WO2006133974A1 - Verfahren und vorrichtung zur erkennung einer münze unter verwendung ihres prägebildes - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur erkennung einer münze unter verwendung ihres prägebildes Download PDF

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WO2006133974A1
WO2006133974A1 PCT/EP2006/006529 EP2006006529W WO2006133974A1 WO 2006133974 A1 WO2006133974 A1 WO 2006133974A1 EP 2006006529 W EP2006006529 W EP 2006006529W WO 2006133974 A1 WO2006133974 A1 WO 2006133974A1
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WO
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image
coin
transformed
comparison
criterion
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PCT/EP2006/006529
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Inventor
Robert COURONNÉ
Andreas Kuleschow
Klaus Spinnler
Original Assignee
Walter Hanke Mechanische Werkstätten GmbH & Co. KG
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Publication date
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Priority to US11/917,191 priority patent/US8150139B2/en
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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 invention relates to a method for detecting a coin entered into a Munzprufer using their Prage brieflyes according to the preamble of the main claim and an apparatus for carrying out the method.
  • a method for detecting a Pragesentes a coin in a slot machine in which an image receptor receives an image of the Pragesentes the moved to the image receptor and a light source coin.
  • An evaluation device compares the image with a first reference pattern as to whether the first reference pattern is contained in the recorded image and if it is contained, it is checked whether a second reference pattern is contained in an area whose latitude ge is determined relative to the position of the first reference pattern.
  • the evaluation device generates a real or false signal for the coin, depending on the conformity of the image with the reference patterns.
  • the center point is determined for the recorded image, and furthermore the image is transformed into circle coordinates, whereby the transformed image is the basis for the search of the reference patterns.
  • EP 0 798 670 B1 describes a method for recognizing the prism image of a coin, in which the image of the coin is again recorded, the center determined and a polar transformation performed. At a predetermined distance from the abscissa in the polar transformed image, the transformed prism image is scanned and compared with a reference pattern at a corresponding distance, the patterns being shifted relative to each other to make the measured coin conform angularly to the reference mint.
  • the invention is therefore an object of the invention to provide a method for detecting a coin entered into a Munzprufer using their Prage horres that allows fast and reliable detection of the coin.
  • the object is erfmdungsgeprofit solved by the characterizing features of the main claim in connection with the features of the preamble.
  • the speed of comparing the coins with reference patterns can be increased and the possibility becomes allowed to use not only fragments, but virtually all of the coin surface as a reference pattern, which in turn increases the robustness of the method against accidental damage and soiling of the coin, the spreading of the features demonstrating the robustness of the comparison between the actual image and a reference image; especially when displaced or distortions of the coin increased.
  • the polar coordinate transformation thereby converts the rotation from the current Munz image or from the reference pattern into a linear, e.g. horizontal translation, which is much faster to calculate.
  • the spreading is in direct connection with the reduction, wherein the features are spread before the reduction or simultaneously with the reduction.
  • the size of the maximum filter is determined by the reduction factor.
  • the spread preserves the physical features of the image as it is reduced, thereby reducing the mathematical features to speed detection.
  • the first simplified criterion it is particularly advantageous, as a characteristic for the first simplified criterion, to calculate the distribution of the average brightness in the lines of the transformed image and then to use a one-dimensional correlation between the brightness distribution of the transformed image and the reference images or patterns. In this way, a good selection of the candidate reference pattern is already achieved in the first comparison. Based on the first simplified criterion, a list of the reference patterns is created according to their similarity to the current image.
  • a two-dimensional correlation of the brightness distribution in the transformed image can be used as the second exact criterion. the.
  • An exact comparison is performed, whereby the results of the preliminary analysis are no longer taken into account and only the result of the exact comparison pays.
  • FIG. 3 shows views corresponding to FIG. 2, in which a spreading of the features has been carried out with a maximum filter
  • Fig. 4 shows the representation of a procedure for
  • the inventive method is used to identify a coin with evaluation of their Pragesentes.
  • the coin is thrown into the Munzprufer and by means of an image sensor, the image of the
  • this evaluation unit determines the exact diameter and the exact center as well as possibly the shape.
  • this evaluation unit determines the exact diameter and the exact center as well as possibly the shape.
  • a polar transformation according to FIG. 1 is carried out at For example, assuming the radius of the coin as the outer radius of the transformation and the inner radius of the transformation is 0. The angle ⁇ is paid in the clockwise direction, starting at the positive x-axis. As can be seen from Fig. 1 below, creates a "distorted" pattern that can be evaluated linearly.
  • FIG. 2 a shows an illustration of a coin which, in an image acquisition module with a reference to FIG.
  • Munz-surface oblique lighting was obtained, through which on the Munzflache thin light lines can be seen on a dark background. These thin lines represent characteristic features of the coin that make up a pattern, or portions thereof.
  • the reduction of the features could be carried out for example by a reduction of the image by subsampling pixels. For a reduction factor N, only every Nth pixel from each line of the original image is processed further, all others are omitted. The same applies to undersampling of picture lines. In such a sub-scan, a part of the features contained in the original image is lost. With a slight rotation or displacement of the original image, different features always remain, and the corresponding transformed images are dissimilar.
  • FIGS. 2a2 and a3 show a polar transformation corresponding to FIG. 1, in which a so-called undersampling occurs directly during the transformation. ie, the image was transformed with a reduction or reduction factor N, eg 6.
  • N reduction or reduction factor
  • the transformed images according to FIGS. 2a2 and a3 are enlarged in relation to FIG. 2 a, the coin being recorded at a3 rotated by 3 ° with respect to a2 and the two transformations being based on the same transformation. It has been found that in this treatment according to Fig. 2a2, a3 is likely that by omitting pixels also features are omitted, whereby the recognizability is reduced.
