JP3718613B2

JP3718613B2 - Method and apparatus for determining coin authenticity based on image

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Publication number: JP3718613B2
Application number: JP35947599A
Authority: JP
Inventors: 寿之鍬田; 友幸佐々木
Original assignee: グローリー工業株式会社
Priority date: 1999-12-17
Filing date: 1999-12-17
Publication date: 2005-11-24
Anticipated expiration: 2019-12-17
Also published as: JP2001175911A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、表裏及び回転角自在で搬送されてくる硬貨に対して金種，真偽等を識別／判定する方法及び装置に関し、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
識別対象の硬貨の金種は、磁気センサの検出データ、撮像された画像データに基づいて計測した外径寸法，穴径寸法によって決定される。しかしながら、この段階では、硬貨の表裏は決定することができない。表裏の決定に対しては、画像イメージによる識別が必要となる。画像イメージによる識別，真偽判定に関連した第１の従来技術としては、例えば、正規の硬貨の標準画像イメージとの照合により硬貨を識別した後、更に類似硬貨のテンプレート（いわゆるロックテンプレート）と照合して真偽を判定するようにしたものがある。具体例としては、先ず、硬貨の画像を同心円からなるリング画像を切出し、圧縮正規化を行った後、画像データを回転させて、基準のテンプレートの画像データとの距離が近いものを選び、その値が所定値以下であれば、そのテンプレートの硬貨であると判断を行ない、その後、例えば日本の１０円硬貨と類似なものとしてある種のゲームコイン，類似外国貨について、専用にテンプンート（ロックテンプレート）を予め用意しておき、該当テンプンートに当てはめて、該当貨であるかどうかをチェックする。そして、たとえ１０円硬貨と照合度が良好であっても、上記チェックで類似硬貨のテンプレートにぴったりあうものは、類似硬貨として排除するようにしている。
【０００３】
この方法の問題点は、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならないということで、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生し、好ましいことではない。
【０００４】
第２の従来技術としては、例えば、特開平６−２３６４７２号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の二次元画像より硬貨の中心点を中心とする一定半径のリング画像を複数切出し、各リング画像毎に準備した基準テンプレートのデータに合わせる様に該当画像を圧縮、正規化する。これにより、テンプレートと対比照合ができる様になり、次にリング画像を所定角度ずつ回転させ基準テンプレートとの一致照合演算の最低値（一致最良値）を探し、この時の回転角を用いて、他のリング画像の一致照合演算値を設定値と比較し、正否の判断を行うものである。この発明は、最適な他のリング画像を選んではいるが、新貨が発行された場合には、著しい特徴値が得られるリングを選び直さなくてはならないという問題を抱えている。
【０００５】
第３の従来技術としては、特開平６−２３６４７１号「硬貨識別方法」に記載されたものがある。これは、硬貨の高密度画像から圧縮率の高いリング画像データを切出し、荒いピッチで１回転分の一致照合演算を行なって硬貨の回転角値を探し出し、次に当該硬貨の特徴を捉えた圧縮率の低い特徴エリア画像データを用いて、上記の回転角付近でさらに一致照合演算を行なって、演算値により正否の判断を行なうものである。この発明も前記第２の従来技術のものと同様に、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな硬貨或いは変造／偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題を抱えている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
画像イメージによって硬貨の金種，真偽等を識別／判定するようにしたものとしては、前記第１〜第３の技術が例として挙げられるが、前述したように、第１の技術では、ゲームコインや外国貨の専用テンプレートを予め用意しておく必要があるため、類似硬貨が出現するたびにロックテンプレートを用意しなくてはならず、商品化された識別装置に新たなロックテンプレートを追加するための人件費等の費用が発生するなどの欠点があった。さらに、新種の偽造硬貨などには実質上対応できないという問題があった。一方、前述の第２、第３の技術では、詳細画像として選んだ場所の画像データが同じで他の場所にもっと特徴がある模様を持った新たな類似硬貨或いは偽造硬貨があった場合には、その識別力は効果をなさないという問題があった。
【０００７】
本発明は上述のような問題に鑑みて成されたものであり、本発明の目的は、新たな類似硬貨や変造／偽造硬貨が現れてもロックテンプレート等を用いること無く当該硬貨の真偽等を判定することができると共に、少ない基本テンプレートのデータにより効果的に類似硬貨の識別を行なうことができる、画像イメージによる硬貨真偽判定方法及び装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、特に、類似した硬貨や変造／偽造硬貨を含む場合における画像イメージによる真偽等の判定方法及び装置に関するものであり、本発明の上記目的は、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理し、算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出した２次元のストライプ状サンプリングデータと、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別方法において、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによって達成される。
【０００９】
また、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して算出した硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段とを備え、前記サンプリングデータと識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像との類似度を算出し、前記硬貨を識別する硬貨識別機における真偽判定装置において、前記リング切出手段により切出されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求めると共に、前記最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを具備することによって達成される。
【００１０】
さらに、方法の発明に関しては、識別すべき硬貨の画像を取込装置で取込み、得られた画像信号をデジタル処理して硬貨画像の中心位置を算出すると共に少なくとも外径値を含む検出データから前記識別すべき硬貨の金種候補を特定し、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理すると共に当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮し且つ前記サンプリングデータの輝度値を当該金種候補の標準輝度値に変換して回転照合用サンプリングデータとし、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定し、次に、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、該回転照合用サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定するようにすることによっても達成される。
【００１１】
さらに、装置の発明に関しては、識別すべき硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段からの画像信号をデジタル処理して硬貨画像の少なくとも外径値及び中心位置を算出する外径計測中心位置算出手段と、前記中心位置を中心として前記硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出すリング切出手段と、前記サンプリングデータに対して輝度変化の急激な部分を強調処理するエッジ強調手段と、前記サンプリングデータを当該金種候補の標準画像データである基本テンプレート画像に合わせるようにデータ圧縮するデータ圧縮手段と、前記サンプリングデータの輝度値を当該金種の標準輝度値に変換する輝度変換手段と、前記エッジ強調手段，前記データ圧縮手段及び前記輝度変換手段により加工処理された当該サンプリングデータと前記基本テンプレート画像とを相対的に画像を回転させて、対応する画素同志の輝度差を総合してマッチング度を算出し、マッチング度が最良の回転位置を求め、該最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種及び表裏を確定する回転照合手段と、前記マッチング度が最良の回転位置を開始点として、前記加工処理されたサンプリングデータと前記基本テンプレート画像とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターンによって、前記確定された金種及び表裏の種類を確認すると共に前記識別すべき硬貨の少なくとも真偽を判定する真偽判定手段とを備えることによっても達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明は、識別硬貨全面の画像を取込み、リング状に切出した画像とテンプレート画像とを回転照合することにより類似度を演算して硬貨の種類や真偽を判定するものであるが、本発明では、リング状に切出した３６０度分の画像を所定の個数（回転角度毎）に分割して、一番類似している箇所（角度）を基点として、所定角度ずつ画像をずらしたときの基準テンプレートとのマッチング度を計算して、回転角に対するマッチング度のグラフを作成し、このグラフのパターンが正規のものと一致しているかによって、識別候補の金種・表裏の確認や真偽の判定を行なうようにしている。上記のようにしてグラフ化されたデータは、その硬貨特有の波形データとなり、正規の硬貨の波形データからその特徴量を抽出して登録しておけば、真偽の判定を含めて各種のチェックをを行うことができる。そのため、類似した外国貨や変造貨を専用のロックテンプレートを用いること無く排除できると共に、新たな外国貨や変造貨が現れても、上記グラフのパターンが一致しない限り、新たなデータ登録をすること無く排除できるようになる。
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明を適用した硬貨真偽判定装置の構成の一例をブロック図で示している。図１において、撮像手段２１は、硬貨全面を撮像してｘ−ｙ座標上に２次元の画像データを取込むための手段であり、２次元若しくは１次元のイメ−ジセンサと照明ユニットなどから構成される。
【００１５】
外径計測中心位置算出手段２２は、硬貨の外径計測と中心位置を算出する手段であり、フレームメモリ３１ｂに取込まれた画像データから、後述するｘ，ｙ方向の輝度ヒストグラムをヒストメモリ３１ａ上で作成し、各輝度ヒストグラムに基づいて硬貨の外径値と中心座標を算出すると共に、各画素の輝度データを２値化して穴径値（穴無しは０）を算出する。
【００１６】
リング切出手段２３は、硬貨の画像をリング状に切出す手段であり、上記算出した中心座標を中心として硬貨画像をリング状に切出し、ｘ方向（回転角θ方向），ｙ方向（半径Ｒ方向）の２次元配列データとして作業メモリ３１ｃに記憶する。エッジ強調手段２４は、硬貨の模様などの特徴部を強調する手段であり、切出した画像データに対して後述する微分処理を行ない、輝度変化の急激なエッジ部分を強調する。データ圧縮手段２５は、画像データを圧縮する手段であり、エッジ強調された画像データを当該金種候補の基本テンプレート（標準画像データ）と同サイズになるようにデータ圧縮する。上記基本テンプレート（当該金種の標準画像データ）は金種毎に予め基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶されおり、上記データ圧縮手段２５によるデータ圧縮率は金種に応じて決定される。
