JP2002063625A - Class deciding means for examination target - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、紙幣、有価証券
等の紙葉類および硬貨の種別判定方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for judging the type of paper and coins such as banknotes and securities.
【０００２】[0002]
【従来の技術】紙幣、硬貨等の金種判定方法として、検
査対象から磁気センサ等のセンサで得られた検出データ
と、金種毎に予め作成した基準データとを比較し、それ
らの差分二乗和が最小となる基準データを求め、求めた
基準データに対応する金種を当該検査対象の金種と判定
している。2. Description of the Related Art As a denomination determining method for banknotes and coins, detection data obtained from a test object by a sensor such as a magnetic sensor is compared with reference data created in advance for each denomination, and their difference squared. The reference data with the minimum sum is obtained, and the denomination corresponding to the obtained reference data is determined as the denomination to be inspected.
【０００３】しかしながら、検査対象である紙幣、硬貨
の汚れ、データ取得時の検査対象の搬送むらなどから、
同じ金種であっても検出データにばらつきが生じるた
め、誤判定が発生する可能性がある。また、種別数が多
くなるほど、誤判定が発生する確率が高くなる。[0003] However, due to dirt on banknotes and coins to be inspected, uneven transport of the inspection target at the time of data acquisition, and the like,
Even if the same denomination is used, there is a possibility that erroneous determination occurs because the detection data varies. Further, as the number of types increases, the probability of erroneous determination increases.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】この発明は、種別数が
多くても、正確な種別判定が行なえるようになる種別判
定方法を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a type determination method which enables accurate type determination even when the number of types is large.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】この発明による検査対象
の種別判定方法は、種別毎に予め用意した本物の対象そ
れぞれから得た特徴量データを、階層的にグループ分け
していくことにより、各末端のグループに属する特徴量
データの種別が１種類となるような木構造を作成してお
く第１ステップ、ならびに木構造の上側の階層から順
に、検査対象から得られた特徴量データが、２つの分岐
グループのいずれに近いかを順次判定していくことによ
り、検査対象から得られた特徴量データに最も近い末端
グループを探索し、探索した末端のグループに対応する
種別を検査対象の種別であると決定する第２ステップを
備えていることを特徴とする。According to the method for determining the type of an inspection object according to the present invention, feature amount data obtained from each real object prepared in advance for each type is hierarchically grouped so that each type is determined. The first step is to create a tree structure in which the type of feature amount data belonging to the terminal group is one, and the feature amount data obtained from the inspection target is 2 in order from the upper layer of the tree structure. By sequentially judging which of the two branch groups is closer, the terminal group closest to the feature amount data obtained from the inspection target is searched, and the type corresponding to the searched terminal group is determined by the type of the inspection target. The method is characterized by including a second step of determining that there is.
【０００６】検査対象から得られた特徴量データが２つ
の分岐グループのいずれに近いかの判定は、たとえば、
検査対象から得られた特徴量データと一方の分岐グルー
プ内の特徴量データの平均データとの距離と、検査対象
から得られた特徴量データと他方の分岐グループ内の特
徴量データの平均データとの距離とを算出し、算出した
２つの距離を比較することによって行なわれる。特徴量
データと平均データとの距離としては、たとえば、特徴
量データおよび平均データの差分二乗和が用いられる。[0006] To determine which of the two branch groups the feature data obtained from the inspection target is close to, for example,
The distance between the feature data obtained from the inspection object and the average data of the feature data in one branch group, the average data of the feature data obtained from the inspection object and the average data of the feature data in the other branch group, and Is calculated by comparing the calculated distances with each other. As the distance between the feature data and the average data, for example, the sum of squared differences between the feature data and the average data is used.
【０００７】検査対象から得られた特徴量データが２つ
の分岐グループのいずれに近いかの判定は、たとえば、
これらの２つの分岐グループに対応するマスク部分のみ
を演算対象として、検査対象から得られた特徴量データ
と一方の分岐グループ内の特徴量データの平均データと
の距離と、検査対象から得られた特徴量データと他方の
分岐グループ内の特徴量データの平均データとの距離と
を算出し、算出した２つの距離を比較することによって
行なわれる。特徴量データと平均データとの距離として
は、たとえば、特徴量データの上記マスク部分および平
均データの上記マスク部分の差分二乗和が用いられる。[0007] To determine which of the two branch groups the feature data obtained from the inspection target is close to, for example,
With only the mask portions corresponding to these two branch groups as the calculation targets, the distance between the feature data obtained from the test target and the average data of the feature data in one branch group, and the distance obtained from the test target. This is performed by calculating the distance between the feature data and the average data of the feature data in the other branch group, and comparing the calculated two distances. As the distance between the feature data and the average data, for example, the sum of squared differences between the mask portion of the feature data and the mask portion of the average data is used.
