JPH1114557A

JPH1114557A - 硬貨認識装置

Info

Publication number: JPH1114557A
Application number: JP9169022A
Authority: JP
Inventors: Naohiro Watanabe; 尚洋渡辺
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1997-06-25
Filing date: 1997-06-25
Publication date: 1999-01-22

Abstract

(57)【要約】【課題】表面に表れる汚れや錆び、変色、変形、摩耗
の酷い硬貨の真偽、金種を正確に判別することができる
ようにしようとする課題があった。【解決手段】複数の硬貨を実験的に読み取って、その
読み取った画像データから、汚れ、錆び、変色などの表
面の具合に応じた出力の頻度を表す頻度分布を抽出し、
この頻度分布に応じて二値化のための最適な閾値を求め
るとともに、汚れ、錆び、変色などの表面の具合に応じ
た閾値の分布範囲毎に各領域に分け、硬貨認識の際に、
読み取った画像データがそのいずれの領域に属するかを
判定して表面の具合を認識し、この判定結果を閾値判定
データとして生成し、読み取った画像の二値データとあ
らかじめ用意した基準データとの比較をマッチングによ
り行い、一致した画素数と一致しなかった画素数の相関
により相関データを出力して真偽を判別させるように
し、抽出した閾値判定データと相関データの組み合わせ
から真偽、汚れ、錆び、変色その他を判別し、硬貨の入
出金を制御させるようにした硬貨認識装置を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、金融機関などに設
置される自動取引装置（ＡＴＭ）などの自動化機器内に
搭載され、預貯金や振込処理などの自動化処理の際に顧
客によって投入された硬貨など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
号公報など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、あらかじ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−
１２５４８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、あらかじめ
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、前記
円環状に切り出した小面積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】ところで、実際に世間
に流通している硬貨は、しだいに、汚れや錆び、傷など
により表面の凹凸模様が変形したり、摩耗したりしてく
る。このため、金融機関などにおける現金（硬貨）自動
入出金機に搭載される硬貨認識装置には、硬貨を認識す
る際に、硬貨の真偽、金種を判別するだけでなく、真硬
貨であっても、硬貨の汚れや錆び、傷などによる凹凸の
変形、凹凸模様の摩耗なども自動的に判別し、汚れや錆
び、変色、変形、摩耗などの酷いものは入金しても出金
させないようにする機能が必要である。

【０００４】しかしながら、上述したいずれの従来の技
術では、硬貨の真偽、金種を判別するという判別の基準
のみで硬貨を認識するため、真の硬貨であっても汚れや
錆び、変色、変形、摩耗の酷いものに対する正確な判別
を行うことができない問題がある。すなわち、たとえ、
汚れや錆び、変色、摩耗の酷い硬貨であっても、それが
真の硬貨と判定された場合には、このような硬貨も出金
されてしまうため、これらを回収するために別な判別手
段を用いなければならず、回路規模や装置が大型化する
問題がある。また、このような硬貨を真の硬貨以外のも
のと判定した場合、このような硬貨が入金できず、リジ
ェクトとして返金されるため、顧客自身が窓口へ持参し
なければならず、顧客に負担をかけてしまう問題があ
る。

【０００５】したがって、真偽の他に汚れや錆び、変
色、変形などの程度を判別し、程度の悪い硬貨を出金さ
せない機能を有し、かつ外国硬貨や偽造硬貨、ゲーム用
硬貨を完全に入金させない硬貨認識装置が望まれてい
た。

【０００６】

【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や汚
れなどを判別して硬貨を認識する硬貨認識装置におい
て、複数の硬貨を実験的に読み取って、その読み取った
画像データから、汚れ、錆び、変色などの表面の具合に
応じた出力の頻度を表す頻度分布を抽出し、この頻度分
布に応じて二値化のための最適な閾値を決定するように
した。なお、汚れ、錆び、変色などの表面の具合に応じ
た閾値の分布範囲毎に各領域に分け、硬貨認識の際に、
読み取った画像データがそのいずれの領域に属するかを
判定して表面の具合を認識するのが好ましい。また、読
み取った画像の二値データとあらかじめ用意した基準デ
ータとの比較をマッチングにより行い、一致した画素数
と一致しなかった画素数の相関により相関データを出力
して真偽を判別させるのが好ましい。さらに、比較する
ための基準データは、所定の刻み角度で一周分回転させ
た画像をあらかじめ用意して記憶させておくのが好まし
い。

