JP2000113271A - 紙葉類検査装置 - Google Patents
紙葉類検査装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】高速、安定かつ高精度に紙葉類の良否判別が可
能である紙葉類検査装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 搬送される紙葉類１０の表面をレーザ
光源１１、１２で線形光走査し、センサ１５、１６、１
７、１８からの反射光、透過光に対応する電気信号から
相対的な変化を示す特徴量データを抽出部２１で抽出
し、この抽出したデータに付いて多変量解析部２２でマ
ハラノビスの距離を求め、この距離および特徴量データ
に基づいて紙葉類の良否を判別部２３で判別する。
能である紙葉類検査装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 搬送される紙葉類１０の表面をレーザ
光源１１、１２で線形光走査し、センサ１５、１６、１
７、１８からの反射光、透過光に対応する電気信号から
相対的な変化を示す特徴量データを抽出部２１で抽出
し、この抽出したデータに付いて多変量解析部２２でマ
ハラノビスの距離を求め、この距離および特徴量データ
に基づいて紙葉類の良否を判別部２３で判別する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、紙葉類に光を照
射したときの透過光及び反射光を受光して例えば紙葉類
の良否を判別する紙葉類検査装置に関する。
射したときの透過光及び反射光を受光して例えば紙葉類
の良否を判別する紙葉類検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、紙葉類検査装置としては、紙葉類
を光で平面走査して得られた二次元の実測データと予め
用意された標準データとのパターンマッチングによって
求められる類似度に基づいて、その良否を判別する装置
が知られている。また、簡易化された方法としては、一
次元に走査した信号の平均値、標準偏差や、さらにこれ
ら実測データのマハラノビス距離を求め、予め用意され
た閾値と比較することにより、良否を判別する装置が知
られている。
を光で平面走査して得られた二次元の実測データと予め
用意された標準データとのパターンマッチングによって
求められる類似度に基づいて、その良否を判別する装置
が知られている。また、簡易化された方法としては、一
次元に走査した信号の平均値、標準偏差や、さらにこれ
ら実測データのマハラノビス距離を求め、予め用意され
た閾値と比較することにより、良否を判別する装置が知
られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ようにパターンマッチングを利用する場合には、データ
量が大きく、データ処理が複雑になり、処理時間も長く
掛かる等の問題がある。また、簡易化された方法の場合
には、データ量、処理時間とも縮小されるものの、光学
系の外乱による信号レベルの変動を大きく受けやすく安
定性に欠けること、また信号のパターンの情報を打ち消
してしまう為判別の精度に欠けること、等の問題があ
る。そこで、この発明は以上の点に鑑みなされたもの
で、高速、安定かつ高精度に紙葉類の良否の判別が可能
な紙葉類検査装置を提供することを目的とする。
ようにパターンマッチングを利用する場合には、データ
量が大きく、データ処理が複雑になり、処理時間も長く
掛かる等の問題がある。また、簡易化された方法の場合
には、データ量、処理時間とも縮小されるものの、光学
系の外乱による信号レベルの変動を大きく受けやすく安
定性に欠けること、また信号のパターンの情報を打ち消
してしまう為判別の精度に欠けること、等の問題があ
る。そこで、この発明は以上の点に鑑みなされたもの
で、高速、安定かつ高精度に紙葉類の良否の判別が可能
