一种硬币证实系统，用来确定沿硬币轨道运动的硬币是否是真的，并确定其种类，沿轨道设置的至少一个光学检测器，用来检测硬币的有无；和光学检测器有联系的至少一磁检测器，产生硬币的物理和磁特征的阻尼波信号；信号预处理器，用来产生代表硬币的区别特征的输出响应；特征提取电路，用来从信号预处理器的输出中提取硬币的预定区别特征的信号部分；产生提取特征的多维表示的电路，并比较多维表示和建立的选择的硬币种类的椭圆组的中心，确定它们接近的程度，硬币是否可接受；人工神经网络分类器电路，用来识别为可接受硬币的种类。（*该技术在2015年保护过期，可自由使用*）
【技术实现步骤摘要】
用于识别和确认象硬币之类的物体的装置被广泛使用于硬币接受器和硬币排出器的机构中。许多这样的装置是在常规条件下使用的。这种装置当硬币或其它物体通过检测点时检测或感觉它们，并在例如象微处理器之类的装置中使用这一信息，以便确定每个硬币的真实性。这种装置在完成这种任务时是非常成功的。然而碰到的一个问题是，在不同时间的从一批到一批的同一类型的硬币之间存有差别，还存在包括磨损和弄污之类的差别。这些便引起偏差，尽管在某些情况下，包括在美国和外国货币市场在内，从一种硬币到另一种硬币的这种偏差是小的，然而它使得识别真的硬币以及和硬币十分相似的假硬币或金属片是十分困难的。本专利技术利用人工神经网络(ANN)技术提出了一种新的硬币识别方法。这种技术已被用在识别硬币的装置中，用来识别送入自动售货机之类的机器中的硬币。ANN的使用比已知的装置具有优点，在该装置运行之前，对于开始时建立的每种硬币的识别参数或指纹进行不断地改进。换句话说，当相同或不同类型的每一新的硬币通过本装置中使用的检测装置时，过去对这种硬币建立的识别图形可以被修正或“更新”。从而使得对在短期或甚至于长期的时间内检测到的硬币的任何改变不断进行自我调节，这便大大提高识别质量，借以减少由售货机遇到的伪币数，这便能增加机器接受的有效硬币的数量。因此，本专利技术提供了一种过去没有的在硬币检测环境中现有技术的新的应用。本专利技术使得人工神经网络技术(ANN)用于识别金属物品例如硬币的真假，利用这种技术更新在证实硬币真假时使用的用以识别硬币的类型的参数或加权。按照本专利技术首先建立每个物体的种类表示，并且如果在建立的种类表示的中心和由进入系统以供识别的新的硬币产生的图形之间进行了足够的比较则根据所述中心和图形之间的相似与否，硬币便被识别出其种类和真假。利用本系统，可以识别具有自身的图形的每种不同的硬币种类，并可以识别美国以及外国货币系统中不同种类的硬币的的真伪。本专利技术的新颖性大部分和信号处理和多频率试验装置及其方法有关。信号处理涉及从硬币通过期间产生的信号中提取特征，并在图形识别过程中对这些信号进行解释。在本装置中，使用图形识别和神经网络技术，使得增加检测灵敏度而不增加新的或更复杂的检测装置。在本装置的最佳实施例中，对两对硬币进行编程，并被连接形成4个振荡电路(4频率)，利用开关装置例如舌簧接点切换并联电容器。这产生相当宽的频率范围，能够覆盖包括多种大小的不同种类的硬币。本装置为每一要被识别和确认的不同种类的硬币建立了不同的任意的边界，并且当新的硬币沿着和检测器相邻的路径运动时，便在振荡电路和用来产生图形的光检测器中产生信号。就确认而言，涉及到两件事情第一，要证实试验中的物体或硬币是否是真的，第二，一旦被证明是真的硬币，就要确定其种类。物体或硬币可被分成的种类的数量通常是已知的，并可利用试样进行比较和试验。此外，每个硬币当进行磁性的或光学的检测时，便产生不同的特征矢量，对于某些紧密相关的物体或硬币，这些特征矢量可以是彼此接近的。在此以前图形识别已在硬币分类中使用过(Barlach)，但是已知的图形识别方法具有有限制的值，作为识别硬币真实性的装置，一般没有足够的可靠性。人工神经网络(ANN)的出现已经表明它在图形识别上是一种有力而可靠的分类工具。例如，ANN具有在特征矢量空间上形成具有任何所需的任意的不规则形状边界的分类图形的能力。利用以前的装置，作出的分类决定的根据是使用有限的提取信息进行的边界检查步骤的顺序。这问题被本装置克服了，它产生由独特的可控的磁检测器发生的多频率响应。对本专利技术而言，控制检测器产生多频输出的方式是重要的。本装置包括检测器、含有用于控制检测器的装置的信号条件电路、数据获取装置、特征处理和提取装置以及分类装置。检测器的物理特征可以是公知的结构，例如Hoorman U.S.NO.4,625,852以及Hoor-man U.S.NO.4 646,904专利所示。本装置以不同于以前的方式控制检测器，并因而产生更多的不同的频率输出，从而可以更好地识别和分类硬币及其它物体。本专利技术的装置利用这信息把物体或硬币分类成需要的硬币种类，或归类成伪的、金属片或其它非真实的物体。本专利技术的主要目的在于提供一种用于识别和证实一种或多种硬币的改进的装置。