JP2015001759A - 紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 より高い精度で紙葉類の汚損レベルを識別することができる紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供する。【解決手段】 一実施形態に係る紙葉類処理装置は、紙葉類の画像を取得する画像取得部と、前記画像と、予め汚損クラス毎に設定された汚損クラス識別用辞書とに基づいて前記紙葉類の汚損クラスを識別する汚損クラス識別部と、前記画像と、予め設定された汚損レベル識別用辞書とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する汚損レベル識別部と、を具備する。【選択図】 図２

Description

本発明の実施形態は、紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法に関する。

従来、種々の紙葉類の検査を行う紙葉類処理装置が実用化されている。紙葉類処理装置は、紙葉類を検査する検査部を有する。

検査部は、紙葉類から種々の特徴量を抽出し、紙葉類の券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）、正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）、真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。

検査部は、例えば、紙葉類の画像を取得し、取得した紙葉類の画像から特徴量を算出する。検査部は、予め設定されたパラメータと特徴量とを比較し、紙葉類の券種、正損、及び真偽などを判別する。

特開２００９−２１０５５９号公報

紙葉類処理装置は、汚損の度合いを示す汚損レベルが明らかである紙葉類のサンプルから特徴量を抽出することにより、紙葉類の正損を判別する為のパラメータを生成する。紙葉類処理装置は、汚損レベル毎にパラメータを生成することにより、紙葉類の汚損レベルを判別する為のパラメータ群を生成することができる。

しかし、紙葉類処理装置は、目視により汚損レベルが確認されたサンプルに基づいてパラメータを生成する必要がある。この為、目視で判別可能な汚損レベルの数以上の汚損レベルを判別する場合に、サンプルの収集が困難であるという課題がある。

そこで本発明は、より高い精度で紙葉類の汚損レベルを識別することができる紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することを目的とする。

一実施形態に係る紙葉類処理装置は、紙葉類の画像を取得する画像取得部と、前記画像と、予め汚損クラス毎に設定された汚損クラス識別用辞書とに基づいて前記紙葉類の汚損クラスを識別する汚損クラス識別部と、前記画像と、予め設定された汚損レベル識別用辞書とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する汚損レベル識別部と、を具備する。

図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図２は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図３は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図４は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図５は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図６は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図７は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。 図８は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る紙葉類処理装置について詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置１００の構成例について説明するための説明図である。
紙葉類処理装置１００は、操作員の操作に基づいて、紙葉類１の検査を行う。紙葉類処理装置１００は、検査を行った紙葉類１を集積部により集積及び／又は施封する。

紙葉類処理装置１００は、供給部２、取り込み部３、搬送状態検知部４、検査部５、厚さ検知部６、集積部７、制御部８、排除券集積部９、及び搬送部４１を備える。さらに、紙葉類処理装置１００は、紙葉類１の搬送先を切り替える為の第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を備える。

供給部２は、紙葉類処理装置１００に取り込む紙葉類１をストックする。供給部２は、重ねられた状態の紙葉類１をまとめて受け入れる装填口を備える。

取り込み部３は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部２の上端に設置される。供給部２に紙葉類１が投入される場合、分離ローラは、投入された紙葉類１の集積方向の上端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部２に装填される紙葉類１を集積方向の上端から１枚ずつ紙葉類処理装置１００の内部に取り込む。

分離ローラは、たとえば、１回転するごとに１枚の紙葉類１を取り込む。これにより、分離ローラは、紙葉類１を一定の間隔で取り込む。分離ローラにより取り込まれた紙葉類１は、搬送部４１に導入される。

搬送部４１は、紙葉類１を紙葉類処理装置１００内の各部に搬送する搬送部である。搬送部４１は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送部４１は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。

搬送部４１は、取り込み部３の分離ローラにより取り込まれる紙葉類１を搬送ベルトにより一定速度で搬送する。なお、搬送部４１において取り込み部３に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。

