束数検出装置及び束数検出方法
【課題】画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することのできる束数検出装置及び束数検出方法を提供する。
【解決手段】１１本の直線Ｌ１〜Ｌ１１のうち１本の直線Ｌ７が得られない場合には、得られた直線の数のみから札束の束数（９束）を認識した後、隣り合う直線間の距離（各札束の幅）を検出する。直線Ｌ６及びＬ８間の距離をＤ１と検出し、その他の隣り合う直線間の距離をＤ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出する。札束の幅として、予め所定範囲を設定しておくと、Ｄ１は所定範囲外の幅と認識され、Ｄ０は所定範囲内の幅で最も数の多い幅と認識される。ここで、Ｄ１≒２×Ｄ０の関係が成り立つので、直線Ｌ６及びＬ８間には、Ｄ１÷Ｄ０による算出値の数の束、すなわち２束が存在することになり、その結果、１０束の札束が検出される。
【解決手段】１１本の直線Ｌ１〜Ｌ１１のうち１本の直線Ｌ７が得られない場合には、得られた直線の数のみから札束の束数（９束）を認識した後、隣り合う直線間の距離（各札束の幅）を検出する。直線Ｌ６及びＬ８間の距離をＤ１と検出し、その他の隣り合う直線間の距離をＤ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出する。札束の幅として、予め所定範囲を設定しておくと、Ｄ１は所定範囲外の幅と認識され、Ｄ０は所定範囲内の幅で最も数の多い幅と認識される。ここで、Ｄ１≒２×Ｄ０の関係が成り立つので、直線Ｌ６及びＬ８間には、Ｄ１÷Ｄ０による算出値の数の束、すなわち２束が存在することになり、その結果、１０束の札束が検出される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は束数検出装置及び束数検出方法に係り、特に、紙幣等の複数枚の紙葉類を帯で施封した束の数を検出するための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の紙幣をまとめるには、通常、１００枚の紙幣を帯で施封して１つの札束とし、この札束を複数束ねてさらに帯で施封する。複数の札束を帯で施封する前には、所定の札束数、例えば、１０束がそろっているかどうかを確認する必要があり、従来は、重量を測定することにより行われていた。しかし、重量によって所定の札束数がそろっているかどうかを確認する方法では、部分的に欠損した紙幣や紙幣にテープ等の異物が張り付いている場合には、全体の重量がずれてしまい、正確な確認ができないという問題点があった。
【０００３】
このような問題点を解決するための装置が、特許文献１に記載されている。この装置によれば、まず、帯で施封された札束を複数積層して構成された物品の側面の２次元画像をＣＣＤカメラにより撮像し、この画像データをＡ／Ｄ変換部によりデジタル画像データに変換して画像デジタルメモリに記憶する。続いて、領域選定部により、記憶されたデジタル画像データから、物品の側面のうち、帯の部分を含むデータ領域が選定され、選定されたデータ領域におけるデジタル画像データから、隣り合う帯間の境界画像と、境界画像以外の画像とを分離するためのしきい値がしきい値決定部により決定される。選定された領域内のデジタル画像データは、２値化処理部により上記しきい値に基づいて２値化され、２値化データメモリに記憶される。さらに、計数制御部によって、２値化されたデジタル画像データから帯間の境界に対するデジタル画像データが検出され、上記物品における帯の数が計数されることにより、札束数が検出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２７３０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の装置では、ＣＣＤカメラにより撮像された画像のコントラストが悪い場合、画像処理後に束数が正確に検出できないことがあるといった問題点があった。
【０００６】
この発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することのできる束数検出装置及び束数検出方法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】
【０００７】
この発明に係る束数検出装置は、複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影する画像撮影手段と、前記画像を画像処理することにより前記束の数を検出する画像処理部とを有し、該画像処理部は、検出された前記束のそれぞれの幅を検出する束幅検出部と、該束幅検出部によって検出された各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の幅をもつ束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定する演算部とを備え、前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出する。
