KR100361328B1 - 지엽류감별장치 - Google Patents

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KR100361328B1
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토시아키 사토우
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오끼 덴끼 고오교 가부시끼가이샤
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Abstract

지폐가 개쇄 되든지, 취급 금종이 변경으로 되든지 하여도 용이하게 대응하도록한다.
지엽류의 전면의 패턴을 검출하는 이미지 검출 수단(15)과 기억수단(12)과 해당 기억수단(12)에 격납된 패턴을 입력으로 하는 뉴럴 네트 지엽 판별 수단과 해당 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하여 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단(14)을 가진다.
뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 뉴럴 네트 연산 수단과, 해당 뉴럴 네트 연산 수단의 출력 층에 접속되어 해당 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 출력 판별 수단을 구비한다.
상기 입력층의 입력 유닛에 상기 기억 수단(12)에 격납된 이미지 패턴이 입력되어 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1에 대응하게된다.

Description

지엽류 감별 장치
[산업상의 이용분야]
본 발명은 자동입출금기 자동 판매기등에서는 고객에 의해 투입된 지폐의 금종 표리, 진위등을 판별하기위한 처리가 행하도록 되어있다.
그 때문에 지엽류 감별장치로서 지폐감별 장치가 배설된다.
해당 지폐감별 장치에 있어서는 투입된 지폐에 인쇄된 모양, 도형등에 의한 반사광 투광등의 광학적인 패턴 또는 지폐의 인쇄에 사용된 자성 잉크에 의한 자기적인 패턴이 검출되어 검출된 패턴(이하「검출패턴」이라한다)과 사전에 설정된 기준치를 비교하고, 유사도의 대소에 의해 또는 유사도의 대소와 지폐의 외형치수의 검출결과를 편성하는 것에 의해 지폐의 감별을 행하도록 되어있다.
예컨대, 광학적인 패턴을 검출하기 위하여는 LED(발광 다이오드) 포트다이오드, 포토 트랜지스터등의 센서가 사용되어 또, 자기적인 패턴을 검출하기위하여는 자기 헤드등이 사용된다.
그런데 투입된 지폐의 감별을 금종 및 표리의 판별과 진위의 판별의 두개의 단계로 나누어 행하게된다.
우선 검출 패턴중 틈을 만든 위치와 같이 금종 및 표리에 의한 차가 큰 부분(이하「특징점」이라한다)에 관하여는 검출 패턴과 사전에 설정된 기준치를 비교하고 지폐의 금종(金種) 및 표리의 판별을 2분기방식에 의해 행한다.
계속하여 검출 패턴과 금종마다 및 표리마다에 사전에 설정된 기준치를 비교하고 유사도의 대소에 의해 진위의 판별을 행한다.
제 2 도는 종래의 지폐 감별장치의 블록도이다.
도면에 표시함과 같이 지폐감별 장치는 검출수단(11), 기억수단(12), 2분기 금종 판별수단(13) 및 진위 판별 수단(14)에서된다.
상기 검출수단(11)은 투입된 지엽류로서의 지폐에 인쇄된 모양, 도형등에 의한 반사광 투과강 등의 광학적인 패턴, 또는 지폐의 인쇄에 사용된 자성 잉크에 의한 자기적인 패턴을 검출하고, 검출신호를 출력한다.
그리고 상기 검출수단(11)은 지폐의 금종 및 표리에 의한 검출패턴의 차가 크게되는 부분에 사전에 배설된다.
또, 상기 기억수단(12)은 검출수단(11)의 검출 패턴을 일시적으로 격납하는 메모리에서 된다.
그리고, 상기 2분기 금종판별수단(13)은 기억수단(12)에서 판독한 검출패턴과 사전에 설정된 기준치의 특징점을 비교하는 것에 의하여, 투입된 지폐의 금종의 판별을 행한다.
또, 상기 진위판별수단은(14)은 검출패턴의 전부 또는 일부와 금종마다 및 표리마다에 사전에 설정된 기준치의 특징점을 비교하는 것에 의해 투입된 지폐의 진위의 판별을 행한다.
그리고 상기 2분기 금종판별 수단(13)에 의한 지폐의 금종판별 결과 및 상기 진위 판별수단(14)에 의한 지폐의 진위 판별 결과는 도시하지않은 상위 장치에 대하여 출력된다.
다음에 상기 구성의 지폐 감별 장치의 동작에 관하여 설명한다.
우선 검출 수단(11)은 투입된 지폐의 광학적 또는 자기적인 패턴을 검출하고, 검출 패턴을 기억수단(12)에 격납한다.
그리고 그 분기 금종 판별수단(13)은 기억수단(12)에서 판독한 검출 패턴에 의거하여 검출 패턴과 사전에 설정된 복수의 기준치의 특징점을 비교하고, 투입된 지폐의 금종 및 표리를 2분기 방식에 의해 판별하고, 금종 판별 결과를 상기 장치 및 진위 판별 수단(14)에 대하여 출력한다.
