(57)【要約】【課題】  紙葉類に形成された特徴画像に位置ずれ、ばらつきがある場合であっても装置に挿入された紙葉類の撮像画像から紙葉類の挿入方向を判定し、紙葉類の特徴画像を効率良く抽出して抽出した特徴画像に基づき紙葉類の種類および真偽を正確に判定する紙葉類識別装置および方法を提供する。【解決手段】  表裏、正逆のいずれかの方向で挿入された紙葉類から紙葉類の特徴画像を含む領域の画像を撮像し、撮像した画像上で特徴画像の紙葉類の各挿入方向に対応するテンプレート画像を移動させて、テンプレートマッチングを行い、テンプレートマッチングによって算出した最大相関値が最も大きいテンプレート画像から紙葉類の挿入方向を判別し、判別した紙葉類の挿入方向に対応するテンプレート画像を用いた、テンプレートマッチングによる最大相関値が最も大きなテンプレート画像に対応する撮像画像上の位置を基点として撮像画像から紙葉類の特徴画像を切り出す。【選択図】  図１
2005316727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類の撮像画像から該紙葉類の特徴画像を切り出し、該切り出した特徴画像に基づき紙葉類の識別を行う紙葉類識別装置において、
表裏、正逆のいずれかの方向で挿入された前記紙葉類から該紙葉類の前記特徴画像を含む領域の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した画像上で前記特徴画像の前記紙葉類の各挿入方向に対応するテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う画像マッチング手段と、
前記画像マッチング手段で行うテンプレートマッチングによる最大相関値が最も大きいテンプレート画像から前記紙葉類の挿入方向を判別する挿入方向判別手段と、
前記挿入方向判別手段で判別した前記紙葉類の挿入方向に対応するテンプレート画像を用いた前記画像マッチング手段による最大相関値に対応する前記撮像画像上の位置を基点として前記撮像画像から前記紙葉類の特徴画像を切り出す画像切出手段と
を具備することを特徴とする紙葉類識別装置。
【請求項２】
前記特徴画像は、
前記紙葉類の透かし領域の画像であり、
前記画像マッチング手段は、
前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像と１つのテンプレート画像データを前記表裏、正逆の４方向に変換した４つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う
ことを特徴とする請求項１記載の紙葉類識別装置。
【請求項３】
前記特徴画像は、
前記紙葉類の透かし領域の画像であり、
前記画像マッチング手段は、
前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像を前記表裏、正逆の４方向に変換した４つの画像と１つのテンプレート画像データに対応する１つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う
ことを特徴とする請求項１記載の紙葉類識別装置。
【請求項４】
前記画像マッチング手段は、
前記透かし領域の画像の重心を求め、
該重心の位置により前記紙葉類の挿入方向が表で正方向、裏で逆方向若しくは表で逆方向、裏で正方向のいずれかであるかを判別し、
該判別した２つの方向に対して前記テンプレートマッチングを選択的に行う
ことを特徴とする請求項２または３記載の紙葉類識別装置。
【請求項５】
紙葉類の撮像画像から該紙葉類の特徴画像を切り出し、該切り出した特徴画像に基づき紙葉類の識別を行う紙葉類識別方法であって、
表裏、正逆のいずれかの方向で挿入された前記紙葉類から該紙葉類の前記特徴画像を含む領域の画像を撮像手段によって撮像し、
前記撮像手段で撮像した画像上で前記特徴画像の前記紙葉類の各挿入方向に対応するテンプレート画像との画像マッチング手段によるテンプレートマッチングを行い、
前記画像マッチング手段によるテンプレートマッチングによって算出した最大相関値が最も大きいテンプレート画像から前記紙葉類の挿入方向を挿入方向判別手段によって判別し、
前記挿入方向判別手段で判別した前記紙葉類の挿入方向に対応するテンプレート画像を用いた前記画像マッチング手段による最大相関値が最も大きな該テンプレート画像に対応する前記撮像画像上の位置を基点として前記撮像画像から前記紙葉類の特徴画像を切り出すこと
を特徴とする紙葉類識別方法。
【請求項６】
前記特徴画像は、
前記紙葉類の透かし領域の画像であり、
前記画像マッチング手段は、
前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像と１つのテンプレート画像データを前記表裏、正逆の４方向に変換した４つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う
ことを特徴とする請求項５記載の紙葉類識別方法。
【請求項７】
前記特徴画像は、
前記紙葉類の透かし領域の画像であり、
前記画像マッチング手段は、
前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像を前記表裏、正逆の４方向に変換した４つの画像と１つのテンプレート画像データに対応する１つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う
ことを特徴とする請求項５記載の紙葉類識別方法。
【請求項８】
前記画像マッチング手段は、
