JP3545308B2 - 紙葉類識別方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙幣、有価証券等の紙葉類の種類を判定する紙葉類識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、紙幣の種類や真贋の判定を行う方法としては、検査対象紙幣から磁気センサ等のセンサで得られた特徴量データと、予め作成しておいて複数の判定候補の基準データとを比較することにより、複数の判定候補の中から検査対象紙幣の種類を識別する方法が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の識別方法では、検査対象紙幣の特徴量データと判定候補の基準データとの比較を行うとき、判定候補の種類に拠らず全て同じ読取個所における基準データを用いて、検査対象紙幣の特徴量データとの比較が行われいた。
【０００４】
一般に、全ての紙葉類について、共通に違いが顕著に表れる読取個所を見つめるのは困難である。
【０００５】
このため、ある検査対象紙幣とある判定候補との間では違いが顕著に現れて、判定に有効なデータが得られるが、その他の組み合わせでは誤判定を生じさせるような読取個所におけるデータも含めて検査対象紙幣の種類の識別を行うことになり、識別精度が低下してしまうという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、識別制度の高い紙葉類識別方法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】
本発明の紙葉類識別方法は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から判定する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、残った判定候補について、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するものである。
【０００８】
このような構成とすることにより、分布間距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外される紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補によって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このとき、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【０００９】
また、本発明の紙葉類識別方法は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から識別する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、少なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するものである。
【００１０】
このような構成とすることにより、分布間距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外される紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補によって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このとき、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【００１１】
また、前段処理において抽出される有効読取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に任意に設定されるものである。
【００１２】
このような構成とすることにより、判定候補間の距離が最大となる最適な個数の有効読取個所が抽出される。
【００１３】
具体的に、前記前段処理における分布間距離は、マハラノビス距離に基づく距離である。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態につき、図面に沿って詳細に説明する。
【００１５】
図１は本実施の形態における紙幣検査装置の外観構成を表す斜視図であり、図２はその内部構成を表す表す概略構成図である。
【００１６】
本実施の形態における紙幣検査装置は、図１に示すように、筐体１の上面に検査結果を表示するための表示部２を備えるとともに、筐体１の前面に紙幣を挿入するための挿入口３とを備えており、この挿入口３に紙幣の先端を挿入すると、自動的に筐体１の内部に引き込まれる構成となっている。
【００１７】
すなわち、図２に示すように、筐体１の内部には、挿入口３の近傍に挿入口３から挿入された紙幣を検出するための挿入検知用センサ５と、この挿入検知用センサ５の出力に応じて紙幣を筐体１の内部に引き込むためのローラ４１、４２及び両ローラ４１、４２間に張架された搬送ベルト４３とを備えている。
【００１８】
ローラ４１は、モータ４により回転駆動されており、この回転により搬送ベルト４３が駆動され、ローラ４２が従動的に回転する。このため、モータ４を回転させることにより、紙幣が筐体１の内部に引き込まれ、また、逆方向に回転させることにより、筐体１内部に引き込まれた紙幣を、挿入口３から再び外部に排出することができる。
