JPH09245218A

JPH09245218A - 紙幣選別機

Info

Publication number: JPH09245218A
Application number: JP7086896A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Ikuta; 義明生田; Kenji Yamamoto; 賢二山本
Original assignee: Glory Ltd
Current assignee: Glory Ltd
Priority date: 1996-03-04
Filing date: 1996-03-04
Publication date: 1997-09-19
Anticipated expiration: 2016-03-04
Also published as: JP3753779B2

Abstract

(57)【要約】【課題】予め基準パターンを用意しておかなかった各
種外国紙幣や商品券の選別、紙幣と商品券の選別等、不
特定多数の国の紙幣を判別、選別を行なう紙幣選別機を
提供する。【解決手段】複数の金種紙幣を受け入れ識別した結果
に基づいて複数の収納部に区分けして収納する紙幣選別
機において、紙幣を識別するためのパラメータを書換え
可能にかつ不揮発に記憶する記憶手段と、紙幣を識別す
るために必要なデータを外部装置に出力するとと共に、
作成されたパラメータを前記外部装置から受取る外部通
信が可能なインタフェースと、前記インタフェースを介
して受け取ったパラメータを前記記憶手段に書込む書込
手段とを具備し、新規発行紙幣もしくは新しく識別する
紙幣に容易に対応できるようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多国に亘る多種類
の紙幣の中から指定された国の紙幣を識別し分類するこ
とのできる紙幣選別機に関し、特に容易に紙幣識別デー
タを作成したり変更したりすることが可能な紙幣選別機
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、紙幣選別機には複数種類のパター
ンを記憶した複数のメモリを用意しておき、取扱う金種
紙幣に応じてそのメモリを切替えて使用するものがあっ
た（例えば特開昭５８−２２４８８号）。即ち、特開昭
５８−２２４８８号で開示された紙幣鑑別分類方式は、
投入された紙幣のパターンを読取る読取手段と、多種類
の紙幣パターンを記録した複数のメモリ及びそれらメモ
リを選択する切替えスイッチとを有し、前記切替えスイ
ッチが選択したメモリ中のパターンと読取手段によって
読取られたパターンとを比較し、それによって前記投入
された紙幣を鑑別分類するようになっているが、紙幣の
パターンが変わった場合の取扱いが面倒であった。

【０００３】また、従来の紙幣選別機の紙幣保留部は、
その保留部幅の調整が可能な場合でも人手を必要とする
ものであり、取扱う国の紙幣が異なって紙幣の寸法が変
わるような場合には、それに合わせて手動で保留部幅の
調整を必要とするものが普通であった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで上記の様な紙
幣選別機では、新たな紙幣の選別を追加したい場合に
は、別途用意された開発装置を利用してＲＯＭに格納さ
れている紙幣識別用のパターンを作成してＲＯＭを変更
する作業が必要となり、新たな新規紙幣が発行された場
合には多大な開発時間がかかるという問題を抱えてい
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、予め基準パターンを用意し
ておかなかった各種外国紙幣、商品券の選別、紙幣と商
品券の選別等を含む不特定多数の国の紙幣について、識
別データを容易に作成したり変更したりすることによっ
て確実に判別したり選別を行ない得る紙幣選別機を提供
することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の金種紙
幣を受け入れ識別した結果に基づいて複数の収納部に区
分けして収納する紙幣選別機に関するものであり、本発
明の上記目的は、紙幣を識別するためのパラメータを書
換え可能にかつ不揮発に記憶する記憶手段と、紙幣を識
別するために必要なデータを外部装置に出力するとと共
に、作成されたパラメータを前記外部装置から受取る外
部通信が可能なインタフェースと、前記インタフェース
を介して受け取ったパラメータを前記記憶手段に書込む
書込手段とを設けることによって達成される。また、前
記紙幣選別機において、紙幣の識別手段にニューラルネ
ットワークの識別を行なうニューロ識別部を搭載し、前
記ニューロ識別部が、前記インタフェースを介してマス
クデータ、ウェイト、トラップ、真偽判定データの情報
を前記外部装置から書換えることができるようにしてい
る。

【０００７】又、本発明の上記目的は、識別すべき紙幣
の国を選択指定する選択手段と、識別可能な国の紙幣の
識別データを格納しているデータテーブルと、受け入れ
た紙幣の画像データを取込む画像入力手段と、前記画像
入力手段からの画像データ及び前記選択手段で選択指定
された国に対応する前記データテーブルに基づいて前記
紙幣をニューラルネットワークで識別するニューロ識別
部と、前記ニューロ識別部で識別された紙幣を収納する
収納部と、前記選択手段で選択された国に対応する前記
データテーブルのデータに基づいて前記収納部の収納幅
を調整する収納幅調整手段とを設けることによって達成
される。

【０００８】更に、識別すべき紙幣の種類及び仕分けの
態様を指定するための指定手段と、受け入れた紙幣を１
枚ずつ繰り出すホッパー部と、前記ホッパー部の後段に
設けられた識別部から紙幣の金種、方向、真偽を判別す
る紙幣識別手段と、正常な状態で搬送されなかった紙幣
或いは偽と判定された紙幣をリジェクトするリジェクト
部と、前記紙幣識別手段で識別された紙幣を一時的に受
け入れる複数の一時保留部と、前記一時保留部に設けら
れた紙幣集積空間の紙幣の幅を規制する規制板と、取扱
う紙幣に対応して前記一時保留部の幅データを記憶して
いる一時保留部幅データ記憶手段と、前記規制板を移動
するための駆動手段とを備え、前記指定手段で金種分類
モードが選択された場合には、前記指定された金種に従
って前記一時保留部幅データ記憶手段から対応する幅デ
ータを読出して前記規制板を移動させ、前記指定手段で
バッチモード或いは方向別分類モードが選択された場合
には、前記ホッパー部から繰り出された紙幣が前記識別
部を通過した際に金種データを受取り、前記一時保留部
に保留すべき１枚目の金種であると判定した場合に、前
記規制板を前記１枚目の金種に従って前記一時保留部幅
データ記憶手段に記憶された幅データを読出して前記規
制板を移動させることによって達成される。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明に係る紙幣選別機は、紙幣
の金種、方向、真偽を判定するのに必要な外形寸法、厚
み、光学的模様、磁気パターンの有無による真偽情報
等、紙幣を識別手段で識別するのに必要なデータを外部
パソコン（データ収集及びニューロ学習装置）に送り、
外部パソコンでニューロ学習を行なうことにより識別に
必要なパラメータを作成し、そのパラメータを識別手段
にダウンロードすることによって新たな紙幣の金種に対
してソートを可能としている。本発明の識別手段はニュ
ーラルネットワークで構成されており、ニューロ識別で
紙幣の識別を行なうと共に、学習モード及び識別モード
で動作するようになっている。又、本発明では、新規紙
幣の発行がなされて紙幣の外形寸法が変わった場合、若
しくは紙幣寸法の大きさが極端に異なった混合金種の選
別をする場合においても、紙幣が一時保留部に入らなか
ったり引っかかりが生じることを防ぐように、紙幣保留
部の保留部幅を紙幣の外形寸法に応じて自動的に調整で
きるようにしている。

