(57)【要約】【課題】判別手段の処理負荷が小さくなり、処理の高速化とコストの低下が図れる有価証券判別装置を提供する。【解決手段】有価証券を搬送しながら、その有価証券に含まれる印刷文字や画像、透かし画像などを読取り、有価証券の種類判別や真偽判別、汚損判別などを行なう有価証券判別装置において、小さい情報量である有価証券の外形情報のみ判別手段としてのＣＰＵ２４に送り、大きな情報量である有価証券の画像情報は一旦画像メモリ２３に蓄積し、ＣＰＵ２４にて外形情報に基づき判別対象領域を特定し、この特定した判別対象領域内の画像情報のみを画像メモリ２３から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の判別処理を行なう。【選択図】    図２
2004164489.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段と、
この読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、
前記読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報を抽出する外形抽出手段と、
この外形抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定し、この特定した判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段と、
を具備したことを特徴とする有価証券判別装置。
【請求項２】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段と、
この読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、
前記読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報および穴情報を抽出する外形・穴抽出手段と、
この外形・穴抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定するとともに、この特定した判別対象領域内に前記抽出された穴情報に対応する穴領域が存在する場合は、その穴領域を当該判別対象領域から除去し、この穴領域を除去した後の判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段と、
を具備したことを特徴とする有価証券判別装置。
【請求項３】
前記有価証券の物理的特徴とは光学的な物理的特徴であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の有価証券判別装置。
【請求項４】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する第１の読取手段と、
この第１の読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、
前記有価証券から前記第１の読取手段で読取る物理的特徴とは異なる物理的特徴を読取り電気信号に変換する第２の読取手段と、
この第２の読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報を抽出する外形抽出手段と、
この外形抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定し、この特定した判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段と、
を具備したことを特徴とする有価証券判別装置。
【請求項５】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する第１の読取手段と、
この第１の読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、
前記有価証券から前記第１の読取手段で読取る物理的特徴とは異なる物理的特徴を読取り電気信号に変換する第２の読取手段と、
この第２の読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報および穴情報を抽出する外形・穴抽出手段と、
この外形・穴抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定するとともに、この特定した判別対象領域内に前記抽出された穴情報に対応する穴領域が存在する場合は、その穴領域を当該判別対象領域から除去し、この穴領域を除去した後の判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段と、
を具備したことを特徴とする有価証券判別装置。
【請求項６】
前記第１の読取手段が読取る有価証券の物理的特徴は磁気的な物理的特徴であり、前記第２の読取手段が読取る有価証券の物理的特徴は光学的な物理的特徴であることを特徴とする請求項４または請求項５記載の有価証券判別装置。