【００１９】
筐体１の内部に引き込まれた紙幣は、搬送ベルト４に沿って搬送されて、やがて、先端が位置決め用センサ６に至る。制御部８は、この位置決め用センサ６の出力に基づいて、モータ４の駆動を停止するように制御する。これにより、紙幣が検査位置に位置決めされる。
【００２０】
この検査位置においては、紙幣に対して特徴量検出部７が、それぞれ読み取るべき紙幣上の位置に位置決めされている。
【００２１】
特徴量検出部７は、１０個の透過型光センサ７０〜７９で構成されており、各透過型光センサ７０〜７９は、それぞれ紙幣上方に配置された発光ダイオード（ＬＥＤ）と、紙幣を挟んでＬＥＤと対向する位置に配置されたフォトディテクタ（ＰＤ）とかた構成されており、各ＰＤの出力は、制御部８に入力される。
【００２２】
制御部８では、各透過型光センサ７０〜７９の出力に基づいて、紙幣の種類を判定した後、その判定結果を表示部２に表示させるとともに、モータ４を回転駆動させて、紙幣を挿入口３から外部に排出する。
【００２３】
このような構成の紙幣検査装置の種類判定動作について、以下に説明する。
【００２４】
本実施の形態における紙幣の種類判定動作は、判定候補となる紙幣の特徴量についてデータ処理を行う前段処理と、検査対象紙幣を紙幣検査装置に挿入して、判定候補の中から検査対象紙幣の種類を判定する絞り込み処理とから構成される。
（１）前段処理についての説明
前段処理では、まず、予め制御部８のメモリ（図示省略）に記憶しておいた判定候補となる紙幣の特徴量分布に基づいて、２種類の判定候補の特徴量分布間の距離が最大となる有効特徴量が求められる。尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
【００２５】
ここでは、特に、判定候補となる紙幣の種類を５種類、各判定候補の特徴量分布における特徴量の読取個所を１０箇所とし、それら１０箇所の読取個所の中から５箇所の有効読取個所を抽出する場合について説明するものとし、また、その有効読取個所における特徴量が判定候補の有効特徴となるものとする。
【００２６】
具体的には、特徴量Ｉｌ（ｌは１０箇所の読取個所から任意に選択される５箇所の読取個所を表す）についての判定候補ａと判定候補ｂとの距離ｄ（ａ，ｂ，［Ｉｌ］）は、判定候補ａに対する判定候補ｂのマハラノビス距離Ｄ２（ａ，ｂ，［Ｉｌ］）とＤ２（ｂ，ａ，［Ｉｌ］）を用いて下記数式１により算出される。
【００２７】
【数１】
【００２８】
特徴量Ｉｌの全ての組み合わせについて、上記数式１を用いて２種類の判定候補間の距離ｄを算出し、得られた距離のうち最大の距離となる特徴量Ｉｌの組み合わせを有効読取個所における有効特徴量とする。
【００２９】
そして、全ての判定候補の組み合わせについて、上記数式１を用いて判定候補間の距離ｄを算出し、その結果から有効特徴量が抽出される。
【００３０】
このようにして得られた判定候補の組み合わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量についての判定候補間の距離との関係は、例えば、図３に示すようなテーブルデータとして制御部８のメモリに格納される。
【００３１】
次に、図３のテーブルデータについて、距離ｄについて降順に並び変えを行って、図４に示す絞り込み用テーブルデータを得る。
（２）絞り込み処理についての説明
次に、前段処理にて得られた絞り込み用テーブルデータを用いて検査対象紙幣Ｘの金種を判定する絞り込み処理について、図５のフローチャートに従って説明する。尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
【００３２】
この絞り込み処理においては、まず、検査対象紙幣Ｘを紙幣検査装置に挿入しする。そして、紙幣検査装置では、検査対象紙幣Ｘから１０個の特徴量が読み取られ、制御部８のメモリに格納される。（ステップＳ０１）
次に、図４に示す絞り込み用データテーブルにおいて同図中実線矢印で示すポインタを先頭位置に設定するとともに、チェックデータを図６に示すように初期化する。（ステップＳ０２）
次に、ポインタの位置から判定候補紙幣の組み合わせが読み取られる。ここでは、判定候補２と判定候補４の組み合わせが選択されることになる。（ステップＳ０３）
次に、図６に示すチェックデータを参照し、絞り込み処理の対象となる判定候補２と判定候補４の判定状況がチェックされる。（ステップＳ０４）ここでは、チェックデータにおいて、判定候補２と判定候補４が棄却されていないため、検査対象紙幣Ｘの判定候補２及び判定候補４それぞれに対する距離Ｄ２（２）、Ｄ２（４）が上記数式１を用いて算出される。（ステップＳ０５）
そして、上記数式１により算出された距離Ｄ２（２）、Ｄ２（４）の大小関係が判定される。（ステップＳ０６）例えば、Ｄ２（２）＝２．１、Ｄ２（４）＝１．１となった場合には、Ｄ２（２）＞Ｄ２（４）となるため、検査対象紙幣Ｘは判定候補２の金種ではないと判定され、図６に示すように、チェックデータの判定候補２の欄に１が設定される。（ステップＳ０７）
次に、チェックデータにおける判定候補の数がチェックされる。ここでは、判定候補の数が４個であるため、絞り込み用テーブルデータのポインタを図４中破線矢印で示すように、１段下げてステップＳ０３の処理に戻る。（ステップＳ０８、Ｓ０９）
そして、ポインタの示す判定候補の組み合わせが取得される。ここでは、判定候補１と判定候補２の組み合わせが選択されることになるが、このときチェックデータを参照すると、図７に示すように、既に判定候補２が棄却されているため、判定不要と判断され、更に、絞り込みようテーブルデータにおけるポインタが１段下げられる。
