JP3655451B2 - 紙葉鑑別装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙幣等の紙葉を鑑別する紙葉鑑別装置に関し、特には入金、出金等の取引を実行する自動取引装置（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：以下ＡＴＭと称す）等の機器に組み込まれ、紙幣を鑑別する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、利用者から紙幣を受け取ったり、利用者へ紙幣を払い出したりするとともに、受け取った紙幣を金種毎に仕分けしたり、偽造券などの排除を行ったりするＡＴＭが広く使用されており、このＡＴＭには、例えば紙幣全域をセンスして画像データを得、その画像データが示す、紙幣の全体的な特徴に基づいて紙幣を鑑別する機能が組み込まれている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、紙幣には、通常、各紙幣に固有の紙幣番号が１枚毎に２カ所ずつ記録されており、例えば２枚の真券それぞれのうちの半分ずつを張り合わせると、２つの異なる紙幣番号を有するいわゆる異番券となる。この異番券は、真券との交換が法律によって禁じられているが、従来のＡＴＭに組み込まれている、紙幣を鑑別する機能では、紙幣の全体的な特徴が、ある程度の範囲で問題なしと判断されれば真券とみなすことから、異番券と真券との区別ができず、異番券を真券として受け取ってしまうために、異番券が真券と交換されてしまうという問題がある。このような問題は、１枚毎に固有の文字列が、複数箇所に記録されている各種の紙葉について一般的に生じ得る問題である。以下では、２つの異なる固有の文字列を有する紙葉のことを紙幣の場合に倣って「異番券」と称する。
【０００４】
本発明は、上記事情に鑑み、異番券を区別することができる紙葉鑑別装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明の紙葉鑑別装置は、
１枚毎に固有の文字列が複数の文字領域に記録された紙葉をセンスし、センスにより得られた画像データに基づいて紙葉の鑑別を行う紙葉鑑別装置において、紙葉の複数の文字領域を画像として読み取る文字センサと、
文字センサによって得られた画像データに基づいて、複数の文字領域に記録された文字列を認識する文字認識部と、
文字認識部によって認識された、複数の文字領域に記録された文字列の相互の整合性を判定する文字判定部を備えたことを特徴とする。
【０００６】
上記文字判定部は、上記文字認識部によって認識された、複数の文字領域に記録された文字列が、相互に同一の文字が相互に同一の順序で配列された文字列であるか否かを判定するものであることが望ましい。
本発明の紙葉鑑別装置によれば、紙葉上の複数の文字領域それぞれに記録された複数の文字列の同一性が判定され、これにより異番券を排除することができる。
【０００７】
本発明の紙葉鑑別装置は、紙葉全域をセンスしてその紙葉の画像データを得る、上記文字センサよりも分解能の低い画像センサを備えたものであることが望ましい。
例えば、紙幣の金種の判別や真券偽券の判定を行うための画像データを得るセンサは、紙幣番号の相違に伴う変化が生じない程度に低い分解能のセンサであることが望ましい。一方、文字の認識を行うための画像データを得るセンサは、紙幣番号の画像としての相違を判別できる程度に高い分解能のセンサであることが必要である。
【０００８】
また、高い分解能のセンサは低い分解能のセンサに比べて高価であり、低コスト化を図るためには、高分解能のセンサの大きさをなるべく小さくすることが望ましい。
また、一般に、紙葉に固有の文字列が記録される場合には、その文字列が記録される文字領域は、紙葉上の、位置が決まった一部分である。
【０００９】
そこで、分解能が低くて安価な画像センサによって紙葉全体の画像データを得、この画像データに基づいて、異番券であるか否かの判定以外の判定を行って紙葉の鑑別を行うとともに、異番券であるか否かの判定には、相当の分解能が必要であるため、文字領域に限っては、分解能が高い文字センサを採用して画像データを得るようにすることが好ましい。こうすることにより、文字センサの大きさを文字領域の大きさ程度に小さくすることができ、本発明の紙葉鑑別装置を比較的低コストで実現することができる。
【００１０】
また、本発明の紙葉鑑別装置は、紙葉全域をセンスしてその紙葉の画像データを得る画像センサと、その画像センサによって読み取られた画像データに基づいて紙葉の種類を判別する紙葉判別部を備え、
