JP2018156605A

JP2018156605A - 紙葉類処理装置、紙葉類処理方法、および、紙葉類処理プログラム

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Publication number: JP2018156605A
Application number: JP2017055056A
Authority: JP
Inventors: 光威長谷部; Mitsutake Hasebe; 名取　直毅; Naoki Natori; 直毅名取; 敏之古賀; Toshiyuki Koga
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date: 2017-03-21
Filing date: 2017-03-21
Publication date: 2018-10-04
Anticipated expiration: 2037-03-21
Also published as: JP6779817B2

Abstract

【課題】紙葉類の券種判別の性能を向上させることである。
【解決手段】実施形態の紙葉類処理装置は、撮像部と、記憶部と、第１の券種識別部と、汚損度計測部と、第２の券種識別部と、券種決定部とを持つ。撮像部は、紙葉類を撮像する。記憶部は、第１の基準パターンと、第２の基準パターンとを記憶する。第１の券種識別部は、撮像部により撮像された紙葉類の画像と第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別する。汚損度計測部は、紙葉類の画像から第１の券種識別部により識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出した部分領域に対する汚損度を計測する。第２の券種識別部は、部分領域の画像と第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、紙葉類の券種の世代を識別する。券種決定部は、前記第２の券種識別部による識別結果と、前記汚損度計測部により計測された汚損度とに基づいて前記紙葉類の券種を決定する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、紙葉類処理装置、紙葉類処理方法、および、紙葉類処理プログラムに関する。

投入された紙幣等の紙葉類を鑑査し、紙葉類の券種に応じて振り分けを行う紙葉類処理装置が知られている。紙葉類の種類には、印刷模様が非常に類似した同じ金種で別の世代（シリーズ）が存在するが、真偽判別の性能向上の観点から、券種の識別と、世代の識別とをそれぞれ別のカテゴリとして処理する必要がある。しかしながら、世代によって異なる領域が、汚れやかすれ等によって、その特徴が失われた場合に、世代を正しく識別できず、券種判別の性能を低下させてしまう場合があった。

特許第５１１１７９４号公報

本発明が解決しようとする課題は、紙葉類の券種判別の性能を向上させることができる紙葉類処理装置、紙葉類処理方法、および、紙葉類処理プログラムを提供することである。

実施形態の紙葉類処理装置は、撮像部と、記憶部と、第１の券種識別部と、汚損度計測部と、第２の券種識別部と、券種決定部とを持つ。撮像部は、紙葉類を撮像する。記憶部は、前記紙葉類の券種を識別するための第１の基準パターンと、前記券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとを記憶する。第１の券種識別部は、前記撮像部により撮像された紙葉類の画像と、前記記憶部に記憶された第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別する。汚損度計測部は、前記紙葉類の画像から前記第１の券種識別部により識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出した部分領域に対する汚損度を計測する。第２の券種識別部は、前記部分領域の画像と、前記記憶部に記憶された第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、前記紙葉類の券種の世代を識別する。券種決定部は、前記第２の券種識別部による識別結果と、前記汚損度計測部により計測された汚損度とに基づいて、前記紙葉類の券種を決定する。

第１の実施形態の紙葉類処理装置の構成について説明するための図。紙葉類Ｐの汚損度に応じた重み付けにより紙葉類の券種を決定することについて説明するための図。特徴抽出対象領域の設定例について説明するための図。部分領域の設定例について説明するための図。第１の実施形態の券種検出処理について説明するためのフローチャート。紙葉類Ｐの汚損度に応じた補正により紙葉類の券種を決定することについて説明するための図。第２の実施形態の券種検出処理について説明するためのフローチャート。

以下、実施形態の紙葉類処理装置、紙葉類処理方法、および、紙葉類処理プログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の紙葉類処理装置の構成について説明するための図である。第１の実施形態の紙葉類処理装置１００は、例えば、紙葉類の種類を識別し、正券、損券、排除券の各集積部に振り分けて集積または施封するものとする。正券とは、例えば、再流通が可能と判定された正常な紙葉類である。損券とは、例えば、汚損等により最流通が不可能と判定された紙葉類である。排除券とは、例えば、紙葉類処理装置１００が紙葉類の種類を識別できなった紙葉類または偽物と判定された紙葉類である。

