(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別装置であって、
個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶する記憶手段と、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとする影除去手段と、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出する対象物特徴点抽出手段と、
前記対象物特徴点抽出手段により抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。
【請求項２】
前記影除去手段は、光源位置が異なる２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去するか、或いは、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去することを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記影除去手段が、２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する場合において、比較する２枚の撮影画像の組み合わせを変えて差分領域の抽出を複数回繰り返して行い、抽出された各差分領域の和集合を影として除去することを特徴とする請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項４】
前記影除去手段が、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去する場合において、前記閾値は、対象画像全体の彩度の平均値を含む所定の数式から決定されることを特徴とする請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項５】
基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別方法であって、
個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、
抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、
を含むことを特徴とする個体識別方法。
【請求項６】
コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品について、個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、
抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の表面に付したタガントに基づいて個体識別する個体識別装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、工業製品や商品パッケージ等には製造番号が付与され、製造管理や物流管理に利用されている。製造番号は物品の所定位置に文字或いはバーコード等の符号として印字される。また、証明書等の公的証書や商品券等の有価証券に対し、偽造防止や真正性認証を目的としてシリアルナンバーが印字されている。しかし、製造管理や物流管理を目的として個体識別のための製造番号を付与する場合は、明確に視認或いは機械識別を行うことを目的としているため、明示的に印字されることが多く、特にバーコードや２次元コードの形式で付与される場合は本来の製品等の意匠性を損なうことがあった。また、偽造防止を目的とした場合、文字やバーコード等の印字は容易に偽造・変造される恐れがあり、その効果は不十分であった。
【０００３】
また近年では、個体識別の手段として、ＩＣタグを用いて個別ＩＤを付与する方法が提案されている。ＩＣタグは書換え困難かつユニークなＩＤを各々付与することができ、非接触で読取可能なことから製品等の基材裏面、もしくは内部にＩＣタグを設けることにより個体識別が可能となる。しかし、ＩＣタグは単価が高く普及しにくいという問題があった。
【０００４】
これらの問題に対し、クレジットカードや有価証券類の一部にホログラムや回折格子などの光回折構造（以下、単にホログラムともいう。）を形成し、偽造を防止することが知られている。
また、特許文献１のラベルのように、透明プラスチック基材の片面に、少なくとも、光回折構造形成層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルの粘着剤層または光回折構造形成層に微小細粒を混入することによって、真偽判別要素であるホログラムとタガント（追跡用添加物）としての微小細粒を存在させ、偽造防止を図るものや、特許文献２のラベルのように、透明プラスチック基材の片側に、少なくとも、光回折構造層、反射材料層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルのいずれかの層間の一部領域に感温変色材料層を形成するとともに、反射材料層に、光回折構造層より低屈折率の金属材料を形成し、粘着剤層に光学的に検知可能な物質を混入して、偽造防止を図るものが提案されている。そして、上述の微小細粒が、例えば、白色光や紫外線または赤外線を照射することによってある波長範囲で蛍光などの光を放射する特性を有するものを採用した場合は、偽造判定を行う際に微小細粒をルーペ等で拡大し、放射光の特性を確認することで真偽判定を行っていた。
【０００５】
更に、特許文献３では、上述のようなホログラムやタガントを用いず、個体そのものの表面の特徴を解析することで、真偽を判定する技術について記載されている。特許文献３には、例えば、個体の表面の特徴量として紙の透明度（紙を形成する繊維質材料の絡み具合等に起因する明暗パターン）をスキャナ等で読み取って、真の個体の表面特徴と判定対象の個体の表面特徴とをパターン比較することや、比較領域を移動させながら相関値を演算することや、相関値の最大値のノーマライズド・スコアを算出し、真偽を判定すること等が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２６１９６７号公報
【特許文献２】特開２００８−２８１９１２号公報
【特許文献３】特許第４１０３８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示されるラベルでは、ホログラムやタガント、或いは感温変色材料等を組み合わせることにより偽造困難としているが、ホログラム、タガント、及び感温変色材料等の存在や層構造まで解析され、模倣された場合には真偽判定が難しくなる恐れがあった。また、特許文献３の手法は、個体表面がランダムな特徴を有する場合に適用可能なものであり、個体表面の特徴が少ないものには適用できなかった。また、真偽判定の精度を向上するためには原本の紙質を特殊なものとしたり、表面に特殊な加工を施したりする必要があるため製造コスト増大につながる恐れがあった。そのため、物品に容易に付与できるが、個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を行えるようにすることが望まれている。特に、精度良く個体識別等を行うためには、固有の特徴をより正確に抽出する必要がある。例えば、タガントと基材との間を光が散乱することによりタガントの影が生じる場合がある。このような場合、タガント分布位置を読み取る際に誤認識してしまうことがある。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、タガントが付与された物品を識別する際に、タガントの影による分布位置の誤認識を防ぎ、精度良く特徴点抽出を行うことが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム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】
【０００９】
前述した課題を解決するため第１の発明は、基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別装置であって、個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶する記憶手段と、識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとする影除去手段と、前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出する対象物特徴点抽出手段と、前記対象物特徴点抽出手段により抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、を備えることを特徴とする個体識別装置である。
【００１０】
第２の発明は、基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別方法であって、個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、を含むことを特徴とする個体識別方法である。
【００１１】
第１の発明の個体識別装置、及び第２の発明の個体識別方法によれば、物品を個体識別するために、基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報を基準特徴点データとして抽出し、記憶しておく。また、対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、これを対象物データとし、対象物データからタガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出し、抽出された対象物特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。
【００１２】
これにより、タガントが付与された物品を識別する際に、タガントの影による分布位置の誤認識を防ぎ、精度良く特徴点抽出を行うことができる。
【００１３】
また、前記影除去手段は、光源位置が異なる２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去するか、或いは、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去することが望ましい。
【００１４】
光源位置が異なる２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する場合には、タガントと影とをより明確に区別できるため、影の検出精度が向上し、ひいては特徴点抽出の精度が向上する。一方、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去するには、タガントの影のみならず、撮影時のゴミや汚れ、ノイズ等を除去することも可能となる。
