(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査装置が
種別毎に予め用意した本物の対象それぞれから得た特徴量データを、階層的にグループ分けしていくことにより、各末端のグループに属する特徴量データの種別が１種類となるような木構造を作成しておく第１ステップ、
ならびに
木構造の上側の階層から順に、検査対象から得られた特徴量データが、２つの分岐グループのいずれに近いかを順次判定していくことにより、検査対象から得られた特徴量データに最も近い末端グループを探索し、探索した末端のグループに対応する種別を検査対象の種別であると決定する第２ステップ、
を備える種別判定方法において、
第１ステップにおいて、各グループ毎にグループ内の特徴量データの平均データが算出されているとともに、各２つの分岐グループ毎に、各グループの平均データからそれらを識別するのに有効な部分に対応したマスクが作成されており、
検査対象から得られた特徴量データが２つの分岐グループのいずれに近いかの判定は、これらの２つの分岐グループに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査対象から得られた特徴量データと一方の分岐グループ内の特徴量データの平均データとの第１の距離と、検査対象から得られた特徴量データと他方の分岐グループ内の特徴量データの平均データとの第２の距離とを算出し、算出した第１の距離と第２の距離とを比較することによって行なわれる検査対象の種別判定方法。
【請求項２】
特徴量データと平均データとの距離は、特徴量データの上記マスク部分および平均データの上記マスク部分の差分二乗和である請求項１に記載の検査対象の種別判定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、紙幣、有価証券等の紙葉類および硬貨の種別判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙幣、硬貨等の金種判定方法として、検査対象から磁気センサ等のセンサで得られた検出データと、金種毎に予め作成した基準データとを比較し、それらの差分二乗和が最小となる基準データを求め、求めた基準データに対応する金種を当該検査対象の金種と判定している。
【０００３】
しかしながら、検査対象である紙幣、硬貨の汚れ、データ取得時の検査対象の搬送むらなどから、同じ金種であっても検出データにばらつきが生じるため、誤判定が発生する可能性がある。また、種別数が多くなるほど、誤判定が発生する確率が高くなる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、種別数が多くても、正確な種別判定が行なえるようになる種別判定方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明による検査対象の種別判定方法は、検査装置が種別毎に予め用意した本物の対象それぞれから得た特徴量データを、階層的にグループ分けしていくことにより、各末端のグループに属する特徴量データの種別が１種類となるような木構造を作成しておく第１ステップ、ならびに木構造の上側の階層から順に、検査対象から得られた特徴量データが、２つの分岐グループのいずれに近いかを順次判定していくことにより、検査対象から得られた特徴量データに最も近い末端グループを探索し、探索した末端のグループに対応する種別を検査対象の種別であると決定する第２ステップによって検査対象の種別を判定する種別判定方法において、検査対象から得られた特徴量データが２つの分岐グループのいずれに近いかの判定は、たとえば、これらの２つの分岐グループに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査対象から得られた特徴量データと一方の分岐グループ内の特徴量データの平均データとの第１の距離と、検査対象から得られた特徴量データと他方の分岐グループ内の特徴量データの平均データとの第２の距離とを算出し、算出した第１の距離と第２の距離とを比較することによって行なうことを特徴としている。
【０００６】
特徴量データと平均データとの距離としては、たとえば、特徴量データの上記マスク部分および平均データの上記マスク部分の差分二乗和が用いられる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明の実施の形態について説明する。
【０００９】
まず、この発明を紙幣の種別判定装置に適用した場合の実施の形態について説明する。
【００１０】
〔１〕紙幣の特徴量を読み取るセンサの説明
図１は、紙幣の特徴量を読み取るためのセンサを示している。
【００１１】
紙幣１は、図示しない検査装置に投入され、矢印の方向に搬送される。この例では、紙幣１の特徴量を読み取るためのセンサとして、光透過センサ１１が設けられている。光透過センサ１１は、紙幣１におけるラインＬ上に沿って光透過率（特徴量）を検出する。
【００１２】
この実施の形態では、事前処理において、種別毎に予め用意した本物の紙幣それぞれから得た特徴量データを、階層的にグループ分けしていくことにより、各末端のグループに属する特徴量データの種別が１種類となるような木構造を作成しておく。
【００１３】
種別判定処理において、木構造の上側の階層から順に、検査対象から得られた特徴量データが、２つの分岐グループのいずれに近いかを順次判定していくことにより、検査対象から得られた特徴量データに最も近い末端グループを探索し、探索した末端のグループに対応する種別を検査対象の種別であると決定する。
【００１４】
〔２〕事前処理の説明
【００１５】
図２は、木構造の作成方法を概念的に示している。
【００１６】
図２においてＧ０は、金種（種別）毎に予め用意した複数の真券（本物の紙幣）それぞれから作成された特徴量データ（以下、基準データという）のグループを示している。各基準データは、予め用意した真券を検査装置に投入し、光透過センサ１１の検出値を取り込むことによって作成される。
【００１７】
基準データグループＧ０をクラスタ分析によって２つのグループ、すなわち右グループＧＲ１と左グループＧＬ１とに分類する。そして、各グループＧＲ１、ＧＬ１毎に、平均波形を算出する。そして、右グループＧＲ１の平均波形と、左グループＧＬ１の平均波形とを比較して、それらのグループを識別するのに有効な部分を算出して、マスクを作成する。
【００１８】
つまり、図３に示すように、右側のグループＡの平均波形ａと左側のグループＢの平均波形ｂとの波形の異なる特徴部分を抽出して、マスクを作成する。
【００１９】
