CN204883926U - 一种纸张类残破程度识别结构及纸币交易装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种纸张类残破程度识别结构及纸币交易装置，包括传感器、存储部、校正部、识别控制部以及真伪判断部，其中，还包括残破程度检测装置，残破程度检测装置包括摄像模块、图像存储模块、图像甄别模块、处理数据存储模块和数据发送模块，残破程度检测装置安装于传感器前部。在纸币进入交易装置时，通过残破程度检测装置对纸币进行残破程度的检测，如检测见过为破损的纸币，即判定为伪币从而将纸币退出，接着在识别到异物的情况下，无论该异物存在与否，都能够以恒定的精度对纸张类的真伪进行判断。

Description

一种纸张类残破程度识别结构及纸币交易装置

技术领域

本实用新型涉及一种对以纸币、证券、现金券为代表的纸张类的真伪进行判断的纸张类残破程度识别结构及纸币交易装置。

背景技术

通常，对纸币、有价证券等印刷物进行处理的ATM(AutomaticTellersMachine：自动存取款装置)或设置在金融机关窗口的窗口装置等现金交易装置具备识别装置，该识别装置具有用于对纸币、有价证券的真伪进行判断的识别功能。

中国专利ZL2012105055088公开了一种纸张类识别装置，能够在识别到异物的情况下，无论该异物存在与否，都能够以恒定的精度对纸张类的真伪进行判断。但是如果纸币为破损的残币，纸币残破的部分也会被装置认定该纸币为存在异物，这样会降低装置的工作效率。

实用新型内容

本实用新型是鉴于上述情况而做出的，其目的在于，提供一种纸张类残破程度识别结构及纸币交易装置，通过残破程度检测装置，识别出残破的纸币，通过识别控制部将纸币判定为伪币。

为了解决上述课题，本实用新型的一种纸张类残破程度识别结构，判断纸张类的真伪，具备：

传感器，检测所述纸张类的特征；

存储部，存储用于判断所述纸张类的真伪的判断阈值；

校正部，对所述传感器的输出进行校正，以使输出值成为恒定；

识别控制部，在所述传感器的输出的本次的校正量相比于过去的校正量急剧变化的情况下，所述识别控制部根据变化的所述校正量，来变更所述判断阈值；以及

真伪判断部，使用由所述识别控制部变更后的所述判断阈值，判断所述纸张类的真伪，其中，

还包括残破程度检测装置，所述残破程度检测装置包括摄像模块、图像存储模块、图像甄别模块、处理数据存储模块和数据发送模块，

所述残破程度检测装置安装于所述传感器前部。

上述纸张类残破程度识别结构，其中，所述残破程度检测装置与所述识别控制部通讯连接。

上述纸张类残破程度识别结构，其中，所述数据发送模块与所述识别控制部通讯连接。

上述纸张类残破程度识别结构，其中，所述存储部将所述判断阈值作为具有上限值和下限值。

上述纸张类残破程度识别结构，其中，所述传感器是具有多个元件的线性传感器

上述纸张类残破程度识别结构，其中，所述存储部还存储区块数据，所述区块数据对将所述纸张类分为多个部位的区块和根据包含在所述部位中的所述纸张类的特征决定的重要度分数建立对应关系，

还包括一种纸币交易装置，其中，包括上述任意一项所述的纸张类残破程度识别结构。

根据本实用新型，能够提供一种纸张类残破程度识别装置，在纸币进入交易装置时，通过残破程度检测装置对纸币进行残破程度的检测，如检测见过为破损的纸币，即判定为伪币从而将纸币退出，接着在识别到异物的情况下，无论该异物存在与否，都能够以恒定的精度对纸张类的真伪进行判断。

