JPH07311867A - 紙葉類認識装置 - Google Patents
紙葉類認識装置Info
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- JPH07311867A JPH07311867A JP6128389A JP12838994A JPH07311867A JP H07311867 A JPH07311867 A JP H07311867A JP 6128389 A JP6128389 A JP 6128389A JP 12838994 A JP12838994 A JP 12838994A JP H07311867 A JPH07311867 A JP H07311867A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 斜行や横ずれの検出精度を向上するととも
に、装置を簡素化する。 【構成】 紙葉類輪郭検出手段３２で紙葉類Ｍの各辺上
の複数の点の位置を検出する。そして、斜行角算出手段
５０では、輪郭ベクトル算出手段５１で複数の点の位置
の差から輪郭ベクトルを求め、直角成分抽出手段５２で
それらの輪郭ベクトルの方向角の４倍角を方向とするベ
クトルを求める。平均ベクトル算出手段５３では、これ
らの４倍角ベクトルの重み付けを行ない、紙葉類Ｍの破
損、エッジの欠損・折れ等の影響を低減させる。斜行角
算出手段５４では、４倍角ベクトルを半角の公式を２回
使って１／４の角の方向のベクトルを求めることで、直
交する４辺から構成される紙葉類Ｍのような矩形図形の
傾きを１つのベクトルとして表わす。これを平均化ベク
トルとし、このベクトルの傾きを斜行角とする。
に、装置を簡素化する。 【構成】 紙葉類輪郭検出手段３２で紙葉類Ｍの各辺上
の複数の点の位置を検出する。そして、斜行角算出手段
５０では、輪郭ベクトル算出手段５１で複数の点の位置
の差から輪郭ベクトルを求め、直角成分抽出手段５２で
それらの輪郭ベクトルの方向角の４倍角を方向とするベ
クトルを求める。平均ベクトル算出手段５３では、これ
らの４倍角ベクトルの重み付けを行ない、紙葉類Ｍの破
損、エッジの欠損・折れ等の影響を低減させる。斜行角
算出手段５４では、４倍角ベクトルを半角の公式を２回
使って１／４の角の方向のベクトルを求めることで、直
交する４辺から構成される紙葉類Ｍのような矩形図形の
傾きを１つのベクトルとして表わす。これを平均化ベク
トルとし、このベクトルの傾きを斜行角とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、金融機関等の現金自動
預金機、現金自動支払機及び両替機等に組み込まれ、特
に搬送された紙葉類の斜行や横ずれを検出することによ
り、紙葉類の位置を補正し、位置補正された紙葉類のデ
ータに応じて認識処理を行う紙葉類認識装置に関する。
預金機、現金自動支払機及び両替機等に組み込まれ、特
に搬送された紙葉類の斜行や横ずれを検出することによ
り、紙葉類の位置を補正し、位置補正された紙葉類のデ
ータに応じて認識処理を行う紙葉類認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】金融機関等で使用されている現金自動預
金機、現金自動支払機、及び両替機等には、紙葉類即ち
紙幣を認識するための紙葉類認識装置が設けられてい
る。このような紙葉類認識装置により、紙幣の種類、真
偽、汚れ、破損等が識別される。このような紙葉類認識
装置では、紙葉類の搬送の際、紙葉類が斜行したり、横
ずれが生じる場合があり、紙葉類の認識に支障をきたす
ことがあった。従来は、これを防止するため、例えば、
紙葉類の端部に複数のフォトインタラプタの配列を設
け、紙葉類が搬送される際の端辺の位置と角度を検出す
るようにしている。そして、検出された位置と角度から
横ずれと斜行角を求め、これに応じて紙葉類の印刷パタ
ーンの切り出し位置を決定するようにしている。
金機、現金自動支払機、及び両替機等には、紙葉類即ち
紙幣を認識するための紙葉類認識装置が設けられてい
る。このような紙葉類認識装置により、紙幣の種類、真
偽、汚れ、破損等が識別される。このような紙葉類認識
装置では、紙葉類の搬送の際、紙葉類が斜行したり、横
ずれが生じる場合があり、紙葉類の認識に支障をきたす
ことがあった。従来は、これを防止するため、例えば、
紙葉類の端部に複数のフォトインタラプタの配列を設
け、紙葉類が搬送される際の端辺の位置と角度を検出す
るようにしている。そして、検出された位置と角度から
横ずれと斜行角を求め、これに応じて紙葉類の印刷パタ
ーンの切り出し位置を決定するようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の紙葉類認識装置には、以下のような課題があっ
た。即ち、上述した装置では、紙葉類が新しいものであ
る間は問題がないが、流通過程等により破損や角折れが
生じるようになると、フォトインタラプタによる斜行検
出と横ずれ検出との双方に誤差が発生する。そして、こ
の誤差の許容範囲を狭くすると、紙葉類の認識における
リジェクトの発生が多くなるという課題があった。一
方、誤差の許容範囲を広くすると、偽造紙幣等をリジェ
クトできなくなるという課題があった。また、上述した
装置では、斜行及び横ずれの検出のためのフォトインタ
ラプタ等のセンサを多く必要とし、装置の大きさをコン
パクトにすることが困難であるとともに、コストの低減
が困難であるという課題があった。
た従来の紙葉類認識装置には、以下のような課題があっ
た。即ち、上述した装置では、紙葉類が新しいものであ
る間は問題がないが、流通過程等により破損や角折れが
生じるようになると、フォトインタラプタによる斜行検
出と横ずれ検出との双方に誤差が発生する。そして、こ
の誤差の許容範囲を狭くすると、紙葉類の認識における
リジェクトの発生が多くなるという課題があった。一
方、誤差の許容範囲を広くすると、偽造紙幣等をリジェ
クトできなくなるという課題があった。また、上述した
装置では、斜行及び横ずれの検出のためのフォトインタ
ラプタ等のセンサを多く必要とし、装置の大きさをコン
パクトにすることが困難であるとともに、コストの低減
