(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
円形パターンより円形状に切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算を前記円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求め、前記円形パターンの判別を行うようにした円形パターンの判別方法において、前記円形パターンの判別を行うための前記類似度に対する閾値を予め定めておき、前記０から２πまで回転させたときの前記類似度の少なくとも一つが前記閾値を超えると共に、前記テンプレートに対応して予め定められた他の角座標位置における類似度を類似度に対する閾値と比較して、双方の結果に基づいて円形パターンの判別を行うようにしたことを特徴とする円形パターンの判別方法。
【請求項２】
前記テンプレートに対応して予め定められた他の角座標位置は、前記類似度がピーク位置となる近傍または前記ピーク位置とは異なるピーク位置に設定されて成ることを特徴とする請求項１記載の円形パターンの判別方法。
【請求項３】
円形パターンより円形状に切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算を前記円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求め、前記円形パターンの判別を行うようにした円形パターンの判別方法において、前記比較パターンと前記テンプレートとを相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の対象ベクトルまたは対象波形とし、また別に前記テンプレートと該テンプレートを角座標に関して相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の基準ベクトルまたは基準波形とし、前記ｎ次元の対象ベクトルと前記ｎ次元の基準ベクトルとの相関性、または前記対象波形と前記基準波形との相関性を求めることにより、円形パターンの判別を行うようにしたことを特徴とする円形パターンの判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、円形パターンの判別方法に関する。更に詳述すると、本発明は、コイン等の判別に適した円形パターンの判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
硬貨の判別等に使用される円形パターン認識装置では、特開平５−１４３７３１号公報に示されるように、装置に認識対象物が取り込まれると認識対象物の円形パターンが撮影されて、これを基に２次元の比較パターンが作成される。円形パターンから比較パターンを作成するには、例えば円形パターンの中心座標を中心に円形状または円環状に切り出して、この切り出したディジタルデータに必要な処理を施すことにより行う。
【０００３】
そして、作成された比較パターンを予め準備されている各種コインのテンプレート、即ち基準パターンと比較して、両パターン間の類似度または非類似度を演算（以下、マッチング演算という）する。このマッチング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度を円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば１２８段階に回転させながら行う。類似度を演算した結果の例を図５に示す。
【０００４】
さらに、マッチング演算の結果であるマッチング値に基づいて円形パターンの認識や判別を行っている。類否の判定は、０から２πの各段階で得られるマッチング値のうちの最高点Ｐ１の値（以下、ベストマッチング値という）を用いて、該ベストマッチング値が予め定められた閾値Ｍ０を超えているか否かにより判断している。すなわち、類似度に関するベストマッチング値が閾値Ｍ０を超えていれば当該比較パターンとテンプレートとは一致する可能性が高いと判断され、また非類似度に関するベストマッチング値が閾値を超えていれば当該比較パターンとテンプレートとは不一致である可能性が高いと判断される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した円形パターンの判別方法では、ベストマッチング値を１つだけ使用して判定を行っているので、比較パターンとテンプレートとが全く別種類であっても比較パターンのベストマッチング値が偶然にも閾値を超えれば当該比較パターンとテンプレートとは一致する可能性が高いと判定されるおそれがある。比較パターンとテンプレートとが別種類であると、例えば図５に示すようにテンプレートを当該テンプレートに対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度の関係の波形（実線）と比較パターンのテンプレートに対する回転角度及び類似度の関係の波形（一点鎖線）とは全く異なる形状となるが、比較パターンのベストマッチング値が閾値Ｍ０を超えれば当該比較パターンとテンプレートとは一致する可能性が高いと判定されてしまう。
