JPH03290786A - 硬貨等のパターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、硬貨等の円形物体の表面のパターンを認識し
選別することができる装置に関する。

（従来の技術） 従来知られているパターン認識装置は、被検体の画像を
入力した後これを処理してパターンを認識するものであ
り、画像処理方式によって次のようなものがある。

■入力された画像データを２値化し、領域の面積、重心
、周囲長その他の幾何学的精微量を求め、これを基準値
と比較する方式。

■２値画あるいは多値側のパターンマツチングによって
入カバターンを認識する方式。例えば、対象物の入力文
字パターンと予め用意された標準文字パターンとを重ね
あわせ、その類似の度合いによって入力文字パターンを
２１ｍする方式。

■入力画像のＸ−Ｙ座標又はｒ−θ座標に濃度射影を行
い、その強度分布の特徴を比較する方式。

例えば、第９図はＸ−Ｙ／Ｉ標に濃度射影を行って文字
パターンを認識する例を示すもので、入力された文字パ
ターン２０のＸ座標軸への濃度射影２１とＹ座標軸への
濃度射影２２とを求め、その強度分布の波形を特徴とし
てパターンを認識する。

ｒ−θ座標に濃度射影を求めてパターンを認識する方式
も原理は同じであって、回転方向への濃度射影を求める
点が異なるだけである。

（発明が解決しようとする課題） 上述の従来のパターン認識装置は、何れの方式にせよ、
回転方向の位置関係か一定せず、回転方向に自由な対象
物、例えば硬貨等の認識には合理的とはいえない。即ち
、前記■の方式で硬貨等の認識を行おうとする場合は、
２値化後、ラベリング処理又は領域分割と称して、例え
ば−度に複数の文字が入力された場合などに、各文字ご
とに領域を分割する処理を行い、各領域の中心座標、面
積、外径、周囲長などの幾何学的特徴を求めるため、相
当に面倒な処理を行うことになり、パターン認識に長時
間を要するという問題がある。

前記■の方式で硬貨等の認識を行おうとする場合は、硬
貨等の方向を含む位置の正規化が必要であり、方向を求
めるのに時間がかかるという問題がある。

前記■の方式のうちｒ−θ座標に濃度射影する方式によ
れば、硬貨等の認識を行うことが可能であるが、この方
式によれば、入力画像データから硬貨等の中心を求め、
次に濃度射影を行い、参照硬貨等との相関を１回転分求
めることが必要であり、パターン認識に長時間を要する
という問題がある。

以上、要するに、従来のパターン認識装置では、硬貨等
のパターンを認識するための画像処理の時間が長くなる
という問題がある。

本発明は、かかる従来技術の問題点を解消するためにな
されたもので、硬貨等の回転方向に自由な対象物のパタ
ーン認識を高速処理によって行うことができ、しかも、
認識率を高く保つことができる硬貨等のパターン認識装
置を提供することを目的とする。

（課題を解決するための手段） 本発明は、上記ｒ−θ座標に濃度射影する方式を改良し
たもので、硬貨等のパターンを入力する画像入力部と、
入力した硬貨等のパターンを多値画像に処理し記憶する
画像メモリ部と、画像メモリ部に記憶された硬貨等のパ
ターンの中心を求めるとともにこの中心を同心とする複
数のリングを形成するリング形成部と、形成された複数
のリングに沿ってデータを上記画像メモリ部から取り込
み、このデータを記憶するリングデータ取り込み部と、
リングデータ取り込み部に記憶された上記複数のリング
に沿ったデータをフーリエ変換するフーリエ変換計算部
と、フーリエ変換された上記複数のリングに沿ったデー
タと予めフーリエ変換され記憶されている硬貨等の参照
パターンデータとを比較する比較部とを備えていること
を特徴とする。

（作　用） 同心円の複数のリングに沿ってリングデータ取り込み部
に記憶された画像データは、上記リングの位置する部分
のパターンに従って明るさが変化する。この画像データ
をフーリエ変換計算部でフーリエ変換すると、上記画像
データの周波数強度が求められる。この周波数強度は対
象物である硬貨等のパターンによって異なるため、予め
フーリエ変換され記憶されている参照パターンと比較す
ることによってパターン認識を行うことができる。