【００１０】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は本発明の紙幣選別機
１００の外観を示しており、側面部には、投入された被
選別紙幣を受け入れるためのホッパー部１０１が設けら
れていると共に、リジェクト紙幣を放出するためのリジ
ェクト部１０２が設けられている。又、前面部には、運
転ガイダンスやデータ等を表示する第１表示部１０３
と、必要な指示やデータ等を入力するキーボード１０４
と、内蔵されている各収納部の一時保留部を外部より監
視して必要に応じて一時保留紙幣を取出すための監視部
１０５と、各収納部の収納状態等を表示する第２表示部
１０６とが設けられている。尚、キーボード１０４に
は、紙幣選別機１００の機能モードを選択指示するため
のモードキー１０４Ｍと、動作スタートを指示するスタ
ートキー１０４ＳＲと、動作停止を指示するストップキ
ー１０４ＳＴ、使用する国をコードで指定するテンキー
その他が設けられている。又、前面部には開閉して各収
納部に収納された紙幣を取出したりする開閉扉１０７が
設けられており、出納用入金処理機として機能するよう
になっている。ホッパー部１０１及びリジェクト部１０
２には紙幣の有無を検知する紙幣検知センサが別途設け
られている。

【００１１】紙幣選別機１００は４つの機能モード（仕
分けの態様）を有しており、モードキー１０４Ｍで選択
指示できる。紙幣選別機１００が有する機能モードは金
種分類モード、バッチモード、方向別分類モード及び計
数モードの４種であり、金種分類モードは図２（Ａ）に
示すように、指定された国の紙幣を例えば６金種に分類
するモードであり、バッチモードは同図（Ｂ）図に示す
ように、最初に計数された金種を指定枚数（例えば１０
０枚）に分けるモードであり、方向別分類モードは同図
（Ｃ）に示すように、最初に計数された金種を４方向
（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）に分けるモードである。例えば方向
Ａ及びＢは表面の正逆方向を示し、方向Ｃ及びＤは裏面
の正逆方向を示している。又、計数モードは図２（Ｄ）
に示すように、紙幣を混合で計数してリジェクト部１０
２に放出するモードであり、上記各単一モードの任意の
組み合せも可能である。モードキー１０４Ｍで選択指示
されたモードは第１表示部１０３に表示され、選択され
ている国名や計数された合計額等も表示される。単一モ
ードが組み合わされた複数モードに関しては、例えば金
種分類モードとバッチモードが指示された場合には、指
定された金種の紙幣を所定枚数ずつ計数して収納し、他
の金種紙幣はリジェクトする。又、方向別分離モード、
バッチモード及び計数モードが指示された場合には、４
方向Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの方向別分類を所定枚数まで行なっ
て各収納部に収納する。

【００１２】図３は紙幣選別機１００の外部パソコン２
００との接続関係を示しており、外部パソコン２００は
インタフェースＲＳ２３２Ｃを介してニューラルネット
ワークで成る識別手段１１０に接続されている。識別手
段１１０はＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰ
ｒｏｃｅｓｓｏｒ）１１１、フラッシュメモリ１１２等
を有し、全体を制御する本体制御部３００内のＣＰＵ３
０１にも接続されている。

【００１３】図４は紙幣選別機１００の内部構成を示し
ており、投入されホッパー部１０１に受け入れられた紙
幣はホッパー部繰出手段３０２で１枚ずつ繰り出され、
搬送手段３０３で駆動される搬送路ＣＶ１，ＣＶ２を経
て搬送され、搬送路ＣＶ２の下方で横方向に整列された
収納部１００１、１００２、１００３、１００４、１０
０５、１００６に上方より収納されるようになってお
り、搬送路ＣＶ１の終端部に設けられている揺動する振
分け板ＤＳ１で搬送路ＣＶ３に振分けられた紙幣はリジ
ェクト部１０２にリジェクトされる。搬送路ＣＶ１の中
途には紙幣の金種、方向、真偽等を識別するセンサで成
る識別部１３０が設けられており、搬送路ＣＶ２には収
納部１００１〜１００６に対応して振分け板ＤＳ２〜Ｄ
Ｓ６が設けられており、振分け板ＤＳ１〜ＤＳ６は紙幣
振分け手段３０４で駆動され、各収納部１００１〜１０
０６への収納枚数等は第２表示部１０６に個別に表示さ
れるようになっている。識別部１３０には厚み検知セン
サが設けられており、紙幣の厚みの異常が検出された場
合にはリジェクト部１０２にリジェクトされる。又、パ
ターンセンサとして２つのイメージセンサ１３１及び１
３２が設けられ、真偽センサとして磁気センサ１３３、
近赤外センサ１３４及びＵＶ（紫外）センサ１３５が設
けられている。収納部１００１〜１００６の前面部には
開閉扉１０７が蝶番１０７Ａ〜１０７Ｃを介して取付け
られて開閉できるようになっており、各収納部１００１
〜１００６の上部には１対の一時保留板１０４１及び１
０４２で成る一時保留部が設けられており、各一時保留
部の前面パネル部には監視部１０５が設けられ外部から
一時保留紙幣を取出せるようになっており、搬送路ＣＶ
２を搬送された紙幣は各振分け板ＤＳ２〜ＤＳ６を介し
て搬送分岐され、自重で一時保留部に落下するようにな
っている。収納部１００１〜１００６は全て同一構造と
なっており、各国の各種紙幣の札幅に対応できるように
各収納部の一端側上部の規制板が揺動するようになって
おり、又、各一時保留部に集積された紙幣を監視部１０
５側に押出して監視部１０５から取り出し易くするため
の押出し棒１０５２が配設されている。