또, 해당 진위 판별수단(14)은 2분기 금종 판별수단(13)에서의 금종 판별 결과에 의거하여 기억수단(12)의 검출 패턴과 해당하는 금종의 기준치를 비교하는것에 의해 지폐의 진위의 판별을 행하고 진위판별 결과를 상기 상위 위치에 대하여 출력한다.
[발명이 해결하고자 하는 과제]
그렇지만, 상기 종래의 지폐 감별 장치에 있어서는, 지폐의 금종 및 표리에 의한 검출 패턴의 차가 크게되는 부분에 검출수단(11)이 배설되도록 되어있음으로 지폐의 개쇄, 취급 금종의 변경등에 의해 지폐의 모양, 도형등이 변하면 검출수단(11)을 배설하는 위치를 변경하지 않으면 안된다.
따라서, 지폐 감별 장치의 구조를 변경할 필요가 발생하여, 코스트가 높게되어버린다.
본 발명은 상기 종래의 지폐 감별 장치의 문제점을 해결하고, 지폐가 개폐되든지 취급 금종이 변경으로 되든지 하여도 용이하게 대응할 수 있는 지엽류 감별 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
[과제를 해결 하기위한 수단]
그 때문에 본 발명의 지엽류 감별 장치에 있어서는 지엽류의 전면의 이미지 패턴을 검출하는 이미지 검출 수단과, 해당 이미지 검출 수단에 의해 검출된 이미지 패턴을 격납하는 기억수단과 해당 기억수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되는 뉴럴네트 지엽류 판별 수단과 해당 뉴럴네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하이 기준치와 상기 기억수단에 격납된 이미지 패턴을 비교하고 유사도 구하고, 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단을 가진다.
그리고, 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 입력층, 중간층 및 출력층에서되는 퍼셉트론 구조의 뉴럴 네트 연산 수단과 해당 뉴럴 네트 연산 수단의 출력층에 접속되어, 해당 출력층이 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 판별 수단을 구비한다.
또 상기 입력층의 입력 유닛에 상기기억 수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되어 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1로 대응하게된다.
제 1 도는 본 발명의 제 1의 실시예에서 지폐 감별 장치의 블록도.
제 2 도는 종래의 지폐 감별 장치의 블록도.
제 3 도는 본 발명의 제 1의 실시예에서 뉴럴 네트 금종판별수단의 블록도.
제 4 도는 본 발명의 제 1의 실시예에서 반사 광의 이미지 패턴을 표시하는 도면.
제 5 도는 본 발명의 제 2의 실시예에서 뉴럴 네트 금종판별수단의 블록도.
제 6 도는 본 발명의 제 3의 실시예에서 뉴럴 네트 금종판별수단의 블록도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
12 : 기억수단 14 : 진위 판별수단
15 : 이미지 검출수단 16 : 뉴럴 네트 금종판별수단
17 : 뉴럴 네트 연산부 18 : 입력층
19 : 중간 층 20 : 출력층
21 : 최대치 판별수단 22 : 적분연산수단
23 : 뉴런유닛 24 : 입력유닛
25 : 비교수단 27 : 프라이어리티 인코드수단
[작 용]
본 발명에 의하면, 상기와 같이 지엽류 감별장치에 있어서는 지엽류의 전면의 이미지 패턴을 검출하는 이미지 검출수단과 해당 이미지 검출수단에 의해 검출된 이미지 패턴을 격납하는 기억수단과 해당 기억수단에 격납된 이미지 패턴의 입력되는 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단과 해당 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하여 기준치와 상기 기억수단에 격납된 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고, 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단을 가진다.
이 경우, 상기 이미지 검출수단에 의해 지엽류의 전면의 이미지 패턴이 검출되어 검출 된 이미지 패턴은 기억수단에 격납된다.
그리고 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 깅거수단에 격납된 이미지 패턴을 판독하고 해당 이미지 패턴에 의거하여 지엽류의 판별을 행하고 지엽류 판별 결과를 출력한다.
또, 상기 진위 판별 수단은 지엽류 판별 결과에 이거하여, 기준치와 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별한다.
그리고 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 입력층 중간층 및 출력층에서 되는 퍼셉트론 구조의 뉴럴 네트 연산 수단과 해당 뉴럴 네트 연산 수단의 출력층에 접속되어 해당 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응 시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 출력 판별 수단을 구비한다.
또 상기 입력층의 입력 유닛에 상기 기억 수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되어 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1로 대응 시키게된다.
이 경우 상기 입력층의 입력 유닛에 이미지 패턴이 입력되면, 뉴럴 네트 연산 수단에 의해 연산이 행하게 되고 연산결과가 출력층의 뉴런 유닛에서 출력된다.
그리고 출력 판별 수단은 상기 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력한다.
