[发明专利]纸券类的真假判断方法及纸券类的投入方向判别方法无效
申请号: | 97191834.1 | 申请日: | 1997-01-22 |
公开(公告)号: | CN1209895A | 公开(公告)日: | 1999-03-03 |
发明(设计)人: | 中岛英树;阪井英隆;巽宏之 | 申请(专利权)人: | 三洋电机株式会社 |
主分类号: | G07D7/00 | 分类号: | G07D7/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人: | 王勇,叶恺东 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 纸券类 真假 判断 方法 投入 方向 判别 | ||
技术领域
本发明涉及纸币、有价证券等纸券类的真假判断方法、纸券类的投入方向判别方法及纸券类的特征量波形的偏移幅度计算方法。
背景技术
作为纸币的真假判断方法有特开昭60-215293号公报公开的方法。该方法是将纸币分成多个区域。在作为检查对象的纸币的每个区域,用磁传感器获得检测数据。对各区域算出各区域的检测数据对全部区域的检测数据的总和之比。将对每个区域算出的比与对每个区域预先求得的基准值进行比较。如果在任何一个区域中两者之差都不在预定的允许范围内,即可断定该纸币是假币
在全部区域中两者之差都在预定的允许范围内的情况下,算出对各区域算出的比和对应的区域的基准值之差的总和。然后,如果所算出的总和在预定的允许值以上,则该纸币便被断定为假币。如果所算出的总和比预定的允许值小,则该纸币便被断定为真币。
在上述现有的技术中,由于将各区域的检测数据对全部区域的检测数据的总和之比与对每个区域预先求得的基准值进行比较,所以在纸币被同样弄脏等情况下,很难受该污浊的影响。可是,通常纸币各部分的污浊情况并不一样,在上述现有例中往往由于纸币的污浊、皱纹等造成误判断。
本发明的目的在于提供一种不受纸券类的污浊、皱纹等的影响,能高精度地判断纸券类的真假的纸券类的真假判断方法。
另外,本发明的目的在于提供一种能高精度地判断纸券类的投入方向的纸券类的投入方向判断方法。
另外,本发明的目的在于提供一种能准确地计算纸券类的特征量波形相对于基准波形的传输方向的偏移幅度的纸券类的特征量波形的偏移幅度计算方法。
发明的公开
本发明的第一种纸券类的真假判断方法的特征在于包括以下步骤:对作为检查对象的纸券类进行第一真假判断处理的步骤;在第一真假判断处理中,只有当作为检查对象的纸券类被断定不是假券时,才对作为检查对象的纸券类进行第二真假判断处理的步骤;以及在第二真假判断处理中,只有当作为检查对象的纸券类被断定不是假券时,才断定作为检查对象的纸券类是真券的步骤,第一真假判断处理包括以下三个步骤:根据从作为检查对象的纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量和对上述多个位置预先求得的基准数据,取出纸券类的每个特征量的不规则成分的第一步骤;根据所取出的每个特征量的不规则成分和预定的污浊成分的预定模型,推测作为上述检查对象的纸券类上的上述多个位置中的每个位置的污浊成分的第二步骤;以及根据所推测的污浊成分和所取出的不规则成分,判断作为检查对象的纸券类的真假的第三步骤,第二真假判断处理包括以下两个步骤:根据从作为上述检查对象的纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量和对上述多个位置预先求得的第二基准数据中适当地进行预先判断选择的多个计算对象位置的特征量及第二基准数据,算出特征量和第二基准数据的匹配度的第四步骤;以及根据算出的匹配度,判断作为检查对象的纸券类的真假的第五步骤。
上述第一步骤中用的基准数据例如根据从多个真券纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量生成。另外,上述第二步骤中用的污浊成分的预测模型例如根据从多个真券纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量和上述基准数据生成。
上述第三步骤包括:例如根据所推测的污浊成分和所取出的不规则成分,算出与预测误差相关的值的步骤;以及当与所算出的预测误差相关的值比预定的规定值大时,便断定作为检查对象的纸券类是假券,当与所算出的预测误差相关的值在预定的规定值以下时,便断定作为检查对象的纸券类不是假券的步骤。
上述第四步骤中用的多个运算对象位置例如通过按照遗传算法进行的最佳化处理求得。
本发明的第二种纸券类的真假判断方法的特征在于包括以下步骤:根据从作为检查对象的纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量和对上述多个位置预先求得的基准数据,取出纸券类的每个特征量的不规则成分的第一步骤;根据所取出的每个特征量的不规则成分和预定的污浊成分的预定模型,推测作为上述检查对象的纸券类上的上述多个位置中的每个位置的污浊成分的第二步骤;以及根据所推测的污浊成分和所取出的不规则成分,判断作为检查对象的纸券类的真假的第三步骤,
上述第一步骤中用的基准数据例如根据从多个真券纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量生成。另外,上述第二步骤中用的污浊成分的预测模型例如根据从多个真券纸券类上的多个位置读取的纸券类的特征量和上述基准数据生成。
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