KR101387875B1 - Apparatus for media recognition and method for media access direction estimating with the same - Google Patents
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Abstract
본 발명은 매체이미지를 미분하여 매체의 인입방향을 추정하는 매체인식장치 및 그를 이용한 매체 인입방향 추정방법에 관한 것이다. 본 발명에는 매체이미지를 스캔하는 이미지센서와, 스캔된 이미지를 소정개수로 균등분할하여 분할된 영역별 미분평균을 산출하는 미분평균 산출부가 구비된다. 그리고, 산출된 영역별 미분평균을 미리 프로그래밍된 인입방향 추정알고리즘에 의하여 소정순서대로 상호 비교하여 그 결과에 따라 매체의 인입방향을 추정하는 인입방향 추정부가 구비된다. 이에 따라, 본 발명은 미분평균의 간단한 비교결과에 따라 매체의 인입방향을 신속하게 추정할 수 있는 이점이 있다. The present invention relates to a media recognition apparatus for estimating the direction of introduction of media by differentiating a media image and a method of estimating the direction of media entry using the same. The present invention includes an image sensor for scanning a media image, and a differential average calculation unit for calculating a differential average for each divided region by equally dividing the scanned image into a predetermined number. In addition, an input direction estimation unit for comparing the calculated differential averages for each region in a predetermined order by a pre-programmed input direction estimation algorithm is provided and estimates the direction of entry of the medium according to the result. Accordingly, the present invention has the advantage that it is possible to quickly estimate the inlet direction of the medium based on a simple comparison result of the derivative mean.
매체인식, 인입방향 추정, 미분, DSP Media Recognition, Direction Estimation, Differential, DSP
Description
도 1은 일반적인 지폐인식장치에서의 지폐 인입방향 추정방법을 설명하는 흐름도.1 is a flow chart illustrating a method for estimating a bill insertion direction in a general bill recognition apparatus.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지폐인식장치의 블록구성도.Figure 2 is a block diagram of a bill recognition device according to an embodiment of the present invention.
도 3은 도 2에 도시된 지폐인식장치를 이용한 지폐 인입방향 추정방법을 설명하는 흐름도.FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of estimating a bill input direction using the bill recognition device shown in FIG. 2.
도 4 내지 도 7은 도 3에 도시된 지폐 인입방향 추정방법을 설명하기 위한 지폐이미지 및 그 미분평균테이블.4 to 7 are bills images for explaining the bill injecting direction estimation method shown in Figure 3 and its derivative mean table.
《도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명》DESCRIPTION OF THE REFERENCE NUMERALS to the main parts of the drawings "
10 : LED 12 : 이미지센서10: LED 12: Image Sensor
14 : 이송모듈 16 : 기울기보정부14: transfer module 16: tilt correction
18 : 지폐이미지 추출부 20 : 지폐크기 추정부18: Banknote image extraction unit 20: Banknote size estimation unit
22 : 미분평균 산출부 24 : 인입방향 추정부22: differential average calculation unit 24: inlet direction estimation unit
26 : 제어부 28 : 메모리26
본 발명은 매체인식장치에 관한 것으로, 특히 매체이미지의 영역별 미분평균을 이용하여 매체의 인입방향을 추정하는 매체인식장치 및 그를 이용한 매체 인입방향 추정방법에 관한 것이다. The present invention relates to a media recognition device, and more particularly, to a media recognition device for estimating the direction of inflow of a medium using a differential mean for each region of a media image, and a method of estimating the direction of a medium inflow using the same.
본 명세서에서 사용되는 매체라는 용어는 예를 들어, 지폐, 수표, 티켓, 증명서 등을 나타내는 것으로, 폭이나 길이에 비해 두께가 매우 얇은 것으로 다양한 것이 있을 수 있다.The term " medium " used in this specification refers to, for example, banknotes, checks, tickets, certificates, etc., and may be various in thickness as compared with width or length.
매체인식장치는 지폐인식기, 자동판매기, 환전기와 같은 다양한 형태의 금융자동화기기와 매체취급기에 적용되어 매체에 인쇄된 마그네틱, 이미지, 은화, 형광잉크, 각종 숫자 및 문자를 인식하여 매체의 종류, 위조 여부, 정상 여부 등을 판단하게 된다. 이를 위하여, 매체인식장치는 우선적으로 매체의 인입방향을 추정해야만 한다. The media recognition device is applied to various types of financial automatic devices and media handling devices such as banknote recognizers, vending machines, money exchangers, etc. to recognize magnetic, images, silver, fluorescent ink, various numbers and letters printed on the media, and to recognize the types and forgeries of media. It is determined whether it is normal or not. For this purpose, the medium recognition device must first estimate the direction in which the medium is drawn.
