JP3718613B2 - 画像イメージによる硬貨真偽判定方法及び装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、表裏及び回転角自在で搬送されてくる硬貨に対して金種，真偽等を識別／判定する方法及び装置に関し、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
識別対象の硬貨の金種は、磁気センサの検出データ、撮像された画像データに基づいて計測した外径寸法，穴径寸法によって決定される。しかしながら、この段階では、硬貨の表裏は決定することができない。表裏の決定に対しては、画像イメージによる識別が必要となる。画像イメージによる識別，真偽判定に関連した第１の従来技術としては、例えば、正規の硬貨の標準画像イメージとの照合により硬貨を識別した後、更に類似硬貨のテンプレート（いわゆるロックテンプレート）と照合して真偽を判定するようにしたものがある。具体例としては、先ず、硬貨の画像を同心円からなるリング画像を切出し、圧縮正規化を行った後、画像データを回転させて、基準のテンプレートの画像データとの距離が近いものを選び、その値が所定値以下であれば、そのテンプレートの硬貨であると判断を行ない、その後、例えば日本の１０円硬貨と類似なものとしてある種のゲームコイン，類似外国貨について、専用にテンプンート（ロックテンプレート）を予め用意しておき、該当テンプンートに当てはめて、該当貨であるかどうかをチェックする。そして、たとえ１０円硬貨と照合度が良好であっても、上記チェックで類似硬貨のテンプレートにぴったりあうものは、類似硬貨として排除するようにしている。
【０００３】
この方法の問題点は、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならないということで、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生し、好ましいことではない。
【０００４】
第２の従来技術としては、例えば、特開平６−２３６４７２号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の二次元画像より硬貨の中心点を中心とする一定半径のリング画像を複数切出し、各リング画像毎に準備した基準テンプレートのデータに合わせる様に該当画像を圧縮、正規化する。これにより、テンプレートと対比照合ができる様になり、次にリング画像を所定角度ずつ回転させ基準テンプレートとの一致照合演算の最低値（一致最良値）を探し、この時の回転角を用いて、他のリング画像の一致照合演算値を設定値と比較し、正否の判断を行うものである。この発明は、最適な他のリング画像を選んではいるが、新貨が発行された場合には、著しい特徴値が得られるリングを選び直さなくてはならないという問題を抱えている。
【０００５】
第３の従来技術としては、特開平６−２３６４７１号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の高密度画像から圧縮率の高いリング画像データを切出し、荒いピッチで１回転分の一致照合演算を行なって硬貨の回転角値を探し出し、次に当該硬貨の特徴を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像データを用いて、上記の回転角付近でさらに一致照合演算を行なって、演算値により正否の判断を行なうものである。この発明も前記第２の従来技術のものと同様に、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな硬貨或いは変造／偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題を抱えている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
画像イメージによって硬貨の金種，真偽等を識別／判定するようにしたものとしては、前記第１〜第３の技術が例として挙げられるが、前述したように、第１の技術では、ゲームコインや外国貨の専用テンプレートを予め用意しておく必要があるため、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならず、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生するなどの欠点があった。さらに、新種の偽造硬貨などには実質上対応できないという問題があった。一方、前述の第２、第３の技術では、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな類似硬貨或いは偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題があった。
【０００７】
本発明は上述のような問題に鑑みて成されたものであり、本発明の目的は、新たな類似硬貨や変造／偽造硬貨が現れてもロックテンプレート等を用いること無く当該硬貨の真偽等を判定することができると共に、少ない基本テンプレートのデータにより効果的に類似硬貨の識別を行なうことができる、画像イメージによる硬貨真偽判定方法及び装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関するものであり、本発明の上記目的は、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理し、算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出した２次元のストライプ状サンプリングデータと、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別方法において、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによって達成される。
【０００９】
また、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段とを備え、前記サンプリングデータと識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別機における真偽判定装置において、前記リング切出手段により切出されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求めると共に、前記最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを具備することによって達成される。
【００１０】
さらに、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理して硬貨画像の中心位置を算出すると共に少なくとも外径値を含む検出データから前記識別すべき硬貨の金種候補を特定し、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理すると共に当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮し且つ前記サンプリングデータの輝度値を当該金種候補の標準輝度値に変換して回転照合用サンプリングデータとし、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによっても達成される。
【００１１】
さらに、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して硬貨画像の少なくとも外径値及び中心位置を算出する外径計測中心位置算出手段と、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段と、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理するエッジ強調手段と、前記サンプリングデータを当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮するデータ圧縮手段と、前記サンプリングデータの輝度値を当該金種の標準輝度値に変換する輝度変換手段と、前記エッジ強調手段，前記データ圧縮手段及び前記輝度変換手段により加工処理された当該サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記加工処理されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを備えることによっても達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明は、識別硬貨全面の画像を取込み、リング状に切出した画像とテンプレート画像とを回転照合することにより類似度を演算して硬貨の種類や真偽を判定するものであるが、本発明では、リング状に切出した３６０度分の画像を所定の個数（回転角度毎）に分割して、一番類似している箇所（角度）を基点として、所定角度ずつ画像をずらしたときの基準テンプレートとのマッチング度を計算して、回転角に対するマッチング度のグラフを作成し、このグラフのパターンが正規のものと一致しているかによって、識別候補の金種・表裏の確認や真偽の判定を行なうようにしている。上記のようにしてグラフ化されたデータは、その硬貨特有の波形データとなり、正規の硬貨の波形データからその特徴量を抽出して登録しておけば、真偽の判定を含めて各種のチェックをを行うことができる。そのため、類似した外国貨や変造貨を専用のロックテンプレートを用いること無く排除できると共に、新たな外国貨や変造貨が現れても、上記グラフのパターンが一致しない限り、新たなデータ登録をすること無く排除できるようになる。
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明を適用した硬貨真偽判定装置の構成の一例をブロック図で示している。図１において、撮像手段２１は、硬貨全面を撮像してｘ−ｙ座標上に２次元の画像データを取込むための手段であり、２次元若しくは１次元のイメ−ジセンサと照明ユニットなどから構成される。
【００１５】
外径計測中心位置算出手段２２は、硬貨の外径計測と中心位置を算出する手段であり、フレームメモリ３１ｂに取込まれた画像データから、後述するｘ，ｙ方向の輝度ヒストグラムをヒストメモリ３１ａ上で作成し、各輝度ヒストグラムに基づいて硬貨の外径値と中心座標を算出すると共に、各画素の輝度データを２値化して穴径値（穴無しは０）を算出する。
【００１６】
リング切出手段２３は、硬貨の画像をリング状に切出す手段であり、上記算出した中心座標を中心として硬貨画像をリング状に切出し、ｘ方向（回転角θ方向），ｙ方向（半径Ｒ方向）の２次元配列データとして作業メモリ３１ｃに記憶する。エッジ強調手段２４は、硬貨の模様などの特徴部を強調する手段であり、切出した画像データに対して後述する微分処理を行ない、輝度変化の急激なエッジ部分を強調する。データ圧縮手段２５は、画像データを圧縮する手段であり、エッジ強調された画像データを当該金種候補の基本テンプレート（標準画像データ）と同サイズになるようにデータ圧縮する。上記基本テンプレート（当該金種の標準画像データ）は金種毎に予め基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶されおり、上記データ圧縮手段２５によるデータ圧縮率は金種に応じて決定される。
【００１７】
輝度変換手段２６は、センサーのばらつきや照明条件の変化等の影響を軽減して同一条件で認識可能とするため、各画素の輝度値を標準の輝度値に変換する手段であり、輝度変換用のテンプレートを用いて上記圧縮後の各画素データの輝度値を、輝度順位を対応させてテンプレートの輝度値に変換する。回転照合手段２７は、上記輝度変換後の画像データと照合用の基本テンプレートとの回転照合を行ない、標準画像との類似度を算出する手段であり、当該金種の各識別候補の表裏両方について各回転角度に於けるパターンマッチング値を算出し、回転照合結果格納メモリ３１ｆに格納する。
