JP2012083965A - 硬貨処理装置及び硬貨処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】搬送中の硬貨の表面の凹凸を高精度に評価可能な三次元測定データを得ること。
【解決手段】硬貨１００を一枚ずつ搬送し、第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターン１１３を透過したスリットパターン光を照射する。スリットパターン光が照射された硬貨の画像をカメラ１１５が撮像し、色分離部２１１が撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離する。高さ計算部２１３は、第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化と、第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化からそれぞれ高さ評価データを作成し、硬貨の三次元測定データを得る。
【選択図】図１

Description

この発明は、硬貨を評価するデータを取得する硬貨処理装置及び硬貨処理方法に関し、特に、硬貨の表面の凹凸を評価する三次元測定データを得る硬貨処理装置及び硬貨処理方法に関する。

従来、対象物をカメラで撮像し、撮像した画像から対象物の三次元形状を求める技術が知られており、硬貨の真偽、種別（金種）、正損の判定などに用いられている。例えば、特許文献１には、異なる周波数成分及び色成分を持つ複数のスリットパターンを合成したパターン光を物体に投影し、得られた変形格子画像を色成分毎に評価して物体の三次元形状を算出する技術が開示されている。

また、特許文献２には、液晶素子で作成したスリット光パターンを投影レンズを用いて物体に投影し、画像データ解析によって物体の三次元座標を算出する際に、ガウスフィッティングを用いてスリット像の位置検出を行なうことで高精度化を図る技術が開示されている。

さらに、特許文献３には、周期と向きが互いに異なる複数の一次元格子を色を変えて被測定物に投影し、撮像した格子像の色成分毎に位相を検出して被測定物の三次元形状を求める技術が開示されている。

特許第３５２５９６４号 特開２００９−７４８１４号公報 特開２００２−３１８１０９号公報

しかしながら、特許文献１〜３の従来技術を用いたとしても、高速搬送される硬貨を精度良く評価することができないという問題点がある。具体的には、上記特許文献１によれば、凹凸により変形したスリットパターン画像の場合には、照明の強度ムラや凹凸パターンの影響による濃度ムラが含まれてしまい、これらのムラが三次元形状データを算出する際の精度低下要因となってしまう。

また、上記特許文献２によれば、高速搬送される硬貨のような移動物体に適用すると、搬送中の速度や回転位置のばらつきなどによって、測定面に対してスリット光の投影間隔や位置を正確に制御することが難しくなるため、精度の高い三次元データを得ることができない。さらに、上記特許文献３によれば、一次元格子面毎に色を変えることとしているが、精度を上げるために一次元格子の細線の間隔を狭めるにも限界があり、十分な精度を得ることはできない。

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、搬送されている硬貨の表面の凹凸を高精度に評価可能な三次元測定データを得ることができる硬貨処理装置及び硬貨処理方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、硬貨を一枚ずつ搬送する硬貨搬送路と、前記硬貨搬送路上の硬貨に対して第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射するスリットパターン光照射手段と、前記スリットパターン光が照射された前記硬貨の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段による撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離し、前記第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを作成し、前記第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを作成し、前記第１の高さ評価データと前記第２の高さ評価データから前記硬貨の三次元測定データを得る三次元データ生成手段とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記第１の色成分が緑色、前記第２の色成分が青色であり、前記第１の領域と前記第２の領域は赤色を共通に透過する黄色とマゼンタの領域であることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が青色であり、前記第1領域と前記第２の領域は緑色を共通に透過する黄色とシアンの領域であることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が緑色であり、前記第１領域と前記第２の領域は青色を共通に透過するマゼンタとシアンの領域であることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記分離手段は、前記撮像手段による撮像結果を前記第１の色成分、前記第２の色成分、前記第１の領域と前記第２の領域が共通に透過する共通色成分に分離し、前記三次元データ生成手段は、前記共通色成分の画像データを前記第１の色成分の画像データと前記第２の色成分の画像データの濃度補正に用いることを特徴とする。

また、本発明は、硬貨を硬貨搬送路に一枚ずつ搬送する硬貨搬送ステップと、前記硬貨搬送路上の硬貨に対して第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射するスリットパターン光照射ステップと、前記スリットパターン光が照射された前記硬貨の画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップによる撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離する分離ステップと、前記第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを作成し、前記第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを作成し、前記第１の高さ評価データと前記第２の高さ評価データから前記硬貨の三次元測定データを得る三次元データ生成ステップとを含んだことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記硬貨が撮像範囲に入るタイミングを検知するタイミング検知ステップと、前記第１の領域と前記第２の領域が共通に透過する共通色成分の受光量に基づいて前記スリットパターン光の照射光量を制御する照射光量制御ステップとをさらに含んだことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記硬貨の撮像前に事前撮像を行なう事前撮像ステップをさらに含み、前記照射光量制御ステップは、前記事前撮像の結果に基づいて前記スリットパターン光の光量を制御することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記硬貨の種別を識別する種別識別ステップをさらに含み、前記照射光量制御ステップは、前記硬貨の種別に基づいて前記スリットパターン光の照射光量を制御することを特徴とする。

本発明によれば、硬貨を一枚ずつ搬送し、第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射して硬貨の画像を撮像し、撮像手段による撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離し、第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化と、第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から高さ評価データをもとめて、硬貨の三次元測定データを得ることとしたので、搬送中の硬貨の表面の凹凸を高精度に評価可能な三次元測定データを得ることができる。

また、本発明によれば、前記第１の色成分が緑色、前記第２の色成分が青色であり、前記第１の領域と前記第２の領域は赤色を共通に透過する黄色とマゼンタの領域であるので、共通色の赤の濃度分布で緑と青のスリットパターンの濃度分布を規格化し、高さ評価データを求めることができる。