【請求項７】
前記判別手段は、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）を主体に構成されていることを特徴とする請求項１ないし請求項６のうちいずれか１つに記載の有価証券判別装置。
【請求項８】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取ステップと、
この読取ステップにより得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を画像蓄積手段に蓄積する画像蓄積ステップと、
前記読取ステップにより得られる電気信号から前記有価証券の外形情報を抽出する外形抽出ステップと、
この外形抽出ステップにより抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定し、この特定した判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別ステップと、
を具備したことを特徴とする有価証券判別方法。
【請求項９】
被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取ステップと、
この読取ステップにより得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を画像蓄積手段に蓄積する画像蓄積ステップと、
前記読取ステップにより得られる電気信号から前記有価証券の外形情報および穴情報を抽出する外形・穴抽出ステップと、
この外形・穴抽出ステップにより抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定するとともに、この特定した判別対象領域内に前記抽出された穴情報に対応する穴領域が存在する場合は、その穴領域を当該判別対象領域から除去し、この穴領域を除去した後の判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別ステップと、
を具備したことを特徴とする有価証券判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、紙幣などの有価証券の種類判別や真偽判別、汚損判別などを行なう有価証券判別装置および有価証券判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、有価証券を搬送しながら、その有価証券に含まれる印刷文字や画像、透かし画像などを読取り、有価証券の種類判別や真偽判別、汚損判別などを行なう有価証券判別装置においては、有価証券の物理的特徴を読取るための読取手段が具備され、その読取手段の読取結果に基づき有価証券の種類、方向、真偽、汚損度などの判別を行なっている。
【０００３】
たとえば、有価証券の印刷模様や図柄をビデオカメラで読取り、あらかじめ登録した画像パターンとの類似性を比較することにより、当該有価証券の種類、方向、真偽を判別する。
このような有価証券判別装置においては、判別精度向上のため、読取手段を構成するセンサの種類や取得する画像の解像度を上げ、画素数を増やしたり、処理のアルゴリズムを複雑化する必要がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
判別処理の高性能化を図るために、センサから得られるデータ量を増やし、結果的にＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）などからなる判別手段にて処理すべきデータ量を増やす必要がある。判別手段を構成するＣＰＵが扱うデータ量が増えると、ＣＰＵのメモリアクセス時間が増大する。その結果、処理時間を間に合わすために、判別処理を行なうＣＰＵの数を増やしたり、高速なＣＰＵを採用するなどする必要があるため、判別手段の規模は増大し、コストが増大してしまうという問題がある。
【０００５】
また、有価証券の種類判別や搬送方向の判別を行なうには、判別対象としての有価証券から得られた画像情報と、あらかじめ登録した画像パターンとの類似性を比較することにより判別することが行なわれるが、有価証券に穴が開いていると、辞書としての画像パターンとの類似性が低くなり、判別精度が低下してしまう問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、判別手段の処理負荷が小さくなり、処理の高速化とコストの低下が図れる有価証券判別装置および有価証券判別方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、判別精度の低下を抑えることが可能な有価証券判別装置および有価証券判別方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の有価証券判別装置は、被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段と、この読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、前記読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報を抽出する外形抽出手段と、この外形抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定し、この特定した判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段とを具備している。
