硬貨分類装置および硬貨分類方法
【課題】貨幣の画像照合精度を高めるとともに、貨幣の微細な特徴を効率的に照合することを課題とする。
【解決手段】金種識別処理部が硬貨の金種を取得し、取得した金種を受け取った第１の真偽識別処理部が硬貨の真偽識別処理をおこなうよう構成する。そして、年代識別処理部が硬貨の発行年を識別し、第２の真偽識別処理部が、先に識別された金種および発行年を用いて特徴テーブルを検索して特徴部テンプレート画像と特徴範囲とを取得し、特徴部テンプレート画像と入力画像の対応部分とを照合するよう構成する。さらに、真偽判定部が、第１の真偽識別処理、年代識別処理および第２の真偽識別処理の処理結果に基づいて、硬貨の真偽を判定するよう構成する。
【解決手段】金種識別処理部が硬貨の金種を取得し、取得した金種を受け取った第１の真偽識別処理部が硬貨の真偽識別処理をおこなうよう構成する。そして、年代識別処理部が硬貨の発行年を識別し、第２の真偽識別処理部が、先に識別された金種および発行年を用いて特徴テーブルを検索して特徴部テンプレート画像と特徴範囲とを取得し、特徴部テンプレート画像と入力画像の対応部分とを照合するよう構成する。さらに、真偽判定部が、第１の真偽識別処理、年代識別処理および第２の真偽識別処理の処理結果に基づいて、硬貨の真偽を判定するよう構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬貨が発行された年代を考慮しつつ効率良く硬貨を分類する硬貨分類装置および硬貨分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入金された貨幣をＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやイメージセンサ等で撮影した入力画像と、あらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合し、かかる貨幣の真偽を判定する貨幣識別装置が知られている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、硬貨の入力画像と硬貨のテンプレート画像とを対比して相関値を算出し、対比対象となる全体画像のうち所定面積以上の部分において、かかる相関値が閾値を超えている場合には、入力画像に係る硬貨を真正硬貨（以下、「真貨」と言う）と判定する貨幣識別技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１８７２８９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、この従来技術を用いた場合、硬貨の発行年部分は硬貨の鋳造年ごとに異なるので、発行年部分の相関値は低くなり、結果的に発行年部分は照合対象から除かれることが通常である。このため、真貨のデザインを模倣しつつも発行年が刻まれていない偽造硬貨（以下、「偽貨」と言う）や、特定の発行年が刻まれた偽貨を精度よく識別することができないという問題があった。
【０００６】
また、近年では偽貨対策として真貨にさまざまな特徴部分をもたせることが多い。たとえば、硬貨のデザインに微細点や微細線などの詳細・微細なセキュリティ特徴をもたせるとともに、かかるセキュリティ特徴を数年おきに変更するなどの試みがなされている。そして、将来的には、真貨を巧妙に模倣した偽貨に対処するために、セキュリティ特徴の変更頻度が高められていくことが予想される。しかし、このような詳細・微細なセキュリティ特徴をすべて照合対象とすると照合処理に負荷がかかり効率的な照合をおこなうことが困難となってしまう。
【０００７】
なお、かかる問題点は、硬貨の識別処理においてのみ発生する問題ではなく、紙幣の識別処理、および市場に流通する商品に付されたセキュリティ標識の識別処理においても同様に発生する問題である。
【０００８】
この発明は、上記課題（問題点）に鑑みてなされたものであり、硬貨の画像照合精度を高めるとともに、硬貨の微細な特徴を効率的に照合することによって、高精度な硬貨の分類を行うことができる硬貨分類装置および硬貨分類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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置であって、前記入力画像を極座標変換する極座標変換画像取得手段と、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得手段と、前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートの回転角を一致させる画像回転手段と、前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別手段と、前記発行年識別手段の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により識別された所定の発行年の硬貨を他の発行年の硬貨と分類処理することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別されない場合には、該硬貨をリジェクト対象として分類処理することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、複数の発行年の硬貨の特徴部分をそれぞれ示す複数の特徴部テンプレートを記憶する特徴部テンプレート記憶手段と、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別された場合に、該発行年に対応する硬貨の特徴部テンプレートを前記特徴部テンプレート記憶手段から検索する検索手段と、前記硬貨の入力画像の一部をなす該硬貨の特徴部分を示す部分画像と前記検索手段により検索された特徴部テンプレートとの照合値に基づいて、前記硬貨が真貨であるか偽貨であるかを識別処理する真偽識別処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、所定の発行年以降とそれまでの旧い年の発行硬貨とを分類することを特徴とする。
また、本発明は、硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置の硬貨分類方法であって、前記入力画像を極座標変換する工程と、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得工程と、前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートとの回転角を一致させる画像回転工程と、前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを回転角が一致した状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別工程と、前記発行年識別工程の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理工程とを含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力画像を極座標変換し、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得し、取得された回転角を基に硬貨の入力画像と文字テンプレート回転角を一致させ、硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、硬貨の発行年を識別し、この識別結果に基づいて硬貨を分類処理するよう構成したので、硬貨が発行された発行年を考慮しつつ効率良く硬貨を分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例１に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１に係る貨幣識別装置の処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した第１の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図４】図２に示した年代識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図５】図２に示した第２の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図６】図２に示した第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図６に示した画像切出し処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図８】図６に示したエッジ抽出処理において用いられるＳｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。
【図９】図６に示したエッジ抽出処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１０】実施例１に係る極座標変換処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１１】図６に示した回転角検出処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１２】図６に示した正負分離相関による照合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施例１に係る各領域画像を説明するための説明図である。
【図１４】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる正規化相関値画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれるテンプレート画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる領域画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１３に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。
【図１８】図１２に示した膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。
【図１９】図１２に示した膨張処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】図１２に示した膨張処理により生成される画像を説明するための説明図である。
【図２１】図１２に示した照合値算出処理において用いられる画像のブロック分割について説明するための説明図である。
【図２２】図２に示した年代識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】図２２に示した年代識別処理において用いられる文字照合テーブルを説明するための説明図である。
【図２４】図２に示した第２の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２４に示した第２の真偽識別処理において用いられる特徴テーブルを説明するための説明図である。
【図２６】実施例２に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２７】実施例２に係る貨幣識別装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。
【図２８】図２７に示した変形例に係る第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る貨幣識別装置、貨幣識別方法および貨幣識別プログラムの好適な実施例を説明する。なお、以下では、識別対象となる貨幣が硬貨である場合について説明することとする。また、以下の実施例においては識別対象を硬貨としているため極座標変換処理を含むこととしているが、識別対象を紙幣などの非円形の物体とする場合には、かかる極座標変換処理を含まない構成とすることもできる。
【００１７】
なお、以下の説明において、実施例１では硬貨の金種識別処理を光センサや磁気センサといったセンサを用いておこなう場合について、実施例２ではかかる金種識別処理をＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いておこなう場合について、それぞれ説明することとする。
【実施例１】
【００１８】
図１は、実施例１に係る貨幣識別装置１の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この貨幣識別装置１は、光センサ２、磁気センサ３、ＣＣＤカメラ４、制御部１０および記憶部２０を備えている。そして、制御部１０は、金種識別処理部１１、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３、第２の真偽識別処理部１４および真偽判定部１５をさらに備え、記憶部２０は、登録画像２１、回転済入力画像２２、文字照合テーブル２３および特徴テーブル２４をさらに備えている。
【００１９】
光センサ２は、硬貨の穴の有無を検出するためのセンサであり、磁気センサ３は、硬貨の材質および径を判定するためのセンサである。これらのセンサ（光センサ２および磁気センサ３）は、検知した情報を制御部１０の金種識別処理部１１に出力する処理をおこなう。そして、金種識別処理部１１は、かかるセンサ出力に基づいて硬貨の金種を識別することになる。なお、硬貨の径については光センサ２によって検出することとしてもよい。
【００２０】
ＣＣＤカメラ４は、照合対象となる硬貨の画像を撮像するためのカメラであり、倍速ＶＧＡ（Video Graphics Array）カメラなどの硬貨の微細な特徴を撮像するカメラが用いられる。このＣＣＤカメラ４により撮像された硬貨の画像は、第１の真偽識別処理部１２に渡される。なお、このＣＣＤカメラ４は、入力画像を所定数の画素の集合体として取り扱う。たとえば、入力画像を２５６階調の濃度値をもつグレースケール画像として認識し、所定の大きさの矩形画像として第１の真偽識別処理部１２に出力する。また、本実施例１においては硬貨の画像を撮像するためにＣＣＤカメラ４を用いることとしたが、これに限らず、高解像度のイメージセンサ等を用いて硬貨の画像を撮像することとしてもよい。
【００２１】
金種識別処理部１１は、光センサ２および磁気センサ４から出力された情報に基づいて硬貨の金種を識別する処理部である。具体的には、この金種識別処理部１１は、磁気センサ３が検出した材質および径と、光センサ２が検出した硬貨の穴の有無とから、硬貨の金種を識別する。なお、上記したように硬貨の径については光センサ２によって検出することとしてもよい。ただし、この場合は、上記の穴の有無を検出する光センサとは異なる方式、たとえば、硬貨の径よりも広いエリアの検出が可能な光センサを用いたり、複数個の光センサを用いたりする方式、によって硬貨の径を検出することになる。
【００２２】
第１の真偽識別処理部１２は、金種識別処理部１１から受け取った金種に基づき、あらかじめ記憶部２０に記憶された登録画像２１を選択し、選択した登録画像２１とＣＣＤカメラ４から取得した入力画像とを照合することにより、硬貨の真偽を識別する処理部である。また、第１の真偽識別処理には、後述する正負分離相関による画像照合処理を用いるので、信頼性の高い識別処理をおこなうことができる。なお、実施例１においては、この第１の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２３】
この第１の真偽識別処理部１２は、硬貨の発行年などの各個体に固有の部分を除いた硬貨の模様に基づいて硬貨の真偽識別処理をおこなう。具体的には、登録画像２１として用いるテンプレート画像を、発行年が異なる同種硬貨の平均画像とすることにより、各個体に固有の部分の影響を排除して硬貨の真偽を識別する。かかる真偽識別処理により、１００円硬貨や５００円硬貨といった金種の真貨や、重量や金属の組成が類似する外貨を変造した偽貨などを識別することができる。
【００２４】
また、この第１の真偽識別処理部１２では、入力画像から硬貨部分の画像を切出し、エッジ抽出処理によりエッジ部分を強調し、個体ごとの差異を吸収するために正規化したうえで、極座標変換をおこなう。そして、この極座標変換済の入力画像と、同様な処理を経て登録された登録画像２１とを平行移動させながら照合することにより回転角を算出する。したがって、識別結果が真貨である場合には、登録画像２１と同一の回転角を有する回転済入力画像２２が生成されることになる。この回転済入力画像２２は、後述する年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４において用いられることになる。
【００２５】
年代識別処理部１３は、記憶部２０の回転済入力画像２２および文字照合テーブル２３を用いて照合対象となる硬貨の発行年（年代）を識別する処理部である。具体的には、この年代識別処理部１３は、第１の真偽識別処理部２２において真偽識別された金種を受け取り、受け取った金種に対応する文字テンプレート画像を文字照合テーブル２３から取得する。そして、回転済入力画像２２から年代をあらわす文字部分を切出し、切り出した各文字と、金種に対応した文字テンプレート画像とを照合することにより、照合対象となる硬貨の年代を識別する。そして、識別された年代は、第２の真偽識別処理部１４に渡される。
【００２６】
また、かかる年代識別処理部１３では、年代を構成する文字の認識に失敗した場合や、文字の認識には成功したものの不当な年代である場合（たとえば、硬貨が発行されていない年代である場合）のように、年代の識別に失敗した場合には、照合対象となる硬貨を「リジェクト対象」と判定する。このように、年代識別に失敗した場合に、ただちに偽貨と判定するのではなく、「リジェクト対象」と判定するのは以下の理由による。
【００２７】
すなわち、年代の識別に失敗した硬貨の中には、汚れなどで一部の文字が認識できない真貨（汚損貨）、年代自体が刻印されていない真貨、磨耗によって文字のフォント形状が変化した真貨、などが含まれるのでただちに偽貨とすることは不適切であるためである。なお、「リジェクト対象」のなかでも偽貨である可能性が高い場合、たとえば、年代自体が刻印されていない場合には偽貨として取り扱うこととしてもよい。また、実施例１においては、この年代識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２８】
第２の真偽識別処理部１４は、年代識別処理部１３から渡された年代を用いて特徴テーブル２４を検索することにより、かかる年代の硬貨に特有の特徴部分をあらわす特徴部テンプレート画像を取得する。そして、この特徴部テンプレート画像と、記憶部２０の回転済入力画像２２の対応する部分とを照合する。なお、実施例１においては、この第２の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２９】
真偽判定部１５は、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４の処理結果を受け取り照合対象となる硬貨の真偽について最終的な判定をおこなう処理部である。たとえば、第１の真偽識別処理部１２の識別結果が「偽貨」である場合には、年代識別処理や第２の真偽識別処理をおこなうことなく判定結果を出力する。また、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４のすべてにおいて「真貨」である旨の結果がでた場合には、かかる結果を出力することになる。
【００３０】
このように、実施例１に係る貨幣識別装置１では、従来、照合処理から除外されることが多かった年代部分を文字認識し、さらに、硬貨の年代に特有の特徴部分を管理する特徴テーブルを用いることにより、認識した年代の特徴部テンプレート画像と入力画像の対応する部分とを照合することとしている。したがって、硬貨の微細な特徴を効率よく照合することにより照合率を向上させることができるとともに、偽貨の傾向に合わせて特徴テーブルを保守することにより、効率的に偽貨を検出することができる。
【００３１】
次に、実施例１に係る貨幣識別装置１の処理手順の概要について図２〜図５を用いて説明する。図２は、実施例１に係る貨幣識別装置１の処理手順の概要を示すフローチャートである。なお、同図の第１の真偽識別処理（ステップＳ１０２）、年代識別処理（ステップＳ１０４）および第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）の処理手順の詳細については後述する。
【００３２】
