JP6359917B2 - 紙葉類疲弊判別装置、紙幣処理装置、紙葉類疲弊判別方法 - Google Patents

Description

本発明は、疲弊した紙幣を検出する技術に関するものである。

従来、自動販売機、遊技場での遊技媒体貸出機、券売機、両替機等の各種用途において、複数金種の紙幣の取込み、収納及び紙幣の払出しが可能な紙幣処理装置は種々知られている。この種の紙幣処理装置において、疲弊した紙幣を検出する技術が従来から種々提案されている。例えば、特許文献１の紙幣処理装置では、紙幣の搬送中に発せられた音響信号をサンプリングした一連のサンプリングデータから、各時刻におけるサンプリングデータの振幅とそれに後続する３つのサンプリングデータの振幅（すなわち、その１つ後、２つ後、３つ後のそれぞれのサンプリングデータの振幅）との間における３つの振幅差分を求め、得られた３つの振幅差分から得られる１組の３次元データを三次元座標系にプロットして、そのプロットの分布に基づいて紙幣の疲弊判別を行っている。

特開２０１４−０４４６８２号号公報

上記の特許文献１記載の紙幣処理装置では、一連のサンプリングデータから得られる３つの振幅差分およびそれらから得られる３次元データには、時間的な要素が含まれていないので、各３次元データは、一連のサンプリングデータのうちどの時刻で得られたのかが区別できないので、各３次元データは同じ重要度で取り扱われる。そのため、紙幣全体のうち特定の箇所だけ大きな疲弊箇所がある場合、例えば、紙幣の中央部に折り目があっても、その他の部分が新紙幣と同様の状態であれば、全体から見れば疲弊がない新紙幣として判定されるおそれがある。

本発明は、このような事情に鑑みて為された発明であり、紙幣の特定の部位に疲弊箇所がある場合でも紙幣の疲弊状態の判別精度を向上することが可能な紙葉類疲弊判別装置、紙幣処理装置及び紙葉類疲弊判別方法を提供することを目的とする。

本発明の請求項１に係る紙葉類疲弊判別装置は、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリング部と、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割部と、前記フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める特徴量算出部と、前記複数のフレームのうちの特定の隣り合うフレームにおける前記周波数差分特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項１０に係る紙葉類疲弊判別方法は、サンプリング部が、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリングステップと、フレーム分割部が、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割ステップと、特徴量算出部が、前記フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める差分算出ステップと、判別部が、前記複数のフレームにおける特定の隣り合うフレームにおける前記周波数差分特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別ステップとを有することを特徴とする。

上記の紙葉類疲弊判別装置および紙葉類疲弊判別方法によれば、フレーム分割部が、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割し、特徴量算出部が、フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める。さらに、判別部は、複数のフレームにおける特定の隣り合うフレームにおける周波数差分特徴量を用いて紙葉類の疲弊状態を判別する。これにより、一連のサンプリングデータのうち特定の部分だけ取り出して、紙葉類疲弊判別に用いることにより、疲弊状態が特に顕著に表れるデータの部分だけ取り出して判別に用いることが可能になる。その結果、紙葉類の疲弊状態についての判別精度を向上することが可能である。

前記周波数差分特徴量は、前記隣り合うフレーム間において前記周波数スペクトル分布における各周波数成分におけるスペクトル値の差分の和から得られる周波数スペクトル差分特徴量であるのが好ましい。

かかる構成によれば、スペクトル値の差分を利用して周波数差分特徴量を算出するので、判別精度をより向上させることが可能である。

前記周波数差分特徴量は、前記隣り合うフレーム間において前記周波数スペクトル分布における所定の帯域毎の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数の差分から得られる周波数個数差分特徴量であるのが好ましい。

かかる構成によれば、周波数差分特徴量として、隣り合うフレーム間において周波数スペクトル分布における所定の帯域毎の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数の差分から得られる周波数個数差分特徴量が用いられるので、周波数差分特徴量を算出するときに閾値を超えたスペクトル値のデータのみを用いることが可能になり、得られる周波数差分特徴量のデータを圧縮することができる。その結果、処理速度を向上することができる。

前記周波数差分特徴量は、あるフレームとその前に並ぶフレームとの間における前記周波数スペクトル分布に基づく前方側の前記差分と、あるフレームとその後ろに続くフレームとの間における前記周波数スペクトル分布に基づく後方側の前記差分の和から得られるであるのが好ましい。

かかる構成によれば、周波数差分特徴量は、あるフレームとその前後のフレームの合計３つのフレームを用いて、周波数スペクトル分布に基づく前方側の差分と後方側の差分の和から得られるので、２つのフレーム間の差分から得られる場合と比較して、判別精度を向上させることが可能である。とくに、疲弊判別を多段階で判定する場合に有効である。

本発明の請求項５に係る紙葉類疲弊判別装置は、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリング部と、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームに分割するフレーム分割部と、前記フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める特徴量算出部と、前記複数のフレームのうちの特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項１１に係る紙葉類疲弊判別方法は、サンプリング部が、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリングステップと、フレーム分割部が、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割ステップと、特徴量算出部が、前記フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める差分算出ステップと、判別部が、前記複数のフレームにおける特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別ステップとを有することを特徴とする。

上記の紙葉類疲弊判別装置および紙葉類疲弊判別方法によれば、 フレーム分割部が、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割し、特徴量算出部が、フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める。さらに、 判別部は、複数のフレームにおける特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する。これにより、一連のサンプリングデータのうち特定の部分だけ取り出して、紙葉類疲弊判別に用いることにより、疲弊状態が特に顕著に表れるデータの部分だけ取り出して判別に用いることが可能になる。その結果、紙葉類の疲弊状態についての判別精度を向上することが可能である。

前記振幅差分時系列特徴量は、前記フレーム内における、あるサンプリングデータとその前に並ぶサンプリングデータとの間における前記振幅に基づく前方側の前記差分と、あるサンプリングデータとその後ろに続くサンプリングデータとの間における前記振幅に基づく後方側の前記差分との和から得られるのが好ましい。

かかる構成によれば、振幅差分時系列特徴量は、フレーム内におけるサンプルデータとその前後のサンプルデータの合計３つのサンプルデータを用いて、振幅に基づく前方側の差分と後方側の差分の和から得られるので、２つのサンプルデータ間の差分から得られる場合と比較して、判別精度を向上させることが可能である。とくに、疲弊判別を多段階で判定する場合に有効である。

前記振幅差分時系列特徴量は、前記フレーム内の前記サンプリングデータのうち所定の閾値を超えた振幅を用いて得られるのが好ましい。これにより、振幅差分時系列特徴量を算出するときに閾値を超えた振幅のデータのみを用いることが可能になり、得られる振幅差分時系列特徴量のデータを圧縮することができ、その結果、処理速度を向上することができる。

前記特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択されるであるのが好ましい。

かかる構成によれば、特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択されるので、２つのサンプルデータの特徴量が異なる度合いの大きいフレームが確実に抽出されるので、判別精度をより向上させることが可能である。

本発明の紙幣処理装置は、前記紙葉類は、紙幣であり、紙幣を投入する投入口と、前記投入口から投入された紙幣の疲弊状態を判別する紙葉類疲弊判別装置と、前記紙葉類疲弊判別装置による判別結果に基づき、前記紙幣を疲弊状態別に分別し、あるいは所定の疲労状態の閾値を境にして分別して、収納する収納部とを備える紙幣処理装置において、前記紙葉類疲弊判別装置を、上記の紙葉類疲弊判別装置としたことを特徴とする。

この発明によれば、紙幣処理装置に紙葉類の疲弊状態を判別する機能を搭載する場合に、該機能の搭載によって紙幣処理装置が大型化したりコストアップを招いたりするのを抑制することができる。

