JP4470521B2 - 媒体認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、媒体認識装置に関するものである。

従来、銀行、信用金庫、郵便局、消費者金融会社等の金融機関の支店等に配設されたＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：現金自動預払機）、ＣＤ（Ｃａｓｈ Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ：現金自動支払機）等の自動取引装置や両替機、また、商店や路上に配設された自動販売機等には、紙幣等の有価証券の真偽を判別したり媒体の種別を判別するための媒体認識装置が配設されている。該媒体認識装置が紙幣等の媒体の真偽を判別することによって、偽造紙幣等の不正な媒体を排除することができる。そして、種々の多様な媒体の真偽を判別することができる媒体認識装置に関する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

ところで、紙幣等の媒体の形状や状態を認識するために最も重要な点の一つとして媒体の頂点、すなわち、角点がある。該角点を検出することによって、媒体の大きさ、及び、傾き角度等の状態を高精度に検出することが可能になる。そこで、従来、様々な画像処理分野において角点を検出する技術が提案され、その一つとして、媒体の画像を斜めに走査して角点を検出する技術が提案されている。
特開平７−３１１８６７号公報

しかしながら、前記従来の媒体認識装置においては、媒体の画像を斜めに走査して角点を検出するために、画像処理の時間が長くなり、迅速に角点を検出することができない。そのため、例えば、多数の媒体の認識を短時間で行うことが要求され、処理の高速化が重要な自動取引装置等に導入することが困難である。もっとも、画像処理のための時間を短くするために、検出すべき角点の数を削減して、例えば、上下又は左右の２つの角点だけを検出することも考えられる。しかし、この場合、媒体の大きさ及び状態を検出する精度が低くなってしまう。

本発明は、前記従来の媒体認識装置の問題点を解決して、媒体の画像の輪郭点を抽出し、抽出した該輪郭点の座標を直線方程式に代入し、算出された切片の値を比較することで角点を検出することによって、画像処理の時間を短くして、迅速に角点を検出することができ、多数の媒体の認識を短時間で行うことができる媒体認識装置を提供することを目的とする。

そのために、本発明の媒体認識装置においては、媒体の画像を取得する画像情報取得部と、前記媒体の画像の輪郭点を抽出し、該輪郭点の座標を複数本の直線方程式に代入して切片をそれぞれ算出し、該切片の値に基づいて前記媒体の角点であるか否かを判定して前記媒体の角点を抽出する角点抽出部とを有し、該角点抽出部は、１ライン走査を行う毎に、前記輪郭点を抽出し、該輪郭点に対して前記媒体の角点であるか否かを判定して前記媒体の角点を抽出する。

本発明によれば、媒体の画像の輪郭点を抽出し、抽出した該輪郭点の座標値を直線方程式に代入し、算出された切片の値を比較することで角点を検出するようになっている。そのため、画像処理の時間を短くして、迅速に角点を検出することができ、多数の媒体の認識を短時間で行うことができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は本発明の第１の実施の形態における媒体認識装置のシステム構成を示す図である。

図において、１０は本実施の形態における媒体認識装置であり、自動販売機、両替機、ゲーム機等の装置に配設され、媒体１１の大きさ、形状、姿勢等を認識するために使用される。ここで、前記媒体１１は、例えば、紙幣であるが、ビール券、ギフト券、商品券等の金券、トラベラーズチェック、小切手、株券等の有価証券、入場券等の施設利用券、切符、帳票、カード、通帳等であってもよく、いかなる種類のものであってもよい。

ここで、前記媒体１１が紙幣である場合について説明する。この場合、前記媒体認識装置１０は、媒体１１の頂点、すなわち、角点の位置に基づいて、媒体１１の大きさ、形状、姿勢等を認識することができるものであるが、さらに、認識した媒体１１の大きさに基づいて、該媒体１１の種類を判別することができるものであってもよい。例えば、該媒体１１が我が国の紙幣である場合、千円札、二千円札、五千円札及び一万円札の四種類の金種の紙幣について、種類を判別することができることが望ましい。さらに、前記媒体認識装置１０は、外国の紙幣の真偽を判別することができるものであることが望ましい。

