JP3394984B2 - 硬貨認識装置 - Google Patents
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- JP3394984B2 JP3394984B2 JP01604595A JP1604595A JP3394984B2 JP 3394984 B2 JP3394984 B2 JP 3394984B2 JP 01604595 A JP01604595 A JP 01604595A JP 1604595 A JP1604595 A JP 1604595A JP 3394984 B2 JP3394984 B2 JP 3394984B2
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Description
認識するために使用される硬貨認識装置に関する。
多く用いられており、特に金融機関などにおいては、預
貯金の取り扱いや振込処理等を自動化するために自動取
引装置(ATM)等の自動化機器が広く用いられてい
る。このような自動化機器では、顧客によって硬貨が投
入されると、その硬貨の種類や真偽の認識が行われる。
この処理は、自動化機器内の硬貨鑑別部である硬貨認識
装置によって行われるが、その認識を行うために以下の
ようなものが知られている。
れているように、硬貨の外径や材質によって認識をおこ
なう装置や、特公平3−63780号に記載されている
ように、硬貨の厚さによって認識を行う装置がある。ま
た、硬貨の外径を検出する装置として、例えば、特公平
2−48951号に記載されているものがあり、さら
に、硬貨の厚さを検出する装置として、特公平4−12
518号に記載されているものがある。
ような従来の硬貨認識装置では、硬貨の外径や材質が近
似している場合、例えば外国硬貨の500ウォン硬貨と
500円硬貨とは外径と材質がほぼ近似し、厚さが10
0μm程度異なるだけであるため、この違いを検出する
ために、厚さ検知センサを必要としたり、複雑な判定回
路を必要とし、コスト上昇の原因となっていた。
の影響を受けて変化するため、これを補正する補助回路
を要し、これもコスト上昇の原因となっていた。従っ
て、低コストでかつ硬貨認識を正確に行うことのできる
硬貨認識装置が望まれていた。
貨の面を照射する光源と、その硬貨の面の正反射光を硬
貨のアナログ画像として読み取る読み取り部と、その硬
貨のアナログ画像を取り込んでデジタル画像データに変
換する画像取り込み部と、そのデジタル画像データを記
憶する画像記憶部と、そのデジタル画像データにおける
各画素を二値化データで表す二値化部と、硬貨を判定す
るための基準データを格納した登録パタン格納部と、二
値化部で得られた二値化データを解析し、登録パタン格
納部の基準データと比較することによって硬貨の判定を
行う判定部とを備える。
抽出し、前記判定部が、前記画像取り込み部において抽
出された中心点データに基づき、二値化部により得られ
た二値化データの当該硬貨のある直径に対応する部分を
解析し、その二値のうちの予め定めた一方の値が最も長
く連続したところの長さを最大連続長として抽出する。
度を成す複数の直径についてもそれぞれの最大連続長を
抽出して最大連続長分布を取り出し、該最大連続長分布
と予め登録パタン格納部に格納された基準データとを比
較することにより硬貨の判定を行う。
る。 第1実施例 図1は、第1実施例の構成説明図である。図1の(a)
は、搬送中の硬貨1を上から見た状態を示しており、
(b)はその硬貨1を側面から見た状態を表している。
状の窓3を設けてある。硬貨1は搬送路2上を、例えば
図の矢印Aの方向に搬送されることになる。4は光源で
あり、例えば蛍光灯やラインフィラメントランプ等のラ
イン光源から成る。この光源4からの光は、スリット5
を介して用いられる。6はハーフミラーを示しており、
スリット5からの光の照射方向を硬貨1の面に対して垂
直にするように設置してある。
ラインイメージセンサによって構成され、前記ハーフミ
ラー6を通して硬貨面からの正反射光を受けるように、
硬貨面の垂直軸上に設置されている。上記の各構成要素
は、光源4からの光がスリット5を通って照射され、ハ
ーフミラー6によってその照射方向が硬貨面の垂直軸方
向となり、かつ、この垂直軸上に読み取り部7が位置し
ていて、硬貨面からの正反射光を受光するように配置さ
