(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙幣の画像を読取る画像読取り手段と、
紙幣の識別の基準となる識別基準データを記憶する記憶手段と、
読取った前記画像と前記識別基準データとの類似度を計算する演算手段と、
類似度から識別結果を判定する識別判定手段とを有し、
前記識別基準データは、１金種の画像に対して個体差の安定した座標の画素についての重み付けと、他の金種の画像との階調差が大きい座標の画素での重み付けとにより作成することを特徴とする
紙幣識別装置。
【請求項２】
前記重み付けは、次の数式
0003804725.tif 000010
を用いることを特徴とする
請求項１記載の紙幣識別装置。
【請求項３】
紙幣識別装置が紙幣を識別する基準として用いる識別基準データの作成方法であって、
１金種の画像における個体差の安定した座標の画素についての重み付けと、
他の金種の画像との階調差が大きい座標の画素についての重み付けとにより識別基準データを作成することを特徴とする
識別基準データの作成方法。
【請求項４】
前記重み付けは、次の数式
0003804725.tif 000011
を用いることを特徴とする
請求項３記載の識別基準データの作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
この発明は、例えば、紙幣、有価証券、チケットなどの印刷パターンを有する紙葉類を、例えば、真偽の識別または種類の識別を行うような紙幣識別装置および識別基準データの作成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の紙幣識別装置では、その識別アルゴリズムを開発するには、統計解析処理を行うための項目を設定する解析ツール、ニューラルネットワーク、ファジー推論などを使っているが、解析ツールの場合は、チューニング（調整）すべき項目が多く、自動化が困難な問題点を有し、また、ニューラルネットワークの場合は、自動化は可能であるが、計算量が多く時間がかかる問題点を有し、さらに、ファジー推論の場合は、チューニングすべき項目が人間にとって直観的に理解できるものとは限らず、ファジー推論を決めかねる場合があるなどの問題点を有し、種々のアプリケーションに適用できる一般的、かつ効果的なものがないのが現状である。
【０００３】
また、識別の手法としては、正規相関法やユークリッド距離を使って類似度を求めて識別する方法も考えられるが、紙葉類の製造段階での印刷ずれや流通過程での汚れなど、同一種類内でのバラツキが大きく、識別精度を一定のレベルよりさらに上げることか困難であり、さらに、非常に類似した印刷パターンの識別では、印刷ずれなどの影響もあり、精度を上げることが困難である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、識別する画像に重みを設定することで画像に特徴付けを行って、識別効果を高め、効果的な識別ができる紙幣識別装置の提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、１金種の画像に対して個体差の安定した座標の画素についての重み付けと、他の金種の画像との階調差が大きい座標の画素での重み付けとにより作成した識別基準データを用いることを特徴とする。
【０００６】
【発明の作用・効果】
この発明によれば、画像に特徴を付けることができ、効果的な識別ができる。
【０００７】
【実施例】
この発明の一実施例を以下図面と共に説明する。図面は紙葉類識別装置を示し、図１において、紙葉類、例えば、紙幣１０は適宜駆動制御される搬送ローラ１１…により所定の搬送方向に搬送され、その搬送路の光源１２からの透過光をセンサ１３が受光して、その二次元的な印刷パターンの透過画像を読取るように構成している。上述のセンサ１３は、例えば、ＣＣＤアレイでライン状に形成し、搬送される紙幣１０の幅を充分まかなうように設けている。
【０００８】
なお、印刷パターンの読取りは一次元的なデータでもよく、また、読取り方法は、センサ１３を移動するように構成するもよく、さらに、読取りは透過画像ではなく、反射画像であるもよい。
【０００９】
図２は、読取った画像の座標データ（Ｘ軸０〜Ｎ，Ｙ軸０〜Ｍ）を示し、データは二次元のデジタル画像で、それぞれの画素は０（暗）から２５５（明）までの階調値をとる。
【００１０】
図３は、制御構成図を示し、ＣＰＵ２０はＲＯＭ２１に格納されたプログラムに基づいて画像読取り部２３および搬送部２４を駆動制御し、また、ＲＯＭ２１には識別のための重み付きテンプレート（識別基準データ）や重み画像（重みデータ）を格納している。
【００１１】
ＲＡＭ２２は動作に必要なデータを格納し、画像読取り部２３はセンサ１３で読取った画像データを取込み、搬送部２４は搬送ローラ１１…を駆動制御する。
次に紙葉類識別装置の識別処理を図４のフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ２０は搬送部２４を駆動制御して搬送ローラ１１…を所定の搬送方向に駆動し、さらに、画像読取り部２３を駆動制御して光源１２を点灯し、センサ１３で紙幣１０の透過画像を読取り、この透過画像の座標（Ｘ軸０〜Ｎ，Ｙ軸０〜Ｍ）の各位置（１≦ｘ≦Ｎ，１≦ｙ≦Ｍ）の各階調値（０（暗）〜２５５（明））を入力画像データ［数１］として取込む（ステップｎ１）。
【００１２】
【数１】
次に入力された画像データ［数１］を階調に関して［数２］で正規化する（ステップｎ２）。
【００１３】
【数２】
次に入力画像の各画素に設定された重みをかける（ステップｎ３）が、この重みは予め紙幣１０のクラス毎（金種毎で、１金種について表裏、前後方向の４種）に設定されて重み画像（重みデータ）［数３］としてＲＯＭ２１に格納されている。
【００１４】
【数３】
