JP2008135067A - Leaf-like article identification method and device thereof - Google Patents
Leaf-like article identification method and device thereof Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008135067A JP2008135067A JP2008031161A JP2008031161A JP2008135067A JP 2008135067 A JP2008135067 A JP 2008135067A JP 2008031161 A JP2008031161 A JP 2008031161A JP 2008031161 A JP2008031161 A JP 2008031161A JP 2008135067 A JP2008135067 A JP 2008135067A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- paper sheet
- value
- determination
- data
- identification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
Abstract
Description
本発明は、自動販売機や両替機およびゲーム装置等に利用される紙幣識別装置に関するものであり、紙幣、小切手、金券、証券等、所定の印刷模様を表面に具備する紙葉の真偽を識別するための方法及び装置に関する。 The present invention relates to a banknote identification device used in a vending machine, a money changer, a game machine, and the like, and authenticates the authenticity of a paper sheet having a predetermined printed pattern on its surface, such as a banknote, check, cash voucher, or securities. The present invention relates to a method and apparatus for identification.
紙幣の搬送に同期して該紙幣各部の色や濃度または紙幣に含まれる磁性粉等をセンサで検出してサンプリングデータを取得し、このサンプリングデータを基準パターンと比較することによって紙幣の種別およびその真偽を判定する紙幣識別装置は、例えば、下記特許文献１（特公昭６３−２６９１８号公報），特許文献２（特公昭６４−５３５４号公報）等において提案されている。これら従来の紙幣識別装置では、各位置でサンプリングされたデータの全てが基準パターンのデータに対して許容範囲に収まっている場合にのみ、その基準パターンに対応した紙幣種別の真券信号を出力するようになっており、種別および真偽判定の信頼性は各位置毎のサンプリングデータの値と基準パターンのデータとの間の偏差にのみ依存している。従って、このような従来方式により偽紙幣を確実に排除するためには、判定基準となる許容範囲を相当に狭く設定する必要があるが、許容範囲を余り狭く設定すると、流通紙幣に付着した全体的な汚れによって検出データの値が均一にシフトしたような場合であっても真正紙幣が偽紙幣として判定される恐れがある。
紙幣の汚れや経年変化による検出データの変動および周囲温度の変化等に伴う検出データ値のドリフト等に対処するため、各位置でサンプリングされた検出データの平均により検出データに補正を加えて基準パターンと比較するようにした紙幣識別装置が特許文献３（特公昭５８−９９９０号公報）として提案されているが、紙幣の一部に汚れが付着する等して部分的な変化が生じたような場合には、真正紙幣が偽紙幣としてリジェクトされてしまうという問題が残る。また、紙幣種別毎の基準データと度数分布との関係を記憶しておき、ファジイ理論に基づいて判定動作を行わせようとした紙幣識別装置が特許文献４（特開平２−１４８３８３号公報）として提案されているが、このものは、検出データ自体に変動が生じた場合であっても比較対象となる度数分布データとの間で整合性を保持するための補正作業は一切行われないので、紙幣やセンサ類の経年変化や汚れ等に対処することはできない。
紙幣の種別およびその真偽を適確に判定するためには多数のセンサ，多数のサンプリングデータを用いて判定操作を行うことになるので、光学式センサと磁気式センサを併用するのが一般的であるが、そうすると、光学式センサと磁気式センサとで別途の判定回路を設けねばならず、構成が複雑化する。 In order to accurately determine the type of banknote and its authenticity, a determination operation is performed using a large number of sensors and a large number of sampling data, so it is common to use an optical sensor and a magnetic sensor in combination. However, in this case, separate determination circuits must be provided for the optical sensor and the magnetic sensor, which complicates the configuration.
更に、本発明に関連する従来技術としては、下記特許文献５及び６に記載された発明がある。特許文献５（特開平３−２９２５８９号公報）においては、センサ検出データを正規化するために、該センサ検出データの平均値を求め、所定の標準平均値に対するセンサ検出データ平均値の比を補正係数として求め、この比をセンサ検出データに掛けることにより正規化を行なうようにしている。しかし、極めて単純な正規化処理でしかないため、個別のセンサの汚れや、個別のセンサの特性誤差あるいは組立て誤差、及び検査対象たる個別紙幣の汚れ等を要因として、センサ検出データは固有の誤差をもっているため、この固有の誤差要因を確実に除去して正規化することはできなかった。
特許文献６（特開平４−１０２１８７号公報）においては、紙幣を複数のブロックに分割し、検査対象紙幣の各ブロック毎の検出データ平均値と或る金種についての各ブロック毎の標準平均値データとの差を夫々演算し、この差を合計する。このようにして各金種につきかかる差の合計値を求め、その値が最小のものを、当該検査対象紙幣の金種と判定するようにしている。しかし、この方法では、検出データの絶対値の平均値から差を求めるようにしているので、検査対象紙幣の汚れ等のバラツキの影響により、識別精度が劣る、という欠点がある。
In patent document 6 (Unexamined-Japanese-Patent No. 4-102187), a banknote is divided | segmented into a some block, the detection data average value for every block of a banknote to be examined, and the standard average value for every block about a certain denomination The difference from the data is calculated, and the difference is summed. In this way, the total value of the differences is obtained for each denomination, and the smallest value is determined as the denomination of the banknote to be inspected. However, in this method, since the difference is obtained from the average value of the absolute values of the detection data, there is a drawback that the identification accuracy is inferior due to the influence of the variation such as the dirt of the banknote to be inspected.
本発明は上述の点に鑑みてなされたもので、複数の金種（紙葉の種類）においてその模様パターンが近似しているもの、あるいは真券と巧妙に偽造された偽券のようにその模様パターンが近似しているものにあって、できるだけ正確に紙葉種類（あるいは真偽）を識別できるようにした紙葉類識別装置及び方法を提供しようとするものである。
更に、磁気式センサを併用せずに、光学式センサのみでも、精度の高い識別を行うことができるようにすることを目的とする。
The present invention has been made in view of the above-mentioned points, such as those in which the pattern pattern is approximated in a plurality of denominations (types of paper sheets), or a counterfeit ticket skillfully forged as a genuine note. An object of the present invention is to provide a paper sheet identification apparatus and method that can identify a paper sheet type (or true / false) as accurately as possible in a pattern pattern that is similar.
It is another object of the present invention to enable highly accurate identification using only an optical sensor without using a magnetic sensor.
請求項１に係る本発明の紙葉類識別装置は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、検出データを出力するセンサと、前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類のうちのいずれかに該当するか否かを評価する評価部と、前記センサからの前記検出データによって示される特徴が互いに近似している複数の紙葉種類を示す情報を記憶したテーブルと、前記評価部で前記識別対象紙葉がいずれかの紙葉種類に該当すると評価されたとき、前記テーブルを参照して該当すると評価された前記紙葉種類に近似する他の紙葉種類が存在しているか否かを調べ、存在している場合、前記識別対象紙葉が該他の紙葉種類にも該当するか否かの評価を前記評価部において行なわせる制御部と、前記識別対象紙葉が前記他の紙葉種類にも該当すると評価されたならば、該識別対象紙葉がいずれの紙葉種類に該当するか、またはどの紙葉種類にも該当しない、との決定を行なう決定部とを具備する。 According to a first aspect of the present invention, there is provided a paper sheet identification device that detects a feature of a paper sheet that is an identification target, outputs detection data, and a plurality of the identification target paper sheets based on detection data from the sensor. Storing information indicating a plurality of paper sheet types whose features indicated by the detection data from the sensor are similar to each other A table and another sheet type that approximates the sheet type that is evaluated to be applicable with reference to the table when the evaluation unit evaluates that the sheet to be identified corresponds to any one of the sheet types A control unit that causes the evaluation unit to evaluate whether the identification target paper sheet also corresponds to the other paper sheet type; and The target paper sheet is the other paper sheet type. Even if it is evaluated as applicable, to and a determination unit for either identification target paper sheet corresponds to any of the paper type, or does not correspond to any paper-type, the determination of the.
請求項３に係る本発明の紙葉類識別装置は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、検出データを出力するセンサと、真券についての判定基準条件と巧妙に作成された所定の偽券についての判定基準条件とを設定する判定基準条件設定部と、前記各判定基準条件を参照して、前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉を評価する評価部と、前記評価部により前記識別対象紙葉が真券についての判定基準条件と前記所定の偽券についての判定基準条件の両方を充足していると評価された場合、該識別対象紙葉を偽券として拒絶する制御部とを具備する。 According to a third aspect of the present invention, there is provided a paper sheet identification device according to the present invention, which detects a characteristic of a paper sheet to be identified and outputs detection data; a judgment criterion condition for a genuine note; A determination criterion condition setting unit that sets a determination criterion condition for a counterfeit, an evaluation unit that evaluates the identification target paper sheet based on detection data from the sensor with reference to each determination criterion condition, and the evaluation When the section evaluates that the identification target paper sheet satisfies both the determination criterion condition for the genuine note and the determination criterion condition for the predetermined counterfeit note, the identification target paper sheet is rejected as a counterfeit ticket. And a control unit.
請求項４に係る本発明の紙葉類識別装置は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、検出データを出力するセンサと、真券についての判定基準条件と巧妙に作成された所定の偽券についての判定基準条件とを設定する判定基準条件設定部と、前記各判定基準条件を参照して、前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉を評価する評価部と、前記評価部により前記識別対象紙葉が真券についての判定基準条件と前記所定の偽券についての判定基準条件の両方を充足していると評価された場合、その評価度に従って該識別対象紙葉を真券として受け入れるかまたは偽券として拒絶する制御部とを具備する。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a paper sheet identification device that detects a feature of a paper sheet to be identified, outputs detection data, a judgment criterion condition for a genuine note, and a predetermined skillfully created A determination criterion condition setting unit that sets a determination criterion condition for a counterfeit, an evaluation unit that evaluates the identification target paper sheet based on detection data from the sensor with reference to each determination criterion condition, and the evaluation When the section evaluates that the identification target paper sheet satisfies both the determination criterion condition for the genuine note and the determination criterion condition for the predetermined counterfeit note, the identification target sheet is determined to be true according to the degree of evaluation. A control unit that accepts the ticket as a voucher or rejects it as a fake ticket.
請求項５に係る本発明の紙葉類識別方法は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、検出対象サンプルデータを出力するステップと、紙葉種類に対応して予め用意された標準平均と標準偏差とを使用し、前記検出対象サンプルデータの前記標準平均に対する差を前記標準偏差の比で表わし、これにより該検出対象サンプルデータを正規化された値に変換するステップと、複数の紙葉種類に関して、前記検出対象サンプルデータの正規化された値と所定の判定基準値とを比較することにより、前記識別対象紙葉が何れかの紙葉種類に該当するか否かを判定するステップと、前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、該当する各種類に対応する前記検出対象サンプルデータの正規化された値のうち、最も評価度の高い値を持つ１つの種類を選択するステップとを具備する。
請求項６に係る本発明の紙葉類識別方法は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、検出対象サンプルデータを出力するステップと、紙葉種類に対応して予め用意された標準平均と標準偏差とを使用し、前記検出対象サンプルデータの前記標準平均に対する差を前記標準偏差の比で表わし、これにより該検出対象サンプルデータを正規化された値に変換するステップと、複数の紙葉種類に関して、前記検出対象サンプルデータの正規化された値と所定の判定基準値とを比較することにより、前記識別対象紙葉が何れかの紙葉種類に該当するか否かを判定するステップと、前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、該識別対象紙葉を不良と判定するステップとを具備する。
The paper sheet identification method of the present invention according to
The paper sheet identification method of the present invention according to claim 6 includes a step of detecting characteristics of a paper sheet to be identified and outputting detection target sample data, and a standard average prepared in advance corresponding to the paper sheet type A difference between the detection target sample data with respect to the standard average is expressed by a ratio of the standard deviation, thereby converting the detection target sample data into normalized values, and a plurality of papers A step of determining whether or not the identification target paper sheet corresponds to any paper sheet type by comparing the normalized value of the detection target sample data with a predetermined determination reference value with respect to the leaf type. And determining that the identification target paper sheet is defective when it is determined that the identification target paper sheet overlaps with a plurality of paper sheet types.
請求項７に係る本発明の紙葉類識別方法は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、特徴検出データを出力するステップと、前記特徴検出データに基づき前記識別対象紙葉が複数の所定の紙葉種類のうちいずれに該当するかを判定する１次的評価ステップと、前記１次的評価ステップで前記識別対象紙葉が２以上の紙葉種類に重複して該当するとの判定結果が得られた場合、該当する紙葉種類の１つを前記識別対象紙葉の種類として選択する第１モードと前記識別対象紙葉を不良と判定する第２モードのいずれか１つのモードの従い処理する２次的評価ステップとを具備する。
請求項８に係る本発明の紙葉類識別方法は、識別対象である紙葉の特徴を検出し、特徴検出データを出力するステップと、所定の紙葉種類に関して、その真券についての判定条件を設定するデータと巧妙に作成された所定の偽券についての判定条件を設定するデータとを予め用意するステップと、前記特徴検出データが前記真券及び所定偽券についての前記各判定条件を充足するか否かを判定するステップと、前記判定するステップにより前記特徴検出データが前記真券についての判定条件を充足すると判定された場合であっても前記所定偽券についての判定条件も充足すると判定された場合は、前記識別対象紙葉を不良と判定するステップとを具備する。
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a paper sheet identification method of detecting a feature of a paper sheet to be identified and outputting feature detection data; and a plurality of the identification target paper sheets based on the feature detection data. A primary evaluation step for determining which one of the predetermined paper sheet types corresponds to, and a determination result that the identification target paper sheet corresponds to two or more paper sheet types in the primary evaluation step. Is obtained, one of the first mode in which one of the corresponding paper sheet types is selected as the type of the identification target paper sheet and the second mode in which the identification target paper sheet is determined to be defective is followed. Secondary evaluation steps to be processed.
The paper sheet identification method of the present invention according to claim 8 includes a step of detecting a characteristic of a paper sheet to be identified and outputting characteristic detection data, and a determination condition for the genuine note regarding a predetermined paper sheet type. Preparing data and data for setting a judgment condition for a predetermined counterfeit ticket prepared in advance, and the feature detection data satisfies each determination condition for the genuine ticket and the predetermined counterfeit ticket Determining whether to perform the determination, and determining whether the feature detection data satisfies the determination condition for the genuine note even if it is determined that the feature detection data satisfies the determination condition for the genuine note If it is, the step of determining that the identification target paper sheet is defective is provided.
例えば、米ドル紙幣のように、異なる金種間において印刷模様パターンが比較的似ているような紙幣の識別に際しては、識別のための判定基準を厳しくすれば異金種間の識別を確実に行なうことができるが、その一方で、真券でありながら経年劣化や汚れ等のために、厳しい判定基準に合格しないものが出で来るので、真券を拒絶してしまう識別エラーが多く発生する。また、従来は磁気センサを使用して印刷インク中の磁気成分の違いによって金種を識別するようにもしているが、そうすると、光学式センサのみならず磁気センサも必要になるため、製造コストがかかってしまう。 For example, when discriminating banknotes having relatively similar printed pattern patterns between different denominations such as US dollar banknotes, if the criteria for identification are made strict, discrimination between different denominations is performed reliably. On the other hand, since it is a genuine note, there are some that do not pass strict criteria due to deterioration over time, dirt, etc., so many identification errors that reject the genuine note occur. Conventionally, a magnetic sensor is used to identify the denomination based on the difference in the magnetic component in the printing ink. However, in this case, not only an optical sensor but also a magnetic sensor is required, which increases the manufacturing cost. It will take.
そこで、各請求項に係る本発明では、金種の識別のための判定基準をそれほど厳しくしないものとする、もしくは磁気センサを使用せずに光学式センサのみを使用する、等任意の設計に従い、１つの識別対象紙葉が複数の異なる種類に重複して該当するとの識別結果が１次的評価で出ることを許容する構成として、１次的評価においてそのような重複識別結果が出た場合、所定の２次的評価を行なうことにより、識別精度を上げるようにしたことを特徴としている。
この場合に、請求項１のように、センサからの検出データによって示される特徴が互いに近似している複数の紙葉種類を示す情報を記憶したテーブルを予め用意しておき、このテーブルを参照して処理を行なうようにすると、効率的である。
また、２次的評価のモードとしては、識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、最も評価度の高い値を持つ１つの種類を選択するモードであってもよい。２次的評価の別のモードとしては、識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、該識別対象紙葉を不良と判定して拒絶するようなモードであってもよい。その場合、どのモードを使用するかを、所定の近似する各紙葉種類の組合せ毎に、設定しておくようにしてもよい。
Therefore, in the present invention according to each claim, according to an arbitrary design, such as making the criteria for identifying the denomination not so strict, or using only an optical sensor without using a magnetic sensor, When such a duplicate identification result is obtained in the primary evaluation as a configuration that allows the identification result that one identification target paper sheet corresponds to a plurality of different types to be duplicated in the primary evaluation, It is characterized in that the identification accuracy is improved by performing a predetermined secondary evaluation.
In this case, as in
In addition, the secondary evaluation mode is a mode for selecting one type having the highest evaluation value when it is determined that the identification target paper sheet corresponds to a plurality of paper sheet types. Also good. As another mode of the secondary evaluation, when it is determined that the identification target paper sheet corresponds to a plurality of paper sheet types, it is determined that the identification target paper sheet is defective and rejected. May be. In that case, which mode is to be used may be set for each predetermined combination of each sheet type.
更に、実際問題として、所定の高額紙幣については、巧妙に作成された偽券が出回る事例が多いので、本発明においては、そのような巧妙に作成された偽券を適切に排除するための新規な対策をも提案している。すなわち、請求項３、４、８のように、判定基準データとして、真券用の判定基準データのみならず、そのような巧妙に作成された所定の偽券についての判定基準データをも予め用意しておき、メモリ等に記憶しておく。そして、識別対象紙葉が真券用の判定基準データによる判定条件を充足したとしても、該所定の偽券用の判定基準データによる判定条件をも充足している場合は、該識別対象紙葉を不良と判定するようにしたことを特徴とするものである。これにより、巧妙に作成された偽券を適切に排除することができる。 Furthermore, as a practical problem, there are many cases where a cleverly created counterfeit ticket is available for a predetermined large amount of banknotes. Therefore, in the present invention, a novel for appropriately eliminating such a cleverly prepared counterfeit ticket Proposed measures. That is, as in the third, fourth, and eighth aspects, not only the determination reference data for genuine bills but also the determination reference data for such specially prepared counterfeit bills are prepared in advance as the determination reference data. In addition, it is stored in a memory or the like. And even if the identification target paper sheet satisfies the determination condition based on the determination criterion data for genuine bills, if the determination condition based on the predetermined determination criterion data for fake tickets is satisfied, the identification target paper sheet Is characterized as being defective. Thereby, the cleverly created counterfeit ticket can be appropriately excluded.