が困難であるという課題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の紙葉類認識装置
は、上述した課題を解決するため、以下の点を特徴とす
るものである。 （１） 紙葉類を搬送する搬送手段、当該搬送手段で搬送され
る紙葉類に対して透過光及び反射光のいずれか一方又は
双方を照射する照明手段、搬送手段による搬送方向の第
１の座標軸と直交する第２の座標軸の方向の紙葉類画像
データを所定のサンプリング時間ごとに光学的に読み取
り、電気信号に変換する読取手段を備える。 当該読取手段により前記紙葉類の各辺上で相互に所定
の距離を隔てた複数の輪郭点の第１及び第２の座標軸の
方向の位置を検出する紙葉類輪郭検出手段を備える。
は、上述した課題を解決するため、以下の点を特徴とす
るものである。 （１） 紙葉類を搬送する搬送手段、当該搬送手段で搬送され
る紙葉類に対して透過光及び反射光のいずれか一方又は
双方を照射する照明手段、搬送手段による搬送方向の第
１の座標軸と直交する第２の座標軸の方向の紙葉類画像
データを所定のサンプリング時間ごとに光学的に読み取
り、電気信号に変換する読取手段を備える。 当該読取手段により前記紙葉類の各辺上で相互に所定
の距離を隔てた複数の輪郭点の第１及び第２の座標軸の
方向の位置を検出する紙葉類輪郭検出手段を備える。
【０００５】当該紙葉類輪郭検出手段により検出され
た各輪郭点のうちの２点を結んだ輪郭ベクトルを算出
し、当該輪郭ベクトルの方向角の４倍角を求めることに
より、相互に直交する輪郭ベクトルの方向を一致させる
輪郭ベクトル算出手段及び直角成分抽出手段を備える。 当該直角成分抽出手段により方向を修正された輪郭ベ
クトルに対し、注目する輪郭ベクトルとその前後いずれ
かの輪郭ベクトルとの角度差に応じた重み付けを行い、
当該輪郭ベクトルの平均化を行う平均ベクトル算出手段
を備える。 当該平均ベクトル算出手段で平均化された輪郭ベクト
ルにより、紙葉類の斜行角を算出する斜行角算出手段を
備える。 紙葉類輪郭検出手段により検出された紙葉類の位置及
び前記斜行角算出手段により算出された斜行角に対応し
て予め用意した基準パターンを選択し、選択された基準
パターンと読取手段から読み取った印刷パターンとを比
較、照合し、紙葉類を判別する判別手段を備える。
た各輪郭点のうちの２点を結んだ輪郭ベクトルを算出
し、当該輪郭ベクトルの方向角の４倍角を求めることに
より、相互に直交する輪郭ベクトルの方向を一致させる
輪郭ベクトル算出手段及び直角成分抽出手段を備える。 当該直角成分抽出手段により方向を修正された輪郭ベ
クトルに対し、注目する輪郭ベクトルとその前後いずれ
かの輪郭ベクトルとの角度差に応じた重み付けを行い、
当該輪郭ベクトルの平均化を行う平均ベクトル算出手段
を備える。 当該平均ベクトル算出手段で平均化された輪郭ベクト
ルにより、紙葉類の斜行角を算出する斜行角算出手段を
備える。 紙葉類輪郭検出手段により検出された紙葉類の位置及
び前記斜行角算出手段により算出された斜行角に対応し
て予め用意した基準パターンを選択し、選択された基準
パターンと読取手段から読み取った印刷パターンとを比
較、照合し、紙葉類を判別する判別手段を備える。
【０００６】（２） （１）において、以下を特徴とする。 輪郭検出手段及び斜行角算出手段に基づいて前記読取
手段から読み取った印刷パターンの位置をアフィン変換
により斜行角に亘って回転することにより補正するアフ
ィン変換手段を備える。 当該アフィン変換手段により補正された印刷パターン
を予め用意した基準パターンと比較、照合し、紙葉類を
判別する判別手段を備える。
手段から読み取った印刷パターンの位置をアフィン変換
により斜行角に亘って回転することにより補正するアフ
ィン変換手段を備える。 当該アフィン変換手段により補正された印刷パターン
を予め用意した基準パターンと比較、照合し、紙葉類を
判別する判別手段を備える。
【０００７】（３） （１）又は（２）において、以下を特徴とする。 輪郭検出手段及び斜行角算出手段に基づいて前記読取
手段から読み取った被読み取り物の少なくとも１つ以上
のかどの位置の座標を斜行角に亘ってアフィン変換する
アフィン変換手段を備える。 当該アフィン変換手段によりアフィン変換された後の
前記かどの位置により指定される座標範囲に対応するデ
ータのアフィン変換をする前の位置の座標をアフィン逆
変換により求めるアフィン逆変換手段を備える。
手段から読み取った被読み取り物の少なくとも１つ以上
のかどの位置の座標を斜行角に亘ってアフィン変換する
アフィン変換手段を備える。 当該アフィン変換手段によりアフィン変換された後の
前記かどの位置により指定される座標範囲に対応するデ
ータのアフィン変換をする前の位置の座標をアフィン逆
変換により求めるアフィン逆変換手段を備える。
【０００８】（４） （２）又は（３）において、アフィン変換及びアフィン
逆変換の際に使用する三角関数値を、例えば、斜行角が
２度の場合は sin２°＝0.035 ， cos２°＝0.999 のよ
うに予め格納した計算値テーブルを設けたことを特徴と
する。
逆変換の際に使用する三角関数値を、例えば、斜行角が
２度の場合は sin２°＝0.035 ， cos２°＝0.999 のよ
うに予め格納した計算値テーブルを設けたことを特徴と
する。
【０００９】
（１）紙葉類輪郭検出手段で紙葉類の各辺上の複数の点
の位置を検出し、平均ベクトル算出手段で輪郭ベクトル
の重み付けを行なう。この結果、紙葉類の破損、エッジ
の欠損・折れ等の影響を低減させ、これらの輪郭ベクト
ルの４倍角を算出し、合計することで直交する４辺から
構成される紙葉類のような矩形図形の傾きを１つのベク
トルとして表わすことができる。これを平均化ベクトル
とし、このベクトルの傾きにより画像データの並行成分
を有効に抽出する。その後、斜行値に応じて予め用意し
た基準パターンと比較・照合し、紙葉類の真偽を判別す
る。
の位置を検出し、平均ベクトル算出手段で輪郭ベクトル
の重み付けを行なう。この結果、紙葉類の破損、エッジ
の欠損・折れ等の影響を低減させ、これらの輪郭ベクト
ルの４倍角を算出し、合計することで直交する４辺から
構成される紙葉類のような矩形図形の傾きを１つのベク
