JP2012525618A - 紙幣検出器デバイスのための方法、および紙幣検出器デバイス - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、紙幣の真正性、価値、および不適当性(劣化)の程度をチェックおよび決定するための技術およびデバイスに関し、より詳細には、インク着色アンプルが備わったカセットを許可なく開いた結果としてインク着色された1枚または複数枚の偽造紙幣を検索および発見するための、紙幣処理機または現金自動預払機(ATM)に関する。
WO−95/24691は、複数の金種の本物の紙幣の、関連する所定の表面に対応するマスタ特性パターンを記憶するメモリをとりわけ備えた、ドキュメントを区別およびカウントするための方法および装置に関する。
好ましい実施形態は、従属請求項に示す。
したがって、本発明によれば、インク着色された紙幣を検出する能力を改善するための方法およびデバイスが構成される。
A)入力紙幣の記憶済みIR画像を使用して紙幣画像の1つの辺が参照紙幣画像(RBI)の対応する辺に対して整合され、紙幣サイズが決定される整合ステップと、
B)紙幣画像の面および配向が決定される紙幣面分類ステップと、
C)紙幣画像(BI)の印刷パターンが決定されて、BIの印刷パターンが参照紙幣画像(RBI)の印刷パターンに対して正確に位置決めされる印刷パターン位置決めステップと、
D)紙幣の少なくとも1つの面について、相互に対して正確なパターン位置にあるBIとRBIとが事前定義済みの比較手順に従って画素ごとに比較され、その結果として入力紙幣が受容されるかまたは受容されないとして分類される比較ステップとを含む。
紙幣画像は、1つの赤外線(IR)層およびRBG(赤、青、緑)の各色の層、すなわち合計4層を含む。IR層の解像度は864×300画素であることが好ましく、RGBの各層は、解像度432×300画素の、方眼の対称画素である。しかし、アルゴリズムを単純にするために、IR層は、方眼の対称432×300画素によってのみ対処され効果的に使用される。各対称画素は、0.5×0.5mmを表す。全ての画素は0〜255の値を有し、0が最も暗い。紙幣画像をアルゴリズムに従って処理するとき、カラー画像層が読み取られて反転CMY(シアン、マゼンタ、黄)としてカウントされるが、この場合は255が最も暗い。CMYを使用して、白い紙の上におけるカラー印刷の量の論理値が定義される。本発明は、処理の目的でRBGが代わりに使用される場合でも、等しく適用可能であることに留意されたい。
一実施形態によれば、紙幣を引っ張ってセンサを通すことができるように、紙幣はCISセンサから最大1mm離れている。
次に、図1、3、および4〜15を参照しながら、ステップA、B、C、およびDを含む本発明による方法について述べる。
このステップの目的は、紙幣のサイズを決定するために、走査された紙幣を整合することである。これは、図5に概略的に例示するいわゆる「スクイージング(squeezing)法」によって実施されることが好ましく、図5は、整合されていない紙幣のIR画像を示す。整合ステップでは、濃い矩形のIR紙幣画像が使用されることが好ましい。代替の一実施形態によれば、代わりに整合は、紙幣画像センサによって得られた紙幣画像を使用して実施される。
手順のこのステップは、紙幣画像を、事前定義済みの位置で例えば水平に配向または整合するものであり、これは後続の各ステップを実施するときの仮定である。
したがって、この目的でIR画像が使用される。IR画像の品質は、ドキュメントの外ではどんな濃い画素も示さないような画質でなければならない。しきい値を使用して、濃い画素が示される。整合ステップの間、種々のスキュー角度が試され、最小の高さとなる角度が見つかるまで高さが測定される。
角度決定が準備できると、画像中のコーナ位置が、ドキュメントの全てのIR画素が内側に収まることのできる最小の矩形として決定される。これを図6に例示するが、図6は、スキューイング手順によって決定された矩形の内側に収まる紙幣のIR画像を示す。
