JP2002109596A - 貨幣識別方法及び装置 - Google Patents
貨幣識別方法及び装置Info
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- JP2002109596A JP2002109596A JP2000296591A JP2000296591A JP2002109596A JP 2002109596 A JP2002109596 A JP 2002109596A JP 2000296591 A JP2000296591 A JP 2000296591A JP 2000296591 A JP2000296591 A JP 2000296591A JP 2002109596 A JP2002109596 A JP 2002109596A
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- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
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- G07D5/08—Testing the magnetic or electric properties
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
- G06V10/507—Summing image-intensity values; Histogram projection analysis
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 貨幣の表面画像の２値化を最適に行うことで
貨幣の識別を高精度かつ高速に行うことができるように
した貨幣識別方法及び装置を提供する。 【解決手段】 エリアセンサ１０３で取得した被検硬貨
Ｃの表面画像から、硬貨形状抽出部１０６で硬貨の中心
座標と半径を抽出し、該抽出した硬貨の中心座標と半径
から、閾値算出範囲抽出部１０７で有効な閾値算出範囲
を抽出する。そして、この閾値算出範囲に基づきヒスト
グラム作成部１０８で濃度ヒストグラムを作成し、２値
化閾値算出部１０９でこの濃度ヒストグラムより判別分
析法を適用して最適２値化閾値を算出し、この最適２値
化閾値を用いて被検硬貨Ｃを識別するための画像２値化
処理を行う。
貨幣の識別を高精度かつ高速に行うことができるように
した貨幣識別方法及び装置を提供する。 【解決手段】 エリアセンサ１０３で取得した被検硬貨
Ｃの表面画像から、硬貨形状抽出部１０６で硬貨の中心
座標と半径を抽出し、該抽出した硬貨の中心座標と半径
から、閾値算出範囲抽出部１０７で有効な閾値算出範囲
を抽出する。そして、この閾値算出範囲に基づきヒスト
グラム作成部１０８で濃度ヒストグラムを作成し、２値
化閾値算出部１０９でこの濃度ヒストグラムより判別分
析法を適用して最適２値化閾値を算出し、この最適２値
化閾値を用いて被検硬貨Ｃを識別するための画像２値化
処理を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、貨幣の表面画像
に基づき貨幣を識別する貨幣識別方法及び装置に関し、
特に、貨幣の特定部分の濃度ヒストグラムに基づき２値
化閾値を決定することにより画像の２値化の最適化を図
って貨幣識別精度を向上させた貨幣識別方法及び装置に
関する。
に基づき貨幣を識別する貨幣識別方法及び装置に関し、
特に、貨幣の特定部分の濃度ヒストグラムに基づき２値
化閾値を決定することにより画像の２値化の最適化を図
って貨幣識別精度を向上させた貨幣識別方法及び装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、硬貨を識別する硬貨識別装置は、
硬貨投入口から投入された硬貨が通過する硬貨通路に１
または複数の磁気センサを配設し、この磁気センサの検
出出力に基づき硬貨の材質、材厚、及び大きさを判別し
て、該判別結果に基づき硬貨の種類及び真偽を識別する
ように構成されている。
硬貨投入口から投入された硬貨が通過する硬貨通路に１
または複数の磁気センサを配設し、この磁気センサの検
出出力に基づき硬貨の材質、材厚、及び大きさを判別し
て、該判別結果に基づき硬貨の種類及び真偽を識別する
ように構成されている。
【０００３】しかし、近年、国内の正貨と材質及び形状
が類似した外国通貨加工した変造硬貨の加工精度が高ま
るに連れて、従来技術の磁気センサを用いた硬貨識別装
置では硬貨の種類及び真偽の識別が困難になる問題が発
生してきた。
が類似した外国通貨加工した変造硬貨の加工精度が高ま
るに連れて、従来技術の磁気センサを用いた硬貨識別装
置では硬貨の種類及び真偽の識別が困難になる問題が発
生してきた。
