JP2005025640A - Method and device for identifying circular object - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and device for identifying a circular object which can reduce a bad influence resulted from a fluctuating element such as a reduction in reflectance of the whole coin surface even when adapting an inexpensive method using optical image for the identification processing of the circular object. <P>SOLUTION: In the method and device, whether the circular object to be identified is a predetermined normal circular object or not is identified by specifying luminance data of a detected part corresponding to a characteristic part peculiar to the circular object surface on image data obtained by imaging the surface of the circular object by use of a parameter (radial distance and rotating angle) in a polar coordinate system. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００９】
このようにして、第１番目の画素について得た相関値をｒ_１とした後、画素を１画素ずつ順次シフトしていきながら同様の操作をＮ回繰り返し、それによって相関値の系列（ｒ_１，ｒ_２，・・・ｒ_Ｎ）を得る。そして、このＮ個の相関値のうちで最大のものを検出して類似度ｒに設定し、その類似度ｒが、予め設定しておいた閾値ｒ_ｔよりも大きければ、現在評価中の硬貨を既に仮決定した金種に一致するものと判定し、それを正式な金種として受け入れる。一方、上述した類似度ｒが閾値ｒ_ｔよりも小さければ、仮決定した金種に一致しないものと判定し、それを排除する。
【００１０】
【特許文献１】
特開昭６２−２４５４９５号公報
【特許文献２】
特開２００１−１８８９３２号公報
【特許文献３】
特開２００１−１８８９３３号公報
【特許文献４】
特許第２８０３９３０号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した円形物識別方法では以下の問題がある。
【００１２】
まず、硬貨表面の凹凸形状を検知することによって硬貨の識別を行うようにした方式を採用した場合には、得られる情報が基本的に１チャンネルのラインであり、精度向上のためには多数個のチャンネルを用意するか、別の特徴量を抽出するセンサと組み合わせるなどの工夫を要するためコストがかさむといった問題がある。
【００１３】
また、光学画像を用いる方式を採用した場合には、大量のパターンデータを複雑に演算処理する画像処理ステップを要することから、実用的な識別精度や処理時間を確保するためには大容量の記憶素子や高速な演算素子を導入することが必要となり、結局、装置が大型で高価のものにならざるを得ない、といったコストの問題が残存することとなる。
【００１４】
さらに、実際に挿入または投入される硬貨は、使用経歴によって磨耗や汚れが進み硬貨表面全体の反射率が低下している場合があり、かかる場合に上述した光学画像を用いる方式で円形物の識別を行おうとすると、硬貨状態の変動要素（硬貨表面全体の反射率の低下など）の悪影響をダイレクトに受け、識別処理の精度が不安定で鑑別性能が低下するといった問題がある。
【００１５】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的は、円形物の識別処理を行うにあたって、低コストの光学画像を用いる方式を採用した場合であっても、硬貨表面全体の反射率の低下といった変動要素に起因した悪影響を軽減し、鑑別性能を向上することが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
以上のような課題を解決するために、本発明は、円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上において、円形物表面に特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを、極座標系におけるパラメータ（半径距離と回転角度）を用いて特定することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする。
【００１７】
より具体的には、本発明は、以下のものを提供する。
【００１８】
（１） 識別対象となる被識別円形物の表面を撮像することによって得られた画像データ上に、その被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する検出領域を設定し、前記検出領域における画像データを抽出して得られた輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別する円形物の識別方法において、前記正規円形物が所定の回転位置におかれたときのその正規円形物に特有の特徴部分を、その正規円形物の中心位置Ｏからの半径距離ｒと回転角度θ_０を用いて予め設定し、前記正規円形物の前記所定の回転位置に対する被識別円形物の回転角度θを検出し、前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、から特定される前記輝度データを解析することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００１９】
本発明によれば、識別対象となる被識別円形物の表面を撮像することによって得られた画像データを用いる円形物の識別方法において、正規円形物に特有の特徴部分を、極座標系におけるパラメータである半径距離ｒと、所定の回転位置からの回転角度θ_０と、によって少なくとも１つ予め設定した後で、この所定の回転位置から被識別円形物が何度回転しているかを示す回転角度θを検出し、画像データのうち、これらｒ，θ_０，θの３つのパラメータより特定される検出部分の輝度データを用いることによって円形物の真贋を識別することとしたので、鑑別性能の向上を図ることが可能となる。
【００２０】
すなわち、従来は、画像データの中から大量のパターンデータを抽出し、それを複雑に演算処理していたことから実用的な識別精度や処理時間を確保するためには高価な素子が必要となり、装置全体が高価なものになってしまう、といった問題があったが、本発明によれば、円形物に特有の特徴部分のみに限定して識別処理を行っていることから、高速処理を実現することができる。
【００２１】
また、円形物の表面上に汚れが付着したり、長年の使用経歴によって円形物が磨耗したりして、円形物表面全体の特徴部分の反射率が低下した場合であっても、円形物に特有の特徴部分のみに限定して識別処理を行っていることから、硬貨状態の変動要素の悪影響が軽減され、ひいては特徴量の抽出精度を安定化（鑑別性能を向上）することができる。
【００２２】
ここで、正規円形物の「所定の回転位置」は、回転角度θ_０の設定と回転角度θの検出に用いられるものであり、例えば、正規円形物が１００円硬貨である場合には、「日」「本」「国」「百」「円」という文字列のうち、「本」の文字が真上（時計の１２時の位置）にきたときの回転位置を意味する。
【００２３】
（２） 前記特徴部分は、前記正規円形物の特徴的な模様を含む第１の特徴部分と、前記正規円形物の特徴的な模様を有しない第２の特徴部分と、からなり、前記第１の特徴部分に対応して求められる第１の輝度データと、前記第２の特徴部分に対応して求められる第２の輝度データと、の差分データを求め、その差分データを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００２４】
本発明によれば、円形物に特有の特徴部分は、正規円形物の特徴的な模様を含む部分（第１の特徴部分）と、正規円形物の特徴的な模様を含まない部分（第２の特徴部分）と、からなり、第１の特徴部分に対応して求められる第１の輝度データから、第２の特徴部分に対応して求められる第２の輝度データを差し引いた差分データを、所定の閾値と比較することで識別することとしたので、鑑別性能を更に向上することができる。
【００２５】
すなわち、この差分データを所定の閾値と比較する識別方法は、第１の特徴部分に対応して求められる画像データ上の第１の輝度データだけを所定の閾値と比較する識別方法と比べて、被識別円形物が真偽に起因した相違が顕著であることから、円形物の真贋をより精度良く識別することができる。
【００２６】
また、第１の特徴部分と第２の特徴部分は単数であっても複数であってもよく、複数である場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを所定の閾値と比較することで識別することとなるので、基本的に加減算処理だけで識別可能であり、処理負担の軽い高速かつ低コストの識別処理を行うことが可能である。
【００２７】
（３） 前記回転角度θの検出方法は、前記画像データ上に被識別円形物と同心のリング状検出領域と、そのリング状検出領域における画像データを一定のピッチで抽出して得られた輝度データ上に、その輝度データの極大値を含む第１の選択領域Ｗ_Ｐと、その輝度データの極小値を含む第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を予め設定し、前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｐと、前記第２の選択領域Ｗ_Ｎ内の前記輝度データの総和値Ｓ_Ｎと、を求める総和演算処理を実行し、前記輝度データと、前記第１の選択領域Ｗ_Ｐ及び前記第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を前記一定のピッチで相対的に巡回させる毎に前記総和演算処理を実行することによって、前記総和値Ｓ_Ｐのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｐと、前記総和値Ｓ_Ｎのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｎと、を求め、前記総和データ列Ｌ_Ｐの各要素と、それに対応する前記総和データ列Ｌ_Ｎの各要素と、の差分を計算することによって差分データ列ΔＬを算出し、前記差分データ列ΔＬの解析を行うことによって回転角度を検出する方法であることを特徴とする円形物の識別方法。
【００２８】
本発明によれば、回転角度θを検出する方法として、画像データ上に設定されたリング状検出領域内の要素からなる輝度データ上に、極大値を含む第１の選択領域Ｗ_Ｐと極小値を含む第２の選択領域Ｗ_Ｎとを予め設定し、第１の選択領域Ｗ_Ｐ内の輝度データの総和値Ｓ_Ｐと選択領域Ｗ_Ｎ内の輝度データの総和値Ｓ_Ｎとを求める総和演算処理を実行し、輝度データと、第１の選択領域Ｗ_Ｐ及び第２の選択領域Ｗ_Ｎと、を一定ピッチで相対的に巡回させながら総和演算処理を実行することによって総和値Ｓ_Ｐのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｐと総和値Ｓ_Ｎのデータ列である総和データ列Ｌ_Ｎとを求め、総和データ列Ｌ_Ｐの各要素から総和データ列Ｌ_Ｎの対応する各要素を減算することによって差分データ列ΔＬを算出し、この差分データ列ΔＬを解析することによって検出する手法を採用したことから、高速かつ低コストな識別に資する加減算処理を基本とした本発明のメリットを相殺することなく回転角度θを検出することができ、ひいては鑑別性能を向上し得る識別方法を実現できる。
【００２９】
（４） 前記差分データ列ΔＬのピーク値から、前記差分データを加算又は減算したデータを所定の閾値と比較することによって、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することを特徴とする円形物の識別方法。
【００３０】
本発明によれば、回転角度θを検出する際に得られた差分データ列ΔＬのピーク値から、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを加算又は減算したデータを所定の閾値と比較することによって識別することとしたので、被識別円形物が真貨である場合には、差分データΔＬより得られる特徴量（ピーク値）を強調することができ、ひいては鑑別性能を向上することができる。
【００３１】
