硬貨識別方法
【目的】 本発明の目的は類似硬貨を含む場合にも大規模回路を用いず、短い時間で確実に処理できる硬貨識別方法を提供することにある。
【構成】 硬貨の高密度画像から圧縮率の高いリング画像データを切出し、粗いピッチで１回転分の一致照合演算を行なって硬貨の回転角値を探し出し、次に当該硬貨の特徴を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像データを用いて上記回転角付近を更に詳細に一致照合演算を行なって判定する硬貨識別方法により上記目的は達成される。
【構成】 硬貨の高密度画像から圧縮率の高いリング画像データを切出し、粗いピッチで１回転分の一致照合演算を行なって硬貨の回転角値を探し出し、次に当該硬貨の特徴を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像データを用いて上記回転角付近を更に詳細に一致照合演算を行なって判定する硬貨識別方法により上記目的は達成される。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表裏及び回転角自在で搬送されてくる硬貨に対して貨種、真偽、正損を識別する硬貨識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】硬貨等の真偽の識別等に関連した技術としては、例えば、特開平３−４１５７７「円形物の判別方法」に記載されたものがある。これは、判別対象としての円形物の中心を演算し、算出した中心を中心としてリング状ウインドウを設定し、このウインドウ内の画像データと予め用意した判別データとを比較することにより円形物の判別を行なうものである。しかし、この発明は、瓶の蓋、缶のような模様が単純なものに対して有効であるが、硬貨の識別に応用した場合、扱うデータ量が多いため、実用化が難しかった。
【０００３】また、特願平３−３０７４８１「円形パターン識別方法及び装置」に記憶されたものがある。これは、円形パターンを読取り、各画素の濃度をデジタルの信号として記憶し、円形パターンの中心座標を検出する。記憶された情報から円形パターンの少なくとも１部を中心座標を中心とする円形状もしくはリング状に切出して２次元の基礎データを得、この基礎データに必要な処理を行なってテンプレートと同サイズの識別用データ配列を得る。この識別用データ配列を、テンプレートのレベルを用いてレベル変換して比較パターンを得、比較パターンとテンプレートのマッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２πまで行ない、比較パターンとテンプレートとの類似度もしくは非類似度を検出する。検出された類似度もしくは非類似度に基づき、円形パターンがテンプレートに応じたパターンを含むか否かを判定する。この発明においては、比較パターンとテンプレートのマッチング演算を円形パターンの角座標に関し０から２πまで行なうが、処理速度を速くするためには、マッチング演算を行なう回転ピッチを大きくすれば良いが、この場合は、マッチング演算結果が類似度を満たさなくなるという欠点があった。
【０００４】一般に偽造貨、変造貨、同一外形寸法貨の類似模様媒体（外国貨、ゲームコイン等）を正貨とせず排除するためには高密度画像処理を行なう必要が生じてくる。任意の回転角度に位置してなおかつ高密度画像処理を伴なう硬貨の識別は、従来高性能大型コンピュータまたは大規模制御装置が必要で、しかも長時間に亘る照合演算処理を要していた。各種金融機関で使用する普及型硬貨処理機の硬貨識別機への適用は難しかった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来は画像処理速度を上げるためにリング状ウインドウを設定して画像を取出し、予め用意した判別データと比較している。硬貨が３６０度内の任意の回転位置にあるので、判別データと比較する際に所定角度ごとに回転させて一致を見ることにより鑑別を行ない、また鑑別精度（正貨を正貨として認識する能力）を上げるためにはこの所定回転角度を小さくしていくとよい。しかし、処理速度の制約より所定回転角度を小さくし３６０度分の判定データと比較するための演算回数を増やすことは難しい。鑑別精度を上げるための詳細画像の一致照合演算回数を増やすことと判定処理速度を上げることとは二律背反事項である。
