個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム
【課題】 所定の特性を有する平面形状のタガント（微小細粒）を物品に付与し、その分布位置に基づいて高精度に個々の物品を識別することが可能な個体識別装置等を提供する。
【解決手段】 個々の物品の基材上に、タガントをランダムに配置しておき、各物品をスキャナ等により光学的に読み取り、タガントの画素数（第１画素数）とタガントの特徴点を抽出し、基準特徴点データとして記憶しておく。識別対象となる物品を上述と同様の手法で読み取り、抽出されたタガント候補領域の中から、タガントの所定の画素数（第１画素数）と近似しない画素数を有するタガント候補領域をノイズとして除去する。その後、対象物品のタガント候補領域の特徴点を抽出する。そして、抽出した対象物品特徴点のデータと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判定する。
【解決手段】 個々の物品の基材上に、タガントをランダムに配置しておき、各物品をスキャナ等により光学的に読み取り、タガントの画素数（第１画素数）とタガントの特徴点を抽出し、基準特徴点データとして記憶しておく。識別対象となる物品を上述と同様の手法で読み取り、抽出されたタガント候補領域の中から、タガントの所定の画素数（第１画素数）と近似しない画素数を有するタガント候補領域をノイズとして除去する。その後、対象物品のタガント候補領域の特徴点を抽出する。そして、抽出した対象物品特徴点のデータと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の表面に付した微細物質の特徴に基づいて個体識別する個体識別装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、工業製品や商品パッケージ等には製造番号が付与され、製造管理や物流管理に利用されている。製造番号は物品の所定位置に文字或いはバーコード等の符号として印字される。また、証明書等の公的証書や商品券等の有価証券に対し、偽造防止や真正性認証を目的としてシリアルナンバーが印字されている。しかし、製造管理や物流管理を目的として個体識別のための製造番号を付与する場合は、明確に視認或いは機械識別を行うことを目的としているため、明示的に印字されることが多く、本来の製品等の意匠性を損なうことがあった。また、偽造防止を目的とした場合、文字やバーコード等の印字は容易に偽造・変造される恐れがあり、その効果は不十分であった。
【０００３】
この他の固体識別手段として、ＩＣタグを用いて個別ＩＤを付与する方法が提案されている。ＩＣタグは書換え困難かつユニークなＩＤを各々付与することができ、非接触で読取可能なことから、製品の裏面や内部にＩＣタグを設けることにより個体識別が可能となる。しかし、ＩＣタグは単価が高く普及しにくいという問題があった。
【０００４】
これらの問題に対し、クレジットカードや有価証券類の一部にホログラムや回折格子などの光回折構造（以下、単にホログラムともいう。）を形成し、偽造を防止することが知られている。
特許文献１には、ホログラムとタガント（追跡用添加物）としての微小細粒を存在させて真偽判別要素とし、偽造防止を図るラベルが提案されている。例えば、微小細粒が、白色光や紫外線または赤外線を照射することによってある波長範囲で蛍光などの光を放射する特性を有するものを採用した場合は、偽造判定を行う際に微小細粒をルーペ等で拡大し、放射光の特性を確認することで真偽判定を行っていた。
【０００５】
また、特許文献２では、特許文献１のようなホログラムやタガントを用いず、個体そのものの表面の特徴を解析することで、真偽を判定する技術について記載されている。特許文献２には、例えば、個体の表面の特徴量として紙の透明度（紙を形成する繊維質材料の絡み具合等に起因する明暗パターン）をスキャナ等で読み取って、真の個体の表面特徴と判定対象の個体の表面特徴とをパターン比較することや、比較領域を移動させながら相関値を演算することや、相関値の最大値のノーマライズド・スコアを算出し、真偽を判定すること等が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２６１９６７号公報
【特許文献２】特許第４１０３８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示されるラベルでは、ホログラムとタガントを組み合わせることにより偽造困難としているが、ホログラムとタガントの存在やラベルの層構造まで解析され、模倣された場合には真偽判定が難しくなる恐れがあった。また、特許文献２の手法は、個体表面がランダムな特徴を有する場合に適用可能なものであり、個体表面に特徴が少ないものには適用できなかった。さらに、特許文献２の手法は、真偽判定の精度を向上するためには原本の紙質を特殊なものとしたり、表面に特殊な加工を施したりする必要があるため製造コストの増大につながる恐れがあった。そのため、物品に容易に付与できるが、個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を行えるようにすることが望まれている。
【０００８】
また、タガントを用いた識別手法は、バーコード等の符号を付す方法に比べると偽造が困難であるが、その反面、精度良く個体識別を行うためにはタガントに基づく特徴点をより正確に抽出する必要がある。
【０００９】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、所定の特性を有する微小細粒（タガント）を物品に付与し、その分布位置に基づいて個々の物品を高精度に識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前述した課題を解決するため、第１の発明は、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出する手段と、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段とを備えることを特徴とする個体識別装置である。
【００１１】
第１の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する第１画素数を予め記憶し、識別対象とする物品の画像から抽出されたタガント候補領域の輪郭線を構成する第２画素数と第１画素数とを対比することにより、第１画素数に近似しない第２画素数のタガント候補領域をノイズとして除去する。そして、記憶された基準物品の基準特徴点データと、識別対象とする物品の画像から算出されたタガントの特徴点とを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。
タガントは、表面にランダムに付与させることにより個々の個体の識別子とし、これに基づいて個体を識別するので、多様且つ模倣困難な固有値とすることができ、個体識別の精度が向上する。
【００１２】
また、識別対象物品の画像から、タガント候補領域の輪郭線を構成する画素数（第２画素数）に基づいて、ノイズを除去することにより、ノイズの正確な除去を可能とし、ひいては個体識別の認証精度を向上させることができる。
また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわない。また、識別用のＩＣタグ等を付加する必要もないため、低コストで実現できる。
【００１３】
さらに、第１の発明において、前記特徴点抽出手段は、前記第２画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することが望ましい。
【００１４】
これによれば、第２画素数を算出する際に抽出されたタガント候補領域に付随して求められる重心を特徴点として抽出するので、処理工程が増大することなく認証効率を向上させることができる。
【００１５】
更に、第１の発明において、前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第１画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、前記判別手段は、タガントの形状ごとに前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別することが望ましい。
これにより、様々な形状や大きさのタガントを組み合わせて使用することができ、識別パターンが相乗的に増加し、識別精度が向上する。
【００１６】
第２の発明は、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップとを備えることを特徴とする個体識別方法である。
【００１７】
第２の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する画素数と、識別対象となる物品の画像から抽出されたタガント候補領域の第２画素数とを対比することにより、タガント候補領域の中から、ノイズを除去することができる。その結果、タガントの画素数と近似するタガント候補領域のみを、基準物品の特徴点と対比することにより、識別対象となる物品の真偽を識別することができるので、撮影画像のノイズの影響を受けにくく、識別精度が向上させることができ、且つ効率的な識別処理が可能となる。
【００１８】
また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわないうえに、識別用のＩＣタグ等を付加する必要がなく、低コストで高精度の個体識別を実現できる。
【００１９】
第３の発明は、基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別するコンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２０】
第３の発明により、コンピュータを第１の発明の個体識別装置として機能させることが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、基準物品と識別対象となる物品との照合処理の前段階で、識別対象物品の画像から、タガント以外のノイズを除去する処理を施すことで、ノイズよる照合処理への影響を低減し、認証精度を向上させることが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明を適用する物品１について説明する図
【図２】反射性金属層３を有するタガント１２Ａ、１２Ｂの構造の例
【図３】誘電率の異なる多層薄膜４を有するタガント１２Ｃの構造の例
【図４】光回折構造体層５を有するタガント１２Ｄの構造の例
【図５】特定照射光に対し所定の反射光を放射する反射層６を有するタガント１２Ｅの構造の例
【図６】個体識別処理の手順を説明するフローチャート
【図７】本発明に係る個体識別装置１００のハードウエア構成図
【図８】タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート
【図９】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（絶対位置での比較の場合）の例
【図１０】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（相対位置での比較の場合）の例
【図１１】撮影画像に含まれるタガント１２について説明する図
【図１２】特定照射光に対し所定の反射光を放射する反射層６を有するタガント１２Ｅの構造の例
【図１３】間引き処理を説明するフローチャート
【図１４】所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したものが付され、かつ、所定の３次元形状を有するタガント８２の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２４】
まず、図１を参照して、本発明を適用する物品１について説明する。
図１（ａ）は物品１の上面図、図１（ｂ）は図１（ａ）のＡ−Ａ線断面図である。
物品１は、その基材１０上にタガント（ｔａｇｇａｎｔ：追跡用添加物）分布層１１を有する。タガント分布層１１には、平面形状を有するタガント（微細物質）１２がランダムに複数配置されている。タガントは、基材１０とは異なる反射性を有する。また、タガント分布層１１のタガント１２は、例えば、印刷インクに混入して基材１０に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品１の基材１０上のランダムな位置に配置される。
【００２５】
なお、図１では、物品１は基材１０及びタガント分布層１１のみを図示しているが、タガント分布層１１の上面を更に透明プラスチック等のオーバーコート層で被覆し、タガント分布層１１を保護するようにしてもよい。更に、基材１０とタガント分布層１１との間に、例えば感温変色材料層等、基材１０やタガント分布層１１とは異なる機能を有する層を形成してもよい。また、基材１０としては、物品１の機能や性質、デザイン等に応じていかなる材料を利用してもよい。また、タガント分布層１１は、物品の表面の全部に設けられてもよいし、一部に設けてもよい。
【００２６】
次に、図２〜図５を参照して、タガント１２について説明する。図２〜図５は、様々な態様のタガント１２Ａ〜１２Ｅの断面図である。タガント１２は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ（数μｍ〜数百μｍ程度）の微細な細粒である。
具体的には、図２及び図１１に示すように、タガント１２は平らな構造物であり、水平方向の最大長が１００μｍ〜数１００μｍに対して、厚さ（＝垂直方向の長さ）は数μｍ程度である。また、本発明では、タガント１２の輪郭線の画素数で識別する点に特徴があるため、タガント１２は、少なくとも光学的に画像として読み取った場合に形状及び大きさが均一となる形状を有する。
なお、タガント１２は、形状及び大きさが異なる複数種類のタガントを混在させて用いても良い。この点については、後述する。
【００２７】
本発明で用いるタガントは、画像として読み取ると、平面形状を認識できるものであれば、印刷したインクが固化したもの、紙片、プラスチック片、金属片等、材質を問わず用いることが可能であり、識別精度やコストに応じて適宜選定できる。
しかし、光学的な読み取り易さ、隠匿性等の機能を高めるために、タガントは、例えば、図２に示すように反射性金属層３を有するもの、図３に示すように誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの、図４に示すように光回折構造体層５を有するもの、図５に示すように、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの等を採用することが好適である。
【００２８】
なお、図２〜図５のタガント１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，１２Ｅは、説明のために断面形状を円形として示しているが、本発明の実施の形態では、これに限定されるものではなく、タガント１２の形状は、画像データとして読み取った際に、平面形状として抽出可能であれば、任意としてよい。例えば、偏平形状のものや、薄片状のものをタガント１２の基材１２０として用いるようにしてもよい。タガント１２の形状としては、動物や乗り物等の意味のある形状にしてもよい。
【００２９】
図２のタガント１２Ａは、タガント１２の基材１２０の表面に反射性金属層３を形成したものである。
【００３０】
反射性金属層３を不透明層とする場合は、屈折率が小さい薄膜とすればよく、一般的に使用されるアルミニウムの他に、例えば、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、マグネシウム、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、チタン、亜鉛、インジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用する。
また、反射性金属層３を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。
【００３１】
反射性金属層３の形成は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって行う。
反射性金属層３の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３２】
反射性金属層３はタガント１２Ａの基材１２０の表面の全部に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、記号、模様等やこれらの組み合わせからなる図案として、反射性金属層３を付与するようにしてもよい。
