WO2010035314A1

WO2010035314A1 - 硬貨の正損判別装置及び正損判別方法

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Publication number: WO2010035314A1
Application number: PCT/JP2008/067195
Authority: WO
Inventors: 寿之鍬田; 友幸佐々木; 裕康山口
Original assignee: グローリー株式会社
Priority date: 2008-09-24
Filing date: 2008-09-24
Publication date: 2010-04-01
Also published as: JP5174917B2; JPWO2010035314A1

Abstract

　本発明の硬貨の正損判別装置は、撮像手段で撮像された硬貨画像の所定の領域において、所定方向（例えば水平方向）の画素列毎に各画素の輝度値を総和して輝度度数を算出し、輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成手段と、前記輝度ヒストグラムの隣り合う前記輝度度数の差の絶対値を前記輝度ヒストグラムの所定の区間において総和した値である絶対差分値和を算出する絶対差分値和算出手段と、備える。そして、前記絶対差分値和と予め決定された閾値との比較に基づいて硬貨が汚損貨であるか否かを判別する。

Description

硬貨の正損判別装置及び正損判別方法

　本発明は、硬貨が汚損貨であるか否かを判別する硬貨の正損判別装置及び正損判別方法に関し、特に硬貨の画像データを取得して、取得した画像データを用いて硬貨の正損を判別する正損判別装置及び正損判別方法に関する。

　硬貨を取り扱う各種の自動取引機には、汚損した硬貨（汚損貨）が還流使用されないように、汚損貨を回収するものがある。このような装置の内部には、硬貨の汚損状態を調べて硬貨が汚損貨であるか否かを判別する判別装置が備えられる。このような判別装置においては、当然ながら硬貨の汚損状態を正確に検知して、硬貨の正損を判別することが望まれる。

　例えば特許文献１に、硬貨の汚損状態を正確に検知できるとする汚損状態判別方法及びその装置が提案されている。特許文献１に提案される汚損状態判別方法においては、硬貨の全体画像を取得して、個々の階調値における画素数分布を求める。そして、求めた画素数分布から求められる面積比率が全体の予め定められたある比率値となる階調値を階調の高い方から算出し、算出した階調値が予め設定した基準階調値と比較して低い場合に、硬貨が汚損していると判断する。
特開平１０－１１１９６５号公報

　ところで、世の中に流通している硬貨の中で汚損していると判断されるものの中には、黒く汚れているものもあれば、白く汚れているものもある。特許文献１の構成の場合、黒く汚れている（換言すると画像イメージが暗い）硬貨については汚損貨と判断される。しかし、例えばアルミニウムが錆びて白濁している硬貨のように白く汚れている（換言すると画像イメージが明るい）硬貨については汚損貨と判断されない場合が発生する。

　このようなことから、本出願人は、硬貨の画像データを取得し、取得した画像データと予め準備される基準データとのテンプレートマッチングによるマッチング値を用いて、硬貨が汚損貨であるか否かを判別することも検討している。しかしながら、この手法の場合、画像センサのばらつきによる影響の低減等を目的として取得した画像データの輝度についてテンプレートの輝度に合わせて正規化する工程を伴う。このため、汚損貨と正常貨との差が小さくなり、実際は汚損貨であるものを正常化と判別することがあるといった問題があった。

　以上の点を鑑みて、本発明の目的は、硬貨が汚損貨であるか否かを正確に判別できる硬貨の正損判別装置及び正損判別方法を提供することである。

　上記目的を達成するために本発明は、硬貨が汚損貨であるか否かを判別する硬貨の正損判別装置であって、前記硬貨が搬送される搬送路と、前記搬送路を搬送される前記硬貨を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって得られた各画素データをデジタル化された輝度値に変換するデータデジタル化手段と、前記撮像手段で撮像された前記硬貨画像の所定の領域において、所定方向の画素列毎に各画素の前記輝度値を総和して輝度度数を算出し、輝度度数を前記画素列が並ぶ順番に並べて輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成手段と、前記輝度ヒストグラムの隣り合う前記輝度度数の差の絶対値を前記輝度ヒストグラムの所定の区間において総和した値である絶対差分値和を算出する絶対差分値和算出手段と、少なくとも前記絶対差分値和との比較用に予め決定された第１の閾値を記憶する閾値記憶手段と、前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別する正損判別手段と、を備えることを特徴としている。

　本構成においては、硬貨の凹凸度合いの指標となる絶対差分値和を用いて硬貨が汚損貨であるか否かを判別することとなっている。このために、硬貨が汚れて暗いイメージとなっている場合だけではなく、例えば硬貨が白濁している場合のように明るいイメージで汚損されている場合についても、汚損貨として判別することが可能となる。

　上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記輝度ヒストグラムの前記所定の区間において前記輝度度数の平均値を算出する平均値算出手段を更に備え、前記閾値記憶手段には、前記平均値との比較用に予め決定された第２の閾値が更に記憶され、前記正損判別手段は、前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較、及び前記平均値と前記第２の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別するのが好ましい。

　本構成によれば、前述の絶対差分値和に加えて、硬貨の明るさの指標となる輝度度数の平均値も用いて硬貨の正損を判別することとなっている。このために、例えば硬貨の凹凸は明瞭であるが黒く汚れている硬貨について、汚損貨として判別することができ、硬貨の正損を更に正確に行うことが可能になる。

　上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記絶対差分値和を前記平均値で除した除算値、或いは、前記平均値を前記絶対差分値和で除した除算値を算出する除算値算出手段を更に備え、前記閾値記憶手段には、前記除算値との比較用に予め決定された第３の閾値が更に記憶され、前記正損判別手段は、前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較、前記平均値と前記第２の閾値との比較、及び前記除算値と前記第３の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別するのが好ましい。

　本構成では、前述の絶対差分値和を前述の平均値で除した除算値、或いは、前述の平均値を前述の絶対差分値和で除した除算値を、硬貨の正損を判別するための判断基準に採り入れた構成となっている。流通に適している硬貨は、概ね、硬貨の凹凸が明瞭（模様がはっきりしている）で、明るいイメージであると言える。すなわち、硬貨の凹凸が明瞭であるが暗いイメージであったり、硬貨の凹凸が不明良であるが明るいイメージであったりする、バランスの悪い硬貨は汚損貨である場合が多い。この点、本構成では、前述の除算値を算出し、この除算値を統計処理によって予め設定した閾値と比較して正損の判別を行う構成となっているために、バランスの悪い硬貨を汚損貨として判別し易く、硬貨の正損の判別を更に正確に行うことが可能となる。

　上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記閾値記憶手段には、前記硬貨が汚損貨であるか否かの判断レベルをユーザが設定変更できるように複数段階の閾値が格納されているのが好ましい。

　硬貨が汚損貨であるか否かの判断基準は、必ずしも一定の基準とは限らず、装置を使用する状況等によって変化する場合がある。このために、本構成のように判断レベルを設定変更できる方が、ユーザにとって使い勝手が良い装置となる。

　上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記搬送路を搬送される前記硬貨の金種を識別する金種識別手段を更に備え、前記閾値記憶手段には、金種毎に別々の閾値が格納されているのが好ましい。

　硬貨には一般に複数の金種が存在し、これらは、サイズや材質が異なる。このため、複数種類の金種に対応しようとすると、金種毎に正損の判別基準を変更する必要があり、本構成はそのような構成となっている。したがって、本構成の硬貨の正損判別装置は、適用範囲が広いものとなる。