トルとして表わすことができる。これを平均化ベクトル
とし、このベクトルの傾きにより画像データの並行成分
を有効に抽出する。その後、斜行値に応じて予め用意し
た基準パターンと比較・照合し、紙葉類の真偽を判別す
る。
【００１０】（２） （１）で得られた斜行角に亘ってアフィン変換すること
により斜行角を零とし、斜行角が零の場合の基準パター
ンと比較・照合することで真偽を判別する。この結果、
斜行角ごとの基準パターンを用意する必要がない。 （３） （２）で得られた斜行角に亘って少なくとも紙葉類の上
の辺の両端あるいは一端のかどの座標をアフィン変換
し、紙葉類を回転角補正した後の位置の座標を求める。
そして、その位置に来るべき切り出しデータの位置を前
述の斜行角に亘ってアフィン逆変換することにより求め
る。その後、（１）又は（２）の判別手段により、判別
に必要な位置の印刷パターンを切り出し、基準パターン
と比較して真偽の判別を行なう。この結果、必要最小限
のデータを確実に座標変換することが可能となる。 （４）アフィン変換あるいはアフィン逆変換の際の斜行
角に対応する正弦値及び余弦値を予め用意しておき、高
速な変換を行なう。この結果、判別処理時間を短縮する
ことができる。
により斜行角を零とし、斜行角が零の場合の基準パター
ンと比較・照合することで真偽を判別する。この結果、
斜行角ごとの基準パターンを用意する必要がない。 （３） （２）で得られた斜行角に亘って少なくとも紙葉類の上
の辺の両端あるいは一端のかどの座標をアフィン変換
し、紙葉類を回転角補正した後の位置の座標を求める。
そして、その位置に来るべき切り出しデータの位置を前
述の斜行角に亘ってアフィン逆変換することにより求め
る。その後、（１）又は（２）の判別手段により、判別
に必要な位置の印刷パターンを切り出し、基準パターン
と比較して真偽の判別を行なう。この結果、必要最小限
のデータを確実に座標変換することが可能となる。 （４）アフィン変換あるいはアフィン逆変換の際の斜行
角に対応する正弦値及び余弦値を予め用意しておき、高
速な変換を行なう。この結果、判別処理時間を短縮する
ことができる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明を図の実施例を用いて詳細に説
明する。 （第１の実施例）図１は、本発明の第１の実施例を示す
ブロック図である。まず第１の実施例について説明す
る。図示の装置は、搬送手段１と、照明手段（図示せ
ず）と、読取り手段３と、画像データ格納部２０と、紙
葉類輪郭検出手段３２と、斜行角算出手段５０と、基準
データ格納部８０と、判別手段７０等から成る。
明する。 （第１の実施例）図１は、本発明の第１の実施例を示す
ブロック図である。まず第１の実施例について説明す
る。図示の装置は、搬送手段１と、照明手段（図示せ
ず）と、読取り手段３と、画像データ格納部２０と、紙
葉類輪郭検出手段３２と、斜行角算出手段５０と、基準
データ格納部８０と、判別手段７０等から成る。
【００１２】搬送手段１は、搬送路１１と複数の駆動ロ
ーラ１２ａ，１２ｂ等から成る。搬送路１１は、紙葉類
Ｍの長手方向の幅より少し広い幅を有する。この搬送路
には、紙葉類Ｍが短手方向に一枚ずつ紙面を水平にして
搬送される。駆動ローラ１２ａ及び１２ｂは、搬送路１
１の左右にそれぞれ設けられ、紙葉類が確実に搬送され
るよう搬送方向に所定間隔をおいて複数設けられてい
る。照明手段は例えば、赤外ＬＥＤアレイのようなもの
で紙葉類の長手方向に複数本設けられ、それらは紙葉類
Ｍの下側もしくは上側に配置されている。読取り手段３
は、例えばＣＣＤイメージセンサを設けた場合には、紙
葉類Ｍの長手方向即ち紙葉類の搬送方向と直交する方向
を集光レンズ（図示せず）を用いてある倍率に縮小し
て、照明手段からの透過光、もしくは反射光を利用し
て、イメージセンサに結像させ、印刷パターンの濃度差
による光の強弱を電気信号の強弱として出力する。
ーラ１２ａ，１２ｂ等から成る。搬送路１１は、紙葉類
Ｍの長手方向の幅より少し広い幅を有する。この搬送路
には、紙葉類Ｍが短手方向に一枚ずつ紙面を水平にして
搬送される。駆動ローラ１２ａ及び１２ｂは、搬送路１
１の左右にそれぞれ設けられ、紙葉類が確実に搬送され
るよう搬送方向に所定間隔をおいて複数設けられてい
る。照明手段は例えば、赤外ＬＥＤアレイのようなもの
で紙葉類の長手方向に複数本設けられ、それらは紙葉類
Ｍの下側もしくは上側に配置されている。読取り手段３
は、例えばＣＣＤイメージセンサを設けた場合には、紙
葉類Ｍの長手方向即ち紙葉類の搬送方向と直交する方向
を集光レンズ（図示せず）を用いてある倍率に縮小し
て、照明手段からの透過光、もしくは反射光を利用し
て、イメージセンサに結像させ、印刷パターンの濃度差
による光の強弱を電気信号の強弱として出力する。
【００１３】画像データ格納部２０は、ＲＡＭ等のメモ
リで構成され、読取り手段３のイメージセンサを走査し
て読み取った紙葉類Ｍの画像データを格納する。紙葉類
輪郭検出手段３２は、主として長辺（前）検出部３３、
長辺（後）検出部３４、短辺（右）検出部３５、短辺
（左）検出部３６とから成り、それぞれ紙葉類の輪郭点
を数ポイント探索し、連続した輪郭ベクトルを形成させ
る。辺位置算出手段４０は、上記輪郭点から長辺・短辺
の代表値（座標）を決定するところである。斜行角算出
手段５０は、主に輪郭ベクトル算出手段５１、直角成分
抽出手段５２、平均ベクトル算出手段５３、斜行角算出
手段５４とから成る。
リで構成され、読取り手段３のイメージセンサを走査し
て読み取った紙葉類Ｍの画像データを格納する。紙葉類
輪郭検出手段３２は、主として長辺（前）検出部３３、
長辺（後）検出部３４、短辺（右）検出部３５、短辺
（左）検出部３６とから成り、それぞれ紙葉類の輪郭点
を数ポイント探索し、連続した輪郭ベクトルを形成させ
る。辺位置算出手段４０は、上記輪郭点から長辺・短辺
の代表値（座標）を決定するところである。斜行角算出
手段５０は、主に輪郭ベクトル算出手段５１、直角成分
抽出手段５２、平均ベクトル算出手段５３、斜行角算出
手段５４とから成る。
【００１４】基準データ格納部８０は、種々の斜行値に
対応した各種の基準データを格納している。そして、判