【００３３】
基材１２０には、例えば、ポリエチレンテレフタレート（ポリエステル），ポリ塩化ビニル、ポリカーボネート、ポリイミド、ポリアミド、セルローストリアセテート、ポリスチレン、アクリル、ポリプロピレン、ポリエチレンを使用すればよい。
【００３４】
また、図２（Ｂ）に示すタガント１２Ｂのように、反射性金属層３を透明な被覆層３１で覆い、保護するようにしてもよい。被覆層３１の材料は、ポリエチレン、ワックス、シリコン、ポリエステルフィルム等のプラスチックフィルム等が好適である。
【００３５】
タガント１２Ａ，１２Ｂのように反射性金属層３を有することにより、後述するタガント分布解析処理（図８）において、特徴点として抽出しやすくなる。また、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペ（拡大鏡）による真偽判定が行いやすくなる。
【００３６】
図３のタガント１２Ｃは、基材１２０の表面に誘電率の異なる薄膜を多層に形成したものである。例えば、天然雲母薄片（マイカフレーク）等の基材１２０に酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（パール顔料）や、合成アルミナフレーク、合成シリカフレーク、ホウ珪酸ガラスフレーク、酸化チタン被覆、合成マイカフレーク（酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、二酸化ケイ素、フッ素化合物等）等の基材１２０に、酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（エフェクト顔料）等がタガント１２Ｃとして使用できる。
多層薄膜層４の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３７】
タガント１２Ｃは見る角度によって色が変化するため、後述するタガント分布解析処理（図８）において、特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる真偽判定が行いやすくなるという効果もある。
【００３８】
図４のタガント１２Ｄは、基材１２０の表面に光回折構造体層５を形成したものである。光回折構造体層５とは、ホログラムの微細凹凸が形成された層であるが、光回折構造体層５自体は、ホログラムの微細凹凸の形成が可能な種々の素材を用いて形成できる。例えば、ポリ塩化ビニル、アクリル樹脂、ポリスチレン、ポリカーボネートなどの透明な熱可塑性樹脂、或いは、不飽和ポリエステル、メラミン、エポキシ、ポリエステル（メタ）アクリレート、ウレタン（メタ）アクリレート、エポキシ（メタ）アクリレート、ポリエーテル（メタ）アクリレート、ポリオール（メタ）アクリレート、メラミン（メタ）アクリレート、トリアジン系アクリレート等の透明熱硬化性樹脂等を使用できる。更には、上述の熱可塑性樹脂と上述の熱硬化性樹脂とを混合して使用し、更に、ラジカル重合性不飽和基を有する熱成形性物質、或いは、これらにラジカル重合性不飽和単量体を加え電離放射線硬化性としたものなどを使用してもよい。
【００３９】
光回折構造体層５はタガント１２Ｄの全面に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。
また、光回折構造体層５を透明な被覆層（不図示）で覆い、保護するようにしてもよい。
【００４０】
光回折構造体５へのホログラムの微細凹凸の形成は、回折格子やホログラムの干渉縞が凹凸の形で記録された原版をプレス型として用い、基材に上述の樹脂を塗布用組成物として調製したものを、グラビアコート法、ロールコート法、バーコート法などの手段で塗布して塗膜を形成し、その上に上述の原版を重ねて加熱ロールなどの適宜手段によって両者を加熱圧着して行なうことができる。また、フォトポリマーを用いる場合は、基材上に、フォトポリマーを同様に塗布した後、上述の原版を重ねてレーザー光を照射することにより複製できる。
光回折構造体層５の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００４１】
また、図４のタガント１２Ｄにおいて、ホログラムの微細凹凸の回折効率を高めるために、更に、反射性金属層を設けてもよい。その反射性金属層は、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、ゲルマニウム、アルミニウム、マグネシウム、アンチモン、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、セレン、ガリウム、インジウム、ルビジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用できる。反射性金属層は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって形成することが好ましいが、メタリック顔料を含有するメタリックインクを用いて印刷することによって形成してもよい。
【００４２】
タガント１２Ｄのように光回折構造体層５を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる確認がしやすくなる。その他、特定波長の光（レーザ光等）を照射してホログラム図案を再生し、ホログラム図案の判定をタガントの分布の判定と合わせて行うことにより、偽造防止効果が高くなる。
【００４３】
また、個々のタガント１２Ｄに付与されるホログラム図案は、同一としてもよいし、異なっていてもよい。異なるホログラム図案を付与する場合は、よりセキュリティ効果が高くなる。一方、同一のホログラム図案を付与する場合は、異なるホログラム図案を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。
【００４４】
図５のタガント１２Ｅは、所定の照射光に対し、特定波長の光を放出する反射層６を形成したものである。反射層６は、例えば、基材１２０の表面に蛍光顔料を含む樹脂を塗布するか、印刷インクに蛍光顔料を混入して印刷することにより形成される。
【００４５】
蛍光顔料として使用される無機蛍光体に用いられる材料は、例えば、紫外線発光蛍光体または赤外線発光蛍光体等である。紫外線発光蛍光体は紫外線により励起され、それよりも低いエネルギー準位に戻るときに発するスペクトルのピークが青、緑、赤等の波長域にあるもので、例えばＣａ２Ｂ５Ｏ９Ｃｌ：Ｅｕ２＋、ＣａＷＯ４、ＺｎＯ：Ｚｎ２ＳｉＯ４：Ｍｎ、Ｙ２Ｏ２Ｓ：Ｅｕ、ＺｎＳ：Ａｇ、ＹＶＯ４：Ｅｕ、Ｙ２Ｏ３：Ｅｕ、Ｇｄ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｌａ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｙ３Ａｌ５Ｏ１２：Ｃｅ等があり、単体又はこれらから数種を選択し混合して使用することができる。その蛍光スペクトルはピークを青、赤、緑の波長域以外に持つものである。また赤外線発光蛍光体は波長λ１の励起光を受けて、波長λ２の可視光を発光する特性を示し、λ１≠λ２かつλ１＞λ２なる性質を有するものとして、その組成は例えば、ＹＦ３：Ｅｒ＋Ｙｂ、Ｙ３ＯＣｌ７：Ｅｒ＋Ｙｂ、ＮａＬｎＦ４：Ｅｒ＋Ｙｂ（Ｌｎ＝Ｙ，Ｇｄ，Ｌａ）、ＢａＹ２Ｆ８：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｔｍ＋Ｙｂ等があり、いずれも励起光（λ１）８００〜１０００ｎｍの赤外線を受けて４５０ｎｍ〜６５０ｎｍに発光スペクトルの顕のピークを有する可視光線（λ２）を発光するものである。
【００４６】
反射層６はタガント１２Ｅの全面に付与されてもよいし、表面の一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、絵柄、模様等の図案として、反射層６を付与するようにしてもよい。
また、反射層６を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。
反射層６の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００４７】
タガント１２Ｅのように特定照射光による反射層６を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。また、通常の白色光の下では発光しないため、隠匿性が高く、模倣を防止しやすい。また、特徴点の抽出が容易となり、個体識別精度が高くなる。
【００４８】
次に、物品１の個体識別方法について説明する。
まず、図６に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品１のタガント分布層１１に付与されたタガント１２の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される（ステップＳ１）。ステップＳ１で真と判定された物品１について、更に、コンピュータ等の個体識別装置１００を用いたタガント分布解析処理（ステップＳ２）を施すことにより、真偽が判定される。
【００４９】
タガント分布解析処理では、物品１にランダムに付与されたタガント１２の特徴点情報を読み取り、複数の特徴点の分布をその個体の特徴量として照合に利用する。
なお、例えば、タガント１２を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。
本発明は、真の物品のタガント１２の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておくとともに、識別対象とする物品の画像からノイズを除去しておく。その後、識別対象とする物品のタガント１２の分布と基準特徴点データとを照合することにより個体の一致、不一致（真偽）を判別しようとするものである。
そして、本発明は、識別対象とする物品から得られた画像におけるノイズ除去方法に特徴がある。この点についてはタガントの分布解析の説明とともに後述する。
【００５０】
次に、タガント分布解析処理を行う個体識別装置１００について説明する。
図７は、個体識別装置１００のハードウエア構成を示すブロック図である。図７に示すように、個体識別装置１００は、制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７等がバス１０９を介して接続されて構成される。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７には画像読取装置１０８及び光源１１０が接続されている。
個体識別装置１００の制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７及びバス１０９を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。
【００５１】
制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｓｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１０９を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部１０１が後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００５２】
記憶部１０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１０１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１０１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００５３】
入力部１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部１０１へ出力する。
【００５４】
表示部１０４は、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１０１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置に表示させる。
なお、入力部１０３と表示部１０４が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
【００５５】
メディア入出力部１０５は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信Ｉ／Ｆ１０６は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
【００５６】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ１０７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００５７】
画像読取装置１０８（撮像装置）は、スキャナ、ＣＣＤカメラ等であり、画像を光学的に読み取り、画像データとして取得する装置である。画像読取装置１０８は、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介して個体識別装置１００に接続される。或いは、画像読取装置１０８は、通信Ｉ／Ｆ１０６を介して個体識別装置１００と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置１０８は読み取った画像データを制御部１０１へ出力する。制御部１０１は取得した画像データをＲＡＭまたは記憶部１０２の所定のメモリ領域に記憶する。
光源１１０は、撮影対象とする物品１を撮影する際に、物品１に対して所定の方向から光を照射する。
バス１０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００５８】
次に、タガント分布解析処理の流れを説明する。
図８は、タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図９、図１０は基準物品及び対象物品の画像データの読み取る範囲の例、図１１は、撮影画像に含まれるタガント１２について説明する図、図１２は、タガント１２の影について説明する図である。
【００５９】
個体識別装置１００の制御部１０１は、図８に示すように、まず事前処理（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４）を行う。
事前処理では、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１０１）。読み取り対象とする部位は、タガント分布層１１の全部としてもよいし、一部としてもよい。
【００６０】
一例として図９に示すように、タガント分布層１１の一部領域１５を読み取るものとする。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データ（階調画像）を基準画像データとしてＲＡＭに保持する（ステップＳ１０１）。
【００６１】
次に、制御部１０１は、読み取った基準画像データに対して、タガントの輪郭線の画素数（第１画素数）並びに特徴点の抽出のための画像処理を行う。この画像処理としては、例えば、（Ａ）中央値による二値化処理、（Ｂ）平均値による二値化処理等を採用することができる。以下、各処理について説明する。
【００６２】
（Ａ）中央値による二値化処理
以下の式（１）により算出される閾値Ｓｃにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００６３】
閾値Ｓｃ＝（画像内の最大輝度値‐画像内の最少輝度値）／２・・・（１）
【００６４】
（Ｂ）平均値による二値化処理
以下の式（２）により算出される閾値Ｓａにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００６５】
閾値Ｓａ＝Σ（各画像の輝度値）／画素総数・・・（２）
【００６６】
次に、二値化された画像データにおいて、各タガントの輪郭線を抽出して第１画素数を得ることにより、タガントの形状を数量化処理し、各タガントの領域の中心となる重心を求め、これを各タガントの特徴点として抽出する（Ｓ１０２）。
タガントの重心は、以下の式（３）により算出される。
【００６７】
【数１】
【００６８】
ここで、タガントの輪郭線を構成する画素数をｎとし、輪郭の各画素の座標を（ｘi，ｙｉ）とする。
本明細書において、特徴点とは、式（３）で得られた重心の座標で表される画素を言う。
【００６９】
上述の画像処理により基準物品のタガントの輪郭線の画素数（第１画素数）を算出し（ステップＳ１０２）、画素数を算出する過程で得られたデータに基づきタガントの特徴点（重心）を求める（ステップＳ１０３）。
