JPH0592886U

JPH0592886U - 自動取引装置

Info

Publication number: JPH0592886U
Application number: JP3407992U
Authority: JP
Inventors: 匡前田; 孝二中村
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1992-05-22
Filing date: 1992-05-22
Publication date: 1993-12-17

Abstract

(57)【要約】【目的】熱によって外扉部分を溶かして開くといった
破壊行為の検知を確実にできるようにして、防犯に対す
る信頼性が高い自動取引装置を提供する。【構成】外扉１０１部分に取り付けられ該外扉１０１部
分の温度上昇を検出する温度上昇検出部６と、前記検出
部６の出力に基づいて異常であるか否かを判定する推論
部７とを備えることを特徴とする自動取引装置。

Description

【考案の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】

本考案は、自動販売機やキャッシュディスペンサー等の自動取引装置における防犯機構に関する。

【０００２】

【従来の技術】

従来における自動販売機等の防犯機構としては、振度検出部を設けることにより自動販売機が破壊されたり、倒されたりした場合の衝撃による振動を検出し、これにより警報を発するようにしているものがある。

【０００３】

【考案が解決しようとする課題】

しかしながら、最近においては衝撃を伴わないバーナやレーザ等を用いて熱で外扉部分を溶かして開くといった破壊行為が発生しており、このような破壊行為に対する防犯機構は備えられていない。

【０００４】本考案は、上述の点に鑑みて為されたものであって、熱によって外扉部分を溶かして開くといった破壊行為の検知を確実にできるようにして、防犯に対する信頼性が高い自動取引装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】

本考案では、上述の目的を達成するために、自動取引装置に、外扉部分に取り付けられ該外扉部分の温度上昇を検出する温度上昇検出部と、前記検出部の出力に基づいて異常であるか否かを判定する推論部とを備える構成としている。

【０００６】

【作用】

本考案によれば、バーナやレーザ等を用いて熱で外扉部分を溶かして開こうとする場合、温度上昇検出部により外扉の温度上昇が検出され、その検出出力により推論部で異常であると判断され、これにより警報等が発せられる。

【０００７】

【実施例】

以下、図面によって本考案の実施例について、詳細に説明する。

【０００８】図１は、例えば、テレフォンカードの自動販売機に本考案が適用された防犯機構の実施例の要部のブロック図である。

【０００９】この実施例の防犯機構は、温度上昇を検出して温度上昇データを出力する温度上昇検出部６と、振動を検出して振動データを出力する振動検出部５と、自動販売機に硬貨が投入されて発売中であるのか、あるいは、硬貨が投入されていない非発売中であるのかといった動作状態を検出する動作状態検出部３０と、各検出部５，６，３０の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論部としての推論装置７と、この推論装置７の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。

【００１０】図２は自動販売機における上記温度上昇検出部６と振動検出部５と制御部１１０の該略配置構成を示し、自動販売機は本体１００の前面開口部分に外扉１０１と内扉１０２とが二重に設けられて構成され、外扉１０１の施錠部１０４部分に振動検出部５が設けられ、外扉１０１の本体１００への上下の取り付け軸支部近傍と上下の施錠時におけるフック部近傍との４箇所に振動検出部５が設けられ、さらに、内扉１０２の内面側に制御部１１０が設けられている。

【００１１】温度上昇検出部６は、上記のように設けられることにより自動販売機付近の温度変化、特に外扉１０１の取り付け軸支部近傍と上下の施錠時におけるフック部近傍の温度上昇を検知し、温度上昇データとして単位時間当たりの温度上昇、すなわち、温度上昇率のデータを推論装置７に出力するものである。上記のように、温度上昇検出部６が外扉１０１の取り付け軸支部近傍と上下の施錠時におけるフック部近傍とに設けられるのは、バーナやレーザ等を用いて熱で外扉１０１を溶かして開く場合には、取り付け軸支部やフック部を溶断することが考えられ、その際により効果的にその部分の温度上昇を検知できるようにすることを理由とする。

【００１２】振動検出部５は、自動販売機に加えられた振動、とくに施錠部１０４に加えられる振動を検出し、後述のように、振動の状態から振動の励起要因を判別し、正常な振動か、異常な振動かといった判定をして対応する振動データを出力する。上記のように、振動検出部５を施錠部１０４に設けるのは、自動販売機をハンマ等で破壊して外扉１０１を開くにはハンマで施錠部１０４を破壊する場合が多く、その際に効率良く振動が検出できるようにすることを理由とする。

【００１３】動作状態検出部３０は、自動販売機に硬貨が投入されて発売中であるのか、あるいは、硬貨が投入されていない非発売中であるのかに対応した出力を与えるものであり、上記制御部１１０において兼用される。

【００１４】推論装置７も制御部１１０により兼用され、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび動作状態検出部３０からの出力に基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、通過する車の振動などの正常な要因によるものであるか、ドリル、ハンマー、バーナなどの異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【００１５】警報装置８は、推論装置７の判定結果が異常であるときに、警告音を発したり、警告ライトを点灯して警報を発するものである。

