Устройство и способ обработки листового материала, в частности банкнот

Устройство и способ обработки листового материала, в частности банкнот

Реферат

 

Изобретение относится к средствам обработки листового материала, в частности банкнот. Техническим результатом является повышение качества информации, выдаваемой датчиками параметров листового материала. Описано устройство для проверки листового материала, в котором по меньшей мере в одном датчике предусмотрено запоминающее устройство для осуществления управления записями данных множества листов. В каждой записи данных предусмотрены поля, в которых могут храниться данные, полученные по меньшей мере одним другим датчиком. В состав датчика предпочтительно входят измерительный блок и блок обработки, причем в последнем предусмотрено запоминающее устройство этого датчика. 3 с. и 28 з.п. ф-лы, 13 ил.

Настоящее изобретение относится к устройству и способу обработки листового материала, в частности банкнот.

Подобное устройство, состоящее из различных модулей, описано в патенте DE 2760166. В этом устройстве предусмотрен отделитель, который поштучно отделяет листовой материал из пачки и подает их на транспортер, перемещающий каждый лист через устройство.

На пути транспортера установлено несколько датчиков, каждый из которых распознает определенные признаки листового материала и объединяет полученные данные в результат измерения. Структура применяемых в этом устройстве датчиков описана в патенте Германии DE-PS 2760165. Чувствительный элемент каждого датчика регистрирует определенные признаки листового материала и преобразует собранные им данные в электрический сигнал. Первичную обработку этого сигнала выполняет специальный каскад. В целом в этом каскаде происходит преобразование обычно аналогового сигнала в цифровые данные измерений. Эти данные затем поступают в блок предварительной обработки результатов, полученных датчиком, и преобразуются в двоичную форму "ДА-НЕТ". Такая форма представления и является полученным с помощью датчика результатом измерения, который сохраняется в центральном запоминающем устройстве (ЗУ).

Центральное ЗУ используется в качестве связующего узла для обмена информацией между различными блоками или модулями устройства. К этому ЗУ могут обращаться все блоки для записи или считывания данных, необходимых для обработки листового материала. В центральном ЗУ в каждом случае для нескольких листов хранится одна запись.

По хранящимся в центральном ЗУ результатам измерений, полученным датчиком для каждого листа, центральный блок обработки определяет сначала численные значения параметров. На основании этих значений с помощью хранящихся в блоке обработки таблиц решений определяется конечный объект, куда должен быть направлен соответствующий лист.

К конечным объектам можно отнести, например, укладчики для укладки листов в стопку или измельчители для уничтожения листов. Информация о конечном объекте для соответствующего листа хранится в центральном ЗУ. В соответствии с этой информацией о конечном объекте лист перемещается блоком транспортировки для дальнейшей обработки или изымается. После подачи листа к конечному объекту блок транспортировки посылает в центральное ЗУ положительную или отрицательную информацию о результате обработки.

Управление процессом обработки листового материала в устройстве осуществляет соответствующий блок. Он также имеет доступ к центральному ЗУ и на основе хранящейся в нем информации может контролировать и регистрировать состояния процесса обработки. Другая функция блока управления заключается в том, что он приводит блоки устройства в исходное состояние в зависимости от режима работы, заданного пользователем либо оператором. В качестве примера можно назвать хранение таблиц корректных решений для выбранного режима работы в центральном блоке обработки.

Любой датчик известного устройства может выдавать результат измерения только на основе данных, собранных им самим в процессе обработки листового материала.

Исходя из сказанного выше, задачей настоящего изобретения является создание устройства для обработки листового материала, которое позволило бы повысить качество информаций, выдаваемых датчиками.

Эта задача решается с помощью устройства с отличительными признаками главного пункта формулы изобретения.

Основная идея изобретения состоит по существу в том, чтобы для получения результатов измерения от одного датчика использовать данные других датчиков о соответствующем листовом материале. Для этого по меньшей мере в одном датчике предусмотрено запоминающее устройство, в котором может осуществляться управление записями данных по нескольким листам. В каждой такой записи предусмотрены области, в которых могут храниться данные, полученные по меньшей мере от одного другого датчика.