上記文字認識部が、紙葉判別部で判別された紙葉の種類に応じた文字領域に記録された文字を認識するものであることが望ましい。
【００１１】
このような紙葉鑑別装置によれば、例えば紙幣のように、複数の種類が存在し、種類毎に文字領域の位置が互いに異なる場合であっても、紙葉判別部において紙葉の種類が判別され、文字認識部において、紙葉の種類に応じて文字列が認識されるので、複数種類の紙葉それぞれについて異番券を排除することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の紙葉鑑別装置の一実施形態を示すブロック図である。
この紙葉鑑別装置１００は、ＡＴＭに組み込まれて、ＡＴＭ内部を搬送される複数種類の紙幣の鑑別を行う装置であり、ＡＴＭは、この紙葉鑑別装置１００による紙幣の鑑別結果に基づいて、紙幣の仕分け等を行う。紙幣上には、紙幣の種類に応じた位置に２つの文字領域が存在し、その２つの文字領域それぞれには、本発明にいう固有の文字列の一種である、その紙幣固有の紙幣番号（文字を含む）が記録されており、紙葉鑑別装置１００は、以下で説明するように、この紙幣番号等に基づく鑑別を行う。また、ＡＴＭ内部の、紙幣を搬送するための機構は、搬送の方向に対して紙幣が多少斜めになった状態であってもそのまま紙幣を搬送することができ、紙葉鑑別装置１００は、以下で説明するように、斜めになった状態で搬送される紙幣の鑑別も行うことができる。
【００１３】
この紙葉鑑別装置１００には、センサ部１０１と、増幅部１０２と、Ａ／Ｄ変換部１０３と、さらに画像処理部１０５が備えられており、センサ部１０１によって紙幣が走査されて得られた画像データが増幅部１０２で増幅されＡ／Ｄ変換部１０３でＡ／Ｄ変換されて画像処理部１０５に入力される。
図２は、図１に示すセンサ部の詳細を示す図である。
【００１４】
このセンサ部１０１には、突入センサ１０１１と、文字センサ１０１２と、光ラインセンサ１０１３と、磁気ラインセンサ１０１４と、厚みセンサ１０１５と、通過センサ１０１６とが備えられており、このうち光ラインセンサ１０１３は本発明にいう画像センサの一例である。紙幣２００は、図の左側から搬送されてきてセンサ部１０１を通過し図の右側へと搬送されていく。
【００１５】
突入センサ１０１１は、光センサの一種であり２つ設けられている。この突入センサ１０１１により、搬送されてきた紙幣２００が感知されて感知情報が得られ、その感知情報が、後述するように、図１に示す紙葉鑑別装置１００の所定動作の開始の合図となる。また、２つの突入センサ１０１１それぞれによって紙幣２００が感知され、それらの感知時刻の差に基づいて、搬送方向に対する紙幣２００の傾きを求めることができる。
【００１６】
図３に示すように、光ラインセンサ１０１３は、紙幣２００の搬送方向（図３の紙面に垂直な方向）に対して垂直な方向（図３の左右方向）に配列された１２８個の光センサ素子１０１３１により構成されており、通過中の紙幣２００を挟むように２つ設けられている。突入センサ１０１１によって紙幣が感知された後、各光センサ素子１０１３１により、その紙幣について一定周期で３５回のセンスが行われる。これにより、光ラインセンサ１０１３を構成する各光センサ素子１０１３１によって紙幣２００が搬送方向に走査され、図４の概念図に示すように、３５行×１２８列のモザイクを表す画像データｄ１００が得られる。この概念図に示されている画像データｄ１００は、斜めに搬送された紙幣が光ラインセンサ１０１３によってセンスされて得られた画像データであり、一番外側の長方形が、光ラインセンサ１０１３によって走査される範囲２１０を示しており、光ラインセンサ１０１３によって走査される範囲２１０の内側に、斜めに配置されている長方形が、斜めに搬送された紙幣２００の外形２２０を示している。このように、光ラインセンサ１０１３によって走査される走査範囲２１０は、紙幣の外形２２０によって囲われた範囲よりもやや広い範囲に広がっており、従って、紙幣２００がやや斜めに搬送された場合であってもその紙幣２００は走査範囲２１０内に納まる。
【００１７】
