EP4713901A1 - Sensor und verfahren zur prüfung von wertdokumenten, insbesondere banknoten, sowie wertdokumentbearbeitungsvorrichtung - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft einen Sensor und ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten (2), insbesondere Banknoten, sowie eine Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung (1). Der Sensor weist eine Erfassungseinrichtung (3) auf, welche dazu eingerichtet ist, von einem zu prüfenden Wertdokument (2) ausgehende elektromagnetische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst zu erfassen, wobei eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind. Ferner weist der Sensor eine Verarbeitungseinrichtung (7) auf, welche dazu eingerichtet ist, i) mehreren Bildpunkten jeweils einen in einem Merkmalsraum liegenden Merkmalspunkt zuzuordnen, welcher durch mindestens zwei Merkmalspunktkoordinaten definiert wird, die auf den dem jeweiligen Bildpunkt und/ oder benachbarten Bildpunkten zugeordneten Intensitätswerten basieren, ii) für Merkmalspunkte, welche außerhalb eines für den jeweiligen Bildpunkt durch eine Kurve oder Fläche vorgegebenen Merkmalsbereichs im Merkmalsraum liegen, jeweils eine Lageinformation zu ermitteln, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes relativ zum Merkmalsbereich charakterisiert wird, und iii) die außerhalb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmalspunkte in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten Lageinformation unterschiedlichen Defektklassen zuzuordnen, durch welche unterschiedliche Arten von Defekten auf dem Wertdokument charakterisiert werden.

Description

Sensor und Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, sowie Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung Die vorliegende Offenbarung betrifft einen Sensor und ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, sowie eine Wert- dokumentbearbeitungsvorrichtung. Zur maschinellen Prüfung des Zustands, welcher auch als „Fitness“ bezeich- net wird, von Banknoten sind eine Reihe von Verfahren bekannt, die jedoch nicht bei allen Arten von Banknoten zu gleich zuverlässigen Prüfergebnissen führen. So können etwa bestimmte Prüfverfahren, die bei Papier-Banknoten eingesetzt werden, nicht ohne Weiteres auch zur Prüfung sog. Polymer- Banknoten verwendet werden. Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, einen Sensor, ein Verfah- ren sowie eine Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung zur verbesserten Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, anzugeben, wel- cher, welches bzw. welche insbesondere für die Zustandsprüfung von Poly- mer-Banknoten, die ein Fenster aufweisen, geeignet ist. Diese Aufgabe wird durch einen Sensor und ein Verfahren gemäß den unab- hängigen Ansprüchen sowie eine Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung mit einem solchen Sensor gelöst. Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung weist ein Sensor zur Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, auf: eine Erfas- sungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist, von einem zu prüfenden Wertdokument ausgehende, insbesondere transmittierte und/oder remit- tierte, elektromagnetische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst zu erfassen, wobei eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Intensitäts- werte zugeordnet sind, welche die Intensitäten der in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen jeweils erfassten Strahlung charakteri- sieren; und eine Verarbeitungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist, i) mehreren Bildpunkten jeweils einen in einem Merkmalsraum liegenden Merkmalspunkt zuzuordnen, welcher durch mindestens zwei Merkmals- punktkoordinaten definiert wird, die auf Intensitätswerten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweili- gen Bildpunkts zugeordnet sind, ii) für Merkmalspunkte, welche außerhalb eines für den jeweiligen Bildpunkt durch eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebenen Merkmalsbereichs im Merkmalsraum lie- gen, jeweils eine Lageinformation zu ermitteln, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes relativ zum Merkmalsbereich charakterisiert wird, und iii) die außerhalb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmals- punkte in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten Lageinformation unter- schiedlichen Defektklassen zuzuordnen, durch welche unterschiedliche Ar- ten von Defekten auf dem Wertdokument charakterisiert werden. Optional kann die Verarbeitungseinrichtung darüber hinaus dazu eingerichtet sein, Zustandsinformationen betreffend die Zuordnung der Merkmalspunkte zu den unterschiedlichen Defektklassen zu ermitteln. Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Offenbarung weist eine Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung auf: mindestens eine Bearbeitungs- einrichtung zum Bearbeiten, insbesondere Transportieren und/oder Prüfen und/oder Zählen und/oder Sortieren und/oder Vernichten, von Wertdoku- menten, insbesondere Banknoten; und mindestens einen Sensor gemäß dem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung. Ein dritter Aspekt der vorliegenden Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, bei welchem i) von einem zu prüfenden Wertdokument ausgehende, insbesondere transmit- tierte und/oder remittierte, elektromagnetische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst erfasst wird, wobei eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind, welche die Intensitäten der in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen jeweils erfassten Strah- lung charakterisieren, ii) mehreren Bildpunkten jeweils ein in einem Merk- malsraum liegender Merkmalspunkt zugeordnet wird, welcher durch min- destens zwei Merkmalspunktkoordinaten definiert wird, die auf Intensitäts- werten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts zugeordnet sind, iii) für Merkmals- punkte, welche außerhalb eines für den jeweiligen Bildpunkt durch eine, ins- besondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebenen Merkmalsbereichs im Merkmalsraum liegen, jeweils eine Lageinformation ermittelt wird, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes relativ zum Merkmalsbe- reich charakterisiert wird, und iv) die außerhalb des Merkmalsbereichs lie- genden Merkmalspunkte in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten La- geinformation unterschiedlichen Defektklassen zugeordnet werden, durch welche unterschiedliche Arten von Defekten auf dem Wertdokument cha- rakterisiert werden. Optional können Zustandsinformationen betreffend die Zuordnung der Merkmalspunkte zu den unterschiedlichen Defektklassen er- mittelt werden. Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung betrifft ein Computer- programmprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Pro- gramms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren gemäß dem dritten Aspekt auszuführen. Noch ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung betrifft ein compu- terlesbares Speichermedium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren gemäß dem dritten Aspekt auszuführen. Aspekte der vorliegenden Offenbarung basieren vorzugsweise auf dem An- satz, die von einer Region von Interesse (ROI) eines Wertdokuments, wie z.B. einem in einer Polymer-Banknote befindlichen Sichtfenster, transmit- tierte und/oder remittierte elektromagnetische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Farbkanälen, wie z.B. rot, grün, blau und/oder infra- rot, ortsaufgelöst zu erfassen, aus den entsprechenden Intensitätswerten für die erhaltenen Bildpunkte (Pixel) jeweils einen Merkmalspunkt, welcher vor- liegend auch als „Feature-Vektor“ bezeichnet wird, in einem zwei- oder hö- herdimensionalen Merkmalsraum zu bestimmen und dann zu prüfen, ob die Merkmalspunkte innerhalb oder außerhalb eines für den jeweiligen Bild- punkt vorgegebenen, vorzugsweise vorab in einem Trainingsverfahren er- mittelten, Merkmalsbereichs liegen, welcher durch eine vorzugsweise ge- schlossene Kurve (zweidimensionaler Merkmalsraum) bzw. Fläche (drei- oder höherdimensionaler Merkmalsraum) definiert wird. Dabei werden Pixel, deren jeweiliger Merkmalspunkt innerhalb des jeweils vorgegebenen Merkmalsbereichs liegt, beispielsweise als „reguläre Pixel“ oder als „Fit-Pixel“ eingestuft, wohingegen Pixel, deren jeweiliger Merk- malspunkt außerhalb des Merkmalsbereichs liegt, beispielsweise als „irregu- läre Pixel“, „Ausreißer-Pixel“ oder „Unfit-Pixel“ eingestuft werden. Für irreguläre Pixel wird die Lage des jeweiligen Merkmalspunkts relativ zum Merkmalsbereich ermittelt, und die irregulären Pixel bzw. die zugehörigen Merkmalspunkte werden abhängig von ihrer jeweiligen Lage relativ zum Merkmalsbereich in unterschiedliche Defektklassen klassifiziert, welche mit unterschiedlichen Arten von Defekten am betreffenden Ort auf dem Wertdokument in Verbindung gebracht werden bzw. werden können, wie z.B. Graffiti (nachträglich auf das Wertdokument aufgebrachte Beschrif- tungen oder Farbspritzer des Wertdokument-Druckprozesses), Löcher, Knit- terfalten, Abnutzungen, Kratzer, Farbabtrag und dergleichen. Die den unter- schiedlichen Defekten jeweils zugeordnete Defektklasse bzw. die für die Zu- ordnung eines Merkmalspunkts zur jeweiligen Defektklasse maßgebliche Lage relativ zum Merkmalsbereich wird vorzugsweise vorab anhand von als „FIT“ eingestuften Wertdokumenten und/oder als „UNFIT“ eingestuften Wertdokumenten mit entsprechenden Defekten ermittelt. Optional können anhand der erfolgten Klassifizierung bzw. Zuordnung der für