KR101740592B1 - 세계지폐 인식방법 - Google Patents

Abstract

BLU(Back Light Unit) 조명을 이용하여 획득한 영상을 기초로 위폐/진폐를 감별하고, 투입되는 지폐의 회전과 무관하게 세계 각국의 지폐를 정확하게 인식할 수 있도록 한 세계지폐 인식방법에 관한 것으로, (a) 투입되는 지폐의 영상을 획득하기 위한 조명을 제공하는 단계; (b) 상기 조명이 제공된 지폐의 영상을 획득하는 단계; (c) 상기 획득한 지폐 영상의 회전각을 추정하는 단계; 및 (d) 상기 추정한 회전각을 기초로 획득한 지폐 영상에 대해 링 프로젝션을 수행하여 특징 치를 산출하며, 산출한 특징 치에 대해 ANN을 이용하여 지폐를 인식하는 단계를 포함하여, 입력 영상의 회전에 무관하면서도 처리 속도가 빠르고 인식률이 높은 세계지폐 인식방법을 제공한다.

Description

세계지폐 인식방법{METHOD FOR RECOGINIZING UNIVERSAL BILL}

본 발명은 세계지폐 인식방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 BLU(Back Light Unit) 조명을 이용하여 획득한 영상을 기초로 위폐/진폐를 감별하고, 투입되는 지폐의 회전과 무관하게 세계 각국의 지폐를 정확하게 인식할 수 있도록 한 세계지폐 인식방법에 관한 것이다.

지폐 인식장치는 투입되는 지폐의 권종을 판별하고, 위폐/진폐를 판별하는 장치로서, 자동판매기나 동전교환기, 현금 자동 입출금기 등의 다양한 단말기기에 적용되고 있다.

이러한 지폐 인식장치는 지폐가 투입되면, 지폐의 이미지를 스캔해서 권종을 판별하고, 위폐 여부 및 지폐의 이상 여부를 판단한다.

지폐 인식을 위한 다양한 방법이 제안되고 있으며, 그 중 물체 인식 분야에서 잘 알려진 특징 변환인 크기 불변 특징 변환(SIFT: scale invariant feature transform)을 이용하여 지폐의 특징 벡터를 구하고 이를 정합(Matching)하여 지폐를 인식하는 방법도 제안되었다.

SIFT는 크기 불변 공간(scale space)에서 가우시안 차분(DOG; difference of Gaussian)을 계산한 후, 이웃한 8개의 픽셀과 이웃한 두 크기(scale)에서 극대와 극소가 되는 픽셀을 찾는다. 이러한 극대, 또는 극소가 되는 픽셀들이 바로 크기 불변 특징점이 되며 크기 공간은 도 1과 같은 구조로 이루어져 있다.

극대와 극소는 도 2와 같이 이웃한 8개의 픽셀과 이웃한 두 개의 크기에서 DOG 값이 가장 크거나, DOG 값이 가장 작은 것을 의미한다.

추출된 특징점의 주변 영역에서 각각의 픽셀들의 image gradient orientation을 계산하고, 이후 이들 orientation을 36개의 각도로 양자화하여, 가장 빈도 수가 높은 각도를 특징점의 기준 orientation으로 결정한다.

도 3과 같은 경우 각각의 특징점마다 32dimension의 특징 벡터를 얻게 된다. 일반적으로 지폐 인식을 위해서는 4×4 영역에 대해 8개의 각도로 양자화된 히스토그램을 사용하여 각각의 특징점마다 128dimension의 특징 벡터를 얻는다.

이렇게 획득한 특징점을 k-d 트리를 이용하여 정합한다. k-d트리는 k dimension을 가지는 공간에서 입력으로 주어진 포인트에 인접한 포인트를 효과적으로 찾기 위한 검색 트리(search tree)이다. 트리를 구성하는 포인트의 수가 N개이고 입력으로 주어진 포인트 주변의 일정 범위 안에 들어오는 n개의 포인트를 찾는다고 했을 때 걸리는 시간은 O(sqrt(N)+n)이 된다.

모델 영상들에 대해 얻어진 특징 벡터들로 k-d 트리를 구성한 후, 입력 영상에 대해 얻어진 각각의 특징 벡터들과 가장 유사한 모델 특징 벡터들을 찾는다. 이 때 사용한 유사성의 척도는 Euclidean distance이고, 크기 1로 평준화된 특징 벡터들에 대해서 Euclidean distance가 0.4보다 작은 경우에만 정합이 되었다고 판단한다.