なお、特徴点は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
【００７０】
絶対位置情報を採用する場合は、図９に示すように、画像データの読取範囲は、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じ位置、同じ向き、同じ範囲（同じ形状、同じ面積）とする必要がある。そのため、物品１に読取位置を示すマーカ等を予め付与しておくことが望ましい。
また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の２次元絶対位置座標（Ｘ，Ｙ）を求めればよい。
【００７１】
また、相対位置情報を採用する場合は、画像データの読取範囲は、図１０（ａ）、図１０（ｂ）に示すように、基準物品１Ａと後に読み取る対象物品１Ｂとで同じとする必要がない。
【００７２】
このステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理の際、画像読取装置１０８によって読み取った基準画像データをＨＳＶ変換し、その後、タガント１２の輪郭抽出及び各特徴点の抽出を行っても良い。また、ＨＳＶに代えて、ＲＧＢの３次元色空間座標系を用いてもよいし、他の３次元色空間座標系に変換して用いてもよい。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いればよい。
この時、タガント１２の色情報を基準特徴点データとして併せて特定しても良い。色情報は、色相、明度、彩度に基づき、特徴点の色を数値化する。なお、数値化される色情報は、色相の値のみでもよいし、色相に、明度や彩度の値を加えて数値化しても良い。また、各タガントの特徴点（重心）における色情報を数値化（例えば、赤色を１、緑色を２、青色を３等）して数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。ＲＧＢを用いるのであれば、ＲＧＢの３次元色空間座標系を区分して、赤色、緑色、青色に対応づけて、同じように、赤色を１、緑色を２、青色を３として数値化して、特徴点のＲＧＢの値が赤色の範囲に入れば、特徴点情報を１と数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。このように、基準特徴点データに色情報を含むものとすると、識別精度を一層高めることができる。
【００７３】
次に、制御部１０１は、抽出した各タガント１２の画素数と、各タガント１２の特徴点（重心）を基準特徴点データとしてＲＡＭに記憶する（ステップＳ１０４）。
【００７４】
ところで、物品１のタガント分布層１１には、タガント１２が含まれている。そのため、光源から光を照射して画像を読み取る（撮影する）と、各タガント１２に影が生じ、撮影画像にはタガントの影９も映り込むこととなる。図１１は、撮影画像の例であり、符号９の領域が影を示している。尚、図１１（ａ）と図１１（ｂ）とでは光源位置が異なるため、影９の位置も異なるものとなっている。
【００７５】
図１（ｂ）及び図１２に示すように、タガント１２は、基材１０の表面に対して略平行となるように分布され、例えば、透明プラスチックを固着剤として用いることによって、基材１０の表面と略平行に固着される。つまり、タガント１２は、タガント分布層１１の中で、基材１０の表面と略平行に位置する。
そして、図１２に示すように、タガント１２と基材１０との間を光が散乱することにより、タガント１２の影９が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント１２と同じ色相の影９が出来る。
【００７６】
ここで、影９とは、「光によって、物体の他にできる、その物体の姿」を意味する。つまり、その色相は黒に限定されない。本発明における「タガントの影」は、前述した通り、タガント１２と基材１０との間で散乱される光によって生じるものである。
一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影９の色相はタガント１２の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント１２よりも影９の方が低いものとなる。例えば、タガント１２が青であれば、影９は淡い青となる。
【００７７】
ここで、本発明では、ノイズの除去処理に際し、輪郭線の画素数によるノイズ除去処理を行うため、タガントとノイズを判別する精度を高めることができる。
具体的に、タガントの面積における画素数に基づき、ノイズを判別する場合と対比する。
例えば、図１１に示すような影９をタガント候補領域に含めて抽出した場合、面積によるタガント候補領域の画素数は、影９の部分の面積の分も画素数が加算され、第２画素数の値が大きくなる。この結果、タガントが実在し、本来識別対象となるべきタガント候補領域がノイズと判別される可能性が高くなる。
これに対し、タガント候補領域の輪郭線に基づく画素数を第２画素数とすると、上記面積による算出された画素数に比べて、影９の第２画素数の値への影響が小さい。その結果、影９が含まれた状態でタガント候補領域として抽出された場合でも、輪郭線を構成する画素数からなる第２画素数は、第１画素数の所定の近似値の範囲となりやすく、タガントとして判別され得る。特に平面形状を有するタガントを使用する場合は、図１（ｂ）のようにタガント分布層１１の厚さがタガントのサイズ程度であれば、タガントは基材１０に対してほぼ平行に配置されるため、タガントを撮影したときの輪郭線を構成する画素数は大きく変動しない。
したがって、本発明におけるノイズの除去処理方法では、タガントとノイズの判別精度が高いという効果を奏する。
【００７８】
個体識別装置は、特徴点抽出処理（図８のステップＳ１０３、ステップＳ１０８）では、物品１の画像データをＨＳＶ変換し、所定の色相範囲の画素をタガント領域として抽出し、タガント領域の重心を算出することによって、タガント１２に由来する特徴点を抽出することとしても良い。従って、タガント１２の周囲の影９をタガント領域として抽出したとしても、影９の領域が小さければ、タガント領域の重心の座標はあまり変わらず、特徴点の抽出結果に大きな影響を与えない。
【００７９】
タガント１２の輪郭線を構成する画素数を算出する場合、物品１の画像の読み取り条件を所定のものとし、基準物品及び対象物品の読み取り条件を一定とすると、タガント１２の影９の誤差による影響を抑制できる。また、所定の読み取り条件とすれば、タガント１２の輪郭線と影９の輪郭線は、色相により明確に判別できる。基準物品のタガント１２の画素数を算出（ステップＳ１０２）の際、タガント１２の輪郭線を構成する画素の色相を決定し、タガント１２の画素数を算出すれば良い。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いれば良い。
【００８０】
なお、タガント分布層１１に分布する各タガントの形状や大きさは、すべて同一のものとしてもよいし、異なるものとしてもよい。
しかし、本発明に用いるタガントは、埃や塵等と識別可能なものとするために、人為的に所定の形状が付与されたものが好ましい。
例えば、図１１に示す例では、画像が円形、ハート形、楕円形となるタガント１２が混在する。このように、異なる形状のタガント１２を混ぜ合わせ、タガント分布層１１にランダムに配置しても良い。この場合、例えば、円形のタガントに関する画素数を第１ａ画素数、ハート形のタガントに関する画素数を第１ｂ画素数という具合に設定し、各形状のタガントごとに、ステップＳ１０２からステップＳ１１１までの処理を行う。
【００８１】
このように、複数種類の形状のタガントを用いることで、物品固有のタガント分布のパターンを格段に増やすことができる。また、異なる形状のタガントを分布させる場合は、個体識別処理による個体識別の精度が向上する。
一方、同一形状のタガントを分布させる場合は、異なる形状のタガントを付与する場合と比べて低コストで実現できる。
【００８２】
また、タガントは、その外形状を所定の形状とする場合の他、所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの（以下、図案という）を採用しても良い。
図１４は、タガント８２の一例であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は側面図、（ｃ）は図１４（ｂ）のＡ−Ａ線断面図である。
図１４では、タガント８２の形状を六角柱とし、一部に「Ｄ」の文字（図案７）が付与されている。
【００８３】
また、タガント８２を光学反射性のある材料によって形成するか、表面に光学反射性のある反射材料層７１を設けるようにしてもよい。
すなわち、図１４（ｃ）に示すように、基材７３の表面に図案形成層７２を設け、更にその上面に反射材料層７１を形成するようにしてもよい。タガント８２の基材７３には、金属や樹脂等を用いる。
【００８４】
図案形成層７２は、印刷、刻印等により図案７が付与される。図案７は、基材７３と異なる色の染料等を用いて形成される。
このように、図案７を有するタガント８２を用いる場合、図案７の輪郭から得られた画素数を第１画素数として用いる。なお、画像のＨＳＶ変換後に各特徴点を抽出し易いように、基材７３は、発色の低い染料等を用いることが好ましい。
【００８５】
反射材料層７１は、物品８の基材８１及び図案７２の染料７５とは異なる反射性を有する材料を用いて形成される。例えば、反射性金属層３を有するもの（図２）、誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの（図３）、光回折構造体層５を有するもの（図４）、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの（図５）等を採用することが好適である。
【００８６】
このように、各タガント１２が、異なる形状や図案を有する場合、ステップＳ２のタガント分布解析処理を行う際に、物品の真偽を正確に判定することが容易となる。すなわち、各タガント１２の第１画素数とその特徴点に加えて、ｍ種の形状情報を組み合わせることにより、タガントの判定要素の組み合わせが広がり、対象とする物品の真偽をより正確に判定することが可能となる。また、ルーペを用いた視認による真偽の判定も容易となる。
【００８７】
このように、本発明は、ランダムに分散させたタガントの画素数及び特徴点の情報を用いて固体識別を行う前に、対象物品の画像から抽出された微細物質（タガント候補領域）の中から、タガントの画素数に近似する画素数を有するものをタガントに相当するタガント候補とし、このタガント候補領域以外に存在する微細物質（タガント候補領域）をノイズとして、画像から除去する処理を予め行う。その結果、基準特徴点データと、識別対象となる物品のデータとを照合する処理（ステップＳ１０９）において、ノイズ除去の精度が高く、照合すべきタガントの数を抑えられ、従来の照合方法のようなノイズの影響を受け難い。したがって、処理効率及び識別精度を高く保つことができる。
【００８８】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理により基準物品から読み取った画像データから基準特徴点データを取得、記憶すると、次に、制御部１０１は、対象物品との照合処理（ステップＳ１０５〜ステップＳ１１２）へ移行する。
【００８９】
照合処理において、個体識別装置１００は、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１０５）。
基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０３）に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０５の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取る。また、図９に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読み取りと同一とする。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９０】
一方、基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０３）に特徴点の相対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０７の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取るが、読み取りの向き、位置、範囲は、図１０（ａ）、（ｂ）に示すように、基準物品の読み取りの向き、位置、範囲と異なっていてもよい。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９１】
次に、制御部１０１は、読み取った対象物画像データからタガント１２を含む微細物質の画素数を算出する（ステップＳ１１１）。
ここでいう微細物質とは、タガント１２の他、塵、その他の印刷物質等の様に、識別処理上は望まれない物質を含む。この対象物品の微細物質の画素数の算出方法は、基準特徴点データの算出処理（ステップＳ１０２）と同様に行う。すなわち、対象物画像データからタガント１２を含む微細物質（タガント候補領域）を抽出し、その微細物質（タガント候補領域）の輪郭線を構成する画素数（第２画素数）を算出する。
また、基準物品の画素数並びに特徴点の算出過程で、ＨＳＶ変換処理後の色情報を特定した場合は、対象物画像データもＨＳＶ変換し、ＨＳＶ変換された画像において各タガントの特徴点における色相を特定する処理を行う。
【００９２】
ここで、対象物品のタガント１２を含む微細物質の特徴点を抽出する際、対象物品に対して行う画像処理は、基準物品に対して行った画像処理と同一のものとする。すなわち、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ａ）中央値による二値化処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ａ）の画像処理を行う。同様に、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ｂ）による画像処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ｂ）の画像処理を行う。
【００９３】
基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。
【００９４】
一方、基準特徴点データとして相対位置情報を算出している場合は、図１０（ｃ）のように、対象物特徴点データの読取範囲Ｂから、まず基準特徴点データと同一形状、同一面積となる比較領域１９−１を切出し、この比較領域１９−１についての対象物品における微細物質（タガント候補領域）の画素数（第２画素数）を求める。次に、切出し位置を例えばｘ方向に１画素ずらして別の比較領域１９−２を切出し、この比較領域１９−２についての対象物特徴点データとして各微細物質（タガント候補領域）の輪郭線の画素数（第２画素数）を求める。これを繰り返すことにより、各比較領域１９−１，１９−２，・・・，１９−Ｎについて、それぞれ微細物質の第２画素数を求める。
【００９５】
制御部１０１は、算出した対象物品の各微細物質１２の第２画素数をＲＡＭに記憶する。
【００９６】
次に、対象物品の画像からノイズを除去する（ステップＳ１０７）。
すなわち、ステップＳ１０６で算出された対象物品の各微細物質の画素数（第２画素数）のデータとステップＳ１０４で記憶された基準特徴点データのタガントの画素数（第１画素数）との差を算出する。そして、第１画素数との差が、所定範囲を超える画素数を有する微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像データから、その微細物質領域を除去する画像処理を行う。
第１画素数と第２画素数の差からノイズを判断する際、第１画素数と第２画素数とが一致する場合の他、画像の誤差や、影９の存在による影響を考慮して、所定の閾値を設けることにより、識別精度を高めることができる。
【００９７】
タガント１２は、所定の画素数を有するものを用いており、このタガント１２の画素数（第１画素数）に基づき、対象物品の微細物質の中から、タガント１２とノイズとを判別して、ノイズを除去する。この結果、後の照合処理（ステップＳ１０９）の際、ノイズとなる微細物質と基準物品のタガント１２とを対比する処理が省かれるので、照合処理（ステップＳ１０９）におけるノイズの影響を抑制することができる。また、照合処理が効率良く行える。
【００９８】
次に、制御部１０１は、ＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと、ステップＳ１０８で求めた対象物特徴点データとを照合し（ステップＳ１０９）、一致するか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
