JP5760909B2 - 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
特許文献1には、ホログラムとタガント(追跡用添加物)としての微小細粒を存在させて真偽判別要素とし、偽造防止を図るラベルが提案されている。例えば、微小細粒が、白色光や紫外線または赤外線を照射することによってある波長範囲で蛍光などの光を放射する特性を有するものを採用した場合は、偽造判定を行う際に微小細粒をルーペ等で拡大し、放射光の特性を確認することで真偽判定を行っていた。
タガントは、表面にランダムに付与させることにより個々の個体の識別子とし、これに基づいて個体を識別するので、多様且つ模倣困難な固有値とすることができ、個体識別の精度が向上する。
また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわない。また、識別用のICタグ等を付加する必要もないため、低コストで実現できる。
これにより、様々な形状や大きさのタガントを組み合わせて使用することができ、識別パターンが相乗的に増加し、識別精度が向上する。
図1(a)は物品1の上面図、図1(b)は図1(a)のA−A線断面図である。
物品1は、その基材10上にタガント(taggant:追跡用添加物)分布層11を有する。タガント分布層11には、平面形状を有するタガント(微細物質)12がランダムに複数配置されている。タガントは、基材10とは異なる反射性を有する。また、タガント分布層11のタガント12は、例えば、印刷インクに混入して基材10に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品1の基材10上のランダムな位置に配置される。
具体的には、図2及び図11に示すように、タガント12は平らな構造物であり、水平方向の最大長が100μm〜数100μmに対して、厚さ(=垂直方向の長さ)は数μm程度である。また、本発明では、タガント12の輪郭線の画素数で識別する点に特徴があるため、タガント12は、少なくとも光学的に画像として読み取った場合に形状及び大きさが均一となる形状を有する。
なお、タガント12は、形状及び大きさが異なる複数種類のタガントを混在させて用いても良い。この点については、後述する。
しかし、光学的な読み取り易さ、隠匿性等の機能を高めるために、タガントは、例えば、図2に示すように反射性金属層3を有するもの、図3に示すように誘電率が異なる薄膜を多層にコート(多層薄膜4)したもの、図4に示すように光回折構造体層5を有するもの、図5に示すように、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層6を有するもの等を採用することが好適である。
また、反射性金属層3を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。
反射性金属層3の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
多層薄膜層4の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
また、光回折構造体層5を透明な被覆層(不図示)で覆い、保護するようにしてもよい。
光回折構造体層5の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
また、反射層6を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。
反射層6の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
まず、図6に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品1のタガント分布層11に付与されたタガント12の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される(ステップS1)。ステップS1で真と判定された物品1について、更に、コンピュータ等の個体識別装置100を用いたタガント分布解析処理(ステップS2)を施すことにより、真偽が判定される。
なお、例えば、タガント12を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。
本発明は、真の物品のタガント12の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておくとともに、識別対象とする物品の画像からノイズを除去しておく。その後、識別対象とする物品のタガント12の分布と基準特徴点データとを照合することにより個体の一致、不一致(真偽)を判別しようとするものである。
そして、本発明は、識別対象とする物品から得られた画像におけるノイズ除去方法に特徴がある。この点についてはタガントの分布解析の説明とともに後述する。
図7は、個体識別装置100のハードウエア構成を示すブロック図である。図7に示すように、個体識別装置100は、制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信I/F部106、周辺機器I/F部107等がバス109を介して接続されて構成される。また、周辺機器I/F部107には画像読取装置108及び光源110が接続されている。
個体識別装置100の制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信I/F部106、周辺機器I/F部107及びバス109を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。
CPUは、記憶部102、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス109を介して接続された各部を駆動制御する。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。RAMは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部101が後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
