EP1168252A2 - Vorrichtung und Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z. B. Banknoten - Google Patents

Vorrichtung und Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z. B. Banknoten Download PDF

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EP1168252A2
EP1168252A2 EP01120428A EP01120428A EP1168252A2 EP 1168252 A2 EP1168252 A2 EP 1168252A2 EP 01120428 A EP01120428 A EP 01120428A EP 01120428 A EP01120428 A EP 01120428A EP 1168252 A2 EP1168252 A2 EP 1168252A2
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EP
European Patent Office
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class
classes
rule
assigned
sheet material
Prior art date
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Ceased
Application number
EP01120428A
Other languages
English (en)
French (fr)
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EP1168252A3 (de
Inventor
Dieter Stein
Dr. Paul Smith
Walter Herrmann
Dr. Bernd Wunderer
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
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Filing date
Publication date
Application filed by Giesecke and Devrient GmbH filed Critical Giesecke and Devrient GmbH
Publication of EP1168252A2 publication Critical patent/EP1168252A2/de
Publication of EP1168252A3 publication Critical patent/EP1168252A3/de
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B07C5/361—Processing or control devices therefor, e.g. escort memory
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D11/00—Devices accepting coins; Devices accepting, dispensing, sorting or counting valuable papers
    • G07D11/20—Controlling or monitoring the operation of devices; Data handling
    • G07D11/22—Means for sensing or detection
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
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    • G07D11/235—Means for sensing or detection for monitoring or indicating operating conditions; for detecting malfunctions
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
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    • G07D11/22—Means for sensing or detection
    • G07D11/235—Means for sensing or detection for monitoring or indicating operating conditions; for detecting malfunctions
    • G07D11/237—Means for sensing or detection for monitoring or indicating operating conditions; for detecting malfunctions for detecting transport malfunctions, e.g. jams or misfeeds
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D11/00—Devices accepting coins; Devices accepting, dispensing, sorting or counting valuable papers
    • G07D11/40—Device architecture, e.g. modular construction
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D11/00—Devices accepting coins; Devices accepting, dispensing, sorting or counting valuable papers
    • G07D11/50—Sorting or counting valuable papers
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S209/00—Classifying, separating, and assorting solids
    • Y10S209/938—Illuminating means facilitating visual inspection

Definitions

  • the invention relates to an apparatus and a method for processing sheet material, such as. B. banknotes.
  • DE 27 60 166 shows such a device which is constructed from different units.
  • a separator the sheet material present in a stack is separated sheet by sheet and transferred to a transport path which transports the separated sheet material through the device.
  • each sensor unit detecting certain features of the sheet material and combining them into a measurement result.
  • the structure of the sensor units used here is shown in DE-PS 27 60 165.
  • Each sensor unit has a transducer that detects certain features of the sheet material and converts it into an electrical signal. This signal is converted in a signal processing stage. In general, the mostly analog signal is converted into digital measurement data here. The measurement data are then finally converted into a yes / no statement in an evaluation unit of the sensor unit. This then forms the measurement result of the sensor unit and is stored in a central memory.
  • the central memory is used as a connection for data exchange between the units of the device. All units can access it and write or read the data necessary to process the sheet material. A data record is stored in the central memory for several sheets.
  • Evaluation information is first created in a central evaluation unit from the measurement results of the sensor units for each sheet material stored in the central memory. By means of one in the evaluation unit stored decision table, the target units for the sheet material in question are determined from the evaluation information.
  • the target units can be, for example, stackers for stacking the sheet material or shredders for destroying the sheet material.
  • the target units for the corresponding sheet material are stored in the central memory. Based on the saved target unit, the sheet material is appropriately guided and deposited by the transport unit. After the sheet material has been transported to the target unit, the transport unit writes positive or negative information about the outcome of the processing to the central memory.
  • the machining process in the device is controlled by a control unit.
  • This also has access to the central memory and can monitor and log the machining process based on the information stored there.
  • the control unit serves to initialize the units of the device depending on an operating mode set by the operator. This includes, for example, storing the correct decision table for the selected operating mode in the central evaluation unit.
  • each sensor unit can only derive its measurement result from the measurement data of the sheet material that it has recorded.
  • the object of the invention is to propose a device for processing sheet material which makes it possible to improve the quality of the derivation of a measurement result from the sensor units.
  • the basic idea of the invention essentially consists in using data from other sensor units about the corresponding sheet material when deriving a measurement result from a sensor unit.
  • a memory is provided in at least one sensor unit, in which data records of several sheets can be managed. Areas are provided in each of these data sets in which data from at least one other sensor unit can be stored.
  • the sensor unit has data from other sensor units available that it can take into account when deriving its own measurement result. By knowing this data, the sensor unit is able to derive its measurement result faster and more accurately from this data.
  • the sensor unit preferably has a measuring unit and an evaluation unit, the memory of the sensor unit being provided in the evaluation unit. Furthermore, the measurement results of the sensor unit are not restricted to a yes / no statement, but rather are provided with a higher information content.
  • the measurement results can be, for example, the length or width of the sheet material in mm, a measure of the contamination or the conformity of the printed image with a reference image, the distance of a metal thread from the leading edge of the sheet material, an identification number for the type or position of the sheet material or the like ,
  • Fig. 1 shows a schematic diagram of an embodiment of the invention.
  • the sheet material is separated from a stack sheet by sheet in a separating unit and transferred to a transport path which transports the sheets through the device and is controlled by a transport unit 30.
  • the transport route is divided into individual sections, each of which is controlled by decentralized subunits 30.1-30.M of the transport unit 30.
  • an identification ID is assigned to each sheet, by means of which the sheet is uniquely recognized by the units of the device.
  • the data required for processing a sheet are exchanged using a connection 100 using the identification ID of the sheet.
  • the connection 100 connects both the subunits 30.1-30.M and also a central evaluation unit 10, a plurality of sensor units 20.1-20.N and a control unit 40.
  • the sensor units 20.1-20.N each consist of a measuring unit 21.1-21N and an evaluation unit 22.1-22N.
  • Each measuring unit 21.n has a transducer which detects certain features of the sheet material and converts them into electrical signals. These electrical signals are then converted into digital measurement data and can optionally be standardized and / or transformed before further processing.
  • the evaluation unit 22.n of the sensor 20.n receives the measurement data from the measurement unit 21.n and derives a measurement result using the measurement data.
  • a memory is provided in at least one evaluation unit 22.n, the content of which is shown in FIG. 2.
  • the evaluation unit 22.2 was selected here as an example.
  • Several data records can be managed in the memory of the evaluation unit 22.2.
  • Each record is a sheet of a particular one Identification ID assigned.
  • the memory shown here is able to manage a number L of data records.
  • Each data record has an area for external data ED.
  • Either measurement data MD or measurement results ME of other sensor units are stored in it. 2, for example, the measurement data MD of the sensor unit 20.3 and the measurement results of the sensor unit 20.1 are stored in each data record.
  • the measurement data MD supplied by the measuring unit 21.2 for each sheet are also stored in the memory of the evaluation unit 22.2.
  • the evaluation unit 22.2 derives a corresponding measurement result ME for each sheet from its own measurement data MD and the external data ED, which can optionally be stored in the corresponding data record.
  • the measurement result is determined for a sheet, this is written onto the data line 100 with the corresponding identification ID of the sheet. If necessary, the measurement result can now be read by other sensor units and stored in the memory of the evaluation unit of this sensor unit. If it is necessary to know certain measurement data from one sensor to derive the measurement result from another sensor unit, the latter must also write the corresponding measurement data onto the data line 100 so that it can read the other sensor unit. Alternatively, the measurement data can also be written only after receipt of a corresponding signal from the other sensor unit.
  • the device has a central evaluation unit 10 with a memory, the content of which is shown in FIG. 3.
  • the central evaluation unit 10 reads the measurement results of all sensor units 20.1-20.N from the data line 100 and stores them under the identification ID of the corresponding sheet. If the measurement results of all sensor units are known for an identification ID, the central evaluation unit 10 derives a sorting class KL for the corresponding sheet material from the measurement results and writes the identification ID and the associated sorting class KL on the data line 100.
