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    重庆时时彩真实开奖: 一种用于处理例如钞票等页片材料的装置和方法.pdf

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    一种 用于 处理 例如 钞票 材料 装置 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN96194728.4

    申请日:

    1996.05.08

    公开号:

    CN1187894A

    公开日:

    1998.07.15

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 专利权有效期届满IPC(主分类):G07D 7/00申请日:19960508授权公告日:20020130|||授权||||||公开
    IPC分类号: G07D7/00; G07D9/00 主分类号: G07D7/00; G07D9/00
    申请人: 吉赛克与德弗连特股份有限公司;
    发明人: 保罗·史密斯; 沃尔特·赫尔曼; 伯恩德·旺德尔; 迪特尔·斯坦
    地址: 联邦德国慕尼黑
    优先权: 1995.05.11 DE 19517347.3
    专利代理机构: 柳沈知识产权律师事务所 代理人: 李晓舒
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN96194728.4

    授权公告号:

    |||1078724||||||

    法律状态公告日:

    2016.06.29|||2002.01.30|||1998.07.22|||1998.07.15

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查请求的生效|||公开

    摘要

    一种检测页片材料的设备,其中至少有一个带有存贮器的传感器单元,所述存贮器中存有多个页片的数据记录。每条数据记录具有一个可存贮来自至少一个其他存贮器数据的区域。所述传感器单元最好具有一个测量单元和一个评价单元,传感器单元的存贮器位于评价单元中。