搬送状態検知部４は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の搬送状態を検知する。搬送状態検知部４は、搬送路上における紙葉類１の位置、スキュー量、及び搬送ギャップなどを検知する。

例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の中心を特定し、特定した中心からのズレを計測することにより、搬送ズレを検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向に対する傾きを計測することにより、スキュー量を検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向における後端と、次に搬送される紙葉類１の搬送方向における先端との距離を測定することにより、搬送ギャップを検知する。

検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４を備える。
真偽検知部５１は、紙葉類１が真券(ｇｅｎｕｉｎｅ)であるか、偽券(ｃｏｕｎｔｅｒｆｅｉｔ)であるかを検知する。真偽検知部５１は、例えば紙葉類１の物理的特性（特徴）を検知する物理特性検知部、及び／または、磁気検知部などを備える。物理特性検知部は、例えば、紙葉類１から蛍光特性、または赤外線特性などを検知する。磁気検知部は、例えば、紙葉類１から磁気特性を検知する。真偽検知部５１は、物理特性検知部、及び／または磁気検知部における検知結果に基づいて紙葉類１の真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。

正損検知部５２は、紙葉類１の正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）を検知する。即ち、正損検知部５２は、紙葉類１が再流通可能な正券（ｆｉｔ ｆｏｒ ｒｅｕｓｅ ｓｈｅｅｔ）であるか、再流通不可能な損券（ｕｎｆｉｔ ｆｏｒ ｒｅｕｓｅ ｓｈｅｅｔ）であるかを検知する。例えば、正損検知部５２は、紙葉類１の物理的特性を検知し、検知結果に基づいて、紙葉類１の正損を判定する。例えば、正損検知部５２は、真偽検知部５１により真券であると判定された紙葉類１に対して正損を判定する。正損検知部５２は、紙葉類１の光学的な特徴に基づいて、汚損の度合いを示す汚損レベルを判別する。正損検知部５２は、汚損レベルが予め設定された値以上である場合に紙葉類が損券であると判別する。

券種検知部５３は、紙葉類１の額面及び世代などの券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）を検知する。券種検知部５３は、紙葉類１の両面から光学的特徴（画像）を検知する。また、券種検知部５３は、紙葉類１の券種を判定する為の辞書を備える。

券種検知部５３は、紙葉類１から取得した画像と、辞書に記憶されている券種毎のパラメータとに基づいて、紙葉類１の券種を検知する。さらに、券種検知部５３は、紙葉類１の表／裏、正向き／逆向きを検知する。なお、以下、紙葉類１の表裏、及び正逆をまとめて券種と称する。

番号検知部５４は、紙葉類１に記載されている文字列（例えば番号）を検知する紙葉類処理装置として機能する。番号検知部５４は、紙葉類１の画像から、紙葉類１上の文字が印刷されている文字領域を検出する。さらに、番号検知部５４は、文字領域から文字に対応する画素（文字画素）を抽出する。またさらに、番号検知部５４は、抽出した文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、紙葉類１上に印刷された文字を認識する。これにより、番号検知部５４は、紙葉類１上に印刷された識別番号などを認識することができる。

なお、検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の処理に用いられる紙葉類１の画像を取得する画像取得部を有する。画像取得部の構成については後述する。

厚さ検知部６は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の厚さを検知する。厚さ検知部６は、紙葉類１の厚さに基づいて、紙葉類１の重なり、及び紙葉類１の折れなどを検知する。

集積部７は、紙葉類１を検査部５により検知する券種毎に区分して集積する。集積部７は、正券集積部７１と損券集積部７２とを備える。正券集積部７１は、検査部５により真券であり、且つ正券であると判定された紙葉類１を集積する。さらに、正券集積部７１は、集積した紙葉類１の枚数が所定枚数に達する場合、紙葉類１を所定枚数毎に施封する。損券集積部７２は、検査部５により真券であり、且つ損券であると判定された紙葉類１を集積する。