예를 들어, 도 1에는 종래의 지폐인식장치에서 수행되는 지폐 인입방향 추정방법이 단계별로 도시되어 있다. For example, FIG. 1 is a step-by-step method for estimating a bill insertion direction performed by a conventional bill recognition apparatus.
도 1의 제 1단계(S1)에서, 지폐인식장치는 이미지센서를 이용하여 지폐의 이미지를 스캔한다. 이때, 상기 스캔된 이미지는 이송동작에서 발생할 수 있는 흔들림이나 진동에 의해 지폐이미지의 일부만이 스캔되는 것을 방지하기 위하여, 지폐크기보다 크게 형성되는 것이 일반적이다. 이에 따라, 스캔된 이미지에는 지폐이미지와 주변의 여백이미지가 함께 포함되어 있다. In the first step S1 of FIG. 1, the banknote recognizing apparatus scans an image of the banknote using an image sensor. At this time, the scanned image is generally formed larger than the bill size in order to prevent only a part of the bill image is scanned by the shaking or vibration that may occur in the transfer operation. Accordingly, the scanned image includes a bill image and a margin image of the surroundings.
제 2단계(S2)에서 상기 지폐인식장치는 지폐의 정렬 여부를 판단하고 만약 기울기가 있을 경우, 그 각도만큼 기울기를 보정하고, 제 3단계(S3)에서 주변 여백을 제외한 지폐이미지만을 추출한다. In the second step S2, the banknote recognizing apparatus determines whether the banknotes are aligned, and if there is a tilt, corrects the tilt by the angle, and extracts only the banknote image excluding the peripheral margin in the third step S3.
이어서, 지폐이미지의 경계선을 추출하여 경계선 특징값들을 추출한다(S4). 상기 경계선 특징값들은 지폐이미지를 소정개수로 분할하여 분할된 영역별 경계선 방향, 단점, 분기점, 라인값 등을 말한다. 이와 같이 추출된 경계선 특징값들을 데이터베이스에 저장된 값들과 비교하여(S6) 지폐의 인입방향을 추정한다(S7). Subsequently, the boundary line of the banknote image is extracted to extract boundary line feature values (S4). The boundary feature values refer to a boundary line direction, a disadvantage, a branch point, a line value, and the like, divided by a predetermined number. The boundary feature values thus extracted are compared with the values stored in the database (S6) to estimate the pulling direction of the bill (S7).
하지만, 상기한 바와 같은 지폐인식장치는 상기 특징값들을 추출하기 위해 이미지를 스캔하여 필터링된 흑백이미지로 변환하고, 다시 디지털 필터링으로 디지털 이미지에 대응되는 이진부호를 생성하며, 이를 연산처리하여 지폐의 외곽선을 판별한다. 그리고, 세 영역으로 나누어 양자화 및 이진부호의 벡터 태블릿 변환작업, 좌표화 등 복잡한 처리과정을 통하여 상기 특징값들을 추출하게 된다. However, the bill recognition apparatus as described above scans an image to extract the feature values, converts the image into a filtered black-and-white image, and generates a binary code corresponding to the digital image by digital filtering. Determine the outline. In addition, the feature values are extracted through complex processing such as quantization and binary conversion of vector tablets and coordinates.
이와 같은, 종래의 지폐인식장치는 지폐 인입방향 추정에 필요한 특징값들을 추출하기 위한 알고리즘이 복잡하고 그 처리 단계가 많아 수행 속도가 느린 문제가 있다. As described above, the conventional banknote recognizing apparatus has a problem that the algorithm for extracting feature values necessary for estimating the bill retracting direction is complicated and the processing steps are large and the execution speed is slow.
그리고, 상기 이미지의 경계선 특징값을 이용하므로, 지폐의 이송과정에서의 흔들림과, 회로소자의 노이즈, 상기 지폐에 빛을 조사하는 발광다이오드(Light Emitting Diode)의 출력변화 및 이미지센서의 감도 변화에 취약하다.In addition, since the boundary line feature of the image is used, the vibration of the banknote transfer process, the noise of the circuit elements, the output change of the light emitting diode (Light Emitting Diode) that irradiates light on the banknote, and the sensitivity change of the image sensor are used. weak.
또한, 상기 지폐의 특징값을 저장하는 데이터베이스를 필요로 하므로 큰 기억장치용량을 소모한다. In addition, a large storage capacity is consumed because a database for storing the feature value of the bill is required.
이에 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 매체의 인입방향 추정에 소요되는 시간을 최소화하는 매체인식장치 및 그를 이용한 매체 인입방향 추정방법을 제공함에 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide a medium recognizing apparatus for minimizing a time required for estimating a retracting direction of a medium and a method for estimating a retraction direction using the same.
