JP2021174049A - 硬貨処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】各種の硬貨に応じた前処理を施した識別用の画像が得られる硬貨処理装置を提供する。【解決手段】実施形態によれば、硬貨処理装置は、インターフェースとプロセッサとを備える。インターフェースは、画像を取得する。プロセッサは、画像における硬貨の画像領域の中心を特定し、特定した硬貨の画像領域の中心からの距離に応じた複数の領域に異なる設定のノイズ除去処理を施した識別用の画像に基づいて硬貨を識別する。【選択図】 図３

Description

本発明の実施形態は、硬貨処理装置に関する。

釣銭機などの硬貨処理装置は、投入されたものが使用可の硬貨であるかを識別する。硬貨処理装置には、画像センサが撮影する画像から硬貨を識別するものがある。画像から硬貨を識別する技術では、画像センサが撮影した画像に対してノイズなどを除去するノイズフィルタによるフィルタ処理などの画像処理を施す。例えば、大きさなどが類似する使用不可の外貨などが存在する場合、使用可の硬貨であるかを精度良く判定するには、使用可の硬貨の特徴に応じた画像処理が必要である。

しかしながら、使用可とする硬貨であっても、種類によって、大きさ、図柄、材質などが異なることが多い。各種の硬貨を識別するための画像処理としては、特定の種類の硬貨の画像に適した画像処理が別の種類の硬貨の画像にも適した画像処理であるとは限らない。すなわち、画像センサが撮影した画像から使用可とする全ての種類の硬貨を精度良く識別できる識別用の画像を得ることは、難しいという問題がある。

特開平９−１３８８７５号公報

上記の課題を解決するため、各種の硬貨に応じた前処理を施した識別用の画像が得られる硬貨処理装置を提供する。

実施形態によれば、硬貨処理装置は、インターフェースとプロセッサとを備える。インターフェースは、画像を取得する。プロセッサは、画像における硬貨の画像領域の中心を特定し、特定した硬貨の画像領域の中心からの距離に応じた複数の領域に異なる設定のノイズ除去処理を施した識別用の画像に基づいて硬貨を識別する。

図１は、実施形態に係る硬貨処理装置の外観を示す斜視図である。 図２は、実施形態に係る硬貨処理装置の内部構造の例を示す平面図である。 図３は、実施形態に係る硬貨処理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係る硬貨処理装置における硬貨の識別処理を含む硬貨処理の動作例を説明するためのフローチャートである。 図５は、実施形態に係る硬貨処理装置におけるノイズ除去処理としてのフィルタ処理に用いられるノイズフィルタの例を説明するための図である。 図６は、実施形態に係る硬貨処理装置におけるノイズ除去処理としてのフィルタ処理に用いられるノイズフィルタの例を説明するための図である。 図７は、１円硬貨を撮影した画像に強いノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。 図８は、１円硬貨を撮影した画像に弱いノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。 図９は、５００円硬貨を撮影した画像に強いノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。 図１０は、５００円硬貨を撮影した画像に弱いノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。 図１１は、図９に示す画像と図１０に示す画像とを合成した合成画像の例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る硬貨処理装置における前処理の第１の処理例を説明するためのフローチャートである。 図１３は、実施形態に係る硬貨処理装置における前処理の第２の処理例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。
図１は、実施形態に係る硬貨処理装置１の構成例を示す外観図である。
実施形態に係る硬貨処理装置１は、ユーザが投入した硬貨の種類を識別する硬貨識別装置である。硬貨処理装置１は、硬貨の種類を種類することで投入された硬貨が使用可である硬貨であるか否かを判定する。硬貨処理装置１は、投入された硬貨が使用不可であると判定した場合、当該硬貨をリジェクトする。また、硬貨処理装置１は、投入された硬貨が使用可であると判定した場合、当該硬貨を種類ごとに分別して収納庫に格納する。

図１に示す外観において、硬貨処理装置１は、投入口２、受け皿３、表示器４および操作ボタン５などを備える。
投入口２は、ユーザが投入する硬貨を受け入れる受入口である。投入口２は、上方に向いて形成される。投入口２は、複数の硬貨が同時に投入可能な大きさに形成されてもよい。また、投入口２は、硬貨が１枚ずつ投入される大きさに形成されてもよい。
受け皿３は、硬貨処理装置１が払い出す硬貨を受ける。受け皿３は、利用者が硬貨を取り出すことが可能なように上面が開口した凹状をなす。

表示器４は、ユーザに対して各種の情報を通知するための画像を表示する表示装置である。表示器４は、例えば、液晶表示デバイス、７セグメント表示デバイスおよびＬＥＤ（light emitting diode）表示デバイスなどで構成される。
操作ボタン５は、複数のボタンから構成される。操作ボタン５としての各ボタンは、特定の指示を入力するためのキーとして設定される。操作ボタン５は、タッチパネルで構成しても良い。また、表示器４と操作ボタン５とは、タッチパネル付きの表示装置で構成しても良い。