【００１４】収納部１００１〜１００６は全て同一構造
であるので、収納部１００１を例に挙げ図５を参照して
説明する。収納部１００１は図示左側の規制板１０１０
と右側の固定板１０２０との間に紙幣を収納するように
なっており、規制板１０１０の上部には板バネ１０１１
が連接されていると共に、その上に更にラック１０１２
が配設されている。ラック１０１２には回転するピニオ
ン１０１３が螺合されており、ピニオン１０１３はモー
タ１０１４でチェーン等を介して回転されるようになっ
ており、モータ１０１４の回転駆動に従ってラック１０
１２（板バネ１０１１）が左右に移動、つまり規制板１
０１０の上部が図４の一点鎖線のように揺動する。尚、
規制板１０１０の揺動位置、つまり固定板１０２０との
間隔はピニオン１０１３に関連して設けられているセン
サＳＮ１によって検出される。センサＳＮ１は、規制板
１０１０の上部に近接して設けられた近接スイッチの形
式であっても良い。

【００１５】収納部１００１の上部は監視部１０５から
監視できる紙幣の一時保留部となっており、振分け板Ｄ
Ｓ２及び搬送ローラ系１０３０を介して搬送されて来た
紙幣は、ローラ系１０３０の羽根によりたたき落され放
出口１０３１から収納部１００１内に放出され、中央部
で交叉した１対の一時保留板１０４１及び１０４２で仕
切られる一時保留部１０４０に集積される。一時保留板
１０４１は駆動盤１０４３に結合され、一時保留板１０
４２は駆動片１０４４に結合され、駆動盤１０４３と駆
動片１０４４とは連結棒１０４５でそれぞれ軸支されて
いる。又、駆動盤１０４３はクランク機構１０４６で駆
動部材１０４７に連結されており、モータ（図示せず）
で駆動される駆動部材１０４７の回動動作によって駆動
盤１０４３が回動すると共に、連結棒１０４５を介して
駆動片１０４４も回動し、一時保留板１０４１及び１０
４２が連動して上下動する。図５のＡ位置は最上の定位
置であり、例えば紙幣３０枚を保留でき、Ｂ位置は例え
ば１００枚の紙幣を保留でき、これら状態より一時保留
板１０４１及び１０４２をＣ位置まで移動することによ
って一時保留板１０４１及び１０４２上に一時保留され
た紙幣を収納部１００１内に収納することができる。一
方、固定板１０２０側には駆動軸１０５０が軸支されて
おり、この駆動軸１０５０は下端に連結された回動片１
０５１を介してモータ（図示せず）で回動される。駆動
軸１０５０の上端にはＬ字状の押出し棒１０５２が取付
けられており、バッチモードでは監視部１０５の窓から
押出し外部から取出し易くしている。又、収納部１００
１には光学的なセンサＳＮ２〜ＳＮ４が配設されてお
り、センサＳＮ２は一時保留部１０４０の紙幣有無を検
知する紙幣検知センサ、センサＳＮ３は収納部が紙幣で
満杯か否かを検知する紙幣検知センサ、センサＳＮ４は
収納部の紙幣有無を検知する紙幣検知センサである。

【００１６】図６は紙幣選別機１００の本体制御部３０
０の回路構成例を示しており、第１表示部１０３、第２
表示部１０６、キーボード１０４等の表示入力手段３１
０と、ホッパー部１０１及びリジェクト部１０２に受け
入れられた紙幣の有無を検知するための紙幣有無検知セ
ンサ３１１と、各一時保留部や各収納部１００１〜１０
０６の紙幣有無を検知するセンサＳＮ２〜ＳＮ４の紙幣
検知手段３１２と、一時保留板１０４１及び１０４２の
位置を駆動部材１０４７の突起を介して検出するセンサ
ＳＮ５，ＳＮ６で成る一時保留位置検出手段３１３と、
搬送路ＣＶ１〜ＣＶ３等の搬送ローラを駆動する搬送手
段３０３と、ホッパー部１０１に受け入れられた紙幣を
１枚ずつ繰り出すホッパー部繰出手段３０２と、搬送路
ＣＶ１〜ＣＶ３に設けられた振分け板ＤＳ１〜ＤＳ６を
駆動する紙幣振分け手段３０４と、各一時保留部の保留
紙幣を押出し棒１０５２を駆動して押出す一時保留紙幣
押出手段３２０と、規制板１０１０を駆動する規制板駆
動手段３２１と、規制板１０１０の位置をセンサＳＮ１
を介して検出する規制板位置検出手段３２２と、搬送路
ＣＶ１〜ＣＶ３等での紙幣通過を検出する紙幣通過検出
手段３２３と、装置全体の制御を行なうＣＰＵ３０１、
ＲＡＭ３０１１及びＲＯＭ３０１２とで構成されてい
る。ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０１１及びＲＯＭ３０１２
で制御部ＣＵを構成しており、かかる本体制御部３００
には、識別部１３０からの信号を処理して紙幣の識別を
行なう識別手段１１０が接続されている。

【００１７】識別部１３０及び識別手段１１０の詳細は
図７に示すような構成であり、搬送路ＣＶ１を搬送され
る紙幣の例えば表画像を撮像するイメージセンサ（セン
サ＃１）１３１と、イメージセンサ１３１とは逆方向の
裏画像を撮像するイメージセンサ（センサ＃２）１３２
とを有し、イメージセンサ１３１の画像データ出力は増
幅器１４２、Ａ／Ｄ変換器１４４及びＦＩＦＯ（Ｆｉｒ
ｓｔＩｎＦｉｒｓｔＯｕｔ）のレジスタ１４６を
経てＤＳＰ１１１に入力され、イメージセンサ１３２の
画像データ出力は増幅器１４３、Ａ／Ｄ変換器１４５及
びＦＩＦＯのレジスタ１４７を経てＤＳＰ１１１に入力
される。ＤＳＰ１１１にはフラッシュメモリ１１２が接
続されると共に、ＲＯＭ１１３及びＲＡＭ１１４が接続
され、インタフェースＲＳ２３２Ｃを介して外部パソコ
ン２００に接続され、更にＤＰ（ＤｕａｌＰｏｒｔ）
ＲＡＭ１２１を介してＣＰＵ１２０に接続され、ＣＰＵ
１２０にはＲＯＭ１２２及びＲＡＭ１２３が接続される
と共に、ＤＰＲＡＭ１２４を介して選別機本体制御部３
００に接続されている。搬送路ＣＶ１の識別部１３０に
は更に磁気センサ１３３、近赤外センサ１３４及びＵＶ
（紫外）センサ１３５が設けられており、各出力信号は
増幅器１５４〜１５６を経てマルチプレクサ１５０に入
力され、ＣＰＵ１２０からの選択信号ＣＮＴで選択され
た信号の１つがＡ／Ｄ変換器１５７でディジタル値に変
換されて後、ＤＰＲＡＭ１５８を経てＣＰＵ１２０に入
力され、更にＤＰＲＡＭ１２１を経てＤＳＰ１１１で処
理される。

