卡片数量计算设备的制作方法

专利名称：卡片数量计算设备的制作方法
卡片数量计算设备本发明涉及以小批量并排堆叠的薄产品的数量计算设备这一领域。更具体地，其 涉及以自动方式及优良速率、对包含在多个小批量的薄产品的数量的计算。
存在在标题为“产品_数量计算装置”的专利FR2718550中描述的数量计算设备。 这一设备使得大批量的并排堆叠的薄产品的数量可被计算。通常情况下，通过传感器提供的信号的饱和度来测试亮度，并且如果信号饱和，数 量计算不被执行，该数量计算系统会产生“没有发现产品”的信号。如果信号不饱和，该数 量计算设备会对数量进行计算。在已存储信号的预处理步骤中，该数量计算设备使用互相 关系统。然后，通过确定峰值和谷值来计算目标的数量，换句话说，局部最大和最小值表示 与像素关联的亮度，并且存储计算出的目标数量。该设备执行多次计算，每次计算都被存 储，并且该设备仅在该多次计算结束时建立结果的直方图并且寻找是否有一个值对应于已 存储的成功率。然而，该设备并不适合对于小批量的自动处理，原因是其不能以自动方式、以优良 速率来计算小批量元件的数量。薄产品数量的计算一般适合于一处理链，其位于例如物理 的或使用软件的个性化操作或者包装操作的前面。小批量薄产品数量的计算，例如包括15 个元件左右的一批个性化卡片，常常手工执行，这一计算方式有着优良的效率。因而存在 一种对于合适设备的需求，该设备有一速度使得避免使用手工来计算小批量的数量成为可 能。因而，本发明的目标是通过生产一以一自动方式和一优良速率来对小批量薄产品 数量进行计算的设备来减轻现有技术的一个或多个缺点。这一目标依靠一种计算位于保持装置中以一给定方向并行堆叠的一批量薄产品 的数量计算设备来完成，该堆叠的薄产品均有同样的厚度并组成一堆，该设备至少包括-照亮该堆用于生成一个或多个至少覆盖该堆的整个长度的光束的装置，-包括至少一个检测电路的检测装置，包括多个感光元件，和至少一个与该检测电 路关联的光学设备，以集中由该堆所反射的光线，-存储装置，特征在于其包括接收来自于该检测电路的信号的处理装置，能够从这些信号中提 取与用像素表示的沿着该堆轴心的尺寸相关的亮度等级，该处理装置生成相应于该接收的 信号的给定信号Χ (η)并包括-用于从给定信号χ(η)中提取的表示薄产品的范例的提取装置；以及-用于计算薄产品数量的计算装置，通过给定信号和该提取的范例的相互关联，以 确定相应于当前范例的数量和相应于该堆中的薄产品数量的相互关联信号。因此，优选地，在表示一个卡片或其他薄产品的范例被估算出后，能够准确地得到 该范例在获得的信号中所出现的次数无论这一范例何时出现在信号中，都对应于一张卡。 可确保一大堆中的一堆卡的可靠计数，即使当该一大堆中的某些部分堆得并不规则(例如 两个并不接触的卡的间隔不规则，一个卡在堆中倾斜等等)。根据另一特性，该处理装置还包括
-预处理装置，用于实现傅里叶变换以从接收的信号中提供展现谐波的变换信号，并且之后确定滤波装置的特性以对该变换信号进行滤波以保留至少一个谐波；所述给定信号x(n)是产生于该预处理的滤波后的信号。根据另一特性，该预处理装置包括对由所述滤波装置提供的滤波后的变换信号实 现傅里叶逆变换的重建装置，以传送对应于该给定信号的被预处理信号。根据另一特性，该提取装置被安排以从该被预处理信号中提取表示薄产品的范 例。根据另一特性，范例的提取装置包括-确定接收信号的傅里叶变换中的第一谐波以及该产品的相应厚度的厚度参数化 装置，-第一计算装置，首先对该被预处理信号实现相关函数或卷积函数，并且然后其次 对傅氏变换域中的每个频率实现傅里叶变换计算以估算表示对应于一薄产品的周期信号 的位置的范例的傅里叶变换的系数和参数；以及-第二计算装置，使用傅里叶逆变换根据所述第一计算装置获取的结果来计算所 述第一范例。根据另一特性，该第一计算装置对该滤波后的信号χ (η)实现自相关函数c(T)，由 下述公式定义(例如这里是其非标准版本)<formula>formula see original document page 7</formula>其中N为该滤波后的信号的图像的像素数，X(Ii)，η =
是该降噪信号并 且Ep是用像素表示的一个薄产品的厚度。根据一变化实施例，该第一计算装置对该滤波后的信号与其自身实现卷积函数 Conv(T)，由下述公式定义<formula>formula see original document page 7</formula>根据另一特性，该第一计算装置被安排用于计算该滤波后的信号χ(η)，η =
的自相关函数c (T)的傅里叶变换，以确定该周期性信号部分的傅里叶变换的系数。根据另一特性，参数化薄产品厚度的装置确定用像素表示的厚度，并且该第一计 算装置，对于众多频率中的前一半(a first half)频率，为了确定该周期性信号部分的傅 里叶变换的参数，执行对于该参数函数9m(f)的值的估算，其中f=
，当N为奇数 时，N= (Ep+l)/2，或当 N 为偶数时 N = Ep/2+l，其中θ m(f)是奇函数并以Ep为周期，其中Ep是用像素表示的薄产品的厚度；通过阶数大于2的η阶相关方式执行的所述估算被安排为-使用定义如下的2-变量的算子<formula>formula see original document page 7</formula>其中 T1=
并且 τ2=
其中N为该滤波后的信号的图像的像素数并且χ(η)，η=
是该滤波后的 信号；-在傅氏变换域中计算该η阶相关函数b(τ ” τ 2)的傅里叶变换，通过二维傅里叶 变换，来获取矩阵式线性方程组，所述方程组表示根据在傅氏频域中范例的参数的该η阶相关函数的参数；以及-倒置该系统(矩阵求逆，或置换为一三对角系统)以将η阶相关函数的参数带回 位于傅氏变换域中的范例的参数。例如可以计算一可逆矩阵以将该η阶相关函数的变换的参数传送至傅氏变换域 中该范例的参数。该系统还能够通过将该线性系统置换为一三对角系统来解出。然后其解 循环出现。根据另一特性，该厚度参数化装置包括通过第一快速傅里叶变换FFT来估算厚度 Ep的装置，该估算装置执行-对于该FFT和其系数的计算；-通过搜索该FFT的系数的最大值而实现的对于基频的定位，当在大小为N的向量 Modulus中，基频的位置被表示为Xfonda ；-厚度Ep的计算，考虑该基频的位置与用像素表示的厚度Ep的关系为Ep= N/ Xfonda这一事实；以及-将Ep的值取整为最接近的整数值。根据另一特性，滤波装置被提供为所述提取装置提供滤波后的降噪信号，所述第 二计算装置可用于确定表示薄产品的有着任意相移的第一周期范例。根据另一特性，所述提取装置执行至少一个算法以处理所述降噪信号从而确定用 于所述相互关联的所述信号范例，在将从所述降噪信号中检测的第一周期范例与存储于所 述存储装置中的参考范例进行比较后，被计算数量的一批产品所采用的范例的形式被估 笪弁。根据另一特性，与处理装置相关联的所述参数化装置被设计用于在所述数量计算 装置对薄产品的标准批量进行计算的过程中存储所述参考范例。而且所述参考范例还能够 从一系列标准几何形状(开垛口，反向开垛口，三角形，抛物线的一部分等等)中选出。根据另一特性，该滤波装置是被配置为通过滤波而从所述接收信号中消除噪声和 并不符合谐波的频率的梳状滤波器，从而获得被预处理的信号，其中与谐波距离远的频率 以及可能对应于薄产品之间的间隙或间隔的频率被消除。根据另一特性，所述提取信号范例的装置包括循环调节装置以避免获取由于相移 而偏移的范例，该循环调节装置从第一范例中再生成有着不同相移的范例，通过使用参考 范例来确定最终应用的相移值。根据另一特性，所述薄产品数量的计算装置包括-计算所述被提取的信号范例和所述降噪信号之间的相互关联的装置，使得提供 相互关联信号成为可能；以及-计算所述降噪信号中范例数量的装置，通过检测所述相互关联信号的局部最大值。根据另一特性，所述循环调节装置包括-从所述第一范例确定有着不同相移的范例的装置；_计算内积的装置，用于计算不同范例与参考范例的内积；以及-从所计算的内积中确定最大值的比较装置，最终应用的相移对应于使得与该参 考范例的内积最大的范例。
