WO2011082793A1 - Verfahren zur prüfung von wertdokumenten - Google Patents

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WO2011082793A1
WO2011082793A1 PCT/EP2010/007688 EP2010007688W WO2011082793A1 WO 2011082793 A1 WO2011082793 A1 WO 2011082793A1 EP 2010007688 W EP2010007688 W EP 2010007688W WO 2011082793 A1 WO2011082793 A1 WO 2011082793A1
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determined
value documents
data
classes
value
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PCT/EP2010/007688
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English (en)
French (fr)
Inventor
Shanchuan Su
Dieter Stein
Original Assignee
Giesecke & Devrient Gmbh
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Filing date
Publication date
Application filed by Giesecke & Devrient Gmbh filed Critical Giesecke & Devrient Gmbh
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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
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D11/00—Devices accepting coins; Devices accepting, dispensing, sorting or counting valuable papers
    • G07D11/50—Sorting or counting valuable papers

Definitions

  • the present invention relates to a method for checking value documents and a method for providing data for the examination method.
  • value documents are understood card and preferably sheet-shaped objects that represent, for example, a monetary value or an authorization and therefore should not be arbitrarily produced by unauthorized persons. They therefore have features which are not easy to manufacture, in particular to be copied, whose presence is an indication of the authenticity, i. the manufacture by an authorized agency. Important examples of such value documents are chip cards, coupons, vouchers, checks and in particular banknotes.
  • banknotes can be so badly damaged or soiled by heavy and / or careless use that they are no longer usable. This condition of banknotes is often called "unfit for circulation.” Banknotes are therefore also checked for their condition in order to withdraw banknotes that are no longer fit for circulation and, if necessary, replace them with new ones. Here, too, the demands on the quality of the condition test increase.
  • Value documents of the same predetermined type are understood to mean value documents which are considered to be of the same type in relation to the criterion used for the test.
  • Value documents of the same specified type are, in particular, value documents which have predefined properties which must lie within tolerances specified for the respective type. In principle, they can have other properties in which they differ more. For example, banknotes of a same given type may have predetermined picture elements that are characteristic of that type. If features determined only from the recorded property data are used for the check, for example for the echo-checking, then all the value documents that contain them can be used Have features in a given tolerance range, to be regarded as the same type.
  • the value documents of the same predetermined type can be banknotes of the same currency and denomination.
  • the predetermined type can be additionally given by the fact that the banknotes in substantially predetermined areas, ie. H. only in one, for example, by a central bank, given range of permissible fluctuations also varia- ble, have properties.
  • the pressure on the banknotes can be the same except for predetermined areas.
  • property data in principle any data can be used which describe predetermined properties, in particular predetermined physical properties, of at least parts of a value document to be checked. This can be raw data from sensor elements or from these calculated data.
  • a classification ie an assignment to one of a number n of classes, in particular to one of at least two predetermined classes, whereby value documents of the same type are distinguished.
  • a transformation of at least some, or a part of the property data or of processing data determined therefrom is then carried out in a compensation step in order to at least partially compensate for a dependence of the property or processing data on the determined class.
  • transformations are performed which are specified for the respective class, while no transformation takes place for the remaining class of the n classes; or it can be provided that transformations are carried out for all classes which are specified for the respective class.
  • the transformations are respectively specified for the classes, which can be done, for example, by specifying procedural steps for carrying out the transformation and values for parameters used in the method steps; For example, a Tramformationsfunktion be provided by means of which the property or processing data can be converted depending on the parameters in transformed property or processing data.
  • the property or processing data present after the compensation step are then used to test the value document, in which the at least one predetermined criterion, which is preferably independent of the classes, is examined, which relates to the resultant tiansformed property data or processing data.
  • the at least one predetermined criterion which is preferably independent of the classes
  • reference data and allowable deviations from the Enter reference descriptive parameters that are specified for the value documents of the given type.
  • any data can be used to determine the class.
  • magnetic properties could be used to determine the class and optical properties to test the value document.
  • the determined property data are used to determine the class. This has the advantage that it is just the differences in those property data that can be used for the classification, which are compensated for later testing.
  • the classes can be predefined in such a way that they reflect possible systematic deviations of the property data, that is property data of value documents of one of the classes systematically differ from the property data of value documents of the other classes.
  • the classes are predetermined in such a way that value documents are assigned to each of them that are similar in terms of at least one aspect of the production of the value documents. This can be done by the Classification production-related systematic differences in the given properties and thus property data of the value documents are recorded.
  • the aspect of the production can be chosen arbitrarily, but suitably.
  • the respective manufacturer of the value documents can be used and preferably each of the classes can be assigned only value documents produced by a single manufacturer.
  • the manufacturer can be determined by checking at least the property data and / or in particular the serial number in the case of the EURO.
  • a classifier can be used to determine the classes or classification, and a transformation can be used as a transformation, which was determined by the following method, which is likewise the subject of the present invention.
  • value documents of the same predetermined type and from different Production batches provided for the value documents by means of a sensor property data that describe predetermined properties of the value documents, and determined by means of a verarbeihmgs worn from the property data values of predetermined feature vectors.
  • the data processing device defines classes to which respective value documents of the given type are regarded as being similar in relation to the values of the feature vectors according to the predetermined criterion, and at least one class is generated by the data processing device.
  • sifikator is determined, by means of which a value document of the given type as a function of this determined property data assigned to one of the classes and thus for the value document a class can be determined.
  • a transformation is carried out for at least one of the defined classes by means of the data processing device. niger of the property data or determined from the property data processing data determined by the dependence of the property or. Processing data from the determined class is at least partially compensated.
  • the classes determined in this way can be used as the given classes for the procedure for checking value documents of the same type, also referred to below as test methods.
  • data describing the classifier ie the at least one classification function and its parameters, also referred to as classifier parameters in the context of the invention, and the data of the transformation, in particular a transformation function and its parameters, are understood.
  • the value documents of the same predetermined type as above are also determined in the method for determining data for carrying out the test method described above, and in particular preferably banknotes of the same currency and denomination.
  • component analysis may be used in a space of feature vectors determined from the property data.
  • the dependence of the feature vectors on the property data is the same as in the test method, if feature vectors are used in this case.
  • This method has the advantage of a very simple implementation.
  • a Karnene-Loeve transformation or a principal component analysis (PCA) can be used for this purpose.
  • a discriminant analysis in a space of feature vectors obtained from the property data or a subspace of the feature vectors is used.
  • the advantage of this approach is that a very good separation of the classes can be achieved.
  • one of the predetermined classes can be determined as desired.
  • a linear classifier is used as the classifier.
  • a classification function dependent on the property or feature vectors may be used with a functional form given by the linearity with respect to the feature vectors, for which in turn corresponding parameters defining the classifier are determined.
  • Such classifiers not only offer the advantage that they are easy to determine, but can also be evaluated quickly during the test.
  • the number of determined classes is a number n
  • for each at least n-1 of the classes to determine a transformation of the property data determined for value documents of the given type or processing data determined from the property data Depending on the property or processing data is compensated by the determined class.
  • this transformation can only be determined for some of the property data and / or only for processing data, in particular feature vectors, and can also be carried out only for these.
  • the transformation is determined so that it can also be used all property data and / or processing data used for subsequent tests.
  • the property data preferably describe spatially resolved optical properties of the value document, particularly preferably an image in reflection or transmission in different spectral ranges.
  • the property data describes a color image of the value document.
  • feature vectors they preferably describe color properties of given evaluation areas of the image.
  • the color properties are then preferably used, which does not mean the recognition of special shapes, for example letters or numbers.
  • a transport device for transporting isolated value documents to at least one output tray, a sensor device arranged on a transport path given by the transport device with an evaluation device for carrying out the test method, in particular the determination of the property data, and a control device for controlling the transport device in response to signals the evaluation device.
  • the device may have at least two output compartments and the control device for controlling the transport device in dependence on the Signa len of the evaluation be formed so that depending on the signals for tested value documents, the value documents in one of the compartments, which is determined by the respective signal transported.
  • the device preferably the evaluation device, preferably has a memory in which all data necessary for the execution of the method are stored.
  • FIG. 1 shows a schematic illustration of a bank note processing device
  • FIGS. 2a and b show a schematic representation of an optical sensor of the bank note processing device in FIG. 1 in the transport direction and from above onto a transport plane
  • FIG. 3 shows a schematic representation of an example of a value document to be examined in the form of a banknote
  • FIG. 4 is a simplified flow chart for a method for checking value documents that can be performed in the routine handling device in FIG. 1, and a simplified flow chart for a method for determining data for the method for checking value documents in FIG. 4.
  • 1 shows a device 10 for processing value documents, in the example a banknote processing device, which serves inter alia for determining the state and the authenticity of value documents 12 in the form of banknotes.
  • the sensor arrangement 24 comprises at least one sensor for this purpose; In this embodiment, only one optical sensor 32 is provided for the spatially resolved detection of color properties, which detects the optical document remitted from the value document. In other embodiments, still other sensors, e.g. be provided for other than optical properties.
  • the sensor 32 captures an image of the value document in three spectral regions corresponding to the three Color channels red, green and blue, which is represented by corresponding sensor signals.
  • control device 30 From the analog and / or digital sensor signals of the sensor 32, characteristic data are determined by the control device 30 during a sensor signal evaluation, which data are relevant for the checking of the bank notes with respect to their condition and / or authenticity.
  • the control device 30 has an evaluation device 31, which is integrated in the example in the control device 30, but in other embodiments, but also part of the sensor assembly 24, preferably the sensor 32 may be.
  • the state of a value document is regarded in particular as the state of fitness or fitness for circulation, ie the suitability to continue to be used as a means of payment.
  • predetermined criteria are used. These relate in particular to the presence of soiling and / or color abrasion or stains as well as the presence of cracks, dog-ears and / or holes, and / or the absence of components of the value documents used in this example.
  • the control device 30 has a processor 34 and a memory 36 connected to the processor 34 in which at least one computer program with program code is stored, in the execution of which the processor 34 in a first function as the evaluation device 31 Sensor signals, in particular for determining the authenticity and / or a total state of a tested value document, evaluates and controls the device in a second function or corresponding to the evaluation, the transport device 18 controls.
  • the control device 30 further has a data interface 37.
