JP3676047B2 - 硬貨選別方法および装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、硬貨選別方法および装置に関し、特に、材質や外形が正貨に酷似した外国貨や偽貨等の受け入れを防止することのできる硬貨選別方法および装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
一般に、自動販売機や両替機、サービス機器等に使用される硬貨選別装置では、硬貨投入口から投入された硬貨を正貨と偽貨とに振り分け、更にこの振り分けられた正貨を金種別に振り分けて受け入れるように構成されている。
【０００３】
この硬貨の振り分けは、硬貨投入口から投入された硬貨を硬貨振り分け部に誘導する硬貨通路に設けられたセンサにより硬貨の材質や外形等の特徴を検出し、この検出結果に基づいて行う。
【０００４】
硬貨の特徴を検出するセンサには、例えば硬貨通路の一側面にコイルを配設するとともに、このコイルを含む発振回路を形成したものがある。このセンサは硬貨がコイルの付近を通過する際に、硬貨によりコイルのインダクタンスが変化することを利用したもので、発振周波数の変化を検出することで通過した硬貨の情報を得るものである。
【０００５】
また、別の構成としては硬貨通路の一側面に所定の周波数の励磁電流により励磁される発振コイルを配設するとともに、他側面に受信コイルを配設したセンサもある。これは硬貨が発振コイルと受信コイルの間を通過することによって発振コイルと受信コイルの間の相互結合係数（磁気結合係数）が変化することを利用したもので、受信コイルの出力電圧の変化を検出することで通過した硬貨の情報を得るものである。
【０００６】
ところで、硬貨の通過により変化するインダクタンスや相互結合係数は硬貨の材質により異なるため、上述のセンサのいずれを利用してもその出力から硬貨の材質を検出することが可能であり、発振周波数や励磁周波数が低い場合には硬貨の表面の材質を、発振周波数や励磁周波数が高い場合には硬貨の内部の材質を検出することができる。
【０００７】
また、硬貨通路に配設するセンサの位置を調整することで硬貨の外形を検出することも可能であるが、これは硬貨通路を通過する硬貨はその径により高さ（面積）が異なるため、所定の高さにセンサを設けることで通過する硬貨により出力が異なることを利用したものである。
【０００８】
一般的には、従来の硬貨選別装置は、上述のセンサを硬貨の材質、外形を検出する用途で用いるために具備しており、各用途毎に１または複数のセンサを利用している。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の硬貨選別装置では硬貨の材質と外形で投入された硬貨の正偽を判定しているため、材質や外形が正貨に酷似している外国貨等を正貨として受け入れてしまうことになり、現にこれを利用した犯罪も多発している。
【００１０】
そこで、この発明は、材質や外形等が正貨に酷似している外国貨等の偽貨を検出することのできる硬貨選別方法および装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別方法において、前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約し、該集約したデータを基本パターンデータに変換するとともに、該変換した基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較し、該比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記変換は、前記集約したデータを所定の順番に並べ替えることで行うことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記硬貨の正偽の判定は、複数の項目毎の前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値と、前記複数の項目の全ての項目に対応する前記離散値の総和とに基づいて行われることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４の発明は、請求項１の発明において、前記比較は、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データに対しても行い、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合には、前記硬貨は、前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５の発明は、硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別装置において、前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約するデータ集約手段と、前記集約手段により集約されたデータを基本パターンデータに変換する基本パターンデータ変換手段と、前記基本パターンデータ変換手段により変換された基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較する基本パターンデータ比較手段とを具備し、前記基本パターンデータ比較手段での比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６の発明は、請求項５の発明において、前記基本パターンデータ変換手段は、前記集約手段が集約したデータを所定の順番に並べ替えることで、前記基本パターンデータへの変換を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７の発明は、請求項５の発明において、複数の項目毎に前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値を算出する離散値算出手段と、前記離散値算出手段が前記複数の項目の全ての項目に対応して算出した離散値の総和を算出する総合離散値算出手段とをさらに具備し、前記基本パターンデータ比較手段は、前記離散値算出手段が算出した離散値と、前記総合離散値算出手段が算出した離散値の総和とに基づいて前記比較を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８の発明は、請求項５の発明において、前記基本パターンデータ比較手段に前記基本パターンデータと、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データとをさらに比較させ、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合に、前記硬貨が前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定する近似度判定手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係わる硬貨選別方法および装置の一実施例を添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
図１は、硬貨選別装置の構成を示すブロック図である。
図１において、硬貨選別装置１００は、投入された硬貨の選別制御を行う制御部１、硬貨の投入口である硬貨投入部２、硬貨の特徴を検出するセンサ部３、制御部１の制御に基づき投入された硬貨を振り分ける硬貨振分部４、投入された硬貨を返却する硬貨返却部５、投入された硬貨を受け入れる硬貨受入部６、投入された硬貨が移動する硬貨通路７（７−１、７−２、７−３、７−４）を具備して構成される。
【００２１】
また、センサ部３は主として硬貨の材質を検知するセンサ３１ａ、主として硬貨の外形を検知するセンサ３１ｂ、主として硬貨表面の模様を検知するセンサ３１ｃを具備し、制御部１はセンサ３１ａ乃至３１ｃの検知結果から硬貨の情報を各々検出する検出手段１１ａ乃至１１ｃ、検出手段１１ａ乃至１１ｃが検出したアナログ信号の情報をディジタル信号の情報に変換するＡ／Ｄ変換手段１２ａ乃至１２ｃ、Ａ／Ｄ変換手段１２ａ乃至１２ｃを介して入力された硬貨の情報に基づいて硬貨の判定処理を行うＣＰＵ１３、ＣＰＵ１３での判定結果に基づいて硬貨振分部４を制御する硬貨振分制御手段１４、ＣＰＵ１３が硬貨の判定処理の際に必要とする判定値を格納している判定値格納手段１５、情報等を一時的に記憶するＲＡＭや処理命令等が記録されたＲＯＭ等で構成されるメモリ１６を具備して構成される。
