硬貨識別装置および硬貨識別方法
【課題】硬貨の識別を高速・高精度で行える硬貨識別装置および方法を提供する。
【解決手段】硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段５と、撮像手段５で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段６と、前記エッジ画像から２値化画像を生成する２値化画像生成手段７と、前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域に分割する扇形領域分割手段８・円環領域分割手段９と、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎを算出して、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段１０とを備えて、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量とする特徴量算出手段２と、特徴量算出手段２で算出した基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段３と、識別対象硬貨の特徴量と基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段４を備える。
【解決手段】硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段５と、撮像手段５で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段６と、前記エッジ画像から２値化画像を生成する２値化画像生成手段７と、前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域に分割する扇形領域分割手段８・円環領域分割手段９と、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎを算出して、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段１０とを備えて、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量とする特徴量算出手段２と、特徴量算出手段２で算出した基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段３と、識別対象硬貨の特徴量と基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段４を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬貨および硬貨に類似するメダル類の表面の模様を検出して識別を行う硬貨識別装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無人で硬貨を受け入れて取り扱う装置、例えば、自動販売機、預金自動預払機などは硬貨識別装置を備えて、顧客によって投入された硬貨の種類の識別および真偽の判別を行っている。従来の硬貨識別装置は、硬貨の寸法、質量、材質等に基づいて識別を行うのが一般的であったが、このような硬貨識別装置は、外形寸法、材質が近似した外国硬貨の不正使用や、外形寸法等だけを正規の硬貨に似せた偽造硬貨の使用を排除することが難しかった。そこで、真正硬貨の表面の模様を撮像して取得したデータと、識別対象の表面の模様を撮像して取得したデータを比較して、識別対象の硬貨の種類の真贋を判別する装置が各種提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０°分抽出したサンプリングデータと標準画像データとの類似度に基づいて硬貨の真偽を判定する方法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、硬貨の表面から反射された光から生成したパターンデータを基準パターンデータと比較することにより、硬貨を判別する硬貨判別装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、硬貨等を識別の対象とする模様識別装置であって、識別対象の画像を複数の領域に分割し、基準画像との各領域毎の一致度合いに基づいて識別を行う模様識別装置が開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、判定対象の硬貨のデジタル画像から、硬貨の外周部と同心円状のリングパターンを抽出して、前記リングパターンの数を基準データと比較して硬貨の真偽を判定する硬貨認識装置が開示されている。
【０００７】
また、特許文献５には、硬貨の画像データを複数の円環領域に区分して、前記円環領域毎に特徴量の存在する比率を並べた円環パターンを作成して、前記円環パターンと基準パターンを比較して金種を判断する硬貨識別装置が開示されている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−２３３８５１号公報
【特許文献２】特許第３５２５３６０号
【特許文献３】特開２００４−１５７７２７号公報
【特許文献４】特許第３３５９９８６号
【特許文献５】特許第３１０７２３９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
言うまでもなく、一般に硬貨の平面形は円形なので、硬貨識別装置で識別対象の硬貨の画像を撮像する際に、硬貨の平面に刻まれた図柄が前記画像において正立するように位置決めすることは困難である。したがって、多くの場合、前記画像における図柄は正立位置に対して硬貨の中心周りに未知の角度θだけ回転している。以下、本明細書ではこの角度θを回転オフセットと呼ぶことにする。
【００１０】
識別対象の硬貨の画像の回転オフセットと、識別の基準となる真正硬貨の画像の回転オフセットは異なっているから、両者の画像の比較を行う際には、両者の回転オフセットを等しくする操作が必要であり、特許文献１〜３に記載の発明では、識別対象の硬貨の画像を硬貨の中心回りに回転させて、識別対象の硬貨の画像と真正硬貨の画像の一致率が最大になる角度を捜して、その角度における一致率を基準に硬貨の識別を行っていた。
【００１１】
しかしながら、特許文献１〜３に記載の発明は、識別対象の硬貨の画像を微少角度ずつ回転させて、その度に画像の一致率を算出する操作を繰り返すので、処理に時間を要し、大量の硬貨を短時間で識別する高速処理には向かないという問題があった。
【００１２】
また、特許文献４に記載の発明は、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄を基準に硬貨を識別するので、回転オフセットを調整する必要はないが、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄を持たない硬貨の識別には適用できないという問題があった。また、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄についてのみ模倣した簡易な偽造硬貨を真正硬貨と誤認するという問題もあった。
【００１３】
また、特許文献５に記載の発明は、硬貨の画像データを複数の円環領域に区分して、前記円環領域毎に特徴量の存在する比率を求めて、前記円環領域毎の前記比率に基づいて硬貨を識別するので、回転オフセットを調整する必要はないが、各円環領域の面積については考慮されていない。そのため、特許文献５の実施例にあるように、硬貨の半径を等分して複数円環領域に区分すると、内側の円環領域に比べて外側の円環領域の面積は大きくなる。面積の異なる円環領域に存在する特徴量の比率を重み付けせずに取り扱っているから、結果として内側の円環領域に存在する特徴量の比率に重みを付けて取り扱うことになるので、内側の円環領域に存在する特徴量の比率に引きずられた識別がなされるという問題があった。
【００１４】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、硬貨の識別を高速かつ、高精度で行える硬貨識別装置および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】
【００１５】
本発明の硬貨認識装置の第１の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備え、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、基準硬貨及び識別対象硬貨のそれぞれについて、硬貨の表面の模様を撮像した画像から、エッジ画像を生成して、前記エッジ画像から更に２値化画像を生成して、前記２値化画像を面積の等しい複数の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割して、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出し、前記基準硬貨及び前記識別対象硬貨の画素値ベクトルの間の距離に基づいて、両者の同一性を判定する。硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域の特徴量は回転オフセットの影響を受けないので、回転オフセットの調整なしに識別対称硬貨と基準硬貨の特徴量を比較して両者の同一性を判定できる。このため、識別に要する時間が短時間で済むという効果が生じる。
【００１７】
なお、硬貨の平面形は一般に円形なので、「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」の代表例は、「硬貨の輪郭と同心円をなす円周で区切られた、円板または円環状の領域」になるが、ここでいう「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」とは、円および円環状の領域に加えて、「中心点を共有する単数または複数の正多角形で区切られた領域」を含む広い概念である。
【００１８】
例えば、平面形が正八角形をなす特殊な形状の硬貨に対して、その硬貨の画像を中心点を共有する複数の正八角形で区切って、正八角形および正八角形の内部を正八角形に切り抜いた環状の図形に分割する場合も、「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」に分割することに含まれる。
【００１９】
本発明の硬貨認識装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記領域分割手段は、前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であることを特徴とする。
【００２０】
本発明の硬貨認識装置の第３の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域に分割する領域分割手段、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段を備え、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、硬貨の表面の模様の２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割した領域について得られた画素値ベクトルＰを離散フーリエ変換することによって、画素値ベクトルＰに含まれていた回転オフセットの影響を取り除くことができるので、識別に要する時間が短時間で済むという効果が生じる。
【００２２】
