JP2010134542A - 媒体鑑別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】微分フィルタによるフィルタ処理を媒体の画像に施すことによって、折れじわの特徴を正確に識別することができ、媒体の傷み度合いを正確に判別し、傷み度合いの激しい媒体を確実に排除することができるようにする。
【解決手段】媒体１１の画像を取得する画像取得部２１と、微分フィルタによるフィルタ処理を前記画像に施すフィルタ処理部２２と、該フィルタ処理部２２によってフィルタ処理が施されたフィルタ処理画像を格納するフィルタ処理画像格納部２３と、前記フィルタ処理画像から前記媒体１１の傷み度合いを抽出する特徴抽出部と、前記傷み度合いに基づいて前記媒体１１が正常であるか異常であるかを判定する判定部２５とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、媒体鑑別装置に関するものである。

従来、銀行、信用金庫、郵便局、消費者金融会社等の金融機関の支店等に配設されたＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：現金自動預払機）、ＣＤ（Ｃａｓｈ Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ：現金自動支払機）等の自動取引装置や両替機、また、商店や路上に配設された自動販売機等には、紙幣等の有価証券の真偽を判別したり、媒体の種別を判別するための媒体鑑別装置が配設されている。該媒体鑑別装置が紙幣等の媒体の真偽を判別することによって、偽造紙幣等の不正な媒体を排除することができる。

しかし、傷みが激しくて折れじわが多く存在する媒体は、真正媒体であっても、搬送路に引っ掛かって搬送不能となり、紙詰まり、すなわち、ジャムの発生の原因となるので、判別してリジェクトすることが望ましい。また、折れじわが多く存在する媒体は、偽造媒体との区別が困難である。

そこで、従来では、媒体の真偽を判別する判別閾（しきい）値を調整して、折れじわが多く存在する媒体を排除するようになっている。また、メカ的な方法で媒体の厚みを検出することによって、媒体の折れじわ等を検出することができる媒体鑑別装置に関する技術が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。
特開２００６−２２６８５９号公報 特開２００２−３０３６７９号公報

しかしながら、前記従来の媒体鑑別装置においては、メカ的な方法で媒体の厚みを検出するようになっているので、海外紙幣のように印刷の凹凸が大きい媒体、厚さにばらつきのある媒体、セキュリティスレッドが厚い媒体等の場合、しわが多く存在する媒体を確実に判別することは困難である。

本発明は、前記従来の媒体鑑別装置の問題点を解決して、微分フィルタによるフィルタ処理を媒体の画像に施すことによって、折れじわの特徴を正確に識別することができ、媒体の傷み度合いを正確に判別し、傷み度合いの激しい媒体を確実に排除することができる媒体鑑別装置を提供することを目的とする。

そのために、本発明の媒体鑑別装置においては、媒体の画像を取得する画像取得部と、微分フィルタによるフィルタ処理を前記画像に施すフィルタ処理部と、該フィルタ処理部によってフィルタ処理が施されたフィルタ処理画像を格納するフィルタ処理画像格納部と、前記フィルタ処理画像から前記媒体の傷み度合いを抽出する特徴抽出部と、前記傷み度合いに基づいて前記媒体が正常であるか異常であるかを判定する判定部とを有する。

本発明の他の媒体鑑別装置においては、さらに、前記判定部の判定結果に従って前記媒体を格納するボックスを切り替える切り替え制御部を有する。

本発明の更に他の媒体鑑別装置においては、さらに、前記特徴抽出部は、前記フィルタ処理画像の所定の領域から分散の特徴値を抽出する。

本発明の更に他の媒体鑑別装置においては、媒体の画像を取得する画像取得部と、微分フィルタによるフィルタ処理を前記画像に施すフィルタ処理部と、該フィルタ処理部によってフィルタ処理が施されたフィルタ処理画像を格納するフィルタ処理画像格納部と、前記フィルタ処理画像にラベリング処理を施すラベリング処理部と、前記ラベリング処理の結果に基づいて必要の無い特徴を排除する排除部と、前記必要の無い特徴が排除された画像から貼（は）り合わせの特徴を抽出する特徴抽出部と、判定閾値を格納する判定閾値格納部と、前記貼り合わせの特徴の特徴値を前記判定閾値と比較して、前記媒体が貼り合わせ券であるか否かを判定する判定部とを有する。