れている。また、窓3や読み取り部7等の上記構成要素
は、認識対象とする硬貨のうちの最大の直径をもつ硬貨
の直径以上の長さに設定されていて、認識対象硬貨種の
全てについて走査可能としてある。
によって読み取られたアナログ画像データである硬貨1
の反射光強度のデータを取り込み、A/D変換してデジ
タル画像データを作成し、これを例えばフレームメモリ
等から成る画像記憶部9に書き込んで記憶させる。ま
た、画像取り込み部8は、硬貨1の外径とその中心点を
抽出することもできる。
データから、二値化を行うための閾値を設定し、かつ、
この閾値と画像データとの比較によって、二値化した画
像データを出力するものである。11は判定部を示して
おり、二値化部10からの二値化データと、登録パタン
格納部12に格納されている基準データである登録パタ
ンとを比較し、硬貨1の金種および真偽を判定する機能
を有している。その登録パタン格納部12は、例えばR
OMやRAMあるいは磁気ディスク装置等から成る記憶
手段により構成されている。
いて説明する。硬貨1が硬貨認識装置内に投入される
と、光源4が点灯し、スリット5を通過した光がハーフ
ミラー6で反射して硬貨1の下側面を照射する。硬貨面
より正反射した光は、ハーフミラー6を透過して、読み
取り部7に入射する。ここで、硬貨1の面の模様を成す
面上の凹凸パタンは、下記のようにして鮮明に抽出され
ることになる。
貨面の模様を形成する面上の凹凸部分を示している。図
1の(b)では硬貨下面を、ハーフミラー6によって反
射した光が、下から上方向に照射するように示してある
が、図2では分かりやすく図示するために、この上下関
係を逆転させて表現してある。すなわち、図2において
は、ハーフミラー6からの照射光13が硬貨1の面に反
射し、硬貨1からの反射光14として反射することにな
る。
貨1の平坦な部分を照射するため、反射光14aは照射
光13の方向の逆方向へ向かう。このことにより、反射
光14aは正反射光として、図1に示したようにハーフ
ミラー6を透過して読み取り部7に入射する。一方、図
2の(b)に示す場合には、照射光13が硬貨面上の凸
部の図2における左上がり部分を照射するため、反射光
14bは正反射光の方向とは異なる方向へ向かう。この
ため、反射光14bはハーフミラー6には向かわず、し
たがって読み取り部7には入射しない。
貨面上の凸部上の平坦な部分を照射するために、反射光
14cは図2(a)の場合と同様に、正反射光としてハ
ーフミラー6を透過して読み取り部7に入射する。さら
に、図2(d)に示す場合では、照射光13は硬貨面上
の図2における左下がり部分を照射するため、反射光1
4dは正反射光の方向とは別の方向へ向かう、このた
め、反射光14dは図2(b)の場合と同様に読み取り
部7には入射しない。
この硬貨面の状態が平坦になっている部分では、その正
反射光によって明るくなり、一方、斜めに傾斜している
部分では、陰となり暗くなって現れてくるため、硬貨1
の面上の凹凸パタンを読み取ることができる。図3は画
像データの説明図であり、画像取り込み部によって得ら
れたデジタル画像データを概念的に示している。
ある。該画像データ15の中の白抜きで示された部分が
硬貨の画像16であり、該硬貨の画像16部分に、硬貨
面の模様を形成する上述の凹凸パタンが存在する。この
画像データ15から、硬貨1の外径および中心点位置を
抽出する。図にはx軸およびy軸が示されており、この
x軸に対応して硬貨1の端点座標xs およびxe が求め
られ、y軸に対応して硬貨1の端点座標ys およびye
が求められる。また、前記端点座標から中心点座標(x
c ,yc )が算出される。これらの外径データおよび中
心点データは判定部11へ出力される。
によって得られた画像データを、例えば画像記憶部9か
ら読み出すこと等によって取り出し、その濃淡値を表す
濃度の発生頻度分布を抽出する。硬貨1の画像を二値化
するためには、硬貨1毎の汚れや錆その他による出力の
変動や、読み取り部7の経時変化等の変動にとらわれな
いように、適切な閾値を決定するとよい。例えば、濃度
分布の平均値を算出し、これに基づいて最適閾値を決定
すること等による。
には対象画像の濃度をとり、縦軸にはこの濃度の発生頻
度をとっている。図では濃度の平均値を閾値17として
定めた場合を示しているが、この他にも、例えば濃度発
