ES2619728T3 - Discriminación y evaluación de monedas - Google Patents
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Abstract
Un aparato (20) para evaluar artículos monetarios (50) que comprende: una unidad de detección (25) configurada para detectar información de respuesta electromagnética a partir de un artículo monetario, incluyendo la unidad de detección un sensor (60) previsto para detectar respuestas electromagnéticas a partir del artículo monetario (50) insertado; una unidad de procesamiento acoplada eléctricamente al sensor (60) y prevista para procesar información de respuesta recibida desde el sensor (60), caracterizado por que la unidad de procesamiento está configurada para calcular una estimación de la impedancia compleja del artículo monetario (50) utilizando un modelo matemático del artículo monetario y la unidad de detección (25), y por que la unidad de procesamiento está configurada para caracterizar al menos un componente electromagnético del artículo monetario (50) basándose en la impedancia compleja calculada y clasificar el artículo monetario (50) basándose en parte en el componente electromagnético caracterizado.
Description
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DESCRIPCION
Discriminacion y evaluacion de monedas CAMPO DE LA DESCRIPCION
La descripcion se refiere a un metodo para modelar la estructura de un arrfculo monetario. En particular, la descripcion se refiere a un metodo para predecir el comportamiento de un sistema de deteccion de moneda en relacion con la estructura de un arrfculo monetario probado. La descripcion tambien se refiere a un aparato de deteccion utilizado para detectar caracterfsticas de un arrfculo monetario.
ANTECEDENTES
Las maquinas para transacciones automatizadas (por ejemplo, maquinas expendedoras, maquinas de juego, cajeros automaticos, etc.) aceptan rfpicamente arrfculos monetarios a cambio de bienes y/o servicios. Los arrfculos monetarios se insertan rfpicamente en una maquina para transacciones automatizada, y se evaluan por una unidad de autenticacion para determinar si son autenticos o no autenticos. En algunas formas monetarias (por ejemplo, billetes) puede haber tintas utilizadas para imprimir imagenes y otras caracterfsticas consideradas necesarias para una autoridad bancaria respectiva. Se sabe que algunas tintas utilizadas para imprimir pueden exhibir propiedades electromagneticas de tal manera que se puede utilizar un sistema de deteccion para verificar su presencia o caracterfsticas. Los billetes a veces se fabrican utilizando multiples capas de diferentes materiales para formar un sustrato. En algunos casos una o mas de estas capas exhiben propiedades electromagneticas de tal manera que se puede utilizar un sistema de deteccion para verificar su presencia o caracterfsticas.
Se pueden fabricar otros arrfculos monetarios (por ejemplo, monedas o fichas) utilizando al menos un componente o material que exhibe propiedades electromagneticas. Algunas monedas que circulan actualmente han sido fabricadas utilizando mas de un material (por ejemplo, monedas revestidas, monedas plateadas, o monedas bicolores), y en algunos casos al menos uno de los materiales utilizados exhibe propiedades electromagneticas. En las maquinas para transacciones automatizadas, se puede proporcionar una unidad de deteccion que es capaz de verificar la presencia o caracterfsticas de un material dado en un arrfculo monetario. Para los propositos de la exposicion el termino “arrfculo monetario” incluye, pero no esta limitado a, billetes de banco, billetes, cupones, papeles de seguridad, cheques, documentos valiosos, monedas, fichas, y fichas de juego.
La autenticacion de arrfculos monetarios tambien puede tener lugar en el equipo de procesamiento utilizado por las instituciones de banca central para su clasificacion o evaluacion. Este equipo puede incluir una unidad de autenticacion configurada para detectar al menos una propiedad electromagnetica de un arrfculo monetario para el proposito de reconocimiento y/o autenticacion.
El documento GB 2 287 341 A describe un aparato para validar airfculos de valor que comprende un circuito de medicion que incluye un inductor, cuya impedancia compleja varfa de acuerdo con la interaccion entre un arrfculo de valor de prueba y un campo magnetico dentro del cual esta ubicado el inductor; medios para extraer la primera y segunda senales periodicas del circuito; medios de temporizacion para temporizar el intervalo entre partes correspondientes de la primera y segunda senales periodicas; y medios de procesamiento para determinar el valor de un parametro relacionado con al menos una de las partes real e imaginaria, de dicha impedancia compleja, como una medida de la validez de dicho arrfculo de prueba, a partir de las salidas de los medios de temporizacion.
RESUMEN
La presente invencion se refiere a un aparato para evaluar arrfculos monetarios como se ha definido en la reivindicacion 1. Las realizaciones preferidas se definen en las reivindicaciones dependientes. Ademas se ha descrito un metodo, que no es parte de la invencion, el metodo para predecir la respuesta de un arrfculo monetario cuando se utiliza un sistema de deteccion de moneda especificado. Se puede proporcionar un modelo matematico de un arrfculo monetario y un modelo matematico de un sistema de deteccion dado de tal manera que para un conjunto especificado de parametros de un arrfculo monetario, se puede predecir la respuesta del sistema de deteccion de moneda especificado.
Tambien se describe un metodo, que no es parte de la invencion, el metodo para determinar una construccion particular de un arrfculo monetario basandose en respuestas teoricas de tal arrfculo monetario que es probado con un sistema de deteccion teorica. En algunas implementaciones, se puede proporcionar un metodo y sistema para determinar la estructura de un arrfculo monetario basandose en respuestas teoricas de tal arrfculo monetario que es evaluado por un sistema de deteccion teorica y ademas basandose en un conjunto de arrfculos monetarios conocidos.
BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS
La fig. 1 ilustra una maquina de manipulacion de monedas que incluye diferentes aspectos de la invencion.
La fig. 2 ilustra un sensor 60 y una estructura de arrfculo monetario 50 que tiene una pluralidad de capas de material de acuerdo con diferentes implementaciones de la descripcion.
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La fig. 3 ilustra una grafica de la inductancia diferencial de diferentes artfculos monetarios como una funcion de la frecuencia.
La fig. 4 ilustra una grafica de la resistencia diferencial de diferentes artfculos monetarios como una funcion de la frecuencia.
La fig. 5 es una grafica de la inductancia diferencial con relacion a la frecuencia para variar las condiciones de partida.
La fig. 6 es una grafica de la inductancia diferencial con relacion a la frecuencia que ha sido corregida para diferentes condiciones de partida.
La fig. 7 es un diagrama de flujo de proceso que muestra diferentes operaciones de la descripcion.
La fig. 8 es un diagrama de flujo de proceso que muestra diferentes operaciones de la descripcion.
La fig. 9 es un flujo de proceso que muestra diferentes operaciones de una implementacion de la descripcion.
La fig. 10 es un flujo de proceso que muestra diferentes operaciones de una implementacion de la descripcion.
La fig. 11 ilustra una medicion de la tecnica de clasificacion de Analisis de Discriminacion Lineal (LDA).
DESCRIPCION DETALLADA DE LA EXPOSICION
En algunas implementaciones se puede proporcionar un metodo para predecir la respuesta de un sistema de deteccion de moneda especificado para un conjunto introducido dado de parametros de un artfculo monetario. Mas particularmente, se puede construir un artfculo monetario utilizando al menos un componente (por ejemplo, capa de material) que exhiba propiedades electromagneticas. En algunas implementaciones, puede haber un modelo matematico de un artfculo monetario tal que se pueda describir al menos un componente de un artfculo monetario con relacion a sus propiedades electromagneticas respectivas. Es posible que para un artfculo espedfico monetario pueda haber una pluralidad de componentes (por ejemplo 3 capas) que exhiban propiedades electromagneticas. Con un artfculo monetario que tiene una pluralidad de capas, cada capa puede ser inspeccionada para determinar el grosor y el tipo de material. En algunas implementaciones, la inductancia con relacion a la frecuencia se puede utilizar para caracterizar al menos un componente electromagnetico presente en un artfculo monetario. En algunas implementaciones, un artfculo monetario se puede caracterizar por una medicion de impedancia compleja (o estimacion) con relacion a la frecuencia cuando esta siendo evaluada (es decir, detectada) por un sistema de deteccion de Corriente de Impulsos de Eddy (PEC).
La fig. 1 muestra una maquina 10 de manipulacion de monedas (es decir, maquina para transacciones automatizadas) que incluye un dispositivo de autenticacion 20. Se puede insertar un artfculo monetario 50 a la maquina 10 de manipulacion de monedas y transportarlo al dispositivo de autenticacion 20 como es comunmente conocido en la tecnica. El dispositivo de autenticacion 20 inspecciona (o detecta) el artfculo monetario 50 insertado utilizando un sistema de deteccion 25. El sistema de deteccion 25 puede emplear una variedad de tecnicas de deteccion conocidas en la tecnica (por ejemplo, utilizar un detector PEC) para obtener informacion de respuesta (es decir, datos) acerca del artfculo monetario 50. En algunas implementaciones, la informacion de respuesta obtenida por el dispositivo de autenticacion 20 se utiliza para caracterizar al menos un componente electromagnetico del artfculo monetario 50.
En algunas implementaciones, la maquina 10 de manipulacion de monedas incluye un dispositivo de deteccion 25 que incluye un sensor PEC 60. El sensor PEC 60 puede estar previsto para incluir una entrada, una bobina 63, un nucleo 65, y una salida como es comunmente conocido en la tecnica. En algunas implementaciones la entrada puede estar configurada para utilizar tecnicas de banda ancha para accionar el sensor PEC 60. En otras implementaciones, la entrada puede estar configurada para utilizar otras tecnicas (por ejemplo, espectro ensanchado, salto de frecuencia) para accionar el sensor PEC 60.
En algunas implementaciones, se puede utilizar la entrada y la salida de la bobina 63 como entrada a un modelo (por ejemplo, Ecuacion (A)) para obtener propiedades electromagneticas de al menos un material (es decir, componente) del artfculo monetario 50. Las propiedades del material obtenidas a partir del modelo pueden ser luego utilizadas como entradas a una tecnica de clasificacion (por ejemplo, Distancia de Mahalanobis, Analisis de Discriminacion Lineal, Seleccion de Vector Caractenstico) para obtener informacion estadfstica del artfculo monetario 50 relativa al menos a otro artfculo monetario (por ejemplo, otras clases, falsificaciones, otras denominaciones). En otras implementaciones, el sistema de deteccion 25 esta previsto de tal manera que se requiere una solucion numerica de las ecuaciones de Maxwell con el fin de obtener las propiedades del material del artfculo monetario 50. En tales implementaciones, se pueden utilizar las propiedades del material como entradas a una tecnica de clasificacion o algoritmo (por ejemplo Distancia de Mahalanobis, Analisis de Discriminacion Lineal, Seleccion de Vector Caractenstico).