  • the sorting class KL can optionally be stored in the memory the corresponding identification of the sheet can be saved.
  • the sorting class KL is evaluated by the subunits of the transport unit that control the transport of the sheet into the target unit. If the corresponding subunit 30.m is not responsible for processing the sheet, it is forwarded to the subsequent subunit 30.m + 1. In the other case, the sheet is passed to the corresponding manipulators of the subunit 30.m and processed. After the processing of the sheet material, the processing unit writes a corresponding positive or negative information about the completion of the processing on the data line 100. This information is read, for example, by the control unit 40 and used in the logging of the machining process.
  • each subunit 30.m can write error messages on the data line if, for example, a sheet jam occurs in the transport system of the subunit 30.m. These error messages can be interpreted by other units of the device and appropriate measures can be initiated.
  • the subunits 30.m are preferably designed such that they control the electrical and mechanical functions of the transport route. For this count among other things the drive of the transport route, the switching of the switches within the transport route, the measurement of the position of the sheet material by means of light barriers etc. Furthermore, the sub-units 30.m can also control special electrical or mechanical manipulators within the units of the device. This includes, for example, the control of the singling components, the stacking wheels and the shredder rollers etc.
  • the control unit 40 serves to control and log the processing operations of the sheets. It is able to send control information via the data line 100, which is interpreted accordingly by the individual units. Such control information can be used, for example, to bring the device into a processing status selected by the operator. Furthermore, the control unit 40 can initiate the storage of special programs or reference data from the control unit 40 into the other units of the device via the data line 100. For this purpose, 40 mass storage devices are available on the control unit, in which these data are managed.
  • control unit 40 can monitor and log the processing operation of each individual sheet. During the actual processing of the sheet material, the function of the control unit is only limited to listening to the data line 100.
  • the data line 100 is designed as a data bus.
  • a CAN bus is preferably used. This is particularly well suited for so-called real-time applications, as they are mainly available here.
  • data lines 101 and 102 are provided parallel to the data line 100, so that the data line 100 is relieved.
  • the data line 101 can also be implemented by means of a CAN bus and serves to improve the data exchange between the sensor units 20.1-20.N and the central evaluation unit 10. This is particularly useful if a lot of measurement data is exchanged between the sensor units 20.n, which often have a high data volume.
  • the data line 102 is used especially by the control unit 40 for so-called non-real-time applications. This can be used, for example, to write programs or larger-scale reference data into the sensor units 20 or the central evaluation unit 10 when the device is initialized into a specific operating state. A connection to the subunits 30.m can also be dispensed with, since the amounts of data transmitted there are generally small.
  • the sorting class of a sheet can be derived from the measurement results of the sensor units, for example using freely configurable tables and / or matrices, which are managed in a memory of the central evaluation unit 10. During the derivation, continuous measurement results are initially mapped to classes. Discrete measurement results are assigned directly to a class. Individual classes are combined into one property of the sheet with different characteristics. A rule matrix can be used to assign any, but selected combinations of different characteristics to a set of properties of a sort class.
  • FIG. 4 shows a flow diagram of a first exemplary embodiment of the method according to the invention for processing sheet material, here specifically Paper money.
  • the measurement data MD of the banknote are recorded by the sensors 20.n. Using these measurement data MD, measurement results ME of the bank note are derived and stored in the evaluation unit 10 according to FIG. 3.
  • the measurement results ME are initially mapped to discrete classes.
  • An example of such a mapping is shown in FIG. 5.
  • the measurement result should represent the area of the banknote in mm 2 which is covered by spots. If, for example, 140 mm 2 is determined as the measurement result in a first measurement M 1 , this measurement result is mapped to the class with the class identifier 4.
  • the number of classes and the location of the class boundaries can be configured as desired.
  • Classes 0 to 5 can be summarized as "stains”. Each class thus represents an expression of the property "stains”.
  • the individual classes are often also provided with verbal markings, such as "very little", “little", “much” etc.
  • a property vector is first formed from the classes of all properties. 6 four class vectors V 1 to V 4 are shown by way of example. In each property the class is marked that corresponds to the measurement result of the banknote. With the property "stains” the measurement result of the leaf material belonging to the class vector V 1 is z. B. in the class "little", while the measurement result of the property "dog ears” is in the class "very little". The class vector thus classifies the characteristics of all the properties of a banknote.
  • the rule matrix consists of a number of rules, which are designated here with the numbers 1 to 5.
  • Each rule consists of a rule vector which, like the class vector, is formed from the classes of all properties. In contrast to the class vector, however, it is possible for several classes of a property to be marked, for example for the property "soiling" in rules 1 to 5.
  • Each of rules 1 to 5 is assigned a sorting class, which here with the respective sorting target "stacker 1 "," Stacker 2 "and so on. In general, the same sort class can also be assigned to several rules.
  • the markings of the class vector e.g. B. V 1
  • the sorting class which is assigned to the first rule vector, which is marked in all classes of the class vector, is assigned to the sheet material as a sorting class. If the markings of none of the rule vectors match all the markings of the class vector, the sheet material is assigned any, but firmly selected sorting class.
  • the sheet material for class vector V 2 is given the sorting class "stacker 4".
  • the sorting class "shredder” is assigned to the sheet material for class vector V 3 . Since the marking of no rule vector matches all the markings of the class vector V 4 , this sheet material is assigned any, but firmly selected sorting class which is to be referred to as "reject".
  • the sorting class After the sorting class has been assigned to the sheet material, it is transported to the corresponding target unit based on the sorting class.
  • the sheets with the "Reject" sorting class are generally stacked in a so-called reject compartment, where they can then be removed from the device and inspected by the operator.
  • a security level SL is assigned to each class. It can be used to specify which users can make changes in this class.
  • the value 3 stands for the developer, 2 for the supervisor and 1 for the operator of the device.
  • weight G it is also possible to assign a weight G to at least certain classes. Using these weights G, the rules of the rule matrix can be checked for consistency, for example, or the sorting class derived from the rule matrix can be changed if necessary.
  • the individual properties of the security features may be of interest not only to check the individual properties of the security features, but also to carry out a weighting of the individual properties to one another, for example in order to distinguish meaningful properties from less meaningful ones.
  • the correctness of the "security thread” property is rated 5 higher than the correctness of the "watermark” property 3.
  • the individual properties can be fine-tuned against one another by appropriate weights.
  • a minimum weight can now be determined for each rule from the weights of the individual classes in the group "Security features of the banknote” by adding up the weights of the individual classes of each property of the group with the lowest marked weight of the rule. For the example in FIG. 6, this means that rule 1, 2 and 5 in the "Security features of the banknote" group is assigned a minimum weight of 8 each. For rule 3 the minimum weight is 5 and for rule 4 the minimum weight is 0.
  • the minimum weight determined in this way for each rule in the "Security features of the banknote” group thus gives a measure of the security of the banknote.
  • a high minimum weight stands for high security and a low minimum weight for low security.
  • the desired security can thus be defined by a predetermined minimum weight in the group "Security features of the banknote”.
  • Such a predetermined minimum weight for the security of a fit banknote is to be determined here from the weights of the "denomination” property.
  • the specified minimum weight of a rule in the group “Security features of the banknote” for fit banknotes results here as the maximum of the weights of the marked classes of the rule in the property "Denomination”. For rules 1, 2, 4 and 5, this results in a minimum weight of 8 for the security of an unfit banknote and for rule 3 of 3.
  • the sorting class determined with the aid of the rule matrix can optionally be changed again afterwards depending on a specific condition. Such a subsequent change can be helpful, for example, when maintaining the device or when designing the control matrix.
  • the conditions can be derived from the rule matrix, such as the minimum weight MG for a rule in the group "security features of the banknote". Furthermore, the conditions can also depend on measurement results from the sensors or the class identification of a specific measurement result. In general, all the data available to the evaluation device can be used in any combination in any condition.
  • FIG. 8 A second exemplary embodiment of the method according to the invention for processing sheet material is shown in FIG. 8.