【０００４】そこで、この種の変造硬貨を判別するため
に、更に高精度に硬貨を識別することの必要性が生じて
おり、その中で硬貨の表面の模様形状を硬貨識別の１つ
の識別要素と用いることが考えられている。
に、更に高精度に硬貨を識別することの必要性が生じて
おり、その中で硬貨の表面の模様形状を硬貨識別の１つ
の識別要素と用いることが考えられている。
【０００５】例えば、特開平８−１６８７１号では、硬
貨の表面に光を照射し、反射光をエリアセンサで検知
し、検知した画像を電気信号に変換し、該変換した画像
信号を２値化処理し、該処理した２値化画像から硬貨の
表面の模様形状を判別する方法が開示されている。
貨の表面に光を照射し、反射光をエリアセンサで検知
し、検知した画像を電気信号に変換し、該変換した画像
信号を２値化処理し、該処理した２値化画像から硬貨の
表面の模様形状を判別する方法が開示されている。
【０００６】また、特開平９−２３１４３２号では、硬
貨の表面に光を照射し、反射光をエリアセンサで検知
し、検知した画像を電気信号に変換するとともに、磁気
センサで硬貨の材質を検出し、硬貨の種類の識別を行
い、識別された硬貨の種類から有効な画像領域を抽出
し、該抽出された画像領域で２値化閾値を決定し、硬貨
の表面の画像信号を２値化処理し、該処理した２値化画
像から硬貨の表面の模様形状を判別する方法が開示され
ている。
貨の表面に光を照射し、反射光をエリアセンサで検知
し、検知した画像を電気信号に変換するとともに、磁気
センサで硬貨の材質を検出し、硬貨の種類の識別を行
い、識別された硬貨の種類から有効な画像領域を抽出
し、該抽出された画像領域で２値化閾値を決定し、硬貨
の表面の画像信号を２値化処理し、該処理した２値化画
像から硬貨の表面の模様形状を判別する方法が開示され
ている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記特開平８
−１６８７１号及び特開平９−２３１４３２号に開示さ
れた従来の技術では、２次元画像の２値化を行うための
２値化閾値は元の２次元画像の明るさやコントラストに
よって変化するため、画像の状態に併せて２値化閾値の
算出方法を調整する必要があり、有効な２値化閾値を算
出するためには、ある範囲内で閾値を順に変化させて、
各々の２値化閾値に対するクラス間分散を算出する必要
があり、この２値化閾値の算出には多大な計算時間を要
し、硬貨識別の高速化が困難になるという問題があっ
た。
−１６８７１号及び特開平９−２３１４３２号に開示さ
れた従来の技術では、２次元画像の２値化を行うための
２値化閾値は元の２次元画像の明るさやコントラストに
よって変化するため、画像の状態に併せて２値化閾値の
算出方法を調整する必要があり、有効な２値化閾値を算
出するためには、ある範囲内で閾値を順に変化させて、
各々の２値化閾値に対するクラス間分散を算出する必要
があり、この２値化閾値の算出には多大な計算時間を要
し、硬貨識別の高速化が困難になるという問題があっ
た。
【０００８】また、元々濃淡差が少ない硬貨の凹凸模様
形状の２次元画像を２値化する場合、画像領域に画像の
背景（硬貨が写ってない部分）等の不要な領域が含まれ
ていると、その画像領域から算出される２値化閾値は、
硬貨の凹凸模様形状を判別するのに有効な２値化閾値で
はなく、硬貨の外周と画像の背景の境界を判別するのに
有効な２値化閾値が算出されてしまい、硬貨の凹凸模様
形状を判別することが困難になるという問題があった。
形状の２次元画像を２値化する場合、画像領域に画像の
背景（硬貨が写ってない部分）等の不要な領域が含まれ
ていると、その画像領域から算出される２値化閾値は、
硬貨の凹凸模様形状を判別するのに有効な２値化閾値で
はなく、硬貨の外周と画像の背景の境界を判別するのに
有効な２値化閾値が算出されてしまい、硬貨の凹凸模様
形状を判別することが困難になるという問題があった。
【０００９】このことは硬貨の識別に限らず紙幣等の貨
幣の表面画像を取得して該表面画像を２値化して貨幣の
識別を行う場合にも同様のことがいえた。
幣の表面画像を取得して該表面画像を２値化して貨幣の
識別を行う場合にも同様のことがいえた。
【００１０】そこで、この発明は、貨幣の表面画像の２
値化を最適に行うことで貨幣の識別を高精度かつ高速に
行うことができるようにした貨幣識別方法及び装置を提
供することを目的とする。
値化を最適に行うことで貨幣の識別を高精度かつ高速に
行うことができるようにした貨幣識別方法及び装置を提
供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】この発明の貨幣識別方法
は、貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画
像を２値化して、該２値化した２値化画像に基づき前記
