(57)【要約】  【課題】高速に真贋判定を行う。  【解決手段】  錠剤登録システムにおいて，多数の真性錠剤画像のそれぞれについて，真性錠剤画像のうちの一部の領域内の部分画像とテンプレート画像との相関値が所定の閾値以上である上記真性錠剤画像の複数の特徴点が記憶されている。真贋判定すべき錠剤を表す照合画像について，照合画像のうちの一部の領域内の部分画像とテンプレート画像との相関値が算出され，算出された相関値が所定の閾値以上である上記照合画像の複数の特徴点が抽出される（ステップ52）。抽出された照合画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，記憶されている真性錠剤画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記照合画像と上記真性錠剤画像の類似度が算出される（ステップ55）。【選択図】図１７
2014191361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
真性品画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第１の相関値算出手段，上記第１の相関値算出手段によって算出された相関値が第１の閾値以上である上記真性品画像の複数の特徴点を抽出する真性品特徴点抽出手段，および上記真性品特徴点抽出手段によって抽出された上記真性品画像の複数の特徴点を含む真性品識別データを記憶する真性品識別データ記憶手段を備える真性品特徴点登録装置と，
真贋判定品画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第２の相関値算出手段，上記第２の相関値算出手段によって算出された相関値が第２の閾値以上である上記真贋判定品画像の複数の特徴点を抽出する真贋判定品特徴点抽出手段，および上記真贋判定品特徴点抽出手段によって抽出された真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，上記真性品特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶されている真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度を算出する類似度算出手段を備える照合判定装置と，
を備える真贋判定システム。
【請求項２】
上記真性品特徴点登録装置が備える上記第１の相関値算出手段は，上記真性品画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記真性品画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出するものであり，
上記真性品特徴点登録装置はさらに，
上記複数の相関値を，スキャンされる上記テンプレート画像の位置に応じて配列した相関値二次元配列データを作成する手段，
上記相関値二次元配列データにおける相関値を輝度値として用いた相関値画像データによって表される相関値画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出する第３の相関値算出手段を備え，
上記真性品特徴点抽出手段は，
上記第１の相関値算出手段によって算出される相関値に基づく真性品画像の特徴点の抽出に代えて，上記第３の相関値算出手段によって算出される相関値に基づいて上記真性品画像の特徴点を抽出する，
請求項１に記載の真贋判定システム。
【請求項３】
上記照合判定装置が備える第２の相関値算出手段は，上記真贋判定品画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記真贋判定品画像における上記テンプレート画像の位置に応じて複数の相関値を算出するものであり，
上記照合判定装置はさらに，
上記複数の相関値を，スキャンされる上記テンプレート画像の位置に応じて配列した相関値二次元配列データを作成する手段，
上記相関値二次元配列データにおける相関値を輝度値として用いた相関値画像データによって表される相関値画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出する第４の相関値算出手段を備え，
上記真贋判定品特徴点抽出手段は，
上記第２の相関値算出手段によって算出される相関値に基づく真贋判定品画像の特徴点の抽出に代えて，上記第４の相関値算出手段によって算出される相関値に基づいて上記真贋判定品画像の特徴点を抽出する，
請求項２に記載の真贋判定システム。
【請求項４】
上記相関値二次元配列データの作成，上記相関値画像データの生成および相関値画像とテンプレート画像とを用いた相関値の算出を，複数回繰返す繰返し制御手段をさらに備えている，
請求項２または３に記載の真贋判定システム。
【請求項５】
上記真性品特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶される真性品識別データが，上記真性品画像を表すデータ，または上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む上記真性品画像のうちの一部の複数の部分画像を表すデータを含む，
請求項１に記載の真贋判定システム。
【請求項６】
上記照合判定装置は，
上記類似度算出手段によって算出される類似度が第３の閾値以上である場合に，上記真性品画像のうちの部分画像と上記真贋判定品画像のうちの部分画像の相関値を算出する第５の相関値算出手段を備える，
請求項５に記載の真贋判定システム。
【請求項７】
上記照合判定装置が備える上記第５の相関値算出手段は，
上記真性品画像に相関値算出領域をスキャンし，かつ上記真贋判定品画像においても相関値算出領域をスキャンし，上記相関値算出領域内の上記真性品画像と上記真贋判定品画像の対応する位置の部分画像同士の相関値を算出するものである，
請求項６に記載の真贋判定システム。
【請求項８】
上記照合判定装置が備える上記第５の相関値算出手段は，
上記真性品画像についての上記真性品識別データに含まれる上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む複数の部分画像と，これに対応する位置の上記真贋判定品画像の部分画像同士の相関値を算出するものである，
請求項６に記載の真贋判定システム。
【請求項９】
上記照合判定装置は，
上記真贋判定品特徴点抽出手段によって抽出された真贋判定品画像の複数の特徴点と，上記真性品特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶されている真性品画像の複数の特徴点とに基づいて算出される，上記真性品画像と上記真贋判定品画像の相対的なズレを解消するための位置合わせパラメータにしたがって，上記真贋判定品画像と上記真性品画像を位置合わせする位置合わせ手段を備えている，
請求項６に記載の真贋判定システム。
【請求項１０】
複数の対象画像のそれぞれについて，対象画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第１の相関値算出手段，
