JPH0816869A

JPH0816869A - コイン識別装置およびコイン識別方法

Info

Publication number: JPH0816869A
Application number: JP6166048A
Authority: JP
Inventors: Takayuki Takeda; 高幸竹田; Naohiro Watanabe; 尚洋渡辺
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1994-06-24
Filing date: 1994-06-24
Publication date: 1996-01-19

Abstract

(57)【要約】【構成】画像入力部１は、コイン１１の表面パタンを
複数の画素からなる画像データとして取り込む。この画
像データは、強調処理部５で、画素の濃淡レベルの変化
部分が強調され、２値化部６で２値化される。傾き検出
部８は、２値化データにおける任意の画素が、白／黒の
境界線分の一部である場合に、その線分の傾きに対応し
た値を出力する。判別データ処理部９は、傾き検出部８
の出力した各々の値の出現度数を計数して、各傾き毎の
累積度数分布を算出する。識別部１０は、判別データ処
理部９で算出した累積度数分布と、予め設定された基準
度数分布を比較して、コイン１１の種類や真偽判別を行
う。【効果】識別処理が高速で行え、かつ、高い認識率を
得ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、硬貨あるいはメダルと
いったコインの表面のパタンの特徴を用いて、コインの
識別を行うコイン識別装置およびコイン識別方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の装置では、コインの材
質、厚み、孔の有無あるいは外径といった特徴により、
コインの識別を行っていたが、近年では、材質や外径の
類似する外国硬貨が混入される場合があり、その際に、
これら認識方法では誤認識の可能性が高くなってきてい
る。そこで、コイン表面のパタンの特徴でコインを識別
する方法が、種々提案されてきており、このようなもの
として、例えば、特開昭５８−１４６９８８号、特開平
４−１９５４７７号および特開平３−２９０７８６号公
報等に示されているコイン識別方法があった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来のコイン識別方法では、いずれの方法であっ
ても、多値データの複雑な画像処理が必要であり、例え
ば、ウインドウの数を少なくしてデータ数を減らし、短
時間で処理を行おうとした場合は、コインの表面パタン
の特徴識別部分が限定され、所定の認識率が得られない
場合があり、また、ウインドウを多数設定すると処理す
べきデータ量が多くなり、処理時間が長くなてしまうと
いった問題が発生する。

【０００４】このような点から、画像処理を簡素化して
処理の高速化が図れ、かつ、高い認識率を得ることので
きるコイン識別装置およびコイン識別方法の実現が望ま
れていた。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明のコイン識別装置
は、前述の課題を解決するために、コインの表面パタン
を複数の画素からなる画像データとして取り込む画像入
力部を設け、強調処理部でこの画像データの画素の濃淡
レベルの変化部分を強調する。また、強調処理部で強調
された画像データを２値化データとする２値化部を設け
る。そして、２値化データにおける任意の画素が、２値
の境界線分の一部である場合に、その線分の傾きに対応
した値を出力する傾き検出部と、この傾き検出部の出力
した各々の値の出現度数を計数して、各傾き毎の累積度
数分布を算出する判別データ処理部を設ける。更に、累
積度数分布と、予め設定された基準度数分布とを比較し
て、対象となるコインの識別を行う識別部とを備えたこ
とを特徴とするものである。

【０００６】また、本発明のコイン識別方法は、コイン
の表面パタンの画像データから予め設定したコインの表
裏共通の同心円上に存在するデータを取り出し、このデ
ータと、予め決定した基準データとを比較してコインの
識別を行うようにしたことを特徴とするものである。

【０００７】

【作用】本発明のコイン識別装置においては、画像入力
部が、コインの表面パタンを複数の画素からなる画像デ
ータとして取り込む。この画像データは、強調処理部
で、画素の濃淡レベルの変化部分が強調され、２値化部
で２値化される。更に、傾き検出部は、２値化データに
おける任意の画素が、２値の境界線分の一部である場合
に、その線分の傾きに対応した値を出力する。判別デー
タ処理部は、傾き検出部の出力した各々の値の出現度数
を計数して、各傾き毎の累積度数分布を算出する。そし
て、識別部は、判別データ処理部で算出した累積度数分
布と、予め設定された基準度数分布を比較して、コイン
の識別を行う。