貨幣の識別を行う貨幣識別方法において、前記表面画像
の特定の閾値算出範囲を抽出し、該抽出した閾値算出範
囲の濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグラ
ムから判別分析法を適用して前記２値化のための２値化
閾値を算出することを特徴とする。
は、貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画
像を２値化して、該２値化した２値化画像に基づき前記
貨幣の識別を行う貨幣識別方法において、前記表面画像
の特定の閾値算出範囲を抽出し、該抽出した閾値算出範
囲の濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグラ
ムから判別分析法を適用して前記２値化のための２値化
閾値を算出することを特徴とする。
【００１２】ここで、貨幣とは硬貨を含むとともに紙幣
等も含む。また、貨幣の表面画像とは、硬貨の場合は、
表面および裏面の画像を含むとともに、側面の画像も含
み、紙幣の場合は、紙幣の表面および裏面の画像を含
む。
等も含む。また、貨幣の表面画像とは、硬貨の場合は、
表面および裏面の画像を含むとともに、側面の画像も含
み、紙幣の場合は、紙幣の表面および裏面の画像を含
む。
【００１３】閾値算出範囲の抽出は、前記貨幣の判定対
象となる特徴領域を含み、かつ背景を含まない予め設定
された所定領域の画像を抽出することにより行われる。
象となる特徴領域を含み、かつ背景を含まない予め設定
された所定領域の画像を抽出することにより行われる。
【００１４】ここで、貨幣が硬貨である場合、前記閾値
算出範囲の抽出は、前記表面画像に基づき前記硬貨の中
心座標と半径を判別し、該判別した中心座標と半径に基
づき前記所定領域の画像を抽出することにより行われ
る。
算出範囲の抽出は、前記表面画像に基づき前記硬貨の中
心座標と半径を判別し、該判別した中心座標と半径に基
づき前記所定領域の画像を抽出することにより行われ
る。
【００１５】また、この発明の貨幣識別装置は、貨幣の
表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画像を２値化
して、該２値化した２値化画像に基づき前記貨幣の識別
を行う貨幣識別装置において、前記貨幣の表面画像を取
得する画像取得手段と、前記画像取得手段で取得した前
記貨幣の表面画像の特定の閾値算出範囲の画像を抽出す
る抽出手段と、前記抽出手段で抽出した閾値算出範囲の
画像の濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグ
ラムから判別分析法を適用して前記２値化のための２値
化閾値を算出する２値化閾値算出手段と、前記２値化閾
値算出手段で算出した２値化閾値を用いて前記画像取得
手段で取得した表面画像の２値化を行う２値化手段と、
前記２値化手段で２値化した２値化画像に基づき前記貨
幣の識別を行う識別手段とを具備することを特徴とす
る。
表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画像を２値化
して、該２値化した２値化画像に基づき前記貨幣の識別
を行う貨幣識別装置において、前記貨幣の表面画像を取
得する画像取得手段と、前記画像取得手段で取得した前
記貨幣の表面画像の特定の閾値算出範囲の画像を抽出す
る抽出手段と、前記抽出手段で抽出した閾値算出範囲の
画像の濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグ
ラムから判別分析法を適用して前記２値化のための２値
化閾値を算出する２値化閾値算出手段と、前記２値化閾
値算出手段で算出した２値化閾値を用いて前記画像取得
手段で取得した表面画像の２値化を行う２値化手段と、
前記２値化手段で２値化した２値化画像に基づき前記貨
幣の識別を行う識別手段とを具備することを特徴とす
る。
【００１６】ここで、前記画像取得手段は、前記貨幣の
表面を照明する照明手段と、前記照明手段で照明された
前記貨幣の表面画像を撮像する撮像手段とを具備するこ
とを特徴とする。
表面を照明する照明手段と、前記照明手段で照明された
前記貨幣の表面画像を撮像する撮像手段とを具備するこ
とを特徴とする。
【００１７】また、前記抽出手段は、前記抽出手段は、
前記貨幣の判定対象となる特徴領域を含み、かつ背景を
含まない予め設定された所定領域の画像を抽出すること
を特徴とする。
前記貨幣の判定対象となる特徴領域を含み、かつ背景を
含まない予め設定された所定領域の画像を抽出すること
を特徴とする。
【００１８】ここで、前記貨幣は硬貨であり、前記抽出
手段は、前記表面画像に基づき前記硬貨の中心座標と半
径を判別する判別手段と、前記判別手段により判別され
た前記硬貨の中心座標と半径基づき前記所定領域の画像
