(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙幣に格子模様と共に印刷されたマイクロ文字の文字列に対して直交する方向に前記紙幣を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射する検出光照射手段と、
前記文字列に平行に配置したセンサアレイを具備し、前記紙幣からの反射光を検出する反射光検出手段と、
前記反射光検出手段の出力から求めたピーク間隔画素数のヒストグラムを用いて、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量を作成する特徴量作成手段と、
前記特徴量作成手段により作成されたマイクロ文字特徴量を用いて、該マイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離または当該マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を算出する相関距離算出手段と、
前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定したマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関処理とのパターンマッチングにより、若しくは、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定してマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離とのパターンマッチングにより前記マイクロ文字であるか否かを判定するパターンマッチング手段と、
前記パターンマッチング手段によるパターンマッチングの結果に応じて前記紙幣が真券か偽造紙幣かを判定する判定手段と
を具備したことを特徴とする紙幣識別装置。
【請求項２】
前記反射光検出手段は、ＣＣＤリニアセンサである
ことを特徴とする請求項１記載の紙幣識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、紙幣識別装置に係り、特に紙幣等に印刷されているマイクロ文字を光学的に検出しその紙幣等の真偽を判別する紙幣識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複写技術の進歩は目覚ましく、紙幣、小切手等の有価証券が複写により、悪用されるという問題が生じてきている。
【０００３】
そこで、このような悪用を避けるため、複写によるものは容易に偽であると識別できるようにすべく、識別のための研究が急速に進められてきている。
【０００４】
近年、紙幣の端部にマイクロ文字と呼ばれる微小文字を形成しておき、複写されるとこのマイクロ文字がつぶれてしまうことにより、容易に識別できるようにした方法が提案されている。
【０００５】
この方法は偽造紙幣の検出に極めて有効な方法と考えられるが、これを有効に検出する紙幣識別装置はなかった。また、リニアイメージセンサ上で、画素の並ぶ方向にマイクロ文字列を揃えて結像させるには紙幣の方向を高精度に規制する必要があるという問題があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように偽造紙幣の検出に際してマイクロ文字を検出するためには紙幣の走行方向を高精度に限定しなければならず、周辺装置に精密機械を用いる必要があった。
【０００７】
本発明は前記実情に鑑みてなされたもので、マイクロ文字が特徴的な空間周波数をもつことに着目し、高精度の紙幣識別の可能な紙幣識別装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
そこで本発明の紙幣識別装置では、紙幣に格子模様と共に印刷されたマイクロ文字の文字列に対して直交する方向に前記紙幣を搬送する搬送手段と、前記搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射する検出光照射手段と、前記文字列に平行に配置したセンサアレイを具備し、前記紙幣からの反射光を検出する反射光検出手段と、前記反射光検出手段の出力から求めたピーク間隔画素数のヒストグラムを用いて、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量を作成する特徴量作成手段と、前記特徴量作成手段により作成されたマイクロ文字特徴量を用いて、該マイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離または当該マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を算出する相関距離算出手段と、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定したマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