die Region von Interesse ermittelten irregulären Pixel zu den unter- schiedlichen Defektklassen Zustandsinformationen erzeugt werden, welche den Zustand bzw. die Fitness des betreffenden Wertdokuments in qualitati- ver und/oder quantitativer Hinsicht charakterisieren. Beispielsweise bein- halten die Zustandsinformationen Angaben über die bei einem Wertdoku- ment jeweils ermittelten Arten irregulärer Pixel bzw. Arten von Defekten am entsprechenden Ort auf dem Wertdokument und/oder zur jeweiligen An- zahl irregulärer Pixel und/oder zum jeweiligen Anteil einer bestimmten Art irregulärer Pixel an der Gesamtzahl der irregulären Pixel. Anhand der auf diese Weise vorgenommenen Klassifizierung bzw. Zuord- nung der für die Region von Interesse ermittelten irregulären Pixel zu den unterschiedlichen Defektklassen und gegebenenfalls daraus gewonnenen Zustandsinformationen lassen sich Wertdokumente, insbesondere Polymer- Banknoten, auf besonders zuverlässige und aussagekräftige Weise, insbeson- dere hinsichtlich ihres Zustands bzw. ihrer Fitness, charakterisieren. Insgesamt wird dadurch die Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere Polymer-Banknoten mit Sichtfenster, verbessert. Bei der Verwendung des Sensors bzw. Verfahrens zur Prüfung von Bankno- ten, insbesondere Polymer-Banknoten, welche ein Sichtfenster (sog. Clear Window) aufweisen, wird die Region von Interesse, von welcher die von der Banknote ausgehende elektromagnetische Strahlung erfasst wird, so ge- wählt, dass diese auf einem transparenten Abschnitt des Fensters oder auf ei- nem intransparenten Abschnitt, beispielsweise einem Hologramm, liegt. Vorzugsweise ist die Erfassungseinrichtung dazu eingerichtet, die von der Region von Interesse auf dem Wertdokument im Hellfeld (d.h. bei Beleuch- tung des Wertdokuments von der gegenüber liegenden Seite in Richtung der Erfassungseinrichtung) transmittierte elektromagnetische Strahlung ortsauf- gelöst zu erfassen, so dass für jeden Spektralbereich bzw. Spektralkanal ein sog. Hellfeld-Transmissionsbild erhalten wird. Alternativ oder zusätzlich ist es aber auch möglich bzw. bevorzugt, ein Dunkelfeld-Transmissionsbild (d.h. bei Beleuchtung des Wertdokuments von der gegenüber liegenden Seite nicht in bzw. schräg zur Richtung der Erfassungseinrichtung) und/oder ein Remissionsbild zu erfassen. Vorzugsweise weist die Erfas- sungseinrichtung mindestens eine Strahlungsquelle auf, mittels welcher das Wertdokument mit elektromagnetischer Strahlung in den unterschiedlichen Spektralbereiche, insbesondere in Hellfeld-, Dunkelfeld- bzw. Auflicht-Geo- metrie, bestrahlt wird. Vorzugsweise ist die Erfassungseinrichtung dazu eingerichtet, die vom Wertdokument ausgehende elektromagnetische Strahlung in unterschiedli- chen Spektralbereichen zu erfassen, welche im sichtbaren (VIS), insbeson- dere roten (R), grünen (G) und/oder blauen (B), und/oder im infraroten (IR) Spektralbereich liegen bzw. aus diesen Spektralbereichen ausgewählt sind. Es ist ferner bevorzugt, dass die den Bildpunkten jeweils zugeordneten In- tensitätswerte in den unterschiedlichen Spektralbereichen auf den Hinter- grund des Wertdokuments normiert werden. Vorzugsweise ist dabei die Er- fassungseinrichtung dazu eingerichtet, vom Hintergrund des zu prüfenden Wertdokuments ausgehende elektromagnetische Strahlung in den mindes- tens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst zu erfassen, wo- bei eine Vielzahl von Hintergrund-Bildpunkten erhalten wird, welchen je- weils mindestens zwei Hintergrund-Intensitätswerte zugeordnet sind. Fer- ner ist die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet, die einem Bildpunkt jeweils zugeordneten Intensitätswerte unter Verwendung der Hintergrund- Intensitätswerte der entsprechenden Hintergrund-Bildpunkte zu normieren, beispielsweise durch Quotientenbildung (für jeden Bildpunkt P und Farbka- nal K gilt dann z.B.: normierter Intensitätswert (P, K) = Intensitätswert (P, K)/Hintergrund-Intensitätswert (P, K)). Dadurch wird eine sog. pixelspezifi- sche Normierung der jeweiligen Intensitäten erreicht. Die auf diese Weise er- haltenen normierten Intensitätswerte werden im weiteren Verfahren insbe- sondere der Festlegung bzw. Berechnung der jeweiligen Merkmalspunktko- ordinaten zugrunde gelegt. Durch die Normierung werden Einflüsse auf die jeweils erfassten Intensitätswerte eliminiert oder zumindest reduziert, die beispielsweise durch Verschmutzungen, insbesondere des Sensor-Messfens- ters der Erfassungseinrichtung, während der Prüfung bzw. Bearbeitung der Wertdokumente verursacht werden können. Vorzugsweise ist die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet, eine oder mehrere der Merkmalspunktkoordinaten der Merkmalspunkte anhand von, vorzugsweise normierten, Intensitätswerten zu berechnen, welche dem je- weiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bild- punkts zugeordnet sind. Die Berechnung beinhaltet beispielsweise die Bil- dung einer Differenz, einer Summe und/oder eines Quotienten. Wird z.B. ein Merkmalspunkt im zweidimensionalen Merkmalsraum durch zwei Merkmalspunktkoordinaten f1 und f2 definiert und sind dem jeweiligen Bildpunkt die Intensitätswerte I_R, I_G, I_B und/oder I_IR im roten, grünen, blauen bzw. infraroten Spektralbereich zugeordnet, so können die Merkmal- spunktkoordinaten des diesem Bildpunkt zugeordneten Merkmalspunkts beispielsweise wie folgt berechnet werden: f1 = I_R - I_G und f2 = I_G - I_B. Alternativ kann aber auch vorgesehen sein, eine Merkmalspunktkoordinate mit einer der, vorzugsweise normierten, Intensitäten gleichzusetzen, z.B. f1 = I_IR, und die andere Merkmalspunktkoordinate f2 zu berechnen, z.B. durch Differenzbildung, wie vorstehend erläutert, oder mittels einer – nachfolgend noch näher beschriebenen – lokalen Operation, bei welcher neben den dem jeweiligen Bildpunkt zugeordneten Intensitätswerten auch die den benach- barten Bildpunkten (z.B. einer 3x3 Pixelumgebung) zugeordneten Intensi- tätswerte (I_R, I_G, I_B und/oder I_IR) im jeweiligen Spektralbereich bzw. Farbka- nal berücksichtigt werden. Auf diese Weise kann beispielsweise unter Her- anziehung eines maximalen Intensitätswertes, der einem unmittelbar be- nachbarten Bildpunkt zugeordnet ist, ein Kontrastwert für den jeweiligen Bildpunkt ermittelt werden, durch welchen dann die andere Merkmals- punktkoordinate f2 gegeben ist: f2 = Kontrastwert. Alternativ ist es aber auch möglich, beide Merkmalspunktkoordinaten f1, f2 mit jeweils einer der, vorzugsweise normierten, Intensitäten gleichzusetzen, z.B. f1 = I_VIS und f2 = I_IR, wobei I_VIS einen Intensitätswert bezeichnet, der die Intensität der im sichtbaren Spektralbereich erfassten elektromagnetischen Strahlung charakterisiert. Vorzugsweise wird die Kurve bzw. Fläche, durch welche der Merkmalsbe- reich im Merkmalsraum für den jeweiligen Bildpunkt vorgegebenen wird, durch eine Polynomfunktion im Merkmalsraum beschrieben, insbesondere durch eine Gleichung für eine Ellipse (zweidimensionaler Merkmalsraum), ein Ellipsoid (dreidimensionaler Merkmalsraum) bzw. Hyperellipsoid (n-di- mensionaler Merkmalsraum, n > 3). Die Polynomfunktion bzw. die Ellipse, das Ellipsoid bzw. Hyperellipsoid bildet somit den Umriss einer Art „Fit- ness-Bereich“ für die einzelnen Pixel bzw. die den Pixeln jeweils zugeordne- ten Merkmalspunkte im Merkmalsraum. Durch die Wahl der Polynomfunk- tion, insbesondere ihres Grades und/oder ihrer Koeffizienten, lassen sich die Position, Orientierung, Form und/oder Größe des Merkmalsbereichs auf einfache und zuverlässige Weise vorgeben. Vorzugsweise enthält die für die außerhalb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmalspunkte jeweils ermittelte Lageinformation eine Richtungsinforma- tion und/oder eine Abstandsinformation, durch welche eine Richtung bzw. ein Abstand (quantitativ) charakterisiert wird, in welcher bzw. welchem der jeweilige Merkmalspunkt relativ zum Merkmalsbereich liegt. Die Ab- standsinformation ist dabei quantitativ, d.h. sie geht dabei über die einfache Angabe, ob der jeweilige Merkmalspunkt innerhalb oder außerhalb des Merkmalsbereichs liegt, hinaus. Die quantitative Abstandsinformation ent- hält z.B. eine Information über die Größe Abstand des jeweiligen Merkmals- punkts von dem Rand des Merkmalsbereichs und/oder über die Größe des Abstands des jeweiligen Merkmalspunkts von einem oder mehreren Punk- ten (z.B. Mittelpunkt oder Brennpunkt/en) innerhalb des Merkmalsbereichs. Wird der Merkmalsbereich im zweidimensionalen Merkmalsraum beispiels- weise durch eine Ellipse definiert, so gibt die Richtungsinformation an, in welcher Richtung der betreffende Merkmalspunkt relativ zur Ellipse liegt, also z.B. in x- und/oder y-Richtung. Die Abstandsinformation gibt beispiels- weise an, welchen Abstand oder welche Abstände D1 bzw. D2 der betref- fende Merkmalspunkt zu einem Brennpunkt bzw. zu den Brennpunkten der Ellipse hat. Anhand der Abstände D1, D2 des Merkmalspunkts zu den Brennpunkten der Ellipse kann besonders einfach und zuverlässig festge- stellt werden, ob der Merkmalspunkt innerhalb oder außerhalb der Ellipse liegt. Falls D1+D2 > D, dann liegt der Merkmalspunkt außerhalb der Ellipse, andernfalls liegt der Merkmalspunkt innerhalb der Ellipse, wobei D = 2a den größten Durchmesser (d.h. die Länge der Hauptachse = 2 x Länge a der gro- ßen Halbachse) der Ellipse bezeichnet und vorzugsweise vorab in einem Trainingsverfahren ermittelt werden kann. Grundsätzlich ist es auch mög- lich, dass die Abstandsinformation den Abstand des Merkmalspunkts zum Mittelpunkt der Ellipse charakterisiert. Alternativ oder zusätzlich