【００２２】
ここで、硬貨選別装置１００に投入された硬貨の流れを図２を参照して説明する。
図２は、硬貨選別装置１００における硬貨の流れを示す略図である。
【００２３】
図２に示す硬貨選別装置においては、投入された硬貨を金種別に受け入れることができるように硬貨受入部６を硬貨受入部６ａ乃至６ｄに区分している（図１では省略している）。
【００２４】
また、図１には示していない硬貨払出制御部８を付加して、硬貨受入部６ａ乃至ｄに受け入れられた硬貨を払い出しできるように構成している。
【００２５】
さて、硬貨投入部２から投入された硬貨は、硬貨通路７を介して硬貨振分部４まで搬送されるが、搬送途中にセンサ部３により当該硬貨の特徴が検知され、このセンサ部３の出力は制御部１に入力され、制御部１ではセンサ部３の出力に基づき、当該硬貨の正偽と金種を選別し硬貨振分部４を制御する。
【００２６】
硬貨振分部４は、硬貨通路７を介して搬送された硬貨を制御部１からの制御信号に基づき振り分ける。
【００２７】
このとき、制御部１により当該硬貨が偽貨であると認められた場合には、当該硬貨を硬貨返却部５へ振り分け、当該硬貨は硬貨返却口９（図１では不図示）から投入者に返却される。
【００２８】
また、制御部１により当該硬貨が正貨であると認められた場合には、当該硬貨を硬貨受入部６に振り分けるが、この場合には、更に金種別に硬貨受入部６ａ乃至６ｄのいずれかに当該硬貨を振り分ける。
【００２９】
硬貨振分部６ａ乃至６ｄに振り分けられた硬貨は、釣り銭の払い出し等、必要に応じて硬貨払出制御部８の制御により、硬貨払出口１０（図１では不図示）から払い出される。
【００３０】
ところで、この硬貨選別装置１００は、センサ部３にセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサを具備し、これらのセンサで硬貨の材質や外形、模様等を検出する。
【００３１】
硬貨の材質の検出は、センサ３１ａを利用して行うが、その検出方法は従来の硬貨選別装置と同様なので説明は省略する。
【００３２】
硬貨の外形の検出は、センサ３１ｂを利用して従来の硬貨選別装置と同様に行い（説明は省略する）、さらにセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサの出力を利用して外形の検出を行う。
【００３３】
また、硬貨表面の模様の検出は、センサ３１ｃの出力を利用して行う。
【００３４】
まず、図３乃至５を参照してセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサを利用して行う硬貨の外形の検出方法を説明する。
【００３５】
図３はセンサ部３におけるセンサ３１ａ乃至３１ｃの配置例と硬貨の軌跡を示した図であり、図４はセンサ部３における硬貨通路７の断面図、図５はセンサ３１ａ乃至３１ｃの検出出力を示した図である。
【００３６】
センサ３１ａ乃至３１ｃは、図３に示すように配置されるが、このセンサの配置位置に関しては、硬貨選別装置１００が受入対象とする硬貨のうち最小径硬貨と最大径硬貨の両者を検出できればどのように配置してもよい。
【００３７】
また、センサ部３の硬貨通路７は図４に示すように、その底面を傾斜させており、通過する硬貨の厚みにより高さ方向の通過位置が変わるようにしている。
【００３８】
さて、図３（ａ）はセンサ部３を通過する硬貨２１の軌跡２１−１乃至２１−３を示したものであり、図３（ｂ）は硬貨２１よりも径が小さく、厚みの等しい硬貨２２がセンサ部３を通過する際の軌跡２２−１乃至２２−３を、図３（ｃ）は硬貨２１と径が等しく、厚みの異なる硬貨２３がセンサ部３を通過する際の軌跡２３−１乃至２３−３を示している。
【００３９】
径の等しい硬貨２１と硬貨２３の通過軌跡が異なるのは、硬貨通路７の底面を傾斜させているためであり、図４に示すように硬貨２１（図４（ａ）参照）と硬貨２３（図４（ｂ）参照）では高さ方向の通過位置が変わるためである。
【００４０】
この硬貨２１乃至２３がセンサ部３を通過した際のセンサ３１ａ乃至３１ｃの各出力は、図５に示すようになる。
【００４１】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は各々図３（ａ）、（ｂ）（ｃ）に対応し、図５（ａ）は硬貨２１が通過した際の各センサの検出出力を、図５（ｂ）は硬貨２２が通過した際の各センサの検出出力を、図５（ｃ）は硬貨２３が通過した際の各センサの検出出力を示している。
【００４２】
同図から明らかなように投入された硬貨の径や厚み等の外形によって、センサ３１ａ乃至３１ｃが硬貨を検出するタイミングや検出（持続）時間が異なる。しかし、同種の硬貨が投入された場合でも硬貨がセンサ部３を通過する際の速度が一定とは限らないために必ずしも同じ出力とはならない。
【００４３】
そこで、センサ３１ａが硬貨の進入を検知した時刻を起点として、センサ３１ｂ、センサ３１ｃが当該硬貨の進入を検知するまでの時間を計測し、その時間率Ｔを算出する。時間率Ｔはセンサ３１ａが硬貨の進入を検知してからセンサ３１ｂが当該硬貨の進入を検知するまでの時間をＡ、センサ３１ａが硬貨の進入を検知してからセンサ３１ｃが当該硬貨の進入を検知するまでの時間をＢとして（１）式で示すように定義する。
【００４４】
Ｔ ＝ Ａ／Ｂ ・・・（１）
【００４５】
この時間率Ｔにより硬貨がセンサ部３を通過する際の速度のばらつきを吸収することができ、時間率Ｔは硬貨種別により異なる値となるため、時間率Ｔと各硬貨に対応した所定の値を比較することにより厚みを含めた硬貨の外形を判定することができる。
【００４６】
次に、センサ３１ｃの検出出力を利用した硬貨表面の模様の検出方法を説明する。
【００４７】
硬貨表面の模様の検出は、センサ３１ｃがセンサ部３に進入した硬貨表面の凹凸のパターンを検出し、この検出パターンと判定基準パターンを比較することで行うが、硬貨は通常、表裏でその模様が異なっており、さらに硬貨は硬貨通路７を転動してセンサ部３に進入するためセンサ３１ｃが検出する凹凸のパターンは無限に存在することになる。
【００４８】
しかし、凹凸のパターンが無限に存在するとしても同一の模様の凹凸を検出した場合には、検出データには何等かの特徴が存在することが考えられる。
【００４９】
そこで、センサ３１ｃの出力を基本パターンに編集する基本パターン化処理を行い、これを判定パターンと比較することで硬貨表面の模様の検出とすることができる。
【００５０】
図６は、センサ３１ｃの出力データとこれを基本パターン化したデータを示した図である。
【００５１】
センサ３１ｃの出力は図６（ａ）に示すように硬貨の表面の凹凸に応じて変化する波形となり、波形の上昇から下降および下降から上昇へと変化する変化点（変曲点）をデータとしてメモリ１６に記憶し、このデータを所定個数に集約してデータの基本パターン化を行う。
【００５２】
集約するデータの個数は奇数個であれば特に制約はないが、硬貨毎のデータのばらつきを吸収すること等を考慮し、ここでは５個とする。
【００５３】
ここで、出力データの基本パターン化処理の方法を説明する。
図７は、出力データの基本パターン化処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
さて、硬貨表面の模様の検出が開始され（ステップ１０１）、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも低くなると（図６（ａ）のＡ点）データのサンプリングが開始され（ステップ１０２でＹＥＳ）、下に凸の変曲点Ｐ１を検出する（ステップ１０３）。
【００５５】
次に、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも低いままであるならばデータのサンプリングが続けられ（ステップ１０４でＮＯ）、上に凸の変曲点Ｐ２を検出する（ステップ１０５）。
【００５６】
このステップ１０３とステップ１０５での変曲点の検出はデータのサンプリングが終了するまで続けられ（変曲点Ｐ１乃至Ｐ９を検出）、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも高くなると（図６（ａ）のＢ点）データのサンプリングが終了され（ステップ１０４でＹＥＳ）、変化回数（変曲点の数）がメモリ１６に記憶される（ステップ１０６）。