附图说明

图1是表示第1实施方式的纸张类识别装置的构成的图；

图2是表示线性传感器的构成的一个例子的图；

图3是表示在纸张类识别装置的生产时从线性传感器输出的传感器输出信号的示意的图；

图4是表示在纸张类识别装置工作后从线性传感器输出的传感器输出信号的示意的图；

图5是表示在图2所示的线性传感器中存在异物的情况的例子的图；

图6是表示在线性传感器中存在异物的情况下对线性传感器的输出进行校正的状况的图；

图7是表示对于存在异物的线性传感器的校正量的图；

图8是表示校正后的线性传感器的输出值与幅度(真伪判断阈值)之间的关系的图；

图9是表示对线性传感器进行过校正的状况的图；

图10是表示校正量表的构成的例子的图；

图11是表示识别部控制程序基于校正量来使真伪判断阈值变化的图；

图12是表示对于线性传感器的各元件，将主扫描方向的规定范围中所包含的元件分类成判断区块的情况的图；

图13是表示初始判断区块数据的例子的图；

图14是表示依照变动阈值比例来变更判断区块的加权判断值(分数)的情况的例子的图；

图15是表示残破程度检测装置的内部模块组成结构图。

具体实施方式

下面参照附图来详细地说明本实用新型的纸张类识别装置的实施方式。下面，以在银行系统等金融机构中采用的、例如内置于ATM等自动存取款装置中的装置为例，说明本实用新型的纸张类识别装置。

实施例

图1和图15是表示张类识别装置1000的构成的图。如图1所示，纸张类识别装置1000具有：搬运辊10，用于搬运纸币；传感器11，读取纸币的特征；以及识别控制部13，接受基于纸币的特征而读取的传感器输出信号12，对纸币的真伪进行鉴别处理。

搬运辊10由设置在搬运路18的上侧的上搬运辊和设置在搬运路18的下侧的下搬运辊成对地构成，将搬运来的纸币沿着搬运方向搬运。

传感器11具有：发光部11b，配置在搬运路18的下侧；和受光部11a，配置在搬运路18的上侧。发光部11b向受光部11a输出透射光，受光部11a将该透射光接受。受光部11a输出传感器输出信号12，该传感器输出信号12表示接受到的透射光的图案。另外，通常在识别装置中使用的传感器有光学系统图像传感器、磁类传感器等各种传感器，可以使用以往已知的各种传感器。

识别控制部13通过对上述的传感器输出信号12进行解析，来鉴别纸币的真伪。识别控制部13不只是对传感器输出信号12进行处理，为了对传感器11的输出进行校正，具有：CPU(CentralProcessingUnit)14；非易失性存储装置15，用于存储识别控制程序151、真伪判断控制程序152、初始传感器校正值153、真伪判断初始阈值154、校正量155、初始判断区块(block)数据156；存储器16，对传感器输出信号12进行处理并作为纸币数据来临时保管，或保管工作时的真伪判断阈值162、变动阈值比例163。对于使用这些各部进行的具体处理内容将在后面进行叙述，如后面，识别控制程序151主要执行对传感器11的输出进行校正的功能和变更真伪判断阈值的功能。

在图1中，纸币被搬运辊10以规定的速度向箭头方向搬运而通过传感器11，传感器11的输出在纸币被搬运来之前预先被进行校正，以获得恒定的输出，所以能够读取纸币的特征。然后，基于传感器11所读取的纸币的特征而输出的传感器输出信号12作为纸币数据，使用CPU14及存储器16进行处理，与真伪判断阈值162进行比较，由真伪判断控制程序152判断纸币的真伪。

同时参见图1和图15所示，本实施例中的交易装置内还包括残破程度检测装置3000，残破程度检测装置包括摄像模块3001、图像存储模块3002、图像甄别模块3003、处理数据存储模块3004和数据发送模块3005，残破程度检测装置3000安装于交易装置内位于传感器11前部，摄像模块3001用于对纸币进行拍照，图像存储模块3002用于对拍摄的图片进行保存，图像甄别模块3003用于将保存的图像与数据库的图像进行对比处理，处理数据存储模块3004用于将对比处理好的数据进行存储，数据发送模块3005用于将数据进行发送。

