(57)【要約】【課題】この発明は、装置間の判別性能のばらつきを容易且つ正確に補正できる紙葉類判別装置、および紙葉類処理装置を提供することを課題とする。【解決手段】紙葉類処理装置は、紙葉類を光学的に検出する検査部を有する。検査部は、複数の画像検知部２１〜２３、および信号処理部３０を有する。信号処理部３０の検知ＣＰＵ２０は、画像検知部２１〜２３を介して紙葉類の画像データを検出し、メモリ２００に紙葉類の種類毎に予め記憶してある補正係数を読み出し、この補正係数を用いて検出した画像データに基づいて当該紙葉類を判別する。【選択図】      図５
2007172059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類を光学的に検出する検出部と、
この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、
異なる装置間における判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、を有し、
上記補正係数は、補正の基準となる装置の上記検出部で特定種類の基準紙葉類を検出した検出結果と補正の対象となる当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、
上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする紙葉類判別装置。
【請求項２】
上記検出部は、紙葉類の透過画像や反射画像を検出することを特徴とする請求項１に記載の紙葉類判別装置。
【請求項３】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類の他に補正用に用意されたテスト券であることを特徴とする請求項１に記載の紙葉類判別装置。
【請求項４】
上記テスト券は、上記判別対象となる紙葉類の種類に応じて複数種類用意されることを特徴とする請求項３に記載の紙葉類判別装置。
【請求項５】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類のうちの１種であることを特徴とする請求項１に記載の紙葉類判別装置。
【請求項６】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類のうちの複数種類の紙葉類であることを特徴とする請求項１に記載の紙葉類判別装置。
【請求項７】
上記検出部の光学系は複数の光学部品を有し、
上記判別性能のばらつきは上記光学部品の分光特性の違いに起因することを特徴とする請求項１に記載の紙葉類判別装置。
【請求項８】
複数枚の紙葉類を投入する投入部と、
投入された紙葉類を１枚ずつ搬送路上に取り出す取り出し部と、
取り出された紙葉類を搬送する搬送部と、
搬送された紙葉類を光学的に検出する検出部と、
この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、
異なる装置間における判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、
上記判別部における判別結果に基づいて当該紙葉類を区分集積する区分集積部と、を有し、
上記補正係数は、補正の基準となる装置の上記検出部で特定種類の基準紙葉類を検出した検出結果と補正の対象となる当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、
上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする紙葉類処理装置。
【請求項９】
上記検出部は、紙葉類の透過画像や反射画像を検出することを特徴とする請求項８に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１０】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類の他に補正用に用意されたテスト券であることを特徴とする請求項８に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１１】
上記テスト券は、上記判別対象となる紙葉類の種類に応じて複数種類用意されることを特徴とする請求項１０に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１２】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類のうちの１種であることを特徴とする請求項８に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１３】