도 4는 지폐인식중 국적 및 권종 인식 알고리즘의 플로우 차트이다. 도 5는 SIFT Feature알고리즘을 지폐 Data Base에 적용한 결과를 보여주는 예시도로서, 한화에 대한 SIFT Feature의 추출 결과이고, 도 6은 유로화에 대한 SIFT Feature의 추출 결과이고, 도 7은 USD에 대한 SIFT Feature의 추출 결과이다.

한편, SIFT 특징 치를 이용한 Matching결과에 관한 권종 인식 결과는 다음과 같다. 추출된 SIFT Vector를 K-D 트리와 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 이용하여 SIFT Key Point들을 Data Base 상의 이미지의 해당 Key Point에 Matching시킨 결과를 한화 5만원권, 500Euro 및 USD100달러 지폐에 적용한 결과이다.

도 8a 및 도 8b는 한화 5만원권 지폐에 관한 인식 결과로서, 도 8a는 입력 영상(좌측 열)에 대해 한화 DB에 매칭된 결과(중간 열) 및 최종 추출결과(우)이고, 도 8b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 인식된 결과(5만원권 전면과 뒷면)이다.

도 9a 및 도 9b는 500 EURO 지폐에 관한 인식 결과로서, 도 9a는 입력 영상(좌측 열)에 대해 USD DB에 매칭된 결과(중간 열) 및 최종 추출결과(우)이고, 도 9b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 인식된 결과(500EURO 전면과 뒷면)이다.

도 10a 및 도 10b는 100 USD 지폐에 관한 인식 결과로서, 도 10a는 입력 영상(좌측 열)에 대해 USD DB에 매칭된 결과(중간 열) 및 최종 추출결과(우)이고, 도 10b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 인식된 결과(USD 100 전면과 뒷면)이다.

도 11은 INTEL PC i5 2,8Ghz, 4GRAM, Win7 32Bit의 사양을 갖는 PC를 사용하여 SIFT Feature알고리즘을 이용하여 지폐를 인식할 때 획득한 속도 특성 테이블이다.

SIFT의 회전과 조명의 변화 및 Scale의 변화 등에도 인식의 뛰어난 특성을 지닌 반면 처리속도가 도 11에 도시한 바와 같이, 3.35초로 실 적용에 있어서 느리다는 단점을 지니고 있다. 따라서 SIFT Feature알고리즘을 이용하여 지폐를 신속하게 인식하기 위해서는, Embedded ARM(Cortex8)의 1GHZ정도의 성능을 지니는 프로세서를 이용하고, 처리속도가 뛰어난 알고리즘의 개발이 요구된다.

한편, 상기 SIFT Feature알고리즘을 이용한 지폐 인식시 발생하는 단점을 해결하기 위해서 기존에 DFT에 의한 국적 및 권종 인식 알고리즘이 제안되었다.

영상의 픽셀 데이터는 2차원 배열의 형태로 표현되며, 이는 두 개의 변수 x, y를 가지는 f(x,y)의 형태를 갖는 이산 함수로 다음의 <수학식1>과 같이 표현이 할 수 있다.

여기서 <수학식1>의 푸리에 변환식은 행과 열 단위로 분리한 아래의 <수학식2>를 이용하여 구현한다.

한화 및 Euro화 그리고 USD에 대한 DFT의 구현결과는 도 8a 내지 도 10b의 1열과 2열에 있는 결과와 동일하다.

DFT와 Cross Correlation을 이용한 지폐 인식결과는 다음과 같다.

DB에서 구한 이치화 스펙트럼과 입력 영상의 이치화 스펙트럼 사이에 선형 교차 상관관계식<수학식2>를 이용하여 최적 Matching된 영상을 찾고, 이로부터 국적 및 권종을 인식하는 알고리즘이 제안되었다. 입력 x(k)는 L개수로 이루어진 신호라 하고, y(k)는 M개수로 이루어진 DB상의 신호라고 하면(M≤L), 이러한 경우 x(k)와 y(k)의 선형 교차 상관 관계 값은 하기의 <수학식3>과 같이 r_xy(i)로 나타낼 수 있다.

도 12 내지 도 14는 한화, Euro화 및 USD에 관하여 DFT를 적용하고, CUREAL(Currency Recognition Algorithm using DFT) 알고리즘의 적용 결과를 보인 도면이다.

