(57)【要約】【課題】ノイズや紙葉類の搬送ばたつきなどの影響を受けにくく、高精度なしわ汚れの検出が可能になる紙葉類のしわ汚れ検出装置を提供する。【解決手段】画像入力部１は、有価証券Ｓの画像を入力し、画像メモリ６に格納する。平滑処理部８は、画像メモリ６内の入力画像に対し平滑化フィルタ処理を施すことにより、しわ汚れ以外のノイズ等を除去する。特徴量算出部９は、この平滑化フィルタ処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に微分処理を施し、得られた微分画像に対し所定の演算を行なうことにより分散値を求め、この求めた分散値を特徴量とする。判定部１０は、この算出された特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定する。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類に存在するしわ汚れを検出する紙葉類のしわ汚れ検出装置であって、
前記紙葉類の画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像に対ししわ汚れ以外のノイズ等を除去する処理を施す画像処理手段と、
この画像処理手段により処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に所定の処理を施すことにより、しわ汚れの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段により算出された特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定する判定手段と、
を具備したことを特徴とする紙葉類のしわ汚れ検出装置。
【請求項２】
紙葉類に存在するしわ汚れを検出する紙葉類のしわ汚れ検出装置であって、
前記紙葉類の画像を光学的に入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像に対ししわ汚れ以外のノイズ等を除去する処理を施す画像処理手段と、
この画像処理手段により処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に所定の処理を施すことにより、しわ汚れの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段により算出された特徴量に対して、前記紙葉類上における明度変動に伴う変動を補正する処理を施す明度補正手段と、
この明度補正手段により明度補正された特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定する判定手段と、
を具備したことを特徴とする紙葉類のしわ汚れ検出装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、前記画像入力手段により入力された画像に対し平滑化フィルタ処理を施すことにより、しわ汚れ以外のノイズ等を除去することを特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類のしわ汚れ検出装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段は、前記画像処理手段により処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に微分処理を施し、得られた微分画像に対し所定の演算を行なうことにより分散値を求め、この求めた分散値を特徴量とすることを特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類のしわ汚れ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、有価証券などの紙葉類に存在するしわ汚れを検出する紙葉類のしわ汚れ検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
たとえば、有価証券などの紙葉類の汚れにおいて、特にしわ汚れと呼ばれる特徴量の検出において、画像入力手段としてのカメラからの入力画像に対して、明度値や微分値、標準偏差値などの特徴量をそれぞれ求め、求めた複数の特徴量を複合的に用いる処理などがなされている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の検出方法では、カメラ、光電変換部などで発生するノイズや、読取り対象物である紙葉類の搬送ばたつきによる明度変動の影響を受けやすく、結果的に高精度にしわ汚れを検出することができないという問題がある。
【０００４】
