JPH0816871A - 硬貨認識装置とその前処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 光源１は、硬貨８の表面に光を照射する。こ
の正反射光は読み取り部２で読み取られ、画像取り込み
部３は、これを画像データとして取り込む。フィルタリ
ング部４は、画像データ中、硬貨８表面の凹凸による信
号レベルの変化が小さい部分を平坦化する。２値化部５
は、フィルタリング部４から出力された画像データから
閾値を算出し、この閾値との比較によって、画像データ
を２値化画像データとする。判定部６は、この２値化画
像データと、登録パタン格納部７に予め記憶されている
基準の画像データとを比較することによって、硬貨８の
種類および真偽を判定する。 【効果】 硬貨認識を簡単な構成でかつ、正確に行うこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、硬貨の種類や真偽を判
別する硬貨認識装置およびその前処理を行う前処理方法
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】金融機関等においては、預貯金や振込処
理等を自動化するために自動取引装置（ＡＴＭ）等の自
動化機器が広く用いられている。このような自動化機器
では、顧客によって硬貨が投入されると、その硬貨の種
類や真偽の認識が行われる。この処理は、自動化機器内
の硬貨鑑別部によって行われるが、その認識方法として
は以下のようなものがある。

【０００３】例えば、特公昭６３−６７７１４号公報に
記載されているように、硬貨の外径や材質によって認識
する方法や、特公平３−６３７８０号公報に記載されて
いるように、硬貨の厚さによってその認識を行うものが
ある。また、硬貨の外径を検出する装置として、例え
ば、特公平２−４８９５１号公報に記載されているもの
があり、更に、硬貨の厚さを検出する装置として特公平
４−１２５１８号公報等に記載されているものがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来の硬貨認識装置では、硬貨の外径や材質が近
似している場合、例えば、外国硬貨の１０centavos（セ
ンタボ：ブラジルの通貨単位）硬貨と１００円硬貨とは
外径と材質がほぼ近似しているだけであるため、この違
いを検出するために、厚さ検知センサを必要としたり、
複雑な判定回路を必要とし、これがコスト上昇の原因と
なっていた。また、材質センサは、その検知特性が温度
の影響を受けて変化するため、これを補正する複雑な補
助回路を要し、これもコスト上昇の原因となっていた。

【０００５】このため、低コストでかつ硬貨認識を正確
に行うことのできる硬貨認識装置の実現が望まれてい
た。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の硬貨認識装置の
前処理方法は、前述の課題を解決するために、硬貨表面
の凹凸パタンに対応したレベル変化を有する画像データ
において、そのレベル変化の大きい部分を残し、レベル
変化の小さい部分を平坦化する。そして、このデータか
ら閾値を求め、更に、この閾値と画像データとの比較に
よって、２値化画像データを算出し、これを硬貨認識の
ための判別データとしたものである。

【０００７】また、本発明の硬貨認識装置は、先述の課
題を解決するために、硬貨表面の凹凸パタンを、この凹
凸パタンに対応したレベル変化を有する画像データとし
て取り込む画像取り込み部を設ける。そして、この画像
取り込み部で取り込んだ画像データ中、任意の注目画素
のレベル値を、その注目画素を含む周辺の画素の最もレ
ベル値の変化が小さい部分の平均レベル値に書き換え、
画像データにおける出力レベル変化の小さい部分を平坦
化するフィルタリング部を設ける。更に、フィルタリン
グ部で出力された画像データから、閾値を算出し、この
閾値との比較により、その画像データを２値化した２値
化画像データを算出する２値化部を設け、この２値化部
より出力された２値化データを予め設定した基準データ
と比較することにより硬貨の識別を行う判定部とを備え
たものである。

【０００８】

【作用】本発明の硬貨認識装置とその前処理方法におい
ては、先ず、硬貨表面の凹凸パタンに対応したレベル変
化を有する画像データを取り込む。次に、取り込まれた
画像データ中、凹凸によるレベル変化の大きい部分を残
し、レベル変化が予め設定した値より小さい部分のレベ
ル変化を平坦化する。そして、このデータから閾値を求
め、更に、この閾値と画像データとを比較して２値化画
像データを算出する。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。 《実施例の構成》図１は本発明の硬貨認識装置の前処理
方法を実施するための硬貨認識装置の実施例を示す構成
図である。図の装置は、光源１、読み取り部２、画像取
り込み部３、フィルタリング部４、２値化部５、判定部
６、登録パタン格納部７から構成されている。