【００１８】図８は本発明のソフトウェア構成を示して
おり、ＤＳＰ１１１の制御プログラムとＣＰＵ１２０の
制御プログラムとはＤＰＲＡＭ１２１を介した通信を行
ない、ＤＳＰ１１１の制御プログラムは外部パソコン２
００の通信プログラムとの間でシリアル通信を行なう。
又、ＣＰＵ１２０の制御プログラムと選別機本体制御部
３００の制御プログラムとはＤＰＲＡＭ１２４を介した
通信を行なうようになっている。

【００１９】上述のような構成において、その動作を図
９を参照して説明すると、先ず表示入力手段３１０とし
てのキーボード１０４で紙幣選別機１００の取扱い国
を、フラッシュメモリ１１２に格納されているテーブル
Ａから指定する（ステップＳ１）。紙幣選別機１００の
フラッシュメモリ１１２は図１１に示すようなテーブル
Ａを国名コードに対応するフォーマットで格納してお
り、キーボード１０４より国名コードが入力されると、
これに対応する国別ニューロ識別部処理コード及びパラ
メータテーブルの先頭番地が特定され、図１０に示すよ
うにテーブルＢが特定される（ステップＳ２）。テーブ
ルＢには例えば図１２に示すようなデータがテーブル化
されており、国別コードをニューロ識別部へ送信する
（ステップＳ３）。テーブルＢが国別コードで特定され
るとテーブル内の札長データが規制板移動量テーブルＣ
に送られると共に、ＲＡＭ１１４内の作業領域にテーブ
ルＢの内容をコピーする（ステップＳ４）。規制板移動
量テーブルＣは図１３のようなデータ構成となってお
り、札長に該当する移動量が作業領域にコピーされ、作
業領域ではコピーされたテーブルＢとで規制板移動量を
求める（ステップＳ５）。規制板移動量が計算された作
業領域のテーブルＢは図１４のようになっており、規制
板の移動量を作業領域に格納する（ステップＳ６）。規
制板の移動量が計算されるとＣＰＵ３０１を介して規制
板駆動手段３２１のモータ１０１４が駆動され、ピニオ
ン１０１３及びラック１０１２で規制板１０１０上部が
左右に移動されて揺動され、その移動量は規制板位置検
出手段３２２によって検出されているので、所定位置ま
で移動されて停止する。尚、テーブルＡには従来の取扱
金種を想定して、テーブルＢ及びＣに格納されていない
分も用意されている。

【００２０】次に、紙幣の識別について説明するが、本
発明では図１５に示すようにニューラルネットワークの
ニューロ演算を用いて紙幣の金種、方向を識別する。識
別部１３０のイメージセンサ１３１，１３２からの画像
データＩＳ１は前処理部で前処理され、ニューロ識別す
るために用いるパラメータは予めフラッシュメモリ１１
２に格納されており、ＣＰＵ１２０よりのコマンドによ
り必要なデータのみが前処理部及びニューロ識別処理部
に読出される。前処理部で補正された画像データＩＳ２
はニューロ識別処理部に送られ、データ処理部からのウ
ェイト及びトラップデータＷＴもニューロ識別処理部に
送られる。ニューロ識別処理部での識別結果ＤＲ１はＣ
ＰＵ１２０に送られる。識別モードでは図１６に示すよ
うにＣＰＵ１２０からのコマンドＣＭに従って動作し、
ＤＳＰ１１１はＣＰＵ１２０から受けたコマンドＣＭに
対する処理を実行し、その結果をレスポンスＲＰとして
ＣＰＵ１２０に送信する。コマンドＣＭ及びレスポンス
ＰＲはＤＰＲＡＭ１２１を介して行なわれ、ＤＳＰ１１
１にはラインスキャン開始タイミングＬＳＳ及び画像デ
ータＩＳ１であるラインスキャン信号ＬＳが入力されて
いる。

【００２１】図１７は前処理の動作例を示しており、計
数スタートのコマンドを受信すると先ず画像データＩＳ
１から黒レベルのデータを採取すると共に（ステップＳ
１０）、オフセットレベルのデータを採取し（ステップ
Ｓ１１）、これにより補正用データを採取する。その後
にホッパー部繰出手段３０２を駆動して紙幣の搬送を開
始し、イメージセンサ１３１及び１３２からの画像デー
タＩＳ１を採取して画像濃淡の補正を行なう（ステップ
Ｓ２０）。つまり、イメージセンサ１３１及び１３２の
各チャンネルの白黒レベルの均一化を図ると共に、搬送
路ＣＶ１で反射するイメージセンサ１３１及び１３２の
オフセットレベルを用いて画像の濃淡補正を行なう。次
に、取込んだ紙幣画像に対してスラブ値を作成する上
で、紙幣が画像フレーム（ＲＡＭ１１４）のどの位置に
存在するかを探索し（ステップＳ２１）、画像フレーム
のマスク対象領域を等分割し、分割された領域であるブ
ロック内の画素の加算値を求める（ステップＳ２２）。
この場合、後の処理で正規化処理を行なうためにマスク
対象領域内の画素の最大値、最小値を探索しておく、画
面分割するためのパラメータは予めフラッシュメモリ１
１２に書込まれている。そして、分割されたブロックと
ブロック化処理で生成した加算値にマスク処理を施し
（ステップＳ２３）、スラブマスク処理によって計算さ
れた加算値からニューロ識別の入力値（スラブ値）を作
成する（ステップＳ２４）。

