JP4321343B2

JP4321343B2 - 模様識別装置

Info

Publication number: JP4321343B2
Application number: JP2004130973A
Authority: JP
Inventors: 武彦南良; 徹植木
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2004-04-27
Filing date: 2004-04-27
Publication date: 2009-08-26
Anticipated expiration: 2024-04-27
Also published as: JP2005316553A

Description

本発明は、硬貨等の模様を読み取り、正偽や種類の判定或いは認識などを行う模様識別装置に関するものである。

近年、自動販売機が普及し、これに使用される硬貨識別装置には高い識別性能が要求されている。

従来、この種の硬貨識別装置はコイルとフェライト材のコアとから構成された磁気センサを備え、硬貨の材質や厚み、外径を検出して硬貨を識別していた。

なお、この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては、例えば、特許文献１が知られている。
特開平８−１６１５７４号公報

しかしながらこのような従来の構成では、識別しているのは硬貨の材質や厚み、外径であり、硬貨の模様を検知することが困難であった。このため、模様が異なる偽貨を不正使用されることがあった。例えば材質と外径がほぼ等しい類似外国硬貨の厚みを切削したような変造偽貨などである。

本発明は、このような偽貨の不正使用を防止することが可能な、模様を正確に識別できる識別性能の高い模様識別装置を提供することを目的とするものである。

この目的を達成するために本発明の模様識別装置は、通路を通過する識別対象に光を照射する第１の照明手段と、前記識別対象からの反射または透過光を受光する撮像手段と基準画像を記憶する記憶手段とを備え、前記撮像手段で取得した画像と基準画像とに基づいて前記識別対象の模様を識別する模様識別装置において、ほぼ同一の波長特性を有し異なる方向から前記識別対象に光を照射する第２及び第３の照明手段を備え、この第２及び第３の照明手段を、複数の発光素子で構成すると共に、前記第２及び第３の照明手段を、それぞれ複数に分割して交互に配置するように構成し、前記第２の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光と、前記第３の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光との差に基づいて前記識別対象を識別する模様識別装置としたものである。

これにより、模様を正確に識別でき、識別性能を向上することが可能になる。

以上のように本発明によれば、通路を通過する識別対象に光を照射する第１の照明手段と、前記識別対象からの反射または透過光を受光する撮像手段と基準画像を記憶する記憶手段とを備え、前記撮像手段で取得した画像と基準画像とに基づいて前記識別対象の模様を識別する模様識別装置において、ほぼ同一の波長特性を有し異なる方向から前記識別対象に光を照射する第２及び第３の照明手段を備え、この第２及び第３の照明手段を、複数の発光素子で構成すると共に、前記第２及び第３の照明手段を、それぞれ複数に分割して交互に配置するように構成し、前記第２の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光と、前記第３の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光との差に基づいて前記識別対象を識別する模様識別装置としたものであるため、模様を正確に識別でき、識別性能を向上することが可能である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図１８を用いて説明する。本実施の形態における模様識別装置は硬貨の刻印模様を識別の対象としているが、本発明は識別の対象として紙幣やカード等の印刷模様、メダルやトークン等の刻印模様などにも適用されるものである。また模様は、硬貨等の表面、裏面だけでなく、側面の模様にも応用可能である。さらに識別の対象物は、本実施の形態のように重力を利用した転動中に限らず、自然落下中、ベルト等の搬送手段による移動途中、さらには停止手段を用いるなどして識別対象を停止させ停止中にも識別を行うことができる。

また本発明の実施の形態では、撮像手段と照明手段を通路の同一側に配置し、識別対象からの反射光で識別を行っているが、撮像手段と照明手段を通路の逆側に配置し、識別対象からの透過光で識別を行うこともできる。

図１は本発明の一実施の形態における硬貨識別装置の概要を示した正面図であり、投入された硬貨の正偽や種類を識別する。図１において、硬貨識別装置本体１１の上部には硬貨の投入口１２が設けられており、この投入口１２から下方に向かって硬貨の通路１３が連結されている。通路１３の側壁の一部は光学透明体１４で構成され、この光学透明体１４の背部に照明手段１５と硬貨の模様を検知する撮像手段１６が配置されている。また通路１３の下流には、厚み・材質兼用センサ１７が配置されている。さらに通路１３は、硬貨識別装置本体１１の下部に位置する硬貨の出口１８に連結されている。

図２は、撮像手段１６近傍の断面図である。通路１３を構成する一方の側壁２１の一部は通路の底面２２を形成している。投入された硬貨２３はこの底面２２上を転動する。通路１３の他方の側壁２４の一部は光学透明体１４で構成され、複数のＬＥＤ２５とフレキシブル配線基板とから成る照明手段１５からの照明光で硬貨２３が照明される。硬貨２３で反射された反射光は、側壁２４側に配置された撮像手段１６で検知される。撮像手段１６は、画像センサ２６と画像センサ２６上の受光面２７、及び硬貨２３からの反射光を受光面２７に結像するレンズ２８とから成る。

通路１３の底面２２は、照明手段１５及び撮像手段１６とは逆側の側壁２１に設けることで、底面２２で影ができ識別性能が低下することを防止している。また、底面２２の幅２２ａは、照明手段１５からの照明光が硬貨２３の縁に照射されるのを妨げない、すなわち影にならないように識別しようとする硬貨２３の最小の厚みより狭くすると共に、最小の厚みの硬貨２３が側壁２４側に沿って通過しても落下しない寸法としている。

また、硬貨２３が側壁２１、２４のどちらか一方に沿って安定して通過するように、通路１３は鉛直に対して傾斜させている。傾斜させているのとは逆側の側壁２４は必ずしも必要はない。本実施の形態では、さらに傾斜させているのとは逆側に、光学透明体１４と照明手段１５及び撮像手段１６を配置して、これらへの汚れの付着を低減させている。なお、光学透明体１４はガラスやプラスチック等で形成することによって通路１３側と撮像手段１６側を区切り、撮像手段１６側に通路１３側から塵埃や硬貨２３などが侵入することを防止できるが、光学透明体１４を空気とする、すなわち何も用いなくても構わない。

側壁２１と側壁２４は、外乱光を遮蔽し、また照明手段１５からの照明光の硬貨２３以外での反射光を低減するため、黒色としている。黒色に限らず、非反射または低反射の材質、色、表面状態とすることで、照明手段１５からの照明光以外の外乱光や、照明手段１５からの照明光の硬貨２３以外での反射光を撮像手段１６で検知することを防止し、識別精度を向上させることができる。

照明手段１５は図３のように構成されている。すなわち、想定される最小速度で通路１３を通過する硬貨位置３１から、想定される最大速度で通過する硬貨位置３２までをすべて含む範囲を撮像時硬貨位置３３とし、この撮像時硬貨位置３３を完全に覆う形状に構成している。照明手段１５の形状は、長辺と短辺を持つ非円形、例えば長円または楕円形状としており、長辺を硬貨２３の通過方向に該一致させることで、硬貨２３が画像センサ２６の受光面２７の中心に相当する位置に来たタイミングを検知する精度に対する許容度を拡大し、硬貨２３の通過速度が一定しない自由落下や転動中にも識別が可能になる。また、照明手段１５の中心を撮像時硬貨位置３３の中心とほぼ一致させることで、照明を均一化することができる。さらに、画像センサ２６上の受光面２７の中心もこれらの中心に配置している。

また図２において、正反射光２９は照明手段１５からの照明光が、識別しようとする最大外径の硬貨２３の外周縁部近傍の平面部で正反射した、すなわち入射角と反射角の等しい反射光成分を示す。この正反射光２９が撮像手段１６に入射すると、入力した画像に非常に明るいムラが発生し正確な識別の妨げとなる。そのため、正反射光２９が撮像手段１６に入射しないよう、言い換えれば図３において正反射位置３４が撮像時硬貨位置３３の範囲内に入らないような位置関係に、通路１３と照明手段１５及び撮像手段１６を配置して、撮像時硬貨位置３３の画像にムラが発生するのを防止している。照明手段１５の形状を長辺と短辺を有する非円形とすることで、正反射位置３４の形状を長辺と短辺を有する非円形とすることができ、撮像時硬貨位置３３の範囲内に入りにくくすることができる。さらに照明手段１５の長辺を硬貨２３の通過方向に該一致させることで、撮像手段１６における正反射位置３４の長辺を硬貨２３の通過方向とほぼ平行にすることができ、照明手段１５の中心を撮像手段１６における撮像時硬貨位置３３の中心に該一致させることで、正反射位置３４の中心を撮像時硬貨位置３３の中心にほぼ一致させることができる。或いは、撮像時硬貨位置３３の範囲内に入る正反射位置３４ａをもつ照明手段１５の部位１５ａ（長辺部分）にＬＥＤ２５を配置しない欠落部を有することで正反射位置３４に欠落部を設けることができる。いずれも、硬貨２３からの正反射光２９が撮像手段１６における撮像時硬貨位置３３の外に入射するように通路１３と照明手段１５及び撮像手段１６とを配置しやすくなる効果がある。照明手段１５の中心を撮像手段１６の中心に該一致させることでも同様の効果が得られる。なお、透過光で識別を行う場合には、入射角と出射角の等しい透過光成分（正透過光と言う）が、反射光で識別を行う場合の正反射光２９に相当し、画像のムラに関して同様のことが言える。

硬貨２３の刻印模様を検知するため、硬貨２３に対して照射光の入射角度を低角度として、暗視野照明して刻印をより浮かび上がらせている。また、照明手段１５（第１の照明手段）を構成する複数のＬＥＤ２５は８の倍数個備えると共に、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７の２つの群に分けて構成し、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７を独立して発光可能としている。第２の照明手段３６は４つのＬＥＤ群３６ａ、３６ｂ、３６ｃ、３６ｄから成り、第３の照明手段３７と比較して出口１８に近く、第３の照明手段３７も４つのＬＥＤ群３７ａ、３７ｂ、３７ｃ、３７ｄから成り、投入口１２に比較的近い側としている。全てのＬＥＤ群３６ａ、３６ｂ、３６ｃ、３６ｄ、３７ａ、３７ｂ、３７ｃ、３７ｄは同数のＬＥＤ２５で構成している。第２の照明手段３６と第３の照明手段３７とは、照明手段１５の中心を通り通路１３に垂直な直線３５に対して該対称としている。また、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７のそれぞれは、照明手段１５の中心を通り通路１３に平行な直線に対して該対称としている。照明手段１５を２群に分け、各々の照明手段３６、３７を独立に発光させることで、後述する方法により硬貨２３の凹凸度合いを検出することができる。第２の照明手段３６及び第３の照明手段３７をそれぞれ複数のＬＥＤ群で構成することで、後述の第１の画像データと第２の画像データを均質で高画質化し、硬貨２３の凹凸度合いの検出を高精度化できる。特に、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７とを、通路１３に垂直な直線３５に対して該対称とすることで、第２の画像データ及び第３の画像データは投入口１２側と出口１８側の明度の差が抑制され均質化される。また、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７のそれぞれを、通路１３に平行な直線に対して該対称とすることで、第２の画像データ及び第３の画像データは通路１３の底面２２に近い側と遠い側の明度の差が抑制され均質化される。第２の照明手段３６と第３の照明手段３７とを複数の発光素子（ＬＥＤ２５）で構成することで、それぞれ分割することが容易になると共に、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７とを等しい個数のＬＥＤ２５で構成し各分割群を同数のＬＥＤ２５として、明るさの差を抑制し第２の画像データと第３の画像データを均質化でき、硬貨２３の凹凸度合いを精度よく検出することが可能である。