なお、入力部103と表示部104が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
通信I/F106は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
光源110は、撮影対象とする物品1を撮影する際に、物品1に対して所定の方向から光を照射する。
バス109は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
図8は、タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図9、図10は基準物品及び対象物品の画像データの読み取る範囲の例、図11は、撮影画像に含まれるタガント12について説明する図、図12は、タガント12の影について説明する図である。
事前処理では、まず画像読取装置108を用いて基準物品(真の物品)に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取る(ステップS101)。読み取り対象とする部位は、タガント分布層11の全部としてもよいし、一部としてもよい。
以下の式(1)により算出される閾値Scにより、読み取った画像データ(階調画像)を二値化する。
以下の式(2)により算出される閾値Saにより、読み取った画像データ(階調画像)を二値化する。
タガントの重心は、以下の式(3)により算出される。
本明細書において、特徴点とは、式(3)で得られた重心の座標で表される画素を言う。
なお、特徴点は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の2次元絶対位置座標(X,Y)を求めればよい。
この時、タガント12の色情報を基準特徴点データとして併せて特定しても良い。色情報は、色相、明度、彩度に基づき、特徴点の色を数値化する。なお、数値化される色情報は、色相の値のみでもよいし、色相に、明度や彩度の値を加えて数値化しても良い。また、各タガントの特徴点(重心)における色情報を数値化(例えば、赤色を1、緑色を2、青色を3等)して数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。RGBを用いるのであれば、RGBの3次元色空間座標系を区分して、赤色、緑色、青色に対応づけて、同じように、赤色を1、緑色を2、青色を3として数値化して、特徴点のRGBの値が赤色の範囲に入れば、特徴点情報を1と数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。このように、基準特徴点データに色情報を含むものとすると、識別精度を一層高めることができる。
そして、図12に示すように、タガント12と基材10との間を光が散乱することにより、タガント12の影9が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント12と同じ色相の影9が出来る。
一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影9の色相はタガント12の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント12よりも影9の方が低いものとなる。例えば、タガント12が青であれば、影9は淡い青となる。
具体的に、タガントの面積における画素数に基づき、ノイズを判別する場合と対比する。
例えば、図11に示すような影9をタガント候補領域に含めて抽出した場合、面積によるタガント候補領域の画素数は、影9の部分の面積の分も画素数が加算され、第2画素数の値が大きくなる。この結果、タガントが実在し、本来識別対象となるべきタガント候補領域がノイズと判別される可能性が高くなる。
これに対し、タガント候補領域の輪郭線に基づく画素数を第2画素数とすると、上記面積による算出された画素数に比べて、影9の第2画素数の値への影響が小さい。その結果、影9が含まれた状態でタガント候補領域として抽出された場合でも、輪郭線を構成する画素数からなる第2画素数は、第1画素数の所定の近似値の範囲となりやすく、タガントとして判別され得る。特に平面形状を有するタガントを使用する場合は、図1(b)のようにタガント分布層11の厚さがタガントのサイズ程度であれば、タガントは基材10に対してほぼ平行に配置されるため、タガントを撮影したときの輪郭線を構成する画素数は大きく変動しない。
したがって、本発明におけるノイズの除去処理方法では、タガントとノイズの判別精度が高いという効果を奏する。
しかし、本発明に用いるタガントは、埃や塵等と識別可能なものとするために、人為的に所定の形状が付与されたものが好ましい。
例えば、図11に示す例では、画像が円形、ハート形、楕円形となるタガント12が混在する。このように、異なる形状のタガント12を混ぜ合わせ、タガント分布層11にランダムに配置しても良い。この場合、例えば、円形のタガントに関する画素数を第1a画素数、ハート形のタガントに関する画素数を第1b画素数という具合に設定し、各形状のタガントごとに、ステップS102からステップS111までの処理を行う。
一方、同一形状のタガントを分布させる場合は、異なる形状のタガントを付与する場合と比べて低コストで実現できる。
図14は、タガント82の一例であり、(a)は上面図、(b)は側面図、(c)は図14(b)のA−A線断面図である。
図14では、タガント82の形状を六角柱とし、一部に「D」の文字(図案7)が付与されている。
すなわち、図14(c)に示すように、基材73の表面に図案形成層72を設け、更にその上面に反射材料層71を形成するようにしてもよい。タガント82の基材73には、金属や樹脂等を用いる。