根据另一特性，所述处理装置生成表示该接收的信号的向量并对该向量执行快速 傅里叶变换FFT，所述滤波装置接收这一向量的快速傅里叶变换并在确定了谐波后执行频 率傅里叶滤波。根据另一特性，所述向量由执行0填充方法的程序生成，使得所述向量符合增加 的信号大小并将Nzp个信号采样集合在一起，Nzp是2的幂，该程序提供所增加的0的删除功 能，该删除功能被激活以使得在应用快速傅里叶逆变换IFFT之后获取该滤波后的信号成 为可能。根据另一特性，所述相互关联的计算装置通过使用下述公式计算大小为Ep的被 估算的范例mot(k)与大小为N的该降噪信号x(k)之间的关联I(n)对于字<formula>formula see original document page 9</formula>
其中η为所述降噪信号的图像中的像素数，x(k)为该降噪信号并且Ep是用像素 表示的薄产品的厚度。根据另一特性，对着所述堆纵向放置的CIS模块(拥有CIS传感器“contact image sensor，接触式图像传感器”)组成所述照明装置和所述检测装置，该CIS模块的长度至少 与所述堆的长度相等，或者该CIS模块在几个步骤中沿该堆的纵向所实现的移动面向至少 覆盖了所述堆的整个长度的区域。根据另一特性，该设备包括多个CIS模块，对着该堆纵向放置，每个CIS模块包括 检测装置和以在给定方向用平直光束进行照明的装置，该多个CIS模块的长度的总和至少 与该堆的长度相等。根据另一特性，所述多个CIS模块沿着照明线照亮所述堆，每个CIS模块以给定角 度倾斜使得其平直照明光束与该线相遇。本发明的另一目的是一种根据本发明的计算数量设备的用途，以允许依据该批次 的某些生产操作的改变以及连续地跟随每一批次。该目的通过该数量计算设备的使用来实现，信息通过通信装置由处理装置传输至 个性化机器类型的处理系统，其位于处理链的下游，该被传输的信息包括由所述设备针对 组成堆的每一批量所计算出的薄产品的数量和/或为生成该数量的信息和/或与每一批量 相关的标识符。根据另一特性，所述处理系统个性化位于批量中的产品，为批量中的每个元件应 用的物理的或软件的个性化操作与由该处理装置传输的信息有关。本发明的另一目标是能够使用该设备以实现对芯片卡或相似便携式的物体进行 个性化的目的。为此，本发明还涉及一种该数量计算设备的用途，特征在于一个逻辑的个性化站 点，处理一批量包括集成电路的薄产品，能够将所述用途的用于所述产品的个性化信息被 输入所述集成电路的存储器中。本发明的另一目的是提供一种高性能的检测信号处理的方法，通过对于该信号的 快速分析，使得计算位于几乎紧凑的堆中的具有相同厚度的产品的数量成为可能。这一目的通过一种处理至少一个来自于薄产品数量计算设备的检测电路(光学 类型)的信号的方法来实现，特征在于其包括
-预处理所述信号的步骤，包括对该信号的滤波以生成滤波后的信号；-从该滤波后的信号中估算出表示薄产品的范例的步骤；-计算所述被估算的范例和所述滤波后的信号之间的相互关联信息的步骤，以检 测当前位于所述滤波后的信号中的范例；以及-通过所述设备的接口，发送表示由所述设备处理的薄产品数量的信息的信号的 步骤，所述设备通过计算从所述相互关联信息中检测出的最大值的数量来处理。根据另一特性，在预处理所述信号的步骤中的所述滤波在傅里叶变换之后并通过 使用梳状滤波器来执行。该滤波同样可以通过植入普通的有限或无限脉冲响应滤波器来实 现。根据另一特性，该方法包括在滤波之前，将该信号转换为表示亮度等级的数据的 步骤，该亮度等级与用像素表示的堆厚度尺寸相关，所述估算步骤定义表示薄产品的有着 任意相移的第一周期范例，并且之后使用参考范例以执行循环调节，从而获得没有相移的 第二估算范例。根据另一特性，该信号发送步骤包括将被芯片卡个性化机器处理的芯片卡的数量 的显示和/或将表示该数量的信息传至该个性化机器的传输。本发明的另一目标是提出了一种可被计算机系统执行的程序，以合适的方式控制 该处理以获得快速和可靠的数量计算。为此，本发明涉及一种可直接载入计算机存储器的计算机程序，并包括当该程序 在计算机中执行时用以控制上述方法的各个步骤的计算机代码，所述程序使得对于堆中薄 产品的数量的计算成为可能。通过阅读与下述参考附图相关的详细描述，本发明的特点和优点将更加清楚地显 露出来。

图1示出了概述根据本发明的数量计算方法一般过程的步骤逻辑框图。图2A和2B示出了一个与由感光元件所产生的信号相关的快速傅里叶变换的振幅 的曲线图的示例，并且分别图示了将该信号分解为谐波以及查找范例的傅里叶前置滤波。图3A和3B分别示出了一个有用的(降噪)信号以及包括噪声的相应信号；图3C图示了一个从降噪信号中搜索出的范例的模型。图4A和4B图示了可能出现的相移。图5A和5B分别图示了一个在循环调节中使用的参考范例，以及一个循环调节的 执行示例。图6显示根据本发明的一个实施例的最优范例的搜索的一般框图。图7A是显示包括覆盖整个堆的CIS模块的一个数量计算设备的示例透视图。图7B是显示包括通过纵向移动来覆盖整个堆的CIS模块的一个数量计算设备的示例透视图。图8图示了被预处理的信号和被估算的范例之间的相互关联。图9显示了包括可实现纵向移动的横向CIS模块的一个数量计算设备的实例。图10显示了包括沿着几个纵向线路来执行纵向分析的CXD矩阵照相机的一个数 量计算设备的实例。图11显示了包括通过沿纵向移动来执行一个或多个纵向分析的CXD矩阵照相机的一个数量计算设备的实例。图12显示了包括CXD照相机的一个数量计算设备的透视图。图13A图示了所获取的有着比图2A中信号更好对比度的一个信号。图13B图示了所获取的有着比图2A中信号更差对比度的一相似信号。现在将参考图1至图17来描述本发明。图7A和7B显示了一个包括CIS模块(3)的数量计算设备。一个或多个CIS模块(3，3d)可被纵向布置。一个CIS模块(3，3d)包括 集成的照明装置、感光性单元和光学集中设备。图12显示了一个包括照明装置(7)、镜子 (9a,9b)和CCD照相机(8)的数量计算设备。包括光学设备和感光性电路并且依据接收到 的光而产生电子信号的其他相同类型的照相机可被使用。集中由该堆(5)所反射的光线使得一个或多个信号通过至少一个检测电路被恢 复。