【００３３】
このように、テーブルデータにおけるポインタを順次下げながら、上述した処理を、チェックデータにおいて判定候補が１個となるまで繰り返し、最後に残った判定候補の金種が、検査対象紙幣Ｘの金種と判定され、その結果が表示部２に表示される。例えば、チェックデータが、図８に示すような結果となった場合には、検査対象紙幣Ｘは、判定候補３の金種と判定されることになる。（ステップＳ１０）
このように、本実施の形態によれば、前段処理において、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み処理が行われるため、検査対象紙幣と判定候補との差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【００３４】
また、本実施の形態によれば、判定候補との差がより顕著に現れる組み合わせ、すなわち、有効特徴量を用いた判定候補間の分布間距離の大きい組み合わせから優先的絞り込み処理が行われていくため、更に紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。例えば、本実施の形態においては、判定候補２と判定候補３との比較は、両判定候補間の距離が小さいため、他の組み合わせより誤判定を生じる可能性が高いが、その前段でいずれかの判定候補が棄却されていれば、この判定を行わずに回避することができる。
【００３５】
なお、本実施の形態において距離として用いたマハラノビス距離は、判定候補、検査対象における有効特徴量の分散、相関を考慮して定義されているため、紙幣や有価証券など特徴量にバラツキのある紙葉類の種類を識別するのに適しているが、検査する対象や特徴量に応じてユークリッド距離などを用いてもよい。
【００３６】
また、本実施の形態においては、有効特徴量の数を全ての判定候補の組み合わせについて同じ５個としたが、組み合わせ毎に任意の個数を設定してもよい。この場合、有効特徴量を正規化すれば、有効特徴量の個数に依存しない判定を行うことができる。
【００３７】
また、本実施の形態においては、検査対象紙幣の金種を判定する場合について説明したが、既知の偽券を１つの金種とすることにより、紙葉類の真贋判定を行うことができる。
【００３８】
また、本実施の形態においては、判定候補の特徴量が予め制御部８のメモリに格納されている場合について説明したが、判定候補となる紙幣を紙幣検査装置にて読み込せることにより、新規に判定候補を追加することができる。これにより、任意の紙幣に対応することが可能となる。
【００３９】
また、本実施の形態においては、判定候補のいずれか一方が棄却されている組み合わせについて、絞り込み処理が実行されないように制御する場合について説明したが、判定候補の両方が棄却されている組み合わせについて、絞り込み処理が実行されるように制御してもよい。この場合、判定候補の棄却が複数の組み合わせで判定されることになり、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
【発明の効果】
本発明によれば、前段処理において、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み処理が行われるため、検査対象紙葉類と判定候補との差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態における紙幣検査装置の外観を表す斜視図である。
【図２】図１の紙幣検査装置の内部構成を表す概略構成図である。
【図３】判定候補の組み合わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量について求めた判定候補間の距離との関係を説明するデーブルデータの一例を表す説明図である。
【図４】図３のテーブルデータを並び替えることにより得られる絞り込み処理用テーブルデータの一例を表す説明図である。
【図５】絞り込み処理における処理を説明するフローチャートである。
【図６】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【図７】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【図８】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【符号の説明】
１ ：筐体
２ ：表示部
３ ：挿入口
４ ：モータ
５ ：挿入検知用センサ
６ ：位置決め用センサ
７ ：特徴量検出部
８ ：制御部
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙幣、有価証券等の紙葉類の種類を判定する紙葉類識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、紙幣の種類や真贋の判定を行う方法としては、検査対象紙幣から磁気センサ等のセンサで得られた特徴量データと、予め作成しておいて複数の判定候補の基準データとを比較することにより、複数の判定候補の中から検査対象紙幣の種類を識別する方法が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の識別方法では、検査対象紙幣の特徴量データと判定候補の基準データとの比較を行うとき、判定候補の種類に拠らず全て同じ読取個所における基準データを用いて、検査対象紙幣の特徴量データとの比較が行われいた。
