CN1499438A - 花纹图案识别装置 - Google Patents

Abstract

本发明的花纹图案识别装置，是以硬币等作为识别对象，根据由摄像部取得的识别对象的图像对识别对象进行识别。此时，通过利用来自硬币等的正反射光或正透射光的非入射部分进行的识别，防止在图像上发生不匀。因此，可以对花纹图案进行正确的识别。

Description

花纹图案识别装置

技术领域

本发明涉及读取硬币等的花纹图案、判断与认识真伪及种类的花纹图案识别装置。

背景技术

近年来，自动售货机及兑换机普及，要求其中使用的硬币识别装置具有高识别性能。

现有的硬币识别装置。具有由线圈和铁磁材料的铁心构成的磁性传感器，可通过检测硬币的材质及厚度、外径而识别硬币。这种现有的硬币识别装置，比如，在日本特开平8-161574号公报中公开。

不过，在利用这种现有的结构进行识别的是硬币的材质及厚度、外径，检知硬币的花纹图案就很困难。因此，有时非法使用花纹图案不同的假币。例如将材质及外径大致相等的类似外国硬币的厚度加以切削的变造硬币等的非法使用利用现有的结构就不能防止。

发明内容

本发明的花纹图案识别装置，具有用光照射识别对象的照明部及接受由该识别对象反射或透射的光的摄像部。于是，花纹图案识别装置，可根据摄像部取得的图像对识别对象的花纹图案予以识别。此时，利用自识别对象的正反射光或正透射光的非入射部分进行识别。

附图说明

图1为示出本发明的实施方式的硬币识别装置的概要的正视图。

图2为本发明的实施方式的硬币识别装置的摄像部附近的剖面图。

图3为本发明的实施方式的硬币识别装置的照明部附近的正视图。

图4为本发明的实施方式的硬币识别装置的通路的剖面图。

图5为本发明的实施方式的硬币识别装置的厚度、材质兼用的传感器附近的剖面图。

图6、图7为本发明的实施方式的硬币识别装置的图像传感器的控制电路的构成图。

图8为示出本发明的实施方式的硬币识别装置的控制电路的构成的框图。

图9为说明本发明的实施方式的硬币识别装置的工作的流程图。

图10为说明利用本发明的实施方式的硬币识别装置检知凸凹及花纹图案的工作的流程图。

图11为本发明的实施方式的硬币识别装置的摄像部的摄像区域的概念图。

图12A为在本发明的实施方式的硬币识别装置摄像时在硬币位置只以出口侧的照明部照明时的硬币附近的剖面图。

图12B为在本发明的实施方式的硬币识别装置摄像时在硬币位置只以出口侧的照明部照明时的图像数据的模式图。

图12C为在本发明的实施方式的硬币识别装置的摄像时在硬币位置只以投入口侧的照明部照明时的硬币附近的剖面图。

图12D为在本发明的实施方式的硬币识别装置摄像时在硬币位置只以投入口侧的照明部照明时的图像数据的模式图。

图13为对本发明的实施方式的硬币识别装置的中心·外径检测进行说明的第3图像数据的模式图。

图14A为对本发明的实施方式的硬币识别装置的坐标变换和倍率校正进行说明的第4图像数据的模式图。

图14B为对本发明的实施方式的硬币识别装置的坐标变换和倍率校正进行说明的第5图像数据的模式图。

图15为对本发明的实施方式的硬币识别装置的阈值设定进行说明的新500日元硬币的基准图像的直角坐标逆变换的模式图。

图16A为对本发明的实施方式的硬币识别装置的花纹图案比对进行说明的第6图像数据的模式图。

图16B为对本发明的实施方式的硬币识别装置的花纹图案比对的区域分割进行说明的第6图像数据的模式图。

具体实施方式

图1为示出本发明的实施方式的硬币识别装置的概要的正视图。在硬币识别装置主体11的上部设置有硬币的投入口12，从投入口12向下方连接有硬币的通路13。通路13的侧壁的一部分是由光学透明体14构成的，在光学透明体14的背部配置有照明部15和检知硬币花纹图案的摄像部16。并且，在通路13的下流配置有检测厚度·材质的传感器17。此外，通路13，与位于硬币识别装置主体11的下部的硬币的出口18相连接。

图2为摄像部16附近的剖面图。构成通路13的一方的侧壁21的一部分形成通路的底面22。投入的硬币23在底面22上转动。光学透明体14，构成通路13的另一方的侧壁24的一部分。由多个LED25和柔软配线基板(未图示)组成的照明部15对硬币23进行照明。在侧壁24侧配置的摄像部16检知由硬币23反射的反射光。摄像部16，具有图像传感器(以下称其为传感器)26、传感器26上的受光面27和将硬币23的反射光成像于受光面27的透镜28。

通路13的底面22，设置于与照明部15和摄像部16相逆侧的侧壁21上。由此可以防止在底面22上出现影子而降低识别性能。另外，底面22的宽度22A的大小应该不会妨碍来自照明部15的照明光照射到硬币23的边缘。即底面22的构成应该是比要识别的硬币23的最小厚度为小而不会在硬币23的边缘上产生影子。另外，其大小为即使是最小厚度的硬币23沿着侧壁24通过也不会落下。

另外，使通路13相对铅直方向倾斜以使硬币23沿着侧壁21、24的某一方稳定通过。此处硬币23是沿着侧壁21通过。与倾斜的逆侧的侧壁24并不一定需要。在本实施方式中，还在与倾斜的逆侧配置光学透明体14、照明部15和摄像部16使污垢对这些部件的附着降低。就是说，光学透明体14，通过由玻璃及塑料等形成并区分为通路13侧和摄像部16侧，防止尘埃及硬币23等从通路13侧侵入摄像部16侧。不过也不一定非设置光学透明体14不可。

另外，摄像部16及照明部15，最好是设置于相对通路13为铅直上方的一侧。这样，就可以降低污垢对摄像部16及照明部15的附着而正确识别花纹图案。

侧壁21、24，为了遮蔽外来杂散光并且降低照明部15发射的照明光被硬币23以外的物体的反射的反射光，最好是做成黑色。但也不限定为黑色，也可以做成为非反射或低反射的材质、颜色、表面状态。就是说，通路13吸收外来杂散光及照明部15发出的光。由此，可以防止来自照明部15的照明光之外的外来杂散光及照明部15发出的照明光被硬币23以外的物体反射的反射光受到摄像部16的检测而可以提高识别精度。

照明部15，如图3所示，其构成形状可完全覆盖摄像时硬币位置33。此外，摄像时硬币位置33，包含从以预想的最小速度通过通路13的硬币位置31起直到以预想的最大速度通过的硬币位置32止的全部位置。

照明部15的形状，是具有长边和短边的非圆形，比如长圆或椭圆形状，使长边与硬币23的通过方向大致一致。由此，硬币23，可以扩大对于检测与硬币23到达的传感器26的受光面27的中心相当的位置的定时的精度的容许度。因此，即使是在硬币23的通过速度不是一定的自由降落及转动中，传感器26也可以识别硬币23。另外，通过使照明部15的中心与摄像时硬币位置(以下称其为位置)33的中心大致一致，照明可以均匀化。此外，传感器26上的受光面27的中心也配置于这些的中心。

另外，在图2中，正反射光29表示来自照明部15的照明光由待识别的最大外径的硬币23的外周缘部附近的平面部正反射的反射光分量。就是说，正反射光29是入射角和反射角相等的反射光分量。如果正反射光29入射到摄像部16，则会在输入的图像上产生非常明亮的不匀而妨碍正确识别。因此，摄像部16的构成使得可利用来自硬币23的正反射光的非入射部分进行识别。具体言之，通路13、照明部15和摄像部16的配置使得正反射光29不能入射到摄像部16。就是说，在图3中，通过位置关系的配置使正反射位置34不进入位置33的范围内而防止在位置33的图像不匀的发生。

另外，通过使照明部15的形状成为具有长边和短边的非圆形，使正反射位置34的形状也成为具有长边和短边的非圆形。于是正反射位置34就很难进入位置33的范围内。此外，通过使照明部15的长边与硬币23的通过方向大致一致，可使摄像部16的正反射位置34的长边与硬币23的通过方向大致平行。于是，可以扩大对于检测与硬币23到达的摄像部16的中心相当的位置的定时的精度的容许度，即使是在硬币23的通过速度不是一定的自由降容及转动中，也可以进行识别。另外，通过使照明部15的中心与摄像部16的位置33的中心大致一致，可使正反射位置34的中心与位置33的中心大致一致。另外，可使照明均匀化。或者，也可以在具有进入位置33的范围内的正反射位置34A的照明部15的部位15A(长边部分)上设置不配置LED25的空缺部。这样就可以在正反射位置34上设置空缺部。无论是哪一种结构，都很容易使通路13、照明部15和摄像部16配置成为使得从硬币23发出的正反射光29入射到摄像部16的位置33之外。另外，通过使照明部15的中心与摄像部16的中心大致一致可以获得同样的效果。