なお、この出願において、「離隔値」という用語は、説明の便宜上使用する用語にすぎず、必ずしも統計学上学術的に確立されている用語といえるものではない。すなわち、この出願において使用している「離隔値」の語の意義は、或るサンプルデータが、標準平均から標準偏差の何倍だけ隔たっているか、ということを具体的な数値で示すものである。このような意義は、統計学上一般に使用される「標準化変量」という用語に相当するものである。従って、この出願において使用している「離隔値」の用語を、「標準化変量」という用語に置き換えてもよい。かくして、センサ出力に基づく補正サンプルデータの離隔値（すなわち実施例における走査位置離隔値ＳＰＤ（Ｉ））は、紙葉における所定の各位置毎の標準平均（実施例における走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ））からの該サンプルデータの隔たり具合を、正規化または標準化して表現するものである。よって、この離隔値の値の大小は、標準平均に対する近似度を正規化して示しているものであり、例えば離隔値が小さいほど標準平均により近いことを意味する。従って、この離隔値を、所定の判定基準値（後述する実施例における走査位置判定倍率ＰＭＳＴに相当）と比較することにより、識別対象紙葉について適切な評価を下すことができる。すなわち、この判定基準値は真券として許容しうる離隔値の上限値を示し、離隔値が判定基準値より大であれば、識別対象紙葉は偽券と識別して受入れを拒絶する。ここで、離隔値は正規化された値であるから、１つのセンサに対応する全ての走査位置の離隔値に対して、共通の１つの判定基準値を使用することができる。従って、判定基準データの準備とその記憶構成を簡素化することができる。なお、真券として受入れ、偽券として拒絶するための最終基準は、適宜定めてよい。例えば、１つのセンサに対応する全ての走査位置の離隔値が所定の判定基準を満たしている場合に、真券と判定し、それ以外の場合は偽券と判定するようにしてもよいし、あるいは、それに限らない。なお、判定基準値は１つの数値であるから、これを調整可能とすることは容易に行なえるものであり、そうすれば、識別感度の調整を行なうことができる。よって、この発明では、紙葉識別の際の感度調整を極めて容易に行なうことができる。 In this application, the term “separation value” is merely a term used for convenience of explanation, and is not necessarily a term that has been established academically in terms of statistics. In other words, the meaning of the term “separation value” used in this application indicates how many times the standard deviation is separated from a standard average by a specific numerical value. . Such significance corresponds to the term “standardized variable” generally used in statistics. Therefore, the term “separation value” used in this application may be replaced by the term “standardized variable”. Thus, the separation value of the correction sample data based on the sensor output (that is, the scanning position separation value SPD (I) in the embodiment) is a standard average (scanning position standard average HMXADR (I in the embodiment) for each predetermined position on the paper sheet. The degree of separation of the sample data from)) is expressed by normalization or standardization. Therefore, the magnitude of the value of the separation value indicates the degree of approximation with respect to the standard average normalized. For example, the smaller the separation value, the closer to the standard average. Therefore, by comparing this separation value with a predetermined determination reference value (corresponding to a scanning position determination magnification PMST in an embodiment to be described later), it is possible to appropriately evaluate the identification target paper sheet. That is, this determination reference value indicates the upper limit value of the separation value that can be accepted as a genuine note. If the separation value is larger than the determination reference value, the identification target paper sheet is identified as a fake note and rejected. Here, since the separation value is a normalized value, one common criterion value can be used for the separation values of all scanning positions corresponding to one sensor. Therefore, the preparation of the judgment reference data and its storage configuration can be simplified. The final standard for accepting as a genuine note and rejecting it as a false note may be determined as appropriate. For example, if the separation values of all the scanning positions corresponding to one sensor satisfy a predetermined determination criterion, it may be determined to be a genuine note, otherwise it may be determined to be a false note. Or it is not restricted to it. Since the determination reference value is a single numerical value, it can be easily adjusted so that the identification sensitivity can be adjusted. Therefore, in the present invention, sensitivity adjustment at the time of paper sheet identification can be performed very easily.
一例として、識別のためのパラメータとして、総合離隔値の概念を導入することは、極めて有利である。前記各位置毎の正規化された離隔値を合計することにより総合離隔値（実施例におけるＴＯＤ）を算出することができる。予め用意された統計的基準データを使用して、前記総合離隔値を統計的に評価することにより紙葉の真偽を識別することができる。この統計的基準データの一例は、多数のサンプル紙葉から得た総合離隔値に基づき、総合離隔値標準平均（実施例におけるＲＴＸＸＸ）と総合離隔値標準偏差（実施例におけるＲＴＳＩＧ）とを求め、そこにおける標準化変量の限界値をシミュレーションによって求め、これに基づき総合離隔値判定基準値（実施例における総合離隔値判定倍率ＴＭＳＴ）を作成することにより得られる。このように、１つの値に集約された総合離隔値を導入し、識別に利用することは、識別精度を一層向上させる上で有利である。例えば、１つの識別対象紙葉について、複数の種類（金種）に該当するとの一次的評価が得られたような場合、総合離隔値により最も高い評価が示されている種類（金種）を選択することができるので、該当種類（金種）の絞り込みに有利に利用できる。 As an example, it is very advantageous to introduce the concept of total separation value as a parameter for identification. The total separation value (TOD in the embodiment) can be calculated by summing the normalized separation values for each position. Using the statistical reference data prepared in advance, the authenticity of the paper sheet can be identified by statistically evaluating the total separation value. An example of this statistical reference data is based on the total separation value obtained from a large number of sample paper sheets, and calculates the total separation value standard average (RTXXX in the example) and the total separation value standard deviation (RTSIG in the example), The limit value of the standardized variable there is obtained by simulation, and based on this, the total separation value determination reference value (total separation value determination magnification TMST in the embodiment) is created. In this way, it is advantageous to further improve the identification accuracy to introduce and use the total separation value aggregated into one value for identification. For example, for a single identification target paper sheet, when a primary evaluation that corresponds to a plurality of types (denominations) is obtained, the type (denomination) for which the highest evaluation is indicated by the total separation value is selected. Since it can be selected, it can be advantageously used for narrowing down the corresponding type (denomination).
以下、添付図面を参照してこの発明の実施の形態を詳細に説明しよう。
〔装置の全体的説明〕
図１は本発明に係る紙幣識別方法を適用する紙幣識別装置における紙幣搬送機構及びセンサ部を示す概略平面図である。図２は該紙幣識別装置の制御部の概略を示すブロック図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[Overall description of the device]
FIG. 1 is a schematic plan view showing a banknote transport mechanism and a sensor unit in a banknote recognition apparatus to which a banknote identification method according to the present invention is applied. FIG. 2 is a block diagram showing an outline of a control unit of the banknote recognition apparatus.
図１において、紙幣搬送路を形成するプレート１の両側には、駆動側タイミングプーリ２および従動側タイミングプーリ３に巻回されたタイミングベルト４によって構成される２組のベルト搬送機構が設けられており、両側の駆動側タイミングプーリ２を回転駆動するモータＭの作動により挿入紙幣が搬送されるようになっている。パルスコーダＰＣはモータＭの所定回転毎に回転検出信号を出力するものである。所定の配置で複数対（例えば５対）の紙幣検知用光学式センサＰ０〜Ｐ４が設けられている。各センサＰ０〜Ｐ４は、プレート１上に形成された紙幣搬送路を挟んで上下に配置された一対の発光素子および受光素子（光電変換器）によって構成される透過型の光学センサであって、挿入紙幣を透過する光の量に応じて電気信号を出力するようになっている。なお、紙幣の挿入方向は図１の左から右に向かう方向（矢印Ｘ方向）である。
In FIG. 1, two sets of belt conveyance mechanisms configured by a
図２に示されるように、センサＰ０〜Ｐ４の受光素子からの出力信号は、前置増幅器１０〜１４を介してＡ／Ｄ変換器２０〜２４に与えられ、ディジタルデータに変換される。各Ａ／Ｄ変換器２０〜２４の出力は入出力回路３０を介してＣＰＵ３１に接続される。ＲＯＭおよび不揮発性ＲＡＭ並びにワーキング用ＲＡＭ等を含んで構成されるメモリ３２には、紙幣識別装置のシーケンス動作や紙幣の判定等に関する制御プログラム、および、紙幣の判定等に必要とされる各種の基準データ（設定データ）が記憶される。また、紙幣の判定等に必要とされる各種の基準データの作成段階においては、基準データ作成用のプログラムもメモリ３２に搭載される。ＣＰＵ（中央処理装置）３１は、メモリ３２に記憶したプログラムを実行して、事前の基準データ作成のためのデータ集計処理及びその後の投入紙幣判定処理その他の各種処理を行う。データ入力装置３３は、キーボード等を含んで構成されており、必要なデータやコマンドを手動入力するために利用される。ベルト搬送機構の駆動源となるモータＭはモータ駆動回路２５および入出力回路３０を介してＣＰＵ３１によって駆動制御され、また、パルスコーダＰＣからの回転検出信号が入出力回路３０を介してＣＰＵ３１に入力される。なお、３４は入出力インターフェイスであり、該紙幣識別装置を装着した自動販売機やゲーム装置等との間で信号の入出力を行う。
As shown in FIG. 2, output signals from the light receiving elements of the sensors P0 to P4 are given to the A /
なお、通常の実施形態では、基準データ作成用プログラムは、ユーザーに供給される紙幣識別装置には搭載されず、ユーザーに供給する紙幣識別装置を製作することがオーソライズされた製造者側の装置において搭載される。製造者側の装置において、基準データ作成用プログラムに基づいて、後述のような処理手順で、紙幣の判定等に必要とされる多数のデータ集計処理がなされる。この事前のデータ集計処理は、複数の紙幣識別装置を用いて、様々な条件下及び環境下で行われ、最終的に中央のコンピュータシステム（図示せず）によって取りまとめられ、その取りまとめ結果に基づき各種の基準データが作成される。そして、この基準データを記憶したテーブルがファクトリー・セットで、ＲＯＭ又は不揮発性ＲＡＭに記憶され、そのような基準データをメモリ３２内のテーブルに記憶済の紙幣識別装置がユーザーに対して供給される。勿論、これに限らず、基準データ作成用プログラムを用いて、ユーザー自らが基準データを作成することができるようにしてもよい。
In the normal embodiment, the reference data creation program is not mounted on the banknote identification device supplied to the user, but in the manufacturer's device authorized to produce the banknote identification device supplied to the user. Installed. In the apparatus on the manufacturer side, a number of data summarization processes required for banknote determination and the like are performed based on the reference data creation program in the processing procedure described below. This pre-data tabulation process is performed under various conditions and environments using a plurality of banknote recognition devices, and is finally compiled by a central computer system (not shown), and various types of data are collected based on the results of the compilation. The reference data is created. A table storing the reference data is stored in a ROM or a nonvolatile RAM as a factory set, and a banknote identification device having such reference data stored in a table in the
紙幣の入口寄りに設けられたセンサＰ０，Ｐ１は、紙幣の挿入検知用に利用される。すなわち、挿入された紙幣の先端がセンサＰ０，Ｐ１の発光素子と受光素子との間に入ると、該センサＰ０，Ｐ１の受光素子による検出光量が減少することをもって該紙幣の挿入を検知し、モータＭを正転して挿入紙幣の取り込みを開始する。モータＭが回転すると、モータＭの所定回転毎にパルスコーダＰＣから出力される回転検出信号に同期して挿入紙幣上の所定位置の光透過率を各センサＰ０〜Ｐ４で検出する。各センサＰ０〜Ｐ４は、紙幣搬送方向（矢印Ｘ）に直角な方向に関してそれぞれずれて配置されており、それぞれ異なる位置で紙幣の透過光量パターン（印刷模様及びすかし模様等）を検出する。 Sensors P0 and P1 provided near the entrance of the bill are used for detecting the insertion of the bill. That is, when the tip of the inserted banknote enters between the light emitting element and the light receiving element of the sensors P0 and P1, the insertion of the banknote is detected with a decrease in the amount of light detected by the light receiving element of the sensors P0 and P1, The motor M is rotated forward to start taking in the inserted bill. When the motor M rotates, the light transmittance at a predetermined position on the inserted banknote is detected by the sensors P0 to P4 in synchronization with a rotation detection signal output from the pulse coder PC every predetermined rotation of the motor M. The sensors P0 to P4 are arranged so as to be shifted with respect to the direction perpendicular to the bill conveyance direction (arrow X), and detect the transmitted light amount pattern (print pattern, watermark pattern, etc.) of the bill at different positions.
図３（ａ）は紙幣５の平面略図を示し、かつ、該紙幣上における各センサＰ０〜Ｐ４による走査ラインを一点鎖線で示す。図３（ｂ）は、１つのセンサ（例えばセンサＰ３）の検出信号レベルの一例を示す。縦軸は、ディジタル変換された検出信号レベルの絶対値を示す。横軸は、走査位置（時間）を示す。すなわち、パルスコーダＰＣからの回転検出信号に基づき走査位置が特定され、各走査位置に対応するセンサＰ３の出力信号のディジタル値を例示したものが図３（ｂ）である。以下の説明においては、走査位置を順序数Ｉで示す。Ｉは、Ｉ＝１，２，３，・所定の最大値"（これをＩmaxで示す）と変化する。図３の例では、センサＰ３の走査ラインにおいて、符号５ａを付した箇所が最も印刷が濃く、最小透過レベルＭＩＮを示す。また、符号５ｂは透し模様の箇所であり、この部分では透過レベルは相対的に高い。最小透過レベルＭＩＮの絶対値は、紙幣５の全体的な汚れやセンサの固体誤差あるいは経年変化等、種々の要因に依存して、変動する。図３（ｂ）の斜線を付した部分は、模様の変化パターンを反映している部分である。このように、各センサＰ０〜Ｐ４毎にその走査ラインに沿う模様（印刷模様及びすかし模様等）の透過光量パターンが固有のパターンを示す。
Fig.3 (a) shows the plane schematic diagram of the
〔基準データの作成の概略〕
次に、紙幣判定に必要とされる各種の基準データの作成手順について説明する。
図４は、紙幣判定に必要とされる各種の基準データを作成するための処理手順を大まかに示すフロー図である。
ステップＳ１：多数のサンプル紙幣についてのセンサデータの収集
最初のステップＳ１では、複数の紙幣識別装置を使用して、多数の紙幣についての様々な環境下、条件下での、センサデータ（各センサＰ０〜Ｐ４による検出データ）を収集し、多数のサンプルデータファイルを作成する。すなわち、ここでは、複数の各紙幣識別装置における各センサＰ０〜Ｐ４の組立誤差や固体誤差を考慮したサンプルデータ収集が行えるようにするために、複数の紙幣識別装置を使用して、かつ、異なる温度条件等の環境下で、多数のサンプル紙幣を該紙幣識別装置に挿入し、これに応じて各センサＰ０〜Ｐ４で検出した検出データをサンプルデータファイルとしてハードディスク等に保存する。サンプル紙幣としては、例えば、同じ金種ではあるが製造工場の異なる紙幣、新しい・未使用紙幣、汚れた・流通済紙幣など、様々な条件を満たす真券紙幣を、各金種毎に多数用意する。そして、各紙幣識別装置と中央のホストコンピュータシステムとをシリアル通信回線等で接続し、各紙幣識別装置で検出したセンサデータをホストコンピュータシステムに送信してサンプルデータファイルとしてハードディスク等に保存する。その場合、紙幣の金種、挿入方向、センサＰ０〜Ｐ４の区別等の付加情報も勿論記録しておく。
[Outline of preparation of reference data]
Next, a procedure for creating various reference data required for banknote determination will be described.
FIG. 4 is a flowchart schematically showing a processing procedure for creating various reference data required for banknote determination.
Step S1: Collection of sensor data for a large number of sample banknotes In the first step S1, sensor data (each sensor P0) under various conditions for a large number of banknotes using a plurality of banknote identification devices. ~ Detection data by P4) and a large number of sample data files are created. That is, here, a plurality of banknote discriminating devices are used and different in order to enable sample data collection in consideration of assembly errors and solid errors of the sensors P0 to P4 in the plural banknote discriminating devices. Under an environment such as a temperature condition, a large number of sample banknotes are inserted into the banknote identification device, and the detection data detected by the sensors P0 to P4 is stored in a hard disk or the like as sample data files. As sample banknotes, for example, a large number of genuine banknotes satisfying various conditions such as banknotes of the same denomination but different at the manufacturing plant, new / unused banknotes, dirty / distributed banknotes, etc. are prepared for each denomination. To do. Then, each bill recognition device and the central host computer system are connected by a serial communication line or the like, and sensor data detected by each bill recognition device is transmitted to the host computer system and stored as a sample data file on a hard disk or the like. In that case, of course, additional information such as the denomination of the bill, the insertion direction, and the distinction between the sensors P0 to P4 is also recorded.
