EP1437691B1 - Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten - Google Patents

Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten Download PDF

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EP1437691B1
EP1437691B1 EP03028395A EP03028395A EP1437691B1 EP 1437691 B1 EP1437691 B1 EP 1437691B1 EP 03028395 A EP03028395 A EP 03028395A EP 03028395 A EP03028395 A EP 03028395A EP 1437691 B1 EP1437691 B1 EP 1437691B1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
coin
image
images
determined
counterfeit
Prior art date
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Expired - Lifetime
Application number
EP03028395A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP1437691A1 (de
Inventor
Markus Adameck
Michael Hossfeld
Manfred Eich
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Crane Payment Innovations GmbH
Original Assignee
National Rejectors Inc GmbH
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Filing date
Publication date
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Application granted granted Critical
Publication of EP1437691B1 publication Critical patent/EP1437691B1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D5/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of coins, e.g. for segregating coins which are unacceptable or alien to a currency
    • G07D5/005—Testing the surface pattern, e.g. relief

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting an embossed image a coin in a slot machine.
  • Coin machines such as coin validators discriminate a given Set of coins in a very short time. These are a series of procedures a number of which are the coinage material as distinguishing criteria starts. The thickness and diameter of the coin are also used for differentiation. However, it is not excluded for the world monetary system that for different coins the same or almost identical blanks are used. An important distinguishing feature for the coins is therefore the embossed image.
  • the present invention is based on the object, a method for detection to provide an embossed image of a coin that is suitable, with simple Means in a slot machine reliably a real or false signal for the Recognize inserted coin.
  • the coin to be recognized on a Image receiver and a light source moved past.
  • the light source has at least two, preferably three lighting sections that an object field to recognizing coin from different directions, at the same angle opposite the surface normal of the object field, not overlapping with each other Illuminated wavelength ranges.
  • Object field of the coin is preferred the entire embossed picture of the coin.
  • the illumination of the embossed image is done for the Lighting sections at an equal angle.
  • the images thus obtained become a maximum image determines at each pixel each of the maximum intensity value is assigned from the pictures.
  • the real or false signal for the recorded Embossed image is determined from the maximum image.
  • inventive Method is made up of an image, by separating it into sub-images that are made different directions, but with the same angle of inclination (azimuthal angle), determines a maximum image that the coin surface for recognition of the embossed image sufficiently well reproduces.
  • the picture and / or the maximum picture, center and diameter to determine the coin.
  • one or more are in the maximum image Circular ring segments cut out with predetermined radii.
  • the values of the pixels in the maximum image along circular profile with a predetermined radius in one Frequency representation transformed.
  • a Fourier transformation which is preferably designed as a fast Fourier transform (FFT) is proved to be suitable.
  • the transformed spectra are using reference spectra compared with the deviation in the determination of the real or False signal is taken into account. Also in this process step has surprisingly pointed out that already the spectral comparison along Circular profile sufficient to reliably an indication of real or falsehood of the embossed picture to win.
  • pairs of images are added determines the individual lighting sections differential images.
  • the difference pictures allow discrimination of photographic reproductions of the Embossed and on the other hand are particularly suitable to individual cutouts from the difference images with reference patterns to a match to compare, so-called template matching. In this process will be Excerpts from images of an embossed image compared with reference images.
  • a false signal is generated when the average gray value of a difference image is below a predetermined threshold.
  • the separation of the images from the image is achieved by the use of filters, which are permeable to the individual wavelength ranges reached. Prefers When using a CMOS or CCD camera, mosaic filters are used.
  • a first step is followed by a first step Classification of possible types of coins, taking into account the possible coin types First, those are excluded where starting from the maximum picture the mean gray value and / or the deviation outside of a predetermined one Interval lie; for the remaining coin types are transformed Spectra with the characteristic frequencies of the reference spectra compared.
  • a real signal for the coin to be tested is always generated when reduces the number of possible coin types to a single possible coin type has been.
  • the false signal is always generated when no Coin type is more possible.
  • the 3-color SSGM (3-Color Selective Stereo Gradient Method) consists of three Special partial images of the coin are the basis for the evaluation of the topography the embossed pictures. The partial images are extracted from a single image.
  • a LED color lighting ring with five LEDs of the colors red, blue and green separated by colors into three 120-degree sectors. While running the coin is triggered by a light barrier, a trigger signal both a LED flash for all three colors simultaneously triggers, as well as the camera caused to take a single picture.
  • the used for recording CMOS or CCD camera is with a mosaic filter, such as a Bayer Patter equipped the information from the three sectors in the recording separates. After the separation, there are again three partial images that are too illuminate the recognizable embossed image from different directions.