【０００８】また、本発明のコイン識別方法において
は、先ず、コインの表面パタンの画像データから予め設
定したコインの表裏共通の同心円上に存在するデータを
取り出す。そして、このデータと、予め決定した基準デ
ータとを比較してコインの識別を行う。

【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１の構成》図１は本発明のコイン識別装置の実
施例１を示す構成図である。図の装置は、画像入力部
１、Ａ／Ｄ変換部２、画像メモリ部３、前処理部４、識
別処理部７で構成されている。

【００１０】画像入力部１は、コインの表面を照射する
ための照明系と、ＣＣＤカメラ等で構成され、コイン１
１表面のパタンを画像信号として取り込む機能を有して
いる。画像入力部１にはＡ／Ｄ変換部２が接続され、こ
のＡ／Ｄ変換部２は、画像入力部１で取り込んだアナロ
グ画像信号を、多値（例えば８ビット）のディジタル画
像信号に変換して出力するものである。画像メモリ部３
は、Ａ／Ｄ変換部２で変換された多値の画像信号を一時
的に記憶するメモリであり、この画像メモリ部３に一時
記憶された画像信号は、前処理部４に入力される。

【００１１】前処理部４は、入力されたディジタル画像
信号の高周波成分、即ち、画素の濃淡レベルを強調した
後、これを２値の画像信号に変換する機能を有し、強調
処理部５と２値化部６とで構成されている。強調処理部
５は、ディジタル画像の鮮鋭化手法を用いるもので、こ
れについては後述する。また、２値化部６は、強調処理
部５で高周波成分を強調した多値ディジタル画像信号
を、予め設定した判定レベルと比較して、あるいは、画
像信号全体の平均値から判定レベルを算出して比較し、
多値ディジタル画像信号から２値の画像信号を生成する
機能を備えている。

【００１２】尚、画像信号の平均値から判定レベルを算
出する場合は、Ａ／Ｄ変換部２と画像メモリ部３との間
に、ディジタル画像信号のデータを積分すると共に、画
素数を計数する平均値検出部を設けるとよい。これによ
り、コイン１１表面の汚れ等で読み取り画像の濃度レベ
ルが変化しても、常に、安定な２値画像信号が生成で
き、かつ、画像メモリ部３へのコイン１画面分の多値画
像信号の記憶を終えると同時に、平均値を求めることが
できる。

【００１３】識別処理部７は、傾き検出部８、判別デー
タ処理部９および識別部１０とから構成されている。傾
き検出部８は、上述した２値化部６で２値化された画像
信号を取り込み、ｍ×ｍのテンプレートで、注目画素と
その周囲画素から、注目画素が白／黒の境界線分の一部
であるか否かの判定と、その注目画素を含む白／黒の境
界線分の傾きの検出とを順次行う機能を有している。

【００１４】判別データ処理部９は、傾き検出部８で注
目画素がある傾きを持った白／黒境界線分の一部である
と判定された場合にのみ、検出された傾き毎に、“１”
を計数し、各傾きにおける累積度数を求めるものであ
る。識別部１０は、判別データ処理部９で各傾き毎に求
められた累積度数と、予め登録された各傾き毎の累積度
数とを比較し、その識別結果を出力する機能を有してい
る。

【００１５】尚、上記画像入力部１は、上記のようにＣ
ＣＤカメラのような２次元センサに限られることなく、
次のようは１次元センサを用いて構成することもでき
る。図２および図３は、このような例を示す構成図であ
る。先ず、図２に示す例の場合では、コイン１１は図示
省略した搬送手段により、コイン搬送路１２上を移動
し、その上方に読み取りセンサ１３が配置されて、線順
次に画像信号を取り込むよう構成されている。読み取り
センサ１３は、光源１４およびセルフォッグレンズ１５
と１次元ＣＣＤセンサ１６からなる読み取り系を、コイ
ン搬送路１２に垂直な面に対し、各々θ傾けた正反射光
学系で構成される。また、１７は、信号検出回路であっ
て、光源１４のコイン１１表面からの反射光に対する１
次元ＣＣＤセンサ１６の受光量に応じて線順次に電気信
号（アナログ画像信号）に変換するものである。