ステップＳ２：センサデータ集計処理
次のステップＳ２では、ホストコンピュータシステムが、センサデータ集計処理用の所定のプログラム（図５Ａ，図５Ｂ）を実行することにより、上記収集した多数のサンプルデータファイルについて、所定の集計処理を行う。この集計処理は、各金種毎に（例えば１ドル紙幣、５ドル紙幣、１０ドル紙幣の３金種）、かつ、１金種につき複数の異なる挿入方向毎に（すなわち、表の一方向、表の逆方向、裏の一方向、裏の逆方向、の４方向）、かつ５個の各センサＰ０〜Ｐ４毎に、（すなわち、金種、挿入方向、センサという３つの項目の組合せに対応して、）それぞれ行われる。このステップＳ２では、図５Ａ，図５Ｂに示す「センサデータ集計処理」プログラムに従って、１つの組合せに関する集計処理が行われる。１つの組合せに関する集計処理とは、１金種についての１挿入方向に関する１つのセンサの検出データについての集計処理である。例えば、「１ドル紙幣」を「表にして一方向に挿入」したときの「或るセンサ（例えばＰ３）」の検出データについての集計処理が、１つの組合せに関する集計処理である。この１つの組合せに関する集計処理が、多数枚（例えば７０００枚位）のサンプルデータファイルを基にして行われる。換言すれば、１つの組合せに関する集計処理のために、所定の多数枚（例えば７０００枚）分のサンプルデータファイルを、前記ステップＳ１で収集しておくものとする。
Step S2: Sensor Data Aggregation Processing In the next step S2, the host computer system executes a predetermined program for sensor data aggregation processing (FIGS. 5A and 5B) to obtain a large number of collected sample data files. A predetermined counting process is performed. This tabulation process is performed for each denomination (for example, 1 dollar bill, 5 dollar bill, 10
従って、このステップＳ２では、実際は、上記の３金種、４挿入方向、５センサという条件では、合計６０個の組合せに関する集計処理がそれぞれ行われることになる。しかし、各組合せに関する集計処理の手順は、図５Ａ，図５Ｂに示されたような同じ処理手順からなるため、以下では、説明の簡単化のために、１つの組合せについての集計処理のみについて図５Ａ，図５Ｂを参照して詳しく説明することにする。 Therefore, in this step S2, in practice, the totaling process for a total of 60 combinations is performed under the conditions of the above three denominations, four insertion directions, and five sensors. However, since the totalization process procedure for each combination is the same as that shown in FIGS. 5A and 5B, only the totalization process for one combination will be described below for simplicity of explanation. This will be described in detail with reference to FIGS. 5A and 5B.
ステップＳ３：基準データテーブルの作成
次のステップＳ３では、前のステップＳ２で求めた集計結果に基づき、各組合せ毎（金種、挿入方向及びセンサ別）に、紙幣判定に必要とされる各種の基準データを作成し、それらをテーブル化してＲＯＭ等に記憶する。基準データの詳しい内容については、追って説明する。
Step S3: Creation of a reference data table In the next step S3, various combinations required for banknote determination are made for each combination (by denomination, insertion direction and sensor) based on the counting result obtained in the previous step S2. Reference data is created, and the data is tabulated and stored in a ROM or the like. Detailed contents of the reference data will be described later.
〔センサデータ集計処理の概略説明〕
この「センサデータ集計処理」では、図５Ａ，図５Ｂに示すメインルーチン、及び図６〜図９Ｂに示すサブルーチンを使用する。図示の都合上、メインルーチンは、図５Ａと図５Ｂに分けられているが、「１」の記号が付された接続部を介して接続される。また、図９Ａ，図９Ｂは連続するサブルーチンであり、「２」「３」「４」の記号が付された接続部を介してそれぞれ接続される。
この「センサデータ集計処理」の主な役割は、
（１）「絶対標準平均」の算出
（２）「パターン標準平均」の算出
（３）「走査位置標準平均」の算出
（４）「走査位置標準偏差」の算出
である。好ましくは、「センサデータ集計処理」の更なる役割は、
（５）「総合離隔値標準平均」の算出
（６）「総合離隔値標準偏差」の算出
である。
[Summary of sensor data aggregation processing]
In the “sensor data totaling process”, a main routine shown in FIGS. 5A and 5B and a subroutine shown in FIGS. 6 to 9B are used. For convenience of illustration, the main routine is divided into FIG. 5A and FIG. 5B, but the main routine is connected via a connection portion labeled “1”. FIG. 9A and FIG. 9B are continuous subroutines, which are connected through connection portions labeled “2”, “3”, and “4”, respectively.
The main role of this "sensor data aggregation process"
(1) Calculation of “Absolute standard average” (2) Calculation of “Pattern standard average” (3) Calculation of “Scanning position standard average” (4) Calculation of “Scanning position standard deviation” Preferably, a further role of “sensor data aggregation processing” is
(5) Calculation of “total distance standard deviation” (6) “total distance standard deviation”.
なお、以下の説明で、「１サンプル」とは、１枚の紙幣についての１走査ラインに関するサンプルデータファイル（１センサの検出データ）のことである。従って、１サンプルデータファイルは、１つのセンサから得られる各走査位置番号Ｉ（ただし、Ｉ＝１，２，３，・Ｉmax）についての検出データからなっている。Ｉmaxは、例えば「３２」程度の数である。
各サンプルを区別するためのサンプル番号をＮで示す。Ｎは、Ｎ＝１，２，３，・「所定の最大値」（これをｎmaxで示す)の値をとる順序数である。ｎmaxは、例えば「７０００」程度の大きな数である。
１つのセンサデータを、ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）で示す。つまり、ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）は、サンプル番号Ｎのサンプルデータファイルにおける走査位置番号Ｉの検出データ（センサデータ）の絶対値を示す。
In the following description, “one sample” refers to a sample data file (detection data of one sensor) regarding one scanning line for one bill. Accordingly, one sample data file consists of detection data for each scanning position number I (where I = 1, 2, 3,... Imax) obtained from one sensor. Imax is a number of about “32”, for example.
A sample number for distinguishing each sample is indicated by N. N is an order number that takes a value of N = 1, 2, 3,... “Predetermined maximum value” (indicated by nmax). nmax is a large number of about “7000”, for example.
One sensor data is indicated by NDATA (N, I). That is, NDATA (N, I) indicates the absolute value of the detection data (sensor data) of the scanning position number I in the sample data file of the sample number N.
（１）「絶対標準平均」（ＡＢＳＸ）とは、
下記「数１」の式で示される「１サンプルデータファイルの絶対値の平均値」Ｄav（Ｎ）を、すべてのＮについて求め、これを下記「数２」の式で示されるように平均化することによって求められる１つの値である。このＡＢＳＸの一例が例示的に図３（ｂ）において示されている。
(1) “Absolute standard average” (ABSX)
The “average value of absolute values of one sample data file” Dav (N) expressed by the following “
（２）「パターン標準平均」（ＰＭＸ）とは、
下記「数３」の式によって、「１サンプルデータファイル内の各走査位置Ｉ毎の絶対値」ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）から「該サンプルデータファイル内の最小値」ＭＩＮをそれぞれ引いて、「変化パターンデータ」Ｄp（Ｎ，Ｉ）を求め、
これを下記「数４」の式で示されるように平均化した値Ｄpav（Ｎ）を、すべてのＮについて求め、
これを下記「数５」の式で示されるように平均化することによって求められる１つの値である。
このＰＭＸの一例が例示的に図３（ｂ）において示されている。最小値ＭＩＮは、図３（ｂ）でＭＩＮとして示されたものに相当する。また、図３（ｂ）で斜線を付した部分（模様の変化パターンを反映している部分）が、上記「変化パターンデータ」Ｄp（Ｎ，Ｉ）の部分に相当している。
「数３」の式によって示された「変化パターンデータ」Ｄp（Ｎ，Ｉ）は、絶対値であるデータＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）を該ファイル内の最小値ＭＩＮに対する差で表わした相対値データである。
(2) “Pattern standard average” (PMX)
By subtracting the “minimum value in the sample data file” MIN from the “absolute value for each scanning position I in one sample data file” NDATA (N, I) according to the formula “
A value Dpav (N) obtained by averaging the values as shown in the following “
This is one value obtained by averaging as shown by the following equation (5).
An example of this PMX is exemplarily shown in FIG. The minimum value MIN corresponds to that indicated as MIN in FIG. Further, the hatched portion (the portion reflecting the pattern change pattern) in FIG. 3B corresponds to the “change pattern data” Dp (N, I) portion.
The “change pattern data” Dp (N, I) represented by the expression of “
（３）「走査位置標準平均」（ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ））とは、
上記「数４」の式で示される「１サンプルの変化パターンデータの平均値」Ｄpav（Ｎ）と上記「数５」の式で示される「パターン標準平均」ＰＭＸとの比からなる「パターン補正係数」ＡＪＳ（Ｎ）を、下記「数６」に示されるように、すべてのＮについてそれぞれ求め、
上記「数３」の式で示される「１サンプルの変化パターンデータ」Ｄp（Ｎ，Ｉ）に上記「パターン補正係数」ＡＪＳ（Ｎ）をそれぞれ掛け、その積に上記「絶対標準平均」ＡＢＳＸと「パターン標準平均」ＰＭＸとの差を加算してなる「補正サンプルデータファイル」ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）を、下記「数７」に示されるように、すべてのＮ及びＩについてそれぞれ求め、そして、
各走査位置Ｉ毎の上記「補正サンプルデータファイル」ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の平均値を、下記「数８」の式で示されるように、それぞれ求めることにより得られる値である。
(3) “Scanning position standard average” (HMXADR (I))
“Pattern correction” composed of a ratio of “average value of change pattern data of one sample” Dpav (N) expressed by the above-described equation (4) and “pattern standard average” PMX expressed by the above-mentioned equation (5) The coefficient “AJS (N) is obtained for each of all N, as shown in“ Equation 6 ”below.
The “one-sample change pattern data” Dp (N, I) represented by the
This is a value obtained by obtaining the average value of the “correction sample data file” CDATA (N, I) for each scanning position I as shown by the following equation (8).
「数７」の式によって示される「補正サンプルデータファイル」ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）は、相対値からなる補正サンプルデータを正規化したものである。なお、「数７」の式において、「絶対標準平均」ＡＢＳＸと「パターン標準平均」ＰＭＸとの差を加算する部分を省略し、Ｄｐ（Ｎ，Ｉ）にＡＪＳ（Ｎ）を掛ける項のみとしてもよい。 The “correction sample data file” CDATA (N, I) represented by the equation of “Equation 7” is obtained by normalizing correction sample data composed of relative values. In addition, in the equation of “Equation 7”, the part of adding the difference between “absolute standard average” ABSX and “pattern standard average” PMX is omitted, and only the term that multiplies Dp (N, I) by AJS (N). Also good.
（４）「走査位置標準偏差」（ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ））とは、
上記「数７」で示される上記「補正サンプルデータファイル」ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）を用いて、各走査位置Ｉ毎に、下記の「数９」の式によって求める標準偏差である。
This is a standard deviation obtained by the following “Equation 9” for each scanning position I using the “corrected sample data file” CDATA (N, I) shown by the “Equation 7”.
（５）「総合離隔値標準平均」（ＲＴＸＸＸ）とは、
上記「数７」で示される「補正サンプルデータファイル」ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）と、上記「数８」で示される走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）と、上記「数９」で示される走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）とから、下記の「数１０」により、各サンプルＮ毎の「総合離隔値」ＴＯＤ（Ｎ）を求め、
下記の「数１１」によってその算術平均を求めることにより得られるものである。
(5) What is “total average standard value” (RTXXX)?
“Correction sample data file” CDATA (N, I) represented by “Equation 7”, scanning position standard average HMXADR (I) represented by “Equation 8”, and scanning position represented by “Equation 9”. From the standard deviation HMSADR (I), the “total separation value” TOD (N) for each sample N is obtained by the following “
It is obtained by calculating the arithmetic average thereof by the following “
（６）「総合離隔値標準偏差」（ＲＴＳＩＧ）とは、
上記「数１０」で示される「総合離隔値」ＴＯＤ（Ｎ）を用いて、下記の「数１２」の式によって求める標準偏差である。
This is a standard deviation obtained from the following “
〔センサデータ集計処理の詳細説明〕
次に、図５Ａ〜図９Ｂによって、「センサデータ集計処理」の具体例を説明する。
図５Ａにおいて、最初のステップＳ１０では、すべてのデータ配列の初期化処理（レジスタ類の初期化）を行う。
次のステップＳ１１では、図６に示す「絶対標準平均とパターン標準平均算出」のサブルーチンを行う。図６のサブルーチンでは、上記の「絶対標準平均」ＡＢＳＸと「パターン標準平均」ＰＭＸを算出する。
まず、サンプル番号Ｎを記憶するレジスタの内容を最初の値「１」にセットする（ステップＳ３０）。次のステップＳ３１では、図８に示す「最小値検出（ＭＩＮ検出）」のサブルーチンを行う。
[Detailed explanation of sensor data aggregation processing]
Next, a specific example of the “sensor data aggregation process” will be described with reference to FIGS. 5A to 9B.
In FIG. 5A, in the first step S10, all data arrays are initialized (registers are initialized).
In the next step S11, the "absolute standard average and pattern standard average calculation" subroutine shown in FIG. 6 is performed. In the subroutine of FIG. 6, the “absolute standard average” ABSX and the “pattern standard average” PMX are calculated.
First, the content of the register storing the sample number N is set to the first value “1” (step S30). In the next step S31, a “minimum value detection (MIN detection)” subroutine shown in FIG. 8 is performed.
図８において、まず、ステップＳ５０では、最小値ＭＩＮをストアするレジスタの内容を、最大値「９９９」に初期設定する。
次に、走査位置番号Ｉを最初の値「１」にセットする（ステップＳ５１）。
次のステップＳ５２では、ＮとＩによって特定される１サンプルデータファイル（Ｎ）内の１走査位置（Ｉ）のセンサデータの絶対値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）が最小値レジスタＭＩＮのストア値よりも小さいかを判断する。ＹＥＳであれば、ステップＳ５３に行き、この値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）をレジスタＭＩＮにストアする（ＭＩＮを更新する）。次に、Ｉを１増加し（ステップＳ５４）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ５５）、ＮＯであればステップＳ５２に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、その値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の大小をチェックし、最後にレジスタＭＩＮにストアされている値が真の最小値ＭＩＮを示していることになる。こうして、サンプル番号Ｎについての１サンプルデータファイル内のセンサデータの最小値ＭＩＮが検出される。
In FIG. 8, first, in step S50, the contents of the register storing the minimum value MIN are initially set to the maximum value “999”.
Next, the scanning position number I is set to the first value “1” (step S51).
In the next step S52, the absolute value NDATA (N, I) of the sensor data at one scanning position (I) in the one sample data file (N) specified by N and I is greater than the stored value of the minimum value register MIN. Judge whether it is small. If YES, go to step S53 and store this value NDATA (N, I) in the register MIN (update MIN). Next, I is increased by 1 (step S54), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S55). If NO, the process returns to step S52 and the process is repeated. In this way, the value NDATA (N, I) is checked for all I, and the value stored in the register MIN at the end indicates the true minimum value MIN. In this way, the minimum value MIN of the sensor data in one sample data file for the sample number N is detected.
図６に戻ると、ステップＳ３２では、計算途中のデータを一時記憶するためのレジスタＡＲＥＧとＢＲＥＧの内容をそれぞれ「０」にクリアする。レジスタＡＲＥＧは「絶対標準平均」ＡＢＳＸの計算に使用され、レジスタＢＲＥＧは「パターン標準平均」ＰＭＸの計算に使用される。
ステップＳ３３では、走査位置番号Ｉを最初の値「１」にセットする。
ステップＳ３４では、ＮとＩによって特定される１サンプルデータファイル（Ｎ）内の１走査位置（Ｉ）のセンサデータの絶対値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）を、レジスタＡＲＥＧの現在値に累算する。また、この値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）と上記のように検出した最小値ＭＩＮとの差を求め、これをレジスタＢＲＥＧの現在値に累算する。
Returning to FIG. 6, in step S32, the contents of the registers AREG and BREG for temporarily storing data being calculated are cleared to “0”. Register AREG is used to calculate “absolute standard average” ABSX, and register BREG is used to calculate “pattern standard average” PMX.
In step S33, the scanning position number I is set to the first value “1”.
In step S34, the absolute value NDATA (N, I) of the sensor data at one scanning position (I) in one sample data file (N) specified by N and I is accumulated in the current value of the register AREG. Further, a difference between this value NDATA (N, I) and the minimum value MIN detected as described above is obtained, and this is accumulated in the current value of the register BREG.
次に、Ｉを１増加し（ステップＳ３５）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ３６）、ＮＯであればステップＳ３４に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ３４での累算処理を行い、ステップＳ３６がＹＥＳとなったときは、レジスタＡＲＥＧには、そのサンプルデータファイル（Ｎ）についての全てのＩについてのＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の合計値がストアされ、レジスタＢＲＥＧには、そのサンプルデータファイル（Ｎ）についての全てのＩについての「ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）−ＭＩＮ」の合計値がストアされている。 Next, I is increased by 1 (step S35), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S36). If NO, the process returns to step S34 and the process is repeated. Thus, the accumulation process in step S34 is performed for all I, and when step S36 becomes YES, the register AREG stores NDATA (N, N, for all I for the sample data file (N). The total value of I) is stored, and the total value of “NDATA (N, I) −MIN” for all I for the sample data file (N) is stored in the register BREG.