紙葉類処理装置１００は、例えば、供給部１１０と、取出部１２０と、搬送状態検知部１３０と、検出部１４０と、厚さ検知部１５０と、集積部１６０と、排除券集積部１７０と、制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。搬送状態検知部１３０、検出部１４０、厚さ検知部１５０、および制御部１８０が備える機能の一部または全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部１９０に記憶されている各種プログラムを実行することにより実現される。プログラムは、例えば、ネットワークＮＷを介して外部サーバからダウンロードされてもよいし、ＳＤカード等の可搬型記憶媒体に格納されたものがインストールされてもよい。また、搬送状態検知部１３０、検出部１４０、厚さ検知部１５０、および制御部１８０が備える機能のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。

供給部１１０には、例えば、複数枚の紙葉類が一括して装填される。取出部１２０は、供給部１１０から紙葉類を１枚ずつ取り出し搬送路２００に供給する。

搬送状態検知部１３０は、搬送路２００上を搬送される紙葉類の搬送位置、搬送スキューおよび搬送ギャップ等の搬送状態を検知する。搬送位置とは、紙葉類が搬送されたときの紙葉類の搬送中心である。搬送スキューとは、紙葉類が搬送されたときの紙葉類の搬送方向に対する紙葉類の搬送の傾きである。搬送ギャップとは、搬送路２００上を先に搬送された紙葉類の搬送方向後端と、次に搬送された紙葉類の搬送方向先端との距離である。
例えば、搬送状態検知部１３０は、紙葉類が存在する部分では紙面からの反射が高く、存在しない部分では反射率が低いため、両者のレベル差を所定の閾値で２値化することで、紙葉類の位置を特定する。また、搬送状態検知部１３０は、紙葉類の搬送路２００の中心線からの搬送位置のズレを計測する。

検出部１４０は、紙葉類Ｐの券種情報、真偽(本物か、偽者か)、正損(正券か、損券か)、記番号等の券種情報を検出する。検出部１４０は、例えば、読取部１４１と、券種検出部１４２と、真偽検出部１４３と、正損判別部１４４と、記番号検出部１４５とを備える。読取部１４１は、「撮像部」の一例である。

読取部１４１は、搬送路２００上を搬送する紙葉類Ｐを含む画像領域を撮像する。読取部１４１は、例えば、画像読取センサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＩＳ（Contact Image Sensor）カメラである。

券種検出部１４２は、例えば、紙葉類の種類、搬送される紙葉類の搬送の向きとしての表裏、および正逆(正立か、倒立か)等の券種情報を検出する。券種検出部１４２の機能の詳細については後述する。

真偽検出部１４３は、券種検出部１４２による紙葉類の券種または世代情報に基づいて、紙葉類が真券(本物の紙葉類)であるか偽券(偽者の紙葉類)であるかを検出する。真偽検出部１４３は、例えば、搬送路２００により搬送される紙葉類の物理的特性および磁気的特性を検出し、その検出結果に基づいて、真券であるか偽券であるかを検出する。物理的特性とは、例えば、紙葉類に含まれる蛍光特性や赤外線特性である。磁気的特性とは、例えば、紙葉類に含有される磁性体量である。

正損判別部１４４は、真偽検出部１４３により真券と判別された紙葉類が、再流通が可能な状態であると判定された場合に、その紙葉類を正券であると判別する。再流通が可能な状態とは、例えば、紙葉類の汚損や破損等が予め設定された閾値未満の状態である。また、正損判別部１４４は、真偽検出部１４３により真券と判別された紙葉類が、再流通が不可能な状態であると判定された場合に、その紙葉類を損券であると判別する。再流通が不可能な状態とは、例えば、紙葉類の汚損や破損等が予め設定された閾値以上の状態である。

記番号検出部１４５は、紙葉類の画像から、紙葉類Ｐ上に印刷されている記番号を読み取る。例えば、記番号検出部１４５は、紙葉類の画像に対して文字解析等の画像処理等を行い、紙葉類に記載されているシリアルナンバー等を検出する。

厚さ検知部１５０は、紙葉類の厚さを検知する。例えば、紙葉類が２枚重なって搬送された場合には、厚さ検知部１５０によって２枚分の厚さが検知される。集積部１６０は、制御部１８０の制御により、搬送状態検知部１３０、検出部１４０、および厚さ検知部１５０のそれぞれの処理結果に基づいて、紙葉類を区分して集積または施封する。集積部１６０は、例えば、正券集積部１６１と、損券集積部１６２とを備える。正券集積部１６１には、総合判定部１８２により正券と判定された紙葉類が券種（例えば、券種Ａ、Ｂ、…）ごとに集積される。損券集積部１６２は、総合判定部１８２により損券を判定された紙葉類が券種ごとに集積される。