関処理とのパターンマッチングにより、若しくは、前記相関距離算出手段により算出されたマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離と、前記紙幣の真券について予め測定してマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離とのパターンマッチングにより前記マイクロ文字であるか否かを判定するパターンマッチング手段と、前記パターンマッチング手段によるパターンマッチングの結果に応じて前記紙幣が真券か偽造紙幣かを判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。
【０００９】
【作用】
上記構成によれば、反射光検出手段の出力から、空間周波数を読取り、紙幣搬送方向に空間周波数分布を作成し、真券では特徴的なパターン・ピークが存在するため、この特徴的なパターンピークが存在しているか否かにより真偽を判別する。
【００１０】
なお、偽造紙幣の場合には、マイクロ文字が複写時に解像されずつぶれてしまった状態で読み取られることになり、マイクロ文字が検出されず、空間周波数の特徴的なピークはでない。
【００１１】
従って、このようなパターンマッチングによって、コピーによる偽造券や粗悪印刷による偽造券を効率よく排除することができるとともに、マイクロ文字の有無判別による古い券の排除を行うことが可能となる。
【００１２】
【実施例】
以下本発明の実施例について図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１３】
図１は本発明実施例の紙幣識別装置の概要説明図である。
この識別装置は、紙幣１を紙幣に印刷されたマイクロ文字の文字列２に対して直交する方向に前記紙幣１を搬送する搬送手段（図示せず）と、この搬送手段によって搬送されてくる紙幣に検出光を照射するＬＥＤアレイ３と、前記紙幣からの反射光をレンズ光学系４を介して検出するように前記文字列２に平行に配置したＣＣＤリニアセンサ５と、前記ＣＣＤリニアセンサ５の出力から、そのピーク間隔を、画素数として計測し、当該画素数をヒストグラムで表し、特徴量分布を作成する特徴量作成手段と、前記特徴量作成手段の出力から、あらかじめ作成しておいたマイクロ文字特徴量と比較し、マイクロ文字であるか否かを決定するパターンマッチング手段とを具備した信号処理回路６とを具備したことを特徴とする。
【００１４】
そしてこの構造は、図２(a) に正面断面図、図２(b) に下面図を示すように、下方を走行する紙幣を照明するＬＥＤアレイ３からなる光源と、非球面樹脂レンズ４と、非球面樹脂レンズ４を介して紙幣からの光を結像し、結像されたマイクロ文字の空間周波数を読み取る為のＣＣＤリニアセンサ５とから構成されており、マイクロ文字列２の有する空間周波数を電気信号として出力するように構成されている。
【００１５】
ここで読取りは図３に示すような紙幣の左上の「１００００」の下にある、マイクロ文字２（図４参照）を読み取るべく、この部分にＬＥＤアレイ３からの光を照射し、このＣＣＤリニアセンサ５上に結像せしめ、この読取り信号によって真券であるか偽造紙幣であるかを検出するものである。
【００１６】
このマイクロ文字の部分拡大図を図５(a) および(b) に示す。ここで図５(a)は真券を拡大してコンピュータにとりこんだものであり、図中積分領域をＶで表すがこれは、ＣＣＤリニアセンサ５の露光時間と搬送速度できまる。また図５(b) はＣＣＤからの出力強度分布を示す図であり、ピーク間隔の狭いものが数多くある程空間周波数が高い。
【００１７】
このことを利用し、ピーク間隔を画素数で計測し、ＣＣＤリニアセンサ５の一走査画像中、いくらの画素数のピーク間隔がどのくらい存在するかをヒストグラムにする。マイクロ文字の１つについてピーク間隔画素数を計測したときのヒストグラムを図６に示す。なお、画素数とは、ＣＣＤリニアセンサ５の各画素の数のことを意味する。この図からあきらかなようにピークは６画素のところにくる。これは他のマイクロ文字でも同様であった。このことを利用しヒストグラムによってパターンマッチングを行う。
【００１８】
ところでコピーによるかすれが高い空間周波数をもつことがあるが、これはピークが低いことから、図７(a) および(b) に示すようにピークからピークまでの高さが一定以上のもののみを計数することにより、カットすることができる。
【００１９】
次に実際にこのような処理を行う紙幣識別装置の信号処理回路について説明する。信号処理回路は図８にそのブロック図を示すように、紙幣の走行開始を検知する紙幣検知センサ１１と、マイクロ文字を検出するためのＣＣＤリニアセンサ５と、このＣＣＤリニアセンサ５を駆動するセンサ駆動回路１２と、このＣＣＤリニアセンサ５の出力を増幅するアンプ１３と、アンプ１３の出力をディジタル変換するＡ／Ｄ変換器１４と、この出力を記憶するＲＡＭ１５と、紙幣検知センサ１１の出力に基づいて、ＲＡＭ１５から所望の信号を取り出し、演算するＣＰＵ１６とから構成されている。ＲＯＭ１７には各種処理プログラム、基準パターンなどが格納されている。ＣＰＵ１６，ＲＡＭ１５、ＲＯＭ１７とで特徴量作成手段とパターンマッチング手段とが構成される。
