JPH0666075B2

JPH0666075B2 - 紙葉類鑑別処理装置

Info

Publication number: JPH0666075B2
Application number: JP60230701A
Authority: JP
Inventors: 恭司藤村; 孝之瀬川
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1985-10-16
Filing date: 1985-10-16
Publication date: 1994-08-24
Anticipated expiration: 2009-08-24
Also published as: JPS6290788A

Description

【発明の詳細な説明】【概要】

紙葉類の正当性を鑑別するに当たって，少なくとも紙葉
類が属すべきＮ個のグループA,B,・・・間での識別を行
うに当たって，グループＡおよびグループＢの両者また
はいれか一方についてサブ・グループに区分して，サブ
・グループ特徴分布中心を抽出するよう構成し，グルー
プＡとＢとの間の識別を容易にするようにしたことが開
示される。

【産業上の利用分野】

本発明は，紙葉類鑑別処理装置，特に，紙葉類の鑑別の
ために稼動する鑑別機や，当該鑑別機をテストしたり開
発したりする鑑別機開発システムなどにおいて，高精度
の鑑別を行い得るような鑑別論理を設定可能にした紙葉
類鑑別処理装置に関するものである。

【従来の技術】

従来から，紙幣や証券などの紙葉類の正当性を鑑別する
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った。
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
とであった。またこのような評価を行うに当たっては，
言うまでもなく，例えば折れ券や重なり券や異物付着券
などの紙葉類が含まれ，更には擬似券などが含まれる可
能性のある状況の下で，高精度で鑑定を行い得る鑑別論
理を開発することも必要となる。これは，人間の目によ
ってだけでは上記擬似券を排除することができなくなり
つつある現状から必須のことであるとも言える。特に本
発明においては，唯一の鑑別論理で複数金種の紙幣群を
鑑別した際，鑑別された紙幣同士は異なる金種の紙幣で
あっても同一の金種と判定してしまう様な鑑別論理に対
して改善対策として注目し，そうした鑑別論理が存在す
る場合には，紙幣群の各々の紙幣から光学或いは磁気セ
ンサ等のセンサにより抽出した信号の特定の位置或いは
タイミングの信号値に基づいて作成した特徴分布を基に
して，金種の異なる紙幣については各々を他金種と分別
できる様な鑑別論理を組み立て得るようにした紙葉類鑑
別処理装置を提供することに目的がある。