次に、実施形態に係る硬貨処理装置１の内部構造について説明する。
図２は、硬貨処理装置１の内部構造の例を示す平面図である。
図２に示すように、硬貨処理装置１は、投入センサ群６（投入センサ６１、６２）、搬送ベルト７、投入ローラ８、ガイド板９、搬送ベルト１０、計測センサ群１１（１１１）、リジェクト孔１２、シャッタ１３、搬送ベルト１４、選別板１５、選別孔群１６（選別孔１６１，１６２、１６３、１６４、１６５、１６６）、搬送ベルト１７、収納センサ群１８（収納センサ１８１、１８２、１８３、１８４、１８５、１８６）、収納庫１９、仕切り板２０、分離ローラ２１、搬送ベルト群２２（搬送ベルト２２１、２２２、２２３、２２４、２２５、２２６）および排出センサ群２３（排出センサ２３１、２３２、２３３、２３４、２３５、２３６）を備える。

投入センサ６１、６２は、投入口２へ投入された硬貨を検出する。投入センサ６１、６２は、例えば、透過型の光センサで構成される。
搬送ベルト７は、投入口２の下方に配置される。搬送ベルト７は、上面に投入口２から投入された硬貨が落下するように設置される。搬送ベルト７は、上面に落下した硬貨を硬貨処理装置１の奥行方向（図２中の上方向）に向けて搬送する。
投入ローラ８は、搬送ベルト７により搬送される硬貨を１枚ずつ通過させる。

ガイド板９は、硬貨を搬送する搬送路を形成する。搬送ベルト１０は、ガイド板９の上面上の硬貨を所定の搬送方向へ搬送させる。搬送ベルト１０は、ガイド板９の上面との間に挟み込んだ状態の硬貨をガイド板９に沿って搬送させる。ガイド板９の上面は、硬貨を硬貨処理装置１の最奥部（図２中の上方向端部）の近傍まで搬送するための搬送路となる。また、搬送ベルト１０は、搬送ベルト７よりも高速で硬貨を搬送させる。搬送ベルト１０は、複数の硬貨が投入口２に同時に投入された場合、複数の硬貨を一定以上の間隔を保って連続的に搬送させる。

計測センサ群１１は、複数の計測センサから構成される。計測センサ群１１は、画像センサ１１１を含む。画像センサ１１１は、硬貨を撮影する。例えば、画像センサ１１１は、搬送ベルト１０によって搬送される硬貨を含む画像を撮影するように構成される。計測センサ群１１は、硬貨の特性を検出するセンサから構成されるものであれば良い。例えば、計測センサ群１１は、画像センサ１１１以外に、材質、厚さ、直径、重量、導電率などの硬貨の特性を表す特性値を計測するセンサを含むものとしても良い。

リジェクト孔１２は、硬貨をリジェクトするための孔である。リジェクト孔１２は、例えば、硬貨が落下するようにガイド板９の一部を開口することによって形成される。リジェクト孔１２は、硬貨が落下するように位置および大きさが定められる。リジェクト孔１２から落下した硬貨は、リジェクト孔１２の下方に配置されたリジェクトトレイに収納される。また、シャッタ１３は、リジェクト孔１２に設けられる。シャッタ１３が開くと、リジェクト孔１２から硬貨が落下する。シャッタ１３が閉じると、硬貨は、リジェクト孔１２を越えて搬送される。

搬送ベルト１４は、リジェクト孔１２を越えて搬送された硬貨を更に搬送させる。搬送ベルト１４は、搬送ベルト１０よりも低速で硬貨を搬送させる。これにより、搬送ベルト１４は、搬送ベルト１７と選別板１５との間に硬貨を緩やかに送り込む。

選別板１５は、硬貨を搬送する搬送路を形成する。搬送ベルト１７は、選別板１５の上面上の硬貨を所定の搬送方向（図２中の左方向）へ搬送させる。選別板１５の上面は、硬貨を硬貨処理装置１の所定の搬送方向へ搬送させるための搬送路となる。搬送ベルト１７は、搬送ベルト１４によって選別板１５の上面との間に送り込まれた硬貨を、選別板１５との間に挟み込んだ状態で選別板１５に沿って搬送させる。

選別孔群１６（選別孔１６１〜１６６）は、選別板１５の一部を開口するように形成される。選別孔１６１〜１６６は、搬送ベルト１７による硬貨の搬送方向において選別孔１６１〜１６６の順番で選別板１５に沿って形成される。選別孔１６１〜１６６は、それぞれが予め定められた開口面積となるように構成される。図２に示す例において、選別孔１６１〜１６６は、搬送方向に並べられた順番で開口面積が漸増する。選別孔１６１〜１６６のそれぞれの開口面積は、硬貨処理装置１が収納対象とする複数種類の硬貨の直径に応じて定められる。

例えば、収納対象とする硬貨は、日本国における１円、５円、１０円、５０円、１００円、５００円の各金種の硬貨であるものとする。選別孔１６１〜１６６は、１円、５０円、５円、１００円、１０円、５００円の各硬貨の直径に応じて、それぞれの開口面積が定められる。具体例として、選別孔１６１は、１円硬貨が通過し、かつ、５０円、５円、１００円、１０円および５００円の各硬貨が通過しない開口面積となるように構成する。また。選別孔１６２は、５０円の各硬貨が通過し、かつ、５円、１００円、１０円および５００円の各硬貨が通過しない開口面積となるように構成する。上記構成により、１円硬貨は選別孔１６１を通過し、５０円硬貨は通過するようにできる。