  • the spreading can be carried out in different ways, for example, in an image such as shown in Fig. 2al, which has bright lines on a dark background, is a spread of the features, i. the bright lines by filtering with a maximum filter fürkelbar. This is illustrated in Figure 3bl where it can be seen that the "bright" features are physically enlarged and distributed among multiple pixels.
  • the spreading can be done, for example, by filtering with a minimum filter.
  • the size of both the maximum and minimum filters is defined as NxM pixels, where N and M correspond to the reduction factors along the columns and rows.
  • Fig. 3b3 is a representation corresponding to Fig. 2a3, in which the Pragechan by 3 ° to the representations according to FIGS. 2a2 and 3b2 is twisted.
  • the features according to FIG. 3 emerge more strongly and the similarity between the images b2 and b3 is also considerably higher than that between the images FIG. 2a2 and a3, even after the correlation measure calculated later. In this way, first the spreading and then the reduction or transformation is carried out with a reduction.
  • this is achieved with a modified polar transformation, wherein the image is simultaneously reduced.
  • a modified polar transformation wherein the image is simultaneously reduced.
  • a multi-stage comparison of the transformed image according to FIG. 3b2 or b3 with a number of reference patterns is carried out.
  • a first simplified criterion is used as the basis for the transformed reduced image with spread characteristics in the first stage, although it can not reliably recognize the coin, but only requires a short processing time.
  • the comparison of the transformed image with all the reference patterns on the basis of the first simplified criterion results in each case a measure of similarity with which a sorted, temporary list of reference patterns is created. Patterns that give better results, i. provide greater similarities are positioned at the top of the list.
  • the matching reference pattern can be found with a high probability among the first, present in the list candidate, whereby the processing time is significantly shortened.
  • the distribution of average brightness in lines of the transformed image and, as a simplified criterion, a one-dimensional correlation between these characteristics for the transformed image and the reference patterns may be used become .
  • a second comparison is made between the transformed map and the reference samples on the list according to a second, more accurate criterion requiring a greater processing time.
  • a match is found with good accuracy with one of the reference patterns and a signal for the permissibility of the coin is given or the process of the comparison is aborted.
  • exactly criterion e.g. serve the two-dimensional brightness distribution in the transformed image, and the comparison can be carried out for example by means of the two-dimensional correlation.
  • the check Since there is only a predetermined time to check the coin in the coin dealer, the check must be aborted and the coin returned when the time is up.
  • the actual comparison process can be aborted after a predetermined number of reference patterns corresponding to the given list.
  • the maximum number of reference patterns to be processed can be determined depending on the capacity of the computer.
  • a further possibility is to carry out the comparison calculations of the reference patterns according to their sorted order until the coin passes in its course through the coin acceptor to a predetermined position, for example to the position at which it is sorted. If no valid classification result is available at this time, the coin falls into the return shaft.
  • the brightness distribution in the transformed image can also be used for safety testing. If there are differences in particular fragments of the imprints, these fragments can be used as muscle fragments. be selected for the safety test. If different features are scattered throughout the figure, a difference characteristic of the features can be calculated as follows:
  • K is a factor that can be determined to include only significantly different locations, for example:
  • reference patterns of the coins' coinage which may be particularly frequent at the location of the munition inspector concerned, may be used irrespective of the test according to the simplified first criterion of scrutiny according to the second criterion. be withdrawn. This includes, for example
  • FIG. 4 shows a method sequence of the method according to the invention.
  • the evaluation device of the Munzprufers gets from the image acquisition module a current sharksburgde image of the coin with a precisely determined diameter, shape and center.
  • the determined diameter and the determined shape are in step Sl with the list of permissible
  • Diameter and the shape of the coin compared. If an invalid value or an invalid shape is present, the coin is rejected immediately.
  • the image of a modified polar transformation with simultaneous spreading of the features and reduction of the image is subjected in step S2, resulting in the transformed image corresponding to FIG. 3b2 or b3.
  • the reference patterns stored in the system those for the prism image detection which belong to a coin of the same diameter are selected.
  • a characteristic for the simplified criterion is calculated in step S3, for example a distribution of the average brightness for the individual lines of the transformed image.
  • This characteristic is compared in step S4 with the corresponding characteristics of the reference patterns stored for the current diameter in a database PKRM, wherein all the patterns are sorted in the order of decreasing similarity.
  • a temporary sorted list of the reference patterns is formed (see S5).
  • the current transformed image of the coin is compared in step S6 with the first reference pattern from the temporal list according to the second, accurate criterion according to a two-dimensional brightness distribution, e.g. with the help of a two-dimensional correlation.
  • the corresponding reference patterns are supplied from the database GKRM.
  • step S7 If it is determined in step S7 that the result of the comparison with the respective reference pattern A of the class X exceeds a predetermined degree of similarity x, the comparison is aborted and the coin is sorted in advance to a class X. If class X has no known similarity to another class, this tentative classification is confirmed and the procedure terminated, i.e., the coin recognized as permissible.
  • step S7 If it is determined at step S7 that the similarity to the treated reference pattern is not large enough, it is determined in step S8 whether there is another reference pattern in the temporal list TLRM. If so, the process returns to step S6 and a retest begins.
  • step S9 the security check is carried out, in which, for example, either fragments are searched for, which occur in one of the classes and in one others are not or the current transformed image is compared with a differential characteristic.
  • the reference The reference values for the security check are stored in a database MSP.
  • the comparison of the current prage image or the transformed image with the reference patterns is aborted after the predetermined time if there is no valid result.
  • the evaluation unit that is to say the calculation, comparison and storage means, can be in the form of a microprocessor, microcomputer or the like with corresponding memories as stated above.