【００２２】識別手段１１０での識別処理は図１８のフ
ローに従って行なわれるが、先ずニューラルネットワー
クでニューロ演算が行なわれ（ステップＳ３０）、識別
の判定処理を行ない（ステップＳ４０）、紙幣の濃淡ト
ラップを処理することにより、今回識別した紙幣のスラ
ブ値列が該当パターンの自己認識領域を示す濃淡トラッ
プの範囲内に収まっているか否かを判断し（ステップＳ
４１、４２）、紙幣の正損を識別する場合は正損ニュー
ロ演算を行ない（ステップＳ４３）、正損判定の処理を
行なう（ステップＳ４４）。トラップとはニューロ演算
で学習したもの以外を除外することを示し、識別機は紙
幣のパターン毎に自己認識できる領域のデータにより自
分の判定が正しいか否かを判断する。ニューロ演算は、
前処理で求めた入力値（スラブ値）とフラッシュメモリ
１１２から読込んだウェイトデータについてマトリクス
演算を行ない、そのマトリクス演算結果に対してシグモ
イド計算を、イメージセンサ１３１及び１３２について
行なう。ニューロ演算は図１９に示すフローに従って行
なわれ、先ず入力層から中間層までのマトリクス演算が
数１に従って行なわれる（ステップＳ３１）。

【００２３】

【数１】ｘ＝Ｗ_ｏ・ｓｌａｂ但し、Ｗ_ｏ：入力層から中間層への重み係数行列Ｓｌａｂ：スラブ値列（前処理で作成）次に、中間層の出力値列ｍｏｕｔを数２に従って計算す
る（ステップＳ３２）。

【数２】ｍｏｕｔ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（−ｘ＋θ）／Ｔ｝］但し、θ：しきい値Ｔ：ニューラルネットワークの温度勾配数２のシグモイド計算で中間層の出力値列ｍｏｕｔが得
られると、中間層から出力層までのマトリクス演算を数
３に従って行なう（ステップＳ３３）。

【００２４】

【数３】ｘ＝Ｗ_１・ｍｏｕｔ但し、Ｗ_１：中間層から出力層への重み係数行列数３のマトリクス演算の後に、数４によってシグモイド
計算を行ない、出力層の出力値列ｎｏｕｔを得る（ステ
ップＳ３４）。

【００２５】

【数４】ｎｏｕｔ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（−ｘ＋θ）／Ｔ｝］ここにおいて、上述の識別手段１１０におけるニューロ
演算は本出願人による特願平６−２７７１７０号で提案
している手法を用いているので、以下にその概要を説明
する。

【００２６】図２０はニューロ演算部１０の詳細構成例
を示すブロック図であり、認識対象の紙幣１はＣＣＤ等
で成るイメージセンサ２で計測され、適宜画像処理され
て画像フレームメモリ３内にフレーム画像３Ａが得られ
る。フレーム画像３Ａはニューロ演算部１０で紙幣部分
のみが切出されて紙幣イメージが特定される。次に、前
処理部１１にてカラムマスク４１〜４ｎを紙幣イメージ
データに適用してマスクの掛かっていない部分の画素デ
ータの総和値（スラブ値）ＳＢ１〜ＳＢｎを得る。この
スラブ値ＳＢ１〜ＳＢｎはニューラルネットワークの分
離演算部１２に入力され、予め判定用紙幣のパターン分
類に最適に調整されたニューロ重みにより分離演算値Ｓ
Ｐが算出される。分離演算値ＳＰは判定部１３に入力さ
れ、分離演算値ＳＰの中で最大値を有するパターンが対
象物の紙幣１のパターン画像として出力される。前処理
部１１内のカラムマスク４１〜４ｎは一様乱数を用いて
ランダムに被覆された搬送方向と平行に細長い帯状のカ
ラムマスクであり、それぞれが異なる小区画を被覆する
ものである。

【００２７】ここで、カラムマスクを用いた前処理部１
１について説明する。カラムマスク４１〜４ｎを用いる
理由は、次のことによる。図２０に示すように８×８の
マトリクス上の“０”と“１”の２値画像において、画
像の特徴量として画素値の総和であるスラブ値（２値画
像の“１”の数）を用いた場合、図２１（Ａ）では文字
“Ｅ”を特徴づける値として“１４”が得られ、同図
（Ｂ）では文字“Ｈ”を特徴づける値として“１２”が
得られる。従って、スラブ値を用いることによって
“Ｅ”と“Ｈ”が分離可能となる。しかしながら、異な
るパターンを有する画像でもスラブ値が等しくなる場合
が存在する。例えば、図２２（Ａ）では文字“Ｆ”のス
ラブ値は“１０”であるが、同図（Ｂ）の文字“Ｋ”の
スラブ値も“１０”であり、分離不可能となる。このよ
うな問題に対しては、図２３（Ｃ）に示すような入力画
像の画素に対応する特定の棒状領域が被覆されたカラム
マスクを導入することにより解決できる。図２３（Ｃ）
のマスクで図２２（Ａ）の画像を覆うと図２３（Ａ）に
示す画像となり、この場合のスラブ値は“８”となる。
一方、図２３（Ｃ）のマスクで図２２（Ｂ）の画像を覆
うと図２３（Ｂ）に示す画像となり、スラブ値は“９”
となる。このようにカラムマスクを導入することによ
り、“Ｆ”と“Ｋ”も分離可能となる。そこで、このよ
うに種々の画像を分離するために、図２３（Ｃ）に示す
ような予めマスク内の複数の長方形状の被覆される部分
の位置を選定しておく。この場合、ただ１つのこのよう
なマスクによって、種々の画像を分離できるスラブ値を
生成する確率は極めて小さい。しかしながら、前述のよ
うに異なる種々のカラムマスクを使用することによっ
て、同じ画像でも異なるスラブ値列を得ることができ
る。このスラブ値列のいずれかが画像間で異なることが
多く、種々のカラムマスクを利用することによって、画
像間の分離能力を確率的に高めることが可能である。な
お、上述の複数の異なるカラムマスクを使用すること
は、次のような物理的な意味を有している。つまり、３
次元物体を他方向から視点を変えて観測する場合、同一
の対象でも異なる情報を得ることができる。これと同様
に、種々のカラムマスクを用いることは２次元平面内で
視点を変えて画像を観測することになり、前述のように
同一の画像でも異なる情報を生成することが可能とな
る。この場合、前処理で入力画像が種々の異なるカラム
マスクで覆われ、被覆されない画素の総和がスラブ値Ｓ
Ｂ１〜ＳＢｎとなり、入力層のニューロ素子と一対一に
対応している。さらに、出力層のユニット値は判定パタ
ーン（又は正損レベル）に対応している。

