JP3107239B2 - 硬貨識別装置 - Google Patents
硬貨識別装置Info
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- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D5/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of coins, e.g. for segregating coins which are unacceptable or alien to a currency
- G07D5/005—Testing the surface pattern, e.g. relief
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、硬貨の模様を回転に関
係なく取得して、硬貨を確実に識別する硬貨識別装置に
関する。
係なく取得して、硬貨を確実に識別する硬貨識別装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】硬貨を識別する技術として、例えば特公
昭４７−４５０３９号公報に記載されたものがある。こ
れは、硬貨表面の同心円上のパターンを光学的に検出す
るものであり、同心円上の反射光を多数のライトガイド
によって光電変換素子に導き、これらの光電変換素子で
検出された光線量の総和を基準値と比較することによっ
て、硬貨の表面状態を検知するようになっている。しか
しながらこの技術は、厳密な意味では硬貨の表面パター
ンを検出しているとは言い難いものである。つまり、表
面が平らな単なる円板であっても光線反射率さえ一致し
ていれば、真の硬貨と判別してしまい、硬貨表面の凹凸
模様自体を判別できないという問題があるからである。
この問題を解決して、硬貨の表面の模様パターンを確実
に読み取るようにした技術が特公昭６３−５１３１５号
公報に開示されている。
昭４７−４５０３９号公報に記載されたものがある。こ
れは、硬貨表面の同心円上のパターンを光学的に検出す
るものであり、同心円上の反射光を多数のライトガイド
によって光電変換素子に導き、これらの光電変換素子で
検出された光線量の総和を基準値と比較することによっ
て、硬貨の表面状態を検知するようになっている。しか
しながらこの技術は、厳密な意味では硬貨の表面パター
ンを検出しているとは言い難いものである。つまり、表
面が平らな単なる円板であっても光線反射率さえ一致し
ていれば、真の硬貨と判別してしまい、硬貨表面の凹凸
模様自体を判別できないという問題があるからである。
この問題を解決して、硬貨の表面の模様パターンを確実
に読み取るようにした技術が特公昭６３−５１３１５号
公報に開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特公昭
６３−５１３１５号公報に述べられた技術は、基準パタ
ーンとして、硬貨の回転量に応じて多数のパターンを予
め用意しておく必要があり、これに伴って検出パターン
と基準パターンとの比較動作が非常に多くなり、処理に
時間がかかり実用的でないという問題があった。
６３−５１３１５号公報に述べられた技術は、基準パタ
ーンとして、硬貨の回転量に応じて多数のパターンを予
め用意しておく必要があり、これに伴って検出パターン
と基準パターンとの比較動作が非常に多くなり、処理に
時間がかかり実用的でないという問題があった。
【０００４】本発明は上記課題に鑑みなされたもので、
本発明の目的は、硬貨の模様パターンを確実に検出でき
ると共に、処理時間を短くした硬貨識別装置を提供する
ことにある。
本発明の目的は、硬貨の模様パターンを確実に検出でき
ると共に、処理時間を短くした硬貨識別装置を提供する
ことにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は硬貨識別装置に
関するもので、本発明の上記目的は、硬貨の表面の模様
により陰影を生ずる角度で、硬貨面の周囲から光を照射
する照射手段と、前記照射手段によって光が照射された
硬貨の表面全体の反射光を受光するイメージセンサと、
前記イメージセンサによる前記硬貨全体のデータを複数
の円環領域に区分して前記円環領域毎に特徴量の存在す
る比率を算出する比率算出手段と、前記比率算出手段に
よって算出された前記円環領域毎の比率を並べた円環パ
ターンを、予め金種毎に記憶された基準パターンと比較
して金種を判断する判断手段とを設けることによって達
成される。
関するもので、本発明の上記目的は、硬貨の表面の模様
により陰影を生ずる角度で、硬貨面の周囲から光を照射
する照射手段と、前記照射手段によって光が照射された