Преимущество изобретения состоит в том, что датчик располагает полученными от других датчиков данными, которые он может учитывать при получении данных своего собственного результата измерения. Благодаря наличию такой информации датчик может более быстро и более точно выдавать на основе этой информации результаты измерений.

Датчик предпочтительно содержит измерительный блок и блок обработки, в котором предусмотрено запоминающее устройство этого датчика. Далее, результаты измерений, полученные датчиком, не ограничены только одной формой представления "ДА-НЕТ", а содержат больший объем информации. Результаты измерений могут представлять собой, например, длину или ширину листового материала (в миллиметрах), степень его загрязнения или степень совпадения печатного изображения с базовым изображением, расстояние от металлической нити до передней кромки, идентификационный номер типа или ориентации листового материала и т.п.

Другие отличительные особенности и преимущества изобретения представлены в соответствующем пункте на способ, зависимых пунктах и в описании примера выполнения изобретения со ссылкой на чертежи, на которых показано: на фиг. 1 - принципиальная схема варианта выполнения изобретения; на фиг. 2 - графическое представление содержимого памяти блока обработки, входящего в состав датчика; на фиг. 3 - графическое представление содержимого памяти в центральном блоке обработки; на фиг. 4 - блок-схема первого варианта осуществления способа по изобретению; на фиг. 5 - схема отображения результатов измерений по дискретным классам; на фиг. 6 - представление матрицы правил для первого варианта выполнения изобретения; на фиг. 7 - представление условий изменения для классов сортировки; на фиг. 8 - блок-схема второго варианта осуществления способа по изобретению; на фиг. 9 - схема отображения результатов измерений по перекрывающимся классам с функцией соответствия; на фиг. 10 - графическое представление матрицы правил для второго варианта выполнения изобретения; на фиг. 11 - графическое представление функций соответствия классов сортировки; на фиг. 12 - графическое представление результирующей функции соответствия класса сортировки; на фиг. 13 - графическое представление результирующих функций соответствия.

На фиг. 1 показана принципиальная схема одного из вариантов выполнения изобретения. Отделитель поштучно отделяет листы от пачки и подает их на транспортер, перемещающий листы через устройство и управляемый соответствующим блоком 30. Транспортер разделен на отдельные участки, каждым из которых управляет автономно работающий субблок 30.1-30.М блока 30 транспортировки.

При отделении из пачки каждому листу присваивается идентификатор ID, по которому различные блоки устройства однозначно распознают данный лист. Обмен информацией, необходимой для обработки листового материала, с помощью этого идентификатора ID осуществляется по линии 100. Эта линия 100 соединяет между собой субблоки 30.1-30. М, центральный блок 10 обработки, многочисленные датчики 20.1- 20. N и блок 40 управления.

В состав каждого из датчиков 20.1-20.N входят измерительный блок 21.1-21. N и блок 22.1-22.N обработки. Каждый измерительный блок 21.n содержит чувствительный элемент, который распознает определенные признаки листового материала и преобразует их в электрические сигналы. Эти электрические сигналы преобразуются затем в цифровые данные измерений и при необходимости для последующей обработки могут быть нормированы и/или преобразованы. Полученные измерительным блоком 21.n данные измерений поступают в блок 22.n обработки датчика 20. n, который на основе анализа этих данных определяет результат измерения.

По меньшей мере в одном из блоков 22.n обработки предусмотрено запоминающее устройство, содержимое которого показано на фиг. 2. В качестве примера можно рассмотреть блок 22.2 обработки. ЗУ блока 22.2 обработки может управлять множеством записей данных. Каждой из записей поставлено в соответствие по одному листу с определенным идентификатором ID. Показанное в данном примере ЗУ позволяет управлять L записями данных.

