JPS6254394A - 紙葉類鑑別機開発システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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っての各種処
理を行う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ェックしておいた上で、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、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をテストし評価できるよ
うにしだ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２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で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９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。

〔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ようにしており。

特に、各種のシミュレーションに適合する標本データを
作成できるようにしている。

第１図は本発明の原理構成図を示す。図中の符号１０は
標本データ作成部であって、収集されているデータをも
とにして、各種のシミュレーションに適合する標本デー
タを作成する機能をもっている。

符号１０１は、標本抽出部であって、上記収集されたデ
ータについて、当該収集時のセンサの特性上の片寄りを
なくすべく、変動量を導入しておいて、その結果にもと
づいて、以後の処理に適合する程度の個数の標本を抽出
する。

符号１０２は、センサ変動抽出部であって、テスト対象
鑑別機におけるセンサの特性の変動を考慮しこれをキャ
ンセルすべく、標準のテスト対象鑑別機に対応するシミ
ュレーションにおいて９例えば鑑別率が任意の所定値を
とり得るように変動量を導入する。

符号１０３は、基準値作成部であって、センサ変動抽出
部によって得られた標準標本を用いて。

上記標準のテスト対象鑑別機に対応するシミュレーショ
ンを行った場合に３例えば鑑別率を５０％や８０％など
の夫々の値にするには、どのような鑑別条件を与えるべ
きかの基準値を作成する。

符号１０４は、鑑別率作成部・誤鑑別率作成部であって
、テスト対象鑑別機に対する鑑別率シミュレーションや
誤鑑別率シミュレーションを行うよう指示する。

符号１０５は、上記シミュレーションの結果にもとづい
て鑑別論理を修正するか否がなどを決定する。

符号１０６は、上記シミュレーションの結果を利用する
などして１紙葉類の側で、いずれのトラックにどのゾー
ンにおいてデータの連続性が失われるかなどを評価する
。

（作用〕 収集されてデータ・ベースに格納されているデータから
、各種シミュレーションに適合する標本を作成すること
が必要である。このためには、データ収集器のセンサの
特性にある種の片寄りが存在する可能性があり、この片
寄りをなくすべく変動量を導入することが必要となる。

標本抽出部１０１は、数多くの紙葉類について得られて
いる各トラック毎および／または各ゾーン毎に１例えば
　、最大＋ａ％ないし最小−ｂ％の範囲内で変動量を導
入し、その結果での平均値Ｍ′　と分散Ｖ′　とを得る
。そして、当該変動量を導入されたデータにもとづいて
、当該データの母集団の性質に可能な限り変更を加える
ことなく、以後のシミュレーションに適する程度の個数
にデータを削減し、標本を得る。

このようにして得た標本を用いて各種シミュレーション
に適合する標本を抽出するが、テスト対　゛象鑑別機の
センサにはバラツキが存在していることを考慮し、標準
的なテスト対象鑑別機が例えば所望な鑑別率を得ること
ができるように、センサの変動域の上限／下限の設定値
のすべての組合わせに対応する変動量を導入した標準標
本をつくる。

センサ変動抽出部１０２はこのための処理を行う。

基準値作成部１０３は、上記標準標本にもとづいて上記
標準的なテスト対象鑑別機が例えば所望な鑑別率を得る
には、どのような鑑別条件を与えればよいかを定める。

〔実施例〕

第２図は本発明の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ｌ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２紙幣の表裏両面についてｍＸｎ
個の折目領域を設定し、当該各折目領域毎のデータ、例
えば色１色別光反射量２色別光透過量などのデータを収
集する。更に言えば、それら各折目領域毎のデータを収
集できるように、紙葉類がセントされる。データ編集装
置３は、上記収集されたデータについて、金種やセント
方向やデータ収集時の環境条件や紙幣の製造ロフト番号
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４ｊの内容
をデータ・ベース６内に読み込み２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１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’７りを行う。

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９紙幣が
セットされた際において特定のセン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１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９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２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
１図示の如＜、　　（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、（ｉ
ｉｉ）認識論理部１２は、距離による識別処理部１２−
１や１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ｌ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９紙幣１８′が搬送路２
０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２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
２紙幣進入検知センサ（Ｓｌ）　（ＳＺ）　２１と９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１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２紙幣１８
′の上端が第３図（Ｂ）図示の搬送路２０の上端に接す
るようにセントされて搬送される状態から５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＜、ｍＸｎ個の折目領域
２５に区分し、第４図図示水平方向に並ぶ掛目領域群を
トラックＴ、Ｉ　”ｒ、＋、　＋　・・・・・・の如く
定め、第４図図示垂直方向に並ぶ掛目領域群をゾーン２
．．２２，２．・・・・・・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１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折目領域のデータを
収集する形となる。そして２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２紙幣１８
′上の所定の範囲内での全折目領域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折目領域２５のデータは、セ
ンサ２３の１つがトラックＴ　ｉ　＋　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１紙幣１８′の端がｌ・ラッ
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１
７から、第２図図示のデータ編集装置３に転送される。