を抽出する領域抽出手段とを具備することを特徴とす
る。
手段は、前記表面画像に基づき前記硬貨の中心座標と半
径を判別する判別手段と、前記判別手段により判別され
た前記硬貨の中心座標と半径基づき前記所定領域の画像
を抽出する領域抽出手段とを具備することを特徴とす
る。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、この発明に係わる貨幣識別
方法及び装置の実施の形態について添付図面を参照して
詳細に説明する。
方法及び装置の実施の形態について添付図面を参照して
詳細に説明する。
【００２０】図１は、この発明に係わる貨幣識別方法お
よび装置を適用して構成した硬貨識別装置の機略構成を
示す図である。
よび装置を適用して構成した硬貨識別装置の機略構成を
示す図である。
【００２１】図１に示す硬貨識別装置は、所定の傾斜を
持って形成された硬貨通路１０１を転動する披検硬貨Ｃ
の表面をエリアセンサ１０３で撮像し、該撮像した画像
情報に基づき披検硬貨Ｃの識別を行う。
持って形成された硬貨通路１０１を転動する披検硬貨Ｃ
の表面をエリアセンサ１０３で撮像し、該撮像した画像
情報に基づき披検硬貨Ｃの識別を行う。
【００２２】図示しない硬貨投入口から投入された披検
硬貨Ｃは、硬貨通路１０１を図示矢印方向に転動する。
硬貨Ｃは、硬貨通路１０１を図示矢印方向に転動する。
【００２３】硬貨通路１０１の所定の個所にはエリアセ
ンサ１０３が配設されており、このエリアセンサ１０３
により硬貨通路１０１を転動する披検硬貨Ｃの表面を撮
像し、硬貨通路１０１の表面の画像に対応するアナログ
画像信号を取得する。
ンサ１０３が配設されており、このエリアセンサ１０３
により硬貨通路１０１を転動する披検硬貨Ｃの表面を撮
像し、硬貨通路１０１の表面の画像に対応するアナログ
画像信号を取得する。
【００２４】このアナログ画像信号は、アナログディジ
タル変換部（Ａ／Ｄ変換部）１０４でディジタル多値画
像データに変換され、画像メモリ部１０５に格納され
る。
タル変換部（Ａ／Ｄ変換部）１０４でディジタル多値画
像データに変換され、画像メモリ部１０５に格納され
る。
【００２５】硬貨形状抽出部１０６は、画像メモリ部１
０５に格納された披検硬貨Ｃの表面の画像に対応する多
値画像データに基づき披検硬貨Ｃの中心座標およびその
半径を抽出する。
０５に格納された披検硬貨Ｃの表面の画像に対応する多
値画像データに基づき披検硬貨Ｃの中心座標およびその
半径を抽出する。
【００２６】この硬貨形状抽出部１０６における披検硬
貨Ｃの中心座標および半径の抽出は、画像メモリ部１０
５に格納された多値画像データから、まず、披検硬貨Ｃ
の周縁部の画像を抽出し、この披検硬貨Ｃの周縁部の画
像の中心を披検硬貨Ｃの中心座標として抽出し、この中
心座標から周縁部までの距離を披検硬貨Ｃの半径として
抽出することにより行われる。
貨Ｃの中心座標および半径の抽出は、画像メモリ部１０
５に格納された多値画像データから、まず、披検硬貨Ｃ
の周縁部の画像を抽出し、この披検硬貨Ｃの周縁部の画
像の中心を披検硬貨Ｃの中心座標として抽出し、この中
心座標から周縁部までの距離を披検硬貨Ｃの半径として
抽出することにより行われる。
【００２７】閾値算出範囲抽出部１０７は、硬貨形状抽
出部１０６により抽出した披検硬貨Ｃの中心座標および
半径に基づき画像メモリ部１０５に格納された多値画像
データを２値化する閾値を決定するために有効な領域を
閾値算出範囲として抽出する。
出部１０６により抽出した披検硬貨Ｃの中心座標および
半径に基づき画像メモリ部１０５に格納された多値画像
データを２値化する閾値を決定するために有効な領域を
閾値算出範囲として抽出する。
【００２８】この閾値算出範囲抽出部１０７により抽出
される閾値算出範囲は、披検硬貨Ｃの判定対象となる凹
凸を含み、かつ背景等の不要な領域を含まない予め設定
された基準領域で、この基準領域の画像を硬貨形状抽出
部１０６により抽出した披検硬貨Ｃの中心座標および半
径に基づき抽出する。
される閾値算出範囲は、披検硬貨Ｃの判定対象となる凹
凸を含み、かつ背景等の不要な領域を含まない予め設定
された基準領域で、この基準領域の画像を硬貨形状抽出
部１０６により抽出した披検硬貨Ｃの中心座標および半
径に基づき抽出する。
【００２９】ヒストグラム作成部１０８は、閾値算出範
囲抽出部１０７で抽出した閾値算出範囲の多値画像デー
タを画像メモリ部１０５から読み出し、この読み出した
閾値算出範囲の多値画像データに基づき濃度ヒストグラ
ムを作成する。
囲抽出部１０７で抽出した閾値算出範囲の多値画像デー
タを画像メモリ部１０５から読み出し、この読み出した
閾値算出範囲の多値画像データに基づき濃度ヒストグラ
ムを作成する。
【００３０】２値化閾値算出部１０９は、ヒストグラム
作成部１０８で作成した濃度ヒストグラムに基づき判別
