CN116686019A - 用于检查有价文件的传感器和方法 - Google Patents

用于检查有价文件的传感器和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116686019A
CN116686019A CN202180080323.4A CN202180080323A CN116686019A CN 116686019 A CN116686019 A CN 116686019A CN 202180080323 A CN202180080323 A CN 202180080323A CN 116686019 A CN116686019 A CN 116686019A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value document
value
image
sub
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202180080323.4A
Other languages
English (en)
Inventor
D·斯坦因
N·霍尔
S·施马尔茨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Giesecke and Devrient GmbH
Original Assignee
Giesecke and Devrient GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Giesecke and Devrient GmbH filed Critical Giesecke and Devrient GmbH
Publication of CN116686019A publication Critical patent/CN116686019A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/04Testing magnetic properties of the materials thereof, e.g. by detection of magnetic imprint
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20Testing patterns thereon
    • G07D7/202Testing patterns thereon using pattern matching
    • G07D7/2041Matching statistical distributions, e.g. of particle sizes orientations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/95Pattern authentication; Markers therefor; Forgery detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/40Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/42Document-oriented image-based pattern recognition based on the type of document
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/06Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using wave or particle radiation
    • G07D7/12Visible light, infrared or ultraviolet radiation
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20Testing patterns thereon
    • G07D7/2016Testing patterns thereon using feature extraction, e.g. segmentation, edge detection or Hough-transformation
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20Testing patterns thereon
    • G07D7/202Testing patterns thereon using pattern matching
    • G07D7/2033Matching unique patterns, i.e. patterns that are unique to each individual paper
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30176Document
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D2207/00Paper-money testing devices

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于检查有价文件的传感器,所述有价文件具有多个纤维,这些纤维分布在有价文件上并且具有表征性的光学或磁性信号。该传感器具有图像检测装置,用于以分辨点位的方式探测有价文件的光学或磁性信号,该图像检测装置设置用于检测有价文件的有价文件图像。传感器还具有分析装置,为了分析有价文件图像,该分析装置设置用于,在有价文件图像中定位纤维,并且针对有价文件图像的一个或多个不同点位分别确定至少一个局部纤维特征值,并且根据这些局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的。由此可以在对有价文件的自动处理中将有伪造嫌疑的有价文件自动分拣出来。

Description

用于检查有价文件的传感器和方法
本发明涉及用于检查有价文件的传感器和方法。
在此,有价文件被理解为例如代表货币价值或权利并且因此应当是不可任意地由未经授权的人制造的片状物体。因此,有价文件具有不容易制造的防伪特征,这些防伪特征的存在是真实性的标志。这种有价文件的重要示例是芯片卡、息票、优惠券、支票和尤其钞票。有价文件可以分别通过其类型来区分,例如,在钞票的情况下可以通过面额或者说票面价值和货币来区分,或者在支票的情况下可以通过支票发行人提供的支票格式类型来区分。
为了提供安全保障以防止伪造,已知给有价文件配备提供表征性的磁性信号的磁性纤维或者配备提供表征性的光学信号、例如表征性反光或发光的纤维。通常给有价文件配备发光的混色纤维(或者说颜色混杂的纤维),这些混色纤维以特定方式或随机地分布在有价文件的面上。这种混色纤维通常在制造有价文件的过程中被添加到有价文件的纸衬底中。已知光学地激发配备有混色纤维的有价文件并且检查混色纤维的发光。为了区分真的有价文件和伪造品,通常检查相应的有价文件到底是否具有发光的混色纤维。
有价文件的伪造品一再出现,这些伪造品在下文中也被称为构成式伪造品(原文:)。这些构成式伪造品可以通过如下方式产生,即,将有价文件的分离部分(通常通过粘贴)与衬底区段、例如一张适当成形的纸或膜如此连接,使得产生大致具有所述有价文件的尺寸的构成物。例如,一份有价文件可以被巧妙地分成两部分,随后将这两部分分别与合适的衬底区段拼接在一起。由此产生有价文件的两个伪造品,这两个伪造品根据伪造的设计可能很难与真的有价文件区分开。
已知各种方法用于识别构成式伪造品,这些方法例如致力于识别胶条或印刷图偏移。但用已知的方法只能识别出一些构成式伪造品,而其它的构成式伪造品仍然未被识别出来。
因此,本发明所要解决的技术问题是提供一种传感器和一种改进的方法,用于检查有价文件是否存在伪造、尤其构成式伪造的嫌疑。
所述技术问题通过独立权利要求的特征解决。本发明的有利的设计方案和扩展设计在从属权利要求中给出。
本发明涉及对具有多个纤维的有价文件的检查,这些纤维分布在有价文件上并且具有表征性的光学或磁性信号。这些纤维可以(不均匀地或均匀地)分布在有价文件的一个或多个区段上或者分布在整个有价文件上。这些纤维例如可以分布在有价文件的衬底中或衬底的表面上。尤其地,这些纤维的光学和/或磁性的特性或信号与有价文件的衬底的光学和/或磁性的特性或信号不同。用根据本发明的方法检查的有价文件是例如钞票、支票、入场券、优惠券等。为了检查这些有价文件,尤其为了识别伪造品、尤其构成式伪造品,将分别待检查的有价文件置入传感器的检测区域中。
传感器具有图像检测装置(或者说图像采集装置),该图像检测装置设置用于检测有价文件、优选整个有价文件的有价文件图像。尤其地,图像检测装置设置用于以分辨点位(或者说位置)的方式探测有价文件的光学或磁性信号。有价文件图像示出有价文件的光学或磁性信号在有价文件上、优选在整个有价文件上的二维分布并且包含或者显示纤维的表征性(或者说表示特征)的光学或磁性信号。传感器尤其还具有控制装置,该控制装置设置用于如此操控图像检测装置,使得图像检测装置以分辨点位的方式探测有价文件的光学或磁性信号。
此外,传感器具有分析装置,该分析装置设置用于分析有价文件图像。分析装置设置用于,定位包含在相应的有价文件图像中的纤维并且针对有价文件图像的一个或多个不同点位分别确定至少一个局部纤维特征值,该局部纤维特征值适用于相应的点位并且必要时适用于相应点位在有价文件图像上的环境。分析装置还设置用于,根据所述至少一个局部纤维特征值、尤其根据针对有价文件图像的不同点位确定的局部纤维特征值,将有价文件分类为有伪造嫌疑的。在由有价文件处理设备自动处理有价文件的情况下,有伪造嫌疑的有价文件可以随即由有价文件处理设备自动分拣出来。
分析装置设置用于,接收由图像检测装置检测到的有价文件图像,该有价文件图像被(例如从处理器或图像检测装置)传输给分析装置。所述分析装置可以布置在传感器的传感器壳体中或传感器壳体外部。分析装置也可以是有价文件处理设备的中央分析装置,该中央分析装置(必要时联合)分析多个传感器的测量信号。
相应的局部纤维特征值(或者说各局部纤维特征值)独特地适用于有价文件图像的相应点位或者独特地适用于相应点位及其在有价文件图像上的(空间)环境。相应点位的环境可以将所述相应点位包括在内。不同点位的环境不是全等的,但可以相互重叠。一般而言,有价文件上不同点位的局部纤维特征值彼此不同。针对相应点位及其环境可以分别确定刚好一个局部纤维特征值,或者针对相应点位及其环境也可以分别确定不同的局部纤维特征值,并且使用这些局部纤维特征值对有价文件进行分类。
确定至少一个局部纤维特征值所针对的相应点位和必要时相应点位的环境例如对应于有价文件图像的子图像或栅格点,必要时该栅格点具有配属于它的环境区域(如下文阐述的那样)。
例如,局部纤维特征值表征相应点位的环境中的纤维的局部密度和/或表征相应点位的环境中的纤维的局部分布和/或表征相应点位的环境中的一个或多个纤维的位置和/或表征相应点位的环境中的纤维的局部性质。该性质可以尤其涉及相应点位上和相应点位的环境中的纤维的外观(例如纤维的形状或尺寸或颜色或亮度),或者在磁性纤维的情况下也涉及相应点位上和相应点位的环境中的纤维的磁信号的水平。例如将相应点位上和必要时相应点位的环境中的纤维的局部性质的代表值、例如平均值用作局部纤维特征值。备选地将相应点位相对于最近的纤维的距离用作局部纤维特征值,该距离表征相应点位的环境中的一个或多个纤维的局部位置。也可以将相应点位与在相应纤维周围定义的作用区域(定义参见下文)的从属性用作局部纤维特征值。
在优选的实施例中将用于纤维的局部密度的量度用作局部纤维特征值。为此可以在相应子图像或环境区域中使用纤维数量或纤维密度(纤维数量除以子图像/环境区域的面积)作为局部纤维特征值,或者使用最靠近相应点位的那些纤维或相应点位的相应子图像/环境区域中的那些纤维的表征纤维之间距离的(例如统计上的)距离量、例如该子图像/环境区域的这些纤维分别与最邻近它们(或者说对于相应纤维最邻近)的纤维的平均距离作为局部纤维特征值。
在其它优选的实施例中,将用于在点位上和必要时在相应点位的环境中的纤维的局部性质的量度用作局部纤维特征值,该局部性质尤其涉及相应点位上和必要时相应点位的环境中的纤维的形状(例如长径比、定向、弯曲)或尺寸(例如长度、宽度、面积)或颜色或亮度。
