JP3381828B2 - 紙葉類の損傷判別方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、高速搬送される紙
葉類を光学的に読み取り、該読み取り信号に基づいて前
記紙葉類の損傷を判別する紙葉類の損傷判別方法及び装
置に関し、特に、高速搬送による紙葉類の上下振動や紙
葉類の折れ目等の不確定要因の影響を低減し、正確に紙
葉類の損傷程度を判別する紙葉類の損傷判別方法及び装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】紙幣、小切手、証券又は証書等の紙葉類
は、破れや欠けはないものの、変色、汚れ、磨耗、折
れ、皺、印刷インクのこすれ又は剥離等の損傷（以下
「損傷」と総称する。）を受けるため、かかる損傷の著
しい紙葉類は流通過程から排除する必要がある。

【０００３】このため、従来は、受光センサが判別対象
の紙葉類から検出した透過光又は反射光の出力信号を積
分し、この積分値を所定のしきい値と比較して、紙葉類
の損傷の有無を判別することが多い。

【０００４】例えば、特開昭５９−５７１０７号公報に
は、被判定紙葉類からの反射光又は透過光を光電変換
し、この光電変換信号の平均値と各光電変換信号との差
の累積和を所定の判定値と比較することにより、被判定
紙葉類の損傷を判定するよう構成した紙葉類の損傷判定
方式が開示されている。

【０００５】また、特開昭６０−１４６３８８号公報に
は、搬送される紙葉類の透過光量又は反射光量を検知
し、検知した反射光量を該紙葉類の印刷部分と無地部分
に分けて積分し、それぞれの積分結果を用いて汚れがあ
るか否かを検知するよう構成した紙葉類判別装置が開示
されている。

【０００６】このように、従来の紙葉類判別技術では、
高速搬送される紙葉類の透過光量又は反射光量を受光セ
ンサで検知し、この検知出力に基づいて紙葉類の損傷を
判別している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、金融機
関のキャッシュディスペンサー等に搭載される紙幣処理
装置では、紙幣自身が高速搬送によって上下に変動する
ため、受光センサの出力が安定しない。

【０００８】また、紙幣の表面に折れ目や皺があるよう
な場合には、反射光の角度がこの紙幣の折れ目部分にお
いて大きく変わり、透過光の拡散分布についても折れ目
部分で大きな影響を受ける。

【０００９】図３０は、紙幣の折れ目が透過光の拡散分
布に与える影響を示す図であり、同図（ａ）に示すよう
に、正常な紙幣の場合には該紙幣の垂直方向に透過光が
拡散するが、かかる紙幣に折れ目があると、同図（ｂ）
に示すように透過光が斜め方向に拡散するため、受光素
子が感知する受光量は、この折れ目の影響を受けて変動
する。

【００１０】これらのことから、全く同一の紙葉類であ
っても、極端に損傷した紙葉類以外のものは、あるとき
には正常と判別され、またあるときには損傷と判別され
る場合が生じ、結果的に判別精度が悪くなる。

【００１１】このため、高速搬送による紙葉類の上下振
動や紙葉類の折れ目等の不確定要因の影響を低減して、
紙葉類の損傷程度をいかに正確に判別するかが重要な課
題となっている。

【００１２】そこで、本発明では、上記課題を解決し、
高速搬送による紙葉類の上下振動や紙葉類の折れ目等の
不確定要因の影響を低減し、正確に紙葉類の損傷程度を
判別することができる紙葉類の損傷判別方法及び装置を
提供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
ため、請求項１の発明は、高速搬送される紙葉類を光学
的に読み取り、該読み取り信号に基づいて前記紙葉類の
損傷を判別する紙葉類の損傷判別方法において、紙葉類
が所定の位置を通過する際に光を照射し、該紙葉類での
透過光と反射光との少なくとも一方を受光データとして
取得し、該取得した受光データがなす波形の軌跡の長さ
を算出し、該算出した長さに基づいて前記紙葉類の損傷
程度を判別することを特徴とする。

【００１４】また、請求項２の発明は、高速搬送される
紙葉類を光学的に読み取り、該読み取り信号に基づいて
前記紙葉類の損傷を判別する紙葉類の損傷判別装置にお
いて、紙葉類に光を照射する照射手段と、前記紙葉類が
所定の位置を通過する際に、前記照射手段により照射さ
れた光の前記紙葉類での透過光と反射光との少なくとも
一方を受光データとして取得するデータ取得手段と、前
記データ取得手段が取得した受光データがなす波形の軌
跡の長さを算出する長さ算出手段と、前記長さ算出手段
が算出した長さに基づいて前記紙葉類の損傷程度を判別
する判別手段とを具備することを特徴とする。

【００１５】また、請求項３の発明は、請求項２の発明
において、前記長さ算出手段は、所定間隔で取得された
各受光データの値から波形の軌跡の長さを算出すること
を特徴とする。

【００１６】また、請求項４の発明は、請求項２の発明
において、前記判別手段は、基準紙葉類の受光データが
なす波形の軌跡の長さを基準長として記憶する記憶手段
と、前記長さ算出手段が算出した波形の軌跡の長さと前
記記憶手段に記憶した基準長とから特徴パラメータを算
出する特徴パラメータ算出手段と、前記特徴パラメータ
算出手段が算出した特徴パラメータに基づいて前記紙葉
類の損傷程度を判定する判定手段とを具備することを特
徴とする。

