污损度判断装置和污损度判断方法制造方法及图纸

纸张类的污损度判断装置根据从纸张类得到的表示折痕、皱褶、污迹等的程度的各种污损特征的值来判断该纸张类的最终污损度。上述纸张类的污损度判断装置输入多个污损特征的值，根据该输入的多个污损特征、多个污损特征中的每个污损特征的贡献度、反映了多个污损特征的分布的参照向量、以及反映了多个污损特征的分布的分散参数，来算出多个评价值，根据该算出的评价值和每个评价值的权重，来判断对于该纸张类的最终污损度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种例如根据从纸张类等检查对象物检测出的多个 污损特征(折痕、皱褶、污迹等)来判断该检查对象物的最终污损度的。
技术介绍
例如，在日本特开平7-190955号公报(专利文献l)中公开了如下 方法在根据多个污损特征(折痕、皱褶、污迹等)判断纸币等纸张类 的最终污损度的情况下，得到对各污损特征量进行加权并线性结合的 值。然而，各污损特征的频度分布一般是非线性的情况较多。在这种 情况下，如上述专利文献l中所记载的技术那样，当对各污损特征仅 进行线性结合时，有时污损度的频度的线性度变低、难以得到所希望 的污损判断率(判断为污损的纸张类的比例)。另外，在"D.E.Rumelhart， G.E.Hinton， R.J.Williams:'Learning Representations by back-propagating errors", Nature 323, pp.533-536 1986."(非专利文献1)中，公开了如下技术对各污损特征暂时进行非 线性变换，并对这些值进行线性结合，由此提高污损度的线性度。上述非专利文献1中所记载的技术是与多层感知器(perceptron) 型神经网络及其学习方法的应用有关的技术。此外，人工神经网络的 技术原来是从生物体的模拟产生的。从工学的方面上，人工神经网络 的技术作为非线性的信号处理系统而在各种产业领域中使用。然而，在纸张类的污损度判断中应用上述非专利文献1中所记载 的技术的情况下，污损特征的学习结果通过称为权重向量的内部参数 而被黑箱(black box)地(或者分散地)表现。因此，存在难以根据应4用方式调整各污损特征的贡献度的问题。
技术实现思路
本专利技术的一个方式的目的在于，提供一种能够根据应用方式高精 确度地判断检查对象物的污损度的污损度判断装置和污损度判断方 法。作为本专利技术的一个方式的污损度判断装置具有输入部，其输入 从检查对象物检测出的多个污损特征的值；评价部，其根据上述多个 污损特征中的每个污损特征的贡献度、反映了上述多个污损特征的分 布的参照向量、以及反映了上述多个污损特征的分布的分散参数，来 算出多个评价值；以及判断部，其根据由上述评价部算出的多个评价 值来判断对于上述检查对象物的污损度。作为本专利技术的一个方式的污损度判断方法，输入从检查对象物检 测出的多个污损特征的值，根据上述多个污损特征中的每个污损特征 的贡献度、反映了上述多个污损特征的分布的参照向量、以及反映了 上述多个污损特征的分布的分散参数，来算出多个评价值，根据上述 算出的多个评价值来判断对于上述检查对象物的污损度。附图说明图1是概要性地表示应用各实施例所涉及的纸张类的污损度判 断装置的纸张类处理系统的结构例的图。图2是概要性地表示第一实施例所涉及的纸张类的污损度判断 装置的结构例的框图。图3是用于说明第一实施例所涉及的污损度判断装置中的处理 的整个流程的流程图。图4是用于说明输入污损特征的输入处理的流程图。图5是用于说明贡献度的读入处理的流程图。图6是用于说明参照向量的读入处理的流程图。图7是用于说明分散参数的读入处理的流程图。图8是用于说明评价值的算出处理的流程图。 图9是用于说明权重的读入处理的流程图。图10是用于说明判断对于一个纸张类的最终污损度的污损度判 断处理的流程图。图ll是用于说明局部表现型神经网络的示意图。图12是表示局部表现型神经网络的中间层单元的反应特性的图。图13是概要性地表示第二实施例所涉及的纸张类的污损度判断 装置的结构例的框图。图14是用于说明第二实施例所涉及的污损度判断装置中的处理 的整个流程的流程图。图15是用于说明贡献度的设定处理的流程图。