각각의 도면에서 4번째 열의 결과는 3번째 행의 이진화 Spectrum의 결과를 x direction 및 y direction으로 PA(Projection Amplitude)의 Sum(Sum of Projected Amplitude of Spectrum along the respective axis)을 나타낸다.

이 결과를 이용하여 입력 지폐 영상의 추출된 PA와 correlation을 구하고, 최소의 값을 갖는 영상을 추출하여 국적 및 권종을 인식한다.

상기 CUREAL 알고리즘을 한화 5만원, EURO500, USD100에 대해서 Descriptor를 구한 결과가 도 15a 내지 도 15f에 도시된다.

우측의 결과는 추출된 Descriptor결과이며, 이를 이용하여 입력 지폐 영상의 CUREAL Descriptor를 구하고, 이들의 값과 DB의 값 사이 Linear Cross Correlation을 계산하여 Best Mating된 지폐 영상을 추출하고, 지폐 인식을 한다.

또한, 기존 지폐 인식 방법으로서, 템플릿 매칭(TM; Template Matching)을 통해 지폐를 인식하는 방법이 있다.

도 16은 TM에 관한 내용을 보여주는 도면으로서, 매칭된 부분을 오른쪽에 보여주고 있다.

TM은 메모리에 기저장된 원본 이미지에 대한 템플릿과 중앙 위치의 획득 영상의 템플릿을 비교하여 영상의 유사도를 파악하고, 이를 기준 임계값과 비교한다.

그리고 상기 추출한 영상의 유사도와 진폐를 판별하기 위해 기준으로 설정된 기준 임계값을 비교하여, 그 대소 여부에 따라 지폐를 판별한다. 예컨대, 상기 추출한 영상의 유사도와 진폐를 판별하기 위해 기준으로 설정된 기준 임계값을 비교하여, 상기 영상의 유사도가 상기 기준 임계값 이상일 경우에는 진폐로 판단하고, 상기 추출한 영상의 유사도가 진폐를 판별하기 위해 기준으로 설정된 기준 임계값보다 작을 경우에는 위폐로 판정한다.

여기서 영상의 유사도와 기준 임계값과 비교하여 진폐를 판정하는 알고리즘을 수식으로 정리하면, 다음의 <수학식4>와 같다.

여기서 T(x,y)는 원본 이미지에 대한 템플릿 이미지를 나타내며, I(x,y)는 투입된 지폐의 영상 템플릿을 나타낸다.

그리고 앞에서 설명한 SIFT 및 DFT를 이용하여 인식된 인식 국적 및 권종에 대하여 위폐 및 진폐를 판정한다. 영상은 UV조명 및 백라이트 유닛을 통하여 투과 영상 및 적외선 영상 등으로부터 얻은 영상을 이용하여 진폐/위폐를 판별한다.

은사(Security Fiber) 영상 특정치를 통해 위폐를 검지하는 방법이 도 17a 내지 도 17e에 도시되었다. 한화 5만원권에 UV조명을 조사하여 입력된 영상을 이용한 결과중 은사 영상 특징 치를 이용한 경우이다. UV사진에 의해 검출된 은사 영상에 TM을 적용하여 위폐/진폐를 감별한다. 도 17a는 UV 입력 영상이고, 도 17b는 RED 채널 영상 자료이며, 도 17c는 그린 채널 영상이며, 도 17d는 블루 채널 영상이고, 도 17e는 UV 영상 중 래드 채널에 TM을 적용하여 은사를 추출한 결과 영상이다.

아울러 투과 영상 특정 치를 이용하여 위폐를 검지하는 방법이 도 18a 내지 도 18c에 도시되었다. 한화 5만원권에 백라이트 조명을 이용하여 획득한 투영 영상에 TM을 적용하여 위폐/진폐를 감별한다. 도 18a는 투과 영상 노츨은선 TM 결과이고, 도 18b는 투과 영상의 문자의 TM결과이며, 도 18c는 UV 형광 입체형 부분의 TM결과이다.

한편, 하기의 특허문헌 1 및 특허문헌 2에는 종래기술에 따른 지폐 인식장치의 일 예가 개시되어 있다.

특허문헌 1에는 지폐 이미지를 입력받아 가공한 후 권종을 인식하는 방법에 함수를 사용하여 입력과 동시에 출력값으로 권종을 인식하는 지폐 권종 인식 방법 및 장치의 구성이 개시되어 있다.