また、本発明によれば、前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が青色であり、前記第1領域と前記第２の領域は緑色を共通に透過する黄色とシアンの領域であるので、共通色の緑の濃度分布で赤と青のスリットパターンの濃度分布を規格化し、高さ評価データを求めることができる。

また、本発明によれば、前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が緑色であり、前記第１領域と前記第２の領域は青色を共通に透過するマゼンタとシアンの領域であるので、共通色の青の濃度分布で赤と緑のスリットパターンの濃度分布を規格化し、高さ評価データを求めることができる。

また、本発明によれば、分離手段は、撮像結果を第１の色成分、第２の色成分、共通色成分に分離し、前記三次元データ生成手段は、共通色成分の画像データを第１の色成分の画像データと第２の色成分の画像データの濃度補正に用いるので、濃度ムラや照明ムラを補正して硬貨の三次元測定データを求めることができる。

また、本発明によれば、前記硬貨が撮像範囲に入るタイミングを検知し、第１の領域と第２の領域が共通に透過する共通色成分の受光量に基づいてスリットパターン光の照射光量を制御するので、硬貨に合せた光量で適切な画像を取得し、三次元測定データを求めることができる。

また、本発明によれば、硬貨の撮像前に事前撮像を行なってスリットパターン光の光量を制御するので、硬貨を適切に照明して三次元測定データを求めることができる。

また、本発明によれば、硬貨の種別を識別してスリットパターン光の照射光量を制御するので、硬貨の種別に適合した照明を行なって三次元測定データを求めることができる。

図１は、本実施例に係る硬貨処理装置の主要部の構成について説明する説明図である。 図２は、三次元データ生成部の説明図である。 図３は、本実施例に係る硬貨処理装置の内部構成の概略を示す構成図である。 図４は、格子板にもちいる第１の領域と第２の領域の色の組み合わせを説明するための説明図である。 図５は、計測面の高さによるスリットパターンの変形を説明するための説明図である。 図６は、縞の変移からの高さ算出を説明するための説明図である。 図７は、スリットパターンに使用する色の組み合わせを説明するための説明図である（その１）。 図８は、スリットパターンに使用する色の組み合わせを説明するための説明図である（その２）。 図９は、硬貨の材質と光源の制御を説明するための説明図である。 図１０は、硬貨処理装置の処理動作を示すフローチャートである。 図１１は、三次元測定データの作成を説明するための説明図である。 図１２は、図１０に示した三次元データ生成処理（ステップＳ１０９）を説明するフローチャートである。 図１３は、三次元測定データに対してエッジ抽出を用いる場合の判定処理を示すフローチャートである。 図１４は、三次元測定データに対してエッジ抽出を用いる場合の説明図である。 図１５は、三次元測定データに対してマッチングによる高さ比較を用いる場合の判定処理のフローチャートである。 図１６は、三次元測定データに対してマッチングによる高さ比較を用いる場合の説明図である。 図１７は、三次元測定データに対してプロファイルを用いた高さ比較を行なう場合の判定処理のフローチャートである。 図１８は、三次元測定データに対してプロファイルを用いた高さ比較を行なう場合の説明図である。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る硬貨処理装置及び硬貨処理方法の実施例を詳細に説明する。

図１は、本実施例に係る硬貨処理装置の主要部の構成を説明するための説明図である。本実施例に係る硬貨処理装置は、識別部３４及び制御部１６を有する。識別部３４は、押さえベルト１０１により硬貨１００を一枚ずつ押さえて硬貨搬送路上を搬送し、撮像ユニット１１０により硬貨の表面を撮像する。

また、識別部３４は、磁気センサ１０２を備えており、制御部１６内部の材質判別部２０１は、磁気センサのセンシング結果に基づいて硬貨の材質を判別する。制御部１６内部の照明調整部２０２は、硬貨の材質に基づいて撮像ユニット１１０内部の光源１１１の光量を制御する。

識別部３４において、光源１１１、集光レンズ１１２、格子板１１３、投影レンズ１１４は、スリットパターン光照射部を構成する。光源１１１が発した光は、集光レンズ１１２によって集光された後、格子板１１３を通過してスリットパターン光となり、投影レンズ１１４を経て硬貨１００に照射される。ここで、格子板１１３は、第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンである。

カメラ１１５は、スリットパターン光の硬貨１００からの反射光を撮像し、制御部１６内部の画像記憶部２０４に記憶する。なお、硬貨１００の通過タイミングはセンサ１１６によって検知され、制御部１６内部の位置検出部２０３がセンサ１１６の検知結果に基づいてカメラ１１５の撮像タイミングを決定する。

制御部１６の三次元データ生成部２０５は、画像記憶部２０４に記憶された画像データから硬貨１００の三次元測定データを算定する処理部である。この三次元データ生成部２０５は、色分離部２１１、濃度規格化処理部２１２及び高さ計算部２１３を有する。

色分離部２１１は、画像記憶部２０４に記憶された画像データを第１の色成分、第２の色成分、第１の領域と第２の領域で共に通過する共通色成分に分離する。濃度規格化処理部２１２は、第１の色成分の濃度を共通色成分の濃度で除算して規格化する処理を行う。また、この濃度規格化処理部２１２は、第２の色成分の濃度を共通色成分の濃度で除算して規格化する処理を行う。

高さ計算部２１３は、規格化された第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを生成する。また、この高さ計算部２１３は、規格化された第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを生成する。そして、高さ計算部２１３は、第１の高さ評価データ及び第２の高さ評価データから硬貨の三次元測定データを得る。かかる三次元測定データの一例として、第１の高さ評価データ及び第２の高さ評価データの平均値を用いることができる。