図４は通路１３の一部の断面図である。底面２２を持つ一方の側壁２１の逆側に位置する他方の側壁２４に、排出補助手段４１を設けている。変形硬貨や雨等で濡れた硬貨または粘着物の付着した硬貨などが投入されて通路１３で停止した際に、一方の側壁２１と他方の側壁２４との距離を拡大させることにより、硬貨２３を下方に落下させて出口１８から返却させるが、排出補助手段４１は硬貨２３の上部を側壁２４側に保持することにより硬貨２３の排出をより確実にする。

図５は厚み・材質兼用センサ１７近傍の断面図である。通路１３を構成する一方の側壁２１及び他方の側壁２４にはそれぞれフェライト材のＥ型コア５１、５２が対向して取り付けられている。Ｅ型コア５１、５２は識別しようとする最小の硬貨２３の外径より小さい長さのものを用い、硬貨２３の中心がＥ型コア５１、５２の中心付近を通過するような位置に配置している。厚み・材質兼用センサ１７は、Ｅ型コア５１とその内部に巻かれた２本のコイル５３、５４およびＥ型コア５２とその内部に巻かれた２本のコイル５５、５６より構成されている。コイル５３とコイル５５は相互インダクタンスが負になるように直列逆相接続されている。２本のコイル５３、５５を通路１３に対向して配置し、逆相接続することで、通路１３に発生する交流磁界の磁束方向は図５に破線で示したように、硬貨の表面に平行となり、硬貨の厚みを敏感に検知できる。また、コイル５４とコイル５６は相互インダクタンスが正になるように直列同相接続されている。２本のコイル５４、５６を通路１３に対向して配置し、同相接続することで、通路１３に発生する交流磁界の磁束方向は図５に二点鎖線で示したように、硬貨の表面に垂直となり、硬貨の材質を敏感に検知できる。厚みセンサ７１と材質センサ７５を兼用しているのは、小型化やコストダウンのためであるが、各々別のセンサであっても構わない。

図６は撮像手段１６を形成する画像センサ２６の制御回路の構成図であり、本実施の形態では画像センサ２６としてＭＯＳ型の２次元（エリア）画像センサを用いて高速に２次元画像を得ているが、これに限らずＣＣＤや１次元（ライン）センサの時系列データ等を用いてもよい。画像センサ２６の受光素子からなる各画素６１で検出した画像データは一種のシフトレジスタである水平走査回路６２及び垂直走査回路６３によって制御される水平走査線６４及び垂直走査線６５で画素６１を選択されて水平走査回路６２より順次出力６７される。この際、水平走査回路６２及び垂直走査回路６３により一部の走査線のみを制御することで、特定領域６６の画像データだけを出力することが可能である。部分的な画像データの出力はＭＯＳ型の画像センサで実現することができ、このような撮像手段１６を備えることにより、画像データの出力を必要な部分だけに絞って読み出しを高速化することが可能である。また各画素６１は正方形形状であると共に、水平方向の画素数が垂直方向の画素数よりも多く検知エリアが長方形である画像センサ２６を使用し、硬貨２３の通過方向に画像センサ２６の長手方向をほぼ一致させて配置して、長方形の画像データを得ている。長手方向を通過方向に一致させているのは、画像センサ２６の画素を有効利用して硬貨２３が画像センサ２６の受光面２７の中心に相当する位置に来たタイミングを検知する精度に対する許容度を広くするためであると共に、画像センサ２６は出力６７の接続された水平走査回路６２の走査の方を出力６７の接続されていない垂直走査回路６３の走査よりも優先して行う（水平走査の周期の方が短い）ので、横長な領域の画像を検知するのに出力信号中の水平休止期間（水平ブランキング期間）が少なく、より短時間で画像データを読み出すことができるからである。

撮像手段１６内の画像センサ２６には、本実施の形態では図７の制御回路の構成図に示すように、画素行列の行に感度制御のための電圧を供給する制御回路６８と、画素行列の列から接地へ流れる電流を処理する神経ネットワーク６９とを備えている。制御回路６８及び神経ネットワーク６９については、特開平６−１３９３６１号（実施例６など）に詳細が記載されているため構成や動作の説明は省略するが、これらを備えることにより画像センサ２６内で例えば３×３のフィルタ行列と画像の積和演算を実行して出力することができる。すなわち後述のエッジ検出手段８４の機能やエッジ強調機能を画像センサ２６内で実現できる。隣接する周囲の画素データに基づく演算は、特に高速に実行することができる。またフィルタの設定を変更することで、エッジ画像ではなく原画像をそのまま出力することができるのは当然である。このように画像センサ２６に制御回路６８及び神経ネットワーク６９を備えることにより、画像センサ２６内でフィルタ行列と画像の積和演算を実行できるので、エッジ検出手段８４が不要になると共に、エッジ検出の処理時間を短縮しデータ処理を高速化することができる。なお、エッジ検出機能内蔵の画像センサ２６は撮像手段１６とエッジ検出手段８４の両方の機能を併せ持ったものであり、撮像手段１６とエッジ検出手段８４は別々であっても構わないので、以降の説明では撮像手段１６とエッジ検出手段８４とを分けて述べる。

図８は制御回路の構成を示すブロック図であり、厚みセンサ７１は発振回路７２に接続され、発振波形を正弦波から発振レベルを示す信号に変換する整流回路７３を経て厚み検知手段７４に入力されている。材質センサ７５は発振回路７６に接続され、整流回路７７を経て材質検知手段７８に入力されている。また整流回路７３、７７の出力は硬貨２３が投入されたことを検知する投入検知手段７９にも入る。投入検知手段７９は、照明手段１５と撮像手段１６を制御し、照明手段１５から照射され硬貨２３で反射した反射光を撮像手段１６で検知し、撮像したアナログ画像データを多値のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段８０に出力する。Ａ／Ｄ変換手段８０の出力は、相関二重サンプリング方式で雑音を除去するＣＤＳ手段７０と、撮像手段１６を制御し調整を行う調整手段８１に接続されている。ＣＤＳ手段７０では、画素毎に画像信号と、バイアス成分及びノイズ成分のみから成る非画像信号とを読み出し、これらの差を出力するので、ＣＤＳ手段７０を備えることにより画素毎の電気回路の特性差などによる雑音を除去できる。ＣＤＳ手段７０の出力は、投入検知手段７９、撮像手段１６近傍の通路１３が結露しているかどうかを検知する結露検知手段８２、硬貨２３の凹凸度合いを検知する凹凸検知手段８３、画像データのエッジ部を検出するエッジ検出手段８４、画像データにおける硬貨部分の中心と外径を検出する中心・外径検出手段８５のそれぞれに入力されている。中心・外径検出手段８５は、エッジ検出手段８４と金種仮判定手段８６及び倍率補正手段８７に接続され、金種仮判定手段８６では中心・外径検出手段８５で検出した外径の値が近似し、該当すると考えられる最大２種類の金種を仮判定する。エッジ検出手段８４の出力は画像データを直交座標から極座標に変換する座標変換手段８８に入り、倍率補正手段８７では硬貨２３の通路１３中での通過位置や撮像手段１６の組み立て誤差等に起因する撮像倍率を補正し座標変換手段８８を制御する。座標変換手段８８の出力は二値化の閾値を設定する閾値設定手段８９及び画像データを多値デジタル値から二値デジタル値に変換する二値化手段９０とに入力される。二値化手段９０の出力は回転角度検出手段９１に接続され、記憶手段９２に記憶された基準画像データに対する、投入された硬貨２３の画像データの回転角度を検出し、投入された硬貨２３の画像データと基準画像データとの照合を行う模様照合手段９３に出力する。金種仮判定手段８６の出力は倍率補正手段８７と閾値設定手段８９と回転角度検出手段９１及び模様照合手段９３に接続されると共に、記憶手段９２は回転角度検出手段９１と模様照合手段９３、及び各比較手段９４〜９７に接続されている。比較手段９４〜９７のそれぞれには厚み検知手段７４、材質検知手段７８、凹凸検知手段８３、模様照合手段９３の出力が入り、比較手段９４〜９７は記憶手段９２に記憶された基準と比較し、許容範囲内で一致していればその正貨の種類を示す信号を出力し、どの種類の基準値とも一致しない場合には偽貨であることを示す信号を出力する。判定手段９９では、比較手段９４〜９７からの信号が全て同じ正貨の種類を示す場合に限りその正貨の種類を示す信号を出力し、それ以外の場合には偽貨を示す信号を判定信号１００として出力する。判定手段９９には、結露検知手段８２と切替手段９８の各出力も入力されている。

以上のように構成された硬貨識別装置について図９と図１０に示すフローチャートを用い図８のブロック図も参照して、その動作を説明する。ステップＳ１１〜Ｓ１７で硬貨２３が投入されたことを検知する。ここで硬貨２３の投入及び投入検知とは、硬貨２３の識別部への到達及び到達検知をも含む意味である。まず、硬貨投入を撮像手段１６で検出するため、投入検知手段７９は撮像手段１６の設定を行う（Ｓ１１）。具体的には、図１１の撮像領域の概念図に示した撮像範囲１０１のうち、第１の投入検知領域１０２の部分画像のみ出力するように撮像手段１６を設定し、画像センサ２６の各画素６１の初期化（リセット）などの撮像準備を行ってから撮像を開始する。

次に、第１の投入検知領域１０２内の画素６１全てが受光状態となるタイミングで照明手段１５を短時間発光させる（Ｓ１２）。硬貨２３の通過速度に対して短時間だけ発光させることで、硬貨２３を停止させることなく静止状態に近い画像が得られ識別精度を向上できる。また、ＬＥＤ２５を大電流で駆動可能として照明を高照度化したり、長寿命化することができる。なお、照明手段１５は第２の照明手段３６と第３の照明手段３７の両方を発光させる。以降特に明記しない場合、照明手段１５を発光させるとは、第２の照明手段３６及び第３の照明手段３７の両方を発光させることを示す。

