JPH0814861B2

JPH0814861B2 - 紙葉類判別方法

Info

Publication number: JPH0814861B2
Application number: JP63260389A
Authority: JP
Inventors: 信也鎌上; 毅矢嶋
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1988-10-18
Filing date: 1988-10-18
Publication date: 1996-02-14
Anticipated expiration: 2011-02-14
Also published as: JPH02108188A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、紙幣あるいはこれに類した紙葉（例えば証
券や商品券等で、以下、紙幣を含めて紙葉類と記す）を
取り扱う装置において、前記紙葉類の種類、方向、真偽
等を判別する紙葉類判別方法に係り、特に判別対象であ
る種類、方向を順次絞って行き最終的に一つに決定する
ものである。

［従来の技術］例えば、入金処理を行う現金処理機や自動預貯金機
（ATM）などの装置においては、処理する紙幣の金種や
方向（装置への挿入方向）を判別する紙葉類判別装置が
装備されている。

この種の紙葉類判別装置では、処理する紙幣が日本円
の場合、金種としては、「万円券」、「五千円券」、
「千円券」の３種類の内のいずれに該当するかを判別
し、また、紙幣の方向としては、「表正」、「表逆」、
「裏正」、「裏逆」の４方向のいずれに該当するかを判
別する。また、例えば、金種あるいは方向がいずれにも
判別できないようなものは、真正な紙幣ではないと判定
してリジェクトする。

さて、従来より、紙幣の金種および方向を判別する方
法として、次に示すものが知られている。

この方法は、各紙幣の図柄等を分析して、予め、各金
種および方向毎にその特徴を抽出した標準データを用意
しておく。

そして、まず、判別すべき紙幣（以下、被判別紙幣と
記す）の図柄等を光学センサや磁気センサ等のセンサを
使って読み出す。

そして、次には、前述の標準データの一つを選び、こ
れをスライス値として使って、センサによって被判別紙
幣から読み出したデータを検定し、被判別紙幣が該当す
るであろう金種および方向の候補を選び出す。

そして、さらに、スライス値として使用する標準デー
タあるいは読み出しデータを新たにして、先に選出した
候補の中からさらに該当する候補だけを選び出す。

このような候補の選出を適宜数繰り返すことによって
次第に候補を狭めて、最終的に金種、方向を一つに決定
する。

［発明が解決しようとする課題］ところが、前述の方法による場合、判別性能を高める
には、センサによって被判別紙幣から読み出したデータ
上に金種および方向の違いが明解な差異となって現れる
ように、センサによってデータを読み出す領域（以下、
特徴抽出領域と記す）として最適な範囲を選定しなけれ
ばならない。そして、さらには、スライス値として使用
する標準データとしても最適な値を選定しておかねばな
らない。

そして、特徴抽出領域を最適な範囲に選定し、しかも
標準データの最適値を求めるには、まず、各金種の図柄
等を逐一分析して、金種相互間での差異を明らかにして
おかねばならない。

したがって、装置化に際しては、前以て、各金種の図
柄等に関する膨大な量のデータを収集・分析することが
不可欠で、短期間に装置を開発することができないとい
う問題があった。

また、例えば、被判別紙幣自体の汚れや装置自体の検
出誤差等に起因して、被判別紙幣の特徴抽出領域から読
み出したデータ自体にばらつきが生じるため、実際上で
は、標準データの最適値を選定すること自体が非常に難
しく、誤判別を低減させることが困難であるという問題
もあった。

この発明は、前記事情に鑑みてなされたもので、特徴
抽出領域の選定や標準データの最適値の選定が必要とな
る従来方法と異なり、紙葉類の図柄等に関して膨大なデ
ータを収集・分析するような必要がなく、したがって、
短期間に装置を開発することができ、また、比較的容易
に、判別すべき紙葉類から読み出したデータのばらつき
に起因する誤判別を低減させて、紙葉類の種類、方向の
判別性能を向上させることのできる紙葉類判別方法を提
供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］本発明に係る紙葉類判別方法では、判別すべき紙葉類
（以下、被判別紙葉類と記す）に設けられている図柄等
を読み出す少なくとも２個のセンサを備え、且つ予め紙
葉類の種類および方向の各組み合わせに対応させて組み
合わせ総数の組み別標準データを前記センサの数だけ用
意しておく。そして、まず、被判別紙葉類に設けられて
いる図柄等を第１のセンサで読み出して作成した収集デ
ータと前述の第１のセンサに対応する各組み別標準デー
タとを比較して、前記収集データと各組み別標準データ
との一致度を求める。

