WO2006042668A1 - Vorrichtung und verfaren zur visuellen darstellung von messwerten - Google Patents

Vorrichtung und verfaren zur visuellen darstellung von messwerten Download PDF

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WO2006042668A1
WO2006042668A1 PCT/EP2005/010935 EP2005010935W WO2006042668A1 WO 2006042668 A1 WO2006042668 A1 WO 2006042668A1 EP 2005010935 W EP2005010935 W EP 2005010935W WO 2006042668 A1 WO2006042668 A1 WO 2006042668A1
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WO
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measured values
data
camouflage
spectral
different
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Application number
PCT/EP2005/010935
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English (en)
French (fr)
Inventor
Thomas Giering
Wolfgang Rauscher
Wolfram Seidemann
Original Assignee
Giesecke & Devrient Gmbh
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Publication date
Application filed by Giesecke & Devrient Gmbh filed Critical Giesecke & Devrient Gmbh
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Priority to US11/664,795 priority patent/US8542866B2/en
Publication of WO2006042668A1 publication Critical patent/WO2006042668A1/de

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/06—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using wave or particle radiation
    • G07D7/12—Visible light, infrared or ultraviolet radiation
    • G07D7/1205—Testing spectral properties

Definitions

  • the invention relates to a device and a method for the visual representation of measured values.
  • the invention also specifically relates to apparatus and methods for checking value documents, such as e.g. Systems for checking the authenticity and / or the nominal value of value documents in which measured values of the value documents are recorded and test results are displayed visually.
  • value documents may e.g. Banknotes, checks, chip cards, ID cards, passports or the like.
  • a value document such as e.g. Of phosphorescence or fluorescence radiation
  • systems are usually used, as described by way of example in DE 23 66 274 C2. Thereafter, a banknote to be tested is irradiated with light and the remitted luminescent radiation is detected spectrally resolved in order to determine whether a luminescent feature substance is actually contained in the banknote to be tested.
  • a luminescent feature substance is understood as meaning a substance consisting of a single component or of a mixture of a plurality of components which exhibit a luminescence behavior.
  • These feature substances which may be present for example in the form of pigments, are contained in the value document itself and / or applied to it.
  • the feature substances may, for example, also be applied in spatially coded form in order to be able to differentiate between different denominations of a monetary system.
  • the luminescence sensor mounted with its evaluation electronics in a secured against access closed housing.
  • the evaluation electronics serve to evaluate the recorded measured values. Classify the banknote into one of the categories “genuine”, “false”, “counterfeit” or “unrecognized” banknote.
  • the housing has an interface for the transmission of data to an external unit, such as a control unit of an ATM or a B-node sorting device, in which or which of the luminescence sensor is integrated.
  • the control unit is usually connected to a display at which the operator of the ATM or the banknote sorting device information about the result of the test are displayed, ie displayed visually.
  • an external unit such as a downstream data evaluation unit or the display of a quality control device which is used for quality control of the banknote during or after its manufacture.
  • a check of predetermined tolerances can take place, which evaluates more than merely, for example, the intensity of the luminescent substance.
  • luminescence sensors for bank notes which are equipped with an analog interface for forwarding measured values of the measured luminescence radiation to an external unit
  • graphical representations of the spectral curves themselves are then displayed on a screen of the external unit.
  • persons who use the luminescence sensors can obtain information about the measured values themselves or variables derived therefrom, for example via the measured spectral curves of the luminescent feature substances, through the visual representation. This makes it possible to draw conclusions about the luminescent feature substances which, in principle, can also be used abusively to simulate the feature substances.
  • the present invention thus proceeds from the idea of visually rendering the visual representation of authenticity data or other measured values by not visually displaying the measured values themselves, but invisibility data which is modified by means of a mathematical algorithm Measured values are formed.
  • measured values are transmitted to an external monitoring station by means of an analog interface, at which point, for example, the measured spectral curves of the luminescent feature substances are displayed.
  • camouflage data are displayed, which are caused by a change in the measured values and vary with the actual measured values. If the actually measured spectral curves are displayed in the prior art, modified spectral curves with altered intensity ratios are displayed according to the present invention, for example.
  • the inventive concept of camouflage of the measured values thus enables secrecy of the luminescent feature substances much better than the known sensor concept with analog interface, although the user of the sensor simultaneously also receives a certain amount of information about the measurements which he, for example, receives can use for quality assurance.
  • the camouflage can be done differently. That is, for example, when it comes to checking the spectral amplitudes in the quality check, these are to be displayed in such a way that the conclusions as to the amplitudes necessary for the quality assessment are still possible.
  • the shape of the individual spectral curves, the order of the spectral amplitudes or their distance from one another, etc. can be alienated as desired.
  • Tarndarougna can be selected to test the same substances for different applications.
  • the mathematical algorithms will vary so that, for different measurements, the cover data for the same test object also varies with identical measured values.
  • Figure 1 is a schematic view of a test device for banknotes
  • FIG. 2 shows a detail of a spectral curve measured with the test device
  • FIG. 3 shows a first visual representation of camouflage data for the spectral curve of FIG. 2;
  • FIG. 4 shows a second visual representation of camouflage data for the spectral curve of FIG. 2;
  • FIG. 5 shows a third visual representation of camouflage data for the spectral curve of FIG.
  • Figure 6 shows a section of another measured with the tester
  • FIG. 7 shows a visual representation of camouflage data for the spectral curve of FIG. 6;
  • FIG. 8 shows a detail of two spectral curves of two codings of a currency system measured with the test device
  • FIG. 9 a visual representation of two camouflage curves for the two spectral curves of FIG. 8;
  • FIG. 10 shows a detail of three spectral curves of a genuine banknote and two counterfeits measured by the testing device
  • Figure 11 is a visual representation of three camouflage curves to the three spectral curves of Figure 10;
  • FIG. 12 shows a detail of the tolerance range of spectral curves measured as truly classified with the testing device and of a spectral curve of a counterfeiting
  • Figure 13 is a visual representation of camouflage curves to the spectral curves of Figure 12;
  • FIG. 14 shows a detail of a plurality of spectral curves of bank note feature substances measured by the test device and of not in FIG
  • Figure 15 is a visual representation of camouflage curves to the spectral curves of Figure 14;
  • Figure 16 is another visual representation of camouflage curves to the spectral curves of Figure 14;
  • FIG. 17 shows a visual representation of information bars for quality testing in the production of value documents
  • FIG. 17 shows a visual representation of the formation of the cover data from the measured values.
  • the luminescent feature substances can e.g. be inserted and / or printed in the banknote paper itself.
  • Sensors for measuring such feature substances may e.g. in papermaking, banknote printing, banknote counting, banknotes, bill dispensers, vending machines, or other banknote processing devices.
  • FIG. 1 shows, in a merely exemplary manner, a schematic view of an example of such a processing device 1 in which freshly printed banknotes BN are checked for their print quality.
  • the processing device 1 in this case has a printing station 2 in which the banknote paper is printed with security ink.
  • the printing ink contains lumi- nescent feature substances.
  • the banknotes BN which are still present in the sheet form or have already been cut into individual nips, are then transported in the transport direction T past a checking device 3, which checks the printing quality.
  • the test device 3 serves in particular for luminescence testing of luminescent feature substances contained in the printing ink and for this purpose comprises a lighting unit 4 to illuminate the banknotes BN to be tested, a spectrometer as sensor unit 5 for spectrally resolved detection of the Lumi emanating from the illuminated banknote BN ⁇ Neszenzstrahlung and connected to the lighting unit 4 and the Sensor ⁇ unit 5 computer-assisted evaluation unit 6 to evaluate the detected by the sensor unit 5 signals.
  • the evaluation unit 6 is preferably attached to the sensor unit 5 in a common housing 7.
  • the evaluation unit 6 can, however, also be a separate component that is connected via a data line to the illumination unit 4 and the sensor unit 5.
  • the housing 7 is secured against unauthorized access and has a Thomas ⁇ point 9 to transmit data from the test device 3 to a control computer 8, the processing device 1 depending u.a. the evaluation results of the test device 3 controls and e.g. Banknotes BN marked or rejected with poor print quality.
  • the control computer 8 is connected to a screen 10 on the transmitted from the tester 3 data for each measurement are displayed (curve 11).
  • the displayed data can be used by a user to control the device 1 by means of an input unit 12.
  • this regulation can also be automatic.
  • the regulation may be, for example, that the dosage of the luminescent feature substances in the printing ink is changed in the printing station 2.
  • Excellent is the device 1 by the type of data which are transmitted via the interface 9 of the test device 3 and the evaluation unit 6 for display on the screen 10. Via the interface 9, no measured values, but camouflage data are transmitted.
  • the cover data are formed by the fact that the actual measured values are changed in the evaluation unit 6 with the aid of a mathematical algorithm. Based on the following figures, this concept will be explained in more detail using several examples, whereby the individual examples can also be combined with one another.
  • FIG. 2 shows, in a simplified manner, a section of a spectral curve of a luminescent banknote BN actually measured by the test device 3, ie the dependence of the intensity I on the frequency f of the luminescence radiation.
  • This spectral curve is formed by a larger number of measured values, not shown, and is characterized by two different sized maxima at frequencies f1 and f2.
  • the maximum at the frequency fl is caused by a first substance "a” and the second maximum at the frequency f2 is caused by a second substance "b", both in Mixture the luminescent feature substance contained in the paper bil ⁇ the.
  • FIG. 3 shows a very simple example of camouflage data being formed by changing the assignment of the measurement intensities to the frequencies.
  • the camouflage data are of the same physical size as the measured values, ie the camouflage data, like the actual measured values, are also data on frequency-dependent intensity values.
  • a concealment of the assignment of the intensity values to the frequencies ensues for concealment.