当纸币首先通过残破程度检测装置3000，接着进入传感器11，在通过残破程度检测装置3000时，内部的摄像模块3001对纸币进行拍照处理，拍摄好的照片存储于图像存储模块3002中，接着，图像甄别模块3003对照片进行甄别，通过将照片样本与识别控制部13中的纸币数据161进行对比，判断是否为破损纸币，对比完成后将甄别数据存入处理数据存储模块3004中，数据发送模块3005将处理数据存储模块中的数据信息发送给识别控制部13，由识别控制部13进行对该数据的判别，如果被判别为破损的纸币，将被交易装置返还给使用者，未被判定为破损纸币的纸币继续进入传感器11，进行下一步工作。

接着，使用图2、图3、图4、图5来说明对传感器11的输出进行校正的方法。图2是表示传感器11的构成的一个例子的图。如图2所示，传感器11作为线性传感器20而构成，该线性传感器20具有排列成一排的多个元件(在此设为n个元件)。线性传感器20的各元件在于图1中的搬运方向正交的主扫描方向上排列配置。图2所示的英文数字(01～n)表示用于识别元件的号码。线性传感器20的各元件输出与搬运来的纸币特征对应的传感器输出信号12。

作为传感器校正的顺序，首先，如图3所示，在生产纸张类识别装置1000时，为了消除线性传感器20的各元件的偏差，识别部控制程序151对各元件进行校正，以使初始校正后传感器输出21成为某一恒定的输出。而且，识别部控制程序151将该初始校正值作为初始校正值153保存到识别控制部13内的非易失性存储装置15中。

图3是表示在生产纸张类识别装置1000时从传感器11输出的传感器输出信号12的示意的图。在图3中，纵轴表示传感器输出值，横轴表示主扫描方向的检测位置(各元件)。之后，在纸张类识别装置1000的工作时，识别部控制程序151读取在纸币搬运前保存到非易失性存储装置15中的初始校正值153，并向传感器11送出校正信号17。这样，通过采用初始校正后传感器输出21在各元件中相同的结构，能够每次读取固定的纸币的特征数据。另外，对于这种校正，例如在传感器11为光学系统图像传感器的情况下，存在光源侧的光量校正、受光元件侧的受光灵敏度校正等，但由于可以采用以往已知的各种技术，所以在此不详细说明。

图4是表示在纸张类识别装置1000工作后从传感器11输出的传感器输出信号12的示意的图。如图4所示，即使在工作后因传感器11的输出劣化而导致传感器输出信号12像工作时校正前传感器输出22那样降低的情况下，由识别部控制程序151校正为某一恒定的输出。具体地讲，识别部控制程序151进行校正，以使工作时校正后传感器输出23得到与初始校正后传感器输出21相同的输出。识别部控制程序151将此时的针对各元件的校正量(b1，b2…～bn)作为图1所示的校正量155记录。如后，该校正量155被记录在图10所示的表(校正量表)中。识别部控制程序151在每次校正时，将校正量记录到校正量表中，以履历形式记录过去的校正量，使用这些校正量来计算既定的统计量(例如平均值)，并进行更新。另外，如后，记录在校正量表中的校正量的履历(例如本次、上次、上上次等的校正次数)可以任意决定。

图5是表示在图2所示的线性传感器20中存在异物时的例子的图。在图5所示的例子中，示出了在构成线性传感器20的各元件之中的元件03部中存在异物30的情况。在纸张类识别装置1000中存在如下的情况：垃圾等异物也一起在纸币搬运路18内被搬运，然后落到配置有传感器11的部位的纸币搬运路18上。这种情况下，也如上，识别部控制程序151在纸张类识别装置1000工作时进行校正，以使传感器11的输出恒定。具体地讲，识别部控制程序151进行校正，以使在存在异物的状态下，工作时校正后传感器输出23得到与初始校正后传感器输出21相同的输出。

图6是表示像这样在线性传感器20中存在异物30的情况下，对线性传感器20的输出进行校正的状况的图。如图6所示，由于在元件03部存在异物，为了使传感器11的输出像工作时校正后传感器输出23那样恒定，需要仅在存在异物30的元件03部，增大工作时校正前传感器输出22的校正量。

