(57)【要約】【課題】紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うこと。【解決手段】ブロック設定部が、所定の画素数で紙葉類の撮像画像をブロック化し、画素統計部が、ブロックごとの複数枚の紙葉類によるブロック値の統計量を算出し、有効領域学習部が、正損識別に有効な画素ブロックを有効領域として学習し、閾値学習部が、有効領域についての閾値を学習し、正損判定部が、閾値学習部によって出力された閾値情報に基づいて識別対象である紙葉類の正損識別を行うように紙葉類識別装置を構成する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類の撮像画像に基づいて紙葉類の正損を識別する紙葉類識別装置であって、
学習対象となる紙葉類の撮像画像である学習用画像を用い、各学習用画像を所定数の画素ごとに区画した区画領域ごとに、当該区画領域に含まれる画素の総和値を複数枚の紙葉類の前記学習用画像について統計した統計量を算出する統計量算出手段と、
前記統計量算出手段によって算出された前記統計量に基づき、紙葉類の正損識別に有効な前記区画領域である有効領域を決定する有効領域決定手段と、
前記統計量算出手段によって算出された前記統計量に基づき、前記有効領域決定手段によって決定された前記有効領域ごとに正損判別用の閾値を決定する閾値決定手段と、
前記閾値決定手段によって決定された前記閾値を用いて識別対象となる紙葉類の正損を判別する正損判別手段と
を備えたことを特徴とする紙葉類識別装置。
【請求項２】
前記有効領域決定手段は、
インクダメージについての正損識別に有効な前記有効領域であるインクダメージ有効領域と、部分汚損についての正損識別に有効な前記有効領域である部分汚損有効領域とをそれぞれ決定することを特徴とする請求項１に記載の紙葉類識別装置。
【請求項３】
前記有効領域決定手段は、
前記統計量に含まれる最小値に基づいて前記部分汚損有効領域を決定し、前記統計量に含まれる最大値に基づいて前記インクダメージ有効領域を決定することを特徴とする請求項２に記載の紙葉類識別装置。
【請求項４】
前記有効領域決定手段は、
前記統計量に含まれる前記最大値と前記最小値との差分が所定値を上回った前記区画領域については、前記インクダメージ有効領域ならびに前記部分汚損有効領域から除外することを特徴とする請求項３に記載の紙葉類識別装置。
【請求項５】
前記閾値決定手段は、
前記有効領域が前記インクダメージ有効領域である場合には、前記識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の上限をあらわす上限閾値を決定し、前記有効領域が前記部分汚損有効領域である場合には、前記識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の下限をあらわす下限閾値を決定することを特徴とする請求項２、３または４に記載の紙葉類識別装置。
【請求項６】
紙葉類の撮像画像に基づいて紙葉類の正損を識別する紙葉類識別方法であって、
学習対象となる紙葉類の撮像画像である学習用画像を用い、各学習用画像を所定数の画素ごとに区画した区画領域ごとに、当該区画領域に含まれる画素の総和値を複数枚の紙葉類の前記学習用画像について統計した統計量を算出する統計量算出工程と、
前記統計量算出工程によって算出された前記統計量に基づき、紙葉類の正損識別に有効な前記区画領域である有効領域を決定する有効領域決定工程と、
前記統計量算出工程によって算出された前記統計量に基づき、前記有効領域決定工程によって決定された前記有効領域ごとに正損判別用の閾値を決定する閾値決定工程と、
前記閾値決定工程によって決定された前記閾値を用いて識別対象となる紙葉類の正損を判別する正損判別工程と
を含んだことを特徴とする紙葉類識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙幣などの紙葉類の正損を識別する紙葉類識別装置および紙葉類識別方法に関し、特に、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことができる紙葉類識別装置および紙葉類識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙葉類の正損を識別するにあたり、イメージセンサなどを用いてかかる識別を行う紙葉類識別装置が知られている。具体的には、かかる紙葉類識別装置は、識別対象である紙葉類をイメージセンサなどで撮像し、撮像した画像を解析することで紙葉類の正損の識別を行う。
【０００３】
ここで、正損の識別とは、たとえば、紙葉類に汚れや傷みなどの汚損が生じているか否かを識別することを指す。なお、以下では、かかる汚損が生じていない紙葉類を正券と、生じている紙葉類を損券と、それぞれ記載することとする。
【０００４】
そして、かかる紙葉類識別装置の中には、たとえば、紙幣の正券の所定領域の濃度を判定基準濃度として登録しておき、登録した判定基準濃度と識別対象である紙幣における同領域の濃度とを比較して、紙幣の正損を識別しているものがある（特許文献１参照）。
【０００５】
また、紙幣の正券について、画素数の異なる（すなわち大きさの異なる）所定領域を複数の判定基準領域としてあらかじめ登録しておき、正損識別時にかかる登録分のうちのひとつを指定して正損識別を行うものもある（たとえば、特許文献２参照）。
【０００６】
なお、かかる特許文献２の技術における正損識別は、指定された判定基準領域の画素データ平均値と、識別対象である紙幣の同領域の画素データ平均値とを比較して行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平４−１９９４８９号公報
【特許文献２】特許第２５８７４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の技術を用いた場合、紙幣の透かし部分のように印刷のない領域を所定領域として取り扱うため、印刷面にインクかすれ（以下、「インクダメージ」と記載する）が生じた損券を識別することができないという問題点があった。
【０００９】
また、同技術は、かかる印刷のない領域の濃度を判定基準濃度とするため、紙幣のようにデザインに多様性のある紙葉類の部分的な汚れの検知には不向きであるという問題点もあった。
【００１０】
また、特許文献２の技術を用いた場合、上述したように、指定した判定基準領域に応じて同領域を構成する画素数が変わることとなるが、かかる判定基準領域が大きい場合には識別精度が低下するという問題点があった。
【００１１】
すなわち、判定基準領域の拡大にともなって個別の画素データはより平均化されるため、たとえば、部分的に濃淡の差異があるデザインの紙幣や部分的に汚損が生じている（以下、「部分汚損」と記載する）紙幣などの正損識別には不向きであった。
【００１２】
また、かかる判定基準領域が小さい場合には、識別精度は上がるものの、たとえば、判定基準領域が画素１個のみで構成される場合には画像全面の全画素の解析を行う必要があり、処理に負荷がかかるという問題点もあった。
【００１３】
これらのことから、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことができる紙葉類識別装置あるいは紙葉類識別方法をいかにして実現するかが大きな課題となっている。
【００１４】