  • measurement data are first acquired by the sensors 20.n and MD measurement results ME are derived using this measurement data.
  • the measurement results ME are mapped or fuzzified to overlapping classes.
  • An example of such a mapping is shown in FIG. 9.
  • the measurement results of the sheet material can each take values between 0 and 1.
  • Three overlapping classes are assigned to each property. For the property “pollution” these are the classes “strong” with measurement results in the interval from 0 to 0.5, “medium” in the interval from 0 to 1 and “low” in the interval from 0.5 to 1.
  • the classes “strong”, “medium” ",” low are used in the following as fuzzy classes.
  • Each fuzzy class is assigned a membership function shown in FIG. 9.
  • the number of overlapping fuzzy classes and the form of the various membership functions can be set as desired.
  • the functionality of the method can be optimized for the respective application by a suitable choice of the membership functions.
  • FIG. 9 shows the measurement results of two measurements, M 1 and M 2 , with the membership values resulting from the membership functions entered.
  • Measurement M 1 is a banknote with little contamination, a relatively large number of dog ears and few stains.
  • the measurement M 2 is more dirty than the measurement M 1 and it has more dog ears. Furthermore, it shows fewer spots than the measurement M 1 .
  • a rule matrix is defined by means of the fuzzy classes, which is shown in FIG. 10.
  • the possible combinations of the individual classes of the properties "pollution”, “dog-ear” and “stains” are plotted in the columns of the rule matrix.
  • the last column of the rule matrix forms a "Sorting" property with three fuzzy classes, which are called “Stacker”, “Shredder” and "Reject”.
  • a rule 1 to 8 is plotted in the rows of the rule matrix, each of which assigns a possible combination of fuzzy classes of the three properties of a fuzzy class to the "sorting" property. Under the respective designation of the fuzz class, the membership value determined in FIG. 9 for the measurements M 1 and M 2 is given. The determination of the values specified for the fuzzy classes of the "sorting" property is explained below.
  • Rule 1 says, for example, that a banknote with little soiling, many dog ears and little stains of the fuzzy class "Reject" should be assigned to a "Sorting" property.
  • rule 2 a banknote with medium soiling, many dog ears and few stains is assigned to the "sorting" property of the "shredder” fuzzy class, etc.
  • the rule matrix is limited to 8 rules here, since the measurements M 1 and M 2 do not contain any other useful combinations occur. In principle, however, it is not necessary for the rule matrix to have rules for all possible combinations contains. It is sufficient if it only contains rules for relevant combinations.
  • sorting is first assigned a corresponding membership function to each fuzzy class.
  • fuzzy classes "stacker”, “shredder”, “reject” of the sorting are first derived from the fuzzy classes with their membership functions and the rule matrix using a so-called inference machine.
  • the fuzzy classes of the "sorting" property resulting from the rules are obtained by first linking the corresponding membership values of the measurement results within a rule, as shown in FIG. 10, and assigning the result to the linking of the sorting.
  • the selection of the smallest membership value was selected as a simple case for a link (framed in each case).
  • 12 shows, for example, the fuzzy class "shredder” of the "sorting” property resulting from the corresponding rules.
  • the membership function of the fuzzy class "Shredder” is usually cut off at the corresponding height according to the result of the link.
  • 12a and 12b show this process for the results of the measurement M 2 of rule 4.
  • rule 4 supplies the value for the measurement M 2 and the fuzzy class "shredder” of the "sorting” property 0.2.
  • the membership function of the fuzzy class "Shredder” is cut off at the value 0.2.
  • the parts of the individual rules thus obtained are linked to one another. For the sake of simplicity, the maximum covered area of the selected individual areas.
  • the result of the link is shown in Fig. 12c.
  • a discrete sorting class In a final step, a discrete sorting class must be derived from the resulting fuzzy classes of the "sorting" property or the "sorting” property must be defuzzified.
  • a simple possibility for such a derivation is to assign the sorting class to the sheet material whose fuzzy class has the largest area. In the case of the measurement results M 1 , the sorting class "Reject” would be assigned to the sheet material and the sorting class "Shredder" would be assigned to the sheet material with the measured values M 2 .
  • a more complex method for deriving the sorting class from the resulting fuzzy classes of the "sorting” property consists, for example, of first linking the individual resulting fuzzy classes “stacker”, “shredder”, “reject” of the "sorting” property to one another, for example by union, and from calculate the position of the center of gravity of the resulting area. This value can be mapped to a discrete sorting class by rounding.

Abstract

Bei einer Vorrichtung zur Prüfung von Blattgut ist in wenigstens einer Sensoreinheit, ein Speicher vorgesehen, in dem Datensätze mehrerer Blätter verwaltet werden können. In jedem Datensatz sind Bereiche vorgesehen, in denen Daten von wenigstens einer anderen Sensoreinheit gespeichert werden können. Vorzugsweise weist die Sensoreinheit eine Meßeinheit und eine Auswerteeinheit auf, wobei der Speicher der Sensoreinheit in der Auswerteeinheit vorgesehen wird. <IMAGE>

Description

  • Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z. B. Banknoten.
  • Die DE 27 60 166 zeigt eine solche Vorrichtung, die aus verschiedenen Einheiten aufgebaut ist. In einem Vereinzeler wird das in einem Stapel vorliegende Blattgut Blatt für Blatt vereinzelt und an eine Transportstrecke übergeben, die das vereinzelte Blattgut durch die Vorrichtung transportiert.
  • Entlang des Transportweges sind mehrere Sensoreinheiten angebracht, wobei jede Sensoreinheit bestimmte Merkmale des Blattguts detektiert und zu einem Meßergebnis zusammenfaßt. Der Aufbau der hier verwendeten Sensoreinheiten ist in der DE-PS 27 60 165 gezeigt. Jede Sensoreinheit weist einen Meßwertaufnehmer auf, der bestimmte Merkmale des Blattguts erfaßt und in ein elektrisches Signal umwandelt. Dieses Signal wird in einer Signalaufbereitungsstufe umgeformt. Im allgemeinen findet hier die Umsetzung des meist analogen Signals in digitale Meßdaten statt. Die Meßdaten werden dann schließlich in einer Auswerteeinheit der Sensoreinheit zu einer Ja/ Nein-Aussage umgeformt. Diese bildet dann das Meßergebnis der Sensoreinheit und wird in einem Zentralspeicher gespeichert.
  • Der Zentralspeicher wird als Verbindung zum Datenaustausch zwischen den Einheiten der Vorrichtung genutzt. Auf ihn können alle Einheiten zugreifen und die Daten schreiben oder lesen, die zur Bearbeitung des Blattguts notwendig sind. Auf dem Zentralspeicher ist zu mehreren Blättern jeweils ein Datensatz gespeichert.
  • Aus den auf dem Zentralspeicher gespeicherten Meßergebnissen der Sensoreinheiten zu jedem Blattgut wird in einer zentralen Auswerteeinheit zunächst eine Auswerteinformation erstellt. Mittels einer in der Auswerteeinheit gespeicherten Entscheidungstabelle werden aus den Auswerteinformationen die Zieleinheiten für das betreffende Blattgut ermittelt.
  • Die Zieleinheiten können beispielsweise Stapler zur Stapelung des Blattguts oder Shredder zur Vernichtung des Blattguts sein. Die Zieleinheiten für das entsprechende Blattgut werden auf dem Zentralspeicher gespeichert. Anhand der gespeicherten Zieleinheit wird das Blattgut von der Transporteinheit entsprechend geleitet und abgelegt. Nach dem Transport des Blattguts zur Zieleinheit schreibt die Transporteinheit eine positive oder negative Information über den Ausgang der Bearbeitung auf den Zentralspeicher.
  • Der Bearbeitungsvorgang in der Vorrichtung wird mittels einer Steuereinheit gesteuert. Auch diese hat Zugriff auf den Zentralspeicher und kann anhand der dort abgelegten Informationen den Bearbeitungsvorgang überwachen und protokollieren. Weiterhin dient die Steuereinheit dazu, die Einheiten der Vorrichtung abhängig von einem durch den Bediener eingestellten Betriebsmodus zu initialisieren. Hierzu gehört beispielsweise die Speicherung der für den gewählten Betriebsmodus korrekten Entscheidungstabelle in der zentralen Auswerteeinheit.
