JPH08241450A - 紙葉類識別装置 - Google Patents
紙葉類識別装置Info
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- JPH08241450A JPH08241450A JP7045809A JP4580995A JPH08241450A JP H08241450 A JPH08241450 A JP H08241450A JP 7045809 A JP7045809 A JP 7045809A JP 4580995 A JP4580995 A JP 4580995A JP H08241450 A JPH08241450 A JP H08241450A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/01—Testing electronic circuits therein
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】真正な紙葉類の一部を他の紙葉類等に張り合わ
せた模造紙葉類に対して真偽判定の精度を向上すること
を目的とする。 【構成】センサ（１）が検出する紙葉類（８）の色や濃
淡をＣＰＵ（５）で取り込んで分析し、全体の濃淡のピ
ーク回数、紙葉類（８）上の特徴的な部分に対して、濃
淡のピーク回数、ピークレベル差の比率、ピーク位置と
ピークレベルの組み合わせパターンなどをもとにＣＰＵ
（５）で真偽判定を行う処理を従来の処理に追加して判
定する。
せた模造紙葉類に対して真偽判定の精度を向上すること
を目的とする。 【構成】センサ（１）が検出する紙葉類（８）の色や濃
淡をＣＰＵ（５）で取り込んで分析し、全体の濃淡のピ
ーク回数、紙葉類（８）上の特徴的な部分に対して、濃
淡のピーク回数、ピークレベル差の比率、ピーク位置と
ピークレベルの組み合わせパターンなどをもとにＣＰＵ
（５）で真偽判定を行う処理を従来の処理に追加して判
定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動販売機や両替機お
よびゲーム装置等に用いられる紙幣識別装置や金券や搭
乗券などに印刷された模様などを判定する紙葉類の識別
装置に関する。
よびゲーム装置等に用いられる紙幣識別装置や金券や搭
乗券などに印刷された模様などを判定する紙葉類の識別
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】紙幣や金券等の紙葉類の搬送に同期して
紙幣や金券等の各部の色や濃度、紙幣に含まれる磁性粉
の存在などを光センサや磁気センサで検出し、この検出
データを基準データパターンと比較して紙幣の種別や真
偽を判定する識別装置が用いられている。
紙幣や金券等の各部の色や濃度、紙幣に含まれる磁性粉
の存在などを光センサや磁気センサで検出し、この検出
データを基準データパターンと比較して紙幣の種別や真
偽を判定する識別装置が用いられている。
【０００３】このような方法では、各位置でのサンプリ
ングされたデータの値がすべて基準データパターンに対
して許容範囲内に収まっている場合のみ、その基準デー
タパターンに対応した紙幣・金券等の紙葉類の種別の真
券信号を出力するようになっている。この時の許容範囲
は偽券を確実に除くには狭く設定する必要があるが、狭
すぎると、例えば光による検出の場合には紙葉類の汚れ
やしわ、印刷濃度のばらつき、印刷ずれ、光センサを通
過する際の紙葉類の位置の誤差などによって真券を偽券
と判定してしまう虞があるため、どうしても全体のばら
つきを含んだパターン分布に対して評価判定を行わざる
を得ない。
ングされたデータの値がすべて基準データパターンに対
して許容範囲内に収まっている場合のみ、その基準デー
タパターンに対応した紙幣・金券等の紙葉類の種別の真
券信号を出力するようになっている。この時の許容範囲
は偽券を確実に除くには狭く設定する必要があるが、狭
すぎると、例えば光による検出の場合には紙葉類の汚れ
やしわ、印刷濃度のばらつき、印刷ずれ、光センサを通
過する際の紙葉類の位置の誤差などによって真券を偽券
と判定してしまう虞があるため、どうしても全体のばら
つきを含んだパターン分布に対して評価判定を行わざる
を得ない。
【０００４】このため、真正な紙葉類の一部を切り取っ
て他の紙葉類または他の紙片に張り合わせた模造紙葉類
に対して、真偽判定が正確にできないという欠点があっ
た。
て他の紙葉類または他の紙片に張り合わせた模造紙葉類
に対して、真偽判定が正確にできないという欠点があっ
た。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述のごとく、従来の
紙葉類識別装置では、真券を偽券と判定してしまう虞が
あったり、真正な紙葉類の一部を他の紙葉類等に張り合
わせた模造紙葉類に対して無力であるなどの問題があっ
た。
紙葉類識別装置では、真券を偽券と判定してしまう虞が
あったり、真正な紙葉類の一部を他の紙葉類等に張り合
わせた模造紙葉類に対して無力であるなどの問題があっ
た。
【０００６】本発明はこのような問題点を解決して、紙
葉類の持つ部分的な顕著な特徴を判定することによっ
て、真券を偽券と判定してしまう虞をなくし、真正な紙
葉類の一部を他の紙葉類等に張り合わせた模造紙葉類に
対して真偽判定の精度を向上することを目的とする。
葉類の持つ部分的な顕著な特徴を判定することによっ
て、真券を偽券と判定してしまう虞をなくし、真正な紙
葉類の一部を他の紙葉類等に張り合わせた模造紙葉類に
対して真偽判定の精度を向上することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、紙葉類から複数の測定位置における測定
データを読取り該測定データを格納する測定データ格納
手段と、前記測定データ格納手段に格納された複数の測
定位置における測定データから前記紙葉類全体における
該測定データのピーク値および該ピーク値の出現位置並
びに該ピーク値の出現回数を解析するピーク値解析手段
と、前記ピーク値解析手段で解析された前記紙葉類全体
におけるピーク値の出現回数が予め設定された所定回数
の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定す
る第１の異常紙幣判定手段とを具備することを特徴とす
る。
め、本発明は、紙葉類から複数の測定位置における測定
データを読取り該測定データを格納する測定データ格納
手段と、前記測定データ格納手段に格納された複数の測
定位置における測定データから前記紙葉類全体における
該測定データのピーク値および該ピーク値の出現位置並
びに該ピーク値の出現回数を解析するピーク値解析手段
と、前記ピーク値解析手段で解析された前記紙葉類全体
におけるピーク値の出現回数が予め設定された所定回数