【０００６】実際には、一致照合演算時の画像回転ピッチは精度と処理時間及び制御回路の規模等の関係から実用的な値に設定される。小さいと一致照合精度が高くなるが演算時間、回路規模が大きくなり、他方大きいと一致照合精度が低くなるが演算時間、回路規模等は比較的小さく実現されることとなる。
【０００７】従って、互いに類似した硬貨、例えば１円硬貨と１０チョン硬貨とでは共に外径２０ｍｍのアルミ貨で出来ており、また５００円硬貨と５００ウオン硬貨の裏面のように共に中央に大きな５００の数字があり、周辺部の年号や部分的な模様によって区別されるようなものでは円形パターンによる粗い回転ピッチの比較のみで両者を識別することは困難である。本発明は上述のような事情から成されたものであり、本発明の目的は、互いに類似する硬貨を含む場合にも大規模回路を用いず、短い時間で確実に処理できる硬貨識別方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は特に類似した硬貨を含む場合における硬貨識別方法に関するもので、本発明の上記目的は、識別すべき硬貨の表及び又は裏面の高密度画像から圧縮率の高いリング状画像と、互いに類似する異種硬貨の特徴部分を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像とを分割し、このリング画像と別途設けられた一致照合用の基準画像とのうち何れか一方の画像を所定角度ずつ順次回転させ、所定回転角度毎に一致照合演算を行ない、これら１周回転分の複数の一致照合演算値のうちの最低値である最類似照合演算値に対応する画像の回転角値を当該画像硬貨の回転角値とすると共に、この最類似照合演算値が予め決められた値以下である場合にのみ、前記回転角値の誤差範囲に対応する前記特徴エリア画像データを貨種、表裏毎に定めた画像切出しテーブルのデータアドレスから抽出して一致照合演算を行ない、得られた一致照合演算値の何れかが、前記特徴エリア画像の予め決められた値以下であるか否かを判定して硬貨の識別を行なうようにした硬貨識別方法によって達成される。
【０００９】
【作用】本発明は、圧縮率の大きいリング画像データを用いて先ず粗い回転ピッチで１回転分の一致照合演算を行ない貨種候補とその回転角範囲を探し、次に類似硬貨を識別する特徴部分を指定する圧縮率の小さい特徴エリア画像データを用いて部分的に更に詳細な一致照合を上記回転角範囲内で行なうようにしており、このようにしたことによって少ない演算量で効果的に類似硬貨の識別を行なうようにしている。
【００１０】
【実施例】以下本発明の方法による処理例を図１のフローチャートに沿って詳細に説明する。先ず、搬送される硬貨は表又は裏を上面にしてイメージセンサを通過し、図２に示されるようにｘ−ｙ座標上に３３ｍｍ平方の面積（２５６×２５６画素）の高密度画像１となるよう入力され（ステップＳ１）、この入力画像データはＡＤ変換により明るさを例えば２５６階調に分解して多値化され（ステップＳ２）、明るさをＺ軸とする３次元データとしてフレームメモリに格納される（ステップＳ３）。格納された画像データからｘ，ｙの各方向でそれぞれ画像硬貨２の検出境界が最大と最小である座標値を探し、その平均値を当該画像硬貨の中心座標（ｘｃ，ｙｃ）とし（ステップＳ４）、また、上記最大と最小座標値の差を当該画像硬貨の直径Ｄとして抽出する（ステップＳ５）。得られた直径Ｄから貨種を特定し、予め準備してある各貨種別の表側と裏側の画像データから当該特定貨種データを一致照合用基準画像データとして選択する（ステップＳ６）。このときは、硬貨の表裏が判明していないので、表側と裏側の２個の基準画像データを選択する。
【００１１】次に、表１に示されるような第１切出しテーブルを用い、リング画像を切出す。
【表１】