在本发明的实施方式中，将摄像部16和照明部15配置于相对通路13的同一侧，利用来自识别对象的反射光进行识别。不过，也可以将摄像部16和照明部15配置于相对通路13的逆侧，利用来自识别对象的透射光进行识别。在利用透射光进行识别时，入射角与出射角相等的透射光分量(正透射光)，相当于利用反射光进行识别时的正反射光29，对于图像的不匀同样的结构是有效的。

在本实施方式中，为了检知硬币23的刻印花纹图案，使对硬币23的照射光的入射角度成为低角度，在暗视野照明下使刻印更加显露。另外，构成照明部15的多个LED25，从结构上由通过照明部15的中心垂直于通路13的直线35分割为两组。即结构上分割为出口18侧的照明部36和投入口12侧的照明部37，照明部36和照明部37可以独立发光。

图4为通路13的一部分的剖面图。在位于具有底面22的一方的侧壁21的逆侧的另一方的侧壁24上设置有排出辅助部41。在投入变形硬币及被雨水等沾湿的硬币或附着粘着物的硬币等等而停止于通路13中之际，可将侧壁21和侧壁24的距离扩大。于是可使硬币23向下方落下而从出口18退还。排出辅助部41，通过将硬币23的上部保持于侧壁24侧而使硬币23的排出更可靠。

图5为传感器17附近的剖面图。在构成通路13的侧壁21、24上分别相对安装有铁磁材料的E型铁心(以下称其为铁心)51、52。铁心51、52与通路13平行的方向的长度比识别的最小的硬币23的外径小。铁心51、52配置于硬币23的中心通过铁心51、52的中心附近的位置。传感器17，由铁心51和在其内部绕制的两个线圈53、54及铁心52和在其内部绕制的两个线圈55、56构成。线圈53和线圈55相对通路13对向配置，反相串联连接使互感为负。通过这种结构，在通路13中产生的交流磁场的磁力线方向，如图5中的虚线所示，平行于硬币的表面，线圈53、55可灵敏地检知硬币的厚度。另外，线圈54和线圈56相对通路13对向配置，同相串联连接使互感为正。通过这种结构，在通路13中产生的交流磁场的磁力线方向，如图5中的点划线所示，垂直于硬币的表面，线圈54、56可灵敏地检知硬币的材质。这样一来，传感器17可兼用作厚度传感器和材质传感器。这是为了小型化和降低成本，但也可以分别是独立的传感器。

图6为形成摄像部16的传感器26的控制电路的构成图。在本实施方式中，作为传感器26采用的是MOS型二维(面)图像传感器。另外，也不限于此，也可以采用CCD及一维(线)传感器的时序数据等，如果采用二维图像传感器，可以高速取得二维图像数据。

作为一种移位寄存器的水平扫描电路62和垂直扫描电路63，分别控制水平扫描线64和垂直扫描线65。于是，利用扫描线64、65可以选择由配置成为行列状的受光元件组成的像素61。水平扫描电路62，将各像素61检测的图像数据作为输出67顺序输出。此时，利用水平扫描电路62和垂直扫描电路63只对一部分的扫描线进行控制可以只输出特定区域66的图像数据。这种部分的图像数据的输出可藉助MOS型的图像传感器实现。通过装备这种摄像部16，可以将图像数据的输出只集中到必需的部分而达到读出的高速化。

另外，各像素61为正方形形状的同时，传感器26的水平方向的像素数比垂直方向的像素数多，检知面为长方形。由此，将传感器26的长边方向与硬币23的通过方向配置为大致一致就可以得到长方形的图像数据。通过使长边方向与通过方向一致可有效地利用传感器26的像素，可以扩大对于检测与硬币23到达通过传感器26的受光面27的中心相当的位置的定时的精度的容许度。

另外，传感器26，将与输出67相连接的水平扫描电路62的扫描优先于不与输出67相连接的垂直扫描电路63的扫描进行。就是说，水平扫描的周期一方短。通过这样的构成，为检知横长区域的图像输出信号中的水平休止期(水平消隐期)变短。就是说，可以在更短时间中读出数据。

另外，如图7所示，传感器26的构成也可以为具有作为受光元件的像素61的阵列和控制电路68和神经网络69。控制电路68，向像素行列的行供给用于灵敏度控制的电压。神经网络69，处理从像素行列的列流入接地的电流。因为关于控制电路68和神经网络69在日本特开平6-139361号(实施方式6等)中有详细记载，省略其构成与工作的说明。

由于具有这些部分，在传感器26内可以执行，比如，3×3的滤波器行列和图像的积和运算而输出。就是说，可以在传感器26内实现后述的边缘检测功能及边缘强调功能。基于邻接的周围的像素数据的运算，可特别高速地执行。另外，通过变更滤波器的设定，不仅是边缘图像，也可以将原图像原样输出。这样，通过在传感器26中设置控制电路68和神经网络69，可在传感器26内执行滤波器行列和图像的积和运算。因此，不需要另外设置边缘检测部。所以可以缩短边缘检测的处理时间和使数据处理高速化。另外，内置这种边缘检测功能的传感器26是一种兼具摄像部16和边缘检测部两者的功能装置。摄像部16和边缘检测部分别设置也可以。

图8为示出整个硬币识别装置的控制电路的构成的框图。构成传感器17的厚度传感器71与振荡电路72相连接，并且经过将振荡波形从正弦波变换为表示振荡电平的信号的整流电路73与厚度检知部74相连接。构成传感器17的材质传感器75与振荡电路76相连接，再经整流电路77与材质检知部78相连接。另外，整流电路73、77的输出也输入到检知硬币23投入的投入检知部79。投入检知部79，控制照明部15和摄像部16。照明部15对硬币23进行光照，而摄像部16检知硬币23反射的反射光，并输出到将拍摄的模拟图像数据变换为多值数字信号的A/D转换部80。

A/D转换部80的输出，分别输入到投入检知部79、调整部81、结露检知部82、凹凸检知部83、边缘检测部84及中心·外径检测部85。调整部81对摄像部16进行控制调整。结露检知部82检知摄像部16附近的通路13是否结露。凹凸检知部83检知硬币23的凹凸程度。边缘检测部84检测图像数据的边缘部。中心·外径检测部85检测图像数据的硬币部分的中心和外径。另外，在上述的说明中，传感器26中内置有边缘检测功能，但此处将把摄像部16和边缘检测部84分开叙述。

中心·外径检测部85与边缘检测部84、币值种类临时判定部86及倍率修正部87相连接。在币值种类临时判定部86中对由中心·外径检测部85检测的外径的值进行近似，临时判定考虑应该是的最大的两种币值种类。边缘检测部84的输出则输入到将图像数据从直角坐标变换为极坐标的坐标变换部88。在倍率修正部87中对硬币23在通路13中的通过位置及摄像部16的组装误差等引起的摄像倍率进行修正而对坐标变换部88进行控制。

坐标变换部88的输出则输入到设定二值化的阈值的阈值设定部89和将图像数据从多值数字值变换为二值数字值的二值化部90。二值化部90的输出与旋转角度检测部91相连接。旋转角度检测部91，针对存储于存储部92中的基准图像数据，检测投入的硬币23的图像数据的旋转角度。于是，旋转角度检测部91向比对投入的硬币23的图像数据和基准图像数据的花纹图案比对部93输出。

币值种类临时判定部86的输出侧与倍率修正部87、阈值设定部89、旋转角度检测部91及花纹图案比对部93相连接。存储部92与旋转角度检测部91、花纹图案比对部93及各比较部94-97相连接。在比较部94-97中分别输入厚度检知部74、材质检知部78、凹凸检知部83及花纹图案比对部93的输出。比较部94-97将其与存储于存储部92中的基准进行比较，并且在容许范围内一致时就输出表示真币的种类的信号。另外，在与任何一种基准值都不一致时就输出表示是假币的信号。

在判定部99中，只要是来自比较部94-97的信号全部都表示是同样种类的真币，就输出表示该真币种类的信号，否则则将表示假币的信号作为判定信号100输出。结露检知部82和切换部98的各输出也输入到判定部99中。具有这些各部的控制电路由微机等构成。

下面参照图9、图10和图8等对如上构成的硬币识别装置的工作予以说明。首先，在S11-S17中检知硬币23的投入。此处所谓的硬币23的投入和投入检知也包含到达识别硬币23的位置及到达检知的意思。

为了由摄像部16检测硬币投入，投入检知部79进行摄像部16的设定(S11)。具体言之，是将摄像部16设定为在示于图11中的摄像范围101之中只输出第一投入检知区域102的部分图像。并且进行传感器26的各像素61的初始化(重置)等的摄像准备。在这些设定之后，摄像部16开始摄像。

其次，投入检知部79，在第一投入检知区域102内的全部像素61都变为受光状态的时刻，使照明部15短时间发光(S12)。通过使其以相对硬币23的通过速度只为短时间发光可以在不必使硬币23停止就得到接近静止状态的图像而提高识别精度。另外，可以在以大电流驱动LED25使照明高照度化的同时长寿命化。此外，在照明部15中是使照明部36和照明部37两者都发光。以下除非特别指出，所谓的使照明部15发光，表示使照明部36和照明部37两者都发光。