【００２８】図２４は、マスク４１〜４ｎの如き垂直方
向のカラムマスクの効果を示しており、同図（Ａ）の下
移動入力画像と同図（Ｂ）の上移動入力画像に対して同
一なスラブ値“５”を得ることができ、入力画像が上下
の垂直方向ずれを生じても不変なスラブ値を得ることが
できる。

【００２９】次に、前処理部１１で前処理された情報を
入力して分離演算を行なう分離演算部１２について説明
する。階層構造の分離演算部１２は、大別すると入力
層，隠れ層，出力層の３層から成っている。図２５に示
すように入力層は、前処理部１１からの各マスクの種類
に一対一に対応するようにニューロ素子が設けられてお
り、各マスク種類により前処理されたスラブ値（マスク
処理された後の画素数の総和）を対応するニューロ素子
に入力する。隠れ層は少なくとも１つのニューロ素子の
層から成り、入力層の情報を分離演算して出力層に伝達
する役割を果たしている。この隠れ層が多くなればそれ
だけ、入力層の各ニューロ素子の情報の変動に対しても
不変に各パターンの各々に分離して演算することが可能
となる。出力層には、識別すべきカテゴリーに一対一に
対応するようにニューロ素子が設けられている。そし
て、学習により完成したニューロ素子間の重み係数によ
る出力ユニット値を出力ユニット数個分算出する。この
複数個の出力ユニット値（０〜１の間の値を採る）の最
大値（通常検査紙幣の金種の出力ユニットで０．９９
位）と、準最大値（２番目の金種の候補で０．２以下）
とを抽出する。次に、最大値が閾値１（通常０．６）よ
りも大きいかどうかを判断し、小さいときには、学習デ
ータから除く。そして、（最大値−準最大値）が閾値２
（通常０．４）より大きいかどうかを判断し、（最大値
−準最大値）が小さい場合には排除し、大きい場合には
最大値を有するユニットのパターンを評価紙幣の判定パ
ターンであると決定する。ここで、最大値と準最大値を
チェックするのは、金種間の誤鑑を防ぐためである。

【００３０】ニューラルネットワークを用いたパターン
認識において、その性能評価は統計的確率である鑑別率
ＥＳによって行なわれて来ており、ニューラルネットワ
ークの出力ユニットの出力値に対してその最大値のみが
評価の対象となっている。しかし、このような評価指標
では最大値以外の出力値で最大値にかなり近い値であっ
ても、評価結果には直接的な影響が反映されていない。
例えば２種のデータを識別した場合、ニューラルネット
ワークの鑑別率の結果は１００％であるが、この場合に
はニューラルネットワークにおけるある出力層の出力値
の最大値とその他出力層の出力値の差が非常に大きい場
合と、あまり差がない場合とが存在する。分離度の検知
からみれば上記差が大きい方が、より識別判定において
は優れている。一般にニューラルネットワークを応用し
た市場の製品においては、出力ユニットの最大値のみな
らず、最大値以外の出力値が最大値から十分離れている
ことが要求されている。というのは、市場においては外
部の影響で入力データに雑音が混入した場合でも、その
出力結果が正常なデータによる出力結果に可能な限り近
いことが要請されているからである。つまり、出力ユニ
ットの最大出力値とそれ以外の出力値が互いに近い状態
の製品よりも、十分に離れた距離の出力を与える製品の
方が望まれているからである。従って、ニューロ判定の
十分、不十分をチェックするために出力ユニットの出力
値の最大値と、最大値及び他のユニットの出力値の差と
に閾値を設定している。

【００３１】例えば１＄〜１００＄の米ドル紙幣を識別
する時には、出力層のニューロ素子が上から順に１＄〜
１００＄の金種に対応し、識別する時には、該当するニ
ューロ素子が１に最も近い値、即ち最大値を出力し、他
のニューロ素子は０に近い値を出力する。１＄紙幣を識
別する時には、出力層の最上位のニューロ素子が最大値
を出力し、判定パターンと決定する。

【００３２】同様に、上述の紙幣識別の際には出力層の
ニューロ素子が上から順に１＄、２＄、５＄、１０＄、
２０＄…１００＄と言うように７金種×４方向（Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ）の２８個のニューロ素子が一対一に対応し
ている。そして、この入力層から出力層までのニューロ
素子同士を接続し、信号を受け渡す機構をシナプスとい
う。シナプスは、ニューロ素子同士の結合の強さを重み
付け関数で記憶している。１つのニューロ素子は、シナ
プスを通じ前段の層の複数のニューロ素子から信号を受
取り、経由してきたシナプスが持つ重みを乗算して入力
値とする。ニューロ素子は、それが結合している全ての
ニューロ素子からの信号を受取ると、入力値の総和をと
る。総和の値が予めニューロ素子に設定した閾値を越え
るとニューロ素子が“発火”し、次の後段の層のニュー
ロ素子に出力信号を送り、この処理を繰返して出力層か
ら情報を出力する。これら各シナプスの重みは識別対象
に対応して、予めバックプロバゲーション法による学習
により決定されている。

【００３３】次に判定部１３について説明すると、判定
部１３は分離演算部１２の出力層から出力される情報を
入力し、その中から最大値を判別し、その最大値のニュ
ーロ素子に対応するカデゴリーと判別する。例えば、出
力層のニューロ素子が上から１＄紙幣のＡ方向、１＄紙
幣Ｂ方向、１＄紙幣Ｃ方向のカデゴリーに対応している
場合に、最上位のニューロ素子から最大値の出力が出て
いれば“１＄Ａ方向”であると判別する。

【００３４】ニューロ演算部１０の判定には出力結果に
対する判定と表裏関係に関する判定とがあり、出力結果
に対する判定は図２６に示すように先ず最大出力値が濃
淡トラップデータ中にある閾値１以上のレベルか否かを
判断し（ステップＳ５０）、１以上であれば第２候補の
出力値の優位差が濃淡トラップデータ中にある閾値２以
上か否かを判断する（ステップＳ５１）。又、表裏関係
に関する判定は図２７に示すように上記判定結果よりイ
メージセンサ１，２（１４０及び１４１）が同一金種で
あるか否かを判断し（ステップＳ５５）、更にイメージ
センサ１，２（１３１及び１３２）の表裏方向関係に矛
盾はないか否かを判断する（ステップＳ５６）。この関
係を図で示すと図２８のようになる。