このプロセスの後は、図6のように、スキュー角度、およびxy座標0,0としてのドキュメント位置左上を処理することによってドキュメントの画素が読み取られる。
このステップに対する仮定は、紙幣画像のサイズが決定済み(整合ステップAで)であることであり、このステップの目的は、走査された紙幣を識別して配向および側を識別することである。以下に一実施形態について詳細に論じるが、この情報はシステムの他のセンサから、すなわち入力紙幣に対して真正性を検証するように構成された他のセンサからすでに利用可能な場合もあるので、他の多くの代替形態も存在する。しかしこのステップは、残りのステップCおよびDの前に実施しなければならない。
例えば、ある特定のサイズは、4つの異なる金種データ、すなわち、表側(正しく配向された上向きと下向き)および裏側(正しく配向された上向きと下向き)が記憶されている。場合によっては、例えばある紙幣について異なるバージョンが発行されている場合には、さらに多数の異なる金種データが記憶されていることもある。
図7に、1枚の紙幣の4つの異なる画像、すなわち表側、裏側(上段)、および180度回転された各側(下段)を示す。
紙幣の面は、小さい矩形または他の任意の形状(例えば円形)のサンプル領域を使用して認識されるが、これらのサンプル領域は共に、決定されたサイズの面に一意である。特定の紙幣はそれぞれ、4つの異なる画像によって表され、各画像はその面サンプル領域を有する。これは図7に例示されており、4つの異なる画像は、表側、裏側、および180度回転された各側である。
したがってこの結果、面識別の数値と、面が逆さまかどうかについての情報とが得られる。分類されない面の場合は、紙幣は着色紙幣として分類されることになる。検出紙幣の識別された面に関する情報は、後続のステップで、参照紙幣画像(RBI)の対応する面が使用されることになるので必要である。
製造公差に関係するわずかな差があるため、紙幣上の印刷パターンは、個別の紙幣ごとの個別の所定位置に位置する。したがって、参照紙幣画像との正確な比較を実施できるように、紙幣についてパターン位置を正確に決定しなければならない。
図8に、パターン位置を突き止めるステップを例示する。
図8の領域Xに関して、この限られた領域が走査されて、線パターン(図中のストリップまたは線S)が生み出される。線パターンは、領域中の1つの垂直列の中の全ての画素の平均値を計算してから、全ての平均値を並べることによって生み出される。この結果、画定された領域全体を表す小さいデータエリアが得られる。各面/走査につき個別に、CMYの事前定義済みの層が1つだけ選択される(ただし図では単色のグレーとして示されている)。
調べるべき紙幣との比較ステップを実施するために、紙幣の各面の参照画像を生み出さなければならない。
好ましい一実施形態によれば、通常の200枚の紙幣が、検出器マシン、例えばCISセンサ中で走査される。枚数は少なくとも100枚でなければならず、可能なら400枚もの枚数とする。個別の検出器特有の不正確など、繰り返され得る不正確を回避するために、画像は、マシン中の2つの異なる検出器から、かつ異なる走査面および方向からサンプリングされる。紙幣は、通常の既存の汚れなどを含む、街頭で使用される品質であるべきである。
最終的な参照線パターンが用意できた後、色検出の目的で参照紙幣画像が生み出される。
ここで、紙幣処理機に挿入された紙幣の処理に戻る。
ステップCに従ってパターン位置の場所が決定された後、紙幣画像は、色検出アルゴリズムによって異なるように処理されることになる異なる画定済み検出ゾーンに分割される。
事前画定される検出不可能ゾーンは、金属細片など、パターンに位置的に関係しないオブジェクトを含むかもしれない領域である。これらの領域は、マスキングによって除外され、検出されない。
