JP2005031891A

JP2005031891A - テンプレートの作成方法、当該方法により作成されたテンプレート及び当該テンプレートを用いた円形物の識別方法

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Publication number: JP2005031891A
Application number: JP2003194985A
Authority: JP
Inventors: Shinya Morozumi; 真也両角; Hiroshi Nakamura; 宏中村
Original assignee: Sankyo Seiki Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Nidec Instruments Corp
Priority date: 2003-07-10
Filing date: 2003-07-10
Publication date: 2005-02-03

Abstract

【課題】円形物のテンプレートを自動的に作成することで、テンプレート作成に要する時間を大幅に削減することが可能なテンプレートの作成方法を提供することにある。
【解決手段】正規円形物の表面を撮像することによって得られた光学画像から抽出した複数の円環状画素データのそれぞれについて、巡回自己相関演算によって得られる複数の自己相関演算値の中の最小値を求め、それらの最小値の中でも最も小さい値に対応する円環状画素データとその半径からテンプレートを作成することを特徴とする。
【選択図】図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、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にあたって用いるテンプレートの作成方法、当該方法により作成されたテンプレート及び当該テンプレートを用いた円形物の識別方法に関するものであって、特に、テンプレートの作成時間を大幅に短縮するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、被識別円形物の硬貨表面の模様を光学的に読み取った光学画像の特定位置の画素データを複数抽出し、抽出した画素データと予め用意しておいたテンプレートとの相関演算を行い相関値を算出し、算出した相関値を使用して硬貨種を識別する円形物の識別方法がある。図５を用いてその手順をより具体的に説明する。
【０００３】
図５は、被識別円形物の模様を光学的に読み取った光学画像から抽出した円環状画素データを用いて硬貨種の識別を行う円形物の識別方法の概略フロー図である。
【０００４】
図５において、まず、被識別円形物としての硬貨の模様を光学的に検出して、硬貨の光学画像を得る（ステップＳ１）。そして、ステップＳ１において得られた光学画像から、画素データを円環状（リング状）に抽出する（ステップＳ２）。ここで、ステップＳ２において、円環状画素データを抽出する位置の半径は、テンプレートの一部として予め設定されている。また、円環状画素データを抽出するには硬貨の光学画像の中心位置を検出する必要があるが、この中心位置は、硬貨の光学画像の水平及び垂直の射影を形成し、それぞれのカーブの両端点を検出し、それらの座標値の算術平均を計算することによって求めることができる。
【０００５】
次いで、ステップＳ２において抽出した円環状状画素データと、硬貨のテンプレート（正規円形物としての硬貨の基準となる円環状画素データ）との巡回相関演算を行う（ステップＳ３）。より具体的には、硬貨のテンプレートを予め用意しておき、ステップＳ２において抽出した円環状画素データを、この硬貨のテンプレートと照合することによって類似性を算出する。類似性の尺度として、例えば次式で表されるような正規化相関係数を用いる。
【０００６】
【数１】

【０００７】
そして、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。ここで、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。
【０００８】
このように、抽出した円環状状画素データと、同様の方法で比較画像から抽出しておいて予め設定された硬貨のテンプレートとを巡回相関演算を行うことで、硬貨の撮影時の角度のずれに影響を受けずに硬貨種を識別することが可能となり、かかる硬貨のテンプレートを作成する方法が種々示されている。例えば、特許文献１は、異種の硬貨のサンプル画像（５００円硬貨のサンプル画像と、５００ウォン硬貨の類似物のサンプル画像）の類似度又は非類似度によってテンプレートを作成する方法が開示されている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−３２２５７８号公報（請求項１、段落［０００５］）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した識別方法に新しい硬貨を識別対象として加えるためには、その新しい硬貨のテンプレートを作成する必要があるが、その作成には長時間を要していた。
