JPH08305921A - 紙葉類認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 流通過程を経た紙葉類を正確に認識する。 【構成】 まず、紙葉類輪郭検出手段１により、紙葉類
の各辺上の複数の輪郭点の位置の座標を検出する。次
に、輪郭ベクトル算出手段２により、隣どうしの各輪郭
を始点及び終点とする輪郭ベクトルを求める。続いて、
隣どうしの輪郭ベクトルの各成分の変位差が異常である
ときは、その部分の輪郭点を除去する。即ち、有効ベク
トル抽出手段３により、有効と判定される輪郭ベクトル
のみを抽出する。この結果、例えば、紙葉類の破損や折
れのある部分の輪郭点を除去することができる。そし
て、基準点・斜行角算出手段４により、有効な輪郭ベク
トルのみにより、紙葉類の回転補正の基準点及び斜行角
を算出することができる。この結果、トリミング処理手
段５により、紙葉類の画像データを正確に抽出し、判別
手段６により、正確な認識を行うことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、両替機等に組み込ま
れ、紙幣等の種類や真偽を判別する紙葉類認識装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、各種の両替機や自動販売機等に
は、紙幣等の紙葉類を認識するための紙葉類認識装置が
設けられている。このような紙葉類認識装置により、紙
幣の種類、真偽、汚れ、破損等が識別される。この種の
紙葉類認識装置では、一般に、紙葉類を短手方向又は長
手方向に搬送しつつ、ラインセンサにより紙葉類の表面
の模様等を読み取る。この場合、紙葉類の先端部を検出
するために、紙葉類の辺上の複数の点の位置を検出す
る。このような紙葉類の辺位置を検出する方法として
は、ラインセンサにより読み取られた画像データかから
微分フィルタ等を通して輪郭を検出する方法がある。ま
た、ラインセンサの前の２か所以上の位置に端部検出セ
ンサを設け、この端部検出センサを紙葉類が通過し、オ
ンになった時点から紙葉類がラインセンサまでの距離を
走行するまでの時間を計測して検出する方法もある（例
えば、特開平１−２９９１４３号公報参照）。また、紙
葉類が斜めに走行（斜行）することにより、画像データ
が傾いて読み取られる。これを補正するため、紙葉類の
角の部分を基準点としてアフィン変換等を施していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の技術には、次のような課題があった。即ち、紙
葉類の端部には、流通過程で破損や汚れ等が生じる場合
がある。その場合、上述した端部位置センサ等により紙
葉類の辺上の所定の点の位置を検出する方法では、正確
な辺位置が検出できなくなってしまう場合があった。つ
まり、紙葉類の辺に破損があり、その破損している部分
が端部検出センサ等により検出されると、実際には端部
よりも内側の部分が端部として検出されてしまった。ま
た、紙葉類の角が折れている場合には、アフィン変換等
を行うための基準点を正確に検出することができなかっ
た。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の紙葉類認識装置
は、上述した課題を解決するため、搬送される紙葉類に
対して透過光及び反射光のいずれか一方又は双方を照射
し、紙葉類の搬送方向と平行な第１の座標軸と直交する
第２の座標軸の方向の紙葉類画像データを所定のサンプ
リング時間ごとに読み取り、電気信号に変換して読み取
る紙葉類認識装置において、以下の点を特徴とするもの
である。

【０００５】（１） 紙葉類の各辺上で相互に所定の距離を隔てた複数の輪
郭点の第１及び第２の座標軸のいずれかあるいは両方の
方向の位置を検出する紙葉類輪郭検出手段を備える。 当該紙葉類輪郭検出手段により検出された各輪郭点に
より輪郭ベクトルを算出する輪郭ベクトル算出手段を備
える。 当該輪郭ベクトルに対し、着目する輪郭ベクトルとそ
の前後いずれかの輪郭ベクトルとの第１の座標軸の方向
及び第２の座標軸の方向における変位差が所定値以下の
場合に、当該着目する輪郭ベクトルを有効ベクトルとし
て抽出する有効ベクトル抽出手段を備える。