別手段７０は、斜行角算出手段５０と辺位置算出手段４
０で得られた情報を基に、基準データ格納部８０から必
要な基準データを選択し、これと紙葉類の画像データと
を比較・照合して、紙葉類の真偽を判別する。次に、本
発明の紙葉類認識装置の第１の実施例の動作を説明す
る。まず、画像データ格納部２０は、読取り手段３のイ
メージセンサの出力を監視し、読取り手段３の視野へ紙
葉類Ｍが到達し、イメージセンサの出力が高くなった
（光量が増加し、紙幣介在状態となった）時点から、紙
葉類Ｍが所定距離走行する毎にイメージセンサを走査
し、センサ出力を順次メモリに格納していく。やがて紙
葉類Ｍが読取り視野を通過し終えた時点では、画像デー
タ格納部２０のメモリには、紙葉類Ｍ全体の画像データ
が得られる。
対応した各種の基準データを格納している。そして、判
別手段７０は、斜行角算出手段５０と辺位置算出手段４
０で得られた情報を基に、基準データ格納部８０から必
要な基準データを選択し、これと紙葉類の画像データと
を比較・照合して、紙葉類の真偽を判別する。次に、本
発明の紙葉類認識装置の第１の実施例の動作を説明す
る。まず、画像データ格納部２０は、読取り手段３のイ
メージセンサの出力を監視し、読取り手段３の視野へ紙
葉類Ｍが到達し、イメージセンサの出力が高くなった
（光量が増加し、紙幣介在状態となった）時点から、紙
葉類Ｍが所定距離走行する毎にイメージセンサを走査
し、センサ出力を順次メモリに格納していく。やがて紙
葉類Ｍが読取り視野を通過し終えた時点では、画像デー
タ格納部２０のメモリには、紙葉類Ｍ全体の画像データ
が得られる。
【００１５】次に、紙葉類輪郭検出手段３２では、得ら
れた画像データを基に紙葉類Ｍの輪郭点の位置（外形の
位置）の座標が検出される。これらは４つの辺に分け
て、それぞれ長辺（前）、長辺（後）、短辺（右）、短
辺（左）の各検出部で検出される。次に、これらの各検
出部について説明する。図２（ａ）は、画像データ格納
部に格納されている紙葉類Ｍの画像データを示したもの
である。Ｘ2 軸は主走査方向（センサの配列方向）、Ｘ
1 軸は紙幣の搬送方向と逆向きの軸である。点Ｐは、紙
葉類Ｍ上で一番最初に読取り手段３のセンサ視野領域へ
到達した位置を示したものである。点Ｑは、紙葉類Ｍ上
で一番最後にセンサから離脱した位置を示したものであ
る。
れた画像データを基に紙葉類Ｍの輪郭点の位置（外形の
位置）の座標が検出される。これらは４つの辺に分け
て、それぞれ長辺（前）、長辺（後）、短辺（右）、短
辺（左）の各検出部で検出される。次に、これらの各検
出部について説明する。図２（ａ）は、画像データ格納
部に格納されている紙葉類Ｍの画像データを示したもの
である。Ｘ2 軸は主走査方向（センサの配列方向）、Ｘ
1 軸は紙幣の搬送方向と逆向きの軸である。点Ｐは、紙
葉類Ｍ上で一番最初に読取り手段３のセンサ視野領域へ
到達した位置を示したものである。点Ｑは、紙葉類Ｍ上
で一番最後にセンサから離脱した位置を示したものであ
る。
【００１６】まず、短辺（左）検出部３６では、図４の
ように左先行で搬送されてきた場合、点Ｐにより紙葉類
のエッジの角折れ等の影響を受けないようにするため、
Ｘ1軸方向にあらかじめ定められた距離Ｄ1 だけ移動し
た位置から輪郭点をＸ2 軸方向に適当な間隔で（Ｒ４，
Ｒ３，Ｒ２，Ｒ１の順で）探索する。探索の方法として
は、例えば、３×３の一次微分の空間オペレータを用い
てＸ2 方向に微分していき、最初に濃度値が急上昇した
ポイントをその輪郭点とする方法が考えられる。同様に
長辺（前）検出部３３では、Ｒ４からＸ2 軸方向にＤ2
だけ離れた位置から今度は逆にＸ1 方向に輪郭点を適当
な間隔でＲ５，Ｒ６，…Ｒ１２の順に探索していく。こ
の場合の方法は、前述の短辺（左）検出部３６と同様
に、３×３の一次微分空間オペレータを用いてＸ1 方向
に微分した値で判定する。同様に短辺（右）検出部３５
と長辺（後）検出部３４については、図２のように左先
行の場合はＱ点を中心に同じ考え方で探索する。図２
（ｂ）はこのようにして求めた輪郭点の座標をプロット
したものである。
ように左先行で搬送されてきた場合、点Ｐにより紙葉類
のエッジの角折れ等の影響を受けないようにするため、
Ｘ1軸方向にあらかじめ定められた距離Ｄ1 だけ移動し
た位置から輪郭点をＸ2 軸方向に適当な間隔で（Ｒ４，
Ｒ３，Ｒ２，Ｒ１の順で）探索する。探索の方法として
は、例えば、３×３の一次微分の空間オペレータを用い
てＸ2 方向に微分していき、最初に濃度値が急上昇した
ポイントをその輪郭点とする方法が考えられる。同様に
長辺（前）検出部３３では、Ｒ４からＸ2 軸方向にＤ2
だけ離れた位置から今度は逆にＸ1 方向に輪郭点を適当
な間隔でＲ５，Ｒ６，…Ｒ１２の順に探索していく。こ
の場合の方法は、前述の短辺（左）検出部３６と同様
に、３×３の一次微分空間オペレータを用いてＸ1 方向
に微分した値で判定する。同様に短辺（右）検出部３５
と長辺（後）検出部３４については、図２のように左先
行の場合はＱ点を中心に同じ考え方で探索する。図２
（ｂ）はこのようにして求めた輪郭点の座標をプロット
したものである。
【００１７】次に、斜行角算出手段５０について詳細に
説明する。図３は、斜行値検出の計算例を先ほどの図２
（ｂ）の例で示したものである。まず、輪郭ベクトル算
出手段５１で図２（ｂ）に示すように輪郭点をＲ１から
Ｒ２、Ｒ２からＲ３というように順次ベクトルで結合さ
せる。これらを輪郭ベクトルと呼び、図３のｄｘ，ｄｙ
がそれぞれの輪郭ベクトルのＸ2 方向成分、Ｘ1方向成
分を示している。図４に示すように、例えばＲ１からＲ
２への輪郭ベクトルはｄｘ＝２，ｄｙ＝−６となる。
説明する。図３は、斜行値検出の計算例を先ほどの図２
（ｂ）の例で示したものである。まず、輪郭ベクトル算
出手段５１で図２（ｂ）に示すように輪郭点をＲ１から
Ｒ２、Ｒ２からＲ３というように順次ベクトルで結合さ
せる。これらを輪郭ベクトルと呼び、図３のｄｘ，ｄｙ
がそれぞれの輪郭ベクトルのＸ2 方向成分、Ｘ1方向成
分を示している。図４に示すように、例えばＲ１からＲ
２への輪郭ベクトルはｄｘ＝２，ｄｙ＝−６となる。
【００１８】次に、直角成分抽出手段５２で輪郭ベクト
ルの直角成分を検出するために、次式により、輪郭ベク