前記画像処理部は、前記画像撮影手段によって撮影された画像を画像データとして取り込む画像取込部と、該画像取込部によって取り込まれた画像データを記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶された画像データを微分処理して前記帯の位置を検出する微分処理部と、該微分処理部で微分処理された画像データをハフ変換するハフ変換部と、該ハフ変換部でハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るハフ逆変換部と、前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出する束数処理部とを備えてもよい。
【０００８】
この発明に係る束数検出方法は、複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影し、該画像を画像処理することにより、帯で施封した束の数を検出する束数検出方法であって、前記画像処理により束数の検出を行うステップと、検出された各束の幅を検出するステップと、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定するステップと、前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出するステップとを含む。
前記画像処理は、前記物品の側面の画像を撮影するステップと、前記画像を画像データとして取り込むステップと、前記画像データを微分処理して前記帯の位置を検出するステップと、微分処理された画像データハフ変換するステップと、ハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るステップと、前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出するステップとを含んでもよい。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、画像処理により検出された各束の幅を検出し、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、所定範囲外の幅とを認識し、所定範囲外の幅を所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、所定範囲外の幅をもつ束が、割り算による算出値の数の束からなることを特定するので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態に係る束数検出装置の構成模式図である。
【図２】この実施の形態に係る束数検出装置によってハフ変換された画像データを極座標に表した図である。
【図３】この実施の形態に係る束数検出装置によってハフ逆変換された結果を表す図である。
【図４】この実施の形態において、１つの直線が得られなかった場合の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
この発明の実施の形態に係る束数検出装置の構成を図１に示す。束数検出装置１０は、画像撮影手段であるＣＭＯＳカメラ１１と、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像を画像データとして処理する画像処理部１２とから構成されている。
【００１２】
画像処理部１２は、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像を画像データとして取り込むための画像取込部であるＣＰＵ１３と、画像データを記憶する記憶手段であるＲＡＭ１４とを有している。ＲＡＭ１４は、メモリエリア１〜６及びＨの７つのエリアを有している。また、画像処理部１２は、メモリエリア１〜３に記憶された画像データを微分処理するための微分処理部１５と、メモリエリア４に記憶された画像データを細線化処理するための細線化処理部１６と、メモリエリア５に記憶された画像データをハフ変換するためのハフ変換部１７と、メモリエリアＨに記憶された画像データをハフ逆変換するためのハフ逆変換部１８と、メモリエリア６に記憶された画像データから束数を検出するための束数処理部１９とを有している。束数処理部１９には、束数処理部１９によって検出された各束の幅を検出する束幅検出部２０が接続され、束幅検出部２０には、束幅検出部２０によって検出された各束の幅について、後述する演算を行う演算部２１が接続されている。
【００１３】
次に、この実施の形態に係る束数検出装置の動作について説明する。
