紙葉類の真偽判別装置
【課題】真券の印刷模様と偽券の印刷模様の濃度分布を比較判別することにより、細密な印刷模様の真偽判別が可能な真偽判別装置を提供する。
【解決手段】本発明は、模様部分の真偽判別方法に関し、偽券の印刷模様部分の濃度分布が真券の印刷模様の濃度分布と異なることを用いて被検出媒体の真偽判別を行う。具体的には、真券の濃度分布の中心濃度に対する度数に対して被検出媒体の濃度分布の中心濃度に対する度数を判別する。この際、真券の中心濃度のバラツキ及び度数のバラツキを考慮して判別する。
【解決手段】本発明は、模様部分の真偽判別方法に関し、偽券の印刷模様部分の濃度分布が真券の印刷模様の濃度分布と異なることを用いて被検出媒体の真偽判別を行う。具体的には、真券の濃度分布の中心濃度に対する度数に対して被検出媒体の濃度分布の中心濃度に対する度数を判別する。この際、真券の中心濃度のバラツキ及び度数のバラツキを考慮して判別する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有価証券などの紙葉類を判別する真偽判別装置に関し、特に紙葉類に印刷された微細模様の特徴を検出する紙葉類の真偽判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
有価証券などの紙葉類を処理する紙葉類処理装置は、供給部に供給された紙葉類の最上面の紙葉類を取出装置によって１枚ずつ搬送路に取出してして搬送し、当該搬送路に配置した紙葉類判別装置によって当該紙葉類を判別し、その判別結果に基づいて当該紙葉類を区分処理する装置である。
【０００３】
上記紙葉類判別装置には、当該紙葉類の搬送状態を検知する紙葉類の搬送検知装置、紙葉類の種類（券種）を検知する紙葉類の券種検知装置、紙葉類の正損（再流通可能な正券か再流通不可能な損券か）を検知する紙葉類の正損検知装置及び当該紙葉類の真偽（真券（本物の紙葉類）か偽券（偽物の紙葉類か）を判別する紙葉類の真偽判別装置が備えられている。特に、紙葉類の模様を判別する方法として、紙葉類の標準画像パターンと被検知紙葉類の画像パターンとの類似度値を演算して判別する類似度法といわれる方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
しかしながら、近年のコピー機、スキャナー、プリンタ等の印刷関連機器の高性能化により、極めて本物に近い微細模様を印刷することが可能になってきている。
【０００５】
一方、印刷模様の検査による真偽判別方法としては、真正な模様の有する空間周波数の特徴成分を検出することで、その差異により対象物の真偽を判別する方法が知られている。
【特許文献１】特開２００５−２９３２８５号公報 （第５頁、図１、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記印刷技術の向上により、本物（真券）に近い特徴の空間周波数を有する模様の印刷が可能となったことから、上記従来技術による印刷模様の真偽判別方法の効果は低下する状況にある。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、真券の印刷模様と偽券の印刷模様の濃度分布を比較判別することにより、細密な印刷模様（又は微細な印刷模様という場合もある）の真偽判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１記載の紙葉類の真偽判別装置は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置の明濃度及び暗濃度度に対して明濃度度数及び暗濃度度数を算出し、前記比較判別手段は、前記紙葉類に対する前記明濃度度数及び暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した濃度分布を基に設定した設定値である明濃度度数及び暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の請求項２記載の発明は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記濃度算出手段によって算出された前記明濃度度数と前記暗濃度度数との比である明暗濃度比を算出し、前記比較判別手段は、前記明暗濃度比を、真券に対する同一検知位置から同様に算出された明暗濃度比に対して比較判別することを特徴とする。
【００１０】
さらに、本発明の請求項３記載の発明は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置で、前記明濃度度数が最大値を示す中心明濃度及び前記暗濃度度数が最大値を示す中心暗濃度を算出し、前記比較判別手段は、前記中心明濃度に対する最大明濃度度数及び前記中心暗濃度に対する最大暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、真券の印刷模様と偽券の印刷模様の濃度分布を比較判別することにより、細密な印刷模様の真偽判別ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例による紙葉類(被検出媒体)Ｐの真偽判別装置１００である。この紙葉類の真偽判別装置１００は、ランプ２５、検知部２０、及びデータ処理部４０などで構成される。
