JP2020119055A - Individual identification device and individual identification method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、個体識別装置及び個体識別方法に関する。 The present disclosure relates to an individual identification device and an individual identification method.
各人に固有のバイオメトリック情報を利用して個人の識別を行うバイオメトリクス技術が様々な技術分野で実用化されている。バイオメトリック情報は、指紋、静脈等の身体的特徴、音声、筆跡等の行動的特徴等を含む情報であって、携帯電話や銀行キャッシュカードの利用者認証、コンピュータへのログイン権限の認証等に利用されている。近年、このようなバイオメトリック情報と同様の固有情報を有する人工物を、当該固有情報を利用して認証する人工物メトリクス技術の開発が進められている。 Biometrics technology for identifying an individual using biometric information unique to each person has been put to practical use in various technical fields. Biometric information is information including physical characteristics such as fingerprints and veins, behavioral characteristics such as voice and handwriting, and is used for user authentication of mobile phones and bank cash cards, authentication of login authority to computers, etc. It's being used. In recent years, development of an artifact metric technology for authenticating an artifact having unique information similar to such biometric information using the unique information has been advanced.
人工物メトリクス技術は、証書、クレジットカード等の人工物を用いた取引の場面で、安全性や信頼性を高める手段として有望視されている技術である。従来、人工物メトリクス技術に関し、クレジットカード等の媒体に組み込まれた、粒状物の光反射パターン、磁性ファイバの磁気パターン、ランダム記録された磁気パターン、磁気ストライプのランダム磁気パターン、メモリセルのランダム電荷量パターン、導電性ファイバの共振パターン等の再現性の極めて低い人工パターンを固有情報として利用する技術が提案されている（特許文献１参照）。 Artifact metric technology is a promising technology as a means to enhance safety and reliability in transactions using artifacts such as certificates and credit cards. Conventionally, with regard to the artifact metric technology, a light reflection pattern of a granular material incorporated in a medium such as a credit card, a magnetic pattern of a magnetic fiber, a randomly recorded magnetic pattern, a random magnetic pattern of a magnetic stripe, a random charge of a memory cell. A technique has been proposed in which an artificial pattern having extremely low reproducibility such as a quantitative pattern and a resonance pattern of a conductive fiber is used as unique information (see Patent Document 1).
また、各個体に固有の微細凹凸パターンからなる認証構造体の画像に基づき、当該画像を用いたブロックマッチング処理により個体を認証することで真贋判定を行う真贋判定装置が提案されている（特許文献２参照）。 In addition, based on an image of an authentication structure consisting of a fine concavo-convex pattern unique to each individual, there has been proposed an authenticity determination device that performs authenticity determination by authenticating an individual by block matching processing using the image (Patent Document 2).
上記特許文献１に記載の各種人工パターンは、人工物の認証用の固有情報として利用され得るものであるが、極めて微小なチップにすることが困難であって、ＩＣカード等に組み込むことが困難であるという問題がある。 The various artificial patterns described in Patent Document 1 can be used as unique information for authenticating an artificial object, but it is difficult to form an extremely minute chip and difficult to incorporate in an IC card or the like. There is a problem that is.
また、上記特許文献２に記載の真贋判定装置においては、真贋判定のために走査型電子顕微鏡、走査プローブ顕微鏡、近接場光学顕微鏡等によって撮像された画像を用いる必要があり、真贋判定装置の小型化が実用化の障害となっているという問題がある。 Further, in the authenticity determination device described in Patent Document 2, it is necessary to use an image captured by a scanning electron microscope, a scanning probe microscope, a near-field optical microscope, or the like for authenticity determination, and the authenticity determination device is small. There is a problem that commercialization is an obstacle to practical use.
このような課題に鑑みて、本開示は、各個体に固有の個体識別構造体を用いた個体識別が可能な個体認証装置及び個体認証方法を提供することを一目的とする。 In view of such a problem, an object of the present disclosure is to provide an individual authentication device and an individual authentication method capable of individual identification using an individual identification structure unique to each individual.
上記課題を解決するために、本開示の一実施形態として、複数の個体のそれぞれに固有の個体識別構造体のテンプレート干渉画像を格納するテンプレート画像格納部と、識別対象である被識別個体の個体識別構造体の干渉画像を取得する干渉画像取得部と、前記干渉画像取得部により取得された前記干渉画像及び前記テンプレート画像格納部に格納されている複数の前記テンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像を比較することで、前記干渉画像と前記テンプレート画像との類似度を比較結果として求める画像比較部と、前記画像比較部による比較結果に基づき、所定の閾値を指標として前記識別対象である前記被識別個体を識別する個体識別部とを備える個体識別装置が提供される。 In order to solve the above problems, as one embodiment of the present disclosure, a template image storage unit that stores a template interference image of an individual identification structure unique to each of a plurality of individuals, and an individual of an identified individual that is an identification target An interference image acquisition unit that acquires an interference image of the identification structure, and at least one of the interference images acquired by the interference image acquisition unit and the plurality of template interference images stored in the template image storage unit By comparing the template interference images, an image comparison unit that obtains the similarity between the interference image and the template image as a comparison result, and based on the comparison result by the image comparison unit, the identification target using a predetermined threshold as an index. And an individual identifying unit that identifies the identified individual.
前記干渉画像取得部は、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた位置において前記干渉画像を取得することができる。前記干渉画像取得部は、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた複数の位置のそれぞれにおいて前記干渉画像を取得し、前記画像比較部は、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の最大値を前記比較結果として求めてもよいし、前記干渉画像取得部は、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた複数の位置のそれぞれにおいて前記干渉画像を取得し、前記画像比較部は、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の平均値を前記比較結果として求めてもよい。 The interference image acquisition unit can acquire the interference image at a position deviated from a focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum. The interference image acquiring unit acquires the interference image at each of a plurality of positions deviated from the focus position where the contrast of the interference fringes in the interference image is maximum, and the image comparing unit, each of the plurality of interference images. And, comparing at least one of the template interference images of the plurality of template interference images, may obtain the maximum value of the similarity as the comparison result, the interference image acquisition unit, the interference image In each of a plurality of positions shifted from the focus position where the contrast of the interference fringes is maximum, the image comparison unit, each of the plurality of interference images, among the plurality of template interference images It is also possible to compare at least one of the template interference images of the above and obtain the average value of the similarities as the comparison result.
前記個体識別部は、前記比較結果としての前記類似度が前記閾値を超えている場合に、前記被識別個体を前記複数の個体のいずれか一つと一致すると判断し、前記類似度が前記閾値以下である場合に、前記被識別個体は前記複数の個体のいずれとも一致しないと判断すればよい。 The individual identifying unit determines that the identified individual matches any one of the plurality of individuals when the similarity as the comparison result exceeds the threshold, and the similarity is equal to or less than the threshold. If it is, the identified individual does not have to match any of the plurality of individuals.
前記テンプレート画像格納部は、前記複数の個体のそれぞれに固有のＩＤデータと前記テンプレート干渉画像とを関連付けて格納しており、前記被識別個体は、ＩＤデータを有しており、前記画像比較部は、前記干渉画像と、前記被識別個体の前記ＩＤデータに基づいて前記テンプレート画像格納部から取得された一つの前記テンプレート干渉画像とを比較することができる。 The template image storage unit stores ID data unique to each of the plurality of individuals and the template interference image in association with each other, and the identified individual has ID data, and the image comparison unit Can compare the interference image with one of the template interference images acquired from the template image storage unit based on the ID data of the identified individual.
前記画像取得部として、干渉顕微鏡を用いることができ、前記干渉顕微鏡として、光源として白色光源、赤外光源、単色光源又はレーザ光源を有するものを用いることができる。 An interference microscope can be used as the image acquisition unit, and an interference microscope having a white light source, an infrared light source, a monochromatic light source, or a laser light source can be used as the light source.
また、本開示の一実施形態として、識別対象である被識別個体の個体識別構造体の干渉画像を取得する干渉画像取得工程と、複数の個体のそれぞれに固有の個体識別構造体のテンプレート干渉画像及び前記取得された前記干渉画像を比較することで、前記干渉画像と前記テンプレート画像との類似度を比較結果として求める画像比較工程と、前記比較結果に基づき、所定の閾値を指標として前記識別対象である前記被識別個体を識別する個体識別工程とを含む個体識別方法が提供される。 Further, as an embodiment of the present disclosure, an interference image acquisition step of acquiring an interference image of an individual identification structure of an identification target individual to be identified, and a template interference image of an individual identification structure unique to each of a plurality of individuals. And an image comparison step of obtaining the similarity between the interference image and the template image as a comparison result by comparing the acquired interference images, and the identification target using a predetermined threshold as an index based on the comparison result. And an individual identifying step of identifying the identified individual.
前記干渉画像取得工程において、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた位置において前記干渉画像を取得すればよく、前記干渉画像取得工程において、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた複数の位置のそれぞれにおいて前記干渉画像を取得し、前記画像比較工程において、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の最大値を前記比較結果として求めてもよいし、前記干渉画像取得工程において、前記干渉画像における干渉縞のコントラストが最大となる焦点位置からずれた複数の位置のそれぞれにおいて前記干渉画像を取得し、前記画像比較工程において、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の平均値を前記比較結果として求めてもよい。 In the interference image acquisition step, the interference image may be acquired at a position deviated from the focus position where the contrast of the interference fringes in the interference image is maximum, and in the interference image acquisition step, the contrast of the interference fringes in the interference image. Is obtained at each of a plurality of positions shifted from the maximum focus position, in the image comparison step, each of the plurality of interference images, at least one of the plurality of template interference images The maximum value of the similarity may be obtained as the comparison result by comparing with a template interference image, and in the interference image acquisition step, a plurality of images shifted from the focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum. At each position, the interference image is obtained, and in the image comparison step, each of the plurality of interference images is compared with at least one of the plurality of template interference images, and the similarity The average value of the degrees may be obtained as the comparison result.