そこで、本発明は、ノイズや紙葉類の搬送ばたつきなどの影響を受けにくく、高精度なしわ汚れの検出が可能になる紙葉類のしわ汚れ検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の紙葉類のしわ汚れ検出装置は、紙葉類に存在するしわ汚れを検出する紙葉類のしわ汚れ検出装置であって、前記紙葉類の画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像に対ししわ汚れ以外のノイズ等を除去する処理を施す画像処理手段と、この画像処理手段により処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に所定の処理を施すことにより、しわ汚れの特徴量を算出する特徴量算出手段と、この特徴量算出手段により算出された特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定する判定手段とを具備している。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、第１の実施の形態について説明する。
図１は、本発明に係る紙葉類、たとえば、有価証券Ｓの画像を示すもので、文字や模様などの印刷部Ｐ１、および、この印刷部Ｐ１内に存在するしわ汚れ（以後、しわ汚れパターンと称す）Ｐ２を有している。以下の説明では、このようなしわ汚れパターンＰ２の検出を具体例として述べる。なお、印刷部Ｐ１は、この例ではしわ汚れパターンＰ２以外のノイズとして取扱われる。
【０００７】
図２は、第１の実施の形態に係るしわ汚れ検出装置の構成を概略的に示すものである。図２において、画像入力手段としての画像入力部１は、図示矢印方向に搬送される図１に示したような有価証券（紙葉類）Ｓの表面に対し斜め方向から光を照射する光源（たとえば、ハロゲンランプ）２、有価証券Ｓの表面からの反射光を光電変換することにより、有価証券Ｓの画像を撮像して入力する撮像手段としてのＣＣＤ形カメラ３、カメラ３を駆動するカメラ駆動部４、カメラ３の出力信号（アナログデータ）をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器５によって構成されている。
【０００８】
画像記憶手段としての画像メモリ６は、画像入力部１で入力された有価証券Ｓの画像を一時記憶するもので、たとえば、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）からなる２次元メモリによって構成されていて、たとえば、図３に示すようなメモリマップで格納される。なお、図３の例は、カメラ３を構成するライン型ＣＣＤセンサの１ライン有効画素数が２５６個、有効走査ライン数が２５６本時の場合を示している。
【０００９】
ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）７は、全体的な制御や各種処理を行なうもので、内蔵メモリにあらかじめ格納された制御プログラムや処理プログラムを実行することにより行なう。
画像処理手段としての平滑処理部８は、画像メモリ６に格納された入力画像に対し平滑化フィルタ処理を施すことにより、しわ汚れ以外のノイズなどを除去するものであり、実際にはＣＰＵ７の処理プログラムに基づく処理により実現される。
【００１０】
特徴量算出手段としての特徴量算出部９は、平滑処理部８により処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に微分処理を施し、得られた微分画像に対し所定の演算を行なうことにより分散値を求め、この求めた分散値を特徴量とするものであり、実際にはＣＰＵ７の処理プログラムに基づく処理により実現される。
【００１１】
判定手段としての判定部１０は、特徴量算出部９により得られる特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定するもので、たとえば、図４に示すように、ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などからなる判定処理部２１、および、閾値記憶手段としての閾値保管部２２から構成されている。
【００１２】
閾値保管部２２は、たとえば、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）によって構成されていて、図５に示すようなメモリマップで閾値データが格納されている。図５の例では、１次元メモリに４つの閾値データ（８ビット）Ｃ１　〜Ｃ４　が保管されている状態を示している。
出力部１１は、判定部１０の判定結果を外部へ出力する。アドレスバス１２、データバス１３は、上記各部とのインタフェースとして使用される。
【００１３】
次に、上記のような構成において図６に示すフローチャートを参照して一連の動作を説明する。
