JPS6290789A - 紙葉類鑑別処理方式 - 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〕 紙葉類の正当性を層別するに当たって、紙葉類が屈すべ
きＮ個のグループの夫々のグループ特徴分布中心からの
距離と、紙葉類が属すべきでないＰ個の擬グループの夫
々の擬グループ特徴分布中心からの距離とを決定し、夫
々の距離が予め定めた閾値以内にあることを条件として
鑑別を行うよう構成することによって、上記Ｎ個のいず
れか１つに属することを選別する精度を向上したことが
開示されている。

〔産業上の利用分野〕

本発明は１紙葉類鑑別処理力式、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、場合に
よっては異常券の存在する可能性のある状況の下での鑑
別を高精度で行い得るようにした紙葉ｉｔ別処理方式に
関するものである。

〔従来の技術〕

従来から２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送別態様を予め設定
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１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２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、更には疑偵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１人間の目によってだけでは
上記疑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。

Ｃ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ものであり、第１図は本発
明の原理構成図を示す。

図中の符号１２−１は距離による識別処理部である。ま
た符号１０１は辞書部であり、被鑑別紙幣が属するべき
Ｎ個のグループＡ、Ｂ、Ｃ・・・（１万円札、５千円札
、千円札、５百円札）毎に、各グループについてのグル
ープ特徴分布中心（ｘｙ）Ａ、　　（ｘｙ）Ｂ、・・・
・・・が保持され、また被鑑別紙幣が属すべきでないＰ
個（Ｐは零を含む正の整数）の凝グループα、β、・・
・・・・毎に、各擬グループ特徴分布中心（ｘｙ）α、
　　（ｘｙ）β、・・・・・・が保持される。なお上記
の場合の特徴が２次元に与えられるものとしているが、
これに限られるものではない。

符号１０２は距離決定部であり、被鑑別紙幣から得られ
た特徴と、上記各グループ特徴分布中心との距離ＳＡ、
ＳＢ、・・・・・・が夫々。

０≦ＳＡ＜　ａ ｂ２≦ＳＢ＜ｂ＋ であり、かつ上記各擬グループ特徴分布中心との距離Ｓ
α、・・・・・・が α２≦Ｓαくα、 である場合に、当該被鑑別紙幣をグループＡに属するも
のと鑑別する。

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。

〔作用〕

被鑑別紙幣の特徴（ｘｙ）が特徴抽出部１０３によって
得られたとき、辞書部１０１から上記各特徴分布中心（
ｘｙ）Ａ、（ｘｙ）Ｂ・・・・・・（ｘｙ）αが読み出
され、距離決定部１０２において。

例えばユークリッドの距離 ＳＡ＝　（ｘ　　ＸＡ　）”　＋（ｙ−ｙＡ　）　２Ｓ
Ｂ＝　　（ｘ　　　Ｘｇ　　）　　２　＋　　（ｙ　　
）’＋＋　　）”Ｓα＝（ｘ−ｘｙ）”＋＜ｙ−ｙα）
２が計算され、これらの各距離が上記閾値の範囲内にあ
るとき、Ｎ別結果としてグループＡに属するものとして
出力する。勿論、マハラノビスの距離などを用いてもよ
い。即ち、第１図図示のグループＡに属する領域内か図
示点線で示す領域内かに。

上記被鑑別紙幣の特徴（ｘｙ）が位置すれば、グループ
Ａに属するものとされる。

上記の場合１図から容易に判る如（、被鑑別紙幣がグル
ープＡに属するか否かを判定するに当たって、グループ
への特徴分布中心（ｘｙ）Ａからの距離ＳＡのみを利用
する場合にくらべて、精度が向上されている。特にグル
ープα、β、・・・・・・の如き擬グループを導入する
ことによって、更に精度が向上される。これは、グルー
プＡを鑑別するのに都合のよい形の擬グループを利用す
ることができることにも起因している。

〔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９紙幣の表裏両面についてｍＸｎ
個の排口領域を設定し、当該各掛目領域毎のデータ、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１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２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（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２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（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１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９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
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、　　
（ｉｉｉ）認識論理部１２は、距離による識別処理部１
２−１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１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９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１紙幣進入検知センサ（Ｓｔ）　（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
るようにセットされて搬送される状態から９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個の掛目領域
２５に区分し、第４図図示水平方向に並ぶ折目領域群を
トランクＴ、、Ｔ、、、、・・・・・・の如く定め、第
４図図示垂直方向に並ぶ折目領域群をゾーンＺｌ、ＺＺ
、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９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掛目領域のデータを
収集する形となる。そして、紙幣１８’を搬送路２０上
にセントする位置を変化させることによって１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掛目領域２５のデータは、セ
ンサ２３の１つがトラックＴｉ１ｌ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２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１
７から２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ＳＡなどを得るに当たっては、上記各折目のナンバ
をＫ　（Ｋ＝１．２．・・・・・・Ｑ）とするとき 〔発明の効果〕 以上説明した如く１本発明によれば２紙葉類の鑑別を高
精度で行うことができ２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 (1)

1. 【特許請求の範囲】 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
   る紙葉類鑑別処理方式において、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
   、Ｃ・・・・・・の夫々について、各グループ毎に抽出
   したグループ特徴分布中心と、 上記紙葉類（１８′）が属すべきでないＰ個（Ｐは零を
   含む正の整数）の擬グループα、β、・・・の夫々につ
   いて各グループ毎に抽出した擬グループ特徴分布中心と を保持する辞書部（１０１）をそなえてなり、上記セン
   サによって抽出した被鑑別紙葉類からのデータにもとづ
   いて得られた特徴に対して、上記各グループ特徴分布中
   心からの距離ＳＡ、ＳＢ、ＳＣ・・・・・・と、上記各
   擬グループ特徴分布中心からの距離Ｓα、Ｓβ、・・・
   ・・・とを決定する距離決定部（１０２）をそなえ、 上記各距離ＳＡ、ＳＢ、ＳＣ・・・・・・とＳα、Ｓβ
   ・・・・・・とが夫々予め定められた閾値の範囲内に存
   在することを条件として、当該被鑑別紙葉類が上記Ｎ個
   のグループ内の１つのグループに属するものとして鑑別
   するようにした ことを特徴とする紙葉類鑑別処理方式。