収納センサ群１８（収納センサ１８１〜１８６）は、選別孔群１６（選別孔１６１〜１６６）を通った硬貨を検出する。例えば、収納センサ１８１〜１８６は、それぞれ選別板１５の下方に設けられる。収納センサ１８１〜１８６は、選別孔１６１〜１６６を通って選別板１５から落下する硬貨を検出する。収納センサ１８１〜１８６は、例えば、透過型の光センサで構成される。

収納庫１９は、選別孔１６１〜１６６を通って落下した硬貨を収納する。収納庫１９は、貯留部１９１と待機部１９２とを有する。貯留部１９１は、複数の硬貨が重なりあった状態で収納する。待機部１９２は、硬貨を他の硬貨と重なり合うことがない状態で収納する。
仕切り板２０は、収納庫１９の内部空間を、各選別孔１６１〜１６６を通って落下した硬貨を個別に収納する６つの収納空間に仕切る。

分離ローラ２１は、貯留部１９１に収納されている硬貨を１枚ずつ待機部１９２へ送り込む。
搬送ベルト２２１〜２２６は、仕切り板２０により仕切られた６つの収納空間のそれぞれの底部に配置される。搬送ベルト２２１〜２２６は、各収納空間に収納されている硬貨を受け皿３に向けて個別に搬送する。

排出センサ２３（２３１〜２３６）は、搬送ベルト２２によって搬送されて収納庫１９から排出される硬貨を検出する。排出センサ２３１〜２３６は、それぞれ搬送ベルト２２１〜２２６によって搬送されて収納庫１９から排出される硬貨を検出する。排出センサ２３１〜２３６は、例えば、反射型の光センサで構成される。

次に、実施形態に係る硬貨処理装置１の制御系の構成について説明する。
図３は、実施形態に係る硬貨処理装置１の制御系の構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、硬貨処理装置１は、表示器４、操作ボタン５、投入センサ群６、計測センサ群１１、収納センサ群１８、排出センサ群２３、プロセッサ３１０、ＲＯＭ（read-only memory）３１１、ＲＡＭ（random-access memory）３１２、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（electrically erasable programmable read-only memory）３１３、通信インターフェース３１４、Ｉ／Ｏ回路３１５、モータ群３１７、および、ソレノイド群３１８を有する。

プロセッサ３１０は、プログラムを実行する演算回路を含む。プロセッサ３１０は、例えば、ＣＰＵである。プロセッサ３１０は、ＲＯＭ３１又はＥＥＰＲＯＭ３１３が記憶するプログラムを実行することで硬貨処理装置１を動作させる。例えば、プロセッサ３１０は、ＲＯＭ３１１又はＥＥＰＲＯＭ３１３が記憶する動作制御用のプログラムを実行することで硬貨処理装置１の各部の動作を制御する。また、プロセッサ３１０は、ＲＯＭ３１１又はＥＥＰＲＯＭ３１３が記憶する演算処理用のプログラムを実行することで各種の演算処理を実行する。プロセッサ３１０は、演算処理として、画像処理を含む硬貨識別処理を実行する。

ＲＯＭ３１１は、不揮発性のメモリである。ＲＯＭ３１１は、プロセッサ３１０が実行するプログラムを記憶する。例えば、ＲＯＭ３１１は、ＯＳ（オペレーティングシステム）のプロセッサおよびＯＳ上で動作する各種のプログラムを記憶する。また、ＲＯＭ３１１は、プログラム以外に、各種の処理を行うために使用する設定値などのデータも記憶する。

ＲＡＭ３１２は、揮発性のメモリである。ＲＡＭ３１２は、一時的にデータを保持するワーキングメモリとして使用される。例えば、ＲＡＭ３１２は、プロセッサ３１０が処理を実行するために使用するデータあるいは処理結果などを一時的に記憶する。
ＥＥＰＲＯＭ３１３は、書き換え可能な不揮発性のメモリである。ＥＥＰＲＯＭ３１３は、プロセッサ３１０が実行するプログラム、各種の処理に用いる設定データ、処理結果などを示すデータを保存する。例えば、ＥＥＰＲＯＭ３１３は、処理結果を示す情報を管理するための管理テーブルが設けられる。

通信インターフェース３１４は、硬貨処理装置１が接続されるＰＯＳ端末などの上位装置と通信するためのインターフェースである。プロセッサ３１０は、通信インターフェース３１４を介してＰＯＳ端末などの外部装置と通信する。

各センサ群６、１８、２３における各センサは、Ｉ／Ｏ回路３１５を介してプロセッサ３１０に接続される。各センサ群６、１８、２３の各センサが検知した信号は、Ｉ／Ｏ回路３１５におけるインターフェース（Ｉ／Ｆ）を介してプロセッサ３１０へ供給される。図３に示す例において、投入センサ群６（投入センサ６１、６２）は、Ｉ／Ｏ回路３１５のインターフェース３２１を介してプロセッサ３１０に接続される。収納センサ群１８（収納センサ１８１〜１８６）は、Ｉ／Ｏ回路３１５のインターフェース３２２を介してプロセッサ３１０に接続される。排出センサ群２３（排出センサ２３１〜２３６）は、Ｉ／Ｏ回路３１５のインターフェース３２３を介してプロセッサ３１０に接続される。