【００１８】
外部金種決定手段２８は、金種の識別，真偽判定等の対象となる硬貨の基準データを金種毎，表裏毎に予め設定して登録する手段であり、外径サイズ，穴の有無，材質などから当該金種を決定し、当該記憶手段に格納して登録する。本実施の形態では、輝度変換用の基本テンプレート（標準輝度データ），及び照合用の基本テンプレート（標準画像データ）を金種毎，表裏毎に設定し、標準輝度データ記憶手段３１ｄと基本テンプレート記憶手段３１ｅにそれぞれ記憶しておく。更に、外部金種決定手段２８では、後述する回転パターン波形に基づく真偽判定の際に使用する判定値（対象貨の特徴量）を、対象貨と類似する外部貨幣（外国貨やゲームコイン等）を考慮して金種毎，表裏毎に決定し、基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶しておく。
【００１９】
金種判定手段２９は、材質等を検出する磁気センサーの検出データとイメージ画像データに基づいて対象硬貨の金種などを判定する手段であり、本発明では、上記回転照合手段２７で求めた回転照合結果を基に、最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種と表裏を判定した後、回転照合時に描く軌跡（後述する回転パターン波形）をチェックし、その軌跡により少なくとも当該貨幣の真偽を判定するようにしている。
【００２０】
上述のような構成において、以下本発明の方法による処理例を図２のフローチャートに沿って詳細に説明する。
【００２１】
先ず、搬送される硬貨は表又は裏を上面にして撮像手段２１のイメージセンサ部を通過し、図３の画像例に示されるように、ｘ−ｙ座標上に２５６×２４０画素を１画面として硬貨の画像１が取込まれる。この入力画像１は１画素が約０．１３ｍｍ平方の高密度画像であり、ＡＤ変換により明るさを例えば２５６階調に分解して多値化され、明るさ（輝度）をＺ軸とする３次元データとしてフレームメモリ３１ｂに格納される（ステップＳ１）。
【００２２】
外径計測中心位置算出手段２２では、フレームメモリ３１ｂに格納された画像データ（データサイズとしては、２５６×２５６）から、ｘ，ｙの各方向でそれぞれ硬貨画像の検出境界が最大と最小である座標値を探し、その平均値を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）とし、また、上記最大と最小座標値の差を当該硬貨画像の外径値Ｄとして算出する。その際、背景ノイズ（隣接する硬貨や搬送ベルトの写り込み等）の影響を回避するため、次の方法で硬貨の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）と外径値Ｄを求める。
【００２３】
図４（Ａ）に示す入力画像１において、硬貨の搬送方向Ａに対して垂直な方向を水平方向ｘとした場合、水平方向ｘに対して、搬送ガイドの領域と搬送ベルトの領域とを除外した区間ＶＬ−ＶＲを検索範囲として設定する。また、垂直方向ｙに対しては、連続して搬送されてくる硬貨同士の接点エッジの影響が生じないように両端部の領域（例えば最小径の硬貨の半径の１／３〜１／４程度）を除外した区間ＨＴ−ＨＢを検索範囲として設定しておく。そして、各検索範囲内の画像データを用いて図４（Ｂ）及び（Ｃ）のように、垂直方向と水平方向の輝度ヒストグラムをそれぞれ作成してヒストメモリ３１ａに記憶する。ここで、垂直方向の輝度ヒストグラムＶhistとは、全ての水平方向のラインについて、１水平ラインに於ける区間ＶＬ−ＶＲ内の各画素値（輝度）の総和を水平ライン輝度として求め、求めた各水平ライン輝度を水平ラインの番号順に並べたものである。また、水平方向の輝度ヒストグラムHhistとは、全ての垂直方向のラインについて、１垂直ラインに於ける区間ＨＴ−ＨＢ内の各画素値の総和を垂直ライン輝度として求め、求めた各垂直ライン輝度を垂直ラインの番号順に並べたものである。
【００２４】
外径計測中心位置算出手段２２では、水平方向と垂直方向の各輝度ヒストグラムHhist，Ｖhistの中央付近からそれぞれ両側へ向かって硬貨画像２のエッジ部を検索し、検出した各エッジ部の中点（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴ，ＲＩＧＨＴの中点と、図４（Ｂ）中のＴＯＰ，ＴＡＩＬの中点）の座標を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）として決定する。硬貨の外径値Ｄは、ベルト写り込み等の影響を受けない様、水平方向の外径値（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴとＲＩＧＨＴの座標値の差）を用いる。
【００２５】
硬貨の穴径値については、次のようにして求める。外径計測中心位置算出手段２２では、先ず、入力画像１の全画素について次の数１に示す閾値Ｓｋと比較して２値化を行なう。
【数１】
Ｓｋ＝ＩＭＡＸＶＭＩＮ＋Offset
但し、ＩＭＡＸＶＭＩＮは最小の水平ライン輝度をもつライン（背景部分で最も暗い部分をもつライン）内の最大輝度（該１ライン内の最も明るい画素値）、
Offsetは調整値
【００２６】
例えば当該画素の輝度が閾値Ｓｋ以下であれば“１”（穴画素）、輝度が閾値を超えれば“０”（非穴画素）として、図５に示すように、入力画像１の全画素について２値化する。図６（Ａ）及び（Ｂ）は、穴を有する５円硬貨の２値化前後のイメージを示しており、入力画像１は、図６（Ａ）から図６（Ｂ）のように２値化される。続いて、図６（Ｂ）に示される２値化後の入力画像１において、図７に示すように硬貨画像２の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）を中心とし、半径Ｉｒ（Ｉｒ＝対象硬貨の最大穴径＋α）の円内を穴画素評価領域として、その評価領域内に存在する値“１”をもつ画素の数をカウントし、このカウント値を穴径値ＩＲとする。
【００２７】
このようにして得られた外径値Ｄ，穴径値ＩＲ及び、図示されない金種を特定するための磁気センサの検出データに基づいて金種を特定し、予め準備してある各金種別の基本テンプレート（標準画像データ）の中から、当該特定金種のものを一致照合用の基本テンプレートとして選択する。識別結果としての金種候補はこの段階で決定されるが、金種が特定されただけであり、硬貨の表裏についてはこの段階では判明していないので、当該金種の基本テンプレートとしては表側と裏側の２個の基本テンプレートを選択する（ステップＳ２）。
【００２８】
次に、以下に示す方法によって、硬貨画像２のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出し、半径Ｒ方向をＷｙ方向，回転角θ方向をＷｘ方向として展開した配列データから成る２次元のストライプ状サンプリングデータを得る。リング切出手段２３では、先ず、図８に示されるような切出しパラメータテーブルＴＢ１を用い、図９に示すように、中心座標＝（Ｃｘ，Ｃｙ），切出し基点（中心座標からの半径方向の切出し開始位置）＝ｒ，切出し幅（半径方向の切出し範囲）＝Ｗｙ，切出し長（円周方向の切出し範囲）＝Ｗｘをパラメータとして、硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分を抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、図１０に示すように回転角θ方向をＸ軸，半径Ｒ方向をＹ軸として２次元の配列データＰＤＡＴＡに展開する。
【００２９】
例えば直径Ｄから５００円の硬貨を特定した場合、図８のテーブルＴＢ１から金種５００円に対する切出し起点ｒ＝６５，切出し幅Ｗｙ＝２０，切出し長Ｗｘ＝５１２として、リング状画像データＳＤＡＴＡをストライプ状にサンプリングして切出し、これを図１０に示すようにｒ（Ｗｙ）方向，θ（Ｗｘ）方向の２次元の配列データＰＤＡＴＡとする。このようなリング状画像データＳＤＡＴＡから２次元配列データＰＤＡＴＡへの展開は、硬貨画像の中心座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）として、例えば次の数２により極座標をユークリッド座標に変換することで行なう。なお、切出す際には、エッジ強調の処理時に３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を行なうため、半径方向については（ｒ−１）〜（ｒ＋Wｙ＋１）の間を対象として１画素ずつ余分に切出す。
【００３０】
【数２】
ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＳＤＡＴＡ（Ｐｘ＋Ｃｘ，Ｐｙ＋Ｃｙ）
但し、Ｐｘ＝ｒｉ×ｓｉｎθｊ、Ｐｙ＝ｒｉ×ｃｏｓθｊ，
ｒｉ＝ｉ＋（ｒ−１），θｊ＝ｊ×２π／Ｗｘ，
ｉ＝０〜（Ｗｙ−１），ｊ＝０〜（Ｗｘ−１）
【００３１】
このようにしてリング切出手段２３では、３６０度を含む特定角度（本例では３６０度）までのリング状画像データをストライプ状に切出して２次元の配列データとして適宜抽出する。５００円硬貨の例では、切出しされる画像にはＲ方向に２２個、θ方向に５１２個の画素が含まれる（ステップＳ３）。
【００３２】
エッジ強調手段２４では、切出し画像に対し、模様の特徴を強調するために、３×３画素の近傍領域に於けるｘ方向／ｙ方向の微分を行なう。このエッジ強調の処理方法としては、例えば公知の技術である「Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ」による３×３空間フィルタリングを用い、図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、変換前の画素データをＰＤＡＴＡ（ｉ、ｊ）とし、変換後の画素データをＧＤＡＴＡ（ｍ、ｎ）として、次の数３〜数５により輝度値を補正することによってエッジ部分を強調する。その際、ｘフィルタ，ｙフィルタとしては、例えば図１２（Ａ）及び（Ｂ）に示すような３×３のフィルタを用いる。
【００３３】
【数３】
ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数４】
ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ ，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ ，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数５】
ＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）＝｜ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜＋｜ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜
【００３４】
なお、第０行，第Ｗｙ＋１行の各画素については微分和が計算できないので、結果として得られるＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）の行列は、図１１（Ｂ）のようにＷｙ行，Ｗｘ列となる。このエッジ強調処理により、輝度の変化の急激な部分が浮き出た画像が得られる（ステップＳ４）。
【００３５】
次に、上記エッジ強調されたＷｙ行，Ｗｘ列のデータＧＤＡＴＡをテンプレート（当該金種の標準画像データ）と同サイズの行列になるようにデータ圧縮する。この圧縮率は金種により異なり、５００円硬貨の場合は、好ましくは１／８の圧縮率が適用され、図１３（Ａ）に示すように、ｘ軸方向に４画素，ｙ軸方向に２画素のデータ毎に平均輝度値を算出し、８画素のデータを１画素のデータに圧縮する。その結果、Ｗｙ＝２０行、Ｗｘ＝５１２列のデータＧＤＡＴＡが、図１３（Ｂ）に示すように、１０行、１２８列のデータＣＤＡＴＡに圧縮される（ステップＳ５）。