【００１７】また、請求項５の発明は、請求項２の発明
において、前記データ取得手段は、所定数のブロックに
分割した受光データを取得し、前記長さ算出手段は、前
記データ取得手段が取得した各受光データがなす波形の
軌跡の長さをそれぞれ算出し、該算出したそれぞれの長
さを前記ブロックの全てに渡って加算することを特徴と
する。

【００１８】また、請求項６の発明は、請求項２の発明
において、前記データ取得手段が取得した受光データか
ら低周波成分を除去する低周波成分除去手段をさらに具
備し、前記長さ算出手段は、前記データ取得手段が取得
した受光データがなす波形の軌跡の長さを、該受光デー
タの低周波成分を前記低周波成分除去手段で除去した後
に算出することを特徴とする。

【００１９】また、請求項７の発明は、高速搬送される
紙葉類を光学的に読み取り、該読み取り信号に基づいて
前記紙葉類の損傷を判別する紙葉類の損傷判別装置が用
いる記録媒体であって、紙葉類が所定の位置を通過する
際に照射された光の該紙葉類での透過光と反射光との少
なくとも一方を受光データとして取得し、該取得した受
光データがなす波形の軌跡の長さを算出し、該算出した
長さに基づいて前記紙葉類の損傷程度を判別するプログ
ラムを記録したことを特徴とする。

【００２０】

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。なお、本実施の形態では、
本発明を紙幣判別装置に適用した場合を説明する。

【００２２】まず最初に、本実施の形態が採用する紙幣
判別処理の概念について図２を用いて説明する。

【００２３】図２は、基準紙幣及び判別対象紙幣の反射
光の出力信号の波形の一例を示す図である。

【００２４】同図（ａ）に示す曲線２１は、ある基準紙
幣の所定のラインの反射光の出力信号の波形であり、ま
た同図（ｂ）に示す曲線２２は、被判別紙幣の同一ライ
ンの反射光の出力信号の波形である。

【００２５】すなわち、被判別紙幣の出力信号を示す曲
線２２は、紙幣に折れや皺等の損傷があるため、日本の
１０００円札や米国のドル札のいずれであっても、かか
る損傷のない基準紙幣の出力信号を示す曲線２１よりも
波形の変動が大きくなる。

【００２６】ここで、従来は、出力信号の強度に着目し
て損傷度の判別を行っていたため、判別対象紙幣が高速
搬送され、紙幣自体が上下方向に振動すると、損傷と係
わりなく出力信号の強度が変動し、結果的に判別精度が
低下する。

【００２７】また、日本の１０００円札のような紙質の
紙幣を用いた場合には、紙幣の疲労によって反射光だけ
でなく透過光についても波形が複雑になるが、米国ドル
紙幣のような紙質の紙幣を用いた場合には、透過光の波
形が逆になだらかになる。

【００２８】このように、判別対象紙幣の紙質と、反射
光又は透過光のいずれを用いるかにより、出力信号の波
形の変動度合いが異なるため、従来のように出力信号の
強度を判別指標としたのでは、紙幣の高速搬送によって
判別精度が劣化するとともに、判別方式を各種紙葉類の
損傷判別に広範に適用することができない。

【００２９】これらのことから、本実施の形態では、透
過光又は反射光の強度自体に着目するのではなく、透過
光又は反射光の波形に着目し、該波形の長さを利用して
損傷紙幣の判別を行っている。

【００３０】すなわち、単に透過光又は反射光の強度自
体に着目すると、紙幣が高速搬送された場合や、紙幣に
折れ目があった場合に、透過光又は反射光の強度が変化
するため、本実施の形態では、波形自体に着目すること
によってかかる不確定要因の影響を除去している。

【００３１】なお、本実施の形態では、紙幣を複数のブ
ロックに分割し、長手方向及び短手方向の両方向につい
ての後述する特徴パラメータγを求めて紙幣の損傷度を
判別している。

【００３２】次に、本実施の形態で用いる紙幣判別装置
の構成について説明する。

【００３３】図１は、本実施の形態で用いる紙幣判別装
置１０の構成を示す図である。

【００３４】同図に示すように、この紙幣判別装置１０
は、透過光及び反射光を用いてそれぞれ画像データを取
得し、各画像データの波形上の長さを用いて紙幣の損傷
を判別する装置であり、データ採集部１１と、長さ算出
部１２と、画像データ記憶部１３と、判定部１４と、判
別データ記憶部１５とからなる。

【００３５】データ採集部１１は、ローラ１１ｂを用い
て紙幣１１ａを高速搬送し、透過用ＬＥＤアレイ１１ｃ
及び反射用ＬＥＤアレイ１１ｄにより光を照射し、紙幣
１１ａが所定の位置に到達したならば、その透過光及び
反射光を受光素子アレイ１１ｅで検知する。なお、紙幣
１１ａが所定の位置に到達したか否かは別途設けられた
図示しないタイミングセンサ等により判断するかあるい
は、受光素子アレイ１１ｅの出力をモニターしておき判
断する。

【００３６】そして、この受光素子アレイ１１ｅの検知
出力をアンプ１１ｆで増幅し、Ａ／Ｄ変換部１１ｇでア
ナログ／デジタル変換した後に、長さ算出部１２に出力
する。