  • the image recordings in method step 10 is shown and is separated into three individual images in method step 12. This is on the Colors red, green and blue used.
  • a differential image is calculated in step 14, the use of which ensures the security against counterfeiting of photos.
  • the difference image is used only for embossing image verification; the classification is subsequently carried out on the clearly structured maximum image 16.
  • step 18 is recorded in originally Picture the coin searched, cut out and in a picture format with predefined Image size, for example, 256 x 256 pixels brought. This operation will also the diameter determined.
  • the images are independent of the Coin size scales to the same size, which will be discussed below Comparison of the mean gray values is important.
  • step 20 a segmentation of the image takes place, starting from the image center, Circular regions are considered. It has turned out that the Disassembly of the image into an outer ring, a middle ring and a coin center is particularly advantageous for 2 euro coins.
  • step 24 the average gray value for the three ring regions and the standard deviation of the gray values in the three ring regions certainly.
  • the outer ring of the coin is another distinguishing feature compared.
  • the outer ring is transformed into a binary image by using appropriate Thresholds converted.
  • the binary images are perpendicular to each other on two standing axis projected.
  • a characteristic feature of the embossed image The coin is the distance between the center-of-gravity (COG) and the geometric one Center of the picture.
  • the center-of-gravity (COG) is considered to be with the Distance of weighted mean of the pixels determined.
  • the picture is here scaled image in which the outer ring is considered.
  • the COG is about the Axis projection method determined. Instead of a binary image can also be Gray value or color image can be used.
  • Process step 24 may take place, but which is also feasible downstream, be on circular rings around the center of the scaled images gray scale profiles sampled.
  • the radii of the circular rings are predetermined here.
  • the values of the pixels along the circular ring profiles are Fourier transformed (FFT).
  • the dominant Frequency of each FFT spectrum is determined.
  • the for the five circular rings The dominant frequency determined in its entirety constitutes another characteristic feature Feature for the coin.
  • step 26 a pre-comparison is performed, whether the previously obtained Measured values for the recorded coins at predetermined admissibility intervals lie.
  • This comparison results in a classification in step 28.
  • Step 32 performed a template match for these coin types. As shown in Fig. 3, this is the recorded image of the coin unwound and at the double angle range to avoid cuts in the Reference pattern added.
  • the thus supplemented image 34 is provided with a reference pattern 36 compared. As shown in FIG. 3, for the reference pattern 36, the position in FIG Image 34 found.
  • the method step 32 is a verification step in which it is checked whether a Coin type in the shortlist actually comes into consideration. It is conceivable here also a modification of the method step such that every possible coin type is folded with the reference images of all possible coin types to the coin type determine the highest match.
  • step 34 for the difference image calculated in step 14 checks whether this is a stamping picture or a photo of a stamping picture is. This step can also be at the beginning of the comparison.
  • a variety of different approaches can be selected become.
  • two approaches have proven to be particularly advantageous.
  • the size of the template pattern at the location in the image, in the pattern was found, cut out a picture detail in size of the template.
  • This image detail is created by the application of thresholds in a binary image changed. For example, to set the threshold value Sum of mean gray value in the pattern plus the standard deviation of the gray values be set in the pattern.
  • Other variable or fixed thresholds are conceivable.
  • a difference image (Diff1) is taken from the images for red (R) and green (G).
  • a second difference image (Diff2) is taken from the images for red (R) and blue (B) determined.
  • Diff12 a difference image as a difference between formed the first and the second difference image.
  • Diff12 max [Diff1, Diff2].
  • From the finished Difference image (Diff12) becomes an unfolded and double angle range completed picture made. This picture is congruent with the one before Image produced for the pattern comparison. Out of these unfolded images becomes the same place a picture taken in size of the reference pattern.
  • the extracted image sections are multiplied together and for the product the mean gray value is calculated. Is the average gray value below one predetermined fixed threshold, it is a photo. It remains in the Case of a photo after multiplication of the original image with the difference images not enough information is left in the gray values of the product image.
  • the reference template can also be used be transformed into a binary image at an appropriate threshold.
  • an appropriate threshold For example can again be the sum of the average gray value in the pattern plus the Standard deviation of the gray values in the pattern can be used. Others too variable or fixed thresholds are possible. It will, as described above, determines the difference images, again the two image sections, the difference value and the binary reference image, are multiplied together and used for the Product, the average gray value is calculated. Again, a missing three-dimensional Topology recognized that the average gray value below a predetermined source lies.
  • step 36 After successful embossing image recognition, the recognized coin in step 36 accepted.
  • FIG. 2 shows a structured diagram of the sequence of the invention Method on the example of a detection of coins of different countries.