生頻度の分布形状が2つのピークを持つ場合に、そのピ
ークの谷となる部分を閾値として決定する方法等があ
る。これらの中から、対象となる硬貨の性質に最も適し
た方法を選んで、閾値を決定するとよい。この閾値に基
づいて二値化された二値化データは、判定部11へ出力
される。
り出力された中心点(xc ,yc )データを基に、二値
化部10より出力された二値化データを読み出し、中心
点を通過する直線、すなわち直径の線上の黒(白)画素
をカウントするようにして、その線上に存在する黒
(白)画素の最大連続長を求める。図5は画素の最大連
続長検出の説明図であり、判定部11の上記の動作を説
明するものである。
に対応する円において、その円の中心を通る直線の一つ
を基準軸18として決定し、その円の中心を通るととも
にこの基準軸18から角度θだけ傾いた直線19を指定
して、この直線19上の二値画像を抽出する。図のグラ
フ部分の横軸20はその直線19に対応している。ま
た、縦軸21は二値画像出力に対応し、”1”が黒、”
0”が白である。
あり、この横軸20に存在する画像の黒または白画素が
連続して発生している部分のうち、最も長く連続した部
分を黒(白)の最大連続長22として抽出する。判定部
11は、次に、傾斜角度θの値を変化させ、各θ値毎に
このような最大連続長22を抽出して最大連続長分布を
得る。
グラフの横軸23に傾斜角度θを、縦軸24に最大連続
長をとった。25は各傾斜角度θに対する最大連続長分
布を示している。また、26はこのような最大連続長分
布25においてピークとなった部分を示している。通
常、硬貨1は円形物体であるために、凹凸パタンの方向
性が安定していない。このため、異なる角度の状態で走
査された場合に、得られる最大連続長分布が相違してし
まう。
図に示すように、同じ硬貨1を用いた場合でも、硬貨1
の角度によって、図6とは異なった分布形状の最大連続
長分布27が得られる。なお、28は最大連続長分布2
7のピークとなった部分を示している。上記の図6およ
び図7の最大連続長分布を、それぞれピークになった部
分を基準として取り直すことにより比較してみる。
続長分布グラフであり、図6および図7に示す分布はそ
れぞれのピーク値の部分を基準29とすることにより、
この図8の最大連続長分布30と同じ分布を示すことに
なる。このように、ピーク値の部分を基準として最大連
続長分布をとることにより、硬貨1の方向性に左右され
ず、常に安定したデータを抽出することができる。
り出力された外径データを基にして、当該硬貨の金種を
判別する。すなわち、硬貨1の外径データを用いて、そ
の硬貨1が受け入れ対象である硬貨であるかどうかを調
べる。例えば国内の500円、100円、50円、10
円、5円、1円を受け入れ対象としている場合には、当
該硬貨1がこれらの金種のうちのどれに当たるかを判別
し、どの金種の外径データにも該当しない場合にはこれ
を除外する。
種が判別されると、登録パタン格納部12に予め格納さ
れたいくつかの最大連続長分布の基準の分布のうち、最
も外径データが近似する最大連続長分布の基準の分布を
取り出し、この基準データである登録パタンと、当該硬
貨1の最大連続長分布とを比較して、その真偽を判別す
るものである。
硬貨であっても、硬貨面の凹凸パタンからのデータを比
較することにより、高精度の判別を行うことができる。
例えば、国内の硬貨を受け入れ対象としているところ
に、外径や厚さ等が類似した外国の硬貨が投入された場
合であっても、正確な判定を行ってこれを排除すること
ができる。
全領域の画像を読み取って、その画像から一定の統計量
を抽出して、二値化閾値を決定するようにしたので、認
識対象の判別データは硬貨表面における局所的な汚れや
錆に影響されないものとなり、常に安定した認識が可能
となる。さらに、二値化した画像から、黒または白画素
が分布する特徴を、硬貨の回転角度に関わらずに抽出可
能としたことにより、硬貨1の投入角度や搬送状況に関
わらず常に安定した高精度の認識が可能となる。
予め金種を想定し、その金種に対応する登録パタンを基
準データとして選択して真偽判別処理を行うこととした
ので、無用の判別処理を省略し、処理時間を短縮するこ
とができる。そして、このように処理時間が短縮される
ため、硬貨の搬送スピードのばらつきを抑えることがで
きる。
るものではなく、硬貨面を走査して解析することができ