そして、第１の投入検知領域１０２の画像データを入力する（Ｓ１３）。次に撮像手段１６で投入検知する際は第２の投入検知領域１０３で、その次は第３の投入検知領域１０４で同様の入力を行い、さらに次は第１の投入検知領域１０２に戻る。３ヶ所の投入検知領域１０２〜１０４で投入検知を行うのは硬貨２３や通路１３が汚れている場合でも確実に硬貨２３の投入を検知するためである。また図１１に示すように、３ヶ所の投入検知領域１０２〜１０４は、撮像時硬貨位置３３に対して、後述の模様入力用照明（Ｓ４０）までの所要時間と硬貨２３の通過速度とから逆算した位置に配置することで、平均的な通過速度の硬貨２３が照明手段１５及び画像センサ２６上の受光面２７のほぼ中心で撮像することができる。また、各投入検知領域１０２〜１０４は極力距離を離して、硬貨２３や通路１３の汚れの影響を同時に受けにくくすると共に、硬貨２３の外径によって検知タイミングがずれないように、底面２２からの高さは識別しようとする最小硬貨の硬貨位置１０５の中心付近とその上下に配置し、これら上下に配置した投入検知領域１０２、１０４は最小硬貨の硬貨位置１０５の中心付近に配置した投入検知領域１０３よりもやや投入口寄りに配置している。

このようにして入力した投入検知領域１０２〜１０４の画像データを基に、光学透明体１４やレンズ２８及び画像センサ２６の受光面２７等も含む通路１３の結露検知を行う（Ｓ１４）。結露しているかどうかの判定は、光学透明体１４やレンズ２８などに露が付着することにより硬貨２３表面に合っていた焦点がずれて入力画像がぼけることを利用して行う。３ヶ所の投入検知領域１０２〜１０４の画像データのバラツキ、すなわち分散が３つとも一定値より小さくなる状態が続くと結露と判定している。分散は容易に求めることができると共に、分散の小ささで判定することで結露による撮像手段１６の焦点のずれを検知できる。さらに、投入検知領域１０２〜１０４のうち１ヶ所でも分散が大きければ結露判定しないことで、誤判定を防止し結露判定の確実性を向上させている。結露と判定した場合には、画像センサ２６の制御処理を省いて行わないことで正常でない画像データによる誤動作を防止したり、図示しない結露防止手段を動作させたり、結露の発生を自動販売機の制御部に対しては通信で、自動販売機の操作者に対しては表示を行って報知することも可能になる。撮像手段１６を用いることで専用のセンサなしで結露を検知できると共に、部分的な画像の出力可能な画像センサ２６を利用することで、短時間で結露検知用の画像が得られ高速に結露検知ができる。

撮像手段１６での投入検知（Ｓ１５）は、投入された硬貨２３で照明手段１５から照射された照明光が反射し撮像手段１６で検知する画像データが変化することを利用する。３ヶ所の投入検知領域１０２〜１０４の画像データの平均または分散のうちの１つでも待機状態の値から一定以上の変化があれば、硬貨２３が投入されたと判定する。平均と分散の少なくともどちらか一方が変化したら硬貨２３が投入されたと判定することで、平均または分散のどちらかに変化が発生しないような場合にも確実に投入を検知できる。また複数ヶ所の領域で平均と分散を求め、１ヶ所のどちらか一方でも変化があれば投入と判定することで、通路１３に汚れが付着した場合などでも確実に硬貨２３の投入を検知することができる。

投入検知用のセンサを別に設ける場合には、このセンサを設けるスペースが必要になり、かつ光学式のセンサを用いれば照明手段１５の照明光との干渉を防止したり、投入検知用センサと撮像手段１６の組み立てにより両センサの距離にバラツキが生じ画像検知のタイミングに誤差が発生する。これに対して本実施の形態のように、撮像手段１６で投入検知を行い投入検知センサを兼ねることにより、複数ヶ所で容易に投入検知を行うことができると共に、スペースの削減、照明光の干渉や組み立てバラツキに影響されない正確な画像検知が実現できる。さらに部分的な画像の出力可能な画像センサ２６を用いることで、短時間で投入検知用の画像が得られ高速に投入検知ができる。

結露判定中や、結露でなくとも通路１３の汚れなどにより硬貨２３の投入が検知できない場合のため、撮像手段１６以外の厚みセンサ７１と材質センサ７５でも投入検知を行う（Ｓ１６、Ｓ１７）。投入口１２から投入された硬貨２３が厚み・材質兼用センサ１７に近づくと、コイル５３〜５６のインピーダンスが変化し、それにつれて発振回路７２、７６の発振レベルが変化する。待機時の発振レベルから一定以上の変化があれば、硬貨２３が投入されたと判定し、厚み及び材質検知（Ｓ２０）を行う。

厚み及び材質検知（Ｓ２０）では、硬貨２３によるコイル５３〜５６のインピーダンス変化に応じた発振回路７２、７６の発振レベルの変化から厚みと材質を検知する。前述のように硬貨２３の厚みに敏感な厚みセンサ７１の発振レベルは、発振波形を正弦波から発振レベルを示す信号に変換する整流回路７３を経て、厚み検知手段７４に接続されており、硬貨通過時の発振レベルの最大変化量を検知して比較手段９４に出力する。材質検知手段７８も同様に、硬貨２３の材質に敏感な材質センサ７５の発振レベルの、硬貨通過時の最大変化量を検知して比較手段９５に出力する。

撮像手段１６で投入検知（Ｓ１５）した場合は、凹凸及び模様検知（Ｓ２１）と厚み及び材質検知（Ｓ２０）を並行して行う。画像検知はまず調整工程（Ｓ２２）から行う。投入された硬貨２３の材質や汚れ、通路１３の汚れや照明手段１５の劣化・温度特性等により、検知する画像データの画質は変化し、明るさやコントラストが上下する。これに対して硬貨２３が通過する毎に毎回、後述の凹凸入力や模様入力を行う前に、これらの入力で用いるのと同じ撮像手段１６及び照明手段１５を使用して、事前に硬貨２３の部分的な画像を取得する。この取得した画像に基づいて、撮像手段１６の検知する画像データの画質が極力一定になるよう、撮像手段１６の入力条件、具体的には感度、すなわち画像センサ２６に含まれる増幅回路のゲインやオフセットレベルの調整を行う。図１１に示すように入力条件設定領域１０６は、想定される最小速度の最小硬貨の硬貨位置１０５と想定される最大速度の硬貨位置１０７とに完全に含まれる位置、大きさに設定している。図１１において、実際には投入検知から入力条件設定用の入力を行うまでの所要時間分だけ硬貨２３は移動しているが、説明の簡略化のため最小速度の最小硬貨の硬貨位置１０５位置は投入検知時と同一としている。調整工程（Ｓ２２）の最初では読み出し時間を高速化するため撮像手段１６の出力画像領域をこの入力条件設定領域１０６のみに設定して、撮像準備を行ってから撮像を開始する（Ｓ３１）。続いて、照明手段１５を短時間発光させ（Ｓ３２）、入力条件設定用領域１０６の画像データを入力する（Ｓ３３）。本実施の形態では、入力条件設定用領域１０６に含まれる画素のうち、（非画像信号を含む雑音除去前の）画像信号の明るい方からの順位が５％にあたる画素の出力と、（バイアス成分とノイズ成分のみから成る）非画像信号の暗い方からの順位が５％にあたる画素の出力とに応じて、画像センサ２６に含まれる増幅回路のゲインやオフセットレベルを変更し、撮像手段１６の設定（Ｓ３４）を行っている。そのため、明るい部分がＡ／Ｄ変換手段８０のＡ／Ｄ変換範囲の上限を越えたり、暗い部分が下限を下回ったりして、Ａ／Ｄ変換範囲から外れることを防止しながら、明るい部分と暗い部分の差を十分に出すような適切な調整が可能である。最も明るい画素と最も暗い画素の出力に基づいてもよく、容易に調整ができる。明るい方からの順位と、暗い方からの順位がそれぞれ５％にあたる画素の出力を用いているのは、撮像手段１６に万が一、欠陥画素があった場合に調整困難になるのを防止するためである。しかし、これに限らず画像データの平均値やバラツキ等に基づいてもよいし、Ａ／Ｄ変換手段８０の基準電圧を変更しても画像センサ２６に含まれる増幅回路のゲインやオフセットレベルを変更するのと同等の効果を有する。このように、撮像手段１６で事前に硬貨２３の画像を取得することで、取得した画像に基づいて撮像手段１６の入力条件等を調整し、一定画質の画像データを得ることができる。また調整量を記憶し、硬貨２３の投入毎に調整量を補正していくことで、部品劣化等の経時変化の影響を低減し、識別性能を維持することができる。硬貨２３の想定される位置で入力することにより、確実に硬貨２３の画像が得られ適正な調整ができる。さらに部分的な画像の出力可能な画像センサ２６を用いることで、短時間で調整用の画像が得られ高速に調整ができる。

また照明手段１５の発光強度や発光時間等の照明条件を変更して同様の効果を得られるが、本実施の形態の調整方法では、照明条件を調整する場合、具体的には照明手段１５の駆動電源（例えばＬＥＤ２５の駆動電流）や発光時間を変える場合と比較して、電源回路を追加したり画像センサ２６の読み込みタイミングを変える複雑な制御をすることなしに、調整を行うことができる。

なお、撮像手段１６とは別の反射光センサを設けて、この反射光センサの受光量に応じて調整を行う技術は、例えば特開２０００−３３１２１１号に開示されているが、本実施の形態では凹凸入力や模様入力に用いるのと同じ撮像手段１６を用いて調整用の画像を取得することで、調整専用のセンサを設けることなく、また調整と識別用に別々のセンサを用いることにより発生する検知誤差の影響を受けないで調整を行うことが可能である。