前記個体識別工程において、前記比較結果としての前記類似度が前記閾値を超えている場合に、前記被識別個体を前記複数の個体のいずれか一つと一致すると判断し、前記類似度が前記閾値以下である場合に、前記被識別個体は前記複数の個体のいずれとも一致しないと判断することができる。 In the individual identifying step, when the similarity as the comparison result exceeds the threshold, it is determined that the identified individual matches any one of the plurality of individuals, and the similarity is equal to or less than the threshold. When it is, it can be determined that the identified individual does not match any of the plurality of individuals.
前記複数の個体のそれぞれの前記テンプレート干渉画像には、各個体に固有のＩＤデータが関連付けられており、前記被識別個体は、ＩＤデータを有しており、前記画像比較工程において、前記干渉画像と、前記被識別個体の前記ＩＤデータに基づいて取得された一つの前記テンプレート干渉画像とを比較することができる。 ID data unique to each individual is associated with the template interference image of each of the plurality of individuals, and the identified individual has ID data. And one of the template interference images acquired based on the ID data of the identified individual can be compared.
前記干渉画像取得工程において、干渉顕微鏡を用いて前記干渉画像を取得すればよく、前記干渉顕微鏡として、光源として白色光源、赤外光源、単色光源又はレーザ光源を有するものを用いることができる。 In the interference image acquisition step, the interference image may be acquired using an interference microscope, and as the interference microscope, a light source having a white light source, an infrared light source, a monochromatic light source, or a laser light source can be used.
本開示によれば、各個体に固有の個体識別構造体を用いた個体識別が可能な個体認証装置及び個体認証方法を提供することができる。 According to the present disclosure, it is possible to provide an individual authentication device and an individual authentication method capable of individual identification using an individual identification structure unique to each individual.
本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態に係る個体識別装置の概略構成を示すブロック図であり、図２は、本実施形態における干渉対物レンズを示す概略構成図である。
Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an individual identification device according to this embodiment, and FIG. 2 is a schematic configuration diagram showing an interference objective lens in this embodiment.
図１に示すように、本実施形態に係る個体識別装置１は、制御部２と、各種プログラム等を記憶する主記憶部３と、制御部２により生成されたデータ等を記憶する補助記憶部４と、複数の物品（個体）のそれぞれに固有の個体識別構造体のテンプレート干渉画像データを各物品に付されているＩＤデータに関連付けて格納するテンプレート画像データベース６と、識別対象である物品が備える、固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０（図５参照）の干渉画像を取得する画像取得部５とを備える。なお、個体識別装置１において、画像取得部５は、他の構成要素（制御部２、主記憶部３、補助記憶部４、テンプレート画像データベース６）と物理的に別個の構成であってもよい。また、個体識別装置１は、各種情報を表示可能なディスプレイを備えていてもよい。 As shown in FIG. 1, the individual identification device 1 according to the present embodiment includes a control unit 2, a main storage unit 3 that stores various programs and the like, and an auxiliary storage unit that stores data and the like generated by the control unit 2. 4, a template image database 6 storing template interference image data of an individual identification structure unique to each of a plurality of articles (individuals) in association with ID data attached to each article, and an article to be identified. An image acquisition unit 5 that acquires the interference image of the individual identification structure 10 (see FIG. 5) having the unique fine concavo-convex structure 12. In the individual identification device 1, the image acquisition unit 5 may be physically separate from the other components (control unit 2, main storage unit 3, auxiliary storage unit 4, template image database 6). .. Moreover, the individual identification device 1 may include a display capable of displaying various information.
制御部２は、テンプレート画像データベース６等に格納された各種データや、補助記憶部４に記憶された各種データ等を読み出し、主記憶部３に記憶された各種プログラムの指示に従って、種々の演算処理等を行う。 The control unit 2 reads various data stored in the template image database 6 and the like, various data stored in the auxiliary storage unit 4, and the like, and performs various arithmetic processes according to instructions of various programs stored in the main storage unit 3. And so on.
主記憶部３には、テンプレート画像データベース６に格納されているテンプレート干渉画像と画像取得部５により取得された干渉画像とのマッチングを行うためのプログラム、テンプレート干渉画像と干渉画像とからそれらの類似度を算出するためのプログラム、算出された類似度及び閾値から、識別対象である物品（個体）に固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０がテンプレート画像データベース６に登録されている物品（個体）が備えるものであるか否か（すなわち、識別対象である物品（個体）がテンプレート画像データベース６に登録されているか否か）を判定するためのプログラム等の各種の制御プログラム等が記憶されている。 In the main storage unit 3, a program for matching the template interference image stored in the template image database 6 with the interference image acquired by the image acquisition unit 5, and the similarity between the template interference image and the interference image. An article in which the individual identification structure 10 having the fine concavo-convex structure 12 unique to the article (individual) to be identified is registered in the template image database 6 from the program for calculating the degree, the calculated similarity and the threshold value. Various control programs such as programs for determining whether or not the (individual) is included (that is, whether or not the article (individual) to be identified is registered in the template image database 6) is stored. Has been done.
補助記憶部４には、画像取得部５により取得された干渉画像、制御部２により算出された類似度、識別対象である物品（個体）を識別するために用いられる閾値等の各種データが記憶される。 The auxiliary storage unit 4 stores various types of data such as the interference image acquired by the image acquisition unit 5, the degree of similarity calculated by the control unit 2 and a threshold value used for identifying the article (individual) to be identified. To be done.
画像取得部５としては、各物品（個体）に固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０の干渉画像を取得可能な撮像装置を用いることができ、例えば、光源（図示省略）と、干渉対物レンズ５０（図２参照）と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の画像素子を有するカメラ（図示省略）とを少なくとも備える干渉顕微鏡等を用いることができる。光源としては、白熱電球、ハロゲンランプ、キセノンランプ、ＬＥＤ光源、スーパーコンティニウム光源等の広帯域光源、波長２６６ｎｍ〜１０６００ｎｍに中心波長を有するレーザ光源等を用いることができる。光源を波長域により分類すると、可視光領域の光を主に発する白色光源、赤外光領域の光を主に発する赤外光源、可視光領域における特定波長域の光を主に発する単色光源等を例示することができる。 As the image acquisition unit 5, an imaging device capable of acquiring an interference image of the individual identification structure 10 having the fine concavo-convex structure 12 unique to each article (individual) can be used. For example, a light source (not shown), An interference microscope or the like including at least the interference objective lens 50 (see FIG. 2) and a camera (not shown) having an image element such as a CCD (Charge Coupled Device) can be used. As the light source, an incandescent light bulb, a halogen lamp, a xenon lamp, an LED light source, a broadband light source such as a supercontinuum light source, a laser light source having a central wavelength of 266 nm to 10600 nm, and the like can be used. When light sources are classified by wavelength range, white light sources that mainly emit light in the visible light region, infrared light sources that mainly emit light in the infrared light region, monochromatic light sources that mainly emit light in a specific wavelength region in the visible light region, etc. Can be illustrated.
図２に示すように、干渉対物レンズ５０としては、光源から出射される光を試料（本実施形態においては個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２）の表面に集光させるレンズ５１と、レンズ５１にて集光される光の一部を透過させ、他部を反射させる半透鏡５２と、レンズ５１及び半透鏡５２の間に配置され、半透鏡５２にて反射される光を反射させる反射鏡５３とを備えるミロー型干渉対物レンズ等を用いることができる。なお、干渉対物レンズ５０としてミロー型干渉対物レンズを例に挙げたが、これに限定されるものではなく、マイケルソン型干渉対物レンズ等であってもよい。 As shown in FIG. 2, the interference objective lens 50 includes a lens 51 for condensing light emitted from a light source on the surface of a sample (in the present embodiment, the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10), and a lens. A semi-transparent mirror 52 which transmits a part of the light condensed by 51 and reflects the other part, and a reflection which is arranged between the lens 51 and the semi-transparent mirror 52 and reflects the light reflected by the semi-transparent mirror 52. A Mirau-type interference objective lens having a mirror 53 can be used. The interference objective lens 50 is exemplified by the Mirau-type interference objective lens, but the interference objective lens 50 is not limited to this and may be a Michelson-type interference objective lens or the like.
図２に示す干渉対物レンズ５０においては、レンズ５１にて集光され、半透鏡５２を透過して試料の表面にて反射した光と、半透鏡５２にて反射して反射鏡５３にて反射した光とを干渉させることができる。これにより、干渉顕微鏡のＣＣＤカメラにおいて、試料（個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２）の表面の干渉画像が取得される。 In the interference objective lens 50 shown in FIG. 2, light condensed by the lens 51, transmitted through the semi-transparent mirror 52 and reflected on the surface of the sample, and light reflected by the semi-transparent mirror 52 and reflected by the reflecting mirror 53. It can interfere with the generated light. As a result, an interference image of the surface of the sample (the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10) is acquired by the CCD camera of the interference microscope.
本実施形態において、画像取得部５は、個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の表面から上下方向（±Ｚ方向）にシフトさせた位置に干渉対物レンズ５０の焦点距離を合わせて干渉画像を取得するように構成される。画像取得部５は、いわゆるピントのずれた干渉画像を取得することになる。このようなピントのずれた干渉画像を取得することで、高精度に個体を識別することができる。なお、後述するように、本実施形態においては、複数の個体識別構造体のサンプルを用いて類似度を求め、誤一致率（ＦＭＲ，False Matching Rate）と誤不一致率（ＦＮＭＲ，False Non-Matching Rate）とのグラフ（図４参照）を作成し、当該グラフから求められる、所定の誤り率における設定可能閾値範囲ＴＤ内において任意に閾値を設定し、当該閾値に基づいて物品（個体）を識別する。したがって、当該設定可能閾値の範囲が広ければ、物品（個体）を高精度に識別可能な閾値を容易に設定可能であるということができる。後述する実施例からも明らかなように、この設定可能閾値の範囲は、ピントのあった干渉画像を用いるよりも、ピントのずれた干渉画像を用いたほうが広く設定され得る。したがって、本実施形態における画像取得部５がピントのずれた干渉画像を取得することで、高い精度で物品（個体）を識別することができる。 In the present embodiment, the image acquisition unit 5 adjusts the focal length of the interference objective lens 50 to a position shifted in the vertical direction (±Z direction) from the surface of the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10 to form an interference image. Configured to get. The image acquisition unit 5 acquires a so-called out-of-focus interference image. An individual can be identified with high accuracy by acquiring such an out-of-focus interference image. As will be described later, in the present embodiment, the similarity is obtained by using a plurality of individual identification structure samples, and the false match rate (FMR, False Matching Rate) and the false mismatch rate (FNMR, False Non-Matching) are calculated. Rate) and a graph (see FIG. 4) are created, and a threshold value is arbitrarily set within a settable threshold range TD at a predetermined error rate obtained from the graph, and the article (individual) is identified based on the threshold value. To do. Therefore, if the range of the settable threshold is wide, it can be said that the threshold with which the article (individual) can be identified with high accuracy can be easily set. As will be apparent from the examples described later, the range of this settable threshold value can be set broader by using an out-of-focus interference image than by using an in-focus interference image. Therefore, the image acquisition unit 5 in the present embodiment acquires the out-of-focus interference image, so that the article (individual) can be identified with high accuracy.