【００１４】
このように構成された紙葉類Ｐの真偽判別装置１００は、紙葉類処理装置（図示しない）に設けられた搬送路１０に配置される。
【００１５】
図は、このようにして、搬送路１０に紙葉類Ｐの真偽判別装置１００が配置された状態を示す。
【００１６】
搬送路１０は、搬送ローラ１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂ及びこれに掛け回された搬送ベルトなどで構成され、紙葉類Ｐをこの搬送ベルトで挟持して図示矢印Ａ方向に搬送する。図示した例は、検知部（読取手段）２０による走査方向(搬送路１０にと交差する奥行き方向)の読取範囲を十分とるために当該部分に搬送ベルトを掛け回さずに、上述した搬送ローラ１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂの配置間隔を調整することによって紙葉類Ｐを搬送する場合を示す。
【００１７】
照明手段としてのランプ２５は、読取面２６を照射する。このランプ２５は、被検出媒体としての紙葉類Ｐの模様Ｐａの印刷インクの特性により最適な波長を発光するものが設定される。従って、被検出媒体の印刷インクの特性によっては、ランプ２５と読取面２６との間にフィルタ(図示しない)を配置し、不要な波長の発生をこのフィルタによりカットする場合もある。
【００１８】
検知部（読取手段）２０は、レンズ２２、フィルタ２３、カメラ２４などで構成され、ランプ２５によって照射された読取面２６からの反射光をレンズ２２で集光しカメラ２４内部に設けられたラインセンサ２４ａによって読み取る。この際、レンズ２２とカメラ２４の間にフィルタ２３を配置し、紙葉類Ｐから反射される反射光の中の不要な光をカットする場合もある。
【００１９】
このラインセンサ２４ａは、搬送方向と交差奥行き方向（この方向を主走査方向と称する。）に配置されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなどで構成され、主走査方向に所定の速度で走査して得た検知出力（画像データ）は、画像メモリ（記憶手段）３０に記憶される。
【００２０】
データ処理部４０は、一種のマイクロコンピュータシステムであり、メモリ４１及びプロセッサ（ＣＰＵ）４２を有している。このように構成されたデータ処理部４０において、カメラ２４によって読み取られた１ライン分の画像データが画像メモリ３０に記憶される。紙葉類Ｐが搬送されることにより、紙葉類Ｐの全範囲の画像データが画像メモリ３０に記憶される。
【００２１】
本実施例では、上記カメラ２４はモノクロカメラで構成されており、紙葉類Ｐが図示矢印Ａ方向に搬送されることによって、当該紙葉類Ｐの全範囲の画像データが画像メモリ３０に記憶される。
【００２２】
このようにして記憶された画像データは、データ処理装置４０のＣＰＵ４２によって処理される。
【００２３】
以下、図２〜図９を参照して当該紙葉類Ｐの微細模様の検出方法を説明する。
【００２４】
図２に真正な印刷物（以下、真券と称する。）の微細模様の例を示す。一般的に、高精細な印刷が施された印刷物は、図示したようにエッジが鮮明な印刷が施されている。
【００２５】
図３は、図２と同一模様に係る偽物の印刷物（以下、偽券と称する。）の微細模様の一例で、例えば、図２に示す真券をコピーして作成した偽物の印刷物の一例である。この場合、偽券の印刷の細密度が低下するため、エッジがぼやけた印刷となる。図はこの状態を示す。
【００２６】
上記図２及び図３に示す印刷物の空間周波数は、その主成分に違いがないため、従来型の手法ではその差異を検出することができない。
【００２７】
そこで、本実施例のデータ処理装置４０では、模様が有する主たる濃度の画素に注目し、その濃度の画素数を計数する。
【００２８】
図４は、図２に示す真券の微細模様部分の濃度分布図である。この濃度分布図は、データ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段としてのソフトウェアが有する濃度分布算出機能によって行われる。図の横軸は濃度で縦軸は度数を示す。この図は、図２に示す白バーの濃度（明濃度）ｎ１に対する度数（明濃度度数）Ｘ１ａと、黒バーの濃度（暗濃度）ｎ２に対する度数（暗濃度度数）Ｘ２ａを示す。図示した様に白バーと黒バー部分が均等に構成されている場合、その濃度分布は、本来の濃度ｎ１とｎ２の近傍に集中するため、その濃度ｎ１、ｎ２に対する度数Ｘ１ａ、Ｘ２ａが比較的大きな値を示す。また、明濃度度数Ｘ１ａと暗濃度度数Ｘ２ａの値はほぼ同じ値になる。図はその状態を示す。
【００２９】
図５は、図３に示す偽券の微細模様部分の濃度分布図である。図３に示す白バーの濃度（明濃度）ｎ１に対する度数（明濃度度数）Ｘ１ｂと、黒バーの濃度（暗濃度）ｎ２に対する度数（暗濃度度数）Ｘ２ｂを示す。図示した様に白バーと黒バー部分が均等に構成されている場合、その濃度分布は、本来の濃度ｎ１とｎ２を中心として、一定のバラツキを有するため、その濃度ｎ１、ｎ２をとる度数Ｘ２ａ、Ｘ２ｂは真正な印刷物の濃度分布に比べて小さな値になる。