制御部８は、紙葉類処理装置１００の各部の動作を統合的に制御する。制御部８は、主制御部８１、総合判定部８２、及び操作部８３などを備える。主制御部８１は、総合判定部８２による判定結果に基づいて、搬送部４１、第１のゲートＧ１、及び第２のゲートＧ２の動作を制御する。

総合判定部８２は、搬送状態検知部４、検査部５、及び厚さ検知部６の各検知結果に基づいて、紙葉類１の搬送先を総合的に判定する。

例えば、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券であると判定され、正損検知部５２により正券であると判定された紙葉類１の搬送先を正券集積部７１に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を正券集積部７１に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を時計回りに回動するように制御する。

また、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券と判定され、正損検知部５２により損券であると判定された紙葉類１の搬送先を損券集積部７２に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を損券集積部７２に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を反時計回りに回動するように制御する。

また、総合判定部８２は、汚損レベルに応じて紙葉類１を区分する構成であってもよい。例えば、紙葉類処理装置１００が汚損レベルに応じた集積庫を備える場合、総合判定部８２は、汚損レベルに応じた集積庫を紙葉類１の搬送先として決定する。これにより、紙葉類処理装置１００は、紙葉類１を汚損レベル毎に異なる集積庫に区分することができる。

またさらに、総合判定部８２は、真偽検知部５１により偽券、または排除券と判定された紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。

またさらに、総合判定部８２は、厚さ検知部６により紙葉類１が複数枚重なっている事、または、紙葉類１の折れを検知する場合、紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。

操作部８３は、例えばキーボード、表示部と一体に形成されるタッチパネル、または操作者による操作に応じた操作信号を受け付ける入力部などを備える。操作部８３は、入力される操作に基づいて操作信号を生成する。操作部８３は、生成した操作信号を主制御部８１に入力する。主制御部８１は、入力される操作信号に基づいて、種々の処理を実現する為の制御信号を生成する。

排除券集積部９は、検査部５の真偽検知部５１により偽券と判定された紙葉類１、厚さ検知部６により複数枚重なっていると判定された紙葉類１、及び、厚さ検知部６により折れが存在すると判定された紙葉類１を集積する。

図２は、検査部５の正損検知部５２及び画像読取部（カメラ）の構成の例を示す。
検査部５は、制御部５０１、カメラ５０３、データ記憶部５０５、位置合わせ部５０６、汚損クラス識別部５０８、及び汚損レベル識別部５０９を備える。さらに、検査部５は、図示しない照明を備える。

制御部５０１は、検査部５の各部の動作を制御する。制御部５０１は、ＣＰＵ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備えている。

ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより演算結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。

制御部５０１は、ＣＰＵによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。例えば、制御部５０１は、照明、及びカメラ５０３の動作タイミングを制御する。

また、制御部５０１は、図１に示す制御部８に接続されている。例えば、制御部５０１は、処理結果を制御部８に伝送することができる。また、制御部５０１は、制御部８から送信される制御信号に基づいて、検査部５の各部の動作を制御することが出来る。

照明は、搬送部４１により矢印Ａの方向（搬送方向）に搬送される紙葉類１に対して光を照射する。照明は、例えば、蛍光灯、ハロゲンランプ、またはＬＥＤなどの光源と、光源から発せられた光をカメラ５０３の読取位置に導光する導光部材とを備える。即ち、照明は、前記カメラ５０３の読取位置を含む範囲に光を照射する。

カメラ５０３は、紙葉類１の一方の面から光度に応じた強度の電気信号を生成する。カメラ５０３は、Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）またはＣｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（ＣＭＯＳ）などの受光素子と、光学系（例えばレンズ）とを備える。

受光素子は、受光した光を電気信号、即ち画像に変換する。カメラ５０３は、例えば、ライン状に複数配列された受光素子を備える。受光素子は、紙葉類１の搬送方向Ａと直交する方向に走査するように配置される。

光学系は、所定の読取位置（走査範囲）から光を受光し、受光した光を受光素子に結像させる。この読取位置に紙葉類１が存在する場合、光学系は、紙葉類１の面で反射した反射光を受光し、受光素子に結像させる。