【００１６】ここで、読み取りセンサ１３を正反射光学
系で構成する目的は、コインの向きにかかわらず表面の
凹凸パタンの傾斜部を的確に読み取るためであり、光軸
の傾きθは、３０゜〜４０゜以下で、できるだけ小さな
角度が望ましい。同様に、２次元センサを用いる場合
も、正反射光学系とするか、あるいは、リング照明等で
均一な照明を行って、コイン１１表面の凹凸パタンの傾
斜部を的確に読み取るようにする。

【００１７】また、１次元センサを用いる場合、図３に
示すように、読み取りセンサ１３をコイン搬送路１２の
下部に配置し、読み取り領域に対応した細長い孔をコイ
ン搬送路１２に設けて、読み取ることも可能である。図
に示すように、コイン搬送路１２には長孔１２ａが設け
られ、この長孔１２ａの中心位置を基準にして、コイン
搬送路１２に垂直な面に対して各々θ傾けた正反射型の
光学系構成となっている。尚、その動作については、図
２の場合と同様である。

【００１８】《実施例１の動作》先ず、コイン１１の画
像が画像入力部１でアナログ画像信号として読み込ま
れ、Ａ／Ｄ変換部２によって、多値ディジタル画像信号
に変換され、これが、画像メモリ部３に一時記憶され
る。次に、前処理部４では、画像メモリ部３から多値デ
ィジタル画像信号を順次読み出して、強調処理部５で高
周波成分を強調した後、２値化部６で２値の画像信号に
変換する。強調処理部５は、以下のように、ｍ×ｍのテ
ンプレートを用いて注目画素の出力信号を求める。

【００１９】図４は、このテンプレートを示す説明図で
ある。このテンプレートは３×３のテンプレートであ
り、図示のような重み係数を持たせ、中心の注目画素の
信号ｆ(x，y)と、その周辺８画素の信号｛ｆ(x-1，y-1)
〜ｆ(x+1，y+1)｝に、重み係数をそれぞれ掛け、これら
を加算して注目画素の出力信号ｇ(x，y)を次のように求
めるものである。ｇ(x，y)＝９×ｆ(x，y)−１×｛ｆ(x-1，y-1)＋…＋ｆ
(x+1，y+1)｝

【００２０】そして、２値化部６は、このｇ(x，y)と、
予め設定した判定レベルとを比較して、２値の画像信号
Ｇ(x，y)に変換する。強調処理部５で高周波成分を強調
することにより、コイン１１の表面の凹凸模様の傾斜部
が欠けることがなく、２値化画像信号に再現される。一
方、強調処理部５で、雑音成分も同時に強調されるた
め、特に、孤立ノイズが多数発生した画像となるが、こ
れは後述する傾き検出部８で除去される。

【００２１】２値化部６で２値化された画像信号は、順
次傾き検出部８に入力され、この傾き検出部８は、中心
の注目画素の信号Ｇ(x，y)と、その周辺の８画素｛Ｇ(x
-1，y-1)〜Ｇ(x+1，y+1)｝からなる３×３のテンプレー
トと比較する。

【００２２】図５は、このテンプレートの説明図であ
る。この図において、“１”は黒画素を、“０”は白画
素を、また“？”は黒／白画素のいずれでもよいことを
表している。例えば、（１）は上部が白画素領域であ
り、注目画素が水平な白／黒境界線分の一部であること
を示し、この場合には注目画素にテンプレート番号
（１）を付与するものである。

