JPH1063852A

JPH1063852A - 硬貨認識装置

Info

Publication number: JPH1063852A
Application number: JP8223579A
Authority: JP
Inventors: Naohiro Watanabe; 尚洋渡辺; Takayuki Takeda; 高幸竹田
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1996-08-26
Filing date: 1996-08-26
Publication date: 1998-03-06

Abstract

(57)【要約】【課題】汚れや錆のある硬貨を正確に認識できる低コ
ストな硬貨認識装置を提供しようという課題があった。【解決手段】金種判定部９が、読み取った画像データ
から金種を確定し、その金種に応じて画像データの二値
化部１０で行う二値化手段を切り替えるようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、金融機関等に設置
される自動取引装置（ＡＴＭ）等の自動化機器内に硬貨
鑑別部として搭載され、預貯金や振込処理等の自動化処
理の際に顧客によって投入された硬貨等の種類や真偽を
認識するための硬貨認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の硬貨認識装置としては、例えば、
特開平４−１９５４７７号公報や特開平６−１２５４８
号公報等に記載のものが知られている。前記特開平４−
１９５４７７号公報に記載のものは、硬貨の画像データ
における中心点を求めて放射状にウィンドウを設けて画
像を抽出し、予め用意してある硬貨のウィンドウ毎のパ
タンの基準のデータと比較することで、硬貨を認識する
ようにしたものである。また、前記特開平６−１２５４
８号公報に記載のものは、硬貨の画像データにおける円
環状に切り出した小面積の模様で、予め用意してある硬
貨の小面積毎のパタンの基準のデータと比較して、回転
角、金種、表裏を識別し、その後より広い面積の模様で
真偽を判別して硬貨を認識するようにしたものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の硬貨認識装置では、硬貨の表面に汚れや錆があ
る場合に、硬貨の表面模様による認識を正確に行うため
には、汚れや錆がある硬貨の表面模様のパタンを予測し
て基準のデータとして用意しておかなければならず、処
理の構成が複雑となり、莫大な処理時間が必要になる問
題があった。また、構成が複雑なものとなるため、コス
トが高くなり、小型化にも適さない問題があった。従っ
て、汚れや錆のある硬貨を正確に認識できる低コストな
硬貨認識装置が望まれていた。

【０００４】

【課題を解決するための手段】そこで本発明は、各種硬
貨の表面模様の画像の二値化データから硬貨の真偽等を
判別して硬貨を認識する硬貨認識装置において、読み取
った画像データから金種を確定し、その金種に応じて画
像データの二値化手段を変えるようにした。なお、金種
の確定は、画像データから抽出した外径データを基に行
うのが好ましい。

【０００５】また、読み取った画像データから外径デー
タを抽出して硬貨の中心点の座標を算出し、この算出し
た中心点の座標を読み取り部の中心位置で読み込んだも
のとなるように画像データを補正するようにした。な
お、画像の二値化データから境界線成分を参照データと
して抽出し、この参照データと外径データを用いて中心
位置の補正を行って画像データを補正するのが好まし
い。また、硬貨を読み取る範囲は、認識対象とする硬貨
のうちの最大の直径を持つ硬貨の直径以上に設定するよ
うにするのが好ましい。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
の実施の形態を説明する。図１は、実施の形態の構成説
明図である。図１の（ａ）は、搬送中の硬貨１を上から
見た状態を示しており、（ｂ）はその硬貨１を側面から
見た状態を表している。

【０００７】図において、２は搬送路であり、スリット
状の窓３を設けてある。硬貨１は搬送路２上を、例えば
図の矢印Ａの方向に搬送されることになる。４は光源で
あり、例えば蛍光灯やラインフィラメントランプ等のラ
イン光源から成る。この光源４からの光は、スリット５
を介して用いられる。６はハーフミラーを示しており、
スリット５からの光の照射方向を硬貨１の面に対して垂
直にするように設置してある。

