(57)【要約】  本開示の実施例は、用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサを提供する。この方法は、対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップ（Ｓ１０２）と、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴及び第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１厚さ画像にお第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴を抽出するステップ（Ｓ１０４）と、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップ（Ｓ１０６）と、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップ（Ｓ１０８）と、を含む。
2022500645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップと、
前記第１厚さ画像から、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が前記第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出するステップと、
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップと、
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップと、
を含む用紙厚さの検知方法。
【請求項２】
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの前記第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、
前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に、折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に、前記折り目の特徴又は前記ランダムノイズが発生したと判定するステップの後、
前記第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、前記折り目の特徴又は前記ランダムノイズが発生しないように、前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を前記対象用紙の目標グレースケール値に復元するステップと、
前記第１グレースケール値が前記目標グレースケール値に復元された後の前記対象用紙の、前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第２厚さ画像を取得するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第２目標閾値により、前記第１グレースケール値が前記第２グレースケール値よりも小さいと判定する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、前記第１グレースケール値を取得するステップの後、
前記第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、前記第２グレースケール値を取得するステップをさらに含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、
前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域に、前記対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
対象用紙の第１厚さ画像を取得する取得ユニットと、
前記第１厚さ画像から、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が前記第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出する抽出ユニットと、
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する処理ユニットと、
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する第１判定ユニットと、
を含むことを特徴とする用紙厚さの検知装置。
【請求項８】
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの前記第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定する第２判定ユニットをさらに含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項９】
プログラムが記憶されている記憶媒体であって、
前記プログラムは、実行されると、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の用紙厚さの検知方法を実行するように前記記憶媒体の位置する機器を制御する記憶媒体。
【請求項１０】
プログラムを実行させるプロセッサであって、
前記プログラムは、実行されると、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の用紙厚さの検知方法を実行するプロセッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年０９月１４日にて中国特許庁へ出願した、優先権番号が２０１８１１０７５１７８７で、発明の名称が「用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサである中国特許出願の優先権を主張し、その内容を全て参照により本願に組み込むものとする。
本開示の実施例は、画像処理分野に関し、具体的には、用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、用紙厚さの変化を検知することが可能であり、用紙厚さの変化を検知する機器であるＤＩＳセンサで検知することができる。
現在、ＤＩＳセンサは、用紙の折り目の特徴に敏感に反応し、つまり、用紙の折り目の特徴を用紙の厚さ情報の変化として誤判断することがあり、用紙の厚さ情報と用紙の折り目の特徴とを効果的に区別することができないため、用紙の折り目の特徴を用紙の厚さ情報の変化として誤判断してしまい、用紙の厚さを検知する正確度が低下する。
従来技術において用紙厚さを検知する正確度が低い問題に対して、未だに有効な対策が提示されていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示の少なくとも一部の実施例は、用紙厚さを検知する正確度が低い問題を少なくとも解決するように、用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するために、本開示の一態様によれば、用紙厚さの検知方法を提供する。この方法は、対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップと、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出するステップと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップと、を含む。
【０００５】
選択的に、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップをさらに含んでもよい。
【０００６】
選択的に、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定された後、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を対象用紙の目標グレースケール値に復元するステップと、第１グレースケール値が目標グレースケール値に復元された後の対象用紙の、第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第２厚さ画像を取得するステップと、をさらに含んでもよい。
【０００７】
選択的に、第２目標閾値により、第１グレースケール値が第２グレースケール値よりも小さいことを判定してもよい。
選択的に、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップの後、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第２グレースケール値を取得するステップをさらに含んでもよい。
【０００８】
選択的に、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップをさらに含んでもよい。
【０００９】
上記目的を達成するために、本開示の他の態様によれば、用紙厚さの検知装置をさらに提供する。この装置は、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出する抽出ユニットと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する処理ユニットと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する第１判定ユニットと、を含む。
