集積部７２は、検査部５により真券であり、且つ損券であると判定された紙葉類１を集積する。   The stacking unit 7 classifies and stacks the paper sheets 1 for each ticket type detected by the inspection unit 5. The stacking unit 7 includes a correct ticket stacking unit 71 and a non-paid ticket stacking unit 72. The correct bill stacking unit 71 stacks the paper sheets 1 that are determined to be genuine by the inspection unit 5 and are correct. Furthermore, when the number of stacked sheets 1 reaches a predetermined number, the correct note stacking unit 71 seals the sheets 1 every predetermined number. The non-performing bill stacking unit 72 stacks the paper sheets 1 that are determined to be genuine by the inspection unit 5 and are non-slip.

制御部８は、紙葉類処理装置１００の各部の動作を統合的に制御する。制御部８は、主制御部８１、総合判定部８２、及び操作部８３などを備える。主制御部８１は、総合判定部８２による判定結果に基づいて、搬送部４１、第１のゲートＧ１、及び第２のゲートＧ２の動作を制御する。   The control unit 8 controls the operation of each unit of the paper sheet processing apparatus 100 in an integrated manner. The control unit 8 includes a main control unit 81, a comprehensive determination unit 82, an operation unit 83, and the like. The main control unit 81 controls the operations of the transport unit 41, the first gate G1, and the second gate G2 based on the determination result by the comprehensive determination unit 82.

総合判定部８２は、搬送状態検知部４、検査部５、及び厚さ検知部６の各検知結果に基づいて、紙葉類１の搬送先を総合的に判定する。   The comprehensive determination unit 82 comprehensively determines the transport destination of the paper sheet 1 based on the detection results of the transport state detection unit 4, the inspection unit 5, and the thickness detection unit 6.

例えば、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券であると判定され、正損検知部５２により正券であると判定された紙葉類１の搬送先を正券集積部７１に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を正券集積部７１に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を時計回りに回動するように制御する。   For example, the comprehensive determination unit 82 determines that the authenticity detection unit 51 determines that the paper is a genuine note and the correctness detection unit 52 determines that the paper sheet 1 is a correct note to the correct note stacking unit 71. decide. The main control unit 81 controls the first gate G <b> 1 and the second gate G <b> 2 so as to convey the paper sheet 1 to the correct note stacking unit 71. That is, the main control unit 81 controls the first gate G1 to rotate counterclockwise and the second gate G2 to rotate clockwise.

また、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券と判定され、正損検知部５２により損券であると判定された紙葉類１の搬送先を損券集積部７２に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を損券集積部７２に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を反時計回りに回動するように制御する。   Further, the comprehensive determination unit 82 determines the transport destination of the paper sheet 1 that is determined to be a genuine note by the authenticity detection unit 51 and is determined to be a non-conformity by the damage detection unit 52 to the non-use sheet stacking unit 72. . The main control unit 81 controls the first gate G <b> 1 and the second gate G <b> 2 so as to transport the paper sheet 1 to the non-use sheet stacking unit 72. That is, the main control unit 81 controls the first gate G1 to rotate counterclockwise and the second gate G2 to rotate counterclockwise.

またさらに、総合判定部８２は、真偽検知部５１により偽券、または排除券と判定された紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。   Furthermore, the comprehensive determination unit 82 determines the transport destination of the paper sheet 1 determined as a false ticket or a rejection ticket by the authenticity detection unit 51 to the rejection ticket stacking unit 9. The main control unit 81 controls the first gate G <b> 1 so as to transport the paper sheet 1 to the rejection ticket stacking unit 9. That is, the main control unit 81 controls the first gate G1 to rotate clockwise.

またさらに、総合判定部８２は、厚さ検知部６により紙葉類１が複数枚重なっている事、または、紙葉類１の折れを検知する場合、紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。   Furthermore, when the thickness detection unit 6 detects that a plurality of paper sheets 1 overlap each other or the folding of the paper sheets 1 is detected, the comprehensive determination unit 82 excludes the transport destination of the paper sheets 1. The accumulation unit 9 is determined. The main control unit 81 controls the first gate G <b> 1 so as to transport the paper sheet 1 to the rejection ticket stacking unit 9. That is, the main control unit 81 controls the first gate G1 to rotate clockwise.

操作部８３は、例えばキーボード、表示部と一体に形成されるタッチパネル、または操作者による操作に応じた操作信号を受け付ける入力部などを備える。操作部８３は、入力される操作に基づいて操作信号を生成する。操作部８３は、生成した操作信号を主制御部８１に入力する。主制御部８１は、入力される操作信号に基づいて、種々の処理を実現する為の制御信号を生成する。   The operation unit 83 includes, for example, a keyboard, a touch panel formed integrally with the display unit, or an input unit that receives an operation signal according to an operation by the operator. The operation unit 83 generates an operation signal based on the input operation. The operation unit 83 inputs the generated operation signal to the main control unit 81. The main control unit 81 generates a control signal for realizing various processes based on the input operation signal.

排除券集積部９は、検査部５の真偽検知部５１により偽券と判定された紙葉類１、厚さ検知部６により複数枚重なっていると判定された紙葉類１、及び、厚さ検知部６により折れが存在すると判定された紙葉類１を集積する。   The rejected ticket stacking unit 9 includes a paper sheet 1 that has been determined to be a fake ticket by the authenticity detection unit 51 of the inspection unit 5, a paper sheet 1 that has been determined to be a plurality of sheets by the thickness detection unit 6, and The paper sheets 1 determined by the thickness detection unit 6 to be folded are stacked.

図２は、検査部５の番号検知部５４及び画像読取部（カメラ）の構成の例を示す。
検査部５は、券種検知部５３、番号検知部５４、制御部５０１、カメラ５０３、及びデータ記憶部５０５を備える。さらに、検査部５は、図示しない照明を備える。 FIG. 2 shows an example of the configuration of the number detection unit 54 and the image reading unit (camera) of the inspection unit 5.
The inspection unit 5 includes a ticket type detection unit 53, a number detection unit 54, a control unit 501, a camera 503, and a data storage unit 505. Further, the inspection unit 5 includes illumination not shown.

制御部５０１は、検査部５の各部の動作を制御する。制御部５０１は、ＣＰＵ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備えている。   The control unit 501 controls the operation of each unit of the inspection unit 5. The control unit 501 includes a CPU, a buffer memory, a program memory, a nonvolatile memory, and the like.

ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより演算結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。   The CPU performs various arithmetic processes. The buffer memory temporarily stores the calculation result by the CPU. The program memory and the nonvolatile memory store various programs executed by the CPU, control data, and the like.

制御部５０１は、ＣＰＵによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。例えば、制御部５０１は、照明、及びカメラ５０３の動作タイミングを制御する。   The control unit 501 can perform various processes by executing a program stored in the program memory by the CPU. For example, the control unit 501 controls the lighting and the operation timing of the camera 503.

また、制御部５０１は、図１に示す制御部８に接続されている。例えば、制御部５０１は、処理結果を制御部８に伝送することができる。また、制御部５０１は、制御部８から送信される制御信号に基づいて、検査部５の各部の動作を制御することが出来る。   The control unit 501 is connected to the control unit 8 shown in FIG. For example, the control unit 501 can transmit the processing result to the control unit 8. Further, the control unit 501 can control the operation of each unit of the inspection unit 5 based on the control signal transmitted from the control unit 8.

