(57)【要約】【課題】円盤形の被検体がメダルや硬貨等の金属製品であっても、精度良く真偽判定を行うことが可能な判別装置、判別プログラムおよび判別方法の提供。【解決手段】円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段１０と、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段１１と、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段１２と、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段１３とを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段と、
前記エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段と、
前記二値化処理された二値化画像から前記円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段と
を含む判別装置。
【請求項２】
前記特徴量は、前記二値化画像の白画素または黒画素を抽出し、抽出された画素のピクセル数を積算した値である請求項１記載の判別装置。
【請求項３】
前記基準データは、前記円盤形の被検体に対応する磨耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像から前記エッジ検出手段によりエッジ検出を行い、前記二値化処理手段により二値化処理し、前記特徴量算出手段により前記真正サンプルの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出したものであり、
前記判別手段は、前記複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい前記同心円状の領域については判定時の重みを小さくして前記真偽判定を行うものである請求項１または２に記載の判別装置。
【請求項４】
円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段と、
前記エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段と、
前記二値化処理された二値化画像から前記円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段と
してコンピュータを機能させるための判別プログラム。
【請求項５】
コンピュータが、
円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うこと、
前記エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理すること、
前記二値化処理された二値化画像から前記円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出すること、
前記特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行うこと
を含む判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メダルや硬貨等の円盤形の被検体の真偽を判定する判別装置、判別プログラムおよび判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
メダルや硬貨等の円盤形の被検体を識別する識別装置として、例えば特許文献１には、円盤形の被検体の二値画像に対する所定の同心円を構成する画素を特定し、各同心円の画素から被検体の回転位置に依存しない複数の特徴データを得て、この被検体の特徴データと被検体の各種類に対する標準データとを比較することにより被検体を認識する円盤形検体認識システムが開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、円形の輪郭を持つ平面上に模様がある未知の種類の被識別物体の模様面を撮像しＡ／Ｄ変換して、その濃淡画像を記憶し、この濃淡画像を所定のしきい値で二値化してなる二値化画像から、硬貨の回転に無関係の同心円パターンを切り出し、予め記憶した基準硬貨の同心円パターンの平均値等を用いて類似度を求めて識別する画像パターン識別装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献３には、識別対象メダルの画素において、それぞれ複数の画素からなる複数の領域（メダルの中心を中心とする複数の同心円状の領域）ごとに平均輝度を算出し、算出された平均輝度を含む判定対象データを出力し、正規のメダル画像において複数の領域ごとに予め算出された平均輝度を含む比較用データと比較して、識別対象メダルが正規のメダルであるか否かを判定するメダル識別装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献４には、コイン画像を複数の円環状または円状の領域の部分画像に分割し、各部分画像に基づいて濃度ヒストグラムを生成し、各濃度ヒストグラムからピーク位置等の特徴量を抽出し、予め登録されているマスターコインの特徴量と照合することにより、コインの真偽を判定するコイン判別装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４４３１６９０号公報
【特許文献２】特開平９−３０５７６８号公報
【特許文献３】特開２０１３−２１８６５０号公報
【特許文献４】特開２００６−２９３６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、メダルや硬貨等（以下、「メダル等」と称す。）のように、日常使用されている金属製品は、個体により摩耗具合が異なる。また、長年に渡って使用されるメダル等は、大きな傷や汚れがついているものもあり、非常に個体差が大きい。そのため、状態の良いメダル等の画像と単純に比較して真偽判定した場合、正規のメダル等であっても、エラー判定されてしまうことがある。例えば、特許文献１，２に記載のように単純に二値化した画像から特徴量を算出すると、メダル等のように個体差が大きな金属製品では特徴量のばらつきが大きくなってしまう。
