JP2003272018A - 有価証券処理装置 - Google Patents
有価証券処理装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】有価証券の真偽判定性能の向上が図れる有価証
券処理装置を提供する。 【解決手段】有価証券Ｐにあらかじめ印刷されている製
造工場、製造時期を特定する記番号を読取ることで、有
価証券Ｐの製造工場、製造時期を特定するとともに、当
該有価証券Ｐのカテゴリを判別し、この特定した製造工
場、製造時期と判別したカテゴリとに基づき、それらと
最適な判定閾値との対応表を格納した対応テーブル１６
から対応する判定閾値を選択し、この選択した判定閾値
を用いて当該有価証券Ｐの真偽判定を行なう。
券処理装置を提供する。 【解決手段】有価証券Ｐにあらかじめ印刷されている製
造工場、製造時期を特定する記番号を読取ることで、有
価証券Ｐの製造工場、製造時期を特定するとともに、当
該有価証券Ｐのカテゴリを判別し、この特定した製造工
場、製造時期と判別したカテゴリとに基づき、それらと
最適な判定閾値との対応表を格納した対応テーブル１６
から対応する判定閾値を選択し、この選択した判定閾値
を用いて当該有価証券Ｐの真偽判定を行なう。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、紙幣な
どの有価証券の種類判別や真偽判定、汚損度判定などを
行なう有価証券処理装置に関する。
どの有価証券の種類判別や真偽判定、汚損度判定などを
行なう有価証券処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、有価証券を搬送しながら、その有
価証券に含まれる印刷文字や画像、透かし画像などを読
取り、有価証券の種類判別や真偽判定、汚損度判定など
を行なう有価証券処理装置においては、有価証券の物理
的特徴を検出するための検出手段が具備され、その検出
手段の検出結果に基づき有価証券の種類、方向、真偽、
汚損度などの判定を行なっている。
価証券に含まれる印刷文字や画像、透かし画像などを読
取り、有価証券の種類判別や真偽判定、汚損度判定など
を行なう有価証券処理装置においては、有価証券の物理
的特徴を検出するための検出手段が具備され、その検出
手段の検出結果に基づき有価証券の種類、方向、真偽、
汚損度などの判定を行なっている。
【０００３】たとえば、有価証券の印刷模様や図柄をカ
メラで読取り、あらかじめ登録した画像パターンとの類
似度を比較することにより、当該有価証券の種類、方向
を判定する。その上で、真偽判定や汚損度判定は、特定
領域の輝度値の強弱などを基にし、有価証券の種類や搬
送方向ごとに判定手法や判定閾値を設け、あるいは、全
ての種類、搬送方向において同じパラメータを用いて判
別処理を行なっている。
メラで読取り、あらかじめ登録した画像パターンとの類
似度を比較することにより、当該有価証券の種類、方向
を判定する。その上で、真偽判定や汚損度判定は、特定
領域の輝度値の強弱などを基にし、有価証券の種類や搬
送方向ごとに判定手法や判定閾値を設け、あるいは、全
ての種類、搬送方向において同じパラメータを用いて判
別処理を行なっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】同一の種類（カテゴ
リ）として流通している有価証券においても、その製造
工場や製造時期（製造ロット）によって光学的な物理的
特徴、磁気的な物理的特徴、形状などの特徴に差異が生
じる場合がある。そのため、同じ種類、搬送方向の有価
証券に対して、同じ判定手法や判定閾値を基準として真
偽判定、汚損度判定を行なっても、判定性能が期待通り
得られないという問題がある。
リ）として流通している有価証券においても、その製造
工場や製造時期（製造ロット）によって光学的な物理的
特徴、磁気的な物理的特徴、形状などの特徴に差異が生
じる場合がある。そのため、同じ種類、搬送方向の有価
証券に対して、同じ判定手法や判定閾値を基準として真
偽判定、汚損度判定を行なっても、判定性能が期待通り
得られないという問題がある。
【０００５】そこで、本発明は、有価証券の真偽判定性
能の向上が図れる有価証券処理装置を提供することを目
的とする。
能の向上が図れる有価証券処理装置を提供することを目
的とする。
【０００６】また、本発明は、有価証券の疑似的な汚損
度判定が可能となる有価証券処理装置を提供することを
目的とする。
度判定が可能となる有価証券処理装置を提供することを
目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の有価証券処理装
置は、当該有価証券の製造内容等を特定する製造情報が
あらかじめ付与されている有価証券から、前記製造情報
を含む物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段
と、この読取手段から得られる電気信号から前記製造情
報を検出する製造情報検出手段と、前記読取手段から得
られる電気信号に基づき当該有価証券の種類を判別する
種類判別手段と、この種類判別手段により判別された前
記有価証券の種類と前記製造情報検出手段により検出さ
れた製造情報とにより、少なくともあらかじめ用意され
た複数の判定パラメータの中から対応する判定パラメー
