JP4226315B2

JP4226315B2 - 貨幣検査機の較正

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Publication number: JP4226315B2
Application number: JP2002378836A
Authority: JP
Inventors: ルィーズキングキャサリン
Original assignee: エムイーアイインコーポレーテッド
Priority date: 2001-12-28
Filing date: 2002-12-27
Publication date: 2009-02-18
Anticipated expiration: 2022-12-27
Also published as: JP2003263668A; US20030121755A1; CN1945637A; EP1324278A1; CN1442832A; CN1293520C; CN1945637B; US6830143B2

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、貨幣検査機の較正に関する。本発明は、紙幣検査機と硬貨検査機のどちらにも応用することができ、また製造業者の工場における初期の検査機較正、および現場における検査機の再較正に応用することができる。
【０００２】
【従来の技術】
貨幣の受領機あるいは検査機には、貨幣物品に対するセンサ反応に生じるわずかな差異を考慮するための較正が必要とされることは周知の事実である。一般的な較正技術の１つ（例えばＧＢ−Ａ−１４５２７４０を参照）は、貨幣物品の寸法を測定し、その測定に関連するデータ（例えば上限値と下限値）を格納しておき、その後物品の測定値が格納データと一致するかどうかを判定することにより物品をテストするものである。
【０００３】
この手順は非常に信頼性の高い動作を可能にするが、この較正手順には非常に時間がかかりうる。各装置は後にそれが認識するように動作する、統計的に著しい数の金種あるいはクラスの物品を測定しなければならない。較正に必要とされる時間と労力の量を低減するための各種技術が提案されている。例えばＧＢ−Ａ−２１９９９７８を参照されたい。
【０００４】
また、検査機が「セルフチューニング」と称されることもある自動的な再較正機能を備え、それによりテスト時に行われた測定に基づいて受領基準を定期的に更新することも知られている（例えばＥＰ−Ａ−０１５５１２６、ＧＢ−Ａ−２０５９１２９、およびＵＳ−Ａ−４９５１７９９を参照されたい）。この技術は、個々の装置の特性の変化を考慮できる点で有用である。
【０００５】
一般に、較正技術はしばしば、検査機を特定の較正モードに置くことを必要とし、また測定する物品が既知のクラスとなる制御された条件を必要とする。このため測定値は信頼性のあるものとして扱うことができるが、可能性のある「フライヤー（ｆｌｙｅｒ）」、すなわち通常と異なる状況のために適切な条件で測定することができない物品を考慮する必要がある。これについては例えばＥＰ−Ａ−０７８１４３９を参照されたい。
【０００６】
これに対し、セルフチューニング技術は装置がすでに較正されているという事実を利用する。したがって、装置は、テストが行われ、再較正のための特定のクラスに属することが判明している物品の測定値を使用することができるが、これは一般にはその特定クラスについての受領基準を調整するという形をとる。しかし、この技術に伴う問題は、分類が正確でない場合があり、したがって特別の防止措置を取らない限り再較正の結果信頼性が低下してしまうことである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術より迅速かつ容易に行うことができる受領機の較正技術を提供することが望ましい。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の諸態様を冒頭の特許請求の範囲に示す。
本発明のさらなる態様によれば、この装置および他の装置に共通の汎用の分類基準を用い、較正していない機構を使用して、装置で測定する物品を分類する。そしてその測定値と分類の両方を用いて装置の較正を行う。
【０００９】
この技術は、較正プロセスで測定する物品を分類するのに装置自体を使用する点で従来の較正技術と異なる。通常の較正技術では、挿入される１つ１つの物品は所定の既知のクラスに属しており、較正していない機構に依拠して物品を分類することはなかった。しかし較正していない機構であっても、特定のクラス・グループに属することが分かっている物品を供給した場合には各物品を正しいクラスに確実に割り当てられることが判明している。このため、較正に使用する物品を任意の順序で供給し、それにより較正の手順を簡略化することができる。この技術は、較正した装置によって分類を行い、また受け取る物品が特定クラスに属していることが分からないセルフチューニング技術とも異なる。
【００１０】
