KR102007685B1

KR102007685B1 - Hybrid counterfeit discrimination apparatus, and system thereof

Info

Publication number: KR102007685B1
Application number: KR1020190041761A
Authority: KR
Inventors: 한서영
Original assignee: 주식회사서영컴퍼니
Priority date: 2019-04-10
Filing date: 2019-04-10
Publication date: 2019-08-06

Abstract

The present invention relates to a hybrid counterfeit money discrimination apparatus and a system thereof. The unique characteristic information which a variety of bills have is rapidly and accurately analyzed so counterfeit money is discriminated. After image patterns are detected and recognized and the type of money is minutely discriminated, detailed counterfeit money can be extracted by analyzing the similarity of characteristics based on big data. To this end, the hybrid counterfeit money discrimination apparatus comprises a power generating unit, an input unit, an encoder generating unit, a UV detection assembly, an IR detection assembly, a color CIS unit, an MR detection unit, a control unit and an output unit.

Description

Hybrid counterfeit discrimination apparatus, and system

본 발명은 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 다종의 지폐들이 가지고 있는 고유 특성 정보를 빠르고 정확하게 분석해서 위변조 지폐를 판별하며 이미지 패턴을 검출, 인식하여 권종을 정밀하게 판별한 뒤, 빅데이터 기반으로 특성의 동일 유사 여부를 분석하여 정밀한 위폐를 추출하도록 하기 위한 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a hybrid counterfeit discrimination apparatus and system, and more particularly, to accurately and uniquely determine the forgery and the banknotes by quickly and accurately analyzing the unique characteristic information of various banknotes and detecting and recognizing image patterns. Later, the present invention relates to a hybrid counterfeiting discrimination apparatus and system for extracting precise counterfeiting by analyzing similarity of characteristics based on big data.

위변조 지폐의 유통은 경제 질서의 파괴뿐만이 국가의 근간을 파괴하는 행위로 그 피해는 첨단 기술의 발전과 더불어 심화되고 있다. The distribution of counterfeit money is not only the destruction of the economic order, but also the destruction of the foundation of the state. The damage is intensifying with the development of high technology.

한편, 최근의 위폐 및 위조문서는 국제간의 빈번한 교류(交流)와 국경(國境)을 초월한 상호간 외환유통(外換流通)으로 인해 그 문제의 심각도가 과거에 비해 현격히 증가하고 있다. 또한 과거의 위조 지폐는 개인에 의한 제작과 유통 경로가 매우 단순했을 뿐 아니라 지역적으로도 한정되어 사용되었다. 그러나 10여 년 전부터 세계적으로 최고의 가치와 통화량(通貨量)을 가지고 있는 미국 달러화를 중심으로 위폐 발생 빈도(頻度) 수가 현격히 증가하고 있다. On the other hand, the recent counterfeiting and counterfeit documents have increased the severity of the problem significantly due to frequent international exchanges and cross-border foreign exchange exchanges. In addition, counterfeit banknotes of the past were used not only for their simple production and distribution but also for regional use. However, the frequency of counterfeiting has increased significantly around the US dollar, which has the highest value and currency in the world more than a decade ago.

제작 형태도 개인에서 범죄조직, 더 나아가서 북한, 바레인과 같은 국가적 차원에서 제작 유통되고 있다고 의심할 정도로 거대화(巨大化)되고 있다.The form of production is becoming so large that it is suspected that it is produced and distributed at the national level, such as individuals, criminal organizations, and even North Korea and Bahrain.

더불어 과거 개인 차원(次元)의 위폐들은 그 제작형태가 매우 단순하고 조잡한 경우가 대부분이었으나, 최근에는 전문가조차도 쉽게 구분할 수 없는 소위‘슈퍼노트(Super Note)’라 불리는 초정밀 위폐(僞幣)가 등장했다. 위폐 유통의 세계적 추세를 보면 신용거래가 상용화된 미국, 유럽, 일본 등 선진국가보다는 자국의 주요 통화가 아님에도 불구하고 중동, 동아시아, 아프리카, 남미 등 세계 전역에서 마치 진폐와 같이 통용되고 있다고 보고되고 있으며, 지역별로 약간의 차는 있지만 미국 달러의 경우에는 미국을 제외한 국가에서 유통되고 있는 총통화 가치의 약 2% 가량이 위폐라고 판단되고 있다. In addition, in the past, the counterfeits on the individual level were very simple and coarse in their production form, but in recent years, a super precision counterfeit called 'Super Note', which even an expert cannot easily distinguish, has appeared. did. According to the global trend of counterfeit distribution, although credit transactions are not the main currency of the country, rather than developed countries such as the US, Europe, and Japan, which are commercially available, the Middle East, East Asia, Africa, South America, etc. are reported to be used as a poverty all over the world. Although there are some differences between regions, the US dollar is estimated to counterfeit about 2% of the total currency value in countries other than the US.

한편, 지폐의 고유 특성을 이용하여 위조지폐를 판별하려는 시도는 여러 가지가 있었다. 위조지폐를 방지하기 위한 지폐의 제조 기술이 발전함에 따라 지폐를 식별하는 기술 또한 발전을 거듭하게 되었고 위조지폐 제작 기술의 발전과 같은 역사를 갖는다.On the other hand, there have been many attempts to determine counterfeit money using the inherent characteristics of banknotes. As the manufacturing technology of banknotes to prevent counterfeit money has developed, the technology of identifying bills has also evolved and has the same history as the development of counterfeit money making technology.

지폐에는 위조지폐 방지를 위해서 특수한 자성 잉크를 사용하는데 초기의 저급 위조지폐들의 경우에는 자기성분을 가지고 있지 않아 자기센서(MAGNETIC SENSOR)로 위조지폐를 판별할 수 있었다. 이러한 저급 위폐들은 욕안으로도 식별이 가능할 정도로 조잡하였고 대개 컬러 복사기, 컬러 잉크셋 프린터, 조판 인쇄 방법 등으로 제작되었다. 현재에도 이 판별 기술은 저가(低價)의 위조지폐감별기에서 이용되고 있다. 자기(MAGNETIC) 성분을 가지고 있고 인쇄 수준도 정밀해져 WATER MARK 등 몇 가지의 위폐 방지 기술을 제외한다면 육안으로도 구별하기 힘들어진 중급의 위조지폐일 경우에는 단순히 자기 센서(MAGNETIC SENSOR)로는 감별이 불가능하다. The bill uses special magnetic ink to prevent counterfeit bills. Early low counterfeit bills did not have a magnetic component, so the counterfeit money could be identified by the magnetic sensor (MAGNETIC SENSOR). These low-level counterfeits were coarse enough to be identified as a lust and were usually produced by color copiers, color inkset printers, or typesetting methods. This discrimination technique is still used in low-cost counterfeit money discriminators. Except for some anti-counterfeiting technologies such as WATER MARK, it has a magnetic component and the printing level is precise, so it is impossible to discriminate with a magnetic sensor only if it is an intermediate counterfeit banknote that is difficult to distinguish with the naked eye. Do.

중급의 위조지폐 이상부터는 UV 파장대를 가지고 있는 빛을 지폐에 비추어 흡광, 투광, 반광되는 지폐고유의 광학적 특성과 자기 센서(MAGNETIC SENSOR)를 이용하여 정밀하게 감별하는데 현재 모든 기기들에 핵심적으로 사용되고 있는 기술이다.Above the intermediate counterfeit banknotes, the light having the UV wavelength range is reflected on the banknotes to accurately discriminate the optical characteristics and magnetic sensors (MAGNETIC SENSOR) that absorbs, transmits, and semi-reflects. Technology.

중급의 위조지폐보다 인쇄 상태가 정교해지고 위조지폐 방지 기술까지 가지고 있는 고급 위조지폐는 육안으로는 구별하기가 더욱 힘들어지고 위폐 감별사조차 구분하기 어려울 정도로 종이 지질 또한 진폐와 특성이 비슷하다.Paper geology is similar to pneumococcal, so that advanced counterfeit money, which has more sophisticated printing status than intermediate counterfeit money and has counterfeit money prevention technology, is more difficult to distinguish with the naked eye and even the counterfeit discriminator is difficult to distinguish.

기존 자기적 특성과 광학적 특성원리를 그대로 사용하면서 센서와 LED의 정밀성을 높이고 이들의 위치 변화 및 조합으로 감별하고 있으며 광학적 패턴를 분석하여 감별하는 새로운 기술도 적용되고 있다.The existing magnetic characteristics and optical characteristics principles are used as they are, and the accuracy of sensors and LEDs is increased, and their position is changed and combined, and new techniques for analyzing and discriminating optical patterns are applied.

최근, 중국 제품 경우에는 지폐에 조사(照射)하는 UV-LED대신 UV-LAMP를 조사하여 원가를 낮추어 가격 경쟁력을 높이고 있으나, 조사하는 광원의 파장 안정성 문제가 있고, LAMP의 수명이 짧기 때문에 선진 업체에서는 사용하지 않고 있다. Recently, in case of Chinese products, UV-LAMP is applied instead of UV-LED which is irradiated on banknotes to lower the cost competitiveness by increasing the cost competitiveness.However, there is a problem of wavelength stability of the light source to be irradiated and the life of LAMP is short. Is not used.

현재 문제가 되고 있는 초정밀 위조지폐(Super Note)는 고급 위조지폐보다 제조 기술과 종이의 지질이 한 단계 발전해서 UV 광원을 비추었을 경우에 광학적 특성이 진폐(眞幣)와 유사하기 때문에 많은 업체들이 이 지폐를 판별하는데 어려움을 겪고 있다.Currently, the problem of high precision super note paper is that the manufacturing technology and the paper's geology are advanced one step higher than the high quality counterfeit money. I'm having a hard time identifying this bill.

대한민국 특허출원 출원번호 제10-2009-0018185호 "지폐 계수기 및 지폐 정사기의 위폐 감별장치 및 이를 이용한 위폐 감별방법"Korean Patent Application No. 10-2009-0018185 "The counterfeit discrimination apparatus of paper money counter and bill sorter and counterfeit discrimination method using the same"

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 위조 지폐의 유통 증가에 따른 피해가 속출함에 따라서 초정밀 위폐 감별기의 수요가 급속히 팽창되고 있고 그에 따른 기술이 개량된 위폐감별모듈을 제공함으로써, 권종 인식 기술 확보로 금융 자동화 기기 및 관련 기기에 적용할 수 있도록 하기 위한 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.The present invention is to solve the above problems, the demand for the ultra-precision counterfeit discriminator is rapidly expanding as the damage caused by the increase in the circulation of counterfeit bills is rapidly expanding, and by providing a counterfeit discrimination module with improved technology accordingly, recognizing the swelling The purpose of the present invention is to provide a hybrid counterfeit discrimination device and system for enabling technology to be applied to financial automation devices and related devices.