画像取得部５が干渉画像を取得する際の干渉対物レンズ５０のシフト量（個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の表面に焦点距離が合っている状態からの±Ｚ方向における干渉対物レンズ５０のシフト量）は、特に限定されるものではなく、上記設定可能閾値範囲ＴＤを可能な限り広くすることができるように適宜設定されればよく、当該シフト量は実験的に求められ得る。なお、本実施形態において、個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の表面に焦点距離が合っている状態とは、個体識別構造体１０における微細凹凸構造１２の形成されていない平坦面（非パターン領域１４）の干渉画像の干渉縞のコントラストが最も大きくなる（干渉画像の輝度値が最も高くなる）状態を意味し、そのときの干渉対物レンズ５０の位置（Ｚ方向における位置）を「ピントの合っている位置」ということができる。 The shift amount of the interference objective lens 50 when the image acquisition unit 5 acquires the interference image (the interference objective lens 50 in the ±Z direction from the state where the focal length is on the surface of the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10). Is not particularly limited, and may be set appropriately so that the settable threshold range TD can be made as wide as possible, and the shift amount can be experimentally obtained. In the present embodiment, the state in which the focal length is aligned with the surface of the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10 means that the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10 is a flat surface (non-pattern). This means a state in which the contrast of the interference fringes of the interference image in the area 14) is the largest (the luminance value of the interference image is the highest), and the position of the interference objective lens 50 (the position in the Z direction) at that time is “focused”. It can be said that it is in the “matching position”.
補助記憶部４に記憶される閾値は、例えば、以下のようにして求められ得る。
まず、複数の個体識別構造体をサンプルＳ1〜ＳM（Ｍは２以上の整数である。）として準備する。準備する個体識別構造体の数が多いほどに高精度に閾値を設定することができるが、個体識別構造体の数は特に限定されるものではない。
The threshold value stored in the auxiliary storage unit 4 can be obtained as follows, for example.
First, a plurality of individual identification structures are prepared as samples S 1 to S M (M is an integer of 2 or more). The threshold value can be set with high accuracy as the number of individual identification structures to be prepared increases, but the number of individual identification structures is not particularly limited.
次に、各個体識別構造体の微細凹凸構造の干渉画像を画像取得部５により取得する。このとき、個体識別構造体を下方に、画像取得部５の干渉対物レンズ５０を上方に位置させて、当該干渉対物レンズ５０を上下方向（±Ｚ方向）に移動させて、個体識別構造体における微細凹凸構造の形成されていない平坦面を基準点とし、その基準点で輝度値が最も高くなる干渉対物レンズ５０の高さ位置で微細凹凸構造の干渉画像Ｉ0を取得する。その高さ位置（基準点）から下方向（−Ｚ方向）に干渉対物レンズ５０を移動させ、各高さ位置における微細凹凸構造の干渉画像Ｉ-1，Ｉ-2…Ｉ-Nを取得する。なお、Ｎは２以上の任意の整数であればよく、例えば４０〜４００程度であればよい。同様にして、基準点から上方向（＋Ｚ方向）に干渉対物レンズ５０を移動させ、各高さ位置における微細凹凸構造の干渉画像Ｉ+1，Ｉ+2…Ｉ+Nを取得する。 Next, the image acquisition unit 5 acquires an interference image of the fine concavo-convex structure of each individual identification structure. At this time, the individual identification structure is located below and the interference objective lens 50 of the image acquisition unit 5 is located above, and the interference objective lens 50 is moved in the vertical direction (±Z direction). An interference image I 0 of the fine concavo-convex structure is acquired at the height position of the interference objective lens 50 where the luminance value is the highest at the reference point, which is a flat surface on which the fine concavo-convex structure is not formed. The interference objective lens 50 is moved downward (−Z direction) from the height position (reference point), and interference images I −1 , I −2 ... I −N of the fine concavo-convex structure at each height position are acquired. .. Note that N may be any integer of 2 or more, and may be, for example, about 40 to 400. Similarly, the interference objective lens 50 is moved upward (+Z direction) from the reference point, and interference images I +1 , I +2 ... I +N of the fine concavo-convex structure at each height position are acquired.
このようにしてすべての個体識別構造体の微細凹凸構造の各高さ位置における干渉画像を取得する。そして、各高さ位置において、すべての微細凹凸構造の干渉画像のうちから任意に選択された一の干渉画像と、すべての干渉画像とのブロックマッチング処理を行い、干渉画像Ａ，Ｂ間の類似度ＲZNCCを下記式（１）によりピアソンの相関係数を用いて算出する。 In this way, the interference image at each height position of the fine concavo-convex structure of all the individual identification structures is acquired. Then, at each height position, block matching processing is performed between one interference image arbitrarily selected from all interference images of the fine concavo-convex structure and all the interference images, and the interference images A and B are similar to each other. The degree R ZNCC is calculated by the following equation (1) using the Pearson's correlation coefficient.
上記のようにして求めた類似度ＲZNCCを用いて、任意に設定した閾値における誤一致率（ＦＭＲ，False Matching Rate）と誤不一致率（ＦＮＭＲ，False Non-Matching Rate）とを算出する。このようにして算出した誤一致率（ＦＭＲ）及び誤不一致率（ＦＮＭＲ）から図４に示すようなグラフを作成する。このグラフから、干渉対物レンズ５０の高さ位置ごとに、本実施形態に係る個体識別装置１の用途等によって求められる識別精度に応じた誤り率における設定可能閾値範囲ＴＤを求める。例えば、求められる識別精度に応じた誤り率の範囲が１０-3以下であれば、当該誤り率１０-3以下における設定可能閾値範囲ＴＤを求めればよい。このようにして求めた、干渉対物レンズ５０の各高さ位置における設定可能閾値範囲ＴＤのうち、例えば最も広い設定可能閾値範囲ＴＤにおいて閾値を設定すればよい。通常、閾値は、誤一致率（ＦＭＲ）のグラフと誤不一致率（ＦＮＭＲ）のグラフとの交点（ＥＥＲ，Equal Error Rate）の近傍に設定され得る。設定された閾値は、干渉対物レンズ５０の高さ位置の情報とともに補助記憶部４に記憶される。補助記憶部４に記憶される高さ位置の情報は、本実施形態に係る個体識別装置１を用いた物品（個体）を識別する方法において当該物品（個体）の個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の干渉画像を取得する際の撮像条件（干渉対物レンズ５０の高さ位置）として利用される。すなわち、閾値が設定されると、それと同時に、本実施形態に係る個体識別装置１の画像取得部５における干渉画像の撮像条件が設定されることになる。なお、閾値は、設定可能閾値範囲ＴＤが最も広くなる高さ位置において設定される必要はなく、設定可能閾値範囲ＴＤが所定の幅を有しているのであれば、その高さ位置において、誤一致率（ＦＭＲ）のグラフと誤不一致率（ＦＮＭＲ）のグラフとの交点（ＥＥＲ）近傍を閾値として設定してもよい。 Using the degree of similarity R ZNCC obtained as described above, the false match rate (FMR, False Matching Rate) and the false mismatch rate (FNMR, False Non-Matching Rate) at arbitrarily set thresholds are calculated. A graph as shown in FIG. 4 is created from the false match rate (FMR) and the false mismatch rate (FNMR) calculated in this way. From this graph, for each height position of the interference objective lens 50, the settable threshold range TD in the error rate according to the identification accuracy obtained by the application of the individual identification device 1 according to the present embodiment is obtained. For example, if the error rate range corresponding to the required identification accuracy is 10 −3 or less, the settable threshold range TD at the error rate 10 −3 or less may be obtained. Of the settable threshold range TD at each height position of the interference objective lens 50 thus obtained, the threshold value may be set in, for example, the widest settable threshold range TD. Usually, the threshold value can be set in the vicinity of the intersection (EER, Equal Error Rate) between the graph of the false match rate (FMR) and the graph of the false mismatch rate (FNMR). The set threshold value is stored in the auxiliary storage unit 4 together with the information on the height position of the interference objective lens 50. The information on the height position stored in the auxiliary storage unit 4 is the fine unevenness of the individual identification structure 10 of the article (individual) in the method of identifying the article (individual) using the individual identification device 1 according to the present embodiment. It is used as an imaging condition (height position of the interference objective lens 50) when acquiring the interference image of the structure 12. That is, when the threshold value is set, at the same time, the imaging condition of the interference image in the image acquisition unit 5 of the individual identification device 1 according to the present embodiment is set. The threshold does not need to be set at a height position where the settable threshold range TD is the widest, and if the settable threshold range TD has a predetermined width, it will be erroneous at that height position. The vicinity of the intersection (EER) between the coincidence rate (FMR) graph and the false inconsistency rate (FNMR) graph may be set as the threshold value.