图7是表示像这样对存在异物30的线性传感器20进行校正的校正量的图。识别部控制程序151为了使传感器11的输出恒定而对各元件的输出进行校正，如图7所示，只有存在异物30的元件03部，对传感器11的输出进行校正的校正量31较大。在该状态下继续工作的情况下，存在异物30时，能够得到与之前相同的传感器输出。但是，例如，在搬运了几张纸币之后，与运输来时相同地，随着纸币的搬运动作而异物30流向其他部位的情况下，识别部控制程序151基于考虑了异物的量的校正量31进行校正，所以处于将该部位(图7所示的例子中为元件03部)的输出过大地校正的状态。因此，读取纸币的特征数据时，成为与本来的初始校正后传感器输出21不同的输出值。

像这样，状态从存在异物30的情况变为不存在异物30的情况时，对传感器11的输出进行的校正过大，成为错误判断的主要原因。因此，在本实施方式中，考虑传感器11的自然劣化，对校正后的传感器11的输出值设定规定的幅度，如后，在输出值收敛在其范围内的情况下，真伪判断控制程序152判断纸币是真币。

图8是表示上述的校正后的输出值与幅度(真伪判断阈值)之间的关系的图。在图8所示的例子中，说明如下情况，针对读取了纸币的特征数据的传感器11的输出值，作为概念性地容易理解的阈值，使用上限阈值40和下限阈值41来判断纸币的真伪。真伪判断控制程序152对从纸币识别装置1000的各式各样的各传感器得到的每个输出信息设定规定的阈值(例如上限值40和下限值41)，若输出值在该阈值的范围内，则判断为真币，若输出值在阈值的范围以外，则判断为假币。在本实施方式中，以存在异物30的元件03部为例进行说明。

对于存储在存储器6中的真伪判断阈值162，识别部控制程序151设定上限阈值40及下限阈值41，该上限阈值40及下限阈值41作为真伪判断初始阈值154预先存储在非易失性存储装置15中。而且，在纸张类识别装置1000工作时，由识别部控制程序151对传感器11进行校正，以使输出恒定，然后真伪判断控制程序152对与搬运来的纸币的特征对应的传感器11的输出和上述的上限阈值40及下限阈值41进行比较，判断该输出是否包含在真伪判断阈值范围42内，从而正确地判断纸币的真伪。

但是，如图5～图7所示，在元件03部中存在异物30的状态下对传感器11的输出进行了校正之后，该异物30不再存在的情况下，会导致只有该部分处于过校正的状态。图9是表示这样的对传感器11进行过校正的状况的图。如图9所示，工作时校正后传感器输出23只在存在异物30的元件03部处于过校正状态，处于真伪判断阈值范围42的范围之外，真伪判断控制程序152将本应判断为真币的纸币错误判断为假币。

为此，提供一种结构，识别部控制程序151进行将存在异物30的元件03部中的真伪判断阈值162(上限阈值40及下限阈值41)变更的处理(也就是说，为使该阈值部分地缓和而对其值进行变更的处理)，由此，即使在异物30消失之后，真伪判断控制程序152也能够正确地进行真币判断。另外，识别部控制程序151判断对工作时的传感器11的输出进行校正的校正量，是否因异物30的影响而相比于过去的校正量急剧地变化，从而决定是否将真伪判断阈值162从真伪判断初始阈值154的值进行变更。

图10是表示校正量表的构成的例子的图。在校正量表中，以履历形式按照每个元件存储对构成传感器11的各元件的输出进行校正的校正量。如图10所示，在校正量表中，按照每个元件，将用于识别配置在主扫描方向上的各元件的号码、表示每个元件的校正量的变化程度的变动阈值比例、最近及过去的传感器11的校正量建立对应地存储。