【０００８】[0008]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態について説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【０００９】まず、この発明を紙幣の種別判定装置に適
用した場合の実施の形態について説明する。First, an embodiment in which the present invention is applied to a bill type determining device will be described.
【００１０】〔１〕紙幣の特徴量を読み取るセンサの説
明 図１は、紙幣の特徴量を読み取るためのセンサを示して
いる。[1] Description of a Sensor for Reading a Feature of a Bill FIG. 1 shows a sensor for reading a feature of a bill.
【００１１】紙幣１は、図示しない検査装置に投入さ
れ、矢印の方向に搬送される。この例では、紙幣１の特
徴量を読み取るためのセンサとして、光透過センサ１１
が設けられている。光透過センサ１１は、紙幣１におけ
るラインＬ上に沿って光透過率（特徴量）を検出する。The bill 1 is put into an inspection device (not shown) and is conveyed in the direction of the arrow. In this example, the light transmission sensor 11 is used as a sensor for reading the characteristic amount of the bill 1.
Is provided. The light transmission sensor 11 detects the light transmittance (feature amount) along the line L of the bill 1.
【００１２】この実施の形態では、事前処理において、
種別毎に予め用意した本物の紙幣それぞれから得た特徴
量データを、階層的にグループ分けしていくことによ
り、各末端のグループに属する特徴量データの種別が１
種類となるような木構造を作成しておく。In this embodiment, in the pre-processing,
By classifying feature data obtained from each real banknote prepared in advance for each type in a hierarchical manner, the type of the feature data belonging to each terminal group becomes 1
Create a tree structure that will be a type.
【００１３】種別判定処理において、木構造の上側の階
層から順に、検査対象から得られた特徴量データが、２
つの分岐グループのいずれに近いかを順次判定していく
ことにより、検査対象から得られた特徴量データに最も
近い末端グループを探索し、探索した末端のグループに
対応する種別を検査対象の種別であると決定する。In the type determination process, the feature amount data obtained from the inspection object is 2 in order from the upper layer of the tree structure.
By sequentially judging which of the two branch groups is closer, the terminal group closest to the feature amount data obtained from the inspection target is searched, and the type corresponding to the searched terminal group is determined by the type of the inspection target. Determine that there is.
【００１４】〔２〕事前処理の説明[2] Explanation of pre-processing
【００１５】図２は、木構造の作成方法を概念的に示し
ている。FIG. 2 conceptually shows a method of creating a tree structure.
【００１６】図２においてＧ０は、金種（種別）毎に予
め用意した複数の真券（本物の紙幣）それぞれから作成
された特徴量データ（以下、基準データという）のグル
ープを示している。各基準データは、予め用意した真券
を検査装置に投入し、光透過センサ１１の検出値を取り
込むことによって作成される。In FIG. 2, G0 indicates a group of feature data (hereinafter referred to as reference data) created from a plurality of genuine bills (genuine bills) prepared in advance for each denomination (type). Each reference data is created by putting a genuine bill prepared in advance into the inspection device and taking in the detection value of the light transmission sensor 11.
【００１７】基準データグループＧ０をクラスタ分析に
よって２つのグループ、すなわち右グループＧＲ１と左
グループＧＬ１とに分類する。そして、各グループＧＲ
１、ＧＬ１毎に、平均波形を算出する。そして、右グル
ープＧＲ１の平均波形と、左グループＧＬ１の平均波形
とを比較して、それらのグループを識別するのに有効な
部分を算出して、マスクを作成する。The reference data group G0 is classified into two groups by a cluster analysis, that is, a right group GR1 and a left group GL1. And each group GR
1. An average waveform is calculated for each GL1. Then, the average waveform of the right group GR1 and the average waveform of the left group GL1 are compared to calculate a portion effective for identifying those groups, and a mask is created.
【００１８】つまり、図３に示すように、右側のグルー
プＡの平均波形ａと左側のグループＢの平均波形ｂとの
波形の異なる特徴部分を抽出して、マスクを作成する。That is, as shown in FIG. 3, a mask is created by extracting different characteristic portions of the average waveform a of the right group A and the average waveform b of the left group B.
【００１９】このような動作を、グループに属する基準
データの種別が１種類になるまで順次繰り返す。なお、
２つに分類したグループのうち一方のグループに属する
基準データの種別が１種類になっても、他方のグループ
に属する基準データの種別が１種類でない場合には、当
該他方のグループに対して、同様な動作を繰り返して行
なう。Such an operation is sequentially repeated until the type of the reference data belonging to the group becomes one. In addition,
Even if the type of the reference data belonging to one of the two groups is one, if the type of the reference data belonging to the other group is not one, the other group is The same operation is repeated.
【００２０】図４は、木構造の作成するための事前処理
の手順を示している。FIG. 4 shows a procedure of pre-processing for creating a tree structure.