第２図を参照して説明した如く、標本データ作成部１０
における標本抽出部１０１においては。

変動量を導入し、各トラック毎でかつ各ゾーン毎に、即
ち折目領域２５毎に平均値Ｍ′　と分散Ｖ′とが求めら
れる。この状態においてはデータの個数が膨大なものと
なり、以後の処理に適するようにデータの個数を削減す
ることが必要となる。

第５図は鑑別率（受付率）についてのシミュレーション
を行うための標本を得る処理を説明する説明図である。

今、グループＡについてのデータの分布が、グループＡ
についての分布中心からの距離を横軸にとったとき、第
５図（Ａ）図示の如きものであったとする。当該全体の
データの数がＮであって抽出しようとしているデータの
数がＳであったとするとき、全体のデータの分布の形態
をくずすことは好ましくない。このために、第１の態様
としては、グループＡに属するデータが存在しているＸ
。からＸ、までの範囲をＭ等分し２等分された各距離Ｘ
、毎にデータの個数をＳ／Ｎに削減するようにする。即
ち。

を得るようにする。このようにすることによって。

グループＡに属するデータをＳ／Ｎに削減することがで
きる。

グループへの存在のみに注目する場合には第５図（Ａ）
図示の態様でも足りる。しかし、グループＡの外に、グ
ループＢ、グループＣ１・・・・・・グループＪの如き
グループが存在している場合には。

上記データ個数の削減に当たっても、グループＢやグル
ープＣ・・・・・・などからグループＡの分布の状態を
調べ、この分布状態が変動しないように、データ個数を
削減することが望まれる。このために第２の態様として
、上記グループＢ、グループＣ・・・・・・などからみ
た、即ち一般にグループＪの分布中心からみたグループ
Ａのデータの分布を、第５図（Ｂ）の如く考慮し、　（
ｉ）グループＡの分布中心からの距離ＸＫに対応するグ
ループＡのデータＹＡＫＡ　、　　（ｉｉ　）グループ
Ｂの分布中心からの距離ＸＫに対応するグループＡのデ
ータＹＩＩＫＡＩ　・・・・・・（Ｘ）グループＪの分
布中心から距離ＸＫに対応するグループＡのデータＹＪ
ＫＡを合計して、上記抽出するデータＳの数とするよう
にする。

第６図は誤鑑別率についてのシミュレーションを行うた
めの標本を得る処理を説明する説明図である。

誤鑑別についてのシミュレーションを行うに当たっては
１例えばグループＡ以外のグループに属するデータがグ
ループ 別されることをシミュレーションするものである。

このために、第１の態様としては，第６図（Ａ）図示の
如く，他のグループについて，グループＡの分布中心か
らの距離を調べ，グループＡに近い範囲（例えば図示斜
線の範囲）のデータについて標本をとれば足りる。即ち
当該斜線内のデータの分布をくずさないようにデータ削
除すれば足りる。

そして、各地のグループＢやグループＣについても同様
に考えればよい。第６図（Ｂ）図示のものは，第２の態
様に対応するものであり，グループＡ以外のすべてのグ
ループをひとまとめにして標本を得るようにしている。

上述の如く抽出された標本を用いて、鑑別シミュレーシ
ョンや誤鑑別シミュレーションを行うが。

テスト対象鑑別機にはバラツキが存在しており。

上述の如く抽出された標本が、そのまま標準的なテスト
対象鑑別機に対応するシミュレーションを　・行い得る
ものとなっているという保証はない。このために１上記
バラツキによる影響をキャンセルさせるために、上記標
本に対して変動量を導入し。

標準標・本をつくる。第１図図示のセンサ変動抽出部１
０２は、この処理に対応している。

上述の如く標準標本が得られたとすると、当該標準標本
を用いてシミュレーションを行った場合に、標準的なテ
スト対象鑑別機が例えばグループ八に属するデータにつ
いて、５０％、６０％、７０％、８０％などの各鑑別率
を得るような状態とは、グループＡの分布中心からの距
離をどの程度にとればよいかを夫々定めておく必要があ
る。第１図図示の基準値作成部１０３はこの処理に対応
している。

当該基準値作成部１０３における処理を行うに当たって
は、グループＡに属するデータ、グループＢに属するデ
ータ、・・・・・・が混在している全体のデータから２
例えばグループＡに属するデータの分布を正しく判定し
ておくことが必要となる。