于是，摄像部16，将如图11所示的第一投入检知区域102的图像数据输入(S13)。之后，在摄像部16检知之际，就将第二投入检知区域103及其之后将第三投入检知区域104同样输入。在检知硬币是否投入的下一个时刻返回第一投入检知区域102。这样，通过对三处投入检知区域102-104顺序切换投入检知，即使是在硬币23和通路13受到污垢玷污时也可以可靠地检知硬币23的投入。三处投入检知区域102-104，相对摄像时硬币位置33的配置，最好是根据到下述的花纹图案输入用照明(S40)为止所需时间和硬币23的通过速度进行逆算而定位。这样一来，以平均通过速度通过的硬币23大致在照明部15和传感器26上的受光面27的中心处被摄像。另外，各投入检知区域102-104最好是极力离开距离，以使硬币23和通路13难以同时受到污垢的影响。此外，为了使利用硬币23的外径产生的检知时刻不会偏离，从各投入检知区域102-104离底面22的高度，配置于待识别的最小硬币的硬币位置105的中心附近及其上下。另外，上下配置的投入检知区域102-104，比配置于最小硬币的硬币位置105的中心附近的投入检知区域103稍微靠近投入口配置。

以这样输入的投入检知区域102-104的图像数据为基础，进行包含光学透明体14及透镜28、传感器26的受光面27等的通路13的结露检知(S14)。是否结露的判定，是利用由于在光学透明体14及透镜28等之上有露附着时聚焦到硬币23表面上的焦点会偏离而使输入图像变得模糊这一点。如果投入检知区域102-104的图像数据的偏差，即分散，三个都小于一定值的状态继续的话，就判定为结露。在可以容易求出分散的同时，通过判定分散很小可以检知由于结露产生的摄像部16的焦点的偏离。此外，由于在投入检知区域102-104中只要有一处分散大，就不判定结露，所以可以防止误判定而提高结露判定的可靠性。在判定结露的场合，通过省略传感器26的控制处理，防止由于不正常的图像数据产生的误工作。或者是，防止摄像部16附近的通路13的结露的结露防止部(图中未示出)工作。或者是，也可以就结露发生这一点与通知自动售货机的控制部(图中未示出)通信，向自动售货机的操作员进行显示而予以通知。这样，通过使用摄像部16，就可以在没有专用传感器的情况下检知结露。另外，通过利用可以输出部分图像的传感器26，可以在短时间内得到结露检知用的图像而高速度地检知结露。

利用摄像部16的投入检知(S15)，利用的是被投入的硬币23反射的从照明部15照射的照明光由摄像部16检知的图像数据的变化。在投入检知区域102-104的图像数据的平均或分散之中，只要是有一个从待机状态的值变化超过一定值时，就判定为硬币23投入。通过在平均和分散之中，至少只要有一个变化就可以判定为硬币23投入，即使是另一方不变化时也可以可靠地检知投入。另外，通过在多处求出平均和分散，只要有一处一方变化就可以判定为投入，即使是在通路13有污垢附着等场合，也可以可靠地检知硬币23的投入。

在投入检知用的传感器另外设置时，设置此传感器必需有空间。如果该传感器是光学传感器的话，就必需防止与照明部15的照明光的干涉。此外，在投入检知用传感器和摄像部16的组装时会产生两传感器的距离偏差而发生图像检知时刻的误差。针对这一点，如本实施方式，通过利用照明部15产生的照射光使摄像部16进行投入检知而兼用作投入检知传感器，容易在多处检知投入。而且，可以在削减空间，不受照明光的干涉及组装偏差的影响下正确地检知图像。此外，通过采用可输出部分图像的传感器26，可以在短时间内得到投入检知用的图像而高速检知投入。

对于结露判定中和即使是未结露但通路13受到污垢等附着而不能检知硬币23的投入的场合，在本实施方式中也可以利用厚度传感器71和材质传感器75进行投入检知用(S16、S17)。于是，如果在任何一处检知到投入，就可以判定是硬币23投入。于是，即使是通路受到污垢附着等也可以可靠地检知投入。如果从投入口12投入的硬币23靠近传感器17，则线圈53-56的阻抗改变，从而振荡电路72、76的振荡电平改变。如果从待机时的振荡电平变化超过一定值时，就判定为硬币23投入，进行厚度及材质检知(S20)。

在厚度及材质检知(S20)中，从相应于由于硬币23产生的线圈53-56的阻抗的改变的振荡电路72、76的振荡电平的变化检知厚度及材质。如上所述，对硬币23的厚度敏感的厚度传感器71的振荡电平，经过将振荡波形从正弦波变换为表示振荡电平的信号的整流电路73与厚度检知部74相连接。于是，厚度检知部74检知硬币通过时的振荡电平的最大变化量并输出到比较部94。材质检知部78也同样检知对硬币23的材质敏感的材质传感器75的振荡电平在硬币通过时的最大变化量并输出到比较部95。

在利用摄像部16进行投入检知的场合(S15)，并行进行凹凸和花纹图案检知(S21)及厚度和材质检知(S20)。

图像检知，如图10所示，首先从调整工序(S22)开始进行。由于投入的硬币23的材质及污垢、通路13的污垢及照明部15的劣化·温度特性等，检知的图像数据的画质改变，亮度及对比度上下改变。对此，每当硬币23通过时，每一次在进行下述的凹凸输入及花纹图案输入之前，都使用与这些输入使用的相同的摄像部16和照明部15，事先取得硬币23的部分图像。根据取得的此图像，对摄像部16的输入条件进行调整以使摄像部16检知的图像数据的画质尽量一定。具体言之，是调整灵敏度，即包含于传感器26中的放大电路的增益及偏置电平。如图11所示，输入条件设定区域106设定为其位置、大小可完全包含于预想的最小速度的最小硬币的硬币位置105和预想的最大速度的硬币位置107。在图11中，实际上在从投入检知到进行输入设定条件的输入为止的所需时间段之中，硬币23一直在移动。但为了简化说明起见，假设最小速度的最小硬币的硬币位置105和投入检知时相同。

在调整工序(S22)的最初，为了使读出时间高速化，将摄像部16的输出图像区域设定为只在输入条件设定区域106之中，在进行摄像准备之后就开始摄像(S31)。使照明部15短时间发光(S32)，输入输入条件设定区域106的图像数据(S33)。就是以基于存储的位置的硬币23的预想位置进行事前的读取。在本实施方式中，相应于此图像数据的非常明亮的像素数和非常暗的像素数，改变包含于传感器26中的放大电路的增益及偏置电平，进行摄像部16的输入条件，即灵敏度的设定(S34)。就是说，相应于规定的第一亮度以上的像素数和规定的第二亮度以下的像素数，调整摄像部16的输入条件。因此，像素数据的比较和像素数的计数都可以很容易进行调整，不仅如此，也可以根据图像数据的平均值及偏差等。另外，不改变包含于传感器26中的放大电路的增益及偏置电平，而是改变A/D转换部80的基准电压也可以得到同样的效果。这样，通过利用照明部15和摄像部16事前取得硬币23的图像，根据取得的图像调整摄像部16的输入条件等，就可以得到一定画质的图像数据。另外，将调整量进行存储，在每次硬币23投入时修正调整量，可降低部件劣化等经时间变化的影响而维持识别性能。通过在硬币23的预想位置输入图像，可以可靠地获得硬币23的图像，对摄像部16进行适当的调整。此外，通过使用可以输出部分的图像的传感器26，就可以在短时间内获得调整用的图像而对摄像部16进行高速调整。

另外，即使是改变照明部15的发光强度及发光时间等照明条件，也可获得同样的效果。另外，在调整照明条件的场合，具体说，是改变照明部15的驱动电源(比如LED25的驱动电流)及发光时间。此时，必须添加电源电路或进行复杂控制改变传感器26的读入定时。所以，调整摄像部16的输入条件与此相比就很简单。

另外，将反射光传感器与摄像部16分开设置并相应于此反射光传感器的受光量而进行调整的技术，比如，在日本特开2000-331211号公报中公开。在本实施方式中，通过使用与凹凸输入及花纹图案输入使用的相同的摄像部16取得调整用的图像，就可以不必设置调整专用传感器。并且，通过采用各自的传感器进行调整和识别，就可以在不受检知误差的影响的情况下进行调整。

S22的后续工序是凹凸输入工序(S23)。将真币复制或将真币的花纹图案印刷的纸等粘贴到金属上而制作的假币(以下称其为复制粘贴假币)，在下述的花纹图案比对(S51)中找不出与真币有太大的差别而难以可靠地排除。因此，在本实施方式中，通过检知凹凸程度排除复制粘贴假币。因此，如前所述，将照明部15在构成上分为出口18侧的照明部36和投入口12侧的照明部37，照明部36和照明部37可独立发光。如图12A所示，如果存在凹凸，则在只利用照明部36进行照明时的第一图像数据中在图12B所示的位置出现影子。并且，如图12C所示，在只利用照明部37进行照明时的第二图像数据中在图12D所示的位置出现影子。对于凹凸检知，可以利用包含在这两个图像数据中的影子的位置的差别，即从不同方向照明时的差别。