【０００８】７は読み取り部であり、例えばＣＣＤ等の
ラインイメージセンサによって構成され、前記ハーフミ
ラー６を通して硬貨面からの正反射光を受けるように、
硬貨面の垂直軸上に設置されている。なお、正反射光と
は、硬貨１の表面に対する垂直方向軸で、左右対称に光
源４と読み取り部７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。

【０００９】上記の各構成要素は、光源４からの光がス
リット５を通って照射され、ハーフミラー６によってそ
の照射方向が硬貨面の垂直軸方向となり、かつ、この垂
直軸上に読み取り部７が位置していて、硬貨面からの正
反射光を受光するように配置されている。また、窓３や
読み取り部７等の上記構成要素は、認識対象とする硬貨
のうちの最大の直径をもつ硬貨の直径以上の長さに設定
されていて、認識対象硬貨種の全てについて走査可能と
してある。

【００１０】８は画像取り込み部であり、読み取り部７
によって読み取られたアナログ画像データである硬貨１
の反射光強度のデータを取り込み、Ａ／Ｄ変換してデジ
タル画像データを作成し、これを例えばフレームメモリ
等から成る図示しない画像記憶部に書き込んで記憶させ
る。この記憶させたデジタル画像データは、後述する金
種判定部９及び二値化部１０に送られる。なお、画像取
り込み部８は、硬貨１の外径とその中心点を抽出するこ
ともできる。

【００１１】前記金種判定部９は、画像取り込み部８よ
り出力された硬貨１の外径データより該当する金種を判
別し、後述するように、金種データを後段の処理部へ出
力する機能を有している。前記二値化部１０は、上記デ
ジタル画像データから、二値化を行うための閾値を設定
し、かつ、この閾値と画像データとの比較によって、二
値化した画像データを出力するものであり、特に、前記
画像取り込み部８で求めた金種データを基とにして、二
値化手段を切り替える機能を有している。

【００１２】１１は参照データ抽出部で、前記二値化部
１０より出力した二値画像から、白画像と黒画像の境界
を求めるようにして境界線成分画像を出力する機能とと
もに、境界線分画像を最大限に圧縮した二値画像を出力
する機能を有している。１２は真偽判定部で、前記参照
データ抽出部１１からの圧縮した二値画像と、後述する
登録パタン格納部１３に格納されている該当の登録パタ
ンとを比較して、硬貨１の金種及び真偽を判定する機能
を有し、硬貨の面の参照データ及び硬貨の外径データを
使用して、予め登録パタン格納部に記憶してある基準デ
ータのうちで該当するものを選択し、硬貨の面の参照デ
ータの比較を行うものである。

【００１３】前記登録パタン格納部１３は、例えばＲＯ
ＭやＲＡＭあるいは磁気ディスク装置等から成る記憶手
段により構成されている。また、その基準データである
登録パタンは、例えば、国内の硬貨５００円、１００
円、５０円、１０円、５円、１円を受け入れ対象として
いる場合には、それぞれの硬貨について予め後述の空間
変換等を施したデータとして記憶しておく。尚、硬貨の
種類は上述の場合に限定されず、発行される硬貨に対応
することができる。

【００１４】次に、上記構成の硬貨認識装置の動作につ
いて説明する。硬貨１が硬貨認識装置内に投入される
と、光源４が点灯し、スリット５を通過した光がハーフ
ミラー６で反射して硬貨１の下側面を照射する。硬貨面
より正反射した光は、ハーフミラー６を透過して、読み
取り部７に入射する。ここで、硬貨１の面の模様を成す
面上の凹凸パタンは、下記のようにして鮮明に抽出され
ることになる。