[실 시 예]
이하 본 발명의 실시예에 관하여 도면을 참조하면서 상세히 설명한다.
제 1 도는 본 발명의 제 1의 실시예에서 지엽 감별 장치의 블록도이다.
도면에 표시함과 같이 지폐 감별 장치는 이미지 검출 수단(15), 기억수단(12) 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단으로서의 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16) 및 진위 판별 수단(14)에서 된다.
상기 이미지 검출수단(15)은 투입된 지엽류로서의 지폐에 인쇄된 모양, 도형등에 의한 반사광, 투과광등의 광학적인 이미지 패턴, 또는 지폐의 인쇄에 사용된 자성 잉크에 의한 자기적인 이미지 패턴을 검출하고 검출 신호를 출력한다.
그리고 이미지 검출수단(15)은 발광 다이오드, CCD ,포토 다이오드 어레이등의 광전 변환소자, 또는 자기 헤드 어레이 등의 자전변환 소자에 의해 구성되어, 감별의 대상으로 되는 지폐에 관하여 그의 전면에 걸쳐 물리적인 이미지 패턴을 검출 할 수 있도록 되어있다.
상기 기억수단(12)은 버퍼 메모리에 의해 구성되어, 이미지 검출 수단(15)의 출력 측에 접속되어 상기 이미지 검출 수단(15)에 의해 검출된 이미지 패턴(이하 「검출 이미지 패턴」라 한다)을 일시적으로 격납한다.
또, 상기 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)은 기억수단(12)의 출력측에 접속되어, 투입된 지폐의 금종을 뉴럴 네트 워크에 의해 판별한다.
또, 상기 진위 판별 수단(14)은 기억 수단(12)에 격납된 검출 이미지 패턴의전부 또는 일부와 사전에 설정된 기준치를 비교하는 것에 의해 투입된 지폐의 진위를 판별한다.
그리고 상기 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)에 의한 지폐의 금종 판별 결과 및 상기 진위 판별 수단(14)에 의한 지폐의 진위 판별 결과는 도시하지 않은 상위 장치에 대하여 출력된다.
다음에 상기 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)애 관하여 설명한다.
제 3 도는 본 발명의 제 1의 실시 예에서 뉴럴 네트 금종 판별 수단의 블록도이다.
도면에 표시함과 같이 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)(제 1 도)은 뉴럴 네트 연산 수단으로서 연산을 뉴럴 네트 연산부(17) 및 연산 결과를 통합하는 출력 판별 수단으로서의 최대치 판별 수단(21)에서 된다.
상기 뉴럴 네트 연산부(17)는 3층의 퍼셉 트론 구조를 가지고, 입력층(18), 중간층(19) 및 출력층(20)에서되고, 복수의 입력 유닛(24)에 의해 , 중간층(19) 및 출력층(20)은 복수의 입력 유닛(23)에 의해 구성된다.
그리고 뉴럴 네트 연산부(17)의 입력측은 기억수단(12)의 출력측에 접속되어, 해당 기억 수단(12)에 격납된 검출 이미지 패턴이 그대로 입력층(18)의 입력 데이터로된다.
또, 해당 입력층(18)의 출력 측은 중간층(19)의 입력측에 접속되어 중간층(19)의 출력측은 출력층(20)의 입력측에 접속된다.
해당 출력층(20)의 뉴런 유닛(23)은 감별의 대상으로되는 지폐의 금종의 수만큼 배설되어, 각각이 감별의 대상으로되는 금종의 유사도를 0∼1의 사이의 치로 출력한다.
상기 최대치 판별 수단(21)의 입력측은 뉴럴 네트 연산부(17)의 출력측, 즉 출력측(20)의 출력측에 접속되어, 최대치를 출력한 뉴런 유닛(23)에 대응하는 금종을 금종 판별 결과로서 도시 하지않은 상위 장치에 대하여 출력한다.
다음에 상기 구성의 지폐 감별 장치의 동작에 관하여 설명한다.
우선 도시하지 않은 지폐 검지수단에서의 출력, 또는 상기 상위 장치에서의 신호에 의해 투입된 지폐의 도래가 통지되면 이미지 검출 수단(15)은 동작 상태로 들어간다.
그리고 해당 이미지 검출 수단(15)은 도시 하지않은 타이밍 검출수단에서 보내저 지폐가 일정한 거리 만큼 반송될 때마다 또는 일정한 시간이 경과할때 마다에 펄스를 출력하는 타이밍 신호에 동기시켜 지폐의 광학적인 이미지 패턴을 상기 광전 변환 소자에 의하여 검출한다.
또 상기 타이밍 신호에 동기 시켜, 지폐의 자기적인 이미지 패턴을 자전 변환소자(예컨데 자기 헤드 어레이 등)에 의해 검출 할 수도 있다.