　上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記硬貨の中心位置を検出する硬貨中心検出手段を更に備え、前記輝度ヒストグラム作成手段によって作成された前記輝度ヒストグラムは、前記硬貨中心検出手段によって前記中心位置を検出するために使用されることとしても良い。

　硬貨の中心位置の検出は画像処理を行うために必要となることが多く、本構成では、この中心位置の検出手段を備える。そして、本構成では、中心位置を検出するために使用される輝度ヒストグラムと、正損の判別用に前述の絶対差分値和や平均値を算出するために使用される輝度ヒストグラムとが同じものとなっている。すなわち、硬貨の正損判別を行うにあたって、他の処理で使用するのと同一の輝度ヒストグラムを使用する構成であり、硬貨の正損判別を効率良く行える。

　また、上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記撮像手段によって得られる前記硬貨画像について、前記硬貨中心検出手段によって検出した前記中心位置を基準にリング状の画像を切出して処理する画像処理手段と、前記画像処理手段によって得られた画像と予め準備されるテンプレートとの照合値に基づいて前記硬貨が本物であるか否かを判別する真偽判別手段と、を更に備え、前記正損判別手段は、前記真偽判別手段によって前記硬貨が本物であると判別された場合のみ、前記硬貨が汚損貨であるか否かの判別を行うこととしても良い。

　本構成によれば、偽造硬貨については正損の判別を行わない構成である。すなわち、不要な判別処理を省く構成であり、処理効率の良い装置とできる。

　また、上記構成の硬貨の正損判別装置において、前記閾値記憶手段には、前記照合値と比較用に予め決定された第４の閾値が更に記憶され、前記正損判別手段は、前記絶対差分値和を用いた判断とは別に、前記照合値と前記第４の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かの判断を行い、両者のうちの少なくとも一方で前記硬貨が汚損貨であると判別されると、前記硬貨が汚損貨であると決定することとしても良い。

　本構成によれば、前述の絶対差分値和を用いた正損の判別（この中に、輝度度数の平均値を用いた判断が含まれる場合もある）とは別に、前述のテンプレートを用いた照合値も正損の判別に用いる構成となっている。すなわち、二段構えで硬貨の正損判別を行う構成であり、正損の判別をより正確に行うことが可能となる。

　上記目的を達成するために本発明は、硬貨が汚損貨であるか否かを判別する硬貨の正損判別方法であって、搬送路を搬送される前記硬貨を撮像する撮像工程と、前記撮像工程によって得られた各画素データをデジタル化された輝度値に変換するデータデジタル化工程と、前記撮像工程で撮像された前記硬貨画像の所定の領域において、所定方向の画素列毎に各画素の前記輝度値を総和して輝度度数を算出し、輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成工程と、前記輝度ヒストグラムの隣り合う前記輝度度数の差の絶対値を前記輝度ヒストグラムの所定の区間において総和した値である絶対差分値和を算出する絶対差分値和算出工程と、前記輝度ヒストグラムの前記所定の区間において前記輝度度数の平均値を算出する平均値算出工程と、前記絶対差分値和及び前記平均値の各々について、予め決定された閾値と比較して前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別する正損判別工程と、を備えることを特徴としている。

　本構成によれば、硬貨の凹凸度合いの指標となる絶対差分値和と、硬貨の明るさの指標となる輝度度数の平均値とを用いて硬貨の正損を判別することとなっている。このために、凹凸が不明瞭な硬貨及び暗いイメージの硬貨を汚損貨として判別できる。すなわち、暗いイメージの硬貨ばかりではなく、例えば全体が白濁したような硬貨についても汚損貨として判別可能であり、硬貨の正損判別を正確に行える。

　上記構成の硬貨の正損判別方法において、前記硬貨の中心位置を検出する硬貨中心検出工程を更に備え、前記輝度ヒストグラム作成工程は、前記硬貨中心検出工程に含まれる工程であることとしても良い。

　本構成によれば、前述の絶対差分値和や平均値を算出するために使用される輝度ヒストグラムは、中心位置を検出するために使用される輝度ヒストグラムと同じである。すなわち、硬貨の正損判別を行うにあたって、他の処理で使用するのと同一の輝度ヒストグラムを使用することとなり、硬貨の正損判別を効率良く行える。

　本発明によると、硬貨が汚損貨であるか否かを正確に判別できる硬貨の正損判別装置及び正損判別方法を提供できる。

本実施形態の硬貨の正損判別装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の硬貨の正損判別装置が備える穴・材質計測部及び撮像部の設置例を示す図である。本実施形態の硬貨の正損判別装置が備える撮像部の構成を示した概略断面図である。撮像部が備えるタイミングセンサの設置位置を説明するための図である。本実施形態の硬貨の正損判別装置における正損判別手順を示すフローチャートである。金種識別部における金種の識別手順例を示すフローチャートである。硬貨の画像イメージから水平ヒストグラムを作成し、硬貨の水平方向の中心位置を検出する方法を説明するための図である。硬貨の画像イメージから垂直ヒストグラムを作成し、硬貨の垂直方向の中心位置を検出する方法を説明するための図である。正損判別用演算部によって行われる演算を説明するための図である。リング切出部によるリング画像の切出し方法を説明するための図である。リング画像の切出し後のデータ配列を示す図である。マッチング用テンプレートを用いた回転照合処理を説明するための図である。流通貨（正常貨）の画像と該画像に対応した水平ヒストグラムとを示した図である。黒く汚れた汚損貨の画像と該画像に対応した水平ヒストグラムを示した図である。白く汚れた汚損貨の画像と該画像に対応した水平ヒストグラムを示した図である。１００円硬貨（表側）の新貨、流通貨及び汚損貨について、水平ヒストグラムの所定区間における絶対差分値和と平均値とを算出し、横軸を平均値、縦軸を絶対差分値和としてプロットしたグラフである。図１５のグラフに汚損貨の種類を増やして、再プロットしたグラフである。

符号の説明

　　　１　硬貨の正損判別装置
　　　２　硬貨
　　　３　搬送路
　　　１２　撮像部（撮像手段）
　　　１３　Ａ／Ｄ変換部（データデジタル化手段）
　　　１５　外径・中心位置検出部（硬貨中心検出手段）
　　　１６　金種識別部（金種識別手段）
　　　１８　照合用画像処理部（画像処理手段）
　　　１９　テンプレート照合部（真偽判別手段）
　　　２１　正損判別部（正損判別手段）
　　　２２　正損判別用閾値記憶部（閾値記憶手段）
　　　１５１　輝度ヒストグラム作成部（輝度ヒストグラム作成手段）
　　　１７１　絶対差分値和算出部（絶対差分値和算出手段）
　　　１７２　平均値算出部（平均値算出手段）
　　　１７３　除算値算出部（除算値算出手段）

　以下、本発明の硬貨の正損判別装置及び正損判別方法の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本明細書では汚損されている硬貨のことを汚損貨、汚損されていない硬貨のことを正常貨と表現している。また、硬貨の正損判別とは、硬貨が汚損貨であるか否かを判別することを指している。また、真偽の判別とは、硬貨が本物であるか否かを判別することを指している。

（硬貨の正損判別装置の構成）
　まず、本実施形態の硬貨の正損判別装置の構成について、主に図１及び図２に基づいて説明する。図１は、本実施形態の硬貨の正損判別装置の構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態の硬貨の正損判別装置１が備える穴・材質計測部１１及び撮像部１２の設置例を示す図である。