例えば光学干渉により、正のインク検出となる個別の単一画素が多く存在するので、検出は、単一のピクセルが着色値を生じることがないようにセットアップされる。一実施形態によれば、4つの最も近い周囲画素と合わせての検出画素dpのみを、着色された染みとして検出することができる。検出画素は検出色アルゴリズムによって検出されるが、周囲画素の条件がCMY色レベルで検出画素と一致しさえすれば、着色された染みが生み出される、すなわち検出画素が適格とされる。このステップでは、より少数またはより多数の周囲画素を使用してもよく、選択される数はとりわけ、必要とされる精度および利用可能な処理能力によって決まる。例えば、これに関して8個または12個の周囲画素を使用することもできる。
検出の目的で、各検出画素の色が分類される。図14〜16に、いくつかのカラーCMYダイアグラムを示すが、これらはグレースケールのみで示してある。カラーダイアグラムは、純粋なカラー合成のみを示し、黒に至るグレースケールは、ダイアグラムには示されていないが、分類に含まれる。
クラス「グレー色」は、非グレーダイアグラムの中央部分であり、白から黒までの全てのグレースケールを含む。この目的は、検出がグレー色の影響をより受けにくくすることである。というのは、取り込まれた画像は、多くのグレースケール陰影と、グレースケールの影響を受けやすい欠陥とを生み出すからである。
クラス「汚れ色」は、めったに存在しない強奪によるインク色であり、このスペクトルは(グレーを除いて)、汚れでは最も一般的である。このクラスは、色検出に対する感度がより低い。
クラス「高利得色」は、典型的には低レベル色でもある、存在する特定の単色の強奪インク色である。したがって、これらの特定の色、すなわちシアンおよびマゼンタは、特別に高感度の検出を用いて扱われる。
反復される全ての検出画素について、CMY値がしきい値レベルを超えなければならず、しきい値レベルは通常、参照紙幣画像(RBI)によって決定される。次いで、検出画素が周囲画素の色と一致しなければならず、次いで、検出画素について着色値が決定される。
各検出画素位置が反復される。参照検出の場合は、参照画像位置からCMY値を読み出すことによってCMYしきい値レベルが見出され、非参照検出の場合は、しきい値レベルは固定である。検出画素のCMY値が読み出される。検出画素の色が事前定義済みの「高利得色」であり、全てのCMYしきい値レベルが80未満(すなわち明るい領域のみ)である場合は、しきい値レベルは、一層感度を高めるために半分に下げられる。
しきい値テスト−BI画素がカラースケール「グレー」中にある場合にのみ適用される。
染みテストを実施するための一要件は、検出画素および4つの周囲画素(図13参照)が本質的に同じ色であることであり、次いで、RBI中の対応する画素に対する検出画素の差分値が決定される。
画素がグレーまたは茶色の部分にある場合は、相対的により低いポイントが着色値に与えられる。
比較ステップの概観について以下に述べる。
ステップ2:BIのdpと、対応するRBI画素との色を比較し、これらの色の差を表す差分値DVを決定する。
ステップ4:DVをCVと比較し、DVがCVを超える場合は、紙幣に関する着色値計算にDVを加える。
一例として、ポイント付与機能の結果、紙幣上で少数の鮮明な赤い染みが検出された場合はインク着色検出となり、紙幣上で多数の小さい赤い染みが検出された場合もまた、インク着色検出となりインク着色検出を示す。これは、赤い色にはカラーダイアグラム中で高いポイントが与えられ、鮮明な色(より高い検出差分を意味する)にもまた、より高いポイントが与えられることによる。
この理由は、検出が実施された後、すなわち紙幣がセンサを通った後は、供給路に沿って分岐点まで継続し、分岐点で、受容されない紙幣は別個の供給路にルーティングされるが、分岐点までの供給路に沿った距離が長すぎてはならないからである。
Claims (13)
- 受容されない(non-accepted)紙幣を受容される(accepted)紙幣から区別するのに使用される、現金自動預払機(automatic teller machine)用の紙幣(bank note)検出器デバイスにおける方法であって、