【００１５】図２は凹凸パタン抽出の説明図であり、硬
貨面の模様を形成する面上の凹凸部分を示している。図
１の（ｂ）では硬貨下面を、ハーフミラー６によって反
射した光が、下から上方向に照射するように示してある
が、図２では分かりやすく図示するために、この上下関
係を逆転させて表現してある。すなわち、図２において
は、ハーフミラー６からの照射光１４が硬貨１の面に反
射し、硬貨１からの反射光１５として反射することにな
る。

【００１６】まず、図２の（ａ）では、照射光１４は硬
貨１の平坦な部分を照射するため、反射光１５ａは照射
光１４の方向の逆方向へ向かう。このことにより、反射
光１５ａは正反射光として、図１に示したようにハーフ
ミラー６を透過して読み取り部７に入射する。一方、図
２の（ｂ）に示す場合には、照射光１４が硬貨面上の凸
部の図２における左上がり部分を照射するため、反射光
１５ｂは正反射光の方向とは異なる方向へ向かう。この
ため、反射光１５ｂはハーフミラー６には向かわず、し
たがって読み取り部７には入射しない。

【００１７】また、図２の（ｃ）では、照射光１４は硬
貨面上の凸部上の平坦な部分を照射するために、反射光
１５ｃは図２の（ａ）の場合と同様に、正反射光として
ハーフミラー６を透過して読み取り部７に入射する。さ
らに、図２の（ｄ）に示す場合では、照射光１４は硬貨
面上の図２における左下がり部分を照射するため、反射
光１５ｄは正反射光の方向とは別の方向へ向かう、この
ため、反射光１５ｄは図２の（ｂ）の場合と同様に読み
取り部７には入射しない。

【００１８】このようにして、硬貨１の面上の模様は、
この硬貨面の状態が平坦になっている部分では、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
部分では、陰となり暗くなって現れてくるため、硬貨１
の面上の凹凸パタンを読み取ることができる。以下に、
図を参照して、中心点座標（ｘ_c，ｙ_c）の算出につい
て説明する。

【００１９】図３はｘ方向の中心点配列の抽出を説明す
る説明図、図４はｙ方向の中心点配列の抽出を説明する
説明図である。図にはｘ軸およびｙ軸が示されており、
このｘ軸に対応して硬貨１の端点座標ｘ_sおよびｘ_eが
求められ、ｙ軸に対応して硬貨１の端点座標ｙ_sおよび
ｙ_eが求められる。また、前記端点座標から中心点座標
（ｘ_c，ｙ_c）が算出される。なお、各図中、１６は記
憶部への画像データである。この画像データ１６中の白
抜き部分の画像１７が硬貨１の画像であり、その中に凹
凸パタンが存在するように表している。

【００２０】ｘ方向については、図３に示すように、水
平方向にラインを引き、硬貨１の画像１７の左右端点ｘ
_s(1) 及びｘ_e(1) を検出する。２本目のラインについ
ても、同様にｘ_s(2) 及びｘ_e(2) を求め、ｎ本のライ
ンすべての左右端点配列ｘ_s(n) 及びｘ_e(n) を求め
る。このようにして左右端点配列を抽出した後、それぞ
れの左右端点配列から中心点配列ｘ_c(n) を抽出する。
すなわち、１本目のラインについては、ｘ_c(1) ＝（ｘ
_s(1) ＋ｘ_e(1) ／２）で求め、同様にｎ本のラインす
べてについて中心点配列ｘ_c(n) を抽出する。

【００２１】この中心点配列ｘ_c(n) はｘ方向における
硬貨１の画像１７の中心点ｘ_c(n)から求める。すなわ
ち、ｘ_c(n) ＝（Σｘ_c(n) ）／ｎで求めるものであ
る。ｙ方向については、図４に示すように、垂直方向に
ラインを引き、硬貨１の画像１７の上下端点ｙ_s(1) 及
びｙ_e(1) を検出する。２本目のラインについても同様
にｙ_s(2) 及びｙ_e(2) を求め、ｎ本のライン全ての上
下端点配列ｙ_s(n)及びｙ_e(n) を求める。このように
して上下端点配列を抽出した後、それぞれの上下端点配
列から中心点配列ｙ_c(n) から求める。