여기에서 광학적인 이미지 패턴 중 투과 광에의한 이미지 패턴 및 자기적인 이미지 패턴에 관하여는 반사광의 이미지 패턴과 동일하게 취급 할 수 있음으로 해당 반사광의 이미지 패턴에 관하여 설명한다.
제 4 도는 본 발명의 제 1의 실시예에서 반사광의 이미지 패턴을 표시하는 도면이다.
이 경우 파선에 의해 구획 된 부분마다에 반사광의 이미지 패턴이 이미지 검출수단(15)(제 1 도)에 의해 검출되어 검출 이미지 패턴이 기억수단(12)에 격납된다.
따라서 검출이미지 패턴은 짧은 쪽 방향에 m개 긴쪽 방향에 n개의 셀에 격납된다.
역시 각 셀은( i, j ) ( i = 1, 2,…m) ( j = 1, 2,,…n)로 나타내어 각 셀( j , j )에 대응하는 많은 치 또는 2치의 치 C( i, j)가 입력 층(18)의 입력 데이터로 된다.
다음에 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 동작에 관하여 설명한다.
상기 입력 층(18) (제 3 도)의 입력 유닛 (24)은 상기 셀과 동일 수 만큼있어, 각각 1대 1로 대응 시키게 된다.
예컨데 1번째의 입력 유닛(24)은 치 C(1, 1)를 출력한다.
다음에 상기 중간층(19)의 1번째의 뉴런 유닛(23)은 식(1)의 연산을 행하고 연산결과 O1를 출력층(20)의 각 뉴런 유닛(23)에 대하여 출력한다.
[수 1]
역시 W(1, i, j)및 θ( i, j )는 뉴럴 네트 워크의 학습능력에 의해 사전에기계적으로 설정된다.
동일하게 중간 층(19)의 K번째의 뉴런 유닛(23)은 식(2)의 연산을 행하고 연산결과 OK를 출력층(20)의 각 뉴런 유닛(23)에 대하여 출력한다.
[수 2]
동일하게 출력 층(20)의 q번째의 뉴런 유닛(23)은 중간층(19)의 k번째의 뉴런 유닛(23)의 출력을 연산 결과 OK로 하면 식 (3)의 연산을 행하고 연산결과 Pq를 최대치 판별 수단(21)에 대하여 출력한다.
[수 3]
역시(k)는 중간층(19)의 각 뉴런 유닛(23) 마다에 설정된 정수이다.
그리고 뉴럴 네트 워크의 학습방법에 확립된 강하법에 의한 2승오차 역전파 알고리즘을 사용하면 상기적(1)∼(3)에서 설정된 치를 판별 오차가 극소로 되는 치로할 수 있다.
따라서 금종 판별 능력을 안정시킬 수 있다.
상기 최대치 판별 수단(21)은 추력층(20)의 뉴런 유닛(23)의 연산 결과 Pq(q = 1, 2,…, p)중 최대치를 출력한 뉴런 유닛(23)의 번호를 금종에 대응시켜 금종판별 결과로서 상기 상위장치에 대하여 출력한다.
또, 진위 판별 수단(14)은 검출 이미지 패턴의 전부와 금종 마다에 사전에 설정된 기준치를 비교하고, 유사도의 대소에 의해 진위의 판별을 행하고 진위 판별 결과를 상기 상의 장치에 대해 출력한다.
이와같이하여 본 실시예에서는 투입된 지폐의 금종 및 진위를 판별하고, 금종 판별 결과 및 판별 결과를 상위 장치에 출력 할 수 있다.
따라서 검출수단(11) (제 2 도 참조)을 사전에 설정된 특징점에 대응시켜 배설 할 필요가 없어진다.
또, 지폐가 개쇄 되든지 취급 금종이 변경되든지 하여도 용이하게 대응할 수 있음으로 코스트를 낮게 할 수 있다.
역시, 취급 금종이 변경 하게된 경우의 금종 판별의 변경은 뉴럴네트내의 정수인 식(1)의 W(1, i, j), θ (i, j)와 식(3)의(k)에 의해 변할 수있다.
CPU등을 연산수단을 실현하고 있는 경우는 프로그램이나 데이터의 일부를 변경하는 것으로 취급 금종등의 변경이 가능하다.
이외의 구조는 제 1의 실시예와 동일한 구조를 가짐으로, 제 1 도를 원용하는 것에 의해 설명을 생략한다.
제 5 도는 본 발명의 제 2의 실시예에서 뉴런 네트 금종 판별 수단의 블록도이다.
도면에 표시함과 같이 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단으로서의 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16) (제 1 도)은 검출 이미지 패턴을 일정한 면적으로 적분하는 적분치연산 수단(22), 뉴럴 네트 연산 수단으로서 판별 연산을 행하는 뉴런 네트 연산부(17) 및 연산 결과를 통합하는 최대치 판별 수단(21)에서된다.