본 발명의 다른 목적은 매체 인입방향의 추정시 정밀도를 향상시키는 매체인식장치 및 그를 이용한 매체 인입방향 추정방법을 제공함에 있다. Another object of the present invention is to provide a medium recognizing apparatus for improving accuracy in estimating a medium retracting direction and a method for estimating a medium retracting direction using the same.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 외부에서 인입되는 매체에 대한 이미지를 스캔하는 이미지센서부; 상기 이미지센서부에 의해 스캔된 이미지를 소정개수의 영역으로 분할하고, 상기 분할된 영역별 이미지에 대한 미분평균을 산출하는 미분평균 산출부; 그리고 상기 산출된 미분평균을 참조하여 상기 매체의 인입방향을 추정하는 인입방향 추정부를 포함하여 구성된다. According to a feature of the present invention for achieving the object as described above, the present invention comprises an image sensor unit for scanning an image for the medium to be introduced from the outside; A differential average calculation unit for dividing the image scanned by the image sensor unit into a predetermined number of regions, and calculating a differential average of the divided region-specific images; And a drawing direction estimating unit for estimating a drawing direction of the medium with reference to the calculated differential mean.
본 발명은 상기 인입되는 매체가 기울기가 있는 경우 선택적으로 이를 보정하는 기울기 보정부, 상기 매체의 기울기가 정렬된 상태에서 매체이미지만을 추출하는 매체이미지 추출부, 그리고 상기 추출된 매체이미지로부터 매체 크기를 추정하는 매체크기 추정부를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다. According to an embodiment of the present invention, a tilt correction unit for selectively correcting an incoming medium has a tilt, a media image extractor extracting only a media image in a state where the tilt of the medium is aligned, and a media size from the extracted media image. It is preferable that the medium size further comprises an estimation unit.
상기 매체크기 추정부는, 상기 추출된 매체이미지의 세로길이를 추정하여 매체종류를 판단하는 것이 바람직하다.The medium size estimating unit may determine the type of medium by estimating the vertical length of the extracted medium image.
상기 매체크기 추정부는, 상기 매체의 종류에 따른 신권과 구권을 판단하는 것이 바람직하다. Preferably, the medium size estimating unit determines a new priesthood and an old priesthood according to the type of the medium.
상기 인입방향 추정부는, 상기 영역별 이미지에 대한 미분평균을 상호 비교하여 상기 매체의 앞면/뒷면 및 정립/도립 상태에 따라 인입방향을 추정하는 인입방향 추정알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다. The inflow direction estimating unit preferably uses an inflow direction estimation algorithm for estimating the inflow direction according to the front / rear and upright / inverted states of the medium by comparing the differential averages of the images for each region.
상기 추정알고리즘은, 상기 매체의 앞면/뒷면과 정립/도립 상태를 판단하기 위해 상기 영역별 이미지에 대한 각각의 미분평균 중에서 이에 해당하는 두 개의 영역별 이미지의 미분 평균만을 순차적으로 계속 비교하여 추정하는 것이 바람직하다. The estimation algorithm continuously compares and estimates only the differential average of two image images corresponding to each of the derivative averages of the image for each region in order to determine the front / rear and upright / inverted states of the medium. It is preferable.
상기 미분평균 산출부는, 상기 미분평균이 상이하게 제공되는 영역을 둘 이상으로 분할하는 것이 바람직하다. The differential average calculation unit preferably divides the region where the differential averages are differently provided in two or more.
본 발명은, 상기 매체별 인입방향에 따른 영역별 기준 미분평균이 저장되는 메모리를 더 포함하여 구성되고, 상기 인입방향 추정부는 상기 인입된 매체의 각 영역별 미분평균을 상기 기준 미분평균과 비교하여 상기 매체의 인입방향을 추정하는 것이 바람직하다. The present invention may further include a memory for storing a reference differential average for each area according to the retraction direction for each medium, and the retraction direction estimating unit compares the differential average for each area of the retracted medium with the reference differential average. It is desirable to estimate the entry direction of the medium.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 본 발명은 인입되는 매체에 대한 이미지를 스캔하는 단계, 상기 스캔된 매체의 이미지를 소정개수의 영역으로 분할하는 단계, 상기 분할된 영역별 이미지의 미분평균을 산출하는 단계, 그리고 상기 산출된 미분평균을 참조하여 상기 매체의 인입방향을 추정하는 단계를 포함하여 구성된다. According to another aspect of the present invention, the present invention provides a method for scanning an image of an incoming medium, dividing an image of the scanned medium into a predetermined number of regions, and calculating a differential average of the divided regions of the image. And estimating a retraction direction of the medium with reference to the calculated differential mean.