【０００７】さらにまた、抽出した閾値判定データと相
関データの組み合わせから真偽、汚れ、錆び、変色その
他を判別し、硬貨の入出金を制御させるのが好まし
い、。ところで、上記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すればよい。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も
とに行えばよく、また、読み取った画像データから中心
位置データを抽出して、この中心位置を読み取った画像
の中心点位置にくるように画像データを補正すればよ
い。さらに、硬貨を読み取る範囲は、認識対象となる硬
貨のうち最大の直径をもつ硬貨の直径以上に設定すれば
よい。

【０００８】

【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。

【０００９】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などの
ライン光源からなる。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。

【００１０】７は読み取り部であり、例えばＣＣＤなど
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取るよう
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。

【００１１】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などの上記構成要素は、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。

【００１２】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
などからな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および二値化部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。

【００１３】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。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最適な閾値を設定
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もとにして、二
値化手段を切り替える機能を有している。また、二値化
部１０は、二値化を行うための閾値の大小により、硬貨
１の汚れや錆び、変色などの具合を検出する機能を有し
ている。

【００１４】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を出力する機能ととも
に、境界線成分を最大限に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は真偽判定部であり、
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の真偽を判定する機能
を有し、硬貨の面の参照データおよび硬貨の外径データ
を使用して、あらかじめ登録パタン格納部１３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。また、真偽
判定部１２は、前記参照データ抽出部１１からの圧縮し
た二値画像の判定データと、前記二値化部１０からの汚
れや錆び、変色などの判定データの両方の出力から、真
偽、汚れ、錆び、変色などすべての判定を行う機能を有
している。

【００１５】前記登録パタン格納部１３は、例えばＲＯ
Ｍや磁気ディスク装置などからな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あらかじめ後述の空間変換
などを施したデータとして記憶しておく。なお、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。

【００１６】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の面の模様をなす
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。

【００１７】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。

【００１８】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の逆方向へ向かう。このことにより、反射光１５
ａ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１５
ｂ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。

【００１９】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。

【００２０】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、影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。

【００２１】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、この中に凹
凸パタンが存在するように表している。

【００２２】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) および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) および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) および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。

【００２３】この中心点Ｘ_c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
＝（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) および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) お
よびＹ_e(2) を求め、Ｍ本のライン全ての上下端点配列
Ｙ_s(m) およびＹ_e(m) 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(m) から求める。

【００２４】この中心点Ｙ_cはｙ方向における硬貨１の
画像１７の中心点Ｙ_c(m) から求める。すなわち、Ｙ_c
＝（ΣＹ_c(m) ）／Ｍで求めるものである。図１に戻っ
て、画像取り込み部８は、このようにして求めた硬貨１
の画像１７の中心点座標（Ｙ_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へ出力するとともに、硬貨１の画像１
７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。

【００２５】金種判別部９は、画像取り込み部８よりあ
らかじ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(m) の最小値とＹ
_e(m) の最大値の差、またはＸ_s(n) の最小値とＸ
_e(n) の最大値の差の平均値を外径データとし、これを
あらかじ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。なお、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。

【００２６】また、金種判別部９は、判定された金種に
したがって、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、錆びていたり、変色していた
場合、固定二値化手段では大抵、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。したがって、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、錆び、
変色、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。金種によっては錆びにくい白銅でで
きているものや、錆び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、変色などの具合や、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あらかじめ決定しておく
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。

【００２７】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
手段にしたがって、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。

【００２８】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
ら読み出すなどによって取り出し、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毎の汚れや錆び、変色その他による
出力の変動や、読み取り部７の経時変化などの変動にと
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、これにもとづいて最適
閾値を決定することなどである。