【００１７】
輝度変換手段２６は、センサーのばらつきや照明条件の変化等の影響を軽減して同一条件で認識可能とするため、各画素の輝度値を標準の輝度値に変換する手段であり、輝度変換用のテンプレートを用いて上記圧縮後の各画素データの輝度値を、輝度順位を対応させてテンプレートの輝度値に変換する。回転照合手段２７は、上記輝度変換後の画像データと照合用の基本テンプレートとの回転照合を行ない、標準画像との類似度を算出する手段であり、当該金種の各識別候補の表裏両方について各回転角度に於けるパターンマッチング値を算出し、回転照合結果格納メモリ３１ｆに格納する。
【００１８】
外部金種決定手段２８は、金種の識別，真偽判定等の対象となる硬貨の基準データを金種毎，表裏毎に予め設定して登録する手段であり、外径サイズ，穴の有無，材質などから当該金種を決定し、当該記憶手段に格納して登録する。本実施の形態では、輝度変換用の基本テンプレート（標準輝度データ），及び照合用の基本テンプレート（標準画像データ）を金種毎，表裏毎に設定し、標準輝度データ記憶手段３１ｄと基本テンプレート記憶手段３１ｅにそれぞれ記憶しておく。更に、外部金種決定手段２８では、後述する回転パターン波形に基づく真偽判定の際に使用する判定値（対象貨の特徴量）を、対象貨と類似する外部貨幣（外国貨やゲームコイン等）を考慮して金種毎，表裏毎に決定し、基本テンプレート記憶手段３１ｅに記憶しておく。
【００１９】
金種判定手段２９は、材質等を検出する磁気センサーの検出データとイメージ画像データに基づいて対象硬貨の金種などを判定する手段であり、本発明では、上記回転照合手段２７で求めた回転照合結果を基に、最良の回転位置に於けるマッチング度に基づいて金種と表裏を判定した後、回転照合時に描く軌跡（後述する回転パターン波形）をチェックし、その軌跡により少なくとも当該貨幣の真偽を判定するようにしている。
【００２０】
上述のような構成において、以下本発明の方法による処理例を図２のフローチャートに沿って詳細に説明する。
【００２１】
先ず、搬送される硬貨は表又は裏を上面にして撮像手段２１のイメージセンサ部を通過し、図３の画像例に示されるように、ｘ−ｙ座標上に２５６×２４０画素を１画面として硬貨の画像１が取込まれる。この入力画像１は１画素が約０．１３ｍｍ平方の高密度画像であり、ＡＤ変換により明るさを例えば２５６階調に分解して多値化され、明るさ（輝度）をＺ軸とする３次元データとしてフレームメモリ３１ｂに格納される（ステップＳ１）。
【００２２】
外径計測中心位置算出手段２２では、フレームメモリ３１ｂに格納された画像データ（データサイズとしては、２５６×２５６）から、ｘ，ｙの各方向でそれぞれ硬貨画像の検出境界が最大と最小である座標値を探し、その平均値を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）とし、また、上記最大と最小座標値の差を当該硬貨画像の外径値Ｄとして算出する。その際、背景ノイズ（隣接する硬貨や搬送ベルトの写り込み等）の影響を回避するため、次の方法で硬貨の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）と外径値Ｄを求める。
【００２３】
図４（Ａ）に示す入力画像１において、硬貨の搬送方向Ａに対して垂直な方向を水平方向ｘとした場合、水平方向ｘに対して、搬送ガイドの領域と搬送ベルトの領域とを除外した区間Ｖ_Ｌ−Ｖ_Ｒを検索範囲として設定する。また、垂直方向ｙに対しては、連続して搬送されてくる硬貨同士の接点エッジの影響が生じないように両端部の領域（例えば最小径の硬貨の半径の１／３〜１／４程度）を除外した区間Ｈ_Ｔ−Ｈ_Ｂを検索範囲として設定しておく。そして、各検索範囲内の画像データを用いて図４（Ｂ）及び（Ｃ）のように、垂直方向と水平方向の輝度ヒストグラムをそれぞれ作成してヒストメモリ３１ａに記憶する。ここで、垂直方向の輝度ヒストグラムＶhistとは、全ての水平方向のラインについて、１水平ラインに於ける区間Ｖ_Ｌ−Ｖ_Ｒ内の各画素値（輝度）の総和を水平ライン輝度として求め、求めた各水平ライン輝度を水平ラインの番号順に並べたものである。また、水平方向の輝度ヒストグラムHhistとは、全ての垂直方向のラインについて、１垂直ラインに於ける区間Ｈ_Ｔ−Ｈ_Ｂ内の各画素値の総和を垂直ライン輝度として求め、求めた各垂直ライン輝度を垂直ラインの番号順に並べたものである。
【００２４】
外径計測中心位置算出手段２２では、水平方向と垂直方向の各輝度ヒストグラムHhist，Ｖhistの中央付近からそれぞれ両側へ向かって硬貨画像２のエッジ部を検索し、検出した各エッジ部の中点（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴ，ＲＩＧＨＴの中点と、図４（Ｂ）中のＴＯＰ，ＴＡＩＬの中点）の座標を当該硬貨画像の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）として決定する。硬貨の外径値Ｄは、ベルト写り込み等の影響を受けない様、水平方向の外径値（図４（Ｃ）中のＬＥＦＴとＲＩＧＨＴの座標値の差）を用いる。
【００２５】
硬貨の穴径値については、次のようにして求める。外径計測中心位置算出手段２２では、先ず、入力画像１の全画素について次の数１に示す閾値Ｓｋと比較して２値化を行なう。
【数１】
Ｓｋ＝Ｉ_ＭＡＸＶ_ＭＩＮ＋Offset
但し、Ｉ_ＭＡＸＶ_ＭＩＮは最小の水平ライン輝度をもつライン（背景部分で最も暗い部分をもつライン）内の最大輝度（該１ライン内の最も明るい画素値）、
Offsetは調整値
【００２６】
例えば当該画素の輝度が閾値Ｓｋ以下であれば“１”（穴画素）、輝度が閾値を超えれば“０”（非穴画素）として、図５に示すように、入力画像１の全画素について２値化する。図６（Ａ）及び（Ｂ）は、穴を有する５円硬貨の２値化前後のイメージを示しており、入力画像１は、図６（Ａ）から図６（Ｂ）のように２値化される。続いて、図６（Ｂ）に示される２値化後の入力画像１において、図７に示すように硬貨画像２の中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）を中心とし、半径Ｉｒ（Ｉｒ＝対象硬貨の最大穴径＋α）の円内を穴画素評価領域として、その評価領域内に存在する値“１”をもつ画素の数をカウントし、このカウント値を穴径値ＩＲとする。
【００２７】
このようにして得られた外径値Ｄ，穴径値ＩＲ及び、図示されない金種を特定するための磁気センサの検出データに基づいて金種を特定し、予め準備してある各金種別の基本テンプレート（標準画像データ）の中から、当該特定金種のものを一致照合用の基本テンプレートとして選択する。識別結果としての金種候補はこの段階で決定されるが、金種が特定されただけであり、硬貨の表裏についてはこの段階では判明していないので、当該金種の基本テンプレートとしては表側と裏側の２個の基本テンプレートを選択する（ステップＳ２）。
【００２８】
次に、以下に示す方法によって、硬貨画像２のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分抽出し、半径Ｒ方向をＷｙ方向，回転角θ方向をＷｘ方向として展開した配列データから成る２次元のストライプ状サンプリングデータを得る。リング切出手段２３では、先ず、図８に示されるような切出しパラメータテーブルＴＢ１を用い、図９に示すように、中心座標＝（Ｃｘ，Ｃｙ），切出し基点（中心座標からの半径方向の切出し開始位置）＝ｒ，切出し幅（半径方向の切出し範囲）＝Ｗｙ，切出し長（円周方向の切出し範囲）＝Ｗｘをパラメータとして、硬貨画像のパターンを円周上に一定の抽出角度毎に３６０度分を抽出して２次元のストライプ状サンプリングデータとして切出し、図１０に示すように回転角θ方向をＸ軸，半径Ｒ方向をＹ軸として２次元の配列データＰＤＡＴＡに展開する。
【００２９】
例えば直径Ｄから５００円の硬貨を特定した場合、図８のテーブルＴＢ１から金種５００円に対する切出し起点ｒ＝６５，切出し幅Ｗｙ＝２０，切出し長Ｗｘ＝５１２として、リング状画像データＳＤＡＴＡをストライプ状にサンプリングして切出し、これを図１０に示すようにｒ（Ｗｙ）方向，θ（Ｗｘ）方向の２次元の配列データＰＤＡＴＡとする。このようなリング状画像データＳＤＡＴＡから２次元配列データＰＤＡＴＡへの展開は、硬貨画像の中心座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）として、例えば次の数２により極座標をユークリッド座標に変換することで行なう。なお、切出す際には、エッジ強調の処理時に３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を行なうため、半径方向については（ｒ−１）〜（ｒ＋Wｙ＋１）の間を対象として１画素ずつ余分に切出す。
【００３０】
【数２】
ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＳＤＡＴＡ（Ｐｘ＋Ｃｘ，Ｐｙ＋Ｃｙ）
但し、Ｐｘ＝ｒｉ×ｓｉｎθｊ、Ｐｙ＝ｒｉ×ｃｏｓθｊ，
ｒｉ＝ｉ＋（ｒ−１），θｊ＝ｊ×２π／Ｗｘ，
ｉ＝０〜（Ｗｙ−１），ｊ＝０〜（Ｗｘ−１）
【００３１】
このようにしてリング切出手段２３では、３６０度を含む特定角度（本例では３６０度）までのリング状画像データをストライプ状に切出して２次元の配列データとして適宜抽出する。５００円硬貨の例では、切出しされる画像にはＲ方向に２２個、θ方向に５１２個の画素が含まれる（ステップＳ３）。
【００３２】
エッジ強調手段２４では、切出し画像に対し、模様の特徴を強調するために、３×３画素の近傍領域に於けるｘ方向／ｙ方向の微分を行なう。このエッジ強調の処理方法としては、例えば公知の技術である「Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ」による３×３空間フィルタリングを用い、図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、変換前の画素データをＰＤＡＴＡ（ｉ、ｊ）とし、変換後の画素データをＧＤＡＴＡ（ｍ、ｎ）として、次の数３〜数５により輝度値を補正することによってエッジ部分を強調する。その際、ｘフィルタ，ｙフィルタとしては、例えば図１２（Ａ）及び（Ｂ）に示すような３×３のフィルタを用いる。
【００３３】
【数３】
ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数４】
ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ−１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ−１）−〔ＰＤＡＴＡ（ｉ−１，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ＋１）＋ＰＤＡＴＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）〕
【数５】
ＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）＝｜ΔｘＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜＋｜ΔｙＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）｜
【００３４】
なお、第０行，第Ｗｙ＋１行の各画素については微分和が計算できないので、結果として得られるＧＤＡＴＡ（ｍ，ｎ）の行列は、図１１（Ｂ）のようにＷｙ行，Ｗｘ列となる。このエッジ強調処理により、輝度の変化の急激な部分が浮き出た画像が得られる（ステップＳ４）。
【００３５】
次に、上記エッジ強調されたＷｙ行，Ｗｘ列のデータＧＤＡＴＡをテンプレート（当該金種の標準画像データ）と同サイズの行列になるようにデータ圧縮する。この圧縮率は金種により異なり、５００円硬貨の場合は、好ましくは１／８の圧縮率が適用され、図１３（Ａ）に示すように、ｘ軸方向に４画素，ｙ軸方向に２画素のデータ毎に平均輝度値を算出し、８画素のデータを１画素のデータに圧縮する。その結果、Ｗｙ＝２０行、Ｗｘ＝５１２列のデータＧＤＡＴＡが、図１３（Ｂ）に示すように、１０行、１２８列のデータＣＤＡＴＡに圧縮される（ステップＳ５）。
【００３６】