【００３５】本発明の紙幣識別機１００は図７に示すよ
うに複数種類の真偽センサ、つまり磁気ヘッド１３３、
近赤外センサ１３４及びＵＶセンサ１３５を具備してお
り、ニューロ演算による金種識別とは別個に真偽判定を
行なうようになっており、金種識別でリジェクトされな
かった場合のみ真偽判定を実行する。真偽判定の概略図
は図２９のようになっており、磁気センサ１３３，近赤
外センサ１３４及びＵＶセンサ１３５の出力は各増幅器
１５４〜１５６、マルチプレクサ１５０及びＡ／Ｄ変換
器１５７を経て更にＤＰＲＡＭ１５８を経て真偽データ
ＴＤとして真偽判定前処理部に送られる。フラッシュメ
モリ１１２のデータ及びデータ加工用パラメータＤＣＰ
は真偽判定前処理部に送られ前処理加工されたデータＣ
Ｄが、データ処理部からの真偽トラップデータＴＴＤと
共に真偽判定処理部に送られる。

【００３６】上述の如くして識別部１３０を介して識
別、真偽判定された紙幣は、搬送路ＣＶ１及びＣＶ２で
搬送されて該当する収納部１００１〜１００６に１枚ず
つ順次収納されるが、各収納部での１００枚バッチ処理
時の一時保留部の動作は図３０に従って実行される。即
ち、収納部１００１に関しては一時保留板１０４１及び
１０４２が最上のＡ位置であるか否かを監視しており
（ステップＳ６０）、Ａ位置であればその状態で３０枚
までの一時保留を行ない（ステップＳ６１）、３０枚に
達したときに駆動部材１０４７を駆動して一時保留板１
０４１及び１０４２を底部の中央位置（ＡとＢの中間）
まで下降させる（ステップＳ６２）。次に、上記ステッ
プＳ６０でＡ位置でない場合は中央位置（ＡとＢの中間
位置）か否かを判断し（ステップＳ６３）、中央位置で
あれば７０枚までの一時保留をその位置で行ない（ステ
ップＳ６４）、７０枚に達したときに駆動部材１０４７
を駆動して一時保留板１０４１及び１０４２を底部のＣ
位置まで下降させる（ステップＳ６５）。上記ステップ
Ｓ６３において中央位置でない場合はＢ位置であるか否
かを判断し（ステップＳ６６）、Ｂ位置であれば１００
枚までの一時保留を行ない（ステップＳ６７）、１００
枚に達したときに紙幣の繰り出しを一時停止する（ステ
ップＳ７０）。そして、モータを駆動し、押出し棒１０
５２で一時保留の紙幣の一端を押出すようにしており
（ステップＳ７１）、所定時間後に停止し（ステップＳ
７２）、監視部からの紙幣の抜取りを待ってモータを逆
転して押出し棒１０５２を元に戻し（ステップＳ７３、
Ｓ７４）、所定時間後に停止する（ステップＳ７５）。

【００３７】次に、図３の構成図及び図３１のフローチ
ャートにより説明する。新しく仕分けする紙幣が追加に
なった場合には、図１０で示すテーブルＢの内容を追加
する必要があり、テーブルのデータの更新が必要である
場合にも、同様にテーブルＢの内容を新たなデータに書
換える必要がある。データを外部パソコン２００に取り
込ませる場合には、インタフェースＲＳ２３２Ｃによっ
てデータをシリアル送信できるように識別手段１１０と
外部パソコン２００とをケーブルで接続する（ステップ
Ｓ８０）。この外部パソコン２００が遠くに離れている
場合には、モデムを経由して電話線による通信を行なわ
せることも可能である。識別手段１１０の基板上に設け
られている設定スイッチを入れることにより、外部パソ
コン２００側へ識別手段１１０が処理したデータ及び無
加工のセンサ採取データを送れるモードになる（ステッ
プＳ８１）。次にホッパー部１０１に新しくデータを追
加構築したい紙幣、又は更新を行なう紙幣を載置して
（ステップＳ８２）スタート釦を押す（ステップＳ８
３，Ｓ８４）。

【００３８】本体制御部３００は紙幣を繰り出す前にセ
ンサ補正データを作成するために初期状態のデータを採
取すると共に、加工し外部パソコン２００に送信する。
その後、予め決められた枚数の紙幣データを識別部で全
てバッファリングする（ステップＳ８５，Ｓ８６）。紙
幣の繰出を行ない、所定枚数の搬送を終えると紙幣の搬
送を停止し（ステップＳ９０）、その後データは一度Ｄ
ＳＰ１１１内のＳ−ＲＡＭに採取データ及び加工データ
として全てをバッファリングし、ニューロ演算に支障を
きたさないかを全てチェックし（ステップＳ９１）、Ｏ
Ｋならば通信手段により外部パソコン２００に転送する
（ステップＳ９２）。所定枚数の紙幣の画像データが送
られた後、外部パソコン２００側で、キーボードにより
取込んだ紙幣の金種、方向、国番号のＩＤデータを入力
する。これらのアップロードされたデータを用いてさら
に、磁気センサ１３３、近赤外センサ１３４及びＵＶセ
ンサ１３５からの真偽判定データ、イメージセンサ補正
データ、ウエイトデータ、トラップデータが作成されて
ファイルが構成される。尚、パソコン２００側では、グ
ラフィカルに作成された値のオフライン的な評価ができ
る様になっているが、ここではその詳細説明は省略す
る。

【００３９】この様にして、ニューロの学習及び真偽判
定のためのデータ作成は外部で行なわれ、次に学習によ
って作成された各種パラメータファイルをパソコン２０
０から識別部のＤＳＰ１１１へダウンロードする。ＤＳ
Ｐ１１１では受けたファイルの内容に応じてフラッシュ
メモリ１１２に書込む（ステップＳＳ９３）。本体制御
部３００の設定スイッチを元に戻した後、フラッシュメ
モリ１１２に書込まれたこれらデータにより、表示部１
０３に表示されて操作部１０４で選択しても動作しなか
った国別の紙幣選別が可能になるか、あるいは、新しく
更新されたデータに基づいて鑑別が行なわれる様になる
（ステップＳ９４，Ｓ９５）。

