JP3064741B2 - 紙葉類鑑別装置 - Google Patents
紙葉類鑑別装置Info
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- JP3064741B2 JP3064741B2 JP5111978A JP11197893A JP3064741B2 JP 3064741 B2 JP3064741 B2 JP 3064741B2 JP 5111978 A JP5111978 A JP 5111978A JP 11197893 A JP11197893 A JP 11197893A JP 3064741 B2 JP3064741 B2 JP 3064741B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、紙葉類鑑別装置の改良
に関する。紙葉類鑑別装置、例えばＡＴＭ（自動預入払
出機）に使用される紙幣鑑別装置では、紙葉類全体を微
小領域に分け、光学センサ，厚みセンサなどによってそ
の微小領域の濃淡や厚さを測定し、対応する辞書データ
と比較する等によって真贋を判別している。
に関する。紙葉類鑑別装置、例えばＡＴＭ（自動預入払
出機）に使用される紙幣鑑別装置では、紙葉類全体を微
小領域に分け、光学センサ，厚みセンサなどによってそ
の微小領域の濃淡や厚さを測定し、対応する辞書データ
と比較する等によって真贋を判別している。
【０００２】このような紙葉類鑑別装置において、工場
試験時，およびユーザ先等で大量の紙幣を用いて動作さ
せる必要があるが、防犯上の理由から、真券を用いず模
擬券が使用される。
試験時，およびユーザ先等で大量の紙幣を用いて動作さ
せる必要があるが、防犯上の理由から、真券を用いず模
擬券が使用される。
【０００３】このため、例えば、模擬券として特殊な模
様を印刷し、対応する辞書データと比較する方法等が用
いられているが、このような模擬券および辞書データを
準備することは大変煩わしい。
様を印刷し、対応する辞書データと比較する方法等が用
いられているが、このような模擬券および辞書データを
準備することは大変煩わしい。
【０００４】近年、キャッシュレスの試験の要望が強い
こと、ならびに各種展示会等でのデモを含めて模擬券鑑
別が紙葉類鑑別装置の重要な一機能となっており、簡易
な方法で模擬券が鑑別できることが必要とされる。
こと、ならびに各種展示会等でのデモを含めて模擬券鑑
別が紙葉類鑑別装置の重要な一機能となっており、簡易
な方法で模擬券が鑑別できることが必要とされる。
【０００５】
【従来の技術】図６は紙幣鑑別装置の構成例を表す図で
ある。図６はＡＴＭ等に使用される紙幣鑑別装置のブロ
ック図を示したものである。ここで、光センサ11は、例
えば、図示省略した発光部と受光部とが交互にライン状
に配列されたものが上下に２組配置されて光透過センサ
を構成するもので、この光透過センサ間を紙幣10が搬送
されることにより、紙幣10の微小領域ごとの光透過像が
得られる。
ある。図６はＡＴＭ等に使用される紙幣鑑別装置のブロ
ック図を示したものである。ここで、光センサ11は、例
えば、図示省略した発光部と受光部とが交互にライン状
に配列されたものが上下に２組配置されて光透過センサ
を構成するもので、この光透過センサ間を紙幣10が搬送
されることにより、紙幣10の微小領域ごとの光透過像が
得られる。
【０００６】即ち、図示省略した通過センサにより紙幣
10の挿入が検出されると、プロセッサ15は、紙幣10を搬
送させるとともに、発光部のドライバ、受光部の受信部
等で構成される光透過センサ部12を制御して、搬送方向
にサンプリングしつつライン方向に透過光をスキャン
し、且つ対応する受光部により光透過信号を受光させ
る。そして、得られた光透過信号は増幅器13により増幅
された後、Ａ／Ｄ変換器16によりディジタルデータに変
換される。
10の挿入が検出されると、プロセッサ15は、紙幣10を搬
送させるとともに、発光部のドライバ、受光部の受信部
等で構成される光透過センサ部12を制御して、搬送方向
にサンプリングしつつライン方向に透過光をスキャン
し、且つ対応する受光部により光透過信号を受光させ
る。そして、得られた光透過信号は増幅器13により増幅
された後、Ａ／Ｄ変換器16によりディジタルデータに変
換される。
【０００７】このディジタルデータは、サンプリングさ
れた微小領域（画素）ごとの階調を表し、画像処理部17
により画像記憶部18に紙幣画像として格納されされた
後、各種画像処理が行われ、且つ辞書比較部19によって