次に、センサーばらつき等の影響を軽減するため、標準輝度データが設定されている輝度変換用のテンプレート使用して、上記圧縮後のデータＣＤＡＴＡに対して輝度変換処理をする。図１４（Ａ）は対象画像の輝度分布の例で、図１４（Ｂ）はテンプレートの輝度分布の例をそれぞれ示している。以下に輝度変換の処理方法について図１５を参照して説明する。先ず、圧縮後のデータ（ａ）を輝度順に並び変えて、輝度順テーブル（ｂ）及び輝度順インデックステーブル（ｃ）を作成する。テーブル（ｃ）の要素は、対応するテーブル（ｂ）の要素のテーブル（ａ）内の位置（インデックス）である。次に、輝度順テーブル（ｂ）の各要素に対応する輝度順テーブル（ｄ）の要素を参照し、この値を輝度順インデックステーブル（ｃ）が指す位置、すなわち圧縮後のデータテーブル（ａ）内での位置に配置して、テーブル（ｅ）を作成する。その結果、圧縮後のデータ（ａ）は、基本テンプレートの輝度値（高い順）に変換される。図１６は、具体例を図１５に対応させて示しており、変換前のデータである圧縮後データ（ａ）は、結果としてデータ（ｄ）のように変換される。なお、輝度値が同じ場合、テンプレートの輝度に相当する値とする（ステップＳ６）。
【００３７】
このように上記ステップＳ３〜ステップＳ６の加工処理をして得た２次元のストライプ状サンプリングデータを対象として、識別候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像（以下、マッチング用テンプレートと言う）との一致照合演算を行なう。図１７は、５００円硬貨の生画像に対する加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを示している。一致照合の演算方法は、図１８（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、加工処理後のサンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとにおいて、対応する画素ｆｎとｔｎの輝度の差を全域に亘って求め、求めた各輝度差の絶対値の総和値Ｐｍを下記数６により算出し、当該回転角度に於けるパターンマッチング値とする。
【００３８】
【数６】
Ｐｍ＝Σ｜ｆｎ−ｔｎ｜
但し、ｎ＝１〜総画素数（＝圧縮後の配列データ数）
【００３９】
そして、サンプリングデータＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとを相対的に１周分回転させながら、各回転角度ごとに上記パターンマッチング値Ｐｍを求める。本例では、加工処理後のサンプリングデータは、ｘ方向（＝Ｒ方向）に１０行、ｙ方向（＝θ方向）に１２８列の配列データＩＤＡＴＡであり、回転ピッチを３６０／１２８度としてθ方向に一方の画像を回転させながら、すなわち上記配列データＩＤＡＴＡをｘ方向（若しくはマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡを−ｘ方向）に１画素（１列）ずつシフトしながら、上記パターンマッチング値Ｐｍの演算を１回転分に相当する回数（本例では１２８回）繰り返し、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍを回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ７）。
【００４０】
上記のパターンマッチング値Ｐｍが最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）の位置が、基本テンプレート画像との照合度が最良の回転位置となる。回転照合手段２７では、この最良の回転位置を当該金種の識別候補毎に表裏両方について算出し、上記の回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍと共に、回転結果格納メモリ３１ｆに記憶する（ステップＳ８）。
【００４１】
金種判定手段２９では、上記パターンマッチング値の最小値ｍｉｎ（Ｐｍ）が当該マッチング用テンプレートとの類似度の一番高い値（以下、ベストマッチング値PM-Bestと言う）であると判定し、このベストマッチング値PM-Bestに基づいて、識別対象の硬貨の金種と表裏をそれぞれ確定する。本例では、各識別候補の表裏毎に求めたベストマッチング値PM-Bestの中で最小のものに対応する基本テンプレート画像の金種の表／裏が，識別対象の硬貨の金種の表／裏として確定される（ステップＳ９）。
【００４２】
図１９は識別候補が４つある場合の例を示しており、同図を参照して複数の識別候補が存在する場合の上記ステップ６〜ステップＳ９の処理について説明する。圧縮後のサンプリングデータＣＤＡＴＡは、各識別候補の輝度変換用テンプレートを用いて当該テンプレートの輝度値に変換される。回転照合手段２７では、輝度変換データＩＤＡＴＡ１〜４と表裏のマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡ１〜４との回転照合演算を行ない、各識別候補毎，表裏毎にベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を求める。そして、各ベストマッチング値PM-Best１〜PM-Best４を基準値Ｓｂと比較し、ベストマッチング値が基準値Ｓｂ以下のものを同一パターンと判断し、金種及び表裏を確定する。
【００４３】
なお、ベストマッチング値PM-Bestが基準値Ｓｂを超える場合には当該硬貨をリジェクト貨と判定する。本来、硬貨画像の回転角値と回転演算の回転角度とが一致した場合にはベストマッチング値PM-Bestは０になる筈であるが、汚れた硬貨や粗いピッチで一致照合する場合には必ずしも０にならないので予め許容範囲を設けて上記基準値Ｓｂとしている。
【００４４】
以上のようにして確定した金種と表／裏は、基本テンプレート画像との輝度差の総和値に基づいて判断したものである。本発明では、ステップＳ１０以降の処理として、更に、上記ベストマッチング値PM-Bestの回転角位置（＝配列データのｘ方向のシフト位置）を開始点として、回転照合時の前記数６の演算結果である回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍを用い、リング画像（サンプリングデータ）とマッチング用テンプレート（正規の硬貨の標準の画像）とが所定回転角度ずれたときのマッチング度のパターン（以下、「回転パターン」と言う）によって、上記確定された金種及び表裏の正当性を確認すると共に、当該硬貨の真偽を判定する。
【００４５】
以下、ステップＳ１０以降の、回転パターンによる金種，真偽等の判定処理について具体例を示して詳細に説明する。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１３の手順の説明については後述する。
【００４６】
５００円硬貨の場合の例を示すと、前述の回転照合による演算の結果、１２８個のマッチング値Ｐｍが回転結果格納メモリ３１ｆに記憶されている。この１２８個のマッチング値Ｐｍ（本例では、輝度差の総和値）は、類似度の１番高い回転位置でのマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestであり、ベストマッチング値PM-Best以降の各回転角度に於けるマッチング値Ｐｍは、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、一方の画像を１ピッチずつθ方向にずらしたときの値である。
【００４７】
例えば、対象硬貨と同一のテンプレート同士で回転照合を行なえば、照合度が最良の回転位置から所定回転角度ずらしたある回転角度に於けるマッチング値としてはその硬貨特有のデータとなり、そのデータを波形にすることで、硬貨の特徴を抽出することができる。このことを利用して、正常硬貨同士を回転させたときの各マッチング値Ｐｍが成す波形と、識別対象貨と正常硬貨とが成す波形とを照合すれば、類似硬貨や変造硬貨であっても高精度で判別可能になる。その際、識別対象物と正常硬貨とが成す波形の全てをチェックするのではなく、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出し、その距離が正常硬貨の範囲に入っているか否かをチェックして真偽判定を行なうようにすれば、少ないデータで効果的に類似硬貨の鑑別を行なうことが可能となる。
【００４８】
図２０は、縦軸をマッチング値Ｐｍ，横軸を回転数Ｒｎとして、日本の流通硬貨である５００円硬貨の一方の面に於ける波形（各回転数毎のマッチング値Ｐｍの軌跡）をグラフで示している。本例は、回転ピッチを３６０度／１２８＝約２．８度として、５００円硬貨の裏の基本テンプレート画像同士を相対的に１２８回（１回転）回転させたときのマッチング値Ｐｍが成す軌跡をグラフで表したものであり、起点（回転数＝０）のマッチング値Ｐｍがベストマッチング値PM-Bestである。縦軸のマッチング値は、汚れや摩耗を考慮して許容範囲を＋α（本例ではα≒３００００）として図示している。以下、当該金種の硬貨が回転照合時に描く軌跡を「マッチング軌跡」又は「回転パターン波形」と言う。
【００４９】
図２１は、５００円硬貨と外径等が類似する外国貨のマッチング軌跡であり、図２１（Ａ）が韓国５００ウォン、同図（Ｂ）がミャンマー１チャット、同図（Ｃ）がイラン５０リアルのマッチング軌跡をそれぞれ示している。これらの例に示されるように、マッチング軌跡は、各硬貨毎に異なる波形となり、流通貨幣が成す波形をチェックすることで、類似硬貨と区別することができる。
【００５０】
このように自己金種が回転照合時に描く軌跡により、特定回転角における特徴量をチェック（例えば、ベストマッチング値からの距離を検査）すれば、当該硬貨の真偽判定を行なうことができる。上記特徴量は、取扱いの対象となる流通硬貨の特徴量（判定値）であり、類似硬貨等の特徴データを登録しておく必要は無い。例えば、５００円硬貨特定面を例とすると、図２２中の▲１▼〜▲７▼に示すように複数の特定角度をチェック箇所として設け、各チェック箇所での判定値として、例えば、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を設定しておき、これらの判定値ＰＬ１〜ＰＬ７を基に真偽の判定と最終的な金種，表裏の判定を行なう。
【００５１】
５００裏面の場合の一例を示すと、特定角度の位置を示す回転数をZone値として、各Zone値の判定値（上記距離ＰＬ）を図２３のようにテーブルTB-B500に設定しておく。そして、金種判定手段２９では、Zone値＝ＸＸでのサンプリングデータとマッチング用テンプレートとのマッチング値をZoneＸＸ，ベストマッチング値をPM-Bestとして、図２２中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する下記数７〜数１３の判定式を全て満足した場合に、当該硬貨が正常硬貨であると判定する。
【００５２】
【数７】
Zone１０−PM-Best ＞４２０００
【数８】
Zone３２−PM-Best ＞６３００
【数９】
Zone５６−PM-Best ＞４１０００
【数１０】
Zone６４−PM-Best ＞１９００
【数１１】
Zone７３−PM-Best ＞４１０００
【数１２】
Zone９７−PM-Best ＞５０００
【数１３】
Zone１２０−PM-Best ＞４１０００
【００５３】
図２３に示されるテーブルは金種の表裏毎に用意され、図２４（Ａ）及び（Ｂ）は、日本の流通硬貨である１０円硬貨の表と裏のテーブルTB-F10，TB-B10の例である。また、図２５（Ａ）は１０円硬貨の表のマッチング軌跡、図２５（Ｂ）は１０円硬貨の裏のマッチング軌跡を示している。そして、図２６は１０円硬貨と外径等が類似する外国貨の裏側のマッチング軌跡であり、図２６（Ａ）がゲームコイン１、同図（Ｂ）がゲームコイン２、同図（Ｃ）が外国貨１、同図（Ｄ）が外国貨２のマッチング軌跡をそれぞれ示している。１０円硬貨を例とした場合は、図２５（Ａ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の表の判定式が下記数１４から数２０となり、図２５（Ｂ）中の▲１▼〜▲７▼のチェック個所に対応する１０円硬貨の裏の判定式が下記数２１から数２７となる。
【００５４】
【数１４】
Zone９−PM-Best ＞９０００
【数１５】
Zone１６−PM-Best ＞１２５００
【数１６】
Zone２８−PM-Best ＞１５０００
【数１７】
Zone６４−PM-Best ＞９０００
【数１８】
Zone８３−PM-Best ＞１２０００
【数１９】
Zone１０１−PM-Best ＞１５５００
【数２０】
（Zone１２０−PM-Best）＋（Zone９−PM-Best）＞２００００
【００５５】
【数２１】
Zone４−PM-Best ＞３０００
【数２２】
Zone１９−PM-Best ＞１１０００
【数２３】
Zone３５−PM-Best ＞５０００
【数２４】
Zone６４−PM-Best ＞９０００
【数２５】