前記透かし領域の画像の重心を求め、
該重心の位置により前記紙葉類の挿入方向が表で正方向、裏で逆方向若しくは表で逆方向、裏で正方向のいずれかであるかを判別し、
該判別した２つの方向に対して前記テンプレートマッチングを選択的に行う
ことを特徴とする請求項６または７記載の紙葉類識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙葉類識別装置および方法に関し、特に、装置に挿入された紙葉類の撮像画像から紙葉類の挿入方向を判定し、紙葉類に形成された特徴画像の位置ずれ等の影響を受けることなく、紙葉類の特徴画像を効率良く抽出し、抽出した特徴画像に基づき紙葉類の種類および真偽を正確に判定する紙葉類識別装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、紙幣、小切手または商品券等の紙葉類の種類および真偽を識別する紙葉類識別装置は、磁気センサ若しくは光センサ等を用いて装置に投入された紙葉類の特徴を磁気的または光学的に検出し、検出した紙葉類の特徴と真券の特徴とを照合することにより紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０００３】
例えば、光センサを用いた場合は、透過光型光センサ若しくは反射型光センサを用いて紙葉類の図柄、寸法および方向等を光学的に検出し、特徴画像として抽出して、抽出した特徴画像と紙葉類毎の真券の標準画像とを照合することにより、紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０００４】
特徴画像と標準画像との照合は、例えばパターンマッチング等による類似度等に基づいて行われるが、検出した紙葉類の検出画像から特徴画像をどのように抽出するかによって、抽出した特徴画像と標準画像との照合処理が長時間要したり、複雑化する場合がある。
【０００５】
また、装置に挿入された紙葉類の挿入方向は、表裏、正逆等の種々の方向で挿入されるため、これらの挿入方向に対応して投入された紙葉類の検出画像から特徴画像を抽出し、抽出した特徴画像と標準画像との照合処理を行う必要がある。
【０００６】
例えば特許文献１には、入力画像が標準パターンに対して回転ずれを生じさせていても、入力画像の認識を可能にする画像認識装置が提案されている。
【０００７】
また、特許文献２には、紙葉類の搬送の多少の位置ずれや斜行ずれに対して何らの影響を受けることなく紙葉類の金種、表裏、方向、真偽を高速で識別する信頼性の高い紙葉類認識装置が提案されている。
【０００８】
また、特許文献３には、原稿台の任意の位置と任意の角度にある原稿を検知し、検知した原稿が特定原稿であるか否かを判定する画像処理装置が提案されている。
【特許文献１】特開平０５−０１２４４６号公報
【特許文献２】特開平０５−０６２０４５号公報
【特許文献３】特開平０２−２１０５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、上記提案の特許文献１では、入力画像が標準パターンに対して回転ずれを生じている場合であっても標準パターンを所定の角度間隔で回転させながら回転させた標準パターンと入力画像との一致点を算出することで、入力画像の認識を可能とすることが開示されている。
【００１０】
また、特許文献２においては、挿入された紙葉類の斜行角度を複数の検出素子で検出した検出信号の時間差によって算出して、算出した斜行角度に基づいて挿入された紙葉類の読み取り画像の傾きを補正した後、予め登録された基準となる境界点画像の表裏、正逆の各方向での画像と、入力された入力境界点画像との一致する画素数から紙葉類の金種、表裏、方向、真偽を識別する方法が開示されている。
【００１１】
また、特許文献３においては、複写機の原稿台の任意の位置と任意の角度にある紙幣を複数回走査し、紙幣の置かれた正確な位置と角度を算出し、算出結果に応じて紙幣の特定部分の画像データを取り出し、予め登録されたパターンとの類似度に基づいて紙幣の真偽を判定する方法が開示されている。
【００１２】
しかしながら、上記提案の特許文献１乃至特許文献３においては、紙葉類の撮像画像から紙葉類の挿入方向を判定するとともに、予め登録された当該紙葉類の特徴画像に対応する画像領域を撮像画像から抽出する方法は開示されていない。
【００１３】
また、紙葉類の特徴画像である透かし模様等が透かし領域に対して位置ずれ等がある場合の影響を軽減した紙葉類の種類または真偽を正確に判定する方法についても開示されていない。
【００１４】
そこで、本発明は、紙葉類に形成された特徴画像に位置ずれ、ばらつきがある場合であっても、装置に挿入された紙葉類の撮像画像から紙葉類の挿入方向を判定し、紙葉類の特徴画像を効率良く抽出して、抽出した特徴画像に基づき紙葉類の種類および真偽を正確かつ高速に判定する紙葉類識別装置および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】