そして、前記媒体認識装置１０は、自動取引装置のように媒体１１としての紙幣を受領する装置における紙幣の搬送経路や紙幣の取り扱い装置に配設され、受領した紙幣の大きさ、形状、姿勢等を判別する。なお、前記紙幣を受領する装置は、一般的には、銀行、信用金庫、郵便局等の金融機関の支店等の営業店や、コンビニエンスストア、スーパーマーケット等の商店の店舗に配設されているＡＴＭ、ＣＤ等の自動取引装置であるが、紙幣を受領するための装置であれば、鉄道、バス等の交通機関の券売機、飲料、タバコ等の自動販売機、両替機、ゲーム機等いかなる装置であってもよい。そして、前記紙幣を受領する装置は、前記媒体認識装置１０が認識した紙幣の大きさ、形状、姿勢等に基づいて、破損した紙幣、折れ曲がった紙幣等を不正な紙幣として排除する。

本実施の形態において、前記媒体認識装置１０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算手段、磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶手段、通信インターフェイス等を有し、特に、媒体１１の４つの角点の位置をそれぞれ検出し、該角点の位置に基づいて、媒体１１の形状を判定するものである。ここで、前記媒体認識装置１０は、機能の観点から画像情報取得部１２、角点抽出部１３、形状判定部１４及び表示部１５を有する。

そして、前記画像情報取得部１２は、図示されない媒体画像取得装置から出力された媒体１１の画像としてのデジタルイメージデータを取得する。前記媒体画像取得装置は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等の光源、レンズ、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像手段、信号増幅手段、Ａ／Ｄ変換手段等を備える。そして、光源の発する光を媒体１１に照射し、透過光をレンズによって縮小して撮像手段に結像させる。該撮像手段は、結像された媒体１１の透過イメージを光電変換し、アナログイメージデータとしての透過画像信号を出力する。さらに、該透過画像信号は、信号増幅手段によって増幅され、Ａ／Ｄ変換手段によって、例えば、８〔ｂｉｔ〕のデジタル信号に変換され、デジタルイメージデータとして出力される。なお、該デジタルイメージデータは、画像を構成する各画素（ピクセル）が、例えば、２５６階調の輝度を有するデータである。そして、前記画像情報取得部１２は、前記媒体画像取得装置が出力したデジタルイメージデータから、媒体１１の画像、すなわち、デジタルイメージデータである後述される媒体画像２１、及び、該媒体画像２１の周辺の背景を含む画像として、後述される媒体領域画像２２を切り出して取得するようになっている。なお、前記媒体画像取得装置は、前記媒体１１を透過した光でなく、前記媒体１１に反射された光、すなわち、反射光を撮像手段に結像するものであってもよい。この場合、該撮像手段は、結像された媒体１１の反射画像信号を出力する。

また、前記角点抽出部１３は、画像情報取得部１２が取得した媒体領域画像２２に含まれる媒体画像２１の輪郭点を抽出し、抽出した前記輪郭点の座標値を直線方程式に代入し、直線方程式が表す直線の切片の値を算出し、該切片の値を比較することで角点を抽出するための角点判定処理を実行する。具体的には、後述される媒体画像２１の輪郭線２３を構成する点としての輪郭点に対応する画素の座標を取得する。そして、該画素の座標を、後述されるＸ座標軸４３及びＹ座標軸４４に対し、プラスマイナス４５度に傾斜した後述される２本の直線４１及び４２を表す直線方程式にそれぞれ代入して、前記２本の直線４１及び４２がＸ座標軸４３又はＹ座標軸４４と交差する座標値、すなわち、Ｘ切片又はＹ切片の値を算出する。そして、算出された該Ｘ切片又はＹ切片の値に基づいて、媒体画像２１における後述される４つの角点２４に該当する画素の座標を特定し、前記角点２４の位置を検出する。