Каждая запись данных имеет область для хранения внешних данных ED, например, данных измерений MD или результатов измерений ME, полученных от других датчиков. На фиг. 2, в частности, представлена таблица, в которой в каждой записи хранятся данные MD от датчика 20.3 и результаты измерения датчика 20.1. В этом случае данные измерений, полученные от датчика 20.3 для листа с идентификатором id=2, имеют, например, обозначение MD.23, где первый индекс идентификатора ID соответствует банкноте 2, а второй индекс соответствует индексу датчика 3. Обозначение других данных производится аналогичным образом.

В памяти блока 22.2 обработки предпочтительно хранятся данные измерений MD для каждого листа, полученные от измерительного блока 21.2. По собственным данным измерения MD и внешним данным ED записи данных блок 22.2 обработки формирует для каждого листа соответствующий результат измерения ME, который необязательно может храниться в соответствующей записи данных.

После получения результата измерения для одного листа этот результат вместе с соответствующим идентификатором ID листа передается на линию 100 передачи данных. Этот результат может при необходимости считываться другими датчиками и храниться в памяти блока обработки указанного датчика. Если определенные данные измерения одного датчика необходимы для получения результата измерения другим датчиком, то эти данные первый датчик также должен передать на линию 100, чтобы их мог считать другой датчик. Альтернативно этому запись данных измерения может осуществляться только после приема соответствующего сигнала от другого датчика.

Устройство обработки листового материала содержит далее центральный блок 10 обработки с запоминающим устройством, содержимое которого показано на фиг. 3. Центральный блок 10 обработки считывает результаты измерения всех датчиков 20.1 -20. N с линии 100 передачи данных и вводит их в память под идентификатором ID соответствующего листа. Если по идентификатору ID известны результаты измерения всех датчиков, то по результатам измерения центральный блок 10 обработки определяет класс сортировки KL для соответствующего листа и передает на линию 100 идентификатор ID и соответствующий класс сортировки KL. Класс сортировки KL необязательно может храниться в памяти под соответствующим идентификатором листа.

Класс сортировки KL обрабатывается субблоками блока транспортировки, которые управляют перемещением листа к конечному объекту. Если соответствующий субблок 30. m не предназначен для соответствующей обработки листа, то последний передается следующему субблоку 30.m+1. В другом случае лист передается на обработку к соответствующим манипуляторам субблока 30.m. По окончании обработки листа блок обработки посылает по линии 100 соответствующую положительную или отрицательную информацию об окончании обработки. Эта информация считывается, например, блоком 40 управления и используется при регистрации состояний процесса обработки.

Каждый субблок 30.m может также посылать на линию сообщения об ошибках, например, при образовании затора листов в системе подачи субблока 30.m. Эти сообщения об ошибках могут интерпретироваться другими блоками устройства для принятия соответствующих мер.

Субблоки З0.m выполнены предпочтительно таким образом, что они могут управлять электрическими и механическими функциями транспортера. К их числу относятся, например, привод транспортера, управление переключением различных ветвей транспортера, измерение положения листового материала с помощью фотореле и т.д. Субблоки 30.m могут осуществлять также управление специальными электрическими, соответственно механическими манипуляторами, используемыми в модулях и блоках устройства. В их числе, например, можно назвать управление узлами отделителя листов, ходовой тележкой укладчика и валками измельчителя и т.п.

Блок 40 управления осуществляет управление и регистрацию состояний процесса обработки листового материала. Этот блок может также передавать по линии 100 управляющую информацию, которая соответствующим образом интерпретируется отдельными блоками. С помощью такой управляющей информации устройство можно настроить, например, на режим работы, выбранный пользователем или оператором. Блок 40 управления может далее инициировать запись специальных программ или базовых значений, хранящихся в нем, в другие блоки устройства путем передачи по линии 100. Для этой цели в блоке 40 управления предусмотрены массовые ЗУ (или ЗУ сверхбольшой емкости), которые осуществляют управление этими данными.

На основе данных, полученных от субблоков 30.1-30.M, датчиков 20.1-20.N и классов сортировки SL, определенных центральным блоком 10, блок 40 управления может контролировать и регистрировать процесс обработки каждого отдельного листа. При проведении собственно обработки листового материала функция блока управления сводится лишь к контролю за линией 100 передачи данных.