硬貨の表面全体の反射光を受光するイメージセンサと、
前記イメージセンサによる前記硬貨全体のデータを複数
の円環領域に区分して前記円環領域毎に特徴量の存在す
る比率を算出する比率算出手段と、前記比率算出手段に
よって算出された前記円環領域毎の比率を並べた円環パ
ターンを、予め金種毎に記憶された基準パターンと比較
して金種を判断する判断手段とを設けることによって達
成される。
【０００６】また、硬貨の表面の模様により陰影を生ず
る角度で、硬貨面の周囲から光を照射する照射手段と、
前記照射手段によって光が照射された硬貨の表面全体の
反射光を受光するイメージセンサと、前記イメージセン
サによる前記硬貨全体のデータを複数の円環領域に区分
すると共に、同一円環領域内での所定角度毎の特徴量の
個数を求め、前記個数を前記全ての円環領域について算
出する個数算出手段と、各隣接する前記円環領域の同一
角度における特徴量の個数の差を変化量として角度毎
に、かつ全ての隣接円環領域にわたって算出する変化量
算出手段と、前記変化量算出手段によって算出された変
化量を各同一円環領域内で集計する集計手段と、前記集
計された変化量を並べた変化量の円環パターンと、予め
金種毎に記憶された変化量の基準パターンとを比較して
金種を判断する判断手段とを設けることによって達成さ
れる。
る角度で、硬貨面の周囲から光を照射する照射手段と、
前記照射手段によって光が照射された硬貨の表面全体の
反射光を受光するイメージセンサと、前記イメージセン
サによる前記硬貨全体のデータを複数の円環領域に区分
すると共に、同一円環領域内での所定角度毎の特徴量の
個数を求め、前記個数を前記全ての円環領域について算
出する個数算出手段と、各隣接する前記円環領域の同一
角度における特徴量の個数の差を変化量として角度毎
に、かつ全ての隣接円環領域にわたって算出する変化量
算出手段と、前記変化量算出手段によって算出された変
化量を各同一円環領域内で集計する集計手段と、前記集
計された変化量を並べた変化量の円環パターンと、予め
金種毎に記憶された変化量の基準パターンとを比較して
金種を判断する判断手段とを設けることによって達成さ
れる。
【０００７】
【作用】本発明は硬貨の識別を、硬貨の中心に対する同
心円の円環領域についての２値データを求め、各円環領
域毎に求めた特徴量について基準パターンと比較するこ
とによって行なうようになっている。円環領域について
の特徴量で比較を行なうようになっているので、硬貨の
方向（角度）に関係なく正確な識別を行なうことができ
る。
心円の円環領域についての２値データを求め、各円環領
域毎に求めた特徴量について基準パターンと比較するこ
とによって行なうようになっている。円環領域について
の特徴量で比較を行なうようになっているので、硬貨の
方向（角度）に関係なく正確な識別を行なうことができ
る。
【０００８】
【実施例】図１は本発明の一実施例を示しており、所定
の搬送路を搬送される硬貨１は照射手段１０によって全
面に照射され、硬貨面からの反射光は光学系２０を介し
てイメージセンサ３０に入力され、硬貨の表面全体から
光学的データを取得するようになっている。イメージセ
ンサ３０の出力は比率算出手段４０に入力され、イメー
ジセンサ３０で取得された硬貨全体のデータを複数の円
環領域に区分して、各円環領域毎に特徴量の存在する比
率ＲＳを算出する。算出された比率ＲＳは判断手段５０
に入力され、円環領域毎の比率を並べた円環パターン
を、予め金種毎に基準メモリ６０に記憶された基準パタ
ーンＲＰと比較して金種を判断し、判断結果ＤＲを出力
するようになっている。また、基準メモリ６０と判断手
段５０に関しては、比率算出手段４０によって算出され
た円環領域毎の比率ＲＳから、隣接する各円環領域の比
率の差を算出する差算出手段を設け、差算出手段によっ
て算出された比率の差を並べた差の円環パターンと、予
め金種毎に基準メモリに記憶された差の基準パターンと
を比較して金種を判断する判断手段とを設けるようにし
ても良い。
の搬送路を搬送される硬貨１は照射手段１０によって全
面に照射され、硬貨面からの反射光は光学系２０を介し
てイメージセンサ３０に入力され、硬貨の表面全体から
光学的データを取得するようになっている。イメージセ
ンサ３０の出力は比率算出手段４０に入力され、イメー
ジセンサ３０で取得された硬貨全体のデータを複数の円
環領域に区分して、各円環領域毎に特徴量の存在する比
率ＲＳを算出する。算出された比率ＲＳは判断手段５０
に入力され、円環領域毎の比率を並べた円環パターン
を、予め金種毎に基準メモリ６０に記憶された基準パタ
ーンＲＰと比較して金種を判断し、判断結果ＤＲを出力
するようになっている。また、基準メモリ６０と判断手
段５０に関しては、比率算出手段４０によって算出され