【００３７】具体的には、このデータ採集部１１は、
１．６ｍｍピッチでホトダイオードを並べて、そのピッ
チでの信号をデジタル信号に変換して出力するものであ
り、受光素子アレイ１１ｅは、１２８チャンネルからな
り、透過光及び反射光に共通に用いられる。このデータ
採集部１１によって紙幣全面にわたって紙幣の透過光及
び反射光のデータが画像データ記憶部１３に、一旦記憶
されることになる。

【００３８】例えば、反射光の緑、反射光の赤外、透過
光の緑、透過光の赤外という４つの光を用いる場合に
は、かかる順序で反射用ＬＥＤアレイ１１ｄと透過用Ｌ
ＥＤアレイ１１ｃを順次発光し、受光素子アレイ１１ｅ
が各発光に同期して光を検知する。なお、本実施の形態
では、反射光の赤外及び透過光の赤外を用いた場合につ
いて説明する。

【００３９】また、本実施の形態では、透過用ＬＥＤア
レイ１１ｃ及び受光素子アレイ１１ｅについては紙幣１
１ａの搬送方向と垂直方向に配置し、反射用ＬＥＤアレ
イ１１ｄについては該紙幣１１ａの右下部に斜めに配置
する場合を示しているが、本発明はこれに限定されるも
のではない。

【００４０】具体的には、図３（ａ）に示すように、受
光素子アレイ１１ｅを反射用ＬＥＤアレイ１１ｄと同様
に左下部に斜め方向に配置することができ、また同図
（ｂ）に示すように、透過用ＬＥＤアレイ１１ｃについ
ても紙幣１１ａの右上部に斜め方向に配置することもで
きる。

【００４１】さらに、同図（ｃ）に示すように、透過用
ＬＥＤアレイ１１ｃに対応する受光素子アレイ１１ｅ
と、反射用ＬＥＤアレイ１１ｄに対応する受光素子アレ
イ１１ｅ’とを別個に設けることもできる。

【００４２】長さ算出部１２は、データ採集部１１から
受け取った反射光又は透過光の波形をそれぞれ長さｌの
線分でトレースすることにより、各曲線の長さ（距離）
を近似する処理部である。

【００４３】具体的には、データ採集部１１から受け取
った透過光及び反射光の受光データをそれぞれ画像デー
タとして一旦画像データ記憶部１３に格納し、図４に示
すように、各画像データをＢ１〜Ｂ１５までの１５個の
ブロックに分け、各ブロックごとに長手方向と短手方向
に各曲線の長さを求める。

【００４４】例えば、あるブロックの１つの曲線が図５
に示すものである場合には、所定間隔で曲線の長さを算
定する。曲線の長さＬ１は、Ｌ１ ＝ ｌ１＋ｌ２＋ｌ３
.... +ｌｎとして求めることになる。

【００４５】画像データ記憶部１３は、４つの画像メモ
リを有し、反射光の緑、反射光の赤外、透過光の緑、透
過光の赤外という４つの光についての画像データを別個
に画像メモリに画像データとしてそれぞれ記憶する。

【００４６】判定部１４は、長さ算出部１２が算出した
判別対象紙幣１１ａの波形曲線の長さＬ１をブロックご
とに加算して各ブロックの曲線の長さの和を長手方向及
び短手方向ごとに求め、算出した長さの和を判別データ
記憶部１５に記憶した基準紙幣の波形曲線の長さで除算
して特徴パラメータγを求める。

【００４７】すなわち、特徴パラメータγは、γ ＝
（ブロック内の長さの和）／（基準紙幣の長さ）とし
て、各ブロックについて長手方向又は短手方向ごとに算
出される。

【００４８】そして、算出した特徴パラメータγを判別
データ記憶部１５に記憶した判別基準値と比較して、紙
幣１１ａの各ブロックにおける長手方向及び短手方向ご
との損傷度を判別する。

【００４９】なお、かかる損傷度は、反射光の赤外及び
透過光の赤外という２種類の光についての画像データご
とに得られるため、これらのデータを総合的に判断し
て、紙幣１１ａの総合的な損傷度を判断する。

【００５０】具体的には、図６に示すように、反射光出
力の特徴パラメータと透過光出力の特徴パラメータの両
者を考慮して、各ブロックの損傷度が損傷レベル０〜３
のいずれに該当するかを判断する。

【００５１】判別データ記憶部１５は、基準紙幣の波形
の曲線の長さと、特徴パラメータの比較対象となる判別
基準値とをあらかじめ記憶する記憶部であり、判定部１
４によりアクセスされる。

【００５２】以上、図１に示す紙幣判別装置１０の構成
について説明した。

【００５３】次に、図１に示す紙幣判別装置１０の処理
手順について説明する。ただし、判別データ記憶部１５
には、すでに基準紙幣の波形の曲線の長さ及び判別基準
値が格納済みであるものとする。

【００５４】図７は、図１に示す紙幣判別装置１０の処
理手順を示すフローチャートであり、ここでは説明の便
宜上、反射光の赤外を用いる場合についてのみ説明す
る。

【００５５】同図に示すように、この紙幣判別装置１０
は、反射用ＬＥＤアレイ１１ｄが高速搬送される紙幣１
１ａに赤外光を照射し、その反射光を受光素子アレイ１
１ｅで検知して画像データを取得し、画像データ記憶部
１３に記憶する（ステップ７０１）。