排除券集積部１７０は、制御部１８０の制御により、搬送状態検知部１３０、検出部１４０、および厚さ検知部１５０のそれぞれの処理結果に基づいて、種類等が識別できないと判定された紙葉類を集積または施封する。

制御部１８０は、例えば、主制御部１８１と、総合判定部１８２と、操作部１８３とを備える。主制御部１８１は、紙葉類処理装置１００の各機能を制御する。例えば、主制御部１８１は、総合判定部１８２による判定結果に基づいて、紙葉類処理装置１００が備えるゲートＧ１およびＧ２を回動させて紙葉類を所定の搬送先に搬送させる。例えば、主制御部１８１は、総合判定部１８２により紙葉類が正券であると判定された場合に、振り分けゲートＧ１を左(反時計方向)に回動させ、さらに振り分けゲートＧ２を右方向(時計方向)に回動させて、紙葉類を集積部１６０の正券集積部１６１に集積させる。また、主制御部１８１は、総合判定部１８２により紙葉類が損券であると判定された場合に、振り分けゲートＧ１が左(反時計方向)に回動させ、さらに振り分けゲートＧ２が左(反時計方向)に回動させて、紙葉類を集積部１６０の損券集積部１６２に集積させる。また、主制御部１８１は、総合判定部１８２により紙葉類が排除券であると判定された場合に、振り分けゲートＧ１を右(時計方向)に回動させて、紙葉類を排除券集積部１７０に集積させる。

総合判定部１８２は、搬送状態検知部１３０による搬送状態検知結果、券種検出部１４２による券種判別結果、真偽検出部１４３による真偽検知結果、正損判別部１４４による正損判別結果、記番号検出部１４５による記番号検知結果、および厚さ検知部１５０による厚さ検知結果を総合的に判定して、紙葉類の券種や、紙葉類が正券であるか、損券であるか、または排除券であるか等を判定する。

操作部１８３は、例えば、キーボード、マウス、液晶ディスプレイである。操作部１８３は、紙葉類処理装置１００の動作モードの設定、紙葉類Ｐの部分領域の設定、処理結果の表示、第１の基準パターン１９１および第２の基準パターン１９２の記憶部１９０への登録等に関する操作を操作者から受け付ける。第１の基準パターン１９１とは、例えば、紙葉類の券種ごとに、対象領域の輪郭形状、色、図柄、模様等に関する特徴情報が設定されたものである。第１の基準パターン１９１は、例えば、紙葉類の券種（例えば、一万円、五千円、千円、１０ドル、２０ドル、５０ドル、１００ドル等）の識別に用いられる。第２の基準パターン１９２とは、例えば、紙葉類の券種および世代ごとであって、さらに券種ごとに設定された紙葉類の少なくとも一つの部分領域に対して特徴情報が設定されたものである。部分領域は、例えば、操作者が操作部１８３により複数の券種間で違いのある領域を選択することで設定する。また、部分領域は、予め設定された領域（例えば、紙葉類の中心または左上等の基準位置からの所定領域）が設定されてもよい。第２の基準パターンは、例えば、紙葉類の世代（例えば、新札、旧札）の識別に用いられる。

記憶部１９０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。記憶部１９０は、紙葉類処理装置１００に関する各種情報やプログラムを記憶する。記憶部１９０には、例えば、第１の基準パターン１９１と、第２の基準パターン１９２とが格納される。

次に、第１の実施形態の券種検出部１４２における紙葉類の券種検出の具体例について説明する。図２は、紙葉類Ｐの汚損度に応じた重み付けにより紙葉類の券種を決定することについて説明するための図である。図２は、紙葉類処理装置１００の各構成のうち、読取部１４１、券種検出部１４２、および制御部１８０を表している。

読取部１４１は、搬送路２００によって矢印Ａ方向に搬送される紙葉類Ｐの物理的特性である反射光を検知する。読取部１４１は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）アレイを発光部とし、フォトダイオードアレイまたはＣＣＤセンサを受光部とした画像読取センサである。