【００１５】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、紙葉類の撮像画像から該紙葉類の特徴画像を切り出し、該切り出した特徴画像に基づき紙葉類の識別を行う紙葉類識別装置において、表裏、正逆のいずれかの方向で挿入された前記紙葉類から該紙葉類の前記特徴画像を含む領域の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像上で前記特徴画像の前記紙葉類の各挿入方向に対応するテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行う画像マッチング手段と、前記画像マッチング手段で行うテンプレートマッチングによる最大相関値が最も大きいテンプレート画像から前記紙葉類の挿入方向を判別する挿入方向判別手段と、前記挿入方向判別手段で判別した前記紙葉類の挿入方向に対応するテンプレート画像を用いた前記画像マッチング手段による最大相関値に対応する前記撮像画像上の位置を基点として前記撮像画像から前記紙葉類の特徴画像を切り出す画像切出手段とを具備することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記特徴画像は、前記紙葉類の透かし領域の画像であり、前記画像マッチング手段は、前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像と１つのテンプレート画像データを前記表裏、正逆の４方向に変換した４つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行うことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記特徴画像は、前記紙葉類の透かし領域の画像であり、前記画像マッチング手段は、前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像を前記表裏、正逆の４方向に変換した４つの画像と１つのテンプレート画像データに対応する１つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行うことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項４の発明は、請求項２または３の発明において、前記画像マッチング手段は、前記透かし領域の画像の重心を求め、該重心の位置により前記紙葉類の挿入方向が表で正方向、裏で逆方向若しくは表で逆方向、裏で正方向のいずれかであるかを判別し、該判別した２つの方向に対して前記テンプレートマッチングを選択的に行うことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項５の発明は、紙葉類の撮像画像から該紙葉類の特徴画像を切り出し、該切り出した特徴画像に基づき紙葉類の識別を行う紙葉類識別方法であって、表裏、正逆のいずれかの方向で挿入された前記紙葉類から該紙葉類の前記特徴画像を含む領域の画像を撮像手段によって撮像し、前記撮像手段で撮像した画像上で前記特徴画像の前記紙葉類の各挿入方向に対応するテンプレート画像との画像マッチング手段によるテンプレートマッチングを行い、前記画像マッチング手段によるテンプレートマッチングによって算出した最大相関値が最も大きいテンプレート画像から前記紙葉類の挿入方向を挿入方向判別手段によって判別し、前記挿入方向判別手段で判別した前記紙葉類の挿入方向に対応するテンプレート画像を用いた前記画像マッチング手段による最大相関値が最も大きな該テンプレート画像に対応する前記撮像画像上の位置を基点として前記撮像画像から前記紙葉類の特徴画像を切り出すことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項６の発明は、請求項５の発明において、前記特徴画像は、前記紙葉類の透かし領域の画像であり、前記画像マッチング手段は、前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像と１つのテンプレート画像データを前記表裏、正逆の４方向に変換した４つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行うことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項７の発明は、請求項５の発明において、前記特徴画像は、前記紙葉類の透かし領域の画像であり、前記画像マッチング手段は、前記撮像手段で撮像した１つの撮像画像を前記表裏、正逆の４方向に変換した４つの画像と１つのテンプレート画像データに対応する１つのテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行うことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項８の発明は、請求項６または７の発明において、前記画像マッチング手段は、前記透かし領域の画像の重心を求め、該重心の位置により前記紙葉類の挿入方向が表で正方向、裏で逆方向若しくは表で逆方向、裏で正方向のいずれかであるかを判別し、該判別した２つの方向に対して前記テンプレートマッチングを選択的に行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の紙葉類識別装置および方法によれば、予め登録された紙葉類の挿入方向に対応したテンプレート画像と挿入された紙葉類の撮像画像とのテンプレートマッチングによる相関値に基づき装置に挿入された紙葉類の挿入方向を判定し、撮像画像から紙葉類の特徴画像を抽出するので、紙葉類に形成された特徴画像の位置ずれ、ばらつきがある場合であっても、装置に挿入された紙葉類の挿入方向が正確に判定でき、撮像画像から紙葉類の特徴画像を効率良く抽出するとともに、抽出した特徴画像に基づき紙葉類の種類および真偽を正確かつ高速に判定することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明に係わる紙葉類識別装置および方法は、紙葉類に形成された特定の模様に基づいて紙葉類の種類及び真偽を識別する装置において、例えば透かし模様等が形成されている有価証券や紙幣等の紙葉類の種類及び真偽を識別する際、紙葉類の撮像画像から挿入された紙葉類の挿入方向を判定し、予め登録された紙葉類の特徴画像に対応する画像領域を紙葉類の撮像画像から効率よく抽出して紙葉類に形成された特徴画像の位置ずれ等の影響を軽減するとともに、紙葉類の種類および真偽を正確に判定する装置として用いられるものである。