상기 뉴럴 네트 연산부(17)는 3층의 퍼셉트론 구조를 가지고 입력층(18), 중간층(19)및 출력층(20)에서 되고, 상기 입력층(18)은 복수의 입력 유닛(24)에 의해 중간층(19)및 출력층(20)은 복수의 뉴런 유닛(23)에 의해 구성된다.
그리고 적분치 연산 수단(22)의 입력측은 기억수단(12)의 출력측에 접속되어, 상기 뉴럴 네트 연산부(17)의 입력측은 적분치연산수단(22)의 출력 측에 접속되어, 해당 적분치 연산 수단(22)의 연산 결과가 입력층(18)의 입력 데이터로된다.
또, 해당 입력층(18)의 출력측은 중간층(19)의 입력측에 접속되어 해당 중간 층(19)의 출력측은 출력층(20)의 입력측에 접속된다.
해당 출력층(20)의 뉴런 유닛(23)은 감별의 대상으로 되는 지폐의 금종의 수 만큼 배설되어, 각각이 감별의 대상으로되는 금종의 유사도를 0∼1의 사이의 치로 출력한다.
상기 최대치 판별 수단(21)의 입력측은 뉴럴 네트 연산부(17)의 출력측, 즉 출력층(20)의 출력측에 접속되어, 최대치를 출력한 뉴런 유닛(23)에 대응하는 금종을 금종 판별 결과로서 도시하지않은 상위 장치에 대하여 출력한다.
다음에, 상기 구성의 지폐 감별 장치의 동작에 관하여 설명한다.
우선, 도시 하지않은 지폐 검지수단에서의 출력, 또는 상위 장치에서의 신호에 의해 투입 지폐의 도래가 통지하면 이미지 검출 수단(15)은 동작 상태로 들어간다.
그리고, 해당 이미지 검출 수단(15)은 도시하지않은 타이밍 검출수단에서 보내게되어 지폐가 일정한 거리 만큼 반송 될 때마다, 또는 일정한 시간이 경과할 때마다 펄스를 출력하는 타이밍 신호에 동기시켜, 지폐의 광학적인 이미지 패턴을 상기 광전 변환 소자에 의해 검출한다.
또, 상기 타이밍 신호에 동기시켜, 지폐의 자기적인 이미지 패턴을 자진 변환 소자(예컨데, 자기 헤드 어레이 등)에 의해 검출 할 수도 있다.
여기에서, 광학적인 이미지 패턴 중 투과광에 의한 이미지 패턴 및 자기적인 이미지 패턴에 관하여는 반사광의 이미지 패턴과 동일하게 취급 할 수 있음으로 해당 반사광의 이미지 패턴 만에 관하여 설명한다.
이 경우 제 4 도에 표시함과 같이 파선에 의해 구획된 부분 마다에 반사광의 이미지 패턴이 이미지 검출수단(15)에 의해 검출되어, 검출 이미지 패턴이 기억수단(12)에 격납된다.
따라서, 검출 이미지 패턴은 짧은 쪽 방향에 m개, 긴쪽 방향에 n개의 셀에 격납된다.
다음에 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 동작에 관하여 설명한다.
우선 적분치 연산 수단(22)은 기억수단(12)에 격납된 이미지 패턴을 순차 판독하고 다음식 (4)에 표시함과 같이 m×n개의 셀의 치 c(i, j)를 X ×Y개의 구형 역역에 적분하고, 적분치 I(X,Y)를 계산한다.
[수 4]
이 경우 상기 입력층(18)의 입력 유닛(24)은 적분치 연산 수단(22)에 의해 연산된 적분치 I(X,Y)와 동일 수 만큼있어, 각각 1대 1로 대응하게 된다.
예컨데 상기 입력 층(18)의 1번째의 입력유닛(24)은 적분치 I(1,1)를 출력한다. 다음에, 상기 중간층(19)의 1번째의 뉴런 유닛(23)은 식(5)의 연산을 행하고 연산 결과 O1를 출력한다.
[수 5]
로 한다.
M = m / x
N = n / y
이다.
역시 W(1, i, j) 및 θ (i , j)는 뉴럴 네트워크의 학습 능력에 의해 기계적으로 설정된다.
동일하게 중간층(19)의 k번째의 뉴런 유닛(23)은 다음의 식(6)의 연산을 행하고 연산 결과 Ok를 출력한다.
더 출력층(20)의 q번째의 뉴런 유닛(23)은 중간층(19)의 k번째의 뉴런 유닛(23)의 출력은 연산 결과 Ok로 하면 상기식(3)의 연산을 행하고 연산결과 Pq를 최대치 판별수단(21)에 대하여 출력한다.
그리고 뉴럴 네트워크의 학습방법에 확립적 강하법에 의한 2승오차 역전파 알고리즘을 사용하면 상기식 (3),(5),(6)에서 설정된 치를 판별호차가 극소로 되는치로 할 수 있다.
따라서 금종판별 능력을 안정 시킬 수 있다.