さらに、前記形状判定部１４は、角点抽出部１３が検出した４つの角点２４の位置に基づいて、前記媒体１１の形状を判定し、該形状に異常がある場合、例えば、媒体１１が折れ曲がっている場合には、異常がある旨の判定結果を出力する。

さらに、前記表示部１５は、形状判定部１４の判定結果を図示されない表示装置に表示させる。該表示装置は、例えば、媒体認識装置１０が配設されている自動取引装置、自動販売機、両替機、ゲーム機等の装置に配設されたＣＲＴ、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ等の表示装置である。なお、前記表示部１５は、異常がある旨の判定結果だけを表示装置に表示させるようにしてもよいし、異常の有無に関わらずすべての判定結果を表示装置に表示させるようにしてもよい。

次に、前記構成の媒体認識装置１０の動作について説明する。

図２は本発明の第１の実施の形態における媒体の例を示す図、図３は本発明の第１の実施の形態における媒体の画像を示す図、図４は本発明の第１の実施の形態における輪郭点を抽出する動作を示す図、図５は本発明の第１の実施の形態における媒体の角点を特定する動作を示す図、図６は本発明の第１の実施の形態における形状に異常がある媒体を示す図、図７は本発明の第１の実施の形態における媒体認識装置の動作を示すフローチャートである。

まず、媒体１１が自動取引装置、自動販売機、両替機、ゲーム機等の装置における媒体１１の挿入口から搬送経路に挿入されると、図示されない搬送装置に搬送されて媒体画像取得装置の位置に到達する。ここで、前記媒体１１は、図２に示されるように、紙幣であり、模様１６ａ〜１６ｃが印刷されている。そして、前記媒体画像取得装置は、撮像手段によって媒体１１及びその周辺のアナログイメージデータを取得し、該アナログイメージデータをＡ／Ｄ変換して、デジタルイメージデータとして出力する。すると、前記画像情報取得部１２は、画像データ読み取りを行って、前記媒体画像取得装置が出力したデジタルイメージデータから、図３に示されるような媒体領域画像２２を切り出して取得する。ここで、該媒体領域画像２２は、前記媒体１１のデジタルイメージデータである媒体画像２１、及び、該媒体画像２１の周辺の背景を含む画像である。また、前記媒体画像２１は、前記模様１６ａ〜１６ｃに対応する模様画像２１ａ〜２１ｃを含んでいる。

続いて、角点抽出部１３は、画像データ走査を開始して、１走査毎に、すなわち、走査線１本毎に、前記媒体領域画像２２に含まれる画素について画素情報を読み取る。この場合、画像データ走査は、前記媒体領域画像２２の左上角における走査開始点２５から開始され、矢印Ａで示されるように行われ、前記媒体領域画像２２の右下角における走査終了点２６で終了する。なお、前記走査開始点２５及び走査終了点２６の位置、並びに、走査の方向は適宜変更することができる。また、前記画素情報は画素の輝度である。

そして、前記角点抽出部１３は、読み取った画素情報に基づいて、輪郭点抽出処理を実行する。ここで、輪郭点は、媒体画像２１の輪郭を示す線としての輪郭線２３を構成する点であり、前記媒体画像２１とその周辺の背景との境界となる点である。前記撮像手段が透過画像信号を出力する場合、周辺の背景に対応する画素の輝度は高く、すなわち、明るく、媒体画像２１に対応する画素の輝度は低く、すなわち、暗くなっている。そのため、画素の輝度が急激に変化して暗くなる位置が前記輪郭点の位置である。この場合、図４に示されるように、横軸に走査方向に沿って画素を並べ、縦軸に各画素の輝度値を示したグラフを作成すると、該輝度値が急激に変化する位置Ｂが輪郭点の位置であることが分かる。