【００１５】
更に、前記影除去手段が、２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する場合において、比較する２枚の撮影画像の組み合わせを変えて差分領域の抽出を複数回繰り返して行い、抽出された各差分領域の和集合を影として除去することが望ましい。
これにより、両画像で影となる領域が差分として認識されず、その結果、実際は影である部位が影として認識されず除去されないという問題を避けることができる。
【００１６】
また、前記影除去手段が、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去する場合において、前記閾値は、対象画像全体の彩度の平均値を含む所定の数式から決定されることが望ましい。
これにより、個体識別処理の都度、個々の撮影画像に適した閾値を決定できるため、実用的である。
【００１７】
第３の発明は、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品について、個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１８】
第３の発明により、コンピュータを第１の発明の個体識別装置として機能させることが可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、タガントが付与された物品を識別する際に、タガントの影による分布位置の誤認識を防ぎ、精度よく特徴点抽出を行うことが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明を適用する物品１について説明する図（第１の実施の形態）
【図２】反射性金属層３を有するタガント１２Ａ、１２Ｂの構造の例
【図３】誘電率の異なる多層薄膜４を有するタガント１２Ｃの構造の例
【図４】光回折構造体層５を有するタガント１２Ｄの構造の例
【図５】特定照射光に対し所定の反射光を放射する反射層６を有するタガント１２Ｅの構造の例
【図６】個体識別処理の手順を説明するフローチャート
【図７】撮影画像に含まれるタガント１２と影９について説明する図
【図８】タガント１２の影９について説明する図
【図９】本発明に係る個体識別装置１００のハードウエア構成図
【図１０】微細物質分布解析処理の流れを説明するフローチャート
【図１１】影除去処理（１）の流れを説明するフローチャート
【図１２】物品１と画像読取装置１０８と光源１１０との位置関係を説明する図
【図１３】物品１と画像読取装置１０８と光源１１０との位置関係を説明する図
【図１４】物品１と画像読取装置１０８と光源１１０との位置関係を説明する図
【図１５】影除去処理（２）の流れを説明するフローチャート
【図１６】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（絶対位置での比較の場合）の例
【図１７】基準物品及び対象物品と、読み取る画像データ（相対位置での比較の場合）の例
【図１８】特徴点データの相対位置情報の算出について説明する図
【図１９】基準画像データ及び対象物画像データから抽出された特徴点の例
【図２０】間引き処理を説明するフローチャート
【図２１】ノイズ除去処理を説明するフローチャート
【図２２】本発明を適用する物品８について説明する図（第２の実施の形態）
【図２３】所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したものが付され、かつ、所定の３次元形状を有するタガント８２の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２２】
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明を適用する物品１について説明する。
図１（ａ）は物品１の上面図、図１（ｂ）は図１（ａ）のＡ−Ａ線断面図である。
物品１は、その基材１０上にタガント（ｔａｇｇａｎｔ：追跡用添加物）分布層１１を有する。タガント分布層１１には、基材１０とは異なる反射性を有する微細物質（以下、タガントという）１２がランダムに複数配置されている。タガント分布層１１のタガント１２は、例えば、印刷インクに混入して基材１０に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品１の基材１０上に配置される。これにより各タガント１２はランダムな位置に配置される。
【００２３】
なお、図１では、物品１は基材１０及びタガント分布層１１のみを有するように図示しているが、タガント分布層１１の上面を更に透明プラスチック等で被覆し、タガント分布層１１を保護するようにしてもよい。また、基材１０としては、物品１の機能や性質、デザイン等に応じていかなる材料を利用してもよい。また、タガント分布層１１を形成する面は平面に限定されず、曲面であってもよいし、凹凸があってもよい。また、タガント分布層１１は、物品の表面の全部に設けられてもよいし、一部としてもよい。
【００２４】
次に、図２〜図５を参照して、タガント１２について説明する。図２〜図５は、様々な態様のタガント１２Ａ〜１２Ｅの断面図である。
タガント１２は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ（数μｍ〜数百μｍ程度）の微細な細粒である。
【００２５】
本発明では、タガント１２として、例えば、金属片や、図２に示すように反射性金属層３を有するもの、図３に示すように誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの、図４に示すように光回折構造体層５を有するもの、図５に示すように、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの等を採用することが好適である。
【００２６】
なお、図２〜図５のタガント１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，１２Ｅは、説明のために断面形状を円形として示しているが、本発明の第１の実施の形態では、これに限定されるものではなく、タガント１２の形状は任意としてよい。例えば、基材１２０とする材料を粉砕し、ランダムな形状となったものをタガント１２の基材１２０として用いるようにしてもよい。
【００２７】
図２のタガント１２Ａは、タガント１２の基材１２０の表面に反射性金属層３を形成したものである。
【００２８】
反射性金属層３を不透明層とする場合は、屈折率が小さい薄膜とすればよく、一般的に使用されるアルミニウムの他に、例えば、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、マグネシウム、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、チタン、亜鉛、インジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用する。
また、反射性金属層３を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。
【００２９】
反射性金属層３の形成は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって行なう。
反射性金属層３の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３０】
反射性金属層３はタガント１２Ａの基材１２０の表面の全部に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、記号、模様等やこれらの組み合わせからなる図案として、反射性金属層３を付与するようにしてもよい。
【００３１】
基材１２０には、例えば、ポリエチレンテレフタレート（ポリエステル），ポリ塩化ビニル、ポリカーボネート、ポリイミド、ポリアミド、セルローストリアセテート、ポリスチレン、アクリル、ポリプロピレン、ポリエチレンを使用すればよい。
【００３２】
また、図２（Ｂ）に示すタガント１２Ｂのように、反射性金属層３を透明な被覆層３１で覆い、保護するようにしてもよい。被覆層３１の材料は、ポリエチレン、ワックス、シリコン、ポリエステルフィルム等のプラスチックフィルム等が好適である。
【００３３】
タガント１２Ａ，１２Ｂのように反射性金属層３を有することにより、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペ（拡大鏡）による真偽判定が行いやすくなる。また、後述する微細物質分布解析処理（図１０）において、特徴点として抽出しやすくなる。
【００３４】
図３のタガント１２Ｃは、基材１２０の表面に誘電率の異なる薄膜を多層に形成したものである。例えば、天然雲母薄片（マイカフレーク）等の基材１２０に酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（パール顔料）や、合成アルミナフレーク、合成シリカフレーク、ホウ珪酸ガラスフレーク、酸化チタン被覆、合成マイカフレーク（酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、二酸化ケイ素、フッ素化合物等）等の基材１２０に、酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料（エフェクト顔料）等がタガント１２Ｃとして使用できる。
多層薄膜層４の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３５】
タガント１２Ｃは見る角度によって色が変化するため、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、後述する微細物質分布解析処理（図１０）において、特徴点として抽出しやすくなるという効果もある。
【００３６】
図４のタガント１２Ｄは、基材１２０の表面に光回折構造体層５を形成したものである。光回折構造体層５とは、ホログラムの微細凹凸が形成された層であるが、光回折構造体層５自体は、ホログラムの微細凹凸の形成が可能な種々の素材を用いて形成できる。例えば、ポリ塩化ビニル、アクリル樹脂、ポリスチレン、ポリカーボネートなどの透明な熱可塑性樹脂、或いは、不飽和ポリエステル、メラミン、エポキシ、ポリエステル（メタ）アクリレート、ウレタン（メタ）アクリレート、エポキシ（メタ）アクリレート、ポリエーテル（メタ）アクリレート、ポリオール（メタ）アクリレート、メラミン（メタ）アクリレート、トリアジン系アクリレート等の透明熱硬化性樹脂等を使用できる。更には、上述の熱可塑性樹脂と上述の熱硬化性樹脂とを混合して使用し、更に、ラジカル重合性不飽和基を有する熱成形性物質、或いは、これらにラジカル重合性不飽和単量体を加え電離放射線硬化性としたものなどを使用してもよい。
