JPH01233592A - 移動原点選択方式および移動原点選択方式を用いた紙葉類鑑別システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔目　次〕 概要 産業上の利用分野 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 （ｉ）第１発明 （ｉｉ）第２発明 作用 （ｉ）第１発明 （ｉｉ）第２発明 実施例 ！、実施例と第１図の対応関係 ■、実施例の前提 （ｉ）座標変換の原理 （ｉｉ　）移動原点の選択 ■、実施例の構成 （ｉ）証券鑑別システム全体の構成 （ｉｉ）測定部の構成 （ｉｉｉ　）記憶部の構成 （ｉｖ）判別部の構成 ■、実施例の動作 （ｉ）移動原点を選択する動作 （ｉｉ）全体の動作 ■、実施例のまとめ ■３発明の変形態様 発明の効果 〔概　要〕 紙葉類鑑別システムに関し、 真券データの格納領域を小さくすることを目的とし、 移動原点となりうる候補点を検出し、検出された候補点
が、移動原点としての条件を満たしているかを検討し、
その検討の結果に基づいて適切な候補点を選択し、移動
原点を選択するように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、紙葉Ｍ鑑別システムに関し、特に、移動原点
を選択するようにした紙葉類鑑別システムに関するもの
である。

〔従来の技術］ 紙幣や証券などの紙葉類を鑑別するシステムにおいては
、検査を受ける紙葉Ｍ（例えば証券）の全体を微小領域
にわけて、その各微小領域を光学センサ、厚みセンサな
どによって、模様の濃淡や色、外形などを測定し、その
測定値を階調信号などに変換して記憶する。この測定値
と予め真券を測定して記憶しておいた真券データとを比
較した結果に基づいて、証券を層別している。

第５図は、従来の証券鑑別システムの構成図である。

以後、鑑別を受ける証券を単に証券と称する。

測定部５００の搬送部５０３は、イメージセンサ５０１
が証券全体の濃淡の階調を測定できるように、証券をイ
メージセンサ５０１の感知範囲に搬送する。

イメージセンサ５０１は、その各素子が対応している証
券の表面の各微小領域の濃淡の階調を感知して電気信号
に変換する。その電気信号はアナログ−デジタル（Ａ／
Ｄ）変換器５０２により、階調を表すデジタル値に変換
されて、記憶部５２０の測定データ格納領域５２１に格
納される。

ここで、イメージセンサ５０１の２次元の素子の並びの
方向をそれぞれＸ方向、Ｙ方向として証券の各微小領域
の座標を表し、測定データはその微小領域の座標に対応
するような配列の要素に格納されるものとする。

搬送部５０３は、証券の長辺が概ねＹ方向になるように
搬送するが、搬送中にずれなどを生じて証券の長辺がＹ
軸に対して傾いた状態でイメージセンサ５０１による測
定が行なわれる場合も考えられる。このように傾いた状
態で測定された測定データを、以後斜行データと称する
。

真券データ格納領域５３１には、測定データと比較して
証券を鑑別するために、同じイメージセンサ５０１で真
券を測定した結果（真券データ）が格納されている。斜
行データの傾きは様々であるので、これと比較するため
には、あらゆる傾き角における真券データが必要である
。

中央処理装置、（ＣＰＵ）５１０は、測定データから証
券の傾き角θを求め、真券データ格納領域５３１から傾
き角θで測定された真券のデータを検索し、これを比較
用の真券データとして用いるように判別部５３０に指示
する。

判別部５３０は、測定データ格納領域５２１に格納され
た証券の測定データと指定された真券データとを比較し
、その結果に基づいて証券を鑑別し、デイスプレィやプ
リンタなどの入出力装置５４０から出力して、鑑別の結
果を報告する。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上述した従来の証券鑑別システムでは、斜行
データをそのまま真券データと比較するために、あらゆ
る傾き角において測定された真券データを真券データ格
納領域５３１に格納しておく必要がある。このため、真
券データを格納するために膨大な容量が必要であるとい
う問題点があった。

本発明は、このような点にかんがみて創作されたもので
あり、真券データの容量を小さくするようにした紙葉類
鑑別システムを提供することを目的としている。

〔課題を解決するための手段〕

」土と筆上衾里 第１図（Ａ）は、本発明の移動原点選択方式の原理ブロ
ック図である。

移動原点となりうる候補点を検出する。

検出された候補点が、移動原点としての条件を満たして
いるかを検討する。

その検討の結果に基づいて適切な候補点を選択する。

従って、全体として、いくつかの候補点から移動原点を
選択する。

（ｉｉ）第２発明 第１図（Ｂ）は、本発明の紙葉類鑑別システムの原理ブ
ロック図である。

図において、測定手段１０４は、紙葉類の各微小領域に
おける所望の物理量を測定する。

記憶手段１０５は、測定手段１０４により測定された紙
葉類の物理量の測定値を記憶する。

中央処理装置１０６は、記憶手段１０５に記憶された測
定値から移動原点を選択し、移動原点を基準として、記
憶手段１０５に記憶された測定値を並べ換えて座標変換
を行なう。