본 발명은 상기 인입되는 매체가 기울기가 있는 경우 선택적으로 이를 보정하는 단계, 상기 매체의 기울기가 정렬된 상태에서 상기 매체이미지만을 추출하는 단계, 그리고 상기 추출된 매체이미지로부터 상기 매체의 크기를 추정하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.According to the present invention, if the incoming medium has an inclination, selectively correcting it, extracting only the medium image with the inclination of the medium aligned, and estimating the size of the medium from the extracted medium image. It is preferred to further comprise a step.
상기 크기추정단계는, 상기 추출된 매체 이미지의 세로길이를 추정하여 상기 매체의 종류를 판단하는 것이 바람직하다. In the size estimating step, it is preferable to determine the type of the medium by estimating the vertical length of the extracted medium image.
상기 크기추정단계는, 상기 매체의 종류에 따른 신권과 구권을 판단하는 것이 바람직하다. In the size estimating step, it is preferable to determine the priesthood and old priesthood according to the type of the medium.
상기 인입방향 추정단계는, 상기 영역별 이미지에 대한 미분평균을 상호 비교하여 상기 매체의 앞면/뒷면과 정립/도립상태에 따라 인입방향을 추정하는 인입방향 추정알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다. In the pulling direction estimating step, it is preferable to use a pulling direction estimation algorithm for estimating the pulling direction according to the front / back side and the upright / vertical state of the medium by comparing the differential averages of the images for each region.
상기 인입방향 추정알고리즘은, 상기 매체의 앞면/뒷면과 정립/도립 상태를 판단하기 위해 상기 영역별 이미지에 대한 각각의 미분평균 중에서 이에 해당하는 두 개의 영역별 이미지의 미분평균을 순차적으로 계속 비교하여 추정하는 것이 바람직하다. In order to determine the front / rear and upright / inverted states of the medium, the retraction direction estimation algorithm continuously compares the derivative averages of two image images corresponding to each other among the derivative averages of the image for each region. It is desirable to estimate.
상기 영역 분할 단계는, 상기 미분평균이 상이하게 제공되는 영역을 경계로 하여 둘 이상으로 분할하는 것이 바람직하다. In the region dividing step, it is preferable to divide the region into two or more with respect to the region where the differential mean is provided differently.
상기 인입방향 추정단계는, 상기 매체별 인입방향에 따른 영역별 기준 미분평균이 저장되어 있어 상기 인입된 매체의 각 영역별 미분평균을 상기 기준 미분평균과 비교하여 상기 매체의 인입방향을 추정하는 것이 바람직하다.In the pulling direction estimating step, the reference differential mean for each region according to the entry direction for each medium is stored, and the differential direction for each region of the inserted medium is compared with the reference differential mean to estimate the inlet direction of the medium. desirable.
상기한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명은, 매체이미지를 스캔하여 소정개수로 분할된 영역별 미분평균 특성에 따라 미리 프로그래밍된 인입방향 추정알고리즘을 이용하여 지폐의 인입방향을 간단하게 추정한다. 이에 따라, 본 발명은 복잡한 알고리즘에 의해 지연되는 처리속도를 향상시키고, 회로소자의 노이즈, LED 출력변화 및 이미지센서 감도변화에 의한 영향을 최소화한다. The present invention having the configuration as described above simply scans the media image and easily estimates the retracting direction of the banknote using a pre-programmed retrieval direction algorithm according to the differential mean characteristic for each area divided into a predetermined number. Accordingly, the present invention improves the processing speed delayed by a complicated algorithm, and minimizes the influence of noise, LED output change and image sensor sensitivity change of circuit elements.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지폐인식장치 및 그를 이용한 매체 인입방향 추정방법을 상세하게 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a banknote recognition device and a method of estimating the medium direction using the same according to an embodiment of the present invention.
본 실시 예에서는 만원권 지폐를 이용하여 설명하고 있으나, 이는 천원권이나 오천원권과 같은 다른 권종의 지폐뿐만 아니라, 수표, 상품권, 티켓과 같이 특정이미지가 인쇄된 매체를 인식하는 다양한 매체인식장치에 적용될 수 있음에 유의하여야 한다. Although the present embodiment has been described using 10,000 won bills, it can be applied to various media recognition devices that recognize media printed with specific images, such as checks, gift certificates, and tickets, as well as other types of bills such as 1,000 won bills and 5,000 won bills. It should be noted.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지폐인식장치의 블록구성도이다. 2 is a block diagram of a banknote recognition device according to an embodiment of the present invention.