  • the control device 30 can be operated in at least two operating modes. In a first operating mode, the working mode, it controls the device for checking value documents.
  • the evaluation device 31 In the working mode, the evaluation device 31, more precisely the processor 34 therein, after determining property data, can check a given criterion for the authenticity of the value document into which at least some of the detected properties and reference data are received.
  • the evaluation device 31 determines in a step S10 in a property data item for the value document to be checked, which describe predefined properties of the value documents.
  • the sensor 32 acquires images of the value documents, more specifically the image or image data representing images, in the example full-area images with three color channels, namely red, green and blue (RGB channels); The type of image data has already been described above.
  • the property data thus indicates properties of the value document as a function of the location on the value document.
  • the property or image data are transmitted to the evaluation device 31 and detected by this.
  • a preprocessing of the detected data in the sensor 32 or the evaluation device 31 can be performed in this step, in which the image data are transformed, for example, to compensate for background noise.
  • the evaluation device 31 determines the type of a value document to be checked in step S12 as a function of the property data detected by the sensor 32.
  • value documents are checked in the form of euro banknotes.
  • the evaluation device 31 can therefore first perform a search or recognition of edges of the banknote in the picture. From the recognized borders, she can use the format of the value document and in the example of value documents in the form of Banknotes determine the denomination and thus the type from the set of the given possible value document types.
  • the evaluation device 31 positions predetermined regions of interest (ROI) in the image, which consist of the known position of predetermined regions on the value documents of the given type relative to the contours of the value documents and an outline determined in the image of the value document.
  • ROI regions of interest
  • the evaluation device may, in particular, first perform a search or detection of edges of the banknote in the image, or resort to results of step S12, in order then to position the ROI in the image, depending on the position of the edges in the image. to select appropriate property values. For example, twenty-four evaluation areas can be selected for a 10 Euro banknote.
  • FIG. 3 shows, by way of illustration, an evaluation area 46 emphasized by hatching and comprising nine pixels 44.
  • feature vectors are determined from the property data, which reproduce color properties of the evaluation areas; When determining the classes, the feature vectors and in particular these color properties are used, ie the classification takes place as a function of the color properties.
  • the evaluation device 31 determines from the property data for each of the evaluation areas at least one value assigned to the respective evaluation area, which is referred to below as a feature value.
  • a feature value In the example, three feature values are determined, a feature value for each of the color channels. For example, as the evaluation area 46 comprises nine adjacent pixels arranged in a given rectangle, the average value over each of the 10 pixel values of the color channel can be the property value for each of the color channels corresponding color channel can be calculated.
  • the feature values for a banknote are referred to as the feature vector X of the banknote.
  • the value-value device 31 can carry out a transformation of the property values or of the feature vector into another color space, for example a device-independent color space, in particular a CIE-Lab color space.
  • the evaluation device 31 carries out a transformation of at least some of the property data or processing data determined from the property data as a function of the determined class. By means of this transformation, systematic differences between the property data for value documents assigned to different classes should be compensated to the extent that they do not play a significant role for further evaluation, in particular testing.
  • the property data preferably all image data representing the image of the respective value document
  • transformations assigned to the respective class in the example transformer functions, are used, which are set so that the data transformed with the transformations are used for checking with the above-mentioned criteria for the condition and authenticity of the value documents of the given type independently of the determined class can. These criteria are independent of the classes, ie the same for all classes.
  • this transformation corresponds to a change in the color and / or brightness of the entire images or a corresponding transformation of the property or image data.
  • the determination of the transformation or data for the transformation can be carried out with the method described below for determining data for the present test method.
  • step S24 the evaluation device 31 checks the predetermined criterion relating to the transformed property data or processing data for checking the value document and forms a signal describing the result of the test.
  • the two aforementioned criteria are checked, one for the state of the value document and the other for the authenticity of the value document, and in each case formed speaking signals.
  • the control device controls the transport device.
  • step T10 value documents of the same type are provided, in the example banknotes of the same currency and denomination, but from different production batches.
  • step T12 images of the value documents, more specifically the image representative property data are detected by the sensor 32.
  • a sub-step corresponding to step S10 is performed for each of the predetermined value documents of the same type.
  • the detected property data are transmitted via the data interface 37 to an external data processing device with a corresponding interface, which takes over the further processing of the data.
  • the data processing device carries out the following positioning of predetermined evaluation ranges for each of the value documents and stores corresponding data for the respective value document. More precisely, the data processing device positions predetermined regions of interest (ROI), which correspond to the evaluation regions in step S16, in the image which is predefined from the known position. ner areas on the value documents of the given type relative to the outlines of the value documents and an ascertained in the image outline of the value document.
  • the data processing device can, in particular, first carry out a search or recognition of edges of the banknote in the image in accordance with the procedure for edge recognition in step S12, and then, depending on the position of the edges in the image, the ROI in the image position, ie select appropriate property values. For example, for a 10-euro banknote 12, twenty-four evaluation areas can be selected. These are preferably selected so that they can also be used for testing for authenticity and / or for checking the state. In the example, one of the evaluation areas is area 46 in FIG. 2.
  • step T16 the data processing device determines for each of the value documents from the property data for each of the evaluation areas at least one feature value assigned to the respective evaluation area.
  • the determination of the feature values for each of the value documents takes place as in step S18. From the feature values, as in the test method, a feature vector X is formed for each of the value documents
  • the data processing device can carry out a transformation of the property values or of the feature vector into another color space, for example a device-independent color space, in particular a CIE-Lab color space. Such a transformation must then also be carried out in the test procedure.
  • the data processing device searches classes depending on the determined values of the feature vectors for the value documents, which are respectively associated with value documents relating to the property data or in the example of the processing data determined therefrom in the form of the values of the feature vectors according to a given criterion does not differ significantly from each other, ie it sets appropriate classes.
  • the evaluation device determines clusters or clusters of the feature vectors in a corresponding space, which are separated from one another according to at least one predetermined criterion.
  • Each of these clusters corresponds to a class.
  • the classes can reproduce the origin of different production batches, if they differ sufficiently in their properties.
  • a class or an accumulation banknotes can correspond to several production batches, but it is also possible that one class is assigned to only one production batch.
  • PCA Principal Component Analysis
  • KL transformation Karhunen Loeve transformation
  • At least two, in the example, four main components are determined by means of which the largest portions of the scattering of the feature vectors can be represented. Clusters are then determined in the subspace formed by these main components. In the example, it is used as a criterion for the presence of two different clusters that the distance of the mean vectors for two different clusters must be greater than the sum of the covariances of the feature vectors of the clusters projected on the difference of the mean vectors.
  • the data processing device sets at least one classifier for the accumulations or classes found, ie a classifier. tion function and classifier parameters for this, by means of which a value document of the specified type can be assigned to one of the classes.
  • This at least one classifier, ie the corresponding classification function, is the classifier used in step S20, with the function used in step S20.
  • the data processing device determines the classifier parameter values for the classifier or the predetermined classification function, by means of which a value document of the predetermined type, in the example of a banknote of the specified type, for the data corresponding to steps T12 to T16 or T18 is detected and returned to property values or Feature vectors have been processed, depending on the property values to one of the accumulations or one of the determined classes can be assigned.
  • a reduction of the property values or feature vectors to a subspace in which the separable accumulations are easily recognizable can take place in this step.
  • the mean vector of the accumulation and covariance data, in particular in the subspace, and threshold values for the maximum distance from the mean vector according to one may be used, in addition to the principal components representing and subspace spanning the subspace determined by the covariance data distance measure, in the example, a Euclidean distance.
  • the covariance data distance measure in the example, a Euclidean distance.
  • the data processing device determines transformation functions by means of which the image data or the feature values can be transformed to common reference values that can be used for a check using the predetermined criteria in step S24.
  • the transformation functions are functions of the property data and compensation parameters whose functional form, ie dependencies on the property data and compensation parameters, is specified.
  • the compensation parameters can be used in particular to parametrize displacements and / or rotations and / or scalings in the color space by parameterizing the compensation parameters.
  • the mean values of the cluster or class that originate from the largest number of batches are used as reference values.
  • the described linear classifier is used as a classifier in step S20
  • Another embodiment differs from the first embodiment by the formation of the clusters in step T20 and the determination of the classifier.
  • a discriminant analysis in the example a Fisher dispersion analysis, is carried out, in which the classes are determined such that a maximum distance of the clusters with minimal scattering in the clusters is reached.
  • the parameters determined in the Fisher discriminant analysis which correspond in particular to the matrix A and the vector B, are then determined in a step corresponding to step T22.
  • the matrix A still contains portions that represent the projection in the subspace determined by the PCA or KL transformation.
  • processing data may be transformed in step S14.
  • the characteristic values can be used as processing data.

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Abstract

Beschrieben ist ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten gleichen vorgegebenen Typs, bei dem für eines der Wertdokumente Eigenschaftsdaten ermittelt werden, die vorgegebene Eigenschaften des Wertdokuments beschreiben, für das Wertdokument aus einer Anzahl n von für Wertdokumente des vorgegebenen Typs vorgegebenen Klassen eine Klasse ermittelt wird, wobei n größer als 1 ist, in Abhängigkeit von der ermittelten Klasse eine Transformation wenigstens einiger der Eigenschaftsdaten oder von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Verarbeitungsdaten durchgeführt wird, um eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise zu kompensieren, und zur Prüfung des Wertdokuments wenigstens ein vorgegebenes, vorzugsweise von den Klassen unabhängiges, Kriterium, das die resultierenden Eigenschaftsdaten bzw. Verarbeitungsdaten betrifft, geprüft und ein das Ergebnis der Prüfung beschreibendes Signal gebildet wird.

Description

Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten und ein Verfahren zur Bereitstellung von Daten für das Prüfungsverfahren.
Unter Wertdokumenten werden dabei karten- und vorzugsweise blattförmige Gegenstände verstanden, die beispielsweise einen monetären Wert oder eine Berechtigung repräsentieren und daher nicht beliebig durch Unbefugte herstellbar sein sollen. Sie weisen daher nicht einfach herzustellende, insbesondere zu kopierende Merkmale auf, deren Vorhandsein ein Indiz für die Echtheit, d.h. die Herstellung durch eine dazu befugten Stelle, ist. Wichtige Beispiele für solche Wertdokumente sind Chipkarten, Coupons, Gutscheine, Schecks und insbesondere Banknoten.