【００１６】次に、振動検出部５の構成を、さらに詳細に説明する。

【００１７】この振動検出部５は、図３に示されるように、振動によりパルス列を発生する感震スイッチ１と、感震スイッチ１からのパルス波から複数種類の特徴量を後述のようにして抽出する特徴量抽出部２と、抽出された特徴量を入力として、ファジイ推論を実行することにより振動の励起要因を判別する推論部３と、これらの各出力に基づいて、基本的に４種類の判定結果に対応する出力値を振動データとして推論装置７に出力する判定出力部４とより構成されている。

【００１８】振動検出装置５の判定出力部４からの判定結果、すなわち、振動データは、「なし」、「正常」、「異常１」および「異常２」の４種類に対応するものであり、「なし」は振動がないことを示し、「正常」は不注意で物がぶつかったり、車の通過による振動であることを示し、「異常１」は地震による振動であることを示し、「異常２」はドリルやハンマーあるいは揺さぶりなどによる振動であることを示す。

【００１９】この判定出力部４では、図４のフローチャートに示されるように、感震スイッチ１の出力に基づいて、振動があるか否かを判定し（ステップ６００）、振動がないときには、判定結果を「なし」とし（ステップ６０５）、振動があるときには、後述のようにして特徴量抽出部２で抽出された総パルス数が３以上であるか否かを判断し（ステップ６０１）、３未満であるときには、判定結果を「正常」とし（ステップ６０４）、３以上であるときには、推論部３によるファジィ推論により（ステップ６０２）、その結果に基づいて、「異常１」、「異常２」に対応する出力値を判定結果とする（ステップ６０３）。

【００２０】以下、振動検出部５の構成をさらに詳細に説明する。

【００２１】図５は感震スイッチ１の詳細を示す断面図であるが、同図に示す如き、いわゆる、自動水平感震器は従来より周知であり、また本考案の要旨とも直接関係ないので、以下には図面中の各部材名称を指摘するにとどめておく。

【００２２】すなわち、１１はケース、１２はガイド、１３はプランジャ、１４はベース（インサート）、１５は金具、１６はキャップ、１７は治具、１８はリング、２０はケース、２１は端子、２２は可動片、２３は接点、２４は剛球である。

【００２３】次に、図６は上記特徴量抽出部２の機能ブロック図であり、感震スイッチ１からの図７に示す如きパルス波Ｐに基づき特徴量を抽出する。

【００２４】このため、特徴量抽出部２は、同図に示す如く、計数機能２ａ、計時機能２ｂ、プログラム機能２ｃおよび演算機能２ｄをそれぞれ含み、抽出された特徴量Ｄは推論部３にそれぞれ送出されるよう構成されている。

【００２５】ところで、本実施例では、図７に示す如きパルス波Ｐが得られた場合、特徴量抽出部２では上記各機能を利用することにより、所定の計時時間内における次の５種類の特徴量をそれぞれ抽出している。

【００２６】（１）パルス数（２）パルスＯＮ時間最大値（３）パルスＯＦＦ時間最大値（４）ＯＮ時間比最大値（５）ＯＦＦ時間比最大値今これを図７に基づいて説明すると、時刻ｔ₁にパルス波Ｐが検出され、最初のパルスＰ₁の立ち上がりがあると、以後３秒間の計時時間内における各パルスの立ち上がり状況を調べる。

【００２７】ここで、（１）のパルス数は、この例ではＰ₁、Ｐ₂、Ｐ₃、Ｐ₄の４つのパルスが検出されているので４である。

【００２８】次に、（２）のパルスＯＮ時間最大値は、４つのパルスＰ₁、Ｐ₂、Ｐ₃、Ｐ₄のＯＮ時間Ｔ₁、Ｔ₂、Ｔ₃、Ｔ₄中から最大のものが選ばれ、この例ではＴ₂が最大なので、ＯＮ時間最大値はＴ₂となる。

【００２９】同様にして、（３）のパルスＯＦＦ時間最大値は、各パルス間の時間Ｔ₅、Ｔ₆ 、Ｔ₇中から最大のものが選ばれ、この例ではＴ₇が最大なので、ＯＦＦ時間最大値はＴ₇となる。

【００３０】なお、ＯＦＦ時間最大値は各パルス間の時間のみ計時するので、最後のパルスＴ₄が立ち下がってから３秒間の計時時間が終了するまでの時間Ｔ₈はＯＦＦ時間としては採用しない。