判別部１０７は、紙葉類と同種の真券をある基準位置に
おいて測定手段１０４により測定した結果である真券デ
ータを記録している真券データ記録手段１７１．真券デ
ータ記録手段１７１に記録されている真券データと中央
処理装置１０６により座標変換された変換データとを比
較する比較手段１７２を有し、紙葉類を鑑別する。

従って、全体として、移動原点を選択し、選択された移
動原点を基準として測定値を基準位置に座標変換して、
基準位置における真券データと比較して紙葉類の鑑別を
行なうように構成する。

〔作　用〕

（ｉ）第１Ｕ 以下、第１図（Ａ）を参照する。

座標変換を行なうデータの中から移動原点の特徴を具え
た候補点を検出して、その候補点が移動原点となる条件
を満たしているかを検討する。その検討の結果に基づい
て、条件を満たしている候補点の中から移動原点を選択
する。

（ｉｉ　）第２発吸 以下、第１図ＣＢ）を参照する。

測定手段１０４によって測定された、紙葉類の各微小領
域における測定値は、記憶手段１０５に記憶される。

中央処理装置１０６は、記憶手段１０５に記憶された測
定データから移動原点選択方式によって移動原点を選択
し、その移動原点を基準として、紙葉類を基準位置にお
いて測定した場合と等価な変換データになるように座標
変換を行なう。

判別部１０７は、比較手段１７２によって真券データ記
録手段１７１に記録されている真券データと座標変換後
の変換データとを比較して、その結果に基づいて紙葉類
を鑑別する。

〔実施例〕

以下、図面に基づいて本発明の実施例について詳細に説
明する。

第２図は、本発明の一実施例による証券鑑別システムの
構成を示す。

■、　施例と第１図との対応関係 ここで、本発明の実施例と第１図との対応関係を示して
おく。

測定手段１０４は、測定部２００に相当する。

記憶手段１０５は、記憶部２２０に相当する。

中央処理装置１０６は、中央処理装置（ＣＰＵ）２１０
に相当する。

判別部１０７は、判別部２３０に相当する。

真券データ記録手段１７１は、真券データ格納領域２３
１に相当する。

比較手段１７２は、比較部２３２に相当する。

以上のような対応関係があるものとして、以下本発明の
実施例について説明する。

第６図は、座標変換の原理の説明図である。

図（ａ）において、証券を表す長方形は、ＸＹ座標軸に
対してθだけ傾いており、斜行した状態にある。

このとき、長方形の各頂点の座標を表すのに便利なよう
に座標軸と原点を決め直して、長方形の各点の座標を座
標変換することができる。

例えば、頂点Ａを原点とし、辺ＡＢと辺ＡＣを座標軸と
するように座標変換を行なうことによって、第６図の（
ａ）のように測定データがＸＹ座標軸に対して角度θだ
け傾いている位置関係を、第６図（ｂ）に示すようなＸ
Ｙ座標軸に対して傾きのない基準位置に変換することが
できる。

証券を微小領域に分けて測定する場合、証券の各微小領
域における測定値を格納する配列の要素の位置関係と、
各微小領域の位置関係とが対応するように、測定値が記
憶領域に格納するように構成する。この場合、配列の要
素を並べ換えることにより、上述のような座標変換を行
なうことができ、証券を基準位置において測定したとき
と、等価な測定データ（変換データ）を得ることができ
る。このような座標変換を行なうための並べ換えの方法
としては、プレラセンハム（Ｂｒｅｓｅｎｈａｍ）の方
法が知られている。

（ｉｉ　）移動原点の選択 上述のような座標変換を行なうためには、測定データの
中での各測定点の位置関係を表す基準となる原点を決め
る必要がある。この座標変換の原点を移動原点と称する
。移動原点としては、各測定点の位置関係の表現が容易
になる点が適当であるので、証券などの方形の紙葉類で
は、その四隅の頂点または中心が適当である。

しかし、証券が常に完全な状態で測定されるとは限らず
、例えば、一方の端が折れていたり、破けていたりした
ために、移動原点となるべき頂点（例えば頂点Ａ）が見
つからない可能性がある。

このような場合でも、他にも移動原点となるべき点の候
補を検出しておいて、その中から移動原点として適切な
条件を具えたものを選択して、移動原点とすることがで
きる。

Ｕｌｌ傭ジｌ或 第２図において、証券鑑別システムは、証券の各微小領
域の濃度の階調を測定する測定部２００と、測定データ
などを記憶する記憶部２２０と、測定データを処理して
変換データに変換する中央処理装置（ＣＰＵ）２１０と
、証券が本物であるか否かを鑑別する判別部２３０と、
判別部２３０による証券の検査結果を出力する入出力装
置２４０とで形成されている。