【００１１】
すなわち、テンプレートの作成には、まず、正規円形物としての硬貨の基準となる円環状画素データの位置を決定しなければならないが、決定は、作業者の手作業で行われていた。そして、決定された円環状画素データは、被識別対象となる硬貨が正規円形物である場合には、その光学画像から抽出した円環状画素データとの相関演算結果が高くなり、かつ、被識別対象となる硬貨が正規円形物でない場合には、その光学画像から抽出した円環状画素データとの相関演算結果が低くなるようなものでなければならない。そのため、従来は、被識別対象となる硬貨の光学画像から円環状画素データを抽出する位置の半径を仮決定してテンプレートを作成し、複数のサンプルコインを用いて自己認識率と排他率を求める識別処理を行い、識別処理結果が妥当であれば、そのときの仮決定した半径に対応した円環状画素データをテンプレートとして採用し、識別処理結果が妥当でなければ、円環状画素データの半径を変えて再び上述の識別処理を行う、といった煩雑な作業によってテンプレートを作成していた。そのため、テンプレートの作成には長時間を要していた。
【００１２】
そこで、本発明者は、テンプレート作成に時間が掛かる主な要因が、上述の円環状画素データの位置を手作業によって決定することに鑑み、テンプレートの作成工程を自動化する手法を着想するに至った。
【００１３】
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、円形物のテンプレートを自動的に作成することで、テンプレート作成に要する時間を大幅に削減することが可能なテンプレートの作成方法、当該方法により作成されたテンプレート及び当該テンプレートを用いた円形物の識別方法を提供することにある。
【００１４】
【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、正規円形物の表面を撮像することによって得られた光学画像から抽出した複数の円環状画素データのそれぞれについて、巡回自己相関演算によって得られる複数の自己相関演算値の中の最小値を求め、それらの最小値の中でも最も小さい値に対応する円環状画素データとその半径からテンプレートを作成することを特徴とする。
【００１５】
より具体的には、本発明は、以下のものを提供する。
【００１６】
（１）識別対象となる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ために用いられ、この正規円形物の表面を撮像することによって得られた光学画像から、正規円形物の特徴的な模様部分を含み、正規円形物と同心の円環状画素データを抽出することで作成されるテンプレートの作成方法において、前記円環状画素データを、その抽出位置を半径方向に変えながら複数抽出し、抽出した複数の円環状画素データの各々について巡回自己相関演算を行い、この巡回自己相関演算によって得られる複数の自己相関演算値の各々から極値を求め、この極値に基づく円環状画像データと、その円環状画像データの半径値と、からテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
【００１７】
本発明によれば、所定の正規円形物の表面を撮像することによって得られた光学画像からテンプレートを作成する方法において、まず、光学画像から円環状画素データをその半径値を変えながら複数抽出し、抽出した円環状画素データの各々について巡回自己相関演算を行い、この巡回自己相関演算によって得られる複数の自己相関演算値の中の極値（極大値、極小値）を求め、これら複数の極値に基づく円環状画素データと、その半径値と、からテンプレートを作成することとしたので、円形物のテンプレートを自動的に作成することができ、ひいては、テンプレート作成に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１８】
また、本発明では、簡単に算出可能な巡回自己相関係数の極値を用いて高速にテンプレートを作成することとしているので、この点もテンプレート作成時間削減に寄与し得るものとなっている。さらに、テンプレート作成工程に、人による作業が一切加わらないことから、テンプレート設計者の主観による人的誤差を排除し、テンプレートの質を均一に保つことができ、ひいては円形物識別の鑑別性能を向上させることが可能なテンプレートの作成方法を提供することができる。
【００１９】
ここで、「円環状画素データを、その抽出位置を半径方向に変えながら複数抽出」するには、円環状画素データの半径を変えて順次１つずつ抽出することのみならず、予め複数の半径を設定しておき、それらの半径に対応する円環状画素データを一度に全部抽出することも含まれる。
【００２０】