【００３１】次に、（４）のＯＮ時間比最大値は、次式（１）ＯＮ時間比＝今回ＯＮ時間／前回ＯＮ時間（１）で算出されたＯＮ時間比中から最大のものが選ばれる。

【００３２】したがって、この例では、Ｔ₂／Ｔ₁、Ｔ₃／Ｔ₂、Ｔ₄／Ｔ₃中から最大のものが選ばれることになる。

【００３３】また、（５）のＯＦＦ時間比最大値は、次式（２）ＯＦＦ時間比＝今回ＯＦＦ時間／前回ＯＦＦ時間（２）で算出されたＯＦＦ時間比中から最大のものが選ばれる。

【００３４】したがって、この例では、Ｔ₆／Ｔ₅、Ｔ₇／Ｔ₆中から最大のものが選ばれることになる。

【００３５】なお、検出されるパルス数が１のときは（４）のＯＮ時間比最大値および（５）のＯＦＦ時間比最大値は０とする。

【００３６】以上が感震スイッチ１および特徴量抽出部２の構成であるが、以下まず図８〜図１２のフローチャートを参照しながら、特徴量抽出部２における上記各特徴量の算出処理手順を説明する。

【００３７】図８は、（１）のパルス数の算出処理手順を示すフローチャートである。

【００３８】この処理においては、プログラムがスタートされると、入力信号がＯＮであるか否か調べられ（ステップ１００）、ＯＮならタイマを起動し（ステップ１０２）、カウンタ値を１,フラグを１とする（ステップ１０４）。

【００３９】次に、タイマが動作中か否かが調べられ（ステップ１０６）、タイマ動作中で、入力信号ＯＮ,フラグが０なら（ステップ１０６,１０８,１１０でいずれもＹＥＳ）、カウンタをインクリメントする（ステップ１１２）。

【００４０】そして、ステップ１０６の判定がＮＯとなり、一定の計時時間が終了すると、そのときのカウンタ値をパルス数とする（ステップ１１６）。

【００４１】次に、図９は（２）,（３）のＯＮ時間最大値およびＯＦＦ時間最大値の算出処理手順を示すフローチャートである。

【００４２】なお、同図においては、説明の便宜上１つのステップでＯＮ時間最大値とＯＦＦ時間最大値を求めるようにしているが、実際には別々に求められるものである。したがって、以下の説明においては、重複説明を省くためＯＮ時間最大値を求める場合の処理手順だけについて説明するが、ＯＦＦ時間最大値もまったく同様の処理手順で得られる。

【００４３】この図９に示す処理は、図８におけるステップ１００,１０２の処理に続いてなされ、まずステップ２００では、第１番目に検出されるパルスのＯＮ時間が仮のＯＮ時間最大値ｏｎ−ｍａｘとされる。

【００４４】続いて、ステップ２０２ではタイマ動作中か否かが調べられ、タイマ動作中なら次に検出されるパルスのＯＮ時間が求められる（ステップ２０４）。

【００４５】次に、ステップ２０６では、ステップ２０４で検出したＯＮ時間とそれまでに検出された仮のＯＮ時間最大値ｏｎ−ｍａｘとが比較され、新しく検出されたＯＮ時間の方が大きい場合、ｏｎ−ｍａｘの値は更新される（ステップ２０８）。

【００４６】こうして、タイマ動作中における仮のＯＮ時間最大値ｏｎ−ｍａｘの値が逐次更新され、所定の計時時間中における最大のｏｎ−ｍａｘがＯＮ時間最大値として求められることになる（ステップ２１０）。

【００４７】次に、図１０は図９におけるステップ２０４の詳細を示すフローチャートである。

【００４８】この処理では、まず入力信号ＯＮ時におけるパルス立ち上がり時のタイマの値をｔｉｍｅとして記憶し（ステップ３００）、入力信号がＯＦＦになると（ステップ３０２でＹＥＳ）、ステップ３０４よりＯＮ時間を求め、またそのときのタイマの値をｔｉｍｅとして記憶する。

【００４９】次に、入力信号がＯＮになると（ステップ３０６でＹＥＳ）、ステップ３０８よりＯＦＦ時間を求める。

【００５０】なお、ステップ３１０の処理において、タイマ停止が検出されるとステップ３１２の処理がなされ、タイマ動作中はステップ３００〜３０８の処理を繰り返すことにより、ＯＮ時間、ＯＦＦ時間を逐次検出している。

【００５１】次に、図１１は（４）、（５）のＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値の算出処理手順を示すフローチャートである。

【００５２】なお、図１１においても、説明の便宜上１つのステップによりＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値を求めているが、実際には別々に求められる。

【００５３】したがって、以下の説明においては、ＯＮ時間比最大値を求める場合の処理手順だけ説明するが、ＯＦＦ時間比最大値もまったく同様の処理手順で得られることになる。

【００５４】この図１１における処理も、図９に示した処理同様、図８に示したステップ１００、１０２の処理に続いてなされる。

【００５５】そして、ステップ４００では、第１回目に算出されたＯＮ時間比が仮のＯＮ時間比最大値ｏｎ比ーｍａｘとされ、タイマ動作中は（ステップ４０２でＹＥＳ）、逐次ＯＮ時間比が算出され（ステップ４０４）、それまでに算出された仮のＯＮ時間比最大値ｏｎ比ーｍａｘを越えると（ステップ４０６でＹＥＳ）、仮のＯＮ時間比最大値ｏｎ比ーｍａｘは更新される（ステップ４０８）。

