JPH11175797A - 紙葉鑑別装置 - Google Patents
紙葉鑑別装置Info
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- JPH11175797A JPH11175797A JP34151497A JP34151497A JPH11175797A JP H11175797 A JPH11175797 A JP H11175797A JP 34151497 A JP34151497 A JP 34151497A JP 34151497 A JP34151497 A JP 34151497A JP H11175797 A JPH11175797 A JP H11175797A
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- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
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Abstract
を提供する。 【解決手段】 固有の文字列が、2カ所以上の文字領域
それぞれに記録されている紙葉の2カ所以上の文字領域
それぞれから複数の文字列を画像として読み取る文字セ
ンサと、文字センサによって得られた画像データに基づ
いて複数の文字列それぞれを認識する文字認識部と、文
字認識部によって認識された複数の文字列の同一性を判
定する文字判定部とを備えている。
Description
別する紙葉鑑別装置に関し、特には入金、出金等の取引
を実行する自動取引装置(Automatic Tel
ler Machine:以下ATMと称す)等の機器
に組み込まれ、紙幣を鑑別する装置に関する。
り、利用者へ紙幣を払い出したりするとともに、受け取
った紙幣を金種毎に仕分けしたり、偽造券などの排除を
行ったりするATMが広く使用されており、このATM
には、例えば紙幣全域をセンスして画像データを得、そ
の画像データが示す、紙幣の全体的な特徴に基づいて紙
幣を鑑別する機能が組み込まれている。
通常、各紙幣に固有の紙幣番号が1枚毎に2カ所ずつ記
録されており、例えば2枚の真券それぞれのうちの半分
ずつを張り合わせると、2つの異なる紙幣番号を有する
いわゆる異番券となる。この異番券は、真券との交換が
法律によって禁じられているが、従来のATMに組み込
まれている、紙幣を鑑別する機能では、紙幣の全体的な
特徴が、ある程度の範囲で問題なしと判断されれば真券
とみなすことから、異番券と真券との区別ができず、異
番券を真券として受け取ってしまうために、異番券が真
券と交換されてしまうという問題がある。このような問
題は、1枚毎に固有の文字列が、複数箇所に記録されて
いる各種の紙葉について一般的に生じ得る問題である。
以下では、2つの異なる固有の文字列を有する紙葉のこ
とを紙幣の場合に倣って「異番券」と称する。
することができる紙葉鑑別装置を提供することを目的と
する。
明の紙葉鑑別装置は、1枚毎に固有の文字列が複数の文
字領域に記録された紙葉をセンスし、センスにより得ら
れた画像データに基づいて紙葉の鑑別を行う紙葉鑑別装
置において、紙葉の複数の文字領域を画像として読み取
る文字センサと、文字センサによって得られた画像デー
タに基づいて、複数の文字領域に記録された文字列を認
識する文字認識部と、文字認識部によって認識された、
複数の文字領域に記録された文字列の相互の整合性を判
定する文字判定部を備えたことを特徴とする。
て認識された、複数の文字領域に記録された文字列が、
相互に同一の文字が相互に同一の順序で配列された文字
列であるか否かを判定するものであることが望ましい。
本発明の紙葉鑑別装置によれば、紙葉上の複数の文字領
域それぞれに記録された複数の文字列の同一性が判定さ
れ、これにより異番券を排除することができる。
スしてその紙葉の画像データを得る、上記文字センサよ
りも分解能の低い画像センサを備えたものであることが
望ましい。例えば、紙幣の金種の判別や真券偽券の判定
を行うための画像データを得るセンサは、紙幣番号の相
違に伴う変化が生じない程度に低い分解能のセンサであ
ることが望ましい。一方、文字の認識を行うための画像
データを得るセンサは、紙幣番号の画像としての相違を
