JP2022129805A - 紙葉類識別装置及び紙葉類識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】紙葉類の識別精度を向上することが可能な紙葉類識別装置、紙葉類識別方法及び紙葉類識別プログラムを提供する。
【解決手段】識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別装置であって、紙葉類に光を照射する光源と、紙葉類から到来した光を受光する受光部と、前記受光部の出力データを取得する制御部と、を備え、前記制御部は、識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得し、前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成し、前記第３データに基づいて紙葉類を識別する。
【選択図】図１

Description

本開示は、紙葉類識別装置、紙葉類識別方法及び紙葉類識別プログラムに関する。

紙幣といった紙葉類を識別する紙葉類識別装置では、各種のセンサを用いて、紙葉類の特徴を取得する。そして、取得した紙葉類の特徴に基づき、紙葉類の種類（金種）や真偽、正損等を識別（判定）することが一般的に行われている。

例えば、特許文献１及び２には、光源から複数波長の赤外光を紙幣に照射し、紙幣で反射又は透過した光を受光部で受光する光学センサが開示されている。

国際公開第２０１９／０８２２５１号 国際公開第２０２０／２０８８０６号

しかしながら、光源の発光素子（例えばＬＥＤ）の素子毎の特性ばらつきや温度によるピーク波長のシフト、光源の導光体（例えばアクリル樹脂製の導光体）の透過率の波長に応じた変動等の環境要因に起因して、受光部の出力データがばらつく場合がある。その場合、ばらつきのある出力データに基づき紙葉類の識別処理が行われることになるため、紙葉類の識別精度が低下してしまう。また、この出力データの環境要因に起因するばらつきは、特に赤外領域において顕著となる傾向があるため、赤外領域における出力データに基づき紙葉類の識別処理を行う場合は、特にその精度が悪化しやすい。

また、複数波長の光を紙幣に照射し、受光部から取得した複数波長の光に係る出力データに基づいて紙葉類を識別する場合は、各波長の光に係る出力データのみを用いて識別処理を行うことが一般的であるが、それでは、紙葉類に設けられた識別対象物（例えば特殊インク）の真偽の分離性能が充分ではないことがある。識別対象物の真偽の分離性能が不充分であると当該紙葉類の識別精度の低下につながってしまう。

本開示は、上記現状に鑑みてなされたものであり、紙葉類の識別精度を向上することが可能な紙葉類識別装置、紙葉類識別方法及び紙葉類識別プログラムを提供することを目的とするものである。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、（１）本開示の第１の態様に係る紙葉類識別装置は、識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別装置であって、紙葉類に光を照射する光源と、紙葉類から到来した光を受光する受光部と、前記受光部の出力データを取得する制御部と、を備え、前記制御部は、識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得し、前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成し、前記第３データに基づいて紙葉類を識別する。

（２）上記（１）に記載の紙葉類識別装置において、前記光源は、紙葉類に複数波長の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した複数波長の光を受光してもよく、前記第１データ及び前記第２データは、各々、前記複数波長の光に係るデータを含んでもよく、前記制御部は、前記複数波長の光に係る第１データをそれぞれ、対応する同じ波長の光に係る第２データで補正した複数波長に係る第３データを生成してもよく、前記複数波長の光に係る第３データに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（３）上記（２）に記載の紙葉類識別装置において、前記制御部は、前記複数波長の光に係る第１データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第１乗算データと、前記複数波長の光に係る第２データのうちの前記第１の波長及び前記第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第２乗算データとを算出してもよく、前記第２乗算データにより前記第１乗算データを補正した第４データを生成してもよく、前記複数波長の光に係る第３データと、前記第４データとに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（４）上記（１）～（３）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、前記制御部は、前記第２データとして、前記識別対象物が含まれない領域の出力データの代表値を用いてもよい。

（５）上記（１）～（４）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、前記光源は、アクリル樹脂製の棒状の導光体と、前記導光体の２つの端面のうちの少なくとも一方に対向する発光素子と、を備えてもよく、前記光源は、前記導光体を介して紙葉類に光を照射してもよい。

（６）上記（１）～（５）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、前記光源は、紙葉類に対して主走査方向に直線状の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した主走査方向で直線状の光を受光してもよく、前記制御部は、前記第２データとして、前記識別対象物を含む領域の主走査方向での位置に応じた出力データを用いてもよい。

（７）本開示の第２の態様に係る紙葉類識別装置は、識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別装置であって、紙葉類に複数波長の光を照射する光源と、紙葉類から到来した複数波長の光を受光する受光部と、前記受光部の前記複数波長の光に係る出力データを取得する制御部と、を備え、前記制御部は、取得した前記複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出し、前記複数波長の光に係る出力データと、前記乗算データとに基づいて紙葉類を識別する。

（８）上記（１）～（７）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、前記光源は、紙葉類に赤外光を照射してもよく、前記赤外光は、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含んでもよい。

（９）上記（１）～（８）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、前記受光部は、前記光源から照射されて紙葉類で反射した光を受光してもよく、前記出力データは、紙葉類で反射した光に係るデータを含んでもよい。

（１０）上記（１）～（９）のいずれかに記載の紙葉類識別装置において、識別対象の紙葉類は、識別対象物として、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインクと、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインクとの少なくとも一方を含んでもよい。

（１１）本開示の第３の態様に係る紙葉類識別方法は、識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別方法であって、光源から照射されて紙葉類から到来した光を受光した受光部から出力データを取得するステップ（Ａ）と、識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得するステップ（Ｂ）と、前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成するステップ（Ｃ）と、前記第３データに基づいて紙葉類を識別するステップ（Ｄ）と、を備える。

（１２）上記（１１）に記載の紙葉類識別方法において、前記光源は、紙葉類に複数波長の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した複数波長の光を受光してもよく、前記第１データ及び前記第２データは、各々、前記複数波長の光に係るデータを含んでもよく、上記ステップ（Ｃ）では、前記複数波長の光に係る第１データをそれぞれ、対応する同じ波長の光に係る第２データで補正した複数波長に係る第３データを生成してもよく、上記ステップ（Ｄ）では、前記複数波長の光に係る第３データに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（１３）上記（１２）に記載の紙葉類識別方法において、前記複数波長の光に係る第１データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第１乗算データと、前記複数波長の光に係る第２データのうちの前記第１の波長及び前記第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第２乗算データとを算出するステップ（Ｅ）を更に備えてもよく、上記ステップ（Ｃ）では、前記第２乗算データにより前記第１乗算データを補正した第４データを生成してもよく、上記ステップ（Ｄ）では、前記複数波長の光に係る第３データと、前記第４データとに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（１４）上記（１１）～（１３）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、上記ステップ（Ｃ）では、前記第２データとして、前記識別対象物が含まれない領域の出力データの代表値を用いてもよい。

（１５）上記（１１）～（１４）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、前記光源は、アクリル樹脂製の棒状の導光体と、前記導光体の２つの端面のうちの少なくとも一方に対向する発光素子と、を備えてもよく、前記光源は、前記導光体を介して紙葉類に光を照射してもよい。

（１６）上記（１１）～（１５）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、前記光源は、紙葉類に対して主走査方向に直線状の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した主走査方向で直線状の光を受光してもよく、上記ステップ（Ｃ）では、前記第２データとして、前記識別対象物を含む領域の主走査方向での位置に応じた出力データを用いてもよい。

（１７）本開示の第４の態様に係る紙葉類識別方法は、識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別方法であって、光源から照射されて紙葉類から到来した複数波長の光を受光した受光部から前記複数波長の光に係る出力データを取得するステップと、取得した前記複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出するステップと、前記複数波長の光に係る出力データと、前記乗算データとに基づいて紙葉類を識別するステップと、を備える。

（１８）上記（１１）～（１７）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、前記光源は、紙葉類に赤外光を照射してもよく、前記赤外光は、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含んでもよい。

（１９）上記（１１）～（１８）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、前記受光部は、前記光源から照射されて紙葉類で反射した光を受光してもよく、前記出力データは、紙葉類で反射した光に係るデータを含んでもよい。

（２０）上記（１１）～（１９）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、識別対象の紙葉類は、識別対象物として、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインクと、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインクとの少なくとも一方を含んでもよい。

（２１）本開示の第５の態様に係る紙葉類識別プログラムは、紙葉類識別装置を用いて識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別プログラムであって、光源から照射されて紙葉類から到来した光を受光した受光部から出力データを取得する処理（Ａ）と、識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得する処理（Ｂ）と、前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成する処理（Ｃ）と、前記第３データに基づいて紙葉類を識別する処理（Ｄ）と、を紙葉類識別装置に実行させる。