【００３６】
次に、センサーばらつき等の影響を軽減するため、標準輝度データが設定されている輝度変換用のテンプレート使用して、上記圧縮後のデータＣＤＡＴＡに対して輝度変換処理をする。図１４（Ａ）は対象画像の輝度分布の例で、図１４（Ｂ）はテンプレートの輝度分布の例をそれぞれ示している。以下に輝度変換の処理方法について図１５を参照して説明する。先ず、圧縮後のデータ（ａ）を輝度順に並び変えて、輝度順テーブル（ｂ）及び輝度順インデックステーブル（ｃ）を作成する。テーブル（ｃ）の要素は、対応するテーブル（ｂ）の要素のテーブル（ａ）内の位置（インデックス）である。次に、輝度順テーブル（ｂ）の各要素に対応する輝度順テーブル（ｄ）の要素を参照し、この値を輝度順インデックステーブル（ｃ）が指す位置、すなわち圧縮後のデータテーブル（ａ）内での位置に配置して、テーブル（ｅ）を作成する。その結果、圧縮後のデータ（ａ）は、基本テンプレートの輝度値（高い順）に変換される。図１６は、具体例を図１５に対応させて示しており、変換前のデータである圧縮後データ（ａ）は、結果としてデータ（ｄ）のように変換される。なお、輝度値が同じ場合、テンプレートの輝度に相当する値とする（ステップＳ６）。
【００３７】
このように上記ステップＳ３〜ステップＳ６の加工処理をして得た２次元のストライプ状サンプリングデータを対象として、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像（以下、マッチング用テンプレートと言う）との一致照合演算を行なう。図１７は、５００円硬貨の生画像に対する加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを示している。一致照合の演算方法は、図１８（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとにおいて、対応する画素ｆｎとｔｎの輝度の差を全域に亘って求め、求めた各輝度差の絶対値の総和値Ｐｍを下記数６により算出し、当該回転角度に於けるパターンマッチング値とする。
【００３８】
【数６】
Ｐｍ＝Σ｜ｆｎ−ｔｎ｜
但し、ｎ＝１〜総画素数（＝圧縮後の配列データ数）
【００３９】
そして、サンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとを相対的に１周分回転させながら、各回転角度ごとに上記パターンマッチング値Ｐｍを求める。本例では、加工処理後のサンプリングデータは、ｘ方向（＝Ｒ方向）に１０行、ｙ方向（＝θ方向）に１２８列の配列データＩＤＡＴＡであり、回転ピッチを３６０／１２８度としてθ方向に一方の画像を回転させながら、すなわち上記配列データＩＤＡＴＡをｘ方向（若しくはマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを−ｘ方向）に１画素（１列）ずつシフトしながら、上記パターンマッチング値Ｐｍの演算を１回転分に相当する回数（本例では１２８回）繰り返し、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍを回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ７）。
【００４０】
上記のパターンマッチング値Ｐｍが最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）の位置が、基本テンプレート画像との照合度が最良の回転位置となる。回転照合手段２７では、この最良の回転位置を当該金種の識別候補毎に表裏両方について算出し、上記の回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍと共に、回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ８）。
【００４１】
金種判定手段２９では、上記パターンマッチング値の最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）が当該マッチング用テンプレートとの類似度の一番高い値（以下、ベストマッチング値PM-Bestと言う）であると判定し、このベストマッチング値PM-Bestに基づいて、識別対象の硬貨の金種と表裏をそれぞれ確定する。本例では、各識別候補の表裏毎に求めたベストマッチング値PM-Bestの中で最小のものに対応する基本テンプレート画像の金種の表／裏が，識別対象の硬貨の金種の表／裏として確定される（ステップＳ９）。
【００４２】
図１９は識別候補が４つある場合の例を示しており、同図を参照して複数の識別候補が存在する場合の上記ステップ６〜ステップＳ９の処理について説明する。圧縮後のサンプリングデータＣＤＡＴＡは、各識別候補の輝度変換用テンプレートを用いて当該テンプレートの輝度値に変換される。回転照合手段２７では、輝度変換データＩＤＡＴＡ１〜４と表裏のマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡ１〜４との回転照合演算を行ない、各識別候補毎，表裏毎にベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を求める。そして、各ベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を基準値Ｓｂと比較し、ベストマッチング値が基準値Ｓｂ以下のものを同一パターンと判断し、金種及び表裏を確定する。
【００４３】
なお、ベストマッチング値PM-Bestが基準値Ｓｂを超える場合には当該硬貨をリジェクト貨と判定する。本来、硬貨画像の回転角値と回転演算の回転角度とが一致した場合にはベストマッチング値PM-Bestは０になる筈であるが、汚れた硬貨や粗いピッチで一致照合する場合には必ずしも０にならないので予め許容範囲を設けて上記基準値Ｓｂとしている。
【００４４】
以上のようにして確定した金種と表／裏は、基本テンプレート画像との輝度差の総和値に基づいて判断したものである。本発明では、ステップＳ１０以降の処理として、更に、上記ベストマッチング値PM-Bestの回転角位置（＝配列データのｘ方向のシフト位置）を開始点として、回転照合時の前記数６の演算結果である回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍを用い、リング画像（サンプリングデータ）とマッチング用テンプレート（正規の硬貨の標準の画像）とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターン（以下、「回転パターン」と言う）によって、上記確定された金種及び表裏の正当性を確認すると共に、当該硬貨の真偽を判定する。
【００４５】
以下、ステップＳ１０以降の、回転パターンによる金種，真偽等の判定処理について具体例を示して詳細に説明する。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１３の手順の説明については後述する。
【００４６】
５００円硬貨の場合の例を示すと、前述の回転照合による演算の結果、１２８個のマッチング値Ｐｍが回転結果格納メモリ３１ｆに記憶されている。この１２８個のマッチング値Ｐｍ（本例では、輝度差の総和値）は、類似度の１番高い回転位置でのマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestであり、ベストマッチング値PM-Best以降の各回転角度に於けるマッチング値Ｐｍは、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、一方の画像を１ピッチずつθ方向にずらしたときの値である。
【００４７】
例えば、対象硬貨と同一のテンプレート同士で回転照合を行なえば、照合度が最良の回転位置から所定回転角度ずらしたある回転角度に於けるマッチング値としてはその硬貨特有のデータとなり、そのデータを波形にすることで、硬貨の特徴を抽出することができる。このことを利用して、正常硬貨同士を回転させたときの各マッチング値Ｐｍが成す波形と、識別対象貨と正常硬貨とが成す波形とを照合すれば、類似硬貨や変造硬貨であっても高精度で判別可能になる。その際、識別対象物と正常硬貨とが成す波形の全てをチェックするのではなく、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出し、その距離が正常硬貨の範囲に入っているか否かをチェックして真偽判定を行なうようにすれば、少ないデータで効果的に類似硬貨の鑑別を行なうことが可能となる。
【００４８】
図２０は、縦軸をマッチング値Ｐｍ，横軸を回転数Ｒｎとして、日本の流通硬貨である５００円硬貨の一方の面に於ける波形（各回転数毎のマッチング値Ｐｍの軌跡）をグラフで示している。本例は、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、５００円硬貨の裏の基本テンプレート画像同士を相対的に１２８回（１回転）回転させたときのマッチング値Ｐｍが成す軌跡をグラフで表したものであり、起点（回転数＝０）のマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestである。縦軸のマッチング値は、汚れや摩耗を考慮して許容範囲を＋α（本例ではα≒３００００）として図示している。以下、当該金種の硬貨が回転照合時に描く軌跡を「マッチング軌跡」又は「回転パターン波形」と言う。
【００４９】
図２１は、５００円硬貨と外径等が類似する外国貨のマッチング軌跡であり、図２１（Ａ）が韓国５００ウォン、同図（Ｂ）がミャンマー１チャット、同図（Ｃ）がイラン５０リアルのマッチング軌跡をそれぞれ示している。これらの例に示されるように、マッチング軌跡は、各硬貨毎に異なる波形となり、流通貨幣が成す波形をチェックすることで、類似硬貨と区別することができる。
【００５０】
このように自己金種が回転照合時に描く軌跡により、特定回転角における特徴量をチェック（例えば、ベストマッチング値からの距離を検査）すれば、当該硬貨の真偽判定を行なうことができる。上記特徴量は、取扱いの対象となる流通硬貨の特徴量（判定値）であり、類似硬貨等の特徴データを登録しておく必要は無い。例えば、５００円硬貨特定面を例とすると、図２２中の▲１▼〜▲７▼に示すように複数の特定角度をチェック箇所として設け、各チェック箇所での判定値として、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を設定しておき、これらの判定値ＰＬ１〜ＰＬ７を基に真偽の判定と最終的な金種，表裏の判定を行なう。
【００５１】
５００裏面の場合の一例を示すと、特定角度の位置を示す回転数をZone値として、各Zone値の判定値（上記距離ＰＬ）を図２３のようにテーブルTB-B500に設定しておく。そして、金種判定手段２９では、Zone値＝ＸＸでのサンプリングデータとマッチング用テンプレートとのマッチング値をZoneＸＸ，ベストマッチング値をPM-Bestとして、図２２中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する下記数７〜数１３の判定式を全て満足した場合に、当該硬貨が正常硬貨であると判定する。
【００５２】
【数７】
Zone１０−PM-Best ＞ ４２０００
【数８】
Zone３２−PM-Best ＞ ６３００
【数９】
Zone５６−PM-Best ＞ ４１０００
【数１０】
Zone６４−PM-Best ＞ １９００
【数１１】
Zone７３−PM-Best ＞ ４１０００
【数１２】
Zone９７−PM-Best ＞ ５０００
【数１３】
Zone１２０−PM-Best ＞ ４１０００
