JP3741777B2 - 紙葉類の識別方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙幣、小切手等の紙葉類を識別するに当って、紙葉類の画像データを効率的に圧縮して符号化することによって識別処理を容易にした紙葉類の識別方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
イメージラインセンサを備えて紙幣全面の画像データを収集して紙幣の識別を行なう紙幣識別機において、日本国の紙幣3金種の識別のみならず外国紙幣の識別をも同時に行ない得るようにする場合には、通常テンプレートと呼ばれる基準画像データを用意しておき、その基準画像データと被識別紙幣の画像データとを比較して金種、方向、真偽を判定する様にしたものがある。
【0003】
しかしながら、従来のこの様な一般的な識別方式によると、例えば特開平4−260187号公報に記載されている様に、正確な識別を行なうために微細エリアのデータを処理する様にしている。また、光学データを用いる場合には、光学データの値が基準値の上限を越えないことと、基準値の下限よりも大きくなっていることを条件にしていることが多い。また、紙幣では処理するデータ量が多いので、処理速度を上げるために予め金種によって決められた画像エリアを特定して、そのエリア部分のみの特徴を抽出して金種等の判定を行なっている例が多い。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記識別方法によると、取扱う紙幣の種類が増えた場合には各々のエリアが異なっており、各紙幣についての特定部分のエリアを見つけ出す必要があるため、開発時間がかかるという問題点があった。また、画像データを多値に分解することも処理時間を長くする要因になっていた。更に、多金種の紙幣の判別を同一の識別機によって行なわせる必要がある場合、必要とするメモリ容量を少なくし、しかも高速に紙幣識別を行ない得る紙葉類識別方法が望まれていた。
【0005】
本発明は上述のような事情から成されたものであり、本発明の目的は、効率的なデータ圧縮符号化を行なうことによりメモリ容量を少なくし、処理するデータ量を減らし、本発明の評価方法によって高速に紙葉類を識別する識別方法を提供することにある。更に、同時に識別用の基準符号化パターンを学習することによって、未登録紙幣の識別を追加する場合や新規紙幣が発行された場合にも、短時間のうちに学習できるといった新規識別金種の追加や変更が可能な識別方法を提供することを目的としている。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明は、紙幣等の紙葉類を識別するための識別方法に関するものであり、本発明の上記目的は、紙葉類からの反射光又は透過光をイメージセンサで受光してメモリに記憶し、前記紙葉類の領域を前記メモリの画像データから切出し、前記切出された紙葉類データをブロック化して前処理し、前記前処理データを前記ブロック毎に圧縮符号化してパターンデータとし、前記圧縮符号化パターンデータを予め格納されている紙葉類パターンデータと比較して前記紙葉類を識別し、
更に、前記圧縮符号化を、前記画像データのレベルが複数の分割レベルのどの分割エリアに対応しているかを前記の分割レベルに対応させたビット位置の値を1又は0にする2値化によって行なうことによって、達成される。
【0007】
又、圧縮符号化のデータを記憶すると共に、識別結果出力対象となる紙葉類に対して行なったデータを順次論理和して前記紙葉類の基準パターンデータとして記憶し、比較の方法が、前記ブロックの複数個をまとめた単位毎に前記圧縮符号化パターンデータと前記紙葉類パターンデータの論理否定値との論理積をとり、前記紙葉類1枚について結果が0以外の前記単位の個数を計数して記憶するようになっており、前記紙葉類パターンデータとの比較を識別対象分だけ実行し、前記記憶された個数が最小でかつ所定個数以下の前記紙葉類パターンデータの金種及び方向を該当紙葉類の識別結果とする紙葉類パターンデータを求めるようにすることによって、新規紙葉類の追加や変更にも迅速に対応できる。
【0008】
【発明の実施の形態】