判別できる程度に高い分解能のセンサであることが必要
である。
センサに比べて高価であり、低コスト化を図るために
は、高分解能のセンサの大きさをなるべく小さくするこ
とが望ましい。また、一般に、紙葉に固有の文字列が記
録される場合には、その文字列が記録される文字領域
は、紙葉上の、位置が決まった一部分である。
によって紙葉全体の画像データを得、この画像データに
基づいて、異番券であるか否かの判定以外の判定を行っ
て紙葉の鑑別を行うとともに、異番券であるか否かの判
定には、相当の分解能が必要であるため、文字領域に限
っては、分解能が高い文字センサを採用して画像データ
を得るようにすることが好ましい。こうすることによ
り、文字センサの大きさを文字領域の大きさ程度に小さ
くすることができ、本発明の紙葉鑑別装置を比較的低コ
ストで実現することができる。
をセンスしてその紙葉の画像データを得る画像センサ
と、その画像センサによって読み取られた画像データに
基づいて紙葉の種類を判別する紙葉判別部を備え、上記
文字認識部が、紙葉判別部で判別された紙葉の種類に応
じた文字領域に記録された文字を認識するものであるこ
とが望ましい。
紙幣のように、複数の種類が存在し、種類毎に文字領域
の位置が互いに異なる場合であっても、紙葉判別部にお
いて紙葉の種類が判別され、文字認識部において、紙葉
の種類に応じて文字列が認識されるので、複数種類の紙
葉それぞれについて異番券を排除することができる。
説明する。図1は、本発明の紙葉鑑別装置の一実施形態
を示すブロック図である。この紙葉鑑別装置100は、
ATMに組み込まれて、ATM内部を搬送される複数種
類の紙幣の鑑別を行う装置であり、ATMは、この紙葉
鑑別装置100による紙幣の鑑別結果に基づいて、紙幣
の仕分け等を行う。紙幣上には、紙幣の種類に応じた位
置に2つの文字領域が存在し、その2つの文字領域それ
ぞれには、本発明にいう固有の文字列の一種である、そ
の紙幣固有の紙幣番号(文字を含む)が記録されてお
り、紙葉鑑別装置100は、以下で説明するように、こ
の紙幣番号等に基づく鑑別を行う。また、ATM内部
の、紙幣を搬送するための機構は、搬送の方向に対して
紙幣が多少斜めになった状態であってもそのまま紙幣を
搬送することができ、紙葉鑑別装置100は、以下で説
明するように、斜めになった状態で搬送される紙幣の鑑
別も行うことができる。
01と、増幅部102と、A/D変換部103と、さら
に画像処理部105が備えられており、センサ部101
によって紙幣が走査されて得られた画像データが増幅部
102で増幅されA/D変換部103でA/D変換され
て画像処理部105に入力される。図2は、図1に示す
センサ部の詳細を示す図である。
11と、文字センサ1012と、光ラインセンサ101
3と、磁気ラインセンサ1014と、厚みセンサ101
5と、通過センサ1016とが備えられており、このう
ち光ラインセンサ1013は本発明にいう画像センサの
一例である。紙幣200は、図の左側から搬送されてき
てセンサ部101を通過し図の右側へと搬送されてい
く。
あり2つ設けられている。この突入センサ1011によ
り、搬送されてきた紙幣200が感知されて感知情報が
得られ、その感知情報が、後述するように、図1に示す
紙葉鑑別装置100の所定動作の開始の合図となる。ま
た、2つの突入センサ1011それぞれによって紙幣2
00が感知され、それらの感知時刻の差に基づいて、搬
送方向に対する紙幣200の傾きを求めることができ
る。
3は、紙幣200の搬送方向(図3の紙面に垂直な方
向)に対して垂直な方向(図3の左右方向)に配列され
た128個の光センサ素子10131により構成されて
おり、通過中の紙幣200を挟むように2つ設けられて
いる。突入センサ1011によって紙幣が感知された
後、各光センサ素子10131により、その紙幣につい
て一定周期で35回のセンスが行われる。これにより、
光ラインセンサ1013を構成する各光センサ素子10
131によって紙幣200が搬送方向に走査され、図4
の概念図に示すように、35行×128列のモザイクを
表す画像データd100が得られる。この概念図に示さ
れている画像データd100は、斜めに搬送された紙幣
が光ラインセンサ1013によってセンスされて得られ
た画像データであり、一番外側の長方形が、光ラインセ
ンサ1013によって走査される範囲210を示してお