【００１０】
選択的に、この装置は、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定する第２判定ユニットをさらに含んでもよい。
【００１１】
上記目的を達成するために、本開示の他の態様によれば、記憶媒体をさらに提供する。該記憶媒体には、プログラムが記憶されており、プログラムは、実行されると、本開示の実施例における用紙厚さの検知方法を実行するように記憶媒体の位置する機器を制御する。
上記目的を達成するために、本開示の他の態様によれば、プロセッサをさらに提供する。該プロセッサは、プログラムを実行させ、プログラムは、実行されると、本開示の実施例における用紙厚さの検知方法を実行する。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、対象用紙の第１厚さ画像を取得することと、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出することと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得することと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することと、の構成を採用する。用紙の厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出し、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化した後の第１グレースケール値が、第２厚さ特徴におけるピクセルのグレースケール値よりも低い場合に、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することで、第１厚さ特徴領域の厚さを誤判断することを回避し、用紙厚さの変化を効果的に検知し、用紙厚さを検知する正確度が低い問題を解決し、用紙厚さを検知する正確度を高める効果を達成する。
【００１３】
本願の一部を構成する図面は、本開示の実施例をさらに理解させるためのものとして、本開示における模式的実施例及びその説明は本開示を説明するものであり、本開示を不当に限定するものではない。図面において、
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本開示の実施例による用紙厚さの検知方法のフローチャートである。
【図２】本開示の実施例によるＤＩＳスキャン画像における折り目の処理方法のフローチャートである。
【図３】本開示の実施例による紙幣の初期の厚さ画像を示す図である。
【図４】本開示の実施例による紙幣の初期の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。
【図５】本開示の実施例による平均化処理後の紙幣厚さ画像のグレースケールを示す図である。
【図６】本開示の実施例による平均化処理後の紙幣厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。
【図７】本開示の実施例による他のＤＩＳスキャン画像における折り目の処理方法のフローチャートである。
【図８】本開示の実施例による他の紙幣の初期の厚さ画像を示す図である。
【図９】本開示の実施例による他の紙幣の初期の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。
【図１０】本開示の実施例による他の平均化処理後の紙幣厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。
【図１１】本開示の実施例による他の平均化処理後の紙幣厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。
【図１２】本開示の実施例による用紙厚さの検知装置を示す図である。
【図１３】本開示の実施例による記憶媒体の構造を示す図である。
【図１４】本開示の実施例によるプロセッサの構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
なお、矛盾しない限り、本願の実施例及び実施例における構成要件を互いに組み合わせることができる。以下、図面を参照しながら実施例で本開示を詳しく説明する。
以下、当業者が本願の実施例の構成をよりよく理解できるように、本願の実施例の図面を参照しながら、本願の実施例の技術態様を明瞭かつ完全に説明する。説明する実施例は本願の一部の実施例に過ぎず、全部ではないことは、言うまでもない。当業者が本願の実施例に基づいて、創造的な労働を必要とせずに得られる他の実施例も、全て本願の保護範囲内に含まれるべきである。
【００１６】
なお、本願の明細書、特許請求の範囲及び上記図面に言及される「第１」、「第２」等の用語は、類似した対象を区別するためのものであり、特定の順番又は前後順序を説明するためのものではない。ここで説明される本願の実施例をここで示されたか又は説明された順番以外の順番で実施可能なものにするために、このように使用された数字は適宜な場合で入れ替え可能なことは、理解されるべきである。また、用語である「含む」、「有する」及びそれらの如何なる変形は、排他的にならずに含まれたものをカバーすることがその意図であり、例えば、一連のステップやユニットを含めたプロセス、方法、システム、製品や機器は、明確に示されたステップやユニットに限定される必要がなく、これらのプロセス、方法、製品や機器に対して明確に示されていないステップやユニット、または、これらの固有する他のステップやユニットを含むことができる。
【００１７】
本開示の実施例は、用紙厚さの検知方法を提供する。
図１は、本開示の実施例による用紙厚さの検知方法のフローチャートである。図１に示すように、この方法は、以下のステップＳ１０２、Ｓ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１０８を含む。
ステップＳ１０２では、対象用紙の第１厚さ画像を取得する。
本開示の上記ステップＳ１０２による態様において、対象用紙は、紙幣、振替伝票、支払伝票のような、厚さ検知が必要となる用紙であることができ、ここでは限定しない。対象用紙の第１厚さ画像を取得し、第１厚さ画像は第１厚さ情報画像であり、対象用紙の厚さ特徴を含む対象用紙の初期の厚さ情報画像であることができる。
【００１８】
ステップＳ１０４では、第１厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出する。
本開示の上記ステップＳ１０４による態様において、対象用紙の第１厚さ画像を取得した後、第１厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出する。
この実施例において、抽出された対象用紙の第１厚さ画像は、それに含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、第１厚さ特徴と第２厚さ特徴とに分けられることができる。第１厚さ画像における第１厚さ特徴のピクセルの数は、第１目標閾値以下であり、第１厚さ画像における微細な厚さ特徴、例えば、対象用紙に折り目又はランダムノイズが発生した場合の厚さ特徴であることができる。第１厚さ画像における第２厚さ特徴のピクセルの数は、第１目標閾値よりも大きく、第１厚さ画像における際立った大きな厚さ特徴、例えば、対象用紙に貼付物がある場合の厚さ特徴であることができる。この貼付物は、テープなどの異物であることができる。
【００１９】
この実施例において、第１目標閾値は、第１厚さ画像において対象用紙における第１厚さ特徴と第２厚さ特徴とを区別するためのピクセル数の限界数であることができ、経験値を取ることができる。例えば、第１厚さ特徴を、対象用紙に発生した折り目によるものとし、第２厚さ特徴を、対象用紙に貼り付けられたテープによるものとすると、第１目標閾値は、第１厚さ画像において対象用紙上の折り目と貼り付けられたテープとを区別するためのピクセルの数であることができ、第１厚さ画像における折り目のピクセルは２つ以下であり、第１厚さ画像におけるテープのピクセルは２つを超えるため、経験値として２つのピクセルを取ることができる。
【００２０】
ステップＳ１０６では、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する。
本開示の上記ステップＳ１０６による態様において、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理しなければ、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値と第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値とが同一であるため、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域の厚さ及び対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したか否かを効果的に判別することはできない。
【００２１】
よって、この実施例では、第１厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出した後、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する。第１厚さ特徴における複数のピクセルを多く選択して平均化処理することができ、つまり、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた第１グレースケール値が極力小さくなるように、第１厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ多くすることができる。