  • Criteria could serve a result of a certain operation with the distribution of the light and dark pixels m one of the lines of the transformed image. For example, in the illustration of a number page of a German coin with a denomination of 1 or 2 euros, there are more dark pixels than bright ones, and in a head page of the same coin there are more bright pixels than dark ones. If the quotient number light / number dark is used as a criterion, the head page of a German coin can be distinguished from its pay side.
  • the coordinate of the maximum of the distribution can be used. If, in the current image, the maximum lies at the edge of the coin, only the reference images that have the maximum of the distribution at the edge, etc., are selected for the exact comparison.

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Abstract

Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung einer Münze unter Verwendung ihres Merkmale aufweisenden Pragebildes. Dabei werden folgende Schritte durchgeführt: Spreizen der Merkmale in der Abbildung, Reduzieren der Merkmale durch Verkleinerung der Abbildung und Transformieren derselben mit einer Polartransformation, Vergleichen der transformierten Abbildung mit einer Mehrzahl von Referenzmustern, nach einem ersten vereinfachten Kriterium und Erstellen einer Liste der Referenzmuster, nach ihrer Ähnlichkeit mit der transformierten Abbildung sortiert, Vergleichen der transformierten Abbildung mit den in der Listen enthaltenen Referenzmustern entsprechend ihrer Sortierung nach einem zweiten, genauen Kriterium.

Description

VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR ERKENNUNG EINER MÜNZE UNTER VERWENDUNG IHRES PRÄGEBILDES
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung einer in einen Munzprufer eingegebenen Münze unter Verwendung ihres Pragebildes nach dem Oberbegriff des Hauptanspruchs und eine Vorrichtung zur Durchfuhrung des Verfahrens.
Aus der DE 102 02 383 Al ist ein Verfahren zur Erkennung eines Pragebildes einer Münze in einem Münzautomaten bekannt, bei dem ein Bildempfänger ein Bild des Pragebildes der zu dem Bildempfanger und zu einer Lichtquelle bewegten Münze aufnimmt. Eine Auswerteeinrichtung vergleicht das Bild mit einem ersten Referenzmuster dahingehend, ob in dem aufgenommenen Bild das erste Referenzmuster enthalten ist und wenn es enthalten ist, wird geprüft, ob ein zweites Refe- renzmuster in einem Bereich enthalten ist, dessen La- ge relativ zu der Position des ersten Referenzmusters bestimmt ist. Die Auswerteeinrichtung erzeugt abhangig von der Übereinstimmung des Bildes mit den Referenzmustern ein Echt- oder Falschsignal für die Mun- ze. Bei der Auswertung wird für das aufgenommene Bild der Mittelpunkt bestimmt und weiterhin wird das Bild in Kreis-Koordinaten transformiert, wobei das transformierte Bild Grundlage für das Suchen der Referenzmuster ist.
Weiterhin wird in der EP 0 798 670 Bl ein Verfahren zur Erkennung des Pragebildes einer Münze beschrieben, bei dem wiederum das Bild der Münze aufgenommen wird, der Mittelpunkt bestimmt und eine Polartrans- formation vorgenommen wird. In einem vorbestimmten Abstand zur Abszisse im polartransformierten Abbild wird das transformierte Pragebild abgetastet und mit einem Referenzmuster in entsprechendem Abstand verglichen, wobei die Muster zueinander verschoben wer- den, um die gemessene Münze winkelmaßig mit der Refe- renzmunze in Übereinstimmung zu bringen.
Eine der Hauptschwierigkeiten bei der Pragebildaus- wertung ist diese große Datenmenge, die in der Zeit, in der die Münze durch den Automaten fallt, bearbeitet werden muss, um eine sichere Erkennung zu gewahrleisten. Um den Durchmesser mit einer Genauigkeit von z.B. 0,1 mm messen zu können, muss das Gesamtbild der Münze eine Auflosung von mindestens 100 Pixel pro mm haben. Eine durchschnittliche Münze von etwa 20 mm im Durchmesser wird dann mit 200 x 200 Pixeln abgebildet. Selbst wenn nur ein relativ großes Fragment der Munzoberflache zum Vergleich ausgewählt wird, sind die Berechnungsvolumen so groß, dass sie kaum zeitnah wahrend des Einwurfs der Münze in einen Münzautomaten ausgeführt werden können. Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erkennung einer in einen Munzprufer eingegebenen Münze unter Verwendung ihres Pragebildes zu schaffen, das schnell und zuverlässig die Erkennung der Münze gestattet.
Die Aufgabe wird erfmdungsgemaß durch die kennzeichnenden Merkmale des Hauptanspruchs in der Verbindung mit den Merkmalen des Oberbegriffs gelost.
Dadurch, dass die eine Musteranordnung vorgebenden Merkmale in der Abbildung der Münze gespreizt und die Merkmale durch Verkleinerung der Abbildung reduziert werden, wobei das Abbild einer Polarkoordinatentrans- formation unterworfen wird, kann die Geschwindigkeit beim Vergleich der Münzen mit Referenzmustern erhöht werden und es wird die Möglichkeit zugelassen, nicht nur Fragmente, sondern praktisch die ganze Munzober- flache als Referenzmuster zu benutzen, was wiederum die Robustheit des Verfahrens gegen zufallige Beschädigungen und Verschmutzungen der Münze erhöht, wobei die Spreizung der Merkmale die Robustheit des Vergleichs zwischen der aktuellen Abbildung und einer Referenzabbildung, insbesondere auch bei Verschiebungen oder Verdrehungen der Münze erhöht. Die Polarko- ordmatentransformation überfuhrt dabei das Verdrehen von dem aktuellen Munzbild bzw. vom Referenzmuster in eine lineare, z.B. horizontale Translation, die er- heblich schneller zu berechnen ist.