まず、光センサ２および磁気センサ３が検出した情報に基づいて金種識別処理部１０が硬貨の金種を識別すると（ステップＳ１０１）、識別された金種を受け取った第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４により撮像された硬貨の画像（入力画像）と、記憶部２０の登録画像２１とを照合することにより、金種識別処理部１０がおこなった金種識別の真偽識別処理をおこなう（ステップＳ１０２）。そして、かかる真偽識別の結果が「真」でない場合には（ステップＳ１０３否定）、真偽判定部１５は「偽貨」と判定して（ステップＳ１１０）判定結果を出力する。
【００３３】
ここで、この第１の真偽識別処理（ステップＳ１０２）の概要について図３を用いて説明しておく。図３は、図２に示した第１の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。図３に示すように、第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像をエッジ強調などの前処理をおこなったうえで極座標変換する。そして、この極座標変換済の入力画像と、同様な前処理および極座標変換を経たうえで登録された登録画像２１（図３のテンプレート画像）とを照合する。実施例１においては、この第１の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００３４】
図２の説明に戻り、ステップＳ１０３以降の処理手順について説明する。第１の真偽識別処理部１２の識別結果が「真」である場合には（ステップＳ１０３肯定）、第１の真偽識別処理部１２により記憶部２０に記憶された回転済入力画像２２と文字照合テーブルとを用い、年代識別処理部１３が硬貨の年代部分の文字認識をおこなうことにより年代識別処理をおこなう（ステップＳ１０４）。そして、かかる年代識別処理に失敗した場合には（ステップＳ１０５否定）、真偽判定部１５は「リジェクト対象」と判定して（ステップＳ１０９）判定結果を出力する。一方、年代識別処理に成功した場合には（ステップＳ１０５肯定）、正常に識別された年代が第２の真偽識別処理部１４に渡される。
【００３５】
ここで、この年代識別処理（ステップＳ１０４）の概要について図４を用いて説明しておく。図４は、図２に示した年代識別処理の概要を説明するための説明図である。第１の真偽識別処理部１２によって金種の真偽が識別されると、図４に示すように、年代識別処理部１３は、記憶部２０の文字照合テーブル２３を検索して該当する金種の文字テンプレート画像を取得する。そして、回転済入力画像２２から切り出され位置補正された年代部分の各文字を、取得した文字テンプレート画像と順次照合することにより年代を識別する。このようにして正常に識別された年代は、第２の真偽識別処理部１４に渡される（ステップＳ１０５肯定）。一方、回転済入力画像２２に係る年代部分の文字のいずれかが、文字テンプレート画像のいずれとも一致しない場合には、「リジェクト対象」である旨が真偽判定部１５に渡されることになる（ステップＳ１０５否定）。
【００３６】
実施例１においては、この年代識別処理部１３の文字識別処理には、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。また、一般的な正規化相関法では照合ミスを起こす可能性のある「三」と「五」などの照合処理に正負分離相関による照合方法を用い、他の文字の照合処理には一般的な正規化相関法を用いることとしてもよい。また、文字照合テーブル２３は、必ずしも金種ごとにまとめる必要はなく、認識される可能性のある文字を少なくとも含むこととすれば足りる。
【００３７】
図２の説明に戻り、第２の真偽識別処理について説明する。年代識別処理において年代識別に成功した場合には（ステップＳ１０５肯定）、正常に識別された年代が第２の真偽識別処理部１４に渡される。そして、かかる年代を受け付けた第２の真偽識別処理部１４は、記憶部２０の特徴テーブル２４を検索し、該当する年代の特徴部テンプレート画像を取得して回転済入力画像２２の対応する部分との照合をおこなう（ステップＳ１０６）。
【００３８】
ここで、この第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）の概要について図５を用いて説明しておく。図５は、図２に示した第２の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。図５に示すように、特徴テーブル２４の各レコードは、金種、発行年、特徴部分のＸ座標およびＹ座標、特徴部分の幅および高さ、および特徴部テンプレート画像を有する。なお、図５に示したテーブルは、特徴テーブルの一例を示すものであり、上述した情報以外にフォント情報などの情報を含むこととしてもよい。
【００３９】
第２の真偽識別処理部１４は、第１の真偽識別処理部１２により真偽識別された金種および年代識別処理部１３により識別された年代を用いて特徴テーブル２４を検索する。たとえば、同図においては、金種が「５００円」であり、識別された年代が「昭和５８年」であるので、特徴テーブル２４の金種が「５００円」であり、発行年が「昭和５８年」であるレコードが抽出される。そして、特徴テーブル２４から特徴部分の位置情報（Ｘ座標、Ｙ座標、幅および高さ）を取得して、回転済入力画像２２の該当する部分を切り出し、切り出した部分と、特徴テーブル２４から取得した特徴部テンプレート画像とを照合する。
【００４０】
なお、実施例１においては、この第２の真偽識別処理部１４の照合処理には後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００４１】
図２の説明に戻って、ステップＳ１０７以降の処理手順について説明する。第２の真偽識別処理の結果が「真」でない場合には（ステップＳ１０７否定）、真偽判定部１５は「偽貨」と判定して（ステップＳ１１０）判定結果を出力する。一方、第２の真偽識別処理の結果が「真」である場合には（ステップＳ１０７肯定）、真偽判定部１５は「真貨」と判定して（ステップＳ１０８）判定結果を出力し、処理を終了する。
【００４２】
次に、図２に示した第１の真偽識別処理について図６〜図２１を用いてさらに詳細に説明する。図６は、図２に示した第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。図６に示したように、第１の真偽識別処理部１２は、受け取った入力画像から硬貨部分を切り出す画像切出し処理をおこなう（ステップＳ２０１）。具体的には、硬貨を含む入力画像に外接する正方形の領域内の画像のみを切り出す処理をおこなう。
【００４３】
図７は、この画像切出し処理の処理概要を説明するための説明図である。同図に示すように、画像切出し処理では、ＣＣＤカメラ４から取得した入力画像３０を水平方向に走査して全画素の濃度値を累積し、水平方向射影３０ａを生成する。また、入力画像３０を垂直方向に走査して、同様の手順で垂直方向射影３０ｂを生成する。そして、水平方向射影３０ａおよび垂直方向射影３０ｂを走査し、累積した濃度値の立上り座標と立下り座標を算出する。つづいて、同図の４本の破線で示したように、算出された各座標に囲まれた領域を切出画像３１として切り出し、この切出画像３１をエッジ抽出処理（ステップＳ２０２）に出力する。
【００４４】
図６の説明に戻り、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）について説明する。エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、画像切出し処理（ステップＳ２０１）から切出画像３１を取得し、切出画像３１の明るさや色合いなどの個体差に基づく影響を避けるために、切出画像３１の濃度変化（エッジ強度）を算出する。また、算出したエッジ強度のばらつきを抑えるために、エッジ強度の正規化をおこなう。具体的には、切出画像３１に対してＳｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ抽出処理をおこなうことによりエッジ強度を算出し、算出結果を正規化する。なお、実施例１においては、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いることとしたが、Ｒｏｂｅｒｔｓオペレータなどを用いてエッジ抽出をおこなうこともできる。
【００４５】
図８は、Ｓｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。同図に示すように、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、水平方向エッジ算出用３１ａおよび垂直方向エッジ算出用３１ｂの二つのＳｏｂｅｌオペレータを用いてエッジ強度の算出をおこなう。具体的には、切出画像３１の全画素について、各Ｓｏｂｅｌオペレータ（３１ａおよび３１ｂ）を走査し、水平方向エッジ算出結果Ｇｘおよび垂直方向エッジ算出結果Ｇｙを取得する。そして、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）を算出したうえで、かかるエッジ強度を正規化（Ｅ）する。
【数１】
【００４６】
式（１）に示すように、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）は、水平方向エッジ算出結果Ｇｘの絶対値と垂直方向エッジ算出結果Ｇｙの絶対値との和としてあらわされる。また、式（２）に示すように、各画素における正規化エッジ強度（Ｅ）は、硬貨の種別毎に所定の値が設定される定数ｃとエッジ強度（Ｇ）との積を、全画素にわたるエッジ強度（Ｇ）の総和で除したものとなる。
【００４７】
このように、エッジ強度の正規化をおこなうことで、エッジが出やすい新貨と、エッジが出にくい流通貨との間で、エッジ強度のばらつきが発生することを抑えることができるので、硬貨の新旧にかかわらず、種々の硬貨の照合を精度良くおこなうことができる。
【００４８】
図９は、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）によりおこなわれる処理（画像変換処理）の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、切出画像３１は、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ強度算出処理により、エッジ抽出画像３２に画像変換される。そして、エッジ抽出画像３２は、式（１）および式（２）を用いたエッジ強度正規化処理により、エッジ正規化画像３３に画像変換される。エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、このエッジ正規化画像３３をマッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）の極座標変換処理（ステップＳ２０３）に出力する。
【００４９】
同図に示したエッジ抽出画像３２の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。同図のエッジ抽出画像３２において、白い部分が抽出されたエッジ部分であり、黒い部分が背景部分である。また、エッジ正規化画像３３の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。なお、同図のエッジ正規化画像３３において、白い部分がエッジ部分に相当し、黒い部分が背景に相当する点はエッジ抽出画像３２と同様である。
【００５０】
図６の説明に戻って、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）について説明する。このマッチング処理では、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）からエッジ正規化画像３３を取得し、記憶部２０の登録画像２１からエッジ正規化および極座標変換済のテンプレート画像を取得する。そして、かかるエッジ正規化画像３３を極座標変換し、この極座標変換済の画像と、テンプレート画像とのずれ角をテンプレート画像の平行移動により検出するとともに、表裏の判定をおこなって、エッジ正規化画像３３およびずれ角補正済テンプレート画像を正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力する。なお、実施例１においては、テンプレート画像を平行移動させることによりずれ角を検出する場合について説明するが、エッジ正規化画像３３を極座標変換した画像を平行移動させることによりずれ角を検出することとしてもよい。
【００５１】
極座標変換処理（ステップＳ２０３）では、エッジ正規化画像３３を極座標変換する。具体的には、エッジ正規化画像３３の中心点を算出して、かかる中心点を極座標の原点とする。そして、回転角θおよび中心点からの距離ρにより各画素を特定し、各画素をρ−θ空間に移動させることにより、極座標変換をおこなう。かかる変換には、
【数２】
を用いる。
【００５２】
図１０は、かかる極座標変換の処理概要を説明するための説明図である。ｘ−ｙ空間（エッジ正規化画像３３）の中心点を原点とし、各画素の座標を（ｘ，ｙ）であらわすと、かかるｘおよびｙと、上述したρおよびθとは、式（３）および式（４）に示した関係を有する。したがって、エッジ正規化画像３３内の各画素（ｘ，ｙ）を、式（３）および（４）の関係を満たす（ρ，θ）に変換することにより、極座標変換処理（ステップＳ２０３）では、極座標変換済エッジ正規化画像３４を生成する。
【００５３】
なお、同図においては、中心点からの距離ρは、１０〜１００の値をとり、回転角θは、０〜２５５の値をとる場合について示しているが、これらの値の範囲は任意に設定することができる。
【００５４】
図６の説明に戻り、回転角検出処理（ステップＳ２０４）について説明する。回転角検出処理（ステップＳ２０４）では、極座標変換済エッジ正規化画像３４と、同様の極座標変換処理によりあらかじめ極座標変換されたテンプレート画像４０とのずれ角を検出して、両画像のずれ角を補正する処理をおこなう。図１１は、回転角検出処理（ステップＳ２０４）の処理概要を説明するための説明図である。
【００５５】
同図に示すように、ρ−θ空間において、極座標変換済エッジ正規化画像３４をθ座標軸と平行に移動させる。そして、θ座標方向のずらし角（φ）と、各ずらし角（φ）におけるテンプレート画像４０とエッジ正規化画像３３との一致度Ｍ（φ）を算出し、この一致度Ｍ（φ）が最大となる回転角φmaxを取得する。なお、かかる一致度Ｍ（φ）は、
【数３】
により算出する。
【００５６】
式（５）に示すように、各ずらし角（φ）における一致度Ｍ（φ）は、極座標変換済エッジ正規化画像３４をφだけずらした場合において、テンプレート画像４０の各画素の濃度値ｔ（ｋ，θ）と、エッジ正規化画像３３の各画素の濃度値ｓ（ｋ，θ−φ）との積を各画素にわたり総和したしたものとなる。ここで、ｋは、エッジ正規化画像３３における中心点からの距離ρのうち、特徴の出やすい距離を選択した選択値である。たとえば、図１０に示した極座標変換済エッジ正規化画像３４のρ（０〜１００）のうち、特徴の出やすいρの値を１６個抽出することにより、かかるｋを選択しておく。
【００５７】
かかるＭ（φ）の値は、図１１に示したように、ある回転角において最大値をもつ山型のグラフとなる。回転角検出処理（ステップＳ２０４）では、かかるＭ（φ）が最大（山型の頂点部分）となるφmaxの値を取得する。このように、回転角検出処理（ステップＳ２０４）は、極座標変換を施したρ−θ画像の平行移動によりずれ角を補正するので、ｘ−ｙ画像の回転によりずれ角を補正する方法に比べ計算量を削減することができる。
【００５８】
図６の説明に戻って、表裏判定処理（ステップＳ２０５）について説明する。まず、表裏判定処理（ステップＳ２０５）では、極座標変換済の表用テンプレート画像および裏用テンプレート画像と、極座標変換済エッジ正規化画像３４との間で、上述した一致度Ｍ（φ）の最大値Ｍ（φmax）を算出し、このＭ（φmax）から正規化相関係数Ｒを求める。具体的には、この正規化相関係数Ｒは、
【数４】
により求められる。なお、式（６）中のＮは、判定対象となる画素数を示す。
【００５９】
そして、表裏判定処理（ステップＳ２０５）では、正規化相関係数Ｒが大きいほうのテンプレート画像を選択し、極座標変換済エッジ正規化画像３４とともに正負分離相関による判定処理（ステップＳ２０６）に出力する。たとえば、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４との正規化相関係数Ｒのほうが、表用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４との正規化相関係数Ｒよりも大きい場合には、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４とを正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力する。ここで、この正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力される極座標変換済エッジ正規化画像３４は、角度φmaxだけ平行移動してテンプレート画像とのずれ角を補正した極座標変換済エッジ正規化画像３４である。
【００６０】
図６の説明に戻り、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）において用いられる登録画像２１について説明する。登録画像２１は、あらかじめ登録された各種硬貨に対応した複数のテンプレート画像を記憶し、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）に、これらのテンプレート画像を提供する。かかるテンプレート画像には、硬貨の個体差によるばらつきを抑えるため、同一種類の硬貨の画像を複数合成した平均画像を用いる。かかる平均画像を用いることにより、発行年などの各硬貨に固有の凹凸パターン部分と、テンプレート画像の対応部分との相関値は、平均画像（平均値）についての相関値となるため照合時の影響が出にくくなる。すなわち、真貨であるにもかかわらず、発行年部分の影響により偽貨と判定してしまうことを防止することができる。
【００６１】
かかるテンプレート画像は、極座標変換処理およびエッジ正規化処理が施された入力画像と照合させるため、入力画像と同様に極座標変換処理およびエッジ正規化処理が施された後に、記憶部２０に登録画像２１として登録される。また、登録画像２１には、各金種の表面および裏面のテンプレート画像が含まれる。
【００６２】
図６の説明に戻って、正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）について説明する。正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）は、マッチング処理から、図１１に示した極座標変換済エッジ正規化画像３４（以下、「入力画像３４」と言う）およびテンプレート画像４０を取得し、これらの画像を照合することにより照合対象の硬貨が真貨であるか否かを照合判定し、かかる判定結果を出力する。
【００６３】
ここで、正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）の処理手順について図１２を用いて説明しておく。図１２は、図６に示した正負分離相関による照合処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、正負分離相関による照合処理では、マッチング処理から出力された入力画像３４およびテンプレート画像４０を受け取り、これらの画像（３４および４０）の正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）をおこなう。
【００６４】
具体的には、この正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）では、入力画像３４およびテンプレート画像４０の対応する画素毎の相関値を算出し、かかる相関値を正規化して正規化相関値画像を生成する。具体的には、座標値が（ｋ，θ）の各画素について、入力画像３４の濃度値ｓ（ｋ，θ）およびテンプレート画像４０の濃度値ｔ（ｋ，θ−φmax）を用いて、
【数５】
により各画素の正規化相関値ｒ（ｋ，θ）を算出する。なお、式（７）に示す各画素における正規化相関値ｒ（ｋ，θ）は、たとえば、−１．０〜＋１．０の値をとる。また、式（７）中のｎは、画素数を示す。
【００６５】
そして、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）は、かかる正規化相関値画像の画素値が０以上か否かにより、正の正規化相関値画像（ｒ＋画像）と負の正規化相関値画像（ｒ−画像）とに分離する。また、テンプレート画像４０については、各画素値が所定の閾値（Ｔt）以上か否かにより、正のテンプレート画像（ｔ＋画像）と負のテンプレート画像（ｔ−画像）とに分離する。
【００６６】
