JP2005025640A - 円形物の識別方法および識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】円形物の識別処理を行うにあたって、低コストの光学画像を用いる方式を採用した場合であっても、硬貨表面全体の反射率の低下といった変動要素に起因した悪影響を軽減し、鑑別性能を向上することが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することにある。
【解決手段】円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上において、円形物表面に特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを、極座標系におけるパラメータ（半径距離と回転角度）を用いて特定することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、円形物の特徴的な模様に関する光学画像のパターンデータ列を解析することによって、円形物の種類または真偽を判定する円形物の識別方法および識別装置に関するものであって、特に、円形物の種類または真偽を判定する際に実行される画像処理の負荷軽減を考慮しつつ鑑別性能を向上させるものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、自動販売機、自動券売機、ゲーム機などの硬貨等の円形物を取り扱う各種装置には、挿入又は投入された硬貨等の円形物の種類または真偽を判定する識別装置が設けられている。近年、硬貨の偽造・変造犯罪が多発し社会問題化する中で、硬貨識別装置に対する高機能化ニーズは益々強くなってきており、様々なタイプの硬貨識別装置が提案されている。例えば、特開昭６２−２４５４９５号公報（特許文献１）、特開２００１−１８８９３２号公報（特許文献２）、或いは特開２００１−１８８９３３号公報（特許文献３）などには、硬貨表面の凹凸形状を検知することによって硬貨の識別を行うようにした方式のものが開示されており、特に、特許文献１に開示された方式にあっては、硬貨の中心を通過する位置に配置されたセンサが硬貨の凹凸形状を検出して、これに予め記憶された基準凹凸パターンと照合して一致するか否かによって硬貨の真偽を判定するようにしたものである。
【０００３】
また、特許第２８０３９３０号公報（特許文献４）においては、光学的に読み取った硬貨表面の模様の光学画像から得たパターンデータを、予め記憶されている基準の画像パターンデータと比較することによって、金種または真偽を判定するようにした方式のものが開示されている。
【０００４】
図１１は、被識別円形物の模様を光学的に読み取った光学画像からパターンデータを得るようにした従来の円形物識別方法の概略フロー図である。
【０００５】
図１１において、従来の円形物識別方法は、まず初めに被識別円形物としての硬貨の材質と外径とを検出することによって金種の仮決定を行い（ステップＳ１）、その後に、硬貨表面の模様に関する画像パターンデータを用いることにより金種の本決定を行うようにしている（ステップＳ２）。
【０００６】
ここで、上述した金種の本決定を行う手順を説明する。まず被識別円形物としての硬貨の模様を光学的に検出して、例えば図１２（ａ）に示されているような硬貨Ｃの光学画像を得る。その後、この光学画像の水平および垂直の射影を形成して、それぞれのカーブの両端点を検出し、それらの座標値の算術平均から硬貨の中心位置を求める。次に、その求めた中心位置を基準として、硬貨Ｃの模様に関する光学画像上に、この硬貨Ｃの種類に関する特徴的な模様を含むリング状の検出領域Ｖを設定する。そして、このリング状の検出領域Ｖに対応する光学画像の環状領域から、周方向に沿って画像パターンデータ列を順に切り出していく。その切り出した画像パターンデータ列Ｆ（評価データ）は、長方形の行列として保存される。
【０００７】
一方、受け付けるべき硬貨Ｃの基準データとしては、画像パターンデータ列Ｆに対応する同サイズの表用・裏用の２種類の基準パターンデータＴ_１，Ｔ_２を予め用意しておき、画像パターンデータ列Ｆを、この２種類の基準パターンデータＴ_１，Ｔ_２と照合することにより類似性を算出していく。この基準パターンデータＴ_１，Ｔ_２との照合作業は、図１２（ｂ），（ｃ）のように、硬貨Ｃの表・裏に関してそれぞれ行うこととし、その結果として得られた類似性の尺度には、次の式で表されるような正規化相関係数ｒがしばしば用いられる。
【０００８】
【数１】

【０００９】
このようにして、第１番目の画素について得た相関値をｒ_１とした後、画素を１画素ずつ順次シフトしていきながら同様の操作をＮ回繰り返し、それによって相関値の系列（ｒ_１，ｒ_２，・・・ｒ_Ｎ）を得る。そして、このＮ個の相関値のうちで最大のものを検出して類似度ｒに設定し、その類似度ｒが、予め設定しておいた閾値ｒ_ｔよりも大きければ、現在評価中の硬貨を既に仮決定した金種に一致するものと判定し、それを正式な金種として受け入れる。一方、上述した類似度ｒが閾値ｒ_ｔよりも小さければ、仮決定した金種に一致しないものと判定し、それを排除する。
【００１０】
【特許文献１】
特開昭６２−２４５４９５号公報
【特許文献２】
特開２００１−１８８９３２号公報
【特許文献３】
特開２００１−１８８９３３号公報
【特許文献４】
特許第２８０３９３０号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した円形物識別方法では以下の問題がある。
【００１２】
まず、硬貨表面の凹凸形状を検知することによって硬貨の識別を行うようにした方式を採用した場合には、得られる情報が基本的に１チャンネルのラインであり、精度向上のためには多数個のチャンネルを用意するか、別の特徴量を抽出するセンサと組み合わせるなどの工夫を要するためコストがかさむといった問題がある。
【００１３】
また、光学画像を用いる方式を採用した場合には、大量のパターンデータを複雑に演算処理する画像処理ステップを要することから、実用的な識別精度や処理時間を確保するためには大容量の記憶素子や高速な演算素子を導入することが必要となり、結局、装置が大型で高価のものにならざるを得ない、といったコストの問題が残存することとなる。
【００１４】
さらに、実際に挿入または投入される硬貨は、使用経歴によって磨耗や汚れが進み硬貨表面全体の反射率が低下している場合があり、かかる場合に上述した光学画像を用いる方式で円形物の識別を行おうとすると、硬貨状態の変動要素（硬貨表面全体の反射率の低下など）の悪影響をダイレクトに受け、識別処理の精度が不安定で鑑別性能が低下するといった問題がある。
【００１５】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的は、円形物の識別処理を行うにあたって、低コストの光学画像を用いる方式を採用した場合であっても、硬貨表面全体の反射率の低下といった変動要素に起因した悪影響を軽減し、鑑別性能を向上することが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