そして、この一致度の高いものから被判別紙葉類の種
類および方向の候補を限定し、更にこの限定した候補に
ついて第２のセンサから読み出して作成した収集データ
と前述の第２のセンサに対応した各組み別標準データと
を比較して一致度を求め、その一致度から被判別紙葉類
の種類および方向の候補を限定していくという手法を繰
り返して、最終的に残った一つの種類・方向の組み合わ
せを被判別紙葉類の種類および方向に決定する。ここ
に、各組み別標準データは、対応する紙葉類の種類およ
び方向の組み合わせ別に設定した上限基準データと下限
基準データとによって幅を持たせた値である。

また、これらの上限基準データおよび下限基準データ
は対応する種類および方向の紙葉類について前記収集デ
ータと同じ手法を使ってセンサ毎に作成したデータを基
準データとし、さらにこの基準データに補正量の加減算
を施すことによって作成する。

［作用］本発明に係る紙葉類判別方法においては、被判別紙葉
類の種類および方向を決定するために、予め、紙葉類の
種類・方向の各組み合わせに対応させて、組み合わせ総
数の標準データ（組み別標準データ）を用意しなければ
ならない。

しかし、各組み別標準データは、上限基準データと下
限基準データとによって幅を持たせた値であり、これら
の上限基準データおよび下限基準データのそれぞれは、
対応する種類・方向の紙葉類について収集データと同じ
手法で一つの基準データを求め、この基準データに単純
に補正量の加減算を施すことによって作成する。

そのため、本発明における各組み別標準データは、収
集データを作成するのと同程度の手間で極めて簡単に作
成することができ、前以て紙葉類の図柄等に関して膨大
なデータを収集・分析するような必要がない。

したがって、短期間に装置を開発することができる。

また、組み別標準データとの一致度を見るということ
は、上限基準データ及び下限基準データの二つの値で挟
む範囲に収集データが入る程度を検定することで、一つ
のスライス値で検定する従来の場合とは異なり、収集デ
ータのばらつきを許容し得る方向が一方向に限定される
ことがなく、しかも、ばらつきの大きさまで判断に入れ
ることができるため、被判別紙葉類の汚れや装置自体の
検出誤差等に起因した収集データのばらつきをより適正
に吸収することができる。

したがって、収集データのばらつきに起因した誤判別
を比較的容易に低減させ、紙葉類の種類・方向の判別性
能を向上させることもできる。

また１つのセンサから得られる被判別紙葉類の収集デ
ータとこれに対応する予め求めた標準データとの比較結
果に基づき判別対象となる種類および方向の中から候補
を限定し、この限定した種類および方向の候補に対し、
他のセンサについても同様な方法で更に候補を限定する
ことをセンサ毎に行い、最終的に被判別紙葉類の種類お
よび方向を１つに決定する。

そのため、途中で候補の可能性を検討することなく、
総てについて一々比較結果を全部出した上で最終的な候
補を１つに限定するというような手法に比して、検定回
数が遥かに少なくて済み、効率が良い。

従って、判定時間の短縮化を図ることもできる。

［実施例］以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。

第１図〜第５図は本発明の一実施例の紙葉類判別方法
の説明図で、第６図は前記一実施例を実施する紙葉類判
別装置の構成を示すブロック図である。

まず、第６図に基づいて前記紙葉類判別装置について
説明し、その後に、第１図〜第５図に示す一実施例の判
別方法を詳細に説明するが、一実施例の方法について
は、第２図および第３図を使ってCPU6による基本的な処
理内容を説明した後に、第１図を、さらに第４図及び第
５図を使って、具体的な処理手順を説明する。

第６図に示した紙葉類判別装置は、例えば、入金処理
を行う現金処理機や自動預貯金機（ATM）に装備して、
装置内に搬送されてくる紙幣の金種、方向を判別するも
ので、金種としては、「万円券」、「五千円券」、「千
円券」の３種類の内のいずれに該当するかを判別し、ま
た、紙幣の方向としては、「表正」、「表逆」、「裏
正」、「裏逆」の４方向のいずれに該当するかを判別す
るものである。また、例えば、金種あるいは方向がいず
れにも判別できないようなものは、真正な紙幣ではない
と判定してリジェクトするものである。

この第６図において、符号1_iは被判別紙幣が所定位置
に搬送されて来たときに該被判別紙幣の図柄等を所定の
アナログデータに変換して読み出すｎ個のセンサ（添字
のｉは、各センサの番号で、１〜ｎの正の整数）、２は
前記センサ1_iの内の一つをセレクトするマルチプレク
サ、３は前記マルチプレクサ２でセレクトされたセンサ
からのアナログデータを最適値まで増幅する増幅部であ
る。前述のセンサ1_iは、紙幣の図柄等（印刷模様、文
字、数字、図形など）を透過光、あるいは反射光、ある
いは磁気を利用して検出するもので、この例では、受光
センサを利用しており、紙幣の図柄等に関する情報を光
を介して読み出してアナログ電圧値に変換する。また、
これらｎ個のセンサ1₁〜1_nは、被判別紙幣の図柄を搬送
方向に沿って直線状に読み出すもので、センサ相互は、
互いに被判別紙幣の搬送方向に対して直交方向に間隔を
あけて一列に配列されている。