纤维是各个单独的细长物体,例如具有数毫米范围内的长度,纤维的光学和/或磁性特性与有价文件衬底的光学和/或磁性特性不同。在本申请中,术语“纤维”不是指有价文件的纸衬底的纸纤维。纤维与有价文件的衬底材料分开制造并且在其制造之后被引入有价文件的衬底材料中或者被施加到该衬底材料上。纤维例如由纸制造,或者由与有价文件的衬底材料不同的材料、例如由塑料或金属制造,并且有价文件的衬底材料由纸制造。这些纤维例如是
-分布在不发光的有价文件衬底的衬底中或衬底上的发光纤维,或者
-分布在非磁性的有价文件衬底的衬底中或衬底上的磁性纤维,或者
-分布在浅色或白色的有价文件衬底的衬底中或衬底上的黑色、灰色或单色或多色的纤维。
在一些有价文件类型中,纤维基本上均匀地分布在相应的有价文件上。由于在制造有价文件时、例如在将纤维施加到有价文件上或者在将纤维引入制造有价文件衬底的材料(例如纸材料或塑料材料)中时的统计上的波动可能导致与绝对均匀分布的偏差。在其它有价文件类型中,有价文件具有只一个或多个特定的含纤维区域,所述含纤维区域在有价文件上的位置是固定地预设的。
分析装置尤其设置用于对有价文件图像进行图像分析,在该图像分析中(基于光学或磁性信号的信号分布)定位可能包含在有价文件图像中的纤维。为了识别纤维可以寻找有价文件图像的分别相邻的其信号强度超过阈值的像点并且可以检查由这些相邻像点分别产生的物体是否具有纤维的预期形状、尤其厚度和长度和必要时形状。定位的纤维可以具有相同或不同的性质,例如具有相同或不同的形状或颜色。
有价文件可以静态地引入传感器的检测区域中以便被检查。在这种情况下优选使用二维的图像传感器作为传感器,该图像传感器探测从有价文件发出的光学或磁性信号。但优选将有价文件沿着运输方向在传感器旁边运输经过,以便用该传感器依次扫描不同的有价文件区段。在这种情况下优选使用设计为传感器行(或者说线阵传感器)的光学或磁性图像传感器作为传感器。
在第一变型方案中,传感器是磁性传感器,并且图像检测装置设置用于以分辨点位的方式探测有价文件、尤其纤维的磁性信号。在这种情况下,有价文件图像是有价文件的磁信号图像。并且纤维是磁性纤维,其磁性特性与有价文件的衬底的磁性特性不同。在这种情况下,纤维的表征性的磁性信号是纤维的与低磁性或无磁性的有价文件衬底的通常较低或小到消失的磁信号明显不同的磁信号。图像检测装置是磁信号图像检测装置,其设置用于以分辨点位的方式探测纤维的磁性信号。该图像检测装置尤其具有多个磁敏探测器元件并且可以例如是高分辨率的磁探测器行(用于检查在传感器旁边运输经过的有价文件)或者具有二维布置的磁敏探测器元件。
在第二变型方案中,传感器是光学传感器,并且图像检测装置设置用于以分辨点位的方式探测有价文件、尤其纤维的光学信号。并且纤维具有与有价文件的衬底的光学特性不同的光学特性。在这种情况下,图像检测装置是光学的图像检测装置(例如光学的图像传感器),其设置用于以分辨点位的方式探测纤维的光学信号、尤其纤维的发光或反光。该图像检测装置具有多个光敏元件并且例如是例如基于CCD或CMOS的图像传感器行或二维图像传感器。有价文件图像可以是有价文件的反光图像或发光图像。
在光学传感器的情况下,为了照亮引入光学传感器的检测区域中的有价文件可以使用照明装置,该照明装置可以是传感器的一部分。该照明装置可以适合用于实现有价文件的照明或发光激发。将待检查的有价文件如此引入光学传感器的检测区域中,使得有价文件能够被照明装置的光照亮或者光学激发,并且使得从有价文件发出的光能够被光学的图像检测装置探测到。从有价文件发出的光可以是反光光线、即照明装置的被有价文件(定向或无定向)反射的照明光。备选地,从有价文件发出的光可以是发光光线,作为照明装置发出的适合于光学激发的光的结果,有价文件发出该发光光线。术语发光被理解为关于在(光或电)激发之后从有价文件发射回来的辐射、例如荧光或磷光的总概念。
在第二变型方案的第一实施方式中,光学传感器是反光传感器,并且有价文件图像是有价文件的反光图像,光学的图像检测装置设置用于检测该有价文件图像。在这种情况下,纤维的表征性光学信号是纤维的反光信号。在反光图像中,纤维在由有价文件衬底或有价文件的其它防伪特征构成的背景下例如呈现黑色、灰色或彩色。该背景可以是深色的、浅色的或白色的,但也可以是结构化的或多色的,只要纤维的反光信号与之明显不同即可。在这种情况下,纤维可以是发光的或不发光的,磁性的或非磁性的。反光传感器必要时具有照明装置,该照明装置设置用于通过照明光照亮有价文件。
在第二变型方案的第二实施方式中,纤维是发光纤维,并且光学传感器是发光传感器。相应地,有价文件图像由此是有价文件的发光图像,光学的图像检测装置设置用于检测该有价文件图像,并且纤维的表征性光学信号是纤维的发光信号。所述发光信号可以是荧光或磷光信号。在这种情况下,不发光的有价文件衬底的背景通常是深色的。发光传感器必要时具有照明装置,该照明装置设置用于,用由该照明装置发出的激发光来照亮有价文件,以便光学激发有价文件的发光纤维。但备选地,如果发光是电致发光,则纤维的发光也可以被电激发。发光传感器的图像检测装置是光学的图像检测装置,其设置用于检测有价文件的发光图像。
以下所有描述均针对第一和第二变型方案(在此即第二变型方案的两种实施方式)。
分析装置可以设置用于,确定有价文件图像的一个或多个子图像,这些子图像分别包含有价文件图像的片段。这些子图像的形状可以是例如正方形、矩形、圆形或任何其它形状。这些子图像例如包含有价文件图像的不全等的片段,这些片段可以彼此部分重叠或者彼此不重叠。通过多个子图像的重叠提高所使用的子图像之一正好位于有价文件的可能存在的伪造区段(其位置不是预先已知的)中的概率。在这种情况下,与子图像只部分位于伪造区段中的情况相比,伪造区段的局部纤维特征值更多地偏离预期值。因此,在子图像重叠的情况下,相关的伪造品更容易被发现。
优选如此确定相应子图像,使得在相应子图像中预期存在有价文件的多个纤维的表征性的光学或磁性信号。分析装置例如设置用于,针对一个或多个子图像分别确定至少一个局部纤维特征值,并且根据一个或多个子图像的至少一个局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的(或没有伪造嫌疑的)。子图像在有价文件图像中的位置或尺寸可以是预先确定的或者例如根据(先前定位的)纤维的位置或者根据有价文件的运输位置来动态地选择。局部纤维特征值例如表征相应子图像中的纤维的局部密度和/或表征相应子图像中的纤维的局部分布和/或表征相应子图像中的一个或多个纤维的位置和/或表征相应子图像中的纤维的局部性质。
在本发明的一种扩展设计中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,在使用栅格点的情况下(系统地)逐点地扫描有价文件图像,其中,针对有价文件图像的每个栅格点确定局部纤维特征值,并且根据在此确定的局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的。栅格点可以是有价文件图像的单个像点或者是有价文件图像的联合成一个栅格点的多个像点。栅格点在相应的有价文件图像上例如具有预定义的位置,并且优选均匀地分布在有价文件上。针对相应栅格点确定的局部纤维特征值可以逐点地适用于相应栅格点或者适用于相应栅格点的环境区域。所述环境区域也可以包含相应的栅格点。必要时具有配属于它的环境区域的相应栅格点可以分别对应于有价文件图像的子图像。
针对有价文件图像的每个栅格点确定的局部纤维特征值例如表征最接近相应栅格点的一个或多个纤维的密度/位置/性质/分布/数量/距离。例如可以确定多个栅格点上的平均局部纤维特征值,并且这些局部纤维特征值在该平均值附近的、在考虑多个栅格点的情况下产生的散布被用于将有价文件分类为有伪造嫌疑的。在散布太大的情况下,将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。
在本发明的一种扩展设计中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,识别一个或多个显眼的栅格点,这些栅格点就在相应栅格点上确定的局部纤维特征值而言是显眼的,并且尤其基于显眼的栅格点在有价文件图像上的位置识别有价文件图像的一个或多个显眼范围,在这些显眼范围中存在显眼的栅格点。随后,根据相应显眼范围的一个或多个特性和/或根据针对相应显眼范围的栅格点已确定的局部纤维特征值(为此可以使用显眼栅格点的局部纤维特征值,并且必要时也可以使用位于显眼范围中的非显眼栅格点的局部纤维特征值),分析装置将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
例如,通过将针对相应栅格点确定的局部纤维特征值与适用于相应的局部纤维特征值的预期值进行比较,将栅格点归类(或者说分级)为显眼的。如果偏差超过可接受的波动幅度,则将相应的栅格点归类为显眼的。例如如果显眼范围的至少最小比例的栅格点是显眼的,则可以将有价文件分类为有伪造嫌疑的。或者可以根据在相应显眼范围的所有栅格点上取平均值得到的平均局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的。备选地也可以使用这些局部纤维特征值在该平均值附近的、在考虑显眼范围的多个环境区域的情况下产生的散布来将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
例如将相应子图像/相应环境区域识别为显眼范围。备选地可以先基于显眼栅格点的分布、即动态地确定有价文件图像的显眼范围。尤其地,分析装置可以为了分析有价文件图像设置用于,确定显眼栅格点的分布并且基于该分布确定一个或多个显眼范围。也可以从预设的子图像中选择显眼的子图像。备选地,基于该分布也可以例如通过图像分析定义具有可变的形状和尺寸的显眼范围,在该图像分析中,在有价文件图像的每一行/列/行区段/列区段中确定显眼栅格点在该行/列/行区段/列区段中的相应比例有多大。如果该比例大于参考值,则将相应的行/列/行区段/列区段归类为显眼的。随后可以由显眼的行/列/行区段/列区段或栅格点构成显眼范围,根据该显眼范围的特性可以将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
将有价文件分类为有伪造嫌疑所依据的相应显眼范围的特性例如是有价文件图像的显眼范围的栅格点上的局部纤维特征值与适用于相应的局部纤维特征值的预期值相比的差异,和/或显眼范围的形状或多个显眼范围在有价文件图像上的分布,和/或在有价文件图像中发现的显眼范围的数量。所述预期值可以是预先确定的或者已基于有价文件图像的其它范围的局部纤维特征值被确定或者已用整个有价文件图像的平均局部纤维特征值被确定。
在一些实施例中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,针对配属于相应栅格点的(面状的)环境区域确定所述一个局部纤维特征值或所述多个局部纤维特征值中的至少一个,该局部纤维特征值针对有价文件图像的相应的栅格点被确定。具有环境区域的相应栅格点可以是有价文件图像的上述子图像之一。环境区域可以构成在扫描时随动的子图像。配属于相应栅格点的环境区域优选至少位于相应栅格点的邻近处,例如直接在相应栅格点旁边或者在相应栅格点周围,以便相应栅格点位于相应的环境区域中。相应栅格点例如位于配属于它的环境区域的边缘处或内部。环境区域的尺寸可以是固定地预设的或者也可以根据纤维的密度预期值来选择。在相应栅格点的环境区域中确定相应的局部纤维特征值。相邻栅格点的环境区域可以相互重叠或者不重叠。
在其它实施例中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,逐点地针对相应栅格点确定所述一个局部纤维特征值或所述多个局部纤维特征值之一,该局部纤维特征值针对有价文件图像的每个栅格点被确定。在这种情况下,局部纤维特征值只在相应栅格点本身处被确定。相应地,为了确定相应的局部纤维特征值,不需要或者不定义栅格点的环境区域。例如可以将相应栅格点相对于最近的纤维的局部距离或者将相应栅格点与纤维的一个或多个作用区域(参见下文)的从属性用作局部纤维特征值。