　穴・材質計測部１１は、硬貨の種類（金種）を識別するために設けられ、具体的には穴センサ１１１と材質センサ１１２とから成る。穴センサ１１１にはフォトインタラプタが使用されており、対向配置される発光部と受光部とが搬送路３を挟むように設けられている。硬貨２が穴センサ１１１を通過するに際して、硬貨２に穴がない場合には受光部が遮られたままとなるが、硬貨２に穴がある場合には受光部に光が入射する。このために、硬貨２の穴の有無を検出することができる。

　材質センサ１１２は、穴センサ１１１の後段（搬送路３の下流側）に配置される。材質センサ１１２には磁気センサが使用されており、磁気センサによって検出された硬貨２の磁気特性から硬貨の材質を識別する。

　撮像部１２は、材質センサ１１２の後段に配置され、搬送路３を搬送される硬貨２の全体像を撮像可能となっている。図３は、本実施形態の硬貨の正損判別装置１が備える撮像部１２の構成を示した概略断面図である。図３に示すように撮像部１２は、第１ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）１２１と、第２ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）１２２と、第１ミラー１２３と、第２ミラー１２４と、タイミングセンサ１２５と、レンズ１２６と、撮像デバイス１２７と、カメラ基板１２８と、を備える。

　第１ＬＥＤ１２１はリング状に複数配置され、Ｌｏｗアングル用の照明として使用される。第２ＬＥＤ１２２は、第１ＬＥＤ１２１とは異なる位置にリング状に複数配置され、Ｈｉｇｈアングル用の照明として使用される。ここで、Ｌｏｗアングルとは照明光の光軸と搬送面とがなす角が小さいことを意味し、Ｈｉｇｈアングルとは照明光の光軸と搬送面とのなす角が大きいことを意味している。このようにＬｏｗアングル用とＨｉｇｈアングル用の２つの照明を配置するのは、硬貨２の刻印部分（模様）を明瞭に撮像するためである。

　第１ミラー１２３は、第１ＬＥＤ１２１から出射される光を反射して、第１ＬＥＤ１２１からの光をＬｏｗアングルで硬貨２に入射させる。第２ミラー１２４は、第２ＬＥＤ１２２から出射される光を反射して、第２ＬＥＤ１２２からの光をＨｉｇｈアングルで硬貨２に入射させる。

　タイミングセンサ１２５は、撮像部１２で硬貨画像を撮像するタイミングを検出するためのセンサである。タイミングセンサ１２５はフォトインタラプタで構成されており、搬送路３を搬送される硬貨２の位置によってオンオフされる。そして、このオンオフの変化に基づいてタイミングセンサ１２５は撮像のタイミングを検知する。タイミングセンサ１２５によって硬貨２が撮像すべき位置にあると検知されると、撮像部１２は照明光が照射されている硬貨２を撮像する。

　図４は、撮像部１２が備えるタイミングセンサ１２５の設置位置を説明するための図である。図４に示すように本実施形態では、硬貨２は搬送路３の２つの幅規制ガイド３ａ、３ｂの一方（幅規制ガイド３ａ側）に片寄せされ、図示しない搬送ベルト等で搬送される。そして、タイミングセンサ１２５の位置は、全ての金種に対して、片寄せ状態で搬送される硬貨２の全体が撮像エリア３０内に存在する場合に硬貨２が撮像されるように決められている。

　レンズ１２６は、照明光が照射された硬貨２の表面で反射された反射光を捉えるレンズである。撮像デバイス１２７は２次元のイメージセンサである。２次元のイメージセンサの具体例としては、例えばＣＣＤ（Charge-Coupled　Devices）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary　Metal-Oxide　Semiconductor）イメージセンサが挙げられる。撮像デバイス１２７によって撮像される画像の画素数は２５６×２４０画素であり、１画素は約０．１３ｍｍ×０．１３ｍｍのサイズを有する。カメラ基板１２８には、例えばタイミングセンサ１２５や撮像デバイス１２７の制御等、撮像部１２の制御を行うための回路が形成されている。

　図１に戻って、Ａ／Ｄ変換部１３は、撮像部１２の撮像デバイス１２７から出力される硬貨２の画像データ（アナログデータ）について、１画素毎に２５６階調（０～２５５）の明るさ（輝度値）を割り振ってデジタルデータに変換する。なお、Ａ／Ｄ変換部１３は、本発明のデータデジタル化手段の実施形態である。

　メモリ１４は、Ａ／Ｄ変換部１３によってデジタル化された硬貨２の画像データを記憶する。

　外径・中心位置検出部１５は、メモリ１４に記憶される硬貨２の画像データを用いて硬貨２の外径と中心位置を検出する。硬貨２の外径や中心位置は、例えば硬貨２の金種を確定したり、硬貨２の真偽を判別したりするためのテンプレート照合（後述する）を行うために使用される。

　外径・中心位置検出部１５には、輝度ヒストグラム作成部１５１が設けられる。輝度ヒストグラム作成部１５１は、詳細は後述する水平ヒストグラムと垂直ヒストグラムという２つの輝度ヒストグラムを作成する。外径・中心位置検出部１５は、この２つの輝度ヒストグラムに基づいて硬貨２の外径値Ｄと中心座標（Ｃｘ，Ｃｙ）を算出する。輝度ヒストグラムの作成方法及び外径・中心位置の検出方法の詳細については後述する。なお、外径・中心位置検出部１５は、本発明の硬貨中心検出手段の実施形態である。

　金種識別部１６は、穴・材質計測部１１によって得られた情報に基づいて正損の判別対象となっている硬貨２の金種識別を行う。得られた金種情報は、外径・中心位置検出部１５、照合用画像処理部１８、テンプレート照合部１９及び正損判別部２０に出力される。金種識別部１６による金種識別の詳細については後述する。なお、ここでの決定は１次判定であり、後に行われるテンプレート照合によって最終的な金種が確定される。また、本実施形態においては、穴・材質計測部１１によって得られた情報に基づいて金種識別を行う構成となっているが、硬貨の外径や厚みを測るセンサ（例えば磁気センサで構成される）を別に配置、或いは一体化した複合センサとして配置し、これらの情報も合わせて金種識別を行う構成等としても構わない。

　正損判別用演算部１７は、外径・中心位置検出部１５が備える輝度ヒストグラム作成部１５１で作成した水平ヒストグラムに基づいて、硬貨２の正損を判別するために用いられる演算値を演算する。正損判別用演算部１７には、詳細には絶対差分値和算出部１７１と、平均値算出部１７２と、除算値算出部１７３と、が備えられる。

　絶対差分値和算出部１７１は、水平ヒストグラムの所定の区間において水平ヒストグラムの隣り合う輝度度数の差の絶対値を各々求め、求めた差分値の絶対値を総和して絶対差分値和を算出する。平均値算出部１７２は、水平ヒストグラムの所定の区間（絶対差分値和を算出した場合の所定の区間と同じ）において、輝度度数の平均値を算出する。除算値算出部１７３は、絶対差分値和算出部１７１によって求めた絶対差分値和を平均値算出部１７２によって求めた平均値で除して除算値を得る。得られた絶対差分値和、平均値及び除算値は正損判別部２１に出力され、これらが硬貨２の正損判別に使用される。

　照合用画像処理部１８は、テンプレート照合部１９で基本テンプレートとの照合処理を行えるように、メモリ１４に記憶される画像データの処理を行う。照合用画像処理部１８には、リング切出部１８１と、エッジ強調部１８２と、圧縮部１８３と、輝度変換部１８４と、が備えられる。