モータ群３１７は、複数のモータを含む。例えば、モータ群３１７は、搬送ベルト７、１０、１４、１７、２２１〜２２６を駆動するための駆動ローラを回転させるモータを含む。モータ群３１７の各モータは、Ｉ／Ｏ回路３１５内のインターフェース３２７を介してプロセッサ３１０などに接続される。プロセッサ３１０は、インターフェース３２７を介してモータ群３１７の各モータに対して制御信号を供給することにより各モータの駆動を制御する。

ソレノイド群３１８は、シャッタ１３などの開閉機構を動作させるためのソレノイドを含む。ソレノイド群３１８の各ソレノイドは、Ｉ／Ｏ回路３１５内のインターフェース３２８を介してプロセッサ３１０などに接続される。プロセッサ３１０は、インターフェース３２８を介してソレノイド群３１８の各ソレノイドに対して制御信号を供給することにより各ソレノイドの駆動を制御する。

表示器４は、Ｉ／Ｏ回路３１５内のインターフェース３２５を介してプロセッサ３１０などに接続される。表示器４は、インターフェース３２５を介してプロセッサ３１０から供給される制御信号に従って動作する。
操作ボタン５は、Ｉ／Ｏ回路３１５内のインターフェース３２６を介してプロセッサ３１０などに接続される。操作ボタン５は、入力されたことを示す信号をインターフェース３２６を介してプロセッサ３１０へ供給する。

次に、実施形態に係る硬貨処理装置１における硬貨の識別処理を含む硬貨処理について説明する。
硬貨処理装置１のプロセッサ３１０は、ＲＯＭ３１１又はＥＥＰＲＯＭ３１３に格納されるプログラムを実行することで硬貨の識別処理を含む硬貨処理を実行する。本実施形態においては、計測センサ群１１のうちの画像センサ１１１が撮影する画像に基づく硬貨の識別処理を含む硬貨処理について説明するものとする。

まず、ユーザが投入口１３に硬貨を投入したものとする。投入口２に硬貨が投入されると、投入センサ６１、６２は、投入口２に投入された硬貨を検知する。プロセッサ３１０は、投入センサ６１、６２が硬貨の投入を検知すると、搬送ベルト７および投入ローラ８を駆動させる。搬送ベルト７および投入ローラ８は、投入された硬貨を１個ずつガイド板９の上面に搬送させる。プロセッサ３１０は、搬送ベルト１０を駆動させてガイド板９上の硬貨を搬送する。

計測センサ群１１において、各センサは、搬送ベルト１０により搬送される硬貨から特定を示す情報を取得する。各センサは、特性を示す情報をプロセッサ３１０へ供給する。本実施形態に係る硬貨識別処理において、画像センサ１１１は、搬送ベルト１０により搬送される硬貨を撮影する。画像センサ１１１は、硬貨を撮影した画像（以下、硬貨画像と称する）をプロセッサ３１０へ供給する。プロセッサ３１０は、画像センサ１１１から硬貨画像を取得する（ＡＣＴ１２）。

プロセッサ３１０は、画像センサ１１１から硬貨画像を取得すると、当該硬貨画像に対して硬貨の識別処理を行うための前処理を施す（ＡＣＴ１３）。前処理は、硬貨画像から硬貨の種別を識別するための画像（識別用の画像）を生成するための画像処理である。前処理は、異なる設定による複数の画像処理を含む。例えば、前処理は、異なる設定の複数のフィルタ処理を含む。なお、前処理としては、２つの処理例について後で説明するものとする。また、プロセッサ３１０は、前処理を別の処理器に実施させ、別の処理器から前処理の処理結果を取得するようにしても良い。

プロセッサ３１０は、前処理を施した画像（識別用の画像）に基づいて硬貨の識別処理を実行する（ＡＣＴ１４）。硬貨の識別処理として、プロセッサ３１０は、硬貨種を判定するとともに、使用可の硬貨（収納庫に収納する硬貨）であるか否かを判定する。例えば、プロセッサ３１０は、自国の硬貨を使用可の硬貨として硬貨種を判定し、それ以外の硬貨（他国の硬貨および遊戯用のコインなど）を使用不可の硬貨と判定する。

ここで、硬貨の種類を識別する手法は、特定の手法に限定されるものではない。例えば、プロセッサ３１０は、前処理で得られた識別用の画像と各硬貨種のテンプレートとの比較照合などによるパターンマッチングによって硬貨種を判定しても良い。また、プロセッサ３１０は、前処理で２値の識別用の画像を取得し、硬貨の中心からの距離ごとに黒画素（または白画素）をカウントした画素分布によって硬貨種を識別するようにしても良い。

プロセッサ３１０は、硬貨の識別処理による識別結果に基づいて硬貨の搬送を制御する。プロセッサ３１０は、使用不可の硬貨であると判定した場合（ＡＣＴ１５、ＮＯ）、当該硬貨をリジェクトするように制御する（ＡＣＴ１７）。例えば、硬貨をリジェクトする場合、プロセッサ３１０は、シャッタ１３を開放させることによりリジェクト孔１２から硬貨を落下させる。