本発明の更に他の媒体鑑別装置においては、さらに、前記排除部は、折れじわの特徴を排除する。

本発明によれば、媒体鑑別装置においては、微分フィルタによるフィルタ処理を媒体の画像に施すようになっている。これにより、折れじわの特徴を正確に識別することができ、媒体の傷み度合いを正確に判別し、傷み度合いの激しい媒体を確実に排除することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は本発明の第１の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示す第１のブロック図であり媒体の画像認識の観点から観たブロック図、図２は本発明の第１の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示す第２のブロック図であり媒体の物理的仕分けの観点から観たブロック図である。

図において、１０は本実施の形態における媒体鑑別装置であり、ＡＴＭ、ＣＤ等の自動取引装置、自動販売機、両替機、ゲーム機等の装置に配設され、媒体１１の真偽を判別するために使用される。ここで、該媒体１１は、例えば、紙幣であるが、ビール券、ギフト券、商品券等の金券、トラベラーズチェック、小切手、株券等の有価証券、入場券等の施設利用券、切符、帳票、カード、通帳等であってもよく、いかなる種類のものであってもよい。

ここでは、説明の都合上、前記媒体１１が紙幣である場合について説明する。この場合、前記媒体鑑別装置１０は、長期間に亘（わた）る使用、折り畳みの繰り返し、乱雑な取扱い等によって折れじわが生じた媒体１１としての折れじわ券における折れじわの特徴を識別することにより、媒体１１の傷み度合いを抽出して、傷み度合いの激しいものであるか否かを判別するものであるが、媒体１１の大きさ、形状、姿勢等を認識することができるものであってもよいし、さらに、認識した媒体１１の大きさ等に基づいて、該媒体１１の種類を判別することができるものであってもよい。例えば、該媒体１１が我が国の紙幣である場合、千円札、二千円札、五千円札及び一万円札の４種類の金種の紙幣について、種類を判別することができることが望ましい。

そして、前記媒体鑑別装置１０は、自動取引装置のように媒体１１としての紙幣を受領する装置における紙幣の搬送路や紙幣の取扱装置に配設され、受領した紙幣を鑑別する。なお、前記紙幣を受領する装置は、一般的には、銀行、信用金庫、郵便局、消費者金融会社等の金融機関の支店等の営業店や、コンビニエンスストア、スーパーマーケット等の商店の店舗等に配設されているＡＴＭ、ＣＤ等の自動取引装置であるが、紙幣を受領するための装置であれば、鉄道、バス等の交通機関の券売機、飲料、タバコ等の自動販売機、両替機、ゲーム機等いかなる装置であってもよい。

本実施の形態において、前記媒体鑑別装置１０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算手段、磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶手段、通信インターフェイス等を有する。さらに、前記媒体鑑別装置１０は、媒体１１の画像認識の観点から、画像取得部２１、フィルタ処理部２２、フィルタ処理画像格納部２３、分散特徴抽出部２４、判定部２５、結果出力部２６、媒体切り替え制御部２７及び判定閾値格納部２８を有する。

ここで、前記画像取得部２１は、光源から光を照射して媒体１１の画像を取得する機能を有し、図示されない光源及び受光センサを備える画像取得装置が取得した画像を取得する。具体的には、媒体鑑別装置１０に導入された媒体１１に対して光源から照射された光による透過画像又は反射画像を、前記媒体１１の画像として取得する。

そして、フィルタ処理部２２は、前記画像取得部２１が取得した画像にフィルタ処理として、微分フィルタとしてのＳｏｂｅｌ（ソーベル）フィルタによるフィルタ処理を施す。また、フィルタ処理画像格納部２３は、前記フィルタ処理部２２によってフィルタ処理が施された画像、すなわち、フィルタ処理画像を格納する。