在本实施方式中，在图11中以虚线表示的凹凸检知线108-110设定为其位置、长度可完全包含于预想的最小速度的最小硬币的硬币位置105和预想的最大速度的最小硬币位置107。就是说，将作为识别对象的硬币23的预想位置进行存储之后就读取反射光。由此可以可靠地获得硬币23的图像而适当地检知到凹凸。在图11中，实际上在从投入检知到进行凹凸检知用的输入为止的所需时间段之中，硬币23一直在移动。但为了简化说明起见，假设硬币位置105和投入检知时相同。

在凹凸输入工序(S23)的最初，将摄像部16的输出图像区域顺序设定在这些凹凸检知线108-110，在进行摄像准备之后就开始摄像(S35)。接着，使照明部36和照明部37对一根凹凸检知线交互切换短时间发光(S36)，输入图像数据(S37)。重复进行这一操作，一直到全部凹凸检知线108-110的第一、第二图像数据输入为止(S38)。

另外，第一图像输入和第二图像输入的间隔约为500微秒的短时间，其间的硬币移动以平均通过速度计算相当于1个像素的大小。于是，如下所述，在计算第一图像数据和第二图像数据的差时，通过修正一个像素大小的偏离，可以抑制硬币移动产生的影响。

在本实施方式中，照明部36和照明部37都是由同一波长特性的LED25构成的。因此，可以利用单色图像检知凹凸。另外，凹凸检知用的照明部36和照明部37，如利用图3所说明的，是将照明部15分为两组构成的。就是说，因为花纹图案检知用的照明部15兼用作凹凸检知，并且摄像部16也兼用，所以可以削减成本和空间。调整也不需要专用的调整工序。另外，通过使照明部36和照明部37在不同的定时发光，可防止照明部36和照明部37产生的照明光发生干涉，可以可靠地获得各自的反射光的图像。另外，通过采用可以输出部分的图像的传感器26，可在短时间内获得反射光的图像而高速输入凹凸的有无。

另外，从不同方向以不同波长特性进行照射而判定硬币的凹凸的技术公开于，比如，日本特开2002-183791号中。与此相对，因为在本实施方式中是以同一波长特性进行照射，无需使用发光波长不同的照明部和彩色图像传感器及滤波器就可以检知凹凸。另外，也可以不受因波长和环境温度而改变的传感器灵敏度及滤波器的透射特性的偏差的影响而检知凹凸程度。

另外，从不同方向分别照射并根据各个反射光的强度进行二值化而判定硬币的花纹图案的技术，比如，在日本特开平7-210720号中公开。与此相对，本实施方式中的凹凸计算，如下所述，是根据各个反射光强度的差进行检知。由此，可以以多值检知凹凸程度并正确地判定硬币23的花纹图案。

S23的后续工序是花纹图案输入工序(S24)。首先，将摄像部16的输出图像区域设定为其位置、大小可完全包含于预想的最小速度的最大硬币和预想的最大速度的最大硬币。于是，在进行摄像准备之后就开始摄像(S39)。接着，使照明部15短时间发光(S40)，输入第三图像数据(S41)。

图像数据中的硬币位置因各个制品发生的组装尺寸及透镜28等的特性的偏差而不同。因此，必须按照其大小将花纹图案输入的区域设定得大。对此，在本实施方式中，图像数据的底面22的位置，即硬币23的下端位置和摄像倍率以可变方式存储。于是，通过算出在最大硬币的图像数据中的上端位置缩小花纹图案输入的区域而削减图像数据的输入时间和数据存储用的存储电路的容量及数据的处理时间。此外，对所存储的硬币23的下端位置和摄像倍率，在每次投入真币时都进行修正。由此可以可靠地进行修正，即使是发生经时间变化也可防止性能劣化而维持初始的识别性能。

另外，在本实施方式中，存储硬币23的下端位置和摄像倍率并进行修正，并且从这些参数算出最小硬币的中心位置。根据这三个条件中的任何一个或一个以上的条件，设定投入检知区域102-104、输入条件设定区域106、凹凸检知线108-110、花纹图案输入区域以及下述的中心·外径检测用的检知线。由此，摄像部16可以正确地捕捉硬币23的位置。于是，对于通路13的及摄像部16的组装误差及经时尺寸·特性变化，并且不管投入的硬币23的大小，即币值种类，都可以正确地分别检测。

另外，存储硬币23的位置的技术，比如，在日本特开平10-105765号中，在调整模式中公开存储技术。与此相对，在本实施方式中，硬币23的下端位置和摄像倍率以可变方式存储，并且算出最小硬币的中心位置。因此，在每次投入硬币时都可进行修正，对于经时间变化进行跟随而维持识别性能。

在后续的凹凸检测工序(S25)中，从在凹凸输入工序(S23)中输入的第一、第二图像数据计算凹凸程度(S44)。此前，从第三图像数据检测中心和外径(S42)，并且根据检测的外径临时判定投入的硬币23接近哪一种币值种类(S43)。

在S42中，为了检知与第三图像数据的硬币23相当的图像的位置，与作为基准点的中心一起求出外径。在识别对象是圆形的硬币23时，特别是通过求出中心和外径可以很容易检知图像数据的硬币23的位置。因此，选择与外周相当的多个候补点，确定临时的中心。于是求出各候补点和临时中心的距离。并且从判定为与外周相当的多个候补点求出中心，检知硬币23的位置。下面利用图13对此予以说明。

对于第三图像数据，首先设定多个与通过方向平行的检知线111和垂直的检知线112。检知线111、112，根据存储的硬币23的下端位置，作为与预想的最小速度的最小硬币的外周和预想的最大速度的最小硬币的外周必定交叉的配置·长度。在本实施方式中，利用存储的硬币23的下端位置修正检知线111、112。并且，在每次投入真币时都对检知线111、112进行修正。这样，通过在硬币23的预想位置进行中心的检知，可以在可靠地检知位置的同时，即使是对于经时间变化也可防止性能劣化。另外，检知线111、112各设置6根，在图13中为了简洁起见以虚线示出各4根。

于是，对于各检知线111、112上的像素数据进行平滑化及边缘检测。具体言之，对于包含所注目的像素的周围的8像素的9像素的数据，将表1的排列数据和每个排列元素累积，求出所得到的9元素的和的绝对值。并且，对于上述9像素的数据，将表2的排列数据和每个排列元素累积，求出所得到的9元素的和的绝对值。于是，求出这些绝对值的和作为所注目的像素的平滑化·边缘检测后的数据。

         (表1)                                 (表2)

1	0	-1
			1	0	-1
1	0	-1

1	1	1
			0	0	0
-1	-1	-1

之后，将平滑化·边缘检测后的数据在检知线111、112的中央一分为二，并将前半和后半各到第三号的取最大值的点作为外周候补点113。此时，在添加与距离线中央的距离成比例的修正值之上可求出一直到第三号的最大值。于是，优先选择拍摄硬币23的外周的可能性高的图像的外侧，即远离线中央的点。由此，即使是照明部15的照度上发生不匀，硬币23的外周拍摄很暗时等等，也可以以良好的精度检知硬币的位置。

在图13中，将多个外周候补点113的一部分以白点、黑点表示。在每条线上从前半的候补点和后半的候补点中各选一点的两点的中点合计求出9组。将6条线合计54组的中点的频数分布中的频数最高的点作为临时中心坐标，对于与通过方向平行及垂直方向将其求出作为临时中心114。于是，计算临时中心114和各外周候补点113(全部72点)的距离，从这些距离的频数分布中求出频数最高的距离。此外，对于求出的距离在一定的容许范围内的外周候补点113中，选出每个只有一点属于同一检知线的前半和后半的两点的组，作为在图13中以黑点表示的外周点115。比如，外周候补点116，和临时中心114的距离在容许范围以内，而由于在同一检知线112上没有距离在容许范围内的外周候补点113，不作为外周点。

最后，求出位于与通过方向平行的检知线111上的多个与外周点115的通过方向平行的平均坐标并求出位于与通过方向垂直的检知线112上的多个与外周点115的通过方向垂直的平均坐标作为中心。并且求出此中心与外周点115的平均距离，以其2倍值作为外径。

在本实施方式中，选择与外周相当的多个候补点定为临时的中心。然后求出各候补点和临时的中心的距离。并且通过从判定为与外周相当的多个候补点之中求出中心而可靠地检知硬币23的位置。这样设定多个检知线111、112。并且，进行平滑化·边缘检测，在图像外侧优先的情况下在进行修正的同时对各检知线111、112上的外周候补点113选择多个。平滑化和边缘检测任何一个，在中心·外径检测之际，都不大会受到硬币23及通路13的污垢及照明15不匀的影响。另外，不仅在边缘检测中，在边缘强调中也可获得同样的效果。通过利用表1和表2的排列数据进行平滑化和边缘检测或强调，可以高速度地检知中心·外径。另外，在识别对象为圆形以外的场合，比如，对于长方形的纸币等，也可以对中心及外周一起求出长边及短边尺寸。也不限制于这些，以作为特征的孔等的形状及花纹图案等作为基准点检测而检知识别对象的位置也是可以的。