优选地,分析装置设置用于如此确定有价文件图像的每个子图像,使得在相应子图像中预期存在最小数量的纤维的表征性光学或磁性信号。尤其地,在传感器中可以针对一个或多个有价文件类型分别提供纤维面密度在相应的有价文件类型中的密度预期值。这尤其对于这样的有价文件类型是优选的,在这些有价文件类型的有价文件中,纤维基本上均匀地(但随机地)分布在相应的有价文件上,要么基本上均匀地分布在整个有价文件上,要么至少在有价文件的在其中确定子图像的区段上基本上均匀地分布。为了确定有价文件图像的至少一个子图像,分析装置可以设置用于,基于待检查的有价文件类型的纤维的密度预期值至少如此大地选择有价文件图像的每个子图像的面积,使得考虑到纤维在有价文件上的随机的统计分布地预期在相应子图像中包含至少所述最小数量的纤维的表征性光学或磁性信号。
例如,分析装置可以设置用于,在确定有价文件图像的至少一个子图像时,如此确定子图像,使得它们的面积F分别至少为所述最小数量M除以密度预期值DE:F>=M/DE。因此,在纤维的密度预期值DE较小的情况下,传感器确定具有较大面积的子图像。由此确保相应子图像中的纤维数量的预期值足够大,以便能够实现区分清楚的检查。因为对于配备有纤维的真的有价文件,纤维数为零是很不可能的。随着纤维数量预期值增加,将真的有价文件错误分类为构成式伪造品的概率下降。
在较大的预期值的情况下,对于纤维均匀分布的真有价文件在待检查的子图像中出现非常少(例如零)的纤维数量的概率变低。否则,如果在一个子图像中只预期少量纤维,则即使对于真的有价文件也可能出现在所检查的子图像中偶然没有发现纤维的情况。因此,为了避免真的有价文件由于在子图像中发现的纤维的数量太少而被无意分类为有伪造嫌疑的,有利的是,定义具有相对较大的纤维数量预期值的子图像和/或在一个有价文件中确定覆盖该有价文件的尽可能大的面积比例的两个或多个子图像。
优选地,分析装置设置用于,确定有价文件图像的至少两个子图像(这些子图像例如并排地布置在有价文件图像上)、尤其是有价文件图像的至少两个这样的子图像,这两个子图像共同覆盖有价文件的一个有价文件面的面积的优选至少50%、尤其有价文件的一个有价文件面的面积的至少75%。这些子图像可以不均匀地分布在有价文件上,或者可以均匀地、例如逐行和/或逐列地布置在有价文件上。尤其地,这些子图像能够以由至少两行和/或至少两列构成的栅格布置在有价文件上。分析装置也可以设置用于,在确定有价文件图像的子图像时,例如与有价文件类型无关地将有价文件图像基本上全面地划分到多个子图像上。
在本发明的一种扩展设计中,传感器设置用于检查一个或多个特定的有价文件类型的有价文件,这些有价文件类型的有价文件分别具有至少一个干扰性的(例如光学或磁性的)防伪元件,该防伪元件干扰或妨碍对纤维的表征性的光学或磁性信号的检测。为了检查这样的有价文件,传感器的分析装置设置用于,根据有价文件图像的只一个或多个如下点位的至少一个局部纤维特征值将特定的有价文件类型的有价文件分类为有伪造嫌疑的,在所述点位中,对纤维的光学或磁性信号的检测不被特定的(例如光学或磁性的)防伪元件妨碍。不被妨碍理解为,纤维的光学或磁性信号不受特定的防伪元件影响或者最多只如此程度地受影响,使得尽管在该处可能存在特定的防伪元件,但相应点位的至少一个局部纤维特征值仍然可以被确定。因此,有价文件图像的如下点位被排除或避免,在这样的点位中出现纤维的光学或磁性信号例如被吸收性的或反射性的防伪元件物理屏蔽的情况,或者在这样的点位中出现与防伪元件的光学或磁性信号的干扰性叠加。优选只选择有价文件图像的如下点位或者只分析如下点位的局部纤维特征值,所述点位位于干扰性防伪元件之外。
例如,传感器的分析装置在有价文件检查的准备阶段(例如在传感器适配期间)必要时针对多个有价文件类型接收到关于待检查的有价文件的干扰性的(光学或磁性的)防伪元件的位置的信息。分析装置可以设置用于,基于关于一个或多个干扰性防伪元件的位置的信息,如此确定相应有价文件图像的在分析过程中需要分析的点位或者子图像,使得相应点位上或相应子图像中的纤维的光学或磁性信号不被干扰性的(例如光学或磁性的)防伪元件妨碍。尤其可以如此确定子图像在有价文件上的位置(和必要时子图像的形状或尺寸),使得这些子图像不与干扰性防伪元件重叠。
在光学传感器的情况下,在确定需要分析的点位或子图像时,尤其跳过或忽略有价文件图像的这样的区域,在这些区域中包含发荧光的或吸收性的光学防伪元件,诸如贴片、荧光元件或深色印刷的有价文件区域。例如,需要分析的点位或子图像优选定位在白色和浅色印刷的区域中。在磁性传感器的情况下,在确定需要分析的点位或子图像时,尤其跳过或忽略有价文件图像的这样的区域,在这些区域中包含具有非常大的磁信号的磁性防伪元件、例如磁性防伪线或磁印刷区域,所述磁印刷区域的磁信号处于磁性纤维的磁信号的数量级中。在此,这些干扰性的磁性防伪元件可能位于面向传感器的有价文件面上,或者位于背离传感器的有价文件面上(但这些磁性防伪元件的磁性信号还是会干扰)。
传感器的分析装置也可以具有关于分别待检查的有价文件的运输位置(或者说运输姿态)的信息和/或具有关于分别待检查的有价文件的有价文件类型(例如货币或面额)的信息。运输位置可以是4个可能的运输位置中的一个:有价文件的正面朝上/朝下,有价文件的醒目排印的边缘在前/在后。分析装置可以设置用于,基于关于运输位置的信息和/或基于关于分别待检查的有价文件的有价文件类型的信息只确定有价文件图像的这样的点位或子图像用于进行分析,在所述点位或子图像中,对纤维的光学或磁性信号的检测不被任何干扰性的防伪元件妨碍。在这种情况下,分析装置只根据为了进行分析而确定的点位或子图像的局部纤维特征值,即只根据对纤维的光学或磁性信号的检测不被干扰性防伪元件妨碍的那些点位或子图像的局部纤维特征值,将分别待检查的有价文件分类为有伪造嫌疑的。
例如,传感器的分析装置在有价文件检查的准备阶段(例如在传感器适配期间),根据有价文件的有价文件类型和/或根据有价文件的运输位置接收到用于一个或多个有价文件类型的关于一个或多个干扰性(例如光学或磁性)的防伪元件的位置的信息。分析装置例如可以设置用于,基于关于分别待检查的有价文件的有价文件类型的信息并且在根据有价文件类型使用关于相应有价文件类型的干扰性(光学或磁性)防伪元件的位置的信息的情况下,只确定分别待检查的有价文件的这样的点位或子图像以便进行分析,在这些点位或子图像中,对纤维的光学或磁性信号的检测不被干扰性防伪元件妨碍。附加地或备选地,分析装置可以设置用于,基于关于分别待检查的有价文件的运输位置的信息并且在根据有价文件的运输位置使用关于相应有价文件类型的干扰性(光学或磁性)防伪元件的位置的信息的情况下,只确定分别待检查的有价文件的这样的点位或子图像以便进行分析,在这些点位或子图像中,对纤维的光学或磁性信号的检测不被干扰性防伪元件妨碍。
关于分别待检查的有价文件的运输位置或有价文件类型的信息可以在传感器本身中提供(例如在运输位置或有价文件类型不变的情况下),例如存储在传感器的数据存储器中并且被传输给分析装置,或者这些信息可以从传感器外部、例如从有价文件处理设备的另外的传感器或者从有价文件处理设备的另外的装置输入分析装置,所述另外的传感器已识别出分别待检查的有价文件的运输位置或者有价文件类型,在所述另外的装置中存储有在有价文件处理设备上当前设定的运输位置或有价文件类型。关于有价文件的特定防伪元件的与运输位置相关和/或与有价文件的有价文件类型相关的位置的信息也可以在传感器本身中提供,例如存储在传感器的数据存储器中,分析装置可以访问该数据存储器,或者这些信息可以从传感器外部、例如从有价文件处理设备的另外的传感器或另外的装置输入分析装置。
在一些实施例中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,给有价文件图像的所定位的纤维(有价文件图像的全部或部分纤维或者相应子图像/相应栅格点的相应环境区域的每个纤维)分别分配(面状的)作用区域。相应的纤维优选位于配属于它的作用区域的内部(例如中心)。为了进行分析,分析装置针对有价文件图像的相应点位(例如针对多个不同的子图像或栅格点的环境区域)分别局部地分析在相应点位上和必要时在相应点位的环境中定位的纤维的作用区域、例如在相应子图像中或在相应栅格点的相应环境区域中存在的纤维的作用区域。例如,在此对作用区域关于作用区域覆盖或未覆盖的面或者关于相邻作用区域的重叠进行局部分析。分析装置基于对位于相应点位上和必要时相应点位的环境中的(局部存在的)作用区域的局部分析,确定相应点位(例如子图像或环境区域)的相应(或者说各自)的局部纤维特征值。
例如根据作用区域的重叠/作用区域的分布/作用区域的位置/作用区域的面积确定局部纤维特征值。
作用区域的尺寸和/或形状可以对于有价文件图像的每个所定位的纤维是相同的。但该尺寸和/或形状也可以与有价文件上的范围相关地是不同的。例如,这些作用区域可以分别具有圆形、椭圆形或矩形的形状,相应的纤维位于中心。备选地,形状和/或尺寸也可以根据纤维形状来选择,例如形式为围绕相应纤维的软管状构成物。作用区域优选定义为具有比子图像或环境区域更小的面积。在这种情况下可以更精确地确定特定的局部纤维特征值。但子图像或环境区域也可以小于作用区域,例如在只在相应栅格点上确定的局部纤维特征值、例如相应栅格点相对于最近的纤维的局部距离或者相应栅格点(是/否)属于纤维的至少一个作用区域的情况下是这样。
尤其地,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,根据密度预期值尤其与密度预期值成反比地选择作用区域的尺寸,该密度预期值给出纤维的(必要时局部地)预期的纤维面密度。如果纤维均匀地分布在有价文件上,则密度预期值可以在有价文件图像的每个点位上是相同的,或者密度预期值可以只适用于相应子图像或环境区域。因此,在大的密度预期值的情况下,比在小的密度预期值的情况下定义更小的作用区域。由此,即使对于不同的(具有不同密度预期值的)有价文件类型,也可以通过分析作用区域更容易地发现有价文件图像的存在过少或过多纤维的显眼范围。
在一个实施例中,分析装置为了分析有价文件图像设置用于,针对整个有价文件图像或者针对一个或多个子图像分别地或者针对栅格点的至少一个或多个环境区域分别地
-识别属于有价文件图像或相应子图像或相应环境区域的至少一个纤维的作用区域的覆盖区域,和/或识别不属于有价文件图像或相应子图像或相应环境区域的至少一个纤维的作用区域的自由区域,和/或识别重叠区域,在重叠区域中,有价文件图像或相应子图像或相应环境区域的至少两个(相邻)纤维的作用区域重叠,并且
-识别有价文件图像的一个或多个显眼范围(例如子图像、环境区域),这些显眼范围就其覆盖区域/自由区域/重叠区域而言(例如在它们的面积/面积比例方面)是显眼的,并且
-根据有价文件图像的一个或多个显眼范围中/上的覆盖区域和/或自由区域和/或重叠区域的特性将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
将有价文件分类为有伪造嫌疑所依据的特性例如是有价文件图像的一个或多个显眼范围中/上的覆盖区域和/或自由区域和/或重叠区域的面积和/或面积比例,和/或所述特性是显眼范围的形状或多个显眼范围在有价文件图像上的分布,和/或所述特性是在有价文件图像中发现的显眼范围的数量。范围/子图像/环境区域也可以根据在其中发现的最大的自由区域和/或重叠区域的面积被归类为显眼的。一个范围例如在以下情况下是显眼的,即相应的显眼范围中的覆盖区域/自由区域/重叠区域的面积或面积比例大于预期。这可以通过与对于面积/面积比例的预先确定的参考值进行比较来确定,或者通过与其它范围(子图像、环境区域)或与整个有价文件图像上的覆盖区域/自由区域/重叠区域的平均面积比例进行比较来确定。
在本发明的一种扩展设计中,由图像检测装置检测到的有价文件图像是第一有价文件图像,该第一有价文件图像从待检查的有价文件的第一有价文件面(正面或背面)被检测,并且分析装置附加地具有第二有价文件图像,该第二有价文件图像从同一待检查的有价文件的与第一面相反的第二面(背面或正面)已被检测。在这种情况下,分析装置设置用于,针对第一有价文件图像的至少一个第一子图像并且针对第二有价文件图像的至少一个第二子图像分别确定至少一个局部纤维特征值,其中,针对第一和第二子图像优选确定彼此相符的局部纤维特征值,这些局部纤维特征值可相互比较。例如,第一和第二子图像的局部纤维特征值分别表征第一或第二子图像各自中的纤维的局部密度,或者表征相应的第一或第二子图像中的纤维的局部分布,或者表征相应的第一或第二子图像中的一个或多个纤维的位置,或者表征相应的第一或第二子图像中的纤维的局部性质。随后根据至少一个第一子图像的局部纤维特征值和至少一个第二子图像的局部纤维特征值将有价文件分类为尤其在存在构成式伪造品方面有伪造嫌疑的。第一和第二子图像可以定位在相应有价文件的相同区段中或不同区段中。