り、光ラインセンサ1013によって走査される範囲2
10の内側に、斜めに配置されている長方形が、斜めに
搬送された紙幣200の外形220を示している。この
ように、光ラインセンサ1013によって走査される走
査範囲210は、紙幣の外形220によって囲われた範
囲よりもやや広い範囲に広がっており、従って、紙幣2
00がやや斜めに搬送された場合であってもその紙幣2
00は走査範囲210内に納まる。
13には、紙幣200に光を照射するための発光素子1
0132が備えられている。これらの発光素子1013
2は、上述した35回のセンスの1回毎に発光して紙幣
200を照射する。また、図3の上側に示されている発
光素子10132と下側に示されている発光素子101
32とでは、発光のタイミングがずれている。図3の上
側に示されている発光素子10132が発光している間
に、図3の上側に示されている各光センサ素子1013
1により紙幣200がセンスされて、反射光による、紙
幣200の、図3の上側の面の画像データが得られる。
また、それと同時に、すなわち図3の上側に示されてい
る発光素子10132が発光している間に、図3の下側
に示されている各光センサ素子10131でも紙幣20
0がセンスされて、透過光による画像データが得られ
る。同様に、図3の下側に示されている発光素子101
32が発光している間に、各光センサ素子10131に
より紙幣200がセンスされて、反射光による、紙幣2
00の、図3の下側の面の画像データと、透過光による
画像データが得られる。上記の4つの画像データのうち
の、透過光による2つの画像データは足し合わされて1
つの画像データとして用いられる。
る。光ラインセンサ1013は、図2に示すように、紙
幣200の全面に対応するように設けられているが、文
字センサ1012は、2つの文字領域それぞれに対応す
る2カ所に設けられている。また、光ラインセンサ10
13の場合は透過光による画像データと反射光による画
像データを得るが、文字センサ1012は反射光による
画像データだけを得る。さらに、文字センサ1012の
分解能は、光ラインセンサ1013の分解能に対して約
4倍である。その他の点では文字センサ1012は光ラ
インセンサ1013とほぼ同様である。図5に示すよう
に、紙幣200上の、文字センサ1012によってセン
スされる範囲は、紙幣200の左上側の範囲230およ
び右下側の範囲240である。上述したように、紙幣2
00には複数の種類が存在し、文字領域250の位置は
紙幣の種類に応じて多少異なっている。また、紙幣20
0が搬送方向に対して傾いて搬送される場合もある。こ
のため、図3に示すように、文字センサによってセンス
される2つの範囲230,240は文字領域250より
もやや広い範囲に広がるよう設定されており、このた
め、いずれの種類の紙幣が搬送されてきた場合でも、ま
た、紙幣200が傾いて搬送されてきた場合でも文字領
域250は、文字センサによってセンスされる範囲23
0,240内に納まる。
説明する。光ラインセンサ1013は光センサ素子10
131が配列されたものであるが、磁気ラインセンサ1
014は磁気センサ素子が配列されたものであること、
および光ラインセンサ1013には発光素子10132
が備えられているが磁気ラインセンサ1014には発光
素子に対応する構成が不要であることを除き、磁気ライ
ンセンサ1014は光ラインセンサ1013とほぼ同様
である。また、磁気ラインセンサ1014は光ラインセ
ンサ1013とは異なり1つだけ設けられており、磁気
ラインセンサ1014によって、1つの磁気画像を示す
画像データが得られる。
を機械的に計測するセンサであり、厚みセンサ1015
によって、紙幣200の厚さの搬送方向分布が得られ
る。通過センサ1016は、突入センサ1011と同様
に紙幣200を感知する光センサであり、突入センサ1
011と同様に2つ設けられている。突入センサ101
1により紙幣200が感知された時刻と、通過センサ1
016により紙幣200が感知された時刻との差に基づ
いて、紙幣200がセンサ部101を通過するときの通
過速度が求められ、その通過速度が、以下で述べるよう
に総合判定に用いられる。
100には、制御部104が備えられており、制御部1
04によって紙葉鑑別装置100の各部分の制御が行わ