  • step 48 On the basis of the abovementioned measured values or a subgroup of these measured values a comparison is now made in step 48. If the comparison shows that the Measured values lie in a predetermined admissibility interval, so comes the corresponding Coin type shortlisted 50. Only in the frequency comparison If no uniform admissibility interval is specified, but for the Frequency three possible measured values allowed. Each of the three measured values is with one Admittance interval linked. A dominant frequency is detected when the measured frequency within one of the three before certain admissibility intervals lies.
  • step 54 it is checked whether at least one type is shortlisted.
  • step 56 two unfolded images are calculated, one of which first from the image scaled in step 42, and the second from the reference image is.
  • step 60 for the type of coin to be checked the corresponding reference template (reference pattern) is loaded.
  • step 62 the pattern is compared with one of the unfolded images generated in step 56. If the template is found in the unfolded image and exceeds the match a minimum value (step 64), then in step 66 the location of the template into the unfolded image. For the cutouts, the above described comparison producing the product image in step 68 carried out. Subsequently, the stamp image verification is performed. Is the Value for the embossing image verification bad, so in step 72 the tested one Coin also off. Should after the completion of the loop 58 more than one coin If left over, these can be the coins with the best comparative values (for example, from step 48).

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Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten.
Münzautomaten wie beispielsweise Münzprüfer diskriminieren einen vorgegebenen Satz von Münzen innerhalb sehr kurzer Zeit. Hierzu sind eine Reihe von Verfahren bekannt, von denen eine Vielzahl das Münzmaterial als Unterscheidungskriterien einsetzt. Auch Dicke und Durchmesser der Münze werden zur Unterscheidung herangezogen. Jedoch ist für das weltweite Währungssystem nicht ausgeschlossen, daß für unterschiedliche Münzen gleiche oder fast gleiche Rohlinge eingesetzt werden. Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für die Münzen ist daher das Prägebild.
Aus DE 37 39 239 C2 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verarbeitung einer geprägten Karte bekannt. Die Prägeseite der Karte wird aus zwei gegenüberliegenden, schrägen Richtungen wechselweise beleuchtet. Die Karte wird bei diesen unterschiedlichen Beleuchtungen aufgenommen. Die Differenz der aufgenommenen Bilder wird mit Referenzdaten verglichen, um die geprägten Zeichen zu erkennen. Dieses Verfahren ist für stark reflektierende, metallische Oberflächen von Münzen nicht geeignet.
Aus DE 33 05 509 ist eine optische Münzprüfeinrichtung bekannt, bei der eine unter einem Winkel beleuchtete Oberfläche unter verschiedenen Winkeln beobachtet wird. Der Quotient aus der Helligkeit unter verschiedenen Winkeln gibt Aufschluß über den Glanzgrad der hier beiliegenden Münze.
Aus US 5,839,563 ist ein Münzprüfer bekannt, bei dem für das aufgenommene Bild einer Münze ein Mustervergleich durchgeführt wird. Um eine gute Ausleuchtung des Objektfeldes zu erzielen, wird die Münze kreisförmig ausgeleuchtet.
Aus DE 100 51 009 ist ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze bekannt, bei dem die Münze sich an der Lichtquelle vorbeibewegt und über zwei oder mehr Beleuchtungsabschnitte jeweils aus einer anderen Richtung beleuchtet wird. Aus den Aufnahmen wird ein Differenzbild ermittelt, daß anzeigt, ob es sich um eine fotografische Wiedergabe des Prägebildes oder um ein geprägtes Bild handelt.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze bereitzustellen, daß geeignet ist, mit einfachen Mitteln in einem Münzautomaten zuverlässig ein Echt- oder Falschsignal für die eingeworfene Münze zu erkennen.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen aus Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Gestaltungen bilden den Gegenstand der Unteransprüche.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird die zu erkennende Münze an einem Bildempfänger und einer Lichtquelle vorbeibewegt. Die Lichtquelle besitzt mindestens zwei, bevorzugt drei Beleuchtungsabschnitte, die ein Objektfeld der zu erkennenden Münze aus unterschiedlichen Richtungen, unter dem gleichen Winkel gegenüber der Flächennormalen des Objektfeldes, miteinander sich nicht überlappenden Wellenlängenbereichen beleuchtet. Objektfeld der Münze ist bevorzugt das gesamte Prägebild der Münze. Die Beleuchtung des Prägebildes erfolgt für die Beleuchtungsabschnitte unter einem gleichen Winkel. Die Beleuchtung führte zu dem Namen "Selektive Stereo Gradienten Methode" (SSGM), da bei einer zentralen Aufzeichnung der Abbildung nur Licht unter einem bestimmten Reflexionswinkel bzw. Gradienten im Prägebild aufgenommen wird. Von der bei dem erfindungsgemäßen Verfahren beleuchteten Oberfläche zeichnet ein Bildempfänger eine Aufnahme auf. Aus der einen Aufnahme werden Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten gewonnen. Hierzu werden die Farbanteile der unterschiedlichen Wellenlängenbereiche getrennt. Aus den so gewonnenen Bildern wird ein Maximumbild bestimmt, bei dem jedem Bildpunkt jeweils der maximale Intensitätswert aus den Bildern zugeordnet wird. Das Echt- oder Falschsignal für das aufgenommene Prägebild wird aus dem Maximumbild bestimmt. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird aus einem Bild, durch Trennung in Teilbilder, die aus unterschiedlichen Richtungen, aber mit dem gleichen Neigungswinkel (Azimutalwinkel), ein Maximumbild ermittelt, das die Münzoberfläche für eine Erkennung des Prägebildes ausreichend gut wiedergibt.
