(57)【特許請求の範囲】
【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。
【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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ＤＡＴＢＦ（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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【００２９】
0003549935.tif 000002
ピーク解析にはいると、まずＮＣ、ＰＣ、ＡＤＲ、ＵＤＦＬＧの値を０に設定し（ステップ１０）、全部のＮＣＬＶＬ（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。
【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。
【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。
【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ＤＡＴＢＦ
（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。
【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ＤＡＴＢＦ
（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。
【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。
【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。
【００３９】
0003549935.tif 000003
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ＴＯＬＲＮＧに記憶する。またＺＯＮ、ＺＯＮＲＮＧ、ＺＯＮＮＮＮ、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ＰＺＡＤＲ（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）＊１００
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ＺＯＮＡＮＳ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ＺＯＮＣＮＴ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）、ＮＺＡＤＲ
（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。
【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。
【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ＺＯＮＰＡＴ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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図面の簡単な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【符号の説明】
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
【図１】
0003549935.tif 000004
【図２】
0003549935.tif 000005
【図３】
0003549935.tif 000006
【図４】
0003549935.tif 000007
【図５】
0003549935.tif 000008