JP3640219B2 - Banknote recognition device - Google Patents
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】
本発明は、紙幣識別装置に係り、特に紙幣等に印刷されているマイクロ文字を光学的に検出しその紙幣等の真偽を判別する紙幣識別装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、複写技術の進歩は目覚ましく、紙幣、小切手等の有価証券が複写により、悪用されるという問題が生じてきている。
【0003】
そこで、このような悪用を避けるため、複写によるものは容易に偽であると識別できるようにすべく、識別のための研究が急速に進められてきている。
【0004】
近年、紙幣の端部にマイクロ文字と呼ばれる微小文字を形成しておき、複写されるとこのマイクロ文字がつぶれてしまうことにより、容易に識別できるようにした方法が提案されている。
【0005】
この方法は偽造紙幣の検出に極めて有効な方法と考えられるが、これを有効に検出する紙幣識別装置はなかった。また、リニアイメージセンサ上で、画素の並ぶ方向にマイクロ文字列を揃えて結像させるには紙幣の方向を高精度に規制する必要があるという問題があった。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
このように偽造紙幣の検出に際してマイクロ文字を検出するためには紙幣の走行方向を高精度に限定しなければならず、周辺装置に精密機械を用いる必要があった。
【0007】
本発明は前記実情に鑑みてなされたもので、マイクロ文字が特徴的な空間周波数をもつことに着目し、高精度の紙幣識別の可能な紙幣識別装置を提供することを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
そこで本発明の紙幣識別装置では、紙幣に格子模様と共に印刷されたマイクロ文字の文字列に対して直交する方向に前記紙幣を搬送する搬送手段と、前記搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射する検出光照射手段と、前記文字列に平行に配置したセンサアレイを具備し、前記紙幣からの反射光を検出する反射光検出手段と、前記反射光検出手段の出力から求めたピーク間隔画素数のヒストグラムを用いて、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量を作成する特徴量作成手段と、前記特徴量作成手段により作成されたマイクロ文字特徴量を用いて、該マイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離または当該マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を算出する相関距離算出手段と、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定したマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関処理とのパターンマッチングにより、若しくは、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定してマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離とのパターンマッチングにより前記マイクロ文字であるか否かを判定するパターンマッチング手段と、前記パターンマッチング手段によるパターンマッチングの結果に応じて前記紙幣が真券か偽造紙幣かを判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。
【0009】
【作用】
上記構成によれば、反射光検出手段の出力から、空間周波数を読取り、紙幣搬送方向に空間周波数分布を作成し、真券では特徴的なパターン・ピークが存在するため、この特徴的なパターンピークが存在しているか否かにより真偽を判別する。
【0010】
なお、偽造紙幣の場合には、マイクロ文字が複写時に解像されずつぶれてしまった状態で読み取られることになり、マイクロ文字が検出されず、空間周波数の特徴的なピークはでない。
【0011】
従って、このようなパターンマッチングによって、コピーによる偽造券や粗悪印刷による偽造券を効率よく排除することができるとともに、マイクロ文字の有無判別による古い券の排除を行うことが可能となる。
【0012】
【実施例】
以下本発明の実施例について図面を参照しつつ詳細に説明する。
【0013】
図1は本発明実施例の紙幣識別装置の概要説明図である。
この識別装置は、紙幣1を紙幣に印刷されたマイクロ文字の文字列2に対して直交する方向に前記紙幣1を搬送する搬送手段(図示せず)と、この搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射するLEDアレイ3と、前記紙幣からの反射光をレンズ光学系4を介して検出するように前記文字列2に平行に配置したCCDリニアセンサ5と、前記CCDリニアセンサ5の出力から、そのピーク間隔を、画素数として計測し、当該画素数をヒストグラムで表し、特徴量分布を作成する特徴量作成手段と、前記特徴量作成手段の出力から、あらかじめ作成しておいたマイクロ文字特徴量と比較し、マイクロ文字であるか否かを決定するパターンマッチング手段とを具備した信号処理回路6とを具備したことを特徴とする。
【0014】
そしてこの構造は、図2(a) に正面断面図、図2(b) に下面図を示すように、下方を走行する紙幣を照明するLEDアレイ3からなる光源と、非球面樹脂レンズ4と、非球面樹脂レンズ4を介して紙幣からの光を結像し、結像されたマイクロ文字の空間周波数を読み取る為のCCDリニアセンサ5とから構成されており、マイクロ文字列2の有する空間周波数を電気信号として出力するように構成されている。
【0015】
ここで読取りは図3に示すような紙幣の左上の「10000」の下にある、マイクロ文字2(図4参照)を読み取るべく、この部分にLEDアレイ3からの光を照射し、このCCDリニアセンサ5上に結像せしめ、この読取り信号によって真券であるか偽造紙幣であるかを検出するものである。
【0016】
このマイクロ文字の部分拡大図を図5(a) および(b) に示す。ここで図5(a)は真券を拡大してコンピュータにとりこんだものであり、図中積分領域をVで表すがこれは、CCDリニアセンサ5の露光時間と搬送速度できまる。また図5(b) はCCDからの出力強度分布を示す図であり、ピーク間隔の狭いものが数多くある程空間周波数が高い。