以上のような課題を解決するために、本発明は、円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上において、円形物表面に特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを、極座標系におけるパラメータ（半径距離と回転角度）を用いて特定することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする。
【００１７】
より具体的には、本発明は、以下のものを提供する。
【００１８】
（１） 識別対象となる被識別円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上に、その被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する検出領域を設定し、前記検出領域における画像データを抽出して得られた輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する円形物の識別方法において、前記正規円形物が所定の回転位置におかれたときのその正規円形物に特有の特徴部分を、その正規円形物の中心位置Ｏからの半径距離ｒと回転角度θ_０を用いて予め設定し、前記正規円形物の前記所定の回転位置に対する被識別円形物の回転角度θを検出し、前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、から特定される前記輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００１９】
本発明によれば、識別対象となる被識別円形物の表面を撮像することによって得られた画像データを用いる円形物の識別方法において、正規円形物に特有の特徴部分を、極座標系におけるパラメータである半径距離ｒと、所定の回転位置からの回転角度θ_０と、によって少なくとも１つ予め設定した後で、この所定の回転位置から被識別円形物が何度回転しているかを示す回転角度θを検出し、画像データのうち、これらｒ，θ_０，θの３つのパラメータより特定される検出部分の輝度データを用いることによって円形物の真贋を識別することとしたので、鑑別性能の向上を図ることが可能となる。
【００２０】
すなわち、従来は、画像データの中から大量のパターンデータを抽出し、それを複雑に演算処理していたことから実用的な識別精度や処理時間を確保するためには高価な素子が必要となり、装置全体が高価なものになってしまう、といった問題があったが、本発明によれば、円形物に特有の特徴部分のみに限定して識別処理を行っていることから、高速処理を実現することができる。
【００２１】
また、円形物の表面上に汚れが付着したり、長年の使用経歴によって円形物が磨耗したりして、円形物表面全体の特徴部分の反射率が低下した場合であっても、円形物に特有の特徴部分のみに限定して識別処理を行っていることから、硬貨状態の変動要素の悪影響が軽減され、ひいては特徴量の抽出精度を安定化（鑑別性能を向上）することができる。
【００２２】
ここで、正規円形物の「所定の回転位置」は、回転角度θ_０の設定と回転角度θの検出に用いられるものであり、例えば、正規円形物が１００円硬貨である場合には、「日」「本」「国」「百」「円」という文字列のうち、「本」の文字が真上（時計の１２時の位置）にきたときの回転位置を意味する。
【００２３】
（２） 前記特徴部分は、前記正規円形物の特徴的な模様を含む第１の特徴部分と、前記正規円形物の特徴的な模様を有しない第２の特徴部分と、からなり、前記第１の特徴部分に対応して求められる第１の輝度データと、前記第２の特徴部分に対応して求められる第２の輝度データと、の差分データを求め、その差分データを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００２４】
本発明によれば、円形物に特有の特徴部分は、正規円形物の特徴的な模様を含む部分（第１の特徴部分）と、正規円形物の特徴的な模様を含まない部分（第２の特徴部分）と、からなり、第１の特徴部分に対応して求められる第１の輝度データから、第２の特徴部分に対応して求められる第２の輝度データを差し引いた差分データを、所定の閾値と比較することで識別することとしたので、鑑別性能を更に向上することができる。
【００２５】
すなわち、この差分データを所定の閾値と比較する識別方法は、第１の特徴部分に対応して求められる画像データ上の第１の輝度データだけを所定の閾値と比較する識別方法と比べて、被識別円形物が真偽に起因した相違が顕著であることから、円形物の真贋をより精度良く識別することができる。
【００２６】
また、第１の特徴部分と第２の特徴部分は単数であっても複数であってもよく、複数である場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを所定の閾値と比較することで識別することとなるので、基本的に加減算処理だけで識別可能であり、処理負担の軽い高速かつ低コストの識別処理を行うことが可能である。
【００２７】
（３） 前記回転角度θの検出方法は、前記画像データ上に被識別円形物と同心のリング状検出領域と、そのリング状検出領域における画像データを一定のピッチで抽出して得られた輝度データ上に、その輝度データの極大値を含む第１の選択領域Ｗ_Ｐと、その輝度データの極小値を含む第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を予め設定し、前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｐと、前記第２の選択領域Ｗ_Ｎ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｎと、を求める総和演算処理を実行し、前記輝度データと、前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ及び前記第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を前記一定のピッチで相対的に巡回させる毎に前記総和演算処理を実行することによって、前記総和値Ｓ_Ｐのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｐと、前記総和値Ｓ_Ｎのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｎと、を求め、前記総和データ列Ｌ_Ｐの各要素と、それに対応する前記総和データ列Ｌ_Ｎの各要素と、の差分を計算することによって差分データ列ΔＬを算出し、前記差分データ列ΔＬの解析を行うことによって回転角度を検出する方法であることを特徴とする円形物の識別方法。
【００２８】