【０００８】
また、本発明の有価証券判別装置は、被判別媒体としての有価証券から物理的特徴を読取り電気信号に変換する読取手段と、この読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の画像情報を蓄積する画像蓄積手段と、前記読取手段により得られる電気信号から前記有価証券の外形情報および穴情報を抽出する外形・穴抽出手段と、この外形・穴抽出手段により抽出された前記有価証券の外形情報に基づき当該有価証券に対する判別対象領域を特定するとともに、この特定した判別対象領域内に前記抽出された穴情報に対応する穴領域が存在する場合は、その穴領域を当該判別対象領域から除去し、この穴領域を除去した後の判別対象領域内の画像情報を前記画像蓄積手段から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券の種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段とを具備している。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、第１の実施の形態について説明する。
図１は、第１の実施の形態に係る有価証券判別装置の構成を概略的に示すものである。図１において、被判別媒体としての有価証券Ｐは、その表面を上にした状態で、搬送手段としての搬送ローラ１１および搬送路１２により、図示矢印方向（図の左から右）へ挟持搬送される。搬送路１２上には、搬送される有価証券Ｐの表面に、たとえば、可視光帯の光を照射する光源１３、および、この光源１３の光照射による有価証券Ｐ表面からの反射光を受光して電気信号に変換する光電変換素子としてのイメージセンサ１４が配設されている。イメージセンサ１４は、たとえば、ＳｉＰＩＮフォトダイオードアレイが用いられている。ここに、光源１３およびイメージセンサ１４は読取手段を構成している。
【００１０】
イメージセンサ１４において受像された有価証券Ｐの光学的な物理的特徴（画像情報）は、電気信号に変化された後、判別処理部１５に送られる。判別処理部１５は、イメージセンサ１４から得られた有価証券Ｐの画像情報に基づき、当該有価証券Ｐの種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう。
【００１１】
判別処理部１５は、たとえば、図２に示すように、前処理部２１、この前処理部２１にデータバス２２を介して接続される画像蓄積手段としての画像メモリ２３、および、有価証券Ｐの種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう判別手段としてのＣＰＵ２４から構成されている。
【００１２】
前処理部２１は、イメージセンサ１４の出力信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部２５、Ａ／Ｄ変換部２５の出力を画像メモリ２３に書込むメモリコントラーラ２６、Ａ／Ｄ変換部２５の出力から有価証券Ｐの外形情報を抽出する外形抽出手段としての外形抽出部２７により構成されている。
【００１３】
次に、このような構成において判別処理部１５の動作を説明する。
イメージセンサ１４から得られた電気信号は、ハードウェアで構成される前処理部２１内のＡ／Ｄ変換部２５においてアナログ信号からデジタル信号へと変換される。変換されたデジタル信号は、メモリコントローラ２６および外形抽出部２７にそれぞれ送られる。
【００１４】
メモリコントローラ２６では、デジタル信号を、たとえば、図３に示すフローチャートのように、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の処理を行なうことにより、イメージセンサ１４のラインごとに画像メモリ２３に書込む。たとえば、イメージセンサ１４の１ライン分の画素数が２５６画素で、１画素が８ビットのデータに相当する場合、１ライン分のデータは「０ｘ１００」バイトとなる。この場合、メモリコントローラ２６では、１ラインずつデジタル信号を「０ｘ１００」バイト番地ずつインクリメントしながら繰返し画像メモリ２３に対して書込む。
【００１５】
このとき、メモリコントローラ２６は、ラインデータを書込んだ画像メモリ２３の位置（アドレス）を一意に決定するパラメータ、たとえば、先頭画素を書込んだ画像メモリ２３のアドレス値（以後、これを書込領域アドレスポインタと呼ぶ）を外形抽出部２７へ送る。