辞書データ部20に格納されている各種紙幣の辞書データ
と比較される等して真贋が判定される。
れた微小領域（画素）ごとの階調を表し、画像処理部17
により画像記憶部18に紙幣画像として格納されされた
後、各種画像処理が行われ、且つ辞書比較部19によって
辞書データ部20に格納されている各種紙幣の辞書データ
と比較される等して真贋が判定される。
【０００８】この紙幣鑑別装置を試験する場合、操作部
14より模擬券挿入指示を入力して所定の模様を印刷した
模擬券を挿入する。これにより、辞書比較部19は、模擬
券の辞書データと比較して、模擬券を鑑別する。そし
て、挿入された紙葉類が模擬券であると鑑別された場合
は、対応する紙幣と見なして所定の処理を続行する。
14より模擬券挿入指示を入力して所定の模様を印刷した
模擬券を挿入する。これにより、辞書比較部19は、模擬
券の辞書データと比較して、模擬券を鑑別する。そし
て、挿入された紙葉類が模擬券であると鑑別された場合
は、対応する紙幣と見なして所定の処理を続行する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】通常の鑑別処理では紙
葉類の模様のパターン，磁気成分の有無等数々の項目に
ついて判定し，それらが全て規定値内の時に真券として
いる。ところが模擬券で試験を行う場合、模擬券を対応
する紙葉類として鑑別する必要があるが、従来では、例
えば、模擬券に縦線等を入れた特殊な模様を印刷して使
用している。しかし、この場合には規定外の模擬券は使
えないため煩わしいという問題がある。
葉類の模様のパターン，磁気成分の有無等数々の項目に
ついて判定し，それらが全て規定値内の時に真券として
いる。ところが模擬券で試験を行う場合、模擬券を対応
する紙葉類として鑑別する必要があるが、従来では、例
えば、模擬券に縦線等を入れた特殊な模様を印刷して使
用している。しかし、この場合には規定外の模擬券は使
えないため煩わしいという問題がある。
【００１０】そこで、紙葉類の外形, 面積等によって鑑
別することが考えられるが、面積で鑑別すると、同一面
積の場合、長さ, 幅は一意に決定できず、また紙葉類に
欠け等があると、誤鑑別が生じやすいという課題があ
る。
別することが考えられるが、面積で鑑別すると、同一面
積の場合、長さ, 幅は一意に決定できず、また紙葉類に
欠け等があると、誤鑑別が生じやすいという課題があ
る。
【００１１】また、長さで鑑別する場合、例えば紙幣の
場合は、千円は (76mm×150mm)，五千円は(76mm ×155m
m), 万円は (76mm×160mm)であり、長手辺がそれぞれ 5
mm違うのみであるため、それだけで判定すると画像の解
像度の関係から誤鑑別になる可能性がある。
場合は、千円は (76mm×150mm)，五千円は(76mm ×155m
m), 万円は (76mm×160mm)であり、長手辺がそれぞれ 5
mm違うのみであるため、それだけで判定すると画像の解
像度の関係から誤鑑別になる可能性がある。
【００１２】図７の２値画像例を表す図は、光センサ11
の解像度が長手辺側が２mm程度のものを使用して実際に
得られる紙幣の２値画像例を示したもので、光センサ11
で得られた画像を２値化し、正規化したものを示してい
る。この図によれば２値画像に歪みを生じているが、こ
れは、測定時の誤差、二値化時の誤差、正規化時の誤差
等によるもので、特に紙幣が斜行して挿入される場合に
大きく現れる。
の解像度が長手辺側が２mm程度のものを使用して実際に
得られる紙幣の２値画像例を示したもので、光センサ11
で得られた画像を２値化し、正規化したものを示してい
る。この図によれば２値画像に歪みを生じているが、こ
れは、測定時の誤差、二値化時の誤差、正規化時の誤差
等によるもので、特に紙幣が斜行して挿入される場合に
大きく現れる。
【００１３】多数の紙幣についてこの２値画像により長
手辺の長さを計数すると、図８の長手長の分布例を表す
図に示すように、ある範囲に分布し、千円（Ａ紙葉類）
と５千円（Ｂ紙葉類）との間に長さαの重なり、５千円
（Ｂ紙葉類）と万円（Ｃ紙葉類）との間に長さβの重な
りが生じることが判明している。
手辺の長さを計数すると、図８の長手長の分布例を表す
図に示すように、ある範囲に分布し、千円（Ａ紙葉類）
と５千円（Ｂ紙葉類）との間に長さαの重なり、５千円
（Ｂ紙葉類）と万円（Ｃ紙葉類）との間に長さβの重な
りが生じることが判明している。
【００１４】図７の場合は、長手辺の最頻値の画素数は
２８画素か２９画素（全ラインのうち最も多い画素数を