本発明によれば、回転角度θを検出する方法として、画像データ上に設定されたリング状検出領域内の要素からなる輝度データ上に、極大値を含む第１の選択領域Ｗ_Ｐと極小値を含む第２の選択領域Ｗ_Ｎとを予め設定し、第１の選択領域Ｗ_Ｐ内の輝度データの総和値Ｓ_Ｐと選択領域Ｗ_Ｎ内の輝度データの総和値Ｓ_Ｎとを求める総和演算処理を実行し、輝度データと、第１の選択領域Ｗ_Ｐ及び第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を一定ピッチで相対的に巡回させながら総和演算処理を実行することによって総和値Ｓ_Ｐのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｐと総和値Ｓ_Ｎのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｎとを求め、総和データ列Ｌ_Ｐの各要素から総和データ列Ｌ_Ｎの対応する各要素を減算することによって差分データ列ΔＬを算出し、この差分データ列ΔＬを解析することによって検出する手法を採用したことから、高速かつ低コストな識別に資する加減算処理を基本とした本発明のメリットを相殺することなく回転角度θを検出することができ、ひいては鑑別性能を向上し得る識別方法を実現できる。
【００２９】
（４） 前記差分データ列ΔＬのピーク値から、前記差分データを加算又は減算したデータを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００３０】
本発明によれば、回転角度θを検出する際に得られた差分データ列ΔＬのピーク値から、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを加算又は減算したデータを所定の閾値と比較することによって識別することとしたので、被識別円形物が真貨である場合には、差分データΔＬより得られる特徴量（ピーク値）を強調することができ、ひいては鑑別性能を向上することができる。
【００３１】
なお、差分データ列ΔＬのピーク値から差分データを「加算又は減算」することとしたのは、差分データ列ΔＬのピーク値が最大値ではなく最小値をとることもあるからである。すなわち、照射角度の浅い照明を用いた場合には、硬貨表面の模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となる一方で、照射角度の深い照明を用いた場合には、硬貨表面の非模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となるからである。そのため、差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となる場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを「加算」し、差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となる場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを「減算」することによって、特徴量の強調が可能となり、鑑別性能の向上を図ることができる。
【００３２】
（５） 前記輝度データを特定するに当たって、前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、の各パラメータの中の少なくとも１つを微小変動させながら特定することを特徴とする円形物の識別方法。
【００３３】
本発明によれば、輝度データを特定するにあたって、ｒ，θ_０，θの３つのパラメータの中の少なくとも１つを微小変動させながら特定することとしたので、円形物の特徴位置の検出ズレを補正することが可能となり、ひいては特徴量の抽出精度を安定化することができる。
【００３４】
ここで、「微小変動させながら特定」するとは、円形物の中心点をＸ軸方向又はＹ軸方向に数画素ずらした中心点を補正用中心点とした上で上述の識別方法を実行し、或いは円形物の回転角度θを数度ずらした角度を補正用回転角度とした上で上述の識別方法を実行し、これらの処理を繰り返し行いながら特定することをいう。かかる処理により得られた差分データのうち、最大値又は最小値を被識別円形物の特徴量として識別することで、中心点や回転角度の検出ズレを補正することが可能となり、ひいては鑑別性能の向上にも資することとなる。
【００３５】
（６） 上記（１）から（５）いずれかに記載の円形物の識別方法を用いて、被識別円形物が前記正規円形物であるか否かを識別する識別手段を備えたことを特徴とする円形物の識別装置。
【００３６】
本発明によれば、円形物の識別装置に、上述したような円形物の識別方法を用いて被識別円形物の真贋を識別する識別手段を設けたことから、高速処理かつ低コストを実現し、鑑別性能が向上した円形物の識別装置を提供することができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００３８】
［円形物識別装置の内部構造］
図１は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の概略構造を示した平面図である。
【００３９】
図１において、平面略「く」の状に折り曲げられた形状の硬貨搬送路１には、図示右端側の搬送入口部１ａから図示左方側に向かって送られてきた被識別円形物としての硬貨Ｃを支持する底面摺動板１ｂが設けられているとともに、その底面摺動板１ｂの真上に搬送ベルト２が配置されている。
【００４０】
底面摺動板１ｂの一端部には、この底面摺動板１ｂの縁部に沿うようにしてガイド３が立設されているとともに、そのガイド３に対して硬貨Ｃを押し付ける硬貨規制レバー４が、硬貨搬送路１の折れ曲がり部分においてピン４ａによって回動可能に軸支されている。硬貨規制レバー４は、底面摺動板１ｂ上に支持されながら送られてくる硬貨Ｃを、バネ等の付勢手段（図示せず）によって、上述のガイド３側に押し付けるように構成されていて、硬貨規制レバー４が配置された部位から搬送方向下流部に向かって送り出された硬貨Ｃは、上述のガイド３に対して外周面部を接触させた状態を維持しながら順次搬送されるようになっている。
【００４１】
硬貨搬送路１には、硬貨Ｃの表面に形成された模様を検出するための光学式コインセンサ装置ＣＳＵが取り付けられている。この光学式コインセンサ装置ＣＳＵは、例えば、特開平５−１４３８２６号公報に開示されたものと同様のＣＣＤエリアセンサを備えたものである。
【００４２】
ここで、上述した搬送ベルト２と光学式コインセンサ装置ＣＳＵの詳細について、図２及び図３を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路１の側面断面図である。図３は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた光学式コインセンサ装置ＣＳＵの概略構造を表した拡大側面図である。
【００４３】
図２において、搬送ベルト２は、下側ベルト部分２ａと底面摺動板１ｂとの間に硬貨Ｃの厚さ分に相当する隙間が画成されるように略並行に対面する配置関係になされており、この搬送ベルト２と底面摺動板１ｂとの間に硬貨Ｃを挟持しながら、搬送ベルト２の延在方向に向かって硬貨Ｃを搬送させるように構成されている。
【００４４】
また、図３において、底面摺動板１ｂ上に沿って送られてきた硬貨Ｃがセンサ位置１ｃ上に到達すると、その硬貨Ｃを、内部に撮像素子を備えたセンサ本体５が検知することにより、センサ位置１ｃを環状に取り巻くように配置された照明６が点灯し、硬貨Ｃからの反射光をセンサ本体５内に取りこむ。その結果、硬貨Ｃの表面に形成されている模様に関する光学画像が得られる。そして、この光学画像を用いて金種または真偽の判定が行われることとなる。