另外，利用多个检知线检知外周点的技术，比如，在日本特开平9-17821号及日本特开平10-63852号中公开。对于这一些，在本实施方式中，是选择多个外周的候补点，利用和临时中心的距离验证候补点是否是外周点而求出外周点。因此，如图13所示，因为即使是在拍摄底面22时有噪声存在，也不会错误选择外径点，所以可以正确地检测中心和外径。

之后，进行币值种类判定(S43)。在S43中，根据从中心·外径检测部85输出的外径中临时判定投入的硬币23与哪一种币值接近。币值种类临时判定部86，根据预先确定的各种币值种类每一种的外径基准值和存储的摄像倍率，选出与检知的外径接近的两种币值。不过，在预先存储的容许范围内该币值种类为一种或一种以下时，就选出该币值种类。币值种类临时判定部86根据外径可很容易临时判定币值种类。

如果确定币值种类为一种时，则由于硬币23在通路13中离摄像部16很近通过还是离其很远通过的通过位置的影响，容易对币值种类发生误判。在本实施方式中，不是集中于一种币值种类而是两种，所以可以防止这种误判而使识别精度提高。比如，日本的百元硬币(22.6mm)和十元硬币(23.5mm)的外径差只有4％。特别是在使用广角透镜的场合通过位置的影响很大，比如在±0.5mm的通过位置的变化的情况下，由于图像上的外径有±2％的变化，有误判的危险。另外，如果临时判定为3种币值种类或3种以上，以下的数据处理，特别是下述的花纹图案比对工序(S26)的旋转角度检测(S50)需要很多时间。因此，最多选出两种币值种类输出。另外，选出三种及三种以上的币值种类输出也可以。这样，通过对进行临时判定的种类的数目设置上限，使数据处理时间不超过一定的上限时间。

将币值种类确定为一种并进行相应于该币值种类的处理的技术，比如，在日本特开平10-63852号中公开。对此，在本实施方式中，通过对多个币值种类的临时判定，可以防止由于硬币23的通过位置等的影响所引起的币值种类的误判。

之后，进行凹凸计算(S44)。在S44中，根据在凹凸输入工序(S23)中输入的第一、第二图像数据由凹凸检知部83检知硬币23的凹凸程度。为此，对各凹凸检知线102-104，将第一图像数据和第二图像数据的每个像素的差的绝对值，对该凹凸检知线上的全部像素进行相加。在对每个像素求差之际，为了打消上述硬币23移动的影响，对于先进行输入的第一图像数据的像素求出其与第二图像数据的1像素后面(出口18侧)的像素的数据的差。这样，凹凸检知部83，对3根凹凸检知线102-104进行计算，将3根中的最大值输出。通过设定多根凹凸检知线102-104，不大会受到硬币23及通路13的污垢的影响，即使是凹凸花纹图案很少的硬币23也可以可靠地检知凹凸程度。

之后再进行花纹图案比对工序(S26)。在S26中，在对多值数字值的图像数据进行边缘检测(S45)之后，在进行摄像倍率的修正(S46)的同时进行从直角坐标到极坐标的坐标变换(S47)。在将其二值化(S49)的基础上，检测对基准图像的投入的硬币23的图像数据的旋转角度(S50)。于是，在考虑到检测的旋转角度的情况下进行和基准图像的比对(S51)。这些工序要对在币值种类临时判定(S43)中临时判定的两种币值种类的各表里两面进行。此处，比如，像欧元硬币那样，在一面的花纹图案是通用的，而另一面15个国家各个不同的场合，可以合计进行16面的处理。

下面根据边缘检测(S45)对花纹图案比对工序(S26)的各工作予以详细说明。边缘检测部84，对第三图像数据的各像素数据进行与中心·外径检测(S42)同样地兼用作平滑化的边缘检测并将边缘检测后的图像数据作为第四图像数据输出。具体言之，对于包含所注目的像素的周围的8像素的9像素的数据，求出将表1的排列数据和每个排列元素累积的9元素的和的绝对值。并且求出表2的排列数据和每个排列元素累积的9元素的和的绝对值。于是，求出这些绝对值的和作为所注目的像素的边缘检测后的数据。另外，边缘检测(S45)，如果以在中心·外径检测(S42)中检测的中心为基准，对位于作为识别对象的最大外径硬币的外径范围内的像素进行的话，就足够了。通过对图像数据进行边缘检测(S45)，不仅是反射光的明亮度(亮度)本身，而且可以利用与邻接部分的亮度差判定边缘。因此不大会受到图像数据的亮度的整体变化及局部的不匀的影响而可以正确地进行识别。另外，不仅是边缘检测，在进行边缘强调时也可获得同样的效果。图像数据的亮度的整体变化及局部不匀是由硬币23材质及颜色、通路13或硬币23的整体或一部分的局部污垢等引起而发生的。通过进行上述这样的处理，可以降低这些的影响。

下面，在倍率修正(S46)之前对坐标变换(S47)予以说明。坐标变换部88，将第四图像数据从直角坐标变换为极坐标并将坐标变换后的图像数据作为第五图像数据输出。在本实施方式中，以日本硬币作为识别对象，最大外径的500日元的硬币的光学设计为N×N像素(比如，100×100像素)。另外，由于硬币的通过位置及组装尺寸、透镜28等的部件特性的偏差，将摄像倍率预定为0.9至1.1。就是说，500日元的硬币，每当制品或硬币投入时，都进行从最小0.9N×0.9N到最大1.1N×1.1N像素(比如，从90×90到110×110像素)的摄像。此处，为简单起见，说明的是最大7×7像素的坐标变换(S47)和倍率修正(S46)。

图14A模式地示出第四图像数据。将与硬币23的通过方向平行的方向作为X坐标122，而将与硬币23的通过方向垂直的方向作为Y坐标123，将在中心·外径检测(S42)中检测的中心121的坐标作为(0，0)。于是，表示从直角坐标(-3，3)到(3，3)的49个像素。图14B模式地示出坐标变换后的第五图像数据。以极坐标的半径方向作为R坐标124，以圆周方向作为S坐标125。此处，R坐标124以非等间隔进行四分割为0-3，而S坐标125以等间隔进行八分割为0-7。就是说，示例示出的是从极坐标(0，0)到(3，7)。这一坐标变换利用表3和表4的变换用表进行。表3表示与直角坐标的X坐标和Y坐标相对应的极坐标的S坐标，而表4表示与直角坐标的Y坐标相对应的极坐标的R坐标。

                                   (表3)

圆周方向S		X坐标
									-3	-2	-1	0	1	2	3
		Y坐标	-3	7	7	7	0	0								0	1
-2	6								7	7	0	0	1	1
			-1	6	6	7	0	1							1	1
0	6								6	6	0	2	2	2
			1	5	5	5	4	3							2	2
2	5								5	4	4	3	3	2
			3	5	4	4	4	3							3	3

                                     (表4)

半径方向R		X坐标
									-3	-2	-1	0	1	2	3
		Y坐标	-3	4	4	3	2	3								4	4
-2	4								2	1	1	1	2	4
			-1	3	1	0	0	0							1	3
0	2								1	0	0	0	1	2
			1	3	1	0	0	0							1	3
2	4								2	1	1	1	2	4
			3	4	4	3	2	3							4	4

比如，直角坐标(0，0)的像素变换为极坐标的(0，0)，直角坐标的(-1，-3)的像素变换为极坐标(3，7)。这样就可对直角坐标的全部像素进行变换，在同一极坐标有多个直角坐标相当的场合，就采用这些像素的平均值。另外，该直角坐标连一个像素都没有的极坐标通过复制邻接的极坐标的数据等等根据邻接数据进行设定。通过坐标变换来变换为极坐标，在使得下述的旋转角度检测(S50)和比对(S51)变得容易的同时，可削减数据量而使处理速度变为高速。另外，在极坐标变换用的半径方向表(表4)中，半径方向坐标的R坐标有变为比最大值的3更大的4的坐标。这表示在硬币23的外径范围外，是以后不使用的像素。另外，通过将用于存储坐标变换后的图像数据的排列的R坐标准备达到4，则在坐标变换时在判定R坐标是否是在3以下(包括3)的同时不需要进行变换。由此，可以对全部像素共通处理而高速度地进行变换。

利用极坐标变换，与邻接的周围的像素(坐标)的距离发生变化。因此，如果在坐标变换(S47)之后进行边缘检测(S45)，则所注目的像素与边缘检测或强调所使用的周围的邻接像素的距离，根据所注目的像素的坐标或邻接像素的坐标，不同而不是一定的。对此，在本实施方式中，在边缘检测(S45)之后进行坐标变换(S47)。由此，忠实于硬币23的花纹图案检测边缘，识别精度提高。