なお、「硬貨の中心を軸に回転対称に分割した領域」の代表例は「硬貨の中心を頂点とする扇形の領域」であるが、「硬貨の中心を頂点とする扇形の領域から前記硬貨の中心を頂点とする小扇形の領域を除いた領域」あるいは「硬貨の中心を共通の中心とする大小の同心円で区切られた円環状の領域を、更に前記同心円の半径で区切った領域」であってもよい。例えば、特殊なメダル等であって、中心部の円板に任意の意匠が施され、周囲の円環部に共通の意匠を施されているようなものを、その共通の意匠について識別するような場合は、中心部の意匠にマスクを掛ける必要があるので、上記のような領域を設定する意味がある。
【００２３】
本発明の硬貨認識装置の第４の構成は、前記第３の構成において、前記領域分割手段は、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であることを特徴とする。
【００２４】
本発明の硬貨認識装置の第５の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えることを特徴とする。
【００２５】
この構成によれば、硬貨の表面の模様の２値化画像を扇形領域に分割して得られた係数ベクトルＰ’と、円環領域に分割して得られた画素値ベクトルＱを組み合わせた特徴ベクトルに基づいて硬貨の識別を行うので、識別精度が向上する。
【００２６】
本発明の硬貨認識装置の第６の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする。
【００２７】
本発明の硬貨認識装置の第７の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備え、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２８】
この構成によれば、硬貨の表面のエッジ画像を、複数の領域に分割して、それぞれの領域について得られた複数離散画素値ヒストグラムを行方向または列方向に配列して画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出して、前記画素値行列に基づいて、硬貨の識別を行う。そのため識別の基準となる情報が多くなり、精度の高い識別が可能になる。
【００２９】
本発明の硬貨認識装置の第８の構成は、前記第７の構成において、前記領域分割手段は、前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であることを特徴とする。
【００３０】
本発明の硬貨認識装置の第９の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段を備え、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
この構成によれば、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られる係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を当該硬貨の特徴量として、硬貨の識別を行うので、特徴量から回転オフセットの影響が除かれる。そのため、識別対象の硬貨の画像を回転して、表面の模様を正立させる処理が不要になり、識別速度が向上する。
【００３２】
本発明の硬貨認識装置の第１０の構成は、前記第９の構成において、前記領域分割手段は、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であることを特徴とする。
【００３３】
本発明の硬貨認識装置の第１１の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００３４】
この構成によれば、硬貨の表面の模様のエッジ画像を扇形領域に分割して得られた係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と、円環領域に分割して得られた画素値行列｛Ｑｉｊ｝を組み合わせた特徴行列に基づいて硬貨の識別を行うので、識別精度が更に向上する。
【００３５】
本発明の硬貨認識装置の第１２の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えることを特徴とする。
【００３６】
本発明の硬貨認識装置の第１３の構成は、前記第３乃至第６および第９乃至第１２の構成において、前記離散フーリエ変換手段における離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする。
【００３７】
この構成によれば、離散フーリエ変換を離散コサイン変換とするので、高速処理が可能となり、識別速度が向上する。
【００３８】
本発明の硬貨認識装置の第１４の構成は、前記第１乃至第１３の構成において、前記同一性判定手段における距離は類似度であることを特徴とする。
【００３９】
本発明の硬貨認識方法の第１の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有し、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする。
【００４０】
本発明の硬貨認識方法の第２の構成は、前記第１の構成において、前記領域分割ステップは、前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４１】
本発明の硬貨認識方法の第３の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップを有し、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００４２】
本発明の硬貨認識方法の第４の構成は、前記第３の構成において、前記領域分割ステップは、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４３】
本発明の硬貨認識方法の第５の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有することを特徴とする。
【００４４】
本発明の硬貨認識方法の第６の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値ベクトルＱと前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有することを特徴とする。
【００４５】
本発明の硬貨認識方法の第７の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有し、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする。
【００４６】
本発明の硬貨認識方法の第８の構成は、前記第７の構成において、前記領域分割ステップは、前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４７】
本発明の硬貨認識方法の第９の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップを有し、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００４８】
本発明の硬貨認識方法の第１０の構成は、前記第９の構成において、前記領域分割ステップは、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４９】
本発明の硬貨認識方法の第１１の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００５０】
本発明の硬貨認識方法の第１２の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００５１】
本発明の硬貨認識方法の第１３の構成は、前記第３乃至第６および第９乃至第１２の構成において、前記フーリエ変換ステップにおける離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする。
【００５２】
本発明の硬貨認識方法の第１４の構成は、前記第１乃至第１３の構成において、前記同一性判定ステップにおける距離は類似度であることを特徴とする。
【００５３】
本発明のプログラムは、前記第１乃至第１４の何れかに記載の硬貨識別方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００５４】
以上説明したように、本発明の硬貨識別装置および方法は、硬貨の回転オフセットの影響を受けないので、硬貨の識別を短時間に行うことができる。また扇形領域分割によって得られた特徴量と円環領域分割によって得られた特徴量を組み合わせて硬貨の同一性を判定するので、硬貨の識別精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００５６】
図１は、本発明の実施例１に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。本発明の実施例１に係る硬貨識別装置１は、識別対象の硬貨（以下、対象硬貨と言う。）および識別の基準となる真正硬貨（以下、基準硬貨と言う。）の特徴量を算出する特徴量算出手段２と、特徴量算出手段２で算出した前記基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段３、および基準硬貨の特徴量と前記対象硬貨の特徴量の間の類似度を算出して、両者の同一性を判定する同一性判定手段４から構成されている。
【００５７】
なお、同一性判定手段４の判定結果は出力装置１２に出力されるが、判定結果の出力先は、ディスプレイ装置や音声出力装置などには限られない。例えば、上位の装置つまり自動販売機、預金自動預払機、自動両替機などに判定結果を送信するインターフェイスなどに出力する場合もある。
【００５８】
特徴量算出手段２は、撮像手段５、エッジ画像生成手段６、２値化画像生成手段７、扇形領域分割手段８、円環領域分割手段９、画素値ベクトル算出手段１０および離散フーリエ変換手段１１を備えている。
【００５９】
撮像手段５は、例えばＣＣＤカメラのような、対象硬貨および基準硬貨の表面の画像を光学的手段で取得して、電子的なデジタル信号に変換して出力する装置であり、硬貨の表面の模様の検出に十分な解像度を備えた物が望ましい。
【００６０】
エッジ画像生成手段６は、撮像手段５で取得した硬貨の表面の画像からエッジを抽出してエッジ画像を生成するモジュールである。ここで、エッジとは画像の濃淡又は色の変化の境目（輝度や色調が不連続に変化する部分）を指し、エッジ画像生成手段６は硬貨の外縁や硬貨の表面の彫刻の輪郭線などの硬貨の外観上の特徴となる部分の画素を抽出して、エッジ画像を生成する。なお、エッジ抽出のアルゴリズムは本発明の本質部分ではないので詳細な説明は省略するが、ここではCannyの方法を用いた。また、エッジ抽出のアルゴリズムはこの他に、Nalwa-Binfordの方法、Sarkar-Boyerの方法、 Solberの方法など多くのアルゴリズムが提案されているので、これらの公知のアルゴリズムを適宜選択すればよい。
【００６１】
２値化画像生成手段７は、前記エッジ画像を構成する画素を所定の閾値と比較して、画素値が前記閾値を超える画素の画素値を「１」に、画素値が前記閾値以下の画素の画素値を「０」に置き代えて、２値化画像を生成するモジュールである。
【００６２】
扇形領域分割手段８および円環領域分割手段９は、前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数）の領域（以下、「セクション」と呼ぶ。）に分割するモジュールである。扇形領域分割手段８は、円形の前記２値化画像を硬貨の中心点を頂点とし、中心角の等しい（つまり、同型・同面積）の扇形のセクションに分割し、円環領域分割手段９は前記２値化画像を硬貨の輪郭の円形の中心を中心とする同心円で分割して、面積の等しい円板および円環状のセクションに分割する。