【００４５】
［円形物識別装置の電気的構成］
図４は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【００４６】
図４において、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置には、中央処理装置（以下、ＣＰＵと略す）４１と、硬貨Ｃを撮像する画像撮像部４２と、硬貨Ｃを照らす照明部４３と、硬貨Ｃを搬送する硬貨搬送部４４と、が備えられている。また、ＣＰＵ４１は、画像撮像部４２からの画像データを取り込む画像取込制御部４１ａ、画像取込制御部４１ａによって取り込まれた画像データを含め種々の画像データを記憶する画像記憶部４１ｂと、画像記憶部４１ｂに記憶された画像データを処理するデータ処理部４１ｃと、データ処理部４１ｃの処理結果に基づき硬貨Ｃの真贋を識別する識別手段として機能する真贋識別部４１ｄに加え、照明部４３を制御する照明制御部４１ｅと、硬貨搬送部４４を制御する搬送制御部４１ｆと、を有している。
【００４７】
なお、図４において、画像記憶部４１ｂは、ＣＰＵ４１内の１次キャッシュ（２次キャッシュ）等から構成されているが、画像データを記憶する機能を有する限り、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のＣＰＵ４１以外の記憶手段から構成されるものであっても構わない。
【００４８】
以上のような電気的構成において、以下、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法について説明する。
【００４９】
［円形物の識別方法］
図５は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法についてのフロー図である。なお、ここでは、円形物（硬貨Ｃ）の一例として１００円硬貨を用いて説明するが、本発明は円形物であれば硬貨に限定されることなく、ゲームトークンなどにも適用することができる。
【００５０】
図５において、まず、硬貨Ｃの光学画像データの取込みが行われる（ステップＳ５０１）。より具体的には、ＣＰＵ４１内の搬送制御部４１ｆからの指令に基づき硬貨搬送部４４は硬貨Ｃを搬送し、硬貨Ｃが所定の位置に搬送されたとき、照明制御部４１ｅからの指令に基づき照明部４３は硬貨Ｃの表面全体を照らし、硬貨Ｃ表面からの反射光が画像撮像部４２（例えばイメージセンサ）に入力されたとき、画像取込制御部４１ａは硬貨Ｃの光学画像を取り込み、この光学画像を画像記憶部４１ｂに記憶する。なお、一般的に、かかる光学画像は、Ｘ−Ｙ座標上に１画素約０．１３ミリメートル平方の高密度画像を構成し、ＡＤ変換によって輝度（明るさ）が２５６階調となるように分解（多値化）され、輝度をＺ軸とする３次元データとして画像記憶部４１ｂ（例えばフレームメモリ）に記憶される。
【００５１】
次いで、硬貨中心点の検出が行われる（ステップＳ５０２）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０１によって画像記憶部４１ｂに記憶された光学画像データを読み出し、光学画像をＸ軸方向及びＹ軸方向に射影することによって、それぞれの方向についてエッジの中点を算出し、その結果、Ｘ軸方向についてのエッジの中点をＸ座標、Ｙ軸方向についてのエッジの中点をＹ座標として硬貨Ｃの中心位置を求める。ここで、後述の処理との関係から、硬貨Ｃの中心位置のうち、Ｘ座標をＣ_Ｘとし、Ｙ座標をＣ_Ｙとする。
【００５２】
次いで、リングデータの切り出しが行われる（ステップＳ５０３）。より具体的には、まず、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０２において求めた硬貨Ｃの中心位置を基準として、硬貨Ｃの光学画像上に、１００円硬貨の特徴的な模様を含むリング状検出領域Ｖを設定する（図６参照）。ここで、リング状検出領域Ｖでは、硬貨Ｃの外周側より５本のリング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５が同心円状に設定されており、これらのリング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５は、受け付けるべき硬貨Ｃの特徴的或いは非特徴的な模様の位置に応じて予め用意されるものとする。そして、データ処理部４１ｃは、各リング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５において、一定の角度ピッチでリング状に光学画像データを切り出す。図６においては、角度ピッチ５度の間隔で、各リング状検出領域あたり７２箇所の検出点が環状に切り出され、各リング状検出領域における画像データを一定のピッチで抽出して得られた輝度データとしてのリングデータＤ_１からＤ_５が、それぞれ生成される。
【００５３】
なお、図６に示すように、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法においては、リングデータは５本生成されることとしたが、リングデータの切り出し本数は何本でも構わない。また、リングデータの切り出しに当たってエッジ強調処理を行っていないが、例えば３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を施し、各検出点を強調するような処理をステップＳ５０３の処理に含ませても構わない。
【００５４】
次いで、リングデータＤ_１からＤ_５の圧縮が行われる（ステップＳ５０４）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、各切り出し角度において、リングデータＤ_１からＤ_５のデータの平均値を算出し、当該算出データを要素とする１次元の輝度データ、すなわちリングデータＤを取得する。本処理によれば、例えば、１００円硬貨の特定の一点にのみ汚れが付着することによって、この部分の反射率が低下した場合であっても、リングデータＤにおいては、当該変動要素（反射率の低下）の悪影響がそれほど及ばなくなる、といった利益を得ることができる。なお、必要に応じてリングデータＤのダイナミックレンジが均一となるように、レベル値の正規化を行うこともできる。
【００５５】
次いで、選択窓の設定が行われる（ステップＳ５０５）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、リングデータＤ上に、リングデータＤの極大値が含まれる範囲を抽出する第１の選択領域としての選択窓（以下、正窓と略す）Ｗ_Ｐと、リングデータＤの極小値が含まれる範囲を抽出する第２の選択領域としての選択窓（以下、負窓と略す）Ｗ_Ｎと、を設定する。ここで、この正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎの設定パターンは、予めＲＯＭ等のメモリに記憶されており、金種の仮決定の段階で、どの設定パターンが選択されるべきかが決定される。例えば、金種の仮決定の段階で１００円硬貨であると推定された場合には、１００円硬貨を任意の角度だけ回転したときに、１００円硬貨の特徴的な模様上に正窓Ｗ_Ｐが、１００円硬貨の非特徴的な部分に負窓Ｗ_Ｎがくるような設定パターンが選択される。例えば、図７においては、１００円硬貨が時計回りに９０度回転したときに、１００円硬貨の特徴的な部分（「日」「本」「国」「百」「円」の部分）の特徴量が正窓Ｗ_Ｐより抽出でき、１００円硬貨の非特徴的な部分（「日」「本」「国」「百」「円」以外の平らな部分）の特徴量が負窓Ｗ_Ｎより抽出できる。