本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことができる紙葉類識別装置および紙葉類識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、紙葉類の撮像画像に基づいて紙葉類の正損を識別する紙葉類識別装置であって、学習対象となる紙葉類の撮像画像である学習用画像を用い、各学習用画像を所定数の画素ごとに区画した区画領域ごとに、当該区画領域に含まれる画素の総和値を複数枚の紙葉類の前記学習用画像について統計した統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量算出手段によって算出された前記統計量に基づき、紙葉類の正損識別に有効な前記区画領域である有効領域を決定する有効領域決定手段と、前記統計量算出手段によって算出された前記統計量に基づき、前記有効領域決定手段によって決定された前記有効領域ごとに正損判別用の閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値決定手段によって決定された前記閾値を用いて識別対象となる紙葉類の正損を判別する正損判別手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記の発明において、前記有効領域決定手段は、インクダメージについての正損識別に有効な前記有効領域であるインクダメージ有効領域と、部分汚損についての正損識別に有効な前記有効領域である部分汚損有効領域とをそれぞれ決定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記の発明において、前記有効領域決定手段は、前記統計量に含まれる最小値に基づいて前記部分汚損有効領域を決定し、前記統計量に含まれる最大値に基づいて前記インクダメージ有効領域を決定することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記の発明において、前記有効領域決定手段は、前記統計量に含まれる前記最大値と前記最小値との差分が所定値を上回った前記区画領域については、前記インクダメージ有効領域ならびに前記部分汚損有効領域から除外することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記の発明において、前記閾値決定手段は、前記有効領域が前記インクダメージ有効領域である場合には、前記識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の上限をあらわす上限閾値を決定し、前記有効領域が前記部分汚損有効領域である場合には、前記識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の下限をあらわす下限閾値を決定することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、紙葉類の撮像画像に基づいて紙葉類の正損を識別する紙葉類識別方法であって、学習対象となる紙葉類の撮像画像である学習用画像を用い、各学習用画像を所定数の画素ごとに区画した区画領域ごとに、当該区画領域に含まれる画素の総和値を複数枚の紙葉類の前記学習用画像について統計した統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量算出工程によって算出された前記統計量に基づき、紙葉類の正損識別に有効な前記区画領域である有効領域を決定する有効領域決定工程と、前記統計量算出工程によって算出された前記統計量に基づき、前記有効領域決定工程によって決定された前記有効領域ごとに正損判別用の閾値を決定する閾値決定工程と、前記閾値決定工程によって決定された前記閾値を用いて識別対象となる紙葉類の正損を判別する正損判別工程とを含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、学習対象となる紙葉類の撮像画像である学習用画像を用い、各学習用画像を所定数の画素ごとに区画した区画領域ごとに、かかる区画領域に含まれる画素の総和値を複数枚の紙葉類の学習用画像について統計した統計量を算出し、算出された統計量に基づき、紙葉類の正損識別に有効な区画領域である有効領域を決定し、算出された統計量に基づき、決定された有効領域ごとに正損判別用の閾値を決定し、決定された閾値を用いて識別対象となる紙葉類の正損を判別することとしたので、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことができるという効果を奏する。
【００２２】
また、本発明によれば、インクダメージについての正損識別に有効な有効領域であるインクダメージ有効領域と、部分汚損についての正損識別に有効な有効領域である部分汚損有効領域とをそれぞれ決定することとしたので、識別対象となる紙葉類の汚損の種別に応じた正損識別を行うことができるという効果を奏する。
【００２３】
また、本発明によれば、統計量に含まれる最小値に基づいて部分汚損有効領域を決定し、統計量に含まれる最大値に基づいてインクダメージ有効領域を決定することとしたので、識別対象となる紙葉類の汚損の種別ごとに、区画領域の明暗に応じた精細な正損識別を行うことができるという効果を奏する。
【００２４】
また、本発明によれば、統計量に含まれる最大値と最小値との差分が所定値を上回った区画領域については、インクダメージ有効領域ならびに部分汚損有効領域から除外することとしたので、誤識別の可能性がある明暗差の大きい領域を除くことができ、高精度な正損識別を行うことができるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明によれば、有効領域がインクダメージ有効領域である場合には、識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の上限をあらわす上限閾値を決定し、有効領域が部分汚損有効領域である場合には、識別対象となる紙葉類を正当とする範囲の下限をあらわす下限閾値を決定することとしたので、紙葉類の汚損の種別に応じた正損識別の範囲を学習することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、本発明に係る紙葉類識別手法の概要を示す図である。
【図２】図２は、本実施例に係る紙葉類識別装置が備えるラインセンサの概略図である。
【図３】図３は、本実施例に係る紙葉類識別装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、評価領域の重なり部分を説明するための図である。
【図５】図５は、有効領域学習部における有効領域学習処理を説明するための図である。
【図６】図６は、閾値学習部における閾値学習処理を説明するための図である。
【図７】図７は、紙葉類識別装置が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、紙葉類識別装置の有効領域学習部が実行する部分汚損学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、紙葉類識別装置の有効領域学習部が実行するインクダメージ学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、紙葉類識別装置が備えるセンサの配置例を示す図である。
【図１１】図１１は、紙葉類識別装置の正損判定部が実行する正損判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に、添付図面を参照して、本発明に係る紙葉類識別手法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る紙葉類識別手法の概要について図１を用いて説明した後に、本発明に係る紙葉類識別手法を適用した紙葉類識別装置についての実施例を図２〜図１１を用いて説明することとする。
【００２８】
また、以下では、紙葉類の撮像画像の各画素が色の明暗に応じ、たとえば、０（黒）〜２５５（白）の値を有している場合に、かかる各画素が有する値を画素値として取り扱うこととする。
【００２９】
まず、本発明に係る紙葉類識別手法の概要について図１を用いて説明する。図１は、本発明に係る紙葉類識別手法の概要を示す図である。なお、同図の（Ａ）には、本発明で用いる画素ブロックおよびブロック値に関する統計量の概要を、同図の（Ｂ）には、本発明に係る有効領域学習処理の概要を、それぞれ示している。
【００３０】
また、同図では、部分領域Ｐｄの各画素の画素値が０（黒）であり、その他の領域の各画素の画素値が２５５（白）である紙葉類１Ｂを例に挙げて説明することとする。
【００３１】
同図の（Ａ）に示したように、本発明に係る紙葉類識別手法では、紙葉類１Ｂの撮像画像を所定数の画素でｎ個にブロック化することとした。そして、各ブロック（以下、「画素ブロック」と記載する）について、ブロック値に関する統計量を算出することとした。なお、かかるブロック値は、各画素値の平均値に基づく値である。また、画素ブロックを構成する画素の個数は、紙葉類の種類が異なる（たとえば、紙幣の金種が異なる）場合でも一定である。
【００３２】
具体的には、紙葉類識別装置は、たとえば、紙葉類１Ｂの撮像画像を４個の画素からなる画素ブロックで２４個（ｎ＝２４）にブロック化する（同図の（Ａ−１）参照）。ここで、各画素ブロックは、各々の位置を特定する情報（たとえば、画素ブロックＢ１７の「１７」のようなブロック番号）を含むものとする（同図の（Ａ−１）参照）。なお、同図の（Ａ−１）では、説明の便宜上、ブロック化後の紙葉類１Ｂに対して列番号１〜６を付与している。
