JPH0132464B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 紙幣を含む紙葉類についてのデータを収集して
おき、当該紙葉類に対する鑑別機を開発するに当
たつての各種処理を行う紙葉類鑑別機開発システ
ムにおいて、収集したデータの正当性をチエツク
しておいた上で、標本データを作成する機能をも
うけると共に、当該標本データを用いてテスト対
象の鑑別機に対応する認識論理を働かせるシミユ
レーシヨンを行い得るよう構成し、テスト対象の
鑑別機をテストしかつ評価できるようにすること
が開示されている。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、紙葉類鑑別機開発システム、特に、
データを収集して所望の標本データを作成し、当
該標本データを用いてテスト対象の鑑別機に対応
する認識論理を働かせるシミユレーシヨンを行つ
て、テスト対象の鑑別機をテストし評価できるよ
うにした紙葉類鑑別機開発システムに関するもの
である。

〔従来の技術〕

従来から、紙幣を含む紙葉類に対する鑑別機が
開発されている。しかし、従来の技術の場合に
は、鑑別対象となる紙葉類から、当該開発中の鑑
別機が鑑別に用いるものと同じようなデータを大
量に収集しておき、当該開発中の鑑別機がどの程
度正しく紙葉類を鑑別できるかを調べるようにし
ていた。即ち、いわば好ましいであろう鑑別態様
を予め設定しておいて、更に言えば例えばセンサ
位置を好ましいであろう位置に予め定めておい
て、そのような鑑別機における鑑別態様がどの程
度正しく鑑別可能かを調べる形が採用されてい
た。

〔発明が解決しようとしている問題点〕

上記従来の場合には、綜合的な見地からみてあ
るべき形の鑑別機を開発しようとすることができ
ないものであつた。例えば、紙葉類を鑑別する鑑
別機において、センサが紙葉類のどの位置をセン
スするのが最適かなどの評価を行うことなどは、
センサの位置を変更した際のデータを収集してい
ないために、きわめて困難であり、実質上できな
いことであつた。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記の点を解決するようにしており、
特に、各種のシミユレーシヨンに適合する標本デ
ータを作成できるようにしている。即ち、後述す
る如く、紙葉類の面をT_jZ_k（ｊ＝１、……、ｉ、
ｉ＋１、……；ｋ＝１、２、……）で与えられる
枡目領域に区分した各枡目領域毎のデータを多数
の紙葉類について収集した上で、当該紙葉類に関
する任意の位置の枡目領域についてのデータを、
適宜所望する変動量を与えて標本データとして生
成し、鑑別機を開発するに当つて利用できるよう
にしている。

第１図は本発明の原理構成図を示す。図中の符
号１０は標本データ作成部であつて、収集されて
いるデータをもとにして、各種のシミユレーシヨ
ンに適合する標本データを作成する機能をもつて
いる。

符号１０１は、標本抽出部であつて、上記収集
されたデータについて、当該収集時のセンサの特
性上の片寄りをなくすべく、変動量を導入してお
いて、その結果にもとづいて、以後の処理に適合
する程度の個数の標本を抽出する。

符号１０２は、センサ変動抽出部であつて、テ
スト対象鑑別機におけるセンサの特性の変動を考
慮しこれをキヤンセルすべく、標準のテスト対象
鑑別機に対応するシミユレーシヨンにおいて、例
えば鑑別率が任意の所定値をとり得るように変動
量を導入する。

符号１０３は、基準値作成部であつて、センサ
変動抽出部によつて得られた標準標本を用いて、
上記標準のテスト対象鑑別機に対応するシミユレ
ーシヨンを行つた場合に、例えば鑑別率を50％や
80％などの夫々の値にするには、どのような鑑別
条件を与えるべきかの基準値を作成する。