上記基準紙葉類は、判別対象となる紙葉類のうちの複数種類の紙葉類であることを特徴とする請求項８に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１４】
上記検出部の光学系は複数の光学部品を有し、
上記判別性能のばらつきは上記光学部品の分光特性の違いに起因することを特徴とする請求項８に記載の紙葉類処理装置。
【請求項１５】
紙葉類を光学的に検出する検出部と、
この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、
装置の判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、を有し、
上記補正係数は、補正の基準となる検出結果と当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、
上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする紙葉類判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、紙葉類を検査してその汚損度や真偽を判別する紙葉類判別装置、およびこの紙葉類判別装置を備えた紙葉類処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙葉類判別装置に於いて、紙葉類の汚損度の判定基準を決定するにあたり、調整用の媒体または調整用に準備された紙葉類そのものを装置に流し、装置個体差による判定レベルの違いを補正している（例えば、特許文献１参照。）。たとえば対象となる紙葉類が５種類ある場合、５種類の紙葉類をたとえば各１０００枚、異なる４つの方向（表正、表逆、裏正、裏逆）で流し、合計２０種類の汚損量に関する頻度分布データ（ヒストグラム）を収集し、頻度分布データに従った汚損度を判定するための判定基準を決定していた。また他の例では、対象となる未使用の紙葉類と光学的に特性が近似している調整用媒体を５種類製作し、それを装置に流して頻度分布データを収集し、調整用媒体の分布データを基に、媒体が劣化し汚損した場合を推測して汚損度を判定するための判定基準を決定していた。また他の例では、媒体が劣化し汚損した状態を再現した調整用媒体を紙葉類の１種類あたり１０種製作し、合計５０種類の調整媒体を装置に流して頻度分布データを収集し、汚損度の異なる複数の調整用媒体の分布データを基に、汚損度を判定するための判定基準を決定していた。
【０００３】
ところが、上記第１の例では、紙葉類自体の光学的なばらつきがあること、また使用する度に媒体が劣化し、当初の汚損レベルからずれてしまうため、正しい判定基準を継続的に維持することが不可能である。また上記第２の例では、調整用媒体は定期的に交換することで品質を維持することはできるが、対象となる紙葉類と完全に光学的特性が等しい調整用媒体を製作することは困難であり、特性の異なる複数の装置を高精度に補正することができない。また上記第３の例では、第２の例同様、調整用媒体の品質維持は可能であるが、第２の例以上に調整用媒体の製作が困難であり、高精度の補正は不可能である。
【特許文献１】特開２００３−９９８３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明の目的は、装置間の判別性能のばらつきを容易且つ正確に補正できる紙葉類判別装置、および紙葉類処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明の紙葉類判別装置は、紙葉類を光学的に検出する検出部と、この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、異なる装置間における判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、を有し、上記補正係数は、補正の基準となる装置の上記検出部で特定種類の基準紙葉類を検出した検出結果と補正の対象となる当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の紙葉類処理装置は、複数枚の紙葉類を投入する投入部と、投入された紙葉類を１枚ずつ搬送路上に取り出す取り出し部と、取り出された紙葉類を搬送する搬送部と、搬送された紙葉類を光学的に検出する検出部と、この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、異なる装置間における判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、上記判別部における判別結果に基づいて当該紙葉類を区分集積する区分集積部と、を有し、上記補正係数は、補正の基準となる装置の上記検出部で特定種類の基準紙葉類を検出した検出結果と補正の対象となる当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする。