【００２２】
選択的に、この実施例において、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理しなくてもよい。つまり、第２厚さ特徴における複数のピクセルの初期のグレースケール値を保ち、これにより、第２厚さ特徴における初期のグレースケール特徴値及び貼付物で覆われた領域が変化しないことを確保し、対象用紙における貼付物の厚さ及び対象用紙における貼付領域を正確に識別することができる。
ステップＳ１０８では、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する。
【００２３】
本開示の上記ステップＳ１０８による態様において、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得した後、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さい場合、第２目標閾値を設定することができる。第２グレースケール値が第２目標閾値よりも高く、第１グレースケール値が第２目標閾値よりも低いと判断された場合、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定し、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さに対しては検知しない。これにより、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと誤判断することを回避し、対象用紙の厚さが変化したか否かを効果的に識別し、対象用紙を検知する正確度を高める。
【００２４】
上述したステップＳ１０２乃至ステップＳ１０８によって、対象用紙の第１厚さ画像を取得することと、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出することと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得することと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することと、の構成を採用する。用紙の厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出し、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化した後の第１グレースケール値が、第２厚さ特徴におけるピクセルのグレースケール値よりも低い場合に、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するため、第１厚さ特徴領域の厚さを誤判断することを回避し、用紙厚さの変化を効果的に検知し、用紙厚さを検知する正確度が低い問題を解決し、用紙厚さを検知する正確度を高める効果を達成する。
【００２５】
選択的な実施形態として、ステップＳ１０８では、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定することができる。
【００２６】
この実施例では、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、例えば、第２グレースケール値が第２目標閾値よりも高く、第１グレースケール値が第２目標閾値より低ければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さの検知に対する干渉情報が発生したことを別の側面から判定することができ、この干渉情報は折り目の特徴又はランダムノイズであることができる。これにより、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域は厚さが変化したが、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域は、干渉情報が発生しているだけで、対象用紙の厚さに影響しないことを効果的に判別し、対象用紙の厚さを検知する正確度を高める。
【００２７】
選択的に、この実施例では、対象用紙における折り目の特徴又はランダムノイズを多く選択して平均化処理することで、対象用紙に厚さ情報を変化させる貼付物があるか否かの判定中の、折り目の特徴又はランダムノイズによる干渉を除去することができる。
選択的な実施形態として、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップの後、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を、対象用紙の目標グレースケール値に復元する。さらに、第１グレースケール値を目標グレースケール値に復元された後の対象用紙の第２厚さ画像を取得し、第２厚さ画像は、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示すものである。
【００２８】
この実施例において、第２目標閾値よりも低い第１厚さ特徴は、折り目の特徴又はランダムノイズによるものである。対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定された後、第２目標閾値よりも低い第１厚さ特徴を削除することで、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を、対象用紙の目標グレースケール値に復元することができる。この目標グレースケール値は、例えば、初期の第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、対象用紙における貼付物がない領域のグレースケール値にすることができる。第１グレースケール値を目標グレースケール値に復元した後、対象用紙に対して第２厚さ画像を再生成し、つまり、折り目やノイズ干渉が除去された対象用紙の厚さ情報画像を、対象用紙に対して再生成する。この第２厚さ画像は、対象用紙における厚さが変化した領域を正確に示すことができ、つまり、第２厚さ画像によって、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを正確に判定することができる。これにより、対象用紙に厚さ情報を変化させる貼付物があるか否かの判定中の、折り目の特徴又はランダムノイズによる干渉を除去し、対象用紙に異物が貼り付けられているか否かを正確に識別し、対象用紙の厚さを検知する正確度を高める。
【００２９】
選択的な実施形態として、第２目標閾値により、第１グレースケール値が第２グレースケール値よりも小さいことを判定することができる。
この実施例では、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得した後、第１グレースケール値が第２目標閾値よりも低いと判断された場合、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目又はランダムノイズが発生したと判定し、第２グレースケール値が第２目標閾値よりも高いと判断された場合、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する。
【００３０】
一例として、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を多く選択して平均化して、第１平均値として１２０を算出し、第２目標閾値である１７０よりも低い一方、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値が２００であり、第２目標閾値である１７０よりも高い場合、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する。
選択的な実施形態として、ステップＳ１０６では、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得すると、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第２グレースケール値を取得することができる。
【００３１】
この実施例において、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得すると、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理することができる。例えば、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を少し選択して平均化処理し、つまり、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた第２グレースケール特徴が極力大きくなるように、第２厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ少なくすることができる。
【００３２】
選択的な実施形態として、ステップＳ１０８では、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することは、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定することを含むことができる。
