(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒体の折れ目が集中する領域を抽出して、抽出した領域における汚損点を判定する際、未使用の媒体の前記汚損点に対応する点の周辺の点のうち最も暗い部分を汚損判定の基準として汚損点を判定し、
前記抽出した領域における汚損点の総数から汚損面積を算出し、
前記抽出した領域における折れ目の位置の汚損点に重みづけを行い、
前記汚損面積と重み付けの結果から汚損度を算出することを特徴とする媒体の汚損度判定装置。
【請求項２】
請求項１において、
抽出した領域における折れ目部分の汚損を明確にするために、前記領域の濃度変換を行うものとし、その際、流通媒体の濃度が存在し未使用の媒体の濃度が存在しない部分は拡大して濃度を変換することを特徴とする媒体の汚損度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙幣等の媒体の汚損度を算出するための汚損度判定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
金融機関の現金処理センターで使用される現金処理機の機能の１つに正損判別と呼ばれるものがあり、この正損判別とは、紙幣の状態を検出して、きれいな状態の紙幣を正券とし、汚れや破損の度合いが大きい紙幣を損券として、両者を選び分ける機能である。
【０００３】
損券には大きく分けて２種類ある。
その１つは部分的な著しい汚れや、破れ（多くの場合透明テープにより修復されている）、角部の欠損等、突発的に生じるものであり、別の１つは全体的な傷みや皺等、紙幣の流通によって生じるものである。
ここで述べる汚損度の算出とは、後者のもの、つまり一般社会で人から人へ紙幣が流通することにより生じる紙幣の傷み具合（流通度）を数量化するものである。
【０００４】
一般に紙幣は流通するに従って次第に暗く変色する傾向にある。
金融機関の現金処理センターで使用されている従来の一般的な汚損度判定装置では、紙幣の平均透過光量の低下の多寡により汚損の度合いを決定しており、また紙幣における汚損度の算出に用いる領域としては、主に透かし部分を利用している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上述した従来の技術では以下の問題がある。
すなわち、従来の技術では、紙幣の透かし部分に重点をおいて汚損を調べているが、透かしの位置は金種により異なるので、金種により異なる紙幣が同じだけ汚れている場合でも、検出される汚損の度合いに差が生じるものとなる。
【０００６】
また、紙幣の透過光量の低下の多寡だけで汚損の度合いを分類するためには、透過光量が常に完全に均一で、まったく変動しないようにするための装置側での工夫が必要であり、しかもこの装置側での工夫により例え安定した光量を実現できたとしても、異なる装置間で同一の結果が得られるように調整することは非常に困難である。
【０００７】
更に、紙幣の透過光量は紙厚の違いによっても変化するため、平均透過光の低下のみによって汚損の度合いを決定すると、比較的厚めのきれいな紙幣が汚損のある紙幣として扱われる危険もある。
以上のことから、安定した紙幣の汚損度の算出を行うことができず、信頼性が低いという問題がある。
【０００８】
本発明はこのような問題を解決することを課題とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
そのため、本発明による媒体の汚損度判定装置は、媒体の折れ目が集中する領域を抽出して、抽出した領域における汚損点を判定する際、未使用の媒体の前記汚損点に対応する点の周辺の点のうち最も暗い部分を汚損判定の基準として汚損点を判定し、前記抽出した領域における汚損点の総数から汚損面積を算出し、前記抽出した領域における折れ目の位置の汚損点に重みづけを行い、前記汚損面積と重み付けの結果から汚損度を算出することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は実施の形態を示すフローチャートで、この図１については後で述べる。