また、上記周波数強度は対象物である硬貨等の回転位置
とは無関係である。

（実施例） 以下、第１図ないし第８図を参照しながら本発明にかか
る硬貨等のパターン認識装置の実施例について説明する
。

第１図において、画像入力部１はテレビカメラなどで構
成され、硬貨等のパターンを撮像することによって得ら
れる画像信号が取り込まれる。画像入力部１は一次元セ
ンサ又は二次元センサが用いられる。何れにせよ、二次
元画像として処理することができるようにする。従って
、−次元センサの場合は対象物との間で相対移動させて
一画面を入力する。画像入力部１で取り込まれた画像信
号はＡ／Ｄ変換部２で多値のデジタル画像信号に変換さ
れ、画像処理部３に入力される。

画像処理部３は、画像メモリ部４、リング形成部５、リ
ングデータ取り込み部６、高速フーリエ変換計算部（以
下ｒＦＦＴ計算部」という）７゜参照パターン記憶部８
及び比較部９を有する。

上記画像メモリ部４は、上記多値のデジタル画像信号を
記憶する。上記リング形成部５は１画像メモリ部４に記
憶された硬貨等のパターンの中心を求めるとともにこの
中心を同心とする複数のリングを形成する。

上記リングデータ取り込み部６は、上記リング形成部５
で形成されたリングに沿って上記画像メモリ部４からデ
ータを取り込み、このデータを記憶する。

上記ＦＦＴ計算部７は、リングデータ取り込み部６に記
憶された上記複数のリングに沿ったデータを高速フーリ
エ変換する。

上記参照パターン記憶部８は、予め硬貨等の参照パター
ンデータをフーリエ変換された形で記憶している。

上記比較部９は、ＦＦＴ計算部７でフーリエ変換された
データと、参照パターン記憶部８に記憶されている参照
パターンデータとを比較し、双方のデータが類似してい
るか否かによって硬貨等のパターンを！ＬＩＬ、その結
果を出力する。

次ニ、上記実施例によるパターン認識動作の詳細を第２
図ないし第６図を併せて参照しながら説明する。

まず１画像入力部１から硬貨の画像信号を入力する。第
３図（ａ）は硬貨の画像１０の例を示す。

入力された画像信号はＡ／Ｄ変換部２で多値の、例えば
２５６階調のデジタル画像信号に変換し、これを画像メ
モリ部４に記憶する。

次に、リング形成部５で上記画像信号を演算して中心位
置を求める。ここでは、例えば画像信号のエツジ上に複
数の点をとり、この複数の点から最小自乗法などを用い
てできるだけ正確に求める。

第３図（ｂ）は、上記のようにして画像信号のエツジ１
１から中心点○を求めた状態を示す、求めた画像信号の
中心点○は画像メモリ部４に記憶する。リング形成部５
ではさらに、求めた中心点○を同心とする複数のリング
を形成する。第３図（ｃ）は、上記のようにして求めた
複数のリング１３．１４．１５の例を示す。

次に、リングデータ取り込み部６において上記複数のリ
ングに沿って上記画像メモリ部４から画像データを取り
込み、各リングごとに画像データをメモリする。ここで
、各リングごとにノイズ除去のための平滑化処理を行う
ことが望ましい。もっとも、平滑化処理は必ずしもこの
ステップでなくてもよく、前述の多値化ステップで行っ
てもよい。しかし、リングデータ取り込み部６で平滑化
処理を行えば、リング状データのみを平滑化すればよい
ので、処理時間が短くなるという利点がある。各リング
に沿って取り込まれた上記画像データは、各リングに沿
ったパターンに応じて濃度が変化するデータとなる。第
３図（ｄ）の左半部は上記リングに沿った濃度変化の各
種の例を示すもので、各リングに沿ったパターンの変化
に応じて、含まれる周波数成分が異なっている。

次に、ＦＦＴ計算部７において上記各リングに沿ったデ
ータごとにＦＦＴ計算を行う。ＦＦＴ計算を行うことに
より、各リング状のデータの周波数強度が求められる。

周波数強度とは、リングが１回転する間の濃度変化をＩ
Ｈｚ、２Ｈｚ・・・・というように周波数で表したとき
、同し周波数成分が含まれている頻度のことをいう。第
３図（ｄ）右半部は上記リング状濃度変化のデータをＦ
ＦＴ計算して求めた例を示すものであって、横軸が周波
数、縦軸が振幅（強度）となっている。第３図（ｄ）右
半部からもわかるように、リング状濃度の周波数成分が
比較的小さいときはＦＦＴ振幅は低い周波数域で大きく
、リング状濃度の周波数成分が比較的大きいときはＦＦ
Ｔ振幅は高い周波数域で大きい、換言すれば＋　ＦＦＴ
振幅波形は前記リングに沿うパターンに依存して変化す
ることになる。