도 2에서 본 발명에 따른 지폐인식장치에는 이송모듈(14)에 의하여 소정방향(예컨대 횡방향)으로 이송되는 지폐에 빛을 조사하는 발광다이오드(Light Emitting Diode, 이하 'LED'라 함)(10)와, 상기 조사되는 빛에 의하여 반사되는 상기 지폐의 이미지를 스캔하는 이미지센서(12)가 구비된다. 이때, 상기 이미지센서(12)는 상기 이송모듈(14)의 진동에 의하여 상기 지폐가 똑바른 상태로 인입되지 않는 경우에 대비하여 상기 지폐규격보다 큰 영역을 스캔한다. 따라서, 상기 스캔된 이미지에는 상기 지폐의 이미지와 여백이미지가 포함된다. 상기 이미지센서(12)는 전하결합소자(Charge-Coupled Device) 또는 밀착형 화상 감지기(Contact Image Sensor)를 이용하는 것이 바람직하다. In FIG. 2, the banknote recognition device according to the present invention includes a light emitting diode (Light Emitting Diode, hereinafter referred to as “LED”) that irradiates light onto the banknotes transferred in a predetermined direction (for example, a transverse direction) by the transfer module 14 (10). And an
상기 이미지센서(12)에 의해 스캔된 지폐가 수평하게 정렬되지 않고 기울기(skew)가 있는 경우, 상기 기울기를 보정하는 기울기 보정부(16)가 구비된다. 상 기 기울기는 상기 이송모듈(14)의 진동에 의해 상기 이송되는 지폐가 기울어지는 경우가 발생될 수 있기 때문이다. 상기 지폐가 수평상태로 이송되어 기울기가 발생되지 않은 경우, 상기 기울기 보정부(16)는 기울기 보정동작을 수행하지 않는 것은 자명하다. When the banknotes scanned by the
상기 기울기가 보정되거나 수평상태로 이송된 지폐의 스캔된 이미지에서 상기 여백이미지를 제거하여 상기 지폐이미지만을 추출하는 지폐이미지 추출부(18)가 구비된다. A banknote
그리고, 상기 추출된 지폐이미지에서 상기 지폐의 크기를 추정하는 지폐크기 추정부(20)가 구비된다. 상기 지폐크기 추정부(20)는 상기 추정된 지폐크기에 따라 현재 지폐의 권종을 판단하기 위함이다. 본 실시 예에서는 만원권 지폐를 이용하여 설명하고 있는바, 상기 지폐크기 추정부(20)는 만원권 지폐 중 최근 규격이 변경된 신권과 구권을 판단하는데 이용된다. Then, the banknote
상기 지폐의 인입방향을 추정하기 위하여 상기 지폐이미지를 소정개수(예컨대 12등분)로 균등분할하고, 그 분할된 영역 중 좌우 영역에 위치한 6개 영역(a, b, c, d, e, f)에 대한 미분평균을 산출하는 미분평균 산출부(22)가 구비된다. 상기 분할 영역 및 미분평균 산출영역의 개수는 상기 만원권 지폐의 미분평균 특성에 따라 정해진 개수이므로 매체의 특성에 따라 변경되는 것은 자명하다. The banknote image is divided equally into a predetermined number (for example, 12 equal parts) to estimate the retracting direction of the banknote, and six regions (a, b, c, d, e, f) located in the left and right regions of the divided regions. A derivative
그리고, 상기 산출된 영역별 미분평균을 인입방향 추정알고리즘에 의하여 순서대로 비교하여 그 결과에 따라 상기 지폐의 인입방향을 추정하는 인입방향 추정부(24)가 구비된다. 상기 인입방향 추정알고리즘은 지폐의 권종에 따른 영역별 이 미지 미분평균이 서로 다른 특성을 이용하여 비교 순서를 미리 설정하고, 그 비교결과에 따라 지폐의 인입방향을 추정할 수 있도록 미리 프로그래밍되어 후술되는 메모리(28)에 저장된다. In addition, a drawing
이와 함께, 상기 지폐의 인입방향을 추정하도록 상기 LED(10), 이미지센서(12), 이송모듈(14), 기울기 보정부(16), 지폐이미지 추출부(18), 지폐크기 추정부(20), 미분평균 산출부(22), 인입방향 추정부(24), 메모리(28)를 제어하는 제어부(26)가 구비된다. 상기 제어부(26)는 상기 지폐의 인입방향 추정 후, 상기 지폐의 인식, 권종 판단, 위조 여부, 정상지폐 여부 및 그에 따른 처리동작을 수행하도록 지폐인식장치 전체를 제어하는 것이 바람직하다. 이를 위하여, 상기 제어부(26)는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리유닛(Central Control Unit), 또는 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processor)와 같은 다양한 형태의 제어유닛을 동작특성에 따라 변경적용하여 구성할 수 있다. In addition, the
상기 메모리(28)는 상기 지폐크기 데이터, 소정개수로 분할된 영역별 미분평균를 포함하는 지폐별 각종 데이터와 상기 인입방향 추정알고리즘을 저장한다. 상기 메모리(28)는 상기 지폐인식장치를 포함하는 금융자동화기기나 기타 매체취급장치의 구동을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장하는 주기억장치를 이용할 수 있다. The
