JP5703707B2 - 画像処理システム、画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理システム、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

特許文献１には、書類の偽造防止効果の向上を図ると共に、容易に実現可能な書類確認方法及び装置を提供することを課題とし、読取部により、正規の印刷物（原本）の印刷画像を読取り、特徴量抽出部により、印刷装置による当該印刷物の印刷時に制御しきれずに形成された再現不能なランダムパターンの特徴を抽出して、特徴ベクトルを求めてメモリに予め登録しておき、原本であるか否かを確認する確認対象の印刷物についても、同様に、印刷画像を読取り、特徴量抽出部により再現不能なランダムパターンの特徴を抽出して特徴ベクトルを算出し、そして、比較部により、算出した算出特徴ベクトルをメモリに登録されている登録特徴ベクトルと比較し、両者の類似度に応じて、当該確認対象の印刷物が原本であるか否かを判定することが開示されている。

また、特許文献２には、デジタル識別子は、紙や厚紙や他の物品上にわたってコヒーレントビームを走査することによりさらに散乱を測定することにより得られた一組をなす複数のデータポイントをデジタル化することによって得られ、また、サムネイル状デジタル識別子は、一組をなす複数のデータポイントのフーリエ変換の振幅スペクトルをデジタル化することによって決定され、これにより、複数のデジタル識別子とそれらのサムネイル状デジタル識別子とからなるデータベースを、構築することができ、その後、物品の信頼性を、物品を再走査してそのデジタル識別子及びサムネイルを決定しさらにその後データベースを検索して適合を探すことにより、検証することができ、検索は、フーリエ変換サムネイルに基づいて行われ、これにより、検索速度を改良することができることが開示されている。

また、特許文献３には、ランダム性を有する読み取り可能な固有の特徴が表面に沿って分布している固体の真偽を判定する真偽判定方法であって、真の固体の特徴が予め読み取られることで得られた、前記真の固体上に分布する特徴を表す基準データを取得すると共に、判定対象の固体の特徴を読み取ることで、前記判定対象の固体上に分布する特徴を表す照合データを求め、前記基準データ及び前記照合データに基づき、真の固体及び判定対象の固体のうちの一方の固体上の所定サイズの第１領域に分布する特徴を表すデータと、他方の固体上で前記第１領域と同サイズの第２領域に分布する特徴を表すデータとの相関値を演算することを、前記他方の固体上での前記第２領域の位置を前記所定サイズよりも大きい領域内で移動させながら繰り返し、演算によって得られた複数の相関値の最大値が第１の所定値以上で、かつ、前記相関値の最大値から相関値の平均値を減じた値を相関値の標準偏差で除すことで得られる相関値の最大値のノーマライズド・スコアが第２の所定値以上か否かに基づいて、判定対象の固体の真偽を判定することを特徴とする真偽判定方法が開示されている。

また、特許文献４には、固体を読み取ることで得られる情報以外の情報を利用することなく固体を短時間で識別することを課題とし、登録対象の紙上の所定領域内における繊維質材料の絡み具合に起因する紙表面の凹凸のランダムな変化パターンを読み取り、複数の小領域に分割し、各小領域を単位とする平均明度を一定の順序で並べた登録画像分類データを生成し、照合対象の紙上の所定領域内を読み取り、登録画像分類データと同様の照合画像分類データを生成し、記憶・登録されている登録画像データのうち、対応する登録画像分類データが照合画像分類データと一致しているデータについてのみ照合画像データとの照合を行うことが開示されている。

特開２００４−１５３４０５号公報 特表２００８−５０９４９８号公報 特許第４１０３８２６号公報 特開２００６−１６４１８０号公報

本発明は、物体を照合する場合に、照合の基準となる位置の特定に係る時間を、本構成を有さない場合に比較して、削減できるようにした画像処理システム、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像を取得する第１の画像取得手段と、前記第１の画像取得手段によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する第１の画像抽出手段と、前記第１の画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する第１の濃度抽出手段と、前記第１の濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する第１の特徴変換手段と、前記第１の特徴変換手段によって変換された特徴と前記第１の濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段を備える第１の画像処理装置と、表面に刻印されており、該表面に皮膜を形成又は積層された物体の画像を取得する第２の画像取得手段と、前記第２の画像取得手段によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する第２の画像抽出手段と、前記第２の画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する第２の濃度抽出手段と、前記第２の濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する第２の特徴変換手段と、前記第１の画像処理装置の登録手段によって基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記第２の特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記第２の濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段を備える第２の画像処理装置を具備することを特徴とする画像処理システムである。

請求項２の発明は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、前記特徴変換手段によって変換された特徴と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。

請求項３の発明は、前記画像抽出手段によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する第２の画像抽出手段と、前記第２の画像抽出手段によって抽出された画像を第２の記憶手段に登録する第２の登録手段をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置である。

請求項４の発明は、前記画像抽出手段は、前記刻印内のつながっている線の全長が予め定められた値以上であり、曲線によって構成されている部分が予め定められた値以上の長さである部分画像を抽出することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置である。

請求項５の発明は、前記画像抽出手段は、前記物体が立体である場合は、該物体の曲面にある刻印の部分画像を抽出することを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項６の発明は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。

請求項７の発明は、前記画像抽出手段によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する第２の画像抽出手段と、請求項３に記載の第２の記憶手段から画像を抽出し、該抽出した画像と前記第２の画像抽出手段によって抽出された画像を照合する第２の照合手段をさらに具備することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置である。