【００２２】このようにして求めた硬貨１の画像１７の
中心点座標（ｘ_c，ｙ_c）を参照データ抽出部１１へ出
力し、図示しない記憶部に書き込まれた画像を二値化部
１０へ出力する。また、画像取り込み部８は、硬貨１の
画像１７からその外径を算出し、金種判別部９へ外径デ
ータを出力する。

【００２３】金種判別部９は、画像取り込み部８より予
め金種毎に記憶した基準の外径データと比較して金種判
別を行う。すなわち、ｙ_s(n) の最小値とｙ_e(n) の最
大値の差、若しくはｘ_s(n) の最小値とｘ_e(n) の最大
値の平均値を外径データとし、これを予め記憶した基準
の外径データと比較するようにしたものである。また、
国外の硬貨で、これら国内硬貨の外径データ以外のデー
タが抽出された場合には、エラーシグナルを出力して硬
貨１を除外する。

【００２４】また、金種判別部９は、判定された金種に
従って、二値化部１０の二値化手段を決定する。二値化
手段には、固定閾値による方法、Ptile などの自動閾値
決定による方法など様々な方法がある。硬貨１の表面の
状態が汚れていたり、錆びている場合、固定二値化手段
では大抵が凹凸模様を抽出できない。また、硬貨１の表
面の凹凸模様の情報量が、表裏で異なる場合がある。従
って、真偽判別では、読み取り構成が硬貨１の少なくと
も片面を読み取るようになっており、硬貨１の表裏のど
ちらかが真であれば、真と判別できればよいため、同一
種類の硬貨１の汚れ、錆具合や、表裏の凹凸模様情報量
の差違に影響されない二値化手段を選択する。金種によ
っては錆にくい白銅でできているものや、錆やすい黄銅
でできているものがあり、それぞれ材質によっても最適
な二値化手段が異なる。このように錆や汚れ具合や、凹
凸模様の情報量、平坦部分の面積、画素数などのパラメ
ータによって、金種毎に二値化手段を予め決定しておく
必要がある。このため、本実施の形態では、金種判定部
９に金種の判別とともにその二値化手段の決定をさせる
ようにしたものである。

【００２５】金種判別部９は、基準の外径データと比較
して、金種を判別し、金種データを二値化部１０に出力
する。二値化部１０は、金種判別部９が出力した二値化
手段に従って、その二値化手段で画像取り込み部８で得
た硬貨１の画像を二値化する。以下に二値化動作の一例
を説明する。

【００２６】二値化部１０は、まず、画像取り込み部８
によって得られた画像データを、例えば画像記憶部９か
ら読み出すこと等によって取り出し、その濃淡値を表す
濃度の発生頻度分布を抽出する。硬貨１の画像を二値化
するためには、硬貨１毎の汚れや錆その他による出力の
変動や、読み取り部７の経時変化等の変動にとらわれな
いように、適切な閾値を決定するとよい。例えば、濃度
分布の平均値を算出し、これに基づいて最適閾値を決定
すること等による。

【００２７】図５は閾値決定の説明図である。図の横軸
には対象画像の濃度をとり、縦軸にはこの濃度の発生頻
度をとっている。図では濃度の平均値を閾値１８として
定めた場合を示しているが、この他にも、例えば濃度発
生頻度の分布形状が２つのピークを持つ場合に、そのピ
ークの谷となる部分を閾値として決定する方法等があ
る。これらの中から、対象となる硬貨の性質に最も適し
た方法を選んで、閾値を決定するとよい。この閾値に基
づいて二値化された二値化データは、参照データ抽出部
１１へ出力される。