そこで次に、比較部９において、各リングごとにもとめ
られたＦＦＴ振幅データと、参照パターン記憶部８に予
めフーリエ変換されて記憶されている参照パターンのＦ
ＦＴ振幅データとを比較し、その評価量によって対象物
としての硬貨等がどの硬貨等に該当するかを認識する。

ここで、評価量Ｓｋは、 Ｗｉｊはウェイト、Ｆｉｊは入力画像のＦＦＴ振幅、Ｒ
ｉ　ｊ　ｋは参照硬貨のＦＦＴ振幅で表される。上記ウ
ェイトＷｉｊは、対象物の特徴あるパターンを表す部分
を大きな値として重み付けする。上の式では、評価量Ｓ
ｋが小さいほど参照パターンに類似しているものと判断
する。以上のようにして硬貨等のパターンを認識するこ
とができる。

以上の一連の画像処理によるパターン認識の中で、ＦＦ
Ｔ計算について１００円硬貨の場合を例に挙げてさらに
説明する。第４図に示すように、１００円硬貨の裏面の
パターン１０は比較的単純なパターンであるから、これ
に所定の半径のリング１４を設定してこのリング１４に
沿った画像信号の明るさ階調データをとると、第４図（
ｂ）に示すように、リング１４か１回転してその回転角
度θがＯから２πとなるまでの間の明るさ階調の変化周
期は比較的長く、周波数成分は比較的低い。

従って、この階調データをＦＦＴ処理すると、第４図（
ｃ）に示すように、周波数がｌＨｚあるいは２Ｈｚとい
うように低い領域での振＠（強度）が大きく、比較的高
い周波数領域での振幅（強度）は小さい。

一方、第５図に示すように、↓ＯＯ円硬貨の表面のパタ
ーンＩＯＡは複雑なパターンであるから、これに所定の
半径のリング１４を設定してこのリング１４に沿った両
会信号の明るさ階調データをとると、第５図（ｂ）に示
すように、リング１４が１回転してその回転角度θがＯ
から２πとなるまでの間の明るさ階調の変化周期は短く
１周波数酸分は比較的高い。従って、この階調データを
ＦＦＴ処理すると、第５＠　（Ｃ）に示すように、比較
的高い周波数である５　Ｈｚでの振幅（強度）にピーク
が見られ、これが特徴となっている。

第４図（ｃ）および第５図（ｃ）における各周波数ごと
の振＠（強度）は、前述の評価量Ｓｋを求める式におけ
る入力硬貨のＦＦＴ振＠　Ｆ　ｉ　ｊ又は参照硬貨のＦ
ＦＴ振［Ｒｉｊｋを表しており、入力硬貨のＦＦＴ振＠
　Ｆ　ｉ　ｊと参照硬貨のＦＦＴ振幅Ｒｉｊｋとの差を
評価することによって硬貨の種類およびその硬貨が表で
あるか裏であるかを認識することができる。

以上説明した実施例によれば、硬貨等の円形の対象物に
対して同心円状のリングを設定し、このリングに沿って
入力画像のデータを取り込み、これをさらにＦＦＴ計算
してリング状のデータの周波数強度を求め、これを参照
パターンデータと比較してパターン認識を行うようにし
たため、最終的にパターン認識に用いる上記周波数強度
は対象物の回転方向に無関係のデータとなり、回転方向
に自由な硬貨等の対象物であっても、比較的簡単な処理
で短時間にパターン認識を行うことができるし、認識率
も高く保つことができる。また、同心円状のリングに沿
って画像データを取り込むため、回転位置Ｏでの値は回
転位置２πでの値となり、データの折り返しの影響もむ
いし、ある種のパターン認識装置のようにウィンドウを
設定してＯの値と２πの値を一致させる処理を行う必要
もない。

さらに、同心円状のリングを複数設定して各リングに沿
い画像データを取り込み、これを処理するようになって
いるため、対象物のパターンの特徴をより的確に認識す
ることができ、認識率を向上させることができる。よっ
て、各リングは硬貨等のパターンの特徴をもっとも良く
とらえることができる部分に設定することが望ましい。

なお、対象物としての硬貨等は、新しいものであるか使
い古されたものであるかにより、あるいは、硬貨等の種
類の違いによる材質の違いによっても反射強度が異なり
、リングに沿って取り込んだ画像信号に差が生して、パ
ターン認識の信頼度を低下させることがありうる。そこ
で、他のデータ、例えばリングごとの明るさの和の比較
を行い、その結果に応してデータを正規化するなどして
信頼度を確保する。第６図はデータの正規化の一例を示
すもので、ＦＦＴ計算後の強度を補正した例である。曲
線ａは新硬貨の場合、曲線すは流通硬貨の場合を示して
いる。ＩＨｚでの流通硬貨の強度をＩＨｚでの新硬貨の
強度に換算し、この換算値にあわせて他の周波数での流
通硬貨の強度をシフトさせ、これを評価に供する。