符号１０４は、鑑別率作成部・誤鑑別率作成部
であつて、テスト対象鑑別機に対する鑑別率シミ
ユレーシヨンや誤鑑別率シミユレーシヨンを行う
よう指示する。

符号１０５は、上記シミユレーシヨンの結果に
もとづいて鑑別論理を修正するか否かなどを決定
する。

符号１０６は、上記シミユレーシヨンの結果を
利用するなどして、紙葉類の側で、いずれのトラ
ツクにどのゾーンにおいてデータの連続性が失わ
れるかなどを評価する。

〔作用〕

収集されてデータ・ベースに格納されているデ
ータから、各種シミユレーシヨンに適合する標本
を作成することが必要である。このためには、デ
ータ収集器のセンサの特性にある種の片寄りが存
在する可能性があり、この片寄りをなくすべく変
動量を導入することが必要となる。標本抽出部１
０１は、数多くの紙葉類について得られている各
トラツク毎および／または各ゾーン毎に、例えば
最大＋ａ％ないし最小−ｂ％の範囲内で変動量を
導入し、その結果での平均値M′と分散V′とを得
る。そして、当該変動量を導入されたデータにも
とづいて、当該データの母集団の性質に可能な限
り変更を加えることなく、以後のシミユレーシヨ
ンに適する程度の個数にデータを削減し、標本を
得る。

このようにして得た標本を用いて各種シミユレ
ーシヨンに適合する標本を抽出するが、テスト対
象鑑別機のセンサにはバラツキが存在しているこ
とを考慮し、標準的なテスト対象鑑別機が例えば
所望な鑑別率を得ることができるように、センサ
の変動域の上限／下限の設定値のすべての組合わ
せに対応する変動量を導入した標準標本をつく
る。センサ変動抽出部１０２はこのための処理を
行う。

基準値作成部１０３は、上記標準標本にもとづ
いて上記標準的なテスト対象鑑別機が例えば所望
な鑑別率を得るには、どのような鑑別条件を与え
ればよいかを定める。

〔実施例〕

第２図は本発明の紙葉類鑑別機開発システムの
一実施例構成を示す。

図中の符号１はデータ処理装置、２は紙幣デー
タ収集器、３はデータ編集装置、４はフロツピ
イ・デイスクであつて編集された情報を保持して
おきデータ処理装置１に供給するもの、５は紙幣
鑑別機であつてテスト状態に置かれているものな
どを表している。

紙幣データ収集器２は、紙幣の表裏両面につい
てｍ×ｎ個の枡目領域を設定し、当該各枡目領域
毎のデータ、例えば色、色別光反射量、色別光透
過量などのデータを収集する。更に言えば、それ
ら各枡目領域毎のデータを収集できるように、紙
葉類がセツトされる。データ編集装置３は、上記
収集されたデータについて、金種やセツト方向や
データ収集時の環境条件や紙幣の製造ロツト番号
などの付加データを付加し、フロツピイ・デイス
ク４に書き込む。

データ処理装置１は、フロツピイ・デイスク４
の内容をデータ・ベース６内に読み込み、次の如
き処理を行う機能をもつている。即ち、 １） 搬送状態評価部７……上記紙幣データ収集
器に対して紙幣がセツトされて当該紙幣につい
てのデータが収集された際において、紙幣の搬
送速度が極端に異常であつたか否かや、搬送時
の斜行状態がどの程度であつたかなどのチエツ
クを行う。

２） データ・ベース内情報評価部８……デー
タ・ベース６上に収集された情報群について、
(i)例えば特定の金種の紙幣が極端に多くはない
かや、紙幣がセツトされた際において特定のセ
ツト状態の下で収集されたデータが極端に多く
はないかなどの、入力データ取得条件をチエツ
クしたり、(ii)データ収集時に例えば１万円札を
セツトしたのに誤つて千円札がセツトされたも
のとされたなどの、データ異常をチエツクした
りして、収集されたデータの非所望な片寄りや
データ異常をチエツクし、いわばデータ・ベー
ス６上の情報母集団の信頼性の評価する。

３） 紙幣側データ変化監視部９……人間の目で
は感知できないが、紙幣は時としてインクの種
類が変更されたりすることがある。このため
に、このような変更の有無を常時監視してお
き、鑑別機の鑑別機能を、当該変更に正しく追
従してゆくことが必要であり、このような紙幣
側のデータ変化を監視し、後述する標本データ
を好ましいものに変更させてゆくようにする。