【００６３】
図２は扇形領域分割手段８による領域分割の例を示す図であり、円形の２値化画像を中心角の等しい（つまり、同型・同面積）の１２個の扇形のセクションＳ１‥‥Ｓ１２に分割した例である。
【００６４】
図３は円環領域分割手段９による領域分割の例を示す図であり、円形の２値化画像を前記円形の中心を中心とする同心円で分割して、面積の等しい円板および円環状のセクションＳＳ１‥‥Ｓ５（セクションＳ１のみが円板、他は円環である。）に分割した例であり、Ｒ１‥‥Ｒ５はセクションＳ１‥‥Ｓ５の外周をなす円の半径である。なお、半径Ｒの円板をＭ個のセクションＳ１‥‥ＳＭに分割した場合の、円板の中心からｍ番目のセクションＳｍの外周をなす円の半径Ｒｍは下記の式（１）で与えられる。
【００６５】
【数１】
【００６６】
画素値ベクトル算出手段１０は、扇形領域分割手段８又は円環領域分割手段９で分割された各セクションＳ１‥‥ＳＮに含まれる画素値が「１」の画素の個数あるいは画素値が「０」の画素の個数ｐ１‥‥ｐＮを成分とする行ベクトル（ｐi）を算出して、これを画素値ベクトルとして出力するモジュールである。
【００６７】
なお、前記画素の個数ｐ１‥‥ｐＮを各セクションに含まれる画素の個数ｐＣ（各セクションの面積は等しいから、ｐＣの値は全てのセクションについて等しい）で除して正規化した値を成分とする行ベクトル（ｐ１／ｐＣ，ｐ２／ｐＣ‥‥ｐＮ／ｐＣ）を画素値ベクトルにしてもよい。
【００６８】
離散フーリエ変換手段１１は、画素値ベクトル算出手段１０で算出した画素値ベクトル（ｐi）に対して、離散フーリエ変換を行って得られたフーリエ係数を成分とする行ベクトル（ｐ’i）を算出し、これを当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力するモジュールである。
【００６９】
本実施例では離散フーリエ変換手段１１において離散コサイン変換を行い、コサイン変換係数を成分とする行ベクトルを特徴量として出力した。
【００７０】
なお、離散フーリエ変換は、特徴量から回転オフセットの影響を除去するための処理である。セクションＳ１‥‥ＳＮが円環領域分割手段９で分割された円板または円環である場合は、画素値ベクトル（ｐi）は回転オフセットの影響を受けないから、図１において点線で示すように、離散フーリエ変換手段１１での処理を省いて、画素値ベクトル（ｐi）を当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力してもよい。
【００７１】
図４は、硬貨識別装置１による特徴量算出方法を示すフローチャートである。以下、図４に付したステップ番号と図１に付した符号を引用して、説明する。
【００７２】
（ステップ１）対象硬貨又は基準硬貨を撮像手段５で撮像して、当該硬貨の画像を取得する。
（ステップ２）エッジ画像生成手段６で、前記画像からエッジを抽出してエッジ画像を生成する。
（ステップ３）２値化画像生成手段７で、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する。
【００７３】
（ステップ４）扇形領域分割手段８で前記２値化画像を面積の等しい扇形のセクションに分割する。
（ステップ５）画素値ベクトル算出手段１０で、前記扇形のセクションについて、画素値ベクトル（ｐｎ）を算出する。
（ステップ６）離散フーリエ変換手段１１で、前記画素値ベクトル（ｐi）を離散フーリエ変換して、係数ベクトル（ｐ’i）を算出して、当該硬貨が基準硬貨であれば、前記係数ベクトル（ｐ’i）を基準データ記憶手段３に基準硬貨の特徴量として出力し、当該硬貨が対象硬貨であれば、前記係数ベクトル（ｐ’i）を対象硬貨の特徴量として、同一性判定手段４に出力する。
【００７４】
（ステップ７）円環領域分割手段９で、前記２値化画像を面積の等しい円板及び円環状のセクションに分割する。
（ステップ８）画素値ベクトル算出手段１０で、前記円板及び円環状のセクションについて、画素値ベクトル（ｑi）を算出する。当該硬貨が基準硬貨であれば、前記画素値ベクトル（ｑi）を基準データ記憶手段３に基準硬貨の特徴量として出力し、当該硬貨が対象硬貨であれば、前記画素値ベクトル（ｑi）を対象硬貨の特徴量として、同一性判定手段４に出力する。
【００７５】
なお、前述したように、円板及び円環状のセクションについて算出した画素値ベクトル（ｑi）は回転オフセットの影響を受けないから、前記画素値ベクトル（ｑi）に対しては離散フーリエ変換を行わない。
【００７６】
以上の手順で算出された基準硬貨および対象硬貨の特徴量に基づいて、基準硬貨と対象硬貨の同一性が、同一性判定手段４によって判定される。図５は、同一性判定手段４による同一性判定の手順を示すフローチャートである。以下、図５に付したステップ番号と図１に付した符号を引用して、説明する。
【００７７】
（ステップ９）対象硬貨の係数ベクトル（ｐ’i）および画素値ベクトル（ｑi）から、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）＝｛（ｐ’i），（ｑi）｝を算出する。
（ステップ１０）同様に、基準データ記憶手段３に格納していた基準硬貨の係数ベクトルおよび画素値ベクトルから、基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）を算出する。
（ステップ１１）対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度を算出する。
（ステップ１２）前記類似度が所定の閾値を超えていれば、ステップ１３に進み、そうでなければ、ステップ１４に進む。
（ステップ１３）基準硬貨と対象硬貨が同一である旨を出力手段１２に出力して終了する。
（ステップ１４）基準硬貨と対象硬貨が同一でない旨を出力手段１２に出力して終了する。
【００７８】
なお、特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度Ｓは、下記の式（２）で与えられる。
【００７９】
【数２】
【００８０】
また、本実施例では、特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度Ｓに基づいて、基準硬貨と対象硬貨が同一性を判定したが、その他の距離、例えば、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間のユークリッド距離、マハラノビス距離等に基づいて判定しても良い。
【００８１】
また、上記の同一性判定の手順では、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の距離を基準に両者の同一性を判定したが、対象硬貨の係数ベクトル（ｘｐ’i）と基準硬貨の係数ベクトル（ｙｐ’i）の間の距離Ｄｐと、対象硬貨の画素値ベクトル（ｘｑi）と基準硬貨の画素値ベクトル（ｙｑi）の間の距離Ｄｑを算出して、下記の式（３）で求めた距離Ｄｐと距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇを所定の閾値と比較して、対象硬貨と基準硬貨の同一性を判定してもよい。なお、重みＷｐ、Ｗｑは実験的に最適値を決定すればよい。
【００８２】
【数３】
【実施例２】
【００８３】
図６は、本発明の実施例２に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。本発明の実施例２に係る硬貨識別装置２１は、特徴量算出手段２２、基準データ記憶手段３、および、同一性判定手段４から構成されている点で、実施例１で示した硬貨識別装置１と共通するが、特徴量算出手段２２において、２値化画像の生成を行わない点が実施例１の硬貨識別装置１とは異なる。以下、硬貨識別装置１と異なる点を中心に説明し、共通する構成要素については同一の符号を付して説明を省略する。
【００８４】
特徴量算出手段２２は、撮像手段５、エッジ画像生成手段６、扇形領域分割手段８、円環領域分割手段９、画素値行列算出手段２３および離散フーリエ変換手段１１を備えている。
【００８５】
画素値行列算出手段２３は、扇形領域分割手段８又は円環領域分割手段９で分割されたセクションＳｎ（ｎ＝１‥‥Ｎ）に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された値で近似して、前記Ｋ個の量子化した画素値に対応する画素の個数を計数して画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を求め、全て（Ｎ個）のセクションの画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を列方向に配列して、画素値行列｛ｐｉｊ｝を算出するモジュールである。
【００８６】
なお、ここではＮ個の画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を列方向に配列して、Ｎ行Ｋ列の行列を構成したものを、画素値行列｛ｐｉｊ｝としたが、Ｎ個の画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を行方向に配列して、Ｋ行Ｎ列の行列を構成したものを、画素値行列｛ｐｉｊ｝としてもよい。
【００８７】
また、画素値行列｛ｐｉｊ｝を各セクションに含まれる画素の個数ｐＣ（各セクションの面積は等しいから、ｐＣの値は全てのセクションについて等しい。）で除して正規化しても良い。
【００８８】
離散フーリエ変換手段１１は、画素値行列算出手段２３で算出した画素値行列｛ｐｉｊ｝に対して、２次元の離散フーリエ変換を行って得られたフーリエ係数を成分とする行列｛ｐ’ｉｊ｝を算出し、これを当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力する。
【００８９】
本実施例では離散フーリエ変換手段１１において２次元の離散コサイン変換を行い、コサイン変換係数を要素とする行列を特徴量として出力した。
【００９０】
なお、離散フーリエ変換は、特徴量から回転オフセットの影響を除去するための処理である。セクションＳ１‥‥ＳＮが円環領域分割手段９で分割された円板または円環である場合は、画素値行列｛ｐｉｊ｝は回転オフセットの影響を受けないから、図６において点線で示すように、離散フーリエ変換手段１１での処理を省いて、画素値行列｛ｐｉｊ｝を当該硬貨の特徴量として対して、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力してもよい。
【００９１】
硬貨識別装置２１による特徴量算出方法及び同一性判定方法は、特徴量が行列であること以外は、実施例１で説明した硬貨識別装置１による方法と同一なので、説明を省略する。
【００９２】
なお、基準硬貨の特徴量の算出を、複数の使用済みの真正硬貨について実施して、得られた値の平均を特徴量としても良い。現に流通している（使用済み）硬貨は摩耗・変色等によって特徴量が変化しているからである。
【００９３】
また、実施例１および実施例２では、扇形領域分割によって得られた特徴量と円環領域分割によって得られた特徴量を組み合わせて硬貨の同一性を判定する例を示したが、扇形領域分割によって得られた特徴量のみに基づいて同一性を判定してもよいし、円環領域分割によって得られた特徴量のみに基づいて同一性を判定してもよい。また、扇形あるいは円環以外の形状の領域に分割してもよい。
【００９４】
また、硬貨識別装置１および硬貨識別装置２１は、各モジュールについて専用のハードウェアを製作して実現できるが、各モジュールの機能をプログラムに記述して、コンピュータに搭載して実現することも可能である。
【００９５】