在倍率修正(S46)中，进行由于硬币23的通路13中的通过位置及摄像部16的组装误差等引起的摄像倍率的修正。此修正，是根据在中心·外径

检测(S42)中检测的外径和币值种类临时判定(S43)中临时判定的币值种类，通过更新极坐标变换用的半径方向表(表4)的值进行。

半径方向表，由表5这样的表示各像素和中心的距离的距离表及表6这样的表示对各半径方向坐标的距离的上限的上限距离表求得。

                          (表5)                                           (表6)

距离R′		X坐标
						0	1	2	3
		Y坐标	0	0.00	1.00					2.00	3.00
1	1.00					1.41	2.24	3.16
			2	2.00	2.24				2.83	3.61
3	3.00					3.16	3.61	4.24

半径方向R	上限距离
		0	1.75
1	2.47
		2	3.03
3	3.50
		4	-

比如，设X坐标为x，Y坐标为y，并且设距离表值为R’(x，y)，则因为R’(0，0)是0.00，不到1.75，就将半径方向表值R(0，0)定为0。因为R’(3，1)是3.16，大于3.03不到3.50，就将R(3，1)定为3。另外，X坐标＜0或Y坐标＜0的部分的距离表，利用表的对称性而予以省略。于是，在x＜0且y≥0的场合利用R(x，y)＝R(-x，y)，在x≥0且y＜0的场合利用R(x，y)＝R(x，-y)，而在x＜0且y＜0的场合利用R(x，y)＝R(-x，-y)的计算式求出半径方向坐标R。通过这样构成变换表，可以削减数据存储容量和处理时间。

比如，在币值种类临时判定(S43)中临时判定的币值种类之一是日元500元，在中心·外径检测(S42)中检测的外径(比如90)是500元的标准外径(比如100)的0.9倍的场合，摄像倍率是0.9倍。在倍率修正(S46)中，以表6为基础，如表7所示，将上限距离表的上限距离的值更新为标准的0.9倍。

       (表7)

半径方向R	上限距离R′max
		0	1.58
1	2.23
		2	2.73
3	3.15
		4	-

于是，根据这一上限距离表(表7)和距离表(表5)更新极坐标变换用的半径方向表的值而得到表8。

                                    (表8)

半径方向R		X坐标
									-3	-2	-1	0	1	2	3
		Y坐标	-3	4	4	4	3	4								4	4
-2	4								3	2	1	2	3	4
			-1	4	2	0	0	0							2	4
0	3								1	0	0	0	1	3
			1	4	2	0	0	0							2	4
2	4								3	2	1	2	3	4
			3	4	4	4	3	4							4	4

根据变换用表这样进行坐标变换，就可在将图像数据在半径方向上扩大1.11倍的同时，实现坐标变换，可很容易地进行摄像倍率修正。通过进行倍率修正，可以不受硬币23的通过位置及组装尺寸·部件特性的偏差的影响而可以正确地进行识别。另外，可以不必存储每个制品都不同的基准图像，将基准图像共通化而抑制每个制品的识别性能的偏差，同时可扩大组装及部件特性的容许范围。

在本实施方式中，上限距离表的上限距离的值，半径越小间隔越宽，而半径越大间隔越窄，设定的是非等间隔。不过，也可以如表9所示的设定为等间隔。

     (表9)

半径方向R	上限距离R′max
		0	0.88
1	1.75
		2	2.63
3	3.50
		4	-

这样，在各极坐标的面积上会产生很大的差别，在坐标变换时变换为同一极坐标的直角坐标的像素数变得不均匀，在比对时，各极坐标的加权会发生偏差，于是，如果对上限距离进行设定使各极坐标具有相等的面积，各极坐标的加权将会相等。就是说，通过将半径方向坐标以非等间隔进行设定可提高识别性能。特别是，半径方向的坐标越小，分割间隔越宽，通过进行极坐标变换，可以将极坐标变换后的坐标产生的与坐标变换前的面积的差异变小。

另外，取得成为基准的对象的图像，求出倍率误差进行修正而进行图像截取的技术，在日本特开平9-245213中公开。在此公报中，作为基准的对象是固定的币值种类，在调整模式下在只投入该币值种类时没有问题，但投入多种币值种类时使用很困难。对此，在本实施方式中，通过对多个币值种类进行临时判定，也可应用于多个币值种类投入的场合。

接着，进行用于二值化(S49)的阈值设定(S48)。二值化部90，对于作为多值数字值的坐标变换后的第五图像数据的各像素(坐标)，根据是否为阈值以上而变换为1或0的二值数字值。然后将二值化后的图像数据作为第六图像数据予以输出。通过进行二值化(S49)，在图像数据中在降低噪声的影响的同时可削减图像数据量而进行高速处理。另外，通过在二值化(S49)之前进行边缘检测(S45)或边缘强调、坐标变换(S47)，利用多值数据的正确的边缘检测或强调和坐标变换是可能的，识别精度可以提高。

阈值设定部89，设定用于二值化(S49)的阈值，输出根据第五图像数据和由币值种类临时判定部86临时判定的币值种类设定的阈值。具体言之，在二值化后的第六图像数据中，阈值的设定是要使值是1的像素数对全部像素的比例成为对每个币值种类和面(表面或里面)确定的比例。就是说，对阈值的设定是要使二值化后的频数分布成为一定。由此，可使二值化后的第六图像数据的画质均匀化。另外，通过将在下述的花纹图案比对(S51)中使用的基准图像也以同样的比例作成，可使第六图像和基准图像均质化，识别性能可以提高。在本实施方式中，将这一比例对全部币值种类·面共通设定为50％，使对每个币值种类·面不同也可以进行符合各币值种类·面的最优二值化。根据实验，如果在30％以上70％以下的比例中花纹图案可清楚地读出，可以达到很高的识别性能。

为求出阈值，比如，从第五图像数据作成数据值和像素数的频数分布(直方图)。之后，求出从数据大的一方的累积频数成为50％的值作为阈值。另外，阈值设定使用的第五图像数据，当然限定于硬币部分即外径的内部。因此，通过进行倍率修正和极坐标变换，半径方向坐标可以只使用预先确定的该币值种类的半径以下的部分，此外，在本实施方式中，将由于硬币23的状态及发行年度不同使每个硬币23不同的外周·孔的缘部、不是硬币23而是背景的孔的内部从阈值设定的使用中除外。另外，即使是同一硬币23，由于旋转角度及位置的不同，每一次投入具有不同的潜影·细线花纹图案的部分也从阈值设定的使用中除外。图15为对新500日元硬币的基准图像(下述)上以斜线在除外部分标出的直角坐标逆变换的模式图，其中示出外周的缘部131和潜影花纹图案部132、细线花纹图案部133。

外周·孔的缘部易于发生磨损和变化。孔的内部可得到背景。潜影·细线花纹图案部会由于传感器26的像素排列方向和硬币的花纹图案的角度而出现斑纹(莫尔条纹)，反射率变化显著。所以，如果使用这些部分进行阈值设定，受到这些部分的图像的影响会导致对整体的进行正确的二值化的障碍。由于同样的理由，对于每个硬币花纹图案不同的年号部分最好也除外。

在第五图像数据中可以使用哪一部分进行阈值设定，可以对各币值种类·面的每一个制成以极坐标形式表示的二值数字值的表。于是，通过将此表预先存储就可以对各币值种类·面的每一个的花纹图案进行适当的稳定的二值化。

另外，在用于此阈值设定的部分为相对硬币的中心是非旋转对称的场合，对硬币的每个旋转角度阈值都改变。因此，在下述的旋转角度检测(S50)中，每次使图像数据旋转都需要为重求阈值进行大量的处理。在本实施方式中，将阈值设定中使用的部分设定为不包含除外部分并且相对硬币的中心是旋转对称即同心圆形状。因此，在旋转角度检测(S50)中，在每次使图像数据旋转都不需要重求阈值。另外，存储用于阈值设定的部分的表对于半径方向的坐标也是使用一维数据(以下称其为阈值设定用区域数据)即可。这样，在第六图像数据中，阈值的设定是要使值是1的像素数对全部像素的比例成为可以确定的比例，就是说，对阈值的设定是要使二值化后的频数分布成为一定。由此，可以不受硬币23的材质、缘部、表面等的状态、旋转角度、位置或照明部15及组装尺寸的偏差及照度差左右而进行稳定的识别。

另外，在特定的阈值算出区域中设定二值化的阈值的技术，比如，在日本特开2002-109596号中公开。不过，在此公报中，没有公开除去导致二值化的障碍的硬币内的特定部分的技术。就是说，没有公开将由于硬币23的状态及发行年度不同使每个硬币23不同的外周·孔的缘部、或即使是同一硬币23，由于旋转角度及位置的不同，每一次投入具有不同的潜影·细线花纹图案的部分除外的技术。在本实施方式中，通过在将这些区域除外的区域中设定阈值，可以进行稳定的阈值设定和二值化。