な紙葉類検査装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明の紙葉類検査装
置は、搬送される紙葉類を光で走査し、前記紙葉類から
の透過光および反射光の少なくとも一方に対応する電気
信号を生成する信号生成手段と、この生成された電気信
号から前記紙葉類の特徴量を表す実測データを抽出する
抽出手段と、前記紙葉類の標準の特徴量を表す標準デー
タを記憶する記憶手段と、前記実測データと標準データ
との間のマハラノビス距離を求める多変量解析手段と、
前記実測データとマハラノビス距離を所定の参照データ
と比較して、前記紙葉類の良否を判別する判別手段とか
ら構成されている。上記の構成により高速、安定かつ高
精度に紙葉類の良否の判別が可能な紙葉類検査装置が提
供される。
置は、搬送される紙葉類を光で走査し、前記紙葉類から
の透過光および反射光の少なくとも一方に対応する電気
信号を生成する信号生成手段と、この生成された電気信
号から前記紙葉類の特徴量を表す実測データを抽出する
抽出手段と、前記紙葉類の標準の特徴量を表す標準デー
タを記憶する記憶手段と、前記実測データと標準データ
との間のマハラノビス距離を求める多変量解析手段と、
前記実測データとマハラノビス距離を所定の参照データ
と比較して、前記紙葉類の良否を判別する判別手段とか
ら構成されている。上記の構成により高速、安定かつ高
精度に紙葉類の良否の判別が可能な紙葉類検査装置が提
供される。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、この発明の第１の実施の形
態について図面を参照して説明する。図１はこの第１の
実施の形態である紙葉類検査装置の全体の構成を示すブ
ロック図である。図において、紙葉類１０は、搬送機構
により搬送ライン上において、矢印（イ）方向にその長
手方向を一致させて所定の搬送スピードで搬送される。
態について図面を参照して説明する。図１はこの第１の
実施の形態である紙葉類検査装置の全体の構成を示すブ
ロック図である。図において、紙葉類１０は、搬送機構
により搬送ライン上において、矢印（イ）方向にその長
手方向を一致させて所定の搬送スピードで搬送される。
【０００６】この搬送ラインの上方、すなわち搬送され
る紙葉類１０の表面側には、可視レーザ光を出力する可
視レーザ光源１１及び赤外レーザ光を出力する赤外レー
ザ光源１２が搬送方向に対して略直角方向に並べて配置
されている。
る紙葉類１０の表面側には、可視レーザ光を出力する可
視レーザ光源１１及び赤外レーザ光を出力する赤外レー
ザ光源１２が搬送方向に対して略直角方向に並べて配置
されている。
【０００７】実際には、これら可視レーザ光源１１及び
赤外レーザ光源１２は、搬送方向に対して略直角方向
に、即ち紙葉類１０の幅方向全長に亘って例えば交互に
複数配置されている。これら可視レーザ光源１１及び赤
外レーザ光源１２から各出力される可視レーザ光、赤外
レーザ光の各光路上には、レンズ１３、１４が配置され
ている。
赤外レーザ光源１２は、搬送方向に対して略直角方向
に、即ち紙葉類１０の幅方向全長に亘って例えば交互に
複数配置されている。これら可視レーザ光源１１及び赤
外レーザ光源１２から各出力される可視レーザ光、赤外
レーザ光の各光路上には、レンズ１３、１４が配置され
ている。
【０００８】これらレンズ１３、１４は、それぞれ可視
レーザ光源１１から出力された可視レーザ光、赤外レー
ザ光源１２から出力された赤外レーザ光を各スポット光
に形成して紙葉類１０に照射するスポット形成光学系と
して機能するように構成されているものである。
レーザ光源１１から出力された可視レーザ光、赤外レー
ザ光源１２から出力された赤外レーザ光を各スポット光
に形成して紙葉類１０に照射するスポット形成光学系と
して機能するように構成されているものである。
【０００９】なお、これらレンズ１３、１４は、可視レ
ーザ光源１１、赤外レーザ光源１２の各レーザ出力鏡側
にそれぞれ装着されており、従って、可視レーザ光のス
ポット、赤外レーザ光のスポットが交互に直線状に並ん