また、符号４は前記センサ1_iによるアナログデータを
デジタルデータに変換するA/D変換部、５はA/D変換部４
から出力されるデジタルデータを一時格納するレジス
タ、６は所定の演算処理および判定を行うCPUで、７は
バス6aを介して前記レジスタ５に一時格納されたデジタ
ルデータを格納するRAM、８は判別のための演算処理に
使用する組み別標準データF_ijを格納しているROMであ
る。ここに、前記組み別標準データF_ijにおける添字ｉ
はセンサ番号を示し、また、ｊは金種および方向の組み
合わせを示す。

この実施例では、金種が３通りで、方向が４通りであ
るから、例えば、［金種が「万円券」で、方向が「表
正」］、［金種が「千円券」で、方向が「裏逆」］、…
…といった金種および方向の組み合わせは、12通りでき
る。前記ｊは、このような組み合わせを指定するもの
で、１〜12の整数で表す。

前述のA/D変換部４は、センサ1₁〜1_nにより検出位置
を通過する被判別紙幣の搬送速度と同期したサンプルタ
イミングｔ毎に、前記アナログデータをデジタルデータ
に変換している。このA/D変換部４から出力されるデジ
タルデータは、被判別紙幣の特徴量である収集データg_i
(t)であり、前述したように、レジスタ５を経てRAM7に
格納される。

前記CPU6は、前記ROM8に格納した組み別標準データF
_ijとRAM7に格納された収集データg_i(t)とから所定の演
算処理を行って、被判別紙幣の金種および方向を決定す
る。

以上の装置構成により、一実施例である判別方法が実
施される。

さて、次に、第１図〜第５図に基づいて、一実施例の
判別方法を詳細に説明する。

尚、ここでは次のような各種パラメータ及び記号を使
用する。

ｉ＝1,2……ｎ（センサ番号）ｊ＝1,2……１（金種および方向の組み合わせ番号）ｔ＝1,2……ｍ（サンプルタイミング） f_ij(t)：基準データ F_ij：組み別標準データ f_ij(t)_max：上限基準データ f_ij(t)_min：下限基準データ g_i(t)：収集データＳ（ｔ）：個別一致度 C_ij(t)_max：上限一致度 C_ij(t)_min：下限一致度 S_ij:i,jにおける総合一致度 B_i:iにおける一致許容限界値 D_ij:i,jにおける候補判定結果 D:金種及び方向の組み合わせについての候補数最初に、この一実施例の判別方法の各処理を概略的に
説明すると、次の如くである。

まず、被判別紙幣の図柄等を前述の各センサ1_iで読み
出して、各センサ毎に被判別紙幣の特徴量である収集デ
ータg_i(t)を作成し、作成した収集データg_i(t)は、レジ
スタ５に一時格納して、その後RAM7に格納する。

そして、収集データg_i(t)の格納が、総てのセンサ1_i
について、また、総てのサンプルタイミングｔについて
完了したら、予めROM8に格納しておいた組み別標準デー
タF_ijとRAM7に格納した収集データg_i(t)との一致度をCP
U6で検定する。

一致度の検定は、センサ番号ｉが共通する収集データ
g_i(t)と組み別標準データF_ijとの間で、同じサンプルタ
イミングｔにおけるデータを比較することによって行
う。そして、一致度の高いものを候補に残し、これらに
ついてセンサ番号を変えて更に同様な方法で候補を絞っ
て行き、最後に残った組み別標準データF_ijにおける金
種および方向の組み合わせｊを、被判別紙幣における金
種・方向と決定する。

次に、各処理の手順等を詳細に説明する。

収集データg_i(t)をRAM7に格納するまでの具体的手順
は、以下の通りである。

まず、被判別紙幣が、装置内の所定位置に搬送されて
来たら、被判別紙幣に光を照射し、その透過光または反
射光を受光センサである各センサ1_iで検出することによ
って行う。ｎ個のセンサ1₁〜1_nは、マルチプレクサ２に
よってセレクトされ、また、各センサはそれぞれ搬送方
向に沿って直線状に被判別紙幣の図柄等を読み出す。