또한, 본 발명은 위변조 지폐의 대량 유통으로 발생되는 폐해를 방지하고, 금융 사무기기 및 금융자동화기기, 자동판매기기에 장착할 수 있는 모듈을 제공함으로써, 위조지폐의 유통을 원천적으로 차단하도록 하기 위한 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention provides a module that can be installed in the financial office equipment, automated teller machines, automatic vending machines to prevent the damage caused by the mass distribution of counterfeit bills, so as to block the circulation of counterfeit bills at source. It is to provide a hybrid counterfeit discrimination apparatus and system.

또한, 본 발명은 다종의 지폐들이 가지고 있는 고유 특성 정보를 빠르고 정확하게 분석해서 위변조 지폐를 판별하며 이미지 패턴을 검출, 인식하여 권종을 정밀하게 판별한 뒤, 빅데이터 기반으로 특성의 동일 유사 여부를 분석하여 정밀한 위폐를 추출하도록 하기 위한 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is to quickly and accurately analyze the unique characteristic information of a variety of banknotes to determine the forgery banknotes, and to accurately detect the classification by detecting and recognizing the image pattern, and then analyze the similarity of the characteristics on the basis of big data It is to provide a hybrid gastric pulmonary discrimination apparatus and system for extracting precise gastric pulmonary.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치는, 동력 발생부(110), 투입부(120), 엔코더 발생부(130), UV 탐지 어셈블리(140), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170), 제어부(180), 출력부(190)를 포함하는 하이브리드 위폐 감별 장치(100)에 있어서, 동력 발생부(110)가, 투입부(120)로 지폐가 투입되면, 투입된 지폐를 엔코더 발생부(130)를 통해 제어되는 회전수에 따라 UV 탐지 어셈블리(140), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170)로 차례로 진행하도록 하며, UV 탐지 어셈블리(140)가, UV LED(141), 반사 UV 센서(142), 필터(143), 투과 UV 센서(144)가 배치되어 형성됨으로써, UV LED(141)가 지폐로 UV을 조사하며, 반사 UV 센서(142)가 UV반사광을 인식하며, 투과 UV 센서(144)가 UV투사광을 인식하여 제어부(180)로 제공하는 방식으로 투입부(120)를 통해 제공되는 지폐의 폭 방향에 대한 위치의 광학적 특징을 검사하여, 제어부(180)로 UV 탐지 결과를 제공하며, 반사 특성을 검사하기 위해 반사 UV 센서(142)를 120°의 간격으로 3개를 배치하여 입사광에 대한 흡수(吸收), 반사(反射) 및 투과량(透過量)을 얻을 수 있으며, IR 탐지 어셈블리(150)가, IR 발광단(151)과 IR 수광단(152)을 포함함으로써, 투입부(120)로 투입된 지폐의 투입각도 및 방향, 권종이 영상 인식 모듈(100a)에 의해 판단되어 지폐로 인식되고, UV 탐지 어셈블리(140)에 의한 UV 데이터를 통해 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)이 진폐로 감별된 지폐에 대해서 IR 발광단(151)과 IR 수광단(152) 사이를 통과하는 지폐의 특수 잉크와 은화를 포함하는 객체에 대한 광투과 특성에 해당하는 IR 데이터를 제어부(180)로 제공함으로써, 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)에 의한 데이터를 통해 위폐 여부를 판단하도록 하며, 컬러 CIS부(160)는, 광원부와, 광원부로부터 방출되는 광이 지폐를 투과 또는 반사된 광을 수광하는 수광부를 포함하여 구성되는 컨택 이미지 센서를 포함함으로써, 수광부가 지폐로부터 투과 또는 반사된 단색 가시광선에 대한 선구간 데이터를 교대로 반복적으로 획득하여 지폐의 이미지를 식별하되, 지폐의 미리 설정된 위치에 대응해서 RGB 광선에 대한 선구간 데이터를 획득하여 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)로 제공함으로써, 위폐감별모듈(180b)에 의한 선구간 데이터 식별을 통해 위폐를 감별할 수 있도록 하며, MR 검출부(170)는, 지폐의 자기 잉크를 감지하기 위하여 MR 센서(magnetoresistive sensor)로 형성됨으로써, 자기성분의 유무 및 세기에 의해 위폐 여부를 감식하되, 상부 전극과 하부 전극으로 이루어진 자기저항셀을 복수로 구비하며, 상부 전극과 하부 전극 사이에는 자기를 감지하기 위한 자기 저항층 형성되어 자기 저항층이 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)과 연결된 구조를 가짐으로써, 자기 데이터의 신뢰성을 확보하며, 지폐가 투입부(120)를 통과하는 경우 제어부(180)는 투입부(120)와 UV 탐지 어셈블리(140) 사이에 있는 영상 인식 모듈(100a)에 대한 위치 스캔(SCAN) 명령을 전송함으로써, 위치 스캔된 지폐에 대한 UV 탐지 어셈블리(140)에 의한 UV 탐지 결과에 대한 신뢰성을 확보하도록 하며, 영상 인식 모듈(100a)에 포함된 CIS 센서를 통과할 때 스캔된 이미지 왜곡(歪曲)현상을 제어부(180)가 인식하며, 지폐의 이미지를 CIS 센서를 통하여 지폐인식모듈(180a) 및 위폐감별모듈(180b)로 구성되는 제어부(180) 중 지폐인식모듈(180a)이 취득하게 되면 잡음뿐만 아니라 지폐가 회전된 상태에서 CIS 센서와 접촉하는 것을 방지하기 위해 CIS 센서의 스캔 영역에서 지폐 이미지를 찾고 이미지의 회전 정보 및 크기 정보를 획득하는데, 획득을 위한 제 1 단계로 "지폐의 외곽선이 지나는 점"을 찾는 과정을 수행하되, 지폐인식모듈(180a)에 대한 제어를 통해 TopPoint / BottomPoint를 찾는데, 스캔 영역의 너비의 1/2되는 지점(100, y)으로부터 수직으로 Threshold가 넘는 곳을 찾으며, 다음으로 LeftPoint / RightPoint를 찾는데, 스캔영역의 높이의 1/2되는 지점(x, 50)으로부터 수평으로 Threshold가 넘는 곳을 찾으면, Threshold가 넘는 최초의 픽셀의 주변 픽셀 또한 Threshold가 넘는다면 찾은 픽셀은 지폐를 이루는 최외곽 부분으로 분석하며, 제 2 단계로, 지폐인식모듈(180a)에 대한 제어를 통해 "지폐의 기울어진 정도"를 구하되, TopPoint의 좌측으로 25픽셀, 우측으로 25픽셀 만큼의 좌표 데이터를 추출하며(TopLineData), 좌표 데이터로 기울기 구하는데, 최대 가능성 추정 장치로서의 최소 스퀘어(Least Square as a Maximum Likelihood Estimator)를 활용하며, SideSlope는 TopSlope와 90도만큼 차이가 나는 것을 확인하며, 제 3 단계로, 지폐인식모듈(180a)을 제어하여 외곽선의 방정식 구하되, 좌표상의 한 점 (x1, y1)을 지나고 기울기가 m인 직선의 방정식으로 "(y - y1) = m(x - x1)"을 구한 뒤, TopPoint / BottomPoint / LeftPoint / RightPoint, TopSlope / SideSlope를 가지고 각 외곽선의 방정식을 "A. Lines[TOP]: y = TopSlope * (x 100) + TopPoint.y, B. Lines [BOTTOM] : y = TopSlope * (x 100) + BottomPoint.y, C. Lines[LEFT]: y = SideSlope * (x LeftPoint.x) + 50, D. Lines[RIGHT]: y = SideSlope * (x RightPoint.x) + 50"을 통해 구하며, 제 4 단계로 지폐인식모듈(180a)은 외곽선의 방정식으로 지폐의 꼭지점 좌표를 구하고, 제 5 단계로, 지폐인식모듈(180a)을 제어하여 지폐의 크기를 구하는 경우, 좌표상의 두 점 (x0, y0), (x1, y1) 사이의 길이(Euclidean Distance)를 구하며, CrossPoint[TL]과 CrossPoint [TR] 사이의 길이를 지폐의 너비로 분석하며, CrossPoint[TL]과 CrossPoint [BL] 사이의 길이를 지폐의 높이로 분석하며, 빅데이터 서버(300)가, 지폐인식모듈(180a)에 의한 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(300)로 권종 판별을 위해서는 각 권종에 따른 이미지 데이터를 취득하여 취득된 지폐 이미지와 비교를 수행하기 위해, 지폐의 기준 패턴 DB 생성을 위하여 표준 샘플 지폐 이미지들로부터 대표 데이터를 생성하고 대표 데이터에서 비트 ‘0'인 위치와 비트 '1'인 위치를 표시하는 패턴 L과 패턴 H를 생성함으로써, 생성된 패턴 L과 패턴 H는 해당 권종 지폐의 기준 패턴으로 등록하며, 구별하려는 지폐 권종들에 대해서 반복 작업하여 각 지폐 권종별 기준 패턴의 모음인 기준 패턴 DB를 완성한 뒤, 지폐가 투입되어 CIS 센서로 지폐의 이미지를 생성하여 지폐인식모듈(180a)에 의한 지폐 이미지가 전달되면, 구축된 정보로 권종을 판별한 뒤, 판별된 데이터를 지폐인식모듈(180a)로 네트워크(200)를 통해 전송하며, 지폐인식모듈(180a)이, 지폐의 이미지를 CIS 센서를 통하여 수신한 뒤, CIS 센서의 스캔 영역에서 지폐 이미지를 찾고 이미지의 회전 정보 및 크기 정보를 획득하고, 획득된 회전 정보 및 크기 정보에 따라 지폐 이미지를 가지런하게 줄지어 늘어 세우는 정렬을 수행한 뒤, 정렬된 지폐 이미지를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(300)로 전송하여 지폐 권종 정보, 그리고 각 지폐 권종에 따른 UV 데이터 특성, IR 데이터 특성, 선구간 데이터 특성, MR 데이터 특성을 제공받아, 위폐감별모듈(180b)로 제공하며, 위폐감별모듈(180b)이, 외부 노이즈 영향 제거 회로를 구비함으로써, UV 탐지 어셈블리(140)로부터 수신된 광센서 입력신호 처리시 센서(Sensor)의 아날로그(Analog) 신호를 OP-amp에서 필터링한 후 AD Converter를 이용하여 신호 처리 및 분석을 수행하며, UV 탐지 어셈블리(140)로부터 UV 데이터, IR 탐지 어셈블리(150)로부터 IR 데이터, 컬러 CIS부(160)로부터 선구간 데이터, MR 검출부(170)로부터 MR 데이터로 자기성분의 유무, 세기 및 패턴을 수신한 뒤, 각각 빅데이터 서버(300)로부터 수신된 각 지폐 권종에 따른 UV 데이터 특성, IR 데이터 특성, 선구간 데이터 특성, MR 데이터 특성과의 비교를 통해 적어도 하나 이상에서 상이한 경우 위폐로 분석하여 출력부(190)로 출력하며, 선구간 패턴 정보 및 자기장 패턴 정보에 대한 영상 정보를 빅데이터 서버(300)로부터 수신한 뒤, 영상정보에서 각 권종에 매칭되는 각 선구간 데이터 및 MR 데이터인지 여부를 분석시, 각 선구간 패턴 정보 및 자기장 패턴 정보(이하, 선구간/자기장 패턴 정보)가 빅데이터 서버(300)로부터 제공되는데, 각 선구간 패턴 정보로 선구간 패턴 정보 외에 선구간 패턴이 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 역으로 된 것, 비율을 달리하는 것과, 영상 정보에 포함된 선구간 패턴을 비교하여 위폐인지 여부를 판별하며, 각 자기장 패턴 정보로 자기장 패턴 정보 외에 자기장 패턴이 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 역으로 된 것, 비율을 달리하는 것과, 영상 정보에 포함된 자기장 패턴을 비교하여 위폐인지 여부를 판별하며, 영상 정보에 포함된 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태로부터 화소의 특성을 추출하고, 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 화소를 유사범위로 판단하는 것을 특징으로 한다. Hybrid counterfeit discrimination apparatus according to an embodiment of the present invention to achieve the above object, the power generating unit 110, the input unit 120, the encoder generating unit 130, UV detection assembly 140, IR detection assembly In the hybrid forgery discrimination apparatus 100 including a 150, a color CIS unit 160, an MR detection unit 170, a controller 180, and an output unit 190, the power generation unit 110 is an input unit. When the banknote is input to the 120, the banknote is inserted into the UV detection assembly 140, the IR detection assembly 150, the color CIS unit 160, and the MR detection unit according to the rotation speed controlled by the encoder generating unit 130. 170, the UV detection assembly 140 is formed by placing the UV LED 141, the reflective UV sensor 142, the filter 143, and the transmission UV sensor 144. ) Irradiates UV with bills, the reflective UV sensor 142 recognizes the UV reflected light, and the transmitted UV sensor 144 recognizes the UV projected light and provides it to the controller 180. The optical characteristic of the position of the banknote provided in the width direction of the banknote provided through the furnace 120 is provided to provide the UV detection result to the controller 180, and the reflective UV sensor 142 is 120 to examine the reflective characteristics. By arranging three at intervals of °, absorption, reflection, and transmission of incident light can be obtained, and the IR detection assembly 150 includes an IR luminophore 151 and an IR receiver. By including 152, the angle and direction of the banknote inserted into the input unit 120, the paper type is judged by the image recognition module 100a is recognized as a banknote, through the UV data by the UV detection assembly 140 Light transmission for the object containing the special ink and silver of the banknote passing through the IR light emitting group 151 and the IR light receiving group 152 for the banknote discriminated by the counterfeit discrimination module 180b of the control unit 180 with the pneumoconiosis. By providing the IR