JPH09204553A - 紙葉類識別方法 - Google Patents

紙葉類識別方法

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JPH09204553A
JPH09204553A JP1172096A JP1172096A JPH09204553A JP H09204553 A JPH09204553 A JP H09204553A JP 1172096 A JP1172096 A JP 1172096A JP 1172096 A JP1172096 A JP 1172096A JP H09204553 A JPH09204553 A JP H09204553A
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宏之 巽
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 汚れ、歪等の影響を受けることなく、精度良
く且つ高速に紙葉類の識別を行う方法を提供する。 【解決手段】 従来の被検査紙葉類のセンサ信号を基準
信号とパターン比較する方法により、入力された紙葉類
の生のデータを標準紙葉類から予め得ておいた基準デー
タと比較して真偽を判定する粗判定処理と、前記生のデ
ータを加工して別の基準データと比較して真偽を判定す
る精判定処理とよりなる。ここで精判定処理は、該粗判
定処理において真券と判定された入力紙葉類について、
該入力紙葉類の投入方向を判定し、基準データの入力方
向に合わせて方向変換する方向判定処理と、該方向判定
処理の結果に基づき搬送ずれを修正した後、前記生のデ
ータを加工して加工データを作成し、この加工データに
より再度真偽の判定を行う高精度識別処理からなる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は紙幣や有価証券等の
紙葉類の識別方法に係り、特に識別される紙幣の各種汚
れによる識別精度への影響を抑制し、高精度で且つ高速
判定のできる識別方法に関する。
【0002】
【従来の技術】本発明に先行する技術として特開昭60
−215293号公報がある。当該公報には紙幣を複数
のゾーンに分け、各ゾーン毎の検出データを前記各ゾー
ンに対して予め求められている基準データと比較し、前
記各ゾーンにおける比較結果に基づいて前記紙幣を識別
する紙幣識別方法において、前記紙幣の表裏、向き及び
識別時の位置ずれに対応して複数個設定すると共に、紙
幣1枚に対して前記各ゾーンのデータを総計し、その総
計値に対する比率値で基準パターンデータとして記憶し
ておき、前記検出データの総和値を求める共に、この総
和値に対する比率値を検出パターンデータとして計算
し、前記検出パターンデータが前記基準パターンデータ
の許容値範囲内にあるか否かを判断し、前記各ゾーン毎
に前記基準パターンデータと前記検出パターンデータと
の差の絶対値を距離計算して総計し、この距離計算の総
計値が許容値よりも小さいか否かを判断して紙幣識別を
行うことを特徴とする紙幣識別方法が開示されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の汚れ、歪、
その他の理由による紙葉類の識別のバラツキを許容して
しまうため、偽券を真券と誤認してしまうとする問題が
あり、識別精度の低下の原因となっていた。
【0004】そこで本発明では、汚れ、歪等の影響を受
けることなく、精度良く且つ高速に紙葉類の識別を行う
方法を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】本発明では、従来の被検
査紙葉類のセンサ信号を基準信号とパターン比較する方
法により、入力された紙葉類の生のデータを標準紙葉類
から予め得ておいた基準データと比較して真偽を判定す
る粗判定処理と、前記生のデータを加工して別の基準デ
ータと比較して真偽を判定する精判定処理とよりなる。
【0006】前記精判定処理は、該粗判定処理において
真券と判定された入力紙葉類について、該入力紙葉類の
投入方向を判定し、基準データの入力方向に合わせて方
向変換する方向判定処理と、該方向判定処理の結果に基
づき搬送ずれを修正した後、前記生のデータを加工して
加工データを作成し、この加工データにより再度真偽の
判定を行う高精度識別処理からなる。