【００５６】ここで、長さ算出部１２は、長さ算出の前
処理として、紙幣１１ａが多少斜め搬送される場合を解
消するために画像の斜行補正を行うとともに（ステップ
７０２）、高速搬送される過程で紙幣１１ａが上下方向
に緩やかに波打つことが多いためフィルタを用いた低周
波成分の除去を行う（ステップ７０３）。

【００５７】その後、長さ算出部１２は、画像データ記
憶部１３に記憶した画像データの各ブロックごとに長手
方向及び短手方向の曲線の長さを求め、判定部１４がブ
ロックごとの長さの和を求める（ステップ７０４）。な
お、ここで曲線の長さは、簡易的には長手方向では例え
ば各受光素子の隣り合う素子のＡ／Ｄ変換値のデータか
ら算出できる。

【００５８】そして、判定部１４は、ブロックの長さの
和を判別データ記憶部１５に記憶した基準紙幣の波形の
曲線の長さで除算して特徴パラメータγを求め（ステッ
プ７０５）、該特徴パラメータγを判別データ記憶部１
５に記憶した判別基準値と比較し（ステップ７０６）、
比較結果に基づいて損傷ブロック及び損傷程度を判別す
る（ステップ７０７）。（国内紙幣では、各ブロックの
特徴パラメータγの内で最大のものを判別基準値と比較
する。米国紙幣の透過光では、後述するように特徴パラ
メータγの内で最小のものを判別基準と比較する。）以
上、図１に示す紙幣判別装置１０の処理手順について説
明した。

【００５９】次に、図１に示す紙幣判別装置１０を用い
た１０００円札の損傷判別の一例について具体的に説明
する。

【００６０】図８は、図１に示すデータ採集部１１を用
いて読み取った１０００円札の画像データを示す図であ
り、同図には、緑の反射光を用いた画像データ（以下
「反射Ｇ画像」と言う。）と、赤外の反射光を用いた画
像データ（以下「反射ＩＲ画像」と言う。）と、緑の透
過光を用いた画像データ（以下「透過Ｇ画像」と言
う。）と、赤外の透過光を用いた画像データ（以下「透
過ＩＲ画像」と言う。）とを示している。なお、ここで
用いた１０００円札は、損傷のない正常な紙幣（以下
「正常紙幣」と言う。）である。

【００６１】図９（ａ）は、図８に示す正常紙幣の反射
ＩＲ画像の所定の位置での受光量の変動様相を示す図で
あり、具体的にはライン９０における変動態様を曲線９
２で示し、ライン９１における変動態様を曲線９３で示
している。

【００６２】また、同図（ｂ）は、図８に示す正常紙幣
の透過ＩＲ画像の所定の位置での受光量の変動様相を示
す図であり、具体的にはライン９０における変動態様を
曲線９４で示し、ライン９１における変動態様を曲線９
５で示している。

【００６３】これらの図を参照すると、反射ＩＲ画像及
び透過ＩＲ画像における同一ライン上での変動態様がそ
れぞれ異なってはいるものの、皺等の損傷の影響が少な
いために、両者とも曲線上の細かな変動は比較的少な
い。

【００６４】これに対して、図１０（ａ）及び（ｂ）に
は、損傷がある紙幣（以下「損傷紙幣」と言う。）の反
射ＩＲ画像及び透過ＩＲ画像の所定の位置での受光量の
変動態様をそれぞれ示している。

【００６５】そこで、同図に示す損傷紙幣の変動態様を
図９に示す正常紙幣の変動態様を比較すると、ライン９
０及び９１のいずれの場合も、損傷紙幣の方が正常紙幣
よりも曲線上の細かな変動が多い。

【００６６】例えば、図９（ｂ）に示す正常紙幣の透過
ＩＲ画像のライン９０を読み取った曲線９４と、図１０
（ｂ）に示す損傷紙幣の透過ＩＲ画像のライン９０を読
み取った曲線１０４とを比較すると、大局的には曲線変
動が共通するが、曲線９４の変動が比較的なだらかであ
るのに対して、曲線１０４は鋭角的に変動している。

【００６７】このため、正常紙幣及び損傷紙幣の特徴パ
ラメータは、後述するようにそれぞれ異なったものとな
る。

【００６８】図１１は、損傷のある４０枚の１０００円
札の透過ＩＲ画像から取得した特徴パラメータを示す図
である。

【００６９】ここで、同図の横軸に示す番号は、それぞ
れサンプルとして用いた損傷紙幣の画像データの番号を
示しており、目視した損傷度合い（汚れ、よれよれ）が
大きなものほど番号を大きくしている。また、縦軸は、
上記判定部１４が算定する特徴パラメータの値を示して
いる。

【００７０】同図を参照すると、判定部１４が算定する
特徴パラメータは、紙幣の損傷度合いと相関関係があ
り、損傷度合いが大きなものほど特性パラメータが増加
する比例関係があることが分かる。

【００７１】また、同図に示す各算出値は、同一紙幣を
１０回搬送させた場合のばらつきを示している。なお、
テスト回数は１０回である。このように、この特徴パラ
メータについても算定結果にばらつきが生じるが、単に
検知出力を使用する場合よりはばらつきが少ない。

【００７２】図１２は、図１１に示す各サンプルの特徴
パラメータの平均値を示す図であり、この図において損
傷紙幣であるか否かを示す判別基準値を設定することに
より、損傷紙幣の判別ができる。