また、本発明の硬貨識別装置および硬貨識別方法による識別対象は狭義の硬貨、つまり金属製の補助貨幣に限られない。硬貨に類似する物、例えばメダル類、遊技場で用いられるコイン状のチップ等の識別にも本発明を適用できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の実施例１に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。
【図２】扇形領域分割の例を示す図である。
【図３】円環領域分割の例を示す図である。
【図４】本発明の実施例１に係る特徴量算出方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例１に係る同一性判定方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例２に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。
【符号の説明】
【００９７】
１ 硬貨識別装置
２ 特徴量算出手段
３ 基準データ記憶手段
４ 同一性判定手段
５ 撮像手段
６ エッジ画像生成手段
７ ２値化画像生成手段
８ 扇形領域分割手段
９ 円環領域分割手段
１０ 画素値ベクトル算出手段
１１ 離散フーリエ変換手段
１２ 出力装置
２１ 硬貨識別装置
２２ 特徴量算出手段
２３ 画素値行列算出手段
Ｓ１〜Ｓ１２ セクション
Ｒ１〜Ｒ５ 円環分割されたセクションＳ１〜Ｓ５の外周の半径
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬貨および硬貨に類似するメダル類の表面の模様を検出して識別を行う硬貨識別装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無人で硬貨を受け入れて取り扱う装置、例えば、自動販売機、預金自動預払機などは硬貨識別装置を備えて、顧客によって投入された硬貨の種類の識別および真偽の判別を行っている。従来の硬貨識別装置は、硬貨の寸法、質量、材質等に基づいて識別を行うのが一般的であったが、このような硬貨識別装置は、外形寸法、材質が近似した外国硬貨の不正使用や、外形寸法等だけを正規の硬貨に似せた偽造硬貨の使用を排除することが難しかった。そこで、真正硬貨の表面の模様を撮像して取得したデータと、識別対象の表面の模様を撮像して取得したデータを比較して、識別対象の硬貨の種類の真贋を判別する装置が各種提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０°分抽出したサンプリングデータと標準画像データとの類似度に基づいて硬貨の真偽を判定する方法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、硬貨の表面から反射された光から生成したパターンデータを基準パターンデータと比較することにより、硬貨を判別する硬貨判別装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、硬貨等を識別の対象とする模様識別装置であって、識別対象の画像を複数の領域に分割し、基準画像との各領域毎の一致度合いに基づいて識別を行う模様識別装置が開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、判定対象の硬貨のデジタル画像から、硬貨の外周部と同心円状のリングパターンを抽出して、前記リングパターンの数を基準データと比較して硬貨の真偽を判定する硬貨認識装置が開示されている。
【０００７】
また、特許文献５には、硬貨の画像データを複数の円環領域に区分して、前記円環領域毎に特徴量の存在する比率を並べた円環パターンを作成して、前記円環パターンと基準パターンを比較して金種を判断する硬貨識別装置が開示されている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−２３３８５１号公報
【特許文献２】特許第３５２５３６０号
【特許文献３】特開２００４−１５７７２７号公報
【特許文献４】特許第３３５９９８６号
【特許文献５】特許第３１０７２３９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
言うまでもなく、一般に硬貨の平面形は円形なので、硬貨識別装置で識別対象の硬貨の画像を撮像する際に、硬貨の平面に刻まれた図柄が前記画像において正立するように位置決めすることは困難である。したがって、多くの場合、前記画像における図柄は正立位置に対して硬貨の中心周りに未知の角度θだけ回転している。以下、本明細書ではこの角度θを回転オフセットと呼ぶことにする。
【００１０】
識別対象の硬貨の画像の回転オフセットと、識別の基準となる真正硬貨の画像の回転オフセットは異なっているから、両者の画像の比較を行う際には、両者の回転オフセットを等しくする操作が必要であり、特許文献１〜３に記載の発明では、識別対象の硬貨の画像を硬貨の中心回りに回転させて、識別対象の硬貨の画像と真正硬貨の画像の一致率が最大になる角度を捜して、その角度における一致率を基準に硬貨の識別を行っていた。
【００１１】
しかしながら、特許文献１〜３に記載の発明は、識別対象の硬貨の画像を微少角度ずつ回転させて、その度に画像の一致率を算出する操作を繰り返すので、処理に時間を要し、大量の硬貨を短時間で識別する高速処理には向かないという問題があった。
【００１２】
また、特許文献４に記載の発明は、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄を基準に硬貨を識別するので、回転オフセットを調整する必要はないが、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄を持たない硬貨の識別には適用できないという問題があった。また、硬貨の外周部と同心円状に配置された図柄についてのみ模倣した簡易な偽造硬貨を真正硬貨と誤認するという問題もあった。
【００１３】
また、特許文献５に記載の発明は、硬貨の画像データを複数の円環領域に区分して、前記円環領域毎に特徴量の存在する比率を求めて、前記円環領域毎の前記比率に基づいて硬貨を識別するので、回転オフセットを調整する必要はないが、各円環領域の面積については考慮されていない。そのため、特許文献５の実施例にあるように、硬貨の半径を等分して複数円環領域に区分すると、内側の円環領域に比べて外側の円環領域の面積は大きくなる。面積の異なる円環領域に存在する特徴量の比率を重み付けせずに取り扱っているから、結果として内側の円環領域に存在する特徴量の比率に重みを付けて取り扱うことになるので、内側の円環領域に存在する特徴量の比率に引きずられた識別がなされるという問題があった。
【００１４】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、硬貨の識別を高速かつ、高精度で行える硬貨識別装置および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】
【００１５】
本発明の硬貨認識装置の第１の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備え、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、基準硬貨及び識別対象硬貨のそれぞれについて、硬貨の表面の模様を撮像した画像から、エッジ画像を生成して、前記エッジ画像から更に２値化画像を生成して、前記２値化画像を面積の等しい複数の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割して、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出し、前記基準硬貨及び前記識別対象硬貨の画素値ベクトルの間の距離に基づいて、両者の同一性を判定する。硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域の特徴量は回転オフセットの影響を受けないので、回転オフセットの調整なしに識別対称硬貨と基準硬貨の特徴量を比較して両者の同一性を判定できる。このため、識別に要する時間が短時間で済むという効果が生じる。
【００１７】
なお、硬貨の平面形は一般に円形なので、「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」の代表例は、「硬貨の輪郭と同心円をなす円周で区切られた、円板または円環状の領域」になるが、ここでいう「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」とは、円および円環状の領域に加えて、「中心点を共有する単数または複数の正多角形で区切られた領域」を含む広い概念である。
【００１８】
例えば、平面形が正八角形をなす特殊な形状の硬貨に対して、その硬貨の画像を中心点を共有する複数の正八角形で区切って、正八角形および正八角形の内部を正八角形に切り抜いた環状の図形に分割する場合も、「硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域」に分割することに含まれる。
【００１９】
本発明の硬貨認識装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記領域分割手段は、前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であることを特徴とする。
【００２０】
本発明の硬貨認識装置の第３の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域に分割する領域分割手段、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段を備え、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、硬貨の表面の模様の２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割した領域について得られた画素値ベクトルＰを離散フーリエ変換することによって、画素値ベクトルＰに含まれていた回転オフセットの影響を取り除くことができるので、識別に要する時間が短時間で済むという効果が生じる。
【００２２】
なお、「硬貨の中心を軸に回転対称に分割した領域」の代表例は「硬貨の中心を頂点とする扇形の領域」であるが、「硬貨の中心を頂点とする扇形の領域から前記硬貨の中心を頂点とする小扇形の領域を除いた領域」あるいは「硬貨の中心を共通の中心とする大小の同心円で区切られた円環状の領域を、更に前記同心円の半径で区切った領域」であってもよい。例えば、特殊なメダル等であって、中心部の円板に任意の意匠が施され、周囲の円環部に共通の意匠を施されているようなものを、その共通の意匠について識別するような場合は、中心部の意匠にマスクを掛ける必要があるので、上記のような領域を設定する意味がある。
【００２３】
本発明の硬貨認識装置の第４の構成は、前記第３の構成において、前記領域分割手段は、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であることを特徴とする。
【００２４】
本発明の硬貨認識装置の第５の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えることを特徴とする。
【００２５】
この構成によれば、硬貨の表面の模様の２値化画像を扇形領域に分割して得られた係数ベクトルＰ’と、円環領域に分割して得られた画素値ベクトルＱを組み合わせた特徴ベクトルに基づいて硬貨の識別を行うので、識別精度が向上する。
【００２６】
本発明の硬貨認識装置の第６の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする。