券種検出部１４２は、例えば、第１の券種識別部１４２ａと、汚損度計測部１４２ｂと、第２の券種識別部１４２ｃと、券種決定部１４２ｄとを備える。第１の券種識別部１４２ａは、読取部１４１により読み取られた紙葉類Ｐの画像から特徴抽出対象領域を設定する。第１の券種識別部１４２ａは、例えば、紙葉類Ｐの輪郭情報により、紙葉類の領域の端点と紙葉類の領域の重心位置とを算出し、重心位置を基準に紙葉類領域の全面を設定する。

図３は、特徴抽出対象領域の設定例について説明するための図である。図３では、二つの紙葉類Ｐ１およびＰ２を表している。第１の券種識別部１４２ａは、それぞれの紙葉類Ｐ１およびＰ２の画像から、輪郭情報等に基づいて、紙葉類Ｐ１およびＰ２の輪郭に対応する領域３００および３０２を設定する。なお、第１の券種識別部１４２ａは、紙葉類Ｐ１およびＰ２の領域を複数の格子状に均等なブロック単位で分割して複数の領域を設定してもよい。

また、第１の券種識別部１４２ａは、設定された特徴抽出対象領域に対して、特徴抽出を行う。第１の券種識別部１４２ａは、例えば、特徴抽出対象領域の各画素の濃淡値もしくは複数画素の平均濃淡値を特徴としてもよく、その微分値を特徴としてもよい。また、第１の券種識別部１４２ａは、例えば、特徴抽出対象領域の輪郭形状、図柄、模様等に関する特徴情報を抽出してもよい。

また、第１の券種識別部１４２ａは、特徴抽出対象領域から抽出した特徴情報と、記憶部１９０に記憶された第１の基準パターン１９１に含まれるそれぞれの券種ごとの基準パターンとの類似度を算出する。例えば、第１の券種識別部１４２ａは、識別対象の券種数がＮ個（Ｎは、１以上の自然数）であるとすると、Ｎ個の基準パターンとの類似度Ｓｉ(ｉ:１〜Ｎ)を算出する。類似度の算出は、例えば、各特徴情報同士を比較した場合の一致率や、画素同士の比較結果、単純類似度法や複合類似度法を用いて算出することができる。また、第１の券種識別部１４２ａは、算出した類似度に基づいて、紙葉類Ｐが、どの券種に属するかの第１判定を行う。第１判定では、各券種の類似度Ｓｉの中で最大値となる紙葉類Ｐの券種であって、その類似度が閾値以上である場合に、その券種を第１判定結果とする。

汚損度計測部１４２ｂは、紙葉類Ｐの画像から世代を識別するための少なくとも一つの部分領域を設定する。図４は、部分領域の設定例について説明するための図である。図４では、新札の紙葉類Ｐ２および旧札の紙葉類Ｐ２’を表している。例えば、紙葉類Ｐ２の世代が変わる場合には、一世代前のシリーズと比較して、一部の領域の情報しか変更されないため、印刷模様が非常に類似している。したがって、汚損度計測部１４２ｂは、それぞれの紙葉類Ｐ２およびＰ２’の画像から、世代によって変更された特徴が埋め込まれた部分領域３０４および３０６を設定する。部分領域は、券種別に少なくとも一つが設定される。この部分領域を用いることで、汚損度の計測や世代の識別を行う際の情報量を低減することができるため、効率的且つ迅速な識別処理を実現できる。

汚損度計測部１４２ｂは、第１判定結果に基づく券種に対応する少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出したそれぞれの部分領域の汚損度を計測する。例えば、汚損度計測部１４２ｂは、抽出した部分領域に各画素の輝度分布と、汚損等がない綺麗な紙葉類の部分領域の各画素の輝度分布とを比較し、その分布の類似度等に応じて汚損度を計測する。また、汚損度計測部１４２ｂは、それぞれの部分領域に付着したシミや汚れ、または部分領域に含まれる紙葉類Ｐの折り目やしわ等による物理的特性や磁気的特性の読み取りの度合いを汚損度として計測してもよい。また、汚損度計測部１４２ｂは、部分領域における汚損の特徴情報を求め、求めた汚損特徴の特徴量に対応付けて汚損度を計測してもよい。