上記第１の相関値算出手段によって算出された相関値が第１の閾値以上である上記対象画像の特徴点を抽出する特徴点抽出手段，および
上記特徴点抽出手段によって抽出された上記対象画像の特徴点を含む対象画像識別データを，上記複数の対象画像のそれぞれについて記憶する識別データ記憶手段を備える，
特徴点登録装置。
【請求項１１】
上記第１の相関値算出手段は，上記対象画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記対象画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出するものであり，
上記特徴点登録装置はさらに，
上記複数の相関値を，スキャンされる上記テンプレート画像の位置に応じて配列した相関値二次元配列データを生成する手段，
上記相関値二次元配列データにおける相関値を輝度値として用いた相関値画像データによって表される相関値画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出する第２の相関値算出手段を備え，
上記特徴点抽出手段は，
上記第１の相関値算出手段によって算出される相関値に基づく対象画像の特徴点の抽出に代えて，上記第２の相関値算出手段によって算出される相関値に基づいて上記対象画像の特徴点を抽出する，
請求項１０に記載の特徴点登録装置。
【請求項１２】
複数の対象画像のそれぞれについて，対象画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を，第１の相関値算出手段によって算出し，
算出した相関値が第１の閾値以上である上記対象画像の特徴点を，特徴点抽出手段によって抽出し，
上記複数の対象画像のそれぞれについて抽出した上記対象画像の特徴点を含む対象画像識別データを，識別データ記憶手段に記憶する，
特徴点登録装置の動作制御方法。
【請求項１３】
複数の対象画像のそれぞれについて，対象画像の複数の特徴点を含む対象画像識別データを記憶する対象画像識別データ記憶手段，
真贋判定品画像のうちの部分画像とテンプレート画像との相関値を算出する相関値算出手段，
上記相関値算出手段によって算出された相関値が閾値以上である上記真贋判定品画像の複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段，および
上記特徴点抽出手段によって抽出された真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，上記対象画像識別データ記憶手段に記憶されている対象画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記真贋判定品画像と複数の上記対象画像のそれぞれとの類似度を算出する類似度算出手段，
備える照合判定装置。
【請求項１４】
複数の対象画像のそれぞれについて，対象画像の複数の特徴点を含む対象画像識別データを記憶する対象画像識別データ記憶手段を備える照合判定装置の動作を制御する方法であって，
真贋判定品画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を，相関値算出手段によって算出し，
算出した相関値が閾値以上である上記真贋判定品画像の複数の特徴点を，特徴点抽出手段によって抽出し，
抽出した真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，上記対象画像識別データ記憶手段に記憶されている対象画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記真贋判定品画像と複数の上記対象画像のそれぞれとの類似度を，類似度算出手段によって算出する，
照合判定装置の動作制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，真贋判定システム，特徴点登録装置およびその動作制御方法，ならびに照合判定装置およびその動作制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，世界的に偽造薬，特に錠剤タイプの偽造薬の市場が急激に成長し社会的に大きな問題となっている。偽造錠剤を発見するために，真性錠剤の表面に特殊な薬品を添加しておき，この特殊薬品を検出することで真性錠剤と偽造錠剤とを識別する方法や，真性錠剤を入れたパッケージにホログラムを印刷しておくといった方法が採用されている。その他，錠剤にレーザ光を照射し，反射光のスペックル・パターンを用いて真性錠剤であるか偽造錠剤であるかを識別する方法もある。
【０００３】
画像を用いたパターンマッチングが知られている（特許文献１，２）。パターンマッチングを利用することで，あらかじめ登録される多数の真性錠剤画像の中から判定対象錠剤画像と同じ真性錠剤画像を検索することで，判定対象錠剤が真性なものであるかどうかを判定することができる。特許文献３には特徴点および特徴量を画像ファイルおよび検索画像のそれぞれから抽出し，検索画像の特徴量に一致するまたは類似する特徴量を持つ画像ファイルを検索することが記載されている。特許文献４は基準画像と照合画像の相関値を演算し，照合画像が表す紙文書の真偽を判定するものを記載する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５８９４０号公報
【特許文献２】特開平９−１７８４４２号公報
【特許文献３】特開２０１２−１３３４８４号公報
【特許文献４】特開２００５−３８３８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，真性錠剤画像が大量に存在する場合，すべての真性錠剤画像のそれぞれを処理対象にして真性錠剤画像と判定対象錠剤画像の相関値を演算すると，演算量が格段に大きくなり，最終的な判定結果を得るまでに非常に時間がかかってしまう。
【０００６】
この発明は，高速な真贋判定を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明による真贋判定システムは，真性品特徴点登録装置と照合判定装置とから構成される。
【０００８】
真性品特徴点登録装置は，真性品画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第１の相関値算出手段，上記第１の相関値算出手段によって算出された相関値が第１の閾値以上である上記真性品画像の複数の特徴点を抽出する真性品特徴点抽出手段，および上記真性品特徴点抽出手段によって抽出された上記真性品画像の複数の特徴点を含む真性品識別データを記憶する真性品識別データ記憶手段を備える。照合判定装置は，真贋判定品画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第２の相関値算出手段，上記第２の相関値算出手段によって算出された相関値が第２の閾値以上である上記真贋判定品画像の複数の特徴点を抽出する真贋判定品特徴点抽出手段，および上記真贋判定品特徴点抽出手段によって抽出された真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，上記特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶されている真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度を算出する類似度算出手段を備える。