  • Bei dem bekannten System kann jede Sensoreinheit ihr Meßergebnis lediglich aus den von ihr aufgenommenen Meßdaten des Blattgutes ableiten.
  • Ausgehend davon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung zur Bearbeitung von Blattgut vorzuschlagen, die es ermöglicht, die Qualität der Ableitung eines Meßergebnisses der Sensoreinheiten zu verbessern.
  • Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Hauptanspruchs gelöst.
  • Der Grundgedanke der Erfindung besteht im wesentlichen darin, bei der Ableitung eines Meßergebnisses einer Sensoreinheit Daten anderer Sensoreinheiten über das entsprechende Blattgut zu verwenden. Hierzu wird in wenigstens einer Sensoreinheit ein Speicher vorgesehen, in dem Datensätze mehrerer Blätter verwaltet werden können. In jedem dieser Datensätze sind Bereiche vorgesehen, in denen Daten von wenigstens einer anderen Sensorcinheit gespeichert werden können.
  • Vorteil der Erfindung ist es, daß die Sensoreinheit Daten anderer Sensoreinheiten zur Verfügung hat, die sie bei der Ableitung ihres eigenen Meßergebnisses berücksichtigen kann. Durch die Kenntnis dieser Daten ist die Sensoreinheit in der Lage, ihr Meßergebnis schneller und genauer aus diesen Daten abzuleiten.
  • Vorzugsweise weist die Sensoreinheit eine Meßeinheit und eine Auswerteeinheit auf, wobei der Speicher der Sensoreinheit in der Auswerteeinheit vorgesehen wird. Femer werden die Meßergebnisse der Sensoreinheit nicht auf eine Ja/Nein-Aussage beschränkt, sondern mit einem höheren Informationsgehalt ausgestattet. Die Meßergebnisse können beispielsweise die Länge oder die Breite des Blattguts in mm, eine Maßzahl für die Verschmutzung oder die Übereinstimmung des Druckbilds mit einem Referenzbild, der Abstand eines Metallfadens von der Blattgutvorderkante, eine Identifikationsnummer für die Art oder Lage des Blattguts o. ä. sein.
  • Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus dem nebengeordneten Anspruch, den Unteransprüchen und der Beschreibung eines Ausführungsbeispiels der Erfindung anhand der Figuren. Es zeigen:
    • Fig. 1
    Prinzipskizze eines Ausführungsbeispiels der Erfindung,
    Fig. 2
    Darstellung des Speicherinhalts in der Auswerteeinheit eines Sensors,
    Fig. 3
    Darstellung des Speicherinhalts in der zentralen Auswerteeinheit,
    Fig. 4
    Flußdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
    Fig. 5
    Darstellung der Abbildung der Meßergebnisse in diskrete Klassen,
    Fig. 6
    Darstellung der Regelmatrix des ersten Ausführungsbeispiels,
    Fig. 7
    Darstellung der Änderungsbedingungen für Sortierklassen,
    Fig. 8
    Flußdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
    Fig. 9
    Darstellung der Abbildung der Meßergebnisse in überlappende Klassen mit Zugehörigkeitsfunktion,
    Fig. 10
    Darstellung der Regelmatrix des zweiten Ausführungsbeispiels,
    Fig. 11
    Darstellung der Zugehörigkeitsfunktionen der Sortierklassen,
    Fig. 12
    Grafische Ableitung einer resultierenden Zugehörigkeitsfunktion einer Sortierklasse,
    Fig. 13
    Darstellung der resultierenden Zugehörigkeitsfunktionen.
  • Fig. 1 zeigt eine Prinzipskizze eines Ausführungsbeispiels der Erfindung. Das Blattgut wird in einer Vereinzelungseinheit aus einem Stapel Blatt für Blatt vereinzelt und an eine Transportstrecke übergeben, die die Blätter durch die Vorrichtung transportiert und durch eine Transporteinheit 30 gesteuert wird. Die Transportstrecke ist in einzelne Teilabschnitte aufgeteilt, die jeweils von dezentral arbeitenden Untereinheiten 30.1 - 30.M der Transporteinheit 30 gesteuert werden.
  • Bei der Vereinzelung wird jedem Blatt eine Identifikation ID zugeordnet, anhand derer das Blatt von den Einheiten der Vorrichtung eindeutig erkannt wird. Die zur Bearbeitung eines Blattes benötigten Daten werden unter Verwendung der Identifikation ID des Blattes über eine Verbindung 100 ausgetauscht. Die Verbindung 100 verbindet sowohl die Untereinheiten 30.1 - 30.M, als auch eine zentrale Auswerteeinheit 10, mehrere Sensoreinheiten 20.1 - 20.N und eine Steuereinheit 40 miteinander.
  • Die Sensoreinheiten 20.1 - 20.N setzen sich jeweils aus einer Meßeinheit 21.1 - 21.N und einer Auswerteeinheit 22.1 - 22.N zusammen. Jede Meßeinheit 21.n weist einen Meßwertaufnehmer auf, der bestimmte Merkmale des Blattguts erfaßt und in elektrische Signale umwandelt. Diese elektrischen Signale werden dann in digitale Meßdaten umgewandelt und können optional vor der Weiterverarbeitung normiert und/oder transformiert werden. Die Auswerteeinheit 22.n des Sensors 20.n empfängt die Meßdaten der Meßeinheit 21.n und leitet unter Verwendung der Meßdaten ein Meßergebnis ab.
  • In mindestens einer Auswerteeinheit 22.n ist ein Speicher vorgesehen, dessen Inhalt in Fig. 2 dargestellt ist. Als Beispiel wurde hier die Auswerteeinheit 22.2 gewählt. Im Speicher der Auswerteeinheit 22.2 können mehrere Datensätze verwaltet werden. Jeder Datensatz ist jeweils einem Blatt einer bestimmten Identifikation ID zugeordnet. Der hier gezeigte Speicher ist in der Lage, eine Anzahl L von Datensätzen zu verwalten.
  • Jeder Datensatz weist einen Bereich für externe Daten ED auf. In ihm werden entweder Meßdaten MD oder Meßergebnisse ME anderer Sensoreneinheiten gespeichert. In Fig. 2 sind beispielsweise die Meßdaten MD der Sensoreinheit 20.3 und die Meßergebnisse der Sensoreinheit 20.1 in jedem Datensatz gespeichert. Beisielsweise die Meßdaten der Sensoreinheit 20.3 für das Blatt mit der Identifikation ID = 2 sind hier mit MD.23 bezeichnet, wobei der erste Index der Identifikation ID der Banknote = 2 und der zweite Index dem Index der Sensoreinheit = 3 entspricht. Für die anderen Daten wird bei der Bezeichnung analog verfahren.
  • Vorzugsweise werden im Speicher der Auswerteeinheit 22.2 auch die von der Meßeinheit 21.2 gelieferten Meßdaten MD für jedes Blatt gespeichert. Aus den eigenen Meßdaten MD und den externen Daten ED eines Datensatzes leitet die Auswerteeinheit 22.2 für jedes Blatt ein entsprechendes Meßergebnis ME ab, welches optional in dem entsprechenden Datensatz gespeichert werden kann.
  • Ist das Meßergebnis für ein Blatt ermittelt, wird dieses mit der entsprechenden Indentifikation ID des Blattes auf die Datenleitung 100 geschrieben. Das Meßergebnis kann nun bei Bedarf von anderen Sensoreinheiten gelesen und im Speicher der Auswerteeinheit dieser Sensoreinheit gespeichert werden. Ist die Kenntnis bestimmter Meßdaten eines Sensors zur Ableitung des Meβergebnisses einer anderen Sensoreinheit notwendig, so muß diese auch die entsprechenden Meßdaten auf die Datenleitung 100 schreiben, so daß sie die andere Sensoreinheit lesen kann. Alternativ dazu kann das Schreiben der Meßdaten auch erst nach dem Empfang eines entsprechenden Signals der anderen Sensoreinheit erfolgen.