【００３０】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明濃度度数及び暗濃度度数による紙葉類の真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００３１】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００３２】
本実施例では、紙葉類に対する明濃度度数Ｘ１ｂ及び暗濃度度数Ｘ２ｂを、真券に対して同一検知位置から同様に算出した明濃度度数Ｘ１ａ及び暗濃度度数Ｘ２ａから設定した閾値（設定値）Ｌ１と比較判別を行う。この比較判別の結果、紙葉類の明濃度度数Ｘ１ｂ及び暗濃度度数Ｘ２ｂが閾値Ｌ１に満たない場合には偽券と判別する。
【００３３】
以上説明した方法により、当該印刷物（紙葉類）の真偽判別を行うことができる。
【実施例２】
【００３４】
本実施例２は、図１に示す紙葉類Ｐの真偽判別装置１００はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００３５】
上述したように、図２に示す真券の印刷模様に比べて偽券の印刷模様は図５に示すようにエッジのぼやけた画像となる。ここで、模様の白バー（明部）と黒バー（暗部）のぼやけ方は両者一定とは限らず、明部と暗部の割合は１：１から変化する場合がある。図６に上述した明部と暗部の比率が変化した場合を示す。
【００３６】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明暗濃度比率による真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００３７】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００３８】
濃度分布算出手段は、明濃度ｎ１の明濃度度数Ｘ１ｂと暗濃度ｎ２の暗濃度度数Ｘ２ｂの比である明暗濃度比率Ｒ（＝Ｘ１ｂ／Ｘ２ｂ）を算出する。同様に、真券の印刷模様に対する明暗濃度比率Ｒｓを算出する。
【００３９】
比較判別手段は、当該被検出媒体（紙葉類）の印刷模様の明暗濃度比率Ｒを下式（１）により明暗濃度比率Ｒｓと比較判別することによって、当該印刷物の真偽判別を行うことができる。
【００４０】
（Ｒｓ−ΔＲｓ）≦Ｒ≦（Ｒｓ＋ΔＲｓ）・・・・・（１）
被検出媒体の比率Ｒ＝Ｘ１ｂ／Ｘ２ｂ・・・・・・・・（２）
真券の比率Ｒｓ＝Ｘ１ａ／Ｘ２ａ・・・・・・・・・・（３）
この方法は、上記実施例１と併用することによって更に信頼性の高い真偽判別装置にすることができる。
【実施例３】
【００４１】
本実施例３は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００４２】
実施例１及び実施例２は、理想的な印刷模様に対してその判別方法を示したが、実際には、印刷物は本物であっても、一定のバラツキを有しており、白バー濃度ｎ１及び黒バー濃度ｎ２を厳密に定める事は難しい場合がある。すなわち、単純に実施例１及び実施例２における真偽判別レベルを設定すると、本物を偽物とご判断する場合も考えられる。
【００４３】
そこで、本実施例では、白バー濃度ｎ１及び黒バー濃度ｎ２を動的に設定し、その設定値によって真偽判別する方法を説明する。
【００４４】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明暗濃度比率による真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００４５】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００４６】
濃度分布算出手段は、入力された画像に対する濃度分布曲線を作成する。ここで、作成された曲線をＦ（ｎ）として、明濃度ｎ１と暗濃度ｎ２の近傍における濃度分布Ｆ（ｎ）の局所的な最大度数を示す中心明濃度ｎ１ｎ及び中心暗濃度ｎ２ｎを求める。この中心明濃度ｎ１ｎに対する最大明濃度度数Ｘ１ｂ及び中心暗濃度Ｎ２ｎに対する最大暗濃度度数Ｘ２ｂを算出する(図７参照)。同様に真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数を算出する。
【００４７】
比較判別手段は、紙葉類に対して上記濃度分布算出手段で算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数を真券に対して算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別する。この比拡判別方法は、例えば、上記実施例２で説明した方法に基づいて行うことができるためその説明は省略する。
【００４８】
この方法は、実施例１及び実施例２の判別にも組み合わせて行うことにより、真正模様のバラツキを吸収することができ、より信頼性の高い紙葉類の真偽判別装置にすることができる。
【実施例４】
【００４９】
本実施例４は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００５０】
上記実施例３において、入力された画像に対する濃度分布Ｆ（ｎ）の局所的な濃度の最大値を示す中心明濃度ｎ１ｎ、中心暗濃度ｎ２ｎの値が本物の印刷物が許容するバラツキ範囲（許容値）ｄｓに含まれるかどうかを下式（４）、（５）によって判別する。