　リング切出部１８１は、外径・中心位置検出部１５によって検出された中心座標を中心として、硬貨２の画像をリング状に切り出し、切出した部分について、回転角θ方向をＸ方向、半径Ｒ方向をＹ方向とした２次元配列データに変換する。エッジ強調部１８２は、リング切出部１８１によって切出した画像データ（２次元配列のデータ）に対して微分処理を行い、輝度変化の急激なエッジ部分を強調する。これにより、硬貨２の模様等の特徴部を強調できる。

　圧縮部１８３は、エッジ強調部１８２によってエッジ強調された画像データを当該金種候補の基本テンプレート（テンプレート記憶部２０に記憶される）と同サイズとなるようにデータの圧縮を行う。輝度変換部１８４は、撮像デバイス１２７（図３参照）のばらつきや照明条件の変化等の影響を軽減して同一条件で認識可能とするため、各画素の輝度値を輝度変換用テンプレートに基づいて輝度変換する。

　テンプレート照合部１９は、照合用画像処理部１８によって画像処理された画像データと照合用の基本テンプレートとを用いて回転照合を行う。具体的には、当該金種候補の表裏両方の基本テンプレートについて、各回転角に於けるパターンマッチング値（照合値）を算出する。そして、テンプレート照合部１９は、得られたパターンマッチング値に基づいて金種の確定と真偽判別とを行う。

　テンプレート記憶部２０は、テンプレート照合部１９において金種の確定（真偽判別含む）が行えるように、金種毎の基本テンプレートを記憶している。なお、各金種について、硬貨２の表側と裏側の基本テンプレートを記憶している。

　正損判別部２１は、テンプレート照合部１９における真偽判定の結果、硬貨２が本物であると判別された場合に、硬貨２の正損の判別を行う。正損判別部２１は、正損判別用演算部１７で演算された演算値と、テンプレート照合部１９で最良の回転位置に於けるパターンマッチング値として得られたパターンマッチング値と、に基づいて硬貨２の正損を判別する。具体的な判別手法については後述する。

　正損判別用閾値記憶部２２は、硬貨２の正損を判別するために必要となる複数種類の閾値を金種毎に、更に硬貨２の表裏で別々に分けて記憶している。また、正損の判別レベルをユーザが使い分けできるように、前述の金種毎に予め決定される複数種類の閾値を更に複数段階に分けて記憶している。

（硬貨の正損判別装置の動作）
　次に、以上のように構成される本実施形態の硬貨の正損判別装置１の動作例を、図５のフローチャートにしたがって説明する。図５は、本実施形態の硬貨の正損判別装置１における正損判別手順を示すフローチャートである。

　本実施形態の硬貨の正損判別装置１が備える搬送路３を搬送される硬貨２は、表又は裏を上面にして搬送され、穴センサ１１１、材質センサ１１２の順に通過し、各センサによる計測が行われる（ステップＳ１）。穴センサ１１１によって搬送される硬貨２の穴の有無が計測され、材質センサ１１２によって搬送される硬貨２の磁気特性が計測される。計測された結果は金種識別部１６に出力される。

　穴センサ１１１及び材質センサ１１２における計測結果が入力されると、金種識別部１６は、搬送路３を搬送される硬貨２の金種識別を行う（ステップＳ２）。なお、この段階で識別される金種は、あくまでも金種候補であり（この意味で１次判定と言える）、金種の確定（２次判定）ではない。金種識別部１６における金種の識別動作について、日本硬貨を識別する場合を例に図６に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、図６は、本実施形態の硬貨の正損判別装置１が備える金種識別部１６における金種の識別手順例を示すフローチャートである。

　金種識別部１６は、まず硬貨２に穴があるか否かの確認を行う（ステップＳ１０１）。硬貨２の穴の有無の確認は穴センサ１１１の測定結果を利用する。硬貨２に穴があると判断される場合（ステップＳ１０１肯定）には、材質センサ１１２の測定結果より、硬貨２が５円と判断できるか否かを確認する（ステップＳ１０２）。

　硬貨２の材質から５円硬貨と判断できる場合（ステップＳ１０２肯定）には、対象となる硬貨２が５円硬貨であると識別して（ステップＳ１０３）、金種の識別を終了する。

　一方、硬貨２の材質が５円硬貨でない場合（ステップＳ１０２否定）には、対象となる硬貨２が５０円硬貨であると識別して（ステップＳ１０４）、金種の識別を終了する。なお、この場合に、材質センサ１１１で測定された結果から、硬貨２が５０円硬貨であるか否かの確認を行っても良い。

　硬貨２に穴がないと判断される場合（ステップＳ１０１否定）には、材質センサ１１２の測定結果より、硬貨２が５００硬貨と判断できるか否かを確認する（ステップＳ１０５）。硬貨２の材質から５００円硬貨と判断できる場合（ステップＳ１０５肯定）には、対象となる硬貨２が５００円硬貨であると識別して（ステップＳ１０６）、金種の識別を終了する。

　材質センサ１１２の測定結果より硬貨２が５００円硬貨でないと判断された場合（ステップＳ１０５否定）には、材質センサ１１２の測定結果より、硬貨２が１００円硬貨と判断できるか否かを確認する（ステップＳ１０７）。硬貨２の材質から１００円硬貨と判断できる場合（ステップＳ１０７肯定）には、対象となる硬貨２が１００円硬貨であると識別して（ステップＳ１０８）、金種の識別を終了する。

　材質センサ１１２の測定結果より硬貨２が１００円硬貨でないと判断された場合（ステップＳ１０７否定）には、材質センサ１１２の測定結果より、硬貨２が１０円硬貨と判断できるか否かを確認する（ステップＳ１０９）。硬貨２の材質から１０円硬貨と判断できる場合（ステップＳ１０９肯定）には、対象となる硬貨２が１０円硬貨であると識別して（ステップＳ１１０）、金種の識別を終了する。一方、硬貨２の材質から１０円硬貨と判断できない場合（ステップＳ１０９否定）には、対象となる硬貨２が１円硬貨であると識別して（ステップＳ１１１）、金種の識別を終了する。なお、この場合に、材質センサ１１１で測定された結果から、硬貨２が１円硬貨であるか否かの確認を行っても良い。

　穴センサ１１１及び材質センサ１１２を通過した硬貨２は、次に撮像部１２を通過する。撮像部１２は、タイミングセンサ１２５（図３参照）からのタイミング信号に基づいて硬貨２の撮像を行い、硬貨２の全体画像を取り込む（ステップＳ３）。取り込まれた画像データは、Ａ／Ｄ変換部１３で画素毎に２５６階調ある輝度値のいずれかの値に変換され、メモリ１４に記憶される。なお、メモリ１４に記憶された硬貨２の画像データは、２５６×２４０のデータサイズを有する。

　次に、メモリ１４に記憶された画像データに基づいて、外径・中心位置検出部１５が備える輝度ヒストグラム作成部１５１によって輝度ヒストグラムの作成が行われる（ステップＳ４）。ここでの輝度ヒストグラムの作成の目的は、搬送路３を搬送される硬貨２の外径と中心位置を検出することであり、上述のように垂直ヒストグラムと水平ヒストグラムとの２種類の輝度ヒストグラムが作成される。

　以下、図７Ａ及び図７Ｂを参照しながら、２種類の輝度ヒストグラムの作成例を説明する。なお、図７Ａは、硬貨２の画像イメージから水平ヒストグラムを作成し、硬貨２の水平方向の中心位置を検出する方法を説明するための図である。また、図７Ｂは、硬貨２の画像イメージから垂直ヒストグラムを作成し、硬貨２の垂直方向の中心位置を検出する方法を説明するための図である。