照明は、搬送部４１により矢印Ａの方向（搬送方向）に搬送される紙葉類１に対して光を照射する。照明は、例えば、蛍光灯、ハロゲンランプ、またはＬＥＤなどの光源と、光源から発せられた光をカメラ５０３の読取位置に導光する導光部材とを備える。即ち、照明は、前記カメラ５０３の読取位置を含む範囲に光を照射する。   The illumination irradiates light onto the paper sheet 1 conveyed in the direction of arrow A (conveyance direction) by the conveyance unit 41. The illumination includes, for example, a light source such as a fluorescent lamp, a halogen lamp, or an LED, and a light guide member that guides light emitted from the light source to a reading position of the camera 503. That is, the illumination illuminates a range including the reading position of the camera 503.

カメラ５０３は、紙葉類１の一方の面から光度に応じた強度の電気信号を生成する。カメラ５０３は、例えば、Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）などの受光素子（センサ）と、光学系（例えばレンズ）とを備える。光学系は、所定の読取位置（走査範囲）から光を受光し、受光した光を受光素子に結像させる。この読取位置に紙葉類１が存在する場合、光学系は、紙葉類１の面で反射した反射光を受光し、受光素子に結像させる。受光素子は、結像された光に基づいて電気信号を生成する。受光素子は、例えば、カラーイメージセンサーがライン状に配設されたラインセンサーなどにより構成される。受光素子は、紙葉類１の搬送方向Ａと直交する方向に走査するように配置される。   The camera 503 generates an electrical signal having an intensity corresponding to the light intensity from one surface of the paper sheet 1. The camera 503 includes, for example, a light receiving element (sensor) such as a charge coupled device (CCD) and an optical system (for example, a lens). The optical system receives light from a predetermined reading position (scanning range) and forms an image of the received light on the light receiving element. When the paper sheet 1 is present at this reading position, the optical system receives the reflected light reflected by the surface of the paper sheet 1 and forms an image on the light receiving element. The light receiving element generates an electrical signal based on the imaged light. The light receiving element is constituted by, for example, a line sensor in which color image sensors are arranged in a line. The light receiving element is arranged so as to scan in a direction orthogonal to the conveyance direction A of the paper sheet 1.

カメラ５０３は、搬送部４１によって搬送方向Ａの方向に搬送される紙葉類１から連続して電気信号を生成することにより、紙葉類１の全体の二次元的な画像を取得する。   The camera 503 acquires an entire two-dimensional image of the paper sheet 1 by continuously generating an electrical signal from the paper sheet 1 conveyed in the conveyance direction A by the conveyance unit 41.

なお、カラーイメージセンサーは、例えば、赤(Ｒ)、緑(Ｇ)、青(Ｂ)構成のＣＣＤアレイによって構成される。カメラ５０３は、反射光強度の光電変換により、Ｒ、Ｇ、Ｂのアナログ画像信号を生成し、さらにＲ、Ｇ、Ｂのディジタル画像信号に変換する。また、カメラ５０３は、カラーイメージセンサーに限らず、赤外線特性、または紫外線特性などを検知するセンサを備える構成であってもよい。   The color image sensor is constituted by a CCD array having a red (R), green (G), and blue (B) configuration, for example. The camera 503 generates R, G, and B analog image signals by photoelectric conversion of reflected light intensity, and further converts them into R, G, and B digital image signals. The camera 503 is not limited to a color image sensor, and may be configured to include a sensor that detects infrared characteristics or ultraviolet characteristics.

なお、検査部５は、搬送されている紙葉類１の両面の画像を取得するように配置されたカメラ５０３を備える構成であってもよい。例えば、検査部５は、搬送部４１を挟むように設置された１対のカメラ５０３を備える構成であってもよいし、紙葉類１の両面から光を受光する事ができるように光学系が設置されたカメラを備える構成であってもよい。   The inspection unit 5 may be configured to include a camera 503 arranged to acquire images on both sides of the conveyed paper sheet 1. For example, the inspection unit 5 may be configured to include a pair of cameras 503 installed so as to sandwich the conveyance unit 41, or an optical system so that light can be received from both sides of the paper sheet 1. The camera may be configured to include a camera.

データ記憶部５０５は、カメラ５０３により検出された紙葉類１の画像を一時的に記憶する。   The data storage unit 505 temporarily stores the image of the paper sheet 1 detected by the camera 503.

券種検知部５３は、上記したように、紙葉類１の券種を検知する。券種検知部５３は、カメラ５０３により撮像された紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１の券種を検知する。即ち、券種検知部５３は、データ記憶部５０５に格納されている紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１の券種を検知する。   The ticket type detection unit 53 detects the ticket type of the paper sheet 1 as described above. The ticket type detection unit 53 detects the ticket type of the paper sheet 1 based on the image of the paper sheet 1 captured by the camera 503. That is, the ticket type detection unit 53 detects the ticket type of the paper sheet 1 based on the image of the paper sheet 1 stored in the data storage unit 505.

番号検知部５４は、上記したように、紙葉類１に記載されている番号を検知する。番号検知部５４は、データ記憶部５０５に格納されている紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１上に印刷された文字を認識する。番号検知部５４は、文字画素抽出部５４１、文字認識部５４２、基準特徴更新部５４３を備える。   The number detection part 54 detects the number described in the paper sheet 1 as described above. The number detection unit 54 recognizes characters printed on the paper sheet 1 based on the image of the paper sheet 1 stored in the data storage unit 505. The number detection unit 54 includes a character pixel extraction unit 541, a character recognition unit 542, and a reference feature update unit 543.

文字画素抽出部５４１は、券種検知部５３により検知された紙葉類１の券種に基づいて、紙葉類１の画像中の文字が印刷されている文字領域を特定する。文字画素抽出部５４１は、文字領域中の各画素の値と、予め文字画素からベクトル量子化により抽出された基準としての色特徴（基準特徴）と、の距離に応じた尺度により文字画素を抽出する。基準特徴は、文字画素の画素値のガウス分布の重心（平均）μと分散σである。   Based on the ticket type of the paper sheet 1 detected by the ticket type detection unit 53, the character pixel extraction unit 541 specifies a character area in which characters in the image of the paper sheet 1 are printed. The character pixel extraction unit 541 extracts character pixels based on a scale according to the distance between the value of each pixel in the character region and a color feature (reference feature) as a reference previously extracted from the character pixel by vector quantization. To do. The reference features are the centroid (average) μ and variance σ of the Gaussian distribution of the pixel values of the character pixels.

文字認識部５４２は、抽出された文字画素を１文字単位の画素の集合（文字画像）に分割する。文字認識部５４２は、分割された文字画素のパターン（文字画像）と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、文字を認識する。   The character recognition unit 542 divides the extracted character pixel into a set of pixels (character image) in units of one character. The character recognizing unit 542 recognizes the character by comparing the divided character pixel pattern (character image) with a preset standard pattern for each character.

基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値を算出する。基準特徴更新部５４３は、算出した基準特徴更新評価値に応じて、上記の基準特徴を更新する。   The reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value. The reference feature update unit 543 updates the reference feature according to the calculated reference feature update evaluation value.

制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、額面、正損、及び真偽などを判定する。なお、制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果を図１に示す制御部８に送信する構成であってもよい。この場合、制御部８は、制御部５０１から供給された真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、額面、正損、及び真偽などを判定する。   Based on the detection results of the true / false detection unit 51, the damage detection unit 52, the ticket type detection unit 53, and the number detection unit 54, the control unit 501 performs the ticket type, face value, damage and true / false of the paper sheet 1. Judge false. The control unit 501 may be configured to transmit the detection results of the authenticity detection unit 51, the damage detection unit 52, the ticket type detection unit 53, and the number detection unit 54 to the control unit 8 illustrated in FIG. . In this case, the control unit 8 determines whether the sheet 1 is based on the detection results of the authenticity detection unit 51, the damage detection unit 52, the ticket type detection unit 53, and the number detection unit 54 supplied from the control unit 501. Judgment of ticket type, face value, damage, and authenticity.