プロセッサ３１０は、使用可の硬貨であると判定した場合（ＡＣＴ１５、ＹＥＳ）、識別処理の結果に基づいて当該硬貨の種類を特定する。プロセッサ３１０は、当該硬貨を特定した種類の硬貨を収納する収納庫に収納させる（ＡＣＴ１６）。例えば、プロセッサ３１０は、シャッタ１３を閉鎖させることにより硬貨を搬送ベルト１４へ搬送させる。搬送ベルト１４は、搬送ベルト１７と選別板１５との間に硬貨を送り込む。搬送ベルト１７は、硬貨を選別板１５との間に挟み込んだ状態で選別板１５に沿って搬送する。選別板１５に沿って搬送される硬貨は、硬貨の種別に応じて設けられた選別孔１６１〜１６６の何れかから収納庫１９へ送られる。

次に、上述した硬貨処理装置１の硬貨処理における前処理について説明する。
本実施形態に係る硬貨処理装置１が収納対象とする硬貨は、大きさ（直径）が異なる種類があることを前提する。また、各種の硬貨は、表面に形成された図柄が異なり、画像センサ１１１で撮影する画像から種類が特定されるものとする。また、収納対象とする硬貨は、種類によって材質などが異なり、種類ごとに特有の特徴があるものとする。実施形態に係る硬貨処理装置１は、各種の硬貨の特徴に応じて複数種類の画像処理を前処理として実施する。前処理は、画像センサ１１１が撮影した画像から各種の硬貨が識別しやすくなるような識別用の画像を生成するものである。

例えば、日本国の硬貨において、１円硬貨は、アルミ製であるため、表面に傷がつきやすい。従って、１円硬貨を撮影した画像に対しては、表面の傷を除去しやすい強めのノイズ除去処理（ＮＲ）を実施すると、１円硬貨として識別し易い画像が得られる。逆に、１円硬貨を撮影した画像は、ノイズ除去処理を弱くすると、傷などの画像が残り易くなるため、１円硬貨として識別し難い画像となる。

ノイズ除去処理としては、例えば、ノイズフィルタを用いたフィルタ処理がある。ノイズフィルタは、強さが設定できる。ここで、ノイズフィルタの強さとは、孤立点として除去する範囲の大きさとして定義される。つまり、ノイズフィルタ（ノイズ除去処理）は、強くすればするほど、より大きな孤立点をノイズとして除去する。

図５および図６は、ノイズ除去処理としてのフィルタ処理に用いられるノイズフィルタを説明するための図である。
ここでは、白の画素と黒の画素とからなる２値画像における黒点（黒の画素）のノイズを除去するノイズ除去処理を想定して説明するものとする。図５および図６に示すように、ノイズフィルタは、設定された枠５０１、５０２を構成する画素群が全て白である場合、枠５０１、５０２内の画素を全て白に変換する。ノイズフィルタは、枠の大きさによって強さが決まる。枠が大きければ大きいほど、広範囲の画素が白に変換されるため、大きな黒点群が除去されることとなる。

例えば、図５に示す例では、ノイズフィルタとしての枠５０１は、５×５の画素枠で構成される。この場合、枠５０１を構成する各画素が全て白である場合、枠５０１の内側にある３×３の画素群が全て白に変換される。また、図６に示す例では、ノイズフィルタとしての枠５０２は、６×６の画素枠で構成される。この場合、枠５０２を構成する各画素が全て白である場合、枠５０２の内側にある４×４の画素群が全て白に変換される。

すなわち、図５に示す枠５０１は、最大３×３の画素群における黒点を除去する。図６に示す枠５０２は、最大４×４の画素群における黒点を除去する。図６に示すノイズフィルタは、図５に示すノイズフィルタよりも大きな黒点群を除去できる。これは、図６に示すノイズフィルタが、図５に示すノイズフィルタよりも強いノイズフィルタであることを意味する。このようにノイズフィルタとしての枠を大きくすればするほど、大きなノイズを除去できる強いノイズフィルタとなる。

次に、２種類のノイズフィルタを用いたノイズ除去処理（フィルタ処理）の例について説明する。
図７は、１円硬貨を撮影した画像に強めのノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。図８は、１円硬貨を撮影した画像に弱めのノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。
図７に示す画像は、図８に示す画像に比較して、表面の傷などに起因すると想定される大きなノイズが除去され、表面に形成されている図柄が鮮明に表れている。すなわち、１円硬貨を撮影した画像に対する前処理としては、強めのノイズフィルタを用いたノイズ除去処理（フィルタ処理）を実施した方が識別し易い画像が得られるものと考えられる。

また、５００円硬貨は、外周に特徴的な模様が形成されている。５００円硬貨を撮影した画像には、外周の模様を消さないような弱めのノイズフィルタを用いたノイズ除去処理を実施すると、５００円硬貨として識別し易い画像が得られる。逆に、５００円硬貨を撮影した画像は、外周の模様の一部が消えてしまうような強いノイズフィルタを用いたノイズ除去処理を実施すると、５００円硬貨として識別し難い画像となる。