kann auch vorgesehen sein, dass die Abstandsinformation einen Abstand D3 und/oder D4 des Merkmalspunkts zur Hauptachse bzw. Nebenachse der Ellipse cha- rakterisiert. In diesem Fall kann das jeweilige irreguläre Pixel auf der Basis des Hauptachsenabstands D3 bzw. Nebenachsenabstands D4 des zugehöri- gen Merkmalspunkts klassifiziert werden, d.h. die Defektklasse bzw. Art des Defekts wird in diesem Fall anhand von D3 bzw. D4 bestimmt. So kann bei- spielsweise vorgesehen sein, dass ein irreguläres Pixel als „Graffiti-Pixel“ (entsprechend einem Ort auf dem Wertdokument mit Farbspritzer oder einer nachträglich aufgebrachten Beschriftung) eingestuft wird, wenn D3 größer ist als ein vorgegebener Schwellen- oder Referenzwert, welcher vorzugs- weise vorab in einem Trainingsverfahren ermittelt werden kann. Vorzugsweise werden durch die unterschiedlichen Defektklassen eine oder mehrere der folgenden Arten von Defekten auf dem Wertdokument charak- terisiert und/oder sind den unterschiedlichen Defektklassen eine oder meh- rere der folgenden Arten von Defekten auf dem Wertdokument zugeordnet: nachträglich aufgebrachte Beschriftungen (bei Prüfung gebrauchter Wertdo- kumente), Farbspritzer (bei einer an die Wertdokument-Herstellung an- schließenden Prüfung), Abnutzung, Farbabtrag, Knitterfalten, Kratzer, Lö- cher und/oder ein als „unbekannt“ einzustufender Defekt. Unter Berück- sichtigung dieser Zuordnung kann die Verarbeitungseinrichtung anhand der jeweiligen Defektklasse, welcher Merkmalspunkte zugeordnet wurden, zu- verlässig auf das Vorhandensein und ggf. Anzahl einer bestimmten Art von Defekten in den jeweiligen Bildpunkten, denen diese Merkmalspunkte zuge- ordnet wurden, bzw. an den entsprechenden Orten auf dem Wertdokument schließen. Die Zustandsinformationen beinhalten vorzugsweise eine oder mehrere der folgenden Informationen: Anzahl der außerhalb des Merkmalsbereichs lie- genden Merkmalspunkte und/oder Anzahl der jeweils einer Defektklasse zugeordneten Merkmalspunkte und/oder Anteil der Anzahl der jeweils ei- ner Defektklasse zugeordneten Merkmalspunkte an der Anzahl der außer- halb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmalspunkte. Das Vorhandensein irregulärer Pixel bzw. von Defekten an den entsprechenden Orten auf dem Wertdokument lässt sich hierdurch sowohl in quantitativer als auch in quali- tativer Hinsicht auf einfache Weise zuverlässig charakterisieren. Alternativ oder zusätzlich kann vorgesehen sein, dass die Zustandsinforma- tionen einen Mittelwert der Abstände beinhalten, welche die einer Defekt- klasse zugeordneten Merkmalspunkte bzw. irregulären Pixel (beispielsweise „Graffiti-Pixel“) vom Merkmalsbereich, insbesondere von der Hauptachse der Ellipse, aufweisen. Vorzugsweise kann bei der Ermittlung der Lageinformation und/oder der Zuordnung der außerhalb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmals- punkte zu unterschiedlichen Defektklassen auch mittelt werden, ob eine sys- tematische Abweichung relativ zum Merkmalsbereich, insbesondere zur El- lipse, vorliegt. Dies kann z.B. als Hinweis auf systematische Fehler beim Wertpapierdruck gesehen werden, z.B. aufgrund von Schwankungen in der Druckqualität an derselben Position (x, y) in der Region von Interesse. Eine solche systematische Abweichung relativ zur Ellipse kann beispielsweise er- kannt und/oder vermutet werden, wenn bei mehreren Wertdokumenten, beispielsweise 100 Banknoten, immer an derselben Position (x, y) in der ROI ein irreguläres Pixel auftritt und insbesondere dieselbe Art von Defekt (z.B. immer blaue Farbe) vorliegt. Dann besteht zumindest ein Verdacht, dass bei der Wertdokument-Hersteller ein systematischer vorlag, so dass eine ent- sprechende Warnmeldung an die Bedienperson (Operator) unter Anzeige und/oder Angabe der fehlerhaften Position (x, y) im ROI ausgegeben wer- den kann. Vorzugsweise ist die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet, die vorge- nommene Zuordnung (Klassifizierung) der bei einem Wertdokument ermit- telten irregulären Pixel den unterschiedlichen Defektklassen in eine „Unfit Map“ einzuschreiben und/oder eine solche „Unfit Map“ zu erstellen, welche die Positionen der irregulären Pixel im Ortsraum zeigt. Vorzugsweise kann die Verarbeitungseinrichtung ferner dazu eingerichtet sein, eine Anzeigeein- richtung, etwa ein Display, so anzusteuern, dass diese ein Bild des Wertdo- kuments bzw. der ROI zusammen mit der, vorzugsweise mit dem Bild über- lagerten, „Unfit Map“ wiedergibt, d.h. die irregulären Pixel werden vorzugsweise im wiedergegebenen Bild des Wertdokuments angezeigt. Je nach Anwendungsfall bzw. Konfiguration der Verarbeitungseinrichtung kann die Anzeige der jeweiligen irregulären Pixel z.B. auf für eine Vielzahl von Wertdokumenten und/oder nur für die häufigsten irregulären Pixel er- folgen. Das jeweils wiedergegebene Bild des Wertdokuments bzw. der ROI und die Ortsinformation (x, y) von irregulären Pixeln steht dann der Bedien- person zur weiteren Analyse zur Verfügung. Vorzugsweise werden die Zustandsinformationen zum Prüfen der Wertdo- kumente verwendet. Beispielsweise ist die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet, das zu prüfende Wertdokument auf der Basis der Zustandsin- formationen des jeweiligen Wertdokuments, insbesondere auf der Basis der vorstehend genannten Anzahl(en) und/oder Anteil(en) der Merkmals- punkte, zu prüfen, z.B. hinsichtlich seines Zustands, insbesondere als „FIT“ der „UNFIT“, zu klassifizieren. Dies erlaubt eine sehr differenzierte bzw. an den jeweiligen Anwendungsfall angepasste Vorgabe von Kriterien für die Klassifizierung des Zustands von Wertdokumenten. So kann die Verarbei- tungseinrichtung beispielsweise derart konfiguriert sein, dass ein Wertdoku- ment als „FIT“ oder „UNFIT“ klassifiziert wird, wenn die für eine Region von Interesse auf dem Wertdokument ermittelte Anzahl der außerhalb des Merkmalsbereichs liegenden Merkmalspunkte bzw. irregulären Pixel kleiner bzw. größer ist als ein vorgegebener Schwellenwert. Alternativ oder zusätz- lich kann eine Klassifizierung als „FIT“ oder „UNFIT“ erfolgen, wenn die Anzahl und/oder der Anteil der einer bestimmten Defektklasse zugeordne- ten Merkmalspunkte bzw. irregulären Pixel kleiner bzw. größer ist als ein für diese Defektklasse vorgegebener Schwellenwert für die Anzahl bzw. den Anteil. Es kann auch vorgesehen sein, Wertdokumente bereits dann als „UNFIT“ zu klassifizieren, wenn eine bestimmte Art von Defekt vorliegt, z.B. ein gegebenenfalls nur sehr kleines Loch, indem mindestens ein außerhalb des Merkmalsbereichs liegender Merkmalspunkt einer bestimm- ten Defektklasse zugeordnet worden ist. Dabei ist es auch möglich, mehrere Arten von Defekten bzw. Defektklassen vorzugeben, so dass eine Klassifizie- rung als „UNFIT“ erfolgt, wenn bei einem Wertdokument mindestens zwei, vorzugsweise alle, der vorgegebenen Arten von Defekten vorliegen. Zum Prüfen der Wertdokumente auf der Basis der Zustandsinformationen kann die Verarbeitungseinrichtung zusätzlich oder alternativ dazu einge- richtet sein, die Zustandsinformationen des Wertdokuments bzw. der Wert- dokumente und/oder von den Zustandsinformationen abgeleitete Informati- onen, insbesondere Informationen betreffend den Zustand des Wertdoku- ments bzw. der Wertdokumente, zur weiteren Verwendung, z.B. für eine spätere gemeinsame Auswertung einer Vielzahl von Wertdokumenten, be- reitzustellen, insbesondere zur Ausgabe, beispielsweise auf einem Display, an eine Bedienperson des Sensors bzw. der Wertdokumentbearbeitungsvor- richtung, zur Speicherung zusammen mit anderen das/die Wertdoku- ment/e betreffenden Informationen (z.B. Bilddaten, Seriennummer etc.) zu Dokumentationszwecken und/oder zur Verwendung bei der Bearbeitung des jeweiligen Wertdokuments, bei welcher z.B. eine von der Zustandsinfor- mation abhängige Sortierung des Wertdokuments erfolgt. Vorzugsweise wird der für jeweils einen Bildpunkt durch eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebene Merkmalsbereich im Merk- malsraum, insbesondere vorab in einem Trainingsverfahren, ermittelt, in- dem: i) von mehreren, insbesondere als „FIT“ eingestuften, Test-Wertdoku- menten ausgehende elektromagnetische Strahlung in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst erfasst wird, wobei für je- des Test-Wertdokument eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, wel- chen jeweils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind, welche die Intensitäten der vom jeweiligen Test-Wertdokument ausgehenden und in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen jeweils erfassten Strahlung charakterisieren; ii) mehreren Bildpunkten jedes Test-Wertdoku- ments jeweils ein in einem Merkmalsraum liegender Merkmalspunkt zuge- ordnet wird, welcher durch mindestens zwei Merkmalspunktkoordinaten definiert wird, die auf Intensitätswerten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts zugeordnet sind; und iii) für mehrere der Bildpunkte jeweils eine Kurve oder Fläche ermittelt wird, innerhalb welcher die, insbesondere alle, von den Test- Wertdokumenten für den jeweiligen Bildpunkt erhaltenen Merkmalspunkte liegen. Durch die auf diese Weise ermittelte Kurve bzw. Fläche wird für den jeweiligen Bildpunkt der Umriss des Merkmalsbereichs (sog. „Fitness-Be- reich“) im Merkmalsraum vorgegeben, welcher bei der Prüfung von Wertdo- kumenten herangezogen wird. Vorzugsweise wird der für jeweils einen Bildpunkt vorgegebene Merkmals- bereich im Merkmalsraum durch eine Polynomfunktion, insbesondere eine Gleichung für eine Ellipse, ein Ellipsoid oder Hyperellipsoid, beschrieben, welche