なお、差分データ列ΔＬのピーク値から差分データを「加算又は減算」することとしたのは、差分データ列ΔＬのピーク値が最大値ではなく最小値をとることもあるからである。すなわち、照射角度の浅い照明を用いた場合には、硬貨表面の模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となる一方で、照射角度の深い照明を用いた場合には、硬貨表面の非模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となるからである。そのため、差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となる場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを「加算」し、差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となる場合には、第１の輝度データの総和から第２の輝度データの総和を差し引いた差分データを「減算」することによって、特徴量の強調が可能となり、鑑別性能の向上を図ることができる。
【００３２】
（５） 前記輝度データを特定するに当たって、前記回転角度θ_０と、前記半径距離ｒと、前記回転角度θと、の各パラメータの中の少なくとも１つを微小変動させながら特定することを特徴とする円形物の識別方法。
【００３３】
本発明によれば、輝度データを特定するにあたって、ｒ，θ_０，θの３つのパラメータの中の少なくとも１つを微小変動させながら特定することとしたので、円形物の特徴位置の検出ズレを補正することが可能となり、ひいては特徴量の抽出精度を安定化することができる。
【００３４】
ここで、「微小変動させながら特定」するとは、円形物の中心点をＸ軸方向又はＹ軸方向に数画素ずらした中心点を補正用中心点とした上で上述の識別方法を実行し、或いは円形物の回転角度θを数度ずらした角度を補正用回転角度とした上で上述の識別方法を実行し、これらの処理を繰り返し行いながら特定することをいう。かかる処理により得られた差分データのうち、最大値又は最小値を被識別円形物の特徴量として識別することで、中心点や回転角度の検出ズレを補正することが可能となり、ひいては鑑別性能の向上にも資することとなる。
【００３５】
（６） 上記（１）から（５）いずれかに記載の円形物の識別方法を用いて、被識別円形物が前記正規円形物であるか否かを識別する識別手段を備えたことを特徴とする円形物の識別装置。
【００３６】
本発明によれば、円形物の識別装置に、上述したような円形物の識別方法を用いて被識別円形物の真贋を識別する識別手段を設けたことから、高速処理かつ低コストを実現し、鑑別性能が向上した円形物の識別装置を提供することができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００３８】
［円形物識別装置の内部構造］
図１は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の概略構造を示した平面図である。
【００３９】
図１において、平面略「く」の状に折り曲げられた形状の硬貨搬送路１には、図示右端側の搬送入口部１ａから図示左方側に向かって送られてきた被識別円形物としての硬貨Ｃを支持する底面摺動板１ｂが設けられているとともに、その底面摺動板１ｂの真上に搬送ベルト２が配置されている。
【００４０】
底面摺動板１ｂの一端部には、この底面摺動板１ｂの縁部に沿うようにしてガイド３が立設されているとともに、そのガイド３に対して硬貨Ｃを押し付ける硬貨規制レバー４が、硬貨搬送路１の折れ曲がり部分においてピン４ａによって回動可能に軸支されている。硬貨規制レバー４は、底面摺動板１ｂ上に支持されながら送られてくる硬貨Ｃを、バネ等の付勢手段（図示せず）によって、上述のガイド３側に押し付けるように構成されていて、硬貨規制レバー４が配置された部位から搬送方向下流部に向かって送り出された硬貨Ｃは、上述のガイド３に対して外周面部を接触させた状態を維持しながら順次搬送されるようになっている。
【００４１】
硬貨搬送路１には、硬貨Ｃの表面に形成された模様を検出するための光学式コインセンサ装置ＣＳＵが取り付けられている。この光学式コインセンサ装置ＣＳＵは、例えば、特開平５−１４３８２６号公報に開示されたものと同様のＣＣＤエリアセンサを備えたものである。
【００４２】
ここで、上述した搬送ベルト２と光学式コインセンサ装置ＣＳＵの詳細について、図２及び図３を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路１の側面断面図である。図３は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた光学式コインセンサ装置ＣＳＵの概略構造を表した拡大側面図である。
【００４３】
図２において、搬送ベルト２は、下側ベルト部分２ａと底面摺動板１ｂとの間に硬貨Ｃの厚さ分に相当する隙間が画成されるように略並行に対面する配置関係になされており、この搬送ベルト２と底面摺動板１ｂとの間に硬貨Ｃを挟持しながら、搬送ベルト２の延在方向に向かって硬貨Ｃを搬送させるように構成されている。
【００４４】
また、図３において、底面摺動板１ｂ上に沿って送られてきた硬貨Ｃがセンサ位置１ｃ上に到達すると、その硬貨Ｃを、内部に撮像素子を備えたセンサ本体５が検知することにより、センサ位置１ｃを環状に取り巻くように配置された照明６が点灯し、硬貨Ｃからの反射光をセンサ本体５内に取りこむ。その結果、硬貨Ｃの表面に形成されている模様に関する光学画像が得られる。そして、この光学画像を用いて金種または真偽の判定が行われることとなる。
【００４５】
［円形物識別装置の電気的構成］
図４は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【００４６】
図４において、本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置には、中央処理装置（以下、ＣＰＵと略す）４１と、硬貨Ｃを撮像する画像撮像部４２と、硬貨Ｃを照らす照明部４３と、硬貨Ｃを搬送する硬貨搬送部４４と、が備えられている。また、ＣＰＵ４１は、画像撮像部４２からの画像データを取り込む画像取込制御部４１ａ、画像取込制御部４１ａによって取り込まれた画像データを含め種々の画像データを記憶する画像記憶部４１ｂと、画像記憶部４１ｂに記憶された画像データを処理するデータ処理部４１ｃと、データ処理部４１ｃの処理結果に基づき硬貨Ｃの真贋を識別する識別手段として機能する真贋識別部４１ｄに加え、照明部４３を制御する照明制御部４１ｅと、硬貨搬送部４４を制御する搬送制御部４１ｆと、を有している。
【００４７】
なお、図４において、画像記憶部４１ｂは、ＣＰＵ４１内の１次キャッシュ（２次キャッシュ）等から構成されているが、画像データを記憶する機能を有する限り、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のＣＰＵ４１以外の記憶手段から構成されるものであっても構わない。
【００４８】
以上のような電気的構成において、以下、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法について説明する。
【００４９】
［円形物の識別方法］
図５は、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法についてのフロー図である。なお、ここでは、円形物（硬貨Ｃ）の一例として１００円硬貨を用いて説明するが、本発明は円形物であれば硬貨に限定されることなく、ゲームトークンなどにも適用することができる。
【００５０】
図５において、まず、硬貨Ｃの光学画像データの取込みが行われる（ステップＳ５０１）。より具体的には、ＣＰＵ４１内の搬送制御部４１ｆからの指令に基づき硬貨搬送部４４は硬貨Ｃを搬送し、硬貨Ｃが所定の位置に搬送されたとき、照明制御部４１ｅからの指令に基づき照明部４３は硬貨Ｃの表面全体を照らし、硬貨Ｃ表面からの反射光が画像撮像部４２（例えばイメージセンサ）に入力されたとき、画像取込制御部４１ａは硬貨Ｃの光学画像を取り込み、この光学画像を画像記憶部４１ｂに記憶する。なお、一般的に、かかる光学画像は、Ｘ−Ｙ座標上に１画素約０．１３ミリメートル平方の高密度画像を構成し、ＡＤ変換によって輝度（明るさ）が２５６階調となるように分解（多値化）され、輝度をＺ軸とする３次元データとして画像記憶部４１ｂ（例えばフレームメモリ）に記憶される。
【００５１】
次いで、硬貨中心点の検出が行われる（ステップＳ５０２）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０１によって画像記憶部４１ｂに記憶された光学画像データを読み出し、光学画像をＸ軸方向及びＹ軸方向に射影することによって、それぞれの方向についてエッジの中点を算出し、その結果、Ｘ軸方向についてのエッジの中点をＸ座標、Ｙ軸方向についてのエッジの中点をＹ座標として硬貨Ｃの中心位置を求める。ここで、後述の処理との関係から、硬貨Ｃの中心位置のうち、Ｘ座標をＣ_Ｘとし、Ｙ座標をＣ_Ｙとする。
【００５２】
次いで、リングデータの切り出しが行われる（ステップＳ５０３）。より具体的には、まず、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０２において求めた硬貨Ｃの中心位置を基準として、硬貨Ｃの光学画像上に、１００円硬貨の特徴的な模様を含むリング状検出領域Ｖを設定する（図６参照）。ここで、リング状検出領域Ｖでは、硬貨Ｃの外周側より５本のリング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５が同心円状に設定されており、これらのリング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５は、受け付けるべき硬貨Ｃの特徴的或いは非特徴的な模様の位置に応じて予め用意されるものとする。そして、データ処理部４１ｃは、各リング状検出領域Ｖ_１，Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_４，Ｖ_５において、一定の角度ピッチでリング状に光学画像データを切り出す。図６においては、角度ピッチ５度の間隔で、各リング状検出領域あたり７２箇所の検出点が環状に切り出され、各リング状検出領域における画像データを一定のピッチで抽出して得られた輝度データとしてのリングデータＤ_１からＤ_５が、それぞれ生成される。
【００５３】
なお、図６に示すように、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法においては、リングデータは５本生成されることとしたが、リングデータの切り出し本数は何本でも構わない。また、リングデータの切り出しに当たってエッジ強調処理を行っていないが、例えば３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を施し、各検出点を強調するような処理をステップＳ５０３の処理に含ませても構わない。
【００５４】
次いで、リングデータＤ_１からＤ_５の圧縮が行われる（ステップＳ５０４）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、各切り出し角度において、リングデータＤ_１からＤ_５のデータの平均値を算出し、当該算出データを要素とする１次元の輝度データ、すなわちリングデータＤを取得する。本処理によれば、例えば、１００円硬貨の特定の一点にのみ汚れが付着することによって、この部分の反射率が低下した場合であっても、リングデータＤにおいては、当該変動要素（反射率の低下）の悪影響がそれほど及ばなくなる、といった利益を得ることができる。なお、必要に応じてリングデータＤのダイナミックレンジが均一となるように、レベル値の正規化を行うこともできる。
【００５５】
次いで、選択窓の設定が行われる（ステップＳ５０５）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、リングデータＤ上に、リングデータＤの極大値が含まれる範囲を抽出する第１の選択領域としての選択窓（以下、正窓と略す）Ｗ_Ｐと、リングデータＤの極小値が含まれる範囲を抽出する第２の選択領域としての選択窓（以下、負窓と略す）Ｗ_Ｎと、を設定する。ここで、この正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎの設定パターンは、予めＲＯＭ等のメモリに記憶されており、金種の仮決定の段階で、どの設定パターンが選択されるべきかが決定される。例えば、金種の仮決定の段階で１００円硬貨であると推定された場合には、１００円硬貨を任意の角度だけ回転したときに、１００円硬貨の特徴的な模様上に正窓Ｗ_Ｐが、１００円硬貨の非特徴的な部分に負窓Ｗ_Ｎがくるような設定パターンが選択される。例えば、図７においては、１００円硬貨が時計回りに９０度回転したときに、１００円硬貨の特徴的な部分（「日」「本」「国」「百」「円」の部分）の特徴量が正窓Ｗ_Ｐより抽出でき、１００円硬貨の非特徴的な部分（「日」「本」「国」「百」「円」以外の平らな部分）の特徴量が負窓Ｗ_Ｎより抽出できる。
【００５６】
なお、図７においては、正窓Ｗ_Ｐの形状を円状とし、負窓Ｗ_Ｎの形状を三角形状としたが、本発明では特にこれらの形状に限られることなく、例えば楕円等の形状の窓であっても構わない。また、正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎの数を複数設定したが、単数であっても構わない。
【００５７】
次いで、総和演算処理が行われる（ステップＳ５０６）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０５において設定された正窓Ｗ_Ｐの中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｐと、ステップＳ５０５において設定された負窓Ｗ_Ｎの中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｎと、を算出する。