【問題点を解決するための手段】

本発明は上記の点を解決するためのものであり，その手
段として次の技術的思想を採用するものである。（ａ）金種毎の紙幣の特定の位置，或いは全体の読み取
り信号のレベルを分割して記憶し，これにより得られる
信号分布に基づいて鑑別論理を（例えば以下の手順で）
設定し，その鑑別論理が他金種の分布と重ならない様に
設定することで，最適，正確な鑑別論理で紙葉類の鑑別が可能となる。手順紙幣の種類毎に，即ちグループA,B,・・・毎に，鑑別
の基準となる位置（複数位置）の信号値，例えば，色濃
度，反射率，透磁率等の値をセンサにて読み出す。これ
を多数枚繰り返して，同一金種の全ての紙幣の信号値を
記憶する。得られた信号値群を次に分析し，同一グループと鑑別
すべき信号値を全て含む信号値の上限，下限値および各
値の頻度より，統計的演算によって，その信号群の特徴
分布中心となる値，上限／下限値を包含する範囲とを求
め，これを仮の鑑別論理として設定する。このようにして求められる仮の鑑別論理は，多数枚の同
一金種を実測して得た値から求めることができる為，最
適な値や論理が設定できる。次に，設定された値の範囲内に他のグループに属する
信号値が存在するかどうかを検出する。これは，別途記
憶されている他のグループの該当信号値の存在を，記憶
内容から読み出し，上記範囲を設定した値と比較処理す
ることで検出する。ここで，上記範囲内に他のグループの信号値が存在する
場合には，鑑別結果として，異なる金種の紙幣を同一の
種類の紙幣として鑑別してしまうので，これを区別する
必要がある。このため，本発明においては，更に，各グループをサ
ブ・グループにその信号の値によって分類する。例えば，同一金種の紙幣であっても，読み取り機への挿
入方向，表裏等の条件が異なる場合，同一センサの同一
タイミングで読み出した信号の値は異なる。このため，
同一金種であっても表裏に応じて信号値の分布する位置
は異なり，信号値毎の発生頻度を基に頻度が極小値をと
る部分でサブ・グループ化する様演算する。各サブ・グループは，前述のグループの鑑別論理をもと
めたのと同様の方法で，特徴分布中心及びそのサブ・グ
ループを包含する特徴分布中心からの値の範囲，即ち距
離が求められる。こうして設定したサブ・グループの値の分布範囲によ
り，再度，他の金種，即ち他のグループの値がその分布
に属するか否かを値を比較することで判定する。以下，以上を繰り返して，他の金種の値がサブ・グルー
プの判定論理（範囲）外に位置する様なサブ・グループ
を求める。以下，以上を第１図の本発明の原理構造図で整理して説
明する。図中の符号12−２は群内分割による処理部である。また
符号101は辞書部であり，被鑑別紙幣が属するべきＬ個
のグループA,B,C・・・（１万円札,5千円札，千円札，
五百円札）の夫々について，例えば紙幣セット方向（方
向），センサによってセンスされたトラック位置情報
（トラック）などに更に区分し，当該区分された最少単
位である各ユニット，例えば「金種が1,000円札で，当
該紙幣をセットした方向が方向１で，センスされたトラ
ック位置が位置１である１つのユニット」などの如く最
少単位のユニット毎に，（ｉ）当該ユニットについてのデータを提供しているテ
スト資料の個数Ｎ（なおＮは，例えば金種1,000円札の
枚数にトラック＃１内のゾーンの数を乗じた値），（ii）当該ユニットについてのデータを提供しているテ
スト資料についての，収集データ値ｘ（特徴ｘ）（なお
ｘは任意の１つのゾーンにおける値）のＮ個分の合計（iii）同じく収集データ値ｘのＮ個分の２乗和をテーブル104上に保持している。図示の場合には,1つ
の欄は金種1,000円札で方向が１でトラック位置が１で
あるユニットについての個数N₁と合計Σx₁と２乗和Σx₁
²を記述しており，他の１つの欄は金種1,000円札で方向
が１トラック位置が２であるユニットについての同様な
値N₂とΣx₂とΣx₂ ²とを記述している。そして必要に応
じて，図示テーブル105やテーブル106の如く，上記ユニ
ットの内容を幾つかまとめてサブ・グループA1,A2,・・
・やA11,A12・・・を形成し，識別のための処理に用い
る。例えば図示グループA1について言えば，グループA1
がｐ個のユニットをまとめたサブ・グループであるとし
て，処理に当たっては（ｉ）上記個数Ｎは，グループA1はすべてのトラックの
ものを集めて１つのサブ・グループにしているので，＃
１トラックのもの，＃２トラックのもの，・・・＃ｐト
ラックのものをまとめた形となることから，Ｎ＝N₁＋N₂＋N₃＋・・・＋Np （Ni:金額10,000円札の枚数に＃ｉトラック内のゾーン
の数を乗じた値）（ii）上記合計Σｘは Σｘ＝Σx₁＋ΣX₂＋Σx₃＋・・・＋Σxp （iii）上記２乗和Σx²は Σx²＝Σx₁ ²＋Σx₂ ²＋Σx₃ ³＋・・・＋Σxp² を用いるようにする。また図示グループA11について言
えば，グループA11が５個のユニットをまとめたサブ・
グループであるとして，処理に当たっては（ｉ）上記個数は,10,000円札の枚数に＃１トラック内
のゾーン数を乗じたものと,10,000円札の枚数に＃２ト
ラック内のゾーン数を乗じたものと，・・・10,000円札
の枚数に＃５トラック内のゾーンの数を乗じたものとの
和であるから，Ｎ＝N₁＋N₂＋N₃＋N₄＋N₅ （ii）上記合計Σｘは Σｘ＝Σx₁＋Σx₂＋Σx₃＋Σx₄＋Σx₅ （iii）上記２乗和Σx²は Σx²＝Σx₁ ²＋Σx₂ ²＋Σx₃ ²＋Σx₄ ²＋Σx₅ ² を用いるようにする。符号102は距離決定部であり，図示の如く，グループＡ
の特徴分布中心からグループＡに属するすべての紙幣を
包含するように選んだ距離a₀内に，他のグループＢに属
する紙幣が混入するような場合，即ち a₀₂≦a₀≦a₀₁ の場合，グループＡ内でサブ・グループA1,A2・・・を
つくり，各サブ・グループ特徴分布中心を各サブ・グル
ープにおける合計Σｘを当該サブ・グループにおける個
数Ｎで割ってΣｘ／Ｎなる計算によって求める。そして
各サブ・グループ毎に自己に属する紙幣を包含するよう
に距離a₁やa₂を選び，当該各サブ・グループ特徴分布中
心からグループＢでの距離a₁₂やa₁₁,a₂₂やa₂₁・・・を
求め，となる如くサブ・グループを選定し，必要に応じて，所
望の条件，即ち各細分したサブ・グループの中心から当
該サブ・グループに属するものを包含する距離の範囲内
に，非所望な他のグループＢに属するものが存在しない
ようになる条件が得られるまで更に細分したサブ・グル
ープA11やA12・・・を用意するようにする。符号103は，特徴抽出部であり，被鑑別紙幣についてセ
ンサによって得られたデータにもとづいて当該被鑑別紙
幣の特徴を抽出する。なお上記における距離としては、上記情報Ｎ（なおＮ
は，この場合，例えばサブ・グループA1を例にとるとテ
スト紙幣の枚数に全トラックの数と１トラック内のゾー
ンの数とを乗じるもの），Σx,ΣX²を用いて公知のユー
クリッドの距離やマハラノビスの距離などを用いること
ができる。