続く工程は、凹凸入力工程（Ｓ２３）である。正貨をコピーまたは正貨の模様を印刷した紙等を金属に貼付して作製された偽貨（以下、コピー貼付偽貨と言う）は、後述の模様照合（Ｓ５１）では正貨との十分な差が見いだせず確実に排除することが困難である。そのため、凹凸度合いを検知してコピー貼付偽貨を排除するため、前述したように照明手段１５を出口１８側の第２の照明手段３６と、投入口１２側の第３の照明手段３７とに分けて構成し、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７を独立して発光可能としている。そして、図１２に示すように、凹凸があれば発生する、第２の照明手段３６のみで照明した場合（図１２（ａ）の硬貨近傍の断面図を参照）の第１の画像データにできる影の位置（図１２（ｂ）の画像データの模式図を参照）と、第３の照明手段３７のみで照明した場合（図１２（ｃ）の硬貨近傍の断面図を参照）の第２の画像データにできる影の位置（図１２（ｄ）の画像データの模式図を参照）の差、すなわち異なる方向から照明した場合の差を利用する。図１１に破線で示すように３本の凹凸検知ライン１０８〜１１０を、想定される最小速度の最小硬貨の硬貨位置１０５と想定される最大速度の最小硬貨の硬貨位置１０７とに完全に含まれる位置、長さに設定しているので、確実に硬貨２３の画像が得られ適正な凹凸検知ができる。図１１において、実際には投入検知から凹凸検知用の入力を行うまでの所要時間分だけ硬貨２３は移動しているが、説明の簡略化のため最小速度の最小硬貨の硬貨位置１０５は投入検知時と同一としている。凹凸入力工程（Ｓ２３）の最初では撮像手段１６の出力画像領域をこれらの凹凸検知ライン１０８〜１１０に順次設定し、撮像準備を行ってから撮像を開始する（Ｓ３５）。続いて、第２の照明手段３６或いは第３の照明手段３７を１本の凹凸検知ラインに対して交互に切り替えて短時間発光させて（Ｓ３６）、画像データを入力し（Ｓ３７）、全ての凹凸検知ライン１０８〜１１０の第１及び第２の画像データが入力されるまで繰り返す（Ｓ３８）。第１の画像入力と第２の画像入力との間隔を約５００マイクロ秒と短時間に行うことで、その間の硬貨移動は平均的な通過速度で１画素相当分の程度であり、後述のように第１の画像データと第２の画像データとの差を計算する際に１画素分のズレを補正することで、硬貨移動による影響を抑制できる。本実施の形態では、第２の照明手段３６と第３の照明手段３７は全て同一の波長特性のＬＥＤ２５で構成している。そのため、モノクロ画像で凹凸が検知できる。また、凹凸検知用の第２の照明手段３６と第３の照明手段３７は、図３を用いて説明したように照明手段１５を２群に分けて構成している、すなわち模様検知用の照明手段１５を兼用し、さらに撮像手段１６も同一のものを兼用しているので、コストやスペースの削減が可能であり、調整も専用の調整工程が不要である。第２の照明手段３６と第３の照明手段３７を異なるタイミングで発光させることで、第２及び第３の照明手段による照明光の干渉を防止でき、確実にそれぞれの反射光の画像が得られる。部分的な画像の出力可能な画像センサ２６を用いることで、短時間で反射光の画像を得られ高速に凹凸入力を行うことができる。

なお、異なる方向から異なる波長特性で照射して硬貨の凹凸を判定する技術は、例えば特開２００２−１８３７９１号で開示されているが、本実施の形態では同一の波長特性で照射しているので、発光波長の異なる照明手段及びカラー画像センサまたはフィルタを用いることなく凹凸が検知できる。また、波長や環境温度によって変化するセンサ感度やフィルタの透過特性のバラツキに影響されないで、凹凸度合いを検知することができる。

また、異なる方向から別々に照射して各々の反射光強度に基づいて二値化を行って硬貨の模様を判定する技術は、例えば特開平７−２１０７２０号で開示されているが、本実施の形態では凹凸計算（Ｓ４４）で後述するように、各々の反射光強度の差に基づいて検知しているので、多値で凹凸度合いを検知でき、正確に判定することが可能である。

次の工程は、模様入力工程（Ｓ２４）である。撮像手段１６の出力画像領域を、想定される最小速度の最大硬貨と想定される最大速度の最大硬貨とが完全に含まれる位置、大きさに設定し、撮像準備を行ってから撮像を開始する（Ｓ３９）。続いて、照明手段１５を短時間発光させ（Ｓ４０）、第３の画像データを入力する（Ｓ４１）。模様入力において、製品毎に発生する組み立て寸法やレンズ２８等の特性のバラツキのため、画像データ中の硬貨位置は異なるため、その分だけ模様入力の領域を大きく設定する必要がある。これに対し本実施の形態では、画像データ中の底面２２の位置すなわち硬貨２３の下端位置と撮像倍率とを可変に記憶しており、最大硬貨の画像データ中での上端位置を算出することで模様入力の領域を縮小し画像データの入力時間とデータ記憶用の記憶回路の容量、及びデータの処理時間を削減することができる。さらに、記憶している硬貨２３の下端位置と撮像倍率とは、正貨が投入される毎に補正を行っていくことで確実に補正でき、経時的な変化に対しても性能が劣化することを防止し、初期の識別性能を維持することが可能になる。硬貨２３の下端位置と撮像倍率を記憶及び補正し、さらにこれらから最小硬貨の中心位置を算出して、３つのいずれか１つ以上に基づいて投入検知領域１０２〜１０４、入力条件設定領域１０６、凹凸検知ライン１０８〜１１０、模様入力の領域、及び後述の中心・外径検出用の検知ライン１１１、１１２を設定することにより撮像手段における硬貨２３の位置を正確に捉えることができ、通路１３や撮像手段１６の組立誤差や経時的な寸法・特性変化に対して、また投入された硬貨２３の大きさ、すなわち金種いかんに関わらず、各々の検出を正確に行うことが可能である。なお、硬貨２３の位置を記憶する技術は、例えば特開平１０−１０５７６５号で調整モードにおいて記憶する技術が開示されているが、本実施の形態のように可変に記憶することで硬貨が投入される毎に補正していくことが可能であり、経時変化に対して追随して識別性能を維持することができる。

そして、続く凹凸検出工程（Ｓ２５）では、凹凸入力工程（Ｓ２３）で入力した第１及び第２の画像データとから凹凸度合いを計算するが、その前に第３の画像データから中心と外径を検出すると共に、検出した外径に基づいて投入された硬貨２３がどの金種に近いかを仮判定しておく。

中心・外径検出（Ｓ４２）では、第３の画像データにおける硬貨２３に相当する画像の位置を検知するため、基準点としての中心と共に外径を求める。長方形など円形以外の形状の識別対象に対しては、外周に相当する候補点から識別対象の外周を求めることで中心だけでなく向きも含めた位置を検知することができ、外周の候補点を中心との距離で検証し検知精度を高めることができるが、識別対象が円形の硬貨２３である場合は特に、中心と外径とを求めることで容易に画像データにおける硬貨２３の位置を検知できる。そのために、外周に相当する複数の候補点を選択し、各外周候補点と仮の中心との距離で検証を行って、外周に相当すると判定した候補点から中心を求めて、硬貨２３の位置を検知している。図１３に示すように第３の画像データに対して、まず通過方向（すなわち第３の画像の長辺方向の座標）に平行な検知ライン１１１及び通過方向に垂直な（すなわち第３の画像の短辺方向の座標に平行な）検知ライン１１２を複数設定する。一方向の検知ラインあたりにつき、中心の一座標を求めることができるので、方向の異なる少なくとも２方向の直線で検知を行うことで、中心の座標を決定することが可能である。特に直交する直線を利用し、なおかつ第３の画像の座標に平行な直線とすることで、座標の扱いが非常に容易で誤差が小さくなる。本実施の形態では各４本の検知ライン１１１、１１２を、記憶している硬貨２３の下端位置に基づいて、想定される最小速度の最小硬貨及び想定される最大速度の最小硬貨の外周と必ず交差するような配置・長さとしている。記憶している硬貨２３の下端位置を用い、さらに正貨が投入される毎に補正を行っていくことで、確実な位置の検知が可能であると共に、経時的な変化に対しても性能が劣化することを防止できる。

まず、各検知ライン１１１、１１２上の画像データに対して平滑化とエッジ検出を行う。具体的には注目画素の周囲の８画素を含む９画素のデータについて、水平方向の検知ライン１１１では（表１）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値を、注目画素の平滑化・エッジ検出後のデータとする。垂直方向の検知ライン１１２では（表２）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値を平滑化・エッジ検出後のデータとする。検知ラインの方向に応じた配列データと積算する（水平方向の検知ライン１１１と垂直方向の検知ライン１１２とで計算方法を変える）ことにより、それぞれのラインに一致する方向の変化のみを検出でき、計算が高速化される。水平方向の検知ライン１１１と垂直方向の検知ライン１１２に対して、（表１）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値と、（表２）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値との和を求め、注目画素の平滑化・エッジ検出後のデータとしても構わない。

平滑化・エッジ検出後のデータを検知ライン１１１、１１２中央で二分割して、前半・後半各３番目までの最大値を取る点を外周候補点１１３とする。この際、ライン中央からの距離に比例した値との積を取って補正した上で３番目までの極大値を求めることにより、硬貨２３の外周が写されている可能性の高い画像の外側、すなわちライン中央から離れた点を優先して選択でき、照明手段１５の照度にムラが発生し硬貨２３の外周が暗く写された場合などでも、硬貨の位置を精度良く検知できる。また最大値ではなく極大値で外周候補点１１３を求めることにより、画像が鮮明でなく極大がなだらかなような場合でも、特定部分に集中することなく外周候補点１１３を選択することができる。外周候補点１１３の一部を、図１３に白及び黒点で示す。

次に、外周候補点１１３同士の中点位置を利用して、識別対象の中心候補点１１４を検知する。点対称の形状の識別対象では、外周と直線の交点の中点位置が、識別対象の中心をこの直線に投影した位置とが一致するので、直線上で検知した外周点の中点位置を利用すれば、正確に中心を検知することが可能である。検知ライン１１１、１１２毎に前半の候補点と後半の候補点から１点ずつ選んだ２点の外周候補点１１３同士の中点位置を合計９通り求める。４ライン分、合計３６通りの中点位置の度数分布から最も度数の高い極大点を２点求めて、中心候補点１１４の座標とする。前半の候補点と後半の候補点との中点位置の度数分布を求める際、前半の候補点と後半の候補点との間隔が一定の範囲（範囲イとする）内でない場合には、この中点位置は度数分布に用いないようにしている。上限を識別対象の最大硬貨の直径に許容範囲を加えた値に、下限を識別対象の最小硬貨の直径から許容範囲を減じた値とし、下限の許容範囲を検知ライン１１１、１１２と硬貨中心とが最も離れた場合の距離を考慮して設定した値とすることで、本来の外周点ではありえない間隔の組み合わせを除外し、中心を正確に検知することができる。これを通過方向と平行な方向（Ｘ座標とする）及び垂直方向（Ｙ座標とする）について求めて、図１３のｘ１、ｘ２、ｙ１、ｙ２で示したように中心候補点１１４の座標とする。