Für die Erzeugung des Echt- oder Falschsignals hat es sich als zweckmäßig erwiesen, für die Aufnahme und/oder das Maximumbild, Mittelpunkt und Durchmesser der Münze zu bestimmen. Bevorzugt werden in dem Maximumbild ein oder mehrere Kreisringsegmente mit vorbestimmten Radien ausgeschnitten.
Überraschenderweise hat sich herausgestellt, daß für die Kreisringsegmente der mittlere Grauwert und/oder dessen Abweichung, bevorzugt Standardabweichung bereits ein guter Indikator für die Art der zu erkennenden Münze ist. Besonders vorteilhaft an diesem Merkmal des Prägebildes ist, daß es sich mit vergleichsweise geringem Rechenaufwand bestimmen läßt.
In einem weiteren bevorzugten Schritt werden die Werte der Bildpunkte im Maximumbild entlang von Kreisringprofilen mit einem vorbestimmten Radius in eine Frequenzdarstellung transformiert. Als Transformation hat sich eine Fouriertransformation, die bevorzugt als eine schnelle Fouriertransformation (FFT) ausgestaltet ist, als geeignet erwiesen. Die transformierten Spektren werden mit Referenzspektren verglichen, wobei die Abweichung bei der Bestimmung des Echt- oder Falschsignals berücksichtigt wird. Auch bei diesem Verfahrensschritt hat sich überraschenderweise herausgestellt, daß bereits der spektrale Vergleich entlang von Kreisringprofilen ausreicht, um zuverlässig einen Hinweis auf Echt- oder Falschheit des Prägebildes zu gewinnen.
In einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung wird jeweils aus Paaren von Bildern zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten Differenzbilder bestimmt. Die Differenzbilder erlauben einerseits eine Diskriminierung von fotografischen Wiedergaben des Prägebildes und eignen sich andererseits im besonderen Maße dazu, einzelne Ausschnitte aus den Differenzbildern mit Referenzmustern auf eine Übereinstimmung hin zu vergleichen, sogenanntes Template-Matching. Bei diesem Vorgang werden Ausschnitte von Abbildern eines Prägebildes mit Referenzbildern verglichen.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein Falschsignal generiert, wenn der mittlere Grauwert eines Differenzbildes unter einer vorbestimmten Schwelle liegt.
Die Trennung der Bilder aus der Aufnahme wird durch die Verwendung von Filtern, die für die einzelnen Wellenlängenbereiche durchlässig sind, erreicht. Bevorzugt werden bei der Verwendung einer CMOS- oder CCD-Kamera Mosaik-Filter eingesetzt.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren erfolgt in einem ersten Schritt zunächst eine Klassifikation von möglichen Münztypen, wobei von den möglichen Münztypen zunächst diejenigen ausgeschlossen werden, bei denen ausgehend von dem Maximumbild der mittlere Grauwert und/oder die Abweichung außerhalb von einem vorbestimmten Intervall liegen; für die verbleibenden Münztypen werden die transformierten Spektren mit den charakteristischen Frequenzen der Referenzspektren verglichen.
Bei einer Weiterbildung wird nach dem Vergleich der Spektren ein oder mehrere Differenzbilder bestimmt und ausschnittsweise mit Referenzmustern der noch zu vergleichenden Münztypen verglichen.
Bevorzugt wird ein Echtsignal für die zu prüfende Münze immer dann erzeugt, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf einen einzigen möglichen Münztyp reduziert wurde. Bevorzugt wird das Falschsignal immer dann erzeugt, wenn kein Münztyp mehr möglich ist.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird an einem bevorzugten Ausführungsbeispiel nachfolgend näher beschrieben. Es zeigt:
Fig. 1
ein Flußdiagramm für einen Münzprüfer,
Fig. 2
Nassie-Schneidermann-Diagramm für eine beispielhafte Anwendung, bei der Euromünzen aus unterschiedlichen Ländern diskriminiert werden, und
Fig. 3
ein Beispiel für ein in einem Unwarp-Bild erfolgreich gefundenes Referenztemplate.