상기 최대치 판별 수단(21)은 출력층(20)의 뉴런 유닛(23)의 연산 결과 Pq(q = 1, 2, …P)중 최대치를 출력 한 뉴런 유닛(23)의 번호를 금종에 대응시켜 금종 판별 결과로서 상기 상위 자치에 대하여 출력한다.
또 진위 판별 수단(14)은 검출 이미지 패턴의 전부와 금종 마다에 사진에 설정된 기준치를 비교하고 유사도의 대소에 의해 진위의 판별을 행하고 진위 판별 결과를 상기 상위 장치에 대하여 출력한다.
이와같이하여, 본 실시예에서는 투입된 지폐의 금종 및 진위를 판별하고, 금종 판별 결과 및 진위 판별 결과를 상위 장치에 출력 할 수 있다.
따라서 검출 수단(11) (제 2 도 참조)을 사전에 설정된 특징점에 대응시켜배설 할 필요가 없어진다.
또, 지폐가 폐기되든지 취급 금종이 변하게 되든지 하여도 용이하게 대응 할 수 있음으로 코스트 낮게 할 수 있다.
또, 적분치 I (x, y)를 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 입력으로 함으로, 검출이미지 데이터를 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 입력으로하는 경우 보다, 뉴럴 네트 워크의 연산 시간을 짧게 할 수 있어, 지엽류의 감별을 보다 고속으로 행할 수 있다.
역시 뉴럴 네트워크의 학습을 행하기 위하여 필요한 시간도 짧게 할수 있다. 다음에 본 발명의 제 3의 실시예에 관하여 설명한다.
이 경우, 지폐 감별 장치는 상기 뉴럴 네프 금종 판별 수단(16) (제 1 도)이외의 구조는 제 1의 실시예와 동일한 구조를 가짐으로 제 1 도를 원용하는 것에 의해 설명을 생략한다.
다음에 상기 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)에 관하여 설명한다.
제 6 도는 본 발명의 제 3의 실시예에서 뉴럴 네트 금종 판별 수단의 블록도이다.
도면에 표시함과 같이, 뉴런 네트 지엽류 판별 수단으로서의 뉴런 네트 금종 판별 수단(16) (제 1 도)은 검출 이미지 패턴을 일정한 면적으로 적분하는 적분치 연산 수단(22), 뉴럴 네트 연산 수단으로서 판별 연산을 행하는 뉴럴 네트 연산부(17), 수치의 대소 비교를 행하는 비교수단(25) 해당 비교수단(25)의 비교 기준치를 격납하는 비교 기준치 기억수단(26) 및 상기 비교 수단(25)의 비교 결과인 비트 신호에 중량을 부가하여 인코드하는 프라이어리티 인코드 수단(27)에서된다.
상기 뉴럴 네트 연산부(17)는 3층의 퍼셉트론 구조를 가지고, 입력층(18) 중간층(19) 및 출력층(20)에서되고, 상기 입력층(18)은 복수의 입력 유닛(24)에 의해, 중간층(19) 및 출력층(20)은 복수의 뉴런 유닛(23)에 의해 구성된다.
그리고, 적분치 연산수단(22)의 입력측은 기억수단(12)의 출력측에 접속되어 상기 뉴럴 네트 연산부(17)의 입력측은 적분치 연산수단(22)의 출력측에 접속되어 해당 적분치 연산수단(22)의 연산결과가 입력층(18)의 입력 데이터로 된다.
또 해당 입력층(18)의 출력층은 중간층(19)의 입력측에 접속되어 해당 중간층(19)의 출력측은 출력층(20)의 입력측에 접속된다.
해당 출력층(20)의 뉴런 유닛(23)은 감별의 대상으로되는 지폐의 금종의 수 만큼 배설되어, 각각이 감별의 대상으로되는 금종의 유사도를 0∼1의 사이의 치로 출력한다.
또, 상기 비교 수단(25)의 입력측은 뉴럴 네트 연산부(17)의 출력 측, 즉 출력 층(20)의 출력측, 및 비교 기준치 기억수단(26)의 출력측에 접속되어, 비교 수단(25)의 출력측은 프라이어리티 인코드 수단(27)의 입력 측에는 출력층(20)의 출력중, 비교 기준치를 초월하는 것만이 입력되어, 금종 판별 결과로서 도시하지않은 상위장치에 대하여 출력된다.
다음에 상기 구성의 지폐 감별 장치의 동작에 관하여 설명한다.
우선, 도시하지않은 지폐 검지수단에서의 출력 또는 상위 장치에서의 신호에의해 투입된 지폐의 도래가 통지되면 이미지 검출수단(15)은 동작상태로 들어 간다.
그리고 해당 이미지 검출수단(15)은 도시하지않은 타이밍 검출수단에서 보내게되어 지폐가 일정한 거리 만큼 반송되는 때마다에 또는 일정한 시간이 경과 할때마다에 펄스를 출력하는 타이밍 신호에 동기시켜 지폐의 광학적인 이미지 패턴을 상기 관전 변환 소자에 의해 검출한다.