なお、ｒ＋画像の画素値は、たとえば、０．０〜１．０の値をとり、ｒ−画像の画素値は、各画素値の絶対値をとることにより、たとえば、０．０〜１．０の値をとる。また、ｔ＋画像およびｔ−画像の画素値は、たとえば、０か１の二値をとる。すなわち、ｔ＋画像およびｔ−画像は、各正規化相関値画像の画像変換に用いられる画像マスクとしての役割を有する。
【００６７】
ここで、それぞれの画像の意味を説明すると、ｒ＋画像は照合対象となる画像間に相関がある（似ている）画素を示し、強い相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。また、ｒ−画像は照合対象となる画像間に相関がない（似ていない）ことを示し、強い負の相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。そして、ｔ＋画像はテンプレート画像のエッジ部分を示し、エッジ部分が１、背景部分が０の値をとる。また、ｔ−画像はテンプレート画像の背景部分（エッジでない部分）を示し、背景部分が１、エッジ部分が０の値をとる。
【００６８】
図１２の説明に戻り、正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）について説明する。この正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）は、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）が生成した、ｒ＋画像、ｒ−画像、ｔ＋画像およびｔ−画像の組み合わせにより正負分離相関画像を生成する。具体的には、ｒ＋画像とｔ＋画像とからＡ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ＋画像とからＡ−領域画像を、ｒ＋画像とｔ−画像とからＢ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ−画像とからＢ−領域画像をそれぞれ生成する。
【００６９】
ここで、各領域画像の意味を説明する。図１３は、かかる４つの領域を説明するための説明図である。同図に示すように、Ａ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ＋画像とを重ね合わせた領域画像であり、エッジ部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていることを示す。Ａ−領域画像は、ｒ−画像とｔ＋画像とを重ね合わせ領域画像であり、エッジ部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていないことを示す。Ｂ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ−画像とを重ね合わせた領域画像であり、背景部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示す。Ｂ−領域画像は、ｒ−画像とｔ−画像とを重ね合わせ領域画像であり、背景部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示す。
【００７０】
図１２の説明に戻って、膨張処理（ステップＳ３０３）について説明する。膨張処理（ステップＳ３０３）は、所定の画像マスクを用いて、Ａ−領域画像の画素をＡ＋領域画像に移動させるとともに、Ｂ−領域画像の画素をＢ＋領域画像に移動させる。かかる膨張処理をおこなうのは、正規化相関値にはノイズ状に負の相関値をもつ孤立点があらわるためである。すなわち、かかる膨張処理をおこなうことにより、かかる孤立点の影響が照合値の判定結果におよぶことを抑えることができる。
【００７１】
照合値算出処理（ステップＳ３０４）は、Ａ＋領域画像、Ａ−領域画像、Ｂ＋領域画像およびＢ−領域画像のそれぞれを、たとえば、水平方向に１６、垂直方向に４の計６４ブロックに分割し、
【数６】
式（８）により、照合値（Ｚ）を求める。ここで、係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijは学習サンプルを用いて線形判別分析により最適解を求める。なお、各領域画像のブロック値であるＡ+ij、Ａ-ij、Ｂ+ijおよびＢ-ijは、各ブロック内の画素値の総和を示す。
【００７２】
つづいて、照合値算出処理（ステップＳ３０４）が算出した照合値（Ｚ）が閾値以上であれば（ステップＳ３０５肯定）、戻り値に「一致」をセットして（ステップＳ３０６）リターンする。一方、照合値（Ｚ）が閾値より小さければ、戻り値に「不一致」をセットして（ステップＳ３０７）リターンする。
【００７３】
図６の説明に戻り、ステップＳ２０７以降の処理について説明する。正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）が照合結果を出力すると、かかる照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ２０７肯定）、マッチング処理においてテンプレート画像４０と合致するように平行移動した入力画像３４を回転済入力画像２２として記憶部２０に記憶し（ステップＳ２０８）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ２０９）リターンする。一方、照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ２０７否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ２１０）リターンする。
【００７４】
このように、第１の真偽識別処理では、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像から硬貨部分を切り出してエッジ抽出をおこない、マッチング処理をおこなったうえで正負分離相関による照合処理をおこなうことによって、金種識別処理部１１でいったん識別された金種の真偽を識別する。これにより、１００円硬貨や５００円硬貨といった金種の真貨や、重量や金属の組成が類似した外貨を変造した偽貨などの識別精度を向上させることができる。
【００７５】
以降では、図１２に示した正負分離相関による照合処理をさらに具体的に説明する。まず、正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなう正規化相関値画像正負分離処理を、図１４および図１７を用いて説明する。図１４は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる正規化相関値画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートであり、図１７は、図１３に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。
【００７６】
図１７に示すように、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）が入力画像３３とテンプレート画像４０から正規化相関値画像１１１を生成すると、正規化相関値画像正負分離処理（ステップＳ３０２）では、生成された正規化相関値画像１１１を入力として正規化相関値正負分離処理をおこなう。具体的には、かかる正規化相関値画像１１１を、正の相関値画像であるｒ＋画像１１１ａと、負の相関値画像であるｒ−画像１１１ｂとに分離する。
【００７７】
図１４に示すように、正規化相関値正負分離処理（ステップＳ３０２）においては、まず、正規化相関値画像１１１の始点画素に移動する（ステップＳ５０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、かかる画素の正規化相関値ｒ（ｋ，θ）を式（４）を用いて算出し（ステップＳ５０２）、算出したｒ（ｋ，θ）が０以上であれば（ステップＳ５０３肯定）、かかる画素値をｒ＋画像１１１ａの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０４）。一方、算出したｒ（ｋ，θ）が０より小さければ（ステップＳ５０３否定）、かかる画素の画素値の絶対値を、ｒ−画像１１１ｂの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０５）。
【００７８】
そして、正規化相関値画像１１１の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ５０６否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ５０６肯定）、処理を終了する。かかる正規化相関値正負分離処理により、ｒ＋画像１１１ａおよびｒ−画像１１１ｂは、０．０〜１．０の画素値をとる画素を有する画像として生成される。なお、実施例１においては、ｒ−画像１１１ｂの画素の画素値は、０．０〜１．０の画素値をとるものとして説明するが、かかる画素値は、−１．０〜０．０の値をとることとしてもよい。
【００７９】
次に、図１２に示した正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなうテンプレート画像正負分離処理を、図１５および図１７を用いて説明する。図１５は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれるテンプレート画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示したように、テンプレート画像正負分離処理では、テンプレート画像４０を、正のテンプレート画像であるｔ＋画像４０ａと、負のテンプレート画像であるｔ−画像４０ｂとに分離する処理をおこなう。
【００８０】
図１５に示すように、テンプレート画像正負分離処理においては、まず、テンプレート画像４０の始点画素に移動する（ステップＳ６０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、かかる画素の濃度値が所定の閾値（Ｔt）以上であれば（ステップＳ６０２肯定）、ｔ＋画像４０ａの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０３）。一方、かかる濃度値が所定の閾値（Ｔt）より小さければ（ステップＳ６０２否定）、ｔ−画像４０ｂの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０４）。
【００８１】
そして、テンプレート画像４０の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ６０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ６０６）、ステップＳ６０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ６０５肯定）、処理を終了する。かかるテンプレート画像正負分離処理により、ｔ＋画像４０ａは、エッジ部分が１、背景部分が０の二値画像として生成され、ｔ−画像４０ｂは、エッジ部分が０、背景部分が１の二値画像として生成される。
【００８２】
次に、図１２に示した正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなう正負分離相関画像生成処理を、図１６および図１７を用いて説明する。図１６は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる領域画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８３】
図１７に示したように、正負分離相関画像生成処理においては、上述した正規化相関値画像正負分離処理およびテンプレート画像正負分離処理において生成した、ｒ＋画像１１１ａ、ｒ−画像１１１ｂ、ｔ＋画像４０ａおよびｔ−画像４０ｂを入力画像として用いて、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４を生成する。
【００８４】
たとえば、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ＋画像４０ａを入力画像として用いた場合、図１６に示すように、まず、それぞれの画像の始点画素に移動する（ステップＳ７０１）。そして、かかる画素におけるｔ＋画像４０ａの画素値が１である場合には（ステップＳ７０２肯定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値をｒ＋画像１１１ａの画素値とする（ステップＳ７０３）。一方、かかる画素におけるｔ＋画像４０ａの画素値が１でない場合（すなわち、０である場合）には（ステップＳ７０２否定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値を０とする（ステップＳ７０４）。
【００８５】
そして、全ての画素について領域画像生成処理が完了していない場合には（ステップＳ７０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ７０６）、ステップＳ７０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について領域画像生成処理が終了した場合には（ステップＳ７０５肯定）、Ａ＋領域画像１２１が生成されるので、処理を終了する。
【００８６】
同様に、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ＋画像４０ａからＡ−領域画像１２２を、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ−画像４０ｂからＢ＋領域画像１２３を、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ−画像４０ｂからＢ−領域画像１２４を、それぞれ生成する。
【００８７】
次に、図１２に示した膨張処理（ステップＳ３０３）を、図１８〜図２０を用いて説明する。図１８は、図１２に示した膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図１９は、図１２に示した膨張処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２０は、図１２に示した膨張処理により生成される画像を説明するための説明図である。
【００８８】
かかる膨張処理においては、負の領域画像（Ａ−領域画像１２２およびＢ−領域画像１２４）に含まれるノイズ状の孤立点（画素）を、正の領域画像（Ａ＋領域画像１２１およびＢ＋領域画像１２３）に移動する処理をおこなう。かかる処理をおこなうことで、照合値の精度を高めることができる。
【００８９】
図１８に示すように、かかる膨張処理においては、正領域画像マスク１３０ａおよび負領域画像マスク１３０ｂ２枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、Ｐ５およびＭ５と、これらの領域を取り囲む８つの領域を有する。たとえば、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合には、負領域画像マスク１３０ｂのＭ５をＡ−領域画像１２２の注目画素に合わせ、正領域画像マスク１３０ａのＰ５を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、Ｍ５の画素値と、Ｐ１〜Ｐ９の画素値とを順次比較して膨張処理をおこなう。
【００９０】
次に、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合を例ににして、かかる膨張処理の処理手順を、図１９を用いて説明する。まず、それぞれの画像（１２１および１２２）の始点画素に移動する（ステップＳ８０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、正領域マスク１３０ａの９つの領域（Ｐ１〜Ｐ９）を順次切替えるために、ｎに１を設定する（ステップＳ８０２）。すなわち、ステップＳ８０２が完了した時点においては、対象となる正領域画像マスク１３０ａの領域はＰ１となる。
【００９１】
そして、Ｐｎの値とＭ５の値を比較して、Ｐ１の値がＭ５の値よりも大きい場合には（ステップＳ８０３肯定）、Ｐ５の値をＭ５で置き換えＭ５の値を０に設定する（ステップＳ８０５）。すなわち、Ｍ５の画素をＰ５の画素に移動する。一方、Ｐｎの値がＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０３否定）、ｎの値に１を加算して（ステップＳ８０４）、ｎの値が９以下の場合には（ステップＳ８０６否定）、再度ステップＳ８０３をおこなう。
【００９２】
このように、Ｐ１〜Ｐ９の値のうち一つでもＭ５の値より大きいものがあれば、Ｍ５の画素をＰ５に移動する。一方、Ｐ１〜Ｐ９の値のいずれもがＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０６肯定）、画素の移動をおこなわない。
【００９３】
そして、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了していない場合には（ステップＳ８０７否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ８０８）、ステップＳ８０２以降の処理をおこなう。一方、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了した場合には（ステップＳ８０７肯定）、かかる膨張処理を終了する。
【００９４】
図２０に示したように、かかる膨張処理により、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４は、それぞれ、膨張済Ａ＋領域画像１３１、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４に画像変換される。なお、Ａ−領域画像１２２上の孤立点は、Ａ＋領域画像１２１に移動するので、膨張済Ａ＋領域画像１３１のエッジ部分は、Ａ＋領域画像１２１と比較して面積が増加している。一方、膨張済Ａ−領域画像１３２のエッジ部分は、Ａ−領域画像１２２と比較して面積が減少している。
【００９５】
次に、図１２に示した照合値算出処理（ステップＳ３０４）を、図２１を用いて説明する。図２１は、膨張済領域画像（１３１〜１３４）のブロック分割について、膨張済Ａ＋領域画像１３１をブロック分割する場合の例を説明するための説明図である。照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、まず、同図に示すように、膨張済Ａ＋領域画像１３１を、水平方向に１６、垂直方向に４の計６４ブロックに分割する。同様に、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４についてもブロック分割をおこなう。
【００９６】
そして、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、式（８）を用いて、照合値（Ｚ）の算出をおこなう。ここで、式（８）の各係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijは、学習サンプルを用いて線形判別分析などにより最適解を求めておくものとする。具体的には、硬貨の凹凸パターンのデザインの相違により、エッジが出やすい硬貨や出にくい硬貨が存在するので、これらの係数は、硬貨の種別ごとに異なる値をとることになる。これらの係数を学習サンプルにより最適化することで、精度の良い画像照合をおこなうことができる。
【００９７】
そして、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、最適値が設定された、係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijと、各画像ブロックとを用いて照合値（Ｚ）を算出する。そして、図１２に示したように、かかる照合値が閾値以上である場合には（ステップＳ３０５肯定）、戻り値に「一致」をセットし（ステップＳ３０６）、閾値より小さい場合には（ステップＳ３０５否定）、戻り値に「不一致」をセットすることになる（ステップＳ３０７）。なお、実施例１においては、各画像を６４のブロックに分割する場合について説明したが、ブロック数は、任意の数とすることができる。
【００９８】
なお、式（８）において、係数ｃijおよびｄijを０に設定すれば、Ａ＋領域画像ブロックおよびＡ−領域画像ブロックのみから照合値（Ｚ）を算出することができる。また、係数ａijおよびｂijを０に設定すれば、Ｂ＋領域画像ブロックおよびＢ−領域画像ブロックのみから照合値（Ｚ）を算出することができる。
【００９９】