  • Weiterhin weist die Vorrichtung eine zentale Auswerteeinheit 10 mit einem Speicher auf, deren Inhalt in Fig. 3 gezeigt ist. Die zentrale Auswerteeinheit 10 liest die Meßergebnisse aller Sensoreinheiten 20.1 - 20.N von der Datenleitung 100 und speichert diese unter der Identifikation ID des entsprechenden Blattes ab. Sind zu einer Identifikation ID die Meßergebnisse aller Sensoreinheiten bekannt, leitet die zentrale Auswerteeinheit 10 aus den Meßergebnissen eine Sortierklasse KL für das entsprechende Blattgut ab und schreibt die Identifikation ID und die zugehörige Sortierklasse KL auf die Datenleitung 100. Optional kann die Sortierklasse KL im Speicher unter der entsprechenden Identifikation des Blattes gespeichert werden.
  • Die Sortierklasse KL wird von den Untereinheiten der Transporteinheit ausgewertet, die den Transport des Blattes in die Zieleinheit steuern. Ist die entsprechende Untereinheit 30.m nicht für die Bearbeitung des Blattes zuständig, wird dieses an die nachfolgende Untereinheit 30.m+1 weitergeleitet. Im anderen Fall wird das Blatt zu den entsprechenden Manipulatoren der Untereinheit 30.m geleitet und bearbeitet. Nach der Bearbeitung des Blattguts wird von der Verarbeitungseinheit eine entsprechende positive oder negative Information über den Abschluß der Bearbeitung auf die Datenleitung 100 geschrieben. Diese Information wird bespielsweise von der Steuereinheit 40 gelesen und bei der Protokollierung des Bearbeitungsvorgangs verwendet.
  • Weiterhin kann jede Untereinheit 30.m Fehlermeldungen auf die Datenleitung schreiben, falls es beispielsweise zu einem Blattstau im Transportsystem der Untereinheit 30.m kommt. Diese Fehlermeldungen können von anderen Einheiten der Vorrichtung interpretiert und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden.
  • Vorzugsweise sind die Untereinheiten 30.m so ausgelegt, daß sie die elektrischen und mechanischen Funktionen der Transportstrecke steuern. Hierzu zählen unter anderem der Antrieb der Transportstrecke, die Schaltung der Weichen innerhalb der Transportstrecke, das Messen der Position des Blattguts mittels Lichtschranken usw. Weiterhin können die Untereinheiten 30.m aber auch die Steuerung spezieller elektrischer bzw. mechanischer Manipulatoren innerhalb der Einheiten der Vorrichtung durchführen. Hierzu zählt beispielsweise die Steuerung der Vereinzelerkomponenten, der Stapelräder und der Shredderwalzen usw.
  • Die Steuereinheit 40 dient zur Steuerung und zur Protokollierung der Bearbeitungsvorgänge der Blätter. Sie ist in der Lage, über die Datenleitung 100 Steuerinformationen zu senden, die von den einzelnen Einheiten entsprechend interpretiert werden. Mittels solcher Steuerungsinformationen kann beispielsweise die Vorrichtung in einen vom Bediener ausgewählten Bearbeitungsstatus gebracht werden. Femer kann die Steuereinheit 40 die Speicherung spezieller Programme oder Referenzdaten von der Steuereinheit 40 in die anderen Einheiten der Vorrichtung über die Datenleitung 100 veranlassen. Zu diesem Zweck sind auf der Steuereinheit 40 Massenspeicher vorhanden, in denen diese Daten verwaltet werden.
  • Anhand der Daten der Untereinheiten 30.1 - 30.M, der Sensoreinheiten 20.1 - 20.N und der Sortierklasse SL der zentralen Auswerteeinheit 10 kann die Steuereinheit 40 den Bearbeitungsvorgang jedes einzelnen Blattes überwachen und protokollieren. Während der eigentlichen Bearbeitung des Blattguts ist die Funktion der Steuereinheit lediglich auf das Abhören der Datenleitung 100 beschränkt.
  • Die Datenleitung 100 wird als Datenbus ausgeführt. Bevorzugt wird ein CAN-Bus verwendet. Dieser ist für sogenannte Echtzeitanwendungen, wie sie hier hauptsächlich vorliegen, besonders gut geeignet. Optional können weitere Datenleitungen 101 bzw. 102 parallel zur Datenleitung 100 vorgesehen werden, so daß die Datenleitung 100 entlastet wird.
  • Die Datenleitung 101 kann auch mittels eines CAN-Busses realisiert werden und dient dazu, den Datenaustausch zwischen den Sensoreinheiten 20.1 - 20.N sowie der zentralen Auswerteeinheit 10 zu verbessern. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn zwischen den Sensoreinheiten 20.n viele Meßdaten ausgetauscht werden, die oft ein hohes Datenvolumen aufweisen.
  • Die Datenleitung 102 wird speziell von der Steuereinheit 40 für sogenannte Nichtechtzeitanwendungen genutzt. Hierüber können beispielsweise bei der Initialisierung der Vorrichtung in einen bestimmten Betriebszustand Programme oder Referenzdaten größeren Umfangs in die Sensoreinheiten 20 oder die zentrale Auswerteeinheit 10 geschrieben werden. Auf eine Verbindung zu den Untereinheiten 30.m kann auch verzichtet werden, da die dorthin übertragenen Datenmengen im allgemeinen gering sind.
  • Die Ableitung der Sortierklasse eines Blatts aus den Meßergebnissen der Sensoreinheiten kann beispielsweise unter Verwendung frei konfigurierbarer Tabellen und/oder Matrizen durchgeführt werden, die in einem Speicher der zentralen Auswerteeinheit 10 verwaltet werden. Bei der Ableitung werden zunächst kontinuierliche Meßergebnisse auf Klassen abgebildet. Diskrete Meßergebnisse werden direkt einer Klasse zugeordnet. Einzelnen Klassen werden zu einer Eigenschaft des Blattes mit verschiedenen Ausprägungen zusammengefaßt. Mittels einer Regelmatrix können beliebige, aber festgewählte Kombinationen verschiedener Ausprägungen einer Menge von Eigenschaften einer Sortierklasse zugeordnet werden.
  • Die Fig. 4 zeigt ein Flußdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bearbeitung von Blattgut, hier speziell Banknoten. Die Meßdaten MD der Banknote werden von den Sensoren 20.n erfaßt. Unter Verwendung dieser Meßdaten MD werden Meßergebnisse ME der Banknote abgeleitet und in der Auswerteeinheit 10 gemäß Fig. 3 gespeichert.
  • Im ersten Ausführungsbeispiel werden die Meßergebnisse ME zunächst auf diskrete Klassen abgebildet. Ein Beispiel für eine solche Abbildung ist in Fig. 5 gezeigt. Das Meßergebnis soll in diesem Fall die Fläche der Banknote in mm2 darstellen, die von Flecken bedeckt ist. Wird in einer ersten Messung M1 beispielsweise als Meßergebnis 140 mm2 ermittelt, so wird dieses Meßergebnis auf die Klasse mit dem Klassenkennzeichen 4 abgebildet. Die Anzahl der Klassen sowie die Lage der Klassengrenzen kann beliebig konfiguriert werden. Die Klassen 0 bis 5 lassen sich zur Eigenschaft "Flecken" zusammenfassen. Jede Klasse stellt somit eine Ausprägung der Eigenschaft "Flecken" dar. Zur besseren Übersicht werden die einzelnen Klassen auch oft mit verbalen Kennzeichnungen, wie "sehr wenig", "wenig", "viel" usw. belegt.
  • In Fig. 6 ist die Regelmatrix des ersten Ausführungsbeispiels dargestellt. Zu den einzelnen Eigenschaften "Doppelabzug", "Störung", usw. sind jeweils die zugehörigen Klassen mit den verbalen und den Klassenkennzeichen angegeben. Zur besseren Übersicht sind verschiedene Eigenschaften nochmals zu einer übergeordneten Gruppe zusammengefaßt.