【００５７】
ここで、メモリ１６に記憶した変化回数が所定の回数よりも少なければ（ステップ１０７でＮＯ）、当該硬貨は凹凸が少ない明らかな偽貨であるので当該硬貨を偽貨として返却して（ステップ１０８）、処理を終了する（ステップ１０９）。
【００５８】
一方、メモリ１６に記憶した変化回数が所定の回数以上であれば、最初の変化点Ｐ１を第１変化点Ｐ１ＤＴと決定し（ステップ１１０）、最終の変化点Ｐ９を第５変化点Ｐ５ＤＴと決定する（ステップ１１１）。
【００５９】
次に、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴに決定した変化点（Ｐ１、Ｐ９）を除いた変化点のうち、最も小さい値の変化点Ｐ５を第３変化点Ｐ３ＤＴに決定する（ステップ１１２）。
【００６０】
第１変化点Ｐ１ＤＴ、第３変化点Ｐ３ＤＴ、第５変化点Ｐ５ＤＴはいずれも硬貨の凸部のデータ（下に凸の変曲点）であるため、次に硬貨の凹部の割り出しを行う。
【００６１】
凹部の割り出しでは、第１変化点Ｐ１ＤＴと第３変化点Ｐ３ＤＴの間で最も大きい値の変化点Ｐ４を第２変化点Ｐ２ＤＴと決定し（ステップ１１３）、第３変化点Ｐ３ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの間で最も大きい値の変化点Ｐ６を第４変化点Ｐ４ＤＴと決定する（ステップ１１４）。
【００６２】
これら決定した５個の変化点のうち、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴは硬貨の外周部の形状を評価するためのデータであり、第２変化点Ｐ２ＤＴと第３変化点Ｐ３ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴは硬貨の凹凸（模様）を評価するためのデータである。
【００６３】
なお、ここまでの処理でセンサ３１ｃの検出出力の集約は終了し、以降の処理は基本パターン化を行う処理となる。
【００６４】
基本パターン化の処理では、まず、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの値を比較し（ステップ１１５）、第１変化点Ｐ１ＤＴの値の方が大きければ（ステップ１１５でＹＥＳ）、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの値を入れ替えて（ステップ１１６）、両者を値の小さい順に並び変える。
【００６５】
次に、第２変化点Ｐ２ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴの値を比較し（ステップ１１７）、第２変化点Ｐ２ＤＴの値の方が大きければ（ステップ１１７でＹＥＳ）、第２変化点Ｐ２ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴの値を入れ替える（ステップ１１８）。
【００６６】
このステップ１１５乃至１１８の処理で検出データの基本パターン化が行われたが（図６（ｂ）参照）、以降のステップ１１９乃至１２１の処理で、センサの特性や組み立てによる硬貨選別装置毎のばらつきや温度、経年変化等による電圧変動に対して一定基準でパターン判定を行うために各変化点の値を補正する。
【００６７】
まず、第１乃至第５変化点（Ｐ１ＤＴ〜Ｐ５ＤＴ）の平均値ＤＴＡＶＥを算出し（ステップ１１９）、硬貨選別装置毎に予め設定した（メモリ１６に記憶）パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳを用いて（２）式から補正係数ＨＯＳを算出する（ステップ１２０）。
【００６８】
次に、各変化点の値を（３）式を用いて補正し（ステップ１２１）、処理を終了する。
【００６９】
ＨＯＳ ＝ ＰＴＮＭＡＳ／ＤＴＡＶＥ ・・・（２）
ＰｎＤＴ′ ＝ ＰｎＤＴ×ＨＯＳ （ｎ＝１〜５）・・・（３）
【００７０】
次に、基本パターン化した検出データから投入された硬貨の正偽を判定する正偽判定処理方法について説明する。
【００７１】
判定処理は、予め多数のサンプリングデータから算出され判定値格納手段１５に記憶された複数の判定要素、複数の判定金種に対応したデータの標準平均、標準偏差等の判定値を用いて行う。
【００７２】
図８は、正偽判定処理の流れを示すフローチャートである。
正偽判定処理が開始されると（ステップ２０１）、複数ある判定項目のうちの１つの項目について判定処理を行う（ステップ２０２）。この判定項目については後述するが、ここでの判定処理は基本パターン化した検出データとメモリ１６に記憶されている判定値を比較し当該硬貨の正偽を判定するとともに、比較結果に応じた離散値を算出するものである。
【００７３】
この判定処理は全ての項目についての処理が終わるまで繰り返され（ステップ２０３でＮＯ）、この間に判定処理毎に得られた離散値を累積した総合離散値を算出する（ステップ２０４）。
【００７４】
全ての項目についての判定処理が終了すると（ステップ２０３でＹＥＳ）、全判定項目について合格し（ステップ２０５でＹＥＳ）、総合離散値が合格していた場合に（ステップ２０６でＹＥＳ）、当該金種についての判定合格のフラグをオンとする（ステップ２０７）。
【００７５】
これらのステップ２０２乃至２０７の処理は、全金種に対して行われ（ステップ２０８でＮＯ）、全金種についての判定が終了すると（ステップ２０８でＹＥＳ）、オンになっている判定フラグの数から判定合格した金種数ＲＥＧを割り出す（ステップ２０９）。
【００７６】
ここで、判定合格した金種数ＲＥＧが０であれば（ステップ２１０でＹＥＳ）、投入された硬貨は偽貨であると判定されたことになるので、これを偽貨として返却して（ステップ２１５）、正偽判定処理を終了し（ステップ２１６）、判定合格した金種数ＲＥＧが１であれば（ステップ２１０でＮＯ、ステップ２１１でＹＥＳ）、投入された硬貨は正貨であると判定されたことになるので、これを正貨として受け入れて（ステップ２１４）、正偽判定処理を終了する（ステップ２１６）。
【００７７】
一方、判定合格した金種数ＲＥＧが２以上であれば（ステップ２１０でＮＯ、ステップ２１１でＮＯ）、さらに近似度判定を行い（ステップ２１２）、近似偽貨と判定されれば（ステップ２１３でＹＥＳ）、投入された硬貨を偽貨として返却して（ステップ２１５）、正偽判定処理を終了し（ステップ２１６）、近似偽貨と判定されなければ（ステップ２１３でＮＯ）、投入された硬貨を正貨として受け入れ（ステップ２１４）、正偽判定処理を終了する（ステップ２１６）。
【００７８】
ステップ２１２で行う近似度判定は、ステップ２０２で行う個々の判定では判別不可能な、正貨に非常に近似している変造貨および外国貨（以降、悪貨と呼ぶ）に対して行われるもので、対象となる悪貨の多数のサンプルデータを基に悪貨の標準平均、標準偏差などの判定値を設定しておき、ステップ２０２乃至２０８の処理時に正貨と同様に悪貨に対しての判定も行っておき、ステップ２０４で算出した総合離散値が正貨と悪貨を含めた判定値のうちのいずれかに最も近いかを判定する処理である。
【００７９】
ここで、ステップ２０２における判定処理の方法（離散値の算出方法）について説明する。なお、ここでは８通りの判定処理方法について説明するがこれは一例であり、他の方法によって判定処理を行うことも可能である。
【００８０】
Ａ．各変化点に対する判定（パターン判定）
各変化点の標準平均ＰｎＡＶＥと、それに対応した補正済みの検出データＰｎＤＴ′との差を求め、標準偏差Ｐｎσで割り算した値を離散値とし（式（４）参照）、５個の変化点全てに対してこれを求め、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８１】
離散値（１，ｎ） ＝ ＡＢＳ（ＰｎＡＶＥ−ＰｎＤＴ′）／Ｐｎσ
（ｎ＝１〜５） ・・・（４）
【００８２】
Ｂ．パターン離散の総和による判定
Ａ項で算出した５個の変化点の離散値の総和を求め、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８３】
Ｃ．凹凸差判定１
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の前半部の凹部と凸部の差により判定を行う方法で、第２変化点と第３変化点の差の標準平均Ｐ２３ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ２ＤＴ′とＰ３ＤＴ′の差Ｐ２３ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ２３σで割り算した値を離散値とし（式（５）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８４】