各物品は、個々のクラスの母集団中の異なる物品測定値間の相関関係から得たデータを使用して認識することが好ましい。物品は、その測定値の少なくとも一部を正規化し、１つまたは複数の他の測定値を正規化係数として使用することによって分類し、それにより受領機間の分類基準のばらつきを低減することが好ましい。
【００１１】
本発明のさらに別の態様によれば、較正の手順で得られる物品の測定値に完全性チェックを行って、その測定値を較正プロセスに用いるかどうかを判断する。各種タイプの完全性チェックを使用することができる。第１のタイプの完全性チェックは、１つの物品の異なる測定値同士を比較するものである。この比較動作では、その測定値間の関係が、関連するクラスの物品の母集団に見られる相関関係と一致するかどうかを判定することが好ましい。関係がこの相関関係と一致しない場合、その物品の測定値は較正で用いるためには適さないとみなす。
【００１２】
別の完全性チェックは、ある物品の第１のタイプの測定値をそれに対応する他の物品の測定値と比較するものである。この比較段階でも、測定値間の関係が、関連性のある較正クラスの母集団を評価することによって得られる統計的な相関関係と一致するかどうかを判定することが好ましい。同様の動作を、個々の物品の他の測定値にも行うことができる。この完全性チェックは、正規化のために１回ごとに異なる物品を使用して反復することが好ましい。これにより、典型的でない測定値を有する物品を適正に測定された物品と区別することができる。
【００１３】
本発明の各種の態様は、比較的少数の物品のみの測定、好ましくは比較的少数の既知のクラス各々につき単一の物品の測定のみを必要とする非常に迅速かつ単純な方式で較正を行うことを可能にするために特に有用である。通例はこの結果不正確な較正が行われるという高いリスクが生じるが、完全性チェックにより、例えば「フライヤー」である場合など測定する物品に典型的でないものがあるかどうかを迅速に検出することができ、典型的でない場合はその物品の測定値を無視することができる。
【００１４】
好ましい実施形態では、較正手順で、例えば各クラスの１つなど個々の異なるクラスに属する少数の物品を任意の順序で測定し、完全性チェックが不合格の場合は物品の少なくとも１つを再測定できるようにその指示を提供する。この指示は、必要な場合はそのクラスの物品だけを再測定すればよいように、完全性チェックの不合格の原因となった物品を識別できることが好ましい。
【００１５】
本発明は、各種の較正手順に応用することができる。例えば、物品の測定値は、較正時に用いられるものと同じクラスに属する他の物品を認識する際の受領基準として用いる範囲を設定するのに使用することができる。これはＧＢ−Ａ−１４５２７４０の手順と同様である。これに代えて、あるいはこれに加えて、測定値は、様々なクラスについての受領基準を求めるためにも使用することができる。これはＧＢ−Ａ−２１９９９７８に用いられる技術に類似する。さらなる可能性は、受領基準に照らして測定値をチェックする前に、較正データを使用して物品に行われる測定を調整するものである。
【００１６】
次いで、添付図面を参照して本発明の一実施形態を例として説明する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
初めに、本発明の技術を用いて較正する硬貨検査機について説明する。
図１を参照すると、硬貨検査機２は、８に示すような硬貨が転がるように構成された傾斜面６を内蔵したテスト部４を含む。硬貨は、傾斜面６を降下する際に３つのセンサ１０、１２、および１４を連続して通過する。これらセンサの出力がインタフェース回路１６に送られて、プロセッサ１８によって読み取られるデジタル値を生成する。プロセッサ１８は、硬貨が有効なものであるかどうかを判定し、有効である場合はその硬貨の金種を判定する。この判定に応答して、受領／拒絶ゲート２０が硬貨を受領するように操作されるか、または硬貨が拒絶経路２２へ移動するように最初の状態に保持される。受領される場合、硬貨は受領経路２４を通って硬貨収納領域２６に移動する。異なる金種の硬貨を個別に収納できるように、収納領域２６に各種の経路誘導ゲートを設けることができる。
【００１８】
図の実施形態では、各センサは硬貨経路の各側に１つずつ配置された電磁コイルの対を含み、硬貨はその間を移動する。各コイルは、自己発振回路によって駆動される。硬貨がコイルを通過すると発振器の周波数と振幅の両方が変化する。センサ１０、１２、および１４の物理的構造と動作周波数は、センサ出力が主として硬貨の個々の様々な特性を表すように構成する（ただしセンサ出力は、ある程度は他の硬貨特性の影響を受ける）。
【００１９】
図の実施形態では、センサ１０は６０ＫＨｚで動作する。硬貨が通過したときセンサの周波数がシフトすると硬貨の直径が示され、振幅がシフトすると硬貨の外側部分の材料（硬貨が２色硬貨の場合は内側部分あるいはコアの材料と異なる場合がある）が示される。
【００２０】
センサ１２は４００ＫＨｚで動作する。硬貨がセンサを通過する際の周波数の変動は硬貨の厚みを表し、振幅の変動は硬貨の中心コアの表面部分の材料を表す。