トルの４倍角方向のベクトルｄｘ４，ｄｙ４を求める。
これは、互いに直交し合うベクトルの各４倍角方向のベ
クトルの方向は９０度の方向差が３６０度の方向差にな
るため一致するという幾何学的数学的な性質を有効に用
いて、紙葉類のような一般的な矩形の図形の位置検出を
行うものである。輪郭ベクトルｄｘ，ｄｙと、その４倍
角方向のベクトルｄｘ４，ｄｙ４との間には、次式の関
係がある。 ｄｘ４＝（ｄｘ2 −ｄｙ2 ）2 −（２ｄｘｄｙ）2 …（１） ｄｙ４＝４ｄｘ・ｄｙ・（ｄｘ2 −ｄｙ2 ） …（２）
ルの直角成分を検出するために、次式により、輪郭ベク
トルの４倍角方向のベクトルｄｘ４，ｄｙ４を求める。
これは、互いに直交し合うベクトルの各４倍角方向のベ
クトルの方向は９０度の方向差が３６０度の方向差にな
るため一致するという幾何学的数学的な性質を有効に用
いて、紙葉類のような一般的な矩形の図形の位置検出を
行うものである。輪郭ベクトルｄｘ，ｄｙと、その４倍
角方向のベクトルｄｘ４，ｄｙ４との間には、次式の関
係がある。 ｄｘ４＝（ｄｘ2 −ｄｙ2 ）2 −（２ｄｘｄｙ）2 …（１） ｄｙ４＝４ｄｘ・ｄｙ・（ｄｘ2 −ｄｙ2 ） …（２）
【００１９】次に、平均ベクトル算出手段５３で、輪郭
ベクトルの重み付けと、平均化を行う。まず、図５にお
いて、２つの単位輪郭ベクトル（ｄｘ(I)/ｒ(I) ，ｄｙ
(I)/ｒ(I) ）と（ｄｘ(I-1)/ｒ(I-1) ，ｄｙ(I-1)/ｒ(I
-1) ）のなす角WANG(I) は次の（３）式のように求めら
れる。 WANG(I) ＝tan-1 ［｛ DANG(I)2/（1-DANG(I)/4 ）1/2 ｝/2］×２ …（３ ） 同様に、WANG(I+1) を求め、（４）式により、重み荷重
W(I)が得られる。 W(I)= π/2-WANG(I)-WANG(I+1) …（４） ここに、 W(I)は、負になることもあるが、その場合は
０とする。
ベクトルの重み付けと、平均化を行う。まず、図５にお
いて、２つの単位輪郭ベクトル（ｄｘ(I)/ｒ(I) ，ｄｙ
(I)/ｒ(I) ）と（ｄｘ(I-1)/ｒ(I-1) ，ｄｙ(I-1)/ｒ(I
-1) ）のなす角WANG(I) は次の（３）式のように求めら
れる。 WANG(I) ＝tan-1 ［｛ DANG(I)2/（1-DANG(I)/4 ）1/2 ｝/2］×２ …（３ ） 同様に、WANG(I+1) を求め、（４）式により、重み荷重
W(I)が得られる。 W(I)= π/2-WANG(I)-WANG(I+1) …（４） ここに、 W(I)は、負になることもあるが、その場合は
０とする。
【００２０】（４）式が意味するところは、エッジの欠
けや辺の破損等に対しては、前後の輪郭ベクトルの角度
差が大きくなるため、重み荷重W(I)は０に近づくか又は
０になり、また互いに角度差がなければ重み荷重W(I)は
π／２となることである。従って、本来の輪郭点以外の
点が紙葉類の折れ欠損等によって探索されてもこの重み
荷重W(I)によって、これらの影響を受けることはない。
次に、重み付けをした４倍角ベクトルの平均ベクトルＡ
Ｘ，ＡＹの総和を（５）、（６）式で求める。平均ベク
トルとは、ｄｘ４，ｄｙ４をそれぞれＲ3 で割ったもの
である。 ＳＸ＝Σw(i)・ｄｘ４(i) ／Ｒ(i)3 …（５） ＳＹ＝Σw(i)・ｄｙ４(i) ／Ｒ(i)3 …（６）
けや辺の破損等に対しては、前後の輪郭ベクトルの角度
差が大きくなるため、重み荷重W(I)は０に近づくか又は
０になり、また互いに角度差がなければ重み荷重W(I)は
π／２となることである。従って、本来の輪郭点以外の
点が紙葉類の折れ欠損等によって探索されてもこの重み
荷重W(I)によって、これらの影響を受けることはない。
次に、重み付けをした４倍角ベクトルの平均ベクトルＡ
Ｘ，ＡＹの総和を（５）、（６）式で求める。平均ベク
トルとは、ｄｘ４，ｄｙ４をそれぞれＲ3 で割ったもの
である。 ＳＸ＝Σw(i)・ｄｘ４(i) ／Ｒ(i)3 …（５） ＳＹ＝Σw(i)・ｄｙ４(i) ／Ｒ(i)3 …（６）
【００２１】次に、斜行角算出手段５４でこのＳＸ，Ｓ
Ｙを半角の公式を２度用い、もとのベクトルの方向に戻
す。この場合、もとのベクトルの方向が０度から９０度
までの範囲内であればその範囲内に戻るが、９０度〜１
８０度、１８０度〜２７０度、２７０度〜３６０度の範
囲にあれば９０で割った余りの角度の方向になるので、
０度〜９０度の範囲内になる。まず１回目の半角の公式
で、（７）、（８）式のようにＸ３，Ｙ３を得る。 Ｘ３＝±［｛(SX2+SY2)1/2+SX ｝×(SX2+SY2)1/2／2 ］1/2 （ＳＹ＞０のとき＋，ＳＹ＜０のとき−） …（７ ） Ｙ３＝［｛(SX2+SY2)1/2-SX ｝×(SX2+SY2)1/2／2 ］1/2 …（８）
Ｙを半角の公式を２度用い、もとのベクトルの方向に戻
す。この場合、もとのベクトルの方向が０度から９０度
までの範囲内であればその範囲内に戻るが、９０度〜１
８０度、１８０度〜２７０度、２７０度〜３６０度の範
囲にあれば９０で割った余りの角度の方向になるので、
０度〜９０度の範囲内になる。まず１回目の半角の公式
で、（７）、（８）式のようにＸ３，Ｙ３を得る。 Ｘ３＝±［｛(SX2+SY2)1/2+SX ｝×(SX2+SY2)1/2／2 ］1/2 （ＳＹ＞０のとき＋，ＳＹ＜０のとき−） …（７ ） Ｙ３＝［｛(SX2+SY2)1/2-SX ｝×(SX2+SY2)1/2／2 ］1/2 …（８）
【００２２】更に、２回目の半角の公式の適用でＲＳ，
ＲＹを（９）、（１０）式で得る。 ＲＸ＝±［｛(X32+Y32)1/2+X3 ｝×(X32+Y32)1/2／2 ］1/2 （Ｙ３＞０のとき＋，Ｙ３＜０のとき−） …（９ ） ＲＹ＝［｛(X32+Y32)1/2-X3 ｝×(X32+Y32)1/2／2 ］1/2 …（１０） このＲＸ，ＲＹは、常に正の値をとり、斜行角をαとす
ると、 α＝-tan-1（ＲＹ／ＲＸ） （ＲＸ＞ＲＹ） α＝π／２-tan-1（ＲＹ／ＲＸ） （ＲＹ≧ＲＸ） …（１１） で求められる。ＲＸ＞ＲＹのときは左先行を示してお
り、ＲＹ＞ＲＸのときは、右先行であることを示してい
る。但し、αの範囲は４５゜以内でなければならない。
