EP1437691A1 - Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten - Google Patents

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EP1437691A1
EP1437691A1 EP03028395A EP03028395A EP1437691A1 EP 1437691 A1 EP1437691 A1 EP 1437691A1 EP 03028395 A EP03028395 A EP 03028395A EP 03028395 A EP03028395 A EP 03028395A EP 1437691 A1 EP1437691 A1 EP 1437691A1
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EP
European Patent Office
Prior art keywords
coin
image
images
determined
maximum image
Prior art date
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EP03028395A
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English (en)
French (fr)
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EP1437691B1 (de
Inventor
Markus Adameck
Michael Hossfeld
Manfred Eich
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Crane Payment Innovations GmbH
Original Assignee
National Rejectors Inc GmbH
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Publication date
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Application granted granted Critical
Publication of EP1437691B1 publication Critical patent/EP1437691B1/de
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    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D5/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of coins, e.g. for segregating coins which are unacceptable or alien to a currency
    • G07D5/005—Testing the surface pattern, e.g. relief

Definitions

  • the present invention relates to a method for recognizing an embossed image a coin in a coin operated machine.
  • Coin operated machines such as coin validators discriminate against a given one Set of coins in a very short time.
  • There are a number of procedures for this known a large number of which use the coin material as distinguishing criteria starts.
  • the thickness and diameter of the coin are also used to differentiate.
  • the same or almost the same blanks can be used for different coins.
  • An important distinguishing feature for the coins is therefore the embossed image.
  • DE 37 39 239 C2 describes a method and an apparatus for processing a embossed card known.
  • the embossed side of the card is made up of two opposite oblique directions alternately illuminated.
  • the card is different at these Illuminations added.
  • the difference in the pictures taken is compared with reference data to recognize the embossed characters.
  • This Process is not for highly reflective, metallic surfaces of coins suitable.
  • DE 100 51 009 describes a method for recognizing an embossed image of a coin known, in which the coin moves past the light source and over two or more lighting sections each illuminated from a different direction becomes. A difference image is determined from the recordings, which indicates whether it is is a photographic reproduction of the embossed image or an embossed image.
  • the object of the present invention is a method for detection to provide an embossed image of a coin that is suitable for simple Means in a coin-operated machine a real or false signal for the to recognize inserted coin.
  • the object is characterized by a method with the features Claim 1 solved.
  • Advantageous designs form the subject of the subclaims.
  • the coin to be recognized is on one Image receiver and a light source moved past.
  • the light source has at least two, preferably three lighting sections that form an object field recognizing coin from different directions, at the same angle compared to the surface normal of the object field, not overlapping with each other Illuminated wavelength ranges.
  • Object field of the coin is preferred the entire embossed image of the coin.
  • the embossed image is illuminated for the Illumination sections at an equal angle.
  • the lighting led to the name "Selective Stereo Gradient Method" (SSGM) because of a central Record the image only light at a certain angle of reflection or gradient is recorded in the embossed image.
  • SSGM Selective Stereo Gradient Method
  • Process illuminated surface an image receiver records a shot on.
  • the one shot turns into images of the individual lighting sections won. For this, the color components of the different Wavelength ranges separated.
  • the images obtained in this way become a maximum image determines the maximum intensity value for each pixel is assigned from the images.
  • the real or false signal for the recorded one The embossed image is determined from the maximum image.
  • Process is made from an image by separating it into partial images different directions, but with the same angle of inclination (azimuth angle), determines a maximum image that the coin surface for recognition reproduces the embossed image sufficiently well.
  • the shot and / or the maximum image, center point and diameter to determine the coin.
  • One or more are preferred in the maximum image Cut out circular ring segments with predetermined radii.
  • the values of the pixels in the maximum image along circular ring profiles with a predetermined radius in a Frequency representation transformed.
  • a Fourier transformation has which is preferably designed as a fast Fourier transformation (FFT) is proven to be suitable.
  • FFT fast Fourier transformation
  • the transformed spectra are with reference spectra compared, the deviation in determining the real or False signal is taken into account.
  • this step of the process has also been found pointed out that the spectral comparison along Circular ring profiles are sufficient to reliably indicate whether they are genuine or false of the embossed image.
  • pairs of images are used the individual lighting sections determined difference images.
  • the difference pictures allow discrimination of photographic reproductions of the Embossed image and on the other hand are particularly suitable for individual cutouts from the difference images with reference patterns for a match to compare, so-called template matching. In this process Excerpts of images of an embossed image compared with reference images.
  • a false signal is generated when the average gray scale value of a difference image is below a predetermined threshold.
  • the separation of the images from the recording is done by using filters, which are transparent to the individual wavelength ranges.
  • a first step is carried out Classification of possible coin types, whereby of the possible coin types First of all, exclude those who start from the maximum image the mean gray value and / or the deviation outside of a predetermined one Interval lie; for the remaining coin types, the transformed ones Spectra with the characteristic frequencies of the reference spectra compared.
  • one or more are made after the comparison of the spectra Difference images determined and excerpts with reference patterns of the still comparing coin types.
  • a real signal is preferably generated for the coin to be checked whenever reduced the number of possible coin types to a single possible coin type has been.
  • the false signal is preferably always generated when none Coin type is more possible.
  • 3-color SSGM 3-color selective stereo gradient method
  • an LED color lighting ring with five LEDs each of the colors red and blue and green arranged by color in three 120-degree sectors.
  • a trigger signal is triggered on the coin by a light barrier triggers an LED flash for all three colors at the same time, as well as the camera caused to take a single picture.
  • the one used for recording CMOS or CCD camera is with a mosaic filter, for example one Bayer-Patter equipped the information from the three sectors in the recording separates. After the separation, there are again three drawing files that allow this Illuminate the recognizing embossed image from different directions.
  • the flow chart 1 shows the image recordings in method step 10 and is separated into three individual images in method step 12. Here, the Colors red, green and blue are used.
  • a difference image is calculated from the partial images, the use of which ensures that the photos are counterfeit-proof.
  • the difference image is used only for the verification of the embossed image; the classification is subsequently carried out on the maximum image 16, which has a much stronger structure.
  • the images are independent of the Coin size scaled to the same size, which for the one to be discussed below Comparison of the mean gray values is important.
  • step 20 the image is segmented, starting from the center of the image, Circular ring regions are considered. It has been found that the Decomposing the picture into an outer ring, a middle ring and a coin center is particularly advantageous with 2 euro coins.
  • the mean gray value for the three ring regions and the standard deviation of the gray values in the three ring regions certainly.
  • the outer ring of the coin is converted into a binary image by using suitable ones Threshold values converted.
  • the binary images are perpendicular to each other on two standing axis projected.
  • a characteristic feature of the embossed image the coin is the distance between the center of gravity (COG) and the geometric Center of the picture.
  • the Center of Gravity (COG) is considered to be with the Distance weighted average of the pixels determined.
  • the picture here is that scaled image in which the outer ring is viewed.
  • the COG is about the Axis projection method determined. Instead of a binary image, a Gray value or color image can be used.
  • Method step 22 which is parallel to that described above Method step 24 can run, but can also be carried out afterwards, are grayscale profiles on circular rings around the center of the scaled images sampled.
  • the radii of the circular rings are predetermined.
  • the values of the pixels Fourier transform (FFT) is performed along the circular ring profiles.
  • the dominant Frequency of each FFT spectrum is determined.
  • the one for the five circular rings The dominant frequency determined forms a further characteristic in its entirety Characteristic for the coin.
  • step 26 a preliminary comparison is carried out as to whether those obtained up to that point Measured values for the coins taken in at predetermined admissibility intervals lie.
  • This comparison leads to a classification in step 28. It turns out in the classification step 28 that the pattern does not match any of the given ones If references match, the classification process leads to rejection 30 of the coin. If it turns out that several coins are possible, then in Step 32 carried out a template comparison for these coin types. As shown in Fig. 3, this is the picture taken of the coin developed and on the double angular range to avoid cuts in the Reference sample added. The image 34 thus supplemented is provided with a reference pattern 36 compared. As shown in FIG. 3, the position in for the reference pattern 36 the picture 34 found.
  • Method step 32 is a verification step, in which it is checked whether a Coin type in the shortlist actually comes into consideration. It is conceivable here also a modification of the process step such that every possible coin type with the reference images of all possible coin types is folded to the coin type with the highest agreement.
  • the difference image calculated in step 14 checks whether this is an embossed image or a photo of an embossed image is. This step can also be at the beginning of the comparison.
  • the size of the template at the point in the picture, in who found the pattern cut out an image section the size of the template.
  • This section of the image is obtained by applying threshold values in changed a binary image. For example, the Sum of the mean gray value in the sample plus the standard deviation of the gray values be set in the pattern.
  • Other variable or fixed threshold values are conceivable.
  • Differential images are determined from the three partial images. To be particularly advantageous has proven here:
  • a difference image (Dift1) from the images for red (R) and green (G).
  • a second difference image (Diff2) is created from the images for red (R) and blue (B) determined.
  • Diff12 is shown as the difference between the first and the second difference image formed.
  • Diff12 max [Diff1, Diff2].
  • Diff12 From the finished one Difference image (Diff12) becomes an unfolded and double the angular range supplemented picture produced. This picture is congruent with the one before image made for pattern comparison. These unfolded pictures become an image section the size of the reference pattern is taken from the same place.
  • the Extracted image sections are multiplied together and for the product the mean gray value is calculated. If the mean gray value is below one predetermined fixed threshold, it is a photo. It stays in the In the case of a photo after the original image has been multiplied by the difference images not enough information left in the gray values of the product image.
  • the reference template can also be used a suitable threshold value can be converted into a binary image.
  • a suitable threshold value can again be the sum of the mean gray value in the pattern plus the Standard deviation of the gray values in the pattern can be used. Others too variable or fixed threshold values are possible.
  • the difference images determined, again the two image sections, the difference value and the binary reference image are multiplied together and for that The average gray value is calculated for the product.
  • a missing three-dimensional Topology recognized by the fact that the mean gray value below a predetermined source.
  • the recognized coin is in step 36 accepted.
  • FIG. 2 shows the flow of the process according to the invention in a structured diagram Procedure using the example of a recognition of coins from different countries.
  • step 48 Using the above-mentioned measured values or a subset of these measured values a comparison is now carried out in step 48.
  • the comparison shows that the Measured values lie in a predetermined admissibility interval, the corresponding comes Shortlisted coin type 50. Only in the frequency comparison no uniform admissibility interval is specified, but instead for the Frequency three possible measured values allowed. Each of the three measured values is with one Permission interval linked. A dominant frequency is recognized when the measured frequency within one of the three pre-determined admissibility intervals lies.
  • step 54 it is checked whether at least one type is shortlisted.
  • two unfolded images are calculated in step 56, one of which the first comes from the image scaled in step 42 and the second the reference image is.
  • step 60 the coin type still to be checked the corresponding reference template (reference pattern) is loaded.
  • step 62 compare the pattern to one of the unfolded images generated in step 56. If the template is found in the unfolded image and exceeds the match a minimum value (method step 64), the location is found in step 66 of the template is drawn into the unfolded image. For the cutouts, the Comparison described above, generating the product image in step 68 carried out. The embossed image verification is then carried out. Is the If the value for the embossed image verification is poor, the tested one separates in step 72 Coin also out. Should be more than one coin after loop 58 is completed If there are any left over, the coin with the best comparison values can be used (for example from step 48) can be selected.

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Abstract

Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten, mit folgenden Verfahrensschritten: die zu erkennende Münze wird an einem Bildempfänger unter einer Lichtquelle vorbei bewegt, die Lichtquelle besitzt mindestens zwei Beleuchtungsabschnitte, die ein Objektfeld der zu erkennenden Münze aus unterschiedlichen Richtungen, unter dem gleichen Winkel gegenüber der Flächennormalen des Objektfeldes, mit einander sich nicht überlappenden Wellenlängenbereichen beleuchtet, der Bildempfänger zeichnet eine Aufnahme des Objektfeldes auf, aus der Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten der einzelnen Wellenlängenbereiche gewonnen werden, ein Maximumbild wird aus den Bildern bestimmt, bei dem jedem Bildpunkt der maximale Intensitätswert aus den Bildern der einzelnen Wellenlängenbereich zugeordnet ist, ein Echt- oder Falschsignal wird aus dem Maximumbild bestimmt. <IMAGE>

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten.
Münzautomaten wie beispielsweise Münzprüfer diskriminieren einen vorgegebenen Satz von Münzen innerhalb sehr kurzer Zeit. Hierzu sind eine Reihe von Verfahren bekannt, von denen eine Vielzahl das Münzmaterial als Unterscheidungskriterien einsetzt. Auch Dicke und Durchmesser der Münze werden zur Unterscheidung herangezogen. Jedoch ist für das weltweite Währungssystem nicht ausgeschlossen, daß für unterschiedliche Münzen gleiche oder fast gleiche Rohlinge eingesetzt werden. Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für die Münzen ist daher das Prägebild.
Aus DE 37 39 239 C2 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verarbeitung einer geprägten Karte bekannt. Die Prägeseite der Karte wird aus zwei gegenüberliegenden, schrägen Richtungen wechselweise beleuchtet. Die Karte wird bei diesen unterschiedlichen Beleuchtungen aufgenommen. Die Differenz der aufgenommenen Bilder wird mit Referenzdaten verglichen, um die geprägten Zeichen zu erkennen. Dieses Verfahren ist für stark reflektierende, metallische Oberflächen von Münzen nicht geeignet.
Aus DE 33 05 509 ist eine optische Münzprüfeinrichtung bekannt, bei der eine unter einem Winkel beleuchtete Oberfläche unter verschiedenen Winkeln beobachtet wird. Der Quotient aus der Helligkeit unter verschiedenen Winkeln gibt Aufschluß über den Glanzgrad der hier beiliegenden Münze.
Aus US 5,839,563 ist ein Münzprüfer bekannt, bei dem für das aufgenommene Bild einer Münze ein Mustervergleich durchgeführt wird. Um eine gute Ausleuchtung des Objektfeldes zu erzielen, wird die Münze kreisförmige ausgeleuchtet.
Aus DE 100 51 009 ist ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze bekannt, bei dem die Münze sich an der Lichtquelle vorbeibewegt und über zwei oder mehr Beleuchtungsabschnitte jeweils aus einer anderen Richtung beleuchtet wird. Aus den Aufnahmen wird ein Differenzbild ermittelt, daß anzeigt, ob es sich um eine fotografische Wiedergabe des Prägebildes oder um ein geprägtes Bild handelt.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze bereitzustellen, daß geeignet ist, mit einfachen Mitteln in einem Münzautomaten zuverlässig ein Echt- oder Falschsignal für die eingeworfene Münze zu erkennen.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen aus Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Gestaltungen bilden den Gegenstand der Unteransprüche.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird die zu erkennende Münze an einem Bildempfänger und einer Lichtquelle vorbeibewegt. Die Lichtquelle besitzt mindestens zwei, bevorzugt drei Beleuchtungsabschnitte, die ein Objektfeld der zu erkennenden Münze aus unterschiedlichen Richtungen, unter dem gleichen Winkel gegenüber der Flächennormalen des Objektfeldes, miteinander sich nicht überlappenden Wellenlängenbereichen beleuchtet. Objektfeld der Münze ist bevorzugt das gesamte Prägebild der Münze. Die Beleuchtung des Prägebildes erfolgt für die Beleuchtungsabschnitte unter einem gleichen Winkel. Die Beleuchtung führte zu dem Namen "Selektive Stereo Gradienten Methode" (SSGM), da bei einer zentralen Aufzeichnung der Abbildung nur Licht unter einem bestimmten Reflexionswinkel bzw. Gradienten im Prägebild aufgenommen wird. Von der bei dem erfindungsgemäßen Verfahren beleuchteten Oberfläche zeichnet ein Bildempfänger eine Aufnahme auf. Aus der einen Aufnahme werden Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten gewonnen. Hierzu werden die Farbanteile der unterschiedlichen Wellenlängenbereiche getrennt. Aus den so gewonnenen Bildern wird ein Maximumbild bestimmt, bei dem jedem Bildpunkt jeweils der maximale Intensitätswert aus den Bildern zugeordnet wird. Das Echt- oder Falschsignal für das aufgenommene Prägebild wird aus dem Maximumbild bestimmt. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird aus einem Bild, durch Trennung in Teilbilder, die aus unterschiedlichen Richtungen, aber mit dem gleichen Neigungswinkel (Azimutalwinkel), ein Maximumbild ermittelt, das die Münzoberfläche für eine Erkennung des Prägebildes ausreichend gut wiedergibt.
Für die Erzeugung des Echt- oder Falschsignals hat es sich als zweckmäßig erwiesen, für die Aufnahme und/oder das Maximumbild, Mittelpunkt und Durchmesser der Münze zu bestimmen. Bevorzugt werden in dem Maximumbild ein oder mehrere Kreisringsegmente mit vorbestimmten Radien ausgeschnitten.
Überraschenderweise hat sich herausgestellt, daß für die Kreisringsegmente der mittlere Grauwert und/oder dessen Abweichung, bevorzugt Standardabweichung bereits ein guter Indikator für die Art der zu erkennenden Münze ist. Besonders vorteilhaft an diesem Merkmal des Prägebildes ist, daß es sich mit vergleichsweise geringem Rechenaufwand bestimmen läßt.
In einem weiteren bevorzugten Schritt werden die Werte der Bildpunkte im Maximumbild entlang von Kreisringprofilen mit einem vorbestimmten Radius in eine Frequenzdarstellung transformiert. Als Transformation hat sich eine Fouriertransformation, die bevorzugt als eine schnelle Fouriertransformation (FFT) ausgestaltet ist, als geeignet erwiesen. Die transformierten Spektren werden mit Referenzspektren verglichen, wobei die Abweichung bei der Bestimmung des Echt- oder Falschsignals berücksichtigt wird. Auch bei diesem Verfahrensschritt hat sich überraschenderweise herausgestellt, daß bereits der spektrale Vergleich entlang von Kreisringprofilen ausreicht, um zuverlässig einen Hinweis auf Echt- oder Falschheit des Prägebildes zu gewinnen.
In einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung wird jeweils aus Paaren von Bildern zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten Differenzbilder bestimmt. Die Differenzbilder erlauben einerseits eine Diskriminierung von fotografischen Wiedergaben des Prägebildes und eignen sich andererseits im besonderen Maße dazu, einzelne Ausschnitte aus den Differenzbildern mit Referenzmustern auf eine Übereinstimmung hin zu vergleichen, sogenanntes Template-Matching. Bei diesem Vorgang werden Ausschnitte von Abbildern eines Prägebildes mit Referenzbildern verglichen.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein Falschsignal generiert, wenn der mittlere Grauwert eines Differenzbildes unter einer vorbestimmten Schwelle liegt.
Die Trennung der Bilder aus der Aufnahme wird durch die Verwendung von Filtern, die für die einzelnen Wellenlängenbereiche durchlässig sind, erreicht. Bevorzugt werden bei der Verwendung einer CMOS- oder CCD-Kamera Mosaik-Filter eingesetzt.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren erfolgt in einem ersten Schritt zunächst eine Klassifikation von möglichen Münztypen, wobei von den möglichen Münztypen zunächst diejenigen ausgeschlossen werden, bei denen ausgehend von dem Maximumbild der mittlere Grauwert und/oder die Abweichung außerhalb von einem vorbestimmten Intervall liegen; für die verbleibenden Münztypen werden die transformierten Spektren mit den charakteristischen Frequenzen der Referenzspektren verglichen.
Bei einer Weiterbildung wird nach dem Vergleich der Spektren ein oder mehrere Differenzbilder bestimmt und ausschnittsweise mit Referenzmustern der noch zu vergleichenden Münztypen verglichen.
Bevorzugt wird ein Echtsignal für die zu prüfende Münze immer dann erzeugt, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf einen einzigen möglichen Münztyp reduziert wurde. Bevorzugt wird das Falschsignal immer dann erzeugt, wenn kein Münztyp mehr möglich ist.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird an einem bevorzugten Ausführungsbeispiel nachfolgend näher beschrieben. Es zeigt:
Fig. 1
ein Flußdiagramm für einen Münzprüfer,
Fig. 2
Nassie-Schneidermann-Diagramm für eine beispielhafte Anwendung, bei der Euromünzen aus unterschiedlichen Ländern diskriminiert werden, und
Fig. 3
ein Beispiel für ein in einem Unwarp-Bild erfolgreich gefundenes Referenztemplate.
Bei dem 3-Farb-SSGM (3-Farb-Selektive-Stereo-Gradienten-Methode) bilden drei spezielle Teilbilder der Münze die Grundlage für die Auswertung der Topographie der Prägebilder. Die Teilbilder werden aus einer einzigen Aufnahme extrahiert.
Hierbei wird ein LED-Farb-Beleuchtungsring mit je fünf LEDs der Farben rot, blau und grün nach Farben getrennt in drei 120-Grad-Sektoren angeordnet. Beim Durchlauf der Münze durch eine Lichtschranke wird ein Triggersignal ausgelöst, das sowohl einen LED-Blitz für alle drei Farben zugleich auslöst, als auch die Kamera dazu veranlaßt, ein einziges Bild aufzunehmen. Die zur Aufnahme eingesetzte CMOS- oder CCD-Kamera ist mit einem Mosaik-Filter, beispielsweise einem Bayer-Patter ausgestattet, das die Informationen aus den drei Sektoren in der Aufnahme trennt. Nach der Trennung liegen wieder drei Teilbilder vor, die das zu erkennende Prägebild aus unterschiedlichen Richtungen beleuchten. In dem Flußdiagramm aus Fig. 1 ist die Bildaufnahmen in Verfahrensschritt 10 dargestellt und wird in Verfahrensschritt 12 in drei einzelne Bilder getrennt. Hierbei wird auf die Farben rot, grün und blau zurückgegriffen.
Aus den Teilbildern wird in Schritt 14 ein Differenzbild berechnet, dessen Verwendung die Fälschungssicherheit gegenüber Fotos gewährleistet. Das Differenzbild wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren nur zur Prägebildverifikation eingesetzt, die Klassifikation wird nachfolgend an dem deutlich strukturstärkeren Maximumbild 16 durchgeführt. Das Maximumbild M ist definiert als M (x, y) = max [R (x, y); G (x, y); B (x, y)], wobei für jeden Punkt (x, y) der Wert mit der größten Intensität aus dem Satz der Bilder R (x, y), G (x, y) und B (x, y) gewählt wird.
In dem nachfolgenden Verfahrensschritt 18 wird im ursprünglich aufgenommenen Bild die Münze gesucht, ausgeschnitten und in ein Bildformat mit vordefinierter Bildgröße, beispielsweise 256 x 256 Pixel gebracht. Bei dieser Operation wird auch der Durchmesser bestimmt. In diesem Schritt werden die Bilder unabhängig von der Münzgröße auf die gleiche Größe skaliert, was für den weiter unten noch zu diskutierenden Vergleich der mittleren Grauwerte wichtig ist.
In Schritt 20 erfolgt eine Segmentation des Bildes, bei der ausgehend vom Bildmittelpunkt, Kreisringregionen betrachtet werden. Es hat sich herausgestellt, daß die Zerlegung des Bildes in einen äußeren Ring, einen mittleren Ring und ein Münzzentrum besonders vorteilhaft bei 2 Euro-Münzen ist.
In dem nachfolgenden Schritt 24 wird für die drei Ringregionen der mittlere Grauwert und die Standardabweichung der Grauwerte in den drei Ringregionen bestimmt.
Zusätzlich wird im äußeren Ring der Münze ein weiteres Unterscheidungsmerkmal verglichen. Hierzu wird der äußere Ring in ein Binärbild durch Verwendung geeigneter Schwellwerte umgewandelt. Die Binärbilder werden auf zwei senkrecht zueinander stehende Achse projiziert. Ein charakteristisches Merkmal für das Prägebild der Münze ist der Abstand zwischen dem Center-of-Gravity (COG) und dem geometrischen Mittelpunkt des Bildes. Das Center-of-Gravity (COG) wird als mit dem Abstand gewichteter Mittelwert der Bildpunkte ermittelt. Das Bild ist hier das skalierte Bild, in dem der äußere Ring betrachtet wird. Der COG wird über die Achsenprojektionsmethode bestimmt. Anstelle eines Binärbildes kann auch ein Grauwert bzw. Farbbild verwendet werden.
In einem weiteren Verfahrensschritt 22, der parallel zu dem oben beschriebenen Verfahrensschritt 24 ablaufen kann, der aber auch nachgeordnet durchführbar ist, werden auf Kreisringen um den Mittelpunkt der skalierten Bilder Grauwertprofile abgetastet. Die Radien der Kreisringe sind hierbei vorbestimmt. Die Werte der Pixel entlang der Kreisringprofile werden fouriertransformiert (FFT). Die dominante Frequenz von jedem FFT-Spektrum wird ermittelt. Die für die fünf Kreisringe ermittelten dominanten Frequenz bilden in ihrer Gesamtheit ein weiteres charakteristisches Merkmal für die Münze.
In Schritt 26 wird ein Vorvergleich durchgeführt, ob die bis dahin gewonnenen Meßwerte für die aufgenommenen Münzen in vorbestimmten Zulässigkeitsintervallen liegen. Dieser Vergleich führt in Schritt 28 zu einer Klassifikation. Stellt sich in dem Klassifikationsschritt 28 heraus, daß das Muster mit keiner der vorgegebenen Referenzen übereinstimmt, so führt der Klassifikationsvorgang zur Zurückweisung 30 der Münze. Stellt sich heraus, daß mehrere Münzen in Frage kommen, so wird in Schritt 32 für diese Münzsorten ein Mustervergleich (Template-Match) durchgeführt. Wie in Fig. 3 dargestellt, wird hierzu das aufgenommene Bild der Münze abgewickelt und auf den doppelten Winkelbereich zur Vermeidung von Schnitten im Referenzmuster ergänzt. Das so ergänzte Bild 34 wird mit einem Referenzmuster 36 verglichen. Wie in Fig. 3 dargestellt, wird für das Referenzmuster 36 die Position in dem Bild 34 gefunden.
Der Verfahrensschritt 32 ist ein Verifikationsschritt, bei dem überprüft wird, ob ein Münztyp in der engeren Auswahl tatsächlich in Betracht kommt. Denkbar ist hier auch eine Modifikation des Verfahrensschritt derart, daß jeder mögliche Münztyp mit den Referenzbildern aller möglichen Münztypen gefaltet wird, um den Münztyp mit der höchsten Übereinstimmung zu ermitteln.
In dem abschließenden Schritt 34 wird für das in Schritt 14 berechnete Differenzbild überprüft, ob es sich hierbei um ein Prägebild oder um ein Foto eines Prägebildes handelt. Dieser Schritt kann auch am Anfang des Vergleichs stehen.
Für diesen Schritt können eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen gewählt werden. In der Praxis haben sich zwei Ansätze als besonders vorteilhaft erwiesen. Bei einem ersten Ansatz wird in Größe des Vorlagemusters an der Stelle im Bild, in der das Muster gefunden wurde, ein Bildausschnitt in Größe der Vorlage ausgeschnitten. Dieser Bildausschnitt wird durch die Anwendung von Schwellwerten in ein Binärbild gewandelt. Beispielsweise kann zur Festsetzung des Schwellwertes die Summe aus mittlerem Grauwert im Muster plus der Standardabweichung der Grauwerte im Muster angesetzt werden. Andere variable oder auch feste Schwellwerte sind denkbar.
Aus den drei Teilbildern werden Differenzbilder ermittelt. Als besonders vorteilhaft hat sich hier erwiesen:
Ein erstes Differenzbild (Dift1) aus den Bildern für rot (R) und grün (G) zu ermitteln. Ein zweites Differenzbild (Diff2) wird aus den Bildern für rot (R) und blau (B) ermittelt. Abschließend wird ein Differenzenbild (Diff12) als Differenz zwischen dem ersten und dem zweiten Differenzbild gebildet. Es kann jedoch auch ein Maximumbild zwischen dem ersten Differenzbild (Diff1) und dem zweiten Differenzbild (Diff2) gebildet werden: Diff12 = max [Diff1, Diff2]. Aus dem fertiggestellten Differenzenbild (Diff12) wird ein entfaltetes und auf den doppelten Winkelbereich ergänztes Bild hergestellt. Dieses Bild ist deckungsgleich mit dem bereits vorher zum Mustervergleich hergestellten Bild. Aus diesen entfalteten Bildern wird an gleicher Stelle ein Bildausschnitt in Größe des Referenzmusters entnommen. Die entnommenen Bildausschnitte werden miteinander multipliziert und für das Produkt wird der mittlere Grauwert berechnet. Liegt der mittlere Grauwert unterhalb einer vorbestimmten festen Schwelle, handelt es sich um ein Foto. Es bleibt nämlich im Falle eines Fotos nach der Multiplikation des Originalbildes mit den Differenzbildem nicht genügend Informationen in den Grauwerten des Produktbildes übrig.
Alternativ zu der vorgenannten Operation kann auch das Referenztemplate mit einem geeigneten Schwellwert in ein Binärbild verwandelt werden. Beispielsweise kann als Schwellwert wieder die Summe aus mittlerem Grauwert im Muster plus der Standardabweichung der Grauwerte im Muster verwendet werden. Auch andere variable oder feste Schwellwerte sind möglich. Es werden, wie oben beschrieben, die Differenzbilder ermittelt, wobei wieder die beiden Bildausschnitte, das Differenzwert und das binäre Referenzbild, werden miteinander multipliziert und für das Produkt wird der mittlere Grauwert berechnet. Auch hier wird eine fehlende dreidimensionale Topologie daran erkannt, daß der mittlere Grauwert unterhalb einer vorbestimmten Quelle liegt.
Auch andere Methoden zur Kombination der Differenzbilder mit Teilbildern sind möglich. Bei den vorgenannten beiden Varianten ist die grundlegende Idee gemeinsam, durch die Kombination von Teilbildern Differenzbilder zu erzeugen, die nur dann Informationsgehalt in Form von Grauwertstrukturen aufweisen, wenn die zu erkennende Münze ein Prägebild besitzt. Soll die Münzerkennung durch ein Foto getäuscht werden, so besitzen die Differenzbilder keine ausreichende Information. Der Schlüssel, um die Informationen des 3D-Prägebildes der Münze zu erfassen, liegt in der Beleuchtung. Die Beleuchtung muß homogen sein und in den Sektoren die gleiche Intensität aufweisen.
Nach erfolgreicher Prägebilderkennung wird die erkannte Münze in Schritt 36 akzeptiert.
Fig. 2 zeigt in einem strukturierten Diagramm den Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens an dem Beispiel einer Erkennung von Münzen unterschiedlicher Länder.
In Schritt 28 werden drei Farbteilbilder (R-, G-, 13-Bilder) aus dem aufgenommenen Kamerabild der Münze extrahiert. In Schritt 40 wird aus den drei Teilbildern ein Maximumbild berechnet. In Schritt 42 wird die Münze aus dem Aufnahmebild segmentiert und das segmentierte Bild in ein quadratisches Format zur Weiterbearbeitung umskaliert. In Schritt 44 werden die beiden oben beschriebenen Schritte durchgeführt, bei denen mittlere Grauwerte und dominante Frequenzen mit Referenzbildem verglichen werden. So noch nicht alle Länder der zu prüfenden Klasse vollständig überprüft wurden, wird Schleife 46 in dem Verfahren wiederholt. Insgesamt liegen damit die folgenden charakteristischen Merkmale vor:
  • 1. Mittlerer Grauwert im Ring 1,
  • 2. Standardabweichung der Grauwerte im Ring 1,
  • 3. Mittlerer Grauwert in Ring 2,
  • 4. Verhältnis der mittleren Grauwerte in Ring 1 und 2,
  • 5. Standardabweichung der Grauwerte in Ring 2,
  • 6. Mittlerer Grauwert in Ring 3,
  • 7. Verhältnis der mittleren Grauwerte von Ring 2 und Ring 3,
  • 8. Standardabweichung der Grauwerte in Ring 3,
  • 9. Verhältnis der mittleren Grauwerte von Ring 1 und 3,
  • 10. Abstand des COG im Ring 1 zum geometrischen Mittelpunkt der Münze bzw. zum Zentrum des Rings,
  • 11. Durchmesser,
  • 12.-16. Dominante Frequenzen der Grauwerte auf fünf Kreisringen.
    • Anhand der obengenannten Meßwerte bzw. einer Untergruppe dieser Meßwerte wird nun in Schritt 48 ein Vergleich durchgeführt. Ergibt der Vergleich, daß die Meßwerte in einem vorbestimmten Zulässigkeitsintervall liegen, so kommt der entsprechende Münztyp in die engere Wahl 50. Lediglich bei dem Frequenzvergleich wird kein einheitliches Zulässigkeitsintervall vorgegeben, sondern es werden für die Frequenz drei mögliche Meßwerte erlaubt. Jeder der drei Meßwerte ist mit einem Zulässigkeitsintervall verknüpft. Eine dominante Frequenz wird dann erkannt, wenn die gemessene Frequenz innerhalb eines der drei vor bestimmten Zulässigkeitsintervalle liegt.
    In Schritt 54 wird überprüft, ob mindestens ein Typ in die engere Auswahl gelangt. In diesem Fall werden in Schritt 56 zwei entfaltete Bilder berechnet, von denen ein erstes aus dem in Schritt 42 skalierten Bild stammt und das zweite das Referenzbild ist.
    Solange noch ungeprüfte Münztypen vorliegen, wird die nachfolgende Klassifikationsschleife ausgeführt. In Schritt 60 wird für den noch zu überprüfenden Münztyp das entsprechende Referenz-Template (Referenzmuster) geladen. In Schritt 62 wird das Muster mit einem der in Schritt 56 erzeugten, entfalteten Bilder verglichen. Wird das Template in dem entfalteten Bild gefunden und überschreitet die Übereinstimmung ein Mindestwert (Verfahrensschritt 64), so wird in Schritt 66 der Fundort des Templates in das entfaltete Bild eingezeichnet. Für die Ausschnitte wird der oben beschriebene Vergleich unter Erzeugung des Produktbildes in Schritt 68 durchgeführt. Anschließend wird die Prägebildverifikation vorgenommen. Ist der Wert für die Prägebildverifikation schlecht, so scheidet in Schritt 72 die getestete Münze ebenfalls aus. Sollten nach Beendigung der Schleife 58 mehr als eine Münze übrigbleiben, so können aus diesen die Münze mit den besten Vergleichswerten (beispielsweise aus Schritt 48) ausgewählt werden.

    Claims (16)

    1. Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten, mit folgenden Verfahrensschritten:
      die zu erkennende Münze wird an einem Bildempfänger und einer Lichtquelle vorbei bewegt,
      die Lichtquelle besitzt mindestens zwei Beleuchtungsabschnitte, die ein Objektfeld der zu erkennenden Münze aus unterschiedlichen Richtungen, unter dem gleichen Winkel gegenüber der Flächennormalen des Objektfeldes, mit einander sich nicht überlappenden Wellenlängenbereichen beleuchtet,
      der Bildempfänger zeichnet eine Aufnahme des Objektfeldes auf, aus der Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten der einzelnen Wellenlängenbereiche gewonnen werden,
      ein Maximumbild wird aus den Bildern bestimmt, bei dem jedem Bildpunkt der maximale Intensitätswert aus den Bildern der einzelnen Wellenlängenbereich zugeordnet ist,
      ein Echt- oder Falschsignal wird aus dem Maximumbild bestimmt.
    2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß für die Aufnahme und/oder das Maximumbild, Mittelpunkt und Durchmesser der Münze bestimmt werden.
    3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß in dem Maximumbild ein oder mehrere Kreisringsegmente mit vorbestimmten Radien ausgeschnitten werden.
    4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung des Echt- oder Falschsignals unter Verwendung des mittleren Grauwerts der Kreisringsegmente und/oder einer Abweichung der Grauwerte von dem mittleren Grauwert erfolgt.
    5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß die Werte der Bildpunkte im Maximumbild entlang von Kreisringprofilen mit einem vorbestimmten Radius in eine Frequenzdarstellung transformiert werden.
    6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß als Transformation der Pixelwerte eine Fouriertransformation, insbesondere eine Schnellfouriertransformation (FFT) ausgeführt wird.
    7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, daß die transformierten Spektren mit Referenzspektren verglichen werden und die Abweichungen bei der Bestimmung der Echt- oder Falschsignale berücksichtigt werden.
    8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß aus Paaren von Bildern zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten Differenzbilder bestimmt werden.
    9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß ein oder mehrere Ausschnitte aus den Differenzbildem mit Referenzmustern auf ihre Übereinstimmung hin verglichen werden.
    10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß die Trennung der Aufnahme in Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten über Filter erfolgt.
    11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß zur Trennung der Aufnahme in Bilder ein Mosaik-Filter für eine CMOS- oder CCD-Kamera eingesetzt wird.
    12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß ein Falschsignal generiert wird, wenn der mittlere Grauwert eines Differenzbildes unter einem vorbestimmten Schwellwert liegt.
    13. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß
      in einem ersten Schritt zunächst eine Klassifikation von möglichen Münztypen erfolgt, wobei von den möglichen Münztypen zunächst diejenigen ausgeschlossen werden, bei denen ausgehend von dem Maximumbild der mittlere Grauwert und/oder die Abweichung außerhalb von einem vorbestimmten Intervall liegen und/oder die transformierten Spektren mit ihren charakteristischen Frequenzen von vorbestimmten Referenzspektren der Münztypen abweichen.
    14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß für nach dem Vergleich noch verbleibende Münztypen ein oder mehrere Differenzbilder aus den Bildern zu den Wellenlängenbereichen bestimmen und ausschnittsweise mit Referenzmustern des noch zu vergleichenden Münztyps verglichen werden.
    15. Verfahren nach Anspruch 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, daß ein Echtsignal immer dann erzeugt wird, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf einen einzigen Münztyp reduziert wurde.
    16. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß ein Falschsignal immer dann erzeugt wird, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf Null reduziert wurde.
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