長手辺の画素数とする）のいずれかであるが、この画素
数がα領域，またはβ領域にある場合は、いずれの側の
紙葉類か判別できないことになる。
２８画素か２９画素（全ラインのうち最も多い画素数を
長手辺の画素数とする）のいずれかであるが、この画素
数がα領域，またはβ領域にある場合は、いずれの側の
紙葉類か判別できないことになる。
【００１５】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
ので、確実に紙葉類の大きさで鑑別できる紙葉類鑑別装
置を提供することを目的とする。
ので、確実に紙葉類の大きさで鑑別できる紙葉類鑑別装
置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の紙葉類鑑別装置は、図１の本発明の原理図
に示すように、該紙葉類の所定長さ方向の画素数を計数
してその最頻値を導出し、得られた最頻値の画素数が紙
葉類ごとに設けられた第１の範囲のいずれかに存在する
ときは該範囲に対応する紙葉類と判別する第１の判別部
(3) と、前記最頻値の画素数が２組の紙葉類の前記所定
長さ方向の画素数分布の重なり合う第２の範囲に存在す
る場合は、該画像を形成する全画素数を計数し、該全画
素数を該紙葉類ごとに設けられた第３の範囲と比較して
前記２組の紙葉類のうちのいずれか一方の紙葉類と判別
する第２の判別部(4) とを備える。
め、本発明の紙葉類鑑別装置は、図１の本発明の原理図
に示すように、該紙葉類の所定長さ方向の画素数を計数
してその最頻値を導出し、得られた最頻値の画素数が紙
葉類ごとに設けられた第１の範囲のいずれかに存在する
ときは該範囲に対応する紙葉類と判別する第１の判別部
(3) と、前記最頻値の画素数が２組の紙葉類の前記所定
長さ方向の画素数分布の重なり合う第２の範囲に存在す
る場合は、該画像を形成する全画素数を計数し、該全画
素数を該紙葉類ごとに設けられた第３の範囲と比較して
前記２組の紙葉類のうちのいずれか一方の紙葉類と判別
する第２の判別部(4) とを備える。
【００１７】なお、辞書データと照合する等により紙葉
類を鑑別する紙葉類鑑別装置においては、前記第１の判
別部(3) および第２の判別部(4) を設け、紙葉類と同一
サイズの模擬券を鑑別するように構成する。
類を鑑別する紙葉類鑑別装置においては、前記第１の判
別部(3) および第２の判別部(4) を設け、紙葉類と同一
サイズの模擬券を鑑別するように構成する。
【００１８】また、前記第２の判別部(4) として、全画
素数と前記第３の範囲と照合する代わりに、複数長さ方
向の画素数による画像面積の計算値から全画素数を計数
して得られた画像面積との差を求め、その差と所定のし
きい値と比較して、長さ画素数が第２の範囲存在する紙
葉類をどちらか一方の紙葉類と判別するように構成す
る。
素数と前記第３の範囲と照合する代わりに、複数長さ方
向の画素数による画像面積の計算値から全画素数を計数
して得られた画像面積との差を求め、その差と所定のし
きい値と比較して、長さ画素数が第２の範囲存在する紙
葉類をどちらか一方の紙葉類と判別するように構成す
る。
【００１９】
【作用】第１の判別部３は、センサ２により得られた紙
葉類の画像から、所定長さ方向の画素数を計数してその
最頻値を導出し、得られた最頻値の画素数が紙葉類ごと
に設けられた第１の範囲のいずれかに存在するときはそ
の範囲に対応する紙葉類と判別する。
葉類の画像から、所定長さ方向の画素数を計数してその
最頻値を導出し、得られた最頻値の画素数が紙葉類ごと
に設けられた第１の範囲のいずれかに存在するときはそ
の範囲に対応する紙葉類と判別する。
【００２０】このとき、例えば得られた最頻値の画素数
が２組の紙葉類の長さ分布の重なり合う第２の範囲に存
在する場合は、第２の判別部４は、その画像を形成する
全画素数を計数し、その全画素数と紙葉類ごとに設けら
れた第３の範囲と比較していずれか一方の紙葉類と判別
する。
が２組の紙葉類の長さ分布の重なり合う第２の範囲に存
在する場合は、第２の判別部４は、その画像を形成する
全画素数を計数し、その全画素数と紙葉類ごとに設けら
れた第３の範囲と比較していずれか一方の紙葉類と判別
する。
【００２１】以上のごとく、先ず長さの異なる紙葉類を
その長さ方向の画素数で鑑別し、画素数分布が重なって
鑑別が不能な場合には面積（全画素数）で鑑別する（第
１の手法）。これにより、紙葉類に大きな欠けがない限
り、正しく鑑別することができる。
その長さ方向の画素数で鑑別し、画素数分布が重なって
