CN1296600A - 纸钞类的真伪判定方法 - Google Patents

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Abstract

对于预先准备的每一种真纸钞类,在每一预先设定的数个检查部分,由数种传感器来测定出数种特征量,并由此进行主要成分分析而求得对应的直线方程,根据求得的直线方程而事先作成基准数据,对检查对象的纸钞在每一预先设定的数个检查部分,利用所述数种传感器来测定数种特征量,根据所得测定结果与所述直线的式子而作成测量用数据,通过将基准数据与测量用数据比较而进行对检查对象纸钞类的真伪判定。

Description

纸钞类的真伪判定方法
本发明涉及纸币、有价证券等纸钞类的真伪判定方法。
作为纸币的真伪判定方法已知利用磁性传感器等的单一传感器从检查对象纸币而获得的测量数据以及利用与预先作成的基准数据相比较而进行检查对象纸币的真伪判定。(参照特公昭60-215293公报)。
但是，在此方法中，由于仅仅通过单一传感器测量出来的数据来进行真伪判定，如果判明了使用的是何种传感器，则像获得这种传感器中判定为真券的数据那样而能够容易地制造伪钞。即，存在伪造容易的问题。
因此，发明了使用2种传感器来进行纸币的真伪判定。(特开昭51-90890、特开昭51-90891)。即，使用用来测量检查对象纸币被检测部分其可见光透过率的第1传感器与用来测量检查对象纸币被检测部分红外光透过率的第2传感器，通过判定由第1传感器测量出的可见光透过率的测量电平与由第2传感器测量出的红外光透过率的测量电平之间的比值或者差是否在规定的范围内而来判定检查对象纸币的真伪。
然而，这种方法虽然使用了2个传感器，但由于通过单纯地判定2个传感器测量电平的差或者比值是否在规定的范围内而来进行真伪判定，故如果判明了这2个传感器是何种传感器，则像获得这些传感器中判定为真券的数据那样也可容易地制造伪钞。即，存在伪造容易的问题。
本发明的目的是提供一种伪造更加困难的纸钞类的真伪判定方法。
发明内容
本发明的纸钞类的真伪判定方法其特点在于，对于预先准备的每一种真纸钞类，在每一预先设定的数个测量部分，由数种传感器来测定出数种特征量，根据所得的测定结果来进行主要成分分析，求得规定主要成分所对应的直线的式子，且根据求得的直线方程，事先作成由关于各测量部分规定的主要成分的值而形成的基准数据，对于检查对象的纸钞类，在每一预先设定的数个测量部分，利用所述数种传感器来测定数种特征量，根据所得测定结果与所述直线的式子而作成由关于各测量部分主要成分的值而形成的测量用数据，通过将基准数据与测量用数据比较来进行检查对象纸钞类的真伪判定。
作为数种传感器，例如使用了磁性传感器与光透过传感器这两种传感器。又，作为数种传感器，例如使用了红色光透过传感器与红外光透过传感器这2种传感器。又，作为数种传感器使用了磁性传感器、红色光透过传感器及红外光透过传感器这3种传感器。
附图简述
图1是表示用于读取纸币特征量的传感器的平面图。
图2是表示为了作成基准数据的预先处理步骤的流程图。
图3是模式化地表示线L各位置上光透过传感器11的测量值x1数据以及线L各位置上磁性传感器12的测量值x2数据的曲线图。
图4是用来说明主要成分分析方法的图像。
图5是模式化地表示有关第1主要成分基准数据的曲线图。
图6是表示检查对象纸币真伪判定处理步骤的流程图。
图7是表示用于读取纸币特征量的传感器的正视图。
图8是表示用于读取纸币特征量的传感器的平面图。
图9是表示为了作成基准数据的预先处理步骤的流程图。
图10是模式化地表示线L各位置上第1光透过传感器21的测量值y1数据以及线L各位置上第2光透过传感器22的测量值y2数据的曲线图。
图11是用于说明主要成分分析方法的图像。
图12是表示检查对象纸币的真伪判定处理步骤的流程图。
图13是用于说明主要成分分析方法的图像。
发明的最佳实施形态