  • Zur Ableitung der Sortierklasse der Banknote wird zunächst aus den Klassen aller Eigenschaften ein Eigenschaftsvektor gebildet. In der Fig. 6 sind beispielhaft vier Klassenvektoren V1 bis V4 dargestellt. In jeder Eigenschaft ist jeweils genau die Klasse markiert, die dem jeweiligen Meßergebnis der Banknote entspricht. Bei der Eigenschaft "Flecken" liegt das Meßergebnis des zum Klassenvektor V1 gehörenden Blattguts z. B. in der Klasse "wenig", während das Meßergebnis der Eigenschaft "Eselsohren" in der Klasse "sehr wenig" liegt. Der Klassenvektor klassifiziert somit die Ausprägung aller Eigenschaften einer Banknote.
  • Die Regelmatrix besteht aus einer Anzahl von Regeln, die hier mit den Ziffern 1 bis 5 bezeichnet sind. Jede Regel besteht aus einem Regelvektor, der analog zum Klassenvektor aus den Klassen aller Eigenschaften gebildet ist. Im Gegensatz zum Klassenvektor ist es jedoch möglich, daß mehrere Klassen einer Eigenschaft markiert sind, wie beispielsweise zur Eigenschaft "Verschmutzung" in den Regeln 1 bis 5. Jeder der Regeln 1 bis 5 ist eine Sortierklasse zugeordnet, die hier mit dem jeweiligen Sortierziel "Stapler 1", "Stapler 2" usw. bezeichnet ist. Im allgemeinen kann auch mehreren Regeln die gleiche Sortierklasse zugeordnet werden.
  • Die Aussagen der einzelnen Regeln lassen sich verbal in etwa wie folgt formulieren. Gemäß Regel 1 werden denjenigen Banknoten die Sortierklasse "Stapler 1" zugewiesen, deren Denomination 50 $ ist, die nach oben orientiert sind, alle Sicherheitsmerkmale aufweisen, die sauber sind und die sehr wenig Defekte aufweisen. Gemäß Regel 2 werden diejenigen Banknoten, deren Orientierung nach unten gerichtet ist und die ansonsten die gleichen Eigenschaften wie die Banknoten nach Regel 1 haben, der Sortierklasse "Stapler 2" zugewiesen. Der Sortierklasse "Stapler 3" werden alle 1 $- und 2 $-Banknoten zugewiesen, die zumindest einen korrekten Sicherheitsfaden aufweisen, die sauber sind und wenig Defekte aufweisen. Die Sortierklasse "Stapler 4" wird denjenigen Banknoten zugewiesen, die unabhängig von der Denomination sauber sind, wenig Defekte aufweisen und bei denen weder die Eigenschaft "Wasserzeichen" noch die Eigenschaft "Sicherheitsfaden" korrekt ist. Der Sortierklasse "Shredder" werden alle Banknoten zugewiesen, die unabhängig von ihrer Denomination und ihren Defekten korrekte Sicherheitsmerkmale aufweisen und schmutzig sind.
  • Zur Ableitung der Sortierklassen werden nun die Markierungen des Klassenvektors, z. B. V1, mit den entsprechenden Markierungen der Regelvektoren 1, 2, 3, 4, 5 in ihrer Reihenfolge nacheinander verglichen. Die Sortierklasse, die dem ersten Regelvektor zugeordnet ist, der in allen Klassen des Klassenvektors markiert ist, wird dem Blattgut als Sortierklasse zugewiesen. Stimmen die Markierungen keines Regelvektors mit allen Markierungen des Klassenvektors überein, so wird dem Blattgut eine beliebige, aber fest gewählte Sortierklasse zugewiesen.
  • Für die Beispiele in Fig. 6 bedeutet das, daß dem Blattgut zum Klassenvektor V1 die Sortierklasse "Stapler 2" zugewiesen wird. Das Blattgut zum Klassenvektor V2 erhält die Sortierklasse "Stapler 4". Dem Blattgut zum Klassenvektor V3 wird die Sortierklasse "Shredder" zugewiesen. Da die Markierung keines Regelvektors mit allen Markierungen des Klassenvektors V4 übereinstimmen, wird diesem Blattgut eine beliebige, aber fest gewähle Sortierklasse zugewiesen, die mit "Reject" bezeichnet werden soll.
  • Nach der Zuweisung der Sortierklasse an das Blattgut, wird dieses anhand der Sortierklasse in die entsprechende Zieleinheit transportiert. Die Blätter mit der Sortierklasse "Reject" werden im allgemeinen in ein sogenanntes Rejectfach gestapelt, wo sie dann vom Bediener aus der Vorrichtung entnommen und in Augenschein genommen werden können.
  • Um eine unbefugte Änderung in den Regeln der Regelmatrix zu verhindern, ist jeder Klasse ein Sicherheitslevel SL zugewiesen. Hiermit kann spezifiziert werden, welche Benutzer Änderungen in dieser Klasse vornehmen dürfen. Hier sollen beispielsweise der Wert 3 für den Entwickler, 2 für den Supervisor und 1 für den Bediener der Vorrichtung stehen. Somit ist es hier dem Bediener der Vorrichtung möglich, die Klassen der Eigenschaft "Denomination der Banknote" zu verändern, während die Eigenschaften der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" lediglich vom Supervisor geändert werden dürfen.
  • Weiterhin ist es möglich, zumindest bestimmten Klassen ein Gewicht G zuzuordnen. Mittels dieser Gewichte G können beispielsweise die Regeln der Regelmatrix auf Konsistenz überprüft werden oder die durch die Regelmatrix abgeleitete Sortierklasse bei Bedarf geändert werden.
  • Beispielhaft soll hier lediglich eine mögliche Bedeutung für die Gewichte G der Klassen der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" erläutert werden. Neben den hier dargestellten beiden Eigenschaften "Wasserzeichen" und "Sicherheitsfaden" gibt es im allgemeinen noch eine Anzahl weiterer Eigenschaften in dieser Gruppe, die hier aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht genannt werden.
  • Für die Beurteilung einer Banknote kann es von Interesse sein, nicht nur die einzelnen Eigenschaften der Sicherheitsmerkmale zu überprüfen, sondern zudem noch eine Gewichtung der einzelnen Eigenschaften zueinander vorzunehmen, um beispielsweise aussagekräftige Eigenschaften von weniger aussagekräftigen zu unterscheiden. Hier wird beispielsweise die Korrektheit der Eigenschaft "Sicherheitsfaden" mit 5 höher bewertet als die Korrektheit der Eigenschaft "Wasserzeichen" mit 3. Bei einer Vielzahl solcher Eigenschaften kann durch entsprechende Gewichte eine Feinabstufung der einzelnen Eigenschaften gegeneinander vorgenommen werden.
  • Aus den Gewichten der einzelnen Klassen in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" kann nun für jede Regel ein Mindestgewicht bestimmt werden, indem die Gewichte der einzelnen Klassen jeder Eigenschaft der Gruppe mit dem jeweils geringsten markierten Gewicht der Regel aufsummiert werden. Das bedeutet für das Beispiel in Fig. 6, daß der Regel 1, 2 und 5 in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" jeweils ein Mindestgewicht von 8 zugeordnet ist. Für die Regel 3 ist das Mindestgewicht 5 und für die Regel 4 ist das Mindestgewicht 0.
  • Das so ermittelte Mindestgewicht für jede Regel in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" gibt somit ein Maß für die Sicherheit der Banknote an. Ein hohes Mindestgewicht steht für hohe Sicherheit und ein niedriges Mindestgewicht für eine geringe Sicherheit. Für eine umlauffähige Banknote kann die gewünschte Sicherheit somit durch ein vorgegebenes Mindestgewicht in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" definiert werden.