続いて、中心候補点１１４の座標毎に、外周候補点１１３同士の間隔から２通りずつの直径候補を求める。円形の識別対象では、外周候補点の間隔が直径に近い値となることを利用する。例えば、中心候補点１１４のＸ座標ｘ１に対して図１４に示すように、中点位置がｘ１と許容範囲内で一致し、かつ間隔が一定の範囲（例えば、範囲イ）内であるＸ方向の検知ライン１１１上の外周候補点１１３同士の前・後半の組み合わせについて間隔の度数分布を求め、２番目までの極大位置を求め、この中心候補点１１４のＸ座標ｘ１に対する直径候補Ｒｘ１１、Ｒｘ１２とする。また、これらの直径候補における度数をそれぞれＨｘ１１、Ｈｘ１２とする。中心候補点１１４のＸ座標ｘ２についても同様に直径候補Ｒｘ２１、Ｒｘ２２と度数Ｈｘ２１、Ｈｘ２２を求めると共に、中心候補点１１４のＹ座標ｙ１、ｙ２についてはＹ方向の検知ライン１１２上の外周候補点１１３を用いて直径候補Ｒｙ１１、Ｒｙ１２、Ｒｙ２１、Ｒｙ２２と度数Ｈｙ１１、Ｈｙ１２、Ｈｙ２１、Ｈｙ２２を求める。そして、中心候補点１１４のＸ・Ｙ座標の組み合わせ４通りのうち、以下のように選択して中心候補点１１４を２点に絞り込む。絞り込みは、Ｘ座標側の直径候補とＹ座標側の直径候補の差が一定値（値ロとする）以下である組み合わせの中で度数が大きいものから選択して行う。例えば、中心候補点１１４のＸ座標ｘ１とＹ座標ｙ１の組み合わせの場合、｜Ｒｘ１１−Ｒｙ１１｜、｜Ｒｘ１２−Ｒｙ１１｜、｜Ｒｘ１１−Ｒｙ１２｜、｜Ｒｘ１２−Ｒｙ１２｜のうち、｜Ｒｘ１２−Ｒｙ１１｜が値ロ以下であれば、度数はＨｘ１２＋Ｈｙ１１となる。特に識別対象が円形の場合は、中心を通る直線上に乗った外周点の間隔は直線の方向によらず一定であり、中心と検知ラインとの変位を考慮しても外周候補点１１３同士の間隔は所定範囲の値となるので、直径候補の差を判定することで、中心検知の精度を高めることができる。

こうして絞り込んだ２点の中心候補点１１４のそれぞれに対して、この中心候補点１１４と各外周候補点１１３との距離を計算して、距離（すなわち半径を表す）に対する度数分布を求める。但し、前半と後半の外周候補点１１３の中点位置がこの中心候補点１１４の座標（Ｘ方向の検知ライン１１１上ではＸ座標、Ｙ方向の検知ライン１１２上ではＹ座標）と許容範囲内で一致し、かつ間隔が範囲イ内である組み合わせの外周候補点１１３のみから求める。また図１５に示すように、Ｘ方向の検知ライン１１１上の外周候補点１１３と、Ｙ方向の検知ライン１１２上の外周候補点１１３に対して、別々に度数分布を求めた後に、半径に対して度数の低い方を結ぶ。距離（半径）に対する度数（中点位置と間隔の両方が所定条件を満足する外周候補点１１３同士の組数）を求め、またＸ方向とＹ方向の低い方の度数を結ぶことで、Ｘ方向の精度は高いがＹ方向の精度が低いような中心候補点１１４を中心として誤判定するのを避けることができる。この度数分布の極大のうちで、度数が一定値（値ハ）以上で半径の最大を求めて、仮半径とする。そして、中心候補点１１４との距離が求めた仮半径に対して一定の許容範囲内にある外周候補点１１３のうちで、同一検知ラインの前半と後半に１点ずつのみ属するような２点の組を選び出し、図１３に黒点で示す外周点１１５とする。例えば外周候補点１１６は、中心候補点１１４との距離は許容範囲内であるが、同一の検知ライン１１２上に距離が許容範囲内の外周候補点１１３がないため、外周点１１５としない。こうして選び出した外周点の組数がＸ方向とＹ方向の両方とも一定以上で、かつ仮半径の最も大きい中心候補点１１４を仮中心とする。そして、この仮中心に決定した中心候補点１１４に対して選び出した外周候補点１１３を最終的な外周点１１５とする。識別対象の中心に対して複数の候補点を検知して検証することで、識別対象の内部の模様や外部のノイズに影響されて誤検知するのを防止できる。また、外周点との距離で中心の候補点の検証を行い、特に距離（半径）の大きい方を優先することで識別対象内部の模様を外周と認識するような誤りを避けることができる。

最後に、Ｘ方向の検知ライン１１１上の外周点１１５の平均Ｘ座標と、Ｙ方向の検知ライン１１２上の外周点１１５の平均Ｙ座標とを求めて中心とする。さらに、この中心と外周点１１５との距離の平均を求め、２倍して外径とする。本実施の形態では、外周に相当する候補点と仮中心に相当する候補点とをそれぞれ複数選択し、外周候補点と仮中心候補点の距離で検証を行い、外周及び仮中心に相当する候補点を決定して中心と半径とを求めることにより、確実に硬貨２３の位置を検知することができるので、模様を正確に識別することが可能になる。検知ライン１１１、１１２を複数本設定すると共に、平滑化・エッジ検出を行って各検知ライン１１１、１１２上の外周候補点１１３を、画像の外側を優先するよう補正をしながら複数選択することで、硬貨２３・通路１３の汚れや照明手段１５のムラの影響を受けにくい確実な中心・外径検知が可能になる。エッジ検出ではなくエッジ強調でも同様の効果が得られる。なお、識別対象が円形以外の場合、例えば長方形の紙幣等に対しては中心や外周と共に長辺や短辺寸法を求めればよいが、これらに限らず特徴となる孔等の形状や模様などを基準点として検出し識別対象の位置を検知することもできる。

なお、複数の検知ラインで外周点を検知する技術は、例えば特開平９−１７８２１号や特開平１０−６３８５２号に開示されているが、本実施の形態では外周の候補点を複数選択し、仮中心との距離で検証を行って外周点を求めているため、図１３に示すように底面２２が写り込んだりノイズのある場合でも外径点を誤って選択することがないので、正確に中心と外径を検出できる。

金種仮判定（Ｓ４３）では、中心・外径検出手段８５から出力された外径から、投入された硬貨２３がどの金種に近いかを仮判定する。あらかじめ定められている各金種毎の外径基準値と記憶している撮像倍率とから、検知した外径に近い２金種を選び出して出力する。但し、あらかじめ定めた許容範囲内で該当する金種が１金種以下の場合は、その金種を選び出す。外径に基づけば、容易に金種を仮判定できる。１金種に絞らず２金種とすることで、硬貨２３が通路１３の中で撮像手段１６の近くを通過するか遠くを通過するかといった通過位置の影響で金種を誤判別するのを防止して識別精度を向上させることができる。例えば日本の百円硬貨（２２．６ｍｍ）と十円硬貨（２３．５ｍｍ）では約４％の外径差しかなく、特に広角レンズを使用した場合は通過位置の影響が大きく、例えば±０．５ｍｍの通過位置の変化で画像データ上の外径は±２％変化するため誤判別の恐れがある。また３金種以上に仮判定すると、以降のデータ処理、特に後述の模様照合工程（Ｓ２６）の回転角度検出（Ｓ５０）に多大な時間を要するため、最大２金種としてデータ処理時間が一定の上限時間を超えないようにしているが３金種以上としてもよい。

なお金種を１金種に確定して、その金種に応じた処理を行う技術は、例えば特開平１０−６３８５２号に開示されているが、本実施の形態では複数の金種に仮判定することで、硬貨２３の通過位置等の影響による金種の誤判別を防止できる。

続く凹凸計算（Ｓ４４）では、凹凸入力工程（Ｓ２３）で入力した第１及び第２の画像データから、凹凸検知手段８３で硬貨２３の凹凸度合いを検知する。各凹凸検知ライン１０８〜１１０について、第１の画像データと第２の画像データとの画素毎の差の絶対値を、その凹凸検知ライン上の全画素にわたって加算する。画素毎の差の絶対値の総和を用いることで、比較手段９６における比較が簡素化される。第２の照明手段３６と第３の照明手段３７は、第１の画像データと第２の画像データが均質となるよう、図３で説明したように構成している。しかし、第１の画像データと第２の画像データにおいて、投入口１２側と出口１８側の明度の差は完全に抑制するのは困難であり、各画素の明度は画素の位置（投入口１２からの距離）とのゆるやかな相関を持ち、この相関は第１の画像と第２の画像で符号が逆となる。そのため、第１の画像データと第２の画像データとの画素毎の差を求める前に、第１の画像データと第２の画像データはそれぞれ、画素の位置に応じた補正を行い、投入口１２側と出口１８側の明度の差をさらに抑制している。例えば、投入口１２からの距離に比例した値を、第１の画像データでは減算し、第２の画像データでは加算することで、各画像データを均質化できる。さらに、第１の画像データと第２の画像データとで平均値が一致するように補正を行うことで、この後に求める差の精度が一層向上する。これらの補正により、第１の画像データ及び第２の画像データにおける誤差が減少し、硬貨２３の凹凸度合いをより正確に表すようになる。これらの補正後、差を求める。画素毎の差を求める際には、前述の硬貨２３移動の影響を打ち消すため、先に入力を行う第１の画像データの画素に対して、第２の画像データの１画素後ろ（出口１８側）の画素のデータとの差を求めている。こうして求めた差は凹凸を持つ硬貨２３では値が大きく、凹凸を持たないコピー貼付偽貨では値が小さくなるが、一部の画素でノイズ等が発生し、この画素で過大な差が発生したような場合、コピー貼付偽貨でも大きな値となってしまう。これを防止しノイズの影響を軽減するため、１画素当たりの差に上限を設けて制限している。このようにして、３本の凹凸検知ライン１０８〜１１０について計算を行い、３本のうちの最大値を出力する。凹凸検知ライン１０８〜１１０を複数本設定することで、硬貨２３や通路１３の汚れの影響を受けにくく、凹凸模様の少ない硬貨２３でも確実に凹凸度合いを検知できる。

さらに、模様照合工程（Ｓ２６）を行う。模様照合工程（Ｓ２６）では、多値デジタル値の画像データをエッジ検出（Ｓ４５）してから、撮像倍率の補正（Ｓ４６）を行いながら直交座標から極座標に座標変換（Ｓ４７）し、二値化（Ｓ４９）した上で、基準画像に対する投入された硬貨２３の画像データの回転角度を検出（Ｓ５０）して、検出した回転角度を考慮して基準画像との照合（Ｓ５１）を行う。これらの工程を、金種仮判定（Ｓ４３）で仮判定した２金種分の各表裏２面に対して行うが、例えばユーロ硬貨のように片面の模様が共通で、他面が１５ヵ国で異なる場合には、合計１６面分の処理を行えばよい。