【０００４】
一般に、全ての紙葉類について、共通に違いが顕著に表れる読取個所を見つめるのは困難である。
【０００５】
このため、ある検査対象紙幣とある判定候補との間では違いが顕著に現れて、判定に有効なデータが得られるが、その他の組み合わせでは誤判定を生じさせるような読取個所におけるデータも含めて検査対象紙幣の種類の識別を行うことになり、識別精度が低下してしまうという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、識別制度の高い紙葉類識別方法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】
本発明の紙葉類識別方法は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から判定する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、残った判定候補について、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するものである。
【０００８】
このような構成とすることにより、分布間距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外される紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補によって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このとき、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【０００９】
また、本発明の紙葉類識別方法は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から識別する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、少なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するものである。
【００１０】
このような構成とすることにより、分布間距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外される紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補によって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このとき、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【００１１】
また、前段処理において抽出される有効読取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に任意に設定されるものである。
【００１２】
このような構成とすることにより、判定候補間の距離が最大となる最適な個数の有効読取個所が抽出される。
【００１３】
具体的に、前記前段処理における分布間距離は、マハラノビス距離に基づく距離である。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態につき、図面に沿って詳細に説明する。
【００１５】
図１は本実施の形態における紙幣検査装置の外観構成を表す斜視図であり、図２はその内部構成を表す表す概略構成図である。
【００１６】
本実施の形態における紙幣検査装置は、図１に示すように、筐体１の上面に検査結果を表示するための表示部２を備えるとともに、筐体１の前面に紙幣を挿入するための挿入口３とを備えており、この挿入口３に紙幣の先端を挿入すると、自動的に筐体１の内部に引き込まれる構成となっている。
【００１７】
すなわち、図２に示すように、筐体１の内部には、挿入口３の近傍に挿入口３から挿入された紙幣を検出するための挿入検知用センサ５と、この挿入検知用センサ５の出力に応じて紙幣を筐体１の内部に引き込むためのローラ４１、４２及び両ローラ４１、４２間に張架された搬送ベルト４３とを備えている。
【００１８】
ローラ４１は、モータ４により回転駆動されており、この回転により搬送ベルト４３が駆動され、ローラ４２が従動的に回転する。このため、モータ４を回転させることにより、紙幣が筐体１の内部に引き込まれ、また、逆方向に回転させることにより、筐体１内部に引き込まれた紙幣を、挿入口３から再び外部に排出することができる。
【００１９】
筐体１の内部に引き込まれた紙幣は、搬送ベルト４に沿って搬送されて、やがて、先端が位置決め用センサ６に至る。制御部８は、この位置決め用センサ６の出力に基づいて、モータ４の駆動を停止するように制御する。これにより、紙幣が検査位置に位置決めされる。
【００２０】
この検査位置においては、紙幣に対して特徴量検出部７が、それぞれ読み取るべき紙幣上の位置に位置決めされている。
【００２１】
特徴量検出部７は、１０個の透過型光センサ７０〜７９で構成されており、各透過型光センサ７０〜７９は、それぞれ紙幣上方に配置された発光ダイオード（ＬＥＤ）と、紙幣を挟んでＬＥＤと対向する位置に配置されたフォトディテクタ（ＰＤ）とかた構成されており、各ＰＤの出力は、制御部８に入力される。
【００２２】
制御部８では、各透過型光センサ７０〜７９の出力に基づいて、紙幣の種類を判定した後、その判定結果を表示部２に表示させるとともに、モータ４を回転駆動させて、紙幣を挿入口３から外部に排出する。