これにより、カメラ５０３は、受光素子に結像された光に基づいて１ライン分の電気信号を生成する。カメラ５０３は、搬送部４１によって搬送方向Ａの方向に搬送される紙葉類１から連続して電気信号を生成することにより、紙葉類１の全体の二次元的な画像を取得する。

なお、検査部５は、搬送されている紙葉類１の両面の画像を取得するように配置されたカメラ５０３を備える構成であってもよい。例えば、検査部５は、搬送部４１を挟むように設置された１対のカメラ５０３を備える構成であってもよいし、紙葉類１の両面から光を受光する事ができるように光学系が設置されたカメラを備える構成であってもよい。

データ記憶部５０５は、カメラ５０３により検出された紙葉類１の画像を一時的に記憶する。

位置合わせ部５０６は、紙葉類１の画像の位置合わせを行う。例えば、位置合わせ部５０６は、データ記憶部５０５に記憶されている読取画像から、紙葉類１が写り込んでいる位置を検出し、アフィン変換する。これにより、位置合わせ部５０６は、画像中の紙葉類１の位置を所定の位置に合わせることができる。即ち、位置合わせ部５０６は、紙葉類１の位置が所定の位置に合わせられた位置合わせ画像を取得することができる。

例えば、位置合わせ部５０６は、紙葉類１のエッジ位置を検出する。位置合わせ部５０６は、エッジ位置から回転角を推定する。さらに、位置合わせ部５０６は、回転角に応じて予め登録されたターゲットパターンを回転変換し、入力画像との照合を行う。これにより、位置合わせ部５０６は、ターゲット位置を検出する。さらに、位置合わせ部５０６は、ターゲット位置を用いてアフィン変換することにより位置合わせを行う。

汚損クラス識別部５０８は、位置合わせ画像に基づいて、紙葉類１の汚損クラスを識別する。汚損クラスは、汚損の度合いに基づいて目視判断により分類されたクラスである。例えば、汚損クラス識別部５０８は、図３に示されるように、汚損クラスＣ１（汚い）、汚損クラスＣ３（普通）、汚損クラスＣ５（綺麗）などのクラスに紙葉類１を識別する。

汚損クラス識別部５０８は、予め目視によりクラス分けされた評価サンプルに基づいて、辞書データ（汚損クラス判別用辞書）を生成する。即ち、汚損クラス識別部５０８は、異なる汚損クラス毎の評価サンプルからそれぞれ汚損クラス毎の汚損クラス判別用辞書を生成する。

汚損クラス判別用辞書は、ベクトル空間上での中心の座標と、分散値とを有する。汚損クラス識別部５０８は、生成した汚損クラス判別用辞書を図示されないメモリに格納する。汚損クラス識別部５０８は、位置合わせ画像と上記の各汚損クラス判別用辞書とを照合し、紙葉類１の汚損クラスを識別する。

汚損レベル識別部５０９は、位置合わせ画像と、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスと、に基づいて、紙葉類１の汚損レベルを識別する。汚損レベル識別部５０９は、位置合わせ画像から特徴量（例えば紙葉類１全体の明度など）を抽出する。汚損レベル識別部５０９は、抽出した特徴量と、予め設定された汚損レベル判別用辞書とに基づいて汚損評価値を算出する。さらに、汚損レベル識別部５０９は、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスと、汚損評価値とに基づいて、最終的な汚損レベルの識別結果を取得する。

汚損レベル識別部５０９は、１つの汚損クラスと、複数の汚損レベルとを予め対応付ける。例えば、汚損レベル識別部５０９は、図４に示されたように、汚損レベルＬ１、Ｌ２及びＬ３を汚損クラスＣ１と対応付ける。また、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ４、Ｌ５及びＬ６を汚損クラスＣ２と対応付ける。また、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ７、Ｌ８及びＬ９を汚損クラスＣ３と対応付ける。また、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ１０、Ｌ１１及びＬ１２を汚損クラスＣ４と対応付ける。また、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ１３、Ｌ１４及びＬ１５を汚損クラスＣ５と対応付ける。