図３に示すように、各光ラインセンサ１０１３には、紙幣２００に光を照射するための発光素子１０１３２が備えられている。これらの発光素子１０１３２は、上述した３５回のセンスの１回毎に発光して紙幣２００を照射する。また、図３の上側に示されている発光素子１０１３２と下側に示されている発光素子１０１３２とでは、発光のタイミングがずれている。図３の上側に示されている発光素子１０１３２が発光している間に、図３の上側に示されている各光センサ素子１０１３１により紙幣２００がセンスされて、反射光による、紙幣２００の、図３の上側の面の画像データが得られる。また、それと同時に、すなわち図３の上側に示されている発光素子１０１３２が発光している間に、図３の下側に示されている各光センサ素子１０１３１でも紙幣２００がセンスされて、透過光による画像データが得られる。同様に、図３の下側に示されている発光素子１０１３２が発光している間に、各光センサ素子１０１３１により紙幣２００がセンスされて、反射光による、紙幣２００の、図３の下側の面の画像データと、透過光による画像データが得られる。上記の４つの画像データのうちの、透過光による２つの画像データは足し合わされて１つの画像データとして用いられる。
【００１８】
次に、文字センサ１０１２について説明する。光ラインセンサ１０１３は、図２に示すように、紙幣２００の全面に対応するように設けられているが、文字センサ１０１２は、２つの文字領域それぞれに対応する２カ所に設けられている。また、光ラインセンサ１０１３の場合は透過光による画像データと反射光による画像データを得るが、文字センサ１０１２は反射光による画像データだけを得る。さらに、文字センサ１０１２の分解能は、光ラインセンサ１０１３の分解能に対して約４倍である。その他の点では文字センサ１０１２は光ラインセンサ１０１３とほぼ同様である。図５に示すように、紙幣２００上の、文字センサ１０１２によってセンスされる範囲は、紙幣２００の左上側の範囲２３０および右下側の範囲２４０である。上述したように、紙幣２００には複数の種類が存在し、文字領域２５０の位置は紙幣の種類に応じて多少異なっている。また、紙幣２００が搬送方向に対して傾いて搬送される場合もある。このため、図３に示すように、文字センサによってセンスされる２つの範囲２３０，２４０は文字領域２５０よりもやや広い範囲に広がるよう設定されており、このため、いずれの種類の紙幣が搬送されてきた場合でも、また、紙幣２００が傾いて搬送されてきた場合でも文字領域２５０は、文字センサによってセンスされる範囲２３０，２４０内に納まる。
【００１９】
次に、磁気ラインセンサ１０１４について説明する。光ラインセンサ１０１３は光センサ素子１０１３１が配列されたものであるが、磁気ラインセンサ１０１４は磁気センサ素子が配列されたものであること、および光ラインセンサ１０１３には発光素子１０１３２が備えられているが磁気ラインセンサ１０１４には発光素子に対応する構成が不要であることを除き、磁気ラインセンサ１０１４は光ラインセンサ１０１３とほぼ同様である。また、磁気ラインセンサ１０１４は光ラインセンサ１０１３とは異なり１つだけ設けられており、磁気ラインセンサ１０１４によって、１つの磁気画像を示す画像データが得られる。
【００２０】
厚みセンサ１０１５は、紙幣２００の厚さを機械的に計測するセンサであり、厚みセンサ１０１５によって、紙幣２００の厚さの搬送方向分布が得られる。
通過センサ１０１６は、突入センサ１０１１と同様に紙幣２００を感知する光センサであり、突入センサ１０１１と同様に２つ設けられている。突入センサ１０１１により紙幣２００が感知された時刻と、通過センサ１０１６により紙幣２００が感知された時刻との差に基づいて、紙幣２００がセンサ部１０１を通過するときの通過速度が求められ、その通過速度が、以下で述べるように総合判定に用いられる。
【００２１】
図１に戻って説明を続ける。
紙葉鑑別装置１００には、制御部１０４が備えられており、制御部１０４によって紙葉鑑別装置１００の各部分の制御が行われる。また、制御部１０４には、センサ部１０１に設けられている突入センサおよび通過センサそれぞれによる紙幣の感知情報が送られてきており、図示が省略されているクロック回路によるクロック信号を用いて、２つの突入センサおよび２つの通過センサそれぞれによる紙幣の感知時刻を計り、搬送方向に対する紙幣の傾きや、紙幣がセンサ部１０１を通過した速度の計算を行っている。
【００２２】
また、この紙葉鑑別装置１００には、画像処理部１０５が備えられており、この画像処理部１０５には、センサ部１０１に備えられた光ラインセンサによって得られた紙葉全域の画像データと、センサ部１０１に備えられた文字センサによって得られた文字領域の画像データが、増幅部１０２およびＡ／Ｄ変換部１０３を経由して入力され、それら入力された画像データに対し、後述する画像処理が施される。
【００２３】
