JP5765152B2 - 真贋判定装置、真贋判定方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
また、特許文献1のラベルのように、透明プラスチック基材の片面に、少なくとも、光回折構造形成層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルの粘着剤層または光回折構造形成層に微小細粒を混入することによって、真贋判別要素である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、偽造防止を図るものや、特許文献2のラベルのように、透明プラスチック基材の片側に、少なくとも、光回折構造層、反射材料層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルのいずれかの層間の一部領域に感温変色材料層を形成するとともに、反射材料層に、光回折構造層より低屈折率の金属材料を形成し、粘着剤層に光学的に検知可能な物質を混入して、偽造防止を図るものが提案されている。そして、上述の微小細粒が、例えば、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贋判定を行っていた。
これにより、撮影の際に生じたブレと影とを区別して精度よく影を検出でき、真贋判定の精度が向上する。
これにより、撮影画像から得られる適切な値を用いて影の有無を判定でき、これにより精度よく影を検出できるので、真贋判定の精度が向上する。
これにより、撮像装置と物品との位置関係を固定した状態で、光源位置を変更できるため、画像の位置合わせが不要となる。また、光源が少なくとも2つ設けられているため、光源位置を瞬時に変更でき、効率よく真贋判定を行えるようになる。
これにより、影の位置が大きく変化するため、影を検出しやすくなり、精度よく真贋判定を行えるようになる。
これにより、物品に対する撮像装置の位置を変化させた際に生じる投影角度のずれによる画像の歪みを補正して、真贋判定を精度よく行えるようになる。
まず、図1を参照して、本発明を適用する物品1について説明する。
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、基材10とは異なる反射性を有する微細物質(以下、タガントという)12がランダムに複数配置されている。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上に配置される。これにより各タガント12はランダムな位置に配置される。
タガント12は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ(数μm〜数百μm程度)の微細な細粒である。
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。
図6に示すように、個体識別システム100は、まず後述する真贋判定処理を行い、物品1の真贋を判定する。ステップS1の真贋判定処理では、物品1のタガント分布層11に付与されたタガント12の影の有無を確認することで、物品の真贋を判定する(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システム100を用いた微細物質分布解析処理(ステップS2)を施すことにより、物品1の個体を識別し、真贋が判定される。
そして、図7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。一方、タガント12が付与された物品がカラーコピーされた場合や、印刷等によってタガント12の画像のみを模して付した物品にはタガント12そのものがないため、影9が生じることはない。そのため、撮影画像にタガント12の影9の存在が検出されれば、物品はタガント12が配されていると判断できるため、少なくともこの段階で贋物とは判断しないものとする。
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。
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12の混入の割合等によってもタガント12の分布は異なる。そこで、微細物質解析処理では、予め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き、比較対象とする物品のタガント12の分布と比較照合することにより個体の一致、不一致(真贋)を判別しようとするものである。
図8は、個体識別システム100のハードウエア構成を示すブロック図である。
個体識別システム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。
そして、個体識別システム100は、真贋判定装置200としての機能と、個体識別装置300としての機能とを有する。
ただし、真贋判定装置200と個体識別装置300とが、それぞれ別体に構成されることを妨げるものではない。
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108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。
画像読取装置108と光源110と物品1との位置関係については、後述する(図10〜図12参照)。
まず、図6のステップS1の真贋判定処理について説明する。
図9は、真贋判定処理の流れを説明するフローチャート、図10、図11、図12は物品1と画像読取装置108と光源110との位置関係について説明する図、図13は、画像読取装置108による撮影画像の例であり、タガント12の影9について説明する図である。
この撮影処理では、1つの対象物1について複数の画像データを得る。
図10は対象物1の向きを水平に回転させ、各角度でそれぞれ撮影を行う例である。光源110と画像読取装置108の位置は固定とする。光の照射される角度ができるだけ異なる方が影の位置が大きく変化し、真贋判定の精度が向上するため、対象物1の回転角は180度とすることが望ましい。
装置構成としては、1つの画像読取装置108に対して、予め2つの光源110a、110bを配置しておくことが望ましい。この場合、一方の光源110aから光を照射して対象物1を撮影した後、他方の光源110aから光を照射して対象物1を撮影することが望ましい。この場合、撮影の都度、光源110及び画像読取装置108、対象物1の位置合わせが不要となり、連続的に複数の画像を撮影することが可能となり、効率よく真贋判定が行えるようになる。
ただし、図12のように画像読取装置108の位置を移動させて撮影を行うと、画像読取装置108と対象物1との位置関係が変わり、投影角度が異なることとなり、2つの撮影画像間にタガント12の形状差が生じてしまう。そこで、図12のように画像読取装置108の位置を移動させ、各位置でそれぞれ撮影を行う場合には、コンピュータ(真贋判定装置200)は、撮影された画像のうち1の画像を基準として他の画像を補正し、撮影画像に表れるタガント12の形状の歪みを補正する。補正処理としては、例えば、アフィン変換等を行えばよい。