【００１６】
外形抽出部２７は、たとえば、図４に示すフローチャートにしたがった動作を行なう。すなわち、イメージセンサ１４のラインごとにデジタル信号を取得し（ステップＳ１１）、取得したデジタル信号から有価証券Ｐの端点情報（有価証券Ｐの境界となる画素番号）を抽出し、その情報をＣＰＵ２４へ送る。たとえば、Ａ／Ｄ変換部２５からのデジタル信号に対し、イメージセンサ１４の１ラインごとに、あらかじめ実測した結果から求めた所定の閾値によって２値化を行なう（ステップＳ１２）。この場合、背景の輝度レベルが有価証券Ｐよりも充分に高いか、あるいは低ければ、２値化によって有価証券Ｐと背景とを分離することは可能である。
【００１７】
次に、２値化したデータから暗レベル（有価証券Ｐが存在する画素）の範囲を特定し、明暗の反転している点（端点）の位置（画素番号）を算出する（ステップＳ１３）。そして、算出した端点の画素番号と、先に説明したメモリコントローラ２６から得られる画像メモリ２３の書込領域アドレスポインタの値を、たとえば、図４に示すような外形情報テーブルＴＢ１の形式で、１ラインごとにＣＰＵ２４へ送る（ステップＳ１４）。
【００１８】
次に、ＣＰＵ２４は、たとえば、図５に示すフローチャートにしたがった動作を行なう。すなわち、イメージセンサ１４のラインごとに外形抽出部２７から取得した外形情報テーブルＴＢ１のデータを基に、有価証券Ｐの判別に必要な画像情報が存在する当該有価証券Ｐ上の領域（判別対象領域）を算出し、この算出した判別対象領域内の画像情報のみを画像メモリ２３から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券Ｐの種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう。
【００１９】
すなわち、たとえば、外形抽出部２７において有価証券Ｐの端点情報が得られなくなったことを監視するなどして、有価証券１枚分の外形情報テーブルＴＢ１が取得されたことを認識すると、外形情報テーブルＴＢ１のデータを基に、有価証券Ｐの外形情報（矩形情報）Ｌ１を再生する（ステップＳ２１）。
【００２０】
次に、たとえば、判別に必要な画像情報が存在する判別対象領域が有価証券Ｐ上の中心からから約３０ｍｍ×３０ｍｍの正方形の領域である場合、ステップＳ２１で得られた外形情報Ｌ１の座標から判別対象領域Ｅ１を算出する（ステップＳ２２）。
【００２１】
次に、画像メモリ２３をアクセスすることにより、ステップＳ２２で得られた判別対象領域Ｅ１内の画像情報のみを読出す（ステップＳ２３）。次に、画像メモリ２３から読出した判別対象領域Ｅ１内の画像情報に基づき、所定の判別処理を行なう。
【００２２】
たとえば、有価証券Ｐの種類判別の場合、あらかじめ登録されている辞書パターン（たとえば、有価証券の図柄）と判別対象領域Ｅ１から得られた画像パターンとの類似度を、最小二乗法などを用いて計算し、最も類似度の高いカテゴリに種類判別を行なう（ステップＳ２４）。
また、たとえば、有価証券Ｐの真偽判別の場合、判別対象領域Ｅ１から得られた画像情報に対し平均値を計算し、この計算結果をあらかじめ設定される判定閾値と比較することにより真偽判別を行なう（ステップＳ２４）。
【００２３】
このように、第１の実施の形態によれば、ＣＰＵ２４は、種類判別や真偽判別、汚損判別に必要な画像情報が存在する判別対象領域Ｅ１内の画像情報のみを画像メモリ２３から読出すことができる。その結果、ＣＰＵ２４は、判別処理をすべき画像情報を小さくでき、演算時間やメモリアクセス時間の短縮が図れる。そのため、たとえば、低性能なＣＰＵの利用やＣＰＵの数を少なくすることが可能となり、外形抽出は安価なハードウェアで構成が可能であるため、全体としてコストダウンが図れる。
【００２４】
次に、第２の実施の形態について説明する。
なお、前述した第１の実施の形態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分についてだけ詳細に説明する。
【００２５】
図６は、第２の実施の形態に係る有価証券判別装置の構成を概略的に示すものである。図６において、有価証券Ｐは、その表面を上にした状態で、搬送ローラ１１および搬送路１２により、図示矢印方向へ挟持搬送される。搬送路１２上には、搬送される有価証券Ｐの表面に可視光帯の光を照射する光源１３が配設されているとともに、この光源１３と相対向する搬送路１２の下方には、光源１３の光照射による有価証券Ｐからの透過光を受光して電気信号に変換するイメージセンサ１４が配設されている。
【００２６】
判別処理部１５は、たとえば、図７に示すように、前処理部２１、この前処理部２１にデータバス２２を介して接続される画像メモリ２３およびＣＰＵ２４から構成されている。
前処理部２１は、Ａ／Ｄ変換部２５、メモリコントローラ２６、Ａ／Ｄ変換部２５の出力から有価証券Ｐの外形情報および穴情報を抽出する外形・穴抽出手段としての外形・穴抽出部２８により構成されている。
【００２７】