第一和第二子图像的局部纤维特征值可以彼此分开地被检查(例如分别与预期值比较),或者可以将第一和第二子图像的局部纤维特征值相结合或者相互比较。在结合的情况下例如确定第一子图像和(必要时与之相对应的)第二子图像的纤维密度的平均值或者将第一和第二子图像的纤维数量相加,并且根据平均纤维密度或者根据第一子图像和(必要时与之相对应的)第二子图像中的纤维总和将有价文件分类为有伪造嫌疑的。分析装置也可以将第一子图像和(必要时与之相对应的)第二子图像的局部纤维特征值(例如密度或平均纤维距离)相互比较,并且根据比较结果、例如在彼此偏差大于可接受的波动幅度的情况下将有价文件分类为有伪造嫌疑的。由此能够发现只单面(或者说单侧)地配设有纤维的伪造品。
所述子图像的选择或一个有价文件面的可能的子图像的面积可能由于有价文件的其它防伪元件或深色印刷区域是受限制的。通过既分析正面的至少一个子图像又分析背面的至少一个子图像,与只单面检查有价文件的情况相比,更大的有价文件面积被检查并且检查由此变得更可靠。因此,通过分析正面和背面的子图像实现,也能够可靠地检查这样的有价文件,对于这些有价文件只有较小的子图像是可行的或者这些有价文件具有相对较少的纤维。
在双面分析的一种特别有利的变型方案中,分析装置设置用于,针对第一有价文件图像的至少一个第一子图像确定第二有价文件图像的相对应的第二子图像,该第二子图像是第二有价文件图像的片段,其中,第一子图像和相对应的第二子图像包含同一有价文件的同一有价文件区段的正面和背面的光学或磁性信号。分析装置例如设置用于,针对第一有价文件图像的像点确定第二有价文件图像的相对应的像点。为了发现与(例如正面的)第一子图像相对应的(例如背面的)第二子图像,可能需要对第一或第二子图像(正面图像或背面图像)进行镜像并且必要时需要将这些图像相对彼此稍微旋转和/或移动。
分析装置还设置用于,针对一个或多个由第一子图像和与之相对应的第二子图像构成的子图像对分别确定至少一个局部纤维特征值,其中,针对第一和第二子图像优选确定彼此相符的局部纤维特征值,这些局部纤维特征值可相互比较,并且根据第一子图像和与第一子图像相对应的第二子图像的局部纤维特征值将有价文件分类为例如在存在构成式伪造品方面有伪造嫌疑的。第一子图像和与之相对应的第二子图像的局部纤维特征值可以彼此分开地被检查,或者可以将所述第一子图像和所述第二子图像相结合或者相互比较(示例参见上文)。
通过分析正面和背面的同一有价文件区段的彼此相对应的子图像实现更精确的有价文件检查。由于这两个相对应的子图像示出同一有价文件区段(例如示出同一张纸的正面和背面),因此该双面分析不只增大被检查的面积,而且(由于这两个子图像在有价文件上的空间上的一致而)比共同分析同一有价文件的任意两个子图像更有说服力。因为针对同一有价文件的任意两个子图像,在构成式伪造品的情况下可以预期,这两个子图像不均位于伪造区段中或者不均位于真区段中,而是在许多情况下,其中一个子图像位于构成式伪造品的伪造区段中并且一个子图像位于真区段中。因此,这样的两个子图像的结合的局部纤维特征值(例如平均值)会比相对应的两个子图像的情况更接近于真有价文件的预期值。
但当分析包含完全相同的有价文件区段的正面和背面的两个相对应的子图像时,可以肯定的是,如果这两个子图像中的一个子图像(例如正面子图像)位于构成式伪造品的伪造区段中,那么与之相对应的另一个子图像(背面子图像)也位于该构成式伪造品的伪造区段中。因此,这两个相对应的子图像均位于构成式伪造品的伪造部分中的概率更大。在这种情况下,这两个相对应的子图像的结合的局部纤维特征值将明显偏离预期值。结果是,通过双面分析同一有价文件区段实现伪造品识别的极大改善的区分清楚性。
由第一子图像和相对应的第二子图像构成的相应子图像对可以根据两个局部纤维特征值被归类为有嫌疑的,并且可以根据被归类为有伪造嫌疑的由相应有价文件的第一子图像和相对应的第二子图像构成的子图像对、尤其根据被归类为有伪造嫌疑的由相应有价文件的第一子图像和相对应的第二子图像构成的子图像对的数量将有价文件分类为有伪造嫌疑的,例如如果同一有价文件的这种子图像对的数量至少为1或2则将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。
第二有价文件图像可以借助于同一图像检测装置来检测,其中,当有价文件以翻转的运输位置被再次在光学传感器旁边运输经过时,例如依次检测第一和第二有价文件图像。备选地,第二有价文件图像也可以借助于另外的图像检测装置来检测(必要时与第一有价文件图像同时检测),所述另外的图像检测装置例如布置在与上述图像检测装置相对置的一侧。
在本发明的一种扩展设计中,分析装置设置用于,针对有价文件图像的一个或多个点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)分别将局部纤维特征值与(和纤维有关的)预期值E进行比较。随后由分析装置根据针对有价文件图像的一个或多个点位获得的比较结果将有价文件分类为有伪造嫌疑的。例如,分析装置设置用于,根据在比较时在相应点位的相应局部纤维特征值与针对相应点位所确定的预期值之间得出的差异将有价文件分类为有伪造嫌疑的。预期值可以针对有价文件图像的不同点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)是不同的。
例如,分析装置确定其局部纤维特征值偏离相应预期值(例如超过可接受的波动幅度)的那些点位(例如子图像或栅格点或栅格点的环境区域)。可接受的波动幅度优选为相应预期值的至少20%、特别优选至少40%。并且根据有价文件图像上的其局部纤维特征值偏离预期值(超过可接受的波动幅度)的点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)的数量和/或位置和/或分布,将有价文件分类为有伪造嫌疑的。尤其可以将偏离预期值的点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)的空间布置结构与对于相应有价文件已知的额定布置结构进行比较,并且可以根据偏离预期值的点位的空间布置结构与额定布置结构的比较将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
作为预期值例如可以使用纤维数量的预期值,所述纤维数量的预期值给出,如果待检查的有价文件是相应有价文件类型的真有价文件,则针对相应点位可预期有多少纤维,或者可以使用密度预期值,该密度预期值给出在相应子图像中可预期的纤维密度。预期值可以是自然数、正实数或零。针对具有不同特性的纤维、例如具有不同颜色的纤维可以使用不同的预期值。
如果纤维数量预期值或纤维密度预期值大于零,则(作为对定量确定与预期值差异的备选)也可以只检查相应子图像中的纤维数量或纤维密度是否等于零(或者是否大于零)。因为尽管纤维数量或纤维密度的预期值大于零,但纤维数量或纤维密度等于零能够足以确定伪造嫌疑。在这种情况下,与相应预期值有多大的差异不重要。例如,为了检查其纤维在(整个)有价文件上(不均匀或基本上均匀地)分布(即,各处的纤维数量或纤维密度的预期值都大于零)的有价文件,分析装置可以设置用于,如果至少最小数量的子图像的纤维数量为零,则将相应的有价文件分类为有伪造嫌疑的,其中,该最小数量>0。
预期值可以针对相应有价文件或者针对相应点位是预定义的,例如在有价文件检查之前就已经尤其根据有价文件类型被确定,其中,针对不同的有价文件类型通常预定义或确定不同的预期值。备选地可以在有价文件检查期间才确定预期值,例如基于针对相应有价文件图像的多个点位已确定的局部纤维特征值来确定。在预定义的预期值的情况下,其可以存储在传感器的分析装置中,例如存储在分析装置的数据存储器中。但预定义的预期值也可以存储在外部,例如存储在有价文件处理设备中,并且从该处被传输给分析装置。
作为对基于预定义的预期值进行检查的备选或补充,分析装置也可以设置用于,基于如下的局部纤维特征值确定与至少一个点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)的局部纤维特征值进行比较的预期值,所基于的局部纤维特征值针对同一有价文件图像的一个或多个其它点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)被发现。因此可以对同一有价文件图像的至少两个不同点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)的局部纤维特征值进行相对检查。这尤其有利于检查这样的有价文件,该有价文件的纤维基本上均匀地分布在(整个)有价文件上。因为在这种情况下不需要存储例如针对新出版的有价文件的预定义的单独预期值。例如可以使用同一有价文件图像的多个其它点位的平均局部纤维特征值作为预期值。
尤其地,分析装置可以设置用于,对同一有价文件的多个子图像关于在这些子图像中确定的局部纤维特征值进行相对分析。在此可以将子图像的局部纤维特征值与同一有价文件的一个或多个其它子图像的局部纤维特征值进行比较,并且可以根据比较结果、例如在同一有价文件的不同子图像的局部纤维特征值之间存在强烈偏差的情况下将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。例如,分析装置可以设置用于,基于如下的局部纤维特征值计算与至少一个子图像的局部纤维特征值进行比较的预期值,所基于的局部纤维特征值在同一有价文件的一个或多个其它点位/子图像上/中被找到。例如,分析装置可以基于同一有价文件的一个或多个子图像确定该有价文件的纤维的平均面密度并且将该平均面密度用作密度预期值。例如也可以形成针对不同点位/子图像确定的局部纤维特征值的比率,并且根据该比率将钞票分类为有伪造嫌疑的。
分析装置可以逐步地将有价文件的各个单独的待检查点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)归类为有伪造嫌疑的或没有伪造嫌疑的。例如,分析装置可以为了分析有价文件图像设置用于,将相应点位根据适用于这些点位的纤维特征值归类为有嫌疑的,例如如果该纤维特征值明显不同于预期值、例如差异超过阈值,则将相应点位归类为有嫌疑的。否则将相应点位归类为没有嫌疑的。随后由分析装置根据在相应有价文件中被归类为有嫌疑的点位的数量将相应的有价文件分类为有伪造嫌疑的(或没有伪造嫌疑的)。尤其地,分析装置可以为了分析有价文件图像设置用于,如果在相应有价文件中被归类为有嫌疑的点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域)的数量V达到或超过最小数量P,即,如果V≥P,其中,最小数量P>0并且优选为1或2,则将相应的有价文件分类为有伪造嫌疑的,即在至少一个或至少两个点位被归类为有嫌疑的情况下将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。
可接受的波动幅度S可以从预期值E来确定,例如与预期值成比例地预设。但为了确定可接受的波动幅度S,也可以在有价文件检查之前(针对相应有价文件类型的多个(例如100个)真有价文件)确定相应有价文件的至少一个固定预设的点位的局部纤维特征值。通过对多个有价文件的这些局部纤维特征值取平均值可以确定针对相应有价文件类型和必要时针对相应点位的平均局部纤维特征值,随后在检查该有价文件类型的有价文件时将该平均局部纤维特征值用作预期值。包含在所述多个有价文件中的真有价文件不一定属于同一面额,而是只在名义上具有相同的纤维分布,例如由相同的含纤维衬底制成。附加地或备选地,也可以由针对相应有价文件类型的多个真有价文件分别确定的局部纤维特征值确定相应有价文件类型和必要时相应点位的局部纤维特征值的标准偏差s。随后可以根据局部纤维特征值的标准偏差s选择对于相应有价文件类型的可接受的波动幅度S。对于可接受的波动幅度尤其可以确定这样的值,该值为标准偏差s的至少两倍、优选至少四倍。