図３は、図２により示された検査部５の処理の例を示す。
紙葉類処理装置１００の制御部８は、図１に示す搬送状態検知部４、または図示しない位置検出センサを用いて紙葉類１の搬送位置を検知する（ステップＳ１１）。制御部８は、搬送状態検知部４、または位置検出センサの検知位置に紙葉類１が存在しない場合の検出信号と、紙葉類１が存在する場合の検出信号とのレベル差に基づいて、紙葉類１の搬送位置を認識する。 FIG. 3 shows an example of processing of the inspection unit 5 shown in FIG.
The control unit 8 of the paper sheet processing apparatus 100 detects the transport position of the paper sheet 1 using the transport state detection unit 4 shown in FIG. 1 or a position detection sensor (not shown) (step S11). The control unit 8 is based on a level difference between a detection signal when the paper sheet 1 is not present at the detection position of the conveyance state detection unit 4 or the position detection sensor and a detection signal when the paper sheet 1 is present. The transport position of the paper sheet 1 is recognized.

制御部８は、図２に示すカメラ５０３の検出位置に紙葉類１が到達するタイミングでカメラ５０３により紙葉類１から画像を取得するように検査部５を制御する（ステップＳ１２）。カメラ５０３は、制御に基づいて逐次画像を検出する。これにより、カメラ５０３は、紙葉類１の全体の画像を取得ことができる。カメラ５０３は、取得した紙葉類１の画像をデータ記憶部５０５に記憶する。   The control unit 8 controls the inspection unit 5 so that the camera 503 acquires an image from the paper sheet 1 when the paper sheet 1 reaches the detection position of the camera 503 shown in FIG. 2 (step S12). The camera 503 sequentially detects images based on the control. Thereby, the camera 503 can acquire the entire image of the paper sheet 1. The camera 503 stores the acquired image of the paper sheet 1 in the data storage unit 505.

券種検知部５３は、データ記憶部５０５に記憶された取得した紙葉類１の画像から紙葉類の特徴を抽出する。券種検知部５３は、予め設定された券種毎の標準パターンと、抽出された特徴とを照合して類似度を算出する。券種検知部５３は、算出された類似度に基づいて、紙葉類１の券種を判別する（ステップＳ１３）。   The ticket type detection unit 53 extracts the characteristics of the paper sheet from the acquired image of the paper sheet 1 stored in the data storage unit 505. The ticket type detection unit 53 calculates a similarity by collating a preset standard pattern for each ticket type with the extracted features. The ticket type detection unit 53 determines the ticket type of the paper sheet 1 based on the calculated similarity (step S13).

券種検知部５３は、例えば、各画素がＲ、Ｇ、及びＢの各要素を含む画像に基づいて、紙葉類１のエッジを検出する。さらに、券種検知部５３は、検出したエッジに基づいて、紙葉類１の端点と重心位置とを算出する。券種検知部５３は、算出した重心位置を基準として、紙葉類１の画像を複数の領域に分割する。券種検知部５３は、設定した各領域毎に、画素の値（濃淡値）の平均、または微分値などを算出する。券種検知部５３は、算出された値と、予め設定された設定値と、を比較し、紙葉類１の特徴を抽出する。   For example, the ticket type detection unit 53 detects the edge of the paper sheet 1 based on an image in which each pixel includes R, G, and B elements. Further, the ticket type detection unit 53 calculates the end point and the gravity center position of the paper sheet 1 based on the detected edge. The ticket type detection unit 53 divides the image of the paper sheet 1 into a plurality of regions using the calculated position of the center of gravity as a reference. The ticket type detection unit 53 calculates an average or a differential value of pixel values (shading values) for each set region. The ticket type detection unit 53 extracts the feature of the paper sheet 1 by comparing the calculated value with a preset setting value.

なお、券種検知部５３は、例えば、複合類似度法により、予め設定された券種毎の標準パターンと、抽出された特徴とを照合して類似度を算出する。この場合、券種検知部５３は、被検出媒体としての紙葉類１と、標準的な紙葉類と相関値を算出する。券種検知部５３は、算出された相関値が所定の値の範囲内である場合、紙葉類の券種を判別することができる。   Note that the ticket type detection unit 53 calculates the degree of similarity by, for example, comparing a preset standard pattern for each type of ticket with the extracted feature by a composite similarity method. In this case, the ticket type detection unit 53 calculates a correlation value between the paper sheet 1 as the detected medium and a standard paper sheet. The ticket type detection unit 53 can determine the ticket type of the paper sheet when the calculated correlation value is within a predetermined value range.

番号検知部５４は、券種判別の結果に基づいて、紙葉類１の画像中の文字領域を特定する（ステップＳ１４）。図４は、紙葉類１の一例を示す。文字が印刷されている文字領域は、紙葉類１の券種毎に定まっている。即ち、番号検知部５４は、券種毎に文字領域の位置を特定する為の情報を保持している。   The number detection unit 54 specifies a character region in the image of the paper sheet 1 based on the ticket type discrimination result (step S14). FIG. 4 shows an example of the paper sheet 1. The character area in which the characters are printed is determined for each ticket type of the paper sheet 1. That is, the number detection unit 54 holds information for specifying the position of the character area for each ticket type.

文字領域中には、複数の文字が印刷されている。例えば、図４の例では、文字領域内に「ＵＴ１６５０６９Ｙ」の９文字の文字列が含まれている。番号検知部５４は、文字領域の中の画像から、文字画素を抽出する（ステップＳ１５）。番号検知部５４は、文字領域中の各画素の値と、予め文字画素からベクトル量子化により抽出された基準としての色特徴（基準特徴）と、の距離に応じた尺度により、文字画素を抽出する。   A plurality of characters are printed in the character area. For example, in the example of FIG. 4, a character string of nine characters “UT165069Y” is included in the character area. The number detection unit 54 extracts character pixels from the image in the character area (step S15). The number detection unit 54 extracts a character pixel based on a scale according to the distance between the value of each pixel in the character region and a color feature (reference feature) as a reference previously extracted from the character pixel by vector quantization. To do.

番号検知部５４は、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各デジタル画像データの画素値（明度値）を文字画素の色特徴として用いることができる。また、番号検知部５４は、複数のサンプルとしての文字画素の値をＲＧＢの各色毎に予め収集し、収集したデータの平均値、及び分散値を色毎に算出する。番号検知部５４は、文字画素のサンプルに基づいて算出された平均値、及び分散値を予め基準特徴として記憶する。なお、番号検知部５４は、単数の基準特徴を保持する構成であってもよいし、複数の基準特徴を保持する構成であってもよい。   The number detection unit 54 can use, for example, pixel values (lightness values) of R, G, and B digital image data as color characteristics of character pixels. The number detection unit 54 collects the values of character pixels as a plurality of samples in advance for each color of RGB, and calculates an average value and a variance value of the collected data for each color. The number detection unit 54 stores an average value calculated based on a character pixel sample and a variance value as reference features in advance. The number detection unit 54 may be configured to hold a single reference feature or may be configured to hold a plurality of reference features.