특허문헌 2에는 미리 정한 흰색 매체에 의한 CIS(Contact Image Sensor)에서의 LED(Light Emitting Device) 투과량(이하 "CIS 투과량"이라 함)을 확인(Check)하여, 1) 미리 정한 값의 하나인 CIS 출력 이득(GAIN)을 조절한 후 지폐를 이송하여 보정된 이미지 출력 값을 얻거나, 2) 미리 정한 값의 다른 하나로써 CIS 투과량에 의해 설정된 파라미터 값을 상기 CIS의 이미지 출력 값에 곱하여 보정된 이미지 출력 값을 얻음으로써, 균일한 지폐의 이미지를 획득하는 지폐 이미지 인식 장치의 구성이 개시되어 있다.

대한민국 특허 등록번호 제10-0718728호(2007.05.16. 공고) 대한민국 특허 등록번호 제10-1014974호(2011. 02. 16. 공고)

그러나 상기와 같은 종래기술은 다음과 같은 단점이 있다.

예컨대, SIFT 및 TM을 이용한 지폐 인식 방법은 조명 변화, 회전, 스케일 변화에는 강하다는 장점은 있으나, 인식 속도가 느리고, DSP기반의 임베디드 시스템에 적용이 어려운 단점이 있다.

아울러 FFT를 이용한 지폐 인식 방법은 임베디드 시스템에 적용할 수 있는 만큼의 처리속도이나, FFT로 구한 특정 치로부터 인식을 위한 특징을 구하기 어렵고, 임계값이 권종에 따라 다르며, 각 권종과 조명에 따라 임계값을 지정해주어야 하는 불편함이 있으며, 지폐 입력 부분에 회전이 있을 경우 인식에 오류가 발생하는 단점이 있다.

또한, 특허문헌에 개시된 종래기술도 지폐 인식이 시간이 많이 소요되고, 지폐 인식에 오류가 발생하는 단점이 있다.

본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 종래기술의 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, BLU(Back Light Unit) 조명을 이용하여 획득한 영상을 기초로 위폐/진폐를 감별하고, 투입되는 지폐의 회전과 무관하게 세계 각국의 지폐를 정확하게 인식할 수 있도록 한 세계지폐 인식방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 처리속도를 신속하게 하고, 회전된 영상에서도 정확하게 지폐 인식이 가능한 세계지폐 인식방법을 제공하는 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 세계지폐 인식방법은 (a) 투입되는 지폐의 영상을 획득하기 위한 조명을 제공하는 단계; (b) 상기 조명이 제공된 지폐의 영상을 획득하는 단계; (c) 상기 획득한 지폐 영상에서 키 포인트를 찾기 위해 회전각을 추정하는 단계; (d) 상기 추정한 회전각을 기초로 획득한 지폐 영상에 대해 링 프로젝션을 수행하여 특징 치를 산출하고, 산출한 특징 치에 대해 ANN을 이용하여 지폐를 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (a)단계는 화이트 LED, 적외선(IR), 자외선(UV), 래드 LED 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 조명을 제공해주는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (b)단계는 조명의 변화에 따른 지폐 영상을 지폐 스캔 장치를 통해 획득하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (b)단계는 조명을 이용한 투과 영상 또는 적외선 영상을 지폐 영상으로 획득하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (c)단계는 (c1) 상기 (b)단계에서 획득한 영상을 이진화하는 단계; (c2) 상기 이진화된 영상을 팽창 또는 수축시키는 단계; (c3) 상기 팽창 또는 수축된 지폐 영상으로부터 외곽선을 추출하는 단계; (c4) 상기 (c3)단계에서 추출한 외곽선을 기초로 투입된 지폐의 회전각을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (d)단계는 획득한 지폐 영상을 링 프로젝션(Ring-Projection)을 통해 1차원의 영상으로 변환하고, 그 결과를 정규화하여 입력 지폐 영상의 특징 치를 획득하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (d)단계는 k-d tree를 구성하고, 상기 k-d tree의 다차원 공간상에서 특징치간 두 점 사이 Euclidean distance를 연산하여 가장 작은 Index를 인식결과로 획득하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 지폐 인식에 대한 처리속도를 신속하게 하면서도 지폐 인식에 정확성을 도모할 수 있으며, 회전 영상에서도 정확하게 지폐 인식이 가능한 장점이 있다.