また、「極値に基づく円環状画像データ」は、極大値又は極小値に基づいて得られる、極大値の極小値の数（ピーク数）や、極大値の極小値自体（ピーク高）に基づいて、ピーク数やピーク高の大小によって円環状画像データとなる半径値を特定して、その円環状画像データと半径値とをテンプレートとして採用することができる。さらに、極大値の中で最も大きい数となる最大値や、極小値の中で最も小さい数となる最小値に基づいて、テンプレートを作成することもできる。
【００２１】
（２）前記テンプレートの作成方法において、前記極値の中の最も小さい値となる最小値を求め、この最小値のうち最も小さい値に対応する円環状画素データと、その円環状画素データの半径値と、からテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
【００２２】
本発明によれば、自己相関演算値の最小値の中の最も小さい値に対応する円環状画素データと、その円環状画素データの半径値と、からテンプレートが作成されるので、その作成に必要な時間の大幅な短縮を図ることができるとともに、円形物識別の鑑別性能を向上させることが可能なテンプレートの作成方法を提供することができる。
【００２３】
（３）前記テンプレートの作成方法において作成されたテンプレートと被識別円形物との比較を行い、比較によって生じる円環状画素データの誤差量を前記テンプレートに反映して、新たなテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
【００２４】
本発明によれば、前記（１），（２）で作成されたテンプレートを用い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ときに、例えば、硬貨の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て、理想的なテンプレートと実際の被識別円形物としての硬貨との間に誤差を生じて、正確な識別処理が妨げられるおそれがあるので、実際の硬貨との誤差量を理想的なテンプレートに反映して、新たなテンプレートを作成することにより、識別処理の精度を安定化して鑑別性能を向上することが可能なテンプレートの作成方法を提供することができる。
【００２５】
ここで、誤差量をテンプレートに反映して新たなテンプレートを作成する方法としては、既存のテンプレートに新しいテンプレートを上書きして更新する方法、既存のテンプレートを残したまま、新しいテンプレートを別途作成する方法、などが挙げられる。特に後者の場合には、まず既存の理想的なテンプレートで識別処理を実行し、硬貨の真贋結果が偽貨と判別された場合に、誤差量が反映された新しいテンプレートで更に識別処理を実行するなど、様々な識別方法を提供することが可能となる。
【００２６】
（４）前記テンプレートの作成方法において作成されたテンプレート。
【００２７】
（５）前記テンプレートを用いて、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。
【００２８】
本発明によれば、短時間で作成可能なテンプレート及びテンプレートを用いた円形物の識別方法によって、円形物識別の鑑別性能を向上させることができる。
【００２９】
【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。
【００３０】
図１は、本発明の実施の形態に係るテンプレートの作成方法を実行するコンピュータの電気的構成を示すブロック図である。
【００３１】
図１において、本発明の実施に係るテンプレートの作成方法を実行するコンピュータには、中央処理装置（以下、ＣＰＵと略す）１０１と、硬貨を撮像する画像撮像部１０２と、硬貨を照らす照明部１０３と、が備えられている。また、ＣＰＵ１０１は、画像撮像部１０２からの画像データを取り込む画像取込制御部１０１ａ、巡回自己相関演算などのデジタル信号処理を行うデータ処理部１０１ｂと、画像取込制御部１０１ａによって取り込まれた画像データ、或いは後述する処理によって作成されたテンプレートなど様々なデジタルデータを記憶する記憶部１０１ｃ（例えばフレームメモリ）と、照明部４３を制御する照明制御部１０１ｄと、を有している。
【００３２】
ここで、画像取込制御部１０１ａは、Ａ／Ｄ変換を行うことによって、画像撮像部１０２から送られてきたアナログデータを、デジタル信号処理が可能なデジタルデータに変換する機能を有している。また、記憶部１０１ｃは、ＣＰＵ１０１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、デジタルデータを記憶する機能を有する限り、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のＣＰＵ１０１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。
【００３３】