图16是概要性地表示第三实施例所涉及的纸张类的污损度判断 装置的结构例的框图。图17是用于说明第三实施例所涉及的污损度判断装置中的处理 的整个流程的流程图。图18是用于说明贡献度的反馈调整处理的流程图。具体实施例方式下面参照附图说明本专利技术的实施例。首先，对应用后述的作为各实施例的污损度判断装置的纸张类处 理系统进行说明。图l是概要性地表示纸张类处理系统的结构例的图。图1所示的纸张类处理系统根据污损度的判断结果等处理作为 检查对象物的纸张类。图1所示的纸张类处理系统由污损度判断装置 I(IA、 1B、 1C)、传送装置2、传送控制装置3、各种传感器S(S1、 S2、 ...Sn)、监视器4、以及操作装置5等构成。传送装置2是传送作为检查对象(污损度的判断对象)的纸张类P 的装置。传送控制装置3控制由传送装置2进行的纸张类P的传送。各传感器S1、 S2、 ...Sn是用于根据由传送装置2传送的纸张类P检 测各种污损特征的传感器。污损度判断装置1用于判断作为检查对象物的纸张类P的污损 度。污损度判断装置1根据各传感器从纸张类P检测出的值(各种污 损特征)来判断纸张类P的污损度。污损度判断装置1由能够通过执 行应用程序来处理数据的计算机等构成。例如，如图1所示，污损度判断装置1具有控制部6、存储部7、 以及各种接口(未图示)等。在污损度判断装置l中，通过控制部6执 行存储在存储部7中的程序来实现后述的各种处理(功能)。例如，通 过控制部6执行存储在存储部7中的程序来实现各实施例中说明的纸 张类的污损度判断处理。另外，污损度判断装置l通过未图示的各种 接口与传送控制装置3、监视器4、操作装置4、或各传感器S进行连 接。由此，污损度判断装置1通过传送控制装置3控制由传送装置2 传送的纸张类P的传送状态、或者在监视器4上显示信息、或者获取 操作员通过操作装置5输入的信息。下面，对在如上所述的纸张类处理系统中应用的污损度判断装置 1A、 1B、 1C的第一、第二以及第三实施例进行说明。首先说明第一实施例。图2概要性地示出了第一实施例所涉及的纸张类(检查对象物)的 污损度判断装置1A的结构例。图2所示的纸张类的污损度判断装置1A具有输入部11、贡献度 存储部12、参照向量存储部13、分散参数存储部14、评价部15、权 重存储部16以及判断部17。在此，上述贡献度存储部12、参照向量存储部13、分散参数存 储部14、以及权重存储部16例如分别作为上述存储部7中的存储区 域而实现。评价部15和判断部17是例如通过控制部6执行存储在存 储部7中的程序来实现的功能。输入部11输入从紙币等紙张类得到的多个污损特征的值(例如表， 示折痕、皱褶、污迹等的程度的值)。例如，输入部ll输入由各传感器s检测出的信息。另外，也可以是未图示的外部装置根据由各传感 器S检测出的信息来生成表示污损特征的值，输入部11输入该所生成的值。贡献度存储部12存储多个污损特征中的每个污损特征的贡献 度。参照向量存储部13存储反映了多个污损特征的分布的参照向量。稍后对存储在贡献度存储部12中的贡献度、存储在参照向量存储部 13中的参照向量、存储在分散参数存储部14中的分散参数等进行详 细说明。评价部15根据由输入部11输入的污损特征、存储在贡献度存储 部12中的贡献度、存储在参照向量存储部13中的参照向量、以及存 储在分散参数存储部14中的分散参数，来算出评价值。另外，评价 部15对由输入部ll输入的各种污损特征中的每个污损特征算出评价 值。权重存储本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种污损度判断装置，其特征在于，具备：　输入部，其输入从检查对象物检测出的多个污损特征的值；　评价部，其根据上述多个污损特征中的每个污损特征的贡献度、反映了上述多个污损特征的分布的参照向量、以及反映了上述多个污损特征的分布的分散参数，来算出多个评价值；以及　判断部，其根据由上述评价部算出的多个评价值来判断对于上述检查对象物的污损度。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：名取直毅，
申请(专利权)人：株式会社东芝，
类型：发明
国别省市：JP[日本]