Wertdokumente müssen daraufhin geprüft werden, ob sie echt sind. Da Fälschungen von Wertdokumenten im Laufe der Zeit immer besser werden, ist es notwendig, die Prüfung der Echtheit von Wertdokumenten immer weiter zu verbessern.
Weiter können Banknoten durch starke und/ oder unvorsichtige Benutzung so stark beschädigt oder verschmutzt werden, daß diese nicht mehr brauchbar sind. Dieser Zustand der Banknoten wird häufig als "nicht umlauffähig". Banknoten werden daher auch in Bezug auf ihren Zustand geprüft, um nicht mehr umlauffähige Banknoten aus dem Verkehr ziehen und gegebenenfalls durch neue ersetzen zu können. Auch hier steigen die Anforderungen an die Qualität der Zustandsprüfung.
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten anzugeben, das eine genaue Prüfung von Wertdokumenten erlaubt. Die Auf gäbe wird gelöst durch ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten gleichen vorgegebenen Typs, bei dem für eines der Wertdokumente Eigenschaftsdaten ermittelt werden, die vorgegebene Eigenschaften des Wertdokuments beschreiben, für das Wertdokument aus einer Anzahl n von für Wertdokumente des vorgegebenen Typs vorgegebenen Klassen eine Klasse ermittelt wird, wobei n größer als 1 ist, in Abhängigkeit von der ermittelten Klasse eine Transformation wenigstens einiger der Eigenschaftsda- ten oder von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Verarbeitungsdaten durchgeführt wird, um eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise zu kompensieren, und zur Prüfung des Wertdokuments wenigstens ein vorgegebenes, vorzugsweise von den Klassen unabhängiges, Kriterium, das die resultierenden transformierten Eigenschaftsdaten bzw. Verarbeitungsdaten betrifft, geprüft und ein das Ergebnis der Prüfung beschreibendes Signal gebildet wird.
Unter Wertdokumenten gleichen vorgegebenen Typs werden dabei Wertdokumente verstanden, die in Bezug auf das zur Prüfung verwendet Kriterium als von gleichem Typ angesehen werden. Wertdokumente gleichen vorgegebenen Typs sind insbesondere Wertdokumente, die vorgegebene Eigenschaften aufweisen, die innerhalb von für den jeweiligen Typ vorgegebener Toleranzen liegen müssen. Prinzipiell können sie andere Eigenschaften aufweisen, in denen sie sich stärker unterscheiden. Beispielsweise können Bankno- ten eines gleichen vorgegebenen Typs vorgegebene Bildelemente aufweisen, die für diesen Typ charakteristisch sind. Werden für die Prüfung, beispielsweise für die Echmeitsprüfung, nur aus den erfaßten Eigenschaftsdaten ermittelte Merkmale verwendet, so können alle Wertdokumente, die diese Merkmale in einem vorgegebenen Toleranzbereich aufweisen, als von gleichem Typ anzusehen sein.
Bei einer bevorzugten Ausfuhrungsform des Verfahrens können die Wert- dokumente gleichen vorgegebenen Typs Banknoten derselben Währung und Stückelung sein. Je nach Art der Währung kann der vorgegebene Typ zusätzlich dadurch gegeben sein, daß die Banknoten in vorgegebenen Bereichen im wesentlichen gleiche, d. h. nur in einem, beispielsweise durch eine Zentralbank, vorgegebenen Rahmen zulässiger Schwankungen auch varia- ble, Eigenschaften aufweisen. Beispielsweise kann der Druck auf den Banknoten bis auf vorgegebene Bereiche gleich sein.
Als Eigenschaftsdaten können prinzipiell beliebige Daten verwendet werden, die vorgegebene Eigenschaften, insbesondere vorgegebene physikali- sehe Eigenschaften, wenigstens von Teilen eines zu prüfenden Wertdokuments beschreiben. Dabei kann es sich um Rohdaten von Sensorelementen oder aus diesen berechnete Daten handeln.
Es ist nun vorgesehen, für die Wertdokumente dieses gleichen Typs jeweils eine Klassifizierung, d.h. eine Zuordnung zu einer von einer Anzahl n von Klassen, insbesondere zu einer von wenigstens zwei vorgegebenen Klassen durchzuführen, wodurch Wertdokumente des gleichen Typs unterschieden werden. In Abhängigkeit von der ermittelten Klasse wird dann in einem Kompensationsschritt eine Transformation wenigstens einiger, bzw. eines Teils der Eigenschaftsdaten oder von aus diesen ermittelten Verarbeitungsdaten durchgeführt, um eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise zu kompensieren. Dazu kann vorgesehen sein, daß für n-1 der Klassen Transformationen durchgeführt werden, die für die jeweilige Klasse festgelegt sind, während für die verbleibende Klasse der n Klassen keine Transformation stattfindet; oder es kann vorgesehen sein, daß für alle Klassen Transformationen durchgeführt werden, die für die jeweilige Klasse festgelegt sind. Die Transformationen sind jeweils für die Klassen vorgegeben, was beispielsweise dadurch geschehen kann, daß Verfanrerisschritte zur Durchführung der Transformation und Werte für in den Verfahrerisschritten verwendete Parameter vorgegeben sind; beispielsweise kann eine Tramformationsfunktion vorgesehen sein, mittels derer die Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten in Abhängigkeit von den Parametern in transformierte Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten umgerechnet werden können.
Diesem Vorgehen Hegt die Idee zugrunde, daß es für Wertdokumente eines gleichen vorgegebenen Typs systematische Unterschiede geben kann, die zum einen eine Aufteilung in Klassen ermöglichen und die sich zum anderen in den Eigenschaftsdaten äußern können. Unter einer Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse ist daher insbesondere zu verstehen, daß die Wertdokumente dieser Klasse Eigen- schafts- bzw. Verarbeitungsdaten aufweisen, die sich systematisch von denen von Wertdokumenten anderer Klassen, aber des gleichen Typs unterscheiden.
Die nach dem Kompensationsschritt vorliegenden Eigenschafts- bzw. Verar- beitungsdaten werden dann zur Prüfung des Wertdokuments herangezogen, bei der das wenigstens eine vorgegebene, vorzugsweise von den Klassen unabhängige, Kriterium geprüft wird, das die resultierenden tiansformierten Eigenschaftsdaten bzw. Verarbeitungsdaten betrifft. In dieses Kriterium können insbesondere Referenzdaten und zulässige Abweichungen von den Referenzdaten beschreibende Parameter eingehen, die für die Wertdokumente des vorgegebenen Typs vorgegeben sind. Durch die Kompensation der klassenabhängigen Einflüsse ist es möglich, die zulässigen Abweichungen klein zu halten, woraus eine genaue Prüfung resultiert Darüber hinaus ergibt sich der Vorteil, daß nur ein Satz von Referenzdaten und zulässige Abweichungen beschreibende Parameter notwendig sind.
Zur Ermittlung der Klasse können prinzipiell beliebige Daten verwendet werden. Beispielsweise können Daten verwendet werden, die andere Eigen- scharten des Wertdokuments beschreiben als die Eigenschaftsdaten. So könnten magnetische Eigenschaften zur Ermittlung der Klasse und optische Eigenschaften zur Prüfung des Wertdokuments verwendet werden. Vorzugsweise werden zur Ermittlung der Klasse jedoch die ermittelten Eigenschaftsdaten verwendet. Dies hat den Vorteil, daß zur Klassifizierung gerade die Unterschiede in denjenigen Eigenschaftsdaten verwendet werden können, die zur späteren Prüfung kompensiert werden.
Weiter können bei der Ermittlung der Klasse aus den Eigenschaftsdaten Merkmalsvektoren ermittelt werden, und vorzugsweise die Merkmalsvekto- ren als Verarbeitungsdaten verwendet werden. Vorzugsweise werden diese Merkmalsvektoren auch bei der späteren Prüfung verwendet
Die Klassen können so vorgegeben sein, daß sie mögliche systematische Abweichungen der Eigenschaftsdaten widerspiegeln, daß sich also Eigen- schaftsdaten von Wertdokumente einer der Klassen systematisch von den Eigenschaftsdaten von Wertdokumenten der anderen Klassen unterscheiden Vorzugsweise sind die Klassen so vorgegeben, daß diesen jeweils Wertdokumente zugeordnet sind, die in Bezug auf wenigstens einen Aspekt der Herstellung der Wertdokumente gleichartig sind. Damit können durch die Klasseneinteilung herstellungsbedingte systematische Unterschiede in den vorgegebenen Eigenschaften und damit Eigenschaftsdaten der Wertdokumente erfaßt werden. Prinzipiell kann der Aspekt der Herstellung beliebig, aber geeignet gewählt sein. Gemäß einer ersten bevorzugten Ausfuhrungsform kann als Aspekt der Herstellung nur der jeweiligen Hersteller der Wertdokumente verwendet werden und vorzugsweise jeder der Klassen nur von einem einzelnen Hersteller hergestellte Wertdokumente zugeordnet sein. Der Hersteller kann dabei je nach Art des Wertdokuments durch Prüfung wenigstens der Eigenschaftsdaten und/ oder insbesondere der Seriennummer im Fall des EURO ermittelt sein.
Gemäß einer zweiten bevorzugten Ausführungsform können als Aspekt der Herstellung Herstellungschargen verwendet werden, in denen Wertdokumente hergestellt wurden. Unter einer Charge werden dabei Wertdokumente verstanden, die während desselben Produktionsprozesses hergestellt sind. Wertdokumente aus verschiedenen Chargen können sich beispielsweise durch Unterschiede in den darin verwendeten Materialien, insbesondere zum Beispiel dem Papier oder Druckfarben, die ebenfalls in Chargen und nicht in kontinuierlichen Prozessen hergestellt werden, und/ oder den bei der Herstellung verwendeten Mitteln, beispielsweise den Druckplatten, und/ oder den bei der Herstellung verwendeten Herstellprozeßparametern unterscheiden. Die genauen Gründe für das Auftreten von Unterschieden spielen im Rahmen der vorliegenden Erfindung jedoch keine Rolle. Einer Klasse braucht dabei nur wenigstens eine Herstellungscharge zu entsprechen; es können aber auch Wertdokumente gleichen Typs und aus wenigstens zwei verschiedenen Chargen einer einzelnen Klassen zugeordnet sein. Verfahren zur Festlegung der Klassen und zur Festlegung eines Verfahrens zur Ermittlung einer der Klassen für ein Wertdokument, im Rahmen der vorliegenden Erfindung auch als Klassifizierung eines Wertdokuments bezeichnet, und von Transformationen für die Klassen können prinzipiell beliebig ermittelt werden.