次に、このような構成において判別処理部１５の動作を説明する。
イメージセンサ１４から得られた電気信号は、前処理部２１内のＡ／Ｄ変換部２５においてアナログ信号からデジタル信号へと変換される。変換されたデジタル信号は、メモリコントローラ２６および外形・穴抽出部２８にそれぞれ送られる。
【００２８】
メモリコントローラ２６では、デジタル信号を、たとえば、図３に示すフローチャートのように、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の処理を行なうことにより、イメージセンサ１４のラインごとに画像メモリ２３に書込む。たとえば、イメージセンサ１４の１ライン分の画素数が２５６画素で、１画素が８ビットのデータに相当する場合、１ライン分のデータは「０ｘ１００」バイトとなる。この場合、メモリコントローラ２６では、１ラインずつデジタル信号を「０ｘ１００」バイト番地ずつインクリメントしながら繰返し画像メモリ２３に対して書込む。
【００２９】
このとき、メモリコントローラ２６は、ラインデータを書込んだ画像メモリ２３の位置（アドレス）を一意に決定するパラメータ、たとえば、先頭画素を書込んだ画像メモリ２３のアドレス値（以後、これを書込領域アドレスポインタと呼ぶ）を外形・穴抽出部２８へ送る。
【００３０】
外形・穴抽出部２８は、たとえば、図８に示すフローチャートにしたがった動作を行なう。すなわち、イメージセンサ１４のラインごとにデジタル信号を取得し（ステップＳ３１）、取得したデジタル信号から有価証券Ｐの端点情報（有価証券Ｐの境界となる画素番号）を抽出し、その情報をＣＰＵ２４へ送る。たとえば、Ａ／Ｄ変換部２５からのデジタル信号は、イメージセンサ１４の１ラインごとに、あらかじめ実測した結果から求めた閾値によって２値化を行なう（ステップＳ３２）。
【００３１】
次に、２値化したデータから暗レベル（有価証券Ｐが存在する画素）の範囲を特定し、明暗の反転している点（端点）の位置（画素番号）を算出する（ステップＳ３３）。ここで、算出された端点のうち、最も両端（右端、左端）に位置する端点は有価証券Ｐの始点、終点と認識し、それ以外の端点がある場合は有価証券Ｐに開いている穴Ｈによる端点と認識する。たとえば、図８においては、明暗の反転した４３画素目、１５１画素目、１６２画素目、１９３画素目はそれぞれ、始点、穴１始点、穴１終点、終点と認識する。
【００３２】
次に、算出した端点の画素番号と、先に説明したメモリコントローラ２６から得られる画像メモリ２３の書込領域アドレスポインタの値を、たとえば、図８に示すような外形・穴情報テーブルＴＢ２の形式で、１ラインごとにＣＰＵ２４へ送る（ステップＳ３４）。
【００３３】
次に、ＣＰＵ２４は、たとえば、図９に示すフローチャートにしたがった動作を行なう。すなわち、イメージセンサ１４のラインごとに外形・穴抽出部２８から取得した外形・穴情報テーブルＴＢ２のデータを基に、有価証券Ｐの判別に必要な画像情報が存在する当該有価証券Ｐ上の領域（判別対象領域）を算出するとともに、この算出した判別対象領域内に穴領域が存在する場合は、その穴領域を当該判別対象領域から除去し、この穴領域を除去した後の判別対象領域内の画像情報のみを画像メモリ２３から読出し、この読出した判別対象領域内の画像情報に基づき当該有価証券Ｐの種類判別、真偽判別、汚損判別のうち少なくともいずれか１つの判別を行なう。
【００３４】
すなわち、たとえば、外形・穴抽出部２８において有価証券Ｐの端点情報が得られなくなったことを監視するなどして、有価証券１枚分の外形・穴情報テーブルＴＢ２が取得されたことを認識すると、外形・穴情報テーブルＴＢ２のデータを基に、有価証券Ｐの外形情報（矩形情報）Ｌ１を再生する（ステップＳ４１）。
【００３５】
次に、たとえば、判別に必要な画像情報が存在する判別対象領域が、有価証券Ｐの長手方向の端部からＡ、短手方向の端部からＢの位置において約３０ｍｍ×３０ｍｍの正方形の領域である場合、ステップＳ４１で得られた外形情報Ｌ１の座標から判別対象領域Ｅ１を算出する（ステップＳ４２）。
さらに、外形・穴情報テーブルＴＢ２のデータから判別対象領域Ｅ１内に穴領域Ｅ２が存在する場合は、その穴領域Ｅ２の座標値に基づき、当該穴領域Ｅ２を判別対象領域Ｅ１から除去する（ステップＳ４３）。
【００３６】
次に、画像メモリ２３をアクセスすることにより、ステップＳ４３で得られた穴領域Ｅ２を除去した後の判別対象領域Ｅ１内の画像情報のみを読出す（ステップＳ４４）。次に、画像メモリ２３から読出した判別対象領域Ｅ１内の画像情報に基づき、所定の判別処理を行なう（ステップＳ４５）。
【００３７】
このように第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様の作用効果に加え、判別処理すべき判別対象領域Ｅ１から穴の開いている穴領域Ｅ２を、判別処理する前に取り除くことができるため、判別精度の低下が抑えられ、より精度の高い判別処理が可能となる。
【００３８】
