KR20100040700A - 카드-카운팅 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 장치는 보유수단에서 소정 방향으로 나란히 적층된 매우 두껍지 않은 일련의 제품들(2)을 카운트할 수 있게 하며, 상기 장치는 스택의 전체 길이에 걸쳐 하나 이상의 광빔을 발생하는 광수단과, 감광소자들이 있고 스택(5)에 반사된 광선을 집속시킬 수 있는 광장치를 포함하는 검출수단(8)과, 검출회로로부터 나온 신호를 수신하고, 픽셀에 표현된 스택 두께의 치수와 상관하여 이들 신호로부터 광레벨을 추출하고 수신된 신호의 변환으로 인해 발생한 잡음제거된 신호에서 제품(2)을 나타내는 패턴의 반복을 결정함으로써 제품의 개수를 계산하는 처리수단(10)을 구비한다. 퓨리에 변환은 필요하다면 가장 가까운 위상이동에 대해 곱을 나타내는 주기패턴을 찾기 위해 상기 신호의 상관함수 및 상호상관함수에 각각 적용된다.

카드-카운팅 장치, 퓨리에 변환, 상호상관함수

Description

카드-카운팅 장치{Card-Counting Device}

본 발명은 소형 시리즈(small series)로 나란히 적층된 얇은 제품을 계수하기 위한 장비분야에 관한 것이다. 보다 상세하게, 본 발명은 자동으로 그리고 우수한 속도로 한 묶음의 소형 시리즈에 포함된 얇은 제품의 갯수를 계수하는 것에 관한 것이다.

"제품-카운팅 장치"라는 제목으로 특허 FR 2 718 550에 기술된 카운팅 장치가 있다. 이 장치는 나란히 적층되는 많은 일련의 얇은 제품들이 계수(計數)되게 할 수 있다.

일반적으로, 센서에 의해 제공된 신호의 채도(saturation)에 의해 휘도가 테스트되고, 채도가 있으면 카운트가 실행되지 않고 카운팅 시스템은 "제품이 없음"이란 신호를 발생한다. 카운팅 장치는 저장된 신호의 사전처리 단계에서 상호상관 시스템을 이용한다. 그런 후, 마루와 골, 다르게 말하면, 픽셀과 관련된 휘도를 나타내는 값에 대한 국지적 최대 및 최소를 결정함으로써 물체들이 계수된다. 장치는 복수의 카운팅을 수행하며 상기 카운팅은 각각 저장되고, 이 복수의 카운팅의 종료시에만 장치가 결과의 히스토그램(histogram)을 구성하고 값이 저장된 성공률과 일치하는지 찾는다.

그러나, 이 장비는 자동으로 우수한 속도로 소형 시리즈의 요소들의 개수를 계수할 수 있게 하지 않기 때문에 소형 시리즈의 자동 처리에 적용되지 않는다. 얇은 제품의 카운팅은 일반적으로, 예컨대, 처리 체인(processing chain) 다음에 물리적 또는 소프트웨어 개인화 과정 또는 패키지 과정에 적용된다. 종종 얇은 제품으로 된 소형 시리즈의 카운팅은 약 15개 요소들의 일련의 개인화가능한 카드들과 같이 손으로 행해지며, 이러한 카운팅 수단은 효율이 좋다. 따라서, 손으로 소형 시리즈를 카운트하는 것을 피할 수 있는 속도를 갖는 적절한 장치가 필요하다.

따라서, 본 발명의 목적은 소형 시리즈로 제조된 얇은 제품의 개수를 자동으로 우수한 속도로 계수하기 위한 장치를 만듦으로써 종래 기술의 하나 이상의 결점들을 완화시키는 것이다.

상기 목적은 보유수단에서 소정 방향으로 나란히 적층되고 상기 적층된 얇은 제품들은 모두 두께가 동일하고 스택을 구성하며, 적어도 스택의 전체 길이에 걸쳐 하나 이상의 광빔을 발생하며 스택을 조명하는 수단과, 복수의 감광소자들을 구비하는 적어도 하나의 검출회로와, 상기 스택에 의해 반사된 광선을 집속시키기 위해 상기 검출회로에 연결된 적어도 하나의 광학장치를 구비하는 검출수단과, 저장 수단을 구비하는 카운팅 장치로서, 상기 검출회로 또는 회로들에서 나온 신호를 수신하고, 수신된 신호와 일치하는 소정 신호 x(n)를 발생하며, 픽셀로 표현된 스택 축을 따른 치수와 상관하여 이들 신호로부터 휘도레벨을 추출할 수 있는 처리수단과, 상기 소정 신호 x(n)로부터 얇은 제품을 나타내는 패턴(M2)을 추출하기 위한 추출수단과, 나타난 패턴의 개수와 일치하며 스택에 있는 얇은 제품의 개수와 일치하는 상호상관 신호를 결정하기 위해 상기 소정 신호와 추출된 패턴의 상호상관에 의해 얇은 제품들의 개수를 계산하는 계산수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 카운팅 장치에 의해 달성된다.

따라서, 이점적으로 카드 또는 다른 얇은 제품을 나타내는 패턴의 추정 후 상기 패턴이 획득된 신호에서 나타나는 회수를 정확하게 발견할 수 있다: 이 패턴이 신호에 있을 때마다, 이는 카드에 해당한다. 한 묶음으로 스택에 있는 카드들에 대해 심지어, 한 묶음 속에 불규칙하게 쌓여있을 때에도(예컨대 2개의 비접촉 카드들 간의 이격, 스택에서 비스듬한 카드 등) 신뢰가능한 계수가 보장될 수 있다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 처리 수단은 또한 상기 수신된 신호로부터 고조파를 드러내는 변환된 신호를 제공하고 그런 후 적어도 하나의 고조파의 보존과 함께 상기 변환된 신호를 필터링하기 위해 필터링 수단의 특징을 결정하기 위해 퓨리에 변환을 하는 전처리 수단을 더 구비하고, 상기 소정 신호 x(n)는 상기 전처리로 인해 발생한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 전처리 수단은 상기 소정 신호와 일치하는 전처리 신호를 전달하기 위해 상기 필터링 수단에 의해 공급된 필터 변환된 신호에 대하여 역퓨리에 변환을 하는 재구성수단을 구비한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 추출수단은 상기 전처리 신호에서 얇은 제품(2)을 나타내는 패턴을 추출하도록 배열된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 패턴을 추출하는 수단은 수신된 신호의 퓨리에 변환으로 제 1 고조파를 결정하는 두께와 상기 제품과 일치하는 두께를 파라미터화하는 수단과, 먼저 전처리 신호에 대한 상관함수 또는 컨볼루션 함수를 실행하고, 그 다음 퓨리에 영역의 각 주파수들에 대해, 얇은 제품과 일치하는 주기 신호위치를 나타내는 패턴의 퓨리에 변환의 독립변수와 모듈러스를 두번째로 추정하기 위한 퓨리에 변환 계산을 하는 제 1 계산수단과, 상기 제 1 계산수단에 의해 얻은 결과로부터 상기 제 1 패턴을 계산하기 위한 역퓨리에 변환을 이용한 제 2 계산수단을 구비한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 제 1 계산수단은 아래 공식에 의해 정의된

필터신호 x(n)의 자동상관함수 c(τ)를 이루며, 여기서, N은 필터된 신호의 이미지의 픽셀 개수이고, x(n),n=[0,…,N-1]은 상기 필터된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께이다.

변형에 따르면, 상기 제 1 계산수단은 하기 식에 의해 정의된

그 자체로 필터된 신호 x(n)의 컨볼루션 함수 conv(τ)를 이루며, 여기서, n은 필터된 신호의 이미지의 픽셀 개수이고, x(n)은 상기 필터된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께이다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 제 1 계산수단은 주기 신호 부분의 퓨리에 변환의 모듈러스를 결정하기 위해 상기 필터된 신호 x(n)의 자동상관 함수 c(τ)의 퓨리에 변환을 계산하도록 배열된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 얇은 제품(2)의 두께(Ep)를 파라미터화하는 수단은 픽셀내 두께를 결정하고, 상기 제 1 계산수단은 주기 신호부분의 퓨리에 변환의 독립변수를 결정하기 위해 복수의 주파수들 중 주파수의 첫번째 절반에 대해 N이 홀수인 경우 N=(Ep+1)/2로, N이 짝수인 경우 N=Ep/2 + 1로 f=[0,N-1]에 대한 독립변수 함수 θ_m(f) 값의 추정을 하며, 여기서, θ_m(f)는 홀수 함수이고 Ep 주기적이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께이고, 이 추정은 다음과 같이 정의된 τ₁=[0, Ep-1] 및 τ₂=[0, Ep-1]에 대해

2개의 변수 연산자를 이용하도록 배열된 2 보다 큰 차수의 n상관 수단에 의해 수행되며, 여기서 n은 필터된 신호의 픽셀 개수이고 x(n)은 필터된 신호이며, 퓨리에 주파수 영역에서 패턴의 독립변수의 함수로서 n상관함수의 독립변수를 표현하는 선형수식의 매트릭스 세트를 얻기 위해, 2차원 퓨리에 변환을 통해 퓨리에 영역에서 n상관함수 b(τ₁,τ₂)의 퓨리에 변환을 계산하고, 상기 n상관의 독립변수를 상기 퓨리에 도메인에서 패턴의 독립변수로 되돌리기 위해 상기 시스템을 역전시킨다.