  • the position of the maxima of the substances a and b in the frequency spectrum considered is interchanged and the distance between the maxima is increased for camouflage.
  • the measurement intensities and the frequencies could also be mixed much more complex.
  • the frequency fl3, FL9, H 1 (2 be allocated, etc., and suitable particularly for a large number of measured frequencies (in the example 50) Permutations, for example, at least partial aspects of the functional relationships obtained, the frequencies of a complete mixing are preferable.
  • FIG. 4 shows a second example of a camouflage cam 11 belonging to the measurement according to FIG. 2, which is formed by camouflage data which are forwarded by the test device 3.
  • the formation of the displayed camouflage data takes place by different scaling of different measured values.
  • FIG. 5 shows a third example of a camouflage curve 11 belonging to the measurement according to FIG. 2. This case is distinguished in that the camouflage data are formed by the spectral curves in the regions around the relative maxima of the substances a and b at the frequencies f 1 and f2 be superimposed.
  • the course of the camouflage curve is exemplarily formed by the sum of the measured values scaled by the factor 4/5.
  • FIG. 6 shows a further example of a spectral curve measured by the test device 3, corresponding to FIG.
  • the measured values of this spectral curve are again not transmitted from the test device 3 to the display on the screen 10.
  • the spectral curve has three maxima for the substances a, b, c contained in the feature substance.
  • FIG. 7 shows an example of a camshaft 11 belonging to the measurement according to FIG. 6 for display on the screen 10.
  • This camouflage curve 11 is a combination of the previous examples and characterized by a mixing, overlaying and different scaling of the measured values to form the illustrated camouflage curve ,
  • FIG. 8 shows two spectral curves actually measured by the test device 3.
  • the solid line corresponds eg to a first coding a and the dashed line corresponds to a second coding b of a currency system.
  • the different codes can for example consist in the use of different combinations of substances as feature substances and be used for example to denominate differentiation.
  • curves a, b can also be on different substances contained in the tested banknote in combination.
  • two associated camouflage curves 11 are shown by way of example, as they can be displayed on the screen 10.
  • the individual spectral curves a, b are mapped as a single peak, the distance of the individual peaks of the caricature being preferably constant.
  • another type of display is selected, which indicates whether or not the coding or the substance a, b is contained in the checked banknotes, without indicating how the underlying spectrum of the codes or the substance a, b actually looks.
  • the checking device 3 will be designed to check the authenticity of the bank notes.
  • the evaluation unit 6 will perform a genuineness classification of the banknote. This can consist, for example, in that at least a distinction is made between genuine and false banknotes or between genuine, false, counterfeit, unrecognized banknotes.
  • This classification can firstly be a preliminary classification, which is obtained only on the basis of the measured values of the test device 3 and, for example, only indicates whether the measured luminescence behavior corresponds to a genuine banknote.
  • this classification may also be a final classification which also takes into account the measurements of other measurements made in the device 1, such as other optical, acoustic, magnetic and / or electrical measurements.
  • the evaluation is preferably carried out on the basis of the actually recorded measured values and not the camouflage data determined therefrom for display.
  • the display of the stealth data can serve to provide certain information about the measurements of genuine and false banknotes, without at the same time promoting the secrecy of the actual spectral curves of genuine banknotes.
  • FIGS. 10 and 11 show a further comparison of actual measuring curves (in FIG. 10) and associated camouflage curves 11 (in FIG. 11).
  • the spectral curve e in FIG. 10 corresponds to the actual measurement curve of a genuine banknote, while the spectral curves x1, x2 correspond to actual measurement curves of two different counterfeits.
  • the entire Meß ⁇ curves or at least predetermined ranges of the traces are superimposed. This can be done, for example, by superimposing the measurement curves in such a way that the absolute maxima of all measurement curves, ie both the genuine banknotes and the counterfeits, are displayed one above the other. This is done sensibly by different colored representations.
  • the above-mentioned further Tarnstagen eg the different scaling and mixing of the measured values can be used.
  • the mathematical algorithm varies for different measured values and consists for example of a plurality of different partial algorithms and measured values vary differently with different partial algorithms depending on whether the measured values fulfill at least one given criterion become.
  • the measured values for forming the Tarnda ⁇ th will be changed by a locally continuous mathematical function.
  • This local continuity means that small deviations in the measured values only lead to small deviations in the associated camouflage data.
  • This range can also be set to be e.g. also realistically covers the fluctuations in the dosage of the feature substances which are customary in paper and banknote production.
  • the measured values are preferably changed more strongly than within the range typical for genuine banknotes, and e.g. be changed by a locally discontinuous mathematical function.
  • FIGS. 12 and 13 An example of this is illustrated in FIGS. 12 and 13.
  • Figure 12 again shows actually measured spectral curves.
  • the hatched area illustrates the tolerance range for the measured values of a banknote with two feature substances a and b, which is identified by the reference symbol "e”, and which is classified as “genuine” by evaluating, inter alia, these measured values.
  • With "x” the spectral curve of a forgery is shown, which contains only the feature substance a.
  • the mathematical function for forming the camouflage data is configured only for measured values which lie within a predetermined tolerance range such that no two measured values are mapped to the same camouflage value. Outside the tolerance range, this requirement can even be purposefully violated, i. that in particular different measured values are formed on the same camouflage value.
  • a luminescent feature to be tested contains several different substances and / or individual peaks
  • different types of deviations of the spectral measured values from the spectral nominal values, the substances or the formation of the camouflage data Single peaks, determined and taken into account were ⁇ .
  • FIGS. 14 and 15 This concept is illustrated in FIGS. 14 and 15.
  • the reference symbols a and b in FIG. 14 illustrate the desired curves of the spectral curves of two different luminescent substances to be measured, which are combined in a banknote to be tested or separately, e.g. may be contained in different codings.
  • xla, x2a, xlb, x2b the actually measured spectral curves of two other substances are shown, e.g. contained in counterfeits.
  • the spectral curves xla and x2a or xlb and x2b differ by the measured intensity I of the luminescence radiation.
  • associated camouflage curves 11 are depicted, corresponding camouflage curves being identified by the same reference symbols.
  • the measured values of the counterfeits xla, x2a, xlb, x2b lie at larger or smaller frequencies f than the nearest adjacent individual peaks of the components a and b. While with measured values lying in the vicinity of the peak a, the associated camouflage data appear at larger values for larger frequencies, this relationship is reversed for measured values lying in the vicinity of the peak b and the camouflage data then appear in the case of smaller ones Values, ie left and not right of peak b.
  • FIG. 16 shows a further example of camouflage curves 11 for FIG. 14 and illustrates the concept that a change in a measured quantity (intensity) leads to a change in the camouflage data dependent on the magnitude of this change .
  • the other way of changing the measured values to form the camouflage data is that, when there are deviations from the predetermined tolerance ranges, e.g. the tolerance ranges for real banknotes comes, shifts the position of the associated camouflage curves for changes in the measured intensities of the counterfeits classified as non-genuine xla, x2a, xlb, x2b.
  • FIG. 17 shows two bar-shaped displays for camouflage data, as can be displayed on the screen 10, for example, also in the case of FIGS. 15 or 16.
  • This display can be used, for example, to control the introduction of a luminescent feature substance comprising a plurality of substances into the paper or the printing ink of the banknote in the printing station 2.
  • the scale line M1 in the upper bar indicates whether the mixing ratio of two substances of the sample corresponds to the ideal value (100%) or deviates therefrom.
  • the scale line M2 in the lower bar indicates how large the contamination of the sample is by additional substances.
  • the position of the scale marks M1, M2 is obtained by evaluating the measured spectral curves, eg according to FIG. 14. Permitted tolerance ranges during production are indicated schematically by the hatched areas of the bars.
  • FIG. 17 has a representation of spectacular camouflaging curves, such as e.g. coupled according to Figures 15 or 16, e.g. then, if the contamination is outside the allowable tolerance range, the forwarding of the associated camouflage data or a graphical representation of the associated Tarnkurven also be omitted.
  • At least two different sets of camouflage data which are intended for different target groups, are formed for a measurement.
  • the one camouflage data was ⁇ the eg the administrator of a set of test equipment 3 and the other camouflage data the respective users of the individual sketcheinrichtun ⁇ 3 fed.
  • the data transmission and / or the display of the different cover data for different target groups preferably takes place only after a corresponding authentication of the respective target group.
  • the type of formation of the cover data will differ in both cases, for example by using different of the camouflage concepts previously explained with reference to the figures.
  • an administrator displays the camouflage curves shown in FIG.
  • the displayed information e.g.
  • the percentage will then indicate, for example, the extent to which the measured values, within the tolerance range permitted for authentically classified banknotes, deviate from the ideal values of a genuine banknote. For example, a 95% genuine banknote will still be classified in the "real" category, but will show deviations from a reference measurement of a genuine banknote.
  • Example 16 It can also be provided that the checking device 3, together with the camouflage data, forwards an individual checksum or another code which is formed, for example, on the basis of the parameters forming the mathematical algorithm and / or the associated measured values and based on the camouflage data calculates the corresponding measured values back.
  • the algorithm for reproducing the measured values with the aid of the camouflage data and the code is preferably known only to the manufacturer of the testing devices 3, and can be used by the latter, for example, to check complaints of the customers because of possible incorrect evaluations or displays to be able to.
  • camouflage can also be used for other measurements, such as spatially or temporally variable measured values.
  • time-resolved measured values for determining the decay times of the luminescence radiation are camouflaged in the same way.
  • measured values such as, for example, other optical, magnetic or electrical measured values can be camouflaged.
  • spatial codes can also be disguised.
  • security features eg a two-dimensional, ie in two directions varying bar code, as a one-dimensional, ie in only one direction varying bar code be camouflaged.
  • the checking device 3 evaluates only a part of all recorded measured values for classifying the bank notes.