タを選択する選択手段と、前記読取手段から得られる電
気信号から当該有価証券の物理的特徴を抽出し、前記選
択手段により選択された判定パラメータにより当該有価
証券の真偽判定等を行なう判定手段とを具備している。
置は、当該有価証券の製造内容等を特定する製造情報が
あらかじめ付与されている有価証券から、前記製造情報
を含む物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段
と、この読取手段から得られる電気信号から前記製造情
報を検出する製造情報検出手段と、前記読取手段から得
られる電気信号に基づき当該有価証券の種類を判別する
種類判別手段と、この種類判別手段により判別された前
記有価証券の種類と前記製造情報検出手段により検出さ
れた製造情報とにより、少なくともあらかじめ用意され
た複数の判定パラメータの中から対応する判定パラメー
タを選択する選択手段と、前記読取手段から得られる電
気信号から当該有価証券の物理的特徴を抽出し、前記選
択手段により選択された判定パラメータにより当該有価
証券の真偽判定等を行なう判定手段とを具備している。
【０００８】また、本発明の有価証券処理装置は、当該
有価証券の製造内容等を特定する製造情報があらかじめ
付与されている有価証券から、前記製造情報を含む物理
的特徴を読取り電気信号に変換する第１の読取手段と、
この第１の読取手段から得られる電気信号から前記製造
情報を検出する製造情報検出手段と、前記有価証券から
前記第１の読取手段で読取る物理的特徴とは異なる物理
的特徴を読取り電気信号に変換する第２の読取手段と、
この第２の読取手段から得られる電気信号に基づき当該
有価証券の種類を判別する種類判別手段と、この種類判
別手段により判別された前記有価証券の種類と前記製造
情報検出手段により検出された製造情報とにより、少な
くともあらかじめ用意された複数の判定パラメータの中
から対応する判定パラメータを選択する選択手段と、前
記第１の読取手段から得られる電気信号から当該有価証
券の物理的特徴を抽出し、前記選択手段により選択され
た判定パラメータにより当該有価証券の真偽判定等を行
なう判定手段とを具備している。
有価証券の製造内容等を特定する製造情報があらかじめ
付与されている有価証券から、前記製造情報を含む物理
的特徴を読取り電気信号に変換する第１の読取手段と、
この第１の読取手段から得られる電気信号から前記製造
情報を検出する製造情報検出手段と、前記有価証券から
前記第１の読取手段で読取る物理的特徴とは異なる物理
的特徴を読取り電気信号に変換する第２の読取手段と、
この第２の読取手段から得られる電気信号に基づき当該
有価証券の種類を判別する種類判別手段と、この種類判
別手段により判別された前記有価証券の種類と前記製造
情報検出手段により検出された製造情報とにより、少な
くともあらかじめ用意された複数の判定パラメータの中
から対応する判定パラメータを選択する選択手段と、前
記第１の読取手段から得られる電気信号から当該有価証
券の物理的特徴を抽出し、前記選択手段により選択され
た判定パラメータにより当該有価証券の真偽判定等を行
なう判定手段とを具備している。
【０００９】さらに、本発明の有価証券処理装置は、当
該有価証券の製造内容等を特定する製造情報があらかじ
め付与されている有価証券を搬送する搬送手段と、この
搬送手段により搬送される有価証券から前記製造情報を
読取る読取手段と、この読取手段により読取られた前記
製造情報に基づき当該有価証券の製造時期を特定する製
造時期特定手段と、この製造時期特定手段により特定さ
れた製造時期により当該有価証券の集積先を決定し、そ
の集積先へ当該有価証券を区分する区分手段とを具備し
ている。
該有価証券の製造内容等を特定する製造情報があらかじ
め付与されている有価証券を搬送する搬送手段と、この
搬送手段により搬送される有価証券から前記製造情報を
読取る読取手段と、この読取手段により読取られた前記
製造情報に基づき当該有価証券の製造時期を特定する製
造時期特定手段と、この製造時期特定手段により特定さ
れた製造時期により当該有価証券の集積先を決定し、そ
の集積先へ当該有価証券を区分する区分手段とを具備し
ている。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。まず、第１の実施の形態に
ついて説明する。図１は、処理対象媒体となる有価証券
の一例を示すものである。この有価証券Ｐは、その表面
に所定の文字や図柄などの画像１が印刷されているとと
もに、特定の位置に当該有価証券の製造工場、製造時期
（製造ロット）などを特定する製造情報、たとえば、記
番号と称される文字情報（以下、記番号と称す）２が印
刷されている。図１の例では、記番号２に含まれる
「Ｘ」の文字３が当該有価証券の製造工場、製造時期を
特定する文字となっている。
て図面を参照して説明する。まず、第１の実施の形態に
ついて説明する。図１は、処理対象媒体となる有価証券
の一例を示すものである。この有価証券Ｐは、その表面
に所定の文字や図柄などの画像１が印刷されているとと
もに、特定の位置に当該有価証券の製造工場、製造時期
（製造ロット）などを特定する製造情報、たとえば、記
番号と称される文字情報（以下、記番号と称す）２が印
刷されている。図１の例では、記番号２に含まれる
「Ｘ」の文字３が当該有価証券の製造工場、製造時期を