【０００９】
真性品特徴点登録装置が用いられて真性品画像についての識別データ（真性品識別データ）が記憶（登録）される。真性品とは正規に製造された物品（本物，純正品）を意味する。真性品識別データは真性品を表す真性品画像を用いた画像処理によって取得（作成）され，真性品画像の複数の特徴点（その座標データ）を含む。真性品画像のうちの一部の領域内の部分画像とテンプレート画像との相関値が算出され，算出された相関値が第１の閾値以上である上記真性品画像中の複数の位置（座標）が真性品画像の特徴点に決定される。決定された特徴点が真性品識別データ記憶手段に記憶される。
【００１０】
照合判定装置が用いられて，真贋判定品を表す真贋判定品画像についての複数の特徴点（座標）が抽出される。真贋判定品とは上述した真性品であるかまたは不正に製造された物品（偽物，真性品でないもの）であるかを判定する判定対象品を意味する。真贋判定品画像について抽出される複数の特徴点も，真贋判定品画像を用いた画像処理によって取得（作成）される。真贋判定品画像のうちの一部の領域内の部分画像とテンプレート画像との相関値が算出され，算出された相関値が第２の閾値以上である上記真贋判定品画像中の複数の位置（座標）が真贋判定品画像の特徴点に決定される。上記第１の閾値と第２の閾値は同じ値でも異なる値でもよい。
【００１１】
真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，上記特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶されている真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて，上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度（一致の程度を定量的に表す数値）が算出される。複数の特徴点の幾何学的特性とは，複数の特徴点同士の間隔，複数の特徴点を直線で結ぶことで規定される図形形状等を含む。複数の特徴点の幾何学的特性（複数の特徴点から規定される形状）を用いることで，上記真贋判定品画像と上記真性品画像のサイズが異なっていたり，相互に回転ずれが存在しているとしても，それらに対してロバストな類似度が算出される。算出される類似度が所定値以上であるときに，真贋判定品画像は真性品画像と同じまたは非常に似ており，真贋判定品は真性品であることを推定することができる。逆に算出される類似度が所定値未満であれば，真贋判定品画像は真性品画像と同じではなく（似ておらず），真贋判定品は真性品でない（偽造品である）ことを推定することができる。
【００１２】
この発明によると，真贋判定品画像自体と真性品画像自体の相関値を算出することなく，真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と，真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いて真贋判定品画像と真性品画像の類似度が算出され，算出される類似度にしたがって真贋判定品の真贋を判定することができるので，高速な真贋判定を行うことができる。多数の真性品画像が存在しても真贋判定を迅速に終了することができる。
【００１３】
好ましくは，上記真性品画像に対して用いられるテンプレート画像と同じテンプレート画像が上記真贋判定品画像に対しても用いられる。
【００１４】
一実施態様では，上記真性品特徴点登録装置が備える上記第１の相関値算出手段は，上記真性品画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記真性品画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出するものであり，上記真性品特徴点登録装置はさらに，上記複数の相関値を，スキャンされる上記テンプレート画像の位置に応じて配列した相関値二次元配列データを作成する手段，上記相関値二次元配列データにおける相関値を輝度値として用いた相関値画像データ（輝度画像データ）によって表される相関値画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出する第３の相関値算出手段を備え，上記真性品特徴点抽出手段は，上記第１の相関値算出手段によって算出される相関値に基づく真性品画像の特徴点の抽出に代えて，上記第３の相関値算出手段によって算出される相関値に基づいて上記真性品画像の特徴点を抽出する。
【００１５】
真性品画像に対して上記テンプレート画像がスキャンされて上記真性品画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値が算出され，算出された複数の相関値の大きさおよび分布（二次元配列）に基づいて相関値画像が生成される。次に，生成された相関値画像に対して上記テンプレート画像がスキャンされて上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値が算出される。相関値画像において真性品画像が持つ特徴点が強調されることになる。真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いた上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度算出の精度を向上することができる。
【００１６】
上記照合判定装置についても，上述と同様に，真贋判定品画像において上記テンプレート画像をスキャンして上記真贋判定品画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出し，算出した複数の相関値を輝度値として用いた相関値画像を生成し，生成した相関値画像において上記テンプレート画像をスキャンして上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出してもよい。相関値画像において真贋判定品画像が持つ特徴点が強調されることになる。
【００１７】
上記相関値二次元配列データの作成，上記相関値画像データの生成および相関値画像とテンプレート画像とを用いた相関値の算出を複数回繰返してもよい。真性品画像が持つ特徴点および真贋判定品画像が持つ特徴点をさらに強調することができる。
【００１８】
上記特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶される真性品識別データが，上記真性品画像を表すデータ，または上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む上記真性品画像のうちの一部の複数の部分画像を表すデータを含むものであってもよい。特徴点のみならず，上記真性品画像を表すデータ，または上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む複数の部分画像を表すデータを記憶しておくことで，上述した真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いた上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度の算出に基づく真贋判定に加えて，追加の（より精密な）真贋判定を行うことが可能になる。
