JPH0314088A

JPH0314088A - 貨幣認識装置

Info

Publication number: JPH0314088A
Application number: JP1148785A
Authority: JP
Inventors: Ichiro Kubo; 一郎久保; Takamoto Ishihara; 隆基石原
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1989-06-12
Filing date: 1989-06-12
Publication date: 1991-01-22

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】（発明の分野）この発明は、貨幣の種別認識に好適な貨幣認識装置に関
する。

（発明の概要）この発明では、投入された貨幣の各種センサ出力値を記
憶する手段と、このセンサ出力値中における特徴点部分
のセンサ出力値適合度を判定するメンバーシップ関数を
記憶する手段とを設け、センサ出力値の各特徴点につい
て従来の如く２値論理的に適（ＯＫ）、不適（ＮＧ）の
判断をするのではなく、各特徴点ごとに設定されたメン
バーシップ関数を適用し、アナログ的に各特徴点の適合
度を判断するとともに、各特徴点部分の適合度の総合的
判断により貨幣の種別の認識をする。

（従来技術とその問題点）従来、この種の装置としては、第１図に示すものが知ら
れており、例えばゲートセンサ３を介して紙幣認識装置
１内に投入された紙幣２は、各搬送ローラ６ａ、６ｂ、
７ａ、７ｂ、８ａ、　　８ｂ間に介挿されつつ、コイル
センサ４．イメージセンサ５等によりその種別の認識が
なされている。

ところで、この場合、例えばコイルセンサ４のセンサ出
力値は、透磁率の差により第８図に示す如き信号波形図
で与えられる。

一方、各紙幣には上記の如き信号波形を得た場合、特徴
的な波形を描く部分があり、この例ではＡとＢの部分で
ある。

そこで、センサ出力値が得られた場合、この特徴的部分
の信号波形が一定の許容範囲内にあるか否かを検出する
ことにより紙幣２の種別の認識をしようとするのが上記
従来例の判別方式である。

そして、この例では、Ａ、Ｂの部分における波形の傾き
ｋが調べられ、例えば、第９図（ａ）。

（ｂ）に示す如く、Ａ部分ではａの範囲で傾きｌ（が検
出され、Ｂ部分ではｂの範囲で傾き１（が検出された場
合、Ａ部分ではａは許容範囲ｋｉ内にあるので判定結果
は適（ＯＫ）　、Ｂ部分ではｂは許容範囲に２内を一部
はみ出しているので判定結果は不適（ＮＧ）とされ、以
下各特徴点Ｃ，Ｄ、・・・の判定結果をも含めた総合判
定により紙幣２の種別の認識をしていた。

しかしながら、上記の如き従来装置にあっては、各特徴
点における判定は、センサ出力値が例えばある許容範囲
内のものであれば適（ＯＫ）　、その許容範囲を少しで
も外れていると不適（Ｎ　Ｇ）と判定するので、例えば
紙幣が使い古されている場合等においては判定基準ぎり
ぎりの場合もあり、紙幣種別の微妙な認識は困難である
という問題点があった。

（発明の目的）この発明は、上記問題点に鑑み、各判定基準ぎりぎりの
場合においても、精度良く貨幣の種別が認識できる貨幣
認識装置を提供することを目的とする。

（発明の構成と効果）この発明では、上記問題点を解決するために、装置内に
投入された貨幣の種別を複数のセンサ出力値に基づいて
認識する貨幣認識装置において、投入された貨幣の各種
センサ出力値を記憶する手段と、上記センサ出力値中における特徴点部分のセンサ出力値
適合度を判定するメンバーシップ関数を記憶する手段と
、を備え、センサ出力値中における各特徴点部分の適合度の総合判
定により貨幣の種別認識を行うことを特徴とする。

このような構成によれば、各センサによって得られた貨
幣類の各特徴点について、従来の如く２値論理的に適（
ＯＫ）、不適（ＮＧ）の判断をするのではなく、各特徴
点ごとに設定されたメンバーシップ関数を適用し、アナ
ログ的に各特徴点の適合度を判定し、これら適合度の総
合的判定結果に基づいて貨幣類の種別の認識を行うので
、各判定基準ぎりぎりの場合においても、精度良く貨幣
の種別が認識できる等の効果を有する。

（実施例の説明）次に、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２図は本発明が適用された第１の実施例の電気的な構
成を示すブロック図である。