  • test device 3 comprises e.g. a luminescence sensor for testing the luminescence radiation in the visible or infrared spectral range, the evaluation on the presence of the luminescent Merk ⁇ malsstoffs and the representation of the associated camouflage curves based only on the measured values in the visible or infrared spectral range.
  • the tolerance range for the cover data may be reduced or even completely forgiven for a visual representation of the cover data. If, for example, the color impression or another authenticity criterion is not met or the tested forgery already does not fulfill further criteria.
  • the cover data is formed in another way and / or the camouflage data representation is prevented.
  • this criterion can be used e.g. also include an examination of whether the Lumineszenzmeßhong for predetermined substances have characteristic properties.
  • These predetermined substances are preferably per se substances not contained in the tested banknotes, but such as are e.g. Usually used for counterfeiting.
  • the mentioned characteristic properties can be determined, for example, by concern the spectral course or the decay times of these be ⁇ known counterfeiting materials.
  • cover data are then formed in other, more concealing ways and / or the Tarn Scheme display is prevented when these characteristic properties are measured.
  • the cover data is provided to the measurement data as e.g. digital watermarks or as additional data of similar form.
  • Example 23 Another example will now be described with reference to FIG. 18, which illustrates measured data on the left and the camouflage data derived therefrom on the right.
  • the measured values represented as a measuring vector are present as data points in an n-dimensional space M, for example the IR n , and are transformed into an m-dimensional space for camouflage, where m can be greater, smaller or equal to n.
  • Different algorithms for camouflage can be used in this space for different classes, for example, depending on which target class i, which is defined for example by a target vector Xi and an associated class area K, is assigned the measurement vector.
  • the space IR n need not be completely divided into target classes.
  • the function (s) fi which are e.g. can also be defined only locally in M or the class areas Ki.
  • a function f may be used that shows different behavior in different subranges of M.
  • the function f (or functions fi) meet certain conditions.
  • the function (s) is (are) such that no points outside a tolerance range Ti are imaged in the associated camouflage area f (Ti).
  • the function (s) be chosen so that in a sequence of measured measured values yi which converge to a desired value xi, the camouflage values f (yi) also converge to the camouflaged desired value f (xi) , and / or conversely, a sequence of camouflage values f (yi) converging against f (xi) also corresponds to a series of measured values yi converging to xi.
  • the functions f1 may be chosen such that these restrictions do not apply outside the tolerance ranges Ti, and e.g. Measured values in the space M that are not within a tolerance range, are displayed in an area of the camouflage space that consciously dispenses with an unambiguous assignment.

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Abstract

Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur visuellen Dar­stellung von Meßwerten. Die vorliegende Erfindung geht von der Idee aus, die visuelle Darstellung von Echtheitsdaten oder sonstigen Meßwerten dadurch zu verschleiern, daß nicht die Meßwerte selbst, sondern Tarndaten visuell dargestellt werden, die durch mit Hilfe eines mathematischen Algorithmus veränderte Meßwerte gebildet werden.

Description

Vorrichtung und Verfahren zur visuellen Darstellung von Meßwerten
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur visuellen Dar¬ stellung von Meßwerten.
Obwohl nicht darauf beschränkt, betrifft die Erfindung im speziellen auch Vorrichtungen und Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten, wie z.B. Systeme zur Prüfung der Echtheit und/oder des Nennwerts von Wertdoku¬ menten, bei denen Meßwerte der Wertdokumente aufgenommen und Prüf- ergebnisse visuell dargestellt werden. Solche Wertdokumente können z.B. Banknoten, Schecks, Chipkarten, Ausweise, Pässe oder dergleichen sein.
Zur Prüfung der von einem Wertdokumenten ausgehenden Lumineszenz¬ strahlung, wie z.B. von Phosphoreszenz- oder Fluoreszenzstrahlung, werden üblicherweise Systeme eingesetzt, wie sie in der DE 23 66 274 C2 exempla¬ risch beschrieben sind. Danach wird eine zu prüfende Banknote mit Licht bestrahlt und die remittierte Lumineszenzstrahlung spektral aufgelöst erfaßt, um zu bestimmen, ob ein lumineszierender Merkmalsstoff tatsächlich in der zu prüfenden Banknote enthalten ist.
Unter einem lumineszierenden Merkmalsstoff wird ein Stoff aus einer ein¬ zelnen Komponente oder einer Mischung von mehreren Komponenten ver¬ standen, die ein Lumineszenzverhalten zeigen. Diese Merkmalsstoffe, welche z.B. in Form von Pigmenten vorliegen können, sind im Wertdokument selbst enthalten und/oder auf dieses aufgebracht. Die Merkmalsstoffe können z.B. auch in räumlich codierter Form aufgebracht sein, um unterschiedliche Nennwerte eines Währungssystems unterscheiden zu können. Um Fälschern das Erstellen von gefälschten Banknoten zu erschweren wird versucht, Informationen über die genaue Zusammensetzung und die charak¬ teristischen spektralen Eigenschaften der lumineszierenden Merkmalsstoffe, welche von den Lumineszenzsensoren gemessen werden, geheim zu halten.
Ein bewährtes Konzept zur Geheimhaltung dieser Informationen ist es, daß auch die zugehörigen Lumineszenzsensoren so gesichert werden müssen, daß sie keine Meßwerte nach außen geben.
Hierzu wird z.B. der Lumineszenzsensor mit seiner Auswertungselektronik in einem vor Zugriff gesicherten geschlossenen Gehäuse montiert. Die Aus¬ wertungselektronik dient dazu, die aufgenommenen Meßwerte auszuwer¬ ten. Das Ergebnis der Auswertung der jeweiligen Banknote kann z.B. in einer Klassifizierung der Banknote in eine der Kategorien „echte", „falsche", „fäl- schungsverdächtige" oder „nicht erkannte" Banknote bestehen.
Das Gehäuse weist dabei eine Schnittstelle zur Übermittlung von Daten an eine externe Einheit, wie z.B. an eine Steuerungseinheit eines Geldautomaten oder einer B anknotensortier Vorrichtung auf, in welchem bzw. welcher der Lumineszenzsensor integriert ist. Die Steuerungseinheit ist üblicherweise mit einer Anzeige verbunden, an der dem Bediener des Geldautomaten bzw. der Banknotensortiervorrichtung Informationen über das Ergebnis der Prüfung angezeigt, d.h. visuell dargestellt werden. Von besonderem Interesse ist die Übermittlung von Daten an eine externe Einheit, wie z.B. eine nachgeschalte- te Datenauswerteeinheit bzw. die Anzeige eines Qualitätskontrollgeräts, das zur Qualitätsprüfung der Banknote bei oder nach ihrer Herstellung einge¬ setzt wird. Gerade in diesem Fall ist es von Interesse bzw. sogar erforderlich, außer der Intensität des Merkmals zusätzliche Informationen über das Merkmal dem Anwender zur Verfügung zu stellen, damit die Produktion innerhalb vorgegebener Toleranzen durchgeführt werden kann. Alternativ kann der Produktion nachgeschaltet auch eine Überprüfung vorgegebener Toleranzen erfolgen, die mehr als lediglich z.B. die Intensität des Lumines¬ zenzstoffes bewertet.
Wesentlich ist, daß über die Schnittstelle des Lumineszenzsensors keine Meßdaten an die externe Einheit übermittelt werden. Es werden lediglich die Klassifizierungsergebnisse selbst (echte, falsche, fälschungsverdächtige, nicht erkannte Banknote) vom Banknotensensor an die externe Einheit weiterge¬ ben und angezeigt.
Da somit ein berechtigter oder auch unberechtigter Benutzer des Lumines- zenzsensors prinzipiell keine Informationen über die eigentlichen Meßwerte der Banknoten erhält, sind keine Rückschlüsse auf die lumineszierenden Merkmalsstoffe möglich. Hierdurch kann eine Geheimhaltung von Informa¬ tionen über die lumineszierenden Merkmalsstoffe sicher gewährleistet wer¬ den.
Nun gibt es allerdings in der letzten Zeit auch Lumineszenzsensoren für Banknoten, die mit einer analogen Schnittstelle zur Weiterleitung von Me߬ werten der gemessenen Lumineszenzstrahlung an eine externe Einheit aus¬ gerüstet sind. Zur Qualitätskontrolle bei der Papier- bzw. Banknotenher- Stellung werden dann an einem Bildschirm der externen Einheit graphische Darstellungen der Spektralkurven selbst angezeigt. Somit können Personen, welche die Lumineszenzsensoren benutzen, durch die visuelle Darstellung Informationen über die Meßwerte selbst oder daraus abgeleitete Größen, wie z.B. über die gemessenen Spektralkurven der lumi- neszierenden Merkmalsstoffe erhalten. Hierdurch werden Rückschlüsse auf die lumineszierenden Merkmalsstoffe möglich gemacht, die im Prinzip auch mißbräuchlich zur Nachbildung der Merkmalsstoffe benutzt werden kön¬ nen.
Davon ausgehend ist es die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Vor- richtung und ein Verfahren zur visuellen Darstellung von Meßwerten, insbe¬ sondere bei der Prüfung von Wertdokumenten, zur Verfügung zu stellen, welche die vorstehend genannten Nachteile vermeiden.
Diese Aufgabe wird durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Die abhän- gigen Ansprüche und die nachfolgende Beschreibung erläutern bevorzugte Ausgestaltungen.
Die vorliegende Erfindung geht somit von der Idee aus, die visuelle Dar¬ stellung von Echtheitsdaten oder sonstigen Meßwerten dadurch zu ver- schieiern, daß nicht die Meßwerte selbst, sondern Tarndaten visuell darge¬ stellt werden, die durch mit Hilfe eines mathematischen Algorithmus verän¬ derte Meßwerte gebildet werden.