特定する文字となっている。
【００１１】図２は、第１の実施の形態に係る有価証券
処理装置の構成を概略的に示すものである。図２におい
て、処理対象媒体となる有価証券Ｐは、その表面を上に
した状態で、搬送手段としての搬送ローラ１１および搬
送路１２により、図示矢印方向（図の右から左）へ挟持
搬送される。搬送路１２上には、搬送される有価証券Ｐ
の表面に、たとえば、可視光帯の光を照射する光源１
３、および、この光源１３の光照射による有価証券Ｐ表
面からの反射光を受光して電気信号に変換する光電変換
素子としてのイメージセンサ１４が配設されている。イ
メージセンサ１４は、たとえば、ＳｉＰＩＮフォトダイ
オードアレイが用いられている。ここに、光源１３およ
びイメージセンサ１４は読取手段を構成している。
処理装置の構成を概略的に示すものである。図２におい
て、処理対象媒体となる有価証券Ｐは、その表面を上に
した状態で、搬送手段としての搬送ローラ１１および搬
送路１２により、図示矢印方向（図の右から左）へ挟持
搬送される。搬送路１２上には、搬送される有価証券Ｐ
の表面に、たとえば、可視光帯の光を照射する光源１
３、および、この光源１３の光照射による有価証券Ｐ表
面からの反射光を受光して電気信号に変換する光電変換
素子としてのイメージセンサ１４が配設されている。イ
メージセンサ１４は、たとえば、ＳｉＰＩＮフォトダイ
オードアレイが用いられている。ここに、光源１３およ
びイメージセンサ１４は読取手段を構成している。
【００１２】イメージセンサ１４において受像された有
価証券Ｐの光学的な物理的特徴（表面の記番号を含む画
像）は、電気信号に変化された後、判定処理部１５に送
られる。判定処理部１５は、イメージセンサ１４から得
られた有価証券Ｐの画像から、当該有価証券Ｐの表面に
印刷された記番号２を、たとえば、周知の文字認識技術
を用いて読取る（記番号２を検出する）。
価証券Ｐの光学的な物理的特徴（表面の記番号を含む画
像）は、電気信号に変化された後、判定処理部１５に送
られる。判定処理部１５は、イメージセンサ１４から得
られた有価証券Ｐの画像から、当該有価証券Ｐの表面に
印刷された記番号２を、たとえば、周知の文字認識技術
を用いて読取る（記番号２を検出する）。
【００１３】また、判定処理部１５は、同時に、たとえ
ば、イメージセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像
から、あらかじめ定められた特徴領域内の画像を抽出
し、この抽出した特徴領域内の画像とあらかじめ登録さ
れている辞書パターン（たとえば、有価証券の図柄）と
を、周知のパターンマッチング法を用いて照合を取るな
どして、有価証券Ｐのカテゴリ判別（種類、搬送方向の
判別）を行なう。
ば、イメージセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像
から、あらかじめ定められた特徴領域内の画像を抽出
し、この抽出した特徴領域内の画像とあらかじめ登録さ
れている辞書パターン（たとえば、有価証券の図柄）と
を、周知のパターンマッチング法を用いて照合を取るな
どして、有価証券Ｐのカテゴリ判別（種類、搬送方向の
判別）を行なう。
【００１４】判定処理部１５は、たとえば、記番号２か
ら得られる製造工場や製造時期と、有価証券Ｐの種類、
搬送方向（カテゴリ）に対応する判定閾値（判定パラメ
ータ）を記憶している。すなわち、たとえば、図３に示
すような、有価証券のカテゴリ、記番号、製造工場や製
造時期、および、判定閾値の対応関係を格納した対応テ
ーブル１６があらかじめ設けられている。
ら得られる製造工場や製造時期と、有価証券Ｐの種類、
搬送方向（カテゴリ）に対応する判定閾値（判定パラメ
ータ）を記憶している。すなわち、たとえば、図３に示
すような、有価証券のカテゴリ、記番号、製造工場や製
造時期、および、判定閾値の対応関係を格納した対応テ
ーブル１６があらかじめ設けられている。
【００１５】判定処理部１５は、たとえば、イメージセ
ンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、あらかじ
め定められた特徴領域内の画像を抽出し、この抽出した
特徴領域内の画像に対し平均値を計算し、図３に示した
対応テーブル１６により、カテゴリ（種類情報）と製造
情報（製造工場、製造時期）から導かれる最適な判定閾
値を用いて当該有価証券Ｐの真偽判定を行なう。
ンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、あらかじ
め定められた特徴領域内の画像を抽出し、この抽出した
特徴領域内の画像に対し平均値を計算し、図３に示した
対応テーブル１６により、カテゴリ（種類情報）と製造
情報（製造工場、製造時期）から導かれる最適な判定閾
値を用いて当該有価証券Ｐの真偽判定を行なう。
【００１６】次に、図４に示すフローチャートを参照し
て動作を説明する。まず、イメージセンサ１４により、
有価証券Ｐ上の画像を読取り（ステップＳ１）、電気信
号に変化した後、判定処理部１５に送る。判定処理部１
５は、イメージセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画
像から、あらかじめ定められた真偽判定用の特徴領域内
の画像を切出し（ステップＳ２）、この切出した特徴領