【００５８】
次いで、減算処理が行われる（ステップＳ５０７）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０６において算出した総和値Ｓ_Ｐから総和値Ｓ_Ｎを減算する。そして、この減算処理によって得られた値を差分データ列ΔＬの最初の要素としてＲＡＭ等のメモリに記憶する。
【００５９】
次いで、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしたか否か、すなわち、例えば図７において、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ７２回巡回させたか否かを判断する（ステップＳ５０８）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、予め初期化された変数ｉ（例えばｉ＝１）を用いて、１ポイント巡回させるごとにこの変数ｉをインクリメントし、この変数ｉが所定の値（図７ではｉ＝７２）を超えたか否かによって、円周方向に３６０度シフトしたか否を判断する。
【００６０】
なお、ステップＳ５０８においては、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを円周方向に１ピッチずつずらしながら全周にわたるように円周方向に３６０度シフトさせることとしたが、例えば正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎが左右対称に設けられている場合などは、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを円周方向に１ピッチずつずらしながら半周にわたるように１８０度だけシフトさせることとしてもよい。これより、演算量を削減することができ、ひいては円形物の識別処理を高速化することができる。
【００６１】
ステップＳ５０８において、データ処理部４１ｃは、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしていないと判別した場合には、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させた後に（ステップＳ５０９）、処理をステップＳ５０６の総和演算処理に戻し、その総和演算処理の算出結果を用いて減算処理を行い（ステップＳ５０７）、この減算処理によって得られた値を差分データ列ΔＬの次の要素としてＲＡＭ等のメモリに記憶し、再びステップＳ５０８の処理を行う。
【００６２】
一方で、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５０８において、リングデータＤを円周方向に３６０度シフトしたと判別した場合には、ピーク値の検出を行う（ステップＳ５１０）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、上述の処理によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値をＲＡＭ等のメモリに記憶する。
【００６３】
そして、ピーク値検出とともに（ステップＳ５１０）、回転角度の検出が行われる（ステップＳ５１１）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、差分データ列ΔＬのピーク値に対応したシフト量を計算することによって回転角度の検出を行う。例えば、図７において、差分データ列ΔＬのピーク値は、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させている場合において、正窓Ｗ_Ｐの中に１００円硬貨の特徴的な模様があり、かつ、負窓Ｗ_Ｎの中に１００円硬貨の非特徴的な部分があるときの値となることから、ステップＳ５０９の処理を１８回繰り返したとき（リングデータＤが時計回りに９０度シフトしたとき）、すなわち硬貨Ｃが９０度回転したときの値となる。従って、この差分データ列ΔＬのピーク値を検出することによって、そのピーク値に対応した硬貨Ｃの回転角度θ（図７では９０度）を検出することが可能となる。
【００６４】
なお、図５においては、ステップＳ５０７の減算処理をステップＳ５０６の総和演算処理の直後に行うこととしているが、ステップＳ５１０の識別処理の直前に行うこととしてもよい。かかる例によれば、総和値Ｓ_Ｐからなるデータ列の各要素から総和値Ｓ_Ｎからなるデータ列の対応する各要素を減算することとなるため、図５のフロー図では差分データ列ΔＬは１要素ずつ順次生成されるのに対し、差分データ列ΔＬは一度に全部生成されることとなる。
【００６５】
次いで、特徴部分特定処理が行われる（ステップＳ５１２）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、予め設定され、硬貨Ｃに特有の特徴部分を示すパラメータ（硬貨Ｃの中心位置Ｏからの半径距離ｒと回転角度θ_０）と、ステップＳ５１１で検出した回転角度θと、を用いることによって、ステップＳ５０１の処理で取り込まれた光学画像上における硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを特定する。
【００６６】
例えば、図８において、硬貨Ｃに特有の特徴部分は、硬貨Ｃの特徴的な模様を含む第１の特徴部分Ｐ_Ｐ（花の柱頭部分）と、硬貨Ｃの特徴的な模様を有しない第２の特徴部分Ｐ_Ｎ（花びらの部分）と、からなるが、この第１の特徴部分Ｐ_Ｐは、硬貨Ｃの中心位置（Ｃ_Ｘ，Ｃ_Ｙ）からの半径距離ｒ_Ｐと、硬貨Ｃが無回転の位置（時計の１２時の位置）からの回転角度θ_０Ｐと、の２つをパラメータとする極座標系で設定されており、この第２の特徴部分Ｐ_Ｎは、硬貨Ｃの中心位置（Ｃ_Ｘ，Ｃ_Ｙ）からの半径距離ｒ_Ｎと、硬貨Ｃが無回転の位置（時計の１２時の位置）からの回転角度θ_０Ｎと、の２つをパラメータとする極座標系で設定されている。そして、ステップＳ５０１によって実際に得られた硬貨Ｃの光学画像が図９に示すような画像であった場合には、ステップＳ５１２によって検出された回転角度θを用いることによって、第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データのＸ座標Ｐ_ＰＸ，Ｙ座標Ｐ_ＰＹ、第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データのＸ座標Ｐ_ＮＸ，Ｙ座標Ｐ_ＮＹ、はそれぞれ次式で特定される。
【００６７】
【数２】

【００６８】
なお、硬貨Ｃの中心位置は、ステップＳ５０２で求めたものを用いている。また、図８及び図９においては、説明の便宜のため、第１の特徴部分Ｐ_Ｐと第２の特徴部分Ｐ_Ｎとをそれぞれ１つずつ設定しているが、鑑別性能をより向上させる観点から複数設定することが好ましい。
【００６９】
ここで、これらの特徴部分を複数設定することに関連し、特徴部分が直線状である場合には、その直線の端点となる２点の座標を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、これら２つの位置に対応する検出部分の輝度データを特定することで、これらを結んだ直線上の輝度データを特定することができる。また、特徴部分が領域としてまとまっている場合は、その中心点の座標を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、この中心点の位置に対応する検出部分の輝度データを特定することで、この近傍（例えば、５×５＝２５）の輝度データを特定することができる。さらに、特徴部分が円環状である場合には、円環の中心点の座標と、円環の半径距離ｒ’と、を用意（設定）しておく。そして、ステップＳ５１１によって検出された回転角度θを用いて、その円環の中心点の位置に対応する検出部分の輝度データを特定し、さらにその輝度データの位置から半径距離ｒ’だけ離れた輝度データを特定することができる。
【００７０】
このように、特徴部分が一定の形状である場合には、複数の特徴部分全てのパラメータを予め用意するのではなく、その形状を具現化できる必要最低限の数のパラメータを用意しておき、それらのパラメータとステップＳ５１１によって検出された回転角度θのみによって特徴部分に対応して求められる検出部分の輝度データを特定することが可能である。これにより、予め記憶しておくデータ量を削減することができることから、高速かつ低コストな識別処理を実現することが可能となる。
【００７１】
また、硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを特定するにあたっては、半径距離ｒまたは、回転角度θ_０あるいは硬貨Ｃの回転角度θを微小変動させながら硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することもできる。すなわち、例えば、硬貨Ｃの中心位置ＯをＸ軸方向又はＹ軸方向に数画素ずつずらしながら、半径距離ｒ、回転角度θ_０及び回転角度θとから特定される輝度データを抽出する処理を繰り返し、抽出された輝度データの最大値あるいは最小値を硬貨Ｃに特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データとして特定することで、硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することが可能となる。また、例えば、回転角度θを数度ずつずらしながら、同様の処理をおこなうことで硬貨Ｃの特徴部分Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｎの検出ズレを補正することもできる。
【００７２】
次いで、加算処理が行われる（ステップＳ５１３）。より具体的には、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５１２で特定された第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データが複数ある場合には、それら複数の輝度データを全て加算し、第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データの総和値Ｐ_ＰＳを求める。また、データ処理部４１ｃは、ステップＳ５１２で特定された第２の特徴部分Ｐ_Ｎが複数ある場合には、それら複数の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データを全て加算し、第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データの総和値Ｐ_ＮＳを求める。なお、ステップＳ５１２で特定された第１の特徴部分Ｐ_Ｐに対応する検出部分の輝度データが単数の場合には、その輝度データ自体を総和値Ｐ_ＰＳとして用い、ステップＳ５１２で特定された第２の特徴部分Ｐ_Ｎに対応する検出部分の輝度データが単数の場合には、その輝度データ自体を総和値Ｐ_ＮＳとして用いる。
【００７３】
次いで、上述のステップＳ５１０によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値に、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値を加算することによって得られた値が、所定の閾値Ｔを超えたか否かの識別処理を行う（ステップＳ５１４）。そして、閾値Ｔよりも大きい場合には真貨であると判定し（ステップＳ５１５）、閾値Ｔよりも小さければ偽貨であると判定する（ステップＳ５１６）。これより、硬貨Ｃの真贋を精度良く識別することが可能となる。
【００７４】
ここで、ステップＳ５１４においては、閾値Ｔと比較する対象の一部として、差分データ列ΔＬのピーク値を用いているが、この差分データ列ΔＬのピーク値は、リングデータＤと、正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎと、を相対的に１ポイントずつ巡回させている場合において、正窓Ｗ_Ｐの中に１００円硬貨の特徴的な模様があり、かつ、負窓Ｗ_Ｎの中に１００円硬貨の非特徴的な部分があるときの値となる。すなわち、図７においては、ステップＳ５０９の処理を１８回繰り返したとき（リングデータＤが時計回りに９０度シフトしたとき）に、差分データ列ΔＬはピーク値をとることとなるが、このピーク値は、ステップＳ５０７の減算処理に起因して、差分データ列ΔＬのピーク値以外の値と比べて相対的に大きなものとなっている。
【００７５】
加えて、ステップＳ５１４においては、閾値Ｔと比較する対象の一部として、総和値からＰ_ＰＳ総和値Ｐ_ＰＮを差し引いた値を用いているが、この総和値Ｐ_ＰＳから総和値Ｐ_ＰＮを差し引いた値は、第１の特徴部分Ｐ_Ｐが硬貨Ｃの特徴的な模様があるところに設定され、第２の特徴部分Ｐ_Ｎが硬貨Ｃの特徴的な模様がないところに設定されている関係上、硬貨Ｃが真貨のときには大きな値となるが、硬貨Ｃが偽貨であるときには小さな値となる。従って、差分データ列ΔＬのピーク値のみを所定の閾値と比較する手法に比べ、鑑別性能をより向上させることが可能となる。
【００７６】
なお、図７のおいては、上述のピーク値は、差分データ列ΔＬの最大値を採っているが、上述したとおり、差分データ列ΔＬの最小値を採ることも可能である。すなわち、本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法では、照射角度の浅い照明を用いており、硬貨表面の模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最大値がピーク値となっているが、逆に、照射角度の深い照明を用いた場合には、硬貨表面の非模様部分で輝度値が大きくなるため差分データ列ΔＬの最小値がピーク値となる。この場合、ステップＳ５１４の処理は、ステップＳ５１０によって得られた差分データ列ΔＬのピーク値に、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値を減算することによって得られた値が、所定の閾値Ｔ’以下となったか否かを判別すればよい。