在图10所示的例子中，传感器11由元件01～n的n个元件构成，对来自各个元件的输出进行校正的校正量，最近的校正量从元件01起依次表示为g1、g2、…gn。与此相同，上次的校正量从元件01起依次表示为j1、j2、…jn，上上次的校正量从元件01起依次表示为k1、k2、…kn，上上上次的校正量从元件01起依次表示为m1、m2、…mn。

识别部控制程序151参照这样的过去的各元件的校正量的记录，计算校正量的统计值(例如平均值)，判断本次的校正量与到上次为止的统计值相比是否较大地变化。而且，识别部控制程序151在判断为本次的校正量与上次为止的统计值相比较大地变化的情况下，判断为因在该元件上存在突发性异物而对该元件的输出进行了校正，变更针对该元件的真伪判断阈值162。例如，在传感器11的输出的本次的校正量变化至未达到真伪判断阈值162的程度的情况下，识别部控制程序151判断为传感器11的输出的校正量相比于过去的校正量急剧变化，并基于该校正量来变更真伪判断阈值162。

另外，校正量与上次为止的统计值相比变化到何种程度、则变更真伪判断阈值162的具体值，由于受传感器11的输出特性等影响，所以在此不明确记载。但是，若是单纯的传感器11的劣化，则校正量慢慢变化，若是由异物产生的影响，则校正量急剧变化，所以容易进行判断。

例如，在元件03部的上次的校正量j3和上上次的校正量k3是比较相近的值，而上上上次的校正量m3相比于这些值非常小的情况下，能够判断为在上次及上上次的校正时，在存在异物的状态下对元件的输出进行了校正。另一方面，在元件03部的上次的校正量j3和上上次的校正量k3和上上上次的校正量m3均为相近的值，且缓慢地上升的情况下，能够判断为由于元件慢慢劣化而增加了校正量。

真伪判断阈值162的变更量，例如可以是与下述式所示的校正量的变动率对应的每个元件的阈值的变更。

变更后真伪判断阈值(i)＝真伪判断初始阈值(i)×(1+变动阈值比例(i))

变动阈值比例(i)＝(本次的校正量(i)-上次为止的统计量(i))÷校正量的最大值

这里的(i)是各元件番号

这样，识别部控制程序151基于校正量来改变真伪判断阈值162，从而不会出现真伪判断控制程序152在本应判断为真币时错误地判断为假币的情况。

图11是表示识别部控制程序151基于校正量来改变真伪判断阈值162的情况的图。如图11所示，在元件03部上存在异物30的状态下对传感器11的输出进行校正之后，异物30不再存在的情况下，只有该部分成为过校正的状态。但是，识别部控制程序151只对曾存在异物30的元件03部的真伪判断阈值162，与校正量相应地变更其阈值而使其缓和(在图11中提高上限)，所以工作时校正后传感器输出23不会在真伪判断阈值范围42的范围之外，真伪判断控制程序152能够像本来那样将纸币判断为真币。

到此为止的说明中，对于每个传感器11的各元件，对其输出进行校正的校正量相比于过去的统计值急剧变化的情况下，识别部控制程序151判断为曾存在的异物因移动等而从该处消失，并基于校正量来变更阈值。在该情况下，在线性传感器20上存在因异物的影响而校正量增大的元件和、没有异物的影响而基于当初的校正量进行了校正的元件。在纸币的识别中，在各元件的传感器输出信号12与规定的印刷图案的对应部分的值一致的情况下，该纸币被判断为真币，所以哪个元件受到了异物的影响这一点对于掌握纸币的特征是非常重要的。

因此，下面，将构成线性传感器20的各元件分类为与纸币的印刷图案对应起来的区块(判断区块)，对分类后的判断区块设定基于印刷图案中的重要度的权重。例如，这样进行加权，将位于纸币的特征部分(例如，包括面部、金额的重要部分)的判断区块设为高分，将存在于比较难以成为纸币的特征的部分(例如只包括纸币的背景图案的部分)的判断区块设为低分，从而能够高精度地识别纸币。