さらに、分散特徴抽出部２４は、前記フィルタ処理画像から媒体１１の傷み度合いを抽出する特徴抽出部として機能する。具体的には、フィルタ処理画像格納部２３に格納されているフィルタ処理画像における所定の領域、例えば、右半分の領域における分散を計算して抽出する。つまり、フィルタ処理画像の所定の領域から分散の特徴値を抽出する。

また、判定部２５は、前記傷み度合いに基づいて媒体１１が正常であるか異常であるかを判定する。具体的には、前記分散特徴抽出部２４が抽出した分散の特徴値を、判定閾値格納部２８にあらかじめ格納されている判定閾値と比較して、媒体１１の傷み度合いを判定する。すなわち、媒体１１が折れじわが多い傷み度合いの激しい券であるか否かを判定する。さらに、結果出力部２６は、前記判定部２５の判定結果を受けて、該判定結果を媒体切り替え制御部２７に出力する。

なお、媒体１１の物理的仕分けの観点から、前記画像取得部２１、フィルタ処理部２２、フィルタ処理画像格納部２３、分散特徴抽出部２４、判定部２５、結果出力部２６及び判定閾値格納部２８は、認識部３１として把握することができる。また、前記媒体切り替え制御部２７は、媒体１１の物理的仕分けの観点から、切り替え制御部３２、切り替え部３３、異常媒体格納ボックス３４及び正常媒体格納ボックス３５を有する。

ここで、前記異常媒体格納ボックス３４は、判定部２５によって折れじわが多い傷み度合いの激しい券、すなわち、異常媒体としての異常券であると判定された媒体１１を格納する容器である。また、前記正常媒体格納ボックス３５は、判定部２５によって異常媒体であると判定されなかった媒体１１、すなわち、正常媒体としての正常券を格納する容器である。

そして、前記切り替え部３３は、媒体鑑別装置１０内における媒体１１の搬送路を切り替えることによって、媒体１１の搬送先を前記異常媒体格納ボックス３４又は正常媒体格納ボックス３５のいずれかに切り替える。また、前記切り替え制御部３２は、結果出力部２６が出力した判定結果に従って前記切り替え部３３の動作を制御し、これにより、媒体１１を格納するボックスを切り替える。

次に、前記構成の媒体鑑別装置１０の動作について説明する。

図３は本発明の第１の実施の形態におけるフィルタ処理の動作を説明する図、図４は本発明の第１の実施の形態におけるＳｏｂｅｌフィルタの例を示す図である。なお、図３において、（ａ−１）は正常券の画像、（ａ−２）はＳｏｂｅｌフィルタ、（ａ−３）は正常券のフィルタ処理画像、（ｂ−１）は傷みのひどい券の画像、（ｂ−２）はＳｏｂｅｌフィルタ、（ｂ−３）は傷みのひどい券のフィルタ処理画像であり、図４において、（ａ）は水平方向のＳｏｂｅｌフィルタ、（ｂ）は垂直方向のＳｏｂｅｌフィルタである。

まず、媒体鑑別装置１０に導入された媒体１１が図示されない搬送路を搬送されると、画像取得部２１が前記媒体１１の画像を取得する。ここでは、説明の都合上、媒体１１が図３（ａ−１）及び（ｂ−１）に示されるような正常媒体としての正常券１１ａ又は異常媒体としての傷みのひどい券１１ｂである場合について説明する。なお、該傷みのひどい券１１ｂは、真正媒体であるが、多数の折れじわ１５が存在する。

続いて、フィルタ処理部２２は、画像取得部２１が取得した画像にＳｏｂｅｌフィルタ処理を施す。この場合、図３（ａ−２）及び（ｂ−２）に示されるように、微分フィルタとしてのＳｏｂｅｌフィルタ４１を使用し、正常券１１ａ及び傷みのひどい券１１ｂの画像にフィルタ処理を施す。なお、Ｓｏｂｅｌフィルタ４１は、差分演算を行うことによって差分を検出する差分フィルタである。これにより、図３（ａ−３）及び（ｂ−３）に示されるように、正常券１１ａのフィルタ処理画像１１−１ａ及び傷みのひどい券１１ｂのフィルタ処理画像１１−１ｂを得ることができる。