ところで、この第１の実施例は、上記従来例同様、貨幣
類のうち紙幣の種別を認識しようとするもので、その全
体構成は第１図に示すものと同様である。従って、上記
従来例に示したものと同−構成部月には同一符号を付し
て、以下説明する。

第２図において、コイルセンサ４では紙幣２の透磁率を
検出することにより、表面形状あるいはすかしのあるな
し等に対応した出力電圧が得られており、またＣＣＤ等
よりなるイメージセンサ５では、紙幣表面の濃淡画像に
比例した出力電圧が得られている。

また、コイルセンサ４あるいはイメージセンサ５のセン
サ出力値は、Ａ／Ｄ変換器１０によってデジタル変換さ
れ、このデジタル値は、例えば第８図に示す如き波形図
で波形用メモリ１１にメモリされている。

一方、１３は検出された信号波形中における特徴点部分
の適合度を判定するメンバーシップ関数が記憶されたメ
ンバーシップ関数メモリで、ＣＰＵ１２では、システム
バス１４を介して入出力される波形用メモリ１１および
メンバーシップ関数用メモリ１３の記憶内容に基づいて
、以下に述べるようなファジィ推論を実行している。

ところで、この実施例の特徴は、例えばコイルセンサ４
によっである信号波形が得られた場合、従来の如（、そ
の信号波形における特徴点部分の傾きｌ（を検出するこ
とにより傾き１（が一定の許容範囲内にあるか否かによ
り適（ＯＫ）か、不適（ＮＧ）かの択一的な判定をする
のではなく、検出された傾きｋの適合度に基づきアナロ
グ的な判定を行っていることである。

このため、第３図（ａ）に示す如く、各特徴点ごとに検
出された傾きｌ（とその適合度μａ、μｂ。

・・・を示すメンバーシップ関数ｆｌ＋　　ｆ２＋　・
・・が与えられている。

そして、この実施例では、紙幣２の種別を認識するに当
たっては、コイルセンサ４．イメージセンサ５によって
検出される信号波形の特徴点Ａ。

Ｂ、・・・における適合度μａ、μｂ、・・・を検出す
ることにより、各特徴点毎の論理積（ＭＩＮ）を演算す
ることにより、紙幣２の種別認識の総合的判定を行って
いる。

一方、本実施例では各特徴点Ａ、　Ｂ、・・・の適合度
を判定するに際しては、各特徴点Ａ、　　Ｂ、・・・に
優劣を付け、例えば第３図（ｂ）に示す如く、あまり顕
著でない特徴点Ｂでは、緩やかな傾きを有するメンバー
シップ関数ｆ２を設定し、紙幣の種別の認識に当たって
は、いわゆる重み付けされた判定結果に基づいて紙幣の
種別判断を行うよう構成されている。

本実施例は、上記の如く構成されているが、次に第４図
のフローチャートを参照しながら、ＣＰＵ１２によって
実行される紙幣種別認識の処理手順を説明する。

まず、ゲートセンサ３によって紙幣類２の投入が検知さ
れ、プログラムがスタートされると（ステップ１００）
、装置内搬送路搬送中、コイルセンサ４およびイメージ
センサ５によって各センサ出力値が記憶され、このセン
サ出力値は信号波形図の形で波形用メモリ１１に記憶さ
れる（ステップ１１０）。

次に、ステップ１２０では、各センサ出力値中の各特徴
点について、メンバーシップ関数用メモリ１３から対応
するメンバーシップ関数を読出し、各特徴点の適合度を
求める。

今、これを再び第３図を用いて説明すると、特徴点Ａで
は、信号波形図の傾きａ、より適合度μａが０，７と判
定される（同図（ａ））。なお、この場合、傾きｌ（が
ａの範囲で検出された場合、最小のメンバーシップ値μ
ａが得られる８１点の適合度０．７が採用されることに
なる。

同様にして、特徴点Ｂでは、ｂ１点における適合度で０
．８と判定されることになる（同図（ｂ））。

こうして、全ての特徴点について適合度が調べられると
（ステップ１３０でＹＥＳ）　、ＭＩＮ演算により総合
判定する（ステップ１４０）。

従って、各特徴点について得られた適合度のうち最小の
適合値が総合判定値とされることになる。

そして、最後にこの総合判定値に基づき紙幣の種別判定
が行われることになる（ステップ１５０）本実施例は、
上記の如く、各センサによって得られた紙幣類２の各特
徴点について、従来の如く２値論理的に適（ＯＩＯ，不
適（Ｎ　Ｇ）の判断をするのではなく、各特徴点ごとに
設定されたメンバーシップ関数を適用し、アナログ的に
各特徴点の適合度を判定する。そして、これら特徴点に
おける適合度の総合判定により紙幣の種別判定をするよ
う構成しているので、判定基準ぎりぎりの場合でも従来
に比して精度良く紙幣の種別が判断できることになる。