【００２３】
このような構成の紙幣検査装置の種類判定動作について、以下に説明する。
【００２４】
本実施の形態における紙幣の種類判定動作は、判定候補となる紙幣の特徴量についてデータ処理を行う前段処理と、検査対象紙幣を紙幣検査装置に挿入して、判定候補の中から検査対象紙幣の種類を判定する絞り込み処理とから構成される。
（１）前段処理についての説明
前段処理では、まず、予め制御部８のメモリ（図示省略）に記憶しておいた判定候補となる紙幣の特徴量分布に基づいて、２種類の判定候補の特徴量分布間の距離が最大となる有効特徴量が求められる。尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
【００２５】
ここでは、特に、判定候補となる紙幣の種類を５種類、各判定候補の特徴量分布における特徴量の読取個所を１０箇所とし、それら１０箇所の読取個所の中から５箇所の有効読取個所を抽出する場合について説明するものとし、また、その有効読取個所における特徴量が判定候補の有効特徴となるものとする。
【００２６】
具体的には、特徴量Ｉｌ（ｌは１０箇所の読取個所から任意に選択される５箇所の読取個所を表す）についての判定候補ａと判定候補ｂとの距離ｄ（ａ，ｂ，［Ｉｌ］）は、判定候補ａに対する判定候補ｂのマハラノビス距離Ｄ２（ａ，ｂ，［Ｉｌ］）とＤ２（ｂ，ａ，［Ｉｌ］）を用いて下記数式１により算出される。
【００２７】
【数１】
特徴量Ｉｌの全ての組み合わせについて、上記数式１を用いて２種類の判定候補間の距離ｄを算出し、得られた距離のうち最大の距離となる特徴量Ｉｌの組み合わせを有効読取個所における有効特徴量とする。
【００２９】
そして、全ての判定候補の組み合わせについて、上記数式１を用いて判定候補間の距離ｄを算出し、その結果から有効特徴量が抽出される。
【００３０】
このようにして得られた判定候補の組み合わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量についての判定候補間の距離との関係は、例えば、図３に示すようなテーブルデータとして制御部８のメモリに格納される。
【００３１】
次に、図３のテーブルデータについて、距離ｄについて降順に並び変えを行って、図４に示す絞り込み用テーブルデータを得る。
（２）絞り込み処理についての説明
次に、前段処理にて得られた絞り込み用テーブルデータを用いて検査対象紙幣Ｘの金種を判定する絞り込み処理について、図５のフローチャートに従って説明する。尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
【００３２】
この絞り込み処理においては、まず、検査対象紙幣Ｘを紙幣検査装置に挿入しする。そして、紙幣検査装置では、検査対象紙幣Ｘから１０個の特徴量が読み取られ、制御部８のメモリに格納される。（ステップＳ０１）
次に、図４に示す絞り込み用データテーブルにおいて同図中実線矢印で示すポインタを先頭位置に設定するとともに、チェックデータを図６に示すように初期化する。（ステップＳ０２）
次に、ポインタの位置から判定候補紙幣の組み合わせが読み取られる。ここでは、判定候補２と判定候補４の組み合わせが選択されることになる。（ステップＳ０３）
次に、図６に示すチェックデータを参照し、絞り込み処理の対象となる判定候補２と判定候補４の判定状況がチェックされる。（ステップＳ０４）ここでは、チェックデータにおいて、判定候補２と判定候補４が棄却されていないため、検査対象紙幣Ｘの判定候補２及び判定候補４それぞれに対する距離Ｄ２（２）、Ｄ２（４）が上記数式１を用いて算出される。（ステップＳ０５）
そして、上記数式１により算出された距離Ｄ２（２）、Ｄ２（４）の大小関係が判定される。（ステップＳ０６）例えば、Ｄ２（２）＝２．１、Ｄ２（４）＝１．１となった場合には、Ｄ２（２）＞Ｄ２（４）となるため、検査対象紙幣Ｘは判定候補２の金種ではないと判定され、図６に示すように、チェックデータの判定候補２の欄に１が設定される。（ステップＳ０７）
次に、チェックデータにおける判定候補の数がチェックされる。ここでは、判定候補の数が４個であるため、絞り込み用テーブルデータのポインタを図４中破線矢印で示すように、１段下げてステップＳ０３の処理に戻る。（ステップＳ０８、Ｓ０９）
そして、ポインタの示す判定候補の組み合わせが取得される。ここでは、判定候補１と判定候補２の組み合わせが選択されることになるが、このときチェックデータを参照すると、図７に示すように、既に判定候補２が棄却されているため、判定不要と判断され、更に、絞り込みようテーブルデータにおけるポインタが１段下げられる。
【００３３】
このように、テーブルデータにおけるポインタを順次下げながら、上述した処理を、チェックデータにおいて判定候補が１個となるまで繰り返し、最後に残った判定候補の金種が、検査対象紙幣Ｘの金種と判定され、その結果が表示部２に表示される。例えば、チェックデータが、図８に示すような結果となった場合には、検査対象紙幣Ｘは、判定候補３の金種と判定されることになる。（ステップＳ１０）
このように、本実施の形態によれば、前段処理において、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み処理が行われるため、検査対象紙幣と判定候補との差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【００３４】