Die Vorteile dieses Tarnkonzepts zeigen sich besonders deutlich bei der be- vorzugten Anwendung der Prüfung von Wertdokumenten, insbesondere bei der Prüfung der Lumineszenzstrahlung von Sicherheitspapier bzw. Bankno¬ ten. O
Wie erwähnt werden beim zuletzt beschriebenen bekannten Sensorkonzept mittels einer Analogschnittstelle Meßwerte an einen externen Überwa¬ chungsplatz übertragen, an dem dann beispielsweise die gemessenen Spek- tralkurven der lumineszierenden Merkmalsstoffe angezeigt werden.
Im Gegensatz dazu können gemäß der vorliegenden Erfindung z.B. nur Tarndaten angezeigt werden, die durch eine Veränderung der Meßwerte entstanden sind und mit den eigentlichen Meßwerten variieren. Werden beim Stand der Technik die tatsächlich gemessenen Spektralkurven ange¬ zeigt, werden gemäß der vorliegenden Erfindung beispielsweise veränderte Spektralkurven mit veränderten Intensitätsverhältnissen angezeigt.
Wie noch erläutert wird, kann somit durch eine Analyse der visuellen Dar- Stellung der Tarndaten zwar auch eine Qualitätskontrolle oder dergleichen erleichtert werden, es sind aber keine direkten Rückschlüsse auf die die Lu¬ mineszenzstrahlung verursachenden lumineszierenden Merkmalsstoffe der Banknoten möglich.
Mit anderen Worten ermöglicht das erfindungsgemäße Konzept der Tar¬ nung der Meßwerte somit deutlich besser als das bekannte Sensorkonzept mit Analogschnittstelle eine Geheimhaltung der lumineszierenden Merk¬ malsstoffe, obwohl der Nutzer des Sensors gleichzeitig auch ein gewisses Maß an Informationen über die Messungen erhält, die er beispielsweise zur Qualitätssicherung nutzen kann. Je nach Anwendungsfall kann die Tarnung unterschiedlich erfolgen. D.h. wenn es z.B. bei der Qualitätsprüfung bevorzugt um eine Prüfung der Spek¬ tralamplituden geht, sind diese so darzustellen, daß die für die Qualitätsbe¬ urteilung notwendigen Rückschlüsse auf die Amplituden noch möglich sind. Die Form der einzelnen Spektralkurven, die Reihenfolge der Spektralampli¬ tuden oder deren Abstand zueinander etc. kann aber beliebig verfremdet werden.
Soll dagegen in einem anderen Anwendungsfall z.B. primär geprüft werden, ob bestimmte Stoffe, z.B. in einem Wertdokument, vorhanden sind, ist es wichtig diesem Sachverhalt zu betonen, d.h. für jeden Stoff eine zugehörige Kurve darzustellen. Bei dieser Tarndarstellung können die Amplituden z.B. gleich hoch wiedergegeben werden, obwohl diese in der Realität verschieden sind. Hierdurch können Rückschlüsse auf die Intensität vermieden werden.
Je nach Anwendungsfall werden somit nur für diesen Anwendungsfall not¬ wendige Daten angezeigt, während andere Daten nicht angezeigt werden.
Bevorzugt können auch zur Prüfung der selben Stoffe zu unterschiedlichen Anwendungen unterschiedliche Tarndarstellungen gewählt werden. Dies führt dazu, daß eine Person, die zu unterschiedlichen Anwendungen Zu¬ gang hat, daraus keinen Nutzen ziehen kann. Mit anderen Worten werden die mathematischen Algorithmen bei unterschiedlichen Anwendungen so variieren, daß bei unterschiedlichen Messungen die Tarndaten zum selben Prüfgegenstand auch bei identischen Meßwerten variieren. Weitere Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den abhängi¬ gen Ansprüchen sowie der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungs¬ beispielen anhand der beigefügten Figuren.
Es sei besonders betont, daß die Merkmale der abhängigen Ansprüche und der in der nachstehenden Beschreibung genannten Ausführungsbeispiele in Kombination oder auch unabhängig voneinander und vom Gegenstand der Hauptansprüche vorteilhaft verwendet werden können.
Dabei zeigen die
Figur 1 eine schematische Ansicht auf eine Prüfeinrichtung für Banknoten;
Figur 2 einen Ausschnitt einer mit der Prüfeinrichtung gemessenen Spek- tralkurve;
Figur 3 eine erste visuelle Darstellung von Tarndaten zur Spektralkurve der Figur 2;
Figur 4 eine zweite visuelle Darstellung von Tarndaten zur Spektralkurve der Figur 2;
Figur 5 eine dritte visuelle Darstellung von Tarndaten zur Spektralkurve der
Figur 2;
Figur 6 einen Ausschnitt einer anderen mit der Prüfeinrichtung gemessenen
Spektralkurve; Figur 7 eine visuelle Darstellung von Tarndaten zur Spektralkurve der Figur 6;
Figur 8 einen Ausschnitt zweier mit der Prüfeinrichtung gemessener Spek¬ tralkurven von zwei Codierungen eines Währungssystems;
Figur 9 eine visuelle Darstellung von zwei Tarnkurven zu den beiden Spek¬ tralkurven der Figur 8;
Figur 10 einen Ausschnitt auf drei mit der Prüfeinrichtung gemessenen Spek¬ tralkurven einer echten Banknote und zweier Fälschungen;
Figur 11 eine visuelle Darstellung von drei Tarnkurven zu den drei Spektral- kurven der Figur 10;
Figur 12 einen Ausschnitt auf den Toleranzbereich von als echt klassifizierten mit der Prüfeinrichtung gemessenen Spektralkurven und auf eine Spektralkurve einer Fälschung;
Figur 13 eine visuelle Darstellung von Tarnkurven zu den Spektralkurven der Figur 12;
Figur 14 einen Ausschnitt auf mehrere mit der Prüfeinrichtung gemessene Spektralkurven von Banknotenmerkmalsstoffen und von nicht in
Banknoten enthaltenen anderen Stoffen; Figur 15 eine visuelle Darstellung von Tarnkurven zu den Spektralkurven der Figur 14;
Figur 16 eine andere visuelle Darstellung von Tarnkurven zu den Spektral- kurven der Figur 14;
Figur 17 eine visuelle Darstellung von Informationsbalken zur Qualitätsprü¬ fung bei der Herstellung von Wertdokumenten und
Figur 17 eine visuelle Darstellung zur Bildung der Tarndaten aus den Me߬ werten.
Obwohl nicht darauf beschränkt, wird im folgenden vor allem auf die Prü¬ fung von Banknoten oder anderen Wertdokumenten eingegangen, die mit lumineszierenden Merkmalsstoffen versehen sind. Die lumineszierenden Merkmalsstoffe können z.B. im Banknoten-Papier selbst eingebracht und/oder aufgedruckt sein. Sensoren zur Messung solcher Merkmalsstoffe können z.B. in Papierherstellungs-, Banknotendruck-, Banknotenzähl- bzw. - Banknotensortier-, Banknoteneinzahl-, Banknotenauszahlvorrichtungen, Verkaufsautomaten oder in anderen Banknotenbearbeitungsvorrichtungen eingesetzt werden.
Figur 1 zeigt in lediglich exemplarischer Weise eine schematische Ansicht auf ein Beispiel einer solchen Bearbeitungsvorrichtung 1, in der frisch gedruckte Banknoten BN auf ihre Druckqualität hin überprüft werden. Die Bearbei¬ tungsvorrichtung 1 weist dabei eine Druckstation 2 auf, in der das Bankno¬ tenpapier mit Sicherheitsfarbe bedruckt wird. Die Druckfarbe enthält lumi- neszierende Merkmalsstoffe. Die noch im Bogen vorliegenden oder bereits in Einzelnutzen geschnittenen Banknoten BN werden dann in Transportrich¬ tung T an einer Prüfeinrichtung 3 vorbeitransportiert, welche die Druckqua¬ lität überprüft.
Die Prüfeinrichtung 3 dient dabei insbesondere zur Lumineszenzprüfung von in der Druckfarbe enthaltenen lumineszierenden Merkmalsstoffen und umfaßt dazu eine Beleuchtungseinheit 4, um die zu prüfenden Banknoten BN zu beleuchten, ein Spektrometer als Sensoreinheit 5 zur spektral aufgelö- sten Erfassung der von der beleuchteten Banknote BN ausgehenden Lumi¬ neszenzstrahlung und eine mit der Beleuchtungseinheit 4 und der Sensor¬ einheit 5 verbundene EDV-gestützte Auswertungseinheit 6, um die durch die Sensoreinheit 5 erfaßten Signale auszuwerten.
Die Auswertungseinheit 6 ist vorzugsweise mit der Sensoreinheit 5 in einem gemeinsamen Gehäuse 7 angebracht. Die Auswertungseinheit 6 kann aller¬ dings auch ein separates Bauteil sein, daß über eine Datenleitung mit der Beleuchtungseinheit 4 und der Sensoreinheit 5 verbunden ist.
Das Gehäuse 7 ist vor unerlaubtem Zugriff gesichert und weist eine Schnitt¬ stelle 9 auf, um Daten von der Prüfeinrichtung 3 an einen Steuerungsrechner 8 zu übertragen, der die Bearbeitungs Vorrichtung 1 in Abhängigkeit u.a. der Auswertungsergebnisse der Prüfeinrichtung 3 steuert und z.B. Banknoten BN mit mangelhafter Druckqualität markiert bzw. aussortiert.