このような動作を、グループに属する基準データの種別が１種類になるまで順次繰り返す。なお、２つに分類したグループのうち一方のグループに属する基準データの種別が１種類になっても、他方のグループに属する基準データの種別が１種類でない場合には、当該他方のグループに対して、同様な動作を繰り返して行なう。
【００２０】
図４は、木構造の作成するための事前処理の手順を示している。
【００２１】
まず、金種（種別）毎に予め用意した複数の真券（本物の紙幣）に基づいて、基準データを作成する（ステップ１）。
【００２２】
次に、クラスタ分析を行なって、基準データを２つのグループ（右グループと左グループ）とに分類する（ステップ２）。
【００２３】
右グループ内の基準データの平均波形を算出する（ステップ３）。左グループ内の基準データの平均波形を算出する（ステップ４）。
【００２４】
そして、右グループの平均波形と、左グループの平均波形とを比較して、それらのグループを識別するのに有効な部分を算出して、マスクを作成する（ステップ５）。
【００２５】
次に、右側のグループが処理済であるかまたは右側のグループに属する基準データの種別が１種類であるかを判定する（ステップ６）。右側のグループが処理済でない場合または右側のグループに属する基準データの種別が１種類でない場合には、処理対象を右側のグループとした後（ステップ７）、ステップ２に戻る。
【００２６】
このように、右側のグループに対して、ステップ２〜７の処理を繰り返して行なっていくと、ある階層において、右側のグループに属する基準データの種別が１種類となる。その場合には、ステップ６でＹＥＳとなり、その階層の右側のグループを処理済とする（ステップ８）。
【００２７】
そして、当該右側のグループと同じ階層の左側のグループが処理済であるかまたは当該右側のグループと同じ階層の左側のグループに属する基準データの種別が１種類であるかを判定する（ステップ９）。左側のグループが処理済でない場合または左側のグループに属する基準データの種別が１種類でない場合には、処理対象を左側のグループとした後（ステップ１０）、ステップ２に戻る。
【００２８】
そして、ステップ２以降の処理が繰り返し行っていくと、ある階層において、右側グループも左側グループも共にそれに属する基準データの種別が１種類となる。その場合には、ステップ６でＹＥＳとなり、ステップ８で当該右側グループが処理済とされ、ステップ９でＹＥＳとなり、ステップ１１で当該左側グループが処理済とされた後、ステップ１２に移行する。
【００２９】
ステップ１２では、現在の階層が最も上の階層であるか否かが判別される。そして、現在の階層が最も上の階層でない場合には、ステップ１３に移行する。ステップ１３では、現在の階層の右側グループおよび左側グループの分岐元のグループを処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループとした後、ステップ６に戻る。
【００３０】
このような処理を行なっていくと、最終的には、ステップ１２でＹＥＳとなるので、事前処理が終了する。
【００３１】
なお、木構造を特定するためのデータ、各左右グループの平均波形データおよびマスクは、記憶装置に記憶される。
【００３２】
図５の具体例に基づいて、図４の処理手順を説明する。
【００３３】
図５において白丸および黒丸は、グループを示している。白丸のグループは、それに属する基準データの種別が２種類以上であるグループを、黒丸のグループは、それに属する基準データの種別が１種類であるグループを、それぞれ示している。
【００３４】
まず、原グループＧ０が、左右のグループＧＲ１、ＧＬ１に分類される。次に、右側のグループＧＲ１が左右のグループＧＲ２、ＧＬ２に分類される。さらに、右側のグループＧＲ２が左右のグループＧＲ３、ＧＬ３に分類される。
【００３５】
右側のグループＧＲ３に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ６でＹＥＳとなり、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ３が処理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループＧＲ３と同じ階層の左側のグループＧＬ３が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ３に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００３６】
左側のグループＧＬ３は処理済でなくかつ左側のグループＧＬ３に属する基準データの種別が１種類でないので、左側のグループＧＬ３が左右のグループＧＲ４、ＧＬ４に分類される。右側のグループＧＲ４に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ４が処理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループＧＲ４と同じ階層の左側のグループＧＬ４が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ４に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００３７】
左側のグループＧＬ４に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該左側のグループＧＬ４が処理済とされる。そして、ステップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか否かが判別される。
【００３８】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ４および左側グループＧＬ４の分岐元のグループＧＬ３を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＬ３とした後、ステップ６に戻る。
【００３９】
ステップ６では、左側のグループＧＬ３に対応する右側のグループＧＲ３が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ３に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ３は処理済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ３が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ３に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００４０】