次に、本発明の第２の実施例を第５図〜第７図に基づい
て説明する。

ところで、この第２の実施例は、上記第１の実施例が貨
幣類のうち紙幣類を対象にしてその種別認識を行うもの
であったのに対して、硬貨類を対象にしてその種別認識
を行うものである。

一方、第５図には、本実施例に係る硬貨認識装置２０の
全体構成が示されているが、第１図に示した紙幣認識装
置１との差異は、紙幣２に代えて硬貨２２が投入される
こと以外全く同一なので、同一構成部分には同一符号を
付しその詳細説明は省略する。

また、第６図にはこの硬貨認識装置２０内で実行される
硬貨種別認識の処理手順が示されているが、第４図に示
したフローチャートとの差異は、紙幣２に代えて硬貨２
２が使用されているだけなので、内容について以下詳述
しない。

ところで、この第２の実施例では、上記第１の実施例の
構成に加えて、メンバーシップ関数の自動生成機能が追
加されている。

これは、メンバーシップ関数は、コイルセンサ４におけ
るコイルの巻き方やコイル間距離に起因する磁界特性、
あるいはイメージセンサ５における光量ムラや焦点距離
に起因する出力特性等によって各装置毎に変化するので
、各装置毎に各装置固有のメンバーシップ関数を保有さ
せようとするものである。

すなわち、今これを第７図に示すメンバーシップ関数自
動生成プログラムに基づいて説明すると、まず、メンバ
ーシップ関数を生成しようとする装置内に複数枚のサン
プリング硬貨を通過させる（ステップ３００）。これに
よって、装置内に内蔵されたコイルセンサ４あるいはイ
メージセンサ５に固有のセンサ出力値が記憶される（ス
テップ３１０）。

こうして、複数枚の硬貨についてのサンプリング出力値
が得られると、次に、これらの出力値分布を記憶する（
ステップ３２０）。

最後に、この当該装置固有の出力値分布に基づいたメン
バーシップ関数を生成する（ステップ３３０）。

上記の如く、第２の実施例では、第１の実施例の構成に
加えてメンバーシップ関数自動生成機能を加えたので、
特徴があまり明確でない硬貨、装置毎に判定が異なる硬
貨に対しても正確な判定ができるとともに、外国の硬貨
のように全く新しい硬貨に対して適用できるメンバーシ
ップ関数も自動生成でき、硬貨種別の判定精度の向上と
相俟って、この種装置の使い勝手を飛鋪的に向上させる
ことができることになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１の実施例および従来例における紙幣認識装
置の全体構成を示す断面図、第２図は第１の実施例にお
ける電気的な構成を示すブロック図、第３図はセンサ出
力値の特徴点の適合度を判定するメンバーシップ関数お
よびセンサ出力値中における各特徴点部分の適合度の総
合判定により紙幣の種別認識を行う場合の説明図、第４
図は第１の実施例の処理手順を示すフローチャート、第
５図は第２の実施例の全体構成を示す断面図、第６図は
第２の実施例の処理手順を示すフローチャート、第７図
は第２の実施例におけるメンバーシップ関数自動生成プ
ログラムの説明図、第８図はセンサ出力値の信号波形特
性図、第９図は従来例における貨幣種別認識の判定手順
を示す説明図である。１・・・紙幣認識装置（貨幣認識装置）２・・・紙幣３・・・ゲートセンサ４・・・コイルセンサ５・・・イメージセンサ１０・・・Ａ／Ｄ変換器１１・・・波形用メモリ１２・・・ＣＰＵ１３・・・メンバーシップ関数用メモリ１４・・・シス
テムバス２０・・・硬貨認識装置（貨幣認識装置）２２・・・硬
貨

Claims

【特許請求の範囲】１、装置内に投入された貨幣の種別を複数のセンサ出力
値に基づいて認識する貨幣認識装置において、投入された貨幣の各種センサ出力値を記憶する手段と、上記センサ出力値中における特徴点部分のセンサ出力値
適合度を判定するメンバーシップ関数を記憶する手段と
、を備え、センサ出力値中における各特徴点部分の適合度の総合判
定により貨幣の種別認識を行うことを特徴とする貨幣認
識装置。