【００２９】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などがあ
る。これらの中から、対象となる硬貨の性質に最も適し
た二値化方法を選んで、閾値を決定する。対象となる各
金種毎に、最も適した二値化方法を決定するには、その
硬貨から経験的に求めるのがよい。この閾値にもとづい
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。

【００３０】また、二値化部１０は、決定した閾値の大
小により、対象となる硬貨１の汚れや錆び、変色その他
の程度を判別する。硬貨１の画像データから抽出した前
記濃度発生分布から、決定された閾値が通常よりも著し
く高い、もしくは著しく低い場合に、偽造や変造、国外
の硬貨とみなし、除外の対象に決定するものである。

【００３１】図６は、閾値判定の動作例を説明する説明
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。横軸には、例え
ば、左側が明るい、すなわち濃度が低い値であり、右側
が暗い、すなわち濃度が高い値をとったものである。硬
貨１の画像データから抽出した濃度発生分布は、流通硬
貨の平均的な分布が例えば図中の２０ａに示すような波
形となり、閾値は２０ｂに決定される。

【００３２】ところが、新品の硬貨のように、反射光の
強度が大きくなると、分布は図中の１９ａのような波形
となり、閾値はそれにしたがって１９ｂに決定される。
また、汚れや錆び、変色などが多く見られる硬貨では、
反射光の強度が小さくなり、分布は図中の２１ａのよう
な波形となり、閾値はそれにしたがって２１ｂに決定さ
れる。

【００３３】ここで、決定される最適な閾値は、硬貨１
の表面の状態によって変動するが、本実施の形態では、
この決定された閾値より、硬貨表面の状態を判定する機
能を有している。すなわち、決定された閾値が、図中の
領域Ａ１に属する場合や領域Ａ３に属する場合は、硬貨
１の表面が通常の硬貨とは異なると判断させるなどであ
る。硬貨１の表面に凹凸模様がなく、全面が正反射した
場合などは、決定された閾値が領域Ａ１に属し、一方、
硬貨１の表面が酷く汚れている、錆びている、変色して
いる場合などは、決定された閾値が領域Ａ３に属するよ
うな性質を利用したものである。

【００３４】このように、閾値判定データ（Ａ１，Ａ
２，Ａ３）を的確に出力するためには、各硬貨毎に流通
硬貨を多く読み取って、実験により決定する。また、二
値化部１０は、対象となる硬貨１の閾値判定結果がＡ１
またはＡ３となった場合、硬貨１をその場で除外するの
ではなく、後述する真偽判定部１２へその結果を出力
し、真偽判定部１２が、除外の対象となったことを参考
にして、硬貨１を最終的に判定する。さらに、二値化部
１０は、このような閾値判定データを、後述の真偽判定
部１２へ出力する。

【００３５】次に、参照データ抽出部１１の形態を説明
する。図７は、参照データ抽出部のブロック図である。
２２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２２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。

【００３６】図８は、境界線成分抽出のためのテンプレ
ートの一例の説明図である。図に示すように、ここでは
一例として、３×３で構成するテンプレート２５を挙げ
てある。このテンプレート２５には白画素２６と黒画素
２７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。

【００３７】図７に戻って、２３は中心位置補正部であ
り、前記境界線成分抽出部２２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。２４は圧縮部であ
り、前記境界線成分抽出部２２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。

【００３８】以下、参照データ抽出部１１の動作例を図
をもとにして説明する。参照データ抽出部１１は、ま
ず、境界線成分抽出部２２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、図８に示すように、
３×３で構成するテンプレート２５には白画素２６、黒
画素２７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。

【００３９】中心位置補正部２３は、境界線成分抽出部
２２より出力された二値画像における硬貨１の画像を、
一定位置に補正する。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。こうすることにより、回転
マッチングなどで精度のいい判別結果が得られる。