【００２８】図６は、参照データ抽出部のブロック図で
ある。図７は、境界線成分抽出のためのテンプレートの
説明図である。１９は境界線成分抽出部であり、二値化
された画像１７の白／黒境界線を抽出するものである。
この境界線成分抽出部１９は、例えば後述するようなテ
ンプレートを使用してその抽出を行う。図７に示すよう
に、ここでは一例として、３×３で構成するテンプレー
ト２２を挙げてある。このテンプレート２２には白画素
２３と黒画素２４があり、白／黒の境界がテンプレート
の中心を通るように構成されている。認識対象となるデ
ータが、図中のいずれかのテンプレートに一致していれ
ば、そこが白／黒境界線であると判断し、これに対応さ
せて黒画素を出力することにより、境界線成分画像を得
る。

【００２９】２０は中心位置補正部であり、前記境界線
成分抽出部１９より出力された画像を、画像取り込み部
８より出力された中心点データをもとに中心位置の補正
を行うものである。２１は圧縮部であり、前記境界線成
分抽出部１９より出力された二値画像を一般的に知られ
ている圧縮方式で画像の大きさを小さくするものであ
る。

【００３０】それでは、参照データ抽出部１１の動作を
説明する。参照データ抽出部１１は、まず、境界線成分
抽出部１９によって二値化された画像の白／黒境界線を
抽出する。そして、３×３で構成するテンプレート２２
には白画素２３、黒画素２４があり、白／黒の境界がテ
ンプレートの中心を通るように構成されている。図中の
いずれかのテンプレートに一致していれば、そこが白／
黒境界線であり、黒画素を出力する。

【００３１】中心位置補正部２０は、境界線成分抽出部
１９より出力画像における硬貨１の画像を、一定の位置
に補正する。すなわち、画像読み取り部８では、硬貨１
の位置が常に一定ではなく、また硬貨１の種類によって
外径が異なるので、これらをすべて中心位置に統一する
ように補正する。こうすることで、回転マッチングなど
で精度のいい判別結果が得られる。

【００３２】圧縮部２１は、このようにして出力された
二値画像を変換し、一般的に知られている圧縮方式で画
像の大きさを小さくする。図８に圧縮方式の一例を示
す。図中、２５は境界線成分抽出部１９より出力された
画像であり、２６は境界線成分抽出部１９より出力され
た画像を分割したサブ領域である。ｘ方向、ｙ方向それ
ぞれを例えば４分の１に小さくする場合、サブ領域は４
×４の大きさになる。このサブ領域の中の１６個の画素
のうち、一つでも黒画素があれば、出力画像を黒にする
ようにして圧縮する。本実施の形態では、４分の１に圧
縮する例を示したが、５分の１、８分の１でもよい。圧
縮率が大きいほどデータの量が減り、処理量が少なく高
速化が図れるが、判別の精度に影響を及ぼすのでここで
はどの程度まで圧縮ができるか、経験的に求めるのがよ
い。

【００３３】真偽判別部１２は、まず、画像取り込み部
８より出力された金種データを基にして、登録パタン格
納部１３に予め記憶された金種データを選択する。すな
わち、登録パタン格納部１３が予め格納された幾つかの
基準の基準画像のうち、該当する基準画像を取り出し、
既に知られている回転マッチングなどにより比較して、
対象の硬貨１の真偽を判別する。