本実施形態においては、干渉顕微鏡を用い、ピントのずれた高さ位置に干渉対物レンズをセットして個体識別構造体の微細凹凸構造の干渉画像を取得し、当該干渉画像を利用して個体を識別するための閾値を決定する。この閾値を決定するための設定可能閾値範囲ＴＤは、所定の誤り率における誤一致率（ＦＭＲ）に対応する類似度と誤不一致率（ＦＮＭＲ）に対応する類似度との差分により表され、後述する実施例から明らかなように、画像取得部として電子顕微鏡やレーザ顕微鏡を用いた場合に算出される設定可能閾値範囲とほぼ同等の広さを有する。また、本実施形態における設定可能閾値範囲ＴＤは、電子顕微鏡やレーザ顕微鏡を用いた場合に算出される設定可能閾値範囲に比して右側（類似度の大きい側）にシフトしている（図４、図１０参照）。換言すると、所定の誤り率における誤一致率（ＦＭＲ）に対応する類似度と誤不一致率（ＦＮＭＲ）に対応する類似度とが、電子顕微鏡やレーザ顕微鏡を用いた場合におけるそれらの類似度よりも大きい値を示すということができる。すなわち、本実施形態においては、閾値として相対的に大きな値が設定され得る。本実施形態における設定可能閾値範囲ＴＤが、相対的に類似度の大きい側にシフトしているということは、閾値の変化量に対して誤不一致率（ＦＮＭＲ）の変化量が相対的に大きいことを意味している。すなわち、閾値をわずかに小さく設定するだけでも誤不一致率（ＦＮＭＲ）を大幅に小さくすることができる。例えば、自動改札機などのような、ＩＣカードによる本人認証チェックを行うことでゲートの開閉を制御する個体識別装置においては、誤不一致率（ＦＮＭＲ）が大きいと、ＩＣカードを有する本人であるにも関わらずゲートが開かないといった事態を引き起こしかねない。大量の人が利用することが想定されている自動改札機などにおいては、ゲートが開かない事態が多発するとそれにより渋滞を引き起こしてしまう。このような場合に、本実施形態に係る個体識別装置１によれば、誤不一致率（ＦＮＭＲ）が小さくなるように閾値を設定することができるため、本人であることを示す物品（個体）を極めて高い精度で識別することができる。 In the present embodiment, an interference microscope is used, an interference objective lens is set at a height position that is out of focus, an interference image of a fine concavo-convex structure of the individual identification structure is obtained, and the individual is identified using the interference image. Determine a threshold for identification. The settable threshold range TD for determining this threshold is represented by the difference between the similarity corresponding to the false match rate (FMR) and the similarity corresponding to the false mismatch rate (FNMR) at a predetermined error rate, and will be described later. As is clear from the embodiment described above, the width is approximately equal to the settable threshold range calculated when an electron microscope or a laser microscope is used as the image acquisition unit. Further, the settable threshold range TD in the present embodiment is shifted to the right side (the side having a high degree of similarity) as compared with the settable threshold range calculated when an electron microscope or a laser microscope is used (FIG. 4). , See FIG. 10). In other words, the similarity degree corresponding to the false match rate (FMR) and the similarity degree corresponding to the false mismatch rate (FNMR) at a predetermined error rate are higher than those similarities in the case of using an electron microscope or a laser microscope. It can be said that it shows a large value. That is, in the present embodiment, a relatively large value can be set as the threshold value. The fact that the settable threshold range TD in the present embodiment is shifted to the side with a relatively high degree of similarity means that the amount of change in the false mismatch rate (FNMR) is relatively large with respect to the amount of change in the threshold. Means That is, the false mismatch rate (FNMR) can be significantly reduced by setting the threshold value to be slightly small. For example, in an individual identification device such as an automatic ticket gate, which controls the opening and closing of a gate by performing personal authentication check using an IC card, if the false mismatch rate (FNMR) is large, the person who owns the IC card is identified. Nevertheless, it may cause a situation in which the gate does not open. In automatic ticket gates and the like, which are expected to be used by a large number of people, if the gate often does not open, it causes traffic congestion. In such a case, the individual identification device 1 according to the present embodiment can set the threshold value so that the false mismatch rate (FNMR) becomes small. It can be identified with extremely high accuracy.
テンプレート画像データベース６には、複数の物品（個体）のそれぞれに固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０の干渉画像がテンプレート干渉画像として、各物品（個体）のＩＤデータと関連付けられて格納される。例えば、テンプレート画像データベース６には、各物品（個体）の固有のＩＤナンバーと、テンプレート干渉画像とが関連付けられたテーブルが格納される（図３参照）。なお、上記のように閾値を求めたときの干渉対物レンズ５０の高さ位置において、画像取得部５を用いて各物品（個体）に固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０の干渉画像を予め取得し、各物品（個体）の固有のＩＤナンバーと関連付けられた当該干渉画像が、テンプレート干渉画像としてテンプレート画像データベース６に格納される。 In the template image database 6, the interference image of the individual identification structure 10 having the fine concavo-convex structure 12 unique to each of the plurality of articles (individuals) is associated with the ID data of each article (individual) as a template interference image. Is stored. For example, the template image database 6 stores a table in which the unique ID number of each article (individual) and the template interference image are associated with each other (see FIG. 3 ). Note that, at the height position of the interference objective lens 50 when the threshold value is obtained as described above, the interference of the individual identification structure 10 having the fine concavo-convex structure 12 unique to each article (individual) using the image acquisition unit 5 An image is acquired in advance, and the interference image associated with the unique ID number of each article (individual) is stored in the template image database 6 as a template interference image.
ここで、物品（個体）に固有の微細凹凸構造１２を有する個体識別構造体１０について説明する。図５は、本実施形態における個体識別構造体の概略構成を示す切断端面図である。 Here, the individual identification structure 10 having the fine concavo-convex structure 12 unique to an article (individual) will be described. FIG. 5 is a cut end view showing a schematic configuration of the individual identification structure according to the present embodiment.
本実施形態における個体識別構造体１０は、第１面１１Ａ及び第１面１１Ａに対向する第２面１１Ｂを有する基部１１と、基部１１の第１面１１Ａに形成されてなる微細凹凸構造１２とを有する。基部１１の第１面１１Ａには、パターン領域１３とその周りを取り囲む非パターン領域１４とが設定され、パターン領域１３内に微細凹凸構造１２が形成されている。 The individual identification structure 10 in the present embodiment includes a base 11 having a first surface 11A and a second surface 11B facing the first surface 11A, and a fine concavo-convex structure 12 formed on the first surface 11A of the base 11. Have. A pattern area 13 and a non-pattern area 14 surrounding the pattern area 13 are set on the first surface 11</b>A of the base 11, and a fine concavo-convex structure 12 is formed in the pattern area 13.
微細凹凸構造１２は、基部１１を構成する基板上に電子線リソグラフィ等により形成された凸状レジストパターンを倒壊させてなる倒壊パターンをマスクとして当該基板をエッチング（ドライエッチング等）することにより形成される。この微細凹凸構造１２は、半導体製造等の技術分野において一般的に用いられるフォトリソグラフィ装置における露光光の解像限界以下のパターン間隔を有する。 The fine concavo-convex structure 12 is formed by etching (dry etching, etc.) the substrate using a collapse pattern formed by collapsing a convex resist pattern formed by electron beam lithography or the like on the substrate constituting the base 11 as a mask. It The fine concavo-convex structure 12 has a pattern interval that is less than or equal to the resolution limit of exposure light in a photolithography apparatus generally used in the technical field of semiconductor manufacturing and the like.
上述した個体識別構造体１０は、例えば以下のようにして製造され得る。図６は、本実施形態における個体識別構造体の製造方法における各工程を断面図にて示す工程フロー図である。 The individual identification structure 10 described above can be manufactured, for example, as follows. FIG. 6 is a process flow chart showing each process in a sectional view in the method for manufacturing an individual identification structure in the present embodiment.
第１面１１１Ａ及びそれに対向する第２面１１１Ｂを有する基板１１１を準備し、当該基板１１１の第１面１１１Ａのパターン領域１３上にエネルギー線感応型レジストを塗布してレジスト層３０を形成する（図６（Ａ）参照）。基板１１１としては、例えば、シリコン、酸化シリコン、窒化シリコン、ガリウム砒素、窒化ガリウム等の半導体材料により構成される半導体基板；石英ガラス、ソーダライムガラス、ホウ珪酸ガラス等のガラス材料により構成されるガラス基板；クロム、タンタル、アルミニウム、ニッケル、チタン、銅、鉄、コバルト、スズ、ベリリウム、金、銀、白金、パラジウム、アマルガム等の金属材料により構成される金属基板又は金属箔；ポリカーボネート、ポリプロピレン、ポリエチレン等の樹脂材料により構成される樹脂基板又は樹脂フィルム；これらの材料の中から任意に選択される２種以上の材料の複合体により構成される複合基板等が挙げられる。 A substrate 111 having a first surface 111A and a second surface 111B facing the first surface 111A is prepared, and an energy ray sensitive resist is applied on the pattern region 13 of the first surface 111A of the substrate 111 to form a resist layer 30 ( See FIG. 6(A). As the substrate 111, for example, a semiconductor substrate made of a semiconductor material such as silicon, silicon oxide, silicon nitride, gallium arsenide, gallium nitride; glass made of a glass material such as quartz glass, soda lime glass, borosilicate glass, etc. Substrate: Metal substrate or metal foil composed of a metal material such as chromium, tantalum, aluminum, nickel, titanium, copper, iron, cobalt, tin, beryllium, gold, silver, platinum, palladium, amalgam; polycarbonate, polypropylene, polyethylene A resin substrate or a resin film made of a resin material such as; and a composite substrate made of a composite of two or more kinds of materials arbitrarily selected from these materials.