【０００６】
このような誤判定があると、認識精度が低くなり本来は排除すべき偽硬貨であっても適正な硬貨として認識してしまうことがあるので、認識精度の向上が望まれている。
【０００７】
そこで、本発明は、認識精度を向上できる円形パターンの判別方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため、請求項１記載の発明は、円形パターンより円形状に切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求め、円形パターンの判別を行うようにした円形パターンの判別方法において、円形パターンの判別を行うための類似度に対する閾値を予め定めておき、０から２πまで回転させたときの類似度の少なくとも一つが閾値を超えると共に、テンプレートに対応して予め定められた他の角座標位置における類似度を類似度に対する閾値と比較して、双方の結果に基づいて円形パターンの判別を行うようにしている。
【０００９】
したがって、閾値を超える少なくとも一つの類似度の他に、他の角座標位置における類似度についても閾値と比較を行っているので、複数の類似度を閾値と比較することにより円形パターンの判別の精度を向上させることができる。すなわち、この判別方法によれば、比較パターンとテンプレートとが全く別種類であり一つの類似度が偶然にも閾値を超えた場合であっても、従来のようにこれら比較パターンとテンプレートとが類似であると誤って判定することはなく、他の角座標位置における類似度が閾値に達していないことに基づいて非類似であると適正に判定することができる。
【００１０】
また、請求項２記載の円形パターンの判別方法では、テンプレートに対応して予め定められた他の角座標位置は、類似度がピーク位置となる近傍またはピーク位置とは異なるピーク位置に設定されて成るようにしている。
【００１１】
したがって、類似度の特徴的な複数の部分を取り出して判定に使用することができるので、判定の精度を向上させることができる。
【００１２】
さらに、請求項３記載の発明は、円形パターンより円形状に切り出したパターンデータより２次元の比較パターンを得て、該比較パターンを予め用意したテンプレートとマッチング演算を円形パターンの角座標に関して０から２πまで回転させて行って類似度を求め、円形パターンの判別を行うようにした円形パターンの判別方法において、比較パターンとテンプレートとを相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の対象ベクトルまたは対象波形とし、また別にテンプレートと該テンプレート（テンプレート同士）を角座標に関して相対的に０から２πまで回転させて求めたｎ個の類似度を回転角度に従って並べてｎ次元のベクトルまたは波形を求めてこれをｎ次元の基準ベクトルまたは基準波形とし、ｎ次元の対象ベクトルとｎ次元の基準ベクトルとの相関性、または対象波形と基準波形との相関性を求めることにより、円形パターンの判別を行うようにしている。
【００１３】
したがって、ｎ次元のベクトルまたは波形は類似度の連続的な推移であるので、対象と基準とのｎ次元のベクトルまたは波形同士の相関性に基づき円形パターンの判別を行うことにより、従来のように一つの類似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形パターンの判別の精度を向上させることができる。すなわち、従来のような類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の形状や推移の傾向等も判別情報として使用できるので、判別の精度を向上させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。図２に本発明の円形パターンの判別方法を利用する円形パターンの判別装置１の一実施形態を示す。本実施形態では円形パターンの判別装置１を硬貨２の識別装置として使用している。この円形パターンの判別装置１は、硬貨２の撮影を行う画像入力部３と、撮影された円形パターンの判別を行う識別処理部４とを有している。
【００１５】