Zone９５−PM-Best ＞５０００
【数２６】
Zone１０５−PM-Best ＞９０００
【数２７】
（Zone１２４−PM-Best）＋（Zone４−PM-Best）＞５０００
【００５６】
このように、各国の類似硬貨や類似コインは、回転パターン波形が異なっているので、所定角度毎に回転させたときに得た各マッチング値のパターンのパターンマッチングを行えば、従来のようなロックテンプレートを特別に用意すること無く、変造／偽造硬貨のチェックを含めて真偽の判定を高精度で行なうことができる。
【００５７】
上記回転パターンによる金種，真偽等の判定処理を図２のフローチャートに沿って説明する。金種判定手段２９では、前記ステップＳ９において、回転数毎のパターンマッチング値Ｐｍとベストマッチング値PM-Bestとを求めて、識別対象の硬貨の金種の表／裏を確定した後、以下の処理をする。
【００５８】
金種判定手段２９では、先ず、ベストマッチング値PM-Bestにより、取込み画像と基本テンプレート画像との位相ズレを計算する。本例では、取込み画像をストライプ状のサンプリングデータとした後、回転数（回転角度）毎のパターンマッチング値Ｐｍの配列データとしており、この判定対象の配列データにおいてベストマッチング値PM-Bestを基点とすることで、前記ステップＳ９において確定した当該金種の正規の配列データのデータ順序と合わせる（ステップＳ１０）。
【００５９】
続いて、ベストマッチング値PM-Bestの位置を基点に、回転パターンの軌跡を抽出する。具体例としては、上記正規の配列データは、正規の硬貨の基準テンプレートを回転させて得たパターンマッチング値Ｐｍの配列データであり、本例では、図２３及び図２４のような特徴量を抽出した判定用テーブルが配列データに相当する。この場合、回転パターンの軌跡の抽出は、判定用テーブルに示される各Zone値（判定個所の回転数）に対応するパターンマッチング値Ｐｍを、判定対象の配列データから抽出することで行われる（ステップＳ１１）。
【００６０】
次に、ベストマッチング値PM-Bestから特定角度までの距離を算出する。例えば、図２２の例では、ベストマッチング値PM-Bestから当該チェック箇所でのマッチング値Ｐｍ＋許容値αまでの距離ＰＬ１〜ＰＬ７を算出する（ステップＳ１２）。そして、算出した特定角度までの距離を正規の距離（判定用テーブルに示される判定値）と比較することで、確定済みの金種，表裏を確認すると共に真偽を判定する。すなわち、複数の特定角度位置におけるマッチング度を正規のものと比較し、適正な値であれば、確定済みの金種，表裏が正当であると判定し、許容範囲外であれば、正規のものとは異なる硬貨であると判定する。なお、前記ステップＳ９の処理において、確定済みの金種，表裏の候補が複数存在して特定できていなかった場合には、正規の硬貨であればこの時点で金種，表裏が特定される（ステップＳ１３）。
【００６１】
なお、上述した実施の形態では、各加工処理の手順についてフローチャートを用いて時系列に説明したが、加工処理の順番はフローチャートの順番に限るものではない。また、日本の流通硬貨を識別対象として説明したが、識別対象とする硬貨は、日本の流通硬貨に限るものではない。また、類似硬貨や偽造貨については、回転パターンの特徴量（判定値）を用意しない場合を例として説明したが、例えば発見された偽造貨の回転パターンの特徴量を設定しておけば、当該偽造貨を認識した場合に警報等により犯罪行為を通知することが可能となる。また、撮像手段により一方の面を撮像して処理する形態を例として説明したが、硬貨の表裏両方の面を撮像して処理する形態としても良く、その場合は、例えば透明部材から成る搬送路の面の上下に撮像手段の撮像部を対向設置し、それぞれの撮像手段からの入力画像データに基づいてデータ加工等の処理を並行して行ない、表裏両方を検査して真偽等を判定する形態となる。
【００６２】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、基本テンプレート画像との回転照合により探し出したマッチング度が最良の値によって候補の金種を見つけ出した後、類似硬貨かどうかの判定に所定角度毎に回転させたときにできるマッチング値のパターンを用いてパターンマッチングを行なうようにしたので、新たな類似硬貨や新種の変造／偽造硬貨などに対しても、上記パターンが一致しない限り、当該硬貨の真偽等を確実に判定することができる。また、ロックテンプレートを特別に用意することが無くなり、新たな類似硬貨や偽造硬貨が現れたときにも、それらの硬貨のデータをテンプレートとして登録する必要が無いので、テンプレートなどの鑑別用データの管理が容易になると共に、少ないデータを基に効果的に類似硬貨等の識別を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る硬貨真偽判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明に於ける処理例を説明するためのフローチャートである。
【図３】フレームメモリに取込まれた硬貨画像の一例を模式的に示す図である。
【図４】硬貨の外径値及び中心位置の算出方法を説明するための図である。
【図５】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第１の図である。
【図６】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第２の図である。
【図７】硬貨の穴径値の算出方法を説明するための第３の図である。
【図８】リング画像の切出し方法を示す図である。
【図９】リング画像の切出しパラメータテーブルの一例を示す図である。
【図１０】リング画像の切出し後のデータ配列を示す図である。
【図１１】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第１の図である。
【図１２】硬貨画像の特徴部のエッジ強調処理を説明するための第２の図である。
【図１３】画像データの圧縮処理を説明するための図である。
【図１４】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第１の図である。
【図１５】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第２の図である。
【図１６】標準輝度への輝度変換処理を説明するための第３の図である。
【図１７】加工処理後の硬貨画像及び基本テンプレートの例を示す図である。
【図１８】基本テンプレートとの回転照合処理を説明するための図である。
【図１９】複数の識別候補がある場合の金種及び表裏の確定方法を説明するための図である。
【図２０】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２１】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の一例を示す図である。
【図２２】回転パターン波形の検査による金種，真偽の判定方法を説明するための図である。
【図２３】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの一例を示す図である。
【図２４】回転パターン波形の検査に用いるテーブルの他の例を示す図である。
【図２５】同一金種の流通硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【図２６】類似硬貨同士を回転させたときの各マッチング値が成す波形の他の例を示す図である。
【符号の説明】
１高密度画像
２硬貨画像
２１撮像手段
２２外径計測中心位置算出手段
２３リング切出手段
２４エッジ強調手段
２５データ圧縮手段
２６輝度変換手段
２７回転照合手段
２８外部金種決定手段
２９金種判定手段
３１ａヒストメモリ
３１ｂフレームメモリ
３１ｃ作業メモリ
３１ｄ標準輝度データ記憶手段
３１ｅ基本テンプレート記憶手段
３１ｆ回転照合結果格納メモリ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for identifying / determining the denomination, authenticity, etc., of coins that are conveyed front and back and at a freely rotatable angle, and in particular, an image image in the case where similar coins and counterfeit / fake coins are included. It is related with the determination method and apparatus of authenticity etc. by.
[0002]
[Prior art]
The denomination of the coin to be identified is determined by the outer diameter dimension and hole diameter dimension measured based on the detection data of the magnetic sensor and the captured image data. However, at this stage, the inside and outside of the coin cannot be determined. For the determination of the front and back, it is necessary to identify by image. As a first related art related to identification by image image and true / false determination, for example, after identifying a coin by collation with a standard image image of a regular coin, further collation with a similar coin template (so-called lock template) And there is something that judges true or false. As a specific example, first, a ring image consisting of concentric circles is cut out from a coin image, compression normalization is performed, and then the image data is rotated to select one that is close to the image data of the reference template. If the value is less than or equal to a predetermined value, the coin is judged to be a coin of the template, and then, for example, certain game coins and similar foreign coins that are similar to Japanese 10-yen coins are dedicated to the template (lock template). ) Is prepared in advance and applied to the corresponding template to check whether it is the corresponding currency. Even if the matching degree with the 10-yen coin is good, the coin that exactly matches the template of the similar coin in the above check is excluded as a similar coin.
[0003]
The problem with this method is that a lock template must be prepared each time a similar coin appears, which incurs labor costs and other costs for adding a new lock template to a commercialized identification device. However, it is not preferable.