以後、鑑別を受ける証券を単に証券と称する。

（ｉｉ　）測定部の構成 測定部２００は、証券の濃度の階調を測定する２次元イ
メージセンサ２０１．イメージセンサ２０１の出力をデ
ジタルデータに変換するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）
変換器２０２．証券をイメージセンサ２０１の感知範囲
内に搬送する搬送部２０３とで構成されている。

ここで、２次元イメージセンサ２０１の素子の並びの方
向をそれぞれＸ方向、Ｙ方向とする。

イメージセンサ２０１の感知範囲内における証券のある
微小領域の座標は、その微小領域の濃度を感知するイメ
ージセンサ２０１の素子のＸ、Ｙ方向の並びの順番に対
応し、微小領域同士の位置関係が保存される。

（ｉｉｉ　）記憶部の構成 記憶部２２０は、証券の測定値を記憶する測定データ格
納領域２２１．測定データを座標変換した結果である変
換データを格納する変換データ格納領域２２２とで形成
されている。

測定データは、イメージセンサ２０１の各素子の出力の
格納場所の位置関係が、イメージセンサ２０１の素子の
位置関係に対応するように格納される。従って、微小領
域同士の位置関係は、測定データ格納領域２２１内での
格納場所の位置関係においても保存される。

（ｉｖ）判別部の構成 判別部２３０は、予め、真券を基準位置において、イメ
ージセンサ２０１によって測定した結果（以後真券デー
タとよぶ）を記憶している真券データ格納領域２３１と
、変換データと真券データとを比較する比較部２３２と
を存して形成されている。

例えば、真券データは、真券の長辺がＹ方向に平行であ
るような基準位置において測定したものとする。

第３図は、第２図に示した実施例における移動原点を選
択する動作を表す流れ図である。

第４図は、証券に破、れがある場合の測定データの説明
図である。

以下、第２図〜第４図を参照する。

第４図において、基盤の目の１まずはそれぞれイメージ
センサ２０１の１素子（画素）にあたり、基盤の目金体
はイメージセンサ２０１の感知範囲全体にあたる（中央
部の基盤の目は省略しである）。また、図中の太線の矢
印の方向をＸ、Ｙ方向とする。

ＣＰＵ２１．Ｏは、測定データ格納領域２２１に格納さ
れている測定データから、証券の輪郭のデータを抽出す
る。例えば、第４図の塗り潰した領域の連なりが、証券
の輪郭にあたる（ステップ３０１）。

ＣＰＵ２１０は、ステップ３０１で抽出した輪郭のデー
タからＸ、Ｙの各座標の最大及び最小をとる点（頂点）
を検出する。例えば、Ｙ座標の最小値をとるのは点Ｐ、
で、最大値をとるのは点Ｐ２である。同様に、Ｘ座標に
ついて点Ｐ３．Ｐ４を検出する（ステップ３０２）。

ＣＰＵ２１０は、ステップ３０２で検出した頂点につい
てその近傍における輪郭のデータの座標のＸ座標の増分
（ΔＸ）に対するＹ座標の増分（ΔＹ）がどのように変
化するかを調べて、頂点を挟む辺がどのように交わって
いるかを調べる（ステップ３０３）。

頂点を挟む辺が直交している場合は、その頂点は証券の
四隅のうちの一つであるので、その頂点を移動原点とす
る。例えば、第４図において点Ｐ１の近傍の領域Ｃでは
ΔＸとΔＹの割合は１ニー５で、領域ＡではΔＸとΔＹ
の割合は５：１である。

これより、領域Ａと領域Ｃにあたる辺が直交しているこ
とがわかるので、点Ｐ、を移動原点とする（ステップ３
０５）。

一方、第４図において、点Ｐ４の近傍を調べると、領域
ＢのΔＸとΔＹの割合は不規則に変化していて、領域Ｄ
　（！：　’ｐＭ域Ｂにあたる辺は直交していないこと
がわかる。このように、頂点の両側の辺が直交していな
い場合は、他にまだステップ３０３の手順を経ていない
頂点があれば、ステップ３０３に戻る（ステップ３０６
）。

ステップ３０６において、全ての頂点についてステップ
３０３の検討が行なセれていた場合は、証券の中心にあ
たる点（例えば第４図の点Ｃ）を求めて、移動原点とす
る（ステップ３０７）。

（ｉｉ　）全体の動作 測定部２００により測定された証券の各微小領域の濃度
の階調は、記憶部２２０の測定データ格納領域２２１に
格納される。

ＣＰＵ２１０は、測定データを測定データ格納領域２２
１から読み出して、上述のようにして、移動原点を選択
する。

ＣＰＵ２１０は、選択された移動原点を基準として、測
定データの証券の各頂点が基準となる位置関係になるよ
うに座標変換を行なって、その結果である変換データを
変換データ格納領域２２２に格納する。