制御部１６内部の判定部２０６は、高さ計算部２１３が算出した高さと、判定基準値記憶部２０７に記憶された判定基準値とを比較して、硬貨１００の真偽判定を行なう処理部であり、判定結果出力部２０８は、判定部２０６の判定結果を出力する処理部である。判定基準値は、例えば、真正な硬貨の標準的な平均値から求めた高さの閾値である。また、高さ計算部２１３が算出した高さデータを微分処理したデータの平均値と真正な硬貨の標準的な平均値から求めた閾値と比較することもできる。

図２は、三次元データ生成部２０５を説明するための説明図である。図２に示した例では、格子板１１３は、第１の色成分が赤（Ｒ）、第２の色成分が青（Ｂ）であり、第1領域が黄、第２の領域がシアンであるものとする。第１の領域と第２の領域は緑（Ｇ）を共通色成分として透過する。

黄のスリットパターンとシアンのスリットパターンをライン幅Ｌとスペース幅Ｓとして説明する。ライン幅Ｌとスペース幅Ｓが等しく、周期ＴはＬ＋Ｓである。周期Ｔは、硬貨の投影面で、一例として０．３〜０．４mmとする。黄のスリットとシアンのスリットが交互に配置されているので、合成された格子パターンにおいて、黄のスリットパターンとシアンのスリットパターンは互いに半周期の位相シフトがあることになる。また、シアンと黄は共に緑を透過するので、緑の成分は濃度補正データとして使用できる。

かかる格子板を用いることで、撮像回数を増加することなく、照射されるスリットパターンが互いに半周期の位相シフトした２枚のスリット画像データと濃度補正データを１回の撮像で同時に撮像することができる。

このように、識別部３４は、２種の異なる色成分で同じ周波数成分（ライン幅＝スペース幅）のスリットパターンが互いに半周期の位相シフトとなるように合成したスリットパターンを硬貨へ照射し、カラーカメラで撮像したカラー画像をＲＧＢの色成分毎に分離することで、位相の異なる（反転した）２種のスリット画像と照明ムラや外来光などをキャンセルするための濃度補正データを１回の撮像で同時に取得することができる。

図２に示した例では、シアンと黄のスリットパターンを照射して撮像した硬貨の画像を色分離部２１１がＲＧＢに分離すると、赤（Ｒ）成分と青（Ｂ）成分で位相が反転したスリット画像が得られる。そして、緑（Ｇ）成分として、スリットパターンの影響が少なく照明ばらつきなどによる濃度ムラが検出された画像が得られる。

濃度規格化処理部２１２は、緑（Ｇ）成分のデータでＢ成分のデータとＲ成分のデータを補正し、高さ計算部２１３は、規格化されたＢ成分のデータとＲ成分のデータからそれぞれ高さ評価データを算出し、その結果を平均化して三次元測定データとする。

図３は、本実施例に係る硬貨処理装置の内部構成の概略を示す構成図である。図３に示すように、硬貨処理装置１０は、略直方体形状の筐体１２と、この筐体１２の外部から内部に硬貨を投入するための投入口１４と、投入口１４に投入された硬貨を後述する硬貨貯留繰出部７０に供給するための供給部２０と、供給部２０から供給された硬貨を貯留するとともにこの貯留された硬貨の繰出しを行なう硬貨貯留繰出部７０とを備えている。これらの投入口１４、供給部２０及び硬貨貯留繰出部７０は、硬貨を硬貨処理装置１０の内部に受け入れるための受入部を構成する。

この硬貨貯留繰出部７０には、当該硬貨貯留繰出部７０から繰り出された硬貨を筐体１２の内部で搬送する搬送部３０が接続されており、この搬送部３０には硬貨の金種や正損、真偽等の識別を行なう識別部３４が設けられている。また、搬送部３０の下流側には、選別部３２（硬貨案内部の一部）が接続されており、この選別部３２によって搬送部３０から搬送された硬貨が、識別部３４の識別結果に基づき金種別又は混合状態での硬貨の収納先が選別されるようになっている。

具体的には、選別部３２における硬貨の搬送路３１ａ（硬貨案内部の一部）には、複数（例えば３つ）の開口部３６ａ，３６ｂ，３６ｃ（硬貨案内部の一部）が設けられている。各開口部３６ａ，３６ｂ，３６ｃは、それぞれリジェクト硬貨シュート６２やシュート３２ａ，３２ｂにそれぞれ送られるようになっている。

さらに、搬送路３１ａの下流側端部において、各開口部３６ａ，３６ｂ，３６ｃの更に下流側には開口部３６ｄが設けられている。この開口部３６ｄは、シュート３２ｃに連通されている。搬送路３１ａにより搬送される硬貨が各開口部３６ａ，３６ｂ，３６ｃに入らなかった場合には、この硬貨が搬送路３１ａの下流側端部まで搬送され、開口部３６ｄに入るようにされている。開口部３６ｄに入った硬貨はシュート３２ｃに送られる。

前述のように、選別部３２にはリジェクト硬貨シュート６２が接続されており、識別部３４により識別できなかった硬貨や識別部３４により正常な硬貨ではないと識別された硬貨がリジェクト硬貨として選別部３２の開口部３６ａからリジェクト硬貨シュート６２に送られる。また、リジェクト硬貨シュート６２の下流側端部には筐体１２の外部からアクセス可能なリジェクト硬貨取出口６０が設けられており、リジェクト硬貨シュート６２からのリジェクト硬貨がリジェクト硬貨取出口６０に送られる。これにより、操作者はリジェクト硬貨取出口６０からリジェクト硬貨を取り出すことが可能となる。また、硬貨貯留繰出部７０から排出シュート６４に送られた物体もリジェクト硬貨取出口６０に送られる。