【００４０】圧縮部２４は、このようにして出力された
二値画像を、一般的に知られている圧縮方式で画像の大
きさを小さくするように変換する。図９に圧縮方式の一
例を示す。図中、２８は境界線成分抽出部２２より出力
された画像であり、２９は境界線成分抽出部２２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
向それぞれ例えば画像サイズを縦、横ともに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
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。

【００４１】図１０は、真偽判定部１２のブロック図で
ある。以下、真偽判定部１２の動作形態を説明する。３
０はマッチング部であり、参照データ抽出部１１から出
力された二値画像と、登録パタン格納部１３からあらか
じめ記憶された基準の登録パタンを比較して、後述の一
致度および不一致度を出力するものである。なお、登録
パタン格納部１３にあらかじめ記憶された登録パタン
は、金種毎にその表裏について、所定の刻み角度ずつ回
転させたデータを用意している。

【００４２】３１はカウンタ部であり、所定の刻み角度
ずつ回転させたデータの順に１，２，３，…，ｎ，…，
Ｎと番号を付与した配列を２本持たせている。１本目
は、マッチング部３０で出力された一致度を所定の刻み
角度毎に割り当てるものである。もう１本は、マッチン
グ部３０で出力された不一致度を所定の刻み角度毎に割
り当てるものである。この配列から不一致度の最小値を
抽出する機能を有している。

【００４３】３２は相関データ出力部であり、カウンタ
３１より出力されたデータと、二値化部１０より出力さ
れた閾値判定データより、硬貨１の真偽、汚れ、錆び、
変色その他を判別するものである。以下、真偽判定部１
２の動作を図を用いて説明する。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もと
にして、登録パタン格納部１３があらかじめ格納された
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、比較するものである。

【００４４】図１１に、マッチング部３０の動作例を説
明する説明図を示す。図中、３３は圧縮部２４より出力
された参照画像であり、この二値画像の中に硬貨１の画
像３４がある。Ｚは登録パタン格納部１３にあらかじめ
記憶された基準の画像である。基準の画像Ｚには所定の
刻み角度ずつ回転させた画像を用意しており、それぞれ
の画像Ｚ(1) 〜Ｚ(N) を含んでいる。

【００４５】マッチング部３０は、参照画像３３と、所
定の刻み角度ずつ回転させたそれぞれの基準画像Ｚ(N)
のマッチングを行うものである。なお、登録パタン格納
部１３に納められている基準の画像Ｚは、金種毎にその
表裏両面について、例えば５度刻みで１周分回転させて
基準データとしたものである。すなわち、各硬貨の金種
の表裏面のそれぞれについて、５度刻みで１周分（３６
０度）回転させて、１〜Ｎ（５度刻みの場合、Ｎは７
２）の基準データがあることになる。

【００４６】所定の刻み角度とは、５度に限らず、例え
ば１０度刻みとしてもよい。刻み角度が大きいほど処理
量が少なくなるが、認識の精度は逆に低下するので、認
識対象に応じて最適な刻み角度を実験により決定するの
が好ましい。マッチング部３０は、まず、圧縮部２４よ
り出力された二値画像３３と基準画像Ｚ(1) の比較を行
う。画像の中で、同一位置にある画像出力を比較して、
一致度Ｉ(1) および不一致度Ｄ(1) をカウントする。一
致度とは、例えば、二値画像３３の画像出力が黒であ
り、かつ、基準画像Ｚ(1) の画像出力が黒である場合の
み、カウントするようにした値である。不一致度とは、
例えば、二値画像３３の画像出力が白であり、かつ、基
準画像Ｚ(1) の画像出力が黒である場合のみ、カウント
するようにした値である。このようにして算出した一致
度Ｉ(1) および不一致度Ｄ(1) をカウンタ部３１へ出力
する。