【００７３】例えば、設定した特徴パラメータのカット
オフ値を１．５と設定したならば、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１
０のサンプルについては正常紙幣として判定され、Ｎ
ｏ．１１〜Ｎｏ．４０のサンプルについては損傷紙幣と
判定されることになる。

【００７４】なお、本来の正常紙幣が損傷紙幣とみなさ
れる誤判定比率ε１は０％であり、逆に損傷紙幣が誤っ
て正常紙幣とみなされる誤判定比率はε２は５％であ
る。

【００７５】この誤判定比率ε１は、 ε１ ＝ ｎ／ｍ として定義される。なお、このｎは、平均値が設定値よ
り小さいサンプルの中で特徴値が設定値より大きいサン
プルのテスト回数であり、ｍは、平均値が設定値より小
さい紙幣サンプル数を１０倍したものである。

【００７６】また、誤判定比率ε２は、 ε２ ＝ ｎｎ／ｍｍ として定義される。なお、このｎｎは、平均値が設定値
より大きいサンプルの中で特徴値が設定値より小さいサ
ンプルのテスト回数であり、ｍｍは、平均値が設定値よ
り大きい紙幣サンプル数を１０倍したものである。

【００７７】なお、誤判定比率が５％以下に抑制される
紙幣は、図６に示す損傷レベル１及び損傷レベル２に該
当する損傷度がそれ程大きくないものである。

【００７８】図１３は、損傷のある４０枚の１０００円
札の反射ＩＲ画像から取得した特徴パラメータを示す図
であり、図１４は、図１３に示す特徴パラメータの平均
値を示す図である。なお、図１３の横軸は、目視した損
傷度合い（皺、折れ、すじ）の順番にサンプルを並べて
いる。

【００７９】図１３に示すように、この場合には、特徴
パラメータが１．３以下のものは損傷レベル０（Ｄｅｇ
ｒｅｅ０）となり、特徴パラメータが１．３〜１．５の
ものは損傷レベル１（Ｄｅｇｒｅｅ１）となり、特徴パ
ラメータが１．５〜１．７のものは損傷レベル２（Ｄｅ
ｇｒｅｅ２）となり、特徴パラメータが１．７以上のも
のは損傷レベル３（Ｄｅｇｒｅｅ３）となる。

【００８０】図１３及び図１４を参照すると、この反射
ＩＲ画像を用いた場合も、透過ＩＲ画像を用いた場合と
同様に、皺、折れなどの損傷度と特徴パラメータの値と
が密接に関係していることが分かる。

【００８１】図１５は、上記透過ＩＲ画像及び反射ＩＲ
画像からそれぞれ取得した特徴パラメータを用いた損傷
判別結果を示す図である。

【００８２】同図に示すように、ここでは縦軸に透過Ｉ
Ｒ画像から取得する特徴パラメータの値をとり、また横
軸に反射ＩＲ画像から取得する特徴パラメータの値をと
ることにより、各サンプルを該当する位置にプロットし
ている。

【００８３】すなわち、損傷度を判別する際には、透過
ＩＲ画像及び反射ＩＲ画像に基づく特徴パラメータを算
出し、図１５に示す分散図の算出結果に対応する位置に
プロットすることにより、該紙幣の損傷レベルを判別で
きることになる。

【００８４】以上、１０００円札の損傷判別の一例につ
いて説明した。

【００８５】次に、図１に示す紙幣判別装置１０を用い
た米国１ドル紙幣の損傷判別の一例について具体的に説
明する。

【００８６】図１６は、図１に示すデータ採集部１１を
用いて読み取った米国１ドル紙幣の画像データを示す図
であり、同図には、反射Ｇ画像と、反射ＩＲ画像と、透
過Ｇ画像と、透過ＩＲ画像とを示している。なお、ここ
で用いた米国１ドル紙幣は、正常紙幣である。

【００８７】図１７（ａ）は、図１６に示す正常紙幣の
反射ＩＲ画像の所定の位置での受光量の変動様相を示す
図であり、具体的にはライン１７０における変動態様を
曲線１７２で示し、ライン１７１における変動態様を曲
線１７３で示している。

【００８８】また、同図（ｂ）は、図１６に示す正常紙
幣の透過ＩＲ画像の所定の位置での受光量の変動様相を
示す図であり、具体的にはライン１７０における変動態
様を曲線１７４で示し、ライン１７１における変動態様
を曲線１７５で示している。

【００８９】これに対して、図１８（ａ）及び（ｂ）に
は、損傷紙幣の反射ＩＲ画像及び透過ＩＲ画像の所定の
位置での受光量の変動態様をそれぞれ示している。

【００９０】そこで、同図に示す損傷紙幣の変動態様を
図１７に示す正常紙幣の変動態様を比較すると、反射Ｉ
Ｒ画像の場合には、ライン１７０及び１７１のいずれの
場合も、損傷紙幣の方が正常紙幣よりも曲線上の細かな
変動が多い。

【００９１】例えば、図１７（ａ）に示す正常紙幣の反
射ＩＲ画像のライン１７０を読み取った曲線１７２と、
図１８（ａ）に示す損傷紙幣の反射ＩＲ画像のライン１
７０を読み取った曲線１８２とを比較すると、大局的に
は曲線変動が共通するが、曲線１７２の変動が比較的な
だらかであるのに対して、曲線１８２は鋭角的に変動し
ている。