の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定す
る第１の異常紙幣判定手段とを具備することを特徴とす
る。
【０００８】また、本発明は、上記構成に加えて前記ピ
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所定の特
徴領域におけるピーク値の出現回数が予め設定された所
定回数の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として
判定する第２の異常紙幣判定手段を更に具備することを
特徴とする。
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所定の特
徴領域におけるピーク値の出現回数が予め設定された所
定回数の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として
判定する第２の異常紙幣判定手段を更に具備することを
特徴とする。
【０００９】また、本発明は、上記構成に加えて前記ピ
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の全体にお
けるピーク値の最大値と最小値の差に対応する第１の算
出値を求める第１の算出手段と、前記ピーク値解析手段
により解析された前記紙葉類の所定の特徴領域における
ピーク値の最大値と最小値の差に対応する第２の算出値
を求める第２の算出手段と、前記第１の算出手段で算出
した前記第１の算出値に対する前記第２の算出手段で算
出した前記第２の算出値の比を算出する第３の算出手段
と、前記第３の算出手段で算出した前記比が所定の値の
範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する
第３の異常紙幣判定手段とを更に具備することを特徴と
する。
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の全体にお
けるピーク値の最大値と最小値の差に対応する第１の算
出値を求める第１の算出手段と、前記ピーク値解析手段
により解析された前記紙葉類の所定の特徴領域における
ピーク値の最大値と最小値の差に対応する第２の算出値
を求める第２の算出手段と、前記第１の算出手段で算出
した前記第１の算出値に対する前記第２の算出手段で算
出した前記第２の算出値の比を算出する第３の算出手段
と、前記第３の算出手段で算出した前記比が所定の値の
範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する
第３の異常紙幣判定手段とを更に具備することを特徴と
する。
【００１０】また、本発明は、上記構成に加えて前記ピ
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所定の特
徴領域におけるピーク値の出現パターンを予め設定した
該所定の特徴領域に対応するピーク値の出現パターンと
比較し、その比較結果から異常紙幣を判定する第４の異
常紙幣判定手段を更に具備することを特徴とする。
ーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所定の特
徴領域におけるピーク値の出現パターンを予め設定した
該所定の特徴領域に対応するピーク値の出現パターンと
比較し、その比較結果から異常紙幣を判定する第４の異
常紙幣判定手段を更に具備することを特徴とする。
【００１１】また、本発明は、紙葉類から複数の測定位
置における測定データを読取り該測定データを格納する
測定データ格納手段と、前記測定データ格納手段に格納
された各測定位置における測定データを該測定位置に対
応して予め設定された所定値とそれぞれ比較することに
より前記紙葉類の真偽を判定する紙葉類判定手段とを具
備する紙葉類識別装置において、前記測定データ格納手
段に格納された複数の測定位置における測定データから
前記紙葉類全体における該測定データのピーク値および
該ピーク値の出現位置並びに該ピーク値の出現回数を解
析するピーク値解析手段と、前記ピーク値解析手段で解
析された前記紙葉類全体におけるピーク値の出現回数が
予め設定された所定回数の範囲内にない場合は該紙葉類
を異常紙幣として判定する第１の異常紙幣判定手段と、
前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所
定の特徴領域におけるピーク値の出現回数が予め設定さ
れた所定回数の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣
として判定する第２の異常紙幣判定手段と、前記ピーク
値解析手段により解析された前記紙葉類の全体における
ピーク値の最大値と最小値の差に対する前記ピーク値解
析手段により解析された前記紙葉類の所定の特徴領域に
おけるピーク値の最大値と最小値の差の比が所定の範囲
内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する第３
の異常紙幣判定手段と、前記ピーク値解析手段により解
析された前記紙葉類の所定の特徴領域におけるピーク値
の出現パターンを予め設定した該所定の特徴領域に対応
するピーク値の出現パターンと比較し、その比較結果か
ら異常紙幣を判定する第４の異常紙幣判定手段とを具備
し、前記紙葉類判定手段により真券と判定された紙葉類
に対して前記第１から第４の異常紙幣判定手段のいずれ
かで異常紙幣として判定された場合は該紙葉類を異常紙
幣として識別することを特徴とする。
置における測定データを読取り該測定データを格納する
測定データ格納手段と、前記測定データ格納手段に格納
された各測定位置における測定データを該測定位置に対
応して予め設定された所定値とそれぞれ比較することに
より前記紙葉類の真偽を判定する紙葉類判定手段とを具
備する紙葉類識別装置において、前記測定データ格納手
段に格納された複数の測定位置における測定データから
前記紙葉類全体における該測定データのピーク値および
該ピーク値の出現位置並びに該ピーク値の出現回数を解
析するピーク値解析手段と、前記ピーク値解析手段で解
析された前記紙葉類全体におけるピーク値の出現回数が
予め設定された所定回数の範囲内にない場合は該紙葉類
を異常紙幣として判定する第１の異常紙幣判定手段と、
前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所
定の特徴領域におけるピーク値の出現回数が予め設定さ
れた所定回数の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣
として判定する第２の異常紙幣判定手段と、前記ピーク
値解析手段により解析された前記紙葉類の全体における
ピーク値の最大値と最小値の差に対する前記ピーク値解