【００１９】
一実施態様では，上記照合判定装置は，上記類似度算出手段によって算出される類似度が第３の閾値以上である場合に，上記真性品画像のうちの部分画像と上記真贋判定品画像のうちの部分画像との相関値を算出する第５の相関値算出手段を備える。この第５の相関値算出手段による相関値の算出に，上記特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶される上記真性品画像を表すデータ，または上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む複数の部分画像を表すデータを用いることができる。真贋判定品画像を表す画像データについては，上記第５の相関値算出手段によって相関値を算出するときに照合判定装置に与えればよい。
【００２０】
この発明によると，上記類似度算出手段によって算出される類似度が第３の閾値以上である場合に，上記真性品画像と上記真贋判定品画像の相関値が算出される。すなわち，上述した真贋判定品画像の複数の特徴点の幾何学的特性と真性品画像の複数の特徴点の幾何学的特性とを用いた上記真贋判定品画像と上記真性品画像の類似度の算出に基づく真贋判定において真性品画像と真贋判定品画像とが比較的似ていると判定された場合にのみ，上記真性品画像と上記真贋判定品画像の相関値の算出に進む。特に真性品画像が多数存在する場合に，総当たり的に真性品画像と真贋判定品画像の相関値が算出されるのではないから，高速な真贋判定が大きく阻害されてしまうことはない。真贋判定品画像に比較的に似ていると判定された上記真性品画像について，上記真贋判定品画像との相関値を算出することで，真贋判定の精度を高めることができる。
【００２１】
一実施態様では，上記照合判定装置が備える上記第５の相関値算出手段は，上記真性品画像に相関値算出領域（スキャン・ウインドウ）をスキャンし，かつ上記真贋判定品画像においても相関値算出領域をスキャンし，上記相関値算出領域内の上記真性品画像と上記真贋判定品画像の対応する位置の部分画像同士の相関値を算出するものである。真性品画像の全体と真贋判定品画像の全体とについて相関値が算出される。
【００２２】
他の実施態様では，上記照合判定装置が備える上記第５の相関値算出手段は，上記真性品画像についての上記真性品識別データに含まれる上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む複数の部分画像と，これに対応する位置の上記真贋判定品画像の部分画像同士の相関値を算出するものである。相関値の算出に用いられる真性品画像の部分画像は，上記真性品識別データ記憶手段に記憶される真性品識別データが上記真性品画像の複数の特徴点のそれぞれを含む複数の部分画像を表すデータを含むものであれば，その複数の部分画像データそのものによって表される部分画像であってもよいし，上記真性品識別データ記憶手段に記憶される真性品識別データが上記真性品画像を表すデータ（真性品画像の全体を表す画像データ）のみを含むものであれば，その真性品画像データを表すデータから複数の特徴点のそれぞれを含む部分画像データを抽出することで作成してもよい。
【００２３】
特徴点は真性品画像の特徴が顕著に表れている場所であるから，真性品画像の特徴点を含む部分画像は，真性品画像と真贋判定品の相関値の算出に適する部分画像と言える。真性品画像の特徴点を含む部分画像とこれに対応する位置の真贋判定品画像の部分画像との間でのみ相関値を算出することで，相関値算出の精度をほとんど犠牲にすることなく，真性品画像と真贋判定品画像の相関値の算出の処理時間を短くすることができる。
【００２４】
好ましくは，上記照合判定装置は，上記真贋判定品特徴点抽出手段によって抽出された真贋判定品画像の複数の特徴点と，上記真性品特徴点登録装置の上記真性品識別データ記憶手段に記憶されている真性品画像の複数の特徴点とに基づいて算出される，上記真性品画像と上記真贋判定品画像の相対的なズレを解消するための位置合わせパラメータにしたがって，上記真贋判定品画像と上記真性品画像を位置合わせする（平行移動，拡大もしくは縮小，または回転による位置合わせ）位置合わせ手段を備えている。真性品画像と真贋判定品の相関値を精度よく算出することができる。
【００２５】
この発明は，以下のように包括的に規定される特徴点登録装置も提供する。すなわち，この発明による特徴点登録装置は，複数の対象画像のそれぞれについて，対象画像のうちの部分画像とテンプレート画像の相関値を算出する第１の相関値算出手段，上記第１の相関値算出手段によって算出された相関値が第１の閾値以上である上記対象画像の特徴点を抽出する特徴点抽出手段，および上記特徴点抽出手段によって抽出された上記対象画像の特徴点を含む対象画像識別データを，上記複数の対象画像のそれぞれについて記憶する識別データ記憶手段を備える。特徴点登録装置を用いて複数の対象画像の特徴点を含む対象画像識別データを用意しておくことで，上述したように，一見して本物と見分けが付かない偽物が市場に流通した場合であっても，それが偽物であるか本物であるかを，比較的正確にかつ迅速に判定することができる。
【００２６】
好ましくは，上記第１の相関値算出手段は，上記対象画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記対象画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出するものであり，上記特徴点登録装置はさらに，上記複数の相関値を，スキャンされる上記テンプレート画像の位置に応じて配列した相関値二次元配列データを作成する手段，上記相関値二次元配列データにおける相関値を輝度値として用いた相関値画像データによって表される相関値画像に上記テンプレート画像をスキャンし，上記相関値画像における上記テンプレート画像の位置に応じた複数の相関値を算出する第２の相関値算出手段を備え，上記特徴点抽出手段は，上記第１の相関値算出手段によって算出される相関値に基づく対象画像の特徴点の抽出に代えて，上記第２の相関値算出手段によって算出される相関値に基づいて上記対象画像上の特徴点を抽出する。強調された特徴点を識別データ記憶手段に記憶することができる。
【００２７】
この発明は，上述する特徴点登録装置の動作を制御する方法も提供する。
【００２８】
さらにこの発明は，上述した真贋判定システムに用いられる照合判定装置およびその動作制御方法も提供している。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】錠剤登録システムの全体的構成を示すブロック図である。
【図２】真性錠剤識別データを示す。
【図３】錠剤登録システムの登録装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】錠剤登録システムの登録装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】正規化相関演算処理の様子を示す。