図２は実施の形態の装置構成を示すブロック図である。
この図に示したように本実施の形態における汚損度判定装置は、制御部１と、この制御部１に接続されたＲＯＭ２及び画像取得部３を備えている。
【００１１】
制御部１は、流通券の汚損度判別において汚損判定領域を抽出する領域抽出手段、汚損判定領域の濃度変換を行う濃度変換手段、汚損判定領域における汚損点を判定する汚損点判定手段、汚損判定領域における汚損面積を算出する汚損面積算出手段、汚損点の重み付けを行う重み付け手段、汚損度を算出する汚損度算出手段等として機能する。
【００１２】
また、ＲＯＭ２は紙幣の汚損度の算出に用いるために予め設定されたリファレンスデータを記憶する記憶手段であって、リファレンスデータとしては、紙幣の金種毎に対応した汚損判定領域の座標、濃度変換テーブルＴ、基準閾値Ｑ″、重みｗｉ、この重みｗｉの決定に用いる累積値ｈｉの最大値からの深さＨ１，Ｈ２、各正損レベルの境界Ｌｄが用いられるが、これらについては後で説明する。
【００１３】
画像取得部３は紙幣の画像を取得するためのもので、ここではＣＣＤイメージセンサーが用いられる。
本発明の汚損度判定装置は、以下の２点に重点をおいて汚損の検出を行うものである。
その１点は、流通すれば必ず汚れる部分であって、かつ金種に依存せずに検出可能な特徴として紙幣の折れ癖を利用する。
【００１４】
もう１点は、紙幣の平均透過光量の低下をそのまま汚損度合いとして数値化するのではなく、汚損の局所的な形状を抽出して汚損度合いを数値化するものとする。
このように本発明では、紙幣の汚損の形状としては主に折れ癖を用いるので、汚損部分の大きさの抽出と、折れ目の位置の特定と、折れ強さの抽出が重要な要素となる。
ａ．汚損部分の大きさの抽出に関しては、汚損判定領域の各画素に対応する点に予め閾値を定めておき、汚損判定点である各画素がこの閾値を下回る場合、そこに汚損があるものと判断し、この操作を全ての汚損判定領域内の画素について行い、汚損と判別された画素の個数を調べる。
【００１５】
ここで、汚損判定点の画素値を汚損度合いの情報として用いないのは、各画素の微妙な光量変化が汚損によるものなのか、ノイズや紙厚によるものなのかを決定することが非常に困難だからである。
また、この方法では、各点における透過光量の度合いを汚損の強度として検出しないが、汚損点の総数から汚損面積の大きさがわかるため、この汚損面積の大きさにより紙幣の汚れ度合いを検出することが可能となる。
ｂ．折れ目の位置の特定と折れ強さの抽出に関しては、汚損領域の垂直方向の累積値を利用し、折れ目部分の水平位置と折れの強さを検出する。
【００１６】
これらを用いることにより、折れ目の度合いに応じて汚損点に重みを設定することができる。
本発明において汚損度の判定には、汚損判定領域の設定と、汚損判定領域の濃度変換と、汚損面積の判定と、折れ目による汚損の強調の４つの要素が用いられる。
（１）  汚損判定領域の設定
高速な現金処理機により紙幣の汚れをリアルタイムに調べる場合、紙幣の全領域を調べることは計算時間の関係上困難であるので、汚損判定に用いる領域を、流通券（紙幣）の特徴である折れ癖が最も現れ易い領域に限定する。
【００１７】
折れ癖がつく領域については、紙幣の中央部につくことがもっとも多い。
この紙幣中央部の折れ目の量は汚損の指標となり、かつ狭い領域で安定に検知可能であると見込めるので、この部分を汚損判定の領域として設定する。
図３は各金種における紙幣の汚損判定領域を示す図である。
この図３（ａ）に示したように千円券の紙幣は、中央部に位置している透かしの部分の横幅Ｌ、長さＭによる汚損判定領域Ｐを設定している。
【００１８】