複数枚の紙幣を帯８で施封した札束９を複数積層して構成された物品７をＣＭＯＳカメラ１１の前に置き、物品７の側面の画像をＣＭＯＳカメラ１１で撮影する。ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像は、画像データとしてＣＰＵ１３によって取り込まれ、ＲＡＭ１４のメモリエリア１または２のいずれか一方のメモリエリアに記憶される。次に、メモリエリア１または２のいずれか一方に記憶された画像データは微分処理部１５によって微分処理されるが、微分処理されている間は、ＣＰＵ１３によって取り込まれた画像データは、メモリエリア１または２のうちの微分処理されている画像データが記憶されていない方のメモリエリアに記憶される。
【００１４】
微分処理において、微分処理部１５は、まず、画像データについてＹ軸方向の微分を行い、所定の閾値で分けて２値化を行う。微分し２値化された画像データは、メモリエリア３に記憶される。メモリエリア３に記憶された画像データについて、Ｙ軸方向に０から１に変化している場所をＸ方向の全範囲で認識し、平均を算出して札束９の帯８のエッジを見つけることで、帯８の位置を検出する。次に、メモリエリア３に記憶されている画像データについて、帯８の位置から帯８の幅分の範囲でＸ軸方向の微分を行い、札束９，９間の階調変化している箇所を抽出する。Ｘ軸方向の微分結果を所定の閾値で分けて２値化し、２値化された画像データをメモリエリア４に記憶させる。
【００１５】
次に、メモリエリア４に記憶されている画像データを安定化させるために、細線化処理部１６は画像データについて細線化処理を行い、なるべく無効成分を除去する。これにより、画素数が減少するので、この後に行われるハフ変換の計算量が減少し、演算時間が短くなる。細線化処理された画像データは、メモリエリア５に記憶される。
【００１６】
細線化処理の終了後、ハフ変換部１７は、メモリエリア５に記憶された画像データについてハフ変換を行うが、その前に、メモリエリアＨに何もデータが記憶されていないことを確認し、何らかのデータが記憶されている場合にはそれを消去する。
【００１７】
ハフ変換部１７は、メモリエリア５に記憶されている２値化された画像データの各点を、以下の式に基づいて、その点を通過する直線に直交する原点からの距離ρ及び角度θに変換する（ハフ変換）。
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ （１）
すなわち、各点を通る直線を、原点を通る直線に直交する直線とし、θ＝０°〜１８０°まで計算して、極座標に表していく。この結果は、メモリエリアＨに記憶される。
【００１８】
メモリエリアＨに記憶されたハフ変換後の画像データの極座標における表現を図２に示す。累積点が大きい点は、メモリエリア５の画像で直線状に並んだ点を表している。この累積点が大きい点について、ハフ逆変換部１８がハフ逆変換を行うが、その前に、メモリエリア６に何もデータが記憶されていないことを確認し、何らかのデータが記憶されている場合にはそれを消去する。
【００１９】
ハフ逆変換は、以下の式に基づいて行われる。
θ＜４５°またはθ≧１３５°のとき
ｘ＝−ｓｉｎθ／ｙｃｏｓθ＋ρ／ｃｏｓθ （２）
４５°≦θ＜１３５°のとき
ｙ＝−ｃｏｓθ／ｘｓｉｎθ＋ρ／ｓｉｎθ （３）
【００２０】
ハフ逆変換によって、図３に示されるような数百本分の直線の関数が得られ、この直線の関数は、メモリエリア６に作画記憶される。束数処理部１９は、メモリエリア６に作画記憶されている数百本分の直線について、ある程度の数の直線を束ねてその数を数えることによって、札束９（図１参照）のエッジの数を得る。図３において、直線の数、すなわち札束９のエッジの数は１１であり、その結果、札束９が１０束であることを認識する。
【００２１】
ここで、例えば、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像のコントラストが悪かった場合には、ハフ逆変換によって得られるはずの直線の関数が、部分的に得られないことがある。例えば、図４に示されるように、得られるはずの１１本の直線Ｌ１〜Ｌ１１のうち１本の直線Ｌ７が得られない場合には、１０本の直線が得られたことになり、直線Ｌ６及びＬ８間を１つの札束と判断してしまうので、札束９が９束であると認識してしまう。
【００２２】
そこで、このような誤った認識を防ぐために、束数検出装置１０において、得られた直線の数のみから束数処理部１９が札束９の束数を認識した後、束幅検出部２０が、隣り合う直線間の距離、すなわち、束数処理部１９が認識した各札束の幅を検出する。この場合、直線Ｌ６及びＬ８間の距離はＤ１と検出されることとする。一方、その他の隣り合う直線間の距離は本来ならば同じ幅になるはずであるが、実際には多少の誤差が生じるため、例えば、Ｄ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出されることとする。ただし、所定枚数の紙幣からなる札束であれば、札束のおおよその幅はわかるので、予め適切な所定範囲の幅を設定しておくと、Ｄ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３はそれぞれ、この所定範囲内となる。例えば、所定範囲内の幅のうち、Ｄ０と検出された幅は５つ、Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出された幅はそれぞれ１つであるとすると、束幅検出部２０は、所定範囲内の幅で最も数の多い幅をＤ０と認識する。