Линия 100 передачи данных выполнена в виде информационной шины. Предпочтительно использовать CAN-шину. Эта шина наиболее пригодна для работы в так называемом режиме реального времени, которая главным образом имеет место в данном случае. Для снижения нагрузки на линию 100 передачи данных необязательно могут быть предусмотрены дополнительные, параллельные ей линии 101, соответственно 102 передачи данных.

Линия 101 передачи данных также может быть реализована в виде CAN-шины для улучшения обмена данными между датчиками 20.1- 20. N и центральным блоком 10 обработки. Это особенно целесообразно в том случае, когда датчики блоки 20. n обмениваются множеством данных измерений, которые часто имеют большой объем.

Линия 102 используется блоком 40 управления для особых прикладных задач, которые выполняются в так называемом "нереальном масштабе времени". По этой линии, например, при инициализации устройства в определенное рабочее состояние можно также передавать программы или большие объемы базовых данных к датчикам 20 или центральному блоку 10 обработки. От использования линии передачи данных к субблокам 30.m можно также отказаться, поскольку объемы передаваемых к ним данных обычно незначительны.

Класс сортировки листа по результатам измерений, полученным от датчиков, можно определить, например, с использованием таблиц и/или матриц, имеющих произвольную конфигурацию и хранящихся в памяти центрального блока 10 обработки. С этой целью результаты непрерывных измерений распределяются сначала по классам, соответственно отображаются на них. Результатам дискретных измерений непосредственно ставится в соответствие определенный класс. Отдельные классы объединяются по параметру листа, имеющему различную степень проявления. Произвольным, но строго установленным комбинациям различных степеней проявления некоторого количества параметров с помощью матрицы правил можно присвоить соответствующий класс сортировки.

На фиг. 4 показана блок-схема первого варианта осуществления предлагаемого способа обработки листового материала, в частности банкнот. Сбор данных измерений MD банкноты осуществляется датчиками 20.n. На основе этих данных MD определяются результаты измерений ME банкноты, которые сохраняются в блоке 10 обработки согласно фиг. 3.

В этом варианте осуществления способа результаты измерений ME отображаются сначала на дискретные классы. Пример такого отображения представлен на фиг. 5. В этом случае результатом измерения является площадь банкноты (в миллиметрах), покрытая пятнами. Если при первом измерении М₁ полученный результат составляет, например, 140 мм, то этот результат отображается на класс с кодом 4. Количество классов, а также их границы могут иметь произвольную конфигурацию. Классы 0-5 можно объединить по параметру "пятна". Каждый класс, таким образом, характеризует одну степень проявления параметра "пятна". Для большей наглядности некоторые классы часто имеют также словесные коды, например, "очень мало", "мало", "много" и т.д.

На фиг. 6 представлена матрица правил для первого варианта осуществления способа. Для отдельных параметров "двойная подача", "сбой" и т.д. соответствующие классы имеют словесные и численные коды. Для наглядности различные параметры дополнительно объединены в группу более высокого уровня.

Для определения класса сортировки банкноты из классов всех параметров сначала формируется вектор параметра. В качестве примера на фиг. 6 представлены четыре вектора классов V₁-V₄. В каждом из соответствующих рядов, относящихся к одному параметру, точно помечен класс, который соответствует определенному результату измерения банкноты. Так, например, в ряду, относящемся к параметру "пятна", результат измерения, относящегося к вектору V₁ листового материала, расположен в классе "мало", в то время как результат измерения параметра "загнутые углы" расположен в классе "очень мало". Следовательно, вектор класса классифицирует степень проявления всех параметров банкноты.

Матрица состоит из некоторого числа правил в столбцах, обозначенных в данном случае цифрами 1-5. Каждое правило состоит из одного вектора, который аналогично вектору класса образован из классов всех параметров. Однако в отличие от вектора класса в данном случае можно пометить несколько классов одного параметра, как, например, параметр "загрязнение" в столбцах правил 1-5. Каждому правилу 1-5 соответствует один класс сортировки, обозначенный в данном случае соответствующим конечным объектом "укладчик 1", "укладчик 2" и т. д. В целом нескольким правилам можно присвоить один и тот же класс сортировки.