Vorzugsweise kann für die Ermittlung der Klassen bzw. Klassifizierung ein Klassifikator und als Transformation eine Transformation verwendet werden, die mit dem folgenden Verfahren ermittelt wurden, das ebenfalls Ge- genstand der vorliegenden Erfindung ist. Bei diesem Verfahren zur Ermittlung von Daten zur Durc±iführung des hier beschriebenen Verfahrens zur Prüfung von Wertdokumenten, vorzugsweise in der Ausführungsform, bei der als Aspekt der Herstellung Herstellungschargen verwendet werden, in denen Wertdokumente hergestellt wurden, werden Wertdokumente des gleichen vorgegebenen Typs und aus unterschiedlichen Herstellungschargen bereitgestellt, für die Wertdokumente mittels eines Sensors Eigenschaftsdaten ermittelt, die vorgegebene Eigenschaften der Wertdokumente beschreiben, und mittels einer Datenverarbeihmgseinrichtung aus den Eigenschaftsdaten Werte vorgegebener Merkmalsvektoren ermittelt. In Abhängigkeit von den Werten der Merkmalsvektoren werden mittels der Datenverarbeitungseinrichtung Klassen festgelegt, denen jeweils Wertdokumente des vorgegebenen Typs zugeordnet sind, die in Bezug auf die Werte der Merkmalsvektoren gemäß dem vorgegebenen Kriterium als ähnlich angesehen werden, und es wird mittels der Datenverarbeitungseinrichtung wenigstens ein Klas- sifikator festgelegt wird, mittels dessen ein Wertdokument des vorgegebenen Typs in Abhängigkeit von für dieses ermittelten Eigenschaftsdaten einer der Klassen zugeordnet und damit für das Wertdokument eine Klasse ermittelt werden kann. Für wenigstens eine der festgelegten Klassen wird mittels der Datenverarbeitungseinrichtung eine Transformation für wenigstens ei- niger der Eigenschaftsdaten oder von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Verarbeitungsdaten ermittelt, durch die eine Abhängigkeit der Eigenschaftsbzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise kompensiert wird. Die so festgelegten Klassen können als die vorgegebenen Klassen für das Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten gleichen Typs, im folgenden auch Prüfverfahren genannt, verwendet werden. Unter den Daten zur Durchführung des Prüfverfahrens werden Daten, die den Klassi- fikator beschreiben, d.h. die wenigstens eine Klassifikationsfunktion und deren Parameter, im Rahmen der Erfindung auch als Klassifikatorparameter bezeichnet, und die Daten der Transformation, insbesondere eine Transformationsfunktion und deren Parameter, verstanden.
Entsprechend dem beschriebenen Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten sind auch bei dem Verfahren zur Ermittlung von Daten zur Durch- führung des oben beschriebenen Prüfverfahrens die Wertdokumente gleichen vorgegebenen Typs wie oben bestimmt und insbesondere vorzugsweise Banknoten derselben Währung und Stückelung.
Vorzugsweise kann zum Festlegen der Klassen eine Komponentenanalyse in einem Raum von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Merkmalsvektoren verwendet werden. Die Abhängigkeit der Merkmalsvektoren von den Eigenschaftsdaten ist dabei dieselbe wie bei dem Prüfverfahren, falls bei diesem Merkmalsvektoren verwendet werden. Dieses Verfahren hat den Vorteil einer sehr einfachen Durchführung. Vorzugsweise können dazu eine Karhu- nen-Loeve-Transformation oder eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwendet werden.
Auch kann zum Festlegen der Klassen eine Diskriminanzanalyse in einem Raum von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Merkmalsvektoren oder in einem Teilraum der Merkmalsvektoren verwendet wird. Der Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, daß eine sehr gute Trennung der Klassen erzielt werden kann. Prinzipiell kann die Ermittlung einer der vorgegebenen Klassen beliebig erfolgen. Vorzugsweise wird jedoch als Klassifikator ein linearer Klassifikator verwendet. Für einen solchen Klassifikator kann eine von den Eigenschaftsoder Merkmalsvektoren abhängige Klassifikationsfunktion mit einer durch die Linearität in Bezug auf die Merkmalsvektoren vorgegebenen funktiona- len Form verwendet werden, für die wiederum entsprechende Parameter bestimmt werden, die den Klassifikator festlegen. Solche Klassifikatoren bieten nicht nur den Vorteil, daß sie einfach zu ermitteln sind, sondern können auch bei der Prüfung schnell ausgewertet werden. Wie schon eingangs ausgeführt kann vorzugsweise insbesondere, wenn die Anzahl der ermittelten Klassen eine Zahl n ist, für insgesamt wenigstens n-1 der Klassen jeweils eine Transformation der für Wertdokumente des vorgegebenen Typs ermittelte Eigenschaftsdaten oder aus den Eigenschaftsdaten ermittelte Verarbeitungsdaten ermittelt werden, durch die eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse kompensiert wird.
Diese Transformation kann bei beiden Verfahren nur für einige der Eigenschaftsdaten und/ oder nur für Verarbeitungsdaten, insbesondere Merk- malsvektoren ermittelt sein und auch nur für diese durchgeführt werden.
Es ist jedoch auch möglich, das die Transformation so ermittelt wird, daß sie auch alle für nachfolgende Prüfungen verwendete Eigenschaftsdaten und/ oder Verarbeitungsdaten verwendet werden kann. Bei beiden Verfahren beschreiben die Eigenschaftsdaten vorzugsweise ortsaufgelöste optische Eigenschaften des Wertdokuments, besonders bevorzugt ein Bild in Reflexion oder Transmission in verschiedenen Spektralberei- chen.
Besonders bevorzugt beschreiben die Eigenschaftsdaten ein Farbbild des Wertdokuments .
Werden Merkmalsvektoren verwendet, beschreiben diese vorzugsweise Farbeigenschaften vorgegebener Auswertebereiche des Bildes. Bei der Ermittlung der Klassen werden dann vorzugsweise die Farbeigenschaften verwendet, worunter nicht die Erkennung spezieller Formen, beispielsweise von Buchstaben oder Ziffern, verstanden wird.
In bevorzugten Ausfuhrungsf ormen der Verfahren kann die Transformation dann eine Transformation in einem Farbraum umfassen.
Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist weiter eine Vorrichtung zur Be- arbeitung von Wertdokumenten mit wenigstens einem Eingabefach zur
Aufnahme von Wertdokumenten, einer Transporteinrichtung zum Transport vereinzelter Wertdokumente zu wenigstens einem Ausgabefach, einer an einem durch die Transporteinrichtung gegebenen Transportpfad angeordneten Sensoreinrichtung mit einer Auswerteeinrichtung zur Durchführung des Prüfverfahren, insbesondere der Ermittlung der Eigenschaftsdaten, und einer Steuereinrichtung zur Steuerung der Transporteinrichtung in Abhängigkeit von Signalen der Auswerteeinrichtung. Vorzugsweise kann die Vorrichtung wenigstens zwei Ausgabefächer aufweisen und die Steuereinrichtung zur Ansteuerung der Transporteinrichtung in Abhängigkeit von den Signa- len der Auswerteeinrichtung ausgebildet sein, so daß in Abhängigkeit von den Signalen für geprüfte Wertdokumente die Wertdokumente in eines der Fächer, das durch das jeweilige Signal festgelegt ist, transportiert werden. Die Vorrichtung, vorzugsweise die Auswerteeinrichtung, verfügt vorzugsweise über einen Speicher, in dem alle für die Durchf hrung des Verfahrens notwendigen Daten gespeichert sind.
Die Erfindung wird im Folgenden noch näher beispielhaft anhand der Zeich- nungen erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Banknotenbearbeitungsvorrichtung, Fig. 2a und b schematische Darstellung eines optischen Sensors der Banknotenbearbeitungsvorrichtung in Fig. 1 in Transportrichtung und von oben auf eine Transportebene,
Fig. 3 eine schematische Darstellung eines Beispiels für ein zu untersuchen- des Wertdokument in Form einer Banknote,
Fig. 4 ein vereinfachtes Ablaufdiagramm für ein Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten, das in der Banlmotenbearbeitungsvorrichtung in Fig. 1 durchgeführt werden kann, und ein vereinfachtes Ablaufdiagramm für ein Verfahren zur Ermittlung von Daten für das Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten in Fig. 4. Fig. 1 zeigt eine Vorrichtung 10 zur Bearbeitung von Wertdokumenten, im Beispiel eine Banknotenbearbeitungsvorrichtung, die unter anderem zur Ermittlung des Zustands und der Echtheit von Wertdokumenten 12 in Form von Banknoten dient. Die Vorrichtung 10 verfügt über ein Eingabefach 14 für die Eingabe von zu bearbeitenden Wertdokumenten 12, einen Vereinzier 16, der auf Wertdokumente 12 in dem Eingabefach 14 zugreifen kann, eine Transporteinrichtung 18 mit entlang eines Transportpfades 22 nacheinander angeordneten Weichen 20 und 20', und nach jeder der Weichen bzw. an einem den beiden Weichen folgenden Ende des Transportpfades 22 jeweils ein Ausgabefach 26 bzw. 26' bzw. 26". Entlang des durch die Transporteinrichtung 18 gegebenen Transportpfades 22 ist vor der Weiche 20 und nach dem Vereinzier 16 eine Sensoranordnung 24 angeordnet, die zur Erfassung von Eigenschaften vereinzelt zugeführter Wertdokumente 12 und Bildung von die Eigenschaften wiedergebenden Sensorsignalen dient. Eine Steuereinrich- hing 30 ist wenigstens mit der Sensoranordnung 24 und den Weichen 20 und 20' über Signalverbindungen verbunden und dient zur Auswertung von Sensorsignalen der Sensoranordnung 24 und Ansteuerung wenigstens der Weichen 20 und 20' in Abhängigkeit von dem Ergebnis der Auswertung der Sensorsignale.