（２２）上記（２１）に記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記光源は、紙葉類に複数波長の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した複数波長の光を受光してもよく、前記第１データ及び前記第２データは、各々、前記複数波長の光に係るデータを含んでもよく、上記処理（Ｃ）では、前記複数波長の光に係る第１データをそれぞれ、対応する同じ波長の光に係る第２データで補正した複数波長に係る第３データを生成してもよく、上記処理（Ｄ）では、前記複数波長の光に係る第３データに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（２３）上記（２２）に記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記複数波長の光に係る第１データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第１乗算データと、前記複数波長の光に係る第２データのうちの前記第１の波長及び前記第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第２乗算データとを算出する処理（Ｄ）を更に備えてもよく、上記処理（Ｃ）では、前記第２乗算データにより前記第１乗算データを補正した第４データを生成してもよく、上記処理（Ｄ）では、前記複数波長の光に係る第３データと、前記第４データとに基づいて紙葉類を識別してもよい。

（２４）上記（２１）～（２３）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、上記処理（Ｃ）では、前記第２データとして、前記識別対象物が含まれない領域の出力データの代表値を用いてもよい。

（２５）上記（２１）～（２４）のいずれかに記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記光源は、アクリル樹脂製の棒状の導光体と、前記導光体の２つの端面のうちの少なくとも一方に対向する発光素子と、を備えてもよく、前記光源は、前記導光体を介して紙葉類に光を照射してもよい。

（２６）上記（２１）～（２５）のいずれかに記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記光源は、紙葉類に対して主走査方向に直線状の光を照射してもよく、前記受光部は、紙葉類から到来した主走査方向で直線状の光を受光してもよく、上記処理（Ｃ）では、前記第２データとして、前記識別対象物を含む領域の主走査方向での位置に応じた出力データを用いてもよい。

（２７）本開示の第６の態様に係る紙葉類識別プログラムは、紙葉類識別装置を用いて識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別プログラムであって、光源から照射されて紙葉類から到来した複数波長の光を受光した受光部から前記複数波長の光に係る出力データを取得する処理と、取得した前記複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出する処理と、前記複数波長の光に係る出力データと、前記乗算データとに基づいて紙葉類を識別する処理と、を紙葉類識別装置に実行させる。

（２８）上記（２１）～（２７）のいずれかに記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記光源は、紙葉類に赤外光を照射してもよく、前記赤外光は、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含んでもよい。

（２９）上記（２１）～（２８）のいずれかに記載の紙葉類識別プログラムにおいて、前記受光部は、前記光源から照射されて紙葉類で反射した光を受光してもよく、前記出力データは、紙葉類で反射した光に係るデータを含んでもよい。

（３０）上記（２１）～（２９）のいずれかに記載の紙葉類識別方法において、識別対象の紙葉類は、識別対象物として、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインクと、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインクとの少なくとも一方を含んでもよい。

本開示によれば、紙葉類の識別精度を向上することが可能な紙葉類識別装置、紙葉類識別方法及び紙葉類識別プログラムを提供することができる。

実施形態１に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を側方から見た図である。 実施形態１の識別対象となる紙幣の一例を示す平面模式図である。 実施形態１の識別対象となる紙幣に設けられたインクの赤外領域における反射率を示すグラフの一例である。 実施形態１に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、斜め方向から見た図である。 実施形態１に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を上方から見た図である。 紙幣全体の画像データを示す模式図である。 実施形態１に係る紙葉類識別装置の動作の一例を説明するフローチャートである。 実施形態２に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を側方から見た図である。 実施形態２の識別対象となる紙幣の一例を示す平面模式図である。 実施形態２に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、斜め方向から見た図である。 実施形態２に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を上方から見た図である。 実施形態２に係る紙葉類識別装置の動作の一例を説明するフローチャートである。 実施形態３に係る紙葉類識別装置が搭載され得る紙葉類処理装置の一例の外観を示した斜視模式図である。 実施形態３に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明するブロック図である。 実施形態３に係る紙葉類識別装置が備える光学ラインセンサの構成の一例を説明する断面模式図である。

以下、本開示に係る紙葉類識別装置、紙葉類識別方法及び紙葉類識別プログラムの実施形態を、図面を参照しながら説明する。本開示の対象となる紙葉類としては、紙幣、小切手、商品券、手形、帳票、有価証券、カード状媒体等の様々な紙葉類が適用可能であるが、以下においては、紙幣を対象とする装置を例として、本開示を説明する。なお、紙葉類識別プログラムは、紙葉類識別装置に予め導入されてもよいし、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、又は、ネットワークを介して、操作者に提供されてもよい。また、以下の説明において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して適宜用い、その繰り返しの説明は適宜省略する。また、構造を説明する図面には、互いに直交するＸＹＺ座標系を適宜示している。

（実施形態１）
図１を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を側方から見た図である。図１に示すように、本実施形態に係る紙葉類識別装置１ａは、紙幣ＢＮに光を照射する光源１１ａと、紙幣ＢＮから到来した光を受光する受光部１３ａと、受光部１３ａの出力データを取得する制御部２０ａと、を備えており、例えば、紙幣を処理対象とする紙葉類処理装置に搭載して用いることができる。識別対象となる紙幣ＢＮは、ＸＹ平面内をＸ方向に搬送されてもよい。

図２は、本実施形態の識別対象となる紙幣の一例を示す平面模式図の一例である。図３は、本実施形態の識別対象となる紙幣に設けられたインクの赤外領域における反射率を示すグラフの一例である。図２に示すように、本実施形態の識別対象となる紙幣ＢＮの少なくとも一方の主面には、識別対象物Ｓが設けられている（例えば印刷されている）。紙幣ＢＮの当該主面には、識別対象物Ｓを含む、例えば矩形の領域ＲＯＩ_Ａとともに、識別対象物Ｓを含まない、例えば矩形の領域ＲＯＩ_Ｂが設定されている。

識別対象の紙幣ＢＮは、識別対象物Ｓとして、図３に示すように、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインク（以下、ネガティブインク）と、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインク（以下、ポジティブインク）との少なくとも一方を含んでいてもよい。紙葉類識別装置１ａによれば、このようなインクを含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。以下、ネガティブインク及びポジティブインクをまとめて特殊インクという場合がある。図３中、ＩＲ１は、例えば８００ｎｍであり、ＩＲ２は、例えば８７０ｎｍであり、ＩＲ３は、９４０ｎｍである。

光源１１ａは、紙幣ＢＮに光を照射する。光源１１ａが照射する光は、ピーク波長とその近傍の波長を含む波長帯域の光であってもよい。光源１１ａから照射される光の種類（波長）は、特に限定されず、白色光、赤色光、緑色光、青色光等の可視光や、赤外光等が挙げられる。

受光部１３ａは、紙幣ＢＮから到来した光を受光する。すなわち、光学センサとして機能し得る。受光部１３ａは、光源１１ａから照射され紙幣ＢＮで反射した光を受光してもよい。すなわち、受光部１３ａは、光源１１ａが光を照射する間、その光が紙幣ＢＮで反射した光を受光してもよい。このとき、受光部１３ａは、少なくとも、光源１１ａから照射された光の波長帯域に、感度をもつセンサとして機能し得る。受光部１３ａは、受光した光の光量に応じた電気信号を出力データとして出力してもよい。より詳細には、受光部１３ａは、受光素子を備えてもよく、受光素子は、光を受光して入射光量に応じた電気信号に変換してもよく、受光部１３ａは、その電気信号を出力してもよい。なお、ここで、「光量」とは、入射光の放射強度及び入射時間に比例する物理量を意味する。

図４は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、斜め方向から見た図である。図４に示すように、光源１１ａ及び受光部１３ａは、Ｙ方向に延在する光学ラインセンサ１４ａを構成していてもよい。この場合、Ｙ方向は、光学ラインセンサ１４ａの主走査方向に対応し、Ｘ方向は、光学ラインセンサ１４ａの副走査方向に対応する。光源１１ａは、Ｙ方向に延びる直線状に光を照射してもよい。受光部１３ａは、Ｙ方向に一列に配列された複数の受光素子（受光画素）を備えていてもよく、リニアイメージセンサを構成していてもよい。

また、光源１１ａ及び受光部１３ａのＹ方向（主走査方向）の長さは、紙幣ＢＮのＹ方向の長さよりも長くてもよい。そして、光源１１ａが紙幣ＢＮのＹ方向全体に直線状に光を照射し、受光部１３ａが紙幣ＢＮのＹ方向全体で反射された光を受光してもよい。すなわち、受光部１３ａは、入射光量に応じた電気信号を、複数の受光素子（Ｙ方向の位置）に対応する複数のチャンネルにて出力してもよい。チャンネルは、Ｙ方向に順に受光素子に割り当てられた番号である。このとき、受光部１３ａは、出力データとして、各チャンネルで同時に受光した光に係るデータであるラインデータを出力してもよい。紙幣ＢＮをＸ方向（副走査方向）に搬送しながら、この光源１１ａによる光の照射と受光部１３ａによる光の受光とを繰り返すことによって、紙幣ＢＮ全体の反射光に係るデータを取得してもよい。