【００２５】
以下の実施例においては、透かし模様が形成された紙葉類において、透かし模様を特徴画像として紙葉類の種類及び真偽を識別する方法及び装置を例に説明する。
【実施例１】
【００２６】
本発明に係わる紙葉類識別装置および方法の一実施例について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２７】
図１は、本発明に係わる紙葉類識別方法を適用した紙葉類識別装置の概略的な構成を示した構成図である。
【００２８】
図１に示すように、紙葉類識別装置１は、紙葉類識別装置１全体の制御を行う制御部２と、紙葉類の挿入口である紙葉類挿入部３と、挿入口から挿入された紙葉類を搬送する紙葉類搬送部４と、紙葉類を受け入れる紙葉類受入部５と、制御部２からの命令指示により紙葉類搬送部４を駆動制御する駆動部６と、紙葉類の種類および真偽を識別する識別部７を備えている。
【００２９】
紙葉類挿入部３から挿入された紙葉類は、紙葉類搬送部４によって紙葉類受入部５へ搬送される途上において紙葉類の種類および真偽が識別部７により識別される。
【００３０】
識別部７によって紙葉類が真券と識別された場合は、制御部２の命令指示に基づき駆動部６が紙葉類搬送部４の駆動制御を行い、紙葉類を紙葉類受入部５に搬送し、紙葉類受入部５が搬送されてきた紙葉類を受け入れる。
【００３１】
また、識別部７が紙葉類を偽券と識別した場合は、制御部２の命令指示に基づき駆動部６が紙葉類搬送部４の駆動制御を行い、紙葉類を紙葉類挿入部３に搬送し、紙葉類を返却する。
【００３２】
さて、紙葉類識別装置１においては、紙葉類の種類および真偽の識別が識別部７によって行われる。
【００３３】
図２は、紙葉類識別装置１の識別部７の機能的な構成の一例を示したブロック図である。
【００３４】
図２に示すように、識別部７は、識別部７全体を統括制御する識別制御部７０と、透過光型光センサ７３と、メモリ７１と、テンプレート画像データベース７２と、パターンマッチング部７４と、識別対象画像抽出部７５と、傷・汚れ検出部７６と、傷・汚れ影響補正部７７から構成されている。
【００３５】
透過光型光センサ７３は、発光素子７３１と受光素子７３２とが一対を成し、互いに対向して紙葉類搬送部４を挟むような位置に紙葉類挿入部３から挿入された紙葉類の識別対象とする紙葉類の透かし領域を含む撮像領域を通る所定の走査ライン上に配置されている。
【００３６】
発光素子７３１は、紙葉類搬送部４により搬送されてくる紙葉類の撮像領域に光を照射し、受光素子７３２は、当該紙葉類の撮像領域を透過した透過光を受光して、受光した透過光の光量に応じた電気信号を出力する。
【００３７】
なお、透過光型光センサ７３には、赤外、紫外および可視光のいずれも適用可能である。
【００３８】
メモリ７１は、メモリ７１の所定の記憶領域に透過光型光センサ７３から所定の時間間隔で出力される電気信号の信号レベルに対応したデジタル信号を、透過光型光センサ７３からの出力順に対応して格納し、格納したデジタル信号の情報を連続したアドレスで割り当て、紙葉類の撮像領域の画像データ（以下、「撮像画像データ」という。）として一時的に記憶する。
【００３９】
テンプレート画像データベース７２には、予め真券の紙葉類を種類毎に正逆、表裏の各挿入方向で紙葉類識別装置１へ挿入し、各挿入方向に対応して撮像して取得した各画像データがテンプレート画像データとして記憶されている。
【００４０】
テンプレート画像データは、例えば、真券の紙葉類の種類に対応した透かし模様等の画像を正逆、表裏の各方向及び各面で撮像した各画像データが記憶されている。
【００４１】
パターンマッチング部７４は、被検紙葉類が透過光型センサ７３を通過する時に得られる入力画像データとテンプレート画像データベース７２に記憶されているテンプレート画像データとのパターンマッチングを行い、テンプレート画像と最も類似する入力画像の画像領域を検索し、特定するとともに、後述する識別対象画像データと補正済識別対象画像データとのパターンマッチングによる相関値を算出して出力する。
【００４２】
例えば、メモリ７１に一時記憶されている紙葉類の撮像画像データとテンプレート画像データベース７２に記憶されているテンプレート画像データを読み出し、これら二つの画像データのパターンマッチングによる相関値を算出し、算出した相関値に基づいてテンプレート画像データと最も類似する撮像画像データの画像領域を検索し、特定する。
【００４３】
まず、真券の紙葉類が正方向で挿入されて表面部が撮像された真券のテンプレート画像データを撮像画像データ上で移動させながらパターンマッチングによる相関値の最大値（以下、「最大相関値」という。）を算出する。
【００４４】
次に、テンプレート画像を、正方向の挿入方向で裏面部が撮像された真券のテンプレート画像データ、逆方向の挿入方向で表面部が撮像された真券のテンプレート画像データ、逆方向の挿入方向で裏面部が撮像された真券のテンプレート画像データと順次置換え、置換えた各テンプレート画像データ毎に、前述の処理動作と同様に各テンプレート画像データを撮像画像データ上で移動させながらパターンマッチングによる最大相関値を算出する。