【００５６】
なお、図７においては、正窓Ｗ_Ｐの形状を円状とし、負窓Ｗ_Ｎの形状を三角形状としたが、本発明では特にこれらの形状に限られることなく、例えば楕円等の形状の窓であっても構わない。また、正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎの数を複数設定したが、単数であっても構わない。
【００５７】
次いで、総和演算処理が行われる（ステップＳ５０６）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０５において設定された正窓Ｗ_Ｐの中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｐと、ステップＳ５０５において設定された負窓Ｗ_Ｎの中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｎと、を算出する。
【００５８】
次いで、減算処理が行われる（ステップＳ５０７）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０６において算出した総和値Ｓ_Ｐから総和値Ｓ_Ｎを減算する。そして、この減算処理によって得られた値を差分データ列ΔＬの最初の要素としてＲＡＭ等のメモリに記憶する。
【００５９】
次いで、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしたか否か、すなわち、例えば図７において、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ７２回巡回させたか否かを判断する（ステップＳ５０８）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、予め初期化された変数ｉ（例えばｉ＝１）を用いて、１ポイント巡回させるごとにこの変数ｉをインクリメントし、この変数ｉが所定の値（図７ではｉ＝７２）を超えたか否かによって、円周方向に３６０度シフトしたか否を判断する。
【００６０】
なお、ステップＳ５０８においては、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを円周方向に１ピッチずつずらしながら全周にわたるように円周方向に３６０度シフトさせることとしたが、例えば正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎが左右対称に設けられている場合などは、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを円周方向に１ピッチずつずらしながら半周にわたるように１８０度だけシフトさせることとしてもよい。これより、演算量を削減することができ、ひいては円形物の識別処理を高速化することができる。
【００６１】
ステップＳ５０８において、データ処理部４１ｃは、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしていないと判別した場合には、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させた後に（ステップＳ５０９）、処理をステップＳ５０６の総和演算処理に戻し、その総和演算処理の算出結果を用いて減算処理を行い（ステップＳ５０７）、この減算処理によって得られた値を差分データ列ΔＬの次の要素としてＲＡＭ等のメモリに記憶し、再びステップＳ５０８の処理を行う。
【００６２】
一方で、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０８において、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしたと判別した場合には、ピーク値の検出を行う（ステップＳ５１０）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、上述の処理によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値をＲＡＭ等のメモリに記憶する。
【００６３】
そして、ピーク値検出とともに（ステップＳ５１０）、回転角度の検出が行われる（ステップＳ５１１）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、差分データ列ΔＬのピーク値に対応したシフト量を計算することによって回転角度の検出を行う。例えば、図７において、差分データ列ΔＬのピーク値は、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させている場合において、正窓Ｗ_Ｐの中に１００円硬貨の特徴的な模様があり、かつ、負窓Ｗ_Ｎの中に１００円硬貨の非特徴的な部分があるときの値となることから、ステップＳ５０９の処理を１８回繰り返したとき（リングデータＤが時計回りに９０度シフトしたとき）、すなわち硬貨Ｃが９０度回転したときの値となる。従って、この差分データ列ΔＬのピーク値を検出することによって、そのピーク値に対応した硬貨Ｃの回転角度θ（図７では９０度）を検出することが可能となる。
【００６４】
なお、図５においては、ステップＳ５０７の減算処理をステップＳ５０６の総和演算処理の直後に行うこととしているが、ステップＳ５１０の識別処理の直前に行うこととしてもよい。かかる例によれば、総和値Ｓ_Ｐからなるデータ列の各要素から総和値Ｓ_Ｎからなるデータ列の対応する各要素を減算することとなるため、図５のフロー図では差分データ列ΔＬは１要素ずつ順次生成されるのに対し、差分データ列ΔＬは一度に全部生成されることとなる。
【００６５】
次いで、特徴部分特定処理が行われる（ステップＳ５１２）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、予め設定され、硬貨Ｃに特有の特徴部分を示すパラメータ（硬貨Ｃの中心位置Ｏからの半径距離ｒと回転角度θ_０）と、ステップＳ５１１で検出した回転角度θと、を用いることによって、ステップＳ５０１の処理で取り込まれた光学画像上における硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを特定する。
【００６６】