这些信号被提取以允许处理，在处理过程中其被搜索以分析与用像素表示的堆厚度尺 寸相关的亮度等级的变化。通过从由接收信号的变换所产生的滤波后的降噪信号中确定表 示产品(2)的范例的重复次数，该设备使并排堆叠的批量薄产品(2)的数量能被计算。有 利地，在梳状滤波前使用第一傅里叶变换以获取随后的降噪信号。基于傅里叶变换和高于 2阶的统计数据的系统被使用，通过对在傅氏变换域变换的信号范例的参数和系数的计算， 使得能够精确地定义表示薄产品的有着任意相移的周期范例。对于例如芯片卡之类的产品(2)的好的展现，便于数量计算操作，该设备可包括 容纳该薄产品(2)的矩形纸盒(4)，在图7至11中仅示出了位于该堆(5)的末端的产品 (2)。该薄产品(2)可通过但并不限制于一透明收缩薄膜或纸盒(4)上邻接的垫片来保持。 可用作容纳该薄产品(2)的装置也并不局限于纸盒(4)。在另一个实施例中，被用以处理该薄产品(2)的箱子被直接使用。该堆(5)的整 个长度均被照亮，通过由CIS模块(3，3d)的照明装置或二极管照明装置所产生的平直光束 (6，6d)，其中的光束通过光学设备被集中在一个平面中。由堆(5)反射的平直光束(6，6d) 产生光线(T)。然后该线(T)被检测装置(3，3d，9a，％，8)与处理装置(10) —起分析其反 射光强度。在一个稍微不同的实施例中，该照明装置包括荧光管(7)，通过多个方向的光线 (7a)，照亮该堆(5)的整个顶端部分，包括前面提到的被检测装置与处理装置一起所分析 的光线(T)所在的区域。在本说明书中，通过与处理装置一起的检测装置(3，3d，9a，％，8) 对纵向光线(T)的分析被称为堆(5)的纵向分析。由与处理装置(10) —起的检测装置对 覆盖堆(5)的整个长度的多个片段执行的分析同样被认为是纵向分析。由光源或源发射的光束(6)允许对于成批产品的纵向分析，也就是说平行于纸盒 (4)的长边。纸盒相对于CIS模块的相对运动是横向的，也就是说与纸盒(4)的短边平行； 并涉及对不同纵向区域的纵向分析。实际上纵向光线(T)根据堆(5)的宽度在多个水平线 上移动。例如，在一个外部的且返回交替的横向移动(M4a，M3a)中执行100个纵向分析。在 一个变化实施例中，通过堆(5)上的线(T)的横向移动来执行不同的纵向分析，该运动并不 垂直于纵向方向。在另一个实施例中，一个比二级管功率更大的荧光管(7)照亮堆(5)的 整个顶端部分。在这种情况下，矩阵式的感光单元(例如CCD照相机)可以同时对不同纵 向区域执行纵向分析而不需要纸盒(4)相对于该照明和检测装置进行相对移动。CIS模块(3，3d)或CXD照相机(8)连接至处理电路，以传输产生于由将光能转换 为电能的感光单元所转换的电子信号。该产生的电子信号包括CIS或CCD感光单元的每个像素的信息。一般该电子信息被转化为电平，数字化并储存于存储装置中。已包含于题为“堆叠产品的数量计算装置”的专利FR2854476中的该记忆和储存阶段不再在这里描述。每 个CIS或CCD感光单元包括，作为示例，10000个感光元件以分析堆(5)的整个长度并能够 计算包括最多例如1000个产品的一批次产品的数量。每个感光元件能够检测光信号并能 够以至少表示256个亮度等级的电子信号的形式来表示该光信号。256个亮度等级的该信 号被转化为多个8-比特字(8-bit words)，每个字(word)被记录在该设备的存储器中。因 此，对于给出的示例来说，该存储器由10000个单字节的字(words ofone byte)组成。在 一个变化实施例中，CIS或CCD感光单元的感光元件可能对不同颜色的光线以及由红、绿、 蓝所组合的光线的构造敏感。在另一个实施例中，该感光单元是包括例如对该长度进行分 析的2000个感光元件乘以对该宽度进行分析的2000个感光元件的矩阵。因此可以同时沿 着堆(5)的多个纵向线(T)进行纵向分析，这些纵向线与堆(5)的长边有着不同间距。在 这种情况下，对于由堆(5)所反射的光线的分析在二维中进行的，与在一维中进行的其他 实施例不同。在二维中执行的分析允许对于堆(5)进行多个不同的纵向分析，数量计算设 备被固定，而在一维中执行的分析需要例如堆(5)进行移动，以实现多个不同的纵向分析。例如以数字形式储存于存储器中的表示该亮度等级的信息，被转换为图的形式， 如图8所示的曲线(Cl)，并显示了亮度的变化。该图呈现了表示产生于与感光单元关联的 电子电路的信号表示该信号最大值的峰值和表示该信号最小值的谷值。处理装置(10)通 过例如处理依据其位置顺序提取的所有的值来分析这些变化。例如与右端最远距离的像素 被处理，并且之后其左边紧接的像素被处理等等。依赖于例如至少两个连续值的比较的处 理算法被执行以确定该曲线变化的方向。对于表示该亮度等级的储存于存储器中的数据的处理，现在将通过图1至图6以 及图7A来描述。通过对薄产品⑵的堆(5)的纵向分析而连接的信号S(Ii)由该处理装置(10) 恢复，然后该处理装置通过使用处理降噪信号的算法来确定表示产品的范例(M)的循环次 数。傅里叶滤波首先被执行以消除该被恢复的信号中的谷值，通过傅里叶逆变换重构的用 于计算数量的信号噪声可被消除。该计算数量的执行方式如图1所示。因此该计算数量的 方法包括_被恢复的信号的预处理步骤(51)，包括对信号的滤波以生成滤波后的信号，该 滤波优选地是通过梳状滤波器对该信号的傅里叶变换(快速或非快速)FFT执行的滤波；-估算步骤(52)，从滤波后的(Sf)和可能降噪(Sd)的信号中对表示薄产品(2) 的范例(M1，M2)进行估算，该估算通过使用如图3a所示的降噪信号(Sd)而变得便利；-计算步骤(53)，计算该估算的范例与该滤波后的(Sf)和可能降噪(Sd)的信号 之间的相互关联信息，以检测当前分别位于该滤波后的(Sf)或降噪(Sd)信号中的范例 (M1，M2)；以及-信号发送步骤(54)，通过该设备的接口、发送表示由该设备处理的薄产品(2)数 量(N)的信息，该设备通过计算从该相互关联信息中检测出的最大值的数量来处理。该方法首先包括转换信号的步骤(50)，位于滤波之前，该步骤将该信号转换为表 示与用像素表示的堆厚度尺寸相关的亮度等级的数据。在本发明的一个实施例中，信号发 送步骤(54)包括将被芯片卡个性化机器处理的芯片卡的数量的显示和/或将表示该数量的信息传至该个性化机器的传输。上述步骤(50，51，52，53，54，55)可以在与检测装置(8)连接的计算机上以自动方式执行。所有的信号处理操作和计算可通过直接载入该计算机存储器并被专门用以允许对 薄产品(2)数量(N)进行计算的程序来执行。如图5A和5B所示，正被计算的一批量产品 (2)所采用的范例的形式可在对从降噪信号中检测的第一周期范例(Ml)与储存于存储装 置的参考范例(Mref)进行比较之后而被估算。估算步骤(52)能够定义表示薄产品(2)的有着任意相移的第一周期范例(Ml)，如 图3C、4A和4B所示。优选地，该参考范例(Mref)被用以执行如图5B所示的循环调节，使 其能够获取被估算的没有相移的第二范例(M2)。作为非限制性示例，与该处理装置相关联 的参数化装置可被提供于该设备中以在由该处理装置对于一标准批量薄产品所执行的计 算过程中获取参考范例(Mref)。