汚損レベル識別部５０９は、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスに対応付けられている汚損レベルの中から、汚損評価値に応じて紙葉類１の最終的な汚損レベルを識別する。

制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、正損、及び真偽などを判定する。なお、制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果を図１に示す制御部８に送信する構成であってもよい。この場合、制御部８は、制御部５０１から供給された真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、正損、及び真偽などを判定する。

図５は、図２により示された検査部５の処理の例を示す。
紙葉類処理装置１００の制御部８は、図１に示す搬送状態検知部４、または図示しない位置検出センサを用いて紙葉類１の搬送位置を検知する（ステップＳ１１）。制御部８は、搬送状態検知部４、または位置検出センサの検知位置に紙葉類１が存在しない場合の検出信号と、紙葉類１が存在する場合の検出信号とのレベル差に基づいて、紙葉類１の搬送位置を認識する。

制御部８は、図２に示すカメラ５０３の検出位置に紙葉類１が到達するタイミングでカメラ５０３により紙葉類１から画像を取得するように検査部５を制御する（ステップＳ１２）。カメラ５０３は、制御に基づいて逐次画像を検出する。これにより、カメラ５０３は、紙葉類１の全体の画像を取得ことができる。カメラ５０３は、取得した紙葉類１の画像をデータ記憶部５０５に記憶する。

位置合わせ部５０６は、紙葉類１の画像の位置合わせを行う（ステップＳ１３）。汚損クラス識別部５０８は、位置合わせ画像に基づいて、紙葉類１の汚損クラスを識別する（ステップＳ１４）。汚損クラス識別部５０８は、位置合わせ画像に対して複数の感知領域を設定する。例えば、汚損クラス識別部５０８は、図６に示されるように、位置合わせ画像をメッシュ状に分割した領域を感知領域として設定する。また、汚損クラス識別部５０８は、各感知領域毎に重み（重みパラメータ）を設定する。

汚損クラス識別部５０８は、各々の感知領域毎に汚損特徴（例えば、ＲＧＢの画素値）を抽出する。汚損クラス識別部５０８は、抽出した汚損特徴と、予め汚損クラス毎に設定された汚損クラス判別用辞書とを照合する。汚損クラス識別部５０８は、抽出した汚損特徴と各汚損クラス判別用辞書との照合結果と、予め設定された感知領域毎の重みパラメータと、に基づいて、紙葉類１の汚損クラスを識別する。

例えば、汚損クラス識別部５０８は、図７に示されるように、感知領域毎の汚損特徴に重みパラメータを加味した値をＲＧＢの空間上にプロットする。汚損クラス識別部５０８は、プロットした位置に応じて、紙葉類１の汚損クラスを識別する。なお、上記したように感知領域が複数である場合、汚損クラス識別部５０８は、各感知領域毎の汚損クラスの識別結果からスコアを算出し、算出したスコアに基づいて紙葉類１の汚損クラスを識別する。

なお、汚損クラス識別部５０８は、紙葉類１の汚損クラスの識別を目的とする。この為、汚損クラス識別部５０８は、紙葉類１の汚損度に応じて連続的に汚損クラスを識別する構成でなくてもよい。例えば、汚損クラス識別部５０８は、ある汚損クラスが図７のＲＧＢ空間上で広く、他の汚損クラスが図７のＲＧＢ空間上で狭く設定されていてもよい。

汚損レベル識別部５０９は、位置合わせ画像と、汚損レベル判別用辞書と、に基づいて、紙葉類１の汚損評価値を算出する（ステップＳ１５）。

汚損レベル識別部５０９は、汚損評価値に対応する紙葉類１の汚損レベルをＬ１乃至Ｌ１５の間で識別する為に予め設定された複数の閾値（汚損レベル閾値）を保持する。汚損レベル識別部５０９は、例えば、図示されないメモリなどに汚損レベル閾値を保持する。汚損レベル閾値は、複数枚のサンプルとしての紙葉類１から抽出された特徴量に従って設定された値である。例えば、汚損レベル閾値は、複数枚の紙葉類１から抽出されたヒストグラムに従って設定される。なお、汚損レベル閾値は、操作部８３による入力操作、または外部から入力されたデータなどに従って設定される構成であってもよい。