た円環領域毎の比率ＲＳから、隣接する各円環領域の比
率の差を算出する差算出手段を設け、差算出手段によっ
て算出された比率の差を並べた差の円環パターンと、予
め金種毎に基準メモリに記憶された差の基準パターンと
を比較して金種を判断する判断手段とを設けるようにし
ても良い。
【０００９】次に各部の動作を説明する。図２は硬貨１
と、照射手段１０と、イメージセンサ３０との一構成例
を示しており、図３及び図４は他の構成例を示してい
る。
と、照射手段１０と、イメージセンサ３０との一構成例
を示しており、図３及び図４は他の構成例を示してい
る。
【００１０】図２の（Ａ）は平面図であり、同図（Ｂ）
は側面断面図であり、硬貨１はガラス等の透明材で成る
搬送路２上をベルト３に挾持されながら搬送される。搬
送路２の下方には光ファイバ群１１が硬貨１に対して円
環状に配設されており、硬貨１の表面全体に光ファイバ
群１１を介して、光を浅い角度で照射するようになって
いる。また、図３は多数の発光ダイオード１２を硬貨１
に対して円環状に配設した例であり、発光ダイオード１
２の発光によって、搬送される硬貨１の表面全体を浅い
角度で照射するようになっている。更に、図４は円管蛍
光灯１３を配設した例を示しており、これによっても硬
貨１の表面全体を浅い角度で照射することができる。
は側面断面図であり、硬貨１はガラス等の透明材で成る
搬送路２上をベルト３に挾持されながら搬送される。搬
送路２の下方には光ファイバ群１１が硬貨１に対して円
環状に配設されており、硬貨１の表面全体に光ファイバ
群１１を介して、光を浅い角度で照射するようになって
いる。また、図３は多数の発光ダイオード１２を硬貨１
に対して円環状に配設した例であり、発光ダイオード１
２の発光によって、搬送される硬貨１の表面全体を浅い
角度で照射するようになっている。更に、図４は円管蛍
光灯１３を配設した例を示しており、これによっても硬
貨１の表面全体を浅い角度で照射することができる。
【００１１】硬貨１の表面に浅い角度で光を照射する
と、図５に示すように水平部が暗部となり、垂直部が明
部となる。従って、硬貨１の表面を光学系２０を介して
イメージセンサ３０で撮像してエッジ抽出を行ない、２
値化すると、図６に示すような２値画像が得られる。な
お、図６では区分された円環の枠も示されている。この
ような２値画像は比率算出手段４０及び判断手段５０で
処理されるが、実際にはＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等のコ
ンピユータシステムで、硬貨搬送系からのタイミングセ
ンサの信号を入力してソフトウエア的に処理される。
と、図５に示すように水平部が暗部となり、垂直部が明
部となる。従って、硬貨１の表面を光学系２０を介して
イメージセンサ３０で撮像してエッジ抽出を行ない、２
値化すると、図６に示すような２値画像が得られる。な
お、図６では区分された円環の枠も示されている。この
ような２値画像は比率算出手段４０及び判断手段５０で
処理されるが、実際にはＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等のコ
ンピユータシステムで、硬貨搬送系からのタイミングセ
ンサの信号を入力してソフトウエア的に処理される。
【００１２】図７に示すフローチャートを参照して、本
発明の動作を説明する。先ず硬貨搬送系で搬送される硬
貨１の表面からの反射光を、光学系２０を介してイメー
ジセンサ３０で読取って比率算出手段４０で２値化し、
図６に示す如く得られた硬貨模様データをＲＡＭ内の記
憶部（図示せず）に記憶する（ステップＳ１）。すなわ
ち、搬送されて来る硬貨１が別途設けられたタイミング
センサによって検出されたとき、イメージセンサ３０に
より硬貨１の模様を読取り、記憶部に２値化して一旦取
込む。そして、記憶された内容から外径を判断して例え
ば５００円硬貨なら１１、１００円硬貨又は１０円硬貨
なら１０の円環領域にデータを区分する（ステップＳ
２）。図８は１〜Ｎの円環領域に区分した例を示してお
り、中心部は画像が安定しないという理由で除かれてい
る。次に、区分された各円環領域毎に黒画素（又は白画
素）の数を集計する（ステップＳ３）。例えば５００円
硬貨の場合第１の円環領域で、ある半径を基準として、
図８に示す如く角度５度毎に黒の画素数が幾つあるかを
みて１周、７２箇所の黒の画素数を集計する。この集計
を、第２から第１１の円環領域まで行なう（逆に白画素
の数を数えても良い）。
発明の動作を説明する。先ず硬貨搬送系で搬送される硬
貨１の表面からの反射光を、光学系２０を介してイメー
ジセンサ３０で読取って比率算出手段４０で２値化し、
図６に示す如く得られた硬貨模様データをＲＡＭ内の記