図９は、５００円硬貨を撮影した画像に強いノイズフィルタを用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。図１０は、５００円硬貨を撮影した画像に弱いノイズフィルタ（図９よりも弱いノイズフィルタ）を用いてノイズ除去処理を施した場合の処理画像の例を示す図である。
図９に示す画像では、５００円硬貨の外周にある模様の一部が消えていることが確認される。これに対し、図１０に示す画像では、５００円硬貨の外周にある模様が消えることなく残っている。すなわち、図９に示す画像は、５００円硬貨の外周にある模様が認識しにくい画像となっている。従って、５００円硬貨を撮影した画像に対する前処理としては、少なくとも外周の画像領域に弱めのノイズフィルタを用いたノイズ除去処理を実施した方が識別し易い画像が得られる。

また、５００円硬貨は、１円硬貨よりも大きな直径を有する。１円硬貨と５００円硬貨との中心を合わせた場合、５００円硬貨の外周にある模様は、１円硬貨の外側にあるものとなる。ここで、１円硬貨の半径をｒとする。硬貨の撮影画像に対して硬貨の中心から半径ｒの範囲内に強めのノイズ除去処理（ＮＲ強）を施すと、１円硬貨は識別しやすい。また、硬貨の中心から半径ｒを越える範囲に弱めのノイズ除去処理（ＮＲ弱）を施すと、５００円硬貨は識別しやすい。

前処理は、硬貨の種類が不明な硬貨を撮影した画像（硬貨画像）から硬貨の種類を識別するための識別用の画像を生成する画像処理である。従って、前処理は、硬貨の中心から半径ｒの範囲内に強めのノイズ除去処理を施し、硬貨の中心から半径ｒを越える範囲に弱めのノイズ除去処理を施すものとする。このような前処理によれば、１円硬貨と５００円硬貨とが識別しやすい画像（識別用の画像）が得られる。

図１１は、点線で示す半径ｒの範囲内を図９に示す画像とし、半径ｒの範囲外を図１０に示す画像として処理画像の例を示す図である。
図１１に示す画像は、前処理として、半径ｒの範囲外を弱めのノイズ除去処理とし、半径ｒの範囲内を弱めのノイズ除去処理として場合に得られる画像である。図１１に示す画像では、外周にある模様が残り、かつ、半径ｒの範囲内にある図柄も消えていないため、５００円硬貨として認識し易い画像であると考えられる。また、半径ｒは１円硬貨の半径であるから、１円硬貨を撮影した画像に対しては１円硬貨の画像領域全体に強めのノイズ除去処理が施されることなる。従って、半径ｒの範囲外を弱めのノイズ除去処理とし、半径ｒの範囲内を弱めのノイズ除去処理とした前処理によれば、１円硬貨も５００円硬貨も識別し易い処理画像が得られる。

次に、実施形態に係る硬貨処理装置１における前処理の第１の処理例について説明する。
図１２は、実施形態に係る硬貨処理装置１における前処理の第１の処理例を説明するためのフローチャートである。
まず、前処理として、プロセッサ３１０は、画像センサ１１１が硬貨を撮影した硬貨画像を取得する。硬貨画像は、例えば、ＲＡＭ３１２などに保持される。プロセッサ３１０は、画像センサ１１１から取得する硬貨画像に対して硬貨の輪郭などのエッジを強調する画像処理としてのエッジ強調処理を行う（ＡＣＴ２１）。エッジ強調処理は、画像センサ１１１が撮影した画像から硬貨の輪郭を検出し易くする処理であれば良い。

画像センサ１１１から取得した画像にエッジ強調処理を実施すると、プロセッサ３１０は、エッジ強調処理を施した画像に対して２値化処理を実行する（ＡＣＴ２２）。２値化処理は、画像センサ１１１が撮影した画像において硬貨の表面にある図柄が現れるような閾値に基づいて各画素を２値化する処理であれば良い。２値化処理した２値の画像（２値化画像）を得ると、プロセッサ３１０は、２値化画像において硬貨の中心位置を検出する中心検出処理を行う（ＡＣＴ２３）。

硬貨の中心位置を検出すると、プロセッサ３１０は、検出した硬貨の中心位置を起点とした所定領域の画像を処理対象画像として切り出す（ＡＣＴ２４）。所定領域は、使用可とする硬貨のうち最も大きい硬貨が含まれる領域とする。例えば、所定領域は、検出した硬貨の中心位置を中心とした矩形領域として設定するようにしても良い。また、所定領域の画像は、第１フィルタ処理および第２フィルタ処理の対象となる処理対象画像である。

硬貨の中心位置を規定に切り出した処理対象画像を得ると、プロセッサ３１０は、処理対象画像に対して第１フィルタ処理を実行する（ＡＣＴ２５）。第１の処理例において、第１フィルタ処理は、処理対象画像全体に対して第１の設定によるフィルタ処理である。第１フィルタ処理は、使用可とする硬貨種のうち大きい硬貨の外周付近にある特徴を検出し易くする処理であれば良い。例えば、日本円の各種の硬貨を識別する場合、第１フィルタ処理は、上述したような５００円硬貨の外周にある模様の一部が欠けないような弱いノイズ除去処理とすれば良い。

