JP2002056427A - 硬貨識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 従来の硬貨識別装置では、濃淡分布の類似度
が正貨とオーバーラップし、誤読してしまう外貨、偽貨
があり、これらの硬貨をも排除する。 【解決手段】 硬貨への光照射手段、硬貨画像データ取
り込み手段、取り込んだ画像データから硬貨画像範囲を
抽出する硬貨画像範囲抽出手段、上記硬貨画像データか
ら特徴量を抽出する特徴量抽出手段および予め記憶して
いる正貨等の基準テーブルと比較して真偽、種類を識別
する判定手段を有し、硬貨画像範囲抽出後、硬貨画像範
囲の中心から所定の角度で放射状に領域分割してそれぞ
れの領域の特徴量を抽出し、放射状分割角度をパラメー
タとする濃淡分布データを取得し、これと、基準テーブ
ル濃淡分布データとの類似度を、一方の濃淡分布データ
を回転させながら算出し、その表裏の類似度が完全一致
あるいは最大となった回転角度、類似度を正規の回転角
度、類似度として検出する手段を有することを特徴とす
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＡＴＭや大型の貨
幣計算機等に搭載されるイメージセンサを用いて硬貨表
面の模様を検出し、金種やその真偽の判別を行う貨幣識
別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近時、偽造貨や外貨の変造貨が出回り、
ＡＴＭや大型の貨幣計算機等ではエリアＣＣＤを備えた
イメージセンサを搭載し、表面模様を検知することで従
来の径や材質等の物理量検知センサ以上の性能を備えた
硬貨識別装置が出始めている。以下にそのような従来技
術の一例を説明する。

【０００３】図１はイメージセンサの構造を示す説明
図、図２はイメージセンサの平面図であり、図におい
て、１は硬貨を搬送するガラス（サファイヤガラス）か
らなる搬送面、２はこの搬送面１の少し下方の斜め側面
から搬送面１上の硬貨に光を照射する環状に並べられた
ＬＥＤ、３は中心下方に硬貨の画像を結ぶたえの集光レ
ンズ、４はこの集光レンズ３の下方に配置されたエリア
ＣＣＤ、さらに、図示しないがアナログの画像データを
Ａ／Ｄ変換し、デジタルデータで出力を行うＡ／Ｄ変換
回路等の周辺回路を内蔵する。

【０００４】５は硬貨に光を照射するタイミングをはか
るために、透過型のＬＥＤ／ＰＤ（フォトダイオード等
からなる位置センサであり、搬送面１の上方に二つ配置
され、両方が共に暗となったときに光を照射するように
してあり、これらによってイメージセンサ６が構成され
る。また、図３は画像処理回路の構成図であり、高速に
画像処理を行うためのデジタル・シグナル・プロセッサ
（ＤＳＰ）７，硬貨の画像データを記録する画像メモリ
（ＳＲＡＭ）８および９、イメージセンサからの画像デ
ータを受信したり、イメージセンサの光源（ＬＥＤ）２
をＯＮ／ＯＦＦ制御するためのＦＰＧＡ１０、さらに、
ＦＰＧＡ１０では、表示７Ｓｅｇ−ＬＥＤ制御、辞書デ
ータを記録するＥ２ＰＲＯＭアクセス制御、スイッチ
（ディップｓｗ等）入力制御等を行う。

【０００５】上位ＣＰＵ１１とデータを授受するための
シリアル通信ＩＣ１２等から構成される。つぎに、画像
処理、硬貨判別について図１５を用いて説明を行う。Ｓ
１ イメージセンサから取り込んだ画像データから、ま
ず、硬貨画像範囲の抽出を行う。

【０００６】Ｓ２ 硬貨画像範囲抽出用の閾値を用い
て、硬貨端面のエッジ位置を検出する。Ｓ３ 図１６に
示す如く、硬貨画像範囲をその中心から所定幅（例えば
１ｍｍ幅）のリング状に特徴量抽出用の領域分割を行
い、各リング領域において濃淡量を集計する。例えば、
図１７に示す如く、特徴量抽出のための閾値で各画像デ
ータを２値化し、１（明）の数を集計する。勿論、２値
化せずにそのまま各画素データ（Ａ／Ｄ変換データ ０
〜２５５）を加算してもよい。