    权利要求书

    1: 一种用于处理页片材料,例如钞票的装置包括: 一分离单元,用于将页片材料从叠放的状态分离成单片状态; 一传送单元,用于将分离后的单张页片送过所述装置; 多个传感器单元,每个传感器单元具有一测量单元和一评价单元,用以 确定各页片的测量结果; 一中央评价单元,使用来自传感器单元的测量结果给各页片分配一特定 目标单元; 多个目标单元,使页片在其中堆码或销毁; 一控制单元用于控制和/或记录对页片的处理操作,以及 一位于诸单元之间用于数据交换的连接点; 其特征在于, 至少一个传感器单元(20.N)具有存贮器,存贮器中至少存有一条数据记 录; 所述数据记录里具有至少一个区域(ED),其中存放有来自至少一个另外 的存贮器的数据。
    2: 如权利要求1所述的装置,其特征在于:多个页片的数据记录存贮在 至少一个传感器单元(20.N)的存贮器中。
    3: 如权利要求1所述的装置,其特征在于传感器单元(20.N)的存贮器位 于所述传感器单元(20.N)的评价单元中。
    4: 如权利要求1所述的装置,其特征在于:每条数据记录具有区域(MD, ME),其中由传感器单元(20.N)的测量单元决定的测量数据与/或由传感器单 元(20.N)的评价单元决定的测量结果存贮在其中。
    5: 如权利要求1所述的装置,其特征在于:中央评价单元(10)具有一存 贮器,其中存有多个页片的数据记录,每条数据记录具有区域(ME),其中存 贮有针对某一页片的传感器单元(20.1-20.N)的测量结果。
    6: 如权利要求5所述的装置,其特征在于:中央评价单元具有一个存贮 器,自由配置表和/或矩阵存贮在其中并用于推导出页片的分类类别。
    7: 如权利要求5或6所述的装置,其特征在于,提供了一种装置能从对 于某一页片的传感器单元的测量结果中推导出此页片的分类类别。
    8: 如权利要求5所述的装置,其特征在于,每条数据记录具有一个区域 (SK),所述页片的分类类别存贮在其中。
    9: 如权利要求1所述的装置,其特征在于,传送单元(30)具有多个非中 心化子单元(30.1-30.M)。
    10: 如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)分 别控制传送单元(30)的传送路径的一个部分。
    11: 如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)控 制所述装置的某一部分。
    12: 如权利要求1所述的装置,其特征在于,用于数据交换的连接处(100) 是一数据总线。
    13: 如权利要求12所述的装置,其特征在于,数据总线是一CAN总线。
    14: 如权利要求12所述的装置,其特征在于:另外还具有至少同所述单 元作部分连接的连接处(101,102)与用于数据交换的连接处(100)并行工作。
    15: 如权利要求14所述的装置,其特征在于:连接处(101,102)是数据 总线。
    16: 一种用于处理例如钞票的页片材料的方法,其中要执行如下的步骤: 利用多个传感器单元进行测量数据的收集; 从收集到的测量数据中推导出测量结果; 将测量结果与类别进行对应; 将各类别组合成具有不同形式的页片材料的特性; 利用任意的但又是严格选定的多个特性的不同形式组合,建立一个与分 类类别相联系的自由配置规则矩阵; 使用规则矩阵推导所述页片材料的分类类别, 为页片材料指派分类类别, 参考页片材料的分类类别,将页片材料送至目标单元。
    17: 如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少与离散类别 部分对应。
    18: 如权利要求17所述的方法,其特征在于,类别向量由具有全部特性 的类别,更准确地说是与具体测量结果相对应的各特性被标识了的类别构成, 规则矩阵包含多条规则,每条规则由来自具有全部特性的类别的规则向 量以及各被标识特性的至少一个类别构成, 每条规则具有一个相联系的分类类别。
    19: 如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别向量的标识与所 述规则向量的相应标识按顺序进行依次比较,以推导分类类别,并且如果 一规则向量含有所述类别向量的所有标识,则与该规则向量相联系的类 别就指派给所述页片材料; 无规则向量包含所述类别向量的所有标志,一个任意的但又是严格选定 的分类类别被指派给所述页片材料。 20.如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别有一个至少与其 部分相联系的权重,并且至少部分地参考这些权重使所述规则受到检查以便 保持一致性。 21.如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少部分对应于 重叠类别。 22.如权利要求21所述的方法,其特征在于, 每个重叠类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别; 每个分类类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别;以及 所述规则矩阵包含推理机的规则。 23.如权利要求22所述的方法,其特征在于, 一分类类别从模糊类别中由推理机推导出并被指派给所述页片材料。 24.如权利要求22所述的方法,其特征在于,所述类别具有一至少与其 部分相关的权重,而且相应模糊类别的隶属度函数与该权重之间存在联系。 25.如权利要求16所述的方法,其特征在于,指定的分类类别根据任意 的但又是严格选定的条件进行变动。 26.如权利要求25所述的方法,其特征在于,所述类别具有一个至少部 分与其相联系的权重,并且至少有一个依赖于至少一个类别的权重的条件。 27.如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一测量数据和/或测量结果。 28.如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一个随机变量。 29.如权利要求16所述的方法,其特征在于,规则矩阵中含有多条规则, 每个规则与一安全级别相联系以防止对所述规则做未经授权的变动。 30如权利要求16所述的方法,其特征在于所述类别具有与其至少部分 相关的权重,所述权重用于在各特性相互之间进行精确定级。 31.一种用于处理页片材料,例如钞票的方法,其特征在于对一传感器 单元的至少一个测量结果的推导是通过使用来自至少一个其他传感器单元的 数据而完成的。
    20: N)具有存贮器,存贮器中至少存有一条数据记 录; 所述数据记录里具有至少一个区域(ED),其中存放有来自至少一个另外 的存贮器的数据。 2.如权利要求1所述的装置,其特征在于:多个页片的数据记录存贮在 至少一个传感器单元(20.N)的存贮器中。 3.如权利要求1所述的装置,其特征在于传感器单元(20.N)的存贮器位 于所述传感器单元(20.N)的评价单元中。 4.如权利要求1所述的装置,其特征在于:每条数据记录具有区域(MD, ME),其中由传感器单元(20.N)的测量单元决定的测量数据与/或由传感器单 元(20.N)的评价单元决定的测量结果存贮在其中。 5.如权利要求1所述的装置,其特征在于:中央评价单元(10)具有一存 贮器,其中存有多个页片的数据记录,每条数据记录具有区域(ME),其中存 贮有针对某一页片的传感器单元(20.1-20.N)的测量结果。 6.如权利要求5所述的装置,其特征在于:中央评价单元具有一个存贮 器,自由配置表和/或矩阵存贮在其中并用于推导出页片的分类类别。 7.如权利要求5或6所述的装置,其特征在于,提供了一种装置能从对 于某一页片的传感器单元的测量结果中推导出此页片的分类类别。 8.如权利要求5所述的装置,其特征在于,每条数据记录具有一个区域 (SK),所述页片的分类类别存贮在其中。 9.如权利要求1所述的装置,其特征在于,传送单元(30)具有多个非中 心化子单元(30.1-30.M)。 10.如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)分 别控制传送单元(30)的传送路径的一个部分。 11.