【００１０】また、８は、硬貨認識装置に投入された硬
貨であり、搬送路９上を、矢印１０方向に搬送されるよ
う構成されている。搬送路９には、スリット状の窓１１
が設けられ、下側から硬貨８の表面のパタン（模様）が
覗けるように構成されている。そして、窓１１の下方に
はハーフミラー１２が斜めに設置され、その下側に読み
取り部２が位置している。

【００１１】読み取り部２は、ＣＣＤ等のラインイメー
ジセンサから構成されており、ハーフミラー１２を通し
て硬貨表面の正反射光を受けるように構成されている。
ハーフミラー１２の側方にはスリット１３を介して、光
源１が設置されている。この光源１は、例えば蛍光灯や
ラインフィラメントランプ等のライン光源からなるもの
である。

【００１２】即ち、これらハーフミラー１２とスリット
１３によって、光源１から硬貨８表面に対する照射方向
が、硬貨８表面の垂直軸上となり、かつ、その垂直軸上
に読み取り部２が位置し、硬貨８表面からの正反射光を
受光するよう構成されている。また、正反射光とは、硬
貨８の表面に対する垂直方向軸で、左右対称に光源と読
み取りセンサを設置した場合の読み取りセンサに受光さ
れる反射光である。

【００１３】そして、画像取り込み部３は、読み取り部
２によって読み取られた硬貨８の反射光強度をＡ／Ｄ変
換して画像を作成し、これを図示しないフレームメモリ
等からなる記憶部に書き込む機能を有している。フィル
タリング部４は、画像取り込み部３で取り込んだ画像デ
ータ中、任意の注目画素のレベル値を、その注目画素を
含む周辺の画素の最もレベル値の変化が小さい部分の平
均レベル値に書き換えて、画像データにおける出力レベ
ル変化の小さい部分を平坦化するものである。

【００１４】２値化部５は、フィルタリング部４で出力
された画像データから、閾値を算出し、この閾値との比
較により、その画像データを２値化した２値化画像デー
タを算出するものである。判定部６は、２値化部より出
力された２値化データを、登録パタン格納部７に予め格
納されている基準データと比較することにより、硬貨８
の識別を行う機能を有している。また、登録パタン格納
部７は、ＲＯＭやＲＡＭあるいは磁気ディスク装置等か
らなる記憶部である。

【００１５】《実施例の動作》次に、上記実施例の硬貨
認識装置の動作について説明する。今、硬貨８が硬貨認
識装置内に投入されると、光源１が点灯し、スリット１
３を通過した光がハーフミラー１２で反射して硬貨８の
下側表面を照射する。硬貨８の表面より正反射した光
は、ハーフミラー１２を透過して読み取り部２に入射す
る。

【００１６】ここで、硬貨８の表面の模様は、次に示す
原理で表面の凹凸パタンが鮮明に抽出される。図２は、
この原理説明図である。先ず、図２（ａ）では、硬貨８
の平坦な部分を照射するため、反射光１０２は、照射光
１０１の方向の逆方向へ向かう。このため、反射光１０
２はハーフミラー１２を透過して読み取り部２に入射す
る。一方、図２（ｂ）の場合では、凹凸の図中左上がり
部分を照射するため、反射光１０２は照射光１０１方向
とは別の方向へ向かう。このため、反射光１０２はハー
フミラー１２方向とは異なる方向となり、従って読み取
り部２には入射しない。

【００１７】また、図２（ｃ）に示す場合では、凹凸の
頂点の平坦な部分を照射するため、反射光１０２は照射
光１０１の逆方向へ向かう。このため、反射光１０２は
図２（ａ）の場合と同様に、ハーフミラー１２を透過し
て読み取り部２に入射する。更に、図２（ｄ）に示す場
合では、凹凸の図中左下がり部分を照射するため、反射
光１０２は照射光１０１とは別の方向へ向かう。このた
め、反射光１０２は図２（ｂ）と同様に、読み取り部２
には入射しない。