다음, 도 3 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지폐인식장치를 이용한 지폐 인입방향 추정방법을 설명한다. Next, with reference to Figures 3 to 7 will be described a bill entry direction estimation method using a bill recognition apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
도 3에는 도 2에 도시된 지폐인식장치를 이용한 지폐 인입방향 추정방법을 단계별로 설명하는 흐름도가 도시되어 있다. 그리고, 도 4a 내지 도 7a에는 도 3에 도시된 인입방향 추정방법을 설명하기 위한 지폐의 인입방향이 도시되어 있고, 도 4b 내지 도 7b에는 인입방향에 따른 영역별 미분평균테이블이 도시되어 있다. 도 4a 내지 도 7a의 인입방향이 도립이 되면, 도 4b 내지 도 7b의 미분평균테이블의 순서를 역순으로 표시한 것과 같으므로, 도립방향의 미분평균테이블은 생략한다. 3 is a flowchart illustrating a step-by-step method for estimating a bill insertion direction using the bill recognition apparatus shown in FIG. 2. 4A to 7A illustrate a drawing direction of a banknote for explaining a drawing direction estimating method shown in FIG. 3, and a differential average table for each region according to the drawing direction is illustrated in FIGS. 4B to 7B. When the inlet direction of Figs. 4A to 7A is inverted, the order of the derivative mean tables of Figs. 4B to 7B is the same as the reverse order, and thus the derivative mean table in the inverted direction is omitted.
지폐가 투입되어 이송모듈(14)에 의한 이송이 시작되면, 도 3의 제 10단계(S10)에서 제어부(26)의 제어에 따라 LED(10)는 상기 인입되는 지폐에 빛을 조사하고, 상기 이미지센서(12)는 상기 조사되는 빛에 의하여 반사되는 상기 지폐의 이미지를 스캔한다. 이때, 상기 스캔된 이미지에는 지폐이미지 및 여백이미지가 포함되어 있다. When the banknote is inserted and the transfer by the transfer module 14 is started, in accordance with the control of the
제 12단계(S12)에서 기울기 보정부(16)는 이송모듈(14)의 진동과 같은 이송상태에 따라 지폐가 비스듬한 상태로 인입되면서 기울기가 발생된 경우 상기 기울기를 보정한다. 상기 기울기가 발생되지 않은 경우에는 다음 동작으로 진행한다. In the twelfth step S12, the
이에 따라, 지폐이미지 추출부(18)는 기울기가 정렬된 상태의 이미지에서 상기 여백이미지를 제외한 지폐이미지만을 추출한다(S14). Accordingly, the banknote
이어서, 제 16단계(S16)에서 지폐크기 추정부(20)는 추출된 지폐이미지의 크기를 추정하여 추정된 지폐의 세로 길이를 메모리(28)에 저장된 지폐의 크기데이터와 비교한다. 예를 들어, 최근(2007년 1월) 발행된 신권 만원권의 규격은 가로*세로가 148*68mm이고, 구권의 규격 161*76mm 이다. 이에 따라, 본 실시 예에서는 상기 추출된 지폐의 세로 길이가 72mm보다 작은가를 비교하여 신권과 구권을 구분한 다. Subsequently, in a sixteenth step S16, the banknote
상기 검사결과, 상기 지폐의 세로 길이가 72mm보다 작으면, 지폐크기 추정부(20)는 상기 지폐를 신권 만원권으로 판단하고(S20), 상기 지폐의 세로 길이가 72mm보다 크면, 지폐크기 추정부(20)는 상기 지폐를 구권 만원권으로 판단한다(S30). As a result of the inspection, if the vertical length of the banknote is less than 72mm, the banknote
이와 같이 지폐권종이 판단되면, 이후 지폐의 인입방향을 추정하는바, 이를 위해 미분평균 산출부(42)는 상기 지폐이미지를 소정개수, 예컨대 도 4a 내지 도 7a에 도시된 바와 같이 가로*세로를 4*3, 총 12개의 영역으로 균등분할하고, 영역별 이미지를 미분하여 그 미분평균을 산출한다(S21, S31). When the bill notes are determined as described above, the billing direction of the bill is subsequently estimated. For this purpose, the differential average calculation unit 42 selects a predetermined number of bill paper images, for example, width * length as shown in FIGS. 4A to 7A. The 4 * 3 is divided equally into 12 regions, and the image of each region is differentiated to calculate the differential averages (S21 and S31).