前記デバイスは、入力紙幣の少なくとも1つの面を受け取り走査して前記走査に応じて各走査面の紙幣画像(bank note image)(BI)を記憶装置に記憶するための紙幣画像センサであって、前記紙幣画像がいくつかの画素の形で画像データを含むものである、紙幣画像センサと、
街頭で使用される品質の(street-quality)受容される紙幣からの所定数の紙幣画像から処理された1つの参照(reference)紙幣画像(RBI)が各関連(relevant)紙幣の各面(each face)につき記憶される参照紙幣画像(RBI)記憶装置とを備え、
前記紙幣検出器デバイスはさらに、入力紙幣を走査して、前記紙幣のIR画像を、前記対応する紙幣画像にリンクされるように前記記憶装置に記憶するように構成されたIR画像センサを備え、前記方法は、
A)前記IR画像を使用して前記紙幣画像の1つの辺(side)が前記RBIの対応する辺に対して整合され、紙幣サイズが決定される整合(alignment)ステップと、
B)前記紙幣画像の面(face)および配向(orientation)が決定される紙幣面分類(classification)ステップと、
C)前記紙幣画像(BI)の印刷パターンが決定されて、前記BIの印刷パターンが参照紙幣画像(RBI)の印刷パターンに対して正確に位置決めされる印刷パターン位置決め(positioning)ステップと、
D)前記紙幣の少なくとも1つの面について、相互に対して正確なパターン位置にある前記BIとRBIとが事前定義済みの比較手順に従って画素ごとに(pixel by pixel)比較され、その結果として前記入力紙幣が受容されるかまたは受容されないとして分類される比較ステップとを含む、方法。 - ステップAでスクイージング(squeezing)法が使用され、前記IR画像の濃い(dark)矩形と、水平な線との間の角度が決定され、次いで前記紙幣画像が、水平位置にくるまで、すなわち長い方の辺が水平になるまで反復的に回転される、請求項1に記載の方法。
- ステップCで、前記BIの2つの事前画定済みの限られた領域、すなわち、事前設定済み(preset)の幅を有し前記紙幣の長い方の辺に沿って延びる(running along)1つの水平領域Xと、事前設定済みの幅を有し前記紙幣の短い方の辺に沿って延びる1つの垂直領域Yとが識別され(identified)、
前記水平領域X中の1つの垂直列(vertical row)の中の全ての画素の平均値を計算してから全ての平均値を並べる(aligning)ことによって、線パターン(line-pattern)が生み出され、その結果、前記領域X全体を表す水平データエリア線SXが得られ、同じ手順が前記垂直領域Yについて実施され、その結果、前記領域Y全体を表す垂直データエリア線SYが得られ、SXおよびSYが、同様にして得られた前記RBIの線パターンと比較され、対応する画素位置間の差が最小になるように前記線パターンが相互に対して調整され、次いで前記BIおよびRBIが相互に対して相応に調整される、請求項1に記載の方法。 - 前記参照紙幣画像(RBI)記憶装置に、各関連紙幣の各面につき1つの参照紙幣画像(RBI)が記憶され、それにより、特定の各紙幣が4つの異なる画像によって、すなわち紙幣の各側および180度回転された各側につき1つの画像によって表される、請求項1に記載の方法。
- 前記RBIは、街頭で使用される品質の受容される紙幣からの所定数の紙幣画像を画像プロセッサ中でRBI処理アルゴリズムに従って処理することによって得られ、前記参照紙幣画像中の各画素が8つの最も近い隣接位置に移動されて、同一(identical)画像だが9つの異なる位置を有する合計9つの画像が生み出される、請求項1に記載の方法。
- ステップDで、検出された画素が、好ましくは4つである事前設定済みの(preset)数の周囲画素(ambient pixels)がほぼ(essentially)同じ色を有する場合に、対応するRBI画素との比較の結果として着色値(dyed-value)として示される(denoted)、請求項1に記載の方法。