Dadurch, dass weiterhin ein zweistufiger Vergleich vorgenommen wird, bei dem das Abbild der Münze mit den Referenzmustern nach einem ersten vereinfachten Kriterium verglichen wird und eine Liste von ausgewählten Referenzmustern mit Sortierung nach ihrer Ähnlichkeit erstellt wird und anschließend ein Vergleich der Abbildung mit denen in der Liste enthaltenen Referenzmustern entsprechend ihrer Sortierung nach einem zweiten, genauen Kriterium vorgenommen wird, wird die Bearbeitungszeit wesentlich verkürzt.
Durch die in den Unteranspruchen angegebenen Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen möglich.
Erfindungsgemaß Steht die Spreizung in unmittelbarer Verbindung mit der Verkleinerung, wobei die Merkmale vor der Verkleinerung oder gleichzeitig mit der Verkleinerung gespreizt werden. Dabei wird die Größe des Maximum-Filters durch den Verkleinerungsfaktor bestimmt. Durch die Spreizung werden die physikalischen Merkmale der Abbildung bei der Verkleinerung erhalten und dabei die mathematischen Merkmale reduziert, um die Erkennung zu beschleunigen.
Besonders vorteilhaft ist, als Charakteristik für das erste vereinfachte Kriterium die Verteilung der mittleren Helligkeit in den Zeilen der transformierten Abbildung zu berechnen und dann eine eindimensionale Korrelation zwischen der Helligkeitsverteilung der transformierten Abbildung und der Referenzbilder bzw. -muster zu benutzen. Auf diese Weise wird schon bei dem ersten Vergleich eine gute Auswahl der in Frage kommenden Referenzmuster erzielt. Anhand des ersten vereinfachten Kriteriums wird eine Liste der Referenzmuster entsprechend deren Ähnlichkeit zum aktuellen Bild erstellt.
Vorzugsweise kann als zweites genaues Kriterium eine zweidimensionale Korrelation der Helligkeitsverteilung in der transformierten Abbildung verwendet wer- den. Es wird dabei ein genauer Vergleich durchgeführt, wobei die Ergebnisse der Voranalyse nicht mehr berücksichtigt werden und nur das Ergebnis des genauen Vergleichs zahlt.
Ausfuhrungsbeispiele des erfindungsgemaßen Verfahrens werden in der nachfolgenden Beschreibung unter Heranziehung der beigefugten Zeichnung naher erläutert. Es zeigen :
Fig. 1 eine Darstellung zur Polartransformation einer Münze,
Fig. 2 das Originalpragebild einer Münze, sowie zwei Polartransformationen des Pragebildes der Münze mit Reduktion der Merkmale, winkelmaßig um 3° verdreht,
Fig. 3 Ansichten entsprechend Fig. 2, bei denen ei- ne Spreizung der Merkmale mit einem Maximumfilter vorgenommen wurde, und
Fig. 4 die Darstellung eines Verfahrensablaufs zur
Auswertung des Pragebildes einer Münze in einem Münzautomaten.
Das erfindungsgemaße Verfahren wird zur Erkennung einer Münze mit Auswertung ihres Pragebildes verwendet. Die Münze wird dabei in den Munzprufer eingeworfen und mittels eines Bildsensors wird das Abbild der
Münze aufgenommen und als Pixeldaten zu der Auswerteeinheit gesandt. Diese Auswerteeinheit ermittelt unter anderen den genauen Durchmesser und den genauen Mittelpunkt sowie gegebenenfalls die Form. In der weiteren Auswertung wird unter anderem eine Polar- transformation entsprechend Fig. 1 durchgeführt, bei der beispielsweise der Radius der Münze als der äußere Radius der Transformation angenommen wird und der innere Radius der Transformation ist 0. Der Winkel θ wird im Uhrzeigersinn gezahlt, wobei an der positiven x-Achse begonnen wird. Wie aus Fig. 1 unten zu erkennen ist, entsteht ein "verzerrtes" Muster, das linear ausgewertet werden kann.
In Fig. 2al ist eine Abbildung einer Münze zu erken- nen, die in einem Bildaufnahmemodul mit einer zur
Munzoberflache schrägen Beleuchtung gewonnen wurde, durch die auf der Munzoberflache dünne helle Linien auf einem dunklen Hintergrund zu sehen sind. Diese dünnen Linien stellen charakteristische Merkmale der Münze dar, die ein Muster bzw. eine Musteranordnung oder Teile davon bilden. Um die Geschwindigkeit bei der spateren Auswertung, d.h. bei dem Vergleich mit Referenzmerkmalen oder -mustern zu erhohen, ist es vorteilhaft, die Anzahl der Merkmale zu reduzieren. Die Reduktion der Merkmale konnte beispielsweise durch eine Verkleinerung der Abbildung mittels Unterabtastung von Bildpunkten durchgeführt werden. Für einen Verkleinerungsfaktor N wird dabei aus jeder Zeile des Originalbildes nur jedes N-te Pixel weiter- verarbeitet, alle anderen werden weggelassen. Entsprechendes gilt auch für eine Unterabtastung von Bildzeilen. Bei einer solchen Unterabtastung geht ein Teil der im Originalbild enthaltenen Merkmale verloren. Bei einer leichten Verdrehung bzw. Verschiebung des Originalbildes bleiben dabei immer unterschiedliche Merkmale erhalten, und die entsprechenden transformierten Bilder sind einander unähnlich.
In Fig. 2a2 und a3 ist eine Polartransformation ent- sprechend Fig. 1 dargestellt, bei der eine so genannte Unterabtastung direkt bei der Transformation vor- genommen wurde, d.h., das Bild wurde mit einem Reduk- tions- oder Verkleinerungsfaktor N, z.B. 6, transformiert. Die transformierten Abbildungen entsprechend Fig. 2a2 und a3 sind im Verhältnis zu Fig. 2al ver- großert dargestellt, wobei die Münze bei a3 gegenüber a2 um 3° verdreht aufgenommen wurde und beiden Aufnahmen die gleiche Transformation zugrunde liegt. Es hat sich gezeigt, dass bei dieser Behandlung entsprechend Fig. 2a2, a3 wahrscheinlich ist, dass durch Weglassen von Pixeln auch Merkmale weggelassen werden, wodurch die Erkennbarkeit verringert wird.