例えば直径Ｄから５００円の硬貨を特定した場合、５００円の第１リング画像に対応する切出しデータアドレスＡ１，Ａ２，Ａ２……Ａ１００００はフレームメモリの中央を原点とした相対番地を示している。従ってこのアドレスに示されている座標（ＸＡ１，ＹＡ１）…（ＸＡ１００００，ＹＡ１００００）に実際の画像硬貨の中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を加えて取出すべきデータの実アドレスを得、図３（Ａ）のようなリング画像３を切出す。リング画像３はｘ，ｙ方向に配列された画素として切出され、これを図３（Ｂ）に示すようにｒ，θ方向に配列したデータ配列４とする。リング状のデータを適宜抽出することにより、長方形のデータ配列になる様、予め切出しテーブルが示すアドレスを決定しておく。この例ではｒ方向に２０個、θ方向に５００個（１００００バイト）の画素が含まれる（ステップＳ７）。これらの画素は以下に行なう一致照合演算を簡略化するため、上記基準画像データと同じ圧縮率になるよう隣り合った所定数の画素をそれらの平均的明るさをもった１つの画素に圧縮することにより、ｒ方向１０個、θ方向に１００個（１０００バイト）が配列したデータとする（ステップＳ８）。更に圧縮後の画像データの平均値が基準画像データの平均値と等しくなるよう所要の係数を乗算し、正規化されたリング画像データＮｉｊ（ｉ：θ方向１〜１００，ｊ：ｒ方向１〜１０）を得る（ステップＳ９）。なお、表側と裏側用の２種類の正規化演算を一度の正規化演算とするために、表側と裏側用基準画像データの平均値は同じになるよう設定してある。切出し画像の起点１０とその基準画像の天点１１とは通常一致しない。
【００１２】このようにして得たリング画像データを回転角カウンタＫ＝１と設定し（ステップＳ１０）、リング画像データＮｉｊについて表裏両方の基準画像データＲＦｉｊ及びＲＢｉｊとの一致照合演算を行なう。演算方法は表側基準画像データと対応するアドレスのリング画像データとを比較してその差｜ＲＦｉｊーＮｉｊ｜を求め、これを全域（ｉ＝１〜１００，ｊ＝１〜１０）に亘って加算し、回転角カウンタＫの時の表側一致照合演算値ＡＦＫとし、裏側に対しても同様に｜ＲＢｉｊーＮｉｊ｜を加算して裏側一致照合演算値ＡＢＫを得るもので、これらの値はメモリに格納される（ステップＳ１１）。回転角カウンタＫで上記演算を行なった後回転角カウンタＫ＋１で順次演算を繰返す（ステップＳ１２）。この例では各回転演算の回転ピッチは３６０／１００度＝３．６度であり、各回転ごとに画像データの配列は図４のように変化する。
【００１３】回転演算で画像を一周（Ｋ＞１００）したか否かをチェックし（ステップＳ１３）、一周しない場合はステップＳ１２に戻って回転演算を継続する。一周した場合には一周回転分の一致照合演算値ＡＦＫ及びＡＢＫのうち最小のものを抽出し（ステップＳ１４）、その値が予め決めた基準値以下であるか否かをチェックして（ステップＳ１５）、基準値以下であれば次のステップに進み。基準値を超える場合には当該硬貨はリジェクト貨と判定して終了する（ステップＳ１６）。本来、画像硬貨の回転角値と回転演算の回転角度とが一致した場合にはＡＦＫ或はＡＢＫは０になる筈であるが、汚れた硬貨や粗いピッチで一致照合する場合には必ずしも０にならないので予め許容範囲を設けて上記基準値とする。ステップＳ１５で最小の一致照合演算値ＡＦＫ又はＡＢＫが基準値以下であった場合はこれを最類似照合演算値とし、その時の回転角度Ｋｍｉｎを画像硬貨の回転角値とする（ステップＳ１７）。
【００１４】次いで、当該硬貨の特徴部分を特定する特徴エリアを表２に掲げる第２切出しテーブルを用いて図５に示すような例えば２０００画素の特徴エリア画像５を切出す（ステップＳ１８）。
【表２】
特徴エリア画像５は特徴を捉えるのに十分な面積のものとし、形状は任意であって良い。これまでのリング画像における処理で既に当該画像硬貨の貨種、表裏、回転角値が決定されている。先ず、貨種、表裏、回転角度／回転ピッチから求まる回転角カウンタ値ｍから第２切出し起点アドレスを特定する。例えば図６の場合では回転角値は３１３．２度、回転ピッチ１．２度なので（リング画像からは３．６度ピッチで回転角度を特定している）、回転角カウンタ値は３１３．２°／１．２°＝２６１となり、許容誤差範囲内をｍ±３とし、よって当該硬貨の特徴エリアの許容誤差範囲内の回転角カウンタ値ｍは２５８，２５９，２６０，２６１，２６２，２６３，２６４である。また、図６は５００円硬貨の裏面であるので、表２においてＲ５００−２５８〜Ｒ５００−２６４に示されるアドレスが必要な起点アドレスとなる。この起点アドレスＲ５００−２５８はＸ，Ｙ座標系で（ＸＲ５００−２５８，ＹＲ５００−２５８）を示し、相対座標で示されている。従って実アドレスを求める場合には、表１でリング画像の切出しデータアドレスを求めた場合と同様に実際の画像硬貨の中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を加えて求める。