続いて、前記角点抽出部１３は、輪郭点抽出処理の結果、輪郭点が抽出されたか否か、すなわち、輪郭点があるか否かを判断し、輪郭点がある場合には該輪郭点に対応する画素の座標を画像データとして読み取って、当該走査線についての走査が終了したか否か、すなわち、１ライン走査が終了したか否かを判断する。また、輪郭点がない場合には画像データを読み取ることなく、当該走査線についての１ライン走査が終了したか否かを判断する。そして、当該走査線についての１ライン走査が終了していない場合には、当該走査線に沿って、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。また、当該走査線についての１ライン走査が終了した場合、前記角点抽出部１３は、すべての走査線についての走査が終了したか否か、すなわち、走査終了点２６までの全走査が終了したか否かを判断する。そして、走査が終了していない場合には、次の走査線に沿って走査を行い、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。

また、走査が終了した場合、前記角点抽出部１３は、抽出された輪郭点の画像データに基づいて前記媒体画像２１における角点２４ａ〜２４ｄを抽出するための角点判定処理を実行する。ここで、前記角点２４ａ〜２４ｄは、図３に示されるように、長方形の形状を有する媒体画像２１の４つの頂点にそれぞれ位置し、媒体画像２１の輪郭線２３が折れ曲がって角を構成する位置にある輪郭線２３上の点である。なお、前記角点２４ａ〜２４ｄを統合的に説明する場合には、角点２４として説明する。

前記角点判定処理において、前記角点抽出部１３は、抽出した前記輪郭点の座標値を直線方程式に代入し、該直線方程式が表す直線４１及び４２の切片を比較することで角点２４を検出する。ここで、前記直線方程式は、図５に示されるように、Ｘ座標軸４３及びＹ座標軸４４が設定されている二次元平面において、プラスマイナス４５度に傾斜した２本の直線４１及び４２を表している。該２本の直線４１及び４２を表す直線方程式は、次の式（１）及び（２）でそれぞれ示される。
Ｙ＝Ｘ＋ｂ２ ・・・式（１）
Ｙ＝−Ｘ＋ｂ１ ・・・式（２）
なお、ｂ１及びｂ２は、２本の直線４１及び４２のＹ切片である。

そして、輪郭線２３を構成するそれぞれの輪郭点の座標値として該輪郭点に対応する画素の座標値を前記式（１）及び（２）に代入し、それぞれの輪郭点に対応するｂ１及びｂ２を算出する。算出されたｂ１及びｂ２は、直線４１及び４２がそれぞれの輪郭点を通過する場合の直線４１及び４２のＹ切片を示している。

図５に示されるように、直線４２が左上の角点２４ａを通過する場合、直線４２のＹ切片が最小となることが分かる。これは、図５においてＹ座標は下に向いて増加するように設定されているためである。そして、直線４２が右下の角点２４ｄを通過する場合、直線４２のＹ切片が最大となることを理解することができる。また、図５に示されるように、直線４１が右上の角点２４ｂを通過する場合、直線４１のＹ切片が最小となることが分かる。そして、直線４１が左下の角点２４ｃを通過する場合、直線４１のＹ切片が最大となることを理解することができる。

このことから、角点２４ａ〜２４ｄを判定するための条件として、次の条件（１）〜（４）が成立する。
左上角点条件：ｂ２が最小値 ・・・条件（１）
右上角点条件：ｂ１が最小値 ・・・条件（２）
左下角点条件：ｂ１が最大値 ・・・条件（３）
右下角点条件：ｂ２が最大値 ・・・条件（４）
そして、前記角点抽出部１３は、前記条件（１）〜（４）を満足する輪郭点を角点２４ａ〜２４ｄとし、該角点２４ａ〜２４ｄに対応する画素の座標を角点情報として記憶手段に格納する。なお、前記角点判定処理においては、Ｙ切片の値を角点２４を判定するための条件として使用したが、Ｘ切片の値を使用することもできる。