例えば、図８において、硬貨Ｃに特有の特徴部分は、硬貨Ｃの特徴的な模様を含む第１の特徴部分Ｐ_Ｐ（花の柱頭部分）と、硬貨Ｃの特徴的な模様を有しない第２の特徴部分Ｐ_Ｎ（花びらの部分）と、からなるが、この第１の特徴部分Ｐ_Ｐは、硬貨Ｃの中心位置（Ｃ_Ｘ，Ｃ_Ｙ）からの半径距離ｒ_Ｐと、硬貨Ｃが無回転の位置（時計の１２時の位置）からの回転角度θ_０Ｐと、の２つをパラメータとする極座標系で設定されており、この第２の特徴部分Ｐ_Ｎは、硬貨Ｃの中心位置（Ｃ_Ｘ，Ｃ_Ｙ）からの半径距離ｒ_Ｎと、硬貨Ｃが無回転の位置（時計の１２時の位置）からの回転角度θ_０Ｎと、の２つをパラメータとする極座標系で設定されている。そして、ステップＳ５０１によって実際に得られた硬貨Ｃの光学画像が図９に示すような画像であった場合には、ステップＳ５１２によって検出された回転角度θを用いることによって、第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データのＸ座標Ｐ_ＰＸ，Ｙ座標Ｐ_ＰＹ、第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データのＸ座標Ｐ_ＮＸ，Ｙ座標Ｐ_ＮＹ、はそれぞれ次式で特定される。
【００６７】
【数２】

【００６８】
なお、硬貨Ｃの中心位置は、ステップＳ５０２で求めたものを用いている。また、図８及び図９においては、説明の便宜のため、第１の特徴部分Ｐ_Ｐと第２の特徴部分Ｐ_Ｎとをそれぞれ１つずつ設定しているが、鑑別性能をより向上させる観点から複数設定することが好ましい。
【００６９】
ここで、これらの特徴部分を複数設定することに関連し、特徴部分が直線状である場合には、その直線の端点となる２点の座標を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、これら２つの位置に対応する検出部分の輝度データを特定することで、これらを結んだ直線上の輝度データを特定することができる。また、特徴部分が領域としてまとまっている場合は、その中心点の座標を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、この中心点の位置に対応する検出部分の輝度データを特定することで、この近傍（例えば、５×５＝２５）の輝度データを特定することができる。さらに、特徴部分が円環状である場合には、円環の中心点の座標と、円環の半径距離ｒ’と、を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、その円環の中心点の位置に対応する検出部分の輝度データを特定し、さらにその輝度データの位置から半径距離ｒ’だけ離れた輝度データを特定することができる。
【００７０】
このように、特徴部分が一定の形状である場合には、複数の特徴部分全てのパラメータを予め用意するのではなく、その形状を具現化できる必要最低限の数のパラメータを用意しておき、それらのパラメータとステップＳ５１１によって検出された回転角度θのみによって特徴部分に対応して求められる検出部分の輝度データを特定することが可能である。これにより、予め記憶しておくデータ量を削減することができることから、高速かつ低コストな識別処理を実現することが可能となる。
【００７１】
また、硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを特定するにあたっては、半径距離ｒまたは、回転角度θ_０あるいは硬貨Ｃの回転角度θを微小変動させながら硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することもできる。すなわち、例えば、硬貨Ｃの中心位置ＯをＸ軸方向又はＹ軸方向に数画素ずつずらしながら、半径距離ｒ、回転角度θ_０及び回転角度θとから特定される輝度データを抽出する処理を繰り返し、抽出された輝度データの最大値あるいは最小値を硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データとして特定することで、硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することが可能となる。また、例えば、回転角度θを数度ずつずらしながら、同様の処理をおこなうことで硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することもできる。
【００７２】
次いで、加算処理が行われる（ステップＳ５１３）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５１２で特定された第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データが複数ある場合には、それら複数の輝度データを全て加算し、第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データの総和値Ｐ_ＰＳを求める。また、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５１２で特定された第２の特徴部分Ｐ_Ｎが複数ある場合には、それら複数の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データを全て加算し、第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データの総和値Ｐ_ＮＳを求める。なお、ステップＳ５１２で特定された第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データが単数の場合には、その輝度データ自体を総和値Ｐ_ＰＳとして用い、ステップＳ５１２で特定された第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データが単数の場合には、その輝度データ自体を総和値Ｐ_ＮＳとして用いる。
【００７３】
次いで、上述のステップＳ５１０によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値に、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値を加算することによって得られた値が、所定の閾値Ｔを超えたか否かの識別処理を行う（ステップＳ５１４）。そして、閾値Ｔよりも大きい場合には真貨であると判定し（ステップＳ５１５）、閾値Ｔよりも小さければ偽貨であると判定する（ステップＳ５１６）。これより、硬貨Ｃの真贋を精度良く識別することが可能となる。
【００７４】
ここで、ステップＳ５１４においては、閾値Ｔと比較する対象の一部として、差分データ列ΔＬのピーク値を用いているが、この差分データ列ΔＬのピーク値は、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させている場合において、正窓Ｗ_Ｐの中に１００円硬貨の特徴的な模様があり、かつ、負窓Ｗ_Ｎの中に１００円硬貨の非特徴的な部分があるときの値となる。すなわち、図７においては、ステップＳ５０９の処理を１８回繰り返したとき（リングデータＤが時計回りに９０度シフトしたとき）に、差分データ列ΔＬはピーク値をとることとなるが、このピーク値は、ステップＳ５０７の減算処理に起因して、差分データ列ΔＬのピーク値以外の値と比べて相対的に大きなものとなっている。
【００７５】