【００７７】
また、上述の総和値Ｐ_ＰＳから上述の総和値Ｐ_ＮＳを差し引いた値、或いは、上述の総和値Ｐ_ＰＳ又は上述の総和値Ｐ_ＮＳのみの値を所定の閾値と比較することによって硬貨Ｃの真贋を識別することも可能である。これより、データ処理部４１ｃの演算処理負担を軽減することができ、ひいては硬貨Ｃの真贋の識別時間を短縮することが可能となる。
【００７８】
【実施例】
以下、本発明の実施例について、実験によって得られたデータを用いて詳述する。
【００７９】
図１０（ａ）は、本発明の実施例に係る１００円硬貨の光学画像上に、同心円状の５本のリング状検出領域を設定し、所定の位置に、正窓Ｗ_Ｐと負窓Ｗ_Ｎを設定した様子を示す図である。ここで、図１０（ａ）では、１００円硬貨が反時計回りに６０度シフトした場合に、１００円硬貨の特徴的な模様上に正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５が、１００円硬貨の非特徴的な部分に負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８がくるような設定パターンが選択されている。
【００８０】
そして、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５及び負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８のそれぞれにおいて、各切り出し角度において半径方向に圧縮処理を施してリングデータＤを生成する（図５のステップＳ５０４参照）。ここで、このリングデータＤのヒストグラムと各窓との対応関係を図１０（ｂ）に示す。図１０（ｂ）において、横軸（Ｘ軸）は、角度ピッチ５度で切り出した場合の検出点数（＝７２点）からなり、縦軸（Ｙ軸）は、回転角度に対するリングデータＤのヒストグラムからなり、薄い網目は正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５の位置、濃い網目は負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８を示す。図１０（ｂ）によれば、リングデータＤがあと６０度左にシフト（１００円硬貨が反時計回りに６０度シフト）すれば、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５にリングデータＤの極大値が含まれ、負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８にリングデータＤの極小値が含まれることになる。
【００８１】
次に、総和演算処理（図５のステップＳ５０６参照）及び減算処理（図５のステップＳ５０７参照）が行われ、正窓Ｗ_Ｐ１〜正窓Ｗ_Ｐ５の中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｐと、図５のステップＳ５０５において設定された負窓Ｗ_Ｎ１〜負窓Ｗ_Ｎ８の中にあるリングデータＤの総和値Ｓ_Ｎと、の差分データ、すなわちＳ_ＰからＳ_Ｎを引いた値（図１０（ｃ）においてＸ＝１におけるリングデータＤの値）が算出される。
【００８２】
次いで、リングデータＤを反時計回りにシフトさせ（図５のステップＳ５０８及びステップＳ５０９参照）、５度の角度ピッチで（検出点でいえば１ポイント）シフトさせるごとに、リングデータＤの総和値Ｓ_Ｐ，総和値Ｓ_Ｎ，及び差分データが算出される。そうすると、シフトさせた量に対する差分データのデータ列、すなわち差分データ列ΔＬの図（図１０（ｃ））が得られる。これらの図によれば、確かに、図１０（ｃ）におけるピーク値（Ｘ＝１２）のところで差分データ列ΔＬはピーク値（＝２５００）をとることから、差分データΔＬのピーク値に対応した回転角度を計算することによって、実際に撮像された１００円硬貨の光学画像が何度回転しているかを認知することができる。なお、このときの回転角度（＝６０度）に対するリングデータＤのヒストグラムは図１０（ｄ）に示すものとなっている。
【００８３】
一方で、図１０（ｅ）は、正規の１００円硬貨が所定の回転位置（「本」の文字が真上にきたときの位置）にある場合における光学画像上に、半径距離ｒと回転角度θ_０との両パラメータにより特徴部分を設定した様子を示す図である。この特徴部分に対応する検出部分の輝度データは、上述した回転角度の計算によって、実際に撮像された光学画像上では半径距離ｒと回転角度θ＋θ_０との量パラメータで特定されることとなる（図１０（ｆ）参照）。
【００８４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、円形物表面に特有の特徴部分に対応する検出部分の輝度データを、半径距離と回転角度という２つのパラメータを用いて特定し、被識別円形物が所定の正規円形物であるか否かを識別することとしたから、硬貨状態などの変動要素による悪影響を軽減することができ、ひいては鑑別性能を向上することが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することができる。
【００８５】
また、本発明によれば、基本的に加減算処理のみで円形物の真贋を識別することが可能であるので、処理負担の軽い高速かつ低コストの識別処理を行うことが可能な円形物の識別方法および識別装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の概略構造を示した平面図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた硬貨搬送路の側面断面図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の内部に設けられた光学式コインセンサ装置ＣＳＵの概略構造を表した拡大側面図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る円形物の識別方法についてのフロー図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像の一例を表した図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像上に選択窓が設定された様子を示した図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する真の円形物（硬貨）の光学画像上に特徴部分が設定された様子を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る円形物の識別装置に投入する円形物（硬貨）の光学画像上に特徴部分に対応する輝度データが特定された様子を示した図である。
【図１０】（ａ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上に、リング状検出領域と正窓Ｗ_Ｐ及び負窓Ｗ_Ｎを設定した様子を示す図である。（ｂ）は、（ａ）の光学画像から得られたリングデータＤのヒストグラムと各窓との対応関係を示す図である。（ｃ）は、（ａ）の光学画像から得られたリングデータＤをシフトさせた量に対する差分データ列ΔＬを示す図である。（ｄ）は、（ｃ）の差分データ列ΔＬのピーク値が得られる回転角度（６０度）だけリングデータＤをシフトさせた場合におけるヒストグラムと各窓との対応関係を示す図である。（ｅ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上において、特徴部分を設定した様子を示す図である。（ｆ）は、受け付けるべき硬貨表面の光学画像上において、特徴部分に対応する検出部分の輝度データが特定された様子を示す図である。
【図１１】従来の円形物識別方法の識別手順を表した概略フロー図である。
【図１２】従来の円形物識別方法の識別手順を模式的に表した工程説明図である。
【符号の説明】
１ 硬貨搬送路
Ｃ 硬貨（円形物）
ＣＳＵ 光学式コインセンサ装置（ＣＣＤエリアセンサ）
Ｗ_Ｐ 正窓
Ｗ_Ｎ 負窓
Ｐ_Ｐ 硬貨の特徴的な模様を含む特徴部分
Ｐ_Ｎ 硬貨の特徴的な模様を有しない特徴部分[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a circular object identification method and identification device for determining the type or authenticity of a circular object by analyzing a pattern data string of an optical image relating to a characteristic pattern of the circular object, and in particular, The discrimination performance is improved while taking into consideration the reduction in the load of image processing executed when determining the type or authenticity of a circular object.
[0002]
[Prior art]
Generally, various devices that handle circular objects such as coins such as vending machines, automatic ticket vending machines, and game machines are provided with identification devices that determine the type or authenticity of circular objects such as inserted or inserted coins. Yes. In recent years, with the frequent occurrence of coin counterfeiting and alteration crimes and becoming a social problem, the need for higher functionality for coin discriminating devices has become increasingly strong, and various types of coin discriminating devices have been proposed. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-245495 (Patent Document 1), Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-188932 (Patent Document 2), Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-188933 (Patent Document 3), etc. A method of identifying a coin by detecting its shape is disclosed. In particular, in the method disclosed in Patent Document 1, a sensor disposed at a position passing through the center of a coin. Detects the coin concave / convex shape, and verifies the authenticity of the coin based on whether or not it matches with a reference concave / convex pattern stored in advance.
[0003]
In Patent No. 2803930 (Patent Document 4), by comparing the pattern data obtained from the optical image of the coin surface pattern optically read with the reference image pattern data stored in advance, A method of determining the denomination or authenticity is disclosed.
[0004]
FIG. 11 is a schematic flow diagram of a conventional circular object identification method in which pattern data is obtained from an optical image obtained by optically reading a pattern of a circular object to be identified.