選別部３２の下方には一時保留部４０が設けられている。この一時保留部４０は、金種別の状態又は混合状態で硬貨を一時的に保留する複数（例えば３つ）の一時保留部分４０ａ，４０ｂ，４０ｃにより構成される。選別部３２で選別された硬貨は、各一時保留部分４０ａ，４０ｂ，４０ｃにそれぞれ対応するシュート３２ａ，３２ｂ，３２ｃ（硬貨案内部の一部）を介して、これらの一時保留部分４０ａ，４０ｂ，４０ｃに送られることになる。

また、一時保留部４０の下方には更に収納部５０が設けられている。この収納部５０は、金種別の状態又は混合状態で硬貨を収納する複数（例えば３つ）のカセット５０ａ，５０ｂ，５０ｃにより構成されている。各一時保留部分４０ａ，４０ｂ，４０ｃに一時的に保留された硬貨は、各カセット５０ａ，５０ｂ，５０ｃにそれぞれ対応するシュート４２ａ，４２ｂ，４２ｃ（硬貨案内部の一部）を介して、これらのカセット５０ａ，５０ｂ，５０ｃに送られる。なお、一時保留部４０は、入金取引時にトラブルが発生した場合に全額を返却できるようにするために設けられている。

図４は、格子板１１３に用いられる第１の領域と第２の領域の色の組み合わせを説明するための説明図である。ＲＧ（黄）とＲＢ（マゼンタ）を用いた場合には、赤（Ｒ）が共通色成分となり、緑（Ｇ）と青（Ｂ）のスリットパターンが得られる。また、ＲＧ（黄）とＧＢ（シアン）を用いた場合には、緑（Ｇ）が共通色成分となり、赤（Ｒ）と青（Ｂ）のスリットパターンが得られる。そして、ＲＢ（マゼンタ）とＧＢ（シアン）を用いた場合には、青（Ｂ）が共通色成分となり、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）のスリットパターンが得られる。

次に、図５，図６を参照して高さの算出について説明する。図５は、計測面の高さによるスリットパターンの変形を説明するための説明図である。格子板１１３を通して光源１１１からの光を計測面に照射してカメラ１１５で撮像すると、格子板の縞パターンは計測面の高さによって変形し、変形縞画像として撮像される。

図６は、縞の変移からの高さ算出を説明するための説明図である。図６に示したように、計測対象の面の高さをｈとし、縞（スリット）パターンの投影方向と観測方向（撮像方向）の角度をθとし、縞の変形（変移）量をΔＸとすると、
ΔＸ＝ｈ×Ｔａｎθ
の関係式が成立し、縞の変形量ΔＸから計測面の高さｈを求めることができる。

次に、図７、図８を参照してスリットパターンに使用する色の組み合わせを説明する。図７に示したように、黒（Ｂｌ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（Ｂｌ＋Ｗ）では、黒（Ｂｌ）のスリットが全ての光を遮断し、白（Ｗ）のスリットが全ての光を透過する。このため、ＲＧＢに分離すると、黒（Ｂｌ）のスリットの部分からは情報が得られず、白（Ｗ）のスリットに対してＲＧＢの全てについての情報が得られる。したがって、白（Ｗ）のスリットに対応する一枚の画像（１ショット）から三次元形状の検知ができるが、位相のシフトした２枚の画像（２ショット）を得ることはできない。また、黒（Ｂｌ）のスリットが遮光部となり、微細検知に向かない。また、黒（Ｂｌ）のスリットでは画像情報がないので汚損を検知することができない。したがって、黒（Ｂｌ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（Ｂｌ＋Ｗ）は、開示の装置へ適用することが難しい。

ＲＧＢのスリットの組み合わせについて検討する。硬貨全面に照射した２種類のスリットに共通な原色があれば微細検知が可能であり、汚損を見るためには、２種類のスリットに共通な原色とさらにもう１色が必要で、２色の比率を求めて汚れを検出する。

緑（Ｇ）と青（Ｂ）のスリットを組み合わせた格子（ＧＢ）を用いた場合に、撮像結果をＲＧＢに分離すると、共通な原色がないので微細検知は不可であり、各スリットが単色であるため汚損を検知することができない。したがって、開示の装置へ適用することが難しい。そして、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）のスリットを組み合わせた格子（ＲＧ）は、共通な原色がないので微細検知は不可であり、各スリットが単色であるため汚損を検知することができない。したがって、開示の装置へ適用することが難しい。

同様に、赤（Ｒ）と青（Ｂ）のスリットを組み合わせた格子（ＲＢ）は、共通な原色がないので微細検知は不可であり、各スリットが単色であるため汚損を検知することができない。したがって、開示の装置へ適用することが難しい。

ＲＧＢのいずれかと白（Ｗ）のスリットを交互に配置した組み合わせについて説明する。青（Ｂ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＢＷ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、ＲとＧについて位相の異なる２枚の画像を得ることができないが、対象の全面についてＢ成分の画像が得られるため微細検知ができる。しかし、青（Ｂ）のスリット部は１色しかないので汚損を検知することができない。したがって、開示の装置へ適用することが難しい。

同様に、緑（Ｇ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＧＷ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、位相の異なる２枚の画像を得ることができないことが問題点となり、開示の装置へ適用することが難しい。そして、赤（Ｒ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＲＷ）を用いた場合に、撮像結果をＲＧＢに分離すると、位相の異なる２枚の画像を得ることができないことが問題点となり、開示の装置へ適用することが難しい。