図５は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を上方から見た図である。図５に示すように、光源１１ａは、導光体１５ａと、導光体１５ａの２つの端面１５ａａにそれぞれ対向する発光素子１７ａと、を備えていてもよく、導光体１５ａを介して紙幣ＢＮに光を照射してもよい。

導光体１５ａは、透明な棒状の光学部材であり、発光素子１７ａからの光を導いて照射対象である紙幣ＢＮに向けて直線状の光を照射するものであり、発光素子１７ａから発せられる光を線状化する。

導光体１５ａは、アクリル樹脂製のものであってもよい。アクリル樹脂製の導光体１５ａは、受光部１３ａの出力データに与える影響が大きいため、この場合に、特に効果的に、後述する第１データのばらつきを低減できる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を特に効果的に向上することが可能である。

発光素子１７ａは、対向する端面１５ａａに向けて発光する素子であり、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）を用いることができる。なお、発光素子１７ａは、対応する端面に対して複数設けられていてもよい。また、発光素子１７ａは、２つの端面１５ａａのいずれか一方のみに対向して配置されていてもよい。

光源１１ａは、紙幣ＢＮに、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含む赤外光を照射してもよい。光源１１ａの導光体１５ａ（例えばアクリル樹脂製の導光体）の透過率は、９００ｎｍ付近の赤外領域で特に変動が大きいため、上記構成の場合に、特に効果的に出力データ（後述する第１データ）のばらつきを低減できる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を特に効果的に向上することが可能である。また、９００ｎｍ付近の赤外領域で反射率が変動するインク（例えば特殊インク）を識別対象物Ｓとして含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。

受光部１３ａの各受光画素は、互いに異なる複数の波長帯域の全域に感度をもつ受光素子を備えていてもよいし、互いに異なる波長帯域の光を選択的に受光する複数種の受光素子を備えていてもよい。前者の場合、光源１１ａは、複数波長の光を順番に紙幣ＢＮに照射し、各波長の光の照射タイミングに合わせて受光部１３ａが当該波長の光を受光してもよい。後者の場合、光源１１ａは、複数波長の光を同時に紙幣ＢＮに照射し、受光部１３ａが複数波長の光を複数種の受光素子にてそれぞれ受光してもよい。

制御部２０ａは、受光部１３ａの出力データを取得する処理を行う。すなわち、受光部１３ａが受光した光の光量に応じたデータを取得する。制御部２０ａが取得する受光部１３ａの出力データは、デジタル化されたものであってもよい。制御部２０ａは、受光部１３ａの出力データとして、紙幣ＢＮ全体の画像データを取得してもよい。

図６は、紙幣全体の画像データを示す模式図である。紙幣ＢＮ全体の画像データは、紙幣ＢＮ全体を撮像したデータ（二次元データ）であり、図６に示すように、Ｙ方向（主走査方向）及びＸ方向（副走査方向）にマトリクス状に配列された複数の画素Ｐｉｘから構成されてもよい。各画素Ｐｉｘのアドレスは、Ｙ方向の位置に対応する受光部１３ａのチャンネルと、Ｘ方向の位置に対応するラインによって特定されてもよい。ラインは、受光部１３ａが順次出力するラインデータに順に割り当てられた番号である。

制御部２０ａによって取得される受光部１３ａの出力データは、紙幣ＢＮで反射した光に係るデータを含んでもよい。これにより、反射率に特徴があるインク（例えば特殊インク）を識別対象物Ｓとして含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。

また、制御部２０ａは、受光部１３ａの出力データとして、紙幣ＢＮ全体の反射光に係る画像データを取得してもよい。以下、反射光に係る画像データを反射画像データという。

なお、制御部２０ａが取得した出力データの解像度は、受光部１３ａの出力データの解像度と同じであってもよいし、異なっていてもよく、例えば、Ｙ方向（主走査方向）及びＸ方向（副走査方向）において低くてもよい。

制御部２０ａは、紙葉類識別装置１ａの各部を制御するものであってもよく、例えば、紙葉類識別プログラムを含む、各種の処理を実現するためのプログラムと、該プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、該ＣＰＵによって制御される各種ハードウェア（例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array））等によって構成されてもよい。

制御部２０ａは、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａ（図２参照）に対応する受光部１３ａの出力データである第１データと、当該識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂ（図２参照）に対応する受光部１３ａの出力データである第２データと、を取得する処理を行う。

第１データ及び第２データは、いずれも紙幣ＢＮ全体の反射画像データの一部のデータ、すなわち紙幣ＢＮの一部の反射画像データであってもよい。領域ＲＯＩ_Ａ及びＲＯＩ_Ｂは、当該紙幣ＢＮの金種に応じて予め設定されていてもよく、制御部２０ａは、金種毎に設定された領域ＲＯＩ_Ａ及びＲＯＩ_Ｂの位置情報に基づいて、受光部１３ａの出力データ（例えば、紙幣ＢＮ全体の反射画像データ）から、第１データ及び第２データを抽出してもよい。

そして、制御部２０ａは、第２データにより第１データを補正した第３データを生成する処理（以下、補正処理という場合がある）を行い、第３データに基づいて紙幣ＢＮを識別する処理（以下、識別処理という場合がある）を行う。光源１１ａの発光素子１７ａ（例えばＬＥＤ）の素子毎の特性ばらつきや温度によるピーク波長のシフト、光源１１ａの導光体１５ａ（例えばアクリル樹脂製の導光体）の透過率の波長に応じた変動、受光部１３ａの受光素子自体の特性ばらつき等の環境要因に起因して、受光部１３ａの出力データがばらつく場合があるが、本実施形態によれば、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応する受光部１３ａの出力データである第１データを、当該識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂに対応する受光部１３ａの出力データである第２データで補正して第３データを生成することから、出力データ（特に第１データ）の上記環境要因に起因したばらつきを低減することができる。そして、補正されたデータである第３データに基づいて紙幣ＢＮを識別することから、ばらつきが低減されたデータに基づいて紙幣ＢＮを識別することができる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を向上することが可能である。

制御部２０ａは、補正処理において、第１データを第２データで規格化することによって第３データを生成してもよい。例えば、第１データの各出力値（画素値）を第２データに係る出力値で除算する処理を行ってもよい。

また、制御部２０ａは、第２データとして、識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂに対応する受光部１３ａの出力データの代表値（例えば平均値、中央値等）を用いてもよい。例えば、識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂの反射画像データに含まれる出力値（画素値）の平均値を用いて、第１データの各出力値（画素値）を規格化（除算）してもよい。

光源１１ａは、紙幣ＢＮに複数波長の光を照射してもよく、受光部１３ａは、紙幣ＢＮから到来した複数波長の光を受光してもよく、第１データ及び第２データは、各々、複数波長の光に係るデータを含んでもよく、制御部２０ａは、補正処理において、複数波長の光に係る第１データをそれぞれ、対応する同じ波長の光に係る第２データで補正した複数波長の光に係る第３データを生成してもよく、識別処理において、複数波長の光に係る第３データに基づいて紙幣ＢＮを識別してもよい。これにより、波長に応じて特性（例えば反射率）が変化する識別対象物Ｓ（例えば特殊インク）が設けられた紙幣ＢＮを高精度に識別することができる。

また、この場合、制御部２０ａは、複数波長の光に係る第１データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第１乗算データと、複数波長の光に係る第２データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第２乗算データとを算出する処理（以下、乗算処理という場合がある）を行ってもよく、補正処理において、第２乗算データにより第１乗算データを補正した第４データを更に生成する処理を行ってもよく、識別処理において、複数波長の光に係る第３データと、第４データとに基づいて紙幣ＢＮを識別してもよい。これにより、識別対象物Ｓ（特に特殊インク）の真偽の分離性能を向上することができる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を更に向上することが可能である。

一般的なインク、例えば赤外吸収インクや赤外非吸収インクでは、赤外領域での反射率に差がほとんど見られず、赤外光に係る出力データの空間では、各出力は、原点を通るベクトル（１，１，１）^Ｔ方向に分布する。一方、特殊インクはそうではない。したがって、複数波長の光に係る出力データの積は、特殊インクよりも一般的なインクの方が影響を受けやすく、特殊インクと一般的なインクとの分離度の向上に貢献する。

なお、「複数波長の光」とは、波長帯域が互いに異なる光であり、少なくとも第１の波長の光及び第２の波長の光を含む。例えば、２波長の光、すなわち第１の波長の光及び第２の波長の光であってもよいし、３波長の光、すなわち第１の波長の光、第２の波長の光及び第３の波長の光であってもよい。複数波長の光は、例えば、可視光については色が互いに異なる光であってもよく、赤外光及び紫外光については、波長帯域の一部のみが互いに重なる光又は波長帯域が互いに重ならない光であってもよい。

また、「複数波長の光に係る第１データ（第２データ）」とは、受光部１３ａが各波長の光を受光することによってそれぞれ出力されたデータに基づく第１データ（第２データ）であり、第１の波長の光に係る第１データ（第２データ）から第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の波長の光に係る第１データ（第２データ）までを含むものである。