【０００７】
さらに、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を光学的に検出する検出部と、この検出部における検出結果に基づいて当該紙葉類の汚れ具合を判別する判別部と、装置の判別性能のばらつきを補正するための補正係数を紙葉類の種類毎に予め記憶した記憶部と、を有し、上記補正係数は、補正の基準となる検出結果と当該装置の上記検出部で上記基準紙葉類を検出した検出結果との相関関係を用いて紙葉類の種類毎に用意されており、上記判別部は、上記検出部で検出した紙葉類の種類に合った補正係数を上記記憶部から読み出して、この補正係数を用いて当該紙葉類の汚れ具合を判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の紙葉類判別装置、および紙葉類処理装置は、上記のような構成および作用を有しているので、装置間の判別性能のばらつきを容易且つ正確に補正できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながらこの発明の実施の形態について詳細に説明する。  
図１には、この発明の実施の形態に係る紙葉類処理装置１（以下、単に処理装置１と称する）の概略図を示してある。
【００１０】
処理装置１は、検査対象となる複数枚の紙葉類Ｐを投入する投入部２、投入された紙葉類Ｐを搬送路３上に１枚ずつ取り出す取り出し部４、搬送路３上に取り出された紙葉類Ｐの搬送姿勢を補正する姿勢補正部５、姿勢補正部５を通過した紙葉類Ｐを検査する検査部１０（紙葉類判別装置）、検査部１０における検査結果に基づいて再使用不可能であることが判別された紙葉類Ｐ’を集積する排除集積部６、検査部１０にて再使用可能であることが判別された紙葉類Ｐの表裏や天地などの向きを揃える方向変換部７、方向変換部７を通過した紙葉類Ｐをその種類毎に区分集積する複数の区分集積部８ａ〜８ｆ、および処理装置１全体の動作を制御する制御ＣＰＵ９を有する。
【００１１】
図２には、上記処理装置１の動作を制御する制御系のブロック図を示してある。  
処理装置１の制御ＣＰＵ９には、取り出し部４のピックアップローラ４ａを回転させる取り出しモータ１１、搬送路３上に取り出された紙葉類Ｐを搬送するための複数の搬送ローラ１２を回転させる搬送モータ１３、姿勢補正部５を動作させる姿勢補正モータ１４、方向変換部７の図示しないゲートを動作させるソレノイド１５および図示しないスイッチバックローラを正逆両方向に回転させるスイッチバックモータ１６、および搬送路３上に設けられた複数のゲートＧ1〜Ｇ6をそれぞれ動作させる複数のソレノイド１７が接続されている。また、制御ＣＰＵ９は、上述した検査部１０の検知ＣＰＵ２０に接続されている。
【００１２】
図３には、上述した検査部１０を拡大した概略図を示してある。  
検査部１０は、紙葉類Ｐを搬送する搬送路３上に複数の搬送ローラ１２を備えている。これら複数の搬送ローラ１２は、ここでは図示しない無端状の複数本の搬送ベルトを巻回せしめ、搬送モータ１３によって回転される。
【００１３】
この搬送路３上には、図中右側から、紙葉類Ｐの透過光に含まれる画像情報を検知する透過画像検知部２１、紙葉類Ｐの図中上面で反射される光に含まれる画像情報を検知する上面反射画像検知部２２、紙葉類Ｐの図中下面で反射される光に含まれる画像情報を検知する下面反射画像検知部２３、紙葉類Ｐに印刷されたインクに含まれる磁気特性を検知する磁気検知部２４、紙葉類Ｐに印刷されたインクに含まれる蛍光物質の特徴量を検知する蛍光検知部２５、および紙葉類Ｐの厚さを検知する厚さ検知部２６が順に設置されている。検査部１０の筐体内の図中上方部には、上述した各検知部２１〜２６を介して検出した検知信号を処理する信号処理部３０が設置されている。
【００１４】