鑑別が不能な場合には面積（全画素数）で鑑別する（第
１の手法）。これにより、紙葉類に大きな欠けがない限
り、正しく鑑別することができる。
【００２２】以上により、辞書データと照合する等によ
り紙葉類を鑑別する紙葉類鑑別装置に上記第１の判別部
３，第２の判別部４を設けると、鑑別対象の紙葉類と寸
法のみ同一とした模擬券を使用することができ、従来の
ごとく、特殊な模様を印刷する必要がなくなる。
り紙葉類を鑑別する紙葉類鑑別装置に上記第１の判別部
３，第２の判別部４を設けると、鑑別対象の紙葉類と寸
法のみ同一とした模擬券を使用することができ、従来の
ごとく、特殊な模様を印刷する必要がなくなる。
【００２３】なお、第２の判別部４として、全画素数と
第３の範囲と照合する代わりに、複数の長さ方向の画素
数による画像面積（矩形の場合は長手方向画素数×短手
方向画素数）の計算値から全画素数を計数して得られた
画像面積との差を求め、所定のしきい値と比較して、い
ずれか一方の紙葉類と判別する。
第３の範囲と照合する代わりに、複数の長さ方向の画素
数による画像面積（矩形の場合は長手方向画素数×短手
方向画素数）の計算値から全画素数を計数して得られた
画像面積との差を求め、所定のしきい値と比較して、い
ずれか一方の紙葉類と判別する。
【００２４】図３の本発明における画像処理の流れ図
は、本発明の画像処理の流れの具体例を示したものであ
る。図中は光センサで紙葉類１をリードし、増幅部で
増幅後、Ａ／Ｄ変換部でＡ／Ｄ変換された後のデータを
示したもので、紙葉類１が若干斜行されて搬送された状
態を示している。なお、このデータは一定のスライスレ
ベルで二値化された状態であり、紙葉類の存在部は"1"
、背景部分は"0" で示している。
は、本発明の画像処理の流れの具体例を示したものであ
る。図中は光センサで紙葉類１をリードし、増幅部で
増幅後、Ａ／Ｄ変換部でＡ／Ｄ変換された後のデータを
示したもので、紙葉類１が若干斜行されて搬送された状
態を示している。なお、このデータは一定のスライスレ
ベルで二値化された状態であり、紙葉類の存在部は"1"
、背景部分は"0" で示している。
【００２５】こののデータを図中の●部を中心に座標
変換して正規化したものがである。はの正規化画
像から長手長，短手長を分布（図８）から導出すること
を示している。
変換して正規化したものがである。はの正規化画
像から長手長，短手長を分布（図８）から導出すること
を示している。
【００２６】前述した第１の手法によると、図７のを
用いて長手長を計算（各ラインの長手長の画素数の最頻
値）し、図８に示すような分布の重なるエリア（α，ま
たはβ）にその長手長がある場合には、その紙葉類の全
画素数（面積）により判定する。なお、面積は図３の
でスライスした二値画像の"1" の部分を加算したものを
用いる。
用いて長手長を計算（各ラインの長手長の画素数の最頻
値）し、図８に示すような分布の重なるエリア（α，ま
たはβ）にその長手長がある場合には、その紙葉類の全
画素数（面積）により判定する。なお、面積は図３の
でスライスした二値画像の"1" の部分を加算したものを
用いる。
【００２７】なお、この手法は、二値画像の歪みにより
長手長の最頻値がずれても面積自体は大きくずれない
（各ラインの画素数の最頻値を長さとして用いると、最
頻値が同じでも、実際に短い紙葉類の面積は小さく、長
い紙葉類の面積は大きく計数される）ので、確実にいず
れかの紙葉類に分離可能となることを利用したものであ
る。
長手長の最頻値がずれても面積自体は大きくずれない
（各ラインの画素数の最頻値を長さとして用いると、最
頻値が同じでも、実際に短い紙葉類の面積は小さく、長
い紙葉類の面積は大きく計数される）ので、確実にいず
れかの紙葉類に分離可能となることを利用したものであ
る。
【００２８】第２の手法は第１の手法の変形した一態様
であり、分布の最頻値より導出した長手長，短手長いず
れの誤差による影響も避けることを目的により行うもの
である。この手法によれば長手長，短手長の導出値がず
れればずれるほど計算結果（長手長×短手長−面積）が
大きくなるため分離がし易くなる。
であり、分布の最頻値より導出した長手長，短手長いず
れの誤差による影響も避けることを目的により行うもの
である。この手法によれば長手長，短手長の導出値がず
れればずれるほど計算結果（長手長×短手長−面積）が
大きくなるため分離がし易くなる。
【００２９】
【実施例】図２は一実施例の構成図、図４は第１の実施
例のフローチャート図、図５は第２の実施例のフローチ
ャート図である。