【００２３】
演算部２１は、束幅検出部２０によって検出された各幅が全て上記所定範囲内にある場合には、束数処理部１９が認識した札束９の束数を、最終的な束数と決定する。この実施の形態のように、所定範囲外の幅Ｄ１が存在する場合には、演算部２１は、
Ｄ１÷Ｄ０ （４）
の演算を行う。ここで、直線Ｌ６及びＬ８間は、本来は２つの束が存在するので、
Ｄ１≒２×Ｄ０ （５）
の関係が成り立つ。式（５）から、式（４）の算出値は約２となり、直線Ｌ６及びＬ８間には２つの束があることが特定される。そして、束数処理部１９が認識した束数（９束）を、直線Ｌ６及びＬ８間には２つの束があることに基づいて補正することにより、束数検出装置１０は、札束９が１０束あることを検出する。
【００２４】
このように、画像処理により検出された各札束９の幅を検出し、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、所定範囲内の幅で最も数の多い幅Ｄ０と、所定範囲外の幅Ｄ１とを認識し、所定範囲外の幅Ｄ１を所定範囲内の幅で最も数の多い幅Ｄ０で割り算することにより、所定範囲外の幅Ｄ１をもつ札束が、割り算による算出値の数の束からなることを特定するので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することができる。
【００２５】
この実施の形態では、画像処理部１２は、ハフ変換を用いて画像処理を行っていたが、この形態に限定するものではない。どのような原理を用いて画像処理を行うものであってもよい。
【００２６】
この実施の形態では、ハフ変換の計算量を減少させて演算時間を短くするために、細線化処理された画像データをハフ変換している。細線化処理を行わないとすると、ハフ変換する点が多くなることから、ハフ変換後の累積点が大きい点が多くなり、ハフ逆変換で得られる直線の関数が多くなる。すると、得られた直線の関数の中には、帯８に印刷された文字や図形等と直線状に並んでしまう場合や、隣の札束９のエッジなどと直線状になってしまう可能性が高まり、有効でない結果がまぎれてしまうこともある。細線化処理を行うことによって、この可能性を排除することができる。
【符号の説明】
【００２７】
７ 物品、８ 帯、９ 札束（束）、１０ 束数検出装置、１１ ＣＭＯＳカメラ（画像撮影手段）、１２ 画像処理部、１３ ＣＰＵ（画像取込部）、１４ ＲＡＭ（記憶手段）、１５ 微分処理部、１７ ハフ変換部、１８ ハフ逆変換部、１９ 束数処理部、２０ 束幅検出部、２１ 演算部、Ｄ０ 所定範囲内の幅で最も数の多い幅、Ｄ１ 所定範囲外の幅。
【技術分野】
【０００１】
この発明は束数検出装置及び束数検出方法に係り、特に、紙幣等の複数枚の紙葉類を帯で施封した束の数を検出するための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の紙幣をまとめるには、通常、１００枚の紙幣を帯で施封して１つの札束とし、この札束を複数束ねてさらに帯で施封する。複数の札束を帯で施封する前には、所定の札束数、例えば、１０束がそろっているかどうかを確認する必要があり、従来は、重量を測定することにより行われていた。しかし、重量によって所定の札束数がそろっているかどうかを確認する方法では、部分的に欠損した紙幣や紙幣にテープ等の異物が張り付いている場合には、全体の重量がずれてしまい、正確な確認ができないという問題点があった。
【０００３】
このような問題点を解決するための装置が、特許文献１に記載されている。この装置によれば、まず、帯で施封された札束を複数積層して構成された物品の側面の２次元画像をＣＣＤカメラにより撮像し、この画像データをＡ／Ｄ変換部によりデジタル画像データに変換して画像デジタルメモリに記憶する。続いて、領域選定部により、記憶されたデジタル画像データから、物品の側面のうち、帯の部分を含むデータ領域が選定され、選定されたデータ領域におけるデジタル画像データから、隣り合う帯間の境界画像と、境界画像以外の画像とを分離するためのしきい値がしきい値決定部により決定される。選定された領域内のデジタル画像データは、２値化処理部により上記しきい値に基づいて２値化され、２値化データメモリに記憶される。さらに、計数制御部によって、２値化されたデジタル画像データから帯間の境界に対するデジタル画像データが検出され、上記物品における帯の数が計数されることにより、札束数が検出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２７３０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の装置では、ＣＣＤカメラにより撮像された画像のコントラストが悪い場合、画像処理後に束数が正確に検出できないことがあるといった問題点があった。
【０００６】