【００５３】
図２３に示されるテーブルは金種の表裏毎に用意され、図２４（Ａ）及び（Ｂ）は、日本の流通硬貨である１０円硬貨の表と裏のテーブルTB-F10，TB-B10の例である。また、図２５（Ａ）は１０円硬貨の表のマッチング軌跡、図２５（Ｂ）は１０円硬貨の裏のマッチング軌跡を示している。そして、図２６は１０円硬貨と外径等が類似する外国貨の裏側のマッチング軌跡であり、図２６（Ａ）がゲームコイン１、同図（Ｂ）がゲームコイン２、同図（Ｃ）が外国貨１、同図（Ｄ）が外国貨２のマッチング軌跡をそれぞれ示している。１０円硬貨を例とした場合は、図２５（Ａ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の表の判定式が下記数１４から数２０となり、図２５（Ｂ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の裏の判定式が下記数２１から数２７となる。
【００５４】
【数１４】
Zone９−PM-Best ＞ ９０００
【数１５】
Zone１６−PM-Best ＞ １２５００
【数１６】
Zone２８−PM-Best ＞ １５０００
【数１７】
Zone６４−PM-Best ＞ ９０００
【数１８】
Zone８３−PM-Best ＞ １２０００
【数１９】
Zone１０１−PM-Best ＞ １５５００
【数２０】
（Zone１２０−PM-Best）＋（Zone９−PM-Best） ＞ ２００００
【００５５】
【数２１】
Zone４−PM-Best ＞ ３０００
【数２２】
Zone１９−PM-Best ＞ １１０００
【数２３】
Zone３５−PM-Best ＞ ５０００
【数２４】
Zone６４−PM-Best ＞ ９０００
【数２５】
Zone９５−PM-Best ＞ ５０００
【数２６】
Zone１０５−PM-Best ＞ ９０００
【数２７】
（Zone１２４−PM-Best）＋（Zone４−PM-Best） ＞ ５０００
【００５６】
このように、各国の類似硬貨や類似コインは、回転パターン波形が異なっているので、所定角度毎に回転させたときに得た各マッチング値のパターンのパターンマッチングを行えば、従来のようなロックテンプレートを特別に用意すること無く、変造／偽造硬貨のチェックを含めて真偽の判定を高精度で行なうことができる。
【００５７】
上記回転パターンによる金種，真偽等の判定処理を図２のフローチャートに沿って説明する。金種判定手段２９では、前記ステップＳ９において、回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍとベストマッチング値PM-Bestとを求めて、識別対象の硬貨の金種の表／裏を確定した後、以下の処理をする。
【００５８】
金種判定手段２９では、先ず、ベストマッチング値PM-Bestにより、取込み画像と基本テンプレート画像との位相ズレを計算する。本例では、取込み画像をストライプ状のサンプリングデータとした後、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍの配列データとしており、この判定対象の配列データにおいてベストマッチング値PM-Bestを基点とすることで、前記ステップＳ９において確定した当該金種の正規の配列データのデータ順序と合わせる（ステップＳ１０）。
【００５９】
続いて、ベストマッチング値PM-Bestの位置を基点に、回転パターンの軌跡を抽出する。具体例としては、上記正規の配列データは、正規の硬貨の基準テンプレートを回転させて得たパターンマッチング値Ｐｍの配列データであり、本例では、図２３及び図２４のような特徴量を抽出した判定用テーブルが配列データに相当する。この場合、回転パターンの軌跡の抽出は、判定用テーブルに示される各Zone値（判定個所の回転数）に対応するパターンマッチング値Ｐｍを、判定対象の配列データから抽出することで行われる（ステップＳ１１）。
【００６０】
次に、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出する。例えば、図２２の例では、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を算出する（ステップＳ１２）。そして、算出した特定角度までの距離を正規の距離（判定用テーブルに示される判定値）と比較することで、確定済みの金種，表裏を確認すると共に真偽を判定する。すなわち、複数の特定角度位置におけるマッチング度を正規のものと比較し、適正な値であれば、確定済みの金種，表裏が正当であると判定し、許容範囲外であれば、正規のものとは異なる硬貨であると判定する。なお、前記ステップＳ９の処理において、確定済みの金種，表裏の候補が複数存在して特定できていなかった場合には、正規の硬貨であればこの時点で金種，表裏が特定される（ステップＳ１３）。
【００６１】
なお、上述した実施の形態では、各加工処理の手順についてフローチャートを用いて時系列に説明したが、加工処理の順番はフローチャートの順番に限るものではない。また、日本の流通硬貨を識別対象として説明したが、識別対象とする硬貨は、日本の流通硬貨に限るものではない。また、類似硬貨や偽造貨については、回転パターンの特徴量（判定値）を用意しない場合を例として説明したが、例えば発見された偽造貨の回転パターンの特徴量を設定しておけば、当該偽造貨を認識した場合に警報等により犯罪行為を通知することが可能となる。また、撮像手段により一方の面を撮像して処理する形態を例として説明したが、硬貨の表裏両方の面を撮像して処理する形態としても良く、その場合は、例えば透明部材から成る搬送路の面の上下に撮像手段の撮像部を対向設置し、それぞれの撮像手段からの入力画像データに基づいてデータ加工等の処理を並行して行ない、表裏両方を検査して真偽等を判定する形態となる。
【００６２】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、基本テンプレート画像との回転照合により探し出したマッチング度が最良の値によって候補の金種を見つけ出した後、類似硬貨かどうかの判定に所定角度毎に回転させたときにできるマッチング値のパターンを用いてパターンマッチングを行なうようにしたので、新たな類似硬貨や新種の変造／偽造硬貨などに対しても、上記パターンが一致しない限り、当該硬貨の真偽等を確実に判定することができる。また、ロックテンプレートを特別に用意することが無くなり、新たな類似硬貨や偽造硬貨が現れたときにも、それらの硬貨のデータをテンプレートとして登録する必要が無いので、テンプレートなどの鑑別用データの管理が容易になると共に、少ないデータを基に効果的に類似硬貨等の識別を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る硬貨真偽判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明に於ける処理例を説明するためのフローチャートである。
【図３】フレームメモリに取込まれた硬貨画像の一例を模式的に示す図である。
【図４】硬貨の外径値及び中心位置の算出方法を説明するための図である。
【図５】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第１の図である。
【図６】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第２の図である。
【図７】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第３の図である。
【図８】リング画像の切出し方法を示す図である。
【図９】リング画像の切出しパラメータテーブルの一例を示す図である。
【図１０】リング画像の切出し後のデータ配列を示す図である。
【図１１】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第１の図である。
【図１２】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第２の図である。
【図１３】画像データの圧縮処理を説明するための図である。
【図１４】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第１の図である。
【図１５】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第２の図である。
【図１６】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第３の図である。
【図１７】加工処理後の硬貨画像及び基本テンプレートの例を示す図である。
【図１８】基本テンプレートとの回転照合処理を説明するための図である。
【図１９】複数の識別候補がある場合の金種及び表裏の確定方法を説明するための図である。
【図２０】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２１】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２２】回転パターン波形の検査による金種，真偽の判定方法を説明するための図である。
【図２３】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの一例を示す図である。
【図２４】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの他の例を示す図である。
【図２５】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【図２６】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 高密度画像
２ 硬貨画像
２１ 撮像手段
２２ 外径計測中心位置算出手段
２３ リング切出手段
２４ エッジ強調手段
２５ データ圧縮手段
２６ 輝度変換手段
２７ 回転照合手段
２８ 外部金種決定手段
２９ 金種判定手段
３１ａ ヒストメモリ
３１ｂ フレームメモリ
３１ｃ 作業メモリ
３１ｄ 標準輝度データ記憶手段
３１ｅ 基本テンプレート記憶手段
３１ｆ 回転照合結果格納メモリ
【発明の属する技術分野】
本発明は、表裏及び回転角自在で搬送されてくる硬貨に対して金種，真偽等を識別／判定する方法及び装置に関し、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
識別対象の硬貨の金種は、磁気センサの検出データ、撮像された画像データに基づいて計測した外径寸法，穴径寸法によって決定される。しかしながら、この段階では、硬貨の表裏は決定することができない。表裏の決定に対しては、画像イメージによる識別が必要となる。画像イメージによる識別，真偽判定に関連した第１の従来技術としては、例えば、正規の硬貨の標準画像イメージとの照合により硬貨を識別した後、更に類似硬貨のテンプレート（いわゆるロックテンプレート）と照合して真偽を判定するようにしたものがある。具体例としては、先ず、硬貨の画像を同心円からなるリング画像を切出し、圧縮正規化を行った後、画像データを回転させて、基準のテンプレートの画像データとの距離が近いものを選び、その値が所定値以下であれば、そのテンプレートの硬貨であると判断を行ない、その後、例えば日本の１０円硬貨と類似なものとしてある種のゲームコイン，類似外国貨について、専用にテンプンート（ロックテンプレート）を予め用意しておき、該当テンプンートに当てはめて、該当貨であるかどうかをチェックする。そして、たとえ１０円硬貨と照合度が良好であっても、上記チェックで類似硬貨のテンプレートにぴったりあうものは、類似硬貨として排除するようにしている。
【０００３】