data corresponding to the characteristic to the controller 180, the controller 180 To determine whether or not counterfeit through the data by the lung discrimination module 180b, the color CIS unit 160 comprises a light source unit, and a light receiving unit for receiving the light transmitted or reflected through the banknote light emitted from the light source unit By including a contact image sensor, the light receiving unit alternately repeatedly obtains the line segment data for the monochromatic visible light transmitted or reflected from the bill to identify the image of the bill, but corresponding to the predetermined position of the bill, By acquiring the preliminary section data and providing it to the forgery discrimination module 180b of the control unit 180, it is possible to discriminate the forgery through the preliminary section data identification by the forgery discrimination module 180b, and the MR detection unit 170, It is formed by an MR sensor (magnetoresistive sensor) in order to detect the magnetic ink of the banknote, to recognize whether the counterfeit by the presence and strength of the magnetic component, the upper electrode and A plurality of magnetoresistive cells formed of lower electrodes are provided, and a magnetoresistive layer for sensing magnetism is formed between the upper electrode and the lower electrode so that the magnetoresistive layer is connected to the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180. In this case, the reliability of the magnetic data is secured, and when the banknote passes through the input unit 120, the controller 180 is positioned with respect to the image recognition module 100a between the input unit 120 and the UV detection assembly 140. By sending a SCAN command, it ensures the reliability of the UV detection result by the UV detection assembly 140 for the position scanned banknote, and scans when passing through the CIS sensor included in the image recognition module 100a. The controller 180 recognizes the distorted image distortion, and the banknote recognition module 180a of the controller 180 including the banknote recognition module 180a and the counterfeit discrimination module 180b through the CIS sensor. ) In order to prevent noise as well as contact with the CIS sensor while the banknote is rotated, the banknote image is searched in the scanning area of the CIS sensor and the rotation information and the size information of the image are acquired. It finds the point where the outline passes ", but finds the TopPoint / BottomPoint through the control of the banknote recognition module 180a, which exceeds the threshold vertically from the half point (100, y) of the width of the scan area. Find the left point / right point, and if it finds a place horizontally above the threshold from the point (x, 50) that is half the height of the scan area, the surrounding pixel of the first pixel above the threshold is also above the threshold. If found, the found pixel is analyzed as the outermost part of the bill, and in the second step, the "degree of tilt of the bill" is calculated through the control of the bill recognition module 180a. It extracts coordinate data of 25 pixels to the left and 25 pixels to the right of the oint (TopLineData), and obtains the slope from the coordinate data, utilizing the Least Square as a Maximum Likelihood Estimator, and SideSlope. Check that the difference between the TopSlope by 90 degrees, and in the third step, to obtain the equation of the outline by controlling the banknote recognition module 180a, passing a point (x1, y1) in the coordinates of the straight line with the slope m Find "(y-y1) = m (x-x1)" as the equation, and then use TopPoint / BottomPoint / LeftPoint / RightPoint, TopSlope / SideSlope and write the equation for each outline "A. Lines [TOP]: y = TopSlope * (x 100) + TopPoint.y, B. Lines [BOTTOM]: y = TopSlope * (x 100) + BottomPoint.y, C. Lines [LEFT]: y = SideSlope * ( x LeftPoint.x) + 50, D. Lines [RIGHT]: y = SideSlope * (x RightPoint.x) + 50 ". In the fourth step, the banknote recognition module 180a is an equation of the outline and vertices of banknotes. Obtaining the coordinates, in a fifth step, when obtaining the size of the bill by controlling the banknote recognition module 180a, to obtain the length (Euclidean Distance) between the two points (x0, y0), (x1, y1) on the coordinates, Analyzes the length between CrossPoint [TL] and CrossPoint [TR] as the width of banknotes, and analyzes the length between CrossPoint [TL] and CrossPoint [BL] as the height of banknotes, and the big data server 300 recognizes banknotes. To determine the paper type through the network 200 by the module 180a, to determine the paper type, obtain image data according to each paper type and perform comparison with the banknote image acquired. Generated pattern L and pattern by generating representative data from standard sample banknote images for pattern DB generation and generating pattern L and pattern H indicating the position of bit '0' and the position of bit '1' in the representative data. H is registered as the reference pattern of the paper currency notes, and iteratively works on the paper notes to be distinguished to complete the reference pattern DB, which is a collection of the reference patterns for each paper currency note, and then the paper money is input to generate an image of the paper money by the CIS sensor. When the banknote image is transmitted by the banknote recognition module 180a, after determining the kind of paper by the constructed information, and transmits the determined data to the banknote recognition module 180a through the network 200, banknote recognition module 180a ), After receiving the image of the banknote through the CIS sensor, finds the banknote image in the scan area of the CIS sensor, obtains the rotation information and size information of the image, the obtained rotation information and After the banknote images are lined up according to the size information, the banknote images are transmitted to the big data server 300 through the network 200, and the banknote book information and the UV according to the banknote paper types. Data characteristics, IR data characteristics, pre-section data characteristics, MR data characteristics are provided to the forgery discrimination module 180b, the forgery discrimination module 180b is provided with an external noise influence cancellation circuit, thereby providing a UV detection assembly ( When processing the optical sensor input signal received from 140, the analog signal of the sensor is filtered in the OP-amp, and then signal processing and analysis are performed using the AD converter, and the UV from the UV detection assembly 140 is performed. After receiving the data, IR data from the IR detection assembly 150, line segment data from the color CIS unit 160, and MR data from the MR detection unit 170, the presence, intensity, and pattern of the magnetic component, respectively, When the difference between at least one or more through the comparison with the UV data characteristics, IR data characteristics, line segment data characteristics, MR data characteristics according to each bill type received from the big data server 300 output unit 190 After receiving the image information about the line segment pattern information and magnetic field pattern information from the big data server 300, and analyzes whether each line segment data and MR data matching each volume in the image information, Line section pattern information and magnetic field pattern information (hereinafter, line section / magnetic field pattern information) are provided from the big data server 300. In addition to the line section pattern information, the line section pattern is inclined at a predetermined angle as the line section pattern information. To determine whether or not the counterfeit by comparing the line segment pattern included in the image information. In addition to the pattern information, the magnetic field pattern is tilted at a predetermined angle, vice versa, and the ratio is different, and the magnetic field pattern included in the image information is compared to determine whether it is counterfeit. That is, the characteristics of the pixel are extracted from the contrast of the pixel, the color of the pixel, the lines formed by the pixel, and the shape in which the pixel changes over time, and the pixels including characteristics similar to those of the pixel are set in a similar range. It is characterized by judging.