この発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することのできる束数検出装置及び束数検出方法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】
【０００７】
この発明に係る束数検出装置は、複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影する画像撮影手段と、前記画像を画像処理することにより前記束の数を検出する画像処理部とを有し、該画像処理部は、検出された前記束のそれぞれの幅を検出する束幅検出部と、該束幅検出部によって検出された各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の幅をもつ束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定する演算部とを備え、前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出する。
前記画像処理部は、前記画像撮影手段によって撮影された画像を画像データとして取り込む画像取込部と、該画像取込部によって取り込まれた画像データを記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶された画像データを微分処理して前記帯の位置を検出する微分処理部と、該微分処理部で微分処理された画像データをハフ変換するハフ変換部と、該ハフ変換部でハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るハフ逆変換部と、前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出する束数処理部とを備えてもよい。
【０００８】
この発明に係る束数検出方法は、複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影し、該画像を画像処理することにより、帯で施封した束の数を検出する束数検出方法であって、前記画像処理により束数の検出を行うステップと、検出された各束の幅を検出するステップと、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定するステップと、前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出するステップとを含む。
前記画像処理は、前記物品の側面の画像を撮影するステップと、前記画像を画像データとして取り込むステップと、前記画像データを微分処理して前記帯の位置を検出するステップと、微分処理された画像データハフ変換するステップと、ハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るステップと、前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出するステップとを含んでもよい。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、画像処理により検出された各束の幅を検出し、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、所定範囲外の幅とを認識し、所定範囲外の幅を所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、所定範囲外の幅をもつ束が、割り算による算出値の数の束からなることを特定するので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態に係る束数検出装置の構成模式図である。
【図２】この実施の形態に係る束数検出装置によってハフ変換された画像データを極座標に表した図である。
【図３】この実施の形態に係る束数検出装置によってハフ逆変換された結果を表す図である。
【図４】この実施の形態において、１つの直線が得られなかった場合の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
この発明の実施の形態に係る束数検出装置の構成を図１に示す。束数検出装置１０は、画像撮影手段であるＣＭＯＳカメラ１１と、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像を画像データとして処理する画像処理部１２とから構成されている。
【００１２】
画像処理部１２は、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像を画像データとして取り込むための画像取込部であるＣＰＵ１３と、画像データを記憶する記憶手段であるＲＡＭ１４とを有している。ＲＡＭ１４は、メモリエリア１〜６及びＨの７つのエリアを有している。また、画像処理部１２は、メモリエリア１〜３に記憶された画像データを微分処理するための微分処理部１５と、メモリエリア４に記憶された画像データを細線化処理するための細線化処理部１６と、メモリエリア５に記憶された画像データをハフ変換するためのハフ変換部１７と、メモリエリアＨに記憶された画像データをハフ逆変換するためのハフ逆変換部１８と、メモリエリア６に記憶された画像データから束数を検出するための束数処理部１９とを有している。束数処理部１９には、束数処理部１９によって検出された各束の幅を検出する束幅検出部２０が接続され、束幅検出部２０には、束幅検出部２０によって検出された各束の幅について、後述する演算を行う演算部２１が接続されている。