また、第１フィルタ処理を実行した後、プロセッサ３１０は、処理対象画像における硬貨の中心から所定範囲内の画像に対して第２フィルタ処理を実行する（ＡＣＴ２６）。第２フィルタ処理は、第１フィルタ処理とは異なる第２の設定によるフィルタ処理である。第２フィルタ処理は、硬貨の中心から所定距離内における図柄などを検出し易くする画像処理であれば良い。所定距離は、使用可とする硬貨のうち大きい硬貨の外周部分の領域を含まないような値に設定される。これにより、第２フィルタ処理は、使用可とする硬貨のうち大きい硬貨の外周付近にある特徴（第１フィルタ処理によって処理された画像）を残したままで、硬貨の中心から所定距離内の画像に施すことができる。例えば、識別対象が日本円の各種の硬貨である場合、第２フィルタ処理は、１円硬貨の範囲内にある傷などによるノイズを除去できる強いノイズフィルタを用いたノイズ除去処理とすれば良い。

上述したように、第１の処理例の前処理では、硬貨を含む硬貨画像に対して第１フィルタ処理と第２フィルタ処理とを順番に施した画像を前処理の結果として得る。これにより、第１の処理例の前処理によれば、中心から所定範囲を超えた範囲に第１フィルタ処理を施し、所定範囲内に第２フィルタ処理を施した識別用の画像が生成できる。

次に、実施形態に係る硬貨処理装置１における前処理の第２の処理例について説明する。
図１３は、実施形態に係る硬貨処理装置１における前処理としての第２の処理例を説明するためのフローチャートである。
プロセッサ３１０は、画像センサ１１１から取得する硬貨画像に対して硬貨の輪郭などのエッジを強調する画像処理としてのエッジ強調処理を行う（ＡＣＴ３１）。エッジ強調処理は、画像センサ１１１が撮影した画像から硬貨の輪郭を検出し易くする処理であれば良い。画像センサ１１１から取得した画像にエッジ強調処理を実施すると、プロセッサ３１０は、エッジ強調処理を施した画像に対して２値化処理を実行する（ＡＣＴ３２）。２値化処理は、画像センサ１１１が撮影した画像において硬貨の表面にある図柄が現れるような閾値に基づいて各画素を２値化する処理であれば良い。

２値化処理した２値化画像を得ると、プロセッサ３１０は、２値化画像を複製し、２つの２値化画像をＲＡＭ１１３上に保持する。プロセッサ３１０は、一方の２値化画像全体に第１フィルタ処理を施し（ＡＣＴ３３）、他方の２値化画像に第２フィルタ処理を施す（ＡＣＴ３４）。

第１フィルタ処理は、第１の設定によるフィルタ処理である。第１フィルタ処理は、使用可とする硬貨種のうち大きい硬貨の外周付近にある特徴を検出し易くする処理であれば良い。例えば、第１フィルタ処理は、上述したような５００円硬貨の外周にある模様の一部が欠けないような弱いノイズフィルタによるノイズ除去処理とする。

また、第２フィルタ処理は、第１フィルタ処理とは異なる第２の設定によるフィルタ処理である。第２フィルタ処理は、硬貨の中心から所定距離内における図柄などを検出し易くする画像処理であれば良い。所定距離は、使用可とする硬貨のうち大きい硬貨の外周部分の領域を含まないような値に設定される。例えば、第２フィルタ処理は、１円硬貨の範囲内において傷などによるノイズを除去する強いノイズフィルタによるノイズ除去処理とする。

また、プロセッサ３１０は、第２フィルタ処理を施した２値化画像から硬貨の中心位置を検出する中心検出処理を実行する（ＡＣＴ３５）。ここで、本第２の処理例では、第２フィルタ処理は強いノイズフィルタによるノイズ除去処理（フィルタ処理）であることを想定する。強いノイズフィルタによるノイズ除去処理を施した２値化画像では、硬貨の輪郭などが明確になるため、硬貨の画像領域が識別し易い。このため、図１３に示す第２の処理例では、第２フィルタ処理を施した２値化画像から硬貨の中心位置を検出するものとしている。ただし、プロセッサ３１０は、第１フィルタ処理を施した２値化画像から硬貨の中心位置を検出する中心検出処理を実行しても良い。また、プロセッサ３１０は、第１あるいは第２フィルタ処理を施していない２値化画像から硬貨の中心位置を検出する中心検出処理を実行しても良い。

硬貨の中心位置を検出すると、プロセッサ３１０は、第１フィルタ処理を施した２値化画像から検出した硬貨の中心位置を起点とした所定領域の画像を切り出す（ＡＣＴ３６）。ここで、所定領域は、第１の処理例と同様に、使用可能な硬貨のうち最も大きい硬貨が含まれる領域とする。例えば、所定領域は、検出した中心位置を中心とした矩形領域として設定するようにしても良い。

第１フィルタ処理を施した２値化画像から所定領域の画像を切り出すと、プロセッサ３１０は、第１フィルタ処理を施した２値化画像から切り出した２値化画像に対して第１のマスキング処理を行う（ＡＣＴ３７）。第１のマスキング処理は、硬貨の中心から所定距離を超える範囲の画像を通過させる第１マスクによるマスキング処理である。第１のマスキング処理によって、第１フィルタ処理（弱いノイズフィルタによるフィルタ処理）を施した２値化画像は、硬貨の中心から所定距離を超える範囲の画像に変換される。