【００５６】こうして、タイマ動作中は逐次仮のＯＮ時間比最大値が更新され、一定の計時時間中における最大のｏｎ比ーｍａｘがＯＮ時間比最大値として求められることになる（ステップ４１０）。

【００５７】次に、図１２は図１１におけるステップ４０４の詳細を示すフローチャートである。

【００５８】この処理では、まずカウンタの値が２以上か否か調べられ（ステップ５００）、カウンタの値が２以上なら、前回検出時のＯＮ時間をｏｎｔｉｍｅ“ａ”、ＯＦＦ時間をｏｆｆｔｉｍｅ“ａ”とする（ステップ５０２）。

【００５９】そして、今回のＯＮ時間、ＯＦＦ時間を求めてｏｎｔｉｍｅ、ｏｆｆｔｉｍｅとし（ステップ５０６、５０８）、ステップ５１０の式を演算することにより、ＯＮ時間比、ＯＦＦ時間比を求める。

【００６０】以上が、特徴量抽出部２において５種類の特徴量を抽出する場合の処理手順である。

【００６１】ところで、本願考案者らが鋭意研究した結果、上記の如くして特徴量抽出部２で抽出された５種類の特徴量と振動の励起要因である地震あるいは地震以外の衝撃との間には以下のような関係がある。

【００６２】すなわち、図１３にはパルス数と励起要因との関係が示されているが、同図(a )は振動が地震による場合、同図(b)は地震でない衝撃による場合であり、地震の場合総パルス数が多い一方、衝撃の場合総パルス数は少ないことがわかる。特に、不注意で物がぶつかったり、車の通過による振動などのような正常な振動の場合には、パルス数が少ない。したがって、上述のように、判定出力部４では、総パルス数が３未満のときには、「正常」と判定している。

【００６３】次に、図１４にはパルスのＯＮ時間またはＯＦＦ時間と励起要因との関係が示されているが、(a)は振動が地震による場合、(b)は地震でない衝撃による場合であり、同図(a)に示す如く、地震波の場合ＯＮ時間またはＯＦＦ時間の最大値が大きくなる一方、(b)に示す如く、衝撃の場合、ＯＮ時間またはＯＦＦ時間の最大値は小さくなることがわかる。

【００６４】また、図１５にはＯＮ時間比(実線)またはＯＦＦ時間比(点線)と励起要因との関係が示されているが、同図(a)は振動が地震による場合、同図(b)は地震でない衝撃の場合を示しており、同図(a)に示す如く、地震の場合ＯＮ時間比およびＯＦＦ時間比の最大値が大きくなることがわかる。

【００６５】そこで、パルス数、ＯＮ時間最大値、ＯＦＦ時間最大値、ＯＮ時間比最大値、ＯＦＦ時間比最大値に関するメンバーシップ関数を図１５（a)〜(e)に示す如く設け、以下の如きファジィルールを作り、上記特徴量抽出部で抽出された５種類の特徴量データに基づき振動の励起要因が地震、すなわち、「異常１」であるか、地震でない衝撃、すなわち、「異常２」であるかを判別しようとするのが本実施例である。

【００６６】ルール１ｉｆＯＮ時間比最大値＝大きいｔｈｅｎ判定＝異常１（地震）ルール２ｉｆＯＦＦ時間比最大値＝大きいｔｈｅｎ判定＝異常１（地震）ルール３ｉｆパルス数＝大きいａｎｄＯＮ時間最大値＝大きいｔｈｅｎ判定＝異常１（地震）ルール４ｉｆＯＮ時間最大値＝小さいａｎｄＯＦＦ時間最大値＝小さいｔｈｅｎ判定＝異常２（地震以外の衝撃）ルール５ｉｆＯＦＦ時間最大値＝大きいｔｈｅｎ判定＝異常１（地震）ルール６ｉｆパルス数＝小さいｔｈｅｎ判定＝異常２（地震以外の衝撃）この場合、ルール１では、図１６(d)のＭＦ₁のメンバーシップ関数が使用され、特徴量抽出部２から出力されたＯＮ時間比最大値を適用して適合度が算出される。

【００６７】また、ルール２では、図１６(e)のＭＦ₂のメンバーシップ関数が使用され、同様に適合度が算出される。

【００６８】ルール３では、図１６(a)のＭＦ₃のメンバーシップ関数および(b)のＭＦ₄のメンバーシップ関数が使用され、それらの適合度のＡＮＤ(論理積)による適合度が算出される。

【００６９】ルール４では、図１６(b),(c)のＭＦ₅、ＭＦ₆のメンバーシップ関数が使用され、同じく両メンバーシップ関数のＡＮＤ(論理積)による適合度が算出される。