【００１８】このようにして硬貨８の表面の模様は、硬
貨８の表面の状態が平坦面では、その正反射光によって
明るくなり、一方、斜めに傾斜している部分は影となり
暗くなって現れるため、硬貨８の表面の凹凸パタンが読
み取れる。

【００１９】そして、画像取り込み部３は、読み取り部
２によって読み取られた硬貨８の反射光強度を、Ａ／Ｄ
変換して多値ディジタル画像データを作成し、これを図
示しないフレームメモリ等からなる記憶部に書き込む。

【００２０】次に、フィルタリング部４は、画像取り込
み部３から出力された画像を読み出し、任意の注目画素
と、その周辺８画素それぞれの値から注目画素の値を書
き換える。

【００２１】図３にそのフィルタリング部４で用いるテ
ンプレートを示す。この図３において、（１）〜（８）
は３×３で構成したテンプレートである。これらのテン
プレート中、“☆”マークはサブ領域であり、中心画素
を中心として４５゜ずつ回転している。フィルタリング
部４は、このようなテンプレートを用いて、先ず、☆マ
ークのサブ領域で平均値を求める。即ち、（１）〜
（８）のそれぞれで☆４個の平均値を求める

【００２２】次に、フィルタリング部４は、図３のＡに
示すように、個々のデータと平均値の差を２乗して４個
分を加算することで、サブ領域の分散値を求める。この
ような処理を、８個のテンプレートでそれぞれ行って分
散値を求め、最も分散値の少なかったもののテンプレー
トにおけるサブ領域の平均値を、中心画素の値として出
力する。

【００２３】図４は、フィルタリング部４による画像デ
ータの変化を示す説明図である。この図において、縦軸
４０１は画像の濃度レベルであり、横軸４０２は硬貨８
の位置を示している。そして、画像取り込み部３から出
力された濃度レベルは４０３に示すような波形となる。
即ち、硬貨８表面の状態が凹凸部では、上述した図２の
原理により、濃淡値が高くなっている。

【００２４】ここで、硬貨８表面の状態が汚れ、傷等が
あると、波形４０３に示すように、そのノイズが波形に
現れてくる。このノイズを除去すべくフィルタリング部
４で、上記のフィルタリング処理を行うと、その濃度レ
ベルは波形４０４に示すようになる。即ち、画像データ
で凹凸によるレベル変化の大きい部分を残し、出力レベ
ル変化の小さい部分のレベル変化が平坦化される。尚、
図４中、４０５は硬貨８の表面、４０６が凹凸部を示し
ている。

【００２５】そして、フィルタリング部４は、この出力
値を図示しない記憶部に書き込む。

【００２６】次に、２値化部５は、図示しない記憶部に
書き込まれた画像を読み出し、その濃度値が発生した頻
度を表わす濃度分布系列を作成する。この２値化部５に
おいて、画像データを２値化するためには、硬貨毎の汚
れ、錆び等による出力変動や、ラインセンサの経時変化
等の変動にとらわれないよう、適切な閾値を決定するこ
とが望ましい。従って、この実施例においては、その閾
値の決定のため、濃度分布の平均値を算出し、これを最
適閾値に決定する。

【００２７】図５は、２値化部５の動作を示す図であ
る。この図において、縦軸５０１は濃度発生頻度であ
り、横軸５０２は対象画像の濃度を表している。この場
合、濃度の平均値を閾値５０３に決定するほか、この濃
度発生頻度の分布形状が２つのピークをもつ場合には、
そのピークの谷となる部分を閾値５０３に決定してもよ
い。これらいずれかの方法により閾値５０３を求めるか
は、実際に対象となる硬貨８の性質等によって経験的に
求められる。

【００２８】また、フィルタリング部４の操作と組み合
わせることによって、硬貨８表面の凹凸によって形成し
たパタン以外の、例えば錆び、汚れ等の影響を完全に除
去できる。このようにして２値化された画像は、判定部
６へ出力される。

【００２９】判定部６は、２値化部５から出力された２
値化画像データと、登録パタン格納部７に予め記憶され
ている基準の画像データとを比較し、対象の硬貨８の種
類および真偽を判別する。