如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)控 制所述装置的某一部分。 12.如权利要求1所述的装置,其特征在于,用于数据交换的连接处(100) 是一数据总线。 13.如权利要求12所述的装置,其特征在于,数据总线是一CAN总线。 14.如权利要求12所述的装置,其特征在于:另外还具有至少同所述单 元作部分连接的连接处(101,102)与用于数据交换的连接处(100)并行工作。 15.如权利要求14所述的装置,其特征在于:连接处(101,102)是数据 总线。 16.一种用于处理例如钞票的页片材料的方法,其中要执行如下的步骤: 利用多个传感器单元进行测量数据的收集; 从收集到的测量数据中推导出测量结果; 将测量结果与类别进行对应; 将各类别组合成具有不同形式的页片材料的特性; 利用任意的但又是严格选定的多个特性的不同形式组合,建立一个与分 类类别相联系的自由配置规则矩阵; 使用规则矩阵推导所述页片材料的分类类别, 为页片材料指派分类类别, 参考页片材料的分类类别,将页片材料送至目标单元。 17.如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少与离散类别 部分对应。 18.如权利要求17所述的方法,其特征在于,类别向量由具有全部特性 的类别,更准确地说是与具体测量结果相对应的各特性被标识了的类别构成, 规则矩阵包含多条规则,每条规则由来自具有全部特性的类别的规则向 量以及各被标识特性的至少一个类别构成, 每条规则具有一个相联系的分类类别。 19.如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别向量的标识与所 述规则向量的相应标识按顺序进行依次比较,以推导分类类别,并且如果 一规则向量含有所述类别向量的所有标识,则与该规则向量相联系的类 别就指派给所述页片材料; 无规则向量包含所述类别向量的所有标志,一个任意的但又是严格选定 的分类类别被指派给所述页片材料。 20.如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别有一个至少与其 部分相联系的权重,并且至少部分地参考这些权重使所述规则受到检查以便 保持一致性。
    21: 如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少部分对应于 重叠类别。
    22: 如权利要求21所述的方法,其特征在于, 每个重叠类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别; 每个分类类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别;以及 所述规则矩阵包含推理机的规则。
    23: 如权利要求22所述的方法,其特征在于, 一分类类别从模糊类别中由推理机推导出并被指派给所述页片材料。
    24: 如权利要求22所述的方法,其特征在于,所述类别具有一至少与其 部分相关的权重,而且相应模糊类别的隶属度函数与该权重之间存在联系。
    25: 如权利要求16所述的方法,其特征在于,指定的分类类别根据任意 的但又是严格选定的条件进行变动。
    26: 如权利要求25所述的方法,其特征在于,所述类别具有一个至少部 分与其相联系的权重,并且至少有一个依赖于至少一个类别的权重的条件。
    27: 如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一测量数据和/或测量结果。
    28: 如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一个随机变量。
    29: 如权利要求16所述的方法,其特征在于,规则矩阵中含有多条规则, 每个规则与一安全级别相联系以防止对所述规则做未经授权的变动。 30如权利要求16所述的方法,其特征在于所述类别具有与其至少部分 相关的权重,所述权重用于在各特性相互之间进行精确定级。 31.一种用于处理页片材料,例如钞票的方法,其特征在于对一传感器 单元的至少一个测量结果的推导是通过使用来自至少一个其他传感器单元的 数据而完成的。
    30: 1-30.M)。 10.如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)分 别控制传送单元(30)的传送路径的一个部分。 11.如权利要求9所述的装置,其特征在于每个子单元(30.1-30.M)控 制所述装置的某一部分。 12.如权利要求1所述的装置,其特征在于,用于数据交换的连接处(100) 是一数据总线。 13.如权利要求12所述的装置,其特征在于,数据总线是一CAN总线。 14.如权利要求12所述的装置,其特征在于:另外还具有至少同所述单 元作部分连接的连接处(101,102)与用于数据交换的连接处(100)并行工作。 15.如权利要求14所述的装置,其特征在于:连接处(101,102)是数据 总线。 16.一种用于处理例如钞票的页片材料的方法,其中要执行如下的步骤: 利用多个传感器单元进行测量数据的收集; 从收集到的测量数据中推导出测量结果; 将测量结果与类别进行对应; 将各类别组合成具有不同形式的页片材料的特性; 利用任意的但又是严格选定的多个特性的不同形式组合,建立一个与分 类类别相联系的自由配置规则矩阵; 使用规则矩阵推导所述页片材料的分类类别, 为页片材料指派分类类别, 参考页片材料的分类类别,将页片材料送至目标单元。 17.如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少与离散类别 部分对应。 18.如权利要求17所述的方法,其特征在于,类别向量由具有全部特性 的类别,更准确地说是与具体测量结果相对应的各特性被标识了的类别构成, 规则矩阵包含多条规则,每条规则由来自具有全部特性的类别的规则向 量以及各被标识特性的至少一个类别构成, 每条规则具有一个相联系的分类类别。 19.如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别向量的标识与所 述规则向量的相应标识按顺序进行依次比较,以推导分类类别,并且如果 一规则向量含有所述类别向量的所有标识,则与该规则向量相联系的类 别就指派给所述页片材料; 无规则向量包含所述类别向量的所有标志,一个任意的但又是严格选定 的分类类别被指派给所述页片材料。 20.如权利要求18所述的方法,其特征在于,所述类别有一个至少与其 部分相联系的权重,并且至少部分地参考这些权重使所述规则受到检查以便 保持一致性。 21.如权利要求16所述的方法,其特征在于,测量结果至少部分对应于 重叠类别。 22.如权利要求21所述的方法,其特征在于, 每个重叠类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别; 每个分类类别均有一个带相关隶属度函数的模糊类别;以及 所述规则矩阵包含推理机的规则。 23.如权利要求22所述的方法,其特征在于, 一分类类别从模糊类别中由推理机推导出并被指派给所述页片材料。 24.如权利要求22所述的方法,其特征在于,所述类别具有一至少与其 部分相关的权重,而且相应模糊类别的隶属度函数与该权重之间存在联系。 25.如权利要求16所述的方法,其特征在于,指定的分类类别根据任意 的但又是严格选定的条件进行变动。 26.如权利要求25所述的方法,其特征在于,所述类别具有一个至少部 分与其相联系的权重,并且至少有一个依赖于至少一个类别的权重的条件。 27.如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一测量数据和/或测量结果。 28.如权利要求25所述的方法,其特征在于,至少一个条件依赖于至少 一个随机变量。 29.如权利要求16所述的方法,其特征在于,规则矩阵中含有多条规则, 每个规则与一安全级别相联系以防止对所述规则做未经授权的变动。 30如权利要求16所述的方法,其特征在于所述类别具有与其至少部分 相关的权重,所述权重用于在各特性相互之间进行精确定级。
    31: 一种用于处理页片材料,例如钞票的方法,其特征在于对一传感器 单元的至少一个测量结果的推导是通过使用来自至少一个其他传感器单元的 数据而完成的。