【００２３】また、テンプレート（２ａ）（２ｂ）は、
テンプレート（１）を反時計回りに２２．５゜傾けた場
合であり、このようなテンプレート（２ａ）（２ｂ）に
一致すると、注目画素にテンプレート番号（２）を付与
する。同様にして、２４種のテンプレートで注目画素の
傾きを２２．５゜毎の１６種に分類し、注目画素にテン
プレート番号（１）〜（１６）を付与する。尚、いずれ
のテンプレートにも一致しない場合は、注目画素が画像
ノイズと見なし、（０）を付与する。

【００２４】ところで、注目画素が１画素の幅しかない
線分要素の場合は、図５中で２種のテンプレートと一致
する。例えば、注目画素が横１画素ラインの線分の時
は、テンプレート（１）と（９）に一致する。この場
合、傾き検出部８は、二つのテンプレート番号を出力す
る。

【００２５】この理由は、２値画像上の線分の幅の大小
にかかわらず、線分要素として抽出される個数を一定に
するためである。例えば、画像入力部１のセンサ等の読
み取り処理によって、同一幅の線分であるにもかかわら
ず、異なる幅として認識された場合、いずれか一方のテ
ンプレート番号だけを出力するようにすると、線分要素
として、抽出される個数が変化してしまい、識別の精度
が低下してしまうからである。このような現象は、特に
画像入力部１の読み取り分解能が低い場合に顕著に表れ
るものである。

【００２６】上記の傾き検出部８は、２値化部６から出
力される注目画素とその周辺８画素の２値画像信号をア
ドレスとして入力し、所定のアドレスにテンプレート番
号（１）〜（１６）と、それ以外の（０）とのデータを
格納した二つのルックアップテーブル回路で簡単に構成
でき、かつ、前処理部４で発生するノイズを除去して、
コイン表面凹凸模様の傾斜部要素の画像信号のみを抽出
することができる。

【００２７】傾き検出部８から出力される二つのデータ
は、判別データ処理部９でその出現度数を計数し、コイ
ン１枚分のテンプレート番号毎の累積度数に集約する。
図６は、１００円硬貨を読み取った場合の説明図であ
り、（ａ）は１００円硬貨とその読み取り方向、（ｂ）
は、累積度数の説明図である。１００円硬貨を読み取っ
た場合、判別データ処理部９で各テンプレート番号毎に
累積度数（ｎ₁〜ｎ₁₆）を求めると図５（ｂ）のように
なる。例えば、この場合は、縦線要素であるｎ₅とｎ₁₃
が圧倒的に多いものとなる。

【００２８】判別データ処理部９で各テンプレート番号
毎に集約した累積度数は、識別部１０において、予め登
録されている辞書と各テンプレート番号毎に比較され
る。識別部１０では、累積度数（ｎ）と辞書の基準値（Ｎ）との比（ｎ／
Ｎ）累積度数（ｎ）が辞書の許容値（Ｎ_max、Ｎ_min）の
範囲内か否か等を比較して、辞書に登録されたコインか、または他の
コインであるかを識別する。

【００２９】尚、上記図６（ｂ）のように求められる各
テンプレート番号毎の累積度数は、読み取り時のコイン
の向きにより横移動する。そのため、上記の累積度数と
辞書との比較は、辞書あるいは累積度数のテンプレート
番号を順次１６回シフトさせて行うか、あるいは、予め
テンプレート番号をシフトした１６種の辞書を用意して
おいて行う。

【００３０】以上のように、上記実施例１では、コイン
表面のパタン全面を対象にして、線分要素の傾き毎の度
数分布を特徴とするため、コインの向きや画像ノイズに
かかわらずにその特徴が抽出でき、常に安定な識別を行
うことができる。また、画像メモリ部３から強調処理部
５に入力された画像信号は、判別データ処理部９まで連
続的に処理されるため、画像メモリ部３からの画像信号
の読み出しを終了すると同時に、判別データである累積
度数を求めることができ、従ってデータ処理の高速化を
図ることができる。