この方法の問題点は、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならないということで、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生し、好ましいことではない。
【０００４】
第２の従来技術としては、例えば、特開平６−２３６４７２号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の二次元画像より硬貨の中心点を中心とする一定半径のリング画像を複数切出し、各リング画像毎に準備した基準テンプレートのデータに合わせる様に該当画像を圧縮、正規化する。これにより、テンプレートと対比照合ができる様になり、次にリング画像を所定角度ずつ回転させ基準テンプレートとの一致照合演算の最低値（一致最良値）を探し、この時の回転角を用いて、他のリング画像の一致照合演算値を設定値と比較し、正否の判断を行うものである。この発明は、最適な他のリング画像を選んではいるが、新貨が発行された場合には、著しい特徴値が得られるリングを選び直さなくてはならないという問題を抱えている。
【０００５】
第３の従来技術としては、特開平６−２３６４７１号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の高密度画像から圧縮率の高いリング画像データを切出し、荒いピッチで１回転分の一致照合演算を行なって硬貨の回転角値を探し出し、次に当該硬貨の特徴を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像データを用いて、上記の回転角付近でさらに一致照合演算を行なって、演算値により正否の判断を行なうものである。この発明も前記第２の従来技術のものと同様に、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな硬貨或いは変造／偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題を抱えている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
画像イメージによって硬貨の金種，真偽等を識別／判定するようにしたものとしては、前記第１〜第３の技術が例として挙げられるが、前述したように、第１の技術では、ゲームコインや外国貨の専用テンプレートを予め用意しておく必要があるため、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならず、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生するなどの欠点があった。さらに、新種の偽造硬貨などには実質上対応できないという問題があった。一方、前述の第２、第３の技術では、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな類似硬貨或いは偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題があった。
【０００７】
本発明は上述のような問題に鑑みて成されたものであり、本発明の目的は、新たな類似硬貨や変造／偽造硬貨が現れてもロックテンプレート等を用いること無く当該硬貨の真偽等を判定することができると共に、少ない基本テンプレートのデータにより効果的に類似硬貨の識別を行なうことができる、画像イメージによる硬貨真偽判定方法及び装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関するものであり、本発明の上記目的は、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理し、算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出した２次元のストライプ状サンプリングデータと、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別方法において、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによって達成される。
【０００９】
また、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段とを備え、前記サンプリングデータと識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別機における真偽判定装置において、前記リング切出手段により切出されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求めると共に、前記最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを具備することによって達成される。
【００１０】
さらに、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理して硬貨画像の中心位置を算出すると共に少なくとも外径値を含む検出データから前記識別すべき硬貨の金種候補を特定し、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理すると共に当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮し且つ前記サンプリングデータの輝度値を当該金種候補の標準輝度値に変換して回転照合用サンプリングデータとし、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによっても達成される。
【００１１】
さらに、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して硬貨画像の少なくとも外径値及び中心位置を算出する外径計測中心位置算出手段と、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段と、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理するエッジ強調手段と、前記サンプリングデータを当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮するデータ圧縮手段と、前記サンプリングデータの輝度値を当該金種の標準輝度値に変換する輝度変換手段と、前記エッジ強調手段，前記データ圧縮手段及び前記輝度変換手段により加工処理された当該サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記加工処理されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを備えることによっても達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明は、識別硬貨全面の画像を取込み、リング状に切出した画像とテンプレート画像とを回転照合することにより類似度を演算して硬貨の種類や真偽を判定するものであるが、本発明では、リング状に切出した３６０度分の画像を所定の個数（回転角度毎）に分割して、一番類似している箇所（角度）を基点として、所定角度ずつ画像をずらしたときの基準テンプレートとのマッチング度を計算して、回転角に対するマッチング度のグラフを作成し、このグラフのパターンが正規のものと一致しているかによって、識別候補の金種・表裏の確認や真偽の判定を行なうようにしている。上記のようにしてグラフ化されたデータは、その硬貨特有の波形データとなり、正規の硬貨の波形データからその特徴量を抽出して登録しておけば、真偽の判定を含めて各種のチェックをを行うことができる。そのため、類似した外国貨や変造貨を専用のロックテンプレートを用いること無く排除できると共に、新たな外国貨や変造貨が現れても、上記グラフのパターンが一致しない限り、新たなデータ登録をすること無く排除できるようになる。
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明を適用した硬貨真偽判定装置の構成の一例をブロック図で示している。図１において、撮像手段２１は、硬貨全面を撮像してｘ−ｙ座標上に２次元の画像データを取込むための手段であり、２次元若しくは１次元のイメ−ジセンサと照明ユニットなどから構成される。
【００１５】
外径計測中心位置算出手段２２は、硬貨の外径計測と中心位置を算出する手段であり、フレームメモリ３１ｂに取込まれた画像データから、後述するｘ，ｙ方向の輝度ヒストグラムをヒストメモリ３１ａ上で作成し、各輝度ヒストグラムに基づいて硬貨の外径値と中心座標を算出すると共に、各画素の輝度データを２値化して穴径値（穴無しは０）を算出する。
【００１６】
リング切出手段２３は、硬貨の画像をリング状に切出す手段であり、上記算出した中心座標を中心として硬貨画像をリング状に切出し、ｘ方向（回転角θ方向），ｙ方向（半径Ｒ方向）の２次元配列データとして作業メモリ３１ｃに記憶する。エッジ強調手段２４は、硬貨の模様などの特徴部を強調する手段であり、切出した画像データに対して後述する微分処理を行ない、輝度変化の急激なエッジ部分を強調する。データ圧縮手段２５は、画像データを圧縮する手段であり、エッジ強調された画像データを当該金種候補の基本テンプレート（標準画像データ）と同サイズになるようにデータ圧縮する。上記基本テンプレート（当該金種の標準画像データ）は金種毎に予め基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶されおり、上記データ圧縮手段２５によるデータ圧縮率は金種に応じて決定される。
【００１７】
輝度変換手段２６は、センサーのばらつきや照明条件の変化等の影響を軽減して同一条件で認識可能とするため、各画素の輝度値を標準の輝度値に変換する手段であり、輝度変換用のテンプレートを用いて上記圧縮後の各画素データの輝度値を、輝度順位を対応させてテンプレートの輝度値に変換する。回転照合手段２７は、上記輝度変換後の画像データと照合用の基本テンプレートとの回転照合を行ない、標準画像との類似度を算出する手段であり、当該金種の各識別候補の表裏両方について各回転角度に於けるパターンマッチング値を算出し、回転照合結果格納メモリ３１ｆに格納する。
【００１８】
外部金種決定手段２８は、金種の識別，真偽判定等の対象となる硬貨の基準データを金種毎，表裏毎に予め設定して登録する手段であり、外径サイズ，穴の有無，材質などから当該金種を決定し、当該記憶手段に格納して登録する。本実施の形態では、輝度変換用の基本テンプレート（標準輝度データ），及び照合用の基本テンプレート（標準画像データ）を金種毎，表裏毎に設定し、標準輝度データ記憶手段３１ｄと基本テンプレート記憶手段３１ｅにそれぞれ記憶しておく。更に、外部金種決定手段２８では、後述する回転パターン波形に基づく真偽判定の際に使用する判定値（対象貨の特徴量）を、対象貨と類似する外部貨幣（外国貨やゲームコイン等）を考慮して金種毎，表裏毎に決定し、基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶しておく。
【００１９】
金種判定手段２９は、材質等を検出する磁気センサーの検出データとイメージ画像データに基づいて対象硬貨の金種などを判定する手段であり、本発明では、上記回転照合手段２７で求めた回転照合結果を基に、最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種と表裏を判定した後、回転照合時に描く軌跡（後述する回転パターン波形）をチェックし、その軌跡により少なくとも当該貨幣の真偽を判定するようにしている。
【００２０】
上述のような構成において、以下本発明の方法による処理例を図２のフローチャートに沿って詳細に説明する。
【００２１】