【０００８】
一方、特許文献１〜４に記載のように、メダル等を複数の円環状または円状の領域に分割し、各分割領域において特徴量を算出した場合、メダル等の金属製品では同じ個体であっても向きの違いにより各領域別の特徴量に計測誤差を生じることがある。理論的には向きが異なっていても各領域別の特徴量は同じはずであるが、メダル等への照明の当たり方の問題等の理由により、実際には各領域別の特徴量に違いを生じることになる。
【０００９】
そのため、上記従来の方法では、理論上は正確に真偽判定できるはずであるが、実際には判定にばらつきがあり、期待するほど精度が良くないという問題がある。
そこで、本発明においては、円盤形の被検体がメダルや硬貨等の金属製品であっても、精度良く真偽判定を行うことが可能な判別装置、判別プログラムおよび判別方法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】
【００１０】
本発明の判別装置は、円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段と、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段と、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段とを含むものである。
【００１１】
また、本発明の判別方法は、コンピュータが、円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うこと、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理すること、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出すること、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行うことを含むことを特徴とする。
【００１２】
これらの発明によれば、円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うことにより、被検体の模様の縁部分のみが検出され、傷や汚れの部分が検出されにくくなるとともに、被検体への照明の当たり方の問題等による誤差が検出されにくくなるため、このエッジ検出されたエッジ画像を二値化処理して複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出して基準データと比較することにより、被検体の向きに関わらず、精度良く真偽判定を行うことが可能となる。
【００１３】
ここで、基準データは、円盤形の被検体に対応する磨耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像からエッジ検出手段によりエッジ検出を行い、二値化処理手段により二値化処理し、特徴量算出手段により真正サンプルの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出したものであり、判別手段は、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域については判定時の重みを小さくして真偽判定を行うものであることが望ましい。磨耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像から算出した場合、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域は真正サンプルの特徴が明確でない領域となるため、この真正サンプルの特徴が明確でない領域の重みを小さくすることにより、真正サンプルの特徴がより明確に現れている領域に比重を置いた真偽判定を行うことが可能となる。
【００１４】
また、本発明の判別プログラムは、円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段と、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段と、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段としてコンピュータを機能させるためのものである。この判別プログラムを実行したコンピュータによれば、上記本発明の判別装置と同様の作用、効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００１５】
（１）円盤形の被検体を撮像した濃淡画像のエッジ検出を行い、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理し、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出し、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う構成により、円盤形の被検体がメダルや硬貨等の金属製品であっても、精度良く真偽判定を行うことが可能となる。
【００１６】
（２）基準データが、円盤形の被検体に対応する磨耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像からエッジ検出手段によりエッジ検出を行い、二値化処理手段により二値化処理し、特徴量算出手段により真正サンプルの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出したものであり、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域については判定時の重みを小さくして真偽判定を行う構成により、真正サンプルの特徴がより明確に現れている領域に比重を置いてより精度良く真偽判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態における判別装置の概略構成図である。
【図２】図１の判別装置の機能ブロック図である。
【図３】図１の判別装置による真偽判定のフロー図である。
【図４】被検体の中心を中心とする複数の同心円状の領域の例を示す説明図である。