【００２０】
ＣＰＵは図９にフローチャートを示すような演算を実行する。
【００２１】
まず、紙幣検知センサ１１の出力によって紙幣が検出されるか否かが判断され（判断ステップ１００）、検出されたと判断されると、ＣＣＤリニアセンサ５の出力をアンプ１３で増幅しＡ／Ｄ変換器１４でディジタル変換がなされる（ステップ１０１）。そして、ＣＣＤ画素データ１ライン分がＲＡＭ１５に格納され（ステップ１０２）、この格納されたデータからピーク間の出力差が一定値を越えるピークを検出する（ステップ１０３）。
【００２２】
そしてピーク間隔の画素数を数え画素数が一定値以内のピーク数をマイクロ文字特徴量とする（ステップ１０４）。この後１ラインごとのマイクロ文字特徴量をメモリに記憶する（ステップ１０５）。ここでは紙幣一枚約５００ライン分のマイクロ文字特徴量からマイクロ文字特徴量分布を作成する。
【００２３】
そして紙幣検知センサ１１によって紙幣の後端を検知したか否かの判断がなされ（判断ステップ１０６）、終端が検出されたと判断されると、マイクロ文字特徴量分布でマイクロ文字パターンと格子模様パターンとの距離を計算する（ステップ１０７）。
【００２４】
格子模様とマイクロ文字の距離が所定値以下のパターンが所定位置に１つだけ存在するか否かの判断を行う（判断ステップ１０８）。
【００２５】
そして１つだけ存在すると判断されると、この紙幣はマイクロ文字入り紙幣すなわち真券であると判断する（ステップ１０９）。
【００２６】
一方、所定値以下のパターンが存在しないまたは所定位置ではない、または１つだけでないと判断されると、この紙幣はマイクロ文字入り紙幣すなわち真券でなく偽券であると判断する（ステップ１１０）。
【００２７】
このようにして極めて容易にマイクロ文字の検出を行うことができ、偽造紙幣を容易に検出することができるようになっている。
【００２８】
ここで、ステップ１０４のマイクロ文字特徴量の算出について、図１０を参照しつつ説明する。この図では上から順に格子模様のＣＣＤ出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラム、マイクロ文字のＣＣＤ出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラム、草模様のＣＣＤ出力およびそのピーク間隔画素数のヒストグラムを示す。マイクロ文字に対するＣＣＤ出力のピーク間隔画素数は５でピークとなっていることがわかる。
【００２９】
図１１はカラーコピー券のＣＣＤ出力とヒストグラムとをそれぞれ格子模様（(a) ，(b) ）とマイクロ文字（(c) ，(d) ）とについて示す。これらは図１０との比較からあきらかなようにピーク間隔画素数の頻度には大きなばらつきがありピークはないため識別可能である。
【００３０】
この例では図１２に示すように、２画素から８画素までのヒストグラムを積分した値をマイクロ文字特徴量とする。
【００３１】
そして実際には図１３に示すように、図１３(a) の紙幣の読取り領域ＲをＣＣＤで計測する。ここでは紙幣搬送速度２０００mm/sec、ＣＣＤ２５６画素ビデオレート４ＭＨｚとした。この時のマイクロ文字特徴量は、図１３(b) および図１３(c) （図１３(c) は図１３(b) の一部拡大図）に示すごとくなり、真券では図１３(d) に対応させるとあきらかなように、マイクロ文字特徴量分布に特徴的なパターンが決まった位置に存在する。
【００３２】
図１４はこのマイクロ文字特徴量と格子模様およびマイクロ文字との相関距離Ｓ(X) を示す説明図である。マイクロ文字特徴量分布における格子模様部分のパターンを図１４の中段にマイクロ文字部分のパターンを下段に示し、これらと上段の分布との相関距離を計算する。
【００３３】
図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を、一万円の真券、カラーコピー券、３つの白黒コピー券について測定した結果をそれぞれ図１５乃至図１９に示す。これらの比較から、真券では格子模様部で相関距離が最小となっているが、カラーコピーでは格子模様部で相関距離が最小とならないため、図１５および図１６に示すように。識別可能である。しかし白黒コピー券では相関距離の最小値が真券より大きいため、これにより識別可能である。
【００３４】
またマイクロ文字の有無のみを判別するためには、マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、格子模様の影響のない特徴量を求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を、一万円の真券、カラーコピー券、３つの白黒コピー券について測定した結果をそれぞれ図２０乃至図２４に示す。これらの比較から、真券ではマイクロ文字部で相関距離が最小となっているが、カラーコピーおよび白黒コピーでは格子模様部で相関距離が最小とならないことに加え、その最小値にも差があるため、識別可能である。