    说明书


    一种用于处理例如钞票等 页片材料的装置和方法

        本发明涉及一种用于处理例如钞票等页片材料的装置和方法。

        专利文献DE-2760166揭示了一种由多个不同单元构成的装置。在分页器内,码放成叠的页片材料被分成单页并送至一个输送道,该输送道将分成单页的页片材料输送过所述装置。

        将多个传感器单元沿输送道布置,每个传感器单元检测页片材料的某一特性,然后将这些特性汇总为一个测量结果。在此所用的传感器单元的结构如德国专利DE-PS?2760165所示。每个传感器单元具有一个用于检测页片材料的某些特性并将其转化成电信号的转换器。所述信号被传送到信号处理级,在此通常的模拟信号一般被转换成数字的测量数据。测量数据最终在传感器单元中的评价单元被转化成正/误信息,该信息构成传感器单元的测量结果并存贮在主存贮器中。

        主存贮器被用做所述装置的各单元之间进行数据交换的连接点,它可被所有用于读写处理页片材料所必需的数据的单元所访问。一条存贮在主存贮器中的数据记录适用于每一情况下的几种页片材料。

        根据存贮在主存贮器中,用于每种页片材料地传感器单元的测量结果,首先在中央评价单元中生成评价信息。在评价单元中存贮的一个决策表用于根据评价信息决定有关页片材料的目标单元。

        所述的目标单元可以是例如用于码放页片材料的堆积器或是用于销毁页片材料的粉碎器。对应于页片材料的所述目标单元存贮在主存贮器中。参考所存贮的目标单元,页片材料由传送单元导引和保存,在将页片材料送至目标单元后,传送单元将关于处理结果的正信息或负信息记入主存贮器中。

        所述装置的处理操作由一个控制单元控制,该单元同样访问主存贮器并根据存贮在那里的信息对处理操作加以监视和记录。而且,根据操作人员调整的工作模式,控制单元对所述装置进行初始化,这包括例如将用于所述被选定的工作模式的正确决策表存入中央评价单元中。

        在所述已知系统中,每个传感器单元仅从它所接收到的页片材料测量数据得出其测量结果。

        在这些前提下,本发明立足于提出一种用于处理页片材料的装置,以改善所述传感器单元测量结果的质量。

        此问题由主权利要求中的所述特性解决。

        本发明的基本思想主要是某一个传感器单元的测量结果利用与相关页片材料的其他传感器单元的数据而得出。为达到该目的,至少一个传感器单元带有一个存贮器,其中存贮有多个页片数据记录,这些记录中的每一条占有一个区,其中可以存贮来自至少一个另外的传感器单元的数据。

        本发明的优点在于,当所述传感器单元在要得出其测量结果时,它具有可来自其他传感器单元的数据并将其一并考虑在内。有关这些数据的知识可使所述传感器单元可以更快更准确地从这些数据中得出测量结果。

        所述传感器单元最好具有一个测量单元和一个评价单元,所述传感器单元的存贮器位于评价单元内。而且,传感器单元的测量结果不仅局限是正/误信息,而是具有更高级的信息内涵。例如测量结果可以是页片材料以毫米为单位表示的长度和宽度、关于玷污的尺寸数据,有关印刷图案与参考图案相比的吻合程度、金属线距离页片材料边缘的距离,有关类形的识别号码或页片材料的位置等等。

