JP7102240B2

JP7102240B2 - 紙葉類鑑査方法

Info

Publication number: JP7102240B2
Application number: JP2018112156A
Authority: JP
Inventors: 正博宍倉
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date: 2018-06-12
Filing date: 2018-06-12
Publication date: 2022-07-19
Anticipated expiration: 2038-06-12
Also published as: JP2019215677A

Description

本発明の実施形態は、紙葉類鑑査方法に関する。

従来より、銀行等では紙幣や有価証券などの紙葉類を正券、損券及び排除券に区分して処理する複数の紙葉類処理装置をネットワーク接続するようにした紙葉類処理システムが構築されている。この紙葉類処理システムでは、本店、支店それぞれに配置される紙葉類処理装置をネットワークを通じてクラウド・サーバに接続し、クラウド・サーバによってシステム全体の運用を管理するようにしている。ただし、現状の運用では、各サイト（センターシステム（本店）、ローカルシステム（支店））で、オペレータまたは保守員が紙葉類処理装置の正損パラメータの調整を定期的に実施している。ところが、その調整を行う作業者のスキル不足によって、正損パラメータを正しく調整することができないことがあった。特に、正損判定の基準は紙葉類の使用環境によって異なるため、各サイトで正損区分の境界を調整しているのが実情である。また、紙葉類の真偽を検知する鑑査パラメータの調整には、調整に必要な鑑査データを装置の製造元に送り、製造元で鑑査データを分析して新しい鑑査パラメータを決定する作業が必要である。このため、設計担当者の負担が大きく、鑑査パラメータの調整に時間がかかっていた。

特開２０１０-２５７３３８号公報

以上のように、従来の紙葉類鑑査方法では、正損に関する鑑査パラメータの調整者のスキル不足によって鑑査パラメータを正しく調整することができない場合があった。また、紙葉類の使用環境によって正損判定の基準が異なっているため、正損区分のレベルが各サイトで異なるという問題点があった。また、紙葉類の真偽を検知する鑑査パラメータを調整するためには、調整に必要な鑑査データを装置の製造元に送り、製造元で鑑査データを解析して新しい鑑査パラメータを決定する作業が必要なため、設計担当者の負担が大きく、鑑査パラメータの調整に時間がかかっていた。

本実施形態は、上記課題を解決するためになされたもので、鑑査パラメータを調整者のスキルによらず正しく調整することができ、サイト間の正損のばらつきをなくすことができ、各サイトで個別に鑑査パラメータの調整が必要な場合でも容易にかつ短時間に調整することのできる紙葉類鑑査方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本実施形態に係る紙葉類鑑査方法は、それぞれ紙葉類処理装置を備えるセンターシステム及び複数のローカルシステムとネットワークを通じて接続されるクラウドサーバが、前記センターシステムから提供される、前記紙葉類処理装置の紙葉類の検知に関する鑑査データを蓄積し、前記鑑査データを分析して前記紙葉類処理装置に対する前記紙葉類の検知に関する鑑査パラメータの範囲を設定し、前記鑑査パラメータのデータベースを作成して前記複数のローカルシステムで共有し、前記鑑査パラメータの調整要求の有無を判断し、前記鑑査パラメータの調整要求がある場合に、前記センターシステムから追加される鑑査データを前記蓄積された鑑査データと合わせて分析して前記鑑査パラメータを調整し、排除率分析要求を受けた場合に、予め与えられる全体排除率目標と前記複数のローカルシステムそれぞれの紙葉類処理装置の排除率と比較して、全体排除率目標から規定範囲内にあるときは問題無しと判定し、規定範囲外となるときはその装置数と閾値との比較結果に基づいて前記紙葉類処理装置の個別不良か、鑑査パラメータを設定するプログラムの不具合かを判断する。