Um den unkontrollierten Verlust der Information bei der Reduktion der Merkmale durch Unterabtastung zu vermeiden, wird eine Spreizung des Abbildes vorgenommen, wobei das Ergebnis der Spreizung m Fig. 3 dargestellt ist. Mit der Spreizung wird eine physikalische Vergrößerung der charakteristischen Merkmale jeweils auf mehrere Pixel vorgenommen.
Die Spreizung kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, bei einem Abbild, wie es beispielsweise in Fig. 2al dargestellt ist, das helle Linien auf einem dunklen Hintergrund aufweist, ist eine Spreizung der Merkmale, d.h. der hellen Linien durch eine Filterung mit einem Maximum-Filter durchfuhrbar. Dies ist in Fig. 3bl dargestellt, in der zu erkennen ist, dass die "hellen" Merkmale physikalisch vergrößert und auf mehrere Pixel verteilt sind.
Falls das Bild der Münze mit einer senkrechten Beleuchtung im Aufnahmemodul aufgenommen wird, sind im Abbild dunkle Linien auf einem hellen Hintergrund zu sehen, in diesem Fall kann die Spreizung beispiels- weise durch eine Filterung mit einem Minimum-Filter durchgeführt werden. Um eine Verkleinerung der Abbildung zu erzielen, wird die Große sowohl des Maximum- als auch des Minimum- Filters als NxM Pixel definiert, wobei N und M den Verkleinerungsfaktoren den Spalten und Zeilen entlang entsprechen. Anschließend oder gleichzeitig mit der Filterung und Verkleinerung, die auf einer Bearbeitung der Pixel beruhen, kann die Polartransformation entsprechend Fig. 3 Bild 2 durchgeführt werden.
Fig. 3b3 ist eine Darstellung entsprechend Fig. 2a3, bei der das Pragebild um 3° zu den Darstellungen nach den Fign. 2a2 und 3b2 verdreht ist. Wie klar zu erkennen ist, treten die Merkmale entsprechend Fig. 3 starker hervor und die Ähnlichkeit zwischen den Abbildungen b2 und b3 ist auch nach dem spater berechneten Korrelationsmaß wesentlich hoher als die zwischen den Abbildungen Fig. 2a2 und a3. Bei dieser Art wird zuerst die Spreizung und dann die Verkleinerung bzw. Transformation mit einer Verkleinerung durchgeführt.
In einem anderen Ausfuhrungsbeispiel der Spreizung der Merkmale wird diese mit einer modifizierten Po- lartransformation erreicht, wobei gleichzeitig das Abbild reduziert wird. Dazu wird zu einem Punkt im transformierten Bild mit den kartesischen Koordinaten θ,r ein entsprechender Ursprungspunkt im Origmalbild mit Abstand von dem Mittelpunkt der Münze N*r und ei- nem Winkel von M*θ gegenüber einer für das Bild bestimmten Ausrichtung berechnet und die Helligkeit des Punktes in dem transformierten Bild wird als Maximum der Helligkeit des Origmalbildes auf einem Gebiet der Große K*K Pixel um den Ursprungspunkt herum be- rechnet, wobei K das Maximale der Verklemerungsfak- toren ist: K = max (N, M) . Mit diesem Verfahren der Spreizung und Verkleinerung durch die modifizierte Polartransformation werden unter Verwendung der Fig. 2al die gleichen Ergebnisse erzielt, wie sie in Fig. 3b2 und Fig. 3b3 dargestellt sind.
Nach der Spreizung, Verkleinerung und Polartransfor- mation, die wie oben beschrieben auch zeitgleich stattfinden können, wird ein mehrstufiger Vergleich der transformierten Abbildung entsprechend Fig. 3b2 bzw. b3 mit einer Anzahl von Referenzmustern durchgeführt. Dazu wird in der ersten Stufe für die transformierte verkleinerte Abbildung mit gespreizten Merkmalen ein erstes vereinfachtes Kriterium zugrunde gelegt, dass zwar keine sichere Erkennung der Münze leisten kann, dafür aber nur eine kurze Bearbeitungszeit benotigt. Der Vergleich der transformierten Abbildung mit allen Referenzmustern unter Zugrundele- gung des ersten vereinfachten Kriteriums ergibt jeweils ein Ahnlichkeitsmaß, mit dem eine sortierte, temporare Liste der Referenzmuster erstellt wird. Muster, die bessere Ergebnisse, d.h. größere Ähnlichkeiten liefern, werden am Anfang der Liste positio- niert. Dadurch kann bei einem Vergleich in einer zweiten Stufe das passende Referenzmuster mit großer Wahrscheinlichkeit unter den ersten, in der Liste vorhandenen Kandidaten gefunden werden, wodurch die Bearbeitungszeit wesentlich verkürzt wird.
Als eine Charakteristik für ein vereinfachtes Kriterium kann die Verteilung der mittleren Helligkeit in Zeilen der transformierten Abbildung sowie als vereinfachtes Kriterium eine eindimensionale Korrelation zwischen diesen Charakteristiken für die transformierte Abbildung und die Referenzmuster verwendet we rden .