以上の処理を斜行角算出手段５０内で順次行うことで、
正確に紙葉類の斜行角及び先行方向を検出することがで
きる。
ＲＹを（９）、（１０）式で得る。 ＲＸ＝±［｛(X32+Y32)1/2+X3 ｝×(X32+Y32)1/2／2 ］1/2 （Ｙ３＞０のとき＋，Ｙ３＜０のとき−） …（９ ） ＲＹ＝［｛(X32+Y32)1/2-X3 ｝×(X32+Y32)1/2／2 ］1/2 …（１０） このＲＸ，ＲＹは、常に正の値をとり、斜行角をαとす
ると、 α＝-tan-1（ＲＹ／ＲＸ） （ＲＸ＞ＲＹ） α＝π／２-tan-1（ＲＹ／ＲＸ） （ＲＹ≧ＲＸ） …（１１） で求められる。ＲＸ＞ＲＹのときは左先行を示してお
り、ＲＹ＞ＲＸのときは、右先行であることを示してい
る。但し、αの範囲は４５゜以内でなければならない。
以上の処理を斜行角算出手段５０内で順次行うことで、
正確に紙葉類の斜行角及び先行方向を検出することがで
きる。
【００２３】図３の例では、ＳＸ＝61.6586 ，ＳＹ＝8
9.7929 ，ＲＸ＝105.743 ，ＲＹ＝26.1314 となり、α
＝-tan-1（26.1314 ／105.743 ）＝−0.242(rad)＝−1
3.9度となり、左先行で13.9度の斜行をしている。次
に、辺位置算出手段４０について説明する。ここでは、
辺の代表座標値を求め、各辺の要素に含まれる重み荷重
が１以上の座標を平均化処理して与える。図３の例で説
明すると短辺（左）の代表値は、 ｘ1 ＝（14+15 ）/2＝14.5，ｙ1 ＝（29+37 ）/2＝33 となり、長辺（前）の代表値は、ｘ2 ＝（38+47+60+69
）/4＝53.5 ，ｙ2 ＝（41+39+35+34 ）/4＝37.25 ，
短辺（右）の代表値は、ｘ3 ＝（91+89 ）/2＝90，ｙ3
＝（8+1 ）/2＝4.5 となる。
9.7929 ，ＲＸ＝105.743 ，ＲＹ＝26.1314 となり、α
＝-tan-1（26.1314 ／105.743 ）＝−0.242(rad)＝−1
3.9度となり、左先行で13.9度の斜行をしている。次
に、辺位置算出手段４０について説明する。ここでは、
辺の代表座標値を求め、各辺の要素に含まれる重み荷重
が１以上の座標を平均化処理して与える。図３の例で説
明すると短辺（左）の代表値は、 ｘ1 ＝（14+15 ）/2＝14.5，ｙ1 ＝（29+37 ）/2＝33 となり、長辺（前）の代表値は、ｘ2 ＝（38+47+60+69
）/4＝53.5 ，ｙ2 ＝（41+39+35+34 ）/4＝37.25 ，
短辺（右）の代表値は、ｘ3 ＝（91+89 ）/2＝90，ｙ3
＝（8+1 ）/2＝4.5 となる。
【００２４】以上の辺位置座標の情報と、斜行角算出手
段５０での斜行値、先行方向の情報により、判別手段７
０では、基準データ格納部８０内から必要な基準データ
を選択し、これと比較、照合することで最終的な判別結
果を得る。以上のようにして、紙葉類の破損、エッジの
欠損・折れ等の影響を低減させつつ、斜行センサを使用
せずに斜行角を検出することができる。
段５０での斜行値、先行方向の情報により、判別手段７
０では、基準データ格納部８０内から必要な基準データ
を選択し、これと比較、照合することで最終的な判別結
果を得る。以上のようにして、紙葉類の破損、エッジの
欠損・折れ等の影響を低減させつつ、斜行センサを使用
せずに斜行角を検出することができる。
【００２５】（第２の実施例）次に図６を参照して第２
の実施例について説明する。第２の実施例は、斜行角算
出手段５０までは第１の実施例と同様で、その後、アフ
ィン変換手段６０で斜行角算出手段５０で求めた斜行角
により、画像データを紙葉類の長辺・短辺を座標軸とす
る直交座標系に変換する。この変換式は次式で示され
る。 Ｘ＝cos θｘ−sin θｙ …（１２） Ｙ＝sin θｘ＋cos θｙ …（１３） ｘ，ｙ：入力座標 Ｘ，Ｙ：出力座標 θ：回転角 （１２）、（１３）式で変換されたデータと基準データ
格納部８０のデータとを比較照合して、最終的に判別結
果を得る。このようにして、斜行角ごとに基準パターン
を用意する必要がなく、基準データ格納部８０の容量を
縮小することができる。
の実施例について説明する。第２の実施例は、斜行角算
出手段５０までは第１の実施例と同様で、その後、アフ
ィン変換手段６０で斜行角算出手段５０で求めた斜行角
により、画像データを紙葉類の長辺・短辺を座標軸とす
る直交座標系に変換する。この変換式は次式で示され
る。 Ｘ＝cos θｘ−sin θｙ …（１２） Ｙ＝sin θｘ＋cos θｙ …（１３） ｘ，ｙ：入力座標 Ｘ，Ｙ：出力座標 θ：回転角 （１２）、（１３）式で変換されたデータと基準データ
格納部８０のデータとを比較照合して、最終的に判別結
果を得る。このようにして、斜行角ごとに基準パターン
を用意する必要がなく、基準データ格納部８０の容量を
縮小することができる。
【００２６】（第３の実施例）次に、第３の実施例を図
７を参照して説明する。第３の実施例も第１の実施例と
同様に、斜行角算出手段５０までは同様であるが、最初
に辺位置算出手段４０により求めた各辺の代表座標値に
より、紙葉類の４つのかどのうちの少なくとも１つ以上
のかどの座標を算出する。即ち、まず最初にこれらのか
どの座標を（１２）、（１３）式を用いてアフィン変換
手段６０により座標変換し、次にこの新しい点を座標枠
範囲の基準として、それぞれの座標に対応する画像デー
タのもとの座標を（１４）、（１５）式で示すアフィン
逆変換手段６５で求める。 ｘ＝Ｙsin θ＋Ｘcos θ …（１４） ｙ＝Ｘcos θ−Ｘsin θ …（１５）
７を参照して説明する。第３の実施例も第１の実施例と
同様に、斜行角算出手段５０までは同様であるが、最初
に辺位置算出手段４０により求めた各辺の代表座標値に
より、紙葉類の４つのかどのうちの少なくとも１つ以上
のかどの座標を算出する。即ち、まず最初にこれらのか
どの座標を（１２）、（１３）式を用いてアフィン変換
手段６０により座標変換し、次にこの新しい点を座標枠
範囲の基準として、それぞれの座標に対応する画像デー
タのもとの座標を（１４）、（１５）式で示すアフィン
逆変換手段６５で求める。 ｘ＝Ｙsin θ＋Ｘcos θ …（１４） ｙ＝Ｘcos θ−Ｘsin θ …（１５）