ステップＳ３７では、各レジスタＡＲＥＧ，ＢＲＥＧにストアされている上記合計値をＩmaxで割算して、平均値を求める。すなわち、「ＡＲＥＧ／Ｉmax」は、前記「数１」で求める「サンプル平均値Ｄav（Ｎ）」に相当する。また、「ＢＲＥＧ／Ｉmax」は、前記「数４」で求める「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」に相当する。そして、求めた各平均値を、それぞれレジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸの現在値に累算して、該レジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸの内容を更新する。なお、レジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸの内容は、初期化処理によって最初は「０」にクリアされている。
In step S37, the total value stored in each of the registers AREG and BREG is divided by Imax to obtain an average value. That is, “AREG / Imax” corresponds to the “sample average value Dav (N)” obtained by the “
次に、Ｎを１増加し（ステップＳ３８）、Ｎが最大値ｎmaxより大になったかを判断し（ステップＳ３９）、ＮＯであればステップＳ３１に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＮについて、ステップＳ３１〜Ｓ３７の処理を行い、ステップＳ３９がＹＥＳとなったときは、レジスタＡＢＳＸには、すべてのＮについての「サンプル平均値Ｄav（Ｎ）」の合計値（数２の式の左辺の分子）がストアされ、レジスタＰＭＸには、すべてのＮについての「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」の合計値（数５の式の左辺の分子）がストアされている。次のステップＳ４０では、各レジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸの内容を全サンプル数ｎmaxで割算して平均値を求め、その結果を各レジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸにそれぞれストアする。こうして、最終的に、レジスタＡＢＳＸには前記数２で示される「絶対標準平均ＡＢＳＸ」がストアされ、レジスタＰＭＸには前記数５で示される「パターン標準平均ＰＭＸ」がストアされる。
Next, N is incremented by 1 (step S38), and it is determined whether N is greater than the maximum value nmax (step S39). If NO, the process returns to step S31 and the process is repeated. In this way, the processing of steps S31 to S37 is performed for all N, and when step S39 is YES, the total value (number of “sample average values Dav (N)” for all N is stored in the register ABSX. 2 is stored, and the total value of the “change pattern average value Dpav (N)” for all N (the numerator on the left side of Equation 5) is stored in the register PMX. . In the next step S40, the contents of the registers ABSX and PMX are divided by the total number of samples nmax to obtain an average value, and the results are stored in the registers ABSX and PMX, respectively. In this way, finally, the “absolute standard average ABSX” expressed by
図６のサブルーチンを終了すると、図５ＡのステップＳ１２に戻る。
ステップＳ１２では、サンプル番号Ｎを記憶するレジスタの内容を最初の値「１」にセットする。次のステップＳ１３では、図７に示す「変化パターン平均算出」のサブルーチンを行う。
図７において、まず、ステップＳ４１では、図８に示す「最小値検出（ＭＩＮ検出）」のサブルーチンを行い、サンプル番号Ｎについての１サンプルデータファイル中の最小値ＭＩＮを検出する。次に、レジスタＡＲＥＧを「０」にクリアし（ステップＳ４２）、Ｉを「１」にセットする（ステップＳ４３）。
次のステップＳ４４では、ＮとＩによって特定される１サンプルデータファイル（Ｎ）内の１走査位置（Ｉ）のセンサデータの絶対値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）と上記のように検出した最小値ＭＩＮとの差を求め、これをレジスタＡＲＥＧの現在値に累算する。この差は、前記数３の「変化パターンデータＤp（Ｎ，Ｉ）」に相当する。
When the subroutine of FIG. 6 ends, the process returns to step S12 of FIG. 5A.
In step S12, the content of the register storing the sample number N is set to the first value “1”. In the next step S13, a "change pattern average calculation" subroutine shown in FIG. 7 is performed.
In FIG. 7, first, in step S41, the “minimum value detection (MIN detection)” subroutine shown in FIG. 8 is performed to detect the minimum value MIN in one sample data file for the sample number N. Next, the register AREG is cleared to “0” (step S42), and I is set to “1” (step S43).
In the next step S44, the absolute value NDATA (N, I) of the sensor data at one scanning position (I) in the one sample data file (N) specified by N and I and the minimum value MIN detected as described above. Is accumulated in the current value of the register AREG. This difference corresponds to the “change pattern data Dp (N, I)” in the above equation (3).
次に、Ｉを１増加し（ステップＳ４５）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ４６）、ＮＯであればステップＳ４４に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ４４での累算処理を行い、ステップＳ４６がＹＥＳとなったときは、レジスタＡＲＥＧには、そのサンプルデータファイル（Ｎ）についての全てのＩについての「ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）−ＭＩＮ」の合計値がストアされている。この合計値は、前記数４の左辺の分子に相当する。次のステップＳ４７では、レジスタＡＲＥＧにストアされている上記合計値をＩmaxで割算して、平均値を求め、これによってレジスタＡＲＥＧの値を更新する。すなわち、「ＡＲＥＧ／Ｉmax」は、前記「数４」で求める「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」に相当する。
Next, I is increased by 1 (step S45), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S46). If NO, the process returns to step S44 and the process is repeated. Thus, the accumulation process in step S44 is performed for all I, and when step S46 becomes YES, the register AREG stores “NDATA (NDATA (N) for all I for the sample data file (N)”. , I) −MIN ”is stored. This total value corresponds to the numerator on the left side of
図７のサブルーチンを終了すると、図５ＡのステップＳ１４に戻る。
ステップＳ１４では、「パターン標準平均ＰＭＸ」を、レジスタＡＲＥＧの「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」で割算し、前記数６に示された「パターン補正係数ＡＪＳ（Ｎ）」を求め、これをレジスタＡＪＳにストアする。
次に、Ｉを「１」にセットする（ステップＳ１５）。
次のステップＳ１６では、ＮとＩによって特定される１サンプルデータファイル（Ｎ）内の１走査位置（Ｉ）のセンサデータの絶対値ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）と、該データファイルにおける最小値ＭＩＮと、各レジスタＡＢＳＸ，ＰＭＸ，ＡＪＳにストアした値とを使用して、
｛ＮＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）−ＭＩＮ｝＊ＡＪＳ＋ＡＢＳＸ−ＰＭＸ
という演算を行い、その結果をレジスタＡＲＥＧにストアする。この演算は、１つのＩについての前記「数７」の演算に相当している。すなわち、「数７」の「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」が特定のＮとＩに関して求められる。
When the subroutine of FIG. 7 ends, the process returns to step S14 of FIG. 5A.
In step S14, the “pattern standard average PMX” is divided by the “change pattern average value Dpav (N)” of the register AREG to obtain the “pattern correction coefficient AJS (N)” shown in the equation 6 above. Is stored in the register AJS.
Next, I is set to “1” (step S15).
In the next step S16, the absolute value NDATA (N, I) of the sensor data at one scanning position (I) in the one sample data file (N) specified by N and I, and the minimum value MIN in the data file , Using the value stored in each register ABSX, PMX, AJS,
{NDATA (N, I) -MIN} * AJS + ABSX-PMX
And stores the result in the register AREG. This calculation corresponds to the calculation of “Equation 7” for one I. That is, “correction sample data CDATA (N, I)” of “Equation 7” is obtained for specific N and I.
次のステップＳ１７では、レジスタＡＲＥＧにストアした上記「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」を、Ｉに対応するレジスタＴＯＴＡＬ（Ｉ）の内容に累算する。また、レジスタＡＲＥＧにストアした上記「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」を二乗し、この結果をＩに対応するレジスタＴＯＬＳＩＧ（Ｉ）の内容に累算する。これらのレジスタＴＯＴＡＬ（Ｉ），ＴＯＬＳＩＧ（Ｉ）は、各Ｉ毎にそれぞれ設けられており、初期化処理によって最初は「０」にクリアされている。 In the next step S17, the “correction sample data CDATA (N, I)” stored in the register AREG is accumulated in the contents of the register TOTAL (I) corresponding to I. Further, the above-mentioned “correction sample data CDATA (N, I)” stored in the register AREG is squared, and this result is accumulated in the contents of the register TOSREG (I) corresponding to I. These registers TOTAL (I) and TOLSIG (I) are provided for each I, and are initially cleared to “0” by the initialization process.
次に、Ｉを１増加し（ステップＳ１８）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ１９）、ＮＯであればステップＳ１６に戻って、演算処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ１６，Ｓ１７での演算処理を行うと、ステップＳ１９がＹＥＳとなり、次のステップＳ２０でＮを１増加する。次に、Ｎが最大値ｎmaxより大になったかを判断し（ステップＳ２１）、ＮＯであればステップＳ１３に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＮとＩについて、ステップＳ１３〜Ｓ１７の演算処理を行うと、ステップＳ２１がＹＥＳとなり、図５ＢのステップＳ２３に行く。このとき、各Ｉ毎のレジスタＴＯＴＡＬ（Ｉ）の内容は、該ＩについてのＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）をすべてのＮについた合計した値（前記「数８」の左辺の分子）に相当している。また、各Ｉ毎のレジスタＴＯＬＳＩＧ（Ｉ）の内容は、該ＩについてのＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の二乗をすべてのＮについた合計した値に相当している。 Next, I is incremented by 1 (step S18), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S19). If NO, the process returns to step S16 and the calculation process is repeated. Thus, when the arithmetic processing in steps S16 and S17 is performed for all I, step S19 becomes YES, and N is incremented by 1 in the next step S20. Next, it is determined whether N is greater than the maximum value nmax (step S21). If NO, the process returns to step S13 and the process is repeated. Thus, when the calculation processing of steps S13 to S17 is performed for all N and I, step S21 becomes YES, and the process goes to step S23 of FIG. 5B. At this time, the contents of the register TOTAL (I) for each I correspond to the sum of CDATA (N, I) for the I for all N (the numerator on the left side of the “Equation 8”). Yes. Further, the contents of the register TOLSIG (I) for each I correspond to the sum of the squares of CDATA (N, I) for the I and all N.
図５Ｂにおいては、Ｉを「１」にセットし（ステップＳ２３）、それから所定の演算を行い（ステップＳ２４）、それから、Ｉを１増加し（ステップＳ２５）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ２６）、ＮＯであればステップＳ２４に戻って、所定の演算処理を繰返す。
ステップＳ２４で行う第１の演算
ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）＝ＴＯＴＡＬ（Ｉ）／ｎmax
は、各Ｉ毎に、レジスタＴＯＴＡＬ（Ｉ）の内容をサンプル合計数ｎmaxで割算し、前記「数８」で示された「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」を求めることに相当している。
ステップＳ２４で行う第２の演算
ＴＥＭＰ＝ＴＯＴＡＬ（Ｉ）＊ＴＯＴＡＬ（Ｉ）
は、各Ｉ毎に、レジスタＴＯＴＡＬ（Ｉ）の内容を二乗し、これをテンポラリレジスタＴＥＭＰに一時記憶することである。
In FIG. 5B, I is set to “1” (step S23), and then a predetermined calculation is performed (step S24). Then, I is increased by 1 (step S25), and I becomes larger than the maximum value Imax. (NO in step S26), if NO, the process returns to step S24, and a predetermined calculation process is repeated.
First operation performed in step S24 HMXADR (I) = TOTAL (I) / nmax
Corresponds to dividing the contents of the register TOTAL (I) by the total number of samples nmax for each I to obtain the “scanning position standard average HMXADR (I)” expressed by the “Equation 8”. Yes.
Second calculation performed in step S24 TEMP = TOTAL (I) * TOTAL (I)
Is to square the contents of the register TOTAL (I) for each I and temporarily store it in the temporary register TEMP.
ステップＳ２４で行う最後の演算は、前記「数９」の「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」を求める演算である。すなわち、レジスタＴＯＬＳＩＧ（Ｉ）にストアされた「ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の二乗の合計値」からレジスタＴＥＭＰにストアされた「ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）の合計値の二乗」を「ｎmax」で割った数を引き算し、この結果を「ｎmax−１」で割り、その結果の平方根を求めることから成っている。
以上のようにして、すべてのＩに関して、「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」と「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」が求められると、ステップＳ２６はＹＥＳとなり、ステップＳ２７に行く。ステップＳ２７では、図９Ａ及び図９Ｂに示す「総合離隔値集計」のサブルーチンを行う。
The final calculation performed in step S24 is a calculation for obtaining the “scanning position standard deviation HMSADR (I)” of the “Equation 9”. That is, the “square value of the total value of CDATA (N, I)” stored in the register TEMP is divided by “nmax” from the “total value of the squares of CDATA (N, I)” stored in the register TOCLSI (I). And subtracting the result, dividing this result by "nmax-1" and finding the square root of the result.
As described above, when “scanning position standard average HMXADR (I)” and “scanning position standard deviation HMSADR (I)” are obtained for all I, step S26 becomes YES and the process goes to step S27. In step S27, the "total distance value aggregation" subroutine shown in FIGS. 9A and 9B is performed.
図９Ａにおいて、まず、計算用のレジスタＴＴＯＬとＴＳＩＧをそれぞれ「０」にクリアし（ステップＳ６０）、Ｎを「１」にセットする（ステップＳ６１）。
次に、ステップＳ６２では、図７に示す「変化パターン平均算出」のサブルーチンを行い、前記「数４」に示された「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」をレジスタＡＲＥＧにストアする。
次のステップＳ６３では、図５ＡのステップＳ１４と同様に、「パターン標準平均ＰＭＸ」を、レジスタＡＲＥＧの「変化パターン平均値Ｄpav（Ｎ）」で割算し、前記数６に示された「パターン補正係数ＡＪＳ（Ｎ）」を求め、これをレジスタＡＪＳにストアする。
次に、レジスタＣＲＥＧを「０」にクリアし（ステップＳ６４）、Ｉを「１」にセットする（ステップＳ６５）。
In FIG. 9A, first, calculation registers TTOL and TSIG are each cleared to “0” (step S60), and N is set to “1” (step S61).
Next, in step S62, the “change pattern average calculation” subroutine shown in FIG. 7 is performed, and the “change pattern average value Dpav (N)” shown in the “
In the next step S63, the “pattern standard average PMX” is divided by the “change pattern average value Dpav (N)” of the register AREG in the same manner as in step S14 of FIG. "Correction coefficient AJS (N)" is obtained and stored in register AJS.
Next, the register CREG is cleared to “0” (step S64), and I is set to “1” (step S65).
次のステップＳ６６では、図５ＡのステップＳ１６と同様の処理を行う。すなわち、前記「数７」に示す「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」を特定のＮとＩに関して求め、レジスタＡＲＥＧにストアする。
ステップＳ６７では、レジスタＡＲＥＧにストアした「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」が、「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」より大きいか否かを判断し、ＹＥＳであれば、ステップＳ６８で「ＡＲＥＧ−ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」を演算してその結果をレジスタＢＲＥＧにストアし、ＮＯであれば、ステップＳ６９で「ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）−ＡＲＥＧ」を演算してその結果をレジスタＢＲＥＧにストアする。こうして、前記「数１０」に示す差分値「ＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）−ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」の絶対値が求められ、レジスタＢＲＥＧにストアされる。
In the next step S66, processing similar to that in step S16 in FIG. 5A is performed. That is, the “correction sample data CDATA (N, I)” shown in the “Equation 7” is obtained for specific N and I and stored in the register AREG.
In step S67, it is determined whether or not the “correction sample data CDATA (N, I)” stored in the register AREG is larger than “scanning position standard average HMXADR (I)”. "AREG-HMXADR (I)" is calculated and the result is stored in the register BREG. If NO, "HMXADR (I) -AREG" is calculated in step S69 and the result is stored in the register BREG. In this way, the absolute value of the difference value “CDATA (N, I) −HMXADR (I)” shown in the “
ステップＳ７０では、レジスタＢＲＥＧの値を「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」で割算して、その結果をレジスタＢＲＥＧにストアする。
こうして、走査位置Ｉに関する「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」が、「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」から「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」の何倍だけ隔たっているか、ということが正規化もしくは標準化された具体的な数値で示されることになり、この数値がレジスタＢＲＥＧに一時ストアされる。この数値は、統計学上では「標準化変量」とも言われるものであるが、本明細書では、便宜上、「離隔値」と言うことにする。従って、各走査位置Ｉに関する「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」の離隔値は、以下、便宜上、「走査位置離隔値ＳＰＤ（Ｎ，Ｉ）」という。
In step S70, the value of the register BREG is divided by “scanning position standard deviation HMSADR (I)”, and the result is stored in the register BREG.
Thus, how many times the “correction sample data CDATA (N, I)” relating to the scanning position I is separated from the “scanning position standard average HMXADR (I)” by the “scanning position standard deviation HMSADR (I)”. Is represented by a normalized or standardized specific numerical value, and this numerical value is temporarily stored in the register BREG. Although this numerical value is also referred to as a “standardized variable” in statistics, it is referred to as a “separation value” for convenience in this specification. Accordingly, the separation value of “correction sample data CDATA (N, I)” relating to each scanning position I is hereinafter referred to as “scanning position separation value SPD (N, I)” for convenience.
明らかなように、この「走査位置離隔値」は、下記の「数１３」の式で表わされるものである。
次のステップＳ７１（図９Ｂ）では、レジスタＢＲＥＧの値をレジスタＣＲＥＧの内容に累算する。それから、Ｉを１増加し（ステップＳ７２）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ７３）、ＮＯであればステップＳ６６（図９Ａ）に戻って、演算処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ６６〜Ｓ７０での演算処理を行うと、ステップＳ７３がＹＥＳとなる。このとき、レジスタＣＲＥＧの内容は、或る特定のサンプルＮについての前記「数１０」に示す「総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）」を示している。すなわち、この「総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）」は、上記「数１３」で示される「走査位置離隔値」の算術的合計値である。
In the next step S71 (FIG. 9B), the value of the register BREG is accumulated in the contents of the register CREG. Then, I is incremented by 1 (step S72), and it is determined whether I is larger than the maximum value Imax (step S73). If NO, the process returns to step S66 (FIG. 9A) and the calculation process is repeated. Thus, when the arithmetic processing in steps S66 to S70 is performed for all I, step S73 becomes YES. At this time, the content of the register CREG indicates the “total separation value TOD (N)” shown in the “
ステップＳ７４では、合計用レジスタＴＴＯＬの内容（最初は０）に対して上記レジスタＣＲＥＧの内容を累算する。また、レジスタＣＲＥＧにストアした上記「総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）」を二乗し、この結果をレジスタＴＳＩＧの内容（最初は０）に累算する。
次に、Ｎを１増加し（ステップＳ７５）、Ｎが最大値ｎmaxより大になったかを判断し（ステップＳ７６）、ＮＯであればステップＳ６２（図９Ａ）に戻って、演算処理を繰返す。こうして、すべてのＩとＮについて、ステップＳ６２〜Ｓ７４での演算処理を終了すると、ステップＳ７６がＹＥＳとなり、ステップＳ７７に行く。
In step S74, the contents of the register CREG are accumulated with respect to the contents of the totaling register TTOL (initially 0). Further, the above-mentioned “total separation value TOD (N)” stored in the register CREG is squared, and this result is accumulated in the contents (initially 0) of the register TSIG.
Next, N is incremented by 1 (step S75), and it is determined whether N has become larger than the maximum value nmax (step S76). If NO, the process returns to step S62 (FIG. 9A) and the calculation process is repeated. Thus, when the calculation process in steps S62 to S74 is completed for all I and N, step S76 becomes YES and the process goes to step S77.