多国に亘る多金種の紙幣を識別する紙幣識別機において、取扱うデータ量を少なくすることによって、比較するべき基準となる識別データの容量が小さければ小さい程、1金種当りの識別に要する時間が少なくなり、データ量を少なくすることは迅速に処理を行なうために必要な条件となる。本発明は、1秒当り15枚が搬送される紙幣識別機において、紙幣全面の画像データを採取しながら304パターン(76金種、4方向)の同時識別を高速度に達成する識別方法を提供するものである。
【0009】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施例について詳細に説明する。図1は本発明による識別方法を実施する紙幣識別装置の一例を示しており、紙幣1は、発光ダイオードアレイ等で成る発光手段2と反射光を受光するための受光手段としてのラインセンサ3とを一体としたモジュール4の下面通路を搬送されるようになっている。ラインセンサ3からのビデオ信号VSAはA/D変換器5で8ビットのデイジタルビデオ信号VSBに変換されて画像処理判定部10に入力される。画像処理判定部10の詳細は図2に示すようになっており、画像処理判定部10では、ビデオ信号VSBがFIFOメモリ11に蓄積されると共に、DSP(Digital Signal Processor)100内の補正部101を経て順次メインメモリ12の選ばれた領域に転送されて書込まれる。メインメモリ12上には紙幣1枚分の画像データが展開される。DSP100は制御プログラムを格納したROM110と協働し、FIFOメモリ11を経て入力されたビデオ信号VSBをブロック化及び圧縮して符号化するブロック化圧縮符号化部102と、判定結果DRを出力する比較判定制御部103とを有している。又、画像処理判定部10は、各種紙幣の基準符号パターンを格納している基準符号パターン用フラッシュメモリ13を有し、基準符号パターンRCとメインメモリ12からの被識別紙幣のデータCSとを比較判定制御部103で比較して判定結果DRを出力し、デュアルポートRAM14を介して識別器を制御する識別器制御部20との間で通信を行なう。尚、フラッシュメモリ13は電気的に書換えが可能な読出し専用メモリであり、メインメモリ12はダブルバッファとして機能し、画像データ用メモリ、作業領域用メモリ等を有するRAMである。
【0010】
更に、画像処理判定部10には、発光手段2の点灯点滅制御、紙幣搬送時にラインセンサ3の走査間隔を決定するためのロータリーエンコーダ6のメカクロック信号ESを受けると共に、A/D変換器5の読出しの制御、FIFOメモリ11のデータ書込みの制御及びラインセンサ3の読取り制御タイミングRTを発生する読取制御部15を有しており、紙幣1の搬送路には、紙幣1の通過を検知する通過センサ7及び紙幣1の真偽を検知するための真偽センサ8が設置されている。通過センサ7からの通過信号PSは画像処理判定部10内の読取制御部15に入力されると共に、識別器制御部20に入力される。真偽センサ8からの検知信号も識別器制御部20に入力され、識別器制御部20は画像処理判定部10に接続されると共に、紙幣入金処理装置等の本体制御部30に接続されている。
【0011】
図3は、図1及び図2の画像処理判定部10内のDSP100の動作例を示すフローチャートであり、先ず紙幣搬送機構等のハードウエアに必要なイニシャル処理をし(ステップS1)、ハードウエアの状態に異常がないかをチェックする(ステップS2)。その後にメカコマンド待ちとなり、メカコマンドが入力され識別器制御部20にある上位CPUによる動作スタートが指示されると(ステップS3)、識別開始か否かを判断する(ステップS6)。識別の場合は識別処理し(ステップS100)、識別でない場合は学習開始か否かを判断し(ステップS7)、学習の場合は学習処理し(ステップS200)、学習でない場合は試験或いは評価用に作られた特別なプログラムを走らせることができるモードであるRASモードの設定か否かを判断し(ステップS8)、識別の場合は各種RASコマンドの処理を行なう(ステップS9)。RASは、Reliability,Availability,Serviceabilityの略語である。上記ステップS8でRASモードの設定でない場合、ステップS9の各種コマンド処理の後、ステップS200の学習の後、及びステップS100の識別処理の後にそれぞれ上記ステップS3にリターンする。
【0012】