예컨대 n상관함수의 변환의 독립변수로부터 퓨리에 영역에서 패턴의 독립변수로 보내는 역전가능한 매트릭스를 계산할 수 있다. 상기 시스템은 또한 선형시스템을 삼각 시스템으로 바꿈으로써 해결될 수 있다. 그런 후 분석이 반복적으로 발생한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 두께를 파라미터화하는 수단은 제 1 고속 퓨리에 변환(FFT)에 의해 두께(Ep)를 제거하는 수단을 구비하고, 상기 제거하는 수단은 FFT 및 모듈러스를 계산하고, 상기 FFT의 모듈러스에 대한 최대치를 검색함으로써 기본파를 수색하는 한편, 크기 N의 벡터 Modulus에서, 기본파의 위치는 Xfonda로 표시되며, 상기 기본파의 위치가 픽셀에 표현된 두께 Ep와 일치하는 Ep=N/Xfonda 사실을 고려해 두께 Ep를 계산하고, Ep에 대해 발견된 값을 가장 가까운 정수값으로 반올림한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 필터링 수단은 필터된 잡음제거 신호를 추출수단에 제공하기 위해 형성되며, 제 2 계산수단은 임의의 위상이동 내에 얇은 제품을 나타내는 제 1 주기패턴을 결정한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 추출수단은 상호상관을 위해 사용된 신호패턴을 결정하기 위해 상기 잡음제거된 신호를 처리하기 위해 적어도 하나의 알고리즘을 실행하고, 일련의 제품들에 대해 적용된 패턴의 형태는 잡음제거된 신호에서 검출된 제 1 주기패턴과 저장장치 수단에 저장된 기준패턴 간의 비교 후 추정된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 처리수단에 연결된 상기 파리미터화 수단은 얇은 제품의 표준 배치로 상기 카운팅 장치에 의해 행해진 계수동안 기준패턴을 저장하도록 설계된다. 기준패턴은 또한 일련의 표준 기하학적 형태(톱니모양, 역톱니모양, 삼각형, 포물선 부분 등)에서 선택될 수 있다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 필터링 수단은 수신된 신호에서 고주파로부터 멀리 있고 가능하게는 얇은 제품들 간의 갭 또는 간격과 일치하는 주파수들이 제거되는 전처리 신호를 얻기 위해 고조파와 일치하지 않는 잡음과 주파수를 필터링함으로써 제거하도록 구성된 콤 필터(comb filter)이다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 신호패턴을 추출하는 수단은 위상이동에 의해 오프세트된 패턴을 얻는 것을 방지하기 위한 원형조절수단을 구비하고, 상기 원형조절수단은 제 1 패턴으로부터 다른 위상이동을 가진 패턴을 재생하고, 적용된 상기 위상이동 값은 기준패턴의 사용에 의해 결정된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 얇은 제품의 개수를 계산하는 수단은 추출된 신호패턴과 잡음제거된 신호 간의 상호상관을 계산해, 상호상관신호를 공급할 수 있는 수단과, 상기 상호상관신호의 국지적 최대를 검출함으로써 상기 잡음제거된 신호에서의 패턴을 계산하는 수단을 구비한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 원형조절수단은 상기 제 1 패턴으로부터 다른 위상이동을 갖는 패턴을 결정하는 수단과, 상기 기준패턴을 이용해 다른 패턴들 스칼라 곱을 계산하는데 사용되는 스칼라 곱을 계산하는 수단과, 상기 계산된 스칼라 곱들 가운데 최대를 결정하기 위한 비교수단을 구비하며, 마지막에 적용된 위상이동은 기준패턴과 스칼라 곱을 최대화하는 하나에 해당한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 처리수단은 수신된 신호를 나타내고 벡터상에 고속 퓨리에 변환(FFT)을 달성하는 벡터를 생성하고, 상기 필터링 수단은 이 벡터의 고속 퓨리에 변환을 수신하고 고조파의 결정후 주파수 퓨리에 필터링을 달성한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 벡터는 증가된 신호 크기에 해당하고 신호 샘플의 개수 N_zp를 함께 그룹화하도록 0패딩 방법을 실행하는 프로그램에 의해 발생되고, N_zp는 2의 제곱이며, 상기 프로그램에는 0추가 억제 기능이 제공되며, 이 억제기능은 역(亦) 고속 퓨리에 변환(FFT)의 적용 후 필터된 신호를 얻을 수 있도록 활성화된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 상호상관 계산수단은 다음 식을 이용해

크기 Ep의 추정된 패턴 mok(k)과 크기 N의 잡음제거된 신호 x(k) 간의 상관관계 I(n)를 계산하고, 여기서 n은 상기 잡음제거된 신호의 이미지에서 픽셀의 개수이고, x(k)는 잡음제거된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품의 두께이다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 길이방향으로 상기 스택에 마주보며 배치된 CIS 모듈은 조명수단과 검출수단을 구성하고, 상기 CIS 모듈은 스택의 길이와 적어도 동일한 길이를 갖거나, 상기 CIS 모듈은 여러 단계들에서 적어도 스택의 전체 길이를 덮는 영역을 마주보는 스택의 길이방향으로 이동을 실행한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 장치는 길이방향으로 상기 스택(5)에 마주보며 배치된 복수의 CIS 모듈들을 구비하고, 각 CIS 모듈은 소정 방향으로 평평한 빔에 의해 조명수단과 검출수단을 구비하며, 상기 CIS 모듈의 길이의 합은 적어도 상기 스택(5)의 길이와 같다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 CIS 모듈은 조명 라인(T)을 따라 스택(5)을 비추고, 각 CIS 모듈은 평면 조명빔이 이 라인(T)에 부딪히도록 소정 각도로 기울어져 있다.

또 다른 목적은 배치에 따른 소정의 제조 공정의 적용을 하고 각 배치를 연이어 따르게 하기 위해 본 발명에 따른 카운팅 시스템의 사용이다.

이 목적은 처리수단에 의해 처리 시스템으로 처리 체인(processing chain)의 하류에 있는 개인화 장치타입의 통신수단을 통해 정보가 전송되고, 상기 전송된 정보는 스택을 구성하는 각 시리즈에 대해 장치에 의해 계산되는 얇은 제품의 개수 및/또는 이 개수를 도출하기 위한 정보 및/또는 각 시리즈에 연결된 식별자를 포함하는 카운팅 장치에 의해 달성된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 처리 시스템은 시리즈로 제품을 개인화하고, 일렬로 각 요소에 적용된 물리적 또는 소프트웨어 개인화 연산은 상기 처리수단에 의해 전송된 정보와 연계된다.

본 발명의 추가 목적은 칩 카드 또는 유사한 휴대용 물체를 개인화하는 목적으로 상기 장치를 사용할 수 있게 하는 것이다.

이를 위해, 본 발명은 또한 집적회로를 구비하는 일련의 얇은 제품을 처리하는 논리 개인화 스테이션은 곱이 계획된 사용을 위해 개인화 정보가 상기 집적회로의 메모리에 입력되게 하는 것을 특징으로 하는 카운팅 장치의 사용과 관한 것이다.

또 다른 목적은 얇은 제품을 카운트하는 장치의 (광학타입의) 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법으로서, 필터된 신호를 생산하기 위해 상기 신호의 필터링을 포함하는 상기 신호를 전처리하는 단계와, 상기 필터된 신호에서 얇은 제품을 나타내는 패턴을 추정하는 단계와, 상기 필터된 신호에 나타난 패턴을 검출하기 위해 상기 추정된 패턴과 상기 필터된 신호 간의 상호상관 정보를 계산하는 단계와, 상기 상호상관 정보에서 검출된 최대값을 계수함으로써 상기 장치에 의해 처리된 얇은 제품의 개수를 나타내는 정보를 상기 장치의 인터페이스에 의해 신호전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법에 의해 달성된다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 방법은 퓨리에 변환 후 그리고 콤 필터의 사용에 의해 상기 신호를 전처리하는 단계 동안 필터링이 수행된다. 필터링은 또한 종래의 제한 또는 비제한 펄스응답필터를 이용해 행해질 수 있다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 방법은 필터링 전에, 픽셀에 표현된 스택의 두께 치수와 상관하여 휘도레벨을 나타내는 데이터로 상기 신호를 변환하는 단계를 포함하고, 상기 추정단계는 가능한 위상이동내에 얇은 제품을 나타내는 제 1 주기패턴을 정의하고, 그런 후 위상이동없이 제 2 추정 패턴을 얻기 위해 원형조절을 실행하기 위해 기준패턴을 이용한다.

특히 또 다른 실시예에 따르면, 상기 신호전송 단계는 칩카드 개인화 장치에 의해 처리되는 칩 카드의 개수의 디스플레이 및/또는 상기 개인화 장치로 이 개수를 나타내는 정보의 전송을 포함한다.

본 발명의 추가 목적은 빠르고 신뢰할 수 있는 카운팅을 위해 적절한 형태로 처리를 제어하기 위한 컴퓨터 시스템에 의해 실행되는 프로그램을 목적으로 한다.

이를 위해, 본 발명은 프로그램이 컴퓨터상에서 실행될 때 컴퓨터 메모리에 직접 로드될 수 있고 상기 방법의 단계들을 제어하기 위한 컴퓨터 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 프로그램은 스택에 있는 일련의 얇은 제품(2)이 카운트되게 하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

본 발명과 본 발명의 특징 및 이점은 아래의 참조도면을 참조로 주어진 설명을 읾으로써 보다 더 명확하게 드러날 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 카운팅 방법의 일반적 과정을 요약한 단계들의 논리 다이어그램을 도시한 것이다.

도 2a 및 도 2b는 감광소자로부터 발생된 신호와 관련된 고속 퓨리에 변환의 진폭 그래프의 예를 도시한 것으로, 상기 신호를 고조파로 분해하는 것과 패턴을 찾기 위한 퓨리에 사전 필터링을 각각 나타내고 있다.

도 3a 및 도 3b는 유용한(잡음제거) 신호와 잡음을 포함한 해당 신호를 각각 도시한 것이다.

도 3c는 잡음제거 신호에서 찾으려고 하는 패턴의 모델링을 도시한 것이다.

도 4a 및 도 4b는 가능한 위상이동이 있는지 나타낸 것이다.

도 5a 및 도 5b는 원형조절에 사용된 기준패턴과 상기 원형조절의 성능에 대한 일예를 각각 도시한 것이다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 패턴을 찾는 일반적인 다이어그램을 도시한 것이다.

도 7a는 전체 스택을 덮고 있는 CIS 모듈을 구비한 카운팅장치의 일예를 사시도로 도시한 도면이다.