在本发明的一种扩展设计中,在传感器中针对一个或多个有价文件类型分别提供有价文件图像的相应点位(例如子图像或栅格点或栅格点的环境区域)上的预期值。并且分析装置具有关于分别待检查的有价文件的有价文件类型的信息。分析装置可以设置用于,(基于分别待检查的有价文件的有价文件类型并且使用针对一个或多个有价文件类型提供的在相应点位上的局部纤维特征值的预期值)确定分别待检查的有价文件的相应点位上的局部纤维特征值的预期值,该预期值针对待检查的有价文件的有价文件类型在相应的点位上被预期。关于待检查的有价文件的有价文件类型的信息可以在传感器本身中提供,例如存储在传感器的数据存储器中,分析装置可以访问该数据存储器,或者这些信息可以从传感器外部、例如从另外的传感器或者从有价文件处理设备输入分析装置。例如如果检查一叠具有相同有价文件类型的有价文件,则关于待检查的有价文件的有价文件类型的信息可以针对依次待检查的多个有价文件是相同的。但关于有价文件类型的信息也可以从一个待检查的有价文件到下一个待检查的有价文件而变化,并且该信息可以针对每个有价文件单独地、即动态地从确定有价文件类型的其它传感器被传输给根据本发明的传感器。
当分析装置具有关于待检查的有价文件的有价文件类型的信息时,所述分析装置可以根据待检查的有价文件的有价文件类型确定有价文件图像的点位(子图像或栅格点或栅格点的环境区域),相应的局部纤维特征值针对这些点位被确定。例如,这些点位可以根据有价文件类型有针对性地在有价文件的未印刷或弱印刷的区域中被确定。尤其地,在分析装置中固定地预定义有多个点位,并且分析装置根据待检查的有价文件的有价文件类型从这些固定地预设的点位中确定特定的点位以便进行分析。这些点位可以例如选择为,尽可能大面积地利用相应有价文件的未印刷/弱印刷的区域。随后只根据这些点位的局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的,而其它的、没有为了分析而被确定的点位仍然不予考虑。尤其地,子图像的位置和/或面积和/或形状可以根据待检查的有价文件的有价文件类型来选择。子图像的位置和/或形状和/或面积也可以针对多个有价文件类型、例如针对同一货币的多种面额是相同的。
为了确定需要分析的点位在有价文件图像上的位置可以使用关于相应有价文件的运输位置的动态信息,例如以便有针对性地发现有价文件的未印刷或弱印刷的区域。但如果有价文件的运输位置是固定预设的(例如对于一些有价文件处理设备是这种情况),则未印刷或弱印刷区域的位置是预先已知的,并且不需要关于相应有价文件的运输位置的动态信息来确定点位的位置。
尤其为了检查其纤维基本上均匀地分布在(整个)有价文件上的有价文件,传感器可以分别具有关于一个或多个有价文件类型的平均纤维数量或平均纤维面密度的信息。该信息可以针对不同的有价文件类型是不同的。并且分析装置可以设置用于,基于关于待检查的有价文件的有价文件类型的信息确定或找出分别待检查的有价文件的平均纤维数量或平均纤维面密度,并且根据该平均纤维数量或者根据该平均纤维面密度确定待检查的有价文件的子图像的面积。例如可以根据平均纤维数量或平均纤维面密度将面积确定得如此大,使得在相应子图像中预期有最小数量的纤维。在较大的面密度的情况下,具有相对较小的面积的子图像是足够的,而在较小的面密度的情况下需要具有相对较大的面积的子图像。分析装置所具有的关于有价文件上的平均纤维数量或纤维的平均面密度的信息可以在传感器中或者在分析装置本身中提供,或者可以从有价文件处理设备传输到该处。
在本发明的一种扩展设计中,传感器设置用于,记录相应有价文件的例如可用于追踪有价文件的独特指纹数据并且必要时传感器本身也被用于追踪有价文件。例如进行对有价文件的追踪、尤其对伪造的或有伪造嫌疑的有价文件的追踪,以便确定相应有价文件的处理信息,这些处理信息可以提示相应的(例如伪造的或有伪造嫌疑的)有价文件的来源或存放者。
传感器、尤其传感器的分析装置可以设置用于,基于在有价文件图像中定位的纤维的一个或多个特性(例如涉及纤维的位置、距离、形状或尺寸或颜色或亮度)和/或基于相应有价文件的由传感器或者其分析装置针对有价文件图像的所述一个或不同点位(和必要时这些点位各自的环境)已确定的一个或多个局部纤维特征值来确定相应有价文件的独特指纹数据。这些独特指纹数据针对相应的有价文件是唯一的并且针对相同有价文件类型的不同有价文件通常是不同的。传感器、例如其分析装置或传感器的另外的装置可以设置用于,将相应有价文件的独特指纹数据分配给相应有价文件的处理数据(例如涉及有价文件的来源和/或有价文件的面额和/或由传感器执行的有价文件检查的时间点和必要时地点),并且将这些独特指纹数据与相应有价文件的处理数据共同地例如在用于多个有价文件的列表中分别彼此对应配属地存储和必要时输出。相应有价文件的处理数据可以至少部分地由传感器本身确定或者已经从外部提供给传感器。
相应有价文件的独特指纹数据例如涉及有价文件图像总体或有价文件图像的相应点位和必要时相应点位的各自的环境、例如有价文件图像的一个或多个子图像或者一个或多个具有环境区域的栅格点的纤维的数量和/或位置和/或色坐标和/或尺寸和/或局部密度和/或荧光或磷光特性。独特指纹数据可以例如包括向量,该向量的坐标由有价文件图像的所有纤维的位置构成。备选地,独特指纹数据也可以包括向量,该向量的不同坐标由不同点位和必要时不同点位在有价文件图像上的环境(例如子图像或具有环境区域的栅格点)的局部纤维特征值、例如局部纤维密度给出。但向量的不同坐标也可以由一个或多个点位的不同类型的局部纤维特征构成。但作为向量的替代也可以只使用单个局部纤维特征值或对于纤维的相应特性的单个数值作为独特指纹数据,例如使用在有价文件图像中定位的所有纤维的各自特性(例如色坐标、尺寸、距离)的平均值。
为了本身能够被用于追踪,传感器可以具有用于追踪(真的、伪造的或有伪造嫌疑的)有价文件的(与正常的检查模式不同的)运行模式,在该运行模式下,分析装置设置用于,确定为追踪而规定的有价文件的独特指纹数据,传感器从该有价文件记录有价文件图像,该确定例如基于在为追踪而规定的有价文件的有价文件图像中定位的纤维的特性和/或基于为追踪而规定的有价文件的一个或多个局部纤维特征值。列表可供传感器用于追踪,在该列表中,(伪造的/有伪造嫌疑的)有价文件的多个独特指纹数据分别配置有(或者说分配有)例如关于相应有价文件的来源和/或关于面额和/或关于有价文件检查的时间点和必要时地点的处理信息。该列表可以至少部分地已由传感器本身产生,或者该列表可以已从外部输入传感器。基于为追踪而规定的有价文件的独特指纹数据,传感器可以尤其通过查阅列表确定为追踪而规定的有价文件的尤其关于为追踪而规定的有价文件的来源/面额/有价文件检查的时间点/地点的处理数据并且将这些处理数据作为追踪的结果输出。
本发明还涉及一种有价文件处理设备,其具有所描述的传感器和运输装置,该运输装置将相应有价文件引入传感器的检测区域中。但备选地也可以将有价文件手动引入传感器的检测区域中。
本发明还涉及一种与以上说明相符的用于尤其借助于所描述的传感器检查有价文件的方法,其中,有价文件具有多个纤维,这些纤维分布在有价文件上。在该方法中,将有价文件引入传感器的检测区域中,并且借助于传感器的图像检测装置检测有价文件的有价文件图像,其中,在该有价文件图像中包含纤维的表征性的光学或磁性信号。为了分析有价文件图像,传感器的分析装置设置用于,定位包含在相应的有价文件图像中的纤维并且针对有价文件图像的一个或多个不同点位分别确定至少一个局部纤维特征值,该局部纤维特征值适用于相应的点位并且必要时适用于相应点位在有价文件图像上的环境。分析装置还设置用于,根据针对有价文件图像的所述一个点位/所述不同点位确定的局部纤维特征值将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
为了检查具有分布在有价文件上的发光纤维的有价文件,将有价文件引入光学传感器的检测区域中,并且在该处用由传感器的照明装置发出的激发光照射该有价文件,以便光学激发有价文件的发光纤维,或者在该检测区域中相应地电激发有价文件。随后借助于传感器的图像检测装置检测有价文件的发光图像,其中,在该发光图像中包含发光纤维的发光。随后,光学传感器的分析装置进行对发光图像的上述分析。
以下根据附图示例性地描述本发明。在附图中:
图1示出具有用于检查有价文件的光学传感器的有价文件处理设备的结构示意图,
图2a-图2c示出真钞票(图2a、图2b)和相关的伪造品(图2c)中的纤维分布和可能的子图像,
图3a-图3c示出真钞票(图3a、图3d)和相关的伪造品(图3b、图3c、图3e、图3f)中的纤维分布和预定义的子图像的栅格,
图4a-图4c示出真钞票(图4a、图4c)和相关的伪造品(图4b、图4d)中的纤维分布和预定义的子图像的栅格,
图5a-图5b示出真钞票的相反的两面的纤维分布和彼此相对应的子图像
图6a-图6c示出在栅格点的栅格中系统地被扫描的发光图像(图6a),其中,每个定位的纤维分配有作用区域(图6b),其中,在每个栅格点周围定义有环境区域(图6c)。
在实施例中,具有发光(例如发荧光或发磷光)的纤维的钞票被看作待检查的有价文件,并且光学传感器记录并且分析钞票的发光图像。但本发明也涉及对具有反光的或磁性的纤维的钞票的检查或者对具有发光的、反光的或磁性的纤维的其它有价文件的检查,其中,为了就磁性纤维而言进行检查,使用磁传感器,该磁传感器相应地记录并且相应地分析有价文件的磁信号图像。
图1示例性地示出有价文件处理设备1的示意性结构,该有价文件处理设备具有输入格2,在该输入格中提供有一叠待处理的钞票3,有价文件处理设备还具有分拣器8,由该分拣器依次地分别抓取所输入的一叠钞票中的一张钞票并且将其转交给(只示意性地示出的)运输装置10(运输带和/或运输辊),该运输装置将钞票沿运输方向x从光学传感器25旁边运输经过以便对钞票进行检查。
光学传感器25具有光学的图像传感器20,该图像传感器将由从旁边运输经过的钞票发出的发光强度转换为相应的传感器信号。钞票发光的光学激发例如通过布置在图像传感器20两侧的激发光源27、28实现。但也可以只使用其中一个光源。图像传感器20例如具有一个传感器行或者例如用于发光光线的不同光谱分量的多个传感器行。该一个或多个传感器行横向于钞票的运输方向x布置。图像传感器20由控制装置(未示出)如此操控,使得该图像传感器在多个探测时间点探测钞票的发光情况,以便对从旁边运输经过的钞票进行光学扫描。在此过程中,钞票的沿运输方向相邻布置的探测区域在时间上依次被检测。钞票的依次被检测的探测区域分别对应于发光图像的像点。
沿钞票的运输方向x看,光学传感器25布置在运输路径的左侧。与光学传感器25相对置地在运输路径的右侧可以布置有另外的光学传感器29,所述另外的光学传感器也具有光学的图像传感器(未示出),并且必要时具有用于钞票发光的光学激发的照明装置,并且必要时具有自己的分析装置。必要时将由相对置的光学传感器29的光学的图像传感器记录的发光图像传输给光学传感器25的分析装置19,以便能够对同一钞票的两个发光图像进行共同分析。
图像传感器20将所记录的发光图像传递给光学传感器25的分析装置19。分析装置19可以包含在光学传感器25的壳体中,或者也可以在该壳体的外部、例如包含在有价文件处理设备1中。分析装置19确定由图像传感器20记录的发光图像的一个或多个点位、例如一个或多个子图像的相应的局部纤维特征值。根据这些局部纤维特征值检查钞票的真实性并且必要时将钞票分类为有伪造嫌疑的。
在分析装置19的数据存储器26中可以针对一个或多个有价文件类型存储有关于栅格点或子图像和必要时关于预期值的信息。设备1的控制装置50可以向分析装置19传输关于分别待检查的有价文件类型和必要时关于有价文件3的运输位置的信息。
根据由分析装置19确定的相应钞票的真实性,运输装置10以及沿着运输路段的道岔4和5由控制装置50如此控制,使得钞票被输入多个输出格30和31中的一个并且被存放在该处。例如将已被识别为真钞票的钞票存放在第一输出格30中,而将被归类为有伪造嫌疑的钞票存放在第二输出格31中。在所示的运输路段的末端(附图标记6)可以设有另外的输出格和/或例如用于保管或毁损钞票的其它装置和/或拒收格,钞票被存放在该拒收格中,以便例如由操作员单独处理。
在所示的示例中,有价文件处理设备1还包括输入/输出装置40,用于由操作员例如通过键盘或触摸屏输入数据和/或控制指令并且用于输出或显示关于处理过程、尤其关于分别处理的钞票的数据和/或信息。
第1实施例
图3a示例性地示出货币A、面额10的真钞票80的发光纤维的纤维分布。并且图3b示出针对这个钞票80的构成式伪造品66的纤维分布的示例。该构成式伪造品66是由平均纤维密度为1/cm2的真钞票的部分82和完全没有纤维的伪造部分62构成的组合物。