域内の画像に対し、たとえば積分値を算出する（ステッ
プＳ３）。
て動作を説明する。まず、イメージセンサ１４により、
有価証券Ｐ上の画像を読取り（ステップＳ１）、電気信
号に変化した後、判定処理部１５に送る。判定処理部１
５は、イメージセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画
像から、あらかじめ定められた真偽判定用の特徴領域内
の画像を切出し（ステップＳ２）、この切出した特徴領
域内の画像に対し、たとえば積分値を算出する（ステッ
プＳ３）。
【００１７】これと同時に、判定処理部１５は、イメー
ジセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、当該
有価証券Ｐの表面に印刷された記番号２を切出し（ステ
ップＳ４）、この切出した記番号２に対し周知の文字認
識技術を用いて認識処理を行なう（ステップＳ５）。
ジセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、当該
有価証券Ｐの表面に印刷された記番号２を切出し（ステ
ップＳ４）、この切出した記番号２に対し周知の文字認
識技術を用いて認識処理を行なう（ステップＳ５）。
【００１８】また、判定処理部１５は、同時に、イメー
ジセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、あら
かじめ定められた種類判別用の特徴領域内の画像を切出
し（ステップＳ６）、この切出した特徴領域内の画像と
あらかじめ登録されている辞書パターン（たとえば、有
価証券の図柄）とを、パターンマッチング法を用いて照
合することにより（ステップＳ７）、有価証券Ｐのカテ
ゴリ（種類、搬送方向）を判別する（ステップＳ８）。
ジセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像から、あら
かじめ定められた種類判別用の特徴領域内の画像を切出
し（ステップＳ６）、この切出した特徴領域内の画像と
あらかじめ登録されている辞書パターン（たとえば、有
価証券の図柄）とを、パターンマッチング法を用いて照
合することにより（ステップＳ７）、有価証券Ｐのカテ
ゴリ（種類、搬送方向）を判別する（ステップＳ８）。
【００１９】次に、判定処理部１５は、ステップＳ８で
判別した有価証券Ｐのカテゴリと、ステップＳ５で検出
した有価証券Ｐの記番号２に基づき、図３に示した対応
テーブル１６から真偽判定用の判定閾値を決定（選択）
する（ステップＳ９）。すなわち、図３の対応テーブル
１６によれば、たとえば、判別したカテゴリが「１」
で、検出した記番号２内の文字３が「Ｘ」であるとする
と、製造工場、製造時期は「Ａ工場（１９９０年〜１９
９９年）」となり、その場合の判定閾値は「１０００」
となる。したがって、判定処理部１５は、判別したカテ
ゴリと検出した記番号２に基づき、対応テーブル１６か
ら対応する判定閾値「１０００」を選択するものであ
る。
判別した有価証券Ｐのカテゴリと、ステップＳ５で検出
した有価証券Ｐの記番号２に基づき、図３に示した対応
テーブル１６から真偽判定用の判定閾値を決定（選択）
する（ステップＳ９）。すなわち、図３の対応テーブル
１６によれば、たとえば、判別したカテゴリが「１」
で、検出した記番号２内の文字３が「Ｘ」であるとする
と、製造工場、製造時期は「Ａ工場（１９９０年〜１９
９９年）」となり、その場合の判定閾値は「１０００」
となる。したがって、判定処理部１５は、判別したカテ
ゴリと検出した記番号２に基づき、対応テーブル１６か
ら対応する判定閾値「１０００」を選択するものであ
る。
【００２０】次に、判定処理部１５は、たとえば、ステ
ップＳ３で算出した積分値が、ステップＳ９で決定した
判定閾値未満（または以上）か否かをチェックすること
により（ステップＳ１０）、判定閾値未満であれば当該
有価証券Ｐは真券であると判定し（ステップＳ１１）、
判定閾値未満でなければ当該有価証券Ｐは偽券であると
判定する（ステップＳ１２）。
ップＳ３で算出した積分値が、ステップＳ９で決定した
判定閾値未満（または以上）か否かをチェックすること
により（ステップＳ１０）、判定閾値未満であれば当該
有価証券Ｐは真券であると判定し（ステップＳ１１）、
判定閾値未満でなければ当該有価証券Ｐは偽券であると
判定する（ステップＳ１２）。
【００２１】このように、有価証券Ｐに印刷されている
記番号２を読取ることで製造工場、製造時期を特定し、
製造工場、製造時期ごとに判定閾値を選択して有価証券
Ｐの真偽判定を行なうことにより、有価証券Ｐの真偽判
定性能の向上が図れる。すなわち、第１の実施の形態に
よれば、有価証券の製造工場、製造時期（製造ロット）
によって真偽判定の判定パラメータ（判定閾値）を変更
することができるため、真偽判定の性能の向上が可能と
なる。
記番号２を読取ることで製造工場、製造時期を特定し、
製造工場、製造時期ごとに判定閾値を選択して有価証券
Ｐの真偽判定を行なうことにより、有価証券Ｐの真偽判
定性能の向上が図れる。すなわち、第１の実施の形態に
よれば、有価証券の製造工場、製造時期（製造ロット）
によって真偽判定の判定パラメータ（判定閾値）を変更
することができるため、真偽判定の性能の向上が可能と
なる。
【００２２】次に、第２の実施の形態について説明す