【０００６】当該有効ベクトル抽出手段により抽出さ
れた有効ベクトルにより、紙葉類の基準点及び斜行角を
算出する基準点・斜行角算出手段を備える。 当該基準点・斜行角算出手段により算出された基準点
の座標及び斜行角に応じて紙葉類の全領域を切り出すト
リミング処理手段を備える。 当該トリミング処理手段で抽出される領域を複数個の
領域に積分平均・正規化して得られるパターンを、予め
用意した基準パターンと比較照合し、紙葉類を判別する
判別手段を備える。

【０００７】（２）（１）において、有効ベクトル抽出
手段は、着目する輪郭ベクトルとその前後いずれかの輪
郭ベクトルとの第１の座標軸の方向及び第２の座標軸の
方向のいずれか一方における変位差が所定値以上の場
合、当該輪郭ベクトルを形成する輪郭点を除去すること
を特徴とする。 （３）（１）において、有効ベクトル抽出手段は、着目
する輪郭ベクトルとその前後いずれかの輪郭ベクトルと
の積が負の場合、当該輪郭ベクトルを形成する輪郭点を
除去することを特徴とする。

【０００８】

【作用】

（１）まず、紙葉類輪郭検出手段により、紙葉類の各辺
上の複数の輪郭点の位置の座標を検出する。次に、輪郭
ベクトル算出手段により、隣どうしの各輪郭を始点及び
終点とする輪郭ベクトルを求める。続いて、隣どうしの
輪郭ベクトルの各成分の変位差が異常であるときは、そ
の部分の輪郭点を除去する。即ち、有効ベクトル抽出手
段により、有効と判定される輪郭ベクトルのみを抽出す
る。この結果、例えば、紙葉類の破損や折れのある部分
の輪郭点を除去することができる。そして、基準点・斜
行角算出手段により、有効な輪郭ベクトルのみにより、
紙葉類の回転補正の基準点及び斜行角を算出することが
できる。この結果、トリミング処理手段により、紙葉類
の画像データを正確に抽出し、判別手段により、正確な
認識を行うことができる。

【０００９】（２）（１）において、有効ベクトル抽出
手段により、第１の座標軸の方向及び第２の座標軸の方
向のいずれか一方における変位差を所定値以上とする、
隣どうしの輪郭ベクトルを形成する輪郭点を除去する結
果、紙葉類の破損の部分を除去することができる。 （３）（１）において、有効ベクトル抽出手段により、
隣どうしの輪郭ベクトルの積を負とする輪郭点を除去す
る結果、紙葉類の角折れの部分を除去することができ
る。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細
に説明する。図１は、本発明の紙葉類認識装置の一実施
例のブロック図である。図示の装置は、紙葉類輪郭検出
手段１、輪郭ベクトル算出手段２、有効ベクトル抽出手
段３、基準点・斜行角算出手段４、トリミング処理手段
５、判別手段６を備えている。また、搬送手段１０、図
示しない照明手段、画像データ格納部２０、読取手段３
０等を備えている。

【００１１】搬送手段１０は、紙葉類Ｍの長手方向の幅
より少し広い幅の搬送路１１を有する。この搬送路１１
には、紙葉類Ｍが本実施例の場合、短手方向に１枚ずつ
紙面を水平にして搬送される。駆動ローラ１２ａ、１２
ｂは、搬送路１１の左右にそれぞれ設けられ、紙葉類が
確実に搬送されるよう、搬送方向に所定間隔をおいて複
数設けられている。照明手段は、例えば、赤外ＬＥＤの
ようなもので、紙葉類の長手方向に複数本設けられ、そ
れらは紙葉類の下側又は上側に配置されている。

【００１２】読取手段３０は、例えば、ＣＣＤイメージ
センサを設けた場合には、周知のように、紙葉類Ｍの長
手方向、即ち紙葉類の搬送方向と直交する方向を集光す
るレンズ（図示省略）を用いてある倍率に縮小し、照明
手段からの透過光又は反射光を利用して、イメージセン
サに結像させる。これにより、印刷パターンの濃度差に
よる光の強弱を電気信号の強弱として出力する。画像デ
ータ格納部２０は、ＲＡＭ等のメモリで構成され、読取
手段３０のイメージセンサを走査して読み取った紙葉類
Ｍの画像イメージデータを格納する。