真贋判定装置200の制御部101は、2枚の撮影画像の差分を取り、差分が大きい画素を抽出し、差分領域とする。差分対象は、何らかの画素値であればよく、例えば、色(RGB)、彩度、明度、色相(HSV分解)、グレースケール変換した場合はグレースケール値等のうち、いずれか1つ、またはこれらの値のうち少なくとも2つ以上の値を組み合わせて差分をとるようにすればよい。
パターンA:一方の画像Xの画素がタガントまたは背景、他方の画像Yの画素がタガントまたは背景。
→パターンAの場合、制御部101は両画素に差分なしと判断する。
パターンB:一方の画像Xの画素がタガントまたは背景、他方の画像Yの画素が影。
→パターンBの場合、制御部101は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンC:一方の画像Xの画素が影、他方の画像Yの画素がタガントまたは背景。
→パターンCの場合、制御部101は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンD:一方の画像Xの画素が影、他方の画像Yの画素が影。
→パターンDの場合、制御部101は両画素に差分なしと判断する。本来は影であるが、影自体を精度よく抽出することが目的でなく、あくまで画像間の差分を抽出するものであるため本実施の形態では「差分なし」と判断する。
このように、タガント12の影9の有無により真贋判定を先に行えば、タガント12が付与されていない物品1について、ステップS2の微細物質分布解析処理を省略でき、高速に個体識別を行える。
図14は、微細物質分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図15、図16は基準物品及び対象物品と、読み取る画像データの例、図17は、特徴点の相対位置について説明する図、図18は基準画像データ及び対象物画像データから抽出された特徴点の例である。
特徴点を抽出するための画像処理としては、例えば、(A)中央値による二値化処理、(B)平均値による二値化処理等を採用することが好適である。以下、各処理について説明する。
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。
なお、本実施の形態では、1つのタガント12について一定の面積を有する領域が抽出されるため、抽出領域の重心を特徴点として抽出すればよい。この場合、タガント12の領域の周りの影9を含めて重心を算出するようにしてもよいし、影を除去して重心を算出してもよい。
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。
相対位置情報とは、図17に示すように、ある特徴点とその特徴点の周囲の所定数の特徴点との各距離(相対距離)の集合データである。この相対距離の集合データを読取範囲内の各特徴点について繰り返し算出する。
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S104の対象物品の読取りは、基準物品の読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15に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。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。
基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。
その後、次の対象物品があれば、ステップS104〜ステップS109の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
すなわち、制御部101は、図14のステップS102及びステップS105の特徴点抽出処理において、図20に示すノイズ除去処理を適用してもよい。
異なる方向から物品に光を照射して撮影した複数の撮影画像の差分を抽出することにより、タガント12に影が生じているか否かを判定し、タガント12に影9が生じている場合はその物品1は真と判定し、判定結果を出力する。更に、タガント12の影9が生じた物品1に対して、微細物質分布解析処理を行うことにより、タガント12の分布位置に基づく個体識別を行う。
微細物質分布解析処理では、基準物品に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取った基準画像データに対して所定の画像処理を施して特徴点(タガント12の位置)を抽出し、基準特徴点データとして記憶部102に記憶しておく。また識別対象とする対象物品に付与されたタガント分布層11を基準画像データの読み取りと同様の手法で読み取った対象画像データに対して同一の画像処理を施し、対象物特徴点データを抽出する。そして抽出された対象物特徴点データと、記憶部102に記憶されている基準特徴点データとを比較照合することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別し、その結果を出力する。
また、タガント12は印刷インクへの混入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、本発明の真贋判定処理を含む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。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。
第2の実施の形態では、所定の形状を人工的に付与したタガント82が基材80の表面に付与された物品8について、本発明に係る個体識別方法を適用する例を説明する。
図21に示すように、物品8は、その基材80上にタガント分布層81を有する。タガント分布層81には、基材80とは異なる反射性を有するタガント82がランダムに複数配置されている。タガント分布層81のタガント82は、例えば、印刷インクに混入して基材80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8の基材80上に配置される。これにより各タガント82はランダムな位置に配置される。
例えば、図21(c)に示す例では、表面形状が円形、三角形、四角形、十字型となるタガント82が混在する。このように、異なる形状のタガント82を混ぜ合わせ、タガント分布層81にランダムに配置するようにしてもよい。
異なる形状のタガント82を分布させる場合は、後述する個体識別処理による個体識別性が向上する。一方、同一形状のタガント82を分布させる場合は、異なる形状のタガント82を付与する場合と比べて低コストで実現できる。
図22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。
タガント82の基材73には、第1の実施の形態のタガント12と同様に、金属や樹脂等を用いる。
すなわち、まず図6に示すように、物品8のタガント分布層81に付与されたタガント82に対して異なる方向から光を照射して撮影し、タガント82に影が生ずるか否かを判断する。これによってタガント82が実際に物品8に付与されているか否かを判定し、真贋が判定される(ステップS1)。ステップS1で真と判定された物品8について、更に、コンピュータ等の個体識別システム100を用いた微細物質分布解析処理(ステップS2)を施すことにより、真贋が判定される。