る。第２の実施の形態の第１の実施の形態と異なる点
は、イメージセンサ１４とは異なる読取手段を別個に設
け、この読取手段からの情報に基づき有価証券Ｐのカテ
ゴリを判別するようにした点にあり、その外は第１の実
施の形態と同様である。すなわち、たとえば、図５に示
すように、イメージセンサ１４で読取る有価証券Ｐの光
学的な物理的特徴とは異なる物理的特徴、たとえば、磁
気的な物理的特徴（磁気情報）を読取る読取手段として
の磁気センサ１７を、搬送路１２上のイメージセンサ１
４近傍に設置して、搬送される有価証券Ｐの磁気情報を
読取り、電気信号に変換して判定処理部１５へ送る。
る。第２の実施の形態の第１の実施の形態と異なる点
は、イメージセンサ１４とは異なる読取手段を別個に設
け、この読取手段からの情報に基づき有価証券Ｐのカテ
ゴリを判別するようにした点にあり、その外は第１の実
施の形態と同様である。すなわち、たとえば、図５に示
すように、イメージセンサ１４で読取る有価証券Ｐの光
学的な物理的特徴とは異なる物理的特徴、たとえば、磁
気的な物理的特徴（磁気情報）を読取る読取手段として
の磁気センサ１７を、搬送路１２上のイメージセンサ１
４近傍に設置して、搬送される有価証券Ｐの磁気情報を
読取り、電気信号に変換して判定処理部１５へ送る。
【００２３】判定処理部１５では、磁気センサ１７で読
取られた磁気情報と、あらかじめ各カテゴリごとに登録
された辞書パターン（たとえば、有価証券Ｐの磁気パタ
ーン）とを、たとえば、最小２乗法を利用して照合を取
ることにより、有価証券Ｐのカテゴリを判別する。
取られた磁気情報と、あらかじめ各カテゴリごとに登録
された辞書パターン（たとえば、有価証券Ｐの磁気パタ
ーン）とを、たとえば、最小２乗法を利用して照合を取
ることにより、有価証券Ｐのカテゴリを判別する。
【００２４】なお、上述した第１、第２の実施の形態で
は、真偽判定の判定パラメータ（判定閾値）だけを変更
する場合について説明したが、さらに、判定手法をも変
更するようにしてもよい。その場合、対応テーブル１６
に判定閾値とともに最適な判定手法をも格納しておき、
判別したカテゴリと検出した記番号２に基づき、対応テ
ーブル１６から対応する判定手法および判定閾値を選択
し、この選択した判定手法および判定閾値により真偽判
定を行なえばよい。
は、真偽判定の判定パラメータ（判定閾値）だけを変更
する場合について説明したが、さらに、判定手法をも変
更するようにしてもよい。その場合、対応テーブル１６
に判定閾値とともに最適な判定手法をも格納しておき、
判別したカテゴリと検出した記番号２に基づき、対応テ
ーブル１６から対応する判定手法および判定閾値を選択
し、この選択した判定手法および判定閾値により真偽判
定を行なえばよい。
【００２５】また、上述した第１、第２の実施の形態で
は、有価証券Ｐの光学的な物理的特徴を用いて真偽判定
を行なう場合について説明したが、これに限らず、たと
えば、有価証券Ｐの磁気的な物理的特徴（磁気情報）や
有価証券Ｐの厚さ情報をも用いて真偽判定を行なう場合
にも同様に適用できる。
は、有価証券Ｐの光学的な物理的特徴を用いて真偽判定
を行なう場合について説明したが、これに限らず、たと
えば、有価証券Ｐの磁気的な物理的特徴（磁気情報）や
有価証券Ｐの厚さ情報をも用いて真偽判定を行なう場合
にも同様に適用できる。
【００２６】次に、第３の実施の形態について説明す
る。なお、第１の実施の形態と同一部分には同一符号を
付して詳細な説明は省略し、異なる部分について詳細に
説明する。図６は、第３の実施の形態に係る有価証券処
理装置の構成を概略的に示すものである。図６におい
て、処理対象媒体となる有価証券Ｐは、その表面を上に
した状態で、搬送ローラ１１および搬送路１２により、
図示矢印方向へ挟持搬送される。搬送路１２上には、搬
送される有価証券Ｐの表面に光を照射する光源１３、お
よび、この光源１３の光照射による有価証券Ｐ表面から
の反射光を受光して電気信号に変換するイメージセンサ
１４が配設されている。
る。なお、第１の実施の形態と同一部分には同一符号を
付して詳細な説明は省略し、異なる部分について詳細に
説明する。図６は、第３の実施の形態に係る有価証券処
理装置の構成を概略的に示すものである。図６におい
て、処理対象媒体となる有価証券Ｐは、その表面を上に
した状態で、搬送ローラ１１および搬送路１２により、
図示矢印方向へ挟持搬送される。搬送路１２上には、搬
送される有価証券Ｐの表面に光を照射する光源１３、お
よび、この光源１３の光照射による有価証券Ｐ表面から
の反射光を受光して電気信号に変換するイメージセンサ
１４が配設されている。
【００２７】イメージセンサ１４において受像された有
価証券Ｐの光学的な物理的特徴（表面の記番号を含む画
像）は、電気信号に変化された後、処理部２１に送られ
る。処理部２１は、イメージセンサ１４から得られた有
価証券Ｐの画像から、当該有価証券Ｐの表面に印刷され
た記番号２を、たとえば、周知の文字認識技術を用いて
読取る（記番号２を検出する）。この記番号２の読取り
は、前述した第１の実施の形態と同じ方法にて行なわれ
る。
価証券Ｐの光学的な物理的特徴（表面の記番号を含む画
像）は、電気信号に変化された後、処理部２１に送られ
る。処理部２１は、イメージセンサ１４から得られた有
価証券Ｐの画像から、当該有価証券Ｐの表面に印刷され