そして、フィルタ処理画像格納部２３は、前記フィルタ処理画像１１−１ａ及び１１−１ｂを格納する。なお、図３（ｂ−３）において、１５−１は折れじわ１５に対応する特徴である。

ここで、前記Ｓｏｂｅｌフィルタ４１としては、図４（ａ）に示されるような水平方向のＳｏｂｅｌフィルタ４１ａ又は図４（ｂ）に示されるような垂直方向のＳｏｂｅｌフィルタ４１ｂが使用される。

続いて、分散特徴抽出部２４は、フィルタ処理画像格納部２３に格納されているフィルタ処理画像１１−１ａ及び１１−１ｂにおける所定の領域、例えば、図３（ａ−３）及び（ｂ−３）に示されるような右半分の領域４２における分散を計算して抽出する。

ここで、図３（ａ−３）に示されるような正常券１１ａのフィルタ処理画像１１−１ａには、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理によって現れる折れじわ１５に対応する特徴１５−１が存在しないので、分散特徴抽出部２４は分散の特徴値を抽出することができない。それに対し、図３（ｂ−３）に示されるような傷みのひどい券１１ｂのフィルタ処理画像１１−１ｂには、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理によって現れる折れじわ１５に対応する特徴１５−１が存在するので、分散特徴抽出部２４は、分散の特徴値として大きな値を抽出する。

続いて、判定部２５は、前記分散の特徴値と、判定閾値格納部２８に格納されている判定閾値とを比較する。例えば、図３（ａ−３）に示されるような正常券１１ａのフィルタ処理画像１１−１ａは、分散の特徴値がなく、判定閾値より低いので、正常媒体であると判定される。また、例えば、図３（ｂ−３）に示されるような傷みのひどい券１１ｂのフィルタ処理画像１１−１ｂは、分散の特徴値が大きく、判定閾値より高いので、異常媒体であると判定される。

そして、前記判定部２５の判定結果は、結果出力部２６によって、切り替え制御部３２に出力される。すると、該切り替え制御部３２は、結果出力部２６から受信した判定結果に従って、切り替え部３３の動作を制御する。

媒体鑑別装置１０に導入された媒体１１が図３（ａ−１）に示されるような正常券１１ａであると、切り替え部３３によってその搬送先が正常媒体格納ボックス３５に切り替えられるので、前記正常券１１ａは正常媒体格納ボックス３５内に格納される。また、媒体鑑別装置１０に導入された媒体１１が図３（ｂ−１）に示されるような傷みのひどい券１１ｂであると、切り替え部３３によってその搬送先が異常媒体格納ボックス３４に切り替えられるので、前記傷みのひどい券１１ｂは異常媒体格納ボックス３４内に格納される。

このように、本実施の形態においては、媒体１１の画像にＳｏｂｅｌフィルタ４１によるフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施された画像から分散の特徴値を抽出する。これにより、折れじわ１５の特徴１５−１を正確に判別することができるので、傷みのひどい券１１ｂを確実に判別して異常媒体格納ボックス３４に格納することができる。したがって、傷みのひどい券１１ｂを確実に排除することができ、傷みのひどい券１１ｂに起因するジャムの発生を確実に防止することができる。

次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。また、前記第１の実施の形態と同じ動作及び同じ効果についても、その説明を省略する。

図５は本発明の第２の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示すブロック図であり媒体の画像認識の観点から観たブロック図である。

本実施の形態において、媒体鑑別装置１０は、媒体１１の画像認識の観点から、前記第１の実施の形態における分散特徴抽出部２４に代えて、ラベリング処理部５１、貼り合わせ特徴抽出部５２及び垂直方向累積部５３を有する。