画像入力部３は、硬貨２の表面を照射する発光素子５と、硬貨２からの反射光を受光して硬貨２の画像を円形パターンとして読み込む光学系６と、光学系６を経た円形パターンを電気信号に変換するＣＣＤ等の撮像素子７とを有している。識別処理部４は、撮像素子７からの円形パターンのアナログ信号をディジタル変換するＡ／Ｄ変換素子８と、ディジタル変換された円形パターンを記憶する記憶素子９と、記憶された円形パターンを処理して硬貨２の判別を行う判別部１０とを有している。
【００１６】
この円形パターンの判別装置１の作動手順としては、まず画像入力部３で硬貨２を撮像して画像入力処理を行う。そして、Ａ／Ｄ変換素子８で円形パターンをディジタル変換して記憶素子９に記憶する。
【００１７】
さらに、判別部１０において、例えば円形パターンの中心座標を中心に円形状または円環状に切り出して、この切り出したディジタルデータに必要な処理を施して比較パターンを作成する。そして、作成された比較パターンを予め準備されている各種硬貨２のテンプレートと比較する。
【００１８】
ここで、比較パターンとテンプレートとを比較して硬貨２の判別を行う手順を図１に示すフローチャート及び図３に基づいて説明する。
【００１９】
まず、比較パターンとテンプレートとの類似度をマッチング演算する（ステップ１）。このマッチング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度を円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えば１２８段階に回転させながら行う。このマッチング演算の結果の例を図３の●で示す。本実施形態では相対角度を１２８段階で１回転させているが、１２８段階に限られないのは勿論である。
【００２０】
そして、最も類似度の高い点Ｐｂのマッチング値、即ちベストマッチング値が、予め定められた閾値Ｍｂを超えているかを判定する（ステップ２）。すなわち、マッチング値の少なくとも一つが閾値Ｍｂを超えているかを判定する。ここで、条件を満たしているものが選択されて金種の候補となる。
【００２１】
一方、各テンプレートについてテンプレートを当該テンプレートに対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度の関係の波形を予め求めておく（図３中実線で示す）。そして、この波形のピーク等の特徴的な形状を考慮して、所定の回転角度における閾値を設定しておく。
【００２２】
さらに、選択された候補について、テンプレートに対応して予め定められた他の角座標位置におけるマッチング値を閾値と比較する（ステップ３）。ここでの閾値は、ステップ２で使用した閾値と同じでも異なるものでも良く、金種ごとの特徴に合わせて異ならせても良い。図３に示す例では、曲線の特徴点となる複数のピーク点Ｐ１，Ｐ２を検出できるように、ベストマッチング値になる回転角度θｂを基準にして他のピーク点Ｐ１，Ｐ２となる回転角度θ１及びθ２でのマッチング値に対して閾値Ｍ１及びＭ２を設定している。そして、回転角度θ１及びθ２でのマッチング値が閾値Ｍ１及びＭ２を超えているかを判定する。
【００２３】
そして、ステップ２及びステップ３においていずれもマッチング値が閾値を超えていれば、当該円形パターンは適正な硬貨２のものであると判断して、硬貨２を受け入れるようにする（ステップ４）。一方、ステップ２またはステップ３においてマッチング値が閾値を超えていなければ、当該円形パターンは不適正な硬貨２のものであると判断して、硬貨２を排除するようにする（ステップ５）。この手順を候補となる各テンプレートについて行う。
【００２４】
上述したように本実施形態の円形パターンの判別装置によれば、閾値を超える少なくとも一つのマッチング値の他に、他の角座標位置におけるマッチング値についても閾値と比較を行っているので、複数のマッチング値を閾値と比較することにより円形パターンの判別の精度を向上させることができる。すなわち、判別のための情報量である評価点が複数であるので、従来のようにベストマッチング値となる１点のみで評価するよりも判別結果の信頼性を向上することができる。
【００２５】
また、曲線の特徴点となるピーク点Ｐ１，Ｐ２を検出できるように、ベストマッチング値を閾値Ｍｂと比較すると共に他のマッチング値を閾値Ｍ１及びＭ２と比較しているので、判定の精度を更に向上することができる。
【００２６】
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば本実施形態ではベストマッチング値に対する閾値Ｍｂ以外の閾値Ｍ１及びＭ２を特徴的なピーク点Ｐ１，Ｐ２を検出するように設定しているが、これには限られず例えばベストマッチング値が含まれるピークの中でベストマッチング値の前後の数段階（あるいは数度）について閾値Ｍｂを超えているかを判定するようにしても良い。この場合も特徴的な複数の部分を取り出して判定に使用することができるので、判定の精度を向上させることができる。