另一个目的在于，使用人工神经网络(ANN)技术识别和证实相同的或不同种类的硬币。另一个目的在于，提供一种相当简单的装置，在硬币证实环境中使用ANN技术。另一个目的在于，增加硬币识别和证实的精度可靠性和一致性。另一个目的在于，使用ANN分类装置用来证实硬币和其它货币。另一个目的在于，使用图形识别技术，以便减少供ANN容易地执行和训练的特征空间的范围。另一个目的在于，使得从磁检测装置提取更多的信息，这取决于在产生包括所产生的频率数量的信息时的控制方式。另一个目的在于，使用多频检测来产生表示物体的图形。本专利技术的这些以及其它目的和优点，对本领域的技术人员来说，在阅读下面的结合附图进行的最佳实施例的详细说明之后，会更加清楚地看出。附图说明图1是本专利技术的硬币证实系统的示意方块图；图2是侧视图，表示光学的和磁性的检测器沿硬币轨道设置的一个方案，当硬币通过时，用来产生代表两个硬币的特征的信号响应；图3是当硬币通过光检测器时产生的脉冲信号图；图4是由LC振荡电路产生的类型的阻尼正弦信号；图5是当硬币靠近时由AC电源激励的线圈的示意电路，所述路被表示成具有与其相邻的硬币的变压器电路；图6是表示各个重迭决定范围的平面图，说明由不同的分类器设计所形成的边界，在本专利技术中使用任意的不规则的边界；图7是说明人造神经原的侧视图，它模拟生物神经细胞；图8是一种两层的人工神经网络；图9是三层的具有“胜者占先”(Winner-takesall)输出层的人工神经网络；图10是ANN硬币证实系统的方块图，说明连接于具有决定输出端的ANN证实装置的特征矢量电路的输出；以及图11是在电路方块上具有合适符号的本装置的电路方块图。术语“多频”指的是测式信号在不同时间间隔具有多于一种的频率分量。图1中标号20表示用于本装置中的检测器。它被安装于靠近硬币轨道21的位置上，沿着轨道，被检测的硬币或其它物体进行运动。检测器20的结构对本专利技术而言是重要的，下面将详细说明。检测器20的输出一般包括4个不同频率的信号，它被送到信号预处理电路22，其输出被送到特征提取算法24，它用来响应由检测器产生的信号的特定特征。特征提取算法24产生的输出送到组分类装置26，也被送到开关28，开关28具有联接于神经网络分类器电路30上的相对侧。神经网络分类器电路30包括根据它收到的输入产生决定输出的装置。组分类器装置26具有一个输出端，输出端上的信号被送到比较器电路32，它接收来自椭圆形成光栅或区域33的其它输入。比较器电路32的输出被送到开关28，以便供给神经网络分类器30。比较器32也在引线34上产生输出，该输出表示存在被排出的硬币。当比较器电路32产一一特定类型的比较时发生这种情况。后面将说明在神经网络分类器30的输出36上产生的决定。图2示意地示出了本装置中使用的检测器20，它包括两个隔开放置的光学检测器40和42，它们沿硬币轨道21以一定间隔放置，还有两个分开放置的磁检测器46和48，也沿硬币轨道21本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种硬币证实系统，用来确定沿硬币轨道运动的硬币是否为有效硬币，如果是有效的，就确定其种类，包括：供硬币运动的轨道，位于轨道附近的硬币检测装置，所述检测装置包括，至少一个光学检测器，用来响应其附近的硬币的运动，位于光学检测器附近的至少一个磁检测器，所述磁检测器包括感应元件，响应检测硬币的存在的光学检测器的电路装置，用来激励磁检测器，使得当硬币在其附近运动时产生信号，从而使移向某一位置的硬币和感应元件之间具有互感，从而使感应元件输出具有代表硬币的特征的信号，操作上和磁检测器相连的信号预处理装置，包括用来产生代表硬币的区别特征的输出响应的装置，特征提取装置，用来从信号预处理装置的输出响应中提取代表硬币的预定的区别特征的信号部分，用来产生提取的特征的多维表示的装置，包括比较多维表示和选择的硬币种类的确定组的中心的装置，从而确定其间接近的程度，当接近程度具有确定的特性时，硬币被确定为可以接受的，当接近程度为不同特性时，硬币是不可接受的，以及人工神经网络分类器装置，具有通过第一开关装置到特征提取装置的第一连接，以及通过另一开关装置到比较器电路的第二连接，人工神经网络分类器装置具有一个输出端，它识别由比较器电路确定为是可接受的硬币的种类。２．如权利要求１的硬币证实系统，包括至少两个光学检测器，它们沿硬币轨道彼此留有一定间隔，以及位于每个光学检测器附近的磁检测器。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王川明，马克H利布，
申请(专利权)人：货款接收机公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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