【００９２】一方、透過ＩＲ画像のライン１７１の場合
には、損傷紙幣の方が正常紙幣よりも逆に曲線上の細か
な変動が少ない。この理由は、日本の紙幣と紙質が異な
り、米国１ドル紙幣の場合には、疲労するにつれて皺等
が逆に少なくなるためである。

【００９３】図１９は、損傷のある３０枚の米国１ドル
紙幣の透過ＩＲ画像から取得した特徴パラメータを示す
図であり、図２０は、特徴パラメータの平均値をとった
図である。

【００９４】ここで、同図の横軸に示す番号は、それぞ
れサンプルとして用いた損傷紙幣の画像データの番号を
示しており、目視した損傷度合いが大きなものほど番号
を大きくしている。また、縦軸は、上記判定部１４が算
定する特徴パラメータの値を示している。

【００９５】同図を参照すると、判定部１４が算定する
特徴パラメータは、紙幣の損傷度合いと相関関係がある
が、上記１０００円札の場合と異なり、損傷度合いが大
きなものほど特性パラメータが減少し反比例する。

【００９６】すなわち、米国ドル紙幣の場合には、流通
すればするほど印刷模様が不鮮明となり、模様とベース
との色の差が少なくなるため、紙幣から得られた出力信
号の変動が滑らかになる。

【００９７】したがって、米国ドル紙幣の場合には曲線
の長さが短くなり、透過ＩＲ画像の特徴パラメータにつ
いても、紙幣の損傷が激しくなるほど小さくなる。

【００９８】図２１は、損傷のある３０枚の米国１ドル
紙幣の反射ＩＲ画像から取得した特徴パラメータを示す
図であり、図２２は、図２１に示す特徴パラメータの平
均値を示す図である。

【００９９】図２１から分かるように、１０００円札の
場合と異なり、特徴パラメータが明確な変動傾向を示し
ていないが、Ｎｏ．７、Ｎｏ．１１及びＮｏ．１４の特
徴パラメータについては他のサンプルよりも値が大きい
が、その理由は、かかる３つの紙幣には大きな皺がある
からである。

【０１００】図２３は、上記透過ＩＲ画像及び反射ＩＲ
画像からそれぞれ取得した特徴パラメータを用いた損傷
判別結果を示す図である。

【０１０１】同図に示すように、ここでは縦軸に透過Ｉ
Ｒ画像から取得する特徴パラメータの値をとり、また横
軸に反射ＩＲ画像から取得する特徴パラメータの値をと
ることにより、各サンプルを該当する位置にプロットし
ている。

【０１０２】すなわち、損傷度を判別する際には、透過
ＩＲ画像及び反射ＩＲ画像に基づく特徴パラメータを算
出し、図２３に示す分散図の算出結果に対応する位置に
プロットすることにより、該紙幣の損傷レベルを判別で
きることになる。

【０１０３】図２４及び図２５は、透過Ｇ画像から取得
した特徴パラメータを示す図であり、これらの図から分
かるように、かかる場合においても透過ＩＲ画像の場合
とほぼ同様のデータ変動傾向となる。なお、系列１〜系
列６はテスト回数を示している。

【０１０４】以上、米国１ドル紙幣の損傷判別の一例に
ついて説明した。

【０１０５】次に、Ｇ／ＩＲ方式と呼ばれる従来の汚れ
紙幣の一つの判別手法との比較結果について説明する。

【０１０６】図２６は、１０００円札の透かし部分を判
定領域としてパラメータＧ／ＩＲ方式で計算した結果を
示す図である。すなわち、この従来技術では、緑色
（Ｇ）の透過光量の和と、赤外光量（ＩＲ）の和との比
をパラメータとしている。

【０１０７】同図に示すように、この場合には、紙幣の
汚れ損傷の程度を問わず、Ｇ／ＩＲがほぼ０．９の近傍
に位置するため、損傷レベルを判定できない。

【０１０８】これに対して、本実施の形態で１０００円
札の透かし部分の特徴パラメータを求めると図２７のよ
うになり、これをさらに正規化すると図２８に示すよう
になる。なお、各サンプルの紙幣については、Ｇ／ＩＲ
方式の場合と同一のものを使用している。

【０１０９】図２７及び図２８を参照すると、特徴パラ
メータに基づいて紙幣の損傷度が判明するため、上記Ｇ
／ＩＲ方式を用いた場合に比べて、この特徴パラメータ
を用いた判別技術が有効であることが分かる。

【０１１０】図２９は、米国１ドル紙幣（全面）に対し
てＧ／ＩＲ方式を適用した結果を示す図であり、このＧ
／ＩＲ方式は、米国ドル紙幣についても汚れ損傷判別に
適さないことが分かる。

【０１１１】ところで、本実施の形態で用いる特徴パラ
メータに基づく損傷判別技術には、特別なハードウエア
が必要とはならず、既存のハードウエア（たとえば 金
種識別用センサと共用）構成を用いて実現することがで
きる。

【０１１２】なお、既存のハードウエアを用いる場合に
は、図１に示す長さ算出部１２及び判定部１４に対応す
るプログラムと、判別データ記憶部１５に記憶する基準
紙幣の波形の曲線の長さデータ及び判別基準データを記
憶した記憶媒体を準備し、該記憶媒体からこのプログラ
ム及びデータを読み出して実行することになる。

