JPH0551950B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 紙幣を含む紙葉類についてのデータを収集して
おき、当該紙葉類に対する鑑別機を開発するに当
たつての各種処理を行うセンサ位置評価を可能に
する紙葉類鑑別機開発システムにおいて、収集し
たデータの正当性をチエツクしておいた上で、標
本データを作成する機能をもうけると共に、認識
論理を働かせて紙葉類の識別を行い得るよう構成
し、テスト対象の鑑別機のセンサをテストしかつ
評価できるようにすることが開示されている。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、センサ位置評価を可能にする紙葉類
鑑別機開発システム、特に、データを収集して所
望の標本データを作成し認識論理を働かせて、テ
スト対象の鑑別機のセンサをテストし評価できる
ようにしたセンサ位置評価を可能にする紙葉類鑑
別機開発システムに関するものである。

〔従来の技術〕

従来から、紙幣を含む紙葉類に対する鑑別機が
開発されている。しかし、従来の技術の場合に
は、鑑別対象となる紙葉類から、当該開発中の鑑
別機が鑑別に用いるものと同じようなデータを大
量に収集しておき、当該開発中の鑑別機がどの程
度正しく紙葉類を鑑別できるかを調べるようにし
ていた。即ち、いわば好ましいであろう鑑別態様
を予め設定しておいて、当該鑑別態様がどの程度
正しく鑑別可能かを調べる形が多く採用されてい
た。

〔発明が解決しようとしている問題点〕

上記従来の場合には、綜合的な見地からみてあ
るべき形の鑑別機を開発しようとすることができ
ないものであつた。例えば、紙葉類を鑑別する鑑
別機において、センサが紙葉類のどの位置をセン
スするのが最適かなどの評価を行うことなどは、
きわめて困難であり、実質上できないことであつ
た。

即ち、従来の技術の場合には、予めセンサの位
置が定まつており、このように位置の定まつた標
準的なセンサを用いて紙葉類が読み取られて、当
該読み取られたデータを用いて、標本データが用
意され、テスト対象の鑑別機が認識した結果が如
何に正当であるかによつて上記テスト対象の鑑別
機自体の評価が行われていた。このため、センサ
の位置を変更するような事を考えると、当該変更
した位置にセンサをもうけた場合での標本データ
を新たに用意しなければならない。このために、
センサの位置を最適に選ぶという如き評価を行う
ことは、きわめて困難であつた。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記センサの位置などを含む評価を容
易に行い得るようにしており、紙葉類上の実質上
全体の面にわたつての情報を予め収集しておき、
その中から明らかに不合理な情報などを捨てさ
り、センサの位置を仮決定した場合に当該仮決定
されたセンサが読み取るであろう標本データを、
上記予め収集した情報の中から生成して認識処理
を行い、またセンサの位置を変更しては同様に当
該位置変更されたセンサに対応する標本データを
生成して認識処理を行うようにしており、第１図
は本発明の原理構成図を示す。

図中の符号１はデータ処理装置、１０は標本デ
ータ作成部、１２は認識論理部、１３は鑑別セン
サ評価部を表している。

データ処理装置１内の図示しないデータ・ベー
ス上には、各金種の紙幣毎に当該紙幣に関するデ
ータが収集されている。即ち１万円札の表全体に
ついて、ｍ×ｎ個の枅目領域に区分される。そし
て例えば水平方向に並ぶ複数個の枅目領域が同じ
トラツクに属するものとされる。第１図図示にお
いて、符号１０１を紙幣とするとき、右上り斜線
で示すもの１０２がトラツクに対応し、クロス・
ハツチングしたもの１０３が上記枅目領域に対応
している。言うまでもなく、数多くの資料（紙
幣）について、上記各枅目領域毎にデータが収集
されており、当該収集されたデータは、各データ
が極端なものでないか（異常データでないか）な
どをチエツクされた上で、データ・ベース上に格
納されている。

このような状態で、今、第１図図示の標本デー
タ作成部１０の枠内に概念的に示す如く、センサ
S₁ないしS₅の如き配置状態を採用する場合と、セ
ンサS₁′なしいS₅′の如き配置状態を採用する場合
とで、いずれがより好ましいかをテストするもの
とする。

標本データ作成部１０は、上述の如く収集され
ているデータを用いて、上記センサS₁ないしS₅が
センサするであろうトラツク上の各枅目領域１０
３のデータから当該枅目領域に対応する標本デー
タを作成する。また同様に、上記センサS₁′ない
ししS₅′がセンスするであろうトラツク上の各枅
目領域１０３のデータから同様な標本データを作
成する。