【００２７】その後、判別手段７０により前述のアフィ
ン逆変換で得られた座標に存在する画像データと基準デ
ータ格納部８０の基準データとを比較照合することで判
別結果を得る。このようにして、真偽の判別に必要な最
小限の画像データを確実に座標変換することができる。
ン逆変換で得られた座標に存在する画像データと基準デ
ータ格納部８０の基準データとを比較照合することで判
別結果を得る。このようにして、真偽の判別に必要な最
小限の画像データを確実に座標変換することができる。
【００２８】（第４の実施例）第４の実施例は、第２、
第３の実施例において、アフィン変換手段６０、アフィ
ン逆変換手段６５で用いるsin θ、 cosθ の値を予め
計算し、sin ，cos の計算値テーブル９０に保存してお
くようにしたものである。これにより、計算時間を短縮
し、処理速度の向上を図ることができる。尚、本発明
は、上述した各実施例に限定されるものではなく、種々
の変形が可能であることはいうまでもない。例えば、紙
葉類の搬送は、短手方向に行なう場合に限らず、長手方
向に行なうものでも同様である。
第３の実施例において、アフィン変換手段６０、アフィ
ン逆変換手段６５で用いるsin θ、 cosθ の値を予め
計算し、sin ，cos の計算値テーブル９０に保存してお
くようにしたものである。これにより、計算時間を短縮
し、処理速度の向上を図ることができる。尚、本発明
は、上述した各実施例に限定されるものではなく、種々
の変形が可能であることはいうまでもない。例えば、紙
葉類の搬送は、短手方向に行なう場合に限らず、長手方
向に行なうものでも同様である。
【００２９】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明の紙
葉類認識装置によれば、紙葉類の各輪郭ベクトルの４倍
角を算出してそれらの輪郭ベクトルの方向を揃え、重み
付けによりかど折れや欠損の影響を除去して斜行角及び
横ずれ量を検出し、これらにより印刷パターンの補正を
行なって紙葉類の真偽を判別するようにしたので、紙葉
類の輪郭を一つのベクトルとして表現でき、処理を簡単
化することができる。また、前述のように輪郭ベクトル
の重み付けを行っているため、紙葉類の折れ、エッジの
欠損、ゴミ等のノイズ、辺の歪み等の影響を受けにく
く、確実な斜行検出を行うことができる。また、センサ
構成としては、メインのイメージセンサ１つのみですべ
ての処理が行えるため、認識装置自体をコンパクトに設
計することができるとともに、コストの低減を図ること
ができる。
葉類認識装置によれば、紙葉類の各輪郭ベクトルの４倍
角を算出してそれらの輪郭ベクトルの方向を揃え、重み
付けによりかど折れや欠損の影響を除去して斜行角及び
横ずれ量を検出し、これらにより印刷パターンの補正を
行なって紙葉類の真偽を判別するようにしたので、紙葉
類の輪郭を一つのベクトルとして表現でき、処理を簡単
化することができる。また、前述のように輪郭ベクトル
の重み付けを行っているため、紙葉類の折れ、エッジの
欠損、ゴミ等のノイズ、辺の歪み等の影響を受けにく
く、確実な斜行検出を行うことができる。また、センサ
構成としては、メインのイメージセンサ１つのみですべ
ての処理が行えるため、認識装置自体をコンパクトに設
計することができるとともに、コストの低減を図ること
ができる。
【図１】本発明の紙葉類認識装置の第１の実施例のブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】本発明の紙葉類認識装置の動作の説明図であ
る。
る。
【図３】斜行値検出の計算例の説明図である。
【図４】輪郭ベクトルの説明図である。
【図５】輪郭ベクトルの重みづけの説明図である。
【図６】本発明の紙葉類認識装置の第２及び第４の実施
例のブロック図である。
例のブロック図である。
【図７】本発明の紙葉類認識装置の第３及び第４の実施
例のブロック図である。
例のブロック図である。
１ 搬送手段 ３ 読取手段 ３２ 紙葉類輪郭検出手段 ５２ 直角成分抽出手段 ５３ 平均ベクトル算出手段 ５４ 斜行角算出手段 ７０ 判別手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 9061−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６０ Ｆ
Claims (4)
- 【請求項１】 紙葉類を搬送する搬送手段と、 当該搬送手段で搬送される紙葉類に対して透過光及び反
射光のいずれか一方又は双方を照射する照明手段と、 前記搬送手段による搬送方向の第１の座標軸と直交する
第２の座標軸の方向の紙葉類画像データを所定のサンプ
リング時間ごとに光学的に読み取り、電気信号に変換す
る読取手段と、 当該読取手段により前記紙葉類の各辺上で相互に所定の
距離を隔てた位置にある複数の輪郭点の前記第１及び第
２の座標軸の方向の位置を検出する紙葉類輪郭検出手段
と、 当該紙葉類輪郭検出手段により検出された各輪郭点によ
り輪郭ベクトルを算出する輪郭ベクトル算出手段と、 当該輪郭ベクトル算出手段により算出された輪郭ベクト
ルの方向角の４倍角を求めることにより、相互に直交す
る輪郭ベクトルの方向を一致させる直角成分抽出手段
と、 当該直角成分抽出手段により方向を修正された輪郭ベク
トルに対し、注目する輪郭ベクトルとその前後いずれか
の輪郭ベクトルとの角度差に応じた重み付けを行い、当
該輪郭ベクトルの平均化を行う平均ベクトル算出手段
と、 当該平均ベクトル算出手段で平均化された輪郭ベクトル
により、前記紙葉類の斜行角を算出する斜行角算出手段
と、 前記紙葉類輪郭検出手段により検出された紙葉類の位置
及び前記斜行角算出手段により算出された斜行角に対応
して予め用意した基準パターンを選択し、選択された基
準パターンと前記読取手段から読み取った印刷パターン
とを比較して照合し、前記紙葉類を判別する判別手段と
を具備したことを特徴とする紙葉類認識装置。 - 【請求項２】 前記輪郭検出手段及び斜行角算出手段に
基づいて前記読取手段から読み取った印刷パターンの位
置を回転補正するアフィン変換手段と、 当該アフィン変換手段により回転補正された印刷パター