また、該ＲＯＭ２１には紙幣１０の各クラスの正規化した画像データに設定した重みを付して再正規化した重み付きテンプレート（識別基準データ）［数４］をも格納している。
【００１５】
【数４】
前述の［数３］の重みの設定は、識別に重要な画素（座標）ほど重みを高めて識別することを意図しており、その設定の仕方は、例えば、次のごとくである。
その１として，紙幣１０（１金種について表裏、前後方向の４種）の画像に対して個体差の安定した座標の画素の重みを高める。
【００１６】
その２として、他のクラス（金種）の紙幣１０の画像との階調値の差が大きい画素の重みを高める。
その３として、クラス分け（金種分け）の難しい紙幣１０のクラス間で階調値の差が大きい画素の重みを高める。
【００１７】
その４として、誤識別した場合のリスクが高いクラス（例えば高額紙幣）では誤識別がおきにくくなるように重みを付ける。
【００１８】
上述した重みの設定例で、その１および２で重み画像の作成方法を例として説明すると、
テンプレートを作成するための各クラス（金種毎）のサンプル画像からクラス毎に平均画像を作成し、さらに、各クラス内のサンプル画像での分散値を求め、これらで重み画像（重みデータ）［数５］を作成する。
【００１９】
【数５】
さらに、上述の重み画像を画素毎に正規化済みサンプル入力画像にかけ、再正規化し、テンプレート画像（識別基準データ）［数６］を作成する。
前述の入力画像の各画素に設定された重みをかけるステップｎ３の処理は、紙幣１０の各クラス（各金種）の重み画像を画素毎に正規化済み入力画像にかけ、再度正規化［数７］する
【００２０】
【数７】
そして、［数４］の重み付きテンプレート画像との正規相関値を紙幣１０のクラス毎に［数８］で求める（類似度の計算）（ステップｎ４）。
【００２１】
【数８】
正規相関値（類似度）ＮＣが算出されると、各クラス（各金種）毎に求めた値ＮＣが
［数９］        −１≦ＮＣ≦１
であって、正規相関値（類似度）ＮＣが「１」に近いほど入力画像が該当クラスに似ていると判断し、各クラス毎に求めた値ＮＣの中で最も「１」に近いクラスを求める。
【００２２】
次いで、上述の最も「１」に近いクラスの  １／｜１−ＮＣ｜  が該当クラスと判定する規定値以上か否かを判定し（ステップｎ６）、規定値以上あれば入力画像がそのクラスであると判定し（ステップｎ７）、以下であれば識別不可能と判定する（ステップｎ８）。
【００２３】
なお、上述の実施例によれば、［数８］で示す式から明らかなように、正規相関値による類似度の比較は、ベクトルの内角の差によるが、ベクトルの長さで類似度を比較するユークリッド距離法により類似度を判定することもできる。
【００２４】
以上説明するように、上述した実施例によれば、識別基準データであるテンプレート画像および、読取った画像データに重みをかけることで、画像に特徴を付けることができ、識別基準データであるテンプレート画像との類似度を求めるとき、効果的な識別ができる。
【００２５】
さらに、重み画像はシミュレーションを繰返さなくとも設定で得られるので、識別アルゴリズムの開発の期間が短縮できる。
【００２６】
さらに、重み画像の計算式（重み）は、基本的な考え方を変える必要がない場合、対象が変っても共通的に使用でき、汎用性を得ることができる。
さらに、重み画像の計算式（重み）を変えることにより、アプリケーションに合った重み画像が得られ、識別精度を向上させることができる。
【００２７】
紙幣１０その他の紙葉類の製造工程で印刷ずれが発生した場合、または、紙幣１０その他の紙葉類の流通過程で汚れが付着した場合は、サンプル（識別基準データ）との間で階調の差ができるので、印刷ずれや汚れの位置（座標）は重みが小さくなり、識別に対する影響が少なくなり、これらの紙幣１０その他の紙葉類の場合でも良好な識別ができる。
【００２８】
また、印刷パターンが酷似している紙葉類の識別では、階調値の異なる画素の重みが大きくなるので、精度よく識別することができる。
なお、上述の実施例では、識別基準データのテンプレート画像と、読取った画像データとの双方に重みをかけているが、識別基準データ側のみに重みをかけても、良好な識別が得られる。
【００２９】
この発明の構成と、上述の実施例との対応において、
この発明の画像読取り手段は、実施例のセンサ１３および画像読取り部２３に対応し、
以下同様に、
記憶手段は、重み付きテンプレート（識別基準データ）や重み画像（重みデータ）を格納したＲＯＭ２１に対応し、
演算手段、識別判定手段は、演算処理および判定処理を行うＣＰＵ２０に対応するも、この発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想に基づいて応用することができ、実施例の構成のみに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】  紙葉類識別装置の概略側面図。
【図２】  画像データの座標を示す図。
【図３】  紙葉類識別装置の制御回路構成図。
【図４】  識別処理のフローチャート。
【符号の説明】
１０…紙幣
１３…センサ
２０…ＣＰＵ
２１…ＲＯＭ
２３…画像読取り部
【数１】0003804725.tif 000002
【数２】0003804725.tif 000003
【数３】0003804725.tif 000004
【数４】0003804725.tif 000005
【数５】0003804725.tif 000006
【数６】0003804725.tif 000007
【数７】0003804725.tif 000008
【数８】0003804725.tif 000009
【図１】
0003804725.tif 000012
【図２】
0003804725.tif 000013
【図３】
0003804725.tif 000014
【図４】
0003804725.tif 000015