析手段により解析された前記紙葉類の所定の特徴領域に
おけるピーク値の最大値と最小値の差の比が所定の範囲
内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する第３
の異常紙幣判定手段と、前記ピーク値解析手段により解
析された前記紙葉類の所定の特徴領域におけるピーク値
の出現パターンを予め設定した該所定の特徴領域に対応
するピーク値の出現パターンと比較し、その比較結果か
ら異常紙幣を判定する第４の異常紙幣判定手段とを具備
し、前記紙葉類判定手段により真券と判定された紙葉類
に対して前記第１から第４の異常紙幣判定手段のいずれ
かで異常紙幣として判定された場合は該紙葉類を異常紙
幣として識別することを特徴とする。
【００１２】
【作用】本発明によれば、紙葉類の全体の濃淡のピーク
位置やピーク回数、ピークレベル差と、紙葉類上の特徴
的な部分に対して、濃淡のピーク位置やピーク回数、ピ
ークレベル差の比率、ピーク位置とピークレベルの組み
合わせパターンなどをもとに判定を行う処理を従来の処
理に追加して判定を行うことができる。
位置やピーク回数、ピークレベル差と、紙葉類上の特徴
的な部分に対して、濃淡のピーク位置やピーク回数、ピ
ークレベル差の比率、ピーク位置とピークレベルの組み
合わせパターンなどをもとに判定を行う処理を従来の処
理に追加して判定を行うことができる。
【００１３】これにより、比較的簡単な判定方法で紙葉
類の一部を切り取って他に貼りつけたような変造紙葉類
の鑑定率を向上することができる。
類の一部を切り取って他に貼りつけたような変造紙葉類
の鑑定率を向上することができる。
【００１４】
【実施例】以下、本発明にかかる紙葉類識別装置を添付
図面を参照にして詳細に説明する。 図１は本発明が実
施される紙葉類識別装置の概略のブロック図である。
図面を参照にして詳細に説明する。 図１は本発明が実
施される紙葉類識別装置の概略のブロック図である。
【００１５】光電変換器などのセンサ１からの出力は増
幅器２を経てＡ／Ｄ変換器３でディジタル信号に変換さ
れ、入出力回路４からＣＰＵ５に入力される。これによ
り紙葉類８の現在センサ１で検出されている位置の色や
濃度に関する情報がＣＰＵ５に取り込まれる。紙葉類８
の位置はＣＰＵ５によって制御されるモータ７によって
制御されるので、位置情報とセンサ１からの情報は対比
してＣＰＵ５で取り込み、メモリ６に記憶できる。
幅器２を経てＡ／Ｄ変換器３でディジタル信号に変換さ
れ、入出力回路４からＣＰＵ５に入力される。これによ
り紙葉類８の現在センサ１で検出されている位置の色や
濃度に関する情報がＣＰＵ５に取り込まれる。紙葉類８
の位置はＣＰＵ５によって制御されるモータ７によって
制御されるので、位置情報とセンサ１からの情報は対比
してＣＰＵ５で取り込み、メモリ６に記憶できる。
【００１６】センサ１、増幅器２、Ａ／Ｄ変換器３の組
は１つでも複数組みでもよく、センサ１のあるものは磁
気検出センサであっても良い。
は１つでも複数組みでもよく、センサ１のあるものは磁
気検出センサであっても良い。
【００１７】図２〜図４は本発明の紙葉類識別装置の概
略の動作フローチャートである。これらのフローチャー
トは本発明の内容を説明するためのもので、実際の紙葉
類識別装置の詳細動作を必ずしも説明するものではな
い。
略の動作フローチャートである。これらのフローチャー
トは本発明の内容を説明するためのもので、実際の紙葉
類識別装置の詳細動作を必ずしも説明するものではな
い。
【００１８】図２は本発明のゼネラルフローチャートと
いえるものである。
いえるものである。
【００１９】図２では、まず、紙葉類が挿入されると、
そのことをチェックする（ステップ１）。次に、紙葉類
の各位置におけるセンサの計測データがメモリのＤＡＴ
ＢＦ（Ｎ）に記憶される（ステップ２）。次に、従来の
判定方法による判定が行われる（ステップ３）。この従
来の判定方法で真と判定された後で、ピーク解析（ステ
ップ４）が実行される。このピーク解析（ステップ４）
の詳細は図３にそって後で説明するが、ピーク解析では
紙葉類の濃淡の変化を示すセンサの計測データの正のピ
ーク値および負のピーク値の位置と計測データをセット
で求め、さらに負ピークの変化回数ＮＣと正ピークの変
化回数ＰＣが記憶される。従来の判定方法で偽と判定さ
れた場合は、異常紙葉類と判定する。
そのことをチェックする（ステップ１）。次に、紙葉類
の各位置におけるセンサの計測データがメモリのＤＡＴ
ＢＦ（Ｎ）に記憶される（ステップ２）。次に、従来の
判定方法による判定が行われる（ステップ３）。この従
来の判定方法で真と判定された後で、ピーク解析（ステ
ップ４）が実行される。このピーク解析（ステップ４）
の詳細は図３にそって後で説明するが、ピーク解析では
紙葉類の濃淡の変化を示すセンサの計測データの正のピ
ーク値および負のピーク値の位置と計測データをセット
で求め、さらに負ピークの変化回数ＮＣと正ピークの変
化回数ＰＣが記憶される。従来の判定方法で偽と判定さ
れた場合は、異常紙葉類と判定する。
【００２０】総合ピーク判定（ステップ５）は正ピーク
回数と負ピーク回数の合計（ＮＣ＋ＰＣ）が予め定めた
対象となっている紙葉類に対して決めた変化回数の基準
範囲内にあるかどうかを、判定する。
回数と負ピーク回数の合計（ＮＣ＋ＰＣ）が予め定めた
対象となっている紙葉類に対して決めた変化回数の基準
範囲内にあるかどうかを、判定する。
【００２１】変化回数の合計回数が基準の許容範囲内に
ある場合は特徴ゾーン解析（ステップ６）を実行する。
許容範囲外に外れた場合は異常紙葉類と判定する。
ある場合は特徴ゾーン解析（ステップ６）を実行する。
許容範囲外に外れた場合は異常紙葉類と判定する。
【００２２】特徴ゾーン解析（ステップ６）では、紙葉
類上の特徴のある一定の場所（特徴ゾーン）のピークや
レベル比率およびパターンの判定および解析を行いその
結果を各フラグにセットする。この処理の詳細について
は図４にそって後述する。
類上の特徴のある一定の場所（特徴ゾーン）のピークや
レベル比率およびパターンの判定および解析を行いその
結果を各フラグにセットする。この処理の詳細について
は図４にそって後述する。
【００２３】特徴ゾーン解析（ステップ６）の後には特
徴ゾーンピーク回数判定（ステップ７）を行う。
徴ゾーンピーク回数判定（ステップ７）を行う。
【００２４】特徴ゾーンピーク回数判定（ステップ７）
は特徴ゾーン解析（ステップ６）での解析の結果求めら
れた特徴ゾーン内でのセンサの計測データの正と負のピ
ーク回数の合計が予め設定された許容範囲内にあるかど
うかを判定する。もし許容範囲外であれば異常紙葉類と
判定する。特徴ゾーンピーク回数判定（ステップ７）で
特徴ゾーン内でのセンサの計測データのピーク回数合計
が許容範囲内にあれば、次に特徴ゾーン濃淡判定（ステ
ップ８）を実行する。