【００３３】
そして、紙葉類識別装置は、各画素ブロックを構成する画素の画素値の平均値に基づいて各画素ブロックを０（暗）〜７（明）の８段階にレベル分け（画素値のレベル変換）し、かかるレベル値をブロック値として取り扱う。たとえば、同図の（Ａ−１）に示した画素ブロックＢ６は、画素値＝０の画素４個からなるが、かかる画素ブロックＢ６のブロック値は０となる。また、同じく示した画素ブロックＢ１７は、画素値＝２５５の画素２個と画素値＝０の画素２個とからなるが、かかる画素ブロックＢ１７のブロック値は３となる。
【００３４】
そして、紙葉類識別装置は、紙葉類を所定枚数（＝ｍ）読み込んでいくことで、各画素ブロックのブロック値に関する統計量を算出する。ここで、本発明に係る紙葉類識別手法では、かかる統計量として、ブロック値の最大値、最小値、平均値および標準偏差を算出する。
【００３５】
たとえば、同図の（Ａ−２）に示したように、読み込む所定枚数ｍ＝４とし、画素ブロックＢ１７についてのブロック値の統計量を算出するものとする。ここで、かかる画素ブロックＢ１７のブロック値が１枚目から順に３、７、０、４であった場合、かかる画素ブロックＢ１７の紙葉類４枚分のブロック値の統計量は、最大値＝７、最小値＝０、平均値＝３．５、標準偏差＝２．５と算出される。
【００３６】
そして、同図の（Ｂ）に示したように、本発明に係る紙葉類識別手法では、同図の（Ａ）に示した画素ブロックごとのブロック値の統計量に基づいて紙葉類の正損識別範囲を学習することとした。なお、同図の（Ｂ−１）に示した、各画素ブロックＢｉ内の「／」で区切った各数値は、それぞれｍ枚分のブロック値の統計量の最大値および最小値を示している。たとえば、「７／０」は、最大値が「７」で、最小値「０」であることを意味する。
【００３７】
具体的には、同図の（Ｂ）に示したように、紙葉類識別装置は、紙葉類の正損識別の種別ごとに、各種別の正損識別に有効な領域である「有効領域」を学習するとともに、かかる「有効領域」ごとに正損識別に用いる閾値を学習する。
【００３８】
ここで、本発明に係る紙葉類識別手法では、２つの種別の有効領域の学習を行う。まず、１つめの有効領域は、紙葉類の「部分汚損」用の有効領域である。そして、２つめの有効領域は、紙葉類の「インクダメージ」用の有効領域である。
【００３９】
まず、１つめの有効領域である「部分汚損」用の有効領域の学習について説明する。通常、部分汚損のようないわゆる「汚れ」を検知する場合、元々暗い画素ブロックはかかる「汚れ」が目立ちにくく、「汚れ」の検知には不向きである。
【００４０】
そこで、紙葉類識別装置は、かかる部分汚損の検知については、「安定して明るい」画素ブロックを有効領域として特定する。ここで、「安定して明るい」ことの判定は、上述したブロック値の統計量の最小値に着目し、かかる最小値が所定の閾値以上であることをもって行うこととした（同図の（Ｂ−１）参照）。
【００４１】
たとえば、ここにいう所定の閾値を７とした場合、紙葉類識別装置は、「安定して明るい」ことの判定条件を「最小値≧７」を満たすか否かであるとし、同図の（Ｂ−１）に示した、ブロック値の最小値が７である画素ブロックＢ１９を「安定して明るい」画素ブロックであると判定する。
【００４２】
すなわち、紙葉類識別装置は、かかる画素ブロックＢ１９を部分汚損用の有効領域として特定する（同図の（Ｂ−１ａ）参照）。
【００４３】
また、２つめの有効領域である「インクダメージ」用の有効領域の学習については、紙葉類識別装置は、「安定して暗い」画素ブロックを有効領域として特定する。なぜなら、元々明るい画素ブロックは「インクダメージ」が目立ちにくく、「インクダメージ」の検知には不向きであるためである。
【００４４】
そこで、紙葉類識別装置は、かかるインクダメージの検知については、「安定して暗い」画素ブロックを有効領域として特定する。ここで、「安定して暗い」ことの判定は、上述したブロック値の統計量の最大値に着目して、かかる最大値が所定の閾値以下であることをもって行う（同図の（Ｂ−１）参照）。
【００４５】
たとえば、ここにいう所定の閾値を０とした場合、紙葉類識別装置は、「安定して暗い」ことの判定条件を「最大値≦０」を満たすか否かであるとし、同図の（Ｂ−１）に示した、ブロック値の最大値が０である画素ブロックＢ２４を「安定して暗い」画素ブロックであると判定する。
【００４６】
すなわち、紙葉類識別装置は、かかる画素ブロックＢ２４をインクダメージ用の有効領域として特定する（同図の（Ｂ−１ｂ）参照）。
【００４７】
そして、紙葉類識別装置は、かかる２つの種別の有効領域を特定する処理を、すべての画素ブロックに対して行う。この結果、たとえば、同図に示した例では、紙葉類１Ｂの第１列から第４列の画素ブロック（同図の（Ａ−１）参照）が、「部分汚損」用の有効領域として学習される。また、第６列の画素ブロック（同図の（Ａ−１）参照）が、「インクダメージ」用の有効領域として学習される。
【００４８】
ここで、同図に示した画素ブロックＢ１７を含む第５列の画素ブロック（同図の（Ａ−１）参照）は、上述したいずれの判定条件も満たさない、すなわち安定して明るくも暗くもない画素ブロックである。かかる場合、紙葉類識別装置は、これらの画素ブロックを「無効領域」として取り扱う。
【００４９】
なお、本発明に係る紙葉類識別手法では、「部分汚損」用や「インクダメージ」用の有効領域としていったん特定した画素ブロックを、上述したブロック値の最大値と最小値との差分値によって無効領域として除外する場合もあるが、この点の詳細については、図５を用いて後述する。
【００５０】
そして、同図の（Ｂ−２）に示したように、紙葉類識別装置は、同図の（Ｂ−１）において学習された有効領域ごとに正損識別に用いる閾値を種類ごとに学習する。なお、かかる閾値の算出は、画素ブロックごとのブロック値の統計量に応じて行われる。この点の詳細については、図６を用いて後述する。
【００５１】
このように、本発明に係る紙葉類識別手法では、正損の種別（たとえば、部分汚損やインクダメージ）ごとに、正損識別に有効な有効領域を学習し、学習した有効領域にそれぞれ対応する閾値を学習する。
【００５２】
また、本発明に係る紙葉類識別手法では、有効領域の学習および有効領域に対応する閾値の学習を、紙葉類の種別ごと、たとえば、紙葉類が紙幣である場合には、紙幣の金種ごとに行う。そして、紙葉類の種別ごとに取得した学習結果を用いて正損識別を行う。したがって、本発明に係る紙葉類識別手法によれば、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことが可能となる。
【００５３】
以下では、図１を用いて説明した紙葉類識別手法を適用した紙葉類識別装置についての実施例を詳細に説明する。なお、以下に示す実施例では、紙葉類識別装置がイメージラインセンサ（以下、「ラインセンサ」と記載する）によって、紙葉類の画像を撮像する場合について説明することとする。
【００５４】
また、以下では、画素ブロックについては１〜ｎの番号を付与することとし、ｎ個の中の任意の画素ブロックについてはｉを付与してＢｉと記載するものとする。また、紙葉類の枚数については１〜ｍの枚数を付与することとし、ｍ枚の中の任意の１枚についてはｊを付与することとする。これにともない、任意のｊ枚目の紙葉類の任意の画素ブロックＢｉを示す場合には、必要に応じてＢｉ，ｊと記載するものとする。
【実施例】
【００５５】
図２は、本実施例に係る紙葉類識別装置が備えるラインセンサの概略図である。なお、同図では、同ラインセンサの特徴を説明するために必要な機構の一部を示しており、機構の形状や構成部品などを限定するものではない。また、同図の（Ａ）には、多波長光源を有する片面反射／片面透過型ラインセンサ１００の概略図を、同図の（Ｂ）には、他のラインセンサである両面反射／片面透過型のラインセンサ２００の概略図を、それぞれ示している。
【００５６】
まず、同図を用いた説明に先だって、ラインセンサの概要について説明する。ラインセンサとは、紙葉類の画像を撮像する機構であり、撮像対象である紙葉類の搬送方向と直交する方向へ多数の検出器を並列して配置する。なお、かかる検出器は、発光素子であるＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）アレイや、受光素子であるフォトダイオードアレイなどから構成される。