En algunas implementaciones se puede proporcionar un sistema de deteccion 25 configurado para discriminar y/o clasificar un artfculo monetario 50. Un sistema de deteccion 25 puede estar previsto para incluir una unidad de procesamiento para accionar la entrada y recibir senales en la salida. En algunas implementaciones, el sistema de deteccion 25 incluye una unidad de memoria acoplada electricamente a la unidad de procesamiento. En algunas
implementaciones, la unidad de procesamiento esta prevista como un componente del dispositivo de autenticacion 20 y acoplada electricamente al sistema de deteccion 25. En otras implementaciones, la unidad de procesamiento esta integrada como un componente del sistema de deteccion 25. Cualquier disposicion no pretende ser una limitation del marco de la description.
5 La unidad de procesamiento utiliza senales de la entrada y la salida y un modelo especificado (por ejemplo, Ecuacion (A)) para calcular las propiedades del material del articulo monetario 50. La unidad de procesamiento puede estar configurada ademas para utilizar las propiedades del material calculadas del articulo monetario 50 como entradas a un algoritmo de clasificacion con el fin de discriminar o clasificar el articulo monetario 50 a partir de al menos otro articulo monetario conocido. Por ejemplo, el dispositivo de autenticacion 20, puede estar previsto para aceptar billetes de banco 10 de los E.E.U.U. de 1$. 5$, 10$, y 20$. En tal implementation, se evalua el articulo monetario 50 por el dispositivo de autenticacion 20 y la unidad de procesamiento puede estar prevista para determinar si el articulo monetario 50 pertenece a una de las denominaciones (es decir, clases) de los E.E.U.U. antes mencionadas. En algunas implementaciones, se pueden utilizar otras clases que incluyen, pero no estan limitadas a, genuino, no genuino, adecuado para la circulation, no adecuado para la circulacion o cualquier otra clase requerida para la aplicacion dada por la unidad de autenticacion 15 20.
Utilizando el ejemplo de un dispositivo de deteccion 25 configurado para emplear un sensor PEC 60, se puede estimar la estructura de un articulo monetario. La fig. 2 muestra un sensor 60 y un articulo monetario 50 que tiene una pluralidad de capas electromagneticas. Si el tamano del sensor 60 es pequeno en comparacion al tamano de un articulo monetario 50, se puede asumir que cada capa es un plano infinito de material, y asi se pueden despreciar los efectos de borde de cada 20 capa.
Resolviendo las ecuaciones de Maxwell, se puede crear un modelo particular para un sistema de deteccion especificado. Por ejemplo, se puede utilizar la impedancia compleja Z(w), representada por la ecuacion (A).
Ecuacion (A):
■TJJ
Z(co) = jcoK |
P\rvr2)
2L+- a
2eaL -2 + A(a) —
U™
25
donde:
1)
30
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
ju0 = 4^10 7 H/m
ar2
P(r{,r2) = J xJY(x)dx
ar{
A(a) = (e“l- 1)VM
6) = l7lf
H'-=l
' (1 + (l-y3>C“"+"'K
A=—■— an = Ja1 + ja>Mn<T„
i
U=Hu_lHu_2-H„-H2Hl
35 Debe comprenderse que para otros tipos de sistema de deteccion (es decir, configuraciones de sensor), se puede establecer un modelo diferente para resolver las ecuaciones de Maxwell (como se conoce comunmente en la tecnica) dadas las limitaciones particulares de tal sistema de deteccion (por ejemplo, diferentes geometrias de bobina). Alternativamente, cuando un modelo para resolver las ecuaciones de Maxwell no es practico, las mismas ecuaciones de Maxwell se pueden resolver numericamente. En la ecuacion (A) J1(x) es la funcion de Bessel del primer tipo, primer 40 orden. U12 es la primera lmea, segunda columna de la matriz U, y U22 es su segunda lmea, segunda columna y f es la frecuencia. Ademas, jjn es la permeabilidad de capa de material nesimo [H/m], y on su conductividad asociada [S/m].
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Finalmente N es la cantidad de vueltas para el alambre de la bobina.
Si se asume que la primera capa de la ecuacion (A) tiene un grosor infinito, se puede pensar que actua como un espacio medio. Eligiendo j1 = 1 y 01 = 0, la primera capa del artfculo monetario 50 resulta como el aire. La ecuacion (A) es una solucion matematica exacta para una bobina de nucleo al aire para el sensor 60. Si la bobina esta dentro de una recipiente de ferrita, la ecuacion (A) se puede utilizar aun como una buena aproximacion, asumiendo que j0 y las dimensiones geometricas de la bobina 65 se cambian en consecuencia para adaptarse a la impedancia real de la bobina. Por ejemplo, esto se puede conseguir por prueba y error en una situacion conocida hasta que se alcance un buen ajuste.
Utilizando un sistema de deteccion 25 ejemplar que tiene un sensor 60 (como se ha mostrado en la fig. 2), la aplicacion de altas frecuencias al sensor 60 puede dar como resultado que el efecto piel de la bobina 65 resulte significativo y asi se puede calcular una correction de la resistencia del cable de CC para corregir tal efecto como se conoce comunmente en la tecnica. Se pueden aplicar tecnicas similares a la capacitancia parasita. Por ejemplo, la capacitancia parasita puede ser modelada como un condensador parasitario paralelo como se conoce comunmente en la tecnicas.
En algunas implementaciones, se puede utilizar la impedancia diferencial AZ(w), en lugar de la Z(w) absoluta. Tal aproximacion se puede utilizar para eliminar el efecto de la resistencia sire y otros factores comunes (por ejemplo, deriva de temperatura). La imepdancia diferencial puede estar representada por la ecuacion (B).