Der Steuerungsrechner 8 ist dabei mit einem Bildschirm 10 verbunden, auf dem von der Prüfeinrichtung 3 übermittelte Daten zur jeweiligen Messung angezeigt werden (Kurve 11). Die angezeigten Daten können von einer Be¬ dienperson dazu verwendet werden, die Vorrichtung 1 mittels einer Einga¬ beeinheit 12 zu regeln. Diese Regelung kann allerdings auch automatisch erfolgen. Die Regelung kann z.B. darin bestehen, daß in der Druckstation 2 die Dosierung der lumineszierenden Merkmalsstoffe in der Druckfarbe ge¬ ändert wird.
Ausgezeichnet ist die Vorrichtung 1 durch die Art der Daten, welche über die Schnittstelle 9 von der Prüfeinrichtung 3 bzw. der Auswerteeinheit 6 zur Anzeige auf dem Bildschirm 10 übertragen werden. Über die Schnittstelle 9 werden keine Meßwerte, sondern Tarndaten übertragen. Die Tarndaten sind dadurch gebildet, daß in der Auswertungseinheit 6 mit Hilfe eines mathema¬ tischen Algorithmus die tatsächlichen Meßwerte verändert werden. Anhand der nachfolgenden Figuren wird dieses Konzept an mehreren Beispielen nä- her erläutert, wobei die einzelnen Beispiele auch miteinander kombiniert werden können.
Beispiel 1:
Figur 2 zeigt in vereinfachter Weise einen Ausschnitt einer tatsächlich mit der Prüfeinrichtung 3 gemessenen Spektralkurve einer lumineszierenden Banknote BN, d.h. die Abhängigkeit der Intensität I von der Frequenz f der Lumineszenzstrahlung. Diese Spektralkurve wird gebildet durch eine größe¬ re Anzahl von nicht dargestellten Meßwerten und ist charakterisiert durch zwei unterschiedlich große Maxima bei Frequenzen fl und f2. Das Maxima bei der Frequenz fl ist durch einen ersten Stoff „a" und das zweite Maxima bei der Frequenz f2 ist durch einen zweiten Stoff „b" verursacht, die beide in Mischung den im Papier enthaltenden lumineszierenden Merkmalsstoff bil¬ den.
Während beim Stand der Technik eine derartige Meßkurve auf dem BiId- schirm 10 dargestellt würde, werden die zugehörigen Meßwerte gemäß der Erfindung gerade nicht zur Darstellung auf dem Bildschirm 10 weitergelei¬ tet. Es wird somit bewußt ausgeschlossen, daß eine tatsächliche Meßkurve entsprechend Figur 2 angezeigt werden kann, um zu verhindern, daß die Geheimhaltung über die exakte Zusammensetzung der gemessenen Merk- malsstoffe gefährdet wird. Statt dessen werden durch einen mathematischen Algorithmus veränderte Meßwerte als verschleierte Tarndaten über die Schnittstelle 9 weitergeleitet und auf dem Bildschirm 10 als verschleierte Spektralkurve 11 angezeigt.
Beispiel 2:
Die Figur 3 zeigt ein sehr einfaches Beispiel dafür, daß Tarndaten gebildet werden, indem die Zuordnung der Meßintensitäten zu den Frequenzen ver¬ ändert wird. In diesem Fall sind die Tarndaten von der gleichen physikali- sehen Größe wie die Meßwerte, d.h. auch die Tarndaten sind wie die eigent¬ lichen Meßwerte Daten zu frequenzabhängigen Intensitätswerten. Allerdings erfolgt zur Verschleierung eine Vermischung der Zuordnung der Intensi¬ tätswerte zu den Frequenzen. Im konkreten Fall der Figur 3 ist zur Tarnung die Lage der Maxima der Stoffe a und b im betrachteten Frequenzspektrum vertauscht und der Abstand der Maxima vergrößert. Die Meßintensitäten und die Frequenzen könnte allerdings auch wesentlich komplexer vermischt sein. So können z.B. die Intensitäten bei 50 gemessenen Frequenzen fl, f2, f3, f4,... f50 den Frequenzen fl3, fl9, H1 (2 etc. zugewiesen werden, wobei insbesondere bei einer großen Zahl gemessener Frequenzen (im Beispiel 50) geeignete Permutationen, die z.B. wenigstens Teilaspekte der funktionalen Zusammenhänge erhalten, der Frequenzen einer völligen Durchmischung vorzuziehen sind.
Beispiel 3:
Figur 4 zeigt ein zweites Beispiel einer zur Messung gemäß Figur 2 gehöri¬ gen Tarnkurve 11, die durch Tarndaten gebildet wird, welche von der Prüf¬ einrichtung 3 weitergeleitet werden. In diesem Fall erfolgt die Bildung der angezeigten Tarndaten durch eine unterschiedliche Skalierung unterschiedli- eher Meßwerte. Im konkreten Beispiel werden die relativen Maxima des
Stoffs „b" auf den Wert des absoluten Maximums der Spektralkurve, verur¬ sacht durch den Stoff „a", normiert. Dieses Konzept ermöglicht trotz der Tarndarstellung eine Überprüfung der prinzipiellen Anwesenheit der Stoffe a bzw. b.
Beispiel 4:
Figur 5 zeigt ein drittes Beispiel einer zur Messung gemäß Figur 2 gehörigen Tarnkurve 11. Dieser Fall ist dazu ausgezeichnet, daß die Tarndaten dadurch gebildet werden, daß die Spektralkurven in den Bereichen um die relativen Maxima der Stoffe a und b bei den Frequenzen f 1 und f2 überlagert werden. Der Verlauf der Tarnkurve ist exemplarisch gebildet durch die Summe der Meßwerte skaliert um den Faktor 4/5.
Beispiel 5:
In der Figur 6 wird entsprechend der Figur 2 ein weiteres Beispiel einer von der Prüfeinrichtung 3 gemessenen Spektralkurve gezeigt. Auch die Meßwer¬ te dieser Spektralkurve werden wiederum im Gegensatz zum Stand der Technik nicht von der Prüfeinrichtung 3 zur Anzeige auf dem Bildschirm 10 übertragen. Die Spektralkurve weist drei Maxima für die im Merkmalsstoff enthaltenen Stoffe a, b, c auf.
Figur 7 zeigt ein Beispiel einer zur Messung nach Figur 6 gehörigen Tarn¬ kurve 11 zur Anzeige auf dem Bildschirm 10. Diese Tarnkurve 11 ist eine Kombination der vorherigen Beispiele und sowohl durch eine Vermischung, Überlagerung und unterschiedliche Skalierung der Meßwerte zur Bildung der dargestellten Tarnkurve gekennzeichnet.
Beispiel 6:
Figur 8 zeigt zwei von der Prüfeinrichtung 3 tatsächlich gemessene Spektral¬ kurven. Die durchgezogene Linie entspricht z.B. einer ersten Codierung a und die gestrichelte Linie einer zweiten Codierung b eines Währungssy¬ stems. Die unterschiedlichen Codierungen können z.B. in der Verwendung unterschiedlicher Stoffkombinationen als Merkmalsstoffe bestehen und z.B. zur Nennwertunterscheidung verwendet werden. Die einzelnen Spektral- kurven a, b können allerdings auch auf unterschiedliche in Kombination in der geprüften Banknote enthaltene Stoffe sein.
In Figur 9 sind exemplarisch zwei zugehörige Tarnkurven 11 dargestellt, wie sie auf dem Bildschirm 10 angezeigt werden können. Im speziellen werden die einzelnen Spektralkurven a, b als Einzelpeak abgebildet, wobei der Ab¬ stand der Einzelpeaks der Tarndarstellung vorzugsweise konstant ist. Es ist allerdings auch möglich, daß eine andere Art von Anzeige gewählt wird, welche angibt, ob die Codierung bzw. der Stoff a, b in der geprüften Bankno- te enthalten ist oder nicht, ohne anzuzeigen, wie das zugrundeliegende Spektrum der Codierungen bzw. der Stoff a, b tatsächlich aussieht.
Zusätzlich kann vorgesehen sein, daß in der Tarndarstellung auch eine An¬ zeige über die gemessenen Amplituden der einzelnen Codierungen bzw. Stoffe a, b umfaßt. So kann eine Änderung der Gesamtintensität der einzel¬ nen tatsächlich gemessenen Spektralkurven a, b der Figur 9, z.B. aufgrund einer Verschmutzung bei bereits im Umlauf gewesenen Banknoten, dann z.B. in einer Änderung der Größe der Einzelpeaks der Tarnkurven 11 resultieren.
Insbesondere in den Fällen, in denen die Prüfeinrichtung 3 z.B. in Zentral¬ banken, Cash Centern oder Geldeinzahlautomaten zur Prüfung von bereits umgelaufenen Banknoten eingesetzt wird, wird die Prüfeinrichtung 3 zur Echtheitsprüfung der Banknoten ausgelegt sein. In einem solchen Fall wird die Auswertungseinheit 6 eine Echtheits-Klassifizierung der Banknote durch- führen. Diese kann z.B. darin bestehen, daß zumindest zwischen echten und falschen Banknoten bzw. zwischen echten, falschen, fälschungsverdächtigen, nicht erkannten Banknoten unterschieden wird. Diese Klassifizierung kann zum einen eine vorläufige Klassifizierung sein, die nur auf der Grundlage der Meßwerte der Prüfeinrichtung 3 gewonnen wird und z.B. nur angibt, ob das gemessene Lumineszenzverhalten einer echten Banknote entspricht. Diese Klassifizierung kann allerdings auch eine abschließende Klassifizierung sein, welche auch die Meßwerte von anderen in der Vorrichtung 1 durchgeführten Messungen, wie anderer optischer, akustischer, magnetischer und/oder elektrischer Messungen berücksichtigt.
Die Auswertung wird dabei vorzugsweise auf der Grundlage der tatsächlich aufgenommenen Meßwerte und nicht der daraus gewonnenen zur Anzeige bestimmten Tarndaten durchgeführt werden. Die Anzeige der Tarndaten kann allerdings dazu dienen, gewisse Informationen über die Messungen von echten und falschen Banknoten anzugeben, ohne gleichzeitig die Ge- heimhaltung der tatsächlichen Spektralkurven echter Banknoten zu kom¬ promittieren.