このように、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、硬貨の種別やハードウェアの能力に応じて、画像ブロック数や式（８）の各係数の値を調整することにより、効率良く画像照合をおこなうことができる。
【０１００】
なお、実施例１に係る照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、各領域画像をブロック分割したうえで、式（８）により照合値（Ｚ）を算出するよう構成したが、これに限らず、たとえば、多層ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、二次識別関数等の他の方法を用いることとしてもよい。
【０１０１】
次に、図２に示した年代識別処理（ステップＳ１０４）について図２２および図２３を用いて説明する。図２２は、図２に示した年代識別処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２３は、図２２に示した年代識別処理において用いられる文字照合テーブル２３を説明するための説明図である。
【０１０２】
図２２に示すように、年代識別処理部１３は、まず、記憶部２０から回転済入力画像２２を読み出して該当する金種に応じた年代部を切り出す処理をおこなう（ステップＳ１００１）。そして、切り出した年代部の位置補正をおこなったうえで（ステップＳ１００２）、切り出した年代部に含まれる文字を一つ切り出す（ステップＳ１００３）。
【０１０３】
つづいて、記憶部２０の文字照合テーブル２３を検索して該当する金種に応じた文字テンプレート画像を取得し（ステップＳ１００４）、切り出した文字画像とこの文字テンプレート画像とを正負分離相関による照合処理により照合する（ステップＳ２０６）。
【０１０４】
ここで、かかる文字照合テーブル２３について説明しておく。図２３に示すように、文字照合テーブル２３は、金種および文字テンプレート画像を含むレコードを有する。たとえば、５００円硬貨に関する各レコードは、「昭」、「和」、「平」、「成」、「一」、「二」といった５００円硬貨に刻まれる文字の文字テンプレート画像を含んでいる。
【０１０５】
なお、図２３に示した文字照合テーブル２３は、文字照合テーブルの一例を示すものであり、金種および文字テンプレート画像の他に、入力画像３４に含まれる各文字の位置を示す情報を含むこととし、かかる情報を用いて入力画像３４から年代をあらわす各文字を切り出すこととしてもよい。また、文字照合テーブル２３は、必ずしも金種ごとにまとめる必要はなく、認識される可能性のある文字を少なくとも含むこととすれば足りる。
【０１０６】
図２２に戻って、ステップＳ１００５以降の処理について説明する。正負分離相関による照合処理の照合結果を受け取ると照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ１００５）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ１００５肯定）、一致した文字を一時的に記憶し（ステップＳ１００６）、照合対象の文字が最後の文字であるか否かを判定する（ステップＳ１００７）。
【０１０７】
かかる照合対象の文字が最後の文字である場合には（ステップＳ１００７肯定）、認識した文字からなる年代が正当であるか否かを判定し（ステップＳ１００９）、正当である場合には（ステップＳ１００９肯定）、戻り値に認識した「年代」をセットして（ステップＳ１０１０）リターンする。一方、照合対象の文字が最後の文字でない場合には（ステップＳ１００７否定）、切り出した年代部に含まれる次の文字を照合するために、ステップＳ１００３以降の処理を繰り返す。
【０１０８】
また、正負分離相関による照合処理の照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ１００５否定）、照合対象の金種についての最後の文字テンプレート画像であるか否かを判定し（ステップＳ１００８）、最後の文字テンプレート画像である場合は（ステップＳ１００８肯定）、該当する文字テンプレート画像が存在せず文字認識できない場合、すなわち、入力画像３４の該当する文字が不正である場合であるので、戻り値に「リジェクト対象」をセットして（ステップＳ１０１１）リターンする。一方、照合対象の金種について他の文字テンプレート画像が存在する場合には（ステップＳ１００８否定）、現在の文字テンプレート画像を他の文字テンプレート画像に変更したうえで、ステップＳ２０６以降の処理を繰り返す。
【０１０９】
このようにして、年代識別処理部１３は、入力画像３４に含まれる年代を識別して識別した年代を第２の真偽識別処理部１４に渡す。なお、実施例１においては、硬貨に刻まれた年代を構成する各文字を、文字照合テーブル２３を用いて照合する場合について説明したが、たとえば、紙幣の記番号および記番号と発行年との関係をあらわす情報を、かかる文字照合テーブル２３に登録し、紙幣の入力画像に含まれる記番号に基づいて発行年を識別することとしてもよい。
【０１１０】
次に、図２に示した第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）について図２４および図２５を用いて説明する。図２４は、図２に示した第２の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２５は、図２４に示した第２の真偽識別処理において用いられる特徴テーブルを説明するための説明図である。
【０１１１】
図２４に示すように、第２の真偽識別処理部１４は、まず、年代識別処理部１３から渡された年代をセットして（ステップＳ１１０１）、記憶部２０の特徴テーブル２４を検索する（ステップＳ１１０２）。そして、かかる特徴テーブル２４の該当するレコードから特徴部分の画像領域の位置および範囲をあらわす特徴範囲と特徴部テンプレート画像とを取得する（ステップＳ１１０３）。
【０１１２】
ここで、かかる特徴テーブル２４について説明しておく。図２５に示すように、特徴テーブル２４の各レコードは、金種、発行年、特徴部分のＸ座標およびＹ座標、特徴部分の幅および高さ、および特徴部テンプレート画像を有する。たとえば、５００円硬貨の場合には、硬貨の裏側の金額をあらわす「５００」の「０」部分が、発行年が平成１１年以前のものと、平成１２年以降のものでデザインが異なるので、この「０」部分を特徴部テンプレート画像として登録しておく。また、この「０」部分の位置をあらわすＸ座標、Ｙ座標、幅および高さもあわせて登録しておく。
【０１１３】
なお、図２５は、特徴テーブル２４の一例を示すものであり、現在発行されている５００円硬貨の場合について説明した。しかしながら、偽造貨幣に対応するために微細なセキュリティ特徴をもたせることは、日本の貨幣のみならず外貨においてもおこなわれており、将来的には発行年ごとに異なるセキュリティ特徴をもたせる可能性もある。したがって、実施例１に示したように、発行年に対応する特徴部分をテーブル管理して、発行年を識別して発行年に対応する特徴部分を用いて詳細な照合処理をおこなうこととすれば真貨であるか否かの判定を高い精度でおこなうことができる。
【０１１４】
また、図２５では、各発行年につき１ヶ所の特徴部分を特徴テーブル２４に登録する場合について説明したが、各発行年につき複数の特徴部分を登録することとしてもよい。さらに、特徴テーブル２４に登録する特徴部テンプレート画像は、肉眼で認識できる特徴部である必要はなく、高精度のカメラにより認識できる微細特徴を含むこととしてもよい。
【０１１５】
図２４に戻り、ステップＳ１１０４以降の処理手順について説明する。特徴テーブル２４の該当するレコードから特徴部分の画像領域をあらわす特徴範囲と特徴部テンプレート画像とを取得したならば（ステップＳ１１０３）、取得した特徴範囲（Ｘ座標、Ｙ座標、幅および高さ）を用いて入力画像３４から照合対象となる特徴部を切り出す（ステップＳ１１０４）。つづいて、上述した正負分離相関による照合処理により、入力画像から切り出した特徴部と、特徴テーブル２４から取得した特徴部テンプレート画像とを照合する（ステップＳ２０６）。
【０１１６】
正負分離相関による照合処理の照合結果を受け取ると照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ１１０５）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ１１０５肯定）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ１１０６）リターンする。一方、照合結果が「一致」ではない場合には（ステップＳ１１０５否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ１１０７）リターンする。
【０１１７】
このようにして、第２の真偽識別処理部１４は、年代識別処理部１３が認識した年代に基づいて、発行年と関連した特徴部の照合をおこなう。そして、第２の真偽識別処理部１４の照合結果を受け取った真偽判定部１５は、判定結果を出力することになる。
【０１１８】
上述してきたように、実施例１にかかる貨幣識別装置、貨幣識別方法および貨幣識別プログラムでは、金種識別処理部が硬貨の金種を取得し、取得した金種を受け取った第１の真偽識別処理部が硬貨の真偽識別処理をおこなうよう構成した。そして、年代識別処理部が硬貨の発行年を識別し、第２の真偽識別処理部が、先に識別された金種および発行年を用いて特徴テーブルを検索して特徴部テンプレート画像と特徴範囲とを取得し、特徴部テンプレート画像と入力画像の対応部分とを照合するよう構成した。さらに、真偽判定部が、第１の真偽識別処理、年代識別処理および第２の真偽識別処理の処理結果に基づいて、硬貨の真偽を判定するよう構成した。したがって、高精度の貨幣識別をおこなうことができる。また、入力画像に含まれる文字を認識してこの文字と関連する特徴部分を詳細に照合することにより画像照合精度を高めることができるとともに、入力画像の特徴部分のみを詳細な照合処理の対象とすることにより微細な特徴を効率的に照合することができる。また、偽貨の傾向に合わせて特徴テーブルを保守することにより、効率的に偽貨を識別することができる。
【０１１９】
上述した実施例１では、硬貨の金種識別処理を光センサや磁気センサといったセンサを用いておこなう場合について説明した。以下に示す実施例２では、かかる金種識別処理をＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いておこなう場合について説明する。
【実施例２】
【０１２０】
図２６は、実施例２に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、以下では、実施例１に係る貨幣識別装置との差異点についてのみ説明し、共通点についての説明は省略することとする。
【０１２１】
図２６に示すように、実施例２に係る貨幣識別装置１の金種識別処理部１１は、ＣＣＤカメラ４から硬貨の撮像画像（入力画像）を取得し、この入力画像に基づいて金種の識別をおこなう。そして、この金種識別処理部１１は、識別した金種と、ＣＣＤカメラから取得した入力画像とを、第１の真偽識別処理部１２に出力する。
【０１２２】
かかる金種識別処理部１１は、入力画像から金種の識別をおこなう際に、一般的な正規化相関法を用いる。そして、第１の真偽識別処理部１２では、上記した正負分離相関による照合処理をおこなうことによって金種識別処理部１１が識別した金種の真偽識別をおこなう。このようにすることで、光センサ（図１の２参照）や磁気センサ（図１の３参照）を用いることなく硬貨の金種および真偽判定をおこなうことが可能となる。なお、金種識別処理部１１が正負分離相関による照合処理によって金種を識別することとしてもよい。
【０１２３】
また、図２６では、金種識別処理部１１がＣＣＤカメラ４から硬貨を撮像した画像（入力画像）を取得し、金種識別の結果および入力画像を第１の真偽識別処理部１２に出力する場合について説明したが、金種識別処理部１１自体を省略し、第１の真偽識別処理部１２において金種識別および第１の真偽識別をおこなうこととしてもよい。以下では、金種識別処理部１１を省略した構成について説明することとする。
【０１２４】
図２７は、実施例２に係る貨幣識別装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。同図に示すように、第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像と、記憶部２０にあらかじめ記憶された登録画像２１とを用い、正負分離相関による照合処理によって金種識別および第１の真偽識別をおこなう。上述したように、正負分離相関による照合処理は照合精度が高いため、金種識別の精度が十分に高い。したがって、正負分離相関による金種識別をおこなうこととすれば、この金種識別で第１の真偽識別を兼ねることができる。
【０１２５】
次に、図２７に示した第１の真偽識別処理の処理手順について図２８を用いて説明する。図２８は、図２７に示した変形例に係る第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図２８に示した処理手順は、図６に示した処理手順に金種識別をおこなうための処理を付加したものであるので、図６との相違点についてのみ説明し、共通点についての説明は省略することとする。
【０１２６】
まず、回転角検出処理（ステップＳ２０４）以降の処理では、複数のテンプレート画像４０の中から所定の貨幣に対応するテンプレート画像４０を選択して回転角の検出処理をおこなう。たとえば、１円硬貨、５円硬貨、１０円硬貨といった硬貨のテンプレート画像４０の中から、１円硬貨に対応するテンプレート画像４０を選択する。そして、以降の処理において、かかるテンプレート画像４０を用いた画像照合に失敗した場合には、５円硬貨に対応するテンプレート画像４０、１０円硬貨に対応するテンプレート画像４０、のようにテンプレート画像４０を変更していくことで、照合対象の硬貨に一致するテンプレート画像４０を見つける。このようにして、図２８に示した第１の真偽識別処理では、金種の識別をおこなうことになる。
【０１２７】
正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）が照合結果を出力すると、かかる照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ２０７肯定）、マッチング処理においてテンプレート画像４０と合致するように平行移動した入力画像３４を回転済入力画像２２として記憶部２０に記憶し（ステップＳ２０８）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ２０９）リターンする。
【０１２８】
一方、照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ２０７否定）、他の貨幣候補があるか否かを判定する(ステップＳ２１１)。具体的には、未だ画像照合処理に用いていないテンプレート画像４０があるか否かを判定する。そして、すべての金種について照合処理をおこなった場合には（ステップＳ２１１否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ２１０）リターンする。また、未だ画像照合処理に用いていないテンプレート画像４０がある場合には（ステップＳ２１１肯定）、テンプレート画像４０を他の貨幣のものに変更してステップＳ２０４以降の処理を繰り返すことによって、金種識別をおこなうことになる。
【０１２９】
上述したように、実施例２では、金種識別処理部がＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いて金種識別をおこなうこととし、さらに、金種識別処理部自体を省略し、第１の真偽識別処理部において金種識別および第１の真偽識別をおこなうよう構成したので、光センサや磁気センサといった各種センサを用いることなく効率的に画像照合処理をおこなうことができる。
【０１３０】
なお、上述した各実施例においては、硬貨の入力画像について画像照合をおこなうことによって貨幣識別をおこなう場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、紙幣の識別や、市場に流通する商品に付されたセキュリティ標識の識別にも適用することができる。また、硬貨選別機や両替機に本発明を適用することにより、真貨を選別したうえで金種および発行年ごとにラップしたり、古い硬貨や偽貨を回収したりすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３１】
本発明にかかる硬貨分類装置および硬貨分類方法は、硬貨が発行された年代を考慮しつつ効率良く硬貨を分類する場合に適している。
【符号の説明】
【０１３２】
１ 貨幣識別装置
２ 光センサ
３ 磁気センサ
４ ＣＣＤカメラ
１０ 制御部
１１ 金種識別処理部
１２ 第１の真偽識別処理部
１３ 年代識別処理部
１４ 第２の真偽識別処理部
１５ 真偽判定部
２０ 記憶部
２１ 登録画像
２２ 回転済入力画像
２３ 文字照合テーブル
２４ 特徴テーブル
３０ 入力画像
３０ａ 水平方向射影
３０ｂ 垂直方向射影
３１ 切出画像
３１ａ Ｓｏｂｅｌオペレータ（水平方向エッジ算出用）
３１ｂ Ｓｏｂｅｌオペレータ（垂直方向エッジ算出用）
３２ エッジ抽出画像
３３ エッジ正規化画像
３４ 極座標変換済エッジ正規化画像（入力画像）
４０ テンプレート画像
４０ａ ｔ＋画像
４０ｂ ｔ−画像
１１１ 正規化相関値画像
１１１ａ ｒ＋画像
１１１ｂ ｒ−画像
１２１ Ａ＋領域画像
１２２ Ａ−領域画像
１２３ Ｂ＋領域画像
１２４ Ｂ−領域画像
１３０ａ 正領域画像マスク
１３０ｂ 負領域画像マスク
１３１ 膨張済Ａ＋領域画像
１３２ 膨張済Ａ−領域画像
１３３ 膨張済Ｂ＋領域画像
１３４ 膨張済Ｂ−領域画像
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬貨が発行された年代を考慮しつつ効率良く硬貨を分類する硬貨分類装置および硬貨分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入金された貨幣をＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやイメージセンサ等で撮影した入力画像と、あらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合し、かかる貨幣の真偽を判定する貨幣識別装置が知られている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、硬貨の入力画像と硬貨のテンプレート画像とを対比して相関値を算出し、対比対象となる全体画像のうち所定面積以上の部分において、かかる相関値が閾値を超えている場合には、入力画像に係る硬貨を真正硬貨（以下、「真貨」と言う）と判定する貨幣識別技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１８７２８９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、この従来技術を用いた場合、硬貨の発行年部分は硬貨の鋳造年ごとに異なるので、発行年部分の相関値は低くなり、結果的に発行年部分は照合対象から除かれることが通常である。このため、真貨のデザインを模倣しつつも発行年が刻まれていない偽造硬貨（以下、「偽貨」と言う）や、特定の発行年が刻まれた偽貨を精度よく識別することができないという問題があった。
【０００６】
また、近年では偽貨対策として真貨にさまざまな特徴部分をもたせることが多い。たとえば、硬貨のデザインに微細点や微細線などの詳細・微細なセキュリティ特徴をもたせるとともに、かかるセキュリティ特徴を数年おきに変更するなどの試みがなされている。そして、将来的には、真貨を巧妙に模倣した偽貨に対処するために、セキュリティ特徴の変更頻度が高められていくことが予想される。しかし、このような詳細・微細なセキュリティ特徴をすべて照合対象とすると照合処理に負荷がかかり効率的な照合をおこなうことが困難となってしまう。
【０００７】
なお、かかる問題点は、硬貨の識別処理においてのみ発生する問題ではなく、紙幣の識別処理、および市場に流通する商品に付されたセキュリティ標識の識別処理においても同様に発生する問題である。
【０００８】
