JPS6375892A - 鑑別論理のグル−プ分割処理方式 - 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〕 紙幣を含む紙葉類についてのデータを収集しておき、当
該祇葉頻に対する選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１群と細分
化すれば、信頼性が向上される反面、鑑別論理が複雑化
し、制御上の負荷が増大するという問題を解決するため
、細分化された群の近似性の高いものを一つの群として
取り扱うよう処理することにより、信頼性と制御負荷の
軽減を同時に達成するようにしたことが開示されている
。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、鑑別論理のグループ分割処理方式。

特に、任意のデータを収集して紙葉類のデータ・ベース
を作成し、前記データ・ベース上のデータより自動的に
鑑別論理を構成ならびに評価するようにした紙葉Ｗｔ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１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。

第２図図示の如く、鑑別対象となる紙ｇ類ｉｏ。

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、データ収集器１０１やデータ編集器１０
２を介して、データ・ベース１０３上に大量に収集して
おき次いでグループ別辞書テーブル１０４をつくり、当
該開発中の鑑別機に対応する判別論理と閾値テーブル１
０５とを用いて当該鑑別機がどの程度正しく紙葉類を鑑
別できるかを判定部１０６で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ａ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。

言い換えると、予め任意の小標本を用いて判定論理を作
成しておき、これに大量の収集データを流して、鑑別率
／誤鑑別率の測定を行い性能の確認。

性能劣化の原因追跡を行っていた。したがって。

鑑別対象となるグループは、予め設定されており。

全データ・ベースから見た場合、適切な分割であるとは
、必ずしも言えなかった。なお第２図において１１０は
データ処理装置に対応している。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来の鑑別論理の作成は、データ・ベースから。

無作為抽出した小標本により判別関数を導出し。

これを全データ・ベースに用いて頻度表を作成し。

この頻度表から、所望の鑑別率となる値を閾値として鑑
別論理を作成していた。このため小標本の作成と判別関
数の導出と闇値の決定とがそれぞれ独立した作業となり
１時間がかかるという問題がある。また小標本を用いて
判別関数を導出するために、データ・ベースと同等な精
度をもワているという保障のない小標本が利用されるこ
ととなり。

このために不正確な判別関数、及び群分割になる問題が
生じていた。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記の点を解決しており、≠−タ・ベースを得
る間にあわせて群分割を行い得るようにしている。

第１図は９本発明の原理図を示す０図中の符号ｌは１紙
幣を含む紙葉類を表す、２は、データ収集器であって、
セットされた祇Ｍ類について複数のセンサによって情報
を読み取る機能を持っている。３は、データ編集器であ
って、データ収集器のセンサで読み取れない情報（紙葉
類をデータ収集器２にセットした際のセット方向１種類
、ロフト、周囲環境等）を、データ収集器２で読み取っ
たデータに付加する機能を持っている。４は、データ・
ベースであって、データ処理装置１１０で処理されろ紙
葉類のデータが格納される。

５は、原始辞書作成部であって、データ・ベース上の紙
葉類のデータに付加されている情報に基づいて、各付加
情報別（要素別）のセンサ・データに基づいた原始辞書
を作成する機能を持っている。なお当該原始辞書は第７
図に後述されており。

紙葉類上の個々のメツシュに対応する情報を、大量の紙
葉類に関して収集した結果の情報を蓄えている。

８は１判別関数類度表作成部で、データ・ベース上の紙
葉類の持つ要素別に、各判別関数の頻度表を作成する機
能を持っている。１０は、設定値であって、所定の鑑別
率を指示する。９は、閾値作成部であって、設定された
値の鑑別率を達成する閾値を導出する機能を持っている
。

１１は、グループ合成部であって、近似度設定値１２に
より、同一であると判断される条件のものを１つのグル
ープとし、結果をグループ変換テーブル１３に格納する
。

〔作用〕

データ処理装置１１０においては、全データ・ベース（
４の内容）をその構成要素に対応して。

最初とらえ２次に近似性の高いものを閾値作成部９にお
いてまとめ、グループ合成部１１において一つの群とし
て取り扱うようにしている。このため必要かつ最小限の
群を導出することができる。