【0007】前記方向判定処理は、投入された紙葉類の
一様な汚れを補正するレベル合わせのステップと、入力
紙葉類の投入方向を判定するステップと、判定された投
入方向に基づきデータを基準データの投入方向に修正す
る投入方向修正ステップとよりなる。
【0008】前記高精度識別処理は、前記方向判定処理
によって得られた判定方向により前記生のデータの搬送
ずれを修正するステップと、修正データから汚れ成分を
抽出するステップと、真の紙葉類の汚れ成分を予測する
ステップと、予測された汚れ成分を抽出された汚れ成分
と比較し真偽を判定するステップとよりなる上記請求項
2記載の紙葉類識別方法。
【0009】
【発明の実施の形態】以下本発明の紙葉類識別方法を紙
幣の識別方法の一実施形態について、図面に基づき詳細
に説明する。
【0010】図1は本実施例の最上位の基本アルゴリズ
ムを示すフローチャートである。同図において紙幣の投
入によってプログラムが開始されると紙幣の光学センサ
による多値の濃淡データが取り込まれる(ステップS
1)。
【0011】取り込まれた濃淡データはそのままの形で
予め算出しておいた標準紙幣の基準データとパターン比
較され、大まかな真偽の判定(以下粗判定部という)が
なされる(ステップS2)。
【0012】前記ステップS2で偽券と判定されれば、
そのまま偽券としてはじかれ、識別処理は終了する。一
方前記ステップS2で真券と判断されても、本方法では
そのまま終了せず、次の精判定のステップS3に進み、
更なる判定を行うのが特徴である。
【0013】そしてこの精判定によって偽券と判定され
ればそのまま偽券として処理を終了し、また真券と判定
されてもそのまま真券として処理を終了する。 [粗判定部]次に、前記ステップ2の粗判定処理につい
て説明する。従来の識別処理は、所謂磁気センサを用い
た真偽判定手法と光センサを用いた真偽判定手法とが知
られている。本実施例ではその一部としての光センサを
用いた真偽判定手法を用いている。
【0014】この方法は前記ステップ1において光セン
サによって赤色の輝度値、赤外色の輝度値を取り込み、
これと基準の値との差及び比率を求め(ステップS2
2)、予め定めておいた値と比較して真偽を判定する手
法である。
【0015】[精判定処理]本実施例の最大の特徴は前
記粗判定部の判定によって投入された紙葉類が真と判定
されても、処理を終了せず、次の精判定処理にてもう一
度真偽の判定をすることである。
【0016】かかる精判定処理(ステップS3)は大き
く分けて投入方向判定処理(ステップS4)と、高精度
識別処理(ステップS5)からなる。方向判定処理はさ
まざまな方向で投入される紙葉類の印刷パターンをでき
るだけ少数の標準パターンと比較することにより、処理
の高速化を図るために用意された処理ルーチンであり、
該方向判定処理は、レベル合わせ(ステップS41)と
投入方向判定(ステップS42)と、投入方向修正(ス
テップS43)の処理ステップから構成される。
【0017】ステップS41の前記レベル合わせ処理
は、投入される紙幣がさまざまな汚れあるいは歪を有す
るため、どの紙幣にも共通の一様な汚れを補正により削
除し、以降の真偽判定の精度を向上させるための処理で
ある。
【0018】ステップS42の投入方向判定処理は、基
準データを作成する際に投入した標準紙葉類の投入方向
(表面あるいは裏面、右端あるいは左端)なのかと真偽
を判定しようとする紙葉類の投入方向とを一致させ、基
準データとして記憶させておく際のメモリ使用量を少な
くするためのものであり、次のステップS43投入方向
修正処理で投入方向を基準データの投入方向に一致さ
せ、真偽判定のために投入される紙葉類のデータを一投
入方向データに統一し、後のステップS5での高精度識
別処理での演算量を削減し、真偽判定のスピードを増大
させるための処理である。
【0019】前記ステップS4でデータの紙幣投入方向
による修正を終えると、ステップS5の高精度識別処理
に移る。当該高精度識別処理は図4に示すように搬送ず
れ修正処理(ステップS51)と、汚れ成分の抽出処理
(ステップS52)と、汚れ成分の予測処理(ステップ
S53)とからなる。
【0020】前記搬送ずれ修正処理(ステップS51)
は、投入された紙葉類の搬送時のずれを修正するステッ
プである。基準データは予め定められた搬送方向に忠実