为了进行分析,首先在由光学传感器25记录的发光图像中定位纤维。随后在例如2×4个栅格点的栅格中系统地扫描发光图像。在第一实施例中,纤维密度被用作局部纤维特征值。针对每个栅格点分别确定位于相应栅格点周围的环境区域中的局部纤维密度,该环境区域对应于钞票图像的子图像。在图3d、图3e、图3f的示例中,环境区域/子图像11-14、21-24以2行4列的栅格分布在钞票上。这8个栅格点例如位于相应环境区域或子图像的各自的中心。在光学传感器25的分析装置19中,子图像11-14、21-24的栅格对于多个钞票类型是固定地预设的。子图像的面积例如为F=8cm2。假设光学传感器25设置用于检查货币A和D的钞票,其中,所有面额具有均匀地但在钞票上随机地分布的纤维,这些纤维具有特定的平均面密度(密度预期值)。
光学传感器25从有价文件处理设备1或者从有价文件处理设备1的其它传感器接收到或者说获得关于待检查的钞票类型的信息。在存储于分析装置19的数据存储器26中的表格中规定了,对于相应钞票类型实际上应当检查预设的子图像11-14、21-24中的哪些,参见表1。根据表1,对于货币A、面额10应当检查第1列和第2列的所有子图像,对于货币A、面额50,可能的8个子图像中的只7个应当被检查(子图像24被省略)。借助于提供给光学传感器25的关于待检查的钞票类型的信息,分析装置19可以根据钞票类型选择可能的子图像中的一个或多个来进行分析。
在存储的表1中,针对相应钞票类型还给出了纤维的密度预期值DE。
密度预期值DE 待检查的子图像
货币A、面额10 1/cm2 11-14、21-24
货币A、面额50 1/cm2 11-14、21-23
货币D、面额10 5/cm2 11-14、21-24
货币D、面额50 2/cm2 11-14、21-24
表1用于货币A和D的各自的面额10和50
所述纤维密度的可接受的波动幅度S可以根据密度预期值和面积来计算或者可以是固定地预设的,例如S=0.5/cm2
基于所记录的有价文件图像,光学传感器25的分析装置19确定每个待检查的子图像中的纤维数量N并且借助于面积F从中计算出相应的纤维密度D=N/F。随后,分析装置针对每个待检查的子图像将该纤维密度与相应的密度预期值DE进行比较,对于货币A,DE=1/cm2。在此检查纤维密度D是否处于DE+/-S的范围内。对于货币A、面额10和50的情况,根据表1例如检查,子图像中的纤维密度是否处于E+/-S=1+/-0.5/cm2的范围内,即是否处于0.5/cm2至1.5/cm2之间。如果是这种情况,则将相应的子图像或钞票归类为没有嫌疑的。如果纤维密度D大于或小于DE+/-S,则将相应的子图像或钞票分类为有伪造嫌疑的。
图3b、图3e中的构成式伪造品66是针对货币A、面额10的构成式伪造品。对于货币A、面额10,根据表1检查所有子图像11-14和21-24。在两个子图像11和21中没有发现纤维(纤维密度D=0)并且因此将这些子图像归类为有嫌疑的。对于子图像12和22,纤维密度D仍然在可接受的范围DE+/-S内,因此不将这些子图像归类为有嫌疑的。并且对于子图像13、14、23、24,也分别发现了处于DE+/-S的范围内的纤维密度D,并且将这些子图像归类为没有嫌疑的。由于归类为有嫌疑的两个子图像11和21,将图3b、图3e中的构成式伪造品66归类为有伪造嫌疑的。
图3c、图3f中的构成式伪造品67是针对货币A、面额50的伪造品。真钞票和伪造品67在区域68中均具有发光的防伪元件。在发光图像中,该防伪元件胜过发光纤维的发光。光学传感器25的分析装置19从表1中得知,对于货币A、面额50,(与货币A的面额10不同)纤维密度只在子图像11-14和21-23中被检查,但在子图像24中(其位于发光元件68的区域中)不被检查。子图像11-14和21-23的检查结果与图3b、图3e中的伪造品66的检查结果一致。
如果钞票的运输位置是可变的,则传感器可以接收到关于钞票的运输位置的信息,并且基于运输位置确定应当在哪些子图像中检查纤维密度。为此,在表1中可以针对各钞票类型的最多四个运输位置存储关于待检查的子图像的信息。在传感器适配期间,为了建立如此扩展的表1,可以确定在相应运输位置中发光元件68位于子图像11-14、21-24中的哪一个中并且因此在检查时必须被省略。例如,对于构成式伪造品67的、发光元件68位于发光图像左下方的不同运输位置,子图像21代替子图像24被省略。
第2实施例
图2a示例性地示出货币B的真钞票70的发光的混色纤维的纤维分布。钞票70只在左半部具有混色纤维,更确切地说,这些混色纤维具有1/cm2的平均面密度。钞票70的右半部没有混色纤维。在该例中,传感器不接收关于待检查的钞票类型的信息,而是固定调节到货币B,该货币的全部面额都具有这样的纤维分布。
与钞票类型无关地,在分析装置19中针对货币B的全部面额总是确定在钞票的左半部中的唯一子图像11,参见图2b。该子图像的面积可以是固定地预设的,例如预设为10cm2。但也可行的是,根据对于货币B已知的密度预期值(由已知的平均面密度给出)选择该面积或尺寸,该密度预期值存储在分析装置19中。假设预期值E应当为10,则在密度预期值为1/cm2的情况下应当选择具有10cm2面积的子图像11。
为了进行分析,首先在所记录的发光图像中定位纤维。在第二实施例中,在子图像11中定位的纤维的数量被用作局部纤维特征值。图2c示出针对货币B的钞票的伪造品64,该伪造品完全没有混色纤维。由此在子图像11中确定纤维数量N=0。但由于对于货币B在子图像11中预期超过零(E>0)的纤维数量,因此将图2c中的伪造品64分类为有伪造嫌疑的。
为了也发现具有错误的纤维数量的伪造品,可以进行更详细的检查,其中,将相应子图像的纤维数量N与数量预期值E进行比较:在这种情况下,对于待检查的钞票确定子图像11中的混色纤维的数量N并且将其与预先确定的预期值、例如E=10进行比较。优选地在该比较中不要求与预期值准确一致,而是允许预期值E附近的可接受的波动幅度S,例如S=5。在该比较中检查纤维数量N是否在E+/-S的范围内。如果不是,则将该钞票分类为有伪造嫌疑的,如果是,则将其分类为没有伪造嫌疑的。
在具体的示例中,在E=10和S=5的情况下,根据纤维数量N如下地分类钞票:
-如果不包含或最多包含4个混色纤维(如在图2c中的伪造品64的情况下那样):有伪造嫌疑
-如果混色纤维计数为5至15(如在图2a、图2b中的真钞票70的情况下那样):没有伪造嫌疑
-如果混色纤维计数超过15个:有伪造嫌疑。
当在有价文件处理设备中钞票的运输位置是可变的时,可以将关于运输位置的信息传输给光学传感器25,该光学传感器根据这些信息如此确定子图像11的位置,使得子图像11位于在真钞票70的情况下存在纤维的钞票区段中。因此,在图2a、图2b中的运输位置中,将子图像11放置到钞票70的有价文件图像的左半部中。在钞票70的、纤维在有价文件图像右边的不同运输位置中,将子图像11放置到有价文件图像的右半部中。
第3实施例
在图4a中示出货币C、面额50的真钞票90,其具有在钞票上大致均匀分布的纤维,这些纤维具有0.66/cm2的平均面密度(密度预期值),该平均面密度适用于货币C的全部面额。
并且图4b示出针对钞票90的构成式伪造品65的纤维分布的示例,其中,真钞票的部分92与伪造部分63相结合,在该伪造部分中存在比在真钞票中更低的纤维密度。真的部分92例如具有0.67/cm2的平均纤维密度,而伪造部分63具有0.1/cm2的平均纤维密度。
由于纤维的众所周知的较低的平均面密度,分析装置19在货币C的情况下比在货币A的情况下确定具有更大面积的子图像。
在传感器适配期间,针对每个待由传感器检查的钞票类型确定表2,该表具有子图像定义(位置和尺寸)、用于每个子图像的预期值E和可接受的波动幅度S,参见表2。各自的面积由子图像宽度dx乘以子图像高度dy得出。
表2中的子图像11、12、21、22全部具有相同的形状和尺寸,参见图4c。
表2用于货币C的全部面额
但由于表2中明确的子图像定义,在同一钞票上的不同子图像尺寸也是可能的。在此,预期值E和波动幅度S针对所有子图像11、12、21、22是相同的,因为它们的面积相同。但对于这些子图像的预期值和波动幅度也可以不同,例如在子图像具有不同面积的情况下。在面积较大的情况下也可以允许较大的波动幅度S。在光学传感器25中也存储有用于一般而言适用其它数值的其它面额或者货币的相应表格。在纤维分布不均匀的情况下,如同例如对于图2a中的货币B的钞票70那样,相应的表格会针对不同的子图像包含不同的预期值E。
可接受的波动幅度S可以在表中给出。可接受的波动幅度也可以根据预期值E计算,例如为预期值E的40%,或者对有价文件处理设备的操作员而言是可调节的。
光学传感器25从有价文件处理设备1或者从其它传感器接收到关于待检查的钞票类型、即货币C和必要时面额的信息。借助于关于待检查的钞票类型的信息,分析装置19从表2中获取关于针对待检查的钞票类型所预先确定的子图像的信息。
为了进行分析,也首先在由光学传感器25记录的发光图像中定位所述纤维。基于从待检查的钞票记录的发光图像,例如可以确定子图像11、12、21、22中的每一个子图像的纤维数量N并且将其与相应的预期值E+/-S进行比较。在货币C、面额10的示例中,在每个子图像11、12、21、22中预期具有在E+/-S、即11至21的范围内的纤维数。在图4b、图4d的构成式伪造品65中,在子图像11和21中实际发现18个混色纤维,因此不将这些子图像归类为有嫌疑的。与之相反,在子图像12和22中分别发现8或者10的较少的混色纤维数并且因此将这些子图像归类为有嫌疑的。由于至少一个子图像被归类为有嫌疑的(12和22),因此将图4b、图4d中的构成式伪造品65分类为在构成式伪造品方面有伪造嫌疑的。
作为对相应子图像中的纤维数量的补充或备选,相应子图像中的纤维的性质诸如纤维的长度、纤维的长径比(宽长比)、纤维的形状或颜色或者该性质在相应子图像上的相应平均值或者相应子图像中的该性质在该平均值附近的散布也可以被用作局部纤维特征值。由此可以识别显眼的子图像,这些子图像的性质或平均值或散布偏离参考值(偏离超过可接受的波动幅度)。并且,当发现一个或多个在这方面显眼的子图像时,将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。
第4实施例
在第四实施例中考虑具有在钞票上均匀分布的纤维的钞票,如图4a中的货币C的钞票90。
为了进行分析,也首先在由光学传感器25记录的发光图像中定位纤维,并且确定每个子图像11、12、21、22中的纤维数量N。
但与第三实施例相反,纤维数量的预期值E没有存储在传感器中,也就是说,该预期值不是预定义的,而是在检查相应的钞票时才被确定。在此进行对至少两个不同子图像的纤维数量的相对检查,其中,至少一个特定的子图像的纤维数定义用于一个或多个其它子图像的预期值E。
例如在图4c中的货币C的钞票90的情况下,子图像11的纤维数(例如N=18)可以预设用于其它子图像12、21和22的预期值E,即E=18。在此将子图像12、21、22的纤维数N与E=18进行比较。如果差异超过可接受的波动幅度S(在S=4的情况下例如预期纤维数在14-22的范围内),则将待检查的钞票分类为有伪造嫌疑的。对于图4b、图4d中的伪造品65得出如下结果:
子图像11:N=18定义为预期值E,
子图像12:10个纤维,有伪造嫌疑的,
子图像21:17个纤维,没有伪造嫌疑的,
子图像22:9个纤维,有伪造嫌疑的。
在纤维均匀分布并且子图像面积相等的情况下,如在图4c、图4d中的子图像12、12、21 22的情况下,作为对于这些子图像之一的预期值也可以使用其它子图像12、21和22的平均纤维数:由此例如可以将子图像12、21和22的平均纤维数用作子图像11的预期值,该预期值在上述示例中是E=12。在波动幅度为S=4的情况下,预期8-16的纤维数。在这种情况下将子图像11中的纤维数(N=18)的偏差归类为有嫌疑的。
在附加的检查中可以将子图像11、12和21的平均纤维数用作子图像22的预期值,该预期值在上述示例中是E=15。在波动幅度S=4的情况下,预期11-19的纤维数,并且将子图像22(N=9)的偏差归类为有嫌疑的。
第5实施例
在第五实施例中考虑具有发光纤维的钞票。在有价文件处理设备1中从该钞票的相反的两面记录两个发光图像,并且定位在该处描绘或者说成像的纤维。
考虑图2a中的货币B的钞票70作为示例,该钞票只在其左半部中具有发光纤维。当在有价文件处理设备1中进行检查时,光学传感器25记录钞票70的钞票正面的发光图像,参见图5a,并且相对置的光学传感器29同时记录钞票70的钞票背面的发光图像,参见图5b。
由于发光光线通常被有价文件衬底强烈地减弱,因此在相应的面上通常只能检测到位于有价文件表面上或者紧邻有价文件表面下方的纤维的发光光线,但不能检测到较深地位于衬底中或有价文件另一面上的纤维的发光光线。因此,正面的发光纤维只能在钞票正面的发光图像中识别出,但不能在钞票背面的发光图像中识别出,反之亦然,即背面的发光纤维只能在钞票背面的发光图像中识别出,但不能在钞票正面的发光图像中识别出。