認識論理部１２は、１つのトラツク上にＱ個の
枅目領域が存在するものとし、センサS₁ないしS₅
の数Ｐ個であるとし、各枅目領域に対応する標本
データがZ_pqであるとするとき、 Ｘ＝_P 〓^p=1 _Q 〓^q=1 （Z_pq−Z_pq）²／V_zpq ―(1) なる距離Ｘを計算する。なお、上記_pqは各枅目
領域に対応する標本データの平均値（特徴分布中
心）であり、V_zpqは当該枅目領域における標本デ
ータの分散を表している。したがつて、上記距離
Ｘは、センサS₁ないしS₅を用いてセンスした場合
に対応する個々のデータがいわば標準値に対して
どの程度の距離をもつているかを表している。

鑑別センサ評価部１３は、上記第(1)式で得られ
た距離をＸとした場合に、或る値Ｘの距離範囲内
を正しいものとして（例えば１万円札ならば正し
く１万円札として）鑑別できる確率ｇ(x)（鑑別確
率）を計算し、例えば図示の如くプロツトする。
そして、今仮に、センサS₁ないしS₅を用いた場合
に、鑑別確率ｇ(x)と変数Ｘとの関係が図示実線の
如きものであり、またセンサS₁′ないしS₅′を用い
た場合に図示点線の如きものであつたとすると
き、確率0.5以下の範囲では両者の間に優劣は殆
どないが、確率0.9程度のものを期待しようとす
る場合にはセンサS₁′ないしS₅′（図示点線の側）
がより優れているものと評価するように働く。な
お点線の側がより優れている理由は、次の如き根
拠にもとづくものである。

即ち、今或るカテゴリ甲に属する紙葉類例えば
１万円札に関して（当該１万円札に関しての_pq
を用いている）第１図に示す距離Ｘに対する鑑別
確率ｇ(x)の曲線Ａが得られているとすると、上記
カテゴリ甲以外の例えばカテゴリ乙に属する紙葉
類例えば５千円札と分別することが鑑別の役割で
あることから、上記５千円札に関しての上記距離
Ｘに対する鑑別確率（１万円札に関しての上記
Z_pqを用いた場合の）は、一般に第１図図示の鑑
別確率ｇ(x)の曲線Ａを図示右方向にシフトした曲
線Ｂの如きものとなつている。

したがつて、両者の鑑別確率の値が可能な限り
大きい差をもつことが好ましいことから、点線に
対応するようなセンサを用いた場合に、真に１万
円札と鑑別すべきものが、特徴分布中心により近
く分布するようにセンスでき、例えば他の５千円
札などを誤つて１万円札と誤鑑別する可能性が少
ないことを意味しているからである。

〔作用〕

標本データ作成部１０は、センサS₁ないしS₅を
用いた場合にセンスするであろうデータから標本
データを作成し、またセンサS₁′ないしS₅′を用い
た場合にセンスするであろうデータから標本デー
タを作成する。

認識論理部１２は、センサS₁ないしS₅を用いた
場合に対応する各標本データが平均値をもつもの
に対してどのような距離をもつかを第(1)式で計算
する。また同様にセンサS₁′ないしS₅′を用いた場
合についても第(1)式で計算する。

これらの計算結果を用いて、鑑別センサ評価部
１３が、鑑別確率の推移を調べ、センサの優劣を
評価する。

〔実施例〕

第２図は本発明の対象とする紙葉類鑑別機開発
システムの一実施例構成を示す。

図中の符号１はデータ処理装置、２は紙幣デー
タ収集器、３はデータ編集装置、４はフロツピ
イ・デイスクであつて編集された情報を保持して
おきデータ処理装置１に供給するもの、５は紙幣
鑑別機であつてテスト状態に置かれているものな
どのものを表している。

紙幣データ収集器２は、紙幣の表裏両面につい
てｍ×ｎ個の枅目領域を設定し、当該各枅目領域
毎のデータ、例えば色、色別光反射量、色別光透
過量などのデータを収集する。更に言えば、それ
ら各桝目領域毎のデータを収集できるように、紙
葉類がセツトされる。データ編集装置３は、上記
収集されたデータについて、金種やセツト方向や
データ収集時の環境条件や紙幣の製造ロツト番号
などの付加データを付加し、フロツピイ・デイス
ク４に書き込む。