【００２１】まず、金種（種別）毎に予め用意した複数
の真券（本物の紙幣）に基づいて、基準データを作成す
る（ステップ１）。First, reference data is created based on a plurality of genuine bills (real bills) prepared in advance for each denomination (type) (step 1).
【００２２】次に、クラスタ分析を行なって、基準デー
タを２つのグループ（右グループと左グループ）とに分
類する（ステップ２）。Next, cluster analysis is performed to classify the reference data into two groups (right group and left group) (step 2).
【００２３】右グループ内の基準データの平均波形を算
出する（ステップ３）。左グループ内の基準データの平
均波形を算出する（ステップ４）。An average waveform of the reference data in the right group is calculated (step 3). An average waveform of the reference data in the left group is calculated (step 4).
【００２４】そして、右グループの平均波形と、左グル
ープの平均波形とを比較して、それらのグループを識別
するのに有効な部分を算出して、マスクを作成する（ス
テップ５）。Then, the average waveform of the right group is compared with the average waveform of the left group, a portion effective for identifying the groups is calculated, and a mask is created (step 5).
【００２５】次に、右側のグループが処理済であるかま
たは右側のグループに属する基準データの種別が１種類
であるかを判定する（ステップ６）。右側のグループが
処理済でない場合または右側のグループに属する基準デ
ータの種別が１種類でない場合には、処理対象を右側の
グループとした後（ステップ７）、ステップ２に戻る。Next, it is determined whether the right group has been processed or the type of the reference data belonging to the right group is one (step 6). If the right group has not been processed, or if the type of the reference data belonging to the right group is not one, the processing target is set to the right group (step 7), and the process returns to step 2.
【００２６】このように、右側のグループに対して、ス
テップ２〜７の処理を繰り返して行なっていくと、ある
階層において、右側のグループに属する基準データの種
別が１種類となる。その場合には、ステップ６でＹＥＳ
となり、その階層の右側のグループを処理済とする（ス
テップ８）。As described above, when the processes of steps 2 to 7 are repeatedly performed on the right group, the type of the reference data belonging to the right group becomes one in a certain hierarchy. In that case, YES in step 6
, And the group on the right side of the hierarchy is processed (step 8).
【００２７】そして、当該右側のグループと同じ階層の
左側のグループが処理済であるかまたは当該右側のグル
ープと同じ階層の左側のグループに属する基準データの
種別が１種類であるかを判定する（ステップ９）。左側
のグループが処理済でない場合または左側のグループに
属する基準データの種別が１種類でない場合には、処理
対象を左側のグループとした後（ステップ１０）、ステ
ップ２に戻る。Then, it is determined whether the left group on the same layer as the right group has been processed or the type of the reference data belonging to the left group on the same layer as the right group is one type ( Step 9). If the left group has not been processed or if the type of the reference data belonging to the left group is not one type, the process target is set to the left group (step 10), and the process returns to step 2.
【００２８】そして、ステップ２以降の処理が繰り返し
行っていくと、ある階層において、右側グループも左側
グループも共にそれに属する基準データの種別が１種類
となる。その場合には、ステップ６でＹＥＳとなり、ス
テップ８で当該右側グループが処理済とされ、ステップ
９でＹＥＳとなり、ステップ１１で当該左側グループが
処理済とされた後、ステップ１２に移行する。Then, when the processing after step 2 is repeatedly performed, in a certain hierarchy, the type of the reference data belonging to both the right group and the left group becomes one. In that case, YES is determined in Step 6, the right group is determined to be processed in Step 8, YES is determined in Step 9, and the left group is determined to be processed in Step 11, and then the process proceeds to Step 12.
【００２９】ステップ１２では、現在の階層が最も上の
階層であるか否かが判別される。そして、現在の階層が
最も上の階層でない場合には、ステップ１３に移行す
る。ステップ１３では、現在の階層の右側グループおよ
び左側グループの分岐元のグループを処理済とするとと
もに、処理対象を分岐元のグループとした後、ステップ
６に戻る。At step 12, it is determined whether or not the current hierarchy is the highest hierarchy. If the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step S13. In step 13, the branch source groups of the right group and the left group in the current hierarchy are processed, and the processing target is set as the branch source group. Then, the process returns to step 6.
【００３０】このような処理を行なっていくと、最終的
には、ステップ１２でＹＥＳとなるので、事前処理が終
了する。When such processing is performed, YES is finally determined in step 12, so that the pre-processing is completed.
【００３１】なお、木構造を特定するためのデータ、各
左右グループの平均波形データおよびマスクは、記憶装
置に記憶される。The data for specifying the tree structure, the average waveform data of the left and right groups, and the mask are stored in the storage device.
【００３２】図５の具体例に基づいて、図４の処理手順
を説明する。The processing procedure of FIG. 4 will be described based on the specific example of FIG.