加えて、ステップＳ５１４においては、閾値Ｔと比較する対象の一部として、総和値からＰ_ＰＳ総和値Ｐ_ＰＮを差し引いた値を用いているが、この総和値Ｐ_ＰＳから総和値Ｐ_ＰＮを差し引いた値は、第１の特徴部分Ｐ_Ｐが硬貨Ｃの特徴的な模様があるところに設定され、第２の特徴部分Ｐ_Ｎが硬貨Ｃの特徴的な模様がないところに設定されている関係上、硬貨Ｃが真貨のときには大きな値となるが、硬貨Ｃが偽貨であるときには小さな値となる。従って、差分データ列ΔＬのピーク値のみを所定の閾値と比較する手法に比べ、鑑別性能をより向上させることが可能となる。
【００７６】
なお、図７のおいては、上述のピーク値は、差分データ列ΔＬの最大値を採っているが、上述したとおり、差分データ列ΔＬの最小値を採ることも可能である。すなわち、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法では、照射角度の浅い照明を用いており、硬貨表面の模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となっているが、逆に、照射角度の深い照明を用いた場合には、硬貨表面の非模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となる。この場合、ステップＳ５１４の処理は、ステップＳ５１０によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値に、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値を減算することによって得られた値が、所定の閾値Ｔ’以下となったか否かを判別すればよい。
【００７７】
また、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値、或いは、上述の総和値Ｐ_ＰＳ又は上述の総和値Ｐ_ＮＳのみの値を所定の閾値と比較することによって硬貨Ｃの真贋を識別することも可能である。これより、データ処理部４１ｃの演算処理負担を軽減することができ、ひいては硬貨Ｃの真贋の識別時間を短縮することが可能となる。
【００７８】
【実施例】
以下、本発明の実施例について、実験によって得られたデータを用いて詳述する。
【００７９】
図１０（ａ）は、本発明の実施例に係る１００円硬貨の光学画像上に、同心円状の５本のリング状検出領域を設定し、所定の位置に、正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎを設定した様子を示す図である。ここで、図１０（ａ）では、１００円硬貨が反時計回りに６０度シフトした場合に、１００円硬貨の特徴的な模様上に正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５が、１００円硬貨の非特徴的な部分に負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８がくるような設定パターンが選択されている。
【００８０】
そして、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５及び負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８のそれぞれにおいて、各切り出し角度において半径方向に圧縮処理を施してリングデータＤを生成する（図５のステップＳ５０４参照）。ここで、このリングデータＤのヒストグラムと各窓との対応関係を図１０（ｂ）に示す。図１０（ｂ）において、横軸（Ｘ軸）は、角度ピッチ５度で切り出した場合の検出点数（＝７２点）からなり、縦軸（Ｙ軸）は、回転角度に対するリングデータＤのヒストグラムからなり、薄い網目は正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５の位置、濃い網目は負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８を示す。図１０（ｂ）によれば、リングデータＤがあと６０度左にシフト（１００円硬貨が反時計回りに６０度シフト）すれば、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５にリングデータＤの極大値が含まれ、負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８にリングデータＤの極小値が含まれることになる。
【００８１】
次に、総和演算処理（図５のステップＳ５０６参照）及び減算処理（図５のステップＳ５０７参照）が行われ、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５の中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｐと、図５のステップＳ５０５において設定された負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８の中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｎと、の差分データ、すなわちＳ_ＰからＳ_Ｎを引いた値（図１０（ｃ）においてＸ＝１におけるリングデータＤの値）が算出される。
【００８２】
次いで、リングデータＤを反時計回りにシフトさせ（図５のステップＳ５０８及びステップＳ５０９参照）、５度の角度ピッチで（検出点でいえば１ポイント）シフトさせるごとに、リングデータＤの総和値Ｓ_Ｐ，総和値Ｓ_Ｎ，及び差分データが算出される。そうすると、シフトさせた量に対する差分データのデータ列、すなわち差分データ列ΔＬの図（図１０（ｃ））が得られる。これらの図によれば、確かに、図１０（ｃ）におけるピーク値（Ｘ＝１２）のところで差分データ列ΔＬはピーク値（＝２５００）をとることから、差分データΔＬのピーク値に対応した回転角度を計算することによって、実際に撮像された１００円硬貨の光学画像が何度回転しているかを認知することができる。なお、このときの回転角度（＝６０度）に対するリングデータＤのヒストグラムは図１０（ｄ）に示すものとなっている。
【００８３】
一方で、図１０（ｅ）は、正規の１００円硬貨が所定の回転位置（「本」の文字が真上にきたときの位置）にある場合における光学画像上に、半径距離ｒと回転角度θ_０との両パラメータにより特徴部分を設定した様子を示す図である。この特徴部分に対応する検出部分の輝度データは、上述した回転角度の計算によって、実際に撮像された光学画像上では半径距離ｒと回転角度θ＋θ_０との量パラメータで特定されることとなる（図１０（ｆ）参照）。
【００８４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、円形物表面に特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを、半径距離と回転角度という２つのパラメータを用いて特定し、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することとしたから、硬貨状態などの変動要素による悪影響を軽減することができ、ひいては鑑別性能を向上することが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することができる。
【００８５】