도 7b는 길이방향 이동에 의해 전체 스택을 덮고 있는 CIS 모듈을 구비한 카운팅장치의 일예를 사시도로 도시한 것이다.

도 8은 전처리 신호와 추정 패턴 간의 상호상관을 도시한 것이다.

도 9는 길이방향 이동에 영향을 주는 횡CIS 모듈을 구비한 카운팅 장치의 예를 도시한 것이다.

도 10은 다수의 길이방향 라인들을 따라 길이방향 분석을 수행하는 CCD 매트릭스 카메라를 구비한 카운팅 장치의 예를 도시한 것이다.

도 11은 길이방향으로 이동함으로써 하나 이상의 길이방향 분석을 수행하는 CCD 매트릭스 카메라를 구비한 카운팅 장치의 예를 도시한 것이다.

도 12는 CCD 카메라를 구비한 카운팅 장치의 일예를 도시한 사시도이다.

도 13a는 도 2a의 신호보다 더 우수한 콘트라스트를 얻은 신호를 도시한 것이다.

도 13b는 도 2a에서 얻은 신호에 비해 열등한 콘트라스트를 얻은 더 작은 신호를 도시한 것이다.

이제 도 1 내지 도 13b를 참조로 본 발명을 설명한다. 도 7a 및 도 7b는 CIS 모듈(3)을 구비한 카운팅 장치를 도시한 것이다. 하나 이상의 CIS 모듈(3,3d)이 실이방향으로 배치될 수 있다. CIS 모듈(3,3d)은 일체형 조명수단, 감광셀 및 광초점장치를 구비한다. 도 12는 조명수단(7), 미러(9a,9b), 및 CCD 카메라(8)를 구비한 카운팅 장치를 도시한 것이다. 광장치와 감광회로를 구비하고 수신된 광에 따라 전기신호를 발생하는 동일한 형태의 다른 카메라들도 사용될 수 있다.

스택(5)에 의해 반사된 광선을 집속시킴으로써 하나 이상의 신호들이 적어도 하나의 검출회로를 통해 복구될 수 있다. 이들 신호는 처리하도록 추출되며, 상기 처리에서는 픽셀로 표현된 스택 두께치수와 상관하여 휘도레벨의 변화를 분석하도록 추구된다. 장치는 나란히 적층된 일련의 얇은 제품(2)들이 수신된 신호의 변형으로 인해 발생한 필터된 잡음제거 신호에서 제품(2)을 나타내는 반복 패턴을 판단하여 계수되게 할 수 있다. 이점적으로, 1차 퓨리에 변환이 이용된 후, 연이어 잡음제거 신호를 얻기 위해 콤 필터링(comb filtering)을 한다. 퓨리에 변환과 2이상의 순위에 대한 통계를 기초로 하는 시스템은 퓨리에 영역으로 변환된 신호패턴의 모듈러스(modulus)와 독립변수(argument)의 계산을 통해 임의의 위상이동내에서 얇은 제품을 나타내는 주기적 패턴을 정확하게 정의할 수 있도록 사용된다.

카운팅 동작을 용이하게 하는 칩 카드와 같은 제품(2)의 양호한 표현을 위 해, 장치는 얇은 제품(2)을 포함한 직사각형 상자(4)를 구비할 수 있으며, 단지 스택(5)의 일단에만 제품(2)이 있는 것으로 도 7 내지 도 11에 도시되어 있다. 얇은 제품(2)은 비제한적으로 투명한 수축필름에 의해 또는 상자(4)에 닿은 심(shim)에 의해 보유될 수 있다. 상자(4)는 비제한적으로 얇은 제품(2)을 보유하는 수단으로서 역할을 한다.

또 다른 실시예에서, 얇은 제품(2)을 처리하는데 사용되는 매거진(magazine)이 직접 사용된다. 스택(5)은 CIS 모듈(3,3d)의 조명수단 또는 다이오드 조명수단에 의해 발생된 광선의 평평한 빔(6,6d)에 의해 비추어지며, 상기 조명수단의 광선은 광학장치에 의해 면에 집속된다. 스택(5)에 투사된 평평한 빔(6,6d)은 광라인(T)을 만든다. 그런 후 상기 라인(T)은 처리수단(10)과 관련된 반사광 강도를 검출하는 수단(3,3d,9a, 9b, 8)에 의해 분석된다. 약간 다른 실시예에서, 조명수단은 처리수단과 관련된 검출수단에 의해 분석되는 전방향 광선(7a)에 의해 상술한 광라인(T)의 영역을 포함한 스택(5)의 모든 상단부 비추는 형광관(7)을 구비한다. 본 설명에서, 처리수단과 연결된 검출수단(3,3d,9a, 9b, 8)에 의한 길이방향 광라인(T)의 분석을 스택(5)의 길이방향 분석이라 한다. 검출수단과 연결된 처리수단(10)에 의해 전체 길이에 걸쳐 스택(5)의 여러 세그먼트에 따른 분석도 또한 길이방향 분석으로 이해된다.

광원 또는 광원들에 의해 방출된 광선(6)은 배치 제품(batch products)의 길이방향, 즉, 상자(4)의 긴 면에 평행한 분석을 가능하게 한다. CIS 모듈 또는 모듈들에 대한 상자의 상대 이동은 상기 상자(4)의 짧은 면에 나란한 횡방향이며, 다른 길이방향 영역들에 대한 길이방향 분석을 포함한다. 길이방향 광라인(T)은 실제로 스택(5)의 폭에 따라 여러 수준으로 이동된다. 예컨대, 횡방향 이동(M4a,M3a)을 왕복하며 밖으로 그리고 다지 돌아오게 100개의 길이방향 분석이 수행된다. 다른 실시예로, 스택(5)상의 라인(T)의 길이방향에 수직하지 않은 횡방향 이동에 의해 여러 개의 길이방향 분석이 수행된다. 또 다른 실시예에서, 다이오드보다 더 강력한 형광관(7)이 스택(5)의 전체 상단을 비춘다. 이 경우, (예컨대, CCD 매트릭스의) 매트릭스 감광셀이 조명 및 검출수단에 대한 상자(4)의 상대 이동없이 다른 길이방향 영역상의 길이방향 분석을 동시에 수행할 수 있다.

CIS 모듈(3,3d) 또는 CCD 카메라(8)는 감광셀에 의해 광에너지를 전기에너지로 변환시켜 보내는 전기신호를 전달하기 위한 처리회로에 연결되어 있다. 발생된 전기신호 CIS 또는 CCD 감광셀의 각 픽셀에 대한 정보를 포함한다. 전기 정보는 일반적으로 레벨들로 번역되어 디지털화되고 저장수단에 의해 저장된다. "스택 제품을 카운팅하는 장치"라는 제목의 특허 RF 2 854 476에 이미 포함된 기억 및 저장단계는 여기서 설명하지 않을 것이다. 각 CIS 또는 CCD 감광셀은 스택(5)의 전체 길이를 분석하고 예컨대 최대 1000개 제품들로 된 한 묶음의 제품들의 카운팅을 가능하게 하기 위해 예컨대 10,000개의 감광소자를 구비한다. 각 감광소자는 광신호를 검출하고 이 신호를 최소 256 레벨의 휘도를 나타내는 전기신호의 형태로 표현할 수 있다. 256 레벨의 휘도신호는 8비트 워드로 번역되며, 각 워드는 장치의 메모리에 기록된다. 따라서, 주어진 예에 대해, 메모리는 1바이트의 10,000 워드들로 구성된다. 다른 실시예에서, CIS 또는 CCD 감광셀의 감광소자는 다른 색깔의 광들과 적색, 녹색 및 청색의 조합으로 인한 색깔의 구성에 민감할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 감광셀은 예컨대 길이의 분석을 위한 2,000개 감광소자들 곱하기 폭의 분석을 위한 2,000개 감광소자를 구비한 매트릭스이다. 따라서 스택(5)의 긴 면으로부터 다른 거리에 있는 스택(56)의 여러 길이방향 라인(T)들을 따라 동시의 길이방향 분석이 가능하다. 이 경우, 스택(5)에 의해 반사된 광선의 분석이 1차원의 다른 실시예와 달리 2차원으로 수행된다. 2차원으로 수행된 분석은 스택(5)의 여러가지 다른 길이방향 분석을 가능하게 하며, 반면 1차원으로 수행된 분석은 여러가지 다른 길이방향 분석을 하기 위해 이동을 필요로 하는 반면에 상기 카운팅 장치는 고정되어 있다.

메모리에 디지털 형태로 저장된 예컨대 휘도레벨을 나타내는 정보가 도 8에서 곡선(C1)으로 나타낸 바와 같이 그래프 형태로 변환되고, 휘도에서의 변화를 나타내고 있다. 그래프는 감광셀에 연결된 전기회로에서 나온 신호의 최대를 나타내는 피크와 최소를 나타내는 오목부를 나타낸다. 처리수단(10)은 예컨대 위치에 따라 순서대로 취해진 모든 값들을 처리함으로써 이들 변화를 분석한다. 예컨대, 오른쪽으로 가장 먼 픽셀이 처리된 후, 왼쪽으로 가며 다음 픽셀이 등등 처리된다. 처리 알고리즘은 곡선의 변화방향을 결정하기 위해 예컨대 최소 2개의 연속한 값들의 비교에 따른다.

메모리에 저장된 휘도레벨을 나타내는 데이터의 처리는 도 1 내지 도 6 및 도 7a관 관련하여 설명할 것이다.