各センサから得られた情報は、増幅部３およびA/D変
換部４を経て、被判別紙幣の搬送速度に同期したサンプ
リングタイミングｔ毎にデジタルデータに変換されて収
集データg_i(t)となり、レジスタ５に一時格納され、さ
らにCPU6を介してRAM7に格納される。

次に、前述の各組み別標準データF_ijの内容につい
て、第２図に基づいて具体的に説明する。

それぞれの組み別標準データF_ijは、センサ番号ｉと
対応する紙葉類の種類および方向の組み合わせｊとにつ
いて設定した上限基準データf_ij(t)_maxと下限基準デー
タf_ij(t)_minとの一対のデータ群により構成されてい
る。これらの基準データは、いずれも比較値として使用
されるものであり、これら一対の基準データによって組
み別標準データF_ijは、幅を持った値として機能する。

これらの上限基準データf_ij(t)_maxおよび下限基準デ
ータf_ij(t)_minは、次のようにして作成する。

まず、金種・方向の組み合わせがｊである紙幣の図柄
等を、前述の収集データg_i(t)を作成するのと同じ手法
によりデータ化する。この場合に、ｉ番目のセンサ1_iに
よって検出されたデジタルデータを基準データf_ij(t)と
する。

しかし、このような基準データf_ij(t)は、同一金種、
同一方向であっても、例えば、紙幣に印刷されているイ
ンクの濃淡、あるいは紙幣の汚れの程度、あるいは装置
の検出誤差等によってばらつきが生じる。

そこで、ばらつきを吸収し得るように、正の補正量α
（ｔ）およびβ（ｔ）を導入し、前記基準データf_ij(t)
に前記α（ｔ）を単純に加算したものを上限基準データ
f_ij(t)_maxに決定し、また、基準データf_ij(t)からβ
（ｔ）を減算したものを下限基準データf_ij(t)_minに決
定し、これら二つの基準データにより幅を持たせた標準
データとする。

即ち、 f_ij(t)_max＝f_ij(t)＋α（ｔ） ……（１） f_ij(t)_min＝f_ij(t)−β（ｔ） ……（２）ただし、f_ij(t)_max＞f_ij(t)_min であり、α（ｔ）およびβ（ｔ）は、それぞれ経験等に
基づいて設定した補正量（サンプルタイミングｔの関数
になっている）である。

以上のような組み別標準データF_ijは、より具体的に
説明すれば、例えば、金種、方向の組み合わせが判明し
ている紙幣について、収集データg_i(t)を求め、そのg
_i(t)に対して前述のα（ｔ）およびβ（ｔ）を加減算す
ることによって容易に得ることができる。

次に、組み別標準データF_ijと収集データg_i(t)とのCP
U6による一致度を検定する処理について、第３図（Ａ）
〜（Ｅ）に基づいて説明する。

第３図（Ａ）は組み別標準データF_ijの上限基準データf
_ij(t)_max及び下限基準データf_ij(t)_minと収集データg
_i(t)との関係の一例を示した図である。

組み別標準データF_ijと収集データg_i(t)との一致度を
見るということは、上限基準データf_ij(t)_max及び下限
基準データf_ij(t)_minの二つの比較値で挟む範囲に収集
データg_i(t)がどの程度入るかを算出するものである。

まず、第３図（Ｄ）に示す各タイミングｔ毎に、上限
基準データf_ij(t)_maxを比較値とした上限一致度C_ij(t)
_maxと、下限基準データf_ij(t)_minを比較値とした下限一
致度C_ij(t)_minとを個別に求める。

これらの上限一致度C_ij(t)_maxおよび下限一致度C
_ij(t)_minは、第３図（Ｂ），（Ｃ）に示すように、
「０」「１」の２値化により一致度を示すもので、一致
している場合は「１」で、また、一致しない場合は
「０」となる。

具体的には、上限一致度C_ij(t)_maxは、 A_ij(t)_max＝f_ij(t)_max−g_i(t) ……（３）を演算しており、 A_ij(t)_max≧０のとき、C_ij(t)_max＝１ A_ij(t)_max＜０のとき、C_ij(t)_max＝０となる。

また、下限一致度C_ij(t)_minは、 A_ij(t)_min＝f_ij(t)_min−g_i(t)……（４）を演算しており、 A_ij(t)_min≦０のとき、C_ij(t)_min＝１ A_ij(t)_min＞０のとき、C_ij(t)_min＝０となる。

上限および下限一致度を算出したら、次には、これら
を統合したタイミングｔ毎の一致度である個別一致度Ｓ
（ｔ）を得る。そして、その次には、この個別一致度Ｓ
（ｔ）をタイミングｔについて積分した統合一致度S_ij
を求める。