なお、汚損レベル識別部５０９は、位置合わせ画像と、予め設定された辞書データ（汚損レベル判別用辞書）に基づいて、紙葉類１の汚損評価値を算出する。汚損レベル識別部５０９は、汚損度の極めて少ない紙葉類（基準サンプル）から作成された汚損レベル判別用辞書を保持する。例えば、汚損レベル識別部５０９は、汚損度の極めて少ない複数の基準サンプルから算出されたベクトル空間上での中心の座標と分散値とを有する汚損レベル判別用辞書を保持する。

また、汚損レベル識別部５０９は、複数の汚損度の基準サンプルから作成された汚損レベル判別用辞書を保持する構成であってもよい。例えば、複数の汚損度の基準サンプルに基づいて作成された汚損レベル判別用辞書は、単一の汚損度の基準サンプルに基づいて作成された汚損レベル判別用辞書とベクトル空間上での中心の座標及び分散値が異なる。即ち、汚損レベル判別用辞書の作成に用いる基準サンプルの汚損度を調整することにより、汚損レベル判別用辞書のベクトル空間上での中心の座標及び分散値を調整することができる。

汚損レベル判別用辞書は、汚損度の極めて少ない紙葉類（第１の基準サンプル）と、汚損度の異なる別の紙葉類（第２の基準サンプル）とに基づいて作成される。第１の基準サンプルと第２の基準サンプルとにより、上記の分散値を変えることができる。この場合、学習時の目標とする評価値の値を変えることにより、第１の基準サンプルと第２の基準サンプルとの２つの汚損度間で算出される評価値の分布幅を広げることができる。即ち、第１の基準サンプルと第２の基準サンプルとを用いることにより、学習時の目標とする評価値の値を変えることができる。

このように、汚損レベル判別用辞書の分散値の値を変えることにより、汚損度の極めて少ない基準サンプルと汚損度の異なる別の基準サンプルとの間の汚損度の分解能を上げることができる。

また、汚損レベル識別部５０９は、ステップＳ１５で算出された汚損評価値と、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスと、に基づいて、紙葉類１の最終的な汚損レベルを識別する（ステップＳ１６）。

上記したように１つの汚損クラスと、複数の汚損レベルとが予め対応付けられている。汚損レベル識別部５０９は、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスに対応付けられている汚損レベルの中から、汚損評価値に応じて紙葉類１の最終的な汚損レベルを識別する。

例えば、図８に示されたように、汚損レベルＬ１０、Ｌ１１、及びＬ１２と汚損クラスＣ４とが対応付けられているとする。また、汚損クラス識別部５０８により紙葉類１の汚損クラスが汚損クラスＣ４であると識別されたとする。この場合、汚損レベル識別部５０９は、汚損クラスＣ４に対応付けられた汚損レベルＬ１０、Ｌ１１、及びＬ１２の中から汚損評価値に応じて紙葉類１の最終的な汚損レベルを識別する。

例えば、ステップＳ１５で算出された汚損評価値が汚損レベルＬ１１に相当する値である場合、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ１１を紙葉類１の最終的な汚損レベルとして識別する。

また、例えば、ステップＳ１５で算出された汚損評価値が汚損レベルＬ８に相当する値である場合、汚損レベル識別部５０９は、汚損レベルＬ１０を紙葉類１の最終的な汚損レベルとして識別する。

即ち、ステップＳ１５で算出された汚損評価値に相当する汚損レベルが汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスに対応付けられている場合、汚損レベル識別部５０９は、ステップＳ１５で算出された汚損評価値に相当する汚損レベルを最終的な汚損レベルとして識別する。