Ecuacion (B). AZ(^) = Zmoneda(^) - Zaire(^)
En un ejemplo de una implementation, el articulo monetario 50 es una moneda multicapas. En la ecuacion (B), Zaire(w) corresponde a la situacion en la que no hay moneda 50 cerca del sensor 60, mientras Zaire(w) corresponde a la situacion que tiene una moneda 50 presente. Se calcula Zaire(w) justo antes de procesar la moneda 50, por ejemplo como una tarea de procesador de fondo inactivo del sistema de deteccion 25. En tal ejemplo, Zaire(w) es una estimation a la temperatura actual del sistema y de configuration del sistema de deteccion 25.
Para ilustrar la tecnica de la description, se describira ahora un ejemplo. Debe comprenderse sin embargo, que el siguiente ejemplo es una implementacion ejemplar, y de ninguna manera pretende limitar el marco de la descripcion o las reivindicaciones.
La fig. 3 muestra la salida del sistema de deteccion 25 que incluye un sensor PEC 60 para cuatro monedas de prueba 50a-d como la impedancia diferencial en relation con la frecuencia. En el ejemplo de moneda, el sensor 60 incluye un nucleo 65 hecho de acero. Las cuatro monedas de prueba son 50a (moneda de una capa de acero), 50b (moneda de una capa de cobre), 50c (20 ^m de cobre sobre un nucleo de acero), y 50d (5^m de cobre sobre un nucleo de acero). La inspection de la fig. 3 muestra que cada moneda 50a-d respectivamente, exhibe impedancias diferenciales similares a frecuencias menores e impedancias marcadamente diferentes para frecuencias superiores.
La impedancia diferencial de la ecuacion (B) es una funcion compleja y por lo tanto se puede dividir en dos terminos. En una implementacion de la descripcion, se puede investigar la impedancia diferencial utilizando una parte inductiva AL(w) y una parte resistiva AR(w). Cada una puede estar representada por las ecuaciones (C) y (D) repsectivamente.
3{AZ(ry)|
AZ(ry) = ^—
Ecuacion (C): (o
Ecuacion (D): = ^ {Az(^)}
Por ejemplo, cuando no hay articulo monetario 50 (por ejemplo, una moneda de dos capas) en la presencia del sistema de deteccion 25, AL(w) = AR(w) = 0 V(w) > 0 . Cuando un articulo monetario 50 esta en la presencia del sistema de deteccion 25, el sistema resulta no lineal en el que AL(w) y AR(w) evolucionan con la pulsation de w. Tal situacion es un resultado de las corriente de eddy que se desarrolla dentro de cada material del articulo monetario 50. Por ejemplo, en la fig. 3 que muestra los articulos monetarios 50a-d, puede verse a baja frecuencia una moneda de acero plateada 50a. De manera similar a alta frecuencia monedas de acero plateadas 50c, 50d exhiben una respuesta similar a la moneda solo de cobre 50b. Otra inspeccion muestra que existe una region de transition suave, en relacion a la frecuencia, de acero a cobre. En la implementacion ejemplar anterior, la fig. 3 y la fig. 4 muestran que la transicion de una moneda de acero plateada 50c de 20 ^m tiene lugar a una frecuencia inferior que la de una moneda de acero plateada de cobre 50d de 5 ^m.
En algunas implementaciones, puede ser necesario tener en cuenta la distancia entre el sensor 60 y un articulo monetario 50. Por ejemplo, en el ejemplo descrito y mostrado en la fig. 2, la distancia li es la distancia entre el sensor 60 y un articulo monetario 50 y puede ser denominada como partida como se conoce comunmente en la tecnica. La fig. 5 muestra la inductancia diferencial en relacion a la frecuencia para un articulo monetario (por ejemplo, moneda de acero plateada de cobre 50d de 5 ^m) con partida variable entre 1 mm y 2 mm. Se puede ver que hay claramente una frecuencia fe para la que todas las curvas cruzan cerca del mismo valor de cero. La frecuencia fe es una funcion de un material dado y el grosor de una capa espedfica. Asumiendo que las inductancias diferenciales AL(w) pertenecen a la
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misma familia de funciones, y que solo pueden diferir por un factor, se puede utilizar la Ecuacion (E) para corregir la partida.
Ecuacion (E): ALcorregido (a)
AL(a) - AL{2nfe)
ALQ
donde: donde AL0 podria ser elegido entre diferentes definiciones, tales como:
E(b) AL0 =—-— [ \AL(co)-AL(27rfg)]da> co2±cox
rn —M*'- J
O la simplificacion, para 9 pequena:
| ®=®2
E(c) AL0=---------- [ AL{co)dco co2^cox
ftl — *
co7 -cox „ „
l 1 0=0)^
A partir del conjunto anterior de ecuaciones y definiciones, una version simplificada de la Ecuacion (E) puede ser representada por la ecuacion (F).
Ecuacion (F): ALcorregido (a)
AL(a)(a -a)
a=&2
| AL(a)da
a ^ a
La fig. 6 muestra los resultados para compensar el factor de partida utilizando la ecuacion (E) y la definicion E(b).
En algunas implementaciones, la estructura de un artfculo monetario 50 puede estimarse adicionalmente utilizando tecnicas de inversion de Modelo como se conoce comunmente en la tecnica. Aplicar tales tecnicas a la ecuacion (A) y/o a la ecuacion (B) permite la estimacion de la estructura de un articulo monetario 50 a partir de datos experimentales. Como un ejemplo, se describira la inversion de Z(w), aunque no se pretende que sea una limitation de la description. Por ejemplo, se puede utilizar un proceso similar para AZ(w) sin variar el marco de la presente descripcion.