이어서, 인입방향 추정부(24)는 상기 인입방향 추정알고리즘에 따라 영역별 미분평균을 비교한다. Subsequently, the pulling
먼저, 인입방향 추정부(24)는 제 22단계(S22)에서 b영역의 미분평균과 e영역의 미분평균을 비교한다. 상기 b영역의 미분평균이 작은 경우, 인입방향 추정부(24)는 a영역과 c영역의 미분평균을 비교한다(S23, S33).First, the
상기 지폐가 만원권 신권인 경우를 설명하면, 영역별 미분평균이 도 4b와 같이 산출된 경우, 즉 b영역의 미분평균'6'은 e영역의 미분평균'36'보다 작고, a영역의 미분평균'15'도 c영역의 미분평균'51'보다 작은 경우, 인입방향 추정부(24)는 상기 지폐의 인입방향을 도 4a의 신권 앞면 정립으로 추정한다(S24). In the case where the banknote is a full-won priesthood, the differential mean for each region is calculated as shown in FIG. 4B, that is, the differential mean of region '6' is smaller than the derivative mean of region e of '36', and the derivative mean of region a. When the derivative average of '15' is smaller than '51' in the area c, the retracting
반면, 인입방향 추정부(24)는 도 5b의 역순에 의한 a영역의 미분평균'31'이 c영역의 미분평균'4'보다 큰 경우, 도 5a와 같은 신권 뒷면지폐가 도립방향으로 인 입된 경우로 인식하게 된다(S25). On the other hand, when the derivative mean '31' of the region a by the reverse order of FIG. 5B is larger than the derivative mean '4' of the region c according to the reverse order of FIG. 5B, the back priesthood bill as shown in FIG. 5A is inserted in the inverting direction. It is recognized as a case (S25).
그리고, 제 22단계(S22)에서 b영역의 미분평균이 e영역의 미분평균보다 큰 경우, 인입방향 추정부(24)는 d영역의 미분평균과 f영역의 미분평균을 비교한다(S26). In
도 5b와 같이 미분평균이 산출된 경우, 즉 d영역의 미분평균'4'는 f영역의 미분평균'31'보다 작은 경우, 인입방향 추정부(24)는 신권 뒷면 지폐가 정립방향으로 인입된 것으로 추정한다(S27). When the derivative mean is calculated as shown in FIG. 5B, that is, when the derivative mean '4' of the area d is smaller than the derivative mean '31' of the area f, the retracting
반면, 도 4b의 역순에 의한 d영역의 미분평균'51'이 f영역의 미분평균'15'보다 큰 경우는 도 4a의 신권 앞면 지폐가 도립방향으로 인입된 경우로 인식하게 된다(S28). On the other hand, if the derivative mean '51' of the region d in the reverse order of FIG. 4B is larger than the derivative mean '15' of the region f, it is recognized as a case in which the priesthood banknote of FIG. 4A is drawn in the inverted direction (S28).
마찬가지로, 상기 지폐가 만원권 구권인 경우를 설명하면, 도 7b의 역순에 의한 b영역의 미분평균'5'가 e영역의 미분평균'23'보다 작고(S32), a영역의 미분평균'20'이 c영역의 미분평균'37'보다 작으면(S33), 지폐의 인입방향을 도 7a의 구권 뒷면지폐가 도립방향으로 인입된 것으로 추정한다(S34). Similarly, in the case where the banknote is the 10,000 won bill, the differential mean '5' of the region b in the reverse order of FIG. 7B is smaller than the derivative mean '23' of the region e (S32), and the derivative average '20' of the region a. If the derivative mean '37' of the area c is smaller than S37 (S33), it is assumed that the bill-back direction of the bill is drawn in the inverted direction (S34).
그리고, 인입방향 추정부(24)는 도 6b에 의한 b영역의 미분평균'7'이 e영역의 미분평균'32'보다 작고(S32), a영역의 미분평균'30'이 c영역의 미분평균'16'보다 크면(S33), 지폐의 인입방향을 도 6a의 구권 앞면 지폐가 정립방향으로 인입된 것으로 추정한다(S35).In addition, the inflow
또한, 제 32단계(S32)에서 도 6b의 역순에 의하여 상기 b영역의 미분평균'32'이 상기 e영역의 미분평균'7'보다 크고, d영역의 미분평균'16'이 f영역의 미분 평균'30'보다 작으면(S36), 인입방향 추정부(24)는 도 6a의 구권 앞면 지폐가 도립방향으로 인입된 것으로 추정한다(S37).Further, in step 32 (S32), the derivative mean '32' of the region b is larger than the derivative average '7' of the region e, and the derivative average '16' of the region d is different from the region f in the reverse order of FIG. 6B. If the average is smaller than '30' (S36), the retracting
반면, 인입방향 추정부(24)는 도 7b에 의한 d영역의 미분평균'37'이 f영역의 미분평균'20'보다 크면(S36), 구권 뒷면 정립방향으로 추정한다(S38). On the other hand, when the derivative mean '37' of the region d in FIG. 7B is larger than the derivative mean '20' of the region f in FIG. 7B (S36), the inflow
이와 같이, 본 발명은 각 지폐의 이미지를 소정개수로 균등분할한 영역별 미분평균을 이용한 인입방향 추정알고리즘에 의하여 지폐의 인입방향을 간단한 비교동작만으로 추정할 수 있다. As described above, according to the present invention, the inflow direction of the bills can be estimated only by a simple comparison operation by the inflow direction estimation algorithm using the differential mean for each area in which the image of each bill is equally divided into a predetermined number.