【００３３】図５において白丸および黒丸は、グループ
を示している。白丸のグループは、それに属する基準デ
ータの種別が２種類以上であるグループを、黒丸のグル
ープは、それに属する基準データの種別が１種類である
グループを、それぞれ示している。In FIG. 5, white circles and black circles indicate groups. A white circle group indicates a group of two or more types of reference data belonging thereto, and a black circle group indicates a group of one type of reference data belonging thereto.
【００３４】まず、原グループＧ０が、左右のグループ
ＧＲ１、ＧＬ１に分類される。次に、右側のグループＧ
Ｒ１が左右のグループＧＲ２、ＧＬ２に分類される。さ
らに、右側のグループＧＲ２が左右のグループＧＲ３、
ＧＬ３に分類される。First, the original group G0 is classified into left and right groups GR1 and GL1. Next, group G on the right
R1 is classified into left and right groups GR2 and GL2. Further, the right group GR2 is replaced with the left and right groups GR3,
Classified as GL3.
【００３５】右側のグループＧＲ３に属する基準データ
の種別は１種類であるので、ステップ６でＹＥＳとな
り、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ３が処
理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側
のグループＧＲ３と同じ階層の左側のグループＧＬ３が
処理済であるかまたは左側のグループＧＬ３に属する基
準データの種別が１種類であるかが判定される。Since the type of the reference data belonging to the right group GR3 is one type, YES is determined in step 6 and the right group GR3 is determined to have been processed in step 8. Then, the process proceeds to step 9, where it is determined whether the left group GL3 of the same hierarchy as the right group GR3 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL3 is one.
【００３６】左側のグループＧＬ３は処理済でなくかつ
左側のグループＧＬ３に属する基準データの種別が１種
類でないので、左側のグループＧＬ３が左右のグループ
ＧＲ４、ＧＬ４に分類される。右側のグループＧＲ４に
属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ
８によって当該右側のグループＧＲ４が処理済とされ
る。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループ
ＧＲ４と同じ階層の左側のグループＧＬ４が処理済であ
るかまたは左側のグループＧＬ４に属する基準データの
種別が１種類であるかが判定される。Since the left group GL3 is not processed and has only one type of reference data belonging to the left group GL3, the left group GL3 is classified into left and right groups GR4 and GL4. Since the type of the reference data belonging to the right group GR4 is one type, the right group GR4 is determined to have been processed in step S8. Then, the process proceeds to step 9, where it is determined whether the left group GL4 of the same hierarchy as the right group GR4 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL4 is one.
【００３７】左側のグループＧＬ４に属する基準データ
の種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該
左側のグループＧＬ４が処理済とされる。そして、ステ
ップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか
否かが判別される。Since there is only one type of reference data belonging to the left group GL4, the left group GL4 is determined to have been processed in step S11. Then, the process proceeds to step 12, where it is determined whether or not the current hierarchy is the highest hierarchy.
【００３８】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ４
および左側グループＧＬ４の分岐元のグループＧＬ３を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｌ３とした後、ステップ６に戻る。Since the current hierarchy is not the highest hierarchy, the process goes to step 13 and the right group GR4 of the current hierarchy is determined.
And the branch source group GL3 of the left group GL4 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After setting L3, the process returns to step 6.
【００３９】ステップ６では、左側のグループＧＬ３に
対応する右側のグループＧＲ３が処理済であるかまたは
右側のグループＧＲ３に属する基準データの種別が１種
類であるかが判定される。右側のグループＧＲ３は処理
済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、
左側のグループＧＬ３が処理済であるかまたは左側のグ
ループＧＬ３に属する基準データの種別が１種類である
かが判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR3 corresponding to the left group GL3 has been processed or the type of reference data belonging to the right group GR3 is one. Since the right group GR3 has been processed, the process proceeds to step 9 via step 8 and
It is determined whether the left group GL3 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL3 is one.
【００４０】左側のグループＧＬ３は、ステップ１３に
よって処理済とされているので、ステップ１１を介して
ステップ１２に進む。Since the left group GL3 has been processed in step 13, the process proceeds to step 12 via step 11.
【００４１】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ３
および左側グループＧＬ３の分岐元のグループＧＲ２を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｒ２とした後、ステップ６に戻る。Since the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step 13 and the right group GR3 of the current layer is determined.
And the branch source group GR2 of the left side group GL3 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After R2, return to step 6.
【００４２】ステップ６では、右側のグループＧＲ２が
処理済であるかまたは右側のグループＧＲ２に属する基
準データの種別が１種類であるかが判定される。右側の
グループＧＲ２はステップ１３によって処理済とされて
いるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側
のグループＧＬ２が処理済であるかまたは左側のグルー
プＧＬ２に属する基準データの種別が１種類であるかが
判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR2 has been processed or the type of the reference data belonging to the right group GR2 is one. Since the right group GR2 has been processed in step 13, the process proceeds to step 9 via step 8, and the left group GL2 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL2 is one. Is determined.