る装置であればどのような構成としてもよい。図9はそ
の他の構成例の説明図であり、この例では、図1のスリ
ット5の代わりに光学レンズ31を用いている。この光
学レンズ31は、例えば非球面レンズやセルフォッグレ
ンズ等から成り、その焦点位置は硬貨面と読み取り部7
の受光面である。したがって、この光学レンズ31で光
が収束されることにより、光源4からの光はハーフミラ
ー6で反射して硬貨1の面を照射した後、読み取り部7
に入射され、上記説明と同様に解析・判別が行われるこ
とになる。
(a)は、搬送中の硬貨1を上から見た状態を示してお
り、(b)はその硬貨1を側面から見た状態を表してい
る。図において、2は搬送路であり、スリット状の窓3
を設けてある。硬貨1は搬送路2上を、例えば図の矢印
Aの方向に搬送されることになる。
ィラメントランプ等のライン光源から成る。この光源4
からの光は、スリット5を介して用いられる。6はハー
フミラーを示しており、スリット5からの光の照射方向
を硬貨1の面に対して垂直にするように設置してある。
7は読み取り部であり、例えばCCD等のラインイメー
ジセンサによって構成され、前記ハーフミラー6を通し
て硬貨面からの正反射光を受けるように、硬貨面の垂直
軸上に設置されている。
リット5を通って照射され、ハーフミラー6によってそ
の照射方向が硬貨面の垂直軸方向となり、かつ、この垂
直軸上に読み取り部7が位置していて、硬貨面からの正
反射光を受光するように配置されている。8は画像取り
込み部であり、読み取り部7によって読み取られたアナ
ログ画像データである硬貨1の反射光強度のデータを取
り込み、A/D変換してデジタル画像データを作成し、
これを例えばフレームメモリ等から成る画像記憶部9に
書き込んで記憶させる。また、画像取り込み部8は、硬
貨1の外径とその中心点を抽出することもできる。
データから、二値化を行うための閾値を設定し、かつ、
この閾値と画像データとの比較によって、二値化した画
像データを出力するものである。32は判定部を示して
おり、二値化部10からの二値化データと、登録パタン
格納部33に格納されている基準データである登録パタ
ンとを比較し、硬貨1の金種および真偽を判定する機能
を有している。その登録パタン格納部33は、例えばR
OMやRAMあるいは磁気ディスク装置等から成る記憶
手段により構成されている。
ック図であり、この図を用いて判定部32についてさら
に詳述する。34は境界線成分抽出部であり、二値化さ
れた画像の白/黒境界線を抽出するためのものである。
35は圧縮部であり、境界線線分抽出部34から出力さ
れた二値画像である境界線成分画像を一般的に知られて
いる圧縮方式により圧縮してそのデータサイズを小さく
し、圧縮二値画像データを得る。36は照合部であり、
その圧縮二値画像データと、登録パタン格納部33に格
納された基準データとを比較し、硬貨の金種および真偽
を判定する。
分抽出部34、圧縮部35および照合部36から構成さ
れており、登録パタン格納部33とともにはたらいて、
硬貨認識処理を行うことになる。次に、上記構成の硬貨
認識装置の動作について説明する。硬貨1が硬貨認識装
置内に投入されると、光源4が点灯し、スリット5を通
過した光がハーフミラー6で反射して硬貨1の下側面を
照射する。
6を透過して、読み取り部7に入射する。ここで、硬貨
1の面の模様を成す面上の凹凸パタンは、下記のように
して鮮明に抽出されることになる。図2は凹凸パタン抽
出の説明図であり、硬貨面の模様を形成する面上の凹凸
部分を示している。図10の(b)では硬貨下面を、ハ
ーフミラー6によって反射した光が、下から上方向に照
射するように示してあるが、図2では分かりやすく図示
するために、この上下関係を逆転させて表現してある。
すなわち、図2においては、ハーフミラー6からの照射
光13が硬貨1の面に反射し、硬貨1からの反射光14
として反射することになる。
貨1の平坦な部分を照射するため、反射光14aは照射
光13の方向の逆方向へ向かう。このことにより、反射
光14aは正反射光として、図1に示したようにハーフ
ミラー6を透過して読み取り部7に入射する。一方、図
2の(b)に示す場合には、照射光13が硬貨面上の凸
部の図2における左上がり部分を照射するため、反射光
14bは正反射光の方向とは別の方向へ向かう。このた
め、反射光14bはハーフミラー6には向かわず、した
がって読み取り部7には入射しない。