【０１１３】上述してきたように、本実施の形態では、
透過光又は反射光の強度自体に着目するのではなく、長
さ算出部１２が透過光又は反射光の波形の長さを求め、
判定部１４がこの長さに基づいて算出した特徴パラメー
タに基づいて損傷紙幣の判別を行うよう構成したので、
下記に示す効果が得られる。

【０１１４】１）高速搬送による紙幣の上下振動や紙幣
の折れ目等の不確定要因の影響を低減し、正確に紙幣の
損傷程度を判別することができる。

【０１１５】２）特別なハードウエアを追加することな
く低コストで紙幣の損傷判別を行うことができる。

【０１１６】３）全体汚れ、無地部分汚れ、印刷部分汚
れ、変色、疲労、折れ又は皺等の広範な損傷を判別対象
とすることができる。

【０１１７】４）日本の１０００円札や米国ドル紙幣等
広範な紙幣の判別に用いることができる。

【０１１８】なお、上記実施の形態では、 γ ＝ （ブロック内の長さの和）／（基準紙幣の長さ） を特徴パラメータとして用いる場合を示したが、本発明
はこれに限定されるものではなく、例えば、γ’＝ ｜
（ブロック内の長さの和）−（基準紙幣の長さ）｜等の
他の特徴パラメータを用いることも可能である。

【０１１９】また、上記実施の形態では、画像データを
１５ブロックに分割する場合を示したが、本発明はこれ
に限定されるものではなく、ブロックを所望の大きさに
設定し、また可変にすることも可能である。この場合
に、ブロックサイズを大きくすると大まかな部分につい
ての汚れ、皺、疲労などを検出することとなり、ブロッ
クサイズを小さくすると細かな汚れ、皺、疲労等を検出
できることになる。その際はブロック数に応じて基準値
も予め個別に設定しておく。

【０１２０】また、上記例では、受光素子アレイの各セ
ル毎の受光データの値の各２点間長さに基づいて波形の
長さを求めたが、これに限らずもっと荒いピッチでの値
に基づいて波形の長さを求めるようにしてもよい。ま
た、逆にもっと細かいピッチのセンサアレイを用いるこ
ともできる。

【０１２１】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明は、
高速搬送される紙葉類が所定の位置を通過する際に該紙
葉類から受光データを取得し、所定の受光データがなす
波形をトレースして該波形の長さを算出し、算出した長
さに基づいて前記紙葉類の損傷程度を判別するよう構成
したので、下記に示す効果が得られる。

【０１２２】１）高速搬送による紙葉類の上下振動や紙
葉類の折れ目等の不確定要因の影響を低減し、正確に紙
葉類の損傷程度を判別することが可能となる。

【０１２３】２）特別なハードウエアを追加することな
く低コストで紙葉類の損傷判別を行うことができる。

【０１２４】３）全体汚れ、無地部分汚れ、印刷部分汚
れ、変色、疲労、折れ又は皺等の広範な損傷を判別対象
とすることが可能となる。

【０１２５】４）日本の１０００円札や米国ドル紙幣等
広範な紙葉類の判別に用いることが可能となる。

【０１２６】また、本発明は、波形の長さを単に各デー
タ間の長さで算出するよう構成したので、迅速に判別処
理を行うことが可能となる。

【０１２７】また、本発明は、基準紙葉類の所定の受光
データがなす波形の基準長さを記憶しておき、算出した
波形の長さと基準長さとから特徴パラメータを算出し、
算出した特徴パラメータに基づいて紙葉類の損傷程度を
判定するよう構成したので、該判別パラメータを損傷判
別の尺度として用いることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態で用いる紙幣判別装置の構成を示
す図。