番号検知部５４は、データ記憶部５０５により記憶されている入力画像の各色毎の画素値と基準特徴との距離に応じた尺度を算出する。番号検知部５４は、データ記憶部５０５により記憶されている入力画像の各色毎の画素値をｘｋ、基準特徴としての平均値をμｋ、基準特徴としての分散値をσｋとした場合、入力画像の各色毎の画素値と基準特徴との距離に応じた尺度として、入力画像の各画素（各領域）の値が生起する確率（入力の画素値が文字画素である確率）ｐ（ｘ）を次の数式１に基づいて算出することができる。

Figure 0005976477
The number detection unit 54 calculates a scale according to the distance between the pixel value for each color of the input image stored in the data storage unit 505 and the reference feature. When the number detection unit 54 sets the pixel value for each color of the input image stored in the data storage unit 505 to x k , the average value as the reference feature is μ k , and the variance value as the reference feature is σ k , Probability that the value of each pixel (each region) of the input image occurs (probability that the input pixel value is a character pixel) p (x) as a measure according to the distance between the pixel value for each color of the input image and the reference feature ) Can be calculated based on the following Equation 1.
Figure 0005976477

番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が予め設定された判定閾値以上であるか否かに基づいて、各画素が文字画素であるか否かを判定する。番号検知部５４は、上記の判定を文字領域の画像の各画素または各領域毎に行うことにより、文字領域から文字画素を抽出することができる。例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）を「１」から「２５５」のうちの値として算出する。   The number detection unit 54 determines whether each pixel is a character pixel based on whether the probability p (x) is equal to or higher than a predetermined determination threshold. The number detection part 54 can extract a character pixel from a character area by performing said determination for every pixel or each area | region of the image of a character area. For example, the number detection unit 54 calculates the probability p (x) as a value from “1” to “255”.

なお、番号検知部５４は、文字画素をそのままの画素値で抽出する。また、番号検知部５４は、文字領域の画像を、文字画素とその他の領域との２値画像に変換する構成であってもよい。番号検知部５４は、後段の文字認識方法に合わせてこの２つの置換方法を選択することができる。   Note that the number detection unit 54 extracts the character pixels as they are. The number detection unit 54 may be configured to convert the image of the character area into a binary image of character pixels and other areas. The number detection unit 54 can select these two replacement methods in accordance with the character recognition method at the subsequent stage.

また、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）と判定閾値とを比較するのではなく、算出された確率ｐ（ｘ）に応じた値に文字領域内の画素の値を置き換える構成であってもよい。これにより、番号検知部５４は、判定閾値が設定されていない場合であっても、文字領域の画像から文字画素を抽出することができる。この場合も、番号検知部５４は、後段の文字認識方法に合わせて置換方法を選択できる。   The number detection unit 54 does not compare the probability p (x) with the determination threshold, but replaces the value of the pixel in the character area with a value corresponding to the calculated probability p (x). Also good. Thereby, the number detection part 54 can extract a character pixel from the image of a character area, even if it is a case where the determination threshold value is not set. Also in this case, the number detection unit 54 can select a replacement method in accordance with the character recognition method at the subsequent stage.

例えば、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じたグレースケールの画素値に置き換えることができる。番号検知部５４は、数式２により示される演算により、入力画素値をグレースケールの画素値ｙ（ｘ）に置換することができる。

Figure 0005976477
For example, the number detection unit 54 can replace the pixel value in the character area with a grayscale pixel value corresponding to the probability p (x). The number detection unit 54 can replace the input pixel value with the grayscale pixel value y (x) by the calculation represented by Equation 2.
Figure 0005976477

これにより、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じた濃度のグレースケールの画素値に置き換えることができる。例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が高い画素（即ち文字画素である確率が高い画素）を「０」に近い値（即ち黒に近い値）で置換し、確率ｐ（ｘ）が低い画素（即ち文字画素である確率が低い画素）を「２５５」に近い値（即ち白に近い値）で置換することができる。   As a result, the number detection unit 54 can replace the pixel value in the character area with a grayscale pixel value having a density corresponding to the probability p (x). For example, the number detection unit 54 replaces a pixel having a high probability p (x) (that is, a pixel having a high probability of being a character pixel) with a value close to “0” (that is, a value close to black), and the probability p (x). Can be replaced with a value close to “255” (ie, a value close to white).

また、例えば、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じたカラーの画素値に置き換えることができる。番号検知部５４は、数式３により示される演算により、入力画素値ｘｋをカラーの画素値ｙｋ（ｘ）に置換することができる。

Figure 0005976477
For example, the number detection unit 54 can replace the pixel value in the character area with a color pixel value corresponding to the probability p (x). The number detection unit 54 can replace the input pixel value x k with the color pixel value y k (x) by the calculation represented by Equation 3.
Figure 0005976477

例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が高い画素（即ち文字画素である確率が高い画素）を「μｋ」に近い値で置換し、確率ｐ（ｘ）が低い画素（即ち文字画素である確率が低い画素）をより「２５５」に近い値で置換することができる。 For example, the number detection unit 54 replaces a pixel having a high probability p (x) (that is, a pixel having a high probability of being a character pixel) with a value close to “μ k ” and a pixel having a low probability p (x) (that is, a character). A pixel having a low probability of being a pixel) can be replaced with a value closer to “255”.

番号検知部５４は、上記の処理を各色毎に行うことにより、入力画素値ｘｋを各色のカラーの画素値ｙｋ（ｘ）に置換することができる。 The number detection unit 54 can replace the input pixel value x k with the pixel value y k (x) of each color by performing the above processing for each color.

これにより、図５により示されるように、番号検知部５４は、入力画素値ｘ（ｒｘ、ｇｘ、ｂｘ）を、基準特徴のμ（ｒμ，ｇμ，ｂμ）から白色である点ｑ（２５５，２５５，２５５）に向かって確率ｐ（ｘ）に応じた距離だけ変位した値ｙ（ｒｙ，ｇｙ，ｂｙ）に置換することができる。 As a result, as shown in FIG. 5, the number detection unit 54 changes the input pixel value x (r x , g x , b x ) from the reference feature μ (r μ , g μ , b μ ) in white. A value y (r y , g y , b y ) displaced by a distance corresponding to the probability p (x) toward a certain point q (255, 255, 255) can be substituted.

図６は、文字領域の画像に対する処理の例を示す。
番号検知部５４は、紙葉類１の画像から文字領域の画像（文字領域画像）６０１を抽出する。番号検知部５４は、予め設定された基準特徴と、文字領域画像６０１との距離を算出し、距離に応じた尺度により各画素の値を置き換えることにより、文字画素がより強調された文字抽出画像を生成する。 FIG. 6 shows an example of processing for an image of a character area.
The number detection unit 54 extracts a character area image (character area image) 601 from the image of the paper sheet 1. The number detection unit 54 calculates the distance between the reference feature set in advance and the character region image 601, and replaces the value of each pixel with a scale corresponding to the distance, whereby the character extraction image in which the character pixel is more emphasized. Is generated.

なお、上記したように、番号検知部５４は、複数の基準特徴を保持する構成であってもよい。例えば、番号検知部５４は、検査対象である紙葉類１の券種毎に基準特徴を保持する。また、番号検知部５４は、文字領域内のより細かな領域毎に基準特徴を保持する構成であってもよい。   As described above, the number detection unit 54 may be configured to hold a plurality of reference features. For example, the number detection unit 54 holds a reference feature for each ticket type of the paper sheet 1 to be inspected. Further, the number detection unit 54 may be configured to hold a reference feature for each finer area in the character area.

このような場合、番号検知部５４は、文字領域画像６０１との距離に応じた尺度を基準特徴毎に算出する。これにより、番号検知部５４は、基準特徴毎に文字抽出画像を生成する。例えば、番号検知部５４は、第１の基準特徴と文字領域画像６０１とに基づいて文字抽出画像６０２を生成する。また例えば、番号検知部５４は、第２の基準特徴と文字領域画像６０１とに基づいて文字抽出画像６０３を生成する。   In such a case, the number detection unit 54 calculates a scale corresponding to the distance from the character region image 601 for each reference feature. Thereby, the number detection part 54 produces | generates a character extraction image for every reference | standard feature. For example, the number detection unit 54 generates the character extraction image 602 based on the first reference feature and the character region image 601. For example, the number detection unit 54 generates the character extraction image 603 based on the second reference feature and the character region image 601.