ステップＳ７７で行う第１の演算
ＲＴＸＸＸ＝ＴＴＯＬ／ｎmax
は、レジスタＴＴＯＬの内容をサンプル合計数ｎmaxで割算し、前記「数１１」で示された「総合離隔値標準平均ＲＴＸＸＸ」を求めることに相当している。
ステップＳ７７で行う第２の演算は、前記「数１２」の「総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧ」を求める演算である。すなわち、レジスタＴＳＩＧにストアされた「総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）の二乗の合計値」から、レジスタＴＴＯＬにストアされた「総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）の合計値」の二乗を「ｎmax」で割った数、を引き算し、この結果を「ｎmax−１」で割り、その結果の平方根を求めることから成っている。
以上のようにして、「総合離隔値標準平均ＲＴＸＸＸ」と「総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧ」が求められると、図９Ａ及び図９Ｂに示す「総合離隔値集計」のサブルーチンが終了する。
First calculation performed in step S77 RTXXX = TTOL / nmax
Corresponds to the division of the contents of the register TTOL by the total number of samples nmax to obtain the “total separation value standard average RTXXX” represented by the “
The second calculation performed in step S77 is a calculation for obtaining the “total distance standard deviation RTSIG” of the “
As described above, when the “total distance value standard average RTXXX” and the “total distance value standard deviation RTSIG” are obtained, the “total distance value aggregation” subroutine shown in FIGS. 9A and 9B ends.
〔基準データテーブルの概略説明〕
以上の「センサデータ集計処理」によって、
（１）「絶対標準平均 ＡＢＳＸ」
（２）「パターン標準平均 ＰＭＸ」
（３）「走査位置標準平均 ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」
（４）「走査位置標準偏差 ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」
（５）「総合離隔値標準平均 ＲＴＸＸＸ」
（６）「総合離隔値標準偏差 ＲＴＳＩＧ」
が、或る１つの金種とその１つの挿入方向と１つのセンサ（Ｐ０〜Ｐ４のうち１つ）の組合せに対応して求められる。これを紙幣識別用の基準データの１組として、金種、挿入方向及びセンサの情報をインデックスとして、テーブルに記憶する（図４のステップＳ３）。
[Outline of reference data table]
By the above “sensor data aggregation process”,
(1) "Absolute standard average ABSX"
(2) “Pattern standard average PMX”
(3) “Scanning Position Standard Average HMXADR (I)”
(4) “Scanning Position Standard Deviation HMSADR (I)”
(5) “Total distance standard average RTXXX”
(6) “Total distance standard deviation RTSIG”
Is determined corresponding to a combination of a certain denomination, one insertion direction, and one sensor (one of P0 to P4). This is stored in the table as a set of reference data for banknote identification, and information on the denomination, insertion direction and sensor is used as an index (step S3 in FIG. 4).
かくして、上述の「センサデータ集計処理」によって、すべての金種とすべての挿入方向とすべてのセンサＰ０〜Ｐ４の組合せに対応して、上記（１）〜（６）の６種の基準データをそれぞれ算出し、これらを上記テーブルに記憶する。各インデックスの表示法として、金種をＫＩＮ、挿入方向をＩＮＳ、センサをＳＥＮ、で示すとすると、すべての金種とすべての挿入方向とすべてのセンサＰ０〜Ｐ４の組合せに対応する上記（１）〜（６）の６種の基準データは、下記のように表現できる。
絶対標準平均： ＡＢＳＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）
パターン標準平均： ＰＭＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）
走査位置標準平均： ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ，Ｉ）
走査位置標準偏差： ＨＭＳＡＤＲ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ，Ｉ）
総合離隔値標準平均： ＲＴＸＸＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）
総合離隔値標準偏差： ＲＴＳＩＧ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）
Thus, the above six types of reference data (1) to (6) corresponding to the combinations of all denominations, all insertion directions, and all sensors P0 to P4 are obtained by the above-mentioned “sensor data totaling process”. Each is calculated and stored in the table. As the display method of each index, if the denomination is KIN, the insertion direction is INS, and the sensor is SEN, the above (1) corresponding to the combination of all denominations, all insertion directions, and all sensors P0 to P4. The six types of reference data (6) to (6) can be expressed as follows.
Absolute standard average: ABSX (KIN, INS, SEN)
Pattern standard average: PMX (KIN, INS, SEN)
Scanning position standard average: HMXADR (KIN, INS, SEN, I)
Scan position standard deviation: HMSADR (KIN, INS, SEN, I)
General average of remote separation values: RTXXX (KIN, INS, SEN)
Total deviation standard deviation: RTSIG (KIN, INS, SEN)
なお、変形例として、「総合離隔値標準平均 ＲＴＸＸＸ」と、「総合離隔値標準偏差 ＲＴＳＩＧ」は、各センサ毎の「総合離隔値標準平均 ＲＴＸＸＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）」、「総合離隔値標準偏差 ＲＴＳＩＧ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）」を、それぞれ全センサについて合計して、下記のように、ＫＩＮとＩＮＳのみをインデックスとするものとしてもよい。
総合離隔値標準平均： ＲＴＸＸＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
総合離隔値標準偏差： ＲＴＳＩＧ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
As a modification, “total remote value standard average RTXXX” and “total remote value standard deviation RTSIG” are “total remote value standard average RTXXX (KIN, INS, SEN)” and “total remote value” for each sensor. The standard deviation RTSIG (KIN, INS, SEN) ”may be summed for all the sensors, and only KIN and INS may be used as indexes as described below.
General average of remote distance: RTXXX (KIN, INS)
Total deviation standard deviation: RTSIG (KIN, INS)
図４のステップＳ３の処理では、さらなる紙幣識別用の基準データとして、次のような各種の判定パラメータを決定し、そのテーブルを作成する。
（７）走査位置判定基準（ＰＭＳＴ）
これは、各走査位置Ｉ毎の離隔値（すなわち上記数１３で示した「走査位置離隔値（ＳＰＤ（Ｎ，Ｉ）」）の限界判定値を設定するものであり、数１３から判るように走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）に対する或る倍率ｎ（ｎは任意の数であり、小数を含む）を示す。この走査位置判定基準（ＰＭＳＴ）の決定は、所定の１金種に関して多数の真券紙幣を挿入して、それに対応して得られる各「走査位置離隔値（ＳＰＤ（Ｎ，Ｉ）」が、様々に設定された限界判定値ｎに照らして真券として受け入れられるかどうかをシミュレートする（真券受入れ度のシミュレーションを行う）ことにより、経験的に決定する。例えば、各走査位置離隔値についての限界判定値を、走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）の４．０倍から６．０倍までの範囲で０．２倍単位の倍率ｎで各種設定し、真券受入れ度のシミュレーションを行うことにより、希望する受入れ率を達成する最適な倍率ｎを示す１つの値を決定し、これを走査位置判定基準（ＰＭＳＴ）とすることができる。この走査位置判定基準（ＰＭＳＴ）は、複数の各金種及び挿入方向毎にそれぞれ決定し、下記のようにＫＩＮとＩＮＳをインデックスとするテーブル形式で記憶する。
走査位置判定基準： ＰＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
In the process of step S3 of FIG. 4, the following various determination parameters are determined as reference data for further banknote identification, and the table is created.
(7) Scanning position criterion (PMST)
This is to set the limit judgment value of the separation value for each scanning position I (that is, the “scanning position separation value (SPD (N, I)”) shown in
Scanning position criteria: PMST (KIN, INS)
（８）近似金種テーブル（ＫＩＮＪＩ）
これは、パターンの近似している金種があるかどうかを示すテーブルである。多数の紙幣を使用したシミュレーションによって、パターンの近似している金種があるかどうかを検出し、あれば、そのデータをテーブルに記憶する。この近似金種の有無は、各金種及び挿入方向毎に決定し、下記のようにＫＩＮとＩＮＳをインデックスとするテーブル形式で記憶する。
近似金種テーブル： ＫＩＮＪＩ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
この近似金種テーブルに記憶するデータ内容は、近似している金種を示すコードとその挿入方向を示すコードとからなる。例えば、或る金種の紙幣の或る挿入方向についての検出パターンが、別の金種の紙幣の或る挿入方向についての検出パターンと近似している場合に、そのことを示すために、上記のように金種コード挿入方向コードがテーブルのインデックス指定位置に記憶される。近似金種がなければ、「０」のコードが記憶される。このような近似金種テーブルは、必須ではないが、あれば、近似金種が挿入された場合の識別感度調整等に便利であり、識別精度を上げるのに役立つ。
(8) Approximate denomination table (KINJI)
This is a table indicating whether there is a denomination whose pattern is approximate. It is detected whether there is a denomination whose pattern is approximated by simulation using a large number of banknotes, and if there is, the data is stored in a table. The presence or absence of this approximate denomination is determined for each denomination and insertion direction, and is stored in a table format with KIN and INS as indexes as described below.
Approximate denomination table: KINJI (KIN, INS)
The data content stored in the approximate denomination table includes a code indicating the denomination being approximated and a code indicating the insertion direction. For example, when a detection pattern for a certain banknote of a denomination is approximated to a detection pattern for a certain banknote of another denomination, Thus, the denomination code insertion direction code is stored at the index designation position of the table. If there is no approximate denomination, the code “0” is stored. Such an approximate denomination table is not essential, but if it is useful, it is convenient for adjusting the sensitivity of identification when an approximate denomination is inserted, and helps to increase the identification accuracy.
（９）総合離隔値判定基準（ＴＭＳＴ）
これは、総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）の限界判定値を設定するものであり、総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧをｍ倍（ｍは任意の数であり、小数を含む）した値（つまり積）に対して総合離隔値標準平均ＲＴＸＸＸを加算した値を示す。この総合離隔値判定基準（ＴＭＳＴ）の決定にあたっても、所定の１金種に関して多数の真券紙幣を挿入して、様々な倍数（即ち乗数）ｍでの真券受入れ度のシミュレーションを行うことにより、経験的に決定する。例えば、各総合離隔値についての限界判定値を、総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧに対する倍数（即ち乗数）ｍの値を３．０倍から５．０倍までの範囲で０．２倍単位で各種設定すると共に、それぞれの積に対して総合離隔値標準平均ＲＴＸＸＸを加算することにより求め、こうして真券受入れ度をシミュレーションを行うことにより、希望する受入れ率を達成するのに最適な、総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧに対する倍数（即ち乗数）ｍの１つの値を決定することができる。ここで、総合離隔値判定基準（ＴＭＳＴ）は、総合離隔値ＴＯＤ（Ｎ）との直接的な比較処理を可能とするために、上記決定した倍数（即ち乗数）ｍを総合離隔値標準偏差ＲＴＳＩＧに掛けた積に対して、総合離隔値標準平均ＲＴＸＸＸを加算した値、の形で形成する。このようにして、総合離隔値判定基準（ＴＭＳＴ）を、複数の各金種及び挿入方向毎にそれぞれ決定し、下記のようにＫＩＮとＩＮＳをインデックスとするテーブル形式で記憶する。
総合離隔値判定基準： ＴＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
(9) Total separation value criterion (TMST)
This is to set a limit judgment value for the total separation value TOD (N), and to a value (that is, a product) obtained by multiplying the total separation value standard deviation RTSIG by m times (m is an arbitrary number including a decimal number). On the other hand, the value obtained by adding the total distance standard average RTXXX is shown. In determining the total separation value judgment standard (TMST), by inserting a number of genuine bills with respect to a predetermined denomination and performing a simulation of genuine note acceptance at various multiples (ie, multipliers) m. Determine empirically. For example, the limit judgment value for each total separation value is variously set in units of 0.2 times in the range of a multiple (ie multiplier) m from the total separation value standard deviation RTSIG from 3.0 to 5.0. In addition, the total separation value standard average RTXXX is obtained by adding each product to the respective products, and the total separation value standard that is optimal for achieving the desired acceptance rate is obtained by simulating the genuine note acceptance degree. One value of a multiple (ie multiplier) m for the deviation RTSIG can be determined. Here, the total separation value determination criterion (TMST) uses the determined multiple (i.e., multiplier) m as the total separation value standard deviation RTSIG to enable direct comparison processing with the total separation value TOD (N). Is formed by adding a total average value RTXXX to the product multiplied by. In this way, the total separation value criterion (TMST) is determined for each of a plurality of denominations and insertion directions, and stored in a table format with KIN and INS as indexes as follows.
Total separation value criteria: TMST (KIN, INS)
（１０）近似金種処理フラグ（ＦＫＩＮＪ）
これは、紙幣識別結果として２金種について真券との判定が出されたときに、どのように処理するかを設定するフラグである。最適の処理が行えるようにするために、各金種及び挿入方向毎にこのフラグを設定し、下記のようにＫＩＮとＩＮＳをインデックスとするテーブル形式で記憶する。
近似金種処理フラグ： ＦＫＩＮＪ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）
このフラグのデータ内容は、例えば、返却処理をすべきときは「０」、総合離隔値の小さい方の金種を真券として決定するときは「１」である。
(10) Approximate denomination processing flag (FKINJ)
This is a flag for setting how to process when a denomination of two denominations is issued as a banknote identification result. In order to perform optimal processing, this flag is set for each denomination and insertion direction, and stored in a table format with KIN and INS as indexes as follows.
Approximate denomination processing flag: FKINJ (KIN, INS)
The data content of this flag is, for example, “0” when the return process is to be performed, and “1” when the denomination with the smaller total separation value is determined as a genuine note.
なお、本発明に従って構成した紙幣識別装置を使用するユーザの側で、判定用の基準データを必要に応じて変更できるようにするために、上記の各種基準データのうち或るものに関しては、書き換え可能なＲＯＭに記憶するようにしておくとよい。例えば、「走査位置判定基準」テーブルＰＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）及び「総合離隔値判定基準」テーブルＴＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）のように、識別感度の調整に関与する基準データのテーブルや、「近似金種処理フラグ」テーブルＦＫＩＮＪ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）などは、書き換え可能なＲＯＭに記憶し、必要に応じて書き換えできるようにするとよい。勿論、これらの書き換え可能な基準データは、テーブル形式で記憶することに限らず、データ設定スイッチ等によって設定するようにしてもよい。 In addition, in order to enable the reference data for determination to be changed as necessary on the side of the user who uses the banknote recognition apparatus configured according to the present invention, some of the various reference data is rewritten. It should be stored in a possible ROM. For example, a table of reference data related to adjustment of identification sensitivity, such as “scanning position determination reference” table PMST (KIN, INS) and “total separation value determination reference” table TMST (KIN, INS), The “seed processing flag” table FKINJ (KIN, INS) or the like may be stored in a rewritable ROM so that it can be rewritten as necessary. Of course, these rewritable reference data are not limited to being stored in a table format, but may be set by a data setting switch or the like.
〔紙幣識別処理の詳細説明〕
次に、本発明に従う紙幣識別処理の具体例について図１０以降のフロー図を参照して説明する。
図１０は、紙幣識別処理のメインルーチンを示す。このメインルーチンは、識別対象たる１枚の紙幣が紙幣識別装置に挿入され、各センサＰ０〜Ｐ４によって検出したデータファイルが所定のバッファレジスタＢＵＦ（ＳＥＮ，Ｉ）内にストアされると、開始される。バッファレジスタＢＵＦ（ＳＥＮ，Ｉ）のインデックスＳＥＮはセンサＰ０〜Ｐ４を示し、Ｉは各走査位置Ｉを示す。以下では、説明の簡単化のために、１つのセンサ（Ｐ０〜Ｐ４）の検出データに基づく識別処理について説明する。従って、以下では、検出データを記憶するバッファレジスタＢＵＦは、ＳＥＮの表示を除外して、ＢＵＦ（Ｉ）で示す。また、判定のために使用する各種の基準データテーブルも、各センサに対応するものを使用するが、以下の説明では、センサ区別用のインデックス表示「ＳＥＮ」の表示を除外して示す。例えば、「パターン標準平均」ＰＭＸは、インデックス表示付きでは、本来、ＰＭＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）と表すのが正しいが、説明の簡略化のために、ＰＭＸ（ＫＩＮ）で示す。他も同様である。
[Detailed description of banknote identification processing]
Next, a specific example of the banknote identification process according to the present invention will be described with reference to the flowcharts of FIG.
FIG. 10 shows the main routine of banknote identification processing. This main routine is started when one banknote to be identified is inserted into the banknote recognition apparatus and the data file detected by each sensor P0 to P4 is stored in a predetermined buffer register BUF (SEN, I). The An index SEN of the buffer register BUF (SEN, I) indicates the sensors P0 to P4, and I indicates each scanning position I. Hereinafter, for simplification of description, an identification process based on detection data of one sensor (P0 to P4) will be described. Therefore, hereinafter, the buffer register BUF that stores the detection data is indicated by BUF (I), excluding the display of SEN. In addition, various reference data tables used for the determination are also those corresponding to each sensor, but in the following description, the index display “SEN” for sensor distinction is excluded. For example, “pattern standard average” PMX is properly represented as PMX (KIN, INS, SEN) with an index display, but is represented by PMX (KIN) for simplification of description. Others are the same.
図１０において、最初のステップＳ８０では、図１１に示す「パターン変化データ変換」サブルーチンを行う。
（１）変化パターンデータと変化パターン平均値の算出
図１１の「パターン変化データ変換」サブルーチンでは、ステップＳ９０〜Ｓ９５の処理によって、バッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）（ただし、Ｉ＝１，２，３・Ｉmax）内のセンサデータファイルにおける最小値ＭＩＮを検出する。この処理は、図８のステップＳ５０〜Ｓ５５の処理と同様の手順からなる。
すなわち、まず、レジスタＭＩＮの内容を最大値「９９９」に初期設定し（ステップＳ９０）、走査位置番号Ｉを最初の値「１」にセットする（ステップＳ９１）。次のステップＳ９２では、Ｉによって特定されるバッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）にストアされている１走査位置のセンサデータの絶対値が最小値レジスタＭＩＮのストア値よりも小さいかを判断する。ＹＥＳであれば、ステップＳ９３に行き、このレジスタＢＵＦ（Ｉ）の内容をレジスタＭＩＮにストアする（ＭＩＮを更新する）。次に、Ｉを１増加し（ステップＳ９４）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ９５）、ＮＯであればステップＳ９２に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、バッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）にストアされている値の大小をチェックし、最後にレジスタＭＩＮにストアされている値が真の最小値ＭＩＮを示していることになる。
In FIG. 10, in the first step S80, the “pattern change data conversion” subroutine shown in FIG. 11 is performed.