で紙葉類１０の幅方向の表面に照射されることになる。
ーザ光源１１、赤外レーザ光源１２の各レーザ出力鏡側
にそれぞれ装着されており、従って、可視レーザ光のス
ポット、赤外レーザ光のスポットが交互に直線状に並ん
で紙葉類１０の幅方向の表面に照射されることになる。
【００１０】一方、可視レーザ光源１１、赤外レーザ光
源１２の搬送ラインを介して対向する位置すなわち搬送
される紙葉類１０の裏面側には、それぞれ各透過光セン
サ１５、１６が複数個配置されている。
源１２の搬送ラインを介して対向する位置すなわち搬送
される紙葉類１０の裏面側には、それぞれ各透過光セン
サ１５、１６が複数個配置されている。
【００１１】これら透過光センサ１５、１６は、紙葉類
１０を透過した可視レーザ光、赤外レーザ光の各透過光
量に応じた各電気信号を出力する機能を有している。
又、搬送ラインの斜め上方には、各反射光センサ１７、
１８が配置されている。すなわち、これら反射光センサ
１７、１８は、紙葉類１０の表面に入射されるレーザ光
に対して所定の角度を持って配置されている。
１０を透過した可視レーザ光、赤外レーザ光の各透過光
量に応じた各電気信号を出力する機能を有している。
又、搬送ラインの斜め上方には、各反射光センサ１７、
１８が配置されている。すなわち、これら反射光センサ
１７、１８は、紙葉類１０の表面に入射されるレーザ光
に対して所定の角度を持って配置されている。
【００１２】これら反射光センサ１７、１８は、紙葉類
１０で反射した可視レーザ光、赤外レーザ光を受光し、
これら可視レーザ光、赤外レーザ光の各反射光量に応じ
た電気信号を出力する機能を有している。
１０で反射した可視レーザ光、赤外レーザ光を受光し、
これら可視レーザ光、赤外レーザ光の各反射光量に応じ
た電気信号を出力する機能を有している。
【００１３】従って、これらの透過光センサ１５、１６
及び反射光センサ１７、１８の各出力を紙葉類１０の幅
方向の一方の端から他方の端に向かって順次走査して取
り出せば、紙葉類１０の幅方向に沿って一次元データを
得ることができ、長手方向の移動に伴って紙葉類１０の
全面からの一次元データをレーザ光で走査で得ることが
できることになる。
及び反射光センサ１７、１８の各出力を紙葉類１０の幅
方向の一方の端から他方の端に向かって順次走査して取
り出せば、紙葉類１０の幅方向に沿って一次元データを
得ることができ、長手方向の移動に伴って紙葉類１０の
全面からの一次元データをレーザ光で走査で得ることが
できることになる。
【００１４】なお、この実施の形態のように複数のレン
ズ１３、１４、可視レーザ光源１１、赤外レーザ光源１
２を配置する代わりに、可視レーザ光源１１、赤外レー
ザ光源１２からのレーザ光をレンズ系でスポットに形成
して、例えばポリゴンミラーなどを用いて光学的に走査
する機構を用いて紙葉類１０の表面を走査するようにし
ても同様に実施できる。
ズ１３、１４、可視レーザ光源１１、赤外レーザ光源１
２を配置する代わりに、可視レーザ光源１１、赤外レー
ザ光源１２からのレーザ光をレンズ系でスポットに形成
して、例えばポリゴンミラーなどを用いて光学的に走査
する機構を用いて紙葉類１０の表面を走査するようにし
ても同様に実施できる。
【００１５】これら透過光センサ１５、１６及び反射光
センサ１７、１８の各出力端子は、それぞれＡ／Ｄコン
バータ１９を介して計算機２０に接続されている。ここ
では１個のＡ／Ｄコンバータ１９で代表して示されてい
る。
センサ１７、１８の各出力端子は、それぞれＡ／Ｄコン
バータ１９を介して計算機２０に接続されている。ここ
では１個のＡ／Ｄコンバータ１９で代表して示されてい
る。
【００１６】計算機２０は、各透過光センサ１５、１６
及び各反射光センサ１７、１８から各出力されたアナロ
グ電気信号がディジタル変換されたデータ、すなわち透
過光、反射光の振幅デ−タを取り込み、これら振幅デー
タから後で詳述する各特徴量を抽出し、これら各特徴量