フレームメモリ上の第２切出し起点実アドレスが求められた後、別に準備してある表１と同様に構成された切出しテーブルに基づき２００×１０画素の画像データをメモリ上に展開する。このようにして切出されたデータは、特徴エリア基準画像データと同じ圧縮率（１／２）になるよう隣り合った所定数（この場合２個）の画素をそれらの平均的明るさをもつ１つの画素に圧縮することにより、縦横１０×１００個（１０００バイト）が配列したデータとする（ステップＳ１９）。更に、圧縮後の画像データの平均値が基準画像データの平均値と等しくなるよう所要の係数を乗じ、正規化された特徴エリア画像データＮｉｊ＊（ｉ＝１〜１００，ｊ＝１〜１０）とする（ステップＳ２０）。
【００１５】得られたＮｉｊ＊と別途設けてある特徴エリア基準画像データのアドレスが対応するデータＲｉｊ＊との差｜Ｒｉｊ＊ーＮｉｊ｜をエリア全域に亘って加算し、特徴エリア画像の一致照合演算値Ｐとする（ステップＳ２１）。この一致照合演算値Ｐが予め決められた基準値以下であるか否かをチェックし（ステップＳ２２）、以下であれば当該硬貨は正貨と判定し（ステップＳ２３）、基準値を超えるときはリジェクト貨と判定して（ステップＳ２４）処理を終える。ここで特徴エリア画像５による一致照合演算時の回転角ピッチは１．２度であり、一方リング画像３から特定した当該画像硬貨２の回転角値は回転角ピッチが３．６度で特定されているので許容誤差範囲は±３．６度であり、従って特徴エリアデータに対して回転角カウンタ値は±３となるので、設定した回転角値の誤差範囲からは複数のＰ（この場合７個）が得られ、そのうちの何れかが基準値以下であればステップＳ２３で正貨と判定される。
【００１６】特徴エリア画像の形状は任意とすることができ、図７に示すような画像硬貨２の中央を示す円環６であってもよい。この場合は起点アドレス７は天点１１の位置を示している。切出す画素数は別途設けた切出しテーブルのアドレスに従うが、このときの切出しデータ数によって、次に１００×１０個の配列に圧縮する時の圧縮比を任意に求めることができる。例えば図７の場合、８０００画素のデータを切出し１／８圧縮を行って１００×１０の配列の圧縮データを得る。
【００１７】
【発明の効果】以上に述べたように本発明の硬貨識別方法によれば、粗い密度のリング画像データを用いて一致照合演算を行なって画像硬貨の回転角値を近似的に定め、次に類似硬貨を区別する特徴エリア画像データを用いて上記回転角値の誤差範囲をより詳細に一致照合演算を行なうようにしたため、類似硬貨を含む場合にも大規模回路を用いることなく、短時間で確実に硬貨の識別ができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法による処理例を説明するためのフローチャートである。
【図２】フレームメモリに取込まれた硬貨画像を示す図である。
【図３】リング画像の切出し及びデータ配列を示す図である。
【図４】回転演算におけるデータ配列の変化を示す図である。
【図５】特徴エリア画像例を示す図である。
【図６】特徴エリア画像の回転カウンタ値と起点アドレスの関係を示す図である。
【図７】特徴エリア画像の他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 高密度画像
２ 画像硬貨
３ リング画像
４ データ配列
５ 特徴エリア画像
６ 円環
７ 起点アドレス
１０ 起点
１１ 天点
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表裏及び回転角自在で搬送されてくる硬貨に対して貨種、真偽、正損を識別する硬貨識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】硬貨等の真偽の識別等に関連した技術としては、例えば、特開平３−４１５７７「円形物の判別方法」に記載されたものがある。これは、判別対象としての円形物の中心を演算し、算出した中心を中心としてリング状ウインドウを設定し、このウインドウ内の画像データと予め用意した判別データとを比較することにより円形物の判別を行なうものである。しかし、この発明は、瓶の蓋、缶のような模様が単純なものに対して有効であるが、硬貨の識別に応用した場合、扱うデータ量が多いため、実用化が難しかった。