２波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、補正処理において、第１の波長の光に係る第１データ（以下、λ１の第１データ）を、第１の波長の光に係る第２データ（以下、λ１の第２データ）で補正した第１の波長の光に係る第３データ（以下、λ１の第３データ）を生成してもよく、第２の波長の光に係る第１データ（以下、λ２の第１データ）を、第２の波長の光に係る第２データ（以下、λ２の第２データ）で補正した第２の波長の光に係る第３データ（以下、λ２の第３データ）を生成してもよい。３波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、補正処理において、更に、第３の波長の光に係る第１データ（以下、λ３の第１データ）を、第３の波長の光に係る第２データ（以下、λ１の第２データ）で補正した第３の波長の光に係る第３データ（以下、λ３の第３データ）を生成してもよい。

また、２波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、乗算処理において、第１乗算データとして、λ１の第１データをλ２の第１データと乗算したデータ（以下、λ１×λ２の第１データ）を算出してもよく、第２乗算データとして、λ１の第２データをλ２の第２データと乗算したデータ（以下、λ１×λ２の第２データ）を算出してもよく、補正処理において、第４データとして、λ１×λ２の第２データによりλ１×λ２の第１データを補正したデータ（以下、λ１×λ２の第４データ）を生成してもよい。

３波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、乗算処理において、第１乗算データとして、更に、λ１の第１データをλ３の第１データと乗算したデータ（以下、λ１×λ３の第１データ）と、λ２の第１データをλ３の第１データと乗算したデータ（以下、λ２×λ３の第１データ）と、を算出してもよく、第２乗算データとして、更に、λ１の第２データをλ３の第２データと乗算したデータ（以下、λ１×λ３の第２データ）と、λ２の第２データをλ３の第２データと乗算したデータ（以下、λ２×λ３の第２データ）と、を算出してもよく、補正処理において、第４データとして、更に、λ１×λ３の第２データによりλ１×λ３の第１データを補正したデータ（以下、λ１×λ３の第４データ）と、λ２×λ３の第２データによりλ２×λ３の第１データを補正したデータ（以下、λ２×λ３の第４データ）と、を生成してもよい。

２波長の光を用いる場合、第１乗算データは、第１の波長の光に係る第１データの各出力値（画素値）を、第２の波長の光に係る第２データの各出力値（画素値）と乗算したデータ（ただし、ＸＹ平明内の同一地点に係る出力値同士を乗算したもの）であってもよい。３波長の光を用いる場合も同様に出力値（画素値）同士（ただし、ＸＹ平明内の同一地点に係る出力値同士）を乗算してもよい。

２波長の光を用いる場合、第２乗算データは、第１の波長の光に係る第２データの代表値を、第２の波長の光に係る第２データの代表値と乗算したデータ（ただし、同じ種類の代表値同士（例えば平均値同士）を乗算したもの）であってもよい。３波長の光を用いる場合も同様に代表値同士（ただし、同じ種類の代表値同士）を乗算してもよい。

２波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、識別処理において、λ１の第３データ、及びλ２の第３データ（２次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよいし、λ１の第３データ、λ２の第３データ、及びλ１×λ２の第４データ（３次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよい。

３波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、識別処理において、λ１の第３データ、λ２の第３データ、及びλ３の第３データ（３次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよいし、λ１の第３データ、λ２の第３データ、λ３の第３データ、λ１×λ２の第４データ、λ１×λ３の第４データ、及びλ２×λ３の第４データ（６次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよい。

上述のように複数波長の光を用いる場合、受光部１３ａは、光源１１ａが複数波長の光を照射する間、その複数波長の光が紙幣ＢＮで反射した複数波長の光を受光してもよい。このとき、受光部１３ａは、少なくとも、光源１１ａから照射された光の波長帯域に、感度をもつセンサとして機能し得る。受光部１３ａは、受光した光の光量に応じた電気信号を出力データとして波長毎に出力してもよい。より詳細には、受光部１３ａは、受光素子を備えてもよく、受光素子は、光を受光して入射光量に応じた電気信号に変換してもよく、受光部１３ａは、その電気信号を波長毎に出力してもよい。

また、複数波長の光を用いる場合、光源１１ａが照射する各波長の光は、ピーク波長とその近傍の波長を含む波長帯域の光であってもよく、光源１１ａが照射する複数波長の光は、互いにピーク波長が異なっていてもよい。また、光源１１ａは、ピーク波長が互いに異なる複数の発光素子１７ａを備えていてもよい。例えば、光源１１ａは、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光を照射してもよく、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光をそれぞれ照射する複数の発光素子１７ａを備えていてもよい。また、受光部１３ａは、光源１１ａから照射されて紙幣ＢＮで反射した複数波長の赤外光をそれぞれ受光してもよい。同様に、第１データ及び第２データは、各々、複数波長の赤外光に係るデータであってもよい。更に、制御部２０ａによって処理される複数波長の光に係る各種データは、複数波長の赤外光に係るデータであってもよい。

例えば、光源１１ａは、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）を照射してもよく、受光部１３ａは、光源１１ａから照射されて紙幣ＢＮで反射した複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）を受光してもよく、第１データ及び第２データは、各々、複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）に係るデータを含んでもよい。制御部２０ａによって処理される複数波長の光に係る各種データは、複数波長の赤外光（例えば、第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）に係るデータであってもよい。

第１及び第２の赤外光は、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、８４０～９００ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、のうちのいずれか２つの組み合わせであってもよい。なお、第１及び第２の赤外光の波長は、いずれが大きくてもよい。

同様に、第１～第３の赤外光は、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、８４０～９００ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光との組み合わせであってもよい。なお、第１～第３の赤外光における波長の大小関係は、特に限定されない。

図４に示したように、光源１１ａは、紙幣ＢＮに対して主走査方向（Ｙ方向）に直線状の光を照射してもよく、受光部１３ａは、紙幣ＢＮから到来した主走査方向（Ｙ方向）で直線状の光を受光してもよく、制御部２０ａは、第２データとして、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａ（図２参照）の主走査方向（Ｙ方向）での位置に応じた出力データを用いてもよい。主走査方向における位置が変化すると、光が通過する光源１１ａの導光体１５ａ（例えばアクリル樹脂製の導光体）の長さも変動するため、出力データも主走査方向において変動し、特に主走査方向の中心（導光体１５ａの中心部）において変動がより顕著になるが、上記構成によれば、補正用の第２データとして、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａの主走査方向での位置に応じた出力データを用いることから、主走査方向における位置に起因する出力データのばらつきを低減することができる。また、主走査方向における位置によって受光素子の特性ばらつきも発生し得るが、上記構成によれば、そのような受光素子の特性ばらつきも低減することができる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を更に向上することが可能である。

この場合、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａと、識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂとは、主走査方向（Ｙ方向）において紙幣ＢＮの同一箇所（同一範囲）に設定されていてもよく、第１データ及び第２データは、いずれも紙幣ＢＮ全体の反射画像データに含まれる同じチャンネル範囲のデータであってもよい。例えば、第１データ及び第２データは、紙幣ＢＮ全体の反射画像データのうち、ｎチャンネルからｍチャンネルまで（ただし、ｎ及びｍは、ｎ＜ｍを満たす自然数）のデータであってもよい。

なお、第１データ及び第２データの副走査方向（Ｘ方向）の範囲、すなわちライン数は、それぞれ適宜設定可能であり、同じであってもよいし、互いに異なっていてもよい。

制御部２０ａは、識別処理において、各画素に識別関数を適用し、画素毎に、当該画素が特殊インクを有するか否かを判定してもよい。すなわち、識別処理に用いる上述の各種データを特徴量（例えば、２次元、３次元又は６次元の特徴量）として識別関数に入力し、識別関数の出力に基づいて、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられているか否かを判定してもよい。これにより、制御部２０ａによる識別処理の高速化が可能である。

ここで、識別関数は、教師あり機械学習により生成することができる。具体的には、例えば、判別分析やサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等を用いることができる。教師データとしては、例えば、特殊インクが印刷された紙幣の当該インク部分と、その背景部分（周辺部分）とを含む画像データを用いることができる。ここで、特殊インク部分と、背景部分、すなわち非特殊インク部分とをクラスラベルとすることができる。例えば、ネガティブインクであれば、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光に係る画像データを二値化（インク部分と背景部分に分離）し、その結果をそのまま画素毎のクラスラベルとすることができる。ポジティブインクであれば、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光に係る画像データを二値化（インク部分と背景部分に分離）し、その結果をそのまま画素毎のクラスラベルとすることができる。何れの場合も、二値化処理として、Ｏｔｓｕの二値化を行ってもよい。

より具体的には、例えば、３波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、識別処理において、下記式（１）～（６）に基づいて、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられているか否かを判定してもよい。ここで、式（３）の代わりに式（３’）を用いてもよい。