エネルギー線感応型レジストとしては、電子線、Ｘ線、紫外線等の所望のエネルギー線の照射により反応し得るネガ型又はポジ型の公知のレジスト材料が用いられ、例えば、ネガ型としては住友化学社製のＮＥＢ−２２等、ポジ型としては日本ゼオン社製のＺＥＰ５２０Ａ等が挙げられる。レジスト層３０の厚みは、レジスト材料の物理的強度、レジストパターンの形状、寸法、ピッチ等に応じて適宜設定され得るものであり、例えば、１０〜５００ｎｍ程度に設定され得る。 As the energy ray sensitive resist, a known negative or positive type resist material that can react by irradiation with a desired energy ray such as electron beam, X-ray, or ultraviolet ray is used. For example, the negative type is Sumitomo Chemical Co., Ltd. Examples of positive types include NEB-22 manufactured by Zeon Corporation and ZEP520A manufactured by Zeon Corporation. The thickness of the resist layer 30 can be appropriately set according to the physical strength of the resist material, the shape, size, pitch, etc. of the resist pattern, and can be set to, for example, about 10 to 500 nm.
レジスト層３０における微細凹凸構造１２の形成予定部位にエネルギー線を照射してレジストパターンの潜像３１を形成する（図６（Ｂ）参照）。エネルギー線としては、レジスト材料の種類に応じて適宜選択される。 An energy ray is irradiated to the site where the fine concavo-convex structure 12 is to be formed in the resist layer 30 to form a latent image 31 of the resist pattern (see FIG. 6B). The energy rays are appropriately selected according to the type of resist material.
レジスト層３０に現像処理を施してレジストパターン３２を形成し（図６（Ｃ）参照）、当該レジストパターン３２に外力を付与することで、レジストパターン３２が変形したレジスト変形部４１を少なくとも一部に有するレジスト構造体４０を形成する（図６（Ｄ）参照）。 By developing the resist layer 30 to form a resist pattern 32 (see FIG. 6C) and applying an external force to the resist pattern 32, at least a part of the resist deforming portion 41 in which the resist pattern 32 is deformed is formed. The resist structure 40 included in the above is formed (see FIG. 6D).
外力を付与する前のレジストパターン３２は、平面視略円形、略矩形等のピラー状パターン、ラインアンドスペース状パターン、又はこれらのパターンの組み合わせ等であり、外力が付与されることで、レジストパターン３２が不規則（ランダム）に変形（傾斜、倒壊、滑り等の変形）したレジスト変形部４１を少なくとも一部に有するレジスト構造体４０を形成することができる。レジスト変形部４１においては、レジストパターン３２の最小間隔が１０ｎｍ以下であるのが好ましく、５ｎｍ以下であるのが特に好ましい。 The resist pattern 32 before applying the external force is a pillar-shaped pattern such as a substantially circular shape or a substantially rectangular shape in a plan view, a line-and-space pattern, or a combination of these patterns, and the like. It is possible to form the resist structure 40 having at least a part of the resist deforming portion 41 in which 32 is deformed irregularly (randomly) (deformation such as inclination, collapse, sliding, etc.). In the resist deformation portion 41, the minimum distance between the resist patterns 32 is preferably 10 nm or less, and particularly preferably 5 nm or less.
レジストパターン３２に付与される外力としては、例えば、現像処理後に行われるリンス処理の乾燥工程におけるリンス処理液の表面張力、荷電粒子線照射による帯電で発生する静電気力、流体噴射による流体圧力、超音波振動の振動圧等が挙げられ、これらの外力のうちの少なくとも１種がレジストパターン３２に付与される。これらの外力がレジストパターン３２に付与されることで、レジストパターン３２を容易に変形させることができ、人為的に再現することが極めて困難なパターンのランダム性及び微細性を有するレジスト構造体４０を形成することができる。 The external force applied to the resist pattern 32 is, for example, the surface tension of the rinse treatment liquid in the drying step of the rinse treatment performed after the development treatment, the electrostatic force generated by the charging by the irradiation of the charged particle beam, the fluid pressure by the fluid jet, For example, oscillating pressure of sonic vibration may be used, and at least one of these external forces is applied to the resist pattern 32. By applying these external forces to the resist pattern 32, the resist pattern 32 can be easily deformed, and a resist structure 40 having pattern randomness and fineness that is extremely difficult to artificially reproduce is obtained. Can be formed.
レジスト構造体４０をマスクとして基板１１１の第１面１１１Ａをエッチング（例えば、反応性イオンエッチング、反応性ガスエッチング等のドライエッチング；イオンミリングのような物理エッチング等）することで、基板１１１の第１面１１１Ａに微細凹凸構造１２を形成する（図６（Ｅ）参照）。なお、基板１１１のエッチングレートとレジスト構造体４０のエッチングレートとを適宜設定することにより、種々の形状、寸法の微細凹凸構造１２を形成することができ、当該微細凹凸構造１２におけるパターンの最小間隔を好ましくは１０ｎｍ以下、特に好ましくは５ｎｍ以下にすることができる。このようにして、個体識別構造体１０が製造され得る。 By etching the first surface 111A of the substrate 111 using the resist structure 40 as a mask (for example, dry etching such as reactive ion etching or reactive gas etching; physical etching such as ion milling), the first surface of the substrate 111 is etched. The fine concavo-convex structure 12 is formed on the first surface 111A (see FIG. 6E). By appropriately setting the etching rate of the substrate 111 and the etching rate of the resist structure 40, the fine concavo-convex structure 12 having various shapes and dimensions can be formed, and the minimum pattern interval in the fine concavo-convex structure 12 can be formed. Can be preferably 10 nm or less, particularly preferably 5 nm or less. In this way, the individual identification structure 10 can be manufactured.
上述した個体識別構造体１０は、所定の基体に組み込まれることで個体識別可能な物品（個体）として用いることができる。図７は、本実施形態における個体識別可能な物品（固体）の概略構成を示す平面図（図７（Ａ））及び裏面図（図７（Ｂ））である。なお、本実施形態において、物品（個体）１００としてクレジットカードを例に挙げて説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、各種個人認証カード、パスポート、運転免許書、各種証券、各種保証書等が挙げられる。 The individual identification structure 10 described above can be used as an article (individual) that can be individually identified by incorporating it into a predetermined base body. FIG. 7 is a plan view (FIG. 7A) and a back view (FIG. 7B) showing a schematic configuration of an individually identifiable article (solid) according to the present embodiment. In the present embodiment, a credit card will be described as an example of the article (individual) 100, but the present invention is not limited to this. For example, various personal authentication cards, passports, driver's licenses, various securities, various types, etc. Guarantees are available.
本実施形態における物品（個体）１００としてのクレジットカードは、樹脂等の適宜の素材よりなる平板状の基体１０１を備え、基体１０１の第１面１０１Ａ及び第２面１０１Ｂのそれぞれに所定の機能を有する構造が複数設けられている。基体１０１の第１面１０１Ａには、ＩＤデータやセキュリティ情報等の各種情報が記憶されてなるＩＣチップ１０２と、個体識別構造体１０とが組み込まれている。基体１０１の第２面１０１Ｂには、各種情報が記憶されてなる磁気ストライプ１０３が設けられている。 The credit card as the article (individual) 100 according to the present embodiment includes a flat plate-shaped substrate 101 made of an appropriate material such as resin, and has a first surface 101A and a second surface 101B each having a predetermined function. A plurality of structures having the structure are provided. On the first surface 101A of the base body 101, an IC chip 102 in which various information such as ID data and security information is stored, and an individual identification structure 10 are incorporated. On the second surface 101B of the base body 101, a magnetic stripe 103 in which various information is stored is provided.
上述した個体識別装置１を用いて物品（個体）を識別する方法について説明する。
図８は、本実施形態に係る個体識別装置１を用いて物品（個体）を識別する方法の手順を示すフローチャートである。なお、以下においては、識別対象たる物品（個体）として、図７に示すクレジットカード１００を例に挙げて説明する。
A method of identifying an article (individual) using the above-described individual identification device 1 will be described.
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure of a method for identifying an article (individual) using the individual identification device 1 according to this embodiment. Note that, in the following, the credit card 100 shown in FIG. 7 will be described as an example of the article (individual) to be identified.
まず、個体識別装置１の制御部２は、画像取得部５を制御することにより、個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の干渉画像を取得し、クレジットカード１００の基体１０１の第１面１０１Ａに組み込まれているＩＣチップ１０２からＩＤデータを取得する（Ｓ０１）。干渉画像は、画像取得部５の干渉対物レンズ５０の焦点距離（ピント）をずらした状態、より具体的には、補助記憶部４に記憶されている閾値を求めたときにおける干渉対物レンズ５０の高さ位置と同一の高さ位置に干渉対物レンズ５０をセットして取得される。なお、ＩＤデータは、個体識別装置１が有するＩＣチップリーダ（図示せず）により取得されればよい。制御部２は、このようにして取得された干渉画像及びＩＤデータを補助記憶部４に記憶する（Ｓ０２）。 First, the control unit 2 of the individual identification device 1 controls the image acquisition unit 5 to obtain the interference image of the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10, and the first surface 101A of the base 101 of the credit card 100. The ID data is acquired from the IC chip 102 incorporated in the (S01). The interference image is obtained by shifting the focal length (focus) of the interference objective lens 50 of the image acquisition unit 5, more specifically, the interference objective lens 50 when the threshold value stored in the auxiliary storage unit 4 is obtained. It is acquired by setting the interference objective lens 50 at the same height position as the height position. The ID data may be acquired by an IC chip reader (not shown) included in the individual identification device 1. The control unit 2 stores the interference image and the ID data thus obtained in the auxiliary storage unit 4 (S02).
続いて、制御部２は、補助記憶部４に記憶されたＩＤデータに基づき、テンプレート画像データベース６からテンプレート干渉画像を読み出し、補助記憶部４に記憶する（Ｓ０３）。具体的には、ＩＤデータに基づき、テーブル（図３参照）を参照することでテンプレート干渉画像が読み出される。なお、テンプレート画像データベース６には、ＩＤデータに関連付けられたクレジットカード会員に関する情報が格納されていてもよいし、クレジットカード会員に関する情報は、別個のデータベースに格納されていてもよい。 Subsequently, the control unit 2 reads the template interference image from the template image database 6 based on the ID data stored in the auxiliary storage unit 4 and stores it in the auxiliary storage unit 4 (S03). Specifically, the template interference image is read by referring to the table (see FIG. 3) based on the ID data. The template image database 6 may store information about credit card members associated with the ID data, or the information about credit card members may be stored in a separate database.