た記番号２を、たとえば、周知の文字認識技術を用いて
読取る（記番号２を検出する）。この記番号２の読取り
は、前述した第１の実施の形態と同じ方法にて行なわれ
る。
【００２８】処理部１５は、たとえば、有価証券Ｐの製
造工場や製造時期を特定する記番号２と実際の製造時期
との対応表を記憶している。すなわち、たとえば、図７
に示すような、有価証券の記番号とそれに対応する実際
の製造時期との対応関係を格納した対応テーブル２２が
あらかじめ設けられている。
造工場や製造時期を特定する記番号２と実際の製造時期
との対応表を記憶している。すなわち、たとえば、図７
に示すような、有価証券の記番号とそれに対応する実際
の製造時期との対応関係を格納した対応テーブル２２が
あらかじめ設けられている。
【００２９】処理部２１は、有価証券Ｐから読取った記
番号２に基づき、図７の対応テーブル２２により有価証
券Ｐの製造時期を特定する。すなわち、図７の対応テー
ブル２２によれば、たとえば、読取った記番号２内の文
字３が「Ｙ」であるとすると、製造時期は「１９９０年
〜１９９９年」となる。したがって、処理部２１は、読
取った記番号２に基づき、対応テーブル２２により当該
有価証券Ｐの製造時期は「１９９０年〜１９９９年」で
あると特定するものである。
番号２に基づき、図７の対応テーブル２２により有価証
券Ｐの製造時期を特定する。すなわち、図７の対応テー
ブル２２によれば、たとえば、読取った記番号２内の文
字３が「Ｙ」であるとすると、製造時期は「１９９０年
〜１９９９年」となる。したがって、処理部２１は、読
取った記番号２に基づき、対応テーブル２２により当該
有価証券Ｐの製造時期は「１９９０年〜１９９９年」で
あると特定するものである。
【００３０】処理部２１は、特定した製造時期情報を集
積制御部２３に送る。集積制御部２３は、処理部２１か
ら得られた製造時期情報に基づき、搬送される有価証券
Ｐを集積部２４〜２６へ区分する。たとえば、製造年が
１９９０年未満の有価証券Ｐは集積部２４へ、製造年が
１９９０年〜２０００年未満の有価証券Ｐは集積部２５
へ、製造年が２０００年以降の有価証券Ｐは集積部２６
へ、とそれぞれ区分する。
積制御部２３に送る。集積制御部２３は、処理部２１か
ら得られた製造時期情報に基づき、搬送される有価証券
Ｐを集積部２４〜２６へ区分する。たとえば、製造年が
１９９０年未満の有価証券Ｐは集積部２４へ、製造年が
１９９０年〜２０００年未満の有価証券Ｐは集積部２５
へ、製造年が２０００年以降の有価証券Ｐは集積部２６
へ、とそれぞれ区分する。
【００３１】一般に、有価証券の汚損度は、その有価証
券の流通時間と相関がある。そこで、有価証券の製造時
期により有価証券を分別すれば、擬似的な汚損度判定と
しての利用が可能となる。したがって、第２の実施の形
態によれば、有価証券の製造工場、製造時期（製造ロッ
ト）が特定できるため、擬似的な汚損度判定が可能とな
る。
券の流通時間と相関がある。そこで、有価証券の製造時
期により有価証券を分別すれば、擬似的な汚損度判定と
しての利用が可能となる。したがって、第２の実施の形
態によれば、有価証券の製造工場、製造時期（製造ロッ
ト）が特定できるため、擬似的な汚損度判定が可能とな
る。
【００３２】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、有
価証券の真偽判定性能の向上が図れる有価証券処理装置
を提供できる。
価証券の真偽判定性能の向上が図れる有価証券処理装置
を提供できる。
【００３３】また、本発明によれば、有価証券の疑似的
な汚損度判定が可能となる有価証券処理装置を提供でき
る。
な汚損度判定が可能となる有価証券処理装置を提供でき
る。
【図１】本発明の処理対象媒体となる有価証券の一例を
示す模式図。
示す模式図。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る有価証券処理
装置の構成を概略的に示す構成図。
装置の構成を概略的に示す構成図。
【図３】真偽判定に用いる対応テーブルの一例を示す
図。
図。
【図４】動作を説明するフローチャート。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る有価証券処理
装置の構成を概略的に示す構成図。
装置の構成を概略的に示す構成図。
【図６】本発明の第３の実施の形態に係る有価証券処理
装置の構成を概略的に示す構成図。
装置の構成を概略的に示す構成図。
【図７】製造時期の特定に用いる対応テーブルの一例を
示す図。
示す図。
Ｐ…有価証券、１…画像、２…記番号（製造情報）、１
１…搬送ローラ（搬送手段）、１２…搬送路（搬送手
段）、１３…光源（読取手段）、１４…イメージセンサ
（読取手段）、１５…判定処理部、１６…対応テーブ
ル、１７…磁気センサ（読取手段）、２１…処理部、２
２…対応テーブル、２３…集積制御部、２４〜２６…集
積部。
１…搬送ローラ（搬送手段）、１２…搬送路（搬送手
段）、１３…光源（読取手段）、１４…イメージセンサ
（読取手段）、１５…判定処理部、１６…対応テーブ
ル、１７…磁気センサ（読取手段）、２１…処理部、２
２…対応テーブル、２３…集積制御部、２４〜２６…集
積部。
Claims (8)
- 【請求項１】 当該有価証券の製造内容等を特定する製
造情報があらかじめ付与されている有価証券から、前記