憶部（図示せず）に記憶する（ステップＳ１）。すなわ
ち、搬送されて来る硬貨１が別途設けられたタイミング
センサによって検出されたとき、イメージセンサ３０に
より硬貨１の模様を読取り、記憶部に２値化して一旦取
込む。そして、記憶された内容から外径を判断して例え
ば５００円硬貨なら１１、１００円硬貨又は１０円硬貨
なら１０の円環領域にデータを区分する（ステップＳ
２）。図８は１〜Ｎの円環領域に区分した例を示してお
り、中心部は画像が安定しないという理由で除かれてい
る。次に、区分された各円環領域毎に黒画素（又は白画
素）の数を集計する（ステップＳ３）。例えば５００円
硬貨の場合第１の円環領域で、ある半径を基準として、
図８に示す如く角度５度毎に黒の画素数が幾つあるかを
みて１周、７２箇所の黒の画素数を集計する。この集計
を、第２から第１１の円環領域まで行なう（逆に白画素
の数を数えても良い）。
【００１３】上述のようにして各円環領域毎の黒画素
（又は白画素）を集計した後、各円環領域毎に黒画素
（又は白画素）の比率Ｓｎを算出し、図９に示すような
円環パターンを求める（ステップＳ４）。すなわち、第
１の円環領域内での黒の集計値をその領域の全画素数
（５度毎の画素数の全体の数）で割って比率を出し、こ
れを第２から第１１の円環領域まで全て行なうのであ
る。図９の例では、比率Ｓｎは（黒画素／円環領域内に
ある半径上の全画素）で求めており、円環状領域内が真
っ黒であればＳｎ＝１．０であり、真っ白であればＳｎ
＝０．０となる。次に、上述のようにして求められた円
環パターンを、判断手段５０は基準メモリ６０に予め登
録されている全金種の基準パターンと比較し（ステップ
Ｓ５）、当該硬貨の金種を判断する（ステップＳ６）。
すなわち、比率Ｓｎを第１から第１１まで並べると１つ
の円環パターンができ、この円環パターンを金種毎に設
けられた基準パターンと比較し、どの金種のパターンに
一番類似するかを後述する計算により求め、その距離が
所定値以下ならその金種と判断する。
（又は白画素）を集計した後、各円環領域毎に黒画素
（又は白画素）の比率Ｓｎを算出し、図９に示すような
円環パターンを求める（ステップＳ４）。すなわち、第
１の円環領域内での黒の集計値をその領域の全画素数
（５度毎の画素数の全体の数）で割って比率を出し、こ
れを第２から第１１の円環領域まで全て行なうのであ
る。図９の例では、比率Ｓｎは（黒画素／円環領域内に
ある半径上の全画素）で求めており、円環状領域内が真
っ黒であればＳｎ＝１．０であり、真っ白であればＳｎ
＝０．０となる。次に、上述のようにして求められた円
環パターンを、判断手段５０は基準メモリ６０に予め登
録されている全金種の基準パターンと比較し（ステップ
Ｓ５）、当該硬貨の金種を判断する（ステップＳ６）。
すなわち、比率Ｓｎを第１から第１１まで並べると１つ
の円環パターンができ、この円環パターンを金種毎に設
けられた基準パターンと比較し、どの金種のパターンに
一番類似するかを後述する計算により求め、その距離が
所定値以下ならその金種と判断する。
【００１４】円環パターンと基準パターンとの類似度の
計算に関しては、識別ヒストグラムＸと予め設定した基
準ヒストグラムＹとのチエビシェフ距離、重み付チエビ
シェフ距離及び相関係数を識別関数として類似度を求め
る。すなわち、チエビシェフ距離は、
計算に関しては、識別ヒストグラムＸと予め設定した基
準ヒストグラムＹとのチエビシェフ距離、重み付チエビ
シェフ距離及び相関係数を識別関数として類似度を求め
る。すなわち、チエビシェフ距離は、
【００１５】
【数１】 であり、重み付きチエビシェフ距離は、
【００１６】
【数２】 である。なお、重みＷ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，…，Ｗｉ，
…，Ｗｎ）は評価パラメータａ，ｂの確率分布を正規分
布と仮定したときに、重なり度合いが最も小さくなるよ
うにマハラノビスの汎距離を用いて決定する。また、相
関係数は、
…，Ｗｎ）は評価パラメータａ，ｂの確率分布を正規分
布と仮定したときに、重なり度合いが最も小さくなるよ
うにマハラノビスの汎距離を用いて決定する。また、相
関係数は、
【００１７】
【数３】 で表わされる。
【００１８】判断手段５０は、上述では円環パターンを
基準パターンと比較するようになっているが、隣接する
各円環領域の比率の差を算出して判断するようにしても
良い。すなわち、図７のステップＳ４で黒画素（又は白
画素）の比率Ｓｎを求め、図１０に示すような円環パタ
ーン（比率Ｓ１〜Ｓ１１）を求めた後、隣接した円環領
域の比率の差ＨＬｎを算出する（ステップＳ１０）。図
１０に示すように、第１から第１１まで１１個の円環領
域Ｓ１〜Ｓ１１がある場合には、第１と第２の差，第２