模様照合工程（Ｓ２６）の各動作を、エッジ検出（Ｓ４５）から詳細に説明する。エッジ検出手段８４では、第３の画像データの各画素データに対して中心・外径検出（Ｓ４２）と同様に平滑化を兼ねたエッジ検出を行い、エッジ検出後の画像データを第４の画像データとして出力する。具体的には注目画素の周囲の８画素を含む９画素のデータについて、（表１）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値と、（表２）の配列データと配列要素毎に積算した９要素の和の絶対値との和を求め、注目画素のエッジ検出後のデータとする。なおエッジ検出（Ｓ４５）は、中心・外径検出（Ｓ４２）で検出した中心を基準に、識別対象とする最大外径硬貨の外径範囲内に位置する画素に関して行えば十分である。画像データに対してエッジ検出（Ｓ４５）を行うことにより、反射光の明るさ（輝度）そのものではなく隣接部分との明るさの差で判定することができるので、画像データの明るさの全体的な変化や局所的なムラの影響を受けにくく、正確な識別が可能になる。エッジ検出ではなくエッジ強調を行うことでも、同様の効果を得られる。ここに画像データの明るさの全体的な変化や局所的なムラは硬貨２３の材質や色、通路１３又は硬貨２３の全体的な或いは一部の局所的な汚れなどによって発生するものであり、これらの影響を低減することができる。

次に座標変換（Ｓ４７）について、倍率補正（Ｓ４６）より先に述べる。座標変換手段８８では、第４の画像データを直交座標から極座標に変換し、座標変換後の画像データを第５の画像データとして出力する。本実施の形態では日本硬貨を識別対象として、最大外径の五百円硬貨がＮ×Ｎ画素（例えば１００×１００画素）となる光学設計を行っている。また、硬貨の通過位置や組み立て寸法及びレンズ２８等の部品特性のバラツキにより、撮像倍率を０．９から１．１まで想定している。すなわち五百円硬貨は製品毎また硬貨投入毎に、最小０．９Ｎ×０．９Ｎから最大１．１Ｎ×１．１Ｎ画素（例えば９０×９０から１１０×１１０画素）に撮像される場合が発生するが、簡略化のため最大７×７画素として座標変換（Ｓ４７）と倍率補正（Ｓ４６）の説明を行う。図１６（ａ）は第４の画像データを模式的に示しており、中心・外径検出（Ｓ４２）で検出した中心１２１のＸ座標１２２（硬貨２３の通過方向に平行な方向）、Ｙ座標１２３（硬貨２３の通過方向に垂直な方向）を（０，０）として、直交座標（−３，−３）から（３，３）までの４９画素分を示す。図１６（ｂ）は座標変換後の第５の画像データを模式的に示しており、極座標の半径方向（Ｒ座標１２４）に非等間隔に４分割して０〜３、円周方向（Ｓ座標１２５）に等間隔に８分割して０〜７とした場合の極座標（０，０）から（３，７）までを例示している。この座標変換は、（表３）及び（表４）の変換用テーブルを用いて行う。

（表３）は直交座標のＸ座標とＹ座標に対応した極座標のＳ座標を表しており、（表４）は直交座標のＸ座標とＹ座標に対応した極座標のＲ座標を表している。例えば、直交座標（０，０）の画素は極座標（０，０）に、直交座標（−１，−３）の画素は極座標（３，７）に変換される。このように直交座標の全画素を変換し、同一の極座標に複数の直交座標が該当する場合はこれらの画素の平均値を用い、該当する直交座標が１画素もない極座標は隣接する極座標のデータを複写するなど隣接データに基づいて設定する。極座標に座標変換することで、後述の回転角度検出（Ｓ５０）及び照合（Ｓ５１）が容易になると共に、データ量が削減され処理速度を高速化できる。なお極座標変換用の半径方向テーブル（表４）において、半径方向座標のＲ座標が最大値の３より大きい４となっている座標があるが、これは硬貨２３の外径範囲外であり以降使用しない画素であることを示すと共に、座標変換後の画像データを記憶するための配列のＲ座標を４まで用意しておくことで、座標変換時にＲ座標が３以下かどうか判定しながら変換する必要がなく、全画素を共通的に扱って高速に変換することができる。また、エッジ検出（Ｓ４５）した後に座標変換（Ｓ４７）を行うことで、硬貨２３の模様に忠実にエッジを検出し識別精度を向上することができる。なぜならば、極座標変換によって隣接する周囲の画素（座標）との距離が変化するために、座標変換（Ｓ４７）後にエッジ検出（Ｓ４５）を行うと、注目画素のエッジ検出または強調に用いる周囲の隣接画素との距離が注目画素の座標により、また隣接画素の座標により異なって一定にならないためである。

倍率補正（Ｓ４６）は、硬貨２３の通路１３中での通過位置や撮像手段１６の組み立て誤差等に起因する撮像倍率の補正を行う。この補正は、中心・外径検出（Ｓ４２）で検出した外径と金種仮判定（Ｓ４３）で仮判定した金種とに基づいて、極座標変換用の半径方向テーブル（表４）の値を更新することによって行う。半径方向テーブルは、（表５）のような各画素と中心との距離を示す距離テーブルと、（表６）のような各半径方向座標に対する距離の上限を示す上限距離テーブルとから求める。

例えば、Ｘ座標をｘ、Ｙ座標をｙとし距離テーブル値をＲ’（ｘ，ｙ）で表すと、Ｒ’（０，０）は０．００で１．７５未満であるから半径方向テーブル値Ｒ（０，０）を０とし、Ｒ’（３，１）は３．１６で３．０３以上３．５０未満であるからＲ（３，１）を３とする。なおＸ座標＜０及びＹ座標＜０の部分の距離テーブルは、データ記憶容量及び処理時間の削減のため対象性を利用して省略し、ｘ＜０かつｙ≧０の場合はＲ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（−ｘ，ｙ）、ｘ≧０かつｙ＜０の場合はＲ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（ｘ，−ｙ）、ｘ＜０かつｙ＜０の場合はＲ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（−ｘ，−ｙ）の計算式で半径方向座標Ｒを求めている。

倍率補正（Ｓ４６）では、例えば金種仮判定（Ｓ４３）で仮判定した金種の１つが五百円で、中心・外径検出（Ｓ４２）で検出した外径（例えば９０）が五百円の標準外径（例えば１００）の０．９倍である場合、撮像倍率は０．９倍であるので、（表７）のように上限距離テーブルの上限距離の値を標準の０．９倍の値に更新する。

そして、この上限距離テーブルと距離テーブル（表５）とから、極座標変換用の半径方向テーブルの値を更新すると（表８）となる。

この変換用テーブルに基づいて座標変換することで、画像データを半径方向に１．１１倍に拡大しながら同時に座標変換が実現でき、容易に撮像倍率が補正される。倍率補正を行うことで、硬貨２３の通過位置や組み立て寸法・部品特性のバラツキに影響されずに正確な識別を行うことができる。また、製品毎に異なる基準画像を記憶させることなく、基準画像を共通化して製品毎の識別性能のバラツキを抑えることが可能であると共に、組み立てや部品特性の許容範囲の拡大も図れる。

本実施の形態では、上限距離テーブルの上限距離の値は半径が小さいほど間隔が広く半径が大きいほど間隔を狭く、非等間隔に設定している。（表９）に示したように等間隔に設定してもよい。

しかし各極座標の面積に大きな差が生じ、座標変換時に同一の極座標に変換される直交座標の画素数が不均一になることにより、照合時に各極座標の重みに偏りが発生する。特に各極座標が等しい面積を持つように上限距離を設定すれば各極座標の重みが等しくなり、半径方向座標を非等間隔に設定することで識別性能を向上することができる。

なお、基準となる対象の画像を取得して倍率誤差を求め補正して画像切出を行う技術が特開平９−２４５２１３号に開示されているが、基準となる対象が固定された金種であり、調整モードでその金種だけが投入される場合は支障ないが、複数の金種が投入される場合には適用は困難である。これに対して、本実施の形態では複数の金種に仮判定することで、複数の金種が投入される場合にも適用できる。

続いて、二値化（Ｓ４９）のための閾値設定（Ｓ４８）を行う。二値化手段９０では、多値デジタル値である座標変換後の第５の画像データの各画素（座標）に対して、閾値以上であるかどうかによって１か０の二値デジタル値に変換し、二値化後の画像データを第６の画像データとして出力する。二値化（Ｓ４９）を行うことで、画像データにおけるノイズの影響を低減できると共に、画像データ量を削減し処理を高速化できる。また、エッジ検出（Ｓ４５）またはエッジ強調及び座標変換（Ｓ４７）を二値化（Ｓ４９）より前に行うことにより、多値データを用いた正確なエッジ検出または強調と座標変換が可能であり識別精度を向上できる。

この二値化（Ｓ４９）のための閾値を設定するのが閾値設定手段８９であり、第５の画像データと金種仮判定手段８６で仮判定した金種に基づいて設定した閾値を出力する。具体的には、二値化後の第６の画像データにおいて、値が１である画素数の全画素数に対する割合が金種と面（表面か裏面か）毎に定められた割合になるように、すなわち二値化後の度数分布が一定になるように閾値を設定する。これにより、二値化後の第６の画像データの画質を均一化すると共に、後述の模様照合（Ｓ５１）に用いる基準画像も同様の割合で作成することにより第６の画像と基準画像との均質化が可能であり、識別性能を向上できる。この割合を本実施の形態では全金種・面共通に５０％に設定しているが、金種・面毎に異ならせて各金種・面の模様に合った最適な二値化も可能であり、実験に基づくと３０〜７０％の割合において模様がくっきりと読み取れ高い識別性能が達成できた。閾値の求め方は、例えば第５の画像データからデータ値と画素数との度数分布（ヒストグラム）を作成し、データの大きい方からの累積度数が５０％となる値を求めればよい。また、閾値設定に用いる第５の画像データは、硬貨部分すなわち外径の内部に当然限るべきであり、倍率補正及び極座標変換を行ったことにより半径方向座標があらかじめ定められたその金種の半径以下である部分のみを使用すれば容易に可能である。さらに本実施の形態では、硬貨２３の状態や発行年度により硬貨２３毎に異なる外周・孔の縁、硬貨２３ではなく背景である孔の内部、及び同一の硬貨２３でも回転角度や位置により投入毎に異なる潜像・細線模様の部分も、閾値設定への使用から除外している。図１７は新五百円硬貨の基準画像（後述）に灰色で除外部分を上書きし直交座標に逆変換した模式図であり、外周の縁部１３１と潜像模様部１３２、及び細線模様部１３３を示す。外周・孔の縁部は摩耗やバリが発生しやすく、孔の内部は背景が見え、潜像・細線模様部は画像センサ２６の画素配列方向と硬貨の模様との角度により斑紋（モアレ）が現れ反射率が著しく変化し、閾値設定に使用するとこれら部分的な画像に影響されて全体の正確な二値化に支障をきたす。同様の理由で、硬貨毎に異なる模様である年号部分も除いてもよい。第５の画像データでどの部分を閾値設定に使用するかは、各金種・面毎に極座標形式で表した二値デジタル値のテーブルをあらかじめ記憶しておけば、各金種・面毎の模様に適した安定した二値化を行うことができる。また、この閾値設定に使用する部分が硬貨の中心に対して回転対称でない場合、硬貨の回転角度毎に閾値が変わるため、後述の回転角度検出（Ｓ５０）において画像データを回転させる度に閾値を求め直す多大な処理を要する。本実施の形態では閾値設定に使用する部分を、除外部分を含まずかつ硬貨の中心に対して回転対称すなわち同心円状に設定しているので、回転角度検出（Ｓ５０）において画像データを回転させる度に閾値を求め直す必要がなく、閾値設定に使用する部分を記憶するテーブルも半径方向の座標に対する１次元のデータ（以降、閾値設定用領域データという）で済む。このように、第６の画像データにおいて値が１である画素数の全画素数に対する割合が定められた割合になるように、すなわち二値化後の度数分布が一定になるように閾値を設定することで、硬貨２３の材質や、縁部や表面等の状態、及び回転角度、また照明手段１５や組み立て寸法のバラツキによる照度の差に左右されることなく、安定した識別が可能になる。