【００２７】
また、上述した実施形態では比較パターンとテンプレートとを比較して硬貨２の判別を行う手順として閾値を超える少なくとも一つのマッチング値の他に他の角座標位置におけるマッチング値についても閾値と比較を行うようにしているが、これには限られない。
【００２８】
例えば図４のフローチャートに示すように、まず比較パターンとテンプレートとの類似度をマッチング演算する（ステップ６）。このマッチング演算は、比較パターンとテンプレートの相対角度を円形パターンの角座標に関して０から２πまで例えばｎ＝１２８段階に回転させながら行う。ここで、０から２πまで回転させて求めたｎ個のマッチング値を回転角度に従って並べて対象となるｎ次元のベクトルまたは波形Ｓを求める。本実施形態では相対角度をｎ＝１２８で１回転させているが、ｎは１２８に限られないのは勿論である。
【００２９】
そして、テンプレートを当該テンプレートとマッチング演算して予め作製した基準のｎ次元ベクトルまたは波形Ｓｔと、対象のｎ次元ベクトルまたは波形Ｓとを比較演算して相関性を求める（ステップ７）。ここでの相関性の算出方法は特に限られず、２つの形状の類似度や非類似度を評価する既知のまたは新規の方法を使用することができる。
【００３０】
その結果、対象と基準という２つのｎ次元ベクトルまたは波形Ｓ，Ｓｔの相関値が閾値より大きければ適正な硬貨２と判断され（ステップ９）、閾値より小さければ不適正な硬貨２と判断される（ステップ１０）。
【００３１】
この方法によれば、ｎ次元のベクトルまたは波形は類似度の連続的な推移であるので、従来のように一つの類似度のみを閾値と比較する場合に比べて円形パターンの判別の精度を向上させることができる。すなわち、従来のような類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の形状や推移の傾向等も判別情報として使用できるので、判別の精度を向上させることができる。
【００３２】
また、上述した各実施形態ではマッチング演算として類似度の演算を行っているが、これには限られず非類似度を演算してこれに基づき類否判断を行うようにしても良い。
【００３３】
さらに、上述した各実施形態では円形パターンの判別方法を硬貨２の判別装置に使用しているが、これには限られず広く円形パターンの認識に応用できる。例えば、各種コインや王冠、ラベル、指紋、虹彩等の認識に使用することができる。その場合も、高精度の画像認識を行うことができる。
【００３４】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、請求項１記載の円形パターンの判別方法によれば、閾値を超える少なくとも一つの類似度の他に、他の角座標位置における類似度についても閾値と比較を行っているので、複数の類似度を閾値と比較することにより円形パターンの判別の精度を向上させることができる。すなわち、判別のための情報量である評価点が複数であるので、従来のようにベストマッチング値となる１点のみで評価するよりも判別結果の信頼性を向上することができる。
【００３５】
また、請求項２記載の円形パターンの判別方法によれば、類似度の特徴的な複数の部分を取り出して判定に使用することができるので、判定の精度を向上させることができる。
【００３６】
さらに、請求項３記載の円形パターンの判別方法によれば、類似度の連続的な推移であるｎ次元のベクトルまたは波形を比較しているので、従来のような類似度の局所的な評価ではなく、例えば波形の形状や推移の傾向等も判別情報として使用できる。このため、判別の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の円形パターンの判別方法の一実施形態を示すフローチャート図である。
【図２】円形パターンの判別方法を使用する判別装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図３】比較パターン及びテンプレートをテンプレートに対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度の関係の一例を示すグラフである。
【図４】円形パターンの判別方法の他の実施形態を示すフローチャート図である。
【図５】従来の判別方法により比較パターン及びテンプレートをテンプレートに対してマッチング演算したときの回転角度及び類似度の関係の一例を示すグラフである。
【符号の説明】
１  円形パターンの判別装置
【図１】
0003631618.tif 000002
【図２】
0003631618.tif 000003
【図３】
0003631618.tif 000004
【図４】
0003631618.tif 000005
【図５】
0003631618.tif 000006