このように、図案7を有するタガント82を用いる場合、図案7の輪郭から得られた画素数を第1画素数として用いる。なお、画像のHSV変換後に各特徴点を抽出し易いように、基材73は、発色の低い染料等を用いることが好ましい。
基準特徴点データ算出時(ステップS103)に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップS105の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置108を用い、同じ条件で読み取る。また、図9に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読み取りと同一とする。制御部101は、読み取った画像データを対象物画像データとしてRAMに保持する。
ここでいう微細物質とは、タガント12の他、塵、その他の印刷物質等の様に、識別処理上は望まれない物質を含む。この対象物品の微細物質の画素数の算出方法は、基準特徴点データの算出処理(ステップS102)と同様に行う。すなわち、対象物画像データからタガント12を含む微細物質(タガント候補領域)を抽出し、その微細物質(タガント候補領域)の輪郭線を構成する画素数(第2画素数)を算出する。
また、基準物品の画素数並びに特徴点の算出過程で、HSV変換処理後の色情報を特定した場合は、対象物画像データもHSV変換し、HSV変換された画像において各タガントの特徴点における色相を特定する処理を行う。
すなわち、ステップS106で算出された対象物品の各微細物質の画素数(第2画素数)のデータとステップS104で記憶された基準特徴点データのタガントの画素数(第1画素数)との差を算出する。そして、第1画素数との差が、所定範囲を超える画素数を有する微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像データから、その微細物質領域を除去する画像処理を行う。
第1画素数と第2画素数の差からノイズを判断する際、第1画素数と第2画素数とが一致する場合の他、画像の誤差や、影9の存在による影響を考慮して、所定の閾値を設けることにより、識別精度を高めることができる。
その後、次の対象物品があれば、ステップS105からステップS112の照合処理を繰り返し行い、結果を出力して、タガント分布解析処理を終了する。
図9に示すように、基準物品から読み取った画像データ15を試料No.1とし、試料No.1と同じ基準物品を同じ条件で再読取した画像データ16を試料No.1Rとする。また、基準物品(試料No.1)と異なる条件でタガント分布層11が形成された物品から読み取った画像データ17,18をそれぞれ試料No.2,No.3とする。
続いて、ステップS103と同じ処理を行い、対象物品の特徴点を算出する(ステップS108)。ここで、基準物品の特徴量として、タガントの色相に関する情報を含む場合は、対象物品の特徴量についても、同じようにタガントの色相に関する情報を含むものとする。
また、タガント12は印刷や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。
また、タガント82として、所定の図案(文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの)を有するものを採用すれば、物品8をルーペによる拡大した際に、埃や塵等とタガント82とを容易に識別でき、視認による偽造判定精度も高くなる。
101・・・制御部
102・・・記憶部
108・・・画像読取装置
1・・・・・基準物品
11・・・・タガント分布層
12・・・・タガント
3・・・・・反射性金属層
4・・・・・被覆層
5・・・・・光回折構造体層
6・・・・・所定の照射光による反射層
82・・・・タガント
7・・・・・図案(文字、図形、記号、模様、もしくはこれらの組み合わせ)
72・・・・図案形成層
71・・・・反射材料層
15・・・・基準画像データ
Claims (5)
- タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出する手段と、
各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。 - 前記特徴点抽出手段は、前記第2画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することを特徴とする請求項1に記載の個体識別装置。
- 前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第1画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、
前記判別手段は、タガントの形状ごとに前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の個体識別装置。 - タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を備えることを特徴とする個体識別方法。 - 基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別するコンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、
識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、
各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、
ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP2011214768A JP5760909B2 (ja) | 2011-09-29 | 2011-09-29 | 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム |
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