図4は上記識別処理(ステップS100)の詳細動作例を示すフローチャートであり、識別処理が開始されると先ずラインセンサ3の出力を補正するため、発光手段2のLEDを消灯した状態でのラインセンサ3の出力を読取るといったいわゆる暗時出力データである黒レベルデータを収集し(ステップS101)、その後に発光手段2を点灯し(ステップS102)、デュアルポートRAM14に識別準備完了レスポンスを書込み、割込みを発生して上位CPUに通知といったメカレスポンスの送出を実行する(ステップS103)。そして、紙幣1の通過を通過センサ7が検知すると通過信号PSが読取制御部15に入力され(ステップS104)、ラインセンサ3からのビデオ信号VSAをA/D変換器5を介してアナログからデジタル値へ変換してFIFOメモリ11に書込む。その後、DSP100内の補正部101によって補正を行ない、結果をメインメモリ12の一方のダブルバッファに書込む。ラインセンサ3からは、識別開始時に取込んで処理した黒レベルデータと、予め設定プログラムを実行することによってフラッシュメモリ13に書込んである白レベルデータ及び黒レベルデータとを用いて補正を実行しながら画像データの収集を行なう(ステップS110)。そして、1枚分のデータを取り終えるとダブルバッファを切替える(ステップS111)。即ち、メインメモリ12のデータ収集領域である1つのダブルバッファを切替えて識別領域とし、他方の識別を終了した領域を次に識別する紙幣のデータ収集領域とする。この切換の許可は通過センサ割込みをイネーブルとすることによって実行され、これにより次の紙幣のデータ収集待機状態に入る(ステップS112)。収集されたデータに基づいて図5及び図6に詳細を示す紙幣識別を行ない(ステップS1000)、比較判定制御部103より識別結果DRを送出する(ステップS113)。この送出は、デュアルポートRAM14に結果を書込み、レスポンス割込みを発生して上位CPUに通知することによって行なわれる。又、上記ステップS104で紙幣1の通過が検知されない場合は、終了コマンドが有るか否かを判断し(ステップS120)、無ければ上記ステップS104にリターンし、有れば識別終了レスポンスを送出し(ステップS121)、発光手段2を消灯し(ステップS122)、図3のステップS3へのリターンとなる。
【0013】
尚、ラインセンサ3から取り込んでメインメモリ12に格納されたビデオ信号VSBの上記補正は、DSP100にて次のように実行される。黒レベルには、別途設けたRASコマンドを実行させて予めフラッシュメモリ13に記憶され用意しているもの及び識別開始時に発光手段2を消灯してデータ収集プログラムを走らせて取込んだものを使用し、白レベルは別途設けたRASコマンドを実行させて予めフラッシュメモリ13に記憶され用意しているものを使用する。モジュール4の前面に予め定められた白紙を貼り付け、RASで指定するデータ収集プログラムを実行させ、そのときのラインセンサ3の出力を取込み、上記黒レベル及び白レベルの補正用データはDSP100によって同一チャネルの複数出力の平均をとる処理をしたものを、DSP100によりフラッシュメモリ13に書込んでおく。識別時にはフラッシュメモリ13に書込まれた補正データをもとに下記数1で画素In毎に演算を行ない、補正された第n画素の補正画素値CRnを得る。
【0014】
【数1】
CRn=G×(165/(Wn−Bn))×(In−BKn)
G:各ラインの1ビット目のデータ、即ち白テープからの反射による受光データとフラッシュメモリ13に記憶された白テープからの反射による1ビット目のデータとで決定されるゲインである。ラインセンサ3の1〜5チャネルには、モジュール4内に基準白テープが貼られており、光量補正ができるようになっている。ゲインGは、初期設定時のラインセンサ3の出力と現在のラインセンサ3の出力のA/D値が同一になるように設定されている。又、項(165/ (Wn−Bn))×(In−BKn)はイメージセンサ3のチャネル 間の補正を示す電圧、温度等の環境及び経時変化の変動。
Wn:第nチャネルの白レベルの数回のサンプリング結果の平均値であり、フラッシュメモリ13に記憶されている。
Bn:第nチャネルの黒レベルの数回のサンプリング結果の平均値であり、フラッシュメモリ13に記憶されている。
BKn:識別開始時に発光手段2を消灯させて収集する第nチャネルの黒レベルの数ライン(数走査)分の平均値である。
In:第nチャネルの被識別紙幣の画像データ(被補正画像データ)であり、nはチャネル番号6〜95である。
【0015】