以上のような電気的構成からなるコンピュータを用いて、以下、本発明の実施の形態に係るテンプレートの作成方法について詳述する。
【００３４】
［テンプレートの作成方法］
図２は、本発明の実施の形態に係るテンプレートの作成方法を示すフロー図である。
【００３５】
図２において、まず、識別対象となる硬貨の光学画像データの取込みが行われる（ステップＳ２０１）。より具体的には、ＣＰＵ１０１内の照明制御部１０１ｄからの指令に基づき照明部１０３は硬貨の表面全体を照らし、硬貨表面からの反射光が画像撮像部１０２（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１０１ａは硬貨の光学画像を取り込み、この光学画像を記憶部１０１ｃ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、画像取込制御部１０１ａの一機能である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次元データとして記憶部１０１ｃに記憶されることとなる。
【００３６】
次いで、硬貨中心点の検出が行われる（ステップＳ２０２）。より具体的には、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１によって記憶部１０１ｃに記憶された光学画像を読み出し、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の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座標として硬貨の中心点を求める。
【００３７】
次いで、半径の設定が行われる（ステップＳ２０３）。より具体的には、ＣＰＵ１０１は、後述の処理で抽出すべき円環状画素データの半径を複数設定する。例えば、１ｍｍ，２ｍｍ，３ｍｍ，４ｍｍ，５ｍｍという５つの半径を設定する。なお、複数の半径間のインターバルはいくつでも構わないが、このインターバルをより小さくし、より多くの半径を設定することで、テンプレートの精度を向上させることができる。
【００３８】
次いで、円環状画素データの抽出が行われる（ステップＳ２０４）。より具体的には、ＣＰＵ１０１の指令を受けたデータ処理部１０１ｂは、ステップＳ２０１によって記憶部１０１ｃに記憶された光学画像を読み出し、ステップＳ２０２において求めた硬貨の中心位置を基準として、ステップＳ２０３において設定された複数の半径のうちのいずれか１つを用いて硬貨の光学画像からリング形状をした円環状画素データを抽出する。例えば、データ処理部１０１ｂは、図３に示すように硬貨中心の位置Ｃを基準として、切出位置半径ｒを画素抽出位置として、リング形状をした円環状画素データを抽出する（切り出す）。
【００３９】
次いで、巡回自己相関演算処理が行われる（ステップＳ２０５）。より具体的には、ＣＰＵ１０１の指令を受けたデータ処理部１０１ｂは、ステップＳ２０４において抽出された円環状画素データに対して巡回自己相関演算を行う。
【００４０】
例えば、ステップＳ２０４で抽出された円環状画素データの半径をｒ_ａ、データ点数をＮとし、このＮ点の円環状画素データ（Ｐ_ａ［１］，Ｐ_ａ［２］，Ｐ_ａ［３］，・・・，Ｐ_ａ［Ｎ−１］，Ｐ_ａ［Ｎ］）の巡回自己相関演算は次式によって表すことができる。
【００４１】
【数２】

【００４２】
そして、上式に従って巡回自己相関演算を行えば、半径ｒ_ａの円環状画素データに対するＮ点の自己相関演算値（Ｃ_ａ（１），Ｃ_ａ（２），Ｃ_ａ（３），・・・，Ｃ_ａ（Ｎ−１），Ｃ_ａ（Ｎ））を得ることができる。
【００４３】
なお、巡回自己相関演算のより具体的な計算過程については後述する。また、自己相関演算値は対称性を有することから、実際は、Ｃ_ａ（Ｎ／２＋１）まで求めれば足りる。そうすることで、Ｎ点の自己相関演算値を求めるのに必要な演算量と比較して、約半分の演算量で済むことから、テンプレート作成の高速処理に資することとなる。さらに、上式では正規化を考慮していないが、正規化を行うことで、自己相関演算値を相対的に評価することが可能になる。
【００４４】
次いで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５の巡回自己相関演算処理によって得られた自己相関演算値（上述の具体例でいえばＣ_ａ（１），Ｃ_ａ（２），Ｃ_ａ（３），・・・，Ｃ_ａ（Ｎ−１），Ｃ_ａ（Ｎ））の中の最小値を記憶部１０１ｃに記憶する（ステップＳ２０６）。なお、後述する処理のために、ここでは自己相関演算値の中の最小値を記憶部１０１ｃに記憶することとしたが、本発明はこれに限られず、例えば、自己相関演算値が示す相関波形のピーク値、或いはピーク数等を併せて記憶部１０１ｃに記憶することとしてもよい。
【００４５】