本発明によれば、紙幣の特定の部位に疲弊箇所がある場合でも紙幣の疲弊状態の判別精度を向上することができる。

本発明の第１実施形態に係る紙幣処理装置の内部構造を示す図である。 図１の紙幣処理装置の内部構造を示す図である。 図１の紙幣処理装置の外観を示す図である。 図１の紙幣処理装置の外観を示す図である。 図１の紙幣処理装置の電気的な構成を示すブロック図である。 （ａ）は、新紙幣の搬送中に発せられる音を集音したマイクロホンの出力信号（音響信号）の波形を示し、（ｂ）は、疲弊紙幣の搬送中に発せられる音を集音したマイクロホンの出力信号（音響信号）の波形を示す図である。 （ａ）新紙幣の音響信号の波形および（ｂ）疲弊紙幣の音響信号の波形におけるそれぞれの波形における識別可能な範囲を示す図である。プロット部による処理の説明図である。 紙幣の音響信号の波形を所定時間単位のフレームで分割してフレームごとに周波数スペクトルを求め、３フレーム単位のセグメント内において、各セグメントごとにスペクトル値に基づいて周波数差分特徴量を求める方法を説明する図である。 フレームごとの周波数スペクトルにおいて、所定の閾値を超えた周波数成分の個数を求め、セグメントごとに閾値を超えた周波数成分の個数に基づいて周波数差分特徴量を求める方法を説明する図である。 紙幣の音響信号のサンプルデータの分布を示す図である。 図１０の信号Ｃに関する各フレームの判別結果を示す図である。 図１１の判別結果を所定のフレームに絞り込んだ場合の判別結果を示す図である。 図１の紙幣処理装置による入金時の紙幣の流れを示すフローチャートである。 境界設定用前処理の流れを示すフローチャートである。 紙幣の疲弊状態識別処理の流れを示すフローチャートである。 識別試験用の紙幣の音響信号の波形を示す図である。 フレーム１〜４における周波数スペクトル分布を示す図である。 新紙幣のフレーム毎の閾値を超えた周波数成分の個数を示す図である。 疲弊紙幣のフレーム毎の閾値を超えた周波数成分の個数を示す図である。 新紙幣のセグメント毎の各帯域別の周波数個数差分特徴量を示す図である。 疲弊紙幣のセグメント毎の各帯域別の周波数個数差分特徴量を示す図である。 新紙幣のセグメント毎の平均の周波数個数差分特徴量を示す図である。 疲弊紙幣のセグメント毎の平均の周波数個数差分特徴量を示す図である。 新紙幣の特定のセグメント毎の周波数スペクトル差分特徴量を示す図である。 疲弊紙幣の特定のセグメント毎の周波数スペクトル差分特徴量を示す図である。 周波数差分特徴量を用いた紙幣の２クラス識別の識別結果を示す図である。 周波数差分特徴量を用いた紙幣の５クラス識別の識別結果を示す図である。 周波数個数差分特徴量による紙幣識別の識別結果を示す図である。 周波数スペクトル差分特徴量による紙幣識別の識別結果を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る振幅差分時系列特徴量を用いて紙幣を判別する紙幣処理装置の電気的な構成を示すブロック図である。 サンプリング部によるサンプリング動作の説明図である。 前方差分値および後方差分値についての説明図である。 識別試験用の紙幣の音響信号のサンプルデータを示す図である。 図３３のサンプルデータの前方差分値および後方差分値による２次元座標を極座標変換した場合の半径ｒ_ｉの４つの領域への分布を示す図である。 図３４の半径ｒ_ｉの分布における４つの領域の範囲と各領域内の振幅差分時系列特徴量の要素を示す図である。 境界設定用前処理の流れを示すフローチャートである。 紙幣の疲弊状態識別処理の流れを示すフローチャートである。 振幅差分時系列特徴量を用いた紙幣の２クラス識別の識別結果を示す図である。 本発明の第２実施形態の比較例として、図３４の半径ｒ_ｉの分布における４つの領域の範囲と各領域内の時系列情報をもたない振幅差分特徴量の要素の個数を示す図である。 本発明の第１〜２実施系形態の変形例として、隣接するフレーム同士が半分重なり合うようにフレームを分割するハーフオーバーラップについての説明図である。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態に係る紙幣処理装置について説明する。図１，図２は、本発明の第１実施形態に係る紙幣処理装置の内部構造を示し、図３，図４は、前記紙幣処理装置の外観を示している。

図１〜図４に示すように、紙幣処理装置１は、後述する各ユニット２，３，４Ａ〜４Ｃを収容可能とする所定の大きさの箱状に形成されたケーシング１ａを有する。このケーシング１ａは、前面側（図１の右側）が開口した箱状のケーシング本体１１と、このケーシング本体１１の前面を塞ぐ扉１２とを備えている。ケーシング１ａ前面の扉１２の上部には、紙幣挿入用の開口１４及び払出用の開口１５が配設されている。

前記ケーシング１ａの内部には、最上部に位置する入出金用ユニット２と、最下部に位置するベースユニット３と、これらのユニット２、３の間に位置する一乃至複数段（図示の例では３段）の中間部ユニット４Ａ〜４Ｃとが配備されている。各中間部ユニット４Ａ〜４Ｃ及びベースユニット３には金種別に紙幣が収納され、例えば中間部ユニットのうちの上段のユニット４Ａに千円札、中段のユニット４Ｂに五千円札、下段のユニット４Ｃに一万円札がそれぞれ収納され、ベースユニット３に疲弊度の高い紙幣（後述する疲弊紙幣）が収納される。

さらに必要に応じ、いずれか１つもしくは複数の中間部ユニットの上方に紙幣収納スペース増量のための補助ユニット５が配置され、図示の例では中間部ユニット４Ａの上に補助ユニット５が配置されている。

入出金用ユニット２、ベースユニット３及び中間部ユニット４Ａ〜４Ｃは、それぞれ相互に分離可能で、かつ、それぞれケーシング１ａに対して着脱可能となっている。そして、各ユニット２，３，４Ａ〜４Ｃの一側部にそれぞれ設けられた被支持部１７が、ケーシング１ａの一側部に設けられたスライドガイド１６に、前後方向に摺動可能に結合されることにより、ケーシング１ａに対して各ユニット２，３，４Ａ〜４Ｃが個別に前方へ引出し可能な状態で片持ち状態に支持されている。

また、図４に示すように、ケーシング１ａの側部にはメインＣＰＵ基板１０１、サブＣＰＵ基板１０２等を含む制御基板部１００及び電源部１０５が装備され、これら制御基板部１００及び電源部１０５に対して各ユニット２，３，４Ａ〜４Ｃが着脱可能なコネクタを介して電気的に接続されるようになっている。

入出金用ユニット２は、挿入口２０ａ及び払出口２０ｂを備えたフレーム２０内に、前記挿入口２０ａから紙幣を導入する紙幣導入機構２１と、前記払出口２０ｂへ紙幣を導出する紙幣導出機構２３と、搬送機構２９とを配備しており、挿入口２０ａ及び払出口２０ｂがケーシング１ａの開口１４，１５から突出する状態でケーシング１ａ内の上部に収容されている。

紙幣導入機構２１は、挿入口２０ａの近傍に紙幣の真贋及び金種を識別する識別装置２２を有するとともに、挿入口２０ａから識別装置２２を介して取込んだ紙幣をユニット２の後方部下方向へ向かわせるように案内する紙幣導入路２１０を有する。さらに、紙幣導入機構２１は、紙幣導入路２１０の上流側及び下流側に配置された送りローラ２１１，２１２，紙幣導入路２１０の途中に配設されたガイドローラ２１３、および紙幣導入路２１０から離れた位置に配置された送りローラ２１４を備えている。ローラ２１１，２１２，２１３，２１４は、モータ２１５によりベルト等の伝動機構２１６を介して駆動される。

紙幣導出機構２３は、出金指令に応じて紙幣を払出口２０ｂに払出す機構と、不正紙幣等をリジェクトする機構とを含んでおり、払出口２０ｂに対応する高さ位置に配置した払出しリジェクト用送りベルト装置２４と、このベルト装置２４の上方のスペースで構成される一時貯留部２５と、この一時貯留部２５に紙幣を導く案内装置２６と、紙幣をベルト装置２４上の一時貯留部２５に堆積させるためのプッシャー装置２７と、前記ベルト装置２４の下方のスペースに形成されたリジェクト室２８とを備えている。なお、リジェクト室２８の前面は扉２８０によって開放可能とされ、扉２８０には錠２８１が設けられている。

ベースユニット３には、紙幣収納部３１と、該紙幣収納部３１の後方において紙幣の搬送を行う搬送機構３２と、この搬送機構３２の駆動源である搬送モータ３３と、搬送機構３２と紙幣収納部３１との間で紙幣の取込み、繰出しを行う取込み繰出し機構３４と、紙幣収納部３１において紙幣の集積を行う紙幣集積機構３５と、この紙幣集積機構３５を駆動する駆動機構３６とが設けられている。

前記紙幣収納部３１は、両側板、底板及び前面側の扉３１０（図２参照）等で構成され、内部に紙幣を集積状態で収納し得るスペースを有するように形成されている。前記扉３１０には錠３１１が設けられている。紙幣収納部３１内には、所定高さ位置に紙幣支持テーブル３１２が設けられている。

前記各中間部ユニット４Ａ〜４Ｃは、同一構造を有し、それぞれ、紙幣収納部４１と、この紙幣収納部４１の後方において当該ユニットの上端から下端にわたる範囲で紙幣の搬送を行う搬送機構４２と、この搬送機構４２と紙幣収納部４１との間で紙幣の取込み、繰出しを行う取込み繰出し機構４４と、紙幣収納部４１において紙幣の集積を行う紙幣集積機構４５とを有する。