次に、制御部２は、補助記憶部４に記憶された干渉画像（Ｓ０１にて画像取得部５により取得された干渉画像）と、テンプレート画像データベース６から読み出されたテンプレート干渉画像とをブロックマッチングにより比較し、両者の類似度を算出する（Ｓ０４）。ブロックマッチング処理は、ＳＡＤ（Sum of Absolute Differences）、ＳＳＤ（Sum of Squared Differences）、ＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）、ＺＮＣＣ（Zero-mean Normalized Cross Correlation）、ＰＯＣ（Phase-Only Correlation）等の手法を用いて行われ得る。 Next, the control unit 2 blocks the interference image stored in the auxiliary storage unit 4 (the interference image acquired by the image acquisition unit 5 in S01) and the template interference image read from the template image database 6. Comparison is performed by matching, and the degree of similarity between the two is calculated (S04). The block matching process uses methods such as SAD (Sum of Absolute Differences), SSD (Sum of Squared Differences), NCC (Normalized Cross Correlation), ZNCC (Zero-mean Normalized Cross Correlation), and POC (Phase-Only Correlation). Can be done.
続いて、制御部２は、上記のように算出された類似度（Ｓ０４）が、補助記憶部４に記憶されている閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ０５）。類似度が閾値以上である場合（Ｓ０５，ＹＥＳ）、制御部２は、識別対象である個体識別構造体１０を有するクレジットカード１００を、テンプレート画像データベース６に登録されている物品（個体）と一致するものであると判定し、その旨の情報を補助記憶部４に記憶する（Ｓ０６）。そして、一連の個体識別処理を終了する。一方、類似度が閾値未満である場合（Ｓ０５，ＮＯ）、制御部２は、識別対象である個体識別構造体１０を有するクレジットカード１００を、テンプレート画像データベース６に登録されている物品（個体）と一致しないものであると判定し、その旨の情報を補助記憶部４に記憶する（Ｓ０６）。そして、一連の個体識別処理を終了する。 Subsequently, the control unit 2 determines whether or not the degree of similarity (S04) calculated as described above is equal to or greater than the threshold value stored in the auxiliary storage unit 4 (S05). When the similarity is equal to or more than the threshold value (S05, YES), the control unit 2 matches the credit card 100 having the individual identification structure 10 as the identification target with the article (individual) registered in the template image database 6. It is determined that the operation is to be performed, and information to that effect is stored in the auxiliary storage unit 4 (S06). Then, a series of individual identification processing ends. On the other hand, when the degree of similarity is less than the threshold value (S05, NO), the control unit 2 registers the credit card 100 having the individual identification structure 10 to be identified as an article (individual) registered in the template image database 6. It is determined that they do not match with, and information to that effect is stored in the auxiliary storage unit 4 (S06). Then, a series of individual identification processing ends.
上述したように、本実施形態に係る個体識別装置１によれば、クレジットカード等の物品（個体）に組み込まれた個体識別構造体１０の微細凹凸構造１２の干渉画像から高精度に個体を識別することができる。 As described above, according to the individual identification device 1 according to the present embodiment, an individual is highly accurately identified from the interference image of the fine concavo-convex structure 12 of the individual identification structure 10 incorporated in an article (individual) such as a credit card. can do.
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。 The embodiments described above are described to facilitate the understanding of the present invention, and are not described to limit the present invention. Therefore, each element disclosed in the above-described embodiment is intended to include all design changes and equivalents within the technical scope of the present invention.
上記実施形態において、物品（個体）１００の識別をする際に、干渉対物レンズ５０を所定の高さ位置（閾値を求めたときの高さ位置）にセットして干渉画像を取得し、当該干渉画像とテンプレート干渉画像とを比較しているが、この態様に限定されるものではない。例えば、複数の高さ位置（閾値を求めたときの高さ位置と、それとは異なる高さ位置（例えば、閾値を求めたときの高さ位置よりも＋Ｚ方向にシフトした位置及び／又は−Ｚ方向にシフトした位置））のそれぞれにおいて干渉画像が取得されてもよい。この場合において、複数の高さ位置のそれぞれにおいて取得された干渉画像と、テンプレート干渉画像とのブロックマッチングにより、それぞれの類似度を求め、それらの類似度の最大値が閾値以上であるか否かを判定してもよいし、それらの類似度の平均値が閾値以上であるか否かを判定してもよい。 In the above embodiment, when identifying the article (individual) 100, the interference objective lens 50 is set at a predetermined height position (height position when the threshold value is obtained), an interference image is acquired, and the interference is detected. Although the image and the template interference image are compared, the present invention is not limited to this mode. For example, a plurality of height positions (a height position when the threshold is obtained and a height position different from the height position (for example, a position shifted in the +Z direction from the height position when the threshold is obtained and/or −Z). Interference images may be acquired at each of the positions)) shifted in the direction. In this case, the similarity between each of the interference images acquired at each of the plurality of height positions and the template interference image is obtained by block matching, and whether or not the maximum value of those similarities is equal to or greater than a threshold value is determined. May be determined, or it may be determined whether the average value of the similarities is equal to or more than a threshold value.
以下、製造例、試験例、実施例等を挙げて本発明をさらに詳細に説明するが、本発明は下記の製造例、試験例、実施例等に何ら限定されるものではない。 Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to production examples, test examples, examples, etc., but the present invention is not limited to the following production examples, test examples, examples, etc.
〔製造例１〕個体識別構造体の製造
第１面１１１Ａ及びそれに対向する第２面１１１Ｂを有するシリコン基板１１１（３０μｍ×３０μｍ）を準備し、基板１１１の第１面１１１Ａ上にエネルギー線感応型レジスト（住友化学社製，ＮＥＢ−２２）を塗布してレジスト層３０を形成した（図６（Ａ）参照）。
[Manufacturing Example 1] Manufacturing of individual identification structure A silicon substrate 111 (30 μm×30 μm) having a first surface 111A and a second surface 111B facing the first surface 111A is prepared, and an energy ray sensitive type is provided on the first surface 111A of the substrate 111. A resist (NEB-22, manufactured by Sumitomo Chemical Co., Ltd.) was applied to form a resist layer 30 (see FIG. 6A).
第１面１１１Ａ上の中央に位置するパターン領域１３（２０μｍ×２０μｍ）状におけるレジスト層３０に電子線を照射して幅１２０ｎｍ、ピッチ２００ｎｍのピラー状レジストパターンの潜像３１を形成し（図６（Ｂ）参照）、レジスト層３０に現像処理を施すことで、ピラー状レジストパターン３２が変形したレジスト変形部４１を少なくとも一部に有するレジスト構造体４０を形成した（図６（Ｄ）参照）。 The resist layer 30 in the pattern region 13 (20 μm×20 μm) located in the center on the first surface 111A is irradiated with an electron beam to form a latent image 31 of a pillar-shaped resist pattern having a width of 120 nm and a pitch of 200 nm (see FIG. 6). (See (B)), the resist layer 30 is subjected to a development treatment to form a resist structure 40 having at least a part of the resist deformed portion 41 in which the pillar-shaped resist pattern 32 is deformed (see FIG. 6D). ..
レジスト構造体４０をマスクとして基板１１１の第１面１１１Ａをドライエッチングして、基板１１１の第１面１１１Ａに微細凹凸構造１２を形成し、個体識別構造体１０を製造した（図６（Ｅ）参照）。このようにして、１４個の個体識別構造体１０を製造した。 The first surface 111A of the substrate 111 is dry-etched using the resist structure 40 as a mask to form the fine concavo-convex structure 12 on the first surface 111A of the substrate 111, and the individual identification structure 10 is manufactured (FIG. 6(E)). reference). In this way, 14 individual identification structures 10 were manufactured.
〔試験例１〕干渉対物レンズの高さ位置の設定
製造例１にて製造した１４個の個体識別構造体（サンプルＳ1〜Ｓ14）のうちから任意に選択した４個のサンプルＳ1〜Ｓ4のそれぞれにつき、白色干渉顕微鏡（Ｚｙｇｏ社製，製品名：Ｚｙｇｏ ＮｅｗＶｉｅｗ ６３００）を用いて非パターン領域１４の干渉画像の干渉縞のコントラストが最も大きくなる（干渉画像の輝度値が最も高くなる）状態における干渉対物レンズの高さ位置ｈ0を求めた。その高さ位置ｈ0と、高さ位置ｈ0から１段階につき８２ｎｍ間隔で＋Ｚ方向及び−Ｚ方向のそれぞれに４０段階シフトさせた高さ位置ｈ1〜ｈ40，ｈ-1〜ｈ-40のそれぞれとにおいて、４個の個体識別構造体のそれぞれにつき１４枚ずつの干渉画像Ｉ-40-S1/1〜Ｉ-40-S1/14・・・Ｉ40-S1/1〜Ｉ40-S1/14；Ｉ-40-S2/1〜Ｉ-40-S2/14・・・Ｉ40-S2/1〜Ｉ40-S2/14；Ｉ-40-S3/1〜Ｉ-40-S3/14・・・Ｉ40-S3/1〜Ｉ40-S4/14；Ｉ-40-S4/1〜Ｉ-40-S4/14・・・Ｉ40-S4/1〜Ｉ40-S4/14を取得した。
Test Example 1 Four samples S 1 ~ arbitrarily selected from among the fourteen individual identification structure manufactured by Setting Production Example 1 in the height position of the interference objective (samples S 1 to S 14) For each S 4 , the contrast of the interference fringes of the interference image in the non-patterned area 14 is maximized by using a white interference microscope (Zygo New Company, product name: Zygo NewView 6300) (the brightness value of the interference image is highest. ), the height position h 0 of the interference objective lens was obtained. The height position h 0 and the height positions h 1 to h 40 , h -1 to h -40 shifted from the height position h 0 by 40 steps in the +Z direction and the −Z direction at intervals of 82 nm per step. And each of the four individual identification structures, 14 interference images I- 40-S1/1 to I- 40-S1/14 ... I40 -S1/1 to I40 -S1 /14 ；I -40-S2/1 〜 I -40-S2/14・・・I 40-S2/1 〜 I 40-S2/14 ；I -40-S3/1 〜 I -40-S3/14・・・I 40-S3/1 to I 40-S4/14 ; I -40-S4/1 to I -40-S4/14・・・ I 40-S4/1 to I 40-S4/14 did.