【００２７】
本発明の硬貨認識装置の第７の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備え、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２８】
この構成によれば、硬貨の表面のエッジ画像を、複数の領域に分割して、それぞれの領域について得られた複数離散画素値ヒストグラムを行方向または列方向に配列して画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出して、前記画素値行列に基づいて、硬貨の識別を行う。そのため識別の基準となる情報が多くなり、精度の高い識別が可能になる。
【００２９】
本発明の硬貨認識装置の第８の構成は、前記第７の構成において、前記領域分割手段は、前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であることを特徴とする。
【００３０】
本発明の硬貨認識装置の第９の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段を備え、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
この構成によれば、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られる係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を当該硬貨の特徴量として、硬貨の識別を行うので、特徴量から回転オフセットの影響が除かれる。そのため、識別対象の硬貨の画像を回転して、表面の模様を正立させる処理が不要になり、識別速度が向上する。
【００３２】
本発明の硬貨認識装置の第１０の構成は、前記第９の構成において、前記領域分割手段は、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であることを特徴とする。
【００３３】
本発明の硬貨認識装置の第１１の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えることを特徴とする。
【００３４】
この構成によれば、硬貨の表面の模様のエッジ画像を扇形領域に分割して得られた係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と、円環領域に分割して得られた画素値行列｛Ｑｉｊ｝を組み合わせた特徴行列に基づいて硬貨の識別を行うので、識別精度が更に向上する。
【００３５】
本発明の硬貨認識装置の第１２の構成は、硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段を備える特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えることを特徴とする。
【００３６】
本発明の硬貨認識装置の第１３の構成は、前記第３乃至第６および第９乃至第１２の構成において、前記離散フーリエ変換手段における離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする。
【００３７】
この構成によれば、離散フーリエ変換を離散コサイン変換とするので、高速処理が可能となり、識別速度が向上する。
【００３８】
本発明の硬貨認識装置の第１４の構成は、前記第１乃至第１３の構成において、前記同一性判定手段における距離は類似度であることを特徴とする。
【００３９】
本発明の硬貨認識方法の第１の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有し、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする。
【００４０】
本発明の硬貨認識方法の第２の構成は、前記第１の構成において、前記領域分割ステップは、前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４１】
本発明の硬貨認識方法の第３の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップを有し、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００４２】
本発明の硬貨認識方法の第４の構成は、前記第３の構成において、前記領域分割ステップは、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４３】
本発明の硬貨認識方法の第５の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有することを特徴とする。
【００４４】
本発明の硬貨認識方法の第６の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値ベクトルＱと前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有することを特徴とする。
【００４５】
本発明の硬貨認識方法の第７の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有し、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする。
【００４６】
本発明の硬貨認識方法の第８の構成は、前記第７の構成において、前記領域分割ステップは、前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４７】
本発明の硬貨認識方法の第９の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップを有し、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００４８】
本発明の硬貨認識方法の第１０の構成は、前記第９の構成において、前記領域分割ステップは、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであることを特徴とする。
【００４９】
本発明の硬貨認識方法の第１１の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００５０】
本発明の硬貨認識方法の第１２の構成は、撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップを有する特徴量算出ステップと、基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を同一性判定ステップとを有することを特徴とする。
【００５１】
本発明の硬貨認識方法の第１３の構成は、前記第３乃至第６および第９乃至第１２の構成において、前記フーリエ変換ステップにおける離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする。
【００５２】
本発明の硬貨認識方法の第１４の構成は、前記第１乃至第１３の構成において、前記同一性判定ステップにおける距離は類似度であることを特徴とする。
【００５３】
本発明のプログラムは、前記第１乃至第１４の何れかに記載の硬貨識別方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００５４】
以上説明したように、本発明の硬貨識別装置および方法は、硬貨の回転オフセットの影響を受けないので、硬貨の識別を短時間に行うことができる。また扇形領域分割によって得られた特徴量と円環領域分割によって得られた特徴量を組み合わせて硬貨の同一性を判定するので、硬貨の識別精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００５６】
図１は、本発明の実施例１に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。本発明の実施例１に係る硬貨識別装置１は、識別対象の硬貨（以下、対象硬貨と言う。）および識別の基準となる真正硬貨（以下、基準硬貨と言う。）の特徴量を算出する特徴量算出手段２と、特徴量算出手段２で算出した前記基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段３、および基準硬貨の特徴量と前記対象硬貨の特徴量の間の類似度を算出して、両者の同一性を判定する同一性判定手段４から構成されている。
【００５７】
なお、同一性判定手段４の判定結果は出力装置１２に出力されるが、判定結果の出力先は、ディスプレイ装置や音声出力装置などには限られない。例えば、上位の装置つまり自動販売機、預金自動預払機、自動両替機などに判定結果を送信するインターフェイスなどに出力する場合もある。
【００５８】
特徴量算出手段２は、撮像手段５、エッジ画像生成手段６、２値化画像生成手段７、扇形領域分割手段８、円環領域分割手段９、画素値ベクトル算出手段１０および離散フーリエ変換手段１１を備えている。
【００５９】
撮像手段５は、例えばＣＣＤカメラのような、対象硬貨および基準硬貨の表面の画像を光学的手段で取得して、電子的なデジタル信号に変換して出力する装置であり、硬貨の表面の模様の検出に十分な解像度を備えた物が望ましい。
【００６０】
エッジ画像生成手段６は、撮像手段５で取得した硬貨の表面の画像からエッジを抽出してエッジ画像を生成するモジュールである。ここで、エッジとは画像の濃淡又は色の変化の境目（輝度や色調が不連続に変化する部分）を指し、エッジ画像生成手段６は硬貨の外縁や硬貨の表面の彫刻の輪郭線などの硬貨の外観上の特徴となる部分の画素を抽出して、エッジ画像を生成する。なお、エッジ抽出のアルゴリズムは本発明の本質部分ではないので詳細な説明は省略するが、ここではCannyの方法を用いた。また、エッジ抽出のアルゴリズムはこの他に、Nalwa-Binfordの方法、Sarkar-Boyerの方法、 Solberの方法など多くのアルゴリズムが提案されているので、これらの公知のアルゴリズムを適宜選択すればよい。
【００６１】
２値化画像生成手段７は、前記エッジ画像を構成する画素を所定の閾値と比較して、画素値が前記閾値を超える画素の画素値を「１」に、画素値が前記閾値以下の画素の画素値を「０」に置き代えて、２値化画像を生成するモジュールである。
【００６２】
扇形領域分割手段８および円環領域分割手段９は、前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数）の領域（以下、「セクション」と呼ぶ。）に分割するモジュールである。扇形領域分割手段８は、円形の前記２値化画像を硬貨の中心点を頂点とし、中心角の等しい（つまり、同型・同面積）の扇形のセクションに分割し、円環領域分割手段９は前記２値化画像を硬貨の輪郭の円形の中心を中心とする同心円で分割して、面積の等しい円板および円環状のセクションに分割する。
【００６３】
図２は扇形領域分割手段８による領域分割の例を示す図であり、円形の２値化画像を中心角の等しい（つまり、同型・同面積）の１２個の扇形のセクションＳ１‥‥Ｓ１２に分割した例である。
【００６４】
図３は円環領域分割手段９による領域分割の例を示す図であり、円形の２値化画像を前記円形の中心を中心とする同心円で分割して、面積の等しい円板および円環状のセクションＳＳ１‥‥Ｓ５（セクションＳ１のみが円板、他は円環である。）に分割した例であり、Ｒ１‥‥Ｒ５はセクションＳ１‥‥Ｓ５の外周をなす円の半径である。なお、半径Ｒの円板をＭ個のセクションＳ１‥‥ＳＭに分割した場合の、円板の中心からｍ番目のセクションＳｍの外周をなす円の半径Ｒｍは下記の式（１）で与えられる。
【００６５】
【数１】
【００６６】