は特徴ゾーン解析（ステップ６）での解析の結果求めら
れた特徴ゾーン内でのセンサの計測データの正と負のピ
ーク回数の合計が予め設定された許容範囲内にあるかど
うかを判定する。もし許容範囲外であれば異常紙葉類と
判定する。特徴ゾーンピーク回数判定（ステップ７）で
特徴ゾーン内でのセンサの計測データのピーク回数合計
が許容範囲内にあれば、次に特徴ゾーン濃淡判定（ステ
ップ８）を実行する。
【００２５】特徴ゾーン濃淡判定（ステップ８）は特徴
ゾーン解析（ステップ６）を実行した結果の判定フラグ
ＺＯＮＲＮＧが０であれば合格とし、特徴ゾーンのパタ
ーン判定（ステップ９）へ移行する。またこの判定フラ
グＺＯＮＲＮＧ≠０であれば、異常紙葉類とする。
ゾーン解析（ステップ６）を実行した結果の判定フラグ
ＺＯＮＲＮＧが０であれば合格とし、特徴ゾーンのパタ
ーン判定（ステップ９）へ移行する。またこの判定フラ
グＺＯＮＲＮＧ≠０であれば、異常紙葉類とする。
【００２６】特徴ゾーンのパターン判定（ステップ９）
は、特徴ゾーン解析（ステップ６）を実行した結果の判
定フラグＺＯＮＰＡＴが０であれば最終的に真正紙葉類
と判定する。またこの判定フラグＺＯＮＰＡＴ≠０であ
れば、異常紙葉類とする。
は、特徴ゾーン解析（ステップ６）を実行した結果の判
定フラグＺＯＮＰＡＴが０であれば最終的に真正紙葉類
と判定する。またこの判定フラグＺＯＮＰＡＴ≠０であ
れば、異常紙葉類とする。
【００２７】次に図３にそってピーク解析（ステップ
４）の内容について説明する。
４）の内容について説明する。
【００２８】この解析を行うについては、次に示すよう
な幾つかのメモリ領域またはバッファが用意される。
な幾つかのメモリ領域またはバッファが用意される。
【００２９】 ＮＣ 負のピーク数のカウンタ ＰＣ 正のピーク数のカウンタ ＡＤＲ 紙葉類に対するセンサの計測
データ位置 ＵＤＦＬＧ 正／負の方向検出フラグ ＮＣＬＶＬ（ｎ） 負のピークレベル格納レベル ＮＣＡＤＲ（ｎ） 負のピーク検出位置（ＮＣＬ
ＶＬ（ｎ）と対） ＰＣＬＶＬ（ｎ） 正のピークレベル格納レベル ＰＣＡＤＲ（ｎ） 正のピーク検出位置（ＰＣＬ
ＶＬ（ｎ）と対） ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ） 紙葉類のセンサ測定データの
格納場所 設定レベル どの程度の変化まで検出する
かを設定する値・数値が小さいほど微小な変化のピーク
を検出する 終了値 紙葉類センサデータの終了値 ピーク解析にはいると、まずＮＣ、ＰＣ、ＡＤＲ、ＵＤ
ＦＬＧの値を０に設定し（ステップ１０）、全部のＮＣ
ＬＶＬ（ｎ）に最大値をセットし、ＰＣＬＶＬ（ｎ）、
ＮＣＡＤＲ（ｎ）、ＰＣＡＤＲ（ｎ）は全部０にクリア
する（ステップ１１）。
データ位置 ＵＤＦＬＧ 正／負の方向検出フラグ ＮＣＬＶＬ（ｎ） 負のピークレベル格納レベル ＮＣＡＤＲ（ｎ） 負のピーク検出位置（ＮＣＬ
ＶＬ（ｎ）と対） ＰＣＬＶＬ（ｎ） 正のピークレベル格納レベル ＰＣＡＤＲ（ｎ） 正のピーク検出位置（ＰＣＬ
ＶＬ（ｎ）と対） ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ） 紙葉類のセンサ測定データの
格納場所 設定レベル どの程度の変化まで検出する
かを設定する値・数値が小さいほど微小な変化のピーク
を検出する 終了値 紙葉類センサデータの終了値 ピーク解析にはいると、まずＮＣ、ＰＣ、ＡＤＲ、ＵＤ
ＦＬＧの値を０に設定し（ステップ１０）、全部のＮＣ
ＬＶＬ（ｎ）に最大値をセットし、ＰＣＬＶＬ（ｎ）、
ＮＣＡＤＲ（ｎ）、ＰＣＡＤＲ（ｎ）は全部０にクリア
する（ステップ１１）。
【００３０】次にステップ１２でＵＤＦＬＧの値が０で
正のピークから負のピークへの下降状態であればステッ
プ１３に、０以外の値（すなわち１）であればステップ
１９へ進む。
正のピークから負のピークへの下降状態であればステッ
プ１３に、０以外の値（すなわち１）であればステップ
１９へ進む。
【００３１】ステップ１３では現在まで紙葉類センサデ
ータ値の最小値とされている値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）と現
在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）と
大小を比較する。現在の紙葉類のセンサ測定データが大
きければステップ１４に進み、現在まで紙葉類センサデ
ータ値の最小値とされている値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）をそ
のままとし、その値と現在の紙葉類のセンサ測定データ
ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）との差を求め、その差が「設定レ
ベル」よりも大きければ、新しい、負のピーク値を検出
したとして負のピーク数のカウンタＮＣを１つ大きく
し、ＵＤＦＬＧを１にして負のピークから正のピークへ
の上昇状態を示す。
ータ値の最小値とされている値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）と現
在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）と
大小を比較する。現在の紙葉類のセンサ測定データが大
きければステップ１４に進み、現在まで紙葉類センサデ
ータ値の最小値とされている値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）をそ
のままとし、その値と現在の紙葉類のセンサ測定データ
ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）との差を求め、その差が「設定レ
ベル」よりも大きければ、新しい、負のピーク値を検出
したとして負のピーク数のカウンタＮＣを１つ大きく
し、ＵＤＦＬＧを１にして負のピークから正のピークへ
の上昇状態を示す。
【００３２】次にステップ１６でＡＤＲを１だけ進めて
次ぎの位置の検出に向かう。ステップ１７でＡＤＲを終
了値と比較しＡＤＲが大きければ終了、そうでなければ
再びステップ１２に戻る。
次ぎの位置の検出に向かう。ステップ１７でＡＤＲを終
了値と比較しＡＤＲが大きければ終了、そうでなければ
再びステップ１２に戻る。
【００３３】ステップ１３で現在の紙葉類のセンサ測定
データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）の方が小さければステップ
１８に進み、現在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢ
Ｆ（ＡＤＲ）を負のピーク値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）とし、