또, 상기 타이밍 신호에 동기시켜 지폐의 자기적인 이미지 패턴을 자전변환 소자(에컨데, 자기 헤드 어레이등)에 의해 검출 할 수도 있다.
여기에서, 광학적인 이미지 패턴 중 투과 광에 의한 이미지 패턴 및 자기적인 이미지 패턴에 관하여는 반사광의 이미지 패턴과 동일하게 취급 할 수 있음으로 해당 반사광의 이미지 패턴 만에 관하여 설명한다.
이 경우 제 4 도에 표시함과 같이 파선에 의해 구획된 부분마다에 반사광의 이미지 패턴이 이미지 검출수단(15)에 의해 검출되어, 검출 이미지 패턴이 기억수단(12)에 격납된다.
따라서 검출 이미지 패턴은 짧은쪽 방향으로 m개 , 긴쪽 방향으로 n개의 셀에 격납된다.
다음에 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 동작에 관하여 설명한다.
이경우 상기 입력층(18)의 입력유닛(24)은 적분지 연산수단(22)에 의해 연산된 적분치 I (x, y)와 동일 수 만 있어, 각각 1대 1에 대응하게된다.
예컨데, 상기 입력층(18)의 1번째의 입력유닛(24)은 적분치 I (1, 1)를 출력한다.
다음에 상기 중간층(19)의 1번째의 뉴런 유닛(23)은 식(5)의 연산을 행하고, 연산 결과 O1를 출력층(20)의 각 뉴런 유닛(23)에 대하여 출력한다.
동일하게 중간층(19)의 K번째의 뉴런 유닛(23)은 식(6)의 연산을 행하고 연산 결과 Ok를 출력한다.
더, 출력층(20)의 q번째의 뉴런 유닛(23)은 중간층(19)의 K번째의 뉴런 유닛(23)의 출력을 연산결과 Ok로 하면 상기식(3)의 연산을 행하고, 연산결과 Pq를 비교수단(25)에 대하여 출력한다.
그리고 뉴럴 네트 워크의 학습방법에 확립적 강하법에 의한 2승 오차 역전파 알고리즘을 사용하면, 상기식(3),(5),(6)에서 설정된 치를 판별 오차가 극소로되는 치로 할 수 있다.
따라서 금종 판별 능력을 안정 시킬 수 있다.
상기 비교 수단(25)은 출력층(20)의 뉴런 유닛(23)의 연산 결과 Pq(q = 1, 2,…,P)와 비교 기준치 기억수단(26)에 격납된 기준치를 비교하고, 비교 결과를 각 뉴런유닛(23)에 대응한 비트 시호로서 프라이어리티 인코드 수단(27)에 대하여 출력한다.
해당 프라이 어리티 인 코드 수단(27)은 상기 비교수단(25)의 비교 결과인 비트신호에 중량을 부가하고, 금종 판별 결과로서 상기 상위 장치에 대하여출력한다.
역시 제 1의 실시예에서 최대치 판별 수단(21), (제 3 도)을 겸하며 배설 할 수 있다.
또 진위 판별 수단(14)은 검출 이미지 패턴의 전부와 금종 마다에 사전에 설정된 기준치를 비교하고, 유사도의 대소에 의해 진위의 판별을 행하고 진위 판별 결과를 상기 상위 장치에 대하여 출력한다.
이와같이 하여 본 실시예에서는 투입된 지폐의 금종 및 진위를 판별하고, 금종 판별 결과 및 진위 판별 결과를 상위 장치에 출력할 수 있다.
따라서, 검출수단(11) (제 3 도 참조)을 사전에 설정된 특징점에 대응시켜 배설 할 필요가 없어진다.
또 지폐가 폐기 되든지, 취급금종이 변경하게 되든지 하여도 용이하게 대응할 수 있음으로, 코스트를 낮게 할 수 있다.
또 전분치 I(x, y)를 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 입력으로 함으로, 검출 이미지 데이터를 뉴럴 네트 금종 판별 수단(16)의 입력으로 하는 경우 보다, 뉴럴 네트 워크의 연산 시간을 짧게할 수 있어, 지엽류의 감별을 보다 고속으로 행할 수 있다.
더, 누럴 네트 금종 판별 수단(16)의 출력층(20)의 출력이 사전에 설정된 비교 기준치를 초월하는것에 관한것만 금종 판별 결과에 반영하도록 함으로, 취급 금종에 해당하지않은 지폐, 매체등이 투입된 경우에, 잘못한 금종 판별이 행하여지는 것을 방지할 수 있어, 지폐 감별 장치의 신뢰성을 보다 높게 할 수 있다.