【００２１】
センサ１４は２０ＫＨｚで動作する。コインが通過する際のセンサ出力の周波数と振幅の変動は、硬貨のコア中のかなり深い部分の材料を表す。
【００２２】
図２はセンサ出力の処理を概略的に表す。センサ１０、１２、および１４を図２のセクションＩに示す。出力はインタフェース回路１６に送られ、インタフェース回路１６はその出力に何らかの予備処理を行ってデジタル値を得、このデジタル値が図２のセクションＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、およびＶに示すようにプロセッサ１８によって扱われる。
【００２３】
セクションＩＩで、プロセッサ１８は各センサの周波数と振幅のアイドル値、すなわち硬貨の不在時にセンサが採用する値を格納する。この手順をブロック３０に示す。また回路は３２として示すように周波数変化のピークを記録し、３３として示すように振幅変化のピークを記録する。センサ１２の場合、硬貨が通過すると、周波数と振幅の両方が第１のピークに向かう第１の方向に変化し、次いで負のピーク（すなわち谷）に向かう第２の方向に、そして再度第１の方向へと変化した後にアイドル値に戻ることが可能である。したがって、プロセッサ１８は、第１の周波数および振幅のピークの値を３２’と３３’それぞれに、第２の（負の）周波数と振幅のピークを３２”と３３”それぞれに記録するように構成する。
【００２４】
段階ＩＩＩでは、段階ＩＩで記録したすべての値をブロック３４で各種のアルゴリズムに適用する。各アルゴリズムは、ピーク値とそれに対応するアイドル値から正規化された値を生成するが、この値は実質的に温度変化とは無関係である。例えば、アルゴリズムは、パラメータ（振幅や周波数）の変化とアイドル値との比を求めるように構成することができる。これに加えて、あるいはこの代わりに、段階ＩＩＩでプロセッサ１８が、検査機の最初の較正時に得られる、その検査機のセンサ出力が所定の検査機または平均的な検査機から逸脱する程度を示す較正データを使用するように構成することもできる。この較正データを使用して、検査機間のセンサのばらつきを補償することができる。
【００２５】
段階ＩＶで、プロセッサ１８は、ブロック３６として示すように８つの正規化したセンサ出力を格納する。この出力は、プロセッサ１８が処理段階Ｖで測定値が本物の硬貨を表すかどうかを判定し、本物である場合はその金種を判定する際に用いられる。正規化された出力をＳ_ｉｊｋと表し、
ｉはセンサを表し（１＝センサ１０、２＝センサ１２、３＝センサ１４）、ｊは測定された特性を表し（ｆ＝周波数、ａ＝振幅）、ｋはどのピークを表すかを示す（１＝第１のピーク、２＝第２の（負の）ピーク）。
【００２６】
図２にはセンサ出力を入手し処理する方法を示しているが、これらの動作を行う順序は示していないことに留意されたい。詳細には、段階ＩＶで得る正規化されたセンサ値の一部は、他の正規化されたセンサ値よりも前に、あるいは硬貨がセンサの一部に達する前にも求められることに留意されたい。例えば、センサ１０の出力から得る正規化されたセンサ値Ｓ_１ｆ１、Ｓ_１ａ１は、センサ１２から得る正規化された出力Ｓ_２ｆ１、Ｓ_２ａ１より前に、あるいは硬貨がセンサ１２に到達する前であっても入手することができる。
【００２７】
図２のセクションＶを参照すると、ブロック３８は、正規化されたセンサ出力と、個々の標的金種と関連付けられた所定範囲との比較を表す。センサ出力を個々の範囲に照らして個々にチェックするというこの手順は従来行われるものである。
【００２８】
ブロック４０は、センサ１０の２つの正規化された出力Ｓ_１ｆ１およびＳ_１ａ _１を使用して各標的金種についての値を求めることを示し、それぞれの値は、センサ出力がその標的クラスの母集団の平均値にどれだけ近いかを示す。この値は、マハラノビス距離の計算の一部を行うことによって求める。
【００２９】
ブロック４２で、センサ１２の正規化されたセンサ出力の２つＳ_２ｆ１、Ｓ_２ａ１（センサ出力の第１のピークの周波数と振幅の変動を表す）に基づいて、再度２パラメータの部分的マハラノビス計算を行う。
【００３０】
ブロック４４で、ブロック４０および４２で行った２つの部分的マハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）計算で使用した正規化出力を他のデータと組み合わせて、出力間の関係が、各標的金種の予想される平均値にどれだけ近いかを判定する。このさらなる計算では、センサ１０のセンサ出力Ｓ_１ｆ１、Ｓ_１ａ１それぞれと、センサ１２の２つのセンサ出力Ｓ_２ｆ１、Ｓ_２ａ１それぞれとの間で予想される相関関係を考慮に入れる。これについては下記でさらに詳しく説明する。
【００３１】
ブロック４６で、可能性としてはすべての正規化されたセンサ出力値に重みをつけ、組み合わせて単一の値を得、その値を様々な標的金種についての個々の閾値に照らしてチェックすることができる。重み付け係数は異なる標的金種によって異なり、ゼロの場合もある。