【００３７】
光回折構造体層５はタガント１２Ｄの全面に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。
また、光回折構造体層５を透明な被覆層（不図示）で覆い、保護するようにしてもよい。
【００３８】
光回折構造体５へのホログラムの微細凹凸の形成は、回折格子やホログラムの干渉縞が凹凸の形で記録された原版をプレス型として用い、基材に上述の樹脂を塗布用組成物として調製したものを、グラビアコート法、ロールコート法、バーコート法などの手段で塗布して塗膜を形成し、その上に上述の原版を重ねて加熱ロールなどの適宜手段によって両者を加熱圧着して行なうことができる。また、フォトポリマーを用いる場合は、基材上に、フォトポリマーを同様に塗布した後、上述の原版を重ねてレーザー光を照射することにより複製できる。
光回折構造体層５の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００３９】
また図４のタガント１２Ｄにおいて、ホログラムの微細凹凸の回折効率を高めるために、更に、反射性金属層を設けてもよい。その反射性金属層は、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、ゲルマニウム、アルミニウム、マグネシウム、アンチモン、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、セレン、ガリウム、インジウム、ルビジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用できる。反射性金属層は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって形成することが好ましいが、メタリック顔料を含有するメタリックインクを用いて印刷することによって形成してもよい。
【００４０】
タガント１２Ｄのように光回折構造体層５を有することにより、ルーペによる確認がしやすくなる。また、後述する微細物質分布解析処理において、光学的な読取りが容易となり特徴点として抽出しやすくなる。また、特定波長の光（レーザ光等）を照射してホログラム図案を再生し、ホログラム図案の判定をタガントの分布の判定と合わせて行うことにより、偽造防止効果が高くなる。
【００４１】
また、個々のタガント１２Ｄに付与されるホログラム図案は、同一としてもよいし、異なっていてもよい。異なるホログラム図案を付与する場合は、よりセキュリティ効果が高くなる。一方、同一のホログラム図案を付与する場合は、異なるホログラム図案を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。
【００４２】
図５のタガント１２Ｅは、所定の照射光に対し、特定波長の光を放出する反射層６を形成したものである。反射層６は、例えば、基材１２０の表面に蛍光顔料を含む樹脂を塗布するか、印刷インクに蛍光顔料を混入して印刷することにより形成される。
【００４３】
蛍光顔料として使用される無機蛍光体に用いられる材料は、例えば、紫外線発光蛍光体または赤外線発光蛍光体等である。紫外線発光蛍光体は紫外線により励起され、それよりも低いエネルギー準位に戻るときに発するスペクトルのピークが青、緑、赤等の波長域にあるもので、例えばＣａ２Ｂ５Ｏ９Ｃｌ：Ｅｕ２＋、ＣａＷＯ４、ＺｎＯ：Ｚｎ２ＳｉＯ４：Ｍｎ、Ｙ２Ｏ２Ｓ：Ｅｕ、ＺｎＳ：Ａｇ、ＹＶＯ４：Ｅｕ、Ｙ２Ｏ３：Ｅｕ、Ｇｄ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｌａ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ、Ｙ３Ａｌ５Ｏ１２：Ｃｅ等があり、単体又はこれらから数種を選択し混合して使用することができる。その蛍光スペクトルはピークを青、赤、緑の波長域以外に持つものである。また赤外線発光蛍光体は波長λ１の励起光を受けて、波長λ２の可視光を発光する特性を示し、λ１≠λ２かつλ１＞λ２なる性質を有するものとして、その組成は例えば、ＹＦ３：Ｅｒ＋Ｙｂ、Ｙ３ＯＣｌ７：Ｅｒ＋Ｙｂ、ＮａＬｎＦ４：Ｅｒ＋Ｙｂ（Ｌｎ＝Ｙ，Ｇｄ，Ｌａ）、ＢａＹ２Ｆ８：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｅｒ＋Ｙｂ、（ＰｂＦ２−ＧｅＯ２）：Ｔｍ＋Ｙｂ等があり、いずれも励起光（λ１）８００〜１０００ｎｍの赤外線を受けて４５０ｎｍ〜６５０ｎｍに発光スペクトルの顕のピークを有する可視光線（λ２）を発光するものである。
【００４４】
反射層６はタガント１２Ｅの全面に付与されてもよいし、表面の一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、絵柄、模様等の図案として、反射層６を付与するようにしてもよい。
また、反射層６を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。
反射層６の厚みは目的に応じて設定する。例えば、０．００５μｍ〜０．１μｍの厚さとすればよい。
【００４５】
タガント１２Ｅのように特定照射光による反射層６を有することにより、ルーペによる確認がしやすくなる。また、後述する微細物質分布解析処理において、光学的な読取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。また、通常の白色光の下では発光しないため、隠匿性が高く、模倣を防止しやすい。
【００４６】
次に、物品１の個体識別方法について説明する。
まず、図６に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品１のタガント分布層１１に付与されたタガント１２の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される（ステップＳ１）。ステップＳ１で真と判定された物品１について、更に、コンピュータ等の個体識別装置１００を用いた微細物質分布解析処理（ステップＳ２）を施すことにより、真偽が判定される。
【００４７】
物品１のタガント分布層１１には、タガント１２が含まれている。そのため、光源から光を照射して画像を読み取る（撮影する）と、各タガント１２に影が生じ、撮影画像にはタガントの影９も映り込むこととなる。図７は、撮影画像の例であり、符号９の領域が影を示している。図７（ａ）と図７（ｂ）とでは光源位置が異なるため、影９の位置も異なるものとなっている。
【００４８】
図８に示すように、タガント１２は平らな構造物であり、水平方向の最大長が１００μｍ〜数１００μｍに対して、厚さ（＝垂直方向の長さ）は数μｍ程度である。そして、タガント１２は、基材１０の表面に対して略平行となるように分布され、透明プラスチックを固着剤として用いることによって、基材１０の表面と略平行に固着される。つまり、タガント１２は、タガント分布層１１の中で、基材１０の表面と略平行に浮いている状態となる。
そして、図８に示すように、タガント１２と基材１０との間を光が散乱することにより、タガント１２の影９が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント１２と同じ色相の影９が出来る。
【００４９】
ここで、影９とは、「光によって、物体の他にできる、その物体の姿」を意味する。つまり、その色相は黒に限定されない。本発明における「タガントの影」は、前述した通り、タガント１２と基材１０との間で散乱される光によって生じるものである。
一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影９の色相はタガント１２の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント１２よりも影９の方が低いものとなる。例えば、タガント１２が青であれば、影９は淡い青となる。
【００５０】
ステップＳ２の微細物質分布解析処理では、物品１のタガント分布層１１を撮影した画像からタガント１２の影を除去し、影が除去された画像からタガント１２の分布位置情報を読取り、読み取った分布位置情報をその個体の特徴量として照合に利用する。
例えば、タガント１２を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。本発明は、予め真の物品のタガント１２の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておき、比較対象とする物品のタガント１２の分布と比較照合することにより個体の一致、不一致（真偽）を判別しようとするものである。
【００５１】
まず、微細物質分布解析処理を行う個体識別装置１００について説明する。
図９は、個体識別装置１００のハードウエア構成を示すブロック図である。
【００５２】
図９に示すように、個体識別装置１００は、制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７等がバス１０９を介して接続されて構成される。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７には画像読取装置１０８及び光源１１０が接続されている。
個体識別装置１００の制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信Ｉ／Ｆ部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７及びバス１０９を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。
【００５３】
制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｓｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１０８を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部１０１が後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００５４】
記憶部１０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１０１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１０１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００５５】
入力部１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部１０１へ出力する。
【００５６】