Ｐ２３ＤＴ ＝ Ｐ２ＤＴ′−Ｐ３ＤＴ′
離散値（２） ＝ ＡＢＳ（Ｐ２３ＡＶＥ−Ｐ２３ＤＴ）／Ｐ２３σ
・・・（５）
【００８５】
Ｄ．凹凸差判定２
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の後半部の凹部と凸部の差により判定を行う方法で、第３変化点と第４変化点の差の標準平均Ｐ３４ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ３ＤＴ′とＰ４ＤＴ′の差Ｐ３４ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ３４σで割り算した値を離散値とし（式（６）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８６】
Ｐ３４ＤＴ ＝ Ｐ３ＤＴ′−Ｐ４ＤＴ′
離散値（３） ＝ ＡＢＳ（Ｐ３４ＡＶＥ−Ｐ３４ＤＴ）／Ｐ３４σ
・・・（６）
【００８７】
Ｅ．外周部−中央差判定１
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の前半部の外周部と中央の差により判定を行う方法で、第１変化点と第３変化点の差の標準平均Ｐ１３ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ１ＤＴ′とＰ３ＤＴ′の差Ｐ１３ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ１３σで割り算した値を離散値とし（式（７）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８８】
Ｐ１３ＤＴ ＝ Ｐ１ＤＴ′−Ｐ３ＤＴ′
離散値（４） ＝ ＡＢＳ（Ｐ１３ＡＶＥ−Ｐ１３ＤＴ）／Ｐ１３σ
・・・（７）
【００８９】
Ｆ．外周部−中央差判定２
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の後半部の外周部と中央の差により判定を行う方法で、第３変化点と第５変化点の差の標準平均Ｐ３５ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ３ＤＴ′とＰ５ＤＴ′の差Ｐ３５ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ３５σで割り算した値を離散値とし（式（８）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９０】
Ｐ３５ＤＴ ＝ Ｐ３ＤＴ′−Ｐ５ＤＴ′
離散値（５） ＝ ＡＢＳ（Ｐ３５ＡＶＥ−Ｐ３５ＤＴ）／Ｐ３５σ
・・・（８）
【００９１】
Ｇ．パターン標準平均−中央差判定
パターン標準平均と中央部との差により判定を行う方法で、パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳと第３変化点の差の標準平均ＰＡ３ＡＶＥと、パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳと補正済みの検出データＰ３ＤＴ′の差ＰＡ３ＤＴとの差を求め、標準偏差ＰＡ３σで割り算した値を離散値とし（式（９）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９２】
ＰＡ３ＤＴ ＝ ＡＢＳ（ＰＴＮＭＡＳ−Ｐ３ＤＴ′）
離散値（６） ＝ ＡＢＳ（ＰＡ３ＡＶＥ−ＰＡ３ＤＴ）／ＰＡ３σ
・・・（９）
【００９３】
Ｈ．補正率（係数）判定
パターン的には合致するがレベル的に異なる硬貨についての正偽判定を行う方法で、補正率標準平均ＨＯＳＡＶＥと検出データの補正率（補正係数）ＨＯＳＤＴの差を求め、標準偏差ＨＯＳσで割り算した値を離散値とし（式（１０）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９４】
離散値（７） ＝ ＡＢＳ（ＨＯＳＡＶＥ−ＨＯＳＤＴ）／ＨＯＳσ
・・・（１０）
【００９５】
以上、ステップ２０２における判定処理と離散値の算出方法について説明したが、ステップ２０４で総合離散値を算出する際に、ステップ２０２で求めた離散値を単純に累積する他に、各判定内容に応じて離散値に重み付けをして総合離散値を算出することもできる。
【００９６】
以上、硬貨の外形の検出方法および模様の検出方法について説明したが、硬貨選別装置１００は、硬貨の外形、模様に加え、従来と同様の方法で検出する硬貨の材質の判定結果に基づいて投入された硬貨の正偽を判定するが、全ての判定に合格した硬貨のみを正貨として受け入れ、他の硬貨を偽貨として返却することで、より確実に正貨に酷似している外国貨等の偽貨を検出することができる。
【００９７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、投入された硬貨の材質を検出するとともに、硬貨の外形を時間率を利用した精度の高い方法で検出し、センサの出力を基本パターン化することで転動する硬貨の表面の模様を検出し、これらの検出結果に基づいて、投入された硬貨の正偽を判定するように構成したので、材質や外形、模様等が正貨に酷似している外国貨等の偽貨をより確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 硬貨選別装置の構成を示すブロック図。
【図２】 硬貨選別装置における硬貨の流れを示す略図。
【図３】 センサ部におけるセンサの配置例と硬貨の軌跡を示した図。
【図４】 センサ部における硬貨通路の断面図。
【図５】 センサの検出出力を示した図。
【図６】 センサの出力データとこれを基本パターン化したデータを示した図。
【図７】 出力データの基本パターン化処理の流れを示すフローチャート。
【図８】 正偽判定処理の流れを示すフローチャート。
【符号の説明】
１ 制御部
２ 硬貨投入部
３ センサ部
４ 硬貨振分部
５ 硬貨返却部
６、６ａ、６ｂ、６ｃ、６ｄ 硬貨受入部
７、７−１、７−２、７−３、７−４ 硬貨通路
８ 硬貨払出制御部
９ 硬貨返却口
１０ 硬貨払出口
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ 検出手段
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ Ａ／Ｄ変換手段
１３ ＣＰＵ
１４ 硬貨振分制御手段
１５ 判定値格納手段
１６ メモリ
２１、２１−１、２１−２、２１−３ 硬貨
２２、２２−１、２２−２、２２−３ 硬貨
２３、２３−１、２３−２、２３−３ 硬貨
３１ａ、３１ｂ、３１ｃ センサ
１００ 硬貨選別装置
【発明の属する技術分野】
この発明は、硬貨選別方法および装置に関し、特に、材質や外形が正貨に酷似した外国貨や偽貨等の受け入れを防止することのできる硬貨選別方法および装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
一般に、自動販売機や両替機、サービス機器等に使用される硬貨選別装置では、硬貨投入口から投入された硬貨を正貨と偽貨とに振り分け、更にこの振り分けられた正貨を金種別に振り分けて受け入れるように構成されている。
【０００３】
この硬貨の振り分けは、硬貨投入口から投入された硬貨を硬貨振り分け部に誘導する硬貨通路に設けられたセンサにより硬貨の材質や外形等の特徴を検出し、この検出結果に基づいて行う。
【０００４】
硬貨の特徴を検出するセンサには、例えば硬貨通路の一側面にコイルを配設するとともに、このコイルを含む発振回路を形成したものがある。このセンサは硬貨がコイルの付近を通過する際に、硬貨によりコイルのインダクタンスが変化することを利用したもので、発振周波数の変化を検出することで通過した硬貨の情報を得るものである。
【０００５】
また、別の構成としては硬貨通路の一側面に所定の周波数の励磁電流により励磁される発振コイルを配設するとともに、他側面に受信コイルを配設したセンサもある。これは硬貨が発振コイルと受信コイルの間を通過することによって発振コイルと受信コイルの間の相互結合係数（磁気結合係数）が変化することを利用したもので、受信コイルの出力電圧の変化を検出することで通過した硬貨の情報を得るものである。