(1) Calculation of Change Pattern Data and Change Pattern Average Value In the “pattern change data conversion” subroutine of FIG. 11, the buffer register BUF (I) (where I = 1, 2, 3,. The minimum value MIN in the sensor data file within Imax) is detected. This process consists of the same procedure as the process of steps S50 to S55 in FIG.
That is, first, the contents of the register MIN are initially set to the maximum value “999” (step S90), and the scanning position number I is set to the first value “1” (step S91). In the next step S92, it is determined whether or not the absolute value of the sensor data at one scanning position stored in the buffer register BUF (I) specified by I is smaller than the stored value of the minimum value register MIN. If YES, the process goes to step S93 to store the contents of the register BUF (I) in the register MIN (update MIN). Next, I is incremented by 1 (step S94), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S95). If NO, the process returns to step S92 and the process is repeated. Thus, for all I, the magnitude of the value stored in the buffer register BUF (I) is checked, and finally the value stored in the register MIN indicates the true minimum value MIN.
次のステップＳ９６からＳ１０１までの処理は、図７のステップＳ４２からＳ４７までの処理と同様の手順からなり、挿入された紙幣の「変化パターンデータ」（前記数３のＤｐ（Ｉ）に相当する）を算出してレジスタＢＵＦ（Ｉ）にストアすると共に、「変化パターン平均値」（前記数４のＤpavに相当する）を算出し、これをレジスタＸＸＸにストアする。
すなわち、レジスタＸＸＸの内容を「０」にクリアし（ステップＳ９６）、Ｉを「１」にセットする（ステップＳ９７）。次に、Ｉによって特定されるバッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）にストアされている１走査位置（Ｉ）のセンサデータの絶対値と上記のように検出した最小値ＭＩＮとの差を求め、これによってバッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）の内容を更新する（ステップＳ９８）。この差は、前記数３の「変化パターンデータＤp（Ｉ）」に相当する。そして、更新されたバッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）の内容をレジスタＸＸＸの現在値に累算する（ステップＳ９８）。
The next processing from step S96 to S101 consists of the same procedure as the processing from step S42 to S47 in FIG. 7, and corresponds to the “change pattern data” of the inserted banknote (Dp (I) in
That is, the contents of the register XXX are cleared to “0” (step S96), and I is set to “1” (step S97). Next, the difference between the absolute value of the sensor data at one scanning position (I) stored in the buffer register BUF (I) specified by I and the minimum value MIN detected as described above is obtained, and the buffer is thereby obtained. The contents of the register BUF (I) are updated (step S98). This difference corresponds to the “change pattern data Dp (I)” of
次に、Ｉを１増加し（ステップＳ９９）、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し（ステップＳ１００）、ＮＯであればステップＳ９８に戻り、処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ９８での演算処理を行い、ステップＳ１００がＹＥＳとなったときは、レジスタＸＸＸには、挿入された紙幣のセンサデータファイルについての全てのＩについての「変化パターンデータＤp（Ｉ）」の合計値がストアされている。次のステップＳ１０１では、レジスタＸＸＸにストアされている上記合計値をＩmaxで割算して、平均値を求め、これによってレジスタＸＸＸの値を更新する。すなわち、「ＸＸＸ／Ｉmax」は、前記「数４」で示された「変化パターン平均値Ｄpav」に相当する。
以上によって、バッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）には、挿入紙幣についての、前記数３の「変化パターンデータＤp（Ｉ）」に相当する「変化パターンデータファイル」が保存され、レジスタＸＸＸには、その「変化パターン平均値Ｄpav」が保存される。
Next, I is incremented by 1 (step S99), and it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax (step S100). If NO, the process returns to step S98 and the process is repeated. In this way, the arithmetic processing in step S98 is performed for all I, and when step S100 is YES, the register XXX stores “change pattern data for all I regarding the sensor data file of the inserted banknote. The total value of “Dp (I)” is stored. In the next step S101, the total value stored in the register XXX is divided by Imax to obtain an average value, thereby updating the value of the register XXX. That is, “XXX / Imax” corresponds to the “change pattern average value Dpav” expressed by the “
As described above, the buffer register BUF (I) stores the “change pattern data file” corresponding to the “change pattern data Dp (I)” of
（２）パターン補正係数の算出
図１０に戻り、ステップＳ８０のサブルーチンが終了すると、レジスタＫＩＮの内容を最初の値「１」にセットし（ステップＳ８１）、なお、レジスタＫＩＮの値は、演算処理すべき金種と挿入方向を示すものとする。例えば、３金種、４挿入方向の場合、レジスタＫＩＮの値は、１から１２まで変化するものとする。レジスタＫＩＮの値の最大値をＫmaxで示す。次に、図１２に示す「離隔値判定」のサブルーチンを行う（ステップＳ８２）。この「離隔値判定」のサブルーチンにおいては、挿入された紙幣についての各走査位置単位での離隔値の判定処理と、総合離隔値の判定処理を行う。
(2) Calculation of pattern correction coefficient Returning to FIG. 10, when the subroutine of step S80 is completed, the contents of the register KIN are set to the first value “1” (step S81). The denomination and insertion direction should be indicated. For example, in the case of 3 denominations and 4 insertion directions, the value of the register KIN changes from 1 to 12. The maximum value of the register KIN is indicated by Kmax. Next, the “separation value determination” subroutine shown in FIG. 12 is performed (step S82). In this “separation value determination” subroutine, a separation value determination process and a total separation value determination process for each scanning position of the inserted bill are performed.
図１２において、まず、総合離隔値集計レジスタＲＩＳＡＮの内容を「０」にクリアする（ステップＳ１１０）。次のステップＳ１１１では、前記数６と同様の演算を行い、挿入された紙幣についての「パターン補正係数」ＡＪＳを算出する。すなわち、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「パターン標準平均ＰＭＸ」（これを便宜上、ＰＭＸ（ＫＩＮ）で図示するが、実際は、ＰＭＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、これをレジスタＸＸＸの「変化パターン平均値（Ｄpav）」で割算し、その商を、挿入された紙幣についての「パターン補正係数」ＡＪＳとして、レジスタＡＪＳにストアする。 In FIG. 12, first, the contents of the total separation value total register RISAN are cleared to “0” (step S110). In the next step S111, the same calculation as in Equation 6 is performed to calculate the “pattern correction coefficient” AJS for the inserted banknote. That is, the “pattern standard average PMX” for the denomination specified by the register KIN and the insertion direction (this is indicated by PMX (KIN) for the sake of convenience, but actually should be expressed by PMX (KIN, INS, SEN)) Is extracted from the reference data table, and is divided by the “change pattern average value (Dpav)” in the register XXX, and the quotient is stored in the register AJS as the “pattern correction coefficient” AJS for the inserted banknote. Store.
（３）走査位置離隔値と総合離隔値の算出
次に、Ｉを「１」にセットし（ステップＳ１１２）、次のステップＳ１１３では、図５ＡのステップＳ１６と同様の処理を行う。すなわち、前記「数７」に示す「補正サンプルデータＣＤＡＴＡ（Ｎ，Ｉ）」に相当する、挿入紙幣についての補正センサデータを特定のＩに関して求め、レジスタＢＲＥＧにストアする。すなわち、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「絶対標準平均ＡＢＳＸ」（これを便宜上、ＡＢＳＸ（ＫＩＮ）で図示するが、実際は、ＡＢＳＸ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、かつ、上記と同様に「パターン標準平均ＰＭＸ（ＫＩＮ）」を基準データテーブルから引き出し、これらと、上記レジスタＡＪＳにストアした挿入された紙幣についての「パターン補正係数」ＡＪＳとを使用して、バッファレジスタＢＵＦ（Ｉ）にストアされている挿入紙幣についての「変化パターンデータ」（数３のＤp（Ｉ）に相当）に対して、
ＢＵＦ（Ｉ）＊ＡＪＳ＋ＡＢＳＸ（ＫＩＮ）−ＰＭＸ（ＫＩＮ）
という演算を行い、その結果をレジスタＢＲＥＧにストアする。この演算は、１つのＩについての前記「数７」の演算に相当している。前述と同様に、＋ＡＢＳＸ（ＫＩＮ）−ＰＭＸ（ＫＩＮ）の部分を省略し、ＢＵＦ（Ｉ）＊ＡＪＳの項のみとしてもよい。
(3) Calculation of Scanning Position Separation Value and Total Separation Value Next, I is set to “1” (step S112), and in the next step S113, processing similar to that in step S16 in FIG. 5A is performed. That is, the correction sensor data for the inserted banknote corresponding to the “correction sample data CDATA (N, I)” shown in “Formula 7” is obtained for a specific I and stored in the register BREG. That is, the “absolute standard average ABSX” for the denomination specified by the register KIN and the insertion direction (this is indicated by ABSX (KIN) for the sake of convenience, but actually should be expressed by ABSX (KIN, INS, SEN)) Is extracted from the reference data table, and “pattern standard average PMX (KIN)” is extracted from the reference data table in the same manner as described above, and “pattern correction” for these inserted banknotes stored in the register AJS is performed. Using the coefficient “AJS”, for “change pattern data” (corresponding to Dp (I) in Equation 3) for the inserted banknote stored in the buffer register BUF (I),
BUF (I) * AJS + ABSX (KIN)-PMX (KIN)
And the result is stored in the register BREG. This calculation corresponds to the calculation of “Equation 7” for one I. As described above, the part of + ABSX (KIN) −PMX (KIN) may be omitted and only the term BUF (I) * AJS may be used.
次に、ステップＳ１１４では、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（Ｉ）」（これを便宜上、ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）で図示するが、実際は、ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ，Ｉ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、レジスタＢＲＥＧにストアした値が、この「走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）」より大きいか否かを判断し、ＹＥＳであれば、ステップＳ１１５で「ＢＲＥＧ−ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）」を演算してその結果をレジスタＢＲＥＧにストアし、ＮＯであれば、ステップＳ１１６で「ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）−ＢＲＥＧ」を演算してその結果をレジスタＢＲＥＧにストアする。こうして、ＢＲＥＧとＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）の差の絶対値が求められ、レジスタＢＲＥＧにストアされる。 Next, in step S114, “scanning position standard average HMXADR (I)” (denoted by HMXADR (KIN, I) for the sake of convenience for the denomination and insertion direction specified by the register KIN, but in reality, HMXADR (KIN , INS, SEN, I)) is extracted from the reference data table, and the value stored in the register BREG is larger than this “scanning position standard average HMXADR (KIN, I)”. If YES in step S115, "BREG-HMXADR (KIN, I)" is calculated in step S115 and the result is stored in the register BREG. If NO, in step S116, "HMXADR (KIN, I)-" BREG "is calculated and the result is stored in the register BREG. Thus, the absolute value of the difference between BREG and HMXADR (KIN, I) is obtained and stored in the register BREG.
ステップＳ１１７では、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（Ｉ）」（これを便宜上、ＨＭＳＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）で図示するが、実際は、ＨＭＳＡＤＲ（ＫＩＮ，ＩＮＳ，ＳＥＮ，Ｉ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、レジスタＢＲＥＧの値を「走査位置標準偏差ＨＭＳＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）」で割算して、その結果をレジスタＢＲＥＧにストアする。これにより、挿入紙幣についての当該走査位置Ｉのセンサデータの走査位置標準平均ＨＭＸＡＤＲ（ＫＩＮ，Ｉ）からの走査位置離隔値ＳＰＤ（Ｉ）が求められ、レジスタＢＲＥＧにストアされる。
次のステップＳ１１８では、レジスタＢＲＥＧにストアされた走査位置離隔値ＳＰＤ（Ｉ）を総合離隔値集計レジスタＲＩＳＡＮの内容に累算する。これにより、挿入紙幣についての総合離隔値ＴＯＤを得るための累算が行われる。すなわち、すべてのＩについてステップＳ１１８でのＲＩＳＡＮの累算が終わったとき、総合離隔値ＴＯＤがレジスタＲＩＳＡＮ内に算出される。
In step S117, the “scanning position standard deviation HMSADR (I)” (denoted by HMSADR (KIN, I) for the sake of convenience is shown for the denomination and insertion direction designated by the register KIN, but in practice, HMSADR (KIN, INS, SEN, I)) is extracted from the reference data table, the value of the register BREG is divided by “scanning position standard deviation HMSADR (KIN, I)”, and the result is stored in the register BREG. To do. Thereby, the scanning position separation value SPD (I) from the scanning position standard average HMXADR (KIN, I) of the sensor data of the scanning position I for the inserted banknote is obtained and stored in the register BREG.
In the next step S118, the scanning position separation value SPD (I) stored in the register BREG is accumulated in the contents of the total separation value aggregation register RISAN. Thereby, the accumulation for obtaining the total separation value TOD for the inserted banknote is performed. That is, when the accumulation of RISAN in step S118 is completed for all I, the total separation value TOD is calculated in the register RISAN.
ステップＳ１１９では、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「総合離隔値判定基準ＴＭＳＴ」（これを便宜上、ＴＭＳＴ（ＫＩＮ）で図示するが、実際は、ＴＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、
ＲＩＳＡＮ ≦ ＴＭＳＴ（ＫＩＮ）
であるか否かを判断する。ＹＥＳであれば、許容範囲内であり、ステップＳ１２０に進む。ＮＯであれば、許容範囲外であり、ステップＳ１２４に進む。従って、このステップＳ１１９では、挿入された紙幣の総合離隔値が、総合離隔値判定基準値つまり総合離隔値判定基準ＴＭＳＴ（ＫＩＮ）に照らして、適正範囲内であるか否かが評価される。すべてのＩについてステップＳ１１９での判定結果がＹＥＳであれば、挿入紙幣についての総合離隔値ＴＯＤが、総合離隔値判定基準値つまり総合離隔値判定基準ＴＭＳＴ（ＫＩＮ）に照らして適正範囲内である、ということになる。
In step S119, the “total separation value determination criterion TMST” for the denomination and insertion direction specified by the register KIN (this is shown as TMST (KIN) for the sake of convenience, but is actually expressed as TMST (KIN, INS)). ) From the reference data table,
RISAN ≤ TMST (KIN)
It is determined whether or not. If YES, it is within the allowable range and the process proceeds to step S120. If NO, it is out of the allowable range and the process proceeds to step S124. Therefore, in this step S119, it is evaluated whether or not the total separation value of the inserted banknote is within the appropriate range in light of the total separation value determination reference value, that is, the total separation value determination reference TMST (KIN). If the determination result in step S119 is YES for all I, the total separation value TOD for the inserted banknote is within the appropriate range in light of the total separation value determination reference value, that is, the total separation value determination reference TMST (KIN). ,It turns out that.
ステップＳ１２０では、レジスタＫＩＮが指定する金種及び挿入方向についての「走査位置判定基準ＰＭＳＴ」（これを便宜上、ＰＭＳＴ（ＫＩＮ）で図示するが、実際は、ＰＭＳＴ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）で表されるべきものである）を基準データテーブルから引き出し、
ＢＲＥＧ ≦ ＰＭＳＴ（ＫＩＮ）
であるか否かを判断する。ＹＥＳであれば、許容範囲内であり、ステップＳ１２１に進む。ＮＯであれば、許容範囲外であり、ステップＳ１２４に進む。従って、このステップＳ１２０では、挿入された紙幣の走査位置離隔値が、走査位置離隔値判定基準値つまり走査位置判定基準ＰＭＳＴ（ＫＩＮ）に照らして、適正範囲内であるか否かが評価される。
In step S120, the “scanning position determination reference PMST” for the denomination and insertion direction specified by the register KIN (this is shown as PMST (KIN) for the sake of convenience, but in actuality should be expressed as PMST (KIN, INS)). Is) from the reference data table,
BREG ≤ PMST (KIN)
It is determined whether or not. If YES, it is within the allowable range and the process proceeds to step S121. If NO, it is out of the allowable range and the process proceeds to step S124. Therefore, in this step S120, it is evaluated whether or not the scanning position separation value of the inserted bill is within the appropriate range in light of the scanning position separation value determination reference value, that is, the scanning position determination reference PMST (KIN). .
ステップＳ１２１では、Ｉを１増加する。次のステップＳ１２２では、Ｉが最大値Ｉmaxより大になったかを判断し、ＮＯであればステップＳ１１３に戻って、演算処理を繰返す。こうして、すべてのＩについて、ステップＳ１１３〜Ｓ１２０での演算処理を行い、かつ、と総合離隔値の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１２２がＹＥＳとなり、次のステップＳ１２３で判定フラグＰＡＳＦＬＧを「０」にセットする。一方、ステップＳ１１９又はＳ１２０で一度でもＮＯと判断されると、ステップＳ１２４に行き、判定フラグＰＡＳＦＬＧを「１」にセットする。
判定フラグＰＡＳＦＬＧの「０」は、現在判定中の金種ＫＩＮに関して、挿入紙幣が真券であると判定されたことを示す。
判定フラグＰＡＳＦＬＧの「１」は、現在判定中の金種ＫＩＮに関して、挿入紙幣が真券であると判定されなかったことを示す。
In step S121, I is incremented by one. In the next step S122, it is determined whether I has become larger than the maximum value Imax. If NO, the process returns to step S113 and the calculation process is repeated. Thus, for all I, the arithmetic processing in steps S113 to S120 is performed, and if the determination result of the total separation value is YES, step S122 becomes YES, and in the next step S123, the determination flag PASFLG is set to “0”. Set to "". On the other hand, if NO is determined even once in step S119 or S120, the process goes to step S124 to set the determination flag PASFLG to “1”.
“0” of the determination flag PASFLG indicates that the inserted banknote is determined to be a genuine note regarding the denomination KIN currently being determined.
“1” of the determination flag PASFLG indicates that the inserted bill is not determined to be a genuine note regarding the denomination KIN currently being determined.
なお、上記では、ステップＳ１１９及びＳ１２０において、総合離隔値判定及び走査位置離隔値判定の両方を行っているが、どちらか一方のみとしてもよい。また、図では、ステップＳ１２０の結果が１回（１走査位置）でもＮＯであれば、ステップＳ１２４で判定フラグＰＡＳＦＬＧが「１」にセットされるようになっているが、これに限らず、ステップＳ１２０の結果がＮＯとなった回数をカウントし、所定回数以上ＮＯとなった場合にステップＳ１２４で判定フラグＰＡＳＦＬＧを「１」にセットするようにしてもよい。 In the above description, both the total separation value determination and the scanning position separation value determination are performed in steps S119 and S120, but only one of them may be performed. In the figure, if the result of step S120 is NO even once (one scan position), the determination flag PASFLG is set to “1” in step S124. However, the present invention is not limited to this. The number of times that the result of S120 is NO may be counted, and if the result is NO for a predetermined number of times, the determination flag PASFLG may be set to “1” in step S124.