式（１）及び（２）において、Ｌは閾値であり、式（１）において、λがＬ以上であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていると判定し、λがＬ未満であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていないと判定する。

式（２）において、λは評価値であり、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａ内のＰ_ｊの総和を算出する。

各式において、Ｐ_ｊは識別関数ｆ（ｘ）の結果であり、特殊インクがあると判定された画素の総和（式（３））、又は、識別関数ｆ（ｘ）の出力である分類スコアの総和（式（３’））を用いることができる。式（３）及び（３’）において、ｃは分類スコアの閾値である。

識別関数ｆ（ｘ）は式（４）で表され、式（６）に示されるように３次元の特徴量が入力される。式（５）において、ω（ｗ_０～ｗ_３）は、機械学習の結果得られた係数ベクトル（重み）であり、式（６）で表されるφ（ｘ_ｊ）は対象画素ｊ（ｊは、対象画素を示す番号）の特徴量ベクトルである。式（６）において、ｘ_１ｊ、ｘ_２ｊ及びｘ_３ｊは、それぞれ、対象画素_ｊにおける第１、第２及び第３の光（第１、第２及び第３の赤外光でもよい）に係る画素値であり、μ_１、μ_２及びμ_３は、それぞれ、識別対象物Ｓを含まない領域ＲＯＩ_Ｂにおける第１、第２及び第３の光（第１、第２及び第３の赤外光でもよい）に係る出力データの代表値である。ここでは、識別関数ｆ（ｘ）は、線形識別式で表される。

なお、式（６）中、ｘ_１ｊ／μ_１、ｘ_２ｊ／μ_２及びｘ_３ｊ／μ_３が、それぞれ、上述のλ１の第３データ、λ２の第３データ、及びλ３の第３データに対応する。

また、３波長の光を用いる場合、制御部２０ａは、識別処理において、下記式（１１）～（１６）に基づいて、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられているか否かを判定してもよい。ここで、式（１３）の代わりに式（１３’）を用いてもよい。

式（１１）及び（１２）において、Ｌは閾値であり、式（１１）において、λがＬ以上であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていると判定し、λがＬ未満であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていないと判定する。

式（１２）において、λは評価値であり、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａ内のＰ_ｊの総和を算出する。

各式において、Ｐ_ｊは識別関数ｆ（ｘ）の結果であり、特殊インクがあると判定された画素の総和（式（１３））、又は、識別関数ｆ（ｘ）の出力である分類スコアの総和（式（１３’））を用いることができる。式（１３）及び（１３’）において、ｃは分類スコアの閾値である。

識別関数ｆ（ｘ）は式（１４）で表され、式（１６）に示されるように６次元の特徴量が入力される。式（１５）において、ω（ｗ_０～ｗ_６）は、機械学習の結果得られた係数ベクトル（重み）であり、式（１６）で表されるφ（ｘ_ｊ）は対象画素ｊ（ｊは、対象画素を示す番号）の特徴量ベクトルである。式（１６）において、ｘ_１ｊ、ｘ_２ｊ及びｘ_３ｊは、それぞれ、対象画素_ｊにおける第１、第２及び第３の光（第１、第２及び第３の赤外光でもよい）に係る画素値であり、μ_１、μ_２及びμ_３は、それぞれ、識別対象物Ｓを含まない領域ＲＯＩ_Ｂにおける第１、第２及び第３の光（第１、第２及び第３の赤外光でもよい）に係る出力データの代表値である。ここでは、識別関数ｆ（ｘ）は、線形識別式を非線形モデルに拡張した式で表される。

なお、式（１６）中、ｘ_１ｊ／μ_１、ｘ_２ｊ／μ_２、ｘ_３ｊ／μ_３、ｘ_１ｊｘ_２ｊ／μ_１μ_２、ｘ_１ｊｘ_３ｊ／μ_１μ_３及びｘ_２ｊｘ_３ｊ／μ_２μ_３が、それぞれ、上述のλ１の第３データ、λ２の第３データ、λ３の第３データ、λ１×λ２の第４データ、λ１×λ３の第４データ、及びλ２×λ３の第４データに対応する。

制御部２０ａは、例えば上記式（６）及び（１６）で説明したように、同じ計算処理内において補正処理と同時に乗算処理を行ってもよい。

制御部２０ａは、識別処理において、紙幣ＢＮの真偽を識別してもよい。例えば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていると判定した場合、当該紙幣ＢＮを真券で判定してもよく、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていないと判定した場合、当該紙幣ＢＮを偽造券で判定してもよい。

次に、図７を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置１ａの動作について説明する。図７は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の動作の一例を説明するフローチャートである。

図７に示すように、まず、制御部２０ａが、光源１１ａから照射されて紙幣ＢＮから到来した（例えば反射した）光を受光した受光部１３ａから出力データを取得する（ステップＳ１１）。

次に、制御部２０ａが、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応する受光部１３ａの出力データである第１データと、当該識別対象物Ｓが含まれない領域ＲＯＩ_Ｂに対応する受光部１３ａの出力データである第２データと、を取得する（ステップＳ１２）。

次に、制御部２０ａが、第２データにより第１データを補正した第３データを生成する補正処理を行う（ステップＳ１３）。ステップＳ１３では、制御部２０ａが、補正処理とともに、乗算処理を行ってもよい。

その後、制御部２０ａが、第３データに基づいて紙幣ＢＮを識別する識別処理を行い（ステップＳ１４）、紙葉類識別装置１ａの動作が終了する。

（実施形態２）
図８を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成について説明する。図８は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を側方から見た図である。図８に示すように、本実施形態に係る紙葉類識別装置１ｂは、紙幣ＢＮに複数波長の光を照射する光源１１ｂと、紙幣ＢＮから到来した複数波長の光を受光する受光部１３ｂと、受光部１３ｂの複数波長の光に係る出力データを取得する制御部２０ｂと、を備えており、例えば、紙幣を処理対象とする紙葉類処理装置に搭載して用いることができる。識別対象となる紙幣ＢＮは、ＸＹ平面内をＸ方向に搬送されてもよい。

図９は、本実施形態の識別対象となる紙幣の一例を示す平面模式図である。図９に示すように、本実施形態の識別対象となる紙幣ＢＮの少なくとも一方の主面には、識別対象物Ｓが設けられている（例えば印刷されている）。紙幣ＢＮの当該主面には、識別対象物Ｓを含む、例えば矩形の領域ＲＯＩ_Ａが設定されている。

識別対象の紙幣ＢＮは、識別対象物Ｓとして、図３に示したように、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインク（ネガティブインク）と、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインク（ポジティブインク）との少なくとも一方を含んでいてもよい。紙葉類識別装置１ｂによれば、このようなインクを含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。

光源１１ｂは、紙幣ＢＮに複数波長の光を照射する。光源１１ｂから照射される光の種類（波長）は、特に限定されず、白色光、赤色光、緑色光、青色光等の可視光や、赤外光等が挙げられる。

なお、「複数波長の光」とは、波長帯域が互いに異なる光であり、少なくとも第１の波長の光及び第２の波長の光を含む。例えば、２波長の光、すなわち第１の波長の光及び第２の波長の光であってもよいし、３波長の光、すなわち第１の波長の光、第２の波長の光及び第３の波長の光であってもよい。複数波長の光は、例えば、可視光については色が互いに異なる光であってもよく、赤外光及び紫外光については、波長帯域の一部のみが互いに重なる光又は波長帯域が互いに重ならない光であってもよい。

受光部１３ｂは、紙幣ＢＮから到来した複数波長の光を受光する。すなわち、光学センサとして機能し得る。受光部１３ｂは、光源１１ｂから照射され紙幣ＢＮで反射した複数波長の光を受光してもよい。すなわち、受光部１３ｂは、光源１１ｂが複数波長の光を照射する間、その複数波長の光が紙幣ＢＮで反射した複数波長の光を受光してもよい。このとき、受光部１３ｂは、少なくとも、光源１１ｂから照射された光の波長帯域に、感度をもつセンサとして機能し得る。受光部１３ｂは、受光した光の光量に応じた電気信号を出力データとして波長毎に出力してもよい。より詳細には、受光部１３ｂは、受光素子を備えてもよく、受光素子は、光を受光して入射光量に応じた電気信号に変換してもよく、受光部１３ｂは、その電気信号を波長毎に出力してもよい。

図１０は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、斜め方向から見た図である。図１０に示すように、光源１１ｂ及び受光部１３ｂは、Ｙ方向に延在する光学ラインセンサ１４ｂを構成していてもよい。この場合、Ｙ方向は、光学ラインセンサ１４ｂの主走査方向に対応し、Ｘ方向は、光学ラインセンサ１４ｂの副走査方向に対応する。光源１１ｂは、Ｙ方向に延びる直線状に光を照射してもよい。受光部１３ｂは、Ｙ方向に一列に配列された複数の受光素子（受光画素）を備えていてもよく、リニアイメージセンサを構成していてもよい。