【００３１】尚、上記実施例１では、各線分要素を傾き
検出部８で２２．５゜毎に１６種に分類してその度数分
布を求めたが、１８０゜回転したテンプレート番号｛例
えば、（１）と（９）あるいは（２）と（１０）｝の累
積度数はほぼ同数となる。従って、これらを集約して８
種の度数分布として、識別部１０で比較すると、より高
速な処理が可能となる。

【００３２】また、判別データ処理部９で求めた累積度
数分布の数値をそのまま識別部１０での比較に用いた
が、隣接する累積度数を順次加算した累積度数分布を求
め、これを判別データとして辞書と比較して識別すれ
ば、特徴線分の傾きがちょうど傾き検出角度の中点に位
置した場合にも的確にその特徴を抽出することができ
る。

【００３３】次に、コインの特徴半径のデータで識別を
行うようにした例を実施例２として次に説明する。《実施例２の構成》図７は、実施例２のコイン識別装置
を示す構成図である。図の装置は、画像入力部１、Ａ／
Ｄ変換部２、エッジ線検出部３０、２値画像メモリ部４
０、中心算出部５０、データ処理部６０、識別部７０か
らなる。ここで、画像入力部１およびＡ／Ｄ変換部２
は、上記実施例１と同様であるため、同一符号を付して
その説明を省略する。

【００３４】エッジ線検出部３０は、Ａ／Ｄ変換部２か
ら出力された多値ディジタル画像信号からコイン表面パ
タンのエッジ線２値化画像信号を生成する処理を行うも
ので、強調処理部３１、２値化処理部３２、線分抽出部
３３からからなる。強調処理部３１は、上記実施例１と
同様の鮮鋭化処理手段が用いられ、多値ディジタル画像
信号の空間周波数の高周波成分を強調してコイン表面の
凹凸パタンのエッジ信号を鮮鋭化するものである。２値
化処理部３２は、上記の強調処理された多値ディジタル
画像信号を閾値と比較して２値化する。尚、この２値化
の閾値は固定であっても、また、線順次画像信号の平均
レベルを基に可変に設定しても良い。

【００３５】線分抽出部３３は、ｍ×ｎのテンプレート
等を用いて、２値化した画像信号から、注目画素が連続
した線分の一部で、かつ、その線分が、白／黒境界線で
ある時を“１”とし、それ以外を“０”として出力す
る。

【００３６】２値画像メモリ部４０は、線分抽出部３３
の出力を順次記憶し、コイン１枚分の２値画像信号を一
時保管するものである。中心算出部５０は、画像入力部
１で取り込むコイン画像の中心位置を求めるもので、こ
の中心位置の算出は周知の方法によって行われる。例え
ば、Ａ／Ｄ変換部２から出力される多値ディジタル画像
信号を背景のレベルより若干高く設定した閾値で２値化
して表面模様のないコイン画像とし、その重心位置を求
めることによって中心を求めることができる。また、こ
れ以外にも、Ｘ座標とＹ座標上のヒストグラムを求め、
それぞれの中心位置を求めることによっても中心を求め
ることができる。

【００３７】データ処理部６０は、中心算出部５０で求
めた中心点位置から予め決定された複数の所定半径位置
にある画素を抽出し、所定半径毎に、２値画像メモリ部
４０の信号を積算して判別データを求めるよう構成され
ている。この判別データとしては、各半径毎の信号積算結果各半径毎の“１”の割合（信号積算結果／該当画素
数）のいずれを用いてもよい。

【００３８】識別部７０は、データ処理部６０で求めた
判別データに基づいてコインの識別を行う。コインの識
別は、 (1) 各半径毎に予め定めた所定値と、求めた判別データ
とを比較して、該当するコイン１１の特徴半径からコイ
ン１１の種類と真偽とを判別する。 (2) 別途、指示される半径における予め定めた所定値と
判別データとを比較して、コイン１１の真偽だけを判別
する。といったことで行うものである。