分析法を用いて最適２値化閾値を算出する。
作成部１０８で作成した濃度ヒストグラムに基づき判別
分析法を用いて最適２値化閾値を算出する。
【００３１】そして、２値化処理部１１０で、２値化閾
値算出部１０９で算出した最適２値化閾値を用いて画像
メモリ部１０５に格納された多値画像データを２値化
し、特徴抽出部１１１で、この２値化した画像データに
基づき披検硬貨Ｃの特徴量を抽出し、この特徴抽出部１
１１で抽出した披検硬貨Ｃの特徴量を判定処理部１１３
で予め基準データ記憶部１１２に記憶された正貨の基準
データと比較することにより披検硬貨Ｃの識別を行う。
値算出部１０９で算出した最適２値化閾値を用いて画像
メモリ部１０５に格納された多値画像データを２値化
し、特徴抽出部１１１で、この２値化した画像データに
基づき披検硬貨Ｃの特徴量を抽出し、この特徴抽出部１
１１で抽出した披検硬貨Ｃの特徴量を判定処理部１１３
で予め基準データ記憶部１１２に記憶された正貨の基準
データと比較することにより披検硬貨Ｃの識別を行う。
【００３２】図２は、図１に示した硬貨通路１０１を転
動する披検硬貨Ｃ（以下、硬貨Ｃという）の表面画像の
取得処理の詳細を示す図である。
動する披検硬貨Ｃ（以下、硬貨Ｃという）の表面画像の
取得処理の詳細を示す図である。
【００３３】図２において、硬貨通路１０１を転動する
硬貨Ｃの硬貨表面２０１は、光源１０２からの光２０２
によってパルス的に照射され、この照射により硬貨Ｃの
硬貨表面２０１から反射された反射光２０３をエリアセ
ンサ１０３が入力して硬貨Ｃの静止表面画像を取得す
る。
硬貨Ｃの硬貨表面２０１は、光源１０２からの光２０２
によってパルス的に照射され、この照射により硬貨Ｃの
硬貨表面２０１から反射された反射光２０３をエリアセ
ンサ１０３が入力して硬貨Ｃの静止表面画像を取得す
る。
【００３４】エリアセンサ１０３で取得した硬貨Ｃの表
面画像（アナログ画像信号）は図１に示したＡ／Ｄ変換
部１０４でディジタル多値画像データに変換され、この
多値画像データは、硬貨Ｃの表面の模様形状の判別を容
易にするために、図１に示した２値化処理部１１０で２
値化処理されて２値化画像データに変換される。
面画像（アナログ画像信号）は図１に示したＡ／Ｄ変換
部１０４でディジタル多値画像データに変換され、この
多値画像データは、硬貨Ｃの表面の模様形状の判別を容
易にするために、図１に示した２値化処理部１１０で２
値化処理されて２値化画像データに変換される。
【００３５】この実施の形態においては、上記２値化処
理のための最適２値化閾値を、図１に示した閾値算出範
囲抽出部１０７で抽出した閾値算出範囲に関してヒスト
グラム作成部１０８で作成した濃度ヒストグラムに基づ
き２値化閾値算出部１０９で判別分析法を用いて算出す
る。
理のための最適２値化閾値を、図１に示した閾値算出範
囲抽出部１０７で抽出した閾値算出範囲に関してヒスト
グラム作成部１０８で作成した濃度ヒストグラムに基づ
き２値化閾値算出部１０９で判別分析法を用いて算出す
る。
【００３６】この判別分析法を用いた最適２値化閾値の
算出は以下のようにして行われる。
算出は以下のようにして行われる。
【００３７】まず、硬貨Ｃの表面の画像信号からヒスト
グラム作成部１０８で濃度ヒストグラムを作成し、画素
の濃度を２５６階調（８ｂｉｔ）に分割して、硬貨Ｃの
表面の画像信号を２値化するための閾値をＫとする。
グラム作成部１０８で濃度ヒストグラムを作成し、画素
の濃度を２５６階調（８ｂｉｔ）に分割して、硬貨Ｃの
表面の画像信号を２値化するための閾値をＫとする。
【００３８】そして、この２値化閾値Ｋによって、２分
割された区間をＳ1，Ｓ2とし、区間Ｓ1＝[０，
１，．．．Ｋ−１]、及び区間Ｓ2＝[Ｋ，．．．２５
４，２５５]になるＳ1，Ｓ2区間の分散σ12を算出し、
この分散σ12を最大にする２値化閾値Ｋを最適２値化閾
値として算出する。
割された区間をＳ1，Ｓ2とし、区間Ｓ1＝[０，
１，．．．Ｋ−１]、及び区間Ｓ2＝[Ｋ，．．．２５
４，２５５]になるＳ1，Ｓ2区間の分散σ12を算出し、
この分散σ12を最大にする２値化閾値Ｋを最適２値化閾
値として算出する。
【００３９】ここで、この実施の形態においては、硬貨
Ｃの判定対象となる凹凸を含み、かつ背景等の不要な領
域を含まない予め設定された基準領域を閾値算出範囲と
して濃度ヒストグラムを作成してこの濃度ヒストグラム
に基づき最適２値化閾値を決定しているので、画像全体
を閾値算出範囲として最適２値化閾値を決定する場合と
比較して判定対象となる凹凸画像を鮮明に得ることがで
きる。
Ｃの判定対象となる凹凸を含み、かつ背景等の不要な領
域を含まない予め設定された基準領域を閾値算出範囲と
して濃度ヒストグラムを作成してこの濃度ヒストグラム
に基づき最適２値化閾値を決定しているので、画像全体
を閾値算出範囲として最適２値化閾値を決定する場合と