Bei dem 3-Farb-SSGM (3-Farb-Selektive-Stereo-Gradienten-Methode) bilden drei spezielle Teilbilder der Münze die Grundlage für die Auswertung der Topographie der Prägebilder. Die Teilbilder werden aus einer einzigen Aufnahme extrahiert.
Hierbei wird ein LED-Farb-Beleuchtungsring mit je fünf LEDs der Farben rot, blau und grün nach Farben getrennt in drei 120-Grad-Sektoren angeordnet. Beim Durchlauf der Münze durch eine Lichtschranke wird ein Triggersignal ausgelöst, das sowohl einen LED-Blitz für alle drei Farben zugleich auslöst, als auch die Kamera dazu veranlaßt, ein einziges Bild aufzunehmen. Die zur Aufnahme eingesetzte CMOS- oder CCD-Kamera ist mit einem Mosaik-Filter, beispielsweise einem Bayer-Patter ausgestattet, das die Informationen aus den drei Sektoren in der Aufnahme trennt. Nach der Trennung liegen wieder drei Teilbilder vor, die das zu erkennende Prägebild aus unterschiedlichen Richtungen beleuchten. In dem Flußdiagramm aus Fig. 1 ist die Bildaufnahmen in Verfahrensschritt 10 dargestellt und wird in Verfahrensschritt 12 in drei einzelne Bilder getrennt. Hierbei wird auf die Farben rot, grün und blau zurückgegriffen.
Aus den Teilbildern wird in Schritt 14 ein Differenzbild berechnet, dessen Verwendung die Fälschungssicherheit gegenüber Fotos gewährleistet. Das Differenzbild wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren nur zur Prägebildverifikation eingesetzt, die Klassifikation wird nachfolgend an dem deutlich strukturstärkeren Maximumbild 16 durchgeführt. Das Maximumbild M ist definiert als M (x, y) = max [R (x, y); G (x, y); B (x, y)], wobei für jeden Punkt (x, y) der Wert mit der größten Intensität aus dem Satz der Bilder R (x, y), G (x, y) und B (x, y) gewählt wird.
In dem nachfolgenden Verfahrensschritt 18 wird im ursprünglich aufgenommenen Bild die Münze gesucht, ausgeschnitten und in ein Bildformat mit vordefinierter Bildgröße, beispielsweise 256 x 256 Pixel gebracht. Bei dieser Operation wird auch der Durchmesser bestimmt. In diesem Schritt werden die Bilder unabhängig von der Münzgröße auf die gleiche Größe skaliert, was für den weiter unten noch zu diskutierenden Vergleich der mittleren Grauwerte wichtig ist.
In Schritt 20 erfolgt eine Segmentation des Bildes, bei der ausgehend vom Bildmittelpunkt, Kreisringregionen betrachtet werden. Es hat sich herausgestellt, daß die Zerlegung des Bildes in einen äußeren Ring, einen mittleren Ring und ein Münzzentrum besonders vorteilhaft bei 2 Euro-Münzen ist.
In dem nachfolgenden Schritt 24 wird für die drei Ringregionen der mittlere Grauwert und die Standardabweichung der Grauwerte in den drei Ringregionen bestimmt.
Zusätzlich wird im äußeren Ring der Münze ein weiteres Unterscheidungsmerkmal verglichen. Hierzu wird der äußere Ring in ein Binärbild durch Verwendung geeigneter Schwellwerte umgewandelt. Die Binärbilder werden auf zwei senkrecht zueinander stehende Achse projiziert. Ein charakteristisches Merkmal für das Prägebild der Münze ist der Abstand zwischen dem Center-of-Gravity (COG) und dem geometrischen Mittelpunkt des Bildes. Das Center-of-Gravity (COG) wird als mit dem Abstand gewichteter Mittelwert der Bildpunkte ermittelt. Das Bild ist hier das skalierte Bild, in dem der äußere Ring betrachtet wird. Der COG wird über die Achsenprojektionsmethode bestimmt. Anstelle eines Binärbildes kann auch ein Grauwert bzw. Farbbild verwendet werden.
In einem weiteren Verfahrensschritt 22, der parallel zu dem oben beschriebenen Verfahrensschritt 24 ablaufen kann, der aber auch nachgeordnet durchführbar ist, werden auf Kreisringen um den Mittelpunkt der skalierten Bilder Grauwertprofile abgetastet. Die Radien der Kreisringe sind hierbei vorbestimmt. Die Werte der Pixel entlang der Kreisringprofile werden fouriertransformiert (FFT). Die dominante Frequenz von jedem FFT-Spektrum wird ermittelt. Die für die fünf Kreisringe ermittelten dominanten Frequenz bilden in ihrer Gesamtheit ein weiteres charakteristisches Merkmal für die Münze.