【0017】
このことを利用し、ピーク間隔を画素数で計測し、CCDリニアセンサ5の一走査画像中、いくらの画素数のピーク間隔がどのくらい存在するかをヒストグラムにする。マイクロ文字の1つについてピーク間隔画素数を計測したときのヒストグラムを図6に示す。なお、画素数とは、CCDリニアセンサ5の各画素の数のことを意味する。この図からあきらかなようにピークは6画素のところにくる。これは他のマイクロ文字でも同様であった。このことを利用しヒストグラムによってパターンマッチングを行う。
【0018】
ところでコピーによるかすれが高い空間周波数をもつことがあるが、これはピークが低いことから、図7(a) および(b) に示すようにピークからピークまでの高さが一定以上のもののみを計数することにより、カットすることができる。
【0019】
次に実際にこのような処理を行う紙幣識別装置の信号処理回路について説明する。信号処理回路は図8にそのブロック図を示すように、紙幣の走行開始を検知する紙幣検知センサ11と、マイクロ文字を検出するためのCCDリニアセンサ5と、このCCDリニアセンサ5を駆動するセンサ駆動回路12と、このCCDリニアセンサ5の出力を増幅するアンプ13と、アンプ13の出力をディジタル変換するA/D変換器14と、この出力を記憶するRAM15と、紙幣検知センサ11の出力に基づいて、RAM15から所望の信号を取り出し、演算するCPU16とから構成されている。ROM17には各種処理プログラム、基準パターンなどが格納されている。CPU16,RAM15、ROM17とで特徴量作成手段とパターンマッチング手段とが構成される。
【0020】
CPUは図9にフローチャートを示すような演算を実行する。
【0021】
まず、紙幣検知センサ11の出力によって紙幣が検出されるか否かが判断され(判断ステップ100)、検出されたと判断されると、CCDリニアセンサ5の出力をアンプ13で増幅しA/D変換器14でディジタル変換がなされる(ステップ101)。そして、CCD画素データ1ライン分がRAM15に格納され(ステップ102)、この格納されたデータからピーク間の出力差が一定値を越えるピークを検出する(ステップ103)。
【0022】
そしてピーク間隔の画素数を数え画素数が一定値以内のピーク数をマイクロ文字特徴量とする(ステップ104)。この後1ラインごとのマイクロ文字特徴量をメモリに記憶する(ステップ105)。ここでは紙幣一枚約500ライン分のマイクロ文字特徴量からマイクロ文字特徴量分布を作成する。
【0023】
そして紙幣検知センサ11によって紙幣の後端を検知したか否かの判断がなされ(判断ステップ106)、終端が検出されたと判断されると、マイクロ文字特徴量分布でマイクロ文字パターンと格子模様パターンとの距離を計算する(ステップ107)。
【0024】
格子模様とマイクロ文字の距離が所定値以下のパターンが所定位置に1つだけ存在するか否かの判断を行う(判断ステップ108)。
【0025】
そして1つだけ存在すると判断されると、この紙幣はマイクロ文字入り紙幣すなわち真券であると判断する(ステップ109)。
【0026】
一方、所定値以下のパターンが存在しないまたは所定位置ではない、または1つだけでないと判断されると、この紙幣はマイクロ文字入り紙幣すなわち真券でなく偽券であると判断する(ステップ110)。
【0027】
このようにして極めて容易にマイクロ文字の検出を行うことができ、偽造紙幣を容易に検出することができるようになっている。
【0028】
ここで、ステップ104のマイクロ文字特徴量の算出について、図10を参照しつつ説明する。この図では上から順に格子模様のCCD出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラム、マイクロ文字のCCD出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラム、草模様のCCD出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラムを示す。マイクロ文字に対するCCD出力のピーク間隔画素数は5でピークとなっていることがわかる。
【0029】
図11はカラーコピー券のCCD出力とヒストグラムとをそれぞれ格子模様((a) ,(b) )とマイクロ文字((c) ,(d) )とについて示す。これらは図10との比較からあきらかなようにピーク間隔画素数の頻度には大きなばらつきがありピークはないため識別可能である。
【0030】
この例では図12に示すように、2画素から8画素までのヒストグラムを積分した値をマイクロ文字特徴量とする。
【0031】
そして実際には図13に示すように、図13(a) の紙幣の読取り領域RをCCDで計測する。ここでは紙幣搬送速度2000mm/sec、CCD256画素ビデオレート4MHzとした。この時のマイクロ文字特徴量は、図13(b) および図13(c) (図13(c) は図13(b) の一部拡大図)に示すごとくなり、真券では図13(d) に対応させるとあきらかなように、マイクロ文字特徴量分布に特徴的なパターンが決まった位置に存在する。
【0032】
図14はこのマイクロ文字特徴量と格子模様およびマイクロ文字との相関距離S(X) を示す説明図である。マイクロ文字特徴量分布における格子模様部分のパターンを図14の中段にマイクロ文字部分のパターンを下段に示し、これらと上段の分布との相関距離を計算する。
【0033】
図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を、一万円の真券、カラーコピー券、3つの白黒コピー券について測定した結果をそれぞれ図15乃至図19に示す。これらの比較から、真券では格子模様部で相関距離が最小となっているが、カラーコピーでは格子模様部で相関距離が最小とならないため、図15および図16に示すように。識別可能である。しかし白黒コピー券では相関距離の最小値が真券より大きいため、これにより識別可能である。
【0034】
またマイクロ文字の有無のみを判別するためには、マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、格子模様の影響のない特徴量を求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を、一万円の真券、カラーコピー券、3つの白黒コピー券について測定した結果をそれぞれ図20乃至図24に示す。これらの比較から、真券ではマイクロ文字部で相関距離が最小となっているが、カラーコピーおよび白黒コピーでは格子模様部で相関距離が最小とならないことに加え、その最小値にも差があるため、識別可能である。