表示部１０４は、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１０１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
なお、入力部１０３と表示部１０４が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
【００５７】
メディア入出力部１０５は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信I／F１０６は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
【００５８】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ１０７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００５９】
画像読取装置１０８（撮影装置）は、スキャナ、ＣＣＤカメラ等であり、画像を光学的に読取り、画像データとして取得する装置である。画像読取装置１０８は、周辺機器Ｉ／Ｆ１０７を介して個体識別装置１００に接続される。或いは、画像読取装置１０８は、通信Ｉ／Ｆ１０６を介して個体識別装置１００と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置１０８は読み取った画像データを制御部１０１へ出力する。制御部１０１は取得した画像データをＲＡＭまたは記憶部１０２の所定のメモリ領域に記憶する。
光源１１０は、撮影対象とする物品１を撮影する際に、物品１に対して所定の方向から光を照射する。
画像読取装置１０８と光源１１０と物品１との位置関係については、後述する（図１２〜図１４参照）。
バス１０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００６０】
次に、微細物質分布解析処理の流れを説明する。
図１０は、微細物質分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図１１は、影除去処理（１）について説明するフローチャート、図１２、図１３、図１４は物品１と画像読取装置１０８と光源１１０との位置関係について説明する図、図１５は、影除去処理（２）について説明するフローチャート、図１６、図１７は基準物品及び対象物品と、読み取る画像データの例、図１８は、特徴点の相対位置について説明する図、図１９は基準画像データ及び対象物画像データから抽出された特徴点の例である。
【００６１】
図１０のフローチャートに示すように、個体識別装置１００の制御部１０１は、まず事前処理（ステップＳ１００〜ステップＳ１０３）を行う。事前処理では、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１００）。読み取り対象とする部位は、タガント分布層１１の全部としてもよいし、一部としてもよい。
【００６２】
次に、制御部１０１は、読み取った画像（以下、撮影画像という）からタガント１２の影９を除去する処理を行う（ステップＳ１０１）。
影除去処理を行うことにより、後述する特徴点の抽出をより精密に行うことが可能となり、個体識別の精度が向上する。
【００６３】
ここで、ステップＳ１０１の影除去処理について説明する。
影除去処理の方法としては、例えば（１）２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する方法（図１１参照）、（２）彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去する方法（図１５参照）等が考えられ、いずれを採用してもよい。
【００６４】
図１１に示すように、（１）２枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する場合は、図１０のステップＳ１００の画像読取り処理において、同一部位について少なくとも２枚の画像を読み取る必要がある。また、２枚の撮影画像は光源位置を異ならせて撮影されるものとする。
【００６５】
ここで、図１２〜図１４を参照して、光源１１０と画像読取装置１０８と物品１との位置関係について説明する。
図１２は対象物１の向きを水平に回転させ、各角度でそれぞれ撮影を行う例である。光源１１０と画像読取装置１０８の位置は固定とする。光の照射される角度ができるだけ異なる方が影の位置が大きく変化し、影９の検出精度が向上するため、対象物１の回転角は１８０度とすることが望ましい。
【００６６】
図１３は光源１１０（１１０ａ，１１０ｂ）の位置を移動させ、各位置でそれぞれ撮影を行う例である。画像読取装置１０８と対象物１の位置及び角度は固定とする。光の照射される角度ができるだけ異なる方が影の位置が大きく変化し、影９の検出精度が向上するため、光源１１０ａと光源１１０ｂの位置は、対象物１を中心とする方位角を１８０度とすることが望ましい。
装置構成としては、１つの画像読取装置１０８に対して、予め２つの光源１１０ａ、１１０ｂを配置しておくことが望ましい。この場合、一方の光源１１０ａから光を照射して対象物１を撮影した後、他方の光源１１０ａから光を照射して対象物１を撮影することが望ましい。この場合、撮影の都度、光源１１０及び画像読取装置１０８、対象物１の位置合わせが不要となり、連続的に複数の画像を撮影することが可能となり、効率よく撮影処理を行える。
【００６７】
図１４は画像読取装置１０８の位置を移動させ、各位置でそれぞれ撮影を行う例である。光源１１０と対象物１の位置及び角度は固定とする。影の位置を大きく変化させて影９の検出精度を向上するため、画像読取装置１０８ａと画像読取装置１０８ｂの位置は、対象物１を介して対向する位置とすることが望ましい。
ただし、図１４のように画像読取装置１０８の位置を移動させて撮影を行うと、画像読取装置１０８と対象物１との位置関係が変わり、投影角度が異なることとなり、２つの撮影画像間にタガント１２の形状差が生じてしまう。そこで、図１４のように画像読取装置１０８の位置を移動させ、各位置でそれぞれ撮影を行う場合には、コンピュータ（個体識別装置１００）は、撮影された画像のうち１の画像を基準として他の画像を補正し、撮影画像に表れるタガント１２の形状の歪みを補正する。補正処理としては、例えば、アフィン変換等を行えばよい。
【００６８】
物品１の撮影が終わると、図７に示すような撮影画像を得る。図７（ａ）と図７（ｂ）は同一の対象物１について撮影した画像であるが、光源位置が異なるため、タガント１２の分布位置が同一であっても影９の位置が異なっている。
【００６９】
個体識別装置１００の制御部１０１は、画像読取処理によって得た撮影画像のうち２枚の撮影画像の差分を抽出する（図１１のステップＳ１１）。
ステップＳ１１において、個体識別装置１００の制御部１０１は、２枚の撮影画像の差分を取り、差分が大きい画素を抽出し、差分領域とする。差分対象は、何らかの画素値であればよく、例えば、色（ＲＧＢ）、彩度、明度、色相（ＨＳＶ分解）、グレースケール変換した場合はグレースケール値等のうち、いずれか１つ、またはこれらの値のうち少なくとも２つ以上の値を組み合わせて差分をとるようにすればよい。
【００７０】
差分処理では、以下のパターンＡ〜パターンＤが考えられる。以下では、「一方の画像Ｘの画素」及び「他方の画像Ｙの画素」は、差分処理の対象となっている画素であり、互いに同一の画素位置の画素を意味する。つまり、「一方の画像Ｘの画素」が（Ｘ、Ｙ）＝（１００、１００）の画素位置の画素であれば、「他方の画像Ｙの画素」も（Ｘ、Ｙ）＝（１００、１００）の画素位置の画素である。
パターンＡ：一方の画像Ｘの画素がタガントまたは背景、他方の画像Ｙの画素がタガントまたは背景。
→パターンＡの場合、制御部１０１は両画素に差分なしと判断する。
パターンＢ：一方の画像Ｘの画素がタガントまたは背景、他方の画像Ｙの画素が影。
→パターンＢの場合、制御部１０１は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンＣ：一方の画像Ｘの画素が影、他方の画像Ｙの画素がタガントまたは背景。
→パターンＣの場合、制御部１０１は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンＤ：一方の画像Ｘの画素が影、他方の画像Ｙの画素が影。
→パターンＤの場合、本来は影であっても差分領域として抽出されないことになる。
【００７１】
そこで、パターンＤの影響を減らす為、例えば、比較する２枚の撮影画像の組み合わせを変えて差分領域の抽出処理を複数回繰り返して行い、各抽出処理で抽出された差分領域の和集合を影として除去することが望ましい。
例えば、物品１を中心とし、光源の方位角（０度、１８０度）の組の各画像から抽出された差分領域と、（９０度、２７０度）の組の各画像から抽出された差分領域と、の和集合となる領域を影として、除去することとする。
より正確に影を抽出したい場合には、差分をとる画像の組み合わせの数を増やせばよい。例えば、光源の方位角を（０度、１８０度）の組の各画像から抽出された差分領域と、（９０度、２７０度）の組の各画像から抽出された差分領域と、光源の方位角を（４５度、２２５度）の組の各画像から抽出された差分領域と、（１３５度、３１５度）の組の各画像から抽出された差分領域と、の計４つの組み合わせから抽出された差分領域の和集合を影として、除去すれば、より正確に影９を除去できる。
【００７２】
ステップＳ１１の差分領域抽出処理が終了すると、次に制御部１０１は、抽出した差分領域を除去する（ステップＳ１２）。「除去する」とは、画素値を背景化するという意味である。また、影のみならず、撮影の際に生じた汚れやブレも除去でき、除去後の画像からタガント１２の分布位置を特徴点として抽出しやすくなる。
【００７３】
図１１の影除去処理が終了すると、制御部１０１は、影除去処理後の画像データ（階調画像）を基準画像データとしてＲＡＭに保持し、図１０の微細物質分布解析処理のステップＳ１０２へ移行する。
【００７４】
また、タガント１２の影９を除去する方法として、上述の（２）の手法（彩度が所定の閾値以下の画素を影として抽出し、除去する方法（図１５参照））を採用する場合は、図１５に示すように、ステップＳ１０１で撮影した画像をＨＳＶ分解し（ステップＳ２１）、各画素の彩度を所定の閾値と比較し（ステップＳ２２）、閾値より小さい彩度の画素を影とみなして除去する（ステップＳ２３）。
【００７５】
この方法では、上述の影除去処理（１）とは異なり、撮影画像の枚数は少なくとも１枚あれば足りる。
ステップＳ２２における閾値αは、例えば以下の方法で決定すればよい。
【００７６】
閾値決定方法（１）
対象画像全体の彩度の平均値を含む所定の数式から閾値αを決定する。
所定の数式は、例えば、α＝ａｘ＋ｂ（ａ、ｂは係数、ｘは平均値）等を用いて決定すればよい。