【０００３】また、特願平３−３０７４８１「円形パターン識別方法及び装置」に記憶されたものがある。これは、円形パターンを読取り、各画素の濃度をデジタルの信号として記憶し、円形パターンの中心座標を検出する。記憶された情報から円形パターンの少なくとも１部を中心座標を中心とする円形状もしくはリング状に切出して２次元の基礎データを得、この基礎データに必要な処理を行なってテンプレートと同サイズの識別用データ配列を得る。この識別用データ配列を、テンプレートのレベルを用いてレベル変換して比較パターンを得、比較パターンとテンプレートのマッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２πまで行ない、比較パターンとテンプレートとの類似度もしくは非類似度を検出する。検出された類似度もしくは非類似度に基づき、円形パターンがテンプレートに応じたパターンを含むか否かを判定する。この発明においては、比較パターンとテンプレートのマッチング演算を円形パターンの角座標に関し０から２πまで行なうが、処理速度を速くするためには、マッチング演算を行なう回転ピッチを大きくすれば良いが、この場合は、マッチング演算結果が類似度を満たさなくなるという欠点があった。
【０００４】一般に偽造貨、変造貨、同一外形寸法貨の類似模様媒体（外国貨、ゲームコイン等）を正貨とせず排除するためには高密度画像処理を行なう必要が生じてくる。任意の回転角度に位置してなおかつ高密度画像処理を伴なう硬貨の識別は、従来高性能大型コンピュータまたは大規模制御装置が必要で、しかも長時間に亘る照合演算処理を要していた。各種金融機関で使用する普及型硬貨処理機の硬貨識別機への適用は難しかった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来は画像処理速度を上げるためにリング状ウインドウを設定して画像を取出し、予め用意した判別データと比較している。硬貨が３６０度内の任意の回転位置にあるので、判別データと比較する際に所定角度ごとに回転させて一致を見ることにより鑑別を行ない、また鑑別精度（正貨を正貨として認識する能力）を上げるためにはこの所定回転角度を小さくしていくとよい。しかし、処理速度の制約より所定回転角度を小さくし３６０度分の判定データと比較するための演算回数を増やすことは難しい。鑑別精度を上げるための詳細画像の一致照合演算回数を増やすことと判定処理速度を上げることとは二律背反事項である。
【０００６】実際には、一致照合演算時の画像回転ピッチは精度と処理時間及び制御回路の規模等の関係から実用的な値に設定される。小さいと一致照合精度が高くなるが演算時間、回路規模が大きくなり、他方大きいと一致照合精度が低くなるが演算時間、回路規模等は比較的小さく実現されることとなる。
【０００７】従って、互いに類似した硬貨、例えば１円硬貨と１０チョン硬貨とでは共に外径２０ｍｍのアルミ貨で出来ており、また５００円硬貨と５００ウオン硬貨の裏面のように共に中央に大きな５００の数字があり、周辺部の年号や部分的な模様によって区別されるようなものでは円形パターンによる粗い回転ピッチの比較のみで両者を識別することは困難である。本発明は上述のような事情から成されたものであり、本発明の目的は、互いに類似する硬貨を含む場合にも大規模回路を用いず、短い時間で確実に処理できる硬貨識別方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は特に類似した硬貨を含む場合における硬貨識別方法に関するもので、本発明の上記目的は、識別すべき硬貨の表及び又は裏面の高密度画像から圧縮率の高いリング状画像と、互いに類似する異種硬貨の特徴部分を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像とを分割し、このリング画像と別途設けられた一致照合用の基準画像とのうち何れか一方の画像を所定角度ずつ順次回転させ、所定回転角度毎に一致照合演算を行ない、これら１周回転分の複数の一致照合演算値のうちの最低値である最類似照合演算値に対応する画像の回転角値を当該画像硬貨の回転角値とすると共に、この最類似照合演算値が予め決められた値以下である場合にのみ、前記回転角値の誤差範囲に対応する前記特徴エリア画像データを貨種、表裏毎に定めた画像切出しテーブルのデータアドレスから抽出して一致照合演算を行ない、得られた一致照合演算値の何れかが、前記特徴エリア画像の予め決められた値以下であるか否かを判定して硬貨の識別を行なうようにした硬貨識別方法によって達成される。