在旋转角度检测(S50)中，旋转角度检测部91检测投入的硬币23的旋转角度并将其输出。就是说，旋转角度检测部91，根据对每个币值种类·面存储于存储部92中的基准图像和硬币23的第六图像数据，检测第六图像数据相对基准图像的旋转角度。反之，也可以检测基准图像相对第六图像数据的旋转角度。另外，基准图像数据，与第六图像数据一样，是作为以极坐标形式表示的二值数字值的表预先进行存储的。为了旋转角度检测，一边将第六图像数据旋转一边与基准图像数据进行比较。于是，检测最一致的角度就作为旋转角度。

第六图像数据是以极坐标表示的。所以，为使第六图像数据旋转要在圆周方向上错位，即改变圆周方向坐标。利用这一点可以使其很容易旋转。以B(r，s)(r是极坐标的半径方向，s是圆周方向)表示第六图像数据，而以R(r，s)表示基准图像数据。如果以B除A的余数用moD(A，B)表示，极坐标的圆周方向的分割数以Ns表示，则在使Δs每次改变2从0变化到Ns-1时对B(r，moD(s+Δs，Ns))和R(r，s)进行比较。一致程度，以第六图像数据和基准图像数据的值一致的像素(坐标)数判断。因为第六图像数据和基准图像数据都是二值数字值，取这些的异或值，利用结果为0的像素数很容易判断一致程度。之所以使Δs以每次2进行改变，是为了缩短检测时间之故，使其每次改变2可求出一致程度最高的Δs。于是，也可求出对Δs邻接的旋转角度，即moD(Δs-1，Ns)和moD(Δs+1，Ns)中的一致程度，在3个旋转角度中选择一致度最高的旋转角度。由此，即使是对旋转角度间采样也可以精度良好地检测旋转角度。另外，也不限于每次改变2的方法，如果一致程度低的话，变化量可以大，而如果一致程度高的话，变化量可以小。通过对旋转角度进行间抽采样算出一致程度，可以在维持精度的同时高速检测旋转角度。

另外，在本实施方式中，在阈值设定(S48)中从使用中除外的硬币23的外周·孔的缘部、孔的内部、潜影·细线花纹图案的部分在一致程度算出(旋转角度检测及花纹图案比对)中也除外。其理由与阈值设定时的相同。具体言之，将表示旋转角度检测(S50)和花纹图案比对(S51)中使用的像素(区域)的数据(以下称其为比对区域数据)预先进行存储。此处，比对区域数据，与基准图像数据和第六图像数据一样，是作为以极坐标形式表示的二值数字值的表进行存储的。于是，取第六图像数据和基准图像数据的异或值和比对区域数据的与值，结果为1的不一致像素数越少，就判断一致程度越高。

另外，在本实施方式中，是将比对区域数据的值为1的像素数作为比对像素数，从比对像素数减去不一致像素数，将其差用比对像素数除作为一致程度。由此，表示的一致程度不是相对的，而是绝对的，比对像素数不同时也容易对一致程度进行比较。

在花纹图案比对(S51)中，对利用旋转角度检测部91检测的旋转角度的第六图像数据和基准数据进行比对。首先，使第六图像数据在圆周方向上错开以旋转角度检测部91检测的旋转角度的大小，即改变圆周方向坐标进行旋转角度的修正并使其作为第七图像数据。之后，取第七图像数据和基准图像数据的“异或”值，并且取与旋转角度比对中使用的比对区域数据的“与”值作为比对结果数据。第七图像数据和基准图像数据不一致的像素(坐标)的值变为“异或”值1，并且如果是在比对区域内，与比对区域数据的“与”值变为1。因此，结果为1的像素数表示不一致的比对像素数。另外，因为比对区域数据的值为1的像素数表示比对像素数，和比对像素数不一致的像素数的差用比对像素数除的商表示第七图像数据和基准图像的一致程度。

在本实施方式中，不是求出整个硬币的一致程度，而是将硬币区域分割为多个区域，求出在每个区域中的一致程度在一定值以上的区域的数目即一致区域数。此处，通过将一致程度与一定值进行比较，很容易求出一致区域数。另外，可以降低硬币23及通路13的污垢的影响。

下面利用图16A、B具体说明半径方向像素数为32、圆周方向像素数为16的例子。图16B为对图16A所示的图像数据进行区域分割的模式图。在极坐标的半径方向141上，对图像数据以半径方向像素数的约数分割(在此示例中分割数为4)。在圆周方向142上同样也以圆周方向像素数的约数分割(在此示例中分割数为8)。于是，可得到多个(在此示例中为32个)区域143。利用极坐标，可在容易对图像数据进行区域分割的同时，如果进行等间隔分割，各区域143的加权可以均等。

之后，对每个区域，利用属于该区域内的像素求出一致程度。此外，将对每个区域的一致程度预先确定的下限值以上的区域数和全部区域数的比例作为一致区域比例，并由花纹图案比对部93将此值输出。另外，在比对区域狭窄，即比对像素数少等的区域中，用于算出各区域的一致度的信息量不足。这样的区域，很难正确判定一致程度。因此，通过将比对像素数未达到一定值的区域不作为对象，可正确判定一致区域。

这样，不是求出整个硬币的花纹图案的一致程度，而是将硬币区域分割为多个区域143，并根据每个区域的一致程度进行比对。由此，即使是硬币23及通路13的一部分局部存在污垢也不太会受到影响而可以正确地进行识别。另外，只要改变判定为一致区域的每个区域的一致程度的下限值及比较部97的一致区域比例的容许范围，就可以很容易改变对污垢的耐受性和排除假币性能的优先程度。比如，即使是硬币的1/3部分附着有污垢等使得不能正确读取花纹图案，为了使识别可能，可以使一致区域比例的容许范围在2/3以上。

在硬币23及通路13上有污垢时，一致程度降低，一致区域数减少，不能判定真币的可能性增大。这是因为整个比对区域的一致程度无论在旋转角度检测的任何一个旋转角度都几乎同样低下之故。在本实施方式中，是将每个区域的一致程度为预先确定的下限值以上的区域数作为一致区域数。此外，在对每个币值种类·面确定此下限值的同时，如果使其不是固定值而是可变值，则会降低硬币23及通路13的污垢的影响而可能进行正确的识别。比如，要使用整个比对区域的一致程度变为最小的旋转角度下的一致程度，利用最大的一致程度和最小的一致程度的差值。或者在最小的一致程度上加上一定的值作为下限值等等，可以改善识别性能。在此示例中，在污垢显著到使得正确识别变得很困难时，最大的一致程度变为非常低的值，有产生误识别的危险。然而，如果最大的一致程度的绝对值低，则可预先确定不能判定真币的下限值。或者如果在最小的一致程度上加上一定的值算出的下限值为预先确定的一定值以下时，就将此下限值作为此一定值。这样一来就可避免误识别。

花纹图案比对(S51)，首先对在币值种类临时判定(S43)中临时判定为近似的第一币值种类的表面，根据该基准数据和比对区域数据进行。阈值设定用区域数据，因为每个面都不同，从阈值设定(S48)一直到花纹图案比对(S51)对里面也同样重复进行(S52)。此外，倍率修正，因为每个币值种类都不同，从倍率修正(S46)一直到S52，对在币值种类临时判定(S43)中临时判定为近似的第二币值种类进行(S53)。所以，花纹图案比对部93，输出2币值种类×2面量的一致区域比例。

在比较(S61)中，将分别输入到各比较部94-97中的厚度检知部74、材质检知部78、凹凸检知部83及花纹图案比对部93的各个输出与存储于存储部92中的基准进行比较。比较部94-97，在容许范围内一致时，则输出表示该真币的种类的信号，而在与任何种类的基准值都不一致的场合，则输出表示是假币的信号。

在判定(S62)中，判定部99，只要是来自输入的比较部94-97的信号表示全部都是同样的真币的种类的场合，就输出表示该真币的种类的信号，而在其以外的场合，则输出表示假币的信号作为判定信号100。

在利用厚度传感器进行投入检知(在S16中的“是”)的场合及利用材质传感器进行投入检知(在S17中的“是”)的场合，是结露检知中的场合。在此场合，在比较(S71)中，分别输入到各比较部94、95的厚度检知部74、材质检知部78的各个输出与存储于存储部92中的基准进行比较。就是说，可忽视与摄像部16相关联的凹凸检知部83和花纹图案比对部93连接到其上的比较部96、97的输出。比较部94、95，在容许范围内一致时，则输出表示该真币的种类的信号，而在与任何种类的基准值都不一致的场合，则输出表示是假币的信号。

在判定(S72)中也同样忽视比较部96、97的输出。判定部99，在来自输入的比较部94、95的信号表示全部都是同样的真币的种类的场合，就输出表示该真币的种类的信号，而在其以外的场合，则输出表示假币的信号作为判定信号100。