En el presente ejemplo, se reunen los datos experimentales de un artfculo monetario 50 (por ejemplo, una moneda o un billete de banco) utilizando tecnicas de frecuencia de barrido, espectro de dispersion de senal directa, o cualesquiera senales adecuadas. Ademas, en el ejemplo actual el dominio de frecuencia se focalizara, sin embargo se puede utilizar el mismo procedimiento para el dominio de tiempo que utiliza la Transformada de Fourier inversa. Una vez que se obtienen los datos experimentales para un articulo monetario 50, se puede obtener una estimacion de la impedancia de la bobina Z(w). Esto se puede conseguir utilizando una aproximacion no parametrica tal Transformada de Fourier Rapida (FFT) o por una aproximacion parametrica tal como ARMAX. En el presente ejemplo, la inversion puede ser vista como una regresion no lineal. Con el fin de conseguir esto, se necesita minimizar el riesgo emprnco (ecuacion (F)) asociado con la funcion de perdida puntual (ecuacion (G)).
Ecuacion (F):
i M
R^S)=U Y1L(Z(mk),o>l,Z(mk),0)
Ecuacion (G): M *=i
En las ecuaciones (F) y (G) anteriores, M es la cantidad de muestras y Q es el vector de parametro, donde Qreagrupa los valores desconocidos, que pueden ser cada uno caracteristicas de capa yn, an, zn, asi como la partida y geometria de la bobina 65 si no hay disponible conocimiento anterior. Por lo tanto la solution de inversion puede estar representada por la ecuacion (H).
Ecuacion (H):
5
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La ecuacion (H) es una optimizacion clasica de (LMS) minima media cuadratica sin restricciones, sin embargo se pueden utilizar otras tecnicas de optimizacion conocidas en la tecnica. Por ejemplo, las tecnicas de inversion pueden incluir limitaciones y regularizacion ya que los problemas de inversion estan a menudo mal planteados, especialmente en una condicion ruidosa.
En algunas implementaciones, la clasificacion de un artfculo monetario se puede hacer utilizando una aproximacion mas simple de Z(u>) (o AZ(u>)) que evita la inversion de la ecuacion (A). Por ejemplo, se puede utilizar un error de ARMAX o de OE o de cualquier otro modelo conocido para recuperar Z(u>). Anque los modelos mencionados anteriormente son lineales, aumentando sus ordenes (es decir polos y ceros) pueden adaptarse a funciones mas complejas y por lo tanto dan una aproximacion razonable de Z(u>).
En algunas implementaciones, se pueden utilizar los coeficientes del modelo como entradas para reconocimiento y/o clasificacion. En otras implementaciones, se puede utilizar una version espectral de Z(u>), cualquiera de los modelos anteriores o una FFT. En tales implementaciones, puede ser importante seleccionar las frecuencias mas relevantes, para reducir la cantidad de calculo basandose en los requisitos de rendimiento del dispositivo de autenticacion 20 (por ejemplo, tiempo de procesamiento o tasas de aceptacion/rechazo).
En algunas implementaciones de la descripcion, se ha proporcionado un metodo para utilizar tecnicas de modelado de un artfculo monetario 50 como se ha descrito antes en combinacion con el modelado de un sistema de deteccion 25 electromagnetico para predecir la impedancia compleja Z(u>) y/o la impedancia diferencial AZ(u>). En tales implementaciones, especificando (o proponiendo) una estructura para un artfculo monetario 50 dado (o teorico), se puede estimar una impedancia diferencial teorica AZ(u>). Utilizando tecnicas de modelado de Elemento Finito conocidas, se puede estimar la impedancia diferencial AZ(u>) (o Z(u>)) para cualquier artfculo monetario hipotetico. En otras implementaciones en las que el sistema de deteccion 25 esta previsto de tal manera que la inversion de modelo no es practica, se pueden obtener las propiedades del material estimadas a partir de dirigir la resolucion de las ecuaciones de Maxwell dadas las limitaciones del sistema de deteccion 25.
En algunas implementaciones se puede proporcionar un metodo de estimar (es decir, predecir) como una estructura propuesta o nueva del artfculo monetario 50 sena detectada por un sistema de deteccion 25 espedfico. Mas particularmente, se ha contemplado que utilizando los metodos de las descripcion uno podnas estimar si una estructura propuesta (por ejemplo, moneda de 5 capas de materiales variables) sena detectada, y por lo tanto clasificada) como un artfculo monetario ya conocido (y posiblemente en circulacion) o cualquier otra clase de artfculo relevante para la aplicacion espedfica de un dispositivo de autenticacion 20. Tal analisis puede proporcionar una herramienta ultil para desarrollar artfculos monetarios nuevos de tal manera que se minimiza la probabilidad de que un artfculo monetario disenado recientemente sea clasificado como otro artfculo monetario (o como una falsificacion conocida).
La fig. 7 muestra un flujo de proceso para una implementacion de la descripcion. En la operacion 100 se puede seleccionar el numero de capas para el artfculo monetario 500. Una vez que se selecciona el numero de capas 300 del artfculo monetario 500, se selecciona el tipo de material 310 para cada capa 300 (es decir, 300a, 300b, ...) en la operacion 110. Se ha contemplado que se puede proporcionar una lista de referencia de busqueda (por ejemplo, base de datos) que se puede utilizar o acceder a ella con el fin de identificar propiedades del material relevantes (por ejemplo, ^n, on, Zn) vistas a partir de la operacion 115, aunque esta informacion se puede identificar manualmente en la operacion 110. En algunas implementaciones, la lista de referencia se almacena en la memoria del dispositivo de autenticacion 20. El proceso continua a la operacion 120 en la que se selecciona el grosor 320 de cada capa 300 (es decir, 300a, 300b, ...). Una vez que se ha establecido la estructura del artfculo monetario 500 en las operaciones 110 a 120, se establece una identificacion del tipo de sistema de deteccion 250 en la operacion 130. En algunas implementaciones de la descripcion, se ha utilizado un unico sistema de deteccion 250 (por ejemplo PEC), sin embargo puede ser una lista de busqueda, o accesible (por ejemplo, base de datos) de diferentes tipos de sistema de deteccion electromagnetica que se pueden seleccionar en la operacion 130.