In der zweiten Stufe wird ein zweiter Vergleich zwischen der transformierten Abbildung und den auf der Liste befindlichen Referenzmustern entsprechend einem zweiten, genauen Kriterium, das eine größere Bearbeitungszeit verlangt, durchgeführt. Dabei wird eine Übereinstimmung mit guter Genauigkeit mit einem der Referenzmuster gefunden und ein Signal für die Zulas- sigkeit der Münze abgegeben oder der Vorgang des Vergleichs wird abgebrochen. Als Charakteristik für das zweite, genau Kriterium kann z.B. die zweidimensionale Helligkeitsverteilung in der transformierten Abbildung dienen, und der Vergleich kann beispielsweise mit Hilfe der zweidimensionalen Korrelation durchgeführt werden.
Da bei der Prüfung der Münze im Munzprufer nur eine vorbestimmte Zeit zur Verfugung steht, muss die Pru- fung abgebrochen und die münze zurückgegeben werden, wenn die Zeit abgelaufen ist. Beispielsweise kann der eigentliche Vergleichsprozess nach einer vorbestimmten Anzahl von Referenzmustern entsprechend der vorgegebenen Liste abgebrochen werden. Dabei kann die maximale Anzahl zu bearbeitender Referenzmuster in Abhängigkeit von der Kapazität des Rechners festgelegt werden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Vergleichsberechnungen der Referenzmuster entsprechend ihrer sortierten Reihenfolge solange durch- zufuhren, bis die Münze in ihrem Lauf durch den Munzprufer an eine vorbestimmte Stelle kommt, beispielsweise an die Stelle, an der sie sortiert wird. Liegt zu diesem Zeitpunkt noch kein gültiges Klassifikationsergebnis vor, so fallt die Münze in den Ruckgabe- schacht. Es ist möglich, dass nach dieser zweiten Vergleichsstufe bereits eine endgültige Entscheidung über die Annahme oder die Abweisung der Münze getroffen werden kann, insbesondere dann, wenn alle durch Munzenklas- sen definierten Referenzmuster gut trennbar sind. Zu einer Munzenklasse können z.B. jeweils alle gültigen Münzen mit einem gleichen Nennwert zugeordnet werden. Dann wird jede Klasse mindestens aus zwei Referenzmustern bestehen, einem Muster für eine Kopfseite und einem Muster für eine Zahlseite. Falls es mehrere gültige Varianten für Pragebilder der Kopf- oder Zahlseite gibt, wird die Anzahl des Musters hoher. Trotzdem sind normalerweise alle Pragebilder, abgesehen von absichtlichen Fälschungen, so unterschied- lieh, dass hohe Korrelationsquotienten nur zwischen Abbildungen einer Klasse möglich sind.
Eine andere Situation tritt auf, wenn die Ähnlichkeit der Prägung bzw. der transformierten Abbildung zu ei- nem der Referenzmuster der Munzklasse X zwar festgestellt ist, eine endgültige Erkennung aber nicht durchgeführt werden kann, weil es auch weitere Munz- klassen gibt, deren Ähnlichkeit mit der Munzklasse X vorher bekannt ist. Z.B. betrifft dies Fälschungen von Münzen, die bei "guter Fälschung" echten Münzen sehr ahnein können. Nicht auszuschließen ist, dass bei gleichem Durchmesser und ahnlichen Prägungen manchmal auch die echten Münzen unterschiedliche Nennwerte haben können. In diesem Fall ist für eine endgültige Entscheidung eine zusatzliche Sicherheits- prufung als dritte Stufe notwendig.
Die Helligkeitsverteilung im transformierten Bild kann auch für die Sicherheitsprufung benutzt werden. Falls Unterschiedlichkeiten bestimmter Fragmente der Prägungen vorliegen, können diese Fragmente als Mus- ter für die Sicherheitsprufung ausgewählt werden. Falls unterschiedliche Merkmale auf der ganzen Abbildung verstreut sind, kann eine Differenz-Charakteristik der Merkmale wie folgt berechnet werden:
U13 (x,y)=K(x,y) * (hx(x,y)-hD (x,y) ) , (1)
wobei hi(x,y) und h3(x,y) mittelwertfreie Heiligkeitsverteilungen in den Referenzmustern der ahnli- chen Klassen i und j sind. K ist ein Faktor, der so ermittelt werden kann, dass nur deutlich unterschiedliche Stellen mit einbezogen werden, beispielsweise:
K(X'y)
Figure imgf000014_0001
Der Vergleich dieser Differenz einer transformierten Abbildung, die der Klasse i ahnlicher ist, ergibt ein positives Signal und eine Abbildung, die der Klasse j ähnlicher ist ergibt ein negatives Signal. Falls meh— rere Klassen zueinander ahnlich sind, müssen solche Differenzen bzw. Differenzfragmente für jedes Klassenpaar erzeugt und geprüft werden.
Um die Anzahl von Fehl-Erkennungen weiter zu reduzie- ren, können Referenzmuster der Prägungen von Münzen, die besondere häufig an dem Standort des betreffenden Munzprufers vorkommen können, unabhängig von der Prüfung nach dem vereinfachten ersten Kriterium der genauen Prüfung entsprechend dem zweiten Kriterium un- terzogen werden. Dazu gehört beispielsweise eine
Zahl-Seite, die für alle Euromunzen identisch ist und deren Wahrscheinlichkeit der Erscheinung als aktuelle Abbildung 0,5 ist. Diese sollten auf jeden Fall geprüft werden. Solche Muster können beispielsweise an den Anfang der sortierten temporaren Liste eingefugt werden, ohne einen Vergleich entsprechend dem vereinfachten Kriterium durchzufuhren.
In Fig. 4 ist ein Verfahrensablauf des erfindungsge- maßen Verfahrens dargestellt. Die Auswerteeinrichtung des Munzprufers bekommt von dem Bildaufnahmemodul eine aktuelle hochauflosende Abbildung der Münze mit genau ermitteltem Durchmesser, Form und Mittelpunkt. Der ermittelte Durchmesser sowie die ermittelte Form werden im Schritt Sl mit der Liste der zulassigen
Durchmesser und der Form der Münze verglichen. Falls ein unzulässiger Wert oder eine unzulässige Form vorliegen, wird die Münze gleich abgewiesen.