【図５】領域ごとに算出した特徴量の例を示す図である。
【図６】摩耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像の例を示す図である。
【図７】（ａ）は元画像、（ｂ）は前処理後画像、（ｃ）はぼかし処理後画像、（ｄ）は二値化処理後画像、（ｅ）は元画像に対して単純に二値化した画像をそれぞれ示す図である。
【図８】被検体画像の前処理の説明図である。
【図９】各画素の領域（エリア）の計算例を示す図である。
【図１０】真正サンプルの集合に関する特徴量を度数分布で表した場合のイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は本発明の実施の形態における判別装置の概略構成図である。
図１において、本発明の実施の形態における判別装置１は、円盤形の被検体Ｔが載置されるワークテーブル２と、ワークテーブル２を回転駆動する駆動装置としてのモーター３と、ワークテーブル２上を照明する照明装置としてのＬＥＤ照明４と、ワークテーブル２上の被検体を撮像する撮像装置としてのカメラ５と、モーター３のモーション制御およびカメラ５のシャッター制御ならびにカメラ５から入力された画像データの画像処理を行うＰＬＤ（プログラマブル・ロジック・デバイス）としてのＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）６と、ＦＰＧＡ６のレジスタ設定および被検体の真偽判定を行うプロセッサ７とから構成される。
【００１９】
ワークテーブル２は、連続的に真偽判定を行うために複数の被検体Ｔを載置するものである。モーター３は、ワークテーブル２上の被検体Ｔを１つずつカメラ５により撮像するために、ワークテーブル２を回転するものである。なお、ワークテーブル２上の複数の被検体Ｔを一度に撮像して処理する場合には、モーター３は不要である。また、ワークテーブル２はモーター３による回転搬送式の他、複数の被検体Ｔを直線状に搬送する直線搬送式としても良い。
【００２０】
図２は図１の判別装置１の機能ブロック図である。
図２に示すように、判別装置１は、被検体Ｔを撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うエッジ検出手段１０と、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理する二値化処理手段１１と、二値化処理された二値化画像から被検体Ｔの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出手段１２と、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う判別手段１３と、基準データを記憶する記憶手段１４として機能する。なお、本実施形態においては、エッジ検出手段１０、二値化処理手段１１および特徴量算出手段１２は、処理の高速化を目的とするために前述のＦＰＧＡ６により構成され、判別手段１３は、プロセッサ５により構成されているが、これらはコンピュータ上で動作させる判別プログラムにより構成しても良い。
【００２１】
エッジ検出手段１０は、カメラ５により撮像された被検体Ｔの濃淡画像からエッジ検出を行うものである。本実施形態においては、エッジ検出手段１０は、キャニー法のアルゴリズムに基づき、各画素のエッジの勾配強度と向きを算出し、被検体Ｔのエッジを検出する。エッジの勾配強度と向きは、水平方向微分と垂直方向微分の結果により算出する。また、エッジ検出手段１０は、エッジの勾配強度と向きの算出後、エッジの細線化処理を行う。
【００２２】
二値化処理手段１１は、被検体Ｔのエッジ検出後のエッジ画像の各画素をしきい値に基づいて白画素または黒画素に変換する。なお、しきい値の設定は、様々な手法により行うことができるが、本実施形態においては、エッジ検出後の各画素の勾配強度から算出される度数分布からしきい値となる画素の値を設定する。
【００２３】
特徴量算出手段１２は、二値化処理された二値化画像から被検体Ｔの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する。図４は被検体Ｔの中心を中心とする複数の同心円状の領域（エリア）１〜Ｎ（Ｎは任意の整数）の例を示している。被検体Ｔの各画素がどの領域に該当するかは、例えば次式に基づいて計算する。なお、領域の設定方法は、状況に応じて柔軟に設定することも可能である。
【００２４】
【数１】
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ここで、ｘ：演算対象画素のｘ座標、ｙ：演算対象画素のｙ座標、ｘcen：被検体Ｔ中心のｘ座標、ｙcen：被検体Ｔ中心のｙ座標、ｒ：被検体Ｔの半径（画素数）、Ｎ：設定する領域数、Ａｒｅａ（ｘ，ｙ）：画素（ｘ，ｙ）の領域である。
【００２５】
なお、本実施形態においては、特徴量として、各領域の白画素または黒画素を抽出し、抽出された画素のピクセル数を積算した値を採用している。図５は領域ごとに算出した特徴量の例を示している。
【００２６】
判別手段１３は、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う。基準データは、予め円盤形の被検体に対応する摩耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像からエッジ検出手段１０によりエッジ検出を行い、二値化処理手段１１により二値化処理し、特徴量算出手段１２により真正サンプルの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出して作成し、記憶手段１４に記憶しておく。図６は摩耗具合が異なる複数の円盤形の真正サンプルを撮像した濃淡画像の例を示している。図６に示すように、真正サンプルの撮像は、それぞれの模様の向きを特定の位置に合わせることなく行うことが可能である。また、本実施形態においては、判別手段１３は、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域については判定時に重みを小さくして真偽判定を行う。
【００２７】
次に、上記構成の判別装置１による真偽判定手順について説明する。図３は図１の判別装置１による真偽判定のフロー図である。