【０００６】
ところで、硬貨の通過により変化するインダクタンスや相互結合係数は硬貨の材質により異なるため、上述のセンサのいずれを利用してもその出力から硬貨の材質を検出することが可能であり、発振周波数や励磁周波数が低い場合には硬貨の表面の材質を、発振周波数や励磁周波数が高い場合には硬貨の内部の材質を検出することができる。
【０００７】
また、硬貨通路に配設するセンサの位置を調整することで硬貨の外形を検出することも可能であるが、これは硬貨通路を通過する硬貨はその径により高さ（面積）が異なるため、所定の高さにセンサを設けることで通過する硬貨により出力が異なることを利用したものである。
【０００８】
一般的には、従来の硬貨選別装置は、上述のセンサを硬貨の材質、外形を検出する用途で用いるために具備しており、各用途毎に１または複数のセンサを利用している。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の硬貨選別装置では硬貨の材質と外形で投入された硬貨の正偽を判定しているため、材質や外形が正貨に酷似している外国貨等を正貨として受け入れてしまうことになり、現にこれを利用した犯罪も多発している。
【００１０】
そこで、この発明は、材質や外形等が正貨に酷似している外国貨等の偽貨を検出することのできる硬貨選別方法および装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別方法において、前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約し、該集約したデータを基本パターンデータに変換するとともに、該変換した基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較し、該比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記変換は、前記集約したデータを所定の順番に並べ替えることで行うことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記硬貨の正偽の判定は、複数の項目毎の前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値と、前記複数の項目の全ての項目に対応する前記離散値の総和とに基づいて行われることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４の発明は、請求項１の発明において、前記比較は、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データに対しても行い、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合には、前記硬貨は、前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５の発明は、硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別装置において、前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約するデータ集約手段と、前記集約手段により集約されたデータを基本パターンデータに変換する基本パターンデータ変換手段と、前記基本パターンデータ変換手段により変換された基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較する基本パターンデータ比較手段とを具備し、前記基本パターンデータ比較手段での比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６の発明は、請求項５の発明において、前記基本パターンデータ変換手段は、前記集約手段が集約したデータを所定の順番に並べ替えることで、前記基本パターンデータへの変換を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７の発明は、請求項５の発明において、複数の項目毎に前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値を算出する離散値算出手段と、前記離散値算出手段が前記複数の項目の全ての項目に対応して算出した離散値の総和を算出する総合離散値算出手段とをさらに具備し、前記基本パターンデータ比較手段は、前記離散値算出手段が算出した離散値と、前記総合離散値算出手段が算出した離散値の総和とに基づいて前記比較を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８の発明は、請求項５の発明において、前記基本パターンデータ比較手段に前記基本パターンデータと、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データとをさらに比較させ、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合に、前記硬貨が前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定する近似度判定手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係わる硬貨選別方法および装置の一実施例を添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
図１は、硬貨選別装置の構成を示すブロック図である。
図１において、硬貨選別装置１００は、投入された硬貨の選別制御を行う制御部１、硬貨の投入口である硬貨投入部２、硬貨の特徴を検出するセンサ部３、制御部１の制御に基づき投入された硬貨を振り分ける硬貨振分部４、投入された硬貨を返却する硬貨返却部５、投入された硬貨を受け入れる硬貨受入部６、投入された硬貨が移動する硬貨通路７（７−１、７−２、７−３、７−４）を具備して構成される。
【００２１】
また、センサ部３は主として硬貨の材質を検知するセンサ３１ａ、主として硬貨の外形を検知するセンサ３１ｂ、主として硬貨表面の模様を検知するセンサ３１ｃを具備し、制御部１はセンサ３１ａ乃至３１ｃの検知結果から硬貨の情報を各々検出する検出手段１１ａ乃至１１ｃ、検出手段１１ａ乃至１１ｃが検出したアナログ信号の情報をディジタル信号の情報に変換するＡ／Ｄ変換手段１２ａ乃至１２ｃ、Ａ／Ｄ変換手段１２ａ乃至１２ｃを介して入力された硬貨の情報に基づいて硬貨の判定処理を行うＣＰＵ１３、ＣＰＵ１３での判定結果に基づいて硬貨振分部４を制御する硬貨振分制御手段１４、ＣＰＵ１３が硬貨の判定処理の際に必要とする判定値を格納している判定値格納手段１５、情報等を一時的に記憶するＲＡＭや処理命令等が記録されたＲＯＭ等で構成されるメモリ１６を具備して構成される。
【００２２】
ここで、硬貨選別装置１００に投入された硬貨の流れを図２を参照して説明する。
図２は、硬貨選別装置１００における硬貨の流れを示す略図である。
【００２３】
図２に示す硬貨選別装置においては、投入された硬貨を金種別に受け入れることができるように硬貨受入部６を硬貨受入部６ａ乃至６ｄに区分している（図１では省略している）。
【００２４】
また、図１には示していない硬貨払出制御部８を付加して、硬貨受入部６ａ乃至ｄに受け入れられた硬貨を払い出しできるように構成している。
【００２５】
さて、硬貨投入部２から投入された硬貨は、硬貨通路７を介して硬貨振分部４まで搬送されるが、搬送途中にセンサ部３により当該硬貨の特徴が検知され、このセンサ部３の出力は制御部１に入力され、制御部１ではセンサ部３の出力に基づき、当該硬貨の正偽と金種を選別し硬貨振分部４を制御する。
【００２６】
硬貨振分部４は、硬貨通路７を介して搬送された硬貨を制御部１からの制御信号に基づき振り分ける。
【００２７】
このとき、制御部１により当該硬貨が偽貨であると認められた場合には、当該硬貨を硬貨返却部５へ振り分け、当該硬貨は硬貨返却口９（図１では不図示）から投入者に返却される。
【００２８】
また、制御部１により当該硬貨が正貨であると認められた場合には、当該硬貨を硬貨受入部６に振り分けるが、この場合には、更に金種別に硬貨受入部６ａ乃至６ｄのいずれかに当該硬貨を振り分ける。
【００２９】