【００５７】
そして、ラインセンサは、撮像対象である紙葉類上の所定位置での反射光や透過光などの物理量の分布を検出することで、かかる紙葉類を撮像する。なお、以下では、光学式のラインセンサを用いる場合について説明するが、特に方式を限定するものではなく、たとえば、磁気式のラインセンサも用いることとしてもよい。
【００５８】
同図の（Ａ）に示したように、ラインセンサ１００は長形状の対向した発光部１１０および受発光部１２０によって構成され、識別対象である紙葉類は、発光部１１０と受発光部１２０との間隙を搬送方向５００の方向へ搬送される。
【００５９】
発光部１１０は、ライン状の透過用２波長ＬＥＤアレイ１１１と集光用のロッドレンズ１１２とで一体的に構成され、搬送される紙葉類に対して光を均一に照射する。
【００６０】
また、受発光部１２０は、ライン状の反射用２波長ＬＥＤアレイ１２１と、受光用のフォトダイオードアレイ１２３と、フォトダイオードアレイ１２３の受光角を制限することで指向性を高めて分解能を向上させるセルフォックレンズアレイ（ＳＬＡ）１２２と、フォトダイオードアレイ１２３の各素子の蓄積時間を制御するマルチプレクサ回路１２４とで一体的に構成される。
【００６１】
ここで、透過用２波長ＬＥＤアレイ１１１および反射用２波長ＬＥＤアレイ１２１は、電流制御の駆動回路で制御される。また、フォトダイオードアレイ１２３の感知出力は、マルチプレクサ回路１２４で発光波長に応じた適宜の蓄積時間で制御されて出力される。
【００６２】
なお、かかるＬＥＤアレイ１１１および１２１の発光素子は、赤外光のような不可視光源と可視光源（たとえば緑色）とを組み合わることとしてもよいし、紙葉類の種類や識別の目的などに応じて、ＲＧＢ光源を組み合わせることとしてもよい。また、ＬＥＤ以外の発光素子を用いることとしてもよい。
【００６３】
さらに、上述の説明では、透過用２波長および反射用２波長のＬＥＤアレイで構成した例を説明したが、特に構成を限定するものではなく、透過光あるいは反射光を適宜組み合わせることとしてもよい。
【００６４】
なお、同図の（Ａ）においては、片面反射／片面透過型のラインセンサを用いる場合の例を示したが、両面反射／片面透過型のラインセンサを用いることとしてもよい。
【００６５】
同図の（Ｂ）に示したように、ラインセンサ２００は、撮像対象である紙葉類３００の一方の面を走査する第１のラインセンサ２１０と、他方の面を走査する第２のラインセンサ２２０とを備える。なお、撮像対象となる紙葉類３００は、かかる第１のラインセンサ２１０と第２のラインセンサ２２０との間隙を搬送方向６００の方向へ搬送される。
【００６６】
ここで、第１のラインセンサ２１０は、紙葉類３００の一方の面へ所定の波長の光（たとえば、赤外光などの不可視光や緑色などの可視光）を照射する反射用光源２１１と、反射用光源２１１から照射され紙葉類３００で反射した光を集光するレンズ２１２と、レンズ２１２によって集光された光を電気信号に変換する受光部２１３と、受光部２１３で変換された電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２１４と、後述する第２のラインセンサ２２０の反射用光源２２２からの光を遮断する遮蔽部２１５とを備える。
【００６７】
また、同様に、第２のラインセンサ２２０は、紙葉類３００の他方の面へ所定の波長の光を照射する透過用光源２２１および反射用光源２２２と、反射用光源２２２から照射され紙葉類３００で反射した光を集光するレンズ２２３と、レンズ２２３によって集光された光を電気信号に変換する受光部２２４と、受光部２２４で変換された電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２２５と、第１のラインセンサ２１０の反射用光源２１１からの光を遮断する遮蔽部２２６とを備える。
【００６８】
また、第１のラインセンサ２１０の受光部２１３は、レンズ２１２を介して第２のラインセンサ２２０の透過用光源２２１から照射された光の一部を検出する。したがって、透過用光源２２１は、第１のラインセンサ２１０のレンズ２１２の光軸上に配置される。
【００６９】
なお、透過用光源２２１／反射用光源２１１および２２２については、ＬＥＤを用いることが好ましいが、ＬＥＤ以外の発光素子を用いることとしてもよい。また、紙葉類の種類や識別の目的などに応じて、ＲＧＢ光源を用いることが好ましい。
【００７０】
なお、本発明においては、上述したラインセンサ以外の両面反射／両面透過型のラインセンサを適用することとしてもよい。また、本実施例においては、図２の（Ｂ）に示した、両面反射／片面透過型のラインセンサ２００を用いることとする。
【００７１】
次に、本実施例に係る紙葉類識別装置の構成について図３を用いて説明する。図３は、本実施例に係る紙葉類識別装置１０の構成を示すブロック図である。なお、同図では、紙葉類識別装置１０の特徴を説明するために必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００７２】
同図に示すように、紙葉類識別装置１０は、ラインセンサ部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを備えている。また、制御部１２は、ブロック設定部１２ａと、画素統計部１２ｂと、有効領域学習部１２ｃと、閾値学習部１２ｄと、正損判定部１２ｅとをさらに備えている。また、記憶部１３は、設定情報１３ａと、画素統計情報１３ｂと、有効領域情報１３ｃと、閾値補正情報１３ｄと、閾値情報１３ｅとを記憶する。
【００７３】
ラインセンサ部１１は、図２に示したラインセンサ１００あるいは２００に対応する入力デバイスであり、紙葉類の正損識別範囲を学習する場合には、紙葉類の正券の撮像画像をブロック設定部１２ａに対して通知する。また、ラインセンサ部１１は、紙葉類の正損を識別する場合には、識別対象である紙葉類の撮像画像を正損判定部１２ｅに対して通知する。
【００７４】
制御部１２は、ラインセンサ部１１から入力した撮像画像に基づいて正損識別範囲の学習を行い、かかる学習の出力結果である閾値情報１３ｅに基づいて紙葉類の正損を識別する処理を行う処理部である。
【００７５】
ブロック設定部１２ａは、ラインセンサ部１１から通知された紙葉類の撮像画像を、所定の画素数で構成される画素ブロックごとに区画する処理を行う処理部である。ここで、かかる所定の画素数は、記憶部１３の設定情報１３ａにあらかじめ格納されており、紙葉類の種類が異なる（たとえば、紙幣の金種が異なる）場合でも一定であるものとする。なお、紙葉類の種類ごとに画素ブロックの大きさを変更することとしてもよい。
【００７６】
また、ブロック設定部１２ａは、所定画素数ごとにブロック化した撮像画像を画素統計部１２ｂに対して提供する処理を行う処理部でもある。
【００７７】
画素統計部１２ｂは、ブロック設定部１２ａから提供された撮像画像の画素ブロックをもとに、複数枚分の画素ブロック値に関する統計量を算出する処理を行う処理部である。なお、かかる統計量には、ブロック値の最大値、最小値、平均値および標準偏差が含まれる。
【００７８】
また、画素統計部１２ｂは、算出したブロック値の統計量を記憶部１３の画素統計情報１３ｂへ格納する処理を行う処理部でもある。
【００７９】
有効領域学習部１２ｃは、画素統計部１２ｂによって格納された記憶部１３の画素統計情報１３ｂを参照し、正損識別に有効な「有効領域」を学習する処理を行う処理部である（図１参照）。また、有効領域学習部１２ｃは、学習した紙葉類面の有効領域を記憶部１３の有効領域情報１３ｃへ格納する処理を行う処理部でもある。
【００８０】
ここで、有効領域学習部１２ｃが行う有効領域学習処理の内容について、図４および図５を用いてさらに詳細に説明する。図４は、評価領域の重なり部分を説明するための図であり、図５は、有効領域学習部１２ｃにおける有効領域学習処理を説明するための図である。
【００８１】
まず、図４を用いて、評価領域の重なり部分について説明する。なお、有効領域学習処理では、処理の前提として紙葉類を固定の大きさの領域で区画し、有効領域学習処理の当初から処理の対象として取り扱う、もしくは、取り扱わない領域をあらかじめ特定する。ここで、かかる固定の大きさの領域が評価領域であり、紙葉類の大きさが異なってもかかる評価領域の大きさは変わらないものとする。
【００８２】