  • Aus den Gewichten der Eigenschaft "Denomination" soll hier ein solches vorgegebenes Mindestgewicht für die Sicherheit einer umlauffähigen Banknote bestimmt werden. Das vorgegebene Mindestgewicht einer Regel in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" für umlauffähige Banknoten ergibt sich hierbei als Maximum der Gewichte der markierten Klassen der Regel in der Eigenschaft "Denomination". Für die Regel 1, 2, 4 und 5 ergibt sich somit ein Mindestgewicht für die Sicherheit einer unlauffähigen Banknote von 8 und für die Regel 3 von 3.
  • Durch einen Vergleich des vorgegebenen Mindestgewichts für die Sicherheit einer umlauffähigen Banknote gemäß der Eigenschaft "Denomination" mit dem Gewicht in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" für jede Regel ergibt sich, daß die Mindestgewichte für die Sicherheit einer umlauffähigen Banknote bei den Regeln 1, 2, 3 und 5 größer sind als die Mindestgewichte in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote". Die Relation und somit das Kriterium für eine umlauffähige Banknote ist lediglich in Regel 4 nicht erfüllt. Anhand dieser Kriterien kann beispielsweise die Konsistenz einer jeden Regel geprüft werden.
  • Durch die Einführung eines Mindestgewichts für jede Regel in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote" ist ein Kriterium geschaffen, mit dem auch Banknoten mit unterschiedlichen Sicherheitsmerkmalen miteinander verglichen werden können. Bei Bedarf sind selbstverständlich auch andere Auswerte-Algorithmen für die einzelnen Gewichte der Klassen denkbar.
  • Wie in Fig. 7 dargestellt, kann die mit Hilfe der Regelmatrix bestimmte Sortierklasse im Nachhinein nochmals optional in Abhängigkeit von einer bestimmten Bedingung verändert werden. Eine solche nachträgliche Änderung kann beispielsweise bei der Wartung der Vorrichtung oder beim Entwurf der Regelmatrix hilfreich sein.
  • Die Bedingungen können aus der Regelmatrix abgeleitet werden, wie beispielsweise das Mindestgewicht MG für eine Regel in der Gruppe "Sicherheitsmerkmale der Banknote". Weiterhin können die Bedingungen auch von Meßergebnissen der Sensoren oder der Klassenkennzeichnung eines bestimmten Meßergebnisses abhängen. Generell können alle der Auswerteeinrichtung zur Verfügung stehenden Daten in beliebiger Kombination in einer Bedingung genutzt werden.
  • Weiterhin ist es möglich, mittels eines Zufallsgenerators RND bestimmte Banknoten statistisch verteilt umzuleiten. In dem in Fig. 7 gezeigten Beispiel werden statistisch 20 % der Banknoten von der Sortierklasse "Shredder" in die Sortierklasse "Reject" umgelenkt. Eine solche Vorgehensweise gestattet es beispielsweise, die Sortierqualität der Banknoten kontinuierlich zu überprüfen, indem der Bediener der Vorrichtung die mit der Sortierklasse "Reject" umgeleiteten Banknoten persönlich in Augenschein nimmt. Gegebenenfalls kann dieser anhand der Inaugenscheinnahme dann die Klassengrenzen bestimmter Klassen geeignet verändern.
  • Weiterhin ist es durch eine nachträglich Änderung der Sortierklasse einfach möglich, im Fall einer Störung die entsprechenden Banknoten umzuleiten, ohne große Änderungen in der Regelmatrix vornehmen zu müssen.
  • Ein zweites Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bearbeitung von Blattgut ist in Fig. 8 dargestellt. Auch hier werden, wie schon zum ersten Ausführungsbeispiel erläutert, zunächst Meßdaten von den Sensoren 20.n erfaßt und unter Verwendung dieser Meßdaten MD Meßergebnisse ME abgeleitet.
  • Im Gegensatz zum ersten Ausführungsbeispiel werden hier die Meßergebnisse ME auf überlappende Klassen abgebildet bzw. fuzzifiziert. Ein Beispiel für eine solche Abbildung ist in Fig. 9 gezeigt. Der Übersichtlichkeit halber wurden aus den Eigenschaften des ersten Ausführungsbeispiels lediglich die Eigenschaften "Verschmutzung", "Eselsohren" und "Flecken" verwendet. In diesem Beispiel können die Meßergebnisse des Blattguts jeweils Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Jeder Eigenschaft sind drei überlappende Klassen zugeordnet. Für die Eigenschaft "Verschmutzung" sind das die Klassen "stark" mit Meßergebnissen im Intervall von 0 bis 0.5, "mittel" im Intervall von 0 bis 1 und "gering" im Intervall von 0.5 bis 1. Die Klassen "stark", "mittel", "gering" werden im folgenden als Fuzzyklassen benutzt.
  • Jeder Fuzzyklassen ist eine in Fig. 9 dargestellte Zugehörigkeitsfunktion zugewiesen. Die Anzahl der überlappenden Fuzzyklassen sowie die Form der verschiedenen Zugehörigkeitsfunktionen kann beliebig festgelegt werden. Durch eine geeignete Wahl der Zugehörigkeitsfunktionen kann die Funktionalität des Verfahrens für die jeweilige Anwendung optimiert werden.
  • In die Fig. 9 sind jeweils die Meßergebnisse zweier Messungen, M1 und M2, mit den aus den Zugehörigkeitsfunktionen resultierenden Zugehörigkeitswerten eingetragen. Bei der Messung M1 handelt es sich um eine Banknote mit geringer Verschmutzung, relativ vielen Eselsohren und wenig Flecken. Bei der Messung M2 ist die Verschmutzung stärker als bei der Messung M1 und sie weist mehr Eselsohren auf. Weiterhin zeigt sie weniger Flecken als die Messung M1.
  • Mittels der Fuzzyklassen wird eine Regelmatrix definiert, die in der Fig. 10. dargestellt ist. In den Spalten der Regelmatrix sind die möglichen Kombinationen der einzelnen Klassen der Eigenschaften "Verschmutzung", "Eselsohr" und "Flecken" aufgetragen. Die letzte Spalte der Regelmatrix bildet eine Eigenschaft "Sortierung" mit drei Fuzzyklassen, die mit "Stapler", "Shredder" und "Reject" bezeichnet werden. In den Zeilen der Regelmatrix ist jeweils eine Regel 1 bis 8 aufgetragen, die jeweils einer möglichen Kombination von Fuzzyklassen der drei Eigenschaften einer Fuzzyklasse der Eigenschaft "Sortierung" zuordnet. Unter der jeweiligen Bezeichnung der Fuzzklasse ist jeweils der in Fig. 9 ermittelte Zugehörigkeitswert zu den Messungen M1 und M2 angegeben. Die Ermittlung der zu den Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung" angegebenen Werte wird im folgenden noch erläutert.
  • Verbal lassen sich die Regeln der Regelmatrix wie folgt darstellen. Die Regel 1 sagt beispielsweise, daß eine Banknote mit geringer Verschmutzung, vielen Eselsohren und wenig Flecken der Fuzzyklasse "Reject" einer Eigenschaft "Sortierung" zugewiesen werden soll. Gemäß Regel 2 wird einer Banknote mit mittlerer Verschmutzung, vielen Eselsohren und wenig Flecken der Fuzzyklasse "Shredder" der Eigenschaft "Sortierung" zugewiesen usw. Die Regelmatrix ist hier auf 8 Regeln begrenzt, da bei den Messungen M1 und M2 keine weiteren sinnvollen Kombinationen auftreten. Prinzipiell ist es jedoch nicht notwendig, daß die Regelmatrix Regeln für alle möglichen Kombinationen enthält. Es genügt, wenn diese lediglich Regeln für relevante Kombinationen enthält.
  • Zur Ableitung einer Sortierklasse einer Banknote wird, wie in Fig. 11 dargestellt, zunächst auch jeder Fuzzyklasse die Eigenschaft "Sortierung" eine entsprechende Zugehörigkeitsfunktion zugeordnet.
  • Aus den Fuzzyklassen mit ihren Zugehörigkeitsfunktionen und der Regelmatrix werden zunächst mittels einer sogenannten Inferenzmaschine die resultierenden Fuzzyklassen "Stapler", "Shredder", "Reject" der Sortierung abgeleitet.