続いて、前記形状判定部１４は、角点抽出部１３が検出した４つの角点２４ａ〜２４ｄの位置に基づいて、前記媒体１１の形状を判定するための形状判定処理を実行する。この場合、前記形状判定部１４は、例えば、図６に示されるような形状に異常がある媒体１１ａ〜１１ｃの特徴を示す条件に適合するか否かに基づいて、その形状を判定する。ここで、図６（ａ）に示されるような角折れの媒体１１ａの場合、角点５２に対し角点５１と角点５３が直角でない、という角折れ判定条件に適合しているので、前記形状判定部１４は、「角折れ」と判定する。また、図６（ｂ）に示されるような長手折れの媒体１１ｂの場合、角点５４と角点５５の点が長手長さ条件を満足しない、という長手折れ判定条件に適合しているので、前記形状判定部１４は、「長手折れ」と判定する。さらに、図６（ｃ）に示されるような短手折れの媒体１１ｃの場合、角点５６と角点５７の点が短手長さ条件を満足しない、という短手折れ判定条件に適合しているので、前記形状判定部１４は、「短手折れ」と判定する。そして、前記形状判定部１４は、形状判定の結果を記憶手段に格納する。

続いて、前記表示部１５は、形状判定部１４による形状判定の結果に基づいて、媒体１１の形状が異常であるか否かを判断する。そして、異常がある場合、異常がある旨の判定結果を表示装置に警告として表示させて、処理を終了する。また、異常がない場合には、そのまま処理を終了する。

次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１ 画像データを読み取る。
ステップＳ２ 画像データ走査を開始する。
ステップＳ３ 画素情報を読み取る。
ステップＳ４ 輪郭点抽出処理を実行する。
ステップＳ５ 輪郭点があるか否かを判断する。輪郭点がある場合はステップＳ６に進み、輪郭点がない場合はステップＳ７に進む。
ステップＳ６ 輪郭点に対応する画素の座標を画像データとして読み取る。
ステップＳ７ １ライン走査が終了したか否かを判断する。１ライン走査が終了した場合はステップＳ８に進み、１ライン走査が終了していない場合はステップＳ３に戻る。
ステップＳ８ 全走査が終了したか否かを判断する。全走査が終了した場合はステップＳ９に進み、全走査が終了していない場合はステップＳ３に戻る。
ステップＳ９ 角点判定処理を実行する。
ステップＳ１０ 角点情報を格納する。
ステップＳ１１ 形状判定処理を実行する。
ステップＳ１２ 形状判定の結果を格納する。
ステップＳ１３ 形状が異常であるか否かを判断する。形状が異常である場合はステップＳ１４に進み、形状が異常でない場合は処理を終了する。
ステップＳ１４ 判定結果を表示し、処理を終了する。

このように、本実施の形態においては、輪郭点の座標値を直線方程式に代入し、該直線方程式が表す直線の切片を比較することで角点を検出するようになっている。そのため、画像に対して斜めに走査して角点を検出する従来の方法と比較して、より簡単な処理で角点を検出することができ、処理速度の高速化を実現することができる。

また、検出した角点に関する直角性や角点間の距離などの情報に基づいて、媒体１１の形状が正常であるか異常であるかを判断することができるので、媒体１１を認識するために処理全体を高速化することができる。

なお、本実施の形態においては、前記式（１）及び（２）で示されるようなプラスマイナス４５度に傾斜した２本の直線４１及び４２を使用した場合について説明したが、例えば、ｌ５度、３０度などの別の傾きを持つ直線を使用することもでき、３本以上の直線を使用することもできる。

さらに、形状判定処理において、角折れ、長手折れ、及び、短手折れの例を説明したが、それに限定されるものではなく、破れ媒体などを判定することもできる。

次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。また、前記第１の実施の形態と同じ動作及び同じ効果についても、その説明を省略する。

図８は本発明の第２の実施の形態における媒体認識装置の動作を示す第１のフローチャート、図９は本発明の第２の実施の形態における媒体認識装置の動作を示す第２のフローチャートである。