負のピーク値アドレスＮＣＡＤＲ（ＮＣ）として現在の
アドレスＡＤＲを格納する。そしてステップ１６に進
む。
データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）の方が小さければステップ
１８に進み、現在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢ
Ｆ（ＡＤＲ）を負のピーク値ＮＣＬＶＬ（ＮＣ）とし、
負のピーク値アドレスＮＣＡＤＲ（ＮＣ）として現在の
アドレスＡＤＲを格納する。そしてステップ１６に進
む。
【００３４】ステップ１９では現在まで紙葉類センサデ
ータ値の最大値とされている値ＰＣＬＶＬ（ＰＣ）と現
在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）と
の大小を比較する。現在の紙葉類のセンサ測定データが
小さければステップ２０に進み、現在まで紙葉類センサ
データ値の最大値とされている値ＰＣＬＶＬ（ＡＤＲ）
をそのままにし、その値と現在の紙葉類のセンサ測定デ
ータＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）との差を求め、その差が「設
定レベル」よりも大きければ、新しい、正のピーク値を
検出したとして正のピーク数のカウンタＰＣを１つ大き
くし、ＵＤＦＬＧを０にして正のピークから負のピーク
への下降状態を示す。次にステップ１６に進む。
ータ値の最大値とされている値ＰＣＬＶＬ（ＰＣ）と現
在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）と
の大小を比較する。現在の紙葉類のセンサ測定データが
小さければステップ２０に進み、現在まで紙葉類センサ
データ値の最大値とされている値ＰＣＬＶＬ（ＡＤＲ）
をそのままにし、その値と現在の紙葉類のセンサ測定デ
ータＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）との差を求め、その差が「設
定レベル」よりも大きければ、新しい、正のピーク値を
検出したとして正のピーク数のカウンタＰＣを１つ大き
くし、ＵＤＦＬＧを０にして正のピークから負のピーク
への下降状態を示す。次にステップ１６に進む。
【００３５】ステップ１９で現在の紙葉類のセンサ測定
データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）の方が大きければステップ
２２に進み、現在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢ
Ｆ（ＡＤＲ）を正のピーク値ＰＣＬＶＬ（ＰＣ）とし、
正のピーク値アドレスＰＣＡＤＲ（ＰＣ）として現在の
アドレスＡＤＲを格納する。そしてステップ１６に進
む。
データＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ）の方が大きければステップ
２２に進み、現在の紙葉類のセンサ測定データＤＡＴＢ
Ｆ（ＡＤＲ）を正のピーク値ＰＣＬＶＬ（ＰＣ）とし、
正のピーク値アドレスＰＣＡＤＲ（ＰＣ）として現在の
アドレスＡＤＲを格納する。そしてステップ１６に進
む。
【００３６】以上のような図３のフローチャートを実行
することによりピーク値が検出される。
することによりピーク値が検出される。
【００３７】図４に示すフローチャートにそって特徴ゾ
ーン解析（ステップ６）の動作を説明する。この解析は
紙葉類の特徴のある一定の範囲内でその特徴を検出する
ためのものである。
ーン解析（ステップ６）の動作を説明する。この解析は
紙葉類の特徴のある一定の範囲内でその特徴を検出する
ためのものである。
【００３８】この解析を行うについては、次に示すよう
な幾つかのメモリ領域またはバッファが用意される。
な幾つかのメモリ領域またはバッファが用意される。
【００３９】 ＮＣＭＩＮ 負のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最小値 ＰＣＭＡＸ 正のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最大値 ＴＯＬＲＮＧ （ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）
の値 ＺＯＮ 特徴ゾーンの解析順位 ＺＯＮＡＮＳ ゾーン内のピークレベルの最
大値と最小値の差と全体のピークレベルの最大値と最小
値の差の比 ＺＯＮＣＮＴ 特徴ゾーン内の最大値と最小
値の回数の和 ＺＯＮＲＮＧ ＺＯＮＡＮＳが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＮＮＮ ＺＯＮＣＮＴが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＰＡＴ 特徴パターン判定が規定範囲
外の時の不合格フラグ ＮＺＡＤＲ（ｎ） 負のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最小値を示す点の検出位置 ＰＺＡＤＲ（ｎ） 正のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最大値を示す点の検出位置 まずステップ３０でピーク解析（ステップ４）で求めた
負のピーク点のピーク値レベルＮＣＬＶＬ（ｎ）の全体
の最小値をＮＣＭＩＮに、正のピーク点のピーク値レベ
ルＰＣＬＶＬ（ｎ）の最大値をＰＣＭＡＸに記憶し、さ
らに（ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）を演算してＴＯＬＲＮ
Ｇに記憶する。またＺＯＮ、ＺＯＮＲＮＧ、ＺＯＮＮＮ
Ｎ、ＺＯＮＰＡＴを０に設定して初期化する。
ルの全体の最小値 ＰＣＭＡＸ 正のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最大値 ＴＯＬＲＮＧ （ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）
の値 ＺＯＮ 特徴ゾーンの解析順位 ＺＯＮＡＮＳ ゾーン内のピークレベルの最
大値と最小値の差と全体のピークレベルの最大値と最小
値の差の比 ＺＯＮＣＮＴ 特徴ゾーン内の最大値と最小
値の回数の和 ＺＯＮＲＮＧ ＺＯＮＡＮＳが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＮＮＮ ＺＯＮＣＮＴが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＰＡＴ 特徴パターン判定が規定範囲