図８では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、黄（Ｙ）のスリットの組み合わせについて検討する。マゼンタ（Ｍ）と黄（Ｙ）のスリットを組み合わせた格子（ＭＹ）を用いた場合に、撮像結果をＲＧＢに分離すると、Ｒ成分が対象の全面について得られ、ＧとＢについて位相の異なる２枚の縞画像が得られる。対象の全面について共通な原色としてＲ成分で情報が得られるため、微細検知が可能であり、共通な原色である赤（Ｒ）ともう１色（緑（Ｇ）又は青（Ｂ））が得られることから、汚損の検知もできる。このように、マゼンタ（Ｍ）と黄（Ｙ）のスリットを組み合わせた格子（ＭＹ）は、位相の異なる２枚の画像を取得し、全面の画像の取得ができ、微細検知と汚損検知ができるので、開示の装置に好適である。

同様に、シアン（Ｃ）と黄（Ｙ）のスリットを組み合わせた格子（ＣＹ）を用いた場合に、撮像結果をＲＧＢに分離すると、Ｇ成分が対象の全面について得られ、ＲとＢについて位相の異なる２枚の縞画像が得られる。対象の全面について共通な原色としてＧ成分で情報が得られるため、微細検知が可能であり、共通な原色である緑（Ｇ）ともう１色（赤（Ｒ）又は青（Ｂ））が得られることから、汚損の検知もできる。このように、シアン（Ｃ）と黄（Ｙ）のスリットを組み合わせた格子（ＣＹ）は、位相の異なる２枚の画像の取得、全面の画像の取得ができ、微細検知と汚損検知ができるので、開示の装置に好適である。

また、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のスリットを組み合わせた格子（ＣＭ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、Ｂ成分が対象の全面について得られ、ＲとＧについて位相の異なる２枚の縞画像が得られる。対象の全面について共通な原色としてＢ成分で情報が得られるため、微細検知が可能であり、共通な原色である青（Ｂ）ともう１色（赤（Ｒ）又は緑（Ｇ））が得られることから、汚損の検知もできる。このように、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のスリットを組み合わせた格子（ＣＭ）は、位相の異なる２枚の画像の取得、全面の画像の取得ができ、微細検知と汚損検知ができるので、開示の装置に好適である。

ＣＭＹのいずれかと白（Ｗ）を交互に配置した組み合わせについて説明する。シアン（Ｃ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＣＷ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、Ｒ成分のみについてスリットパターンの画像が得られる。また、対象の全面についてＧ成分とＢ成分の画像が得られる。共通な原色である青（Ｂ）と緑（Ｇ）が得られることから微細の検知ができ、青（Ｂ）と緑（Ｇ）の比率がとれることから汚損の検知もできる。しかし、位相の異なる２枚の画像を得ることができないことが問題点であり、開示の装置へ適用することが難しい。

同様に、マゼンタ（Ｍ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＭＷ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、位相の異なる２枚の画像を得ることができないことが問題点となり、開示の装置へ適用することが難しい。そして、黄（Ｙ）と白（Ｗ）のスリットを組み合わせた格子（ＲＷ）を用いた場合、撮像結果をＲＧＢに分離すると、位相の異なる２枚の画像を得ることができないことが問題点となり、開示の装置への適用することが難しい。

次に、硬貨の種類と光源１１１の発光量の制御について説明する。硬貨の種類、特に材質によって反射率が異なるので、反射率の高い硬貨を撮像する時は光源１１１の明るさを下げ、反射率の低い硬貨を撮像する時は光源１１１の明るさを上げることが望ましい。具体的には、図９に示したように、材質判別部２０１による判別の結果、白銅系やアルミニウムの硬貨（１００円、５０円、１円）については発光量をレベル１とし、銅や黄銅系の硬貨（５円、１０円）については発光量をレベル１よりも大きいレベル２とし、ニッケル黄銅系の硬貨（５００円）は別のレベルであるレベル３とする。

次に、硬貨処理装置１０の処理動作について説明する。図１０は、硬貨処理装置１０の処理動作を説明するフローチャートである。説明のため硬貨１枚の処理を例に取ることとする。硬貨処理装置１０は、まず、硬貨を１枚搬送し（ステップ１０１）、材質判別部２０１による硬貨の種別の識別を行なう（ステップ１０２）。

その後、位置検出部２０３が硬貨の到来を検知し（ステップ１０３）、硬貨の通過前、すなわち、硬貨がカメラ１１５の撮像範囲に入る前に事前撮像を行なう（ステップ１０４）。照明調整部２０２は、硬貨の種別や、事前撮像によって得られた画像における輝度の状態などに基づいて光源１１１の発光量を調整し、スリットパターンからの照射光量を制御して（ステップ１０５）、スリットパターン光を照射する（ステップ１０６）。

その後、カメラ１１５の撮像範囲に硬貨が入ったタイミングでカメラ１１５が硬貨の全面を撮像し（ステップ１０７）、撮像した硬貨を画像記憶部２０４に記憶する。色分離部２１１は、画像記憶部２０４から画像を読み出してＲＧＢに分離する（ステップ１０８）。

濃度規格化処理部２１２は、分離したＲＧＢのうち、位相の異なるスリットパターンである２色の画像データについて残りの１色の画像データで規格化し、高さ計算部２１３は規格化されたデータから高さ計算を行なって、三次元測定データを得る（ステップ１０９）。判定部２０６は、三次元測定データを判定基準値記憶部２０７に記憶された判定基準値と比較して硬貨の真偽を判定し、判定結果出力部２０８が判定結果を出力して（ステップ１１０）、処理を終了する。