請求項８の発明は、前記画像抽出手段は、前記刻印内のつながっている線の全長が予め定められた値以上であり、曲線によって構成されている部分が予め定められた値以上の長さである部分画像を抽出することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置である。

請求項９の発明は、前記画像抽出手段は、前記物体が立体である場合は、該物体の曲面にある刻印の部分画像を抽出することを特徴とする請求項６から８のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項１０の発明は、前記画像取得手段は、前記物体の傾きを変更した複数の画像を取得し、前記画像取得手段は、前記複数の画像から１つの画像を生成すること、又は、前記画像抽出手段、前記濃度抽出手段、前記特徴変換手段、前記照合手段は、前記画像取得手段によって取得された複数の画像を対象とした処理を行うことを特徴とする請求項６から９のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項１１の発明は、コンピュータを、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、前記特徴変換手段によって変換された特徴と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段として機能させるための画像処理プログラムである。

請求項１２の発明は、コンピュータを、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段として機能させるための画像処理プログラムである。

請求項１、２、６の画像処理システム、画像処理装置によれば、物体を照合する場合に、照合の基準となる位置の特定に係る時間を、本構成を有さない場合に比較して、削減できる。

請求項３の画像処理装置によれば、物体を照合する場合の照合対象を、本構成を有さない場合に比較して、増やすことができる。

請求項４、５、８、９の画像処理装置によれば、他の部分画像を抽出した場合に比較して、照合精度を高めることができる。

請求項７の画像処理装置によれば、物体を照合する場合であって、基準となる物体の刻印の部分画像の特徴で照合の信頼性が担保できないときに、本構成を有さない場合に比較して、照合精度を高めることができる。

請求項１０の画像処理装置によれば、対象とする物体の画像の取得と基準となる物体の画像の取得とが異なる条件で行われたときに、本構成を有さない場合に比較して、照合精度を高めることができる。

請求項１１、１２の画像処理プログラムによれば、物体を照合する場合に、照合の基準となる位置の特定に係る時間を、本構成を有さない場合に比較して、削減できる。

本実施の形態（登録装置）の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態（照合装置）の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を実現する場合のシステム構成例を示す説明図である。 打錠の工程例を示す説明図である。 錠剤のコーティング工程例を示す説明図である。 本実施の形態（登録装置）による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態（照合装置）による処理例を示すフローチャートである。 画像取得モジュールによる処理例を示す説明図である。 刻印の部分画像の例を示す説明図である。 刻印の部分画像を特定するための標準画像の例を示す説明図である。 刻印の部分画像の回転例を示す説明図である。 刻印の部分画像の周辺濃度の抽出例を示す説明図である。 標準画素と周囲画素の関係例を示す説明図である。 周辺濃度列データの例を示す説明図である。 周辺濃度列データの例を示す説明図である。 周辺濃度列データと特徴データの例を示す説明図である。 登録されている周辺濃度列データの例を示す説明図である。 照合対象の周辺濃度列データの例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態である画像処理装置（登録装置）の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である画像処理装置（登録装置）は、物体の照合のために基準となる物体の画像を登録するものであって、図１の例に示すように、画像処理装置（登録装置）１００は、画像取得モジュール１１０、基準画像抽出モジュール１２０、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０、特徴データ変換モジュール１４０、特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ抽出モジュール１７０、固有特徴データ登録モジュール１８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０を有している。なお、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０に記憶されている情報で、真贋等の判断ができる場合は、固有特徴データ抽出モジュール１７０、固有特徴データ登録モジュール１８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０がない構成であってもよい。

画像取得モジュール１１０は、基準画像抽出モジュール１２０と接続されている。画像取得モジュール１１０は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像を取得する。ここでの「物体」とは、固体の物体であり、表面には刻印がされており、刻印後に該表面に皮膜が形成又は積層された物体である。具体例としては薬の錠剤が該当する。錠剤の場合、画像取得モジュール１１０が取得する「物体の画像」とは、その錠剤を製造した後であって、包装、瓶詰め等が行われる前の状態における錠剤を撮影した画像である。刻印、コーティングについては、図４、図５を用いて後述する。また、画像の撮影については、図８を用いて後述する。画像を取得するとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ハードディスク（画像処理装置に内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。