五千円券の紙幣は、図３（ｂ）に示したように中央部の文字が存在するので、この文字を避けるようにして横幅Ｌで、長さＭ１，Ｍ２，Ｍ３の３つの部分からなる汚損判定領域Ｐを設定している。
万円券の紙幣は、図３（ｃ）に示したように千円券の紙幣と同様に、中央部に位置している透かしの部分の横幅Ｌ、長さＭによる汚損判定領域Ｐを設定している。
【００１９】
これらの汚損判定領域Ｐの座標は前記のようにＲＯＭ２に保有され、この座標に基づいて抽出された汚損判定領域Ｐの画像は、長さＭ方向の画素の並びを列として、横幅Ｌ方向の複数の画素列により表される。
ただし、いずれの場合も紙幣の輪郭部分、文字の印刷部分、印刷の色の境界部分は不安定であるため汚損判定領域として除外している。
（２）汚損判定領域の濃度変換
この汚損判定領域の濃度変換では、前記のように設定した汚損判定領域Ｐから汚損部分を抽出するが、通常、汚損部分と背景との濃度差があまりないため、汚損部分のみを抽出することが困難である。
【００２０】
そこで、本発明では汚損判定領域Ｐの画像を濃度変換フィルターに通すものとする。
図４は券の濃度分布と濃度変換フィルターを示す図で、この図４（ｂ）に示す濃度変換フィルターに判定領域Ｐの画像を通すことで流通券固有の特徴を強調する。
【００２１】
濃度変換フィルターの作成方法としては、以下の方法が考えられる。
官封券（未使用の紙幣）、流通券の汚損判定領域の濃度分布が図４（ａ）のような形状をしている場合、濃度成分は、
ａ．官封券、流通券の濃度が存在しない部分（０≦ｘ＜ｌ）
ｂ．流通券の濃度のみが存在する部分（ｌ≦ｘ＜ｔ）
ｃ．官封券、流通券の濃度がオーバーラップする領域から官封券濃度の平均値の部分（ｔ≦ｘ＜ｈ）
ｄ．官封券濃度の平均値から濃度の最大値までの部分（ｈ≦ｘ≦２５５）
の４つに分割することができるが、本発明では、この４つの濃度成分のうち、流通券固有の成分であるｂと、官封券、流通券の濃度成分が含まれているｃの２つに注目して、ｂの流通券固有の成分は図４の（ｂ）のように３倍に拡大して濃度変換するものとし、ｃの官封券、流通券の濃度が含まれる成分は等倍とする。
【００２２】
この濃度変換のためのデータはテーブル化され、濃度変換テーブルＴとして前記のようにＲＯＭ２に格納されている。
図５は流通券における汚損判定領域の濃度変換の例を示す図で、同図（ａ）は濃度変換前の汚損判定領域Ｐを示しており、（ｂ）は濃度変換後の汚損判定領域Ｐ′を示している。
【００２３】
この（ａ）と（ｂ）を比較するとあきらかなように、濃度変換を行うことでコントラストが高く、列方向に折れ目の線がはっきりと現れた画像を得ることができる。
（３）  汚損面積の判定
汚損点の判定方法の１つとしては、流通券の汚損判定領域Ｐ′内の点ｐ′ｉｊ（ただし、１≦ｉ≦Ｌ、  １≦ｊ≦Ｍ）と、これに対応する基準官封券（標準的な厚さの官封券）の同一座標点ｑ′ｉｊを比較し、点ｐ′ｉｊが点ｑ′ｉｊより暗いときに、点ｐ′ｉｊを汚損点とすることが考えられる。
【００２４】
しかし、この方法では点同志を比較するため、複数の紙幣間の印刷位置のばらつきや、スキュー等の位置ずれによる変換誤差が原因で起こる誤判定が避けられない。
そこで、本発明では紙幣の位置ずれの影響を低減するため、以下のような基準閾値Ｑ″を設定する。
【００２５】
図６は基準閾値Ｑ″を決定するための例を示す説明図である。
基準官封券の汚損判定領域Ｑを前記濃度変換テーブルＴのデータに基づいて濃度変換したデータを汚損判定領域Ｑ′とする。
そこで、図６（ａ）に示すように、ｎ枚の基準官封券における濃度変換後の汚損判定領域Ｑ′上の点ｑ′ｉｊを例にとると、この点ｑ′ｉｊの周りの点ｒを選択し、同図（ｂ）に示したように選択した点（（２ｒ＋１）×（２ｒ＋１）×ｎ点）の分布で最も暗い部分ｑ″ｉｊ＝ｍ−３σ（ただし、ｍは領域内の平均値、σは標準偏差である）を汚損判定の基準とする。つまり、基準官封券ｎ枚分の汚損判定領域Ｑ′上の各画素について、その周囲の点ｒにより汚損判定の基準値を作成し、これらの集合を基準閾値Ｑ″とする。