前記紙幣収納部４１は、ベースユニット３の紙幣収納部３１と同様に、両側板、底板、前面側の錠４１１付の扉４１０（図２参照）等で構成されている。

また、補助ユニット５には、その下方に位置するユニット４Ａの紙幣収納部４１に通じる収納スペース増量部５１が形成されるとともに、その後方に搬送機構５２が設けられている。この搬送機構５２は、詳細な図示は省略するが、中間部ユニット４Ａ〜４Ｃの搬送機構４２と同様に、上下一対ずつのローラを備えるとともに、各ローラ軸に設けられたギヤ、上下各一方のローラ軸に設けられたプーリ間に掛け渡された伝動用ベルト、上部の一方のローラ軸に設けられたギヤに噛合する中間伝動ギヤを備えている。そして、各ローラが相互に連動するとともに、下段側のユニットから駆動力が伝達される一方、上段側のユニットに駆動力を伝達し得るようになっている。

次に、図１〜図４に示した紙幣処理装置１の電気的な構成について説明する。図５は、紙幣処理装置１の電気的な構成を示すブロック図である。なお、図１〜図４に示す部材と同一の部材については同一の番号を付し、その説明を省略する。

図５に示すように、紙幣処理装置１は、入出金用ユニット２、ベースユニット３、中間部ユニット４Ａ〜４Ｃに加え、マイクロホン５０１、紙幣挿入センサ５０２、紙幣通過センサ５０３及び制御部６００を備える。

マイクロホン５０１は、音を電気信号（アナログ信号）に変換するものであり、紙幣の搬送中に発せられる音を収集する。マイクロホン５０１は、識別装置２２によって真贋及び金種が識別された紙幣が搬送される搬送路又はその近傍に設置され、第１実施形態においては、図１に示すように、紙幣から音がたちやすい場所、例えば、紙幣導入路２１０に沿って配置されたローラ２１３の近傍に、前記マイクロホン５０１を設置されている。また、紙幣導入路２１０には、紙幣から音が立ちやすいように紙幣に接触する突起やブラシなどを設けておいてもよい。

紙幣挿入センサ５０２は、図１に示すように、紙幣挿入口２０ａの近傍位置に設置されており、該開口１４への紙幣の挿入を検知するものである。紙幣挿入センサ５０２は、例えば一対の反射型投受光器を備えて構成されており、搬送される紙幣が検知位置に進入すると、前記投光器から出力した光がその紙幣により反射されて受光器により受光される。紙幣挿入センサ５０２は、前記受光器が紙幣からの反射光が受光している間、受光信号（オン信号）を制御部６００に出力する。紙幣挿入センサ５０２から出力されるオン信号の立ち上がりタイミング及び立下りタイミングは、紙幣導入機構２１に備えられるモータ等の動作開始及び停止のタイミングを決定するために用いられる。

紙幣通過センサ５０３は、図１に示すように、紙幣導入路２１０に沿って配置されたローラ２１３の近傍位置であって、前記マイクロホン５０１の近傍位置（マイクロホン５０１の下流側の位置）に設置されており、予め設定された検知位置における紙幣の通過を検知するものである。紙幣通過センサ５０３は、前記紙幣挿入センサ５０２と同様の構成を有しており、前記受光器が紙幣からの反射光が受光している間、受光信号（オン信号）を制御部６００に出力する。紙幣通過センサ５０３から出力されるオン信号の立ち上がりタイミング及び立下りタイミングは、マイクロホン５０１の集音動作の開始及び停止のタイミングを決定するために用いられる。

制御部６００は、図略のＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理部）、そのＣＰＵの動作を規定するプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、およびデータを一時的に保管する機能や作業領域としての機能を有するＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成されたマイクロコンピュータを有し、当該紙幣処理装置１の全体的な制御を行なう。なお、制御部６００は、制御基板部１００に設置されたメインＣＰＵ基板１０１及びサブＣＰＵ基板１０２上の回路部品により構成される。

ところで、第１実施形態に係る紙幣処理装置１は、識別装置２２によって真贋及び金種が識別された紙幣を対象として、疲弊（紙葉類のよれや皺の程度）が小さく張りや腰の程度が大きい紙幣（以下、この紙幣を新紙幣という）であるのか、それとも前記疲弊が大きく張りや腰の程度が小さい紙幣（以下、この紙幣を疲弊紙幣という）であるのかを識別して、当該紙幣処理装置１に投入された紙幣の中から疲弊紙幣を抽出する紙幣疲弊判別装置としての機能と、該疲弊紙幣が再び利用に供されることのないように当該装置１の内部で保管する収容部としての機能を有する。

制御部６００は、上記の紙幣疲弊判別装置の機能を実現するために、集音制御部６０１と、サンプリング部６０２と、フレーム分割部６０３と、周波数差分特徴量算出部６０４と、判定部６０５とを備える。

集音制御部６０１は、マイクロホン５０１の集音動作を制御するものであり、紙幣通過センサ５０３の出力信号のオフからオンへの立ち上がりタイミング（紙幣通過センサ５０３の検知位置を紙幣の先端が通過するタイミングに相当）に基づいて、マイクロホン５０１による集音動作を開始させ、また、紙幣通過センサ５０３の出力信号のオンからオフへの立ち下がりタイミング（紙幣通過センサ５０３の検知位置を紙幣の後端が通過する開始タイミングに相当）に基づいて、マイクロホン５０１による集音動作を停止させる。

サンプリング部６０２は、マイクロホン５０１から出力されるアナログ信号Ｓを一定のサンプリング周期（例えば１／８０００秒周期）でサンプリングするものである。以下、サンプリングしたデータをサンプリングデータというものとする。紙幣の搬送方向における長さが例えば１６ｃｍ、紙幣の搬送速度を８ｃｍ／秒とし、１／８０００（秒）のサンプリング周期でサンプリングした場合、１枚の紙幣につき１６０００（個）のサンプリングデータが得られることになる。

図６（ａ）は、新紙幣の搬送中に発せられる音を集音したマイクロホン５０１の出力信号（音響信号）の信号波形を示し、図６（ｂ）は、疲弊紙幣の搬送中に発せられる音を集音したマイクロホン５０１の出力信号（音響信号）の信号波形を示す。図６（ａ），（ｂ）から判るように、新紙幣の場合、疲弊紙幣に比べて前記信号波形の振幅が大きい。一方、疲弊紙幣の場合、新紙幣に比べて前記信号波形が滑らか（振幅の増減の態様が小刻み）に変化する。

ここで、図７（ａ）、（ｂ）において同図（ａ）の新紙幣の信号波形と同図（ｂ）の疲弊紙幣の信号波形とを比較した場合、時間が０〜４３００（単位はデータの個数で表される）までは、両者の信号波形が大きく異なるので、新紙幣と疲弊紙幣の判別が可能だが、４３００以降の範囲では、両者の信号波形がほとんど同じ形状になるので、大半の範囲では識別不可能になる。そこで、この紙幣処理装置１では、以下のようにして、一連のサンプリングデータを複数のフレームに分割して、特定のフレーム（例えば、図７（ａ）〜（ｂ）の時間０〜４３００の間に存在するフレーム）のデータを用いて疲弊判別に行うことによって、判別精度を向上させている。

図５のフレーム分割部６０３は、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割する。 例えば、フレーム分割部６０３は、総データ数Ｎ個の一連のサンプリングデータをデータ数Ｌ個ごとにフレーム分割することにより、Ｎ／Ｌ個のフレームを生成する。具体的には、フレーム分割部６０３は、２秒間における１６０００個の一連のサンプリングデータを、１００個づつ含むフレーム（すなわち、１／１６０秒の時間幅を有するフレーム）ごとに分割する。

周波数差分特徴量算出部６０４は、フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める。

周波数差分特徴量算出部６０４は、フレームごとに周波数スペクトル分布を算出する機能、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う機能を有する。周波数スペクトル分布は、複数の周波数成分によって構成される。各周波数成分は、それぞれスペクトル値を有する。

周波数差分特徴量算出部６０４によって算出される周波数差分特徴量としては、例えば、後で詳細に述べる「周波数スペクトル差分特徴量」または「周波数個数差分特徴量」のいずれかが用いられる。これらの特徴量は以下のとおりである。

まず、周波数スペクトル差分特徴量について説明する。周波数スペクトル差分特徴量は、隣り合うフレーム間において周波数スペクトル分布における各周波数成分におけるスペクトル値の差分の和から得られる特徴量である。

具体的には、周波数スペクトル差分特徴量は、図８に示されるように、周波数差分特徴量算出部６０４によって、連続する３フレーム単位のセグメントごとに算出される。

より具体的には、周波数スペクトル差分特徴量は、図８に示されるように、あるｋ番目のセグメントｋにおいて、そのセグメントを構成する３つのフレームのうちの中間のフレーム（ｆｉ番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とその１つ前のフレーム（ｆｉ−１番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とを比較した場合に同じ周波数ωにおけるそれぞれのスペクトル値ｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ−１^ｋ（ω）との差分の絶対値を後方差分値ｙｉ^ｋ（ω）とし、同様に、中間のフレーム（ｆｉ番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とその１つ後のフレーム（ｆｉ＋１番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とを比較した場合に同じ周波数ωにおけるそれぞれのスペクトル値ｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ＋１^ｋ（ω）の差分の絶対値を前方差分値ｘｉ^ｋ（ω）として求める。