以下，参照附图来说明本发明的实施形态。
(1)第1实施形态的说明
(1-1)读取纸币特征量传感器的说明
图1表示了用于读取纸币特征量的传感器。
将纸币1投入图中没有表示的测量装置且移向箭头方向。作为用于读取纸币1的特征量的传感器，设有光透过传感器11及磁性传感器12。
光透过传感器11是在纸币1中线L的数个特征量读取位置上而来检测光透过率。磁性传感器12是在纸币1中线L的数个特征量读取位置上而来检测磁场强度。
(1-2)预先处理的说明
为了判定纸币的真伪，根据预先准备的数枚真券(真的纸币)有必要作成基准数据。
图2表示了为了作成基准数据的预先处理步骤。
(1)预先准备数枚真券。对于各枚真券，在线L数个特征量的每一个读取位置上读取光透过传感器11的测量值x1与磁性传感器12的测量值x2。(步骤1)
因而，对于一枚真券，如图3(a)(b)所示，得到线L各位置上光透过传感器11的测量值x1数据(图3(a))以及线L各位置上得到磁性传感器12的测量值x2数据(图3(b))。
(2)对于全部的真券而得到的数据，利用主要成分分析法，求得第1主要成分的直线方程Z1与第2主要成分的直线方程Z2(步骤2)。
即，如图4所示，对于全部真券在线L每个位置上所得到的数据(x1，x2)，将光透过传感器11的测量值x1作为纵轴、将磁性传感器12的测量值x2作为横轴而构成了点状的图像。
然后，在通过光透过传感器11的测量值x1与磁性传感器12的测量值x2的重心(平均)Q的直线之中，引出从各点到直线的垂线距离长度平方的值为最小的第1直线(Z1轴)。又，通过重心Q引出与Z1轴相垂直的第2直线(Z2)。
可以将Z1称为第1主要成分、Z2称为第2主要成分。第1主要成分表示磁性油墨浓度、第2主要成分表示油墨质量。从图4中各点离开直线Z1上重心Q的距离称为第1主要成分得分。从图4中各点离开直线Z2上重心Q的距离称为第2主要成分得分。
求得由下式(1)所表示的第1直线的式子Z1与第2直线的式子Z2。
Z1=a1·x1+b1·x2
Z2=a2·x1+b2·x2    …(1)
求系数a1、a2、b1、b2的方法是众所周知因而省略。
(3)其次，对于每枚真券都作成了线L各位置上第1主要成分得分的数据以及线L各位置上第2主要成分得分的数据(步骤3)。
对于1枚真券的线L各位置上第1主要成分得分的数据以及线L各位置上第2主要成分得分的数据的作成方法进行说明。
首先，将图4内任意1枚真券的线L各位置上每一个数据(x1，x2)变换为将重心Q作为原点的Z1、Z2坐标系的值。换句话说，求得图4内任意1枚真券线L各位置上每一个数据(x1，x2)的第1主要成分得分与第2主要成分得分。
具体的是首先将此1枚真券线L各位置上的每一个数据(x1，x2)代入上述式1，且求得线L每个位置上的Z1、Z2的值。求得线L每个位置上所得的Z1的平均值*Z1以及线L每个位置上所得的Z2的平均值*Z2。通过从线L每个位置上所得的Z1中减去平均值*Z1而求得线L每个位置上的第1主要成分得分。又，通过从线L每个位置上所得的Z2中减去平均值*Z2而求得线L每个位置上的第2主要成分得分。
因而，对于此真券作成了线L各位置上的第1主要成分得分的数据以及线L各位置上第2主要成分得分的数据。
(4)在线L的每个位置上，利用将全部真券的第1主要成分得分进行平均而作成线L各位置的第1主要成分得分的平均值数据(步骤4)。由此，例如，如图5所示，作成了关于第1主要成分的基准数据。
(5)又，在线L每个位置上，利用将全部真券的第2主要成分得分进行平均而作成线L各位置的第2主要成分得分的平均值数据(步骤5)。由此，作成了关于第2主要成分的基准数据。
(1-3)检查对象纸币的真伪判定方法的说明。
图6是表示了检查对象纸币真伪判定的处理步骤。
(1)对于检查对象纸币，在线L上的数个特征量读取位置上读取光透过传感器11的测量值x1与磁性传感器12的测量值x2(步骤11)。