【００３９】《実施例２の動作》先ず、画像入力部１で
は、コイン１１が図示しない手段によって、コイン搬送
路１２上を移送されるに伴って、線順次にコイン１１表
面の凹凸パタンをアナログ画像信号として取り込む。図
８はコイン１１の画像信号の説明図であり、（ａ）はコ
イン１１の断面図、（ｂ）はその部分の画像信号、
（ｃ）はエッジ線分要素を抽出した２値化画像である。

【００４０】コイン１１の表面は凹凸によって、そのパ
タン（模様）が形成されており、本実施例のように正反
射光学系では、平坦部（１０１、１０３、１０５等）
は、反射光量が大であるため明るい画像信号となり、傾
斜部（１０２、１０４等）は反射光量が小で暗い画像信
号となる。尚、リング照明等で均等に照射して読み取る
乱反射光学系では、平坦部が暗く、傾斜部が明るい画像
信号となる。

【００４１】線順次アナログ画像信号は、Ａ／Ｄ変換部
２で多値ディジタル画像信号に変換され、強調処理部３
１と中心算出部５０に順次入力される。次に、強調処理
部３１では、注目画素とその周囲画素に次のような重み
係数を持たせ、強調処理を行う。

【００４２】図９は、この処理で用いるテンプレートの
説明図である。このように、強調処理部３１は、入力さ
れた注目画素のデータｆ(x，y)と、周囲画素のデータ
と、その重み係数を用いて次のように出力信号ｇ(x，y)
を求める。ｇ(x，y) ＝５×ｆ(x，y)−１×｛ｆ(x，y-1)＋ｆ(x-
1，y)＋ｆ(x+1，y)＋ｆ(x，y+1)｝尚、重み係数は、このような値に限定されるものではな
く、画像入力部１の入力特性に応じて、コイン１１表面
の傾斜部の信号を強調するようの適宜の値を設定するこ
とができる。

【００４３】次に、２値化処理部３２では、上記の出力
信号ｇ(x，y)を閾値と比較して、２値の画像信号Ｇ(x，
y)に変換する。この２値化されたコイン画像の一例が図
８（ｂ）に示す画像である。図示のように、強調処理部
３１で高周波成分を強調して２値化するため、幅の狭い
傾斜部も明瞭に再現され、欠け等を生じることがない。
但し、画像のノイズ成分も同時に強調され、特に、孤立
ノイズが多数発生した画像となるが、これは、後述する
線分抽出部３３の動作によって除去される。

【００４４】線分抽出部３３では、実施例１の傾き検出
部８の動作と同様にエッジ線分要素の抽出処理を行う。
図１０は、この線分抽出処理で用いるテンプレートの説
明図である。即ち、線分抽出部３３は、注目画素Ｇ(x，
y)と周辺の８画素｛Ｇ(x-1，y-1)〜Ｇ(x+1，y+1)｝との
データが、図１０のテンプレートのいずれかに“１”と
し、他を“０”として出力する。尚、図において、
“１”は黒画素を、“０”は白画素を、また“？”は黒
／白画素のいずれでもよいことを表している。このよう
な処理により、注目画素が連続した白／黒境界線分の要
素であるか否かを検出すると共に、２値化処理部３２で
発生した画像ノイズを除去することができる。

【００４５】そして、この線分抽出部３３での線分抽出
した結果の例が図８（ｃ）のデータである。この図で明
かなように、図８（ｂ）で示されている画像ノイズが除
去され、白→黒あるいは黒→白への連続した境界線分の
みを抽出する。線分抽出部３３の出力は、２値画像メモ
リ部４０に順次記憶され、２値画像メモリ部４０は、コ
イン１１の１枚分の画像信号を一時記憶する。

【００４６】ところで、中心算出部５０では、上述した
ように、Ａ／Ｄ変換部２から入力される線順次の多値デ
ィジタル信号を表面模様を除去した２値のコイン画像に
変換して、中心位置算出のための集計を行っていき、コ
イン１枚分の読み取りが終了した後に、コイン画像の中
心点位置（ｘ₀，ｙ₀）を計算する。上記のエッジ線検
出部３０と中心算出部５０との動作は、Ａ／Ｄ変換部２
０から出力される線順次の多値ディジタル信号を順次並
列に処理することによってなされる。従って、コイン１
１がコイン搬送路１２における画像入力部分を通過し終
えるとほぼ同時に、２値画像メモリ部４０には、コイン
１１のエッジ線を抽出した２値画像が記憶されると共
に、中心算出部５０には、コイン画像の中心点位置（ｘ
₀，ｙ₀）が求められている。