この実施例において、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することで、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定することができる。この異物はテープであることができ、ここでは限定しない。
【００３３】
この実施例の用紙の厚さ検知方法は、ＤＩＳセンサによって実行されることができる。対象用紙の第１厚さ画像を抽出し、第１厚さ画像に含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、第１厚さ特徴と第２厚さ特徴とに分け、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を多く選択して平均化して、第１グレースケール値を取得することにより、第２目標閾値により、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値（第２グレースケール値）が第１グレースケール値よりも高いと判定することができる。第２グレースケール値が第２目標閾値よりも高ければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に貼付物があると判定し、第１グレースケール値が第２目標閾値よりも低ければ、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に対しては検知しない。これにより、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと誤判断することを回避し、対象用紙の厚さが変化したか否かを効果的に識別し、対象用紙を検知する正確度を高める。
【００３４】
以下、好適な実施形態を用いて本開示の技術態様について例を挙げて説明し、具体的には、対象用紙として紙幣を例に説明する。
図２は、本開示の実施例によるＤＩＳスキャン画像における折り目の処理方法のフローチャートである。図２に示すように、この方法は、以下のステップＳ２０１〜ステップＳ２０４を含む。
【００３５】
ステップＳ２０１では、紙幣の厚さ画像を抽出する。
ステップＳ２０２では、抽出された紙幣の厚さ画像を、それに含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分ける。
この実施例では、紙幣の厚さ画像が抽出されると、厚さ特徴情報の領域に含まれるピクセルの数によって、厚さ特徴情報を際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分けることができる。
ステップＳ２０３では、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。
【００３６】
含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分けるステップの後、それに含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分ける。際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、つまり、際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた平均グレースケール値が極力大きくなるように、際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ少なくすることができる。また、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理し、つまり、微細な厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた平均グレースケール値が極力小さくなるように、微細な厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ多くすることができる。
【００３７】
ステップＳ２０４では、目標閾値を設定することにより、用紙に貼付物と折り目があるか否かを判定する。
際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理するステップの後、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも高ければ、紙幣において際立った大きな厚さ特徴に対応する領域に貼付物があると判定する。この貼付物はテープであることができ、ここでは限定しない。また、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも低ければ、用紙において微細な厚さ特徴に対応する領域に折り目が発生したと判定し、検知しない。これにより、貼付物と折り目とを区別し、紙幣の厚さ情報が変化したか否か、例えば、紙幣にテープなどの異物が貼り付けられているか否かをを効果的に識別する。
【００３８】
選択的に、この実施例において、ステップＳ２０３では、際立った大きな特徴における複数のピクセルのグレースケール値は、平均値を取らなくてもよい。つまり、際立った大きな特徴における複数のピクセルのグレースケール値を元のままに保ち、これにより、貼付物の初期のグレースケール特徴値及び貼付物で覆われた領域が変化しないことを確保するため、貼付物の厚さ及び紙幣における貼付領域を正確に識別することができる。また、微細な厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値は、多く選択して平均値を取り、平均値を取った後の厚さ画像において、折り目に対応するグレースケール値は、貼付物に対応するグレースケール値よりも低い。
【００３９】
選択的に、ステップＳ２０４では、目標閾値よりも低い平均グレースケール値に対応する微細な厚さ特徴を折り目の特徴と判定し、これらの微細な厚さ特徴を削除し、テープ領域のない紙幣のグレースケール値に復元し、また、テープ領域のない紙幣のグレースケール値に復元された後の紙幣に対して、折り目干渉が除去された紙幣の厚さ情報画像を再生成してもよい。これにより、紙幣に貼付物があるか否かを正確に識別する。
【００４０】
選択的に、この実施例では、紙幣における折り目の特徴又はランダムノイズを多く選択して平均化処理することで、紙幣に厚さ情報を変化させる貼付物があるか否かの判定中の、折り目の特徴又はランダムノイズによる干渉を除去することができる。
この実施例では、紙幣の厚さ画像を抽出し、紙幣の厚さ画像に含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな特徴と微細な厚さ特徴とに分け、際立った大きな特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。平均化処理した後、紙幣における際立った大きな特徴に対応する平均グレースケール値が、紙幣における微細な厚さ特徴に対応する平均グレースケール値よりも高くなり、さらに、閾値判定方法により、目標閾値よりも高い平均グレースケール値に対応する際立った大きな厚さ特徴は、紙幣上の貼付物によるものであり、目標閾値よりも低い平均グレースケール値に対応する微細な厚さ特徴は、紙幣に発生した折り目によるものであると判定し、これに対しては検知しない。よって、紙幣上の貼付物と折り目とを効果的に区別する。
【００４１】
図３は、本開示の実施例による紙幣の初期の厚さ画像を示す図である。図３に示すように、３−１は、平均化処理をされていないテープ領域のグレースケール特徴であり、３−２は、平均化処理をされていない折り目領域のグレースケール特徴である。
なお、図３に示されるハッチング部分は、平均化処理をされていないテープ領域のグレースケール特徴及び平均化処理をされていない折り目領域のグレースケール特徴を、紙幣における他の領域の特徴と区別するためにのみ使用される。
【００４２】
図４は、本開示の実施例による紙幣の初期の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。図４に示すように、グレースケール値Ａは、紙幣におけるテープ及び折り目がない領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｂは、紙幣におけるテープ領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｃは、紙幣の折り目領域のグレースケール値を示す。図４から分かるように、テープ領域と折り目領域のグレースケール値が同一であり、紙幣におけるテープ領域と折り目領域とを区別することができないため、折り目は、紙幣の厚さ情報の変化として誤判断される。
【００４３】
図５は、本開示の実施例による平均化処理後の紙幣の厚さ画像のグレースケールを示す図である。図５に示すように、５−１は、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール特徴であり、５−２は、多く選択して平均化された後の折り目のグレースケール特徴である。
なお、図５に示されるハッチング部分は、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール特徴、及び多く選択して平均化された後の折り目のグレースケール特徴を、紙幣における他の領域の特徴と区別するためにのみ使用される。
【００４４】