【００３４】上記実施の形態によると、硬貨の認識を必
要とする硬貨の表面全領域の画像を読み取って、その画
像から硬貨の外径を抽出して、認識を対象とする判別デ
ータが硬貨表面における局所的な汚れや錆、そして表裏
の凹凸模様情報量の差異に影響されないように二値化手
段を変えるようにしたので、常に安定した認識を行うこ
とができる効果が得られる。また、二値化した画像を、
硬貨における必要最小限の凹凸模様情報に応じて、最大
限の圧縮を行うことにより、画像サイズが小さくなり、
処理量を減らすことができ、処理時間が短縮する効果が
得られる。従って、硬貨の搬送スピードのばらつきを抑
えることができる効果が期待できる。また、対象とする
硬貨の外径データを基に登録された基準のデータの選択
を行うようにしたので、無用の判別処理を省略し、処理
時間の短縮を図ることができる効果が得られる。凹凸模
様情報等の情報量が少なくて済むため、構成を単純なも
のとすることができ、コストを低く抑えることができる
効果が期待できる。読み取った画像データから外径デー
タを抽出して硬貨の中心点の座標を算出し、この算出し
た中心点の座標を前記中心位置で読み込んだものとなる
ように画像データを補正するようにすると、基準データ
との比較を正確に行うことができるため、硬貨認識を正
確に行うことができる硬貨が得られる。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明の硬貨認識装
置は、硬貨の認識を必要とする硬貨の表面全領域の画像
を読み取って、その画像から硬貨の外径を抽出して、認
識を対象とする判別データは硬貨表面における局所的な
汚れや錆、そして表裏の凹凸模様情報量の差異に影響さ
れないように二値化手段を変えるようにしたので、常に
安定した認識を行うことができる効果が得られる。ま
た、二値化した画像を、硬貨における必要最小限の凹凸
模様情報に応じて、最大限の圧縮を行うことにより、画
像サイズが小さくなり、処理量を減らすことができ、処
理時間が短縮する効果が得られる。従って、硬貨の搬送
スピードのばらつきを抑えることができる効果が期待で
きる。また、対象とする硬貨の外径データを基に登録さ
れた基準のデータの選択を行うようにしたので、無用の
判別処理を省略し、処理時間の短縮を図ることができる
効果が得られる。凹凸模様情報等の情報量が少なくて済
むため、構成を単純なものとすることができ、コストを
低く抑えることができる効果が期待できる。読み取った
画像データから外径データを抽出して硬貨の中心点の座
標を算出し、この算出した中心点の座標を前記中心位置
で読み込んだものとなるように画像データを補正するよ
うにすると、基準データとの比較を正確に行うことがで
きるため、硬貨認識を正確に行うことができる硬貨が得
られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態の構成説明図

【図２】凹凸パタン抽出の説明図

【図３】ｘ方向の中心点配列の抽出を説明する説明図

【図４】ｙ方向の中心点配列の抽出を説明する説明図

【図５】閾値決定の説明図

【図６】参照データ抽出部のブロック図

【図７】境界線成分抽出のためのテンプレートの説明図

【図８】圧縮方式の説明図

【符号の説明】

１硬貨４光源７読み取り部８画像取り込み部９金種判定部１０二値化部１１参照データ抽出部１２真偽判定部１３登録パタン収納部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】各種硬貨の表面模様の画像の二値化デー
タから硬貨の真偽等を判別して硬貨を認識する硬貨認識
装置において、読み取った画像データから金種を確定し、その金種に応
じて画像データの二値化手段を変えるようにしたことを
特徴とする硬貨認識装置。
【請求項２】請求項１において、金種の確定は、画像
データから抽出した外径データを基に行うようにしたこ
とを特徴とする硬貨認識装置。
【請求項３】硬貨の表面模様の画像の二値化データか
ら硬貨の真偽等を判別して硬貨を認識する硬貨認識装置
において、読み取った画像データから外径データを抽出して硬貨の
中心点の座標を算出し、この算出した中心点の座標を読
み取り部の中心位置で読み込んだものとなるように画像
データを補正するようにしたことを特徴とする硬貨認識
装置。
【請求項４】請求項３において、画像の二値化データ
から境界線成分を参照データとして抽出し、この参照デ
ータと外径データを用いて中心位置の補正を行って画像
データを補正するようにしたことを特徴とする硬貨認識
装置。
【請求項５】請求項３において、硬貨を読み取る範囲
は、認識対象とする硬貨のうちの最大の直径を持つ硬貨
の直径以上に設定するようにしたことを特徴とする硬貨
認識装置。