そして、セグメント毎の前方差分値と後方差分値の総和を、以下の（式１）で求め、周波数スペクトル差分特徴量とする。ここで、周波数ωの範囲は、フーリエ変換の出力数Ｔのうちデータとして有効なＴ／２の範囲に設定される。

つぎに、周波数個数差分特徴量について説明する。

周波数個数差分特徴量は、隣り合うフレーム間において周波数スペクトル分布における所定の帯域毎の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数の差分から得られる特徴量である。

具体的には、周波数個数差分特徴量は、図９に示されるように、周波数差分特徴量算出部６０４によって、連続する３フレーム単位のセグメントごとに算出される点では、上記周波数スペクトル差分特徴量と共通する。

周波数個数差分特徴量は、図９に示されるように、複数の周波数成分（例えば、２ｋＨｚの間に４個の周波数成分）を有する周波数スペクトル分布において、あるｋ番目のセグメントｋにおいて、中間のフレーム（ｆｉ番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とその１つ前のフレーム（ｆｉ−１番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とを比較し、所定の帯域毎（例えば２ｋＨｚ毎）の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数をそれぞれｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ−１^ｋ（ω）とした場合に、ｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ−１^ｋ（ω）との差分の絶対値を後方差分値ｙｉ^ｋ（ω）とする。同様に、中間のフレーム（ｆｉ番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とその１つ後のフレーム（ｆｉ＋１番目のフレーム）における周波数スペクトル分布とを比較し、所定の帯域毎（例えば２ｋＨｚ毎）の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数をそれぞれｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ＋１^ｋ（ω）とした場合に、ｆｉ^ｋ（ω）とｆｉ＋１^ｋ（ω）の差分の絶対値を前方差分値ｘｉ^ｋ（ω）として求める。

これらのセグメント毎の前方差分値と後方差分値の総和を、上記の（式１）で求め、周波数個数差分特徴量とする。

ここで、閾値は、例えば、サンプルとして過去にサンプリングされた新紙幣のサンプリングデータおよび疲弊紙幣のサンプリングデータのそれぞれの周波数スペクトル分布の形状を参考にして適宜設定される。

判定部６０５は、周波数差分特徴量算出部６０４により算出された周波数差分特徴量に基づいて、紙幣の疲弊状態を判定するものである。具体的には、判定部６０５は、サンプルとしてあらかじめ算出された新紙幣のサンプリングデータに基づく周波数差分特徴量の領域と疲弊紙幣のサンプリングデータに基づく周波数差分特徴量の領域とに分けて紙幣の疲弊状態の判定を行なうために、サポートベクターマシン（以下、ＳＶＭという）の技術が用いられる。

ＳＶＭは、２クラス（例えば、新紙幣と疲弊紙幣の２種類）のパターン認識を行なうための学習アルゴリズムである。ＳＶＭは、基本的には線形の識別器であるが、非線形の識別器に拡張することが可能である。ＳＶＭは、予め用意された既知の２クラス（例えば、新紙幣と疲弊紙幣）の教師データ（または学習データ）に基づいて、それぞれのクラスを分ける境界線（または境界平面）を求めるために、それぞれのクラスに所属する教師データのうち、境界線に最も近い教師データがその境界線との距離（すなわち、マージン）が最大になる境界線を決める。これにより、既知の教師データによって求められた境界線によって、将来の未知の判別対象のデータをなるべく正しく識別することができる（すなわち、汎化能力が高い）。

具体的には、第１実施形態におけるＳＶＭの技術を用いた紙幣の疲弊状態の判定は、以下の手順で行なわれる。まず、新紙幣か疲弊紙幣か否かの判別、すなわち、新旧紙幣の判別を行うべき紙幣に対して新旧紙幣の判別を行う前に、別途、新紙幣および疲弊紙幣についてそれぞれ複数のサンプル紙幣（本発明の境界設定用紙葉類の概念に含まれる紙幣）を予め用意し、これらのサンプル紙幣について紙幣通過時の音声をサンプリングして、データを収集する。

制御部６００は、データをフレーム分割（例えば２０個のフレームに分割）し、３フレーム単位で１つのセグメントとして、セグメントごとの周波数差分特徴量を算出し、セグメントごとの周波数差分特徴量を教師データとして判定部６０５に記憶する。

具体的には、判定部６０５には、セグメントごとの周波数差分特徴量が記憶される。例えば、新しい紙幣、すなわち新紙幣である複数のサンプル紙幣のセグメントごとの周波数差分特徴量が記憶され、さらに、それとは別に、疲弊した紙幣として疲弊紙幣である複数のサンプル紙幣のセグメントごとの周波数差分特徴量が記憶される。このようにして、判定部６０５は、新紙幣および疲弊紙幣を含む複数のサンプル紙幣の各々について、セグメントの数（例えば１８個）に対応する多次元（例えば１８次元）のデータを求める。

ついで、判定部６０５は、求められた多次元のデータのうち、新紙幣のサンプル紙幣における多次元のデータと疲弊紙幣のサンプル紙幣における多次元のデータとの間で最も距離が近い多次元のデータを２つ選択する。ここで例示として、選択された２つの多次元のデータをＡ（ａ１、・・・ａｎ）とＢ（ｂ１、・・・ｂｎ）とする。

ついで、判定部６０５は、選択された２つの多次元データＡ、Ｂに対応する点の中間に位置する中間点の多次元データＣを求める。ここで、多次元データＣは、
Ｃ（（ａ１＋ｂ１）／２、・・・、（ａｎ＋ｂｎ）／２） （式２）
として表される。

そして、（式２）の多次元データＣにより求められる中間点を通る境界面であって、前記最も距離が近い多次元のデータＡ、Ｂに対応する点と前記中間点との距離が他の多次元データに対応する点と当該境界面との間で確保できるように、境界面を設定する。この境界面が新紙幣と疲弊紙幣を判別する基準となる。

つぎに、判定部６０５は、上記のように設定された境界面を用いて、判別対象の紙幣の疲弊状態を判別する。具体的には、判定部６０５は、判別対象の紙幣について、セグメントごとの周波数差分特徴量を検出し、セグメントの数に対応する多次元のデータを求める。

その後、判定部６０５は、判別対象の紙幣から求められた多次元のデータが上記の境界面により分割されてなる新しい紙幣における多次元のデータを含む領域と疲弊した紙幣における多次元のデータを含む領域のどの領域に属するものであるかを検出し、その検出結果に基づいて当該紙幣の疲弊状態を判別する。これにより、簡単な処理によって、正確に紙幣の疲弊状態を判別することができる。

判定部６０５は、とくに複数のフレームのうちの特定の隣り合うフレームにおける周波数差分特徴量を用いて、紙幣の疲弊状態を判別する。

ここで、複数のフレームのうちから選択される特定のフレームは、例えば、サンプルとしての新しい紙幣から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙幣から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択される。

ＤＴＷ距離（すなわち、動的タイムワーピング距離）は、２つの時系列データから動的計画法に基づいて最適なマッチングを求めて、類似度を計算する手法である。

例えば、長さｍの時系列データｘと長さｎの時系列データｙの間のＤＴＷ距離は、以下の（式３）、（式４）で与えられる。

上記（式３）および（式４）に基づいて、例えば、任意のフレームｋにおけるサンプルとしての新紙幣の周波数差分特徴量ｘ’と疲弊紙幣の周波数差分特徴量ｙ’についての
のＤＴＷ距離Ｌ_ｋは、以下の（式５）のようになる。ここで、ｌ、ｍは、それぞれの新紙幣と疲弊紙幣の総数、ｉ、ｊは、それぞれの任意の新紙幣と疲弊紙幣を表している。（式５）のＤは、上記（式３）、（式４）に基づくＤＴＷ距離である。

判定部６０５は、上記（式５）により求められたＤＴＷ距離Ｌ_ｋが平均よりも長いフレームを１個または複数個を用いて、当該フレームおよびそれに隣り合うフレームにおける周波数差分特徴量を用いて紙幣の疲弊状態を判別する。

つぎに、ＤＴＷ距離を用いて特定のフレームを選択する具体例を、図１０〜１２を用いて説明する。ここでは、図１０に示される３本のサンプル用の信号Ａ、Ｂ，Ｃのうち、信号Ｃが信号Ａ、信号Ｂのいずれに類似するかを判別する例を考える。信号Ｃは、信号Ａの全体に若干のノイズを加えて作成されたものである。信号Ｂは、その後半部分として信号Ａの後半部分にノイズを加えたものが用いられ、前半部分として信号Ａとは全く別の信号が用いられることにより作成されたものである。

この信号Ｃは、全体的には信号Ａに類似しているが、後半部分だけを見れば、信号Ａよりも信号Ｂに類似している部分が若干多い。そのため、信号Ｃを９個のフレームに分割して、信号Ａおよび信号Ｂのいずれに類似しているかを判定部６０５が上記の周波数差分特徴量を用いて判別した場合、図１１の判別結果のように、信号Ｂであると判別した後半のフレーム５〜９が信号Ａであると判別した前半のフレーム１〜４よりも若干多いので、多数決の結果では信号Ｂと判別される。