【００７０】また、ルール５では、図１６(c)のＭＦ₇のメンバーシップ関数が使用され、適合度が算出される。

【００７１】ルール６では、図１６(d)のＭＦ₈のメンバーシップ関数が使用され、適合度が算出される。

【００７２】こうして、各ルールにおける適合度が算出されると、例えば図１７に示す如き推論結果が得られることになる。

【００７３】同図において、判定値Ｊがー１に近い数値ほど異常２（地震以外の衝撃）である可能性が高いという判定、１に近い数値ほど異常１（地震）である可能性が高いという判定を意味する。

【００７４】そして、この例では、ルール１、２、３、５を利用した異常１であるとの判定の適合度がＳ₁(０．５４)、ルール４、６を使用した異常２であるとの判定の適合度がＳ₂(１)の場合、判定値ＪはＪ₀(−０．３)となる。

【００７５】ところで、判定値Ｊはー１に近いほど異常２であることを示し、１に近いほど異常１であることを示す。

【００７６】したがって、例えば判定値Ｊが正の数なら異常１、判定値Ｊが負の数なら異常２と判定してもよいし、所定のしきい値を設け、例えば判定値Ｊがー１〜−０．２の範囲なら異常２、判定値Ｊが０．２〜１の範囲なら異常１と判別すれば、より精度の高い判別処理ができることになる。

【００７７】この実施例では、判定出力部４は、この推論部３の出力を受けて上述の図４のフローチャートに従って図１８に示される出力値を推論装置７に与える。すなわち、「なし」のときには、０の出力値を、「正常」のときには、０．２の出力値を与え、また、「異常１」、「異常２」のときには、推論部３からの図１７の判定値ー１〜１を０．５〜１に対応させて出力値として与える。なお、このとき、出力値０．５側が異常２に、出力値１側が異常１に対応している。

【００７８】次に、以上の構成を有する振動検出部５、温度上昇検出部６および動作状態検出部３０の出力に基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、ドリル、ハンマー、バーナなどの異常な要因によるものかを、ファジィ推論して判定する推論装置７について詳細に説明する。

【００７９】この実施例では、推論装置７による判定は、図１９および図２０に示されるメンバーシップ関数および下記の表１，２のファジィルールによって行う。

【００８０】すなわち、図１９（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図１９（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図１９（Ｃ）は動作状態のメンバーシップ関数を示し、「非発売時」、「発売時」の２個のラベルを有している。

【００８１】図２０は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【００８２】また、ファジィルールは、次の表１および表２の通りであり、表１は、自動販売機の動作状態が発売中の時のルールを示し、表２は、自動販売機の動作状態が非発売中の時のルールを示している。

【００８３】

【表１】

【００８４】

【表２】

【００８５】図２１は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【００８６】先ず、スタートして、各検出部５，６，３０の出力を取り込み（ステップ７００〜７０２）、振動があるか否かを判断し（ステップ７０３）、振動があるときには、ファジィ推論し（ステップ７０４）、推論の結果、異常であるか否かを判断して（ステップ７０６）異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ７０７）、異常でないときには、スタートに戻る、また、ステップ７０３において、振動がないと判断したときには、温度上昇があるか否かを判断し（ステップ７０５）、温度上昇があるときには、ファジィ推論し（ステップ７０４）、温度上昇がないときには、スタートに戻る。

【００８７】次に、推論装置７によるファジィ推論動作を説明する。

【００８８】先ず、温度上昇率のデータ、振動データおよび動作状態のデータが与えられると、各ファジィルールの対応するメンバーシップ関数において適合度が求められる。そして、各ファジィルール毎に、各前件部の適合度の最も小さい値が前件部適合度として選択される（ＭＩＮ演算）。このように各ファジィルールにおいて得られる前件部適合度によって各ファジィルールの後件部に関する各メンバーシップ関数が裁断され、さらに、裁断されたすべてのファジィルールに関する各メンバーシップ関数が重ね合わされ（ＭＡＸ演算）、重ね合わせ図形の重心位置に対応する位置の出力値が求められ、この出力値によって、正常であるか否かが判定される。

【００８９】警報装置８では、推論装置７で異常と判定されたときに、警告音を発したり、警告ライトを点灯して警報を発する。

【００９０】なお、やや異常と判定されたときには、警報を発する直前のスタンバイ状態とされる。

【００９１】このようにして、温度上昇、振動および自動販売機の動作状態に基づいて正常か異常かを判定するので、例えば、不注意で人や物などがぶつかったり、地震の場合には、正常と判定されて警報が発せられることがなく、一方、衝撃がなくバーナなどを用いた熱による破損行為に対しては、確実に異常と判定して警報を発することが可能となり、防犯機構の信頼性が向上することになる。

【００９２】図２２は、本考案の他の実施例のブロック図であり、上述の実施例に対応する部分には、同一の参照符を付す。

【００９３】この実施例の防犯機構は、温度上昇検出部６と、振動検出部５と、時刻を検出する時刻検出部としての計時部３１と、各検出部６，５，３１の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論装置７₁と、この推論装置７₁の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。