Im zulassigen Fall wird im Schritt S2 die Abbildung einer modifizierten Polartransformation mit gleichzeitiger Spreizung der Merkmale und Verkleinerung der Abbildung unterzogen, wodurch sich die transformierte Abbildung entsprechend der Fig. 3b2 oder b3 ergibt. Von allen im System hinterlegten Referenzmustern werden diejenigen für die Pragebilderkennung ausgewählt, die zu einer Münze mit übereinstimmendem Durchmesser gehören. Für die transformierte Abbildung wird im Schritt S3 eine Charakteristik für das vereinfachte Kriterium berechnet, z.B. eine Verteilung der mittleren Helligkeit für die einzelnen Zeilen der transformierten Abbildung. Diese Charakteristik wird im Schritt S4 mit den für den aktuellen Durchmesser in einer Datenbank PKRM gespeicherten entsprechenden Charakteristiken der Referenzmuster verglichen, wobei alle Muster in der Reihenfolge abnehmender Ähnlichkeit sortiert werden. Es wird also eine temporare sortierte Liste der Referenzmuster gebildet (siehe S5) . Dabei existiert eine zusatzlich gespeicherte Häufigkeitsliste HL. Wenn die Referenzmuster der Liste in dieser Häufigkeitsliste vorkommen, werden diese Muster am Anfang der Liste ohne den Vergleich ihrer Charakteristika eingefugt.
Die aktuelle transformierte Abbildung der Münze wird im Schritt S6 mit dem ersten Referenzmuster aus der temporaren Liste nach dem zweiten, genauen Kriterium entsprechend einer zweidimensionalen Helligkeitsverteilung verglichen, z.B. mit Hilfe einer zweidimensionalen Korrelation. Dazu werden aus der Datenbank GKRM die entsprechenden Referenzmuster geliefert.
Falls im Schritt S7 festgestellt wird, dass das Ergebnis des Vergleichs mit dem jeweiligen Referenzmuster A der Klasse X ein vorbestimmtes Ahnlichkeitsmaß x übersteigt, wird der Vergleich abgebrochen und die Münze vorlaufig zu einer Klasse X sortiert. Falls die Klasse X keine bekannte Ähnlichkeit zu einer anderen Klasse hat, wird diese vorlaufige Klassifikation bestätigt und das Verfahren beendet, d.h., die Münze als zulassig erkannt.
Falls bei Schritt S7 festgestellt wird, dass die Ähnlichkeit zum behandelten Referenzmuster nicht groß genug ist, wird im Schritt S8 festgestellt, ob es noch ein weiteres Referenzmuster in der temporaren Liste TLRM gibt. Ist dies der Fall, geht das Verfahren zum Schritt S6 zurück und eine erneute Prüfung beginnt .
Falls im Schritt S7 festgestellt wird, dass eine Mog- lichkeit der Verwechselung mit einem Referenzmuster einer Klasse Y vorliegt, wird im Schritt S9 die Si- cherheitsprufung durchgeführt, bei der beispielsweise entweder nach Fragmenten gesucht wird, die in einer der Klassen vorkommen und in einer anderen nicht oder die aktuelle transformierte Abbildung wird mit einer Differenzcharakteristik verglichen. Die Referenzmus- ter bzw. die Referenzwerte für die Sicherheitsprufung sind m einer Datenbank MSP gespeichert.
Der Vergleich des aktuellen Pragebildes bzw. der transformierten Abbildung mit den Referenzmustern wird, wenn kein gültiges Ergebnis vorliegt, nach der vorbestimmten Zeit abgebrochen.
Die Auswerteeinheit, d.h., die Berechnungs-, Ver- gleichs- und Speichermittel, kann in Form eines Mikroprozessors, Mikrocomputers oder dergleichen mit entsprechenden Speichern, wie oben angegeben, ausgebildet sein.
Im obigen Ausfuhrungsbeispiel wurde als "vereinfachtes Kriterium" für den Vergleich das Ergebnis einer eindimensionalen Korrelation zwischen den Verteilungen der mittleren Helligkeit in Zeilen des transformierten Bildes als bestimmte Charakteristika verwen- det . Als ein anderes Beispiel eines vereinfachten
Kriteriums konnte ein Ergebnis einer bestimmten Operation mit der Verteilung der hellen und dunklen Pixel m einer der Zeilen der transformierten Abbildung dienen. Zum Beispiel gibt es in der Abbildung einer Zahlseite einer deutschen Münze mit dem Nennwert 1 oder 2 Euro mehr dunkle Pixel als helle, und in einer Kopfseite derselben Münze gibt es mehr helle Pixel als dunkle. Wenn der Quotient Anzahl hell/Anzahl dunkel als ein Kriterium verwendet wird, kann die Kopf- seite einer deutschen Münze von deren Zahlseite unterschieden werden.
Weiterhin kann man die gleiche Charakteristik verwenden, nämlich die Verteilung der mittleren Helligkeit in den Zeilen der transformierten Abbildung, jedoch ein anderes Kriterium zum Vergleich auswählen. Bei- spielsweise kann die Koordinate des Maximums der Verteilung benutzt werden. Wenn bei der aktuellen Abbildung das Maximum am Rand der Münze liegt, werden für den genauen Vergleich nur die Referenzabbildungen, die das Maximum der Verteilung auch am Rand haben, usw. , gewählt .