なお、同図を用いた説明では、大きさの異なる紙葉類Ｘと紙葉類Ｙとがあり、かかる２つの紙葉類を固定の大きさの評価領域Ａｉで区画するものとして説明を行う（同図の（前提条件）参照）。また、同図の（Ａ）には、紙葉類Ｘを同評価領域Ａｉで区画する場合を、同図の（Ｂ）には、紙葉類Ｙを同評価領域Ａｉで区画する場合を、それぞれ示している。
【００８３】
同図の（Ａ）に示したように、紙葉類Ｘを評価領域Ａ１〜Ａ４で区画する場合、紙葉類Ｘが評価領域Ａｉの倍数分の大きさであるならば、評価領域Ａ１〜Ａ４による重なり部分は生じない。なお、同図の（Ａ）には、紙葉類Ｘの大きさが評価領域Ａｉの４個分である例を示している。
【００８４】
そして、かかる場合、有効領域学習部１２ｃは、Ａ１〜Ａ４のすべての評価領域を有効領域学習処理の対象とする。
【００８５】
これに対し、同図の（Ｂ）に示したように、紙葉類Ｙを同評価領域Ａ１〜Ａ４で区画する場合、紙葉類Ｙが評価領域Ａｉの倍数分の大きさでないならば、評価領域Ａ１〜Ａ４による重なり部分が生じる（同図の（Ｂ）の斜線部分参照）。
【００８６】
かかる場合、有効領域学習部１２ｃは、誤識別を防止する目的からかかる重なり部分を有効領域学習処理の対象としない。すなわち、かかる重なり部分は、有効領域学習処理の当初から無効領域として取り扱われる。
【００８７】
なお、本実施例においては、説明をわかりやすくするために、同図の（Ａ）に示した、評価領域Ａ１〜Ａ４による重なり部分が生じない場合について説明することとする。
【００８８】
次に、図５を用いて、有効領域学習部１２ｃにおける有効領域学習処理を詳細に説明する。なお、同図の（Ａ）には、「部分汚損」および「インクダメージ」の有効領域をブロック値の最大値および最小値に基づいて特定する例を、同図の（Ｂ）には、差分値に基づいて有効領域を特定する例を、同図の（Ｃ）には、同図の（Ａ）および（Ｂ）に示した例の結果に基づいて最終的な有効領域を特定する例を、それぞれ示している。
【００８９】
また、以下では、有効領域学習部１２ｃが、部分領域Ｐ１と部分領域Ｐ２とを有する紙葉類５Ｂ（同図の（Ａ）参照）のｍ枚分の画素ブロックのブロック値の統計量を用いて処理を行う場合について説明する。また、各部分領域については、部分領域Ｐ２、部分領域Ｐ１、部分領域Ｐ２とＰ１とを除く領域（以下、「その他領域」と記載する）の順に明色となるものする。また、部分領域Ｐ２内に含まれる画素ブロックのブロック値は０であり、その他領域内に含まれる画素ブロックのブロック値は７であるものとする。そして、部分領域Ｐ２とその他領域とにかかる画素ブロックはブロック値として０〜７を、部分領域Ｐ１とその他領域とにかかる画素ブロックはブロック値として３〜７を、それぞれとりうるものとする。
【００９０】
また、以下では、紙葉類５Ｂの画素ブロックであるＢ１７、Ｂ１９、Ｂ２０、Ｂ２４のブロック値の統計値を例に挙げて説明を行うこととする（同図の（Ａ）〜（Ｃ）参照）。
【００９１】
まず、同図の（Ａ）に示したように、有効領域学習部１２ｃは、画素統計部１２ｂによって統計処理され画素統計情報１３ｂへ格納された各画素ブロックのブロック値の最大値および最小値に基づいて「部分汚損」および「インクダメージ」の有効領域を特定する処理を行う。
【００９２】
なお、各画素ブロックＢｉ内の「／」で区切った各数値は、それぞれｍ枚分のブロック値の統計量の最大値および最小値を示している。たとえば、「７／０」は、最大値が「７」で、最小値「０」であることを意味する。
【００９３】
具体的には、有効領域学習部１２ｃは、紙葉類５Ｂの部分汚損の検知においては、各画素ブロックＢｉのブロック値の最小値が画素ブロックＢｉごとにそれぞれ設定されている所定の閾値以上である場合にかかる画素ブロックＢｉを有効領域として取り扱う。すなわち、汚れなどの汚損を検知するにあたっては、たとえば、汚れそのものよりデザイン的に暗色である領域をあらかじめ無効領域として正損識別範囲から除き、安定して明るい領域のみを有効領域とする（図１の（Ｂ−１ａ）参照）。
【００９４】
また、同様に、有効領域学習部１２ｃは、紙葉類５Ｂのインクダメージの検知においては、各画素ブロックＢｉのブロック値の最大値が画素ブロックＢｉごとにそれぞれ設定されている所定の閾値以下である場合にかかる画素ブロックＢｉを有効領域として取り扱う。すなわち、インクダメージを検知するにあたって、たとえば、インクダメージ部分より元々明色である領域を無効領域として正損識別範囲から除き、安定して暗い領域のみを有効領域とする（図１の（Ｂ−１ｂ）参照）。
【００９５】
したがって、図５の（Ａ）に示したように、部分汚損用の有効領域条件が「最小値≧１」である場合、同条件を満たす（安定して明るい）画素ブロックＢ１９、Ｂ２０が有効領域として、また、同条件を満たさない画素ブロックＢ１７、Ｂ２４が無効領域としてそれぞれ取り扱われる。
【００９６】
また、同様に、インクダメージ用の有効領域条件が「最大値≦４」である場合、同条件を満たす（安定して暗い）画素ブロックＢ２４が有効領域として、また、同条件を満たさない画素ブロックＢ１７、Ｂ１９、Ｂ２０が無効領域としてそれぞれ取り扱われる。
【００９７】
つづいて、同図の（Ｂ）に示したように、有効領域学習部１２ｃは、画素統計情報１３ｂへ格納された各画素ブロックのｍ枚分のブロック値のうちの最大値から最小値を差し引いた差分値に基づいて有効領域を特定する処理を行う。なお、各画素ブロックＢｉ内のブロック値の数値は、それぞれ差分値（＝最大値−最小値）を示している。
【００９８】
具体的には、有効領域学習部１２ｃは、各画素ブロックＢｉのブロック値の差分値が所定の閾値以下である（差分値が小さい）場合に、かかる画素ブロックＢｉを有効領域として取り扱う。すなわち、逆に画素ブロックＢｉのブロック値の差分値が大きい場合には、明暗の差が大きい模様の境界などである可能性が高いため、かかる領域をあらかじめ無効領域として正損識別範囲から除き、明暗の差が小さい領域のみを有効領域とする。
【００９９】
したがって、図５の（Ｂ）に示したように、差分値による有効領域条件が「差分値≦３」である場合、同条件を満たす（明暗の差が小さい）画素ブロックＢ１９、Ｂ２４が有効領域となり、同条件を満たさない画素ブロックＢ１７、Ｂ２０が無効領域となる。
【０１００】
そして最終的に、同図の（Ｃ）に示したように、有効領域学習部１２ｃは、同図の（Ａ）および（Ｂ）に示した場合のいずれにおいても有効領域とされた画素ブロックＢｉを有効領域として特定する。
【０１０１】
ここで、同図の（Ａ）に示した例で、一旦有効領域とされた領域であっても、同図の（Ｂ）に示した例で差分値によって無効領域とされた領域は、有効領域から除外される。
【０１０２】
すなわち、同図の（Ｃ）に示したように、同図の（Ａ）に示した例で一旦部分汚損の有効領域とされた画素ブロックＢ２０は、同図の（Ｂ）に示した例では明暗差の大きい（差分値＝４）無効領域として取り扱われるため、最終的に有効領域から除外される。
【０１０３】
したがって、同図の（Ｃ）に示したように、部分汚損の検知においては、同図の（Ａ）および（Ｂ）のいずれにおいても有効領域とされた画素ブロックＢ１９が、また、インクダメージの検知においては、同画素ブロックＢ２４が、それぞれ有効領域として特定される。
【０１０４】
なお、同図では、画素ブロックＢ１７、Ｂ１９、Ｂ２０、Ｂ２４を例に挙げて説明を行ったが、紙葉類５Ｂ全面においては、Ｂ１９を含む第１列および第３列（図１の（Ａ−１）参照）の画素ブロックすべてが部分汚損用の有効領域として特定される。また、同様に、第３列およびＢ２４を含む第６列（図１の（Ａ−１）参照）の画素ブロックすべてがインクダメージ用の画素ブロックとして特定される。
【０１０５】
また、同図に示した各条件例は、本発明に係る紙葉類識別手法を説明する便宜上のものであって、有効領域学習部１２ｃにおける処理の内容を限定するものではない。また、各条件例に用いた画素ブロックごとに設けられた所定の閾値などについては、あらかじめ記憶部１３の設定情報１３ａへ格納しておくこととしてもよい。
【０１０６】
図３の説明に戻り、閾値学習部１２ｄは、画素統計部１２ｂによって格納された記憶部１３の有効領域情報１３ｃ、および閾値補正情報１３ｄを参照して、有効領域の画素ブロックごとに、画素ブロックごとのブロック値の統計量に応じた上下限閾値を算出する処理を行う処理部である。すなわち、閾値学習部１２ｄは、正損識別に有効な「閾値」を学習する処理を行う処理部である。
【０１０７】
また、閾値学習部１２ｄは、画素ブロックごとに学習した上下限閾値を画素ブロックごとに記憶部１３の閾値情報１３ｅへ格納する処理を行う処理部でもある。