次に、第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態は、前述した第１の実施の形態において、イメージセンサ１４とは異なる読取手段を別個に設けることにより、イメージセンサ１４からの情報により有価証券Ｐの外形情報を抽出し、別個に設けた読取手段からの情報に基づき有価証券Ｐの種類判別などを行なうにしたものであり、その外は第１の実施の形態と同様である。
【００３９】
すなわち、たとえば、図１０に示すように、イメージセンサ１４で読取る有価証券Ｐの光学的な物理的特徴とは異なる物理的特徴、たとえば、磁気的な物理的特徴（磁気情報）を読取る読取手段としての磁気センサ１６を、搬送路１２上のイメージセンサ１４近傍に設置して、搬送される有価証券Ｐの磁気情報を読取り、電気信号に変換して判別処理部１５へ送る。
【００４０】
判別処理部１５は、たとえば、図１１に示すように、磁気センサ１６の出力信号をＡ／Ｄ変換部２５ａでＡ／Ｄ変換したのちメモリコントローラ２６へ送り、イメージセンサ１４の出力信号をＡ／Ｄ変換部２５ｂでＡ／Ｄ変換したのち外形抽出部２７へ送る。
【００４１】
これにより、メモリコントローラ２６は、Ａ／Ｄ変換部２５ａの出力（磁気情報）を画像メモリ２３に書込むとともに、外形抽出部２７は、Ａ／Ｄ変換部２５ｂの出力（光学情報）により有価証券Ｐの外形情報を抽出し、ＣＰＵ２４へ送る。ＣＰＵ２４は、前述したように、外形抽出部２７からの外形情報に基づき判別対象領域を算出して、その判別対象領域内の磁気情報のみを画像メモリ２３から読出し、所定の判別処理を行なう。
たとえば、有価証券Ｐの種類判別の場合、あらかじめ登録されている辞書パターン（たとえば、有価証券の磁気パターン）と判別対象領域から得られた磁気情報との類似度を計算し、最も類似度の高いカテゴリに種類判別を行なう。
【００４２】
次に、第４の実施の形態について説明する。
第４の実施の形態は、上述した第３の実施の形態と同様な考えで、前述した第２の実施の形態において、イメージセンサ１４とは異なる読取手段を別個に設けることにより、イメージセンサ１４からの情報により有価証券Ｐの外形情報および穴情報を抽出し、別個に設けた読取手段からの情報に基づき有価証券Ｐの種類判別などを行なうにしたものであり、その外は第２の実施の形態と同様である。
【００４３】
この場合、全体的な構成は図１２に示すようになり、判別処理部１５の構成は図１３に示すようになる。なお、第２の実施の形態に対し追加された構成要素は、上述した第３の実施の形態と同様であるので説明は省略する。
【００４４】
なお、上述した第３、第４の実施の形態では、有価証券Ｐの磁気的な物理的特徴（磁気情報）を用いて種類判別や真偽判別などを行なう場合について説明したが、これに限らず、たとえば、さらに有価証券Ｐの厚さ情報をも用いて判別を行なう場合にも同様に適用できる。
【００４５】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、判別手段の処理負荷が小さくなり、処理の高速化とコストの低下が図れる有価証券判別装置および有価証券判別方法を提供できる。
また、本発明によれば、判別精度の低下を抑えることが可能な有価証券判別装置および有価証券判別方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係る有価証券処理装置の構成を概略的に示す構成図。
【図２】第１の実施の形態に係る判別処理部の構成を示すブロック図。
【図３】第１の実施の形態に係るメモリコントローラの動作を説明するフローチャート。
【図４】第１の実施の形態に係る外形抽出部の動作を説明するフローチャート。
【図５】第１の実施の形態に係るＣＰＵの動作を説明するフローチャート。
【図６】第２の実施の形態に係る有価証券処理装置の構成を概略的に示す構成図。
【図７】第２の実施の形態に係る判別処理部の構成を示すブロック図。
【図８】第２の実施の形態に係る外形・穴抽出部の動作を説明するフローチャート。
【図９】第２の実施の形態に係るＣＰＵの動作を説明するフローチャート。
【図１０】第３の実施の形態に係る有価証券判別装置の構成を概略的に示す構成図。
【図１１】第３の実施の形態に係る判別処理部の構成を示すブロック図。
【図１２】第４の実施の形態に係る有価証券判別装置の構成を概略的に示す構成図。
【図１３】第４の実施の形態に係る判別処理部の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
Ｐ…有価証券、１１…搬送ローラ、１２…搬送路、１３…光源（読取手段）、１４…イメージセンサ（読取手段）、１５…判別処理部、１６…磁気センサ（読取手段）、２１…前処理部、２３…画像メモリ（画像蓄積手段）、２４…ＣＰＵ（判別手段）、２５…Ａ／Ｄ変換部、２６…メモリコントローラ、２７…外形抽出部（外形抽出手段）、２８…外形・穴抽出部（外形・穴抽出手段）。
【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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