ここに、個別一致度Ｓ（ｔ）は、前記上限一致度C
_ij(t)_maxと下限一致度C_ij(t)_minの排他的論理和（EX-O
R）をとったもので、Ｓ（ｔ）＝｜C_ij(t)_max−C_ij(t)_min｜ ……（５）で表され、第３図（Ｅ）に示すように、一致している場
合には「０」をとり、また、一致していない場合には
「１」をとる。

また、総合一致度S_ijは、各タイミングｔ毎に求めた
個別一致度Ｓ（ｔ）を、全タイミングｔ＝１〜ｍに渡っ
て総和したもので、 S_ij＝ΣＳ（ｔ）＝Σ｜C_ij(t)_max−C_ij(t)_min｜ ……（６）で表され、小さい値のものほど一致度が高いことを示
す。

前記総合一致度S_ijは、まず前記受光センサの中の一
個のセンサｉにおける、各組み合わせ番号ｊについて求
める。

そして、次式で示すようにこの総合一致度S_ijと一致
度許容限界値B_iとを大小比較する。

B_i≧S_ij ……（７）式（７）を満足するB_i≧S_ijの場合には、この総合一
致度S_ijにおける組み合わせ番号ｊの示す金種・方向
を、被判別紙幣の金種・方向の候補とする。

また、B_i＜S_ijの場合には、一致度が基準以下で、該
当する金種・方向ではないとして、その金種・方向を候
補から外す（非候補とする）。

次に式（７）を満足した金種及び方向の組み合わせ番
号ｊの候補についてのみ、前記受光センサを除く他の一
個の受光センサについて再度同方法についてS_ijを算出
し、式（７）の条件で金種及び方向の候補を限定してい
く。更に同様のことを残りのセンサについて順次行い、
金種及び方向が一つに決定するまで行われる。

なお、センサｉが最後のｎ番目まで同方法で金種及び
方向が一つに決定しない場合は被判別紙幣はリジェクト
となる。

以上のように、判別対象の金種及び方向に対して被判
別紙幣の金種及び方向の組み合わせをセンサ毎に階層化
して限定していき、最終的に一つに決定するものであ
る。

ここに、前記一致度許容限界値B_iは、金種・方向の決
定に対する信頼性を高めるために、総合一致度S_ijの適
性を判定するもので、例えば、統計等に基づいて設定
し、前述の上限基準データf_ij(t)_maxや下限基準データf
_ij(t)_minと同様に、予めROM8に格納しておく。

第１図は、以上に説明したCPU6における一致度の検定
処理を具体的な手順として示したフローチャートであ
る。

このフローチャートは３つのレベルからなり、第１の
レベルは各センサ毎に繰り返すセンサルーチンであり、
第２のレベルはセンサルーチンの中に組み込まれてお
り、金種及び方向の組み合わせ毎に繰り返す組み別ルー
チンであり、そして第３のレベルは組み別ルーチンの中
に組み込まれており、各タイミング毎に繰り返すサンプ
リングルーチンである。

まず、センサルーチンはステップ100番台で示されて
いる。センサ番号ｉと金種及び方向の組み合わせ番号ｊ
とを共に初期値にセットし（101），（102）、またセン
サ番号のｉ番目について出した金種及び方向の候補数Ｄ
をクリアする（103）。次に後述する200番台の組み別ル
ーチンに進み、ここで金種及び方向の組み合わせ全部に
ついて一致度を調べて候補数Ｄを限定した後、再びステ
ップ100番台に戻ってステップ104に進む。ステップ104
では、候補数Ｄが一つに絞られたか否かを判断し、一つ
に絞られたのなら、ここで総ての判断を終了し、被判別
紙幣はそのときの一つに限定された金種及び方向である
ｊ番目に決定される（108）。逆に絞り切れなければ、
センサ信号ｉが最終であるか否かを更に判断する（10
5）。そして最終値であれば判別不能として被判別紙幣
をリジェクトし（107）、最終になっていなければ金種
及び方向を更に限定していくために、センサ番号ｉをイ
ンクリメントした後（106）、このインクリメントされ
た番号ｉのセンサによる、金種及び方向の残された組み
合わせについての判断を加えるためにステップ102に戻
る。このようにして、金種及び方向が一つに決定するま
でセンサ番号ｉを順次切り替えていく。