  • Man erhält die aus den Regeln resultierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung", indem man zunächst, wie in Fig. 10 gezeigt, die entsprechenden Zugehörigkeitswerte der Meßergebnisse innerhalb einer Regel miteinander verknüpft und das Ergebnis der Verknüpfung der Sortierung zuordnet. Hier wurde als einfacher Fall für eine Verknüpfung die Auswahl des kleinsten Zugehörigkeitswertes gewählt (jeweils eingerahmt).
  • In Fig. 12 ist beispielsweise die aus den entsprechenden Regeln resultierende Fuzzyklasse "Shredder" der Eigenschaft "Sortierung" dargestellt. Die Zugehörigkeitsfunktion der Fuzzyklasse "Shredder" wird gemäß dem Ergebnis der Verknüpfung in der Regel in der entsprechenden Höhe abgeschnitten. Die Fig. 12a und 12b zeigen diesen Vorgang für die Ergebnisse der Messung M2 der Regel 4. Gemäß der in Fig. 10 dargestellten Regelmatrix liefert die Regel 4 für die Messung M2 und die Fuzzyklasse "Shredder" der Eigenschaft "Sortierung" den Wert 0.2. Folglich wird die Zugehörigkeitsfunktion der Fuzzyklasse "Shredder" bei dem Wert 0.2 abgeschnitten. Die so erhaltenen Anteile der einzelnen Regeln werden miteinander verknüpft. Hier wurde der Einfachheit halber als Verknüpfung die maximal abgedeckte Fläche der einzelnen Teilflächen gewählt. Das Resultat der Verknüpfung ist in Fig. 12c dargestellt.
  • Führt man das analoge Verfahren für alle Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung" und alle Regeln durch, erhält man für die Messung M1 und die Messung M2 die in Fig. 13a und 13b dargestellten resultierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung" mit ihren Zugehörigkeitsfunktionen. Das in Fig. 12c beispielsweise ermittelte Ergebnis findet sich hier in der Fig. 13b wieder.
  • In einem letzten Schritt muß aus den resultierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung" eine diskrete Sortierklasse abgeleitet bzw. die Eigenschaft "Sortierung" defuzzifiziert werden. Eine einfache Möglichkeit für eine solche Ableitung ist es, dem Blattgut die Sortierklasse zuzuordnen, dessen Fuzzyklasse die größte Fläche aufweist. Für den Fall der Meßergebnisse M1 würde dem Blattgut somit die Sortierklasse "Reject" zugeordnet und dem Blattgut mit den Meßwerten M2 die Sortierklasse "Shredder".
  • Eine aufwendigere Methode zur Ableitung der Sortierklasse aus den resultierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft "Sortierung" besteht beispielsweise darin, zunächst jeweils die einzelnen resultierenden Fuzzyklassen "Stapler", "Shredder", "Reject" der Eigenschaft "Sortierung" miteinander beispielsweise durch Vereinigung zu verknüpfen und aus der resultierenden Fläche die Lage des Schwerpunkts zu berechnen. Durch Rundung kann dieser Wert auf eine diskrete Sortierklasse abgebildet werden.
  • Selbstverständlich ist es möglich, weitere bereits aus dem Stand der Technik bekannten Möglichkeiten im Umgang mit Fuzzylogik auf das Problem der Bearbeitung von Blattgut im oben beschriebenen Sinne zu übertragen.
  • Analog zum ersten Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist es auch hier möglich, die einzelnen Regeln mit Sicherheitsleveln zu versehen. Auch die Nutzung von Gewichten für eine jede Klasse ist möglich, indem man beispielsweise die jeweilige Zugehörigkeitsfunktion einer Fuzzyklasse mit dem entsprechenden Gewicht, beispielsweise durch Multiplikation, verknüpft. Die Behandlung des Sicherheitslevels und der Gewichte kann analog zum ersten Ausführungsbeispiel erfolgen.

Claims (15)

  1. Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z.B. Banknoten, bei dem die folgenden Schritte durchgeführt werden:
    - Erfassen von Meßdaten mittels mehrerer Sensoreinheiten,
    - Ableiten von Meßergebnissen aus den erfaßten Meßdaten,
    - Abbilden der Meßergebnisse auf Klassen,
    - Zusammenfassen einzelner Klassen zu einer Eigenschaft des Blattguts mit verschiedenen Ausprägungen,
    - Aufstellen einer frei konfigurierbaren Regelmatrix, mittels der beliebige aber festgewählte Kombinationen verschiedener Ausprägungen einer Menge von Eigenschaften einer Sortierklasse zugeordnet werden können,
    - Ableitung der Sortierklasse des Blattguts unter Verwendung der Regelmatrix,
    - Zuweisen der Sortierklasse an das Blattgut,
    - Transport des Blattguts in eine Zieleinheit, anhand der Sortierklasse des Blattguts.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Meßergebnisse zumindest teilweise auf diskrete Klassen abgebildet werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 2 , dadurch gekennzeichnet, daß
    - aus den Klassen aller Eigenschaften ein Klassenvektor gebildet wird und jeweils genau die Klasse jeder Eigenschaft markiert wird, die dem jeweiligen Meßergebniss entspricht,
    - die Regelmatrix eine Anzahl von Regeln enthält, wobei jede Regel aus einem Regelvektor aus den Klassen aller Eigenschaften gebildet wird und mindestens eine Klasse jeder Eigenschaft markiert ist,
    - jeder Regel eine Sortierklasse zugeordnet ist.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß zur Ableitung der Sortierklasse die Markierungen des Klassenvektors mit den entsprechenden Markierungen der Regelvektoren in ihrer Reihenfolge nacheinander verglichen werden, und wenn
    - ein Regelvektor alle Markierungen des Klassenvektors enthält, wird dem Blattgut die diesem Regelvektor zugeordnete Sortierklasse zugewiesen,
    - kein Regelvektor alle Markierungen des Klassenvektors enthält, wird dem Blattgut eine beliebige aber festgewählte Sortierklasse zugewiesen.
  5. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß den Klassen zumindest teilweise Gewichte zugeordnet sind und die Regeln anhand dieser Gewichte zumindest teilweise auf Konsistenz geprüft werden.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Meßergebnisse zumindest teilweise auf überlappenden Klassen abgebildet werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß
    - jeder dieser überlappenden Klassen eine Fuzzyklasse mit einer Zugehörigkeitsfunktion zugeordnet ist,
    - jeder Sortierklasse eine Fuzzyklasse mit einer Zugehörigkeitsfunktion zugeordnet ist und
    - die Regelmatrix die Regeln einer Inferenzmaschine enthält.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß durch eine Inferenzmaschine aus den Fuzzyklassen eine Sortierklasse abgeleitet und dem Blattgut zugewiesen wird.
  9. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß den Klassen zumindest teilweise ein Gewicht zugeordnet ist und die Zughörigkeitsfunktionen der entsprechenden Fuzzyklassen mit diesem Gewicht verknüpft werden.
  10. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die zugewiesene Sortierklasse abhängig von beliebigen aber fest gewählten Bedingungen geändert wird.
  11. Verfahren nach Anspruch 10 dadurch gekennzeichnet, daß den Klassen zumindest teilweise ein Gewicht zugeordnet ist und mindestens eine Bedingung von dem Gewicht mindestens einer Klasse abhängt.
  12. Verfahren nach Anspruch 10,dadurch gekennzeichnet, daß mindestens eine Bedingung von mindestens einem Meßdatum und/oder Meßergebnis abhängt.
  13. Verfahren nach Anspruch 10 dadurch gekennzeichnet, daß die mindestens eine Bedingung von mindesten einer Zufallsvariablen abhängt.
  14. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Regelmatrix eine Anzahl von Regeln enthält, wobei jeder Regel ein Sicherheitslevel zugeordnet ist, mit dem eine unbefugte Änderung der Regel verhindert wird.
  15. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß den Klassen zumindest teilweise Gewichte zugeordnet sind und mittels der Gewichte eine Feinabstufung der einzelnen Eigenschaften gegeneinander vorgenommen wird.
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