判定部99，为了判断是否进行S62和S72中的任何一个的判定，判定部99与结露检知部82的输出相连接。另外，在判定部99上还输入有开关等的切换部98的输出。利用这一些，判定部99，只进行除了将结露检知中的判定与摄像部16相关联的识别项目(凹凸和花纹图案)之外的识别项目(厚度及材质)。因此，在结露中也可优先接受硬币而防止作为自动售货机等的售货机会失掉。或者是，在结露中，由于在摄像部16中的识别困难，不强制接受投入的硬币，假币排出功能优先。在图9中虽然图中未示出，利用切换部98可进行这种选择。这样，由于备有切换部98，可选择硬币接受优先或假币排出功能优先，并且在自动售货机等的设置现场也可以很容易地改变选择。另外，备有采用发热部的结露防止部101，通过在结露检知时使结露防止部101工作，就可以在节约耗电的同时永远都可以进行与摄像部16相关联的识别。作为发热部，不必使用专用的部件，可兼用发热量大的电子部件于此目的将其配置于通路13的附近，或者可以采用便宜的加热器。

有时在与摄像部16无关联的识别项目(在本实施方式中是厚度与材质)中是同样种类的真币，而接着在与摄像部16相关联的识别项目(凹凸及花纹图案)中是假币或不同种类的真币。在这种场合，图9中未示出，在判定(S62)中，判断为通路13中附着有污垢等等而使画质低下。并且，在接着的场合全部识别项目都是同样种类的真币时，可判断画质没有问题，可检知画质的低下程度。在检知画质低下的场合，可与自动售货机的控制部通信，向自动售货机的操作者报告进行显示的画质低下，促使其进行清扫。就是说，这些的构成具有作为画质检知部的功能。

此外，通过与切换部98分开的第二切换部(图中未示出)，也可以选择进行还是不进行在摄像部16中的识别(以下称其为图像识别)本身。通过设置第二切换部，在摄像部16及光学透明体14发生故障及重大损伤·污垢这样的场合，可选择不进行图像识别。于是，在图9中未示出，不进行结露检知(S14)及在摄像部16中的投入检知(S15)以及凹凸和花纹图案检知(S21)。由此，可以防止由于误动作产生的制品的动作停止及识别性能的低下。

另外，硬币投入的检知方法、利用图2和图4说明的通路结构、结露检知及结露防止及画质检知，也可以应用于现有结构的花纹图案识别装置中。分别可以进行可靠的投入检知、不受污垢影响的可靠的识别及降低结露及污垢的影响的正确的识别。

如上所述，根据本实施方式，利用以下的构成·工作可分别取得下面的效果。通过利用来自硬币23的正反射光29的非入射部分进行识别，可防止在图像上产生不匀。另外，通过在相对通路13的铅直上方侧设置摄像部16，可以降低污垢对摄像部16的附着。因为摄像部16是由可以输出部分的图像的传感器26组成的，可以在短时间内读出特定区域66的图像数据。

摄像部16，由具有配置成为行列状的受光元件的阵列，将用于灵敏度控制的电压供给该阵列的行的控制电路68，以及处理来自阵列的列的接地电流的神经网络69的传感器26组成。因此，在传感器26内，可执行滤波器行列和图像的累积运算。另外，通过具备检知摄像部16附近的通路13是否结露的结露检知部82，可以检知通路13是否结露。于是，由于省掉摄像部16的控制处理就不行，可以防止由于不正常的图像数据引起的误动作，使结露防止部动作及报告发生结露。通过利用摄像部16检知硬币23的投入，可以可靠地检知硬币23的投入。通过根据摄像部16事前读取的图像对读取条件进行调整，可以得到一定画质的图像数据。设置有具有几乎同一波长特性从不同方向对硬币23进行光照的照明部36和照明部37。于是，通过根据来自在利用照明部36进行照射之际的硬币23的反射光和来自在利用照明部37进行照射之际的硬币23的反射光的差别对硬币23进行识别，可以检知硬币23的凹凸。通过验证多个外周候补点116检知成为第三图像的硬币23的位置的基准的点(中心114)，可以可靠地检测硬币23的位置。通过对一种及一种以上的币值种类进行临时判定而识别，可以防止由于受到硬币23的通过位置的影响而对币值种类发生误判。通过将摄像部16设置于通路13的铅直上方侧，可以降低污垢对摄像部16等的附着。通过在第三图像的边缘检测强调后进行坐标变换而进行识别，可以忠实于硬币23的花纹图案检测边缘。通过根据除去硬币23的特定部分的图像设定阈值并将其二值化，可进行稳定的二值化。通过根据除云硬币23的特定部分的图像进行与基准图像的比对，可进行稳定的比对。通过对旋转角度进行间抽采样检测旋转角度，可在维持精度原样不变的同时高速度检测旋转角度。因为将硬币23的图像分割为多个区域143，并根据基准图像和各区域每一个的一致程度进行识别，所以可以降低硬币23及通路13的污垢的影响。

利用这些特点，本实施方式可以正确识别硬币的花纹图案。因此，可以获得能够防止假币的非法使用的识别性能高的花纹图案识别装置。

另外，本实施方式的花纹图案识别装置是以硬币的刻印花纹图案作为识别对象，但本发明也可以应用于识别对象为纸币及卡片等的印刷花纹图案、金属及标记等的刻印花纹图案等。并且，花纹图案不仅可以是在硬币等的表面、里面，也可以应用于侧面的花纹图案。此外，识别的对象物，不限于像本实施方式这样利用重力转动中，也可以对自然落下中、利用传送带等搬运部进行移动的途中、以及利用停止部等使识别对象停止在其停止中进行识别。

另外，在本发明的实施方式中，摄像部和照明部对于通路是配置于同一侧，利用来自识别对象的反射光进行识别的，但摄像部和照明部对于通路也可以配置于逆侧，利用来自识别对象的透射光进行识别。

Claims (27)

1.一种花纹图案识别装置，包括：

用光照射识别对象的第1照明部及

接受由上述识别对象反射或透射的光中的任何一种的摄像部；

在根据上述摄像部取得的图像对上述识别对象的花纹图案予以识别之际，利用自上述识别对象的正反射光和正透射光中的任何一种的非入射部分进行识别。

2.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括上述识别对象通过的通路；

上述通路、上述第一照明部及上述摄像部的配置使自上述识别对象的正反射光和正透射光中的任何一种入射到上述摄像部的上述识别对象的预想位置之外。

3.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部是具有长边和短边的形状。

4.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部是椭圆形状。

5.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部是长圆形状。

6.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部在长边部具有空缺部。

7.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部使上述长边与上述识别对象的通过方向大致平行。

8.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中使上述第一照明部的中心与上述摄像部的上述识别对象的预想位置的中心实质上一致。

9.如权利要求3所述的花纹图案识别装置，其中使上述第一照明部的中心与上述摄像部的中心实质上一致。

10.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括上述识别对象通过的通路；

上述摄像部设置于相对上述通路的铅直上方侧。

11.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括上述识别对象通过的通路；

上述第一照明部设置于相对上述通路的铅直上方侧。

12.如权利要求10、11任何一项中所述的花纹图案识别装置，其中上述通路相对铅直方向倾斜设置。

13.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括上述识别对象通过的通路；

上述通路的底面设置于与上述摄像部相逆侧。

14.如权利要求13所述的花纹图案识别装置，其中上述通路的排出辅助部设置于与上述底面相逆侧。

15.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括上述识别对象通过的通路；

上述通路吸收外杂散光及上述第一照明部的光。

16.如权利要求15所述的花纹图案识别装置，其中上述通路的颜色吸收外杂散光及上述第一照明部的光。

17.如权利要求15所述的花纹图案识别装置，其中上述通路是由吸收外杂散光及上述第一照明部的光的材质构成的。

18.如权利要求15所述的花纹图案识别装置，其中上述通路是吸收外杂散光及上述第一照明部的光的表面状态。

19.如权利要求1所述的花纹图案识别装置，

其中还包括具有实质上同一波长特性从不同方向对上述识别对象进行光照的第二照明部和第三照明部；

根据来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光的差别和来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光的差别中的任何一种对上述识别对象进行识别。

20.如权利要求19所述的花纹图案识别装置，其中上述摄像部取得来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光的组合和来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光的组合中的任何一种。

21.如权利要求19所述的花纹图案识别装置，其中使上述第二照明部和上述第三照明部在不同的定时发光。

22.如权利要求21所述的花纹图案识别装置，其中根据使上述第二照明部和上述第三照明部发光的定时对上述识别对象的移动进行修正。

23.如权利要求19所述的花纹图案识别装置，其中上述第一照明部和上述第二照明部的至少一部分是兼用的同时，上述第一照明部和上述第三照明部的至少一部分也是兼用的。

24.如权利要求23所述的花纹图案识别装置，其中将上述第一照明部进行分割作为上述第二照明部和上述第三照明部。

25.如权利要求19所述的花纹图案识别装置，其中上述摄像部具有可以输出上述识别对象的部分的图像的图像传感器；

上述摄像部取得来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的反射光的组合和来自在以上述第二照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光和来自在以上述第三照明部进行照射之际的上述识别对象的透射光的组合中的任何一种。

26.如权利要求19所述的花纹图案识别装置，其中是在上述识别对象的预想位置读取来自上述识别对象的反射光和来自上述识别对象的透射光中的任何一种。

27.如权利要求26所述的花纹图案识别装置，其中是在基于存储的位置的上述识别对象的预想位置读取来自上述识别对象的反射光和来自上述识别对象的透射光中的任何一种。

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