【００４５】
そして、各テンプレート画像データと撮像画像データとのパターンマッチングにより算出した最大相関値の中で最も最大の値となったテンプレート画像データ（以下、「特定テンプレート画像データ」という。）に基づいて挿入された紙葉類の正逆、表裏の挿入方向を判定するとともに、特定テンプレート画像データと撮像画像データとのパターンマッチングによる相関値が最大相関値の時の撮像画像データ上の画像領域を特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域として特定する。
【００４６】
識別対象画像抽出部７５は、パターンマッチング部７４で特定された特定テンプレート画像データと最も類似する撮像画像データ上の画像領域を識別対象画像データとして抽出し、メモリ７１に記憶する。
【００４７】
傷・汚れ検出部７６は、識別対象画像抽出部７５により抽出された識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差を算出し、識別対象画像データ内に存在する紙葉類に付着する傷および汚れ（または、透過光型光センサに付着する傷および汚れ）を示す画像データを検出する。
【００４８】
傷・汚れ影響補正部７７は、傷・汚れ検出部７６により検出した傷および汚れを示す画像データの影響を補正する。
【００４９】
具体的には、例えば、識別対象画像データから傷および汚れを示す画像データを消去することで紙葉類に付着する傷および汚れ等の画像データの影響を補正する構成を適用しても良いが、このような構成とした場合は、傷および汚れを示す画像データを消去するとともに、透かし模様の画像データも消去してしまい、誤識別を発生させる可能性がある。
【００５０】
そこで、特定テンプレート画像データに識別対象画像データに存在する傷および汚れを示す画像データを同位置且つ同面積で貼り付けた補正済識別対象画像データに変換する構成を適用する。
【００５１】
ただし、全ての傷および汚れを示す画像データの影響を補正してしまうと、透かし模様がない偽券の紙葉類の場合でも、傷および汚れを示す画像データの影響を補正することで、真券の紙葉類であると誤識別してしまうため、傷および汚れを示す画像データの影響を補正する総画素数に制限をもたせる等の構成を用いても良い。
【００５２】
このように構成された識別部７が紙葉類挿入部３に挿入された紙葉類の種類および真偽を識別する場合の動作について簡単に説明する。
【００５３】
紙葉類挿入部３から挿入された紙葉類は紙葉類搬送部４により搬送され、紙葉類が識別部７の透過光型光センサ７３の配置位置に到達すると、発光素子７３１が紙葉類の撮像領域に光を照射し、受光素子７３２が当該紙葉類の撮像領域を透過した透過光を受光する。
【００５４】
透過光型光センサ７３は、受光素子７３２が受光した透過光の光量に応じた信号レベルの電気信号を出力し、透過光型光センサ７３によって出力された電気信号は、信号レベルに対応したデジタル信号に変換されてメモリ７１へ入力される。
【００５５】
メモリ７１は、透過光型光センサ７３から出力された信号レベルに対応したデジタル信号の情報を紙葉類の撮像領域の撮像画像データとして一時的に記憶する。
【００５６】
メモリ７１に紙葉類の撮像画像データが記憶されると、パターンマッチング部７４がメモリ７１に記憶されている紙葉類の撮像画像データとテンプレート画像データベース７２に記憶されている真券の紙葉類の種類毎の正逆、表裏の各方向及び各面で撮像されて記憶された各テンプレート画像データを読み出し、撮像画像データと各テンプレート画像データとのパターンマッチングを行い、各テンプレート画像データのうちの撮像画像データと最も類似するテンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして特定するとともに、特定テンプレート画像データと最も類似した画像領域を撮像画像データから検索し特定する。
【００５７】
識別対象画像抽出部７５は、パターンマッチング部７４によって特定された特定テンプレート画像データと最も類似する撮像画像データの画像領域を紙葉類の識別対象画像データとして抽出し、傷・汚れ検出部７６へ出力する。
【００５８】
傷・汚れ検出部７６は、識別対象画像抽出部７５から入力された識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差を算出し、識別対象画像データ内に存在する傷および汚れを示す画像データを検出して傷・汚れ影響補正部７７へ出力する。
【００５９】
傷・汚れ影響補正部７７は、傷・汚れ検出部７６により検出され入力された傷および汚れを示す画像データの影響を補正した補正済識別対象画像データをパターンマッチング部７４へ出力する。
【００６０】
パターンマッチング部７４は、傷・汚れ影響補正部７７から入力された補正済識別対象画像データと識別対象画像データとのパターンマッチングを行い、これら二つの画像データの相関値を算出し、識別制御部７０がパターンマッチング部７４によって算出された補正済識別対象画像データと識別対象画像データとのパターンマッチングによる相関値に基づき紙葉類の種類および真偽を識別する。
【００６１】
以上説明した如くに動作する識別部７を有する紙葉類識別装置１が挿入された紙葉類の種類および真偽を識別し、処理する処理手順について図３及び図４に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６２】