【００１３】
次に、この実施の形態に係る束数検出装置の動作について説明する。
複数枚の紙幣を帯８で施封した札束９を複数積層して構成された物品７をＣＭＯＳカメラ１１の前に置き、物品７の側面の画像をＣＭＯＳカメラ１１で撮影する。ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像は、画像データとしてＣＰＵ１３によって取り込まれ、ＲＡＭ１４のメモリエリア１または２のいずれか一方のメモリエリアに記憶される。次に、メモリエリア１または２のいずれか一方に記憶された画像データは微分処理部１５によって微分処理されるが、微分処理されている間は、ＣＰＵ１３によって取り込まれた画像データは、メモリエリア１または２のうちの微分処理されている画像データが記憶されていない方のメモリエリアに記憶される。
【００１４】
微分処理において、微分処理部１５は、まず、画像データについてＹ軸方向の微分を行い、所定の閾値で分けて２値化を行う。微分し２値化された画像データは、メモリエリア３に記憶される。メモリエリア３に記憶された画像データについて、Ｙ軸方向に０から１に変化している場所をＸ方向の全範囲で認識し、平均を算出して札束９の帯８のエッジを見つけることで、帯８の位置を検出する。次に、メモリエリア３に記憶されている画像データについて、帯８の位置から帯８の幅分の範囲でＸ軸方向の微分を行い、札束９，９間の階調変化している箇所を抽出する。Ｘ軸方向の微分結果を所定の閾値で分けて２値化し、２値化された画像データをメモリエリア４に記憶させる。
【００１５】
次に、メモリエリア４に記憶されている画像データを安定化させるために、細線化処理部１６は画像データについて細線化処理を行い、なるべく無効成分を除去する。これにより、画素数が減少するので、この後に行われるハフ変換の計算量が減少し、演算時間が短くなる。細線化処理された画像データは、メモリエリア５に記憶される。
【００１６】
細線化処理の終了後、ハフ変換部１７は、メモリエリア５に記憶された画像データについてハフ変換を行うが、その前に、メモリエリアＨに何もデータが記憶されていないことを確認し、何らかのデータが記憶されている場合にはそれを消去する。
【００１７】
ハフ変換部１７は、メモリエリア５に記憶されている２値化された画像データの各点を、以下の式に基づいて、その点を通過する直線に直交する原点からの距離ρ及び角度θに変換する（ハフ変換）。
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ （１）
すなわち、各点を通る直線を、原点を通る直線に直交する直線とし、θ＝０°〜１８０°まで計算して、極座標に表していく。この結果は、メモリエリアＨに記憶される。
【００１８】
メモリエリアＨに記憶されたハフ変換後の画像データの極座標における表現を図２に示す。累積点が大きい点は、メモリエリア５の画像で直線状に並んだ点を表している。この累積点が大きい点について、ハフ逆変換部１８がハフ逆変換を行うが、その前に、メモリエリア６に何もデータが記憶されていないことを確認し、何らかのデータが記憶されている場合にはそれを消去する。
【００１９】
ハフ逆変換は、以下の式に基づいて行われる。
θ＜４５°またはθ≧１３５°のとき
ｘ＝−ｓｉｎθ／ｙｃｏｓθ＋ρ／ｃｏｓθ （２）
４５°≦θ＜１３５°のとき
ｙ＝−ｃｏｓθ／ｘｓｉｎθ＋ρ／ｓｉｎθ （３）
【００２０】
ハフ逆変換によって、図３に示されるような数百本分の直線の関数が得られ、この直線の関数は、メモリエリア６に作画記憶される。束数処理部１９は、メモリエリア６に作画記憶されている数百本分の直線について、ある程度の数の直線を束ねてその数を数えることによって、札束９（図１参照）のエッジの数を得る。図３において、直線の数、すなわち札束９のエッジの数は１１であり、その結果、札束９が１０束であることを認識する。
【００２１】
ここで、例えば、ＣＭＯＳカメラ１１によって撮影された画像のコントラストが悪かった場合には、ハフ逆変換によって得られるはずの直線の関数が、部分的に得られないことがある。例えば、図４に示されるように、得られるはずの１１本の直線Ｌ１〜Ｌ１１のうち１本の直線Ｌ７が得られない場合には、１０本の直線が得られたことになり、直線Ｌ６及びＬ８間を１つの札束と判断してしまうので、札束９が９束であると認識してしまう。
【００２２】