判別部２３０は、真券データ格納領域２３１から読み出
した真券データと変換データ格納領域２２２から読み出
した変換データとを比較部２３２によって比較して、そ
の結果に基づいて証券が真券であるか否かを判別し、入
出力装置２４０により、鑑別の結果を報告する。

■、　施例のまとめ 上述のように、輪郭のデータから頂点を検出し、各頂点
を挟む輪郭（辺）がどのように交わっているかを調べて
、証券の四隅のうち１つまたは証券の中心を証券の各微
小領域の位置関係を表す移動原点として選択することが
可能となる。

これにより、証券が破れていたり端が折れていたりして
も、選択した移動原点に基づいて測定データを並べ換え
て、証券の四隅の位置関係が基準位置になるように座標
変換を行なうことができるので、基準位置における真券
の測定データと比較することが可能となる。

■０発明の変形態様 なお、上述した本発明の実施例にあっては、証券の四隅
の頂点または中心点を移動原点として選択する場合を考
えたが、紙葉類の各微小領域の位置関係を表すのに都合
の良い点を選択するものであれば適用できる。また、２
次元イメージセンサに限らず、各種のセンサによる測定
値を処理することができる。

また、「■、実施例と第１図との対応関係」において、
本発明と実施例との対応関係を説明しておいたが、本発
明はこれに限られることはなく、各種の変形態様がある
ことは当業者であれば容易に推考できるであろう。

〔発明の効果〕

上述したように、本発明によれば、測定データの中から
移動原点を選択して座標変換を行なうことにより測定デ
ータを並べ換えて、紙葉類を基準位置において測定した
場合と等価なデータが得られる。

これにより、常に、基準位置の真券データと比較するこ
とが可能となるので、真券データを格納するための記憶
容量を極めて小さくすることができるので、実用的には
極めて有用である。

【図面の簡単な説明】

第１図（Ａ）は本発明の移動原点選択方式の原理ブロッ
ク図、 第１図（Ｂ）は本発明の紙葉類鑑別システムの原理ブロ
ック図、 第２図は本発明の一実施例による証券鑑別システムの構
成ブロック図、 第３図は第２図に示した実施例による移動原点選択動作
を表す流れ図、 第４図は証券に破れがある場合の測定データの説明図、 第５図は従来の証券鑑別システムの構成図、第６図は座
標変換の原理の説明図である。 回において、 １０４は測定手段、 １０５は記憶手段、 １０６は中央処理装置、 １０７は判別部、 １７１は真券データ記録手段、 １７２は比較手段、 ２００．５００は測定部、 ２０１．５０１はイメージセンサ、 ２０２．５０２はアナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ変
換器）、 ２０３．５０３は搬送部、 ２１０．５１０は中央処理装置（ＣＰＵ）、２２０．５
２０は記憶部、 ２２１，５２１は測定データ格納り１域、２２２は変換
データ格納領域、 ２３０．５３０は判別部、 ２３１．５３１は真券データ格納領域、２３２．５３２
は比較部、 ２４０．５４０は入出力装置である。 竿し路四の厘工甲ブＯツフ回 第１図（Ａ　） ％２１ｔｔ口目の扉理プロ・７７図 第１図（Ｂン ゝ実？　方と　イｆＪ、ｚへ　第１＾　八　匹つ第２図 第３図 第４図 句払朴霧１４トケ造別システｂ、の才澗Ｘａ第５図 第６図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）移動原点となりうる候補点を検出し、検出された
   候補点が、移動原点としての条件を満たしているかを検
   討し、 その検討の結果に基づいて適切な候補点を選択し、 移動原点を選択するようにした移動原点選択方式。
2. （２）紙葉類の各微小領域における所望の物理量を測定
   する測定手段（１０４）と、 前記測定手段（１０４）により測定された紙葉類の物理
   量の測定値を記憶する記憶手段（１０５）と、 前記記憶手段（１０５）に記憶された測定値から移動原
   点を選択し、前記移動原点を基準として、前記記憶手段
   （１０５）に記憶された測定値を並べ換えて座標変換を
   行なう中央処理装置（１０６）と、 前記紙葉類と同種の真券をある基準位置において前記測
   定手段（１０４）により測定した結果である真券データ
   を記録している真券データ記録手段（１７１）、前記真
   券データ記録手段（１７１）に記録されている真券デー
   タと前記中央処理装置（１０６）により座標変換された
   変換データとを比較する比較手段（１７２）を有し、紙
   葉類を鑑別する判別部（１０７）と、 を具え、移動原点を選択するように構成したことを特徴
   とする紙葉類鑑別システム。