第２の券種識別部１４２ｃは、第１の券種識別部１４２ａで識別された券種に対する世代を識別する。例えば、第２の券種識別部１４２ｃは、汚損度を計測した部分領域に対して特徴を抽出する。第２の券種識別部１４２ｃは、例えば、部分領域の各画素の濃淡値もしくは複数画素の平均濃淡値を特徴としてもよく、その微分値を特徴としてもよい。また、第２の券種識別部１４２ｃは、例えば、部分領域の輪郭形状、図柄、模様等に関する特徴情報を抽出してもよい。

また、第２の券種識別部１４２ｃは、抽出した特徴情報と、記憶部１９０に記憶された第２の基準パターン１９２との類似度を算出する。例えば、第２の券種識別部１４２ｃは、識別対象の世代数がＭ個（Ｍは、１以上の自然数）であるとすると、Ｍ個の基準パターンとの類似度Ｓｉ(ｉ:１〜Ｍ)を算出する。類似度の算出は、例えば、各特徴情報同士を比較した場合の一致率や、画素同士の比較結果、単純類似度法や複合類似度法を用いて算出することができる。また、第２の券種識別部１４２ｃは、算出した類似度に基づいて、紙葉類Ｐが、どの世代に属するかの第２判定を行う。第２判定では、各世代の類似度Ｓｉの中で類似度が閾値以上である場合に、その券種を第２判定結果とする。

券種決定部１４２ｄは、第２判定結果と、汚損度計測部１４２ｂにより計測された汚損度に基づいて、最終的な紙葉類Ｐの券種を決定する。券種決定部１４２ｄは、部分領域における計測された汚損度に応じて、その部分領域の類似度に重み付けを行う。例えば、券種決定部１４２ｄは、部分領域の汚損度が閾値以上の場合には類似度に重み「０」を乗算し、汚損度が閾値未満である場合には類似度に「１」を乗算する。これにより、券種決定部１４２ｄは、汚損度が少ない部分領域を基準に券種判定を行うことができ、判定結果の信頼性を高めることができる。また、券種決定部１４２ｄは、汚損度の逆数を重みとして、類似度に乗算してもよい。これにより、部分領域が、より綺麗であれば類似度の数値を高めることができる。したがって、判定結果の信頼性を高めることができる。

図５は、第１の実施形態の券種検出処理について説明するためのフローチャートである。まず、主制御部１８１は、紙葉類Ｐが読取部１４１の撮像位置に達したことを検知する(ステップＳ１００)。搬送位置の検知された場合、読取部１４１は、主制御部１８１による制御により、紙葉類Ｐの読取画像を取得する(ステップＳ１０２)。次に、第１の券種識別部１４２ａは、取得した紙葉類Ｐの読取画像により特徴抽出対象領域の設定を行う（ステップＳ１０４）。

次に、第１の券種識別部１４２ａは、特徴抽出対象領域より特徴抽出を行う(ステップＳ１０６)。次に、第１の券種識別部１４２ａは、抽出された特徴情報と記憶部１９０に記憶されている第１の基準パターン１９１との類似度を算出する(ステップＳ１０８)。次に、第１の券種識別部１４２ａは、算出した類似度に基づいて、どの券種に属するかの第１判定を行う(ステップＳ１１０)。次に、汚損度計測部１４２ｂは、第２の券種識別部１４２ｃは、第１判定結果に基づいて、識別に用いる部分領域を設定する(ステップＳ１１２)。

次に、汚損度計測部１４２ｂは、設定した部分領域に対して汚損度を計測する(ステップＳ１１４)。次に、第２の券種識別部１４２ｃは、汚損度を計測した部分領域に対して特徴を抽出する(ステップＳ１１６)。次に、第２の券種識別部１４２ｃは、抽出した部分領域における特徴情報と、記憶部１９０に記憶された各券種の第２の基準パターン１９２との類似度を算出する(ステップＳ１１８)。

次に、券種決定部１４２ｄは、算出した類似度に基づいて、どの券種のどの世代に属するかの券種の第２判定を行う(ステップＳ１２０)。次に、券種決定部１４２ｄは、部分領域における計測された汚損度合に応じて、第２判定結果に重み付けを行う（ステップＳ１２２）。次に、券種決定部１４２ｄは、重み付けした第２判定結果に基づいて、最終的な紙葉類Ｐの券種を決定する（ステップＳ１２４）。