基準画像抽出モジュール１２０は、画像取得モジュール１１０、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０、固有特徴データ抽出モジュール１７０と接続されている。基準画像抽出モジュール１２０は、画像取得モジュール１１０によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する。画像内の刻印の部分画像を抽出するために、例えば、画像内の予め定められた位置にある画像を抽出してもよいし、対象の物体における予め定められた位置にある画像を抽出してもよいし、予め定められた特徴を有する画像を抽出するようにしてもよい。予め定められた特徴としては、例えば、刻印内のつながっている線の全長が予め定められた値以上であり、曲線によって構成されている部分が予め定められた値以上の長さであることとしてもよい。また、後述する歪みが発生しやすい部分である位置の画像、例えば、対象の物体が立体である場合は、対象の物体の曲面にある刻印の部分画像を抽出するようにしてもよい。例えば、対象の物体が錠剤のように全体に曲面を帯びている場合は、その対象の物体の中央以外の部分にある刻印の部分画像を抽出するようにしてもよい。なお、立体であるか否かは、３次元形状を検知するセンサー等を用いるようにしてもよいし、立体であることが予め判明している場合は、立体であるか否かを示すパラメータに立体であることを示す値を設定しておき、そのパラメータにしたがって判断してもよい。
そして、それらの特徴を有している画像とのパターンマッチングによって、刻印の部分画像を抽出するようにしてもよいし、それらの特徴を抽出した後に、特徴空間における合致度に基づいて刻印の部分画像を抽出するようにしてもよい。例えば、それらの特徴を抽出するために、刻印内の線の長さを抽出し、曲線か否かを判断して、曲線によって構成されている部分の線の長さを抽出する。そして、それらの特徴が予め定められた条件（例えば、予め定められた値以上等）に合致するか否かを判断する。刻印の部分画像については、図９を用いて後述する。なお、以下、抽出すべき刻印の部分画像を基準画像ともいう。この基準画像は、固有特徴データ抽出モジュール１７０によって固有特徴データを抽出するための基準位置を提供するものとなる。また、ここでの部分画像とは、物体全体の画像に対する部分画像という意であって、刻印の一部分のみの画像を指すわけではなく、刻印全体を含む画像であってもよいし、もちろんのことながら刻印の一部分の画像であってもよい。

基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０は、基準画像抽出モジュール１２０、特徴データ変換モジュール１４０と接続されている。基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０は、基準画像抽出モジュール１２０によって抽出された刻印の部分画像の濃度を抽出する。ここでの「刻印の部分画像の濃度」とは、その刻印の部分画像のみの濃度、又はその刻印部分の画像を含み、その周囲の画像をも含んでもよいし、それらの濃度を用いて予め定められた算出方法によって算出した濃度であってもよい。刻印の部分画像の濃度については、図１２から図１５を用いて後述する。

特徴データ変換モジュール１４０は、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０、特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０と接続されている。特徴データ変換モジュール１４０は、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、刻印の部分画像の特徴に変換する。刻印の部分画像の特徴を表すものであれば、どのような特徴であってもよい。具体例については、図１６を用いて後述する。

特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０は、特徴データ変換モジュール１４０、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０と接続されている。特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０は、特徴データ変換モジュール１４０によって変換された特徴と基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０によって抽出された濃度を対応させて特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０に登録する。つまり、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から特徴を検索し、その特徴に対応している濃度を抽出し得るように登録すればよい。なお、１つの特徴に対して、１つの濃度（濃度列）を対応させてもよいし、１つの特徴に対して、複数の濃度（濃度列）を対応させてもよい。
特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０は、特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０と接続されている。特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０は、特徴データ変換モジュール１４０によって変換された特徴と基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０によって抽出された濃度を対応させて記憶する。

固有特徴データ抽出モジュール１７０は、基準画像抽出モジュール１２０、固有特徴データ登録モジュール１８０と接続されている。固有特徴データ抽出モジュール１７０は、基準画像抽出モジュール１２０によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する。ここで「刻印の部分画像の位置から予め定められた位置」としては、例えば、刻印の部分画像の外接矩形の左上（右上、右下、左下、中心等であってもよい）の位置からＸ座標方向、Ｙ座標方向にそれぞれ予め定められた距離の位置にある矩形等が該当する。「予め定められた位置」として、刻印の部分画像内にあってもよい。なお、以下、その位置にある画像を固有特徴データともいう。

固有特徴データ登録モジュール１８０は、固有特徴データ抽出モジュール１７０、固有特徴データ記憶モジュール１９０と接続されている。固有特徴データ登録モジュール１８０は、固有特徴データ抽出モジュール１７０によって抽出された画像を固有特徴データ記憶モジュール１９０に登録する。つまり、固有特徴データ記憶モジュール１９０から物体内の画像を抽出し得るように登録すればよい。例えば、固有特徴データ記憶モジュール１９０に記憶されている画像は、画像取得モジュール１１０によって画像が取得された物体を識別するための物体識別子（物体が錠剤である場合は、錠剤番号等）が対応付けられている。そして、図２に例示する画像処理装置（照合装置）２００による照合によって一致した場合、その一致した物体識別子の物体であると判別することになる。
固有特徴データ記憶モジュール１９０は、固有特徴データ登録モジュール１８０と接続されている。固有特徴データ記憶モジュール１９０は、固有特徴データ抽出モジュール１７０によって抽出された画像を記憶する。

図２は、本実施の形態である画像処理装置（照合装置）の構成例についての概念的なモジュール構成図である。この画像処理装置（照合装置）は、前述の図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００によって登録された物体の画像と対象となる物体の画像との照合を行うものであって、図２の例に示すように、画像処理装置（照合装置）２００は、画像取得モジュール２１０、基準画像抽出モジュール２２０、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０、特徴データ変換モジュール２４０、照合（Ａ）モジュール２５０、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ抽出モジュール２７０、照合（Ｂ）モジュール２８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０、出力モジュール２９０を有している。なお、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０に記憶されている情報で、真贋等の判断ができる場合は、固有特徴データ抽出モジュール２７０、照合（Ｂ）モジュール２８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０がない構成であってもよい。また、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。

画像取得モジュール２１０は、基準画像抽出モジュール２２０と接続されている。画像取得モジュール２１０は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像を取得する。ここでの物体とは、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の画像取得モジュール１１０で説明したものと同等である。ただし、照合が必要となった物体であり、錠剤の場合、画像取得モジュール２１０が取得する「物体の画像」の「物体」とは、例えば、市場に流通している錠剤であり、真贋の判断等のための照合が必要となっている錠剤である。