そこで、このような誤った認識を防ぐために、束数検出装置１０において、得られた直線の数のみから束数処理部１９が札束９の束数を認識した後、束幅検出部２０が、隣り合う直線間の距離、すなわち、束数処理部１９が認識した各札束の幅を検出する。この場合、直線Ｌ６及びＬ８間の距離はＤ１と検出されることとする。一方、その他の隣り合う直線間の距離は本来ならば同じ幅になるはずであるが、実際には多少の誤差が生じるため、例えば、Ｄ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出されることとする。ただし、所定枚数の紙幣からなる札束であれば、札束のおおよその幅はわかるので、予め適切な所定範囲の幅を設定しておくと、Ｄ０，Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３はそれぞれ、この所定範囲内となる。例えば、所定範囲内の幅のうち、Ｄ０と検出された幅は５つ、Ｄ０１，Ｄ０２，Ｄ０３と検出された幅はそれぞれ１つであるとすると、束幅検出部２０は、所定範囲内の幅で最も数の多い幅をＤ０と認識する。
【００２３】
演算部２１は、束幅検出部２０によって検出された各幅が全て上記所定範囲内にある場合には、束数処理部１９が認識した札束９の束数を、最終的な束数と決定する。この実施の形態のように、所定範囲外の幅Ｄ１が存在する場合には、演算部２１は、
Ｄ１÷Ｄ０ （４）
の演算を行う。ここで、直線Ｌ６及びＬ８間は、本来は２つの束が存在するので、
Ｄ１≒２×Ｄ０ （５）
の関係が成り立つ。式（５）から、式（４）の算出値は約２となり、直線Ｌ６及びＬ８間には２つの束があることが特定される。そして、束数処理部１９が認識した束数（９束）を、直線Ｌ６及びＬ８間には２つの束があることに基づいて補正することにより、束数検出装置１０は、札束９が１０束あることを検出する。
【００２４】
このように、画像処理により検出された各札束９の幅を検出し、各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、所定範囲内の幅で最も数の多い幅Ｄ０と、所定範囲外の幅Ｄ１とを認識し、所定範囲外の幅Ｄ１を所定範囲内の幅で最も数の多い幅Ｄ０で割り算することにより、所定範囲外の幅Ｄ１をもつ札束が、割り算による算出値の数の束からなることを特定するので、画像処理される画像のコントラストが悪い場合でも正確に束数を検出することができる。
【００２５】
この実施の形態では、画像処理部１２は、ハフ変換を用いて画像処理を行っていたが、この形態に限定するものではない。どのような原理を用いて画像処理を行うものであってもよい。
【００２６】
この実施の形態では、ハフ変換の計算量を減少させて演算時間を短くするために、細線化処理された画像データをハフ変換している。細線化処理を行わないとすると、ハフ変換する点が多くなることから、ハフ変換後の累積点が大きい点が多くなり、ハフ逆変換で得られる直線の関数が多くなる。すると、得られた直線の関数の中には、帯８に印刷された文字や図形等と直線状に並んでしまう場合や、隣の札束９のエッジなどと直線状になってしまう可能性が高まり、有効でない結果がまぎれてしまうこともある。細線化処理を行うことによって、この可能性を排除することができる。
【符号の説明】
【００２７】
７ 物品、８ 帯、９ 札束（束）、１０ 束数検出装置、１１ ＣＭＯＳカメラ（画像撮影手段）、１２ 画像処理部、１３ ＣＰＵ（画像取込部）、１４ ＲＡＭ（記憶手段）、１５ 微分処理部、１７ ハフ変換部、１８ ハフ逆変換部、１９ 束数処理部、２０ 束幅検出部、２１ 演算部、Ｄ０ 所定範囲内の幅で最も数の多い幅、Ｄ１ 所定範囲外の幅。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影する画像撮影手段と、
前記画像を画像処理することにより前記束の数を検出する画像処理部と
を有し、
該画像処理部は、
検出された前記束のそれぞれの幅を検出する束幅検出部と、
該束幅検出部によって検出された各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の幅をもつ束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定する演算部と
を備え、
前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出する束数検出装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、
前記画像撮影手段によって撮影された画像を画像データとして取り込む画像取込部と、
該画像取込部によって取り込まれた画像データを記憶する記憶手段と、
該記憶手段に記憶された画像データを微分処理して前記帯の位置を検出する微分処理部と、
該微分処理部で微分処理された画像データをハフ変換するハフ変換部と、
該ハフ変換部でハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るハフ逆変換部と、
前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出する束数処理部と
を備える、請求項１に記載の束数検出装置。
【請求項３】