この発明は、上記課題（問題点）に鑑みてなされたものであり、硬貨の画像照合精度を高めるとともに、硬貨の微細な特徴を効率的に照合することによって、高精度な硬貨の分類を行うことができる硬貨分類装置および硬貨分類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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置であって、前記入力画像を極座標変換する極座標変換画像取得手段と、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得手段と、前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートの回転角を一致させる画像回転手段と、前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別手段と、前記発行年識別手段の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により識別された所定の発行年の硬貨を他の発行年の硬貨と分類処理することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別されない場合には、該硬貨をリジェクト対象として分類処理することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、複数の発行年の硬貨の特徴部分をそれぞれ示す複数の特徴部テンプレートを記憶する特徴部テンプレート記憶手段と、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別された場合に、該発行年に対応する硬貨の特徴部テンプレートを前記特徴部テンプレート記憶手段から検索する検索手段と、前記硬貨の入力画像の一部をなす該硬貨の特徴部分を示す部分画像と前記検索手段により検索された特徴部テンプレートとの照合値に基づいて、前記硬貨が真貨であるか偽貨であるかを識別処理する真偽識別処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記分類処理手段は、所定の発行年以降とそれまでの旧い年の発行硬貨とを分類することを特徴とする。
また、本発明は、硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置の硬貨分類方法であって、前記入力画像を極座標変換する工程と、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得工程と、前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートとの回転角を一致させる画像回転工程と、前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを回転角が一致した状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別工程と、前記発行年識別工程の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理工程とを含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力画像を極座標変換し、予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得し、取得された回転角を基に硬貨の入力画像と文字テンプレート回転角を一致させ、硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、硬貨の発行年を識別し、この識別結果に基づいて硬貨を分類処理するよう構成したので、硬貨が発行された発行年を考慮しつつ効率良く硬貨を分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例１に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１に係る貨幣識別装置の処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した第１の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図４】図２に示した年代識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図５】図２に示した第２の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。
【図６】図２に示した第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図６に示した画像切出し処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図８】図６に示したエッジ抽出処理において用いられるＳｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。
【図９】図６に示したエッジ抽出処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１０】実施例１に係る極座標変換処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１１】図６に示した回転角検出処理の処理概要を説明するための説明図である。
【図１２】図６に示した正負分離相関による照合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施例１に係る各領域画像を説明するための説明図である。
【図１４】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる正規化相関値画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれるテンプレート画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる領域画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１３に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。
【図１８】図１２に示した膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。
【図１９】図１２に示した膨張処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】図１２に示した膨張処理により生成される画像を説明するための説明図である。
【図２１】図１２に示した照合値算出処理において用いられる画像のブロック分割について説明するための説明図である。
【図２２】図２に示した年代識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】図２２に示した年代識別処理において用いられる文字照合テーブルを説明するための説明図である。
【図２４】図２に示した第２の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２４に示した第２の真偽識別処理において用いられる特徴テーブルを説明するための説明図である。
【図２６】実施例２に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２７】実施例２に係る貨幣識別装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。
【図２８】図２７に示した変形例に係る第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る貨幣識別装置、貨幣識別方法および貨幣識別プログラムの好適な実施例を説明する。なお、以下では、識別対象となる貨幣が硬貨である場合について説明することとする。また、以下の実施例においては識別対象を硬貨としているため極座標変換処理を含むこととしているが、識別対象を紙幣などの非円形の物体とする場合には、かかる極座標変換処理を含まない構成とすることもできる。
【００１７】
なお、以下の説明において、実施例１では硬貨の金種識別処理を光センサや磁気センサといったセンサを用いておこなう場合について、実施例２ではかかる金種識別処理をＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いておこなう場合について、それぞれ説明することとする。
【実施例１】
【００１８】
図１は、実施例１に係る貨幣識別装置１の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この貨幣識別装置１は、光センサ２、磁気センサ３、ＣＣＤカメラ４、制御部１０および記憶部２０を備えている。そして、制御部１０は、金種識別処理部１１、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３、第２の真偽識別処理部１４および真偽判定部１５をさらに備え、記憶部２０は、登録画像２１、回転済入力画像２２、文字照合テーブル２３および特徴テーブル２４をさらに備えている。
【００１９】
光センサ２は、硬貨の穴の有無を検出するためのセンサであり、磁気センサ３は、硬貨の材質および径を判定するためのセンサである。これらのセンサ（光センサ２および磁気センサ３）は、検知した情報を制御部１０の金種識別処理部１１に出力する処理をおこなう。そして、金種識別処理部１１は、かかるセンサ出力に基づいて硬貨の金種を識別することになる。なお、硬貨の径については光センサ２によって検出することとしてもよい。
【００２０】
ＣＣＤカメラ４は、照合対象となる硬貨の画像を撮像するためのカメラであり、倍速ＶＧＡ（Video Graphics Array）カメラなどの硬貨の微細な特徴を撮像するカメラが用いられる。このＣＣＤカメラ４により撮像された硬貨の画像は、第１の真偽識別処理部１２に渡される。なお、このＣＣＤカメラ４は、入力画像を所定数の画素の集合体として取り扱う。たとえば、入力画像を２５６階調の濃度値をもつグレースケール画像として認識し、所定の大きさの矩形画像として第１の真偽識別処理部１２に出力する。また、本実施例１においては硬貨の画像を撮像するためにＣＣＤカメラ４を用いることとしたが、これに限らず、高解像度のイメージセンサ等を用いて硬貨の画像を撮像することとしてもよい。
【００２１】
金種識別処理部１１は、光センサ２および磁気センサ４から出力された情報に基づいて硬貨の金種を識別する処理部である。具体的には、この金種識別処理部１１は、磁気センサ３が検出した材質および径と、光センサ２が検出した硬貨の穴の有無とから、硬貨の金種を識別する。なお、上記したように硬貨の径については光センサ２によって検出することとしてもよい。ただし、この場合は、上記の穴の有無を検出する光センサとは異なる方式、たとえば、硬貨の径よりも広いエリアの検出が可能な光センサを用いたり、複数個の光センサを用いたりする方式、によって硬貨の径を検出することになる。
【００２２】
第１の真偽識別処理部１２は、金種識別処理部１１から受け取った金種に基づき、あらかじめ記憶部２０に記憶された登録画像２１を選択し、選択した登録画像２１とＣＣＤカメラ４から取得した入力画像とを照合することにより、硬貨の真偽を識別する処理部である。また、第１の真偽識別処理には、後述する正負分離相関による画像照合処理を用いるので、信頼性の高い識別処理をおこなうことができる。なお、実施例１においては、この第１の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２３】
この第１の真偽識別処理部１２は、硬貨の発行年などの各個体に固有の部分を除いた硬貨の模様に基づいて硬貨の真偽識別処理をおこなう。具体的には、登録画像２１として用いるテンプレート画像を、発行年が異なる同種硬貨の平均画像とすることにより、各個体に固有の部分の影響を排除して硬貨の真偽を識別する。かかる真偽識別処理により、１００円硬貨や５００円硬貨といった金種の真貨や、重量や金属の組成が類似する外貨を変造した偽貨などを識別することができる。
【００２４】
また、この第１の真偽識別処理部１２では、入力画像から硬貨部分の画像を切出し、エッジ抽出処理によりエッジ部分を強調し、個体ごとの差異を吸収するために正規化したうえで、極座標変換をおこなう。そして、この極座標変換済の入力画像と、同様な処理を経て登録された登録画像２１とを平行移動させながら照合することにより回転角を算出する。したがって、識別結果が真貨である場合には、登録画像２１と同一の回転角を有する回転済入力画像２２が生成されることになる。この回転済入力画像２２は、後述する年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４において用いられることになる。
【００２５】
年代識別処理部１３は、記憶部２０の回転済入力画像２２および文字照合テーブル２３を用いて照合対象となる硬貨の発行年（年代）を識別する処理部である。具体的には、この年代識別処理部１３は、第１の真偽識別処理部２２において真偽識別された金種を受け取り、受け取った金種に対応する文字テンプレート画像を文字照合テーブル２３から取得する。そして、回転済入力画像２２から年代をあらわす文字部分を切出し、切り出した各文字と、金種に対応した文字テンプレート画像とを照合することにより、照合対象となる硬貨の年代を識別する。そして、識別された年代は、第２の真偽識別処理部１４に渡される。
【００２６】
また、かかる年代識別処理部１３では、年代を構成する文字の認識に失敗した場合や、文字の認識には成功したものの不当な年代である場合（たとえば、硬貨が発行されていない年代である場合）のように、年代の識別に失敗した場合には、照合対象となる硬貨を「リジェクト対象」と判定する。このように、年代識別に失敗した場合に、ただちに偽貨と判定するのではなく、「リジェクト対象」と判定するのは以下の理由による。
【００２７】
すなわち、年代の識別に失敗した硬貨の中には、汚れなどで一部の文字が認識できない真貨（汚損貨）、年代自体が刻印されていない真貨、磨耗によって文字のフォント形状が変化した真貨、などが含まれるのでただちに偽貨とすることは不適切であるためである。なお、「リジェクト対象」のなかでも偽貨である可能性が高い場合、たとえば、年代自体が刻印されていない場合には偽貨として取り扱うこととしてもよい。また、実施例１においては、この年代識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２８】
第２の真偽識別処理部１４は、年代識別処理部１３から渡された年代を用いて特徴テーブル２４を検索することにより、かかる年代の硬貨に特有の特徴部分をあらわす特徴部テンプレート画像を取得する。そして、この特徴部テンプレート画像と、記憶部２０の回転済入力画像２２の対応する部分とを照合する。なお、実施例１においては、この第２の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００２９】
真偽判定部１５は、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４の処理結果を受け取り照合対象となる硬貨の真偽について最終的な判定をおこなう処理部である。たとえば、第１の真偽識別処理部１２の識別結果が「偽貨」である場合には、年代識別処理や第２の真偽識別処理をおこなうことなく判定結果を出力する。また、第１の真偽識別処理部１２、年代識別処理部１３および第２の真偽識別処理部１４のすべてにおいて「真貨」である旨の結果がでた場合には、かかる結果を出力することになる。
【００３０】
このように、実施例１に係る貨幣識別装置１では、従来、照合処理から除外されることが多かった年代部分を文字認識し、さらに、硬貨の年代に特有の特徴部分を管理する特徴テーブルを用いることにより、認識した年代の特徴部テンプレート画像と入力画像の対応する部分とを照合することとしている。したがって、硬貨の微細な特徴を効率よく照合することにより照合率を向上させることができるとともに、偽貨の傾向に合わせて特徴テーブルを保守することにより、効率的に偽貨を検出することができる。
【００３１】
次に、実施例１に係る貨幣識別装置１の処理手順の概要について図２〜図５を用いて説明する。図２は、実施例１に係る貨幣識別装置１の処理手順の概要を示すフローチャートである。なお、同図の第１の真偽識別処理（ステップＳ１０２）、年代識別処理（ステップＳ１０４）および第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）の処理手順の詳細については後述する。
【００３２】
まず、光センサ２および磁気センサ３が検出した情報に基づいて金種識別処理部１０が硬貨の金種を識別すると（ステップＳ１０１）、識別された金種を受け取った第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４により撮像された硬貨の画像（入力画像）と、記憶部２０の登録画像２１とを照合することにより、金種識別処理部１０がおこなった金種識別の真偽識別処理をおこなう（ステップＳ１０２）。そして、かかる真偽識別の結果が「真」でない場合には（ステップＳ１０３否定）、真偽判定部１５は「偽貨」と判定して（ステップＳ１１０）判定結果を出力する。
【００３３】
ここで、この第１の真偽識別処理（ステップＳ１０２）の概要について図３を用いて説明しておく。図３は、図２に示した第１の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。図３に示すように、第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像をエッジ強調などの前処理をおこなったうえで極座標変換する。そして、この極座標変換済の入力画像と、同様な前処理および極座標変換を経たうえで登録された登録画像２１（図３のテンプレート画像）とを照合する。実施例１においては、この第１の真偽識別処理に、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００３４】
図２の説明に戻り、ステップＳ１０３以降の処理手順について説明する。第１の真偽識別処理部１２の識別結果が「真」である場合には（ステップＳ１０３肯定）、第１の真偽識別処理部１２により記憶部２０に記憶された回転済入力画像２２と文字照合テーブルとを用い、年代識別処理部１３が硬貨の年代部分の文字認識をおこなうことにより年代識別処理をおこなう（ステップＳ１０４）。そして、かかる年代識別処理に失敗した場合には（ステップＳ１０５否定）、真偽判定部１５は「リジェクト対象」と判定して（ステップＳ１０９）判定結果を出力する。一方、年代識別処理に成功した場合には（ステップＳ１０５肯定）、正常に識別された年代が第２の真偽識別処理部１４に渡される。
【００３５】
ここで、この年代識別処理（ステップＳ１０４）の概要について図４を用いて説明しておく。図４は、図２に示した年代識別処理の概要を説明するための説明図である。第１の真偽識別処理部１２によって金種の真偽が識別されると、図４に示すように、年代識別処理部１３は、記憶部２０の文字照合テーブル２３を検索して該当する金種の文字テンプレート画像を取得する。そして、回転済入力画像２２から切り出され位置補正された年代部分の各文字を、取得した文字テンプレート画像と順次照合することにより年代を識別する。このようにして正常に識別された年代は、第２の真偽識別処理部１４に渡される（ステップＳ１０５肯定）。一方、回転済入力画像２２に係る年代部分の文字のいずれかが、文字テンプレート画像のいずれとも一致しない場合には、「リジェクト対象」である旨が真偽判定部１５に渡されることになる（ステップＳ１０５否定）。
【００３６】
実施例１においては、この年代識別処理部１３の文字識別処理には、後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。また、一般的な正規化相関法では照合ミスを起こす可能性のある「三」と「五」などの照合処理に正負分離相関による照合方法を用い、他の文字の照合処理には一般的な正規化相関法を用いることとしてもよい。また、文字照合テーブル２３は、必ずしも金種ごとにまとめる必要はなく、認識される可能性のある文字を少なくとも含むこととすれば足りる。
【００３７】
図２の説明に戻り、第２の真偽識別処理について説明する。年代識別処理において年代識別に成功した場合には（ステップＳ１０５肯定）、正常に識別された年代が第２の真偽識別処理部１４に渡される。そして、かかる年代を受け付けた第２の真偽識別処理部１４は、記憶部２０の特徴テーブル２４を検索し、該当する年代の特徴部テンプレート画像を取得して回転済入力画像２２の対応する部分との照合をおこなう（ステップＳ１０６）。
【００３８】
ここで、この第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）の概要について図５を用いて説明しておく。図５は、図２に示した第２の真偽識別処理の概要を説明するための説明図である。図５に示すように、特徴テーブル２４の各レコードは、金種、発行年、特徴部分のＸ座標およびＹ座標、特徴部分の幅および高さ、および特徴部テンプレート画像を有する。なお、図５に示したテーブルは、特徴テーブルの一例を示すものであり、上述した情報以外にフォント情報などの情報を含むこととしてもよい。