【００３０】以上のように、上記実施例における硬貨認
識装置の前処理方法によれば、認識を必要とする硬貨８
の表面全領域の画像を読み取って、その濃淡画像データ
から硬貨８表面の凹凸に基づく濃淡レベルの変化の強い
部分を残し、弱い部分を平坦化するように画像データを
変換したので、認識を対象とする判別データは硬貨８表
面における全体的な汚れや錆に影響されないものとな
り、常に安定した認識が可能となる。

【００３１】また、読み取った濃淡画像データを変換し
た後、その画像データから一定の統計量を抽出し、２値
化閾値と決定するようにしたので、認識を対象とする判
別データは硬貨８表面における局所的な汚れや錆に影響
されないものとなり、常に安定した認識が可能となる。

【００３２】そして、上記実施例における硬貨認識装置
によれば、任意の注目画素と、その周辺８画素のうち、
最もレベル変化の小さい部分の平均レベル値で注目画素
のレベル値を書き換えるフィルタリング部４を設けたの
で、２値化部５での操作と組み合わせることによって、
硬貨８表面の凹凸によって形成したパタン以外の、例え
ば錆び、汚れ等の影響を完全に除去できるものである。

【００３３】尚、上記実施例では、フィルタリング部４
では、図３に示すような３×３のテンプレートを用いて
説明したが、これに限定されるものではなく、他のテン
プレートを用いてもよい。

【００３４】図６に、そのテンプレートの説明図を示
す。このテンプレートは、５×５で構成したものであ
り、４５度ずつ８方向のサブ領域を持っている。このよ
うに、５×５で構成した場合、３×３で構成したテンプ
レートに比べ、フィルタリング部４での処理データ量は
多くなるが、良好な画像が得られる。このため、データ
処理量優先か画質優先かは、認識を対象とする硬貨８の
状態によって経験的に求めるのが望ましい。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の硬貨認識
装置とその前処理方法によれば、画像データで凹凸によ
るレベル変化の大きい部分を残し、出力レベル変化の小
さい部分のレベル変化を平坦化して、このデータから２
値化画像データを算出するようにしたので、低コストで
かつ硬貨認識を正確に行うことのできる硬貨認識装置の
実現に寄与することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による硬貨認識装置の構成図
である。

【図２】本発明の硬貨認識装置における凹凸パタンの検
出原理の説明図である。

【図３】本発明の硬貨認識装置におけるフィルタリング
部で用いるテンプレートの説明図である。

【図４】本発明の硬貨認識装置のフィルタリング部によ
る画像データの変化を示す説明図である。

【図５】本発明の硬貨認識装置における２値化部の動作
の説明図である。

【図６】本発明の硬貨認識装置におけるフィルタリング
部で用いるテンプレートの他の例を示す説明図である。

【符号の説明】

３ 画像取り込み部 ４ フィルタリング部 ５ ２値化部 ６ 判定部 ７ 登録パタン格納部 ８ 硬貨

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 硬貨表面の凹凸パタンに対応したレベル
   変化を有する画像データを取り込み、 前記画像データで凹凸によるレベル変化の大きい部分を
   残し、レベル変化が予め設定した値より小さい部分のレ
   ベル変化を平坦化し、 このデータを、当該データから求めた閾値との比較によ
   り２値化した２値化画像データを算出し、この２値化画
   像データを前記硬貨認識のための判別データとしたこと
   を特徴とする硬貨認識装置の前処理方法。
2. 【請求項２】 硬貨表面の凹凸パタンを、この凹凸パタ
   ンに対応したレベル変化を有する画像データとして取り
   込む画像取り込み部と、 前記画像取り込み部で取り込んだ画像データ中、任意の
   注目画素のレベル値を、当該注目画素を含む周辺画素の
   最もレベル値の変化が小さい部分の平均レベル値に書き
   換えて、前記画像データにおける出力レベル変化の小さ
   い部分を平坦化するフィルタリング部と、 前記フィルタリング部で出力された画像データから、閾
   値を算出し、この閾値との比較により、当該画像データ
   を２値化した２値化画像データを算出する２値化部と、 前記２値化部より出力された２値化データを予め設定し
   た基準データと比較することにより前記硬貨の識別を行
   う判定部とを備えたことを特徴とする硬貨認識装置。