そして、前記ラベリング処理部５１は、フィルタ処理画像格納部２３に格納されているフィルタ処理画像に対してラベリング処理を施す。また、前記貼り合わせ特徴抽出部５２は、必要のない特徴を排除する排除部、及び、貼り合わせの特徴を抽出する特徴抽出部として機能し、ラベリング処理の結果に基づき面積及び長さの条件に従って折れじわの特徴を削除するとともに、貼り合わせの特徴を残留させる。さらに、前記垂直方向累積部５３は、折れじわの特徴が削除された画像に対して垂直方向に特徴値を累積して特徴波形を取得する。つまり、折れじわの特徴が削除された画像の垂直方向に画素単位の輝度を累積して、前記画像の特徴波形を得る。

なお、本実施の形態において、判定部２５は、前記垂直方向累積部５３が取得した特徴波形のピーク値、すなわち、特徴値を、判定閾値格納部２８にあらかじめ格納されている判定閾値と比較して、特徴波形の示す特徴が貼り合わせであるか否かを判定する。すなわち、媒体１１が貼り合わせ券であるか否かを判定する。

また、その他の点の構成については、前記第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

次に、本実施の形態における媒体鑑別装置１０の動作について説明する。まず、フィルタ処理までの動作について説明する。

図６は本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ処理の動作を説明する図である。なお、図６において、（ａ−１）は正常券の画像、（ａ−２）はＳｏｂｅｌフィルタ、（ａ−３）は正常券のフィルタ処理画像、（ｂ−１）は傷みのひどい貼り合わせ券の画像、（ｂ−２）はＳｏｂｅｌフィルタ、（ｂ−３）は傷みのひどい貼り合わせ券のフィルタ処理画像である。

まず、媒体鑑別装置１０に導入された媒体１１が図示されない搬送路を搬送されると、画像取得部２１が前記媒体１１の画像を取得する。ここでは、媒体１１が図３（ａ−１）及び（ｂ−１）に示されるような正常媒体としての正常券１１ａ又は異常媒体としての傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃである場合について説明する。

なお、該傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃは、真正媒体１２と偽造媒体１３とを貼り合わせたものであり、真正媒体１２と偽造媒体１３とを貼り合わせた箇所に示す貼り合わせ部１４が存在する。また、真正媒体１２には、多数の折れじわ１５が存在する。

続いて、フィルタ処理部２２は、画像取得部２１が取得した画像にＳｏｂｅｌフィルタ処理を施す。この場合、図６（ａ−２）及び（ｂ−２）に示されるように、微分フィルタとしてのＳｏｂｅｌフィルタ４１を使用し、正常券１１ａ及び傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃの画像にフィルタ処理を施す。これにより、図６（ａ−３）及び（ｂ−３）に示されるように、正常券１１ａのフィルタ処理画像１１−１ａ及び傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのフィルタ処理画像１１−１ｃを得ることができる。

そして、フィルタ処理画像格納部２３は、前記フィルタ処理画像１１−１ａ及び１１−１ｃを格納する。なお、図６（ｂ−３）において、１４−１は貼り合わせ部１４に対応する特徴である。

次に、ラベリング処理について説明する。

図７は本発明の第２の実施の形態におけるラベリング処理の対象となる画像の例を示す図、図８は本発明の第２の実施の形態におけるラベリング処理による特徴値の例を示す図である。

ラベリング処理は、連続する画像を１つとみなし、その塊を検出する処理である。図７には、傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃの画像をラベリング処理の対象とする例が示されている。傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃには、貼り合わせ部１４、複数の折れじわ１５等を含む複数の連続する画像が含まれているので、それらの各々を塊とみなして検出する。図７に示される例においては、各塊にＬ１〜Ｌ８の番号が付与されている。

前記ラベリング処理部５１は、傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃの画像に含まれる塊Ｌ１〜Ｌ８を検出し、さらに、該塊Ｌ１〜Ｌ８のそれぞれについて、面積、長さ、及び、外接矩（く）形の縦横比を検出する。これにより、ラベリング処理による特徴値として、図８に示されるような結果を得ることができる。