- ステップDで、検出された画素について、前記RBI中の対応する画素との差分値が決定され、前記差分値が、カラーダイアグラム中における前記BIの前記検出された画素の位置に関係する色値(color value)と比較され、前記差分値が前記色値を超える場合に、前記紙幣の着色値(dyed value)が前記差分値だけ増加される、請求項1に記載の方法。
- ステップDで、前記紙幣のいくつかの事前定義済み部分、例えばいずれかの金属細片やシリアル番号などが考慮されない、請求項1に記載の方法。
- 受容されない紙幣を受容される紙幣から区別するのに使用される、現金自動預払機用の紙幣検出器デバイスであって、入力紙幣の少なくとも1つの面を受け取り走査して前記走査に応じて各走査面の紙幣画像(BI)を記憶装置に記憶するための紙幣画像センサであって、前記紙幣画像がいくつかの画素の形で画像データを含む、紙幣画像センサと、街頭で使用される品質の受容される紙幣からの所定数の紙幣画像から処理された1つの参照紙幣画像(RBI)が各関連紙幣の各面につき記憶される参照紙幣画像(RBI)記憶装置と、
入力紙幣を走査して、前記紙幣のIR画像を、前記対応する紙幣画像にリンクされるように前記記憶装置に記憶するように構成されたIR画像センサとを備え、
前記IR画像を使用して前記紙幣画像の1つの辺を前記RBIの対応する辺に対して整合し、紙幣サイズが決定される整合ユニットと、
前記紙幣画像の面および配向を決定するための紙幣面分類ユニットと、
前記紙幣画像(BI)の印刷パターンが決定されて、前記BIの印刷パターンが参照紙幣画像(RBI)の印刷パターンに対して正確に位置決めされる印刷パターン位置決めユニットと、
前記紙幣の少なくとも1つの面について、相互に対して正確なパターン位置にある前記BIとRBIとが事前定義済みの比較手順に従って画素ごとに比較され、その結果として前記入力紙幣が受容されるかまたは受容されないとして分類される比較ユニットとを備える、紙幣検出器デバイス。 - 前記整合ユニットがスクイージング法を使用し、前記IR画像の濃い矩形と、水平な線との間の角度が決定され、次いで前記紙幣画像が、水平位置にくるまで、すなわち長い方の辺が水平になるまで反復的に回転される、請求項9に記載の紙幣検出器デバイス。
- 前記パターン位置決めユニット中で、前記BIの2つの事前画定済みの限られた領域、すなわち、事前設定済みの幅を有し前記紙幣の長い方の辺に沿って延びる1つの水平領域Xと、事前設定済みの幅を有し前記紙幣の短い方の辺に沿って延びる1つの垂直領域Yとが識別され、前記水平領域X中の1つの垂直列の中の全ての画素の平均値を計算してから全ての平均値を並べることによって、線パターンが生み出され、その結果、前記領域X全体を表す水平データエリア線SXが得られ、同じ手順が前記垂直領域Yについて実施され、その結果、前記領域Y全体を表す垂直データエリア線SYが得られ、SXおよびSYが、同様にして得られた前記RBIのそれぞれの線パターンと比較され、対応する画素位置間の差が最小になるように前記線パターンが相互に対して調整され、次いで前記BIおよびRBIが相互に対して相応に調整される、請求項9に記載の紙幣検出器デバイス。
- 前記紙幣画像センサが紙幣RBG画像センサであり、前記画像がCYMフォーマットで記憶される、請求項9に記載の紙幣検出器デバイス。
- 前記参照紙幣画像(RBI)記憶装置に、各関連紙幣の各面につき1つの参照紙幣画像(RBI)が記憶され、それにより、特定の各紙幣が、4つの異なる画像、すなわち紙幣の各側および180度回転された各側につき1つの画像によって表され、前記RBIが、画像プロセッサ中でRBI処理アルゴリズムに従って処理することによって得られる、請求項9に記載の紙幣検出器デバイス。
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