れる。また、制御部104には、センサ部101に設け
られている突入センサおよび通過センサそれぞれによる
紙幣の感知情報が送られてきており、図示が省略されて
いるクロック回路によるクロック信号を用いて、2つの
突入センサおよび2つの通過センサそれぞれによる紙幣
の感知時刻を計り、搬送方向に対する紙幣の傾きや、紙
幣がセンサ部101を通過した速度の計算を行ってい
る。
処理部105が備えられており、この画像処理部105
には、センサ部101に備えられた光ラインセンサによ
って得られた紙葉全域の画像データと、センサ部101
に備えられた文字センサによって得られた文字領域の画
像データが、増幅部102およびA/D変換部103を
経由して入力され、それら入力された画像データに対
し、後述する画像処理が施される。
データ記憶部106と、辞書比較部107と、文字認識
部108が備えられており、辞書データ記憶部106に
は、紙幣を鑑別するための基準である、反射光、透過光
および磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データに対
応する辞書データ、および厚みの分布に対応する辞書デ
ータと、金種に応じた、紙幣上の文字領域の位置を表す
文字列切出位置テーブルと、各種の文字を認識するため
の基準である文字テーブルが記憶されている。各テーブ
ルの内容については後述する。また、辞書比較部107
によって、紙葉全域の画像データと、辞書データ記憶部
106に記憶されている辞書データが比較され、これに
よって、紙幣の形状のチェックや、金種の判定や、紙幣
の真偽判定が行われ、厚みセンサによって得られた厚さ
の分布の情報が加味された真偽判定も行われる。また、
文字認識部108によって、後述するように、文字領域
の画像データ、辞書データ記憶部106に記憶されてい
る文字列切出位置テーブルおよび文字テーブルに基づい
て、辞書比較部107による金種の判別結果に応じて、
複数の文字領域それぞれに記録されている紙幣番号が認
識される。
判定部109が備えられており、文字認識部108によ
って認識された、複数の文字領域それぞれに記憶されて
いる紙幣番号の同一性が判定される。更に、この紙葉鑑
別装置100には、総合判定部110および判定結果記
憶部111が備えられており、総合判定部110によっ
て、辞書比較部107における各種の判定結果と、文字
判定部109における判定結果と、制御部104によっ
て計算された傾きおよび通過速度とに基づいて、正常な
紙幣として取り扱うべき紙幣であるか否かの判定が行わ
れ、その判定結果が判定結果記憶部111に記憶され
る。また、判定結果記憶部111には、金種の判別結果
等も記憶される。判定結果記憶部111に記憶された判
定結果等は、紙葉鑑別装置100の外部から読み出さ
れ、紙葉鑑別装置100が組み込まれているATMにお
ける紙幣の仕分け等に利用される。
葉の鑑別の手順について、以下フローチャートを参照し
ながら説明する。図6は、紙葉の鑑別の手順を示すフロ
ーチャートである。図2に示す突入センサ1011によ
って紙幣が感知されると、図1に示す紙葉鑑別装置10
0の制御部104によって、紙葉の鑑別の開始が指示さ
れ、まずステップS101において、反射光、透過光お
よび磁気それぞれによる紙幣全体の各画像データと、文
字領域を含む、図5に示す範囲230,240の画像デ
ータが収集される。
す画像処理部105において、ステップS101で収集
された各画像データに対して、以下に述べる画像処理が
施されることにより画像データの正規化が行われる。ま
ず、制御部から受け取った、搬送方向に対する紙幣の傾
きの計算値を用いて、紙幣が正しい向きとなるように回
転移動させる傾き補正が、反射光、透過光および磁気そ
れぞれによる紙幣全体の各画像データ、および文字セン
サによって得られた画像データそれぞれに対して施され
る。次に、紙幣毎のインク濃度のばらつきに起因する誤
差の補正が施される。これにより、画像データが正規化
される。
た後、ステップS103に進み、ステップS102で正
規化された、透過光による紙幣全体の画像データに基づ
く紙幣の外形チェックが行われる。この外形チェックで
は紙幣の欠損部分の数や大きさがチェックされて欠損部
分の総面積が求められる。その後、ステップS104に
進み、欠損部分の総面積が、正常な紙幣の形状とみなせ