まず、画像入力部１において、図１に示したような有価証券Ｓの画像をカメラ３により撮像し（ステップＳＴ１）、Ａ／Ｄ変換器５でＡ／Ｄ変換した後、画像メモリ６に一時格納する（ステップＳＴ２）。
【００１４】
次に、平滑処理部８は、画像メモリ６内の入力画像に対し平滑化フィルタ処理を施す（ステップＳＴ３）。平滑化フィルタ処理は、文字や模様などの印刷部Ｐ１をしわ汚れパターンＰ２以外のノイズとして除去することを目的として行なうもので、図１の画像を原画像（ａ［ｉ，ｊ］、ｉは横、ｊは縦）とすると、当該画像に対し、下記数１に示す計算を行なうことにより、図７に示すようなｂ［ｉ，ｊ］なる画像に変換する。
【００１５】
【数１】
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【００１６】
図７は、図１の原画像（入力画像）に対し、注目画素（ａ［ｉ，ｊ］…ｉ行ｊ列画素の濃度値）を例えば８画素おきに平均化したものをｂ［ｉ，ｊ］なる画像とした結果を示しており、図中、符号Ｐ３がしわ汚れパターンＰ２の部分である。
【００１７】
本例（数１）では、上記したように平滑化フィルタを８画素間隔で実施しているが、画素数が少ない場合は画素間隔を小さくしたり、下記数２に示したように移動平均をとることによって平滑化することなども有効である。下記数２は、図１の原画像（入力画像）に対し、注目画素（ａ［ｉ，ｊ］…ｉ行ｊ列画素の濃度値）を例えば１画素おきに平均化（移動平均）したものをｂ［ｉ，ｊ］なる画像とするものである。
【００１８】
【数２】
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【００１９】
なお、本平滑化処理は、しわ汚れパーンの方向に平行（図１に対して縦方向）にのみ平滑化を行なっているが、有価証券Ｓの搬送方向（副走査方向）の解像度が高い場合には垂直な方向（図１に対して横方向）に平滑化を行なっても有効性は失われない。
【００２０】
次に、特徴量算出部９は、まず、図７の画像に対し、下記数３に示す計算による微分処理を行なうことにより、図８に示すようなｃ［ｉ，ｊ］なる微分画像に変換する。図８において、符号Ｐ４がしわ汚れパターンＰ２の部分である。
【００２１】
【数３】
ｃ［ｉ，ｊ］＝ｂ［ｉ，ｊ＋１］−ｂ［ｉ，ｊ］
【００２２】
次に、図８の画像に対し、下記数４に示す計算を行なって分散値を算出することにより、特徴量Ｍを求める（ステップＳＴ４）。なお、本処理は、しわ汚れパーンに垂直な方向（図１に対して横方向）に処理を施すことを特徴とする。
【００２３】
【数４】
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【００２４】
なお、上記説明では、微分画像ｃ［ｉ，ｊ］の画素数は、ｉ（２５６画素）×ｊ（２５６画素）の場合について述べている。
【００２５】
次に、判定部１０は、特徴量算出部９により得られる特徴量Ｍと閾値データとを比較することにより、しわ汚れの度合を判定する（ステップＳＴ５）。すなわち、判定部１０では、図９に示すフローチャートに基づく手順にしたがって判定処理を行なうもので、以下、それについて説明する。
【００２６】
特徴量算出部９により特徴量Ｍが計算されると、フローチャートの先頭（始め）から、特徴量Ｍに対して、閾値保管部２２内の閾値データＣ１　〜Ｃ４　との比較判定を行ない、その判定結果（ＲＥＳＵＬＴ）に「０〜４」の数値を与えることにより、汚損度を判定する。ここでは、しわ汚れの汚損度を５段階に分ける場合について記述した。判定結果ＲＥＳＵＬＴ＝０〜４はしわ汚れの度合（汚損度）を表わし、本例では判定結果ＲＥＳＵＬＴ＝４が一番汚いことになる。ただし、閾値データは、Ｃ１　＜Ｃ２　＜Ｃ３　＜Ｃ４　の関係を満たしているものとする。
出力部１１は、判定部１０の判定結果ＲＥＳＵＬＴ＝０〜４を外部へ出力する（ステップＳＴ６）。
【００２７】
次に、第２の実施の形態について説明する。
図１０は、第２の実施の形態に係るしわ汚れ検出装置の構成を概略的に示すものである。第１の実施の形態と異なる点は、明度補正手段としての明度補正部１４が追加された点にあり、その他は第１の実施の形態と同様であるので、同様な部分には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分についてだけ詳細に説明する。
【００２８】
明度補正部１４は、特徴量算出部９により計算された特徴量に対して、有価証券Ｓの搬送ばたつきなどによる有価証券Ｓ上における明度の変動を吸収する補正処理を施すものであり、実際にはＣＰＵ７の処理プログラムに基づく処理により実現される。
【００２９】