이때, 빅데이터 서버(300)에서 각 권종에 해당하는 UV 데이터 특성으로 투사량 범위, 반사량 범위, 흡수량 범위를 제공하며, 각 권종에 해당하는 IR 데이터 특성으로 IR 발광량에 따른 IR 수광량 범위를 제공하며, 각 권종에 해당하는 선구간 데이터 특성으로 RGB 광선에 대한 선구간 패턴 정보를 제공하며, 각 권종에 해당하는 MR 데이터 특성으로 자기성분의 유무, 세기 범위 및 자기장 패턴 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다. In this case, the big data server 300 provides a projection range, a reflection range, and an absorption range as UV data characteristics corresponding to each roll type, and provides an IR light receiving range according to the IR emission amount as an IR data characteristic corresponding to each roll type. It provides line segment pattern information for RGB rays with line segment data characteristics corresponding to each winding type, and provides presence, intensity range, and magnetic field pattern information of magnetic components with MR data characteristics corresponding to each winding type. .

본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템은, 위조 지폐의 유통 증가에 따른 피해가 속출함에 따라서 초정밀 위폐 감별기의 수요가 급속히 팽창되고 있고 그에 따른 기술이 개량된 위폐감별모듈을 제공함으로써, 권종 인식 기술 확보로 금융 자동화 기기 및 관련 기기에 적용할 수 있는 효과를 제공한다. The hybrid counterfeit discrimination apparatus and system according to an embodiment of the present invention provides a counterfeit discrimination module in which the demand for the ultra-precision counterfeit discriminator is rapidly expanding as the damage caused by the increase in the circulation of counterfeit bills continues to expand. In addition, it provides effects that can be applied to financial automation devices and related devices by securing technology for classifying species.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템은, 위변조 지폐의 대량 유통으로 발생되는 폐해를 방지하고, 금융 사무기기 및 금융자동화기기, 자동판매기기에 장착할 수 있는 모듈을 제공함으로써, 위조지폐의 유통을 원천적으로 차단할 수 있는 효과를 제공한다. In addition, the hybrid counterfeit discrimination apparatus and system according to another embodiment of the present invention, to prevent the damage caused by the mass distribution of counterfeit bills, and provides a module that can be mounted on financial office equipment, financial automated equipment, vending machine By doing so, it provides an effect that can block the circulation of counterfeit money at source.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 및 시스템은, 다종의 지폐들이 가지고 있는 고유 특성 정보를 빠르고 정확하게 분석해서 위변조 지폐를 판별하며 이미지 패턴을 검출, 인식하여 권종을 정밀하게 판별한 뒤, 빅데이터 기반으로 특성의 동일 유사 여부를 분석하여 정밀한 위폐를 추출할 수 있는 효과를 제공한다. In addition, the hybrid counterfeit discrimination apparatus and system according to another embodiment of the present invention, quickly and accurately analyze the unique characteristic information of the various types of banknotes to determine the forgery banknotes and to detect and recognize the image pattern to accurately determine the paper type Then, it analyzes the similarity of characteristics based on big data and provides the effect of extracting precise counterfeiting.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)을 구성하는 제어부(180) 중 위폐감별모듈(180b)에서 사용되는 위폐감별 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)을 구성하는 제어부(180)와 연결되어 UV 탐지 어셈블리(140), UV 검출부(140a), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170)로부터 제공된 신호를 증폭하기 위한 증폭 회로를 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)의 UV 탐지 어셈블리(140) 및 IR 탐지 어셈블리(150)의 구성요소를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 중 제어부(180)로 제공되는 신호 처리 블록을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)의 제어부(180)가 진폐와 위폐 두 종류를 스펙트로포토미터로 측정하여 나타낸 투사, 흡광, 반사광에 대한 그래프를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100) 중 영상 인식 모듈(100a)에 포함된 CIS 센서를 통과할 때 스캔된 이미지 왜곡(歪曲)현상을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)에서 사용되는 지폐 이미지의 정의를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 시스템(1)을 나타내는 도면이다.1 is a view for explaining a gastric lung discrimination method used in the gastric lung discrimination module 180b of the controller 180 constituting the hybrid gastric lung discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
2 is connected to the control unit 180 constituting the hybrid forgery discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, UV detection assembly 140, UV detection unit 140a, IR detection assembly 150, color CIS unit FIG. 160 is a diagram for explaining an amplifier circuit for amplifying a signal provided from the MR detector 170. As shown in FIG.
3 and 4 are diagrams illustrating a hybrid gastric discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing the components of the UV detection assembly 140 and the IR detection assembly 150 of the hybrid gastric discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a signal processing block provided to the controller 180 of the hybrid forgery discrimination apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating a graph of projection, absorption, and reflected light, which are measured by a spectrophotometer by the control unit 180 of the hybrid gastric pulmonary discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating a scanned image distortion phenomenon when passing through the CIS sensor included in the image recognition module 100a of the hybrid gastrointestinal discrimination apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention.
9 is a view showing the definition of the banknote image used in the hybrid counterfeit discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram showing a hybrid gastric discrimination system 1 according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, the detailed description of the preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted when it is deemed that they may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.In the present specification, when one component 'transmits' data or a signal to another component, the component may directly transmit the data or signal to another component, and through at least one other component. This means that data or signals can be transmitted to other components.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)을 구성하는 제어부(180) 중 위폐감별모듈(180b)에서 사용되는 위폐감별 방식을 설명하기 위한 도면이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)을 구성하는 제어부(180)와 연결되어 UV 탐지 어셈블리(140), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170)로부터 제공된 신호를 증폭하기 위한 증폭 회로를 설명하기 위한 도면이다. 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)를 나타내는 도면이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)의 UV 탐지 어셈블리(140) 및 IR 탐지 어셈블리(150)의 구성요소를 나타내는 도면이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 중 제어부(180)로 제공되는 신호 처리 블록을 나타내는 도면이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)의 제어부(180)가 진폐와 위폐 두 종류를 스펙트로포토미터로 측정하여 나타낸 투광, 흡광, 반사광에 대한 그래프를 나타내는 도면이다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100) 중 영상 인식 모듈(100a)에 포함된 CIS 센서를 통과할 때 스캔된 이미지 왜곡(歪曲)현상을 나타내는 도면이다. 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)에서 사용되는 지폐 이미지의 정의를 나타내는 도면이다. 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 시스템(1)을 나타내는 도면이다.1 is a view for explaining a gastric lung discrimination method used in the gastric lung discrimination module 180b of the controller 180 constituting the hybrid gastric lung discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 2 is connected to the control unit 180 constituting the hybrid gastric discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, UV detection assembly 140, IR detection assembly 150, color CIS unit 160, MR detection unit A diagram for explaining an amplifier circuit for amplifying a signal provided from 170. 3 and 4 are diagrams illustrating a hybrid gastric discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 5 is a view showing the components of the UV detection assembly 140 and the IR detection assembly 150 of the hybrid gastric discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 6 is a diagram illustrating a signal processing block provided to the controller 180 of the hybrid forgery discrimination apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 is a diagram illustrating a graph of light transmission, absorption, and reflected light, which are measured by a spectrophotometer by the control unit 180 of the hybrid gastric pulmonary discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. FIG. 8 is a diagram illustrating a scanned image distortion phenomenon when passing through the CIS sensor included in the image recognition module 100a of the hybrid gastrointestinal discrimination apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention. 9 is a view showing the definition of the banknote image used in the hybrid counterfeit discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 10 is a diagram showing a hybrid gastric discrimination system 1 according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)는 동력 발생부(110), 투입부(120), 엔코더 발생부(130), UV 탐지 어셈블리(140), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170), 제어부(180), 출력부(190)를 포함할 수 있다.First, referring to FIG. 3 and FIG. 4, the hybrid forgery discrimination apparatus 100 according to the embodiment of the present invention may include a power generator 110, an input unit 120, an encoder generator 130, and a UV detection assembly ( 140, an IR detection assembly 150, a color CIS unit 160, an MR detection unit 170, a control unit 180, and an output unit 190.

동력 발생부(110)는 투입부(120)로 지폐가 투입되면, 투입된 지폐를 엔코더 발생부(130)를 통해 제어되는 회전수에 따라 UV 탐지 어셈블리(140), IR 탐지 어셈블리(150), 컬러 CIS부(160), MR 검출부(170)로 차례로 진행하도록 할 수 있다. The power generator 110 is a UV detector assembly 140, IR detection assembly 150, color according to the rotation speed is controlled through the encoder generator 130 when the banknote is put into the input unit 120, the banknote The CIS unit 160 and the MR detection unit 170 may be sequentially performed.

UV 탐지 어셈블리(140)는 UV LED(141), 반사 UV 센서(142), 필터(143), 투과 UV 센서(144)가 배치되어 형성됨으로써, UV LED(141)는 지폐로 UV을 조사하며, 반사 UV 센서(142)는 UV반사광을 인식하며, 투과 UV 센서(144)는 UV투사광을 인식하여 제어부(180)로 제공할 수 있다.The UV detection assembly 140 is formed by placing the UV LED 141, the reflective UV sensor 142, the filter 143, the transmission UV sensor 144, the UV LED 141 irradiates the UV with bills, The reflective UV sensor 142 may recognize the UV reflected light, and the transmitted UV sensor 144 may recognize the UV reflected light and provide the UV reflected light to the controller 180.

보다 구체적으로, 투입부(120)를 통해 제공되는 지폐의 폭 방향에 대한 모든 위치의 광학적 특징을 검사하여, 제어부(180)로 UV 탐지 결과를 제공할 수 있다. More specifically, the optical characteristics of all positions in the width direction of the banknote provided through the input unit 120 may be inspected to provide the UV detection result to the controller 180.

UV 탐지 어셈블리(140)의 경우 정확한 반사 특성을 검사하기 위해 반사 UV 센서(142)를 120°의 간격으로 3개를 배치함으로써, 광 데이터의 정밀성을 확보하는 것이 바람직하다.In the case of the UV detection assembly 140, it is preferable to arrange three reflective UV sensors 142 at intervals of 120 ° in order to inspect accurate reflection characteristics, thereby ensuring accuracy of optical data.

한편, UV 탐지 어셈블리(140)는 도 1과 같이 UV LED(141), 반사 UV 센서(142), 필터(143), 투과 UV 센서(144)가 배치한 후 입사된 입사광를 측정하기 위해서 시료가 없을 때 빛을 입사시키면 반사광 감지 센서에는 시료가 없으므로 시료에 의한 반사광은 감지되지 않고, 입사된 입사광의 세기를 투과광 감지 센서로 측정할 수 있으며 이때 측정된 빛의 세기를 I라 한다.Meanwhile, the UV detection assembly 140 may have no sample to measure incident light incident after the UV LED 141, the reflective UV sensor 142, the filter 143, and the transmission UV sensor 144 are disposed as shown in FIG. 1. When light is incident, the reflected light sensor does not have a sample, so the reflected light by the sample is not detected, and the incident light intensity can be measured by the transmitted light sensor, and the measured light intensity is referred to as I.

광원으로부터 입사된 빚은 도 1과 같이 시료 지폐가 있는 경우에 시료를 통과한 빛의 세기를 투과 UV 센서(144)로 알 수 있으며 측정된 빛의 세기는 T라 하고, 시료에 반사되어 나오는 빛의 세기를 반사 UV 센서(142)를 이용하여 측정하여 이를 R이라 하면 아래의 하기의 수학식 1이 성립된다.The incident light from the light source can be seen by the transmission UV sensor 144, the intensity of the light passing through the sample when there is a sample bill, as shown in Figure 1 and the measured intensity of light is called T, When the intensity is measured using the reflective UV sensor 142 and this is R, Equation 1 below is established.

여기서 A는 시료 내부의 흡수광 세기이며, S는 시료의 표면 산란(散亂)에 의한 세기이나, 시료 표면의 산란광 세기가 무시할 정도로 작다고 가정한다면 I=T+R+A가 성립될 수 있다. Where A is the absorbed light intensity inside the sample and S is the intensity by the surface scattering of the sample or the scattered light intensity on the surface of the sample is negligibly small, I = T + R + A can be established.

도 1의 방법으로 투과광의 세기T, 반사광의 세기 R 및 입사광의 세기 I를 알 수 있어 입사광에 대한 흡수(吸收), 반사(反射) 및 투과량(透過量)을 얻을 수 있다.The intensity T of the transmitted light, the intensity R of the reflected light, and the intensity I of the incident light can be known by the method of FIG. 1, so that absorption, reflection, and transmittance with respect to the incident light can be obtained.