また、プロセッサ３１０は、第２フィルタ処理を施した２値化画像から検出した硬貨の中心位置を起点とした所定領域の画像を切り出す（ＡＣＴ３８）。第２フィルタ処理を施した２値化画像から所定領域の画像を切り出すと、プロセッサ３１０は、第２フィルタ処理を施した２値化画像から切り出した２値化画像に対して第２のマスキング処理を行う（ＡＣＴ３９）。第２のマスキング処理は、硬貨の中心から所定距離内の画像を通過させる第２マスクによるマスキング処理である。第２のマスキング処理によって、第２フィルタ処理（強いノイズフィルタによるフィルタ処理）を施した２値化画像は、硬貨の中心から所定距離内の画像に変換される。

第１のマスキング処理と第２のマスキング処理とが完了すると、プロセッサ３１０は、２つの画像を合成する（ＡＣＴ４０）。プロセッサ３１０は、硬貨の中心位置が一致するように、第１のマスキング処理された画像と第２のマスキング処理された画像とを合成することにより合成画像を生成する。第１のマスキング処理された画像は、硬貨の中心から所定距離内の第１フィルタ処理を施した２値化画像であり、第２のマスキング処理された画像は、硬貨の中心から所定距離を超える範囲で第２フィルタ処理を施した２値化画像である。

すなわち、プロセッサ３１０は、硬貨の中心から所定距離内が第１フィルタ処理を施した画像で、それ以外の領域が第２フィルタ処理を施した画像となる合成画像を生成する。このような処理によって得られる合成画像が、第２の処理例の前処理によって得られる識別用の画像である。

なお、第１フィルタ処理（ＡＣＴ３３）と第２フィルタ処理（ＡＣＴ３４）とは、それぞれ独立して実施して良い。例えば、第１フィルタ処理（ＡＣＴ３３）と第２フィルタ処理（ＡＣＴ３４）とは、並列に実施しても良いし、第２フィルタ処理を実施した後に第１フィルタ処理を実施するようにしても良い。
また、ＡＣＴ３６−３７の処理とＡＣＴ３８−３９の処理とは、それぞれ独立して実施して良い。例えば、ＡＣＴ３６−３７の処理とＡＣＴ３８−３９の処理とは、並列に処理しても良いし、ＡＣＴ３８−３９の処理を実施した後にＡＣＴ３６−３７を実施するようにしても良い。

上述したように、第２の処理例の前処理では、硬貨を含む硬貨画像に対して第１フィルタ処理を施した画像と第２フィルタ処理を施した画像とを合成した画像を得る。合成した画像は、中心から所定範囲を超えた範囲が第１フィルタ処理を施した画像で、所定範囲内が第２フィルタ処理を施した画像となる。これにより、第２の処理例の前処理によれば、中心から所定範囲を超えた範囲に第１フィルタ処理を施し、所定範囲内に第２フィルタ処理を施した識別用の画像が生成できる。

以上のような実施形態に係る硬貨処理装置によれば、硬貨を撮影した画像に対して硬貨の種類に応じた複数の画像処理を施すことにより硬貨種が判別し易い画像を得ることができる。また、使用可とする硬貨種に応じた画像処理を施すことで、外貨などの使用不可とする硬貨を高精度で識別することができる。この結果、実施形態に係る硬貨処理装置は、使用可とする硬貨に似た外貨が誤って投入された場合であっても、確実に排除することができる。

例えば、実施形態に係る硬貨処理装置は、１円硬貨の半径ｒの範囲内に強いノイズフィルタによる第１フィルタ処理を施し、半径ｒを越える範囲に弱いノイズフィルタによる第２フィルタ処理を施す前処理を行える。このような前処理で生成される識別用の画像は、１円硬貨の半径ｒの範囲内では傷によるノイズを除去され、半径ｒを超える範囲では５００円硬貨の外周の模様が消されるようにできる。この結果、実施形態に係る硬貨処理装置は、１円硬貨および５００円硬貨を精度良く識別でき、５００円硬貨に似通った外貨であっても高精度に使用不可と判定できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…硬貨処理装置、１１１…画像センサ、３１０…プロセッサ、３１１…ＲＯＭ、３１２…ＲＡＭ、３２２…インターフェース。

Claims (5)

1. 画像を取得するインターフェースと、
   前記画像における硬貨の画像領域の中心を特定し、特定した前記硬貨の画像領域の中心からの距離に応じた複数の領域に異なる設定のノイズ除去処理を施した識別用の画像に基づいて硬貨を識別するプロセッサと、
   を備える硬貨処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記硬貨の画像領域の中心からの距離に応じて強さを変更したノイズ除去処理を施した画像を前記識別用の画像として生成する、
   請求項１に記載の硬貨処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記硬貨の画像領域の中心からの距離によって切り分けた２つの画像領域に２つの異なる強さのノイズ除去処理を施し、前記異なる強さのノイズ除去処理が施された２つの画像を合成した合成画像を前記識別用の画像として生成する、
   請求項１に記載の硬貨処理装置。
4. 前記ノイズ除去処理は、強さが設定されるノイズフィルタによるフィルタ処理である、
   請求項１乃至３の何れか１項に記載の硬貨処理装置。
5. 前記複数の領域は、識別対象とする複数種類の硬貨の大きさに応じて設定される、
   請求項１乃至４の何れか１項に記載の硬貨処理装置。

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