检查两个相对的发光图像能够实现对钞票的特别准确的双面检查,在该双面检查中,针对同一钞票区段的相反两面的两个彼此相对应的子图像确定局部纤维特征值。
在钞票70的正面图像中,在子图像11中例如确定发光纤维的数量N1,参见图5a。在钞票70的背面图像中定义子图像11',该子图像与正面图像的子图像11全等并且覆盖与正面的子图像11完全相同的钞票区段。因此,子图像11和11'示出同一钞票区段的正面和背面。例如,这两个子图像11、11'位于钞票70的白色区域内。针对背面的子图像11'确定发光纤维的数量N2。
两个子图像11、11'的发光纤维的总和形成在相应的第一子图像11中和在分别对应的第二子图像11'中总共包含的纤维的总数(Nges=N1+N2)。例如,在真钞票70的情况下,对于发光纤维的总和,预期总和为20个纤维(即预期值E=20)。随后根据总数Nges将所检查的钞票分类为有伪造嫌疑的或者没有伪造嫌疑的。
例如在构成式伪造品的情况下,如果例如在钞票70的左侧部分中真钞票已被没有发光纤维的纸张取代,则在子图像11和子图像11'中均相应地确定Nges=0的发光纤维总数,并且因此将构成式伪造品分拣出来。可以将纤维总数Nges与预期值E=20进行比较,并且在与E的偏差太大(超过可接受的波动幅度S)的情况下可以分类为有伪造嫌疑的,在只有小偏差的情况下可以分类为没有伪造嫌疑的。但其它局部纤维特征值也可以用于检查彼此相对应的子图像11、11'。
第6实施例
在第六实施例中,考虑图4b中的构成式伪造品65,其为图4a中的钞票90的伪造品,其中,真钞票的部分92与纤维密度较低的伪造部分63相结合。
为了进行分析,也首先在由光学传感器25记录的发光图像中定位纤维。随后在栅格点R的栅格中系统地扫描发光图像。在图6a的示例中,栅格点R以3行9列的栅格分布在钞票上。
将相应栅格点R相对于分别最近的纤维的距离a用作相应栅格点的局部纤维特征值,参见图6a,并且将该距离与参考距离进行比较,该参考距离根据纤维的密度预期值DE来选择。将距离a大于参考距离的那些栅格点归类为显眼的。随后例如根据是否在钞票图像中发现一个或多个显眼的栅格点或者例如根据是否发现一个或多个显眼范围来将有价文件归类为有伪造嫌疑的,显眼范围具有多个(例如最小比例的)显眼栅格点。也可以根据显眼的栅格点或范围在有价文件上的位置将有价文件归类为有伪造嫌疑的。
在图6a中的构成式伪造品65的示例中,右边的两个栅格点列分别具有多个在这方面显眼的栅格点并且构成显眼范围。因此将构成式伪造品65分类为有伪造嫌疑的。
第7实施例
第七实施例也基于在第六实施例中描述的栅格点R,参见图6b。
为了分析发光图像,给每个所定位的纤维分配(面状的)作用区域W,参见图6b中的灰色标记的面。作用区域W是只为分析目的而定义的、在相应纤维周围的区域,但作用区域并不实际存在于有价文件上。在所示的示例中定义在相应纤维周围的圆形的作用区域W,纤维位于配属于它的作用区域W的内部(例如中心)。作用区域W的尺寸或面积优选根据纤维的密度预期值DE来确定。例如,作用区域W的面积F通过公式F=K/DE选择,其中,K是数字因数。例如,在数字因数K=1的情况下,作用区域的面积可以如此大地选择,使得在纤维密度等于密度预期值的情况下,所有作用区域的面积之和等于钞票面积。
例如将相应栅格点R与一个或多个在纤维周围的作用区域W的从属性(是/否)用作局部纤维特征值。因此,对于每个栅格点检查它是否位于一个或多个作用区域W中。如果是,则将相应的栅格点分类为属于作用区域,并且如果不是,则将相应栅格点分类为不属于作用区域。
随后寻找有价文件图像的一个或多个显眼范围,在这些显眼范围中,已被分类为不属于作用区域的栅格点的数量或比例大于预期。在图6a的示例中,在位于构成式伪造品65的伪造部分63中的右边两列中,已被分类为不属于作用区域的栅格点的比例分别为4个栅格点之3个,相当于75%。例如将该比例与参考比例(例如50%)进行比较,并且在超过参考比例的情况下将栅格的相应列归类为显眼的。参考比例可以是预先确定的或者能够调节的或者可以根据其它钞票区域的不属于作用区域的栅格点的比例来确定。例如可以将各右列的不属于作用区域的栅格点的比例与针对栅格的多个左列确定的不属于作用区域的栅格点的平均比例进行比较。
随后可以根据是否发现一个或多个显眼的列来将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。因此,构成式伪造品65由于两个显眼的右列被分类为有伪造嫌疑的。
第8实施例
第八实施例也基于在第六实施例中描述的栅格点R和在第七实施例中使用的作用区域W。
给每个栅格点R分配在相应栅格点周围的(面状的)环境区域111-119、121-129、131-139、141-149,所述环境区域对应于钞票图像的子图像,参见图6c。环境区域111-119、121-129、131-139、141-149相互重叠。栅格点R例如位于相应环境区域的中心。
由至少一个作用区域W覆盖的面(灰色或深灰色)或者未被至少一个作用区域覆盖的面(白色)在相应栅格点周围的相应环境区域上所占的份额或者说比例被用作局部纤维特征值。为此可以在相应环境区域中识别覆盖区域(在图6c中呈灰色或深灰色),这些覆盖区域属于至少一个纤维的作用区域(可以是相应环境区域的内部或外部的纤维,这些纤维的作用区域部分地位于环境区域中)。备选地或附加地可以在相应环境区域中识别自由区域(白色),这些自由区域不属于至少一个纤维的作用区域。备选地或附加地可以在相应环境区域中也识别重叠区域,在重叠区域中,(相邻)纤维的作用区域重叠(深灰色)。
基于相应的覆盖区域和/或自由区域和/或重叠区域的尺寸确定相应环境区域的局部纤维特征值。例如可以使用以下参量作为局部纤维特征值
-(灰色的)覆盖区域在相应环境区域上所占的面积比例(例如百分比),或者
-(白色的)自由区域在相应环境区域上所占的面积比例(例如百分比),或者
-(深灰色的)重叠区域在相应环境区域上所占的面积比例(例如百分比),或者
-覆盖区域的面积和/或自由区域的面积和/或重叠区域的面积。
随后,根据这些比例或面积中的一个或多个将有价文件分类为有伪造嫌疑的,这些比例或面积已针对有价文件的被检查的环境区域被确定。
例如可以将相应环境区域的相应比例或面积与参考值进行比较,并且在超过参考值的情况下可以将相应的环境区域归类为显眼的。例如,对于构成式伪造品65,环境区域118、119、128、129、138、139、147、148、149在这方面是显眼的。随后可以根据是否发现一个或多个显眼的环境区域来将该有价文件分类为有伪造嫌疑的。
备选地也可以确定有价文件图像的所有环境区域的所述比例或面积的平均值,并且分析这些比例或面积在该平均值附近的散布。如果散布太大则将该有价文件分类或者说分拣为有伪造嫌疑的。

Claims (17)

1.一种用于检查有价文件的传感器(25),该有价文件具有多个纤维,这些纤维分布在有价文件上,并且为了检查有价文件,将该有价文件置入传感器的检测区域中,其中,传感器具有:
-图像检测装置,该图像检测装置设置用于,检测有价文件(3)的有价文件图像,其中,该有价文件图像示出纤维的表征性的光学或磁性信号,和
-分析装置(19),该分析装置为了分析有价文件图像设置用于,
-定位包含在相应的有价文件图像中的纤维,并且
-针对有价文件图像的一个或多个不同点位分别确定至少一个局部纤维特征值,该局部纤维特征值适用于相应的点位并且必要时适用于相应点位在有价文件图像上的环境,并且
-根据所述至少一个局部纤维特征值,将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的。
2.根据权利要求1所述的传感器(25),其中,分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,在使用栅格点(R)的情况下逐点地扫描有价文件图像,其中,针对有价文件图像的每个栅格点确定局部纤维特征值,并且根据针对栅格点确定的局部纤维特征值,将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的。
3.根据权利要求2所述的传感器(25),其中,分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,
-识别一个或多个显眼的栅格点,这些栅格点就在相应栅格点上确定的局部纤维特征值而言是显眼的,
-识别有价文件图像的一个或多个显眼范围,在这些显眼范围中存在显眼的栅格点,并且
-根据相应显眼范围的一个或多个特性和/或根据针对相应显眼范围的栅格点已确定的局部纤维特征值,将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
4.根据权利要求2或3所述的传感器(25),其中,分析装置(19)
-为了分析有价文件图像设置用于,针对配属于相应栅格点的环境区域(111-119、141-149)确定局部纤维特征值,该局部纤维特征值针对有价文件图像的相应栅格点被确定,或者
-为了分析有价文件图像设置用于,逐点地针对相应栅格点确定相应的局部纤维特征值,该局部纤维特征值针对有价文件图像的相应栅格点被确定。
5.根据前述权利要求中任一项所述的传感器,其中,分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,
-确定有价文件图像的一个或多个子图像(11-14、21-24、111-119、141-149),这些子图像分别包含有价文件图像的片段,其中,有价文件图像的相应子图像尤其可以是根据权利要求4所述的栅格点中的各一个栅格点的环境区域,
-针对相应子图像确定局部纤维特征值,
-根据一个或多个子图像的局部纤维特征值,将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的。
6.根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),其中,纤维的局部密度的量度被用作局部纤维特征值,尤其地
-位于相应点位的环境中、尤其相应子图像(11-14、21-24)中或栅格点的相应环境区域(111-119、141-149)中的纤维的数量(N)被用作局部纤维特征值,或者
-相应点位的环境中、尤其相应子图像中或相应环境区域中的纤维密度被用作局部纤维特征值,或者
-相应点位的环境中的纤维的对于纤维之间的距离有表征性的距离量、例如子图像或环境区域的纤维与对于相应纤维最邻近的纤维的平均距离被用作局部纤维特征值。
7.根据权利要求5至6中任一项所述的传感器,其特征在于,分析装置(19)设置用于确定有价文件图像的至少两个子图像,这些子图像共同覆盖有价文件的一个有价文件面的面积的优选至少50%、特别优选地覆盖有价文件的一个有价文件面的面积的至少75%,其中,这些子图像尤其逐行和/或逐列地布置在有价文件上,其中,这些子图像例如以由至少两行和/或至少两列构成的栅格布置在有价文件上。
8.根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),其中,将对于相应点位上和必要时相应点位的环境中的纤维的局部性质的量度用作局部纤维特征值,该局部性质尤其涉及相应点位上和必要时相应点位的环境中的纤维的形状或尺寸或颜色或亮度,其中,将相应点位和必要时相应点位的环境中的纤维的局部性质的代表值、例如平均值用作局部纤维特征值。
9.根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),该传感器设置用于,基于在有价文件图像中定位的纤维的一个或多个特性和/或基于相应有价文件的已针对有价文件图像的所述一个或不同点位确定的局部纤维特征值中的一个或多个来确定相应有价文件的独特指纹数据,将这些独特指纹数据分配给相应有价文件的处理数据,并且将这些独特指纹数据与相应有价文件的处理数据共同地、必要时在用于多个有价文件的列表中分别彼此对应配属地存储。
10.根据前述权利要求中任一项所述的传感器,其特征在于,分析装置(19)具有关于待检查的有价文件的有价文件类型的信息并且设置用于,根据待检查的有价文件的有价文件类型确定有价文件图像的点位,针对这些点位确定相应的局部纤维特征值,分析装置尤其设置用于根据待检查的有价文件的有价文件类型确定子图像,其中,在分析装置中固定地预定义有例如多个子图像,并且分析装置设置用于根据待检查的有价文件的有价文件类型从这些固定地预定义的子图像中确定特定的子图像以便进行分析。