통상, 진위(眞僞)를 구분하고자 하는 시료들은 대부분 특정 파장대에 대해 강한 반응을 나타내는 경우가 많아 투과(透過) 및 반사광의 세기가 매우 미약(微弱)하여 이에 대한 효율적인 감지를 위해 도 1과 같이 사용되는 광원 또는 센서 앞에 특정 파장 대역만 통과하는 필터를 삽입하여 시료에서 강한 상호 반응을 일으키는 파장대에 대한 투과, 반사 및 흡수광의 세기를 얻어 진위 판정에 활용할 수 있다.In general, most of the samples to distinguish the authenticity has a strong response to a specific wavelength band, so the intensity of transmitted and reflected light is very weak, so as to efficiently detect the same, as shown in FIG. 1. By inserting a filter that passes only a specific wavelength band in front of the light source or sensor used, the intensity of transmission, reflection, and absorption of the wavelength band causing strong mutual reaction in the sample can be obtained and used for authenticity determination.

이 같은 광학적, 기구적으로 타당한 방법을 이용한다고 해도 이들 빛의 신호를 잡음 성분없이 측정하여 데이터화 하느냐도 매우 중요하다.Even with such an optically and mechanically valid method, it is also very important to measure and data these signals without noise.

따라서 이 신호는 차등 증폭기를 이용하여 증폭하게 되는데, 이럴 경우 외부 잡음 신호 및 증폭 잡음 신호가 발생하여 순수한 빛의 세기를 측정하는데 장애가 되므로 순수한 빛의 세기만을 정확히 측정하기 위해서는 도 2와 같은 증폭 방법을 이용하여 특정 세기 이상의 신호만을 검출하는 것이 매우 유용하다.Therefore, this signal is amplified by using a differential amplifier. In this case, an external noise signal and an amplified noise signal are generated, which prevents the measurement of pure light intensity. Therefore, the amplification method as shown in FIG. It is very useful to detect only signals above a certain intensity.

도 2의 ①번 센서 신호 입력단에 들어온 신호는 ②번 제 1 차 증폭기에서 증폭되는데 ③번 제 1 차 증폭단에서 시료가 없을 때 검출되는 신호의 값은 전기적 잡음 또는 사용 환경에서 순수하게 발생하는 신호 성분이다. 따라서 이를 측정하여 ④번 제 2 차 증폭기의 증폭 기준 전압을 설정하는 ⑥번 기준 전압단에 적용하게 되면 빛이 입사(入射)되거나 시료가 통과할 때 얻고자 하는 순수한 빛의 세기를 ⑤번 최종 증폭단에서 측정할 수 있다.The signal input to the sensor signal input terminal ① of FIG. 2 is amplified by the primary amplifier of ②. The value of the signal detected when there is no sample in the primary amplifier of ③ is the signal component generated purely in the electrical noise or the environment of use. to be. Therefore, if the measurement is applied to the reference voltage terminal ⑥ that sets the amplification reference voltage of the secondary amplifier ④, the final amplification stage ⑤ is the pure light intensity to be obtained when light is incident or the sample passes. Can be measured at.

다음으로, IR 탐지 어셈블리(150)는 IR 발광단(151)과 IR 수광단(152)을 포함함으로써, 투입부(120)로 투입된 지폐의 투입각도 및 방향, 권종 등이 영상 인식 모듈(100a)에 의해 판단되어 지폐로 인식되고, UV 탐지 어셈블리(140)에 의한 UV 데이터를 통해 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)이 진폐로 감별된 지폐에 대해서 IR 발광단(151)과 IR 수광단(152) 사이를 통과하는 지폐의 특수 잉크와 은화 등에 대한 광투과 특성에 해당하는 IR 데이터를 제어부(180)로 제공함으로써, 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)에 의한 데이터를 종합적으로 분석, 비교함으로써 위폐 여부를 판단하도록 할 수 있다. Next, the IR detection assembly 150 includes an IR light emitting end 151 and an IR light receiving end 152, so that the input angle and direction of the banknote inserted into the inputting unit 120, the paper type, and the like are recognized in the image recognition module 100a. The IR light emitting group 151 and the IR light-receiving group for banknotes that are recognized as banknotes and judged as banknotes, and the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180 is discriminated with pneumococcal through UV data by the UV detection assembly 140. By providing IR data corresponding to the light transmission characteristics for the special ink and silver of the banknote passing through the 152 to the controller 180, the data by the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180 is comprehensively analyzed. By comparison, counterfeiting can be determined.

컬러 CIS부(160)는 광원부와, 광원부로부터 방출되는 광이 지폐를 투과 또는 반사된 광을 수광하는 수광부를 포함하여 구성되는 컨택 이미지 센서를 포함함으로써, 수광부가 지폐로부터 투과 또는 반사된 단색 가시광선에 대한 선구간 데이터를 교대로 반복적으로 획득하여 지폐의 이미지를 식별하되, 지폐의 미리 설정된 위치에 대응해서 RGB 광선에 대한 선구간 데이터를 획득하여 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)로 제공함으로써, 위폐감별모듈(180b)에 의한 선구간 데이터 식별을 통해 위폐를 감별할 수 있도록 할 수 있다. The color CIS unit 160 includes a light source unit and a contact image sensor including a light receiving unit for receiving the light emitted from the light source or the light transmitted or reflected through the banknote, whereby the light receiving unit transmits or reflects the monochromatic visible light from the banknote. Acquire the preliminary section data for the banknotes alternately to identify the image of the bill, and obtain the preliminary section data for the RGB light beam corresponding to the preset position of the bill and provide it to the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180. By doing so, it is possible to distinguish the counterfeit through data segment identification by the counterfeit discrimination module 180b.

MR 검출부(170)는 지폐의 자기 잉크를 감지하기 위하여 고정밀, 고신뢰성의 MR 센서(magnetoresistive sensor)로 형성됨으로써, 자기성분의 유무 및 세기에 의해 위폐 여부를 감식할 수 있다. 보다 구체적으로, MR 검출부(170)는 상부 전극과 하부 전극으로 이루어진 자기저항셀을 복수로 구비하며, 상부 전극과 하부 전극 사이에는 자기를 감지하기 위한 자기 저항층 형성되어 자기 저항층이 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)과 연결된 구조를 가짐으로써, 자기 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있다.The MR detection unit 170 is formed of a high precision and highly reliable MR sensor (magnetoresistive sensor) in order to detect the magnetic ink of the banknote, it is possible to recognize whether the counterfeit by the presence and strength of the magnetic component. More specifically, the MR detector 170 includes a plurality of magnetoresistive cells including an upper electrode and a lower electrode, and a magnetoresistive layer for sensing magnetism is formed between the upper electrode and the lower electrode so that the magnetoresistive layer is the controller 180. By having a structure connected to the counterfeit discrimination module 180b of), it is possible to secure the reliability of the magnetic data.

한편, 본 발명에서 지폐가 투입부(120)를 통과하는 경우 제어부(180)는 투입부(120)와 UV 탐지 어셈블리(140) 사이에 영상 인식 모듈(100a)에 대한 위치 스캔(SCAN) 명령을 전송함으로써, 위치 스캔된 지폐에 대한 UV 탐지 어셈블리(140)에 의한 UV 탐지 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.Meanwhile, in the present invention, when the banknote passes through the input unit 120, the controller 180 commands a position scan (SCAN) command for the image recognition module 100a between the input unit 120 and the UV detection assembly 140. By transmitting, it is desirable to be able to ensure the reliability of the UV detection result by the UV detection assembly 140 for the position scanned bill.

본 발명에서, 영상 인식 모듈(100a)에 포함된 CIS 센서를 통과할 때 스캔된 이미지 왜곡(歪曲)현상은 도 8과 같이 제어부(180)가 인식할 수 있다. In the present invention, the scanned image distortion phenomenon when passing through the CIS sensor included in the image recognition module 100a may be recognized by the controller 180 as shown in FIG. 8.

이와 같이 지폐의 이미지를 CIS 센서를 통하여 지폐인식모듈(180a) 및 위폐감별모듈(180b)로 구성되는 제어부(180) 중 지폐인식모듈(180a)이 취득하게 되면 잡음뿐만 아니라 지폐가 회전된 상태에서 CIS 센서와 접촉하여 발생하는 문제를 갖고 있다. 이를 위하여 우선 CIS 센서의 스캔 영역에서 지폐 이미지를 찾고 이미지의 회전 정보 및 크기 정보를 얻기 위한 단계가 요구된다. 도 9는 지폐 이미지의 정의를 나타내는 도면이다. 도 9를 참조하면, 제어부(180)는 제 1 단계로 "지폐의 외곽선이 지나는 점"을 찾는 과정을 수행한다. 보다 구체적으로, 지폐인식모듈(180a)은 TopPoint / BottomPoint를 찾는데, 스캔 영역의 너비의 1/2되는 지점(100, y)으로부터 수직으로 Threshold가 넘는 곳을 찾으며, 다음으로 LeftPoint / RightPoint를 찾는데, 스캔영역의 높이의 1/2되는 지점(x, 50)으로부터 수평으로 Threshold가 넘는 곳을 찾는다. 이후, 제어부(180)는 Threshold가 넘는 최초의 픽셀의 주변 픽셀 또한 Threshold가 넘는다면 찾은 픽셀은 지폐를 이루는 최외곽 부분으로 분석할 수 있다. As such, when the banknote recognition module 180a of the controller 180 including the banknote recognition module 180a and the counterfeit discrimination module 180b is acquired through the CIS sensor, the banknote is rotated as well as the noise. There is a problem caused by contact with the CIS sensor. To this end, first, a step for finding a banknote image in the scan area of the CIS sensor and obtaining rotation information and size information of the image is required. 9 is a diagram showing the definition of a banknote image. Referring to FIG. 9, the controller 180 performs a process of searching for “points at which the outline of the paper money passes” in the first step. More specifically, the banknote recognition module 180a finds a TopPoint / BottomPoint, and finds a place over the threshold vertically from the point (100, y) that is 1/2 of the width of the scan area, and then finds a LeftPoint / RightPoint. From the half point (x, 50) of the height of the scan area, find the horizontal threshold. Thereafter, the controller 180 may analyze the found pixel as the outermost part of the banknote if the peripheral pixel of the first pixel exceeding the threshold is also exceeded the threshold.

제 2 단계로, 지폐인식모듈(180a)은 "지폐의 기울어진 정도"를 구한다. 보다 구체적으로, 지폐인식모듈(180a)은 TopPoint의 좌측으로 25픽셀, 우측으로 25픽셀 만큼의 좌표 데이터를 추출하며(TopLineData), 좌표 데이터로 하기의 [수학식 2]를 통해 기울기 구하는데, 최대 가능성 추정 장치로서의 최소 스퀘어(Least Square as a Maximum Likelihood Estimator)를 활용하며, SideSlope는 TopSlope와 90도만큼 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. In a second step, the banknote recognition module 180a obtains the "degree of inclination of the banknote". More specifically, the banknote recognition module 180a extracts coordinate data of 25 pixels to the left of the TopPoint and 25 pixels to the right of the TopPoint (TopLineData), and obtains a slope through the following Equation 2 as coordinate data. It uses Least Square as a Maximum Likelihood Estimator, and it can be seen that SideSlope is 90 degrees different from TopSlope.