【0035】
図25(a) は真券、図25(b) はコピー券に対する測定結果を示す。すなわち図15乃至図19に示した格子模様部との相関距離の最小値に対して、100枚のサンプルからヒストグラムを作成したものである。
【0036】
なお、さらに高精度に分離しようとすると、最小値の発生場所が格子模様(マイクロ文字の存在場所に一致するか否かを検出する。
【0037】
なお判断ステップ108では、格子模様とマイクロ文字の距離が所定値以下のパターンが所定位置に1つだけ存在するか否かの判断を行うようにしているが、これは一万円の場合であり、5千円の場合はマイクロ文字間の距離によって判断する。一万円と5千円のマイクロ文字の位置は同じであるが千円の場合は、位置と方向が異なる(斜め方向)ために、千円のマイクロ文字を検出するためには本願と同じセンサを別途位置を変えて設ける必要がある。
【0038】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明によれば、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離、または上記マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離に基づきマイクロ文字列であるか否かを判定する処理を行うことを特徴とし、この処理により真偽判定対象の紙幣におけるマイクロ文字列の有無のみを判別することが基本であるため、紙幣が本物かどうかの真偽判別を行うのに1つ1つの文字を認識する必要はなく、非常に高精度に媒体の搬送を行うという規制を受けることなく、紙幣の高精度の真偽判定が行えると共に、非常に高精度に媒体の搬送を規制する必要性がないことにより、既存の紙幣識別装置の紙幣搬送機構をそのまま使用することが可能であり、論理の追加で既存装置にも十分適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明実施例の紙幣識別装置を示す図
【図2】同装置のセンサ部を示す図
【図3】同装置で読み取ろうとする紙幣の一例を示す図
【図4】同紙幣のマイクロ文字部の拡大図
【図5】同紙幣のマイクロ文字部の読取り出力を示す図
【図6】同紙幣のマイクロ文字部の拡大図
【図7】同装置の読取り例を示す比較図
【図8】信号処理回路のブロック図
【図9】真偽検出のフローチャート図
【図10】マイクロ文字特徴量ヒストグラムの算出説明図
【図11】カラーコピー券のCCD出力とヒストグラムとをそれぞれ格子模様とマイクロ文字とについて示す図
【図12】2画素から8画素までのヒストグラムを示す図
【図13】紙幣の読取り領域Rに対するマイクロ文字特徴量およびその拡大説明図
【図14】マイクロ文字特徴量と格子模様およびマイクロ文字との相関距離S(X) を示す説明図
【図15】図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(一万円の真券)、
【図16】図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(カラーコピー券)
【図17】図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図18】図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図19】図14の方法に従って、ピーク間隔画素数2〜8に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図20】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(一万円の真券)
【図21】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(カラーコピー券)
【図22】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図23】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図24】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数2〜4に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図(白黒コピー券)
【図25】格子模様部との相関距離の最小値に対するヒストグラム
【符号の説明】
1 紙幣
2 マイクロ文字の文字列
3 LEDアレイ
4 レンズ光学系
5 CCDリニアセンサ
6 信号処理回路[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to a banknote recognition apparatus, and more particularly to a banknote identification apparatus that optically detects micro characters printed on a banknote or the like and determines the authenticity of the banknote or the like.
[0002]
[Prior art]
In recent years, the progress of copying technology has been remarkable, and a problem has arisen in that securities such as banknotes and checks are misused by copying.
[0003]
Therefore, in order to avoid such misuse, research for identification has been proceeding rapidly in order to make it easy to identify a copy by being false.
[0004]
In recent years, a method has been proposed in which minute characters called micro characters are formed at the end of a banknote, and the micro characters are crushed when copied so that they can be easily identified.