図６は、本開示の実施例による平均化処理後の紙幣の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。図６に示すように、グレースケール値Ａは、紙幣におけるテープ及び折り目がない領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｂは、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｃは、多く選択して平均化処理された後の折り目のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｄは、閾値を示し、テープ領域のグレースケール値は、折り目領域のグレースケール値よりも高く、閾値Ｄを設定することにより、閾値Ｄよりも高ければテープ領域と判定し、閾値Ｄよりも低ければ検知しない。これにより、紙幣と折り目とを効果的に区別する。
【００４５】
図７は、本開示の実施例による他のＤＩＳスキャン画像における折り目の処理方法のフローチャートである。図７に示すように、この方法は、以下のステップＳ７０１〜Ｓ７０４を含む。
ステップＳ７０１では、紙幣の厚さ画像を抽出する。
ステップＳ７０２では、抽出された紙幣の厚さ画像を、それに含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分ける。
紙幣の厚さ画像が抽出されると、抽出された紙幣の厚さ画像を、それに含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分ける。
【００４６】
ステップＳ７０３では、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。
含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分けるステップの後、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。
【００４７】
ステップＳ７０４では、目標閾値を設定することにより、用紙に貼付物とランダムノイズがあるか否かを判定する。
際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理するステップの後、目標閾値を設定することにより、用紙に貼付物とランダムノイズがあるか否かを判定する。
【００４８】
この実施例において、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも高ければ、紙幣において際立った大きな厚さ特徴に対応する領域に貼付物があると判定する。この貼付物はテープであることができ、ここでは限定しない。また、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも低ければ、用紙において微細な厚さ特徴に対応する領域をランダムノイズと判定し、検知しない。これにより、貼付物とランダムノイズとを区別し、紙幣の厚さ情報が変化したか否かを効果的に識別する。
【００４９】
この実施例では、紙幣の厚さ画像を抽出し、紙幣の厚さ画像に含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな特徴と微細な厚さ特徴とに分け、際立った大きな特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理する。平均化処理した後、紙幣における際立った大きな特徴に対応する平均グレースケール値が、紙幣における微細な厚さ特徴に対応する平均グレースケール値よりも高くなり、さらに、閾値判定方法により、目標閾値よりも高い平均グレースケール値に対応する際立った大きな厚さ特徴は、紙幣上の貼付物によるものであり、目標閾値よりも低い平均グレースケール値に対応する微細な厚さ特徴は、紙幣に発生したランダムノイズによるものであると判定し、検知しない。これにより、紙幣上の貼付物とランダムノイズとを効果的に区別する。
【００５０】
図８は、本開示の実施例による他の紙幣の初期の厚さ画像を示す図である。図８に示すように、８−１は、平均化処理をされていないテープ領域のグレースケール特徴を示し、８−２は、平均化処理をされていないランダムノイズの存在する領域のグレースケール特徴を示す。
なお、図８に示されるハッチング部分は、平均化処理をされていないテープ領域のグレースケール特徴、及びランダムノイズの存在する領域を、紙幣における他の領域の特徴と区別するためにのみ使用される。
【００５１】
図９は、本開示の実施例による他の紙幣の初期の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。図９に示すように、グレースケール値Ａは、紙幣におけるテープ及びランダムノイズがない領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｂは、テープ領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｃ、グレースケール値Ｄ、グレースケール値Ｅ、グレースケール値Ｆは、それぞれ、ランダムノイズの存在する領域のグレースケール値を示し、テープ領域とランダムノイズの存在する領域のグレースケール値が同一であるため、紙幣の厚さ情報が変化したか否かを検知する際に、ランダムノイズがテープ厚さ情報の検知を干渉してしまい、その結果、ＤＩＳによって、紙幣厚さ情報が変化したか否かを正確に判断することができなくなる。
【００５２】
図１０は、本開示の実施例による他の平均化処理後の紙幣の厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。図１０に示すように、１０−１は、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール特徴を示し、１０−２は、多く選択して平均化された後のランダムノイズの存在する領域のグレースケール特徴を示す。
なお、図１０に示されるハッチング部分は、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール特徴、及び多く選択して平均化された後のランダムノイズの存在する領域のグレースケール特徴を、紙幣における他の領域の特徴と区別するためにのみ使用される。
【００５３】
図１１は、本開示の実施例による他の平均化処理後の紙幣厚さ画像のグレースケール値曲線を示す図である。図１１に示すように、グレースケール値Ａは、紙幣におけるテープ及び折り目がない領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｂは、少し選択して平均化処理された後のテープ領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｃ、グレースケール値Ｄ、グレースケール値Ｅ、グレースケール値Ｆは、それぞれ、多く選択して平均化処理された後のランダムノイズの存在する領域のグレースケール値を示し、グレースケール値Ｇは、閾値を示し、テープ領域のグレースケール値は、ランダムノイズの存在する領域のグレースケール値よりも高く、閾値を設定することにより、閾値Ｇよりも高ければテープ領域と判定し、閾値Ｇよりも低ければ検知しない。これにより、紙幣とランダムノイズとを効果的に区別し、ランダムノイズがテープ等の厚さ情報を干渉することを回避し、紙幣の厚さを検知する正確度を高める。
【００５４】
この実施例では、紙幣の初期の厚さ画像を抽出し、初期の厚さ画像に含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分け、際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を多く選択して平均化処理し、目標閾値により判定することができる。際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を少し選択して平均化処理して得られた平均値が目標閾値よりも高い場合、紙幣において際立った大きな厚さ特徴に対応する領域に貼付物があると判定し、微細な厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を多く選択して平均化処理して得られた平均値が目標閾値よりも低い場合、紙幣において微細な厚さ特徴に対応する領域に対しては検知しない。これにより、微細な厚さ特徴に対応する領域は厚さが変化したと誤判断されることを回避し、紙幣の厚さが変化したか否かを効果的に識別し、紙幣を検知する正確度を高める。
【００５５】
なお、図面のフローチャートに示されるステップは、一連のコンピューター実行可能な命令のコンピューターシステムで実行されることができ、フローチャートに論理的順序が示されているが、場合によっては、示した又は説明したステップをここでの順序と異なる順序で実行することができる。
本開示の実施例は、用紙厚さの検知装置をさらに提供する。なお、この実施例の用紙厚さの検知装置は、本開示の実施例の用紙厚さの検知方法を実行することができる。
【００５６】
図１２は、本開示の実施例による用紙厚さの検知装置を示す図である。図１２に示すように、この装置は、取得ユニット１０と、抽出ユニット２０と、処理ユニット３０と、第１判定ユニット４０と、を含む。
取得ユニット１０は、対象用紙の第１厚さ画像を取得する。
抽出ユニット２０は、第１厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出し、第１厚さ画像における第１厚さ特徴のピクセルの数は第１目標閾値以下であり、第１厚さ画像における第２厚さ特徴のピクセルの数は第１目標閾値よりも大きい。
【００５７】
処理ユニット３０は、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する。