しかし、紙葉類１の背景領域の図柄によっては、文字抽出画像６０２のように文字のかすれが生じる場合がある。また、文字抽出画像６０３のように、文字画素が過剰に抽出される場合がある。このような場合、文字の認識が困難になる為、番号検知部５４は、複数の基準特徴と入力画像とに基づいて算出された複数の文字抽出画像を組み合わせることにより、より文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。   However, depending on the design of the background region of the paper sheet 1, the character may be blurred as in the character extraction image 602. In addition, as in the character extraction image 603, character pixels may be excessively extracted. In such a case, since it becomes difficult to recognize characters, the number detection unit 54 is more suitable for character recognition by combining a plurality of character extraction images calculated based on a plurality of reference features and an input image. A character extraction image 604 can be generated.

また、紙葉類１の図柄は、文字領域内のより細かな領域毎に異なる。そこで、番号検知部５４は、文字領域内のより細かな領域毎に異なる基準特徴を用いて文字画素を抽出する構成であってもよい。これにより、番号検知部５４は、処理時間を抑え、かつより文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。   Further, the design of the paper sheet 1 is different for each finer area in the character area. Therefore, the number detection unit 54 may be configured to extract character pixels using different reference features for each finer region in the character region. Thereby, the number detection part 54 can generate | occur | produce the character extraction image 604 which restrained processing time and was more suitable for character recognition.

例えば、番号検知部５４は、文字領域画像６０１の領域６０１ａ内の画像と、上記の第２の基準特徴とに基づいて、領域６０１ａ内の文字抽出画像を抽出する。また、番号検知部５４は、文字領域画像６０１の領域６０１ｂ内の画像と、上記の第１の基準特徴とに基づいて、領域６０１ｂ内の文字抽出画像を抽出する。番号検知部５４は、領域６０１ａ内の文字抽出画像と、領域６０１ｂ内の文字抽出画像と、を統合することにより、より文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。   For example, the number detection unit 54 extracts the character extraction image in the region 601a based on the image in the region 601a of the character region image 601 and the second reference feature. Further, the number detection unit 54 extracts the character extraction image in the region 601b based on the image in the region 601b of the character region image 601 and the first reference feature. The number detection unit 54 can generate a character extraction image 604 more suitable for character recognition by integrating the character extraction image in the region 601a and the character extraction image in the region 601b.

図６の例では、文字領域の左側２／３の領域と文字領域の右側１／３の領域とで、背景の特徴が異なる。この為、番号検知部５４は、文字領域の左側２／３の領域に対して第２の基準特徴を適用し、文字領域の右側１／３の領域に対して第１の基準特徴を適用する。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で文字画素を抽出することができる。   In the example of FIG. 6, the background characteristics are different between the left 2/3 area of the character area and the 1/3 right area of the character area. For this reason, the number detection unit 54 applies the second reference feature to the left-side 2/3 of the character region, and applies the first reference feature to the right-side 1/3 of the character region. . Thereby, the number detection part 54 can extract a character pixel with higher precision.

さらに、番号検知部５４は、抽出された文字画素（文字抽出画像）を１文字単位の画素の集合（文字画像）に分割する。番号検知部５４は、分割された文字画素のパターン（文字画像）と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、文字を認識する（ステップＳ１６）。   Further, the number detection unit 54 divides the extracted character pixel (character extracted image) into a set of pixels (character image) in units of one character. The number detection unit 54 recognizes the character by comparing the divided character pixel pattern (character image) with a preset standard pattern for each character (step S16).

例えば、番号検知部５４は、抽出された文字画素を、ＲＧＢの各色毎で２値化する。番号検知部５４は、２値化した画像に対してラベリングを行い、複数画素の集合である連結画像を取得する。番号検知部５４は、連結画像のうち、高さ及び幅が基準の範囲内である場合、連結画像を１文字分の画像（文字画像）として分割する。   For example, the number detection unit 54 binarizes the extracted character pixel for each color of RGB. The number detection unit 54 performs labeling on the binarized image and acquires a connected image that is a set of a plurality of pixels. The number detection unit 54 divides the connected image as an image (character image) for one character when the height and the width are within the reference range among the connected images.

番号検知部５４は、分割された文字画像から特徴抽出を行う。番号検知部５４は、抽出した特徴と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、類似度を算出する。番号検知部５４は、算出された類似度と、予め設定された文字判別基準とを比較することにより、文字画像の文字がどの文字であるかを認識する。これにより、番号検知部５４は、文字領域内の文字列を認識することができる。   The number detection unit 54 performs feature extraction from the divided character image. The number detection unit 54 calculates the similarity by collating the extracted feature with a preset standard pattern for each character. The number detection unit 54 recognizes which character the character of the character image is by comparing the calculated similarity with a preset character discrimination criterion. Thereby, the number detection part 54 can recognize the character string in a character area.

番号検知部５４は、認識した文字列を検知結果として制御部５０１に出力する（ステップＳ１７）。   The number detection unit 54 outputs the recognized character string to the control unit 501 as a detection result (step S17).

制御部５０１は、番号検知部５４及び他の検知部の検知結果に基づいて、紙葉類１に対する判定処理を行う。制御部５０１は、判定結果を制御部８に送信する。制御部８は、制御部５０１による判定結果に基づいて、紙葉類１の搬送先を総合して判断する。   The control unit 501 performs determination processing on the paper sheet 1 based on the detection results of the number detection unit 54 and other detection units. The control unit 501 transmits the determination result to the control unit 8. The control unit 8 comprehensively determines the transport destination of the paper sheet 1 based on the determination result by the control unit 501.

上記のように、番号検知部（文字読取装置）５４は、予め設定された基準特徴を用いて紙葉類１上の文字領域内の画像から文字画素を抽出することができる。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で紙葉類１上に印刷された文字列を認識することができる。この結果、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することができる。   As described above, the number detection unit (character reading device) 54 can extract character pixels from the image in the character area on the paper sheet 1 using preset reference features. Thereby, the number detection part 54 can recognize the character string printed on the paper sheet 1 with higher accuracy. As a result, it is possible to provide a character reading device and a paper sheet processing device that can read characters on the paper sheet with higher accuracy.

またさらに、番号検知部５４は、基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に応じて文字画素の抽出に用いられる基準特徴を更新する（ステップＳ１８）。   Further, the number detection unit 54 calculates a reference feature update evaluation value, and updates the reference feature used for extraction of the character pixel according to the calculated reference feature update evaluation value (step S18).

番号検知部５４の基準特徴更新部５４３は、ある一定期間に入力された複数の入力画像の文字領域内の特徴に基づいて、更新基準特徴を算出する。基準特徴更新部５４３は、更新基準特徴と基準特徴との変位に応じて基準特徴更新評価値を算出する。さらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に応じて更新に対する重みを決定する。基準特徴更新部５４３は、決定された重みに基づいて、基準特徴を更新する。   The reference feature update unit 543 of the number detection unit 54 calculates an update reference feature based on the features in the character areas of a plurality of input images input during a certain period. The reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value according to the displacement between the update reference feature and the reference feature. Further, the reference feature update unit 543 determines a weight for the update according to the reference feature update evaluation value. The reference feature update unit 543 updates the reference feature based on the determined weight.

基準特徴更新部５４３は、ある一定期間（例えば１日分）に入力された入力画像の画素値ｘｋを保持する。基準特徴として平均値及び分散値が用いられている場合、基準特徴更新部５４３は、保持している複数の画素値ｘｋに基づいて、更新平均値μinputと更新分散値σinputとを算出する。なお、更新平均値μinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された値以上である画素の値の平均μである。また、更新分散値σinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された値以上である画素値の分散σである。 Reference characteristic updating unit 543 holds the pixel value x k of the input image input to the predetermined period (e.g., one day) in. When the average value and the variance value are used as the reference feature, the reference feature update unit 543 calculates the update average value μ input and the update variance value σ input based on the plurality of pixel values x k that are held. To do. The updated average value μ input is an average μ of the values of pixels whose p (x) is equal to or greater than a preset value. The update variance value σ input is a variance σ of pixel values for which p (x) is equal to or greater than a preset value.

