JPS6375894A - 紙葉類鑑別機開発装置 - 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、収集時に付
加されるそのデータに関する属性の誤まりから生じる。

湯側論理の精度低下を解決するために、データ・ベース
から自動的に鑑別論理を作成し、その論理を用いた時の
結果と付加された属性で示される結果とを比較するよう
に構成したことにより、短時間で自動的に異常データを
除去し、鑑別論理の精度向上を計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、データ・ベースの自動修正処理方式。

特に、任意のデータを収集して紙葉類のもつ特徴につい
てのデータ・ベースを作成し、前記データ・ベース上の
データから自動的に鑑別論理を構成し異常データを除去
するようにしたデータ・ベースの自動修正処理方式に関
する。

〔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図図示の如り、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、データ収集器１０１やデータ編集器１０２を介
して、データ・ベース１０３上に大量に収集しておき９
次いでグループ別辞書テーブル１０４をつくり、当該開
発中の鑑別機に対する判別論理と闇値テーブル１０５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。

言い換えると、あらかじ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。そのため、測定された結果が、
データの誤まりによるものか、鑑別論理によるものか１
判断できないものであった。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闇値として鑑
別論理を作成していた。このため小標本の作成と判別関
数の導出と閾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
精度をもっ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が導出される
という問題が生じていた。またそのために、収集したデ
ータ自体が、正当なものか否か、チェックできないもの
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しており、データ・ベースを得
る間に判別論理を得て、データ・ベース上の異常データ
を除外するようにしている。

第１図は１本発明の原理図を示す。図中の符号１は２紙
幣を含む紙葉類を表わす。２は、データ収集器であって
、セットされた紙葉類にフ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９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
される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いて、各付加情
報側のセンサ・データに基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２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。

７は、グループ変換テーブルであって、付加された情報
（紙葉類のセット方向１種類等）から。

属するグループを導出するテーブルである。

６は、グループ別辞書作成部であって、グループ変換テ
ーブル７を用いて、原始辞書作成部５によって作成され
た原始辞書からグループ別辞書を合成する機能を持って
いる。

なお上記５，６．７によって辞書作成部１２０が構成さ
れている。

８は９判別関数類度表作成部で、データ・ベース上の紙
葉類の属するグループ別に、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、所望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。なお上記８，９によ
って閾値作成処理部１３０が構成されている。

１１は１判定部であって、データ・ベース上の紙葉類の
データがいずれのグループに属するかを判別関数及び闇
値から判定し１判定されたグループと、付加情報から導
出されるグループとを比較して、異常であれば異常デー
タ・ベース１３へ格納し、正常であれば正常データ・ベ
ース１２へ格納する。

〔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）を用いて、自動的に鑑別論理を作成し、その
論理による結果と、付加情報のデータとを比較して異常
の判断を行うため、データ・ベースの修正が一連の作業
となり短時間で自動的に行われる。

また、上記作業を繰返すように構成されているので、異
常データが多く混入されても、当該異常データを除外し
、データ・ベースの精度を高く保つことができる。

〔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
誤鑑別率とは 鑑別率＝（グループＸと判別された数）／（グループＸ
の総数） 誤鑑別率＝（グループＸ以外のグループと判別された数
）／（グループＸの総数） を意味する（なおここでＸ：任意のグループ）。

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１紙幣進入検知センサ（Ｓｌ）　（Ｓｔ）　２１と１
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ＣＢ）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２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掛目領域群を
トラックＴ□、　Ｔｆ。１．・・・・・・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Ｚ＋　、
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１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つがトランクＴ　ｉ　＋　Ｉ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。

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はデータ入力部であって
、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、　（ｉ）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９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■、　　（ｉ
ｉｉ）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・フォーマットをもっている。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。

データ処理袋ｚｔｔｏ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いて
、当該データを区分し、その最小区分単位（ユニット・
・・第４図に示す斜線域２５）毎に、第７図に示すよう
な、各ゾーンについてデータ数Ｎ、各ゾーン毎のデータ
の累積和ΣＸ、各ゾーン毎のデータの累積二乗和Σｘ２
をテーブル上に保持する。

グループ別辞書作成部６は、第８図に示すような、付加
情報及びトラック位置情報とそれに対応して決められる
グループ番号との対応を表わすグループ変換テーブル７
を用いて、グループ別の各ゾーン毎の平均値Ｍと分散値
■とを計算し、第９図に示す如きグループ別辞書テーブ
ルに格納する。

この時の平均値Ｍと分散値Ｖとの導出は下記による。

ＮＩ＋Ｎ、　　＋　・・・ −Ｍ、′ 判別関数頻度表作成部８は、あらかじめ用意されている 判別式　Ｆ−（Ｍ−＋、Ｍ−ｚ、−、Ｍ−、、Ｖ−＋。

■！２．・・・、■□、Ｘ、、ＸＺ、・・・、Ｘ、）に
グループ別辞書の値を代入して、グループ別判別関数を
作成する。例えば、グループＧ、の関数ｆ１は ｆ　＋　＝　Ｆ　＋　（Ｍｒｌ、　Ｍ＋□、・・・Ｍ、
、、Ｖｌｌ、ｖ、□。