ここで、前半のフレーム１〜４は、信号Ａと信号Ｂとが大きく異なるので、信号Ｃを判別する場合の重要度が高いと考えられる。それに対して、後半のフレーム５〜９は、信号Ａと信号Ｂとの違いが少ないので、重要度が低いと考えられる。

そこで、判定部６０５は、上記の（式５）を用いて、各フレームごとの信号Ａと信号ＢのＤＴＷ距離を算出し、ＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームを選択する。これにより選択されたフレームは、図１２に示されるように、フレーム１〜４およびフレーム９となる。図１２に示されるように、これら選択されたフレーム１〜４および９における多数決の結果では、信号Ａと判別されるので、判別精度が向上していることが分かる。

次に、紙幣処理装置１の動作を説明する。図１３は、紙幣処理装置１による入金時の紙幣の流れを示すフローチャートである。

図１３に示すように、紙幣挿入口２０ａから紙幣が挿入されたことを示す検出信号（オン信号）が、前記紙幣挿入口２０ａ付近に設けられた紙幣挿入センサ５０２から出力されると（ステップ♯１でＹＥＳ）、制御部６００は、紙幣導入機構２１の図略のモータを駆動して該紙幣導入機構２１に紙幣を装置１の内部に取り込ませる（ステップ♯２）。このとき、該モータの駆動による紙幣の導入は比較的低速で行われる。

次に、制御部６００は、該紙幣の搬送中に金種の判定を行い（ステップ♯３）、金種の判定が可能であるものについては（ステップ♯４でＹＥＳ）、紙幣の真贋を判定する（ステップ♯５）。制御部６００は、前記紙幣が真札であると判定した場合には（ステップ♯６でＹＥＳ）、該紙幣について後述する疲弊状態の識別を行った後（ステップ♯７）、識別された紙幣の金種及び疲弊状態に応じてその紙幣を取込むべきユニットに紙幣を取り込ませる（ステップ♯８）。

なお、金種の識別が不可能である場合（ステップ♯４でＮＯ）、及び、前記紙幣が贋札であると制御部６００が判定した場合には（ステップ♯６でＮＯ）、紙幣を払出口２０ｂに向けて搬送する（ステップ♯９）。

次に、図１３におけるステップ♯７の疲弊状態判定処理についてさらに詳細に説明する。

ここで、判別対象の紙幣について疲弊状態判定処理を行なう前に、事前に、境界設定用前処理を行なう。境界設定用前処理は、判定処理を行なうための基準としてサンプリングデータから算出されたセグメントごとの周波数差分特徴量を含む多次元データが新紙幣の領域と疲弊紙幣の領域とのいずれかの領域に含まれるかを判定するために用いられる境界を設定するための前処理であり、図１４に示されるフローチャートに沿って行なわれる。

まず、図１４に示すように、新紙幣および疲弊紙幣についてそれぞれ複数（例えば１０枚）のサンプル紙幣が紙幣挿入口２０ａから挿入されることにより、紙幣通過センサ５０３により紙幣の先端が検出され（ステップ♯１１でＹＥＳ）、集音制御部６０１は、マイクロホン５０１に集音動作を開始させ、また、サンプリング部６０２は、マイクロホン５０１から出力されるアナログの出力信号を一定のサンプリング周期でサンプル紙幣をサンプリングする動作を開始する（ステップ♯１２）。

紙幣通過センサ５０３により紙幣の後端が検出されると（ステップ♯１３でＹＥＳ）、集音制御部６０１はマイクロホン５０１による集音動作を停止させ、また、サンプリング部６０２は前記サンプリング動作を停止し、フレーム分割部６０３は、前記サンプリング部６０２により取得された各サンプリングデータを所定の時間幅を有するフレームごとに分割する（ステップ♯１４）。

次に、周波数差分特徴量算出部６０４は、フレームごとに周波数スペクトルを算出する。（ステップ♯１５）。

そして、周波数差分特徴量算出部６０４は、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量（具体的には、上記の周波数スペクトル差分特徴量、または周波数個数差分特徴量）を求める（ステップ♯１６）。

その後、判定部６０５は、上記の周波数差分特別量に基づいて新紙幣および疲弊紙幣についてそれぞれ複数のサンプル紙幣についての多次元のデータを求める。そして、判定部６０５は、この多次元データを用いて上記のＳＶＭの処理を行なうことにより、新紙幣の領域と疲弊紙幣の領域とを分割する境界を設定する（ステップ♯１７）。

さらに、判定部６０５は、サンプルとしての新しい紙幣から得られた一連のサンプリングデータの周波数差分特徴量とサンプルとしての疲弊した紙幣から得られた一連のサンプリングデータの周波数差分特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームを特定する（ステップ♯１８）。

以上のようにして、新紙幣の領域と疲弊紙幣の領域との間の境界を予め設定するとともに、特定のフレームを選択することが可能である。

その後、上記の境界設定用前処理（図１４参照）によって得られた境界を用いることによって、図１５に示されるフローチャートのように、判別対象である紙幣の疲弊状態識別処理が行なわれる。

図１５に示すように、まず、判別対象である紙幣が紙幣挿入口２０ａから挿入されることにより、上記と同様に、紙幣通過センサ５０３により紙幣の先端が検出され（ステップ♯２１でＹＥＳ）、集音制御部６０１は、マイクロホン５０１に集音動作を開始させ、また、サンプリング部６０２は、マイクロホン５０１から出力されるアナログの出力信号を一定のサンプリング周期でサンプリングする動作を開始する（ステップ♯２２）。

紙幣通過センサ５０３により紙幣の後端が検出されると（ステップ♯２３でＹＥＳ）、集音制御部６０１はマイクロホン５０１による集音動作を停止させ、また、サンプリング部６０２は前記サンプリング動作を停止し、フレーム分割部６０３は、前記サンプリング部６０２により取得された一連のサンプリングデータ同じ時間幅（例えばデータ数１００個単位）を有する複数のフレームごとに分割する（ステップ♯２４）。

次に、周波数差分特徴量算出部６０４は、判定部６０５であらかじめ選択された特定のフレームの周波数スペクトル分布を求める（ステップ♯２５）。周波数差分特徴量算出部６０４は、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量（具体的には、上記の周波数スペクトル差分特徴量、または周波数個数差分特徴量）を求める（ステップ♯２６）。

そして、判定部６０５は、上記の検出された周波数差分特徴量に基づいて各々の判別対象の紙幣について多次元のデータ（具体的には、上記のセグメントの数に対応する多次元のデータ）を求める。ついで、判定部６０５は、判別対象の紙幣から求められた多次元データが、上記の境界により分割されてなる新紙幣（いわゆる新札）における多次元のデータを含む領域と疲弊紙幣における多次元のデータを含む領域のうちどの領域に属するものであるかを検出し、その検出結果に基づいて当該紙幣の疲弊状態を判別する（ステップ♯２７）。当該判別対象の紙幣の多次元データが新紙幣の領域にない場合には（ステップ♯２７でＮＯ）、当該紙幣は疲弊紙幣と判定して、回収対象紙幣として設定する（ステップ♯２８）。回収対象紙幣として設定された紙幣は、ベースユニット３に収納される。ベースユニット３に収納された疲弊紙幣は、市場に再び流通させると、当該紙幣処理装置１、或いは自動販売機や両替機等の機器において、紙幣詰まりを起こし、故障を来たす虞があるため、市場に流通させない（再び利用に供されることのない）ように他の紙幣と分別するようにしている。

一方、判定部６０５は、当該判別対象の紙幣の多次元データが新紙幣の領域にある場合には（ステップ♯２７でＹＥＳ）、当該紙幣は新紙幣と判定して、回収対象外紙幣として設定する（ステップ♯２９）。回収対象外紙幣として設定された紙幣は、中間ユニット４Ａ〜４Ｃ等に収納される。

つぎに、第１実施形態の紙幣疲弊判別方法を用いた紙幣疲弊判別実験について説明する。

まず、スペクトル値が閾値を超えた周波数成分の個数を利用した周波数個数差分特徴量を用いて行った判別実験について説明する。

サンプルとして新紙幣と疲弊紙幣を1 枚ずつ使用し、どのような特徴量が取れるかを検証する。まず、図１６ で表されるサンプリング周波数４４．１ｋＨｚ、データ数１６０００ 個の時系列信号が与えられたとする。周波数差分特徴量算出部６０４は、１０２４ 点のＦＦＴを行うこと により、各フレーム５１２ 点（すなわち、５１２個の周波数成分）、１５フレームの周波数スペクトル分布が求まる。図１７には、フレーム１〜４までの周波数スペクトル分布が示されている。

次に、２ｋＨｚ毎に閾値を超えるスペクトル値を有する周波数成分がいくつ含まれていたかを計算する。ただし、１０ｋＨｚ 以上の周波数成分はほとんど観測されなかったため除外する。ここで、図１８には、新紙幣のフレーム毎の閾値を超えた周波数成分の個数が２ｋＨｚ毎の帯域別に示され、一方、図１９には、疲弊紙幣のフレーム毎の閾値を超えた周波数成分の個数が帯域別に示される。