【００３２】
次いで図３を参照して検査機の動作を説明する。
この手順では、センサ１０による２つの測定値とセンサ１２による最初の２つの測定値で表される４パラメータの形で１つの標的金種の硬貨の母集団の分散を表す共分散逆行列を用いる。
【００３３】
したがって、標的金種ごとに次の形の共分散逆行列を形成するデータが格納される。
Ｍ＝ｍａｔ１，１ｍａｔ１，２ｍａｔ１，３ｍａｔ１，４
ｍａｔ２，１ｍａｔ２，２ｍａｔ２，３ｍａｔ２，４
ｍａｔ３，１ｍａｔ３，２ｍａｔ３，３ｍａｔ３，４
ｍａｔ４，１ｍａｔ４，２ｍａｔ４，３ｍａｔ４，４
【００３４】
この行列はｍａｔｘ、ｙ＝ｍａｔｙ、ｘであるなど対称行列である。したがって次のデータを格納するだけでよい。

標的金種ごとに、各特性ｍを測定する平均値ｘ_ｍも格納される。
【００３５】
図３に示す手順は、硬貨がテスト部に到達したと判定されたときにステップ３００で開始する。プログラムはステップ３０２に進み、センサ１０からの正規化されたセンサ出力Ｓ_１ｆ１およびＳ_１ａ１が入手できるまで待機する。次いでステップ３０４で第１の計算セットを実行する。ステップ３０４の動作は、センサ１２から正規化されたセンサ出力が入手可能になる前に開始する。
【００３６】
ステップ３０４で、第１の値のセットを計算するために、標的クラスごとに次の部分マハラノビス計算を行う。
Ｄ１＝ｍａｔ１，１・∂１・∂１＋ｍａｔ２，２・∂２・∂２＋２・（ｍａｔ１，２・∂１・∂２）
ここで、∂１＝Ｓ_１ｆ１−ｘ_１かつ∂２＝Ｓ_１ａ１−ｘ_２であり、ｘ_１およびｘ_２は、その標的クラスの測定値Ｓ_１ｆ１およびＳ_１ａ１の格納された平均値である。
【００３７】
この結果得られる値を各標的金種の閾値と比較する。値が閾値を超える場合は、ステップ３０６で図３に示す処理動作の残りにわたってその標的金種を無視する。
この部分マハラノビス距離の計算には、共分散逆行列Ｍの左上部分の４項のみを使用することに留意されたい。
【００３８】
ステップ３０６に続いて、プログラムはステップ３０８でステップ３０６の除外に従う標的クラスが残っているかどうかを判定する。そのようなクラスがない場合は、ステップ３１０で硬貨を拒絶する。
そうでない場合プログラムはステップ３１２に進み、センサ１２からの最初の２つの正規化出力Ｓ_２ｆ１およびＳ_２ａ１が得られるまで待機する。
【００３９】
次いでステップ３１４で、プログラムは、残りの各標的金種について第２の部分マハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）距離の計算を次のように行う。
Ｄ２＝ｍａｔ３，３・∂３・∂３＋ｍａｔ４，４・∂４・∂４＋２・（ｍａｔ３，４・∂３・∂４）
ここで∂３＝Ｓ_２ｆ１−ｘ_３かつ∂４＝Ｓ_２ａ１−ｘ_４であり、ｘ_３とｘ_４はその標的クラスの測定値Ｓ_２ｆ１およびＳ_２ａ１の格納された平均値である。
したがって、この計算では共分散逆行列Ｍの右下の４パラメータを使用する。
【００４０】
次いでステップ３１６で、計算した値Ｄ２を各標的金種の個々の閾値と比較し、閾値を上回る場合はその標的金種を除外する。プログラムはＤ２を閾値と比較する代わりに（Ｄ１＋Ｄ２）を適当な閾値と比較してもよい。
【００４１】
ステップ３１８でチェックするように、何らかの残りの標的金種がまだあるとするとプログラムはステップ３２０に進む。ここでプログラムはまだ使用されていない共分散逆行列Ｍの要素、すなわちセンサ１０からの２つの出力それぞれと、センサ１２からの２つの出力それぞれとの間で予想される相関関係を主として表す交差項（ｃｒｏｓｓ−ｔｅｒｍｓ）を用いてさらに計算を行う。このさらなる計算により、残りの各標的金種について値ＤＸを次のように求める。
ＤＸ＝２・（ｍａｔ１，３・∂１・∂３＋ｍａｔ１，４・∂１・∂４＋ｍａｔ２，３・∂２・∂３＋ｍａｔ２，４・∂２・∂４）
【００４２】
次いでステップ３２２で、プログラムはＤＸに依存する値を残りの各標的金種の個々の閾値と比較し、閾値を上回る場合はその標的金種を除外する。比較に使用する値はＤＸでよい（この場合は正または負になる）。ただし、値はＤ１＋Ｄ２＋ＤＸであることが好ましい。後者の合計は、測定する４パラメータ間の相関関係をすべて考慮する完全な４パラメータのマハラノビス距離を表す。
【００４３】
ステップ３２６で、プログラムは残る標的金種があるかどうかを判定し、ある場合にはステップ３２８に進む。ここで、プログラムは各標的金種について次のように値ＤＰを計算する。
【数１】

ここで∂_１．．．∂_８は８つの正規化された測定値Ｓ_{ｉ，ｊ，ｋ}を表し、ａ_１．．．ａ_８は、その標的金種の格納された係数である。次いでステップ３３０で、値ＤＰを残りの各標的クラスの個々の範囲と比較し、その値が個々の範囲に入るか否かに応じて残りの標的クラスを除外する。ステップ３３４で、残りの標的金種が１つだけであるかどうかを判定する。１つだけである場合はステップ３３６で硬貨を受領する。硬貨を適切な送り先に導くために受領ゲートを開き、各種の経路誘導ゲートを制御する。そうでない場合、プログラムはステップ３１０に進み硬貨を拒絶する。ステップ３１０には、ステップ３０８、３１８、または３２６ですべての標的金種が除外されたことが判明した場合にも到達する。