ステップS1000における紙幣識別は、図5及び図6に示すフローチャートに従って実行され、先ず紙幣1のエッジの抽出が行なわれる(ステップS1001)。エッジの抽出は図7に示すように、識別対象紙幣に対して最初にA,B方向より走査してエッジ(図のA辺、B辺)を抽出し、紙幣左右の直線を下記数2に従って求める。
【数2】
A辺:x=a・y+b1
B辺:x=a・y+b2
上記数2の2直線に辺A,Bの各エッジ部の座標値を代入して最も候補の多いX軸との交点(b1,b2)及び傾きaを求める。数2の直線に対して直角方向の紙幣のエッジの直線(辺C,辺D)は数3となる。
【0016】
【数3】
C辺:y=−a・x+sub_b1
D辺:y=−a・x+sub_b2
上記数3より、辺Cと辺Dをそれぞれ延長した直線とY軸の交点(y切片)は次の数4となる。
【0017】
【数4】
辺Cのy切片:sub_b1=edge_y+a・edge_x
辺Dのy切片:sub_b2=edge_y+a・edge_x
edge_y:エッジ(辺C又は辺D)のy座標
edge_x:エッジ(辺C又は辺D)のx座標
数4で求められるy交点座標のヒストグラムにより、最も候補の多い候補sub_b1,sub_b2を決定し、数2及び数3よりそれぞれの直線の交点を計算によって求める。その結果、各頂点の座標は次の数5のようになる。
【0018】
【数5】
cross_xi=(a・sub_bn+bm)/(1+a2)
cross_yi=(−a・bm+sub_bn)/(1+a2)
cross_xi:各頂点x座標(i=1〜4)
cross_yi:各頂点y座標(i=1〜4)
a:辺A、辺Bの直線傾き
bm:辺A、辺Bの延長直線のx軸切片(m=1, 2)
sub_bn:辺C,辺D方向直線のy軸切片(n=1,2 )
上述の如くして紙幣1のエッジが抽出されるとベクトル計算(アフィン変換)による回転、移動により、斜行補正及び原点への画像データ移動を開始できるように幅寄せを行なう(ステップS1002)。これにより、メモリ上で原点となるメモリ位置に紙幣の画像が開始される頂点の紙幣画像データを格納する。そして、紙幣領域のデータについて図8に示すように例えば2画素×4画素の横方向2mm、縦方向4mmの大きさ画像領域に相当するものを1ブロックとして、最大48×48のブロック領域をメモリ上に確保し、紙幣のデータをブロック値に変換して記憶する(ステップS1003)。前処理は図9に示す座標(i,j)の補正画素値Crnにアフィン変換及びブロック化を行なった後のブロック値img[i][j]の全領域に亘る平均のブロック値avg_imgを求めるために、下記の数6に従って計算する。ブロックの座標位置が(y=i,x=j)で ある。iはi=1〜紙幣サイズによって決まる縦方向の最終ブロック座標Y−1であり、jはj=1〜紙幣サイズによって決まる横方向の最終ブロック座標X−1である(ステップS1004)。各ブロック値img[i][j]値の総和を総ブロック数で除算することで、紙幣画像ブロック部の平均値を得る。
【0019】
【数6】
【0020】
次に、各ブロック値img[i][j]と数6で求めた各ブロックの平均値avg_imgとの差の絶対値の総和を求め、総ブロック数で除算することにより、各ブロックの平均値からの偏差の絶対値の平均的な割合又は距離avg_disを求める。次に、ブロック値img[i][j]と平均ブロック値avg_imgよりの距離の平均avg_dis、つまり図9の斜線領域の平均を、数6の結果平均ブロック値avg_imgを用いて数7に従って計算する。これにより、個々のブロック値が共通に有するオフセット、即ち電気回路にたとえると直流成分をキャンセルし、模様の平均値からの絶対値の平均(電気回路にたとえると交流成分の平均値)を計算する。
【数7】
【0021】
次に、各ブロック値img[i][j]から平均ブロック値avg_imgを減算した偏差値を平均ブロック値avg_disで除算することにより、各ブロック値img[i][j]を正規化する。そして、下記の数8に従って、紙幣画像データのゲイン及びオフセットがキャンセルされ正規化された正規化ブロック値NB[i][j]を得る。
【数8】
【0022】