도 1은 일반적인 SIFT의 크기 공간 생성 예시도,
도 2는 DOG 영상의 극대/극소의 검출 예시도,
도 3은 크기 불변 특징점을 검출하는 방법 예시도,
도 4는 기존 물체 인식 알고리즘의 처리 과정도,
도 5는 한화에 대한 SIFT 특징 추출 결과도,
도 6은 유로화에 대한 SIFT 특징 추출 결과도,
도 7은 USD에 대한 SIFT 특징 추출 결과도,
도 8a는 5만원권 지폐에 대한 인식 결과 예시도,
도 8b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 5만원권 지폐를 인식한 결과도,
도 9a는 500 유로 지폐에 대한 인식 결과 예시도,
도 9b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 500 유로 지폐를 인식한 결과도,
도 10a는 100 USD 지폐에 대한 인식 결과 예시도,
도 10b는 ANN 및 Probabilistic Voting에 의해 100 USD 지폐를 인식한 결과도,
도 11은 SIFT 매칭의 결과 테이블,
도 12 내지 도 14는 한화, Euro화 및 USD에 관하여 DFT를 적용하고, CUREAL(Currency Recognition Algorithm using DFT) 알고리즘의 적용 결과도,
도 15a 내지 도 15f는 한화, USD 및 Euro화에 대하여 CUREAL Descriptor 결과도,
도 16은 기존 TM 알고리즘의 예시도,
도 17a 내지 도 17e는 기존 은사 검지를 통한 위폐 검지 방법의 예시도,
도 18a 내지 도 18c는 백라이트 유닛에 의한 영상을 TM에 적용하여 진폐를 인식하는 결과도,
도 19는 본 발명이 적용되는 세계지폐 인식장치의 개략 구성도,
도 20은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 세계지폐 인식방법을 보인 흐름도,
도 21은 본 발명에서 UV조명의 Metal Contact PCB의 도면,
도 22는 화이트 LED조명의 구성도,
도 23a 내지 도 23g는 BLU의 제작 및 조립 사진도,
도 24는 입력된 영상의 회전 각의 추출 관련 작업흐름도,
도 25a 내지 도 25c는 링 프로젝션 영상의 구현 예시도,
도 26은 kd-tree를 이용한 ANN 데이터 구조도,
도 27a 내지 도 27b는 루피아화의 링 프로젝션을 이용한 특징치 추출 결과를 보인 도면,
도 28은 루피아화의 Ring Projection을 이용한 특징 치를 이용한 ANN 기반 인식결과를 보인 도면,
도 29는 Ring Projection을 이용한 특징 치를 기반으로 임의의 위치에 회전되어 있는 인도지폐의 지폐를 ANN 기반으로 인식한 결과를 도시한 도면,
도 30a 및 도 30b는 USD의 Ring Projection 특징 치를 도시한 도면,
도 31a 및 도 31b는 인도지폐(루피화)의 링프로젝션을 이용한 권종별 위폐/진폐 템플릿 특징 치(투과 광을 통한 지폐)를 나타낸 도면,
도 32는 인도지폐 (루피화)의 인식 방법에 따른 측정 속도를 도시한 테이블,
도 33a는 인도지폐(루피화)의 인식 방법에 따른 실행 속도 그래프이고, 33b는 한화 지폐의 링프로젝션에 의한 실행 속도 그래프이며, 도 33c는 USD 지폐의 링프로젝션에 의한 실행 속도 그래프.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 세계지폐 인식방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 19는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 세계지폐 인식방법이 적용되는 세계지폐 인식장치의 개략 구성도로서, 이송 모듈(10), 조명 장치(20), 영상 획득부(30), 지폐 인식부(40), 표시부(50), 배출 모듈(60) 및 입금 모듈(70)을 포함한다.

상기 이송 모듈(10)은 투입되는 지폐를 영상 스캔이 가능한 위치로 이송하는 역할을 하며, 조명 장치(20)는 투과 영상 또는 적외선 영상을 획득할 수 있도록 조명(BLU)을 제공해주는 역할을 한다.

상기 영상 획득부(30)는 투입된 지폐에 조명이 제공되는 상태에서 지폐를 스캔하여 지폐 영상을 획득하는 역할을 한다.

상기 지폐 인식부(40)는 획득한 지폐 영상을 링-프로젝션(Ring-Projection)을 통해 중앙 위치를 중심으로 특징 치 영상을 추출하고, ANN 알고리즘을 적용하여 투입 지폐의 위폐 또는 진폐를 감별하는 역할을 한다.

상기 표시부(50)는 상기 지폐 인식부(50)에 의해 인식된 결과를 화면에 디스플레이해주는 역할을 한다.