mittels Hauptachsentransformation aus den von den Test-Wertdoku- menten für den jeweiligen Bildpunkt erhaltenen Merkmalspunkten ermittelt wird. Der Umriss des für den jeweiligen Bildpunkt ermittelten Fitness-Be- reichs lässt sich dadurch auf besonders einfache und zuverlässige Weise fest- legen. Vorzugsweise wird das Trainingsverfahren unter Verwendung von N Test- Wertdokumenten, vorzugsweise mit N = 50 bis 150, insbesondere N = 100, mit sehr gutem Zustand („FIT“ oder „ATM-FIT“) durchgeführt. Vorzugs- weise wird die von einer Region von Interesse (ROI), wie z.B. einem Sicht- fenster mit transparentem Abschnitt und/oder intransparentem Hologramm-Abschnitt, der Test-Wertdokumente jeweils transmittierte und/oder remittierte elektromagnetische Strahlung, insbesondere die Hell- feld-Transmission, in mindestens zwei unterschiedlichen Farbkanälen, wie z.B. rot, grün, blau und/oder infrarot, ortsaufgelöst erfasst und aus den ent- sprechenden Intensitätswerten, welche vorzugsweise auf die Intensität des Hintergrunds der Test-Wertdokumente normiert sind, für die erhaltenen Bildpunkte (Pixel) jeweils ein Merkmalspunkt (sog. „Feature-Vektor“) in ei- nem zwei- oder höherdimensionalen Merkmalsraum (sog. „Feature-Raum“) bestimmt. Dabei werden für mehrere oder alle Pixel der ROI vorzugsweise jeweils N Merkmalspunkte im Merkmalsraum erhalten. Vorzugsweise wird für jedes einzelne Pixel eine Polynomfunktion, insbesondere Ellipse, ermit- telt, innerhalb welcher alle N pixelspezifischen Merkmalspunkte liegen. Die einem Pixel jeweils zugeordnete Ellipse wird vorzugsweise durch Hauptach- sentransformation bestimmt. Vorzugsweise kann eine Überprüfung der auf diese Weise jeweils ermittel- ten pixelspezifischen Merkmalsbereiche, insbesondere der Polynomfunktio- nen bzw. Ellipsen, insbesondere anhand von M Test-Wertdokumenten vor- gesehen sein (vorzugsweise mit M = 50 bis 150, insbesondere M = 100), wel- che zumindest hinsichtlich des Zustands des Sichtfensters als „UNFIT“ ein- gestuft werden und für welche wie bei den als „FIT“ eingestuften Test-Wert- dokumenten für mehrere oder alle Pixel der ROI vorzugsweise jeweils M Merkmalspunkte im Merkmalsraum erhalten werden. Dann wird pixel- weise überprüft, ob alle M Merkmalspunkte außerhalb der anhand der „FIT“-Test-Wertdokumente für dieses Pixel ermittelten Polynomfunktion bzw. Ellipse liegen. Ist dies der Fall, so stellt die Polynomfunktion bzw. El- lipse eine klare Trennung zwischen als „FIT“ oder „UNFIT“ einzustufenden Wertdokumenten dar. Falls nicht, kann vorgesehen sein, die jeweilige Poly- nomfunktion bzw. Ellipse so lange iterativ an die jeweiligen N Merkmalspunkte anzupassen, bis sie eine möglichst klare Trennung zwi- schen „FIT“ und „UNFIT“ ermöglicht. Vorzugsweise kann für jedes Pixel der ROI die Lage der beiden Brennpunkte der jeweils erhaltenen Polynomfunktion bzw. Ellipse ermittelt und/oder die doppelte Länge 2a der großen Halbachse als Schwellenwert D für die Summe der Abstände D1+D2 von Merkmalspunkten bei der Wertdokument- prüfung festgelegt werden. Alternativ oder zusätzlich kann auch vorgesehen sein, dass für jedes Pixel der ROI die Abstände D3 und/oder D4 von auf der Ellipse liegenden Merkmalspunkten zur Hauptachse bzw. Nebenachse der Ellipse als Referenzpunkte bzw. –werte berechnet werden, die dann bei der Prüfung der Wertdokumente herangezogen werden können. Weitere Vorteile, Merkmale und Anwendungsmöglichkeiten der vorliegen- den Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung in Zusam- menhang mit den Figuren. Es zeigen: Fig.1 ein Beispiel einer Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung mit einem Sensor zur Prüfung von Wertdokumenten; Fig.2 ein Beispiel einer Banknote mit einem Sichtfenster; Fig.3 ein Beispiel einer 3x3-Umgebung eines Pixels zur Veranschauli- chung einer lokalen Operation; Fig.4 ein erstes Beispiel einer Ellipse; Fig.5 ein zweites Beispiel einer Ellipse; Fig.6 ein Beispiel eines erfassten Bildes eines Sichtfensters einer Trai- nings-Banknote; Fig.7 ein Beispiel von für Trainings-Banknoten erhaltenen Merkmals- punkten zur Veranschaulichung der Ermittlung der Parameter einer Ellipse; Fig.8 ein Beispiel eines Diagramms zur Veranschaulichung unter- schiedlicher statistischer Verteilungen der jeweils ermittelten Distanz D bei FIT- bzw. UNFIT-Trainings-Banknoten; und Fig.9 ein Beispiel zur Veranschaulichung möglicher Einstufungen bzw. Klassifizierungen unterschiedlicher Merkmalspunkte. Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Beispiels einer Wertdoku- mentbearbeitungsvorrichtung 1 mit einer Eingabeeinrichtung 9, beispiels- weise einem sog. Eingabefach, zur Aufnahme eines Stapels 10 von Wertdo- kumenten 2, insbesondere Banknoten, welche mittels einer nicht dargestell- ten Vereinzelungseinrichtung einzeln vom Stapel 10 abgezogen und mittels einer Transporteinrichtung 4 entlang eines Transportwegs 6 befördert wer- den. Die Transporteinrichtung 4 weist im vorliegenden Beispiel mehrere nur schematisch dargestellte Transportelemente 4a-4c und Weichen 5a-c auf. Ferner ist ein Sensor zur Prüfung der Wertdokumente 2 vorgesehen, welcher mindestens eine Erfassungseinrichtung 3 aufweist, die dazu eingerichtet ist, von einem jeweils zu prüfenden Wertdokument 2 ausgehende elektromag- netische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Spektralkanälen bzw. Spektralbereichen, insbesondere im sichtbaren und/oder infraroten Spektralbereich, ortsaufgelöst zu erfassen. Bei der vom Wertdokument 2 ausgehenden elektromagnetischen Strahlung kann es sich beispielsweise um vom Wertdokument 2 transmittierte, reflek- tierte und/oder remittierte (d.h. diffus reflektierte) elektromagnetische Strahlung handeln. Vorzugsweise erfasst die Erfassungseinrichtung 3 die vom Wertdokument 2 im Hellfeld transmittierte elektromagnetische Strahlung (sog. Hellfeld- Transmission). Dazu ist auf der der Erfassungseinrichtung 3 gegenüberlie- genden Seite des Wertdokuments 2 bzw. Transportwegs 6 eine Bestrahlungs- einrichtung 8 zur Erzeugung von sichtbarer und/oder infraroter elektromag- netischer Strahlung vorgesehen, mittels welcher das jeweils zu prüfende Wertdokument 2 beaufschlagt wird. Alternativ kann die Bestrahlungseinrichtung 8 aber auch so angeordnet bzw. ausgerichtet sein, dass die Erfassungseinrichtung 3 die vom Wertdoku- ment 2 im Dunkelfeld transmittierte elektromagnetische Strahlung erfasst (sog. Dunkelfeld-Transmission), wobei die Bestrahlungseinrichtung 8 dann nicht direkt in die Richtung der Erfassungseinrichtung strahlt, sondern schräg dazu. Alternativ oder zusätzlich kann auch eine Bestrahlungseinrichtung (nicht dargestellt) auf der Seite des Wertdokuments 2 bzw. Transportwegs 6, auf welcher sich auch die Erfassungseinrichtung 3 befindet, vorgesehen sein, um die vom Wertdokument 2 reflektierte bzw. remittierte elektromagnetische Strahlung zu erfassen. Der im dargestellten Beispiel gezeigte Sensor kann grundsätzlich zur Prü- fung von unterschiedlichen Arten von Wertdokumenten verwendet werden, ist jedoch besonders geeignet für die Prüfung von Polymer-Banknoten, d.h. Banknoten mit einem blattförmigen Substrat aus Kunststoff und/oder einem Hybrid-Verbund, z.B. aus einer Baumwollschicht (Kern) und dünner Kunst- stoff-Folie (Beschichtung), und/oder mit einem sog. Fenster oder Sichtfens- ter ausgestatteten Banknoten, wobei das Fenster einen oder mehrere transpa- rente Abschnitte und optional auch intransparente Abschnitte, beispiels- weise in Form eines Hologramms, aufweisen kann. Die von der Erfassungseinrichtung 3 spektral- und ortsaufgelöst erfasste elektromagnetische Strahlung liefert somit für jeden Bildpunkt (Pixel) in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralkanälen Signale bzw. Intensitäts- werte, die ein Maß für die spektralen Intensitäten der jeweils erfassten Strah- lung darstellen. Bei der Erfassungseinrichtung 3 kann es sich z.B. um eine Farbkamera oder mehrere monochrome Kameras oder zwei oder mehr mit unterschiedlichen Farbfiltern versehene Detektorarrays (Mehrspursensoren) zur ortsaufgelös- ten Erfassung der vom Wertdokument 2 ausgehenden elektromagnetischen Strahlung im sichtbaren und/oder nicht sichtbaren (z.B. ultravioletten und/oder infraroten) Spektralbereich handeln. Optional können weitere Sensoren (nicht dargestellt), wie z.B. Ultraschall-, Magnet- und/oder kapazitive Sensoren, zur Erfassung weiterer Eigenschaf- ten der Wertdokumente 2 vorgesehen sein. Anhand der mittels der Erfassungseinrichtung 3 in mindestens zwei Spekt- ralbereichen ortsaufgelöst erfassten elektromagnetischen Strahlung und ggf. anhand der mittels weiterer Sensoren erfassten Eigenschaften wird das Wert- dokument 2 in einer Verarbeitungseinrichtung 7 geprüft, insbesondere hinsichtlich seines Zustands (Fitness), wie z.B. betreffend Graffiti (nachträg- lich auf das Wertdokument aufgebrachter Beschriftungen oder Farbspritzer), Verschmutzungen, Knitterfalten, Abnutzung etc., und abhängig vom Ergeb- nis der Prüfung an eines von mehreren Ausgabefächern 11a-d ausgegeben bzw. sortiert. Dazu werden die Transportelemente 4a-c und/oder Wei- chen 5a-c durch die Verarbeitungseinrichtung 7 und/oder eine Steuerungs- einrichtung entsprechend gesteuert bzw. betätigt. Vorzugsweise ist die Ver- arbeitungseinrichtung 7 als Computer ausgebildet und/oder weist die Ver- arbeitungseinrichtung 7 einen Prozessor zur Datenverarbeitung und einen Speicher zum Speichern von Daten auf. Die Verarbeitung bzw. Auswertung der in den mindestens zwei Spektralbe- reichen ortsaufgelöst erfassten elektromagnetischen Strahlung in der Verar- beitungseinrichtung 7 wird im Folgenden anhand von Beispielen näher er- läutert. Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung einer Banknote 2 mit einem Foli- enelement 12, welches auch als Fenster oder Sichtfenster bezeichnet wird und im vorliegenden Beispiel mit einem Hologrammelement 13 versehen ist. Je nach Ausgestaltung ist das Folienelement 12 vorzugsweise für elektro- magnetische Strahlung, insbesondere im sichtbaren und/oder infraroten Spektralbereich, durchlässig bzw. durchsichtig, wohingegen das Hologram- melement 13 für die elektromagnetische Strahlung im Wesentlichen un- durchlässig bzw. undurchsichtig ist. Die Banknote 2 wird im dargestellten Beispiel in einer Transportrichtung X an der Erfassungseinrichtung 3 (siehe Figur 1) vorbei transportiert, welche sich in Y-Richtung erstreckt, beispielsweise in Form einer Farbkamera , und die von der Banknote 2 ausgehende elektromagnetische Strahlung während des Transports spektral- und ortsaufgelöst erfasst. Dabei werden für die Banknote 2 in jedem Farbkanal c (z.B. rot, grün, blau, infrarot etc.) eine Viel- zahl von Bildpunkten mit den Koordinaten (x, y) erhalten (Banknoten- Pixel). Jeder Bildpunkt ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ mit den Koordinaten (x, y) beinhaltet somit zwei oder mehr Signal- oder Intensitätswerte, welche die Intensitäten der von der Banknote 2 ausgehenden und in den jeweiligen Farbkanälen c er- fassten elektromagnetischen Strahlung charakterisieren. Vorzugsweise kann die elektromagnetische Strahlung auch erfasst werden, bevor und/oder nachdem die Banknote 2 die Erfassungseinrichtung passiert bzw. passiert hat, wodurch eine Vielzahl von Bildpunkten ^^_௬ ^{^} des Hinter- grunds erhalten werden (Hintergrund-Pixel). Jedes Hintergrund-Pixel ^^_௬ ^{^} mit der Koordinate y beinhaltet somit zwei oder mehr Signal- oder Intensitäts- werte, welche die Intensitäten der in den jeweiligen Farbkanälen c erfassten elektromagnetischen Strahlung des Banknoten-Hintergrunds charakterisie- ren. Für die Banknoten-Pixel ^^^{^} ^_௫,௬^ werden jeweils mindestens zwei pixelspezifi- sche Merkmale ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^ ermittelt, welche im Kontext der vorliegen- den Offenbarung auch als „Features“ oder „Merkmalspunktkoordinaten“ bezeichnet werden. Vorzugsweise wird mindestens eines der Merkmale ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ ^{^} ^^, ^^^{^} aus dem Intensitätswert eines Kanals c des Banknoten-Pixels ^^^{^} ^_௫,௬^ mit den Koordina- ten (x, y) und des zugehörigen Hintergrund-Pixels ^^_௬ ^{^} mit der Koordinate y wie folgt berechnet: (_1-1) was eine Normierung der Intensitätswerte der Banknoten-Pixel bezüglich der Intensitätswerte der Hintergrund-Pixel darstellt. Alternativ oder zusätzlich kann mindestens eines der Merkmale ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^ durch Differenzbildung der, vorzugsweise auf den Hinter- grund normierten, Intensitäten unterschiedlicher Farbkanäle i, j berechnet werden: (1-2) Alternativ oder zusätzlich kann mindestens eines der Merkmale mittels einer in einem Farbkanal c durchgeführten lokalen Operation berechnet werden, bei welcher die Intensitätswerte in der Nachbarschaft des jeweiligen Pixels berücksichtigt werden, wie z.B. einer in Figur 3 veranschaulichten 3x3-Um- gebung, in welcher das Pixel ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ insgesamt 8 Nachbar-Pixel ^^_^ ^{^} ௫_{േ^,௬േ^^} hat. Mittels einer lokalen Operation kann beispielsweise ein Kontrastwert ermit- telt werden. Dazu wird zunächst die maximale Intensität ^^_^^௫ der jeweiligen und daraus dann das pixelspezifische Merkmal wie folgt berechnet: Die auf diese oder auch auf andere Weise erhaltenen pixelspezifischen Merk- male ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^ werden dann anhand eines vorgegebenen Modells, ins- besondere eines Fitness-Modells, analysiert. Bei einem solchen Modell han- delt es sich vorzugsweise um ein pixelspezifisches Modell m^ ^^_^, ^^_ଶ^, das vor- zugsweise durch eine nichtlineare Funktion F von zwei Merkmalen ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^ charakterisiert wird, die z.B. gemäß den vorstehenden For- meln (1-1) bis (1-4) berechnet und/oder auf andere Weise aus den dem je- weiligen Banknoten-Pixel ^^^{^} ^_௫,௬^ zugeordneten Intensitätswerten abgeleitet werden können: ^^^ ^^_^, ^^_ଶ^ ൌ ^^^ ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^^. (1-5) Die beiden Merkmale ^^_^, ^^_ଶ können voneinander statistisch abhängig oder aber auch unabhängig sein. Die zweidimensionale nichtlineare Funktion F ist vorzugsweise eine generi- sche Polynomfunktion (Polynom n-ten Grades mit n ≥ 2), deren Parameter je nach Anwendungsfall (z.B. Art der Prüfung, wie z.B. Zustands- oder Echtheitsprüfung, zu prüfende Banknoten bzw. Stückelung(en) etc.), insbe- sondere mittels eines vorab durchgeführten Trainingsverfahrens, bestimmt werden. Zur beispielhaften Veranschaulichung der Verwendung einer generischen Polynomfunktion wird nachfolgend als nichtlineare Funktion die Normal- form einer Ellipse (Polynom 2-ten Grades) verwendet: wobei die Parameter a und b jeweils die halbe Länge der Hauptachse (große Halbachse) bzw. Nebenachse (kleine Halbachse) der Ellipse bezeichnen. Wie in Figur 4 veranschaulicht ist, lässt sich eine Ellipse E als ein in Richtung der Achse des ersten Merkmals um a und in Richtung der Achse des zwei- ten Merkmals ^^_ଶ um b gestreckter bzw. gestauchter Einheitskreis auffassen. Die Ellipse E ist die Menge aller Punkte, die in einer Ebene liegen und für die die Summe ihrer Abstände (sog. Brennstrecken) von den beiden Brennpunk- ten fp1 und fp2 den konstanten Wert 2a (doppelte Hauptachse) hat, was auch als Ellipsenradius D bezeichnet wird. Die Strecke c wird als lineare Ex- zentrizität bezeichnet und gibt den Abstand des jeweiligen Brennpunkts fp1 bzw. fp2 vom Mittelpunkt der Ellipse E an. Die von den Achsen des ersten und zweiten Merkmals ^^_^, ^^_ଶ aufgespannte Ebene wird im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung auch als „Merkmalsraum“ bezeichnet. Falls in diesem Merkmalsraum ein für die Banknote 2 ermittelter pixelspezi- fischer Merkmalspunkt ^^^ ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^^ innerhalb der Ellipse E liegt, dann wird der Merkmalspunkt ^^^ ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^^ und/oder das zugehörige Banknoten-Pixel mit den Koordinaten (x, y) als „FIT“ oder regulär eingestuft, falls er außerhalb der Ellipse E liegt, dann wird der Merkmalspunkt ^^_ଶ^ ^^, ^^^^ und/oder das zugehörige Banknoten-Pixel mit den Koor- dinaten (x, y) als „UNFIT“ oder irregulär eingestuft. Dies ist in Figur 5 bei- spielhaft veranschaulicht. Vorzugsweise können bei der Prüfung, ob ein Merkmalspunkt P( ^^_^, ^^_ଶ^ in- nerhalb oder außerhalb der Ellipse E liegt, zwei Distanzen D1 und D2 (siehe Figur 5) ermittelt bzw. herangezogen werden, nämlich die Distanz D1 des Falls D1 + D2 ≤ D = 2a, dann liegt der Merkmalspunkt P ( ^^_^, ^^_ଶ^ innerhalb bzw. auf der Ellipse E, falls D1 + D2 > D, dann liegt der Merkmalspunkt P ( ^^_^, ^^_ଶ^ außerhalb der Ellipse E. Hierdurch lässt sich auf zuverlässige und einfache Weise ermitteln, ob ein Merkmalspunkt als regulär bzw. irregulär einzustufen ist. Falls sich, anders als im vorliegenden Beispiel, der Mittelpunkt der Ellipse E nicht im Ursprung des Koordinatensystems des Merkmalsraums befindet und/oder beide Achsen der Ellipse E nicht parallel zu den Achsen des Koor- dinatensystems sind, dann werden beide ausgewählten Features vorzugs- weise durch eine affine Transformation umgerechnet, so dass die vorstehend genannte Formel (2-1) weiterhin gültig ist, d.h. die Ellipse E weiterhin durch die Normalform definiert werden kann. Je nach Auswahl der Merkmale, d.h. je nach Definition bzw. Berechnung der Merkmalspunktkoordinaten ^^_^, ^^_ଶ im Merkmalsraum, können mittels einer solchen Ellipse E unterschiedliche Modelle, insbesondere Fitness-Modelle zur Ermittlung und/oder Prüfung des Zustands von Banknoten, vorgegeben werden. So werden beispielsweise in einem ersten Merkmalsraum „Color“ die Merk- male bzw. Merkmalspunktkoordinaten ^^_^, ^^_ଶ aus der Differenz der Intensi- tätswerte von jeweils zwei Farbkanälen (rot, grün, blau) berechnet wie z.B. = Intensität (rot) – Intensität (grün) und ^^_ଶ = Intensität (grün) – Intensi- tät (blau). Mittels einer für diesen Merkmalsraum vorgegebenen „Color Mo- del“-Ellipse kann mit besonders hoher Zuverlässigkeit das Vorhandensein von Graffiti (Farbspritzer oder nachträglich auf das Wertdokument aufge- brachten Beschriftungen) im transparenten Bereich des Folienelements 12 nachgewiesen werden. In einem zweiten Merkmalsraum „Brightness“ dagegen können als Merk- male bzw. Merkmalspunktkoordinaten ^^_^, ^^_ଶ die Intensitätswerte der im sichtbaren (VIS) bzw. infraroten (IR) Spektralbereich erfassten elektromagne- tischen Strahlung verwendet werden: VIS-Intensität = und IR-Intensität = ^^_ଶ. Mittels einer für diesen Merkmalsraum vorgegebenen „Bright Model“- Ellipse können mit besonders hoher Zuverlässigkeit Knitterfalten, Abnut- zungen und/oder Defekte im transparenten Bereich des Folienelements 12 nachgewiesen werden. In einem dritten Merkmalsraum „Contrast“ kann gelten: IR-Intensität = und Kontrastwert = ^^_ଶ (zur Berechnung eines pixelspezifischen Kontrast- werts mittels lokaler Operation siehe oben). Mittels einer für diesen Merk- malsraum vorgegebenen „Contrast Model“-Ellipse können mit besonders hoher Zuverlässigkeit Knitterfalten, Abnutzungen und/oder Defekte auf dem Hologrammelement 13 des Folienelements 12 nachgewiesen werden. Vorzugsweise wird für die