上述のようにして前処理が終了すると、前処理された正規化ブロック値NB[i][j]に対して圧縮符号化が実施される(ステップS1005)。図10は本発明による圧縮符号化を説明する図であり、図10(A)は紙幣1に対してラインセンサ3の複数分の走査画像データをブロック化した後のx方向の正規化ブロック値NB[i][j]の並びを示しており、この列の正規化ブロック値を可視的に示すと同図(B)になる。本発明ではこの正規化ブロック値NB[i][j]に対して4領域から成る分割レベル範囲AR1〜AR4を割当て、レベル範囲AR1〜AR4のうち正規化ブロック値NB[i][j]が存在する範囲を“1”、存在しない範囲を“0”として、レベル範囲AR1からAR4の順に“0”又は“1”を割り当てることにより符号化する。つまり、レベル範囲AR1〜AR4のうち、正規化ブロック値が存在するレベル範囲のみを“1”とし、他のレベル範囲を“0”として2値符号化する。例えば、レベル範囲AR2に画像データがあった場合には“0100”となる。これにより図10(C)に示すように、各ブロックの正規化ブロック値のレベルを4ビットの符号で表現することができる。ビットの位置はレベルの範囲を示している。
【0023】
これによりA/D変換器5から取込まれた8ビットで表わされる256階調の1画素のデータが、2×4のブロック化を経て4ビットで示される4階調に圧縮符号化される。その後更に1ブロック4ビットの符号列を8ブロック分まとめて、32ビットの符号列を1ワードとして取扱うことにより、DSP100による処理上のステップ数(処理時間)の圧縮(短縮)をするといったことも含めた圧縮処理を行なっている。ここで、レベル範囲AR1〜AR4は、外部でのシミュレーションによって最適な範囲を予め決定してフラッシュメモリ13に記憶している値である。
【0024】
上述のようにして、画像データから処理された各正規化ブロック毎の圧縮符号化が終了する(ステップS1005)。圧縮符号化されたワード値をクラスタ値と呼び、CS[i][k]で表わす。ここで、k=j/8(除算の商のみをkに当てはめる)の関係が成立する。
【数9】
数9は、該当位置の判別候補の紙幣の金種方向毎にテーブル化してフラッシュメモリ13に記憶している基準符号化パターン列の1クラスタとの比較を説明する式である。このクラスタ値CS[i][k]と、後述する基準符号化されたクラスタ値RC[i][k]のNOT(否定)とのAND(論理積)をとり、結果が0以外であれば判定結果を“1”、論理積の結果が0であれば“0”とする演算を紙幣1枚分について行ない、その時の判定結果が1となったクラスタの数を合計して評価値テーブルに格納する。この処理をUSA紙幣を除く判定の候補として、紙幣の金種及び方向の全てについて行なう(ステップS1006)。その後、評価値テーブルを検索して評価値の最小の金種(方向)を選択し(ステップS1007)、各金種(方向)毎の評価値の内で最も少ない評価値である最小評価値が、スレッショルド内であるか否かを判断する(ステップS1008)。該当スレッショルド内であれば金種を確定して真偽判別のステップS1021に進み、スレッショルド外で、かつ確当金種がなければUSA紙幣が識別対象となっているかどうかを判断し(ステップS1010)、対象外であればリターンし、対象となっていれば収集したデータがUSA紙幣サイズのものか否かを判断する(ステップS1011)。USA紙幣のみについて追加のアルゴリズムを持たせる理由は、USA紙幣には印刷ズレが発生していることが多く、また金種が変わってもその模様が酷似しているということから、紙幣の模様部分のみを抽出することにより、その識別精度を上げようとするためである。更に、クラスタ化することによってDSP100の処理においては、1ブロック4ビットを8ブロック分をまとめてワード(32ビット)単位で処理をすることにより、DSP100の処理ステップ数を少なくして高速化を図っている。
【0025】
確当金種か否かの識別処理は、圧縮符号化された全正規化ブロック分の符号パターン配列であるクラスタ値CSと、学習処理(後述する)により得られたメインメモリ12内の全正規化ブロック分の基準符号パターン配列であるクラスタ値RCの該当否定値との配列1個毎、即ち32ビットの論理積(原ブロック値においては8ブロック分の論理積)をとり、0でない場合は評価値をインクリメントする。32ビットの論理積をとり、結果が全て0かそれ以外によって該当ワードの評価値を得ている。即ち全てが0のときの判定結果は“0”であり、それ以外の時には判定結果は“1”である。1パターンにおける判定は、数10の判定結果により理解することができる。
【0026】