比較して判定対象となる凹凸画像を鮮明に得ることがで
きる。
【００４０】図３は、図１に示したエリアセンサ１０３
で取得した背景を含む画像全体を閾値算出範囲として作
成した濃度ヒストグラムと図１に示したヒストグラム作
成部１０８で作成した濃度ヒストグラムとを比較して示
したものである。
で取得した背景を含む画像全体を閾値算出範囲として作
成した濃度ヒストグラムと図１に示したヒストグラム作
成部１０８で作成した濃度ヒストグラムとを比較して示
したものである。
【００４１】図３において、図３（ａ）は、エリアセン
サ１０３で取得した背景を含む画像全体を閾値算出範囲
として作成した濃度ヒストグラムを示し、図３（ｂ）
は、この実施の形態に基づく硬貨Ｃの判定対象となる凹
凸を含み、かつ背景等の不要な領域を含まない予め設定
された基準領域を閾値算出範囲として作成した濃度ヒス
トグラムを示す。
サ１０３で取得した背景を含む画像全体を閾値算出範囲
として作成した濃度ヒストグラムを示し、図３（ｂ）
は、この実施の形態に基づく硬貨Ｃの判定対象となる凹
凸を含み、かつ背景等の不要な領域を含まない予め設定
された基準領域を閾値算出範囲として作成した濃度ヒス
トグラムを示す。
【００４２】なお、図３において、縦軸は画素数（また
は、濃度発生頻度）、横軸は画素の濃度を表わす。
は、濃度発生頻度）、横軸は画素の濃度を表わす。
【００４３】図３（ａ）および（ｂ）から明らかなよう
に、図３（ａ）の濃度ヒストグラムは、硬貨Ｃの外周部
と背景の画素が大部分の領域を含むため、図３（ｂ）の
濃度ヒストグラムと全く異なり、図３（ａ）の濃度ヒス
トグラムを用いて最適２値化閾値を算出すると、判定対
象となる凹凸画像を鮮明に表わした２値化画像を得るこ
とはできず、その結果判定対象となる凹凸画像を的確に
判別できない。
に、図３（ａ）の濃度ヒストグラムは、硬貨Ｃの外周部
と背景の画素が大部分の領域を含むため、図３（ｂ）の
濃度ヒストグラムと全く異なり、図３（ａ）の濃度ヒス
トグラムを用いて最適２値化閾値を算出すると、判定対
象となる凹凸画像を鮮明に表わした２値化画像を得るこ
とはできず、その結果判定対象となる凹凸画像を的確に
判別できない。
【００４４】これに対して、この実施の形態の２値化閾
値算出部１０９では、図３（ｂ）に示すような硬貨Ｃの
判定対象となる凹凸を含み、かつ背景等の不要な領域を
含まない予め設定された基準領域を閾値算出範囲として
作成した濃度ヒストグラムを用いて最適２値化閾値を算
出しているので、判定対象となる凹凸画像を鮮明に表わ
した２値化画像を得ることができる。
値算出部１０９では、図３（ｂ）に示すような硬貨Ｃの
判定対象となる凹凸を含み、かつ背景等の不要な領域を
含まない予め設定された基準領域を閾値算出範囲として
作成した濃度ヒストグラムを用いて最適２値化閾値を算
出しているので、判定対象となる凹凸画像を鮮明に表わ
した２値化画像を得ることができる。
【００４５】図４は、図１に示した硬貨形状抽出部１０
６および閾値算出範囲抽出部１０７の処理の詳細を示し
た図である。
６および閾値算出範囲抽出部１０７の処理の詳細を示し
た図である。
【００４６】硬貨Ｃの表面の模様形状を有効に判別する
ための２値化閾値を決定する場合の閾値算出範囲は、図
４が示すように表面の模様形状の周辺部であることが望
ましい。そこで、この実施の形態においては、硬貨Ｃの
中心座標と半径を基に画像の閾値算出範囲を抽出してい
る。
ための２値化閾値を決定する場合の閾値算出範囲は、図
４が示すように表面の模様形状の周辺部であることが望
ましい。そこで、この実施の形態においては、硬貨Ｃの
中心座標と半径を基に画像の閾値算出範囲を抽出してい
る。
【００４７】図１に示した硬貨形状抽出部１０６は、エ
リアセンサ１０３が取得した硬貨Ｃの画像（図１の画像
メモリ部１０５に格納された多値画像データ）から硬貨
Ｃの中心座標および硬貨Ｃの半径を抽出する。
リアセンサ１０３が取得した硬貨Ｃの画像（図１の画像
メモリ部１０５に格納された多値画像データ）から硬貨
Ｃの中心座標および硬貨Ｃの半径を抽出する。
【００４８】そして、閾値算出範囲抽出部１０７では硬
貨形状抽出部１０６で抽出した硬貨Ｃの中心座標および
硬貨Ｃの半径に基づき２値化閾値算出に有効な範囲（閾
値算出範囲）を抽出する。
貨形状抽出部１０６で抽出した硬貨Ｃの中心座標および
硬貨Ｃの半径に基づき２値化閾値算出に有効な範囲（閾
値算出範囲）を抽出する。
【００４９】なお、閾値算出範囲抽出部１０７で抽出す
る閾値算出範囲の形状は、図４に示した矩形に限定され
ることはなく、場合によっては円形等でもよい。
る閾値算出範囲の形状は、図４に示した矩形に限定され
ることはなく、場合によっては円形等でもよい。
【００５０】また、この発明において、判定対象となる
画像が硬貨の表面画像に限定されることはなく、硬貨の