[0005]
In FIG. 11, in the conventional circular object identification method, first, the material of the coin as the identified circular object and the outer diameter are detected to temporarily determine the denomination (step S1), and then the coin surface The final determination of the denomination is performed by using the image pattern data relating to the pattern (step S2).
[0006]
Here, the procedure for performing the above-described determination of the denomination will be described. First, a pattern of a coin as an identified circular object is optically detected, and an optical image of a coin C as shown in FIG. Thereafter, horizontal and vertical projections of this optical image are formed, both end points of each curve are detected, and the center position of the coin is obtained from the arithmetic average of those coordinate values. Next, a ring-shaped detection region V including a characteristic pattern related to the type of the coin C is set on the optical image related to the pattern of the coin C on the basis of the obtained center position. Then, an image pattern data string is sequentially cut out from the annular region of the optical image corresponding to the ring-shaped detection region V along the circumferential direction. The cut out image pattern data string F (evaluation data) is stored as a rectangular matrix.
[0007]
On the other hand, as reference data for the coin C to be received, two types of reference pattern data T for front and back of the same size corresponding to the image pattern data string F are used. ₁ , T ₂ Are prepared in advance, and the image pattern data string F is stored in the two types of reference pattern data T. ₁ , T ₂ Similarity is calculated by collating with. This reference pattern data T ₁ , T ₂ As shown in FIGS. 12 (b) and 12 (c), the collation operation is performed with respect to the front and back of the coin C, and the resulting similarity measure is expressed by the following equation. Such a normalized correlation coefficient r is often used.
[0008]
[Expression 1]

[0009]
In this way, the correlation value obtained for the first pixel is expressed as r. ₁ Then, the same operation is repeated N times while sequentially shifting the pixels one by one, thereby obtaining a correlation value series (r ₁ , R ₂ , ... r _N ) Then, the largest one of the N correlation values is detected and set to the similarity r, and the similarity r is set to a preset threshold value r. _t If it is greater than that, it is determined that the currently evaluated coin matches the denomination that has already been provisionally determined, and is accepted as the official denomination. On the other hand, the similarity r described above is the threshold value r. _t If it is smaller than that, it is determined that it does not match the temporarily determined denomination, and it is excluded.
[0010]
[Patent Document 1]
JP-A-62-245495
[Patent Document 2]
JP 2001-188932 A
[Patent Document 3]
JP 2001-188933 A
[Patent Document 4]
Japanese Patent No. 2803930
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described circular object identification method has the following problems.
[0012]
First, when a method is adopted in which the coins are identified by detecting the uneven shape of the coin surface, the information obtained is basically a single channel line, and many pieces of information are required to improve accuracy. There is a problem that the cost is increased because it is necessary to devise a method such as preparing a channel or a sensor for extracting another feature amount.
[0013]
In addition, when the method using an optical image is adopted, an image processing step for complicated calculation processing of a large amount of pattern data is required. Therefore, a large-capacity storage is required to ensure practical identification accuracy and processing time. It is necessary to introduce an element and a high-speed arithmetic element, and eventually, the cost problem that the apparatus must be large and expensive remains.
[0014]
In addition, coins that are actually inserted or thrown in may be worn or soiled due to usage history and the reflectivity of the entire coin surface may be reduced. In such a case, the circular object is identified by using the optical image described above. If it is going to be performed, there will be a problem that the influence of the fluctuation component of the coin state (such as a decrease in the reflectivity of the entire coin surface) is directly affected, the accuracy of the identification processing is unstable, and the discrimination performance is lowered.
[0015]
The present invention has been made in view of the above points, and the object thereof is to perform the entire object surface even when a method using a low-cost optical image is employed in performing circular object identification processing. An object of the present invention is to provide a discriminating method and discriminating device for a circular object capable of reducing adverse effects caused by a variable element such as a decrease in reflectance of the object and improving discrimination performance.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the problems as described above, the present invention provides luminance data of a detection part corresponding to a characteristic part peculiar to the surface of a circular object on image data obtained by imaging the surface of the circular object. It is characterized by identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object by specifying using parameters (radial distance and rotation angle) in the polar coordinate system.
[0017]
More specifically, the present invention provides the following.
[0018]
(1) A detection region for identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object is set on the image data obtained by imaging the surface of the identified circular object to be identified. In the circular object identification method for identifying whether or not the circular object to be identified is a predetermined normal circular object by analyzing luminance data obtained by extracting image data in the detection region, the normal circle A characteristic part peculiar to the regular circular object when the object is placed at a predetermined rotational position is expressed by a radial distance r and a rotation angle θ from the center position O of the regular circular object. ₀ The rotation angle θ of the identified circular object with respect to the predetermined rotation position of the regular circular object is detected in advance, and the rotation angle θ ₀ And whether the identified circular object is a predetermined regular circular object by analyzing the luminance data specified from the radial distance r and the rotation angle θ. A method for identifying circular objects.
[0019]
According to the present invention, in a method for identifying a circular object using image data obtained by imaging the surface of a circular object to be identified, a characteristic portion unique to the regular circular object is expressed by a parameter in a polar coordinate system. A certain radius distance r and a rotation angle θ from a predetermined rotation position ₀ And a rotation angle θ indicating how many times the circular object to be identified has been rotated from the predetermined rotation position is detected, and r, θ of the image data are detected. ₀ , Θ is used to identify the authenticity of the circular object by using the luminance data of the detection portion specified by the three parameters, so that the discrimination performance can be improved.
[0020]
That is, in the past, a large amount of pattern data was extracted from the image data, and since it was subjected to complicated calculation processing, expensive elements were required to ensure practical identification accuracy and processing time, However, according to the present invention, high-speed processing is realized because the identification processing is limited to only the characteristic portion unique to the circular object. be able to.
[0021]
In addition, even if dirt adheres to the surface of the circular object or the circular object wears due to years of use history, the reflectivity of the characteristic part of the entire circular object surface decreases. Since the identification process is performed only on the specific feature portion, the adverse effect of the fluctuation component of the coin state is reduced, and the feature value extraction accuracy can be stabilized (the discrimination performance can be improved).
[0022]
Here, the “predetermined rotational position” of the regular circular object is the rotational angle θ ₀ For example, when the regular circular object is a 100-yen coin, the character strings “day”, “book”, “country”, “hundred”, “yen” are used. , Means the rotation position when the character “book” comes directly above (12 o'clock position of the clock).
[0023]
(2) The feature portion includes a first feature portion including a characteristic pattern of the regular circular object, and a second feature portion having no characteristic pattern of the regular circular object, Difference data between the first luminance data obtained corresponding to one feature portion and the second luminance data obtained corresponding to the second feature portion is obtained, and the difference data is set as a predetermined threshold value. A method of identifying a circular object, characterized by identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object by comparison.
[0024]
According to the present invention, the characteristic part peculiar to the circular object includes a part including the characteristic pattern of the regular circular object (first characteristic part) and a part not including the characteristic pattern of the normal circular object (second Difference data obtained by subtracting the second luminance data obtained corresponding to the second feature portion from the first luminance data obtained corresponding to the first feature portion, Since the identification is performed by comparing with a predetermined threshold value, the discrimination performance can be further improved.
[0025]
That is, the identification method for comparing the difference data with a predetermined threshold is compared with the identification method for comparing only the first luminance data on the image data obtained corresponding to the first feature portion with the predetermined threshold. Since the discriminated circular object has a remarkable difference due to authenticity, the authenticity of the circular object can be identified with higher accuracy.
[0026]
Further, the first feature portion and the second feature portion may be singular or plural, and in the case of being plural, the sum of the second luminance data is subtracted from the sum of the first luminance data. Since the difference data is identified by comparing the difference data with a predetermined threshold value, the identification can be basically performed only by the addition / subtraction process, and a high-speed and low-cost identification process with a light processing load can be performed.
[0027]
(3) The detection method of the rotation angle θ includes a ring-shaped detection area concentric with the identified circular object on the image data, and luminance obtained by extracting image data in the ring-shaped detection area at a constant pitch. The first selection area W including the maximum value of the luminance data on the data _P And a second selection region W including the minimum value of the luminance data _N And the first selection area W _P The total value S of the luminance data in _P And the second selection area W _N The total value S of the luminance data in _N , And the luminance data and the first selection area W _P And the second selection area W _N And performing the summation processing every time the circuit is relatively circulated at the fixed pitch. _P Total data string L which is the data string of _P And the total value S _N Total data string L which is the data string of _N And the sum data string L _P And the corresponding sum total data string L _N A method of identifying a circular object, characterized in that a difference data string ΔL is calculated by calculating a difference between each element and a rotation angle is detected by analyzing the difference data string ΔL.
[0028]
According to the present invention, as a method of detecting the rotation angle θ, the first selection region W including the maximum value on the luminance data composed of the elements in the ring-shaped detection region set on the image data. _P And the second selection region W including the minimum value _N And the first selection area W _P Sum value S of luminance data in _P And selection area W _N Sum value S of luminance data in _N Is calculated, luminance data and the first selection area W are calculated. _P And the second selection area W _N And the total value S by performing the total calculation process while relatively circulating at a constant pitch. _P Total data string L which is the data string of _P And the sum S _N Total data string L which is the data string of _N And sum data string L _P Total data string L from each element of _N Since the difference data string ΔL is calculated by subtracting each corresponding element of and the method of detecting by analyzing the difference data string ΔL is adopted, the addition / subtraction process that contributes to high-speed and low-cost identification is basically used. Thus, it is possible to detect the rotation angle θ without offsetting the merit of the present invention, thereby realizing an identification method capable of improving the discrimination performance.
[0029]
(4) From the peak value of the difference data string ΔL, the data obtained by adding or subtracting the difference data is compared with a predetermined threshold value to identify whether the identified circular object is a predetermined regular circular object. A method of identifying a circular object characterized by the above.
[0030]
According to the present invention, the difference data obtained by subtracting the sum of the second luminance data from the sum of the first luminance data is added or subtracted from the peak value of the difference data sequence ΔL obtained when the rotation angle θ is detected. Since the identified data is identified by comparing it with a predetermined threshold, the feature value (peak value) obtained from the difference data ΔL can be emphasized when the identified circular object is a true coin, As a result, discrimination performance can be improved.