上記ステップ200番台で示される組み別ルーチンで
は、まず、i,jにおける候補判定結果D_ijをクリアし（20
1）、次にｉが初期値であるか否かを判断し（202）、初
期値であれば１ステップ飛ばし、初回のセンサ1₁による
候補探し開始のステップ（204）に進み、ここでi,jにお
ける総合一致度S_ijをクリアし，タインミングｔを初期
値にセットする。逆にｉが初期値でなければ、既に候補
から外された金種及び方向についての目を摘み取るため
に、前回センサ（ｉ−１番目）における候補判定結果D
_i-1jを読み出し、この結果が１であるか否かの判断を更
に加え（203）、１であれば前回のｊ番目は候補になっ
ていて、引き続き今回センサでも候補となり得るかのチ
ェックが必要であるとして初回の場合と同じステップ20
4に進む。しかし、否であれば前回のｊ番目はその回ま
たは既に候補から外されており、今回は又は今回もチェ
ックすることなく、再度候補から外すためのステップ20
5に進み、ここで非候補扱い、即ちD_ij＝０としてから、
ステップ210にジャンプする。前記ステップ204の次のス
テップからは、後述する300番台のサンプリングルーチ
ンに進み、ここで特定のセンサ番号ｉと金種及び方向の
組み合わせ番号ｊとについての総合一致度S_ijを算出し
た後、再びステップ200番台に戻ってステップ206に進
む。ステップ206では総合一致度S_ijが許容限界値B_i以下
であるか否かを判断する。以下であればｊ番目における
金種及び方向を被判別紙幣が満足するため、ｊ番目は候
補になり得るとして候補判定結果D_ijを１とし（207）、
逆に否であれば候補になり得ない（非候補）としてD_ij
＝０とする（208）。そしてこれらの結果を可能性のあ
る金種及び方向の候補数Ｄとして累積加算する（20
9）。ステップ210では金種及び方向番号ｊが最終番号で
あるか否かを判断する。最終番号であれば既述したセン
サルーチンのステップ104に進む。最終でなければ最終
値になるまで金種及び方向番号ｊはインクリメントされ
ていき（211）、今度はその番号についての候補を決め
るために、ステップ201に戻る。このようにして、既に
候補の目がないということで、除外された組み合わせを
除く残りの金種及び方向の組み合わせについて繰返し候
補判定結果D_ijを算出していき、センサ番号ｉにおける
候補数Ｄを決定する。

また上記ステップ300番台で示されるサンプリングル
ーチンでは、まづ、ステップ301で標準データ上限値と
の一致度を求めるために式（３）の演算を行う。即ち、
ROM8に格納した上限基準データf_ij(t)_maxとRAM7に一時
格納した被判別紙幣の収集データg_i(t)とをそれぞれCPU
6に読み出し、ここで両者の差A_ij(t)_maxを求める。しか
る後、A_ij(t)_max≧０か否かを判断し（302）、「０」以
上であれば上限値を越えていないためｊ番目は候補の目
があるとして一致度C_ij(t)_max＝１とし（303）、逆に否
であれば上限値を越えているためｊ番目の目はないとし
てC_ij(t)_max＝０とする（304）。次のステップ305では
下限基準データとの一致度を求めるために式（４）の演
算を行う。即ち、下限基準データf_ij(t)_minと被判別紙
幣の収集データg_i(t)との差A_ij(t)_minを求める。しかる
後に、A_ij(t)_min≦０か否かを判断し（306）、「０」以
下であれば下限値を上回っているためｊ番目は候補の目
があるとして一致度C_ij(t)_min＝１とし（307）、逆に否
であれば下限値を下回っているためｊ番目の目はないと
してC_ij(t)_min＝０として一致度を２値化する（308）。
ステップ309では２値化データに変換された２つの一致
度C_ij(t)_max、C_ij(t)_minのEX-ORをとり、これを個別一
致度Ｓ（ｔ）とする。そしてこのＳ（ｔ）からステップ
310で式（６）の総合一致度S_ijを求め、次のステップ31
1に移る。ステップ311ではタインミングｔが最終である
か否かを判断する。最終になれば全サンプリング数に渡
る総合一致度S_ijが得られたとして、既述した組み別ル
ーチンのステップ206に進む。最終でなければ、最終に
なるまでタインミングｔはインクリメントされていき
（312）、今度はそのタイミングについて被判別紙幣と
金種及び方向の組み合わせ番号ｊとの総合一致度を算出
するために、ステップ301に戻る。即ち、サンプリング
ルーチンを最終タインミングｍまで繰り返すことによ
り、ｊ番目の金種及び方向について各サンプルタイミン
グで得る２値化データを積分した総合一致度S_ijを得
る。