以上説明したように、第１の実施形態の紙葉類処理装置１００によれば、例えば、汚損の進んだ紙葉類（例えば、部分的な印刷模様の違いのある領域が汚れまたはかすれ等により特徴が失われた状態の紙葉類）であっても、部分領域における計測された汚損度に応じた重み付けで紙葉類の券種を判定することができる。これにより、紙葉類の券種の誤読を軽減することができるとともに、紙葉類の券種判別の性能を向上させることができる。また、券種に対応する真偽判別の性能を向上させることができる。

（第２の実施形態）
次に、紙葉類処理装置の第２の実施形態の構成について説明する。第２の実施形態の紙葉類処理装置は、第１の実施形態と比較して、券種検出部１４２に補正部１４２ｅを備える点で相違する。したがって、以下の説明では、主に、補正部１４２ｅの機能を中心に説明する。また、以下の説明では、第１の実施形態の券種検出部１４２と同様の機能を備える構成については、同一の名称および符号を用いることとし、具体的な説明は省略する。

図６は、紙葉類Ｐの汚損度に応じた補正により紙葉類の券種を決定することについて説明するための図である。図６に示す券種検出部１４２Ａは、例えば、第１の券種識別部１４２ａと、汚損度計測部１４２ｂと、第２の券種識別部１４２ｃと、券種決定部１４２ｄと、補正部１４２ｅとを備える。

補正部１４２ｅは、例えば、汚損度計測部１４２ｂにより計測された部分領域ごとの汚損度が閾値以上である場合に、部分領域の画像を補正する。補正部１４２ｅは、例えば、濃度変換によりコントラストを強調するヒストグラム均等化法を用いて部分領域の画像を補正する。また、補正部１４２ｅは、予め綺麗な状態での明度基準に関する情報を記憶部１９０等に格納しておき、部分領域の明度が基準値になるように明度変換を行ってもよい。明度変換とは、例えば、ガンマ補正等の画像処理である。

また、補正部１４２ｅは、汚損度計測部１４２ｂにより計測された部分領域ごとの汚損度に応じて、画像を補正する際のパラメータ（例えば、コントラストの大きさ設定する設定パラメータ）の値を変更して補正を行ってもよい。これにより、汚損度に応じて、より細かな画像補正を行うことができる。

第２の券種識別部１４２ｃは、補正部１４２ｅにより補正された部分領域の画像と、記憶部１９０に記憶された第２の基準パターン１９２との類似度を算出し、世代の識別を行う（第２判定）。また、券種決定部１４２ｄは、世代の識別結果に基づいて、最終的な紙葉類Ｐの券種を決定する。

図７は、第２の実施形態の券種検出処理について説明するためのフローチャートである。第２の実施形態の券種検出処理は、第１の実施形態の券種検出処理と比較して、ステップＳ１２２の処理が削除され、ステップＳ１３０およびステップＳ１３２の処理が追加されている。したがって、以下では、主にステップＳ１３０およびステップＳ１３２の処理を中心に説明する。

補正部１４２ｅは、ステップＳ１１４の処理において、汚損度計測部１４２ｂにより部分領域の汚損度を計測した後、その汚損度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。汚損度が閾値以上である場合、補正部１４２ｅは、部分領域の画像を補正し（ステップＳ１３２）、その後、ステップＳ１１６以降の処理を実行する。ステップＳ１２４の処理では、券種決定部１４２ｄは、券種の第２判定結果に基づいて、最終的な券種の判定を行う。