データ処理装置１は、フロツピイ・デイスク４
の内容をデータ・ベース６内に読み込み、次の如
き処理を行う機能をもつている。即ち、 １ 搬送状態評価部７……上記紙幣データ収集器
に対して紙幣がセツトされて当該紙幣について
のデータが収集された際において、紙幣の搬送
速度が極端に異常であつたか否かや、搬送時の
斜行状態がどの程度であつたかなどのチエツク
を行う。

２ データ・ベース内情報評価部８……データ・
ベース６上に収集された情報群について、(i)例
えば特定の金種の紙幣が極端に多くはないか
や、紙幣がセツトされた際において特定のセツ
ト状態の下で収集されたデータが極端に多くは
ないかなどの、入力データ取得条件をチエツク
したり、(ii)データ収集時に例えば１万円札をセ
ツトしたのに誤つて千円札がセツトされたもの
とされたなどの、データ異常をチエツクしたり
して、収集されたデータの非所望な片寄りやデ
ータ異常をチエツクし、いわばデータ・ベース
６上の情報母集団の信頼性を評価する。

３ 紙幣側データ変化監視部９……人間の目では
感知できないが、紙幣は時としてインクの種類
が変更されたりすることがある。このために、
このような変更の有無を常時監視しておき、鑑
別機の鑑別機能を、当該変更に正しく追従して
ゆくことが必要であり、このような紙幣側のデ
ータ変化を監視し、後述する標本データを好ま
しいものに変更させてゆくようにする。

４ 標本データ作成部１０……収集した情報か
ら、テスト対象の鑑別機におけるセンサのバラ
ツキなどに対応できる標本データを好ましい個
数分作成し、後述する認識論理部１２に供給で
きるようにする。

５ 鑑別データ合成部１１……上記紙幣データ収
集器２によるデータ収集に当たつて、例えば紙
幣が所定角度斜行していた場合のデータを大量
に収集するようなことを行うことは、きわめて
煩雑である。このために、斜行のない状態で収
集したデータ群から、上記所定角度斜行してい
る場合のデータを合成することが望まれる。ま
た、紙幣鑑別機におけるセンサの配置位置を変
更させてみるなどのテストを行いたいことがあ
り、データ収集器２のセンサの位置を変更させ
た上でデータを収集し直したりすることは実質
上できない。このために、センサの位置を変更
させた際のデータを、上記データ・ベース６上
のデータから適宜合成することが望まれる。鑑
別データ合成部１１はこのような機能をもつて
いる。

６ 認識論理部１２……紙幣鑑別機を開発する場
合に当該鑑別機がどの程度の鑑別機能をもつか
をテストすることが必要となる。このために、
データ収集器２で収集されるデータについて、
好ましい形で認識論理を適用して調べることが
必要となる。また上記標本データ作成部１０に
おいて作成されたデータについて、認識論理を
適用して調べてみることが必要となる。認識論
理部１２はこのための機能をもつている。

７ 鑑別センサ評価部１３……テスト対象鑑別機
に用いるセンサとしてどのようなセンサがより
好ましいものであるかなどの評価を行う。

データ処理装置１は上記の如き処理機能をもつ
ているが、図示の如く、(i)データ・ベース内情報
評価部８は、入力データ取得条件チエツク部８−
１や、データ異常チエツク部８−２などをもち、
(ii)鑑別データ合成部１１は、センサ位置移動時用
データ合成部１１−１や、斜行時用データ合成部
１１−２などをもち、(iii)認識論理部１２は、距離
による識別処理部１２−１や、群内分割による処
理部１２−２などをもつている。

図示紙幣鑑別機５は、テスト対象の鑑別機や、
現に実用されて運転状態にある稼動中の鑑別機に
対応しており、必要に応じて鑑別機５からの情報
がデータ編集装置３を介してデータ処理装置１に
導かれる。

第３図は紙幣データ収集器の一実施例構成を示
し、第３図Ａは側面図、第３図Ｂは平面図、第３
図Ｃはローラの構成図を示す。図中の符号１４は
繰出部であつて紙幣１８が挿入されるとき当該紙
幣をデータ収集部１５に供給する。データ収集部
１５には、第３図Ｂ，Ｃ図示の如く、ローラ１９
がもうけられ、紙幣１８′が搬送路２０上を図示
矢印の如く搬送される。搬送路２０は、第３図Ｂ
図示の如く、紙幣１８′の長手方向の距離にくら
べて十分に大きい幅をもつている。搬送路２０上
には、紙幣進入検知センサS₁，S₂２１と、通過検
知センサ２２がもうけられると共に、データ収集
用センサ２３が第３図Ｂ図示上下中央線に対して
線対称に配置されている。また図示の如くトラツ
ク検知センサ２４がもうけられている。