る数値範囲内であるか否かが判定される。ステップS1
04において、正常な形状とみなせる数値範囲外である
と判定されるとステップS105に進み、形状異常券で
あると鑑別されてステップS117に進み、後述する他
の判定結果等も考慮されて総合判定が行われて紙幣の鑑
別が終了する。ステップS104において、正常な形状
とみなせる数値範囲内であると判定された場合にはステ
ップS106に進む。
で正規化された、透過光による紙幣全体の画像データ
と、図1に示す辞書データ記憶部106に記憶されてい
る、透過光による、各金種それぞれの紙幣全体の画像デ
ータに対応する各辞書データとの間の大雑把なパターン
マッチングが行われ、紙幣の金種の特定と紙幣の方向の
特定が行われる。その後ステップS107に進み、セン
ス部でセンスされた紙幣がステップS106において1
金種の1方向に特定できたか否かが判定され、特定でき
なかったと判定されるとステップS108に進み、不明
券であると鑑別されてステップS117に進み、上述し
たように総合判定が行われて、紙幣の鑑別が終了する。
ステップS107において、紙幣が1金種の1方向に特
定できたと判定された場合は、ステップS109に進
む。
で特定された金種の、反射光による画像データ、透過光
による画像データ、磁気による画像データおよび厚み分
布それぞれに対応する辞書データが、図1に示す辞書デ
ータ記憶部106から読み込まれ、ステップS110に
進み、反射光、透過光および磁気それぞれによる紙幣全
体の各画像データおよび厚み分布と辞書データが各画素
毎に比較されて各画素毎のデータの差が求められ、この
データの差が所定の基準値を越えている画素の数が求め
られる。その後ステップS111に進み、ステップS1
10において求められた、データの差が所定の基準値を
越えている画素の数が、真券偽造券の判定の基準となる
基準画素数以下であるか否かが判定され、基準画素数を
越えていると判定されると、ステップS112に進み、
偽造券であると鑑別されてステップS117に進み、上
述したように総合判定が行われて、紙幣の鑑別が終了す
る。ステップS111において、基準画素数以下である
と判定された場合はステップS113に進む。
識部108によって、辞書データ記憶部106に記憶さ
れている、以下の表に示すような文字列切出位置テーブ
ルから、ステップS106で特定された金種に応じた切
出位置が読み込まれる。
ような、1金種毎の第1切出位置および第2切り出し位
置を示す文字列切出位置テーブルが記憶されている。ス
テップS113では、この文字列切出位置テーブルから
金種に応じた2つの切出位置が読み込まれ、ステップS
114に進む。ステップS114では、画像処理部10
5で正規化された、文字領域の画像データのうちの、ス
テップS113において読み込まれた切出位置に応じた
データ部分に基づいて1文字ずつ、以下説明するような
文字認識が行われる。
切出位置に応じた1文字分のデータ部分を示す概念図で
ある。この1文字分のデータ部分d200は、10行×
10列のモザイク画像を表しており、図7には一例とし
て、文字「2」を表すモザイク画像が示されている。こ
の10行×10列のモザイク画像が表す文字の文字認識
を行うために、先ず、このモザイク画像に対し、図7の
左上方を原点とし、図7の右方向をx座標の正の方向と
し、図7の下方をy座標の正の方向とする座標空間が設
定される。次に、x軸310上の各点からy座標が増加
する方向へとモザイク画像が走査され、文字の一部に到
達したときの各y座標が求められて、これらのx軸31
0上の各点の各x座標と対応付けられる。この結果、以
下の表に示す、x座標とy座標との対応関係を表すテー
ブルが作成される。
での間に文字の一部に到達しなかったことを表してい
る。同様に、y軸320上の各点からx座標が増加する
方向へとモザイク画像が走査され、以下の表に示す、y
座標とx座標との対応関係を表すテーブルが作成され
る。
での間に文字の一部に到達しなかったことを表してい
る。図1に示す辞書データ記憶部106には、上述した
ように、各種の文字を認識するための基準となる文字テ
ーブルが記憶されており、この文字テーブルには、x軸
310上の各点からy座標が増加する方向への走査、y
軸320上の各点からx座標が増加する方向への走査、
y=10を表す線330上の各点からy座標が減少する