先ず、搬送される硬貨は表又は裏を上面にして撮像手段２１のイメージセンサ部を通過し、図３の画像例に示されるように、ｘ−ｙ座標上に２５６×２４０画素を１画面として硬貨の画像１が取込まれる。この入力画像１は１画素が約０．１３ｍｍ平方の高密度画像であり、ＡＤ変換により明るさを例えば２５６階調に分解して多値化され、明るさ（輝度）をＺ軸とする３次元データとしてフレームメモリ３１ｂに格納される（ステップＳ１）。
【００２２】
外径計測中心位置算出手段２２では、フレームメモリ３１ｂに格納された画像データ（データサイズとしては、２５６×２５６）から、ｘ，ｙの各方向でそれぞれ硬貨画像の検出境界が最大と最小である座標値を探し、その平均値を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）とし、また、上記最大と最小座標値の差を当該硬貨画像の外径値Ｄとして算出する。その際、背景ノイズ（隣接する硬貨や搬送ベルトの写り込み等）の影響を回避するため、次の方法で硬貨の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）と外径値Ｄを求める。
【００２３】
図４（Ａ）に示す入力画像１において、硬貨の搬送方向Ａに対して垂直な方向を水平方向ｘとした場合、水平方向ｘに対して、搬送ガイドの領域と搬送ベルトの領域とを除外した区間ＶＬ−ＶＲを検索範囲として設定する。また、垂直方向ｙに対しては、連続して搬送されてくる硬貨同士の接点エッジの影響が生じないように両端部の領域（例えば最小径の硬貨の半径の１／３〜１／４程度）を除外した区間ＨＴ−ＨＢを検索範囲として設定しておく。そして、各検索範囲内の画像データを用いて図４（Ｂ）及び（Ｃ）のように、垂直方向と水平方向の輝度ヒストグラムをそれぞれ作成してヒストメモリ３１ａに記憶する。ここで、垂直方向の輝度ヒストグラムＶhistとは、全ての水平方向のラインについて、１水平ラインに於ける区間ＶＬ−ＶＲ内の各画素値（輝度）の総和を水平ライン輝度として求め、求めた各水平ライン輝度を水平ラインの番号順に並べたものである。また、水平方向の輝度ヒストグラムHhistとは、全ての垂直方向のラインについて、１垂直ラインに於ける区間ＨＴ−ＨＢ内の各画素値の総和を垂直ライン輝度として求め、求めた各垂直ライン輝度を垂直ラインの番号順に並べたものである。
【００２４】
外径計測中心位置算出手段２２では、水平方向と垂直方向の各輝度ヒストグラムHhist，Ｖhistの中央付近からそれぞれ両側へ向かって硬貨画像２のエッジ部を検索し、検出した各エッジ部の中点（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴ，ＲＩＧＨＴの中点と、図４（Ｂ）中のＴＯＰ，ＴＡＩＬの中点）の座標を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）として決定する。硬貨の外径値Ｄは、ベルト写り込み等の影響を受けない様、水平方向の外径値（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴとＲＩＧＨＴの座標値の差）を用いる。
【００２５】
硬貨の穴径値については、次のようにして求める。外径計測中心位置算出手段２２では、先ず、入力画像１の全画素について次の数１に示す閾値Ｓｋと比較して２値化を行なう。
【数１】
Ｓｋ＝ＩＭＡＸＶＭＩＮ＋Offset
但し、ＩＭＡＸＶＭＩＮは最小の水平ライン輝度をもつライン（背景部分で最も暗い部分をもつライン）内の最大輝度（該１ライン内の最も明るい画素値）、
Offsetは調整値
【００２６】
例えば当該画素の輝度が閾値Ｓｋ以下であれば“１”（穴画素）、輝度が閾値を超えれば“０”（非穴画素）として、図５に示すように、入力画像１の全画素について２値化する。図６（Ａ）及び（Ｂ）は、穴を有する５円硬貨の２値化前後のイメージを示しており、入力画像１は、図６（Ａ）から図６（Ｂ）のように２値化される。続いて、図６（Ｂ）に示される２値化後の入力画像１において、図７に示すように硬貨画像２の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）を中心とし、半径Ｉｒ（Ｉｒ＝対象硬貨の最大穴径＋α）の円内を穴画素評価領域として、その評価領域内に存在する値“１”をもつ画素の数をカウントし、このカウント値を穴径値ＩＲとする。
【００２７】
このようにして得られた外径値Ｄ，穴径値ＩＲ及び、図示されない金種を特定するための磁気センサの検出データに基づいて金種を特定し、予め準備してある各金種別の基本テンプレート（標準画像データ）の中から、当該特定金種のものを一致照合用の基本テンプレートとして選択する。識別結果としての金種候補はこの段階で決定されるが、金種が特定されただけであり、硬貨の表裏についてはこの段階では判明していないので、当該金種の基本テンプレートとしては表側と裏側の２個の基本テンプレートを選択する（ステップＳ２）。
【００２８】
次に、以下に示す方法によって、硬貨画像２のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出し、半径Ｒ方向をＷｙ方向，回転角θ方向をＷｘ方向として展開した配列データから成る２次元のストライプ状サンプリングデータを得る。リング切出手段２３では、先ず、図８に示されるような切出しパラメータテーブルＴＢ１を用い、図９に示すように、中心座標＝（Ｃｘ，Ｃｙ），切出し基点（中心座標からの半径方向の切出し開始位置）＝ｒ，切出し幅（半径方向の切出し範囲）＝Ｗｙ，切出し長（円周方向の切出し範囲）＝Ｗｘをパラメータとして、硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分を抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、図１０に示すように回転角θ方向をＸ軸，半径Ｒ方向をＹ軸として２次元の配列データＰＤＡＴＡに展開する。
【００２９】
例えば直径Ｄから５００円の硬貨を特定した場合、図８のテーブルＴＢ１から金種５００円に対する切出し起点ｒ＝６５，切出し幅Ｗｙ＝２０，切出し長Ｗｘ＝５１２として、リング状画像データＳＤＡＴＡをストライプ状にサンプリングして切出し、これを図１０に示すようにｒ（Ｗｙ）方向，θ（Ｗｘ）方向の２次元の配列データＰＤＡＴＡとする。このようなリング状画像データＳＤＡＴＡから２次元配列データＰＤＡＴＡへの展開は、硬貨画像の中心座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）として、例えば次の数２により極座標をユークリッド座標に変換することで行なう。なお、切出す際には、エッジ強調の処理時に３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を行なうため、半径方向については（ｒ−１）〜（ｒ＋Wｙ＋１）の間を対象として１画素ずつ余分に切出す。
【００３０】
【数２】
ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＳＤＡＴＡ（Ｐｘ＋Ｃｘ，Ｐｙ＋Ｃｙ）
但し、Ｐｘ＝ｒｉ×ｓｉｎθｊ、Ｐｙ＝ｒｉ×ｃｏｓθｊ，
ｒｉ＝ｉ＋（ｒ−１），θｊ＝ｊ×２π／Ｗｘ，
ｉ＝０〜（Ｗｙ−１），ｊ＝０〜（Ｗｘ−１）
【００３１】
このようにしてリング切出手段２３では、３６０度を含む特定角度（本例では３６０度）までのリング状画像データをストライプ状に切出して２次元の配列データとして適宜抽出する。５００円硬貨の例では、切出しされる画像にはＲ方向に２２個、θ方向に５１２個の画素が含まれる（ステップＳ３）。
【００３２】
エッジ強調手段２４では、切出し画像に対し、模様の特徴を強調するために、３×３画素の近傍領域に於けるｘ方向／ｙ方向の微分を行なう。このエッジ強調の処理方法としては、例えば公知の技術である「Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ」による３×３空間フィルタリングを用い、図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、変換前の画素データをＰＤＡＴＡ（ｉ、ｊ）とし、変換後の画素データをＧＤＡＴＡ（ｍ、ｎ）として、次の数３〜数５により輝度値を補正することによってエッジ部分を強調する。その際、ｘフィルタ，ｙフィルタとしては、例えば図１２（Ａ）及び（Ｂ）に示すような３×３のフィルタを用いる。
【００３３】
【数３】
ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数４】
ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ ，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ ，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数５】
ＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）＝｜ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜＋｜ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜
【００３４】
なお、第０行，第Ｗｙ＋１行の各画素については微分和が計算できないので、結果として得られるＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）の行列は、図１１（Ｂ）のようにＷｙ行，Ｗｘ列となる。このエッジ強調処理により、輝度の変化の急激な部分が浮き出た画像が得られる（ステップＳ４）。
【００３５】
次に、上記エッジ強調されたＷｙ行，Ｗｘ列のデータＧＤＡＴＡをテンプレート（当該金種の標準画像データ）と同サイズの行列になるようにデータ圧縮する。この圧縮率は金種により異なり、５００円硬貨の場合は、好ましくは１／８の圧縮率が適用され、図１３（Ａ）に示すように、ｘ軸方向に４画素，ｙ軸方向に２画素のデータ毎に平均輝度値を算出し、８画素のデータを１画素のデータに圧縮する。その結果、Ｗｙ＝２０行、Ｗｘ＝５１２列のデータＧＤＡＴＡが、図１３（Ｂ）に示すように、１０行、１２８列のデータＣＤＡＴＡに圧縮される（ステップＳ５）。
【００３６】
次に、センサーばらつき等の影響を軽減するため、標準輝度データが設定されている輝度変換用のテンプレート使用して、上記圧縮後のデータＣＤＡＴＡに対して輝度変換処理をする。図１４（Ａ）は対象画像の輝度分布の例で、図１４（Ｂ）はテンプレートの輝度分布の例をそれぞれ示している。以下に輝度変換の処理方法について図１５を参照して説明する。先ず、圧縮後のデータ（ａ）を輝度順に並び変えて、輝度順テーブル（ｂ）及び輝度順インデックステーブル（ｃ）を作成する。テーブル（ｃ）の要素は、対応するテーブル（ｂ）の要素のテーブル（ａ）内の位置（インデックス）である。次に、輝度順テーブル（ｂ）の各要素に対応する輝度順テーブル（ｄ）の要素を参照し、この値を輝度順インデックステーブル（ｃ）が指す位置、すなわち圧縮後のデータテーブル（ａ）内での位置に配置して、テーブル（ｅ）を作成する。その結果、圧縮後のデータ（ａ）は、基本テンプレートの輝度値（高い順）に変換される。図１６は、具体例を図１５に対応させて示しており、変換前のデータである圧縮後データ（ａ）は、結果としてデータ（ｄ）のように変換される。なお、輝度値が同じ場合、テンプレートの輝度に相当する値とする（ステップＳ６）。
【００３７】