由此，对于检查对象纸币，能够获得线L各位置上光透过传感器11的测量值x1的数据与线L各位置上磁性传感器12的测量值x2的数据。
(2)对于检查对象纸币，作成了线L的各位置上第1主要成分得分的数据(关于第1主要成分的检查数据)以及线L的各位置上第2主要成分得分的数据(关于第2主要成分的检查数据)(步骤12)。
首先，将检查对象纸币中线L各位置上的数据(x1，x2)代入预先处理得到的直线Z1、Z2的式子中(上述式1)，在线L每个位置上求得Z1、Z2。求得线L每个位置上所得的Z1的平均值*Z1以及线L每个位置上所得的Z2的平均值*Z2。通过从线L每个位置所得的Z1中减去平均值*Z1而求得线L每个位置的第1主要成分得分。又，通过从线L每个位置所得的Z2中减去平均值*Z2而求得线L每个位置的第2主要成分得分。由此，对于检查对象纸币，作成了关于第1主要成分的检查用数据(线L各位置的第1主要成分得分的数据)以及关于第2主要成分的检查用数据(线L各位置的第2主要成分得分的数据)。
(3)计算出由检查对象纸币而得到的关于第1主要成分的检查用数据与预先处理而得到的关于第1主要成分的基准数据之间的相关值(关于第1主要成分的相关值)(步骤13)。即，分别计算出由检查对象纸币所得的关于第1主要成分的检查用数据与关于第1主要成分的基准数据在相同测量位置上数据值差的平方，然后计算出所得各检查位置上差的平方的总和。此计算结果是关于第1主要成分的相关值。
(4)将关于第1主要成分的相关值与规定阀值进行比较(步骤14)。
(5)当关于第1主要成分的相关值大于规定阀值时，判定此检查对象纸币为假币(伪券)(步骤15)。
(6)当关于第1主要成分的相关值小于规定阀值时，计算出由检查对象纸币而得到的关于第2主要成分的检查用数据与预先处理而得到的关于第2主要成分的基准数据之间的相关值(关于第2主要成分的相关值)(步骤16)。即，在分别计算出从检查对象纸币求得的关于第2主要成分的检查用数据与关于第2主要成分基准数据在相同检查位置上数据值差的平方之后，计算所得各检查位置上差的平方的总和。此结果是关于第2主要成分的相关值。
(7)将关于第2主要成分的相关值与规定阀值进行比较(步骤17)。
(8)当关于第2主要成分的相关值大于规定阀值时，判定此检查对象纸币为假币(伪券)(步骤15)。
(9)当关于第2主要成分的相关值小于规定阀值时，判定此检查对象纸币为真币(真券)(步骤18)。
在上述第1实施形态中，关于各主要成分的基准数据是通过在线L的每个位置上取全部真券的主要成分得分的平均求得的，然而，也可以在线L每个位置上利用取全部真券主要成分值(Z的值)的平均，也可以作成关于此主要成分的基准数据。
对于第1主要成分基准数据进行说明，在图2的步骤3中，对于各枚真券，将线L上的各位置的数据(x1，x2)代入上述式1而求得线L每个位置上Z1的值。然后，在图2的步骤4中，在线L的每个位置上求得全部真券的Z1的值的平均，由此作成关于第1主要成分的基准数据。
在使用这样的基准数据时，作为关于各主要成分的检查用数据，使用了由检查对象纸币的线L各位置上此主要成分值(Z的值)而形成的数据。
对于第1主要成分的检查用数据进行说明，则在图6的步骤12中，将检查对象纸币的线L每个位置的数值(x1，x2)代入到预先处理而求得的直线Z1的式子(上述算术式1)中，通过求得线L每个位置上Z1的值而作成关于第1主要成分的检查用数据。
(2)第2实施形态的说明
(2-1)读取纸币特征量的传感器的说明
图7以及图8表示了用于读取纸币特征量的传感器。
纸币1装有没有图示的测量装置且移向箭头方向。作为用于读取纸币1特征量的传感器，设有第1光透过传感器21及第2光透过传感器22。
第1光透过传感器21是由发光二极管21a与光电管21b构成，其中发光二极管21a是用于对纸币1表面上及线L的数个特征量读取位置上由波长λ为655nm的红光进行照射，光电管21b用于接受由发光二极管21a射出的、通过纸币1的红外光。