【０１０８】
ここで、閾値学習部１２ｄが行う閾値学習処理の内容について、図６を用いてさらに詳細に説明する。図６は、閾値学習部１２ｄにおける閾値学習処理を説明するための図である。なお、同図の（Ａ）には、上下限閾値の基本学習例を、同図の（Ｂ）には、同上下限閾値の補正学習例を、同図の（Ｃ）には、同上下限閾値の算出具体例を、同図の（Ｄ）には、閾値情報１３ｅの格納例を、それぞれ示している。
【０１０９】
また、以下の説明において示す所定の閾値や算出式などは、一例であって、閾値学習部１２ｄにおける処理の内容を限定するものではない。なお、かかる所定の閾値や算出式などは、あらかじめ記憶部１３の閾値補正情報１３ｄへ格納されているものとする。
【０１１０】
同図の（Ａ）に示したように、閾値学習部１２ｄは、画素ブロックが安定した明るさを要する部分汚損の検知については、各画素ブロックのブロック値の下限閾値を算出する。また、同様に安定した暗さを要するインクダメージの検知については、閾値学習部１２ｄは、各画素ブロックの上限閾値を算出する。
【０１１１】
ここで、閾値学習部１２ｄは、かかる上下限閾値の算出を画素ブロックごとのブロック値の統計量に応じて行う。したがって、かかる統計量に含まれるブロック値の最大値、最小値、平均値および標準偏差を用いる。
【０１１２】
たとえば、同図の（Ａ）に示したように、下限閾値については、ブロック値の平均値からブロック値の標準偏差の４倍数を差し引いて基本の下限閾値とすることができる。また、同様に、上限閾値については、ブロック値の最大値を２０％増加させて基本の上限閾値とすることができる。
【０１１３】
また、同図の（Ｂ）に示したように、閾値学習部１２ｄは、画素ブロックＢｉのブロック値の最小値が所定の閾値以下である場合、同図の（Ａ）で算出した基本の下限閾値を負方向へと補正する。すなわち、有効領域の中でも元々暗色の画素ブロックについては、ブロック値の統計量に応じて下限閾値を下げる（緩和する）。したがって、安定して暗い領域については緩やかに、そうでない領域については厳密に判定される。
【０１１４】
また、同様に、同図の（Ｂ）に示したように、閾値学習部１２ｄは、画素ブロックのブロック値の最大値が所定の閾値以上である場合、同図の（Ａ）で算出した基本の上限閾値を正方向へと補正する。すなわち、有効領域の中でも元々明色の画素ブロックについては、ブロック値の統計量に応じて上限閾値を上げる（緩和する）。したがって、安定して明るい領域については緩やかに、そうでない領域については厳密に判定される。
【０１１５】
したがって、閾値学習部１２ｄは、かかる上下限閾値の補正についても、画素ブロックのブロック値の統計量に含まれる最大値、最小値、平均値および標準偏差を用いる。
【０１１６】
たとえば、同図の（Ｂ）に示したように、下限閾値の補正については、同図の（Ａ）において示した基本の下限閾値からブロック値の標準偏差の１倍数を差し引いて補正後の下限閾値とする。また、同様に、上限閾値の補正については、同図の（Ａ）において示した基本の上限閾値へさらにブロック値の最大値の１０％分を加算して補正後の上限閾値とする。
【０１１７】
ここで、同図の（Ａ）および（Ｂ）に示した例を用いて、具体的に上下限閾値を算出する例を、同図の（Ｃ）を用いて説明する。同図の（Ｃ）に示したように、４枚の紙葉類を読み込んで、１枚目の紙葉類の画素ブロックＢｉ，ｊのブロック値＝４、２枚目の同ブロックＢｉ，ｊ＋１のブロック値＝３、３枚目の同ブロックＢｉ，ｊ＋２のブロック値＝４、４枚目の同ブロックＢｉ，ｊ＋３のブロック値＝３であったと仮定する。かかる場合、４枚分の画素ブロックＢｉのブロック値の統計量は、最大値＝４、最小値＝３、平均値＝３．５、標準偏差＝０．５である。
【０１１８】
ここで、４枚の紙葉類の画素ブロックＢｉのブロック値の最小値が３以下であることから、下限閾値については、同図の（Ｂ）に示した補正までを要し、下限閾値は１．０（＝３．５（平均値）−５×０．５（標準偏差））と算出される。また、画素ブロックＢｉのブロック値の最大値が４以上であることから、上限閾値についても同様に補正までを要し、上限閾値は５．２（＝４（最大値）×１３０（％））と算出される。
【０１１９】
そして、閾値学習部１２ｄは、このように算出した各画素ブロックの上下限閾値を記憶部１３の閾値情報１３ｅへ格納する。なお、同図の（Ｄ）に示したのは、かかる閾値情報１３ｅの格納例である。
【０１２０】
同図の（Ｄ）に示したように、閾値情報１３ｅには、各画素ブロックの位置を特定可能とする位置情報（たとえば、ブロック番号）ごとに、かかる画素ブロックの上下限閾値が格納される。
【０１２１】
また、同図の（Ｄ）に示したように、かかる上下限閾値は、下限値のみが格納される場合がありうる。たとえば、画素ブロックＢ１には下限値２．０のみが格納されているが、かかる画素ブロックＢ１は、部分汚損用の有効領域であることを示すものである。
【０１２２】
また、同様に、画素ブロックＢ２には上限値８．４のみが格納されているが、かかる画素ブロックＢ２は、インクダメージ用の有効領域であることを示すものである。
【０１２３】
したがって、下限値あるいは上限値のいずれも格納されていない画素ブロックＢ３は、部分汚損用あるいはインクダメージ用のいずれにも用いられない無効領域である。
【０１２４】
そして、下限値あるいは上限値のいずれもが格納されている画素ブロックＢｎは、部分汚損用およびインクダメージ用の双方において有効領域である画素ブロックである。
【０１２５】
図３の説明に戻り、正損判定部１２ｅは、閾値学習部１２ｄによって格納された記憶部１３の閾値情報１３ｅを参照して、紙葉類の正損を識別する処理を行う処理部である。
【０１２６】
具体的には、まず、正損判定部１２ｅは、ラインセンサ部１１から通知された識別対象である紙葉類の撮像画像を、所定の画素数で構成される画素ブロックごとに区画する。なお、かかる所定の画素数は、正損識別範囲の学習段階での所定の画素数と等値であるものとする。
【０１２７】
そして、正損判定部１２ｅは、各画素ブロックのブロック値の統計量と上述した閾値情報１３ｅの位置情報（図６参照）とに基づき、画素ブロックの各画素の総和値が同閾値情報１３ｅの上下限閾値（図６参照）の範囲内であるか否かを検証する。なお、かかる検証にブロック値の最大値あるいは最小値を用いることとしてもよい。
【０１２８】
そして、正損判定部１２ｅは、かかる検証で同上下限閾値の範囲外である画素ブロック数を計数し、かかる計数値が所定の損券判定閾値を超えた場合に識別対象である紙葉類を損券と判定する。なお、かかる所定の損券判定閾値は、画素ブロックごとのブロック値の統計量などに応じて個別に設けられることとしてもよい。
【０１２９】
記憶部１３は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリといった記憶デバイスで構成される記憶部であり、設定情報１３ａと、画素統計情報１３ｂと、有効領域情報１３ｃと、閾値補正情報１３ｄと、閾値情報１３ｅとを記憶する。
【０１３０】
なお、設定情報１３ａおよび閾値補正情報１３ｂについては、紙葉類識別装置１０の運用前の検証試験などを経て、あらかじめ設定値として値が格納されている。かかる設定値については、運用に沿って適宜変更することとしてもよい。また、設定や変更などの手段についても特に限定する必要はなく、ハードウェアによることとしてもよいし、ソフトウェアによることとしてもよい。
【０１３１】
設定情報１３ａは、ブロック設定部１２ａが紙葉類の撮像画像を画素ブロックごとに区画する際に必要となる画素ブロックに関する情報であり、ブロック設定部１２ａによって参照される。具体的には、画素ブロックを構成する所定の画素数などを含む。また、設定情報１３ａは、紙葉類識別装置１０の初期設定に関する情報を含むこととしてもよい。
【０１３２】
画素統計情報１３ｂは、画素ブロックを構成する各画素に関連する統計情報であり、画素統計部１２ｂによって登録される。具体的には、ｍ枚分の各画素ブロックのブロック値の最大値、最小値、平均値および標準偏差を含む。また、画素統計情報１３ｂは、有効領域学習部１２ｃが有効領域学習処理（図５参照）を行う際に、有効領域学習部１２ｃによって参照される。
【０１３３】
有効領域情報１３ｃは、有効領域の特定に関する情報であり、有効領域学習部１２ｃによって登録される。具体的には、有効領域を特定するブロック番号などを含む。また、有効領域情報１３ｃは、閾値学習部１２ｄが閾値学習処理（図６参照）を行う際に、閾値学習部１２ｄによって参照される。