本実施の形態において、角点抽出部１３は、輪郭点抽出処理を実行しながら角点判定処理を実行するようになっている。すなわち、輪郭点抽出処理が終了する前に角点判定処理を開始して、輪郭点抽出処理と角点判定処理とを並行して実行して、角点判定処理が終了するまでの時間を短縮するようになっている。

そこで、本実施の形態の媒体認識装置１０の動作を説明する。なお、本実施の形態において、媒体認識装置１０の構成は、前記第１の実施の形態と同様であるので、その説明を省略する。また、画像情報取得部１２が図３に示されるような媒体領域画像２２を切り出して取得するまでの動作については、前記第１の実施の形態と同様であるので、その説明を省略する。

そして、角点抽出部１３は、画像データ走査を開始して、１走査毎に、すなわち、走査線１本毎に、媒体領域画像２２に含まれる画素について画素情報を読み取り、読み取った画素情報に基づいて、輪郭点抽出処理を実行する。続いて、前記角点抽出部１３は、輪郭点抽出処理の結果、輪郭点が抽出されたか否か、すなわち、輪郭点があるか否かを判断し、輪郭点がない場合には画像データを読み取ることなく、当該走査線についての１ライン走査が終了したか否かを判断する。そして、当該走査線についての１ライン走査が終了していない場合には、当該走査線に沿って、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。

一方、輪郭点がある場合、前記角点抽出部１３は、前記輪郭点に対応する画素の座標を画像データとして読み取って、角点判定処理を実行する。そして、前記輪郭点に対応する画素の座標を、図５に示されるような２本の直線４１及び４２を表す直線方程式である前記式（１）及び（２）に代入し、前記輪郭点に対応するＹ切片の値ｂ１及びｂ２を算出する。続いて、前記角点抽出部１３は、当該走査線が第１番目の走査線であるか否か、すなわち、当該走査線についての走査が第１ライン目の走査であるか否かを判断する。そして、第１ライン目の走査である場合、左上角点配列として前記ｂ２を格納し、右上角点配列として前記ｂ１を格納し、左下角点配列として前記ｂ１を格納し、右下角点配列として前記ｂ２を格納する。ここで、左上角点配列とは、輪郭点が媒体画像２１の左上の角点２４ａに該当する場合に当該輪郭点を通過する直線４２のＹ切片の値ｂ２であり、右上角点配列とは、輪郭点が媒体画像２１の右上の角点２４ｂに該当する場合に当該輪郭点を通過する直線４１のＹ切片の値ｂ１であり、左下角点配列とは、輪郭点が媒体画像２１の左下の角点２４ｃに該当する場合に当該輪郭点を通過する直線４１のＹ切片の値ｂ１であり、右下角点配列とは、輪郭点が媒体画像２１の右下の角点２４ｄに該当する場合に当該輪郭点を通過する直線４２のＹ切片の値ｂ２である。

また、当該走査線についての走査が第１ライン目の走査であるか否かを判断して第１ライン目の走査でない場合、前記角点抽出部１３は、算出したｂ２が既に格納されている左上角点配列より小さいか否かを判断する。そして、小さい場合には算出したｂ２を左上角点配列とすることによって、該左上角点配列を更新する。なお、算出したｂ２が既に格納されている左上角点配列より小さくない場合には、該左上角点配列を更新しない。続いて、前記角点抽出部１３は、算出したｂ１が既に格納されている右上角点配列より小さいか否かを判断する。そして、小さい場合には算出したｂ１を右上角点配列とすることによって、該右上角点配列を更新する。なお、算出したｂ１が既に格納されている右上角点配列より小さくない場合には、該右上角点配列を更新しない。続いて、前記角点抽出部１３は、算出したｂ１が既に格納されている左下角点配列より大きいか否かを判断する。そして、大きい場合には算出したｂ１を左下角点配列とすることによって、該左下角点配列を更新する。なお、算出したｂ１が既に格納されている左下角点配列より大きくない場合には、該左下角点配列を更新しない。続いて、前記角点抽出部１３は、算出したｂ２が既に格納されている右下角点配列より大きいか否かを判断する。そして、大きい場合には算出したｂ２を右下角点配列とすることによって、該右下角点配列を更新する。なお、算出したｂ２が既に格納されている右下角点配列より大きくない場合には、該右下角点配列を更新しない。