方向への走査、およびx=10を表す線340上の各点
からx座標が減少する方向への走査それぞれに対応する
テーブルが含まれている。まず、これらのテーブルのう
ち、x軸310上の各点からy座標が増加する方向への
走査、およびy軸320上の各点からx座標が増加する
方向への走査それぞれに対応するテーブルと、表2およ
び表3に示すテーブルとが比較される。この比較によっ
て文字が特定されると、文字が認識されたこととなる。
ブルとの比較では文字が特定されなかった場合には、y
=10を表す線330上の各点からy座標が減少する方
向への走査と、x=10を表す線340上の各点からx
座標が減少する方向への走査が行われて、表2および表
3に示すテーブルと同様なテーブルが作成され、これら
のテーブルと、文字テーブルに含まれているテーブルの
うちの、y=10を表す線330上の各点からy座標が
減少する方向への走査、およびx=10を表す線340
上の各点からx座標が減少する方向への走査それぞれに
対応するテーブルとが比較される。この比較によって文
字が特定された場合も文字が認識されたこととなり、こ
の比較によっても文字が特定されなかった場合には、文
字が記録されていないと認識されたこととなる。
分が表すモザイク画像についての文字認識が終わると、
次の1文字分のデータ部分に基づく文字認識が行われ
て、2つの紙幣番号が認識される。ステップS114に
おいて以上のような文字認識が行われた後、ステップS
115に進み、ステップS114において認識された2
つの紙幣番号が、互いに同一の文字が互いに同一の順序
で配列された紙幣番号であるか否かが文字判定部で判定
される。ステップS115で、互いに同一の文字が互い
に同一の順序で配列された文字列ではないと判定される
と、ステップS116に進み、異番券であると鑑別され
てステップS117に進む。ステップS115で、互い
に同一の文字が互いに同一の順序で配列された文字列で
あると判定された場合にはそのままS117に進む。
定部110によって制御部104から傾きおよび通過速
度の計算値が読み込まれ、この計算値と、上記の各種の
判定結果とに基づいて、正常な紙幣として取り扱うべき
であるか否かの判定が行われ、その結果および金種の判
別結果等が判定結果記憶部111に記憶されて、紙葉の
鑑別が終了する。
別装置は、紙幣に記録されている2つの紙幣番号を認識
し、その2つの紙幣番号の同一性を判定するので、異番
券を判別することができ、本実施形態の紙葉鑑別装置が
組み込まれたATMは、この判別結果に基づいて異番券
を排除することができる。
装置によれば、異番券を判別することができる。
ック図である。
示す概念図である。
である。
る。
じた1文字分のデータ部分を示す概念図である。
Claims (4)
- 【請求項1】 1枚毎に固有の文字列が複数の文字領域
に記録された紙葉をセンスし、該センスにより得られた
画像データに基づいて該紙葉の鑑別を行う紙葉鑑別装置
において、 紙葉の複数の文字領域を画像として読み取る文字センサ
と、 前記文字センサによって得られた画像データに基づい
て、前記複数の文字領域に記録された文字列を認識する
文字認識部と、 前記文字認識部によって認識された、複数の文字領域に
記録された文字列の相互の整合性を判定する文字判定部
を備えたことを特徴とする紙葉鑑別装置。 - 【請求項2】前記文字判定部が、前記文字認識部によっ
て認識された、複数の文字領域に記録された文字列が、
相互に同一の文字が相互に同一の順序で配列された文字
列であるか否かを判定するものであることを特徴とする
請求項1記載の紙葉鑑別装置。 - 【請求項3】 紙葉全域をセンスして該紙葉の画像デー
タを得る、前記文字センサよりも分解能の低い画像セン
サを備えたものであることを特徴とする請求項1記載の
紙葉鑑別装置。 - 【請求項4】 紙葉全域をセンスして該紙葉の画像デー
タを得る画像センサと、該画像センサによって読み取ら
れた画像データに基づいて紙葉の種類を判別する紙葉判
別部を備え、 前記文字認識部が、前記紙葉判別部で判別された紙葉の
種類に応じた文字領域に記録された文字を認識するもの
であることを特徴とする請求項1記載の紙葉鑑別装置。
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