【図６】テンプレート画像を示す。
【図７】他のテンプレート画像を示す。
【図８】他のテンプレート画像を示す。
【図９】他のテンプレート画像を示す。
【図１０】他のテンプレート画像を示す。
【図１１】他のテンプレート画像を示す。
【図１２】真性錠剤画像を示す。
【図１３】相関値画像を示す。
【図１４】相関値画像を示す。
【図１５】相関値画像の一部を拡大して示す。
【図１６】照合判定システムの全体的構成を示すブロック図である。
【図１７】照合判定システムの照合判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】照合判定システムの照合判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】照合判定システムの照合判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図２０】照合画像と，３つの類似真性錠剤画像との間で相関値がされる様子を示す。
【図２１】照合画像と類似真性錠剤画像の正規化相関演算の様子を示す。
【実施例】
【００３０】
図１は錠剤登録システムの全体的構成を示している。
【００３１】
錠剤登録システムは，製薬会社（錠剤薬製造会社）おいて製造される錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・のそれぞれを識別するためのデータを登録するシステムであり，製薬会社において錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・を製造する製造ライン中に設置される。錠剤登録システムによる識別データの登録を終えた多数の錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・はその後パッケージングされて出荷される。錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・は同種の錠剤であり，いずれもいわゆる真性（正規）の錠剤（以下，真性錠剤という）である。錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・は同種であるが，その表面の微細な凹凸は錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・のそれぞれで異なっている。
【００３２】
錠剤登録システムは，登録装置１，撮像装置２および記憶装置３を備える。
【００３３】
登録装置１はＣＰＵ，メモリ，通信装置等を備えるコンピュータシステムであり，コンピュータシステムを錠剤登録システムを構成する登録装置として機能させるプログラムがインストールされており，これを実行することによってコンピュータシステムが登録装置１として機能する。
【００３４】
撮像装置２は真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・（これらの表面）を撮像する撮像素子（ＣＣＤ，ＣＭＯＳ等）を含み，撮像素子に結像した真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３・・・を表す画像データを出力する。撮像素子２から出力された真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，・・・を表す画像データが登録装置１に入力する。後述するように，登録装置１は，入力した真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，・・・の画像データのそれぞれを用いて，真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，・・・のそれぞれに固有の識別データ（以下，真性錠剤識別データという）を作成する。作成された真性錠剤識別データが記憶装置３に記憶される。
【００３５】
図２は記憶装置３に記憶される真性錠剤識別データ３Ａの一例を示している。
【００３６】
真性錠剤識別データ３Ａは，上述のように多数の真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，・・・のそれぞれについて作成される。図２に示す真性錠剤識別データ３Ａの行データのそれぞれが，多数の真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれに固有の真性錠剤識別データである。
【００３７】
真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれについて作成される真性錠剤識別データ３Ａは，真性錠剤画像ＩＤ（登録画像ＩＤ），特徴点を表すデータ，および撮像装置２によって出力される真性錠剤の画像データを含む。真性錠剤画像ＩＤは，真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれ（真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...を撮像装置２によって撮像することで出力される真性錠剤画像データのそれぞれ）に付与される固有の番号であり，登録装置１によって順次採番される。特徴点は真性錠剤画像における複数の特徴点の場所（アドレス）を特定するｘ座標およびｙ座標の組である。
【００３８】
図３および図４は錠剤登録システムの登録装置１の動作を示すもので，上述した真性錠剤識別データ３Ａを作成して記憶装置３に記憶する処理の流れを示している。
【００３９】
撮像装置２によって出力された真性錠剤画像を表す画像データが登録装置１に入力する（ステップ31）。後述する所定の処理繰返し数Ｎを検知するためのカウンタｎを初期化（ｎ＝１）した後（ステップ32），正規化相関演算処理に進む（ステップ33〜35）。
【００４０】
図５は正規化相関演算処理の様子を示すもので，真性錠剤画像10と相関演算領域（ウインドウ）Ｓとの関係を示している。図６は正規化相関演算処理に用いられるテンプレート画像（局所フィルタ）11の一例を示している。
【００４１】
正規化相関演算処理では，真性錠剤画像10の一部である相関演算領域Ｓ内の部分画像とテンプレート画像11の正規化相関値ｒが算出される。図５を参照して，真性錠剤画像10および相関演算領域Ｓはいずれも矩形であり，たとえば真性錠剤画像10は128画素×128画素の大きさを，相関演算領域Ｓは９画素×９画素の大きさをそれぞれ持つ。図６に拡大して示すテンプレート画像11は相関演算領域Ｓと同じ９画素×９画素の大きさを持つ。
【００４２】
真性錠剤画像10から抽出される上記相関演算領域Ｓ内の部分画像とテンプレート画像11とを用いて正規化相関演算を行うことで相関値ｒは算出される。相関値ｒを算出する正規化相関演算処理には既知の様々なアルゴリズム，たとえばＮＣＣ（Normalized Cross-Correlation），ＺＮＣＣ（Zero-mean Normalized Cross-Correlation）などを用いることができる。ＳＳＤ（Sum of SquaredDifference）やＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）を用いて相関値を算出してもよい。