Die Sensoranordnung 24 umfaßt dazu wenigstens einen Sensor; in diesem Ausführungsbeispiel ist nur ein optischer Sensor 32 zur ortsaufgelösten Erfassung farblicher Eigenschaften vorgesehen, der von dem Wertdokument remittierte optische Strahlung erfaßt. In anderen Ausführungsbeispielen können noch weitere Sensoren, z.B. für andere als optische Eigenschaften vorgesehen sein.
Während des Vorbeitransports eines Wertdokuments erfaßt der Sensor 32 ein Bild des Wertdokuments in drei Spektralbereichen entsprechend den drei Farbkanälen Rot, Grün und Blau, das durch entsprechende Sensorsignale dargestellt wird.
Aus den analogen und/ oder digitalen Sensorsignalen des Sensors 32 werden von der Steuereinrichtung 30 bei einer Sensorsignalauswertung Eigenschaftsdaten ermittelt, die für die Übe^rüfung der Banknoten in Bezug auf deren Zustand und/ oder Echtheit relevant sind. Hierzu verfügt die Steuereinrichtung 30 über eine Auswerteeinrichtung 31, die im Beispiel in die Steuereinrichtung 30 integriert ist, in anderen Ausführungsbeispielen aber auch Teil der Sensoranordnung 24, vorzugsweise des Sensors 32 sein kann.
Unter dem Zustand eines Wertdokuments wird im vorliegenden Beispiel insbesondere den Zustand in Bezug auf die Verkehrsfähigkeit bzw. Umlauffähigkeit, d.h. die Eignung weiterhin als Zahlungsmittel verwendet werden zu können, angesehen. Zur Beurteilung des Zustands bzw. der Echtheit werden vorgegeben Kriterien verwendet. Diese betreffen in diesem Beispiel insbesondere das Vorhandensein von Verschmutzungen und/ oder Farbabnutzungen oder Flecken sowie das Vorhandensein von Rissen, Eselsohren und/oder Löchern, und/ oder das Fehlen von Bestandteilen der Wertdoku- mente verwendet. Die Steuereinrichtung 30 verfügt neben einer entsprechenden Schnittstelle für den Sensor 32 über einen Prozessor 34 und einen mit dem Prozessor 34 verbundenen Speicher 36, in dem wenigstens ein Computerprogramm mit Programmcode gespeichert ist, bei dessen Ausführung der Prozessor 34 in einer ersten Funktion als Auswerteeinrichtung 31 die Sensor Signale, insbesondere zur Ermittlung der Echtheit und/ oder eines Gesamtzustands eines geprüften Wertdokuments, auswertet und in einer zweiten Funktion die Vorrichtung steuert bzw. entsprechende der Auswertung die Transporteinrichtung 18 ansteuert. Die Steuereinrichtung 30 verfügt weiter über eine Datenschnittstelle 37. Die Steuereinrichtung 30 ist in wenigstens zwei Betriebsarten betreibbar. In einer ersten Betriebsart, dem Arbeitsmodus, steuert sie die Vorrichtung zur Prüfung von Wertdokumenten. In einer zweiten Betriebsart, dem Erfas- sungsmodus, steuert sie die Vorrichtung so an, daß Wertdokumente aus dem Eingabefach vereinzelt und vereinzelt an dem Sensor 32 vorbeitransportiert werden. Danach werden die Wertdokumente wieder in einem vorgegebenen der Ausgabefächer 26, 26' oder 26" ausgegeben. Der Sensor 32 erfaßt dabei die von ihm erfaßbaren Eigenschaften der an ihm vorbeitransportier- ten Wertdokumente. Die mit dem Sensor 32 über eine Signal- bzw. Datenverbindung verbundene Steuereinrichtung 30 erfaßt von dem Sensor 32 erfaßte Eigenschaftsdaten und stellt diese über die Datenschnittstelle 37 für jedes der Wertdokumente zur Verfügung. Im Beispiel umfaßt die Datenschnittstelle eine Einrichtung zur Beschreibung von Datenträgern, beispiels- weise CDs, die von einer geeigneten Datenverarbeitimgseinrichtung gelesen werden können.
In dem Arbeitsmodus kann die Auswerteeinrichtung 31, genauer der Prozessor 34 darin, nach Ermittlung von Eigenschaftsdaten ein vorgegebenes Kriterium für die Echtheit des Wertdokuments prüfen, in das wenigstens einige der erfaßten Eigenschaften und Referenzdaten eingehen.
Entsprechend kann die Auswerteeinrichtung 31 ein Kriterium für den Gesamtzustand des Wertdokuments prüfen, in das die Eigenschaftsdaten ein- gehen bzw. das von diesen abhängt. In das Kriterium können insbesondere weiter Referenzdaten zur Festlegung eines noch zulässigen Zustands des Wertdokuments eingehen, die vorgegeben und in dem Speicher 36 gespeichert sind. Der Gesamtzustand kann beispielsweise durch zwei Kategorien "noch umlauffähig" bzw. "verkehrsfähig" oder "zu vernichten" gegeben sein. In Abhängigkeit von dem ermittelten Zustand und der Echtheit steuert die Steuereinrichtung 30, insbesondere der Prozessor 34 darin die Transporteinrichtung 18, genauer die Weichen, so an, daß das geprüfte Wertdokument entsprechend seinem ermittelten Gesamtzustand zur Ablage in entsprechende Ausgabefächer transportiert wird.
Zur Bearbeitung von Wertdokumenten 12 werden in das Eingabefach 14 als Stapel oder einzeln eingelegte Wertdokumente 12 von dem Vereinzier 16 vereinzelt und vereinzelt der Transporteinrichtung 18 zugeführt, die die vereinzelten Wertdokumente 12 der Sensoranordnung 24 zuführt Diese erfaßt optische Eigenschaften der Wertdokumente 12, im Beispiel ein Farbbild, wobei Sensorsignale gebildet werden, die die entsprechenden Eigenschaften des Wertdokuments wiedergeben. Die Steuereinrichtung 30 erfaßt die Sensorsi- gnale, ermittelt in Abhängigkeit von diesen einen Zustand und die Echtheit des jeweiligen Wertdokuments und steuert in Abhängigkeit von dem Ergebnis die Weichen so an, daß die untersuchten Wertdokumente entsprechend ihrem ermittelten Zustand und der Echtheit den Ausgabefächern zugeführt werden.
Der Sensor 32 ist als Zeilensensor ausgebildet, der während des Vorbeitransports eines Wertdokuments an dem Sensor 32 vorbei eine Folge von Zeilenbildern umfaßt, die in einer Richtung quer zur Richtung der Zeile ein Bild des Wertdokuments ergeben. Er umfaßt im vorliegenden Beispiel, in den Fig. 2a und 2b nur extrem vereinfacht schematisch dargestellt, eine Beleuchtungseinrichtung 38, im Beispiel mit zwei Lichtquellen, zur Beleuchtung wenigstens eines Bereichs eines Wertdokuments 12 mit weißem Licht während dessen Vorbeitransport über dessen gesamte Ausdehnung quer zur Transportrichtung T und als Erfassungseinrichtung 40 im Beispiel drei Zei- lenkameras 42, 42' und 42" mit nicht gezeigten, im Strahlengang vor diesen angeordneten Rot-, Grün- und Blau-Filtern zur Erfassung von roten, grünen bzw. blauen Anteilen des von dem Wertdokument remittierten Lichts der Beleuchtungseir-richtung 38. Jede der Zeilenkameras verfügt über jeweils eine Detektorzeile mit zeilenförmig angeordneten Photodetektionselemen- ten, vor denen jeweils der Filter angeordnet ist, der dem von der jeweiligen Zeilenkamera zu detektierenden Farbanteil des remittierten Lichts entspricht. Der Sensor 32 kann noch weitere optische Elemente, insbesondere zur Abbildung bzw. Fokussierung umfassen, die hier nicht gezeigt sind. Die Detektorzeilen von Photodetektionselementen sind parallel zueinander angeordnet. Eine genauere Beschreibung eines solchen Sensors, allerdings mit einer weiteren Detektorzeile für IR-Strahlung, findet sich in der
WO 96/36021 AI der Anmelderin, deren Inhalt insoweit durch Bezugnahme in die Beschreibung aufgenommen wird.
Zur Erfassung eines Farbbildes eines Wertdokuments 12 wird dieses an dem Sensor 32 mit konstanter Geschwindigkeit vorbeitransportiert, wobei in konstanten Zeitabständen mit den Zeilenkameras 42, 42' und 42" Intensitätsdaten orts- und farbaufgelöst erfaßt werden. Die Intensitätsdaten stellen Eigen- Schafts- bzw. Bilddaten dar, die die Eigenschaften von Pixeln 44 eines Zeilenbildes beschreiben, das den von dem Sensor 32 erfaßten zeilenförmigen Bereich des Wertdokuments 12 wiedergibt. Durch Aneinandersetzen der Zeilenbilder entsprechend der zeitlichen Reihenfolge der Erfassung, d.h. entsprechende Zuordnung der Bilddaten, wird dann ein Bild des Wertdoku- ments mit Pixeln erhalten.
Ein von dem Sensor 32 erfaßtes Bild setzt sich daher aus in einer Rechteckmatrix angeordneten Pixeln zusammen. Es wird durch Eigenschaftsdaten in Form von Bilddaten beschrieben. In der Veranschaulichung des Bildes eines Wertdokuments 12 in Fig. 3 sind der Übersichtlichkeit halber nur einige der Pixel 44 gezeigt. Jedem der Pixel sind als Eigenschaftsdaten neben einer Nummer bzw. Zahl i, die die Lage in dem Bild wiedergibt, Farbwerte n, g,, bi für Rot, Grün und Blau zugeordnet. Dabei wird davon ausgegangen, daß die Signalverarbeitungseinrichtung 44 nach Kalibrierung aus Detektionssi- gnalen der Detektorzeilen 42, 42' und 42" Farbwerte erzeugen kann und erzeugt, die in guter Näherung als Farbkoordinaten in dem genormten CIE XYZ-Farbraum verwendet werden können. Die Eigenschaftsdaten können zur einfacheren Darstellung zu einem Vektor V, gegeben durch die Kompo- nenten (i, r,, gi, bi) Ϊ=Ι,Ν zusammengefaßt werden, wobei N die Anzahl der Pixel ist.