そして、貼り合わせ特徴抽出部５２は、ラベリング処理部５１によるラベリング処理の結果に基づき、特徴値としての面積及び長さに従って、貼り合わせ部１４の判別に不要な塊を削除する。

例えば、図８に示される例において、面積が１２０以下の塊を折れじわ１５として削除する。その結果、塊Ｌ２〜Ｌ７は削除される。さらに、例えば、フィルタ処理画像においては、貼り合わせ部１４の特徴１４−１は縦線になるので、縦横比が１０以下の塊は貼り合わせ部１４の特徴１４−１でないとして削除する。その結果、塊Ｌ１は削除される。そして、ラベリング処理が施された画像、すなわち、ラベリング処理画像には、塊Ｌ８だけが残ることとなる。

次に、前記媒体鑑別装置１０のフィルタ処理から後の動作について説明する。

図９は本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ処理から後の動作を説明する図である。なお、図９において、（ａ−１）は傷みのひどい貼り合わせ券のフィルタ処理画像、（ａ−２）は傷みのひどい貼り合わせ券のラベリング処理画像、（ｂ−１）は傷みのひどい貼り合わせ券のフィルタ処理画像の垂直方向に累積した特徴値を示すグラフ、（ｂ−２）は傷みのひどい貼り合わせ券のラベリング処理画像の垂直方向に累積した特徴値を示すグラフである。

ラベリング処理部５１は、フィルタ処理画像格納部２３に格納されているフィルタ処理画像１１−１ａ及び１１−１ｃに対して、ラベリング処理を施す。なお、これ以降は、傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのフィルタ処理画像１１−１ｃについてのみ説明し、正常券１１ａのフィルタ処理画像１１−１ａについての説明は省略する。

ラベリング処理により、図９（ａ−１）に示されるような傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのフィルタ処理画像１１−１ｃの場合、領域４２〜４４に含まれる塊が検出され、図７に示されるような番号が付与された後、各塊について図８に示されるような特徴値を得ることができる。

続いて、貼り合わせ特徴抽出部５２は、ラベリング処理部５１によるラベリング処理の結果に基づき、特徴値としての面積及び長さに従って、貼り合わせ部１４の判別に不要な塊を削除する。これにより、図９（ａ−２）に示されるような傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのラベリング処理画像１１−２ｃを得ることができる。

続いて、垂直方向累積部５３が、図９（ａ−２）に示されるような傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのラベリング処理画像１１−２ｃに対し、垂直方向に画素の輝度を累積すると、図９（ｂ−２）に示されるような輝度を表す波形６１−１を得ることができる。該波形６１−１には、貼り合わせ部１４の特徴１４−１に対応して形成されるピーク点６２−１が含まれる。

続いて、判定部２５は、前記波形６１−１におけるピーク点６２−１の値を特徴値として抽出し、該特徴値と判定閾値格納部２８に格納されている判定閾値とを比較する。図９（ｂ−２）に示される例において、判定閾値はＴａである。この場合、特徴値が判定閾値より高いので、前記ピーク点６２−１は貼り合わせ部１４の特徴１４−１に対応するものであって、媒体１１は貼り合わせ券であると判定される。そして、前記判定部２５の判定結果は、結果出力部２６によって出力される。

仮に、ラベリング処理が行われないとすると、垂直方向累積部５３は、図９（ａ−１）に示されるような傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃのフィルタ処理画像１１−１ｃに対し、垂直方向に画素の輝度を累積することとなり、図９（ｂ−１）に示されるような輝度を表す波形６１を得ることになってしまう。該波形６１には、貼り合わせ部１４の特徴１４−１に対応して形成されるピーク点６２の他に、折れじわ１５の特徴１５−１に対応して形成されるピーク点が多数含まれる。そのため、判定部２５は、媒体１１が貼り合わせ券であるか否かを正確に判別することができなくなってしまう。