また、この紙葉鑑別装置１００には、辞書データ記憶部１０６と、辞書比較部１０７と、文字認識部１０８が備えられており、辞書データ記憶部１０６には、紙幣を鑑別するための基準である、反射光、透過光および磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データに対応する辞書データ、および厚みの分布に対応する辞書データと、金種に応じた、紙幣上の文字領域の位置を表す文字列切出位置テーブルと、各種の文字を認識するための基準である文字テーブルが記憶されている。各テーブルの内容については後述する。また、辞書比較部１０７によって、紙葉全域の画像データと、辞書データ記憶部１０６に記憶されている辞書データが比較され、これによって、紙幣の形状のチェックや、金種の判定や、紙幣の真偽判定が行われ、厚みセンサによって得られた厚さの分布の情報が加味された真偽判定も行われる。また、文字認識部１０８によって、後述するように、文字領域の画像データ、辞書データ記憶部１０６に記憶されている文字列切出位置テーブルおよび文字テーブルに基づいて、辞書比較部１０７による金種の判別結果に応じて、複数の文字領域それぞれに記録されている紙幣番号が認識される。
【００２４】
また、この紙葉鑑別装置１００には、文字判定部１０９が備えられており、文字認識部１０８によって認識された、複数の文字領域それぞれに記憶されている紙幣番号の同一性が判定される。
更に、この紙葉鑑別装置１００には、総合判定部１１０および判定結果記憶部１１１が備えられており、総合判定部１１０によって、辞書比較部１０７における各種の判定結果と、文字判定部１０９における判定結果と、制御部１０４によって計算された傾きおよび通過速度とに基づいて、正常な紙幣として取り扱うべき紙幣であるか否かの判定が行われ、その判定結果が判定結果記憶部１１１に記憶される。また、判定結果記憶部１１１には、金種の判別結果等も記憶される。判定結果記憶部１１１に記憶された判定結果等は、紙葉鑑別装置１００の外部から読み出され、紙葉鑑別装置１００が組み込まれているＡＴＭにおける紙幣の仕分け等に利用される。
【００２５】
以上説明した紙葉鑑別装置１００による紙葉の鑑別の手順について、以下フローチャートを参照しながら説明する。
図６は、紙葉の鑑別の手順を示すフローチャートである。
図２に示す突入センサ１０１１によって紙幣が感知されると、図１に示す紙葉鑑別装置１００の制御部１０４によって、紙葉の鑑別の開始が指示され、まずステップＳ１０１において、反射光、透過光および磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データと、文字領域を含む、図５に示す範囲２３０，２４０の画像データが収集される。
【００２６】
次に、ステップＳ１０２に進み、図１に示す画像処理部１０５において、ステップＳ１０１で収集された各画像データに対して、以下に述べる画像処理が施されることにより画像データの正規化が行われる。
まず、制御部から受け取った、搬送方向に対する紙幣の傾きの計算値を用いて、紙幣が正しい向きとなるように回転移動させる傾き補正が、反射光、透過光および磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データ、および文字センサによって得られた画像データそれぞれに対して施される。次に、紙幣毎のインク濃度のばらつきに起因する誤差の補正が施される。これにより、画像データが正規化される。
【００２７】
以上説明した画像データの正規化が行われた後、ステップＳ１０３に進み、ステップＳ１０２で正規化された、透過光による紙幣全体の画像データに基づく紙幣の外形チェックが行われる。この外形チェックでは紙幣の欠損部分の数や大きさがチェックされて欠損部分の総面積が求められる。その後、ステップＳ１０４に進み、欠損部分の総面積が、正常な紙幣の形状とみなせる数値範囲内であるか否かが判定される。ステップＳ１０４において、正常な形状とみなせる数値範囲外であると判定されるとステップＳ１０５に進み、形状異常券であると鑑別されてステップＳ１１７に進み、後述する他の判定結果等も考慮されて総合判定が行われて紙幣の鑑別が終了する。ステップＳ１０４において、正常な形状とみなせる数値範囲内であると判定された場合にはステップＳ１０６に進む。