【００４３】左側のグループＧＬ２は処理済でなくかつ
左側のグループＧＬ２に属する基準データの種別が１種
類でないので、左側のグループＧＬ２が左右のグループ
ＧＲ５、ＧＬ５に分類される。右側のグループＧＲ５に
属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ
８によって当該右側のグループＧＲ５が処理済とされ
る。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループ
ＧＲ５と同じ階層の左側のグループＧＬ５が処理済であ
るかまたは左側のグループＧＬ５に属する基準データの
種別が１種類であるかが判定される。Since the left group GL2 has not been processed and has one type of reference data belonging to the left group GL2, the left group GL2 is classified into left and right groups GR5, GL5. Since there is one type of reference data belonging to the right group GR5, the right group GR5 is determined to have been processed in step S8. Then, the process proceeds to step 9, where it is determined whether the left group GL5 of the same hierarchy as the right group GR5 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL5 is one.
【００４４】左側のグループＧＬ５に属する基準データ
の種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該
左側のグループＧＬ５が処理済とされる。そして、ステ
ップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか
否かが判別される。Since there is only one type of reference data belonging to the left group GL5, the left group GL5 is determined to have been processed in step S11. Then, the process proceeds to step 12, where it is determined whether or not the current hierarchy is the highest hierarchy.
【００４５】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ５
および左側グループＧＬ５の分岐元のグループＧＬ２を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｌ２とした後、ステップ６に戻る。Since the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step 13 and the right group GR5 of the current layer is determined.
And the branch source group GL2 of the left side group GL5 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After setting L2, the process returns to step 6.
【００４６】ステップ６では、左側のグループＧＬ２に
対応する右側のグループＧＲ２が処理済であるかまたは
右側のグループＧＲ２に属する基準データの種別が１種
類であるかが判定される。右側のグループＧＲ２は処理
済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、
左側のグループＧＬ３が処理済であるかまたは左側のグ
ループＧＬ２に属する基準データの種別が１種類である
かが判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR2 corresponding to the left group GL2 has been processed or the type of reference data belonging to the right group GR2 is one. Since the right group GR2 has been processed, the process proceeds to step 9 via step 8, and
It is determined whether the left group GL3 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL2 is one.
【００４７】左側のグループＧＬ２は、ステップ１３に
よって処理済とされているので、ステップ１１を介して
ステップ１２に進む。Since the left group GL2 has been processed in step 13, the process proceeds to step 12 via step 11.
【００４８】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ２
および左側グループＧＬ２の分岐元のグループＧＲ１を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｒ１とした後、ステップ６に戻る。Since the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step 13 and the right group GR2 of the current layer is determined.
And the branch source group GR1 of the left side group GL2 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After R1, the process returns to step 6.
【００４９】ステップ６では、右側のグループＧＲ１が
処理済であるかまたは右側のグループＧＲ２に属する基
準データの種別が１種類であるかが判定される。右側の
グループＧＲ１はステップ１３によって処理済とされて
いるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側
のグループＧＬ１が処理済であるかまたは左側のグルー
プＧＬ１に属する基準データの種別が１種類であるかが
判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR1 has been processed or the type of the reference data belonging to the right group GR2 is one. Since the right group GR1 has been processed in step 13, the process proceeds to step 9 via step 8, and the left group GL1 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL1 is one. Is determined.
【００５０】左側のグループＧＬ１は処理済でなくかつ
左側のグループＧＬ１に属する基準データの種別が１種
類でないので、左側のグループＧＬ１が左右のグループ
ＧＲ６、ＧＬ６に分類される。右側のグループＧＲ６に
属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ
８によって当該右側のグループＧＲ６が処理済とされ
る。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループ
ＧＲ６と同じ階層の左側のグループＧＬ６が処理済であ
るかまたは左側のグループＧＬ６に属する基準データの
種別が１種類であるかが判定される。Since the left group GL1 has not been processed and the type of the reference data belonging to the left group GL1 is not one, the left group GL1 is classified into left and right groups GR6 and GL6. Since the type of the reference data belonging to the right group GR6 is one type, the right group GR6 is determined to have been processed in step S8. Then, the process proceeds to step 9, where it is determined whether the left group GL6 in the same hierarchy as the right group GR6 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL6 is one.