左側のグループＧＬ３は、ステップ１３によって処理済とされているので、ステップ１１を介してステップ１２に進む。
【００４１】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ３および左側グループＧＬ３の分岐元のグループＧＲ２を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＲ２とした後、ステップ６に戻る。
【００４２】
ステップ６では、右側のグループＧＲ２が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ２に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ２はステップ１３によって処理済とされているので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ２が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ２に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００４３】
左側のグループＧＬ２は処理済でなくかつ左側のグループＧＬ２に属する基準データの種別が１種類でないので、左側のグループＧＬ２が左右のグループＧＲ５、ＧＬ５に分類される。右側のグループＧＲ５に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ５が処理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループＧＲ５と同じ階層の左側のグループＧＬ５が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ５に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００４４】
左側のグループＧＬ５に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該左側のグループＧＬ５が処理済とされる。そして、ステップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか否かが判別される。
【００４５】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ５および左側グループＧＬ５の分岐元のグループＧＬ２を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＬ２とした後、ステップ６に戻る。
【００４６】
ステップ６では、左側のグループＧＬ２に対応する右側のグループＧＲ２が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ２に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ２は処理済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ３が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ２に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００４７】
左側のグループＧＬ２は、ステップ１３によって処理済とされているので、ステップ１１を介してステップ１２に進む。
【００４８】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ２および左側グループＧＬ２の分岐元のグループＧＲ１を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＲ１とした後、ステップ６に戻る。
【００４９】
ステップ６では、右側のグループＧＲ１が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ２に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ１はステップ１３によって処理済とされているので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ１が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ１に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００５０】
左側のグループＧＬ１は処理済でなくかつ左側のグループＧＬ１に属する基準データの種別が１種類でないので、左側のグループＧＬ１が左右のグループＧＲ６、ＧＬ６に分類される。右側のグループＧＲ６に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ６が処理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループＧＲ６と同じ階層の左側のグループＧＬ６が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ６に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００５１】
左側のグループＧＬ６は処理済でなくかつ左側のグループＧＬ６に属する基準データの種別が１種類でないので、左側のグループＧＬ６が左右のグループＧＲ７、ＧＬ７に分類される。右側のグループＧＲ７に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ８によって当該右側のグループＧＲ７が処理済とされる。そして、ステップ９に移行し、当該右側のグループＧＲ７と同じ階層の左側のグループＧＬ７が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ７に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００５２】
左側のグループＧＬ７に属する基準データの種別は１種類であるので、ステップ１１によって当該左側のグループＧＬ７が処理済とされる。そして、ステップ１２に移行し、現在の階層が最も上の階層であるか否かが判別される。
【００５３】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ７および左側グループＧＬ７の分岐元のグループＧＬ６を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＬ６とした後、ステップ６に戻る。