硬貨振分部６ａ乃至６ｄに振り分けられた硬貨は、釣り銭の払い出し等、必要に応じて硬貨払出制御部８の制御により、硬貨払出口１０（図１では不図示）から払い出される。
【００３０】
ところで、この硬貨選別装置１００は、センサ部３にセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサを具備し、これらのセンサで硬貨の材質や外形、模様等を検出する。
【００３１】
硬貨の材質の検出は、センサ３１ａを利用して行うが、その検出方法は従来の硬貨選別装置と同様なので説明は省略する。
【００３２】
硬貨の外形の検出は、センサ３１ｂを利用して従来の硬貨選別装置と同様に行い（説明は省略する）、さらにセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサの出力を利用して外形の検出を行う。
【００３３】
また、硬貨表面の模様の検出は、センサ３１ｃの出力を利用して行う。
【００３４】
まず、図３乃至５を参照してセンサ３１ａ乃至３１ｃの３つのセンサを利用して行う硬貨の外形の検出方法を説明する。
【００３５】
図３はセンサ部３におけるセンサ３１ａ乃至３１ｃの配置例と硬貨の軌跡を示した図であり、図４はセンサ部３における硬貨通路７の断面図、図５はセンサ３１ａ乃至３１ｃの検出出力を示した図である。
【００３６】
センサ３１ａ乃至３１ｃは、図３に示すように配置されるが、このセンサの配置位置に関しては、硬貨選別装置１００が受入対象とする硬貨のうち最小径硬貨と最大径硬貨の両者を検出できればどのように配置してもよい。
【００３７】
また、センサ部３の硬貨通路７は図４に示すように、その底面を傾斜させており、通過する硬貨の厚みにより高さ方向の通過位置が変わるようにしている。
【００３８】
さて、図３（ａ）はセンサ部３を通過する硬貨２１の軌跡２１−１乃至２１−３を示したものであり、図３（ｂ）は硬貨２１よりも径が小さく、厚みの等しい硬貨２２がセンサ部３を通過する際の軌跡２２−１乃至２２−３を、図３（ｃ）は硬貨２１と径が等しく、厚みの異なる硬貨２３がセンサ部３を通過する際の軌跡２３−１乃至２３−３を示している。
【００３９】
径の等しい硬貨２１と硬貨２３の通過軌跡が異なるのは、硬貨通路７の底面を傾斜させているためであり、図４に示すように硬貨２１（図４（ａ）参照）と硬貨２３（図４（ｂ）参照）では高さ方向の通過位置が変わるためである。
【００４０】
この硬貨２１乃至２３がセンサ部３を通過した際のセンサ３１ａ乃至３１ｃの各出力は、図５に示すようになる。
【００４１】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は各々図３（ａ）、（ｂ）（ｃ）に対応し、図５（ａ）は硬貨２１が通過した際の各センサの検出出力を、図５（ｂ）は硬貨２２が通過した際の各センサの検出出力を、図５（ｃ）は硬貨２３が通過した際の各センサの検出出力を示している。
【００４２】
同図から明らかなように投入された硬貨の径や厚み等の外形によって、センサ３１ａ乃至３１ｃが硬貨を検出するタイミングや検出（持続）時間が異なる。しかし、同種の硬貨が投入された場合でも硬貨がセンサ部３を通過する際の速度が一定とは限らないために必ずしも同じ出力とはならない。
【００４３】
そこで、センサ３１ａが硬貨の進入を検知した時刻を起点として、センサ３１ｂ、センサ３１ｃが当該硬貨の進入を検知するまでの時間を計測し、その時間率Ｔを算出する。時間率Ｔはセンサ３１ａが硬貨の進入を検知してからセンサ３１ｂが当該硬貨の進入を検知するまでの時間をＡ、センサ３１ａが硬貨の進入を検知してからセンサ３１ｃが当該硬貨の進入を検知するまでの時間をＢとして（１）式で示すように定義する。
【００４４】
Ｔ ＝ Ａ／Ｂ ・・・（１）
【００４５】
この時間率Ｔにより硬貨がセンサ部３を通過する際の速度のばらつきを吸収することができ、時間率Ｔは硬貨種別により異なる値となるため、時間率Ｔと各硬貨に対応した所定の値を比較することにより厚みを含めた硬貨の外形を判定することができる。
【００４６】
次に、センサ３１ｃの検出出力を利用した硬貨表面の模様の検出方法を説明する。
【００４７】
硬貨表面の模様の検出は、センサ３１ｃがセンサ部３に進入した硬貨表面の凹凸のパターンを検出し、この検出パターンと判定基準パターンを比較することで行うが、硬貨は通常、表裏でその模様が異なっており、さらに硬貨は硬貨通路７を転動してセンサ部３に進入するためセンサ３１ｃが検出する凹凸のパターンは無限に存在することになる。
【００４８】
しかし、凹凸のパターンが無限に存在するとしても同一の模様の凹凸を検出した場合には、検出データには何等かの特徴が存在することが考えられる。
【００４９】
そこで、センサ３１ｃの出力を基本パターンに編集する基本パターン化処理を行い、これを判定パターンと比較することで硬貨表面の模様の検出とすることができる。
【００５０】
図６は、センサ３１ｃの出力データとこれを基本パターン化したデータを示した図である。
【００５１】
センサ３１ｃの出力は図６（ａ）に示すように硬貨の表面の凹凸に応じて変化する波形となり、波形の上昇から下降および下降から上昇へと変化する変化点（変曲点）をデータとしてメモリ１６に記憶し、このデータを所定個数に集約してデータの基本パターン化を行う。
【００５２】
集約するデータの個数は奇数個であれば特に制約はないが、硬貨毎のデータのばらつきを吸収すること等を考慮し、ここでは５個とする。
【００５３】
ここで、出力データの基本パターン化処理の方法を説明する。
図７は、出力データの基本パターン化処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
さて、硬貨表面の模様の検出が開始され（ステップ１０１）、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも低くなると（図６（ａ）のＡ点）データのサンプリングが開始され（ステップ１０２でＹＥＳ）、下に凸の変曲点Ｐ１を検出する（ステップ１０３）。
【００５５】
次に、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも低いままであるならばデータのサンプリングが続けられ（ステップ１０４でＮＯ）、上に凸の変曲点Ｐ２を検出する（ステップ１０５）。
【００５６】
このステップ１０３とステップ１０５での変曲点の検出はデータのサンプリングが終了するまで続けられ（変曲点Ｐ１乃至Ｐ９を検出）、センサ３１ｃの検出出力が閾値よりも高くなると（図６（ａ）のＢ点）データのサンプリングが終了され（ステップ１０４でＹＥＳ）、変化回数（変曲点の数）がメモリ１６に記憶される（ステップ１０６）。
【００５７】
ここで、メモリ１６に記憶した変化回数が所定の回数よりも少なければ（ステップ１０７でＮＯ）、当該硬貨は凹凸が少ない明らかな偽貨であるので当該硬貨を偽貨として返却して（ステップ１０８）、処理を終了する（ステップ１０９）。
【００５８】
一方、メモリ１６に記憶した変化回数が所定の回数以上であれば、最初の変化点Ｐ１を第１変化点Ｐ１ＤＴと決定し（ステップ１１０）、最終の変化点Ｐ９を第５変化点Ｐ５ＤＴと決定する（ステップ１１１）。
【００５９】
次に、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴに決定した変化点（Ｐ１、Ｐ９）を除いた変化点のうち、最も小さい値の変化点Ｐ５を第３変化点Ｐ３ＤＴに決定する（ステップ１１２）。
【００６０】
第１変化点Ｐ１ＤＴ、第３変化点Ｐ３ＤＴ、第５変化点Ｐ５ＤＴはいずれも硬貨の凸部のデータ（下に凸の変曲点）であるため、次に硬貨の凹部の割り出しを行う。
【００６１】
凹部の割り出しでは、第１変化点Ｐ１ＤＴと第３変化点Ｐ３ＤＴの間で最も大きい値の変化点Ｐ４を第２変化点Ｐ２ＤＴと決定し（ステップ１１３）、第３変化点Ｐ３ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの間で最も大きい値の変化点Ｐ６を第４変化点Ｐ４ＤＴと決定する（ステップ１１４）。
【００６２】
これら決定した５個の変化点のうち、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴは硬貨の外周部の形状を評価するためのデータであり、第２変化点Ｐ２ＤＴと第３変化点Ｐ３ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴは硬貨の凹凸（模様）を評価するためのデータである。