【００１３】紙葉類輪郭検出手段１は、紙葉類Ｍが図示
のような短手方向搬送の場合、長手方向の輪郭の部分を
主要な部分としてこの部分の各点の座標により紙葉類の
斜行（搬送方向に対する曲がり）を考慮し、短手方向の
輪郭の部分を補助的に用いる。一方、図示と異なる長手
方向搬送の場合には逆に短手方向の輪郭の部分を主要な
部分としてこの部分の各点の座標により紙葉類の斜行を
考慮し、長手方向の輪郭の部分を補助的に用いる。輪郭
ベクトル算出手段２は、紙葉類輪郭検出手段１で検出し
た輪郭上の各点の座標を連続させた輪郭ベクトルを形成
させる。即ち、隣どうしの輪郭点を始点及び終点とする
各ベクトルを輪郭ベクトルとする。

【００１４】有効ベクトル抽出手段３は、検出された輪
郭ベクトルに対し、“０”又は“１”の重み付けを行
い、必要な有効ベクトルを抽出する。この処理の詳細に
ついては、後述する。基準点・斜行角算出手段４は、有
効ベクトル抽出手段３に基づいて、紙葉類Ｍの辺位置及
び必要であれば斜行角を算出し、長辺と短辺との交点を
抽出する。例えば、イメージデータが左から右へと画像
データ格納部２０に格納される場合には、紙葉類の左上
隅を基準点として抽出する。

【００１５】トリミング処理手段５は、基準点・斜行角
算出手段４で算出された基準点を基に、紙葉類Ｍの全領
域を位置補正して抽出する。このとき、必要に応じて予
め用意された座標変換用の角度テーブルデータ５１を参
照する。これにより、処理速度を向上させる。判別手段
６は、これらの特徴データを、各種前処理を経て最終的
にレファレンスデータ格納部６１内のデータと比較・照
合する。これにより、紙葉類Ｍの判別結果を上位装置に
送る。

【００１６】次に、上述した装置の動作を説明する。図
２は、紙葉類Ｍの輪郭点の抽出例を示す。図示の例で
は、紙葉類の搬送方向に対して左辺と上辺の２辺を抽出
している。図示により明らかなように、紙葉類の端部に
所々破損や角折れがある。図２において、点線で囲んだ
領域Ａ及びＢは、破損した部分を示す。また、点線で囲
んだ領域Ｃは、角折れの部分を示す。このような場合
は、従来の方法では、紙葉類の認識が困難であった。図
２において、輪郭点は、計４０ポイント存在する。これ
らの輪郭点は、適当な輪郭点検出フィルタ（差分フィル
タ等）を用いて検出される。これらの輪郭点データよ
り、最終的に紙葉類の全領域を効率よく検出する様子
を、図３の図表に示す計算結果例を基に説明する。

【００１７】図３中のｘ，ｙは、図２における輪郭点の
各座標である。そして、ｄｘ，ｄｙは、それぞれ輪郭ベ
クトルのｘ，ｙ成分である。これらは、次式で求められ
る。 ｄｘ（ｉ）＝ｘ（ｉ）−ｘ（ｉ−１） ｛２≦ｉ≦４０｝ ｄｙ（ｉ）＝ｙ（ｉ）−ｙ（ｉ−１） ｛２≦ｉ≦４０｝ そして、ｄｅｌｔａは、ｉ＝２のとき、 ｄｅｌｔａ（ｉ）＝ａｂｓ（ｘ（ｉ））＋ａｂｓ（ｘ
（ｉ＋１）） また、３≦ｉ≦１２のとき、 ｄｅｌｔａ（ｉ）＝ａｂｓ（ｘ（ｉ−１））＋ａｂｓ
（ｘ（ｉ））＋ａｂｓ（ｘ（ｉ＋１））