【００２８】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０２で正規化された、透過光による紙幣全体の画像データと、図１に示す辞書データ記憶部１０６に記憶されている、透過光による、各金種それぞれの紙幣全体の画像データに対応する各辞書データとの間の大雑把なパターンマッチングが行われ、紙幣の金種の特定と紙幣の方向の特定が行われる。その後ステップＳ１０７に進み、センス部でセンスされた紙幣がステップＳ１０６において１金種の１方向に特定できたか否かが判定され、特定できなかったと判定されるとステップＳ１０８に進み、不明券であると鑑別されてステップＳ１１７に進み、上述したように総合判定が行われて、紙幣の鑑別が終了する。ステップＳ１０７において、紙幣が１金種の１方向に特定できたと判定された場合は、ステップＳ１０９に進む。
【００２９】
ステップＳ１０９では、ステップＳ１０６で特定された金種の、反射光による画像データ、透過光による画像データ、磁気による画像データおよび厚み分布それぞれに対応する辞書データが、図１に示す辞書データ記憶部１０６から読み込まれ、ステップＳ１１０に進み、反射光、透過光および磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データおよび厚み分布と辞書データが各画素毎に比較されて各画素毎のデータの差が求められ、このデータの差が所定の基準値を越えている画素の数が求められる。その後ステップＳ１１１に進み、ステップＳ１１０において求められた、データの差が所定の基準値を越えている画素の数が、真券偽造券の判定の基準となる基準画素数以下であるか否かが判定され、基準画素数を越えていると判定されると、ステップＳ１１２に進み、偽造券であると鑑別されてステップＳ１１７に進み、上述したように総合判定が行われて、紙幣の鑑別が終了する。ステップＳ１１１において、基準画素数以下であると判定された場合はステップＳ１１３に進む。
【００３０】
ステップＳ１１３では、図１に示す文字認識部１０８によって、辞書データ記憶部１０６に記憶されている、以下の表に示すような文字列切出位置テーブルから、ステップＳ１０６で特定された金種に応じた切出位置が読み込まれる。
【００３１】
【表１】

【００３２】
辞書データ記憶部１０６には、表１に示すような、１金種毎の第１切出位置および第２切り出し位置を示す文字列切出位置テーブルが記憶されている。ステップＳ１１３では、この文字列切出位置テーブルから金種に応じた２つの切出位置が読み込まれ、ステップＳ１１４に進む。ステップＳ１１４では、画像処理部１０５で正規化された、文字領域の画像データのうちの、ステップＳ１１３において読み込まれた切出位置に応じたデータ部分に基づいて１文字ずつ、以下説明するような文字認識が行われる。
【００３３】
図７は、文字領域の画像データのうちの、切出位置に応じた１文字分のデータ部分を示す概念図である。
この１文字分のデータ部分ｄ２００は、１０行×１０列のモザイク画像を表しており、図７には一例として、文字「２」を表すモザイク画像が示されている。この１０行×１０列のモザイク画像が表す文字の文字認識を行うために、先ず、このモザイク画像に対し、図７の左上方を原点とし、図７の右方向をｘ座標の正の方向とし、図７の下方をｙ座標の正の方向とする座標空間が設定される。次に、ｘ軸３１０上の各点からｙ座標が増加する方向へとモザイク画像が走査され、文字の一部に到達したときの各ｙ座標が求められて、これらのｘ軸３１０上の各点の各ｘ座標と対応付けられる。この結果、以下の表に示す、ｘ座標とｙ座標との対応関係を表すテーブルが作成される。
【００３４】
【表２】

【００３５】
表２中、×の印は、ｙ座標が１０になるまでの間に文字の一部に到達しなかったことを表している。
同様に、ｙ軸３２０上の各点からｘ座標が増加する方向へとモザイク画像が走査され、以下の表に示す、ｙ座標とｘ座標との対応関係を表すテーブルが作成される。
【００３６】
【表３】

【００３７】
表３中、×の印は、ｘ座標が１０になるまでの間に文字の一部に到達しなかったことを表している。
図１に示す辞書データ記憶部１０６には、上述したように、各種の文字を認識するための基準となる文字テーブルが記憶されており、この文字テーブルには、ｘ軸３１０上の各点からｙ座標が増加する方向への走査、ｙ軸３２０上の各点からｘ座標が増加する方向への走査、ｙ＝１０を表す線３３０上の各点からｙ座標が減少する方向への走査、およびｘ＝１０を表す線３４０上の各点からｘ座標が減少する方向への走査それぞれに対応するテーブルが含まれている。まず、これらのテーブルのうち、ｘ軸３１０上の各点からｙ座標が増加する方向への走査、およびｙ軸３２０上の各点からｘ座標が増加する方向への走査それぞれに対応するテーブルと、表２および表３に示すテーブルとが比較される。この比較によって文字が特定されると、文字が認識されたこととなる。