なお、特定の閾値算出領域で二値化の閾値を設定する技術は、例えば特開２００２−１０９５９６号に開示されているが、二値化に支障をきたす硬貨内の特定部分（硬貨２３の状態や発行年度により硬貨２３毎に異なる外周・孔の縁、及び同一の硬貨２３でも回転角度や位置により投入毎に異なる潜像・細線模様）を除く技術については触れられていない。本実施の形態では、これらの領域を除く領域で閾値を設定することで、安定した閾値設定及び二値化が可能である。

回転角度検出（Ｓ５０）では、回転角度検出手段９１で第６の画像データと記憶手段９２に金種・面毎に記憶された基準画像とに基づいて、基準画像に対する投入された硬貨２３すなわち第６の画像データの回転角度を検出して出力する。逆に、第６の画像データに対する基準画像の回転角度を検出するようにしてもよい。なお基準画像データは、第６の画像データ同様に、極座標形式で表した二値デジタル値のテーブルとしてあらかじめ記憶されている。第６の画像データを回転させながら基準画像データと比較していき、最も一致する角度を検出する。第６の画像データは極座標で表されているので、回転させるには円周方向にずらす、すなわち円周方向座標を変えるだけで容易に回転させることができる。第６の画像データをＢ（ｒ，ｓ）（ｒは極座標の半径方向、ｓは円周方向）、基準画像データをＲ（ｒ，ｓ）、ａをｂで割った剰余をｍｏｄ（ａ，ｂ）、極座標における円周方向の分割数をＮｓで表すと、Δｓを０からＮｓ−１まで２ずつ変化させてＢ（ｒ，ｍｏｄ（ｓ＋Δｓ，Ｎｓ））とＲ（ｒ，ｓ）を比較していく。一致度合いは、第６の画像データと基準画像データの値が一致している画素（座標）数で判断する。第６の画像データと基準画像データとは共に二値デジタル値であるので、これらの排他的論理和をとり、結果が０である画素数で容易に判断可能である。Δｓを２ずつ変化させているのは検出時間を短縮するためであり、２ずつ変化させて最も一致度合いの高いΔｓを求める。そしてΔｓに対して隣接する回転角度、すなわちｍｏｄ（Δｓ−１，Ｎｓ）とｍｏｄ（Δｓ＋１，Ｎｓ）での一致度合いも求めて、３つの回転角度のうち最も一致度の高い回転角度を選択することにより、回転角度を間引きしても精度良く回転角度を検出できる。２ずつ変化させる方法に限らず、一致度合いが低ければ変化量を大きく、一致度合いが高ければ変化量を小さくするなど、回転角度を間引きして一致度合いを算出することで、精度を維持したまま回転角度検出の高速化が可能である。また本実施の形態では、閾値設定（Ｓ４８）において使用から除外した硬貨の外周・孔の縁、孔の内部、潜像・細線模様の部分を、閾値設定時と同じ理由により一致度合いの算出（回転角度検出及び照合）においても除外している。具体的には、回転角度検出（Ｓ５０）及び照合（Ｓ５１）に用いる画素（領域）を示すデータ（以下、照合領域データという）を、基準画像データや第６の画像データ同様の極座標形式で表した二値デジタル値のテーブルとしてあらかじめ記憶しておく。そして、第６の画像データと基準画像データとの排他的論理和と、この照合領域データとの論理積をとり、結果が１である不一致画素数が少ないほど一致度合いが高いと判断できる。なお、一致度合いを相対的ではなく絶対的に表すため、本実施の形態では照合領域データにおける値が１である画素数を照合画素数として、照合画素数から不一致画素数を減算し、この差を照合画素数で割って一致度合いとしている。これにより、照合画素数が異なっても、一致度合いを容易に比較することができる。

模様照合（Ｓ５１）では、回転角度検出手段９１で検出した回転角度における第６の画像データと基準データとの照合を行う。まず第６の画像データを回転角度検出手段９１で検出した回転角度分だけ円周方向にずらし、すなわち円周方向座標を変えて回転角度の補正を行い、第７の画像データとする。そして、この第７の画像データと基準画像データとの排他的論理和をとり、さらに回転角度照合で用いた照合領域データとの論理積をとって照合結果データとする。第７の画像データと基準画像データが一致しない画素（座標）の値は排他的論理和が１となり、さらに照合領域内であれば照合領域データとの論理積が１となるので、結果が１の画素数は不一致画素数を表す。また、照合領域データにおける値が１の画素数は照合画素数を表すので、照合画素数と不一致画素数との差を照合画素数で割った商は、第７の画像データと基準画像との一致度合いを示す。

本実施の形態では、硬貨全体の一致度合いを求めるのではなく、硬貨領域を複数の領域に分割し、各領域毎の一致度合いが一定値以上である領域の数すなわち一致領域数を求めている。一致度合いを一定値と比較することで、容易に一致領域数を求めることができる。具体的には図１８を用い半径方向画素数は３２、円周方向画素数１６の例で説明すると、図１８（ａ）に示す画像データに対して図１８（ｂ）の領域分割を示す模式図のように、極座標における半径方向１４１は半径方向画素数の約数で分割（この例の分割数は８）し、円周方向１４２も同様に円周方向画素数の約数で分割（この例の分割数は４）して、複数（この例では３２個）の領域１４３とする。極座標に基づくことで、容易に領域分割できると共に、等間隔に分割すれば各領域１４３の重みが均等になる。そして各領域毎に、その領域内に属する画素で一致度合いを求める。さらに領域毎の一致度合いがあらかじめ定めた下限値以上である領域数と、全領域数との割合を一致領域割合として、この値を模様照合手段９３では出力する。なお、各領域の一致度の算出に用いる情報量が不足している（照合領域が狭い、すなわち照合画素数が少ないなどの）領域１４３は一致度合いを正確に判定するのが困難であるので、照合画素数が一定値未満の領域１４３は対象外として、一致領域の判定の正確化を図っている。このように硬貨全体の模様の一致度合いを求めるのではなく、硬貨領域を複数の領域１４３に分割し各領域毎の一致度合いに基づいて照合を行うことにより、硬貨２３や通路１３の一部分に汚れが局所的に存在しても影響を受けにくく、正確な識別が可能である。また、一致領域と判定する領域毎の一致度合いの下限値や比較手段９７における一致領域割合の許容範囲を変えるだけで、汚れに対する耐性と偽貨排除性能の優先度合いを容易に変更することができる。例えば硬貨の１／３の部分が汚れなどで模様の正確な読み取りが不可能であっても識別可能とするには、一致領域割合の許容範囲を２／３以上とすればよい。

さらに、一致領域数は領域毎の一致度合いがあらかじめ定めた下限値以上である領域数としているが、この下限値は各金種・面毎に定めると共に、固定値とせず可変とすれば、硬貨２３や通路１３の汚れの影響を低減して正確な識別が可能になる。なぜならば、硬貨２３や通路１３に汚れがある場合は、一致度合いが低下し一致領域数が減少して正貨と判定されない可能性が高まる。これは、照合領域全体の一致度合いが回転角度検出におけるどの回転角度でもほぼ一様に低下するためであり、これに対して例えば照合領域全体の一致度合いが最小となる回転角度での一致度合いを用いて、最大の一致度合いと最小の一致度合いとの差を利用する、または最小の一致度合いに一定の値を加えて下限値とすることなどで改善が可能である。この例では正確な識別が困難なほど汚れが著しい場合に、最大の一致度合いが非常に低い値になり誤識別の恐れがある。しかし、最大の一致度合いの絶対値が低いと正貨と判定しないという下限値をあらかじめ定めたり、または最小の一致度合いに一定の値を加えて算出する下限値があらかじめ定めた一定値以下であれば下限値をこの一定値とすることで、誤識別が発生するのを避けることができる。

模様照合（Ｓ５１）は、まず金種仮判定（Ｓ４３）で近似していると仮判定した第１の金種の表面について、その基準データ及び照合領域データに基づいて行う。次に、閾値設定用領域データは面毎に異なるので、閾値設定（Ｓ４８）から模様照合（Ｓ５１）までを、裏面について同様に繰り返す。さらに、倍率補正は金種毎に異なるので、倍率補正（Ｓ４６）から２面分終了（Ｓ５２）までを、金種仮判定（Ｓ４３）で近似していると仮判定した第２の金種について行う。従って、模様照合手段９３は２金種×２面分の一致領域割合を出力する。

比較（Ｓ６１）では、各比較手段９４〜９７のそれぞれに入力される厚み検知手段７４、材質検知手段７８、凹凸検知手段８３、模様照合手段９３の各出力を記憶手段９２に記憶された基準と比較し、許容範囲内で一致していればその正貨の種類を示す信号を出力し、どの種類の基準値とも一致しない場合には偽貨であることを示す信号を出力する。判定（Ｓ６２）は、判定手段９９に入力される比較手段９４〜９７からの信号が全て同じ正貨の種類を示す場合に限りその正貨の種類を示す信号を出力し、それ以外の場合には偽貨を示す信号を判定信号１００として出力する。

厚みセンサで投入検知（Ｓ１６でＹＥＳ）した場合や材質センサで投入検知（Ｓ１７でＹＥＳ）した場合、すなわち結露検知中の場合の比較（Ｓ７１）は、撮像手段１６に関連した凹凸検知手段８３及び模様照合手段９３が接続された比較手段９６、９７を除く、各比較手段９４、９５のそれぞれに入力される厚み検知手段７４、材質検知手段７８の各出力を記憶手段９２に記憶された基準と比較し、許容範囲内で一致していればその正貨の種類を示す信号を出力し、どの種類の基準値とも一致しない場合には偽貨であることを示す信号を出力する。判定（Ｓ７２）でも同様に撮像手段１６に関連した比較手段９６、９７を除き、判定手段９９に入力される比較手段９４、９５からの信号が全て同じ正貨の種類を示す場合に限りその正貨の種類を示す信号を出力し、それ以外の場合には偽貨を示す信号を判定信号１００として出力する。