상기 배출 모듈(60)은 본 발명이 지폐 처리 장치에 적용된 경우, 지폐 인식 결과 비정상 지폐로 판단되면 투입된 지폐를 배출해주는 역할을 하며, 상기 입금 모듈(70)은 본 발명이 지폐 처리 장치에 적용된 경우, 지폐 인식 결과 진폐로 인식되면 투입된 지폐를 입금 장치로 전송하는 역할을 한다.

도 20은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 세계지폐 인식방법을 보인 흐름도로서, S는 단계(step)를 나타낸다.

본 발명에 따른 세계지폐 인식방법은 (a) 투입되는 지폐의 영상을 획득하기 위한 조명을 제공하는 단계(S101 ~ S102); (b) 상기 조명이 제공된 지폐의 영상을 획득하는 단계(S103); (c) 상기 획득한 지폐 영상의 회전각을 추정하는 단계(S104 ~ S107); (d) 상기 추정한 회전각을 기초로 획득한 지폐 영상에 대해 링 프로젝션을 수행하여 특징 치를 산출하고, 산출한 특징 치에 대해 ANN을 이용하여 지폐를 인식하는 단계(S108 ~ S109)를 포함한다.

이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 세계지폐 인식방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

먼저, 단계 S101에서와 같이 인식하고자 하는 지폐가 투입되면, 이송 모듈(10)에서 투입된 지폐를 영상 획득 위치로 이송시킨다.

투입된 지폐가 영상 획득 위치로 이송되면, 단계 S102에서 조명 장치(20)는 투입된 지폐에 조명을 제공한다. 지폐인식에 있어서, 조명의 역할은 매우 중요하다. 조명은 BLU(Back Light Unit)으로서, 백라이트 LED를 위한 조명과 적외선(IR) 조명과 자외선(UV) 조명을 이용할 수 있다. 백라이트 LED는 화이트 LED 또는 래드 LED를 이용할 수 있다.

도 21은 본 발명에서 UV 조명을 제공해주기 위한 UV 조명의 Metal Contact PCB의 도면이다. 이러한 UV 조명을 위한 사양으로서, 전류는 800㎃, 인가전압은 3.9VDC, 파장은 375㎚, Maker는 Seoul Optodevice이다.

아울러 화이트 LED조명을 이용할 경우, Bar 형태의 LED를 사용하며, 도 22는 Bar 조명의 지그를 도시한 것이다. 이러한 화이트 LED 조명을 위치 사양으로서, 전류는 20㎃, 인가전압은 3.2VDC, Maker는 L Fine이다.

도 23a 내지 도 23g는 본 발명에 적용되는 백라이트 유닛의 제작 및 조립 사진이다. 도 23a는 본 발명에서 적용된 BLU의 외관을 보여주며, 도 23b는 전원 공급 후 BLU의 산란 광의 모습을 보인 것이며, 도 23e는 500EURO의 지폐를 BLU에 올려놓은 도면이고, 도 23f는 500EURO의 지폐를 Camera를 이용하여 Capture된 영상을 보인 것이다. 도 23g는 카메라와 적외선(IR)조명이 결합된 AIIS(Automated Illumination and Imaging System)의 전체 외관을 보여주는 도면이다.

다음으로, 단계 S103에서는 도 23g의 시스템을 이용하여 조명의 변화에 따른 지폐 영상을 Capture하고 인식한다. 지폐 스캔 장치는 (주)푸른기술이 개발한 PCSU100C 지폐 스캔 장치를 이용할 수 있다. 여기서 지폐 영상은 조명의 변화에 따른 지폐 영상을 지폐 스캔 장치를 통해 획득하는 것이 바람직하다. 아울러 조명을 이용한 투과 영상 또는 적외선 영상을 지폐 영상으로 획득하는 것이 더욱 바람직하다.

상기 PCSU100C 지폐 스캔 장치는 지폐 상면과 하면의 반사 이미지와 투과 이미지를 스캔하는 스캐닝 모듈, 지폐에 마련된 자기 특성 정보를 센싱하는 제1센싱모듈 및 지폐에 마련된 자외선 특성 정보를 센싱하는 제2센싱모듈을 포함할 수 있다. 스캐닝 모듈은 지폐의 이송경로 상부 및 하부에 각각 설치되는 제1 및 제2 밀착형 이미지 센서(Contact Image Sensor, 이하 'CIS'라 함)를 포함할 수 있다.