【００４７】マッチング部３０は、次に二値画像３３と
基準画像Ｚ(2) の比較を行い、上記のように一致度Ｉ
(2) および不一致度Ｄ(2) をカウンタ部３１へ出力す
る。このようにして刻み角度毎に、Ｎ個の一致度および
不一致度を出力する。図１２にカウンタ部３１の動作例
を説明する説明図を示す。図中、３５は一致度の配列で
あり、Ｉ(1) 〜Ｉ(N) で構成するものである。この配列
の中には、マッチング部３０が、刻み角度毎にそれぞれ
比較して、カウントした一致度が含まれている。３６は
不一致度の配列であり、Ｄ(1) 〜Ｄ(N) で構成するもの
である。この配列の中には、マッチング部３０が刻み角
度毎にそれぞれ比較して、カウントした不一致度が含ま
れている。

【００４８】カウンタ部３１は、不一致度配列３６に含
まれている値の中から、最小値Ｄ(min) を求め、そのと
きの刻み角度における一致度Ｉ(min) を求める。すなわ
ち、最も不一致度が少なかったときに、二値画像３３と
当該刻み角度で回転された基準画像Ｚが一致している、
または一致に近い状態であることが示されるからであ
る。また、この当該刻み角度における一致度Ｉ(min)
は、大きい方が一致しているといえる。つまり、この不
一致度最小値Ｄ(min) が少なく、かつ一致度Ｉ(min) が
大きいことが、硬貨１の真である条件とすることができ
る。そして、カウンタ部３１は、この不一致度最小値Ｄ
(min) および一致度Ｉ(min) を相関データ出力部３２へ
出力する。

【００４９】図１３に相関データ出力部３２の動作の一
例を示す。図中の（ａ）で、横軸には、不一致度をと
り、縦軸には一致度をとっている。図中の白抜き部分Ｂ
１は最も一致率が高い領域であり、不一致度最小値Ｄ(m
in)一致度Ｉ(min) の関係がこの領域内に属するなら
ば、対象とする硬貨１はほぼ真の硬貨であると判定でき
るものである。また、不一致した要素が多く、かつ一致
した要素が少ない領域であり、外国硬貨や、偽造硬貨、
ゲーム硬貨などの場合は領域Ｂ３内に入ることになる。
また、領域Ｂ２には、汚れや錆び、変色の酷い硬貨など
の硬貨が入ることになる。

【００５０】相関データ出力部３２は、この相関図の中
で、カウンタ部３１より出力された不一致度最小値Ｄ(m
in) および、その刻み角度における一致度Ｉ(min) の関
係を位置づけ、領域Ｂ１および領域Ｂ２、領域Ｂ３のい
ずれに属するかの相関判定データを出力する。また、二
値化部１０より出力された閾値判定データと、前記相関
判定データの関係から、硬貨１の真偽、汚れや錆び、変
色などの具合を判別し、例えば入出金可能か、入金のみ
可能か、入出金とも不可かの認識結果を出力する。

【００５１】図中（ｂ）は、閾値判定データと、相関判
定データの関係から認識結果を出力するテンプレートの
例である。例えば、閾値判定データがＡ２で、相関判定
データがＢ１である場合は、対象とした硬貨１を入出金
とも可能という判定を出力する。また例えば、閾値判定
データがＡ２で、相関判定データがＢ２である場合は、
対象とした硬貨１を入金のみ可能とし、出金は不可にす
るという判定を出力する。

【００５２】このように、閾値判定データと、相関判定
データの組み合わせにより、入出金可能か、入金のみ可
能か、入出金とも不可などの認識結果を出力するように
設定したものである。以上の説明で、相関判定データは
３段階に分類したが、これを４段階にしてもよい。この
ように、金種毎で硬貨の汚れや錆び、変色の具合が異な
るために、それぞれの結果を実験により決定して、その
結果にもとづいて組み合わせを設定すればよい。このよ
うな方法では、硬貨１の真偽のみならず、汚れや錆び、
変色などの具合も判定し、硬貨１の入出金制御を行うも
のである。

【００５３】また、硬貨のカタログなどに記載されてい
る硬貨の画像コピーや、平坦な部分が明るく、本発明の
実施の形態での読み取り構成による読み取り画像に近い
画像であるが、このような画像が硬貨１の表面に貼られ
た場合でも、二値化部１０の閾値を決定する手段で、こ
の硬貨を完全に除外の対象にすることができる。上記実
施の形態の硬貨認識装置によると、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、認識の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び、変色、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。