外の時の不合格フラグ ＮＺＡＤＲ（ｎ） 負のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最小値を示す点の検出位置 ＰＺＡＤＲ（ｎ） 正のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最大値を示す点の検出位置 まずステップ３０でピーク解析（ステップ４）で求めた
負のピーク点のピーク値レベルＮＣＬＶＬ（ｎ）の全体
の最小値をＮＣＭＩＮに、正のピーク点のピーク値レベ
ルＰＣＬＶＬ（ｎ）の最大値をＰＣＭＡＸに記憶し、さ
らに（ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）を演算してＴＯＬＲＮ
Ｇに記憶する。またＺＯＮ、ＺＯＮＲＮＧ、ＺＯＮＮＮ
Ｎ、ＺＯＮＰＡＴを０に設定して初期化する。
【００４０】ステップ３１では解析対象としているゾー
ンの中での負のピーク値レベルＮＣＬＶＬ（ｎ）の最小
値をＮＣＭＩＮに、正のピーク値レベルＰＣＬＶＬ
（ｎ）の最大値をＰＣＭＡＸに記憶し、その負のピーク
値レベルが最小値を示す点の検出位置を表すＮＣＡＤＲ
（ｎ）をＮＺＡＤＲ（０）に、正のピーク値レベルが最
大値を示す点の検出位置を表すＰＣＡＤＲ（ｎ）をＰＺ
ＡＤＲ（０）に記憶する。またゾーン内の最大値と最小
値の回数の和をＺＯＮＣＮＴに記憶する。さらにゾーン
内でのピークレベルの最大値と最小値の差と全体のピー
クレベルの最大値と最小値の差と比較した値（ゾーンレ
ベル比率） （（ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）／ＴＯＬＲＮＧ）＊１０
０ を求めてＺＯＮＡＮＳに記憶する。
ンの中での負のピーク値レベルＮＣＬＶＬ（ｎ）の最小
値をＮＣＭＩＮに、正のピーク値レベルＰＣＬＶＬ
（ｎ）の最大値をＰＣＭＡＸに記憶し、その負のピーク
値レベルが最小値を示す点の検出位置を表すＮＣＡＤＲ
（ｎ）をＮＺＡＤＲ（０）に、正のピーク値レベルが最
大値を示す点の検出位置を表すＰＣＡＤＲ（ｎ）をＰＺ
ＡＤＲ（０）に記憶する。またゾーン内の最大値と最小
値の回数の和をＺＯＮＣＮＴに記憶する。さらにゾーン
内でのピークレベルの最大値と最小値の差と全体のピー
クレベルの最大値と最小値の差と比較した値（ゾーンレ
ベル比率） （（ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）／ＴＯＬＲＮＧ）＊１０
０ を求めてＺＯＮＡＮＳに記憶する。
【００４１】次にステップ３２で、このゾーンのＺＯＮ
ＡＮＳの値が許容範囲内にあるかどうかを調べ、許容範
囲内にあればステップ３３に、許容範囲内になければス
テップ３８に進む。ステップ３８ではＺＯＮＲＮＧの判
定不合格フラグを１にしてこの処理を終了する。
ＡＮＳの値が許容範囲内にあるかどうかを調べ、許容範
囲内にあればステップ３３に、許容範囲内になければス
テップ３８に進む。ステップ３８ではＺＯＮＲＮＧの判
定不合格フラグを１にしてこの処理を終了する。
【００４２】次にステップ３３では、このゾーンのＺＯ
ＮＣＮＴの値が許容範囲内にあるかどうかを調べ、許容
範囲内にあればステップ３４に、許容範囲内になければ
ステップ３９に進む。ステップ３９ではＺＯＮＮＮＮの
判定不合格フラグを１にしてこの処理を終了する。
ＮＣＮＴの値が許容範囲内にあるかどうかを調べ、許容
範囲内にあればステップ３４に、許容範囲内になければ
ステップ３９に進む。ステップ３９ではＺＯＮＮＮＮの
判定不合格フラグを１にしてこの処理を終了する。
【００４３】次にステップ３４では、正および負のピー
ク値の２番目以降のものを大きい順もしくは小さい順に
ソートし、その検出位置をＰＺＡＤＲ（１）、ＮＺＡＤ
Ｒ（１）以降に格納する。ピーク値の検出位置を幾つま
で記憶するかは対象とする特徴パターンによって変えら
れる。ここでは仮に正負とも２番目までとする。
ク値の２番目以降のものを大きい順もしくは小さい順に
ソートし、その検出位置をＰＺＡＤＲ（１）、ＮＺＡＤ
Ｒ（１）以降に格納する。ピーク値の検出位置を幾つま
で記憶するかは対象とする特徴パターンによって変えら
れる。ここでは仮に正負とも２番目までとする。
【００４４】その後ステップ３５に進み、順位別特徴位
置検出判定を行う。この判定はステップ３１およびステ
ップ３４で求めたピーク値とその順位からピーク値の出
現のパターンを特徴的に分類し、予め定めた特徴パター
ンにより決定された正負のピーク位置の許容範囲内に、
今回検出されたピーク値が入っているかどうかで判定す
る。
置検出判定を行う。この判定はステップ３１およびステ
ップ３４で求めたピーク値とその順位からピーク値の出
現のパターンを特徴的に分類し、予め定めた特徴パター
ンにより決定された正負のピーク位置の許容範囲内に、
今回検出されたピーク値が入っているかどうかで判定す
る。
【００４５】特徴パターンのバリエーションは図５に例
として示したようなもので、ピークの大きさの順序と検
出位置をもとに１０種類以上の標準パターンのいずれか
にあてはめて判定される。これらの基準パターンに、紙
葉類や検出装置のばらつきを認めながら各ゾーンのピー
クの検出パターンをあてはめて最適化し、類型化するも
のである。
として示したようなもので、ピークの大きさの順序と検
出位置をもとに１０種類以上の標準パターンのいずれか
にあてはめて判定される。これらの基準パターンに、紙
葉類や検出装置のばらつきを認めながら各ゾーンのピー
クの検出パターンをあてはめて最適化し、類型化するも
のである。
【００４６】今回の検出結果が、各ゾーンに対して標準
紙葉類の実測によって予め決められた基準パターンのば
らつきの許容範囲内にあればステップ３６に進み、範囲
外であればステップ４０に進む。ステップ４０ではＺＯ
ＮＰＡＴの判定不合格フラグを１にしてこの処理を終了
する。
紙葉類の実測によって予め決められた基準パターンのば
らつきの許容範囲内にあればステップ３６に進み、範囲
外であればステップ４０に進む。ステップ４０ではＺＯ
ＮＰＡＴの判定不合格フラグを１にしてこの処理を終了
する。
【００４７】ステップ３６では、ゾーン番号ＺＯＮに１
を加えて次のゾーンの解析のためステップ３７に進む。
ステップ３７では全ての特徴ゾーンに対しての解析が終
了したかどうかを判断し、全部終了したのでなければス
テップ３１に戻って次のゾーンを解析する。全ての特徴
ゾーンに対しての解析が終了した場合はこの処理を終了
する。
を加えて次のゾーンの解析のためステップ３７に進む。
ステップ３７では全ての特徴ゾーンに対しての解析が終
了したかどうかを判断し、全部終了したのでなければス
テップ３１に戻って次のゾーンを解析する。全ての特徴
ゾーンに対しての解析が終了した場合はこの処理を終了
する。
【００４８】次に図５の特徴パターンのバリエーション
図について簡単に説明する。
図について簡単に説明する。
【００４９】１は「Ｎ字形−１」と呼称するパターン
で、先ず区間の正ピークの最大値を求め、それを基準に
負ピークの最小値を判定する。