【００４３】
相関演算領域Ｓは，真性錠剤画像10内を水平方向および垂直方向に所定距離（たとえば１画素）ずつ移動させられ，移動のたびに相関演算領域Ｓ内の部分画像とテンプレート画像11との間で相関値ｒが算出される。
【００４４】
正規化相関演算に用いるテンプレート画像11には様々な種類のものがある。図６に示すテンプレート画像11は二次元正規分布に基づくもので，中心の輝度が最も高く，中心から離れるにしたがって同心円状に輝度が次第に低下しているものである。このようなテンプレート画像11を用いて正規化相関演算を行うことで，回転に対してロバストな相関値ｒを得ることができる。またテンプレート画像11を用いることにより，輝度が高い部分画像について大きな値の相関値ｒが算出され，輝度が低い部分画像については小さな値の相関値ｒが算出される。算出される正規化相関値ｒは−１〜＋１の範囲の値を持つ。
【００４５】
図７〜図11は他のテンプレート画像11ａ〜11ｅを示している。
【００４６】
図７に示すテンプレート画像11ａは二次元正規分布に基づくもので，中心の輝度が最も低く，中心から離れるにしたがって同心円状に輝度が次第に上昇しているものである。テンプレート画像11ａを用いて部分画像との間で正規化相関演算を行うことで，回転に対してロバストな相関値ｒが算出される。テンプレート画像11ａを用いると輝度が低い部分画像について大きな値の相関値ｒが算出され，輝度が高い部分画像について小さな値の相関値ｒが算出される。
【００４７】
図８〜図11に示すテンプレート画像11ｂ〜11ｅは，矩形の４つの隅のうちのいずれか一つの隅の輝度が，残りの３つの隅の輝度と異なっているものである。テンプレート画像11ｂ〜11ｅを用いて部分画像との間で正規化相関演算を行うことで，拡大／縮小（リサイズ）に対してロバストな相関値ｒが算出され，エッジが存在する部分画像について大きな値の相関値ｒが算出される。
【００４８】
図３に戻って，入力された真性錠剤画像10の左上隅のスタートポイントに相関演算領域Ｓが移動する（ステップ33，図５参照）。相関演算領域Ｓ内の部分画像を表すデータが抽出される（ステップ34）。抽出された部分画像と上述したテンプレート画像（ここでは図６に示すテンプレート画像11を用いるものとする）との間で正規化相関演算が行われて相関値ｒが算出される（ステップ35）。
【００４９】
相関演算領域Ｓがエンドポイント（真性錠剤画像10の右下隅）に達しているかどうかが判断される（ステップ36）。エンドポイントに達していない場合には，相関演算領域Ｓが水平方向または垂直方向に移動し（スキャン），移動後の相関演算領域Ｓ内の部分画像が抽出される（ステップ36でNO，ステップ34）。抽出された新たな部分画像とテンプレート画像11の相関値ｒが算出される（ステップ35）。
【００５０】
相関演算領域Ｓの移動が終了してエンドポイントに達すると，算出された多数の相関値ｒを格納した二次元配列テーブルが作成される（ステップ36でYES，ステップ38）。二次元配列テーブルにおける多数の相関値ｒの配列（行方向および列方向）は，上述した相関演算領域Ｓの真性錠剤画像10における位置に対応する。
【００５１】
上述した二次元配列テーブルに格納された多数の相関値ｒを輝度値（濃度値）として用いた相関値画像（相関値ｒ（＝輝度値）に応じた明るさを持つ多数の画素から構成される画像）（輝度画像）を表すデータが作成される（ステップ39）。上述したように，相関値ｒは−１〜＋１の範囲の数値を持つ。たとえば，二次元配列テーブルに格納されている多数の相関値ｒのうちの最も小さい値の相関値ｒを輝度値０に対応させ，最も大きな値の相関値ｒを輝度値255に対応させることで，256段階の明るさによって相関値画像は作成される。もっとも，上述した二次元配列テーブルに格納する相関値ｒをあらかじめ８ビット（０〜255）のデータによって表現しておけば，二次元配列テーブルをそのまま相関値画像データとして用いることもできる。
【００５２】
カウンタｎが所定の繰返し数Ｎに達しているかどうかが判断される（ステップ40）。所定の繰返し数Ｎに達していない場合（ステップ40でNO），カウンタｎがインクリメントされ（ステップ41），作成された相関値画像を処理対象の画像として，相関演算領域Ｓのスキャン（部分画像の抽出）（ステップ33，ステップ34），相関演算領域Ｓ内の部分画像とテンプレート画像の相関値の算出（ステップ35），二次元配列テーブルの作成（ステップ38），および相関値画像の生成が繰返される（ステップ39）。たとえば繰返し数Ｎ＝４であれば，上述した処理が４回繰り返される。
【００５３】
図１２は真性錠剤画像10を，図１３は図１２に示す真性錠剤画像10に対して上述した正規化相関演算を１回経ることで作成された相関値画像10ａを，図１４は上述した正規化相関演算を４回経ることで得られた相関値画像10ｂを示している。正規化相関演算を複数回繰り返すことで，相関値ｒ（＝輝度値）が次第に強調されていき，強調された相関値ｒに対応する箇所の画素の輝度（明るさ）が強調された相関値画像10ｂが作成される。
【００５４】
図４を参照して，作成された相関値画像が用いられて所定閾値以上の輝度値を持つ画素の場所（座標）が，真性錠剤画像10における特徴点に決定されて抽出される（ステップ42）。一般には複数の特徴点が抽出される。
【００５５】
図１５は上述した相関値画像10ｂ（図１４参照）の一部拡大画像10ｂ１を示している。特徴点抽出処理（ステップ42）において，所定閾値以上の輝度を持つ複数の画素が集合（隣接）している場合にはその集合画素に一つの特徴点（座標）を対応付けてもよい。この場合には，隣接している所定閾値以上の輝度を持つ複数の画素がグルーピングされる。図１５には３つのグルーピングされた集合画素領域が示されており，そのうちの一つが符号Ｇ１で示されている。たとえば，集合画素領域Ｇ１の重心ｇ１の座標が集合画素領域Ｇ１についての特徴点として扱われる。重心に代えて，集合画素領域Ｇ１の外接矩形または内接矩形の中心の座標を集合画素領域Ｇ１の特徴点としてもよい。
【００５６】
抽出された複数の特徴点（座標）に，真性錠剤画像ＩＤおよび画像データが関連付けられて，これにより真性錠剤画像ＩＤ，特徴点および画像データを含む真性錠剤識別データ３Ａ（図２）が作成される。作成された真性錠剤識別データ３Ａは上述したように記憶装置３に記憶される（ステップ43）。同様の処理を多数の真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれについて実行することで，真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれ真性錠剤識別データ３Ａが作成されて記憶装置３に登録される。
【００５７】
なお，上述した複数種類のテンプレート画像11，11ａ〜ｅのうちの複数（たとえば２つ）のテンプレート画像のそれぞれを用いて相関値ｒを算出し，上述した処理と同様にして特徴点を抽出するようにしてもよい。一の真性錠剤画像に対して抽出される特徴点を増やすことができる。また，一種類のテンプレート画像（たとえばテンプレート画像11）を用いる場合でも，算出される相関値ｒの符号（−または＋）のそれぞれを区別して取扱うことで，一の真性錠剤画像に対して抽出される特徴点を増加させることができる。