なお、最終的な真偽判定は、全センサＰ０〜Ｐ４の検出データが真券と判定している場合に真券と判定するものとする。図１２では、図示の都合上、１つのセンサ（Ｐ０〜Ｐ４）についての演算処理フローを示し、他のセンサについての演算処理フローの図示を省略してある。詳しくは、例えば、ステップＳ１１３からＳ１２２までの処理を全Ｐ０〜Ｐ４の検出データについて行い、最終的に、総合離隔値集計レジスタＲＩＳＡＮには、全センサＰ０〜Ｐ４についての総合離隔値を集計し、レジスタＢＲＥＧには全センサＰ０〜Ｐ４についての走査位置離隔値の合計を集計するものとし、ステップＳ１１９及びＳ１２０では全センサＰ０〜Ｐ４についての合計値をストアしている各レジスタＲＩＳＡＮ，ＢＲＥＧの内容と、所定の基準データＴＭＳＴ（ＫＩＮ），ＰＭＳＴ（ＫＩＮ）とを比較するものとする。 In addition, final authenticity determination shall determine with a genuine note, when the detection data of all the sensors P0-P4 have determined with a genuine note. In FIG. 12, for convenience of illustration, an arithmetic processing flow for one sensor (P0 to P4) is shown, and an arithmetic processing flow for other sensors is not shown. Specifically, for example, the processing from step S113 to S122 is performed for the detection data of all P0 to P4, and finally, the total separation value for all the sensors P0 to P4 is totalized in the total separation value totaling register RISAN. In the register BREG, the total of the scanning position separation values for all the sensors P0 to P4 is totaled. In steps S119 and S120, the contents of the registers RISAN and BREG storing the total values for all the sensors P0 to P4 are stored. The predetermined reference data TMST (KIN) and PMST (KIN) are compared.
（４）近似金種テーブルの参照
図１０に戻り、ステップＳ８３では、前ステップＳ８２での判定処理の結果得られた判定フラグＰＡＳＦＬＧの値が０以外か否かを調べる。ＹＥＳであれば、真券とは判定されなかったので、他の金種及び挿入方向についての判定を行う必要がある。そこで、レジスタＫＩＮの値を１増加し（ステップＳ８７）、次にＫＩＮの値が所定の最大値Ｋmaxよりも大であるか否かを調べる。ＮＯであれば、ステップＳ８２に戻り、増加したＫＩＮについて、前述と同様の判定処理を行う。すべての金種及び挿入方向について、真券でないと判定された場合は、ステップＳ８９に行き、挿入紙幣が偽券であるとの結論を出し、返却等の必要な処理を行う。
(4) Referencing Approximate Denomination Table Returning to FIG. 10, in step S83, it is checked whether or not the value of the determination flag PASFLG obtained as a result of the determination process in the previous step S82 is other than zero. If it is YES, since it was not determined to be a genuine note, it is necessary to determine other denominations and insertion directions. Therefore, the value of the register KIN is incremented by 1 (step S87), and then it is checked whether or not the value of KIN is larger than a predetermined maximum value Kmax. If NO, the process returns to step S82, and the same determination process as described above is performed for the increased KIN. If it is determined that all the denominations and insertion directions are not genuine, the process goes to step S89 to conclude that the inserted banknote is a fake ticket and perform necessary processing such as return.
一方、ステップＳ８２のサブルーチンの判定処理によって、或る金種について真券であるとの結論が出されると、判定フラグＰＡＳＦＬＧの値が０にセットされるから、ステップＳ８３がＮＯと判断され、ステップＳ８４に行き、図１３に示す「近似金種テーブル判定」のサブルーチンを実行する。
この「近似金種テーブル判定」の処理は、近似金種テーブルＫＩＮＪ（ＫＩＮ，ＩＮＳ）の内容を参照して、真券との結論が出る可能性のある他の金種についてもその真偽を判定し、挿入紙幣の真の金種を１つに絞り込む処理を行う。なお、真の金種を１つに絞り込めなかった場合は、偽券として返却する。
On the other hand, when the determination process of the subroutine of step S82 concludes that a certain denomination is genuine, the value of the determination flag PASFLG is set to 0, so step S83 is determined to be NO, Going to S84, the “approximate denomination table determination” subroutine shown in FIG. 13 is executed.
In this “approximate denomination table determination” process, referring to the contents of the approximate denomination table KINJ (KIN, INS), the authenticity of other denominations that are likely to conclude a genuine note is also determined. A process of determining and narrowing down the true denomination of the inserted banknote to one is performed. If the true denomination cannot be narrowed down to one, it will be returned as a fake ticket.
図１３において、最初のステップＳ１３０では、次のような各処理を行う。
レジスタＫＩＮの値（前記ステップＳ８２の処理によって最初に真券と判定された金種を示している）を、レジスタＢＫＩＮ（０）にリザーブする。
総合離隔値集計レジスタＲＩＳＡＮにストアされている、最初に真券と判定された金種についての挿入紙幣の総合離隔値を、レジスタＲＩＳＴＯＬ（０）にリザーブする。
真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの内容を「１」にセットする。
近似金種テーブル読出用のポインタＫＩＮＣＮＴの内容を「０」にセットする。
In FIG. 13, in the first step S130, the following processes are performed.
The value of the register KIN (representing the denomination first determined as a genuine note by the process of step S82) is reserved in the register BKIN (0).
The total separation value of the inserted bill for the denomination that is first determined to be a genuine note stored in the total separation value register RISAN is reserved in the register LISTOL (0).
The contents of the genuine note determination counter BILCNT are set to “1”.
The contents of the pointer KINCNT for reading the approximate denomination table are set to “0”.
次のステップＳ１３１では、前記近似金種テーブルＫＩＮＪＩから、レジスタＢＫＩＮ（０）の値とポインタＫＩＮＣＮＴの値とをアドレスとして、近似金種コードの読出を行い、この読出データをレジスタＫＩＮにストアする。
ステップＳ１３２では、読み出した近似金種コードＫＩＮが「０」でない（近似する金種が他にある）か否かをチェックする。ステップＳ１３２がＮＯ（つまりＫＩＮ＝０）の場合は、前記ステップＳ８２の処理によって最初に真券と判定された金種に関して、他に近似する金種がないことを示す。この場合は、ステップＳ１３７に分岐する。ステップＳ１３２がＹＥＳ（つまりＫＩＮ≠０）の場合は、前記ステップＳ８２の処理によって最初に真券と判定された金種に関して、近似する金種が他にあることを示す。この場合は、ステップＳ１３３に進む。
In the next step S131, the approximate denomination code is read from the approximate denomination table KINJI using the value of the register BKIN (0) and the value of the pointer KINCNT as addresses, and this read data is stored in the register KIN.
In step S132, it is checked whether or not the read approximate denomination code KIN is not “0” (there is another approximate denomination). When step S132 is NO (that is, KIN = 0), it indicates that there is no other denomination that is similar to the denomination first determined to be genuine by the process of step S82. In this case, the process branches to step S137. If step S132 is YES (that is, KIN ≠ 0), it indicates that there are other denominations that are close to the denomination that is first determined to be a genuine note by the process of step S82. In this case, the process proceeds to step S133.
前記ステップＳ８２の処理によって最初に真券と判定された金種に関して、他に近似する金種が有る場合について説明すると、ステップＳ１３３で前記図１２の「離隔値判定」サブルーチンを行う。このとき、レジスタＫＩＮの値は、近似金種テーブルＫＩＮＪＩから参照した「近似する金種のコード」を示しているので、その「近似する金種」についての各種基準データを使用して図１２の「離隔値判定」サブルーチンを実行し、該「近似する金種」に関しても、挿入紙幣が真券と判定されるか否かが判定される。
ステップＳ１３４では、判定フラグＰＡＳＦＬＧが「０」であるか否かを判断する。該「近似する金種」に関しても、挿入紙幣が真券と判定された場合は、判定フラグＰＡＳＦＬＧが「０」にセットされており、次のステップＳ１３５で次のような処理を行う。
The case where there are other denominations that are similar to the denomination first determined as a genuine note by the process of step S82 will be described. In step S133, the "separation value determination" subroutine of FIG. At this time, the value of the register KIN indicates the “approximate denomination code” referenced from the approximate denomination table KINJI. Therefore, various reference data on the “approximate denomination” are used in FIG. The “separation value determination” subroutine is executed to determine whether or not the inserted bill is determined to be a genuine note with respect to the “approximate denomination”.
In step S134, it is determined whether or not the determination flag PASFLG is “0”. Regarding the “approximate denomination”, if the inserted banknote is determined to be a genuine note, the determination flag PASFLG is set to “0”, and the following processing is performed in the next step S135.
ＢＫＩＮ（ＢＩＬＣＮＴ）＝ＫＩＮ：
レジスタＫＩＮの値（当該「近似する金種」を示している）を、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値によって指示されたレジスタＢＫＩＮ（ＢＩＬＣＮＴ）にセットする。
ＲＩＳＴＯＬ（ＢＩＬＣＮＴ）＝ＲＩＳＡＮ：
総合離隔値集計レジスタＲＩＳＡＮにストアされている総合離隔値を、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値によって指示されたレジスタＲＩＳＴＯＬ（ＢＩＬＣＮＴ）にセットする。
ＢＩＬＣＮＴ＝ＢＩＬＣＮＴ＋１：
真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値を１増加する。
BKIN (BILCNT) = KIN:
The value of the register KIN (indicating the “approximate denomination”) is set in the register BKIN (BILCNT) indicated by the value of the genuine note determination counter BILCNT.
RISTOL (BILCNT) = RISAN:
The total separation value stored in the total separation value totaling register RISAN is set in the register RISTOL (BILCNT) indicated by the value of the genuine note determination counter BILCNT.
BILCNT = BILCNT + 1:
The value of the genuine note determination counter BILCNT is incremented by 1.
その後、ステップＳ１３６に行き、近似金種テーブル読出用のポインタＫＩＮＣＮＴの内容を１増加する（ＫＩＮＣＮＴ＝ＫＩＮＣＮＴ＋１）。該「近似する金種」に関しても、挿入紙幣が真券と判定されなかった場合は、判定フラグＰＡＳＦＬＧが「１」にセットされており、ステップＳ１３４はＮＯで、ステップＳ１３５をジャンプしてステップＳ１３６に行く。
ステップＳ１３６の後、ステップＳ１３１に戻る。ステップＳ１３１では近似金種テーブルＫＩＮＪＩの次のアドレスから記憶データを読み出す。近似金種テーブルＫＩＮＪＩに更なる「近似する金種」のコードが記憶されている場合は、ステップＳ１３２はＹＥＳであり、前記ステップＳ１３３〜Ｓ１３６の処理を繰り返す。もう「近似する金種」のコードが記憶されていない場合は、「０」が読み出される。
Thereafter, the process goes to step S136, and the content of the pointer KINCNT for reading the approximate denomination table is incremented by 1 (KINCNT = KINCNT + 1). Regarding the “approximate denomination”, if the inserted banknote is not determined to be a genuine note, the determination flag PASFLG is set to “1”, step S134 is NO, step S135 is jumped to, and step S136 is reached. go to.
After step S136, the process returns to step S131. In step S131, the stored data is read from the next address in the approximate denomination table KINJI. If a code of “approximate denomination” is stored in the approximate denomination table KINJI, step S132 is YES, and the processes of steps S133 to S136 are repeated. If the code of “approximate denomination” is no longer stored, “0” is read.
ステップＳ１３２がＮＯの場合、ステップＳ１３７に行き、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値が「１」以外であるか否かをチェックする。
「近似する金種」のコードが近似金種テーブルにまったく記憶されていなかった場合、あるいは、「近似する金種」があったとしてもその金種については真券と判定されなかった場合は、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値はステップＳ１３０で「１」にセットされたままであるから、ステップＳ１３７はＮＯであり、ステップＳ１４５に行く。ステップＳ１４５では、レジスタＢＫＩＮ（０）にリザーブされていた値（最初に真券と判定された金種を示している）を、レジスタＫＩＮにセットし直す。
When step S132 is NO, it goes to step S137 and checks whether or not the value of the genuine note determination counter BILCNT is other than “1”.
If the code of “approximate denomination” is not stored in the approximate denomination table at all, or if there is an “approximate denomination”, that denomination is not determined to be a genuine note, Since the value of the genuine note determination counter BILCNT remains set to “1” in step S130, step S137 is NO and the process goes to step S145. In step S145, the value reserved in the register BKIN (0) (indicating the denomination first determined to be genuine) is reset in the register KIN.
「近似する金種」のコードが近似金種テーブルに記憶されていた場合であって、該「近似する金種」についても真券と判定された場合は、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値はステップＳ１３５で増加されるから、ステップＳ１３７はＹＥＳであり、ステップＳ１３８に行く。ステップＳ１３８では、前記「近似金種処理フラグＦＫＩＮＪ」の内容を参照し、このフラグが２以上の金種について真券判定が得られたときは返却することを指示しているならば、「重複判定返却」ＹＥＳと判断し、ステップＳ１４６に行く。ステップＳ１４６では、レジスタＫＩＮの値を「０」にクリアする。この場合、図１０のステップＳ８５におけるＫＩＮが「０」以外であるか否かの判断がＮＯとなり、ステップＳ８９の偽券処理を行う。 If the code of “approximate denomination” is stored in the approximate denomination table and the “approximate denomination” is also determined to be genuine, the value of the genuine note determination counter BILCNT is Since it is incremented in S135, Step S137 is YES and goes to Step S138. In step S138, the contents of the “approximate denomination processing flag FKINJ” are referred to, and if this flag indicates that a genuine note is obtained for two or more denominations, if it is instructed to return, It is determined as “determination return” YES, and the process goes to step S146. In step S146, the value of the register KIN is cleared to “0”. In this case, the determination of whether or not KIN in step S85 in FIG. 10 is other than “0” is NO, and the counterfeit bill process in step S89 is performed.
一方、前記「近似金種処理フラグＦＫＩＮＪ」が２以上の金種について真券判定が得られたときは、最適の１つの金種を真券として選択すべきことを指示しているならば、ステップＳ１３８はＮＯであり、ステップＳ１３９に行く。
ステップＳ１３９では、レジスタＭＩＮの値を最大値「９９９」に設定する。
ステップＳ１４０では、ポインタＫＩＮＣＮＴの値を「０」にセットする。
ステップＳ１４１では、ポインタＫＩＮＣＮＴによって指示されたレジスタＲＩＳＴＯＬ（ＫＩＮＣＮＴ）にストアされている「総合離隔値」が、レジスタＭＩＮの値より小さいか否かを判断する。ＹＥＳであれば、レジスタＲＩＳＴＯＬ（ＫＩＮＣＮＴ）にストアされている「総合離隔値」をレジスタＭＩＮにストアし、かつ、ポインタＫＩＮＣＮＴによって指示されたレジスタＢＫＩＮ（ＫＩＮＣＮＴ）にストアされている「金種コード」をレジスタＫＩＮにセットする（ステップＳ１４２）。なお、レジスタＲＩＳＴＯＬ（０）には、ステップＳ１３２の処理により、最初に真券と判定された金種についての挿入紙幣の総合離隔値がストアされている。レジスタＲＩＳＴＯＬ（１）には、ステップＳ１３５の処理により、次に真券と判定された金種についての挿入紙幣の総合離隔値がストアされている。また、レジスタＢＫＩＮ（０）には、ステップＳ１３２の処理により、最初に真券と判定された金種のコードがストアされている。レジスタＢＫＩＮ（１）には、ステップＳ１３５の処理により、次に真券と判定された金種のコードがストアされている。
On the other hand, when the “approximate denomination processing flag FKINJ” indicates that a genuine note is obtained for two or more denominations, if it is instructed that one optimal denomination should be selected as a genuine note, Step S138 is NO and goes to step S139.
In step S139, the value of the register MIN is set to the maximum value “999”.
In step S140, the value of the pointer KINCNT is set to “0”.
In step S141, it is determined whether or not the “total separation value” stored in the register RISTOL (KINCNT) indicated by the pointer KINCNT is smaller than the value of the register MIN. If YES, the “total separation value” stored in the register RISTOL (KINCNT) is stored in the register MIN, and the “denomination code” stored in the register BKIN (KINCNT) indicated by the pointer KINCNT Is set in the register KIN (step S142). Note that the register RISTOL (0) stores the total separation value of the inserted banknote for the denomination that is first determined to be a genuine note by the process of step S132. The register RISTOL (1) stores the total separation value of the inserted banknote for the denomination determined next as a genuine note by the process of step S135. The register BKIN (0) stores a denomination code that is first determined to be a genuine note by the process of step S132. In the register BKIN (1), the code of the denomination determined next as a genuine note by the process of step S135 is stored.
ステップＳ１４２の後、ステップＳ１４３に行く。また、ステップＳ１４１がＮＯであれば、ステップＳ１４２をジャンプして、ステップＳ１４３に行く。
ステップＳ１４３では、ポインタＫＩＮＣＮＴの値を１増加する。
ステップＳ１４４では、ポインタＫＩＮＣＮＴの値が、真券判定カウンタＢＩＬＣＮＴの値から１を引いた値と同じか又はそれより大きいかをチェックする。ＮＯであれば、ステップＳ１４１に戻り、処理を繰り返す。ＹＥＳであれば、このサブルーチンを終了する。ステップＳ１４４がＹＥＳのとき、真券判定が得られた２以上の金種のうち「総合離隔値」が最小の金種を示す金種コードがレジスタＫＩＮにストアされている。こうして、真券判定が得られた２以上の金種のうち「総合離隔値」が最小の金種が、最適の真券として判定される。
After step S142, the process goes to step S143. If step S141 is NO, the process jumps to step S142 and goes to step S143.
In step S143, the value of the pointer KINCNT is incremented by 1.