该参考范例(Mref)的其他配置模型可被合理使用。为执行相互关联信息的计算步骤(53)，处理装置(10)提供例如相互关联信号 (C2)，如图8所示，以及通过检测相互关联信号(C2)的局部最大值(S)，从降噪信号中计算 范例(M2)数量的装置。参考图2A和图2B，预处理步骤(51)可被执行如下。首先必须考虑由该检测/获取机器⑶所获取的大小为N的信号s(n)，η = 0，…，N-I。预处理步骤(51)可包括通过滤波掉不符合谐波的频率(梳状滤波器)来将信号 s (η)降噪为最大值的步骤。例如该滤波步骤为如下所示i) “0填充”方法0被添加在计算数量信号s (η)的后端，以使得采样的数量Nzp是2的幂(这对于 计算该FFT变换是必要的)。执行0填充后的信号Szp表示为Szp(n)m，η = 0，. . .，Nzp-I如果η < N 则 Szp (n) = s (η)如果η ≥ N 则 Szp (η) = 0因此被恢复的向量符合被增加的信号大小并且将偶数Nzp个信号采样集合建组。ii)FFT 计算向量Szp (大小为Nzp)的FFT变换(快速傅里叶变换)是复向量‘<formula>formula see original document page 13</formula>，...，
Νzρ_1。该向量使得估算包含在信号Szp内的不同频率成为可能。iii)基频定位当信号有着强烈的周期性时，其FFT变换有一不寻常的特征。在图2A中，描绘了 尾；/…的系数，可看到一连串高度逐渐降低的峰值。该显示的曲线图是针对参数化为18像 素的产品(2)厚度Ep而生成的，并显示了根据标准化频率的FFT变换的系数。通过不同的 峰值来展示了将该信号分解的谐波。这些峰值表示了该信号的周期特性。第一峰值(h0) 被称为基频(或第一谐波)并且其他峰值Oi1, h2，...)被称为谐波。iv)频率滤波通过对该FFT变换的切断来完成滤波，如图2B所示。仅位于谐波周围的频率被保 留。每个波段的频率宽度(P)如图2B所示。频率宽度被表示为2*bp。因此获得的滤波器 组成一梳状滤波器。处理装置(10)可有利地使用这种梳状滤波器，通过滤波来消除噪声，并且特别滤除那些不对应于谐波的频率。远离谐波并且可能对应于薄产品(2)之间不同点 的频率被消除。滤波后的信号的FFT变换被表示为:SF(n)，n = 0，. . .，Nzp_l。因此它可以以下述 方式获得SF(n) = §zp(n)当 <formula>formula see original document page 14</formula>谐波数}≤ bp 时备(Wy)=O其他情况ν)计算数目信号的重建为了从其FFT变换中得到该滤波后的信号，一快速傅里叶逆变换被应用。然后该 信号末端的0被消除。因此获取的滤波后的信号就是被预处理的信号。其被表示为x(n)。 快速傅里叶变换计算算法和其他计算算法本身是公知的并且在这里不再详述(例如可 # I^l Signal ProcessingMethods and Techniques，作者为 Jacques Max 禾口 Jean—Louis Lacoume,由Dunod出版，涉及快速傅里叶变换)。可以理解的是该设备中的处理装置(10)被提供至少一个程序，该程序使得存储 所有中间结果成为可能，在处理过程中该中间结果例如通过存储表的方式可被成功获取。 多种计算算法被计算模块分别使用，这些计算模块被安排以恢复适当的信息(处理过程中 的信号部分，在前操作的结果，等等)。在频率滤波过程中，仅有一些谐波可能被保留。理论上，通过仅保留基频(也被称 为O号谐波)以从该信号中计算薄产品(2)的数量实际上是完全可能的。让我们看看这种 情况，如图13Α所示，该信号有着非常好的对比度(O号谐波的系数值大约为60000，比其他 谐波的系数值高出许多)。在这种情况下，96%的有用能量集中在第一谐波中。在该基频附 近的简单带通(乃至低通)滤波足够获得大部分的有用信息。薄产品的数量计算系统运行 得非常好。让我们看看第二个示例，由图13Β所示的具有较差对比度的信号(O号谐波的系数 值大约为4000并且下一谐波的系数值大约为2000)。在这种情况下，前3个谐波都保持着 高能量。可保留至少前三个谐波的梳状滤波器是必要的并且是足够的。在大多数情况下，可保留所有谐波的梳状滤波可能会是有效的。然而，这两个实例 表明，实际上，可根据具体情况保留少一些的谐波。在所有情况下，至少保留基频是必要的， 这样才能计算薄产品的数量。用于对谐波进行比较的系统可被用于将滤波限制为给定数量 的谐波。现在将参照图3Α，3Β和3C更加详细地描述有着任意相移的范例(Ml)的估算步骤 (52)。该处理的原则基于下述模型该信号X(Ii)是噪声w(n)与有用信号y(n)的和，该 有用信号y(n)由表示卡的边缘的范例mot (η)的循环组成。X (n) = y (η) +w (η) (Ε 1)例如，如果表示卡的范例(Ml)是如图3C所示的锯齿形，信号y(n)和x(n)有着由 图3A和3B中的轨迹(Sd，Sf)所分别表示的走向。在图3A所示的示例中，该降噪信号轨迹 (Sd)有着容易识别的几何特征。在对于芯片卡或相似便携物体的数量计算实例中，由像素表示的卡片厚度可被表示为Ep。在该处理过程开始时，该厚度的值就被随意固定。在处理过程开始时，可以通过快 速傅里叶变换来估算该厚度-计算FFT及其系数。-通过搜索FFT系数的最大值而实现对于基频的定位。当在大小为N的向量 Modulus中，基频的位置被表示为Xfonda。-对应于以像素来表示的厚度Ep的基频的位置Ep= N/Xfonda。然后将Ep的值取整为最接近的整数值。在图3A至3C的示例中，估算步骤(52)的目的是估算在该降噪信号中规则地重复 的周期范例(Ml)。可以理解的是对于计算数量信号的模型有助于对于表示卡片的最优范 例的搜索。因此必须在信号y (η)中估算与卡片厚度(e)有关的范例mot(n)其中η =
。为此，处理装置(10)执行该范例的傅里叶变换(FT)的估算Mot (f) = FT [mot (η)], η =
(Ε2)对于每个频率f，在傅氏变换域中的范例mot(f)由Mot(f) = Rm(f) ^ 0m(f)来表示。对于Mot (f)的搜索发生于两个阶段_对于系数艮江)的估算-对于相位9m(f)的估算一旦为每个频率估算了该周期信号部分Mot (f)的傅里叶变换，通过傅里叶逆变 换，该范例mot (η)将被容易地算出。然后处理装置(10)能够分别估算出Mot (f)的系数和参数。为估算出Mot (f)的 系数Rm (f)，该处理过程可简单地由实现该信号的自相关函数c (T)组成。c(z") =+ , r = [O, Ep - 1] (幻)方程式(E3)的傅里叶变换给出了 Mot (f)的系数<formula>formula see original document page 15</formula>C (f) = Mot (f). Mot (-f) = Rm (f) (E4)本领域技术人员能够容易地理解，该系数还能通过该信号与其自身的卷积获得<formula>formula see original document page 15</formula>关于对Mot (f)的参数9m(f)的估算，可通过对称来更聪明地简化该问题。这是 因为有Ep个值的em(f)，f = [ο,Ερ-1]的估算，可以通过利用实数序列的傅里叶变换有着 对称特性而被简化为原来的一半θ m(f)是一奇函数且以EP为周期。该简化后的问题如下所述估算em(f)其中 f=