そして、上記の図１８および図１９の結果に基づいて、隣接する３フレームを１セグメントとした場合に、新紙幣および疲弊紙幣についてそれぞれセグメント毎にフレーム間の周波数個数差分特徴量を上記の（式１）を用いて計算した結果が、図２０および図２１に示される。

さらに、図２０〜２１の結果から各セグメント毎において２ｋＨｚ毎に５個得られた周波数個数差分特徴量の平均値を取ることによって、セグメント毎にどれぐらい変化が起きたかという周波数個数差分特徴量を得ることができる。それによって得られた新紙幣と疲弊紙幣の周波数個数差分特徴量が、それぞれ図２２および図２３に示される。図２２に示される新紙幣の周波数個数差分特徴量は、前半のセグメントでは変動が激しく、後半のセグメントでは変動があまりないのに対し、図２３に示される疲弊紙幣の周波数個数差分特徴量は、後半のセグメントにも変動が見られることがわかる。

上記のように、周波数帯域毎に閾値を超えた周波数成分の個数を数えて算出された周波数個数差分特徴量では、スペクトル値が強い周波数成分の検出された場合もスペクトル値がわずかに閾値を超えた周波数成分が検出された場合も同等な扱いとなってしまう。また、帯域毎に周波数個数差分特徴量を計算しているため、利用されない周波数成分がある。

そこで、次に、閾値を超えた周波数成分の個数を数えて算出する周波数個数差分特徴量の代わりに、周波数スペクトル値そのものの差分値を取って算出する周波数スペクトル差分特徴量を用いた判別方法について検証する。

上記のような周波数個数差分特徴量と同じ実験条件で、特定のセグメント（セグメント１〜４および１０〜１３）について上記（式１）を用いて新紙幣および疲弊紙幣についての周波数スペクトル差分特徴量をそれぞれ算出する。新紙幣の周波数スペクトル差分特徴量は図２４で示され、疲弊紙幣の周波数スペクトル差分特徴量は図２５で示される。

この図２４〜２５に示される周波数スペクトル差分特徴量は、閾値を超えた周波数成分の個数で算出された周波数個数差分特徴量と比較して、特徴量自体の数値は大きくなっているが、前側のセグメント（セグメント１〜４）は、図２４に示される新紙幣の動きが激しく、後側のセグメント（セグメント１０〜１３）は図２５に示される疲弊紙幣の動きが激しいという上記の周波数個数差分特徴量と同じような傾向がみられた。そのため、周波数スペクトル差分特徴量も、周波数個数差分特徴量と同様に、紙幣の疲弊判別に利用できると考えられる。

次に、ＳＶＭを使用して新紙幣と疲弊紙幣の２クラスに判別する識別実験について説明する。

紙幣の疲弊度合は、例えば、以下のような５段階（Ｓ００〜Ｓ０４）に分けることができる。
疲弊度０（Ｓ００）： ほとんど疲弊が見られず新紙幣とみなされる紙幣
疲弊度１ （Ｓ０１）：が入って見た目でも疲弊していることがわかるものの腰が強く再使用が可能な紙幣
疲弊度２（Ｓ０２）： 少し柔らかくなっているが、腰が強く再使用可能な紙幣
疲弊度３（Ｓ０３）： 腰が弱く全体的に柔らかく再使用が困難な紙幣
疲弊度４（Ｓ０４）：腰が弱く、強い折り目がある紙幣
新紙幣をＳ００、疲弊紙幣をＳ０１〜Ｓ０４とする２クラス試験を行い、その結果を図２６ に示す。具体的には、Ｓ００〜Ｓ０４の５段階の紙幣を４０枚づつ準備し、それぞれの紙幣について２クラス試験（新紙幣か疲弊紙幣かの判別）を行い、正しく判別された枚数および識別率が図２６に示されている。

図２６の判別結果より明らかなように、周波数差分特徴量を取った場合の２ クラス識別は、差分値として閾値を超えた周波数成分の個数を用いる周波数差分特徴量（すなわち、周波数個数差分特徴量）の場合（図２６の上段）も、差分値としてスペクトル値を用いる周波数差分特徴量（すなわち、周波数スペクトル差分特徴量）の場合（図２６の下段）も、いずれもの場合も非常に良好な識別率の結果が得られた。

次に、Ｓ００〜Ｓ０４ までの５個のクラスで識別を、多クラスＳＶＭを用いて行った。その結果を図２７に示す。具体的には、Ｓ００〜Ｓ０４の５段階の紙幣を４０枚づつ準備し、それぞれの紙幣について５クラス試験（Ｓ００〜Ｓ０４のいずれに属するか判別）を行い、正しく判別された枚数および判別率が図２７に示されている。

図２７では、同図の上段の周波数個数差分特徴量の場合も、同図の下段の周波数スペクトル差分特徴量の場合も、どちらの場合でも、識別率が５０％以上であり、判別精度が高いことが分かる。特に周波数スペクトル差分特徴量の場合、Ｓ００〜Ｓ０４の識別結果を合算した合計の識別率が８２．５％まで向上している。また、最も低いＳ０１ の識別率においても、６０％以上の識別率を得ている。

詳細な識別結果として、図２８には周波数個数差分特徴量の識別結果が示され、図２９には周波数スペクトル差分特徴量の識別結果が示されている。これら図２８〜２９の詳細な識別結果を見れば、識別失敗した紙幣のほとんどが、隣接するクラスと識別されている。しかし、Ｓ０１ に関しては、隣接していないＳ０３ やＳ０４と誤って識別されるものもあることがわかった。

（第１実施形態の特徴）
（１）
第１実施形態に係る紙幣疲弊判別装置および判別方法では、紙幣処理装置１の制御部６００におけるフレーム分割部６０３が、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割し、周波数差分特徴量算出部６０４が、フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める。さらに、判定部６０５は、複数のフレームにおける特定の隣り合うフレームにおける周波数差分特徴量を用いて紙葉類の疲弊状態を判別する。これにより、一連のサンプリングデータのうち特定の部分だけ取り出して、紙葉類疲弊判別に用いることにより、疲弊状態が特に顕著に表れるデータの部分だけ取り出して判別に用いることが可能になる。その結果、紙葉類の疲弊状態についての判別精度を向上することが可能である。

（２）
また、第１実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、前記周波数差分特徴量として、隣り合うフレーム間において周波数スペクトル分布における各周波数成分におけるスペクトル値の差分の和から得られる周波数スペクトル差分特徴量が用いられる。すなわち、スペクトル値の差分を利用して周波数差分特徴量を算出するので、判別精度をより向上させることが可能である。

（３）
また、第１実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、周波数差分特徴量として、隣り合うフレーム間において周波数スペクトル分布における所定の帯域毎の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数の差分から得られる周波数個数差分特徴量が用いられる。そのため、周波数差分特徴量を算出するときに閾値を超えたスペクトル値のデータのみを用いることが可能になり、得られる周波数差分特徴量のデータを圧縮することができる。その結果、処理速度を向上することができる。

（４）
また、第１実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、周波数差分特徴量は、あるフレームとその前後のフレームの合計３つのフレームを用いて、周波数スペクトル分布に基づく前方側の差分と後方側の差分の和から得られるので、２つのフレーム間の差分から得られる場合と比較して、判別精度を向上させることが可能である。とくに、疲弊判別を多段階で判定する場合に有効である。

（５）
また、第１実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択されるので、２つのサンプルデータの特徴量が異なる度合いの大きいフレームが確実に抽出されるので、判別精度をより向上させることが可能である。

（６）
第１実施形態に係る紙幣処理装置１では、紙幣処理装置１に紙幣の疲弊状態を判別する機能を例えば制御部６００に搭載する場合に、該機能の搭載によって紙幣処理装置が大型化したりコストアップを招いたりするのを抑制することができる。

（第２実施形態）
上記の第１実施形態の紙幣処理装置１では、紙幣疲弊判別機能を実現する制御部６００が、周波数差分特徴量算出部６０４および判定部６０５を備え、判定別６０５が周波数差分特徴量を用いて紙幣の疲弊状態を判別しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、紙幣を判別するための特徴量として他の特徴量を用いてもよい。以下、他の特徴量として、振幅差分時系列特徴量を用いて紙幣の疲弊状態を判別する紙幣処理装置および紙幣疲弊判別方法について説明する。

第２実施形態の紙幣処理装置の基本構成は、図１〜４に示される第１実施形態の紙幣処理装置１の基本構成と共通している。ただし、図３０のブロック図に示される第２実施形態の紙幣処理装置の電気的な構成は、図５に示される第１実施形態の電気的な構成と異なり、周波数差分特徴量算出部６０４の代わりに、振幅差分時系列特徴量算出部６０６を備えている点で大きく異なっている。