【０００７】すべてのリングについて集計が完了した
ら、濃淡量のレンジ（例えば０〜２５５）およびリング
面積で正規化を行い、中心からのリング位置をパラメー
タ（ディメンション）とする濃淡分布データとする。Ｓ
４ 予め記憶している正貨の基準濃淡分布テーブル（基
準テーブルは表裏別々に持つ）との類似度を算出し、閾
値と比較する。

【０００８】Ｓ５ その類似度が閾値以下の場合には偽
貨と判断する。Ｓ６ その類似度が閾値以上の場合には
正貨と判断する。なお、上記正貨の基準テーブルは、初
期調整時にセンサの画像レベルをボリュームなどで調整
後、基準媒体や基準硬貨等を流して検出された濃度分布
の統計量（流した硬貨数で平均）等で設定する。

【０００９】また、硬貨画像範囲抽出用閾値や特徴量抽
出用閾値についても硬貨を流し、最もミス（誤検知）の
少ない値に設定し、画像処理基板搭載の不揮発性メモリ
（Ｅ２ＰＲＯＭ等）に記憶しておき、電源ＯＮ時や貨幣
搬送前等に上記メモリから設定済み基準データを読み出
し、正貨の基準濃淡テーブルの生成や閾値の設定等を行
うようにしている。

【００１０】 正貨の基準濃淡分布：Ａ〔ｉ〕 ｉ＝１・・・ｎ 検出した濃淡分布 ：Ｂ〔ｉ〕

【００１１】

【数１】

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】上記した従来技術によ
ると、回転に無関係な特徴量が比較的高速に得ることが
できるが、濃淡分布の類似度が正貨とオーバーラップ
し、誤読してしまう外貨、偽貨が数種確認され、これら
の硬貨を排除するために類似度以外に個別の対応が必要
となる問題がある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】そこで本発明は、硬貨へ
の光照射手段、硬貨画像データを所定のタイミングで取
り込む硬貨画像データ取り込み手段、取り込んだ画像デ
ータから硬貨画像範囲を抽出する硬貨画像範囲抽出手
段、上記硬貨画像データから特徴量を抽出する特徴量抽
出手段および予め記憶している正貨等の基準テーブルと
比較して真偽、種類を識別する判定手段を有する硬貨識
別装置において、硬貨画像範囲抽出後、硬貨画像範囲の
中心から所定の角度で放射状に領域分割してそれぞれの
領域の特徴量を抽出し、放射状分割角度をパラメータと
する濃淡分布データを取得し、この濃淡分布データと、
予め決まった回転角度でかつ表裏別に用意した基準テー
ブル濃淡分布データとの類似度を、一方の濃淡分布デー
タを回転させながら算出し、その表裏の類似度が完全一
致あるいは最大となった回転角度、類似度を正規の回転
角度、類似度として検出する手段を有することを特徴と
する。

【００１４】さらに、上記構成に予め金種毎に用意して
いる文字／絵柄パターンデータとの類似パターンの有無
をチェックする文字／絵柄パターン認識手段をそなえた
ことを特徴とする。さらには、濃淡分布データの類似度
を検出する手段と文字／絵柄パターン認識手段とを備
え、必要に応じて文字／絵柄パターン認識を行うことが
選択できるようにしたことを特徴とする。

【００１５】また、硬貨への光照射手段に対応する硬貨
搬送面の透明部材の裏側の硬貨搬送部と重ならない位置
に基準チャートを設け、この基準チャートの画像データ
読み取り手段を有し、この基準チャートの変化により硬
貨画像範囲抽出および特徴量抽出のための閾値および基
準テーブルの基準データを補正することを特徴とする。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態例を図
面を用いて説明する。 第１実施の形態例 イメージセンサの構造および画像処理回路の構成は上記
従来の技術で用いた装置と同様であるので説明は省略す
る。

【００１７】以下に識別について図４のフローチャート
を用いて説明する。 Ｓ１ 図１のイメージセンサおよび図３の画像処理回路
で所定のタイミングで取り込んだ硬貨画像データの中
で、硬貨画像範囲の抽出を行う。 Ｓ２ 硬貨外周のエッジを検出し、全画像データの中で
硬貨画像範囲を抽出する。この時点で、硬貨画像範囲の
中心座標、外径が検出される。

【００１８】Ｓ３ 硬貨中心座標から所定角度で等間隔
で放射状に分割し、各分割領域毎に濃淡量を集計する。
具体的には、所定の２値化閾値で各画像データを２値化
（１または０）した上で集計し、分割領域の面積、濃淡
データのピーク値などで正規化を行い、放射状位置（角
度）による濃淡分布データを求めて特徴量抽出処理を行
う。