【００２８】
（ステップＳ１）画像入力
ワークテーブル２上の被検体Ｔをカメラ５により撮像し、濃淡画像を取得する。濃淡画像は、８ビットでグレースケール化された輝度値（０〜２５５）を持つ。それ以外の形式で画像データが入力される場合は、グレースケール形式に画像データを変換する。なお、以下では、被検体Ｔとして、図７（ａ）に示すような表面に文字や図柄等の模様が施されたメダルを例に説明する。
【００２９】
（ステップＳ２）被検体中心座標抽出
エッジ検出手段１０は、エッジ検出に先駆けて、被検体Ｔの中心座標を抽出する。撮影された被検体Ｔの画像は、被検体Ｔ本体部分と背景部分から構成される。ここでは、被検体Ｔの端部を抽出して、被検体Ｔの中心座標を算出する。なお、本実施形態における判別装置１では、予め被検体Ｔの中心が決められた位置に来るようにモーター３を制御しており、被検体Ｔの中心座標が事前に分かっているため、本ステップは不要である。
【００３０】
（ステップＳ３）前処理
エッジ検出手段１０は、被検体Ｔの表面の個体差を軽減するため、必要に応じて前処理を行う。前処理は、例えば、被検体Ｔの画像の各画素の輝度値を調べて、図８に示すように度数分布表を作成し、ある一定の輝度値内で最も画素数が多い輝度値が、ターゲットとなる輝度値となるような変換を各画素に行う。図７（ａ）は元画像の例を、図７（ｂ）は前処理後画像の例を示している。
【００３１】
（ステップＳ４）ぼかし処理
エッジ検出手段１０は、エッジ検出の際に、模様の縁部分を効果的に検出し、傷や汚れの部分をできる限り検出しないように、ぼかし処理を行う。ぼかし処理には、例えばガウシアンフィルタを用いる。図７（ｃ）はぼかし処理後画像の例を示している。
【００３２】
（ステップＳ５）エッジ検出処理
エッジ検出手段１０は、図７（ｃ）に示すぼかし処理後画像からエッジ検出を行う。なお、前述のように、本実施形態においてはキャニー法のアルゴリズムに基づいてエッジ検出を行うが、他のアルゴリズムによってエッジ検出を行うことも可能である。
【００３３】
（ステップＳ６）しきい値算出
二値化処理手段１１は、二値化処理時に用いるしきい値を算出する。
【００３４】
（ステップＳ７）二値化処理
二値化処理手段１１は、エッジ画像の各画素をしきい値に基づいて白画素または黒画素に変換する。図７（ｄ）は二値化処理後画像を示している。なお、比較例として、図７（ｅ）に元画像に対して単純に二値化した画像を示す。図７（ｄ）に示す本実施形態における二値化処理後画像では、円盤形の被検体Ｔを撮像した濃淡画像のエッジ検出を行うことにより、被検体Ｔの模様の縁部分のみが検出されるため、円盤形の被検体Ｔがメダルや硬貨等の金属製品であっても傷や汚れの部分が検出されにくくなるとともに、被検体Ｔへの照明の当たり方の問題等による誤差が検出されにくくなる。一方、図７（ｅ）に示すような元画像に対して単純に二値化した画像では模様の中に傷や汚れがあったり、被検体Ｔへの照明の当たり方によっては模様が見えなかったり一部欠落したりするため、誤差が大きくなる。
【００３５】
（ステップＳ８）特徴量算出
特徴量算出手段１２は、二値化処理された二値化画像から被検体Ｔの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出する。図９は各画素の領域（エリア）の計算例を示している。なお、演算結果がエリア数を上回った場合は、被検体Ｔの領域の外側であると判断し、判定対象外の画素とする。そして、前述のように、特徴量算出手段１２は、特徴量として、各領域の白画素または黒画素を抽出し、抽出された画素のピクセル数を積算する（図５参照。）
【００３６】
（ステップＳ９）判別処理
判別手段１３は、特徴量を記憶手段１４に記憶された基準データと比較することにより真偽判定を行う。このとき、判別手段１３は、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域については判定時の重みを小さくして真偽判定を行う。図１０は真正サンプルの集合に関する特徴量を度数分布で表した場合のイメージ図である。
【００３７】
図１０（ａ）に示すように、複数の真正サンプル（メダル）間において特徴量のばらつき（標準偏差）が相対的に小さい領域については、個体差が小さいため、判定時の重みを大きく設定し、特徴量のばらつき（標準偏差）が相対的に大きい領域については、個体差が大きいため、判定時の重みを小さく設定する。これにより、真正サンプルの特徴がより明確に現れている領域に比重を置いてより真偽判定を行うことが可能となる。
【００３８】
以上のように、本実施形態における判別装置１では、円盤形の被検体Ｔを撮像した濃淡画像のエッジ検出を行い、エッジ検出されたエッジ画像を二値化処理し、二値化処理された二値化画像から円盤形の被検体Ｔの中心を中心とする複数の同心円状の領域についてそれぞれの特徴量を算出し、特徴量を基準データと比較することにより真偽判定を行う構成により、円盤形の被検体Ｔがメダルや硬貨等の金属製品であっても、精度良く真偽判定を行うことが可能である。
【００３９】
また、本実施形態における判別装置１では、基準データが、磨耗具合が異なる複数の真正サンプルを撮像してそれぞれ特徴量を算出したものであり、複数の真正サンプルの特徴量のばらつきが相対的に大きい同心円状の領域については重みを小さくして真偽判定を行うため、真正サンプルの特徴がより明確に現れている領域に比重を置いてより精度良く真偽判定を行うことが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、円盤形の被検体の真偽を判定する判別装置、判別プログラムおよび判別方法として有用であり、特に円盤状の被検体がメダルや硬貨等の金属製品の真偽を判定するものとして好適である。
【符号の説明】
【００４１】
１  判別装置
２  ワークテーブル
３  モーター
４  ＬＥＤ照明
５  カメラ
６  ＦＰＧＡ
７  プロセッサ
１０  エッジ検出手段
１１  二値化処理手段
１２  特徴量算出手段
１３  判別手段
１４  記憶手段
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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