すなわち、第２実施形態の紙幣処理装置は、紙幣疲弊判別機能を有しており、当該紙幣疲弊判別機能を実現するために、図３０に示されるように、紙幣の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリング部６０２と、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームに分割するフレーム分割部６０３と、振幅差分時系列特徴量算出部６０６と、判定部６０５とを備えている。サンプリング部６０２およびフレーム分割部６０３は、第１実施形態と共通しているので、説明を省略する。

振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた（具体的には、時系列順に並べられた）振幅差分時系列特徴量を求める。

具体的には、振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、前記サンプリング部６０２により取得された各サンプリングデータについて、１つ前および１つ後のサンプリングデータとのデータ値の差をそれぞれ算出するものである。例えば図３１の一連の３個のサンプリングデータＱ１〜Ｑ３に着目した場合、振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、中間のサンプリングデータＱ２のデータ値と当該データ値Ｑ２の後に続く１つ後の矢印Ｑ３で示すサンプリングデータのデータ値との差を第１振幅差Ｘｉとして算出する。さらに、振幅差算出部６０３は、中間のサンプリングデータＱ２のデータ値と当該データ値Ｑ２の１つ前のサンプリングデータＱ１のデータ値との差を第２振幅差Ｙｉとして算出する。振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、このような処理を前記サンプリング部６０２により取得された全てのサンプリングデータについて実施する。

これを一般的な形で表現すると、図３２に示されるように、振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、ｉ番目のサンプリングデータＡ（ｔ_ｉ）について、該サンプリングデータＡ（ｔ_ｉ）とその１つ後のサンプリングデータとＡ（ｔ_ｉ＋１）の差「Ａ（ｔ_ｉ＋１）−Ａ（ｔ_ｉ）」を第１振幅差Ｘｉ、前記サンプリングデータＡ（ｔ_ｉ）とその１つ前のサンプリングデータＡ（ｔ_ｉ−１）との差「Ａ（ｔ_ｉ）−Ａ（ｔ_ｉ−１）」を第２振幅差Ｙｉとして算出する。

振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、得られた２次元のデータＸｉ、Ｙｉを極座標変換する。

これにより、極座標の半径ｒｉおよび角度θｉが得られる。

振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、フレーム内のサンプリングデータから（式６）で得られた半径ｒｉに時系列順に番号を与え、半径ｒｉを大きさ別に４つの領域に分類する。

例えば、あるフレーム内の一連のサンプリングデータは、２０個のデータで構成され、それぞれのデータの振幅は、（１、３、５、−４、−１２、０、１６、−１４、−１３、１、−１２、１０、１０、７、−１１、５、１、１４、４、９）である。そして、このデータのうち、１番目及び２０番目のデータについては後方差分と前方差分が計算できないため、差分値データは１８個になる。図３３は、そのデータを極座標上に割り当てたものである。

振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、これら２０個のデータ間における前方差分値Ｘｉおよび後方差分値Ｙｉを上記の（式６）に代入して１８個の半径ｒｉ（ｒ２〜ｒ１９）を得る。半径ｒ２〜ｒ１９は、時系列順に並んでおり、各半径ｒには、時系列順に通し番号２〜１９が与えられている。

半径ｒ２〜ｒ１９は、これらの平均値をｍ（ｒ＝１７．００の大きさ）とした場合、図３４〜３５に示されるように、それぞれ４つの領域１〜４に分類されると考えられる。そこで、振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、半径ｒ２〜ｒ１９を上記の領域１〜４のいずれかに分類する。

そして、振幅差分時系列特徴量算出部６０６は、半径ｒ２〜ｒ１９の属する領域番号によって構成された１８次元のデータを、振幅差分時系列特徴量として求める。例えば、図３４〜３５に示される半径ｒ２〜ｒ１９の場合には、振幅差分時系列特徴量は、時系列順に並ぶ[１２２２３４４２３３３１３３２２２２]の１８次元のデータとして求められる。

判定部６０５は、振幅差分時系列特徴量算出部６０６により算出された周波数時系列特徴量に基づいて紙幣の疲弊状態を判定する。判定部６０５は、上記第１実施形態と同様に、ＳＶＭの技術を用いて判定する。すなわち、判定部６０５は、ＳＶＭによって新紙幣と疲弊紙幣を判別する基準となる境界面を設定し、その境界面を用いて判別対象の紙幣の疲弊状態を判別する。

判定部６０５は、とくに複数のフレームのうちの特定の隣り合うフレームにおける周波数時系列特徴量を用いて、紙幣の疲弊状態を判別する。

ここで、複数のフレームのうちから選択される特定のフレームは、上記第１実施形態と同様に、例えば、サンプルとしての新しい紙幣から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙幣から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択される。

第２実施形態の紙幣処理装置のその他の構成は、第１実施形態の紙幣処理装置の構成と共通しているので説明を省略する。

第２実施形態の紙幣処理装置の動作は、第１実施形態と同様に、図１３に示される紙幣処理装置１による入金時の紙幣の流れを示すフローチャートに沿って行われる。

なお、第２実施形態の紙幣処理装置では、判別対象の紙幣について疲弊状態識別処理を行なう前に事前に行われる境界設定用前処理は、図３６に示されるステップ＃３１〜＃３７に沿って行われるが、フレーム分割（ステップ＃３４）の後にフレームごとに振幅差分時系列特徴量を算出する（ステップ＃３５）を行う点で、図１４に示される第１実施形態の境界設定用前処理（すなわち、周波数スペクトルの算出(ステップ＃１５)および周波数差分特徴量算出（ステップ＃１６）を実行する処理）と異なっている。その他の点では、図１４に示される第１実施形態の境界設定用前処理と共通する。

また、第２実施形態の紙幣処理装置では、判別対象の紙幣について疲弊状態識別処理は、図３７に示されるステップ＃４１〜＃４８に沿って行われる。この疲弊状態識別処理は、が、フレーム分割（ステップ＃４４）の後に特定のフレームの振幅差分時系列特徴量を算出し（ステップ＃４５）、振幅差分時系列特徴量が新紙幣の領域にあるかを判定（ステップ＃４６）する点で、図１５に示される第１実施形態の疲弊状態識別処理（すなわち、特定のフレームの周波数スペクトルの算出(ステップ＃２５)、周波数差分特徴量算出（ステップ＃２６）、および周波数差分特徴量が新紙幣の領域にあるかの判定（ステップ＃２７）を実行する処理）と異なっている。その他の点では、図１５に示される第１実施形態の疲弊状態識別処理と共通する。

次に、第２実施形態における振幅差分時系列特徴量を用いた紙幣疲弊判別方法を用いた紙幣疲弊判別試験について説明する。ここでは、ＳＶＭを使用して新紙幣と疲弊紙幣の２クラスに判別する識別実験について説明する。具体的には、第１実施形態と同様に、新紙幣をＳ００、疲弊紙幣をＳ０１〜Ｓ０４とする２クラス試験を行い、その結果を図３８ に示す。具体的には、Ｓ００〜Ｓ０４の５段階の紙幣を４０枚づつ準備し、それぞれの紙幣について２クラス試験（新紙幣か疲弊紙幣かの判別）を行い、正しく判別された枚数および識別率が図３８に示されている。

ここで、図３８の表の第１段目には、第２実施形態の実施例として、ＤＴＷ距離の長い特定のフレームに絞り込まれた振幅差分時系列特徴量による判別結果が示されている。

また、図３８の表の第２〜４段目には比較例１〜３の判決結果が示されている。

比較例１は、特定のフレームに絞り込まれた振幅差分個数特徴量による判別結果が示されている。ここで、振幅差分個数特徴量とは、第２実施形態における振幅差分時系列特徴量とは異なり、時系列順に定義付けられていない振幅差分に基づく特徴量である。具体的には、振幅差分個数特徴量は以下のようにして求められる。まず、上記の図３３のサンプルデータと（式６）から半径ｒが算出され、その半径ｒが、図３９に示されるように領域１〜４のどこに含まれるか分類される。各領域１〜４の半径ｒの個数（領域内の要素数）が算出されることによって、[２８５３]のような領域１〜４の数に対応する多次元（ここでは４次元）のデータが得られる。この多次元のデータが、振幅差分個数特徴量として用いられる。したがって、振幅差分個数特徴量は、図３５に示されるように時系列順に番号が与えられた半径ｒ１〜ｒ１８がそれぞれ属する領域１〜４の番号で構成される時系列順に並ぶ多次元（１８次元）のデータ[１２２２３４４２３３３１３３２２２２]と異なり、時系列順に定義付けられていない。

比較例２は、フレーム絞込みなしの振幅差分時系列特徴量による判別結果が示されている。

比較例３は、フレーム絞込みなしの振幅差分個数特徴量による判別結果が示されている。

図３８に示されるように、実施例および比較例１〜３についてそれぞれ２クラス試験を行った場合、実施例のようにフレーム絞り込みが行われた振幅差分時系列特徴量の判別結果では、合計の識別率が９３％となり、実施例および比較例１〜３のうち最も高かった。また、新紙幣（Ｓ００）の識別率についても、７２．５％となり、最も高かった。