また、画像取得モジュール２１０は、物体の傾きを変更した複数の画像を取得するようにしてもよい。具体的には、物体の撮影は、その物体の傾き、撮影装置の角度、照明角度等を変更させながら複数回行うようにしてもよい。画像処理装置（登録装置）１００の画像取得モジュール１１０と同じ撮影条件になるようにするためである。つまり、錠剤のように容易に傾きが生じる物体に対しては、登録時（特に、製造工程を想定した場合の登録時）には傾きを制御することができないために、１回の撮影であることが一般的である。そして、画像処理装置（照合装置）２００の画像取得モジュール２１０における撮影は、登録時の撮影と必ずしも同じくなるとは限らない。具体的には、物体が撮像装置の光学系、レンズ、イメージセンサの中心軸に対して傾きうる形状であった場合には、画像取得時における中心軸に対する傾きによっては、取得された画像から抽出される特徴が異なることがある。登録時における中心軸に対する傾きが不明であるために、画像処理装置（照合装置）２００の画像取得モジュール２１０が取得する画像は、中心軸に対する傾き条件を変えて複数回取得する。
また、複数回撮影した場合、画像取得モジュール２１０は、取得した複数の画像から１つの画像を生成するようにしてもよい。例えば、そのうちの１つの画像を選択してもよいし、複数枚の画像を平均した画像を取得した画像としてもよい。さらに、基準画像抽出モジュール２２０、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０、特徴データ変換モジュール２４０、照合（Ａ）モジュール２５０のそれぞれが、画像取得モジュール２１０によって取得された複数の画像を対象とした処理を行うようにしてもよい。例えば、具体的には、基準画像抽出モジュール２２０は複数の画像から複数の部分画像を抽出し、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０は、その複数の部分画像の濃度を抽出する。その結果、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０によって抽出された濃度列から特徴データ変換モジュール２４０によって変換された特徴が複数となる場合がある。そのため、特徴に対応する濃度（特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から抽出された濃度）も複数となる場合があり、照合（Ａ）モジュール２５０が行う照合は、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から抽出した複数の濃度と基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０によって抽出された複数の濃度とで行う。同じ物体であればその中の一つが合致することになる。なお、複数の合致がある場合は、照合失敗としてもよい。刻印、コーティングについては、図４、図５を用いて後述する。また、画像の撮影については、図８を用いて後述する。

基準画像抽出モジュール２２０は、画像取得モジュール２１０、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０と接続されている。基準画像抽出モジュール２２０は、画像取得モジュール２１０によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する。ここでの刻印の部分画像の抽出方法としては、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の基準画像抽出モジュール１２０で説明したものと同等である。刻印の部分画像については、図９を用いて後述する。

基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０は、基準画像抽出モジュール２２０、特徴データ変換モジュール２４０と接続されている。基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０は、基準画像抽出モジュール２２０によって抽出された刻印の部分画像の濃度を抽出する。ここでの刻印の部分画像の濃度抽出方法としては、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０で説明したものと同等である。刻印の部分画像の濃度については、図１２から図１５を用いて後述する。

特徴データ変換モジュール２４０は、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０、照合（Ａ）モジュール２５０と接続されている。特徴データ変換モジュール２４０は、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０によって抽出された濃度列を、刻印の部分画像の特徴に変換する。ここでの特徴としては、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の特徴データ変換モジュール１４０で説明したものと同等である。具体例については、図１６を用いて後述する。

照合（Ａ）モジュール２５０は、特徴データ変換モジュール２４０、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ抽出モジュール２７０と接続されている。照合（Ａ）モジュール２５０は、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から、特徴データ変換モジュール２４０によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、その抽出した濃度と基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０によって抽出された濃度を照合する。ここでの照合は、真贋判断等の照合となる場合もあり、又は、照合（Ｂ）モジュール２８０による真贋判断等の照合が行われる場合は、照合（Ｂ）モジュール２８０による照合候補を抽出することになる。
特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０は、照合（Ａ）モジュール２５０と接続されている。なお、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０には、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０によって基準となる刻印の部分画像の特徴とその刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている。

固有特徴データ抽出モジュール２７０は、照合（Ａ）モジュール２５０、照合（Ｂ）モジュール２８０と接続されている。固有特徴データ抽出モジュール２７０は、基準画像抽出モジュール２２０によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する。ここでの刻印の部分画像の位置から予め定められた位置としては、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の固有特徴データ抽出モジュール１７０で説明したものと同等である。

照合（Ｂ）モジュール２８０は、固有特徴データ抽出モジュール２７０、固有特徴データ記憶モジュール１９０、出力モジュール２９０と接続されている。照合（Ｂ）モジュール２８０は、固有特徴データ記憶モジュール１９０から画像を抽出し、その抽出した画像と固有特徴データ抽出モジュール２７０によって抽出された画像を照合する。照合（Ｂ）モジュール２８０の照合処理としては、後述する。
固有特徴データ記憶モジュール１９０は、照合（Ｂ）モジュール２８０と接続されている。なお、固有特徴データ記憶モジュール１９０には、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００の固有特徴データ抽出モジュール１７０によって抽出された画像が登録されている。
出力モジュール２９０は、照合（Ｂ）モジュール２８０と接続されている。出力モジュール２９０は、照合（Ｂ）モジュール２８０（又は照合（Ａ）モジュール２５０）による照合結果を出力する。照合結果としては、例えば、真贋の判断結果（対象としている工場、製造装置等で製造されたか否かの判断結果）等がある。照合結果を出力するとは、例えば、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。