【００９９】
基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣ；Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ、またはＺＮＣＣ；Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を求めることにより行える。具体的には、基準特徴点データの各タガント特徴点と、各特徴点に対応する位置の対象物特徴点データにおける各タガントの特徴点との相関値を求める。
【０１００】
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上（相関値が類似度の場合）であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体（偽）であると判定する（相関値が類似度の場合）。
【０１０１】
なお、照合の「一致」とは、厳密な一致に限定する必要はなく、所定の許容範囲内にあるものも含むものとする。また、その許容範囲は真偽判定に必要な精度に応じて、任意に設定できるようにしてもよい。
【０１０２】
制御部１０１は、照合結果が「一致」であれば（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、真と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１１）。また、照合結果が「不一致」であれば（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、偽と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１１）。
その後、次の対象物品があれば、ステップＳ１０５からステップＳ１１２の照合処理を繰り返し行い、結果を出力して、タガント分布解析処理を終了する。
【０１０３】
次に、図９を参照して上述の個体識別処理の具体例を説明する。
図９に示すように、基準物品から読み取った画像データ１５を試料Ｎｏ．１とし、試料Ｎｏ．１と同じ基準物品を同じ条件で再読取した画像データ１６を試料Ｎｏ．１Ｒとする。また、基準物品（試料Ｎｏ．１）と異なる条件でタガント分布層１１が形成された物品から読み取った画像データ１７，１８をそれぞれ試料Ｎｏ．２，Ｎｏ．３とする。
【０１０４】
なお、画像データの読み取りの際は、付与したタガントの光学的特徴に応じて適切な照射光を照射し、特定の性質を有する反射光が放射された状態で、読み取りを行う。
【０１０５】
ここで、例えば、図２、図３に示すタガント１２Ａ，１２Ｂの場合は、照射光の角度に応じて、その反射光や発光色が異なる分布状態として読み取れることがあるため、基準物品の画像読み取りの際と対象物品の画像読み取りの際とで光の照射角度を特定しておくことが望ましい。
【０１０６】
以上のように、取得した画像データについて、事前処理（図８のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４）として、まず試料Ｎｏ．１（基準物品の画像データ）に対して、例えば上述の画像処理（Ａ）の「中央値で二値化処理」を行う。そして、抽出された各タガントの画素数及び重心座標（基準特徴点データ）を算出する。
【０１０７】
次に、対象物品の画像のノイズ除去処理として、抽出された各微細物質の画素数（第２画素数）の中から、基準特徴点データのタガントの画素数と対比し、画素数が近似しない微細物質を、対象物品の画像から除去する処理を行う（ステップＳ１０７）。この処理を試料Ｎｏ．１Ｒから順に行う。
【０１０８】
次に、照合処理として、試料Ｎｏ．１Ｒ（図９参照）に対して、事前処理と同じ画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）を算出する（ステップＳ１０８）。
【０１０９】
次に、ステップＳ１０３で基準物品の画像をＨＳＶ変換した場合は、ステップＳ１０３と同様に、対象物品の画像をＨＳＶ変換し、ステップＳ１０４と同じ処理を行い、変換した画像において、各特徴点の色相等の値を特定し、タガントの色情報を算出する。
続いて、ステップＳ１０３と同じ処理を行い、対象物品の特徴点を算出する（ステップＳ１０８）。ここで、基準物品の特徴量として、タガントの色相に関する情報を含む場合は、対象物品の特徴量についても、同じようにタガントの色相に関する情報を含むものとする。
【０１１０】
次に、制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとの相関値を算出し、相関値が所定閾値以上である否かを判定することにより照合し、照合結果を出力する（ステップＳ１１１，ステップＳ１１２）。
【０１１１】
また、上述のステップＳ１０７からステップＳ１１２と同じ処理を、試料Ｎｏ．２及び試料Ｎｏ．３（図９参照）に対して行い、特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）の算出と、試料Ｎｏ．２及び試料Ｎｏ．３の特徴点を算出する。制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとをそれぞれ照合し、照合結果を出力する。
【０１１２】
また、相対位置情報を用いる場合は、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る。読み取り対象とする範囲（読取範囲Ａ）は、タガント分布層１１の一部とする。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データに対し、所定の画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って第１画素数及び特徴点を抽出し、抽出した各特徴点について、まず任意の特徴点を着目特徴点Ａに設定する。そして、その着目特徴点Ａに隣接するｔ個の隣接特徴点を選択し、着目特徴点Ａから各隣接特徴点までの各距離を算出し、着目特徴点Ａとの距離が近い順に、予め算出された各特徴点を配列させて、着目特徴点Ａの特徴量として算出する。次に、着目特徴点を変更し、その着目特徴点に隣接するｔ個の隣接点を新たに選択し、着目特徴点Ａと同様に、着目特徴点からの距離が近い順に、各隣接特徴点情報を配列させて特徴量を算出する。これを全ての特徴点について繰り返し、各特徴点と隣接するｔ個の特徴点との相対距離の集合データを求める。これを基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶する。
【０１１３】
次に、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る。ここで、対象物品の読取範囲Ｂは、図９（ｂ）に示すように、基準物品の読取範囲Ａより広い範囲とする。また読取範囲Ｂに読取範囲Ａの少なくとも一部を含むものとする。
【０１１４】
次に、制御部１０１は、図９（ｃ）に示すように読取範囲Ｂ内の任意の点（例えば、読取範囲Ｂの左上）を切出し位置に設定し、基準画像データの読取範囲Ａと同じ形状、同じ面積の範囲を比較領域１９−１として切り出す。具体的には、例えば、「５１２画素×５１２画素」の読取範囲Ｂから「６４画素×６４画素」（実画像に対して１／８の大きさ）の比較領域を切出す。１画素の大きさは、スキャナの読み取り精度に依存する。
【０１１５】
なお、比較領域（すなわち、基準画像の読取範囲Ａ）をどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域の大きさを大きくする（画素数を増やす）と、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域の大きさを小さくする（画素数を減らす）と、精度は下がるが計算速度は速くなる。また、比較領域の形状（すなわち、読取範囲Ａの形状）は、正方形に限らず、長方形等でもよい。
【０１１６】
次に、制御部１０８で、切出した比較領域１９−１について、ノイズの除去を行う。基準特徴点データに含まれるタガントの画素数（第１画素数）と比較領域１９−１において抽出された各微細物質の画素数（第２画素数）との差を求める。第２画素数が第１画素数と大幅に異なる場合、その微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像から除去される。その結果、比較領域１９−１の画像には、第１画素数と近似する第２画素数を有する微細物質のみがタガント１２として表示される。
【０１１７】
制御部１０１は、ノイズ処理後の比較領域１９−１について、各タガントの特徴点の相対距離の集合データを求める。そして、切出し位置を移動しながら別の比較領域１９−２，１９−３，・・・，１９−Ｎを切出し、各比較領域について各特徴点（対象物特徴点データ）を求める。
【０１１８】
そして、基準特徴点データと対象物特徴点データとを照合する際は、各比較領域の基準特徴点データと対象物特徴点データと比較し、一致する（許容範囲内のものも含む）対象物特徴点データがあれば、同一と判別する。
【０１１９】
なお、上述の実施の形態において、画像処理の結果、抽出される特徴点の点数が多い場合は、図２のステップＳ１０３及びステップＳ１０８の特徴点抽出処理において、図１２に示す間引き処理を適用してもよい。
【０１２０】
制御部１０１は、まず、読み取った画像データ（基準画像データ及び対象物画像データ）を圧縮（一定間隔でサンプリング）する（ステップＳ２０１）。次に、元の画素数に戻し、間引き画像を作成する（ステップＳ２０２）。その後、制御部１０１は間引き画像に上述の（Ａ）、（Ｂ）等の画像処理を施して特徴点を抽出する（ステップＳ２０３）。
【０１２１】
このように圧縮画像を用いることにより、特徴点を間引くことができ、照合に適した数の特徴点を抽出できる。その結果、照合の精度を向上させることが可能となり、また演算を高速化できる。
【０１２２】
以上説明したように、本実施の形態の個体識別装置１００によれば、基準物品及び対象物品にそれぞれ付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取った画像データに対して所定の画像処理を施してタガント１２の画素数及び特徴点（タガント１２の位置）を抽出して両者を対比することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別し、その結果を出力する。この対比処理の事前処理として、また識別対象とする対象物品に付与されたタガント分布層１１を基準画像データの読み取りと同様の手法で読み取った対象画像データに対して同一の画像処理を施し、その画像上の各微細物質の画素数を算出した後、基準特徴点データのタガントの画素数（第１画素数）との差を求め、その差が大きい対象物品についてノイズと判断して、画像処理により対象画像データから除去する。その結果、対比すべきタガント１２の対象物特徴点データのみを、記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと比較照合することとなるので、識別処理の効率及び識別精度が向上する。
【０１２３】
これにより、対象物品と基準物品とを照合する際、対象物品の画像に現れたノイズの影響を抑えて、物品の真偽を正確に判定することが可能となる。また、照合の対象は物品の表面にランダムに付与されたタガント１２の分布であるため、タガント１２として、反射性金属層を有するもの、多層薄膜を有するもの、光回折構造体を有するもの、特定の照射光に対して特定の放射光を発するもの等の特殊な反射性を有するものを用いれば、個体識別精度をさらに向上させることができる。
また、タガント１２は印刷や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。
【０１２４】
更に、タガント１２が反射性金属層３を有することにより、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、個体識別装置１００を用いたタガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２５】
また、タガント１２に誘電率が異なる多層薄膜４を形成した場合には、見る角度によって色が変化するため、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、タガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２６】
また、タガント１２が光回折構造体層５を有する場合には、反射性がよく、特徴点を抽出しやすくなるだけでなく、ホログラム図案による判定を併せて行えるため、個体識別精度が高くなる。また、各タガントに異なるホログラム図案となる光回折構造体を付与すれば、セキュリティ効果がより高くなる。一方、同一の図案となる光回折構造体を各タガントに付与する場合は、異なるホログラム図案の光回折構造体を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。また偽造防止効果だけでなく、意匠性も向上する。
【０１２７】
また、タガント１２が、所定の照射光に対し、異なる波長の光を放出する特性を有する反射層６を有することにより、白色光のもとでの隠匿性を持たせることができ、偽造を防ぎやすくなる。また、ルーペによる真偽判定やタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２８】
以上説明したように、本発明では、基材１１上に、該基材１１とは異なる反射性を有し、所定の平面形状を有するタガント１２や、所定図案を有するタガント８２をランダムに配置した物品１の真偽を判定するために、個体識別装置１００によって、基準物品に付与されたタガントの特徴点を基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶しておき、識別対象とする物品に付与されたタガント１２の特徴点を抽出し、抽出された対象物特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。そのため、個々の物品１から切り離せない固有の特徴であるタガント１２の画素数及び特徴点に基づいて個体識別や真偽判定を行うことが可能となる。タガント１２は、物品に容易に付与できるとともに、ランダムに配置するので、偽造が困難となり、様々な物品に対して広く適用でき実用性に優れる。
また、タガント８２として、所定の図案（文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの）を有するものを採用すれば、物品８をルーペによる拡大した際に、埃や塵等とタガント８２とを容易に識別でき、視認による偽造判定精度も高くなる。
【０１２９】
従って、本発明によれば、物品に容易に付与でき、また個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を高精度に行えるようになる。
【０１３０】
なお、本発明を適用する物品やタガントの形状、性質、形成方法、付与する図案等は一例であり、上述の実施形態に記載されるものに限定されない。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１３１】
１００・・・個体識別装置
１０１・・・制御部
１０２・・・記憶部
１０８・・・画像読取装置
１・・・・・基準物品
１１・・・・タガント分布層
１２・・・・タガント
３・・・・・反射性金属層
４・・・・・被覆層
５・・・・・光回折構造体層
６・・・・・所定の照射光による反射層
８２・・・・タガント
７・・・・・図案（文字、図形、記号、模様、もしくはこれらの組み合わせ）
７２・・・・図案形成層
７１・・・・反射材料層
１５・・・・基準画像データ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の表面に付した微細物質の特徴に基づいて個体識別する個体識別装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、工業製品や商品パッケージ等には製造番号が付与され、製造管理や物流管理に利用されている。製造番号は物品の所定位置に文字或いはバーコード等の符号として印字される。また、証明書等の公的証書や商品券等の有価証券に対し、偽造防止や真正性認証を目的としてシリアルナンバーが印字されている。しかし、製造管理や物流管理を目的として個体識別のための製造番号を付与する場合は、明確に視認或いは機械識別を行うことを目的としているため、明示的に印字されることが多く、本来の製品等の意匠性を損なうことがあった。また、偽造防止を目的とした場合、文字やバーコード等の印字は容易に偽造・変造される恐れがあり、その効果は不十分であった。