이경우 출력층(20)의 출력중 비교 기준치를 초월하는 것이 두개 이상 존재할때에는 지엽류의 감별이 정지 되지만, 비교수단(25)의 외에 최대치 판별 수단(21)을 겸하여 배설한 경우에는 지엽류의 감별이 가능하다.
역시, 본 발명은 상기 실시예에 한정 되는 것은 아니고, 본 발명의 취지에 의거하여 여러가지 변형시키는 것이 가능하고, 이것들을 본 발명의 범위에서 배제하는 것은 없다.
이상 상세하게 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면 지엽류 감별 장치에 서는 지엽류의 전면의 이미지 패턴을 검출하는 이미지 검출 수단과, 해당 이미지 검출 수단에 의해 검출된 이미지 패턴을 격납하는 기억 수단과, 해당 기억수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되는 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단과 해당 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하여, 기준치와 상기 기억수단에 격납된 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단을 가진다.
이 경우 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단이 지엽류 판별 결과를 출력하면, 진위 판별 수단은 지엽류 판별 결과에 의거하여 기준치와 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별한다.
그리고 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 입력층, 중간층 및 출력층에서 되는 퍼셉트론 구조의 뉴럴 네트 연산 수단과 해당 뉴럴 네트 연산 수단의 출력층에 접속되어, 해당 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 출력 판별 수단을 구비한다.
또, 상기 입력층의 입력 유닛에 상기 기억 수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되어 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1에 대응하게된다.
이경우 상기 입력층의 입력 유닛에 이미지 패턴이 입력되면, 뉴럴 네트 연산 수단의 연산 결과가 출력층의 뉴런 유닛에서 출력된다.
최대치 판별 수단은 최대치를 출력한 뉴런 유닛을 지엽류의 종류에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력한다.
따라서 이미지 검출 수단은 사전에 설정된 특징점에 대응시켜 배설 할 필요가 없어진다.
또, 지엽류가 개쇄되든지, 취급 지엽류가 변경하게 되든지 하여도 용이하게 대응 할 수 있음으로 코스트를 낮게 할 수 있다.

Claims (4)

  1. (a) 지엽류의 전면의 이미지 패턴을 검출하는 이미지 검출 수단과,
    (b) 해당 이미지 검출수단에 의해 검출된 이미지 패턴을 격납하는 기억수단과,
    (c) 해당 기억수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되는 뉴럴 네트 지엽류 판별수단과,
    (d) 해당 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하여, 기준치와 상기 기억수단에 격납된 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고, 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단을 가지는 것과 함께.
    (e) 상기 뉴럴네트 지엽류 판별 수단은 입력층, 중간층 및 출력층에서 되는 퍼셉트론 구조의 뉴럴 네트 연산수단과 해당 뉴럴 네트 연산수단의 출력층에 접속되어, 해당 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 출력 판별 수단을 구비하고,
    (f) 상기 입력층의 입력 유닛에 상기 기억수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되어, 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1로 대응하게 되는 것을 특징으로하는 지엽류 감별 장치.
  2. (a) 지엽류의 전면의 이미지 패턴을 검출하는 이미지 검출 수단과,
    (b) 해당 이미지 검출 수단에 의해 검출된 이미지 패턴을 격납하는 기억수단과,
    (c) 해당 기억 수단에 격납된 이미지 패턴이 입력되는 적분치 연산수단과,
    (d) 해당 적분치 연산수단의 연산치가 입력되는 뉴럴 네트 지엽류 판별수단과,
    (e) 해당 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단의 지엽류 판별 결과에 의거하여, 기준치와 상기 기억 수단에 격납된 이미지 패턴을 비교하고 유사도를 구하고, 해당 유사도에 의해 지엽류의 진위를 판별하는 진위 판별 수단을 가지는 것과 함께,
    (f) 상기 뉴럴 네트 지엽류 판별 수단은 입력층, 중간층 및 출력층에서 되는 퍼셉트론 구조의 뉴럴 네트 연산수단과, 해당 뉴럴 네트 연산수단의 출력층에 접속되어, 해당 출력층의 뉴런 유닛의 출력에 대응시켜 지엽류 판별 결과를 출력하는 출력 판별 수단을 구비하고,
    (g) 상기 입력층의 입력 유닛에 상기 적분치 연산수단에 의한 연산치가 입력되어, 상기 출력층의 뉴런 유닛은 취급 지엽류와 1대 1에 대응하게되는 것을 특징으로하는 지엽류 감별 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 출력 판별 수단은 출력층의 각 뉴런 유닛의 출력중의 최대치를 출력한 뉴런 유닛을 지엽류의 종류에 대응 시키는 지엽류 감별 장치.
  4. 제 1 또는 2항에 있어서,
    상기 출력 판별 수단은 각 뉴런 유닛의 출력과 비교 기준치를 비교하는 비교 수단을 구비하여 해당 비교 수단의 비교 결과를 지엽류의 종류에 대응시키는 지엽류 감별 장치.
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