上述の如く、紙幣１８′の長手方向の長さにく
らべて搬送路２０の幅が十分に大となつているた
めに、紙幣１８′の上端が第３図Ｂ図示の搬送路
２０の上端に接するようにセツトされて搬送され
る状態から、紙幣１８′の下端が第３図Ｂ図示の
搬送路２０の下端に接するようにセツトされて搬
送される状態まで、任意の位置に紙幣１８′をセ
ツトすることが可能である。そして、これらのセ
ツト位置に対応して、データ収集用センサ２３が
紙幣１８′におけるどの位置をセンスするかが決
まつてしまう。

紙幣１８′上を第４図に示す如く、ｍ×ｎ個の
枅目領域２５に区分し、第３図図示水平方向に並
ぶ枅目領域群をトラツクT_i，T_i+1，……の如く定
め、第４図図示垂直方向に並ぶ枅目領域群をゾー
ンZ₁，Z₂，Z₃……の如く定めたとすると、上記搬
送路２０上に紙幣１８′がセツトされる位置に対
応して、紙幣１８′が搬送される間、データ収集
用センサ２３が上下２つのトラツク上での枅目領
域のデータを収集する形となる。そして、紙幣１
８′を搬送路２０上にセツトする位置を変化させ
ることによつて、紙幣１８′上の所定の範囲内で
の全枅目領域２５について、夫々当該枅目領域２
５のデータを収集することができる。また第４図
図示斜線を付した枅目領域２５のデータは、セン
サ２３の１つがトラツクT_i+1に沿つてデータを収
集している間であつてゾーンZ₂に対応する搬送タ
イミング時に抽出される。このとき、センサ２３
がどのトラツクに対応するかは、紙幣１８′の端
がトラツク検知センサ２４のどの位置を通るかで
判明される。

データ収集部１５を搬送され終わつた紙幣は図
示収納部１６内に図示紙幣１８″の如く収納され
る。そして、上記搬送の間に収集されたデータ
は、制御部１７から、第２図図示のデータ編集装
置３に転送される。

第５図は鑑別センサ評価部における他の評価方
式を説明する説明図であり、第６図は当該評価方
式による評価態様を説明する説明図を示す。

今仮に、金種として、１万円札C₁と５千円札
C₂と千円札C₃との３種類のみが存在するものと
する。このような状況のもとで、あるセンサS₀
（又は複数個のセンサ群S₀）によつてセンスした
データに対応する標本データが、(i)１万円札の群
C₁については、第５図Ａ図示の点K₁から距離l₁の
範囲内に或る鑑別確率Ｙで位置し、(ii)５千円札の
群C₂については、点K₂から距離l₂の範囲内に或る
鑑別確率Ｙで位置し、(iii)千円札の群C₃について
は、点K₃から距離l₃の範囲内に或る鑑別確率Ｙで
位置し、(iv)上記１万円札と上記５千円札と上記千
円札とのいずれでもよいが紙幣であるものを99％
の鑑別確率で鑑別できる範囲が点Ｋから距離ｌの
範囲内であるとする。

そして、半径ｌで包む円の面積をＢとし、半径
l_iで包む円の面積をC_iとするとき、比C_i／Ｂ（但し
ｉ＝１，２，３）の値が、上記鑑別確率Ｙの値の
変化によつてどのように変化するかを考える。第
６図図示点線は、或る鑑別確率Ｙが変化するとき C₁／Ｂ＋C₂／Ｂ＋C₃／Ｂ なる値がどのように変化するかをプロツトしてい
る。

同様に、他のセンサS₀′（又は複数個のセンサ群
S₀′）によつてセンスしたデータに対応する標本
データが、(i)１万円札の群C₁については、第５
図Ｂ図示の点K₁′から距離l₁′の範囲内に或る鑑別
確率Ｙで位置し、(ii)５千円札の群C₂については、
第５図Ｂ図示の点K₂′から距離l₂′の範囲内に鑑別
確率Ｙで位置し、(iii)千円札の群C₃については、
図示の点K₃′から距離l₃′の範囲内にある鑑別確率
Ｙで位置し、(iv)上記いずれかの紙幣であるものを
99％の鑑別確率で鑑別できる範囲が点K′から距
離l′の範囲内であるとする。