透過画像検知部２１、上面反射画像検知部２２、下面反射画像検知部２３は、この発明の検出部として機能し、例えば、ハロゲン光源を発光部とし、フォトダイオードアレイまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）を受光部とした１次元画像読み取りセンサである。磁気検知部２４は、例えば、磁気ヘッドのようなセンサで、コア材の一次側に直流バイアス電流を印加し、磁性材料がヘッド部を通過したときのフラックスの変化を二次側コイルで検出するようなセンサを示す。また、蛍光検知部２５は、例えば、発光部を紫外線発光ランプとし、媒体から発せられる励起光をフォトダイオードで検出するセンサである。厚さ検知部２６は、例えば、紙葉類Ｐを搬送ローラ１２とピンチローラ２６ａとの間で挟み、ピンチローラ２６ａまたはそれを支持するシャフト２６ｂの変動量を図示しない変位センサ等で検知して電気信号に変換するものである。
【００１５】
図４には、紙葉類Ｐから反射される光、あるいは紙葉類Ｐを透過する光に含まれる画像情報を検知する画像検知部の一例として、下面反射画像検知部２３の概略構成を例示してある。なお、検査部１０に組み込まれた画像検知部としては、この他に、透過画像検知部２１、および上面反射画像検知部２２がある。
【００１６】
図４に示すように、搬送路３を介して図中矢印Ｔ方向に搬送される紙葉類Ｐは、ハロゲンランプなどの光源４１によって照明され、紙葉類Ｐからの反射光が波長領域制限フィルタ４２（以下、単に光学フィルタ４２と称する）、および光学レンズ４３を介して、フォトダイオードアレイまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）で構成された受光部４４に投光される。受光部４４で受光した光情報から電気信号に変換された画像情報は、プリアンプ部４５で信号増幅される。
【００１７】
図５には、例えば、上記プリアンプ部４５で増幅された信号を処理する上述した信号処理部３０の回路構成のブロック図を示してある。  
図５において、信号処理部３０に接続した透過画像検知部２１、上面反射画像検知部２２、下面反射画像検知部２３、磁気検知部２４、蛍光検知部２５、厚さ検知部２６は、それぞれ図３で図示した各検知部２１〜２６を示す。
【００１８】
信号処理部３０において、各検知部２１〜２６から出力される信号（検知データ）は、演算増幅器等のアナログ処理回路３０１〜３０６を経て、信号成分の増幅／加工が行われる。これら６系統のアナログ信号は、アナログマルチプレクサ３１にて１系統のアナログ信号に時分割され、その後、アナログ／デジタル変換回路３２で、例えば、１０ビットのデジタルデータに変換される。
【００１９】
なお、本実施の形態では、アナログ／デジタル変換回路３２を１回路とするためにアナログマルチプレクサ３１でアナログ信号を１系統に時分割したが、システムの組み方やハードウェアの条件により、すべての検知信号をそれぞれ独立してアナログ／デジタル変換しても良い。
【００２０】
そして、デジタル信号に変換された検知データは、前処理回路３３でそれぞれの検知内容に従った前処理（例えば空間微分や、平均化等）が施され、データ記憶部３４に記憶される。
【００２１】
マイクロコンピュータに代表される処理演算部としての検知ＣＰＵ２０は、適宜、データ記憶部３４から検知データを順次読み出し、紙葉類Ｐの種類、方向、真偽、汚損度等の判定を行う。特に、この検知ＣＰＵ２０は、メモリ２００（記憶部）に予め記憶した紙葉類Ｐの種類に応じた補正係数（後述する）を読み出し、この補正係数を用いて画像検知部２１、２２、２３の出力信号を補正する。なお、この検知ＣＰＵ２０は、この発明の判別部として機能する。
【００２２】
また、検知ＣＰＵ２０は、その検知結果を上位の装置、すなわち上述した処理装置１の制御ＣＰＵ９に通知する（図２）。制御ＣＰＵ９では、このようにして検査部１０から出力される、種類、方向、真偽、汚損度などに関する情報に基づいて、上述したゲートＧ1〜Ｇ6を切り換えて、各紙葉類Ｐをそれぞれ集積されるべき区分集積部８ａ〜８ｆ（排除集積部６）へ搬送されるよう制御する。例えば、検知ＣＰＵ２０で再使用不可能な程度の汚損度を有することが判定された紙葉類Ｐは、制御ＣＰＵ９の制御により排除集積部６へ排除される。
【００２３】
ところで、上述した検知ＣＰＵ２０において紙葉類Ｐの汚損度を判定する場合、検知ＣＰＵ２０は、画像データによる紙葉類Ｐの汚れ具合、印刷部のかすれの他、しわ、角折れ、穴等の判定、また厚さ検知センサによるテープ、異物の検知等を総合的に判断し、最終的な判定結果を出力する。特に、紙葉類Ｐの汚れ具合を判定する場合、上述した光学系を用いた反射画像、透過画像を用いる。具体的には、この場合、検知ＣＰＵ２０は、透過画像検知部２１、上面反射画像検知部２２、および下面反射画像検知部２３で検知した画像データを用いて当該紙葉類Ｐの汚れ具合を判定する。