【００２６】
この基準閾値Ｑ″も前記のようにＲＯＭ２に格納される。
図７は汚損判定の例を示す説明図で、図示したように本発明では、流通券の汚損判定領域Ｐ内の点ｐ′ｉｊと、これに対応する点に基準閾値ｑ″ｉｊを比較して、点ｐ′ｉｊが基準閾値ｑ″ｉｊより暗い場合、この点ｐ′ｉｊを汚損点と判定する。
【００２７】
この操作を汚損判定領域Ｐの全画素について行うことにより求めた汚損点の総数が汚損面積である。
（４）  折れ目による汚損の強調
前記の汚損面積の判定は、局所的な汚れの有無のみを調べており、汚れの度合いは無視されている。
【００２８】
そのため、折れ目部分の汚損点（画素）と厚紙官封券（基準官封券より厚い官封券）で顕著に現れる誤判定による汚損点が等しく扱われることになり、これが原因で厚紙官封券と折れ目のついた流通券の区別が困難となる。
そこで、本発明では汚損判定領域の垂直方向の累積値を利用し、折れ目部分で判定された汚損点に重みを設定する。
【００２９】
折れ目の強さは各点の透過光量によっても調べることができるが、実際にはノイズや紙厚等による光量変化と区別することは困難である。
しかしながら、汚損判定領域の画素値を折れ目の付く方向（画素列の方向）に累積すると、各点のノイズはキャンセルされ、折れ目が存在する位置に大きな差が残る。
【００３０】
図８はこのような汚損判定領域の累積値を示す図で、基準官封券や、厚紙官封券に対して、折れ目が存在する流通券は折れ目が存在する位置に大きな谷が生じている。
また、紙厚が大きくても累積値はあまり大きな差が生ぜず、上下にシフトするだけである。
【００３１】
そこで、この性質を利用して折れ目の位置と強さを調べ、折れ目の汚損点に重みを設定することを考える。
図９は重み設定の説明図である。
汚損判定領域Ｐ′の各画素列の累積値にある程度深い谷が生じる場合、折れ目があると考え、図９に示したように累積値ｈｉの最大値から深さＨ１以上ある谷の部分の汚損点に２倍の重みを設定し、深さＨ２以上の谷の部分には３倍の重みを設定する。
【００３２】
これらの重みｗｉ、深さＨ１，Ｈ２もＲＯＭ２に格納される。
ただし、深さＨ１は少なくとも厚紙官封券の累積値よりも大きくとるようにする。
図１０は汚損点に重みを設定したときの例を示す図で、同図（ａ）は折れ目がある場合、同図（ｂ）は折れ目がない場合である。
【００３３】
図１１は重み設定の効果を示す図である。
これらの図からあきらかなように、折れ目部分に重みを設定することで、折れ目がある場合の汚損度数が相対的に大きくなり、また、最も安定して検出される折れ目部分を強調するため、再現性も向上する。
このように本発明では、（１）〜（４）処理を行い、最後に（３）と（４）の汚損判定結果を集計して、次の式により汚損度数を求める。
【００３４】
汚損度数＝ｗ１＊ｒ１＋ｗ２＊ｒ２＋・・・・＋ｗＬ＊ｒＬ
ここで、ｗｉは重み、ｒｉは各画素列の汚損点数の集計値である。
次に、図１を参照し、Ｓで示したＳｔｅｐに従って汚損度の判別処理について説明する。
尚、制御部１は流通券の汚損度判別において汚損判定領域を抽出する領域抽出手段、汚損判定領域の濃度変換を行う濃度変換手段、汚損判定領域における汚損点を判定する汚損点判定手段、汚損判定領域における汚損面積を算出する汚損面積算出手段、汚損点の重み付けを行う重み付け手段、汚損度の判定を行う汚損度算出手段等として機能するが、以下の説明においてはその説明を省略する。
【００３５】
また、汚損度の判定対象になる紙幣（流通券）は図示しない搬送手段により１枚づつ汚損度判定装置に搬送されてくるものとする。
Ｓ１．各種リファレンスの読み込み
まず、制御部１はＲＯＭ２に格納されているリファレンスデータ（紙幣の各金種に対応した汚損判定領域の座標、濃度変換テーブルＴ、基準閾値Ｑ″、重みｗｉ、重みｗｉの決定に用いる累積値ｈｉの最大値からの深さＨ１，Ｈ２、各正損レベルの境界Ｌｄ）を図示しない内部メモリに読み込む。