第１判定ユニット４０は、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する。
【００５８】
なお、ここで、上述した取得ユニット１０、抽出ユニット２０、処理ユニット３０及び第１判定ユニット４０は、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したユニットで実現される機能を実行することもできる。端末は、スマートフォン（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ携帯電話、ｉＯＳ携帯電話等）、タブレットコンピュータ、パームトップコンピュータ、及びモバイルインターネットデバイス（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｄｅｖｉｃｅｓ、ＭＩＤ）、ＰＡＤ等の端末機器であることができる。
【００５９】
選択的に、この装置は、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定する第２判定ユニットをさらに含むことができる。
【００６０】
なお、ここで、上記第２判定ユニットは、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したユニットで実現される機能を実行することもできる。
【００６１】
選択的に、この装置は、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定された後、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を、対象用紙の目標グレースケール値に復元する復元ユニットと、第１グレースケール値を目標グレースケール値に復元された後の対象用紙の第２厚さ画像を取得し、第２厚さ画像は、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第１取得ユニットと、をさらに備えてもよい。
【００６２】
なお、ここで、上述した復元ユニット及び第１取得ユニットは、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したユニットで実現される機能を実行することもできる。
選択的に、この装置は、第２目標閾値により、第１グレースケール値が第２グレースケール値よりも小さいと判定する第３判定ユニットをさらに備えてもよい。
なお、ここで、上記第３判定ユニットは、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したユニットで実現される機能を実行することもできる。
【００６３】
選択的に、この装置は、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得すると、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第２グレースケール値を取得する第１処理ユニットをさらに含むことができる。
なお、ここで、上記第１処理ユニットは、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したユニットで実現される機能を実行することもできる。
【００６４】
選択的に、第１判定ユニット４０は、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定する判定モジュールを含むことができる。
なお、ここで、上述判定モジュールは、装置の一部として端末にて実行されることができ、端末におけるプロセッサによって、上述したモジュールで実現される機能を実行することもできる。
【００６５】
この実施例では、取得ユニット１０によって、対象用紙の第１厚さ画像を取得し、抽出ユニット２０によって、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴及び第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴を抽出し、処理ユニット３０によって、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得し、第１判定ユニット４０によって、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する。用紙の厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出し、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化した後の第１グレースケール値が、第２厚さ特徴におけるピクセルのグレースケール値よりも低い場合に、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することで、第１厚さ特徴領域の厚さを誤判断することを回避し、用紙厚さの変化を効果的に検知し、用紙厚さを検知する正確度が低い問題を解決し、用紙厚さを検知する正確度を高める効果を達成する。
【００６６】
本開示の実施例は、記憶媒体をさらに提供する。該記憶媒体には、プログラムが記憶されており、プログラムは、実行されると、本開示の実施例における用紙厚さの検知方法を実行するように記憶媒体の存在する機器を制御する。
本願の実施例による各機能モジュールは、用紙厚さの検知装置又は類似した演算装置にて実行されてもよいし、記憶媒体の一部として記憶されてもよい。
選択的に、本実施例では、上記記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、実行されると、用紙厚さの検知方法を実行することができる。
【００６７】
図１３は、本開示の実施例による記憶媒体の構造を示す図である。図１３に示すように、本開示の実施形態によるプログラム製品１３０が記載されており、それにはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されると、
対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップと、
第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出するステップと、
第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップと、
第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップと、のプログラムコードを実現する。
【００６８】
選択的に、前記コンピュータプログラムは、さらに、プロセッサによって実行されると、
第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップのプログラムコードを実現してもよい。
【００６９】
選択的に、前記コンピュータプログラムは、さらに、プロセッサによって実行されると、
対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップの後、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を、対象用紙の目標グレースケール値に復元するステップと、
第１グレースケール値を目標グレースケール値に復元された後の対象用紙の、第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第２厚さ画像を取得するステップと、のプログラムコードを実現してもよい。
【００７０】
選択的に、前記コンピュータプログラムは、さらに、プロセッサによって実行されると、
第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得すると、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第２グレースケール値を取得するステップのプログラムコードを実現してもよい。
【００７１】
選択的に、前記コンピュータプログラムは、さらに、プロセッサによって実行されると、
対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップのプログラムコードを実現してもよい。
選択的に、本実施例では、記憶媒体は、さらに、領域決定方法における様々な好適な又は選択的な方法ステップのプログラムコードを決定してもよい。
選択的に、本実施例における具体例について上述した実施例に記述された例を参照することができ、ここではその詳細を省略する。
【００７２】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、読み取り可能なプログラムコードが載せられている、ベースバンドにて伝播されるまたは搬送波の一部として伝播されるデータ信号を含むことができる。このように伝播されるデータ信号は、様々な形態を採用することができ、電磁気信号、光信号又はそれらの任意の適切な組合せを含むが、これらに限らない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスに使用されるか、または、それと組合せて使用されるプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。
【００７３】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に含まれるプログラムコードは、如何なる適切な媒体で伝送されることもでき、無線、有線、光ケーブル、無線周波数など、又はそれらの任意の適切な組合せを含むが、これらに限らない。