貨面上の凸部上の平坦な部分を照射するために、反射光
14cは図2(a)の場合と同様に、正反射光としてハ
ーフミラー6を透過して読み取り部7に入射する。さら
に、図2(d)に示す場合では、照射光13は硬貨面上
の図2における左下がり部分を照射するため、反射光1
4dは正反射光の方向とは別の方向へ向かう、このた
め、反射光14dは図2(b)の場合と同様に読み取り
部7には入射しない。
この硬貨面の状態が平坦になっている部分では、その正
反射光によって明るくなり、一方、斜めに傾斜している
部分では、陰となり暗くなって現れてくるため、硬貨1
の面上の凹凸パタンを読み取ることができる。図3は画
像データの説明図であり、画像取り込み部によって得ら
れたデジタル画像データを概念的に示している。
タである。該画像データ15の中の白抜きで示された部
分が硬貨の画像16であり、該硬貨の画像16部分に、
硬貨面の模様を形成する上述の凹凸パタンが存在する。
この画像データ15から、硬貨1の外径および中心点位
置を抽出する。図にはx軸およびy軸が示されており、
このx軸に対応して硬貨1の端点座標xs およびxe が
求められ、y軸に対応して硬貨1の端点座標ys および
ye が求められる。また、前記端点座標から中心点座標
(xc ,yc )および外径データが算出される。これら
の外径データおよび中心点データは判定部32へ出力さ
れる。
によって得られた画像データを、例えば画像記憶部9か
ら読み出すこと等によって取り出し、その濃淡値を表す
濃度の発生頻度分布を抽出する。硬貨1の画像を二値化
するためには、硬貨1毎の汚れや錆その他による出力の
変動や、読み取り部7の経時変化等の変動にとらわれな
いように、適切な閾値を決定するとよい。例えば、濃度
分布の平均値を算出し、これに基づいて最適閾値を決定
すること等による。
には対象画像の濃度をとり、縦軸にはこの濃度の発生頻
度をとっている。図では濃度の平均値を閾値17として
定めた場合を示しているが、この他にも、例えば濃度発
生頻度の分布形状が2つのピークを持つ場合に、そのピ
ークの谷となる部分を閾値として決定する方法等があ
る。これらの中から、対象となる硬貨の性質に最も適し
た方法を選んで、閾値を決定するとよい。この閾値に基
づいて二値化された二値化データは、判定部32へ出力
される。
部34によって、その二値化データの白/黒の境界線成
分画像を抽出する。図12は境界線成分抽出のためのテ
ンプレートの説明図である。ここでは一例として、3×
3で構成するテンプレート37を挙げてある。このテン
プレート37には白画素38と黒画素39があり、白/
黒の境界がテンプレートの中心を通るように構成されて
いる。認識対象となるデータが、図中のいずれかのテン
プレートに一致していれば、そこが白/黒境界線である
と判断し、これに対応させて黒画素を出力することによ
り、境界線成分画像を得る。
二値画像である境界線成分画像を変換し、一般的に知ら
れている圧縮方式を適応することにより、そのデータサ
イズを小さくする。図13は圧縮方式の一例の説明図で
ある。図において、40は境界線成分抽出部34から出
力された境界線成分画像であり、41はその出力画像4
0を分割したサブ領域を示している。図のx方向、y方
向それぞれを、例えば4分の1に圧縮する場合には、こ
のサブ領域は4×4の大きさとする。このサブ領域中の
16個の画素のうち、例えば1つか2つ等の所定の数の
黒画素があれば、これに対応して黒画像を出力するとい
うようにして圧縮を行う。その所定の画素数は、3つま
たは4つ等とする場合もあり、認識対象に応じて適宜定
めるものとする。
れについて4分の1に圧縮する例を挙げて説明したが、
これはその他の圧縮率としてもよく、例えば5分の1や
8分の1等としてもよい。圧縮率が大きいほどデータの
量が減って処理量が少なくなり、高速化が図れるが、判
別の精度は逆に低下することになるので、認識の対象に
応じて最適の圧縮率を定めるとよい。
り出力された外径データを基に、当該硬貨1の金種を判
別する。すなわち、硬貨1の外径データを用いて、その
硬貨1が受け入れ対象である硬貨であるかどうかを調べ
る。例えば国内の500円、100円、50円、10
円、5円、1円を受け入れ対象としている場合には、当
該硬貨1がこれらの金種のうちのどれに当たるかを判別
し、どの金種の外径データにも該当しない場合にはこれ