【００１９】Ｓ４ 予め、画像処理基板搭載の不揮発性
メモリ（Ｅ２ＰＲＯＭ等）に備える所定の基準媒体（基
準硬貨等）をセンサの所定位置で固定して設定された回
転角度が決まった表裏別の辞書データ（基準テーブル）
と上記特徴量との類似度を算出する。 Ｓ５ 類似度が閾値より大きいか否かにより正偽の判断
をする。

【００２０】なお、上記における特徴量抽出処理は図５
のフローチャートに示す如くであり、図６と図７の概念
図を用いて説明する。図８は特徴量例を示す説明図であ
る。イメージセンサに実際に硬貨がセンサ上を流れたと
きに所定のタイミングで画像データを取り込み、その取
り込んだ全画像データから硬貨画像領域の抽出を行い、
硬貨画像領域の中心座標（ｘ０、ｙ０）、径を求める。

【００２１】取り込んだ各画像データをスキャンし、特
徴量の集計を行う。つまり、予め画像エリア（２５６×
２５６）の中心座標（１２８×１２８）を中心として領
域分割し、各座標に所定の領域番号を書き込んだラベル
データ：Ｌａｂｅｌ（２５６×２５６）を持ち、スキャ
ン時に各画素データがどの領域番号に相当するかを高速
で認識する。

【００２２】具体的には、硬貨画像領域の中心座標（ｘ
０、ｙ０）とラベルデータの中心座標（１２８×１２
８）の差だけスライドした座標のラベルデータの値（領
域番号）を読み取る。例えば、ＶＲＡＭ（ｘ、ｙ）の領
域番号は、 Ｌａｂｅｌ（ｘ−（ｘ０−１２８），ｙ−（ｙ０−１２
８）） となる。

【００２３】スキャン時、各画素データが所定の２値化
閾値よりも大きい場合のみ、特徴量合計（ＳＵＭ
（ｎ），ｎ：領域番号）を加算し、各領域番号の総画素
数を集計するため、画素データの値にかかわらず、各領
域画素カウンタ（ｃｎｔ（ｎ），ｎ：領域番号）を加算
する。全画素データスキャン完了後、各領域の特徴量合
計（ＳＵＭ）をその領域番号の総画素数（ｃｎｔ）等で
正規化し、放射状位置（角度）による濃淡分布データを
求める。

【００２４】また、上記における正貨基準テーブルと類
似度算出における回転ずれ量の検出については図９のフ
ローチャートに示す如くであり、以下に説明する。予
め、所定の基準媒体（基準硬貨等）をセンサの所定位置
で固定して設定された回転角度が決まった表裏別の辞書
データ（基準テーブル）を画像処理基板搭載の不揮発性
メモリ（Ｅ２ＰＲＯＭ等）に備えた中から外径等から辞
書データを選択する。

【００２５】取り込んだ硬貨画像データから抽出した濃
淡分布データと表裏の辞書データを一方の分布データを
一つずつローテイションさせながら比較し、類似度が１
（完全一致）または最大となり、かつ、辞書データとの
比較で最大となった回転角度、類似度を正規の類似度、
回転角度とすることで、センサを遮った硬貨の表裏およ
び回転角度が検出可能となる。

【００２６】回転角度については、領域分割角度の約半
分の精度で検出可能となるため、領域分割角度を小さく
設定すればより高い精度で回転角度が検出可能となる。
以上説明した実施の形態例によると、比較的高速に硬貨
の回転位置検出が可能となり、しかも、これまでの濃淡
分布データの比較以上に信頼性の高い検出精度を得るこ
とができることになる。

【００２７】第２実施の形態例 イメージセンサの構造および画像処理回路の構成は上記
と同様であるので説明は省略する。以下に判別について
図１９を用いて説明する。 Ｓ１ 図１のイメージセンサおよび図２の画像処理回路
で所定のタイミングで取り込んだ硬貨画像データの中
で、硬貨画像範囲の抽出を行う。

【００２８】Ｓ２ 硬貨外周のエッジを検出し、全画像
データの中で硬貨画像範囲を抽出する。この時点で、硬
貨画像範囲の中心座標、外径が検出される。 Ｓ３ 硬貨中心座標から所定角度で等間隔で放射状に分
割し、各分割領域毎に濃淡量を集計する。具体的には、
所定の２値化閾値で各画像データを２値化（１または
０）した上で集計し、分割領域の面積、濃淡データのピ
ーク値などで正規化を行い、放射状位置（角度）による
濃淡分布データを求めて特徴量抽出処理を行う。