【００４４】
上述の手順では、個々の正規化された測定値と図２のブロック３８の個々のウィンドウ範囲との比較を考慮していない。後続の段階で考慮する標的金種の数をさらに除外するために、図３に示す手順を修正してそのためのステップを任意の適切な時点に含めることができる。図３に示すプログラム中の異なる時点にいくつかのそのような段階があってよく、各段階で異なる測定値をチェックする。あるいは、個々の比較を最終的な境界チェックとして使用して、ほぼ許容される硬貨の測定値が確実に予想範囲内に入るようにすることもできる。さらなる代法として、これら個々の比較を省略してもよい。
【００４５】
変形実施形態では、ステップ３１４で、プログラムは標的クラスに応じて選択的に測定値Ｓ_２ｆ１およびＳ_２ａ１（第２のセンサの第１のピークを表す）、または測定値Ｓ_２ｆ２およびＳ_２ａ２（第２のセンサの第２のピークを表す）を使用する。
【００４６】
上述の方式でマハラノビス距離計算を行うことにはいくつかの利点がある。段階３０４、３１４、および３２０で行う計算の数は、標的金種の数が減るにつれて次第に減少することに気づかれよう。したがって、すべての標的金種について完全な４パラメータのマハラノビス距離計算を行うシステムと比較して、識別性能に影響を及ぼすことなく行う計算の全体数が大幅に減少する。さらに、ステップ３０４で行う最初の計算はすべての関連する測定が完了する前に開始することができる。
【００４７】
ただしこの順序は様々な方式で変えることができる。例えば、ステップ３１４と３２０を入れ替えて、測定値∂３（＝Ｓ_２ｆ１−ｘ_３）および∂４（＝Ｓ_２ａ１−ｘ_４）についての部分マハラノビス距離の計算を行う前に交差項を考慮することができる。ただし、測定値∂３および∂４について計算される値によって除外される標的クラスは交差項で除外されるクラスよりも多い可能性が高いので、図３を参照して説明した順序が好ましい。
【００４８】
上述の構成では、すべての標的クラスが、検査機が受領の対象とする物品に関連する。加えて、既知のタイプの偽造物品に関連する標的クラスを備えることも可能である。この場合は、上述の手順を修正して、ステップ３３４でプロセッサ１８が（ａ）残りの標的クラスが１つだけであるかどうかを判定し、１つだけである場合は（ｂ）その標的クラスが受領可能な金種に関連するものかどうかを判定する。プログラムはステップ３３６に進み、これらのテスト両方に合格した場合にのみ硬貨を受領し、それ以外の場合はステップ３１０で硬貨を拒絶する。
【００４９】
マハラノビス距離計算に代えて、ユークリッド距離の計算など他の距離計算を使用することができる。
【００５０】
例えば平均値ｘ_ｍと行列Ｍの要素を含む受領データは、複数の方法で求めることができる。このデータは、構造が非常に類似した別の装置（検査機あるいは少なくとも１つのセンサ・セット）を用いて求めるか、あるいは複数のそのような装置を用いて求めることが好ましい。後者の場合は、各装置による測定値を統計的に処理して名目平均機構を求めることができる。そしてこのデータを分析して、製品検査機に格納する適切な受領データを得る。
【００５１】
製造公差のために製品検査機は異なる振る舞いをする。これに対処するために較正操作を行う。この操作により、各機構の受領データを修正または補完するために使用することのできる較正データを得る。あるいは、この較正データに基づいてセンサ出力を調整してもよい。
【００５２】
さらに別の代替法として、各標的クラスの母集団を装置に供給し、センサからの測定値を読み取る較正操作によって最初の受領データを求めてもよい。
いずれの場合も、装置の較正には、装置に既知のクラスの物品をテストさせ、測定値から較正データを得ることが必要である。この手順は、装置を製造する工場で、あるいは例えば再較正を必要とする修理やアップグレード操作の後などに現場で行うことができる。
【００５３】
較正手順には、貨幣受領機から測定値を抽出し、他の受領機の較正にも用いられる汎用的な分類データを用いてその値を処理し、較正データを得、受領機に格納するためにそのデータを送信する外部機器を使用することが好ましい。この外部機器は、汎用コンピュータでも、あるいは専用の好ましくは携帯型の端末でもよい。携帯型端末は現場で機構を再較正する場合に特に有用である。
【００５４】
図４を参照して較正の手順を説明する。この手順はステップ４００で開始する。
【００５５】
ステップ４０２は物品の挿入と測定を表す。この物品は、いくつかの既知の較正クラスの１つに属するが、それが属する特定のクラスは必ずしも分からない。較正プロセスに用いる物品は、較正する装置を設定して認識させるクラスに属しても属さなくともよいことに留意されたい。一般には、較正した装置によって認識することができるが較正のクラスには含めない標的クラスが少なくとも１つ、通例は複数ある。本発明は特に、例えば較正クラスに対応する標的クラスなど単に特定の標的クラスについての受領テストを較正するのではなく、較正クラスの測定値から求められる較正データを装置全体の較正に使用する上述のような構成に適用することができる。