画素値ベクトル算出手段１０は、扇形領域分割手段８又は円環領域分割手段９で分割された各セクションＳ１‥‥ＳＮに含まれる画素値が「１」の画素の個数あるいは画素値が「０」の画素の個数ｐ１‥‥ｐＮを成分とする行ベクトル（ｐi）を算出して、これを画素値ベクトルとして出力するモジュールである。
【００６７】
なお、前記画素の個数ｐ１‥‥ｐＮを各セクションに含まれる画素の個数ｐＣ（各セクションの面積は等しいから、ｐＣの値は全てのセクションについて等しい）で除して正規化した値を成分とする行ベクトル（ｐ１／ｐＣ，ｐ２／ｐＣ‥‥ｐＮ／ｐＣ）を画素値ベクトルにしてもよい。
【００６８】
離散フーリエ変換手段１１は、画素値ベクトル算出手段１０で算出した画素値ベクトル（ｐi）に対して、離散フーリエ変換を行って得られたフーリエ係数を成分とする行ベクトル（ｐ’i）を算出し、これを当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力するモジュールである。
【００６９】
本実施例では離散フーリエ変換手段１１において離散コサイン変換を行い、コサイン変換係数を成分とする行ベクトルを特徴量として出力した。
【００７０】
なお、離散フーリエ変換は、特徴量から回転オフセットの影響を除去するための処理である。セクションＳ１‥‥ＳＮが円環領域分割手段９で分割された円板または円環である場合は、画素値ベクトル（ｐi）は回転オフセットの影響を受けないから、図１において点線で示すように、離散フーリエ変換手段１１での処理を省いて、画素値ベクトル（ｐi）を当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力してもよい。
【００７１】
図４は、硬貨識別装置１による特徴量算出方法を示すフローチャートである。以下、図４に付したステップ番号と図１に付した符号を引用して、説明する。
【００７２】
（ステップ１）対象硬貨又は基準硬貨を撮像手段５で撮像して、当該硬貨の画像を取得する。
（ステップ２）エッジ画像生成手段６で、前記画像からエッジを抽出してエッジ画像を生成する。
（ステップ３）２値化画像生成手段７で、前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する。
【００７３】
（ステップ４）扇形領域分割手段８で前記２値化画像を面積の等しい扇形のセクションに分割する。
（ステップ５）画素値ベクトル算出手段１０で、前記扇形のセクションについて、画素値ベクトル（ｐｎ）を算出する。
（ステップ６）離散フーリエ変換手段１１で、前記画素値ベクトル（ｐi）を離散フーリエ変換して、係数ベクトル（ｐ’i）を算出して、当該硬貨が基準硬貨であれば、前記係数ベクトル（ｐ’i）を基準データ記憶手段３に基準硬貨の特徴量として出力し、当該硬貨が対象硬貨であれば、前記係数ベクトル（ｐ’i）を対象硬貨の特徴量として、同一性判定手段４に出力する。
【００７４】
（ステップ７）円環領域分割手段９で、前記２値化画像を面積の等しい円板及び円環状のセクションに分割する。
（ステップ８）画素値ベクトル算出手段１０で、前記円板及び円環状のセクションについて、画素値ベクトル（ｑi）を算出する。当該硬貨が基準硬貨であれば、前記画素値ベクトル（ｑi）を基準データ記憶手段３に基準硬貨の特徴量として出力し、当該硬貨が対象硬貨であれば、前記画素値ベクトル（ｑi）を対象硬貨の特徴量として、同一性判定手段４に出力する。
【００７５】
なお、前述したように、円板及び円環状のセクションについて算出した画素値ベクトル（ｑi）は回転オフセットの影響を受けないから、前記画素値ベクトル（ｑi）に対しては離散フーリエ変換を行わない。
【００７６】
以上の手順で算出された基準硬貨および対象硬貨の特徴量に基づいて、基準硬貨と対象硬貨の同一性が、同一性判定手段４によって判定される。図５は、同一性判定手段４による同一性判定の手順を示すフローチャートである。以下、図５に付したステップ番号と図１に付した符号を引用して、説明する。
【００７７】
（ステップ９）対象硬貨の係数ベクトル（ｐ’i）および画素値ベクトル（ｑi）から、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）＝｛（ｐ’i），（ｑi）｝を算出する。
（ステップ１０）同様に、基準データ記憶手段３に格納していた基準硬貨の係数ベクトルおよび画素値ベクトルから、基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）を算出する。
（ステップ１１）対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度を算出する。
（ステップ１２）前記類似度が所定の閾値を超えていれば、ステップ１３に進み、そうでなければ、ステップ１４に進む。
（ステップ１３）基準硬貨と対象硬貨が同一である旨を出力手段１２に出力して終了する。
（ステップ１４）基準硬貨と対象硬貨が同一でない旨を出力手段１２に出力して終了する。
【００７８】
なお、特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度Ｓは、下記の式（２）で与えられる。
【００７９】
【数２】
【００８０】
また、本実施例では、特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の類似度Ｓに基づいて、基準硬貨と対象硬貨が同一性を判定したが、その他の距離、例えば、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間のユークリッド距離、マハラノビス距離等に基づいて判定しても良い。
【００８１】
また、上記の同一性判定の手順では、対象硬貨の特徴ベクトル（xi）と基準硬貨の特徴ベクトル（ｙi）の間の距離を基準に両者の同一性を判定したが、対象硬貨の係数ベクトル（ｘｐ’i）と基準硬貨の係数ベクトル（ｙｐ’i）の間の距離Ｄｐと、対象硬貨の画素値ベクトル（ｘｑi）と基準硬貨の画素値ベクトル（ｙｑi）の間の距離Ｄｑを算出して、下記の式（３）で求めた距離Ｄｐと距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇを所定の閾値と比較して、対象硬貨と基準硬貨の同一性を判定してもよい。なお、重みＷｐ、Ｗｑは実験的に最適値を決定すればよい。
【００８２】
【数３】
【実施例２】
【００８３】
図６は、本発明の実施例２に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。本発明の実施例２に係る硬貨識別装置２１は、特徴量算出手段２２、基準データ記憶手段３、および、同一性判定手段４から構成されている点で、実施例１で示した硬貨識別装置１と共通するが、特徴量算出手段２２において、２値化画像の生成を行わない点が実施例１の硬貨識別装置１とは異なる。以下、硬貨識別装置１と異なる点を中心に説明し、共通する構成要素については同一の符号を付して説明を省略する。
【００８４】
特徴量算出手段２２は、撮像手段５、エッジ画像生成手段６、扇形領域分割手段８、円環領域分割手段９、画素値行列算出手段２３および離散フーリエ変換手段１１を備えている。
【００８５】
画素値行列算出手段２３は、扇形領域分割手段８又は円環領域分割手段９で分割されたセクションＳｎ（ｎ＝１‥‥Ｎ）に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された値で近似して、前記Ｋ個の量子化した画素値に対応する画素の個数を計数して画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を求め、全て（Ｎ個）のセクションの画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を列方向に配列して、画素値行列｛ｐｉｊ｝を算出するモジュールである。
【００８６】
なお、ここではＮ個の画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を列方向に配列して、Ｎ行Ｋ列の行列を構成したものを、画素値行列｛ｐｉｊ｝としたが、Ｎ個の画素値ヒストグラム（ｐ１ｎ，ｐ２ｎ，‥‥ｐＫｎ）を行方向に配列して、Ｋ行Ｎ列の行列を構成したものを、画素値行列｛ｐｉｊ｝としてもよい。
【００８７】
また、画素値行列｛ｐｉｊ｝を各セクションに含まれる画素の個数ｐＣ（各セクションの面積は等しいから、ｐＣの値は全てのセクションについて等しい。）で除して正規化しても良い。
【００８８】
離散フーリエ変換手段１１は、画素値行列算出手段２３で算出した画素値行列｛ｐｉｊ｝に対して、２次元の離散フーリエ変換を行って得られたフーリエ係数を成分とする行列｛ｐ’ｉｊ｝を算出し、これを当該硬貨の特徴量として、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力する。
【００８９】
本実施例では離散フーリエ変換手段１１において２次元の離散コサイン変換を行い、コサイン変換係数を要素とする行列を特徴量として出力した。
【００９０】
なお、離散フーリエ変換は、特徴量から回転オフセットの影響を除去するための処理である。セクションＳ１‥‥ＳＮが円環領域分割手段９で分割された円板または円環である場合は、画素値行列｛ｐｉｊ｝は回転オフセットの影響を受けないから、図６において点線で示すように、離散フーリエ変換手段１１での処理を省いて、画素値行列｛ｐｉｊ｝を当該硬貨の特徴量として対して、基準データ記憶手段３または同一性判定手段４に出力してもよい。
【００９１】
硬貨識別装置２１による特徴量算出方法及び同一性判定方法は、特徴量が行列であること以外は、実施例１で説明した硬貨識別装置１による方法と同一なので、説明を省略する。
【００９２】
なお、基準硬貨の特徴量の算出を、複数の使用済みの真正硬貨について実施して、得られた値の平均を特徴量としても良い。現に流通している（使用済み）硬貨は摩耗・変色等によって特徴量が変化しているからである。
【００９３】
また、実施例１および実施例２では、扇形領域分割によって得られた特徴量と円環領域分割によって得られた特徴量を組み合わせて硬貨の同一性を判定する例を示したが、扇形領域分割によって得られた特徴量のみに基づいて同一性を判定してもよいし、円環領域分割によって得られた特徴量のみに基づいて同一性を判定してもよい。また、扇形あるいは円環以外の形状の領域に分割してもよい。
【００９４】
また、硬貨識別装置１および硬貨識別装置２１は、各モジュールについて専用のハードウェアを製作して実現できるが、各モジュールの機能をプログラムに記述して、コンピュータに搭載して実現することも可能である。
【００９５】
また、本発明の硬貨識別装置および硬貨識別方法による識別対象は狭義の硬貨、つまり金属製の補助貨幣に限られない。硬貨に類似する物、例えばメダル類、遊技場で用いられるコイン状のチップ等の識別にも本発明を適用できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の実施例１に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。
【図２】扇形領域分割の例を示す図である。
【図３】円環領域分割の例を示す図である。
【図４】本発明の実施例１に係る特徴量算出方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例１に係る同一性判定方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例２に係る硬貨識別装置の制御ブロック図である。
【符号の説明】
【００９７】
１ 硬貨識別装置
２ 特徴量算出手段
３ 基準データ記憶手段
４ 同一性判定手段
５ 撮像手段
６ エッジ画像生成手段
７ ２値化画像生成手段
８ 扇形領域分割手段
９ 円環領域分割手段