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Erkennung einer in einen Munzpru- fer eingegebenen Münze unter Verwendung ihres charakteristische Merkmale aufweisenden Prage- bildes, das von einer Bildaufnahmeeinrichtung aufgenommen wird, gekennzeichnet durch folgende Schritte: Spreizen der eine Musteranordnung vorgebenden Merkmale in der Abbildung der Münze, Reduzieren der Merkmale durch Verkleinerung der Abbildung und Transformieren derselben mit einer Polartransformation,
Vergleichen der transformierten Abbildung mit einer Mehrzahl von vorgegebenen Referenzmustern, nach einem ersten vereinfachten Kriterium mit schneller Bearbeitungszeit und
Erstellen einer Liste der Referenzmuster, nach ihrer Ähnlichkeit mit der transformierten Abbildung sortiert, Vergleichen der transformierten Abbildung mit den in der Listen enthaltenen Referenzmustern entsprechend ihrer Sortierung nach einem zweiten, genauen Kriterium und Ausgeben eines Erkennungssignals, falls eines der Referenzmuster mit der transformierten Abbildung übereinstimmt, Abbrechen des Vergleichsvorganges und Abweisen der Münze nach einer vorgegebenen Bedingung.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Spreizung der Merkmale und die Verkleinerung der Abbildung gleichzeitig durch- gefuhrt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Spreizung der Merkmale und die Verkleinerung der Abbildung mit einem Maximum- oder Minimumfilter durchgeführt werden, dessen NxN Pixel dem Verkleinerungsfaktor entspricht.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die verkleinerte und gespreizte Abbildung einer Polartransformation unterzogen wird.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Spreizung der Merkmale und die Verkleinerung der Abbildung mit einer modifizierten Polartransformation durchgeführt wird, wobei einem beliebigen Punkt in der transformierten Abbildung mit den kartesischen
Koordinaten θ,r ein entsprechender Ursprungspunkt in der Abbildung mit einem Abstand N*r von dem Mittelpunkt der Münze und einem Winkel M*θ gegenüber einer für die Abbildung bestimmten Ausrichtung entspricht und die Helligkeit des
Punktes in der transformierten Abbildung als Maximum der Helligkeit der Abbildung auf dem Gebiet von der K*K Pixel um den Ursprung herum berechnet wird und wobei K der größte der Verklei- nerungsfaktoren (N, M) ist.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass für das erste, vereinfachte Kriterium eine zeilenweise Berechnung der Helligkeitsverteilung in der transformierten Abbildung vorgenommen wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich zwischen der transformierten Abbildung und dem Referenzmuster mit ei- ner eindimensionalen Korrelation zwischen der Helligkeitsverteilung für die transformierte Abbildung der Münze und dem Referenzmuster durchgeführt wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass für das zweite, genaue Kriterium eine zweidimensionale Helligkeitsverteilung in der transformierten Abbildung verwendet wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich zwischen der transformierten Abbildung und dem Referenzmuster mit Hilfe einer zweidimensionalen Korrelation durchgeführt wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass als vorgegebene Bedingung zum Abbrechen des Vergleichsvorganges nach dem genauen Kriterium eine vorbestimmte Anzahl der zu bearbeitenden Referenzmuster gewählt wird.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass als vorgegebene Bedingung zum Abbrechen des Vergleichsvorgangs eine vorbestimmte Zeit gewählt wird, insbesondere diejenige, die die Münze bis zum Ausgang aus dem
Munzprufer benotigt.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass in dem Fall, in dem nach dem Vergleich entsprechend dem zweiten, ge- nauen Kriterium festgestellt wird, dass eine
Ähnlichkeit der transformierten Abbildung mit mindestens zwei Munzklassen vorliegt, eine Si- cherheitsprufung vorgenommen wird, bei der für die transformierte Abbildung Merkmale bestimmt werden, die für die mindestens zwei Munzenklas- sen unterschiedlich sind.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeich- net, dass ein vorbestimmtes Fragment der transformierten Abbildung mit den mindestens zwei Referenzmustern verglichen wird und das ahnliche Referenzmuster ermittelt wird.
14. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeich- net, dass mindestens ein Differenzmuster zwischen Referenzmustern erstellt wird und mittels dessen Vergleichs mit der transformierten Abbildung ein meist ahnliches Referenzmuster ermittelt wird.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass ausgewählte Referenzmuster zum Anfang der Liste der Referenzmuster, die nach dem Ergebnis des Vergleichs entsprechend dem ersten, vereinfachten Kriterium der Ähnlichkeit sortiert ist, unabhängig von diesem
Ergebnis addiert und einer Prüfung nach dem zweiten, genauen Kriterium der Ähnlichkeit unterzogen werden.
16. Vorrichtung zur Durchfuhrung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 15 mit einer Bildaufnahmeeinrichtung zum Aufnehmen des charakteristische Merkmale aufweisenden Pragebildes der Münze und eine Auswerteeinrichtung, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung um- fasst:
Berechnungsmittel zum Spreizen der Merkmale in der Abbildung, Reduzieren der Merkmale durch Verkleinerung der Abbildung und Transformieren derselben mit einer Polartransformation, erste Vergleichsmittel zum Vergleich der Transformierten Abbildung mit einer Mehrzahl von vorgegebenen Referenzmustern, nach einem ersten vereinfachten Kriterium mit schneller Bearbeitungszeit, zweite Vergleichsmittel zum Vergleich der transformierten Abbildung mit den in der Liste enthaltenen Referenzmustern entsprechend ihrer Sor- tierung nach einem zweiten, genauen Kriterium und Ausgeben eines Erkennungssignals, falls eines der Referenzmuster mit der transformierten Abbildung übereinstimmt, und erste Speichermittel zum Speichern von Charakte- ristika der Referenzmuster für den Vergleich nach dem ersten Kriterium, zweite Speichermittel zum Zwischenspeichern der von dem ersten Vergleichsmuster erstellten Liste, und dritte Speichermittel zum Speichern von Charakteristika der Referenzmuster für den Vergleich nach dem zweiten Kriterium.
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