紙幣1枚に対する評価値とは、複数あるクラスタ値の判定結果である1又は0の総加算値である。この評価値の数値が大きいと不一致のクラスタの数が多いことを示し、基準パターンと被識別紙幣のパターンとの距離が大きく離れていることを示す。ここで、判定結果が0ということは、基準パターンであるクラスタ値RC[i][k]で示される領域に該当領域の8ブロックの値が全て入っていたことを意味し、判定結果が1ということは、該当ブロックの少なくとも何れかが基準となるパターンとは離れている(金種又は方向が異なっているか、識別対象外紙幣である)ことを示す。ここでいう最小距離とは、数9に示される論理演算を各ブロックに対して行なったものの各結果を加算した評価値のうち、即ち1のあったブロックの総数である評価値のうちで、識別対象となる紙幣分の評価値を計算しその内の一番少ない評価値をいう。上記数9の演算を識別対象金種の全てについて実施し、上述した様に最も評価値が小さく、予め決められたスレッショルド以下であればその候補の種別、金種、方向の識別結果として出力する。
【0027】
上記ステップS1011においてUSA紙幣の場合には先ず模様部分を抽出し(ステップS1012)、上述したと同様のアフイン変換(ステップS1013)、ブロック化(ステップS1014)、前処理(ステップS1015)、圧縮符号化(ステップS1016)を実行し、評価演算を行ない識別対象毎に設けているテーブルにその評価値を格納して行く(ステップS1017)。そして、最小の評価値を検索し、その評価値が予め決められているスレッショルドよりも小さいか否かにより確当金種の存在の有無を判断する(ステップS1020)。USA紙幣内で確当金種がなければリターンとなり、確当金種があればその金種データを元に真偽判別の処理を実行する(ステップS1021)。
一方、ステップS200での学習処理は図11に示すフローチャートに従って実行され、圧縮符号化された符号パターン配列CSを複数枚分用意し、数10の論理和演算によって各識別対象金種紙幣の基準符号パターン配列RCを作成する。
【数10】
【0028】
上記数10の学習によって、金種方向毎に基準符号パターンであるクラスタ値であるクラスタ値RCが作成される。即ち、同一金種の紙幣で同一方向のデータを取ってブロック化したクラスタ値CS[i][k]と、1枚前の紙幣の学習時に記憶したクラスタ値RC[i][k]との論理和をとって、新しいクラスタ値RC[i][k]として更新して行く。これは、正規の紙幣の各種バラツキによってそのブロック値の範囲がバラツクことがあるが、これを基準符号パターンとして許容するようにしている。そして、その基準符号パターンRCはフラッシュメモリ13に書込まれる。
【0029】
学習処理では先ず上位CPUにより、第nパターン(金種・方向)の新規学習或いは追加学習の指令を受信する。そして、追加学習か否かを判断し(ステップS201)、新規学習の場合は第nパターン学習結果の格納領域をクリアし(ステップS202)、その後及び上記ステップS201で追加学習と判断された場合には、通過センサ7によって紙幣通過が検知されたか否かを判断し(ステップS203)、紙幣が通過していない場合は学習終了コマンドが有るか否かを判断する(ステップS204)。学習終了コマンドが有れば、第nパターン基準符号パターンをフラッシュメモリ13に書込んでリターンして処理を終了し(ステップS205)、学習終了コマンドがなければ上記ステップS203に戻る。又、上記ステップS203で紙幣通過が検知されると、受信した指令がUSA紙幣を特定したものであるか否かを判断し(ステップS210)、USA紙幣であれば模様部分を抽出し(ステップS212)、USA紙幣でなければ前述したと同様のエッジ抽出を行なう(ステップS211)。その後、アフィン変換(ステップS213)、斜行及び寄せの補正等の前処理を実施し(ステップS214)、図5及び、図6を用いて説明した識別時の処理と同様にブロック化・圧縮・符号化をし、得られたクラスタ値CS[i][k]に対して数10に従い1サンプル前の同一ブロックとの論理和をとり、新しい基準符号パターンのクラスタ値RS[i][k]として更新する。これを紙幣全面分のクラスタについて行うない(ステップS215)、上記ステップS203にリターンする。
【0030】
学習処理において、4ビットで1ブロック値を表現し、論理和による学習をすることにより、正規の基準となるべき紙幣のブロック値の取り得る範囲を容易に学習させることができる。また、取り扱うブロック値は正規化したものであるので、識別器のハードウェアに依存するバラツキ、経時変化、環境変化に対して影響を受けないものになっている。