　まず、図７Ａを参照して水平ヒストグラム（Ｈｈｉｓｔ）の作成方法から説明する。輝度ヒストグラム作成部１５１は、硬貨画像のウィンドウ領域ＷＤｈ（図７Ａに斜線を施した領域）において、垂直方向（硬貨２の搬送方向Ａと平行な方向）の画素列毎に各画素の輝度値を総和して輝度度数を算出する。ウィンドウ領域ＷＤｈには、図７Ａの左エッジから右エッジに向かって２５６列の垂直方向の画素列が存在し、これら全ての画素列について輝度度数の算出が行われる。そして、画素列毎の輝度度数を、垂直方向の画素列が並ぶ順番に並べて図７Ａに示すような水平ヒストグラムが作成される。図７Ａにおいて、破線は幅規制ガイド３ａ（図４参照）のガイド面である。

　なお、ウィンドウ領域ＷＤｈは、連続して搬送されてくる硬貨同士の接点エッジの影響が生じないように両端部近傍の領域を除外した区間Ｈ_Ｔ－Ｈ_Ｂのストライプ状の領域としている。

　また、ウィンドウ領域ＷＤｈは、本発明における所定の領域の実施例に該当し、垂直方向の画素列が本発明における所定方向の画素列に該当する。

　次に、図７Ｂを参照して垂直ヒストグラム（Ｖｈｉｓｔ）の作成方法について説明する。輝度ヒストグラム作成部１５１は、硬貨画像のウィンドウ領域ＷＤｖ（図７Ｂに斜線を施した領域）において、水平方向（硬貨２の搬送方向Ａと垂直な方向）の画素列毎に各画素の輝度値を総和して輝度度数を算出する。そして、画素列毎の輝度度数を、水平方向の画素列が並ぶ順番に並べて図７Ｂに示すような垂直ヒストグラムを作成する。

　なお、ウィンドウ領域ＷＤｖは、搬送ベルトの写り込みによる影響、連鎖状態で搬送される他の硬貨の影響、その他硬貨粉やゴミ等の影響を受けないように、図７Ｂにおいて斜線を施したストライプ領域に設定されている。なお、図７Ｂにおいて、Ｖ_Ｌは、幅規制ガイド３ａのガイド面がある位置に該当する。

　以上のようにして、水平ヒストグラムと垂直ヒストグラムが作成されると、外径・中心位置検出部１５は、硬貨２の水平方向と垂直方向の中心位置（Ｃｘ，Ｃｙ）と外径値Ｄとを求める（ステップＳ５；図５参照）。

　中心位置Ｃｘを求めるにあたっては、水平ヒストグラム（図７Ａ参照）を用いて、中央付近から両側Ｘａ、Ｘｂに向かって硬貨２のエッジ部を検索する。エッジ部の検索は、たとえば各Ｘ座標値（画素番号値）について輝度度数と閾値ＴＨとを比較し、輝度度数が閾値ＴＨよりも小さくなった座標値（画素番号値）より１つ手前の座標値をエッジ位置とする。図７Ａでは、ＸＬとＸＲとが左右のエッジ位置に該当し、この場合、水平方向の中心位置Ｃｘは、Ｃｘ＝（ＸＬ＋ＸＲ）／２となる。

　同様に、中心位置Ｃｙを求めるにあたっては、垂直ヒストグラム（図７Ｂ参照）を用いて、中央付近から両側Ｙａ、Ｙｂに向かって硬貨２のエッジ部を検索する。エッジ部の検索は、水平方向の中心位置を求める場合と同様に決定される。図７Ｂでは、ＹＴとＹＢとが上下のエッジ位置に該当し、この場合、垂直方向の中心位置Ｃｙは、Ｃｙ＝（ＹＴ＋ＹＢ）／２となる。

　また、硬貨２の外径値Ｄは、検出された水平方向のエッジ位置ＸＬ、ＸＲを用いて求める。具体的には、外径値Ｄは２つのエッジ位置ＸＬ、ＸＲの差分値によって求められる。なお、垂直方向のエッジ位置ＹＴ、ＹＢを用いずに水平方向のエッジ位置ＸＬ、ＸＲを用いる構成としているのは、搬送ベルトの写り込みの影響等を受け難くするためである。

　外径値及び中心位置が検出されると、次に正損判別用演算部１７による演算が行われ、絶対差分値和、平均値及び除算値が算出される（ステップＳ６；図５参照）。正損判別用演算部１７によって行われる演算の詳細について、図８を参照しながら説明する。図８は、正損判別用演算部１７によって行われる演算を説明するための図で、図中のヒストグラムは、硬貨２の外径値及び中心位置を求めるために使用した水平ヒストグラムである。

　まず、絶対差分値和算出部１７１によって求められる絶対差分値和について説明する。絶対差分値和は、硬貨２の外径値Ｄと中心位置（Ｃｘ，Ｃｙ）を求めるために使用した水平ヒストグラムの所定の区間（図８の矢印で示した区間）において、水平ヒストグラムの隣り合う輝度度数の差の絶対値を各々求め、求めた差分値の絶対値を総和して得られる。絶対差分値和は、硬貨２の凹凸度合いを測る指標として求める。このために、絶対差分値和を求める領域は、当然ながら硬貨２内のエリアでなくてはならない。

　本実施形態においては、絶対差分値和を演算する領域は、金種に関係なく固定の領域（同一の画素エリア）としている。このために、種々のサイズを有するいずれの金種でも絶対差分値和を求めることができるように、上述のウィンドウ領域ＷＤｈ及び水平ヒストグラムの所定の区間を設定している。なお、ウィンドウ領域ＷＤｈの設定にあたっては、上述のように連続して搬送されてくる硬貨同士の接点エッジの影響が生じない点についても考慮されている。

　具体的には、本実施形態では図８に示すウィンドウ領域ＷＤｈのＨ_Ｔの画素番号（垂直方向の画素番号）を６０、Ｈ_Ｂの画素番号（垂直方向の画素番号）を１７０としている。また、上述の水平ヒストグラムの所定区間（図８に矢印で示す区間）の左端の画素番号（水平方向の画素番号）を１００、右端の画素番号（水平方向の画素番号）を１８０としている。この領域は、図８の黒枠（矩形の太い実線）で囲まれる領域が該当する。なお、水平方向の画素番号は、画像領域（黒い四角で囲まれる領域）の最も左側にある画素列が１、最も右側にある画素列が２５６である。また、垂直方向の画素番号は、画像領域の最も上側にある画素列が１、最も下側にある画素列が２４０である。

　平均値算出部１７２は、水平ヒストグラムの絶対差分値和を算出したのと同一区間（図８に矢印で示す区間）における輝度度数の平均値を算出する。具体的には、図８に矢印で示した区間の輝度度数を全て合計し、この合計値を矢印で示した区間の画素番号の差（本実施形態では１８０－１００に該当）に１を加えた数で除して平均値を得る。輝度度数の平均値は、硬貨２の平均的な明るさを測る指標として求められる。

　除算値算出部１７３は、上述のように、絶対差分値和算出部１７１によって得られた絶対差分値和を、平均値算出部１７２によって得られた平均値で除して除算値を得る。

　以上のように正損判別用演算部１７で行う演算は、硬貨２の外径値Ｄ及び中心位置を検出するために作成した輝度ヒストグラム（具体的には水平ヒストグラム）を用いる構成となっている。すなわち、輝度ヒストグラムを複数の目的で使用する構成であるために、本実施形態の硬貨の正損判別装置１は硬貨画像を用いた処理を効率良く行っていると言える。