Информативность отдельных правил можно в словесном виде сформулировать примерно следующим образом. Согласно правилу 1 класс сортировки "укладчик 1" присваивается тем банкнотам, достоинство которых составляет $50 и которые ориентированы верхней стороной, имеют все признаки защиты, чистую поверхность и очень мало дефектов. Согласно правилу 2 тем банкнотам, которые ориентированы нижней стороной, а в остальном имеют признаки, совпадающие с признаками банкнот согласно правилу 1, присваивается класс сортировки "укладчик 2". Класс сортировки "укладчик 3" присваивается всем банкнотам достоинством $1 и $2, которые имеют по меньшей мере корректную защитную нить, чистую поверхность и мало дефектов. Класс сортировки "укладчик 4" присваивается тем банкнотам, которые независимо от достоинства имеют чистую поверхность, мало дефектов и у которых не корректны ни признак "водяной знак", ни признак "защитная нить". Класс сортировки "измельчитель" присваивается всем банкнотам, которые независимо от их достоинства и дефектов имеют корректные признаки защиты и загрязненную поверхность.

Для определения классов сортировки затем последовательно сравниваются метки вектора классов, например, V₁ с соответствующими метками векторов правил 1, 2, 3, 4 и 5. Класс сортировки, соответствующий первому вектору правил, помеченному во всех классах соответствующего вектора, присваивается листу в качестве его класса сортировки. В том случае, если метки ни одного вектора правил не совпадают со всеми метками вектора классов, листу присваивается любой, но строго установленный класс сортировки.

Для примеров по фиг. 6 это означает, что листу для вектора классов V₁ присваивается класс сортировки "укладчик 2". Лист для вектора классов V₂ получает класс сортировки "укладчик 4". Листу для вектора V₃ назначается класс сортировки "измельчитель". Поскольку метки ни одного вектора правил не совпадают со всеми метками вектора классов V₄, этому листу присваивается любой, но строго установленный класс сортировки, который должен обозначаться как "брак".

После назначения листу класса сортировки этот лист подается к соответствующему этому классу конечному объекту. Обычно листы из класса "брак" поступают в так называемый лоток или накопитель для брака, откуда оператор может их изъять из устройства для визуального контроля.

Во избежание несанкционированного изменения правил в соответствующей матрице каждому классу присваивается уровень защиты SL. Благодаря этому можно конкретно указать, кому из пользователей разрешено производить изменения в этом классе. С этой целью каждому лицу, имеющему доступ к устройству, присваивается определенный код, например, цифра 3 соответствует разработчику устройства, цифра 2 соответствует оператору, а цифра 1 соответствует рядовому пользователю. Таким образом, пользователь устройства может изменять классы параметра "достоинство банкноты", в то время как параметры группы "защитные признаки банкноты" разрешено изменять только оператору.

Кроме того, по меньшей мере определенным классам можно присваивать вес G. С помощью этих весов G может, например, осуществляться проверка правил матрицы на непротиворечивость или при необходимости изменение класса сортировки, определенного с помощью матрицы правил.

В данном случае следует лишь пояснить возможное значение весов G на примере классов группы "защитные признаки банкноты". Наряду с двумя указанными признаками "водяной знак" и "защитная нить" в этой группе в целом существует также некоторое количество других признаков, которые для упрощения описания в нем не представлены.

Для оценки банкноты может представить интерес не только проверка параметров защитных признаков, но также и задание весовых коэффициентов отдельным параметрам для взаимного сопоставления, что позволяет их разделять, например, на высокоинформативные и малоинформативные параметры. Так, например, корректность параметра "защитная нить" оценивается более высокой оценкой в 5 баллов, тогда как корректность параметра "водяной знак" оценивается в 3 балла. При большом количестве таких параметров использование соответствующих весов позволяет обеспечить тонкую градацию отдельных признаков при их взаимном сопоставлении.