【００６３】
なお、ここまでの処理でセンサ３１ｃの検出出力の集約は終了し、以降の処理は基本パターン化を行う処理となる。
【００６４】
基本パターン化の処理では、まず、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの値を比較し（ステップ１１５）、第１変化点Ｐ１ＤＴの値の方が大きければ（ステップ１１５でＹＥＳ）、第１変化点Ｐ１ＤＴと第５変化点Ｐ５ＤＴの値を入れ替えて（ステップ１１６）、両者を値の小さい順に並び変える。
【００６５】
次に、第２変化点Ｐ２ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴの値を比較し（ステップ１１７）、第２変化点Ｐ２ＤＴの値の方が大きければ（ステップ１１７でＹＥＳ）、第２変化点Ｐ２ＤＴと第４変化点Ｐ４ＤＴの値を入れ替える（ステップ１１８）。
【００６６】
このステップ１１５乃至１１８の処理で検出データの基本パターン化が行われたが（図６（ｂ）参照）、以降のステップ１１９乃至１２１の処理で、センサの特性や組み立てによる硬貨選別装置毎のばらつきや温度、経年変化等による電圧変動に対して一定基準でパターン判定を行うために各変化点の値を補正する。
【００６７】
まず、第１乃至第５変化点（Ｐ１ＤＴ〜Ｐ５ＤＴ）の平均値ＤＴＡＶＥを算出し（ステップ１１９）、硬貨選別装置毎に予め設定した（メモリ１６に記憶）パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳを用いて（２）式から補正係数ＨＯＳを算出する（ステップ１２０）。
【００６８】
次に、各変化点の値を（３）式を用いて補正し（ステップ１２１）、処理を終了する。
【００６９】
ＨＯＳ ＝ ＰＴＮＭＡＳ／ＤＴＡＶＥ ・・・（２）
ＰｎＤＴ′ ＝ ＰｎＤＴ×ＨＯＳ （ｎ＝１〜５）・・・（３）
【００７０】
次に、基本パターン化した検出データから投入された硬貨の正偽を判定する正偽判定処理方法について説明する。
【００７１】
判定処理は、予め多数のサンプリングデータから算出され判定値格納手段１５に記憶された複数の判定要素、複数の判定金種に対応したデータの標準平均、標準偏差等の判定値を用いて行う。
【００７２】
図８は、正偽判定処理の流れを示すフローチャートである。
正偽判定処理が開始されると（ステップ２０１）、複数ある判定項目のうちの１つの項目について判定処理を行う（ステップ２０２）。この判定項目については後述するが、ここでの判定処理は基本パターン化した検出データとメモリ１６に記憶されている判定値を比較し当該硬貨の正偽を判定するとともに、比較結果に応じた離散値を算出するものである。
【００７３】
この判定処理は全ての項目についての処理が終わるまで繰り返され（ステップ２０３でＮＯ）、この間に判定処理毎に得られた離散値を累積した総合離散値を算出する（ステップ２０４）。
【００７４】
全ての項目についての判定処理が終了すると（ステップ２０３でＹＥＳ）、全判定項目について合格し（ステップ２０５でＹＥＳ）、総合離散値が合格していた場合に（ステップ２０６でＹＥＳ）、当該金種についての判定合格のフラグをオンとする（ステップ２０７）。
【００７５】
これらのステップ２０２乃至２０７の処理は、全金種に対して行われ（ステップ２０８でＮＯ）、全金種についての判定が終了すると（ステップ２０８でＹＥＳ）、オンになっている判定フラグの数から判定合格した金種数ＲＥＧを割り出す（ステップ２０９）。
【００７６】
ここで、判定合格した金種数ＲＥＧが０であれば（ステップ２１０でＹＥＳ）、投入された硬貨は偽貨であると判定されたことになるので、これを偽貨として返却して（ステップ２１５）、正偽判定処理を終了し（ステップ２１６）、判定合格した金種数ＲＥＧが１であれば（ステップ２１０でＮＯ、ステップ２１１でＹＥＳ）、投入された硬貨は正貨であると判定されたことになるので、これを正貨として受け入れて（ステップ２１４）、正偽判定処理を終了する（ステップ２１６）。
【００７７】
一方、判定合格した金種数ＲＥＧが２以上であれば（ステップ２１０でＮＯ、ステップ２１１でＮＯ）、さらに近似度判定を行い（ステップ２１２）、近似偽貨と判定されれば（ステップ２１３でＹＥＳ）、投入された硬貨を偽貨として返却して（ステップ２１５）、正偽判定処理を終了し（ステップ２１６）、近似偽貨と判定されなければ（ステップ２１３でＮＯ）、投入された硬貨を正貨として受け入れ（ステップ２１４）、正偽判定処理を終了する（ステップ２１６）。
【００７８】
ステップ２１２で行う近似度判定は、ステップ２０２で行う個々の判定では判別不可能な、正貨に非常に近似している変造貨および外国貨（以降、悪貨と呼ぶ）に対して行われるもので、対象となる悪貨の多数のサンプルデータを基に悪貨の標準平均、標準偏差などの判定値を設定しておき、ステップ２０２乃至２０８の処理時に正貨と同様に悪貨に対しての判定も行っておき、ステップ２０４で算出した総合離散値が正貨と悪貨を含めた判定値のうちのいずれかに最も近いかを判定する処理である。
【００７９】
ここで、ステップ２０２における判定処理の方法（離散値の算出方法）について説明する。なお、ここでは８通りの判定処理方法について説明するがこれは一例であり、他の方法によって判定処理を行うことも可能である。
【００８０】
Ａ．各変化点に対する判定（パターン判定）
各変化点の標準平均ＰｎＡＶＥと、それに対応した補正済みの検出データＰｎＤＴ′との差を求め、標準偏差Ｐｎσで割り算した値を離散値とし（式（４）参照）、５個の変化点全てに対してこれを求め、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８１】
離散値（１，ｎ） ＝ ＡＢＳ（ＰｎＡＶＥ−ＰｎＤＴ′）／Ｐｎσ
（ｎ＝１〜５） ・・・（４）
【００８２】
Ｂ．パターン離散の総和による判定
Ａ項で算出した５個の変化点の離散値の総和を求め、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８３】
Ｃ．凹凸差判定１
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の前半部の凹部と凸部の差により判定を行う方法で、第２変化点と第３変化点の差の標準平均Ｐ２３ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ２ＤＴ′とＰ３ＤＴ′の差Ｐ２３ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ２３σで割り算した値を離散値とし（式（５）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８４】
Ｐ２３ＤＴ ＝ Ｐ２ＤＴ′−Ｐ３ＤＴ′
離散値（２） ＝ ＡＢＳ（Ｐ２３ＡＶＥ−Ｐ２３ＤＴ）／Ｐ２３σ
・・・（５）
【００８５】
Ｄ．凹凸差判定２
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の後半部の凹部と凸部の差により判定を行う方法で、第３変化点と第４変化点の差の標準平均Ｐ３４ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ３ＤＴ′とＰ４ＤＴ′の差Ｐ３４ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ３４σで割り算した値を離散値とし（式（６）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８６】
Ｐ３４ＤＴ ＝ Ｐ３ＤＴ′−Ｐ４ＤＴ′
離散値（３） ＝ ＡＢＳ（Ｐ３４ＡＶＥ−Ｐ３４ＤＴ）／Ｐ３４σ
・・・（６）
【００８７】
Ｅ．外周部−中央差判定１
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の前半部の外周部と中央の差により判定を行う方法で、第１変化点と第３変化点の差の標準平均Ｐ１３ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ１ＤＴ′とＰ３ＤＴ′の差Ｐ１３ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ１３σで割り算した値を離散値とし（式（７）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００８８】