例のフローチャート図、図５は第２の実施例のフローチ
ャート図である。
【００３０】図２は、図６に示したＡＴＭの紙幣鑑別装
置に適用した構成例を示したもので、説明の都合上、千
円券，５千円券，万円券と同一寸法の模擬券を、以下そ
れぞれＡ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類と称し、長さ方向
の分布は図８で示されているものとする。
置に適用した構成例を示したもので、説明の都合上、千
円券，５千円券，万円券と同一寸法の模擬券を、以下そ
れぞれＡ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類と称し、長さ方向
の分布は図８で示されているものとする。
【００３１】図２において、21は第１の判別部（図１の
第１の判別部３に対応）で、模擬券10a の長手長（長さ
方向画素数の最頻値）を計算し、模擬券10a ごとに設け
られた第１の範囲により模擬券10a の種別を判別する。
第１の判別部３に対応）で、模擬券10a の長手長（長さ
方向画素数の最頻値）を計算し、模擬券10a ごとに設け
られた第１の範囲により模擬券10a の種別を判別する。
【００３２】22は第２の判別部（図１の第２の判別部４
に対応）で、第１の判別部３で計算された前記長手長が
分布の重なる第２の範囲にある場合、画像の面積（全画
素数）を計数して、模擬券10a をどちらか一方の模擬券
10a に区分する。
に対応）で、第１の判別部３で計算された前記長手長が
分布の重なる第２の範囲にある場合、画像の面積（全画
素数）を計数して、模擬券10a をどちらか一方の模擬券
10a に区分する。
【００３３】なお、全画素数は、画像処理部17がＡ／Ｄ
変換部16より得られた画像データを２値化する際、"1"
の部分をカウンタ23に計数しておいてもよい。14は操作
部で、図示省略したが模擬券キーを備える。この模擬券
キーが押下されたとき、プロセッサ15は、第１の判別部
21、第２の判別部22を起動して、画像記憶部18に得られ
た２値画像により、模擬券10a を鑑別し、対応する紙幣
として所定の処理を実行させる。
変換部16より得られた画像データを２値化する際、"1"
の部分をカウンタ23に計数しておいてもよい。14は操作
部で、図示省略したが模擬券キーを備える。この模擬券
キーが押下されたとき、プロセッサ15は、第１の判別部
21、第２の判別部22を起動して、画像記憶部18に得られ
た２値画像により、模擬券10a を鑑別し、対応する紙幣
として所定の処理を実行させる。
【００３４】なお、第１の範囲，第２の範囲，第３の範
囲は模擬券10a の種別ごとに予めメモリ24に格納されて
いる。そして、図８で説明すると、千円券，５千円券，
万券の模擬券10a （Ａ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類）の
第１の範囲はそれぞれ、Ａ領域，Ｂ領域，Ｃ領域、重な
り合う第２の範囲はα領域，β領域である。その他全図
を通じて同一符号は同一対象物を表す。
囲は模擬券10a の種別ごとに予めメモリ24に格納されて
いる。そして、図８で説明すると、千円券，５千円券，
万券の模擬券10a （Ａ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類）の
第１の範囲はそれぞれ、Ａ領域，Ｂ領域，Ｃ領域、重な
り合う第２の範囲はα領域，β領域である。その他全図
を通じて同一符号は同一対象物を表す。
【００３５】以上の構成において、以下の模擬券鑑別処
理が行われる。 （第１の実施例)本実施例では、先ず長さで模擬券10a
を判別し、判別できない場合は、全画素数で判別する例
を示す。
理が行われる。 （第１の実施例)本実施例では、先ず長さで模擬券10a
を判別し、判別できない場合は、全画素数で判別する例
を示す。
【００３６】操作部14の模擬券キーが押下されると、プ
ロセッサ15は模擬券10a の動作モードに設定する。そし
て、図示省略した、通過センサにより模擬券10a の通過
が検出されると、光透過センサ部12に起動をかける。
ロセッサ15は模擬券10a の動作モードに設定する。そし
て、図示省略した、通過センサにより模擬券10a の通過
が検出されると、光透過センサ部12に起動をかける。
【００３７】光透過センサ部12はプロセッサ15の制御に
より模擬券10a の搬送に合わせて必要回データをサンプ
リングする。サンプリングされた光透過データは増幅部
13で増幅され、さらにＡ／Ｄ変換部16でアナログディジ