【図２】基準紙幣及び判別対象紙幣の反射光の出力信号
の波形の一例を示す図。

【図３】図１に示すデータ採集部の別の例を示す図。

【図４】図１に示す画像データ記憶部に記憶した画像デ
ータのブロック分割の一例を示す図。

【図５】図１に示す長さ算出部の処理概念を示す図。

【図６】図１に示す判定部が用いる判別図の一例を示す
図。

【図７】図１に示す紙幣判別装置の処理手順を示すフロ
ーチャート。

【図８】図１に示すデータ採集部を用いて読み取った１
０００円札の画像データをディスプレイ上に表示した中
間調画像を示す写真。

【図９】正常紙幣の所定の位置での受光量の変動態様を
ディスプレイ上に表示した中間調画像を示す写真。

【図１０】損傷紙幣の所定の位置での受光量の変動態様
をディスプレイ上に表示した中間調画像を示す写真。

【図１１】損傷のある４０枚の１０００円札の透過ＩＲ
画像から取得した特徴パラメータを示す図。

【図１２】図１１に示す各サンプルの特徴パラメータの
平均値を示す図。

【図１３】損傷のある４０枚の１０００円札の反射ＩＲ
画像から取得した特徴パラメータを示す図。

【図１４】図１３に示す各サンプルの特徴パラメータの
平均値を示す図。

【図１５】透過ＩＲ画像及び反射ＩＲ画像からそれぞれ
取得した特徴パラメータを用いた損傷判別結果を示す
図。

【図１６】図１に示すデータ採集部を用いて読み取った
米国１ドル紙幣の画像データをディスプレイ上に表示し
た中間調画像を示す写真。

【図１７】正常紙幣の反射ＩＲ画像の所定の位置での受
光量の変動態様をディスプレイ上に表示した中間調画像
を示す写真。

【図１８】損傷紙幣の反射ＩＲ画像及び透過ＩＲ画像の
所定の位置での受光量の変動態様ををディスプレイ上に
表示した中間調画像を示す写真。

【図１９】損傷のある３０枚の米国１ドル紙幣の透過Ｉ
Ｒ画像から取得した特徴パラメータを示す図。

【図２０】図１９に示す各サンプルの特徴パラメータの
平均値を示す図。

【図２１】損傷のある３０枚の米国１ドル紙幣の反射Ｉ
Ｒ画像から取得した特徴パラメータを示す図。

【図２２】図２１に示す各サンプルの特徴パラメータの
平均値を示す図。

【図２３】透過ＩＲ画像及び反射ＩＲ画像からそれぞれ
取得した特徴パラメータを用いた損傷判別結果を示す
図。

【図２４】透過Ｇ画像から取得した特徴パラメータを示
す図。

【図２５】透過Ｇ画像から取得した特徴パラメータの平
均値を示す図。

【図２６】１０００円札の透かし部分を判定領域として
パラメータＧ／ＩＲ方式で計算した結果を示す図。

【図２７】１０００円札の透かし部分について本実施の
形態の特徴パラメータを求めた図。

【図２８】図２７に示す特徴パラメータを正規化した
図。

【図２９】米国１ドル紙幣に対してＧ／ＩＲ方式を適用
した結果を示す図。

【図３０】紙幣の折れ目が透過光の拡散分布に与える影
響を示す図。

【符号の説明】

１０ 紙幣判別装置 １１ データ採集部 １１ａ 紙幣 １１ｂ ローラ １１ｃ 透過用ＬＥＤアレイ １１ｄ 反射用ＬＥＤアレイ １１ｅ 受光素子アレイ １１ｆ アンプ １１ｇ Ａ／Ｄ変換器 １２ 長さ算出部 １３ 画像データ記憶部 １４ 判定部 １５ 判別データ記憶部

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G07D 7/00 - 7/20 G01B 11/30 G01N 21/89

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 高速搬送される紙葉類を光学的に読み取
   り、該読み取り信号に基づいて前記紙葉類の損傷を判別
   する紙葉類の損傷判別方法において、 紙葉類が所定の位置を通過する際に光を照射し、該紙葉
   類での透過光と反射光との少なくとも一方を受光データ
   として取得し、該取得した受光データがなす波形の軌跡
   の長さを算出し、該算出した長さに基づいて前記紙葉類
   の損傷程度を判別することを特徴とする紙葉類の損傷判
   別方法。
2. 【請求項２】 高速搬送される紙葉類を光学的に読み取
   り、該読み取り信号に基づいて前記紙葉類の損傷を判別
   する紙葉類の損傷判別装置において、 紙葉類に光を照射する照射手段と、 前記紙葉類が所定の位置を通過する際に、前記照射手段
   により照射された光の前記紙葉類での透過光と反射光と
   の少なくとも一方を受光データとして取得するデータ取
   得手段と、 前記データ取得手段が取得した受光データがなす波形の
   軌跡の長さを算出する長さ算出手段と、 前記長さ算出手段が算出した長さに基づいて前記紙葉類
   の損傷程度を判別する判別手段とを具備することを特徴
   とする紙葉類の損傷判別装置。
3. 【請求項３】 前記長さ算出手段は、 所定間隔で取得された各受光データの値から波形の軌跡
   の長さを算出することを特徴とする請求項２記載の紙葉
   類の損傷判別装置。
4. 【請求項４】 前記判別手段は、 基準紙葉類の受光データがなす波形の軌跡の長さを基準
   長として記憶する記憶手段と、 前記長さ算出手段が算出した波形の軌跡の長さと前記記
   憶手段に記憶した基準長とから特徴パラメータを算出す
   る特徴パラメータ算出手段と、 前記特徴パラメータ算出手段が算出した特徴パラメータ
   に基づいて前記紙葉類の損傷程度を判定する判定手段と
   を具備することを特徴とする請求項２記載の紙葉類の損
   傷判別装置。
5. 【請求項５】 前記データ取得手段は、 所定数のブロックに分割した受光データを取得し、 前記長さ算出手段は、 前記データ取得手段が取得した各受光データがなす波形
   の軌跡の長さをそれぞれ算出し、該算出したそれぞれの
   長さを前記ブロックの全てに渡って加算することを特徴
   とする請求項２記載の紙葉類の損傷判別装置。
6. 【請求項６】 前記データ取得手段が取得した受光デー
   タから低周波成分を除去する低周波成分除去手段をさら
   に具備し、 前記長さ算出手段は、 前記データ取得手段が取得した受光データがなす波形の
   軌跡の長さを、該受光データの低周波成分を前記低周波
   成分除去手段で除去した後に算出することを特徴とする
   請求項２記載の紙葉類の損傷判別装置。
7. 【請求項７】 高速搬送される紙葉類を光学的に読み取
   り、該読み取り信号に基づいて前記紙葉類の損傷を判別
   する紙葉類の損傷判別装置が用いる記録媒体であって、 紙葉類が所定の位置を通過する際に照射された光の該紙
   葉類での透過光と反射光との少なくとも一方を受光デー
   タとして取得し、該取得した受光データがなす波形の軌
   跡の長さを算出し、該算出した長さに基づいて前記紙葉
   類の損傷程度を判別するプログラムを記録したことを特
   徴とする紙葉類の損傷判別装置が用いる記録媒体。