以上説明したように、第２の実施形態の紙葉類処理装置によれば、汚損度に基づいて部分画像を補正して、紙葉類の券種を判定することで、紙葉類の券種の誤読を軽減することができるとともに、紙葉類の券種判別の性能を向上させることができる。また、券種に対応する真偽判別の性能を向上させることができる。なお、第１および第２の実施形態は、他の実施形態の一部または全部と組み合わせてもよい。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、紙葉類処理装置１００は、紙葉類Ｐを撮像する撮像部（読取部１４１）と、紙葉類Ｐの券種を識別するための第１の基準パターンと、前記券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとを記憶する記憶部１９０と、撮像部により撮像された紙葉類Ｐの画像と記憶部１９０に記憶された第１の基準パターン１９１との類似度に基づいて、紙葉類Ｐの券種を識別する第１の券種識別部１４２ａと、紙葉類Ｐの画像から第１の券種識別部１４２ａにより識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出した部分領域に対する汚損度を計測する汚損度計測部１４２ｂと、部分領域の画像と、記憶部１９０に記憶された第２の基準パターン１９２との類似度とに基づいて、紙葉類Ｐの券種の世代を識別する第２の券種識別部１４２ｃと、第２の券種識別部１４２ｃによる識別結果と、汚損度計測部１４２ｂにより計測された汚損度とに基づいて、紙葉類の種類を判定する券種決定部１４２ｄとを持つことにより、紙葉類の券種判別の性能を向上させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００…紙葉類処理装置、１１０…供給部、１２０…取出部、１３０…搬送状態検知部、１４０…検出部、１４１…読取部、１４２…券種検出部、１４２ａ…第１の券種識別部、１４２ｂ…汚損度計測部、１４２ｃ…第２の券種識別部、１４２ｄ…券種決定部、１４２ｅ…補正部、１４３…真偽検出部、１４４…正損判別部、１４５…記番号検出部、１５０…厚さ検知部、１６０…集積部、１７０…排除券集積部、１８０…制御部１８０…記憶部

Claims

紙葉類を撮像する撮像部と、
前記紙葉類の券種を識別するための第１の基準パターンと、前記券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとを記憶する記憶部と、
前記撮像部により撮像された紙葉類の画像と、前記記憶部に記憶された第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別する第１の券種識別部と、
前記紙葉類の画像から前記第１の券種識別部により識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出した部分領域に対する汚損度を計測する汚損度計測部と、
前記部分領域の画像と、前記記憶部に記憶された第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、前記紙葉類の券種の世代を識別する第２の券種識別部と、
前記第２の券種識別部による識別結果と、前記汚損度計測部により計測された汚損度とに基づいて、前記紙葉類の券種を決定する券種決定部と、
を備える紙葉類処理装置。
前記券種決定部は、前記汚損度計測部により計測された部分領域の汚損度に応じて、前記第２の券種識別部による識別結果に重み付けを行い、重み付けされた識別結果に基づいて、前記紙葉類の種類を判定する、
請求項１に記載の紙葉類処理装置。
紙葉類を撮像する撮像部と、
前記紙葉類の券種を識別するための第１の基準パターンと、前記券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとを記憶する記憶部と、
前記撮像部により撮像された紙葉類の画像と、前記記憶部に記憶された第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別する第１の券種識別部と、
前記紙葉類の画像から前記第１の券種識別部により識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、抽出した部分領域に対する汚損度を計測する汚損度計測部と、
前記汚損度計測部により計測された汚損度に基づいて、前記部分領域の画像を補正する補正部と、
前記補正部により補正された部分領域の画像と、前記記憶部に記憶された前記第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、前記紙葉類の券種を識別する第２の券種識別部と、
前記第２の券種識別部による識別結果に基づいて、前記紙葉類の種類を決定する券種決定部と、
を備える紙葉類処理装置。
前記補正部は、抽出した前記少なくとも一つの部分領域のうち、前記汚損度が閾値以上の部分領域の画像を補正する、
請求項３に記載の紙葉類処理装置。
コンピュータが、
撮像部により撮像された紙葉類の画像と、記憶部に記憶された前記紙葉類の券種を識別するための第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別し、
前記紙葉類の画像から、前記識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出し、
抽出された前記部分領域に対する汚損度を計測し、
前記部分領域の画像と、前記記憶部に記憶された券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、前記紙葉類の券種の世代を識別し、
識別された前記紙葉類の券種の世代と、計測された前記汚損度とに基づいて、前記紙葉類の券種を決定する、
紙葉類処理方法。
コンピュータに、
撮像部により撮像された紙葉類の画像と、記憶部に記憶された前記紙葉類の券種を識別するための第１の基準パターンとの類似度に基づいて、前記紙葉類の券種を識別させ、
前記紙葉類の画像から、前記識別された券種に基づいて少なくとも一つの部分領域を抽出させ、
抽出させた前記部分領域に対する汚損度を計測させ、
前記部分領域の画像と、前記記憶部に記憶された券種ごとの世代を識別するための第２の基準パターンとの類似度とに基づいて、前記紙葉類の券種の世代を識別させ、
識別させた前記紙葉類の券種の世代と、計測された前記汚損度とに基づいて、前記紙葉類の券種を決定させる、
紙葉類処理プログラム。