Исходя из весов отдельных классов в группе "защитные признаки банкноты", можно далее определить минимальный вес для каждого правила путем суммирования весов отдельных классов каждого параметра группы, имеющей соответственно наименьший помеченный вес правила. Для примера на фиг. 6 это означает, что правилам 1, 2 и 5 в группе "защитные признаки банкноты" присвоен соответственно минимальный вес 8. Для правила 3 минимальный вес равен 5, а для правила 4 минимальный вес составляет 0.

Рассчитанный таким образом минимальный вес для каждого правила в группе "защитные признаки банкноты" является, следовательно, показателем степени защиты банкноты. Более высокое значение минимального веса свидетельствует о высокой степени защиты, а более низкое значение минимального веса - о низкой степени защиты. Требуемая степень защиты годной к обращению банкноты может быть определена, таким образом, с помощью заданного минимального веса в группе "защитные признаки банкноты".

Заданный минимальный вес для степени защиты годной к обращению банкноты определяется на основе весов параметра "достоинство". Указанный минимальный вес правила в группе "защитные признаки банкноты" для годных к обращению банкнот рассчитывается при этом как максимум весов помеченных классов правила в параметре "достоинство". Для правил 1, 2, 4 и 5 минимальный вес степени защиты годной к обращению банкноты получается, таким образом, равным 8, а для правила 3 - равным 3.

Если сравнить заданный минимальный вес для степени защиты годной к обращению банкноты по параметру "достоинство" с весом в группе "защитные признаки банкноты" для каждого правила, то у правил 1, 2, 3 и 5 минимальные веса для степени защиты годной к обращению банкноты выше, чем минимальные веса в группе "защитные признаки банкноты". Соотношению, а тем самым и критерию для годной к обращению банкноты не удовлетворяет только правило 4. По этим критериям можно проверять, например, непротиворечивость каждого правила.

Введение минимального веса для каждого правила в группе "защитные признаки банкноты" позволяет получить критерий, с помощью которого можно сравнивать между собой также банкноты с различными защитными признаками. Очевидно, что при необходимости можно также использовать другие алгоритмы оценки для отдельных весов классов.

Как показано на фиг. 7, класс сортировки, определенный с помощью матрицы правил, впоследствии необязательно снова может подвергнуться изменению в зависимости от определенных условий. Подобное последующее изменение может оказаться целесообразным, например, при проведении на устройстве профилактических работ или при разработке матрицы правил.

Указанные выше условия могут определяться из самой матрицы правил, как, например, минимальный вес MG для правила в группе "защитные признаки банкноты". Эти условия могут также зависеть от результатов измерений, полученных датчиками, или кодов классов для определенного результата измерения. В общем случае все данные, имеющиеся в блоке обработки, могут использоваться в произвольной комбинации при каком-либо условии.

Далее, с помощью генератора случайных чисел RND можно изменять класс сортировки определенных банкнот методом статистического распределения. В показанном на фиг. 7 примере указанным методом 20% банкнот из класса сортировки "измельчитель" переведены в класс "брак". Подобная операция позволяет, например, непрерывно контролировать качество сортировки банкнот, при этом оператор устройства лично осматривает банкноты, переведенные в класс "брак". При определенных условиях на основе такого визуального контроля оператор может затем изменять границы определенных классов.

Кроме того, в случае сбоя или помехи последующее изменение класса сортировки позволяет простым образом изменить путь перемещения соответствующих банкнот, не внося при этом значительных изменений в матрицу правил.

Второй пример осуществления предлагаемого способа обработки банкнот представлен на фиг. 8. В этом примере аналогично первому примеру датчики 20.n сначала осуществляют сбор данных измерений MD, на основе которых определяют результаты измерений ME.