４） 標本データ作成部１０……収集した情報か
ら、テスト対象の鑑別機におけるセンサのバラ
ツキなどに対応できる標本データを好ましい個
数分作成し、後述する認識論理部１２に供給で
きるようにする。

５） 鑑別データ合成部１１……上記紙幣データ
収集器２によるデータ収集に当たつて、例えば
紙幣が所定角度斜行していた場合のデータを大
量に収集するようなことを行うことは、きわめ
て煩雑である。このために、斜行のない状態で
収集したデータ群から、上記所定角度斜行して
いる場合のデータを合成することが望まれる。
また、紙幣鑑別機におけるセンサの配置位置を
変更させてみるなどのテストを行いたいことが
あり、データ収集器２のセンサの位置を変更さ
せた上でデータを収集し直したりすることは実
質上できない。このために、センサの位置を変
更させた際のデータを、上記データ・ベース６
上のデータから適宜合成することが望まれる。
鑑別データ合成部１１はこのような機能をもつ
ている。

６） 認識論理部１２……紙幣鑑別機を開発する
場合に当該鑑別機がどの程度の鑑別機能をもつ
かをテストすることが必要となる。このため
に、データ収集器２で収集されるデータについ
て、好ましい形の認識論理を適用して調べるこ
とが必要となる。また上記標本データ作成部１
０において作成されたデータについて、認識論
理を適用して調べてみることが必要となる。認
識論理部１２はこのための機能をもつている。

７） 鑑別センサ評価部１３……テスト対象鑑別
機に用いるセンサとしてどのようなセンサがよ
り好ましいものであるかなどの評価を行う。

データ処理装置１は上記の如き処理機能をもつ
ているが、図示の如く、(i)データ・ベース内情報
評価部８は、入力データ取得条件チエツク部８―
１や、データ異常チエツク部８―２などをもち、
(ii)鑑別データ合成部１１は、センサ位置移動時用
データ合成部１１―１や、斜行時用データ合成部
１１―２などをもち、(iii)認識論理部１２は、距離
による識別処理部１２―１や、群内分割による処
理部１２―２などをもつている。

図示紙幣鑑別機５は、テスト対象の鑑別機や、
現に実用されて運転状態にある稼動中の鑑別機に
対応しており、必要に応じてそれら鑑別機５から
の情報がデータ編集装置３を介してデータ処理装
置１に導かれる。

第３図は紙幣データ収集器の一実施例構成を示
し、第３図Ａは側面図、第３図Ｂは平面図、第３
図Ｃはローラの構成図を示す。図中の符号１４は
繰出部であつて紙幣１８が挿入されるとき当該紙
幣をデータ収集部１５に供給する。データ収集部
１５には、第３図Ｂ，Ｃ図示の如く、ローラ１９
がもうけられ、紙幣１８′が搬送路２０上を図示
矢印の如く搬送される。搬送路２０は、第３図Ｂ
図示の如く、紙幣１８′の長手方向の距離にくら
べて十分に大きい幅をもつている。搬送路２０上
には、紙幣進入検知センサS₁，S₂２１と、通過検
知センサ２２がもうけられると共に、データ収集
用センサ２３が第３図Ｂ図示上下中央線に対して
線対称に配置されている。また図示の如くトラツ
ク検知センサ２４がもうけられている。

上述の如く、紙幣１８′の長手方向の長さにく
らべて搬送路２０の幅が十分に大となつているた
めに、紙幣１８′の上端が第３図Ｂ図示の搬送路
２０の上端に接するようにセツトされて搬送され
る状態から、紙幣１８′の下端が第３図Ｂ図示の
搬送路２０の下端に接するようにセツトされて搬
送される状態まで、任意の位置に紙幣１８′をセ
ツトすることが可能である。そして、これらのセ
ツト位置に対応じて、データ収集用センサ２３が
紙幣１８′におけるどの位置をセンスするかが決
まつてしまう。