【００３８】
表２および表３に示すテーブルと文字テーブルとの比較では文字が特定されなかった場合には、ｙ＝１０を表す線３３０上の各点からｙ座標が減少する方向への走査と、ｘ＝１０を表す線３４０上の各点からｘ座標が減少する方向への走査が行われて、表２および表３に示すテーブルと同様なテーブルが作成され、これらのテーブルと、文字テーブルに含まれているテーブルのうちの、ｙ＝１０を表す線３３０上の各点からｙ座標が減少する方向への走査、およびｘ＝１０を表す線３４０上の各点からｘ座標が減少する方向への走査それぞれに対応するテーブルとが比較される。この比較によって文字が特定された場合も文字が認識されたこととなり、この比較によっても文字が特定されなかった場合には、文字が記録されていないと認識されたこととなる。
【００３９】
上記の手順によって、１文字分のデータ部分が表すモザイク画像についての文字認識が終わると、次の１文字分のデータ部分に基づく文字認識が行われて、２つの紙幣番号が認識される。
ステップＳ１１４において以上のような文字認識が行われた後、ステップＳ１１５に進み、ステップＳ１１４において認識された２つの紙幣番号が、互いに同一の文字が互いに同一の順序で配列された紙幣番号であるか否かが文字判定部で判定される。ステップＳ１１５で、互いに同一の文字が互いに同一の順序で配列された文字列ではないと判定されると、ステップＳ１１６に進み、異番券であると鑑別されてステップＳ１１７に進む。ステップＳ１１５で、互いに同一の文字が互いに同一の順序で配列された文字列であると判定された場合にはそのままＳ１１７に進む。
【００４０】
ステップＳ１１７では、図１に示す総合判定部１１０によって制御部１０４から傾きおよび通過速度の計算値が読み込まれ、この計算値と、上記の各種の判定結果とに基づいて、正常な紙幣として取り扱うべきであるか否かの判定が行われ、その結果および金種の判別結果等が判定結果記憶部１１１に記憶されて、紙葉の鑑別が終了する。
【００４１】
以上説明したように、本実施形態の紙葉鑑別装置は、紙幣に記録されている２つの紙幣番号を認識し、その２つの紙幣番号の同一性を判定するので、異番券を判別することができ、本実施形態の紙葉鑑別装置が組み込まれたＡＴＭは、この判別結果に基づいて異番券を排除することができる。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の紙葉鑑別装置によれば、異番券を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の紙葉鑑別装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】センサ部の詳細を示す図である。
【図３】光ラインセンサの詳細を示す図である。
【図４】光ラインセンサによって得られる画像データを示す概念図である。
【図５】文字センサによってセンスされる範囲を示す図である。
【図６】紙葉の鑑別の手順を示すフローチャートである。
【図７】文字領域の画像データのうちの、切出位置に応じた１文字分のデータ部分を示す概念図である。
【符号の説明】
１００ 紙葉鑑別装置
１０１ センサ部
１０８ 文字認識部
１０９ 文字判定部
２００ 紙幣
２５０ 文字領域
１０１２ 文字センサ
１０１３ 光ラインセンサ
ｄ１００，ｄ２００ 画像データ

Claims (1)

1. １枚毎に固有の文字列が複数の文字領域に記録された紙葉をセンスし、該センスにより得られた画像データに基づいて該紙葉の正常異常及び金種鑑別を行う紙葉鑑別装置において、
   紙葉の複数の文字領域を画像として読み取る、読み取り対象の文字領域に対応する位置に設けられた複数の文字センサと、
   紙葉全域をセンスして該紙葉の画像データを得る、前記文字センサよりも分解能の低い、該文字センサとは独立のラインセンサと、
   前記ラインセンサによって読み取られた画像データに基づいて紙葉の種類を判別する紙葉判別部と、
   前記複数の文字センサによって得られた画像データのうち、前記紙葉判別部で判別された紙葉の種類に基づいた領域に応じて夫々の文字領域に記録された文字列を認識する文字認識部と、
   前記文字認識部によって認識された、複数の文字領域に記録された文字列が、相互に同一の文字が相互に同一の順序で配列された文字列であるか否かを判定する文字判定部とを備えたことを特徴とする紙葉鑑別装置。

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