[0005]
Although this method is considered to be a very effective method for detecting counterfeit bills, there has been no bill recognition device that effectively detects this. Further, on the linear image sensor, there is a problem that the direction of the banknote needs to be regulated with high accuracy in order to form an image by aligning micro character strings in the direction in which the pixels are arranged.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
Thus, in order to detect a micro character when detecting a counterfeit bill, it is necessary to limit the traveling direction of the bill with high accuracy, and it is necessary to use a precision machine as a peripheral device.
[0007]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a banknote discriminating apparatus capable of discriminating banknotes with high accuracy, focusing on the fact that micro characters have a characteristic spatial frequency.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In the banknote identification apparatus of the present invention is therefore, a conveying means for conveying the banknote in a direction perpendicular to the string of micro characters printed with grid pattern on the bill, the detection light to the bill conveyed by the conveying means And a peak interval obtained from the output of the reflected light detecting means, and a reflected light detecting means for detecting reflected light from the banknote. Using a histogram of the number of pixels, a feature amount creating unit that creates a micro character feature amount for a predetermined number of pixels in a peak interval, and using the micro character feature amount created by the feature amount creating unit, the micro character feature amount And a correlation distance calculating means for calculating a correlation distance between a grid pattern and a correlation distance between the micro character feature and the micro character pattern, and the correlation By the pattern matching of the correlation distance between the micro character feature amount calculated by the separation calculating means and the lattice pattern, and the correlation processing between the micro character feature amount and the lattice pattern measured in advance for the genuine note of the banknote, or By pattern matching between the correlation distance between the micro character feature amount calculated by the correlation distance calculation means and the micro character pattern, and the correlation distance between the micro character feature amount and the micro character pattern by measuring in advance the genuine note of the bill. Pattern matching means for determining whether or not it is the micro character, and determination means for determining whether the banknote is a genuine bill or a counterfeit bill according to a result of pattern matching by the pattern matching means. To do.