        在所附权利要求以及与附图结合的本发明实施例的说明中,还可找到本发明的其他特征和优点。在附图中,

        图1是本发明一个实施例的示意图。

        图2是所述传感器评价单元内所述存贮器内容的说明图。

        图3是所述中央评价单元中所述存贮器内容的说明图。

        图4是本发明的方法的第一实施例的流程图。

        图5是测量结果在离散的类别上进行对应的说明图。

        图6是所述第一实施例规则矩阵的说明图。

        图7是分类类别转换条件的说明图。

        图8是本发明的方法的第二实施例的流程图。

        图9表示测量结果在具有隶属度函数的重叠类别上进行对应的说明图。

        图10是所述第二实施例的规则矩阵的说明图。

        图11表示分类类别的隶属度函数的说明图。

        图12是一个分类类别的结果隶属度函数的图形推导。

        图13表示所述结果隶属度函数的说明图。

        图1所示为本发明的一个实施例的示意图,从堆积器中来的页片材料在一个分离单元中被分离成一片片,并传送到输送道,该输送道由传送单元30控制并将页片材料送过所述装置。输送道被分成一些独立的部分,每个部分由传送单元30的分散控制子单元30.1-30.M控制。

        在将各页片材料分开期间,各页片材料被分配以识别号以便所述页片可以被所述装置的所述单元清楚识别,处理页片所需的数据利用页片的识别号ID在连接处100处得以交换。连接处100与中央评价单元10、子单元30.1-30.M、多个传感器单元20.1-20.N和控制单元40互连。

        传感器单元20.1-20.入分别由测量单元21.1-21.N和评价单元22.1-22.N构成。每个测量单元21.n具有一个用以探测所述页片材料的某些特性并将它们转换成电信号的转换器。之后这些电信号被转换成数字测量信号,有选择地被进行标准化处理并/或在进一步处理之前被转变。传感器20.n的评价单元22.n接收测量单元21.n的测量数据并利用该数据得到一测量结果。

        至少一个评价单元22.n具有一个存贮器,存贮器内容如图2所示,在此评价单元22.2被用做一个示例,在评价单元22.2中可以安排多条数据记录。每条数据记录被分配给具有某一识别号ID的页片。在这里存贮器所显示的安排有L条数据记录的情况。

        每条数据记录均有一个外部数据区ED,其中存贮有来自其他传感器单元的测量数据MD或测量结果ME。例如在图2中来自传感器单元20.3的测量数据MD和来自传感器单元20.1的测量结果存贮在每条数据记录中。例如来自传感器单元20.3用于识别号为2的页片的测量数据在此指定为MD.23,第一索引对应于钞票的识别号ID=2并且第二索引对应于传感器单元索引=3,其余的数据也用此法类似地指定。

        对于每一页片而言,由测量单元21.2传送的测量数据MD最好也存贮在评价单元22.2的存贮器中。评价部分22.2从其自身的测量数据MD和数据记录中外部数据ED中得出每个页片的相应的测量结果,该结果可有选择地存贮在相应数据记录中。

        当某一页片的测量结果确定以后,将其按页片相应的识别ID号写入数据线100。如果有必要的话,该测量结果可被其他传感器单元读取并存入该传感器单元的评价单元存贮器中。如果某一传感器的某测量结果对于另外要获得测量结果的传感器单元而言是必须的话,则可将相应的测量数据写到数据线100,以使其他传感器单元可读取之。另外测量结果可仅在接收到来自其他传感器单元的相应信号后再写入。

        而且,所述装置具有一个带内容如图3所示的存贮器的中央评价单元10。中央评价单元10从数据线100中读取20.1至20.N所有传感器单元的测量结果并在所述相应页片的识别号ID下存贮这些数据。当具有某一识别号ID的页片材料的所有传感器单元的测量结果都已知了时,中央评价单元10从相应页片材料的测量结果中得出分类别KL,并将识别号ID和所属分类别写到数据线100。分类别KL可以有选择地存入所述存贮器的相关的页片识别号下。

        分类别KL由控制页片向目标单元传送的输送单元的子单元评价。如果相应的子单元30.m不负责所述页片的处理,则页片被送到下一个子单元30.m+1。否则,该页片就被引导到子单元30.m的相应操作器并被处理在处理完页片材料之后,处理单元将处理结果的有关的相应正负信息写到数据线100上,该信息被例如控制单元40读取并用做操作过程的记录。

        而且,例如如果在子单元30.m的转输系统发生了页片阻塞等情况,各子单元30.m可以将错误信息写到数据线上。这些错误信息可以被所述装置的其他单元解释并开始寻取适当措施。

        子系统30.m最好设计得可对输送道的电气功能和机械功能进行控制,包括驱动输送道。操纵输送道内的开关、用光栅方法检测所述页片材料的位置等,以及其他一些功能。而且,子单元30.m还可以控制在所述装置的所述单元内的特殊的机、电操作器。这包括例如控制分离部件。堆积轮以及粉碎机滚子(shredder?roll)等。