【００５６】
ステップ４０４で、物品の測定値を使用して物品を分類する。これは、個々の較正クラスの母集団中の測定値間の相関関係を表すデータを用いて行うことが好ましい。好ましくは、測定された物品と個々の較正クラスの母集団の平均値との類似性を表すマハラノビス距離を求めるために各較正クラスに共分散逆行列を表す格納データがあり、その行列を用いて物品の測定値を処理することが可能であるとよい。したがって、マハラノビス距離の計算は、現場で用いられる際に受け取った物品を分類するために装置が行う動作と同様の計算になる可能性がある。ただし、較正プロセスでは、データ格納能力、処理能力、および計算を行うのに許される時間についての制限が実際の使用時に比べて少ない。したがって、較正時には、好ましくはより多くの、あるいはすべての測定値を使用してマハラノビス距離を求める。
【００５７】
さらに異なる点は、較正手順では、測定する物品が既知の較正クラスの特定セットに属するものと想定することである。したがってステップ４０４の分類手順で、最小のマハラノビス距離と関連付けられた較正クラスに各物品を割り当てる。
【００５８】
較正手順でさらに異なるのは、較正していない機構で分類を行わなければならないことである。このため、所与の物品に応答してセンサが生成する測定値を正確に予測することができない。この問題は、分類のための測定値の相関関係を用いてある程度緩和される。しかし、本発明のさらに好ましい特徴によれば、正規化手順を採用することにより受領機間のばらつきの影響を軽減し、それにより分類手順の信頼性を高める。
【００５９】
この好ましい態様によれば、マハラノビス距離の計算に用いる測定値の少なくとも一部、好ましくはすべてを１つまたは複数の測定値を参照して最初に正規化する。例えば、測定値の７つをそれぞれ８番目の測定値で割り、結果得られる７つの値を使用し、関連する較正クラスの母集団内の対応する測定値の比の相関関係を表すデータを用いて、マハラノビス距離を計算することができる。正規化係数として使用する測定値の選択は、マハラノビス距離を計算する較正クラスによって異なりうる。
【００６０】
ステップ４０４の分類動作の後、この較正手順ではステップ４０６で自己完全性チェックを行う。このステップで、物品の分類を決定する計算された最小のマハラノビス距離を閾値（較正クラスによって変わる可能性がある）と比較する。距離が閾値を超える場合は、例えばその物品が「フライヤー」であるためなど、その物品が所与の典型的でない結果を示し、自己完全性チェックに合格しないことを意味する。したがって、自己完全性テストでは、ある物品の異なる測定値の間に所定の関係があることを確かめることが必要とされる。
【００６１】
ステップ４０６で自己完全性チェックに合格した場合、較正プログラムは、関連するクラスの物品が適切に測定されたことを示すフラグを格納する。
【００６２】
ステップ４０８で、プログラムは、すべての較正クラスの物品を適切に測定したかどうかを判定する。すべてのクラスの測定が済んでいない場合は、すべての関連クラスの物品を測定するまでステップ４０２、４０４、および４０６を繰り返す。
【００６３】
前述から、既知の物品を特定の順序で供給して較正を行う必要がないことが理解されよう。較正用の物品は任意の所望の順序あるいは無作為の順序で供給することができる。較正動作では、各較正クラスにつき１つのみの物品を１度だけ測定すればよいことが好ましい。ただし同じクラスの複数の物品を測定する場合は、例えば平均をとるなどその測定値を結合して、追加データを利用することが好ましい。
【００６４】
ステップ４１０で、プログラムは、下記で図５を参照してより詳細に説明する複数物品の完全性チェックを行う。このチェックの結果、較正用物品の１つまたは複数に関連する測定値が信頼できないとみなされる可能性があり、その場合はその較正クラスの関連するフラグを消去して、そのクラスの物品の測定がさらに必要であることを示す。
【００６５】
ステップ４１２でプログラムはフラグをチェックして、十分な測定が行われたかどうか、すなわち各較正クラスの少なくとも１つの物品が確実に測定されているかどうかを判定する。十分な測定が行われている場合プログラムはステップ４１３に進み、そこで操作者に適切な表示を提供し、次いでステップ４１４で、信頼性がないことが判明した格納された測定値を削除する。プログラムはステップ４０８にループバックする。
【００６６】
較正を行う操作者が関連する物品を再度挿入するだけで済むように、較正装置がステップ４１３で、ステップ４１０でその測定値に信頼性がないとみなされた較正クラスを識別するデータを表示することが好ましい。ただし、特に物品の数が比較的少ない場合など、状況によってはすべての較正クラスの物品を再度挿入する方が容易な場合もある。例えば、ホッパを用いて各較正クラスにつき１つの物品を貨幣受領機に供給し、較正を行うのに単に物品をホッパに入れるだけにしてもよい。すべての物品を測定した後にさらに測定が必要であると較正装置が通知する場合は、すべての物品を再度ホッパに入れることができる。