また、本実施の形態によれば、判定候補との差がより顕著に現れる組み合わせ、すなわち、有効特徴量を用いた判定候補間の分布間距離の大きい組み合わせから優先的絞り込み処理が行われていくため、更に紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。例えば、本実施の形態においては、判定候補２と判定候補３との比較は、両判定候補間の距離が小さいため、他の組み合わせより誤判定を生じる可能性が高いが、その前段でいずれかの判定候補が棄却されていれば、この判定を行わずに回避することができる。
【００３５】
なお、本実施の形態において距離として用いたマハラノビス距離は、判定候補、検査対象における有効特徴量の分散、相関を考慮して定義されているため、紙幣や有価証券など特徴量にバラツキのある紙葉類の種類を識別するのに適しているが、検査する対象や特徴量に応じてユークリッド距離などを用いてもよい。
【００３６】
また、本実施の形態においては、有効特徴量の数を全ての判定候補の組み合わせについて同じ５個としたが、組み合わせ毎に任意の個数を設定してもよい。この場合、有効特徴量を正規化すれば、有効特徴量の個数に依存しない判定を行うことができる。
【００３７】
また、本実施の形態においては、検査対象紙幣の金種を判定する場合について説明したが、既知の偽券を１つの金種とすることにより、紙葉類の真贋判定を行うことができる。
【００３８】
また、本実施の形態においては、判定候補の特徴量が予め制御部８のメモリに格納されている場合について説明したが、判定候補となる紙幣を紙幣検査装置にて読み込せることにより、新規に判定候補を追加することができる。これにより、任意の紙幣に対応することが可能となる。
【００３９】
また、本実施の形態においては、判定候補のいずれか一方が棄却されている組み合わせについて、絞り込み処理が実行されないように制御する場合について説明したが、判定候補の両方が棄却されている組み合わせについて、絞り込み処理が実行されるように制御してもよい。この場合、判定候補の棄却が複数の組み合わせで判定されることになり、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
【発明の効果】
本発明によれば、前段処理において、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み処理が行われるため、検査対象紙葉類と判定候補との差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態における紙幣検査装置の外観を表す斜視図である。
【図２】図１の紙幣検査装置の内部構成を表す概略構成図である。
【図３】判定候補の組み合わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量について求めた判定候補間の距離との関係を説明するデーブルデータの一例を表す説明図である。
【図４】図３のテーブルデータを並び替えることにより得られる絞り込み処理用テーブルデータの一例を表す説明図である。
【図５】絞り込み処理における処理を説明するフローチャートである。
【図６】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【図７】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【図８】チェックデータの一例を説明する説明図である。
【符号の説明】
１ ：筐体
２ ：表示部
３ ：挿入口
４ ：モータ
５ ：挿入検知用センサ
６ ：位置決め用センサ
７ ：特徴量検出部
８ ：制御部
Claims (4)
- 検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から判定する紙葉類識別方法において、
２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、
前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、
残った判定候補について、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定することを特徴とする紙葉類識別方法。 - 検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から識別する紙葉類識別方法において、
２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、
前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、
少なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定することを特徴とする紙葉類識別方法。 - 前記前段処理において抽出される有効読取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に任意に設定されるものである請求項１または２記載の紙葉類識別方法。
- 前記前段処理における分布間距離は、マハラノビス距離に基づく距離であることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の紙葉類識別方法。
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