[0004]
As the second prior art, for example, there is one described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-236472 “Coin Identification Method”. In this method, a plurality of ring images having a fixed radius centered on the center point of the coin are cut out from the two-dimensional image of the coin, and the corresponding image is compressed and normalized so as to match the data of the reference template prepared for each ring image. As a result, the template can be compared and matched, and then the ring image is rotated by a predetermined angle to find the lowest value (match best value) of the matching and matching calculation with the reference template, and using the rotation angle at this time, The match verification operation value of the other ring image is compared with a set value to determine whether it is correct or not. The present invention selects another optimal ring image, but has a problem that when a new coin is issued, a ring that can obtain a remarkable characteristic value must be selected again.
[0005]
As a third prior art, there is one described in JP-A-6-236471 “Coin identification method”. This is to extract ring image data with a high compression rate from a high-density image of a coin, perform a matching check for one rotation at a rough pitch, find the rotation angle value of the coin, and then compress the characteristics of the coin Using the feature area image data with a low rate, a matching check operation is further performed in the vicinity of the rotation angle, and the correctness is determined based on the calculated value. In the present invention, similar to the second prior art, there was a new coin or a falsified / counterfeit coin having the same image data at a place selected as a detailed image and having a pattern more characteristic in another place. In some cases, it has the problem that its discriminatory power is ineffective.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
As examples of identifying / determining the denomination, authenticity, etc. of coins based on image images, the first to third techniques can be cited as examples. As described above, the first technique uses a game. Since it is necessary to prepare a special template for coins and foreign coins in advance, a lock template must be prepared each time a similar coin appears, and a new lock template is added to the commercialized identification device. There were drawbacks such as incurring labor costs. In addition, there is a problem that it cannot practically handle new types of counterfeit coins. On the other hand, in the second and third techniques described above, when there is a new similar coin or a counterfeit coin with the same image data at the place selected as the detailed image and a pattern with more characteristics in the other place. There was a problem that its discriminatory power was not effective.
[0007]
The present invention has been made in view of the above-described problems, and the object of the present invention is to authenticate the coin without using a lock template or the like even if a new similar coin or a forged / forged coin appears. It is an object of the present invention to provide a method and apparatus for determining whether a coin is true or false based on an image image, in which similar coins can be identified effectively with a small amount of basic template data.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The present invention particularly relates to a determination method and apparatus for authenticity based on an image image when similar coins and counterfeit / fake coins are included, and the above object of the present invention should be identified with respect to the invention of the method. Two-dimensional striped sampling data obtained by capturing a coin image with a capture device, digitally processing the obtained image signal, and extracting the calculated coin image pattern on the circumference by 360 degrees at a certain extraction angle; Calculating a similarity with a basic template image that is standard image data of a candidate coin for identification, and in the coin identifying method for identifying the coin, the sampling data and the basic template image are rotated relative to each other. The matching level is calculated by summing up the luminance differences between the corresponding pixels, and the rotation position with the best matching degree is obtained, and the map at the best rotation position is calculated. Determining the denomination and front and back based on the ching degree, and then the pattern of the matching degree when the sampling data and the basic template image are deviated from each other by a predetermined rotation angle starting from the rotation position with the best matching degree This is achieved by confirming the determined denomination and front / back type and determining at least the authenticity of the coin to be identified.
[0009]
Further, regarding the invention of the apparatus, an image pickup means for picking up a coin to be identified, and a pattern of a coin image calculated by digitally processing an image signal from the image pickup means is 360 degrees on a circumference at every fixed extraction angle. A ring cutting means for extracting and cutting out as two-dimensional striped sampling data, calculating a similarity between the sampling data and a basic template image that is standard image data of identification candidate coins, In the authenticity determination device in the coin discriminator for discriminating, by rotating the image relative to the sampling data cut out by the ring cutout means and the basic template image, the luminance difference between corresponding pixels is integrated. The degree of matching is calculated to obtain the rotational position with the best matching degree, and based on the matching degree at the best rotational position. The confirmation by the rotation matching means for determining the denomination and the front and back, and the pattern of the matching degree when the sampling data and the basic template image are deviated from each other by a predetermined rotation angle starting from the rotation position with the best matching degree. This is achieved by confirming the denominations and the types of the front and back sides, and authenticating / determining means for determining at least the authenticity of the coin to be identified.
[0010]
Further, regarding the invention of the method, the image of the coin to be identified is captured by the capturing device, the obtained image signal is digitally processed to calculate the center position of the coin image, and at least from the detection data including the outer diameter value. Identifying a denomination candidate of a coin to be identified, extracting the pattern of the coin image by 360 degrees at a certain extraction angle on the circumference around the center position, and cutting out as two-dimensional striped sampling data; The sampling data is subjected to emphasis processing for a portion where the luminance change is abrupt, and the data is compressed to match the basic template image that is the standard image data of the denomination candidate, and the luminance value of the sampling data is set to the denomination candidate. Converted into standard luminance values to obtain rotation verification sampling data, and the rotation verification sampling data and the basic template image Rotate the image relative to each other, calculate the matching degree by summing up the luminance differences between the corresponding pixels, find the rotation position with the best matching degree, and based on the matching degree at the best rotation position Next, the denomination and the front and back are determined, and then, with the rotation position having the best matching degree as a starting point, the matching data when the rotation matching sampling data and the basic template image are deviated by a predetermined rotation angle It is also achieved by checking the determined denomination and front / back type and determining at least the authenticity of the coin to be identified.
[0011]
Further, regarding the invention of the apparatus, an imaging means for imaging a coin to be identified, and an outer diameter measurement center position calculation for calculating at least an outer diameter value and a center position of the coin image by digitally processing an image signal from the imaging means. Means, a ring cutout means for extracting the pattern of the coin image centering on the center position by 360 degrees at a certain extraction angle on the circumference and cutting it out as two-dimensional striped sampling data, and the sampling data Edge emphasizing means for emphasizing a sharp change in luminance, data compression means for compressing the sampling data so as to match the basic template image that is standard image data of the denomination candidate, and the sampling data Brightness conversion means for converting the brightness value of the denomination into a standard brightness value of the denomination, the edge enhancement means, and the data compression The sampling data processed by the stage and the brightness converting means and the basic template image are relatively rotated to calculate the matching degree by combining the brightness differences of the corresponding pixels. Rotation verification means for obtaining the best rotational position and determining the denomination and front and back based on the degree of matching at the best rotational position, and the processing with the matching degree as the starting point. Authenticity for determining at least the authenticity of the coin to be identified while confirming the determined denomination and front / back type according to the pattern of matching degree when the sampling data and the basic template image are deviated by a predetermined rotation angle It is also achieved by including a determination means.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In the present invention, the image of the entire surface of the identification coin is taken in, and the type and authenticity of the coin are determined by calculating the similarity by rotating and collating the image cut out in a ring shape with the template image. Then, a 360-degree image cut out in a ring shape is divided into a predetermined number (for each rotation angle), and the reference when the image is shifted by a predetermined angle with the most similar part (angle) as a base point Calculate the degree of matching with the template, create a graph of the degree of matching against the rotation angle, check the denomination and front / back of the identification candidate, and determine authenticity depending on whether the pattern of this graph matches the regular one To do. The data graphed as described above becomes waveform data peculiar to the coin, and if the feature amount is extracted from the regular coin waveform data and registered, various checks including true / false judgments are made. Can do. Therefore, similar foreign currency and altered coins can be excluded without using a dedicated lock template, and even if new foreign currency or altered currency appears, new data registration should be performed as long as the pattern of the above graph does not match. It can be eliminated without any problems.
[0013]
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0014]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a coin authenticity determination device to which the present invention is applied. In FIG. 1, an image pickup means 21 is a means for picking up an image of the entire surface of a coin and taking in two-dimensional image data on xy coordinates, and comprises a two-dimensional or one-dimensional image sensor and an illumination unit. Is done.
[0015]
The outer diameter measurement center position calculating means 22 is a means for calculating the outer diameter of the coin and calculating the center position. From the image data taken in the frame memory 31b, a luminance histogram in the x and y directions, which will be described later, is stored in the histogram memory 31a. The outer diameter value and center coordinates of the coin are calculated based on each luminance histogram, and the luminance data of each pixel is binarized to calculate the hole diameter value (0 for no hole).
[0016]
The ring cutout means 23 is a means for cutting out a coin image in a ring shape, cutting out a coin image in a ring shape around the calculated center coordinates, and x direction (rotation angle θ direction), y direction (radius R). Direction) is stored in the work memory 31c. The edge emphasizing means 24 is a means for emphasizing a characteristic portion such as a coin pattern, and performs a later-described differentiation process on the cut-out image data to emphasize an edge portion having a sharp luminance change. The data compression means 25 is a means for compressing image data, and compresses the edge-enhanced image data so that it has the same size as the basic template (standard image data) of the denomination candidate. The basic template (standard image data of the denomination) is stored in advance in the basic template storage unit 31e for each denomination, and the data compression rate by the data compression unit 25 is determined according to the denomination.
[0017]
The luminance conversion means 26 is a means for converting the luminance value of each pixel into a standard luminance value in order to reduce the influence of sensor variations, changes in illumination conditions, and the like so that it can be recognized under the same conditions. Using the template, the luminance value of each compressed pixel data is converted into the template luminance value in correspondence with the luminance order. The rotation collation means 27 is a means for performing the rotation collation between the luminance-converted image data and the basic template for collation, and calculating the degree of similarity with the standard image, for both the front and back of each identification candidate of the denomination. The pattern matching value at each rotation angle is calculated and stored in the rotation verification result storage memory 31f.
[0018]
The external denomination determining means 28 is a means for presetting and registering reference data of coins subject to denomination identification, authenticity determination, etc. for each denomination and for each front and back, and the outer diameter size, presence / absence of a hole The denomination is determined from the material, etc., stored in the storage means and registered. In the present embodiment, a basic template for luminance conversion (standard luminance data) and a basic template for verification (standard image data) are set for each denomination and front and back, and the standard luminance data storage unit 31d and the basic template storage are set. Each is stored in the means 31e. Further, in the external denomination determining means 28, an external currency similar to the target currency (foreign currency, game coin or the like) is used as a determination value (feature amount of the target currency) used in authenticity determination based on a rotation pattern waveform to be described later. ) Is determined for each denomination and for each front and back, and stored in the basic template storage means 31e.