В отличие от первого примера в данном случае результаты измерений ME отображаются на перекрывающиеся классы, соответственно распределяются по таким классам с использованием нечеткой логики. Пример такого отображения показан на фиг. 9. Для упрощения описания из параметров первого примера использованы только параметры "загрязнение", "загнутые углы" и "пятна". В этом примере результаты измерений листа в каждом случае могут принимать значения в интервале от 0 до 1. Каждому параметру соответствуют три перекрывающихся класса. Для параметра "загрязнение" таковыми классами являются "сильное" с результатами измерений в интервале от 0 до 0,5, "среднее" в интервале от 0 до 1 и "слабое" в интервале от 0,5 до 1. Указанные классы "сильное", "среднее" и "слабое" в последующем используются как "нечеткие" классы.

Каждому нечеткому классу присваивается функция соответствия, представленная на фиг. 9. Количество перекрывающихся нечетких классов, а также форма различных функций соответствия может задаваться произвольно. Путем соответствующего выбора функций соответствия можно оптимизировать функциональность способа для каждого случая применения.

На фиг. 9 показаны результаты соответственно двух измерений M₁ и М₂ со значениями соответствия, полученными из функций соответствия. Значение измерения М₁ получено для банкноты с незначительным загрязнением, относительно большим количеством загнутых углов и немногочисленными пятнами. Значение измерения М₂ соответствует большему загрязнению по сравнению с измерением M₁ и большему количеству загнутых углов. Кроме того, это измерение соответствует меньшему количеству пятен по сравнению с измерением M₁.

С помощью нечетких классов формируется матрица правил, приведенная на фиг. 10. Столбцы матрицы содержат возможные комбинации отдельных классов для таких параметров, как "загрязнение", "загнутые углы" и "пятна". В последнем столбце матрицы правил представлен параметр "сортировка" с тремя нечеткими классами, обозначенными как "укладчик", "измельчитель" и "брак". В строках матрицы содержатся соответственно правила 1-8, каждое из которых поставлено в соответствие одной из возможных комбинаций нечетких классов трех параметров для нечеткого класса параметра "сортировка". Под каждым из обозначений каждого нечеткого класса указано значение соответствия для измерений М₁ и М₂, рассчитанное согласно фиг. 9. Расчет величин, относящихся к нечетким классам параметра "сортировка", более подробно поясняется ниже.

Правила в матрице могут быть представлены в словесном виде следующим образом. Правило 1, например, означает, что банкнота с незначительным загрязнением, большим количеством загнутых углов и малым количеством пятен должна быть отнесена к нечеткому классу "брак" параметра "сортировка". Согласно правилу 2 банкноте со средней степенью загрязнения, множеством загнутых углов и малым количеством пятен ставится в соответствие нечеткий класс "измельчитель" параметра "сортировка" и т.д. Количество правил в матрице ограничено числом 8, поскольку для измерений M₁ и М₂ не существует других правдоподобных комбинаций. Однако в принципе нет необходимости в том, чтобы матрица содержала правила для всех возможных комбинаций. Вполне достаточно, если она содержит только правила для релевантных комбинаций.

Для определения класса сортировки банкноты сначала также каждому нечеткому классу параметра "сортировка", как показано на фиг. 11, присваивается одна из функций соответствия.

На основе нечетких классов с их функциями соответствия и матрицы правил с помощью так называемого механизма логического вывода сначала определяются результирующие нечеткие классы "укладчик", "измельчитель", "брак" параметра "сортировка".

Полученные на основе правил нечеткие классы параметра "сортировка" определяются, как показано на фиг. 10, следующим образом. Сначала компонуют друг с другом каждое из значений соответствия результатов измерения в пределах одного правила, а результат такой компоновки присваивают параметру "сортировка". Примером простого случая компоновки в данном варианте является выбор наименьшего значения соответствия (обозначено жирным шрифтом и подчеркнуто).

На фиг. 12 представлен пример полученного на основе соответствующих правил нечеткого класса "измельчитель" параметра "сортировка". Функция соответствия нечеткого класса "измельчитель" согласно результату компоновки в пределах данного правила ограничивается определенным уровнем. Этот процесс показан на фиг. 12а и 12б для результатов измерения М₂ правила 4. В соответствии с показанной на фиг. 10 матрицей правило 4 для результатов измерения М₂ и нечеткого класса "измельчитель" параметра "сортировка" дает значение 0,2. Следовательно, функция соответствия нечеткого класса "измельчитель" параметра "сортировка" ограничивается этим значением 0,2. Полученные таким образом составляющие отдельных правил компонуются друг с другом. В данном случае для упрощения в качестве результата компоновки выбрана максимально перекрываемая площадь отдельных составляющих. Результат компоновки показан на фиг. 12в.