この閾値決定方法（１）を採用する場合は、個体識別処理の都度、個体識別装置１００が閾値αを求めるようにする。個々の撮影画像に適した閾値αを決定できるため、実用的である。
【００７７】
閾値決定方法（２）
事前にタガント１２を撮影し、影９の部分を手動で指定して、影９の彩度を求めておく。
この閾値決定方法（２）を採用する場合は、精度よく影９を認識できるが、光源の照度や画像読取装置１０８の感度等といったデバイスの設定条件を、事前処理と個体識別（基準画像との比較の際）とで同一とする必要がある。
【００７８】
閾値決定方法（３）
上述の閾値決定方法（１）において、彩度の平均値に加え、光源の照度等を考慮して閾値αを決定するようにしてもよい。
【００７９】
図１５の影除去処理が終了すると、制御部１０１は、影除去処理後の画像データ（階調画像）を基準画像データとしてＲＡＭに保持し、図１０の微細物質分布解析処理のステップＳ１０２へ移行する。
【００８０】
ステップＳ１０２において、制御部１０１は、読み取った基準画像データに含まれるタガント１２の分布位置を特徴点として抽出する（ステップＳ１０２）。
特徴点を抽出するための画像処理としては、例えば、（Ａ）中央値による二値化処理、（Ｂ）平均値による二値化処理等を採用することが好適である。以下、各処理について説明する。
【００８１】
（Ａ）中央値による二値化処理
以下の式（１）により算出される閾値Ｓｃにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００８２】
閾値Ｓｃ＝（画像内の最大輝度値‐画像内の最少輝度値）／２・・・（１）
【００８３】
（Ｂ）平均値による二値化処理
以下の式（２）により算出される閾値Ｓａにより、読み取った画像データ（階調画像）を二値化する。
【００８４】
閾値Ｓａ＝Σ（各画像の輝度値）／画素総数  ・・・  （２）
【００８５】
上述の画像処理によりタガントの分布位置を特徴点として抽出し、抽出した特徴点の位置情報を求めて、基準特徴点データとしてＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１０３）。
本実施の形態では、１つのタガント１２について一定の面積を有する領域が、タガント１２の領域として判別されるため、制御部１１は、タガント１２の領域として判別された領域の重心を特徴点として抽出する。従って、仮にタガント１２の領域の周りの影９の一部が除去しきれずに残っている場合も、除去しきれなかった影９の領域が小さければ、特徴点抽出処理の精度が著しく低下することはない。
ここで、特徴点の位置情報は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
【００８６】
絶対位置情報を採用する場合は、図１６に示すように、画像データの読取範囲は、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じ位置、同じ向き、同じ範囲（同じ形状、同じ面積）とする必要がある。そのため、物品１に読取位置を示すマーカ等を予め付与しておくことが望ましい。
また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の２次元絶対位置座標（Ｘ，Ｙ）を求めればよい。
【００８７】
また、相対位置情報を採用する場合は、画像データの読取範囲は、図１７（ａ）、図１７（ｂ）に示すように、基準物品１Ａと後に読み取る対象物品１Ｂとで同じとする必要がない。
相対位置情報とは、図１８に示すように、ある特徴点とその特徴点の周囲の所定数の特徴点との各距離（相対距離）の集合データである。この相対距離の集合データを読取範囲内の各特徴点について繰り返し算出する。
【００８８】
ステップＳ１００〜ステップＳ１０３の処理により基準物品から読み取った画像データから基準特徴点データを取得すると、次に、制御部１０１は、本処理（ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０）へ移行する。
【００８９】
本処理において、個体識別装置１００は、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る（ステップＳ１０４）。
基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０２）に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０４の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取る。また、図１６に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９０】
一方、基準特徴点データ算出時（ステップＳ１０３）に特徴点の相対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０４の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取るが、読み取りの向き、位置、範囲は、図１７（ａ）、（ｂ）に示すように、基準物品の読取りの向き、位置、範囲と異なっていてもよい。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【００９１】
次に、制御部１０１は、対象物品から読み取った画像（以下、撮影画像という）からタガント１２の影９を除去する処理を行う（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４の影除去処理は、ステップＳ１０１で行った影除去処理と同様の方法で行うものとする。
すなわち、ステップＳ１０１において図１１に示す影除去処理（１）を行っている場合は、ステップＳ１０５においても図１１の影除去処理（１）を実行する。この場合、ステップＳ１０４の対象物品の画像読取処理では、複数の画像を読み取る。一方、ステップＳ１０１において図１５に示す影除去処理（２）を行っている場合は、ステップＳ１０５においても図１５の影除去処理（２）を実行する。
【００９２】
次に、制御部１０１は、影除去処理後の対象物画像データからタガント１２の分布位置を対象物特徴点データとして抽出する（ステップＳ１０６）。ここで、対象物品に対して行う画像処理は、基準物品に対して行った画像処理と同一のものとする。すなわち、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ａ）中央値による二値化処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ａ）の画像処理を行う。同様に、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ｂ）による画像処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ｂ）の画像処理を行う。
【００９３】
制御部１０１は、抽出した特徴点の位置情報を算出し、対象物特徴点データとしてＲＡＭに記憶する。
基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。
【００９４】
一方、基準特徴点データとして相対位置情報を算出している場合は、図１７（ｃ）のように、対象物特徴点データの読取範囲Ｂから、まず基準特徴点データと同一形状、同一面積となる比較領域１９−１を切出し、この比較領域１９−１についての対象物特徴点データとして各特徴点の相対位置情報（相対距離の集合データ）を求める。次に、切出し位置を例えばｘ方向に１画素ずらして別の比較領域１９−２を切出し、この比較領域１９−２についての対象物特徴点データとして各特徴点の相対位置情報（相対距離の集合データ）を求める。これを繰り返すことにより、各比較領域１９−１，１９−２，・・・，１９−Ｎについて、それぞれ対象物特徴点データを求める。
【００９５】
次に、制御部１０１は、ＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと、ステップＳ１０６で求めた対象物特徴点データとを照合し、一致するか否かを判断する（ステップＳ１０７）。
【００９６】
基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣ；Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ、またはＺＮＣＣ；Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を求めることにより行える。具体的には、以下の式（３）の類似度ＲＮＣＣ、式（４）の類似度ＲＺＮＣＣ等を相関値として求めればよい。
【００９７】
【数１】
0005720506.tif 000002
【００９８】
【数２】
0005720506.tif 000003
【００９９】
ここで、Ｔ（ｉ，ｊ）は、基準画像の輝度値の値、Ｉ（ｉ，ｊ）は、識別対象とする画像の輝度値の値であり、座標の（ｉ，ｊ）は基準画像の読取範囲Ａをｍ画素×ｎ画素としたとき、左上（もしくは左下）座標は（０，０）、右下（もしくは右上）座標は（ｍ−１，ｎ−１）である。Ｔバー、Ｉバーはそれぞれ基準画像の平均輝度値、識別対象とする画像の平均輝度値である。
【０１００】
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上（相関値が類似度の場合）であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体（偽）であると判定する（相関値が類似度の場合）。
【０１０１】
なお、照合の「一致」とは、厳密な一致に限定する必要はなく、所定の許容範囲内にあるものも含むものとする。また、その許容範囲は真偽判定に必要な精度に応じて、任意に設定できるようにしてもよい。
【０１０２】
制御部１０１は、照合結果が「一致」であれば（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、真と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１０９）。また、照合結果が「不一致」であれば（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、偽と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１０）。
その後、次の対象物品があれば、ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
【０１０３】
なお、上述の微細物質分布解析処理では、画像読取装置１０８により読み取った画像が単色画像データの場合を想定しているが、読み込んだ画像データがカラー画像データの場合はグレースケール化した後に二値化処理等の画像処理を施すようにしたり、或いは、カラー画像をＲＧＢに色分解し、色毎に特徴点データを抽出し、色毎に基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合を行うようにすればよい。