Zur Prüfung eines Wertdokuments auf den Zustand bzw. die Echtheit kann ein für einen jeweiligen Typ von Wertdokumenten vorgegebenes Kriterium für einen hinreichend guten Zustand bzw. das VorHegen eines als echt anzusehenden Wertdokuments verwendet werden, das von dem oben genannten Vektor abhängt. Dies kann allgemein so formuliert werden, daß eine jeweilige Prüffunktion K (Pj , V) vorgegebenen wird, die von vorgegebenen Kriterienparametern Pj (j=l,.., m) und dem Vektor abhängt. Nimmt die Funktion für einen gegebenen Vektor V einen vorgegebenen Wert an, wird das jeweilige Kriterium als erfüllt angesehen, sonst nicht. Eine Prüfung des Kriteriums kann also darin bestehen, für einen gegebenen Vektor V den Wert der Prüffunktion K zu berechnen und mit einem vorgegebenen Wert G zu vergleichen. Übersteigt der Wert von K den Wert G, ist das Kriterium erfüllt, andernfalls nicht. Unter der Berechnung des Wertes der Prüffunktion wird dabei verstanden, daß aus dem Vektor und den Parametern mittels durch die Prüffunktion vorgegebener Schritte der Wert ermittelt wird. Zur Prüfung der Wertdokumente ist in dem Speicher 36 in einem als Teil der Auswerteeinrichtung 31 dienenden Abschnitt und damit in diesem Beispiel in der Steuereinrichtung 30 ein Programm gespeichert, das bei Ausfuhrung durch den Prozessor 34 die folgenden Schritte eines Verfahrens zur Prüfung von Wertdokumenten durchfuhrt. Insbesondere sind in dem Speicher 36 alle zur Durchfuhrung des Verfahrens notwendigen Daten gespeichert.
Unter Verwendung von Eigenschaftsdaten des Sensors 32 ermittelt die Auswerteeinrichtung 31 in einem Schritt S10 in einem für das zu prüfende Wert- dokument Eigenschaftsdaten, die vorgegebene Eigenschaften der Wertdokumente beschreiben. In diesem Beispiel erfaßt der Sensor 32 Bilder der Wertdokumente, genauer die Bilder darstellende Eigenschafts- bzw. Bilddaten, im Beispiel vollflächige Bilder mit drei Farbkanälen, nämlich rot, grün und blau (RGB-Kanäle); die Art der Bilddaten wurde bereits oben beschrie- ben. Die Eigenschaftsdaten geben somit Eigenschaften des Wertdokuments in Abhängigkeit vom Ort auf dem Wertdokument an. Die Eigenschafts- bzw. Bilddaten werden an die Auswertevorrichtung 31 übermittelt und von dieser erfaßt. Je nach Art des Sensors kann in diesem Schritt noch eine Vorverarbeitung der erfaßten Daten in dem Sensor 32 oder der Auswerteeinrichtung 31 durchgeführt werden, bei der die Bilddaten beispielsweise zur Kompensation von Hintergrundrauschen transformiert werden.
Darauf ermittelt die Auswerteinrichtung 31 in Schritt S12 in Abhängigkeit von den mittels des Sensors 32 erfaßten Eigenschaftsdaten den Typ eines zu prüfenden Wertdokuments. Im vorliegenden Beispiel werden Wertdokumente in Form von Eurobanknoten geprüft Die Auswerteeinrichtung 31 kann daher zuerst eine Suche bzw. Erkennung von Rändern der Banknote in dem Bild durchfuhren. Aus den erkannten Rändern kann sie das Format des Wertdokuments und im Beispiel von Wertdokumenten in Form von Euro- banknoten die Stückelung und damit den Typ aus der Menge der vorgegebenen möglichen Wertdokumenttypen ermitteln.
Danach ermittelt sie in Schritt S14 unter Verwendung der Eigenschaftsdaten für das zu prüfende Wertdokument des ermittelten Typs aus einer Anzahl n von für Wertdokumente des vorgegebenen Typs vorgegebenen Klassen eine Klasse, n ist dabei eine Zahl größer als 1.
In einem Teilschritt S16 des Schritts S14 positioniert die Auswerteeinrichtung 31 vorgegebene Auswertebereiche (regions of interest, ROI) in dem Bild, die aus der bekannten Lage vorgegebener Bereiche auf den Wertdokumenten des vorgegebenen Typs relativ zu den Umrissen der Wertdokumente und einem in dem Bild ermittelten Umriß des Wertdokuments ergeben. Hierzu kann die Auswertevorrichtung insbesondere zuerst eine Suche bzw. Erken- nung von Rändern der Banknote in dem Bild durchführen oder auf Ergebnisse des Schritts S12 zurückgreifen, um dann in Abhängigkeit von der Lage der Ränder in dem Bild die ROI in dem Bild zu positionieren, d.h. entsprechende Eigenschaftswerte auszuwählen. Beispielsweise können für eine 10 Euro-Banknote vierundzwanzig Auswertebereiche gewählt werden. In Fig. 3 ist zur Veranschaulichung ein durch Schraffur hervorgehobener Auswertebereich 46 gezeigt, der neun Pixel 44 umfaßt.
Bei dem vorliegenden Beispiel werden aus den Eigenschaftsdaten Merkmalsvektoren ermittelt, die Farbeigenschaften der Auswertebereiche wie- dergeben; bei der Ermittlung der Klassen werden die Merkmalsvektoren und insbesondere diese Farbeigenschaften verwendet, d.h. die Klassifikation erfolgt in Abhängigkeit von den Farbeigenschaften. In einem Teilschritt S18 des Schritts S14 ermittelt die Auswerteeinrichtung 31 aus den Eigenschaftsdaten für jeden der Auswertebereiche jeweils wenigstens einen dem jeweiligen Auswertebereich zugeordneten Wert, der im folgenden als Merkmalswert bezeichnet wird. Im Beispiel werden drei Merk- malswerte ermittelt, für jeden der Farbkanäle ein Merkmalswert Umfaßt der Auswertebereich beispielsweise wie der Auswertebereich 46 neun in einem vorgegebenen Rechteck angeordnete, zueinander benachbarte Pixel, kann als Eigenschaftswert für jeden der Farbkanäle zum Beispiel der Mittelwert über die 10 Pixelwerte des entsprechenden Farbkanals errechnet werden. Bei einer Anzahl N von Auswertebereichen ergeben sich bei f Farbkanälen N*f Merkmalswerte, die im folgenden mit xi, i=l,...N*f bezeichnet werden. Die Merkmalswerte für eine Banknote werden als Merkmalsvektor X der Banknote bezeichnet. Optional kann die Aus Werteeinrichtung 31 je nach deren Ausbildung eine Transformation der Eigenschaftswerte bzw. des Merkmalsvektors in einen anderen Farbraum, beispielsweise einen geräteunabhängigen Farbraum, insbesondere einen CIE-Lab-Farbraum durchfuhren. In einem Teilschritt S20 des Schritts S14 erfolgt die eigentliche Klassifizierung des Wertdokuments mittels eines vorgegebenen Klassifikators. Für den Merkmalsvektor X bzw. die Merkmalswerte xi, i=l,...N*f wird der Wert wenigstens einer für den Typ der Wertdokumente vorgegebenen Klassifikationsfunktion, die von dem Merkmalsvektor abhängt, ermittelt und anhand des Wertes eine dem Wert entsprechende Klasse ermittelt. Im vorliegenden Beispiel wird ein Klassifikator verwendet, der mit dem im folgenden beschriebenen Verfahren zur Ermittlung von Daten für das vorliegende Prüfverfahren festgelegt wird. In dem dem Schritt S14 folgenden Schritt S22 führt die Auswerteeinrichtung 31 in Abhängigkeit von der ermittelten Klasse eine Transformation wenigstens einiger der Eigenschaftsdaten oder von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Verarbeitungsdaten durch. Durch diese Transformation sollen sy- stematische Unterschiede zwischen den Eigenschaftsdaten für Wertdokumente, die verschiedenen Klassen zugeordnet sind, insoweit kompensiert werden, daß diese für die weitere Auswertung, insbesondere Prüfung keine wesentliche Rolle spielen. In diesem Ausführungsbeispiel werden die Eigenschaftsdaten, vorzugsweise alle Bilddaten, die das Bild des jeweiligen Wert- dokuments darstellen, transformiert. Hierzu werden der jeweiligen Klasse zugeordnete Transformationen, im Beispiel Transformatiorafunktionen, verwendet, die so festgelegt sind, daß die mit den Transformationen transformierten Daten zur Prüfung mit den oben genannten Kriterien für den Zustand und Echtheit der Wertdokumente des vorgegebenen Typs unabhängig von der ermittelten Klasse verwendet werden können. Diese Kriterien sind unabhängig von den Klassen, d. h. für alle Klassen gleich. Im vorliegenden Beispiel entspricht diese Transformation, wie im folgenden noch beschrieben werden wird, einer Färb- und/ oder Helligkeitsänderung der gesamten Bilder bzw. einer entsprechenden Transformation der Eigenschafts- bzw. Bild- daten. Die Festlegung der Transformation bzw. von Daten für die Transformation kann mit dem im folgenden beschriebenen Verfahren zur Ermittlung von Daten für das vorliegende Prüfverfahren erfolgen.
In Schritt S24 prüft die Auswerteeinrichtung 31 zur Prüfung des Wertdoku- ments das vorgegebene Kriterium, das die transformierten Eigenschaftsdaten bzw. Verarbeitungsdaten betrifft, und bildet ein das Ergebnis der Prüfung beschreibendes Signal. In diesem Ausführungsbeispiel werden die beiden zuvor genannten Kriterien geprüft, eines für den Zustand des Wertdokuments und weiteres für die Echtheit des Wertdokuments, und jeweils ent- sprechende Signale gebildet. In Abhängigkeit von den Signalen steuert die Steuereinrichtung dann die Transporteinrichtung an.
Zur Festlegung von Daten zur Durchführung des beschriebenen Prüfverfahrens, insbesondere der Klassen und Transformationen bzw. Transformationsfunktionen kann das folgende Verfahren verwendet werden.