を多変量解析して紙葉類１０の良否判定を行う判定手段
としての機能を有している。
及び各反射光センサ１７、１８から各出力されたアナロ
グ電気信号がディジタル変換されたデータ、すなわち透
過光、反射光の振幅デ−タを取り込み、これら振幅デー
タから後で詳述する各特徴量を抽出し、これら各特徴量
を多変量解析して紙葉類１０の良否判定を行う判定手段
としての機能を有している。
【００１７】計算機２０は、特徴量抽出部２１、多変量
解析部２２および良否判定部２３の各機能を有してい
る。特徴量抽出部２１は、取り込んだ透過光量及び反射
光量の各振幅データを演算処理して、紙葉類の違いや良
否を表す特徴的なパラメータ、絶対レベルではなく、相
対的な変化を示す例えば標準偏差や微分ゼロクロス数と
いった特徴量を求める機能を有している。
解析部２２および良否判定部２３の各機能を有してい
る。特徴量抽出部２１は、取り込んだ透過光量及び反射
光量の各振幅データを演算処理して、紙葉類の違いや良
否を表す特徴的なパラメータ、絶対レベルではなく、相
対的な変化を示す例えば標準偏差や微分ゼロクロス数と
いった特徴量を求める機能を有している。
【００１８】例えば、微分ゼロクロス数ＺＣTは、特徴
量抽出部２１で図２に示すように演算処理して求められ
る。図２（ａ）は紙葉類１０を図１の装置で走査して取
り込んだ透過光センサ１５、１６及び各反射光センサ１
７、１８からの透過光量及び反射光量の各振幅データ、
例えば反射光センサ１７の出力データの一例を示す図
で、この出力データを微分して得られる図２（ｂ）に示
した微分データのゼロレベルをたとえば負から正の方向
へ交差する矢印で示す点を計数して微分ゼロクロス数Ｚ
ＣTが特徴量として求められる。
量抽出部２１で図２に示すように演算処理して求められ
る。図２（ａ）は紙葉類１０を図１の装置で走査して取
り込んだ透過光センサ１５、１６及び各反射光センサ１
７、１８からの透過光量及び反射光量の各振幅データ、
例えば反射光センサ１７の出力データの一例を示す図
で、この出力データを微分して得られる図２（ｂ）に示
した微分データのゼロレベルをたとえば負から正の方向
へ交差する矢印で示す点を計数して微分ゼロクロス数Ｚ
ＣTが特徴量として求められる。
【００１９】また、反射光センサ１７から得られる出力
データが図２（ｃ）に示したように平均値の上下で高い
周波数で変化する場合には、その出力データを微分して
得られる図２（ｄ）に示した微分データのゼロクロス数
ＺＣFが特徴量として求められる。
データが図２（ｃ）に示したように平均値の上下で高い
周波数で変化する場合には、その出力データを微分して
得られる図２（ｄ）に示した微分データのゼロクロス数
ＺＣFが特徴量として求められる。
【００２０】図３は特徴量としての平均値クロス数を説
明するための図で、平均値クロス数は平均値ラインを負
から正の方向にクロスする場合の数を意味する。図３
（ａ）は比較的クロス数ＭＣTが少ない紙葉類の場合、
図３（ｂ）は平均値を挟んだレベル変化の激しい紙葉類
の場合でクロス数ＭＣFが極めて多いことが示されてい
る。
明するための図で、平均値クロス数は平均値ラインを負
から正の方向にクロスする場合の数を意味する。図３
（ａ）は比較的クロス数ＭＣTが少ない紙葉類の場合、
図３（ｂ）は平均値を挟んだレベル変化の激しい紙葉類
の場合でクロス数ＭＣFが極めて多いことが示されてい
る。
【００２１】また図４は特徴量としての微分面積ＳSUMT
の例を示す図で、図４（ａ）は振幅変化の比較的少ない
紙葉類の場合の振幅データ、図４（ｂ）はこの振幅デー
タを微分して得られた正の微分データとゼロレベルライ
ンとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…ＳNを示し、これら
の面積の総計ＳSUMT， ＳSUMT＝Ｓ1＋Ｓ2＋Ｓ3＋…＋ＳN を当該紙葉類の微分面積とする。
の例を示す図で、図４（ａ）は振幅変化の比較的少ない
紙葉類の場合の振幅データ、図４（ｂ）はこの振幅デー