と第３の差というように、隣接する円環領域についての
み比率の差を算出して１０個のデータが得られる。比率
の差ＨＬｎは比率Ｓｎに対して、
基準パターンと比較するようになっているが、隣接する
各円環領域の比率の差を算出して判断するようにしても
良い。すなわち、図７のステップＳ４で黒画素（又は白
画素）の比率Ｓｎを求め、図１０に示すような円環パタ
ーン（比率Ｓ１〜Ｓ１１）を求めた後、隣接した円環領
域の比率の差ＨＬｎを算出する（ステップＳ１０）。図
１０に示すように、第１から第１１まで１１個の円環領
域Ｓ１〜Ｓ１１がある場合には、第１と第２の差，第２
と第３の差というように、隣接する円環領域についての
み比率の差を算出して１０個のデータが得られる。比率
の差ＨＬｎは比率Ｓｎに対して、
【００１９】
【数４】ＨＬｎ＝Ｓｎ＋１−Ｓｎ で求められる。図１１はその様子を示しており、比率の
差ＨＬ１はＳ２−Ｓ１で求められ、比率の差ＨＬ２はＳ
３−Ｓ２で求められ、以下同様に数４に従って比率の差
ＨＬｎが求められる。この１０個のデータを順番に並べ
ると図１１に示すような差の円環パターンが作成され
る。この差の円環パターンを、金種毎に設けられた差の
基準パターンと比較し、上述と同様にチェビシェフの距
離を計算してどの金種に最も近いかを見て、更にその距
離がある値以下ならその金種と判断する（ステップＳ１
１，Ｓ６）。
差ＨＬ１はＳ２−Ｓ１で求められ、比率の差ＨＬ２はＳ
３−Ｓ２で求められ、以下同様に数４に従って比率の差
ＨＬｎが求められる。この１０個のデータを順番に並べ
ると図１１に示すような差の円環パターンが作成され
る。この差の円環パターンを、金種毎に設けられた差の
基準パターンと比較し、上述と同様にチェビシェフの距
離を計算してどの金種に最も近いかを見て、更にその距
離がある値以下ならその金種と判断する（ステップＳ１
１，Ｓ６）。
【００２０】ところで、図１２に示すような円環領域Ｃ
１〜Ｃ４に対して、黒画素の比率Ｓｎが全て０．５であ
る場合、比率Ｓｎによる円環パターンは図１３の（Ａ）
のようになる。また、図１４に示すような円環領域Ｃ１
〜Ｃ４に対しても、黒画素の比率Ｓｎが全て０．５とな
り、比率Ｓｎによる円環パターンは図１５の（Ａ）のよ
うになる。したがって、図１２の円環パターンと図１４
の円環パターンは同一であり、上記ステップＳ５の比較
では判別できないことになる。さらに、図１２のパター
ンに対して比率の差ＨＬｎを求めると、図１３の（Ｂ）
のように全て０．０となり、図１４のパターンに対して
比率の差ＨＬｎを求めると、図１５の（Ｂ）のように全
て０．０となる。したがって、図１２の円環パターンと
図１４の円環パターンは同一であり、上記ステップＳ１
０、Ｓ１１の比較では判別できないことになる。
１〜Ｃ４に対して、黒画素の比率Ｓｎが全て０．５であ
る場合、比率Ｓｎによる円環パターンは図１３の（Ａ）
のようになる。また、図１４に示すような円環領域Ｃ１
〜Ｃ４に対しても、黒画素の比率Ｓｎが全て０．５とな
り、比率Ｓｎによる円環パターンは図１５の（Ａ）のよ
うになる。したがって、図１２の円環パターンと図１４
の円環パターンは同一であり、上記ステップＳ５の比較
では判別できないことになる。さらに、図１２のパター
ンに対して比率の差ＨＬｎを求めると、図１３の（Ｂ）
のように全て０．０となり、図１４のパターンに対して
比率の差ＨＬｎを求めると、図１５の（Ｂ）のように全
て０．０となる。したがって、図１２の円環パターンと
図１４の円環パターンは同一であり、上記ステップＳ１
０、Ｓ１１の比較では判別できないことになる。
【００２１】このような問題を解決する手段として、図
１２及び図１４に示すような半径方向のラインＬを考え
ると、図１２のパターンと図１４のパターンとで差が生
じる。かかる原理に基づく本発明の他の例を以下に説明
する。
１２及び図１４に示すような半径方向のラインＬを考え
ると、図１２のパターンと図１４のパターンとで差が生
じる。かかる原理に基づく本発明の他の例を以下に説明
する。
【００２２】図１６はその構成例を図１に対応させて示
しており、イメージセンサ３０の出力信号は個数算出手
段７０に入力され、個数算出手段７０は硬貨全体のデー
タを複数の円環領域に区分すると共に、同一円環領域内
での所定角度毎の特徴量の個数を求め、この個数を全て
の円環領域について算出する。次段の変化量算出手段８
０は、各隣接する円環領域の同一角度における特徴量の
個数の差を変化量ＣＨとして、角度毎にかつ全ての隣接
円環領域にわたって算出する。また、変化量ＣＨは集計
手段９０に入力され、集計手段９０は変化量ＣＨを各同
一円環領域内で集計するようになっている。
しており、イメージセンサ３０の出力信号は個数算出手