【００５１】
（ｎ１−ｄｓ）≦ｎ１ｎ≦ｎ１＋ｄｓ・・・・・・・・・・（４）
（ｎ２−ｄｓ）≦ｎ２ｎ≦ｎ２＋ｄｓ・・・・・・・・・・（５）
また、上記濃度分布Ｆ（ｎ）の最大値ｎ１ｎ又はｎ２ｎの値の差分の絶対値を設定値Ｄｓに対して比較判別する。を下式（６）に示す許容値ΔＤを超える場合は当該被検出媒体を偽物と判別する。
【００５２】
（Ｄｓ−ΔＤ）≦Ｄ≦（Ｄｓ＋ΔＤ）・・・」・・・・・（６）
差分の標準値Ｄｓ＝｜ｎ２−ｎ１｜・・・・・・・・・・（７）
差分Ｄ＝｜ｎ２ｎ−ｎ１ｎ｜・・・・・・・・・・・・・（８）
ΔＤ：許容値
この方式は、実施例３で示す正損判別機能に追加することによって実施することにより判別性能を向上させることが可能である。
【実施例５】
【００５３】
本実施例５は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００５４】
図８は、被検出媒体の濃度ｎ１近傍の濃度分布曲線を拡大して表示した例である。図示したように、実際の濃度分布曲線は、なだらかなカーブを描くのではなく、局部的に変動の激しい（いわゆるギザギザした）曲線をとることが多い。これは、被検出媒体の濃度のバラツキに拠るものだけでなく、画像入力系のバラツキも含められた結果である。
【００５５】
ここで、例えば、実施例１に示す濃度分布をとる画像に対して濃度ｎ１に対する度数Ｘ１が図示したように濃度ｎ１のわずかのズレに対して大きく変動する場合がある。この状態では安定した真偽判別を行うのが難しい場合がある。
【００５６】
そこで、本実施例では、一旦求めた濃度分布曲線に対して、平滑化処理を実施する。具体的には、濃度分布曲線に対する移動平均を計算することで、濃度分布曲線を図９に示すようになだらかな曲線を有するものに変換する。
【００５７】
以上示した処理を追加することにより、濃度Ｘ１に対する度数Ｘ１の値を安定なものにすることができ、結果として、真偽判定性能を安定化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例による紙葉類の真偽判別装置。
【図２】真正な印刷物（真券）の微細模様の一例。
【図３】図２と同一模様に係る偽券の微細模様の一例。
【図４】真券の微細模様部分の濃度分布図。
【図５】偽券の微細模様部分の濃度分布図である。
【図６】第2の実施例に係る比率Ｒを説明する図。
【図７】第３の実施例に係るバラツキ及び第４の実施例に係る差分Ｄを説明する図。
【図８】第５の実施例に係る平滑化前の図。
【図９】第５実施例に係る平滑化後の図。
【符号の説明】
【００５９】
Ｐ 紙葉類
１００ 真偽判別装置
１０搬送路
２０ 検知部
２２ レンズ
２３ フィルタ
２４ カメラ
２４ａ ラインセンサ
２５ ランプ
２６ 読取面
３０ 画像メモリ
４０ データ処理部
４１ メモリ
４２ ＣＰＵ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有価証券などの紙葉類を判別する真偽判別装置に関し、特に紙葉類に印刷された微細模様の特徴を検出する紙葉類の真偽判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
有価証券などの紙葉類を処理する紙葉類処理装置は、供給部に供給された紙葉類の最上面の紙葉類を取出装置によって１枚ずつ搬送路に取出してして搬送し、当該搬送路に配置した紙葉類判別装置によって当該紙葉類を判別し、その判別結果に基づいて当該紙葉類を区分処理する装置である。
【０００３】
上記紙葉類判別装置には、当該紙葉類の搬送状態を検知する紙葉類の搬送検知装置、紙葉類の種類（券種）を検知する紙葉類の券種検知装置、紙葉類の正損（再流通可能な正券か再流通不可能な損券か）を検知する紙葉類の正損検知装置及び当該紙葉類の真偽（真券（本物の紙葉類）か偽券（偽物の紙葉類か）を判別する紙葉類の真偽判別装置が備えられている。特に、紙葉類の模様を判別する方法として、紙葉類の標準画像パターンと被検知紙葉類の画像パターンとの類似度値を演算して判別する類似度法といわれる方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
しかしながら、近年のコピー機、スキャナー、プリンタ等の印刷関連機器の高性能化により、極めて本物に近い微細模様を印刷することが可能になってきている。
【０００５】
一方、印刷模様の検査による真偽判別方法としては、真正な模様の有する空間周波数の特徴成分を検出することで、その差異により対象物の真偽を判別する方法が知られている。