製造情報を含む物理的特徴を読取り電気信号に変換する
読取手段と、 この読取手段から得られる電気信号から前記製造情報を
検出する製造情報検出手段と、 前記読取手段から得られる電気信号に基づき当該有価証
券の種類を判別する種類判別手段と、 この種類判別手段により判別された前記有価証券の種類
と前記製造情報検出手段により検出された製造情報とに
より、少なくともあらかじめ用意された複数の判定パラ
メータの中から対応する判定パラメータを選択する選択
手段と、 前記読取手段から得られる電気信号から当該有価証券の
物理的特徴を抽出し、前記選択手段により選択された判
定パラメータにより当該有価証券の真偽判定等を行なう
判定手段と、 を具備したことを特徴とする有価証券処理装置。 - 【請求項２】 前記有価証券の物理的特徴とは光学的な
物理的特徴であることを特徴とする請求項１記載の有価
証券処理装置。 - 【請求項３】 前記選択手段は、あらかじめ用意された
複数の判定手法および判定パラメータの中から前記種類
判別手段により判別された前記有価証券の種類と前記製
造情報検出手段により検出された製造情報に対応する判
定手法および判定パラメータをそれぞれ選択し、 前記判定手段は、前記読取手段から得られる電気信号か
ら当該有価証券の物理的特徴を抽出し、前記選択手段に
より選択された判定手法および判定パラメータにより当
該有価証券の真偽判定等を行なうことを特徴とする請求
項１記載の有価証券処理装置。 - 【請求項４】 当該有価証券の製造内容等を特定する製
造情報があらかじめ付与されている有価証券から、前記
製造情報を含む物理的特徴を読取り電気信号に変換する
第１の読取手段と、 この第１の読取手段から得られる電気信号から前記製造
情報を検出する製造情報検出手段と、 前記有価証券から前記第１の読取手段で読取る物理的特
徴とは異なる物理的特徴を読取り電気信号に変換する第
２の読取手段と、 この第２の読取手段から得られる電気信号に基づき当該
有価証券の種類を判別する種類判別手段と、 この種類判別手段により判別された前記有価証券の種類
と前記製造情報検出手段により検出された製造情報とに
より、少なくともあらかじめ用意された複数の判定パラ
メータの中から対応する判定パラメータを選択する選択
手段と、 前記第１の読取手段から得られる電気信号から当該有価
証券の物理的特徴を抽出し、前記選択手段により選択さ
れた判定パラメータにより当該有価証券の真偽判定等を
行なう判定手段と、 を具備したことを特徴とする有価証券処理装置。 - 【請求項５】 前記第１の読取手段が読取る有価証券の
物理的特徴は光学的な物理的特徴であり、前記第２の読
取手段が読取る有価証券の物理的特徴は磁気的な物理的
特徴であることを特徴とする請求項４記載の有価証券処
理装置。 - 【請求項６】 前記選択手段は、あらかじめ用意された
複数の判定手法および判定パラメータの中から前記種類
判別手段により判別された前記有価証券の種類と前記製
造情報検出手段により検出された製造情報に対応する判
定手法および判定パラメータをそれぞれ選択し、 前記判定手段は、前記第１の読取手段から得られる電気
信号から当該有価証券の物理的特徴を抽出し、前記選択
手段により選択された判定手法および判定パラメータに
より当該有価証券の真偽判定等を行なうことを特徴とす
る請求項４記載の有価証券処理装置。 - 【請求項７】 当該有価証券の製造内容等を特定する製
造情報があらかじめ付与されている有価証券を搬送する
搬送手段と、 この搬送手段により搬送される有価証券から前記製造情
報を読取る読取手段と、 この読取手段により読取られた前記製造情報に基づき当
該有価証券の製造時期を特定する製造時期特定手段と、 この製造時期特定手段により特定された製造時期により
当該有価証券の集積先を決定し、その集積先へ当該有価
証券を区分する区分手段と、 を具備したことを特徴とする有価証券処理装置。 - 【請求項８】 前記製造情報は当該有価証券の製造工場
および製造時期などを特定するための情報であることを
特徴とする請求項１、請求項４、請求項７のいずれか１
つに記載の有価証券処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002075014A JP2003272018A (ja) | 2002-03-18 | 2002-03-18 | 有価証券処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002075014A JP2003272018A (ja) | 2002-03-18 | 2002-03-18 | 有価証券処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003272018A true JP2003272018A (ja) | 2003-09-26 |
Family
ID=29204250
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002075014A Pending JP2003272018A (ja) | 2002-03-18 | 2002-03-18 | 有価証券処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003272018A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011082792A1 (de) * | 2009-12-16 | 2011-07-14 | Giesecke & Devrient Gmbh | Verfahren zur prüfung von wertdokumenten |