また、本発明によれば、基本的に加減算処理のみで円形物の真贋を識別することが可能であるので、処理負担の軽い高速かつ低コストの識別処理を行うことが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の概略構造を示した平面図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の側面断面図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた光学式コインセンサ装置ＣＳＵの概略構造を表した拡大側面図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法についてのフロー図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像の一例を表した図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像上に選択窓が設定された様子を示した図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する真の円形物（硬貨）の光学画像上に特徴部分が設定された様子を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像上に特徴部分に対応する輝度データが特定された様子を示した図である。
【図１０】（ａ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上に、リング状検出領域と正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを設定した様子を示す図である。（ｂ）は、（ａ）の光学画像から得られたリングデータＤのヒストグラムと各窓との対応関係を示す図である。（ｃ）は、（ａ）の光学画像から得られたリングデータＤをシフトさせた量に対する差分データ列ΔＬを示す図である。（ｄ）は、（ｃ）の差分データ列ΔＬのピーク値が得られる回転角度（６０度）だけリングデータＤをシフトさせた場合におけるヒストグラムと各窓との対応関係を示す図である。（ｅ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上において、特徴部分を設定した様子を示す図である。（ｆ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上において、特徴部分に対応する検出部分の輝度データが特定された様子を示す図である。
【図１１】従来の円形物識別方法の識別手順を表した概略フロー図である。
【図１２】従来の円形物識別方法の識別手順を模式的に表した工程説明図である。
【符号の説明】
１ 硬貨搬送路
Ｃ 硬貨（円形物）
ＣＳＵ 光学式コインセンサ装置（ＣＣＤエリアセンサ）
Ｗ_Ｐ 正窓
Ｗ_Ｎ 負窓
Ｐ_Ｐ 硬貨の特徴的な模様を含む特徴部分
Ｐ_Ｎ 硬貨の特徴的な模様を有しない特徴部分

Claims (6)

1. 識別対象となる被識別円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上に、その被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する検出領域を設定し、前記検出領域における画像データを抽出して得られた輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する円形物の識別方法において、
   前記正規円形物が所定の回転位置におかれたときのその正規円形物に特有の特徴部分を、その正規円形物の中心位置Ｏからの半径距離ｒと回転角度θ_０を用いて予め設定し、
   前記正規円形物の前記所定の回転位置に対する被識別円形物の回転角度θを検出し、
   前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、から特定される輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
2. 前記特徴部分は、前記正規円形物の特徴的な模様を含む第１の特徴部分と、前記正規円形物の特徴的な模様を有しない第２の特徴部分と、からなり、
   前記第１の特徴部分に対応して求められる第１の輝度データと、前記第２の特徴部分に対応して求められる第２の輝度データと、の差分データを求め、
   その差分データを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする請求項１記載の円形物の識別方法。
3. 前記回転角度θの検出方法は、前記画像データ上に被識別円形物と同心のリング状検出領域と、そのリング状検出領域における画像データを一定のピッチで抽出して得られた輝度データ上に、その輝度データの極大値を含む第１の選択領域Ｗ_Ｐと、その輝度データの極小値を含む第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を予め設定し、
   前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｐと、前記第２の選択領域Ｗ_Ｎ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｎと、を求める総和演算処理を実行し、
   前記輝度データと、前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ及び前記第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を前記一定のピッチで相対的に巡回させる毎に前記総和演算処理を実行することによって、前記総和値Ｓ_Ｐのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｐと、前記総和値Ｓ_Ｎのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｎと、を求め、
   前記総和データ列Ｌ_Ｐの各要素と、それに対応する前記総和データ列Ｌ_Ｎの各要素と、の差分を計算することによって差分データ列ΔＬを算出し、
   前記差分データ列ΔＬの解析を行うことによって回転角度を検出する方法であることを特徴とする請求項１又は２記載の円形物の識別方法。
4. 前記差分データ列ΔＬのピーク値から、前記差分データを加算又は減算したデータを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする請求項３記載の円形物の識別方法。
5. 前記輝度データを特定するに当たって、前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、の各パラメータの中の少なくとも１つを微小変動させながら特定することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の円形物の識別方法。
6. 請求項１から５のいずれかに記載の円形物の識別方法を用いて、識別円形物が前記正規円形物であるか否かを識別する識別手段を備えたことを特徴とする円形物の識別装置。

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