ンを予め用意した基準パターンと比較して照合し、前記
紙葉類を判別する判別手段とを具備したことを特徴とす
る請求項１記載の紙葉類認識装置。 - 【請求項３】 前記輪郭検出手段及び斜行角算出手段に
基づいて前記読取手段から読み取った被読み取り物の少
なくとも１つ以上のかどの位置の座標を斜行角に亘って
回転変換するアフィン変換手段と、 当該アフィン変換手段により回転変換された後の前記か
どの位置により指定される座標範囲に対応するデータの
前記回転変換をする前の位置の座標を逆回転変換により
求めるアフィン逆変換手段とを具備したことを特徴とす
る請求項１又は請求項２記載の紙葉類認識装置。 - 【請求項４】 前記アフィン変換手段及びアフィン逆変
換手段による回転変換の際に使用する三角関数値を予め
格納した計算値テーブルを設けたことを特徴とする請求
項２又は３記載の紙葉類認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6128389A JPH07311867A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 紙葉類認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6128389A JPH07311867A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 紙葉類認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07311867A true JPH07311867A (ja) | 1995-11-28 |
Family
ID=14983608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6128389A Pending JPH07311867A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 紙葉類認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07311867A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002049909A (ja) * | 2000-08-03 | 2002-02-15 | Namco Ltd | パターン認識処理装置、方法および情報記憶媒体 |
| WO2002023482A1 (fr) * | 2000-09-14 | 2002-03-21 | Sharp Kabushiki Kaisha | Dispositif et procede de traitement d'image, et support pour le stockage de ladite image |
| US6778712B1 (en) | 1999-12-20 | 2004-08-17 | Fujitsu Limited | Data sheet identification device |
| JP2006085443A (ja) * | 2004-09-16 | 2006-03-30 | Oki Electric Ind Co Ltd | 紙葉類取り扱い装置、それに用いる紙葉類判別方法及び自動取引装置 |
| JP2007272111A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Canon Inc | 画像形成装置及びその制御方法 |
| JP2017016443A (ja) * | 2015-07-01 | 2017-01-19 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 紙葉類識別装置、及び、紙葉類識別方法 |
-
1994
- 1994-05-18 JP JP6128389A patent/JPH07311867A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6778712B1 (en) | 1999-12-20 | 2004-08-17 | Fujitsu Limited | Data sheet identification device |
| JP2002049909A (ja) * | 2000-08-03 | 2002-02-15 | Namco Ltd | パターン認識処理装置、方法および情報記憶媒体 |
| WO2002023482A1 (fr) * | 2000-09-14 | 2002-03-21 | Sharp Kabushiki Kaisha | Dispositif et procede de traitement d'image, et support pour le stockage de ladite image |
| US7269298B2 (en) | 2000-09-14 | 2007-09-11 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing device, image processing method, and record medium on which the same is recorded |
| JP2006085443A (ja) * | 2004-09-16 | 2006-03-30 | Oki Electric Ind Co Ltd | 紙葉類取り扱い装置、それに用いる紙葉類判別方法及び自動取引装置 |
| JP2007272111A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Canon Inc | 画像形成装置及びその制御方法 |
| JP2017016443A (ja) * | 2015-07-01 | 2017-01-19 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 紙葉類識別装置、及び、紙葉類識別方法 |
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