さて、次に上記フローチャートを第２図及び第３図を
用いて具体的に説明する。

スタート時，センサ番号はｉ＝１（101）、金種及び
方向の組み合わせ番号はｊ＝１（102）、そしてサンプ
ルタインミングはｔ＝１（204）で始まり、ステップ300
番台のサンプリングルーチンをｔ＝ｍまで繰り返す。す
ると、第２図に示すように、ｊ＝１（ｉ＝１）の行につ
いて各タイミング毎に求められた個別一致度Ｓ（ｔ）の
累積総和である総合一致度S_ijがｔ＝ｍ時に求められる
（310）。同図に示すようにｊ＝１における総合一致度
がS₁₁＝４であったとすると、例えば総てのｉにおける
一致度許容限界値B_i＝５である場合には、組み別ルーチ
ンに入ったステップ206での判断はイエスとなるので、
ステップ207に進み、第３図に示すように候補判定結果
はD₁₁＝１、即ち一番目のセンサにおける一番目の金種
及び方向は候補に挙げられる。

次にｊを一つ足してｊ＝２とし（211）、金種及び方
向の次の組み合わせについて総合一致度S_ijを求めるた
めに再度ステップ200番台の組み別ルーチンに入る。こ
の時ステップ201でD_ij＝０とするのは、前回求めたD₁₁
をクリアするためである。今回の総合一致度の結果が第
２図に示すように、S₁₂＝10であったとすると、ステッ
プ206での判断はノーとなるので、ステップ208に進み、
第３図に示すようにD₁₂＝０、即ち一番目のセンサにお
ける二番目の金種及び方向は非候補となる。

以下同様にして、第２図に示すようにステップ310に
おける総合一致度S_ijについてS₁₃＝３、S₁₄＝３、S₁₅＝
８……という結果が出たとすると、ステップ207又は208
における候補判別結果D_ijはこれに対して第３図に示す
ように、D₁₂＝０、D₁₃＝１、D₁₄＝１、D₁₅＝０……とな
る。これに伴ってこれらの候補判別結果D_ijが累積加算
されて行き（209）、そして候補判別結果の最終値D₁l＝
０が得られて、ｉ＝１における金種及び方向の総ての組
み合わせについての候補数Ｄ＝７が得られると、ここで
初めてセンサルーチンのステップ104に入る。

ステップ104の判断は、Ｄ＝７であるため、ノーとな
り、従って今度はセンサ番号を一つ加算して（106）、
センサ1₁（ｉ＝１）からセンサ1₂（ｉ＝２）による検出
に切り替え、ステップ102に進む。ここでは、第３図か
らも容易に理解出来るように、金種及び方向について、
また最初からチェックするためｊ＝１に戻し、さらに前
回の候補数をリセットするためにＤ＝０とする（10
3）。

これから先の説明では、便宜上第２図については言及
せず、第１図と第３図を用いて行う。今ｉ＝２であるか
ら、これ以降ステップ202の判断は必ずノーとなり、更
にステップ203の判断が加えられる。即ち、ここで前回
の候補判定結果D_i-1jが「１」であるか否かが判断され
る。第３図よりｊ＝１における前回の候補判定結果はD
_2-11（D₁₁）＝１であるから、この場合はS_ijを算出する
ステップ204に進んで上記したと同じ方法で今回のD_ijを
求める。しかし、ｊ＝２における前回の候補判定結果は
D_2-12（D₁₂）＝０であるから、この場合はジャンプして
S_ijの算出は省略され、しかも今回の候補判定結果をD₂₂
＝０とした上で（205）、金種及び方向番号を一つ多い
ｊ＝３にインクリメントする。そして同様に、前回の候
補判定結果が「１」のときは再度候補判定を行い、逆に
前回の候補判定結果が「０」のときは候補判定を省略し
て第３図に示すように、ｉ＝２における各ｊについての
候補判定結果D_2jがD₂₁＝0,D₂₂＝0,D₂₃＝１……というよ
うに求められ（207），（208）、ｉ＝２における候補数
はＤ＝５となる。ここで「１」，「０」以外に「θ」と
いう記号を便宜的に使っているが、これは算出結果がゼ
ロである「０」と異なり、算出フローをジャンプして候
補判定結果D_ijが引き続きゼロにされた場合を示す。以
下ｉ＝3,4……について順次候補をＤ＝3,2……と限定し
ながらセンサルーチンが繰返されると、本例ではｉ＝５
に至って初めてＤ＝１となり、ステップ104の判断結果
がイエスとなって（104）、被判別紙幣の金種及び方向
がｊ＝３、例えば「万円券」の「裏正」に決定される
（108）。即ち、この実施例では各センサルーチンでは
総ての金種及び方向の組み合わせについてチェックを行
う必要がないばかりでなく、もし候補が途中で一つに絞
られればセンサ全部についての検出を行う必要もなくな
るので、被判別紙幣の短時間の決定が可能となる。