また、光源１１ｂ及び受光部１３ｂのＹ方向（主走査方向）の長さは、紙幣ＢＮのＹ方向の長さよりも長くてもよい。そして、光源１１ｂが紙幣ＢＮのＹ方向全体に直線状に光を照射し、受光部１３ｂが紙幣ＢＮのＹ方向全体で反射された光を受光してもよい。すなわち、受光部１３ｂは、入射光量に応じた電気信号を、複数の受光素子（Ｙ方向の位置）に対応する複数のチャンネルにて出力してもよい。チャンネルは、Ｙ方向に順に受光素子に割り当てられた番号である。このとき、受光部１３ｂは、出力データとして、各チャンネルで同時に受光した光に係るデータであるラインデータを出力する。紙幣ＢＮをＸ方向（副走査方向）に搬送しながら、この光源１１ｂによる光の照射と受光部１３ｂによる光の受光とを繰り返すことによって、紙幣ＢＮ全体の反射光に係るデータを取得してもよい。

図１１は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明する模式図であり、紙幣の搬送路を上方から見た図である。図１１に示すように、光源１１ｂは、導光体１５ｂと、導光体１５ｂの２つの端面１５ｂａにそれぞれ対向する発光素子１７ｂと、を備えていてもよく、導光体１５ｂを介して紙幣ＢＮに光を照射してもよい。

導光体１５ｂは、透明な棒状の光学部材であり、発光素子１７ｂからの光を導いて照射対象である紙幣ＢＮに向けて直線状の光を照射するものであり、発光素子１７ｂから発せられる光を線状化する。

導光体１５ｂは、アクリル樹脂製のものであってもよい。

発光素子１７ｂは、対向する端面１５ｂａに向けて発光する素子であり、例えば、ＬＥＤを用いることができる。なお、発光素子１７ｂは、対応する端面に対して複数設けられていてもよい。また、発光素子１７ｂは、２つの端面１５ｂａのいずれか一方のみに対向して配置されていてもよい。

光源１１ｂは、紙幣ＢＮに、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含む赤外光を照射してもよい。これにより、９００ｎｍ付近の赤外領域で反射率が変動するインク（例えば特殊インク）を識別対象物Ｓとして含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。

受光部１３ｂの各受光画素は、互いに異なる複数の波長帯域の全域に感度をもつ受光素子を備えていてもよいし、互いに異なる波長帯域の光を選択的に受光する複数種の受光素子を備えていてもよい。前者の場合、光源１１ｂは、複数波長の光を順番に紙幣ＢＮに照射し、各波長の光の照射タイミングに合わせて受光部１３ｂが当該波長の光を受光してもよい。後者の場合、光源１１ｂは、複数波長の光を同時に紙幣ＢＮに照射し、受光部１３ｂが複数波長の光を複数種の受光素子にてそれぞれ受光してもよい。

制御部２０ｂは、受光部１３ｂの複数波長の光に係る出力データを取得する処理を行う。すなわち、受光部１３ｂが受光した光の光量に応じた波長毎のデータを取得する。なお、「複数波長の光に係る出力データ」とは、受光部１３ｂが各波長の光を受光することによってそれぞれ出力されたデータであり、第１の波長の光に係る出力データから第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の波長の光に係る出力データまでを含むものである。制御部２０ｂが取得する受光部１３ｂの出力データは、デジタル化されたものであってもよい。制御部２０ｂは、受光部１３ｂの出力データとして、紙幣ＢＮ全体の画像データを取得してもよい。

紙幣ＢＮ全体の画像データは、紙幣ＢＮ全体を撮像したデータ（二次元データ）であり、図６に示したように、Ｙ方向（主走査方向）及びＸ方向（副走査方向）にマトリクス状に配列された複数の画素Ｐｉｘから構成されてもよい。各画素Ｐｉｘのアドレスは、Ｙ方向の位置に対応する受光部１３ｂのチャンネルと、Ｘ方向の位置に対応するラインによって特定されてもよい。ラインは、受光部１３ｂが順次出力するラインデータに順に割り当てられた番号である。

制御部２０ｂによって取得される受光部１３ｂの出力データは、紙幣ＢＮで反射した光に係るデータを含んでもよい。これにより、反射率に特徴があるインク（例えば特殊インク）を識別対象物Ｓとして含む紙幣ＢＮを高精度に識別することが可能である。

また、制御部２０ｂは、受光部１３ｂの出力データとして、紙幣ＢＮ全体の反射光に係る画像データ、すなわち紙幣ＢＮ全体の反射画像データを取得してもよい。

なお、制御部２０ｂが取得した出力データの解像度は、受光部１３ｂの出力データの解像度と同じであってもよいし、異なっていてもよく、例えば、Ｙ方向（主走査方向）及びＸ方向（副走査方向）において低くてもよい。

制御部２０ｂは、紙葉類識別装置１ｂの各部を制御するものであってもよく、例えば、紙葉類識別プログラムを含む、各種の処理を実現するためのプログラムと、該プログラムを実行するＣＰＵと、該ＣＰＵによって制御される各種ハードウェア（例えばＦＰＧＡ）等によって構成されてもよい。

制御部２０ｂは、取得した複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士（出力データ同士）を乗算したデータである乗算データを算出する処理（以下、乗算処理という場合がある）を行い、複数波長の光に係る出力データと、乗算データとに基づいて紙幣ＢＮを識別する処理（以下、識別処理という場合がある）を行う。これにより、識別対象物Ｓ（特に特殊インク）の真偽の分離性能を向上することができる。したがって、紙幣ＢＮの識別精度を向上することが可能である。

一般的なインク、例えば赤外吸収インクや赤外非吸収インクでは、赤外領域での反射率に差がほとんど見られず、赤外光に係る出力データの空間では、各出力は、原点を通るベクトル（１，１，１）^Ｔ方向に分布する。一方、特殊インクはそうではない。したがって、複数波長の光に係る出力データの積は、特殊インクよりも一般的なインクの方が影響を受けやすく、特殊インクと一般的なインクとの分離度の向上に貢献する。

制御部２０ｂが受光部１３ｂから取得した複数波長の光に係る出力データは、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応するデータであってもよい。すなわち、複数波長の光に係る出力データは、いずれも紙幣ＢＮ全体の反射画像データの一部のデータ、すなわち紙幣ＢＮの一部の反射画像データであってもよい。領域ＲＯＩ_Ａは、当該紙幣ＢＮの金種に応じて予め設定されていてもよく、制御部２０ｂは、金種毎に設定された領域ＲＯＩ_Ａの位置情報に基づいて、受光部１３ｂの出力データ（例えば、紙幣ＢＮ全体の反射画像データ）から、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応するデータを抽出してもよい。

２波長の光を用いる場合、制御部２０ｂは、乗算処理において、乗算データとして、第１の波長の光に係る出力データ（以下、λ１の出力データ）を第２の波長の光に係る出力データ（以下、λ２の出力データ）と乗算したデータ（以下、λ１×λ２の出力データ）を算出してもよく、制御部２０ｂは、識別処理において、λ１の出力データ、λ２の出力データ、及びλ１×λ２の出力データ（３次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよい。

３波長の光を用いる場合、制御部２０ｂは、乗算処理において、乗算データとして、更に、λ１の出力データを第３の波長の光に係る出力データ（以下、λ３の出力データ）と乗算したデータ（以下、λ１×λ３の出力データ）と、λ２の出力データをλ３の出力データと乗算したデータ（以下、λ２×λ３の出力データ）と、を算出してもよく、制御部２０ｂは、識別処理において、λ１の出力データ、λ２の出力データ、λ３の出力データ、λ１×λ２の出力データ、λ１×λ３の出力データ、及びλ２×λ３の出力データ（６次元の特徴量）に基づいて、紙幣ＢＮを識別してもよい。

２波長の光を用いる場合、乗算データは、第１の波長の光に係る出力データの各出力値（画素値）を、第２の波長の光に係る出力データの各出力値（画素値）と乗算したデータ（ただし、ＸＹ平明内の同一地点に係る出力値同士を乗算したもの）であってもよい。３波長の光を用いる場合も同様に出力値（画素値）同士（ただし、ＸＹ平明内の同一地点に係る出力値同士）を乗算してもよい。

本実施形態では、光源１１ｂが照射する各波長の光は、ピーク波長とその近傍の波長を含む波長帯域の光であってもよく、光源１１ｂが照射する複数波長の光は、互いにピーク波長が異なっていてもよい。また、光源１１ｂは、ピーク波長が互いに異なる複数の発光素子１７ｂを備えていてもよい。例えば、光源１１ｂは、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光を照射してもよく、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光をそれぞれ照射する複数の発光素子１７ｂを備えていてもよい。また、受光部１３ｂは、光源１１ｂから照射されて紙幣ＢＮで反射した複数波長の赤外光をそれぞれ受光してもよい。同様に、制御部２０ｂが受光部１３ｂから取得した複数波長の光に係る出力データは、各々、複数波長の赤外光に係るデータであってもよい。更に、制御部２０ｂによって処理される複数波長の光に係る各種データは、複数波長の赤外光に係るデータであってもよい。