図３は、本実施の形態を実現する場合のシステム構成例を示す説明図である。図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００と図２に例示した画像処理装置（照合装置）２００は、通信回線を介して接続されている。例えば、画像処理装置（登録装置）１００は、錠剤を製造している工場等に設置されており、製造した錠剤の画像を登録する。画像処理装置（照合装置）２００は、市場に流通している錠剤がその工場等で製造されたものであるか否かを照合する。その場合に、画像処理装置（登録装置）１００の特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ記憶モジュール１９０に記憶されている情報を画像処理装置（照合装置）２００の特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ記憶モジュール１９０に転送する。また、画像処理装置（登録装置）１００が通信回線を介して画像処理装置（照合装置）２００の特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ記憶モジュール１９０に登録するようにしてもよいし、逆に、画像処理装置（照合装置）２００が通信回線を介して画像処理装置（登録装置）１００の特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ記憶モジュール１９０を用いて照合するようにしてもよい。また、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０、固有特徴データ記憶モジュール１９０は、画像処理装置（登録装置）１００、画像処理装置（照合装置）２００以外の情報処理装置（サーバー等）にあってもよく、画像処理装置（登録装置）１００、画像処理装置（照合装置）２００は通信回線を介してそれらにアクセスするようにしてもよい。

錠剤の一般的な製造工程について説明する。
（１）混合：有効成分を有する主薬と賦形剤、結合剤、崩壊剤等を混ぜ合わせて均一にする。
（２）造粒：混合した原料から均一な形状と大きさをもつ粒をつくる。
（３）混合：滑沢剤等の添加物を混合する。
（４）打錠：臼の中の粉体を、上下の杵の間で機械的外力を加えることによって、圧縮・成型する。図４は、打錠の工程例を示す説明図である。錠剤４１０を上下にある杵４２０Ａ、杵４２０Ｂによって圧力を加え、圧縮するとともに薬の名称（番号等であってもよい）を刻印する。杵４２０Ａ又は杵４２０Ｂの錠剤４１０と接触する面には、その薬の名称が凸又は凹で成型されている。また、一般的に、杵４２０Ａ又は杵４２０Ｂの錠剤４１０と接触する面は曲面となっており、そのため錠剤も曲面になる。

（５）コーティング：錠剤の表面に高分子、白糖等を、単独又は各種の粉体等と混ぜて、皮膜を形成又は積層させる。図５は、錠剤のコーティング工程例を示す説明図である。刻印がされた錠剤４１０に対して、コーティング装置５００から高分子、白糖等を霧状の液体として噴射してコーティングする。このような工程（特にコーティング工程）を経るため、刻印に無秩序な歪み（例えば、刻印部分をコーティング材が薄く埋めたり、厚く埋めたりすることによる歪み）が生じる。歪みは刻印に沿って観察し得るものであり、また、前述の打錠工程によって刻印は同じ大きさの型で押されることとなる。
（６）検査：不良品を取り除くための検査を行う。その際に、図１に例示した画像処理装置（登録装置）１００により各錠剤を撮影して、画像を登録する。
（７）包装：医薬品である錠剤の変質、劣化、汚染等の防止を図り、定められた包装資材にて錠剤を保護するため、封入、被包を行う。

図６は、本実施の形態である画像処理装置（登録装置）１００による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０２では、画像取得モジュール１１０が、刻印されコーティングされている錠剤の画像を取得する。図８は、画像取得モジュール１１０による処理例を示す説明図である。例えば、撮像装置（デジタルカメラ）８１０が、照明８２０によって照明されている錠剤８００を撮影する。照明８２０は、陰影を作らないように、全周囲方向に均一光をあてる照明であることが望ましい。

ステップＳ６０４では、基準画像抽出モジュール１２０が、基準画像を抽出する。図９は、刻印の部分画像である基準画像の例を示す説明図である。複数の文字、記号からなる刻印から、例えば「Ｃ」という文字の画像を基準画像として、錠剤の撮影画像から抽出したものである。図９（Ａ）から（Ｉ）は、９個の錠剤からそれぞれ基準画像「Ｃ」を抽出したものである。このように「Ｃ」の画像に無秩序な歪みが生じていることがわかる。この基準画像「Ｃ」を抽出するのに、例えば、図１０の例に示す標準画像を用いて、パターンマッチング処理によって、基準画像「Ｃ」を特定して抽出する。そして、抽出した基準画像に対して画像処理を行ってもよい。例えば、図１１（Ａ）に示す画像は抽出した基準画像であり、図１１（Ｂ）に示す画像は回転処理を施した基準画像である。画像処理としては、回転処理の他に、並行移動処理、拡大縮小処理等のアフィン変換処理、ノイズ除去処理、濃度変換処理等がある。
なお、標準画像とは、物体の画像から基準画像を抽出するための画像であり、例えば、杵４２０Ａ又は杵４２０Ｂの刻印を撮影して生成してもよいし、複数の基準画像を平均した画像から生成してもよい。