【００３９】
第２の真偽識別処理部１４は、第１の真偽識別処理部１２により真偽識別された金種および年代識別処理部１３により識別された年代を用いて特徴テーブル２４を検索する。たとえば、同図においては、金種が「５００円」であり、識別された年代が「昭和５８年」であるので、特徴テーブル２４の金種が「５００円」であり、発行年が「昭和５８年」であるレコードが抽出される。そして、特徴テーブル２４から特徴部分の位置情報（Ｘ座標、Ｙ座標、幅および高さ）を取得して、回転済入力画像２２の該当する部分を切り出し、切り出した部分と、特徴テーブル２４から取得した特徴部テンプレート画像とを照合する。
【００４０】
なお、実施例１においては、この第２の真偽識別処理部１４の照合処理には後述する正負分離相関による照合方法を用いるが、他の照合方法（たとえば、一般的な正規化相関法）を用いることとしてもよい。
【００４１】
図２の説明に戻って、ステップＳ１０７以降の処理手順について説明する。第２の真偽識別処理の結果が「真」でない場合には（ステップＳ１０７否定）、真偽判定部１５は「偽貨」と判定して（ステップＳ１１０）判定結果を出力する。一方、第２の真偽識別処理の結果が「真」である場合には（ステップＳ１０７肯定）、真偽判定部１５は「真貨」と判定して（ステップＳ１０８）判定結果を出力し、処理を終了する。
【００４２】
次に、図２に示した第１の真偽識別処理について図６〜図２１を用いてさらに詳細に説明する。図６は、図２に示した第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。図６に示したように、第１の真偽識別処理部１２は、受け取った入力画像から硬貨部分を切り出す画像切出し処理をおこなう（ステップＳ２０１）。具体的には、硬貨を含む入力画像に外接する正方形の領域内の画像のみを切り出す処理をおこなう。
【００４３】
図７は、この画像切出し処理の処理概要を説明するための説明図である。同図に示すように、画像切出し処理では、ＣＣＤカメラ４から取得した入力画像３０を水平方向に走査して全画素の濃度値を累積し、水平方向射影３０ａを生成する。また、入力画像３０を垂直方向に走査して、同様の手順で垂直方向射影３０ｂを生成する。そして、水平方向射影３０ａおよび垂直方向射影３０ｂを走査し、累積した濃度値の立上り座標と立下り座標を算出する。つづいて、同図の４本の破線で示したように、算出された各座標に囲まれた領域を切出画像３１として切り出し、この切出画像３１をエッジ抽出処理（ステップＳ２０２）に出力する。
【００４４】
図６の説明に戻り、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）について説明する。エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、画像切出し処理（ステップＳ２０１）から切出画像３１を取得し、切出画像３１の明るさや色合いなどの個体差に基づく影響を避けるために、切出画像３１の濃度変化（エッジ強度）を算出する。また、算出したエッジ強度のばらつきを抑えるために、エッジ強度の正規化をおこなう。具体的には、切出画像３１に対してＳｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ抽出処理をおこなうことによりエッジ強度を算出し、算出結果を正規化する。なお、実施例１においては、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いることとしたが、Ｒｏｂｅｒｔｓオペレータなどを用いてエッジ抽出をおこなうこともできる。
【００４５】
図８は、Ｓｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。同図に示すように、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、水平方向エッジ算出用３１ａおよび垂直方向エッジ算出用３１ｂの二つのＳｏｂｅｌオペレータを用いてエッジ強度の算出をおこなう。具体的には、切出画像３１の全画素について、各Ｓｏｂｅｌオペレータ（３１ａおよび３１ｂ）を走査し、水平方向エッジ算出結果Ｇｘおよび垂直方向エッジ算出結果Ｇｙを取得する。そして、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）を算出したうえで、かかるエッジ強度を正規化（Ｅ）する。
【数１】
【００４６】
式（１）に示すように、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）は、水平方向エッジ算出結果Ｇｘの絶対値と垂直方向エッジ算出結果Ｇｙの絶対値との和としてあらわされる。また、式（２）に示すように、各画素における正規化エッジ強度（Ｅ）は、硬貨の種別毎に所定の値が設定される定数ｃとエッジ強度（Ｇ）との積を、全画素にわたるエッジ強度（Ｇ）の総和で除したものとなる。
【００４７】
このように、エッジ強度の正規化をおこなうことで、エッジが出やすい新貨と、エッジが出にくい流通貨との間で、エッジ強度のばらつきが発生することを抑えることができるので、硬貨の新旧にかかわらず、種々の硬貨の照合を精度良くおこなうことができる。
【００４８】
図９は、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）によりおこなわれる処理（画像変換処理）の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、切出画像３１は、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ強度算出処理により、エッジ抽出画像３２に画像変換される。そして、エッジ抽出画像３２は、式（１）および式（２）を用いたエッジ強度正規化処理により、エッジ正規化画像３３に画像変換される。エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）は、このエッジ正規化画像３３をマッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）の極座標変換処理（ステップＳ２０３）に出力する。
【００４９】
同図に示したエッジ抽出画像３２の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。同図のエッジ抽出画像３２において、白い部分が抽出されたエッジ部分であり、黒い部分が背景部分である。また、エッジ正規化画像３３の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。なお、同図のエッジ正規化画像３３において、白い部分がエッジ部分に相当し、黒い部分が背景に相当する点はエッジ抽出画像３２と同様である。
【００５０】
図６の説明に戻って、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）について説明する。このマッチング処理では、エッジ抽出処理（ステップＳ２０２）からエッジ正規化画像３３を取得し、記憶部２０の登録画像２１からエッジ正規化および極座標変換済のテンプレート画像を取得する。そして、かかるエッジ正規化画像３３を極座標変換し、この極座標変換済の画像と、テンプレート画像とのずれ角をテンプレート画像の平行移動により検出するとともに、表裏の判定をおこなって、エッジ正規化画像３３およびずれ角補正済テンプレート画像を正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力する。なお、実施例１においては、テンプレート画像を平行移動させることによりずれ角を検出する場合について説明するが、エッジ正規化画像３３を極座標変換した画像を平行移動させることによりずれ角を検出することとしてもよい。
【００５１】
極座標変換処理（ステップＳ２０３）では、エッジ正規化画像３３を極座標変換する。具体的には、エッジ正規化画像３３の中心点を算出して、かかる中心点を極座標の原点とする。そして、回転角θおよび中心点からの距離ρにより各画素を特定し、各画素をρ−θ空間に移動させることにより、極座標変換をおこなう。かかる変換には、
【数２】
を用いる。
【００５２】
図１０は、かかる極座標変換の処理概要を説明するための説明図である。ｘ−ｙ空間（エッジ正規化画像３３）の中心点を原点とし、各画素の座標を（ｘ，ｙ）であらわすと、かかるｘおよびｙと、上述したρおよびθとは、式（３）および式（４）に示した関係を有する。したがって、エッジ正規化画像３３内の各画素（ｘ，ｙ）を、式（３）および（４）の関係を満たす（ρ，θ）に変換することにより、極座標変換処理（ステップＳ２０３）では、極座標変換済エッジ正規化画像３４を生成する。
【００５３】
なお、同図においては、中心点からの距離ρは、１０〜１００の値をとり、回転角θは、０〜２５５の値をとる場合について示しているが、これらの値の範囲は任意に設定することができる。
【００５４】
図６の説明に戻り、回転角検出処理（ステップＳ２０４）について説明する。回転角検出処理（ステップＳ２０４）では、極座標変換済エッジ正規化画像３４と、同様の極座標変換処理によりあらかじめ極座標変換されたテンプレート画像４０とのずれ角を検出して、両画像のずれ角を補正する処理をおこなう。図１１は、回転角検出処理（ステップＳ２０４）の処理概要を説明するための説明図である。
【００５５】
同図に示すように、ρ−θ空間において、極座標変換済エッジ正規化画像３４をθ座標軸と平行に移動させる。そして、θ座標方向のずらし角（φ）と、各ずらし角（φ）におけるテンプレート画像４０とエッジ正規化画像３３との一致度Ｍ（φ）を算出し、この一致度Ｍ（φ）が最大となる回転角φmaxを取得する。なお、かかる一致度Ｍ（φ）は、
【数３】
により算出する。
【００５６】
式（５）に示すように、各ずらし角（φ）における一致度Ｍ（φ）は、極座標変換済エッジ正規化画像３４をφだけずらした場合において、テンプレート画像４０の各画素の濃度値ｔ（ｋ，θ）と、エッジ正規化画像３３の各画素の濃度値ｓ（ｋ，θ−φ）との積を各画素にわたり総和したしたものとなる。ここで、ｋは、エッジ正規化画像３３における中心点からの距離ρのうち、特徴の出やすい距離を選択した選択値である。たとえば、図１０に示した極座標変換済エッジ正規化画像３４のρ（０〜１００）のうち、特徴の出やすいρの値を１６個抽出することにより、かかるｋを選択しておく。
【００５７】
かかるＭ（φ）の値は、図１１に示したように、ある回転角において最大値をもつ山型のグラフとなる。回転角検出処理（ステップＳ２０４）では、かかるＭ（φ）が最大（山型の頂点部分）となるφmaxの値を取得する。このように、回転角検出処理（ステップＳ２０４）は、極座標変換を施したρ−θ画像の平行移動によりずれ角を補正するので、ｘ−ｙ画像の回転によりずれ角を補正する方法に比べ計算量を削減することができる。
【００５８】
図６の説明に戻って、表裏判定処理（ステップＳ２０５）について説明する。まず、表裏判定処理（ステップＳ２０５）では、極座標変換済の表用テンプレート画像および裏用テンプレート画像と、極座標変換済エッジ正規化画像３４との間で、上述した一致度Ｍ（φ）の最大値Ｍ（φmax）を算出し、このＭ（φmax）から正規化相関係数Ｒを求める。具体的には、この正規化相関係数Ｒは、
【数４】
により求められる。なお、式（６）中のＮは、判定対象となる画素数を示す。
【００５９】
そして、表裏判定処理（ステップＳ２０５）では、正規化相関係数Ｒが大きいほうのテンプレート画像を選択し、極座標変換済エッジ正規化画像３４とともに正負分離相関による判定処理（ステップＳ２０６）に出力する。たとえば、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４との正規化相関係数Ｒのほうが、表用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４との正規化相関係数Ｒよりも大きい場合には、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規化画像３４とを正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力する。ここで、この正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）に出力される極座標変換済エッジ正規化画像３４は、角度φmaxだけ平行移動してテンプレート画像とのずれ角を補正した極座標変換済エッジ正規化画像３４である。
【００６０】
図６の説明に戻り、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）において用いられる登録画像２１について説明する。登録画像２１は、あらかじめ登録された各種硬貨に対応した複数のテンプレート画像を記憶し、マッチング処理（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５）に、これらのテンプレート画像を提供する。かかるテンプレート画像には、硬貨の個体差によるばらつきを抑えるため、同一種類の硬貨の画像を複数合成した平均画像を用いる。かかる平均画像を用いることにより、発行年などの各硬貨に固有の凹凸パターン部分と、テンプレート画像の対応部分との相関値は、平均画像（平均値）についての相関値となるため照合時の影響が出にくくなる。すなわち、真貨であるにもかかわらず、発行年部分の影響により偽貨と判定してしまうことを防止することができる。
【００６１】
かかるテンプレート画像は、極座標変換処理およびエッジ正規化処理が施された入力画像と照合させるため、入力画像と同様に極座標変換処理およびエッジ正規化処理が施された後に、記憶部２０に登録画像２１として登録される。また、登録画像２１には、各金種の表面および裏面のテンプレート画像が含まれる。
【００６２】
図６の説明に戻って、正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）について説明する。正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）は、マッチング処理から、図１１に示した極座標変換済エッジ正規化画像３４（以下、「入力画像３４」と言う）およびテンプレート画像４０を取得し、これらの画像を照合することにより照合対象の硬貨が真貨であるか否かを照合判定し、かかる判定結果を出力する。
【００６３】
ここで、正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）の処理手順について図１２を用いて説明しておく。図１２は、図６に示した正負分離相関による照合処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、正負分離相関による照合処理では、マッチング処理から出力された入力画像３４およびテンプレート画像４０を受け取り、これらの画像（３４および４０）の正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）をおこなう。
【００６４】
具体的には、この正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）では、入力画像３４およびテンプレート画像４０の対応する画素毎の相関値を算出し、かかる相関値を正規化して正規化相関値画像を生成する。具体的には、座標値が（ｋ，θ）の各画素について、入力画像３４の濃度値ｓ（ｋ，θ）およびテンプレート画像４０の濃度値ｔ（ｋ，θ−φmax）を用いて、
【数５】
により各画素の正規化相関値ｒ（ｋ，θ）を算出する。なお、式（７）に示す各画素における正規化相関値ｒ（ｋ，θ）は、たとえば、−１．０〜＋１．０の値をとる。また、式（７）中のｎは、画素数を示す。
【００６５】
そして、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）は、かかる正規化相関値画像の画素値が０以上か否かにより、正の正規化相関値画像（ｒ＋画像）と負の正規化相関値画像（ｒ−画像）とに分離する。また、テンプレート画像４０については、各画素値が所定の閾値（Ｔt）以上か否かにより、正のテンプレート画像（ｔ＋画像）と負のテンプレート画像（ｔ−画像）とに分離する。
【００６６】
なお、ｒ＋画像の画素値は、たとえば、０．０〜１．０の値をとり、ｒ−画像の画素値は、各画素値の絶対値をとることにより、たとえば、０．０〜１．０の値をとる。また、ｔ＋画像およびｔ−画像の画素値は、たとえば、０か１の二値をとる。すなわち、ｔ＋画像およびｔ−画像は、各正規化相関値画像の画像変換に用いられる画像マスクとしての役割を有する。
【００６７】
ここで、それぞれの画像の意味を説明すると、ｒ＋画像は照合対象となる画像間に相関がある（似ている）画素を示し、強い相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。また、ｒ−画像は照合対象となる画像間に相関がない（似ていない）ことを示し、強い負の相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。そして、ｔ＋画像はテンプレート画像のエッジ部分を示し、エッジ部分が１、背景部分が０の値をとる。また、ｔ−画像はテンプレート画像の背景部分（エッジでない部分）を示し、背景部分が１、エッジ部分が０の値をとる。
【００６８】
図１２の説明に戻り、正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）について説明する。この正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）は、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）が生成した、ｒ＋画像、ｒ−画像、ｔ＋画像およびｔ−画像の組み合わせにより正負分離相関画像を生成する。具体的には、ｒ＋画像とｔ＋画像とからＡ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ＋画像とからＡ−領域画像を、ｒ＋画像とｔ−画像とからＢ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ−画像とからＢ−領域画像をそれぞれ生成する。
【００６９】
ここで、各領域画像の意味を説明する。図１３は、かかる４つの領域を説明するための説明図である。同図に示すように、Ａ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ＋画像とを重ね合わせた領域画像であり、エッジ部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていることを示す。Ａ−領域画像は、ｒ−画像とｔ＋画像とを重ね合わせ領域画像であり、エッジ部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていないことを示す。Ｂ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ−画像とを重ね合わせた領域画像であり、背景部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示す。Ｂ−領域画像は、ｒ−画像とｔ−画像とを重ね合わせ領域画像であり、背景部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示す。
【００７０】
図１２の説明に戻って、膨張処理（ステップＳ３０３）について説明する。膨張処理（ステップＳ３０３）は、所定の画像マスクを用いて、Ａ−領域画像の画素をＡ＋領域画像に移動させるとともに、Ｂ−領域画像の画素をＢ＋領域画像に移動させる。かかる膨張処理をおこなうのは、正規化相関値にはノイズ状に負の相関値をもつ孤立点があらわるためである。すなわち、かかる膨張処理をおこなうことにより、かかる孤立点の影響が照合値の判定結果におよぶことを抑えることができる。
【００７１】
照合値算出処理（ステップＳ３０４）は、Ａ＋領域画像、Ａ−領域画像、Ｂ＋領域画像およびＢ−領域画像のそれぞれを、たとえば、水平方向に１６、垂直方向に４の計６４ブロックに分割し、
【数６】
式（８）により、照合値（Ｚ）を求める。ここで、係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijは学習サンプルを用いて線形判別分析により最適解を求める。なお、各領域画像のブロック値であるＡ+ij、Ａ-ij、Ｂ+ijおよびＢ-ijは、各ブロック内の画素値の総和を示す。
【００７２】
つづいて、照合値算出処理（ステップＳ３０４）が算出した照合値（Ｚ）が閾値以上であれば（ステップＳ３０５肯定）、戻り値に「一致」をセットして（ステップＳ３０６）リターンする。一方、照合値（Ｚ）が閾値より小さければ、戻り値に「不一致」をセットして（ステップＳ３０７）リターンする。