【特許文献１】特開２００５−２９３２８５号公報 （第５頁、図１、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記印刷技術の向上により、本物（真券）に近い特徴の空間周波数を有する模様の印刷が可能となったことから、上記従来技術による印刷模様の真偽判別方法の効果は低下する状況にある。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、真券の印刷模様と偽券の印刷模様の濃度分布を比較判別することにより、細密な印刷模様（又は微細な印刷模様という場合もある）の真偽判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１記載の紙葉類の真偽判別装置は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置の明濃度及び暗濃度度に対して明濃度度数及び暗濃度度数を算出し、前記比較判別手段は、前記紙葉類に対する前記明濃度度数及び暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した濃度分布を基に設定した設定値である明濃度度数及び暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の請求項２記載の発明は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記濃度算出手段によって算出された前記明濃度度数と前記暗濃度度数との比である明暗濃度比を算出し、前記比較判別手段は、前記明暗濃度比を、真券に対する同一検知位置から同様に算出された明暗濃度比に対して比較判別することを特徴とする。
【００１０】
さらに、本発明の請求項３記載の発明は、搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、前記濃度分布算出手段は、前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置で、前記明濃度度数が最大値を示す中心明濃度及び前記暗濃度度数が最大値を示す中心暗濃度を算出し、前記比較判別手段は、前記中心明濃度に対する最大明濃度度数及び前記中心暗濃度に対する最大暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、真券の印刷模様と偽券の印刷模様の濃度分布を比較判別することにより、細密な印刷模様の真偽判別ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例による紙葉類(被検出媒体)Ｐの真偽判別装置１００である。この紙葉類の真偽判別装置１００は、ランプ２５、検知部２０、及びデータ処理部４０などで構成される。
【００１４】
このように構成された紙葉類Ｐの真偽判別装置１００は、紙葉類処理装置（図示しない）に設けられた搬送路１０に配置される。
【００１５】
図は、このようにして、搬送路１０に紙葉類Ｐの真偽判別装置１００が配置された状態を示す。
【００１６】
搬送路１０は、搬送ローラ１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂ及びこれに掛け回された搬送ベルトなどで構成され、紙葉類Ｐをこの搬送ベルトで挟持して図示矢印Ａ方向に搬送する。図示した例は、検知部（読取手段）２０による走査方向(搬送路１０にと交差する奥行き方向)の読取範囲を十分とるために当該部分に搬送ベルトを掛け回さずに、上述した搬送ローラ１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂの配置間隔を調整することによって紙葉類Ｐを搬送する場合を示す。
【００１７】
照明手段としてのランプ２５は、読取面２６を照射する。このランプ２５は、被検出媒体としての紙葉類Ｐの模様Ｐａの印刷インクの特性により最適な波長を発光するものが設定される。従って、被検出媒体の印刷インクの特性によっては、ランプ２５と読取面２６との間にフィルタ(図示しない)を配置し、不要な波長の発生をこのフィルタによりカットする場合もある。
【００１８】
検知部（読取手段）２０は、レンズ２２、フィルタ２３、カメラ２４などで構成され、ランプ２５によって照射された読取面２６からの反射光をレンズ２２で集光しカメラ２４内部に設けられたラインセンサ２４ａによって読み取る。この際、レンズ２２とカメラ２４の間にフィルタ２３を配置し、紙葉類Ｐから反射される反射光の中の不要な光をカットする場合もある。
【００１９】
このラインセンサ２４ａは、搬送方向と交差奥行き方向（この方向を主走査方向と称する。）に配置されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなどで構成され、主走査方向に所定の速度で走査して得た検知出力（画像データ）は、画像メモリ（記憶手段）３０に記憶される。
【００２０】
データ処理部４０は、一種のマイクロコンピュータシステムであり、メモリ４１及びプロセッサ（ＣＰＵ）４２を有している。このように構成されたデータ処理部４０において、カメラ２４によって読み取られた１ライン分の画像データが画像メモリ３０に記憶される。紙葉類Ｐが搬送されることにより、紙葉類Ｐの全範囲の画像データが画像メモリ３０に記憶される。
【００２１】
本実施例では、上記カメラ２４はモノクロカメラで構成されており、紙葉類Ｐが図示矢印Ａ方向に搬送されることによって、当該紙葉類Ｐの全範囲の画像データが画像メモリ３０に記憶される。
【００２２】
このようにして記憶された画像データは、データ処理装置４０のＣＰＵ４２によって処理される。
【００２３】
以下、図２〜図９を参照して当該紙葉類Ｐの微細模様の検出方法を説明する。
【００２４】
図２に真正な印刷物（以下、真券と称する。）の微細模様の例を示す。一般的に、高精細な印刷が施された印刷物は、図示したようにエッジが鮮明な印刷が施されている。