[0019]
The denomination determining means 29 is a means for determining the denomination of the target coin based on the detection data of the magnetic sensor for detecting the material and the like and the image image data. In the present invention, the rotation determined by the rotation collating means 27 is used. After determining the denomination and front / back based on the matching result at the best rotational position based on the matching result, the trajectory (rotation pattern waveform to be described later) drawn at the time of the rotational collation is checked, The authenticity is judged.
[0020]
In the configuration as described above, a processing example according to the method of the present invention will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
[0021]
First, the coins to be conveyed pass through the image sensor unit of the imaging means 21 with the front or back as the upper surface, and as shown in the image example of FIG. 3, 256 × 240 pixels are taken as one screen on the xy coordinates. Coin image 1 is captured. This input image 1 is a high-density image in which one pixel is about 0.13 mm square, and the brightness is decomposed into, for example, 256 gradations by AD conversion to be multi-valued, and the brightness (luminance) is 3 as the Z axis. It is stored in the frame memory 31b as dimension data (step S1).
[0022]
In the outer diameter measurement center position calculation means 22, the detection boundary of the coin image is maximum and minimum in each of the x and y directions from the image data (the data size is 256 × 256) stored in the frame memory 31b. The coordinate value is searched, the average value is set as the center coordinate (Cx, Cy) of the coin image, and the difference between the maximum and minimum coordinate values is calculated as the outer diameter value D of the coin image. At this time, in order to avoid the influence of background noise (such as reflection of adjacent coins or conveyance belts), the center coordinates (Cx, Cy) and the outer diameter value D of the coins are obtained by the following method.
[0023]
In the input image 1 shown in FIG. 4A, when the direction perpendicular to the coin conveyance direction A is the horizontal direction x, the conveyance guide area and the conveyance belt area are excluded from the horizontal direction x. Section V _L -V _R Is set as the search range. In addition, with respect to the vertical direction y, the regions at both ends (for example, about 1/3 to 1/4 of the radius of the coin with the smallest diameter) so as not to be affected by the contact edge between the coins conveyed continuously. ) Excluding) _T -H _B Is set as the search range. Then, as shown in FIGS. 4B and 4C, the luminance histograms in the vertical direction and the horizontal direction are respectively created using the image data in each search range and stored in the histogram memory 31a. Here, the luminance histogram Vhist in the vertical direction is a section V in one horizontal line for all horizontal lines. _L -V _R The sum of the pixel values (luminance) is obtained as horizontal line luminance, and the obtained horizontal line luminances are arranged in the order of the number of the horizontal line. The horizontal luminance histogram Hhist is a section H in one vertical line for all vertical lines. _T -H _B The sum of the respective pixel values is obtained as the vertical line luminance, and the obtained vertical line luminances are arranged in the order of the numbers of the vertical lines.
[0024]
The outer diameter measurement center position calculating means 22 searches the edge portions of the coin image 2 from the vicinity of the center of each of the luminance histograms Hhist and Vhist in the horizontal direction and the vertical direction toward the both sides, and detects the midpoint ( The coordinates of the LEFT and RIGHT midpoints in FIG. 4C and the TOP and TAIL midpoints in FIG. 4B are determined as the center coordinates (Cx, Cy) of the coin image. As the outer diameter value D of the coin, the outer diameter value in the horizontal direction (difference between the coordinate values of LEFT and RIGHT in FIG. 4C) is used so as not to be affected by the belt reflection or the like.
[0025]
The coin hole diameter value is obtained as follows. In the outer diameter measurement center position calculation means 22, first, all pixels of the input image 1 are binarized by comparison with a threshold value Sk shown in the following equation 1.
[Expression 1]
Sk = I _MAX V _MIN + Offset
However, I _MAX V _MIN Is the maximum luminance (the brightest pixel value in the one line) within the line with the minimum horizontal line luminance (the darkest part of the background),
Offset is the adjustment value
[0026]
For example, if the luminance of the pixel is equal to or lower than the threshold value Sk, “1” (hole pixel) is set, and if the luminance exceeds the threshold value, “0” (non-hole pixel) is set, as shown in FIG. Binarize. 6A and 6B show images before and after binarization of a 5-yen coin having a hole, and the input image 1 is binary as shown in FIGS. 6A to 6B. It becomes. Subsequently, in the input image 1 after binarization shown in FIG. 6B, as shown in FIG. 7, the center coordinate (Cx, Cy) of the coin image 2 is used as the center, and the radius Ir (Ir = the target coin) The circle having the maximum hole diameter + α) is defined as a hole pixel evaluation area, and the number of pixels having the value “1” existing in the evaluation area is counted, and this count value is defined as a hole diameter value IR.
[0027]
The denomination is specified based on the outer diameter value D, the hole diameter value IR, and the detection data of the magnetic sensor for specifying the denomination (not shown), and for each denomination prepared in advance. From the basic template (standard image data), the specific denomination is selected as a basic template for matching. Although the denomination candidate as an identification result is determined at this stage, only the denomination has been identified, and the front and back of the coin are not known at this stage, so the basic template for the denomination is Two basic templates on the back side are selected (step S2).
[0028]
Next, by the following method, the pattern of the coin image 2 is extracted 360 degrees on the circumference for every fixed extraction angle, and the array data is developed with the radius R direction as the Wy direction and the rotation angle θ direction as the Wx direction. Two-dimensional striped sampling data consisting of In the ring cutting means 23, first, using the cutting parameter table TB1 as shown in FIG. 8, as shown in FIG. 9, the center coordinates = (Cx, Cy), the cutting base point (radial cutting from the center coordinates) Starting position) = r, cutout width (radial cutout range) = Wy, cutout length (circumferential cutout range) = Wx as parameters, the pattern of the coin image 360 on the circumference at a certain extraction angle The degree is extracted and cut out as two-dimensional striped sampling data, and developed into two-dimensional array data PDATA with the rotation angle θ direction as the X axis and the radius R direction as the Y axis as shown in FIG.
[0029]
For example, when a coin having a diameter of 500 yen is specified from the diameter D, the ring-shaped image data SDATA is striped from the table TB1 of FIG. 8 with a cutting start point r = 65, a cutting width Wy = 20, and a cutting length Wx = 512 for the denomination 500 yen. As shown in FIG. 10, this is sampled into a two-dimensional array data PDATA in the r (Wy) direction and the θ (Wx) direction. Such development from the ring-shaped image data SDATA to the two-dimensional array data PDATA is performed by converting the polar coordinates into Euclidean coordinates by the following equation 2, for example, with the center coordinates of the coin image as (Cx, Cy). When cutting out, differentiation processing is performed using a 3 × 3 pixel spatial filter during edge emphasis processing. Therefore, one pixel at a time between (r−1) and (r + Wy + 1) in the radial direction. Cut out extra.
[0030]
[Expression 2]
PDATA (i, j) = SDATA (Px + Cx, Py + Cy)
However, Px = ri × sin θj, Py = ri × cos θj,
ri = i + (r−1), θj = j × 2π / Wx,
i = 0 to (Wy-1), j = 0 to (Wx-1)
[0031]
In this way, the ring cutting means 23 cuts out ring-shaped image data up to a specific angle including 360 degrees (360 degrees in this example) in a stripe shape and appropriately extracts it as two-dimensional array data. In the example of a 500 yen coin, the image to be cut out includes 22 pixels in the R direction and 512 pixels in the θ direction (step S3).
[0032]
The edge enhancement unit 24 performs differentiation in the x direction / y direction in the vicinity region of 3 × 3 pixels in order to enhance the feature of the pattern on the cut image. As this edge enhancement processing method, for example, 3 × 3 spatial filtering by a “Prewitt operator” which is a well-known technique is used. As shown in FIGS. 11A and 11B, pixel data before conversion is converted to PDATA ( i, j) and the converted pixel data as GDATA (m, n), and the edge portion is emphasized by correcting the luminance value by the following equations 3 to 5. At this time, as the x filter and the y filter, for example, 3 × 3 filters as shown in FIGS. 12A and 12B are used.
[0033]
[Equation 3]
ΔxDATA (i, j) = PDATA (i−1, j−1) + PDATA (i−1, j) + PDATA (i−1, j + 1) − [PDATA (i + 1, j−1) + PDATA (i + 1, j) + PDATA (I + 1, j + 1)]
[Expression 4]
ΔyDATA (i, j) = PDATA (i−1, j−1) + PDATA (i, j−1) + PDATA (i + 1, j−1) − [PDATA (i−1, j + 1) + PDATA (i, j + 1) + PDATA (I + 1, j + 1)]
[Equation 5]
GDATA (m, n) = | ΔxDATA (i, j) | + | ΔyDATA (i, j) |
[0034]
Since the differential sum cannot be calculated for the pixels in the 0th row and the Wy + 1th row, the resulting GDATA (m, n) matrix becomes Wy rows and Wx columns as shown in FIG. 11B. . By this edge emphasis process, an image in which a sharp change in brightness is raised is obtained (step S4).
[0035]
Next, the edge-enhanced Wy row and Wx column data GDATA is compressed so as to form a matrix having the same size as the template (standard image data of the denomination). This compression rate varies depending on the denomination. In the case of a 500 yen coin, preferably a compression rate of 1/8 is applied. As shown in FIG. 13A, 4 pixels in the x-axis direction and 2 in the y-axis direction. An average luminance value is calculated for each pixel data, and the 8-pixel data is compressed into 1-pixel data. As a result, the data GDATA with Wy = 20 rows and Wx = 512 columns is compressed into data CDATA with 10 rows and 128 columns as shown in FIG. 13B (step S5).
[0036]
Next, in order to reduce the influence of sensor variations and the like, a luminance conversion template for which standard luminance data is set is used to perform luminance conversion processing on the compressed data CDATA. FIG. 14A shows an example of the luminance distribution of the target image, and FIG. 14B shows an example of the luminance distribution of the template. The luminance conversion processing method will be described below with reference to FIG. First, the compressed data (a) is rearranged in the order of luminance to create a luminance order table (b) and a luminance order index table (c). The element of the table (c) is the position (index) in the table (a) of the element of the corresponding table (b). Next, an element of the luminance order table (d) corresponding to each element of the luminance order table (b) is referred to, and the position indicated by the luminance order index table (c), that is, the compressed data table (a) The table (e) is created by placing the table (e). As a result, the compressed data (a) is converted into the luminance values (in descending order) of the basic template. FIG. 16 shows a specific example corresponding to FIG. 15, and the compressed data (a) which is the data before conversion is converted into data (d) as a result. If the luminance values are the same, the value is equivalent to the luminance of the template (step S6).