紙幣１８′上を第４図に示す如く、ｍ×ｎ個の
枡目領域２５に区分し、第４図図示水平方向に並
ぶ枡目領域群をトラツクT_i，T_i+1，……の如く定
め、第４図図示垂直方向に並ぶ枡目領域群をゾー
ンZ₁，Z₂，Z₃……の如く定めたとすると、上記搬
送路２０上に紙幣１８′がセツトされる位置に対
応して、紙幣１８′が搬送される間、データ収集
用センサ２３が上下２つのトラツク上での枡目領
域のデータを収集する形となる。そして、紙幣１
８′を搬送路２０上にセツトする位置を変化させ
ることによつて、紙幣１８′上の所定の範囲内で
の全枡目領域２５について、夫々当該枡目領域２
５のデータを収集することができる。また第４図
図示斜線を付した枡目領域２５のデータは、セン
サ２３の１つがトラツクT_i+1に沿つてデータを収
集している間であつてゾーンZ₂に対応する搬送タ
イミング時に抽出される。このとき、センサ２３
がどのトラツクに対応するかは、紙幣１８′の端
がトラツク検知センサ２４のどの位置を通るかで
判明される。

データ収集部１５を搬送され終わつた紙幣は図
示収納部１６内に図示紙幣１８″の如く収納され
る。そして、上記搬送の間に収集されたデータ
は、制御部１７から、第２図図示のデータ編集装
置３に転送される。

第２図を参照して説明した如く、標本データ作
成部１０における標本抽出部１０１においては、
変動量を導入し、各トラツク毎でかつ各ゾーン毎
に、即ち枡目領域２５毎に平均値M′と分散V′と
が求められる。この状態においてはデータの個数
が膨大なものとなり、以後の処理に適するように
データの個数を削減することが必要となる。

第５図は鑑別率（受付率）についてのシミユレ
ーシヨンを行うための標本を得る処理を説明する
説明図である。

今、グループＡについてのデータの分布が、グ
ループＡについての分布中心からの距離を横軸に
とつたとき、第５図Ａ図示の如きものであつたと
する。当該全体のデータの数がＮであつて抽出し
ようとしているデータの数がＳであつたとすると
き、全体のデータの分布の形態をくずすことは好
ましくない。このために、第１の態様としては、
グループＡに属するデータが存在しているX₀か
らX₁までの範囲をＭ等分し、等分された各距離
X_i毎にデータの個数をＳ／Ｎに削減するようにす
る。即ち、 Ｎ＝_M 〓ⁱ⁼¹ Ｙ（X_i） で表されることから、抽出するデータＳとして Ｓ＝_M 〓ⁱ⁼¹ Ｓ／ＮＹ（X_i） を得るようにする。このようにすることによつ
て、グループＡに属するデータをＳ／Ｎに削減す
ることができる。

グループＡの存在のみに注目する場合には第５
図Ａ図示の態様でも足りる。しかし、グループＡ
の外に、グループＢ、グループＣ、……グループ
Ｊの如きグループが存在している場合には、上記
データ個数の削減に当たつても、グループＢやグ
ループＣ……などからグループＡの分布の状態を
調べ、この分布状態が変動しないように、データ
個数を削減することが望まれる。このために第２
の態様として、上記グループＢ、グループＣ……
などからみた、即ち一般にグループＪの分布中心
からみたグループＡのデータの分布を、第５図Ｂ
の如く考慮し、(i)グループＡの分布中心からの距
離X_Kに対応するグループＡのデータY_AKA、(ii)グ
ループＢの分布中心からの距離X_Kに対応するグ
ループＡのデータY_BKA，……(x)グループＪの分
布中心から距離X_Kに対応するグループＡのデー
タY_JKAを合計して、上記抽出するデータＳの数と
するようにする。