図１１は、三次元測定データの作成を説明するための説明図である。図１１では、シアンと黄のスリットパターンを使用した場合を例示している。カメラ１１５が撮像したカラー縞画像をＲＧＢに分離すると、青（Ｂ）縞画像データ、緑（Ｇ）画像データ、赤（Ｒ）縞画像データが得られる。青（Ｂ）縞画像データ、緑（Ｇ）画像データ、赤（Ｒ）縞画像データはそれぞれ濃度の分布データである。

青（Ｂ）縞画像データを緑（Ｇ）画像データで除算することにより規格化し、規格化青（Ｂ）縞画像データを得る。同様に、赤（Ｒ）縞画像データを緑（Ｇ）画像データで規格化し、規格化赤（Ｒ）縞画像データを得る。そして、規格化青（Ｂ）縞画像データの縞の変移から高さを求めて青（Ｂ）高さ評価データを得る。同様に、規格化赤（Ｒ）縞画像データの縞の変移から高さを求めて赤（Ｒ）高さ評価データを得る。この青（Ｂ）高さ評価データと赤（Ｒ）高さ評価データを平均化して三次元測定データを得る。

図１２は、図１０に示した三次元データ生成処理（ステップ１０９）を詳細に説明するフローチャートである。三次元データ生成部２０５は、色分離部２１１が分離したＲＧＢのうち、位相の異なるスリットパターンである２色の縞画像データについてそれぞれ図１２の処理を行なう。

三次元データ生成部２０５の濃度規格化処理部２１２は、縞画像を取得して（ステップ２０１）、共通色成分のデータから縞画像濃度補正データを作成し（ステップ２０２）、濃度補正を行なう（ステップ２０３）。

高さ計算部２１３は、濃度補正を施された縞画像データに対して２次元フーリエ変換を行い（ステップ２０４）、縞成分のみを抽出する周波数フィルタリングを行なった後（ステップ２０５）、２次元逆フーリエ変換を行なう。これにより、位相値が求まり（ステップ２０６）、次に基準高さからの位相差を求める（ステップ２０７）。その後、スリットの投影時の光路長の違いに基づく感度を補正し（ステップ２０８）、補正された位相差を高さ値に換算して（ステップ２０９）、硬貨１枚分の処理を終了する。

図１０に示した三次元測定データを用いた判定処理（ステップ１１０）は、エッジ抽出、マッチングによる高さ比較並びに同心円上の各リング部の高さの平均値のグラフの形状であるプロファイルを用いた高さ比較などによって行なうことができる。

図１３は、三次元測定データに対してエッジ抽出を用いる場合の判定処理を示すフローチャートである。判定部２０６は、三次元測定データを取り込む（ステップ３０１）。取り込んだ三次元測定データの数値が、硬貨の表面のその位置における高さを示している。判定部２０６は、硬貨の表面の全域を対象エリアとして切り出す（ステップ３０２）。このように硬貨の全域のエッジ情報で判別することで、硬貨の輪郭を検出することができる。判定部２０６は、切り出したエリアに対してエッジ抽出処理（ステップ３０３）する。エッジ抽出は、１次微分や２次微分などを用いる。一例として、Ｋｉｒｓｃｈ、ラプラシアンなどを用いることができる。

判定部２０６は、抽出処理結果から判定に用いる評価値を算出する（ステップ３０４）。抽出したエッジの平均値を評価値として利用することができる。判定部２０６は、評価値を判定基準値記憶部２０７に記憶した判定基準値と比較する（ステップ３０５）。この結果、硬貨が偽造貨である場合には（ステップ３０６，Ｙｅｓ）、判定部２０６は、硬貨をリジェクト硬貨取出口６０に排出するリジェクト処理を行なって（ステップ３０７）、処理を終了する。一方、硬貨が偽造貨でない場合には（ステップ３０６，Ｎｏ）、判定部２０６は、硬貨を計数し、収納処理を行なって（ステップ３０８）、処理を終了する。

図１４は、三次元測定データに対してエッジ抽出を用いる場合を説明するための説明図である。図１４には、三次元測定データの具体例と、三次元測定データから求めたエッジの平均値の分布例を示している。

三次元測定データの具体例に示したように、データの数値が硬貨表面のその位置における高さを示している。硬貨の全域を対象とすれば、硬貨の輪郭が判定の対象となる。硬貨の部位を制限して判別する場合には、硬貨の輪郭と中心を求めて回転位置を検出し、エリアマスクを適用すればよい。

エッジの平均値の具体例では、偽造貨のエッジの平均値の分布は、正貨のエッジの分布よりも値が小さい。この分布を分離する値を判定閾値、すなわち判定基準値とすることで、偽造貨の識別を行なうことができる。

図１５は、三次元測定データに対してマッチングによる高さ比較を用いる場合の判定処理を示すフローチャートである。判定部２０６は、三次元測定データを取り込む（ステップ４０１）。取り込んだ三次元測定データは、データの数値が硬貨表面のその位置における高さを示している。判定部２０６は、三次元測定データに対して例えば平滑化フィルター等を用いてノイズ処理を行なう（ステップ４０２）。これによって、硬貨の外径の境界部に発生するノイズ成分を除去することができる。

ノイズを除去したデータに対し、判定部２０６は、位置補正処理を行なう（ステップ４０３）。位置補正処理では、硬貨の位置を検出し、テンプレートと同じ基準位置に補正する。具体的には、硬貨輪郭検出、中心検出、中心位置合せ、回転位置合せ、傾斜補正、オフセット補正を順に行なう。なお輪郭検出は、外径又はリム内周部の立ち上がりで検出することができる。