段７０に入力され、個数算出手段７０は硬貨全体のデー
タを複数の円環領域に区分すると共に、同一円環領域内
での所定角度毎の特徴量の個数を求め、この個数を全て
の円環領域について算出する。次段の変化量算出手段８
０は、各隣接する円環領域の同一角度における特徴量の
個数の差を変化量ＣＨとして、角度毎にかつ全ての隣接
円環領域にわたって算出する。また、変化量ＣＨは集計
手段９０に入力され、集計手段９０は変化量ＣＨを各同
一円環領域内で集計するようになっている。
【００２３】次に図１７のフローチャートを参照して、
本発明の動作を説明する。ステップＳ１及びＳ２は図７
と同一であり、その説明を省略する。円環領域の区分を
行なって後、各円環領域内における所定角度毎の黒又は
白の画素数を個数算出手段７０で算出する（ステップＳ
２０）。例えば、ある半径を基準として５度毎の半径方
向における黒の画素数を各円環領域毎に算出すると、全
ての円環領域で各７２個のデータ（特徴量）が得られる
（７２個×１１円環）。図１８及び図１９は周方向ヒス
トグラムの作成を説明するための図であり、半径ｉ
（１、…、ｉ０−１、ｉ０、ｉ０＋１、…）上の各円環
領域（１、…、ｎ０−１、ｎ０、ｎ０＋１、…）内にお
ける黒画素数を算出する。図１９の（Ａ）は円環領域ｎ
０＋１についての黒画素数を、同図（Ｂ）は円環領域ｎ
０についての黒画素数を、同図（Ｃ）は円環領域ｎ０−
１についての黒画素数を、同図（Ｄ）は円環領域１につ
いての黒画素数をそれぞれ示している。また、図１８の
ａ〜ｄ部は円環領域ｎ０上のデータであり、図１９の
（Ａ）におけるデータＰ１〜Ｐ４にそれぞれ対応してい
る。
本発明の動作を説明する。ステップＳ１及びＳ２は図７
と同一であり、その説明を省略する。円環領域の区分を
行なって後、各円環領域内における所定角度毎の黒又は
白の画素数を個数算出手段７０で算出する（ステップＳ
２０）。例えば、ある半径を基準として５度毎の半径方
向における黒の画素数を各円環領域毎に算出すると、全
ての円環領域で各７２個のデータ（特徴量）が得られる
（７２個×１１円環）。図１８及び図１９は周方向ヒス
トグラムの作成を説明するための図であり、半径ｉ
（１、…、ｉ０−１、ｉ０、ｉ０＋１、…）上の各円環
領域（１、…、ｎ０−１、ｎ０、ｎ０＋１、…）内にお
ける黒画素数を算出する。図１９の（Ａ）は円環領域ｎ
０＋１についての黒画素数を、同図（Ｂ）は円環領域ｎ
０についての黒画素数を、同図（Ｃ）は円環領域ｎ０−
１についての黒画素数を、同図（Ｄ）は円環領域１につ
いての黒画素数をそれぞれ示している。また、図１８の
ａ〜ｄ部は円環領域ｎ０上のデータであり、図１９の
（Ａ）におけるデータＰ１〜Ｐ４にそれぞれ対応してい
る。
【００２４】上述のようにして求められた各円環領域内
における半径ｉ上の黒画素数は、変化量算出手段８０に
入力される。変化量算出手段８０は隣接円環領域の同一
角度における画素数の差（変化量）を算出する（ステッ
プＳ２１）。例えば、５度における第１及び第２の円環
領域の特徴量の差を変化量として算出し、続いて第２及
び第３、……、第１０及び第１１の差についても同様に
して求める。更に今度は、１０度における第１及び第２
の差、第２及び第３、……、第１０及び第１１の差を算
出する。隣接数は１０個あるが、それぞれに７２個の変
化量のデータが得られる。図２０〜図２２はその様子を
示しており、図２０の円環領域ｎ０のラインｉ０−１の
ａ部の黒画素数“２”及びラインｉ０＋１のｃ部の黒画
素数“２”は、それぞれ図２１の（Ｂ）に示され、円環
領域ｎ０＋１のラインｉ０−１のｂ部の黒画素数“４”
及びラインｉ０＋１のｄ部の黒画素数“３”は、それぞ
れ図２１の（Ａ）に示される。そして、各半径毎に隣接
領域の差ｈＳｉを、
における半径ｉ上の黒画素数は、変化量算出手段８０に
入力される。変化量算出手段８０は隣接円環領域の同一
角度における画素数の差（変化量）を算出する（ステッ
プＳ２１）。例えば、５度における第１及び第２の円環
領域の特徴量の差を変化量として算出し、続いて第２及
び第３、……、第１０及び第１１の差についても同様に
して求める。更に今度は、１０度における第１及び第２
の差、第２及び第３、……、第１０及び第１１の差を算
出する。隣接数は１０個あるが、それぞれに７２個の変
化量のデータが得られる。図２０〜図２２はその様子を
示しており、図２０の円環領域ｎ０のラインｉ０−１の
ａ部の黒画素数“２”及びラインｉ０＋１のｃ部の黒画
素数“２”は、それぞれ図２１の（Ｂ）に示され、円環
領域ｎ０＋１のラインｉ０−１のｂ部の黒画素数“４”
及びラインｉ０＋１のｄ部の黒画素数“３”は、それぞ
れ図２１の（Ａ）に示される。そして、各半径毎に隣接
領域の差ｈＳｉを、
【００２５】
【数５】 で求める。図２１の円環領域ｎ０について各隣接領域の