次いで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３において設定された半径の全てについて、自己相関演算値の中の最小値を記憶部１０１ｃに記憶したか否かを判断する（ステップＳ２０７）。設定された半径の全てについて、自己相関演算値の中の最小値を記憶部１０１ｃに記憶していないと判別した場合には、処理をステップＳ２０４に戻し、再び円環状画素データの抽出が行われる。より具体的には、データ処理部１０１ｂは、ステップＳ２０２において求めた硬貨の中心位置を基準として、ステップＳ２０３において設定された複数の半径のうち、未だステップＳ２０５〜ステップＳ２０６の処理が行われていない半径を用いて、硬貨の光学画像からリング形状をした円環状画素データを抽出する（ステップＳ２０４）。その後、上述したステップＳ２０５，ステップＳ２０６の処理が行われ、最小値が記憶部１０１ｃに順次記憶される。
【００４６】
一方で、設定された半径の全てについて、自己相関演算値の中の最小値を記憶部１０１ｃに記憶したと判別した場合には、最小値検出処理が行われる（ステップＳ２０８）。より具体的には、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４〜ステップＳ２０７の処理によって記憶部１０１ｃに記憶された複数の最小値の中から最も小さいものを検出する。
【００４７】
次いで、テンプレート保存処理が行われる（ステップＳ２０９）。より具体的には、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８により検出された最小値が算出された円環状画素データの半径を、テンプレートの半径として記憶部１０１ｃに記憶するとともに、ステップＳ２０８により検出された最小値が算出された円環状画素データそのものをテンプレートの円環状画素データとして記憶部１０１ｃに記憶する。
【００４８】
以上説明したような処理によれば、このテンプレートの円環状画素データは、他の半径に係る円環状画素データと比較して、最も小さい自己相関演算値をもつデータとなる。そのため、画素値の変動が最も多いデータ、すなわち硬貨表面の特徴部分を最も多く含むデータとなる結果、テンプレートとして最適であることが分かる。
【００４９】
なお、本発明の実施の形態においては、ステップＳ２０８により検出された最小値が算出された円環状画素データそのものをテンプレートの円環状画素データとして保存しているが、本発明はこれに限られず、例えば、複数の光学画像に対して上述のテンプレート作成処理を行い、その処理結果を順次蓄積し、蓄積されたテンプレートの円環状画素データを比較しつつ最適なテンプレートを作成することとしてもよい。また、一旦テンプレートを作成した後に、実際の硬貨の識別過程の中で上述のテンプレート作成処理を行い、その結果に基づいて新たなテンプレートを作成することとしてもよい。
【００５０】
また、本発明の実施の形態においては、１枚の光学画像を用いてテンプレートの作成を行っているが、本発明はこれに限られず、複数枚の光学画像を用いてテンプレートの作成を行ってもよい。これにより、１枚の光学画像を用いて作成する場合に比べてテンプレートの質をより向上させることができ、ひいては円形物識別の鑑別性能を向上させることができる。さらに、本発明の実施の形態においては、識別対象として硬貨を採用したが、本発明はこれに限られず、例えばゲームトークン、指紋、或いは虹彩といった他の識別対象のテンプレートを作成する際にも適用できる。
【００５１】
［巡回自己相関演算］
図４は、上記の数式２によって表される巡回自己相関演算についての補足説明図である。
【００５２】
図４において、（ａ）は、ステップＳ２０４で抽出されたＮ点の円環状画素データをベクトル表現（Ｎ次元）したものである。また、（ｂ）は、（ａ）のベクトル表現に関する巡回自己相関演算の計算過程を示したものである。
【００５３】
図４（ｂ）において、最上段は、τ回目の自己相関演算を行ったときの自己相関演算値Ｃ_ａ（τ）の計算式を示す。なお、この式は上記の数式２に他ならない。１回目の自己相関演算を行ったとき（τ＝１のとき）、自己相関演算値Ｃ_ａ（１）は、最上段から２段目の右欄に示す計算式（最上段の式にτ＝１，ｋ＝１〜Ｎを代入し、オメガ展開したもの）によって求めることができる。このＣ_ａ（１）は、その性質上、自己相関演算値Ｃ_ａ（１）〜Ｃ_ａ（Ｎ）の中で最も大きい値となる。
【００５４】
次いで、２回目の自己相関演算を行ったとき（τ＝２のとき）、自己相関演算値Ｃ_ａ（２）は、最上段から３段目の右欄に示す計算式によって求めることができる。ここで、この計算式の右辺の最終項（下線部参照）は、最上段に示した自己相関演算値の計算式によれば、本来Ｐ_ａ［Ｎ］×Ｐ_ａ［Ｎ＋１］となるはずである。しかし、最上段の但書にあるように、Ｐ_ａ［ｋ］＝Ｐ_ａ［ｋ＋Ｎ］なる条件式を設定していることから、このＰ_ａ［Ｎ＋１］はＰ_ａ［１］で表せる。これより、巡回自己相関演算は、Ｎ点の円環状画素データが巡回的にシフトしながら実行されることとなる。
【００５５】