제 3 단계로, 지폐인식모듈(180a)은 외곽선의 방정식 구한다. 보다 구체적으로, 제어부(180)는 좌표상의 한 점 (x1, y1)을 지나고 기울기가 m인 직선의 방정식으로 "(y - y1) = m(x - x1)"을 구한 뒤, TopPoint / BottomPoint / LeftPoint / RightPoint, TopSlope / SideSlope를 가지고 각 외곽선의 방정식 하기의 표 2와 같은 수식을 통해 구한다.In a third step, the banknote recognition module 180a obtains an outline equation. More specifically, the controller 180 obtains "(y-y1) = m (x-x1)" as an equation of a straight line passing through a point (x1, y1) on a coordinate and having a slope of m, and then, TopPoint / BottomPoint / Take the LeftPoint / RightPoint, TopSlope / SideSlope and obtain the equation of each outline through the formula shown in Table 2 below.

A. Lines[TOP]: y = TopSlope * (x 100) + TopPoint.y
B. Lines [BOTTOM] : y = TopSlope * (x 100) + BottomPoint.y
C. Lines[LEFT]: y = SideSlope * (x LeftPoint.x) + 50
D. Lines[RIGHT]: y = SideSlope * (x RightPoint.x) + 50A. Lines [TOP]: y = TopSlope * (x 100) + TopPoint.y
B. Lines [BOTTOM]: y = TopSlope * (x 100) + BottomPoint.y
C. Lines [LEFT]: y = SideSlope * (x LeftPoint.x) + 50
D. Lines [RIGHT]: y = SideSlope * (x RightPoint.x) + 50

제 4 단계로 지폐인식모듈(180a)은 외곽선의 방정식으로 지폐의 꼭지점 좌표를 구한다. In a fourth step, the banknote recognition module 180a obtains the vertex coordinates of the banknote by the equation of the outline.

즉, 두 직선의 교점(x₀, y₀) 중 교점(x₀)은 하기의 수학식 3을 통해서 연산할 수 있으며, 교점(y₀)은"y_o =m₁x₀ + y₁ "에 해당하는 수학식을 통해 연산할 수 있다. That is, the point of intersection (x ₀₎ of intersection between two straight lines (x _{_0,} y ₀₎ of the can be computed through the equation (3) below, the point of intersection (y ₀₎ is _{_{_{"y o = m 1 x 0}}} + y 1 It can be calculated through the equation corresponding to ".

지폐인식모듈(180a)은 교점을 구한 뒤, TopLine과 LeftLine과의 교점인 CrossPoint[TL], TopLine과 RightLine과의 교점인 CrossPoint[TR], BottomLine과 LeftLine과의 교점인 CrossPoint [BL], BottomLine과 RightLine과의 교점인 CrossPoint[BR]을 획득할 수 있다. The bill recognition module 180a finds an intersection, crossPoint [TL], which is the intersection of TopLine and LeftLine, CrossPoint [TR], which is the intersection of TopLine and RightLine, and CrossPoint [BL], BottomLine, which is the intersection of BottomLine and LeftLine. CrossPoint [BR], the intersection with RightLine, can be obtained.

제 5 단계로, 지폐인식모듈(180a)은 지폐의 크기를 구한다. 즉, 지폐인식모듈(180a)은 좌표상의 두 점 (x0, y0), (x1, y1) 사이의 길이(Euclidean Distance)를 구하며, CrossPoint[TL]과 CrossPoint [TR] 사이의 길이를 지폐의 너비로 분석하며, CrossPoint[TL]과 CrossPoint [BL] 사이의 길이를 지폐의 높이로 분석한다. In a fifth step, the banknote recognition module 180a obtains the size of the banknote. That is, the bill recognition module 180a obtains the length (Euclidean Distance) between two points (x0, y0) and (x1, y1) on the coordinates, and the length between the CrossPoint [TL] and the CrossPoint [TR] is the width of the bill. The length between CrossPoint [TL] and CrossPoint [BL] is analyzed by the height of the bill.

취득된 지폐 이미지는 해당 지폐의 사용 기간 중의 훼손 정도와 이미지 취득 과정에서 센서와 지폐와의 접촉 상태 차이 등으로 발생한 데이터의 잡음을 제거하여 정규화(定規化)할 수 있도록 선정(選定)하여 적용할 수 있다.The acquired banknote image can be selected and applied so as to remove and normalize the noise of data generated due to the degree of damage during the service life of the banknote and the difference in contact state between the sensor and the banknote during the image acquisition process. Can be.

다음으로, 도 10을 참조하면, 지폐인식모듈(180a)은 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(300)로 권종 판별을 위해서는 각 권종에 따른 이미지 데이터를 취득하여 취득된 지폐 이미지와 비교를 수행함으로써, 고속으로 지폐를 판독하더라도 높은 인식률 및 안정된 신뢰도를 갖출 수 있다. Next, referring to FIG. 10, the banknote recognition module 180a compares the banknote image obtained by acquiring image data according to each class in order to classify the paper type with the big data server 300 through the network 200. Thus, even if the bill is read at high speed, it is possible to have a high recognition rate and stable reliability.

한편, 빅데이터 서버(300)는 지폐의 기준 패턴 DB 생성을 위하여 표준 샘플 지폐 이미지들로부터 대표 데이터를 생성하고 확률 95% 이상을 갖는 비트 ‘0'인 위치와 비트 '1'인 위치를 표시하는 패턴 L과 패턴 H를 생성한다. 이와 같이 생성된 패턴 L과 패턴 H는 해당 권종 지폐의 기준 패턴으로 등록하며, 구별하려는 지폐 권종들에 대해서 반복 작업하여 각 지폐 권종별 기준 패턴의 모음인 기준 패턴 DB를 완성할 수 있다. Meanwhile, the big data server 300 generates representative data from standard sample banknote images to generate a reference pattern DB of the banknote, and displays a position of bit '0' and a position of bit '1' having a probability of 95% or more. Generate pattern L and pattern H. The pattern L and the pattern H generated as described above may be registered as reference patterns of the corresponding paper currency notes, and may be repeatedly performed on the paper currency notes to be distinguished to complete a reference pattern DB that is a collection of reference patterns for each paper currency note type.

빅데이터 서버(300)는 각 권종에 대한 기준 패턴 DB를 구축하며, 지폐가 투입되어 CIS 센서로 지폐의 이미지를 생성하여 지폐인식모듈(180a)에 의한 지폐 이미지가 전달되면, 구축된 정보로 권종을 판별한 뒤, 판별된 데이터를 지폐인식모듈(180a)로 네트워크(200)를 통해 전송할 수 있다. The big data server 300 constructs a reference pattern DB for each kind of paper, and when the paper money is input to generate an image of the paper money by the CIS sensor, and the paper money image is transferred by the paper money recognition module 180a, the paper money is built into the paper. After the determination, the determined data may be transmitted through the network 200 to the banknote recognition module 180a.

한편, 제어부(180)를 구성하는 위폐감별모듈(180b)은 외부 노이즈 영향 제거 회로를 구비함으로써, UV 탐지 어셈블리(140)로부터 수신된 광센서 입력신호 처리시 센서(Sensor)의 아날로그(Analog) 신호를 OP-amp에서 필터링한 후 ATMEGA 323내의 10채널 중 8채널 AD Converter를 이용하여 신호 처리 및 분석을 수행할 수 있다. Meanwhile, the counterfeit discrimination module 180b constituting the controller 180 includes an external noise influence removing circuit, so that an analog signal of a sensor is processed when processing an optical sensor input signal received from the UV detection assembly 140. After filtering in OP-amp, signal processing and analysis can be performed using 8-channel AD converter among 10 channels in ATMEGA 323.

위폐감별모듈(180b)에 의한 데이터 표현 방법 및 Program Upgrade 방법을 수행시, RS-232C 통신 포트를 사용하며 획득된 UV 데이터 및 자기 탐지 데이터에 해당하는 MR 데이터 등은 모니터에 해당하는 출력부(190) 상에 나타내며 측정 위치별 표기와 센서의 종류에 해당하는 그래프로 표시해 해석하기 쉽도록 하는 것이 바람직하다. When performing the data representation method and the program upgrade method by the counterfeit discrimination module 180b, the RS-232C communication port is used, and the MR data corresponding to the acquired UV data and the magnetic detection data is output unit 190 corresponding to the monitor. It is desirable to make it easy to interpret by displaying on the graph and the graph corresponding to the measurement position and sensor type.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치 중 제어부(180)로 제공되는 신호 처리 블록을 나타내는 도면으로, 제어부(180) 중 위폐감별모듈(180b)의 신호 처리 블록은 데이터 프로세스 유닛(DATA PROCESS UNIT)으로, 141a, 141b, 141c의 투과, 흡수, 반사광의 세기를 감지하는 센서들, 142a, 142b, 142c의 각각의 센서에서 나오는 신호를 증폭하기 위한 회로, 143a, 143b, 143c의 센서들의 신호들을 기준 전압 이상만을 증폭하기 위한 PWM의 출력을 정류하기 위한 회로를 구비되어 각 회로가 제어부(MPU)(180)와 연결된 구조를 갖는다.6 is a diagram illustrating a signal processing block provided to the controller 180 of the hybrid counterfeit discrimination apparatus according to the embodiment of the present invention, wherein the signal processing block of the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180 is a data processing unit ( DATA PROCESS UNIT), sensors for detecting the intensity of transmission, absorption, and reflected light of 141a, 141b, and 141c, circuits for amplifying signals from the respective sensors of 142a, 142b, and 142c, and sensors of 143a, 143b, and 143c. These circuits are provided with a circuit for rectifying the output of the PWM for amplifying only the signals above the reference voltage, each circuit has a structure connected to the controller (MPU) 180.

본 발명에서는 위폐감별모듈(180b)을 포함하는 제어부(180)는 ATMEL사의 모델 ATMEGA323 8AI에 내장된 10비트 A/D 중 8비트를 사용할 수 있으므로, 세 개의 감지 센서 값의 세기는 0-255까지의 디지털 데이터로 얻어질 수 있으며 지폐가 센서를 통과하는 동안 데이터의 신뢰성을 증진시키기 위해 한 곳 이상의 위치에서 그 값을 얻어 평균적인 세기의 값을 구하고, 하나의 시료당 수 개의 데이터를 얻어 그 평균값을 구하면 그 신뢰성을 향상시킬 수 있다. In the present invention, since the control unit 180 including the counterfeit discrimination module 180b can use 8 bits of 10-bit A / D built into ATMEL's model ATMEGA323 8AI, the strength of the three sensing sensor values is 0-255. Can be obtained from digital data, and the value is obtained from more than one location to obtain the average intensity value, and several data per sample can be obtained to increase the reliability of the data while the banknote passes through the sensor. Obtaining can improve its reliability.

또한 증폭 한도를 조절하기 위한 기준 전압 발생 장치는 제어부(180)의 위폐감별모듈(180b)과 연결된 PWM(펄스폭 변조 장치) 단자에서 나오는 펄스를 정류하여 사용하며, 이 PWM 장치는 8비트 출력이므로 최저 0에서 최고 255까지 가변된다. In addition, the reference voltage generator for adjusting the amplification limit rectifies and uses the pulses from the PWM (pulse width modulator) terminal connected to the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180. Since the PWM device is an 8-bit output, Varies from 0 to 255.