側面の画像で同様に適応可能である。
画像が硬貨の表面画像に限定されることはなく、硬貨の
側面の画像で同様に適応可能である。
【００５１】また、この発明における画像の取得手法
は、光学式センサであるエリアセンサを用いるものに限
定されず、磁気センサ等、硬貨の通過と共に硬貨の２次
元情報が得られるものであれば同様に適応可能である。
は、光学式センサであるエリアセンサを用いるものに限
定されず、磁気センサ等、硬貨の通過と共に硬貨の２次
元情報が得られるものであれば同様に適応可能である。
【００５２】なお、上記実施の形態においては識別対象
が硬貨である場合について説明したが、この発明は、識
別対象が紙幣等の他の貨幣である場合も同様に適応可能
である。
が硬貨である場合について説明したが、この発明は、識
別対象が紙幣等の他の貨幣である場合も同様に適応可能
である。
【００５３】
【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画像を
２値化して、該２値化した２値化画像に基づき前記貨幣
の識別を行う貨幣識別方法において、前記表面画像の特
定の閾値算出範囲を抽出し、該抽出した閾値算出範囲の
濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグラムか
ら判別分析法を適用して前記２値化のための２値化閾値
を算出するように構成したので、高精度かつ高速に硬貨
の表面の模様形状を検出することが可能になるという効
果を奏する。
貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨幣の表面画像を
２値化して、該２値化した２値化画像に基づき前記貨幣
の識別を行う貨幣識別方法において、前記表面画像の特
定の閾値算出範囲を抽出し、該抽出した閾値算出範囲の
濃度ヒストグラムを求め、該求めた濃度ヒストグラムか
ら判別分析法を適用して前記２値化のための２値化閾値
を算出するように構成したので、高精度かつ高速に硬貨
の表面の模様形状を検出することが可能になるという効
果を奏する。
【図１】この発明に係わる貨幣識別方法および装置を適
用して構成した硬貨識別装置の機略構成を示す図であ
る。
用して構成した硬貨識別装置の機略構成を示す図であ
る。
【図２】図１に示した硬貨通路を転動する披検硬貨の表
面画像の取得処理の詳細を示す図である。
面画像の取得処理の詳細を示す図である。
【図３】図３は、図１に示したエリアセンサで取得した
背景を含む画像全体を閾値算出範囲として作成した濃度
ヒストグラムと図１に示したヒストグラム作成部で作成
した濃度ヒストグラムとを比較して示した図である。
背景を含む画像全体を閾値算出範囲として作成した濃度
ヒストグラムと図１に示したヒストグラム作成部で作成
した濃度ヒストグラムとを比較して示した図である。
【図４】図１に示した硬貨形状抽出部および閾値算出範
囲抽出部の処理の詳細を示した図である。
囲抽出部の処理の詳細を示した図である。
Ｃ 披検硬貨 １０１ 硬貨通路 １０２ 光源 １０３ エリアセンサ １０４ Ａ／Ｄ変換部 １０５ 画像メモリ部 １０６ 硬貨形状抽出部 １０７ 閾値算出範囲抽出部 １０８ ヒストグラム作成部 １０９ ２値化閾値算出部 １１０ ２値化処理部 １１１ 特徴量抽出部 １１２ 基準データ記憶部 １１３ 判定処理部 ２０１ 硬貨表面 ２０２ 光 ２０３ 反射光
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｃ １５０Ｊ Ｆターム(参考） 3E002 AA04 AA06 BD01 BD05 BD06 CA01 CA04 CA15 DA04 5B057 AA01 BA19 CA08 CA12 CA16 CB06 CB12 CB16 CC01 CE12 DA08 DA12 DB02 DB09 DC02 DC23 5L096 AA03 AA06 BA18 CA02 EA35 FA37 FA62 FA64 GA51
Claims (7)
- 【請求項１】 貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨
幣の表面画像を２値化して、該２値化した２値化画像に
基づき前記貨幣の識別を行う貨幣識別方法において、 前記表面画像の特定の閾値算出範囲を抽出し、 該抽出した閾値算出範囲の濃度ヒストグラムを求め、 該求めた濃度ヒストグラムから判別分析法を適用して前
記２値化のための２値化閾値を算出することを特徴とす
る貨幣識別方法。 - 【請求項２】 前記閾値算出範囲の抽出は、 前記貨幣の判定対象となる特徴領域を含み、かつ背景を
含まない予め設定された所定領域の画像を抽出すること
により行われることを特徴とする請求項１記載の貨幣識
別方法。 - 【請求項３】 前記貨幣は硬貨であり、 前記閾値算出範囲の抽出は、 前記表面画像に基づき前記硬貨の中心座標と半径を判別