【０００３】
この他の固体識別手段として、ＩＣタグを用いて個別ＩＤを付与する方法が提案されている。ＩＣタグは書換え困難かつユニークなＩＤを各々付与することができ、非接触で読取可能なことから、製品の裏面や内部にＩＣタグを設けることにより個体識別が可能となる。しかし、ＩＣタグは単価が高く普及しにくいという問題があった。
【０００４】
これらの問題に対し、クレジットカードや有価証券類の一部にホログラムや回折格子などの光回折構造（以下、単にホログラムともいう。）を形成し、偽造を防止することが知られている。
特許文献１には、ホログラムとタガント（追跡用添加物）としての微小細粒を存在させて真偽判別要素とし、偽造防止を図るラベルが提案されている。例えば、微小細粒が、白色光や紫外線または赤外線を照射することによってある波長範囲で蛍光などの光を放射する特性を有するものを採用した場合は、偽造判定を行う際に微小細粒をルーペ等で拡大し、放射光の特性を確認することで真偽判定を行っていた。
【０００５】
また、特許文献２では、特許文献１のようなホログラムやタガントを用いず、個体そのものの表面の特徴を解析することで、真偽を判定する技術について記載されている。特許文献２には、例えば、個体の表面の特徴量として紙の透明度（紙を形成する繊維質材料の絡み具合等に起因する明暗パターン）をスキャナ等で読み取って、真の個体の表面特徴と判定対象の個体の表面特徴とをパターン比較することや、比較領域を移動させながら相関値を演算することや、相関値の最大値のノーマライズド・スコアを算出し、真偽を判定すること等が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２６１９６７号公報
【特許文献２】特許第４１０３８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示されるラベルでは、ホログラムとタガントを組み合わせることにより偽造困難としているが、ホログラムとタガントの存在やラベルの層構造まで解析され、模倣された場合には真偽判定が難しくなる恐れがあった。また、特許文献２の手法は、個体表面がランダムな特徴を有する場合に適用可能なものであり、個体表面に特徴が少ないものには適用できなかった。さらに、特許文献２の手法は、真偽判定の精度を向上するためには原本の紙質を特殊なものとしたり、表面に特殊な加工を施したりする必要があるため製造コストの増大につながる恐れがあった。そのため、物品に容易に付与できるが、個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を行えるようにすることが望まれている。
【０００８】
また、タガントを用いた識別手法は、バーコード等の符号を付す方法に比べると偽造が困難であるが、その反面、精度良く個体識別を行うためにはタガントに基づく特徴点をより正確に抽出する必要がある。
【０００９】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、所定の特性を有する微小細粒（タガント）を物品に付与し、その分布位置に基づいて個々の物品を高精度に識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前述した課題を解決するため、第１の発明は、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出する手段と、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段とを備えることを特徴とする個体識別装置である。
【００１１】
第１の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する第１画素数を予め記憶し、識別対象とする物品の画像から抽出されたタガント候補領域の輪郭線を構成する第２画素数と第１画素数とを対比することにより、第１画素数に近似しない第２画素数のタガント候補領域をノイズとして除去する。そして、記憶された基準物品の基準特徴点データと、識別対象とする物品の画像から算出されたタガントの特徴点とを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。
タガントは、表面にランダムに付与させることにより個々の個体の識別子とし、これに基づいて個体を識別するので、多様且つ模倣困難な固有値とすることができ、個体識別の精度が向上する。
【００１２】
また、識別対象物品の画像から、タガント候補領域の輪郭線を構成する画素数（第２画素数）に基づいて、ノイズを除去することにより、ノイズの正確な除去を可能とし、ひいては個体識別の認証精度を向上させることができる。
また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわない。また、識別用のＩＣタグ等を付加する必要もないため、低コストで実現できる。
【００１３】
さらに、第１の発明において、前記特徴点抽出手段は、前記第２画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することが望ましい。
【００１４】
これによれば、第２画素数を算出する際に抽出されたタガント候補領域に付随して求められる重心を特徴点として抽出するので、処理工程が増大することなく認証効率を向上させることができる。
【００１５】
更に、第１の発明において、前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第１画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、前記判別手段は、タガントの形状ごとに前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別することが望ましい。
これにより、様々な形状や大きさのタガントを組み合わせて使用することができ、識別パターンが相乗的に増加し、識別精度が向上する。
【００１６】
第２の発明は、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップとを備えることを特徴とする個体識別方法である。
【００１７】
第２の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する画素数と、識別対象となる物品の画像から抽出されたタガント候補領域の第２画素数とを対比することにより、タガント候補領域の中から、ノイズを除去することができる。その結果、タガントの画素数と近似するタガント候補領域のみを、基準物品の特徴点と対比することにより、識別対象となる物品の真偽を識別することができるので、撮影画像のノイズの影響を受けにくく、識別精度が向上させることができ、且つ効率的な識別処理が可能となる。
【００１８】
また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわないうえに、識別用のＩＣタグ等を付加する必要がなく、低コストで高精度の個体識別を実現できる。
【００１９】
第３の発明は、基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別するコンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２０】
第３の発明により、コンピュータを第１の発明の個体識別装置として機能させることが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、基準物品と識別対象となる物品との照合処理の前段階で、識別対象物品の画像から、タガント以外のノイズを除去する処理を施すことで、ノイズよる照合処理への影響を低減し、認証精度を向上させることが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明を適用する物品１について説明する図
【図２】反射性金属層３を有するタガント１２Ａ、１２Ｂの構造の例
【図３】誘電率の異なる多層薄膜４を有するタガント１２Ｃの構造の例
【図４】光回折構造体層５を有するタガント１２Ｄの構造の例
【図５】特定照射光に対し所定の反射光を放射する反射層６を有するタガント１２Ｅの構造の例
【図６】個体識別処理の手順を説明するフローチャート
【図７】本発明に係る個体識別装置１００のハードウエア構成図
【図８】タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート
【図９】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（絶対位置での比較の場合）の例
【図１０】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（相対位置での比較の場合）の例
【図１１】撮影画像に含まれるタガント１２について説明する図
【図１２】特定照射光に対し所定の反射光を放射する反射層６を有するタガント１２Ｅの構造の例
【図１３】間引き処理を説明するフローチャート
【図１４】所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したものが付され、かつ、所定の３次元形状を有するタガント８２の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２４】
まず、図１を参照して、本発明を適用する物品１について説明する。
図１（ａ）は物品１の上面図、図１（ｂ）は図１（ａ）のＡ−Ａ線断面図である。
物品１は、その基材１０上にタガント（ｔａｇｇａｎｔ：追跡用添加物）分布層１１を有する。タガント分布層１１には、平面形状を有するタガント（微細物質）１２がランダムに複数配置されている。タガントは、基材１０とは異なる反射性を有する。また、タガント分布層１１のタガント１２は、例えば、印刷インクに混入して基材１０に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品１の基材１０上のランダムな位置に配置される。
【００２５】
なお、図１では、物品１は基材１０及びタガント分布層１１のみを図示しているが、タガント分布層１１の上面を更に透明プラスチック等のオーバーコート層で被覆し、タガント分布層１１を保護するようにしてもよい。更に、基材１０とタガント分布層１１との間に、例えば感温変色材料層等、基材１０やタガント分布層１１とは異なる機能を有する層を形成してもよい。また、基材１０としては、物品１の機能や性質、デザイン等に応じていかなる材料を利用してもよい。また、タガント分布層１１は、物品の表面の全部に設けられてもよいし、一部に設けてもよい。
【００２６】
次に、図２〜図５を参照して、タガント１２について説明する。図２〜図５は、様々な態様のタガント１２Ａ〜１２Ｅの断面図である。タガント１２は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ（数μｍ〜数百μｍ程度）の微細な細粒である。
具体的には、図２及び図１１に示すように、タガント１２は平らな構造物であり、水平方向の最大長が１００μｍ〜数１００μｍに対して、厚さ（＝垂直方向の長さ）は数μｍ程度である。また、本発明では、タガント１２の輪郭線の画素数で識別する点に特徴があるため、タガント１２は、少なくとも光学的に画像として読み取った場合に形状及び大きさが均一となる形状を有する。
なお、タガント１２は、形状及び大きさが異なる複数種類のタガントを混在させて用いても良い。この点については、後述する。
【００２７】
本発明で用いるタガントは、画像として読み取ると、平面形状を認識できるものであれば、印刷したインクが固化したもの、紙片、プラスチック片、金属片等、材質を問わず用いることが可能であり、識別精度やコストに応じて適宜選定できる。
しかし、光学的な読み取り易さ、隠匿性等の機能を高めるために、タガントは、例えば、図２に示すように反射性金属層３を有するもの、図３に示すように誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの、図４に示すように光回折構造体層５を有するもの、図５に示すように、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの等を採用することが好適である。
【００２８】
なお、図２〜図５のタガント１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，１２Ｅは、説明のために断面形状を円形として示しているが、本発明の実施の形態では、これに限定されるものではなく、タガント１２の形状は、画像データとして読み取った際に、平面形状として抽出可能であれば、任意としてよい。例えば、偏平形状のものや、薄片状のものをタガント１２の基材１２０として用いるようにしてもよい。タガント１２の形状としては、動物や乗り物等の意味のある形状にしてもよい。
【００２９】
図２のタガント１２Ａは、タガント１２の基材１２０の表面に反射性金属層３を形成したものである。
【００３０】
反射性金属層３を不透明層とする場合は、屈折率が小さい薄膜とすればよく、一般的に使用されるアルミニウムの他に、例えば、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、マグネシウム、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、チタン、亜鉛、インジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用する。
また、反射性金属層３を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。
【００３１】
反射性金属層３の形成は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって行う。
反射性金属層３の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３２】
反射性金属層３はタガント１２Ａの基材１２０の表面の全部に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、記号、模様等やこれらの組み合わせからなる図案として、反射性金属層３を付与するようにしてもよい。
【００３３】
基材１２０には、例えば、ポリエチレンテレフタレート（ポリエステル），ポリ塩化ビニル、ポリカーボネート、ポリイミド、ポリアミド、セルローストリアセテート、ポリスチレン、アクリル、ポリプロピレン、ポリエチレンを使用すればよい。
【００３４】
また、図２（Ｂ）に示すタガント１２Ｂのように、反射性金属層３を透明な被覆層３１で覆い、保護するようにしてもよい。被覆層３１の材料は、ポリエチレン、ワックス、シリコン、ポリエステルフィルム等のプラスチックフィルム等が好適である。
【００３５】
タガント１２Ａ，１２Ｂのように反射性金属層３を有することにより、後述するタガント分布解析処理（図８）において、特徴点として抽出しやすくなる。また、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペ（拡大鏡）による真偽判定が行いやすくなる。
【００３６】
図３のタガント１２Ｃは、基材１２０の表面に誘電率の異なる薄膜を多層に形成したものである。例えば、天然雲母薄片（マイカフレーク）等の基材１２０に酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（パール顔料）や、合成アルミナフレーク、合成シリカフレーク、ホウ珪酸ガラスフレーク、酸化チタン被覆、合成マイカフレーク（酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、二酸化ケイ素、フッ素化合物等）等の基材１２０に、酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（エフェクト顔料）等がタガント１２Ｃとして使用できる。
多層薄膜層４の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３７】
タガント１２Ｃは見る角度によって色が変化するため、後述するタガント分布解析処理（図８）において、特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる真偽判定が行いやすくなるという効果もある。
【００３８】