このように上記ステップＳ３〜ステップＳ６の加工処理をして得た２次元のストライプ状サンプリングデータを対象として、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像（以下、マッチング用テンプレートと言う）との一致照合演算を行なう。図１７は、５００円硬貨の生画像に対する加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを示している。一致照合の演算方法は、図１８（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとにおいて、対応する画素ｆｎとｔｎの輝度の差を全域に亘って求め、求めた各輝度差の絶対値の総和値Ｐｍを下記数６により算出し、当該回転角度に於けるパターンマッチング値とする。
【００３８】
【数６】
Ｐｍ＝Σ｜ｆｎ−ｔｎ｜
但し、ｎ＝１〜総画素数（＝圧縮後の配列データ数）
【００３９】
そして、サンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとを相対的に１周分回転させながら、各回転角度ごとに上記パターンマッチング値Ｐｍを求める。本例では、加工処理後のサンプリングデータは、ｘ方向（＝Ｒ方向）に１０行、ｙ方向（＝θ方向）に１２８列の配列データＩＤＡＴＡであり、回転ピッチを３６０／１２８度としてθ方向に一方の画像を回転させながら、すなわち上記配列データＩＤＡＴＡをｘ方向（若しくはマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを−ｘ方向）に１画素（１列）ずつシフトしながら、上記パターンマッチング値Ｐｍの演算を１回転分に相当する回数（本例では１２８回）繰り返し、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍを回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ７）。
【００４０】
上記のパターンマッチング値Ｐｍが最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）の位置が、基本テンプレート画像との照合度が最良の回転位置となる。回転照合手段２７では、この最良の回転位置を当該金種の識別候補毎に表裏両方について算出し、上記の回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍと共に、回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ８）。
【００４１】
金種判定手段２９では、上記パターンマッチング値の最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）が当該マッチング用テンプレートとの類似度の一番高い値（以下、ベストマッチング値PM-Bestと言う）であると判定し、このベストマッチング値PM-Bestに基づいて、識別対象の硬貨の金種と表裏をそれぞれ確定する。本例では、各識別候補の表裏毎に求めたベストマッチング値PM-Bestの中で最小のものに対応する基本テンプレート画像の金種の表／裏が，識別対象の硬貨の金種の表／裏として確定される（ステップＳ９）。
【００４２】
図１９は識別候補が４つある場合の例を示しており、同図を参照して複数の識別候補が存在する場合の上記ステップ６〜ステップＳ９の処理について説明する。圧縮後のサンプリングデータＣＤＡＴＡは、各識別候補の輝度変換用テンプレートを用いて当該テンプレートの輝度値に変換される。回転照合手段２７では、輝度変換データＩＤＡＴＡ１〜４と表裏のマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡ１〜４との回転照合演算を行ない、各識別候補毎，表裏毎にベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を求める。そして、各ベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を基準値Ｓｂと比較し、ベストマッチング値が基準値Ｓｂ以下のものを同一パターンと判断し、金種及び表裏を確定する。
【００４３】
なお、ベストマッチング値PM-Bestが基準値Ｓｂを超える場合には当該硬貨をリジェクト貨と判定する。本来、硬貨画像の回転角値と回転演算の回転角度とが一致した場合にはベストマッチング値PM-Bestは０になる筈であるが、汚れた硬貨や粗いピッチで一致照合する場合には必ずしも０にならないので予め許容範囲を設けて上記基準値Ｓｂとしている。
【００４４】
以上のようにして確定した金種と表／裏は、基本テンプレート画像との輝度差の総和値に基づいて判断したものである。本発明では、ステップＳ１０以降の処理として、更に、上記ベストマッチング値PM-Bestの回転角位置（＝配列データのｘ方向のシフト位置）を開始点として、回転照合時の前記数６の演算結果である回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍを用い、リング画像（サンプリングデータ）とマッチング用テンプレート（正規の硬貨の標準の画像）とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターン（以下、「回転パターン」と言う）によって、上記確定された金種及び表裏の正当性を確認すると共に、当該硬貨の真偽を判定する。
【００４５】
以下、ステップＳ１０以降の、回転パターンによる金種，真偽等の判定処理について具体例を示して詳細に説明する。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１３の手順の説明については後述する。
【００４６】
５００円硬貨の場合の例を示すと、前述の回転照合による演算の結果、１２８個のマッチング値Ｐｍが回転結果格納メモリ３１ｆに記憶されている。この１２８個のマッチング値Ｐｍ（本例では、輝度差の総和値）は、類似度の１番高い回転位置でのマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestであり、ベストマッチング値PM-Best以降の各回転角度に於けるマッチング値Ｐｍは、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、一方の画像を１ピッチずつθ方向にずらしたときの値である。
【００４７】
例えば、対象硬貨と同一のテンプレート同士で回転照合を行なえば、照合度が最良の回転位置から所定回転角度ずらしたある回転角度に於けるマッチング値としてはその硬貨特有のデータとなり、そのデータを波形にすることで、硬貨の特徴を抽出することができる。このことを利用して、正常硬貨同士を回転させたときの各マッチング値Ｐｍが成す波形と、識別対象貨と正常硬貨とが成す波形とを照合すれば、類似硬貨や変造硬貨であっても高精度で判別可能になる。その際、識別対象物と正常硬貨とが成す波形の全てをチェックするのではなく、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出し、その距離が正常硬貨の範囲に入っているか否かをチェックして真偽判定を行なうようにすれば、少ないデータで効果的に類似硬貨の鑑別を行なうことが可能となる。
【００４８】
図２０は、縦軸をマッチング値Ｐｍ，横軸を回転数Ｒｎとして、日本の流通硬貨である５００円硬貨の一方の面に於ける波形（各回転数毎のマッチング値Ｐｍの軌跡）をグラフで示している。本例は、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、５００円硬貨の裏の基本テンプレート画像同士を相対的に１２８回（１回転）回転させたときのマッチング値Ｐｍが成す軌跡をグラフで表したものであり、起点（回転数＝０）のマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestである。縦軸のマッチング値は、汚れや摩耗を考慮して許容範囲を＋α（本例ではα≒３００００）として図示している。以下、当該金種の硬貨が回転照合時に描く軌跡を「マッチング軌跡」又は「回転パターン波形」と言う。
【００４９】
図２１は、５００円硬貨と外径等が類似する外国貨のマッチング軌跡であり、図２１（Ａ）が韓国５００ウォン、同図（Ｂ）がミャンマー１チャット、同図（Ｃ）がイラン５０リアルのマッチング軌跡をそれぞれ示している。これらの例に示されるように、マッチング軌跡は、各硬貨毎に異なる波形となり、流通貨幣が成す波形をチェックすることで、類似硬貨と区別することができる。
【００５０】
このように自己金種が回転照合時に描く軌跡により、特定回転角における特徴量をチェック（例えば、ベストマッチング値からの距離を検査）すれば、当該硬貨の真偽判定を行なうことができる。上記特徴量は、取扱いの対象となる流通硬貨の特徴量（判定値）であり、類似硬貨等の特徴データを登録しておく必要は無い。例えば、５００円硬貨特定面を例とすると、図２２中の▲１▼〜▲７▼に示すように複数の特定角度をチェック箇所として設け、各チェック箇所での判定値として、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を設定しておき、これらの判定値ＰＬ１〜ＰＬ７を基に真偽の判定と最終的な金種，表裏の判定を行なう。
【００５１】
５００裏面の場合の一例を示すと、特定角度の位置を示す回転数をZone値として、各Zone値の判定値（上記距離ＰＬ）を図２３のようにテーブルTB-B500に設定しておく。そして、金種判定手段２９では、Zone値＝ＸＸでのサンプリングデータとマッチング用テンプレートとのマッチング値をZoneＸＸ，ベストマッチング値をPM-Bestとして、図２２中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する下記数７〜数１３の判定式を全て満足した場合に、当該硬貨が正常硬貨であると判定する。
【００５２】
【数７】
Zone１０−PM-Best ＞ ４２０００
【数８】
Zone３２−PM-Best ＞ ６３００
【数９】
Zone５６−PM-Best ＞ ４１０００
【数１０】
Zone６４−PM-Best ＞ １９００
【数１１】
Zone７３−PM-Best ＞ ４１０００
【数１２】
Zone９７−PM-Best ＞ ５０００
【数１３】
Zone１２０−PM-Best ＞ ４１０００
【００５３】
図２３に示されるテーブルは金種の表裏毎に用意され、図２４（Ａ）及び（Ｂ）は、日本の流通硬貨である１０円硬貨の表と裏のテーブルTB-F10，TB-B10の例である。また、図２５（Ａ）は１０円硬貨の表のマッチング軌跡、図２５（Ｂ）は１０円硬貨の裏のマッチング軌跡を示している。そして、図２６は１０円硬貨と外径等が類似する外国貨の裏側のマッチング軌跡であり、図２６（Ａ）がゲームコイン１、同図（Ｂ）がゲームコイン２、同図（Ｃ）が外国貨１、同図（Ｄ）が外国貨２のマッチング軌跡をそれぞれ示している。１０円硬貨を例とした場合は、図２５（Ａ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の表の判定式が下記数１４から数２０となり、図２５（Ｂ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の裏の判定式が下記数２１から数２７となる。
【００５４】
【数１４】
Zone９−PM-Best ＞ ９０００
【数１５】
Zone１６−PM-Best ＞ １２５００
【数１６】
Zone２８−PM-Best ＞ １５０００
【数１７】
Zone６４−PM-Best ＞ ９０００
【数１８】
Zone８３−PM-Best ＞ １２０００
【数１９】
Zone１０１−PM-Best ＞ １５５００
【数２０】
（Zone１２０−PM-Best）＋（Zone９−PM-Best） ＞ ２００００
【００５５】
【数２１】
Zone４−PM-Best ＞ ３０００
【数２２】
Zone１９−PM-Best ＞ １１０００
【数２３】
Zone３５−PM-Best ＞ ５０００
【数２４】
Zone６４−PM-Best ＞ ９０００
【数２５】
Zone９５−PM-Best ＞ ５０００
【数２６】