따라서 위폐감별모듈(180b)를 포함하는 제어부(180)의 사용 전압인 5V는 256 등분이 가능하여 기준 전압을 제어할 수 있는 최저 전압은 약 19.6mV가 될 수 있다. 기준전압의 분해능(分解能)을 향상시키기 위해 8비트 이상의 PWM을 발생시키는 장치의 사용도 가능하다. 위 전압들은 센서 증폭률의 함수이므로 증폭도를 가변하여 전압을 고정시킬 수도 있다. 이 같은 방법으로 미국 100달러 권종에 적용하여 실험한 결과 하기의 표 1과 같은 결과를 얻었다.각각의 데이터는 50회를 측정하여 누적한 값이다.Therefore, 5V, which is the use voltage of the controller 180 including the counterfeit discrimination module 180b, may be divided into 256, so that the lowest voltage capable of controlling the reference voltage may be about 19.6mV. In order to improve the resolution of the reference voltage, it is also possible to use a device that generates 8 or more bits of PWM. Since the above voltages are a function of the sensor amplification factor, they can be fixed by varying the amplification degree. As a result of applying the same method to the US $ 100 soybeans, the results were obtained as shown in Table 1 below. Each data was measured 50 times and accumulated.

이 실험 데이터는 반사 및 투과량만을 측정하는 경우에는 그 세기의 편차가 매우 크나 투과량과 반사량의 세기를 파장 대역별로 측정하여 흡수율(吸收律)을 구하는 경우에는 그 차가 매우 적어 각각의 시료 진폐 특성으로 활용할 수 있다. 통상 진 위폐의 구분 기술은 범용성 광원에 대하여 투과 및 반사의 각기 특성을 분석하므로 각기 지폐가 갖는 고유한 특성을 분석하여 평가하는데 그 한계가 있다. 따라서 각기 지폐에 대응한 특정 파장에 대한 반사 및 투과 특성을 동시에 관측하여 흡수 특성을 평가함으로써, 보다 정밀한 진위폐(眞僞幣) 특성의 분석이 가능하다.This experimental data shows that the variation of the intensity is very large when measuring only the reflection and transmission amount, but the difference is very small when measuring the absorption and reflection intensity for each wavelength band. Can be. Usually, the classification technique of the false positives has a limitation in analyzing and evaluating the unique characteristics of each banknote because the characteristics of the transmission and reflection are analyzed for the general-purpose light source. Therefore, by accurately observing the reflection and transmission characteristics for the particular wavelength corresponding to the respective banknotes and evaluating the absorption characteristics, it is possible to analyze the authenticity of the authenticity more accurately.

도 7은 US Dollar $100 진폐와 위폐 두 종류를 스펙트로포토미터로 측정하여 나타낸 투광, 흡광, 반사광에 대한 그래프이며 A부에서 진폐와 위폐의 특성에 있어서 큰차이를 나타냈다.FIG. 7 is a graph of light transmission, absorption, and reflected light, measured by spectrophotometer, for which US Dollar $ 100 pneumoconiosis and gastric pulmonary are measured by two spectrophotometers.

400nm 이하에서 진폐의 흡광이 위폐와 비교해서 낮음을 표시하는데 이는 반사광과 투과광이 위폐와 비교했을 경우 더 높다는 것을 알 수 있다.Below 400 nm, the absorption of pneumoconiosis is low compared to gastric obstruction, indicating that the reflected and transmitted light is higher when compared to gastric obstruction.

그러므로 도 7은 특정 파장를 감별하고자 하는 지폐에 조사(照射)했을 경우 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다.Therefore, FIG. 7 means that a better result can be obtained when irradiating a bill to discriminate specific wavelengths.

센서들의 출력값들을 PC에서 쉽게 확인하고 그에 대한 특성들을 비교, 검토, 분석 해서 위폐 감별 성능을 높이고 CUSTOMER의 요구에 따른 LOCAL CURRENCY의 고유한 광학적 특성을 검토하여 제품화하도록 윈도우용 광특성 분석프로그램 ‘GET DATA PROGRAM’ 을 자체 개발하여 적용하였다.'GET DATA for Windows' optical characteristics analysis program to easily check the output values of the sensors on the PC, compare, review and analyze the characteristics of them, to improve counterfeit discrimination performance and to review and commercialize LOCAL CURRENCY's unique optical characteristics according to CUSTOMER's request. PROGRAM 'was developed by itself and applied.

도 8은 실험 장비에 400nm이하의 파장의 빛을 조사하게 한 후 GETDATA Prog ram을 실행시켜서 US Dollar의 100달러 진폐와 위폐에 대한 광센서 출력값을 나타낸 것이다.Figure 8 shows the light sensor output value for the US dollar $ 100 abolition and counterfeit by running the GETDATA Program after irradiating light of the wavelength of less than 400nm to the experimental equipment.

본 발명에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)는 현재 문제화되고 있는 96년도 100달러(Super Note)를 99%이상 감별하며, 그 외의 위조 지폐는 99.9% 이상 판별하는 초정밀 인식성능을 나타냈다. 또한, 감별하고자 하는 지폐의 훼손 상태에 따라 진폐 리젝(Reject)의 발생 빈도수가 변화하게 되는데 통상적인 유통 상태에 있는 진폐일 경우 본 발명에 따른 하이브리드 위폐 감별 장치(100)에서 진폐 리젝률은 0.1% 이하를 나타냈다.The hybrid counterfeit discrimination apparatus 100 according to the present invention discriminates more than 99% of the 100 dollars (Super Note) in 1996, which is currently in question, and the other counterfeit banknotes exhibited a super-precision recognition performance of 99.9% or more. In addition, the frequency of occurrence of pneumococcal rejects changes according to the damaged state of the banknote to be discriminated. In the case of pneumococcal in a normal circulation state, the pneumococcal rejection rate in the hybrid pneumatic discrimination apparatus 100 according to the present invention is 0.1%. The following was shown.

한편, 제어부(180)를 구성하는 지폐인식모듈(180a)이 지폐의 이미지를 CIS 센서를 통하여 수신한 뒤, CIS 센서의 스캔 영역에서 지폐 이미지를 찾고 이미지의 회전 정보 및 크기 정보를 획득하고, 획득된 회전 정보 및 크기 정보에 따른 지폐 이미지를 정렬한 뒤, 정렬된 지폐 이미지를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(300)로 전송하여 지폐 권종 정보, 그리고 각 지폐 권종에 따른 UV 데이터 특성, IR 데이터 특성, 선구간 데이터 특성, MR 데이터 특성을 제공받아, 위폐감별모듈(180b)로 제공할 수 있다.Meanwhile, the banknote recognition module 180a constituting the controller 180 receives the banknote image through the CIS sensor, finds the banknote image in the scan area of the CIS sensor, obtains rotation information and size information of the image, and obtains the banknote image. After aligning the banknote image according to the rotated information and size information, and transmits the sorted banknote image to the big data server 300 through the network 200, the banknote sheet information, and UV data characteristics, IR according to each banknote species The data property, the line segment data property, and the MR data property may be provided and provided to the counterfeit discrimination module 180b.

이에 위폐감별모듈(180b)은 UV 탐지 어셈블리(140)로부터 UV 데이터, IR 탐지 어셈블리(150)로부터 IR 데이터, 컬러 CIS부(160)로부터 선구간 데이터, MR 검출부(170)로부터 MR 데이터로 자기성분의 유무, 세기 및 패턴을 수신한 뒤, 각각 빅데이터 서버(300)로부터 수신된 각 지폐 권종에 따른 UV 데이터 특성, IR 데이터 특성, 선구간 데이터 특성, MR 데이터 특성과의 비교를 통해 적어도 하나 이상에서 상이한 경우 위폐로 분석하여 출력부(190)로 출력할 수 있다. The forgery discrimination module 180b includes UV data from the UV detection assembly 140, IR data from the IR detection assembly 150, line segment data from the color CIS unit 160, and MR data from the MR detection unit 170. After receiving the presence, strength, and pattern of each, at least one through comparison with the UV data characteristics, IR data characteristics, line data characteristics, MR data characteristics according to each bill type received from the big data server 300, respectively In the case of different from the forgery can be output to the output unit 190.

이를 위해 빅데이터 서버(300)에는 각 권종에 해당하는 UV 데이터 특성으로 투사량 범위, 반사량 범위, 흡수량 범위를 제공하며, 각 권종에 해당하는 IR 데이터 특성으로 IR 발광량에 따른 IR 수광량 범위를 제공하며, 각 권종에 해당하는 선구간 데이터 특성으로 RGB 광선에 대한 선구간 패턴 정보를 제공하며, 각 권종에 해당하는 MR 데이터 특성으로 자기성분의 유무, 세기 범위 및 자기장 패턴 정보를 제공할 수 있다.To this end, the big data server 300 provides a projection range, a reflection range, and an absorption range with UV data characteristics corresponding to each winding type, and provides an IR light receiving range according to the IR emission amount with IR data characteristics corresponding to each winding type. In addition, line segment pattern information for RGB rays may be provided as line segment data characteristics corresponding to each winding type, and presence or absence of magnetic components, intensity range, and magnetic field pattern information may be provided as MR data characteristics corresponding to each winding type.

여기서, 위폐감별모듈(180b)은 선구간 패턴 정보 및 자기장 패턴 정보에 대한 영상 정보를 빅데이터 서버(300)로부터 수신한 뒤, 영상정보에서 각 권종에 매칭되는 각 선구간 데이터 및 MR 데이터인지 여부를 분석시, 각 선구간 패턴 정보 및 자기장 패턴 정보(이하, 선구간/자기장 패턴 정보)가 빅데이터 서버(300)로부터 제공되는데, 이러한 다양한 선구간/자기장 패턴 정보, 그리고 선구간/자기장 패턴 자체 정보 또는 상기 선구간/자기장 패턴의 기울어진 것, 역으로 된 것, 약간 각도가 기울어진 것, 비율을 달리한 것 등과 영상 정보에 포함된 선구간/자기장 패턴을 비교하여 위폐인지 여부를 판별할 수 있으며, 상술한 지폐인식모듈(180a)에 의한 지폐 이미지의 회전 정보 및 크기 정보와 매칭되는 선구간/자기장 패턴 정보를 자체적으로 추출할 수 있는 기능을 수행할 수 있다. Here, the forgery discrimination module 180b receives the image information about the line segment pattern information and the magnetic field pattern information from the big data server 300, and then determines whether the line segment data and the MR data match the respective ranges in the image information. In the analysis, each line segment pattern information and magnetic field pattern information (hereinafter, line segment / magnetic field pattern information) are provided from the big data server 300, and various line segment / magnetic field pattern information and line segment / magnetic field pattern itself are provided. It is possible to determine whether or not the counterfeit by comparing the information of the line section / magnetic field pattern included in the image information or the inclination of the line segment / magnetic field pattern, inverted, slightly inclined angle, ratio and the like It is possible to extract the line segment / magnetic field pattern information matching the rotation information and the size information of the bill image by the bill recognition module 180a described above. It can be carried out.