タル変換された後、画像処理部17で各種画像処理が施さ
れ、画像記憶部18に格納される。
より模擬券10a の搬送に合わせて必要回データをサンプ
リングする。サンプリングされた光透過データは増幅部
13で増幅され、さらにＡ／Ｄ変換部16でアナログディジ
タル変換された後、画像処理部17で各種画像処理が施さ
れ、画像記憶部18に格納される。
【００３８】このようにして得られた模擬券10a の画像
は、２値化され正規化された後、図３ののように画像
記憶部18の所定領域に格納される。以上のような画像処
理が完了すると、プロセッサ15は第１の判別部21を起動
する。図４において、 (S1) 第１の判別部21は、搬送紙幣の２値画像より、各
画素ラインの長手長（画素数）を計数し、その分布より
最頻値を導出する。この最頻値が以下の判別に用いる長
手長である。 （S2) この長手長と、予めメモリ24に格納されている第
１の範囲、即ちＡ紙葉類と判定する長手長範囲（Ａ領
域）、Ｂ紙葉類と判定する長手長範囲（Ｂ領域）、Ｃ紙
葉類と判定する長手長範囲（Ｃ領域）とそれぞれ比較
し、計算した長手長が該当する長手長範囲に存在すれ
ば、それぞれＡ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類と判別し、
プロセッサ15に通知する。
は、２値化され正規化された後、図３ののように画像
記憶部18の所定領域に格納される。以上のような画像処
理が完了すると、プロセッサ15は第１の判別部21を起動
する。図４において、 (S1) 第１の判別部21は、搬送紙幣の２値画像より、各
画素ラインの長手長（画素数）を計数し、その分布より
最頻値を導出する。この最頻値が以下の判別に用いる長
手長である。 （S2) この長手長と、予めメモリ24に格納されている第
１の範囲、即ちＡ紙葉類と判定する長手長範囲（Ａ領
域）、Ｂ紙葉類と判定する長手長範囲（Ｂ領域）、Ｃ紙
葉類と判定する長手長範囲（Ｃ領域）とそれぞれ比較
し、計算した長手長が該当する長手長範囲に存在すれ
ば、それぞれＡ紙葉類，Ｂ紙葉類，Ｃ紙葉類と判別し、
プロセッサ15に通知する。
【００３９】計数した長手長がα領域またはβ領域のい
ずれかの第２の範囲に存在すれば、プロセッサ15は第２
の判別部22を起動する。 （S3) 第２の判別部22は、２値画像より全画素数（面
積）を計数する。あるいは前述した画像処理部17で２値
化の際計数したカウンタ23の値を使用してもよい。
ずれかの第２の範囲に存在すれば、プロセッサ15は第２
の判別部22を起動する。 （S3) 第２の判別部22は、２値画像より全画素数（面
積）を計数する。あるいは前述した画像処理部17で２値
化の際計数したカウンタ23の値を使用してもよい。
【００４０】第１の判別部21で得られた長手長がα領域
にある場合、全画素数とＡ紙葉類と判別する第３の範囲
（Ａ紙葉類の面積範囲に該当する）、およびＢ紙葉類と
判別する第３の範囲（Ｂ紙葉類の面積範囲に該当する）
とそれぞれ比較し、全画素数が入っている範囲の方の紙
葉類と判別する。なお、実際には、Ａ紙葉類とＢ紙葉類
とを分別するための所定のしきい値を使用する。
にある場合、全画素数とＡ紙葉類と判別する第３の範囲
（Ａ紙葉類の面積範囲に該当する）、およびＢ紙葉類と
判別する第３の範囲（Ｂ紙葉類の面積範囲に該当する）
とそれぞれ比較し、全画素数が入っている範囲の方の紙
葉類と判別する。なお、実際には、Ａ紙葉類とＢ紙葉類
とを分別するための所定のしきい値を使用する。
【００４１】(S4) 長手長がβ領域にある場合も、Ｂ紙
葉類とＣ紙葉類とを同じ手法で分別する。 （第２の実施例）第２の実施例では、（長手長×短手
長）−全画素数により、どちらの紙葉類かを分別する例
を示す。なお、構成は図２と同一であり、第１の実施例
とは、第２の判別部21の動作、および第３の範囲として
のしきい値が相違するのみである。そして、判定動作の
うち、(S1)〜(S2)までは、第１の実施例のステップ(S2)
までと同一である。図５において、 (S3) 例えば、長手長がα領域（またはβ領域）に入っ
ている場合、第２の判別部（図２の第２の判定部22)
は、画像記憶部18に得られている正規化２値画像より、
短手長の最頻値と搬送紙幣の全画素数を計数し、第１の
判定部21で導出された長手長を用いて （長手長×短手長）−全画素数 を演算する。 (S4) 続いて、この演算値と所定のしきい値と比較し、
演算値が所定のしきい値より小さければＢ紙葉類（β領
域の場合はＣ紙葉類）と判別し、大きければＡ紙葉類