【０１３４】
閾値補正情報１３ｄは、画素ブロックの上下限閾値算出に関する情報である。具体的には、上下限閾値算出に関する所定の閾値、上下限閾値の算出および上下限閾値の補正に関する条件式などを含む。また、閾値補正情報１３ｄは、閾値学習部１２ｄが閾値学習処理（図６参照）を行う際に、閾値学習部１２ｄによって参照される。なお、閾値情報１３ｅについては上述したため（図６参照）、ここでの説明を省略する。
【０１３５】
また、これまでは、紙葉類の正損を識別する紙葉類識別装置１０の構成について説明してきたが、図３に示した正損判定部１２ｅを省略した装置、たとえば、閾値学習装置を構成することとしてもよい。この場合、閾値学習装置は、所定数の紙葉類の正券を用いて閾値情報１３ｅを生成する処理を行う。そして、閾値学習装置によって生成された閾値情報１３ｅは他装置へ提供されることになる。
【０１３６】
次に、紙葉類識別装置１０が実行する学習処理の処理手順について図７を用いて説明する。図７は、紙葉類識別装置１０が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここにいう学習処理とは、上述の閾値学習装置が実行する処理に対応する。
【０１３７】
図７に示したように、紙葉類識別装置１０は、基準学習データの設定を行う（ステップＳ１０１）。なお、かかる基準学習データの設定とは、紙幣の官封券に代表される、いわゆる紙葉類の正券の撮像画像を複数枚の基準の学習データとして入力することを指す。
【０１３８】
そして、紙葉類識別装置１０は、印刷ずれマージンデータの追加設定を行う（ステップＳ１０２）。すなわち、紙幣などにおいても印刷ずれはありうるため、ここで強制的なずれを作ったマージンデータの追加を行い、紙幣などの模様のエッジ部分が有効領域にかからないように設定を行う。
【０１３９】
そして、紙葉類識別装置１０は、所定数の画素で撮像画像を画素ブロック化する（ステップＳ１０３）。また、紙葉類識別装置１０は、かかる画素ブロック化後の撮像画像方向を変換する（ステップＳ１０４）。
【０１４０】
つづいて、紙葉類識別装置１０は、画素ブロックごとのブロック値の統計量を算出する（ステップＳ１０５）。なお、かかる統計量には、ｍ枚分の画素ブロックのブロック値の最大値、最小値、平均値、標準偏差が含まれる。
【０１４１】
そして、紙葉類識別装置１０は、紙葉類の部分汚損についての識別範囲を学習する部分汚損学習処理を行う（ステップＳ１０６）。なお、かかる部分汚損学習処理の内容については、図８を用いて後述する。
【０１４２】
そして、紙葉類識別装置１０は、紙葉類のインクダメージについての識別範囲を学習するインクダメージ学習処理を行う（ステップＳ１０７）。なお、かかるインクダメージ学習処理の内容については、図９を用いて後述する。
【０１４３】
そして、紙葉類識別装置１０は、紙葉類の両面ともに処理を終了したか否かを判定し（ステップＳ１０８）、片面のみ終了している場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返す。そして、両面とも終了している場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１４４】
次に、図７に示した部分汚損学習処理（図７のステップＳ１０６参照）の詳細な処理手順について、図８を用いて説明する。図８は、紙葉類識別装置１０の有効領域学習部１２ｃが実行する部分汚損学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１４５】
図８に示したように、紙葉類識別装置１０の有効領域学習部１２ｃは、画素ブロックの重なり部分（図４参照）を無効領域とする（ステップＳ２０１）。
【０１４６】
そして、有効領域学習部１２ｃは、画素統計情報１３ｂを参照し、ブロック値の最小値に基づいて画素ブロックをレベル分けする（ステップＳ２０２）。なお、ここにいうレベル分けとは、たとえば、各画素ブロックがブロック値の最小値として０〜７の値を有している場合に、かかる値に応じて各画素ブロックを０〜７の８段階に区分けすることなどを指す。そして、有効領域学習部１２ｃは、所定のレベル以上の画素ブロックを有効領域Ｉとする（ステップＳ２０３）。
【０１４７】
つづいて、有効領域学習部１２ｃは、画素統計情報１３ｂを参照し、ブロック値の最大値と最小値との差分値を画素ブロックごとに算出する（ステップＳ２０４）。
【０１４８】
そして、有効領域学習部１２ｃは、算出した差分値に基づいて画素ブロックをステップＳ２０２と同様にレベル分けする（ステップＳ２０５）。そして、有効領域学習部１２ｃは、所定のレベル以下の画素ブロックを有効領域IIとする（ステップＳ２０６）。
【０１４９】
そして、有効領域学習部１２ｃは、有効領域Ｉ（ステップＳ２０３参照）と有効領域II（ステップＳ２０６参照）との双方で有効領域である画素ブロックを、部分汚損用の有効領域として学習する（ステップＳ２０７）。
【０１５０】
つづいて、有効領域学習部１２ｃは、かかる部分汚損用有効領域の基本の下限閾値を算出して（ステップＳ２０８）、画素ブロックごとのレベルに応じて基本の下限閾値を補正する（ステップＳ２０９）。なお、かかる画素ブロックごとのレベルは、画素統計情報１３ｂのブロック値の統計量に基づくものとする（図６参照）。
【０１５１】
そして、有効領域学習部１２ｃは、部分汚損用有効領域の下限閾値を閾値情報１３ｅへ記憶し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。
【０１５２】
次に、図７に示したインクダメージ学習処理（図７のステップＳ１０７参照）の詳細な処理手順について、図９を用いて説明する。図９は、紙葉類識別装置１０の有効領域学習部１２ｃが実行するインクダメージ学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１５３】
図９に示したように、紙葉類識別装置１０の有効領域学習部１２ｃは、評価領域Ａｉの重なり部分（図４参照）を無効領域とする（ステップＳ３０１）。
【０１５４】
そして、有効領域学習部１２ｃは、画素統計情報１３ｂを参照し、ブロック値の最大値に基づいて画素ブロックをレベル分けする（ステップＳ３０２）。なお、ここにいうレベル分けとは、たとえば、各画素ブロックがブロック値の最大値として０〜７の値を有している場合に、かかる値に応じて各画素ブロックを０〜７の８段階に区分けすることなどを指す。そして、有効領域学習部１２ｃは、所定のレベル以下の画素ブロックを有効領域Ｉとする（ステップＳ３０３）。
【０１５５】
つづいて、有効領域学習部１２ｃは、画素統計情報１３ｂを参照し、ブロック値の最大値と最小値との差分値を画素ブロックごとに算出する（ステップＳ３０４）。
【０１５６】
そして、有効領域学習部１２ｃは、算出した差分値に基づいて画素ブロックをステップＳ３０２と同様にレベル分けする（ステップＳ３０５）。そして、有効領域学習部１２ｃは、所定のレベル以下の画素ブロックを有効領域IIとする（ステップＳ３０６）。
【０１５７】
そして、有効領域学習部１２ｃは、有効領域Ｉ（ステップＳ３０３参照）と有効領域II（ステップＳ３０６参照）との双方で有効領域である画素ブロックを、インクダメージ用の有効領域として学習する（ステップＳ３０７）。
【０１５８】
つづいて、有効領域学習部１２ｃは、かかるインクダメージ用有効領域の基本の上限閾値を算出して（ステップＳ３０８）、画素ブロックごとのレベルに応じて基本の上限閾値を補正する（ステップＳ３０９）。なお、かかる画素ブロックごとのレベルは、画素統計情報１３ｂのブロック値の統計量に基づくものとする（図６参照）。
【０１５９】
そして、有効領域学習部１２ｃは、インクダメージ用有効領域の上限閾値を画素ブロックＢｉごとに閾値情報１３ｅへ記憶し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。
【０１６０】
ところで、これまでは、ラインセンサを備える紙葉類識別装置１０について説明してきたが、かかる紙葉類識別装置１０は、ラインセンサ以外にも種々のセンサを備えることができる。
【０１６１】
そこで、以下では、ラインセンサを含む種々のセンサを紙葉類識別装置１０が備えている場合について、図１０を用いて説明する。図１０は、紙葉類識別装置１０が備えるセンサの配置例を示す図である。なお、同図の（Ａ）には、紙葉類識別装置１０のセンサ機構５０をＹ軸の正方向からみた概略上面図を、同図の（Ｂ）には、同機構５０をＺ軸の負方向からみた概略側面図を、それぞれ示している。