そして、前記角点抽出部１３は、当該走査線についての１ライン走査が終了したか否かを判断する。そして、当該走査線についての１ライン走査が終了していない場合には、当該走査線に沿って、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。また、当該走査線についての１ライン走査が終了した場合、前記角点抽出部１３は、すべての走査線についての１ライン走査が終了したか否か、すなわち、走査終了点２６までの全走査が終了したか否かを判断する。そして、走査が終了していない場合には、次の走査線に沿って走査を行い、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。また、当該走査線についての１ライン走査が終了した場合、前記角点抽出部１３は、すべての走査線についての走査が終了したか否か、すなわち、走査終了点２６までの全走査が終了したか否かを判断する。そして、走査が終了していない場合には、次の走査線に沿って走査を行い、再び、画素情報を読み取り、前述した動作を繰り返す。

また、走査終了点２６までの全走査が終了すると、前記角点抽出部１３は、左上角点配列情報、右上角点配列情報、左下角点配列情報及び右下角点配列情報を順次記憶手段に格納する。ここで、前記左上角点配列情報は、最終的に左上角点配列として格納されたｂ２が算出された輪郭点に対応する画素の座標であり、媒体画像２１の角点２４ａの座標である。そして、前記右上角点配列情報は、最終的に右上角点配列として格納されたｂ１が算出された輪郭点に対応する画素の座標であり、媒体画像２１の角点２４ｂの座標である。また、前記左下角点配列情報は、最終的に左下角点配列として格納されたｂ１が算出された輪郭点に対応する画素の座標であり、媒体画像２１の角点２４ｃの座標である。さらに、前記右下角点配列情報は、最終的に右下角点配列として格納されたｂ２が算出された輪郭点に対応する画素の座標であり、媒体画像２１の角点２４ｄの座標である。

続いて、形状判定部１４は、角点抽出部１３が検出した４つの角点２４ａ〜２４ｄの位置に基づいて、媒体１１の形状を判定するための形状判定処理を実行する。以降の処理については、前記第１の実施の形態と同様であるので、その説明を省略する。