[0031]
The reason why the difference data is “added or subtracted” from the peak value of the difference data string ΔL is that the peak value of the difference data string ΔL may take the minimum value instead of the maximum value. That is, when illumination with a shallow illumination angle is used, the luminance value increases at the pattern portion on the coin surface, so that the maximum value of the difference data string ΔL becomes a peak value, while illumination with a deep illumination angle is used. This is because the minimum value of the difference data sequence ΔL becomes the peak value because the luminance value increases in the non-pattern portion on the coin surface. Therefore, when the maximum value of the difference data string ΔL is the peak value, the difference data obtained by subtracting the sum of the second brightness data from the sum of the first brightness data is “added”, and the minimum of the difference data string ΔL is When the value is a peak value, the feature data can be emphasized by “subtracting” the difference data obtained by subtracting the sum of the second brightness data from the sum of the first brightness data, and the discrimination performance is improved. Can be achieved.
[0032]
(5) In specifying the luminance data, the rotation angle θ ₀ And identifying the circular object, wherein at least one of the parameters of the radial distance r and the rotation angle θ is slightly changed.
[0033]
According to the present invention, in specifying luminance data, r, θ ₀ , Θ is specified while minutely changing at least one of the three parameters, it is possible to correct the detection deviation of the feature position of the circular object and, in turn, stabilize the extraction accuracy of the feature quantity. be able to.
[0034]
Here, “specify while minutely changing” is to execute the above-described identification method with the center point of the circular object shifted by several pixels in the X-axis direction or the Y-axis direction as the correction center point, Alternatively, the above identification method is executed after an angle obtained by shifting the rotation angle θ of the circular object by several degrees is used as the correction rotation angle, and the identification is performed by repeating these processes. By identifying the maximum value or the minimum value as the feature quantity of the identified circular object among the difference data obtained by such processing, it becomes possible to correct the detection deviation of the center point and the rotation angle, and thus the discrimination performance. It will also contribute to improvement.
[0035]
(6) A discriminating means for discriminating whether or not the discriminated circular object is the regular circular object is provided using the circular object identifying method according to any one of (1) to (5) above. A circular object identification device.
[0036]
According to the present invention, since the identification device for identifying the circular object to be identified using the circular object identification method as described above is provided in the circular object identification device, high-speed processing and low cost are realized. A discriminating device for a circular object with improved discrimination performance can be provided.
[0037]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0038]
[Internal structure of circular object identification device]
FIG. 1 is a plan view showing a schematic structure of a coin conveyance path provided inside a circular object identification device according to an embodiment of the present invention.
[0039]
In FIG. 1, a coin conveyance path 1 having a shape bent substantially in a plane “ku” is a circular object to be identified that is sent from the conveyance inlet portion 1 a on the right end side in the drawing toward the left side in the drawing. A bottom surface sliding plate 1b for supporting the coin C is provided, and a conveyor belt 2 is disposed directly above the bottom surface sliding plate 1b.
[0040]
At one end of the bottom surface sliding plate 1b, a guide 3 is erected along the edge of the bottom surface sliding plate 1b, and a coin regulating lever 4 that presses the coin C against the guide 3 is provided. The bent part of the coin conveyance path 1 is pivotally supported by a pin 4a. The coin regulating lever 4 is configured to press the coin C fed while being supported on the bottom sliding plate 1b against the above-described guide 3 side by an urging means (not shown) such as a spring. The coins C sent out from the portion where the coin regulating lever 4 is arranged toward the downstream portion in the conveyance direction are sequentially conveyed while maintaining the state in which the outer peripheral surface portion is in contact with the above-described guide 3. ing.
[0041]
An optical coin sensor device CSU for detecting a pattern formed on the surface of the coin C is attached to the coin transport path 1. This optical coin sensor device CSU includes, for example, a CCD area sensor similar to that disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-143826.
[0042]
Here, details of the above-described transport belt 2 and the optical coin sensor device CSU will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a side cross-sectional view of the coin conveyance path 1 provided in the circular object identification device according to the embodiment of the present invention. FIG. 3 is an enlarged side view showing a schematic structure of the optical coin sensor device CSU provided inside the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
[0043]
In FIG. 2, the conveying belt 2 is arranged so as to face each other substantially in parallel so that a gap corresponding to the thickness of the coin C is defined between the lower belt portion 2a and the bottom sliding plate 1b. The coin C is transported in the extending direction of the transport belt 2 while the coin C is sandwiched between the transport belt 2 and the bottom surface sliding plate 1b.
[0044]
Further, in FIG. 3, when the coin C sent along the bottom sliding plate 1b reaches the sensor position 1c, the sensor main body 5 having an image pickup element therein detects the coin C. The illumination 6 arranged so as to surround the sensor position 1c is turned on, and the reflected light from the coin C is taken into the sensor body 5. As a result, an optical image relating to the pattern formed on the surface of the coin C is obtained. Then, the denomination or authenticity is determined using this optical image.
[0045]
[Electric configuration of circular object identification device]
FIG. 4 is a block diagram showing an electrical configuration of the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
[0046]
In FIG. 4, the circular object identification device according to the embodiment of the present invention includes a central processing unit (hereinafter abbreviated as CPU) 41, an image imaging unit 42 that images a coin C, and an illumination unit that illuminates the coin C. 43 and a coin transport unit 44 that transports the coin C. The CPU 41 also includes an image capture control unit 41a that captures image data from the image capturing unit 42, an image storage unit 41b that stores various image data including image data captured by the image capture control unit 41a, and an image In addition to the data processing unit 41c that processes the image data stored in the storage unit 41b and the authenticity identification unit 41d that functions as an identification unit that identifies the authenticity of the coin C based on the processing result of the data processing unit 41c, the illumination unit 43 is provided. It has the illumination control part 41e to control, and the conveyance control part 41f which controls the coin conveyance part 44.
[0047]
In FIG. 4, the image storage unit 41b is composed of a primary cache (secondary cache) or the like in the CPU 41. However, as long as it has a function of storing image data, a memory other than the CPU 41 such as a DRAM or SDRAM is stored. It may be composed of means.
[0048]
In the electrical configuration as described above, a circular object identifying method according to an embodiment of the present invention will be described below.
[0049]
[Circle identification method]
FIG. 5 is a flowchart of the circular object identification method according to the embodiment of the present invention. In addition, although demonstrated here using a 100 yen coin as an example of a circular thing (coin C), if this invention is a circular thing, it can be applied also to a game token etc., without being limited to a coin. .
[0050]
In FIG. 5, first, the optical image data of the coin C is taken in (step S501). More specifically, the coin transport unit 44 transports the coin C based on a command from the transport control unit 41f in the CPU 41, and based on a command from the illumination control unit 41e when the coin C is transported to a predetermined position. The illumination unit 43 illuminates the entire surface of the coin C, and when reflected light from the surface of the coin C is input to the image capturing unit 42 (for example, an image sensor), the image capture control unit 41a captures an optical image of the coin C, This optical image is stored in the image storage unit 41b. In general, such an optical image forms a high-density image of about 0.13 millimeter square per pixel on the XY coordinates, and is decomposed so that the luminance (brightness) becomes 256 gradations by AD conversion. (Multi-valued) and stored in the image storage unit 41b (for example, a frame memory) as three-dimensional data with luminance as the Z axis.
[0051]
Next, the coin center point is detected (step S502). More specifically, the data processing unit 41c reads the optical image data stored in the image storage unit 41b in step S501, and projects the optical image in the X-axis direction and the Y-axis direction, thereby performing edge processing in each direction. As a result, the center position of the coin C is obtained with the midpoint of the edge in the X-axis direction as the X coordinate and the midpoint of the edge in the Y-axis direction as the Y coordinate. Here, from the relationship with the processing described later, the X coordinate of the center position of the coin C is C _X And the Y coordinate is C _Y And
[0052]
Next, the ring data is cut out (step S503). More specifically, the data processing unit 41c first includes a ring-shaped detection region including a characteristic pattern of 100 yen coins on the optical image of the coins C with reference to the center position of the coins C obtained in step S502. V is set (see FIG. 6). Here, in the ring-shaped detection area V, five ring-shaped detection areas V from the outer peripheral side of the coin C are used. ₁ , V ₂ , V ₃ , V ₄ , V ₅ Are set concentrically, and these ring-shaped detection regions V ₁ , V ₂ , V ₃ , V ₄ , V ₅ Are prepared in advance according to the position of the characteristic or non-characteristic pattern of the coin C to be received. Then, the data processing unit 41c includes each ring-shaped detection region V. ₁ , V ₂ , V ₃ , V ₄ , V ₅ The optical image data is cut out in a ring shape at a constant angular pitch. In FIG. 6, 72 detection points per ring-shaped detection area are cut out in an annular shape at intervals of an angular pitch of 5 degrees, and brightness obtained by extracting image data in each ring-shaped detection area at a constant pitch. Ring data D as data ₁ To D ₅ Are generated respectively.
[0053]
As shown in FIG. 6, in the circular object identification method according to the embodiment of the present invention, five ring data are generated, but any number of ring data may be cut out. In addition, although edge enhancement processing is not performed when cutting out ring data, for example, processing for performing differentiation processing using a spatial filter of 3 × 3 pixels and emphasizing each detection point is included in the processing in step S503. It doesn't matter.
[0054]
Next, ring data D ₁ To D ₅ Is compressed (step S504). More specifically, the data processing unit 41c performs ring data D at each clipping angle. ₁ To D ₅ Is obtained, and one-dimensional luminance data having the calculated data as an element, that is, ring data D is obtained. According to this process, for example, even if the reflectance of this portion is reduced due to the dirt being attached to only one specific point of the 100-yen coin, The effect that the adverse effect of (decrease) is not so great can be obtained. If necessary, the level value can be normalized so that the dynamic range of the ring data D is uniform.