第７図は、グループＡ判定の態様を説明する説明図を示
している。

今グループＡに属するデータとグループＢに属するデー
タとが混在しているとき、横軸にグループＡの分布中心
からの距離をとり、縦軸にグループＢの分布中心からの
距離をとり、上記混在している各データをプロットして
ゆ（。このようにすることによって、グループＡに属す
るデータの分布とグループＢに属するデータの分布とが
２分される形となり易い。図示の場合には。

条件１・・・・・・Ａからの距離　ａ皿≦ａ≦ａ２条件
２・・・・・・Ｂからの距離　ｂ１≦ｂ≦ｂ２をもって
、グループＡの分布範囲が与えられる。

他にグループＣ，グループＤ・・・・・・が存在してい
る場合には、上記条件１２条件２の外に。

条件３・・・・・・Ｃからの距離　Ｃ１≦Ｃ≦０２条件
４・・・・・・Ｄからの距離　ｄ１≦ｄ≦ｄ２をアンド
論理で追加すればよい。

第１図図示の鑑別率作成部・誤鑑別率作成部１０４にお
いては、上述の如く得た標準標本などを用いて、シミュ
レーションを行う。ただ誤鑑別シミュレーションを行う
場合に、ノイズに対する対策を考慮して、上述の如く得
た誤鑑別標本の中から。

を考慮し、グループＡについての誤鑑別を行うに当たっ
て、当該にの値が小となる１個または複数個の掛目領域
についてのデータを距離演算に加えないようにしてシミ
ュレーションを行うこともできる。このようにすること
によって、ノイズが存在する場合での誤鑑別老拡大して
みせることができ７より安全な方向でのシミュレーショ
ンを行うことができる。

第１図図示の論理修正部１０５は、誤鑑別を生じるデー
タ群を、正しく例えばグループＡに属さないものと鑑別
できるような鑑別論理を求めるように、論理を補正する
などする。

第１図図示の紙葉類データ評価部１０６は、第８図図示
の如り、「例えば紙葉頚上のトラ・ツク＃１ないし＃２
０において、成るトラック＃１１附近で、センサによる
センス・データ値（例えばセンスしたデータに対応する
電圧値）が、トラック＃１ないし＃１０までのそれにく
らべて大きく変化する」の如き状態を調べるなどして、
紙葉類側のデータの存在態様を評価する。

第９図は鑑別率シミュレーションに対応する処理フロー
チャートを示し１図示Ｂ／Ａの値をもって鑑別率が求め
られる。また第１０図は誤鑑別率シミュレーションに対
応する処理フローチャー１・を示し３図示Ｃ／Ａの値を
もって誤鑑別率が求められる。

〔発明の効果〕

以上説明した如く１本発明によれば、収集したデータか
ら、各種のシミュレーションに適合した標本を作成し、
シミュレーションの結果を用いて。

テスト対象鑑別機を評価するなどすることが可能となる
。

【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図ないし第８図は本発明における動作を
説明する上での説明図、第９図は鑑別率シミュレーショ
ンに対応する処理フローチャート、第１０図は誤鑑別率
シミュレーションに対応する処理フローチャートを示す
。 図中、１はデータ処理装置、２は紙幣データ収集器、３
はデータ逼集装置、４はフロッピィ・ディスク、６はデ
ータ・ベース、１０は標本データ作成部、１０１は標本
抽出部、１０２はセンサ変動抽出部、１０３は基準値作
成部、を表す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 セットされた紙幣を含む紙葉類について複数のセンサに
   よって情報を読み取るデータ収集器と、該データ収集器
   によっ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と、 該データ編集装置によって編集された情報を保持するデ
   ータ・ベースをそなえると共に当該データ・ベース内の
   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
   、 上記情報処理機能部は、少なくとも、 上記データ収集器によって収集されたデータについての
   収集状態の正当性を評価する搬送状態評価部と、 上記データ収集器によって収集されたデータについての
   データ取得条件チェックや異常データの混入チェックを
   含むチェックを行うデータ・ベース内情報評価部と、 上記収集されたデータ・ベース上の情報を用いて、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
   とをそなえてなり、 該標本データ作成部は、少なくとも、 上記データ収集器によって収集されてデータ・ベース内
   情報評価部によって評価されたデータを用いて、上記デ
   ータ収集器におけるセンサの特性上の片寄りを補正すべ
   く、変動量を導入した上で、鑑別率シミュレーションに
   用いる標本および／または誤鑑別率シミュレーションに
   用いる標本を抽出する標本抽出部と、 該標本抽出部によって抽出された標本に対して、テスト
   対象鑑別機におけるセンサの特性の変動域に対応する変
   動量を導入するセンサ変動抽出部とをそなえ、 上記標本データ作成部が、当該センサ変動抽出部によっ
   て変動量を導入した結果の標準標本を用いてシミュレー
   ションを行わせるようにしたことを特徴とする紙葉類鑑
   別機開発システム。