[0009]
[Action]
According to the above configuration, the spatial frequency is read from the output of the reflected light detection means, the spatial frequency distribution is created in the bill conveyance direction, and there is a characteristic pattern peak in the genuine note. Authenticity is discriminated based on whether or not exists.
[0010]
In the case of counterfeit bills, the micro characters are read without being resolved at the time of copying and are crushed, the micro characters are not detected, and there is no characteristic peak of the spatial frequency.
[0011]
Therefore, by such pattern matching, it is possible to efficiently eliminate counterfeit tickets by copying and counterfeit tickets by poor printing, and it is possible to eliminate old tickets by determining the presence or absence of micro characters.
[0012]
【Example】
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0013]
FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of a banknote recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
The identification device includes a transport unit (not shown) that transports the
[0014]
As shown in the front sectional view of FIG. 2 (a) and the bottom view of FIG. 2 (b), this structure has a light source comprising an
[0015]
Here, in order to read the micro character 2 (see FIG. 4) under “10000” at the upper left of the banknote as shown in FIG. 3, this portion is irradiated with light from the
[0016]
Partial enlarged views of the micro characters are shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b). Here, FIG. 5 (a) is an enlargement of a genuine note and incorporated into a computer. In the figure, the integration area is represented by V, which can be determined by the exposure time and the conveyance speed of the CCD
[0017]
Utilizing this fact, the peak interval is measured by the number of pixels, and a histogram showing how many peak intervals exist in one scanning image of the CCD
[0018]
By the way, blurring due to copying may have a high spatial frequency, but this is because the peak is low, so that only the peak-to-peak height above a certain level is shown in FIGS. 7 (a) and (b). It can cut by counting.
[0019]
Next, the signal processing circuit of the banknote identification device that actually performs such processing will be described. As shown in the block diagram of FIG. 8, the signal processing circuit includes a banknote detection sensor 11 that detects the start of banknote travel, a CCD
[0020]
The CPU executes a calculation as shown in the flowchart of FIG.
[0021]
First, it is determined whether or not a banknote is detected based on the output of the banknote detection sensor 11 (determination step 100). If it is determined that the banknote is detected, the output of the CCD
[0022]
Then, the number of pixels in the peak interval is counted, and the number of peaks within the predetermined number of pixels is set as the micro character feature amount (step 104). Thereafter, the micro character feature value for each line is stored in the memory (step 105). Here, a micro character feature amount distribution is created from the micro character feature amounts of about 500 lines of one bill.
[0023]
Then, it is determined whether or not the banknote detection sensor 11 has detected the trailing edge of the banknote (determination step 106). If it is determined that the trailing edge has been detected, the microcharacter pattern and the lattice pattern pattern are determined by the microcharacteristic feature distribution. Is calculated (step 107).
[0024]
It is determined whether or not there is only one pattern at a predetermined position where the distance between the lattice pattern and the micro character is a predetermined value or less (determination step 108).
[0025]
If it is determined that only one is present, it is determined that the bill is a bill with micro characters, that is, a genuine note (step 109).
[0026]
On the other hand, if it is determined that a pattern equal to or less than the predetermined value does not exist, is not in a predetermined position, or is not only one, it is determined that the banknote is not a micro-character banknote, that is, a genuine note but a false note (step 110). .
[0027]
In this way, micro characters can be detected very easily, and counterfeit bills can be easily detected.
[0028]
Here, the calculation of the micro character feature amount in
[0029]
FIG. 11 shows the CCD output and histogram of the color copy ticket for the grid pattern ((a), (b)) and micro characters ((c), (d)), respectively. As is clear from the comparison with FIG. 10, the frequency of the number of pixels in the peak interval varies greatly and there is no peak, so that they can be identified.
