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知的貨幣識別システムの開発と高機能化

 本研究はニューラルネットワークを用いて貨幣(紙幣とコイン)識別の高度自動化を図り、OA化の推進に寄与する技術開発を行ったものである。貨幣は汚れ、傷、破損など様々に変形した場合でも正確に識別されることが必要であるが、貨幣偽造などのようによく似た性質のものでもそれらの真偽を正しく識別しなければならないという2率背反の正確な識別が要求されている。本研究は人間が正しく行っている官能検査方法にヒントを得て、ニューラルネットワークによる貨幣識別システムを構築し、様々な変形に対して正しく識別し、真偽判定を100億分の1の誤確率で実現している。とくに、2004年から使用される新しい日本円札の識別機に、本研究で開発したシステムが使用されることになっている。また、これらの識別機には紙幣の金額のみならず紙幣が識別機を通過するときに発生するわずかな音を聞き分けて紙幣の新旧識別を行う機能も装備されるが、学習ベクトル量子化法による集合型ニューラルネットワークでこの技術を実現し、この装置に装備される予定である。以上のように、本研究は貨幣識別のための新たな方式の開発とその装置化を図り、OA化の推進に寄与するものである。

 本研究は紙幣やコインが様々な変形を受けた場合でも精度よく識別し、しかも偽造の紙幣やコインを正しく判別できるシステムを開発し、それを実際の紙幣識別機やコイン判別機に装備してOA化の推進に役立てている。とくに、近年、国際化が進展し、様々な国家が発行する紙幣やコインを識別する技術が必要とされている。また、本研究で開発した識別装置は2004年度から始まる新しい日本円紙幣の識別機に搭載される予定で、研究成果が実際の現場で試されることになっている。

 したがって、本研究は単なる方式の提案であるのみならず、数多くのATMや銀行で使用され、その有効性が検証されるもので、実用性の観点からも厳しい評価を受け、それに耐え得る自動化技術である。

 電気学会は、この成果を称えて、小坂利壽氏(グローリー工業㈱)、寺西大氏(奈良教育大学)に、2004年、電気学会振興賞(進歩賞)を贈呈した。

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