また、その導出に全データ・ベースを用いるため。

群の分割に当たっての信頼性を維持することができる。

〔実施例〕

以下実施例について説明するが、当該説明中の鑑別率と
は 鑑別率−（要素Ｘを持つと判別された数）／（要素Ｘを
持つデータの総数） を意味する（なおここでＸ：任意の要素）。

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０図中の符号１４は操出部で
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。＊送路２０は、第
３図（Ｂ）図示の如く１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（ｓ＋）（ｓｚ）　２１と２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ンク検知セン
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９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１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′をセン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折目領域群を
トラック’ｒｔ　、　Ｔｉ、、　、・・・・・・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Ｚ
＋、Ｚｚ、Ｚｓ・・・・・・の如く定めたとすると。

上記搬送路２０上に紙幣１８′がセントされる位置に対
応して２紙幣１８′が搬送される間、データ収集用セン
サ２３が上下２つのトランク上での折目領域のデータを
収集する形となる。そして３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１紙幣１８
′上の所定の範囲内での全枡目領域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’ｒ五、、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
ランクに対応するかは９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１図図示のデータ編集器３に転送される。

第５図はデータ編集装置の一実施例構成を示している０
図中の符号２６は制御部（プロセッサ）。

２７はデータ伝送手段であってデータ収集器からのデー
タを受信するものを表す、２８はデータ入内部であって
、上記データ収集器２から転送されてくる各データに対
応して、　（１）紙幣１８′がどのような金種に対応す
るもののデータであるか■。

（ｉｉ）紙幣１８′がどの方向にセットされた場合（セ
ット方向は２表面について２通り、裏面について２通り
ある）に対応するもののデータであるか■、　　（ｉｉ
ｉ）データ収集時にどのような環境条件であったか■、
　　（ｉｖ）紙幣１８′がどの紙幣製造ロフトに対応す
るもののデータであるか■など、が付加されるが、これ
らの付加データが当該データ入力部２８から入力される
。

２９はデータ表示部、３０はＲＯＭ書込器、３１はデー
タ・ストア部（フロッピィ・ディスク４に対応する）を
表している。

データ収集器２から転送されてくるデータ３２は、第６
図図示上段に示す如く （ｉ）斜行量およびセント方向情報■。

（ｉｉ　）データ３２の長さ情報■。

（ｉｉｉ　）紙幣１８′の搬送速度情報■；（ｉｖ）　
　）ラック位置情報■。

（Ｖ）センス・データ■。

を有するデータ・フォーマントをもっている。そして、
第５図図示データ入力部２８から、当該データ３２に対
して、上述の如く付加データ■■■＠が付加され、全体
の情報３３がフロッピィ・ディスク（図示せず）上に格
納され、データ処理装置１１０上のデータ・ベース４に
格納される。

データ処理装置１１０内の原始辞書作成部５は。

データ・ベース４上の紙葉類のデータを一枚づつ読み取
り、データ上の付加情報とトラック位置情報とに基づい
て当該データを区分し、その最小区分単位（要素）毎に
、第７図に示すような、各ゾーンについてのデータの平
均値（Ｍ）と分散値（Ｖ）とをテーブル上に保持する。