얇은 제품(2)의 스택(5)의 길이방향 분석(5)에 의해 연결된 신호 또는 신호 들 s(n)은 처리수단(10)에 의해 복구되고, 그런 후 잡음제거된 신호를 처리하기 위한 알고리즘을 이용해 제품을 나타내는 패턴(M)의 반복을 결정한다. 퓨리에 필터링은 복구된 신호내 오목부를 제거하기 위해 먼저 수행되며, 상기 잡음은 그 후 역 퓨리에 변환으로 재구성된 카운팅 신호에 대해 제거될 수 있다. 카운팅이 수행되는 방법은 도 1에 도시되어 있다. 따라서, 카운팅 방법은 필터된 신호를 생성하기 위해 바람직하게는 신호의 (고속이거나 아닌) 퓨리에 변환(FFT)으로 수행되는 신호의 필터링을 포함한 복구신호의 전처리 단계(51)와, 필터(Sf)되고 가능하게는 잡음제거된(Sd) 신호에서 얇은 제품(2)을 나타내는 패턴(M1,M2)을 제거하는 단계(52)와, 필터(Sf)되고 가능하게는 잡음제거된(Sd) 신호에서 나타난 패턴(M1,M2)을 검출하기 위해 추정된 패턴과 필터되고(Sf) 잡음제거된(Sd) 신호 간의 상호상관 정보를 계산하는 단계(53)와, 장치의 인터페이스에 의해 상기 상호상관 정보에서 검출된 최대치를 계산함으로써 장치에 의해 처리된 얇은 제품(2)의 개수(N)를 나타내는 정보를 신호전송하는 단계(54)를 포함하며, 상기 제거는 도 3a에 도시된 바와 같이 잡음제거된 신호(Sd)를 이용해 용이해진다.

상기 방법은 먼저 필터링 전에 신호를 픽셀에 표현된 스택 두께치수와 상관하여 휘도레벨을 나타내는 데이터로 변환시키는 단계(50)를 포함한다. 본 발명의 일실시예에서, 신호전송 단계(54)는 칩카드 개인화 장치 및/또는 상기 개인화 장치 의 개수를 나타내는 정보의 전송에 의해 처리되게 많은 칩 카드들의 디스플레이를 포함한다.

상술한 단계(50,51,52,53,54,55)는 검출수단(8)에 연결된 컴퓨터상에 자동화 형태로 수행될 수 있다. 모든 신호처리 동작 및 계산은 컴퓨터의 메모리에 직접 로드되고 특히 얇은 제품(2)의 개수(N)를 카운트하게 하는데 사용되는 프로그램에 의해 수행될 수 있다. 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 계수(計數)된 일련의 제품들에 대해 채택된 패턴의 형태는 잡음제거된 신호에서 검출된 제 1 주기패턴(M1)과 저장수단에 저장된 기준패턴(Mref) 간의 비교 후 추정될 수 있다.

추정단계(52)는 도 3c, 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같이 임의의 위상이동내에 얇은 제품(2)을 나타내는 제 1 주기패턴(M1)을 정의할 수 있게 한다. 바람직하기로는, 기준패턴(Mref)은 도 5b에 도시된 원형조절을 수행하는데 사용되어, 위상이동 없이 추정되는 제 2 패턴(M2)을 얻을 수 있다. 비제한적인 예로써, 표준의 얇은 제품(2) 배치를 갖는 카운팅 장치에 의해 수행된 카운팅 동안 기준패턴(Mref)을 얻기 위해 처리수단에 연결된 파라미터 수단이 장치에 제공될 수 있다. 기준패턴(Mref)에 대한 다른 구성모드도 당연히 사용될 수 있다.

상호상관 정보계산 단계(53)를 수행하기 위해, 처리수단(10)은 예컨대 도 8에 도시된 바와 같이 상호상관신호(C2)와 상기 상호상관신호(C2)의 국지적 최대치(S)를 검출함으로써 잡음제거된 신호 속에 패턴(M2)을 카운팅하는 수단을 제공한다.

도 2a 및 도 2b를 참조로, 전처리 단계(51)는 다음과 같이 수행될 수 있다.

먼저 검출/획득 장치(8)에 의해 획득된 크기(N)의 신호를 고려할 필요가 있다: s(n), n=0,…,N-1.

전처리 단계(51)는 고조파(콤 필터)와 일치하지 않는 주파수들을 걸러냄으로 써 최대치로 이 신호 s(n)를 잡음제거하는 단계를 포함할 수 있다. 필터링 단계는 예컨대 다음과 같다:

ⅰ) "0 패딩" 방법

카운팅 신호 s(n)의 마지막에 0이 추가되어 샘플(Nzp)의 개수가 2의 제곱이 된다(이는 FFT 변환을 계산하는데 필요하다). 0 패딩 후 신호 s_zp는 다음과 같다: S_zp(n)m, n=0,…,N_zp-1.

만일 n < N 이면, s_zp(n)-s(n)

만일 n ≥ N 이면, s_zp(n)=0.

따라서, 복구된 벡터는 증가된 신호크기에 따르고 신호 샘플의 짝수 N_zp를 함께 그룹화시킨다.

ⅱ) FFT의 계산

크기가 N_zp인 벡터 Szp의 FFT 변환(고속 퓨리에 변환)은 복소 벡터

(n)(n=0,…,N_zp-1)이다. 이 벡터는 신호(s_zp)속에 포함된 다양한 주파수들을 제거할 수 있다.

ⅲ) 기본파 설정

신호가 강한 주기성을 갖는 경우, 신호의 FFT 변환은 특별한 특성을 갖는다.

(n)의 모듈러스를 트레이스하는 도 2a에서, 높이가 감소하는 연속한 피크들이 관찰된다. 도시된 그래프는 18개 픽셀에서 파라미터화된 제품(2)의 두께(Ep)에 대해 만들어지며 기준 주파수의 함수로서 FFT 변환의 모듈러스를 도시한 것이다. 다양한 피크들을 통해 고조파로 신호를 분해한 것이 나타나 있다. 이들 피크는 신호의 주기적 특성을 나타낸다. 제 1 피크(h0)는 기본파(또는 제 1 고조파)라 하며 다른 피크들(h1,h2,…)은 고조파라 한다.

ⅳ) 주파수 필터링

필터링은 도 2b에 도시된 바와 같이 FFT 변환의 절단에 의해 행해진다. 고조파 주변의 주파수만이 남아 있다. 각 대역폭의 주파수 폭(p)이 도 2b에 도시되어 있다. 이 주파수 폭은 2*b_p로 표시된다. 따라서 얻어진 필터는 콤필터를 이룬다. 처리수단(10)은 이점적으로 이런 타입의 콤을 이용해 특히 고조파와 일치하지 않는 주파수를 필터링함으로써 잡음을 제거한다. 고조파로부터 멀리 있고 얇은 제품(2)들 간의 차와 일치할 수 있는 주파수들이 제거된다.

필터된 신호의 FFT 변환은

(n)(n=0,…,N_zp-1)이다. 따라서 다음과 같은 식으로 얻어진다:

min{｜n-hi｜, I=0,…번호… 고조파}≤b_p 이면

(n)=(n),

다른 경우,

(n)=0

ⅴ) 카운팅 신호의 재구성

FFT 변환으로부터 필터된 신호형태를 찾기 위해, 역 고속 퓨리에 변환(IFFT)이 적용된다. 그런 후 신호의 마지막에 있는 0들이 제거된다. 따라서 얻어진 필터 된 신호는 전처리 신호이다. 이는 x(n)으로 표시된다. 고속 퓨리에 변환 계산 알고리즘과 다른 계산 알고리즘이 그 자체로 공지되어 있으며 여기서는 상세히 설명하지 않을 것이다(예컨대, FFT 변환 주제에 대해 Dunod사가 출판한 Jacques Max 및 Jean-Louis Lacooume의 Signal Processing Methods and Techniques 참조).

장치의 처리수단(10)에는 예컨대 저장 테이블에 의해 처리동안 성공적으로 얻은 모든 중간 결과를 저장할 수 있는 적어도 하나의 프로그램이 제공되는 것을 알게 될 것이다. (처리동안 신호의 일부분, 이전 동작의 결과 등) 적절한 정보를 복구하도록 배열된 계산 모듈에 의해 다양한 계산 알고리즘이 각각 사용된다.

주파수 필터링 동안, 고주파 중 일부만 보존될 수 있다. 이론적으로, 실제로 기본파(0 고조파라고도 함)만 유지함으로써 신호속에 얇은 제품(2)의 개수를 완전히 계수할 수 있다. 도 13a에 도시된 바와 같이 매우 좋은 대조를 갖는 신호의 경우를 취하자(0고조파는 약 60,000 값의 모듈러스를 가지며 다른 고조파의 모듈러스는 그보다 훨씬 더 많다). 이 경우, 유용한 에너지의 96%가 제 1 고조파에 집중되어 있다. 상기 기본파 주위로 간단한 대역통과(또는 심지어 저역통과) 필터링은 대부분의 유용한 정보를 획득하는데 충분한다. 얇은 제품을 카운트하기 위한 시스템은 매우 잘 기능한다.

도 13b에 도시된 바와 같이 열등한 대조를 가진 신호의 경우를 두번째 예로 들어보자(0고조파는 모듈러스가 약 4,000 값이며 연이은 고조파는 모듈러스가 약 2,000이다). 이 경우, 에너지는 첫번째 3개 고조파들에 높게 유지된다. 최소 첫번째 3개 고조파를 유지하는 콤 필터링이 필요하며 이로써 충분하다.

대부분의 경우, 모든 고조파를 유지하는 콤필터링이 달성될 수 있다. 그러나, 이들 2개 예는 상황에 따라 덜 가질 수 있음을 나타낸다. 모든 경우, 얇은 제품의 개수를 계산하는데 필요하도록 최소의 기본파를 유지하는 것이 필요하다. 고조파들 간의 비교 시스템이 소정의 고조파 개수로 필터링을 제한하는데 사용될 수 있다.

임의의 위상이동내에 패턴(M1)을 제거하는 단계(52)는 도 3a, 도 3b 및 도 3c와 연계하여 보다 상세하게 설명할 것이다.

처리 원리는 다음 모델링을 기초로 한다: 신호 x(n)는 잡음 w(n)과 카드의 가장자리를 나타내는 패턴 mot(n)의 반복으로 구성된 유용한 신호 y(n)의 합이다.

x(n) = y(n) + w(n)

예를 들어, 카드를 나타내는 패턴(M1)이 도 3c에 도시된 바와 같이 톱날 모양이라면, 신호 y(n)과 x(n)은 도 3a 및 3b의 개별 트레이스(respective trace)(Sd, Sf)에 의해 표시되는 경향을 갖는다. 잡음제거된 신호 트레이스(Sd)은 도 3a의 예와 같이 명확하게 인식할수 있는 기하학적 특성을 갖는다.