außerhalb der Ellipse E liegenden, d.h. als „UNFIT“ oder irregulär eingestuften, Merkmalspunkte ^^^ ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^^ jeweils eine Lageinformation ermittelt, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes ^^^ ^^_^^ ^^, ^^^, ^^_ଶ^ ^^, ^^^^ relativ zur Ellipse E charakterisiert wird, und die Merkmalspunkte bzw. die zugehörigen Banknoten-Pixel wer- den in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten Lageinformation unter- schiedlichen Defektklassen zugeordnet, welche mit unterschiedliche Arten von Defekten assoziiert sind. Anhand der Zuordnung der Merkmals- punkte zu den unterschiedlichen Defektklassen werden Zustandsinformatio- nen der jeweiligen Banknote ermittelt, die dann – ggf. gemeinsam mit ande- ren Kriterien - zum Prüfen des Zustands der jeweiligen Banknote und ggf. für deren Sortierung verwendet werden können. Neben der Einstufung als „FIT“ bzw. regulär oder „UNFIT“ bzw. irregulär erfolgt also zusätzlich eine Klassifizierung der irregulären Pixel hinsichtlich ihrer Lage relativ zur Ellipse bzw. der Art eines Defekts. Dies wird nachfol- gend näher erläutert. Beispielsweise wird ein im Merkmalsraum „Color“ als irregulär eingestuftes Pixel z.B. als Graffiti-Pixel klassifiziert, falls der Hauptachsenabstand D3 (siehe Figur 5) groß ist bzw. einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt. Optional kann die Farbe des Graffitis anhand des Nebenachsenabstands D4 (siehe Figur 5) ermittelt werden. Alternativ oder zusätzlich kann für ein als irregulär eingestuftes Pixel die Farbe selbst anhand der RGB-Intensitätswerte ermittelt werden und mit ei- ner für dieses Pixel bzw. den entsprechenden Ort auf der Banknote vorgege- benen Banknotenfarbe verglichen werden. Falls hierbei eine größere Abwei- chung festgestellt wird, kann auf das Vorhandensein eines Graffitis geschlos- sen werden. Eine Klassifizierung nach Art der irregulären Pixel kann auch auf Basis meh- rerer Haupt- und/oder Nebenachsenabstände D3 bzw. D4 in mehreren un- terschiedlichen Merkmalsräumen, insbesondere „Color“, „Brightness“ und/oder „Contrast“, erfolgen. Wie vorstehend bereits erläutert wurde, kann das in der Banknote 2 befindli- che Fenster bzw. Folienelement 12 sowohl einen intransparentem Fensterab- schnitt, etwa in Form eines Hologrammelements 13, als auch einen transpa- renten Fensterabschnitt (sog. Durchsichtsbereich) aufweisen. Vorzugsweise wird bei der Erfassung der von der Banknote 2 ausgehenden elektromagneti- schen Strahlung die Region von Interesse ROI entweder auf den intranspa- renten oder auf den transparenten Fensterabschnitt gelegt. Alternativ kann auch vorgesehen sein, dass jeweils ein ROI in beiden Fensterabschnitten liegt. Vorzugsweise können die Kriterien zur Klassifizierung nach Art der ir- regulären Pixel in verschiedenen ROIs des Fensters, z.B. bei einer ROI im transparenten Fensterabschnitt bzw. im intransparenten (Hologramm) Fens- terabschnitt, unterschiedlich sein. So kann vorgesehen sein, dass bei einer im transparenten Fensterabschnitt liegenden ROI ein im Merkmalsraum „Brightness“ als irregulär eingestuftes Pixel als Graffiti-Pixel klassifiziert wird, falls der Hauptachsenabstand D3 in diesem Merkmalsraum groß ist bzw. eine vorgegebene erste Schwelle über- steigt. Ferner kann vorgesehen sein, dass im Falle eines geringen bzw. die vorgegebene erste Schwelle unterschreitenden Hauptachsenabstands D3 und eines großen bzw. eine vorgegebene zweite Schwelle überschreitenden Ne- benachsenabstands D4 das Pixel als ein Knitter- oder Loch-Pixel klassifiziert wird. Alternativ oder zusätzlich kann ferner vorgesehen sein, dass im Merk- malsraum „Brightness“ eine Unterscheidung von Knitter-Pixel und Loch-Pi- xel z.B. auf der Basis des Nebenachsenabstands D4 erfolgt. Alternativ oder zusätzlich kann vorgesehen sein, dass bei einer im intranspa- rentem Fensterabschnitt (Hologramm) liegenden ROI ein im Merkmalsraum „Contrast“ als irregulär eingestuftes Pixel als Knitter-Pixel oder Loch-Pixel klassifiziert wird, falls der Hauptachsenabstand D3 in diesem Merkmals- raum groß ist bzw. eine vorgegebene Schwelle übersteigt. Im Falle eines ge- ringen bzw. die vorgegebene Schwelle unterschreitenden Hauptachsenab- stands D3 wird das Pixel als ein Abnutzungs-Pixel klassifiziert. Vorzugsweise kann bei der Klassifizierung bzw. Bestimmung der Art der Ir- regularität eines Pixels schrittweise wie folgt vorgegangen werden. Zunächst wird im Merkmalsraum „Color“ geprüft, ob der einem Pixel zuge- ordnete Merkmalspunkt außerhalb einer vorgegebenen „Color Model“-El- lipse liegt. Ist dies der Fall, dann wird dieser Merkmalspunkt bzw. das ent- sprechende Pixel als Graffiti-Pixel eingestuft und ggf. dessen Farbe be- stimmt. Falls der dem Pixel zugeordnete Merkmalspunkt innerhalb der „Color Mo- del“-Ellipse legt, dann wird im Merkmalsraum „Brightness“ eine weitere Prüfung anhand einer vorgegebenen „Bright Model“-Ellipse wie folgt durch- geführt: a) Falls das Pixel zur ROI im durchsichtigen Fensterabschnitt gehört (siehe z.B. die Bereiche des Folienelements 12 außerhalb des Hologrammele- ments 13 in Figur 2), wird geprüft, ob der Merkmalspunkt im Merkmals- raum „Brightness“ außerhalb der „Bright Model“-Ellipse liegt. Ist dies der Fall, kann es sich um ein Loch, eine Knitterfalte oder eine Abnutzung an der betreffenden Stelle auf der Banknote handeln. Eine Unterscheidung zwischen diesen Defektklassen wird vorzugsweise anhand des Hauptach- senabstands D3 des Merkmalspunkts und/oder anhand von VIS- und/oder IR-Intensitäten vorgenommen, wobei vorzugsweise verschiedene Schwellen vorgegeben sind. Ist beispielsweise die VIS- und/oder Intensität sehr groß bzw. werden entsprechende Schwellen überschritten, dann kann auf ein Loch an der betreffenden Stelle der Banknote geschlossen werden. Ist dage- gen die Intensität gering bzw. werden entsprechende Schwellen unterschrit- ten, dann kann auf das Vorhandensein von Knitterfalten und/oder Abnut- zungen an der betreffenden Stelle auf der Banknote geschlossen werden. Falls der Merkmalspunkt innerhalb der „Bright Model“-Ellipse liegt, kann auf keine Helligkeits-Irregularität des zugehörigen Pixels geschlossen wer- den. b) Falls das Pixel zur ROI im undurchsichtigen Fensterabschnitt gehört (siehe z.B. den Hologrammabschnitt 13 auf der Banknote 2 in Figur 2), wird geprüft, ob der Merkmalspunkt im Merkmalsraum „Color“ innerhalb der „Color Model“-Ellipse liegt. Ist dies der Fall, wird eine weitere Prüfung im Merkmalsraum „Contrast“ anhand einer vorgegebenen „Contrast-Model“- Ellipse durchgeführt. Liegt der Merkmalspunkt außerhalb der „Contrast- Model“-Ellipse, dann kann auf das Vorhandensein einer Knitterfalte, eines Lochs, einer Abnutzung oder Farbabplatzung an der betreffenden Stelle (Ho- logrammelement 13) auf der Banknote 2 geschlossen werden. Vorzugsweise kann zusätzlich eine Unterscheidung zwischen diesen Defektklassen anhand der Farbe des jeweiligen Pixels und/oder des Hauptachsenabstands D3 und/oder Nebenachsenabstands D4 erfolgen. Vorzugsweise werden die bei der Analyse bzw. Prüfung der Banknoten-Pi- xel verwendeten Modelle bzw. die die Modelle charakterisierenden unter- schiedlichen Polynomfunktionen, insbesondere Ellipsen E, vorab in einem Trainingsverfahren ermittelt. Vorzugsweise wird dabei zunächst festgelegt, welche ROI bzw. Positionen, z.B. auf dem Folienelement 12 und/oder Holo- grammelement 13, eines bestimmten Banknoten-Typs (z.B. Stückelung) bei der Ermittlung eines Modells herangezogen werden sollen. Anhand der an Trainings-Banknoten gewonnenen Bildpunkte werden dann die Parameter der Polynomfunktion(en), insbesondere Ellipse(en), pixelspezifisch berech- net und/oder statistisch abgeschätzt. Ein bevorzugtes Trainingsverfahren wird nachfolgend beispielhaft für die Ermittlung einer „Color Model“-Ellipse näher erläutert. Das beschriebene Verfahren gilt aber auch entsprechend für die Ermittlung anderer Modelle, insbesondere einer „Bright Model“- und/oder „Contrast Model“-Ellipse oder anderer Polynomfunktionen zweiten und/oder höheren Grades. Zum Training werden vorzugsweise z.B.100 Trainings-Banknoten eines be- stimmten Typs verwendet, welche als „FIT“ oder „ATM-FIT“ (sehr guter Zu- stand) eingestuft werden. Optional kann das Ergebnis des Trainings anhand von z.B.100 weiteren Trainings-Banknoten desselben Typs, welche jedoch als „UNFIT“ (schlechter bzw. ungenügender Zustand) eingestuft werden, überprüft werden. Figur 6 zeigt ein von der Erfassungseinrichtung 3 (siehe Figur 1) erfasstes Bild eines in einer Trainings-Banknote vorgesehenen Sichtfensters mit trans- parenten Abschnitten eines Folienelements 12 und intransparenten Abschnit- ten eines Hologrammelements 13 (siehe auch Figur 2). Anhand dieses Bildes werden manuell und/oder mithilfe eines geeigneten Bildverarbeitungsalgo- rithmus mehrere Bildpunkte bzw. Positionen auf dem Folienelement 12 und/oder dem Hologrammelement 13 festgelegt, welche bei der Ermittlung der jeweiligen Ellipse im Merkmalsraum herangezogen werden sollen. Die im vorliegenden Beispiel festgelegten Bildpunkte sind in der vorliegenden Darstellung als kleine rechteckige bzw. quadratische helle bzw. graue Berei- che hervorgehoben und liegen zumeist im Bereich von Konturen bzw. Über- gängen zwischen den transparenten Abschnitten des Folienelements 12 und den intransparenten Abschnitten des Hologrammelements 13. Das „Color Model“ verwendet vorzugsweise zwei Farbtransformations- Merkmale (vgl. Gleichung (1-2)) wie folgt: Bei 100 Trainings-Banknoten gilt dann für die Position (x,y): ^^_^^ ^^, ^^^ ൌ ^ ^^_^ ^{^}^ ^^, ^^^, ^^_^ ^ଶ^ ^^, ^^^, ^^_^ ^ଷ^ ^^, ^^^… , ^^_^ ^{^^^}^ ^^, ^^^} (2-6) ^^_ଶ^ ^^, ^^^ ൌ ^ ^^_ଶ ^{^}^ ^^, ^^^, ^^_ଶ ^ଶ^ ^^, ^^^, ^^_ଶ ^ଷ^ ^^, ^^^... , ^^_ଶ ^{^^^}^ ^^, ^^^ ^ (2-7) Im zugehörigen zweidimensionalen Merkmalsraum können diese Merkmale als zweidimensionaler Feature-Vektor X beschrieben werden: ^(2-8) wobei ^_{^^ ൌ ^^^} ^{^} _{^^, ^^} ^{^} _{(2-9) ^^ଶ ൌ ^^ଶ} ^{^} _{^^, ^^} ^{^} _(2-10) Unter der Annahme, dass die jeweils gesuchte Ellipse die meisten oder vor- zugsweise alle 100 Merkmalspunkte der Trainings-Banknoten umschließt, vorzugsweise mit einem minimalen Fehler, kann eine Hauptachsentransfor- mation verwendet werden, um die Hauptachse der Ellipse zu ermitteln. Wie in Figur 7 veranschaulicht ist, wird dabei die Hauptachse der Ellipse E durch die PC1-Achse (erste Hauptkomponente) gebildet. Die Richtung der PC1-Achse ist der Eigenvektor und ihr Betrag ist der Eigenwert. Der Win- kel ^^ der X1-Achse zu PC1 ist der Rotationswinkel, der bei der Transforma- tion verwendet wird. Es wird eine zu PC1 orthogonale Linie berechnet, wel- che die zweite Hauptkomponente PC2 darstellt und, anstelle der ursprüngli- chen X2-Achse, die neue Nebenachse der Ellipse bildet. Die Nebenachse PC2 beschreibt die größte, von PC1 nicht beschriebene Varianz. Wie in Figur 7 beispielhaft veranschaulicht ist, liegt entlang der PC1-Achse die größte Vari- ation bzw. breiteste statistische Verteilung 14 der Merkmale vor, die durch die Ellipse E umfasst wird. Dagegen ist entlang der PC2-Achse (Nebenachse) die Variation bzw. statistische Verteilung 15 der Features am kleinsten bzw. schmalsten. Die Ellipsenparameter werden daraus vorzugsweise wie folgt berechnet bzw. statistisch abgeschätzt: 1. Mittelpunkt der Ellipse Der Mittelpunkt der Ellipse E wird durch den Mittelwert und ^^_ଶvon zwei Features ^^_^ und ^^_ଶ abgeleitet: 2. Haupt-/Nebenachse der Ellipse Wie vorstehend erläutert, stellen die Eigenwerte statistische Varianzen der Haupt-/Nebenachse der Ellipse E dar, und die Eigenvektoren zeigen die Richtung der Haupt-/Nebenachse. Eigenwerte und Eigenvektoren werden vorzugsweise über die Kovarianzmatrix von ^^ ermittelt. Vorzugsweise wird zuerst eine symmetrische Kovarianzmatrix erstellt: Die Eigenwerte ^^ der Kovarianzmatrix ^^ werden durch Lösung der folgen- den Gleichung bestimmt: ^^ ^^ ^^^Σ െ ^^ ^^^ ൌ 0 (2-14) Hier stellt ^^ die Einheitsmatrix dar. Damit lässt sich diese Gleichung umfor- mulieren: ^Σ െ ^^ ^^^ ∙ ^^ ൌ 0 (2-15) Die Eigenvektoren werden absteigend nach Eigenwert sortiert. Die Richtung der Hauptachse bzw. Rotationswinkel ( ^^ zu Achse ^^_^^ der Ellipse E kann wie folgt berechnet werden: 3. Länge der Haupt-/Nebenachse der Ellipse Die Länge der Haupt-/Nebenachse a bzw. b wird mit dem ersten Eigenwert bestimmt: (2-17) ^^ ൌ ^^_ଶ ∙ ^^2 (2-18) wobei k1 und k2 Adaptionsparameter sind und typischerweise im Bereich von 2 bis 8 liegen. Als ein Default-Wert kann beispielsweise der Wert 3 ver- wendet werden (3 Sigma Prinzip). 4. Brennpunkte der Ellipse Die Brennpunkte fp1 und fp2 werden durch Berechnung der linearen Ex- zentrizität c (siehe Figur 4) wie folgt ermittelt: ^^{^ ൌ} _√ ^{^^ଶ െ ^^ଶ (2-19)} 5. Abschätzung eines Maßes für die Größe der Ellipse Unter Verwendung der Formeln (2-2) und (2-3) wird für jede Trainings- Banknote die Distanz des jeweiligen Merkmalspunktes P zu den Brennpunk- ten fp1( ^^_^, ^^_ଶ^ und fp2^ ^^_^, ^^_ଶ^ berechnet. Aus den dabei jeweils erhaltenen 100 Werten für die Distanzen D1 und D2 wird jeweils ein Maximalwert als obere Schwelle D ermittelt: Wie bereits vorstehend näher erläutert, wird bei der späteren Prüfung von Banknoten vorzugsweise anhand der oberen Schwelle D ermittelt, ob es sich um einen als „FIT“ bzw. regulär oder „UNFIT“ bzw. irregulär einzustufen- den Merkmalspunkt bzw. entsprechenden Bildpunkt handelt. Theoretisch ist der Wert D = 2a. Allerdings kann es vorkommen, dass bei den anhand der „FIT“ Trainings-Banknoten ermittelten Parametern a, b und Adaptionsparametern k1, k2 (siehe Formel (2-17) und (2-18)) nicht bei allen 100 Trainings-Banknoten die Merkmalspunkte innerhalb der Ellipse E liegen. Die anhand der Formel (2-20) ermittelte obere Schwelle D kann daher unter Umständen auch größer sein als 2a. 6. Verifizierung des Modells Vorzugsweise wird das ermittelte Modell bzw. die ermittelte Ellipse E an- hand von 100 weiteren Trainings-Banknoten, welche als „UNFIT“ eingestuft werden, überprüft. Vorzugsweise werden dazu anhand der Formeln (2-2) bzw. (2-3) die Distan- zen D1 und D2 für alle Trainings-Banknoten berechnet und dahingehend überprüft, ob für alle UNFIT-Trainings-Banknoten gilt: D1 + D2 > D. Alternativ oder zusätzlich kann geprüft werden, ob die statistische Vertei- lung der für die FIT- und UNFIT-Trainings-Banknoten jeweils ermittelte Schwelle bzw. Distanz D eine klare Trennung zwischen FIT und UNFIT er- laubt. Dies wird beispielhaft anhand des in Figur 8 gezeigten Diagramms veran- schaulicht, in welchem die Anzahl n von Trainings-Banknoten über die für die jeweilige Trainings-Banknote ermittelte Distanz D aufgetragen ist. Im dargestellten Beispiel ist die statistische Verteilung 16 der Distanz D bei FIT- Trainings-Banknoten deutlich von der statistischen Verteilung 17 der Distanz D bei UNFIT-Trainings-Banknoten getrennt. Die basierend auf dem Modell jeweils ermittelte Distanz D ist daher als Schwelle geeignet, um zu zuverlässig ermitteln, ob ein Merkmalspunkt innerhalb oder außerhalb der Ellipse liegt. Für den Fall, dass die Distanz D keine klare Trennung zwischen FIT und UNFIT erlaubt, ist vorzugsweise vorgesehen, mindestens einen der Adapti- onsparameter k1, k2 (siehe Formel (2-17) und (2-18)) zu vergrößern oder zu verkleinern. 7. Vorteile des Fitness-Modells bzw. der Fitness-Ellipse Im Vergleich zu bekannten Modellen, wie etwa dem sog. Mahalanobis-Ab- stand, bietet das vorstehend beschriebene Fitness-Modell bzw. die dabei er- haltene bzw. zur Prüfung von Banknoten verwendete Fitness-Ellipse insbe- sondere folgende Vorteile: a) Die Geometrie und Positionen der Ellipse sind interpretierbar. So be- schreibt z.B. die Hauptachse der „Color Model“-Ellipse den Farbton der Durckfarbe des Folienelements 12, während die Größe der Hauptachse ein Maß für die Sättigung darstellt und die Größe der Nebenachse Schwankun- gen des Farbtons widerspiegelt. Dadurch ist es nicht nur möglich, ein UNFIT-Pixel zu erkennen, sondern es auch zu klassifizieren bzw. näher zu spezifizieren. Dies wird anhand von Figur 9, die einen zweidimensionalen Merkmalsraum mit den Merkmalskoordinaten f₁ und f₂ zeigt, beispielhaft veranschaulicht. In diesem Beispiel wurden die Merkmalspunkte für ein bestimmtes Banknoten- Pixel von insgesamt neun Banknoten ermittelt, wobei die Merkmals- punkte P_FIT von sieben Banknoten innerhalb der für dieses Pixel vorgegebenen Ellipse E liegen und dementsprechend als „FIT“ bzw. regulär eingestuft werden, wohingegen zwei Merkmalspunkte P1, P2 außerhalb der Ellipse E liegen und dementsprechend als „UNFIT“ bzw. irregulär eingestuft werden. Der erste Merkmalspunkt P1 wird aufgrund seines größeren Abstands D3 zur Hauptachse der Ellipse E, welcher auf eine starke Farbabweichung von der einer vorgegebenen Farbe schließen lässt, als „Graffiti“ klassifiziert. Der zweite Merkmalspunkt P2 wurde zwar auch als „UNFIT“ bzw. irregulär ein- gestuft, wird bei der Zustands-Klassifizierung der Banknote aber weniger stark gewichtet oder ggf. sogar ignoriert, da aufgrund seines geringen Ab- stands D3 zur Hauptachse und/oder seines Abstands D4 zur Nebenachse von einer nur geringen Farbabweichung bzw. nur leicht abweichenden Farb- sättigung auszugehen ist. Die Lage des jeweiligen Merkmalspunkts P1, P2 relativ zur Fitness-Ellipse E liefert somit zusätzliche Informationen bzw. At- tribute, auf deren Grundlage eine Zustandsklassifizierung und ggf. folgen- der Sortierung der jeweiligen Banknote vorgenommen werden kann. Zur Zustandsklassifizierung der jeweiligen Banknote werden vorzugsweise die Lagen (Abstände von der Ellipse E bzw. Richtungen relativ zur Ellipse E) der Merkmalspunkte eine Vielzahl irregulärer Pixel herangezogen. b) Die Fitness-Ellipse beschreibt ein allgemeines Fitness-Modell, das von den statistischen Eigenschaften der beiden Merkmale unabhängig ist. Dagegen verlangt z.B. die Verwendung des Mahalanobis-Abstands, dass die beiden Merkmale statistisch korrelieren, was bei der Fitness-Ellipse nicht der Fall sein muss. Während also bei einer Auswertung mittels Mahalanobis-Distanz/Ellipse nur geprüft wird, ob ein Feature-Vektor bzw. Merkmalspunkt innerhalb oder außerhalb der Mahalanobis-Distanz/-Ellipse liegt, oder der Abstand zum Mittelpunkt der Ellipse bestimmt wird, wird darüber hinaus nicht be- rücksichtigt, in welcher Richtung im Merkmalsraum der Merkmalspunkt au- ßerhalb der Ellipse liegt, d.h. es wird nur eine Unterscheidung getroffen, ob ein Pixel irregulär oder regulär ist, aber die irregulären Pixel werden nicht weiter nach verschiedenen Arten irregulärer Pixel bzw. Defektklassen klassi- fiziert. Darüber hinaus kann die Mahalanobis-Distanz/-Ellipse in einem Merkmalsraum nur dann mit allen Features erstellt werden, wenn die Fea- tures korreliert sind, und es wird nur eine Schwelle als „Mahalanobis-Dis- tanz“ verwendet. D. h., die Anwendung der Mahalanobis-Distanz/-Ellipse setzt eine statistische Korrelation zwischen Features voraus, da es nicht er- laubt ist, dass der Wert der Kovarianzen zwischen Features nahe bei „0“ liegt. In der Praxis kann z.B. der Intensitätswert eines VIS-Farbkanals „Blau“ und der Intensitätswert des IR-Kanals desselben Pixels je nach Banknoten- Schicht statistisch nicht korreliert werden.