【００９４】温度上昇検出部６、振動検出部５および警報装置８は、上述の実施例と同様である。

【００９５】計時部３１は、時刻データを推論装置に出力するものであり、この実施例では、昼間よりも夜間に盗難が発生しやすいという点を考慮してものである。

【００９６】推論装置７₁は、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび計時部３１からの時刻データに基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【００９７】この実施例では、推論装置７₁による判定は、図２３および図２４に示されるメンバーシップ関数および下記の表３，４のファジィルールによって行う。

【００９８】すなわち、図２３（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図２３（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図２３（Ｃ）は時刻データのメンバーシップ関数を示し、「昼」、「夜」の２個のラベルを有している。

【００９９】図２４は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【０１００】また、ファジィルールは、次の表３および表４の通りであり、表３は、時刻データが昼の時のルールを示し、表２は、時刻データが夜の時のルールを示している。

【０１０１】

【表３】

【０１０２】

【表４】

【０１０３】図２５は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【０１０４】先ず、スタートして、各検出部５，６，３１の各出力を取り込み（ステップ８００〜８０２）、振動があるか否かを判断し（ステップ８０３）、振動があるときには、ファジィ推論し（ステップ８０４）、推論の結果、異常であるか否かを判断して異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ８０７）、異常でないときには、スタートに戻る、また、ステップ８０３において、振動がないと判断したときには、温度上昇があるか否かを判断し（ステップ８０５）、温度上昇があるときには、ファジィ推論し（ステップ８０４）、温度上昇がないときには、スタートに戻る。

【０１０５】推論装置７₁によるファジィ推論動作は、上述の実施例と同様に行われ、正常であるか否かが判定される。

【０１０６】図２６は、本考案のさらに他の実施例のブロック図であり、上述の実施例に対応する部分には、同一の参照符を付す。

【０１０７】この実施例の防犯機構は、温度上昇検出部６と、振動検出部５と、周囲の明るさを検出する明るさ検出部３２と、各検出部５，６，３２の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論装置７₂と、この推論装置７₂の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。

【０１０８】温度上昇検出部６、振動検出部５および警報装置８は、上述の実施例と同様である。

【０１０９】明るさ検出部３２は、例えば、フォトダイオードで構成されており、自動販売機の周囲の明るさに応じた明るさデータを推論装置７₂に出力するものであり、この実施例では、室内に配置されている自動販売機の周囲が暗い時に盗難が発生しやすいことを考慮したものである。

【０１１０】推論装置７₂は、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび明るさ検出部３２からの明るさデータに基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【０１１１】この実施例では、推論装置７₂による判定は、図２７および図２８に示されるメンバーシップ関数および下記の表５，６のファジィルールによって行う。

【０１１２】すなわち、図２７（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図２７（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図２７（Ｃ）は明るさデータのメンバーシップ関数を示し、「明るい」、「暗い」の２個のラベルを有している。

【０１１３】図２８は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【０１１４】また、ファジィルールは、次の表５および表６の通りであり、表５は、明るさデータが「明るい」の時のルールを示し、表６は、明るさデータが「暗い」の時のルールを示している。

【０１１５】

【表５】

【０１１６】

【表６】

【０１１７】図２９は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【０１１８】先ず、スタートして、各検出部５，６，３２の出力を取り込み（ステップ９００〜９０２）、振動があるか否かを判断し（ステップ９０３）、振動があるときには、ファジィ推論し（ステップ９０４）、推論の結果、異常であるか否かを判断して（ステップ９０６）異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ９０７）、異常でないときには、スタートに戻る、また、ステップ９０３において、振動がないと判断したときには、温度上昇があるか否かを判断し（ステップ９０５）、温度上昇があるときには、ファジィ推論し（ステップ９０４）、温度上昇がないときには、スタートに戻る。

【０１１９】推論装置７₂によるファジィ推論動作は、上述の実施例と同様に行われ、正常であるか否かが判定される。

【０１２０】図３０は、本考案の他の実施例のブロック図であり、上述の実施例に対応する部分には、同一の参照符を付す。

【０１２１】この実施例の防犯機構は、温度上昇検出部６と、振動検出部５と、自動販売機の設置状態を検出する設置状態検出部としての傾き検出部３３と、各検出部５，６，３３の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論装置７₃と、この推論装置７₃の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。

【０１２２】温度上昇検出部６、振動検出部５および警報装置８は、上述の実施例と同様である。

【０１２３】傾き検出部３３は、例えば、傾斜センサで構成されており、自動販売機の傾きの大きさに応じた傾きデータを推論装置７₃に出力するものであり、この実施例は、例えば、自動販売機本体を車に積んで持ち去るのを有効に防止するものである。なお、設置状態検出部としては、傾きの検出に限るものではなく、例えば、自動販売機の足にスイッチを設け、自動販売機が設置面から持ち上げられたときに、出力を与えるようにしてもよい。