【００５８】
図１６は照合判定システムの全体的構成を示すブロック図である。
【００５９】
照合判定システムは，持ち込まれた錠剤４Ｄが真性錠剤であるか真性錠剤ではないか（偽造錠剤であるか）を，上述した錠剤登録システムの記憶装置３に記憶された真性錠剤識別データ３Ａを用いて照合しかつ判定するシステムである。
【００６０】
照合判定システムは，照合判定装置６，撮像装置５および記憶装置３を備える。照合判定装置６も，上述した登録装置２と同様に，ＣＰＵ，メモリ，通信装置等を備えるコンピュータシステムであり，コンピュータシステムを照合判定装置６として機能させるプログラムを実行することによってコンピュータシステムが照合判定システムを構成する照合判定装置６として機能する。記憶装置３は，この実施例では上述した錠剤登録システムを構成する記憶装置３と同一の記憶装置として示されている。たとえば，照合判定システムを構成する照合判定装置６に，ネットワーク（インターネットなど）を介して錠剤登録システムの記憶装置３を接続することによって，照合判定システムに錠剤登録システムの記憶装置３を含ませることができる。もっとも，錠剤登録システムの記憶装置３に記憶されている真性錠剤識別データ３Ａを，照合判定システムが備える記憶装置にダウンロード（コピー）して記憶させてもよい。
【００６１】
図１７〜図１９は照合判定システムの照合判定装置６の動作を示すもので，錠剤４Ｄが真性品であるか真性品でないか（偽造品であるか）を判定する（真贋判定する）処理の流れを示している。
【００６２】
照合判定システムでは，以下の２段階の判定処理が行われる。
【００６３】
第１の判定処理は，錠剤登録システムにおいてあらかじめ記憶装置３に記憶される多数の真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...のそれぞれについての真性錠剤識別データ３Ａに含まれる特徴点（図２参照）を用いて，照合判定システムの撮像装置５によって撮像されて出力される，真贋判定対象の錠剤４Ｄの画像に類似する画像が錠剤登録システムの撮像装置２によって真性錠剤４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３，...を撮像することによって得られた真性錠剤画像の中に存在するかどうかを判定する処理である。
【００６４】
第２の判定処理は，第１の判定処理において真贋判定対象の錠剤４Ｄの画像に類似する画像が真性錠剤画像の中に存在することが判定された場合に，錠剤４Ｄの画像と，これに類似すると判断された真性錠剤画像の相関値を算出し，算出された相関値が所定の閾値よりも高い場合に，錠剤４Ｄの画像と同一の画像が複数の真性錠剤画像の中に含まれている，すなわち錠剤４Ｄは真性錠剤であると判定する処理である。
【００６５】
以下，図１７〜図１９のフローチャートに沿って上述の第１の判定処理および第２の判定処理を詳細に説明する。はじめに真贋判定対象の錠剤４Ｄが撮像装置５によって撮像され，撮像装置５から錠剤４Ｄを表す画像（以下，照合画像20という）を表すデータが出力される。照合画像20を表すデータが照合判定装置６に入力する（ステップ51）。
【００６６】
照合画像20に対して，上述した錠剤登録システムの登録装置１と同じ処理が行われて，照合画像20の特徴点（座標）（図２参照）が抽出される（ステップ52）。照合画像20についても一般には複数の特徴点が抽出される。錠剤登録システムにおいて抽出される特徴点に対応する特徴点を抽出するために，錠剤登録システムにおいて実行される正規化相関演算のアルゴリズムと同一のアルゴリズムの正規化相関演算が照合判定システムにおいても実行され，錠剤登録システムにおいて用いられるテンプレート画像と同一のテンプレート画像が照合判定システムにおいても用いられる。
【００６７】
カウンタｉが初期化され（ｉ＝１），真性錠剤画像ｉについての複数の特徴点（座標）が記憶装置３から読み出される（ステップ53，54）。
【００６８】
記憶装置３から読み出された真性錠剤画像ｉの複数の特徴点と，照合画像20について抽出された複数の特徴点とが用いられて，真性錠剤画像ｉと照合画像20との間の類似度が算出される（ステップ55）。複数の特徴点の位置（座標）を利用した２つの画像の類似度の算出には，たとえばジオメトリックハッシング法を用いることができる。ジオメトリックハッシング法では，複数の特徴点（座標）によって規定される幾何学的特性（平行移動，拡大（縮小）および回転に不変の幾何学的構造表現）を用いて，２つの対象モデル（ここでは真性錠剤画像ｉと照合画像20）の類似度が数値によって表される。ジオメトリックハッシング法に代えてＬＬＨＡ法（Locally Likely Arrangement Hashing）を用いてもよい。ＬＬＨＡ法によっても２つの画像のそれぞれの複数の特徴点（座標）の幾何学的特性に基づいて２つの画像の類似度を表す数値が算出される。ジオメトリックハッシングおよびＬＬＨＡでは，その類似度算出過程において真性錠剤画像ｉと照合画像20の位置ずれ関係，拡大（縮小）関係および回転角度関係も検出される。すなわち，ジオメトリックハッシングおよびＬＬＨＡでは真性錠剤画像ｉの複数の特徴点とこれに対応する照合画像20の複数の特徴点とのずれ量が求められて，これにより真性錠剤画像ｉと照合画像20の相対的なズレを解消するための位置合わせパラメータ（移動パラメータ，拡大／縮小パラメータ，回転パラメータ）も，類似度とともに算出される。
【００６９】
算出された類似度が所定の閾値以上であるかどうかが判断される（ステップ56）。真性錠剤画像ｉと照合画像20の類似度が所定の閾値未満であれば（ステップ56でNO），その真性錠剤画像ｉは照合画像20と似ていない（異なる）と判断され，カウンタｉがインクリメントされる（ステップ56でNO，ステップ57）。記憶装置３に記憶されている次の真性錠剤画像ｉの特徴点（座標）が読み出され，上述した類似度が再度算出される（ステップ54，55）。
【００７０】
真性錠剤画像ｉと照合画像20の類似度が所定の閾値以上である場合（ステップ56でYES），その真性錠剤画像ｉの真性錠剤画像ＩＤ（図２参照）が照合判定装置６のメモリに一時的に記憶される（ステップ58）。
【００７１】
カウンタｉが記憶装置３に記憶されている真性錠剤識別データ３Ａの全データ数Ｍと一致しているかどうか，すなわち，すべての真性錠剤画像ｉと照合画像20の類似度の算出を終えたかどうかが判断される（ステップ59）。類似度算出が行われていない真性錠剤画像ｉが存在する場合には，カウンタｉがインクリメントされて（ステップ59でNO，ステップ57），次の真性錠剤画像ｉの特徴点と照合画像20の特徴点とを用いた類似度算出が行われる（ステップ55）。
【００７２】
上述したように，ステップ58において，照合画像20との間の類似度が所定の閾値以上であった真性錠剤画像ｉの真性錠剤画像ＩＤが順次メモリに記憶される。すべての真性錠剤画像ｉと照合画像20の類似度の算出を終えると（ステップ59でYES），第２の判定処理に進む。ここでは，複数の真性錠剤画像ＩＤがステップ58でメモリに記憶された場合，すなわち照合画像20に類似する複数（Ｊ個）の真性錠剤画像（以下，類似真性錠剤画像ｊという）が見つかった場合を説明する。複数の類似真性錠剤画像ｊ（ｊ＝１，２，．．．Ｊ）のそれぞれについて，以下の第２の判定処理が行われる。