第６図は誤鑑別率についてのシミユレーシヨン
を行うための標本を得る処理を説明する説明図で
ある。

誤鑑別についてのシミユレーシヨンを行うに当
たつては、例えばグループＡ以外のグループに属
するデータがグループＡに属するものとして誤鑑
別されることをシミユレーシヨンするものであ
る。このために、第１の態様としては、第６図Ａ
図示の如く、他のグループについて、グループＡ
の分布中心からの距離を調べ、グループＡに近い
範囲（例えば図示斜線の範囲）のデータについて
標本をとれば足りる。即ち当該斜線内のデータの
分布をくずさないようにデータ削除すれば足り
る。そして、各他のグループＢやグループＣにつ
いても同様に考えればよい。第６図Ｂ図示のもの
は、第２の態様に対応するものであり、グループ
Ａ以外のすべてのグループをひとまとめにして標
本を得るようにしている。

上述の如く抽出された標本を用いて、鑑別シミ
ユレーシヨンや誤鑑別シミユレーシヨンを行う
が、テスト対象鑑別機にはバラツキが存在してお
り、上述の如く抽出された標本が、そのまま標準
的なテスト対象鑑別機に対応するシミユレーシヨ
ンを行い得るものとなつているという保証はな
い。このために、上記バラツキによる影響をキヤ
ンセルさせるためには、上記標本に対して変動量
を導入し、標準標本をつくる。第１図図示のセン
サ変動抽出部１０２は、この処理に対応してい
る。

上述の如く標準標本が得られたとすると、当該
標準標本を用いてシミユレーシヨンを行つた場合
に、標準的なテスト対象鑑別機が例えばグループ
Ａに属するデータについて、50％、60％、70％、
80％などの各鑑別率を得るような状態とは、グル
ープＡの分布中心からの距離をどの程度にとれば
よいかを夫々定めておく必要がある。第１図図示
の基準値作成部１０３はこの処理に対応してい
る。

当該基準値作成部１０３における処理を行うに
当たつては、グループＡに属するデータ、グルー
プＢに属するデータ、……が混在している全体の
データから、例えばグループＡに属するデータの
分布を正しく判定しておくことが必要となる。

第７図は、グループＡ判定の態様を説明する説
明図を示している。

今グループＡに属するデータとグループＢに属
するデータとが混在しているとき、横軸にグルー
プＡの分布中心からの距離をとり、縦軸にグルー
プＢの分布中心からの距離をとり、上記混在して
いる各データをプロツトしてゆく。このようにす
ることによつて、グループＡに属するデータの分
布とグループＢに属するデータの分布とが２分さ
れる形となり易い。図示の場合には、 条件１……Ａからの距離 a₁≦ａ≦a₂ 条件２……Ｂからの距離 b₁≦ｂ≦b₂ をもつて、グループＡの分布範囲が与えられる。
他にグループＣ、グループＤ……が存在している
場合には、上記条件１、条件２の外に、 条件３……Ｃからの距離 c₁≦ｃ≦c₂ 条件４……Ｄからの距離 d₁≦ｄ≦d₂ 〓 〓 をアンド論理で追加すればよい。

第１図図示の鑑別率作成部・誤鑑別率作成部１
０４においては、上述の如く得た標準標本などを
用いて、シミユレーシヨンを行う。ただし誤鑑別
シミユレーシヨンを行う場合に、ノイズに対する
対策を考慮して、上述の如く得た誤鑑別標本の中
から、 Ｋ＝（所定のグループＡの分散）／（グループＡないし
グループＪの全分散） を考慮し、グループＡについての誤鑑別を行うに
当たつて、当該Ｋの値が小となる１個または複数
個の枡目領域についてのデータを距離演算に加え
ないようにしてシミユレーシヨンを行うこともで
きる。このようにすることによつて、ノイズが存
在する場合での誤鑑別を拡大してみせることがで
き、より安全な方向でのシミユレーシヨンを行う
ことができる。

第１図図示の論理修正部１０５は、誤鑑別を生
じるデータ群を、正しく例えばグループＡに属さ
ないものと鑑別できるような鑑別論理を求めるよ
うに、論理を補正するなどする。