【００１８】同様に、ｉ＝１５のとき、 ｄｅｌｔａ（ｉ）＝ａｂｓ（ｙ（ｉ））＋ａｂｓ（ｙ
（ｉ＋１）） また、１６≦ｉ≦３９のとき、 ｄｅｌｔａ（ｉ）＝ａｂｓ（ｙ（ｉ−１））＋ａｂｓ
（ｙ（ｉ））＋ａｂｓ（ｙ（ｉ＋１）） となる。この処理は、隣り合う輪郭ベクトルの差分を算
出するものである。算出した差分ｄｅｌｔａは、後の有
効ベクトルの抽出に用いる（下記式）。

【００１９】次に、最初の重み付けを行う。判定は、次
の４つの条件のいずれか１つでも満たす場合に重み計数
を“０”とし、残りを“１”とする。 ｄｅｌｔａ（ｉ）＞３ ａｂｓ（ｄｘ（ｉ））＞１ ｛２≦ｉ≦１２｝ ａｂｓ（ｄｙ（ｉ））＞１ ｛１５≦ｉ≦３９｝ ａｂｓ（ｄｘ（ｉ＋１））＞１ ｛２≦ｉ≦１２｝ ａｂｓ（ｄｙ（ｉ＋１））＞１ ｛１５≦ｉ≦３９｝ ｄｘ（ｉ）＊ｄｘ（ｉ＋１）＜０ ｛２≦ｉ≦１２｝ ｄｙ（ｉ）＊ｄｙ（ｉ＋１）＜０ ｛１５≦ｉ≦３９｝

【００２０】これらは、紙葉類の許容斜行角から求めた
ものである。これらの式〜において、単位はmmであ
る。即ち、本実施例のように通常は検索幅を５mmとした
場合には、隣どうしの輪郭ベクトルの搬送方向の差分ａ
ｂｓ（ｄｘ（ｉ））等は、装置の特性上１mmを超えるこ
とはない。また、隣合う輪郭ベクトルの成分の積が負に
なることはない。即ち、図２の点線で囲んだ領域Ｃに示
すように、輪郭ベクトルが折り重なることはない。従っ
て、式〜及びにより、以上の状態が検出された場
合、その部分の輪郭点は除き、紙葉類の輪郭の抽出処理
には用いないようにする。

【００２１】次に、紙葉類の折れ・欠けの判別を具体的
に説明する。基本的には、紙葉類端辺と平行に近い折れ
や欠損を識別しようというもので、多種多様な状態の紙
葉類に対応させようとするものである。本実施例の場合
には、まず、短辺部の検索を行い、上述した角折れや破
損部分を識別する。判別は、上記重み係数“１”のベク
トルについて前後の差分が５mmを超えた場合に行い、角
折れや破損部分の重み係数をすべて“０”とする。同様
の処理を長辺部についても行う。そして、長辺部につい
ては、斜行補正角を必要に応じて、最終的に重み“１”
の輪郭ベクトルについて始点と終点の距離を抽出するこ
とにより求める。そして、基準点をこれらの重み“１”
の有効ベクトルを利用して算出する。図３の例では、基
準点座標が（１８，２０）で、右先行であり、斜行角が
１．３５度の斜行をしていることが検出されている。

【００２２】次に、座標変換について説明する。一般的
には上記基準点を中心としたアフィン変換を実施すれば
よいが、高速化のため、本実施例では、上記基準点から
の座標指定による平行移動のみの擬似アフィン変換を適
用している。これは基準点から座標が１mm変化する距離
を各斜行角ごとにテーブル化したもので、これを利用す
ることにより高速なアドレス参照が可能となる。図４
は、本実施例で用いた補正テーブルを示す。図３の斜行
角に対応する補正値は“２ｄ”ｈ（１６進数）となる。

【００２３】また、変換の精度については、計算機を用
いたシミュレーション結果によると、特徴データの比較
領域（４mm×４mm）で、通常のアフィン変換時と比較し
て、標準偏差で約０．５％の劣化にとどまる。従って、
充分実用化できる。このようにして、従来の輪郭抽出処
理と比較して、本実施例では、単純な加算・減算の処理
のみで構成されるため、大幅に処理速度を向上させるこ
とができる。また、計算精度に関しても、従来の構成と
比較して、処理を簡素化した影響はなく、十分な検出精
度を有する。更に、装置の構成が単純なため、コストダ
ウンが可能である。尚、上述した実施例では、紙葉類の
搬送方向が短手方向である場合について述べたが、本発
明はこれに限らず、長手方向の場合についても同様であ
る。更に、両替機等で紙葉類の斜行がない場合には、一
部の処理（座標変換と斜行算出処理）が省略でき、処理
がさらに簡素化できることは明らかである。