[0055]
Next, a selection window is set (step S505). More specifically, the data processing unit 41c selects a selection window (hereinafter abbreviated as a normal window) W as a first selection area for extracting a range in which the maximum value of the ring data D is included on the ring data D. _P And a selection window (hereinafter abbreviated as a negative window) W as a second selection area for extracting a range including the minimum value of the ring data D _N And set. Here, this front window W _P And negative window W _N These setting patterns are stored in advance in a memory such as a ROM, and it is determined which setting pattern should be selected at the stage of temporary determination of the denomination. For example, when it is estimated that it is a 100 yen coin at the stage of the temporary denomination of the denomination, when the 100 yen coin is rotated by an arbitrary angle, a front window W is formed on the characteristic pattern of the 100 yen coin. _P However, the negative window W in the non-characteristic part of the 100 yen coin _N A setting pattern is selected so that For example, in FIG. 7, when a 100 yen coin rotates 90 degrees clockwise, the characteristic part of the 100 yen coin ("day", "book", "country", "hundred", "yen" part) is characteristic. Amount is front window W _P The feature value of the non-characteristic part of 100-yen coin (flat part other than “day”, “book”, “country”, “hundred”, “yen”) _N It can be extracted more.
[0056]
In FIG. 7, the front window W _P And the negative window W _N However, the present invention is not limited to these shapes, and may be a window having an ellipse shape. The front window W _P And negative window W _N Although a plurality of numbers are set, a single number may be used.
[0057]
Next, a sum calculation process is performed (step S506). More specifically, the data processing unit 41c sets the front window W set in step S505. _P Sum S of ring data D in _P And the negative window W set in step S505 _N Sum S of ring data D in _N And are calculated.
[0058]
Next, a subtraction process is performed (step S507). More specifically, the data processing unit 41c calculates the sum S calculated in step S506. _P To sum S _N Is subtracted. Then, the value obtained by the subtraction process is stored in a memory such as a RAM as the first element of the difference data string ΔL.
[0059]
Next, whether or not the ring data D has been shifted 360 degrees in the circumferential direction, that is, for example, in FIG. _P And negative window W _N It is judged whether or not 72 points are relatively circulated one point at a time (step S508). More specifically, the data processing unit 41c uses a variable i (for example, i = 1) that has been initialized in advance and increments the variable i every time it is circulated by one point. In FIG. 7, it is determined whether or not 360 ° is shifted in the circumferential direction depending on whether or not i = 72) is exceeded.
[0060]
In step S508, the front window W _P And negative window W _N Is shifted 360 degrees in the circumferential direction so as to cover the entire circumference while shifting by one pitch in the circumferential direction. _P And negative window W _N If the windows are symmetrically provided, the front window W _P And negative window W _N It is good also as shifting by 180 degree | times so that a half circumference may be shifted, shifting 1 pitch at a time in the circumferential direction. As a result, the amount of calculation can be reduced, and as a result, the speed of the circular object identification process can be increased.
[0061]
In step S508, if the data processing unit 41c determines that the ring data D has not been shifted 360 degrees in the circumferential direction, the data processing unit 41c and the front window W _P And negative window W _N Are relatively cycled one point at a time (step S509), the process is returned to the sum calculation process of step S506, and a subtraction process is performed using the calculation result of the sum calculation process (step S507). The value obtained by the process is stored in a memory such as a RAM as the next element of the difference data string ΔL, and the process of step S508 is performed again.
[0062]
On the other hand, if it is determined in step S508 that the ring data D has been shifted 360 degrees in the circumferential direction, the data processing unit 41c detects a peak value (step S510). More specifically, the data processing unit 41c stores the peak value of the difference data sequence ΔL obtained by the above processing in a memory such as a RAM.
[0063]
Then, along with the peak value detection (step S510), the rotation angle is detected (step S511). More specifically, the data processing unit 41c detects the rotation angle by calculating the shift amount corresponding to the peak value of the difference data string ΔL. For example, in FIG. 7, the peak values of the difference data string ΔL are the ring data D and the forward window W. _P And negative window W _N , And a relative window 1 at a time, _P There is a characteristic pattern of 100-yen coin inside, and a negative window W _N Value when there is a non-characteristic part of a 100 yen coin in it, the process of step S509 is repeated 18 times (when the ring data D is shifted 90 degrees clockwise), that is, the coin C Is the value when rotated 90 degrees. Therefore, by detecting the peak value of the difference data string ΔL, it is possible to detect the rotation angle θ (90 degrees in FIG. 7) of the coin C corresponding to the peak value.
[0064]
In FIG. 5, the subtraction process in step S507 is performed immediately after the sum operation process in step S506, but may be performed immediately before the identification process in step S510. According to this example, the total value S _P Sum value S from each element of the data string consisting of _N In the flowchart of FIG. 5, the difference data string ΔL is sequentially generated one element at a time, whereas the difference data string ΔL is generated all at once. It will be.
[0065]
Next, a feature part specifying process is performed (step S512). More specifically, the data processing unit 41c is set in advance with parameters indicating a characteristic part specific to the coin C (radial distance r and rotation angle θ from the center position O of the coin C). ₀ ) And the rotation angle θ detected in step S511, the brightness data of the detected part corresponding to the characteristic part peculiar to the coin C on the optical image captured in the process of step S501 is specified.
[0066]
For example, in FIG. 8, the characteristic part peculiar to the coin C is a first characteristic part P including the characteristic pattern of the coin C. _P (The stigma part of the flower) and the second characteristic part P not having the characteristic pattern of the coin C _N (Petal part) and the first characteristic part P _P Is the center position of the coin C (C _X , C _Y ) Radius distance from _P And the rotation angle θ of the coin C from the non-rotating position (the 12 o'clock position) _0P Are set in a polar coordinate system having two parameters, and this second feature P _N Is the center position of the coin C (C _X , C _Y ) Radius distance from _N And the rotation angle θ of the coin C from the non-rotating position (the 12 o'clock position). _0N And a polar coordinate system having two parameters as parameters. When the optical image of the coin C actually obtained in step S501 is an image as shown in FIG. 9, the first characteristic portion P is obtained by using the rotation angle θ detected in step S512. _P X coordinate P of the luminance data of the detection part corresponding to _PX , Y coordinate P _PY , Second feature P _N X coordinate P of the luminance data of the detection part corresponding to _NX , Y coordinate P _NY Are specified by the following equations.
[0067]
[Expression 2]

[0068]
The center position of the coin C is the one obtained in step S502. 8 and 9, the first characteristic portion P is shown for convenience of explanation. _P And the second feature P _N Are set one by one, but it is preferable to set a plurality from the viewpoint of further improving the discrimination performance.
[0069]
Here, in relation to setting a plurality of these characteristic portions, when the characteristic portions are linear, two coordinates serving as end points of the straight lines are prepared (set). Then, by using the rotation angle θ detected in step S511, by specifying the luminance data of the detection portion corresponding to these two positions, the luminance data on a straight line connecting them can be specified. In addition, when the characteristic part is gathered as an area, the coordinates of the center point are prepared (set). Then, by using the rotation angle θ detected in step S511, the luminance data of the detection portion corresponding to the position of the center point is specified, thereby specifying the luminance data in the vicinity (for example, 5 × 5 = 25). can do. Further, when the characteristic portion is an annular shape, the coordinates of the center point of the annular shape and the radial distance r ′ of the annular shape are prepared (set). Then, using the rotation angle θ detected in step S511, the luminance data of the detection portion corresponding to the position of the center point of the ring is specified, and the luminance separated from the position of the luminance data by the radial distance r ′. Data can be identified.
[0070]
In this way, when the feature portion has a fixed shape, instead of preparing parameters for all the plurality of feature portions in advance, prepare the minimum number of parameters that can realize the shape, It is possible to specify the luminance data of the detected part obtained corresponding to the characteristic part only by these parameters and the rotation angle θ detected in step S511. As a result, the amount of data stored in advance can be reduced, so that high-speed and low-cost identification processing can be realized.
[0071]
In specifying the luminance data of the detection part corresponding to the characteristic part peculiar to the coin C, the radial distance r or the rotation angle θ ₀ Alternatively, the characteristic portion P of the coin C while slightly changing the rotation angle θ of the coin C _P , P _N It is also possible to correct the detection deviation. That is, for example, while shifting the center position O of the coin C by several pixels in the X-axis direction or the Y-axis direction, the radial distance r and the rotation angle θ ₀ And the process of extracting the brightness data specified from the rotation angle θ is repeated, and the maximum value or the minimum value of the extracted brightness data is specified as the brightness data of the detection part corresponding to the characteristic part peculiar to the coin C. , Characteristic part P of coin C _P , P _N It is possible to correct the detection deviation. Further, for example, by performing the same process while shifting the rotation angle θ by several degrees, the characteristic portion P of the coin C _P , P _N It is also possible to correct the detection deviation.
[0072]
Next, an addition process is performed (step S513). More specifically, the data processing unit 41c determines the first feature portion P identified in step S512. _P If there is a plurality of luminance data of the detection part corresponding to the above, all the plurality of luminance data are added, and the first characteristic part P _P The total value P of the luminance data of the detection part corresponding to _PS Ask for. In addition, the data processing unit 41c performs the second feature portion P identified in step S512. _N If there are a plurality of feature portions P, _N All the luminance data of the detection part corresponding to the second feature part P is added. _N The total value P of the luminance data of the detection part corresponding to _NS Ask for. Note that the first feature P identified in step S512 _P If the luminance data of the detection portion corresponding to is singular, the luminance data itself is converted into the total value P. _PS As the second feature P identified in step S512 _N If the luminance data of the detection portion corresponding to is singular, the luminance data itself is converted into the total value P. _NS Used as
[0073]
Next, the above summation value P is added to the peak value of the difference data sequence ΔL obtained in step S510. _PS To the above total value P _NS An identification process is performed to determine whether or not the value obtained by adding the value obtained by subtracting the value exceeds a predetermined threshold T (step S514). If it is larger than the threshold T, it is determined to be a true coin (step S515), and if it is smaller than the threshold T, it is determined to be a false coin (step S516). As a result, the authenticity of the coin C can be accurately identified.
[0074]
Here, in step S514, the peak value of the difference data string ΔL is used as a part of the object to be compared with the threshold value T. The peak value of the difference data string ΔL includes the ring data D and the front window W. _P And negative window W _N , And a relative window 1 at a time, _P There is a characteristic pattern of 100-yen coin inside, and a negative window W _N This is the value when there is a non-characteristic part of a 100-yen coin. That is, in FIG. 7, when the process of step S509 is repeated 18 times (when the ring data D is shifted 90 degrees clockwise), the difference data string ΔL takes a peak value. Is relatively large compared to the values other than the peak value of the difference data string ΔL due to the subtraction processing in step S507.