图12是表示对于线性传感器20的各元件，将包含在主扫描方向的规定范围中的元件分类为判断区块的情况的图。如图12所示，线性传感器20的各元件在主扫描方向上被分为多个判断区块。在图12所示的例子中，将元件00～元件03分类为判断区块A，将元件04～元件06分类为判断区块B，将元件07～元件08分类为判断区块C，将元件n-3～元件n分类为判断区块N，将其余的元件分类为判断区块X。

识别部控制程序151参照对每个币种预先存储到非易失性存储装置15中的初始判断区块数据156(后述)，判断为各判断区块中的真伪判断是真(各元件的传感器输出信号12在真伪判断阈值162的范围内，即真币)的情况下，设定与该判断区块对应的分数(对判断区块设定的加权判断值)，在判断为真伪判断是假(各元件的传感器输出信号12在真伪判断阈值162的范围外，即假币)的情况下，将与该判断区块对应的分数设为无。而且，识别部控制程序151将各判断区块的分数值相加，作为整体的合计值为规定值以上时，对该纸币进行综合判断，最终判断是真币。

图13是表示上述的初始判断区块数据156的例子的图。如图13所示，初始判断区块数据156是将上述的判断区块、表示构成各判断区块的元件的范围、以及对该范围的判断区块赋予的分数对应起来存储的数据。在图13所示的例子中，对判断区块A赋予50分，对判断区块B赋予15分，对判断区块C赋予20分，对判断区块X赋予5分，对判断区块N赋予10分，整体设为100分。在该例子中，在判断区块A中纸币的特征较大，是重要的区块。

纸币的特征因纸币种类及部位而不同，所以在本实施方式中，识别部控制程序151对主扫描方向的被分类为某个元件的范围的多个判断区块分别进行真伪判断，并将其结果相加，从而判断整个纸币的真伪(综合判断)，在各判断区块中包含的元件之一处于真伪判断阈值162的范围外的情况下，判断为假币。但是，也可以基于各判断区块中包含的各元件的数量来判断为假币。例如，对于由5个元件构成的区块，在多个元件(例如2个元件)处于真伪判断阈值162的范围外的情况下，识别部控制程序151不设定该区块的分数(无)。像这样，基于各区块所包含的各元件的数量来判断为假币，从而能够进行更灵活的纸币的真伪判断。

另外，要判断的区块的范围及针对区块的加权判断值具有由纸币的特征预先决定的初始值，特征检测位置根据纸币的搬运位置而改变，与元件对应的判断区块经常是可变的。也就是说，判断区块和加权判断值自身在搬运第一张纸币搬运之前被设定而不会被变更，然而根据搬运来的纸币的位置的不同，应识别的判断区块的位置(即各元件的位置)也改变，所以在每次搬运纸币时，重新设定针对元件的判断区块的位置。

此外，如图5～图11中说明的，在变更了真伪判断阈值162的情况下，识别部控制程序151基于上述计算出的变动阈值比例来变更对各判断区块设定的加权判断值(分数)。图14是表示依照变动阈值比例来变更判断区块的加权判断值(分数)的情况的例子的图。识别部控制程序151例如使用以下的算式，依照变动阈值比例来减去与变动阈值比例(i)的元件i对应的判断区块的加权判断值，对与元件i以外对应的判断区块，相反地变更为向各判断区块加上加权判断值得到的值。在图14所示的例子中，将具有元件03部的判断区块A的加权判断值减少10％，将其他判断区块的加权判断值增多10％。

与元件i对应的判断区块A的加权判断值

＝判断区块A的初始加权判断值×(1-变动阈值比例(i))

与元件i以外对应的判断区块x的加权判断值

＝判断区块x的初始加权判断值×(1+变动阈值比例(i))

在此，“x”是元件i以外的判断区块符号(B，C····等)