１０ 画素値ベクトル算出手段
１１ 離散フーリエ変換手段
１２ 出力装置
２１ 硬貨識別装置
２２ 特徴量算出手段
２３ 画素値行列算出手段
Ｓ１〜Ｓ１２ セクション
Ｒ１〜Ｒ５ 円環分割されたセクションＳ１〜Ｓ５の外周の半径
【特許請求の範囲】
【請求項１】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備え、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項２】
前記領域分割手段は、
前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であること
を特徴とする請求項１に記載の硬貨識別装置。
【請求項３】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域に分割する領域分割手段、
前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段
を備え、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項４】
前記領域分割手段は、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であること
を特徴とする請求項３に記載の硬貨識別装置。
【請求項５】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項６】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項７】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備え、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項８】
前記領域分割手段は、
前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であること
を特徴とする請求項７に記載の硬貨識別装置。
【請求項９】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段
を備え、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１０】
前記領域分割手段は、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であること
を特徴とする請求項９に記載の硬貨識別装置。
【請求項１１】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１２】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１３】
前記離散フーリエ変換手段における離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする請求項３乃至６および請求項９乃至１２の何れかに記載の硬貨識別装置。
【請求項１４】
前記同一性判定手段における距離は類似度であることを特徴とする請求項１乃至１３の何れかに記載の硬貨識別装置。
【請求項１５】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有し、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項１６】
前記領域分割ステップは、
前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであること
を特徴とする請求項１５に記載の硬貨識別方法。
【請求項１７】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、
前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ
を有し、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項１８】
前記領域分割ステップは、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであること
を特徴とする請求項１７に記載の硬貨識別方法。
【請求項１９】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２０】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値ベクトルＱと前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２１】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有し、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２２】
前記領域分割ステップは、
前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであること
を特徴とする請求項２１に記載の硬貨識別方法。
【請求項２３】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ
を有し、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２４】
前記領域分割ステップは、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであること
を特徴とする請求項２３に記載の硬貨識別方法。
【請求項２５】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２６】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２７】
前記フーリエ変換ステップにおける離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする請求項１７乃至２０および請求項２３乃至２６の何れかに記載の硬貨識別方法。
【請求項２８】
前記同一性判定ステップにおける距離は類似度であることを特徴とする請求項１５乃至２７の何れかに記載の硬貨識別方法。
【請求項２９】
請求項１５乃至２８の何れかに記載の硬貨識別方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備え、前記画素値ベクトルＰを当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項２】
前記領域分割手段は、
前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であること
を特徴とする請求項１に記載の硬貨識別装置。
【請求項３】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個（Ｎは２以上の自然数、以下同じ。）の領域に分割する領域分割手段、
前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段
を備え、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項４】
前記領域分割手段は、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であること
を特徴とする請求項３に記載の硬貨識別装置。
【請求項５】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項６】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成手段、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出手段、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換手段、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個（Ｍは２以上の自然数、以下同じ。）の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱを記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱと前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項７】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備え、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項８】
前記領域分割手段は、
前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割手段であること
を特徴とする請求項７に記載の硬貨識別装置。
【請求項９】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ。）の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段
を備え、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の特徴量を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の特徴量と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の特徴量の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１０】
前記領域分割手段は、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割手段であること
を特徴とする請求項９に記載の硬貨識別装置。
【請求項１１】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段とを備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１２】
硬貨の表面の模様を撮像する撮像手段、
前記撮像手段で撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割手段、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個（Ｋは２以上の自然数、以下同じ）の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換手段、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割手段、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出手段
を備える特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出する基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝を記憶する基準データ記憶手段と、
前記特徴量算出手段が算出する識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記特徴量算出手段が算出する前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記基準データ記憶手段から読み出した前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を備えること