実施形態に係る紙葉類処理方法が適用される紙葉類処理システムの構成を示すブロック図。図１に示すシステムに用いられる紙葉類処理装置の具体的な構成を示すブロック図。図１に示すシステムに用いられるクラウドサーバの基本的な構成を示すブロック図。図１に示すシステムにおいて、正損・排除基準値、鑑査性能目標の登録処理を説明するための図。図１に示すシステムにおいて、偽券発見時の登録処理を説明するための図。図１に示すシステムにおいて、鑑査調整用の鑑査データ登録処理を説明するための図。図１に示すシステムにおいて、鑑査パラメータの自動調整を説明するための図。図７に示す鑑査パラメータ自動調整の具体的な手法を示す図。図１に示すシステムにおいて、鑑査データの排除率分析処理を説明するための図。図１に示すシステムにおいて、鑑査データの正損率分析処理を説明するための図。図１０に示す正損率分析による鑑査パラメータの調整を説明するための図。図１に示すシステムにおいて、鑑査データの真偽分析処理を説明するための図。図１２に示す鑑査データの真偽分析による鑑査パラメータの調整において、銀行券の排除範囲を説明するための図。図１２に示す鑑査データの真偽分析による鑑査パラメータの調整において、銀行券の他の排除範囲を説明するための図。

以下、実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は本実施形態に係る紙葉類処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示す紙葉類処理システムにおいて、本店（センターシステムとして機能する）Ａ及び支店（ローカルシステムとして機能する）Ｂ１～ＢＮ（以下、ｉ＝１～Ｎとする）は、それぞれネットワークＣ上のクラウドサーバＤに接続される。本店Ａ及び支店Ｂｉには、それぞれ互いに同様に構成された紙葉類処理装置１Ａ、１Ｂｉが配置され、いずれもネットワークＣを通じてクラウドサーバＤに接続される。ここで、「同様に構成された」とは、例えば、処理速度又は処理紙葉類を集積する集積庫の数が利用形態によって異なる紙葉類処理装置であっても、本実施形態を構成することが可能であるものとする。また、本店ＡにはクラウドサーバＤの運用及び管理を行うための指令端末２Ａが配置される。なお、上記紙葉類処理装置１Ａ、１Ｂｉ及び指令端末２ＡとネットワークＣとの間に、それぞれ送受信データを暗号化するクラウドＧＷ（ゲートウェイ）３Ａ１，３Ｂｉ，３Ａ２を介在させることで、システム全体のセキュリティを確保する。

図２は上記紙葉類処理装置１Ａの具体的な構成を示すブロック図である。図２に示す装置１Ａは、主制御部１１、紙葉類判別部１２、搬送・区分処理部１３、データベース部１４、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１５等を備え、バスＢＵＳを通じて接続されている。

主制御部１１は、紙葉類判別部１２の紙葉類判別処理、搬送・区分処理部１３の紙葉類搬送・区分処理、データベース部１３の登録・検索処理、通信Ｉ／Ｆ部１４を通じて外部との情報の送受信を行う。ここで、主制御部１１は、操作表示部（図示せず）から操作員によって入力設定される紙葉類処理の動作モードを受け付ける。動作モードとは、これから処理する紙葉類の種類、正損判別レベルの設定、集積庫の指定など処理動作の設定を行うことである。例えば、紙葉類判別部１２による判別結果に基づいて、損券判別レベル又は損券の種類によって当該集積庫を指定することができる。また、処理する紙葉類が１種類であって、ＡＴＭなどで使用可能な正券とその他の正券及び損券とに区分したり、損券と判別された紙葉類を再投入して正損を判別した損券をさらに種類（Tape, MC, Dog Ear, Hole等）ごとに区分したりすることができる。また、主制御部１１は、紙葉類判別部１２による判別結果の統計処理を行い、その結果を通信Ｉ／Ｆ部１４を通じて、ネットワークＣを経由してクラウドサーバＤに送信する。

図３は上記クラウドサーバＤの基本的な構成を示すブロック図である。図３に示すクラウドサーバＤは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３、記録部（データベースを含む）２４、通信Ｉ／Ｆ部２５をバスＢＵＳに接続して構成される。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２３から指定プログラムを読み出してそのプログラムを実行することで、指定処理を実行する。ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１に作業空間を提供する。ＲＯＭ２３は、予め紙葉類処理に要するプログラムを格納する。記録部２４は、紙葉類処理に要する情報、処理結果等を登録してデータベースとして機能する。通信Ｉ／Ｆ部２５は、ネットワークＣを通じて本店Ａ及び支店Ｂｉの紙葉類処理装置１Ａ、１Ｂに接続される。

なお、上記データベースには、図３中に示すような項目について登録されて鑑査パラメータを設定し、繰り返し蓄積されることで適宜学習処理される。
上記構成において、以下に本実施形態に係る紙葉類鑑査方法について、図４乃至図１４を参照して、銀行券を例にとって説明する。