[0030]
In this example, as shown in FIG. 12, a value obtained by integrating a histogram from 2 pixels to 8 pixels is set as a micro character feature amount.
[0031]
In practice, as shown in FIG. 13, the bill reading area R in FIG. 13 (a) is measured by the CCD. Here, the bill conveyance speed was 2000 mm / sec, and the CCD 256 pixel video rate was 4 MHz. The micro character feature amount at this time is as shown in FIGS. 13 (b) and 13 (c) (FIG. 13 (c) is a partially enlarged view of FIG. 13 (b)). As is clear from the above, a characteristic pattern in the micro character feature amount distribution exists at a predetermined position.
[0032]
FIG. 14 is an explanatory diagram showing the correlation distance S (X) between the micro character feature value, the lattice pattern, and the micro character. The pattern of the lattice pattern portion in the micro character feature distribution is shown in the middle of FIG. 14 and the pattern of the micro character portion is shown in the lower, and the correlation distance between these and the upper distribution is calculated.
[0033]
According to the method of FIG. 14, the measurement result of the correlation distance between the micro character feature amount and the lattice pattern pattern with respect to the peak interval pixel number of 2 to 8 is measured for a genuine note of 10,000 yen, a color copy ticket, and three black and white copy tickets. They are shown in FIGS. 15 to 19, respectively. From these comparisons, the correlation distance is minimum at the lattice pattern portion in the genuine note, but the correlation distance is not minimum at the lattice pattern portion in the color copy, as shown in FIGS. 15 and 16. Be identifiable. However, in the case of a black and white copy ticket, the minimum value of the correlation distance is larger than that of a genuine ticket, so that it can be identified.
[0034]
Further, in order to determine only the presence or absence of the micro character, the micro character feature amount is obtained as an integral value with respect to the peak
[0035]
FIG. 25 (a) shows the measurement result for a genuine note, and FIG. 25 (b) shows the measurement result for a copy ticket. That is, histograms are created from 100 samples for the minimum correlation distance with the lattice pattern shown in FIGS.
[0036]
In order to separate with higher accuracy, it is detected whether or not the place where the minimum value is generated matches the lattice pattern (the place where the micro characters are present).
[0037]
Note that in the
[0038]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the micro character feature amount and the lattice pattern pattern with respect to a predetermined number of peak interval pixels, or the micro character feature amount and the micro character pattern based on the correlation distance. It is characterized by performing a process for determining whether or not it is a character string, and since it is fundamental to determine only the presence or absence of a micro character string in a banknote subject to authenticity determination by this process, whether or not the banknote is genuine It is not necessary to recognize each character to perform authenticity determination, and it is possible to perform highly accurate authenticity determination of banknotes without being regulated to carry a medium with very high accuracy. Since there is no need to regulate the conveyance of the medium with high accuracy, it is possible to use the banknote transport mechanism of the existing banknote identification device as it is, and the logic can be added to the existing device. Enough can be applied.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a banknote identification device according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing a sensor unit of the device. FIG. 3 is a diagram showing an example of a bill to be read by the device. Fig. 5 is an enlarged view of the micro character portion of the banknote. Fig. 6 is an enlarged view of the micro character portion of the bank note. Fig. 7 is a comparative diagram showing an example of reading by the apparatus. 8 is a block diagram of a signal processing circuit. FIG. 9 is a flowchart of true / false detection. FIG. 10 is a calculation explanatory diagram of a micro character feature amount histogram. FIG. FIG. 12 is a diagram showing a histogram from 2 pixels to 8 pixels. FIG. 13 is a micro character feature amount for a banknote reading region R and an enlarged explanatory view thereof. FIG. FIG. 15 is a diagram showing correlation distances S (X) with micro characters. FIG. 15 shows the result of measuring the correlation distance between the micro character feature quantity and the lattice pattern pattern with respect to the peak
FIG. 16 is a diagram showing a result of measuring a correlation distance between a micro character feature amount and its lattice pattern pattern for peak
FIG. 17 is a diagram showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature quantity and its lattice pattern pattern with respect to the peak interval pixel number of 2 to 8 according to the method of FIG. 14 (monochrome copy ticket)
FIG. 18 is a diagram showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature quantity and its lattice pattern pattern with respect to the peak interval pixel number of 2 to 8 according to the method of FIG. 14 (monochrome copy ticket)
FIG. 19 is a diagram showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature quantity and its lattice pattern pattern with respect to the peak interval pixel number of 2 to 8 according to the method of FIG. 14 (monochrome copy ticket)
FIG. 20 is a diagram showing a result of measuring the correlation distance between the micro character feature value and the micro character pattern by obtaining the micro character feature value as an integrated value with respect to the peak interval pixel numbers of 2 to 4 (genuine bill of 10,000 yen).