【００２５】
図３は、図２と同一模様に係る偽物の印刷物（以下、偽券と称する。）の微細模様の一例で、例えば、図２に示す真券をコピーして作成した偽物の印刷物の一例である。この場合、偽券の印刷の細密度が低下するため、エッジがぼやけた印刷となる。図はこの状態を示す。
【００２６】
上記図２及び図３に示す印刷物の空間周波数は、その主成分に違いがないため、従来型の手法ではその差異を検出することができない。
【００２７】
そこで、本実施例のデータ処理装置４０では、模様が有する主たる濃度の画素に注目し、その濃度の画素数を計数する。
【００２８】
図４は、図２に示す真券の微細模様部分の濃度分布図である。この濃度分布図は、データ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段としてのソフトウェアが有する濃度分布算出機能によって行われる。図の横軸は濃度で縦軸は度数を示す。この図は、図２に示す白バーの濃度（明濃度）ｎ１に対する度数（明濃度度数）Ｘ１ａと、黒バーの濃度（暗濃度）ｎ２に対する度数（暗濃度度数）Ｘ２ａを示す。図示した様に白バーと黒バー部分が均等に構成されている場合、その濃度分布は、本来の濃度ｎ１とｎ２の近傍に集中するため、その濃度ｎ１、ｎ２に対する度数Ｘ１ａ、Ｘ２ａが比較的大きな値を示す。また、明濃度度数Ｘ１ａと暗濃度度数Ｘ２ａの値はほぼ同じ値になる。図はその状態を示す。
【００２９】
図５は、図３に示す偽券の微細模様部分の濃度分布図である。図３に示す白バーの濃度（明濃度）ｎ１に対する度数（明濃度度数）Ｘ１ｂと、黒バーの濃度（暗濃度）ｎ２に対する度数（暗濃度度数）Ｘ２ｂを示す。図示した様に白バーと黒バー部分が均等に構成されている場合、その濃度分布は、本来の濃度ｎ１とｎ２を中心として、一定のバラツキを有するため、その濃度ｎ１、ｎ２をとる度数Ｘ２ａ、Ｘ２ｂは真正な印刷物の濃度分布に比べて小さな値になる。
【００３０】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明濃度度数及び暗濃度度数による紙葉類の真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００３１】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００３２】
本実施例では、紙葉類に対する明濃度度数Ｘ１ｂ及び暗濃度度数Ｘ２ｂを、真券に対して同一検知位置から同様に算出した明濃度度数Ｘ１ａ及び暗濃度度数Ｘ２ａから設定した閾値（設定値）Ｌ１と比較判別を行う。この比較判別の結果、紙葉類の明濃度度数Ｘ１ｂ及び暗濃度度数Ｘ２ｂが閾値Ｌ１に満たない場合には偽券と判別する。
【００３３】
以上説明した方法により、当該印刷物（紙葉類）の真偽判別を行うことができる。
【実施例２】
【００３４】
本実施例２は、図１に示す紙葉類Ｐの真偽判別装置１００はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００３５】
上述したように、図２に示す真券の印刷模様に比べて偽券の印刷模様は図５に示すようにエッジのぼやけた画像となる。ここで、模様の白バー（明部）と黒バー（暗部）のぼやけ方は両者一定とは限らず、明部と暗部の割合は１：１から変化する場合がある。図６に上述した明部と暗部の比率が変化した場合を示す。
【００３６】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明暗濃度比率による真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００３７】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００３８】
濃度分布算出手段は、明濃度ｎ１の明濃度度数Ｘ１ｂと暗濃度ｎ２の暗濃度度数Ｘ２ｂの比である明暗濃度比率Ｒ（＝Ｘ１ｂ／Ｘ２ｂ）を算出する。同様に、真券の印刷模様に対する明暗濃度比率Ｒｓを算出する。
【００３９】
比較判別手段は、当該被検出媒体（紙葉類）の印刷模様の明暗濃度比率Ｒを下式（１）により明暗濃度比率Ｒｓと比較判別することによって、当該印刷物の真偽判別を行うことができる。
【００４０】
（Ｒｓ−ΔＲｓ）≦Ｒ≦（Ｒｓ＋ΔＲｓ）・・・・・（１）
被検出媒体の比率Ｒ＝Ｘ１ｂ／Ｘ２ｂ・・・・・・・・（２）
真券の比率Ｒｓ＝Ｘ１ａ／Ｘ２ａ・・・・・・・・・・（３）
この方法は、上記実施例１と併用することによって更に信頼性の高い真偽判別装置にすることができる。
【実施例３】
【００４１】
本実施例３は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００４２】
実施例１及び実施例２は、理想的な印刷模様に対してその判別方法を示したが、実際には、印刷物は本物であっても、一定のバラツキを有しており、白バー濃度ｎ１及び黒バー濃度ｎ２を厳密に定める事は難しい場合がある。すなわち、単純に実施例１及び実施例２における真偽判別レベルを設定すると、本物を偽物とご判断する場合も考えられる。
【００４３】
そこで、本実施例では、白バー濃度ｎ１及び黒バー濃度ｎ２を動的に設定し、その設定値によって真偽判別する方法を説明する。