【0031】
本発明で用いている圧縮符号パターン距離算出方法は、紙幣識別において各ブロック化された画像データを最小ビット数で表現する符号化ビットを使用することで優れている。つまり、該当ブロックの画素値を正規化することによって普遍的なものとし、より少ない符号ビット、実際には0と1で示すディジタル値で表現すれば圧縮率が高く、識別時間が短くなり、メモリ容量の削減につながるからである。従って、紙幣識別において符号ビットを何ビットにすれば識別可能か、また、特徴を抽出するのに各符号に対応した領域の範囲をどのようにとるかを、識別シミュレーションを実施して4ビットと決定している。その例を図12に示す。図12(A)は紙幣を示しており、模様部の画像データの圧縮符号化後のパターンが同図(B)のように“0001 0001 0001 0010・・・・”となり、基準符号パターンが1金種の紙幣に対し4方向の画像が存在するのでAパターン〜Dパターンの4種があり、同図(C)の評価値はAパターンが“0”となり、識別結果はAパターンの評価値が最も小さい(類似している)ことを示している。上記演算を紙幣の全域において実施し、最も評価値の小さいパターンで、評価値が予め設定した値以下であれば識別結果として出力する。
【0032】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明の識別方法によれば、紙幣の金種識別に使用するメモリ容量を少なくすることができるので、多パターン、高速での金種識別が可能である。本例では紙幣について説明したが、小切手等の紙葉類についても同様に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による紙幣識別装置の構成例を示すブロック図である。
【図2】画像処理判定部の詳細を示すブロック構成図である。
【図3】本発明の全体的動作例を示すフローチャートである。
【図4】本発明による識別動作例を示すフローチャートである。
【図5】本発明による紙幣識別の動作例を示すフローチャートの一部である。
【図6】本発明による紙幣識別の動作例を示すフローチャートの一部である。
【図7】紙幣のエッジ抽出を説明するための図である。
【図8】紙幣のブロック化の例を示す図である。
【図9】本発明による画像データの前処理を説明するための図である。
【図10】本発明による画像データの圧縮符号化を説明するための図である。
【図11】本発明による学習動作例を示すフローチャートである。
【図12】本発明の実施例を説明するための図である。
【符号の説明】
1 紙幣
2 発光手段
3 ラインセンサ
4 モジュール
5 A/D変換器
10 画像処理判定部
11 FIFOメモリ
12 メインメモリ
13 フラッシュメモリ
14 デュアルポートRAM
15 読取制御部
20 識別器制御部
Claims (3)
- 紙葉類からの反射光又は透過光をイメージセンサで受光してメモリに記憶し、前記紙葉類の領域を前記メモリの画像データから切出し、前記切出された紙葉類データをブロック化して前処理し、前記前処理データを前記ブロック毎に圧縮符号化してパターンデータとし、前記圧縮符号化パターンデータを予め格納されている紙葉類パターンデータと比較して前記紙葉類を識別することを特徴とし、
更に、前記圧縮符号化を、前記画像データのレベルが複数の分割レベルのどの分割エリアに対応しているかを前記の分割レベルに対応させたビット位置の値を1又は0にする2値化によって行なうことを特徴とする紙葉類の識別方法。 - 前記圧縮符号化のデータを記憶すると共に、識別結果出力対象となる紙葉類に対して行なったデータを順次論理和して前記紙葉類の基準パターンデータとして記憶する請求項1に記載の紙葉類の識別方法。
- 前記比較の方法が、前記ブロックの複数個をまとめた単位毎に前記圧縮符号化パターンデータと前記紙葉類パターンデータの論理否定値との論理積をとり、前記紙葉類1枚について結果が0以外の前記単位の個数を計数して記憶するようになっており、前記紙葉類パターンデータとの比較を識別対象分だけ実行し、前記記憶された個数が最小でかつ所定個数以下の前記紙葉類パターンデータの金種及び方向を該当紙葉類の識別結果とする請求項1に記載の紙葉類の識別方法。
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