例えば、光源１１ｂは、ピーク波長が互いに異なる複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）を照射してもよく、受光部１３ｂは、光源１１ｂから照射されて紙幣ＢＮで反射した複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）を受光してもよく、制御部２０ｂは、受光部１３ｂから、複数波長の赤外光（第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）に係るデータを取得してもよい。制御部２０ｂによって処理される複数波長の光に係る各種データは、複数波長の赤外光（例えば、第１及び第２の赤外光、又は第１～第３の赤外光）に係るデータであってもよい。

第１及び第２の赤外光は、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、８４０～９００ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、のうちのいずれか２つの組み合わせであってもよい。なお、第１及び第２の赤外光の波長は、いずれが大きくてもよい。

同様に、第１～第３の赤外光は、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、８４０～９００ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光と、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光との組み合わせであってもよい。なお、第１～第３の赤外光における波長の大小関係は、特に限定されない。

制御部２０ｂは、識別処理において、各画素に識別関数を適用し、画素毎に、当該画素が特殊インクを有するか否かを判定してもよい。すなわち、識別処理に用いる上述の各種データを特徴量（例えば、３次元又は６次元の特徴量）として識別関数に入力し、識別関数の出力に基づいて、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられているか否かを判定してもよい。これにより、制御部２０ｂによる識別処理の高速化が可能である。

ここで、識別関数は、教師あり機械学習により生成することができる。具体的には、例えば、判別分析やサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等を用いることができる。教師データとしては、例えば、特殊インクが印刷された紙幣の当該インク部分と、その背景部分（周辺部分）とを含む画像データを用いることができる。ここで、上述の各種データに係る特徴量（例えば、３次元又は６次元の特徴量）を入力とし、特殊インク部分と、背景部分、すなわち非特殊インク部分とをクラスラベルとすることができる。例えば、ネガティブインクであれば、９１０～９７０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光に係る画像データを二値化（インク部分と背景部分に分離）し、その結果をそのまま画素毎のクラスラベルとすることができる。ポジティブインクであれば、７７０～８３０ｎｍの波長帯域にピーク波長がある赤外光に係る画像データを二値化（インク部分と背景部分に分離）し、その結果をそのまま画素毎のクラスラベルとすることができる。何れの場合も、二値化処理として、Ｏｔｓｕの二値化を行ってもよい。

より具体的には、例えば、３波長の光を用いる場合、制御部２０ｂは、識別処理において、下記式（２１）～（２６）に基づいて、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられているか否かを判定してもよい。ここで、式（２３）の代わりに式（２３’）を用いてもよい。

式（２１）及び（２２）において、Ｌは閾値であり、式（２１）において、λがＬ以上であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていると判定し、λがＬ未満であれば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていないと判定する。

式（２２）において、λは評価値であり、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａ内のＰ_ｊの総和を算出する。

各式において、Ｐ_ｊは識別関数ｆ（ｘ）の結果であり、特殊インクがあると判定された画素の総和（式（２３））、又は、識別関数ｆ（ｘ）の出力である分類スコアの総和（式（２３’））を用いることができる。式（２３）及び（２３’）において、ｃは分類スコアの閾値である。

識別関数ｆ（ｘ）は式（２４）で表され、式（２６）に示されるように６次元の特徴量が入力される。式（２５）において、ω（ｗ_０～ｗ_６）は、機械学習の結果得られた係数ベクトルであり、式（２６）で表されるφ（ｘ_ｊ）は対象画素ｊ（ｊは、対象画素を示す番号）の特徴量ベクトルである。式（２６）において、ｘ_１ｊ、ｘ_２ｊ及びｘ_３ｊは、それぞれ、対象画素_ｊにおける第１、第２及び第３の光（第１、第２及び第３の赤外光でもよい）に係る画素値である。ここでは、識別関数ｆ（ｘ）は、線形識別式を非線形モデルに拡張した式で表される。

なお、式（２６）中、ｘ_１ｊ、ｘ_２ｊ、ｘ_３ｊ、ｘ_１ｊｘ_２ｊ、ｘ_１ｊｘ_３ｊ及びｘ_２ｊｘ_３ｊが、それぞれ、上述のλ１の出力データ、λ２の出力データ、λ３の出力データ、λ１×λ２の出力データ、λ１×λ３の出力データ、及びλ２×λ３の出力データに対応する。

制御部２０ｂは、識別処理において、紙幣ＢＮの真偽を識別してもよい。例えば、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていると判定した場合、当該紙幣ＢＮを真券で判定してもよく、紙幣ＢＮに識別対象物Ｓが設けられていないと判定した場合、当該紙幣ＢＮを偽造券で判定してもよい。

次に、図１２を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置１ｂの動作について説明する。図１２は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の動作の一例を説明するフローチャートである。

図１２に示すように、まず、制御部２０ｂが、光源１１ｂから照射されて紙幣ＢＮから到来した（例えば反射した）複数波長の光を受光した受光部１３ｂから出力データを取得する（ステップＳ２１）。

次に、制御部２０ｂが、取得した複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出する乗算を行う（ステップＳ２２）。

第１の波長及び第２の波長の光に係るデータが識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応するデータである場合は、ステップＳ２２の前に、各波長の光に係る出力データについて、紙幣ＢＮ全体に対応するデータ（例えば紙幣ＢＮ全体の反射画像データ）から、識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応するデータ（例えば識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａの反射画像データ）を抽出する処理を行ってもよい。

その後、制御部２０ｂが、受光部１３ｂから取得した複数波長の光に係る出力データ（識別対象物Ｓを含む領域ＲＯＩ_Ａに対応するデータでもよい）と、算出した乗算データとに基づいて紙幣ＢＮを識別する識別処理を行い（ステップＳ２３）、紙葉類識別装置１ｂの動作が終了する。

（実施形態３）
図１３を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置が搭載され得る紙葉類処理装置の構成について説明する。図１３は、本実施形態に係る紙葉類識別装置が搭載され得る紙葉類処理装置の一例の外観を示した斜視模式図である。本実施形態に係る紙葉類識別装置が搭載される紙葉類処理装置は、例えば、図１３に示す構成を有するものであってもよい。図１３に示す紙葉類処理装置３００は、紙幣の識別処理を行う本実施形態に係る紙幣識別装置（図１３では図示せず）と、処理対象の複数の紙幣が積層状態で載置されるホッパ３０１と、リジェクト紙幣が排出される２つのリジェクト部３０２と、オペレータからの指示を入力するための操作部３０３と、筐体３１０内で金種、真偽及び正損が識別された紙幣を分類して集積するための４つの集積部３０６ａ～３０６ｄと、紙幣の識別計数結果や各集積部３０６ａ～３０６ｄの集積状況等の情報を表示するための表示部３０５とを備える。

次に、図１４を用いて、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成について説明する。図１４は、本実施形態に係る紙葉類識別装置の構成の一例を説明するブロック図である。図１４に示すように、本実施形態に係る紙葉類識別装置１００は、光学ラインセンサ１１０、制御部１２０、記憶部１３０及び搬送部１４０を備えている。

光学ラインセンサ１１０は、搬送される紙幣の各種の光学特性を検出するものであり、紙幣の搬送路に沿って、光源１１１及び受光部１１３を備えていてもよい。光源１１１は、紙幣に複数波長の光を照射し、受光部１１３は、光源１１１から照射されて紙幣で反射された複数波長の光を受光し、複数波長の光に係るデータを波長毎に出力する。

制御部１２０は、記憶部１３０に記憶された各種の処理を実現するためのプログラム（紙葉類識別プログラムを含む）と、当該プログラムを実行するＣＰＵと、当該ＣＰＵによって制御される各種ハードウェア（例えばＦＰＧＡ）等によって構成されている。制御部１２０は、記憶部１３０に記憶されたプログラムに従って、紙葉類識別装置１００の各部を制御する。また、制御部１２０は、記憶部１３０に記憶されたプログラムにより、受光部１１３からの出力データの取得処理、取得した出力データの補正処理、取得した出力データの乗算処理、補正及び／又は乗算された各種データを用いた識別処理等の処理を行う機能を有している。制御部１２０によるこれらの処理は、実施形態１又は２で説明した制御部１０ａ又は１０ｂによる処理と同様であるため詳細な説明は省略する。

制御部１２０は、識別処理として、紙幣の少なくとも金種及び真偽を識別する処理を行う。実施形態１又は２で説明した補正及び／又は乗算された各種データを用いた識別処理によれば、紙幣の真偽を識別することができる。制御部１２０は、紙幣の正損を判定する機能を有してもよい。その場合、制御部１２０は、紙幣の汚れ、折れ、破れ等を検出することにより、紙幣を、市場で再利用できる正券及び市場流通に適さない損券のいずれとして処理するかを判定する機能を有する。