また、同様にして１個のサンプルＳ5について、各高さ位置ｈ-40〜ｈ40において１３枚ずつの干渉画像Ｉ-40-S5/1〜Ｉ-40-S5/13・・・Ｉ40-S5/1〜Ｉ40-S5/13を取得した。さらに、同様にして９個のサンプルＳ6〜Ｓ14について、各高さ位置ｈ-40〜ｈ40において４枚ずつの干渉画像Ｉ-40-S6/1〜Ｉ-40-S6/4・・・Ｉ40-S6/1〜Ｉ40-S6/4；・・・；Ｉ-40-S14/1〜Ｉ-40-S14/4・・・Ｉ40-S14/1〜Ｉ40-S14/4を取得した。 Further, the one sample S 5 in the same manner, the interference image I -40-S5 / 1 ~I -40 -S5 / 13 ··· I 40 of each 13 sheets at each height position h -40 to h 40 -S5/1 to I40 -S5/13 were acquired. Furthermore, the nine samples S 6 to S 14 in the same manner, the interference image I -40-S6 / 1 ~I -40 -S6 / 4 ·· of four copies at each height position h -40 to h 40・I 40-S6/1 to I 40-S6/4・・・・・・ I -40-S14/1 to I -40-S14/4・・・I 40-S14/1 to I 40-S14/4 Got
各サンプルＳM（Ｍ＝１〜１４）の各高さ位置ｈ-40〜ｈ40における干渉画像同士のブロックマッチング処理を行って各干渉画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤不一致率（ＦＮＭＲ）が０．０７となる閾値を求めた。 The similarity between the sample S M (M = 1 to 14) each height h -40 interferograms between the to h 40 block matching processing performed by each of the interference images is calculated by the equation (1), The threshold value at which the false mismatch rate (FNMR) was 0.07 was determined.
また、あるサンプルの各高さ位置における干渉画像と、異なるサンプルの同一高さ位置における干渉画像とのブロックマッチング処理を行った。例えば、サンプルＳ1の高さ位置ｈ40における１枚目の干渉画像Ｉ40-S1/1と、サンプルＳ2の高さ位置ｈ40における１枚目の干渉画像Ｉ40-S2/1とのブロックマッチング処理を行った。そして、各干渉画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤一致率（ＦＭＲ）が０．０７となる閾値を求めた。 In addition, block matching processing was performed between the interference image at each height position of a certain sample and the interference image at the same height position of a different sample. For example, an interference image I 40-S1 / 1 of the height of the first sheet at position h 40 samples S 1, the first sheet at the height position h 40 samples S 2 interferogram I 40-S2 / 1 and the A block matching process was performed. Then, the degree of similarity between the interference images was calculated by the above mathematical expression (1), and the threshold value at which the false match rate (FMR) was 0.07 was obtained.
各高さ位置ｈ-40〜ｈ40において、誤不一致率（ＦＮＭＲ）０．０７のときの閾値と誤一致率（ＦＭＲ）０．０７のときの閾値との差分を算出し、設定可能閾値範囲ＴＤを求めた。各高さ位置ｈ-40〜ｈ40における設定可能閾値範囲ＴＤの算出結果を図９のグラフに示す。なお、誤不一致率（ＦＮＭＲ）及び誤一致率（ＦＭＲ）がともに０．０７のときには、高さ位置ｈ0における設定可能閾値範囲ＴＤが０となるため、図９に示すグラフによれば、高さ位置ｈ0との比較において高さ位置をシフトさせることによる優位性を評価することができ、より好適な高さ位置を求めることができる。 At each height h -40 to h 40, calculates a difference between the threshold value when the erroneous mismatch rate (FNMR) 0.07 threshold and false match rate when the (FMR) 0.07, settable threshold range TD was determined. The calculation results of the settable threshold range TD at each height position h -40 to h 40 shown in the graph of FIG. Note that, when both the false mismatch rate (FNMR) and the false match rate (FMR) are 0.07, the settable threshold range TD at the height position h 0 becomes 0. Therefore, according to the graph shown in FIG. The superiority of shifting the height position in comparison with the height position h 0 can be evaluated, and a more suitable height position can be obtained.
図９のグラフに示すように、基準点ｈ0、すなわち各個体識別構造体の微細凹凸構造にピントがあっている状態における干渉画像Ｉ0よりも、当該基準点ｈ0から±Ｚ方向に干渉対物レンズをシフトさせた高さ位置において取得した干渉画像を用いることで、設定可能閾値範囲ＴＤがより広くなることが明らかとなった。また、この試験例においては、基準点ｈ0から＋Ｚ方向に１４段階シフトした高さ位置ｈ14において、設定可能閾値範囲ＴＤが最大になることが明らかとなった。この試験例の結果から、ピントがずれた状態における干渉画像を用いることで、より高い精度で物品（個体）を識別可能であると推察される。 As shown in the graph of FIG interference reference point h 0, i.e. than the interference image I 0 in a state that is in focus on the fine concave-convex structure of each individual identification structure, in the ± Z direction from the reference point h 0 It became clear that the settable threshold range TD becomes wider by using the interference image acquired at the height position where the objective lens is shifted. In addition, in this test example, it became clear that the settable threshold range TD becomes maximum at the height position h 14 that is shifted 14 steps in the +Z direction from the reference point h 0 . From the results of this test example, it is presumed that the article (individual) can be identified with higher accuracy by using the interference image in the out-of-focus state.
〔実施例１〕
高さ位置ｈ0において、試験例１にて取得した干渉画像（図１１参照）を用いてブロックマッチング処理を行って、各干渉画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤り率（誤不一致率（ＦＮＭＲ）及び誤一致率（ＦＭＲ））を求めた。閾値と誤り率との関係を図１０に示す。
[Example 1]
At the height position h 0 , block matching processing is performed using the interference image acquired in Test Example 1 (see FIG. 11), the similarity between the interference images is calculated by the above mathematical expression (1), and the error rate is calculated. (False mismatch rate (FNMR) and false match rate (FMR)) were determined. FIG. 10 shows the relationship between the threshold value and the error rate.
〔実施例２〕
高さ位置ｈ14において、試験例１にて取得した干渉画像（図１２参照）を用いてブロックマッチング処理を行って、各干渉画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤り率（誤不一致率（ＦＮＭＲ）及び誤一致率（ＦＭＲ））を求めた。閾値と誤り率との関係を図１０にあわせて示す。
[Example 2]
At the height position h 14 , block matching processing is performed using the interference image acquired in Test Example 1 (see FIG. 12), the similarity between the interference images is calculated by the above mathematical expression (1), and the error rate is calculated. (False mismatch rate (FNMR) and false match rate (FMR)) were determined. The relationship between the threshold value and the error rate is also shown in FIG.
〔比較例１〕
白色干渉顕微鏡に代えて走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ，日立ハイテクノロシーズ社製，製品名：ＳＵ８０００）を用い、各個体識別構造体の微細凹凸構造にピントを合わせてＳＥＭ画像を取得した。当該ＳＥＭ画像を用いてブロックマッチング処理を行って、各ＳＥＭ画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤り率（誤不一致率（ＦＮＭＲ）及び誤一致率（ＦＭＲ））を求めた。閾値と誤り率との関係を図１０にあわせて示す。
[Comparative Example 1]
A scanning electron microscope (SEM, manufactured by Hitachi High-Technologies Inc., product name: SU8000) was used instead of the white interference microscope, and an SEM image was obtained by focusing on the fine concavo-convex structure of each individual identification structure. Block matching processing was performed using the SEM images, the similarity between the SEM images was calculated by the above mathematical expression (1), and the error rate (false mismatch rate (FNMR) and false match rate (FMR)) was obtained. .. The relationship between the threshold value and the error rate is also shown in FIG.
〔比較例２〕
白色干渉顕微鏡に代えてレーザ顕微鏡（オリンパス社製，製品名：ＬＥＸＴ ＯＬＳ４０００）を用い、各個体識別構造体の微細凹凸構造にピントを合わせて顕微鏡画像を取得した。当該顕微鏡画像を用いてブロックマッチング処理を行って、各顕微鏡画像間の類似度を上記数式（１）により算出し、誤り率（誤不一致率（ＦＮＭＲ）及び誤一致率（ＦＭＲ））を求めた。閾値と誤り率との関係を図１０にあわせて示す。
[Comparative Example 2]
A laser microscope (manufactured by Olympus, product name: LEXT OLS4000) was used in place of the white interference microscope, and a microscopic image was obtained by focusing on the fine concavo-convex structure of each individual identification structure. Block matching processing was performed using the microscope image, the similarity between the microscope images was calculated by the above mathematical expression (1), and the error rate (false mismatch rate (FNMR) and false match rate (FMR)) was obtained. .. The relationship between the threshold value and the error rate is also shown in FIG.
図１０に示すように、実施例２（白色干渉顕微鏡においてピントをずらして取得した干渉画像を用いた例）は、実施例１（白色干渉顕微鏡においてピントを合わせて取得した干渉画像を用いた例）よりも広い設定可能閾値範囲ＴＤを有し、より高い精度で物品（個体）を識別可能であることが確認された。 As shown in FIG. 10, Example 2 (an example using an interference image acquired by shifting the focus in a white interference microscope) is Example 1 (an example using an interference image acquired by focusing in a white interference microscope). It is confirmed that the article (individual) can be identified with higher accuracy by having a wider settable threshold range TD than that in (1).