칩 카드나 유사한 휴대용 객체를 카운팅하는 경우, 픽셀로 표현된 카드의 두께는 Ep로 표시될 수 있다. 그것의 값은 프로세싱 시작시 임의로 고정된다. 두께는 제 1 FFT에 의해 프로세싱 시작시 추정될 수 있다.

- FFT 및 그것의 모듈러스 계산.

- FFT의 모듈러스 상의 최대값 검색에 의한 기본파(fundamental) 위치. 크기 N의 벡터 모듈러스에서 기본파의 위치는 Xfonda로 표시된다.

- 픽셀로 표시된 두께 Ep(Ep=N/Xoanda)에 대응하는 기본파의 위치:

다음으로, Ep는 가장 가까운 정수값으로 반올림된다.

도 3a 내지 3c의 예에서, 추정 단계(52)의 목적은 잡음제거된 신호에서 규칙적으로 반복되는 주기패턴(M1)을 추정하기 위한 것이다. 카운팅 신호의모델링은 카드의 표본들 중 최적 패턴의 검색을 용이하게 할 것이다. 따라서, 신호 y(n)에서 카드의 두께(e)와 관련된 패턴을 추정할 필요가 있다: n-[0, Ep-1]에 대한 mot(n). 이를 위하여, 처리수단(1)은 패턴의 퓨리에 변환(FT)의 추정을 수행한다.

각 주파수 f에 대하여, 퓨리에 영역에서의 패턴(mot(f))은 다음과 같이 표현된다.

Mot(f)에 대한 검색은 두 구간에서 일어난다:

- 모듈러스 R _m (f)의 추정

- 위상 θ _m (f)의 추정

일단 주기신호 부분 Mot(f)에 대한 퓨리에 변환이 각 주파수 f에 대해 추정되면, 패턴 mot(t)는 역퓨리에 변환에 의해 쉽게 계산될 것이다.

다음으로 처리수단(10)이 Mot(f)의 모듈러스와 독립변수 각각을 평가할 수 있게 한다. Mot(f)의 모듈러스 R _m (f)의 추정을 위하여, 프로세싱은 관찰된 신호의 자동상관 c(τ)을 수행하는 것으로 쉽게 구성될 수 있다.

수학식 3의 퓨리에 변환은 Mot(f)의 모듈러스를 준다.

본 발명이 속하기 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 모듈러스는 또한 신호자체의 컨벌루션으로 발견될 수 있다:

Mot(f)의 독립변수 θ _m (f)의 추정에 있어서, 대칭에 의해 문제를 간략화하는 것이 현명할 것이다. 이것은 Ep값들, f[0, Ep-1]에 대한 θ _m (f)의 추정 문제가 리얼 시퀀스(real sequence)의 퓨리에 변환의 대칭 특성을 사용하는 것에 의하여 반만큼 간략화될 것이기 때문이다: θ _m (f)는 기함수이며 EP-주기적이다.

다음으로 간략화된 문제는 다음과 같다.

N이 홀수라면 N=(Ep+1)/2일 때 f[0, N-1]에 대한 θ _m (f) 추정

N이 짝수라면 N=Ep/2+1일 때 f[0, N-1]에 대한 θ _m (f) 추정

간략화된 문제의 독립변수 θ _m (f)를 추정하기 위하여, 예를 들어 고차통계(high order statistics) 분야에서 수학적으로 잘 알려진 쌍상관(bicorrelation)이라 불리는 좀 더 복잡한 연산기호를 사용한다. 이것은 두 개의 변수를 갖는 연산기호이며, 그 정의는 다음과 같다:

및 에 대해,

퓨리에 영역(2차 FT)에서 퓨리에 변환은 다음 형태이며,

다음 식이 된다.

독립변수 b(f1, f2)는 θ _b (f ₁ , f ₂ )로 표시되고, θ _b (f ₁ , f ₂ )는 θ _m (f) 값의 함수로 표현될 수 있다:

상기 식은 쌍상관의 기본파 특성들 중 하나에 대응된다. 다음 문서들은 이러한 형태의 특성을 좀 더 상세히 다루고 있다:

- Higher-Order Spectra Analysis, A non-linear signal processing framwork: Chrysostomos l. Nikias/ Athina P. Petropulu

- Signal Processing, "Higher-order statistics for signal processing"; J L Lacoume/ P O Amblare/ P Comon (수학식 7은 이 문서의 115페이지에 기재되어 있다)

0부터 N-1까지 변하는 f₁ 및 f₂=0에 대한 식을 써보자. 이것은 N개의 식들의 시스템(선형 시스템)을 만든다.

...

상술한 시스템의 마지막 식은 θ_m(N)을 포함하고 있다는 점을 주지하라. 리얼 시퀀스 퓨리에 변환의 기수성(oddness)과 주기성 때문에, 다음과 같은 특성을 갖는다:

N이 홀수라면 θ_m(N)= -θ_m(N-1)

N이 짝수라면 θ_m(N)= -θ_m(N-2)

상술한 시스템은 Theta_B=[Theta_M=θ_m(0) ...θ_m(N)의 함수로 θ_m(N) ...θ_m(N)]으로 표현될 수 있게 한다. 행렬 항에서, 시스템(수학식 8)은 다음과 같이 쓰여진다.

Theta_B = Theta_M

행렬 A의 값은 오직 Ep에만 의존한다. 시스템 행렬 A의 마직막 줄은 Ep의 패리티(parity) 함수로 변한다.

여기에 Ep=16인 경우와 Ep=17인 경우의 시스템 행렬이 있다.

이 행렬들은 모든 Ep값에 대하여 항상 역변환이 가능하다. 상술한 행렬 시스템은 다음 수학식에 의해 θ_m(0) 내지θ_m(N)의 값들을 용이하게 찾을 수 있게 한다.

Theta_M = A^-1Theta_B

행렬 A는 쌍상관(높은 차수에 대한 상관)의 독립변수를 패턴의 독립변수(θ_m)에 대한 쌍상관 독립변수들과 결합시킨다. 시스템 해석에 의해(A^-1의 계산, 또는 균등한 삼각 시스템으로 변환하는 것에 의해), θ_m이 퓨리에 공간에서 얻어질 수 있다. 일단 Mot(f)의 모듈러스와 독립변수가 계산되면, 패턴은 역 퓨리에 변환(IFT)에 의해 쉽게 도출된다.

도 4a, 4b, 5a 및 5b를 참조하면, 카운딩 장치의 처리수단(1)은 임의의 위상 변이를 제거하기 위한 순환 조정을 수행할 수 있다. 많은 경우에, 상술한 계산에 의한 패턴의 추정이 아직 만족스럽지 않기 때문이다. 예를 들어, 도 4a에 도시된 신호를 고려하면, 패턴을 찾기 위해 사용되는 알고리즘은 도 4b에 도시된 패턴(M1) 의 추정을 제공할 것이다. 위상 변이가 나타난다. 추정은 순수 위상 변이 안에서 패턴(M2)의 정확한 추정을 구성한다. 따라서 추정된 패턴이 정확한지 여부를 판단하기 위하여 기준패턴(Mref)이 사용된다. 기준패턴(Mref)은 예를 들면 뒤집힌 U자 형태로(여기서 세 부분을 갖는다) 도 5a에 도시된 형태를 가질 수 있다.

도 4b에서 획득된 패턴에 적용된 추가 프로세싱의 예가 도 5b에 도시된다. 조정(adjustment)은 기준패턴(Mref)과 가장 비슷한 패턴(M2)이 발견될 때까지 재구성된 주기 패턴(M1)에 다양한 위상 변이들을 적용하는 것으로 이루어질 수 있다. 모든 가능한 패턴들(m) 중에, 기준패턴(Mref)과의 스칼라 곱(scalar)이 최대를 나타내는 것이 카드의 패턴에 해당한다. 이는 도 5b에 도시되었으며, (맨 위부터 아래까지) 수행된 스칼라 곱은 각각 다음과 같다:

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.7

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.5

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.3

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.2

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.3

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.5

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.7

Scalar_Product(Pattern, PatternRef)=0.9

조정 후 획득된 패턴(M2)은 다음으로 얇은 카드 또는 유사한 휴대용 객체의 정확한 추정에 대응한다.

도 6은 얇은 제품(2)을 나타내는 신호의 트레이스를 트레이스할 수 있게 구현된 프로세싱 방법을 반복한다. 신호 x(n)은 패턴 mot(n)을 반복적으로 포함하며, 그것의 퓨리에 변환은 r(n)e^iθ(n)의 형태로 표현될 수 있다. Mot(f)의 모듈러스와 독립변수 계산 후에 리얼 도메인(real domain)으로 돌아가 (기준패턴(Mref)과의 스칼라곱의 최대값을 결정하는 것에 의하여) 순환 조정을 수행하면, mot(n)으로 모델링된 패턴(M2)이 획득된다. 일단 패턴이 추정되면, 추정된 패턴 (크기 Ep의) mot(n)과 잡음제거된 신호 (크기 N의) x(k) 사이의 상호상관(intercorrelation) I(n)을 계산하는 것에 의해 카운팅이 행해진다. 따라서 적응 필터(adapted filter)라 불리는 이 단계가 다음과 같이 수행된다:

에 대하여

도 8에 도시된 바와 같이 국지적 최대값들(S) 또는 자기상관 신호(C2)의 꼭대기값들을 검출하는 것에 의해 카운팅이 행해진다. 전처리된 신호 x(k)가 두 개의 연속 제품(2) 사이의 작은 사이 공간과 관련된 어떠한 오류 위험 없이, 정확한 카운트를 달성할 수 있게 한다.