更新平均値がμinputであり、更新分散値がσinputであり、基準特徴更新評価値がＥであり、更新前の平均値がμt-1であり、更新前の分散値がσt-1であり、更新前の値に対する重みがｗ１であり、１回当りの更新の重みがｗ２である場合、更新後の平均値μt及び更新後の分散値σtは、次の数式４により表される。

Figure 0005976477
The update average value is μ input , the update variance value is σ input , the reference feature update evaluation value is E, the average value before update is μ t−1 , and the variance value before update is σ t− 1 and the weight for the value before update is w1, and the weight for update per time is w2, the average value μ t after update and the variance value σ t after update are expressed by the following Equation 4. expressed.
Figure 0005976477

なお、ｗ２＝０．５Ｅの「０．５」は、規定値である。基準特徴更新部５４３は、上記の数式４を演算することにより、更新後の平均値μt及び更新後の分散値σtを算出する。 Note that “0.5” in w2 = 0.5E is a specified value. The reference feature update unit 543 calculates the updated average value μ t and the updated variance value σ t by calculating the above mathematical formula 4.

また、基準特徴更新部５４３は、下記の数式５を演算することにより、画像が入力される毎に基準特徴の平均μを更新する構成であってもよい。

Figure 0005976477
Further, the reference feature update unit 543 may be configured to update the average μ of the reference feature every time an image is input by calculating Equation 5 below.
Figure 0005976477

なお、上記の数式５では、基準特徴更新評価値Ｅが最大（＝１．０）である場合に重みｗ１とｗ２とが等しくなる。しかし、基準特徴更新部５４３は、重みｗ１及びｗ２が任意の値になるように設定する構成であってもよい。   In the above formula 5, when the reference feature update evaluation value E is the maximum (= 1.0), the weights w1 and w2 are equal. However, the reference feature update unit 543 may be configured to set the weights w1 and w2 to arbitrary values.

また、基準特徴更新部５４３は、別の方法により基準特徴を算出する更新する構成であってもよい。基準特徴更新部５４３は、例えば、基準特徴の算出に用いられたサンプルのＲＧＢの各色の画素値を度数ｆt-1 kとして保持する。さらに、基準特徴更新部５４３は、一定期間（例えば１日分）で入力された入力画素値ｘkから、入力度数ｆinput kを算出する。基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値Ｅに基づいて予め設定された重みｗ１及びｗ２と、入力度数ｆinput kと、入力画素値ｘkと、に基づいて、数式６により基準特徴の平均μｔｋ及び分散σｔｋを算出する。これにより、基準特徴更新部５４３は、基準特徴を更新する。

Figure 0005976477
Further, the reference feature update unit 543 may be configured to update the reference feature by another method. The reference feature update unit 543 holds, for example, the pixel values of each color of RGB of the sample used for calculating the reference feature as the frequency f t−1 k . Further, the reference feature update unit 543 calculates the input frequency f input k from the input pixel value x k input in a certain period (for example, one day). Based on the weights w1 and w2 set in advance based on the reference feature update evaluation value E, the input frequency f input k, and the input pixel value x k , the reference feature update unit 543 Average μ tk and variance σ tk are calculated. Thereby, the reference feature update unit 543 updates the reference feature.
Figure 0005976477

なお、基準特徴更新部５４３は、以下の方法に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅを算出する。即ち、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間の入力画素値により更新基準特徴を算出し、算出した更新基準特徴と基準特徴との変位に応じて、基準特徴更新評価値を算出する。   The reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value E based on the following method. That is, the reference feature update unit 543 calculates an update reference feature based on an input pixel value for a certain period, and calculates a reference feature update evaluation value in accordance with the displacement between the calculated update reference feature and the reference feature.

例えば、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間（例えば１日分）の入力画素値ｘkを保持する。基準特徴として平均値と分散値とが用いられている場合、基準特徴更新部５４３は、複数の入力画素値ｘkに基づいて更新平均値μinputを算出する。なお、この入力画素値ｘkは、ｐ（ｘ）が予め設定された閾値以上の画素の画素値である。基準特徴更新部５４３は、更新平均値μinputと更新前の平均値μt-1とに基づいて、下記の数式７により基準特徴更新評価値Ｅを算出する。

Figure 0005976477
For example, the reference feature update unit 543 holds the input pixel value x k for a certain period (for example, one day). When the average value and the variance value are used as the reference features, the reference feature update unit 543 calculates the updated average value μ input based on the plurality of input pixel values x k . The input pixel value x k is a pixel value of a pixel whose p (x) is equal to or greater than a preset threshold value. The reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value E by the following formula 7 based on the update average value μ input and the average value μ t−1 before update.
Figure 0005976477

なお、更新平均値μinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された閾値以上の複数の画素の重心である。 The updated average value μ input is the center of gravity of a plurality of pixels whose p (x) is equal to or greater than a preset threshold value.

また、基準特徴更新部５４３は、１つの入力画素値ｘkに基づいて基準特徴更新評価値Ｅを算出することもできる。この場合、基準特徴更新部５４３は、入力画素値ｘkと更新前の平均値μt-1とに基づいて、下記の数式８により基準特徴更新評価値Ｅを算出する。

Figure 0005976477
The reference feature update unit 543 can also calculate the reference feature update evaluation value E based on one input pixel value x k . In this case, the reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value E according to the following Equation 8 based on the input pixel value x k and the average value μ t−1 before update.
Figure 0005976477

上記のような処理により、基準特徴更新部５４３は、入力画像に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出することができる。さらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に基づいて、文字画素の抽出に用いられる基準特徴を更新することができる。   Through the processing as described above, the reference feature update unit 543 can calculate the reference feature update evaluation value E according to the input image. Furthermore, the reference feature update unit 543 can update the reference feature used for extraction of the character pixel based on the reference feature update evaluation value.

またさらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に応じて、１度の基準特徴の更新処理の重みを設定することができる。また、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間に入力された入力画像の画素値に基づいて、基準特徴を更新するための更新基準特徴を算出することができる。   Furthermore, the reference feature update unit 543 can set the weight of the update process for one reference feature according to the reference feature update evaluation value. Further, the reference feature update unit 543 can calculate an update reference feature for updating the reference feature based on the pixel value of the input image input during a certain period.

また、基準特徴更新部５４３は、図３のステップＳ１６に応じて分割された文字毎の画素の集合の数（文字抽出数）に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する構成であってもよい。   Further, the reference feature update unit 543 may be configured to calculate the reference feature update evaluation value E according to the number of pixel sets (number of extracted characters) for each character divided according to step S16 of FIG. Good.

図７は、文字抽出結果の例を示す。図７の文字抽出結果７０１では、７桁中の７桁全てが正常に分割されている。基準特徴更新部５４３は、券種毎に文字領域内の文字の桁数を予め保持する。基準特徴更新部５４３は、正常に分割された文字数／券種毎の文字領域内の文字の桁数＝Ｅとして基準特徴更新評価値を算出する。基準特徴更新部５４３は、例えば、文字抽出結果７０１に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅ＝７／７＝１．０を算出する。   FIG. 7 shows an example of the character extraction result. In the character extraction result 701 in FIG. 7, all seven digits out of the seven digits are normally divided. The reference feature update unit 543 previously stores the number of characters in the character area for each ticket type. The reference feature update unit 543 calculates the reference feature update evaluation value, assuming that the number of characters divided normally / the number of characters in the character area for each ticket type = E. The reference feature update unit 543 calculates the reference feature update evaluation value E = 7/7 = 1.0 based on the character extraction result 701, for example.