　次に照合用画像処理部１８による画像処理が行われる。照合用画像処理部１８による画像処理について、図９及び図１０を参照しながら説明する。図９は、リング切出部１８１によるリング画像の切出し方法を説明するための図である。図１０は、リング画像の切出し後のデータ配列を示す図である。

　照合用画像処理部１８による画像処理にあたって、まず、リング切出部１８１によって硬貨２の画像がリング状に切出される（ステップＳ７；図５参照）。具体的には、図９を参照して、中心座標＝（Ｃｘ，Ｃｙ）、切出し基点（中心座標からの半径方向の切出し開始位置）＝ｒ、切出し幅（半径方向の切出し範囲）＝Ｗｙ、切出し長（円周方向の切出し範囲）＝Ｗｘといったパラメータを図示しない記憶部から読み出す。中心座標については、外径・中心位置検出部１５で検出した値を読み出し、その他については金種毎に予め切出しパラメータとして記憶されている値を読み出す。

　そして、読み出されたパラメータに基づいて、円形の硬貨画像に対して一定の抽出角度毎に３６０度分リング画像を切出す。切出されたリング画像データ（ＳＤＡＴＡ）の各々は、図１０に示すような回転角θ方向をＸ軸、半径Ｒ方向をＹ軸とした２次元ストライプ状サンプリングデータ（ＰＤＡＴＡ）に展開される。

　この展開は、硬貨画像の中心座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）として、例えば以下に示す数式１により極座標をユークリッド座標に変換することで行う。なお、切出しに際しては、エッジ強調の処理時に３×３画素の空間フィルタを用いて微分処理を行うため、半径Ｒ方向については（ｒ－１）～（ｒ＋Ｗｙ＋１）の間を対象として１画素ずつ余分に切出す。

（数式１）
　ＰＤＡＴＡ（ｉ，ｊ）＝ＳＤＡＴＡ（Ｐｘ＋Ｃｘ，Ｐｙ＋Ｃｙ）
　但し、Ｐｘ＝ｒｉ×ｓｉｎθｊ，Ｐｙ＝ｒｉ×ｃｏｓθｊ
　　　　ｒｉ＝ｉ＋（ｒ－１），θｊ＝ｊ×２π／Ｗｘ
　　　　ｉ＝０～（Ｗｙ－１），ｊ＝０～（Ｗｘ－１）

　以上のようして、リング切出部１８１によってリング画像データを２次元ストライプ状データとする処理が、所定の抽出角度分行われると、本実施形態ではエッジ強調部１８２によって切出し画像の模様の特徴を強調するエッジ強調処理を行う。エッジ強調処理は、例えば公知の技術である「Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ」による３×３空間フィルタリングを用いて行われる。

　リング切出し及びエッジ強調処理が行われると、圧縮部１８３によって当該金種の標準画像データとして記憶される基本テンプレートと同サイズの行列となるように、データの圧縮が行われる（ステップＳ８；図５参照）。この場合の圧縮率は金種毎に決められている。

　次に、撮像デバイス１２７（図３参照）のばらつき等の影響を軽減するために、標準輝度データが設定されている輝度変換用のテンプレートを使用して、圧縮後のデータの輝度変換処理を行う（ステップＳ９）。本実施形態では、輝度変換にあたって、圧縮後の各画素データの輝度値を、輝度順位を対応させてテンプレートの輝度値に変換するという処理を行っている。

　以上のように照合用画像処理部１８の画像処理が行われると、テンプレート照合部１９によって、画像処理が行われた硬貨画像のデータと、金種候補の硬貨の標準画像データである基本テンプレート画像（以下、マッチング用テンプレートと言う）との一致照合演算が、テンプレートを回転しながら実行される（ステップＳ１０）。なお、マッチング用テンプレートは、テンプレート記憶部２０に金種毎に記憶されるテンプレートである。

　図１１は、マッチング用テンプレートを用いた回転照合処理を説明するための図である。一致照合の演算方法は、輝度変換後の硬貨画像データＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとにおいて、対応する画素の輝度差を全域に亘って求めることによって行う。すなわち、２つのデータの対応するデータであるｆｎとｔｎの輝度の差を全域に亘って求め、求めた輝度差の絶対値の総和値Ｐｍを下記数式２により算出し、当該回転角度に於けるパターンマッチング値とする。

（数式２）
　Ｐｍ＝Σ｜ｆｎ－ｔｎ｜
　但し、ｎ＝１～総画素数（＝圧縮後の配列データ数）

　そして、画像処理後の硬貨画像データＩＤＡＴＡとマッチング用テンプレートＭＤＡＴＡとを相対的に１周分回転させながら、各回転角毎に上記パターンマッチング値Ｐｍを求める。具体的には、本実施形態においては、画像処理後の硬貨画像データ（２次元配列データ）ＩＤＡＴＡについてｘ方向に１画素（１列）ずつシフトしながらパターンマッチング値Ｐｍの演算を行い、この演算を１回転分に相当する回数繰り返し行う。

　なお、この時点では、硬貨２の表裏が決まっていないために、表裏２種類のマッチングテンプレートを用いて上記処理が行われる。

　以上のようにして求められるパターンマッチング値Ｐｍの値が最小となる位置が、マッチングテンプレートとの照合度が最良の回転位置である。テンプレート照合部２７では、この最良の回転位置を検出する。そして、最良の回転位置におけるパターンマッチング値に基づいて（例えば予め決められている閾値との比較を行って）、対象となる硬貨２の金種と表裏を確定し、更に硬貨２の真偽を判別する（ステップＳ１１；図５参照）。

　テンプレート照合部１９で硬貨２が本物であると判断される場合（ステップＳ１１肯定）には、正損判別部２１によって硬貨２の正損が判別される。正損判別部２１は、まず、正損判別用演算部１７の演算結果を用いて、対象となる硬貨が正常貨であるか否かの判別が行われる（ステップＳ１２）。

　ここで、正損判別用演算部１７の演算結果を用いた正損判別方法について、１００円硬貨（日本硬貨）の場合を例に挙げて説明する。図１２は、流通貨（正常貨）の画像（１００円、表側）と、該画像に対応した水平ヒストグラムとを示した図である。図１３は、黒く汚れた汚損貨の画像（１００円、表側）と、該画像に対応した水平ヒストグラムを示した図である。図１４は、白く汚れた汚損貨の画像（１００円、表側）と、該画像に対応した水平ヒストグラムを示した図である。なお、水平ヒストグラムの作成条件は、上述の条件（図７Ａに示す条件）と同じである。また、図中に示す絶対差分値和、平均値の算出条件についても上述の条件（図８に示す条件）と同一である。更に、図１２～図１４における斜線部分は、本来は黒であるが図を見やすくするために斜線で示している。

　図１２に示すように正常貨として流通している硬貨については、硬貨の模様が明瞭であるために、硬貨の凹凸度合いを示す絶対差分値和が大きな値（＝２５０００）となっている。また、硬貨の明るさを示す輝度度数の平均値についても比較的大きな値（＝６８００）となっている。

　これに対して、図１３に示す黒く汚れて汚損貨に類別される硬貨については、硬貨の模様が不明確となっているために、硬貨の凹凸度合いを示す絶対差分値和が小さな値（＝７８００）となっている。また、黒く汚れており、暗いイメージであるために、硬貨の明るさを示す輝度度数の平均値についても小さな値（＝４２００）となっている。