上記目的を達成するために、本開示の他の側面によれば、本開示の実施例は、プロセッサをさらに提供する。
【００７４】
図１４は、本開示の実施例によるプロセッサの構造を示す図である。図１４に示すように、このプロセッサ１４０は、プログラムを実行させるものであり、プログラムは、実行されると、本開示の実施例における用紙厚さの検知方法を実行する。
本発明の実施例では、上記プロセッサ１４０は、領域決定方法の実行プログラムを実行させることができる。
【００７５】
選択的に、本実施例では、プロセッサ１４０は、
対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップと、
第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出するステップと、
第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップと、
第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップと、を実行してもよい。
【００７６】
選択的に、プロセッサ１４０は、さらに、
第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する際、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップを実行してもよい。
【００７７】
選択的に、プロセッサ１４０は、さらに、
対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップの後、第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、折り目の特徴又はランダムノイズが発生しないように、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を、対象用紙の目標グレースケール値に復元するステップと、
第１グレースケール値を目標グレースケール値に復元された後の対象用紙の、第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第２厚さ画像を取得するステップと、を実行してもよい。
【００７８】
選択的に、プロセッサ１４０は、さらに、
第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得すると、第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第２グレースケール値を取得するステップを実行してもよい。
【００７９】
選択的に、プロセッサ１４０は、さらに、
対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップを実行してもよい。
上記プロセッサ１４０は、メモリに記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することで、様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上述した領域決定方法を実現する。
【００８０】
上述した実施例の各種方法におけるステップの一部又は全部は、プログラムによって領域決定装置の関連するハードウェアを命令して実現することができ、このプログラムは領域決定装置で読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、この憶媒体は、フラッシュディスク、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、単にＲＯＭという）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、単にＲＡＭという）、磁気ディスク又は光ディスク等を含み得ることは、当業者であれば理解するであろう。
【００８１】
以上、図面を参照しつつ、本開示による領域決定方法、装置、記憶媒体およびプロセッサをを例示的に説明した。しかし、上記本開示で提出された領域決定方法、装置、記憶媒体およびプロセッサは、本開示の内容から逸脱しない限り様々な改良が可能であることは、当業者であれば理解するであろう。よって、添付された特許請求の範囲の内容に基づいて本開示の保護範囲が決められる。
【００８２】
上述した本開示の各モジュール又は各ステップは汎用の計算装置によって実現することができ、単一の計算装置に集成させることができれば、複数の計算装置から構成されるネットワークに分布させることもでき、或いは、計算装置で実行可能なプログラムのコードによって実現することもできるので、それらを記憶装置に格納して計算装置によって実行するか、あるいは、それぞれ集積回路モジュールとして製作したり、そのうちの複数のモジュールやステップを単一の集積回路モジュールとして製作したりして実現することができることは、当業者にとって自明なことである。このように、本開示は、如何なる特定のハードウェアとソフトウェアとの組合せに限定されない。
【００８３】
以上は、本開示の好適な実施例に過ぎず、本開示を限定することを意図するのではない。当業者であれば、本開示に様々な変更や変形が可能である。本開示の思想や原則内の如何なる修正、均等の置き換え、改良なども、本開示の保護範囲内に含まれるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本開示によれば、対象用紙の第１厚さ画像を取得することと、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出することと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得することと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することと、の構成を採用する。用紙の厚さ画像から第１厚さ特徴及び第２厚さ特徴を抽出し、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化した後の第１グレースケール値が、第２厚さ特徴におけるピクセルのグレースケール値よりも低い場合に、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定することで、第１厚さ特徴領域の厚さを誤判断することを回避し、用紙厚さの変化を効果的に検知し、用紙厚さを検知する正確度が低い問題を解決し、用紙厚さを検知する正確度を高める効果を達成する。
【図１】
2022500645.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2022500645.tif 000007
【図６】
2022500645.tif 000008
【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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【図１４】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年3月12日(2021.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象用紙の第１厚さ画像を取得するステップと、
前記第１厚さ画像から、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が前記第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出するステップと、
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得するステップと、
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップと、
を含む用紙厚さの検知方法。
【請求項２】
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの前記第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、
前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に、折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に、前記折り目の特徴又は前記ランダムノイズが発生したと判定するステップの後、
前記第１厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化しないとともに、前記折り目の特徴又は前記ランダムノイズが発生しないように、前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を前記対象用紙の目標グレースケール値に復元するステップと、
前記第１グレースケール値が前記目標グレースケール値に復元された後の前記対象用紙の、前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したことを示す第２厚さ画像を取得するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第２目標閾値により、前記第１グレースケール値が前記第２グレースケール値よりも小さいと判定する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、前記第１グレースケール値を取得するステップの後、