また、また、図７の文字抽出結果７０２では、７桁中の５桁全てが正常に分割されている。この場合、基準特徴更新部５４３は、例えば、文字抽出結果７０２に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅ＝５／７を算出する。   Moreover, in the character extraction result 702 of FIG. 7, all five digits out of the seven digits are normally divided. In this case, the reference feature update unit 543 calculates the reference feature update evaluation value E = 5/7 based on the character extraction result 702, for example.

また、基準特徴更新部５４３は、図３のステップＳ１６で正常に認識された文字の数に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する構成であってもよい。この場合も、基準特徴更新部５４３は、券種毎に文字領域内の文字の桁数を予め保持する。基準特徴更新部５４３は、正常に認識された文字数／券種毎の文字領域内の文字の桁数＝Ｅとして基準特徴更新評価値を算出する。   Further, the reference feature update unit 543 may be configured to calculate the reference feature update evaluation value E according to the number of characters normally recognized in step S16 of FIG. Also in this case, the reference feature update unit 543 previously holds the number of characters in the character area for each ticket type. The reference feature update unit 543 calculates a reference feature update evaluation value, assuming that the number of characters recognized normally / the number of characters in the character area for each ticket type = E.

また、図３のステップＳ１４で複数の文字領域が複数特定された場合、文字認識結果は、各文字領域毎に得られる。そこで、基準特徴更新部５４３は、文字領域毎に得られた複数の文字認識結果を比較し、比較結果に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する。   When a plurality of character areas are specified in step S14 of FIG. 3, a character recognition result is obtained for each character area. Therefore, the reference feature update unit 543 compares a plurality of character recognition results obtained for each character region, and calculates a reference feature update evaluation value E according to the comparison result.

上記のような構成によると、番号検知部５４は、検査対象である紙葉類の印刷の濃度の変動、または光源の経年変化などにより読取画像の画素値が変動する場合であっても、基準特徴を適宜更新することにより、高い精度で文字画像を抽出することができる。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で紙葉類の文字領域中の文字を認識することができる。この結果、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することができる。   According to the configuration as described above, the number detection unit 54 can perform the reference even if the pixel value of the read image changes due to the change in the printing density of the paper sheet to be inspected or the aging of the light source. A character image can be extracted with high accuracy by appropriately updating the features. Thereby, the number detection part 54 can recognize the character in the character area of paper sheets with a higher precision. As a result, it is possible to provide a character reading device and a paper sheet processing device that can read characters on the paper sheet with higher accuracy.

なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。   It should be noted that the functions described in the above embodiments are not limited to being configured using hardware, but can be realized by causing a computer to read a program describing each function using software. Each function may be configured by appropriately selecting either software or hardware.

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
なお、以下に本願の出願当初の特許請求の範囲を付記する。
［Ｃ１］
紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
を具備する文字読取装置。
［Ｃ２］
前記メモリは、前記文字領域内のより細かな分割領域毎に異なる基準特徴を記憶し、
前記文字画素抽出部は、前記各分割領域に対応した前記基準特徴と前記各分割領域内の各画素との距離に応じた尺度により、前記文字領域内の文字画素を抽出する、
Ｃ１に記載の文字読取装置。
［Ｃ３］
前記文字画素抽出部は、前記基準特徴に対応した色と予め設定された色とを結んだ直線上の前記距離に応じた色に前記文字領域内の各画素を置換する、Ｃ１又はＣ２に記載の文字読取装置。
［Ｃ４］
前記文字領域内の各画素の値に基づいて基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に基づいて、前記基準特徴を更新する基準特徴更新部をさらに具備する、Ｃ１乃至Ｃ３のいずれかに記載の文字読取装置。
［Ｃ５］
前記基準特徴更新部は、予め定められた期間に入力された前記紙葉類の画像の前記文字領域の画素に基づいて更新基準特徴を算出し、前記更新基準特徴と、前記基準特徴との変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、Ｃ４に記載の文字読取装置。
［Ｃ６］
前記基準特徴更新部は、前記基準特徴更新評価値に基づいて前記更新基準特徴及び前記基準特徴の重みをそれぞれ決定し、前記更新基準特徴と重みとの積と、前記基準特徴と重みとの積と、の変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、Ｃ４又はＣ５に記載の文字読取装置。
［Ｃ７］
前記文字認識部は、前記文字領域内の文字画素を１文字単位の文字画像に分割し、
前記基準特徴更新部は、前記分割された文字画像の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
Ｃ４乃至Ｃ６のいずれかに記載の文字読取装置。
［Ｃ８］
前記文字認識部は、前記標準パターンに基づいて分割された文字画像毎に文字を認識し、
前記基準特徴更新部は、前記認識された文字の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
Ｃ４乃至Ｃ７のいずれかに記載の文字読取装置。
［Ｃ９］
紙葉類を搬送する搬送部と、
搬送される前記紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部による文字の認識結果に基づいて、前記紙葉類に対する判定を行う判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、
を具備する紙葉類処理装置。
［Ｃ１０］
搬送される紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像に基づいて前記紙葉類の種類、及び搬送方向を検知する券種検知部と、
前記券種検知部により検知された紙葉類の種類及び搬送方向に基づいて、前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
を具備する文字読取装置。


Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Further, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.
In addition, the scope of claims at the beginning of the filing of the present application is appended below.
[C1]
An image acquisition unit for acquiring images of paper sheets;
A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
A character pixel extraction unit that extracts a character pixel in the character region on a scale according to a distance between each pixel in the character region and the reference feature;
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A character reading apparatus comprising:
[C2]
The memory stores different reference features for each finer divided area in the character area,
The character pixel extraction unit extracts character pixels in the character region according to a scale according to a distance between the reference feature corresponding to each divided region and each pixel in each divided region;
The character reading device according to C1.
[C3]
The character pixel extraction unit replaces each pixel in the character region with a color corresponding to the distance on a straight line connecting a color corresponding to the reference feature and a preset color, according to C1 or C2. Character reader.
[C4]
C1 to C3 further comprising a reference feature update unit that calculates a reference feature update evaluation value based on the value of each pixel in the character area, and updates the reference feature based on the calculated reference feature update evaluation value. The character reading apparatus in any one of.
[C5]
The reference feature update unit calculates an update reference feature based on pixels of the character area of the paper sheet image input during a predetermined period, and the update reference feature and a displacement between the reference feature The character reading device according to C4, wherein the reference feature update evaluation value is calculated in accordance with.
[C6]
The reference feature update unit determines the update reference feature and the weight of the reference feature based on the reference feature update evaluation value, respectively, the product of the update reference feature and the weight, and the product of the reference feature and the weight The character reading device according to C4 or C5, wherein the reference feature update evaluation value is calculated according to the displacement.
[C7]
The character recognition unit divides character pixels in the character region into character images in units of one character,
The reference feature update unit calculates a reference feature update evaluation value according to the number of the divided character images.
The character reading device according to any one of C4 to C6.
[C8]
The character recognition unit recognizes a character for each character image divided based on the standard pattern,
The reference feature update unit calculates a reference feature update evaluation value according to the number of recognized characters.
The character reading device according to any one of C4 to C7.
[C9]
A transport unit for transporting paper sheets;
An image acquisition unit for acquiring an image of the paper sheet to be conveyed;
A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
A character pixel extraction unit that extracts a character pixel in the character region on a scale according to a distance between each pixel in the character region and the reference feature;
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A determination unit configured to perform determination on the paper sheet based on a recognition result of the character by the character recognition unit;
Sorting processing means for sorting the paper sheets based on the judgment result of the judging means;
A paper sheet processing apparatus comprising:
[C10]
An image acquisition unit for acquiring an image of the conveyed paper sheet;
A ticket type detection unit that detects the type of the paper sheet and the conveyance direction based on the image of the paper sheet,
A character region specifying unit that specifies a character region on the image of the paper sheet based on the type and conveyance direction of the paper sheet detected by the ticket type detection unit;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
A character pixel extraction unit that extracts a character pixel in the character region on a scale according to a distance between each pixel in the character region and the reference feature;
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A character reading apparatus comprising:


１…紙葉類、２…供給部、３…取り込み部、４…搬送状態検知部、５…検査部、６…検知部、７…集積部、８…制御部、９…排除券集積部、４１…搬送部、５１…真偽検知部、５２…正損検知部、５３…券種検知部、５４…番号検知部、７１…正券集積部、７２…損券集積部、８１…主制御部、８２…総合判定部、８３…操作部、１００…紙葉類処理装置、５０１…制御部、５０３…カメラ、５０５…データ記憶部、５４１…文字画素抽出部、５４２…文字認識部、５４３…基準特徴更新部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Paper sheets, 2 ... Supply part, 3 ... Taking-in part, 4 ... Conveyance state detection part, 5 ... Inspection part, 6 ... Detection part, 7 ... Accumulation part, 8 ... Control part, 9 ... Exclusion ticket accumulation part, DESCRIPTION OF SYMBOLS 41 ... Conveyance part, 51 ... Authenticity detection part, 52 ... Correctness detection part, 53 ... Ticket type detection part, 54 ... Number detection part, 71 ... Correct note accumulation part, 72 ... Damaged ticket accumulation part, 81 ... Main control , 82: Comprehensive determination unit, 83: Operation unit, 100: Paper sheet processing device, 501 ... Control unit, 503 ... Camera, 505 ... Data storage unit, 541 ... Character pixel extraction unit, 542 ... Character recognition unit, 543 ... reference feature update unit.

Claims (10)

紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じて、前記各画素の値が生起する確率を算出し、前記確率に応じて前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
を具備する文字読取装置。 An image acquisition unit for acquiring images of paper sheets;
A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
Character pixel extraction that calculates the probability that the value of each pixel occurs according to the distance between each pixel in the character region and the reference feature, and extracts the character pixel in the character region according to the probability And
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A character reading apparatus comprising: 紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
前記文字領域内の各画素の値に基づいて基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に基づいて、前記基準特徴を更新する基準特徴更新部と、
を具備する文字読取装置。 An image acquisition unit for acquiring images of paper sheets;
A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
A character pixel extraction unit that extracts a character pixel in the character region on a scale according to a distance between each pixel in the character region and the reference feature;
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A reference feature update evaluation unit that calculates a reference feature update evaluation value based on the value of each pixel in the character region, and updates the reference feature based on the calculated reference feature update evaluation value ;
A character reading apparatus comprising: 前記メモリは、前記文字領域内のより細かな分割領域毎に異なる基準特徴を記憶し、
前記文字画素抽出部は、前記各分割領域に対応した前記基準特徴と前記各分割領域内の各画素との距離に応じた尺度により、前記文字領域内の文字画素を抽出する、
請求項１または請求項２に記載の文字読取装置。 The memory stores different reference features for each finer divided area in the character area,
The character pixel extraction unit extracts character pixels in the character region according to a scale according to a distance between the reference feature corresponding to each divided region and each pixel in each divided region;
The character reader according to claim 1 or 2 . 前記文字画素抽出部は、前記基準特徴に対応した色と予め設定された色とを結んだ直線上の前記距離に応じた色に前記文字領域内の各画素を置換する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の文字読取装置。 The character pixel extraction unit replaces each pixel of the character area in the color corresponding to the distance on a straight line connecting the color that is set in advance and a color corresponding to the reference characteristic, claims 1 to Item 4. The character reading device according to any one of Items 3 to 3 . 前記基準特徴更新部は、予め定められた期間に入力された前記紙葉類の画像の前記文字領域の画素に基づいて更新基準特徴を算出し、前記更新基準特徴と、前記基準特徴との変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、請求項２に記載の文字読取装置。 The reference feature update unit calculates an update reference feature based on pixels of the character area of the paper sheet image input during a predetermined period, and the update reference feature and a displacement between the reference feature The character reading device according to claim 2 , wherein the reference feature update evaluation value is calculated according to the character string. 前記基準特徴更新部は、前記基準特徴更新評価値に基づいて前記更新基準特徴及び前記基準特徴の重みをそれぞれ決定し、前記更新基準特徴と重みとの積と、前記基準特徴と重みとの積と、の変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、請求項５に記載の文字読取装置。 The reference feature update unit determines the update reference feature and the weight of the reference feature based on the reference feature update evaluation value, respectively, the product of the update reference feature and the weight, and the product of the reference feature and the weight The character reading device according to claim 5 , wherein the reference feature update evaluation value is calculated in accordance with the displacement of. 前記文字認識部は、前記文字領域内の文字画素を１文字単位の文字画像に分割し、
前記基準特徴更新部は、前記分割された文字画像の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
請求項２、及び請求項５乃至請求項６のいずれか１項に記載の文字読取装置。 The character recognition unit divides character pixels in the character region into character images in units of one character,
The reference feature update unit calculates a reference feature update evaluation value according to the number of the divided character images.
The character reading device according to claim 2, or any one of claims 5 to 6 . 前記文字認識部は、前記標準パターンに基づいて分割された文字画像毎に文字を認識し、
前記基準特徴更新部は、前記認識された文字の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
請求項２、及び請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の文字読取装置。 The character recognition unit recognizes a character for each character image divided based on the standard pattern,
The reference feature update unit calculates a reference feature update evaluation value according to the number of recognized characters.
The character reading device according to claim 2, or any one of claims 5 to 7 . 紙葉類を搬送する搬送部と、
搬送される前記紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じて、前記各画素の値が生起する確率を算出し、前記確率に応じて前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部による文字の認識結果に基づいて、前記紙葉類に対する判定を行う判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、
を具備する紙葉類処理装置。 A transport unit for transporting paper sheets;
An image acquisition unit for acquiring an image of the paper sheet to be conveyed;
A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
Character pixel extraction that calculates the probability that the value of each pixel occurs according to the distance between each pixel in the character region and the reference feature, and extracts the character pixel in the character region according to the probability And
A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
A determination unit configured to perform determination on the paper sheet based on a recognition result of the character by the character recognition unit;
Sorting processing means for sorting the paper sheets based on the judgment result of the judging means;
A paper sheet processing apparatus comprising: 紙葉類を搬送する搬送部と、A transport unit for transporting paper sheets;
搬送される前記紙葉類の画像を取得する画像取得部と、An image acquisition unit for acquiring an image of the paper sheet to be conveyed;
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、A character area specifying unit for specifying a character area on the image of the paper sheet;
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、A memory for storing a reference feature in which the color feature of a character pixel is vector-quantized in advance;
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、A character pixel extraction unit that extracts a character pixel in the character region on a scale according to a distance between each pixel in the character region and the reference feature;
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、A character recognition unit for recognizing characters in the character region based on the extracted character pixels in the character region and a standard pattern for each character set in advance;
前記文字領域内の各画素の値に基づいて基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に基づいて、前記基準特徴を更新する基準特徴更新部と、A reference feature update evaluation unit that calculates a reference feature update evaluation value based on the value of each pixel in the character region, and updates the reference feature based on the calculated reference feature update evaluation value;
前記文字認識部による文字の認識結果に基づいて、前記紙葉類に対する判定を行う判定手段と、A determination unit configured to perform determination on the paper sheet based on a recognition result of the character by the character recognition unit;
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、Sorting processing means for sorting the paper sheets based on the judgment result of the judging means;
を具備する紙葉類処理装置。A paper sheet processing apparatus comprising:
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