　また、図１４に示す白く汚れて汚損貨に類別される硬貨については、硬貨の模様が不明確となっているために、硬貨の凹凸度合いを示す絶対差分値和が小さな値（＝９９００）となっている。また、白く汚れており、明るいイメージであるために、硬貨の明るさを示す輝度度数の平均値については大きな値（＝１００００）となっている。

　従来においては、硬貨の明暗によって汚損貨か否かを判別する手法が行われていた。しかし、例えば図１４に示すような白く汚れる汚損貨の場合、硬貨の明暗のみに基づく判断では汚損貨と判断されず、市場に流通してしまう可能性があった。このため、本実施形態の硬貨の正損判別装置１においては絶対差分値和を正損の判断指標として導入し、平均値と絶対差分値和に基づいて硬貨の正損を判別する構成としている。

　図１５は、１００円硬貨（表側）の新貨、流通貨及び汚損貨について、水平ヒストグラムの所定区間（図８の矢印で示す区間））における絶対差分値和と平均値とを算出し、横軸を平均値、縦軸を絶対差分値和としてプロットしたグラフである。ここで、新貨とは市場に流通する前の硬貨（新品の硬貨）のことを指している。また、汚損貨としては、黒い汚れがひどく汚損貨と類別されるもの（図中×印で示される）と、白い汚れがひどく汚損貨と類別されるもの（図中丸印で示される）との２種類を用いている。

　図１５に示すように、最もきれいな硬貨として評価される新貨については、光沢があり、模様が明確であるために、グラフの右上にプロットされている。すなわち、なるべくきれいな硬貨のみを正常貨と判別しようとすると、大きな絶対差分値和及び平均値を有する硬貨のみが正常貨となるように閾値を設定すれば良いことになる。なお、閾値は正損判別用閾値記憶部２２に記憶されている。

　図１５では、正損判別用演算部１７で得られた絶対差分値和との比較用の閾値（第１の閾値）を１４５００、平均値との比較用の閾値（第２の閾値）を４２００として設定した場合を示している。この場合、絶対差分値和が１４５００より小さいもの、又は、平均値が４２００より小さいものについては、汚損貨として判別される。そして、このように設定した場合、黒く汚れる硬貨のみならず、白く汚れる硬貨も汚損貨として判別できることがわかる。

　なお、硬貨の凹凸が明瞭であるが暗いイメージであったり、硬貨の凹凸が不明良であるが明るいイメージであったりする、凹凸の明瞭さと明るさのバランスが悪い硬貨は、汚損貨として判断される傾向にある。この点を考慮して、絶対差分値和を平均値で割った除算値に対しても閾値（第３の閾値；図１５の斜めのラインの傾きがその一例である）を設定して、両者のバランスの悪い硬貨をより厳しく取り除く（汚損貨と判別する）構成とすることも可能である。このため、上述の第３の閾値を設定して正損を判別しても良く、本実施形態においては、第３の閾値も用いて正損の判別を行っている。

　また、図１６に示すように、市場で汚損貨と判別される硬貨の状態は、単に黒い、或いは白いというように種類分けができるわけではなく、実際には多種多様である。そして、いずれの硬貨を汚損貨として判別するかは、ユーザによって様々であり、装置としては複数の判別基準を有するのが好ましい。したがって、図１６に示すように、様々な硬貨について統計を取り、上述の第１～第３の閾値について、複数段階のレベルを選択できるように設定するのが好ましい。

　なお、図１６において、第３の閾値（グラフに斜めで示すラインの傾きが該当）のレベルを高くすると、新貨についても汚損貨と判別される場合があり得る。このような場合には、新貨がプロットされる領域について予め統計を採って把握しておき、正損の判別対象の硬貨が新貨の領域にある場合には、正常貨と判別するように構成しても良い。

　ここで、図１６は、１００円硬貨（表側）の新貨、流通貨及び汚損貨について、水平ヒストグラムの所定区間（図７の矢印で示す区間））における絶対差分値和と平均値とを算出し、横軸を平均値、縦軸を絶対差分値和としてプロットしたグラフで、図１５の場合に比べて汚損貨の種類を増やした場合を示した図である。

　以上のようにして、正損判別用演算部１７の演算結果を用いた正損判別を行い正常貨であると判別された場合（ステップＳ１２肯定；図５参照）には、更に、最良の回転位置におけるパターンマッチング値を用いて正常貨か否かが判断される（ステップＳ１３）。ここでの判断は、パターンマッチング値との比較用に正損判別用閾値記憶部２２に記憶される閾値（第４の閾値）との比較によって行う。すなわち、例えば閾値よりもパターンマッチング値が小さい場合には正常貨であると判別し、そうでなければ汚損貨であると判別する。

　最良の回転位置におけるパターンマッチング値を用いて正常貨であると判別された場合（ステップＳ１３肯定）には、正損判別部２１において正常貨であると判別され（ステップＳ１４）、正常貨であるとのデータが出力される。この場合、正常貨として搬送の制御が行われる。

　一方、正損判別用演算部１７の演算結果を用いた正損判別により汚損貨であると判別された場合（ステップＳ１２否定）、及び、最良の回転位置におけるパターンマッチング値を用いて汚損貨であると判別された場合（ステップＳ１３否定）には、正損判別部２１において汚損貨であると判別され（ステップＳ１５）、汚損貨であるとのデータが出力される。汚損貨と判別された硬貨については、例えばその後流通しないように回収される等の処理が行われる。

　なお、テンプレート照合部１９で硬貨が偽物であると判断される場合（ステップＳ１１否定）には、硬貨が偽造貨であると判別され（ステップＳ１６）、偽造貨であるとのデータが出力されるのみで、硬貨の正損について判別されない。偽造貨についても、例えばその後流通しないように回収される等の処理が行われる。

　以上のように、本実施形態の硬貨の正損判別装置１では、正損判別用演算部１７の演算結果だけでなく、最良の回転位置におけるパターンマッチング値も用いて硬貨の正損を判別する構成となっている。このような構成とすると、硬貨の広い範囲について正損の判別を行うことになるために、正損の判別精度を高いものとできる。ただし、正損判別用演算部１７の演算結果を用いた硬貨の正損判別は従来の構成に比べてかなり高い精度で硬貨の正損を判別できる。このために、正損判別用演算部１７の演算結果だけを用いて硬貨の正損を判断する構成とすることも可能である。

（その他）
　本発明の硬貨の正損判別装置及び正損判別方法は、以上に示した実施形態に限定される趣旨ではない。すなわち、本発明の目的を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

　例えば、以上に示した実施形態においては、硬貨の正損を判別すために利用する絶対差分値和及び平均値について、水平ヒストグラムを用いて得る構成とした。しかしながら、この構成に限定される趣旨ではなく、例えば垂直ヒストグラムを用いる構成としても良い。

　また、以上に示した実施形態においては、硬貨の正損を判別するための絶対差分値和や平均値を得るにあたって、硬貨の中心位置を求めるために用いた輝度ヒストグラムを利用する構成とした。しかし、必ずしもこの構成に限定されるわけではない。硬貨の中心位置を検出しなくても、本発明の硬貨の正損判別は可能である。したがって、本発明の硬貨の正損判別装置は、硬貨の中心位置を検出する硬貨中心検出手段を設けない構成ともできる。そして、このような場合には、本発明の輝度ヒストグラムを作成際に設定される「所定の領域」を、本実施形態とは異なる構成とできる。すなわち、硬貨中心を求めないので、「所定の領域」を絶対差分値和や平均値を求めるために必要な領域に限った設定とできる（例えば、図８の太線の黒枠に囲まれた領域）。なお、このように所定の領域を設定した場合には、絶対差分値和等を求めるための「輝度ヒストグラムの所定の区間」は、輝度ヒストグラムの全区間となる。