なお本実施例においては、要素分解の際にトラック位置
情報と付加情報とを用いているが、この他に斜行に関す
る情報などを取り入れてもよいのは勿論のことである。

判別関数穎度表作成部８は、予め用意されている 判別式Ｆ−ＣＭ−＋、　　Ｍ−ｚ、−１Ｍ−、Ｖ−＋、
　　Ｖ、−ｉ　。

・・・、　　Ｖ−−、Ｘ＋、Ｘｔ、　　・・・、　　Ｘ
、）に要素（ａｌ別辞書の値を代入して、要素別判別関
数を作成する０例えば、要素（ａ＝１）の関数ｆ。

は ｆ＋＝Ｆ＋（Ｍ＋＋、　　Ｍ＋ｉ、−、Ｍ＋−、Ｖｚ、
Ｖ＋ｚ％”ＩＶ＋−、Ｌ。

ｘ２．　　・・・　、　Ｘ、） （ここでｘ１〜Ｘ、は、１−ｍゾーンのセンサ・データ
） となる。

次に、第９図に示すように、データ・ベース上のデータ
を一枚づつ読み取り、各要素別判別関数を計算し、その
結果で頻度表で示される値のデータ数を＋ＬＬ、全デー
タ・ベースに対し同一処理を行って頻度表を作成する。

なお、第９図において、ｆａｂｃにおけるａは関数の種
類、ｂは要素の種ＬＬｃは関数の値に対応している。し
たがって＋ｆ２１ｂは要素２の判別関数における要素１
のときの頻度表で、そのときのｒ！の値がｈのときのデ
ータ数を示している。

閾値作成部９は、各判別関数毎の頻度表と外部よりの鑑
別率を指示する設定値（Ｓ）とから、下記の条件を満た
す闇値を要素別に導出し、闇値テーブル（図示せず）に
格納する。

設定値Ｓの場合における要素１の判別関数の閾値に、は
。

を満足するものとして決定される。

また、要素ａの場合は。

である。

グループ合成部１１では、前記の頻度表から。

要素ａの閾値に、以内に、他の要素ｂ　（ａ＃ｂ）のデ
ータの存在する比率α。

を求める。

次に、要素すの闇値Ｋｂ以内に他の要素ａのデ−タの存
在する比率α、、。

を求める。

さらに、設定値（Ｙ）　（第１図図示設定値１２）と、
α、１．α１１を比較し、下記条件（αｍｂ２ｙ）ハ（
α２．≧Ｙ） を満たす時、要素ａ、ｂは、同一のグループであるとし
、グループＧｃ　（Ｃ−１，２，・・・ｌ）とする。

第１０図ないし第１２図において、設定値Ｙ−０，８と
すれば、要素１．要素２は、同一のグループとなる。

以上の動作をａ、ｂを夫々要素１からｈまで変。

化させて繰り返し行い、その結果を第８図図示のグルー
プ変換テーブルに格納する。

〔発明の効果〕

本発明によれば、データ・ベース全体から各要素を求め
、それらの近似性からグループを抽出するので１人手に
よるものと比べ、正確なグループを抽出することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明する図、第２図は従来例を
説明する図、第３図ないし第６図はデータ収集からデー
タ・ベースを作成するまでの一実施例を示す図、第７図
は原始辞書テーブルを説明する図、第８図はグループ変
換テーブルを説明する図、第９図は頻度表を作成する説
明図、第１０図ないし第１２図は群形成処理を説明する
図を示す。 図中、１は紙葉類、２はデータ収集器、３はデータ編集
器、４はデータ・ベース、５は原始辞書作成部、８は判
別関数頻度表作成部、９は閾値作成部、１１はグループ
合成部、１３はグループ変換テーブルを表す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 セットされた紙幣を含む紙葉類（１）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（２）と、 該データ収集器（２）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（３）と、 該データ編集装置（３）によって編集された情報を保持
   するデータ・ベース（４）をそなえるとともに、 当該データ・ベース（４）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（１１０）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 上記紙葉類が、分割可能なＮ個（Ｎは２以上）の要素１
   、２、・・・の夫々について各要素毎に抽出した要素特
   徴を保持する辞書を作成する原始辞書作成部（５）をそ
   なえるとともに、 上記、辞書に基づいて、上記データ・ベース内の各々の
   紙葉類のデータが、上記Ｎ個の要素の中で、どの要素を
   持っているかを判断する閾値作成部（９）を持ち、 かつ同一の複数の要素を持つデータが、所定の値以上あ
   る場合、前記の要素を同一のグループとして取り扱うよ
   うにするグループ合成部（１１）を有することを特徴と
   する鑑別論理のグループ分割処理方式。