前記第２厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、前記第２グレースケール値を取得するステップをさらに含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定するステップは、
前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域に、前記対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
対象用紙の第１厚さ画像を取得する取得ユニットと、
前記第１厚さ画像から、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、前記第１厚さ画像におけるピクセルの数が前記第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出する抽出ユニットと、
前記第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する処理ユニットと、
前記第１グレースケール値が前記第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、前記対象用紙において前記第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する判定ユニットと、
を含むことを特徴とする用紙厚さの検知装置。
【請求項８】
前記判定ユニットは、前記対象用紙において前記第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するサブ判定ユニットをさらに含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項９】
プログラムが記憶されている記憶媒体であって、
前記プログラムは、実行されると、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の用紙厚さの検知方法を実行するように前記記憶媒体の位置する機器を制御する記憶媒体。
【請求項１０】
プログラムを実行させるプロセッサであって、
前記プログラムは、実行されると、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の用紙厚さの検知方法を実行するプロセッサ。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
上記目的を達成するために、本開示の他の態様によれば、用紙厚さの検知装置をさらに提供する。この装置は、第１厚さ画像から、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値以下である第１厚さ特徴と、第１厚さ画像におけるピクセルの数が第１目標閾値よりも大きい第２厚さ特徴とを抽出する抽出ユニットと、第１厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して、第１グレースケール値を取得する処理ユニットと、第１グレースケール値が第２厚さ特徴における複数のピクセルの第２グレースケール値よりも小さければ、対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域の厚さが変化したと判定する判定ユニットと、を含む。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
選択的に、判定ユニットは、対象用紙において第１厚さ特徴に対応する領域に折り目の特徴又はランダムノイズが発生したと判定するサブ判定ユニットをさらに含んでもよい。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
含まれる厚さ特徴情報の領域の大きさによって、際立った大きな厚さ特徴と微細な厚さ特徴とに分けるステップの後、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、つまり、際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた平均グレースケール値が極力大きくなるように、際立った大きな厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ少なくすることができる。また、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理し、つまり、微細な厚さ特徴における複数のピクセルのグレースケール値を平均化処理して得られた平均グレースケール値が極力小さくなるように、微細な厚さ特徴における複数のピクセルの数をできるだけ多くすることができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３７】
ステップＳ２０４では、目標閾値を設定することにより、用紙に貼付物と折り目があるか否かを判定する。
際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理し、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理するステップの後、際立った大きな厚さ特徴を少し選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも高ければ、紙幣において際立った大きな厚さ特徴に対応する領域に貼付物があると判定する。この貼付物はテープであることができ、ここでは限定しない。また、微細な厚さ特徴を多く選択して平均化処理して得られたグレースケール値が目標閾値よりも低ければ、用紙において微細な厚さ特徴に対応する領域に折り目が発生したと判定し、検知しない。これにより、貼付物と折り目とを区別し、紙幣の厚さ情報が変化したか否か、例えば、紙幣にテープなどの異物が貼り付けられているか否かを効果的に識別する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
選択的に、前記コンピュータプログラムは、さらに、プロセッサによって実行されると、
対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップのプログラムコードを実現してもよい。
選択的に、本実施例では、記憶媒体は、さらに、用紙厚さの検知方法における様々な好適な又は選択的な方法ステップのプログラムコードを決定してもよい。
選択的に、本実施例における具体例について上述した実施例に記述された例を参照することができ、ここではその詳細を省略する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
図１４は、本開示の実施例によるプロセッサの構造を示す図である。図１４に示すように、このプロセッサ１４０は、プログラムを実行させるものであり、プログラムは、実行されると、本開示の実施例における用紙厚さの検知方法を実行する。
本発明の実施例では、上記プロセッサ１４０は、用紙厚さの検知方法の実行プログラムを実行させることができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
選択的に、プロセッサ１４０は、さらに、
対象用紙において第２厚さ特徴に対応する領域に、対象用紙の厚さを変化させる異物が貼り付けられていると判定するステップを実行してもよい。
上記プロセッサ１４０は、メモリに記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することで、様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上述した用紙厚さの検知方法を実現する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
上述した実施例の各種方法におけるステップの一部又は全部は、プログラムによって用紙厚さの検知装置の関連するハードウェアを命令して実現することができ、このプログラムは用紙厚さの検知装置で読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、この憶媒体は、フラッシュディスク、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、単にＲＯＭという）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、単にＲＡＭという）、磁気ディスク又は光ディスク等を含み得ることは、当業者であれば理解するであろう。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
以上、図面を参照しつつ、本開示による用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサを例示的に説明した。しかし、上記本開示で提出された用紙厚さの検知方法、装置、記憶媒体およびプロセッサは、本開示の内容から逸脱しない限り様々な改良が可能であることは、当業者であれば理解するであろう。よって、添付された特許請求の範囲の内容に基づいて本開示の保護範囲が決められる。
【国際調査報告】
2022500645.tif 000017
2022500645.tif 000018
2022500645.tif 000019
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