ステップＳ６０６では、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０が、基準画像の周辺濃度を抽出する。図１２は、刻印の部分画像である基準画像の周辺濃度の抽出例を示す説明図である。図１２（Ａ）に例示する画像は、基準画像である。図１２（Ｂ）に例示する画像は、基準画像に図１０に例示した標準画像を重ね合わせたものである。標準画像の各黒画素の位置の画素に基づいて、基準画像の濃度を抽出する。例えば、図１３の例に示すように、標準画像の各黒画素（標準画素１３１０、１３２０、１３３０等、この場合８３画素ある）の位置を中心とした周囲９画素の濃度の統計的値（例えば、平均値、最頻値、中央値等）の列を基準画像の濃度とする。なお、周囲９画素とは、図１３の例では、標準画素１３１０の位置にある基準画像の画素を含めた周辺画素１３１５、標準画素１３２０の位置にある基準画像の画素を含めた周辺画素１３２５、標準画素１３３０の位置にある基準画像の画素を含めた周辺画素１３３５等である。もちろんのことながら、周囲９画素ではなく、周囲２５画素等の濃度であってもよいし、標準画素の位置にある基準画像の画素の濃度であってもよいし、また矩形ではなく円状の範囲内にある画素の濃度としてもよい。また、濃度を抽出するのに、標準画像を重ね合わせて、その位置にある画素の濃度を用いたが、これに限らず、基準画像内の濃度であればよく、例えば、基準画像内の全ての画素の濃度であってもよいし、基準画像内の濃度が予め定められた値以上の画素の濃度を用いるようにしてもよい。

図１４は、周辺濃度列データの例を示す説明図である。図１２（Ｂ）の例に示した基準画像の周辺濃度の列をグラフ（縦軸：濃度、横軸：基準画像の画素順番）に示したものであり、８３個の濃度が示されている。なお、基準画像の画素順番は、予め定められた順番であればよく、例えば、図１２（Ｂ）の例に示した矩形（「Ｃ」の上にある端の画素）を１番目として、「Ｃ」の筆順に沿って８３番目まで付せばよい。

図１５は、図９（Ａ）から（Ｉ）に例示した基準画像の周辺濃度列データの例を示す説明図である。このグラフからもわかるように、同じ基準画像「Ｃ」という文字であっても、歪みが発生しているため、それぞれ異なるグラフとなる。なお、１つのグラフに対して複数の線が引かれているが、これは、異なる条件によって画像の撮影を複数回（この例では１０回）行い、その濃度をプロットしているためであり、撮影によってグラフの形状は大きく異なることはないということを示している。

ステップＳ６０８では、特徴データ変換モジュール１４０が、周辺濃度列データを特徴データに変換する。図１６は、周辺濃度列データ列１６００と変換後データ列１６１０と特徴データの例を示す説明図である。図１６の例に示す特徴データとは、周辺濃度列データ列１６００の予め定められた値以上の周波数成分（大きな周波数成分）である変換後データ列１６１０に変換し、変換後データ列１６１０を２値化処理するものである。２値化処理としては、減少を「０」、上昇を「１」として、長さが予め定められた値以上である場合は「０」又は「１」を複数回（ここでは２回）繰り返すようにしたものである。区間１６２２は「００」となり、区間１６２４は「１」となり、区間１６２６は「００」となり、区間１６２８は「１」となり、区間１６３０は「０」となり、区間１６３２は「１」となり、区間１６３４は「０」となり、区間１６３６は「１」となる。この変換方法によって、図１６の例に示す周辺濃度列データ列１６００は「００１００１０１０１」という特徴データに変換されることになる。また、この変換方法を用いると、異なる周辺濃度列データであったとしても、同じ特徴データに変換されてしまうことがあり得る。このことは、周辺濃度列データを特徴データで分類していることになる。なお、周辺濃度列データを用いて特徴データに変換できるのであれば、この変換方法以外の方法であってもよい。

ステップＳ６１０では、特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０が、特徴データと周辺濃度列データを特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０に登録する。図１６の例では、特徴データ「００１００１０１０１」と周辺濃度列データ列１６００を対応させて、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０に登録する。
ステップＳ６１２では、固有特徴データ抽出モジュール１７０が、固有特徴データを抽出する。錠剤の画像から基準画像の位置を基準として、予め定められた位置にある画像を抽出する。
ステップＳ６１４では、固有特徴データ登録モジュール１８０が、固有特徴データを固有特徴データ記憶モジュール１９０に登録する。
なお、固有特徴データ抽出モジュール１７０、固有特徴データ登録モジュール１８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０がない構成の場合は、ステップＳ６１２、ステップＳ６１４の処理は行わない。

図７は、本実施の形態である画像処理装置（照合装置）２００による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ７０２では、画像取得モジュール２１０が、錠剤の画像を取得する。図６の例に示すステップＳ６０２と同等の処理を行う。なお、対象とする錠剤の画像は、図６の例では基準となる錠剤の画像（工場等で製造後の画像）であったが、図７の例では、照合対象となる錠剤の画像である。
ステップＳ７０４では、基準画像抽出モジュール２２０が、基準画像を抽出する。図６の例に示すステップＳ６０４と同等の処理を行う。
ステップＳ７０６では、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０が、基準画像の周辺濃度を抽出する。図６の例に示すステップＳ６０６と同等の処理を行う。
ステップＳ７０８では、特徴データ変換モジュール２４０が、特徴データに変換する。図６の例に示すステップＳ６０８と同等の処理を行う。