        控制单元40用于控制和记录对页片的处理操作,其作用是通过数据线100输送由各单元进行解释的控制信息。这类别控制信息可用以例如将所述装置置于由用户选定的处理状态之下。而且,控制单元40还可以通过数据线100使来自自身的特殊程序或参考数据存贮到所述装置的其他单元中。为此,控制单元40具有可存贮这些数据的大存贮器。

        控制单元40利用来自子单元30.1-30.M、传感器单元20.1-20.N的数据以及中央评价单元10的分类别SL可对各个页片的处理操作进行监视和记录。在对所述页片材料实际处理期间,所述控制单元的功能只限于对数据线100的监视。

        数据线100起到数据总线的作用,最好是使用CAN总线,这特别适用于在此主要所说的所谓实时应用场合。而且,可选择数据线101、102与数据线100并行以便缓和数据线100。

        数据线101也可以使用CAN总线以改善传感器单元20.1-20.N与中央评价单元10之间数据交换状况。这一点对于当在传感器单元20.n之间有大量的测量数据交换时特别有用。

        特别由控制单元40使用的数据线102用于所谓的非实时应用。包括例如在将所述装置初始化至某一操作状态期间将例如扩展程序或参考数据写至传感器单元20或中央评价单元10。也可将数据分流至子单元30.m的连接处,这是因为传至该处的数据量通常很小。

        某一页片的分类别可以利用中央评价单元10存贮器中的自由配置表与/或矩阵从传感器单元的测量结果中得出。在获得这一分类别结果的过程中,连续测量结果首先进行类别匹配,离散测量结果被直接指派到某一类别。各类别间进行组合成为具有不同形式的页片的一种特性。规则矩阵配合具有分类类别的多种特性不同形式任意的又是严格选定的组合使用。

        图4所述为本发明用于处理页片材料(此处特指钞票)的方法的第一实施例的流程图。所述钞票的测量数据MD由传感器20.n收集,测量数据的作用是推导出如图3所示的评价单元10中存贮的所述钞票的测量结果ME。

        在第一实施例中,测量结果首先在离散类别上进行匹配。图5所示为这类匹配的一个实例,在该例中,测量结果用来表示钞票上以平方毫米表示的一块污点的面积。若例如在测量M1中确定的测量结果为140mm2,则该测量结果与具有类别编码4的类别相匹配。各类别的编码编号和类别上下限位置可随意配置。类别0至5可以组合成“污点”特性,每个类别表示“污点”特性的一种形式,为简明起见,各个类别可以口头指定为例如“很少”,“少”,“很多”等。

        图6所示为第一实施例的规则矩阵,对于“双张”,“扰动”等各特性,相应的类别被赋以口头称谓或分类别编码,为简明起见,不同的特性被组合入更高的组。

        为推导出钞票的分类别,首先从所有特性的类别中构造出一个特性向量。例如图6所示的4个类别向量V1至V4,在各特性中,与钞票的测量结果相应的类别被精确标出。例如,对于“污点”特性,属于类别向量V1的页片材料的测量结果是在类别“很少”中,而特性“折角”的测量结果在类别“很少”中。所述类别向量对钞票的所有特性的形式进行了分类别。

        所述规则矩阵由几条被指定了标号1~5的规则组成,每个规则由一规则向量构成。该规则向量以与类别向量相似的方式由全部特性的类别而构成。然而,与类别向量不同的是它允许某特性的多个类别得以被标志出来。例如对于规则1至5中的“脏度”特性,规则1至5中均具有一相联系的分类类别,被具体的分类目标“堆积器1”、“堆积器2”等所指定。一般而言,同一分类类别可以分配至多条规则。

        各规则内容可以口头地粗略制定如下:根据规则1,那些具有面值为$50,方向朝上,具有全部安全特征,干净且极少有损伤的钞票被指定为分类类别“堆积器1”,根据规则2,那些方向朝下,其他方面则与规则1中钞票特性相同的钞票被指定为分类类别“堆积器2”。分类类别“堆积器3”被指派为所有面值为$1和$2且至少有一条正确安全线,干净且很少有损伤的钞票;分类类别“堆积器4”被指派为无论何种面值、干净、很少有损伤以及“水印”特性和“安全线”特性均不正确的钞票;分类类别“粉碎器”被指派为无论面值是多少以及有无损伤,具有正确的安全特征并且很脏的所有钞票。

        为了推导出分类类别,类别向量标识,例如V1,与相应的规则向量的标识1,2,3,4,5按次序依次进行比较分配给被标识在类别向量的所有类别中第一规则向量的分类类别被指定为页片材料的分类类别,如果无规则向量的标志匹配所述类别向量的全部标识,则所述页片材料被指定为一个任意的但又是严格选定的分类类别。