判定手段９９にてＳ６２とＳ７２のいずれの判定を行うかを判断するため、判定手段９９には結露検知手段８２の出力が接続されている。また、判定手段９９にはスイッチ等の切替手段９８の出力も入力されており、結露検知中の判定を撮像手段１６に関連した識別項目（凹凸及び模様）を除いた識別項目（厚みと材質）だけで行って、結露中も硬貨の受け付けを優先し自動販売機等としての販売機会を逃すことを防ぐか、それとも結露中は撮像手段１６での識別が困難であるため投入された硬貨を強制的に受け付けないで偽貨排除性能を優先するかを、図９には図示しないが切替手段９８で選択が可能である。このように切替手段９８を備えることにより、硬貨の受け付けを優先するか偽貨排除性能を優先するかを選択し、なおかつ自動販売機等の設置現場でも容易に選択を変更することができる。また、図示しないが発熱手段を用いた結露防止手段を備え、結露検知時にこの結露防止手段を動作させることで、消費電力を節約しながら常に撮像手段１６に関連した識別も行うことが可能である。発熱手段としては、専用の部品を用いることなく発熱量の大きい電子部品を兼用して通路１３の近傍に配置したり、安価なヒーターを用いることができる。

判定（Ｓ６２）において図９には図示しないが、撮像手段１６に関連しない識別項目（本実施の形態では厚み及び材質）では同じ種類の正貨であって、撮像手段１６に関連した識別項目（凹凸と模様）では偽貨か異なる種類の正貨であることが続いた場合、通路１３の汚れなどで画質が低下したと判断する。また全ての識別項目で同じ種類の正貨であることが続いた場合は、画質に問題ないと判断することで、画質の低下度合いを検知できる。画質の低下を検知した場合、自動販売機の制御部に対しては通信で、自動販売機の操作者に対しては表示を行って画質が低下したことを報知し、清掃を促すことが可能である。

さらに、切替手段９８とは別に第２の切替手段（図示せず）により、撮像手段１６での識別（以下、画像識別という）そのものを行うか行わないかを選択可能としている。第２の切替手段を備えることにより、撮像手段１６や光学透明体１４に故障や重大な傷・汚れがあるような場合に画像識別を行わない方を選択し、結露検知（Ｓ１４）と撮像手段１６での投入検知（Ｓ１５）及び凹凸及び模様検知（Ｓ２１）を行わない（図９には図示せず）ことで、誤動作による製品の動作停止や識別性能の低下を防止することができる。

なお、硬貨投入の検知方法や、図２と図４とを用いて説明した通路構成、及び結露検知や結露防止や画質検知は、従来構成の模様識別装置にも適用可能である。それぞれ、確実な投入検知、汚れの影響を受けにくい確実な識別、結露や汚れ等の影響を低減した正確な識別が可能である。

以上のように、本実施の形態によれば、硬貨２３からの正反射光２９の非入射部分で識別を行うことにより、画像にムラが発生するのを防止できる。また、撮像手段１６を通路１３に対して鉛直上方側に設けることにより、撮像手段１６への汚れの付着を低減させることができる。撮像手段１６は部分的な画像を出力可能な画像センサ２６からなるので、特定領域６６の画像データを短時間で読み出すことができる。前記撮像手段１６は行列状に配置された受光素子のアレイと、前記アレイの行に感度制御のための電圧を供給する制御回路６８と、前記アレイの列から接地へ流れる電流を処理する神経ネットワーク６９とを備える画像センサ２６からなるので、画像センサ２６内でフィルタ行列と画像の積和演算を実行できる。撮像手段１６近傍の通路１３が結露しているかどうかを検知する結露検知手段８２を備えることにより、通路１３が結露しているかどうかを検知できる。そして、撮像手段１６の制御処理を省いて行わないことで正常でない画像データによる誤動作を防止したり、結露防止手段を動作させたり、結露の発生を報知することが可能である。硬貨２３が投入されたことを撮像手段１６を用いて検知することにより、硬貨２３が投入されたことを確実に検知することができる。撮像手段１６で事前に読み取った画像に基づいて読み取り条件の調整を行うことにより、一定画質の画像データを得ることができる。ほぼ同一の波長特性を有し異なる方向から硬貨２３に光を照射する第２の照明手段３６と第３の照明手段３７を備え、第２の照明手段３６で照射した際の硬貨２３からの反射光と、第３の照明手段３７で照射した際の硬貨２３からの反射光との差に基づいて硬貨２３を識別することにより、硬貨２３の凹凸を検知することができる。第３の画像における硬貨２３の位置の基準となる点すなわち中心を複数の外周候補点１１６を検証して検知することにより、確実に硬貨２３の位置を検出することができる。１種類以上の金種に仮判定して識別を行うことにより、硬貨２３の通過位置の影響で金種を誤判別するのを防止できる。撮像手段１６を通路１３の鉛直上方側に設けることにより、撮像手段１６などへの汚れの付着を低減させることができる。第３の画像のエッジ検出強調後に座標変換を行って識別を行うことにより、硬貨２３の模様に忠実にエッジを検出することができる。硬貨２３の特定部分を除く画像に基づいて閾値を設定し、この閾値で二値化を行うことにより、安定した二値化を行うことができる。硬貨２３の特定部分を除く画像に基づいて基準画像との照合を行うことにより、安定した照合を行うことができる。回転角度を間引いて回転角度の検出を行うことにより、精度を維持したまま高速に回転角度検出を行うことができる。硬貨２３の画像を複数の領域１４３に分割し、基準画像との各領域毎の一致度合いに基づいて識別を行うので、硬貨２３や通路１３の汚れの影響が低減される。

そのため、硬貨の模様を正確に識別することができるので、偽貨の不正使用を防止することが可能な、識別性能の高い模様識別装置を実現できる。

本発明の一実施の形態における硬貨識別装置の概要を示した正面図同、撮像手段近傍の断面図同、照明手段近傍の正面図同、通路の断面図同、厚み・材質兼用センサ近傍の断面図同、画像センサの制御回路の構成図同、画像センサの制御回路の構成図同、制御回路の構成を示すブロック図同、動作について説明するフローチャート同、凹凸及び模様検知の動作を説明するフローチャート同、撮像手段の撮像領域の概念図（ａ）同、第２の照明手段のみで照明した場合の硬貨近傍の断面図、（ｂ）同、第２の照明手段のみで照明した場合の画像データの模式図、（ｃ）同、第３の照明手段のみで照明した場合の硬貨近傍の断面図、（ｄ）同、第３の照明手段のみで照明した場合の画像データの模式図同、中心・外径検出について説明する第３の画像データの模式図同、中心・外径検出の直径検知について説明する度数分布図（ａ）同、中心・外径検出のＸ方向の半径検知について説明する度数分布図、（ｂ）同、中心・外径検出のＹ方向の半径検知について説明する度数分布図、（ｃ）同、中心・外径検出の半径検知について説明する度数分布図（ａ）座標変換と倍率補正について説明する第４の画像データの模式図、（ｂ）座標変換と倍率補正について説明する第５の画像データの模式図同、閾値設定について説明する、新五百円硬貨の基準画像を直交座標に逆変換した模式図（ａ）模様照合について説明する第６の画像データの模式図、（ｂ）模様照合の領域分割について説明する第６の画像データの模式図

符号の説明

１１硬貨識別装置本体
１２投入口
１３通路
１４光学透明体
１５照明手段（第１の照明手段）
１６撮像手段
１７厚み・材質兼用センサ
１８出口
２１側壁
２２底面
２３硬貨
２４側壁
２５ＬＥＤ
２６画像センサ
２７受光面
２８レンズ
２９正反射光
３１硬貨位置
３２硬貨位置
３３撮像時硬貨位置
３４正反射位置
３５直線
３６第２の照明手段
３７第３の照明手段
４１排出補助手段
５１コア
５２コア
５３コイル
５４コイル
５５コイル
５６コイル
６１画素
６２水平走査回路
６３垂直走査回路
６４水平走査線
６５垂直走査線
６６特定領域
６７出力
６８制御回路
６９神経ネットワーク
７０ＣＤＳ手段
７１厚みセンサ
７２発振回路
７３整流回路
７４厚み検知手段
７５材質センサ
７６発振回路
７７整流回路
７８材質検知手段
７９投入検知手段
８０Ａ／Ｄ変換手段
８１調整手段
８２結露検知手段
８３凹凸検知手段
８４エッジ検出手段
８５中心・外径検出手段
８６金種仮判定手段
８７倍率補正手段
８８座標変換手段
８９閾値設定手段
９０二値化手段
９１回転角度検出手段
９２記憶手段
９３模様照合手段
９４比較手段
９５比較手段
９６比較手段
９７比較手段
９８切替手段
９９判定手段
１００判定信号
１０１撮像範囲
１０２第１の投入検知領域
１０３第２の投入検知領域
１０４第３の投入検知領域
１０５硬貨位置
１０６入力条件設定領域
１０７硬貨位置
１０８凹凸検知ライン
１０９凹凸検知ライン
１１０凹凸検知ライン
１１１検知ライン
１１２検知ライン
１１３外周候補点
１１４中心候補点
１１５外周点
１１６外周候補点
１２１中心
１２２Ｘ座標
１２３Ｙ座標
１２４Ｒ座標
１２５Ｓ座標
１３１外周の縁部
１３２潜像模様部
１３３細線模様部
１４１半径方向
１４２円周方向
１４３領域

Claims

通路と、この通路を通過する識別対象に光を照射する第１の照明手段と、前記識別対象からの反射または透過光を受光する撮像手段と基準画像を記憶する記憶手段とを備え、前記撮像手段で取得した画像と前記基準画像とに基づいて前記識別対象の模様を識別する模様識別装置において、ほぼ同一の波長特性を有し異なる方向から前記識別対象に光を照射する第２及び第３の照明手段を備え、この第２及び第３の照明手段を、複数の発光素子で構成すると共に、前記第２及び第３の照明手段を、それぞれ複数に分割して交互に配置するように構成し、前記第２の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光と、前記第３の照明手段で照射した際の前記識別対象からの反射または透過光との差に基づいて前記識別対象を識別する模様識別装置。
第２の照明手段と第３の照明手段とを、同数の発光素子で構成した請求項１記載の模様識別装置。
第２の照明手段および第３の照明手段を、同数の発光素子から成る群にそれぞれ分割して構成した請求項２記載の模様識別装置。