【００５４】
ステップ６では、左側のグループＧＬ６に対応する右側のグループＧＲ６が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ６に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ６は処理済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ６が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ６に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００５５】
左側のグループＧＬ６は、ステップ１３によって処理済とされているので、ステップ１１を介してステップ１２に進む。
【００５６】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ６および左側グループＧＬ６の分岐元のグループＧＬ１を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧＬ１とした後、ステップ６に戻る。
【００５７】
ステップ６では、左側のグループＧＬ１に対応する右側のグループＧＲ１が処理済であるかまたは右側のグループＧＲ１に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。右側のグループＧＲ１は処理済であるので、ステップ８を介してステップ９に進み、左側のグループＧＬ１が処理済であるかまたは左側のグループＧＬ１に属する基準データの種別が１種類であるかが判定される。
【００５８】
左側のグループＧＬ１は、ステップ１３によって処理済とされているので、ステップ１１を介してステップ１２に進む。
【００５９】
現在の階層は最も上の階層でないので、ステップ１３に移行し、現在の階層の右側グループＧＲ１および左側グループＧＬ１の分岐元のグループＧ０を処理済とするとともに、処理対象を分岐元のグループＧ０とした後、ステップ６に戻る。この場合には、ステップ６、８、９および１１を介してステップ１２に進む。現在の階層は最も上の階層であるため、事前処理は終了する。
【００６０】
〔３〕種別判定処理の説明
【００６１】
図６は、種別判定処理手順を示している。
【００６２】
検査対象紙幣が検査装置に投入されると（ステップ２１）、光透過センサ１１の検出値を取り込むことによって、特徴量データ（以下、検査データという）を取得する（ステップ２２）。
【００６３】
分類対象のグループとして、木構造の最も上位側の２つの分岐グループ（右側グループおよび左側グループ）を設定する（ステップ２３）。
【００６４】
図７に示すように、分類対象のグループとして設定された左右グループに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査データと右側グループの平均波形との距離を算出する（ステップ２４）。検査データと右側グループの平均波形との距離Ｋとしては、たとえば、次式（１）で示される差分二乗和が用いられる。
【００６５】
Ｋ＝Σ（Ｘｉ  −Ｓｉ  ）２      …（１）
【００６６】
ここで、Ｘｉ  は、位置ｉでの検査データを示し、Ｓｉ  は位置ｉでの右側グループの平均波形データを示している。なお、ｉの範囲は、マスクで規定された全ての位置である。
【００６７】
同様に、分類対象のグループとして設定された左右グループに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査データと左側グループの平均波形との距離を算出する（ステップ２５）。
【００６８】
算出した２つの距離を比較して、距離が小さい方のグループを選択する（ステップ２６）。
【００６９】
次に、選択したグループは、末端のグループか否かを判定する（ステップ２７）。
【００７０】
選択したグループが末端のグループでない場合には、選択したグループから分岐した左右グループを、分類対象のグループとして設定した後（ステップ２８）、ステップ２４に戻る。
【００７１】
ステップ２４〜ステップ２８の処理を繰り返し行なっていき、ステップ２７で選択したグループが末端のグループになった場合には、検査対象紙幣の種別をそのグループに対応する種別と決定する（ステップ２９）。
【００７２】
上記実施の形態では、センサとして光透過センサが用いられているが、磁気センサを用いてもよい。また、複数のセンサを用いて特徴量データを作成してもよい。
【００７３】
この発明は、紙幣、有価証券等の紙葉類の他、硬貨の種別判定にも適用することができる。この場合の特徴量データの取得方法について説明する。
【００７４】
図８に示すように、検査装置から投入された硬貨１００は、磁気センサ等のセンサ１０１が配置された検査通路を回転しながら移動する。したがって、図９の曲線Ｑに沿って、硬貨１００表面から特徴量が取得される。
【００７５】
【発明の効果】
この発明によれば、  この発明は、種別数が多くても、正確な種別判定が行なえるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】紙幣の特徴量を読み取るためのセンサを示す平面図である。
【図２】木構造の作成方法を概念的に示す模式図である。
【図３】マスクの作成方法を示す模式図である。
【図４】木構造の作成するための事前処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図４の事前処理を具体的に説明するための模式図である。
【図６】種別判定処理手順を示すフローチャートである。
【図７】分類対象のグループとして設定された左右グループに対応するマスク部分のみを演算対象として、検査データと右側グループの平均波形との距離を算出することを示す模式図である。
【図８】硬貨の特徴量データの取得方法を説明するための模式図である。
【図９】センサによって特徴量が検出される箇所を示す模式図である。
【符号の説明】
１  紙幣
１１  光透過センサ
【図１】
0003583979.tif 000002
【図２】
0003583979.tif 000003
【図３】
0003583979.tif 000004
【図４】
0003583979.tif 000005
【図５】
0003583979.tif 000006
【図６】
0003583979.tif 000007
【図７】
0003583979.tif 000008
【図８】
0003583979.tif 000009
【図９】
0003583979.tif 000010