[0075]
In addition, in step S514, as a part of the object to be compared with the threshold value T, P is calculated from the total value. _PS Total value P _PN Is used, but the total value P _PS To total value P _PN The value obtained by subtracting is the first characteristic portion P _P Is set where there is a characteristic pattern of the coin C, the second characteristic portion P _N However, when the coin C is a true coin, the value is large, but when the coin C is a false coin, the value is small. Therefore, it is possible to further improve the discrimination performance as compared with the method in which only the peak value of the difference data string ΔL is compared with the predetermined threshold value.
[0076]
In FIG. 7, the above-described peak value takes the maximum value of the difference data string ΔL. However, as described above, it is also possible to take the minimum value of the difference data string ΔL. That is, in the circular object identification method according to the embodiment of the present invention, illumination with a shallow irradiation angle is used, and the luminance value increases in the pattern portion on the coin surface, so the maximum value of the difference data sequence ΔL is the peak value. On the contrary, when the illumination with a deep irradiation angle is used, the luminance value increases in the non-pattern portion on the coin surface, and therefore the minimum value of the difference data string ΔL becomes the peak value. In this case, the process of step S514 is performed by adding the above-mentioned total value P to the peak value of the difference data sequence ΔL obtained in step S510. _PS To the above total value P _NS What is necessary is just to discriminate | determine whether the value obtained by subtracting the value which deducted became below predetermined threshold value T '.
[0077]
In addition, the total value P described above _PS To the above total value P _NS Or the total value P described above _PS Or the above total value P _NS It is also possible to identify the authenticity of the coin C by comparing only the value with a predetermined threshold. As a result, the calculation processing burden on the data processing unit 41c can be reduced, and as a result, the authentication time for the authenticity of the coin C can be shortened.
[0078]
【Example】
Hereinafter, examples of the present invention will be described in detail using data obtained by experiments.
[0079]
FIG. 10A shows five concentric ring-shaped detection areas set on an optical image of a 100-yen coin according to an embodiment of the present invention. _P And negative window W _N It is a figure which shows a mode that was set. Here, in FIG. 10A, when the 100 yen coin is shifted 60 degrees counterclockwise, the front window W appears on the characteristic pattern of the 100 yen coin. _P1 ~ Front window W _P5 However, the negative window W in the non-characteristic part of the 100 yen coin _N1 ~ Negative window W _N8 A setting pattern is selected so that
[0080]
And front window W _P1 ~ Front window W _P5 And negative window W _N1 ~ Negative window W _N8 In each of the above, ring data D is generated by performing compression processing in the radial direction at each clipping angle (see step S504 in FIG. 5). Here, the correspondence between the histogram of the ring data D and each window is shown in FIG. In FIG. 10B, the horizontal axis (X axis) is the number of detected points (= 72 points) when cut out at an angular pitch of 5 degrees, and the vertical axis (Y axis) is a histogram of the ring data D with respect to the rotation angle. The thin mesh is the front window W _P1 ~ Front window W _P5 , The dark mesh is the negative window W _N1 ~ Negative window W _N8 Indicates. According to FIG. 10 (b), if the ring data D is shifted 60 degrees to the left (the 100-yen coin is shifted 60 degrees counterclockwise), the front window W _P1 ~ Front window W _P5 Contains the maximum value of ring data D, and negative window W _N1 ~ Negative window W _N8 Includes the minimum value of the ring data D.
[0081]
Next, a sum calculation process (see step S506 in FIG. 5) and a subtraction process (see step S507 in FIG. 5) are performed, so that the front window W _P1 ~ Front window W _P5 Sum S of ring data D in _P And the negative window W set in step S505 of FIG. _N1 ~ Negative window W _N8 Sum S of ring data D in _N Difference data, that is, S _P To S _N (The value of ring data D at X = 1 in FIG. 10C) is calculated.
[0082]
Next, the ring data D is shifted counterclockwise (see step S508 and step S509 in FIG. 5), and the total value of the ring data D each time it is shifted at an angular pitch of 5 degrees (1 point in terms of detection points). S _P , Total value S _N , And difference data are calculated. As a result, a data string of difference data with respect to the shifted amount, that is, a diagram of the difference data string ΔL (FIG. 10C) is obtained. According to these figures, since the difference data sequence ΔL takes the peak value (= 2500) at the peak value (X = 12) in FIG. 10C, it corresponds to the peak value of the difference data ΔL. By calculating the rotation angle, it is possible to recognize how many times the optical image of the 100-yen coin actually captured has been rotated. The histogram of the ring data D with respect to the rotation angle (= 60 degrees) at this time is as shown in FIG.
[0083]
On the other hand, FIG. 10 (e) shows the radial distance r and the rotation angle on the optical image when the regular 100-yen coin is at the predetermined rotation position (the position when the “book” character is directly above). θ ₀ It is a figure which shows a mode that the characteristic part was set with both parameters. The luminance data of the detection portion corresponding to this feature portion is obtained by calculating the rotation angle as described above and the radial distance r and the rotation angle θ + θ on the actually captured optical image. ₀ (See FIG. 10 (f)).
[0084]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the luminance data of the detection part corresponding to the characteristic part peculiar to the surface of the circular object is specified using the two parameters of the radial distance and the rotation angle. Since it has been determined whether or not it is a predetermined regular circular object, it is possible to reduce the adverse effects due to fluctuation factors such as the coin state, and to improve the discrimination performance, and thus the identification method and identification of a circular object An apparatus can be provided.
[0085]
In addition, according to the present invention, since it is possible to identify the authenticity of a circular object basically only by addition / subtraction processing, it is possible to identify a circular object capable of performing high-speed and low-cost identification processing with a light processing burden. Methods and identification devices can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a plan view showing a schematic structure of a coin conveyance path provided inside a circular object identification device according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a side cross-sectional view of a coin conveyance path provided in the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an enlarged side view showing a schematic structure of an optical coin sensor device CSU provided in the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing an electrical configuration of a circular object identification device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart of a method for identifying a circular object according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an optical image of a circular object (coin) input to the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing a state in which a selection window is set on an optical image of a circular object (coin) to be input to the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating a state in which a characteristic portion is set on an optical image of a true circular object (coin) to be input to the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing a state in which luminance data corresponding to a characteristic part is specified on an optical image of a circular object (coin) input to the circular object identification device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 10A shows a ring-shaped detection region and a front window W on an optical image of a coin surface to be received. _P And negative window W _N It is a figure which shows a mode that was set. (B) is a figure which shows the correspondence of the histogram of the ring data D obtained from the optical image of (a), and each window. (C) is a figure which shows difference data sequence (DELTA) L with respect to the quantity which shifted the ring data D obtained from the optical image of (a). (D) is a diagram showing the correspondence between the histogram and each window when the ring data D is shifted by the rotation angle (60 degrees) at which the peak value of the difference data sequence ΔL in (c) is obtained. (E) is a figure which shows a mode that the characteristic part was set on the optical image of the coin surface which should be received. (F) is a figure which shows a mode that the brightness | luminance data of the detection part corresponding to a feature part were specified on the optical image of the coin surface which should be received.
FIG. 11 is a schematic flowchart showing an identification procedure of a conventional circular object identification method.
FIG. 12 is a process explanatory view schematically showing an identification procedure of a conventional circular object identification method.
[Explanation of symbols]
1 Coin transport path
C coin (round object)
CSU Optical coin sensor device (CCD area sensor)
W _P Front window
W _N Negative window
P _P Characteristic part including characteristic pattern of coins
P _N Features that do not have the characteristic pattern of coins

Claims (6)

A detection area for identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object is set on the image data obtained by imaging the surface of the identified circular object to be identified, and the detection In the circular object identification method for identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object by analyzing the luminance data obtained by extracting the image data in the region,
A characteristic part peculiar to the normal circular object when the normal circular object is placed at a predetermined rotational position is set in advance using the radial distance r from the center position O of the normal circular object and the rotation angle θ _0. ,
A rotation angle θ of the identified circular object with respect to the predetermined rotation position of the regular circular object is detected;
Identifying whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object by analyzing luminance data specified by the rotational angle θ ₀ , the radial distance r, and the rotational angle θ. The identification method of the circular object characterized by this. The characteristic portion includes a first characteristic portion including a characteristic pattern of the regular circular object, and a second characteristic portion having no characteristic pattern of the normal circular object,
Obtaining difference data between the first luminance data obtained in correspondence with the first feature portion and the second luminance data obtained in correspondence with the second feature portion;
2. The method of identifying a circular object according to claim 1, wherein the difference data is compared with a predetermined threshold value to identify whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object. The method of detecting the rotation angle θ includes a ring-shaped detection area concentric with the identified circular object on the image data, and luminance data obtained by extracting image data in the ring-shaped detection area at a constant pitch. , a first selection area W _P including the maximum value of the luminance data, to set a second selected region W _N including a minimum value of the luminance data, previously,
Run the sum value S _P output the luminance data of the first selection area W _P, the summation process of obtaining a total sum value S _N of the luminance data of the second selection area W _N,
The luminance data, by executing the summation processing said a first selected region W _P and the second selected region W _N, the each for relatively cyclically in the constant pitch, the total value and the sum data row L _P is a data string S _P, and a sum data row L _N is a data string of the total value S _N determined,
A difference data string ΔL is calculated by calculating a difference between each element of the total data string L _P and each element of the total data string L _N corresponding thereto;
3. The method of identifying a circular object according to claim 1, wherein the rotation angle is detected by analyzing the difference data string ΔL. It is identified whether or not the identified circular object is a predetermined regular circular object by comparing the data obtained by adding or subtracting the differential data with a predetermined threshold value from the peak value of the difference data string ΔL. The method for identifying a circular object according to claim 3. In specifying the luminance data, at least one of the parameters of the rotation angle θ ₀ , the radial distance r, and the rotation angle θ is specified while being minutely changed. 5. A method for identifying a circular object according to any one of 1 to 4. 6. A circular object identification device comprising: an identification means for identifying whether or not an identification circular object is the regular circular object using the circular object identification method according to claim 1. apparatus.

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