タを微分して得られた正の微分データとゼロレベルライ
ンとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…ＳNを示し、これら
の面積の総計ＳSUMT， ＳSUMT＝Ｓ1＋Ｓ2＋Ｓ3＋…＋ＳN を当該紙葉類の微分面積とする。
【００２２】また、図４（ｃ）は振幅変化の比較的多い
他の紙葉類の場合の振幅データ、図４（ｄ）はこの振幅
データを微分して得られた正の微分データとゼロレベル
ラインとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…ＳNを示し、こ
れらの面積の総計ＳSUMＦ， ＳSUMF＝Ｓ1＋Ｓ2＋Ｓ3＋…＋ＳN を他の紙葉類の微分面積とする。
他の紙葉類の場合の振幅データ、図４（ｄ）はこの振幅
データを微分して得られた正の微分データとゼロレベル
ラインとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…ＳNを示し、こ
れらの面積の総計ＳSUMＦ， ＳSUMF＝Ｓ1＋Ｓ2＋Ｓ3＋…＋ＳN を他の紙葉類の微分面積とする。
【００２３】さらに図５は特徴量としての最大面積の取
得方法を説明するための図で、図５（ａ）は第１の紙葉
類の正の振幅データと平均値ラインとで囲まれた面積Ｓ
1，Ｓ2，Ｓ3の大小関係を示し、最大面積ＳMAXTと残り
の面積との関係は、 ＳMAXT＝Ｓ1（＞Ｓ3＞Ｓ2） で示される。
得方法を説明するための図で、図５（ａ）は第１の紙葉
類の正の振幅データと平均値ラインとで囲まれた面積Ｓ
1，Ｓ2，Ｓ3の大小関係を示し、最大面積ＳMAXTと残り
の面積との関係は、 ＳMAXT＝Ｓ1（＞Ｓ3＞Ｓ2） で示される。
【００２４】図５（ｂ）は平均値に対する振幅の変化の
頻度が大きい他の紙葉類の特徴量として最大面積を取得
する方法を示し、この紙葉類の場合は、正の振幅データ
と平均値ラインとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…の内
の最大面積ＳMAXFと残りの面積との関係は、 ＳMAXF＝Ｓ1（＞Ｓ2＞Ｓ3…） で示される。
頻度が大きい他の紙葉類の特徴量として最大面積を取得
する方法を示し、この紙葉類の場合は、正の振幅データ
と平均値ラインとで囲まれた面積Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3…の内
の最大面積ＳMAXFと残りの面積との関係は、 ＳMAXF＝Ｓ1（＞Ｓ2＞Ｓ3…） で示される。
【００２５】図１における多変量解析部２２は、以上の
様にして特徴量抽出部２１により求められた例えば各振
幅データの標準偏差や微分ゼロクロス数といった特徴量
について、標準データに基づいてマハラノビス距離を求
める機能を有している。
様にして特徴量抽出部２１により求められた例えば各振
幅データの標準偏差や微分ゼロクロス数といった特徴量
について、標準データに基づいてマハラノビス距離を求
める機能を有している。
【００２６】ここで、マハラノビス距離を求める方法に
ついて説明する。以下の説明は特徴量として標準偏差ｘ
１，微分ゼロクロス数ｘ２を含むｐ個の変量を有するグ
ループにおいて、ｎ個のサンプル１…ｎそれぞれのｐ個
の変量と、それぞれの変量の平均との関係を表に示すと
表１のようになる。
ついて説明する。以下の説明は特徴量として標準偏差ｘ
１，微分ゼロクロス数ｘ２を含むｐ個の変量を有するグ
ループにおいて、ｎ個のサンプル１…ｎそれぞれのｐ個
の変量と、それぞれの変量の平均との関係を表に示すと
表１のようになる。
【００２７】
【表１】 ここで、このグループの分散共分散行列を示すと以下の
ように表す事ができる。
ように表す事ができる。
【００２８】
【数１】
【００２９】この分散共分散行列としては、良否判別さ
れる紙葉類の内の良品で標準データを予め作成して良否
判別部２３にデータベースとして用意しておく。このサ
ンプルについて得られた分散共分散行列を用いると、マ