【００２４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の紙葉類認
識装置によれば、紙葉類の辺上の複数の輪郭点により生
成される輪郭ベクトルを解析し、これらの輪郭ベクトル
の間に特異な関係があるときは、その部分の輪郭点を除
外し、残りの輪郭点により画像データのトリミングを行
うようにしたので、次のような効果がある。即ち、紙葉
類の端部に、流通過程で生じる破損や汚れ等があって
も、正確な辺位置を検出することができる。つまり、紙
葉類の辺の破損がある部分の点を除外し、実際の端部の
点を輪郭点として正確な検出を行うことができる。ま
た、紙葉類の角が折れている場合には、その角の点を基
準点とせず、実際の端部の輪郭点から生成した輪郭ベク
トルにより基準点の座標を算出するようにしたので、ア
フィン変換等を行うための基準点を正確に検出すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の紙葉類認識装置の一実施例のブロック
図である。

【図２】輪郭点抽出の一例の説明図である。

【図３】輪郭ベクトル及び差分の計算結果の一例の説明
図である。

【図４】斜行補正テーブルの一例の説明図である。

【符号の説明】

１ 紙葉類輪郭検出手段 ２ 輪郭ベクトル算出手段 ３ 有効ベクトル抽出手段 ４ 基準点・斜行角算出手段 ５ トリミング処理手段 ６ 判別手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 搬送される紙葉類の搬送方向と平行な第
   １の座標軸と直交する第２の座標軸の方向の画像データ
   を所定のサンプリング時間ごとに読み取り、電気信号に
   変換して紙葉類を認識する紙葉類認識装置において、 紙葉類の各辺上で相互に所定の距離を隔てた複数の輪郭
   点についての第１及び第２の座標軸におけるいずれかあ
   るいは両方の方向の位置を検出する紙葉類輪郭検出手段
   と、 当該紙葉類輪郭検出手段により検出された各輪郭点によ
   り輪郭ベクトルを算出する輪郭ベクトル算出手段と、 当該輪郭ベクトルに対し、着目する輪郭ベクトルとその
   前後いずれかの輪郭ベクトルとの第１の座標軸の方向及
   び第２の座標軸の方向のいずれか一方における変位差に
   応じて、当該着目する輪郭ベクトルを有効ベクトルとし
   て抽出する有効ベクトル抽出手段と、 当該有効ベクトル抽出手段により抽出された有効ベクト
   ルにより、前記紙葉類の基準点及び斜行角を算出する基
   準点・斜行角算出手段と、 当該基準点・斜行角算出手段により算出された基準点の
   座標及び斜行角に応じて前記紙葉類の全領域を切り出す
   トリミング処理手段と、 当該トリミング処理手段で抽出される領域を複数個の領
   域に積分平均・正規化して得られるパターンを、予め用
   意した基準パターンと比較照合し、前記紙葉類を判別す
   る判別手段とを備えたことを特徴とする紙葉類認識装
   置。
2. 【請求項２】 前記有効ベクトル抽出手段は、着目する
   輪郭ベクトルとその前後いずれかの輪郭ベクトルとの第
   １の座標軸の方向及び第２の座標軸の方向のいずれか一
   方における変位差が所定値以上の場合、当該輪郭ベクト
   ルを形成する輪郭点を除去することを特徴とする請求項
   １記載の紙葉類認識装置。
3. 【請求項３】 前記有効ベクトル抽出手段は、着目する
   輪郭ベクトルとその前後いずれかの輪郭ベクトルとの積
   が負の場合、当該輪郭ベクトルを形成する輪郭点を除去
   することを特徴とする請求項１記載の紙葉類認識装置。