【００３６】
Ｓ２．紙幣画像の取得
画像取得部３は搬送手段により送られてくる流通券の画像を取得し、取得した画像から制御部１は金種判別を行う。
Ｓ３．汚損判定領域の抽出
金種判別結果からその金種に対応した汚損判定領域の座標を参照し、Ｓ２で取得した画像における汚損判定領域Ｐの画像を抽出する。
【００３７】
ここで抽出した汚損判定領域Ｐの画像は、紙幣の金種に対応する濃度変換テーブルＴを用いて濃度変換し、汚損判定領域Ｐ′の画像を得る。
Ｓ４．汚損面積の判定
濃度変換後の汚損判定領域Ｐ′における画像の全画素ｐ′ｉｊについて基準閾値Ｑ″（ｑ″ｉｊ）と比較し、「ｐ′ｉｊ＜ｑ″ｉｊ」と判定された画素を汚損点と判定する。
【００３８】
その際、汚損点の個数は汚損判定領域Ｐ′の各画素列毎に集計しておき、このときの集計値ｒｉ（ｉ＝１，２，３，・・・・・Ｌ）を汚損面積とする。
Ｓ５．折れ目領域の強調
濃度変換後の汚損判定領域Ｐ′における画像の各画素列の累積値ｈｉ（ｉ＝１，２，３，・・・・・Ｌ）を求め、次に累積値ｈｉの最大値からの深さＲを計算し、深さＨ１，Ｈ２を参照して３段階の重みｗｉ（ｉ＝１，２，３，・・・・・Ｌ）を決定する。
【００３９】
この場合の３段階の重みｗｉは、ｗｉ＝１（Ｒ≦Ｈ１）、ｗｉ＝２（Ｈ１＜Ｒ≦Ｈ２）、ｗｉ＝３（Ｒ＞Ｈ２）である。
Ｓ６．紙幣の汚損度数を求める
各画素列の汚損点の集計値ｒｉに重みｗｉを掛け、これらをすべて加算することにより汚損判定領域Ｐ′全体の汚損度数Ｓｏｎを算出する。
【００４０】
Ｓ７．正損判定
Ｓ６で求めた汚損度数Ｓｏｎを正損判定の境界Ｌｄと比較して、Ｓｏｎ＞Ｌｄの場合は損券と判定し、その判定に従って流通券を正券と損券に振り分ける。
その後、Ｓ２に戻り、次に紙幣の画像の取得からの処理を繰り返す。
尚、本発明は現金処理センターで用いる現金処理機に限らず、ＡＴＭ（自動取引装置）や、両替機、自動販売機等にも適用可能であり、また、流通により折れ目が付くものであれば紙幣に限らず、商品券や各種のチケット、外国紙幣の汚損度の算出、判定にも適用可能である。
【００４１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、媒体の折れ目が集中する領域を抽出して、抽出した領域における汚損点の総数から汚損面積を算出し、前記抽出した領域における折れ目の位置の汚損点に重みづけを行い、前記汚損面積と重み付けの結果から汚損度を算出するものとしている。
【００４２】
このように、検出する汚れを特に折れ目に絞ることで、中央部の狭い部分で汚損の検知が可能となる。
また、折れ目の部分は光量変化が大きいため、取得画像に多少のノイズが乗っていても汚損部分を安定して検出することができる。
更に、折れ目における汚損点を重みづけすることにより、流通券と厚紙官封券を区別する処理の精度も向上する。
【００４３】
その結果、汚れ以外のものが原因で起こる透過光量の変動があっても、紙幣の汚損を安定して検出することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態を示すフローチャート。
【図２】実施の形態の装置構成を示すブロック図。
【図３】本発明における汚損判定領域を示す図。
【図４】濃度分布と濃度変換フィルターを示す図。
【図５】汚損判定領域の濃度変換の例を示す図。
【図６】基準閾値の設定例を示す図。
【図７】汚損判定の説明図。
【図８】汚損判定領域の累積値を示す図。
【図９】重み設定の説明図。
【図１０】汚損点に重みを設定した場合の例を示す図。
【図１１】重み設定の効果を示す図。
【符号の説明】
１  制御部
２  ＲＯＭ
３  画像取得部
【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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