ステップＳ７１０では、照合（Ａ）モジュール２５０が、特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から該当する周辺濃度列データを抽出し、照合する。つまり、特徴データに対応する周辺濃度列データを特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から取り出し、ステップＳ７０６で抽出した周辺濃度列データと照合する。例えば、正規化相関法等を用いて照合する。具体的には、ステップＳ７０８で特徴データ「００１００１０１０１」を得た場合は、それに対応する周辺濃度列データ（図１７に例示したグラフ参照）を特徴データ・周辺データ記憶モジュール１６０から取り出す。そして、ステップＳ７０６で抽出した周辺濃度列データ（図１８に例示したグラフ参照）と照合する。照合結果として、照合するものがない場合（偽物であるとの判断の場合）は、ステップＳ７１２、ステップＳ７１４の処理は行わずに、ステップＳ７１６へ進む。

ステップＳ７１２では、固有特徴データ抽出モジュール２７０が、対象としている錠剤の画像から固有特徴データを抽出する。図６の例に示すステップＳ６１２と同等の処理を行う。
ステップＳ７１４では、照合（Ｂ）モジュール２８０が、固有特徴データ記憶モジュール１９０から該当する固有特徴データを抽出し、照合する。例えば、後述する真贋判定方法を用いる。
ステップＳ７１６では、出力モジュール２９０が、照合結果を出力する。
なお、固有特徴データ抽出モジュール２７０、照合（Ｂ）モジュール２８０、固有特徴データ記憶モジュール１９０がない構成の場合は、ステップＳ７１２、ステップＳ７１４の処理は行わない。

照合（Ｂ）モジュール２８０における照合方法としては、以下のような真贋判定方法であってもよい。
＜Ａ１＞
ランダム性を有する読み取り可能な固有の特徴が表面に沿って分布している物体の真贋を判定する真贋判定方法であって、
真の物体の特徴が予め読み取られることで得られた、前記真の物体上に分布する特徴を表す基準データを取得すると共に、
判定対象の物体の特徴を読み取ることで、前記判定対象の物体上に分布する特徴を表す照合データを求め、
前記基準データ及び前記照合データに基づき、真の物体及び判定対象の物体のうちの一方の物体上の予め定められたサイズの第１領域に分布する特徴を表すデータと、他方の物体上で前記第１領域と同サイズの第２領域に分布する特徴を表すデータとの相関値を演算することを、前記他方の物体上での前記第２領域の位置を前記予め定められたサイズよりも大きい領域内で移動させながら繰り返し、
演算によって得られた複数の相関値の最大値が第１の予め定められた値以上で、かつ、前記相関値の最大値から相関値の平均値を減じた値を相関値の標準偏差で除すことで得られる相関値の最大値のノーマライズド・スコアが第２の予め定められた値以上か否かに基づいて、判定対象の物体の真贋を判定することを特徴とする真贋判定方法。
＜Ａ２＞
前記物体の特徴は光学的に読み取り可能であり、前記基準データ及び照合データは、前記真の物体又は前記判定対象の物体に光を照射し、反射光又は透過光を読み取ることで得られた画像データであることを特徴とする＜Ａ１＞記載の真贋判定方法。
＜Ａ３＞
前記物体は錠剤であり、前記物体の特徴をフラットベッド型のスキャナで読み取ることを特徴とする＜Ａ２＞記載の真贋判定方法。
＜Ａ４＞
前記相関値を正規化相関法で演算することを特徴とする＜Ａ１＞記載の真贋判定方法。
＜Ａ５＞
前記基準データ及び前記照合データの少なくとも一方に対し、階調値の分布に基づいてノイズ成分が含まれていると推定される階調値範囲を設定し、設定した階調値範囲に属するデータを除外した後に、前記相関値の演算を行うことを特徴とする＜Ａ２＞記載の真贋判定方法。
＜Ａ６＞
真の物体の特徴が光学的に読み取られることで得られかつ予め定められた媒体に記録された基準データを前記予め定められた媒体から読み出すことで前記基準データを取得し、取得した前記基準データの階調値の分布に基づき、前記基準データに対してノイズ成分が含まれていると推定される階調値範囲を設定し、設定した階調値範囲に属するデータを前記基準データから除外した後に、前記相関値の演算を行うことを特徴とする＜Ａ５＞記載の真贋判定方法。
＜Ａ７＞
前記ノイズ成分が含まれていると推定される階調値範囲として、階調値の最大値又は最小値から累積頻度が予め定められた値に達するまでの範囲、又は、階調値の平均値をＡＶＥ、階調値の分布の標準偏差をσ、予め定められた値をｎとしたときに、階調値がＡＶＥ＋ｎσ以上又はＡＶＥ−ｎσ以下の範囲を設定することを特徴とする＜Ａ５＞又は＜Ａ６＞記載の真贋判定方法。

図１９を参照して、本実施の形態の画像処理装置（登録装置）、画像処理装置（照合装置）のハードウェア構成例について説明する。図１９に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部１９１７と、プリンタなどのデータ出力部１９１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１９０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、基準画像抽出モジュール１２０、基準画像周辺濃度抽出モジュール１３０、特徴データ変換モジュール１４０、特徴データ・周辺データ登録モジュール１５０、固有特徴データ抽出モジュール１７０、固有特徴データ登録モジュール１８０、基準画像抽出モジュール２２０、基準画像周辺濃度抽出モジュール２３０、特徴データ変換モジュール２４０、照合（Ａ）モジュール２５０、固有特徴データ抽出モジュール２７０、照合（Ｂ）モジュール２８０、出力モジュール２９０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１９０２は、ＣＰＵ１９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１９０３は、ＣＰＵ１９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス１９０４により相互に接続されている。