Claims

P a t e n t a n s p r ü c h e 1. Sensor zur Prüfung von Wertdokumenten (2), insbesondere Banknoten, mit einer Erfassungseinrichtung (3), welche dazu eingerichtet ist, von ei- nem zu prüfenden Wertdokument (2) ausgehende, insbesondere trans- mittierte und/oder remittierte, elektromagnetische Strahlung in mindes- tens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst zu erfassen, wobei eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, welchen je- weils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind, welche die In- tensitäten der in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralberei- chen jeweils erfassten Strahlung charakterisieren, und einer Verarbei- tungseinrichtung (7), welche dazu eingerichtet ist, - mehreren Bildpunkten ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) jeweils einen in einem Merkmalsraum lie- genden Merkmalspunkt (P(f₁, f₂)) zuzuordnen, welcher durch mindestens zwei Merkmalspunktkoordinaten (f₁, f₂) definiert wird, die auf Intensi- tätswerten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) zugeordnet sind, - für Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)), welche außerhalb eines für den jeweili- gen Bildpunkt ( ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ ) durch eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebenen Merkmalsbereichs (E) im Merkmalsraum liegen, je- weils eine Lageinformation (D1-D4) zu ermitteln, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes (P(f₁, f₂)) relativ zum Merkmalsbe- reich (E) charakterisiert wird, und - die außerhalb des Merkmalsbereichs (E) liegenden Merkmals- punkte (P(f₁, f₂)) in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten Lageinfor- mation (D1-D4) unterschiedlichen Defektklassen zuzuordnen, durch wel- che unterschiedliche Arten von Defekten auf dem Wertdokument (2) cha- rakterisiert werden. 2. Sensor nach Anspruch 1, wobei die Erfassungseinrichtung (3) dazu einge- richtet ist, die vom Wertdokument (2) im Hellfeld transmittierte elektro- magnetische Strahlung zu erfassen. 3. Sensor nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Erfassungseinrichtung (3) dazu eingerichtet ist, die vom Wertdokument (2) ausgehende elektro- magnetische Strahlung in unterschiedlichen Spektralbereichen zu erfas- sen, welche im sichtbaren, insbesondere roten (R), grünen (G) und/oder blauen (B), und/oder im infraroten (IR) Spektralbereich liegen. 4. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Erfassungs- einrichtung (3) dazu eingerichtet ist, vom Hintergrund des zu prüfenden Wertdokuments (2) ausgehende elektromagnetische Strahlung in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst zu er- fassen, wobei eine Vielzahl von Hintergrund-Bildpunkten ( ^^_௬ ^{^}) erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Hintergrund-Intensitätswerte zu- geordnet sind, und die Verarbeitungseinrichtung (7) dazu eingerichtet ist, die einem Bildpunkt ( ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ ) jeweils zugeordneten Intensitätswerte unter Verwendung der Hintergrund-Intensitätswerte der entsprechenden Hin- tergrund-Bildpunkte ( ^^_௬ ^{^}) zu normieren. 5. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Verarbei- tungseinrichtung (7) dazu eingerichtet ist, eine oder mehrere der Merk- malspunktkoordinaten (f₁, f₂) der Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)) anhand von, vorzugsweise normierten, Intensitätswerten, welche dem jeweiligen Bild- punkt ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bild- punkts ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) zugeordnet sind, zu berechnen, insbesondere durch Bil- dung einer Differenz, einer Summe und/oder eines Quotienten aus den dem jeweiligen Bildpunkt ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) zugeordneten Intensitätswerten und/oder mittels einer lokalen Operation unter Berücksichtigung der den benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts zuge- ordneten Intensitätswerte. 6. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Kurve bzw. Fläche, durch welche der Merkmalsbereich (E) im Merkmalsraum für den jeweiligen Bildpunkt ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) vorgegebenen wird, durch eine Polynom- funktion, insbesondere eine Gleichung für eine Ellipse bzw. ein Ellipsoid oder Hyperellipsoid, im Merkmalsraum beschrieben wird. 7. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die für die au- ßerhalb des Merkmalsbereichs (E) liegenden Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)) jeweils ermittelte Lageinformation (D1-D4) eine Richtungsinformation und/oder eine Abstandsinformation enthält, durch welche eine Richtung bzw. ein Abstand charakterisiert wird, in welcher bzw. welchem der je- weilige Merkmalspunkt (P(f₁, f₂)) relativ zum Merkmalsbereich (E) liegt. 8. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei durch die un- terschiedlichen Defektklassen eine oder mehrere der folgenden Arten von Defekten auf dem Wertdokument (2) charakterisiert werden: Farbsprit- zer, nachträglich auf das Wertdokument aufgebrachte Beschriftungen, Abnutzung, Farbabtrag, Knitterfalten, Kratzer, Löcher und/oder ein als „unbekannt“ einzustufender Defekt. 9. Sensor nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Verarbei- tungseinrichtung (7) dazu eingerichtet ist, Zustandsinformationen betref- fend die Zuordnung der Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)) zu den unterschiedlichen Defektklassen zu ermitteln und die Zustandsinformati- onen zum Prüfen der Wertdokumente zu verwenden. 10. Sensor nach Anspruch 9, wobei die Zustandsinformationen eine oder mehrere der folgenden Informationen beinhalten: - Anzahl der außerhalb des Merkmalsbereichs (E) liegenden Merkmals- punkte (P(f₁, f₂)); - Anzahl der jeweils einer Defektklasse zugeordneten Merkmals- punkte (P(f₁, f₂)); - Anteil der Anzahl der jeweils einer Defektklasse zugeordneten Merk- malspunkte (P(f₁, f₂)) an der Anzahl der außerhalb des Merkmalsbe- reichs (E) liegenden Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)). 11. Sensor nach Anspruch 9 oder 10, wobei die Verarbeitungseinrichtung (7) dazu eingerichtet ist, das zu prüfende Wertdokument (7) auf der Basis der Zustandsinformationen hinsichtlich seines Zustands zu prüfen, z.B. als „FIT“ oder „UNFIT“ zu klassifizieren, und/oder die Verarbeitungs- einrichtung (7) dazu eingerichtet ist, die Zustandsinformationen des Wertdokuments (7)/der Wertdokumente und/oder von den Zustandsin- formationen abgeleitete Informationen, insbesondere Informationen be- treffend den Zustand des Wertdokuments (7)/der Wertdokumente, zur weiteren Verwendung bereitzustellen, insbesondere zur Ausgabe an eine Bedienperson des Sensors und/oder einer mit dem Sensor ausgestatteten Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung (1)) und/oder zur Speicherung zusammen mit anderen das Wertdokument (2) betreffenden Informatio- nen und/oder bei der Bearbeitung des Wertdokuments (2). 12. Wertdokumentbearbeitungsvorrichtung (1) mit mindestens einer Bear- beitungseinrichtung (4, 5, 11) zum Bearbeiten, insbesondere Transportieren und/oder Prüfen und/oder Zählen und/oder Sortieren und/oder Vernichten, von Wertdokumenten (2), insbesondere Bankno- ten, und mindestens einem Sensor (3, 7, 8) nach einem der vorangehen- den Ansprüche. 13. Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten (2), insbesondere Bankno- ten, bei welchem - von einem zu prüfenden Wertdokument (2) ausgehende, insbesondere transmittierte und/oder remittierte, elektromagnetische Strahlung in mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst er- fasst wird, wobei eine Vielzahl von Bildpunkten ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind, wel- che die Intensitäten der in den mindestens zwei unterschiedlichen Spekt- ralbereichen jeweils erfassten Strahlung charakterisieren, - mehreren Bildpunkten ( ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ ) jeweils ein in einem Merkmalsraum lie- gender Merkmalspunkt (P(f₁, f₂)) zugeordnet wird, welcher durch min- destens zwei Merkmalspunktkoordinaten (f₁, f₂) definiert wird, die auf Intensitätswerten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts ( ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ ) zugeordnet sind, - für Merkmalspunkte (P(f₁, f₂)), welche außerhalb eines für den jeweili- gen Bildpunkt ( ^^^{^} ^_௫,௬^ ) durch eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebenen Merkmalsbereichs (E) im Merkmalsraum liegen, je- weils eine Lageinformation (D1-D4) ermittelt wird, durch welche die Lage des jeweiligen Merkmalspunktes (P(f₁, f₂)) relativ zum Merkmalsbe- reich (E) charakterisiert wird, und - die außerhalb des Merkmalsbereichs (E) liegenden Merkmals- punkte (P(f₁, f₂)) in Abhängigkeit von der jeweils ermittelten Lageinfor- mation (D1-D4) unterschiedlichen Defektklassen zugeordnet werden, durch welche unterschiedliche Arten von Defekten auf dem Wertdoku- ment charakterisiert werden. 14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei der für jeweils einen Bild- ) durch eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche vorgegebene Merkmalsbereich (E) im Merkmalsraum ermittelt wird, in- dem - von mehreren, insbesondere als „FIT“ eingestuften, Test-Wertdokumen- ten ausgehende elektromagnetische Strahlung in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen ortsaufgelöst erfasst wird, wobei für jedes Test-Wertdokument eine Vielzahl von Bildpunkten erhalten wird, welchen jeweils mindestens zwei Intensitätswerte zugeordnet sind, wel- che die Intensitäten der vom jeweiligen Test-Wertdokument ausgehen- den und in den mindestens zwei unterschiedlichen Spektralbereichen je- weils erfassten Strahlung charakterisieren, - mehreren Bildpunkten jedes Test-Wertdokuments jeweils ein in einem Merkmalsraum liegender Merkmalspunkt zugeordnet wird, welcher durch mindestens zwei Merkmalspunktkoordinaten definiert wird, die auf Intensitätswerten basieren, welche dem jeweiligen Bildpunkt und/oder benachbarten Bildpunkten des jeweiligen Bildpunkts zugeord- net sind, und - für mehrere der Bildpunkte jeweils eine, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche ermittelt wird, innerhalb welcher die, insbesondere alle, von den Test-Wertdokumenten für den jeweiligen Bildpunkt erhalte- nen Merkmalspunkte liegen, und diese, insbesondere geschlossene, Kurve oder Fläche als Merkmalsbereich (E) vorgegeben wird. 15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei der für jeweils einen Bild- punkt ( ^^_^ ^{^} ௫_,௬^ ) vorgegebene Merkmalsbereich (E) im Merkmalsraum durch eine Gleichung für eine Ellipse bzw. ein Ellipsoid oder Hyperellipsoid be- schrieben wird, welche mittels Hauptachsentransformation aus den von den Test-Wertdokumenten für den jeweiligen Bildpunkt erhaltenen Merkmalspunkten ermittelt wird.