【００５１】左側のグループＧＬ６は処理済でなくかつ
左側のグループＧＬ６に属する基準データの種別が１種
類でないので、左側のグループＧＬ６が左右のグループ
ＧＲ７、ＧＬ７に分類される。右側のグループＧＲ７に
属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ
８によって当該右側のグループＧＲ７が処理済とされ
る。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループ
ＧＲ７と同じ階層の左側のグループＧＬ７が処理済であ
るかまたは左側のグループＧＬ７に属する基準データの
種別が１種類であるかが判定される。Since the left group GL6 has not been processed and has one type of reference data belonging to the left group GL6, the left group GL6 is classified into left and right groups GR7 and GL7. Since there is one type of reference data belonging to the right group GR7, the right group GR7 is determined to have been processed in step S8. Then, the process proceeds to step 9, where it is determined whether the left group GL7 in the same hierarchy as the right group GR7 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL7 is one.
【００５２】左側のグループＧＬ７に属する基準データ
の種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該
左側のグループＧＬ７が処理済とされる。そして、ステ
ップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか
否かが判別される。Since there is only one type of reference data belonging to the left group GL7, it is determined in step 11 that the left group GL7 has been processed. Then, the process proceeds to step 12, where it is determined whether or not the current hierarchy is the highest hierarchy.
【００５３】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ７
および左側グループＧＬ７の分岐元のグループＧＬ６を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｌ６とした後、ステップ６に戻る。Since the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step 13 and the right group GR7 of the current layer is determined.
And the branch source group GL6 of the left side group GL7 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After setting L6, the process returns to step 6.
【００５４】ステップ６では、左側のグループＧＬ６に
対応する右側のグループＧＲ６が処理済であるかまたは
右側のグループＧＲ６に属する基準データの種別が１種
類であるかが判定される。右側のグループＧＲ６は処理
済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、
左側のグループＧＬ６が処理済であるかまたは左側のグ
ループＧＬ６に属する基準データの種別が１種類である
かが判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR6 corresponding to the left group GL6 has been processed or the type of reference data belonging to the right group GR6 is one. Since the right group GR6 has been processed, the process proceeds to step 9 via step 8, and
It is determined whether the left group GL6 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL6 is one.
【００５５】左側のグループＧＬ６は、ステップ１３に
よって処理済とされているので、ステップ１１を介して
ステップ１２に進む。Since the left group GL6 has been processed in step 13, the process proceeds to step 12 via step 11.
【００５６】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ６
および左側グループＧＬ６の分岐元のグループＧＬ１を
処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ
Ｌ１とした後、ステップ６に戻る。Since the current hierarchy is not the highest hierarchy, the process goes to step 13 and the right group GR6 of the current hierarchy is determined.
And the branch source group GL1 of the left side group GL6 has been processed, and the processing target is the branch source group G.
After setting L1, the process returns to step 6.
【００５７】ステップ６では、左側のグループＧＬ１に
対応する右側のグループＧＲ１が処理済であるかまたは
右側のグループＧＲ１に属する基準データの種別が１種
類であるかが判定される。右側のグループＧＲ１は処理
済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、
左側のグループＧＬ１が処理済であるかまたは左側のグ
ループＧＬ１に属する基準データの種別が１種類である
かが判定される。In step 6, it is determined whether the right group GR1 corresponding to the left group GL1 has been processed or the type of reference data belonging to the right group GR1 is one. Since the right group GR1 has been processed, the process proceeds to step 9 via step 8 and
It is determined whether the left group GL1 has been processed or the type of the reference data belonging to the left group GL1 is one.
【００５８】左側のグループＧＬ１は、ステップ１３に
よって処理済とされているので、ステップ１１を介して
ステップ１２に進む。Since the left group GL1 has been processed in step 13, the process proceeds to step 12 via step 11.
【００５９】現在の階層は最も上の階層でないので、ス
テップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ１
および左側グループＧＬ１の分岐元のグループＧ０を処
理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ０
とした後、ステップ６に戻る。この場合には、ステップ
６、８、９および１１を介してステップ１２に進む。現
在の階層は最も上の階層であるため、事前処理は終了す
る。Since the current layer is not the highest layer, the process proceeds to step 13 and the right group GR1 of the current layer is determined.
And the branch source group G0 of the left side group GL1 is processed, and the processing target is the branch source group G0.
After that, the process returns to step 6. In this case, the process proceeds to step 12 through steps 6, 8, 9 and 11. Since the current layer is the highest layer, the pre-processing ends.
【００６０】〔３〕種別判定処理の説明[3] Description of Type Determination Processing
【００６１】図６は、種別判定処理手順を示している。FIG. 6 shows the procedure of the type determination process.
【００６２】検査対象紙幣が検査装置に投入されると
（ステップ２１）、光透過センサ１１の検出値を取り込
むことによって、特徴量データ（以下、検査データとい
う）を取得する（ステップ２２）。When the banknote to be inspected is inserted into the inspection apparatus (step 21), characteristic value data (hereinafter referred to as inspection data) is acquired by taking in the detection value of the light transmission sensor 11 (step 22).