し、 該判別した中心座標と半径に基づき前記所定領域の画像
を抽出することにより行われることを特徴とする請求項
２記載の貨幣識別方法。 - 【請求項４】 貨幣の表面画像を取得し、該取得した貨
幣の表面画像を２値化して、該２値化した２値化画像に
基づき前記貨幣の識別を行う貨幣識別装置において、 前記貨幣の表面画像を取得する画像取得手段と、 前記画像取得手段で取得した前記貨幣の表面画像の特定
の閾値算出範囲の画像を抽出する抽出手段と、 前記抽出手段で抽出した閾値算出範囲の画像の濃度ヒス
トグラムを求め、該求めた濃度ヒストグラムから判別分
析法を適用して前記２値化のための２値化閾値を算出す
る２値化閾値算出手段と、 前記２値化閾値算出手段で算出した２値化閾値を用いて
前記画像取得手段で取得した表面画像の２値化を行う２
値化手段と、 前記２値化手段で２値化した２値化画像に基づき前記貨
幣の識別を行う識別手段とを具備することを特徴とする
貨幣識別装置。 - 【請求項５】 前記画像取得手段は、 前記貨幣の表面を照明する照明手段と、 前記照明手段で照明された前記貨幣の表面画像を撮像す
る撮像手段とを具備することを特徴とする請求項４記載
の貨幣識別装置。 - 【請求項６】 前記抽出手段は、 前記貨幣の判定対象となる特徴領域を含み、かつ背景を
含まない予め設定された所定領域の画像を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の貨幣識別装置。 - 【請求項７】 前記貨幣は硬貨であり、 前記抽出手段は、 前記表面画像に基づき前記硬貨の中心座標と半径を判別
する判別手段と、 前記判別手段により判別された前記硬貨の中心座標と半
径に基づき前記所定領域の画像を抽出する領域抽出手段
とを具備することを特徴とする請求項６記載の貨幣識別
装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000296591A JP2002109596A (ja) | 2000-09-28 | 2000-09-28 | 貨幣識別方法及び装置 |
| KR10-2001-0046818A KR100390019B1 (ko) | 2000-09-28 | 2001-08-02 | 화폐 식별 방법 및 장치 |
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000296591A JP2002109596A (ja) | 2000-09-28 | 2000-09-28 | 貨幣識別方法及び装置 |
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|---|---|
| JP2002109596A true JP2002109596A (ja) | 2002-04-12 |
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ID=18778845
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|---|---|---|---|
| JP2000296591A Pending JP2002109596A (ja) | 2000-09-28 | 2000-09-28 | 貨幣識別方法及び装置 |
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|---|---|
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| JP7359728B2 (ja) | 2020-03-23 | 2023-10-11 | グローリー株式会社 | 貨幣情報生成装置、貨幣処理装置、貨幣情報生成システム、貨幣情報生成方法及び貨幣情報生成プログラム |
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- 2001-08-02 KR KR10-2001-0046818A patent/KR100390019B1/ko not_active IP Right Cessation
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| KR20020025659A (ko) | 2002-04-04 |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20091110 |
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| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20100330 |