【０００９】
【作用】本発明は、圧縮率の大きいリング画像データを用いて先ず粗い回転ピッチで１回転分の一致照合演算を行ない貨種候補とその回転角範囲を探し、次に類似硬貨を識別する特徴部分を指定する圧縮率の小さい特徴エリア画像データを用いて部分的に更に詳細な一致照合を上記回転角範囲内で行なうようにしており、このようにしたことによって少ない演算量で効果的に類似硬貨の識別を行なうようにしている。
【００１０】
【実施例】以下本発明の方法による処理例を図１のフローチャートに沿って詳細に説明する。先ず、搬送される硬貨は表又は裏を上面にしてイメージセンサを通過し、図２に示されるようにｘ−ｙ座標上に３３ｍｍ平方の面積（２５６×２５６画素）の高密度画像１となるよう入力され（ステップＳ１）、この入力画像データはＡＤ変換により明るさを例えば２５６階調に分解して多値化され（ステップＳ２）、明るさをＺ軸とする３次元データとしてフレームメモリに格納される（ステップＳ３）。格納された画像データからｘ，ｙの各方向でそれぞれ画像硬貨２の検出境界が最大と最小である座標値を探し、その平均値を当該画像硬貨の中心座標（ｘｃ，ｙｃ）とし（ステップＳ４）、また、上記最大と最小座標値の差を当該画像硬貨の直径Ｄとして抽出する（ステップＳ５）。得られた直径Ｄから貨種を特定し、予め準備してある各貨種別の表側と裏側の画像データから当該特定貨種データを一致照合用基準画像データとして選択する（ステップＳ６）。このときは、硬貨の表裏が判明していないので、表側と裏側の２個の基準画像データを選択する。
【００１１】次に、表１に示されるような第１切出しテーブルを用い、リング画像を切出す。
【表１】
例えば直径Ｄから５００円の硬貨を特定した場合、５００円の第１リング画像に対応する切出しデータアドレスＡ１，Ａ２，Ａ２……Ａ１００００はフレームメモリの中央を原点とした相対番地を示している。従ってこのアドレスに示されている座標（ＸＡ１，ＹＡ１）…（ＸＡ１００００，ＹＡ１００００）に実際の画像硬貨の中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を加えて取出すべきデータの実アドレスを得、図３（Ａ）のようなリング画像３を切出す。リング画像３はｘ，ｙ方向に配列された画素として切出され、これを図３（Ｂ）に示すようにｒ，θ方向に配列したデータ配列４とする。リング状のデータを適宜抽出することにより、長方形のデータ配列になる様、予め切出しテーブルが示すアドレスを決定しておく。この例ではｒ方向に２０個、θ方向に５００個（１００００バイト）の画素が含まれる（ステップＳ７）。これらの画素は以下に行なう一致照合演算を簡略化するため、上記基準画像データと同じ圧縮率になるよう隣り合った所定数の画素をそれらの平均的明るさをもった１つの画素に圧縮することにより、ｒ方向１０個、θ方向に１００個（１０００バイト）が配列したデータとする（ステップＳ８）。更に圧縮後の画像データの平均値が基準画像データの平均値と等しくなるよう所要の係数を乗算し、正規化されたリング画像データＮｉｊ（ｉ：θ方向１〜１００，ｊ：ｒ方向１〜１０）を得る（ステップＳ９）。なお、表側と裏側用の２種類の正規化演算を一度の正規化演算とするために、表側と裏側用基準画像データの平均値は同じになるよう設定してある。切出し画像の起点１０とその基準画像の天点１１とは通常一致しない。
【００１２】このようにして得たリング画像データを回転角カウンタＫ＝１と設定し（ステップＳ１０）、リング画像データＮｉｊについて表裏両方の基準画像データＲＦｉｊ及びＲＢｉｊとの一致照合演算を行なう。演算方法は表側基準画像データと対応するアドレスのリング画像データとを比較してその差｜ＲＦｉｊーＮｉｊ｜を求め、これを全域（ｉ＝１〜１００，ｊ＝１〜１０）に亘って加算し、回転角カウンタＫの時の表側一致照合演算値ＡＦＫとし、裏側に対しても同様に｜ＲＢｉｊーＮｉｊ｜を加算して裏側一致照合演算値ＡＢＫを得るもので、これらの値はメモリに格納される（ステップＳ１１）。回転角カウンタＫで上記演算を行なった後回転角カウンタＫ＋１で順次演算を繰返す（ステップＳ１２）。この例では各回転演算の回転ピッチは３６０／１００度＝３．６度であり、各回転ごとに画像データの配列は図４のように変化する。