Teniendo los parametros (yn, on, Zn) de un artfculo monetario 500 hipotetico identificados, junto con un sistema de deteccion 250 espedfico, se puede calcular una aproximacion de una impedancia diferencial AZ(u>) (o cualquier otro modelo relevante de la descripcion) en la operacion 140. En algunas implementaciones, el resultado del metodo de la descripcion da como resultado una comparacion del artfculo monetario 500 hipotetico con artfculos monetarios conocidos en circulacion (o cualquier sobconjunto de los mismos) en la operacion 150. En algunas implementaciones los resultados de salida en un conjunto de coeficientes del modelo utilizado que se puede utilizar con una tecnica de clasificacion para determinar como de bien se puede discriminar el artfculo monetario 500 hipotetico a partir de artfculos monetarios conocidos en la operacion opcional 160. En algunas implementaciones, se puede utilizar el conjunto de coeficientes del modelo asociado con un algoritmo de clasificacion o funcion de aptitud (por ejemplo Distancia de Mahalanobis, Seleccion de Vector Caracterfstico, Analisis de Discriminacion Lineal, Maquina de Vector de Soporte).
En otras implementaciones, se ha proporcionado un metodo para determinar la estructura de un artfculo monetario 5000 nuevo basansode en una imepdancia diferencial AZ(u>) (o cualquier otro modelo relevante de la descripcion) con un sistema de deteccion 1250 dado. La fig. 8 muestra un flujo de proceso para tal implementacion. En la operacion 1000 se puede seleccionar el numero de capas para el artfculo monetario 5000. En la operacion 1100, se puede especificar un rango de grosor 3200 para cada capa del material seleccionado en la operacion 1000. Una vez que se selecciona el
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numero de capas 3000 del arrfculo monetario 5000, y el rango de grosor 3200 para cada capa 3000 seleccionada en la operacion 1100, el proceso continua en la operacion 1200. Se ha contemplado que se puede proporcionar una lista de referencia de busqueda (por ejemplo, base de datos) que se puede utilizar o acceder a ellas con el fin de identificar propiedades del material relevante (por ejemplo, yn, on, Zn) vistas a partir de la operacion 1150. En la operacion 1200, despues de la cual se han seleccionado los rangos de grosor 3200 de cada capa 3000 (es decir, 3000a, 3000b, ...), se hace una identificacion del tipo de sistema de deteccion 2500. En algunas implementaciones de la descripcion, hay un unico sistema de deteccion 2500 (por ejemplo, PEC) utilizado, sin embargo puede ser una lista de busqueda, o accesible (por ejemplo, base de datos) de diferentes tipos de sistemas de deteccion electromagneticos que pueden ser seleccionados en la operacion 1200.
Teniendo los parametros (yn, on, Zn) de un arrfculo monetario 5000 hipotetico identificado, junto con un sistema de deteccion 2500 espedfico, se puede calcular al menos una impedancia compleja para las configuraciones posibles del arrfculo monetario 5000 variando cada parametro. Se puede emitir una solucion propuesta para cada capa de material 3000 basandose en una comparacion de al menos una impedancia compleja del artfculo monetario 5000 hipotetico y de arrfculos monetarios conocidos en circulacion (o cualquier subconjunto de los mismos) en la operacion 1400. En otras implemetnaciones de la descripcion el resultado del metodo de la descripcion da como resultado una sugestion (o guiado) de otros parametros de artfculo monetario que incluyen, pero no estan limitados al numero de capas de material, tipo de material, y grosor del material. Tal emision se basa en las limitaciones dada utilizadas (por ejemplo, solo 3 capas, o solo cobre y acero, o cualquier combinacion de caracterfsticas estructurales).
En otras implementaciones, las propiedades del material teoricas del arrfculo monetario (por ejemplo, el arrfculo monetario 5000) obtenidas a partir de una inversion de modelo se utilizan como entrada a un metodo o algoritmo de clasificacion. Por ejemplo, cuando las propiedades del material se utilizan como entradas a una tecnica de clasificacion tal como Analisis de Discriminacion Lineal, (LDA), se obtiene una separacion estadfstica a partir de al menos otra clase de arrfculos monetarios. Se pueden utilizar otras tecnicas de clasificacion que incluyen, pero no estan limitadas a, Distancia de Mahalanobis, Maquina de Vector de Soporte, Seleccion de Vector Caracterfstico. Con el fin de determinar la estructura optima para un arrfculo monetario, se puede utilizar una tecnica de optimizacion (distancia de gradiente, o un algoritmo genetico) para encontrar la separacion estadfstica optima del arrfculo monetario 5000 a partir de todos los otros arrfculos monetarios conocidos (o cualquier subconjunto de los mismos). Por ejemplo, si se utiliza el LDA un eje de discriminacion y la distancia entre un arrfculo monetario 5000 y al menos un arrfculo monetario conocido (clases), se puede variar al menos una propiedad del material (por ejemplo, grosor del material) del arrfculo monetario 5000 para determinar que valor de la propiedad del material maximiza la separacion estadfstica del arrfculo monetario 5000 a partir de los arrfculos monetarios conocidos respectivos. En tal implementacion, se puede obtener una solucion para el establecimiento de un arrfculo monetario 5000 nuevo que tiene al menos una propiedad del material (por ejemplo, grosor de la capa de material) que ha sido optimizada e identificada basandose en encontrar la separacion estadfstica maxima del arrfculo monetario 5000 a partir de la clase conocida utilizada. Se han mostrado en la fig. 9 implementaciones de un flujo de proceso de la descripcion.