【００２４】
つまり、紙葉類Ｐの汚れ具合を判定する場合には、人間の見た目に近い光学系を用いた方が良く、上述した画像検知部の光学系を用いた上で、人間の目で見た汚れ具合と光学系を介して得られた画像情報との相関関係を明らかにすれば、人間の感覚と等しい汚れ判定が可能となる。
【００２５】
なお、各画像検知部２１、２２、２３の光学系には、紙葉類Ｐの真贋を判定するため、人間の目には見えない紫外領域や赤外領域の画像を検知する機能もあるが、本実施の形態では、あくまでも可視画像（一般的には、赤、青、緑の３原色領域）の領域の画像を検知することを目的とした。しかしながら、光学系を構成する部品の特性によっては、紫外領域や赤外領域においても以下に説明する効果と同様の効果が得られるため、波長領域は可視領域に限定したものではない。
【００２６】
図６には、上述した画像検知部の一例として図４で説明した下面反射画像検知部２３の各構成要素（紙葉類Ｐを含む）の分光特性を示してある。特に、図６では、受光部４４の一例としてカラーＣＣＤセンサ、光学フィルタ４２の一例として赤外カットフィルタ、光源４１の一例としてハロゲン発光体、および紙葉類Ｐそれぞれの分光特性の一例をグラフにして示した。このグラフでは、横軸を可視波長帯域の波長とし、縦軸を、カラーＣＣＤセンサの分光感度特性、赤外カットフィルタの分光透過率特性、ハロゲン発光体の分光発光量特性、紙葉類Ｐの分光反射率特性とした。
【００２７】
なお、ここでは、カラーＣＣＤセンサは赤色センサの最大値で、またハロゲン発光体に関しては図示しない赤外領域での最大値でそれぞれ正規化しているため、各特性値は絶対的な値ではない。また、この他に、光学レンズ４３も分光透過率特性を有するが、可視領域においてはほぼフラットな特性であるため、本実施の形態では考慮しないこととする。しかしながら、実際の製品開発においては、光学レンズ４３を加味した設計となる可能性がある。
【００２８】
以下、図６の分光特性を参照しつつ、下面反射画像検知部２３における紙葉類Ｐのカラー画像データの取得過程について説明する。  
まず、紙葉類Ｐが搬送されて光源４１からの光が照射され、その反射光が光学フィルタ４２および光学レンズ４３を介してＣＣＤ受光部４４（赤、緑、青）でそれぞれ受光される。反射光を受光部４４で光電変換する場合、電気信号として得られる赤、緑、青の各信号の電圧レベルは、図６に示した各構成要素の分光特性の積分値で表せる。すなわち、各構成要素の各波長における分光特性を下記の通り示した場合、
ＣＣＤセンサ（青）の分光感度特性    RBi  （i：４００〜７００nm）
ＣＣＤセンサ（緑）の分光感度特性    RGi  （i：４００〜７００nm）
ＣＣＤセンサ（赤）の分光感度特性    RRi  （i：４００〜７００nm）
光学フィルタの分光透過率特性        Fi    （i：４００〜７００nm）
ハロゲン発光体の分光発光量特性      Li    （i：４００〜７００nm）
紙葉類Ｐの分光反射率特性            Oi    （i：４００〜７００nm）
各ＲＧＢセンサの出力は、
（１）ＣＣＤセンサ（青）の出力      Db＝  Σi=400~700  RBi×Fi×Li×Oi
（２）ＣＣＤセンサ（緑）の出力      Dg＝  Σi=400~700  RGi×Fi×Li×Oi
（３）ＣＣＤセンサ（赤）の出力      Dr＝  Σi=400~700  RRi×Fi×Li×Oi
で表現される。ただし、上記Db,Dg,Drはあくまでも３色の信号レベルの比率であり、実際にはアナログアンプの増幅率や各構成要素の絶対感度、絶対発光量により出力電圧が決まる。
【００２９】
測定対象となる紙葉類Ｐの種類が変わる場合は、その紙葉類Ｐの分光反射率特性、つまり上式のOiを変更すれば、その紙葉類ＰのＲＧＢセンサ出力を求めることができる。また、上述したように、光学レンズ４３の分光透過率特性（Ti）を加味する場合は、上述した各式に“×Ti”を追加すればよい。
【００３０】
図７には、実際に１００枚の紙葉類Ｐの無印字部を読み取った場合のＲＧＢ信号レベルの頻度分布（ヒストグラム）の一例を示す。グラフの横軸はセンサから得られる信号電圧を１００レベルで表現した数値で、１００に違いほどセンサの出力が大きかったことを示す。また、縦軸は、各レベルの発生頻度を表す。ここで、たとえば赤センサの出力に注目すると、
信号レベル８６；１８回
信号レベル８７；２０回
信号レベル８８；１７回
信号レベル８９；１３回