【００４０】尚、上述では収納部を６ケ所とした例を示
しているが、収納部の数は任意であり、紙幣以外の商品
券等にも適用可能である。又、上述では収納部を規制板
と固定板とで形成するようにしているが、両方を移動で
きる構造とすることも可能であり、１対の一時保留板の
停止位置もＡＢＣとＡＢの中間部の計４ケ所としている
が、任意に設定できる。

【００４１】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、取扱い紙幣の識別をニューラルネットワークで学習
させて利用することができるので、全世界に同一の紙幣
選別機を販売することができる。又、一時保留部及び紙
幣収納部の幅を取扱う紙幣の札長に含ませて自動的に調
整できるようにしたので、取扱う紙幣の外形寸法差があ
っても自由に収納場所を設定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の紙幣選別機の一例の全体構成を示す外
観図である。

【図２】本発明のモード種別を説明するための図であ
る。

【図３】本発明の外部パソコンとの接続関係を示す図で
ある。

【図４】本発明の紙幣選別機の一部断面構造例を示す側
面図である。

【図５】本発明の収納部及び一時保留部の構造例を示す
一部断面図である。

【図６】本発明の本体制御部の回路構成例を示すブロッ
ク図である。

【図７】本発明に用いる識別手段の構成例を示すブロッ
ク図である。

【図８】本発明のソフトウエア構成例を説明するための
ブロック図である。

【図９】本発明の動作例を示すフローチャートである。

【図１０】本発明による国の指定動作を説明するための
図である。

【図１１】国コードによる対応テーブルの例を示す図で
ある。

【図１２】国別コードの一例を示す図である。

【図１３】札長と移動量の関係例を示すテーブルであ
る。

【図１４】作業領域における国別コードの一例を示す図
である。

【図１５】ニューロ演算を説明するためのブロック図で
ある。

【図１６】ＤＳＰとＣＰＵとの関係を示す図である。

【図１７】前処理の動作例を示すフローチャートであ
る。

【図１８】識別処理の動作例を示すフローチャートであ
る。

【図１９】ニューロ演算の動作例を示すフローチャート
である。

【図２０】ニューロ演算の動作例を示す図である。

【図２１】ニューロ演算を説明するための図である。

【図２２】ニューロ演算を説明するための図である。

【図２３】ニューロ演算を説明するための図である。

【図２４】ニューロ演算を説明するための図である。

【図２５】ニューラルネットワークを示す回路構成図で
ある。

【図２６】判定動作例を示すフローチャートである。

【図２７】判定動作例を示すフローチャートである。

【図２８】センサと紙幣の方向を説明するための図であ
る。

【図２９】真偽判別の動作を説明するためのブロック図
である。

【図３０】一時保留部の動作例を示すフローチャートで
ある。

【図３１】外部パソコンの動作例を示すフローチャート
である。

【符号の説明】

１紙幣２イメージセンサ１０ニューロ演算部１１前処理部１２分離演算部１３判定部１００紙幣選別機１０１ホッパー部１０２リジェクト部１０３、１０６表示部１０４キーボード１０５監視部１１０識別手段１１１ＤＳＰ１１２フラッシュメモリ１１３、１２２、３０１２ＲＯＭ１１４、１２３、３０１１ＲＡＭ１２０、３０１ＣＰＵ１２１、１２４ＤＰＲＡＭ１３０識別部１３１、１３２イメージセンサ１３３磁気ヘッド１３４近赤外センサ１３５ＵＶセンサ１５０マルチプレクサ２００外部パソコン３００選別機本体制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の金種紙幣を受け入れ識別した結果
に基づいて複数の収納部に区分けして収納する紙幣選別
機において、紙幣を識別するためのパラメータを書換え
可能にかつ不揮発に記憶する記憶手段と、紙幣を識別す
るために必要なデータを外部装置に出力すると共に、作
成されたパラメータを前記外部装置から受取る外部通信
が可能なインタフェースと、前記インタフェースを介し
て受け取ったパラメータを前記記憶手段に書込む書込手
段とを具備し、新規発行紙幣もしくは新しく識別する紙
幣に容易に対応できるようにしたことを特徴とする紙幣
選別機。
【請求項２】前記紙幣の識別手段にニューラルネット
ワークの識別を行なうニューロ識別部を搭載し、前記ニ
ューロ識別部が、前記インタフェースを介してマスクデ
ータ、ウェイト、トラップ、真偽判定データの情報を前
記外部装置から書換えることができるようになっている
請求項１に記載の紙幣選別機。
【請求項３】識別すべき紙幣の国を選択指定する選択
手段と、識別可能な国の紙幣の識別データを格納してい
るデータテーブルと、受け入れた紙幣の画像データを取
込む画像入力手段と、前記画像入力手段からの画像デー
タ及び前記選択手段で選択指定された国に対応する前記
データテーブルのデータに基づいて前記紙幣をニューラ
ルネットワークで識別するニューロ識別部と、前記ニュ
ーロ識別部で識別された紙幣を収納する収納部と、前記
選択手段で選択された国に対応する前記データテーブル
のデータに基づいて前記収納部の収納幅を調整する収納
幅調整手段とを具備したことを特徴とする紙幣選別機。
【請求項４】識別すべき紙幣の種類及び仕分けの態様
を指定するための指定手段と、受け入れた紙幣を１枚ず
つ繰り出すホッパー部と、前記ホッパー部の後段に設け
られた識別部から紙幣の金種、方向、真偽を判別する紙
幣識別手段と、正常な状態で搬送されなかった紙幣或い
は偽と判定された紙幣をリジェクトするリジェクト部
と、前記紙幣識別手段で識別された紙幣を一時的に受け
入れる複数の一時保留部と、前記一時保留部に設けられ
た紙幣集積空間の紙幣幅を規制する規制板と、取扱う紙
幣に対応して前記一時保留部の幅データを記憶している
一時保留部幅データ記憶手段と、前記規制板を移動する
ための駆動手段とを備え、前記指定手段で金種分類モー
ドが選択された場合は、前記指定された金種に従って前
記一時保留部幅データ記憶手段から対応する幅データを
読出して前記規制板を移動させ、前記指定手段でバッチ
モード或いは方向別分類モードが選択された場合には、
前記ホッパー部から繰り出された紙幣が前記識別部を通
過した際に金種データを受取り、前記一時保留部に保留
すべき１枚目の金種であると判定した場合に、前記規制
板を前記１枚目の金種に従って前記一時保留部幅データ
記憶手段に記憶された幅データを読出して前記規制板を
移動させるようにしたことを特徴とする紙幣選別機。