【００２９】Ｓ４ 予め、画像処理基板搭載の不揮発性
メモリ（Ｅ２ＰＲＯＭ等）に備える所定の基準媒体（基
準硬貨等）をセンサの所定位置で固定して設定された回
転角度が決まった表裏別の辞書データ（基準テーブル）
と上記特徴量との類似度を算出する。 Ｓ５ 類似度が閾値より大きいか否かにより正偽の判断
をする。

【００３０】Ｓ６ つぎに、予め金種、表裏毎に用意し
ている図１１に示すような文字パターンデータから、上
記ですでにわかっている径、金種（暫定）から、対象と
なる文字パターンを選択する。 Ｓ７ 硬貨画像範囲の画像データあるいは選択した文字
パターン画像データを、上記で検出された回転角度だけ
回転させる。

【００３１】Ｓ８ 文字パターン画像データの文字パタ
ーンデータとの類似度を算出する。 Ｓ９ 類似パターンデータの有無をチェックする。具体
的には、硬貨画像範囲の所定画像範囲と文字パターン画
像データの類似度が所定値以上の場合、正貨と認識し、
所定値未満の場合、偽貨と判定を行う。このとき、文字
パターンデータおよび硬貨画像範囲の所定画像範囲との
類似度算出時、各データを奇数ライン間引いたり複数画
素データをまとめて（４画素平均）新たな画素データと
するなどして処理の高速化をはかってもよい。

【００３２】以上説明した実施の形態例によると、硬貨
の回転位置検出が可能となるために文字パターンとのマ
ッチングが可能となり、従来の濃淡分布データの類似度
だけでは識別が困難であった外貨、偽貨等の識別が可能
となる。 第３実施の形態例 本実施の形態例は、上記第１実施の形態例における濃淡
分布データの類似度判定による識別と第２実施の形態例
における濃淡分布データの類似度判定と文字パターン認
識による識別とのどちらの識別にするかの選択ができる
ようにした技術である。

【００３３】鑑査ＣＰＵの上位メカ制御ＣＰＵから鑑査
ＣＰＵに対して、硬貨搬送前に発行するコマンド、例え
ば、搬送許可コマンドや計数クリアコマンド等のパラメ
ータに動作モードを通知するデータ（番号）を追加し、
いまから実行されるコマンドの種類を通知する。 注）本パラメータの通知は、搬送前に上位ＣＰＵから鑑
査ＣＰＵに発行されるＦＥＥＤコマンド（搬送許可コマ
ンド）や計数クリアコマンド等で、上位から鑑査ＣＰＵ
に通知される。

【００３４】以上の説明によると、上位のメカ制御ＣＰ
Ｕから鑑査ＣＰＵにわたされたコマンドのパラメータの
番号によって、濃淡分布データの比較以外に、上記の文
字パターン認識を行いさらに高精度の識別を行うか、文
字パターン認識を行わず、濃度分布の類似度だけで高速
に識別結果を返すか、を選択する。具体的には、装置外
部から故意に外貨、偽貨の投入される可能性の高い入金
時には、文字パターン認識を行い、その他の動作さモー
ドでは行わずに高速に識別結果を返す。

【００３５】 例 〔コマンド・パラメータ〕 〔動作モード〕 〔文字パターン比較〕 ０１ｈ 入金 有り ０２ｈ 出金 無し ０３ｈ 装填 無し ０４ｈ 精査 無し 以上の発明によると、上位ＣＰＵからのコマンド・パラ
メータにより、鑑査ＣＰＵに動作モード（入金、出金
等）を通知し、濃淡分布データの類似度以外に文字パタ
ーン認識を行うか、行わないかを選択可能としたことに
より、外貨、偽貨等の混入している可能性が低いコマン
ドでは従来通りの高速にレスポンスができることにな
る。

【００３６】以上説明した各実施の形態例による発明
は、金融機関のＡＴＭや硬貨計数機だけではなく、自販
機の硬貨鑑別部や両替機等にも適用することが可能であ
る。つぎに、上記各実施の形態例では、光源の経時変化
やレンズの収縮・膨張等による画像データのレベル変動
により、模様検出精度が悪化するために定期的な画像レ
ベルチェックや画像レベル補正（ボリューム調整）をす
るとよい。