【００４７】次に、データ処理部６０では、２値画像メ
モリ部４０の画素位置（ｘ，ｙ）と、中心算出部５０で
求めた中心点位置（ｘ₀，ｙ₀）との距離ｒを、ｒ＝√｛（ｘ−ｘ₀）²＋（ｙ−ｙ₀）²｝（尚、√は｛｝内のデータの平方根を表す）で算出し、予め決定した複数の所定半径毎の画素データ
を積算する。

【００４８】上記の所定半径としては、図８に示したよ
うな、コイン半径であるｒ₀ 上部平坦部１０１と傾斜部１０２との境界エッジｒ₁ 上部平坦部１０２と傾斜部１０３との境界エッジｒ₂ を選択し、傾斜部と下部平坦部との境界エッジ（ｒ_1a、
ｒ_2a）は選択しないことが望ましい。この理由は、ハー
フミラー等を用いて、照明系と読み取り系とを同軸上に
配置する場合を除き、照明光が上部平坦部に遮られて下
部境界エッジ（ｒ_1a、ｒ_2a）が不明確となるためであ
る。

【００４９】また、国内流通硬貨６種について詳述する
と、１円、５円、１０円については、外周近傍に円環状
に２段の傾斜部１０２、１０４を有するため、各々３個
の半径を設定でき、５０円、１００円、５００円につい
ては、１段の傾斜部１０２だけを有しており、各２個の
半径を設定でき、これらの特徴半径は表面、裏面共に同
一である。

【００５０】次に、識別部７０では、データ処理部で各
半径毎の積算結果を各々予め登録されている辞書データ
と比較して、積算結果が辞書ファイルより大きな値とな
る特徴半径を求めて、コイン１１の種類と真偽の判別を
行う。または、識別対象のコイン種類が予め判明してい
る場合は、その特徴半径の積算結果が所定値以上である
か否かによって真偽の判別のみを行う。

【００５１】以上のように、上記実施例２では、読み取
り画像信号の高周波成分を強調して２値化し、更に、エ
ッジ境界線分の要素のみを抽出するようにしたため、コ
イン１１表面パタンの特徴のみを明瞭に抽出することが
できる。また、抽出されるエッジ線分要素の２値化画像
から、複数の所定半径毎の画素データを積分してコイン
の識別を行うため、コイン１１表面の傷等に影響される
ことがほとんどなく、常に安定なコイン１１の識別が可
能である。更に、エッジ線分要素の２値化画像の抽出処
理と、コイン画像の中心点算出処理とを並列に行うこと
で、処理の高速化が図れ、短時間でコイン１１の識別を
行うことができる。

【００５２】また、上記実施例２では、コイン１１の外
周近傍の円環状パタンだけに注目して説明したが、これ
以外にも、例えば５００円硬貨については次のように同
心円上のパタンも含めて識別を行うことができる。図１
１は、その例の説明図である。即ち、５００円硬貨で
は、図示のように、円環状の傾斜部１０２と円環状に配
置された微小突起１１０とをその表裏両面に有してお
り、外径ｒ₀と傾斜部１０２の径ｒ₁だけでなく、微小
突起１１０配列の外接円の径（ｒ₂，ｒ₃）あるいは中
心径ｒ₄を特徴半径としてデータ処理することも可能で
ある。このように、コイン１１の特徴半径を多数抽出す
る程、他の類似コインとの差異が明白となり、認識率を
より向上させることができる。

【００５３】尚、上記実施例２では、所定半径位置にあ
る画素データの全周積分で説明したが、特に、コイン１
１表面の全周を読み取ることが必要なわけではなく、例
えば、コイン１１の中央部がコイン搬送手段で遮られる
といった読み取り画像であっても、同様にしてコイン１
１の識別を行うことが可能である。