そして、上記と同様に比C_i／Ｂの値が、鑑別確
率Ｙの値の変化によつてどのように変化するかを
考える。第６図図示の実線は、或る鑑別確率Ｙが
変化するとき C₁／Ｂ＋C₂／Ｂ＋C₃／Ｂ なる値がどのように変化するかをプロツトしてい
る。

第６図図示の如き曲線が得られたとすると、鑑
別確率0.9程度の鑑別を求めることを考えると、
センサS₀の側（第６図実線の側）がより優れてい
るが、鑑別確率0.5以下の場合には、センサS₀′の
側（第６図点線の側）がより優れていると評価さ
れる。

これは、上記鑑別確率0.9程度を考えるとき、 １万円札や５千円札や千円札を個別に鑑別する
場合に、 ΣC_i／Ｂ なる値がより小さい側が、誤鑑別を行う危険性が
小さいからである。

〔発明の効果〕 以上の説明した如く、本発明によれば、センサ
の評価を行うことが可能となり、鑑別機開発に当
たつてのシミユレーシヨンを容易に行うことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図、第２図は本発明
の対象とする紙葉類鑑別機開発システム、第３図
は紙幣データ収集器の構成例、第４図は紙幣デー
タの収集を説明する説明図、第５図および第６図
はセンサ評価の他の方式を説明する説明図を示
す。 図中、１はデータ処理装置、２は紙幣データ収
集器、３はデータ編集装置、４はフロツピイ・デ
イスク、６はデータ・ベース、８はデータ・ベー
ス内情報評価部、１０は標本データ作成部、１２
は認識論理部、１３は鑑別センサ評価部を表す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 紙幣を含む単一または複数種類の紙葉類を大
   量にセツトし、当該紙葉類についての少なくとも
   面情報を複数のセンサによつて読み取り、少なく
   とも単一種類の紙葉類に関して当該紙葉類の面の
   実質的全体をｍ×ｎ個の枡目領域に区分して各枡
   目領域毎に情報を読み取るようにしたデータ収集
   器２と、 該データ収集器２によつて読み取られたデータ
   に対して当該データに関する付加データを付加す
   るデータ編集装置３と、 該データ編集装置３によつて編集された情報を
   保持するデータ・ベース６をそなえると共に 当該データ・ベース６内の情報を処理する情報
   処理機能部をそなえたデータ処理装置１と を少なくとも有する紙葉類鑑別機開発システムに
   おいて、 上記データ収集器２によつて収集されたデータ
   についてのデータ取得条件チエツクや異常データ
   の混入チエツクを含むチエツクを行い非所望なデ
   ータを除外するデータ・ベース内情報評価部８と 上記収集されたデータ・ベース６上の情報を用
   いて、有効性を評価される対象となるセンサを存
   在位置に対応した形で紙葉類鑑別に用いる標本デ
   ータを作成する標本データ作成部１０と、 当該標本データの１つ１つと上記紙葉類が属す
   る或るカテゴリ内の標本データ群の平均値との差
   に対応する距離を計算し、当該距離の大小にもと
   づいて上記１つ１つの標本データをもつ当該紙葉
   類が当該カテゴリに属するか否かを認識する認識
   論理部１２と、 当該認識論理部１２によつて得られた所の上記
   距離の分布状態にもとづいて行われた認識結果を
   調べて上記紙葉類鑑別に用いるセンサの位置の有
   効性を評価する鑑別センサ評価部１３とをそな
   え、 該鑑別センサ評価部１３は、上記距離が、上記
   紙葉類の少なくとも２つ以上のカテゴリで、異な
   る距離をもつ場合に、上記評価される対象となる
   センサによつて鑑別した結果についての、上記標
   本データに対して上記或るカテゴリに属する紙葉
   類であると鑑別されるか当該或るカテゴリに属さ
   ない紙葉類であると鑑別されるかの鑑別確率が、
   上記鑑別を与える閾値となる距離の変化に対応し
   て変化する状況を調べ、当該鑑別確率の変化状態
   を求めるよう構成される ことを特徴とするセンサ位置評価を可能にする紙
   葉類鑑別機開発システム。