【００６３】分類対象のグループとして、木構造の最も
上位側の２つの分岐グループ（右側グループおよび左側
グループ）を設定する（ステップ２３）。As the group to be classified, two uppermost branch groups (right group and left group) of the tree structure are set (step 23).
【００６４】図７に示すように、分類対象のグループと
して設定された左右グループに対応するマスク部分のみ
を演算対象として、検査データと右側グループの平均波
形との距離を算出する（ステップ２４）。検査データと
右側グループの平均波形との距離Ｋとしては、たとえ
ば、次式（１）で示される差分二乗和が用いられる。As shown in FIG. 7, the distance between the inspection data and the average waveform of the right group is calculated using only the mask portions corresponding to the left and right groups set as the group to be classified as the calculation target (step 24). As the distance K between the inspection data and the average waveform of the right group, for example, a sum of squared differences represented by the following equation (1) is used.
【００６５】Ｋ＝Σ（Ｘi −Ｓi ）2 …（１）K = Σ (X i −S i ) 2 (1)
【００６６】ここで、Ｘi は、位置ｉでの検査データを
示し、Ｓi は位置ｉでの右側グループの平均波形データ
を示している。なお、ｉの範囲は、マスクで規定された
全ての位置である。Here, X i indicates inspection data at the position i, and S i indicates average waveform data of the right group at the position i. Note that the range of i is all positions specified by the mask.
【００６７】同様に、分類対象のグループとして設定さ
れた左右グループに対応するマスク部分のみを演算対象
として、検査データと左側グループの平均波形との距離
を算出する（ステップ２５）。Similarly, the distance between the inspection data and the average waveform of the left group is calculated using only the mask portion corresponding to the left and right groups set as the group to be classified as the calculation target (step 25).
【００６８】算出した２つの距離を比較して、距離が小
さい方のグループを選択する（ステップ２６）。The two calculated distances are compared, and the group having the smaller distance is selected (step 26).
【００６９】次に、選択したグループは、末端のグルー
プか否かを判定する（ステップ２７）。Next, it is determined whether or not the selected group is a terminal group (step 27).
【００７０】選択したグループが末端のグループでない
場合には、選択したグループから分岐した左右グループ
を、分類対象のグループとして設定した後（ステップ２
８）、ステップ２４に戻る。If the selected group is not the terminal group, the left and right groups branched from the selected group are set as the groups to be classified (step 2).
8) Return to step 24.
【００７１】ステップ２４〜ステップ２８の処理を繰り
返し行なっていき、ステップ２７で選択したグループが
末端のグループになった場合には、検査対象紙幣の種別
をそのグループに対応する種別と決定する（ステップ２
９）。By repeating the processing of steps 24 to 28, if the group selected in step 27 becomes the terminal group, the type of the banknote to be inspected is determined to be the type corresponding to the group (step 2
9).
【００７２】上記実施の形態では、センサとして光透過
センサが用いられているが、磁気センサを用いてもよ
い。また、複数のセンサを用いて特徴量データを作成し
てもよい。In the above embodiment, a light transmission sensor is used as a sensor, but a magnetic sensor may be used. Further, feature amount data may be created using a plurality of sensors.
【００７３】この発明は、紙幣、有価証券等の紙葉類の
他、硬貨の種別判定にも適用することができる。この場
合の特徴量データの取得方法について説明する。The present invention can be applied not only to paper sheets such as banknotes and securities but also to the type determination of coins. A method for acquiring feature amount data in this case will be described.
【００７４】図８に示すように、検査装置から投入され
た硬貨１００は、磁気センサ等のセンサ１０１が配置さ
れた検査通路を回転しながら移動する。したがって、図
９の曲線Ｑに沿って、硬貨１００表面から特徴量が取得
される。As shown in FIG. 8, a coin 100 inserted from the inspection device moves while rotating in an inspection passage in which a sensor 101 such as a magnetic sensor is arranged. Therefore, the characteristic amount is obtained from the surface of the coin 100 along the curve Q in FIG.
【００７５】[0075]
【発明の効果】この発明によれば、 この発明は、種別
数が多くても、正確な種別判定が行なえるようになる。According to the present invention, the present invention enables accurate type determination even when the number of types is large.
【図１】紙幣の特徴量を読み取るためのセンサを示す平
面図である。FIG. 1 is a plan view showing a sensor for reading a feature amount of a bill.
【図２】木構造の作成方法を概念的に示す模式図であ
る。FIG. 2 is a schematic diagram conceptually showing a method of creating a tree structure.
【図３】マスクの作成方法を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic view showing a method for producing a mask.
【図４】木構造の作成するための事前処理の手順を示す
フローチャートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating a procedure of a pre-process for creating a tree structure.