【００３７】そこで、以下にその補正方法を説明する。
図１２は装置の説明図であり、要部は上記装置と同様で
あるために説明は省略する。図において、搬送面１の裏
側（センサ側）の硬貨搬送と重ならない位置に基準チャ
ート２１、２２を設けると共に電源ＯＮ時や硬貨搬送前
にこの基準チャート２１、２２を取り込み、前回取り込
んだ画像データとの変動量から硬貨画像範囲抽出用閾値
や特徴量抽出用閾値を補正する。

【００３８】基準チャート２１、２２は、例えば、白、
黒の基準チャート２１、２２を使用するとし、閾値の補
正は以下のように行う。 １．前回の基準チャートデータ 各閾値 白チャート平均値 ：ＶW ０ 黒チャート平均値 ：Ｖb ０ 硬貨画像範囲抽出用閾値 ：Ｔ１０ 特徴量抽出用閾値 ：Ｔ２０ ２．今回の基準チャートデータ 各閾値 白チャート平均値 ：ＶW １ 黒チャート平均値 ：Ｖb １ 硬貨画像範囲抽出用閾値 ： Ｔ１１＝（ＶW １−Ｖb １）／（ＶW ０−Ｖb ０） 特徴量抽出用閾値 ： Ｔ２１＝（ＶW １−Ｖb １）／（ＶW ０−Ｖb ０） 以上説明した動作をフローチャートに示すと図１３の通
りである。

【００３９】上記の補正によると、硬貨を照射する光源
の経時変化やレンズの熱膨張や収縮が生じても検出精度
を低下させるとなく常に安定した性能が得られることに
なる。上記の補正の他に、同様に以下のような方法があ
る。初期調整時の基準チャートの画像データあるいは統
計量（平均、最大、最小等）を不揮発性メモリに記憶し
ておき、以降、電源ＯＮ時や硬貨搬送直前に、最新の上
記基準チャートの画像データを取り込み、上記初期調整
時からの画像データの変動量から、硬貨画像範囲抽出用
閾値および特徴量抽出用閾値を補正する。

【００４０】このように初期調整時にイメージセンサの
画像レベルを、ボリューム調整した上で、実際に基準硬
貨を流して検出された濃淡分布の平均値や最も抽出ミス
の少なかった閾値を画像処理基板搭載の不揮発性メモリ
（Ｅ２ＰＲＯＭ）に記憶しておき、以降、電源ＯＮ時等
に上記不揮発性メモリから設定済み基準データを読み出
し、正貨の基準テーブルの生成や各閾値の設定を行う。

【００４１】基準チャートは、例えば白、黒の基準チャ
ート２１、２２を使用する。閾値の補正は以下のように
行う。 １．前回の基準チャートデータ 各閾値 白チャート平均値 ：ＶW ０ 黒チャート平均値 ：Ｖb ０ 硬貨画像範囲抽出用閾値 ：Ｔ１０ 特徴量抽出用閾値 ：Ｔ２０ ２．電源ＯＮ時や硬貨搬送直前の基準チャートデータ 各閾値 白チャート平均値 ：ＶW １ 黒チャート平均値 ：Ｖb １ 硬貨画像範囲抽出用閾値 ： Ｔ１１＝（ＶW １−Ｖb １）／（ＶW ０−Ｖb ０） 特徴量抽出用閾値 ： Ｔ２１＝（ＶW １−Ｖb １）／（ＶW ０−Ｖb ０） 以上説明した動作をフローチャートに示すと図１４の通
りである。

【００４２】３．異常処理について、基準チャートの画
像レベルが著しく変動していた場合は、その時点でエラ
ー表示をしたり、上位ＣＰＵからの診断コマンド受信時
に異常を通知する。上記の補正によると、上記の補正方
法に増してさらに、基準テーブル設定時からの画像デー
タの変動量を監視することができ、基準テーブル設定時
を基準として補正ができるために閾値の補正精度が高ま
ることになる。

【００４３】

【発明の効果】以上詳細に説明した本発明によると、硬
貨を中心から所定角度ずつ放射状に領域分割してその各
領域の特徴量を抽出し、放射状分割角度をパラメータと
する濃淡分布データを取得し、その濃淡分布データを辞
書データとの類似度によって硬貨を識別するようにした
ことにより、高速に硬貨の回転位置検出が可能となる効
果を有する。