を除外する。
しておいた基準画像のうち、最も外径データの値が近似
する基準画像を取り出し、圧縮部35で圧縮して出力し
た圧縮二値画像データと、以下のようにマッチングで比
較し、当該硬貨1の真偽を判定する。図14は照合部の
動作説明図である。図において、42は圧縮部35から
の出力画像である圧縮二値画像データを示している。4
3は基準データであり、硬貨を所定の角度毎に回転させ
て、対応する基準データをそれぞれ登録パタン格納部3
3に格納した状態を概念的に示している。
像データ42を基準データ43とマッチングして、一致
率が所定の基準値よりも大きい場合に、その画像データ
42が真であると判定する。なお、登録パタン格納部3
3に納められている基準画像43は、金種毎にその表裏
両面について、所定の刻み角度ずつ回転させたデータを
用意してある。例えばこの所定の刻み角度を5度とする
と、各硬貨の表裏面のそれぞれについて、5度刻みで1
周分回転させて基準データ化してあることになる。
0度刻み等としてもよい。刻み角度が大きいほど処理量
が少なくなるが、認識の精度は逆に低下するので、認識
対象に応じて最適な刻み角度を用いるとよい。上述のよ
うに、対象となる硬貨面の凹凸パタンを比較することと
したため、外径や厚さ等が近似している硬貨であって
も、高精度の判別を行うことができる。例えば、国内の
硬貨を受け入れ対象としているところに、外径や厚さ等
が類似した外国の硬貨が投入された場合であっても、正
確な判定を行ってこれを排除することができる。
領域の画像を読み取って、その画像から一定の統計量を
抽出して、二値化のための閾値を決定するようにしたの
で、認識対象の判別データは硬貨表面における局所的な
汚れや錆に影響されないものとなり、常に安定した認識
が可能となる。さらに、二値化した画像を圧縮すること
により、画像データサイズが小さくなり、処理量が減っ
て処理時間を短縮することができる。そして、このよう
に処理時間が短縮されるため、硬貨の搬送スピードのば
らつきを抑えることができる。
刻み毎の全回転角度領域についての基準画像を記憶させ
たことにより、認識時の複雑な回転補正が不要となり、
簡単な処理で正確に真偽判定を行うことができる。その
上、対象とする硬貨の外径データを基に予め金種を想定
し、その金種に対応する登録パタンを基準データとして
選択して真偽判別処理を行うこととしたので、無用の判
別処理を省略し、処理時間を短縮することができる。
るものではなく、硬貨面を走査して解析することができ
る装置であればどのような構成としてもよい。図15は
その他の構成例の説明図であり、この例では、図10の
スリット5の代わりに光学レンズ31を用いている。こ
の光学レンズ31は、例えば非球面レンズやセルフォッ
グレンズ等から成り、その焦点位置は硬貨面と読み取り
部7の受光面である。したがって、この光学レンズ31
で光が収束されることにより、光源4からの光はハーフ
ミラー6で反射して硬貨1の面を照射した後、読み取り
部7に入射され、上記説明と同様に解析・判別が行われ
ることになる。
硬貨面の凹凸パタンを基準データと比較することにより
硬貨の判定を行うこととしたため、外径や厚さ等が近似
している硬貨であっても、高精度の認識を行うことが可
能となる効果を有する。また、材質センサや厚さ検知セ
ンサ、その他複雑な回路等を用いずとも正確な判定を行
うことができるので、低コストで高精度の装置を提供す
ることが可能となる効果を有する。
ラフ
図
Claims (6)
- 【請求項1】 搬送される硬貨の面を照射する光源と、 前記硬貨の面の正反射光をその硬貨のアナログ画像とし
て読み取る読み取り部と、 前記硬貨のアナログ画像を取り込んでデジタル画像デー
タに変換する画像取り込み部と、 そのデジタル画像データを記憶する画像記憶部と、 そのデジタル画像データにおける各画素を二値化データ
で表す二値化部と、 前記硬貨を判定するための基準データを格納した登録パ
タン格納部と、 前記二値化部で得られた二値化データを解析し、前記登
録パタン格納部の基準データと比較することによって硬
貨の判定を行う判定部とを備え、 前記画像取り込み部が、硬貨の中心点データを抽出し、 前記判定部が、前記画像取り込み部において抽出された
中心点データに基づき、二値化部により得られた二値化
データの当該硬貨のある直径に対応する部分を解析し、