【０１０４】
グレースケール化する場合、図１０のステップＳ１０２やステップＳ１０６のタガントの分布位置抽出ステップにおいて、二値化処理等の画像処理の前に、読み込んだカラー画像をグレースケール化し、単色画像データに変換した上で、二値化処理等の画像処理を実行する。グレースケール化の方法としては、ＲＧＢの平均値をグレースケール値とするのが一般的である。また、人間の比視感度に合わせて補正する方法を採用してもよい。
【０１０５】
また、色毎に特徴点データの照合を行う場合は、図１０のステップＳ１０２やステップＳ１０６のタガントの分布位置抽出ステップにおいて、読み込んだカラー画像データをＲＧＢの各色データに分解し、各色データについて、二値化処理等の画像処理を行い、図１０のステップＳ１０７〜ステップＳ１０８の照合ステップで、色毎に基準特徴点データと対象物特徴点データとの比較を行い、その結果から同一個体か否かの判定を行う。判定方法としては、各色の評価値（相関値等）の平均値を対象画像の評価値として一致または不一致を判定する方法、または、各色について判定を行い、全ての色で一致と判定された場合に対象物品と基準物品とが一致すると判定する方法等が考えられる。
【０１０６】
上述の個体識別処理の具体例を図１６及び図１９を参照して説明する。
【０１０７】
図１６に示すように、基準物品から読み取り、影除去処理した画像データ１５を試料Ｎｏ．１とし、試料Ｎｏ．１と同じ基準物品を同じ条件で再読取しり、影除去処理した画像データ１６を試料Ｎｏ．１Ｒとする。また、基準物品（試料Ｎｏ．１）と異なる条件でタガント分布層１１が形成された物品から読み取り、影除去処理した画像データ１７，１８をそれぞれ試料Ｎｏ．２，Ｎｏ．３とする。
【０１０８】
なお、画像データの読取りの際は、付与したタガントの光学的特徴に応じて適切な照射光を照射し、特定の性質を有する反射光が放射された状態で、読取りを行う。
【０１０９】
例えば、図２に示すように反射性金属層３を有するタガント１２Ａの場合は、白色光を照射すれば、その反射光を読み取ることができるが、タガント１２の形状等に応じてその反射光は異なる分布状態として読み取れることがあるため、基準物品の画像読取りの際と対象物品の画像読取りの際とで光の照射角度を特定しておくことが望ましい。
【０１１０】
また、図３に示すように多層薄膜４を有するタガント１２Ｂの場合は、照射光の角度に応じて異なる色の光が発光されるため、画像読取り時にカラー画像として基準画像データ及び対象物画像データを読取り、ＲＧＢに色分解して各色の画像データを取得し、各色の画像データについて二値化処理等によって特徴点を抽出し、各色について基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合を行うことが望ましい。
【０１１１】
また、図４に示すように光回折構造体層５を有する場合は、特定の角度で光を照射した際にホログラム図案が再生されるため、上述の微細物質分布解析処理に加え、光回折構造体に対して特定波長の照射光を照射してホログラム図案を再生させ、個体識別装置１００の記憶部１０２に記憶されているホログラム図案データとの比較照合による真偽判定を更に行うことが望ましい。タガント１２が光回折構造体層５を有することにより反射性がよく、特徴点を抽出しやすくなるだけでなく、ホログラム図案による判定を合わせて行えるため、個体識別精度が高くなる。
【０１１２】
また、図５に示すように特定波長の照射光に対し、所定波長の光を放出する反射層６を有する場合は、基準画像データ及び対象物画像データの読取りの際に、同じ照射光（例えば、紫外線等）を照射する必要がある。この場合は、通常の白色光のもとでは発光しないため、隠匿性を持たせることができ、物品の偽造を防ぎやすくなる。また、特徴点の抽出が容易となり、個体識別精度が高くなる。
【０１１３】
以上のように、影除去処理後の画像データについて、事前処理（図１０のステップＳ１００〜ステップＳ１０３）として、まず試料Ｎｏ．１（基準物品の画像データ）に対して例えば上述の画像処理（Ａ）の「中央値で二値化処理」を行う。そして、抽出された各特徴点の絶対位置情報（基準特徴点データ）を算出する。試料Ｎｏ．１から抽出した基準特徴点データを示す画像２５を図１９に示す。
【０１１４】
次に、本処理として、試料Ｎｏ．１Ｒ（図１６参照）に対して、事前処理と同じ画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）を算出する。試料Ｎｏ．１Ｒから抽出した対象物特徴点データを示す画像２６を図１９に示す。制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとの相関値を算出し、相関値が所定閾値以上である否かを判定することにより照合し、照合結果を出力する。
【０１１５】
また、試料Ｎｏ．２（図１６参照）に対して事前処理と同じ画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）を算出する。試料Ｎｏ．２から抽出した対象物特徴点データを示す画像２７を図１９に示す。制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとを照合し、照合結果を出力する。
【０１１６】
また、試料Ｎｏ．３（図１６参照）に対して事前処理と同じ画像処理（例えば画像処理（Ａ））で特徴点を抽出し、抽出された各点（各画素）の絶対位置情報（対象物特徴点データ）を算出する。試料Ｎｏ．３から抽出した対象物特徴点データを示す画像２８を図１９に示す。制御部１０１は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとを照合し、照合結果を出力する。
【０１１７】
照合の結果、図１６及び図１９の例では、基準物品を再読取した試料Ｎｏ．１Ｒが「一致」と判別され、基準物品と異なる条件でタガント分布層１１が形成された対象物品Ｎｏ．２、Ｎｏ．３が「不一致」と判別される。
【０１１８】
また、相対位置情報を用いる場合は、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取る。読み取り対象とする範囲（読取範囲Ａ）は、タガント分布層１１の一部とする。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データに対し、影除去処理後、所定の画像処理（例えば画像処理（Ａ））を行って特徴点を抽出し、抽出した各特徴点について図１８に示すように、まず任意の特徴点を基準点に設定する。そして、その基準点に隣接するｔ個の隣接点Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｔを選択し、基準点から各隣接点までの各距離を算出する。次に、基準点を変更し、その基準点に隣接するｔ個の隣接点Ｐ１〜Ｐｔを新たに選択し、基準点から各隣接点までの各距離を算出する。これを全ての特徴点について繰り返し、各特徴点と隣接するｔ個の特徴点との相対距離の集合データを求める。これを基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶する。
【０１１９】
次に、対象物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読取る。ここで、対象物品の読取範囲Ｂは、図１７（ｂ）に示すように、基準物品の読取範囲Ａより広い範囲とする。また読取範囲Ｂに読取範囲Ａの少なくとも一部を含むものとする。
【０１２０】
次に、制御部１０１は、図１７（ｃ）に示すように読取範囲Ｂ内の任意の点（例えば、読取範囲Ｂの左上）を切出し位置に設定し、基準画像データの読取範囲Ａと同じ形状、同じ面積の範囲を比較領域１９−１として切り出す。具体的には、例えば、「５１２画素×５１２画素」の読取範囲Ｂから「６４画素×６４画素」（実画像に対して１／８の大きさ）の比較領域を切出す。１画素の大きさは、スキャナの読取り精度に依存する。
【０１２１】
なお、比較領域（すなわち、基準画像の読取範囲Ａ）をどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域の大きさを大きくする（画素数を増やす）と、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域の大きさを小さくする（画素数を減らす）と、精度は下がるが計算速度は速くなる。
【０１２２】
また、比較領域の形状（すなわち、読取範囲Ａの形状）は、正方形に限らず、長方形等でもよい。
【０１２３】
制御部１０１は、切出した比較領域１９−１について、各特徴点の相対距離の集合データを求める。そして、切出し位置を移動しながら別の比較領域１９−２，１９−３，・・・，１９−Ｎを切出し、各比較領域について各特徴点の相対距離の集合データ（対象物特徴点データ）を求める。
【０１２４】
そして、基準特徴点データと対象物特徴点データとを照合する際は、各比較領域の対象物特徴点データを基準特徴点データと比較し、一致する（許容範囲内のものも含む）対象物特徴点データ（相対距離の集合データ）があれば、同一と判別する。
【０１２５】
なお、読取り角度が異なる画像間の比較については国際公開ＷＯ２００６／０９２９５７号等に詳細な手法が記載されている。本実施の形態の個体識別処理において、この文献に開示される手法（特徴点の近傍のｎ個の点を選択し、これらの相対的な位置情報として例えば、各点の複比の組み合わせを求め、特徴量として照合に利用する方法）を利用して、画像間の比較を行うようにしてもよい。
【０１２６】
なお、上述の実施の形態において、画像処理の結果、抽出される特徴点の点数が多い場合は、図１０のステップＳ１０２及びステップＳ１０６の特徴点抽出処理において、図２０に示す間引き処理を適用してもよい。
【０１２７】
制御部１０１は、まず、読み取った画像データ（基準画像データ及び対象物画像データ）を圧縮（一定間隔でサンプリング）する（ステップＳ２０１）。次に、元の画素数に戻し、間引き画像を作成する（ステップＳ２０２）。その後、制御部１０１は間引き画像に上述の（Ａ）、（Ｂ）等の画像処理を施して特徴点を抽出する（ステップＳ２０３）。
【０１２８】
このように圧縮画像を用いることにより、特徴点を間引くことができ、照合に適した数の特徴点を抽出できる。その結果、照合の精度を向上させることが可能となり、また演算を高速化できる。
【０１２９】
また、上述の実施の形態において、画像の二値化処理等により得られた画像にノイズが残る（または生じる）場合は、得られた画像データにローパスフィルタを適用すれば、ノイズを除去することができる。
すなわち、制御部１０１は、図１０のステップＳ１０２及びステップＳ１０６の特徴点抽出処理において、図２１に示すノイズ除去処理を適用してもよい。