【０１２４】推論装置７₃は、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび傾き検出部３３からの傾きデータに基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【０１２５】この実施例では、推論装置７₃による判定は、図３１および図３２に示されるメンバーシップ関数および下記の表７，８のファジィルールによって行う。

【０１２６】すなわち、図３１（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図３１（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図３１（Ｃ）は傾きデータのメンバーシップ関数を示し、「小さい」、「大きい」の２個のラベルを有している。

【０１２７】図３２は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【０１２８】また、ファジィルールは、次の表７および表８の通りであり、表７は、傾きデータが「大きい」の時のルールを示し、表８は、傾きデータが「小さい」の時のルールを示している。

【０１２９】

【表７】

【０１３０】

【表８】

【０１３１】図３３は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【０１３２】先ず、スタートして、各検出部５，６，３３の出力を取り込み（ステップ１０００〜１００２）、ファジィ推論し（ステップ１００３）、推論の結果、異常であるか否かを判断して（ステップ１００４）異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ１００５）、異常でないときには、スタートに戻る。

【０１３３】推論装置７₃によるファジィ推論動作は、上述の実施例と同様に行われ、正常であるか否かが判定される。

【０１３４】図３４は、本考案のさらに他の実施例のブロック図であり、上述の実施例に対応する部分には、同一の参照符を付す。

【０１３５】この実施例の防犯機構は、温度上昇検出部６と、振動検出部５と、自動販売機の外扉を開くために正規の鍵が挿入されたか否かを検出する鍵検出部３４と、各検出部５，６，３４の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論装置７₄と、この推論装置７₄の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。

【０１３６】温度上昇検出部６、振動検出部５および警報装置８は、上述の実施例と同様である。

【０１３７】鍵検出部３４は、正規の鍵が挿入されたときにのみ接点がオンし、正規の鍵以外の物が挿入されたり、何も挿入されていないときには、接点がオフするように構成されている。

【０１３８】推論装置７₄は、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび鍵検出部３４の出力に基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【０１３９】この実施例では、推論装置による判定は、図３５および図３６に示されるメンバーシップ関数および下記の表９，１０のファジィルールによって行う。

【０１４０】すなわち、図３５（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図３５（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図３５（Ｃ）は鍵検出部３４の出力のメンバーシップ関数を示し、「正規」、「偽」の２個のラベルを有している。

【０１４１】図３６は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【０１４２】また、ファジィルールは、次の表９および表１０の通りであり、表９は、鍵検出部３４の出力が「正規」、すなわち、正規の鍵が挿入された時のルールを示し、表１０は、鍵検出部の出力が「偽」、すなわち、正規の鍵以外の者が挿入され、あるいは、何も挿入されていない時のルールを示している。

【０１４３】

【表９】

【０１４４】

【表１０】

【０１４５】図３７は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【０１４６】先ず、スタートして、各検出部５，６，３４の出力を取り込み（ステップ１１００〜１１０２）、ファジィ推論し（ステップ１１０３）、推論の結果、異常であるか否かを判断して（ステップ１１０４）異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ１１０５）、異常でないときには、スタートに戻る。

【０１４７】推論装置７₄によるファジィ推論動作は、上述の実施例と同様に行われ、正常であるか否かが判定される。

【０１４８】図３８は、本考案の他の実施例のブロック図であり、上述の実施例に対応する部分には、同一の参照符を付す。

【０１４９】この実施例の防犯機構は、温度上昇検出部６と、振動検出部５と、音検出部３５と、各検出部５，６，３５の出力に基づいて、ファジィ推論を行うことにより、異常であるか否かを判定する推論装置７₅と、この推論装置７₅の判定に基づいて、異常であるときに警報を発する警報装置８とから基本的に構成されている。温度上昇検出部６、振動検出部５および警報装置８は、上述の実施例と同様である。

【０１５０】音検出部３５は、自動販売機内部に設置されたマイクロフォンで構成されており、検出された音量に応じた出力を与えるものであり、この実施例は、ハンマーやドリルによって生じる音を検知して盗難を防止するものである。

【０１５１】推論装置７₅は、温度上昇検出部６からの温度上昇率のデータ、振動検出部５からの振動データおよび音検出部３５の出力に基づいて、自動販売機に加えられた振動や温度上昇が、正常な要因によるものであるか、異常な要因によるものであるかを、後述のようにしてファジィ推論して判定する。

【０１５２】この実施例では、推論装置７₅による判定は、図３９および図４０に示されるメンバーシップ関数および下記の表１１，１２のファジィルールによって行う。

【０１５３】すなわち、図３９（Ａ）は振動データのメンバーシップ関数を示し、「なし」、「正常」、「異常１」、「異常２」の４個のラベルを有しており、図３９（Ｂ）は温度上昇データのメンバーシップ関数を示し、急激な温度上昇が「なし」、「あり」の２個のラベルを有しており、図３９（Ｃ）は音検出部３５の出力のメンバーシップ関数を示し、「大きい」、「小さい」の２個のラベルを有している。