紙葉類識別装置１は、紙葉類挿入部３から紙葉類が挿入されると（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、透過光型光センサ７３を用いて挿入された紙葉類を撮像し（ステップＳ３０２）、撮像して取得した撮像画像データと、予め真券の紙葉類の正逆、表裏の各方向及び各面に対応した各テンプレート画像データとのテンプレートマッチングを行い、各テンプレート画像データ毎の各テンプレート画像データと撮像画像データとの最大相関値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを算出する（ステップＳ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６）。
【００６３】
なお、最大相関値Ａは、正方向で挿入されて表面部が撮像されたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（正方向表面）」という。）と撮像画像データとの最大相関値、最大相関値Ｂは、正方向で挿入されて裏面部が撮像されたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（正方向裏面）」という。）と撮像画像データとの最大相関値、最大相関値Ｃは、逆方向で挿入されて表面部が撮像されたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（逆方向表面）」という。）と撮像画像データとの最大相関値、最大相関値Ｄは、逆方向で挿入されて裏面部が撮像されたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（逆方向裏面）」という。）と撮像画像データとの最大相関値をそれぞれ示している。
【００６４】
算出した各最大相関値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの最大の値となった最大相関値を有するテンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして設定し（ステップＳ３０７）、特定テンプレート画像データと最も類似する撮像画像データの画像領域を紙葉類の識別対象画像データとして抽出する（ステップＳ３０８）。
【００６５】
抽出された識別対象画像データは、傷・汚れ補正及び識別処理されて（ステップＳ３０９）、挿入された紙葉類の種類及び真偽が識別される。
【００６６】
図４は、傷・汚れ補正及び識別処理Ｓ３０９の処理手順を示すフローチャートであり、図４を参照しながら傷・汚れ補正及び識別処理Ｓ３０９の処理手順について説明する。
【００６７】
挿入された紙葉類の撮像画像データから識別対象画像データが抽出されると、識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差を算出して識別対象画像データ内に存在する傷および汚れを示す画像データを検出し（ステップＳ３０９１）、検出した傷および汚れを示す画像データの影響を補正した補正済識別対象画像データを算出する（ステップＳ３０９２）。
【００６８】
そして、補正済識別対象画像データと識別対象画像データとのパターンマッチングを行い、この二つの画像の相関値を算出する（ステップＳ３０９３）。
【００６９】
算出した相関値の値に基づいて紙葉類の真偽を判定し（ステップＳ３０９４）、紙葉類が真券と判定された場合は（ステップＳ３０９４でＹＥＳ）、紙葉類を紙葉類受入部に受け入れ（ステップＳ３０９５）、処理手順を終了する。
【００７０】
また、ステップＳ３０９４において、紙葉類が偽券と判定された場合は（ステップＳ３０９４でＮＯ）、紙葉類を紙葉類挿入部３から返却し（ステップＳ３０９６）、処理手順を終了する。
【００７１】
ここで、紙葉類識別装置１の識別部７が行う本発明に係わる紙葉類識別方法について詳細に説明する。
【００７２】
図５乃至図９は、識別部７が行う紙葉類の種類および真偽を識別する方法を説明するための説明図であり、図５乃至図９を参照しながら本発明に係わる紙葉類識別方法について詳細に説明する。
【００７３】
図５は、撮像画像データとテンプレート画像データの一例を示す図であり、図５（ａ）は、紙葉類識別装置１に挿入された紙葉類を透過光型光センサ７３を用いて撮像して取得した撮像画像データ２０を示す図、図５（ｂ）乃至図５（ｅ）は、真券の紙葉類を種類毎に正逆、表裏の各方向及び各面で紙葉類識別装置１に挿入し撮像して取得したテンプレート画像データ２６、２７、２８、２９を示す図である。
【００７４】
図５（ａ）に示すように、透過光型光センサ７３によって撮像された紙葉類の撮像画像データ２０は、例えば、画素数がＬ×Ｌのｆ（ｉ、ｊ）の各画素で構成されており、撮像画像データ２０には、透かし領域２１と透かし領域２１以外の通常領域２２が存在し、透かし領域２１内には透かし模様２３が存在する。
【００７５】
また、撮像画像データ２０には紙葉類の傷および汚れ２５が存在している。
【００７６】
なお、図５（ａ）において、破線で示された透かし模様２３は、真券に形成された透かし模様２３の位置ずれを示したものであり、ｉ＝０、１、２、・・・、Ｌ−１、ｊ＝０、１、２、・・・、Ｌ−１である。
【００７７】
また、透過光型光センサ７３の受光素子７３２が受光する際の光量は、受光素子７３２が紙葉類を透過した透過光を受光するため、一般に、透かし領域２１を透過する光量は、通常領域２２を透過する光量より多く、透かし模様２３を透過する光量は透かし領域２１の光量より少なく、通常領域２２を透過する光量は透かし模様２３の光量より少ない。