　また、以上に示した実施形態においては、除算値部１７３で除算値を得るにあたって、絶対差分値和算出部１７１によって求めた絶対差分値和を平均値算出部１７２によって求めた平均値で除して得る構成とした。しかし、この構成に限定されない。すなわち、平均値算出部１７２によって求めた平均値を絶対差分値和算出部１７１によって求めた絶対差分値和で除して除算値を得る構成としても良い。なお、この場合、それに合わせて第３の閾値を変更する必要がある。

　また、以上に示した実施形態では、水平ヒストグラムから得られる絶対差分値和と平均値とを用いて硬貨の正損を判別する構成となっている。しかし、例えば図１５を見て判るように、汚損のレベルがひどい硬貨については、絶対差分値和のみを用いて汚損貨であることを判別できる。このため、水平ヒストグラムから得られる絶対差分値和のみを用いて硬貨の正損を判別する構成としても構わない。ただし、絶対差分値和は硬貨の凹凸度合いを表す指標であり、例えば黒く汚れているが凹凸がはっきりしている硬貨については正常貨であると判断する可能性がある。このために、本実施形態のように、水平ヒストグラムから得られる絶対差分値和と平均値とを用いて硬貨の正損を判別する構成が好ましい。

　また、以上に示した実施形態においては金種識別部１６を設けて、複数種類の金種に対応する構成とした。しかし、例えば単一の硬貨の正損のみを判別することが目的であれば、金種識別部１６を設けない構成としても構わない。

　また、以上に示した実施形態においては、金種識別部１６は穴センサ１１１と材質センサ１１２の測定結果を用いて金種の識別を行う構成としたが、この構成に限定されない。例えば、更に硬貨の外径を求めて、これも加えて金種識別を行っても良い。そして、硬貨外径や穴の有無について、例えば磁気センサから求める構成としても良いし、画像データから求める構成としても良い。

　また、以上に示した実施形態においては、正損の判別が行われる対象が日本硬貨である場合について示したが、本発明が日本の硬貨に限らず、他の国の硬貨に対しても適用できるのは言うまでもない。

　本発明の硬貨の正損判別装置及び正損判別方法によれば、汚損貨を精度良く判別できる。このために、硬貨の正損を判別する必要がある装置に対して本発明は好適である。

Claims

　硬貨が汚損貨であるか否かを判別する硬貨の正損判別装置であって、
　前記硬貨が搬送される搬送路と、
　前記搬送路を搬送される前記硬貨を撮像する撮像手段と、
　前記撮像手段によって得られた各画素データをデジタル化された輝度値に変換するデータデジタル化手段と、
　前記撮像手段で撮像された前記硬貨画像の所定の領域において、所定方向の画素列毎に各画素の前記輝度値を総和して輝度度数を算出し、輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成手段と、
　前記輝度ヒストグラムの隣り合う前記輝度度数の差の絶対値を前記輝度ヒストグラムの所定の区間において総和した値である絶対差分値和を算出する絶対差分値和算出手段と、
　少なくとも前記絶対差分値和との比較用に予め決定された第１の閾値を記憶する閾値記憶手段と、
　前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別する正損判別手段と、
　を備えることを特徴とする硬貨の正損判別装置。
　前記輝度ヒストグラムの前記所定の区間において前記輝度度数の平均値を算出する平均値算出手段を更に備え、
　前記閾値記憶手段には、前記平均値との比較用に予め決定された第２の閾値が更に記憶され、
　前記正損判別手段は、前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較、及び前記平均値と前記第２の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の硬貨の正損判別装置。
　前記絶対差分値和を前記平均値で除した除算値、或いは、前記平均値を前記絶対差分値和で除した除算値を算出する除算値算出手段を更に備え、
　前記閾値記憶手段には、前記除算値との比較用に予め決定された第３の閾値が更に記憶され、
　前記正損判別手段は、前記絶対差分値和と前記第１の閾値との比較、前記平均値と前記第２の閾値との比較、及び前記除算値と前記第３の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別することを特徴とする請求項２に記載の硬貨の正損判別装置。
　前記閾値記憶手段には、前記硬貨が汚損貨であるか否かの判断レベルをユーザが設定変更できるように複数段階の閾値が格納されていることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の硬貨の正損判別装置。
　前記搬送路を搬送される前記硬貨の金種を識別する金種識別手段を更に備え、
　前記閾値記憶手段には、金種毎に別々の閾値が格納されていることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の硬貨の正損判別装置。
　前記硬貨の中心位置を検出する硬貨中心検出手段を更に備え、
　前記輝度ヒストグラム作成手段によって作成された前記輝度ヒストグラムは、前記硬貨中心検出手段によって前記中心位置を検出するために使用されることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の硬貨の正損判別装置。
　前記撮像手段によって得られる前記硬貨画像について、前記硬貨中心検出手段によって検出した前記中心位置を基準にリング状の画像を切出して処理する画像処理手段と、
　前記画像処理手段によって得られた画像と予め準備されるテンプレートとの照合値に基づいて前記硬貨が本物であるか否かを判別する真偽判別手段と、を更に備え、
　前記正損判別手段は、前記真偽判別手段によって前記硬貨が本物であると判別された場合のみ、前記硬貨が汚損貨であるか否かの判別を行うことを特徴とする請求項６に記載の硬貨の正損判別装置。
　前記閾値記憶手段には、前記照合値と比較用に予め決定された第４の閾値が更に記憶され、
　前記正損判別手段は、前記絶対差分値和を用いた判断とは別に、前記照合値と前記第４の閾値との比較に基づいて前記硬貨が汚損貨であるか否かの判断を行い、両者のうちの少なくとも一方で前記硬貨が汚損貨であると判別されると、前記硬貨が汚損貨であると決定することを特徴とする請求項７に記載の硬貨の正損判別装置。
　硬貨が汚損貨であるか否かを判別する硬貨の正損判別方法であって、
　搬送路を搬送される前記硬貨を撮像する撮像工程と、
　前記撮像工程によって得られた各画素データをデジタル化された輝度値に変換するデータデジタル化工程と、
　前記撮像工程で撮像された前記硬貨画像の所定の領域において、所定方向の画素列毎に各画素の前記輝度値を総和して輝度度数を算出し、輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成工程と、
　前記輝度ヒストグラムの隣り合う前記輝度度数の差の絶対値を前記輝度ヒストグラムの所定の区間において総和した値である絶対差分値和を算出する絶対差分値和算出工程と、
　前記輝度ヒストグラムの前記所定の区間において前記輝度度数の平均値を算出する平均値算出工程と、
　前記絶対差分値和及び前記平均値の各々について、予め決定された閾値と比較して前記硬貨が汚損貨であるか否かを判別する正損判別工程と、
　を備えることを特徴とする硬貨の正損判別方法。
　前記硬貨の中心位置を検出する硬貨中心検出工程を更に備え、
　前記輝度ヒストグラム作成工程は、前記硬貨中心検出工程に含まれる工程であることを特徴とする請求項９に記載の硬貨の正損判別方法。