【０１３０】
制御部１０１は、まず、上述の画像処理（Ａ）、（Ｂ）等の画像処理を行い（ステップＳ３０１）、得られた画像データにローパスフィルタを適用して、ノイズを除去する（ステップＳ３０２）。その後、ステップＳ１０３またはステップＳ１０６へ戻り、ノイズ除去後の特徴点について絶対位置情報を算出する。
【０１３１】
以上説明したように、第１の実施の形態の個体識別装置１００によれば、基準物品に付与されたタガント分布層１１を光学的に読み取った画像からタガント１２の影９を除去し、基準画像データに対して所定の画像処理を施して特徴点（タガント１２の位置）を抽出し、基準特徴点データとして記憶部１０２に記憶しておく。また識別対象とする対象物品に付与されたタガント分布層１１を基準画像データの読み取りと同様の手法で読み取り、タガント１２の影９を除去した対象画像データに対して同一の画像処理を施し、対象物特徴点データを抽出する。そして抽出された対象物特徴点データと、記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データとを比較照合することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別し、その結果を出力する。
【０１３２】
これにより、影９の部分をタガント１２と誤認識することなくタガント１２のみを特徴点として精度よく抽出できるため、物品の個体識別を正確に行うことが可能となる。照合の対象は物品の表面にランダムに付与されたタガント１２の分布であるため、タガント１２として、反射性金属層を有するもの、多層薄膜を有するもの、光回折構造体を有するもの、特定の照射光に対して特定の放射光を発するもの等の特殊な反射性を有するものを用いれば、個体識別精度を向上させることができる。
また、タガント１２は印刷インクへの混入や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。
【０１３３】
更に、タガント１２が反射性金属層３を有することにより、タガント１２の分布が確認しやすく、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、個体識別装置１００を用いた微細物質分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１３４】
また、タガント１２に誘電率が異なる多層薄膜４を形成した場合には、見る角度によって色が変化するため、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、微細物質分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。多層薄膜４を有する微細物質１２の場合は、光の照射角度に応じて異なる色の光が発光されるため、二値化処理による特徴点の分布の照合だけでなく、画像データをＲＧＢに色分解して各色についての画像データを取得し、各色について特徴点を照合することが望ましい。
【０１３５】
また、タガント１２が光回折構造体層５を有する場合には、反射性がよく、特徴点を抽出しやすくなるだけでなく、ホログラム図案による判定を合わせて行えるため、個体識別精度が高くなる。また、各タガントに異なるホログラム図案となる光回折構造体を付与すれば、よりセキュリティ効果が高くなる。一方、同一の図案となる光回折構造体を各タガントに付与する場合は、異なるホログラム図案の光回折構造体を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。また偽造防止効果だけでなく、意匠性も向上する。
【０１３６】
また、タガント１２が、所定の照射光に対し、異なる波長の光を放出する特性を有する反射層６を有することにより、白色光のもとでの隠匿性を持たせることができ、偽造を防ぎやすくなる。また、ルーペによる真偽判定や微細物質分布解析処理において、光学的な読取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。
【０１３７】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態では、所定の形状を人工的に付与したタガント８２が基材８０の表面に付与された物品８について、本発明に係る個体識別方法を適用する例を説明する。
【０１３８】
図２２（ａ）は物品８の上面図、図２２（ｂ）は図２２（ａ）のＡ−Ａ線断面図、図２２（ｃ）はタガント分布層８１のルーペによる拡大図である。
図２２に示すように、物品８は、その基材８０上にタガント分布層８１を有する。タガント分布層８１には、基材８０とは異なる反射性を有するタガント８２がランダムに複数配置されている。タガント分布層８１のタガント８２は、例えば、印刷インクに混入して基材８０に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品８の基材８０上に配置される。これにより各タガント８２はランダムな位置に配置される。
【０１３９】
なお、図２２では、物品８は基材８０及びタガント分布層８１のみを有するように図示しているが、タガント分布層８１の上面を更に透明プラスチック等で被覆してもよい。また、基材８０としては、物品８の機能や性質、デザイン等に応じていかなる材料を利用してもよい。また、タガント分布層８１を形成する物品８の表面は平面に限定されず、曲面であってもよい。また、タガント分布層８１は、物品の表面の全部に設けられてもよいし、一部としてもよい。
【０１４０】
タガント８２は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ（数μｍ〜数百μｍ程度）の微細な細粒である。
【０１４１】
第２の実施の形態におけるタガント８２は、所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの（以下、図案という）が付され、かつ、所定の３次元形状を有するものを採用する。すなわち、埃や塵等と識別可能なものとするために、人為的に所定の図案が付与される。また、その形状も所定の形状となるように作成される。
【０１４２】
また、タガント分布層８１に分布する各タガント８２の形状は、すべて同一のものとしてもよいし、異なるものとしてもよい。
例えば、図２２（ｃ）に示す例では、表面形状が円形、三角形、四角形、十字型となるタガント８２が混在する。このように、異なる形状のタガント８２を混ぜ合わせ、タガント分布層８１にランダムに配置するようにしてもよい。
異なる形状のタガント８２を分布させる場合は、後述する個体識別処理による個体識別性が向上する。一方、同一形状のタガント８２を分布させる場合は、異なる形状のタガント８２を付与する場合と比べて低コストで実現できる。
【０１４３】
また、タガント８２の図案は、タガント８２の表面から視認できるように付される。例えば、タガント８２の表面に付与されてもよいし、更にその上面を透明性のある材料で被覆するようにしてもよい。
【０１４４】
図２３は、タガント８２の一例であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は側面図、（ｃ）は図２３（ｂ）のＡ−Ａ線断面図である
図２３では、タガント８２の形状を六角柱とし、一部に「Ｄ」の文字（図案７）が付与されている。
【０１４５】
また、タガント８２を光学反射性のある材料によって形成するか、表面に光学反射性のある反射材料層７１を設けるようにしてもよい。
【０１４６】
すなわち、図２３（ｃ）に示すように、基材７３の表面に図案形成層７２を設け、更にその上面に反射材料層７１を形成するようにしてもよい。
【０１４７】
図案形成層７２は、印刷、刻印等により図案７が付与される。図案７は、基材７３と異なる色の染料等を用いて形成される。
タガント８２の基材７３には、第１の実施の形態のタガント１２と同様に、金属や樹脂等を用いる。
【０１４８】
反射材料層７１は、物品８の基材８１及び図案７２の染料７５とは異なる反射性を有する材料を用いて形成される。例えば、第１の実施の形態のタガント１２と同様に、反射性金属層３を有するもの（図２）、誘電率が異なる薄膜を多層にコート（多層薄膜４）したもの（図３）、光回折構造体層５を有するもの（図４）、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層６を有するもの（図５）等を採用することが好適である。
【０１４９】
次に、物品８の個体識別の方法は、第１の実施の形態と同様である。
すなわち、まず図６に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品８のタガント分布層８１に付与されたタガント１２の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される（ステップＳ１）。ステップＳ１で真と判定された物品８について、更に、コンピュータ等の個体識別装置１００を用いた微細物質分布解析処理（ステップＳ２）を施すことにより、真偽が判定される。
【０１５０】
ステップＳ２の微細物質分布解析処理において、個体識別装置１００の制御部１０１は、図１０に示すように、まず事前処理（ステップＳ１００〜ステップＳ１０３）を行う。事前処理では、まず画像読取装置１０８を用いて基準物品（真の物品）に付与されたタガント分布層８１を光学的に読み取る（ステップＳ１００）。読み取り対象とする部位は、タガント分布層８１の全部としてもよいし、一部としてもよい。制御部１０１は、画像読取装置１０８によって読み取った画像データ（階調画像）からタガント８２の影９を除去し、基準画像データとしてＲＡＭに保持する。
【０１５１】
次に、制御部１０１は、影除去処理後の基準画像データに対して、特徴点抽出のための画像処理、例えば、（Ａ）中央値による二値化処理、（Ｂ）平均値による二値化処理等を行う（ステップＳ１０２）。
【０１５２】
上述の画像処理によりタガントの分布位置を特徴点として抽出し、抽出した特徴点の位置情報を求めて、基準特徴点データとしてＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１０３）。特徴点の位置情報は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
【０１５３】
絶対位置情報を採用する場合は、図１６に示すように、画像データの読取範囲は、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じ位置、同じ向き、同じ範囲とする必要がある。そのため、物品８に読取位置を示すマーカ等を予め付与しておくことが望ましい。また、相対位置情報を採用する場合は、画像データの読取範囲は、図１７（ａ）、図１７（ｂ）に示すように、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じとする必要がない。相対位置情報は、図１８に示すように、ある特徴点とその特徴点の周囲ｔ点の特徴点との各距離（相対距離）を算出することにより求められる、相対距離の集合データである。この相対距離の集合データを領域内の各特徴点について繰り返し算出する。