で、先ず区間の正ピークの最大値を求め、それを基準に
負ピークの最小値を判定する。
【００５０】２は「Ｎ字形−２」のパターンで、先ず区
間の正ピークの１又は２番目の最大値の内アドレスの若
い方を求め、それを基準に負ピークの最小値を判定す
る。
間の正ピークの１又は２番目の最大値の内アドレスの若
い方を求め、それを基準に負ピークの最小値を判定す
る。
【００５１】３は「Ｎ字形−３」のパターンで、先ず区
間の負のピークの最小値を求め、それを基準に若い位置
側の正ピークの最大値を判定する。
間の負のピークの最小値を求め、それを基準に若い位置
側の正ピークの最大値を判定する。
【００５２】４は「逆Ｎ字形−ｎ」のパターンで、先ず
区間の負ピークの最小値を求め、それを基準に正ピーク
の最大値を判定する。「Ｎ字形」同様３つの判定区別が
ありうる。
区間の負ピークの最小値を求め、それを基準に正ピーク
の最大値を判定する。「Ｎ字形」同様３つの判定区別が
ありうる。
【００５３】５は「Ｗ字形−ｎ」のパターンで、区間の
正ピークの最大値を求め、それを基準にアドレスの若い
方と逆のほうで負ピークの最小値を判定する。
正ピークの最大値を求め、それを基準にアドレスの若い
方と逆のほうで負ピークの最小値を判定する。
【００５４】６は「Ｍ字形−ｎ」のパターンで、区間の
負ピークの最小値を求め、それを基準にアドレスの若い
方と逆のほうで正ピークの最大値を判定する。
負ピークの最小値を求め、それを基準にアドレスの若い
方と逆のほうで正ピークの最大値を判定する。
【００５５】７は「Ｖ字形−ｎ」のパターンで、区間の
負ピークの最小値のみを判定する。
負ピークの最小値のみを判定する。
【００５６】８は「逆Ｖ字形−ｎ」のパターンで、区間
の正ピークの最大値のみを判定する。
の正ピークの最大値のみを判定する。
【００５７】特徴パターンの例はこれに限るものではな
く、実測パターンに応じて最も表現・判定が容易なパタ
ーンを選択すれば良い。
く、実測パターンに応じて最も表現・判定が容易なパタ
ーンを選択すれば良い。
【００５８】本発明では、紙葉類の搬送に同期して紙葉
類の各部の色や濃度、含まれている磁性粉の存在などを
光センサや磁気センサで検出し、検出レベルをＡ／Ｄ変
換器等で読み取ったデータを従来技術で判定し、真正の
使用類であると判定された後、本発明の処理を行う。本
発明の処理は検出データの正負のピークの回数とその出
現位置を記憶し、ピークの回数とそのレベルを単純に標
準値と単純に比較するとともに、更に紙葉類上の特徴的
な部分（特徴ゾーン）に対して判定を行う。
類の各部の色や濃度、含まれている磁性粉の存在などを
光センサや磁気センサで検出し、検出レベルをＡ／Ｄ変
換器等で読み取ったデータを従来技術で判定し、真正の
使用類であると判定された後、本発明の処理を行う。本
発明の処理は検出データの正負のピークの回数とその出
現位置を記憶し、ピークの回数とそのレベルを単純に標
準値と単純に比較するとともに、更に紙葉類上の特徴的
な部分（特徴ゾーン）に対して判定を行う。
【００５９】本発明の処理は、次に示す各項からなる。
【００６０】１）全域の濃淡の変化回数 濃淡レベルの正負のピークの回数を判定する。
【００６１】２）各特徴ゾーンについて全体濃淡に対す
るそのゾーンの細部濃淡の判定 紙葉類を細分化した特徴ゾーンのそれぞれについて濃淡
レベルの正ピークの最大値、負ピークの最小値を求め、
その差の、全体の濃淡レベルの正ピークの最大値と負ピ
ークの最小値の差に対する割合を求めて判定する。
るそのゾーンの細部濃淡の判定 紙葉類を細分化した特徴ゾーンのそれぞれについて濃淡
レベルの正ピークの最大値、負ピークの最小値を求め、
その差の、全体の濃淡レベルの正ピークの最大値と負ピ
ークの最小値の差に対する割合を求めて判定する。
【００６２】３）各特徴ゾーンについて濃淡回数の判定 紙葉類を細分化した特徴ゾーンのそれぞれについて濃淡
レベルの正負のピークの回数を判定する。
レベルの正負のピークの回数を判定する。
【００６３】４）各特徴ゾーンについて濃淡分布の特徴
パターン判定 紙葉類を細分化した特徴ゾーンのそれぞれについてピー
クレベルとその出現位置から濃淡分布の特徴パターンを
類型化して判定する。
パターン判定 紙葉類を細分化した特徴ゾーンのそれぞれについてピー
クレベルとその出現位置から濃淡分布の特徴パターンを
類型化して判定する。
【００６４】
【発明の効果】以上説明したように本発明では、紙葉類
の全体の濃淡のピーク位置やピーク回数、ピークレベル
差と、紙葉類上の特徴的な部分に対して、濃淡のピーク
位置やピーク回数、ピークレベル差の比率、ピーク位置
とピークレベルの組み合わせパターンなどをもとに判定
を行う処理を従来の処理に追加した。
の全体の濃淡のピーク位置やピーク回数、ピークレベル
差と、紙葉類上の特徴的な部分に対して、濃淡のピーク
位置やピーク回数、ピークレベル差の比率、ピーク位置
とピークレベルの組み合わせパターンなどをもとに判定
を行う処理を従来の処理に追加した。
【００６５】これにより、比較的簡単な判定方法で紙葉
類の一部を切り取って他に貼りつけたような変造紙葉類
の鑑定率を向上することができる。
類の一部を切り取って他に貼りつけたような変造紙葉類
の鑑定率を向上することができる。
【図１】本発明が実施される紙葉類識別装置の概略構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図２】本発明の紙葉類識別装置の動作を示す基本フロ
ーチャート。
ーチャート。
【図３】図２の基本フローチャートのピーク解析の内容
を示す詳細フローチャート。
を示す詳細フローチャート。
【図４】図２の基本フローチャートの特徴ゾーン解析の
内容を示す詳細フローチャート。
内容を示す詳細フローチャート。
【図５】図４の特徴ゾーン解析で用いられる特徴パター
ンの一例を示す図。
ンの一例を示す図。
１ センサ ２ 増幅器 ３ Ａ／Ｄ変換器 ４ 入出力回路 ５ ＣＰＵ ６ メモリ ７ モータ ８ 紙葉類 ＡＤＲ 紙葉類に対するセンサの計測
データ位置 ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ） 紙葉類のセンサ測定データの
格納場所 ＮＣ 負のピーク数のカウンタ ＮＣＡＤＲ（ｎ） 負のピーク検出位置 ＮＣＬＶＬ（ｎ） 負のピークレベル格納レベル ＮＣＭＩＮ 負のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最小値 ＮＺＡＤＲ（ｎ） 負のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最小値を示す点の検出位置 ＰＣ 正のピーク数のカウンタ ＰＣＡＤＲ（ｎ） 正のピーク検出位置 ＰＣＬＶＬ（ｎ） 正のピークレベル格納レベル ＰＣＭＡＸ 正のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最大値 ＰＺＡＤＲ（ｎ） 正のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最大値を示す点の検出位置 ＴＯＬＲＮＧ （ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）