第１図図示の紙葉類データ評価部１０６は、第
８図図示の如く、「例えば紙葉類上のトラツク
＃１ないし＃20において、或るトラツク＃11附近
で、センサによるセンス・データ値（例えばセン
スしたデータに対応する電圧値）が、トラツク
＃１ないし＃10までのそれにくらべて大きく変化
する」の如き状態を調べるなどして、紙葉類側の
データの存在態様を評価する。

第９図は鑑別率シミユレーシヨンに対応する処
理フローチヤートを示し、図示Ｂ／Ａの値をもつ
て鑑別率が求められる。また第１０図は誤鑑別率
シミユレーシヨンに対応する処理フローチヤート
を示し、図示Ｃ／Ａの値をもつて誤鑑別率が求め
られる。

〔発明の効果〕

以上説明した如く、本発明によれば、収集した
データから、各種のシミユレーシヨンに適合した
標本を作成し、シミユレーシヨンの結果を用い
て、テスト対象鑑別機を評価するなどすることが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図、第２図は本発明
の紙葉類鑑別機開発システムの一実施例構成、第
３図は紙幣データ収集器の構成例、第４図は紙幣
データの収集を説明する説明図、第５図ないし第
８図は本発明における動作を説明する上での説明
図、第９図は鑑別率シミユレーシヨンに対応する
処理フローチヤート、第１０図は誤鑑別率シミユ
レーシヨンに対応する処理フローチヤートを示
す。 図中、１はデータ処理装置、２は紙幣データ収
集器、３はデータ編集装置、４はフロツピイ・デ
イスク、６はデータ・ベース、１０は標本データ
作成部、１０１は標本抽出部、１０２はセンサ変
動抽出部、１０３は基準値作成部、を表す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ セツトされた紙幣を含む紙葉類について複数
   のセンサによつて情報を読み取るデータ収集器
   と、 該データ収集器によつて読み取られたデータに
   対して当該データに関する付加データを付加する
   データ編集装置と、 該データ編集装置によつて編集された情報を保
   持するデータ・ベースをそなえると共に当該デー
   タ・ベース内の情報を処理する情報処理機能部を
   そなえたデータ処理装置と を少なくとも有する紙葉類鑑別機開発システムに
   おいて、 上記情報処理機能部は、少なくとも、 上記データ収集器によつて収集されたデータに
   ついての収集状態の正当性を評価する搬送状態評
   価部と、 上記データ収集器によつて収集されたデータに
   ついてのデータ取得条件チエツクや異常データの
   混入チエツクを含むチエツクを行うデータ・ベー
   ス内情報評価部と、 上記収集されたデータ・ベース上の情報を用い
   て、紙葉類鑑別に用いる標本データを作成する標
   本データ作成部と、 当該標本データ作成部によつて作成された標本
   データがテスト対象鑑別機が収集するであろうデ
   ータとして使用され当該テスト対象鑑別機による
   鑑別シミユレーシヨンを行う認識論理部と、 当該認識論理部によるシミユレーシヨンの結果
   によつて、当該テスト対象鑑別機のセンサについ
   ての評価情報を得る鑑別センサ評価部とをそなえ
   ると共に、 上記標本データ作成部は、少なくとも、 上記データ収集器によつて収集されてデータ・
   ベース内情報評価部によつて評価されたデータを
   用いて、上記データ収集器におけるセンサの特性
   上の片寄りを補正すべく、変動量を導入した上
   で、鑑別率シミユレーシヨンに用いる標本およ
   び／または誤鑑別率シミユレーシヨンに用いる標
   本を抽出する標本抽出部と、 該標本抽出部によつて抽出された標本に対し
   て、テスト対象鑑別機におけるセンサの特性の変
   動域に対応する変動量を導入するセンサ変動抽出
   部とをそなえ、 上記標本データ作成部が、当該センサ変動抽出
   部によつて変動量を導入した結果の標準標本を用
   いて上記鑑別シミユレーシヨンを行わせるように
   した ことを特徴とする紙葉類鑑別機開発システム。