한편, 도 4b 내지 도 7b의 미분평균테이블이 메모리(28)에 저장되고, 미분평균 산출부(22)가 지폐이미지의 영역별 미분평균을 산출한 다음, 제어부(26)가 비교하여 인입방향을 추정하도록 변경될 수도 있다. Meanwhile, the derivative average table of FIGS. 4B to 7B is stored in the
상기의 실시 예에서는 만원권 지폐를 이용하여 설명하였으나, 본 발명은 천원권, 오천원권과 같은 지폐뿐만 아니라, 수표, 티켓, 증명서와 같은 각종 매체의 이미지를 스캔하여 인식하는 매체인식장치 및 방법에 적용될 수 있다. In the above embodiment, the present invention has been described using a thousand won bill, but the present invention can be applied to a media recognition device and method for scanning and recognizing images of various media such as checks, tickets, certificates, as well as bills such as thousand won bills and five thousand won bills. have.
이를 위하여, 상기 인입방향 추정알고리즘은 인식하고자 하는 매체의 특성, 즉 소정개수로 분할된 영역별 이미지의 미분평균특성에 따라 비교 순서와 그 처리결과가 변경되어 적용된다.To this end, the order of inference estimation algorithm is applied by changing the comparison order and the processing result according to the characteristics of the medium to be recognized, that is, the derivative average characteristic of the image for each region divided into a predetermined number.
이상과 같이, 본 발명이 도면에 도시된 실시 예를 참고하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지 및 범위를 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 등록 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be apparent that various modifications, alterations, and other equivalent embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
상술한 바와 같이, 본 발명은 지폐이미지의 미분평균을 이용한 인입방향 추정 알고리즘에 따라 지폐의 인입방향을 추정한다. 이와 같은 본 발명은 다음과 같은 효과를 가진다. As described above, the present invention estimates the pulling direction of the banknote according to the pulling direction estimation algorithm using the derivative mean of the banknote image. The present invention has the following effects.
먼저, 본 발명은 지폐이미지의 분할영역별 미분평균을 비교하는 간단한 동작에 의하여 수행되므로, 각종 특징점 및 특징값을 데이터 베이스와 비교하는 종래의 기술에 비하여 처리속도가 빨라진다. First, since the present invention is performed by a simple operation of comparing the derivative average of each region of a bill image, the processing speed is faster than that of the conventional technique of comparing various feature points and feature values with a database.
그리고, 본 발명은 LED의 출력변화나 이미지센서의 감도, 이송모듈의 진동 및 여타 회로소자에서 발생되는 노이즈와 무관하게 지폐이미지의 미분평균을 이용한 알고리즘에 의하여 구동되므로, 지폐 인식의 정확도와 정밀도가 향상된다.In addition, the present invention is driven by the algorithm using the derivative average of the bill image, regardless of the change in the output of the LED, the sensitivity of the image sensor, the vibration of the transfer module and the noise generated in the other circuit elements, the accuracy and precision of bill recognition Is improved.
또한, 본 발명은 각종 특징점 및 특징값을 제외한 추정 알고리즘만을 메모리에 저장하므로, 소모되는 메모리 용량을 감소시켜, 제작단가를 감소시킨다.In addition, since the present invention stores only estimation algorithms excluding various feature points and feature values in the memory, the memory capacity consumed is reduced, thereby reducing the manufacturing cost.
이에 따라, 본 발명은 매체의 인입방향을 신속하고 정확하게 추정하여 그 만족도를 향상시킨다. Accordingly, the present invention improves the satisfaction by quickly and accurately estimating the incoming direction of the medium.
Claims (16)
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JP2006201876A (en) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Toshiba Corp | Paper sheet processor |
-
2007
- 2007-05-14 KR KR1020070046732A patent/KR101387875B1/en not_active IP Right Cessation
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