また、実施例２は、比較例１（ＳＥＭを用いて取得したＳＥＭ画像を用いた例）及び比較例２（レーザ顕微鏡を用いて取得した顕微鏡画像を用いた例）と同等の設定可能閾値範囲ＴＤを有し、同精度で物品（個体）を識別可能であることが確認された。さらに、実施例２の設定可能閾値範囲ＴＤは、比較例１及び比較例２の設定可能閾値範囲ＴＤよりも右側に位置していた。すなわち、実施例２においては、相対的に閾値を大きい値に設定することが可能である。実施例２における設定可能閾値範囲ＴＤが、相対的に類似度の大きい側（図１０に示すグラフの右側）にシフトしているということは、閾値（類似度）の変化量に対して誤不一致率（ＦＮＭＲ）の変化量が相対的に大きいことを意味している。すなわち、閾値をわずかに小さく設定するだけでも誤不一致率（ＦＮＭＲ）を大幅に小さくすることができる。例えば、自動改札機などのような、ＩＣカードによる本人認証チェックを行うことでゲートの開閉を制御するために用いられる個体識別装置においては、誤不一致率（ＦＮＭＲ）が大きいと、ＩＣカードを有する本人であるにも関わらずゲートが開かないといった事態を引き起こしかねない。大量の人の利用が想定されている自動改札機などにおいては、ゲートが開かない事態が多発するとそれにより渋滞を引き起こしてしまう。このような場合であっても、誤不一致率（ＦＮＭＲ）が極めて小さくなるように閾値が設定され得るため、本人であることを示す物品（個体）を極めて高い精度で識別することができると考えられる。 In addition, Example 2 has the same settable threshold range as Comparative Example 1 (an example using the SEM image acquired using the SEM) and Comparative Example 2 (an example using the microscope image acquired using the laser microscope). It was confirmed that the article (individual) can be identified with the same accuracy as TD. Further, the settable threshold range TD of Example 2 was located on the right side of the settable threshold range TD of Comparative Example 1 and Comparative Example 2. That is, in the second embodiment, it is possible to set the threshold value to a relatively large value. The fact that the settable threshold range TD in the second embodiment shifts to the side with a relatively high degree of similarity (right side of the graph shown in FIG. 10) means that there is an erroneous mismatch with respect to the amount of change in the threshold (degree of similarity). This means that the amount of change in the rate (FNMR) is relatively large. That is, the false mismatch rate (FNMR) can be significantly reduced by setting the threshold value to be slightly small. For example, in an individual identification device, such as an automatic ticket gate, which is used to control the opening and closing of a gate by performing personal authentication check using an IC card, if the false mismatch rate (FNMR) is large, the IC card has an IC card. Even if you are the person himself, it may cause a situation in which the gate does not open. In automatic ticket gates, which are expected to be used by a large number of people, if the gates do not open frequently, it causes traffic congestion. Even in such a case, since the threshold value can be set so that the false mismatch rate (FNMR) becomes extremely small, it is considered that the article (individual) indicating the person can be identified with extremely high accuracy. To be
本発明は、人工物の固有の特徴を用いる個体識別を行う必要のある技術分野において有用である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful in the technical field where it is necessary to perform individual identification using the unique characteristics of artifacts.
１…個体識別装置
２…制御部
３…主記憶部
４…補助記憶部
５…画像取得部
５０…干渉対物レンズ
６…テンプレート画像データベース
１０…個体識別構造体
１２…微細凹凸構造
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Individual identification device 2... Control part 3... Main storage part 4... Auxiliary storage part 5... Image acquisition part 50... Interference objective lens 6... Template image database 10... Individual identification structure 12... Fine concavo-convex structure
Claims (16)
識別対象である被識別個体の個体識別構造体の干渉画像を取得する干渉画像取得部と、
前記干渉画像取得部により取得された前記干渉画像及び前記テンプレート画像格納部に格納されている複数の前記テンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像を比較することで、前記干渉画像と前記テンプレート画像との類似度を比較結果として求める画像比較部と、
前記画像比較部による比較結果に基づき、所定の閾値を指標として前記識別対象である前記被識別個体を識別する個体識別部と
を備える個体識別装置。 A template image storage unit that stores a template interference image of an individual identification structure unique to each of a plurality of individuals;
An interference image acquisition unit that acquires an interference image of the individual identification structure of the identification target individual to be identified,
By comparing at least one template interference image among the plurality of template interference images stored in the template image storage unit and the interference image acquired by the interference image acquisition unit, the interference image and the An image comparison unit that obtains the similarity with the template image as a comparison result,
An individual identification device, comprising: an individual identification unit that identifies the individual to be identified, which is the identification target, using a predetermined threshold as an index based on the comparison result by the image comparison unit.
請求項１に記載の個体識別装置。 The individual identification device according to claim 1, wherein the interference image acquisition unit acquires the interference image at a position deviated from a focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum.
前記画像比較部は、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の最大値を前記比較結果として求める
請求項１又は２に記載の個体識別装置。 The interference image acquisition unit acquires the interference image at each of a plurality of positions shifted from the focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum,
The image comparison unit compares each of the plurality of interference images with at least one of the template interference images of the plurality of template interference images, and obtains the maximum value of the similarity as the comparison result. 1. The individual identification device according to 1 or 2.
前記画像比較部は、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の平均値を前記比較結果として求める
請求項１又は２に記載の個体識別装置。 The interference image acquisition unit acquires the interference image at each of a plurality of positions shifted from the focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum,
The image comparison unit compares each of the plurality of interference images with at least one template interference image of the plurality of template interference images, and obtains an average value of the similarities as the comparison result. 1. The individual identification device according to 1 or 2.
請求項１〜４のいずれかに記載の個体識別装置。 The individual identifying unit determines that the identified individual matches any one of the plurality of individuals when the similarity as the comparison result exceeds the threshold, and the similarity is equal to or less than the threshold. 5. The individual identifying apparatus according to claim 1, wherein the identified individual does not match any of the plurality of individuals.
前記被識別個体は、ＩＤデータを有しており、
前記画像比較部は、前記干渉画像と、前記被識別個体の前記ＩＤデータに基づいて前記テンプレート画像格納部から取得された一つの前記テンプレート干渉画像とを比較する
請求項１〜５のいずれかに記載の個体識別装置。 The template image storage unit stores ID data unique to each of the plurality of individuals and the template interference image in association with each other,
The identified individual has ID data,
The image comparison unit compares the interference image with one template interference image acquired from the template image storage unit based on the ID data of the identified individual. The individual identification device described.
請求項１〜６のいずれかに記載の個体識別装置。 The individual identification device according to claim 1, wherein the image acquisition unit is an interference microscope.
請求項７に記載の個体識別装置。 The individual identification device according to claim 7, wherein the interference microscope has a white light source, an infrared light source, a monochromatic light source, or a laser light source as a light source.
複数の個体のそれぞれに固有の個体識別構造体のテンプレート干渉画像及び前記取得された前記干渉画像を比較することで、前記干渉画像と前記テンプレート画像との類似度を比較結果として求める画像比較工程と、
前記比較結果に基づき、所定の閾値を指標として前記識別対象である前記被識別個体を識別する個体識別工程と
を含む個体識別方法。 An interference image acquisition step of acquiring an interference image of the individual identification structure of the identification target individual to be identified,
An image comparison step of obtaining the similarity between the interference image and the template image as a comparison result by comparing the template interference image of the individual identification structure unique to each of a plurality of individuals and the acquired interference image, ,
An individual identification method including: an individual identification step of identifying the identified individual, which is the identification target, using a predetermined threshold as an index based on the comparison result.
請求項９に記載の個体識別方法。 The individual identification method according to claim 9, wherein in the interference image acquisition step, the interference image is acquired at a position deviated from a focus position where the contrast of interference fringes in the interference image is maximum.
前記画像比較工程において、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の最大値を前記比較結果として求める
請求項９又は１０に記載の個体識別方法。 In the interference image acquisition step, the interference image is acquired at each of a plurality of positions shifted from the focus position where the contrast of the interference fringes in the interference image is maximum,
In the image comparing step, each of the plurality of interference images is compared with at least one template interference image of the plurality of template interference images, and the maximum value of the similarity is obtained as the comparison result. 9. The individual identification method according to 9 or 10.
前記画像比較工程において、前記複数の干渉画像のそれぞれと、前記複数のテンプレート干渉画像のうちの少なくとも一つの前記テンプレート干渉画像とを比較し、前記類似度の平均値を前記比較結果として求める
請求項９又は１０に記載の個体識別方法。 In the interference image acquisition step, the interference image is acquired at each of a plurality of positions shifted from the focus position where the contrast of the interference fringes in the interference image is maximum,
In the image comparing step, each of the plurality of interference images and at least one template interference image of the plurality of template interference images are compared, and an average value of the similarities is obtained as the comparison result. 9. The individual identification method according to 9 or 10.
請求項９〜１２のいずれかに記載の個体識別方法。 In the individual identifying step, when the similarity as the comparison result exceeds the threshold, it is determined that the identified individual matches any one of the plurality of individuals, and the similarity is equal to or less than the threshold. 13. The individual identifying method according to claim 9, wherein the identified individual does not match any of the plurality of individuals.
前記被識別個体は、ＩＤデータを有しており、
前記画像比較工程において、前記干渉画像と、前記被識別個体の前記ＩＤデータに基づいて取得された一つの前記テンプレート干渉画像とを比較する
請求項９〜１３のいずれかに記載の個体識別方法。 ID data unique to each individual is associated with the template interference image of each of the plurality of individuals,
The identified individual has ID data,
The individual identification method according to any one of claims 9 to 13, wherein in the image comparison step, the interference image is compared with one template interference image acquired based on the ID data of the identified individual.
請求項９〜１４のいずれかに記載の個体識別方法。 The individual identification method according to claim 9, wherein in the interference image acquisition step, the interference image is acquired using an interference microscope.
請求項１５に記載の個体識別方法。 The individual identification method according to claim 15, wherein the interference microscope has a white light source, an infrared light source, a monochromatic light source, or a laser light source as a light source.
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