【００５４】また、外径データを抽出して効果の中心点
の座標を算出し、この算出した中心点の座標を画像の中
心位置で読み込んだものとなるように、画像をデータを
補正するようにしたので、基準データとの比較などの処
理が正確に行われるようになり、硬貨認識を正確に行う
ことができるという硬貨が得られる。また、二値化手段
において、決定された閾値の大小により、硬貨の表面の
汚れや錆び、変色などの具合が判別できるという効果も
ある。

【００５５】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、処理時間が短縮できる硬貨が得られる。し
たがって、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。

【００５６】また、対象とする硬貨の外径データをもと
に登録し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。また、対象とする硬貨の画像と
基準となる画像の比較において、一致度と不一致度の相
関から真偽を判別させるだけでなく、汚れや錆び、変色
その他の判定データを組み合わせるようにして判別さえ
るようにしたので、コピーなどを貼り付けた悪質な硬貨
でも正確に認識を行うことができるという効果が得られ
る。

【００５７】

【発明の効果】以上説明したように本発明の硬貨認識装
置によると、硬貨の真偽、金種を判別するという判別の
基準の他に、汚れや錆び、変色、変形、摩耗などの表面
の具合に応じた判別を行うようにしたので、真の硬貨で
あっても汚れや錆び、変色、変形、摩耗の酷いものにた
いしても正確に硬貨を認識することができる効果が得ら
れる。このため、装置の小型化が期待でき、顧客への負
担も軽減することができる効果が期待できる。さらに、
対象の効果を正確に認識できるため、対象硬貨以外の外
国硬貨や偽造硬貨、ゲーム用硬貨との区別を確実に行う
ことができる効果が得られる。

【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】閾値判定の動作例を説明する説明図

【図７】参照データ抽出部のブロック図

【図８】境界線成分抽出のためのテンプレートの説明図

【図９】圧縮方式の説明図

【図１０】真偽判定部のブロック図

【図１１】マッチング部の動作例を説明する説明図

【図１２】カウンタ部の動作例を説明する説明図

【図１３】相関データ出力部の動作例を説明する説明図

【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
タから硬貨の真偽や汚れなどを判別して硬貨を認識する
硬貨認識装置において、複数の硬貨を実験的に読み取って、その読み取った画像
データから、汚れ、錆び、変色などの表面の具合に応じ
た出力の頻度を表す頻度分布を抽出し、この頻度分布に
応じて二値化のための最適な閾値を決定するようにした
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、汚れ、錆び、変色な
どの表面の具合に応じた閾値の分布範囲毎に各領域に分
け、硬貨認識の際に、読み取った画像データがそのいずれの
領域に属するかを判定して表面の具合を認識するように
したことを特徴とする硬貨認識装置。
【請求項３】請求項１において、読み取った画像の二
値データとあらかじめ用意した基準データとの比較をマ
ッチングにより行い、一致した画素数と一致しなかった
画素数の相関により相関データを出力して真偽を判別さ
せ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、比較するための基準
データは、所定の刻み角度で一周分回転させた画像をあ
らかじめ用意して記憶させておくことを特徴とする硬貨
認識装置。
【請求項５】請求項１において、汚れ、錆び、変色な
どの表面の具合に応じた閾値の分布範囲毎に各領域に分
け、硬貨認識の際に、読み取った画像データがそのいず
れの領域に属するかを判定して表面の具合を認識し、こ
の判定結果を閾値判定データとして生成し、読み取った画像の二値データとあらかじめ用意した基準
データとの比較をマッチングにより行い、一致した画素
数と一致しなかった画素数の相関により相関データを出
力して真偽を判別させるようにし、抽出した閾値判定データと相関データの組み合わせから
真偽、汚れ、錆び、変色その他を判別し、硬貨の入出金
を制御させるようにしたことを特徴とする硬貨認識装
置。