差ｈＳｉを求めると図２２の（Ａ）のようになり、円環
領域ｎ０−１について求めると同図（Ｂ）のようにな
る。
差ｈＳｉを求めると図２２の（Ａ）のようになり、円環
領域ｎ０−１について求めると同図（Ｂ）のようにな
る。
【００２６】この後、集計手段９０で同一円環領域内毎
に変化量を集計する（ステップＳ２２）。この集計は
に変化量を集計する（ステップＳ２２）。この集計は
【００２７】
【数６】 によって行なわれ、図２２の（Ａ）の総和は図２３のＱ
２で示され、図２２の（Ｂ）の総和は図２３のＱ１で示
される。図２３のパターンが変化量の円環パターンとな
るものであり、次に判断手段５０が変化量の円環パター
ンを変化量の基準パターンと比較する（ステップＳ２
３）。比較は前述と同様にチェビシェフの距離を計算
し、どの金種に最も近いかをみて、更にその距離がある
値以下ならその金種と判断する。
２で示され、図２２の（Ｂ）の総和は図２３のＱ１で示
される。図２３のパターンが変化量の円環パターンとな
るものであり、次に判断手段５０が変化量の円環パター
ンを変化量の基準パターンと比較する（ステップＳ２
３）。比較は前述と同様にチェビシェフの距離を計算
し、どの金種に最も近いかをみて、更にその距離がある
値以下ならその金種と判断する。
【００２８】上述の方法によれば、図１２のパターンに
関しては図１３の（Ｃ）に示す変化量の円環パターンと
なり、図１４のパターンに関しては図１５の（Ｃ）に示
す変化量の円環パターンとなるので、硬貨の金種を確実
に判断することができる。
関しては図１３の（Ｃ）に示す変化量の円環パターンと
なり、図１４のパターンに関しては図１５の（Ｃ）に示
す変化量の円環パターンとなるので、硬貨の金種を確実
に判断することができる。
【００２９】
【発明の効果】本発明によれば、硬貨の回転によって影
響を受けない円環領域のデータに基づいて識別するよう
にしているので、パターンの数も少なくて済み、硬貨識
別を短時間に行なうことができる。
響を受けない円環領域のデータに基づいて識別するよう
にしているので、パターンの数も少なくて済み、硬貨識
別を短時間に行なうことができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック構成図であ
る。
る。
【図２】硬貨のデータ取得の一構成例を示す図である。
【図３】硬貨のデータ取得の他の構成例を示す図であ
る。
る。
【図４】硬貨のデータ取得の更に他の構成例を示す図で
ある。
ある。
【図５】硬貨への光の照射によって明暗部が形成される
様子を示す図である。
様子を示す図である。
【図６】硬貨の２値画像の例を示す図である。
【図７】本発明の動作例を示すフローチャートである。
【図８】円環領域の区分の例を示す図である。
【図９】円環パターンの例を示す図である。
【図１０】円環パターンＳ１〜Ｓ１１の例を示す図であ
る。
る。
【図１１】差の円環パターンの例を示す図である。
【図１２】円環領域と画素の一例を示す図である。
【図１３】図１２のデータ処理を示す図である。
【図１４】円環領域と画素の一例を示す図である。
【図１５】図１４のデータ処理を示す図である。
【図１６】本発明の他の実施例を示すブロック構成図で
ある。
ある。
【図１７】図１６の動作例を示すフローチャートであ
る。
る。
【図１８】周方向ヒストグラムの作成を説明するための
図である。
図である。
【図１９】周方向ヒストグラムの作成を説明するための
図である。
図である。
【図２０】変化量の検出を説明するための図である。
【図２１】周方向ヒストグラムの例を示す図である。
【図２２】各半径毎に隣接領域の差を求める様子を示す
図である。
図である。
【図２３】変化量の円環パターンを示す図である。
１ 硬貨 ２ 搬送路 ３ ベルト １０ 照射手段 ２０ 光学系 ３０ イメージセンサ ４０ 比率算出手段 ５０ 判断手段 ６０ 基準メモリ ７０ 個数算出手段 ８０ 変化量算出手段 ９０ 集計手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−290786（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G07D 5/00 - 5/10
Claims (3)
- 【請求項１】 硬貨の表面の模様により陰影を生ずる角
度で、硬貨面の周囲から光を照射する照射手段と、前記
照射手段によって光が照射された硬貨の表面全体の反射
光を受光するイメージセンサと、前記イメージセンサに
よる前記硬貨全体のデータを複数の円環領域に区分して
前記円環領域毎に特徴量の存在する比率を算出する比率
算出手段と、前記比率算出手段によって算出された前記