【００１３】回転演算で画像を一周（Ｋ＞１００）したか否かをチェックし（ステップＳ１３）、一周しない場合はステップＳ１２に戻って回転演算を継続する。一周した場合には一周回転分の一致照合演算値ＡＦＫ及びＡＢＫのうち最小のものを抽出し（ステップＳ１４）、その値が予め決めた基準値以下であるか否かをチェックして（ステップＳ１５）、基準値以下であれば次のステップに進み。基準値を超える場合には当該硬貨はリジェクト貨と判定して終了する（ステップＳ１６）。本来、画像硬貨の回転角値と回転演算の回転角度とが一致した場合にはＡＦＫ或はＡＢＫは０になる筈であるが、汚れた硬貨や粗いピッチで一致照合する場合には必ずしも０にならないので予め許容範囲を設けて上記基準値とする。ステップＳ１５で最小の一致照合演算値ＡＦＫ又はＡＢＫが基準値以下であった場合はこれを最類似照合演算値とし、その時の回転角度Ｋｍｉｎを画像硬貨の回転角値とする（ステップＳ１７）。
【００１４】次いで、当該硬貨の特徴部分を特定する特徴エリアを表２に掲げる第２切出しテーブルを用いて図５に示すような例えば２０００画素の特徴エリア画像５を切出す（ステップＳ１８）。
【表２】
特徴エリア画像５は特徴を捉えるのに十分な面積のものとし、形状は任意であって良い。これまでのリング画像における処理で既に当該画像硬貨の貨種、表裏、回転角値が決定されている。先ず、貨種、表裏、回転角度／回転ピッチから求まる回転角カウンタ値ｍから第２切出し起点アドレスを特定する。例えば図６の場合では回転角値は３１３．２度、回転ピッチ１．２度なので（リング画像からは３．６度ピッチで回転角度を特定している）、回転角カウンタ値は３１３．２°／１．２°＝２６１となり、許容誤差範囲内をｍ±３とし、よって当該硬貨の特徴エリアの許容誤差範囲内の回転角カウンタ値ｍは２５８，２５９，２６０，２６１，２６２，２６３，２６４である。また、図６は５００円硬貨の裏面であるので、表２においてＲ５００−２５８〜Ｒ５００−２６４に示されるアドレスが必要な起点アドレスとなる。この起点アドレスＲ５００−２５８はＸ，Ｙ座標系で（ＸＲ５００−２５８，ＹＲ５００−２５８）を示し、相対座標で示されている。従って実アドレスを求める場合には、表１でリング画像の切出しデータアドレスを求めた場合と同様に実際の画像硬貨の中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を加えて求める。フレームメモリ上の第２切出し起点実アドレスが求められた後、別に準備してある表１と同様に構成された切出しテーブルに基づき２００×１０画素の画像データをメモリ上に展開する。このようにして切出されたデータは、特徴エリア基準画像データと同じ圧縮率（１／２）になるよう隣り合った所定数（この場合２個）の画素をそれらの平均的明るさをもつ１つの画素に圧縮することにより、縦横１０×１００個（１０００バイト）が配列したデータとする（ステップＳ１９）。更に、圧縮後の画像データの平均値が基準画像データの平均値と等しくなるよう所要の係数を乗じ、正規化された特徴エリア画像データＮｉｊ＊（ｉ＝１〜１００，ｊ＝１〜１０）とする（ステップＳ２０）。
【００１５】得られたＮｉｊ＊と別途設けてある特徴エリア基準画像データのアドレスが対応するデータＲｉｊ＊との差｜Ｒｉｊ＊ーＮｉｊ｜をエリア全域に亘って加算し、特徴エリア画像の一致照合演算値Ｐとする（ステップＳ２１）。この一致照合演算値Ｐが予め決められた基準値以下であるか否かをチェックし（ステップＳ２２）、以下であれば当該硬貨は正貨と判定し（ステップＳ２３）、基準値を超えるときはリジェクト貨と判定して（ステップＳ２４）処理を終える。ここで特徴エリア画像５による一致照合演算時の回転角ピッチは１．２度であり、一方リング画像３から特定した当該画像硬貨２の回転角値は回転角ピッチが３．６度で特定されているので許容誤差範囲は±３．６度であり、従って特徴エリアデータに対して回転角カウンタ値は±３となるので、設定した回転角値の誤差範囲からは複数のＰ（この場合７個）が得られ、そのうちの何れかが基準値以下であればステップＳ２３で正貨と判定される。