位置補正を行なったデータに対し、判定部２０６は、対象エリアの切り出しを行なう（ステップ４０４）。部位を制限してエリアとする場合には、マスクを適用すればよい。切り出した対象エリアとテンプレートを比較し（ステップ４０５）、評価値を算出する（ステップ４０６）。テンプレートとの比較では、画素ごとにテンプレートとの差分を求める。テンプレートは、位置補正した多数の流通貨の平均データが好適である。評価値の算出では、テンプレートとの差の合計値を画素数で除算し、平均値を求めればよい。

判定部２０６は、評価値を判定基準値記憶部２０７に記憶された判定基準値と比較する（ステップ４０７）。この結果、硬貨が偽造貨である場合には（ステップ４０８，Ｙｅｓ）、判定部２０６は、硬貨をリジェクト硬貨取出口６０に排出するリジェクト処理を行なって（ステップ４０９）、処理を終了する。一方、硬貨が偽造貨でない場合には（ステップ４０８，Ｎｏ）、判定部２０６は、硬貨を計数し、収納処理を行なって（ステップ４１０）、処理を終了する。

図１６は、三次元測定データに対してマッチングによる高さ比較を用いる場合の説明図である。図１６には、三次元測定データの具体例、外径の立ち上がりから求めた中心の例、エリア切り出しマスクの例、テンプレートとの差分の平均値の分布例を示している。

三次元測定データの具体例に示したように、硬貨の表面に対して濃度分布によって高さが示されている。この硬貨の外径の立ち上がりから、硬貨の中心位置を求めることができる。中心位置を求め、回転位置を補正してエリア切り出しマスクを適用することで、硬貨の特徴的な領域を判定対象として選択することができる。

テンプレートとの差分の平均値の分布例では、偽造貨のテンプレートとの差分の平均値の分布は、正貨のそれの分布よりも値が大きい。この分布を分離する値を判定閾値すなわち判定基準値とすることで、偽造貨の識別を行なうことができる。また、マッチング方法については濃度画像を用いたものが同様に使える。

図１７は、三次元測定データに対してプロファイルを用いた高さ比較を行なう場合の判定処理のフローチャートである。判定部２０６は、三次元測定データを取り込む（ステップ５０１）。取り込んだ三次元測定データは、硬貨の表面の各濃度値がその位置における高さに対応したデータである。判定部２０６は、三次元測定データに対してノイズ処理を行なう（ステップ５０２）。これによって、硬貨の外径の境界部に発生するノイズ成分を除去することができる。

ノイズを除去したデータに対し、判定部２０６は、中心位置検出処理を行なう（ステップ５０３）。この中心位置検出処理では、硬貨の位置を検出し、テンプレートと同じ基準位置に補正する。具体的には、硬貨輪郭検出、中心検出の順に行なう。なお輪郭検出は、外径又はリム内周部の立ち上がりで検出することができる。

中心位置検出を行なったデータに対し、判定部２０６は、評価値を算出する（ステップ５０４）。具体的には、同心円上に等間隔で取ったリング部の高さデータの合計値（平均値、プロファイル）を求め、特徴部位のリング部の高さ値を求める。例えば、硬貨表面に設けられたパール状の模様を特徴部位とする。

判定部２０６は、評価値を判定基準値記憶部２０７に記憶された判定基準値と比較する（ステップ５０５）。この結果、硬貨が偽造貨である場合には（ステップ５０６，Ｙｅｓ）、判定部２０６は、硬貨をリジェクト硬貨取出口６０に排出するリジェクト処理を行なって（ステップＳ５０７）、処理を終了する。一方、硬貨が偽造貨でない場合には（ステップＳ５０６，Ｎｏ）、判定部２０６は、硬貨を計数し、収納処理を行なって（ステップＳ５０８）、処理を終了する。

図１８は、三次元測定データに対してプロファイルを用いた高さ比較を行なう場合の説明図である。図１８には、三次元測定データの具体例、高さデータの平均値の具体例、パール高さの分布例を示している。

三次元測定データの具体例に示したように、データの数値が硬貨表面のその位置における高さを示している。この硬貨の中心を求め、同心円上の各リング部の高さデータの平均値を取ると、硬貨の外周エッジとパール模様の配置されている半径の位置のリング部の高さの平均値がプロファイル上でピークを得ている。このうち、パール模様部となるリング部における高さの平均値をパール高さとして評価値に用いる。

パール高さの分布例では、偽造貨の分布は、正貨の分布よりも値が小さい。この分布を分離する値を判定閾値すなわち判定基準値とすることで、偽造貨の識別を行なうことができる。

上述してきたように、本実施例では、硬貨を一枚ずつ搬送し、第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射する。そして、スリットパターン光が照射された前記硬貨の画像を撮像して撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離し、第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを作成し、前記第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを生成し、第１の高さ評価データと前記第２の高さ評価データから硬貨の三次元測定データを得る。位相の異なる２種類のスリットパターン画像が一度の撮像によって得られるため、搬送速度の変動の影響を受けることなく、動いている硬貨の凹凸情報を得ることが可能となる。

なお、第１の色成分が緑、第２の色成分が青であり、第１の領域と第２の領域は赤を共通に透過する黄とマゼンタの領域であるスリットパターンが好適である。また、第１の色成分が赤、前記第２の色成分が青であり、第1領域と前２の領域は緑色を共通に透過する黄とシアンの領域であるスリットパターンも好適である。そして、第１の色成分が赤、第２の色成分が緑であり、第１領域と第２の領域は青を共通に透過するマゼンタとシアンの領域であるスリットパターンでもよい。

また、本実施例では、分離手段は、撮像手段による撮像結果を第１の色成分、第２の色成分、第１の領域と第２の領域が共通に透過する共通色成分に分離し、三次元データ生成手段は、共通色成分の画像データを第１の色成分の画像データと第２の色成分の画像データの濃度補正に用いる。このため、濃度ムラ、照明ムラを補正し、高精度な判定を行なうことができる。また、画像情報からのパターンマッチングも可能である。