【００４４】さらに、予め金種別に用意している所定の
文字／絵柄パターンデータとの類似パターンの有無をチ
ェックすることにより、濃淡分布データの類似度だけで
は識別が困難であった外貨、偽貨等の識別が可能となる
効果を有する。さらに、上記の文字／絵柄パターンデー
タとの類似パターンの有無をチェック行うか行わないで
濃淡分布データの類似度だけで識別を行うかを選択可能
としたことにより、外貨、偽貨等が混入している可能性
の少ない場所や時間帯には濃淡分布データの類似度だけ
のチェックを行って高速の識別を可能とすることができ
る効果を有し、さらに、外貨、偽貨等が混入のおそれが
あって精度の高い識別が要求される場合には文字／絵柄
パターンデータとの類似パターンの有無のチェックも行
うことができる効果を有する。

【００４５】さらに、搬送面の内側の硬貨搬送と重なら
ない位置に基準チャートを設けると共に電源ＯＮ時や硬
貨搬送前にこの基準チャートを取り込み、前回取り込ん
だ画像データとの変動量から硬貨画像範囲抽出用閾値や
特徴量抽出用閾値を補正することにより、光源の経時変
化やレンズの収縮や膨張等による画像データのレベル変
動により模様検出精度が悪化することによる画像レベル
チェックや画像レベル補正を行い、より正確な識別を行
うことができる効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】イメージセンサの説明図

【図２】平面図

【図３】画像処理回路の構成図

【図４】第１実施の形態例の識別操作をしめすフローチ
ャート

【図５】特徴量抽出処理のフローチャート

【図６】特徴量抽出処理の概念図

【図７】特徴量抽出処理の概念図

【図８】特徴量例を示す説明図

【図９】回転ずれ量の検出フローチャート

【図１０】第２実施の形態例の識別操作を示すフローチ
ャート

【図１１】文字パターン例を示す説明図

【図１２】画像レベルのボリューム調整を行うイメージ
センサの説明図

【図１３】補正処理のフローチャート

【図１４】補正処理のフローチャート

【図１５】従来例を示す検出フローチャート

【図１６】濃淡分布のイメージの説明図

【図１７】特徴量検出フローチャート

【符号の説明】

１ 搬送面 ２ ＬＥＤ ３ 集光レンズ ４ エリアＣＣＤ ５ 位置センサ ６ イメージセンサ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 硬貨への光照射手段、硬貨画像データを
   所定のタイミングで取り込む硬貨画像データ取り込み手
   段、取り込んだ画像データから硬貨画像範囲を抽出する
   硬貨画像範囲抽出手段、上記硬貨画像データから特徴量
   を抽出する特徴量抽出手段および予め記憶している正貨
   等の基準テーブルと比較して真偽、種類を識別する判定
   手段を有する硬貨識別装置において、 硬貨画像範囲抽出後、硬貨画像範囲の中心から所定の角
   度で放射状に領域分割してそれぞれの領域の特徴量を抽
   出し、放射状分割角度をパラメータとする濃淡分布デー
   タを取得し、この濃淡分布データと、予め決まった回転
   角度でかつ表裏別に用意した基準テーブル濃淡分布デー
   タとの類似度を、一方の濃淡分布データを回転させなが
   ら算出し、その表裏の類似度が完全一致あるいは最大と
   なった回転角度、類似度を正規の回転角度、類似度とし
   て検出する手段を有することを特徴とする硬貨識別装
   置。
2. 【請求項２】 請求項１において、予め金種毎に用意し
   ている文字／絵柄パターンデータとの類似パターンの有
   無をチェックする文字／絵柄パターン認識手段をそなえ
   たことを特徴とする硬貨識別装置。
3. 【請求項３】 請求項２において、濃淡分布データの類
   似度を検出する手段と文字／絵柄パターン認識手段とを
   備え、必要に応じて文字／絵柄パターン認識を行うよう
   にしたことを特徴とする硬貨識別装置。
4. 【請求項４】 請求項１および請求項２において、硬貨
   への光照射手段に対応する硬貨搬送面の透明部材の裏側
   の硬貨搬送部と重ならない位置に基準チャートを設け、
   この基準チャートの画像データ読み取り手段を有し、こ
   の基準チャートの変化により硬貨画像範囲抽出および特
   徴量抽出のための閾値および基準テーブルの基準データ
   を補正することを特徴とする硬貨識別装置。