        对图6中所举的例子来说,这意味着对应于类别向量V1的页片材料被划分为分类类别“堆积器2”;对应于类别向量V2的页片材料被划分为分类类别“堆积器4”;对应于类别向量V3的页片材料被划分为分类类别“粉碎器”。由于无规则向量的标识匹配类别向量V4的全部标志,该页片材料被指派为一个任意的但又是严格选定的分类类别“排除”。

        在所述页片材料被指定为所述分类类别后参考其所属类别被送至相应的目标单元。属于“排除”类别的页片通常堆积在所谓的排除盒中,并在这里被取出所述设备并由操作者进行检查。

        为了防止发生未经授权而对规则矩阵中的规则进行更改的情况,每个类别均被指定一个安全级别SL,这可以用来规定哪些使用者可在该类别中进行更改。例如,值3代表所述装置的开发者,值2代表主管人员而值1代表操作者。这样一来,装置的操作者可被允许对“钞票面值”特性的各类别进行变动而有关“钞票安全特征”组的特性只允许由主管人员加以变动。

        而且,可以将权重G与至少某些类别联系起来,权重可以用于例如检查所述规则矩阵中的规则以便在必要时保持或改变由规则矩阵推导出的分类类别。

        在此通过一个实例方式,仅对“钞票安全特性”组的权重G的一个可能的意义加以解释。除了所示的“水印”和“安全线”二个特性以外,通常在该组中还有一些其他特性,在此为简化起见均略去。

        对于判断钞票而言,也许感兴趣的不仅在于检查所述安全特征中的各个特性,还进一步要进行各特性彼此之间的权重划分,以便将重要的特性从较次要的特性中挑选出来,例如,在此特征“安全线”的正确性其重要级别(5)高于“水印”特性(3)的正确性。对于多个这样的特性的情况,可以通过相应的权重得到各特性间的精确的级别划分。

        根据“钞票的安全特征”组中各类别的权重,可以通过将所述组内的每个特性的各个类别的权重与所述规则的最低被标志权重相加来确定各规则的最小权重。这意味着对于图6中的示例,所述“钞票安全特性”组中的规则1,2,和5各被分配了一个最小权重8,对于规则3而言,最小权重为5以及对规则4而言,最小权重为0。

        用这种方式确定的“钞票安全特征”组中的各条规则的最小权重提供了对所述钞票的安全性的一个度量。一个高的最小权重代表高安全性而一个低的最小权重表示低安全性。对于适合流通的钞票而言,可以在“钞票安全特征”组中通过一个给定的最小权重来定义钞票理想的安全性。

        根据“面值”特性的权重,可以确定适合流通的钞票的安全性的给定最小权重。适合于流通的钞票的“钞票安全特性”组中规则的给定最小权重是根据“面值”特性中规则的被标志类别的最大权重而得出的。对于规则1,2,4和5而言,可得出适于流通的钞票安全性的最小权重是8,而对于规则3,最小权重是3。

        将根据“面值”特性表示,适于流通的钞票的安全性的给定最小权重同“钞票安全特征”组内各规则的权重进行比较的结果表明,对于规则1,2,3和5表示适于流通的银行钞票的安全性的最小权重大于在所述“钞票安全特征”组内的最小权重。这种关系和标准仅对规则4不适用。这些标准可用于例如检查各条规则的一致性。

        为“钞票安全特性”组内的各规则引入一个最小权重的方法提供一个允许具有不同安全特征的钞票彼此之间互相比较的标准。如果需要的话,当然还可以为所述类别的各权重使用其他的评价算法。

        如图7所示,利用规则矩阵确定的分类类别可以随后根据一定的条件进行转换,这种后续的转换有利于例如检修所述装置或设计所述规则矩阵。

        所述条件可以从规则矩阵中推导出,例如“钞票安全特征”组中规则的最小权重MG。此外,所述条件还可依赖于所述传感器的测量结果或某一测量结果的类别代码。通??梢栽谔跫惺褂闷兰凵璞杆玫降囊匀魏畏绞阶楹系娜渴?。

        而且,还可以利用随机发生器RND改变某种钞票的统计学分布。如图7中的示例所表明的,20%的银行钞票在统计上从分类类别“粉碎器”转向分类类别“排除”。这样一个过程使得如果所述装置的操纵人员检查转移至属“排除”类别的钞票,则可以连续检查钞票分类质量。之后装置操纵人员在需要时可以适当地在其检查的基础上改变某些类别的类别分界限。