のように分布しており、この紙葉類Ｐの赤信号の平均的な信号レベル（信号レベルのピーク）は約８７であることがわかる。同様に、青信号の平均的な信号レベル（ピーク）は約４４、緑信号の平均的な信号レベル（ピーク）は約７１あたりに分布の中心があることがわかる。
【００３１】
このように、図７に例示したヒストグラムは、ある特定の処理装置１の検査部１０に組み込まれた画像検知部で１００枚の紙葉類Ｐを検知した数値であるが、これが複数台の処理装置１で測定した場合、信号レベルの頻度分布にずれを生じる場合がある。つまり、画像検知部の光学系の特性の違いにより、各色出力の頻度分布は変化する可能性がある。図８にその一例を示す。
【００３２】
図８は、３台の処理装置１の検査部１０に組み込まれた画像検知部から出力される赤色信号のヒストグラムを重ねて示してあり、信号レベルのピークは、それぞれ、
装置１；信号レベル９０
装置２；信号レベル８７
装置３；信号レベル８４
となっており、３台の装置間で最大で６レベルの差があることがわかる。
【００３３】
通常、処理装置１の検査部１０に用いられる光学系は、基準の媒体たとえば白色のセラミック板等を用いてすべての光学部品の特性を包含したＲＧＢごとの感度補正（シェーディング補正）を実施しているため、このような装置間の差は発生しないはずである。しかしながら、光学部品の分光特性の微妙な違いにより、白色の基準板を用いてもなお、補正しきれない場合がある。そのため、それぞれの装置で対象となる紙葉類Ｐのデータを収集し、各紙葉類Ｐの分布中心を求め、補正する方法が採用されている。たとえば、装置１が基準の装置と想定した場合、装置２の赤信号に対しては、
補正後の信号レベル＝補正前の信号レベル×９０／８７
同様に装置３の赤信号に対しては、
補正後の信号レベル＝補正前の信号レベル×９０／８４
という演算を施すことで装置間のばらつきを補正している。
【００３４】
上記補正後の各装置における赤信号レベルの頻度分布を図９に示す。これによると、上式により、３台の信号レベルのピークがほぼ重なるように補正されていることがわかる。しかし、実際には対象となる紙葉類Ｐの種類が変わる度に、上記の補正を実施する必要がある。これはそれぞれの紙葉類Ｐの持つ分光反射率特性の違いに起因する。
【００３５】
図１０には、ある２台の処理装置（装置１、装置２）の紙葉類１と紙葉類２の頻度分布例を示す。この例では、それぞれの信号レベルの頻度分布のピークは、
装置１、紙葉類１；信号レベル９０
装置２、紙葉類１；信号レベル８７
装置１、紙葉類２；信号レベル７５
装置２、紙葉類２；信号レベル６５
となっている。装置１を基準機とした場合、それぞれの紙葉類の補正係数は、
紙葉類１：  ９０／８７＝１．０３４
紙葉類２；  ７５／６５＝１．１５４
となり、紙葉類Ｐの種類によって補正の係数がまったく異なることがわかる。
【００３６】
紙葉類Ｐの種類によって補正係数に差がなければ、例えば紙葉類１のみを装置に流し、補正係数（１．０３４）を装置に記憶し、その補正係数を他の種類の紙葉類Ｐに関しても適用すれば良いが、実際には図１０の例のごとく紙葉類Ｐの種類による差が発生するケースが多い。つまり精度の高い個体間補正を行うためには、処理装置１の機体ごとに検査対象となる全種類の紙葉類Ｐを流してデータを収集し、紙葉類Ｐの種類ごとの補正係数を計算し、機体ごとに補正係数を記憶させる必要があり、機体の管理上煩雑となるケースが多い。さらに装置の故障等により、画像検知部の光学系全体または光学系を構成する部品の一部を交換した場合、上記のように紙葉類Ｐを用いた補正をその都度実施する必要があり、保守のための費用と時間が膨大にかかることになる。
【００３７】
ここで、さらに、機体間で信号レベルに差が生じる原因について考察する。
【００３８】
上述の通り、センサからの出力信号の色比率は、光学系を構成する光学部品（構成要素）の分光特性の積分値で求められる。そのため、複数の光学部品のうち１つでも分光特性が不安定な部品があると、異なる機体で同一種類の紙葉類Ｐを検査した場合の検査結果が異なってしまう。
【００３９】
図１１には、分光透過率特性の異なる２つの光学フィルタ４２の特性を例示してある。この光学フィルタ４２の特性の違いによる赤信号の出力の変動は、上述した図１０で説明したグラフに示してある。つまり、上述した装置１では光学フィルタ１を用い、装置２では光学フィルタ２を用いた。
【００４０】
光学フィルタ２を用いた装置２は、光学フィルタ１を用いた装置１に比べ２つの紙葉類間で信号レベルのピークの差が大きい。これは、光学フィルタのカットオフ波長（６５０ｎｍ）付近の紙葉類１と紙葉類２の波長特性の差に起因する。紙葉類１はほぼフラットの反射率特性を示すが、紙葉類２は波長が長くなるほど反射率が上がる。すなわち、２つの装置で光学フィルタ４２のカットオフ波長の差が大きいほど、また紙葉類Ｐの波長特性が異なるほど、２台の装置での出力差が増大することになる。