【００１６】特徴エリア画像の形状は任意とすることができ、図７に示すような画像硬貨２の中央を示す円環６であってもよい。この場合は起点アドレス７は天点１１の位置を示している。切出す画素数は別途設けた切出しテーブルのアドレスに従うが、このときの切出しデータ数によって、次に１００×１０個の配列に圧縮する時の圧縮比を任意に求めることができる。例えば図７の場合、８０００画素のデータを切出し１／８圧縮を行って１００×１０の配列の圧縮データを得る。
【００１７】
【発明の効果】以上に述べたように本発明の硬貨識別方法によれば、粗い密度のリング画像データを用いて一致照合演算を行なって画像硬貨の回転角値を近似的に定め、次に類似硬貨を区別する特徴エリア画像データを用いて上記回転角値の誤差範囲をより詳細に一致照合演算を行なうようにしたため、類似硬貨を含む場合にも大規模回路を用いることなく、短時間で確実に硬貨の識別ができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法による処理例を説明するためのフローチャートである。
【図２】フレームメモリに取込まれた硬貨画像を示す図である。
【図３】リング画像の切出し及びデータ配列を示す図である。
【図４】回転演算におけるデータ配列の変化を示す図である。
【図５】特徴エリア画像例を示す図である。
【図６】特徴エリア画像の回転カウンタ値と起点アドレスの関係を示す図である。
【図７】特徴エリア画像の他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 高密度画像
２ 画像硬貨
３ リング画像
４ データ配列
５ 特徴エリア画像
６ 円環
７ 起点アドレス
１０ 起点
１１ 天点
【特許請求の範囲】
【請求項１】 識別すべき硬貨の表及び又は裏面の高密度画像から圧縮率の高いリング状画像と、互いに類似する異種硬貨の特徴部分を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像とを分割し、このリング画像と別途設けられた一致照合用の基準画像とのうち何れか一方の画像を所定角度ずつ順次回転させ、所定回転角度毎に一致照合演算を行ない、これら１周回転分の複数の一致照合演算値のうちの最低値である最類似照合演算値に対応する画像の回転角値を当該画像硬貨の回転角値とすると共に、この最類似照合演算値が予め決められた値以下である場合にのみ、前記回転角値の誤差範囲に対応する前記特徴エリア画像データを貨種、表裏毎に定めた画像切出しテーブルのデータアドレスから抽出して一致照合演算を行ない、得られた一致照合演算値の何れかが、前記特徴エリア画像の予め決められた値以下であるか否かを判定して硬貨の識別を行なうようにしたことを特徴とする硬貨識別方法。
【請求項１】 識別すべき硬貨の表及び又は裏面の高密度画像から圧縮率の高いリング状画像と、互いに類似する異種硬貨の特徴部分を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像とを分割し、このリング画像と別途設けられた一致照合用の基準画像とのうち何れか一方の画像を所定角度ずつ順次回転させ、所定回転角度毎に一致照合演算を行ない、これら１周回転分の複数の一致照合演算値のうちの最低値である最類似照合演算値に対応する画像の回転角値を当該画像硬貨の回転角値とすると共に、この最類似照合演算値が予め決められた値以下である場合にのみ、前記回転角値の誤差範囲に対応する前記特徴エリア画像データを貨種、表裏毎に定めた画像切出しテーブルのデータアドレスから抽出して一致照合演算を行ない、得られた一致照合演算値の何れかが、前記特徴エリア画像の予め決められた値以下であるか否かを判定して硬貨の識別を行なうようにしたことを特徴とする硬貨識別方法。
【図１】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開平６−２３６４７１
【公開日】平成６年（１９９４）８月２３日
【国際特許分類】
【出願番号】特願平５−４３２１７
【出願日】平成５年（１９９３）２月８日
【出願人】（０００００１４３２）グローリー工業株式会社 (1,344)
【公開日】平成６年（１９９４）８月２３日
【国際特許分類】
【出願日】平成５年（１９９３）２月８日
【出願人】（０００００１４３２）グローリー工業株式会社 (1,344)
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