FIG. 21 is a diagram (color copy ticket) showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature value and the micro character pattern by obtaining the micro character feature value as an integrated value with respect to the peak interval pixel numbers of 2 to 4;
FIG. 22 is a diagram (black and white copy ticket) showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature value and the micro character pattern by obtaining the micro character feature value as an integrated value with respect to the peak interval pixel number of 2 to 4;
FIG. 23 is a diagram (black and white copy ticket) showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature value and the micro character pattern by obtaining the micro character feature value as an integral value with respect to the peak
FIG. 24 is a diagram (black and white copy ticket) showing the result of measuring the correlation distance between the micro character feature value and the micro character pattern by obtaining the micro character feature value as an integrated value with respect to the peak
FIG. 25 is a histogram of the minimum correlation distance with the lattice pattern.
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射する検出光照射手段と、
前記文字列に平行に配置したセンサアレイを具備し、前記紙幣からの反射光を検出する反射光検出手段と、
前記反射光検出手段の出力から求めたピーク間隔画素数のヒストグラムを用いて、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量を作成する特徴量作成手段と、
前記特徴量作成手段により作成されたマイクロ文字特徴量を用いて、該マイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離または当該マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を算出する相関距離算出手段と、
前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定したマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関処理とのパターンマッチングにより、若しくは、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定してマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離とのパターンマッチングにより前記マイクロ文字であるか否かを判定するパターンマッチング手段と、
前記パターンマッチング手段によるパターンマッチングの結果に応じて前記紙幣が真券か偽造紙幣かを判定する判定手段と
を具備したことを特徴とする紙幣識別装置。Conveying means for conveying the banknote in a direction orthogonal to a character string of micro characters printed on the banknote together with a lattice pattern ;
A detection light irradiating means for irradiating the detection light to the bill conveyed by the conveying means,
A reflected light detecting means comprising a sensor array arranged in parallel with the character string, and detecting reflected light from the banknote;
Feature quantity creating means for creating a micro character feature quantity for a predetermined peak interval pixel number using a histogram of the peak interval pixel number obtained from the output of the reflected light detection means ;
Correlation distance calculation for calculating a correlation distance between the micro character feature quantity and the lattice pattern pattern, or a correlation distance between the micro character feature quantity and the micro character pattern, using the micro character feature quantity created by the feature quantity creating means. Means,
By the pattern matching of the correlation processing between the micro character feature amount calculated by the correlation distance calculating means and the lattice pattern, and the correlation processing between the micro character feature amount and the lattice pattern measured in advance for the genuine note of the banknote, Alternatively, the correlation distance between the micro character feature amount and the micro character pattern calculated by the correlation distance calculating means, and the pattern of the correlation distance between the micro character feature amount and the micro character pattern measured in advance for the bill of the bill. Pattern matching means for determining whether or not the character is a micro character by matching; and
A bill discriminating apparatus comprising: a judging unit for judging whether the bill is a genuine bill or a forged bill according to a result of pattern matching by the pattern matching unit.
ことを特徴とする請求項1記載の紙幣識別装置。The banknote identification device according to claim 1 , wherein the reflected light detection means is a CCD linear sensor .
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