【００７８】
また、傷および汚れ２５は、傷および汚れの程度によって傷および汚れを透過する光量が異なる。
【００７９】
テンプレート画像データベース７２には、予め真券の紙葉類を正逆、表裏の各方向及び各面で撮像して取得した、例えば、図５（ｂ）乃至図５（ｅ）に示されるような各テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９が記憶されている。
【００８０】
図５（ｂ）は、真券の紙葉類を紙葉類識別装置１に正方向で挿入し、紙葉類の表面部を撮像して取得したテンプレート画像データ（正方向表面）２６を示す図であり、図５（ｃ）は、真券の紙葉類を紙葉類識別装置１に正方向で挿入し、紙葉類の裏面部を撮像して取得したテンプレート画像データ（正方向裏面）２７を示す図、図５（ｄ）は、真券の紙葉類を紙葉類識別装置１に逆方向で挿入し、紙葉類の表面部を撮像して取得したテンプレート画像データ（逆方向表面）２８を示す図、図５（ｅ）は、真券の紙葉類を紙葉類識別装置１に逆方向で挿入し、紙葉類の裏面部を撮像して取得したテンプレート画像データ（逆方向裏面）２９を示す図である。
【００８１】
なお、各テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９は、例えば画素数がＭ×Ｎのｔ（ｉ、ｊ）の各画素で構成されており、各テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９は、例えば、真券の紙葉類の種類に対応した透かし模様等の特徴画像の画像データが記憶され、ｉ＝０、１、２、・・・、Ｍ−１、ｊ＝０、１、２、・・・、Ｎ−１である。
【００８２】
図６及び図７は、撮像画像データ２０内で各テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９のうちの最も類似性が高いテンプレート画像データを特定し、特定した特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を撮像画像データ２０から識別対象画像データとして抽出する方法を説明する説明図である。
【００８３】
図６及び図７を参照しながら撮像画像データ２０からテンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像データとして抽出する方法について説明する。
【００８４】
まず、例えば、図６（ａ）に示すように、撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向表面）２６とのテンプレートマッチングにより撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向表面）２６との最大相関値を算出する。
【００８５】
撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向表面）２６とのテンプレートマッチングは、例えば、撮像画像データ２０上でテンプレート画像データ（正方向表面）２６を移動させながらパターンマッチングによる各相関値を算出し、算出した各相関値のうちの最大値である最大相関値を算出する。
【００８６】
また、例えば、テンプレート画像データ（正方向表面）２６上で撮像画像データ２０を移動させながらパターンマッチングによる各相関値を算出し、算出した各相関値のうちの最大値である最大相関値を算出してもよい。
【００８７】
撮像画像データ２０上でテンプレート画像データ（正方向表面）２６を移動させながらパターンマッチングによる各相関値を算出する場合を例に具体的に説明すると、撮像画像データ２０の各画素ｆ（ｉ、ｊ）のうちのテンプレート画像データ（正方向表面）２６と同サイズ（同画素数、例えばＭ×Ｎ）の部分画像データを抽出する際、部分画像データの左上の画素に対応する位置を始点（ｕ、ｖ）とし、始点（ｕ、ｖ）の位置に対応した部分画像データの各画素ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）とテンプレート画像データ（正方向表面）２６の各画素ｔ（ｉ、ｊ）とのパターンマッチングを行い、始点（ｕ、ｖ）の位置を撮像画像データ２０内で順次移動させながら相関値を算出するようなテンプレートマッチングを行う。  
撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向表面）２６とのテンプレートマッチングによる相関値の算出は、例えば次式で示されるような正規化相関値として算出することができる。
【００８８】
【数１】
2005316727.tif 000003
【００８９】
なお、上式において、Ｒ（ｕ、ｖ）は撮像画像上での部分画像データの始点（ｕ、ｖ）位置における部分画像データとテンプレート画像データ（正方向表面）２６との相関値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は、始点（ｕ、ｖ）の移動に伴う部分画像データの各画素値、ｆ’は部分画像データの画素の平均値、ｔ（ｉ、ｊ）はテンプレート画像データ（正方向表面）２６の各画素値、ｔ’はテンプレート画像データ（正方向表面）２６の画素の平均値をそれぞれ示している。
【００９０】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【００９１】
上式で算出された始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ（正方向表面）２６との正規化相関値の算出結果は、例えば図６（ｂ）に示すような曲線グラフ３０として得ることができる。
