Fatigue Level Estimation of Bill based on Acoustic Energy Feature by Supervised SOM

• Teranishi Masaru

  Nara University of Education

• Omatu Sigeru

  Osaka Prefecture University

• Kosaka Toshihisa

  Glory Ltd.

Bibliographic Information

Other Title

• 教師ありSOMを用いた紙幣音響エネルギー特徴に基づく疲弊度推定

Abstract

疲弊札は，ATM（現金自動預払機）の連続運用に支障を来す．手作業による疲弊札の選別作業効率化のために，疲弊の基準が調整機能な疲弊札自動選別手法の開発が要望されている．このために，紙幣の曲げ剛性を紙幣の数値的疲弊度として使用できるが，曲げ剛性の高速計測は困難である． 本報告では，教師ありSOMを用いて紙幣の音響エネルギー特徴から曲げ剛性を推定する手法を提案する．実紙幣を用いた実験結果にて，提案手法の有効性を示す．

Journal

• Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

  Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers SCI08 (0), 232-232, 2008

  The Institute of Systems, Control and Information Engineers

Keywords

• Supervised SOM
• Neural Networks
• Acoustic Signal Processing
• Material Mechanics
• Fatigue Bill Classification

Details

• CRID: 1390282680599420032
• NII Article ID: 130006982820
• DOI: 10.11509/sci.sci08.0.232.0
• Text Lang: ja
• Data Source:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• Abstract License Flag: Disallowed