ハラノビスの距離Ｄ1 2は、
れる紙葉類の内の良品で標準データを予め作成して良否
判別部２３にデータベースとして用意しておく。このサ
ンプルについて得られた分散共分散行列を用いると、マ
ハラノビスの距離Ｄ1 2は、
【００３０】
【数２】 で求めることができる。 例えば、４個の変量ｘ１，ｘ
２，ｘ３，ｘ４に付いて得られた特徴量データについ
て、微分ゼロクロス数ｘ２に対する分散Ｓ2 2を計算する
と次のように得られる。
２，ｘ３，ｘ４に付いて得られた特徴量データについ
て、微分ゼロクロス数ｘ２に対する分散Ｓ2 2を計算する
と次のように得られる。
【００３１】
【数３】
【００３２】この数３の式から分かるように、分散Ｓ2 2
とは、平均値からのデータの散らばり具合を意味する。
また、変量ｘ２，ｘ３に対する共分散Ｓ23は次のように
表される。
とは、平均値からのデータの散らばり具合を意味する。
また、変量ｘ２，ｘ３に対する共分散Ｓ23は次のように
表される。
【００３３】
【数４】
【００３４】又、良否判別部２３は、特徴量抽出部２１
で求められた各特徴量や多変量解析部２２で求められた
マハラノビスの距離を、所定の閾値と比較して紙葉類の
良否を判別する。このマハラノビスの距離の値が良品で
あれば零に近い値となるが、規格に合わない不良品であ
れば大きな値となる。よって、予め設定した所定の閾値
よりマハラノビスの距離が大きい場合には不良品と判定
する。
で求められた各特徴量や多変量解析部２２で求められた
マハラノビスの距離を、所定の閾値と比較して紙葉類の
良否を判別する。このマハラノビスの距離の値が良品で
あれば零に近い値となるが、規格に合わない不良品であ
れば大きな値となる。よって、予め設定した所定の閾値
よりマハラノビスの距離が大きい場合には不良品と判定
する。
【００３５】また、マハラノビスの距離が所定の閾値よ
りも小さい場合には良品と判定する。この際、マハラノ
ビスの距離が所定の閾値よりも小さい場合には、さらに
特徴量抽出部２１で求められた各特徴量に関しても予め
設定した所定閾値と比較して、この比較結果に基づいて
紙葉類の良否を判別すると、より誤りなく紙葉類の良否
判別を行うことができる。
りも小さい場合には良品と判定する。この際、マハラノ
ビスの距離が所定の閾値よりも小さい場合には、さらに
特徴量抽出部２１で求められた各特徴量に関しても予め
設定した所定閾値と比較して、この比較結果に基づいて
紙葉類の良否を判別すると、より誤りなく紙葉類の良否
判別を行うことができる。
【００３６】以上のように、本実施例に係る紙葉類検査
装置は、搬送される紙葉類に対して光を走査し、その透
過光及び反射光の電気信号から例えば標準偏差や微分ゼ
ロクロス数といった特徴量を抽出する。その特徴量に関
し、標準データに基づいてマハラノビスの距離を求め、
特徴量とマハラノビスの距離を所定の閾値と比較して、
紙葉類の良否を判別している。
装置は、搬送される紙葉類に対して光を走査し、その透
過光及び反射光の電気信号から例えば標準偏差や微分ゼ
ロクロス数といった特徴量を抽出する。その特徴量に関
し、標準データに基づいてマハラノビスの距離を求め、
特徴量とマハラノビスの距離を所定の閾値と比較して、
紙葉類の良否を判別している。
【００３７】従って、紙葉類の幅方向へのレーザ光走査
により得られた一次元データを演算処理することによ
り、高速な紙葉類の良否判別を可能とする。標準偏差や
微分ゼロクロス数といった絶対レベルではなく相対変化
を示す特徴量を用いることにより、光学系の外乱による
信号レベルの変化に対して非常に安定な判別を可能とす
る。また、この特徴量からマハラノビスの距離を求め、
多変量解析を行うことにより、高精度な判別を可能とす
る。
により得られた一次元データを演算処理することによ
り、高速な紙葉類の良否判別を可能とする。標準偏差や
微分ゼロクロス数といった絶対レベルではなく相対変化
を示す特徴量を用いることにより、光学系の外乱による
信号レベルの変化に対して非常に安定な判別を可能とす