Ｐ１３ＤＴ ＝ Ｐ１ＤＴ′−Ｐ３ＤＴ′
離散値（４） ＝ ＡＢＳ（Ｐ１３ＡＶＥ−Ｐ１３ＤＴ）／Ｐ１３σ
・・・（７）
【００８９】
Ｆ．外周部−中央差判定２
硬貨表面の模様の凹凸度を基本パターン化した際の後半部の外周部と中央の差により判定を行う方法で、第３変化点と第５変化点の差の標準平均Ｐ３５ＡＶＥと、補正済みの検出データＰ３ＤＴ′とＰ５ＤＴ′の差Ｐ３５ＤＴとの差を求め、標準偏差Ｐ３５σで割り算した値を離散値とし（式（８）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９０】
Ｐ３５ＤＴ ＝ Ｐ３ＤＴ′−Ｐ５ＤＴ′
離散値（５） ＝ ＡＢＳ（Ｐ３５ＡＶＥ−Ｐ３５ＤＴ）／Ｐ３５σ
・・・（８）
【００９１】
Ｇ．パターン標準平均−中央差判定
パターン標準平均と中央部との差により判定を行う方法で、パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳと第３変化点の差の標準平均ＰＡ３ＡＶＥと、パターン標準平均ＰＴＮＭＡＳと補正済みの検出データＰ３ＤＴ′の差ＰＡ３ＤＴとの差を求め、標準偏差ＰＡ３σで割り算した値を離散値とし（式（９）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９２】
ＰＡ３ＤＴ ＝ ＡＢＳ（ＰＴＮＭＡＳ−Ｐ３ＤＴ′）
離散値（６） ＝ ＡＢＳ（ＰＡ３ＡＶＥ−ＰＡ３ＤＴ）／ＰＡ３σ
・・・（９）
【００９３】
Ｈ．補正率（係数）判定
パターン的には合致するがレベル的に異なる硬貨についての正偽判定を行う方法で、補正率標準平均ＨＯＳＡＶＥと検出データの補正率（補正係数）ＨＯＳＤＴの差を求め、標準偏差ＨＯＳσで割り算した値を離散値とし（式（１０）参照）、判定値と比較して正偽判定を行う。
【００９４】
離散値（７） ＝ ＡＢＳ（ＨＯＳＡＶＥ−ＨＯＳＤＴ）／ＨＯＳσ
・・・（１０）
【００９５】
以上、ステップ２０２における判定処理と離散値の算出方法について説明したが、ステップ２０４で総合離散値を算出する際に、ステップ２０２で求めた離散値を単純に累積する他に、各判定内容に応じて離散値に重み付けをして総合離散値を算出することもできる。
【００９６】
以上、硬貨の外形の検出方法および模様の検出方法について説明したが、硬貨選別装置１００は、硬貨の外形、模様に加え、従来と同様の方法で検出する硬貨の材質の判定結果に基づいて投入された硬貨の正偽を判定するが、全ての判定に合格した硬貨のみを正貨として受け入れ、他の硬貨を偽貨として返却することで、より確実に正貨に酷似している外国貨等の偽貨を検出することができる。
【００９７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、投入された硬貨の材質を検出するとともに、硬貨の外形を時間率を利用した精度の高い方法で検出し、センサの出力を基本パターン化することで転動する硬貨の表面の模様を検出し、これらの検出結果に基づいて、投入された硬貨の正偽を判定するように構成したので、材質や外形、模様等が正貨に酷似している外国貨等の偽貨をより確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 硬貨選別装置の構成を示すブロック図。
【図２】 硬貨選別装置における硬貨の流れを示す略図。
【図３】 センサ部におけるセンサの配置例と硬貨の軌跡を示した図。
【図４】 センサ部における硬貨通路の断面図。
【図５】 センサの検出出力を示した図。
【図６】 センサの出力データとこれを基本パターン化したデータを示した図。
【図７】 出力データの基本パターン化処理の流れを示すフローチャート。
【図８】 正偽判定処理の流れを示すフローチャート。
【符号の説明】
１ 制御部
２ 硬貨投入部
３ センサ部
４ 硬貨振分部
５ 硬貨返却部
６、６ａ、６ｂ、６ｃ、６ｄ 硬貨受入部
７、７−１、７−２、７−３、７−４ 硬貨通路
８ 硬貨払出制御部
９ 硬貨返却口
１０ 硬貨払出口
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ 検出手段
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ Ａ／Ｄ変換手段
１３ ＣＰＵ
１４ 硬貨振分制御手段
１５ 判定値格納手段
１６ メモリ
２１、２１−１、２１−２、２１−３ 硬貨
２２、２２−１、２２−２、２２−３ 硬貨
２３、２３−１、２３−２、２３−３ 硬貨
３１ａ、３１ｂ、３１ｃ センサ
１００ 硬貨選別装置
Claims (8)
- 硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別方法において、
前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約し、該集約したデータを基本パターンデータに変換するとともに、該変換した基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較し、該比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定することを特徴とする硬貨選別方法。 - 前記変換は、前記集約したデータを所定の順番に並べ替えることで行うことを特徴とする請求項１記載の硬貨選別方法。
- 前記硬貨の正偽の判定は、複数の項目毎の前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値と、前記複数の項目の全ての項目に対応する前記離散値の総和とに基づいて行われることを特徴とする請求項１記載の硬貨選別方法。
- 前記比較は、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データに対しても行い、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合には、前記硬貨は、前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定することを特徴とする請求項１記載の硬貨選別方法。
- 硬貨通路に少なくとも１個のセンサを配設し、該センサにより該硬貨通路を転動する硬貨の特徴を検出し、該検出結果に基づき前記硬貨の正偽を判定して、該判定により正と判定された前記硬貨を受け入れ、前記判定により偽と判定された前記硬貨を返却する硬貨選別装置において、
前記センサの出力の波形が上昇から下降に変化する各変化点および下降から上昇に変化する各変化点のデータを記憶し、該記憶した複数のデータから所定の数のデータを選択することで、前記センサの出力を集約するデータ集約手段と、
前記集約手段により集約されたデータを基本パターンデータに変換する基本パターンデータ変換手段と、
前記基本パターンデータ変換手段により変換された基本パターンデータを予め設定した金種毎の基準データと比較する基本パターンデータ比較手段と
を具備し、
前記基本パターンデータ比較手段での比較結果に基づいて前記硬貨の正偽を判定する
ことを特徴とする硬貨選別装置。 - 前記基本パターンデータ変換手段は、
前記集約手段が集約したデータを所定の順番に並べ替えることで、前記基本パターンデータへの変換を行うことを特徴とする請求項５記載の硬貨選別装置。 - 複数の項目毎に前記基本パターンデータと前記基準データとの差を示す離散値を算出する離散値算出手段と、
前記離散値算出手段が前記複数の項目の全ての項目に対応して算出した離散値の総和を算出する総合離散値算出手段と
をさらに具備し、
前記基本パターンデータ比較手段は、前記離散値算出手段が算出した離散値と、前記総合離散値算出手段が算出した離散値の総和とに基づいて前記比較を行う
ことを特徴とする請求項５記載の硬貨選別装置。 - 前記基本パターンデータ比較手段に前記基本パターンデータと、正貨に近似した偽貨に対応した前記基準データとをさらに比較させ、該比較の結果が前記正貨と前記偽貨の両者に該当すると判定された場合に、前記硬貨が前記正貨と前記偽貨とに対する比較結果のうち近似度の高い方に該当すると判定する近似度判定手段をさらに具備することを特徴とする請求項５記載の硬貨選別装置。
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1997
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