記憶部１３０は、半導体メモリやハードディスク等の不揮発性及び／又は揮発性の記憶装置から構成されており、紙葉類識別装置１００を制御するための各種プログラムと各種データとを記憶している。

搬送部１４０は、複数のローラやベルト等を回転駆動して、紙葉類識別装置１００内に設けた搬送路に沿って紙幣を１枚ずつ搬送する。

次に、図１５を用いて、光学ラインセンサ１１０の構成について説明する。図１５は、本実施形態に係る紙葉類識別装置が備える光学ラインセンサの構成の一例を説明する断面模式図である。図１５に示すように、光学ラインセンサ１１０は、紙葉類処理装置の搬送路３１１に対向するコンタクトイメージセンサから構成されており、搬送路３１１の一部を構成している。紙幣ＢＮは、搬送路３１１（ＸＹ平面）内をＸ方向に搬送される。Ｙ方向が光学ラインセンサ１１０の主走査方向に対応し、Ｘ方向が光学ラインセンサ１１０の副走査方向に対応している。

図１５に示すように、光学ラインセンサ１１０は、２つの反射用の光源１１１、集光レンズ１１２、受光部１１３及び基板１１４を備えている。反射用の光源１１１は、例えば、主走査方向に延在する導光体と、導光体の少なくとも一方の端面に対向し、複数波長の光をそれぞれ照射する複数種の発光素子とを備え、紙幣ＢＮの受光部１１３側の主面（以下、Ａ面）に、複数波長の光を順次照射する。集光レンズ１１２は、例えば、主走査方向に複数のロッドレンズが配列されたロッドレンズアレイから構成され、反射用の光源１１１から出射され、紙幣ＢＮのＡ面で反射された光を集光する。受光部１１３は、例えば、主走査方向に複数の受光素子（受光画素）が配列されたリニアイメージセンサを備えており、各受光素子は、光源１１１が照射する複数波長の光の波長帯域に感度をもつ。各受光素子には、例えば、少なくとも可視領域から波長１１００ｎｍの赤外領域まで感度をもつ、シリコン（Ｓｉ）フォトダイオードを用いることができる。各受光素子は、基板１１４上に実装されており、集光レンズ１１２によって集光された光を受光して、入射光量に応じた電気信号に変換して基板１１４に出力する。各受光素子は、光源１１１による各波長の光の照射タイミングに合わせて当該波長の光を受光する。基板１１４は、例えば、受光素子を駆動するための駆動回路と、受光素子からの信号を処理して出力するための信号処理回路とを含んでいる。基板１１４は、受光部１１３（各受光素子）の出力信号を増幅処理した後、デジタルデータにＡ／Ｄ変換した上で出力する。

光源１１１は、複数波長の光として、少なくとも複数波長の赤外光、例えばピーク波長が互いに異なる第１～第３の赤外光を照射する。光源１１１は、その他、可視光を照射してもよい。可視光としては、例えば、赤色光（Ｒ）、緑色光（Ｇ）、青色光（Ｂ）、これら３色の光を含む白色光（Ｗ）等を用いることができる。

本実施形態では、制御部１２０が実施形態１又は２で説明した制御部１０ａ又は１０ｂと同様の処理を行うことから、実施形態１又は２と同様に、紙幣の識別精度を向上することが可能である。

なお、上記実施形態では、光源から照射されて紙幣で反射した光に係る出力データを制御部による補正処理や乗算処理に用いる場合について説明したが、光源から照射されて紙幣を透過した光に係る出力データを制御部による補正処理や乗算処理に用いてもよい。

以上、図面を参照しながら実施形態を説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されるものではない。また、各実施形態の構成は、本開示の要旨を逸脱しない範囲において適宜組み合わされてもよいし、変更されてもよい。

以上のように、本開示は、紙葉類の識別精度を向上するのに有用な技術である。

１ａ、１ｂ、１００：紙葉類識別装置
１１ａ、１１ｂ、１１１：光源
１３ａ、１３ｂ、１１３：受光部
１４ａ、１４ｂ、１１０：光学ラインセンサ
１５ａ、１５ｂ：導光体
１５ａａ、１５ｂａ：導光体の端面
１７ａ、１７ｂ：発光素子
２０ａ、２０ｂ、１２０：制御部
１１２：集光レンズ
１１４：基板
１３０：記憶部
１４０：搬送部
３００：紙幣処理装置
３０１：ホッパ
３０２：リジェクト部
３０３：操作部
３０５：表示部
３０６ａ～３０６ｄ：集積部
３１１：搬送路
ＢＮ：紙幣
Ｓ：識別対象物
ＲＯＩ_Ａ：識別対象物を含む領域
ＲＯＩ_Ｂ：識別対象物を含まない領域
Ｐｉｘ：画素

Claims (12)

1. 識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別装置であって、
   紙葉類に光を照射する光源と、
   紙葉類から到来した光を受光する受光部と、
   前記受光部の出力データを取得する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得し、
   前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成し、
   前記第３データに基づいて紙葉類を識別する
   ことを特徴とする紙葉類識別装置。
2. 前記光源は、紙葉類に複数波長の光を照射し、
   前記受光部は、紙葉類から到来した複数波長の光を受光し、
   前記第１データ及び前記第２データは、各々、前記複数波長の光に係るデータを含み、
   前記制御部は、前記複数波長の光に係る第１データをそれぞれ、対応する同じ波長の光に係る第２データで補正した複数波長の光に係る第３データを生成し、
   前記複数波長の光に係る第３データに基づいて紙葉類を識別する
   ことを特徴とする請求項１記載の紙葉類識別装置。
3. 前記制御部は、前記複数波長の光に係る第１データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第１乗算データと、前記複数波長の光に係る第２データのうちの前記第１の波長及び前記第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである第２乗算データとを算出し、
   前記第２乗算データにより前記第１乗算データを補正した第４データを生成し、
   前記複数波長の光に係る第３データと、前記第４データとに基づいて紙葉類を識別する
   ことを特徴とする請求項２記載の紙葉類識別装置。
4. 前記制御部は、前記第２データとして、前記識別対象物が含まれない領域の出力データの代表値を用いる
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
5. 前記光源は、
   アクリル樹脂製の棒状の導光体と、
   前記導光体の２つの端面のうちの少なくとも一方に対向する発光素子と、
   を備え、
   前記光源は、
   前記導光体を介して紙葉類に光を照射する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
6. 前記光源は、紙葉類に対して主走査方向に直線状の光を照射し、
   前記受光部は、紙葉類から到来した主走査方向で直線状の光を受光し、
   前記制御部は、前記第２データとして、前記識別対象物を含む領域の主走査方向での位置に応じた出力データを用いる
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
7. 識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別装置であって、
   紙葉類に複数波長の光を照射する光源と、
   紙葉類から到来した複数波長の光を受光する受光部と、
   前記受光部の前記複数波長の光に係る出力データを取得する制御部と、を備え、
   前記制御部は、取得した前記複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出し、
   前記複数波長の光に係る出力データと、前記乗算データとに基づいて紙葉類を識別する
   ことを特徴とする紙葉類識別装置。
8. 前記光源は、紙葉類に赤外光を照射し、
   前記赤外光は、８５０ｎｍ以上、９５０ｎｍ以下の波長の光を含む
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
9. 前記受光部は、前記光源から照射されて紙葉類で反射した光を受光し、
   前記出力データは、紙葉類で反射した光に係るデータを含む
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
10. 識別対象の紙葉類は、識別対象物として、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が減少するインクと、赤外領域において波長が長くなるにつれて反射率が増加するインクとの少なくとも一方を含む
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれかに記載の紙葉類識別装置。
11. 識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別方法であって、
    光源から照射されて紙葉類から到来した光を受光した受光部から出力データを取得するステップと、
    識別対象物を含む領域に対応する前記受光部の出力データである第１データと、当該識別対象物が含まれない領域に対応する前記受光部の出力データである第２データと、を取得するステップと、
    前記第２データにより前記第１データを補正した第３データを生成するステップと、
    前記第３データに基づいて紙葉類を識別するステップと、
    を備えることを特徴とする紙葉類識別方法。
12. 識別対象物が設けられた紙葉類を識別する紙葉類識別方法であって、
    光源から照射されて紙葉類から到来した複数波長の光を受光した受光部から前記複数波長の光に係る出力データを取得するステップと、
    取得した前記複数波長の光に係る出力データのうちの第１の波長及び第２の波長の光に係るデータ同士を乗算したデータである乗算データを算出するステップと、
    前記複数波長の光に係る出力データと、前記乗算データとに基づいて紙葉類を識別するステップと、
    を備えることを特徴とする紙葉類識別方法。
    
    

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