Beispiel 7:
Die Figuren 10 und 11 zeigen hierzu eine weitere Gegenüberstellung von tatsächlichen Meßkurven (in Fig. 10) und zugehörigen Tarnkurven 11 (in Fig. 11). Die Spektralkurve e in Figur 10 entspricht der tatsächlichen Meßkurve einer echten Banknote, während die Spektralkurven xl, x2 tatsächlichen Meßkurven von zwei unterschiedlichen Fälschungen entsprechen.
In der zugehörigen Tarndarstellung der Figur 11 werden die gesamten Me߬ kurven oder zumindest vorgegebene Bereiche der Meßkurven überlagert. Dies kann z.B. erfolgen, indem die Meßkurven so überlagert werden, daß die absoluten Maxima aller Meßkurven, d.h. sowohl der echten Banknoten, als auch der Fälschungen übereinander abgebildet werden. Dies erfolgt sinn¬ vollerweise durch unterschiedliche farbige Darstellungen. Optional können zusätzlich auch die vorherstehend genannten weiteren Tarnvarianten z.B. der unterschiedlichen Skalierung und Vermischung der Meßwerte eingesetzt werden.
Nach einer weiteren Idee der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, daß der mathematische Algorithmus für unterschiedliche Meßwerte variiert und beispielsweise aus mehreren unterschiedlichen Teilalgorithmen besteht und Meßwerte in Abhängigkeit davon, ob die Meßwerte zumindest ein vor¬ gegebenes Kriterium erfüllen, mit unterschiedlichen Teilalgorithmen unter¬ schiedlich verändert werden.
Dies bedeutet, daß z.B. bei einer Echtheits- oder Qualitätskontrolle von Wertdokumenten eine Unterscheidung getroffen werden kann, ob die Me߬ werte in einem vorgegebenen zu erwartenden Toleranzbereich liegen oder zu stark von den Werten echter Banknoten abweichen.
Insbesondere in dem Fall, daß die Meßwerte innerhalb des für echte Bankno¬ ten typischen Bereichs liegen, werden die Meßwerte zur Bildung der Tarnda¬ ten durch eine lokal stetige mathematische Funktion verändert werden. Die¬ se lokale Stetigkeit bedeutet, daß kleine Abweichungen in den Meßwerten nur zu kleinen Abweichungen in den zugehörigen Tarndaten führen. Somit ist zumindest in diesem z.B. für echte Banknoten beschränkten Meßwertebe- reich eine gewisse Nachvollziehbarkeit der Auswirkungen z.B. von Intensi¬ tätsschwankungen des Spektrums auf die dargestellten Tarnkurven möglich.
Dieser Bereich kann auch so festgelegt werden, daß er z.B. auch die bei der Papier- bzw. Banknotenherstellung üblichen Schwankungen in der Dosie¬ rung der Merkmalsstoffe realistisch abdeckt.
Wenn allerdings die Meßwerte außerhalb des z.B. für echte Banknoten typi¬ schen Bereichs liegen, werden die Meßwerte vorzugsweise stärker verändert werden als innerhalb des für echte Banknoten typischen Bereichs und z.B. durch eine lokal unstetige mathematische Funktion verändert werden.
Somit sind keine Rückschlüsse möglich inwieweit die echten und die fal¬ schen Stoffe zueinander in Beziehung stehen.
Beispiel 8:
In den Figuren 12 und 13 ist ein Beispiel hierfür veranschaulicht. Figur 12 zeigt wiederum tatsächlich gemessene Spektralkurven. Der schraffierte Be- reich veranschaulicht den durch das Bezugszeichen „e" gekennzeichneten Toleranzbereich für die Meßwerte einer Banknote mit zwei Merkmalsstoffen a und b, die durch Auswertung u.a. dieser Meßwerte als „echt" klassifiziert wird. Mit „x" ist die Spektralkurve einer Fälschung dargestellt, welche nur den Merkmalsstoff a enthält.
In Figur 13 sind zugehörige Tarnkurven 11 abgebildet. Es ist zu erkennen, daß die als nicht „echt" klassifizierte Fälschung (x) aufgrund einer anderen mathematischen Funktion deutlich stärker verändert ist als die Meßwerte innerhalb des Toleranzbereichs für als „echt" klassifizierte Banknoten (e).
Da bei der Anzeige der beiden Kurven jede Ähnlichkeit fehlt, kann auch nicht zurückgeschlossen werden, daß die Stoffe eine gewisse Ähnlichkeit aufweisen.
Beispiel 9:
Alternativ oder zusätzlich kann auch vorgesehen sein, daß die mathemati¬ sche Funktion zur Bildung der Tarndaten nur für Meßwerte, die in einem vorgegebenen Toleranzbereich liegen, so ausgestaltet ist, daß keine zwei Meßwerte auf denselben Tarnwert abgebildet werden. Außerhalb des Tole¬ ranzbereichs kann diese Forderung sogar zielgerichtet verletzt werden, d.h. daß insbesondere verschiedene Meßwerte auf den gleichen Tarnwert abge¬ bildet werden. Beispiel 10:
Es kann auch vorgesehen sein, daß eine Weiterleitung und/oder Darstellung der Tarndaten nur dann erfolgt, wenn die zugehörigen Meßwerte zumindest ein vorgegebenes Kriterium erfüllen. Insbesondere ist es von Vorteil, falls die Tarndaten nur dann angezeigt werden, wenn die geprüfte Banknote BN als einer bestimmten Klasse zugehörig, im speziellen als „echt" klassifiziert wird. Beim Beispiel der Figuren 12, 13 werden die Tarndaten dann für nicht- echt klassifizierte Banknoten, wie die zu der Fälschung x gehörige Tarnkur¬ ve, nicht von der Prüfeinrichtung 3 weitergeleitet bzw. angezeigt. Beispiel 11:
Vorzugsweise in dem Fall, daß ein zu prüfender lumineszierender Merk¬ malsstoff mehrere unterschiedliche Stoffe und/oder Einzelpeaks enthält, kann auch vorgesehen sein, daß bei der Bildung der Tarndaten unterschied¬ liche Arten der Abweichungen der spektralen Meßwerte von den spektralen Sollwerten, der Stoffe bzw. Einzelpeaks, festgelegt und berücksichtigt wer¬ den. Je nach Art der Abweichung werden dann vorzugsweise unterschiedli¬ che Veränderungen der Meßwerte zur Bildung von Tarndaten durchgeführt werden.
Dieses Konzept ist in den Figuren 14 und 15 veranschaulicht. Mit den Be¬ zugszeichen a und b sind in Figur 14 die Sollkurven der zu messenden Spek¬ tralkurven zweier unterschiedlicher lumineszierender Stoffe veranschaulicht, die in Kombination in einer zu prüfenden Banknote oder getrennt z.B. in un¬ terschiedlichen Codierungen enthalten sein können. Mit xla, x2a, xlb, x2b sind die tatsächlich gemessenen Spektralkurven von zwei anderen Stoffe dargestellt, wie sie z.B. in Fälschungen enthalten sind. Die Spektralkurven xla und x2a bzw. xlb und x2b unterscheiden sich dabei durch die gemessene Intensität I der Lumineszenzstrahlung.
In der Figur 15 sind zugehörige Tarnkurven 11 abgebildet, wobei entspre¬ chende Tarnkurven mit denselben Bezugszeichen gekennzeichnet sind. Bei der Bildung der Tarnkurven 11 wird in diesem Fall z.B. berücksichtigt, ob die Meßwerte der Fälschungen xla, x2a, xlb, x2b bei größeren oder kleineren Frequenzen f als die am nächsten benachbarten Einzelpeaks der Komponen¬ ten a bzw. b liegen. Während bei in der Umgebung des Peaks a liegenden Meßwerten bei größe¬ ren Frequenzen auch die zugehörigen Tarndaten bei größeren Werten er¬ scheinen, ist diese Beziehung bei in der Umgebung des Peaks b liegenden Meßwerten umgekehrt und die Tarndaten erscheinen in der Figur 15 dann bei kleineren Werten, d.h. links und nicht rechts vom Peak b.
Beispiel 12:
Figur 16 zeigt ein weiteres Beispiel von Tarnkurven 11 zur Figur 14 und ver¬ anschaulicht das Konzept, daß eine Änderung einer gemessenen Größe (In¬ tensität) zu einer von der Größe dieser Änderung abhängigen Änderung ei¬ ner anderen Größe (Frequenz) der Tarndaten führt. Im speziellen besteht die andere Art der Veränderung der Meßwerte zur Bildung der Tarndaten dar- in, daß dann, wenn es zu Abweichungen von den vorgegebenen Toleranzbe¬ reichen, wie z.B. den Toleranzbereichen für echte Banknoten kommt, sich bei Änderungen der gemessenen Intensitäten der als nicht-echt klassifizierten Fälschungen xla, x2a, xlb, x2b, die Position der zugehörigen Tarnkurven verschiebt.
Beispiel 13:
Figur 17 zeigt zwei balkenförmige Anzeigen zu Tarndaten, wie sie z.B. auch im Fall der Figuren 15 oder 16 auf dem Bildschirm 10 angezeigt werden kön- nen. Diese Anzeige sind z.B. zur Regelung der Einbringung eines lumines- zierenden Merkmalsstoffs aus mehreren Stoffen in das Papier oder die Druckfarbe der Banknote in der Druckstation 2 verwendbar. Exemplarisch gibt der Skalenstrich Ml im oberen Balken an, ob das Mi¬ schungsverhältnis von zwei Stoffen der Probe dem Idealwert (100%) ent¬ spricht oder davon abweicht. Der Skalenstrich M2 im unteren Balken gibt an, wie groß die Verunreinigung der Probe durch zusätzliche Substanzen ist. Die Position der Skalenstriche Ml, M2 wird durch Auswertung der gemessenen Spektralkurven, z.B. nach Figur 14, gewonnen. Zulässige Toleranzbereiche bei der Produktion sind schematisch durch die schraffierten Bereiche der Balken gekennzeichnet.