【００４４】
本実施例におけるデータ処理装置４０に組み込まれた濃度分布算出手段及び比較判別手段によって明暗濃度比率による真偽判別を行う。以下詳細に説明する。
【００４５】
データ処理装置４０は、濃度分布算出手段及び比較判別手段として組み込まれたソフトウェアによって実行される。
【００４６】
濃度分布算出手段は、入力された画像に対する濃度分布曲線を作成する。ここで、作成された曲線をＦ（ｎ）として、明濃度ｎ１と暗濃度ｎ２の近傍における濃度分布Ｆ（ｎ）の局所的な最大度数を示す中心明濃度ｎ１ｎ及び中心暗濃度ｎ２ｎを求める。この中心明濃度ｎ１ｎに対する最大明濃度度数Ｘ１ｂ及び中心暗濃度Ｎ２ｎに対する最大暗濃度度数Ｘ２ｂを算出する(図７参照)。同様に真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数を算出する。
【００４７】
比較判別手段は、紙葉類に対して上記濃度分布算出手段で算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数を真券に対して算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別する。この比拡判別方法は、例えば、上記実施例２で説明した方法に基づいて行うことができるためその説明は省略する。
【００４８】
この方法は、実施例１及び実施例２の判別にも組み合わせて行うことにより、真正模様のバラツキを吸収することができ、より信頼性の高い紙葉類の真偽判別装置にすることができる。
【実施例４】
【００４９】
本実施例４は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００５０】
上記実施例３において、入力された画像に対する濃度分布Ｆ（ｎ）の局所的な濃度の最大値を示す中心明濃度ｎ１ｎ、中心暗濃度ｎ２ｎの値が本物の印刷物が許容するバラツキ範囲（許容値）ｄｓに含まれるかどうかを下式（４）、（５）によって判別する。
【００５１】
（ｎ１−ｄｓ）≦ｎ１ｎ≦ｎ１＋ｄｓ・・・・・・・・・・（４）
（ｎ２−ｄｓ）≦ｎ２ｎ≦ｎ２＋ｄｓ・・・・・・・・・・（５）
また、上記濃度分布Ｆ（ｎ）の最大値ｎ１ｎ又はｎ２ｎの値の差分の絶対値を設定値Ｄｓに対して比較判別する。を下式（６）に示す許容値ΔＤを超える場合は当該被検出媒体を偽物と判別する。
【００５２】
（Ｄｓ−ΔＤ）≦Ｄ≦（Ｄｓ＋ΔＤ）・・・」・・・・・（６）
差分の標準値Ｄｓ＝｜ｎ２−ｎ１｜・・・・・・・・・・（７）
差分Ｄ＝｜ｎ２ｎ−ｎ１ｎ｜・・・・・・・・・・・・・（８）
ΔＤ：許容値
この方式は、実施例３で示す正損判別機能に追加することによって実施することにより判別性能を向上させることが可能である。
【実施例５】
【００５３】
本実施例５は、図１に示す紙葉類の真偽判別装置はそのまま使用するためにその構成の説明は省略し、異なる部分の説明を行う。
【００５４】
図８は、被検出媒体の濃度ｎ１近傍の濃度分布曲線を拡大して表示した例である。図示したように、実際の濃度分布曲線は、なだらかなカーブを描くのではなく、局部的に変動の激しい（いわゆるギザギザした）曲線をとることが多い。これは、被検出媒体の濃度のバラツキに拠るものだけでなく、画像入力系のバラツキも含められた結果である。
【００５５】
ここで、例えば、実施例１に示す濃度分布をとる画像に対して濃度ｎ１に対する度数Ｘ１が図示したように濃度ｎ１のわずかのズレに対して大きく変動する場合がある。この状態では安定した真偽判別を行うのが難しい場合がある。
【００５６】
そこで、本実施例では、一旦求めた濃度分布曲線に対して、平滑化処理を実施する。具体的には、濃度分布曲線に対する移動平均を計算することで、濃度分布曲線を図９に示すようになだらかな曲線を有するものに変換する。
【００５７】
以上示した処理を追加することにより、濃度Ｘ１に対する度数Ｘ１の値を安定なものにすることができ、結果として、真偽判定性能を安定化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例による紙葉類の真偽判別装置。
【図２】真正な印刷物（真券）の微細模様の一例。
【図３】図２と同一模様に係る偽券の微細模様の一例。
【図４】真券の微細模様部分の濃度分布図。
【図５】偽券の微細模様部分の濃度分布図である。
【図６】第2の実施例に係る比率Ｒを説明する図。
【図７】第３の実施例に係るバラツキ及び第４の実施例に係る差分Ｄを説明する図。
【図８】第５の実施例に係る平滑化前の図。
【図９】第５実施例に係る平滑化後の図。
【符号の説明】
【００５９】
Ｐ 紙葉類
１００ 真偽判別装置
１０搬送路
２０ 検知部
２２ レンズ
２３ フィルタ
２４ カメラ
２４ａ ラインセンサ
２５ ランプ
２６ 読取面
３０ 画像メモリ
４０ データ処理部
４１ メモリ
４２ ＣＰＵ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置の明濃度及び暗濃度度に対して明濃度度数及び暗濃度度数を算出し、
前記比較判別手段は、