【作用】

被鑑別紙幣の特徴（X_K,Y_K）（なお（K_K,Y_K）は２次元特
徴平面上でのある１つの被鑑別紙幣の各ゾーン毎の特
徴）が特徴抽出部103によって得らえたとき，距離決定
部102においては，先に用意されているサブ・グループA
1,A2・・・やグループＢなどに関する特徴分布中心から
上記被鑑別紙幣の特徴までの距離を求め，被鑑別紙幣が
どのグループに属するかあるいはいずれのグループにも
属さないかを決定する。即ち例えばゾーンのナンバをＫ
（Ｋ＝1,2,・・・Ｑ）としグループA1中心の特徴が各ゾ
ーン毎に（Y_AK,Y_AK）である場合に，該当グループA1の
中心からの距離SA₁は，但し,X_AK,Y_AKはグループA1に属する紙幣の各ゾーン毎の
特徴の平均値）なる計算を行い，その距離SA₁が値a₁以
内である場合に被鑑別紙幣がグループA1に属するものと
判定するようにする。

【実施例】

第２図は本発明が適用される１つの態様である紙葉類鑑
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はフロッピィ・ディスクであって編
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は紙幣鑑別機であってテスト状態に置かれてい
るものなどを表している。紙幣データ収集器２は，紙幣の表裏両面についてｍ＋ｎ
個の枡目領域を設定し，当該各枡目領域毎のデータ，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，それら各枡目領域毎のデータを収
集できるように，紙葉類がセットされる。データ編集装
置３は，上記収集されたデータについて，金種やセット
方向やデータ収集時の環境条件や紙幣の製造ロット番号
などの付加データを付加し，フロッピィ・ディスク４に
書き込む。データ処理装置１は，フロッピィ・ディスク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
能をもっている。即ち，１）搬送状態評価部７・・・上記紙幣データ収集器に対
して紙幣がセッ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
ったか否かや，搬送時の斜行状態がどの程度であったか
などのチェックを行う。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，紙幣がセットさ
れた際において特定のセッ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
チェックしたり，（ii）データ収集時に例えば１万円札
をセットしたのに誤って千円札がセットされたものとさ
れたなどの，データ異常をチェックしたりして，収集さ
れたデータの非所望な片寄りやデータ異常をチェック
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って，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っている。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，好ましい形の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
めの機能をもっている。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っている
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ェック部８−１や，データ異
常チェック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などをもっている。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，
必要に応じてそれら鑑別機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
であって紙幣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っている。搬送路20上に
は，紙幣侵入検知センサ（S₁）（S₂）21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ック検知センサ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っているために，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
セッ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ット
されて搬送される状態まで，任意の位置に紙幣18′をセ
ットすることが可能である。そして，これらのセット位