の値 ＵＤＦＬＧ 正／負の方向検出フラグ ＺＯＮ 特徴ゾーンの解析順位 ＺＯＮＡＮＳ ゾーン内のピークレベルの最
大値と最小値の差と全体のピークレベルの最大値と最小
値の差の比 ＺＯＮＣＮＴ 特徴ゾーン内の最大値と最小
値の回数の和 ＺＯＮＮＮＮ ＺＯＮＣＮＴが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＰＡＴ 特徴パターン判定がが規定範
囲外の時の不合格フラグ ＺＯＮＲＮＧ ＺＯＮＡＮＳが規定範囲外の
時の不合格フラグ
データ位置 ＤＡＴＢＦ（ＡＤＲ） 紙葉類のセンサ測定データの
格納場所 ＮＣ 負のピーク数のカウンタ ＮＣＡＤＲ（ｎ） 負のピーク検出位置 ＮＣＬＶＬ（ｎ） 負のピークレベル格納レベル ＮＣＭＩＮ 負のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最小値 ＮＺＡＤＲ（ｎ） 負のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最小値を示す点の検出位置 ＰＣ 正のピーク数のカウンタ ＰＣＡＤＲ（ｎ） 正のピーク検出位置 ＰＣＬＶＬ（ｎ） 正のピークレベル格納レベル ＰＣＭＡＸ 正のピーク点のピーク値レベ
ルの全体の最大値 ＰＺＡＤＲ（ｎ） 正のピーク値レベルがｎ＋１
番目の最大値を示す点の検出位置 ＴＯＬＲＮＧ （ＰＣＭＡＸ−ＮＣＭＩＮ）
の値 ＵＤＦＬＧ 正／負の方向検出フラグ ＺＯＮ 特徴ゾーンの解析順位 ＺＯＮＡＮＳ ゾーン内のピークレベルの最
大値と最小値の差と全体のピークレベルの最大値と最小
値の差の比 ＺＯＮＣＮＴ 特徴ゾーン内の最大値と最小
値の回数の和 ＺＯＮＮＮＮ ＺＯＮＣＮＴが規定範囲外の
時の不合格フラグ ＺＯＮＰＡＴ 特徴パターン判定がが規定範
囲外の時の不合格フラグ ＺＯＮＲＮＧ ＺＯＮＡＮＳが規定範囲外の
時の不合格フラグ
Claims (5)
- 【請求項１】 紙葉類から複数の測定位置における測定
データを読取り該測定データを格納する測定データ格納
手段と、 前記測定データ格納手段に格納された複数の測定位置に
おける測定データから前記紙葉類全体における該測定デ
ータのピーク値および該ピーク値の出現位置並びに該ピ
ーク値の出現回数を解析するピーク値解析手段と、 前記ピーク値解析手段で解析された前記紙葉類全体にお
けるピーク値の出現回数が予め設定された所定回数の範
囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する第
１の異常紙幣判定手段とを具備することを特徴とする紙
葉類識別装置。 - 【請求項２】 前記ピーク値解析手段により解析された
前記紙葉類の所定の特徴領域におけるピーク値の出現回
数が予め設定された所定回数の範囲内にない場合は該紙
葉類を異常紙幣として判定する第２の異常紙幣判定手段
を更に具備することを特徴とする請求項１記載の紙葉類
識別装置。 - 【請求項３】 前記ピーク値解析手段により解析された
前記紙葉類の全体におけるピーク値の最大値と最小値の
差に対応する第１の算出値を求める第１の算出手段と、 前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所
定の特徴領域におけるピーク値の最大値と最小値の差に
対応する第２の算出値を求める第２の算出手段と、 前記第１の算出手段で算出した前記第１の算出値に対す
る前記第２の算出手段で算出した前記第２の算出値の比
を算出する第３の算出手段と、 前記第３の算出手段で算出した前記比が所定の値の範囲
内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する第３
の異常紙幣判定手段とを更に具備することを特徴とする
請求項１記載の紙葉類識別装置。 - 【請求項４】 前記ピーク値解析手段により解析された
前記紙葉類の所定の特徴領域におけるピーク値の出現パ
ターンを予め設定した該所定の特徴領域に対応するピー
ク値の出現パターンと比較し、その比較結果から異常紙
幣を判定する第４の異常紙幣判定手段を更に具備するこ
とを特徴とする請求項１記載の紙葉類識別装置。 - 【請求項５】 紙葉類から複数の測定位置における測定
データを読取り該測定データを格納する測定データ格納
手段と、 前記測定データ格納手段に格納された各測定位置におけ
る測定データを該測定位置に対応して予め設定された所
定値とそれぞれ比較することにより前記紙葉類の真偽を
判定する紙葉類判定手段とを具備する紙葉類識別装置に
おいて、 前記測定データ格納手段に格納された複数の測定位置に
おける測定データから前記紙葉類全体における該測定デ
ータのピーク値および該ピーク値の出現位置並びに該ピ
ーク値の出現回数を解析するピーク値解析手段と、 前記ピーク値解析手段で解析された前記紙葉類全体にお
けるピーク値の出現回数が予め設定された所定回数の範
囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判定する第
１の異常紙幣判定手段と、 前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所
定の特徴領域におけるピーク値の出現回数が予め設定さ
れた所定回数の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣
として判定する第２の異常紙幣判定手段と、 前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の全
体におけるピーク値の最大値と最小値の差に対する前記
ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所定の
特徴領域におけるピーク値の最大値と最小値の差の比が
所定の範囲内にない場合は該紙葉類を異常紙幣として判
定する第３の異常紙幣判定手段と、 前記ピーク値解析手段により解析された前記紙葉類の所
定の特徴領域におけるピーク値の出現パターンを予め設
定した該所定の特徴領域に対応するピーク値の出現パタ
ーンと比較し、その比較結果から異常紙幣を判定する第
４の異常紙幣判定手段とを具備し、前記紙葉類判定手段
により真券と判定された紙葉類に対して前記第１から第
４の異常紙幣判定手段のいずれかで異常紙幣として判定
された場合は該紙葉類を異常紙幣として識別することを
特徴とする紙葉類識別装置。
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