る。また、この特徴量からマハラノビスの距離を求め、
多変量解析を行うことにより、高精度な判別を可能とす
る。
【００３８】なお、この発明による紙葉類検査装置の判
別対象は、上述に限らず、紙葉類の紙質や印刷の良否判
別に用いても良い。紙質は種類によって繊維構造が異な
り、取り込んだ透過光量及び反射光量の各振幅データの
濃淡パターンも種類によって特徴が現れる。
別対象は、上述に限らず、紙葉類の紙質や印刷の良否判
別に用いても良い。紙質は種類によって繊維構造が異な
り、取り込んだ透過光量及び反射光量の各振幅データの
濃淡パターンも種類によって特徴が現れる。
【００３９】又、印刷は種類によって透過光量が異な
り、取り込んだ透過光量の振幅データの濃淡パターンも
種類によって特徴が現れる。従って、上述の各特徴量の
有効なものを選択的に用いることにより、良否の判別を
可能とする。
り、取り込んだ透過光量の振幅データの濃淡パターンも
種類によって特徴が現れる。従って、上述の各特徴量の
有効なものを選択的に用いることにより、良否の判別を
可能とする。
【００４０】
【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
高速、安定かつ高精度に紙葉類の良否判別が可能である
紙葉類検査装置を提供することができる。
高速、安定かつ高精度に紙葉類の良否判別が可能である
紙葉類検査装置を提供することができる。
【図１】この発明の一実施の形態に係る紙葉類検査装置
の概略構成を示すブロック図。
の概略構成を示すブロック図。
【図２】特徴量抽出における微分ゼロクロス数の演算処
理の概念図。
理の概念図。
【図３】特徴量抽出における平均値クロス数の演算処理
の概念図。
の概念図。
【図４】特徴量抽出における微分面積の演算処理の概念
図。
図。
【図５】特徴量抽出における最大面積の演算処理の概念
図。
図。
１０…紙葉類、 １１…可視レーザ光源、 １２…赤外レーザ光源、 １３、１４…レンズ、 １５、１６…透過光センサ、 １７、１８…反射光センサ、 １９…Ａ／Ｄコンバータ、 ２０…計算機、 ２１…特徴量抽出部、 ２２…多変量解析部、 ２３…良否判別部。
Claims (9)
- 【請求項１】 搬送される紙葉類を光で走査し、前記紙
葉類からの透過光および反射光の少なくとも一方に対応
する電気信号を生成する信号生成手段と、 この生成された電気信号から前記紙葉類の特徴量を表す
実測データを抽出する抽出手段と、 前記紙葉類の標準の特徴量を表す標準データを記憶する
記憶手段と、 前記実測データの標準データに基づくマハラノビス距離
を求める多変量解析手段と、 前記実測データとマハラノビス距離を所定の閾値と比較
して、前記紙葉類の良否を判別する判別手段と、を具備
することを特徴とする紙葉類検査装置。 - 【請求項２】 前記抽出手段は、前記電気信号の平均
値、標準偏差、平均値クロス数、微分ゼロクロス数、最
大面積、微分面積のうちーつあるいは複数の実測データ
を求めることを特徴とする請求項１記載の紙葉類検査装
置。 - 【請求項３】 前記多変量解析手段は、前記抽出手段に
より求められた実測データのうち相対変化を示す特徴量
を用いてそれぞれ標準データに基づいてマハラノビス距
離を求めることを特徴とする請求項１記載の紙葉類検査
装置。 - 【請求項４】 前記多変量解析手段は、前記抽出手段に
より求められた実測データのうち少なくとも標準偏差と
微分ゼロクロス数とについてそれぞれ標準データに基づ
いてマハラノビス距離を求めることを特徴とする請求項
１記載の紙葉類検査装置。 - 【請求項５】 前記判別手段は、前記実測データと所定
の閾値を比較する第１の比較手段と、前記マハラノビス
の距離と所定の閾値を比較する第２の比較手段とを有
し、第２の比較手段にて前記マハラノビスの距離が所定
の閾値よりも大きい場合に前記紙葉類を不良と判別する
ことを特徴とする請求項１に記載の紙葉類検査装置。 - 【請求項６】 前記第２の比較手段にて前記マハラノビ