【００４１】
図１２に光学フィルタ４２のカットオフ波長付近（６４０nm〜６６０nm）における５種類の紙葉類Ｐの分光反射率特性の一例を示す。前述の通り、光学系は通常基準の媒体、たとえば白色のセラミック板等を用いて感度補正を実施してある。この基準板の波長特性は可視領域ではほぼフラットであり、図１２の紙葉類１はこの基準板とほぼ同様のフラット性を持つ。
【００４２】
つまり、紙葉類１は光学フィルタ４２のカットオフ波長の変動には影響を受けにくいことになる。紙葉類２、３、４と進むほど、波長特性が右上がりに傾斜するため、カットオフ波長の変動の影響を受け易くなる。
【００４３】
例えば、２台の装置でそれぞれ装置１のカットオフ波長が６６０ｎｍ、装置２のカットオフ波長が６４０ｎｍとすると、白基準板を基準にした場合、紙葉類１については、いずれの装置もほぼ同一の出力値が得られるが、紙葉類５については、カットオフ波長が長い装置１の方が高い値を示す。つまり、同一の特性を持つ白基準板で補正された２台の装置で、それぞれ同一の紙葉類を読み取った場合、光学フィルタの分光感度特性の違いにより、異なるデータ値になってしまう。特に、画像データにより紙葉類Ｐの正損を判定するような場合には、この機体間の差による性能の低下が問題になるケースが多い。
【００４４】
このため、本実施の形態では、上述した機体間における性能のばらつきを、光学系の詳細な特性を測定することなく、紙葉類Ｐの種類毎に補正係数を用意することなく、極めて高精度且つ容易に補正するようにした。以下、その手順について説明する。なお、ここでは、機体間における性能のはらつきを光学フィルタの特性（カットオフ波長）のばらつきに置き換えて説明する。
【００４５】
まず、検査対象となる紙葉類Ｐの分光反射率特性を分光光度計等の計測器を用いて測定する。同様に、機体間の特性差をシュミレーションするために、特性の異なる２種類の光学フィルタを用意し、それぞれの分光透過率特性を計測器を用いて測定する。測定する２種の光学フィルタは製作時のばらつきの上限と下限であればより効果的である。
【００４６】
次に、受光部４４のセンサおよび光源４１の分光特性を測定する必要があるのだが、通常両者は絶対的な基準がないこと、また測定自体が困難であることから、デバイスのメーカ等から標準的な分光特性データを入手する。何らかの方法でデータ収集が可能な場合はそのデータを用いてもかまわない。また光学フィルタ４２や紙葉類Ｐの分光特性についても、データで入手可能な場合はそれを用いても良い。
【００４７】
次に、光学フィルタ４２のカットオフ波長を光学フィルタ４２の特性のばらつきの範囲内で振った場合の分光特性を補間法等により求める。ここでは、上述した計算式を用いて光源４１、紙葉類Ｐ、光学フィルタ４２、受光センサ４４を加味した積分値（実際には、波長ごとの積和）を求める。本実施の形態でのパラメータは、光学フィルタ４２のカットオフ波長と紙葉類Ｐの種類である。つまり、ここでは、紙葉類Ｐの種類毎にカットオフ波長の違いによる補正係数を求め、補正係数テーブルを作成する。カットオフ波長と紙葉類Ｐの種類毎の補正係数の関係の一例を図１３に示す。図１３に示すグラフでは、全ての種類の紙葉類Ｐに関して、６４０ｎｍを基準に、カットオフ波長が長くなるほど、補正係数が大きくなることがわかる。またカットオフ波長近辺での分光特性が、白基準板と異なるほど補正係数が大きくなることがわかる。
【００４８】
次に、補正係数が最大の紙葉類、この例では紙葉類４であるが、この紙葉類４より補正係数が大きくなるテスト券を用意し、同様にしてその補正係数を演算して上述した図１３の補正テーブルに追加する。さらに、補正の基準となる機体（装置１）にこのテスト券を流し、基準機における出力値（Torg）を記録する。以上で事前の準備を終了する。
【００４９】
以下、上記補正テーブルを用いて基準機以外の他の機体を基準機と同程度の特性に補正する方法について説明する。
【００５０】
特性を補正すべき機体（ここでは装置２とする）に上記テスト券を流し、基準機同様出力値（Td1）を測定する。そして、Td1／Torgを求め、補正テーブル上でテスト券の比率に対する各紙葉類の補正係数を特定し、装置２の内部記憶装置に保存する。つまり、テスト券による出力データの基準機に対する比率を演算し、この演算結果を全ての種類の紙葉類に反映させて装置２用の補正テーブルを作成する。
【００５１】