제1CIS는 반사 광원에 의한 지폐 상면의 반사 이미지와 지폐 이송경로의 하부에 설치된 투과 광원에 의해 지폐를 투과한 투과 이미지를 스캔하는 기능을 한다. 여기서 반사 광원은 가시광 영역의 광, 예컨대 적색(red)과 녹색(green) 광을 각각 조사하는 복수의 가시광 LED(Light Emitting Diode)와 적외선(infrared ray) 파장의 광을 조사하는 적외선 LED를 포함할 수 있다. 이러한 반사 광원은 지폐 이송경로의 상부 및 하부에 각각 설치되는 것이 바람직하다. 투과 광원은 지폐를 투과하도록 지폐 이송경로의 하부에 제1CIS와 대응되는 위치에 설치되고 적외선 파장의 광을 조사하는 적외선 LED를 포함할 수 있다. 따라서 제1CIS는 반사 광원에 의해 지폐 상면에서 반사되는 반사 이미지와 투과 광원에 의해 지폐 하부에서 상부로 투과된 투과 이미지를 스캔할 수 있다. 이에 따라 본 발명은 가시광 영역의 반사 이미지와 함께, 가시광 영역의 반사 이미지와 다른 특성을 나타내는 지폐에 마련된 고유의 적외선 반응 요소의 반사 이미지 및 투과 이미지를 이용해서 지폐의 위폐 여부를 판별할 수 있다.

아울러 제2CIS는 지폐 하면의 반사 이미지를 스캔하는 기능을 한다. 제1센싱모듈은 지폐에 마련된 자기 성분을 센싱하는 기능을 한다. 예를 들어, 제1센싱모듈은 지폐의 이송경로와 직각 방향으로 연장된 선상에 나란하게 설치되는 제1 내지 제3 자기 저항 센서(Magneto-Resistance Sensor)를 포함할 수 있다. 상기 제1 내지 제3 자기 저항 센서는 각각 미리 설정된 간격으로 설치되어 지폐의 좌측부, 중앙부 및 우측부를 각각 센싱함에 따라, 지폐의 전체 폭을 센싱하여 데드존(dead zone)을 제거할 수 있다. 제2센싱모듈은 지폐 이송경로의 상부 및 하부에 각각 설치되어 지폐의 상면과 하면에 마련된 자외선 특성, 예컨대 지폐의 형광 성분을 센싱하는 제1 및 제2 자외선 센서(ultraviolet-ray sensor)를 포함할 수 있다.

다음으로, 링 프로젝션(Ring projection)을 수행하기에 앞서 지폐의 위치와 중심점을 찾는다. 지폐의 전체 폭을 센싱하여 데드존을 제거하더라도 이송도중 위치변화와 회전이 일어날 수 있다. 따라서 이를 위해 전처리(Preprocessing)로 영상의 이진화와 팽창/수축, 외곽선 검출을 통해 지폐의 위치와 중심점을 찾고, 회전각을 계산한다.

즉, 단계 S104에서는 지폐 스캔 장치를 통해 획득한 영상을 이진화하고, 단계 S105에서 상기 이진화된 영상을 팽창시키며, 단계 S106에서 상기 팽창된 영상으로부터 외곽선을 추출한다. 이후, 단계 S107에서 추출한 외곽선을 기초로 투입된 지폐의 회전각(θ)을 추정한다. 이때, 회전각 추정은 하기의 <수학식5>를 이용한다. 도 24는 입력된 영상의 회전 각의 추출 관련한 일련의 작업 순서 도면이다.

다음으로, 상기와 같이 지폐 스캔 장치를 통해 획득한 영상을 링 프로젝션(Ring projection)을 수행하여, 2차원의 영상을 1차원의 영상으로 변환한다.

다음으로, 도 25a는 입력된 지폐 영상을 나타내며, 도 25b는 링 프로젝트된 영상 영역을 나타내고, 도 25c는 링 프로젝션된 영상을 나타낸다.

여기서 2차원 영상을 1차원 영상으로 변환하는 링 프로젝션에 대한 알고리즘을 수식으로 정리하면 하기의 <수학식6>과 같다.

다음으로, 단계 S108에서 상기 추정한 회전각을 기초로 획득한 링 프로젝션 특징치를 ANN(Approximate Nearest Neighbor)을 이용하여 인식한다.

ANN을 이용하여 지폐를 인식하기 위해서, 도 26과 같이 k-d tree를 구성한다. 이후 k-d tree의 다차원 공간상에서 특징치간 두 점 사이 Euclidean distance를 하기의 <수학식7>를 이용하여 가장 작은 Index를 인식 결과로 얻는다. <수학식8>에서 p는 링 프로젝션 특징치이고, q는 k-d 트리에 로드된 데이터베이스의 링 프로젝션 특징치이다. 여기서 특정치는 Ring projection결과를 Normalize한 값을 사용한다.