次いで、３回目の自己相関演算を行ったとき（τ＝３のとき）、自己相関演算値Ｃ_ａ（３）は、最上段から４段目の右欄に示す計算式によって求めることができる。このようにして、Ｃ_ａ（１）からＣ_ａ（Ｎ）まで求めると、図４（ｂ）のような一覧表が完成する。
【００５６】
ここで、Ｃ_ａ（２）とＣ_ａ（Ｎ）に着目すれば、Ｃ_ａ（Ｎ）の計算式の右辺は、Ｃ_ａ（２）の計算式の右辺の各項を巡回的に１つ右にシフトしたに過ぎないものであることが分かる（例えば、Ｃ_ａ（Ｎ）の計算式の右辺第２項であるＰ_ａ［２］×Ｐ_ａ［１］は、Ｃ_ａ（２）の計算式の右辺第１項であるＰ_ａ［１］×Ｐ_ａ［２］と同じ値となる）。同様に、Ｃ_ａ（３）とＣ_ａ（Ｎ−１）に着目すれば、Ｃ_ａ（Ｎ−１）の計算式の右辺は、Ｃ_ａ（３）の計算式の右辺の各項を巡回的に２つ右にシフトしたに過ぎないものであることが分かる（例えば、Ｃ_ａ（Ｎ−１）の計算式の右辺第３項であるＰ_ａ［３］×Ｐ_ａ［１］は、Ｃ_ａ（３）の計算式の右辺第１項であるＰ_ａ［１］×Ｐ_ａ［３］と同じ値となる）。すなわち、自己相関演算値（Ｃ_ａ（１），Ｃ_ａ（２），Ｃ_ａ（３），・・・，Ｃ_ａ（Ｎ−１），Ｃ_ａ（Ｎ））の間で、次式のような関係式が成立していることが分かる。
【００５７】
【数３】

【００５８】
この数式３によれば、自己相関演算値は一定の対称性を有しているといえ、自己相関演算値Ｃ_ａ（Ｎ）まで求めなくても、自己相関演算値Ｃ_ａ（Ｎ／２＋１）まで求めれば足りることとなる。これより、巡回自己相関演算の演算量として約半分になることから、テンプレート作成の高速処理に資することができる。なお、上述したとおり、巡回自己相関演算によって得られた自己相関演算値（Ｃ_ａ（１），Ｃ_ａ（２），Ｃ_ａ（３），・・・，Ｃ_ａ（Ｎ／２），Ｃ_ａ（Ｎ／２＋１））は、必要に応じて正規化を行っておくとよい。
【００５９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、煩雑なテンプレート作成作業を自動化できることから、テンプレート作成に要する時間を大幅に削減できるのみならず、従来の手作業に起因して発生していた人的誤差を排除することでテンプレートの質を均一に保つことができ、ひいては円形物の鑑別性能の向上に資することができるテンプレートの作成方法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テンプレートの作成方法を実行するコンピュータの電気的構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るテンプレートの作成方法を示すフロー図である。
【図３】硬貨の光学画像からリング形状の円環状画素データを抽出した一例を示す図である。
【図４】巡回自己相関演算に関する補足説明図である。
【図５】被識別円形物の光学画像から抽出した円環状画素データを用いて硬貨種の識別を行う円形物識別方法の概略フロー図である。
【符号の説明】
１０１ＣＰＵ
１０１ａ画像取込制御部
１０１ｂデータ処理部
１０１ｃ記憶部
１０１ｄ照明制御部
１０２画像撮像部
１０３照明部

Claims

識別対象となる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ために用いられ、この正規円形物の表面を撮像することによって得られた光学画像から、正規円形物の特徴的な模様部分を含み、正規円形物と同心の円環状画素データを抽出することで作成されるテンプレートの作成方法において、
前記円環状画素データを、その抽出位置を半径方向に変えながら複数抽出し、
抽出した複数の円環状画素データの各々について巡回自己相関演算を行い、
この巡回自己相関演算によって得られる複数の自己相関演算値の各々から極値を求め、
この極値に基づく円環状画像データと、その円環状画像データの半径値と、からテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
請求項１記載のテンプレートの作成方法において、
前記極値の中の最も小さい値となる最小値を求め、
この最小値のうち最も小さい値に対応する円環状画素データと、その円環状画素データの半径値と、からテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
請求項１又は２記載のテンプレートの作成方法において作成されたテンプレートと被識別円形物との比較を行い、比較によって生じる円環状画素データの誤差量を前記テンプレートに反映して、新たなテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートの作成方法。
請求項１から３のいずれか記載のテンプレートの作成方法において作成されたテンプレート。
請求項４記載のテンプレートを用いて、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。