한편, 위폐감별모듈(180b)은 영상 정보에 포함된 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 화소를 유사범위로 판단한다. 즉, 위폐감별모듈(180b)은 특성이 추출된 화소를 기준 화소로 판단하고, 이 기준 화소와 주변 화소들와의 유사성을 판단하여 유사로 판단되는 경우에는 동일 제품으로 판단한다. 여기서 유사성이란 화소간의 명암 차이 또는 화소간의 거리 차이를 포함하는 개념이다. 유사판정에 의해 위폐 여부가 최종적으로 확정될 수 있다. On the other hand, the counterfeit discrimination module 180b is characterized by the characteristics of the pixels from the specification of the pixels included in the image information, that is, the intensity of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the shape in which the pixels change over time. Is extracted and a pixel including characteristics similar to those of the pixel is determined as a similar range. That is, the counterfeit discrimination module 180b determines the pixel from which the characteristic is extracted as the reference pixel, and determines the similarity between the reference pixel and the neighboring pixels and determines the same product if it is determined to be similar. Here, the similarity is a concept including a difference in contrast between pixels or a distance between pixels. The similarity judgment may finally determine whether the counterfeit has been established.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. Computer-readable recording media include all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disks, optical data storage devices, and the like, which are also implemented in the form of carrier waves (eg, transmission over the Internet). It also includes.

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion. And functional programs, codes and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, the present specification and drawings have been described with respect to preferred embodiments of the present invention, although specific terms are used, it is only used in a general sense to easily explain the technical contents of the present invention and to help the understanding of the present invention. It is not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed herein.

1 : 하이브리드 위폐 감별 시스템
100 : 하이브리드 위폐 감별 장치
110 : 동력 발생부
120 : 투입부
130 : 엔코더 발생부
140 : UV 탐지 어셈블리
150 : IR 탐지 어셈블리
160 : 컬러 CIS부
170 : MR 검출부
180 : 제어부
190 : 출력부
200 : 네트워크
300 : 빅데이터 서버1: hybrid gastric discrimination system
100: hybrid gastric discrimination device
110: power generating unit
120: input unit
130: encoder generator
140: UV Detection Assembly
150: IR detection assembly
160: color CIS unit
170: MR detection unit
180: control unit
190: output unit
200: network
300: big data server

Claims

Power generation unit 110, input unit 120, encoder generation unit 130, UV detection assembly 140, IR detection assembly 150, color CIS unit 160, MR detection unit 170, control unit 180 In the hybrid gastric discrimination apparatus 100 including the output unit 190,
The power generation unit 110,
When the banknote is input to the input unit 120, the banknote inserted into the UV detection assembly 140, IR detection assembly 150, color CIS unit 160, MR according to the rotation speed controlled by the encoder generating unit 130 Proceed to the detection unit 170 in sequence,
UV detection assembly 140,
The UV LED 141, the reflective UV sensor 142, the filter 143, and the transmissive UV sensor 144 are disposed and formed, such that the UV LED 141 irradiates UV with bills, and the reflective UV sensor 142 is formed. Recognizing the UV reflected light, and checks the optical characteristics of the position in the width direction of the banknote provided through the input unit 120 in a way that the transmission UV sensor 144 recognizes the UV projection light and provides it to the controller 180 The control unit 180 provides the UV detection results, and in order to inspect the reflection characteristics, three reflective UV sensors 142 are arranged at intervals of 120 ° to absorb, reflect, and transmittance of incident light. Gaining (透過量),
IR detection assembly 150,
By including the IR light emitting end 151 and the IR light receiving end 152, the input angle and direction of the bill inserted into the input unit 120 is determined by the image recognition module 100a is recognized as a bill, UV detection Special ink of banknotes passing between the IR light emitting end 151 and the IR light receiving end 152 for the banknotes for which the counterfeit discrimination module 180b of the control unit 180 is identified as puffing through the UV data by the assembly 140. By providing IR data corresponding to the light transmission characteristics for the object including the silver and the silver to the controller 180, whether or not the counterfeit is determined through the data by the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180,
Color CIS unit 160,
And a contact image sensor configured to include a light source unit and a light receiving unit for receiving the light emitted from the light source or the light transmitted or reflected by the light source, thereby altering line segment data for the monochromatic visible light transmitted or reflected from the banknote. By repeatedly acquiring and identifying the image of the banknote, by acquiring the preliminary section data for the RGB light beam corresponding to the preset position of the banknote and providing it to the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180, the counterfeit discrimination module 180b Discriminate counterfeiting through data segment identification by)
MR detection unit 170,
It is formed by an MR sensor (magnetoresistive sensor) to detect the magnetic ink of the banknote, it is recognized whether the counterfeit by the presence and strength of the magnetic component, provided with a plurality of magnetoresistive cells composed of the upper electrode and the lower electrode, the upper electrode A magnetoresistive layer is formed between the lower electrode and the lower electrode to have a structure in which the magnetoresistive layer is connected to the counterfeit discrimination module 180b of the controller 180, thereby ensuring reliability of magnetic data.
When the bill passes through the input unit 120, the controller 180 transmits a position scan (SCAN) command to the image recognition module 100a between the input unit 120 and the UV detection assembly 140, thereby It is to ensure the reliability of the UV detection result by the UV detection assembly 140 for the scanned banknotes, and to control the scanned image distortion phenomenon when passing through the CIS sensor included in the image recognition module (100a). 180)
When the banknote recognition module 180a of the control unit 180 including the banknote recognition module 180a and the counterfeit discrimination module 180b is acquired through the CIS sensor, the CIS sensor is rotated as well as the noise. In order to prevent contact with the banknote image in the scan area of the CIS sensor and to obtain the rotation information and size information of the image, as a first step to obtain the process of finding the "points through which the outline of the bank passes", Finding the TopPoint / BottomPoint through the control of the banknote recognition module 180a, looking for the place vertically exceeding the threshold from the half point (100, y) of the width of the scan area, and next to the LeftPoint / RightPoint, If the horizontal threshold is found from the half point (x, 50) of the height of the scan area, the peripheral pixel of the first pixel beyond the threshold is also exceeded if the threshold is exceeded. Analyze the outermost part of the lungs. In the second step, the banknote recognition module 180a is used to calculate the "degree of the banknote", 25 pixels to the left of the TopPoint and 25 pixels to the right. It extracts the coordinate data (TopLineData), and calculates the slope using the coordinate data, and utilizes a Least Square as a Maximum Likelihood Estimator, and the SideSlope confirms that it is 90 degrees from the TopSlope. In the third step, the banknote recognition module 180a is controlled to obtain an equation of the outline, passing through a point (x1, y1) on the coordinates and having a slope of m as a linear equation "(y-y1) = m (x- x1) "and take the TopPoint / BottomPoint / LeftPoint / RightPoint, TopSlope / SideSlope and write the equation for each outline" A. Lines [TOP]: y = TopSlope * (x 100) + TopPoint.y, B. Lines [ BOTTOM]: y = TopSlope * (x 100) + BottomPoint.y, C. Lines [LEFT]: y = SideSlope * ( x LeftPoint.x) + 50, D. Lines [RIGHT]: y = SideSlope * (x RightPoint.x) + 50 ". In the fourth step, the banknote recognition module 180a is an equation of the outline and vertices of banknotes. Obtaining the coordinates, in a fifth step, when obtaining the size of the bill by controlling the banknote recognition module 180a, to obtain the length (Euclidean Distance) between the two points (x0, y0), (x1, y1) on the coordinates, Analyze the length between CrossPoint [TL] and CrossPoint [TR] as the width of the bill, and analyze the length between CrossPoint [TL] and CrossPoint [BL] as the height of the bill,
Big data server 300,
To determine the paper type with the big data server 300 through the network 200 by the paper money recognition module 180a, to obtain image data according to each paper type and to compare with the bill image obtained, the reference pattern DB of the paper money By generating representative data from standard sample banknote images for generation and generating pattern L and pattern H indicating the position of bit '0' and the position of bit '1' in the representative data, the generated pattern L and pattern H Register as a reference pattern of the paper currency notes and repeat the work on the paper notes to be distinguished to complete the reference pattern DB, which is a collection of the reference patterns for each paper currency paper type, and then insert the paper money to create an image of the paper money with the CIS sensor. When the banknote image is transmitted by the recognition module 180a, after determining the paper type based on the constructed information, transferring the determined data to the banknote recognition module 180a through the network 200. To send,
Banknote recognition module 180a,
After receiving the image of the banknote through the CIS sensor, find the banknote image in the scan area of the CIS sensor, obtain the rotation information and size information of the image, and line up the banknote image in line with the obtained rotation information and size information After carrying out the sorting, the sorted banknote image is transmitted to the big data server 300 through the network 200, and the banknote sheet information, and the UV data characteristics, IR data characteristics, line data characteristics, Provided with MR data characteristics, provided as a counterfeit discrimination module 180b,
Counterfeit discrimination module 180b,
By providing an external noise influence removing circuit, the analog signal of the sensor is filtered at the OP-amp when processing the optical sensor input signal received from the UV detection assembly 140, and then the signal is processed using the AD converter. Analysis, UV data from the UV detection assembly 140, IR data from the IR detection assembly 150, line segment data from the color CIS unit 160, MR data from the MR detection unit 170, the presence or absence of magnetic components, After receiving the intensity and pattern, respectively different from at least one through comparison with UV data characteristics, IR data characteristics, line data characteristics, MR data characteristics according to each bill type received from the big data server 300 Analyzes the counterfeit and outputs it to the output unit 190. After receiving the image information about the line segment pattern information and the magnetic field pattern information from the big data server 300, In analyzing whether each line segment data and MR data matched, each line segment pattern information and magnetic field pattern information (hereinafter, line segment / magnetic field pattern information) are provided from the big data server 300, and each line segment pattern information. In addition to the line section pattern information, the line section pattern is inclined at a predetermined angle, vice versa, and the ratio is different from each other. In addition to the magnetic field pattern information, the magnetic field pattern is inclined at a predetermined angle, vice versa, and the ratio is different, and the magnetic field pattern included in the image information is compared to determine whether the counterfeit is included in the image information. The characteristics of the pixels are extracted from the characteristics of the pixels, that is, the intensity of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the shapes in which the pixels change over time. Hybrid counterfeit money discrimination apparatus, characterized in that for determining the pixel is similar to the range including the characteristics similar to those of a pixel.

The method according to claim 1,
The big data server 300 provides a projection range, a reflection range, and an absorption range as UV data characteristics corresponding to each roll type, and provides an IR light receiving range according to the IR emission amount as an IR data characteristic corresponding to each roll type. Hybrid forgery characterized by providing line segment pattern information for RGB light with line segment data characteristics corresponding to winding type, and providing presence / absence, intensity range and magnetic field pattern information with MR data characteristic corresponding to each winding type Discrimination device.