N= (Ερ+1)/2 当 N 为奇数时N = Ep/2+l当N为偶数时为估算该简化后问题的参数θ m(f)，我们使用一稍微更复杂些的算子，称为二阶相关(bicorrelation)，并且其在数学领域中是公知的，例如在高阶统计学领域中。这是有 着两个变量的算子。其定义如下<formula>formula see original document page 15</formula>
其中=
并且 τ2 =
在傅氏变换域(二维傅里叶变换)中，傅里叶变换是这种形式<formula>formula see original document page 16</formula>
并且接下来方程式变为B (fi，f2) = Mot (fi). Mot (f2) · Mot (-frf2) (E6)参数B (f1;f2)被表示为Gb(Lf2)tj eb(fi，f2)可被表示为0m(f)值的函数:eb(fl,f2) = θω( 1)+θω (f2) - θ m (f1+f2) (E7)上面的方程式相应于二阶相关的基频特性之一。下面的文献更详细地论及这一特 性类型-Higher-Order spectra analysis, A non-linear signal processingframework ；Chrysostomos L. Nikias/Athina P.Petropulu-Signal processing, "Higher-order statistics for signal processing" ；J LLacoume/P 0 Amblare/P Comon (方程式E7显示于该文献第115页)。现在让我们写下当为从O到N-I变化并且f2 = 1时的方程式。这给出了一个
具有N个方程式的系统(线性系统)。
Ob(0,1) = Gm(O)+ Gm(I)- em(1)
eb(i,v = emd) + Gm(D - em(2)
&b(2,1)=em(2)十em(i)-em(3)·.
.■(E8)
eb(N-i,i) = em(N-i) + em(i)- em(N)应当在这里指出，上面方程组中的最后一个方程式涉及θω(Ν)。由于对实数序列 的傅里叶变换的奇数特性和周期特性，我们得到θ m (N) = _ θ m (N-I)当 N 是奇数时θ m (N) = - θ m (Ν-2)当 N 是偶数时上面的系统能够根据ThetaM= [Om(O)... θ m (N-1)]表达为 ThetaB = [θ“0， 1)... eb(N+l，l)]。用矩阵的形式，方程组(Ε8)以下述方式写出ThetaB = A. ThetaM (E9)矩阵A的值仅取决于Ep。该系统的矩阵A的最后一行随着Ep的奇偶性而变化。这是当Ep = 16和Ep = 17时该系统的矩阵
<formula>formula see original document page 16</formula>
无论Ep的值是什么，这些矩阵总是可逆的。上述矩阵系统通过下述方程式能够容 易地得到θω(0)至θ m (N-I)的值ThetaM = A-1. ThetaB (ElO)
该矩阵A将二阶相关的参数(对于更高阶的相关性)和范例的参数(θ m)联系起 来。通过该系统的解(A—1的计算，或通过将其转换为一三对角方程组)，从傅氏空间中获得 θω。一旦Mot (f)的系数和参数被计算出，范例可通过傅里叶逆变换而被轻易地得出。参考图4A，4B，5A和5B，该数量计算设备的处理装置(10)能够执行循环调节以消 除任何相移。这是因为，在许多情况下，通过上述计算对范例进行的估算还不够令人满意。 通过考虑例如图4A所示的信号，用于搜索范例的算法会给出如图4B所示范例(Ml)的估 算。相移是非常明显的。该估算通过一纯相移构成一正确的范例(M2)估算。因此为使该 估算的范例是正确的，一参考范例(Mref)被应用。该参考范例(Mref)有着例如图5A所示 的外观，是一倒置的U的形式(这里分为三段)。一应用于图4B所示获取的范例的额外处理过程的示例由图5B所示。该调节可由 对重建的周期范例(Ml)应用多个相移组成，直到得到最像该参考范例的范例(M2)。在所有 可能的范例(m)中，与参考范例(Mref)内积的值最大的范例就对应于卡片的范例。这就是 图5B所示的内容，其中该内积(由上至下)分别为内积(范例，参考范例)=0. 7内积(范例，参考范例)=0. 5内积(范例，参考范例)=0. 3内积(范例，参考范例)=0. 2内积(范例，参考范例)=0. 3内积(范例，参考范例)=0. 5内积(范例，参考范例)=0. 7内积(范例，参考范例)=0.9在调节后所获得的范例(M2)然后对应于对薄卡片或相似便携物体的范例的正确 的估算。图6概括了执行的处理方法以能够在表示薄产品(2)的信号中估算出轨迹。信 号x(n)可重复地包括范例mot (η)，其傅里叶变换可用HrOei Mn)这一形式来表示。在对 Mot (f)的系数和参数计算后，回到实域中，然后循环调整(通过确定与参考范例(Mref)的 内积的最大值)，从而由mot (η)模型化的范例(Μ2)被获取。一旦该范例被估算，通过计算 该被估算的范例mot (k)(大小为Ep)和降噪信号x(k)(大小为N)之间的相互关联I(n)来 完成数量计算。这一步骤，还被称为适应滤波器，这样执行对于<formula>formula see original document page 17</formula><formula>formula see original document page 17</formula>该数量计算通过检测相互关联信号(C2)的局部最大值(S)或顶点来完成，如图8 所示。获得被预处理的信号x(k)使其能够建立精确的数量计算，没有任何涉及两个连续产 品⑵之间的中间间距的错误的风险。在一个示例性实施例中，图7A，该设备包括投射光线(6)的CIS模块(3)。光线 (6)被纵向地射向容纳于纸盒⑷的薄产品(2)组成的堆(5)上，形成位于堆(5)上的光线 (T)。在另一个示例性实施例(没有示出)中，该设备可包括三个组合在一起的CIS模块， 以便光线和模块3a，3b，3c覆盖堆(5)的整个长度。例如这些CIS模块被这样布置以使部 分被处理的区域重叠。另外这些模块可被倾斜以使照明区域对齐。这些模块中的其中两个可倾斜成相对于垂线而确定的锐角，并且另一模块可被倾斜成相对于垂线的锐角。在这种 情况下，这些模块是倾斜的从而平直光束仅与堆(5)相交于一条光线(T)。在未示出的一个变化实施例中，这些CIS模块并不倾斜，纵向分析分为两段执行， 这两段长度的总和至少与堆(5)的长度相等。初始化阶段确定这些CIS模块的相对位置。在另一个示例性实施例中，图7B，该设备包括仅一个CIS模块(3d)，其相对于堆 (5)在多个位置(P01，P02，P03)纵向移动。在多次移动和顺序地在指定位置(P01，P02，P03) 多次停止后，模块(3d)扫过堆(5)的整个长度，每次都要处理堆(5)的一额外区域(Z01， Z02，Z03)。选取不同的位置(P01，P02, P03)以使每个区域与邻接区部分重叠。处理设备 识别相应于重叠部分的信号并消除信号的重复部分。关于重叠区域的采样步骤同样描述在 专利FR2 854 476中，以有效地处理重复数据。在图7A和在包括三个模块3a，3b，3c的可变实施例中，实现CIS模块(3)相对于 纸盒(4)的移动，根据一个实施例，通过纸盒相对于照明的纵向的横向移动(M4a)，此时模 块(3)可以是固定的。在另一个实施例中，相同的相对移动由CIS模块(3)的横向移动来实 现，纸盒(4)可以是固定的。在图7B的一个示例性实施例中，通过横向或纵向来完成相对 移动。与纵向照明平行地执行纵向相对移动以将CIS模块(3d)定位于纸盒(4)的不同区 域上，该移动(M4b，或依次执行的M3b)要么通过移动纸盒(4)而CIS模块(3d)是固定的方 式执行，要么通过移动CIS模块(3d)而纸盒(4)是固定的方式执行。一旦位于位置(P01， P02，P03)，CIS模块(3d)相对于纸盒(4)的任何相对横向移动(M3a或依次执行的M4a)的 执行可垂直于例如纵向照明的方向。在所有情况下，模块或多个模块的(相对于纸盒(4) 的)相对横向移动(M3a或依次执行的M4a)涉及对堆(5)的不同纵向区域的多个纵向分析。图9，10和12图示了使用照相机(8)的情形，例如矩阵型或线性CCD型照相机。 CCD照相机(8)与但并不限制于的两个镜子(9a,9b)和照明装置(7)相关。专利FR2 718 550中详细描述了这种类型的设备。感光性传感器例如是线状的并允许沿着线(T)进行纵 向分析。相关的照明装置例如是荧光管或二极管，其光线是集中的或不是集中的。多个纵 向分析例如可沿着具有不同照明强度的同一条线(T)执行。在一个变化实施例中，多个纵向分析例如可沿着不同的线(Tl，T2，T3)、通过堆 (5)相对于CCD照相机⑶和照明设备的移动来实现。照明装置(7)例如可由二极管来实 现，根据一个非限定性示例，其光线可被光学设备集中，并需要相对的横向移动来实现多个 不同的纵向分析。当照明装置由荧光管(7)来实现时，堆(5)的整个上表面均被照亮，只不过光强度 不同。与荧光管接近的区域的光照强度高于远离荧光管的区域。这种不同强度的光照类型 可以与相对横向移动相结合或不结合，以实现沿着不同纵向线(Tl，T2，T3)的有着不同的 光照强度的不同的纵向分析。一个可变实施例包括通过控制照明装置的可变功率来获取光 照强度的变化。如果发生相对移动，要么检测装置(8，9a，9b)是固定的并且纸盒(4)是可移动的 (M4a)，要么纸盒(4)是固定的并且检测设备(9a，9b，8)至少部分是可移动的，镜子(9a，9b) 和/或CCD照相机(8)是可移动的。在另一个实施例中，CCD照相机(8)的感光性传感器是矩阵型的。这种类型的感 光性传感器允许沿着堆(5)的长和宽进行二维分析。在矩阵型感光性传感器的情况下，为实现多个纵向分析时横向移动不是必须的。CCD照相机(8)分析例如堆(5)的整个长度，如图9所示，通过CXD照相机(8)的纵向移动(M8)对堆(5)在其整个长度上进行分析。分 析覆盖堆(5)的整个长度的多条线，这些线之间非常接近，甚至彼此紧靠相邻，距离为例如 5/100厘米或甚至为一毫米或几毫米。被分析的线(T，Tl，T2，T3)在不同的光照强度下被照亮。薄元件或产品(2)被堆叠在纸盒(4)中并被固定以呈现朝向纸盒(4)顶端的长 边。将被计算数量的产品(2)并排放置，并不限制于将一个产品的前面靠着另一个产品的 背面放置。图7至11显示了并排堆叠的薄产品(2)的一个视图，纸盒(4)被显示位于堆(5) 之下。因此这些薄产品(2)放置于他们的一边上，横向于纸盒(4)，也就是说平行于矩形纸 盒(4)的短边。在个性化卡片的例子中，一个堆能包括500个卡片。数量计算装置检测每 个产品(2)的边并因此确定产品的数量(N)。数据处理的一个示例是对于亮度变化的检测。 在图8中，转换出的以曲线图的形式表示的数据展示了对应于位置的亮度。在这个例子中， 最大值将是与邻近信号相比所接收到的高亮度的光信号对应的电子信号的值。同样的，最 小值将是与邻近信号相比所接收到的低亮度的光信号对应的电子信号的值。非限定性地， 最大值可通过处理程序被解释为被计算数量的产品的中点，并且最小值可被解释为要被计 算数量的产品(2)的连接处。实际上两个薄产品(2)的连接处比较暗并且薄元件的中点比 较亮。在对数据进行处理后，数量计算设备可指出一批量薄产品(2)的数量。依靠由操 作员提供的信息存储器，考虑到产品(2)的特性，该设备将每个批量与产品的特性相关联。 因此，在对该堆剩余产品的处理过程中，位于处理链下游的另一处理系统接收描述了每个 产品(2)特性的数据，并且因此能够确定其个性或确定需要做的检查。处于下游的处理系 统通过通信装置以已知的方式与该数量计算设备的处理装置进行通信。该通信装置包括例 如电缆连接或红外连接或无线电波连接以及适配于上述连接方式的通信接口。依据一个变 化实施例，该通信装置是与读取装置相关的介质，例如软盘或磁盘。需实现的个性化类型同 时也被考虑到。因此这一处理被自动地、直接将容纳堆(5)的纸盒或箱子插入该处理系统 中或将堆(5)转移至另一支撑物中完成。通过对由该设备得出的整个堆(5)中的产品数量 (N)与用于管理产品(2)的批量的设备所提供的产品数量进行比较，可以完成验证。因此每一批量中的产品(2)的数量可依据这些结果获得。操作员知道组成堆的每 个小批量的特性，并且因此确定在给定位置上的每个产品(2)的特性。其中堆中的所有薄 产品(2)都有着相同的格式并通过一个个性化机器来处理，可直接地对整个堆进行处理， 有利地，该批量特性的额外信息可提供给该个性化机器。该个性化机器将处理全部的N个 元件，根据它们在堆(5)中的位置执行该处理。一个变化实施例，如图11所示，包括至少一个实现横向照明的横向CIS模块(3t)， 例如垂直于堆(5)的纵向。该横向CIS模块(3t)包括检测装置和使用横向平直光束以横 向照亮堆(5)的照明装置。相对堆(5)放置的横向CIS模块(3t)分析照亮的横向线性区 域。整个堆(5)长度的分析通过横向模块在堆(5)的纵向所进行移动(M3t)来完成。以给 定速度执行横向CIS模块(3t)的纵向移动(M3t)。该横向模块的感光单元将由堆(5)反射 并集中于该检测装置感光单元的光线的光能量转换为表示光强度图像的电子信号。该数量 计算设备的处理装置对这些信号进行采样并将该电子信号的模拟值转换为表示这些模拟值图像的计算机代码，储存于存储装置中。当该横向CIS模块通过与检测装置一起的照明 装置覆盖了包括堆(5)整个长度的区域时，堆(5)在其整个长度和给定宽度区域上已经被 分析。因此该二维分析能够在堆(5)上执行多个纵向分析。沿着隔得很近(T1，T2)或隔着 几毫米(Τ1，Τ3)的线执行该纵向分析。对本领域技术人员显而易见的是，本发明允许不脱离本发明所声明的范围的许多 其他特定形式的实施方式。