这样，识别部控制程序151在判断(综合判断)纸币整体的真伪时，将纸币区块化，针对各区块，在变更了加权判断值之后，分别判断各个值是否在阈值内，将其结果综合，进行纸币的真伪判断。因此，即使在工作前存在异物的状态下对线性传感器20进行了校正之后，在工作中异物不再存在，而线性传感器20的传感器输出改变的情况下，也能够通过使条件缓和而设定的阈值来正确地判断纸币的真伪。另外，识别部控制程序151将纸币的部位细小地区块化，在识别了将缓和设定的阈值的部位的基础上，变更了针对判断的权重(信赖度)之后，对每个区块进行纸币的真伪判断，从而能够降低基于缓和的阈值的误判断率。

在本实施方式中叙述的校正处理，只要在搬运来纸币之前(例如纸张类识别装置1000起动时)实施一次即可，之后无需每当搬运来纸币时进行校正处理，所以能够减轻每张纸币的处理负荷。因此，能够提供一种识别处理，在每一张纸币的纸币识别处理(通常，纸张类识别装置1000进行的真伪判断处理等)时不会附加负荷，不易受到由异物引起的影响。

另外，在本实施方式中，对全部元件(i)分配判断区块，但可以只对某个范围的元件(例如，面部、金额等对于纸币的真伪判断来说重要的部分)分配判断区块。像这样，通过分配判断区块，能够以更简单的处理进行纸币的真伪判断。

另外，在本实施方式中，以线性传感器20为例，进行纸币的综合判断，然而作为这种综合判断的对象的传感器的数量没有限制，可以对一个传感器进行多个综合判断。此时，无需对全部的综合判断采用上述那样的将阈值缓和而变更每个判断区块的权重阈值的校正处理，例如也可以对于某个传感器，不缓和阈值而按照以往方式进行真伪判断。

像这样，在本实施方式中提供一种架构，识别控制程序151识别出在传感器11的输出的校正时存在异物，变更(缓和)存在异物的部位的真伪判断阈值162，在有/无异物时均能够进行判断，此外，只将真伪判断阈值162缓和时，错误判断的可能性较高，所以按照每个部位分为区块进行判断，真伪判断控制程序152基于针对各区块的分数的加算进行综合判断。而且，识别控制程序151变更各区块的加权判断值，以在存在异物且将真伪判断阈值162缓和的区块中降低分数，而提高除此以外的区块的分数。也就是说，判断为分数等价信赖度，降低对纸币的错误判断的影响度，能够实现考虑了突发性异物的影响的校正，能够实现错误判断率较低的真伪判断处理。

Claims (7)

1.一种纸张类残破程度识别结构，判断纸张类的真伪，具备：

传感器，检测所述纸张类的特征；

存储部，存储用于判断所述纸张类的真伪的判断阈值；

校正部，对所述传感器的输出进行校正，以使输出值成为恒定；

识别控制部，在所述传感器的输出的本次的校正量相比于过去的校正量急剧变化的情况下，所述识别控制部根据变化的所述校正量，来变更所述判断阈值；以及

真伪判断部，使用由所述识别控制部变更后的所述判断阈值，判断所述纸张类的真伪，其特征在于，

还包括残破程度检测装置，所述残破程度检测装置包括摄像模块、图像存储模块、图像甄别模块、处理数据存储模块和数据发送模块，

所述残破程度检测装置安装于所述传感器前部。

2.根据权利要求1所述的纸张类残破程度识别结构，其特征在于，所述残破程度检测装置与所述识别控制部通讯连接。

3.根据权利要求1所述的纸张类残破程度识别结构，其特征在于，所述数据发送模块与所述识别控制部通讯连接。

4.根据权利要求1所述的纸张类残破程度识别结构，其特征在于，

所述存储部将所述判断阈值作为具有上限值和下限值。

5.根据权利要求1所述的纸张类残破程度识别结构，其特征在于，

所述传感器是具有多个元件的线性传感器。

6.根据权利要求1所述的纸张类残破程度识别结构，其特征在于，

所述存储部还存储区块数据，所述区块数据对将所述纸张类分为多个部位的区块和根据包含在所述部位中的所述纸张类的特征决定的重要度分数建立对应关系。

7.一种纸币交易装置，其特征在于，包括如权利要求1至6中任意一项所述的纸张类残破程度识别结构。