第2光透过传感器22是由发光二极管22a与光电管22b构成，其中发光二极管22a是用于对纸币1表面及线L的数个特征量读取位置上由波长λ为840nm的红外光进行照射，光电管22b用于接受由发光二极管22a射出的、通过纸币1的红外光。
交替地驱动发光二极管21a以及发光二极管22a，在纸币1线L上的各特征量读取位置上，得到两光电管21b、22b的输出。
(2-2)预先处理的说明
为了判定纸币的真伪，根据预先准备的数枚真券(真的纸币)有必要作成基准数据。
图9表示为了作成基准数据的预先处理步骤。
(1)预先准备数枚真券。对于各枚真券，在线L的数个特征量的每一个读取位置上读取第1光透过传感器21的测量值y1与第2光透过传感器22的测量值y2(步骤21)。
然后，对于1枚真券，如图10(a)(b)所示，得到线L各位置上光透过传感器21的测量值y1的数据(图10(a))以及得到线L各位置上第2光透过传感器的测量值y2的数据(图10(b))。
(2)对于全部真券所得到的数据，利用主要成分分析法，求得第1主要成分的直线方程Z1与第2主要成分的直线方程Z2(步骤22)。
即，如图11所示，对于全部真券在线L每个位置上所得到的数据(y1，y2)，将第1光透过传感器21的测量值y1作为纵轴、将第2光透过传感器22的测量值y2作为横轴而构成了点状的图像。
然后，在通过光透过传感器21的测量值y1与第2光透过传感器22的测量值y2的重心(平均)Q的直线之中，引出从各点到直线的垂线距离长度平方的值为最小的第1直线(Z1轴)。又，通过重心Q引出与Z1轴相垂直的第2直线(Z2)。
可以将Z1称为第1主要成分、Z2称为第2主要成分。第1主要成分表示油墨浓淡、第2主要成分表示油墨质量。从图11中各点离开直线Z1上重心Q的距离称为第1主要成分得分。从图11中各点离开直线Z2上重心Q的距离称为第2主要成分得分。
求得由下式(2)所表示的第1直线方程Z1与第2直线方程Z2。
Z1=a1·y1+b1·y2
Z2=a2·y1+b2·y2    …(1)
求系数a1、a2、b1、b2的方法是众所周知故省略。
(3)其次，对于每枚真券都作成了线L各位置上第1主要成分得分的数据以及线L各位置上第2主要成分得分的数据(步骤23)。这些数据的作成方法与实施形态1中图2的步骤3是相同的，因此省略了对它们的说明。
(4)在线L的每个位置上，利用将全部真券的第1主要成分得分进行平均而作成线L各位置上的第1主要成分得分的平均值数据(步骤24)。由此，作成了相关于第1主要成分的基准数据。
(5)又，在线L每个位置上，利用将全部真券的第2主要成分得分进行平均而作成线L各位置的第2主要成分得分的平均值数据(步骤25)。由此，作成了相关于第2主要成分的基准数据。
(2-3)检查对象纸币的真伪判定方法的说明。
图12是表示了检查对象纸币的真伪判定的处理步骤。
(1)对于检查对象纸币，在线L上数个特征量每一个读取位置读取第1光透过传感器21的测量值y1与第2光透过传感器22的测量值y2(步骤31)。
由此，对于检查对象纸币，能够获得线L各位置上第1光透过传感器21的测量值y1的数据与线L各位置上第2光透过传感器22的测量值y2的数据。
(2)对于检查对象纸币，作成了线L的各位置上第1主要成分得分的数据(关于第1主要成分的检查数据)以及线L的各位置上第2主要成分得分的数据(关于第2主要成分的检查数据)(步骤32)。这些数据作成的方法是与第1实施形态图2中步骤12相同的方法，因此省略了对它们的说明。
(3)计算出由检查对象纸币而得到的关于第1主要成分的检查用数据与预先处理而得到的关于第1主要成分的基准数据之间的相关值(关于第1主要成分的相关值)(步骤33)。即，分别计算出由检查对象纸币所得的关于第1主要成分的检查用数据与关于第1主要成分的基准数据在相同检查位置的数据值差的平方，然后计算出所得各检查位置上差的平方的总和。此计算结果是关于第1主要成分的相关值。