도 7a에 도시된 실시예에서, 장치는 광선(6) 빔을 투사시키는 CIS 모듈(3)로 구성된다. 광선(6)은 길이 방향으로 큰 상자(4)에 높여진 얇은 부재(2)의 스택(5) 상에 투사되어 스택(5) 상에 광 라인(T)을 형성한다. 또 다른 실시예에서(미도시), 장치는 광선들 및 모듈들(3a, 3b, 3c)이 스택(5)의 전체 길이를 덮도록 결합된 세 개의 CIS 모듈을 포함한다. CIS 모듈들은 예를 들면 처리된 영역들 중 일부가 중첩되도록 위치된다. 또한, 모듈들을 조사 영역들이 일렬로 배열되도록 기울어질 수 있다. 이 모듈들 중 두 개는 수직선에 대하여 예각을 형성하며 기울어질 수 있고 다른 모듈은 수직선에 대하여 예각으로 기울어질 수 있다. 이 경우, 모듈들은 스택(5)과 평평한 광 빔들의 교차가 오직 하나의 광 라인(T)을 형성하도록 기울어질 수 있다.

미도시된 다양한 실시예들이서, CIS 모듈을은 기울어지지 않고, 두 개의 세그먼트에 따라 길이방향 분석이 수행되며, 길이의 합은 적어도 스택(5)의 길이와 같다. 초기 위상은 CIS 모듈들의 상대적인 위치를 결정한다.

도 7b의 다른 실시예에서, 장치는 오직 하나의 CIS 모듈(3d)만을 포함하고, 이는 길이방향으로 다양한 위치(PO1, PO2, PO3)에서 스택(5)에 상대적인 이동을 한다. 이 모듈(3d)은 스택(5)의 추가 영역(Z01, Z02, Z03)을 처리하기 위하여 각 경우마다 순서대로 주어진 위치(PO1, PO2, PO3)에서 몇 번의 이동과 몇번의 멈춤 후에 스택의 전체 길이(5) 위를 움직인다. 다양한 위치들(PO1, PO2, PO3)이 각 영역이 인접 영역과 부분적으로 중첩되도록 선택된다. 처리수단은 중첩에 대응하는 신호를 식별하고 중복된 신호 부분은 제거한다. 중복 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 중첩 영역에 관한 샘플링 단계가 특허 FR 2 854 476에 개시되어 있다.

도 7a 및 세 개의 모듈(3a, 3b, 3c)을 갖는 변형예에서, 일 실시예에 따르 면, 조사(illumination)의 길이방향에 대한 큰 상자의 횡방향 이동(M4a)에 의하여큰 상자(4)에 대한 CIS 모듈 또는 모듈들(3)의 상대적인 이동이 수행되고, 모듈 도는 모듈들(3)은 고정된다. 다른 실시예에서, 동일한 상대적 이동이 CIS 모듈 또는 모듈들(3)의 횡방향 이동(M3a)에 의해 일어나고 큰 상자(4)는 고정된다. 도 7b의 실시예에서, 상대적 이동은 횡방향 또는 길이방향으로 행해진다. 길이방향 상대적 이동은 큰 상자(4)의 다양한 영역 위에 CIS 모듈(3d)을 위치시키기 위하여 길이방향 조사와 평행하기 수행되며, 이 이동(M4b 또는 M3b)은 CIS 모듈(3d)이 고정된 상태에서 큰 상자(4)를 이동시키는 것에 의하여, 또는 큰 상자(4)가 고정된 상태에서 CIS 모듈(3d)을 이동시키는 것에 의하여 수행된다. 각 위치(PO1, PO2, PO3)에서 한번씩, 큰 상자(4)에 대한 CIS 모듈(3d)의 임의의 상대 횡방향 이동(M3a 또는 M4a)이 예를 들면 길이방향 조사에 수직으로 일어난다. 모든 경우에, 큰 상자(4)에 대한 모듈 또는 모듈들의 상대적인 횡방향 이동(M3a 또는 M4a)은 스택(5)의 다양한 길이방향 영역 상의 다수의 길이방향 분석을 포함한다.

도 9, 10 및 12는 예를 들면 매트릭스 또는 선형 CCD 형태의 카메라(8)의 사용을 도시한다. CCD 카메라(8)는 두 개의 거울들(9a, 9b) 및 조사 수단(7)과 관련이 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이러한 형태의 장치는 특허 RF2 718 550에 상세히 개시되어 있다. 광감지 센서는 예를 들어 선형이며, 라인(T)을 다른 길이방향 분석을 허용한다. 관련 조사 수단은 예를 들면, 광선들을 집속하거나 집속하지 않는 형광 튜브 또는 다이오드들이다. 다수의 길이방향 분석은 예를 들면 서로 다른 조사 강도를 갖는 동일 라인(T)을 따라 수행된다.

다양한 실시예에서, 다수의 길이방향 분석은 예를 들면 CCD 카메라(8) 및 조사 장치에 대한 스택(5)의 상대적인 움직임에 의하여 서로 다른 라인들(T1, T2, T3)을 따라 수행된다. 조사 수단(7)은 예를 들면, 광학 장치에 의해 광선들이 집속되는 다이오드들로 구현되며, 여러 다른 길이방향 분석을 수행하기 위하여 상대적인 횡방향 이동이 요구되지만, 이에 한정되지 아니한다.

조사 수단이 형광 튜브(7)로 구현되는 경우, 스택(5)의 전체 윗면에 빛이 조사되지만 서로 다른 강도를 갖는다. 튜브에 가장 가까운 영역은 그 보다 먼 영역들보다 큰 강도로 빛이 조사된다. 다양한 강도를 갖는 이러한 타입의 조사는 서로 다른 광 강도로 서로 다른 길이방향 라인들(T1, T2, T3)에 따른 서로 다른 길이방향 분석을 수행하기 위하여 상대적인 횡방향 이동과 결합되거나 결합되지 않을 수 있다. 변형예는 다양한 전력에서 조사 수단을 제어하는 것에 의하여 획득된 광 강도의 변형을 포함한다.

상대적 이동의 경우, 검출 수단(8, 9a, 9b)이 고정되고 큰 상자(4)가 움직이거나(M4a), 큰 상자가 고정되고 검출 수단(9a, 9b, 8)이 적어도 부분적으로 움직이거나, 거울들(9a, 9b) 및/또는 CCD 카메라(8)가 움직일 수 있다.

다른 실시예에서, CCD 카메라(8)의 광감지 센서는 매트릭스 형태이다. 이러한 형태의 광감지 센서는 스택(5)의 길이 및 너비에 따른 2차원적인 분석을 허용한다. 매트릭스 광감지 센서의 경우에, 다수의 길이방향 분석을 수행하기 위한 횡방향 이동은 불필요하다. CCD 카메라(8)는 스택(5)의 전체 길이를 분석하는데, 예를 들면 도 9에 도시된 바와 같이 CCD 카메라(8)의 길이방향 이동(M8)으로 스택(5)의 전체 길이가 분석된다. 스택(5)의 전체 길이를 덮는 여러 라인들이 분석되는데, 이 라인들은 매우 가깝거나, 심지어 5/100 센티미터 거리로 서로 떨어져 있거나 1 밀리미터 이상의 거리만큼 떨어져 있다. 분석된 라인들(T, T1, T2, T3)은 또한 서로 다른 광 강도로 조사된다.

얇은 부재 또는 제품들(2)은 큰 상자(4)의 위를 향하여 긴 모서리를 나타내도록 큰 상자(4)에 놓여서 고정된다. 카운트될 제품들(2)은 한 제품의 뒷면에 다른 제품의 앞면이 대향하도록 나란히 배치될 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 도 7 내지 11은 나란히 쌓여진 얇은 제품(2)들 및 스택(5) 아래 도시된 큰 상자(4)를 나타낸다. 따라서 얇은 제품들(2)은 큰 상자(4)에 대해 횡방향을 향하도록 즉, 직사각형 상자(4)의 짧은 변에 평행하게 그들의 모서리가 위치된다. 개인 카드의 예에서, 스택은 500개까지의 카드를 포함한다. 카운팅 장치는 각 제품(2)의 모서리를 검출하고 제품의 개수(N)를 결정한다. 데이터 프로세싱의 예는 휘도의 변화를 검출하는 것이다. 도 8에서, 그래프 형태로 해석된 데이터는 위치에 따른 휘도를 나타낸다. 이 예에서, 최대값은 인접 신호들에 비하여 높은 강도로 수신된 광 신호에 대응하는 전기 신호의 값일 것이다. 마찬가지로, 최소값은 인접 신호들에 비하여 낮은 강도를 갖는 수신된 광 신호에 대응하는 전기 신호의 값일 것이다. 제한되는 것은 아니지만, 최대값은 프로세싱 프로그램에 의해 카운팅될 제품의 중간으로 해석될 수 있고 최소값은 카운팅될 두 제품(2)의 접합으로 해석된다. 두 개의 얇은 제품들(2) 사이의 접합은 실제로 더 어둡고 얇은 부재의 중간은 더 밝다.

데이터 프로세싱 후에, 카운팅 장치는 얇은 제품들(2)의 수를 세트로 나타낼 수 있다. 제품(2)의 특성에 관해 운영자에 의해 제공된 정보의 저장에 의하여, 장치는 물선들의 특성을 각 세트와 연관짖는다. 따라서, 스택의 처리시 프로세싱 체인 아래의 다른 처리 시스템은 각 제품(2)의 특성을 특정하는 데이터를 수신하고 따라서 이루어질 개인화 또는 검사를 결정할 수 있다. 다운스트림 처리 시스템은 공지된 방식으로 통신 수단에 의하여 카운팅 장치의 처리수단과 통신한다. 통신 수단은 예를 들면 유선, 적외선 또는 전자파 연결 및 연결 타입에 따른 통신 인터페이스들을 포함한다. 변형예에 따르면, 통신 수단은 미디어 판독기들과 관련된 디스켓 또는 디스크와 같은 미디어이다. 이러한 형태의 개인화는 또한 고려된다. 따라서 이 프로세싱은 처리 시스템에 스택(5)을 포함하는 상자 또는 매거진(magazine)을 직접 삽입하는 것에 의하여, 또는 스택(5)을 다른 지지체에 전송하는 것에 의하여 자동으로 행해진다. 검사는 장치에 의해 발견된 전체 스택(5) 내의 제품의 개수(N)를 제품(2)의 세트를 관리하기 위하여 장치에 의해 제공된 제품의 수와 비교하는 것에 의하여 이루어질 수 있다.