【００７３】
はじめにカウンタｊが初期化され（ｊ＝１），複数の類似真性錠剤画像ｊのうちの１つについての画像データが記憶装置３から読み出される（ステップ60，61）。
【００７４】
上述した類似度算出（ステップ55）において検出される位置ずれ関係，拡大／縮小関係および回転角度関係（位置合わせパラメータ（移動パラメータ，拡大／縮小パラメータ，回転パラメータ））にしたがって，照合画像20が位置（平行）移動，拡大または縮小，回転させられ，これによって類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の位置合わせ（ずれ補正）が行われる（ステップ62）。照合画像20に代えて類似真性錠剤画像ｊを位置合わせしてもよい。
【００７５】
正規化相関演算に進む（ステップ63〜65）。ここで実行される正規化相関演算では，上述したテンプレート画像（局所フィルタ）11（図６）は用いられず，類似真性錠剤画像ｊと照合画像20とが用いられる。図２０に示すように，照合画像20と，複数の類似真性錠剤画像（図２０には３つの類似真性錠剤画像10Ａ，10Ｂ，10Ｃを示す）のそれぞれの相関値ｒが，以下に説明するように算出されることになる。
【００７６】
図２１を参照して，図２１は，類似真性錠剤画像10Ａと照合画像20の正規化相関演算の様子を示している。類似真性錠剤画像10Ａと照合画像20のそれぞれに相関演算領域（ウインドウ）Ｓ１，Ｓ２が設定され，相関演算領域Ｓ１，Ｓ２内の部分画像10Ｐ，20Ｐがそれぞれ抽出される。抽出された部分画像10Ｐ，20Ｐ同士で正規化相関演算が行われる。正規化相関演算には，上述したＮＣＣ，ＺＮＣＣなどの既知のアルゴリズムのうちのいずれかを用いることができる。
【００７７】
図１８に戻って，相関演算領域Ｓ１，Ｓ２が類似真性錠剤画像10Ａと照合画像20のそれぞれにおいてスタートポイントに移動させられる（ステップ63）。正規化相関演算領域Ｓ１，Ｓ２内の部分画像10Ｐ，20Ｐが抽出される（ステップ64）。類似真性錠剤画像10Ａの相関演算領域Ｓ１内の部分画像10Ｐと，照合画像20の相関演算領域Ｓ２内の部分画像20Ｐの相関値が算出される（ステップ65）。
【００７８】
相関演算領域Ｓ１，Ｓ２がエンドポイントに位置しているかどうかが判断される（ステップ66）。エンドポイントに達していない場合（ステップ66でNO），相関演算領域Ｓ１，Ｓ２が水平移動または垂直移動し（ステップ67），再び部分画像同士の相関値が算出される（ステップ64，65）。
【００７９】
エンドポイントに達すると，カウンタｊがインクリメントされて，次の類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値の算出に進む（ステップ66でYES，ステップ68でNO，ステップ69，ステップ61〜65）。
【００８０】
すべての類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値ｒの算出を終えると（ステップ68でYES），複数の類似真性錠剤画像ｊと照合画像20との間でそれぞれ算出された多数の相関値の平均値が算出され（ステップ71），そのうち最も値の大きな平均相関値が所定の閾値以上であるかが判断される（ステップ72）。最も値の大きな平均相関値が所定の閾値以上である場合，その最も値の大きな平均相関値の算出に用いられた類似真性錠剤画像（たとえば図２０に示す類似真性錠剤画像10Ｂ）は照合画像20と同じであると判断され，この場合照合画像20の撮像に用いられた真贋判定対象の錠剤４Ｄは真性錠剤であると判定される（ステップ72でYES，ステップ73）。たとえば，錠剤４Ｄが真性品である旨を示す判定結果が照合判定装置６に接続された表示装置の表示画面上に表示される。
【００８１】
最も値の大きな平均相関値が所定の閾値未満であれば，記憶装置３に記憶されている多数の真性錠剤画像のうち照合画像20に最も似ている真性錠剤画像が照合画像20と同じでないと判断され，照合画像20と同一の真性錠剤画像は記憶装置３に記憶されていず，したがって撮像に用いられた真贋判定対象の錠剤４Ｄは真性錠剤でない（偽造錠剤である）と判定される（ステップ72でNO，ステップ74）。たとえば錠剤４Ｄが偽造品である旨の警告が，照合判定装置６に接続された表示装置の表示画面に表示される。
【００８２】
上述した実施例では，類似真性錠剤画像ｊの全体と照合画像20の全体を用いて，類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値（平均相関値）を算出する例（すなわち全体パターン照合）を説明したが，類似真性錠剤画像ｊについての特徴点（図２参照）を利用して，類似真性錠剤画像ｊの特徴点を含む部分画像のみを，類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値の算出に用いてもよい（部分パターン照合）。この場合，相関値は，たとえば類似真性錠剤画像ｊの特徴点を中心とする部分画像とこれに対応する位置の照合画像20の部分画像との間でのみ算出される。特徴点は類似真性錠剤画像ｊの特徴が顕著に表れている場所であるから，類似真性錠剤画像ｊの特徴点を中心とする部分画像は，類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値の算出に適する部分画像と言える。類似真性錠剤画像ｊの特徴点を中心とする部分画像とこれに対応する位置の照合画像20の部分画像との間でのみ相関値を算出することで，相関値算出の精度をほとんど犠牲にすることなく，類似真性錠剤画像ｊと照合画像20の相関値の算出の時間を短くすることができる。この場合には，記憶装置３の真性錠剤識別データ３Ａに，真性錠剤の全体を表す画像データでなく，特徴点を中心とする部分画像を表すデータのみを記憶させておいてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１  登録装置（相関値算出手段，特徴点抽出手段，二次元配列データ作成手段）
２，５  撮像装置
３  記憶装置
３Ａ  真性錠剤識別データ
４Ｔ１，４Ｔ２，４Ｔ３  真性錠剤（真性品）
４Ｄ  錠剤（真贋判定品）
６  照合判定装置（相関値算出手段，特徴点抽出手段，類似度算出手段，位置合わせ手段）
10，10Ａ，10Ｂ，10Ｃ  真性錠剤画像
10ａ，10ｂ  相関値画像
11，11ａ，11ｂ，11ｃ，11ｄ，11ｄ，11ｅ  テンプレート画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図６】
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【図７】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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