（Ａ）正損・排除基準値、鑑査性能目標の登録処理（図４参照）
（Ａ１）本店Ａにおいて、銀行券の正損検知区分・排除区分を決定し、中銀規定等で決められている鑑査パラメータ（Tape, MC, Dog Ear, Hole等）に関する正損基準値（例えばTape 10mm以下等）及び排除基準値（以下、正損・排除基準値）を設定して、それぞれ指令端末２Ａを用いてクラウドサーバＤに送信する。クラウドサーバＤは、受信した鑑査パラメータに関する正損・排除基準値を入力してデータベースに登録する。ここでデータベースに登録された正損・排除基準値は、各サイト（本店Ａ、支店Ｂｉ）で共通の基準値として使用される。

（Ａ２）次に、本店Ａにおいて、紙葉類処理装置１Ａに基準となる正券、基準となる損券をそれぞれセットして、紙葉類処理装置１Ａにて正券とすべき基準券の鑑査データ、損券とすべき基準券の鑑査データをそれぞれ収集する。そして、収集した正券の鑑査データ及び損券の鑑査データをそれぞれ紙葉類処理装置１ＡからネットワークＣを通じてクラウドサーバＤに送信する。クラウドサーバＤは、本店Ａの紙葉類処理装置１Ａから送信される正券、損券それぞれの鑑査データを受信すると、正券、損券それぞれの鑑査データを分析して、正券とすべき基準券を正しく正券と判定し、損券とすべき基準券を正しく損券と判定できるように正損基準値（鑑査パラメータ）を設定し、データベースに登録する。なお、正損基準値は、正券とすべき基準券、損券とすべき基準券を後で追加して処理することによって調整可能とする。ここでデータベースに登録された正損基準値は各サイトで共通の基準値として使用される。

すなわち、正損は本店で基準券を決め、データ収集を行い鑑査パラメータを決定し、各支店に配布する。各支店においては、本店で決定した正損パラメータで対応できるのであれば調整不要であり、支店ごとの正損のばらつきもなくなる。もし、各支店において調整の必要があると判断した場合には、個別に微調整する。このように、最初から調整するわけではないため、短時間で調整が可能になる。

（Ａ３）次に、本店Ａにおいて、全体排除率目標を決定し、この全体排除率目標を指令端末２Ａを用いてクラウドサーバＤに送信する。クラウドサーバＤは、受信した全体排除率目標を鑑査性能を示す目標としてデータベースに登録する。なお、銀行券の質は各サイトで異なるため、全体排除率目標は各サイトで修正が可能であるものとする。

（Ｂ）偽券発見時の登録処理（図５参照）
本店Ａ・支店Ｂｉにおいて、銀行券として検出できない偽券を発見した場合、紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉを用いて偽券の鑑査データを収集し、クラウドサーバＤに送信する。クラウドサーバＤは、サイトから送信される偽券の鑑査データを受信すると、その偽券の鑑査データを分析して、発見された偽券を正しく偽券と判定できるように、真偽検知のための鑑査パラメータの上限値・下限値を決定してデータベースに登録する。

（Ｃ）鑑査調整用の鑑査データ登録処理（図６参照）
本店Ａ・支店Ｂｉにおいて、紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉを使用した通常鑑査業務の中で、オペレータが銀行券を処理する都度、鑑査調整に必要な鑑査データを収集してクラウドサーバＤに送信する。クラウドサーバＤは、鑑査調整用の鑑査データを受信する都度、それぞれの鑑査データを自動的にデータベースに蓄積する。

（Ｄ）鑑査パラメータの自動調整（図７、図８参照）
本店Ａ・支店Ｂｉにおいて、鑑査パラメータを自動調整する場合には、クラウドサーバＤに鑑査自動調整を要求する。クラウドサーバＤは、鑑査自動調整の要求とともに以下の処理を実行して、新しい鑑査パラメータを設定し、要求元の紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉにダウンロードさせる。

（Ｄ１）正損検知の正損区分の中で、正損基準値（例えばTape 10mm以下等）を決めている鑑査パラメータ（Tape, MC, Dog Ear, Hole等）に関しては、蓄積した鑑査データを分析し、登録した正損基準値の正損判定に近くなる鑑査パラメータを自動的に設定する。

（Ｄ２）正損検知の排除区分の中で、排除基準値を決めている鑑査パラメータ（Tape, MC, Dog Ear, Hole等）に関しても、蓄積した鑑査データを分析し、登録した排除基準値の排除判定に近くなる鑑査パラメータを自動的に設定する。