따라서 각 세트 내의 제품(2)의 수는 이러한 결과에 따라 도출된다. 운영자는 스택을 이루는 각각의 작은 세트의 특성을 알며 따라서 주어진 위치에서 각 제품(2)의 특성을 결정한다. 스택 내의 얇은 제품들(2)은 모두 동일한 형식을 가지며 개인화 기계에 의해 처리되는 경우, 전체 스택은 직접 처리될 수 있고, 바람직하게 각 세트의 특성에 대한 추가 장보가 개인화 기계로 공급될 수 있다. 개인화 기계는 전체 N개의 소자들을 처리할 것이며, 이 프로세싱은 스택(5) 내에서 그들의 위치에 다라 수행된다.

도 11에 도시된 변형된 실시예는 예를 들어 스택(5)의 길이방향에 대해 직각인 횡방향 조사를 하는 적어도 하나의 횡방향 CIS 모듈(3t)을 포함한다. 횡방향 CIS 모듈(3t)은 검출 수단 및 스택(5)에 횡방향으로 빛을 조사하는 횡방향 플랫 빔의 조사 수단을 포함한다. 스택(5)의 반대편에 위치한 횡방향 CIS 모듈(3t)은 조사된 황방향 선형 영역을 분석한다. 스택(5)의 전체 길이 분석은 스택(5)의 길이 방향으로의 황방향 모듈의 이동(M3t)에 의해 달성된다. 횡방향 CIS 모듈(3t)의 길이방향 이동(M3t)은 주어진 속도로 수행된다. 횡방향 모듈의 광감지 셀들은 스택(5)에 의해 반사되어 검출 수단의 광감지 셀 상에 집속된 광선의 광 에너지를 광 강도의 이미지인 전자 신호들로 전송한다. 카운팅 장치의 처리수단은 이 신호들을 샘플링하고 전자 신호들의 아날로그 값을 아날로그 값의 이미지인 컴퓨터 코드로 변환하여 저장 수단에 위치시킨다. 횡방향 CIS 모듈이 검출 수단과 관련된 조사 수단으로 스택의 전체 길이를 포함하는 영역을 덮을 경우, 스택(5)은 그것의 전체 길이 및 주어진 너비 영역에 대하여 분석된다. 따라서 2차원 분석이 스택(5) 상에 다수의 길이방향 분석을 수행할 수 있게 한다. 길이방향 분석은 가까운 라인들(T1, T2) 또는 수 밀리미터 떨어진 라인들(T1, T3)을 따라 수행될 수 있다.

본 발명에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 청구범위에 정의된 본 발명으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 수많은 다른 형태의 실시예들이 가능함은 자명할 것이다.

퓨리에 변환(FT)

신호(실수 또는 허수) s(n), n=0, ..., N-1의 퓨리에 변환은 S(n), n=1, ..., N-1로 표시되며, 다음 식에 의해 획득된다.

이 변환은 신호의 주파수 정보를 평가할 수 있게 한다.

고속 퓨리에 변환(FFT)

신호의 퓨리에 변환을 좀 더 빨리 계산하기 위한 알고리즘이 1965년에 쿨리(Cooley)와 터키(Tuckey)에 의해 개발되었다. 이 프로세싱은 더 빠르지만 신호의 크기가 2의 제곱인 경우에만 가능하다. 이 알고리즘은 고속 퓨리에 변환이라고 한다.

역 퓨리에 변환(IFT)

이 변환은 퓨리에 변환 S(n)으로부터 신호 s(n)을 발견할 수 있게 한다. 그 공식은 다음과 같다:

역 고속 퓨리에 변환(IFFT)

간단한 퓨리에 변환에서와 같이 역 퓨리에 변환을 계산하기 위한 고속 알고리즘이 존재한다.

2차원 퓨리에 변환(FT2D)

2차원 신호 s(m,n), (m = 0, ..., M-1, n = 0, ..., N-1)에 대한 것이다. 이 신호에 대한 퓨리에 변환의 정의는 다음과 같다:

1차원 신호에 대한 것과 같이, 이 변환과 관련하여 고속 및 역 퓨리에 변환도 정의될 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에 포함됨.

Claims (31)

1. 보유수단(4)에서 소정 방향으로 나란히 적층되고, 모두 두께(e)가 동일하며, 스택(5)을 구성하는 일련의 얇은 제품들(2)을 카운팅하기 위해,

   적어도 상기 스택(5)의 전체 길이를 덮는 하나 이상의 광빔(6,7a)을 발생하며 상기 스택(5)을 조명하는 수단(7)과,

   복수의 감광소자들을 구비하는 적어도 하나의 검출회로와, 상기 스택(5)에 의해 반사된 광선을 집속시키기 위해 상기 검출회로에 연결된 적어도 하나의 광학장치를 구비하는 검출수단(8,9a,9b)과,

   저장 수단을 구비하는 카운팅 장치로서,

   상기 검출회로 또는 회로들에서 나온 신호를 수신하고, 수신된 신호와 일치하는 소정 신호 x(n)를 발생하며, 픽셀로 표현된 스택 축을 따른 치수와 상관하여 이들 신호로부터 휘도레벨을 추출할 수 있는 처리수단(10)과,

   상기 소정 신호 x(n)로부터 얇은 제품(2)을 나타내는 패턴(M2)을 추출하기 위한 추출수단과,

   나타난 패턴의 개수(N)와 일치하며 스택(5)에 있는 얇은 제품(2)의 개수와 일치하는 상호상관 신호를 결정하기 위해, 상기 소정 신호와 추출된 패턴의 상호상관에 의해 얇은 제품들의 개수를 계산하는 계산수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 카운팅 장치.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 처리수단(10)은 상기 수신된 신호로부터 고조파를 드러내는 변환된 신호를 제공하고 그런 후 적어도 하나의 고조파의 보존과 함께 상기 변환된 신호를 필터링하기 위해 필터링 수단의 특징을 결정하도록 퓨리에 변환을 하는 전처리 수단을 더 구비하고, 상기 소정 신호 x(n)는 상기 전처리로 인해 발생한 필터신호인 카운팅 장치.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 전처리 수단은 상기 소정 신호와 일치하는 전처리 신호를 전달하기 위해 상기 필터링 수단에 의해 공급된 필터 변환된 신호에 대하여 역퓨리에 변환을 하는 재구성수단을 구비하는 카운팅 장치.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 추출하는 수단은 상기 전처리 신호에서 얇은 제품(2)을 나타내는 패턴을 추출하도록 배열되는 카운팅 장치.
5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,

   상기 패턴을 추출하는 수단은

   수신된 신호의 퓨리에 변환으로 제 1 고조파를 결정하는 두께와 상기 제품과 일치하는 두께를 파라미터화하는 수단과,

   먼저 초기에 전처리 신호에 대한 상관함수 또는 컨볼루션 함수를 실행하고, 그 다음 퓨리에 영역의 각 주파수들에 대해, 얇은 제품(2)과 일치하는 주기 신호위치를 나타내는 패턴의 퓨리에 변환의 독립변수와 모듈러스를 두번째로 추정하기 위해 퓨리에 변환 계산을 하는 제 1 계산수단과,

   상기 제 1 계산수단에 의해 얻은 결과로부터 상기 제 1 패턴(M1)을 계산하기 위한 역퓨리에 변환을 이용한 제 2 계산수단을 구비하는 카운팅 장치.
6. 제 5 항에 있어서,

   상기 제 1 계산수단은 아래 공식에 의해 정의된

   

   필터신호 x(n)의 자동상관함수 c(τ)를 이루며,

   여기서, N은 필터된 신호의 이미지의 픽셀 개수이고, x(n),n=[0,…,N-1]은 상기 필터된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께인 카운팅 장치.
7. 제 5 항에 있어서,

   상기 제 1 계산수단은 하기 식에 의해 정의된

   

   그 자체로 필터된 신호 x(n)의 컨볼루션 함수 conv(τ)를 이루며,

   여기서, n은 필터된 신호의 이미지의 픽셀 개수이고, x(n)은 상기 필터된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께인 카운팅 장치.
8. 제 5 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 제 1 계산수단은 주기 신호 부분의 퓨리에 변환의 모듈러스를 결정하기 위해 상기 필터된 신호 x(n)의 자동상관 함수 c(τ)의 퓨리에 변환을 계산하도록 배열되는 카운팅 장치.
9. 제 5 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 얇은 제품(2)의 두께(Ep)를 파라미터화하는 수단은 픽셀내 두께를 결정하고,

   상기 제 1 계산수단은

   주기 신호부분의 퓨리에 변환의 독립변수를 결정하기 위해 복수의 주파수들 중 주파수의 첫번째 절반에 대해 N이 홀수인 경우 N=(Ep+1)/2로, N이 짝수인 경우 N=Ep/2 + 1로 f=[0,N-1]에 대한 독립변수 함수 θ_m(f) 값의 추정을 하며,

   여기서, θ_m(f)는 홀수 함수이고 Ep 주기적이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께이고,

   이 추정은 다음과 같이 정의된

   τ₁=[0, Ep-1] 및 τ₂=[0, Ep-1]에 대해

   

   2개의 변수 연산자를 이용하도록 배열된 2 보다 큰 차수의 n상관 수단에 의해 수행되며,

   여기서 n은 필터된 신호의 픽셀 개수이고 x(n)은 필터된 신호이며,

   퓨리에 주파수 영역에서 패턴의 독립변수의 함수로서 n상관함수의 독립변수를 표현하는 선형수식의 매트릭스 세트를 얻기 위해, 2차원 퓨리에 변환을 통해 퓨리에 영역에서 n상관함수 b(τ₁,τ₂)의 퓨리에 변환을 계산하고,