[0037]
A basic template image (hereinafter referred to as a matching template), which is standard image data of coins that are candidates for identification, for the two-dimensional striped sampling data obtained by performing the processing in steps S3 to S6. Match matching operation is performed. FIG. 17 shows the sampling data IDATA and the matching template MDATA after processing the raw image of the 500 yen coin. As shown in FIGS. 18 (A) and 18 (B), the matching / matching calculation method applies the difference in luminance between the corresponding pixels fn and tn over the entire area in the processed sampling data IDATA and the matching template MDATA. The total sum Pm of the absolute values of the obtained luminance differences is calculated by the following equation 6 and used as a pattern matching value at the rotation angle.
[0038]
[Formula 6]
Pm = Σ | fn−tn |
However, n = 1 to the total number of pixels (= number of array data after compression)
[0039]
Then, the pattern matching value Pm is obtained for each rotation angle while relatively rotating the sampling data IDATA and the matching template MDATA by one turn. In this example, the processed sampling data is array data IDATA with 10 rows in the x direction (= R direction) and 128 columns in the y direction (= θ direction), and the rotation pitch is 360/128 degrees and the θ direction. While rotating one of the images, that is, while shifting the array data IDATA in the x direction (or the matching template MDATA in the -x direction) by one pixel (one column), the calculation of the pattern matching value Pm is rotated once. The number of times corresponding to the minute (128 times in this example) is repeated, and the pattern matching value Pm for each number of rotations (rotation angle) is stored in the rotation result storage memory 31f (step S7).
[0040]
The position where the pattern matching value Pm is the minimum value min (Pm) is the rotational position with the best matching with the basic template image. The rotation collating means 27 calculates the best rotation position for both the front and back sides for each denomination candidate of the denomination and stores it in the rotation result storage memory 31f together with the pattern matching value Pm for each rotation number (step S8). .
[0041]
The denomination determining means 29 determines that the minimum value min (Pm) of the pattern matching value is the highest value of similarity with the matching template (hereinafter referred to as the best matching value PM-Best) Based on this best matching value PM-Best, the denomination and front and back of the coin to be identified are determined. In this example, the denomination front / back of the basic template image corresponding to the smallest of the best matching values PM-Best obtained for each front / back of each identification candidate is the front / back of the denomination of the coin to be identified. The back is confirmed (step S9).
[0042]
FIG. 19 shows an example in the case where there are four identification candidates, and the processing in steps 6 to S9 when there are a plurality of identification candidates will be described with reference to FIG. The compressed sampling data CDATA is converted into the brightness value of the template using the brightness conversion template of each identification candidate. The rotation collating means 27 performs a rotation collation operation between the brightness conversion data IDATA1 to 4 and the front and back matching templates MDATA1 to MDATA4 to obtain the best matching values PM-Best1 to PM-Best4 for each identification candidate and each front and back. Then, each best matching value PM-Best1 to PM-Best4 is compared with the reference value Sb, and those having the best matching value equal to or less than the reference value Sb are determined as the same pattern, and the denomination and the front and back are determined.
[0043]
If the best matching value PM-Best exceeds the reference value Sb, the coin is determined as a reject coin. Originally, when the rotation angle value of the coin image matches the rotation angle of the rotation calculation, the best matching value PM-Best should be 0. However, in the case of matching with a dirty coin or a coarse pitch, it is not always necessary. Since the value does not become 0, an allowable range is provided in advance to obtain the reference value Sb.
[0044]
The denomination and the front / back determined as described above are determined based on the sum of luminance differences from the basic template image. In the present invention, as the processing after step S10, the calculation result of the equation 6 at the time of rotation verification is further started from the rotation angle position of the best matching value PM-Best (= shift position in the x direction of the array data). Using the pattern matching value Pm for each number of rotations, the pattern of the matching degree when the ring image (sampling data) and the matching template (standard image of regular coins) deviate by a predetermined rotation angle (hereinafter referred to as “rotation”) By confirming the definite denomination and the correctness of the front and back, the authenticity of the coin is determined.
[0045]
Hereinafter, the determination process of the denomination, authenticity, etc. by the rotation pattern after step S10 will be described in detail with a specific example. The procedure of steps S10 to S13 will be described later.
[0046]
As an example in the case of a 500 yen coin, 128 matching values Pm are stored in the rotation result storage memory 31f as a result of the above-described calculation by the rotation verification. Of these 128 matching values Pm (in this example, the sum of luminance differences), the matching value Pm at the rotational position with the highest similarity is the best matching value PM-Best, and the best matching value PM-Best or later The matching value Pm at each rotation angle is a value when the rotation pitch is 360 degrees / 128 = about 2.8 degrees and one image is shifted by one pitch in the θ direction.
[0047]
For example, if rotation matching is performed with the same template as the target coin, the matching value at a certain rotation angle shifted by a predetermined rotation angle from the best rotation position is the data specific to the coin, and the data is waveform By doing so, the characteristics of the coin can be extracted. Using this fact, if the waveform formed by each matching value Pm when normal coins are rotated and the waveform formed by the identification target currency and the normal coin are collated, even if the coin is a similar coin or a modified coin, It becomes possible to discriminate with high accuracy. At that time, instead of checking all the waveforms formed by the object to be identified and normal coins, for example, the distance from the best matching value PM-Best to a specific angle is calculated, and the distance falls within the range of normal coins. If it is determined whether or not it is true or false, it is possible to effectively identify similar coins with a small amount of data.
[0048]
FIG. 20 is a graph showing a waveform (trajectory of the matching value Pm at each rotation speed) on one side of a 500-yen coin that is a Japanese circulation coin, with the vertical axis representing the matching value Pm and the horizontal axis representing the rotation speed Rn. Is shown. In this example, the rotation pitch is 360 degrees / 128 = about 2.8 degrees, and the matching value Pm when the basic template images behind the 500-yen coin are relatively rotated 128 times (one rotation). Is represented by a graph, and the matching value Pm of the starting point (rotation speed = 0) is the best matching value PM-Best. In the matching value on the vertical axis, the allowable range is shown as + α (α≈30000 in this example) in consideration of dirt and wear. Hereinafter, a trajectory drawn by the coin of the denomination at the time of rotation verification is referred to as a “matching trajectory” or a “rotation pattern waveform”.
[0049]
FIG. 21 is a matching trajectory of a foreign currency having a similar outer diameter to a 500-yen coin. FIG. 21 (A) is Korea 500 won, FIG. (B) is Myanmar 1 kyat, and FIG. (C) is Iran 50. Each of the real matching trajectories is shown. As shown in these examples, the matching trajectory has a different waveform for each coin, and can be distinguished from similar coins by checking the waveform formed by current currency.
[0050]
In this way, if the feature amount at a specific rotation angle is checked (for example, the distance from the best matching value) is checked based on the trajectory drawn by the self denomination during the rotation verification, the authenticity of the coin can be determined. The feature amount is a feature amount (determination value) of a circulation coin to be handled, and it is not necessary to register feature data such as similar coins. For example, taking a 500-yen coin specific surface as an example, a plurality of specific angles are provided as check points as shown in (1) to (7) in FIG. The distances PL1 to PL7 from the value PM-Best to the matching value Pm + allowable value α at the check location are set in advance. Based on these determination values PL1 to PL7, the authenticity determination and the final denomination, front and back Judgment is made.
[0051]
As an example of the case of the back surface of 500, the number of rotations indicating the position of a specific angle is set as a Zone value, and the determination value (the distance PL) of each Zone value is set in the table TB-B500 as shown in FIG. Then, the denomination judging means 29 checks (1) to (7) in FIG. 22 with ZoneXX as the matching value between the sampling data and matching template at Zone value = XX and the best matching value as PM-Best. When all of the following expressions 7 to 13 corresponding to the location are satisfied, it is determined that the coin is a normal coin.
[0052]
[Expression 7]
Zone10-PM-Best> 42000
[Equation 8]
Zone32-PM-Best> 6300
[Equation 9]
Zone56-PM-Best> 41000
[Expression 10]
Zone64-PM-Best> 1900
[Expression 11]
Zone73-PM-Best> 41000
[Expression 12]
Zone97-PM-Best> 5000
[Formula 13]
Zone120-PM-Best> 41000
[0053]
The table shown in FIG. 23 is prepared for each front and back of the denomination. FIGS. 24A and 24B show the front and back tables of the 10 yen coins and the back tables TB-F10 and TB-B10, which are Japanese circulation coins. It is an example. FIG. 25A shows the matching trajectory of the front of the 10 yen coin, and FIG. 25B shows the matching trajectory of the back of the 10 yen coin. FIG. 26 is a matching trajectory on the back side of a foreign currency having an outer diameter similar to that of a 10-yen coin. FIG. 26 (A) is a game coin 1, FIG. 26 (B) is a game coin 2, and FIG. Shows the matching trajectory of the foreign currency 1 and FIG. Taking a 10-yen coin as an example, the judgment formula of the table of 10-yen coins corresponding to the check points (1) to (7) in FIG. B) The formulas for determining the back of the 10-yen coin corresponding to the check points (1) to (7) in the formula are as follows.
[0054]
[Expression 14]
Zone9-PM-Best> 9000
[Expression 15]
Zone16-PM-Best> 12,500
[Expression 16]
Zone28-PM-Best> 15000
[Expression 17]
Zone64-PM-Best> 9000
[Expression 18]
Zone 83-PM-Best> 12000
[Equation 19]
Zone101-PM-Best> 15500
[Expression 20]
(Zone120-PM-Best) + (Zone9-PM-Best)> 20000
[0055]
[Expression 21]
Zone4-PM-Best> 3000
[Expression 22]
Zone19-PM-Best> 11000
[Expression 23]
Zone35-PM-Best> 5000
[Expression 24]
Zone64-PM-Best> 9000
[Expression 25]
Zone95-PM-Best> 5000
[Equation 26]
Zone105-PM-Best> 9000
[Expression 27]
(Zone124-PM-Best) + (Zone4-PM-Best)> 5000
[0056]
In this way, similar coins and similar coins in each country have different rotation pattern waveforms, so if pattern matching is performed on patterns of each matching value obtained when rotated at a predetermined angle, a conventional lock is obtained. Without specially preparing a template, it is possible to make a true / false determination with high accuracy including checking of forged / forged coins.