【００６７】
この手順は、すべての較正クラスの物品に信頼性のある測定が行われたとステップ４１２で判断されるまで継続する。プログラムは次いでステップ４１６に進み、測定値を使用して較正データを求める。
【００６８】
上記で指摘したように、較正データは複数の本来知られる方式のいずれでも使用することができる。例えば、較正データを使用して、図２の処理動作のブロック３８で使用する適切なウィンドウ制限を求めるか、あるいは受領手順のマハラノビス距離の計算で用いる平均値ｘ_ｍを調整することができる。あるいは、較正データを使用して図２の段階ＩＩＩで行うセンサ測定を調整することもできる。
【００６９】
次いで図５を参照してステップ４１０の複数物品の完全性チェックを説明する。
この手順は５００で始まる。ステップ５０２で、異なる物品に行う測定の最初の測定を示すようにポインタＭＥＡＳをセットする。
【００７０】
ステップ５０４で、較正クラスの第１のクラスを示すようにポインタＣＬＡＳＳをセットする。
【００７１】
ステップ５０６で、クラスＣＬＡＳＳの物品以外の、ポインタＭＥＡＳで示されるすべての物品の測定値をクラスＣＬＡＳＳの物品の測定値ＭＥＡＳで割ることによって正規化する。
【００７２】
ステップ５０８で、較正クラスの母集団中の測定値の比の相関関係を表す格納データに基づき、測定値の比を使用してマハラノビス距離ＭＤを計算する。
【００７３】
ステップ５１０で、マハラノビス距離ＭＤを閾値と比較する。閾値を上回る場合、プログラムはステップ５１２に進む。ステップ５１２は、クラスＣＬＡＳＳの物品が所与の典型的でない測定値を示した場合に到達する可能性が高い。したがって、ステップ５１２で、フラグをセットしてクラスＣＬＡＳＳの物品の測定値に信頼性がないことを示す。
【００７４】
ステップ５１０または５１２の後プログラムはステップ５１４に進み、正規化のためにすべての較正クラスを使用したかどうかを判定する。すべてのクラスが使用されていない場合は、ステップ５１６でポインタＣＬＡＳＳを増分し、プログラムはステップ５０６にループバックする。これは、正規化のためにすべての較正クラスが使用されるまで繰り返す。
【００７５】
次いでステップ５１８で、プログラムは、すべての異なるタイプの測定値がこの方式で処理されていることをチェックする。すべての測定値が処理されていない場合は、プログラムはステップ５２０に進んでポインタＭＥＡＳを増分し、ステップ５０４にループバックする。
【００７６】
すべてのタイプの測定値を処理すると、複数物品の完全性チェック４１０は５２２で終了する。
【００７７】
好ましい実施形態では、プログラムは、ステップ４０６および／または５１０で行うチェックで１つまたは複数のセンサにより常に不適正な値が生成されていることが示されるかどうかを判定し、それに応答してステップ４１３でその、または各センサ内で可能性のある障害を示す表示を生成するように動作する。この表示は例えば、正規化に使用する測定値のタイプを表すポインタＭＥＡＳが特定の値を有し、そのタイプの測定値がしばしば不適切であることを示す際に高頻度でステップ５１２に達する場合に生成されることが考えられる。
【００７８】
各種の変形形態が可能である。例えば、マハラノビス計算に用いる各測定値の正規化は、その測定値と正規化係数として選択される他の測定値との比、あるいはそれら測定値の差、あるいはその比と測定された母集団に基づく比の格納された平均値との差をとることによって実現することもできる。検査機はセルフチューニング動作を行うこともでき、この場合は、較正動作後にセルフチューニング機能を使用することにより受領基準を初めに精緻化することができ、これは既知の物品を用いる操作者の制御下で行うことが好ましく、この動作は、検査機を現場に設置する前よりも受領基準が大幅に厳しくなるように設計することが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による硬貨検査機の略図である。
【図２】センサ測定値を求め、処理する方式を示す図である。
【図３】検査機の受領決定動作を示すフロー・チャートである。
【図４】検査機の構成手順を示すフロー・チャートである。
【図５】構成手順における完全性チェック動作を示すフロー・チャートである。

Claims

貨幣物品を検査する装置を較正する方法であって、
各々の物品の複数の異なる測定値を求めるために、複数の異なる個々の既知の較正クラスに属する複数の物品の各々を装置に測定させるステップと、
異なる装置で共通に用いられる分類基準を使用して、個々の各物品が既知の較正クラスのいずれに属するかを測定値から判定するステップと、および、
測定値及び較正クラスの判定から較正データを求め、その較正データを装置が使用して、貨幣物品の検査のために、さらに該測定された物品が複数の標的クラスのいずれに属するかを判定するステップとを含む方法。