スの距離が所定の閾値よりも小さい場合には前記第１の
比較手段の比較結果に基づいて前記紙葉類の良否を判別
することを特徴とする請求項５に記載の紙葉類検査装
置。 - 【請求項７】 搬送される紙葉類を光で走査し、前記紙
葉類からの透過光および反射光の少なくとも一方に対応
する電気信号を生成する信号生成手段と、 この生成された電気信号から相対的な変化を示す前記紙
葉類の特徴量を表す実測データを抽出する抽出手段と、 前記紙葉類の標準の特徴量を表す標準データを記憶する
記憶手段と、 前記標準データに基づいて前記実測データの多変量解析
を求める多変量解析手段と、 この多変量解析手段の解析結果を所定の閾値と比較して
前記紙葉類の良否を判別する判別手段と、を具備するこ
とを特徴とする紙葉類検査装置。 - 【請求項８】 前記抽出手段は、前記電気信号の標準偏
差、平均値クロス値、微分ゼロクロス数、最大面積、微
分面積のうちのいずれか複数の実測データを求めること
を特徴とする請求項７に記載の紙葉類検査装置。 - 【請求項９】 前記判別手段は、前記実測データと所定
の閾値とを比較する第１の比較手段と、前記多変量解析
手段の結果を所定の閾値と比較する第２の比較手段と、
第１及び第２の比較手段による比較結果から前記紙葉類
の良否を判別する判別手段とからなることを特徴とする
請求項７に記載の紙葉類検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10282620A JP2000113271A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | 紙葉類検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10282620A JP2000113271A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | 紙葉類検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000113271A true JP2000113271A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=17654902
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10282620A Pending JP2000113271A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | 紙葉類検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000113271A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8820882B2 (en) | 2011-11-21 | 2014-09-02 | Seiko Epson Corporation | Printing apparatus and printing method |
-
1998
- 1998-10-05 JP JP10282620A patent/JP2000113271A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8820882B2 (en) | 2011-11-21 | 2014-09-02 | Seiko Epson Corporation | Printing apparatus and printing method |
| US9440470B2 (en) | 2011-11-21 | 2016-09-13 | Seiko Epson Corporation | Printing apparatus and printing method |
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