（Ｄ３）銀行券として検出できない偽券の鑑査データを登録すると、真偽検知の鑑査パラメータの上限値・下限値が変動する。このため、現在の真偽検知の鑑査パラメータの値が真偽検知の鑑査パラメータの上限値・下限値の範囲内になる場合には、その真偽検知の鑑査パラメータを上限値または下限値に合わせる。

（Ｄ４）正損検知の中で排除基準値を定めていない鑑査パラメータと真偽検知の鑑査パラメータに関しては、蓄積した鑑査データを分析して、まだ鑑査パラメータを調整する余地のある検知の中で一番排除が多い検知を探す。もし、鑑査パラメータを調整する余地のある検知がない場合には（Ｄ７）へ移行する。

（Ｄ５）対象検知に関する鑑査データを分析し、鑑査パラメータの値として、上限値・下限値を超えない範囲で、対象検知の排除全体の中から対象検知を１００％としたときにその排除をＮ％（Ｎは設定可能とする）削除できる値を設定する。具体的には、図８（ａ）乃至図８（ｃ）に示すように、鑑査パラメータである要因１、要因２、要因３のうち、排除率の高いＮ％を超える要因１、要因２について、それぞれの削減可能部分をＮ％削減して、上限値・下限値を超えない範囲に収める。

（Ｄ６）排除率が全体排除率目標に達しない場合には（Ｄ４）へ戻る。このサイクルを何回か繰り返すことで、特定のパラメータだけを調整することを防止する。
（Ｄ７）全体排除率目標と排除率の調整値をメッセージとして表示して自動調整を終了する。

（Ｅ）鑑査データの排除率分析（図９参照）
本店Ａの指令端末２Ａにおいて、適宜クラウドサーバＤに鑑査データの排除率分析を要求すると、クラウドサーバＤは、鑑査データの排除率分析要求に応答して（Ｓ１）、各サイトにある紙葉類処理装置の排除率が全体排除率目標から大きく離れていない（規定範囲内にある）ことを確認して（Ｓ２）、大きく離れていなければ、問題無しを提示する（Ｓ３）。もし、大きく離れている紙葉類処理装置が見つかった場合において、その装置数を閾値と比較して閾値以上か判断し（Ｓ４）、装置数が少数（閾値未満）ならば個別不良が考えられるので、保守員に鑑査の保守を依頼するように、分析要求元に通知する（Ｓ５）。また、大きく離れている装置数が多数（閾値以上）ならば、鑑査パラメータを設定するプログラムの不具合等、鑑査処理に不具合を生じている恐れがあるため、プログラムの変更等の対策を検討するように、本店の保守員に通知する（Ｓ６）。

（Ｆ）鑑査データの正損率分析（図１０及び図１１参照）
本店Ａの指令端末２Ａにおいて、適宜クラウドサーバＤに鑑査データの正損率分析を要求すると、クラウドサーバＤは、鑑査データの正損率分析要求に応答して、各サイトで検出された正損が本店Ａで設定した正損基準値と大きく離れていない（規定範囲内にある）ことを確認する。もし、大きく離れていることが見つかった場合には、図１０に示すように、基準となる正券、基準となる損券を紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉにセットし、正券とすべき基準券、損券とすべき基準券それぞれの鑑査データを追加で収集するように指示する。この指示によって紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉから収集された追加の鑑査データが送信された場合、クラウドサーバＤは、追加された鑑査データを受信し、その鑑査データに基づいて正損基準値を見直してデータベースに登録する。具体的には、図１１に示すように、追加された正券の分布と損券の分布を分析し、両分布の交差付近になるように鑑査パラメータを調整する。

（Ｇ）鑑査データの真偽分析（図１２乃至図１４参照）
本店Ａの指令端末２Ａにおいて、適宜クラウドサーバＤに鑑査データの真偽分析を要求すると、クラウドサーバＤは、鑑査データの真偽分析要求に応答して、各サイトで検出された正損が本店Ａで設定した真偽検知のための鑑査パラメータの上限値・下限値範囲内にあることを確認する。もし、範囲内から外れる偽券が見つかった場合には、図１２に示すように、真券（正券＋損券）、偽券を紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉにセットし、紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉを通じて真券、偽券それぞれの鑑査データを追加で収集するように指示する。この指示によって紙葉類処理装置１Ａ，１Ｂｉから収集された追加の鑑査データが送信された場合、クラウドサーバＤは、追加された鑑査データを受信し、その鑑査データに基づいて鑑査パラメータの上限値、下限値を見直してデータベースに登録する。このように、偽券を見つけたサイト（本店・支店）で集めた偽券の鑑査データを元に、全てのサイトへ調整済の真偽パラメータを配布する。