In step S144, it is checked whether the value of the pointer KINCNT is equal to or greater than the value obtained by subtracting 1 from the value of the genuine note determination counter BILCNT. If NO, the process returns to step S141 and the process is repeated. If YES, this subroutine is terminated. When step S144 is YES, the denomination code indicating the denomination having the smallest “total separation value” is stored in the register KIN among the two or more denominations for which genuine note determination is obtained. In this way, the denomination having the smallest “total separation value” among the two or more denominations for which genuine note determination is obtained is determined as the optimum genuine note.
図１０に戻ると、ステップＳ８５においては、レジスタＫＩＮの値が「０」以外であるか否かを判断し、ＹＥＳであれば、ステップＳ８６に行き、該レジスタＫＩＮにストアされている「金種コード」が示す１つの金種が、挿入された紙幣の真券金種であるとして、挿入金の計数等の所定の真券処理を行う。 Returning to FIG. 10, in step S85, it is determined whether or not the value of the register KIN is other than “0”. If YES, the process goes to step S86 and the “denomination stored in the register KIN”. Assuming that one denomination indicated by the “code” is the genuine note denomination of the inserted bill, predetermined genuine note processing such as counting of the inserted money is performed.
本発明は、以上説明した各種処理の方法を範囲に含むに限らず、その各種処理を実行するように構成された装置をも範囲に含み、更に、その各種処理をコンピュータが実行するためのプログラムを記憶した記憶媒体についてもその範囲に含む。
また、本発明の範囲は、上述の各種処理をすべて備えている方法、又は装置、又は記憶媒体に限定されるものではなく、有益なその一部の処理のみを備えている方法、又は装置、又は記憶媒体であってもよい。
また、本発明の実施にあたっては、判定用の基準データの作成から、これに基づく紙幣識別判定処理に至るまでの全過程を実施してもよいし、あるいは、判定用の基準データの作成の過程のみを実施してもよいし、あるいは、予め作成された判定用の基準データに基づく紙幣識別判定処理の過程のみを実施してもよい。
The present invention is not limited to the scope of the various processing methods described above, but also includes a device configured to execute the various processes, and a program for causing the computer to execute the various processes. Is also included in the range.
In addition, the scope of the present invention is not limited to a method, apparatus, or storage medium that includes all of the above-described various processes, and a method, apparatus, or apparatus that includes only a part of useful processes, Or it may be a storage medium.
In carrying out the present invention, the entire process from creation of reference data for determination to banknote identification determination processing based on this may be performed, or the process of creating reference data for determination Only the process of banknote identification determination processing based on reference data for determination created in advance may be performed.
また、本発明によれば、光学式検出データのみに基づくだけでも、精度のよい紙幣識別判定を行うことができるが、必要に応じて、磁気式検出データ等を使用してもよい。また、光学式センサの形式は、透過光検出タイプに限らず、紙幣からの反射光を検出するタイプを使用してもよい。
なお、判定用の基準データとしては、真券用の基準データに限らず、有り得る偽券用の基準データを用意し、挿入紙幣がその偽券用の基準データの条件に該当する場合は、偽券と判定するようにしてもよい。
また、本発明は、通常の紙幣に限らず、証券、各種の金券、小切手等の所定の印刷模様又は透し模様等を具備する紙葉類一般についての真偽識別に適用できる。
Further, according to the present invention, it is possible to perform accurate banknote identification determination based only on optical detection data, but magnetic detection data or the like may be used as necessary. The format of the optical sensor is not limited to the transmitted light detection type, and a type that detects reflected light from a banknote may be used.
Note that the reference data for determination is not limited to the reference data for genuine bills, but the standard data for possible counterfeit bills is prepared, and if the inserted bill meets the criteria for the reference data for the counterfeit bills, You may make it determine with a ticket.
In addition, the present invention is not limited to ordinary banknotes, and can be applied to authenticity identification for general paper sheets having a predetermined printed pattern or watermark pattern such as securities, various types of cash vouchers, checks, and the like.
以上の通り、本実施例によれば、精度のよい、紙幣（紙葉）の真偽識別を行うことができる。すなわち、本発明によれば、印刷模様を抽出したパターン平均値を利用して、補正係数を生成し、各走査位置データの標準平均に正規化した統計的基準データを算出し、これに基づき紙幣（紙葉）の真偽識別を行うようにしているので、紙幣（紙葉）の汚れ度合いや識別装置の固体性能のバラツキ等の誤差要因を排除して、安定した紙幣（紙葉）の真偽識別・判定を行うことができる。
特に、米国のドル紙幣のように、異なる金種間で比較的近似したパターンを示す紙幣の真偽判定は、従来は非常に困難であったが、本発明によれば、その問題を解決することができる。特に、複数金種で重複して真券判定が出されたときは、本発明に従う「近似金種テーブル」を用いた判定処理は極めて有効である。また、統計的な基準データ作成処理によって、紙幣受入れ率の向上と偽券排除精度の向上という、併存しにくい要求に、応えることができる。
As described above, according to the present embodiment, it is possible to accurately authenticate bills (paper sheets). That is, according to the present invention, using the pattern average value obtained by extracting the printed pattern, the correction coefficient is generated, and the statistical reference data normalized to the standard average of each scanning position data is calculated. Since the authenticity of the (paper sheet) is determined, error factors such as the degree of dirt on the banknote (paper sheet) and the solid performance of the identification device are eliminated, and the authenticity of the stable banknote (paper sheet) is confirmed. False identification / determination can be performed.
In particular, it is very difficult to determine the authenticity of banknotes that show relatively similar patterns between different denominations, such as US dollar banknotes, but according to the present invention, the problem is solved. be able to. In particular, when a genuine note determination is issued with multiple denominations, determination processing using the “approximate denomination table” according to the present invention is extremely effective. In addition, the statistical reference data creation process can meet demands that are difficult to coexist, such as an improvement in the banknote acceptance rate and an improvement in the accuracy of counterfeit bills.
Ｐ０〜Ｐ４ 光学式センサ
Ｍ 紙幣搬送用モータ
ＰＣ パルスコーダ
４ 紙幣搬送用ベルト
３０ 入出力回路
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ データ入力装置
_
P0 to P4 Optical sensor M Bill conveyance motor
32
_
Claims (8)
前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類のうちのいずれかに該当するか否かを評価する評価部と、
前記センサからの前記検出データによって示される特徴が互いに近似している複数の紙葉種類を示す情報を記憶したテーブルと、
前記評価部で前記識別対象紙葉がいずれかの紙葉種類に該当すると評価されたとき、前記テーブルを参照して該当すると評価された前記紙葉種類に近似する他の紙葉種類が存在しているか否かを調べ、存在している場合、前記識別対象紙葉が該他の紙葉種類にも該当するか否かの評価を前記評価部において行なわせる制御部と、
前記識別対象紙葉が前記他の紙葉種類にも該当すると評価されたならば、該識別対象紙葉がいずれの紙葉種類に該当するか、またはどの紙葉種類にも該当しない、との決定を行なう決定部と
を具備する紙葉類識別装置。 A sensor that detects the characteristics of the paper sheet to be identified and outputs detection data;
An evaluation unit that evaluates whether or not the identification target paper sheet corresponds to one of a plurality of paper sheet types based on detection data from the sensor;
A table storing information indicating a plurality of paper sheet types whose features indicated by the detection data from the sensor approximate each other;
When the evaluation unit evaluates that the identification target paper sheet corresponds to any one of the paper sheet types, there is another paper sheet type that approximates the paper sheet type evaluated to be applicable with reference to the table. A control unit that causes the evaluation unit to evaluate whether the identification target paper sheet also corresponds to the other paper sheet type,
If it is evaluated that the identification target paper sheet corresponds to the other paper sheet type, the identification target paper sheet corresponds to any paper sheet type, or does not correspond to any paper sheet type. A paper sheet identification apparatus including a determination unit that performs determination.
前記決定部は、前記対処モード情報に応じて、最も評価の高い１つの種類に該当すると決定するモード、またはどの種類にも該当しないと決定するモード、のいずれかのモードに従って決定を行なう
請求項１に記載の紙葉類識別装置。 The table stores the handling mode information when it is evaluated that the identification target paper sheet corresponds to a plurality of paper sheet types for each combination of approximate paper sheet types,
The determination unit performs the determination according to any one of a mode that is determined to correspond to one type having the highest evaluation or a mode that is determined not to correspond to any type according to the handling mode information. The paper sheet identification apparatus according to 1.
真券についての判定基準条件と巧妙に作成された所定の偽券についての判定基準条件とを設定する判定基準条件設定部と、
前記各判定基準条件を参照して、前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉を評価する評価部と、
前記評価部により前記識別対象紙葉が真券についての判定基準条件と前記所定の偽券についての判定基準条件の両方を充足していると評価された場合、該識別対象紙葉を偽券として拒絶する制御部と
を具備する紙葉類識別装置。 A sensor that detects the characteristics of the paper sheet to be identified and outputs detection data;
A judgment criterion condition setting unit for setting a judgment criterion condition for a genuine note and a judgment criterion condition for a predetermined fake ticket that is crafted,
An evaluation unit that evaluates the identification target paper sheet based on detection data from the sensor with reference to each determination criterion condition;
When the evaluation unit evaluates that the identification target paper sheet satisfies both the determination criterion condition for a genuine note and the determination criterion condition for the predetermined fake ticket, the identification target paper sheet is regarded as a fake ticket. A paper sheet identification device comprising a control unit for rejection.
真券についての判定基準条件と巧妙に作成された所定の偽券についての判定基準条件とを設定する判定基準条件設定部と、
前記各判定基準条件を参照して、前記センサからの検出データに基づき前記識別対象紙葉を評価する評価部と、
前記評価部により前記識別対象紙葉が真券についての判定基準条件と前記所定の偽券についての判定基準条件の両方を充足していると評価された場合、その評価度に従って該識別対象紙葉を真券として受け入れるかまたは偽券として拒絶する制御部と
を具備する紙葉類識別装置。 A sensor that detects the characteristics of the paper sheet to be identified and outputs detection data;
A judgment criterion condition setting unit for setting a judgment criterion condition for a genuine note and a judgment criterion condition for a predetermined fake ticket that is crafted,
An evaluation unit that evaluates the identification target paper sheet based on detection data from the sensor with reference to each determination criterion condition;
When the evaluation unit evaluates that the identification target paper sheet satisfies both the determination criterion condition for the genuine note and the determination criterion condition for the predetermined counterfeit note, the identification target sheet according to the evaluation degree A paper sheet identification device comprising: a control unit that accepts a bill as a genuine note or rejects it as a false bill.
紙葉種類に対応して予め用意された標準平均と標準偏差とを使用し、前記検出対象サンプルデータの前記標準平均に対する差を前記標準偏差の比で表わし、これにより該検出対象サンプルデータを正規化された値に変換するステップと、
複数の紙葉種類に関して、前記検出対象サンプルデータの正規化された値と所定の判定基準値とを比較することにより、前記識別対象紙葉が何れかの紙葉種類に該当するか否かを判定するステップと、
前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、該当する各種類に対応する前記検出対象サンプルデータの正規化された値のうち、最も評価度の高い値を持つ１つの種類を選択するステップと
を具備する紙葉類識別方法。 Detecting the characteristics of the paper sheet to be identified, and outputting detection target sample data;
The standard average and standard deviation prepared in advance corresponding to the type of paper sheet are used, and the difference of the detection target sample data from the standard average is expressed by the ratio of the standard deviation, whereby the detection target sample data is normalized. Converting to a normalized value;
By comparing the normalized value of the detection target sample data with a predetermined determination reference value for a plurality of paper sheet types, it is determined whether the identification target paper sheet corresponds to any one of the paper sheet types. A determining step;
When it is determined that the identification target paper sheet corresponds to a plurality of paper sheet types, the highest evaluation value among the normalized values of the detection target sample data corresponding to each corresponding type A paper sheet identification method comprising the step of selecting one kind of possession.
紙葉種類に対応して予め用意された標準平均と標準偏差とを使用し、前記検出対象サンプルデータの前記標準平均に対する差を前記標準偏差の比で表わし、これにより該検出対象サンプルデータを正規化された値に変換するステップと、
複数の紙葉種類に関して、前記検出対象サンプルデータの正規化された値と所定の判定基準値とを比較することにより、前記識別対象紙葉が何れかの紙葉種類に該当するか否かを判定するステップと、
前記識別対象紙葉が複数の紙葉種類に重複して該当すると判定された場合、該識別対象紙葉を不良と判定するステップと
を具備する紙葉類識別方法。 Detecting the characteristics of the paper sheet to be identified, and outputting detection target sample data;
The standard average and standard deviation prepared in advance corresponding to the type of paper sheet are used, and the difference of the detection target sample data from the standard average is expressed by the ratio of the standard deviation, whereby the detection target sample data is normalized. Converting to a normalized value;
By comparing the normalized value of the detection target sample data with a predetermined determination reference value for a plurality of paper sheet types, it is determined whether the identification target paper sheet corresponds to any one of the paper sheet types. A determining step;
A paper sheet identification method comprising: determining that the paper sheet to be identified is defective when it is determined that the paper sheet to be identified overlaps with a plurality of paper sheet types.
前記特徴検出データに基づき前記識別対象紙葉が複数の所定の紙葉種類のうちいずれに該当するかを判定する１次的評価ステップと、
前記１次的評価ステップで前記識別対象紙葉が２以上の紙葉種類に重複して該当するとの判定結果が得られた場合、該当する紙葉種類の１つを前記識別対象紙葉の種類として選択する第１モードと前記識別対象紙葉を不良と判定する第２モードのいずれか１つのモードの従い処理する２次的評価ステップと
を具備する紙葉類識別方法。 Detecting features of the paper sheet to be identified and outputting feature detection data;
A primary evaluation step of determining which of the plurality of predetermined paper sheet types the identification target paper sheet corresponds to based on the feature detection data;
When it is determined in the primary evaluation step that the identification target paper sheet corresponds to two or more paper sheet types, one of the corresponding paper sheet types is determined as the type of the identification target paper sheet. And a secondary evaluation step for processing in accordance with any one of the first mode selected as the second mode and the second mode for determining that the identification target paper sheet is defective.
所定の紙葉種類に関して、その真券についての判定条件を設定するデータと巧妙に作成された所定の偽券についての判定条件を設定するデータとを予め用意するステップと、
前記特徴検出データが前記真券及び所定偽券についての前記各判定条件を充足するか否かを判定するステップと、
前記判定するステップにより前記特徴検出データが前記真券についての判定条件を充足すると判定された場合であっても前記所定偽券についての判定条件も充足すると判定された場合は、前記識別対象紙葉を不良と判定するステップと
を具備する紙葉類識別方法。 Detecting features of the paper sheet to be identified and outputting feature detection data;
For a predetermined paper sheet type, a step of preparing in advance data for setting a determination condition for the genuine note and data for setting a determination condition for a predetermined counterfeit ticket prepared skillfully,
Determining whether the feature detection data satisfies the determination conditions for the genuine note and the predetermined counterfeit ticket;
Even if it is determined in the determining step that the feature detection data satisfies the determination condition for the genuine note, if it is determined that the determination condition for the predetermined counterfeit is satisfied, the identification target paper sheet A paper sheet identifying method comprising: determining that the paper is defective.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008031161A JP2008135067A (en) | 1997-04-16 | 2008-02-12 | Leaf-like article identification method and device thereof |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11519597 | 1997-04-16 | ||
| JP2008031161A JP2008135067A (en) | 1997-04-16 | 2008-02-12 | Leaf-like article identification method and device thereof |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10624898A Division JP4138935B2 (en) | 1997-04-16 | 1998-04-16 | Paper sheet identification method and apparatus |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2008135067A true JP2008135067A (en) | 2008-06-12 |
Family
ID=39559830
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008031161A Pending JP2008135067A (en) | 1997-04-16 | 2008-02-12 | Leaf-like article identification method and device thereof |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2008135067A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009122576A1 (en) * | 2008-04-02 | 2009-10-08 | グローリー株式会社 | Coin identification device and coin identification method |
| JP2011008405A (en) * | 2009-06-24 | 2011-01-13 | Fuji Electric Retail Systems Co Ltd | Bill identification device |
-
2008
- 2008-02-12 JP JP2008031161A patent/JP2008135067A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009122576A1 (en) * | 2008-04-02 | 2009-10-08 | グローリー株式会社 | Coin identification device and coin identification method |
| US8555713B2 (en) | 2008-04-02 | 2013-10-15 | Glory Ltd. | Coin recognizing device and coin recognizing method |
| JP2011008405A (en) * | 2009-06-24 | 2011-01-13 | Fuji Electric Retail Systems Co Ltd | Bill identification device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6241069B1 (en) | Intelligent currency handling system | |
| US8265346B2 (en) | Determining document fitness using sequenced illumination | |
| JP3655451B2 (en) | Paper sheet identification device | |
| KR100353515B1 (en) | Bill discriminating method and bill discrimination apparatus | |
| EP0477711B1 (en) | Bill examination device | |
| US8245831B2 (en) | Device and method for checking banknotes | |
| US5483069A (en) | Validation apparatus for flat paper object | |
| WO1998050892A1 (en) | Intelligent currency handling system | |
| JP2001126107A (en) | Method and device for identifying paper sheets | |
| KR100893613B1 (en) | Method and apparatus for recognizing and counting currency notes and securities having barcodes | |
| WO2011036748A1 (en) | Paper sheet identification device and paper sheet identification method | |
| KR20000016335A (en) | Bank note validator | |
| US5542518A (en) | Method of identifying the denominations of pieces of paper | |
| EP1808824A2 (en) | Sheet processing method and sheet processing apparatus | |
| JP2008135067A (en) | Leaf-like article identification method and device thereof | |
| JP3549935B2 (en) | Paper sheet identification device | |
| JP4138935B2 (en) | Paper sheet identification method and apparatus | |
| JP2000306136A (en) | Method and device for paper sheet discrimination | |
| JP3423136B2 (en) | Paper sheet identification method | |
| EP2304650B1 (en) | Currency discrimination | |
| JPH08263717A (en) | Paper money identifying device | |
| JP4505053B2 (en) | Inspection device | |
| EP0892371A2 (en) | An apparatus for validating sheets | |
| JPH0814861B2 (en) | How to distinguish paper sheets | |
| EP1668605B1 (en) | Gate logic for sheet handling |