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ってしまう。紙幣18′上を第４図に示す如く,m×ｎ個の枡目領域25に
区分し，第４図図示水平方向に並ぶ枡目領域群をトラッ
クTi,Ti₊₁,・・・の如く定め，第４図図示垂直方向に並
ぶ枡目領域群をゾーンZ₁,Z₂,Z₃・・・の如く定めたとす
ると，上記搬送路20上に紙幣18′がセットされる位置に
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つのトラック上での枡目領域のデータを収
集する形となる。そして，紙幣18′を搬送路20上にセッ
トする位置を変化させることによって，紙幣18′上の所
定の範囲内での全枡目領域25について，夫々当該枡目領
域25のデータを収集することができる。また第４図図示
斜線を付した枡目領域25のデータは，センサ23の１つが
トラックTi₊₁に沿ってデータを収集している間であって
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がどのトラックに対応するかは，紙幣
18′の端がトラック検知センサ24のどの位置を通るかに
よって明らかにされる。データ収集部15を搬送され終わっ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。上記の如き構成において，上述の例えばユークリッドの
距離SA₁を得るに当たっては，使用する上記各ゾーンの
ナンバをＫ（Ｋ＝1,2,・・・Ｑ）とするときの如き形で計算される。第５図は本発明の一実施例フローチャートを示してい
る。図中の符号101,103は第１図に対応している。なお
第５図に示す例えばグループA1の特徴中心X_A1,Y_A1はで与えられる。被鑑別紙幣についての特徴（X,Y）が特徴抽出部103から
供給されると，図示処理において，当該被鑑別紙幣が
各グループおよび各サブ・グループの特徴中心に対して
どの程度の距離をもつものであるかが図示SA₁,SA₂,SB,
・・・の如く計算される。そして，図示処理におい
て，被鑑別紙幣が例えばグループＢに属するものである
ため条件 L_B＝（０≦SB≦Ｂ）∧（a₁₂≦SA₁≦a₁₁） ∧（a₂₂≦SA₂≦a₂₁）∧・・・（Ａ）が求められ，また被鑑別紙幣が例えばグループA1に属す
るものであるための条件 L_A1＝０≦SA₁≦a₁ ・・・（Ｂ）が求められる。なお，上記式（Ａ）は次のことを意味している。即ち，（ｉ）被鑑別紙幣がグループＢであるとみなした際の距
離（グループＢに属するものの特徴中心からの距離）が
０以上ｂ以下であり，（ii）かつ被鑑別紙幣がグループA1であるとみなした際
の距離（グループA1に属するものの特徴中心からの距
離）がa₁₂以上a₁₁以下（第１図参照）であり，（iii）かつ被鑑別紙幣がグループA2であるとみなした
際の距離（グループA2に属するものの特徴中心からの距
離）がa₂₂以上a₂₁以下（第１図参照）である場合に，条件L_Bは真となる。また上記式（Ｂ）は，被鑑別紙幣がグループA1であると
みなした際の距離（グループA1に属するものの特徴中心
からの距離）が０以上a₁以下である場合に，条件L_A1は
真となる。これらの結果にもとづいて，図示処理において，
（ｉ）真であるものが１つのみである場合には当該真で
ある条件に対応するグループ（又はサブ・グループ）に
属するものとされ，（ii）真であるものが１つもない場
合には不明とされ，（iii）真であるものが複数個存在する場合には例えば
不明とされる。なお，「真であるものが１つのみであ
る」ことは，他のグループに属する被鑑別紙幣がまぎれ
込んで誤った鑑別が生じるおそれが全くないことを意味
する。即ち，適正な鑑別が行われ得るようにグループ化
が行われたことを意味する。言うまでもなく，従来の場合には被鑑別紙幣の特徴がグ
ループＡについての特徴中心に対して距離a₀以内であれ
ば，当該被鑑別紙幣はグループＡに属する可能性がある
ものとして判定されていたものである。このために従来
の場合には，第１図図示においてグループＡの特徴中心
から距離a₀以内に非所望に入り込んでいる所のグループ
Ｂに属する紙幣をグループＡに属する可能性のあるもの
と判定していた。これに対して，本願発明の場合には，
グループＡの特徴中心から距離a₀以内にグループＢが入
り込んでいる可能性のあることから，被鑑別紙幣の特徴
がサブ・グループA1やサブ・グループA2などのいずれか
に属するか否かを調べてゆくようにする。即ちグループ
Ａに属するか否かではなく，より細かに，サブ・グルー
プA1やサブ・グループA2などに属するか否かを調べる。
そして，サブ・グループA1やA2などの少なくとも１つに
属していることが判定されると，被鑑別紙幣はグループ
Ａに属するものと正しく決定される。なぜならば，サブ
・グループA1やA2・・・やサブ・グループA11などに属
すると判定された場合には他のグループ例えばＢに属す
る紙幣が誤ってそれらのサブ・グループの範囲に入り込
んでいないように，それらの各サブ・グループが区分さ
れているからである。