이러한 본 발명에 따르면 회전에 강인하며 Thresold 값의 설정 없이 지폐 인식이 가능하다. 따라서 지폐 인식 시간을 단축하면서도, 지폐 인식의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 27a 내지 도 27b는 루피아화의 링 프로젝션을 이용한 특징치 추출 결과를 보인 것이다.

도 28은 루피아화의 Ring Projection을 이용한 특징 치를 이용한 ANN 기반 인식결과를 보인 것이다. 특히 회전이 있는 경우에도 인식이 잘되고 있음을 알 수 있다.

도 29는 Ring Projection을 이용한 특징 치를 기반으로 임의의 위치에 회전되어 있는 인도지폐의 지폐를 ANN 기반으로 인식한 결과를 도시한 것이다.

도 30a 및 도 30b는 USD의 Ring Projection 특징 치를 도시한 것이다.

도 31a 및 도 31b는 인도지폐(루피화)의 링프로젝션을 이용한 권종별 위폐/진폐 템플릿 특징 치(투과 광을 통한 지폐)를 나타낸 것이다.

도 32는 인도지폐 (루피화)의 인식 방법에 따른 측정 속도를 도시한 테이블이다.

도 33a는 인도지폐(루피화)의 인식 방법에 따른 실행 속도 그래프이고, 33b는 한화 지폐의 링프로젝션에 의한 실행 속도 그래프이며, 도 33c는 USD 지폐의 링프로젝션에 의한 실행 속도 그래프이다.

기존 기술대비 본 발명을 적용하여 지폐를 인식한 경우, 지폐 인식 속도가 향상되었음을 알 수 있다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

본 발명에 따르면 회전 각에도 강인하고, 인식 속도의 향상을 요구하는 지폐 인식 장치 기술에 효과적으로 적용된다.

10: 이송모듈
20: 조명 장치
30: 영상 획득부
40: 지폐 인식부
50: 표시부

Claims (7)

1. 세계지폐를 인식하는 방법으로서,
   (a) 투입되는 지폐의 영상을 획득하기 위한 조명을 제공하는 단계;
   (b) 상기 조명이 제공된 지폐의 영상을 획득하는 단계;
   (c) 상기 획득한 지폐 영상의 회전각을 추정하는 단계; 및
   (d) 상기 추정한 회전각을 기초로 획득한 지폐 영상에 대해 링 프로젝션을 수행하여 특징 치를 산출하며, 산출한 특징 치에 대해 ANN(Approximate Nearest Neighbor)을 이용하여 지폐를 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
2. 청구항 1에 있어서, 상기 (a)단계는 화이트 LED, 적외선(IR), 자외선(UV), 래드 LED 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 조명을 제공해주는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
3. 청구항 1에 있어서, 상기 (b)단계는 조명의 변화에 따른 지폐 영상을 지폐 스캔 장치를 통해 획득하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
4. 청구항 1 또는 청구항 3에 있어서, 상기 (b)단계는 조명을 이용한 투과 영상 또는 적외선 영상을 지폐 영상으로 획득하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
5. 청구항 1에 있어서, 상기 (c)단계는 (c1) 상기 (b)단계에서 획득한 영상을 이진화하는 단계; (c2) 상기 이진화된 영상을 팽창시키는 단계; (c3) 상기 팽창된 지폐 영상으로부터 외곽선을 추출하는 단계; (c4) 상기 (c3)단계에서 추출한 외곽선을 기초로 투입된 지폐의 회전각을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
6. 청구항 1에 있어서, 상기 (d)단계는 획득한 지폐 영상을 링 프로젝션(Ring-Projection)을 통해 1차원의 영상으로 변환하고, 그 결과를 정규화하여 입력 지폐 영상의 특징 치를 획득하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   
7. 청구항 6에 있어서, 상기 (d)단계는 k-d tree를 구성하고, 상기 k-d tree의 다차원 공간상에서 특징치간 두 점 사이 Euclidean distance를 하기의 수식으로 연산하여 가장 작은 Index를 인식결과로 획득하는 것을 특징으로 하는 세계지폐 인식방법.
   <수식>
   

   

   
   여기서 p는 링 프로젝션 특징치이고, q는 k-d 트리에 로드된 데이터베이스의 링 프로젝션 특징치이다.
   

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