また、ステップＳ１５で算出された汚損評価値に相当する汚損レベルが汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスに対応付けられていない場合、汚損レベル識別部５０９は、汚損クラス識別部５０８により識別された汚損クラスに対応付けられている汚損レベルの中で、ステップＳ１５で算出された汚損評価値に相当する汚損レベルに最も近い汚損レベルを最終的な汚損レベルとして識別する。

これにより、正損検知部５２は、汚損レベル毎の辞書データが存在しない場合であっても、汚損クラスより細かい汚損レベルを識別することができる。また、正損検知部５２は、汚損クラスの識別結果の中で汚損レベルを識別する為、より高い精度で紙葉類１の汚損レベルを識別することができる。

さらに、正損検知部５２は、紙葉類１の汚損レベルの識別結果を制御部５０１を介して制御部８に送信する。これにより、制御部８は、汚損レベルの識別結果に基づいて紙葉類１を区分する（ステップＳ１７）。この結果、紙葉類処理装置１００は、紙葉類１の汚損レベルに基づいてより細かく紙葉類１を区分処理することができる。

上記したように、紙葉類処理装置１００は、１つの汚損クラスと複数の汚損レベルとを対応付ける。紙葉類処理装置１００は、紙葉類１から画像を取得し、取得した画像と汚損クラス毎に設定された汚損クラス識別用辞書とを用いて紙葉類１の汚損クラスを識別する。さらに、紙葉類処理装置１００は、画像と予め設定された汚損レベル識別用辞書とに基づいて、識別された汚損クラスに対応付けられた汚損レベルの中から最終的な汚損レベルを識別する。

これにより、紙葉類処理装置１００は、人間の目視判断が困難な汚損レベル数まで評価サンプル収集をすることなく、高精度に汚損レベルを識別することができる。この結果、より高い精度で紙葉類の汚損レベルを識別することができる紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することができる。
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…紙葉類、２…供給部、３…取り込み部、４…搬送状態検知部、５…検査部、６…検知部、７…集積部、８…制御部、９…排除券集積部、４１…搬送部、５１…真偽検知部、５２…正損検知部、５３…券種検知部、５４…番号検知部、７１…正券集積部、７２…損券集積部、８１…主制御部、８２…総合判定部、８３…操作部、１００…紙葉類処理装置、５０１…制御部、５０３…カメラ、５０５…データ記憶部、５０６…位置合わせ部、５０８…汚損クラス識別部、５０９…汚損レベル識別部。

Claims (5)

1. 紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像と、予め汚損クラス毎に設定された汚損クラス識別用辞書とに基づいて前記紙葉類の汚損クラスを識別する汚損クラス識別部と、
   前記画像と、予め設定された汚損レベル識別用辞書とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する汚損レベル識別部と、
   を具備する紙葉類処理装置。
2. 前記汚損レベル識別部は、第１の汚損レベルの基準サンプルに基づいて作成された汚損レベル識別用辞書を具備し、前記汚損レベル識別用辞書と前記画像とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する請求項１に記載の紙葉類処理装置。
3. 前記汚損レベル識別部は、第１の汚損レベルの基準サンプルと、第２の汚損レベルの基準サンプルとに基づいて作成された汚損レベル識別用辞書を具備し、前記汚損レベル識別用辞書と前記画像とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する請求項１に記載の紙葉類処理装置。
4. 前記汚損レベル識別部の識別結果に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理部をさらに具備する紙葉類処理装置。
5. 紙葉類の画像を取得し、
   前記画像と、予め汚損クラス毎に設定された汚損クラス識別用辞書とに基づいて前記紙葉類の汚損クラスを識別し、
   前記画像と、予め設定された汚損レベル識別用辞書とに基づいて、前記汚損クラス識別部により識別された汚損クラスに対応付けられた複数の汚損レベルの中から前記紙葉類の汚損レベルを識別する、
   紙葉類処理方法。

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