Sofern eine solche Anzeige nach Figur 17 mit einer Darstellung von spektra¬ len Tarnkurven wie z.B. nach den Figuren 15 oder 16 gekoppelt ist, kann z.B. dann, wenn die Verunreinigung außerhalb des zulässigen Toleranzbereichs liegt, die Weiterleitung der zugehörigen Tarndaten bzw. eine graphische Darstellung der zugehörigen Tarnkurven auch unterbleiben.
Beispiel 14:
Nach einer weiteren Idee der vorliegenden Erfindung werden zu einer Mes- sung zumindest zwei unterschiedliche Mengen von Tarndaten gebildet, die für unterschiedliche Zielgruppen bestimmt sind. Die einen Tarndaten wer¬ den z.B. einem Administrator einer Menge von Prüfeinrichtungen 3 und die anderen Tarndaten den jeweiligen Benutzern der einzelnen Prüfeinrichtun¬ gen 3 zugeleitet. Die Datenübermittlung und/oder die Anzeige der unter- schiedlichen Tarndaten für unterschiedliche Zielgruppen erfolgt vorzugs¬ weise erst nach einer entsprechenden Authentifizierung der jeweiligen Ziel¬ gruppe. Die Art der Bildung der Tarndaten wird sich in beiden Fällen unterscheiden, indem z.B. unterschiedliche der vorher anhand der Figuren erläuterten Tarnkonzepte angewendet werden. Als ein Beispiel sei erwähnt, daß z.B. einem Administrator die in Figur 13 dargestellten Tarnkurven für alle als echt klassifizierten Banknoten angezeigt werden, während dem üblichen Be¬ nutzer der Prüfeinrichtungen 3 nur Tarnkurven für einen kleineren Tole¬ ranzbereich aller echten Banknoten angezeigt werden. Vorzugsweise werden somit diesem Benutzer die Information „Echte Banknote" und nur für einen Teil der echt klassifizierten Banknoten die zugehörigen Tarnkurven ange¬ zeigt werden. Somit werden z.B. die Tarndaten, die zwar noch als echt klassi¬ fiziert werden, deren Meßwerte größere Abweichungen von den idealen Sollwerten aufweisen, nicht dargestellt werden.
Beispiel 15:
Beispielsweise im zuletzt genannten Fall kann auch vorgesehen sein, daß die angezeigte Information z.B. auch in Form eines Balkens angibt, mit wieviel Prozent die geprüfte Banknote als „echt" klassifiziert wurde. Die Prozentzahl wird dann z.B. angeben, in wie weit die Meßwerte, innerhalb des für echt klassifizierte Banknoten zulässigen Toleranzbereichs, von den Idealwerten einer echten Banknote abweichen. Eine 95%-echte Banknote wird dann z.B. noch in die Kategorie „echt" klassifiziert, zeigt allerdings Abweichungen von einer als Sollmaßstab festgelegten Referenzmessung einer echten Banknote.
Beispiel 16: Es kann auch vorgesehen sein, daß die Prüfeinrichtung 3 zusammen mit den Tarndaten eine individuelle Prüfsumme oder einen sonstigen Code weiterlei¬ tet, der z.B. aufgrund der den mathematischen Algorithmus bildenden Pa¬ rametern und/oder der zugehörigen Meßwerte gebildet wird und aufgrund der Tarndaten auf die zugehörigen Meßwerte zurückrechnen läßt. Der Algo¬ rithmus zur Reproduzierung der Meßwerte mit Hilfe der Tarndaten und des Codes wird vorzugsweise nur dem Hersteller der Prüfeinrichtungen 3 be¬ kannt sein, und kann von diesem z.B. dazu verwendet werden, Reklamatio¬ nen der Kunden wegen eventueller falscher Auswertungen bzw. Anzeigen prüfen zu können.
Beispiel 17:
Es sei betont, daß im vorstehenden zwar speziell auf das Messen von Spek- tralkurven, d.h. von frequenzabhängigen Meßwerten eingegangen worden ist. Die gleichen Konzepte der Tarnung können allerdings auch für andere Messungen, wie für räumlich oder zeitlich veränderliche Meßwerte einge¬ setzt werden. So können z.B. zeitaufgelöste Meßwerte zur Bestimmung der Abklingzeiten der Lumineszenzstrahlung auf die gleiche Weise getarnt wer- den.
Weiterhin können nach diesem Konzept auch andere Meßwerte, wie z.B. andere optische, magnetische oder elektrische Meßwerte getarnt werden. Alternativ können nach diesem Konzept z.B. auch räumliche Kodierungen getarnt werden. Z.B. kann die spezifische räumliche Anordnungen von Si¬ cherheitsmerkmalen, z.B. ein zweidimensionaler, d.h. in zwei Richtungen variierender Balkencode, als eindimensionaler, d.h. in nur einer Richtung variierender Balkencode getarnt werden.
Beispiel 18:
Nach noch einer weiteren Idee der vorliegenden Erfindung kann auch vor¬ gesehen sein, daß die Prüfeinrichtung 3 nur einen Teil aller aufgenommenen Meßwerte zur Klassifizierung der Banknoten auswertet.
Umfaßt die Prüfeinrichtung 3 z.B. einen Lumineszenzsensor zur Prüfung der Lumineszenzstrahlung im sichtbaren oder infraroten Spektralbereich, so wird die Auswertung über das Vorhandensein des lumineszierenden Merk¬ malsstoffs und die Darstellung der zugehörigen Tarnkurven nur auf den Meßwerten im sichtbaren oder infraroten Spektralbereich basieren.
Allerdings werden durch dieselbe und/oder eine andere Prüfeinrichtung vorzugsweise auch andere Meßwerte, wie z.B. Meßwerte über das Druck¬ bild, das Färb verhalten, elektrische und/oder magnetische Eigenschaften der Banknote gewonnen.
Es kann nun vorgesehen sein, daß dann, wenn die weiteren Meßwerte vor¬ gegebene Kriterien nicht erfüllen und z.B. auf eine Fälschung schließen las¬ sen, die Tarndatenerzeugung und/oder Tarndatendarstellung modifiziert wird.
So kann z.B. im Fall der Figur 13 der Toleranzbereich für die Tarndaten ver¬ kleinert oder auch ganz auf eine visuelle Darstellung der Tarndaten verzieh- tet werden, wenn z.B. bereits der Farbeindruck oder ein anderes Echtheits¬ kriterium nicht erfüllt wird bzw. die geprüfte Fälschung bereits weitere Kri¬ terien nicht erfüllt.
Beispiel 19:
Vorstehend wurde beschrieben, daß in Abhängigkeit von vorgegebenen Kri¬ terien, die Tarndaten auf andere Weise gebildet werden und/oder die Tarn¬ datendarstellung verhindert wird. Bei Lumineszenzmessungen kann dieses Kriterium z.B. auch eine Prüfung umfassen, ob die Lumineszenzmeßwerte für vorbestimmte Stoffe charakteristische Eigenschaften aufweisen. Diese vorbestimmten Stoffe sind vorzugsweise an sich nicht in den geprüften Banknoten enthaltene Stoffe, sondern solche, wie sie z.B. üblicherweise für Fälschungen verwendet werden. Die genannten charakteristische Eigen- schaffen können z.B. den Spektralverlauf oder die Abklingzeiten dieser be¬ kannten Fälschungsstoffe betreffen.
Es kann in einem solchen Fall vorgesehen sein, daß die Tarndaten dann auf andere, stärker verschleiernde Weise gebildet werden und/oder die Tarnda- tendarstellung verhindert wird, wenn diese charakteristischen Eigenschaften gemessen werden.
Beispiel 20:
Zudem ist möglich, das auch andere Echtheitsdaten, wie die Darstellung von Meßwerten von biometrischen Sensoren durch die genannten Verfahren ge¬ tarnt werden. So kann z.B. bei der Darstellung von Fingerabdrücken nicht der tatsächlich gemessene Fingerabdruck, sondern ein getarnter Fingerab¬ druck dargestellt werden, der z.B. durch einen mathematischen Algorithmus aus dem gemessenen Fingerabdruck hervorgeht oder entsprechend einem Algorithmus aus einer Referenzdatenbank entnommen wird.
Dasselbe gilt z.B. auch für die spektrale Darstellung von Stimmanalysen, Irisidentifikation und anderen Verfahren.
Unter anderem auch in einem solchen Fall kann vorgesehen sein, daß die Tarndaten den Meßdaten als z.B. digitale Wasserzeichen oder als zusätzliche Daten ähnlicher Form beigefügt werden.
Beispiel 21:
Es sei betont, daß bei diesem und den anderen Beispielen nicht zwingend eine Kurve, sondern auch nur die der Kurve zugrunde liegenden diskreten Meßwerte graphisch dargestellt werden können.
Beispiel 22:
Während vorstehend vor allem rein graphische Darstellungen der Tarndaten beschrieben wurden, sind schließlich auch reine Zahlenangaben oder kombi¬ nierte graphische Darstellungen mit Zahlendarstellungen denkbar.