図４のタガント１２Ｄは、基材１２０の表面に光回折構造体層５を形成したものである。光回折構造体層５とは、ホログラムの微細凹凸が形成された層であるが、光回折構造体層５自体は、ホログラムの微細凹凸の形成が可能な種々の素材を用いて形成できる。例えば、ポリ塩化ビニル、アクリル樹脂、ポリスチレン、ポリカーボネートなどの透明な熱可塑性樹脂、或いは、不飽和ポリエステル、メラミン、エポキシ、ポリエステル（メタ）アクリレート、ウレタン（メタ）アクリレート、エポキシ（メタ）アクリレート、ポリエーテル（メタ）アクリレート、ポリオール（メタ）アクリレート、メラミン（メタ）アクリレート、トリアジン系アクリレート等の透明熱硬化性樹脂等を使用できる。更には、上述の熱可塑性樹脂と上述の熱硬化性樹脂とを混合して使用し、更に、ラジカル重合性不飽和基を有する熱成形性物質、或いは、これらにラジカル重合性不飽和単量体を加え電離放射線硬化性としたものなどを使用してもよい。
【００３９】
光回折構造体層５はタガント１２Ｄの全面に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。
また、光回折構造体層５を透明な被覆層（不図示）で覆い、保護するようにしてもよい。
【００４０】
光回折構造体５へのホログラムの微細凹凸の形成は、回折格子やホログラムの干渉縞が凹凸の形で記録された原版をプレス型として用い、基材に上述の樹脂を塗布用組成物として調製したものを、グラビアコート法、ロールコート法、バーコート法などの手段で塗布して塗膜を形成し、その上に上述の原版を重ねて加熱ロールなどの適宜手段によって両者を加熱圧着して行なうことができる。また、フォトポリマーを用いる場合は、基材上に、フォトポリマーを同様に塗布した後、上述の原版を重ねてレーザー光を照射することにより複製できる。
光回折構造体層５の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００４１】
また、図４のタガント１２Ｄにおいて、ホログラムの微細凹凸の回折効率を高めるために、更に、反射性金属層を設けてもよい。その反射性金属層は、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、ゲルマニウム、アルミニウム、マグネシウム、アンチモン、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、セレン、ガリウム、インジウム、ルビジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用できる。反射性金属層は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって形成することが好ましいが、メタリック顔料を含有するメタリックインクを用いて印刷することによって形成してもよい。
【００４２】
タガント１２Ｄのように光回折構造体層５を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる確認がしやすくなる。その他、特定波長の光（レーザ光等）を照射してホログラム図案を再生し、ホログラム図案の判定をタガントの分布の判定と合わせて行うことにより、偽造防止効果が高くなる。
【００４３】
また、個々のタガント１２Ｄに付与されるホログラム図案は、同一としてもよいし、異なっていてもよい。異なるホログラム図案を付与する場合は、よりセキュリティ効果が高くなる。一方、同一のホログラム図案を付与する場合は、異なるホログラム図案を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。
【００４４】
図５のタガント１２Ｅは、所定の照射光に対し、特定波長の光を放出する反射層６を形成したものである。反射層６は、例えば、基材１２０の表面に蛍光顔料を含む樹脂を塗布するか、印刷インクに蛍光顔料を混入して印刷することにより形成される。
【００４５】
蛍光顔料として使用される無機蛍光体に用いられる材料は、例えば、紫外線発光蛍光体または赤外線発光蛍光体等である。紫外線発光蛍光体は紫外線により励起され、それよりも低いエネルギー準位に戻るときに発するスペクトルのピークが青、緑、赤等の波長域にあるもので、例えばＣａ２Ｂ５Ｏ９Ｃｌ：Ｅｕ２＋、ＣａＷＯ４、ＺｎＯ：Ｚｎ２ＳｉＯ４：Ｍｎ、Ｙ２Ｏ２Ｓ：Ｅｕ、ＺｎＳ：Ａｇ、ＹＶＯ４：Ｅｕ、Ｙ２Ｏ３：Ｅｕ、Ｇｄ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｌａ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｙ３Ａｌ５Ｏ１２：Ｃｅ等があり、単体又はこれらから数種を選択し混合して使用することができる。その蛍光スペクトルはピークを青、赤、緑の波長域以外に持つものである。また赤外線発光蛍光体は波長λ１の励起光を受けて、波長λ２の可視光を発光する特性を示し、λ１≠λ２かつλ１＞λ２なる性質を有するものとして、その組成は例えば、ＹＦ３：Ｅｒ＋Ｙｂ、Ｙ３ＯＣｌ７：Ｅｒ＋Ｙｂ、ＮａＬｎＦ４：Ｅｒ＋Ｙｂ（Ｌｎ＝Ｙ，Ｇｄ，Ｌａ）、ＢａＹ２Ｆ８：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｔｍ＋Ｙｂ等があり、いずれも励起光（λ１）８００〜１０００ｎｍの赤外線を受けて４５０ｎｍ〜６５０ｎｍに発光スペクトルの顕のピークを有する可視光線（λ２）を発光するものである。
【００４６】
反射層６はタガント１２Ｅの全面に付与されてもよいし、表面の一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、絵柄、模様等の図案として、反射層６を付与するようにしてもよい。
また、反射層６を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。
反射層６の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００４７】
タガント１２Ｅのように特定照射光による反射層６を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。また、通常の白色光の下では発光しないため、隠匿性が高く、模倣を防止しやすい。また、特徴点の抽出が容易となり、個体識別精度が高くなる。
【００４８】
次に、物品１の個体識別方法について説明する。
まず、図６に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品１のタガント分布層１１に付与されたタガント１２の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される（ステップＳ１）。ステップＳ１で真と判定された物品１について、更に、コンピュータ等の個体識別装置１００を用いたタガント分布解析処理（ステップＳ２）を施すことにより、真偽が判定される。
【００４９】
タガント分布解析処理では、物品１にランダムに付与されたタガント１２の特徴点情報を読み取り、複数の特徴点の分布をその個体の特徴量として照合に利用する。
なお、例えば、タガント１２を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。
本発明は、真の物品のタガント１２の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておくとともに、識別対象とする物品の画像からノイズを除去しておく。その後、識別対象とする物品のタガント１２の分布と基準特徴点データとを照合することにより個体の一致、不一致（真偽）を判別しようとするものである。
そして、本発明は、識別対象とする物品から得られた画像におけるノイズ除去方法に特徴がある。この点についてはタガントの分布解析の説明とともに後述する。
【００５０】
次に、タガント分布解析処理を行う個体識別装置１００について説明する。
図７は、個体識別装置１００のハードウエア構成を示すブロック図である。図７に示すように、個体識別装置１００は、制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７等がバス１０９を介して接続されて構成される。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７には画像読取装置１０８及び光源１１０が接続されている。
個体識別装置１００の制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７及びバス１０９を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。
【００５１】
制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｓｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１０９を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部１０１が後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００５２】
記憶部１０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１０１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１０１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００５３】
入力部１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部１０１へ出力する。
【００５４】
表示部１０４は、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１０１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置に表示させる。
なお、入力部１０３と表示部１０４が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
【００５５】
メディア入出力部１０５は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信Ｉ／Ｆ１０６は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
【００５６】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ１０７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００５７】
画像読取装置１０８（撮像装置）は、スキャナ、ＣＣＤカメラ等であり、画像を光学的に読み取り、画像データとして取得する装置である。画像読取装置１０８は、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介して個体識別装置１００に接続される。或いは、画像読取装置１０８は、通信Ｉ／Ｆ１０６を介して個体識別装置１００と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置１０８は読み取った画像データを制御部１０１へ出力する。制御部１０１は取得した画像データをＲＡＭまたは記憶部１０２の所定のメモリ領域に記憶する。
光源１１０は、撮影対象とする物品１を撮影する際に、物品１に対して所定の方向から光を照射する。
バス１０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００５８】
次に、タガント分布解析処理の流れを説明する。
図８は、タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図９、図１０は基準物品及び対象物品の画像データの読み取る範囲の例、図１１は、撮影画像に含まれるタガント１２について説明する図、図１２は、タガント１２の影について説明する図である。
【００５９】
個体識別装置１００の制御部１０１は、図８に示すように、まず事前処理（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４）を行う。
事前処理では、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１０１）。読み取り対象とする部位は、タガント分布層１１の全部としてもよいし、一部としてもよい。
【００６０】
一例として図９に示すように、タガント分布層１１の一部領域１５を読み取るものとする。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データ（階調画像）を基準画像データとしてＲＡＭに保持する（ステップＳ１０１）。
【００６１】
次に、制御部１０１は、読み取った基準画像データに対して、タガントの輪郭線の画素数（第１画素数）並びに特徴点の抽出のための画像処理を行う。この画像処理としては、例えば、（Ａ）中央値による二値化処理、（Ｂ）平均値による二値化処理等を採用することができる。以下、各処理について説明する。
【００６２】
（Ａ）中央値による二値化処理
以下の式（１）により算出される閾値Ｓｃにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００６３】
閾値Ｓｃ＝（画像内の最大輝度値‐画像内の最少輝度値）／２・・・（１）
【００６４】
（Ｂ）平均値による二値化処理
以下の式（２）により算出される閾値Ｓａにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００６５】
閾値Ｓａ＝Σ（各画像の輝度値）／画素総数・・・（２）
【００６６】
次に、二値化された画像データにおいて、各タガントの輪郭線を抽出して第１画素数を得ることにより、タガントの形状を数量化処理し、各タガントの領域の中心となる重心を求め、これを各タガントの特徴点として抽出する（Ｓ１０２）。
タガントの重心は、以下の式（３）により算出される。
【００６７】
【数１】
【００６８】
ここで、タガントの輪郭線を構成する画素数をｎとし、輪郭の各画素の座標を（ｘi，ｙｉ）とする。
本明細書において、特徴点とは、式（３）で得られた重心の座標で表される画素を言う。
【００６９】
上述の画像処理により基準物品のタガントの輪郭線の画素数（第１画素数）を算出し（ステップＳ１０２）、画素数を算出する過程で得られたデータに基づきタガントの特徴点（重心）を求める（ステップＳ１０３）。
なお、特徴点は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
【００７０】
絶対位置情報を採用する場合は、図９に示すように、画像データの読取範囲は、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じ位置、同じ向き、同じ範囲（同じ形状、同じ面積）とする必要がある。そのため、物品１に読取位置を示すマーカ等を予め付与しておくことが望ましい。
また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の２次元絶対位置座標（Ｘ，Ｙ）を求めればよい。
【００７１】
また、相対位置情報を採用する場合は、画像データの読取範囲は、図１０（ａ）、図１０（ｂ）に示すように、基準物品１Ａと後に読み取る対象物品１Ｂとで同じとする必要がない。
【００７２】
このステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理の際、画像読取装置１０８によって読み取った基準画像データをＨＳＶ変換し、その後、タガント１２の輪郭抽出及び各特徴点の抽出を行っても良い。また、ＨＳＶに代えて、ＲＧＢの３次元色空間座標系を用いてもよいし、他の３次元色空間座標系に変換して用いてもよい。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いればよい。
この時、タガント１２の色情報を基準特徴点データとして併せて特定しても良い。色情報は、色相、明度、彩度に基づき、特徴点の色を数値化する。なお、数値化される色情報は、色相の値のみでもよいし、色相に、明度や彩度の値を加えて数値化しても良い。また、各タガントの特徴点（重心）における色情報を数値化（例えば、赤色を１、緑色を２、青色を３等）して数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。ＲＧＢを用いるのであれば、ＲＧＢの３次元色空間座標系を区分して、赤色、緑色、青色に対応づけて、同じように、赤色を１、緑色を２、青色を３として数値化して、特徴点のＲＧＢの値が赤色の範囲に入れば、特徴点情報を１と数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。このように、基準特徴点データに色情報を含むものとすると、識別精度を一層高めることができる。
【００７３】
次に、制御部１０１は、抽出した各タガント１２の画素数と、各タガント１２の特徴点（重心）を基準特徴点データとしてＲＡＭに記憶する（ステップＳ１０４）。