その二値のうちの予め定めた一方の値が最も長く連続し
たところの長さを最大連続長として抽出し、前記直径と
所定の角度を成す複数の直径についてもそれぞれの最大
連続長を抽出して最大連続長分布を取り出し、該最大連
続長分布と予め登録パタン格納部に格納された基準デー
タとを比較することにより硬貨の判定を行うことを特徴
とする硬貨認識装置。 - 【請求項2】 搬送される硬貨の面を照射する光源と、 前記硬貨の面の正反射光をその硬貨のアナログ画像とし
て読み取る読み取り部と、 前記硬貨のアナログ画像を取り込んでデジタル画像デー
タに変換する画像取り込み部と、 そのデジタル画像データを記憶する画像記憶部と、 そのデジタル画像データにおける各画素を二値化データ
で表す二値化部と、 前記硬貨を判定するための基準データを格納した登録パ
タン格納部と、 前記二値化部で得られた二値化データを解析し、前記登
録パタン格納部の基準データと比較することによって硬
貨の判定を行う判定部とを備え、 前記判定部は、二値化部により得られた二値化データに
ついてテンプレートと一致をとることで前記二値のいず
れかの値による境界線成分画像を抽出する境界線成分抽
出部と、該境界線成分画像によって得られる硬貨面全体
の凹凸パタンを表す二値画像データと予め登録パタン格
納部に登録パタンとして格納されている基準データとを
比較して硬貨を判別する照合部を有することを特徴とす
る硬貨認識装置。 - 【請求項3】 請求項2において、 境界線成分抽出部から得られた境界線成分画像をサブ領
域に分割して、各サブ領域の中で、二値のうちの一方の
値を有する画素が所定数以上存在する場合に、その一方
の値をそのサブ領域を代表する値として決定して圧縮二
値画像データを抽出し、該圧縮二値画像データを照合部
に出力する圧縮部を設け、 照合部が、その圧縮二値画像データと予め登録パタン格
納部に格納しておいた基準データとを比較して判別を行
うことを特徴とする硬貨認識装置。 - 【請求項4】 請求項2または請求項3において、 予め登録パタン格納部に、硬貨の複数の回転角度に応じ
た基準データを登録しておくことを特徴とする硬貨認識
装置。 - 【請求項5】 請求項1、請求項2、請求項3、または
請求項4において、 画像取り込み部が、硬貨の外径データを抽出し、 判別部が、該外径データに基づいてその硬貨の種類を判
別し、登録パタン格納部の基準データのうちその硬貨の
種類に対応した基準データのみを比較の対象として硬貨
の真偽を判別することを特徴とする硬貨認識装置。 - 【請求項6】 請求項1、請求項2、請求項3、請求項
4、または請求項5において、 二値化部が、硬貨の面の正反射光強度に対応させて閾値
を決定し、該閾値に基づいて二値化を行うことを特徴と
する硬貨認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01604595A JP3394984B2 (ja) | 1995-02-02 | 1995-02-02 | 硬貨認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01604595A JP3394984B2 (ja) | 1995-02-02 | 1995-02-02 | 硬貨認識装置 |
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---|---|
JPH08212414A JPH08212414A (ja) | 1996-08-20 |
JP3394984B2 true JP3394984B2 (ja) | 2003-04-07 |
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ATE460711T1 (de) * | 2004-07-13 | 2010-03-15 | Glory Kogyo Kk | Bildüberprüfunganordnung, bildüberprüfungverfahren und bildüberprüfungprogramm |
-
1995
- 1995-02-02 JP JP01604595A patent/JP3394984B2/ja not_active Expired - Fee Related
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