La fig. 9 muestra que limitaciones de diseno (por ejemplo, grosor de la capa de material, tipo de material, tamano del arrfculo monetario) puede ser variadas con el fin de encontrar la estructura optima de un arrfculo monetario 5000. Como un ejemplo de una implementacion, se describira un ciclo a traves del proceso (es decir, metodo) mostrado en la fig. 9. Se establece un conjunto inicial de parametros de diseno en la operacion 800. Para los propositos del ejemplo actual, los parametros de diseno fijan el tamano del arrfculo monetario (por ejemplo, una longitud y anchura fijas o un diametro fijo), un rango del numero de capas (por ejemplo, 3), un material especificado para cada capa (por ejemplo, acero, mquel, y cobre), y cada capa de material puede variar entre un rango de grosor especificado (por ejemplo, 5^m y 20jum). Los parametros de diseno seleccionados se utilizan para resolver un modelo de Maxwell 810 (por ejemplo, Ecuacion (A)) para generar senales de sensor simuladas para un artfculo monetario 5000, que tiene los parametros de diseno variables como se ha descrito anteriormente. Las senales simuladas de la operacion 810 son luego procesadas por una herramienta de extraccion 820 caracteterfstica (por ejemplo, por el procesador 80) para extraer las caracterfsticas predeterminadas (por ejemplo, maximos y/o mrnimos). Las caracterfsticas extrafdas de la operacion 820 se utilizan como entradas a un proceso de reconocimiento 830 (es decir, una funcion clasificadora o de aptitud). La funcion de aptitud de la operacion 830 puede ser, por ejemplo, un LDA en el que la separacion estadfstica entre un arrfculo monetario 5000 y al menos un arrfculo monetario conocido (billete de 5$) se maximiza (mostrado en la fig. 11). En algunas implementaciones, se puede proporcionar una lista de arrfculos monetarios conocidos almacenada en la memoria del dispositivo de autenticacion 20 o una base de datos suplementaria como se ha mostrado en la fig. 11. Por ejemplo, el valor de aptitud cuando se utiliza un LDA puede ser la suma de los valores de Eigen (es decir, las distancias de LDA) para cada eje del LDA.
En algunas implementaciones la salida de la operacion 830 se puede utilizar como una de las entradas a una operacion de optimizacion 840 por ejemplo, empleando un algoritmo de distancia de gradiente. La operacion de optimizacion 840 utiliza como entradas las limitaciones de diseno de la operacion 800 y como pueden variar, utilizando el modelo de Maxwell en la operacion 810, y el factor de aptitud de la operacion 830. La opracion de optimizacion 840 encuentra el parametro de diseno optimo que da como resultado el mejor factor de aptitud basandose en las limitaciones de todas las entradas a la operacion 840. Por ejemplo, cuando se utiliza la distancia de gradiente, el algoritmo utiliza el gradiente para converger en una solucion que optimiza el factor de aptitud de la operacion 830. En algunas configuraciones puede
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haber un maximo local encontrado utilizando la operacion de optimizacion 840 y por lo tanto se pueden incluir otras tecnicas de optimizacion para determinar si el maximo local encontrado es de hecho el maximo verdadero como es comunmente conocido en la tecnica.
Se ha contemplado que se puede fijar y/o variar cualquier combinacion de parametros de diseno para establecer un artfculo monetario 5000 nuevo como se requiere para una aplicacion dada. Por ejemplo, puede haber ciertas limitaciones de diseno que se conocen tales como tolerancias de fabricacion, procesamiento de ciertos materiales, y/o costes de fabricacion.
En otras implementaciones, se puede omitir la operacion de optimizacion 840 de la fig. 11 y por lo tanto una tecnica de simulacion para un sistema de deteccion 25 especificado y se puede utilizar un artfculo monetario 50 especificado para estimar el comportamiento de una unidad de autenticacion 20. Este tipo de implementaciones puede ser util en el diseno y desarrollo de cualesquiera artfculos monetarios nuevos o dispositivos de autenticacion 20 nuevos sin embargo esto no pretende limitar la descripcion o las reivindicaciones de ninguna manera.
En algunas implementaciones, el modelo de Maxwell de la operacion 810 requiere una solucion numerica directa de las ecuaciones de Maxwell para determinar las senales del sensor 60 simuladas. Tal necesidad surge cuando el modelo deducido de las ecuaciones de Maxwell es de forma abierta y/o dependiendo de la disposicion de sensor particular.
En algunas implementaciones, se puede proporcionar un metodo y aparato para clasificar artfculos monetarios como se ha mostrado en la fig. 10. Un dispositivo de autenticacion 20 incluye un sistema de deteccion 25 en el que se puede construir un modelo utilizando las ecuaciones de Maxwell mostradas en la operacion 910. En algunas implementaciones el modelo para el sistema de deteccion 25 no tiene una solucion de forma cerrada y por lo tanto la operacion 910 se puede conseguir resolviendo las ecuaciones de Maxwell. El dispositivo de autenticacion 20 incluye una unidad de procesamiento para realizar diferentes calculos de las operaciones mostradas en la fig. 10.