【０１５４】図４０は後件部である判定出力のメンバーシップ関数を示しており、「異常」、「やや異常」、「正常」の３個のラベルを有している。

【０１５５】また、ファジィルールは、次の表１１および表１２の通りであり、表１１は、音検出部３５の出力が「大きい」時のルールを示し、表１２は、音検出部３５の出力が「小さい」時のルールを示している。

【０１５６】

【表１１】

【０１５７】

【表１２】

【０１５８】図４１は、この実施例の判定処理のフローチャートである。

【０１５９】先ず、スタートして、各検出部５，６，３５の出力を取り込み（ステップ１２００〜１２０２）、ファジィ推論し（ステップ１２０３）、推論の結果、異常であるか否かを判断して（ステップ１２０４）異常であるときには、警報装置８を動作させて報知し（ステップ１２０５）、異常でないときには、スタートに戻る。

【０１６０】推論装置７₅によるファジィ推論動作は、上述の実施例と同様に行われ、正常であるか否かが判定される。

【０１６１】

【考案の効果】以上のように本考案によれば、バーナやレーザ等を用いて熱で外扉部分を溶かして開こうとする場合、温度上昇検出部により外扉の温度上昇が検出され、その検出出力により推論部で異常であると判断されて警報等が発せられるので、これにより、熱によって外扉部分を溶かして開くといった破壊行為の検知を確実にできるようになり、自動取引装置の防犯性が向上される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本考案が適用された実施例における防犯機構の
全体構成を示すブロック図である。

【図２】本考案が適用された実施例における自動販売機
の該略外観斜視図。

【図３】図１の振動検出部のブロック図である。

【図４】振動検出部の判定処理のフローチャートであ
る。

【図５】図３における感震スイッチの詳細断面図であ
る。

【図６】図３における特徴量抽出部の機能ブロック図で
ある。

【図７】特徴量抽出部で生成されるパルス波の特徴量の
説明図である。

【図８】パルス数の算出処理手順を示すフローチャート
である。

【図９】ＯＮ時間最大値およびＯＦＦ時間最大値の算出
処理手順を示すフローチャートである。

【図１０】図９におけるＯＮ時間とＯＦＦ時間の算出処
理手順の詳細を示すフローチャートである。

【図１１】ＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値
の算出処理手順を示すフローチャートである。

【図１２】図１１におけるＯＮ時間比とＯＦＦ時間比の
算出処理手順の詳細を示すフローチャートである。

【図１３】パルス数と振動の励起要因との関連を示す説
明図である。

【図１４】ＯＮ時間およびＯＦＦ時間と振動の励起要因
との関連を示す説明図である。

【図１５】ＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値
と振動の励起要因との関連を示す説明図である。

【図１６】振動検出装置で使用されるメンバーシップ関
数の説明図である。

【図１７】振動検出部の推論結果の説明図である。

【図１８】振動検出部の出力値を示す図である。

【図１９】図１の推論装置で使用される前件部のメンバ
ーシップ関数を示す図である。

【図２０】図１の推論装置で使用される後件部のメンバ
ーシップ関数を示す図である。

【図２１】図１の判定処理のフローチャートである。

【図２２】本考案の他の実施例のブロック図である。

【図２３】図２２の推論装置で使用される前件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図２４】図２２の推論装置で使用される後件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図２５】図２２の判定処理のフローチャートである。

【図２６】本考案の他の実施例のブロック図である。

【図２７】図２６の推論装置で使用される前件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図２８】図２６の推論装置で使用される後件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図２９】図２６の判定処理のフローチャートである。

【図３０】本考案の他の実施例のブロック図である。

【図３１】図３０の推論装置で使用される前件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図３２】図３０の推論装置で使用される後件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図３３】図３０の判定処理のフローチャートである。

【図３４】本考案の他の実施例のブロック図である。

【図３５】図３４の推論装置で使用される前件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図３６】図３４の推論装置で使用される後件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図３７】図３４の判定処理のフローチャートである。

【図３８】本考案の他の実施例のブロック図である。

【図３９】図３８の推論装置で使用される前件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図４０】図３８の推論装置で使用される後件部のメン
バーシップ関数を示す図である。

【図４１】図３８の判定処理のフローチャートである。

【符号の説明】

５振動検出部６温度上昇検
出部７，７₁，７₂，７₃，７₄，７₅ 推論装置
（推論部）８警報装置３０動作状態検
出部３１計時部３２明るさ検出
部３３傾き検出部３４鍵検出部３５音検出部１０１外扉

Claims

【実用新案登録請求の範囲】

【請求項１】外扉部分に取り付けられ該外扉部分の温
度上昇を検出する温度上昇検出部と、前記検出部の出力に基づいて異常であるか否かを判定す
る推論部と、を備えることを特徴とする自動取引装置。