In Schritt T10 werden zunächst Wertdokumente gleichen Typs, im Beispiel also Banknoten derselben Währung und Stückelung, aber aus verschiedenen Herstellungschargen bereitgestellt.
In Schritt T12 werden mittels des Sensors 32 Bilder der Wertdokumente, genauer die Bilder darstellende Eigenschaftsdaten erfaßt. In diesem Schritt wird für jedes der vorgegebenen Wertdokumente des gleichen Typs ein dem Schritt S10 entsprechender Teilschritt durchgeführt. Im Unterschied zu dem Schritt S10 werden die erfaßten Eigenschaftsdaten aber über die Datenschnittstelle 37 an eine externe Datenverarbeitungsvorrichtung mit einer entsprechenden Schnittstelle übertragen, die die weitere Verarbeitung der Daten übernimmt.
Die folgenden Schritte werden von der externen Datenverarbeitungsvorrichtung durchgeführt.
In Schritt T14 führt die Datenverarbeitungsvorrichtung für jedes der Wertdokumente die folgende Positionierung vorgegebener Auswertebereiche durch und speichert entsprechende Daten für das jeweilige Wertdokument ab. Genauer positioniert die Datenverarbeitungsvorrichtung vorgegebene Auswertebereiche (regions of interest, ROI), die den Auswertebereichen in Schritt S16 entsprechen, in dem Bild, die aus der bekannten Lage vorgegebe- ner Bereiche auf den Wertdokumenten des vorgegebenen Typs relativ zu den Umrissen der Wertdokumente und einem in dem Bild ermittelten Umriß des Wertdokuments ergeben. Hierzu kann die Datenverarbeitungsvorrich- tung insbesondere zuerst eine Suche bzw. Erkennung von Rändern der Banknote in dem Bild entsprechend dem Vorgehen zur Randerkennung in Schritt S12 durc-hführen, um dann in Abhängigkeit von der Lage der Ränder in dem Bild die ROI in dem Bild zu positionieren, d.h. entsprechende Eigenschaftswerte auszuwählen. Beispielsweise können für eine 10-Euro-Banknote 12 vierundzwanzig Auswertebereiche gewählt werden. Vorzugsweise sind diese so gewählt, daß diese auch zur Prüfung auf Echtheit und/ oder zur Zu- standsprüfung verwendet werden können. Im Beispiel ist einer der Auswertebereiche der Bereich 46 in Fig. 2.
In Schritt T16 ermittelt die Datenverarbeitungsvorrichtung für jedes der Wertdokumente aus den Eigenschaftsdaten für jeden der Auswertebereiche jeweils wenigstens einen dem jeweiligen Auswertebereich zugeordneten Merkmalswert. Im Beispiel erfolgt die Ermittlung der Merkmalswerte für jedes der Wertdokumente wie in Schritt S18. Aus den Merkmalswerten wird, wie bei dem Prüfverfahren, für jedes der Wertdokumente ein Merkmalsvek- tor X gebildet
In dem optionalen Schritt T18 kann die Datenverarbeitungsvorrichtung je nach deren Ausbildung eine Transformation der Eigenschaftswerte bzw. des Merkmalsvektors in einen anderen Farbraum, beispielsweise einen geräteu- nabhängigen Farbraum, insbesondere einen CIE-Lab-Farbraum durchführen. Eine solche Transformation muß dann auch bei dem Prüfverfahren durchgeführt werden. In dem folgenden Schritt T20 sucht die Datenverarbeitungsvorrichtung in Abhängigkeit von den ermittelten Werten der Merkmalsvektoren für die Wertdokumente Klassen, denen jeweils Wertdokumente zugeordnet sind, die sich in Bezug auf die Eigenschaftsdaten bzw. im Beispiel der daraus er- mittelten Verarbeitungsdaten in Form der Werte der Merkmalsvektoren gemäß einem vorgegebenen Kriterium nicht wesentlich voneinander unterscheiden, d.h. sie legt entsprechende Klassen fest. Im Beispiel ermittelt die Auswerteeinrichtung Häufungen bzw. Cluster der Merkmalsvektoren in einem entsprechenden Raum, die gemäß wenigstens einem vorgegebenen Kri- terium voneinander getrennt sind. Jede dieser Häufungen entspricht einer Klasse. Es hat sich gezeigt, daß die Klassen die Herkunft aus unterschiedlichen Herstellungschargen wiedergeben können, wenn diese sich hinreichend in ihren Eigenschaften unterscheiden. Dabei können einer Klasse bzw. einer Häufung Banknoten mehrere Herstellungschargen entsprechen, es ist aber auch möglich, daß eine Klasse nur einer Herstellungscharge zugeordnet ist Im Beispiel kann hierzu eine sogenannte "Principal Component Analyse" (PCA) bzw. Analyse auf der Basis der Karhunen-Loeve-Transformation (KL- Transformation) durchgeführt werden. Mittels der PCA bzw. KL- Transf ormation werden wenigstens zwei, im Beispiel vier Hauptkomponen- ten ermittelt, mittels derer die größten Anteile an der Streuung der Merkmalsvektoren darstellbar sind. In dem durch diese Hauptkomponenten gebildeten Subraum werden dann Cluster ermittelt. Im Beispiel wird als Kriterium für das Vorliegen von zwei verschiedenen Clustern verwendet, daß der Abstand der Mittelwertvektoren für zwei verschiedene Cluster größer sein muß, als die Summe aus den auf die Differenz der Mittelwertvektoren projizierten Kovarianzen der Merkmalsvektoren der Cluster.
In Schritt T22 legt die Datenverarbeitungsvorrichtung für die gefundenen Häufungen bzw. Klassen wenigstens einen Klassifikator, d.h. ein Klassifika- tionsfunktion und Klassifikatorparameter für diese fest, mittels dessen ein Wertdokument des vorgegebenen Typs einer der Klassen zugeordnet werden kann. Dieser wenigstens eine Klassifikator, d.h. die entsprechende Klassifikationsfunktion, ist der in Schritt S20 verwendete Klassifikator, mit der in Schritt S20 verwendeten Funktion. Dazu ermittelt die Datenverarbeitungsvorrichtung Klassifikatorparameterwerte für den Klassifikator bzw. die vorgegebenen Klassifikationsfunktion, mittels dessen bzw. der ein Wertdokument des vorgegebenen Typs, im Beispiel einer Banknote des vorgegebenen Typs, für die Daten entsprechend den Schritten T12 bis T16 bzw. T18 erfaßt und zu Eigenschaftswerten bzw. Merkmalsvektoren verarbeitet wurden, in Abhängigkeit von den Eigenschaftswerten zu einer der Häufungen bzw. einer der ermittelten Klassen zugeordnet werden kann. Bei diesem Schritt kann insbesondere eine Reduktion der Eigenschaftswerte bzw. Merkmalsvektoren auf einen Subraum erfolgen, in dem die trennbaren Häufungen gut erkennbar sind. Bei Verwendung einer PCA bzw. KL-Transformation können als Klassifikatorparameter neben den die Hauptkomponenten darstellenden und den Subraum aufspannenden Einheitsvektoren beispielsweise für jede der Klassen der Mittelwertvektor der Häufung und Kovarianzdaten, insbesondere in dem Subraum, und Schwellwerte für den Maximalabstand von dem Mittelwertvektor gemäß einem gegebenenfalls von den Kovarianzdaten abhängigen Abstandsmaß, im Beispiel einem euklidischen Abstand, ermittelt werden. Zur Klassifikation in Schritt S20 wird zunächst die Projektion des Merkmalsvektors X auf den Subraum ermittelt. Danach wird für jede der Klassen der Abstand der Projektion von dem Mittelwertvektor der Klasse in dem Subraum ermittelt und mit dem Maximalabstand für die jeweilige Klasse verglichen. Als Klasse wird diejenige Klasse zugeordnet, für die der Abstand kleiner als der jeweilige Maximalwert ist. Gibt es mehrere derartige Klassen, wird die gewählt, bei der der Abstand der kleinste ist Wird für keine der Klassen ein Abstand ermittelt, der kleiner ist als der Ma- ximalabstand für die Klasse wird die Klassifizierung mit einer Fehlermeldung abgebrochen. Im Beispiel seien n Klassen ermittelt worden.
In Schritt T24 ermittelt die Datenverarbeitungsvorrichtung Transformationen bzw. Transformationsfunktionen, mittels derer die Bilddaten oder die Merkmalswerte auf gemeinsame Bezugswerte transformiert werden können, die für eine Prüfung mittels der vorgegebenen Kriterien im Schritt S24 verwendet werden können. Im vorliegenden Beispiel sind die Transformationsfunktionen Funktionen der Eigenschaftsdaten und Kompensationsparametern, deren funktionale Form, d.h. Abhängigkeiten von den Eigenschaftsdaten und Kompensationsparametern vorgegeben ist. Zur Ermittlung der Transformationsfunktionen werden nur die Werte der Kompensationsparameter ermittelt. Die
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können im vorliegenden Beispiel insbesondere durch die Kompensationsparameter parametrisieren Verschie- bungen und / oder Drehungen und / oder Skalierungen im Farbraum darstellen. Im Beispiel werden der Einfachheit halber als Bezugswerte die Mittelwerte derjenigen Häufung bzw. Klasse verwendet, die auf die größte Anzahl von Chargen zurückgeht. Die Transformationsfunktionen für die anderen ermittelten Klassen, n-1 in der Zahl, sind zum einen durch eine entspre- chende funktionale Form und zum anderen durch Kompensationsparameter gegeben, die die Differenzvektoren zwischen den Mittelwertvektoren für die jeweiligen Cluster und dem Mittelwertvektor für das Cluster, dem Wertdokumente der meisten Chargen zugeordnet sind, beschreiben. Wird für alle Cluster bzw. Klassen nur jeweils eine Charge ermittelt, so dienen als Be- zugswerte die Komponenten des Clusters, in dem die geringsten Streuungen ermittelt wurden. Die Transformationsfirnktionen bzw. Kompensationsparameterwerte werden dann abgespeichert und können auf die Auswerteeiru-ichtung 31 übertragen werden. Bei einer Variante des ersten Ausführungsbeispiels wird in Schritt T20 nach Ermittlung einer vorgegebenen Anzahl der wichtigsten Hauptkomponenten, im Beispiel vier Hauptkomponenten, und entsprechender Einheitsvektoren in einem durch die Hauptkomponenten aufgespannten Subraum eine lineare Diskriminanzanalyse auf der Basis der Projektionen der Merkmalsvektoren in den Subraum durchgeführt. Insbesondere kann eine Fisher-Diskriminanz- analyse durchgeführt werden. Diese kann je nach vorliegenden Daten eine verbesserte Trennung von Clustern ergeben.