【発明の効果】

以上説明した如く，本発明によれば，紙葉類の鑑別を高
精度で行うことができ，紙葉類鑑別機開発システムにお
ける認識論理部での処理や，また実際に現場で稼動され
る鑑別機における認識論理部に用いることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図，第２図は本発明が適用さ
れる一形態である紙葉類鑑別機開発システムの一実施例
構成，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図は本発明の一
実施例フローチャートを示す。図中,5は紙幣鑑別機,12は認識論理部,101は辞書部,102
は距離決定部,103は特徴抽出部を表す。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】紙幣を含む紙葉類がセットされ当該紙葉類
からのデータをセンサによって抽出し，当該紙葉類の正
当性を鑑別する紙葉類鑑別処理装置において、少なくとも上記紙葉類（18′）が属すべきＮ個（Ｎは２
以上の整数）のグループA,B・・・の夫々について，更
にサブ・グループA1,A2・・・,B1,B2・・・に区分し
て，各グループ毎および各サブ・グループ毎に，当該グ
ループおよびサブ・グループの夫々に属する紙葉類の個
数と当該各紙葉類について収集された特徴を合計した合
計と当該各紙葉類について収集された特徴を２乗して合
計した２乗和とを保持する辞書部（101）をそなえると
共に，上記グループＡについてのグループ特徴中心から当該グ
ループに属する各紙葉類を含むように定めた距離以内
に，上記他グループＢ・・・に属する紙葉類が位置され
る場合に，上記グループＡに属するサブ・グループA1,A
2・・・の夫々についての各サブ・グループ特徴分布中
心｛（X_AK,Y_AK）・・・｝と上記セットされて当該サブ
・グループに属する紙葉類がもつ特徴｛X_K,Y_K）・・
・｝との距離SA₁が０≦SA₁≦a₁＜a₁₂ （但し， a₁は当該サブ・グループに属する紙葉類までの距離の最
大のもの， a₁₂は他のグループＢ・・・に属する紙葉類までの距離
の最小のもの）で与えられる条件を満足すべきサブ・グループを夫々設
定し，上記セットされた紙葉類が上記グループＡについ
てのいずれかのサブ・グループに属する場合に，当該セ
ットされた紙葉類を他グループＢ・・・に属するおそれ
がなくかつグループＡに属するものとして鑑別する距離
決定部（102）をそなえたことを特徴とする紙葉類鑑別処理装置。