【００７４】
ところで、物品１のタガント分布層１１には、タガント１２が含まれている。そのため、光源から光を照射して画像を読み取る（撮影する）と、各タガント１２に影が生じ、撮影画像にはタガントの影９も映り込むこととなる。図１１は、撮影画像の例であり、符号９の領域が影を示している。尚、図１１（ａ）と図１１（ｂ）とでは光源位置が異なるため、影９の位置も異なるものとなっている。
【００７５】
図１（ｂ）及び図１２に示すように、タガント１２は、基材１０の表面に対して略平行となるように分布され、例えば、透明プラスチックを固着剤として用いることによって、基材１０の表面と略平行に固着される。つまり、タガント１２は、タガント分布層１１の中で、基材１０の表面と略平行に位置する。
そして、図１２に示すように、タガント１２と基材１０との間を光が散乱することにより、タガント１２の影９が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント１２と同じ色相の影９が出来る。
【００７６】
ここで、影９とは、「光によって、物体の他にできる、その物体の姿」を意味する。つまり、その色相は黒に限定されない。本発明における「タガントの影」は、前述した通り、タガント１２と基材１０との間で散乱される光によって生じるものである。
一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影９の色相はタガント１２の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント１２よりも影９の方が低いものとなる。例えば、タガント１２が青であれば、影９は淡い青となる。
【００７７】
ここで、本発明では、ノイズの除去処理に際し、輪郭線の画素数によるノイズ除去処理を行うため、タガントとノイズを判別する精度を高めることができる。
具体的に、タガントの面積における画素数に基づき、ノイズを判別する場合と対比する。
例えば、図１１に示すような影９をタガント候補領域に含めて抽出した場合、面積によるタガント候補領域の画素数は、影９の部分の面積の分も画素数が加算され、第２画素数の値が大きくなる。この結果、タガントが実在し、本来識別対象となるべきタガント候補領域がノイズと判別される可能性が高くなる。
これに対し、タガント候補領域の輪郭線に基づく画素数を第２画素数とすると、上記面積による算出された画素数に比べて、影９の第２画素数の値への影響が小さい。その結果、影９が含まれた状態でタガント候補領域として抽出された場合でも、輪郭線を構成する画素数からなる第２画素数は、第１画素数の所定の近似値の範囲となりやすく、タガントとして判別され得る。特に平面形状を有するタガントを使用する場合は、図１（ｂ）のようにタガント分布層１１の厚さがタガントのサイズ程度であれば、タガントは基材１０に対してほぼ平行に配置されるため、タガントを撮影したときの輪郭線を構成する画素数は大きく変動しない。
したがって、本発明におけるノイズの除去処理方法では、タガントとノイズの判別精度が高いという効果を奏する。
【００７８】
個体識別装置は、特徴点抽出処理（図８のステップＳ１０３、ステップＳ１０８）では、物品１の画像データをＨＳＶ変換し、所定の色相範囲の画素をタガント領域として抽出し、タガント領域の重心を算出することによって、タガント１２に由来する特徴点を抽出することとしても良い。従って、タガント１２の周囲の影９をタガント領域として抽出したとしても、影９の領域が小さければ、タガント領域の重心の座標はあまり変わらず、特徴点の抽出結果に大きな影響を与えない。
【００７９】
タガント１２の輪郭線を構成する画素数を算出する場合、物品１の画像の読み取り条件を所定のものとし、基準物品及び対象物品の読み取り条件を一定とすると、タガント１２の影９の誤差による影響を抑制できる。また、所定の読み取り条件とすれば、タガント１２の輪郭線と影９の輪郭線は、色相により明確に判別できる。基準物品のタガント１２の画素数を算出（ステップＳ１０２）の際、タガント１２の輪郭線を構成する画素の色相を決定し、タガント１２の画素数を算出すれば良い。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いれば良い。
【００８０】
なお、タガント分布層１１に分布する各タガントの形状や大きさは、すべて同一のものとしてもよいし、異なるものとしてもよい。
しかし、本発明に用いるタガントは、埃や塵等と識別可能なものとするために、人為的に所定の形状が付与されたものが好ましい。
例えば、図１１に示す例では、画像が円形、ハート形、楕円形となるタガント１２が混在する。このように、異なる形状のタガント１２を混ぜ合わせ、タガント分布層１１にランダムに配置しても良い。この場合、例えば、円形のタガントに関する画素数を第１ａ画素数、ハート形のタガントに関する画素数を第１ｂ画素数という具合に設定し、各形状のタガントごとに、ステップＳ１０２からステップＳ１１１までの処理を行う。
【００８１】
このように、複数種類の形状のタガントを用いることで、物品固有のタガント分布のパターンを格段に増やすことができる。また、異なる形状のタガントを分布させる場合は、個体識別処理による個体識別の精度が向上する。
一方、同一形状のタガントを分布させる場合は、異なる形状のタガントを付与する場合と比べて低コストで実現できる。
【００８２】
また、タガントは、その外形状を所定の形状とする場合の他、所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの（以下、図案という）を採用しても良い。
図１４は、タガント８２の一例であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は側面図、（ｃ）は図１４（ｂ）のＡ−Ａ線断面図である。
図１４では、タガント８２の形状を六角柱とし、一部に「Ｄ」の文字（図案７）が付与されている。
【００８３】
また、タガント８２を光学反射性のある材料によって形成するか、表面に光学反射性のある反射材料層７１を設けるようにしてもよい。
すなわち、図１４（ｃ）に示すように、基材７３の表面に図案形成層７２を設け、更にその上面に反射材料層７１を形成するようにしてもよい。タガント８２の基材７３には、金属や樹脂等を用いる。
【００８４】
図案形成層７２は、印刷、刻印等により図案７が付与される。図案７は、基材７３と異なる色の染料等を用いて形成される。
このように、図案７を有するタガント８２を用いる場合、図案７の輪郭から得られた画素数を第１画素数として用いる。なお、画像のＨＳＶ変換後に各特徴点を抽出し易いように、基材７３は、発色の低い染料等を用いることが好ましい。
【００８５】
反射材料層７１は、物品８の基材８１及び図案７２の染料７５とは異なる反射性を有する材料を用いて形成される。例えば、反射性金属層３を有するもの（図２）、誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの（図３）、光回折構造体層５を有するもの（図４）、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの（図５）等を採用することが好適である。
【００８６】
このように、各タガント１２が、異なる形状や図案を有する場合、ステップＳ２のタガント分布解析処理を行う際に、物品の真偽を正確に判定することが容易となる。すなわち、各タガント１２の第１画素数とその特徴点に加えて、ｍ種の形状情報を組み合わせることにより、タガントの判定要素の組み合わせが広がり、対象とする物品の真偽をより正確に判定することが可能となる。また、ルーペを用いた視認による真偽の判定も容易となる。
【００８７】
このように、本発明は、ランダムに分散させたタガントの画素数及び特徴点の情報を用いて固体識別を行う前に、対象物品の画像から抽出された微細物質（タガント候補領域）の中から、タガントの画素数に近似する画素数を有するものをタガントに相当するタガント候補とし、このタガント候補領域以外に存在する微細物質（タガント候補領域）をノイズとして、画像から除去する処理を予め行う。その結果、基準特徴点データと、識別対象となる物品のデータとを照合する処理（ステップＳ１０９）において、ノイズ除去の精度が高く、照合すべきタガントの数を抑えられ、従来の照合方法のようなノイズの影響を受け難い。したがって、処理効率及び識別精度を高く保つことができる。
【００８８】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理により基準物品から読み取った画像データから基準特徴点データを取得、記憶すると、次に、制御部１０１は、対象物品との照合処理（ステップＳ１０５〜ステップＳ１１２）へ移行する。
【００８９】
照合処理において、個体識別装置１００は、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１０５）。
基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０３）に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０５の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取る。また、図９に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読み取りと同一とする。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９０】
一方、基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０３）に特徴点の相対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０７の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取るが、読み取りの向き、位置、範囲は、図１０（ａ）、（ｂ）に示すように、基準物品の読み取りの向き、位置、範囲と異なっていてもよい。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９１】
次に、制御部１０１は、読み取った対象物画像データからタガント１２を含む微細物質の画素数を算出する（ステップＳ１１１）。
ここでいう微細物質とは、タガント１２の他、塵、その他の印刷物質等の様に、識別処理上は望まれない物質を含む。この対象物品の微細物質の画素数の算出方法は、基準特徴点データの算出処理（ステップＳ１０２）と同様に行う。すなわち、対象物画像データからタガント１２を含む微細物質（タガント候補領域）を抽出し、その微細物質（タガント候補領域）の輪郭線を構成する画素数（第２画素数）を算出する。
また、基準物品の画素数並びに特徴点の算出過程で、ＨＳＶ変換処理後の色情報を特定した場合は、対象物画像データもＨＳＶ変換し、ＨＳＶ変換された画像において各タガントの特徴点における色相を特定する処理を行う。
【００９２】
ここで、対象物品のタガント１２を含む微細物質の特徴点を抽出する際、対象物品に対して行う画像処理は、基準物品に対して行った画像処理と同一のものとする。すなわち、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ａ）中央値による二値化処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ａ）の画像処理を行う。同様に、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ｂ）による画像処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ｂ）の画像処理を行う。
【００９３】
基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。
【００９４】
一方、基準特徴点データとして相対位置情報を算出している場合は、図１０（ｃ）のように、対象物特徴点データの読取範囲Ｂから、まず基準特徴点データと同一形状、同一面積となる比較領域１９−１を切出し、この比較領域１９−１についての対象物品における微細物質（タガント候補領域）の画素数（第２画素数）を求める。次に、切出し位置を例えばｘ方向に１画素ずらして別の比較領域１９−２を切出し、この比較領域１９−２についての対象物特徴点データとして各微細物質（タガント候補領域）の輪郭線の画素数（第２画素数）を求める。これを繰り返すことにより、各比較領域１９−１，１９−２，・・・，１９−Ｎについて、それぞれ微細物質の第２画素数を求める。
【００９５】
制御部１０１は、算出した対象物品の各微細物質１２の第２画素数をＲＡＭに記憶する。
【００９６】
次に、対象物品の画像からノイズを除去する（ステップＳ１０７）。
すなわち、ステップＳ１０６で算出された対象物品の各微細物質の画素数（第２画素数）のデータとステップＳ１０４で記憶された基準特徴点データのタガントの画素数（第１画素数）との差を算出する。そして、第１画素数との差が、所定範囲を超える画素数を有する微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像データから、その微細物質領域を除去する画像処理を行う。
第１画素数と第２画素数の差からノイズを判断する際、第１画素数と第２画素数とが一致する場合の他、画像の誤差や、影９の存在による影響を考慮して、所定の閾値を設けることにより、識別精度を高めることができる。
【００９７】
タガント１２は、所定の画素数を有するものを用いており、このタガント１２の画素数（第１画素数）に基づき、対象物品の微細物質の中から、タガント１２とノイズとを判別して、ノイズを除去する。この結果、後の照合処理（ステップＳ１０９）の際、ノイズとなる微細物質と基準物品のタガント１２とを対比する処理が省かれるので、照合処理（ステップＳ１０９）におけるノイズの影響を抑制することができる。また、照合処理が効率良く行える。
【００９８】
次に、制御部１０１は、ＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと、ステップＳ１０８で求めた対象物特徴点データとを照合し（ステップＳ１０９）、一致するか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
【００９９】
基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣ；Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ、またはＺＮＣＣ；Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を求めることにより行える。具体的には、基準特徴点データの各タガント特徴点と、各特徴点に対応する位置の対象物特徴点データにおける各タガントの特徴点との相関値を求める。
【０１００】
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上（相関値が類似度の場合）であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体（偽）であると判定する（相関値が類似度の場合）。
【０１０１】
なお、照合の「一致」とは、厳密な一致に限定する必要はなく、所定の許容範囲内にあるものも含むものとする。また、その許容範囲は真偽判定に必要な精度に応じて、任意に設定できるようにしてもよい。
【０１０２】
制御部１０１は、照合結果が「一致」であれば（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、真と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１１）。また、照合結果が「不一致」であれば（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、偽と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１１）。
その後、次の対象物品があれば、ステップＳ１０５からステップＳ１１２の照合処理を繰り返し行い、結果を出力して、タガント分布解析処理を終了する。
【０１０３】
次に、図９を参照して上述の個体識別処理の具体例を説明する。
図９に示すように、基準物品から読み取った画像データ１５を試料Ｎｏ．１とし、試料Ｎｏ．１と同じ基準物品を同じ条件で再読取した画像データ１６を試料Ｎｏ．１Ｒとする。また、基準物品（試料Ｎｏ．１）と異なる条件でタガント分布層１１が形成された物品から読み取った画像データ１７，１８をそれぞれ試料Ｎｏ．２，Ｎｏ．３とする。