複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影し、該画像を画像処理することにより、帯で施封した束の数を検出する束数検出方法であって、
前記画像処理により束数の検出を行うステップと、
検出された各束の幅を検出するステップと、
各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定するステップと、
前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出するステップと
を含む束数検出方法。
【請求項４】
前記画像処理は、
前記物品の側面の画像を撮影するステップと、
前記画像を画像データとして取り込むステップと、
前記画像データを微分処理して前記帯の位置を検出するステップと、
微分処理された画像データハフ変換するステップと、
ハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るステップと、
前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出するステップと
を含む、請求項３に記載の束数検出方法。
【請求項１】
複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影する画像撮影手段と、
前記画像を画像処理することにより前記束の数を検出する画像処理部と
を有し、
該画像処理部は、
検出された前記束のそれぞれの幅を検出する束幅検出部と、
該束幅検出部によって検出された各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の幅をもつ束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定する演算部と
を備え、
前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出する束数検出装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、
前記画像撮影手段によって撮影された画像を画像データとして取り込む画像取込部と、
該画像取込部によって取り込まれた画像データを記憶する記憶手段と、
該記憶手段に記憶された画像データを微分処理して前記帯の位置を検出する微分処理部と、
該微分処理部で微分処理された画像データをハフ変換するハフ変換部と、
該ハフ変換部でハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るハフ逆変換部と、
前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出する束数処理部と
を備える、請求項１に記載の束数検出装置。
【請求項３】
複数枚の紙葉類を帯で施封した束を複数積層して構成された物品の側面の画像を撮影し、該画像を画像処理することにより、帯で施封した束の数を検出する束数検出方法であって、
前記画像処理により束数の検出を行うステップと、
検出された各束の幅を検出するステップと、
各幅のうち、予め設定された所定範囲外の幅がある場合に、前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅と、前記所定範囲外の幅とを認識し、該所定範囲外の幅を前記所定範囲内の幅で最も数の多い幅で割り算することにより、前記所定範囲外の束が、前記割り算による算出値の数の束からなることを特定するステップと、
前記画像処理により検出された束数と、前記演算部により特定された束数とから、前記物品を構成する前記束の束数を検出するステップと
を含む束数検出方法。
【請求項４】
前記画像処理は、
前記物品の側面の画像を撮影するステップと、
前記画像を画像データとして取り込むステップと、
前記画像データを微分処理して前記帯の位置を検出するステップと、
微分処理された画像データハフ変換するステップと、
ハフ変換された画像データのうち累積点の大きい点のデータをハフ逆変換して直線の関数を得るステップと、
前記直線の関数に基づいて前記束のエッジ数を得ることにより束数を検出するステップと
を含む、請求項３に記載の束数検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１０−２６２４５１（Ｐ２０１０−２６２４５１Ａ）
【公開日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１１２２７７（Ｐ２００９−１１２２７７）
【出願日】平成２１年５月１日（２００９．５．１）
【出願人】（５９２２２１９０８）武蔵エンジニアリング株式会社 (30)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年５月１日（２００９．５．１）
【出願人】（５９２２２１９０８）武蔵エンジニアリング株式会社 (30)
【Ｆターム（参考）】
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