[0057]
The determination process of denomination, authenticity, etc. by the rotation pattern will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S9, the denomination determining unit 29 obtains the pattern matching value Pm and the best matching value PM-Best for each number of revolutions, and determines the front / back of the denomination of the coin to be identified. Process.
[0058]
The denomination determining means 29 first calculates the phase shift between the captured image and the basic template image based on the best matching value PM-Best. In this example, after the captured image is made into striped sampling data, it is used as array data of pattern matching values Pm for each number of rotations (rotation angle), and the best matching value PM-Best is used as the base point in this determination target array data. By doing so, the data order of the regular array data of the denomination determined in step S9 is matched (step S10).
[0059]
Subsequently, the locus of the rotation pattern is extracted with the position of the best matching value PM-Best as a base point. As a specific example, the regular array data is array data of pattern matching values Pm obtained by rotating a reference template of regular coins. In this example, feature amounts as shown in FIGS. 23 and 24 are extracted. The determined table corresponds to array data. In this case, the extraction of the locus of the rotation pattern is performed by extracting the pattern matching value Pm corresponding to each Zone value (number of rotations at the determination location) shown in the determination table from the sequence data to be determined (step). S11).
[0060]
Next, the distance from the best matching value PM-Best to the specific angle is calculated. For example, in the example of FIG. 22, distances PL1 to PL7 from the best matching value PM-Best to the matching value Pm + allowable value α at the check location are calculated (step S12). Then, by comparing the calculated distance to the specific angle with a regular distance (determination value shown in the determination table), the denomination and front / back sides that have been confirmed are confirmed and true / false is determined. That is, the degree of matching at a plurality of specific angle positions is compared with a normal one, and if it is an appropriate value, it is determined that the denomination and front and back are valid. Is determined to be a different coin. In the process of step S9, if a plurality of confirmed denominations and front and back candidates exist and cannot be specified, the denomination and front and back are specified at this point if they are regular coins ( Step S13).
[0061]
In the above-described embodiment, the procedure of each processing process has been described in time series using flowcharts, but the order of the processing processes is not limited to the order of the flowcharts. Moreover, although the Japanese circulation coin was demonstrated as identification object, the coin made into identification object is not restricted to a Japanese circulation coin. In addition, with respect to similar coins and counterfeit coins, the case where the feature amount (determination value) of the rotation pattern is not prepared has been described as an example. When a counterfeit coin is recognized, a criminal act can be notified by an alarm or the like. Moreover, although the form which images and processes one surface by an imaging means was demonstrated as an example, it is good also as a form which images and processes both the front and back surfaces of a coin, In that case, for example, the conveyance path which consists of a transparent member, for example The image pickup means of the image pickup means are installed oppositely on the top and bottom of the surface, and processing such as data processing is performed in parallel based on the input image data from each image pickup means, and both the front and back sides are inspected to determine true / false etc. It becomes a form.
[0062]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, after finding a denomination of a candidate with the best matching degree found by rotational matching with the basic template image, it is determined at every predetermined angle whether or not it is a similar coin. Since pattern matching is performed using a pattern of matching values that can be created when rotated, the true value of the coin will be true for new similar coins and new types of altered / counterfeit coins as long as the above patterns do not match. False or the like can be determined with certainty. In addition, there is no need to prepare a special lock template, and when new similar coins or counterfeit coins appear, it is not necessary to register the data of those coins as a template. This makes it easy to identify similar coins and the like based on a small amount of data.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a configuration of a coin authenticity determination device according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining a processing example in the present invention;
FIG. 3 is a diagram schematically illustrating an example of a coin image captured in a frame memory.
FIG. 4 is a diagram for explaining a method of calculating an outer diameter value and a center position of a coin.
FIG. 5 is a first diagram for explaining a method of calculating a hole diameter value of a coin.
FIG. 6 is a second diagram for explaining a method of calculating a hole diameter value of a coin.
FIG. 7 is a third diagram for explaining a method of calculating a hole diameter value of a coin.
FIG. 8 is a diagram illustrating a ring image cutting method;
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a ring image cutting parameter table;
FIG. 10 is a diagram illustrating a data array after extracting a ring image.
FIG. 11 is a first diagram for explaining edge enhancement processing of a characteristic part of a coin image;
FIG. 12 is a second diagram for explaining edge enhancement processing of a feature portion of a coin image.
FIG. 13 is a diagram for explaining image data compression processing;
FIG. 14 is a first diagram for explaining a luminance conversion process to a standard luminance.
FIG. 15 is a second diagram for explaining the luminance conversion processing to standard luminance.
FIG. 16 is a third diagram for explaining the luminance conversion processing to standard luminance.
FIG. 17 is a diagram showing examples of coin images and basic templates after processing.
FIG. 18 is a diagram for explaining a rotation collation process with a basic template.
FIG. 19 is a diagram for explaining a denomination and front / back determination method when there are a plurality of identification candidates.
FIG. 20 is a diagram showing an example of a waveform formed by each matching value when circulating coins of the same denomination are rotated.
FIG. 21 is a diagram showing an example of a waveform formed by each matching value when similar coins are rotated.
FIG. 22 is a diagram for explaining a denomination / authenticity determination method by inspection of a rotation pattern waveform;
FIG. 23 is a diagram showing an example of a table used for inspection of a rotation pattern waveform.
FIG. 24 is a diagram showing another example of a table used for inspection of a rotation pattern waveform.
FIG. 25 is a diagram showing another example of a waveform formed by each matching value when circulating coins of the same denomination are rotated.
FIG. 26 is a diagram showing another example of a waveform formed by each matching value when similar coins are rotated.
[Explanation of symbols]
1 High-density image
2 coin image
21 Imaging means
22 Outer diameter measurement center position calculation means
23 Ring cutting means
24 Edge enhancement means
25 Data compression means
26 Brightness conversion means
27 Rotation verification means
28 External denomination determination means
29 Denomination judging means
31a Hist memory
31b frame memory
31c working memory
31d Standard luminance data storage means
31e Basic template storage means
31f Rotation verification result storage memory

Claims

A two-dimensional stripe shape in which an image of a coin to be identified is captured by a capturing device, the obtained image signal is digitally processed, and a calculated coin image pattern is extracted on the circumference by 360 degrees at a certain extraction angle. In the coin identifying method for calculating the similarity between the sampling data and the basic template image that is the standard image data of the candidate coins for identification, the image of the sampling data and the basic template image is relatively compared. Rotate and calculate the matching degree by combining the brightness differences of corresponding pixels, find the best rotating position with the matching degree, and determine the denomination and front and back based on the matching degree at the best rotating position Then, the sampling data and the basic template image are shifted from each other by a predetermined rotation angle with the rotation position having the best matching degree as a starting point. A method for determining the authenticity of a coin based on an image image, wherein the determined denomination and front / back type are confirmed according to a pattern of matching degree, and at least the authenticity of the coin to be identified is determined. .

An image pickup means for picking up a coin to be identified, and a pattern of a coin image calculated by digital processing of an image signal from the image pickup means is extracted on the circumference for 360 degrees at a certain extraction angle to obtain a two-dimensional stripe. A ring cutout means for cutting out as sampled sampling data, calculating a similarity between the sampling data and a basic template image which is standard image data of a candidate coin for identification, and authenticating in the coin discriminator for identifying the coin In the determination apparatus, the sampling data extracted by the ring cutting means and the basic template image are relatively rotated to calculate a matching degree by combining the luminance differences between corresponding pixels, and to perform matching Rotation that obtains the best rotational position and determines the denomination and front and back based on the matching degree at the best rotational position The determined denomination and front and back types according to the matching degree pattern when the sampling data and the basic template image are deviated from each other by a predetermined rotation angle starting from the rotation position with the best matching degree. And a true / false determination means for determining at least the true / false of the coin to be identified.

The image of the coin to be identified is captured by the capture device, the obtained image signal is digitally processed to calculate the center position of the coin image, and the denomination of the coin to be identified from the detection data including at least the outer diameter value The pattern of the coin image with the center position as the center is extracted by 360 degrees at a certain extraction angle on the circumference and cut out as two-dimensional striped sampling data, and the luminance change with respect to the sampling data , And compressing the data so that it matches the basic template image, which is the standard image data of the denomination candidate, and converting the brightness value of the sampling data into the standard brightness value of the denomination candidate and rotating it Sampling data for collation, and rotating the image relative to the rotation collating sampling data and the basic template image The matching difference is calculated by combining the luminance differences of corresponding pixels, the best rotation position with the matching degree is obtained, and the denomination and front and back are determined based on the matching degree at the best rotation position, The determined denomination and front / back type according to the matching degree pattern when the rotation matching sampling data and the basic template image are deviated from each other by a predetermined rotation angle starting from the rotation position with the best matching degree. And determining whether or not the coin to be identified is at least true / false.

Imaging means for imaging a coin to be identified, outer diameter measurement center position calculating means for digitally processing an image signal from the imaging means to calculate at least an outer diameter value and a center position of a coin image, and centering the center position Ring extraction means for extracting the pattern of the coin image by 360 degrees at a certain extraction angle on the circumference and cutting it out as two-dimensional striped sampling data, and a sharp change in luminance with respect to the sampling data Edge enhancement means for emphasizing a portion; data compression means for compressing the sampling data so as to match the basic template image that is standard image data of the denomination candidate; and the luminance value of the sampling data for the denomination of the denomination A luminance conversion means for converting into a standard luminance value, the edge enhancement means, the data compression means and the luminance conversion means; Rotate the image relative to the processed sampling data and the basic template image, calculate the matching degree by summing up the luminance differences between the corresponding pixels, find the rotation position with the best matching degree, Rotation verification means for determining the denomination and front and back based on the matching degree at the best rotational position, the processed sampling data and the basic template image starting from the rotational position with the best matching degree And a true / false determination means for checking the determined denomination and front / back type according to the pattern of the matching degree when the rotation angle deviates by a predetermined rotation angle and determining at least the authenticity of the coin to be identified. A coin authenticity judgment device using an image image characterized by.