次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ２１ 画像データを読み取り、画像データ走査を開始する。
ステップＳ２２ 画素情報を読み取る。
ステップＳ２３ 輪郭点抽出処理を実行する。
ステップＳ２４ 輪郭点があるか否かを判断する。輪郭点がある場合はステップＳ２５に進み、輪郭点がない場合はステップＳ３３に進む。
ステップＳ２５ 輪郭点に対応する画素の座標を画像データとして読み取る。
ステップＳ２６ 角点判定処理を実行する。
ステップＳ２７ 輪郭点に対応する画素の座標を直線方程式に代入し、輪郭点に対応するＹ切片の値ｂ１及びｂ２を算出する。
ステップＳ２８ 第１ライン目の走査であるか否かを判断する。第１ライン目の走査である場合はステップＳ３５に進み、第１ライン目の走査でない場合はステップＳ２９に進む。
ステップＳ２９ 算出したｂ２が既に格納されている左上角点配列より小さいか否かを判断する。算出したｂ２が既に格納されている左上角点配列より小さい場合はステップＳ３９に進み、算出したｂ２が既に格納されている左上角点配列より小さくない場合はステップＳ３０に進む。
ステップＳ３０ 算出したｂ１が既に格納されている右上角点配列より小さいか否かを判断する。算出したｂ１が既に格納されている右上角点配列より小さい場合はステップＳ４０に進み、算出したｂ１が既に格納されている右上角点配列より小さくない場合はステップＳ３１に進む。
ステップＳ３１ 算出したｂ１が既に格納されている左下角点配列より大きいか否かを判断する。算出したｂ１が既に格納されている左下角点配列より大きい場合はステップＳ４１に進み、算出したｂ１が既に格納されている左下角点配列より大きくない場合はステップＳ３２に進む。
ステップＳ３２ 算出したｂ２が既に格納されている右下角点配列より大きいか否かを判断する。算出したｂ２が既に格納されている右下角点配列より大きい場合はステップＳ４２に進み、算出したｂ２が既に格納されている右下角点配列より大きくない場合はステップＳ３３に進む。
ステップＳ３３ １ライン走査が終了したか否かを判断する。１ライン走査が終了した場合はステップＳ３４に進み、１ライン走査が終了していない場合はステップＳ２２に戻る。
ステップＳ３４ 全走査が終了したか否かを判断する。全走査が終了した場合はステップＳ４３に進み、全走査が終了していない場合はステップＳ２２に戻る。
ステップＳ３５ 左上角点配列としてｂ２を格納する。
ステップＳ３６ 右上角点配列としてｂ１を格納する。
ステップＳ３７ 左下角点配列としてｂ１を格納する。
ステップＳ３８ 右下角点配列としてｂ２を格納する。
ステップＳ３９ 算出したｂ２を左上角点配列とすることによって、左上角点配列を更新する。
ステップＳ４０ 算出したｂ１を右上角点配列とすることによって、右上角点配列を更新する。
ステップＳ４１ 算出したｂ１を左下角点配列とすることによって、左下角点配列を更新する。
ステップＳ４２ 算出したｂ２を右下角点配列とすることによって、右下角点配列を更新する。
ステップＳ４３ 左上角点配列情報を格納する。
ステップＳ４４ 右上角点配列情報を格納する。
ステップＳ４５ 左下角点配列情報を格納する。
ステップＳ４６ 右下角点配列情報を格納する。
ステップＳ４７ 形状判定処理を実行する。
ステップＳ４８ 形状判定の結果を格納する。
ステップＳ４９ 形状が異常であるか否かを判断する。形状が異常である場合はステップＳ５０に進み、形状が異常でない場合は処理を終了する。
ステップＳ５０ 判定結果を表示し、処理を終了する。

このように、本実施の形態において、角点抽出部１３は、輪郭点抽出処理が終了する前に角点判定処理を開始して、輪郭点抽出処理と角点判定処理とを並行して実行するようになっている。すなわち、１ライン走査を行う毎に輪郭点に対応する画素の座標を前記式（１）及び（２）に代入して値ｂ１及びｂ２を算出する。そのため、角点判定処理が終了するまでの時間を短縮することができる。したがって、処理全体をより高速化することができ、短時間で多数の媒体１１を認識することができる。

なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。

本発明の第１の実施の形態における媒体認識装置のシステム構成を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における媒体の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における媒体の画像を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における輪郭点を抽出する動作を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における媒体の角点を特定する動作を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における形状に異常がある媒体を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における媒体認識装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における媒体認識装置の動作を示す第１のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における媒体認識装置の動作を示す第２のフローチャートである。

符号の説明

１０ 媒体認識装置
１１、１１ａ、１１ｂ、１１ｃ 媒体
１２ 画像情報取得部
１３ 角点抽出部
１４ 形状判定部
１５ 表示部
２１ 媒体画像
２４、２４ａ、２４ｂ、２４ｃ、２４ｄ、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７ 角点

Claims (1)

1. （ａ）媒体の画像を取得する画像情報取得部と、
   （ｂ）前記媒体の画像の輪郭点を抽出し、該輪郭点の座標を複数本の直線方程式に代入して切片をそれぞれ算出し、該切片の値に基づいて前記媒体の角点であるか否かを判定して前記媒体の角点を抽出する角点抽出部とを有し、
   （ｃ）該角点抽出部は、１ライン走査を行う毎に、前記輪郭点を抽出し、該輪郭点に対して前記媒体の角点であるか否かを判定して前記媒体の角点を抽出することを特徴とする媒体認識装置。

Images