（β領域の場合はＢ紙葉類）と判別する。
葉類とＣ紙葉類とを同じ手法で分別する。 （第２の実施例）第２の実施例では、（長手長×短手
長）−全画素数により、どちらの紙葉類かを分別する例
を示す。なお、構成は図２と同一であり、第１の実施例
とは、第２の判別部21の動作、および第３の範囲として
のしきい値が相違するのみである。そして、判定動作の
うち、(S1)〜(S2)までは、第１の実施例のステップ(S2)
までと同一である。図５において、 (S3) 例えば、長手長がα領域（またはβ領域）に入っ
ている場合、第２の判別部（図２の第２の判定部22)
は、画像記憶部18に得られている正規化２値画像より、
短手長の最頻値と搬送紙幣の全画素数を計数し、第１の
判定部21で導出された長手長を用いて （長手長×短手長）−全画素数 を演算する。 (S4) 続いて、この演算値と所定のしきい値と比較し、
演算値が所定のしきい値より小さければＢ紙葉類（β領
域の場合はＣ紙葉類）と判別し、大きければＡ紙葉類
（β領域の場合はＢ紙葉類）と判別する。
【００４２】これは、導出した長手長，短手長がずれれ
ばずれるほど、〔（長手長×短手長）−全画素数〕が大
きくなるように作用することを利用したものである。以
上のごとく、先ず長手長により模擬券10a を判別し、そ
の長手長が判別できない領域に存在するときは、面積
（全画素数) により判別するように構成したので、セン
サの解像度が識別範囲に比較して悪い場合でも、正確に
模擬券10a の大きさのみで識別することが可能となる。
ばずれるほど、〔（長手長×短手長）−全画素数〕が大
きくなるように作用することを利用したものである。以
上のごとく、先ず長手長により模擬券10a を判別し、そ
の長手長が判別できない領域に存在するときは、面積
（全画素数) により判別するように構成したので、セン
サの解像度が識別範囲に比較して悪い場合でも、正確に
模擬券10a の大きさのみで識別することが可能となる。
【００４３】なお、本発明は紙幣の模擬券鑑別に限るも
のではなく、紙葉類鑑別の一部として使用できることは
勿論である。
のではなく、紙葉類鑑別の一部として使用できることは
勿論である。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
紙葉類（模擬券）の紙質や厚み等の影響により長手長の
分布が若干重なったとしても、長さに続いて面積により
分別するので、確実に何れかの紙葉類かが分離可能とな
る。
紙葉類（模擬券）の紙質や厚み等の影響により長手長の
分布が若干重なったとしても、長さに続いて面積により
分別するので、確実に何れかの紙葉類かが分離可能とな
る。
【００４５】これは面積の分布は画像処理の影響を受け
難いためシャープな分布を示していることを利用したも
ので、その効果は非常に大きい。ここで用いる二値画素
数のカウント値は、スライスレベルにより二値化した時
点で"1" の数を数える、または長手長を算出する時点で
簡易に計数できるから、容易に実現できる。
難いためシャープな分布を示していることを利用したも
ので、その効果は非常に大きい。ここで用いる二値画素
数のカウント値は、スライスレベルにより二値化した時
点で"1" の数を数える、または長手長を算出する時点で
簡易に計数できるから、容易に実現できる。
【００４６】本発明はいずれもソフトウエアにより処理
可能であり、ハードウエアの改造は一切必要ないため容
易に実現可能であり、且つ従来機に対しても移植が可能
である。
可能であり、ハードウエアの改造は一切必要ないため容
易に実現可能であり、且つ従来機に対しても移植が可能
である。
【図１】 本発明の原理図
【図２】 一実施例の構成図
【図３】 本発明における画像処理の流れ図
【図４】 第１の実施例のフローチャート図
【図５】 第２の実施例のフローチャート図
【図６】 紙幣鑑別装置の構成例を表す図
【図７】 ２値画像例を表す図
【図８】 長手長の分布例を表す図
１ 紙葉類 ２ センサ ３ 第１の判別部 ４ 第２の判別部 10 紙幣 10a 模擬券 11 光センサ 12 光透過センサ 13 増幅器 14 操作部 15 プロセッサ 16 Ａ／Ｄ変換部 17 画像処理部 18 画像記憶部 19 辞書比較部 20 辞書データ 21 第１の判別部 22 第２の判別部 23 カウンタ 24 メモリ
Claims (3)
- 【請求項１】 センサ(2) により紙葉類(1) の画像を
読取り、該画像を構成する画素数に基づいて該紙葉類の
種別を判別する紙葉類鑑別装置であって、 該紙葉類の所定長さ方向の画素数を計数してその最頻値