・・・、Ｖ、、、ｌ、Ｘ、、Ｘ、、・・・、Ｘ、）（こ
こでＸＩ−ＸＩＩは、１〜ｍゾーンのセンサ・データ） となる。

次に、第１０図に示すように、データ・ベース４上のデ
ータを一枚づつ読み取りグループ変換テーブル（第８図
）で示されるグループについて。

当該グループの判別関数を計算し、その結果で頻度表で
示される値のデータ数を＋１し、データ・ベース全体の
データに対し同一処理を行って頻度表を作成する。

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
す闇値をグループ別に導出して保持する。

設定値Ｓの場合におけるグループ１の判別関数の閾値Ｋ
ｔは を満足するものとして決定される。

判定部１１は、データ・ベース４から紙葉類のデータを
一枚づつ読み取り、上記の判別関数と闇値とから、読み
取ったデータが、どのグループに属するかを判定する。

例えば、一枚のデータがグループＧＩに属するか否かは
。

ｆ１≦に１ の条件を満たすか否かである。

次に１判定の結果、一枚のデータが、いずれか１つのグ
ループに属することが判定され、かつ。

その判定されたグループが付加データとグループ変換テ
ーブルとで導出されたグループとは異なる場合、異常デ
ータとして、異常データ・ベース１３へ格納され、それ
以外は、正常データ・ベース１２へ格納される。

ここで、１つのグループの異常データと正常データとの
割合、すなわち下記の誤混入率αα＝異常データ数／正
常データ数 が大きい時には、上記の導出された判別関数及び闇値は
、自己のグループを判定するだけでなく。

誤混入している他のグループをも、自己のグループと判
定する危険性がでてくる。

今、除去前の判別関数ｆ１についての頻度表Ｆ＋。

ｆ２についての頻度表Ｆ２＋また。除去後の判別関数ｆ
、についての頻度表Ｆ１′を考慮し、グループＧ、の中
にグループＧＸが誤混入している場合を考えてみる。

第１１図に示すように除去前、の頻度表Ｆ１は。

グループＧ２の一部をグループＧ、とみて判別関数が作
成されているため、グループＧ１とグループＧ２との分
離が明確でない。また、この時の頻度表Ｆ２は、第１２
図に示すように、グループａＸＯ中にグループＧ、が内
包されている。

この状態で高い鑑別率を得るような閾値Ｋｌ。

Ｋ２を設定すると、第１２図に示す誤混入分が除去され
る反面、第１１図図示の斜線部で示すグループＧ２の正
当な成分も除去される危険性がある。

そのため、Ｑ初の鑑別率は低く設定しくＫｚ。

Ｋ２．の如＜）、確実に誤混入とみられる分だけを除去
して判別関数をつくり、以下同様に・して徐徐に、鑑別
率を高く設定し、第１３図に示すような誤混入分を除去
された場合の正しい判別関数を導出するようにする。即
ち除去の信頼性を高め、と同時に、導出される判別関数
の信頼性も高めるようにする。

〔発明の効果〕

本発明によれば、全データ・ベース上の誤混入データが
自動的に除去されるので、データ・ベースの精度が向上
され、除去が短時間で行えるだけでなく、データ・ベー
スより導出する鑑別論理の信顛性が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は１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図はグループ別辞書テ
ーブルを説明する図、第１０図は頻度表を作成する説明
図、第１１図ないし第１３図は異常データ除外処理を説
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、７はグ
ループ変換テーブル、８は判別関数頻度表作成部、９は
閾値作成部、１０は設定値。 １１は判定部を表わす。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）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、 上記紙葉類が属すべきＮ個（Ｎは２以上の整数）のグル
   ープＧ１、Ｇ２・・・のいずれに属するかを判定する判
   別関数をデータ・ベース上の紙葉類から導出する閾値作
   成部（９）を持つとともに、上記データ・ベース（４）
   上のデータについての当該判別関数による判定の結果、
   付加情報により示された群と判定結果の群とを判定する
   判定部（１１）をそなえ、 一致しない場合には、異常データとして除去する ことを特徴とするデータ・ベースの自動修正処理方式。
2. （２）判別関数による鑑別率を設定された値とする機能
   を持つとともに、 判定の結果、異常ではないと判定されたデータを、再度
   データ・ベースとするように構成し、データ・ベースの
   自動修正処理を所定の回数行うようにし、 この時、鑑別率の設定については、第１回目を最低とし
   、それ以後を徐徐に増加するようにして、異常データを
   順次除去するように構成したことを特徴とする特許請求
   の範囲第（１）項記載のデータ・ベースの自動修正処理
   方式。