以上のような紙葉類判別方法においては、被判別紙幣
の金種および方向を判別するために、予め、金種および
方向の組み合わせ毎に組み別標準データF_ijを作成し
て、ROM8に格納しておくが、前述したように、各組み別
標準データF_ijは、被判別紙幣について収集データg_i(t)
を作成するのと同程度の手間で極めて容易に作成するこ
とができ、前以て紙幣の図柄等に関して膨大なデータを
収集・分析するような必要がない。

したがって、短期間に装置を開発することができる。

また、前記一実施例の紙葉類判別方法においては、組
み別標準データF_ijとg_i(t)との一致度によって被判別紙
幣の金種および方向を判別するが、組み別標準データF
_ijが上限基準データf_ij(t)_maxと下限基準データf_ij(t)
_minとの二つの値を具備して、判別に許容幅を与えた構
成であるため、被判別紙葉類の汚れや装置自体の検出誤
差等に起因した収集データのばらつきをより適正に吸収
することができる。

また、被判別紙幣の金種・方向を決めるための総合一
致度S_ijを、まず金種および方向の全組み合わせについ
て求め、その中から一致許容限界値B_iを使って一致度の
低いものを非候補として捨て去り、一致度の高い金種及
び方向の組み合わせを候補として挙げ、次に候補になっ
たものについてのみ更に総合一致度を求めて、その中か
ら候補を限定していくため、判定処理の途中で無駄な判
定をすることがなく、判定が短時間で行われる。

なお、前記一実施例は、紙幣の金種、方向を判別する
場合を例に採って説明したが、本発明は、紙幣に類した
その他の紙葉類にも利用できることは、いうまでもな
い。

また、前述の実施例では、センサ1_iをｎ個使用した
が、センサの個数は少なくとも２つで良い。しかし、セ
ンサの個数が多い場合には、信頼度を高めることができ
る。

また、組み別標準データF_ijにおける上限基準データf
_ij(t)_maxと下限基準データf_ij(t)_minとは、基準データf
_ij(t)に補正量α（ｔ）やβ（ｔ）を加減算することに
よって得たが、補正量α（ｔ）やβ（ｔ）の代わりに定
数を基準データf_ij(t)に乗算することによって得るよう
にしても良い。

［発明の効果］本発明に係る紙葉類判別方法においては、被判別紙葉
類の種類および方向を決定するために、予め、紙葉類の
種類・方向の各組み合わせに対応させて、組み合わせ総
数の標準データ（組み別標準データ）を用意しなければ
ならない。

したがって、短期間に装置を開発することができる。

そのため、途中で候補の可能性を検討することなく、
総てについて一々比較結果を全部出した上で最終的な候
補を１つに限定するような手法に比して、検定回数が遥
かに少なくて済み、効率が良い。

従って、判定時間の短縮化を図ることもできる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を実施するCPUの諸機能を説
明するフローチャート、第２図は前記一実施例における
組み別標準データの説明図、第３図（Ａ）〜（Ｅ）は一
実施例における一致度の演算処理の説明図（タイムチャ
ート）、第４図はｉ＝１のときの個別一致度Ｓ（ｔ）及
びその総和である総合一致度S_ijの具体例を示す図表、
第５図は候補判定結果D_ij及び候補数Ｄの具体例を示す
図表、第６図は前記一実施例を実施する紙葉類判別装置
の概略構成を示すブロック図である。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被判別紙葉類に設けられている図柄等を読
み出す少なくとも２個のセンサを備え、且つ予め紙葉類
の種類および方向の各組み合わせに対応させて組み合わ
せ総数の組み別標準データを前記センサに対応する数だ
け用意しておき、被判別紙葉類に設けられている図柄を第１のセンサで読
み出して作成した収集データと前述の第１のセンサに対
応する各組み別標準データとを比較して、前記収集デー
タと各組み別標準データとの一致度を求め、この一致度の高いものから被判別紙葉類の種類および方
向の候補を限定し、更にこの限定した候補について第２
のセンサから読み出して作成した収集データと前述の第
２のセンサに対応した各組み別標準データとを比較して
一致度を求め、その一致度から被判別紙葉類の種類および方向の候補を
限定していくという手法を繰り返して、最終的に残った
一つの種類・方向の組み合わせを被判別紙葉類の種類お
よび方向に決定する紙葉類判別方法であって、各組み別標準データは、対応する紙葉類の種類および方
向の組み合わせ別に設定した上限基準データと下限基準
データとによって幅を持たせた値で、これらの上限基準データおよび下限基準データは、対応
する種類および方向の紙葉類について前記収集データと
同じ手法を使ってセンサ毎に作成したデータを基準デー
タとし、さらにこの基準データに補正量の加減算を施し
た値に設定された上限基準データと下限基準データの２
つの基準値で挟む範囲に収集データは入る程度により一
致度の検定をすることを特徴とした紙葉類判別方法。