具体的には、図１３に示すように、真券の分布と偽券のセンサ出力値－処理枚数分布を求め、鑑査パラメータの中心を真券分布の下端に合わせ、パラメータ下限値を偽券分布の上端に合わせ、鑑査パラメータの中心から一定範囲に入る銀行券は排除する。あるいは、図１４に示すように、真券の分布と偽券の分布を求め、鑑査パラメータの下限値を真券分布の下端に合わせ、鑑査パラメータを偽券分布の上端に合わせ、鑑査パラメータとその下限値との範囲に入る銀行券は排除する。

以上のように、本実施形態に係る紙葉類処理システムは、まず、鑑査調整に必要な鑑査データを通常鑑査業務中に自動的に収集してパラメータ調整するため、基本的に鑑査データを収集する必要がない。また、収集した偽券の鑑査データを元に、真偽パラメータの上限値・下限値を設定しておくことにより、偽券を検出できる範囲内で鑑査パラメータの調整を自動的に行うことができる。さらに、各サイトで発見した検出できない偽券の情報を全サイトの共通情報として使用することができる。また、工場で真偽パラメータを設定する必要がなくなるので、設計負担が軽減される。さらに、鑑査調整に係る時間を短縮することができる。また、オペレータが正損調整・排除調整を行うことができるようになる。また、本店で設定した正損の基準を用いて正損調整をするため、各サイトで正損調整のばらつきがなくなる。

なお、上記実施形態では、本店の処理を中心に各支店の処理内容について説明したが、本店と支店の区別は必ずしも必要ではない。また、銀行券に限らず、他の金券や有価証券等の紙葉類の処理にも適用可能である。
その他、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

Ａ…本店、Ｂ１～ＢＮ，Ｂｉ…支店、Ｃ…ネットワーク、Ｄ…クラウドサーバ、１Ａ、１Ｂｉ…紙葉類処理装置、２Ａ…指令端末、３Ａ１，３Ｂｉ，３Ａ２…クラウドＧＷ（ゲートウェイ）、１１…主制御部、１２…紙葉類判別部、１３…搬送・区分処理部、１４…データベース部、１５…通信Ｉ／Ｆ部、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＡＭ、２３…ＲＯＭ、２４…記録部（データベースを含む）、２５…通信Ｉ／Ｆ部。

Claims

それぞれ紙葉類処理装置を備えるセンターシステム及び複数のローカルシステムとネットワークを通じて接続されるクラウドサーバが、
前記センターシステムから提供される、前記紙葉類処理装置の紙葉類の検知に関する鑑査データを蓄積し、
前記鑑査データを分析して前記紙葉類処理装置に対する前記紙葉類の検知に関する鑑査パラメータの範囲を設定し、
前記鑑査パラメータのデータベースを作成して前記複数のローカルシステムで共有し、
前記鑑査パラメータの調整要求の有無を判断し、
前記鑑査パラメータの調整要求がある場合に、前記センターシステムから追加される鑑査データを前記蓄積された鑑査データと合わせて分析して前記鑑査パラメータを調整し、
排除率分析要求を受けた場合に、予め与えられる全体排除率目標と前記複数のローカルシステムそれぞれの紙葉類処理装置の排除率と比較して、全体排除率目標から規定範囲内にあるときは問題無しと判定し、規定範囲外となるときはその装置数と閾値との比較結果に基づいて前記紙葉類処理装置の個別不良か、鑑査パラメータを設定するプログラムの不具合かを判断する紙葉類鑑査方法。
前記鑑査データは、前記紙葉類の正損、排除、真偽の少なくともいずれかの情報とする請求項１記載の紙葉類鑑査方法。
前記鑑査データとして、前記正損、排除、真偽の検知区分に該当するそれぞれの基準値を収集する請求項２記載の紙葉類鑑査方法。
前記鑑査データとして、前記正損、排除、真偽の検知区分に該当するそれぞれの基準値を追加収集して前記鑑査パラメータを調整する請求項３記載の紙葉類鑑査方法。