【０１５４】
ステップＳ１００〜ステップＳ１０３の処理により基準物品から基準特徴点データを取得すると、次に、制御部１０１は、本処理（ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０）へ移行する。
【０１５５】
本処理において、個体識別装置１００は、対象物品に付与されたタガント分布層８１を光学的に読み取る（ステップＳ１０４）。
基準特徴点データとして特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０４の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取る。また、図１６に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。制御部１０１は、読み取った画像データを対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【０１５６】
一方、基準特徴点データとして特徴点の相対位置情報を求めた場合は、ステップＳ１０４の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置１０８を用い、同じ条件で読み取るが、読み取りの向き、位置、範囲は、図１７（ａ）、（ｂ）に示すように、基準物品の読取りの向き、位置、範囲と異なっていてもよい。制御部１０１は、読み取った画像データから、ステップＳ１０２の影除去処理と同一の手法で影を除去し（ステップＳ１０５）、対象物画像データとしてＲＡＭに保持する。
【０１５７】
次に、制御部１０１は、影除去処理後の対象物画像データからタガント８２の分布位置を対象物特徴点データとして抽出する（ステップＳ１０６）。ここで、対象物品に対して行う画像処理は、基準物品に対して行った画像処理と同一のものとする。すなわち、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ａ）中央値による二値化処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても（Ａ）の画像処理を行う。同様に、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述の（Ｂ）による画像処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対しても、それぞれ（Ｂ）の画像処理を行う。
【０１５８】
制御部１０１は、抽出した特徴点の位置情報を算出し、対象物特徴点データとしてＲＡＭに記憶する。基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。一方、基準特徴点データとして相対位置情報を算出している場合は、図１７（ｃ）のように、対象物特徴点データの読取範囲Ｂから、まず基準特徴点データと同一形状、同一面積となる比較領域１９−１を切出し、この比較領域１９−１についての対象物特徴点データとして各特徴点の相対位置情報（相対距離の集合データ）を求める。次に、切出し位置を例えばｘ方向に所定画素（例えば、１画素）ずらして別の比較領域１９−２を切出し、この比較領域１９−２についての対象物特徴点データとして各特徴点の相対位置情報（相対距離の集合データ）を求める。これを繰り返すことにより、各比較領域１９−１，１９−２，・・・，１９−Ｎについて、それぞれ対象物特徴点データを求める。
【０１５９】
次に、制御部１０１は、ＲＡＭまたは記憶部１０２に記憶されている基準特徴点データと、ステップＳ１０６で求めた対象物特徴点データとを照合し、一致するか否かを判断する（ステップＳ１０７）。
【０１６０】
基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣまたはＺＮＣＣ）を求めることにより行える。
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上（相関値が類似度の場合）であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体（偽）であると判定する（相関値が類似度の場合）。
【０１６１】
なお、照合の「一致」とは、厳密な一致に限定する必要はなく、所定の許容範囲内にあるものも含むものとする。また、その許容範囲は真偽判定に必要な精度に応じて、任意に設定できるようにしてもよい。
【０１６２】
制御部１０１は、照合結果が「一致」であれば（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、真と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１０９）。また、照合結果が「不一致」であれば（ステップＳ１０７８Ｎｏ）、偽と判定し、その結果を例えば表示部１０４に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行う（ステップＳ１１０）。
その後、次の対象物品があれば、ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
【０１６３】
第２の実施の形態では、タガント分布層８１の各タガント８２が図案及び所定形状を有するため、ルーペによる視認の段階（ステップＳ１）で真偽の判定精度が向上する。
更に、ステップＳ２の微細物質分布解析処理を行うことで、ランダムに配置されているタガント８２の分布位置情報を基準特徴点データとして記憶しておき、これに基づいて対象とする物品の真偽を正確に判定することが可能となる。微細物質分布解析処理では、タガント８２の影を除去した後に、タガント８２の分布位置情報を特徴点として抽出するため、影９の領域をタガント８２の領域と誤認識するおそれがなく、正確に特徴点を抽出できる。
【０１６４】
以上説明したように、本発明では、基材１１（８１）上に、該基材１１（８１）とは異なる反射性を有するタガント１２や、所定図案、及び所定の３次元形状を有するタガント８２をランダムに配置した物品１（８）の真偽を判定するために、個体識別装置１００によって、基準物品に付与されたタガントの分布位置情報を基準特徴点データとして記憶部１０２記憶しておき、識別対象とする物品に付与されたタガント１２（８２）の分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出し、抽出された対象物特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。そのため、個々の物品１（８）から切り離せない固有の特徴であるタガント１２（８２）の分布位置情報に基づいて個体識別や真偽判定を行うことが可能となる。タガント１２（８２）は、物品に容易に付与できるため、様々な物品に対して広く適用でき実用性に優れる。
【０１６５】
また、タガント分布層１１を読み取った画像からタガント１２（８２）の分布位置情報を特徴点として抽出する際に、タガント１２（８２）として判定された領域の重心を特徴点として抽出するため、仮にタガント１２の領域の周りの影９の一部が除去しきれずに残っている場合も、除去しきれなかった影９の領域が小さければ、特徴点抽出処理の精度が著しく低下することはない。
また、画像からタガント１２（８２）の影を抽出するために、同一物品１について光源を異ならせて撮影した２つの画像の差分をとり、差分領域を除去（背景化）するようにしてもよいし、１つの画像をＨＳＶ分解し、彩度が所定の閾値より低い画素を除去（背景化）するようにしてもよい。
更に、光源の異なる２つの画像の差分領域を除去（背景化）する場合には、差分をとる２つの画像の組み合わせを複数組とし、複数の組で求めた各差分領域の和集合を影として除去するようにすればよい。これにより、一方の画像でも他方の画像でも影となる領域が、差分として認識されず影として除去されないという問題を避けることができる。
また、画像をＨＳＶ分解し、彩度が所定の閾値より低い画素を除去（背景化）する場合は、タガント１２（８２）の影９のみならず、ゴミや汚れ、ノイズ等を除去することも可能となり、特徴点抽出の精度が向上する。
【０１６６】
また、タガント８２として、所定の図案（文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの）が付され、かつ、所定の３次元形状を有するものを採用すれば、物品８をルーペによる拡大した際に、埃や塵等とタガント８２とを容易に識別でき、視認による偽造判定精度も高くなる。
【０１６７】
従って、本発明によれば、物品に容易に付与でき、また個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を高精度に行えるようになる。
【０１６８】
なお、本発明を適用する物品やタガントの形状、性質、形成方法、付与する図案等は一例であり、上述の実施形態に記載されるものに限定されない。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１６９】
１００・・・個体識別装置
１０１・・・制御部
１０２・・・記憶部
１０８・・・画像読取装置
１・・・・・基準物品
１１・・・・タガント分布層
１２・・・・タガント（微細物質）
３・・・・・反射性金属層
４・・・・・被覆層
５・・・・・光回折構造体層
６・・・・・所定の照射光による反射層
７・・・・・図案（文字、図形、記号、模様、もしくはこれらの組み合わせ）
７２・・・・図案形成層
７１・・・・反射材料層
８・・・・・物品
８１・・・・タガント分布層
８２・・・・タガント
９・・・・・タガントの影
１５・・・・基準画像データ
１６，１７，１８，１９・・・・・・・・対象物画像データ
１９−１，１９−２，…，１９−Ｎ・・・比較領域
２５・・・・・・・・・・・・・・・・・基準特徴点データ
２６，２７，２８・・・・・・・・・・・対象物特徴点データ
【図１】
0005720506.tif 000004
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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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２２】
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【図２３】
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