に即しているから、これに合わせて投入された紙葉類の
データを修正することで、後の真偽判定の演算が高速化
できる。
【0021】投入された紙葉類のデータの搬送ずれが修
正されると、ステップS52の汚れ成分の抽出処理に進
む。この処理は被識別紙葉類のデータパターンを予め用
意しておいた真の紙葉類の標準データパターンと比較
し、被識別紙葉類データ中の汚れ成分のみを抽出する処
理である。
【0022】抽出された投入紙葉類の汚れ成分のデータ
はステップS53において、予め求めておいた汚れ成分
の自己回帰モデルを使って汚れ成分の予測データを算出
する。
【0023】前記ステップS52及びS53で得られた
抽出データと予測データとはステップS6においてその
差分値が求められ、これを予め定めておいた閾値と比較
して(図5のステップS54)、真偽の判定を行う。
【0024】以上のようにして、被識別紙葉類は、その
真偽を粗判定、精判定の2段階で識別し、真紙葉類判定
の精度を向上している。尚、図5は上記一連の処理の全
体図を示すフローチャートである。
【0025】
【発明の効果】本発明は以上の説明のように、紙葉類の
真偽を第1段階の粗判定処理にて判定し、この粗判定で
真と判定されてもそれだけで確定せずに、精判定処理を
行い、その結果真のときに初めて真の紙葉類と判定する
ため大幅に識別精度を向上できる効果がある。
【0026】また、精判定処理において、紙葉類の投入
方向を判定することにより、真偽判定のための基準デー
タを複数用意して、それぞれを投入紙葉類のデータとパ
ターン比較して判定する必要がなくなり、メモリの小容
量化に貢献できる。
【0027】さらに精判定処理において、投入紙葉類の
データをそのまま標準データと比較するのではなく、汚
れ成分を抽出して、その汚れ成分を予測される汚れ成分
のデータと比較することにより真偽の判定をおこなうの
で、比較するデータ量が少なくて済み、処理の高速化が
可能となる効果が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の紙葉類識別方法の概念を示すフローチ
ャートである。
【図2】精判定処理の概念を示すフローチャートであ
る。
【図3】方向判定処理の概念を示すフローチャートであ
る。
【図4】高精度識別処理の概念を示すフローチャートで
ある。
【図5】図1の概念図をさらに詳しく説明した詳細フロ
ーチャートである。

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 紙葉類の真偽を磁気または光を利用し
    たセンサによって識別する方法であって、入力された紙
    葉類の生のデータを標準紙葉類から予め得ておいた基準
    データと比較して真偽を判定する粗判定処理と、前記生
    のデータを加工して別の基準データと比較して真偽を判
    定する精判定処理とよりなる紙葉類識別方法。
  2. 【請求項2】 前記精判定処理は、該粗判定処理におい
    て真券と判定された入力紙葉類について、該入力紙葉類
    の投入方向を判定し、基準データの入力方向に合わせて
    方向変換する方向判定処理と、該方向判定処理の結果に
    基づき搬送ずれを修正した後、前記生のデータを加工し
    て加工データを作成し、この加工データにより再度真偽
    の判定を行う高精度識別処理からなる上記請求項1記載
    の紙葉類識別方法。
  3. 【請求項3】 前記方向判定処理は、投入された紙葉類
    の一様な汚れを補正するレベル合わせのステップと、入
    力紙葉類の投入方向を判定するステップと、判定された
    投入方向に基づきデータを基準データの投入方向に修正
    する投入方向修正ステップとよりなる上記請求項2記載
    の紙葉類識別方法。
  4. 【請求項4】 前記高精度識別処理は、前記方向判定処
    理によって得られた判定方向により前記生のデータの搬
    送ずれを修正するステップと、修正データから汚れ成分
    を抽出するステップと、真の紙葉類の汚れ成分を予測す
    るステップと、予測された汚れ成分を抽出された汚れ成
    分と比較し真偽を判定するステップとよりなる上記請求
    項2記載の紙葉類識別方法。
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