【００５４】このように、上記実施例２では、表裏共通
のパタンでコイン１１の識別を行うよう構成したため、
識別処理用の辞書データも表裏共通のもので済むと共
に、識別処理も信頼性が高く、かつ、高速な処理を行う
ことができる。

【００５５】また、上記各実施例では、識別対象のコイ
ンを国内流通通貨の６種としたが、これに限定されるも
のではなく、メダル等、表面パタンの認識によってその
種類や真偽を判定するものであれば、他のコインであっ
てもよい。

【００５６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明のコイン識
別装置およびコイン識別方法によれば、コインの表面パ
タンの画像データにおける濃淡レベルの変化部分を強調
して２値化し、かつ２値化データから各画素の線分要素
の傾き毎の度数分布を求めて識別を行うため、コインの
向きや画像ノイズにかかわらず、その特徴が抽出でき、
常に安定な識別を行うことができる。また、処理の高速
化を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のコイン識別装置の実施例１を示す構成
図である。

【図２】本発明のコイン識別装置における画像入力部の
構成例の説明図である。

【図３】本発明のコイン識別装置における画像入力部の
他の構成例の説明図である。

【図４】本発明のコイン識別装置の実施例１における強
調処理部で用いるテンプレートの説明図である。

【図５】本発明のコイン識別装置の実施例１における傾
き検出部で用いるテンプレートの説明図である。

【図６】本発明のコイン識別装置の実施例１における識
別処理の一例として１００円硬貨の場合の説明図であ
る。

【図７】本発明のコイン識別装置における実施例２の構
成図である。

【図８】本発明のコイン識別装置の実施例２におけるコ
インの画像信号の説明図である。

【図９】本発明のコイン識別装置の実施例２における強
調処理部で用いるテンプレートの説明図である。

【図１０】本発明のコイン識別装置の実施例２における
線分抽出部で用いるテンプレートの説明図である。

【図１１】本発明のコイン識別装置の実施例２における
他の識別処理の説明図である。

【符号の説明】

１画像入力部５強調処理部６２値化部８傾き処理部９判別データ処理部１０、７０識別部１１コイン３０エッジ線検出部５０中心算出部６０データ処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】コインの表面パタンを複数の画素からな
る画像データとして取り込む画像入力部と、前記画像データで、画素の濃淡レベルの変化部分を強調
する強調処理部と、前記強調処理部で強調された画像データを２値化データ
とする２値化部と、前記２値化データにおける任意の画素が、当該２値の境
界線分の一部である場合に、その線分の傾きに対応した
値を出力する傾き検出部と、前記傾き検出部の出力した各々の値の出現度数を計数し
て、各傾き毎の累積度数分布を算出する判別データ処理
部と、前記累積度数分布と、予め設定された基準度数分布とを
比較して、前記コインの識別を行う識別部とを備えたこ
とを特徴とするコイン識別装置。
【請求項２】コインの表面パタンの画像データから予
め設定した当該コインの表裏共通の同心円上に存在する
データを取り出し、このデータと、予め決定した基準デ
ータとを比較してコインの識別を行うようにしたことを
特徴とするコイン識別方法。
【請求項３】コインの表面パタンを画像信号として取
り込む画像入力部と、前記画像入力部で取り込んだ画像信号における表面パタ
ンのエッジ線分要素を抽出した２値化画像を生成するエ
ッジ線検出部と、前記画像入力部で取り込んだ前記コインの画像の中心点
位置を算出する中心算出部と、前記中心算出部で算出されたコイン画像の中心点位置か
ら、当該コインにおける表裏共通の予め決定された所定
半径位置にある前記２値化画像の画素データを前記所定
半径毎に累積して識別データを生成するデータ処理部
と、前記データ処理部で生成された識別データに基づいて前
記コインを識別する識別部とを備えたことを特徴とする
コイン識別装置。