11.根据前述权利要求中任一项所述的传感器,其特征在于,
-该传感器设置用于检查一个或多个特定的有价文件类型的有价文件,这些有价文件类型的有价文件分别具有至少一个干扰性的防伪元件(68),该防伪元件妨碍对纤维的表征性的光学或磁性信号的检测,并且
-该传感器的分析装置(19)设置用于,根据有价文件图像的只一个或多个如下点位的至少一个局部纤维特征值将所述特定的有价文件类型的有价文件分类为有伪造嫌疑的,在所述点位中,对纤维的光学或磁性信号的检测不被所述至少一个干扰性的防伪元件(68)妨碍。
12.根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),其中,所述分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,
-给所定位的纤维分别分配作用区域(W),
-针对有价文件图像的多个不同的点位分别局部地分析在相应点位上和必要时在相应点位的环境中存在的纤维的作用区域,尤其关于被作用区域(W)覆盖或未被覆盖的面或者关于相邻作用区域的重叠进行分析,并且
-基于对位于相应点位上和必要时相应点位的环境中的作用区域(W)的局部分析,确定相应点位的各自的局部纤维特征值,
其中,分析装置(19)为了分析有价文件图像优选设置用于,分别根据密度预期值(DE)选择作用区域(W)的尺寸,该密度预期值给出针对有价文件图像和必要时针对有价文件图像的相应点位所预期的纤维面密度。
13.根据权利要求10所述的传感器(25),其中,分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,
-给有价文件图像或相应子图像或相应环境区域的所定位的纤维分别分配作用区域,并且
o识别属于这些纤维中的至少一个纤维的作用区域的覆盖区域,和/或
o识别不属于这些纤维中的至少一个纤维的作用区域的自由区域,和/或
o识别重叠区域,在这些重叠区域中,至少两个相邻纤维的作用区域重叠,并且
-识别有价文件图像的一个或多个显眼范围,这些显眼范围就其覆盖区域和/或自由区域和/或重叠区域而言是显眼的,并且
-根据有价文件图像的一个或多个显眼范围中/上的覆盖区域和/或自由区域和/或重叠区域的一个或多个特性将有价文件分类为有伪造嫌疑的。
14.根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),其中,所述分析装置(19)为了分析有价文件图像设置用于,
-针对有价文件图像的一个或多个点位,将相应点位的局部纤维特征值与预期值进行比较,其中,用于相应有价文件和必要时用于相应有价文件的相应点位的预期值
o是预先确定的,或者
o所述分析装置(19)设置用于,基于如下的局部纤维特征值确定与相应点位的局部纤维特征值进行比较的预期值,所基于的局部纤维特征值针对同一有价文件图像的一个或多个其它点位被确定,并且
-根据针对有价文件图像的一个或多个点位获得的比较结果、尤其根据在比较时在相应点位的局部纤维特征值与预期值之间得出的差异,将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的。
15.根据前述权利要求中任一项所述的传感器,其特征在于,所述有价文件图像是第一有价文件图像,该第一有价文件图像从待检查的有价文件(3)的第一有价文件面被检测,并且分析装置具有第二有价文件图像,该第二有价文件图像从同一有价文件的与第一面相反的第二面被检测或者已被检测,并且分析装置(19)设置用于,
-针对第一有价文件图像的至少一个第一子图像(11)并且针对第二有价文件图像的至少一个第二子图像(11')分别确定至少一个局部纤维特征值,并且
-必要时将第一子图像的局部纤维特征值和第二子图像的局部纤维特征值相结合或者相互比较,并且
-根据第一子图像的局部纤维特征值和第二子图像的局部纤维特征值、尤其根据所述结合的结果或者根据所述比较的结果将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的,
其中,第二子图像优选是与第一子图像相对应的第二子图像,该第二子图像是第二有价文件图像的片段,其中,第一子图像和相对应的第二子图像包含有价文件(3)的同一有价文件区段的正面和背面的光学或磁性信号。
16.一种有价文件处理设备(1),具有
-根据前述权利要求中任一项所述的传感器(25),和
-运输装置(10),该运输装置用于将有价文件引入传感器(25)的检测区域中。
17.一种借助于传感器、尤其借助于根据权利要求1至15中任一项所述的传感器检查有价文件(3)的方法,其中,有价文件具有多个纤维,这些纤维分布在有价文件上,并且其中,在所述方法中实施以下步骤:
-将有价文件(3)引入传感器(25)的检测区域中,并且借助于传感器的图像检测装置检测有价文件的有价文件图像,其中,在该有价文件图像中包含纤维的表征性的光学或磁性信号,
-借助于传感器的分析装置(19)分析有价文件图像,该分析装置为了分析有价文件图像设置用于,
-定位包含在相应的有价文件图像中的纤维,并且
-针对有价文件图像的一个或多个不同点位分别确定至少一个局部纤维特征值,该局部纤维特征值适用于相应的点位并且必要时适用于相应点位的环境,并且
-根据所述至少一个局部纤维特征值,将有价文件(3)分类为有伪造嫌疑的。
CN202180080323.4A 2020-12-01 2021-12-01 用于检查有价文件的传感器和方法 Pending CN116686019A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102020007322.0A DE102020007322A1 (de) 2020-12-01 2020-12-01 Sensor und Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten
DE102020007322.0 2020-12-01
PCT/EP2021/000152 WO2022117222A1 (de) 2020-12-01 2021-12-01 Sensor und verfahren zur prüfung von wertdokumenten

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116686019A true CN116686019A (zh) 2023-09-01

Family

ID=79185889

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202180080323.4A Pending CN116686019A (zh) 2020-12-01 2021-12-01 用于检查有价文件的传感器和方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20240021037A1 (zh)
EP (1) EP4256538A1 (zh)
CN (1) CN116686019A (zh)
DE (1) DE102020007322A1 (zh)
WO (1) WO2022117222A1 (zh)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7687271B2 (en) * 2004-04-22 2010-03-30 Kodak Graphic Communications Canada Company Covert authentication method and apparatus
US20090008924A1 (en) * 2005-05-11 2009-01-08 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Authenticating banknotes or other physical objects
JP4810413B2 (ja) * 2006-12-05 2011-11-09 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
US7995196B1 (en) * 2008-04-23 2011-08-09 Tracer Detection Technology Corp. Authentication method and system

Also Published As

Publication number Publication date
EP4256538A1 (de) 2023-10-11
US20240021037A1 (en) 2024-01-18
WO2022117222A1 (de) 2022-06-09
DE102020007322A1 (de) 2022-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5005760B2 (ja) 紙葉類識別装置および紙葉類識別方法
EP1490828B1 (en) Currency verification
RU2183861C2 (ru) Способ установления подлинности документа, аппарат и система для его осуществления
US6970235B2 (en) Document monitoring method
TWI436304B (zh) 驗鈔機
RU2598296C2 (ru) Способ проверки оптического защитного признака ценного документа
US20100128934A1 (en) Method and device for testing value documents
US8989433B2 (en) Paper sheet recognition apparatus and paper sheet recognition method
US20040131242A1 (en) Monitoring method
EP1601599B1 (en) Optical double feed detection
EP3723054A1 (en) Banknote recognition unit, banknote handling device, and banknote recognition method
CN100562898C (zh) 检验有价文件的装置和方法
JP3736028B2 (ja) 紙幣鑑別装置
CN116686019A (zh) 用于检查有价文件的传感器和方法
JP7473677B2 (ja) 光学センサ、紙葉類識別装置、紙葉類処理装置及び光検出方法
RU2436165C2 (ru) Устройство распознавания листа бумаги, устройство обработки листа бумаги и способ распознавания листа бумаги
KR101703711B1 (ko) 검출용태그가 포함된 보안 용지를 인식하는 광학식 인쇄장치 및 보안 용지
CN220305840U (zh) 通过离散元件光学扫描系统识别纸币的点钞机
US7873199B2 (en) Method and device for verifying valuable documents
JP7442374B2 (ja) 汚れ判定装置、紙葉類処理装置、汚れ判定方法およびプログラム
WO2022210372A1 (ja) 重送検知装置及び重送検知方法
CN108320371A (zh) 一种纸币鉴伪的方法及装置
GB2518107A (en) Method and apparatus for checking valuable documents
NL2006766C2 (en) Quantitative examination of counterfeits.
GB2347001A (en) Currency discriminating methods

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination