JP2000067293A - 円形パターンの判別方法 - Google Patents
円形パターンの判別方法Info
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
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- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 102100033041 Carbonic anhydrase 13 Human genes 0.000 description 1
- 101000867860 Homo sapiens Carbonic anhydrase 13 Proteins 0.000 description 1
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- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 認識精度を向上する。
【解決手段】 円形パターンより円形状に切り出したパ
ターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較
パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算
を円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転さ
せて行って類似度を求め（ステップ１）、円形パターン
の判別を行うようにした円形パターンの判別方法におい
て、円形パターンの判別を行うための類似度に対する閾
値を予め定めておき、０から２πまで回転させたときの
類似度の少なくとも一つが閾値を超えると共に（ステッ
プ２）、テンプレートに対応して予め定められた他の角
座標位置における類似度を類似度に対する閾値と比較し
て（ステップ３）、双方の結果に基づいて円形パターン
の判別を行う（ステップ４，５）。
ターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較
パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算
を円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転さ
せて行って類似度を求め（ステップ１）、円形パターン
の判別を行うようにした円形パターンの判別方法におい
て、円形パターンの判別を行うための類似度に対する閾
値を予め定めておき、０から２πまで回転させたときの
類似度の少なくとも一つが閾値を超えると共に（ステッ
プ２）、テンプレートに対応して予め定められた他の角
座標位置における類似度を類似度に対する閾値と比較し
て（ステップ３）、双方の結果に基づいて円形パターン
の判別を行う（ステップ４，５）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、円形パターンの判
別方法に関する。更に詳述すると、本発明は、コイン等
の判別に適した円形パターンの判別方法に関する。
別方法に関する。更に詳述すると、本発明は、コイン等
の判別に適した円形パターンの判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】硬貨の判別等に使用される円形パターン
認識装置では、特開平５−１４３７３１号公報に示され
るように、装置に認識対象物が取り込まれると認識対象
物の円形パターンが撮影されて、これを基に２次元の比
較パターンが作成される。円形パターンから比較パター
ンを作成するには、例えば円形パターンの中心座標を中
心に円形状または円環状に切り出して、この切り出した
ディジタルデータに必要な処理を施すことにより行う。
認識装置では、特開平５−１４３７３１号公報に示され
るように、装置に認識対象物が取り込まれると認識対象
物の円形パターンが撮影されて、これを基に２次元の比
較パターンが作成される。円形パターンから比較パター
ンを作成するには、例えば円形パターンの中心座標を中
心に円形状または円環状に切り出して、この切り出した
ディジタルデータに必要な処理を施すことにより行う。
【０００３】そして、作成された比較パターンを予め準
備されている各種コインのテンプレート、即ち基準パタ
ーンと比較して、両パターン間の類似度または非類似度
を演算（以下、マッチング演算という）する。このマッ
チング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度
を円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば
１２８段階に回転させながら行う。類似度を演算した結
果の例を図５に示す。
備されている各種コインのテンプレート、即ち基準パタ
ーンと比較して、両パターン間の類似度または非類似度
を演算（以下、マッチング演算という）する。このマッ
チング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度
を円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば
１２８段階に回転させながら行う。類似度を演算した結
果の例を図５に示す。
【０００４】さらに、マッチング演算の結果であるマッ
チング値に基づいて円形パターンの認識や判別を行って
いる。類否の判定は、０から２πの各段階で得られるマ
ッチング値のうちの最高点Ｐ１の値（以下、ベストマッ
チング値という）を用いて、該ベストマッチング値が予
め定められた閾値Ｍ０を超えているか否かにより判断し
ている。すなわち、類似度に関するベストマッチング値
が閾値Ｍ０を超えていれば当該比較パターンとテンプレ
ートとは一致する可能性が高いと判断され、また非類似
度に関するベストマッチング値が閾値を超えていれば当
該比較パターンとテンプレートとは不一致である可能性
が高いと判断される。
チング値に基づいて円形パターンの認識や判別を行って
いる。類否の判定は、０から２πの各段階で得られるマ
ッチング値のうちの最高点Ｐ１の値（以下、ベストマッ
チング値という）を用いて、該ベストマッチング値が予
め定められた閾値Ｍ０を超えているか否かにより判断し
ている。すなわち、類似度に関するベストマッチング値
が閾値Ｍ０を超えていれば当該比較パターンとテンプレ
ートとは一致する可能性が高いと判断され、また非類似
度に関するベストマッチング値が閾値を超えていれば当
該比較パターンとテンプレートとは不一致である可能性
が高いと判断される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た円形パターンの判別方法では、ベストマッチング値を
１つだけ使用して判定を行っているので、比較パターン
とテンプレートとが全く別種類であっても比較パターン
のベストマッチング値が偶然にも閾値を超えれば当該比
較パターンとテンプレートとは一致する可能性が高いと
判定されるおそれがある。比較パターンとテンプレート
とが別種類であると、例えば図５に示すようにテンプレ
ートを当該テンプレートに対してマッチング演算したと
きの回転角度及び類似度の関係の波形（実線）と比較パ
ターンのテンプレートに対する回転角度及び類似度の関
係の波形（一点鎖線）とは全く異なる形状となるが、比
較パターンのベストマッチング値が閾値Ｍ０を超えれば
当該比較パターンとテンプレートとは一致する可能性が
高いと判定されてしまう。
た円形パターンの判別方法では、ベストマッチング値を
１つだけ使用して判定を行っているので、比較パターン
とテンプレートとが全く別種類であっても比較パターン
のベストマッチング値が偶然にも閾値を超えれば当該比
較パターンとテンプレートとは一致する可能性が高いと
判定されるおそれがある。比較パターンとテンプレート
とが別種類であると、例えば図５に示すようにテンプレ
ートを当該テンプレートに対してマッチング演算したと
きの回転角度及び類似度の関係の波形（実線）と比較パ
ターンのテンプレートに対する回転角度及び類似度の関
係の波形（一点鎖線）とは全く異なる形状となるが、比
較パターンのベストマッチング値が閾値Ｍ０を超えれば
当該比較パターンとテンプレートとは一致する可能性が
高いと判定されてしまう。
【０００６】このような誤判定があると、認識精度が低
くなり本来は排除すべき偽硬貨であっても適正な硬貨と
して認識してしまうことがあるので、認識精度の向上が
望まれている。
くなり本来は排除すべき偽硬貨であっても適正な硬貨と
して認識してしまうことがあるので、認識精度の向上が
望まれている。
【０００７】そこで、本発明は、認識精度を向上できる
円形パターンの判別方法を提供することを目的とする。
円形パターンの判別方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、請求項１記載の発明は、円形パターンより円形状に
切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを
得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマ
ッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２
πまで回転させて行って類似度を求め、円形パターンの
判別を行うようにした円形パターンの判別方法におい
て、円形パターンの判別を行うための類似度に対する閾
値を予め定めておき、０から２πまで回転させたときの
類似度の少なくとも一つが閾値を超えると共に、テンプ
レートに対応して予め定められた他の角座標位置におけ
る類似度を類似度に対する閾値と比較して、双方の結果
に基づいて円形パターンの判別を行うようにしている。
め、請求項１記載の発明は、円形パターンより円形状に
切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを
得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマ
ッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２
πまで回転させて行って類似度を求め、円形パターンの
判別を行うようにした円形パターンの判別方法におい
て、円形パターンの判別を行うための類似度に対する閾
値を予め定めておき、０から２πまで回転させたときの
類似度の少なくとも一つが閾値を超えると共に、テンプ
レートに対応して予め定められた他の角座標位置におけ
る類似度を類似度に対する閾値と比較して、双方の結果
に基づいて円形パターンの判別を行うようにしている。
【０００９】したがって、閾値を超える少なくとも一つ
の類似度の他に、他の角座標位置における類似度につい
ても閾値と比較を行っているので、複数の類似度を閾値
と比較することにより円形パターンの判別の精度を向上
させることができる。すなわち、この判別方法によれ
ば、比較パターンとテンプレートとが全く別種類であり
一つの類似度が偶然にも閾値を超えた場合であっても、
従来のようにこれら比較パターンとテンプレートとが類
似であると誤って判定することはなく、他の角座標位置
における類似度が閾値に達していないことに基づいて非
類似であると適正に判定することができる。
の類似度の他に、他の角座標位置における類似度につい
ても閾値と比較を行っているので、複数の類似度を閾値
と比較することにより円形パターンの判別の精度を向上
させることができる。すなわち、この判別方法によれ
ば、比較パターンとテンプレートとが全く別種類であり
一つの類似度が偶然にも閾値を超えた場合であっても、
従来のようにこれら比較パターンとテンプレートとが類
似であると誤って判定することはなく、他の角座標位置
における類似度が閾値に達していないことに基づいて非
類似であると適正に判定することができる。
【００１０】また、請求項２記載の円形パターンの判別
方法では、テンプレートに対応して予め定められた他の
角座標位置は、類似度がピーク位置となる近傍またはピ
ーク位置とは異なるピーク位置に設定されて成るように
している。
方法では、テンプレートに対応して予め定められた他の
角座標位置は、類似度がピーク位置となる近傍またはピ
ーク位置とは異なるピーク位置に設定されて成るように
している。
【００１１】したがって、類似度の特徴的な複数の部分
を取り出して判定に使用することができるので、判定の
精度を向上させることができる。
を取り出して判定に使用することができるので、判定の
精度を向上させることができる。
【００１２】さらに、請求項３記載の発明は、円形パタ
ーンより円形状に切り出したパターンデータより２次元
の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意した
テンプレートとマッチング演算を円形パターンの角座標
に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求
め、円形パターンの判別を行うようにした円形パターン
の判別方法において、比較パターンとテンプレートとを
相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度
を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形
を求めてこれをｎ次元の対象ベクトルまたは対象波形と
し、また別にテンプレートと該テンプレート（テンプレ
ート同士）を角座標に関して相対的に０から２πまで回
転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べて
ｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の基
準ベクトルまたは基準波形とし、ｎ次元の対象ベクトル
とｎ次元の基準ベクトルとの相関性、または対象波形と
基準波形との相関性を求めることにより、円形パターン
の判別を行うようにしている。
ーンより円形状に切り出したパターンデータより２次元
の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意した
テンプレートとマッチング演算を円形パターンの角座標
に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求
め、円形パターンの判別を行うようにした円形パターン
の判別方法において、比較パターンとテンプレートとを
相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度
を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形
を求めてこれをｎ次元の対象ベクトルまたは対象波形と
し、また別にテンプレートと該テンプレート（テンプレ
ート同士）を角座標に関して相対的に０から２πまで回
転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べて
ｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の基
準ベクトルまたは基準波形とし、ｎ次元の対象ベクトル
とｎ次元の基準ベクトルとの相関性、または対象波形と
基準波形との相関性を求めることにより、円形パターン
の判別を行うようにしている。
【００１３】したがって、ｎ次元のベクトルまたは波形
は類似度の連続的な推移であるので、対象と基準とのｎ
次元のベクトルまたは波形同士の相関性に基づき円形パ
ターンの判別を行うことにより、従来のように一つの類
似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形パターンの
判別の精度を向上させることができる。すなわち、従来
のような類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の
形状や推移の傾向等も判別情報として使用できるので、
判別の精度を向上させることができる。
は類似度の連続的な推移であるので、対象と基準とのｎ
次元のベクトルまたは波形同士の相関性に基づき円形パ
ターンの判別を行うことにより、従来のように一つの類
似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形パターンの
判別の精度を向上させることができる。すなわち、従来
のような類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の
形状や推移の傾向等も判別情報として使用できるので、
判別の精度を向上させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の構成を図面に示す
実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。図２に本
発明の円形パターンの判別方法を利用する円形パターン
の判別装置１の一実施形態を示す。本実施形態では円形
パターンの判別装置１を硬貨２の識別装置として使用し
ている。この円形パターンの判別装置１は、硬貨２の撮
影を行う画像入力部３と、撮影された円形パターンの判
別を行う識別処理部４とを有している。
実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。図２に本
発明の円形パターンの判別方法を利用する円形パターン
の判別装置１の一実施形態を示す。本実施形態では円形
パターンの判別装置１を硬貨２の識別装置として使用し
ている。この円形パターンの判別装置１は、硬貨２の撮
影を行う画像入力部３と、撮影された円形パターンの判
別を行う識別処理部４とを有している。
【００１５】画像入力部３は、硬貨２の表面を照射する
発光素子５と、硬貨２からの反射光を受光して硬貨２の
画像を円形パターンとして読み込む光学系６と、光学系
６を経た円形パターンを電気信号に変換するＣＣＤ等の
撮像素子７とを有している。識別処理部４は、撮像素子
７からの円形パターンのアナログ信号をディジタル変換
するＡ／Ｄ変換素子８と、ディジタル変換された円形パ
ターンを記憶する記憶素子９と、記憶された円形パター
ンを処理して硬貨２の判別を行う判別部１０とを有して
いる。
発光素子５と、硬貨２からの反射光を受光して硬貨２の
画像を円形パターンとして読み込む光学系６と、光学系
６を経た円形パターンを電気信号に変換するＣＣＤ等の
撮像素子７とを有している。識別処理部４は、撮像素子
７からの円形パターンのアナログ信号をディジタル変換
するＡ／Ｄ変換素子８と、ディジタル変換された円形パ
ターンを記憶する記憶素子９と、記憶された円形パター
ンを処理して硬貨２の判別を行う判別部１０とを有して
いる。
【００１６】この円形パターンの判別装置１の作動手順
としては、まず画像入力部３で硬貨２を撮像して画像入
力処理を行う。そして、Ａ／Ｄ変換素子８で円形パター
ンをディジタル変換して記憶素子９に記憶する。
としては、まず画像入力部３で硬貨２を撮像して画像入
力処理を行う。そして、Ａ／Ｄ変換素子８で円形パター
ンをディジタル変換して記憶素子９に記憶する。
【００１７】さらに、判別部１０において、例えば円形
パターンの中心座標を中心に円形状または円環状に切り
出して、この切り出したディジタルデータに必要な処理
を施して比較パターンを作成する。そして、作成された
比較パターンを予め準備されている各種硬貨２のテンプ
レートと比較する。
パターンの中心座標を中心に円形状または円環状に切り
出して、この切り出したディジタルデータに必要な処理
を施して比較パターンを作成する。そして、作成された
比較パターンを予め準備されている各種硬貨２のテンプ
レートと比較する。
【００１８】ここで、比較パターンとテンプレートとを
比較して硬貨２の判別を行う手順を図１に示すフローチ
ャート及び図３に基づいて説明する。
比較して硬貨２の判別を行う手順を図１に示すフローチ
ャート及び図３に基づいて説明する。
【００１９】まず、比較パターンとテンプレートとの類
似度をマッチング演算する（ステップ１）。このマッチ
ング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度を
円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば１
２８段階に回転させながら行う。このマッチング演算の
結果の例を図３の●で示す。本実施形態では相対角度を
１２８段階で１回転させているが、１２８段階に限られ
ないのは勿論である。
似度をマッチング演算する（ステップ１）。このマッチ
ング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度を
円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば１
２８段階に回転させながら行う。このマッチング演算の
結果の例を図３の●で示す。本実施形態では相対角度を
１２８段階で１回転させているが、１２８段階に限られ
ないのは勿論である。
【００２０】そして、最も類似度の高い点Ｐｂのマッチ
ング値、即ちベストマッチング値が、予め定められた閾
値Ｍｂを超えているかを判定する（ステップ２）。すな
わち、マッチング値の少なくとも一つが閾値Ｍｂを超え
ているかを判定する。ここで、条件を満たしているもの
が選択されて金種の候補となる。
ング値、即ちベストマッチング値が、予め定められた閾
値Ｍｂを超えているかを判定する（ステップ２）。すな
わち、マッチング値の少なくとも一つが閾値Ｍｂを超え
ているかを判定する。ここで、条件を満たしているもの
が選択されて金種の候補となる。
【００２１】一方、各テンプレートについてテンプレー
トを当該テンプレートに対してマッチング演算したとき
の回転角度及び類似度の関係の波形を予め求めておく
（図３中実線で示す）。そして、この波形のピーク等の
特徴的な形状を考慮して、所定の回転角度における閾値
を設定しておく。
トを当該テンプレートに対してマッチング演算したとき
の回転角度及び類似度の関係の波形を予め求めておく
（図３中実線で示す）。そして、この波形のピーク等の
特徴的な形状を考慮して、所定の回転角度における閾値
を設定しておく。
【００２２】さらに、選択された候補について、テンプ
レートに対応して予め定められた他の角座標位置におけ
るマッチング値を閾値と比較する（ステップ３）。ここ
での閾値は、ステップ２で使用した閾値と同じでも異な
るものでも良く、金種ごとの特徴に合わせて異ならせて
も良い。図３に示す例では、曲線の特徴点となる複数の
ピーク点Ｐ１，Ｐ２を検出できるように、ベストマッチ
ング値になる回転角度θｂを基準にして他のピーク点Ｐ
１，Ｐ２となる回転角度θ１及びθ２でのマッチング値
に対して閾値Ｍ１及びＭ２を設定している。そして、回
転角度θ１及びθ２でのマッチング値が閾値Ｍ１及びＭ
２を超えているかを判定する。
レートに対応して予め定められた他の角座標位置におけ
るマッチング値を閾値と比較する（ステップ３）。ここ
での閾値は、ステップ２で使用した閾値と同じでも異な
るものでも良く、金種ごとの特徴に合わせて異ならせて
も良い。図３に示す例では、曲線の特徴点となる複数の
ピーク点Ｐ１，Ｐ２を検出できるように、ベストマッチ
ング値になる回転角度θｂを基準にして他のピーク点Ｐ
１，Ｐ２となる回転角度θ１及びθ２でのマッチング値
に対して閾値Ｍ１及びＭ２を設定している。そして、回
転角度θ１及びθ２でのマッチング値が閾値Ｍ１及びＭ
２を超えているかを判定する。
【００２３】そして、ステップ２及びステップ３におい
ていずれもマッチング値が閾値を超えていれば、当該円
形パターンは適正な硬貨２のものであると判断して、硬
貨２を受け入れるようにする（ステップ４）。一方、ス
テップ２またはステップ３においてマッチング値が閾値
を超えていなければ、当該円形パターンは不適正な硬貨
２のものであると判断して、硬貨２を排除するようにす
る（ステップ５）。この手順を候補となる各テンプレー
トについて行う。
ていずれもマッチング値が閾値を超えていれば、当該円
形パターンは適正な硬貨２のものであると判断して、硬
貨２を受け入れるようにする（ステップ４）。一方、ス
テップ２またはステップ３においてマッチング値が閾値
を超えていなければ、当該円形パターンは不適正な硬貨
２のものであると判断して、硬貨２を排除するようにす
る（ステップ５）。この手順を候補となる各テンプレー
トについて行う。
【００２４】上述したように本実施形態の円形パターン
の判別装置によれば、閾値を超える少なくとも一つのマ
ッチング値の他に、他の角座標位置におけるマッチング
値についても閾値と比較を行っているので、複数のマッ
チング値を閾値と比較することにより円形パターンの判
別の精度を向上させることができる。すなわち、判別の
ための情報量である評価点が複数であるので、従来のよ
うにベストマッチング値となる１点のみで評価するより
も判別結果の信頼性を向上することができる。
の判別装置によれば、閾値を超える少なくとも一つのマ
ッチング値の他に、他の角座標位置におけるマッチング
値についても閾値と比較を行っているので、複数のマッ
チング値を閾値と比較することにより円形パターンの判
別の精度を向上させることができる。すなわち、判別の
ための情報量である評価点が複数であるので、従来のよ
うにベストマッチング値となる１点のみで評価するより
も判別結果の信頼性を向上することができる。
【００２５】また、曲線の特徴点となるピーク点Ｐ１，
Ｐ２を検出できるように、ベストマッチング値を閾値Ｍ
ｂと比較すると共に他のマッチング値を閾値Ｍ１及びＭ
２と比較しているので、判定の精度を更に向上すること
ができる。
Ｐ２を検出できるように、ベストマッチング値を閾値Ｍ
ｂと比較すると共に他のマッチング値を閾値Ｍ１及びＭ
２と比較しているので、判定の精度を更に向上すること
ができる。
【００２６】なお、上述の実施形態は本発明の好適な実
施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発
明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能で
ある。例えば本実施形態ではベストマッチング値に対す
る閾値Ｍｂ以外の閾値Ｍ１及びＭ２を特徴的なピーク点
Ｐ１，Ｐ２を検出するように設定しているが、これには
限られず例えばベストマッチング値が含まれるピークの
中でベストマッチング値の前後の数段階（あるいは数
度）について閾値Ｍｂを超えているかを判定するように
しても良い。この場合も特徴的な複数の部分を取り出し
て判定に使用することができるので、判定の精度を向上
させることができる。
施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発
明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能で
ある。例えば本実施形態ではベストマッチング値に対す
る閾値Ｍｂ以外の閾値Ｍ１及びＭ２を特徴的なピーク点
Ｐ１，Ｐ２を検出するように設定しているが、これには
限られず例えばベストマッチング値が含まれるピークの
中でベストマッチング値の前後の数段階（あるいは数
度）について閾値Ｍｂを超えているかを判定するように
しても良い。この場合も特徴的な複数の部分を取り出し
て判定に使用することができるので、判定の精度を向上
させることができる。
【００２７】また、上述した実施形態では比較パターン
とテンプレートとを比較して硬貨２の判別を行う手順と
して閾値を超える少なくとも一つのマッチング値の他に
他の角座標位置におけるマッチング値についても閾値と
比較を行うようにしているが、これには限られない。
とテンプレートとを比較して硬貨２の判別を行う手順と
して閾値を超える少なくとも一つのマッチング値の他に
他の角座標位置におけるマッチング値についても閾値と
比較を行うようにしているが、これには限られない。
【００２８】例えば図４のフローチャートに示すよう
に、まず比較パターンとテンプレートとの類似度をマッ
チング演算する（ステップ６）。このマッチング演算
は、比較パターンとテンプレートの相対角度を円形パタ
ーンの角座標に関して０から２πまで例えばｎ＝１２８
段階に回転させながら行う。ここで、０から２πまで回
転させて求めたｎ個のマッチング値を回転角度に従って
並べて対象となるｎ次元のベクトルまたは波形Ｓを求め
る。本実施形態では相対角度をｎ＝１２８で１回転させ
ているが、ｎは１２８に限られないのは勿論である。
に、まず比較パターンとテンプレートとの類似度をマッ
チング演算する（ステップ６）。このマッチング演算
は、比較パターンとテンプレートの相対角度を円形パタ
ーンの角座標に関して０から２πまで例えばｎ＝１２８
段階に回転させながら行う。ここで、０から２πまで回
転させて求めたｎ個のマッチング値を回転角度に従って
並べて対象となるｎ次元のベクトルまたは波形Ｓを求め
る。本実施形態では相対角度をｎ＝１２８で１回転させ
ているが、ｎは１２８に限られないのは勿論である。
【００２９】そして、テンプレートを当該テンプレート
とマッチング演算して予め作製した基準のｎ次元ベクト
ルまたは波形Ｓｔと、対象のｎ次元ベクトルまたは波形
Ｓとを比較演算して相関性を求める（ステップ７）。こ
こでの相関性の算出方法は特に限られず、２つの形状の
類似度や非類似度を評価する既知のまたは新規の方法を
使用することができる。
とマッチング演算して予め作製した基準のｎ次元ベクト
ルまたは波形Ｓｔと、対象のｎ次元ベクトルまたは波形
Ｓとを比較演算して相関性を求める（ステップ７）。こ
こでの相関性の算出方法は特に限られず、２つの形状の
類似度や非類似度を評価する既知のまたは新規の方法を
使用することができる。
【００３０】その結果、対象と基準という２つのｎ次元
ベクトルまたは波形Ｓ，Ｓｔの相関値が閾値より大きけ
れば適正な硬貨２と判断され（ステップ９）、閾値より
小さければ不適正な硬貨２と判断される（ステップ１
０）。
ベクトルまたは波形Ｓ，Ｓｔの相関値が閾値より大きけ
れば適正な硬貨２と判断され（ステップ９）、閾値より
小さければ不適正な硬貨２と判断される（ステップ１
０）。
【００３１】この方法によれば、ｎ次元のベクトルまた
は波形は類似度の連続的な推移であるので、従来のよう
に一つの類似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形
パターンの判別の精度を向上させることができる。すな
わち、従来のような類似度の局所的な評価ではなく、例
えば波形の形状や推移の傾向等も判別情報として使用で
きるので、判別の精度を向上させることができる。
は波形は類似度の連続的な推移であるので、従来のよう
に一つの類似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形
パターンの判別の精度を向上させることができる。すな
わち、従来のような類似度の局所的な評価ではなく、例
えば波形の形状や推移の傾向等も判別情報として使用で
きるので、判別の精度を向上させることができる。
【００３２】また、上述した各実施形態ではマッチング
演算として類似度の演算を行っているが、これには限ら
れず非類似度を演算してこれに基づき類否判断を行うよ
うにしても良い。
演算として類似度の演算を行っているが、これには限ら
れず非類似度を演算してこれに基づき類否判断を行うよ
うにしても良い。
【００３３】さらに、上述した各実施形態では円形パタ
ーンの判別方法を硬貨２の判別装置に使用しているが、
これには限られず広く円形パターンの認識に応用でき
る。例えば、各種コインや王冠、ラベル、指紋、虹彩等
の認識に使用することができる。その場合も、高精度の
画像認識を行うことができる。
ーンの判別方法を硬貨２の判別装置に使用しているが、
これには限られず広く円形パターンの認識に応用でき
る。例えば、各種コインや王冠、ラベル、指紋、虹彩等
の認識に使用することができる。その場合も、高精度の
画像認識を行うことができる。
【００３４】
【発明の効果】以上の説明より明らかなように、請求項
１記載の円形パターンの判別方法によれば、閾値を超え
る少なくとも一つの類似度の他に、他の角座標位置にお
ける類似度についても閾値と比較を行っているので、複
数の類似度を閾値と比較することにより円形パターンの
判別の精度を向上させることができる。すなわち、判別
のための情報量である評価点が複数であるので、従来の
ようにベストマッチング値となる１点のみで評価するよ
りも判別結果の信頼性を向上することができる。
１記載の円形パターンの判別方法によれば、閾値を超え
る少なくとも一つの類似度の他に、他の角座標位置にお
ける類似度についても閾値と比較を行っているので、複
数の類似度を閾値と比較することにより円形パターンの
判別の精度を向上させることができる。すなわち、判別
のための情報量である評価点が複数であるので、従来の
ようにベストマッチング値となる１点のみで評価するよ
りも判別結果の信頼性を向上することができる。
【００３５】また、請求項２記載の円形パターンの判別
方法によれば、類似度の特徴的な複数の部分を取り出し
て判定に使用することができるので、判定の精度を向上
させることができる。
方法によれば、類似度の特徴的な複数の部分を取り出し
て判定に使用することができるので、判定の精度を向上
させることができる。
【００３６】さらに、請求項３記載の円形パターンの判
別方法によれば、類似度の連続的な推移であるｎ次元の
ベクトルまたは波形を比較しているので、従来のような
類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の形状や推
移の傾向等も判別情報として使用できる。このため、判
別の精度を向上させることができる。
別方法によれば、類似度の連続的な推移であるｎ次元の
ベクトルまたは波形を比較しているので、従来のような
類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の形状や推
移の傾向等も判別情報として使用できる。このため、判
別の精度を向上させることができる。
【図１】本発明の円形パターンの判別方法の一実施形態
を示すフローチャート図である。
を示すフローチャート図である。
【図２】円形パターンの判別方法を使用する判別装置の
一実施形態を示すブロック図である。
一実施形態を示すブロック図である。
【図３】比較パターン及びテンプレートをテンプレート
に対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度
の関係の一例を示すグラフである。
に対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度
の関係の一例を示すグラフである。
【図４】円形パターンの判別方法の他の実施形態を示す
フローチャート図である。
フローチャート図である。
【図５】従来の判別方法により比較パターン及びテンプ
レートをテンプレートに対してマッチング演算したとき
の回転角度及び類似度の関係の一例を示すグラフであ
る。
レートをテンプレートに対してマッチング演算したとき
の回転角度及び類似度の関係の一例を示すグラフであ
る。
１ 円形パターンの判別装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 矢島 正男 長野県諏訪郡原村10801番地の２ 株式会 社三協精機製作所諏訪南工場内 (72)発明者 馬場 勉 長野県諏訪郡原村10801番地の２ 株式会 社三協精機製作所諏訪南工場内 Ｆターム(参考） 3E002 AA06 BD01 CA01 CA04 CA13 EA05
Claims (3)
- 【請求項１】 円形パターンより円形状に切り出したパ
ターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較
パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算
を前記円形パターンの角座標に関して０から２πまで回
転させて行って類似度を求め、前記円形パターンの判別
を行うようにした円形パターンの判別方法において、前
記円形パターンの判別を行うための前記類似度に対する
閾値を予め定めておき、前記０から２πまで回転させた
ときの前記類似度の少なくとも一つが前記閾値を超える
と共に、前記テンプレートに対応して予め定められた他
の角座標位置における類似度を類似度に対する閾値と比
較して、双方の結果に基づいて円形パターンの判別を行
うようにしたことを特徴とする円形パターンの判別方
法。 - 【請求項２】 前記テンプレートに対応して予め定めら
れた他の角座標位置は、前記類似度がピーク位置となる
近傍または前記ピーク位置とは異なるピーク位置に設定
されて成ることを特徴とする請求項１記載の円形パター
ンの判別方法。 - 【請求項３】 円形パターンより円形状に切り出したパ
ターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較
パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算
を前記円形パターンの角座標に関して０から２πまで回
転させて行って類似度を求め、前記円形パターンの判別
を行うようにした円形パターンの判別方法において、前
記比較パターンと前記テンプレートとを相対的に０から
２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従
って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれを
ｎ次元の対象ベクトルまたは対象波形とし、また別に前
記テンプレートと該テンプレートを角座標に関して相対
的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回
転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求
めてこれをｎ次元の基準ベクトルまたは基準波形とし、
前記ｎ次元の対象ベクトルと前記ｎ次元の基準ベクトル
との相関性、または前記対象波形と前記基準波形との相
関性を求めることにより、円形パターンの判別を行うよ
うにしたことを特徴とする円形パターンの判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23202998A JP3631618B2 (ja) | 1998-08-18 | 1998-08-18 | 円形パターンの判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23202998A JP3631618B2 (ja) | 1998-08-18 | 1998-08-18 | 円形パターンの判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000067293A true JP2000067293A (ja) | 2000-03-03 |
| JP3631618B2 JP3631618B2 (ja) | 2005-03-23 |
Family
ID=16932861
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23202998A Expired - Fee Related JP3631618B2 (ja) | 1998-08-18 | 1998-08-18 | 円形パターンの判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3631618B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016004330A (ja) * | 2014-06-13 | 2016-01-12 | オムロン株式会社 | メダル識別装置及びメダル識別方法 |
-
1998
- 1998-08-18 JP JP23202998A patent/JP3631618B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016004330A (ja) * | 2014-06-13 | 2016-01-12 | オムロン株式会社 | メダル識別装置及びメダル識別方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3631618B2 (ja) | 2005-03-23 |
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