In Schritt 26 wird ein Vorvergleich durchgeführt, ob die bis dahin gewonnenen Meßwerte für die aufgenommenen Münzen in vorbestimmten Zulässigkeitsintervallen liegen. Dieser Vergleich führt in Schritt 28 zu einer Klassifikation. Stellt sich in dem Klassifikationsschritt 28 heraus, daß das Muster mit keiner der vorgegebenen Referenzen übereinstimmt, so führt der Klassifikationsvorgang zur Zurückweisung 30 der Münze. Stellt sich heraus, daß mehrere Münzen in Frage kommen, so wird in Schritt 32 für diese Münzsorten ein Mustervergleich (Template-Match) durchgeführt. Wie in Fig. 3 dargestellt, wird hierzu das aufgenommene Bild der Münze abgewickelt und auf den doppelten Winkelbereich zur Vermeidung von Schnitten im Referenzmuster ergänzt. Das so ergänzte Bild 34 wird mit einem Referenzmuster 36 verglichen. Wie in Fig. 3 dargestellt, wird für das Referenzmuster 36 die Position in dem Bild 34 gefunden.
Der Verfahrensschritt 32 ist ein Verifikationsschritt, bei dem überprüft wird, ob ein Münztyp in der engeren Auswahl tatsächlich in Betracht kommt. Denkbar ist hier auch eine Modifikation des Verfahrensschritt derart, daß jeder mögliche Münztyp mit den Referenzbildern aller möglichen Münztypen gefaltet wird, um den Münztyp mit der höchsten Übereinstimmung zu ermitteln.
In dem abschließenden Schritt 34 wird für das in Schritt 14 berechnete Differenzbild überprüft, ob es sich hierbei um ein Prägebild oder um ein Foto eines Prägebildes handelt. Dieser Schritt kann auch am Anfang des Vergleichs stehen.
Für diesen Schritt können eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen gewählt werden. In der Praxis haben sich zwei Ansätze als besonders vorteilhaft erwiesen. Bei einem ersten Ansatz wird in Größe des Vorlagemusters an der Stelle im Bild, in der das Muster gefunden wurde, ein Bildausschnitt in Größe der Vorlage ausgeschnitten. Dieser Bildausschnitt wird durch die Anwendung von Schwellwerten in ein Binärbild gewandelt. Beispielsweise kann zur Festsetzung des Schwellwertes die Summe aus mittlerem Grauwert im Muster plus der Standardabweichung der Grauwerte im Muster angesetzt werden. Andere variable oder auch feste Schwellwerte sind denkbar.
Aus den drei Teilbildern werden Differenzbilder ermittelt. Als besonders vorteilhaft hat sich hier erwiesen:
Ein erstes Differenzbild (Diff1) aus den Bildern für rot (R) und grün (G) zu ermitteln. Ein zweites Differenzbild (Diff2) wird aus den Bildern für rot (R) und blau (B) ermittelt. Abschließend wird ein Differenzenbild (Diff12) als Differenz zwischen dem ersten und dem zweiten Differenzbild gebildet. Es kann jedoch auch ein Maximumbild zwischen dem ersten Differenzbild (Diff1) und dem zweiten Differenzbild (Diff2) gebildet werden: Diff12 = max [Diff1, Diff2]. Aus dem fertiggestellten Differenzenbild (Diff12) wird ein entfaltetes und auf den doppelten Winkelbereich ergänztes Bild hergestellt. Dieses Bild ist deckungsgleich mit dem bereits vorher zum Mustervergleich hergestellten Bild. Aus diesen entfalteten Bildern wird an gleicher Stelle ein Bildausschnitt in Größe des Referenzmusters entnommen. Die entnommenen Bildausschnitte werden miteinander multipliziert und für das Produkt wird der mittlere Grauwert berechnet. Liegt der mittlere Grauwert unterhalb einer vorbestimmten festen Schwelle, handelt es sich um ein Foto. Es bleibt nämlich im Falle eines Fotos nach der Multiplikation des Originalbildes mit den Differenzbildern nicht genügend Informationen in den Grauwerten des Produktbildes übrig.