一方、比較例１では、新紙幣（Ｓ００）の識別率が３５％と非常に低くなった。フレーム絞り込みが行われた振幅差分個数特徴量では、時系列情報を持たず紙幣全体での特徴を考慮しているため、フレームの絞り込みによって使用するデータが減ると紙幣の特徴を表す情報が削られてしまったため、上記のように識別率が低くなったと考察される。

さらに比較例２のように、フレーム絞り込みなしの振幅差分時系列特徴量による判別結果では、新紙幣（Ｓ００）の識別率が０％であり、他の疲弊紙幣（Ｓ０１〜Ｓ０４）は識別率が１００％である。この結果は、全てのフレームを見た場合に、新紙幣と疲弊紙幣の特徴量の差が少ないフレームが多くあり、新紙幣か疲弊紙幣かの判別結果の多数決を全てのフレームについて行われたときに、全ての紙幣が疲弊紙幣と判別されたためであると考えられる。

（第２実施形態の特徴）
（１）
第２実施形態に係る紙幣疲弊判別装置および判別方法では、フレーム分割部６０３が、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割し、振幅差分時系列算出部６０６が、フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める。さらに、判定部６０５は、複数のフレームにおける特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する。これにより、一連のサンプリングデータのうち特定の部分だけ取り出して、紙葉類疲弊判別に用いることにより、疲弊状態が特に顕著に表れるデータの部分だけ取り出して判別に用いることが可能になる。その結果、紙葉類の疲弊状態についての判別精度を向上することが可能である。

（２）
第２実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、振幅差分時系列特徴量は、フレーム内におけるサンプルデータとその前後のサンプルデータの合計３つのサンプルデータを用いて、振幅に基づく前方側の差分と後方側の差分の和から得られる。２つのサンプルデータ間の差分から得られる場合と比較して、判別精度を向上させることが可能である。とくに、疲弊判別を多段階で判定する場合に有効である。

（３）
なお、上記の振幅差分時系列特徴量は、フレーム内のサンプリングデータのうち所定の閾値を超えた振幅を用いて得られるようにしてもよい。その場合、振幅差分時系列特徴量を算出するときに閾値を超えた振幅のデータのみを用いることが可能になり、得られる振幅差分時系列特徴量のデータを圧縮することができる。その結果、処理速度を向上することができる。

（４）
また、第２実施形態に係る紙幣疲弊判別装置では、第１実施形態の紙幣疲弊判別装置と同様に、特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択されるので、２つのサンプルデータの特徴量が異なる度合いの大きいフレームが確実に抽出されるので、判別精度をより向上させることが可能である。

（５）
第２実施形態に係る紙幣処理装置では、紙幣の疲弊状態を判別する機能を例えば制御部６００に搭載する場合に、該機能の搭載によって紙幣処理装置が大型化したりコストアップを招いたりするのを抑制することができる。

（変形例）
（Ａ）
上記の第１〜２実施形態では、フレーム分割部６０３は、一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するときに、図８（ａ）に示されるように、各フレームは重なり合わさないように互いに隣接するフレームに分割しているが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明の変形例として、図４０に示されるように、フレーム間の前後のデータの連続性を担保するために、複数のフレームに分割する際に、前後のフレームにそれぞれ半分づつ重ね合わさるフレームをさらに追加して、いわゆるハーフオーバーラップにしてもよい。

（Ｂ）
上記の第１〜２実施形態では、紙幣の疲弊判別を行うための特徴量として、周波数差分特徴量および振幅差分時系列特徴量のうちのいずれか１つを用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、周波数差分特徴量および振幅差分時系列特徴量の両方を用いて紙幣の疲弊判別を行ってもよく、その場合、判別精度はさらに向上する。また、周波数差分特徴量および振幅差分時系列特徴量のうちどちらかを優先させて紙幣の判別を行ってもよい。

（Ｃ）
上記第１〜２実施形態では、特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の手法によって特定のフレームを選択してもよい。

（Ｄ）
上記の第１〜２実施形態では、新紙幣用の領域と疲弊紙幣用の領域との２つを用いて、識別対象の紙幣が新紙幣であるか疲弊紙幣であるかのみを識別するようにしたが、本発明では上記の形態に限定されず、紙幣の疲弊度として３段階以上設定し、識別対象の紙幣がどの疲弊度に該当するかを識別するようにしてもよい。

（Ｅ）
上記の第１〜２実施形態では、疲弊状態の識別対象を紙幣としたが、本件は、紙幣に限定されず、紙葉類全般に適用可能である。

１ 紙幣処理装置
３ ベースユニット
４Ａ〜４Ｃ 中間部ユニット
２１ 紙幣導入機構
２１０ 紙幣導入路
５０１ マイクロホン
５０２ 紙幣挿入センサ
５０３ 紙幣通過センサ
６００ 制御部
６０１ 集音制御部
６０２ サンプリング部
６０３ フレーム分割部
６０４ 周波数差分特徴量算出部
６０５ 判定部
６０６ 振幅差分時系列特徴量算出部

Claims (11)

1. 紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリング部と、
   前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割部と、
   前記フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める特徴量算出部と、
   前記複数のフレームのうちの特定の隣り合うフレームにおける前記周波数差分特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別部と
   を備える紙葉類疲弊判別装置。
2. 前記周波数差分特徴量は、前記隣り合うフレーム間において前記周波数スペクトル分布における各周波数成分におけるスペクトル値の差分の和から得られる周波数スペクトル差分特徴量である、
   請求項１に記載の紙葉類疲弊判別装置。
3. 前記周波数差分特徴量は、前記隣り合うフレーム間において前記周波数スペクトル分布における所定の帯域毎の所定の閾値を超えたスペクトル値を有する周波数成分の個数の差分から得られる周波数個数差分特徴量である、
   請求項１に記載の紙葉類疲弊判別装置。
4. 前記周波数差分特徴量は、あるフレームとその前に並ぶフレームとの間における前記周波数スペクトル分布に基づく前方側の前記差分と、あるフレームとその後ろに続くフレームとの間における前記周波数スペクトル分布に基づく後方側の前記差分の和から得られる、
   請求項１から３のいずれかに記載の紙葉類疲弊判別装置。
5. 紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリング部と、
   前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームに分割するフレーム分割部と、
   前記フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める特徴量算出部と、
   前記複数のフレームのうちの特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別部と
   を備える紙葉類疲弊判別装置。
6. 前記振幅差分時系列特徴量は、前記フレーム内における、あるサンプリングデータとその前に並ぶサンプリングデータとの間における前記振幅に基づく前方側の前記差分と、あるサンプリングデータとその後ろに続くサンプリングデータとの間における前記振幅に基づく後方側の前記差分との自乗和の平方根から得られる、
   請求項５に記載の紙葉類疲弊判別装置。
7. 前記振幅差分時系列特徴量は、前記フレーム内の前記サンプリングデータのうち所定の閾値を超えた振幅を用いて得られる、
   請求項５または６に記載の紙葉類疲弊判別装置。
8. 前記特定のフレームは、サンプルとしての新しい紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とサンプルとしての疲弊した紙葉類から得られた一連のサンプリングデータの特徴量とを比較した場合のＤＴＷ距離が平均よりも長いフレームから選択される、
   請求項１から７のいずれかに記載の紙葉類疲弊判別装置。
9. 前記紙葉類は、紙幣であり、
   紙幣を投入する投入口と、
   前記投入口から投入された紙幣の疲弊状態を判別する紙葉類疲弊判別装置と、
   前記紙葉類疲弊判別装置による判別結果に基づき、前記紙幣を疲弊状態別に分別し、あるいは所定の疲労状態の閾値を境にして分別して、収納する収納部とを備える紙幣処理装置であって、
   前記紙葉類疲弊判別装置は、請求項１から８のいずれかに記載の紙葉類疲弊判別装置である紙幣処理装置。
10. サンプリング部が、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリングステップと、
    フレーム分割部が、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割ステップと、
    特徴量算出部が、前記フレームごとに周波数スペクトル分布を求め、隣り合うフレーム間における当該周波数スペクトル分布に基づく差分から得られる周波数差分特徴量を求める差分算出ステップと、
    判別部が、前記複数のフレームにおける特定の隣り合うフレームにおける前記周波数差分特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別ステップと
    を有する紙葉類疲弊判別方法。
11. サンプリング部が、紙葉類の搬送中に発せられる音に応じた信号を一連のサンプリングデータとしてサンプリングするサンプリングステップと、
    フレーム分割部が、前記一連のサンプリングデータを同じ時間幅を有する複数のフレームごとに分割するフレーム分割ステップと、
    特徴量算出部が、前記フレームごとに当該フレーム内の隣り合うサンプリングデータ間における振幅に基づく差分であって時系列順に定義付けられた振幅差分時系列特徴量を求める差分算出ステップと、
    判別部が、前記複数のフレームにおける特定のフレームにおける前記振幅差分時系列特徴量を用いて前記紙葉類の疲弊状態を判別する判別ステップと
    を有する紙葉類疲弊判別方法。