【図５】図４の事前処理を具体的に説明するための模式
図である。FIG. 5 is a schematic diagram for specifically explaining the pre-processing of FIG. 4;
【図６】種別判定処理手順を示すフローチャートであ
る。FIG. 6 is a flowchart illustrating a type determination processing procedure.
【図７】分類対象のグループとして設定された左右グル
ープに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査
データと右側グループの平均波形との距離を算出するこ
とを示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing that only a mask portion corresponding to a left and right group set as a group to be classified is to be calculated and a distance between the inspection data and an average waveform of the right group is calculated;
【図８】硬貨の特徴量データの取得方法を説明するため
の模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram for explaining a method for acquiring coin feature data.
【図９】センサによって特徴量が検出される箇所を示す
模式図である。FIG. 9 is a schematic diagram illustrating a portion where a characteristic amount is detected by a sensor.
１ 紙幣 １１ 光透過センサ 1 bill 11 light transmission sensor
Claims (5)
れから得た特徴量データを、階層的にグループ分けして
いくことにより、各末端のグループに属する特徴量デー
タの種別が１種類となるような木構造を作成しておく第
１ステップ、ならびに木構造の上側の階層から順に、検
査対象から得られた特徴量データが、２つの分岐グルー
プのいずれに近いかを順次判定していくことにより、検
査対象から得られた特徴量データに最も近い末端グルー
プを探索し、探索した末端のグループに対応する種別を
検査対象の種別であると決定する第２ステップ、 を備えている検査対象の種別判定方法。1. A feature amount data obtained from each real object prepared in advance for each type is hierarchically grouped, so that one type of feature amount data belongs to each terminal group. The first step of creating such a tree structure, and in order from the upper layer of the tree structure, sequentially determining which of the two branch groups the feature amount data obtained from the inspection target is closer to A second step of searching for a terminal group closest to the feature amount data obtained from the inspection target and determining a type corresponding to the searched terminal group as the type of the inspection target. Type determination method.
グループ内の特徴量データの平均データが算出されてお
り、 検査対象から得られた特徴量データが２つの分岐グルー
プのいずれに近いかの判定は、検査対象から得られた特
徴量データと一方の分岐グループ内の特徴量データの平
均データとの距離と、検査対象から得られた特徴量デー
タと他方の分岐グループ内の特徴量データの平均データ
との距離とを算出し、算出した２つの距離を比較するこ
とによって行なわれる請求項１に記載の検査対象の種別
判定方法。2. In a first step, average data of feature data in a group is calculated for each group, and it is determined which of the two branch groups the feature data obtained from the inspection target is closer to. Is the distance between the feature data obtained from the test object and the average data of the feature data in one branch group, and the average of the feature data obtained from the test object and the feature data in the other branch group. The method according to claim 1, wherein the method is performed by calculating a distance from the data and comparing the calculated two distances.
特徴量データおよび平均データの差分二乗和である請求
項２に記載の検査対象の種別判定方法。3. The distance between the feature data and the average data is:
3. The method according to claim 2, wherein the difference is a sum of squared differences between the feature data and the average data.
グループ内の特徴量データの平均データが算出されてい
るとともに、各２つの分岐グループ毎に、各グループの
平均データからそれらを識別するのに有効な部分に対応
したマスクが作成されており、 検査対象から得られた特徴量データが２つの分岐グルー
プのいずれに近いかの判定は、これらの２つの分岐グル
ープに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査
対象から得られた特徴量データと一方の分岐グループ内
の特徴量データの平均データとの距離と、検査対象から
得られた特徴量データと他方の分岐グループ内の特徴量
データの平均データとの距離とを算出し、算出した２つ
の距離を比較することによって行なわれる請求項１に記
載の検査対象の種別判定方法。特徴量データと平均デー
タとの距離は、特徴量データと平均データとの差分二乗
和である請求項１に記載の検査対象の種別判定方法。4. In a first step, average data of feature amount data in each group is calculated for each group, and for each two branch groups, it is necessary to identify them from average data of each group. A mask corresponding to a valid portion is created, and to determine which of the two branch groups the feature amount data obtained from the inspection target is based on only the mask portion corresponding to these two branch groups As a target, the distance between the feature data obtained from the inspection target and the average data of the feature data in one branch group, and the distance between the feature data obtained from the inspection target and the feature data in the other branch group. The method according to claim 1, wherein the method is performed by calculating a distance from the average data and comparing the calculated two distances. The method according to claim 1, wherein the distance between the feature data and the average data is a sum of squared differences between the feature data and the average data.
特徴量データの上記マスク部分および平均データの上記
マスク部分の差分二乗和である請求項４に記載の検査対
象の種別判定方法。5. The distance between the feature data and the average data is:
5. The method according to claim 4, wherein the sum of squares of the difference between the mask portion of the feature amount data and the mask portion of the average data is obtained.
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