En algunas implementaciones, se inserta un artfculo monetario en la maquina 10 de manipulacion de monedas y se transporta al dispositivo de autenticacion 20. El sistema de deteccion 25 obtiene informacion de respuesta del artfculo monetario 50 y se obtienen senales correspondientes del sensor 60. Una undiad de autenticacion 20, que utiliza el procesador, selecciona un conjunto inicial de parametros de diseno en la operacion 900.
El conjunto inicial de parametros se puede seleccionar aleatoriamente o de una manera predeterminada. Los parametros de diseno de la operacion 900 se utilizan en la operacion 910 para producir sinales simuladas para un artfculo monetario que tiene tales parametros de diseno. Las senales simuladas de la operacion 910 y las senales reales del sensor 60 se proporcionan como entradas a la operacion 915 para comparacion. Por ejemplo, se puede calcular el error entre las dos senales. La salida de la operacion 915 (por ejemplo, error calculado) se proporciona como una entrada a la operacion 916 por la que se hace una optimizacion (por ejemplo, minimziacion a traves de la distancia de gradiente) con el fin de seleccionar parametros de diseno nuevos (o modificar los iniciales) para que sean entradas a la operacion 910. Aunque en algunas implementaciones no hay una inversion matematica existente del modelo de Maxwell de la operacion 910, se puede implementar una tecnica de recocido para ciclar iterativamente de entre las operaciones 900, 910, 915, y 915 hasta que se alcence un error mmimo deseado (por ejemplo). Los parametros de diseno de la operacion 900 que son seleccionados (o identificados) por la tecnica de optimizacion, son luego utilizados para producir senales simuladas que se han de proporcionar a la operacion 920 como entradas. La operacion 920 utiliza la extraccion caractenstica para seleccionar caractensticas predeterminadas a partir de las senales de la operacion 910 y proporcionarlas como entradas a la operacion 930. La operacion 930 es una operacion de clasificacion a traves de la cual se compara el artfculo monetario 50 insertado con al menos un artfculo monetario conocido para determinar si es un miembro de esa clase. En algunas implementaciones, la operacion 930 emplea una tecnica de clasificacion que incluye, pero no esta limitada a, Distancia de Mahalanobis, Analisis de Discriminacion Lineal, Maquina de Vector de Soporte, y Seleccion de Vector Caractenstico. En algunas implementaciones, la operacion 930 es un filtro de aptitud. La salida de la operacion 930 proporciona un valor de aptitud para utilizar en discriminar entre al menos un artfculo monetario conocido y un artfculo monetario 50 insertado. Por ejemplo, cuando se utiliza la distancia Mahalanobis, se puede evaluar el artfculo monetario insertado por pertenecer a una cierta clase si el valor de aptitud obtenido de la operacion 930 cae dentro de un umbral predeterminado.
Claims (13)
- 51015202530REIVINDICACIONES1. Un aparato (20) para evaluar artfculos monetarios (50) que comprende:una unidad de deteccion (25) configurada para detectar informacion de respuesta electromagnetica a partir de un artfculo monetario, incluyendo la unidad de deteccion un sensor (60) previsto para detectar respuestas electromagneticas a partir del artfculo monetario (50) insertado;una unidad de procesamiento acoplada electricamente al sensor (60) y prevista para procesar informacion de respuesta recibida desde el sensor (60),caracterizado por que la unidad de procesamiento esta configurada para calcular una estimacion de la impedancia compleja del artfculo monetario (50) utilizando un modelo matematico del artfculo monetario y la unidad de deteccion (25), y por que la unidad de procesamiento esta configurada para caracterizar al menos un componente electromagnetico del artfculo monetario (50) basandose en la impedancia compleja calculada y clasificar el artfculo monetario (50) basandose en parte en el componente electromagnetico caracterizado.
- 2. El aparato de la reivindicacion 1, en donde la impedancia compleja es una impedancia compleja como una funcion de la frecuencia.
- 3. El aparato de la reivindicacion 1, en donde la unidad de deteccion (25) incluye un sensor (60) de corriente de Eddy pulsatoria.
- 4. El aparato (20) segun la reivindicacion 1, en donde el sensor (60) incluye una bobina (63).
- 5. El aparato (20) segun la reivindicacion 4 en donde el aparato (20) incluye ademas un dispositivo de memoria (90).
- 6. El aparato (20) segun la reivindicacion 5 en donde el dispositivo de memoria (90) esta acoplado electricamente a la unidad de procesamiento.
- 7. El aparato (20) segun la reivindicacion 6 en donde el artfculo monetario (50) esta compuesto de al menos dos componentes electromagneticos.
- 8. El aparato (20) segun la reivindicacion 1 en donde el artfculo monetario (50) es una moneda.
- 9. El aparato (20) segun la reivindicacion 1 en donde el artfculo monetario (50) es un documento valioso.
- 10. El aparato (20) segun la reivindicacion 1 en donde el modelo matematico del artfculo monetario (50) y la unidad de deteccion (25) se obtienen resolviendo las Ecuaciones de Maxwell.
- 11. El aparato de la reivindicacion 10, en donde las Ecuaciones de Maxwell se resuelven analfticamente.
- 12. El aparato (20) segun la reivindicacion 6 en donde la unidad de procesamiento esta configurada para clasificar el artfculo monetario (50) utilizando una tecnica de clasificacion seleccionada del grupo que se compone de: Distancia de Mahalanobis, Analisis de Discriminacion Lineal, Maquina Vectorial de Soporte y Seleccion de Vector Caractenstico.
- 13. El aparato (20) segun la reivindicacion 6 en donde la unidad de procesamiento calcula un valor de aptitud y calcula ademas la comparacion del valor de aptitud y un umbral predeterminado.
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