При проведении аналогичной операции для всех нечетких классов параметра "сортировка" и всех правил для измерения ₁ и измерения М₂ получают показанные на фиг. 13а и 13б результирующие нечеткие классы параметра "сортировка" с их функциями соответствия. Полученный на фиг. 12в в качестве примера результат воспроизведен и на фиг. 136.

Последним шагом в этом процессе должны стать определение дискретного класса сортировки, соответственно устранение нечеткости параметра "сортировка" на основе результирующих нечетких классов этого параметра. Такое определение можно легко осуществить, присвоив листовому материалу тот класс сортировки, нечеткий класс которого имеет наибольшую площадь. В случае результата измерения М₁ листовому материалу был бы присвоен класс сортировки "брак", а материалу с результатом измерения М₂ - класс сортировки "измельчитель".

Более трудоемкий метод определения класса сортировки по результирующим нечетким классам параметра "сортировка" состоит, например, в том, что сначала, например, путем объединения, компонуют друг с другом каждый из отдельных результирующих нечетких классов "укладчик", "измельчитель", "брак" параметра "сортировка" и по результирующей площади определяют положение центра тяжести. Путем округления это значение может быть отображено на дискретный класс сортировки.

Очевидно, что для решения проблемы обработки листового материала в описанном выше смысле можно использовать и другие, известные из уровня техники подходы, применимые к нечеткой логике.

Аналогично первому варианту осуществления способа в данном случае отдельные правила также можно снабдить определенными уровнями защиты. Возможно также использование весов для каждого класса, например, путем объединения каждой из функций соответствия нечеткого класса с соответствующим весом, в частности умножением. Обработка уровня защиты и весов может осуществляться аналогично первому варианту выполнения.

Формула изобретения

1. Устройство для обработки листового материала, в частности банкнот, имеющее отделитель, предназначенный для поштучного отделения листового материала от пачки, блок транспортировки, предназначенный для перемещения отделенных листов через устройство, несколько датчиков, в состав каждого из которых входят измерительный блок и блок обработки, предназначенный для определения полученных соответствующим датчиком результатов измерений для каждого листа, центральный блок обработки, предназначенный для присвоения по результатам измерений, полученным датчиками, каждому указанному листу определенного конечного объекта, куда должен быть направлен такой лист, несколько конечных объектов, предназначенных для укладывания указанных листов в пачки или их уничтожения, блок управления, предназначенный для управления процессом обработки листов, и линию передачи данных для обмена информацией между указанными блоками устройства, отличающееся тем, что по меньшей мере в одном из датчиков (20. n) предусмотрено запоминающее устройство, осуществляющее управление по меньшей мере одной записью указанных данных, имеющей по меньшей мере одно поле (ED), в котором могут храниться данные, полученные по меньшей мере от одного другого датчика.

2. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что запоминающее устройство по меньшей мере одного датчика (20.n) выполнено с возможностью осуществлять управление записями данных по множеству листов.

3. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что запоминающее устройство датчика (20. n) входит в состав блока (22.n) обработки данных этого датчика (20.n).

4. Устройство по п.1, отличающееся тем, что каждая запись данных имеет поля (MD, ME) для хранения данных измерений, полученных измерительным блоком датчика (20. n), и/или результатов измерений, определенных блоком обработки датчика (20.n).

5. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что в центральном блоке (10) обработки предусмотрено запоминающее устройство для управления записями данных по множеству листов, причем каждая запись данных имеет поля (ME) для хранения полученных датчиками (20.1-20.N) результатов измерений для определенного листа.

6. Устройство по п.5, отличающееся тем, что в центральном блоке обработки предусмотрено запоминающее устро