を導出し、得られた最頻値の画素数が紙葉類ごとに設け
られた第１の範囲のいずれかに存在するときは該範囲に
対応する紙葉類と判別する第１の判別部(3) と、 前記最頻値の画素数が２組の紙葉類の前記所定長さ方向
の画素数分布の重なり合う第２の範囲に存在する場合
は、該画像を形成する全画素数を計数し、該全画素数を
該紙葉類ごとに設けられた第３の範囲と比較して前記２
組の紙葉類のうちのいずれか一方の紙葉類と判別する第
２の判別部(4) とを備えることを特徴とする紙葉類鑑別
装置。 - 【請求項２】 紙葉類の画像をセンサにより獲得し、
該画像を該紙葉類の辞書データと比較して真贋を判定す
る紙葉類鑑別装置において、 該紙葉類の所定長さ方向の画素数を計数してその最頻値
を導出し、得られた最頻値の画素数が紙葉類ごとに設け
られた第１の範囲のいずれかに存在するときは該範囲に
対応する紙葉類と判別する第１の判別部(3) と、 前記最頻値の画素数が２組の紙葉類の前記所定長さ方向
の画素数分布の重なり合う第２の範囲に存在する場合
は、該画像を形成する全画素数を計数し、該全画素数を
該紙葉類ごとに設けられた第３の範囲と比較して前記２
組の紙葉類のうちのいずれか一方の紙葉類と判別する第
２の判別部(4) とを設け、大きさの異なる鑑別対象の紙
葉類とそれぞれ同一大きさの模擬券の種別を前記第１の
判別部および第２の判別部により判別するように構成し
たことを特徴とする紙葉類鑑別装置。 - 【請求項３】 複数の長さ方向の画素数による画像面
積の計算値から全画素数を計数して得られた画像面積と
の差を求め、その差と所定のしきい値と比較して、最頻
値の長さ画素数が第２の範囲に存在する紙葉類をいずれ
か一方の紙葉類として判別する第２の判別部であること
を特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類鑑別
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5111978A JP3064741B2 (ja) | 1993-05-14 | 1993-05-14 | 紙葉類鑑別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5111978A JP3064741B2 (ja) | 1993-05-14 | 1993-05-14 | 紙葉類鑑別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06325239A JPH06325239A (ja) | 1994-11-25 |
| JP3064741B2 true JP3064741B2 (ja) | 2000-07-12 |
Family
ID=14574893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5111978A Expired - Fee Related JP3064741B2 (ja) | 1993-05-14 | 1993-05-14 | 紙葉類鑑別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3064741B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995003505A1 (fr) * | 1993-07-26 | 1995-02-02 | Komatsu Ltd. | Distributeur orientable pour systeme de direction entierement hydraulique |
-
1993
- 1993-05-14 JP JP5111978A patent/JP3064741B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995003505A1 (fr) * | 1993-07-26 | 1995-02-02 | Komatsu Ltd. | Distributeur orientable pour systeme de direction entierement hydraulique |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06325239A (ja) | 1994-11-25 |
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