請求項１に記載の方法において、個々の較正クラスに属する物品の母集団中の測定値間の相関関係を表す格納データを用いて物品の測定値を処理することにより、較正動作で測定する各物品の較正クラスを判定する方法。
請求項１又は２に記載の方法において、物品の少なくとも１つの他の測定値を正規化係数として使用して各物品の複数の異なる測定値を正規化し、物品の正規化された測定値に基づいて物品を分類するステップを含む方法。
請求項２又は３に記載の方法において、測定値間の関係が予想される相関関係にどれだけ似ているかに応じて、物品の測定値を較正に使用することを妨げるステップを含む方法。
請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法において、各クラスの単一の物品を１度だけ測定することにより装置を較正する方法。
請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法において、前記個々の各物品が既知の較正クラスのいずれに属するかを測定値から判定するステップ及び前記貨幣物品の検査のための複数の標的クラスのいずれに属するかを判定するステップが、前記検査装置の外部にある較正装置によって行われる請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
請求項１乃至６の何れか１項に記載の方法において、前記標的クラスが、前記較正クラスの１つではない少なくとも１つのクラスを含む方法。
貨幣物品を検査する装置を較正する方法であって、
装置に異なる較正クラスの物品を測定させるステップと、
その測定値から、該測定される物品の検査のために、測定する物品が所定の標的クラスに属するかどうかを判定するのに装置が使用する較正データを得るステップとを含み、さらに、
異なる較正クラスの物品の測定値を相互に比較することにより測定値に完全性チェックを行うステップと、および
完全性チェックの結果に応じて少なくとも一部の測定値を較正に使用することを妨げるステップとを含む方法。
請求項８に記載の方法において、完全性チェックが、異なる較正クラスの母集団中でそれら較正クラスに属する物品の測定値間の相関関係を表す格納データを使用することを含む方法。
請求項８又は９に記載の方法において、完全性チェックを行うステップが、別の較正クラスの物品の対応する測定値を正規化係数として使用して複数の較正クラスの物品の測定値を正規化し、正規化した測定値を比較するステップを含む方法。
請求項１０に記載の方法において、完全性チェックが、１度ごとに個々の異なる別の較正クラスの物品の測定値を正規化係数として使用して、正規化した測定値を繰り返し比較するステップを含む方法。
請求項８乃至１１の何れか１項に記載の方法において、各物品につき複数の異なる測定値をとり、前記方法が、異なるタイプの測定値に対して完全性チェックを反復するステップを含む方法。
請求項８乃至１２の何れか１項に記載の方法において、その測定値を較正のために使用することが妨げられる物品の較正クラスを示すステップを含む方法。
請求項８乃至１３の何れか１項に記載の方法において、各物品に個別の完全性チェックを行うステップを含み、個別の完全性チェックは、物品の異なる測定値間の関係を調べ、個別の完全性チェックの結果に応じて測定値を較正に使用することを妨げることを含む請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
貨幣物品を検査する装置を較正する方法であって、
装置に物品の個々の異なる測定値を測定させるステップと、
測定された物品を検査するために、その測定値から、測定する物品が所定の標的クラスに属するかどうかを装置が判定するのに使用する較正データを求めるステップとを含み、さらに、
測定値間の関係が所定の基準を満たすかどうかを判定することにより測定値に完全性チェックを行うステップと、
完全性チェックの結果に応じて少なくとも一部の測定値を較正で使用するのを妨げるステップとを含む方法。
請求項１５に記載の方法において、完全性チェックが、その較正クラスの母集団中の１つの較正クラスに属する物品の異なる測定値間の相関関係を表す格納データを使用することを含む方法。
請求項１５又は１６に記載の方法において、物品の少なくとも１つの他の測定値を正規化係数として使用して各物品の複数の異なる測定値を正規化するステップと、正規化された測定値に基づいて完全性チェックを行うステップとを含む方法。
請求項１５乃至１７の何れか１項に記載の方法において、完全性チェックの不合格に応答して物品を再測定すべきであることを知らせる指示を提供するステップを含む方法。
請求項１乃至１８の何れか１項に記載の方法において、物品の分類に調整した測定値を使用する前に、較正データを使用して物品のセンサ測定値を調整する方法。
請求項１乃至１９のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成された装置。