Zone１０５−PM-Best ＞ ９０００
【数２７】
（Zone１２４−PM-Best）＋（Zone４−PM-Best） ＞ ５０００
【００５６】
このように、各国の類似硬貨や類似コインは、回転パターン波形が異なっているので、所定角度毎に回転させたときに得た各マッチング値のパターンのパターンマッチングを行えば、従来のようなロックテンプレートを特別に用意すること無く、変造／偽造硬貨のチェックを含めて真偽の判定を高精度で行なうことができる。
【００５７】
上記回転パターンによる金種，真偽等の判定処理を図２のフローチャートに沿って説明する。金種判定手段２９では、前記ステップＳ９において、回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍとベストマッチング値PM-Bestとを求めて、識別対象の硬貨の金種の表／裏を確定した後、以下の処理をする。
【００５８】
金種判定手段２９では、先ず、ベストマッチング値PM-Bestにより、取込み画像と基本テンプレート画像との位相ズレを計算する。本例では、取込み画像をストライプ状のサンプリングデータとした後、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍの配列データとしており、この判定対象の配列データにおいてベストマッチング値PM-Bestを基点とすることで、前記ステップＳ９において確定した当該金種の正規の配列データのデータ順序と合わせる（ステップＳ１０）。
【００５９】
続いて、ベストマッチング値PM-Bestの位置を基点に、回転パターンの軌跡を抽出する。具体例としては、上記正規の配列データは、正規の硬貨の基準テンプレートを回転させて得たパターンマッチング値Ｐｍの配列データであり、本例では、図２３及び図２４のような特徴量を抽出した判定用テーブルが配列データに相当する。この場合、回転パターンの軌跡の抽出は、判定用テーブルに示される各Zone値（判定個所の回転数）に対応するパターンマッチング値Ｐｍを、判定対象の配列データから抽出することで行われる（ステップＳ１１）。
【００６０】
次に、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出する。例えば、図２２の例では、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を算出する（ステップＳ１２）。そして、算出した特定角度までの距離を正規の距離（判定用テーブルに示される判定値）と比較することで、確定済みの金種，表裏を確認すると共に真偽を判定する。すなわち、複数の特定角度位置におけるマッチング度を正規のものと比較し、適正な値であれば、確定済みの金種，表裏が正当であると判定し、許容範囲外であれば、正規のものとは異なる硬貨であると判定する。なお、前記ステップＳ９の処理において、確定済みの金種，表裏の候補が複数存在して特定できていなかった場合には、正規の硬貨であればこの時点で金種，表裏が特定される（ステップＳ１３）。
【００６１】
なお、上述した実施の形態では、各加工処理の手順についてフローチャートを用いて時系列に説明したが、加工処理の順番はフローチャートの順番に限るものではない。また、日本の流通硬貨を識別対象として説明したが、識別対象とする硬貨は、日本の流通硬貨に限るものではない。また、類似硬貨や偽造貨については、回転パターンの特徴量（判定値）を用意しない場合を例として説明したが、例えば発見された偽造貨の回転パターンの特徴量を設定しておけば、当該偽造貨を認識した場合に警報等により犯罪行為を通知することが可能となる。また、撮像手段により一方の面を撮像して処理する形態を例として説明したが、硬貨の表裏両方の面を撮像して処理する形態としても良く、その場合は、例えば透明部材から成る搬送路の面の上下に撮像手段の撮像部を対向設置し、それぞれの撮像手段からの入力画像データに基づいてデータ加工等の処理を並行して行ない、表裏両方を検査して真偽等を判定する形態となる。
【００６２】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、基本テンプレート画像との回転照合により探し出したマッチング度が最良の値によって候補の金種を見つけ出した後、類似硬貨かどうかの判定に所定角度毎に回転させたときにできるマッチング値のパターンを用いてパターンマッチングを行なうようにしたので、新たな類似硬貨や新種の変造／偽造硬貨などに対しても、上記パターンが一致しない限り、当該硬貨の真偽等を確実に判定することができる。また、ロックテンプレートを特別に用意することが無くなり、新たな類似硬貨や偽造硬貨が現れたときにも、それらの硬貨のデータをテンプレートとして登録する必要が無いので、テンプレートなどの鑑別用データの管理が容易になると共に、少ないデータを基に効果的に類似硬貨等の識別を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る硬貨真偽判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明に於ける処理例を説明するためのフローチャートである。
【図３】フレームメモリに取込まれた硬貨画像の一例を模式的に示す図である。
【図４】硬貨の外径値及び中心位置の算出方法を説明するための図である。
【図５】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第１の図である。
【図６】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第２の図である。
【図７】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第３の図である。
【図８】リング画像の切出し方法を示す図である。
【図９】リング画像の切出しパラメータテーブルの一例を示す図である。
【図１０】リング画像の切出し後のデータ配列を示す図である。
【図１１】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第１の図である。
【図１２】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第２の図である。
【図１３】画像データの圧縮処理を説明するための図である。
【図１４】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第１の図である。
【図１５】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第２の図である。
【図１６】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第３の図である。
【図１７】加工処理後の硬貨画像及び基本テンプレートの例を示す図である。
【図１８】基本テンプレートとの回転照合処理を説明するための図である。
【図１９】複数の識別候補がある場合の金種及び表裏の確定方法を説明するための図である。
【図２０】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２１】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２２】回転パターン波形の検査による金種，真偽の判定方法を説明するための図である。
【図２３】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの一例を示す図である。
【図２４】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの他の例を示す図である。
【図２５】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【図２６】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 高密度画像
２ 硬貨画像
２１ 撮像手段
２２ 外径計測中心位置算出手段
２３ リング切出手段
２４ エッジ強調手段
２５ データ圧縮手段
２６ 輝度変換手段
２７ 回転照合手段
２８ 外部金種決定手段
２９ 金種判定手段
３１ａ ヒストメモリ
３１ｂ フレームメモリ
３１ｃ 作業メモリ
３１ｄ 標準輝度データ記憶手段
３１ｅ 基本テンプレート記憶手段
３１ｆ 回転照合結果格納メモリ
Claims (4)
- 識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理し、算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出した２次元のストライプ状サンプリングデータと、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別方法において、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにしたことを特徴とする画像イメージによる硬貨真偽判定方法。
- 識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段とを備え、前記サンプリングデータと識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別機における真偽判定装置において、前記リング切出手段により切出されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求めると共に、前記最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを具備したことを特徴とする硬貨識別機における真偽判定装置。
- 識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理して硬貨画像の中心位置を算出すると共に少なくとも外径値を含む検出データから前記識別すべき硬貨の金種候補を特定し、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理すると共に当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮し且つ前記サンプリングデータの輝度値を当該金種候補の標準輝度値に変換して回転照合用サンプリングデータとし、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにしたことを特徴とする画像イメージによる硬貨真偽判定方法。
- 識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して硬貨画像の少なくとも外径値及び中心位置を算出する外径計測中心位置算出手段と、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段と、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理するエッジ強調手段と、前記サンプリングデータを当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮するデータ圧縮手段と、前記サンプリングデータの輝度値を当該金種の標準輝度値に変換する輝度変換手段と、前記エッジ強調手段，前記データ圧縮手段及び前記輝度変換手段により加工処理された当該サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記加工処理されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを備えたことを特徴とする画像イメージによる硬貨真偽判定装置。
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