        而且,这种对分类类别的后续转变,使得在遇到干扰的情况下,对相应钞票分类的改变变得很容易,因为无需在规则矩阵中做很大变化。

        本发明用于处理页片材料的第二实施例如图8所示。在此,如同在上述第一实施例中解释的一样,首先由传感器20.n收集测量数据并且该测量数据用于测量结果的推导。

        与第一实施例不同,测量结果在此同互相有重叠的类别相匹配或在此被模糊化。图9所示为这类别匹配的一个实例。为简明起见,这些仅用了第一实施例特性项中的“脏度”、“折角”、“污点”特性在这个例子中,所述页片的测量结果可假定为从0到1的值,将三个互相有重叠的类别分配给每个特性,对于“脏度”特性而言,具有测量值位于区域0到0.5的“高脏度”类别、测量值为0到1的“中等脏度”类别和区间为0.5到1的“低脏度”类别?!案咴喽取?,“中等脏度”和“低脏度”类别在以下被用做模糊类别。

        每个模糊类别被赋与一个隶属度函数,如图9所示。相互重叠的模糊类别数量与不同的录属度函数的形式可任意确定。通过适当地选择隶属度函数,可以对特定应用下的有关方法的功能性进行优化。

        在图9中,二次测量M1,M2的测量结果与从隶属度函数得到的隶属度值一起标出。测量M1包含了一张低脏度,相对较多的折角和很少污点的钞票,在测量M2中,脏度比M1中要大,且有更多的折角,而且,其污点少于M1中的污点。

        模糊类别用于定义如图10所示的一个规则矩阵,在规则矩阵的各列中写明了各个类别的所述特性“脏度”、“折角”、“污点”的可能组合。所述规则矩阵的最后一列为“分类”特性,以将三个模糊类别指定为“堆积器”、“粉碎器”、和“排除”。所述规则矩阵的行说明了规则1至8,各条规则将所述三种特性的模糊类别的各可能组合分别同所述“分类”特性的模糊类别联系起来。在具体指明的所述各模糊类别下,由图9所确定的隶属度值分别用于对测量M1和测量M2进行表述,有关用于表述“分类”模糊类别的值的确定将在下面进行解释。

        所述规则矩阵中的规则可做如下口头陈述。例如规则1表示一张被划分入按“分类”属性的模糊类别“排除”中的具有低脏度、很多折角和少量污点的钞票;规则2用于一张被划分入按“分类”属性的模糊类别“粉碎器”中的具有中等脏度。很多折角和少量污点的钞票等。由于对于测量M1和测量M2而言不会再有其他的合理组合,因此规则矩阵中的规则限于八条,不必要使规则矩阵包含所有的可能组合,而只要包含相关组合的规则就足够了。

        为了推导出一张钞票的类别,如图11所示,首先将按“分类”特性的模糊类别与一个相应的隶属度函数联系起来。

        根据模糊类别及其隶属度函数以及规则矩阵。首先用所谓的推理机推导出分类结果模糊类别“堆积器”类别、“粉碎器”类别、和“排除”类别。

        通过在一条规则内将测量结果的隶属度值联系到一起并将联结的结果同分类相联系??梢曰竦萌缤?0所示根据“分类”特性的各模糊类别。这里,做为一了解示例,选择最小隶属度值做为联系值(如图中用方框框起的)。

        图12所示为从相应规则中推导出的根据“分类”特征的模糊类别“粉碎器”的一个例子,根据规则中联系值的结果。模糊类别“粉碎器”的隶属度函数在一定高度上被切去。图12a和12b示出了将这一过程用于规则4中测量M2的结果时的情况。根据如图10中所示的规则矩阵,规则将隶属度值0.2传递给测量M2以及根据“分类”特性的模糊类别“粉碎器”。因此模糊类别“粉碎器”的隶属度函数在值0.2值被截去。这样就获得了各规则联系部。为简化起见,在此各部分区域的最大覆盖面积被选做联系部,结果如图12c所示。

        对所有规则和所有的根据“分类”特性的所有模糊类别使用类似的方法,可以得出如图13a和13b所示的“分类”特性的结果模糊类别及其隶属度函数作为测量M1和测量M2,由图12c中的示例所确定的结果可在图13b中再次看到。

        在最后一步,必须从“分类”特性的结果模糊类别或是非模糊化的“分类”特性中推导出一个离散分类类别,完成该项推理的一个简单方法是将某页片材料具有最大面积的模糊类别做为该页片材料的模糊类别。对于测量M1的情况而言,该页片材料的类别定为“排除”类别,而测量值为M2的页片材料定为“碎片”类别。

        从“分类”特性的结果模糊类别中推导分类类别的一种更精细的方法是例如首先用例如组合的方法将“分类”特性的各结果模糊类别“堆积器”,“粉碎器”,“排除”连接到一起并从结果区域中计算主中心的位置。通过数据圆整,该数值与一个离散的分类类别相匹配。

        当然,也可将在现有技术中为人熟知的与模糊逻辑相关的其他方法用到按上述意义对页片材料进行处理的问题上来。

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