(4)将关于第1主要成分的相关值与规定阀值进行比较(步骤34)。
(5)当关于第1主要成分的相关值大于规定阀值时，判定此检查对象纸币为假币(伪券)(步骤35)。
(6)当关于第1主要成分的相关值小于规定阀值时，计算出由检查对象纸币而得到的关于第2主要成分的检查用数据与预先处理而得到的关于第2主要成分的基准数据之间的相关值(关于第2主要成分的相关值)(步骤36)。即，在分别计算出从检查对象纸币求得的关于第2主要成分的检查用数据与关于第2主要成分基准数据在相同检查位置上数据值差的平方之后，计算所得各检查位置上差的平方的总和。此结果是关于第2主要成分的相关值。
(7)将关于第2主要成分的相关值与规定阀值进行比较(步骤37)。
(8)当关于第2主要成分的相关值大于规定阀值时，判定此检查对象纸币为假币(伪券)(步骤35)。
(9)当关于第2主要成分的相关值小于规定阀值时，判定此检查对象纸币为真币(真券)(步骤38)。
即使在第2实施形态中，也可以在线L每个位置上利用取得全部真券主要成分值(Z的值)的平均，作成关于此主要成分的基准数据。当使用这样的基准数据时，作为关于各主要成分的测量用数据，使用了由检查对象纸币的线L各位置上主要成分值(Z的值)形成的数据。
(3)其它实施形态的说明
在上述第1实施形态以及第2实施形态中，使用了2种传感器来判定纸币的真伪，然而也可以使用3种传感器来进行判定纸币的真伪。
例如，对于使用磁性传感器、红外光的光透过传感器(上述第1光透过传感器)、红色光的光透过传感器(上述第2光透过传感器)的例子进行简单说明。
在使用这样3种传感器的情况下，如图13所示，根据主要成分分析法，求得相互垂直的3个主要成分Z1、Z2、Z3，主要成分Z1表示油墨浓淡、主要成分Z2表示油墨质量(光学因素)、主要成分Z3表示油墨质量(磁性因素)。
在预先处理中从数枚真券而测定在线L各位置上3种传感器的值(红外光光透过传感器的值、红色光光透过传感器的值、磁性传感器的值)，并且从这些值来作成各主要成分Z1、Z2、Z3每一个的基准数据(线L各位置上的主要成分得分或者Z值的平均值数据)。
在检查对象纸币真伪判定处理之中，从检查对象纸币中测定出线L各位置上的3种传感器的值(红外光光透过传感器的值、红色光光透过传感器的值、磁性传感器的值)，并且从这些测定值而计算出各主要成分Z1、Z2、Z3的每一检查用数据(线L各位置上主要成分得分或者Z值的数据)。
此后，对于各个主要成分，计算出从检查对象纸币而得到的检查用数据与基准数据的相关值，通过将所得的相关值与规定阀值进行比较来判定检查对象纸币的真伪。
根据本发明能够获得更难伪造的纸钞类的真伪判定方法。

Claims (4)

1．一种纸钞类的真伪判定方法，其特征在于，
分别对于预先准备的第一种真纸钞类，在每一预先设定的数个检查部分，由数种传感器来测定出数种特征量，根据所得的测定结果来进行主要成分分析，求得规定主要成分所对应的直线方程，且根据此求得的直线方程，对各检查部分事先作成与规定的主要成分相关的值构成的基准数据，
对于检查对象的纸钞类，在每一预先设定的数个检查部分，利用所述数种传感器来测定数种特征量，根据所得测定结果与所述直线的式子而作成由关于各检查部分主要成分的值而形成的检查用数据。
通过将基准数据与测量用数据比较来进行检查对象纸钞类的真伪判定。
2．如权利要求1所述的纸钞类的真伪判定方法，其特征在于，
作为数种传感器，使用了磁性传感器与光透过传感器2种传感器。
3．如权利要求1所述的纸钞类的真伪判定方法，其特征在于，
作为数种传感器，使用了红色光透过传感器与红外光透过传感器2种传感器。
4．如权利要求1所述的纸钞类的真伪判定方法，其特征在于，
作为数种传感器，使用了磁性传感器、红色光透过传感器与红外光透过传感器这3种传感器。
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