このように、本実施の形態においては、媒体１１の画像にＳｏｂｅｌフィルタ４１によるフィルタ処理を施し、さらに、ラベリング処理を施して特徴値を抽出する。これにより、折れじわ１５の特徴を排除することができるので、貼り合わせ部１４の特徴を正確に判別することができる。したがって、折れじわ１５が多く存在する傷みのひどい貼り合わせ券１１ｃであっても、貼り合わせ券であることを確実に判別することができる。

なお、前記第１及び第２の実施の形態においては、媒体１１の画像のフィルタ処理に使用するフィルタがＳｏｂｅｌフィルタである場合について説明したが、フィルタは必ずしもＳｏｂｅｌフィルタに限定されるものではなく、微分フィルタであればいかなる種類のフィルタであってもよく、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、グラディエントフィルタ等であってもよい。

また、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。

本発明の第１の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示す第１のブロック図であり媒体の画像認識の観点から観たブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示す第２のブロック図であり媒体の物理的仕分けの観点から観たブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるフィルタ処理の動作を説明する図である。 本発明の第１の実施の形態におけるＳｏｂｅｌフィルタの例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における媒体鑑別装置の構成を示すブロック図であり媒体の画像認識の観点から観たブロック図である。 本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ処理の動作を説明する図である。 本発明の第２の実施の形態におけるラベリング処理の対象となる画像の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態におけるラベリング処理による特徴値の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ処理から後の動作を説明する図である。

符号の説明

１０ 媒体鑑別装置
１１ 媒体
１１−１ａ、１１−１ｂ、１１−１ｃ フィルタ処理画像
１４−１、１５−１ 特徴
１５ 折れじわ
２１ 画像取得部
２２ フィルタ処理部
２３ フィルタ処理画像格納部
２４ 分散特徴抽出部
２５ 判定部
２８ 判定閾値格納部
３２ 切り替え制御部
４１、４１ａ、４１ｂ Ｓｏｂｅｌフィルタ
４２、４３、４４ 領域
５１ ラベリング処理部
５２ 貼り合わせ特徴抽出部

Claims (5)

1. （ａ）媒体の画像を取得する画像取得部と、
   （ｂ）微分フィルタによるフィルタ処理を前記画像に施すフィルタ処理部と、
   （ｃ）該フィルタ処理部によってフィルタ処理が施されたフィルタ処理画像を格納するフィルタ処理画像格納部と、
   （ｄ）前記フィルタ処理画像から前記媒体の傷み度合いを抽出する特徴抽出部と、
   （ｅ）前記傷み度合いに基づいて前記媒体が正常であるか異常であるかを判定する判定部とを有することを特徴とする媒体鑑別装置。
2. 前記判定部の判定結果に従って前記媒体を格納するボックスを切り替える切り替え制御部を有する請求項１に記載の媒体鑑別装置。
3. 前記特徴抽出部は、前記フィルタ処理画像の所定の領域から分散の特徴値を抽出する請求項１又は２に記載の媒体鑑別装置。
4. （ａ）媒体の画像を取得する画像取得部と、
   （ｂ）微分フィルタによるフィルタ処理を前記画像に施すフィルタ処理部と、
   （ｃ）該フィルタ処理部によってフィルタ処理が施されたフィルタ処理画像を格納するフィルタ処理画像格納部と、
   （ｄ）前記フィルタ処理画像にラベリング処理を施すラベリング処理部と、
   （ｅ）前記ラベリング処理の結果に基づいて必要の無い特徴を排除する排除部と、
   （ｆ）前記必要の無い特徴が排除された画像から貼り合わせの特徴を抽出する特徴抽出部と、
   （ｇ）判定閾値を格納する判定閾値格納部と、
   （ｈ）前記貼り合わせの特徴の特徴値を前記判定閾値と比較して、前記媒体が貼り合わせ券であるか否かを判定する判定部とを有することを特徴とする媒体鑑別装置。
5. 前記排除部は、折れじわの特徴を排除する請求項４に記載の媒体鑑別装置。

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