Beispiel 23: Ein weiteres Beispiel wird nun anhand der Figur 18 beschrieben, das links Meßdaten und rechts die daraus abgeleiteten Tarndaten veranschaulicht. Im speziellen liegen die als Meßvektor dargestellten Meßwerte als Datenpunkte in einem n-dimensionalen Raum M, z.B. dem IRn vor und werden zur Tar- nung in einen m-dimensionalen Raum transformiert, wobei m größer, klei¬ ner oder gleich n sein kann. In diesem Raum können für unterschiedliche Klassen verschiedene Algorithmen zur Tarnung eingesetzt werden, z.B. ab¬ hängig davon, welcher Zielklasse i, die z.B. durch einen Zielvektor Xi und ein zugehöriges Klassengebiet K definiert wird, der Meßvektor zugeordnet wird. Es ist möglich, daß es Bereiche gibt, bei denen der Meßvektor über¬ haupt keiner Zielklasse zugeordnet wird, .d.h. der Raum IRn muß nicht voll¬ ständig in Zielklassen aufgeteilt werden. Im speziellen kann es zu jeder Ziel¬ klasse i zusätzlich ein Toleranzgebiet Ti geben, das innerhalb des Klassenge¬ biets Ki liegt.
Für die erfindungsgemäße Tarnung gibt es zunächst keine Einschränkungen für die Funktion(en) fi, die z.B. auch nur lokal in M oder den Klassengebieten Ki definiert sein können. Alternativ kann eine Funktion f verwendet werden, die in verschiedenen Teilbereichen von M verschiedenes Verhalten zeigt.
Für eine Qualitätskontrolle im besonderen kann es jedoch von Vorteil sein, wenn die Funktion f (bzw. die Funktionen fi) gewisse Bedingungen erfüllen. So ist es z.B. möglich, daß nur der Zielvektor xi auf den Tarnwert fω(xi) ab¬ gebildet wird. Alternativ ist es z.B. möglich, daß die Funktion(en) so geartet ist (sind), daß es keine Punkte außerhalb eines Toleranzbereiches Ti in den zugehörigen Tarnbereich f(Ti) abgebildet werden.
Alternativ kann gefordert werden, daß die Funktion(en) so gewählt wird (werden), daß bei einer Folge gemessener Meßwerte yi, die zu einem Soll¬ wert xi konvergieren, auch die Tarnwerte f(yi) zum getarnten Sollwert f (xi) konvergieren, oder / und umgekehrt eine gegen f (xi) konvergierende Folge von Tarnwerten f(yi) auch einer gegen xi konvergierenden Folge von Meß- werten yi entspricht.
Alternativ können die Funktionen fi so gewählt werden, daß diese Ein¬ schränkungen außerhalb der Toleranzbereiche Ti gerade nicht gelten, und z.B. Meßwerte im Raum M, die nicht innerhalb eines Toleranzbereichs liegen, gerade in einen Bereich des Tarnraums abgebildet werden, der bewußt auf eine eindeutige Zuordnung verzichtet.

Claims

P a t e n t a n s p r ü c h e
1. Verfahren zur Tarnung einer visuellen Darstellung von Meßwerten eines Meßobjekts (BN), mit folgenden Schritten:
- Aufnehmen von Meßwerten,
- Bilden von Tarndaten (11) aus den aufgenommenen Meßwerten mit Hilfe eines mathematischen Algorithmus zur Veränderung der Me߬ werte, - Darstellen der Tarndaten (11).
2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch eine Klassifikation der Meßwerte zu einer Anzahl von Klassen, z.B. zur Echtheit des Me߬ objekts (BN).
3. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß es Meßwerte und daraus abgeleitete Tarndaten gibt, welche zu derselben und/oder einer unterschiedlichen physikali¬ schen Größe gehören.
4. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten (BN), insbesondere zur Prüfung von lumineszierenden Wertdokumenten und/oder zur Qualitätsprüfung bei der Herstellung von Wertdokumen- ten ausgelegt ist.
5. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Meßwerte zur Echtheitsprüfung des geprüften Objekts (BN) verwendet werden.
6. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei einer Messung einer räumlichen und/oder zeit¬ lichen und/oder spektralen Abhängigkeit einer Eigenschaft des Wertdo¬ kuments die Tarndaten eine im Vergleich zu den zugehörigen Meßwer¬ ten veränderte räumliche, zeitliche bzw. spektrale Abhängigkeit aufwei- sen.
7. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß durch den mathematischen Algorithmus eine Gruppe von Meßwerten in eine veränderte Anordnung gebracht wird, wie z.B. bei spektralen Meßwerten die spektrale Zuordnung der Meßwer¬ te zu den Frequenzen verändert wird;
8. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß durch den mathematischen Algorithmus unter- schiedliche Meßwerte oder unterschiedliche Gruppen von Meßwerten mit unterschiedlichen mathematischen Funktionen verändert, wie z.B. mit unterschiedlichen Faktoren skaliert werden.
9. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zur Prüfung eines Wertdokuments, wie z.B. zu ei¬ ner Klassifizierung des Wertdokuments, die Meßwerte selbst ausgewertet werden und die Tarndaten dabei nicht berücksichtigt werden.
10. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß ein Ergebnis der Auswertung, wie z.B. der Klassifi¬ zierung des Wertdokuments, zusätzlich zu den Tarndaten über eine Da- tenleitung zu einer externen Einheit (8) weitergeleitet wird.
11. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß Tarndaten den Meßdaten als z.B. digitale Wasser¬ zeichen oder als zusätzliche Daten ähnlicher Form beigefügt werden.
12. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Darstellung der Tarndaten eine Darstellung von Zahlen und/oder Graphen (11) umfaßt, die von den Tarndaten abhängen.
13. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Darstellung der Tarndaten durch eine graphi¬ sche Darstellung von veränderten Spektralkurven (11) des geprüften Wertdokuments (BN) erfolgt, wobei die veränderten Spektralkurven sich von den tatsächlich gemessenen Spektralkurven des geprüften Wertdo- kuments (BN) unterscheiden.
14. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß eine Weiterleitung und/oder Darstellung der Tarn¬ daten nur dann erfolgt, wenn die zugehörigen Meßwerte zumindest ein vorgegebenes Kriterium erfüllen.
15. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der mathematische Algorithmus für unterschiedli¬ che Meßwerte variiert.
16. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der mathematische Algorithmus aus mehreren un¬ terschiedlichen Teilalgorithmen besteht und Meßwerte in Abhängigkeit davon, ob die Meßwerte zumindest ein vorgegebenes Kriterium erfüllen, mit unterschiedlichen der Teilalgorithmen unterschiedlich verändert werden.
17. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Kriterium zur unterschiedlichen Veränderung der Meßwerte mit unterschiedlichen Teilalgorithmen und/oder das Krite- rium zur Weiterleitung und/oder Darstellung der Tarndaten angibt, ob durch Auswertung der Meßwerte das zugehörige Prüfobjekt (BN) zu¬ mindest einer von mehreren vorgegebenen Klassifizierungskategorien zugeordnet wird.
18. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Kriterium zur unterschiedlichen Veränderung der Meßwerte mit unterschiedlichen Teilalgorithmen und/oder das Krite¬ rium zur Weiterleitung und/oder Darstellung der Tarndaten angibt, ob die Meßwerte für vorbestimmte Stoffe charakteristische Eigenschaften aufweisen.
19. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet daß die Abweichung der jeweiligen Meßwerte von den zugehörigen Tarndaten größer ist, wenn die Meßwerte zumindest ein vorgegebenes Kriterium erfüllen, als wenn die Meßwerte das zumindest eine vorgegebene Kriterium nicht erfüllen.
20. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Meßwerte in zumindest zwei Kategorien unter¬ teilt werden und in Abhängigkeit davon, ob die Meßwerte einer der bei- den Kategorien zugeordnet werden, zur Bildung der Tarndaten stetige mathematische Funktionen verwendet werden.
21. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der mathematische Algorithmus zur Bildung der Tarndaten nur für Meßwerte, die in einem vorgegebenen Toleranzbereich liegen, so ausgestaltet ist, daß keine zwei Meßwerte auf denselben Tarn¬ wert abgebildet werden.
22. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei der Bildung der Tarndaten unterschiedliche Ar¬ ten der Abweichungen spektralen Meßwerte von spektralen Sollwerten berücksichtigt werden.
23. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zu einer Messung zumindest zwei unterschiedliche
Mengen von Tarndaten gebildet werden, die vorzugsweise für unter¬ schiedliche Zielgruppen bestimmt sind.
24. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zusammen mit den Tarndaten eine individuelle Prüfsumme oder ein sonstigen Code gebildet wird, der mit den Tarnda- ten auf die zugehörigen Meßwerte zurückrechnen läßt.
25. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren zur Tarnung der Darstellung von biometrischen Echtheitsdaten ausgelegt ist.
26. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß vorbestimmte Meßwerte und/oder zu diesen vorbe¬ stimmten Meßwerten zugehörige Tarndaten nicht dargestellt werden.
27. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei einer Prüfung der Anwesenheit eines oder meh¬ rerer Stoffe oder Codierungen (a, b) eines Wertdokuments (BN) die Tarndaten nur angeben, on der jeweilige Stoff bzw. die jeweilige Codie¬ rung im geprüften Wertdokument (BN) vorhanden ist oder nicht.
28. Vorrichtung (1) zur Tarnung einer visuellen Darstellung von Meßwerten mit einem Sensor (3) zur Aufnahme von Meßwerten,
- einer Einheit (6) zum Bilden von Tarndaten (11) aus den aufgenom- menen Meßwerten mit Hilfe eines mathematischen Algorithmus zur
Veränderung der Meßwerte und einer Schnittstelle (9) zum Weiterleiten der Tarndaten (11) an eine Einheit (10) zum Darstellen der Tarndaten.
29. Vorrichtung nach Anspruch 28, dadurch gekennzeichnet, daß die Vor- richtung zur Durchführung des Verfahrens nach zumindest einem der
Ansprüche 2 bis 27 ausgelegt ist.
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