Im Beispiel wird dann in Schritt T22 ein linearer Klassifikator verwendet und damit eine Funktion, die eine lineare Funktion der Merkmalsvektoren ist
Der lineare Klassifikator ist im Beispiel bei n Klassen durch einen n- dimensionalen Vektor B mit Schwellwerten, eine N*f x n-Matrix A, die Formel g(x) = ΑΤ · Χ + Β gegeben. Dabei ist einer Klasse j (j=l,..., n) jeweils die j-te Komponente des Vektors B und die j-te Spalte der Matrix A zugeordnet Jede Komponente des Vektors g(X) entspricht daher einer der vorgegebenen Klassen. Weiter ist der lineare Klassifikator durch die Vorschrift gegeben, daß der Merkmalsvektor X derjenigen Klasse zugeordnet wird, deren Komponente des Vektors g(X) größer als alle anderen Komponenten ist Als Klassifikatorparameter werden im Beispiel insbesondere der Vektor B und die Matrix A bestimmt.
Die folgenden Schritte sind unverändert.
Dementsprechend wird in Schritt S20 als Klassifikator der beschriebene lineare Klassifikator verwendet
Bei einer anderen Variante des ersten Ausführungsbeispiels kann in Schritt T20 als Kriterium zur Festlegung der Cluster verwendet werden, daß die Länge der Differenz zwischen einem Merkmalsvektor eines jeweiligen Clusters von dem Mittelwert über die Merkmalsvektoren des Clusters kleiner sein muß als die kleinste Länge der Differenzen zwischen Merkmalswerten verschiedener Cluster. Die anderen Schritte sind unverändert.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel unterscheidet sich von dem ersten Ausführungsbeispiel durch die Bildung der Cluster in Schritt T20 und der Ermittlung des Klassifikators. Hier wird mit den Merkmalsvektoren für die vorgegebenen Wertdokumente aus verschiedenen Chargen ohne eine vorhe- rige Hauptkomponentenanalyse eine Diskrirriinanzanalyse, im Beispiel eine Fisher-Dislairriinanzanalyse, durchgeführt, bei der die Klassen so festgelegt werden, daß ein maximaler Abstand der Cluster bei minimaler Streuung in den Clustern erreicht wird. Als Klassifikationsparameter werden dann in einem dem Schritt T22 entsprechenden Schritt die bei der Fisher- Diskriritinanzanalyse ermittelten Parameter ermittelt, die insbesondere der Matrix A und dem Vektor B entsprechen. In der ersten Variante des ersten Ausführungsbeispiels enthält die Matrix A demgegenüber noch Anteile, die die Projektion in den durch die PCA bzw. KL-Transformation ermittelten Subraum darstellen. In anderen Ausführungsbeispielen können in Schritt S14 alternativ Verarbeitungsdaten transformiert werden. Beispielsweise können als Verarbeitungsdaten die Merkmalswerte verwendet werden.
Andere Ausführungsbeispiel können sich von den beschriebenen Ausführungsbeispielen dadurch unterscheiden, daß in den Schritten S22 bzw. T24 Transformationen nur der Merkmalsvektoren, nicht aber aller Eigenschaftsdaten durchgeführt werden.

Claims

P a t e n t a n s p r ü c h e
Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten gleichen vorgegebenen Typs, bei dem
- für eines der Wertdokumente Eigenschaftsdaten ermittelt werden, die vorgegebene Eigenschaften des Wertdokuments beschreiben,
- für das Wertdokument aus einer Anzahl n von für Wertdokumente des vorgegebenen Typs vorgegebenen Klassen eine Klasse ermittelt wird, wobei n größer als 1 ist,
- in Abhängigkeit von der ermittelten Klasse eine Transformation wenigstens einiger der Eigenschaftsdaten oder von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Verarbeitungsdaten durchgeführt wird, um eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise zu kompensieren, und
zur Prüfung des Wertdokuments wenigstens ein vorgegebenes, vorzugsweise von den Klassen unabhängiges, Kriterium, das die resultierenden Eigenschaftsdaten bzw. Verarbeitungsdaten betrifft, geprüft und ein das Ergebnis der Prüfung beschreibendes Signal gebildet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Wertdokumente gleichen vorgegebenen Typs Banknoten derselben Währung und Stückelung sind.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem zur Ermittlung der Klasse die Eigenschaftsdaten verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem bei der Ermittlung der Klasse aus den Eigenschaftsdaten Merkmalsvektoren ermittelt werden, und vorzugsweise die Merkmalsvektoren als Verarbeitungsdaten verwendet werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Klassen so vorgegeben sind, daß diesen jeweils Wertdokumente zugeordnet sind, die in Bezug auf wenigstens einen Aspekt der Herstellung der Wertdokumente gleichartig sind.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem als Aspekt der Herstellung nur der jeweiligen Hersteller der Wertdokumente verwendet wird und vorzugsweise jeder der Klassen nur von einem einzelnen Hersteller hergestellte Wertdokumente zugeordnet sind.
7. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem als Aspekt in Bezug auf die Herstellung Herstellungschargen verwendet werden, in denen Wertdokumente hergestellt wurden.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem für die Ermittlung der Klassen ein Klassifikator und als Transformation eine Transformation verwendet werden, die mit einem Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 20 ermittelt wurden.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Eigenschaftsdaten ortsaufgelöste optische Eigenschaften des Wertdokuments, vorzugsweise ein Bild in Reflexion oder Trartsmission in verschiedenen Spektralbereichen beschreiben..
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Eigenschaftsdaten ein Farbbild beschreiben.
11. Verfahren nach Anspruch 4 in Verbindung mit Anspruch 10, bei dem die Merkmalsvektoren Farbeigenschaften vorgegebener Auswertebereiche des Bildes beschreiben und vorzugsweise die Farbeigenschaften zur Ermittlung der Klassen verwendet werden.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Kriterium ein Kriterium für die Echtheit des Wertdokuments umfaßt.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Kri- terium ein Kriterium für den Zustand des Wertdokuments umfaßt.
14. Verfahren zur Ermittlung von Daten zur Durchftihrung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 7 bis 13, bei dem
- Wertdokumente des gleichen vorgegebenen Typs und aus unterschied- liehen Herstellungschargen bereitgestellt werden,
- für die Wertdokumente Eigenschaftsdaten ermittelt werden, die vorgegebene Eigenschaften der Wertdokumente beschreiben,
- aus den Eigenschaftsdaten Werte vorgegebener Merkmalsvektoren ermittelt werden,
- in Abhängigkeit von den Werten der Merkmalsvektoren Klassen festgelegt werden, denen jeweils Wertdokumente des vorgegebenen Typs zugeordnet sind, die in Bezug auf die Werte der Merkmalsvektoren gemäß dem vorgegebenen Kriterium als ähnlich angesehen werden,
- wenigstens ein Klassifikator festgelegt wird, mittels dessen ein Wertdo- kument des vorgegebenen Typs in Abhängigkeit von für dieses ermittelten Eigenschaftsdaten einer der Klassen zugeordnet und damit für das Wertdokument eine Klasse ermittelt werden kann, und
- für wenigstens eine der festgelegten Klassen eine Transformation für wenigstens einiger der Eigenschaftsdaten oder von aus den Eigenschafts- daten ermittelten Verarbeitungsdaten ermittelt wird, durch die eine Abhängigkeit der Eigenschafts- bzw. Verarbeitungsdaten von der ermittelten Klasse wenigstens teilweise kompensiert wird. 15. Verfahren nach Anspruch 14, bei dem die Wertdokumente gleichen vorgegebenen Typs Banknoten derselben Währung und Stückelung sind.
16. Verfahren nach Anspruch 14 oder Anspruch 15, bei dem die Eigen- schaftsdaten ortsaufgelöste optische Eigenschaften des Wertdokuments, vorzugsweise ein Bild in Reflexion oder Transmission in verschiedenen Spektralbereichen beschreiben.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 16, bei zum Festiegen der Klassen eine Komponentenanalyse in einem Raum von aus den Eigen- schaftsdaten ermittelten Merkmalsvektoren verwendet wird.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 17, bei zum Festlegen der Klassen eine Diskriminanzanalyse in einem Raum von aus den Eigenschaftsdaten ermittelten Merkmalsvektoren oder in einem Teilraum der Merkmalsvektoren verwendet wird.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 18, bei dem als Klassifikator ein linearer Klassifikator verwendet wird. 20. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 19, bei dem, wenn die Anzahl der ermittelten Klassen eine Zahl n ist, für insgesamt wenigstens n-1 der Klassen jeweils eine Transformation ermittelt wird, mittels derer für Wertdokumente des vorgegebenen Typs ermittelte Eigenschaftsdaten oder aus den Eigenschaftsdaten ermittelte Verarbeitungsdaten auf ein gemeinsames Bezugssystem für alle ermittelten Klassen transformiert werden können, das durch das vorgegebenes Kriterium zur Prüfung der Wertdokumente gegeben ist. 21. Vorrichtung zur Bearbeitung von Wertdokumenten mit wenigstens einem Eingabefach zur Aufnahme von Wertdokumenten, einer Transporteinrichtung zum Transport vereinzelter Wertdokumente zu wenigstens einem Ausgabefach, einer an einem durch die Transporteinrichtung gegebenen Transportpfad angeordneten Sensoreinrichtung mit einer Aus- Werteeinrichtung zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der
Ansprüche 1 bis 13, insbesondere der Ennittlung der Eigenschaftsdaten, und einer Steuereinrichtung zur Steuerung der Transporteinrichtung in Abhängigkeit von Signalen der Auswerteeinrichtung. 22. Vorrichtung nach Anspruch 21, die einen, vorzugsweise in die Auswerteeinrichtung integrierten, Speicher aufweist, in dem alle für die Durchführung des Verfahrens notwendigen Daten gespeichert sind.
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