円環領域毎の比率を並べた円環パターンを、予め金種毎
に記憶された基準パターンと比較して金種を判断する判
断手段とを備えたことを特徴とする硬貨識別装置。 - 【請求項２】 前記比率算出手段によって算出された前
記円環領域毎の比率から、隣接する前記各円環領域の比
率の差を算出する差算出手段を設け、前記判断手段が、
前記差算出手段によって算出された比率の差を並べた差
の円環パターンと、予め金種毎に記憶された差の基準パ
ターンとを比較して金種を判断するようになっている請
求項１に記載の硬貨識別装置。 - 【請求項３】 硬貨の表面の模様により陰影を生ずる角
度で、硬貨面の周囲から光を照射する照射手段と、前記
照射手段によって光が照射された硬貨の表面全体の反射
光を受光するイメージセンサと、前記イメージセンサに
よる前記硬貨全体のデータを複数の円環領域に区分する
と共に、同一円環領域内での所定角度毎の特徴量の個数
を求め、前記個数を前記全ての円環領域について算出す
る個数算出手段と、各隣接する前記円環領域の同一角度
における特徴量の個数の差を変化量として角度毎に、か
つ全ての隣接円環領域にわたって算出する変化量算出手
段と、前記変化量算出手段によって算出された変化量を
各同一円環領域内で集計する集計手段と、前記集計され
た変化量を並べた変化量の円環パターンと、予め金種毎
に記憶された変化量の基準パターンとを比較して金種を
判断する判断手段とを備えたことを特徴とする硬貨識別
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03185220A JP3107239B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | 硬貨識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03185220A JP3107239B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | 硬貨識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0628542A JPH0628542A (ja) | 1994-02-04 |
| JP3107239B2 true JP3107239B2 (ja) | 2000-11-06 |
Family
ID=16166983
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03185220A Expired - Fee Related JP3107239B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | 硬貨識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3107239B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3525360B2 (ja) * | 1994-05-19 | 2004-05-10 | ローレルバンクマシン株式会社 | 硬貨判別装置 |
| JP3359986B2 (ja) * | 1995-04-06 | 2002-12-24 | 沖電気工業株式会社 | 硬貨認識装置 |
| ES2155021B1 (es) * | 1999-04-21 | 2001-11-16 | Escandell Juan Munar | Dispositivo selector de monedas o fichas. |
| JP2001222732A (ja) | 2000-02-07 | 2001-08-17 | Yunirekku:Kk | 識別対象偏向装置 |
| JP2001258957A (ja) * | 2000-03-16 | 2001-09-25 | Denso Corp | ベッドモニタ装置 |
| JP2015225462A (ja) * | 2014-05-27 | 2015-12-14 | 株式会社横浜アートニクス | 判別装置、判別プログラムおよび判別方法 |
| KR101874928B1 (ko) | 2016-11-01 | 2018-07-05 | 주식회사 삼양사 | 저칼로리 커피 음료 조성물 |
-
1991
- 1991-06-28 JP JP03185220A patent/JP3107239B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0628542A (ja) | 1994-02-04 |
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