Alternativ zu der vorgenannten Operation kann auch das Referenztemplate mit einem geeigneten Schwellwert in ein Binärbild verwandelt werden. Beispielsweise kann als Schwellwert wieder die Summe aus mittlerem Grauwert im Muster plus der Standardabweichung der Grauwerte im Muster verwendet werden. Auch andere variable oder feste Schwellwerte sind möglich. Es werden, wie oben beschrieben, die Differenzbilder ermittelt, wobei wieder die beiden Bildausschnitte, das Differenzwert und das binäre Referenzbild, werden miteinander multipliziert und für das Produkt wird der mittlere Grauwert berechnet. Auch hier wird eine fehlende dreidimensionale Topologie daran erkannt, daß der mittlere Grauwert unterhalb einer vorbestimmten Quelle liegt.
Auch andere Methoden zur Kombination der Differenzbilder mit Teilbildern sind möglich. Bei den vorgenannten beiden Varianten ist die grundlegende Idee gemeinsam, durch die Kombination von Teilbildern Differenzbilder zu erzeugen, die nur dann Informationsgehalt in Form von Grauwertstrukturen aufweisen, wenn die zu erkennende Münze ein Prägebild besitzt. Soll die Münzerkennung durch ein Foto getäuscht werden, so besitzen die Differenzbilder keine ausreichende Information. Der Schlüssel, um die Informationen des 3D-Prägebildes der Münze zu erfassen, liegt in der Beleuchtung. Die Beleuchtung muß homogen sein und in den Sektoren die gleiche Intensität aufweisen.
Nach erfolgreicher Prägebilderkennung wird die erkannte Münze in Schritt 36 akzeptiert.
Fig. 2 zeigt in einem strukturierten Diagramm den Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens an dem Beispiel einer Erkennung von Münzen unterschiedlicher Länder.
In Schritt 28 werden drei Farbteilbilder (R-, G-, 13-Bilder) aus dem aufgenommenen Kamerabild der Münze extrahiert. In Schritt 40 wird aus den drei Teilbildern ein Maximumbild berechnet. In Schritt 42 wird die Münze aus dem Aufnahmebild segmentiert und das segmentierte Bild in ein quadratisches Format zur Weiterbearbeitung umskaliert. In Schritt 44 werden die beiden oben beschriebenen Schritte durchgeführt, bei denen mittlere Grauwerte und dominante Frequenzen mit Referenzbildern verglichen werden. So noch nicht alle Länder der zu prüfenden Klasse vollständig überprüft wurden, wird Schleife 46 in dem Verfahren wiederholt. Insgesamt liegen damit die folgenden charakteristischen Merkmale vor:
  • 1. Mittlerer Grauwert im Ring 1,
  • 2. Standardabweichung der Grauwerte im Ring 1,
  • 3. Mittlerer Grauwert in Ring 2,
  • 4. Verhältnis der mittleren Grauwerte in Ring 1 und 2,
  • 5. Standardabweichung der Grauwerte in Ring 2,
  • 6. Mittlerer Grauwert in Ring 3,
  • 7. Verhältnis der mittleren Grauwerte von Ring 2 und Ring 3,
  • 8. Standardabweichung der Grauwerte in Ring 3,
  • 9. Verhältnis der mittleren Grauwerte von Ring 1 und 3,
  • 10. Abstand des COG im Ring 1 zum geometrischen Mittelpunkt der Münze bzw. zum Zentrum des Rings,
  • 11. Durchmesser,
  • 12.-16. Dominante Frequenzen der Grauwerte auf fünf Kreisringen.
    • Anhand der obengenannten Meßwerte bzw. einer Untergruppe dieser Meßwerte wird nun in Schritt 48 ein Vergleich durchgeführt. Ergibt der Vergleich, daß die Meßwerte in einem vorbestimmten Zulässigkeitsintervall liegen, so kommt der entsprechende Münztyp in die engere Wahl 50. Lediglich bei dem Frequenzvergleich wird kein einheitliches Zulässigkeitsintervall vorgegeben, sondern es werden für die Frequenz drei mögliche Meßwerte erlaubt. Jeder der drei Meßwerte ist mit einem Zulässigkeitsintervall verknüpft. Eine dominante Frequenz wird dann erkannt, wenn die gemessene Frequenz innerhalb eines der drei vor bestimmten Zulässigkeitsintervalle liegt.
    In Schritt 54 wird überprüft, ob mindestens ein Typ in die engere Auswahl gelangt. In diesem Fall werden in Schritt 56 zwei entfaltete Bilder berechnet, von denen ein erstes aus dem in Schritt 42 skalierten Bild stammt und das zweite das Referenzbild ist.