ホストバス１９０４は、ブリッジ１９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１９０６に接続されている。

キーボード１９０８、マウス等のポインティングデバイス１９０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ１９１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１９１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１９０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、対象とする画像、特徴データ、周辺データ、固有特徴データなどが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ１９１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１９１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１９０７、外部バス１９０６、ブリッジ１９０５、及びホストバス１９０４を介して接続されているＲＡＭ１９０３に供給する。リムーバブル記録媒体１９１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。

接続ポート１９１４は、外部接続機器１９１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１９１４は、インタフェース１９０７、及び外部バス１９０６、ブリッジ１９０５、ホストバス１９０４等を介してＣＰＵ１９０１等に接続されている。通信部１９１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１９１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１９１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図１９に示す画像処理装置（登録装置）、画像処理装置（照合装置）のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１９に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１９に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

前述の実施の形態では、物体として主に錠剤を例示したが、他のものであってもよい。
なお、前述の実施の形態を組み合わせてもよく（例えば、ある実施の形態内のモジュールを他の実施の形態内に追加する、入れ替えをする等も含む）、また、各モジュールの処理内容として背景技術で説明した技術を採用してもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…画像処理装置（登録装置）
１１０…画像取得モジュール
１２０…基準画像抽出モジュール
１３０…基準画像周辺濃度抽出モジュール
１４０…特徴データ変換モジュール
１５０…特徴データ・周辺データ登録モジュール
１６０…特徴データ・周辺データ記憶モジュール
１７０…固有特徴データ抽出モジュール
１８０…固有特徴データ登録モジュール
１９０…固有特徴データ記憶モジュール
２００…画像処理装置（照合装置）
２１０…画像取得モジュール
２２０…基準画像抽出モジュール
２３０…基準画像周辺濃度抽出モジュール
２４０…特徴データ変換モジュール
２５０…照合（Ａ）モジュール
２７０…固有特徴データ抽出モジュール
２８０…照合（Ｂ）モジュール
２９０…出力モジュール

Claims (12)

1. 表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像を取得する第１の画像取得手段と、
   前記第１の画像取得手段によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する第１の画像抽出手段と、
   前記第１の画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する第１の濃度抽出手段と、
   前記第１の濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する第１の特徴変換手段と、
   前記第１の特徴変換手段によって変換された特徴と前記第１の濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段
   を備える第１の画像処理装置と、
   表面に刻印されており、該表面に皮膜を形成又は積層された物体の画像を取得する第２の画像取得手段と、
   前記第２の画像取得手段によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出する第２の画像抽出手段と、
   前記第２の画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する第２の濃度抽出手段と、
   前記第２の濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する第２の特徴変換手段と、
   前記第１の画像処理装置の登録手段によって基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記第２の特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記第２の濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段
   を備える第２の画像処理装置
   を具備することを特徴とする画像処理システム。
2. 表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、
   前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、
   前記特徴変換手段によって変換された特徴と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
3. 前記画像抽出手段によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する第２の画像抽出手段と、
   前記第２の画像抽出手段によって抽出された画像を第２の記憶手段に登録する第２の登録手段
   をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記画像抽出手段は、前記刻印内のつながっている線の全長が予め定められた値以上であり、曲線によって構成されている部分が予め定められた値以上の長さである部分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
5. 前記画像抽出手段は、前記物体が立体である場合は、該物体の曲面にある刻印の部分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、
   前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、
   基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
7. 前記画像抽出手段によって抽出された刻印の部分画像の位置から予め定められた位置にある画像を抽出する第２の画像抽出手段と、
   請求項３に記載の第２の記憶手段から画像を抽出し、該抽出した画像と前記第２の画像抽出手段によって抽出された画像を照合する第２の照合手段
   をさらに具備することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記画像抽出手段は、前記刻印内のつながっている線の全長が予め定められた値以上であり、曲線によって構成されている部分が予め定められた値以上の長さである部分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
9. 前記画像抽出手段は、前記物体が立体である場合は、該物体の曲面にある刻印の部分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項６から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記画像取得手段は、前記物体の傾きを変更した複数の画像を取得し、
    前記画像取得手段は、前記複数の画像から１つの画像を生成すること、又は、前記画像抽出手段、前記濃度抽出手段、前記特徴変換手段、前記照合手段は、前記画像取得手段によって取得された複数の画像を対象とした処理を行う
    ことを特徴とする請求項６から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. コンピュータを、
    表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、
    前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、
    前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、
    前記特徴変換手段によって変換された特徴と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を対応させて記憶手段に登録する登録手段
    として機能させるための画像処理プログラム。
12. コンピュータを、
    表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像から、当該画像内の刻印の部分画像を抽出する画像抽出手段と、
    前記画像抽出手段によって抽出された刻印に沿った部分画像の濃度を抽出する濃度抽出手段と、
    前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換する特徴変換手段と、
    基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度とを照合する照合手段
    として機能させるための画像処理プログラム。

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