【００７３】
図６の説明に戻り、ステップＳ２０７以降の処理について説明する。正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）が照合結果を出力すると、かかる照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ２０７肯定）、マッチング処理においてテンプレート画像４０と合致するように平行移動した入力画像３４を回転済入力画像２２として記憶部２０に記憶し（ステップＳ２０８）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ２０９）リターンする。一方、照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ２０７否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ２１０）リターンする。
【００７４】
このように、第１の真偽識別処理では、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像から硬貨部分を切り出してエッジ抽出をおこない、マッチング処理をおこなったうえで正負分離相関による照合処理をおこなうことによって、金種識別処理部１１でいったん識別された金種の真偽を識別する。これにより、１００円硬貨や５００円硬貨といった金種の真貨や、重量や金属の組成が類似した外貨を変造した偽貨などの識別精度を向上させることができる。
【００７５】
以降では、図１２に示した正負分離相関による照合処理をさらに具体的に説明する。まず、正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなう正規化相関値画像正負分離処理を、図１４および図１７を用いて説明する。図１４は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる正規化相関値画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートであり、図１７は、図１３に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。
【００７６】
図１７に示すように、正規化相関値算出処理（ステップＳ３０１）が入力画像３３とテンプレート画像４０から正規化相関値画像１１１を生成すると、正規化相関値画像正負分離処理（ステップＳ３０２）では、生成された正規化相関値画像１１１を入力として正規化相関値正負分離処理をおこなう。具体的には、かかる正規化相関値画像１１１を、正の相関値画像であるｒ＋画像１１１ａと、負の相関値画像であるｒ−画像１１１ｂとに分離する。
【００７７】
図１４に示すように、正規化相関値正負分離処理（ステップＳ３０２）においては、まず、正規化相関値画像１１１の始点画素に移動する（ステップＳ５０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、かかる画素の正規化相関値ｒ（ｋ，θ）を式（４）を用いて算出し（ステップＳ５０２）、算出したｒ（ｋ，θ）が０以上であれば（ステップＳ５０３肯定）、かかる画素値をｒ＋画像１１１ａの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０４）。一方、算出したｒ（ｋ，θ）が０より小さければ（ステップＳ５０３否定）、かかる画素の画素値の絶対値を、ｒ−画像１１１ｂの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０５）。
【００７８】
そして、正規化相関値画像１１１の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ５０６否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ５０６肯定）、処理を終了する。かかる正規化相関値正負分離処理により、ｒ＋画像１１１ａおよびｒ−画像１１１ｂは、０．０〜１．０の画素値をとる画素を有する画像として生成される。なお、実施例１においては、ｒ−画像１１１ｂの画素の画素値は、０．０〜１．０の画素値をとるものとして説明するが、かかる画素値は、−１．０〜０．０の値をとることとしてもよい。
【００７９】
次に、図１２に示した正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなうテンプレート画像正負分離処理を、図１５および図１７を用いて説明する。図１５は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれるテンプレート画像正負分離処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示したように、テンプレート画像正負分離処理では、テンプレート画像４０を、正のテンプレート画像であるｔ＋画像４０ａと、負のテンプレート画像であるｔ−画像４０ｂとに分離する処理をおこなう。
【００８０】
図１５に示すように、テンプレート画像正負分離処理においては、まず、テンプレート画像４０の始点画素に移動する（ステップＳ６０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、かかる画素の濃度値が所定の閾値（Ｔt）以上であれば（ステップＳ６０２肯定）、ｔ＋画像４０ａの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０３）。一方、かかる濃度値が所定の閾値（Ｔt）より小さければ（ステップＳ６０２否定）、ｔ−画像４０ｂの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０４）。
【００８１】
そして、テンプレート画像４０の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ６０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ６０６）、ステップＳ６０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ６０５肯定）、処理を終了する。かかるテンプレート画像正負分離処理により、ｔ＋画像４０ａは、エッジ部分が１、背景部分が０の二値画像として生成され、ｔ−画像４０ｂは、エッジ部分が０、背景部分が１の二値画像として生成される。
【００８２】
次に、図１２に示した正負分離相関画像生成処理（ステップＳ３０２）がおこなう正負分離相関画像生成処理を、図１６および図１７を用いて説明する。図１６は、図１２に示した正負分離相関画像生成処理に含まれる領域画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８３】
図１７に示したように、正負分離相関画像生成処理においては、上述した正規化相関値画像正負分離処理およびテンプレート画像正負分離処理において生成した、ｒ＋画像１１１ａ、ｒ−画像１１１ｂ、ｔ＋画像４０ａおよびｔ−画像４０ｂを入力画像として用いて、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４を生成する。
【００８４】
たとえば、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ＋画像４０ａを入力画像として用いた場合、図１６に示すように、まず、それぞれの画像の始点画素に移動する（ステップＳ７０１）。そして、かかる画素におけるｔ＋画像４０ａの画素値が１である場合には（ステップＳ７０２肯定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値をｒ＋画像１１１ａの画素値とする（ステップＳ７０３）。一方、かかる画素におけるｔ＋画像４０ａの画素値が１でない場合（すなわち、０である場合）には（ステップＳ７０２否定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値を０とする（ステップＳ７０４）。
【００８５】
そして、全ての画素について領域画像生成処理が完了していない場合には（ステップＳ７０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ７０６）、ステップＳ７０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について領域画像生成処理が終了した場合には（ステップＳ７０５肯定）、Ａ＋領域画像１２１が生成されるので、処理を終了する。
【００８６】
同様に、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ＋画像４０ａからＡ−領域画像１２２を、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ−画像４０ｂからＢ＋領域画像１２３を、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ−画像４０ｂからＢ−領域画像１２４を、それぞれ生成する。
【００８７】
次に、図１２に示した膨張処理（ステップＳ３０３）を、図１８〜図２０を用いて説明する。図１８は、図１２に示した膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図１９は、図１２に示した膨張処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２０は、図１２に示した膨張処理により生成される画像を説明するための説明図である。
【００８８】
かかる膨張処理においては、負の領域画像（Ａ−領域画像１２２およびＢ−領域画像１２４）に含まれるノイズ状の孤立点（画素）を、正の領域画像（Ａ＋領域画像１２１およびＢ＋領域画像１２３）に移動する処理をおこなう。かかる処理をおこなうことで、照合値の精度を高めることができる。
【００８９】
図１８に示すように、かかる膨張処理においては、正領域画像マスク１３０ａおよび負領域画像マスク１３０ｂ２枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、Ｐ５およびＭ５と、これらの領域を取り囲む８つの領域を有する。たとえば、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合には、負領域画像マスク１３０ｂのＭ５をＡ−領域画像１２２の注目画素に合わせ、正領域画像マスク１３０ａのＰ５を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、Ｍ５の画素値と、Ｐ１〜Ｐ９の画素値とを順次比較して膨張処理をおこなう。
【００９０】
次に、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合を例ににして、かかる膨張処理の処理手順を、図１９を用いて説明する。まず、それぞれの画像（１２１および１２２）の始点画素に移動する（ステップＳ８０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｋ＝０、θ＝０の画素である。そして、正領域マスク１３０ａの９つの領域（Ｐ１〜Ｐ９）を順次切替えるために、ｎに１を設定する（ステップＳ８０２）。すなわち、ステップＳ８０２が完了した時点においては、対象となる正領域画像マスク１３０ａの領域はＰ１となる。
【００９１】
そして、Ｐｎの値とＭ５の値を比較して、Ｐ１の値がＭ５の値よりも大きい場合には（ステップＳ８０３肯定）、Ｐ５の値をＭ５で置き換えＭ５の値を０に設定する（ステップＳ８０５）。すなわち、Ｍ５の画素をＰ５の画素に移動する。一方、Ｐｎの値がＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０３否定）、ｎの値に１を加算して（ステップＳ８０４）、ｎの値が９以下の場合には（ステップＳ８０６否定）、再度ステップＳ８０３をおこなう。
【００９２】
このように、Ｐ１〜Ｐ９の値のうち一つでもＭ５の値より大きいものがあれば、Ｍ５の画素をＰ５に移動する。一方、Ｐ１〜Ｐ９の値のいずれもがＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０６肯定）、画素の移動をおこなわない。
【００９３】
そして、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了していない場合には（ステップＳ８０７否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ８０８）、ステップＳ８０２以降の処理をおこなう。一方、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了した場合には（ステップＳ８０７肯定）、かかる膨張処理を終了する。
【００９４】
図２０に示したように、かかる膨張処理により、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４は、それぞれ、膨張済Ａ＋領域画像１３１、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４に画像変換される。なお、Ａ−領域画像１２２上の孤立点は、Ａ＋領域画像１２１に移動するので、膨張済Ａ＋領域画像１３１のエッジ部分は、Ａ＋領域画像１２１と比較して面積が増加している。一方、膨張済Ａ−領域画像１３２のエッジ部分は、Ａ−領域画像１２２と比較して面積が減少している。
【００９５】
次に、図１２に示した照合値算出処理（ステップＳ３０４）を、図２１を用いて説明する。図２１は、膨張済領域画像（１３１〜１３４）のブロック分割について、膨張済Ａ＋領域画像１３１をブロック分割する場合の例を説明するための説明図である。照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、まず、同図に示すように、膨張済Ａ＋領域画像１３１を、水平方向に１６、垂直方向に４の計６４ブロックに分割する。同様に、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４についてもブロック分割をおこなう。
【００９６】
そして、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、式（８）を用いて、照合値（Ｚ）の算出をおこなう。ここで、式（８）の各係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijは、学習サンプルを用いて線形判別分析などにより最適解を求めておくものとする。具体的には、硬貨の凹凸パターンのデザインの相違により、エッジが出やすい硬貨や出にくい硬貨が存在するので、これらの係数は、硬貨の種別ごとに異なる値をとることになる。これらの係数を学習サンプルにより最適化することで、精度の良い画像照合をおこなうことができる。
【００９７】
そして、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、最適値が設定された、係数ａij、ｂij、ｃijおよびｄijと、各画像ブロックとを用いて照合値（Ｚ）を算出する。そして、図１２に示したように、かかる照合値が閾値以上である場合には（ステップＳ３０５肯定）、戻り値に「一致」をセットし（ステップＳ３０６）、閾値より小さい場合には（ステップＳ３０５否定）、戻り値に「不一致」をセットすることになる（ステップＳ３０７）。なお、実施例１においては、各画像を６４のブロックに分割する場合について説明したが、ブロック数は、任意の数とすることができる。
【００９８】
なお、式（８）において、係数ｃijおよびｄijを０に設定すれば、Ａ＋領域画像ブロックおよびＡ−領域画像ブロックのみから照合値（Ｚ）を算出することができる。また、係数ａijおよびｂijを０に設定すれば、Ｂ＋領域画像ブロックおよびＢ−領域画像ブロックのみから照合値（Ｚ）を算出することができる。
【００９９】
このように、照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、硬貨の種別やハードウェアの能力に応じて、画像ブロック数や式（８）の各係数の値を調整することにより、効率良く画像照合をおこなうことができる。
【０１００】
なお、実施例１に係る照合値算出処理（ステップＳ３０４）では、各領域画像をブロック分割したうえで、式（８）により照合値（Ｚ）を算出するよう構成したが、これに限らず、たとえば、多層ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、二次識別関数等の他の方法を用いることとしてもよい。
【０１０１】
次に、図２に示した年代識別処理（ステップＳ１０４）について図２２および図２３を用いて説明する。図２２は、図２に示した年代識別処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２３は、図２２に示した年代識別処理において用いられる文字照合テーブル２３を説明するための説明図である。
【０１０２】
図２２に示すように、年代識別処理部１３は、まず、記憶部２０から回転済入力画像２２を読み出して該当する金種に応じた年代部を切り出す処理をおこなう（ステップＳ１００１）。そして、切り出した年代部の位置補正をおこなったうえで（ステップＳ１００２）、切り出した年代部に含まれる文字を一つ切り出す（ステップＳ１００３）。
【０１０３】
つづいて、記憶部２０の文字照合テーブル２３を検索して該当する金種に応じた文字テンプレート画像を取得し（ステップＳ１００４）、切り出した文字画像とこの文字テンプレート画像とを正負分離相関による照合処理により照合する（ステップＳ２０６）。
【０１０４】
ここで、かかる文字照合テーブル２３について説明しておく。図２３に示すように、文字照合テーブル２３は、金種および文字テンプレート画像を含むレコードを有する。たとえば、５００円硬貨に関する各レコードは、「昭」、「和」、「平」、「成」、「一」、「二」といった５００円硬貨に刻まれる文字の文字テンプレート画像を含んでいる。
【０１０５】
なお、図２３に示した文字照合テーブル２３は、文字照合テーブルの一例を示すものであり、金種および文字テンプレート画像の他に、入力画像３４に含まれる各文字の位置を示す情報を含むこととし、かかる情報を用いて入力画像３４から年代をあらわす各文字を切り出すこととしてもよい。また、文字照合テーブル２３は、必ずしも金種ごとにまとめる必要はなく、認識される可能性のある文字を少なくとも含むこととすれば足りる。
【０１０６】
図２２に戻って、ステップＳ１００５以降の処理について説明する。正負分離相関による照合処理の照合結果を受け取ると照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ１００５）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ１００５肯定）、一致した文字を一時的に記憶し（ステップＳ１００６）、照合対象の文字が最後の文字であるか否かを判定する（ステップＳ１００７）。
【０１０７】
かかる照合対象の文字が最後の文字である場合には（ステップＳ１００７肯定）、認識した文字からなる年代が正当であるか否かを判定し（ステップＳ１００９）、正当である場合には（ステップＳ１００９肯定）、戻り値に認識した「年代」をセットして（ステップＳ１０１０）リターンする。一方、照合対象の文字が最後の文字でない場合には（ステップＳ１００７否定）、切り出した年代部に含まれる次の文字を照合するために、ステップＳ１００３以降の処理を繰り返す。
【０１０８】
また、正負分離相関による照合処理の照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ１００５否定）、照合対象の金種についての最後の文字テンプレート画像であるか否かを判定し（ステップＳ１００８）、最後の文字テンプレート画像である場合は（ステップＳ１００８肯定）、該当する文字テンプレート画像が存在せず文字認識できない場合、すなわち、入力画像３４の該当する文字が不正である場合であるので、戻り値に「リジェクト対象」をセットして（ステップＳ１０１１）リターンする。一方、照合対象の金種について他の文字テンプレート画像が存在する場合には（ステップＳ１００８否定）、現在の文字テンプレート画像を他の文字テンプレート画像に変更したうえで、ステップＳ２０６以降の処理を繰り返す。
【０１０９】
このようにして、年代識別処理部１３は、入力画像３４に含まれる年代を識別して識別した年代を第２の真偽識別処理部１４に渡す。なお、実施例１においては、硬貨に刻まれた年代を構成する各文字を、文字照合テーブル２３を用いて照合する場合について説明したが、たとえば、紙幣の記番号および記番号と発行年との関係をあらわす情報を、かかる文字照合テーブル２３に登録し、紙幣の入力画像に含まれる記番号に基づいて発行年を識別することとしてもよい。