【０１０４】
なお、画像データの読み取りの際は、付与したタガントの光学的特徴に応じて適切な照射光を照射し、特定の性質を有する反射光が放射された状態で、読み取りを行う。
【０１０５】
ここで、例えば、図２、図３に示すタガント１２Ａ，１２Ｂの場合は、照射光の角度に応じて、その反射光や発光色が異なる分布状態として読み取れることがあるため、基準物品の画像読み取りの際と対象物品の画像読み取りの際とで光の照射角度を特定しておくことが望ましい。
【０１０６】
以上のように、取得した画像データについて、事前処理（図８のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４）として、まず試料Ｎｏ．１（基準物品の画像データ）に対して、例えば上述の画像処理（Ａ）の「中央値で二値化処理」を行う。そして、抽出された各タガントの画素数及び重心座標（基準特徴点データ）を算出する。
【０１０７】
次に、対象物品の画像のノイズ除去処理として、抽出された各微細物質の画素数（第２画素数）の中から、基準特徴点データのタガントの画素数と対比し、画素数が近似しない微細物質を、対象物品の画像から除去する処理を行う（ステップＳ１０７）。この処理を試料Ｎｏ．１Ｒから順に行う。
【０１０８】
次に、照合処理として、試料Ｎｏ．１Ｒ（図９参照）に対して、事前処理と同じ画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）を算出する（ステップＳ１０８）。
【０１０９】
次に、ステップＳ１０３で基準物品の画像をＨＳＶ変換した場合は、ステップＳ１０３と同様に、対象物品の画像をＨＳＶ変換し、ステップＳ１０４と同じ処理を行い、変換した画像において、各特徴点の色相等の値を特定し、タガントの色情報を算出する。
続いて、ステップＳ１０３と同じ処理を行い、対象物品の特徴点を算出する（ステップＳ１０８）。ここで、基準物品の特徴量として、タガントの色相に関する情報を含む場合は、対象物品の特徴量についても、同じようにタガントの色相に関する情報を含むものとする。
【０１１０】
次に、制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとの相関値を算出し、相関値が所定閾値以上である否かを判定することにより照合し、照合結果を出力する（ステップＳ１１１，ステップＳ１１２）。
【０１１１】
また、上述のステップＳ１０７からステップＳ１１２と同じ処理を、試料Ｎｏ．２及び試料Ｎｏ．３（図９参照）に対して行い、特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）の算出と、試料Ｎｏ．２及び試料Ｎｏ．３の特徴点を算出する。制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとをそれぞれ照合し、照合結果を出力する。
【０１１２】
また、相対位置情報を用いる場合は、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る。読み取り対象とする範囲（読取範囲Ａ）は、タガント分布層１１の一部とする。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データに対し、所定の画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って第１画素数及び特徴点を抽出し、抽出した各特徴点について、まず任意の特徴点を着目特徴点Ａに設定する。そして、その着目特徴点Ａに隣接するｔ個の隣接特徴点を選択し、着目特徴点Ａから各隣接特徴点までの各距離を算出し、着目特徴点Ａとの距離が近い順に、予め算出された各特徴点を配列させて、着目特徴点Ａの特徴量として算出する。次に、着目特徴点を変更し、その着目特徴点に隣接するｔ個の隣接点を新たに選択し、着目特徴点Ａと同様に、着目特徴点からの距離が近い順に、各隣接特徴点情報を配列させて特徴量を算出する。これを全ての特徴点について繰り返し、各特徴点と隣接するｔ個の特徴点との相対距離の集合データを求める。これを基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶する。
【０１１３】
次に、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る。ここで、対象物品の読取範囲Ｂは、図９（ｂ）に示すように、基準物品の読取範囲Ａより広い範囲とする。また読取範囲Ｂに読取範囲Ａの少なくとも一部を含むものとする。
【０１１４】
次に、制御部１０１は、図９（ｃ）に示すように読取範囲Ｂ内の任意の点（例えば、読取範囲Ｂの左上）を切出し位置に設定し、基準画像データの読取範囲Ａと同じ形状、同じ面積の範囲を比較領域１９−１として切り出す。具体的には、例えば、「５１２画素×５１２画素」の読取範囲Ｂから「６４画素×６４画素」（実画像に対して１／８の大きさ）の比較領域を切出す。１画素の大きさは、スキャナの読み取り精度に依存する。
【０１１５】
なお、比較領域（すなわち、基準画像の読取範囲Ａ）をどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域の大きさを大きくする（画素数を増やす）と、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域の大きさを小さくする（画素数を減らす）と、精度は下がるが計算速度は速くなる。また、比較領域の形状（すなわち、読取範囲Ａの形状）は、正方形に限らず、長方形等でもよい。
【０１１６】
次に、制御部１０８で、切出した比較領域１９−１について、ノイズの除去を行う。基準特徴点データに含まれるタガントの画素数（第１画素数）と比較領域１９−１において抽出された各微細物質の画素数（第２画素数）との差を求める。第２画素数が第１画素数と大幅に異なる場合、その微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像から除去される。その結果、比較領域１９−１の画像には、第１画素数と近似する第２画素数を有する微細物質のみがタガント１２として表示される。
【０１１７】
制御部１０１は、ノイズ処理後の比較領域１９−１について、各タガントの特徴点の相対距離の集合データを求める。そして、切出し位置を移動しながら別の比較領域１９−２，１９−３，・・・，１９−Ｎを切出し、各比較領域について各特徴点（対象物特徴点データ）を求める。
【０１１８】
そして、基準特徴点データと対象物特徴点データとを照合する際は、各比較領域の基準特徴点データと対象物特徴点データと比較し、一致する（許容範囲内のものも含む）対象物特徴点データがあれば、同一と判別する。
【０１１９】
なお、上述の実施の形態において、画像処理の結果、抽出される特徴点の点数が多い場合は、図２のステップＳ１０３及びステップＳ１０８の特徴点抽出処理において、図１２に示す間引き処理を適用してもよい。
【０１２０】
制御部１０１は、まず、読み取った画像データ（基準画像データ及び対象物画像データ）を圧縮（一定間隔でサンプリング）する（ステップＳ２０１）。次に、元の画素数に戻し、間引き画像を作成する（ステップＳ２０２）。その後、制御部１０１は間引き画像に上述の（Ａ）、（Ｂ）等の画像処理を施して特徴点を抽出する（ステップＳ２０３）。
【０１２１】
このように圧縮画像を用いることにより、特徴点を間引くことができ、照合に適した数の特徴点を抽出できる。その結果、照合の精度を向上させることが可能となり、また演算を高速化できる。
【０１２２】
以上説明したように、本実施の形態の個体識別装置１００によれば、基準物品及び対象物品にそれぞれ付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取った画像データに対して所定の画像処理を施してタガント１２の画素数及び特徴点（タガント１２の位置）を抽出して両者を対比することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別し、その結果を出力する。この対比処理の事前処理として、また識別対象とする対象物品に付与されたタガント分布層１１を基準画像データの読み取りと同様の手法で読み取った対象画像データに対して同一の画像処理を施し、その画像上の各微細物質の画素数を算出した後、基準特徴点データのタガントの画素数（第１画素数）との差を求め、その差が大きい対象物品についてノイズと判断して、画像処理により対象画像データから除去する。その結果、対比すべきタガント１２の対象物特徴点データのみを、記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと比較照合することとなるので、識別処理の効率及び識別精度が向上する。
【０１２３】
これにより、対象物品と基準物品とを照合する際、対象物品の画像に現れたノイズの影響を抑えて、物品の真偽を正確に判定することが可能となる。また、照合の対象は物品の表面にランダムに付与されたタガント１２の分布であるため、タガント１２として、反射性金属層を有するもの、多層薄膜を有するもの、光回折構造体を有するもの、特定の照射光に対して特定の放射光を発するもの等の特殊な反射性を有するものを用いれば、個体識別精度をさらに向上させることができる。
また、タガント１２は印刷や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。
【０１２４】
更に、タガント１２が反射性金属層３を有することにより、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、個体識別装置１００を用いたタガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２５】
また、タガント１２に誘電率が異なる多層薄膜４を形成した場合には、見る角度によって色が変化するため、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、タガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２６】
また、タガント１２が光回折構造体層５を有する場合には、反射性がよく、特徴点を抽出しやすくなるだけでなく、ホログラム図案による判定を併せて行えるため、個体識別精度が高くなる。また、各タガントに異なるホログラム図案となる光回折構造体を付与すれば、セキュリティ効果がより高くなる。一方、同一の図案となる光回折構造体を各タガントに付与する場合は、異なるホログラム図案の光回折構造体を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。また偽造防止効果だけでなく、意匠性も向上する。
【０１２７】
また、タガント１２が、所定の照射光に対し、異なる波長の光を放出する特性を有する反射層６を有することにより、白色光のもとでの隠匿性を持たせることができ、偽造を防ぎやすくなる。また、ルーペによる真偽判定やタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１２８】
以上説明したように、本発明では、基材１１上に、該基材１１とは異なる反射性を有し、所定の平面形状を有するタガント１２や、所定図案を有するタガント８２をランダムに配置した物品１の真偽を判定するために、個体識別装置１００によって、基準物品に付与されたタガントの特徴点を基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶しておき、識別対象とする物品に付与されたタガント１２の特徴点を抽出し、抽出された対象物特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。そのため、個々の物品１から切り離せない固有の特徴であるタガント１２の画素数及び特徴点に基づいて個体識別や真偽判定を行うことが可能となる。タガント１２は、物品に容易に付与できるとともに、ランダムに配置するので、偽造が困難となり、様々な物品に対して広く適用でき実用性に優れる。
また、タガント８２として、所定の図案（文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの）を有するものを採用すれば、物品８をルーペによる拡大した際に、埃や塵等とタガント８２とを容易に識別でき、視認による偽造判定精度も高くなる。
【０１２９】
従って、本発明によれば、物品に容易に付与でき、また個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を高精度に行えるようになる。
【０１３０】
なお、本発明を適用する物品やタガントの形状、性質、形成方法、付与する図案等は一例であり、上述の実施形態に記載されるものに限定されない。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１３１】
１００・・・個体識別装置
１０１・・・制御部
１０２・・・記憶部
１０８・・・画像読取装置
１・・・・・基準物品
１１・・・・タガント分布層
１２・・・・タガント
３・・・・・反射性金属層
４・・・・・被覆層
５・・・・・光回折構造体層
６・・・・・所定の照射光による反射層
８２・・・・タガント
７・・・・・図案（文字、図形、記号、模様、もしくはこれらの組み合わせ）
７２・・・・図案形成層
７１・・・・反射材料層
１５・・・・基準画像データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出する手段と、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。
【請求項２】
前記特徴点抽出手段は、前記第２画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第１画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、
前記判別手段は、タガントの形状ごとに前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項４】
タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を備えることを特徴とする個体識別方法。
【請求項５】
基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別するコンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出する手段と、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。
【請求項２】
前記特徴点抽出手段は、前記第２画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第１画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、
前記判別手段は、タガントの形状ごとに前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項４】
タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を備えることを特徴とする個体識別方法。
【請求項５】
基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別するコンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第１画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第２画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第２画素数と前記第１画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第２画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１３−７３６０６（Ｐ２０１３−７３６０６Ａ）
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１４７６８（Ｐ２０１１−２１４７６８）
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００２８９７）大日本印刷株式会社 (14,506)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００２８９７）大日本印刷株式会社 (14,506)
【Ｆターム（参考）】
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