前記紙葉類に対する前記明濃度度数及び前記暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した明濃度度数及び暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項２】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記濃度算出手段によって算出された前記明濃度度数と前記暗濃度度数との比である明暗濃度比を算出し、
前記比較判別手段は、
前記明暗濃度比を、真券に対する同一検知位置から同様に算出された明暗濃度比に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項３】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置で、前記明濃度度数が最大値を示す中心明濃度及び前記暗濃度度数が最大値を示す中心暗濃度を算出し、
前記比較判別手段は、
前記中心明濃度に対する最大明濃度度数及び前記中心暗濃度に対する最大暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項４】
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、前記中心明濃度と前記中心暗濃度との差分濃度を算出し、
前記比較判別手段は、
前記紙葉類に対して算出した前記差分濃度を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した差分濃度と比較判別することを特徴とする請求項３記載の紙葉類の真偽判別装置。
【請求項５】
前記濃度分布算出手段は、
当該濃度分布曲線に対して移動平均を求めて生成した新たな濃度分布曲線であることを特徴とする請求項１乃至請求項４記載の紙葉類の真偽判別装置。
【請求項１】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置の明濃度及び暗濃度度に対して明濃度度数及び暗濃度度数を算出し、
前記比較判別手段は、
前記紙葉類に対する前記明濃度度数及び前記暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した明濃度度数及び暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項２】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記濃度算出手段によって算出された前記明濃度度数と前記暗濃度度数との比である明暗濃度比を算出し、
前記比較判別手段は、
前記明暗濃度比を、真券に対する同一検知位置から同様に算出された明暗濃度比に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項３】
搬送される紙葉類が読取面を通過する際に当該読取面を照射し、その読取面から反射される光を読み取り当該紙葉類に印刷されている模様の真偽判別を行う紙葉類の真偽判別装置であって、
前記読取面から反射される光を読み取る読取手段と、
この読取手段で読み取ったデータを保存する記憶手段と、
この記憶手段に記憶された前記読取データの濃度分布を算出する濃度分布算出手段と、
この濃度分布算出手段で得られた濃度に対する度数を設定値に対して比較判別する比較判別手段と、を備え、
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、事前に設定した検知位置で、前記明濃度度数が最大値を示す中心明濃度及び前記暗濃度度数が最大値を示す中心暗濃度を算出し、
前記比較判別手段は、
前記中心明濃度に対する最大明濃度度数及び前記中心暗濃度に対する最大暗濃度度数を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した最大明濃度度数及び最大暗濃度度数に対して比較判別することを特徴とする紙葉類の真偽判別装置。
【請求項４】
前記濃度分布算出手段は、
前記紙葉類に対し、前記中心明濃度と前記中心暗濃度との差分濃度を算出し、
前記比較判別手段は、
前記紙葉類に対して算出した前記差分濃度を、真券に対する同一検知位置から同様に算出した差分濃度と比較判別することを特徴とする請求項３記載の紙葉類の真偽判別装置。
【請求項５】
前記濃度分布算出手段は、
当該濃度分布曲線に対して移動平均を求めて生成した新たな濃度分布曲線であることを特徴とする請求項１乃至請求項４記載の紙葉類の真偽判別装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００９−２１７４８３（Ｐ２００９−２１７４８３Ａ）
【公開日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−５９７７５（Ｐ２００８−５９７７５）
【出願日】平成２０年３月１０日（２００８．３．１０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月１０日（２００８．３．１０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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