また、本実施例では、硬貨が撮像範囲に入るタイミングを検知し、第１の領域と第２の領域が共通に透過する共通色成分の受光量に基づいてスリットパターン光の照射光量を制御することで、硬貨の種別、材質に合せて照明を行なうことができる。さらに、硬貨の撮像前に事前撮像を行なってスリットパターン光の光量を制御することで、硬貨に対して適切な照明を行なって三次元測定データを得ることができる。

このようにして得られた三次元測定データに基づいて、硬貨の真偽、種別（金種）、正損を判定することで、判定精度の向上を図ることができる。すなわち、三次元測定データから硬貨おける凹凸模様のエッジ形状の特徴が検出できるため、精度良く真偽判定を行なうことができる。また、硬貨の凹凸模様における三次元測定データにより、正損（歪みが生じた変形貨、摩耗貨、傷がついたもの）の判別精度が向上する。

以上のように、本発明に係る硬貨処理装置及び硬貨処理方法は、硬貨の表面の凹凸を評価する三次元測定データの取得及び硬貨の判定に有用である。

１０ 硬貨処理装置
１２ 筐体
１４ 投入口
１６ 制御部
２０ 供給部
３０ 搬送部
３１ａ 搬送路
３２ａ，３２ｂ，３２ｃ シュート
３２ 選別部
３４ 識別部
３６ａ，３６ｂ，３６ｃ，３６ｄ 開口部
４０ 一時保留部
４０ａ，４０ｂ，４０ｃ 一時保留部分
４２ａ，４２ｂ，４２ｃ シュート
５０ａ，５０ｂ，５０ｃ カセット
５０ 収納部
６０ リジェクト硬貨取出口
６２ リジェクト硬貨シュート
６４ 排出シュート
７０ 硬貨貯留繰出部
１００ 硬貨
１０１ ベルト
１０２ 磁気センサ
１１０ 撮像ユニット
１１１ 光源
１１２ 集光レンズ
１１３ スリットパターン
１１３ 格子板
１１４ 投影レンズ
１１５ カメラ
１１６ センサ
２０１ 材質判別部
２０２ 照明調整部
２０３ 位置検出部
２０４ 画像記憶部
２０５ 三次元データ生成部
２０６ 判定部
２０７ 判定基準値記憶部
２０８ 判定結果出力部
２１１ 色分離部
２１２ 濃度規格化処理部
２１３ 計算部

Claims (9)

1. 硬貨を一枚ずつ搬送する硬貨搬送路と、
   前記硬貨搬送路上の硬貨に対して第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射するスリットパターン光照射手段と、
   前記スリットパターン光が照射された前記硬貨の画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段による撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離し、前記第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを作成し、前記第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを作成し、前記第１の高さ評価データと前記第２の高さ評価データから前記硬貨の三次元測定データを得る三次元データ生成手段と
   を備えたことを特徴とする硬貨識別装置。
2. 前記第１の色成分が緑色、前記第２の色成分が青色であり、前記第１の領域と前記第２の領域は赤色を共通に透過する黄色とマゼンタの領域であることを特徴とする請求項１に記載の硬貨識別装置。
3. 前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が青色であり、前記第1領域と前記第２の領域は緑色を共通に透過する黄色とシアンの領域であることを特徴とする請求項１に記載の硬貨識別装置。
4. 前記第１の色成分が赤色、前記第２の色成分が緑色であり、前記第１領域と前記第２の領域は青色を共通に透過するマゼンタとシアンの領域であることを特徴とする請求項１に記載の硬貨識別装置。
5. 前記分離手段は、前記撮像手段による撮像結果を前記第１の色成分、前記第２の色成分、前記第１の領域と前記第２の領域が共通に透過する共通色成分に分離し、前記三次元データ生成手段は、前記共通色成分の画像データを前記第１の色成分の画像データと前記第２の色成分の画像データの濃度補正に用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の硬貨識別装置。
6. 硬貨を硬貨搬送路に一枚ずつ搬送する硬貨搬送ステップと、
   前記硬貨搬送路上の硬貨に対して第1の色成分を透過する第１の領域と第２の色成分を透過する第２の領域とを交互に配置したスリットパターンを透過したスリットパターン光を照射するスリットパターン光照射ステップと、
   前記スリットパターン光が照射された前記硬貨の画像を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップによる撮像結果を第１の色成分と第２の色成分に分離する分離ステップと、
   前記第１の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第１の高さ評価データを作成し、前記第２の色成分の画像データにおけるスリットパターン形状の変化から第２の高さ評価データを作成し、前記第１の高さ評価データと前記第２の高さ評価データから前記硬貨の三次元測定データを得る三次元データ生成ステップと
   を含んだことを特徴とする硬貨識別方法。
7. 前記硬貨が撮像範囲に入るタイミングを検知するタイミング検知ステップと、
   前記第１の領域と前記第２の領域が共通に透過する共通色成分の受光量に基づいて前記スリットパターン光の照射光量を制御する照射光量制御ステップと
   をさらに含んだことを特徴とする請求項６に記載の硬貨識別方法。
8. 前記硬貨の撮像前に事前撮像を行なう事前撮像ステップをさらに含み、前記照射光量制御ステップは、前記事前撮像の結果に基づいて前記スリットパターン光の照射光量を制御することを特徴とする請求項７に記載の硬貨識別方法。
9. 前記硬貨の種別を識別する種別識別ステップをさらに含み、前記照射光量制御ステップは、前記硬貨の種別に基づいて前記スリットパターン光の光量を制御することを特徴とする請求項７又は８に記載の硬貨識別方法。

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