を特徴とする硬貨識別装置。
【請求項１３】
前記離散フーリエ変換手段における離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする請求項３乃至６および請求項９乃至１２の何れかに記載の硬貨識別装置。
【請求項１４】
前記同一性判定手段における距離は類似度であることを特徴とする請求項１乃至１３の何れかに記載の硬貨識別装置。
【請求項１５】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有し、画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項１６】
前記領域分割ステップは、
前記２値化画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであること
を特徴とする請求項１５に記載の硬貨識別方法。
【請求項１７】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、
前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
及び、前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ
を有し、前記係数ベクトルＰ’を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項１８】
前記領域分割ステップは、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであること
を特徴とする請求項１７に記載の硬貨識別方法。
【請求項１９】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱと、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’と画素値ベクトルＱから、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトル｛（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）,（Ｑ1,‥‥ＱＭ）｝を算出して、前記識別対象硬貨と前記基準硬貨の特徴ベクトルの間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２０】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を２値化して、２値化画像を生成する２値化画像生成ステップ、
前記２値化画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記各扇形領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｐｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｎ）を算出して、前記画素数Ｐｎを成分とする画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ、
前記画素値ベクトルＰ＝（Ｐ1,‥‥ＰＮ）を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎを成分とする係数ベクトルＰ’＝（Ｐ’1,‥‥Ｐ’Ｎ）を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記２値化画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ
及び、前記各領域に含まれる「１」または「０」の画素数Ｑｎ（ｎ＝１，２‥‥Ｍ）を算出して、前記画素数Ｑｎを成分とする画素値ベクトルＱ＝（Ｑ1,‥‥ＱＭ）を算出する画素値ベクトル算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数ベクトルＰ’と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数ベクトルＰ’の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値ベクトルＱと前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値ベクトルＱの間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２１】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＮ個の領域であって、硬貨の中心を回転対称軸とする回転対称図形をなす領域に分割する領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有し、前記画素値行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２２】
前記領域分割ステップは、
前記エッジ画像を硬貨の中心を中心とする円及び円環状の領域に分割する円環領域分割ステップであること
を特徴とする請求項２１に記載の硬貨識別方法。
【請求項２３】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を軸に回転対称に分割して、面積の等しいＮ個の領域に分割する領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各領域において前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
及び、前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ
を有し、前記係数行列を当該硬貨の特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の特徴量と、識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の特徴量の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２４】
前記領域分割ステップは、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする扇形の領域に分割する扇形領域分割ステップであること
を特徴とする請求項２３に記載の硬貨識別方法。
【請求項２５】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝及び識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と画素値行列｛Ｑｉｊ｝から、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列｛｛Ｐ’ｉｊ｝,｛Ｑｉｊ｝｝を算出して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の特徴行列の間の距離を算出して、その距離を閾値判定して、前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２６】
撮像手段で硬貨の表面の模様を撮像する撮像ステップ、
前記撮像ステップで撮像した硬貨の表面の模様のエッジを抽出してエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップ、
前記エッジ画像を硬貨の中心を頂点とする面積の等しいＮ個の扇形領域に分割する扇形領域分割ステップ、
前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各扇形領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＮ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｐｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ、
前記画素値行列｛Ｐｉｊ｝を離散フーリエ変換して得られるフーリエ係数Ｐ’ｉｊを要素とする係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝を算出する離散フーリエ変換ステップ、
前記エッジ画像を面積の等しいＭ個の円環領域に分割する円環領域分割ステップ、
及び、前記エッジ画像に含まれる画素の画素値をＫ個の量子化された画素値で近似して、前記各円環領域において、前記Ｋ個の量子化された画素値に対応する画素の個数を計数して得られたＭ個の離散画素値ヒストグラムを行方向又は列方向に配列して、画素値行列｛Ｑｉｊ｝を算出する画素値行列算出ステップ
を有する特徴量算出ステップと、
基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝と識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の係数行列｛Ｐ’ｉｊ｝の間の距離Ｄｐと、前記基準硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記基準硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝と前記識別対象硬貨について前記特徴量算出ステップを実行して得られた前記識別対象硬貨の画素値行列｛Ｑｉｊ｝の間の距離Ｄｑをそれぞれ算出して、前記距離Ｄｐと前記距離Ｄｑの重み付き和Ｄｇ＝Ｗｐ・Ｄｐ＋Ｗｑ・Ｄｑを算出して、前記重み付き和Ｄｇを閾値判定することにより前記基準硬貨と前記識別対象硬貨の同一性を判定する同一性判定手段を同一性判定ステップとを有すること
を特徴とする硬貨識別方法。
【請求項２７】
前記フーリエ変換ステップにおける離散フーリエ変換は離散コサイン変換であることを特徴とする請求項１７乃至２０および請求項２３乃至２６の何れかに記載の硬貨識別方法。
【請求項２８】
前記同一性判定ステップにおける距離は類似度であることを特徴とする請求項１５乃至２７の何れかに記載の硬貨識別方法。
【請求項２９】
請求項１５乃至２８の何れかに記載の硬貨識別方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２００６−１６４１９２（Ｐ２００６−１６４１９２Ａ）
【公開日】平成１８年６月２２日（２００６．６．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−３５８８３９（Ｐ２００４−３５８８３９）
【出願日】平成１６年１２月１０日（２００４．１２．１０）
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【出願人】（５０１３５８５０７）株式会社シスウェーブ (17)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年６月２２日（２００６．６．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年１２月１０日（２００４．１２．１０）
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【出願人】（５０１３５８５０７）株式会社シスウェーブ (17)
【Ｆターム（参考）】
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