そして、実際に装置２を稼働させるときに、処理対象となる紙葉類Ｐの種類に基づいて、予め用意した補正テーブルにある上記補正係数を読み出し、実際の紙葉類Ｐから読み取った画像データをその読み出した補正係数を用いて補正することで、基準機と変わらない補正基準を与えることができる。
【００５２】
以上のように、本実施の形態によると、テスト券を基準機に流して全ての種類の紙葉類Ｐの補正係数を用意し、且つこのテスト券を他の機体に流してその出力レベルを基準機と比較し、その比率に基づいて上記補正係数を調整して他の機体の補正基準とした。このため、本実施の形態によると、従来のように、基準機に補正基準を合わせる他の機体の画像検知部の光学系の詳細な特性を測定する必要がなく、紙葉類の種類毎に補正係数を用意する必要がなく、比較的簡単に他の機体の補正基準を作成でき、精度の高い補正基準を与えることができる。
【００５３】
なお、この発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上述した実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、上述した実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除しても良い。
【００５４】
例えば、上述した実施の形態では、光学フィルタ４２のカットオフ波長が異なる場合の補正方法について説明したが、光学フィルタ４２の特性変化に限定するものではなく、受光素子４４の色フィルタ（図示せず）の分光感度特性が異なる場合、色温度特性の違いによる光源４１の分光発光量特性が異なる場合、或いは光学レンズ４３の分光透過率特性が異なる場合などでも本発明を適用でき同様の補正方法が成立する。
【００５５】
また、上述した実施の形態では、紙葉類Ｐの汚れ具合を判別するための基となる画像データを反射画像を用いて取得したが、これに限らず、例えば、紙葉類Ｐの透過画像を用いても同様の効果を得ることができる。
【００５６】
また、上述した実施の形態では、テスト用の媒体として１種類のテスト券を用いた場合について説明したが、これに限らず、例えば、検査の対象となる紙葉類Ｐと同様の特性を持つテスト券を用いても良い。また、テスト券の種類も１種類に限定されることはなく、複数種類のテスト券を用いても良く、紙葉類Ｐの種類毎に準備しても良い。また、上述した実施の形態では、検査対象となる複数種類の紙葉類Ｐより感度の高いテスト券を用いたが、必ずしも検査対象の紙葉類Ｐより感度の高いテスト券を使用する必要はない。
【００５７】
また、上述した実施の形態では、テスト券を採用していたが、例えば対象となる紙葉類でもっとも波長特性の影響を受ける紙葉類Ｐそのものを用いて補正しても、同様の効果を得ることができる。
【００５８】
また、補正基準としての補正係数は補正テーブルとして用意するごとく説明したが、実際の運用に当たっては、補正テーブルを作成せず、紙葉類Ｐの種類が決まる度に内部の演算式を変更し、その演算式を用いてその都度演算して補正係数を用意しても良く、同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】この発明の実施の形態に係る紙葉類処理装置を示す概略図。
【図２】図１の処理装置の動作を制御する制御系を示すブロック図。
【図３】図１の処理装置に組み込まれた検査部の構成を示す概略図。
【図４】図３の検査部にある画像検知部の１例を概略的に示す図。
【図５】図３の検査部に組み込まれた信号処理部の回路構成を示すブロック図。
【図６】図４の画像検知部の各構成要素の分光特性を示すグラフ。
【図７】各色の信号出力の強度分布を示すヒストグラム。
【図８】赤色の信号出力を異なる装置で比較したグラフ。
【図９】図８の各データのピークを重ね合わせた状態を示すグラフ。
【図１０】紙葉類の種類の違いによる装置間の信号レベルの違いを説明するためのグラフ。
【図１１】異なるカットオフ特性を有する２種類のフィルタの分光特性を比較して示すグラフ。
【図１２】紙葉類の種類およびカットオフ波長に応じた特性を示すグラフ。
【図１３】紙葉類の種類および光学系の分光特性をパラメータとした補正係数テーブルの一例を示す図。
【符号の説明】
【００６０】
１…紙葉類処理装置、２…投入部、３…搬送路、６…排除集積部、８…区分集積部、９…制御ＣＰＵ、１０…検査部、２０…検知ＣＰＵ、２１、２２、２３…画像検知部、３０…信号処理部、２００…メモリ。
【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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