次に、上記のような構成において図１１に示すフローチャートを参照して一連の動作を説明する。なお、第１の実施の形態と異なる点は、ステップＳＴ４とステップＳＴ５との間にステップＳＴ７の明度補正処理が追加された点にあり、その他は第１の実施の形態と同様であるので、同様な部分には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分についてだけ詳細に説明する。
【００３０】
まず、画像入力部１において、図１に示したような有価証券Ｓの画像をカメラ３により撮像し（ステップＳＴ１）、Ａ／Ｄ変換器５でＡ／Ｄ変換した後、画像メモリ６に一時格納する（ステップＳＴ２）。次に、平滑処理部８は、画像メモリ６内の入力画像に対し平滑化フィルタ処理を施す（ステップＳＴ３）。次に、特徴量算出部９は、まず、図７の画像に対し、微分処理を行なうことにより、図８に示すような微分画像に変換し、その後、図８の画像に対し、分散値を算出することにより、特徴量Ｍを求める（ステップＳＴ４）。
【００３１】
次に、明度補正部１４は、特徴量算出部９により計算された特徴量Ｍに対し、下記数５に示す計算による補正処理を行なうことにより、明度補正を行なう。なお、本例では、明度の平均値を用いて補正しているが、たとえば、「明るい方から１０％の画素値」などを用いて補正しても一般性は失われない。
【００３２】
【数５】
Ｍ′＝Ｍ／Ｃ
【００３３】
次に、判定部１０は、明度補正部１４により明度補正された特徴量Ｍ′と閾値データとを比較することにより、しわ汚れの度合を判定する（ステップＳＴ５）。すなわち、判定部１０では、前述したように図９に示すフローチャートに基づく手順にしたがって判定処理を行なう。
出力部１１は、判定部１０の判定結果ＲＥＳＵＬＴ＝０〜４を外部へ出力する（ステップＳＴ６）。
【００３４】
以上説明したように、上記第１の実施の形態によれば、入力された画像に対し平滑化フィルタ処理を施すことにより、しわ汚れ以外のノイズ等を除去し、この平滑化フィルタ処理された画像に対して、しわ汚れの方向に垂直な方向に微分処理を施し、得られた微分画像に対し所定の演算を行なうことにより分散値を求め、この求めた分散値を特徴量とし、この算出された特徴量に基づきしわ汚れの度合を判定することにより、カメラ３やカメラ駆動部４などで発生するノイズの影響を除去でき、高精度なしわ汚れの検出が可能になる。
【００３５】
また、上記第２の実施の形態によれば、さらに算出した特徴量に対して明度補正を施した後にしわ汚れの度合を判定することにより、有価証券Ｓの搬送ばたつきによる明度変動の影響を除去でき、高精度なしわ汚れの検出が可能になる。
【００３６】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、ノイズや紙葉類の搬送ばたつきなどの影響を受けにくく、高精度なしわ汚れの検出が可能になる紙葉類のしわ汚れ検出装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】しわ汚れパターンを含む画像の具体例として有価証券を模式的に示す平面図。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係るしわ汚れ検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図３】画像メモリのメモリマップを示す図。
【図４】判定部の構成を概略的に示すブロック図。
【図５】閾値保管部の閾値データ格納状態の一例を示す図。
【図６】第１の実施の形態に係る動作を説明するフローチャート。
【図７】平滑化フィルタ処理を施した後の画像の一例を示す図。
【図８】微分処理を施した後の画像の一例を示す図。
【図９】判定部の処理を説明するフローチャート。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係るしわ汚れ検出装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１１】第２の実施の形態に係る動作を説明するフローチャート。
【符号の説明】
Ｓ…有価証券（紙葉類）、Ｐ１…印刷部（ノイズ等）、Ｐ２…しわ汚れパターン（しわ汚れ）、１…画像入力部（画像入力手段）、３…カメラ（撮像手段）、６…画像メモリ、７…ＣＰＵ、８…平滑処理部（画像処理手段）、９…特徴量算出部（特徴量算出手段）、１０…判定部（判定手段）、１１…出力部、１４…明度補正部（明度補正手段）、２１…判定処理部、２２…閾値保管部。
【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】
2004138487.tif 000014
【図１０】
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【図１１】
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