【００３５】
図２５(a) は真券、図２５(b) はコピー券に対する測定結果を示す。すなわち図１５乃至図１９に示した格子模様部との相関距離の最小値に対して、１００枚のサンプルからヒストグラムを作成したものである。
【００３６】
なお、さらに高精度に分離しようとすると、最小値の発生場所が格子模様（マイクロ文字の存在場所に一致するか否かを検出する。
【００３７】
なお判断ステップ１０８では、格子模様とマイクロ文字の距離が所定値以下のパターンが所定位置に１つだけ存在するか否かの判断を行うようにしているが、これは一万円の場合であり、５千円の場合はマイクロ文字間の距離によって判断する。一万円と５千円のマイクロ文字の位置は同じであるが千円の場合は、位置と方向が異なる（斜め方向）ために、千円のマイクロ文字を検出するためには本願と同じセンサを別途位置を変えて設ける必要がある。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明によれば、所定のピーク間隔画素数に対するマイクロ文字特徴量と格子模様パターンとの相関距離、または上記マイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離に基づきマイクロ文字列であるか否かを判定する処理を行うことを特徴とし、この処理により真偽判定対象の紙幣におけるマイクロ文字列の有無のみを判別することが基本であるため、紙幣が本物かどうかの真偽判別を行うのに１つ１つの文字を認識する必要はなく、非常に高精度に媒体の搬送を行うという規制を受けることなく、紙幣の高精度の真偽判定が行えると共に、非常に高精度に媒体の搬送を規制する必要性がないことにより、既存の紙幣識別装置の紙幣搬送機構をそのまま使用することが可能であり、論理の追加で既存装置にも十分適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例の紙幣識別装置を示す図
【図２】同装置のセンサ部を示す図
【図３】同装置で読み取ろうとする紙幣の一例を示す図
【図４】同紙幣のマイクロ文字部の拡大図
【図５】同紙幣のマイクロ文字部の読取り出力を示す図
【図６】同紙幣のマイクロ文字部の拡大図
【図７】同装置の読取り例を示す比較図
【図８】信号処理回路のブロック図
【図９】真偽検出のフローチャート図
【図１０】マイクロ文字特徴量ヒストグラムの算出説明図
【図１１】カラーコピー券のＣＣＤ出力とヒストグラムとをそれぞれ格子模様とマイクロ文字とについて示す図
【図１２】２画素から８画素までのヒストグラムを示す図
【図１３】紙幣の読取り領域Ｒに対するマイクロ文字特徴量およびその拡大説明図
【図１４】マイクロ文字特徴量と格子模様およびマイクロ文字との相関距離Ｓ(X) を示す説明図
【図１５】図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（一万円の真券）、
【図１６】図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（カラーコピー券）
【図１７】図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図１８】図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図１９】図１４の方法に従って、ピーク間隔画素数２〜８に対するマイクロ文字特徴量とその格子模様パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図２０】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（一万円の真券）
【図２１】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（カラーコピー券）
【図２２】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図２３】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図２４】マイクロ文字特徴量をピーク間隔画素数２〜４に対する積分値として求め、このマイクロ文字特徴量とマイクロ文字パターンとの相関距離を測定した結果を示す図（白黒コピー券）
【図２５】格子模様部との相関距離の最小値に対するヒストグラム
【符号の説明】
１  紙幣
２  マイクロ文字の文字列
３  ＬＥＤアレイ
４  レンズ光学系
５  ＣＣＤリニアセンサ
６  信号処理回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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