   상기 n상관의 독립변수를 상기 퓨리에 도메인에서 패턴의 독립변수로 되돌리기 위해 상기 시스템을 역전시키는 카운팅 장치.
10. 제 9 항에 있어서,

    상기 두께를 파라미터화하는 수단은 제 1 고속 퓨리에 변환(FFT)에 의해 두께(Ep)를 제거하는 수단을 구비하고, 상기 제거하는 수단은

    FFT 및 모듈러스를 계산하고,

    상기 FFT의 모듈러스에 대한 최대치를 검색함으로써 기본파를 찾는 한편, 크기 N의 벡터 Modulus에서, 기본파의 위치는 Xfonda로 표시되며,

    상기 기본파의 위치가 픽셀에 표현된 두께 Ep와 일치하는 Ep=N/Xfonda 사실 을 고려해 두께 Ep를 계산하고,

    Ep에 대해 발견된 값을 가장 가까운 정수값으로 반올림하는 카운팅 장치.
11. 제 5 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,

    필터링 수단은 필터된 잡음제거 신호를 추출수단에 제공하기 위해 형성되며, 제 2 계산수단은 임의의 위상이동 내에 얇은 제품(2)을 나타내는 제 1 주기패턴(M1)을 결정하기 위해 연산될 수 있는 카운팅 장치.
12. 제 11 항에 있어서,

    상기 추출수단은 상호상관을 위해 사용된 신호패턴을 결정하기 위해 상기 잡음제거된 신호를 처리하기 위해 적어도 하나의 알고리즘을 실행하고, 일련의 제품(2)들에 대해 적용된 패턴의 형태는 잡음제거된 신호에서 검출된 제 1 주기패턴(M1)과 저장장치 수단에 저장된 기준패턴(Mref) 간의 비교 후 추정되는 카운팅 장치.
13. 제 12 항에 있어서,

    상기 처리수단(10)에 연결된 상기 파리미터화 수단은 얇은 제품(2)의 표준 배치로 상기 카운팅 장치에 의해 행해진 계수동안 기준패턴(Mref)을 저장하도록 설계되는 카운팅 장치.
14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 필터링 수단은 수신된 신호에서 고주파로부터 멀리 있고 가능하게는 얇은 제품(2)들 간의 갭 또는 간격과 일치하는 주파수들이 제거되는 전처리 신호를 얻기 위해 고조파와 일치하지 않는 잡음과 주파수를 필터링함으로써 제거하도록 구성된 콤 필터(comb filter)인 카운팅 장치.
15. 제 5 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 신호패턴(M2)을 추출하는 수단은 위상이동에 의해 오프세트된 패턴을 얻는 것을 방지하기 위한 원형조절수단을 구비하고, 상기 원형조절수단은 제 1 패턴(M1)으로부터 다른 위상이동을 가진 패턴을 재생하고, 적용된 상기 위상이동 값은 기준패턴(Mref)의 사용에 의해 결정되는 카운팅 장치.
16. 제 5 항 내지 제 13 항, 또는 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 얇은 제품(2)의 개수를 계산하는 수단은

    추출된 신호패턴(M2)과 잡음제거된 신호 간의 상호상관을 계산해, 상호상관신호(C2)를 공급할 수 있는 수단과,

    상기 상호상관신호(C2)의 국지적 최대치를 검출함으로써 상기 잡음제거된 신호에서의 패턴을 계산하는 수단을 구비하는 카운팅 장치.
17. 제 15 항 또는 제 16 항에 있어서,

    상기 원형조절수단은

    상기 제 1 패턴(M1)으로부터 다른 위상이동을 갖는 패턴을 결정하는 수단과,

    상기 기준패턴(Mref)을 이용해 다른 패턴들(m) 스칼라 곱을 계산하는데 사용되는 스칼라 곱을 계산하는 수단과,

    상기 계산된 스칼라 곱들 가운데 최대치를 결정하기 위한 비교수단을 구비하며, 마지막에 적용된 위상이동은 기준패턴(Mref)과 스칼라 곱을 최대화하는 하나에 해당하는 카운팅 장치.
18. 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 처리수단(10)은 수신된 신호를 나타내고 벡터상에 고속 퓨리에 변환(FFT)을 달성하는 벡터를 생성하고, 상기 필터링 수단은 이 벡터의 고속 퓨리에 변환을 수신하고 고조파의 결정후 주파수 퓨리에 필터링을 달성하는 카운팅 장치.
19. 제 18 항에 있어서,

    상기 벡터는 증가된 신호 크기에 해당하고 신호 샘플의 개수 N_zp를 함께 그룹화하도록 0패딩 방법을 실행하는 프로그램에 의해 발생되고, N_zp는 2의 제곱이며, 상기 프로그램에는 0추가 억제기능이 제공되며, 이 억제기능은 역(亦) 고속 퓨리에 변환(FFT)의 적용 후 필터된 신호를 얻을 수 있도록 활성화되는 카운팅 장치.
20. 제 16 항에 있어서,

    상기 상호상관 계산수단은 다음 식을 이용해

    

    크기 Ep의 추정된 패턴 mok(k)과 크기 N의 잡음제거된 신호 x(k) 간의 상관관계 I(n)를 계산하고, 여기서 n은 상기 잡음제거된 신호의 이미지에서 픽셀의 개수이고, x(k)는 잡음제거된 신호이며, Ep는 픽셀로 표현된 얇은 제품(2)의 두께인 카운팅 장치.
21. 제 1 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,

    길이방향으로 상기 스택(5)에 마주보며 배치된 CIS 모듈(3,3d)은 조명수단과 검출수단을 구성하고, 상기 CIS 모듈(3,3d)은 스택(5)의 길이와 적어도 동일한 길이를 갖거나, 상기 CIS 모듈(3,3d)은 여러 단계들(PO1,PO2,PO3)에서 적어도 스택의 전체 길이를 덮는 영역을 마주보는 스택(5)의 길이방향으로 이동을 실행하는 카운팅 장치.
22. 제 1 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,

    길이방향으로 상기 스택(5)에 마주보며 배치된 복수의 CIS 모듈들을 구비하고, 각 CIS 모듈은 소정 방향으로 평면빔에 의해 조명수단과 검출수단을 구비하며, 상기 CIS 모듈의 길이의 합은 적어도 상기 스택(5)의 길이와 같은 카운팅 장치.
23. 제 22 항에 있어서,

    상기 CIS 모듈은 조명 라인(T)을 따라 스택(5)을 비추고, 각 CIS 모듈은 평면 조명빔이 이 라인(T)에 부딪히도록 소정 각도로 기울어져 있는 카운팅 장치.
24. 제 1 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,

    처리수단(10)에 의해 처리 시스템으로 처리 체인(processing chain)의 하류에 있는 개인화 장치타입의 통신수단을 통해 정보가 전송되고, 상기 전송된 정보는 스택(5)을 구성하는 각 시리즈에 대해 장치에 의해 계산되는 얇은 제품(2)의 개수(N) 및/또는 이 개수(N)를 도출하기 위한 정보 및/또는 각 시리즈에 연결된 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 카운팅 장치.
25. 제 24 항에 있어서,

    상기 처리 시스템은 시리즈로 제품(2)을 개인화하고, 일렬로 각 요소에 적용된 물리적 또는 소프트웨어 개인화 연산은 상기 처리수단에 의해 전송된 정보와 연계되는 카운팅 장치.
26. 제 1 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,

    집적회로를 구비하는 일련의 얇은 제품(2)을 처리하는 논리 개인화 스테이션은 곱이 계획된 사용을 위해 개인화 정보가 상기 집적회로의 메모리에 입력되게 하 는 것을 특징으로 하는 카운팅 장치.
27. 제 1 항의 전제부에 따른 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법으로서,

    필터된 신호를 생산하기 위해 상기 신호의 필터링을 포함하는 상기 신호를 전처리하는 단계(51)와,

    상기 필터된 신호에서 얇은 제품(2)을 나타내는 패턴을 추정하는 단계(52)와,

    상기 필터된 신호에 나타난 패턴을 검출하기 위해 상기 추정된 패턴과 상기 필터된 신호 간의 상호상관 정보를 계산하는 단계(53)와,

    상기 상호상관 정보에서 검출된 최대치를 계수(計數)함으로써 상기 장치에 의해 처리된 얇은 제품(52)의 개수(N)를 나타내는 정보를 상기 장치의 인터페이스에 의해 신호전송하는 단계(54)를 포함하는 것을 특징으로 하는 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법.
28. 제 27 항에 있어서,

    퓨리에 변환 후 그리고 콤 필터(comb filter)의 사용에 의해 상기 신호를 전처리하는 단계(51) 동안 필터링이 수행되는 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법.
29. 제 27 항 또는 제 28 항에 있어서,

    필터링 전에, 픽셀에 표현된 스택의 두께 치수와 상관하여 휘도레벨을 나타내는 데이터로 상기 신호를 변환하는 단계(50)를 포함하고, 상기 추정단계(52)는 가능한 위상이동내에 얇은 제품(2)을 나타내는 제 1 주기패턴을 정의하고, 그런 후 위상이동없이 제 2 추정 패턴을 얻기 위해 원형조절을 실행하기 위해 기준패턴(Mref)을 이용하는 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법.
30. 제 26 항 내지 제 29 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 신호전송 단계(54)는 칩카드 개인화 장치에 의해 처리되는 칩 카드의 개수의 디스플레이 및/또는 상기 개인화 장치로 이 개수를 나타내는 정보의 전송을 포함하는 얇은 제품을 카운트하는 장치의 검출회로 또는 회로들에서 나온 적어도 하나의 신호를 처리하는 방법.
31. 프로그램이 컴퓨터상에서 실행될 때 컴퓨터 메모리에 직접 로드될 수 있고 제 27 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 따른 단계들을 제어하기 위한 컴퓨터 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서,

    상기 프로그램은 스택에 있는 일련의 얇은 제품(2)이 카운트되게 하는 컴퓨터 프로그램.

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