    Solange noch ungeprüfte Münztypen vorliegen, wird die nachfolgende Klassifikationsschleife ausgeführt. In Schritt 60 wird für den noch zu überprüfenden Münztyp das entsprechende Referenz-Template (Referenzmuster) geladen. In Schritt 62 wird das Muster mit einem der in Schritt 56 erzeugten, entfalteten Bilder verglichen. Wird das Template in dem entfalteten Bild gefunden und überschreitet die Übereinstimmung ein Mindestwert (Verfahrensschritt 64), so wird in Schritt 66 der Fundort des Templates in das entfaltete Bild eingezeichnet. Für die Ausschnitte wird der oben beschriebene Vergleich unter Erzeugung des Produktbildes in Schritt 68 durchgeführt. Anschließend wird die Prägebildverifikation vorgenommen. Ist der Wert für die Prägebildverifikation schlecht, so scheidet in Schritt 72 die getestete Münze ebenfalls aus. Sollten nach Beendigung der Schleife 58 mehr als eine Münze übrigbleiben, so können aus diesen die Münze mit den besten Vergleichswerten (beispielsweise aus Schritt 48) ausgewählt werden.

    Claims (16)

    1. Verfahren zur Erkennung eines Prägebildes einer Münze in einem Münzautomaten, mit folgenden Verfahrensschritten:
      die zu erkennende Münze wird an einem Bildempfänger und einer Lichtquelle vorbei bewegt,
      die Lichtquelle besitzt mindestens zwei Beleuchtungsabschnitte, die ein Objektfeld der zu erkennenden Münze aus unterschiedlichen Richtungen, unter dem gleichen Winkel gegenüber der Flächennormalen des Objektfeldes, mit einander sich nicht überlappenden Wellenlängenbereichen beleuchtet,
      der Bildempfänger zeichnet eine Aufnahme des Objektfeldes auf, aus der Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten der einzelnen Wellenlängenbereiche gewonnen werden,
      ein Maximumbild wird aus den Bildern bestimmt, bei dem jedem Bildpunkt der maximale Intensitätswert aus den Bildern der einzelnen Wellenlängenbereiche zugeordnet ist,
      ein Echt- oder Falschsignal wird aus dem Maximumbild bestimmt.
    2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß für die Aufnahme und/oder das Maximumbild, Mittelpunkt und Durchmesser der Münze bestimmt werden.
    3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß in dem Maximumbild ein oder mehrere Kreisringsegmente mit vorbestimmten Radien ausgeschnitten werden.
    4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung des Echt- oder Falschsignals unter Verwendung des mittleren Grauwerts der Kreisringsegmente und/oder einer Abweichung der Grauwerte von dem mittleren Grauwert erfolgt.
    5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß die Werte der Bildpunkte im Maximumbild entlang von Kreisringprofilen mit einem vorbestimmten Radius in eine Frequenzdarstellung transformiert werden.
    6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß als Transformation der Werte der Bildpunkte eine Fouriertransformation, insbesondere eine Schnellfouriertransformation (FFT) ausgeführt wird.
    7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, daß die transformierten Spektren mit Referenzspektren verglichen werden und die Abweichungen bei der Bestimmung der Echt- oder Falschsignale berücksichtigt werden.
    8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß aus Paaren von Bildern zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten Differenzbilder bestimmt werden.
    9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß ein oder mehrere Ausschnitte aus den Differenzbildern mit Referenzmustern auf ihre Übereinstimmung hin verglichen werden.
    10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß die Trennung der Aufnahme in Bilder zu den einzelnen Beleuchtungsabschnitten über Filter erfolgt.
    11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß zur Trennung der Aufnahme in Bilder ein Mosaik-Filter für eine CMOS- oder CCD-Kamera eingesetzt wird.
    12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß ein Falschsignal generiert wird, wenn der mittlere Grauwert eines Differenzbildes unter einem vorbestimmten Schwellwert liegt.
    13. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß
      in einem ersten Schritt zunächst eine Klassifikation von möglichen Münztypen erfolgt, wobei von den möglichen Münztypen zunächst diejenigen ausgeschlossen werden, bei denen ausgehend von dem Maximumbild der mittlere Grauwert und/oder die Abweichung außerhalb von einem vorbestimmten Intervall liegen und/oder die transformierten Spektren mit ihren charakteristischen Frequenzen von vorbestimmten Referenzspektren der Münztypen abweichen.
    14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß für nach einem Vergleich noch verbleibende Münztypen ein oder mehrere Differenzbilder aus den Bildern zu den Wellenlängenbereichen bestimmen und ausschnittsweise mit Referenzmustern des noch zu vergleichenden Münztyps verglichen werden.
    15. Verfahren nach Anspruch 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, daß ein Echtsignal immer dann erzeugt wird, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf einen einzigen Münztyp reduziert wurde.
    16. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß ein Falschsignal immer dann erzeugt wird, wenn die Anzahl der möglichen Münztypen auf Null reduziert wurde.
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