【０１６２】
図１０の（Ａ）および（Ｂ）に示したように、紙葉類識別装置１０は、種々のセンサを備えてセンサ機構５０を構成することができる。たとえば、タイミングセンサ５１および５６は、赤外光などを照射して紙葉類の搬送タイミングを検出するセンサであり、発光部５１ａおよび５６ａと受光部５１ｂおよび５６ｂとから構成される。
【０１６３】
蛍光センサ５３は、紫外光などを照射して紙葉類の印刷面などに含まれる蛍光成分を検出するセンサであり、紙葉類の真偽判定などに用いることができる。
【０１６４】
厚み検知センサ５４は、紙葉類がローラ５４ａと固定軸５４ｂとの間隙を通過する際の変位を検出する変位センサであり、たとえば、紙葉類の重なりやテープを貼った変造紙幣などの検出に用いることができる。
【０１６５】
磁気センサ５５は、紙葉類の印刷面などから磁性の有無や強弱を検出する磁気センサであり、磁気ヘッド５５ａと紙葉類を磁気ヘッド５５ａへ加圧する毛ローラ５５ｂとから構成され、紙葉類の真偽判定などに用いることができる。
【０１６６】
なお、ラインセンサ５２（受発光部５２ａおよび５２ｂを含む）については、図２に示したラインセンサ１００あるいはラインセンサ２００に対応するため、ここでの記載を省略する。
【０１６７】
そして、同図の（Ｂ）に示したように、紙葉類識別装置１０は、紙葉類３００を搬送方向７００の方向（同図のＸ軸の負方向）へ搬送して各センサからの検出信号を受信し、本発明に係る正損識別をはじめとする種々の識別を行う。
【０１６８】
次に、紙葉類識別装置１０の正損判定部１２ｅが実行する正損判定処理の処理手順について図１１を用いて説明する。図１１は、紙葉類識別装置１０の正損判定部１２ｅが実行する正損判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１６９】
図１１に示したように、紙葉類識別装置１０の正損判定部１２ｅは、識別対象である紙葉類の正券の撮像画像を識別データとして入力するなどの初期設定を行う（ステップＳ４０１）。そして、正損判定部１２ｅは、所定数の画素で撮像画像を画素ブロック化する（ステップＳ４０２）。
【０１７０】
つづいて、正損判定部１２ｅは、各枚ごとの画素ブロックのブロック値が閾値情報１３ｅの下限閾値を下回らないか否かを判定する（ステップＳ４０３）。そして、下限閾値を下回らない場合には（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、正損判定部１２ｅは、次のステップＳ４０５の処理へと制御を移す。
【０１７１】
また、ステップＳ４０３の判定条件を満たさなかった場合、すなわち、画素ブロックの部分汚損が検知された場合（ステップＳ４０３，Ｎｏ）、正損判定部１２ｅは、部分汚損用のＮＧカウンタを加算する（ステップＳ４０４）。
【０１７２】
つづいて、正損判定部１２ｅは、各枚ごとの画素ブロックのブロック値が閾値情報１３ｅの上限閾値を上回らないか否かを判定する（ステップＳ４０５）。そして、上限閾値を上回らない場合には（ステップＳ４０５，Ｙｅｓ）、正損判定部１２ｅは、次のステップＳ４０７の処理へと制御を移す。
【０１７３】
また、ステップＳ４０５の判定条件を満たさなかった場合、すなわち、画素ブロックのインクダメージが検知された場合（ステップＳ４０５，Ｎｏ）、正損判定部１２ｅは、インクダメージ用のＮＧカウンタを加算する（ステップＳ４０６）。
【０１７４】
そして、正損判定部１２ｅは、全画素ブロックについて検証を行ったか否かを判定し、全画素ブロックについての検証が終了した場合には（ステップＳ４０７，Ｙｅｓ）、次のステップＳ４０８の処理へと制御を移す。
【０１７５】
また、ステップＳ４０７の判定条件を満たさなかった場合（ステップＳ４０７，Ｎｏ）、正損判定部１２ｅは、ステップＳ４０３以降の処理を繰り返す。
【０１７６】
そして、正損判定部１２ｅは、部分汚損用のＮＧカウンタ（ステップＳ４０４参照）とインクダメージ用のＮＧカウンタ（ステップＳ４０６参照）とが、所定の損券判定閾値を超えていないか否かを判定する（ステップＳ４０８）。
【０１７７】
そして、所定の損券判定閾値を超えていない場合（ステップＳ４０８，Ｙｅｓ）、正損判定部１２ｅは、識別対象である紙葉類を汚損のない正券と判定し（ステップＳ４０９）、次のステップＳ４１１の処理へと制御を移す。
【０１７８】
そして、正損判定部１２ｅは、識別対象である紙葉類の両面とも処理を終了したか否かを判定し（ステップＳ４１１）、片面のみ終了している場合には（ステップＳ４１１，Ｎｏ）、ステップＳ４０２以降の処理を繰り返す。そして、両面とも終了している場合には（ステップＳ４１１，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１７９】
なお、ステップＳ４０８の判定条件を満たさない場合には（ステップＳ４０８，Ｎｏ）、正損判定部１２ｅは、識別対象である紙葉類を汚損のある損券と判定し（ステップＳ４１０）、処理を終了する。
【０１８０】
上述してきたように、本実施例では、ブロック設定部が、所定の画素数で紙葉類の撮像画像を画素ブロック化し、画素統計部が、ｍ枚分の画素ブロックＢｉごとのブロック値の統計量を算出し、有効領域学習部が、正損識別に有効な画素ブロックを有効領域として学習し、閾値学習部が、有効領域についての閾値を学習し、正損判定部が、閾値学習部によって出力された閾値情報に基づいて識別対象である紙葉類の正損識別を行うように紙葉類識別装置を構成した。したがって、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行うことができる。
【０１８１】
なお、上述した実施例では、有効領域学習部が特定した有効領域について閾値学習部が閾値を算出する紙葉類正損識別装置について説明した。
【産業上の利用可能性】
【０１８２】
以上のように、本発明に係る紙葉類識別装置および紙葉類識別方法は、紙葉類のデザインや汚損に多様性がある場合であっても、高精度な正損識別を行いたい場合に有用であり、特に、紙幣などの流通性の高い紙葉類が流通に適するか否かを識別する装置への適用に適している。
【符号の説明】
【０１８３】
１Ｂ、５Ｂ  紙葉類
１０    紙葉類識別装置
１１    ラインセンサ部
１２    制御部
１２ａ  ブロック設定部
１２ｂ  画素統計部
１２ｃ  有効領域学習部
１２ｄ  閾値学習部
１２ｅ  正損判定部
１３    記憶部
１３ａ  設定情報
１３ｂ  画素統計情報
１３ｃ  有効領域情報
１３ｄ  閾値補正情報
１３ｅ  閾値情報
５０    センサ機構
５１    タイミングセンサ
５１ａ  発光部
５１ｂ  受光部
５２    ラインセンサ
５２ａ  受発光部
５２ｂ  受発光部
５３    蛍光センサ
５４    厚み検知センサ
５４ａ  ローラ
５４ｂ  固定軸
５５    磁気センサ
５５ａ  磁気ヘッド
５５ｂ  毛ローラ
５６    タイミングセンサ
５６ａ  発光部
５６ｂ  受光部
１００    イメージラインセンサ
１１０    発光部
１１１    アレイ
１１２    ロッドレンズ
１２０    受発光部
１２１    アレイ
１２２    セルフォックレンズアレイ（ＳＬＡ）
１２３    フォトダイオードアレイ
１２４    マルチプレクサ回路
１２５    モニタ用白地
２００    イメージラインセンサ
２１０    第１のラインセンサ
２１１    反射用光源
２１２    レンズ
２１３    受光部
２１４    Ａ／Ｄ変換部
２１５    遮蔽部
２２０    第２のラインセンサ
２２１    透過用光源
２２２    反射用光源
２２３    レンズ
２２４    受光部
２２５    Ａ／Ｄ変換部
２２６    遮蔽部
【図１】
2011159073.tif 000003
【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】
2011159073.tif 000009
【図８】
2011159073.tif 000010
【図９】
2011159073.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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