| JP2011221622A (ja) * | 2010-04-06 | 2011-11-04 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 紙葉類識別装置、紙葉類識別方法、および紙葉類識別プログラム |
| JP2011257835A (ja) * | 2010-06-07 | 2011-12-22 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 紙葉類判別装置 |
| JP2013161410A (ja) * | 2012-02-08 | 2013-08-19 | Laurel Precision Machines Co Ltd | 硬貨処理装置 |
| JP2013164679A (ja) * | 2012-02-09 | 2013-08-22 | Laurel Precision Machines Co Ltd | 紙幣処理装置 |
| CN103456074A (zh) * | 2012-05-29 | 2013-12-18 | 日立欧姆龙金融系统有限公司 | 纸张类处理装置、纸张类处理方法、自动交易系统 |
| WO2014073325A1 (ja) * | 2012-11-06 | 2014-05-15 | 沖電気工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理システムおよび現金処理端末 |
| WO2017014209A1 (ja) * | 2015-07-21 | 2017-01-26 | グローリー株式会社 | 紙幣処理装置及び紙幣処理方法 |
| JP2018101192A (ja) * | 2016-12-19 | 2018-06-28 | 株式会社東芝 | 学習装置、紙葉類判別装置および紙葉類判別方法 |
| WO2019111657A1 (ja) * | 2017-12-05 | 2019-06-13 | グローリー株式会社 | 紙葉類処理装置及び紙葉類処理システム |
-
2002
- 2002-03-18 JP JP2002075014A patent/JP2003272018A/ja active Pending
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011082792A1 (de) * | 2009-12-16 | 2011-07-14 | Giesecke & Devrient Gmbh | Verfahren zur prüfung von wertdokumenten |
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| CN102346927A (zh) * | 2010-06-07 | 2012-02-08 | 日立欧姆龙金融系统有限公司 | 纸张类制品判别装置 |
| JP2013161410A (ja) * | 2012-02-08 | 2013-08-19 | Laurel Precision Machines Co Ltd | 硬貨処理装置 |
| JP2013164679A (ja) * | 2012-02-09 | 2013-08-22 | Laurel Precision Machines Co Ltd | 紙幣処理装置 |
| CN103456074A (zh) * | 2012-05-29 | 2013-12-18 | 日立欧姆龙金融系统有限公司 | 纸张类处理装置、纸张类处理方法、自动交易系统 |
| WO2014073325A1 (ja) * | 2012-11-06 | 2014-05-15 | 沖電気工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理システムおよび現金処理端末 |
| JP2014093024A (ja) * | 2012-11-06 | 2014-05-19 | Oki Electric Ind Co Ltd | 情報処理装置、情報処理システムおよび現金処理端末 |
| WO2017014209A1 (ja) * | 2015-07-21 | 2017-01-26 | グローリー株式会社 | 紙幣処理装置及び紙幣処理方法 |
| JP2018101192A (ja) * | 2016-12-19 | 2018-06-28 | 株式会社東芝 | 学習装置、紙葉類判別装置および紙葉類判別方法 |
| WO2019111657A1 (ja) * | 2017-12-05 | 2019-06-13 | グローリー株式会社 | 紙葉類処理装置及び紙葉類処理システム |
| JP2019101867A (ja) * | 2017-12-05 | 2019-06-24 | グローリー株式会社 | 紙葉類処理装置及び紙葉類処理システム |
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