【０１１０】
次に、図２に示した第２の真偽識別処理（ステップＳ１０６）について図２４および図２５を用いて説明する。図２４は、図２に示した第２の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートであり、図２５は、図２４に示した第２の真偽識別処理において用いられる特徴テーブルを説明するための説明図である。
【０１１１】
図２４に示すように、第２の真偽識別処理部１４は、まず、年代識別処理部１３から渡された年代をセットして（ステップＳ１１０１）、記憶部２０の特徴テーブル２４を検索する（ステップＳ１１０２）。そして、かかる特徴テーブル２４の該当するレコードから特徴部分の画像領域の位置および範囲をあらわす特徴範囲と特徴部テンプレート画像とを取得する（ステップＳ１１０３）。
【０１１２】
ここで、かかる特徴テーブル２４について説明しておく。図２５に示すように、特徴テーブル２４の各レコードは、金種、発行年、特徴部分のＸ座標およびＹ座標、特徴部分の幅および高さ、および特徴部テンプレート画像を有する。たとえば、５００円硬貨の場合には、硬貨の裏側の金額をあらわす「５００」の「０」部分が、発行年が平成１１年以前のものと、平成１２年以降のものでデザインが異なるので、この「０」部分を特徴部テンプレート画像として登録しておく。また、この「０」部分の位置をあらわすＸ座標、Ｙ座標、幅および高さもあわせて登録しておく。
【０１１３】
なお、図２５は、特徴テーブル２４の一例を示すものであり、現在発行されている５００円硬貨の場合について説明した。しかしながら、偽造貨幣に対応するために微細なセキュリティ特徴をもたせることは、日本の貨幣のみならず外貨においてもおこなわれており、将来的には発行年ごとに異なるセキュリティ特徴をもたせる可能性もある。したがって、実施例１に示したように、発行年に対応する特徴部分をテーブル管理して、発行年を識別して発行年に対応する特徴部分を用いて詳細な照合処理をおこなうこととすれば真貨であるか否かの判定を高い精度でおこなうことができる。
【０１１４】
また、図２５では、各発行年につき１ヶ所の特徴部分を特徴テーブル２４に登録する場合について説明したが、各発行年につき複数の特徴部分を登録することとしてもよい。さらに、特徴テーブル２４に登録する特徴部テンプレート画像は、肉眼で認識できる特徴部である必要はなく、高精度のカメラにより認識できる微細特徴を含むこととしてもよい。
【０１１５】
図２４に戻り、ステップＳ１１０４以降の処理手順について説明する。特徴テーブル２４の該当するレコードから特徴部分の画像領域をあらわす特徴範囲と特徴部テンプレート画像とを取得したならば（ステップＳ１１０３）、取得した特徴範囲（Ｘ座標、Ｙ座標、幅および高さ）を用いて入力画像３４から照合対象となる特徴部を切り出す（ステップＳ１１０４）。つづいて、上述した正負分離相関による照合処理により、入力画像から切り出した特徴部と、特徴テーブル２４から取得した特徴部テンプレート画像とを照合する（ステップＳ２０６）。
【０１１６】
正負分離相関による照合処理の照合結果を受け取ると照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ１１０５）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ１１０５肯定）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ１１０６）リターンする。一方、照合結果が「一致」ではない場合には（ステップＳ１１０５否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ１１０７）リターンする。
【０１１７】
このようにして、第２の真偽識別処理部１４は、年代識別処理部１３が認識した年代に基づいて、発行年と関連した特徴部の照合をおこなう。そして、第２の真偽識別処理部１４の照合結果を受け取った真偽判定部１５は、判定結果を出力することになる。
【０１１８】
上述してきたように、実施例１にかかる貨幣識別装置、貨幣識別方法および貨幣識別プログラムでは、金種識別処理部が硬貨の金種を取得し、取得した金種を受け取った第１の真偽識別処理部が硬貨の真偽識別処理をおこなうよう構成した。そして、年代識別処理部が硬貨の発行年を識別し、第２の真偽識別処理部が、先に識別された金種および発行年を用いて特徴テーブルを検索して特徴部テンプレート画像と特徴範囲とを取得し、特徴部テンプレート画像と入力画像の対応部分とを照合するよう構成した。さらに、真偽判定部が、第１の真偽識別処理、年代識別処理および第２の真偽識別処理の処理結果に基づいて、硬貨の真偽を判定するよう構成した。したがって、高精度の貨幣識別をおこなうことができる。また、入力画像に含まれる文字を認識してこの文字と関連する特徴部分を詳細に照合することにより画像照合精度を高めることができるとともに、入力画像の特徴部分のみを詳細な照合処理の対象とすることにより微細な特徴を効率的に照合することができる。また、偽貨の傾向に合わせて特徴テーブルを保守することにより、効率的に偽貨を識別することができる。
【０１１９】
上述した実施例１では、硬貨の金種識別処理を光センサや磁気センサといったセンサを用いておこなう場合について説明した。以下に示す実施例２では、かかる金種識別処理をＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いておこなう場合について説明する。
【実施例２】
【０１２０】
図２６は、実施例２に係る貨幣識別装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、以下では、実施例１に係る貨幣識別装置との差異点についてのみ説明し、共通点についての説明は省略することとする。
【０１２１】
図２６に示すように、実施例２に係る貨幣識別装置１の金種識別処理部１１は、ＣＣＤカメラ４から硬貨の撮像画像（入力画像）を取得し、この入力画像に基づいて金種の識別をおこなう。そして、この金種識別処理部１１は、識別した金種と、ＣＣＤカメラから取得した入力画像とを、第１の真偽識別処理部１２に出力する。
【０１２２】
かかる金種識別処理部１１は、入力画像から金種の識別をおこなう際に、一般的な正規化相関法を用いる。そして、第１の真偽識別処理部１２では、上記した正負分離相関による照合処理をおこなうことによって金種識別処理部１１が識別した金種の真偽識別をおこなう。このようにすることで、光センサ（図１の２参照）や磁気センサ（図１の３参照）を用いることなく硬貨の金種および真偽判定をおこなうことが可能となる。なお、金種識別処理部１１が正負分離相関による照合処理によって金種を識別することとしてもよい。
【０１２３】
また、図２６では、金種識別処理部１１がＣＣＤカメラ４から硬貨を撮像した画像（入力画像）を取得し、金種識別の結果および入力画像を第１の真偽識別処理部１２に出力する場合について説明したが、金種識別処理部１１自体を省略し、第１の真偽識別処理部１２において金種識別および第１の真偽識別をおこなうこととしてもよい。以下では、金種識別処理部１１を省略した構成について説明することとする。
【０１２４】
図２７は、実施例２に係る貨幣識別装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。同図に示すように、第１の真偽識別処理部１２は、ＣＣＤカメラ４から受け取った入力画像と、記憶部２０にあらかじめ記憶された登録画像２１とを用い、正負分離相関による照合処理によって金種識別および第１の真偽識別をおこなう。上述したように、正負分離相関による照合処理は照合精度が高いため、金種識別の精度が十分に高い。したがって、正負分離相関による金種識別をおこなうこととすれば、この金種識別で第１の真偽識別を兼ねることができる。
【０１２５】
次に、図２７に示した第１の真偽識別処理の処理手順について図２８を用いて説明する。図２８は、図２７に示した変形例に係る第１の真偽識別処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図２８に示した処理手順は、図６に示した処理手順に金種識別をおこなうための処理を付加したものであるので、図６との相違点についてのみ説明し、共通点についての説明は省略することとする。
【０１２６】
まず、回転角検出処理（ステップＳ２０４）以降の処理では、複数のテンプレート画像４０の中から所定の貨幣に対応するテンプレート画像４０を選択して回転角の検出処理をおこなう。たとえば、１円硬貨、５円硬貨、１０円硬貨といった硬貨のテンプレート画像４０の中から、１円硬貨に対応するテンプレート画像４０を選択する。そして、以降の処理において、かかるテンプレート画像４０を用いた画像照合に失敗した場合には、５円硬貨に対応するテンプレート画像４０、１０円硬貨に対応するテンプレート画像４０、のようにテンプレート画像４０を変更していくことで、照合対象の硬貨に一致するテンプレート画像４０を見つける。このようにして、図２８に示した第１の真偽識別処理では、金種の識別をおこなうことになる。
【０１２７】
正負分離相関による照合処理（ステップＳ２０６）が照合結果を出力すると、かかる照合結果が「一致」であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。そして、照合結果が「一致」である場合には（ステップＳ２０７肯定）、マッチング処理においてテンプレート画像４０と合致するように平行移動した入力画像３４を回転済入力画像２２として記憶部２０に記憶し（ステップＳ２０８）、戻り値に「真」をセットして（ステップＳ２０９）リターンする。
【０１２８】
一方、照合結果が「一致」でない場合には（ステップＳ２０７否定）、他の貨幣候補があるか否かを判定する(ステップＳ２１１)。具体的には、未だ画像照合処理に用いていないテンプレート画像４０があるか否かを判定する。そして、すべての金種について照合処理をおこなった場合には（ステップＳ２１１否定）、戻り値に「偽」をセットして（ステップＳ２１０）リターンする。また、未だ画像照合処理に用いていないテンプレート画像４０がある場合には（ステップＳ２１１肯定）、テンプレート画像４０を他の貨幣のものに変更してステップＳ２０４以降の処理を繰り返すことによって、金種識別をおこなうことになる。
【０１２９】
上述したように、実施例２では、金種識別処理部がＣＣＤカメラ等で撮像した画像を用いて金種識別をおこなうこととし、さらに、金種識別処理部自体を省略し、第１の真偽識別処理部において金種識別および第１の真偽識別をおこなうよう構成したので、光センサや磁気センサといった各種センサを用いることなく効率的に画像照合処理をおこなうことができる。
【０１３０】
なお、上述した各実施例においては、硬貨の入力画像について画像照合をおこなうことによって貨幣識別をおこなう場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、紙幣の識別や、市場に流通する商品に付されたセキュリティ標識の識別にも適用することができる。また、硬貨選別機や両替機に本発明を適用することにより、真貨を選別したうえで金種および発行年ごとにラップしたり、古い硬貨や偽貨を回収したりすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３１】
本発明にかかる硬貨分類装置および硬貨分類方法は、硬貨が発行された年代を考慮しつつ効率良く硬貨を分類する場合に適している。
【符号の説明】
【０１３２】
１ 貨幣識別装置
２ 光センサ
３ 磁気センサ
４ ＣＣＤカメラ
１０ 制御部
１１ 金種識別処理部
１２ 第１の真偽識別処理部
１３ 年代識別処理部
１４ 第２の真偽識別処理部
１５ 真偽判定部
２０ 記憶部
２１ 登録画像
２２ 回転済入力画像
２３ 文字照合テーブル
２４ 特徴テーブル
３０ 入力画像
３０ａ 水平方向射影
３０ｂ 垂直方向射影
３１ 切出画像
３１ａ Ｓｏｂｅｌオペレータ（水平方向エッジ算出用）
３１ｂ Ｓｏｂｅｌオペレータ（垂直方向エッジ算出用）
３２ エッジ抽出画像
３３ エッジ正規化画像
３４ 極座標変換済エッジ正規化画像（入力画像）
４０ テンプレート画像
４０ａ ｔ＋画像
４０ｂ ｔ−画像
１１１ 正規化相関値画像
１１１ａ ｒ＋画像
１１１ｂ ｒ−画像
１２１ Ａ＋領域画像
１２２ Ａ−領域画像
１２３ Ｂ＋領域画像
１２４ Ｂ−領域画像
１３０ａ 正領域画像マスク
１３０ｂ 負領域画像マスク
１３１ 膨張済Ａ＋領域画像
１３２ 膨張済Ａ−領域画像
１３３ 膨張済Ｂ＋領域画像
１３４ 膨張済Ｂ−領域画像
【特許請求の範囲】
【請求項１】
硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置であって、
前記入力画像を極座標変換する極座標変換画像取得手段と、
予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得手段と、
前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートの回転角を一致させる画像回転手段と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別手段と、
前記発行年識別手段の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理手段と
を備えたことを特徴とする硬貨分類装置。
【請求項２】
前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により識別された所定の発行年の硬貨を他の発行年の硬貨と分類処理することを特徴とする請求項１に記載の硬貨分類装置。
【請求項３】
前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別されない場合には、該硬貨をリジェクト対象として分類処理することを特徴とする請求項１または２に記載の硬貨分類装置。
【請求項４】
前記分類処理手段は、
複数の発行年の硬貨の特徴部分をそれぞれ示す複数の特徴部テンプレートを記憶する特徴部テンプレート記憶手段と、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別された場合に、該発行年に対応する硬貨の特徴部テンプレートを前記特徴部テンプレート記憶手段から検索する検索手段と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす該硬貨の特徴部分を示す部分画像と前記検索手段により検索された特徴部テンプレートとの照合値に基づいて、前記硬貨が真貨であるか偽貨であるかを識別処理する真偽識別処理手段と
を備えたことを特徴とする請求項１、２または３に記載の硬貨分類装置。
【請求項５】
前記分類処理手段は、所定の発行年以降とそれまでの旧い年の発行硬貨とを分類することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の硬貨分類装置。
【請求項６】
硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置の硬貨分類方法であって、
前記入力画像を極座標変換する工程と、
予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得工程と、
前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートとの回転角を一致させる画像回転工程と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを回転角が一致した状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別工程と、
前記発行年識別工程の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理工程と
を含んだことを特徴とする硬貨分類方法。
【請求項１】
硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置であって、
前記入力画像を極座標変換する極座標変換画像取得手段と、
予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得手段と、
前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートの回転角を一致させる画像回転手段と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを、両画像の回転角が揃った状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別手段と、
前記発行年識別手段の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理手段と
を備えたことを特徴とする硬貨分類装置。
【請求項２】
前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により識別された所定の発行年の硬貨を他の発行年の硬貨と分類処理することを特徴とする請求項１に記載の硬貨分類装置。
【請求項３】
前記分類処理手段は、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別されない場合には、該硬貨をリジェクト対象として分類処理することを特徴とする請求項１または２に記載の硬貨分類装置。
【請求項４】
前記分類処理手段は、
複数の発行年の硬貨の特徴部分をそれぞれ示す複数の特徴部テンプレートを記憶する特徴部テンプレート記憶手段と、前記発行年識別手段により硬貨の発行年が識別された場合に、該発行年に対応する硬貨の特徴部テンプレートを前記特徴部テンプレート記憶手段から検索する検索手段と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす該硬貨の特徴部分を示す部分画像と前記検索手段により検索された特徴部テンプレートとの照合値に基づいて、前記硬貨が真貨であるか偽貨であるかを識別処理する真偽識別処理手段と
を備えたことを特徴とする請求項１、２または３に記載の硬貨分類装置。
【請求項５】
前記分類処理手段は、所定の発行年以降とそれまでの旧い年の発行硬貨とを分類することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の硬貨分類装置。
【請求項６】
硬貨の入力画像と予め登録された文字テンプレート画像とを照合することによって前記硬貨の分類処理を行う硬貨分類装置の硬貨分類方法であって、
前記入力画像を極座標変換する工程と、
予め登録されている基準画像との照合により回転角を取得する回転角取得工程と、
前記取得された回転角を基に前記硬貨の入力画像と前記文字テンプレートとの回転角を一致させる画像回転工程と、
前記硬貨の入力画像の一部をなす発行年を示す文字部分を含む部分画像と前記文字テンプレート画像とを回転角が一致した状態で照合を行い、その照合値に基づいて、前記硬貨の発行年を識別する発行年識別工程と、
前記発行年識別工程の識別結果に基づいて前記硬貨を分類処理する分類処理工程と
を含んだことを特徴とする硬貨分類方法。
【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１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【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１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【公開番号】特開２０１２−８４１７５（Ｐ２０１２−８４１７５Ａ）
【公開日】平成２４年４月２６日（２０１２．４．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−７６５３（Ｐ２０１２−７６５３）
【出願日】平成２４年１月１８日（２０１２．１．１８）
【分割の表示】特願２００５−１２１５６８（Ｐ２００５−１２１５６８）の分割
【原出願日】平成１７年４月１９日（２００５．４．１９）
【出願人】（０００００１４３２）グローリー株式会社 (1,344)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月２６日（２０１２．４．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年１月１８日（２０１２．１．１８）
【分割の表示】特願２００５−１２１５６８（Ｐ２００５−１２１５６８）の分割
【原出願日】平成１７年４月１９日（２００５．４．１９）
【出願人】（０００００１４３２）グローリー株式会社 (1,344)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]