腿傅里叶变换(FT)信号(实数或复数)s (η)，η = 0. . . N-I的傅里叶变换表示为:§(η)’ η = 0. . . N_1。 通过下述方程式获得<formula>formula see original document page 20</formula>这一变换使对一信号的频谱的估算成为可能。快谏傅里叶变换(FFT)一个更迅速地执行信号的傅里叶变换的算法由Cooley和Tuckey在1965年开发。 该处理过程更快，但仅当信号的大小为2的幂时才能运行。该算法被称作快速傅里叶变换。傅里叶逆变换(IFT)这一变换使得从傅里叶变换々fhj中得出信号s (η)成为可能。其公式如下所示<formula>formula see original document page 20</formula>快速傅里叶逆变换(IFFT)伴随简易的傅里叶变换，存在一快速算法以计算该傅里叶逆变换。二维傅里叶变换(FT2D)也就是说一个二维信号s (m，n)m = 0，. . .，Μ-1，η = 0，. . .，N-1，存在对于该信号的傅里叶变换的定义<formula>formula see original document page 20</formula>对于一个一维信号，可定义与这一变换相关的快速变换和逆变换。
权利要求
批量薄产品(2)的数量计算设备，薄产品以一给定方向并排堆叠在一保持装置(4)中，该堆叠的薄产品(2)均有同样的厚度(e)并组成一堆(5)，该设备至少包括-照亮该堆(5)用于生成一个或多个至少覆盖该堆(5)整个长度的光束(6，7a)的装置(7)，-包括至少一个检测电路的检测装置(8，9a，9b)，包括多个感光元件，和至少一个与该检测电路关联的光学设备，以集中由堆(5)所反射的光线，-存储装置，其特征在于，该设备包括接收来自于该检测电路的信号的处理装置(10)，能够从这些信号中提取与用像素表示的沿着该堆轴心的尺寸相关的亮度等级，该处理装置(10)生成相应于该接收的信号的给定信号x(n)并包括-用于从该给定信号x(n)中提取的表示薄产品(2)的范例(M2)的提取装置；以及-用于计算薄产品数量的计算装置，通过给定信号和该提取的范例的相互关联，以确定相应于当前范例的数量(N)和相应于堆(5)中薄产品(2)数量的相互关联信号。
2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理装置(10)进一步包括_实现傅里叶变换以从该接收的信号中提供展现谐波的变换信号、并且之后确定滤波 装置的特性以对该变换信号进行滤波以保留至少一个谐波的预处理装置； 所述给定信号x(n)是产生于该预处理的滤波后的信号。
3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述预处理装置包括对由所述滤波装置 提供的滤波后的变换信号实现傅里叶逆变换的重建装置，以传送对应于所述给定信号的被 预处理信号。
4.根据权利要求3所述的设备，其特征在于，所述提取装置被安排以从所述被预处理 信号中提取表示薄产品(2)的范例。
5.根据权利要求3或4所述的设备，其特征在于，所述范例的提取装置包括 -确定接收信号的傅里叶变换中的第一谐波以及该产品的相应厚度的厚度参数化装置，-第一计算装置，首先对该被预处理信号实现相关函数或卷积函数，并且然后其次对傅 氏变换域中的每个频率实现傅里叶变换计算以估算表示对应于薄产品(2)的周期信号的 位置的范例的傅里叶变换的系数和参数；以及_第二计算装置，使用傅里叶逆变换根据所述第一计算装置获取的结果来计算所述第 一范例(Ml)。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述第一计算装置对该滤波后的信号 χ (η)实现自相关函数c(T)，其由下述公式定义<formula>formula see original document page 2</formula>其中N为所述滤波后的信号的图像的像素数，χ (η), η =
是所述滤波后的信 号并且Ep是用像素表示的一个薄产品(2)的厚度。
7.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述第一计算装置对所述滤波后的信号 χ (η)与其自身实现卷积函数COiw (T)，其由下述公式定义<formula>formula see original document page 3</formula>其中η为该滤波后的信号的图像的像素数，χ (η)是该滤波后的信号并且Ep是用像素 表示的一个薄产品(2)的厚度。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的设备，其特征在于，所述第一计算装置被安排用 于计算该滤波后的信号χ (η)的自相关函数c(T)的傅里叶变换，以确定该周期性信号部分 的傅里叶变换的系数。
9.根据权利要求5至7中任一项所述的设备，其特征在于，所述薄产品(2)厚度Ep的 厚度参数化装置确定用像素表示的厚度，并且所述第一计算装置，对于众多频率中的前一 半频率，为了确定该周期性信号部分的傅里叶变换的参数，执行对于该参数函数em(f)的 值的估算，其中f =
，当N为奇数时N= (Ep+l)/2，或当N为偶数时N = Ep/2+l，其中θ m(f)是一奇函数且以Ep为周期，Ep为用像素表示的薄产品的厚度；通过阶数大于2的η阶相关方式执行的所述估算被安排为-使用定义如下的2-变量的算子<formula>formula see original document page 3</formula>其中η为该滤波后的信号的图像的像素数并且x(n)是该滤波后的信号；-在傅氏变换域中计算该η阶相关函数b(Tl，τ2)的傅里叶变换，通过二维傅里叶变 换，来获取矩阵式的线性方程组，所述方程组表示根据在傅氏频域中范例的参数的该η阶 相关函数的参数；以及-倒置该系统以将该η阶相关函数的参数带回位于傅氏变换域中的范例的参数。
10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述厚度参数化装置包括通过第一快速 傅里叶变换FFT来估算该厚度Ep的装置，该估算装置执行_对于该FFT和其系数的计算；-通过搜索该FFT的系数的最大值而实现的对于基频的定位，当在大小为N的向量 Modulus中，基频的位置被表示为Xfonda ；-厚度Ep的计算，考虑该基频的位置与用像素表示的厚度Ep的关系为Ep = N/Xfonda 这一事实；以及-将Ep的值取整为最接近的整数值。
11.根据权利要求5至10中任一项所述的设备，其特征在于，滤波装置被提供为所述提 取装置提供滤波后的降噪信号，所述第二计算装置可用于确定表示薄产品(2)的有着任意 相移的第一周期范例(Ml)。
12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述提取装置执行至少一个算法以处 理所述降噪信号从而确定用于所述相互关联的所述信号范例，在将从所述降噪信号中检测 到的第一周期范例(Ml)和储存于所述存储装置的参考范例(Mref)进行比较后，被计算数 量的一批产品(2)所采用的范例的形式被估算。
13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，与所述处理装置(10)关联的所述参数 化装置被设计用于在所述数量计算设备对薄产品(2)的标准批量进行计算的过程中储存 所述参考范例(Mref)。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的设备，其特征在于，所述滤波装置是被配置为通过滤波而从所述接收信号中消除噪声和并不符合谐波的频率的梳状滤波器，从而获得被 预处理的信号，其中与谐波距离远的频率以及可能对应于薄产品(2)之间的间隙或间隔的 频率被消除。
15.根据权利要求5至14中任一项所述的设备，其特征在于，所述提取信号范例(M2) 的装置包括循环调节装置以避免获取由于相移而偏移的范例，该循环调节装置从所述第一 范例(Ml)再生成有着不同相移的范例，通过使用参考范例(Mref)来确定应用的相移值。
16.根据权利要求5至13中任一项或权利要求15所述的设备，其特征在于，所述薄产 品(2)数量的计算装置包括_计算所述被提取的信号范例(M2)和所述降噪信号之间的相互关联的装置，使得提供 相互关联信号(C2)成为可能；以及-计算所述降噪信号中范例数量的装置，通过检测所述相互关联信号(C2)的局部最大值。
17.根据权利要求15或16所述的设备，其特征在于，所述循环调节装置包括-从所述第一范例(Ml)确定有着不同相移的范例的装置；-计算内积的装置，用于计算不同范例(m)与参考范例(Mref)的内积；以及_从所计算的内积中确定最大值的比较装置，最终应用的相移对应于使得与该参考范 例(Mref)的内积最大的范例。
18.根据权利要求1至17中任一项所述的设备，其特征在于，所述处理装置(10)生成 表示该接收的信号的向量并对该向量执行快速傅里叶变换FFT，所述滤波装置接收这一向 量的快速傅里叶变换并在确定了谐波后执行频率傅里叶滤波。
19.根据权利要求18所述的设备，其特征在于，所述向量由执行0填充方法的程序生 成，使得所述向量符合增加的信号大小并将Nzp个信号采样集合在一起，Nzp是2的幂，该程 序还提供所增加的0的删除功能，该删除功能被激活以使得在应用快速傅里叶逆变换IFFT 之后获取该滤波后的信号成为可能。
20.根据权利要求16所述的设备，其特征在于，所述相互关联的计算装置通过使用下 述公式计算大小为Ep的被估算的范例mot(k)和大小为N的所述降噪信号x(k)之间的关 联 I (η)对于<formula>formula see original document page 4</formula>其中η为所述降噪信号的图像中的像素数，x(k)是该降噪信号并且Ep是用像素表示 的薄产品(2)的厚度。
21.根据权利要求1至20中任一项所述的设备，其特征在于，对着该堆(5)纵向放置 的CIS模块(3，3d)组成所述照明装置和所述检测装置，该CIS模块(3，3d)的长度至少与 堆(5)的长度相等，或者该CIS模块(3，3d)在几个步骤(P01，P02，P03)中沿堆(5)的纵向 所实现的移动面向至少覆盖了所述堆的整个长度的区域。
22.根据权利要求1至20中任一项所述的设备，包括多个CIS模块，对着堆(5)纵向 放置，每个CIS模块包括检测装置和以在给定方向用平直光束进行照明的装置，该多个CIS 模块的长度总和至少与该堆(5)的长度相等。
23.根据权利要求22所述的设备，其特征在于，所述多个CIS模块沿着照明线(T)照亮 所述堆(5)，每个CIS模块以给定角度倾斜使得其平直照明光束与该线(T)相遇。
24.一种根据权利要求1至23中任一项所述的设备的用途，其特征在于，信息通过通信 装置由处理装置(10)传输至个性化机器类型的处理系统，其位于处理链的下游，该被传输 的信息包括由所述设备针对组成堆(5)的每一批量所计算出的薄产品(2)的数量(N)和/ 或为生成该数量(N)的信息和/或与每一批量相关的标识符。
25.根据权利要求24所述的用途，其特征在于，所述处理系统个性化位于批量中的产 品(2)，为批量中的每个元件应用的物理的或软件的个性化操作与由该处理装置传输的信 息有关。
26.一种根据权利要求1至23中任一项所述的计算数量的设备的用途，其特征在于，逻 辑的个性化站点，处理一批量包括集成电路的薄产品(2)，能够将所述用途的用于所述产品 的个性化信息被输入所述集成电路的存储器中。
27.处理至少一个来自于根据权利要求1的前序部分所述的薄产品数量计算设备的检 测电路的信号的方法，其特征在于，所述方法包括-预处理所述信号的步骤(51)，包括对该信号的滤波以生成滤波后的信号；-从该滤波后的信号中估算出表示薄产品(2)的范例的步骤(52)；-计算所述被估算的范例和所述滤波后的信号之间的相互关联信息的步骤(53)，以检 测当前位于所述滤波后的信号中的范例；以及-通过所述设备的接口，发送表示由所述设备处理的薄产品(2)数量(N)的信息的信号 的步骤(54)，所述设备通过计算从所述相互关联信息中检测出的最大值的数量来处理。
28.根据权利要求27所述的方法，其特征在于，所述预处理所述信号的步骤(51)中的 所述滤波在傅里叶变换之后并通过使用梳状滤波器来执行。
29.根据权利要求27或28所述的方法，包括在滤波之前，将该信号转换为表示亮度等 级的数据的步骤(50)，该亮度等级与用像素表示的堆厚度尺寸相关，所述估算步骤(52)定 义表示薄产品(2)的有着可能相移的第一周期范例，并且之后使用参考范例(Mref)执行循 环调节以获取没有相移的第二估算范例。
30.根据权利要求26至29中任一项所述的方法，其特征在于，所述信号发送步骤(54) 包括将被芯片卡个性化机器处理的芯片卡的数量的显示和/或将表示该数量的信息传至 该个性化机器的传输。
31.一种计算机程序，可直接载入计算机存储器，并包括当该程序在计算机中执行时用 以控制根据权利要求27、28或29所述步骤的计算机代码，所述程序使得对于堆(5)中薄产 品(2)数量的计算成为可能。
全文摘要
该设备能够计算一批量并不很厚的产品(2)的数量，以给定的方向并排地堆叠于一保持装置中，并包括产生一个或多个光束以覆盖堆的整个长度的一照明装置，一使用感光元件检测并包括一光学设备的装置(8)，该光学设备能够集中由该堆(5)反射的光线，接收来自于该检测电路的信号的处理装置(10)，该处理装置从这些与用像素表示的堆厚度的尺寸相关的信号中提取光等级，并通过确定表示一产品(2)的范例在由转换后的接收信号产生的一无噪声信号中的重复次数，来计算产品的数量。如果最接近相移是必要的，一傅里叶变换被分别应用于该信号的相关函数和二阶相关函数以得到表示一产品的周期性范例。
文档编号G06M9/00GK101816012SQ200880020797
公开日2010年8月25日 申请日期2008年4月23日 优先权日2007年4月26日
发明者伯努瓦·伯萨, 多米尼克·帕多斯, 拉希德·哈尔巴, 本杰明·托尼 申请人:咨询卡有限公司