形成するリングの幅は画像入力部の■画素分であっても
、前述のように複数のリングを形成することによりパタ
ーン認識の信頼性を向上させることができるが、リング
の幅を複数画素分にすれば。

リングが１個であってもパターン認識の信頼性を向上さ
せることができる。第７図、第８図はその例を示す。

第７図において、硬貨等の入力画像１０に対してその同
心円状に形成されるリング１７の幅Ｗは３画素分に設定
されている。第７図（ｃ）は、３画素分の幅に設定され
たリング１７の展開図であり、上列あたり３個の画素列
が１列からｎ列まで並んでいる。そこで、第７図（ｄ）
のように各列の各画素の強度の和を求め、これをＦＦＴ
計算に供する。ここで、第８図に示すように各画素列を
構成する３個の画素からそれぞれａｌｌ　ａ２１　ａ。

の強度信号が得られるものとしたとき、各画素ごとに重
み付けをするとよい。例えば、ａ工ｌ　ａ３の重みを１
とし、ａ２の重みを２とすれば、１列の強度Ａは、 Ａ＝ａ１＋２　ａ２＋ａ。

となる。このような処理を行うことにより、対象物のパ
ターンの特徴を強く出すことができ、仮りにリングの中
心がずれたとしても認識率を高めることができる。

なお、形成したリング全体の画素についてＦＦＴ計算す
るのではなく、予め定めた数の画素を抽出し、この抽出
した画素についてのみ計算するようにしてもよい。この
場合、抽出してＦＦＴ計算に供するデータ数は、２Ｎ（
Ｎは整数）とする。

そして、抽出するデータ数が少ない場合は、ノイズ除去
のための平滑化処理を行う。抽出するデータ数が多い場
合は必ずしも平滑化処理を行う必要はない。

（発明の効果） 本発明によれば、硬貨等の円形の対象物に対して同心円
状のリングを設定し、このリングに沿って入力画像のデ
ータを取り込み、これをさらにフーリエ変換してリング
状のデータの周波数強度を求め、これを予めフーリエ変
換されている参照パターンデータと比較してパターン認
識を行うようにしたため、最終的にパターン認識に用い
る上記周波数強度は対象物の回転方向に焦関係のデータ
となり１回転方向に自由な硬貨等の対象物であっても、
比較的簡単な処理で短時間にパターン認識を行うことが
できるし、認識率も高く保つことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明にかかる硬貨等のパターン認識装置の一
実施例を示すブロック図、第２図は同上実施例の動作を
示すフローチャート、第３図は上記実施例による信号処
理過程を示す概念図、第４図は上記実施例による硬貨の
裏面の認識原理を段階的に示す説明図、第５図は上記実
施例による硬貨の裏面の認識原理を段階的に示す説明図
、第６図は対象物の条件の変動に対応して行う正規化の
概念を示す線図、第７図は硬貨等のパターン認識処理の
別の例を段階的に示す説明図、第８図は同上パターン認
識処理に供する１列の画素の様子を示す断面図、第９図
は従来のパターン認識方式の一つを説明するための概念
図である。 １　画像入力部、　４　・画像メモリ部、　５・・・リ
ング形成部、　６・　リングデータ取り込み部、７・フ
ーリエ変換計算部、　９・比較部、１０、ＩＯＡ・パタ
ーン、　　１３，１４．１５・・リング、　○・パター
ンの中心。 第 図 第 図 第 図 周波数Ｔ）−１ｚ） （０） 第 図 （０） （ｂ） （Ｃ） 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　硬貨等のパターンを入力する画像入力部と、入力した
   硬貨等のパターンを多値画像に処理し記憶する画像メモ
   リ部と、 画像メモリ部に記憶された硬貨等のパターンの中心を求
   めるとともにこの中心を同心とする複数のリングを形成
   するリング形成部と、 形成された複数のリングに沿ってデータを上記画像メモ
   リ部から取り込み、このデータを記憶するリングデータ
   取り込み部と、 リングデータ取り込み部に記憶された上記複数のリング
   に沿ったデータをフーリエ変換するフーリエ変換計算部
   と、 フーリエ変換された上記複数のリングに沿ったデータと
   予めフーリエ変換され記憶されている硬貨等の参照パタ
   ーンデータとを比較する比較部とを備えてなる硬貨等の
   パターン認識装置。