基準特徴点データとして特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップS104の対象物品の読取りは、基準物品の読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15に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。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。
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上(相関値が類似度の場合)であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体(偽)であると判定する(相関値が類似度の場合)。
その後、次の対象物品があれば、ステップS104〜ステップS109の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
更に、図6のステップS1の真贋判定処理を行うことでタガント82の影があるか否かを判断するので、実際に物品にタガント82が付与されているか否かによる真贋判定を行える。更に、図6のステップS2の微細物質分布解析処理を行うことで、ランダムに配置されているタガント82の分布位置情報を基準特徴点データとして記憶しておき、これに基づいて対象とする物品の真贋を正確に判定することが可能となる。
の有無による真贋判定処理を行う。その後、基準物品に付与されたタガント12(82)の分布位置情報に基づく個体識別を行う。
タガント12(82)の影9による真贋判定処理では、複数の方向から照射光を照射して物品1を撮影し、各撮影画像の差分を抽出することでタガント12の影が異なる位置にできるか否かを判定する。これにより立体的構造物であるタガント12(82)が物品に実際に付与されており、カラーコピー等による偽造品でないことが簡易に判断できる。また、微細物質分布解析処理では、基準物品のタガント12(82)の分布位置を基準特徴点データとして記憶部102記憶しておき、識別対象とする物品に付与されたタガント12(82)の分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出し、抽出された対象物特徴点データと、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識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。そのため、個々の物品1(8)から切り離せない固有の特徴であるタガント12(82)の分布位置情報に基づいて個体識別や真贋判定を行うことが可能となる。タガント12(82)は、物品に容易に付与できるため、様々な物品に対して広く適用でき実用性に優れる。
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)が付され、かつ、所定の3次元形状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。
200・・・真贋判定装置
300・・・個体識別装置
101・・・制御部
102・・・記憶部
108・・・画像読取装置
110・・・光源
1・・・・・基準物品
11・・・・タガント分布層
12・・・・タガント(微細物質)
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
8・・・・・物品
81・・・・タガント分布層
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
9・・・・・タガントの影
15・・・・基準画像データ
16,17,18,19・・・・・・・・対象物画像データ
19−1,19−2,…,19−N・・・比較領域
25・・・・・・・・・・・・・・・・・基準特徴点データ
26,27,28・・・・・・・・・・・対象物特徴点データ
Claims (8)
- 基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品の真贋を判定する真贋判定装置であって、
物品に対する光源の照射方向が異なる複数枚の画像を撮影する撮影手段と、
複数枚の画像に含まれるタガントの影の位置が異なる場合には真正であると判定する真贋判定手段と、
を具備することを特徴とする真贋判定装置。 - 前記真贋判定手段は、比較対象とする2つの画像から差分領域を抽出し、差分領域が所定の大きさ以上である場合に、タガントの影の位置が異なると判定することを特徴とする請求項1に記載の真贋判定装置。
- 前記真贋判定手段は、2つの画像の各画素の色、彩度、明度、色相、グレースケール値のうちいずれか1つ、または2つ以上の値を組み合わせて比較することにより、前記差分領域を抽出することを特徴とする請求項2に記載の真贋判定装置。
- 前記撮影手段は、前記光源が2つ設けられ、
各光源と、前記対象物と撮像装置との位置関係は固定とし、
一方の光源から前記対象物に対して光を照射して第1の画像を撮影した後に、他方の光源から前記対象物に光を照射して第2の画像を撮影することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の真贋判定装置。 - 前記光源から前記対象物に対して光を照射して第1の画像を撮影した後に、前記光源と前記対象物とを180度異なる位置関係に配置し、前記光源から前記対象物に光を照射して第2の画像を撮影することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の真贋判定装置。
- 物品と撮像装置とを異なる位置関係で複数枚の画像を撮影した場合における、各画像の歪みを補正する補正手段をさらに備え、
前記真贋判定手段は、前記補正手段による補正後の画像について真贋判定を行うことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の真贋判定装置。 - 基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品の真贋を判定する真贋判定方法であって、
物品に対する光源の照射方向が異なる複数枚の画像を撮影するステップと、
複数枚の画像に含まれるタガントの影の位置が異なる場合には真正であると判定するステップと、
を含むことを特徴とする真贋判定方法。 - 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、
基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品に対する光源の照射方向が異なる複数枚の画像を撮影するステップと、
複数枚の画像に含まれるタガントの影の位置が異なる場合には真正であると判定するステップと、
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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