【００９２】
図６（ｂ）に示すように、曲線グラフ３０の横軸は、撮像画像データ２０から抽出された部分画像データの始点（ｕ、ｖ）の位置情報を示し、縦軸は、始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ（正方向表面）２６との正規化相関値の値を示している。
【００９３】
相関値は、部分画像データとテンプレート画像データ（正方向表面）２６との類似性を示しており、曲線グラフ３０において、曲線グラフ３０の頂点Ａは、撮像画像データ２０上でのテンプレート画像データ（正方向表面）２６のテンプレートマッチングによる最大相関値Ａを示している。
【００９４】
撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向表面）２６とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ａが算出されると、テンプレート画像データ（正方向表面）２６をテンプレート画像データ２７、２８、２９と順次置換え、置換えた各テンプレート画像データ２７、２８、２９と撮像画像データ２０との最大相関値を前述したテンプレートマッチングにより算出する。
【００９５】
図６（ｃ）に示すように、撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（正方向裏面）２７とのテンプレートマッチングによる最大相関値は、図６（ｄ）に示すような、曲線グラフ３１の頂点Ｂとして算出され、図７（ａ）に示すように、撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（逆方向表面）２８とのテンプレートマッチングによる最大相関値は、図７（ｂ）に示すような、曲線グラフ３２の頂点Ｃとして算出され、図７（ｃ）に示すように、撮像画像データ２０とテンプレート画像データ（逆方向裏面）２９とのテンプレートマッチングによる最大相関値は、図７（ｄ）に示すような、曲線グラフ３３の頂点Ｄとして算出される。
【００９６】
算出した各テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９の各最大相関値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの最も大きな値の最大相関値を有するテンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして一時的に設定する。
【００９７】
また、特定テンプレート画像データと撮像画像データ２０とのテンプレートマッチングによる最大相関値となった時の撮像画像データ２０上の位置における特定テンプレート画像データを重ねた画像領域を撮像画像データ２０から抽出することで、図７（ｅ）に示すような紙葉類の識別対象画像データ３４が抽出される。
【００９８】
また、テンプレート画像データ２６、２７、２８、２９の中から特定テンプレート画像データが特定されることで、特定テンプレート画像データに対応して紙葉類の正逆、表裏の各挿入方向が判定される。
【００９９】
なお、この例の場合は、特定テンプレート画像データは、テンプレート画像データ（正方向表面）２６であり、挿入された紙葉類の挿入方向は、テンプレート画像データ（正方向表面）２６に対応して正方向、表面と判定される。
【０１００】
また、正逆、表裏の各挿入方向に対応したテンプレート画像データは、例えばテンプレート画像データベース７２に真券の一方向及び一面部のみのテンプレート画像データを記憶し、挿入された紙葉類の撮像画像データとテンプレートマッチングを行う際に、テンプレート画像データを左右反転、上下反転、左右反転後上下反転させたテンプレート画像を正逆、表裏の各挿入方向に対応したテンプレート画像として用いるようにしてもよい。
【０１０１】
また、例えばテンプレート画像データベース７２に真券の一方向及び一面部のみのテンプレート画像データを記憶し、挿入された紙葉類の撮像画像データを正逆、表裏の各挿入方向及び各面に対応した画像データに回転補正し、回転補正した撮像画像データとテンプレート画像データとのテンプレートマッチングを行うようにしてもよい。
【０１０２】
次に撮像画像データ２０から抽出した識別対象画像データ３４内に存在する傷および汚れを検出する方法について説明する。
【０１０３】
図８は、撮像画像データ２０から抽出した識別対象画像データ３４内に存在する傷および汚れを示す画像データを検出する方法を示した説明図である。
【０１０４】
図８（ａ）は、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６を示す図であり、図８（ｂ）は、傷および汚れを含む識別対象画像データ３４を示す図、図８（ｃ）は、図８（ａ）に示した特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と図８（ｂ）に示した識別対象画像データ３４との差分を算出した差分画像データ３５を示す図である。
【０１０５】
紙葉類に傷および汚れが付着している場合、または透過光型光センサ７３に傷および汚れが付着している場合等、紙葉類を撮像する際に、当該傷および汚れが発光素子７３１からの光を遮ることで、受光素子７３２により取得した紙葉類の撮像領域の画像に傷および汚れによる不要な画像が撮像されてしまう。
【０１０６】
特に、紙葉類の透かし領域２１内に傷および汚れが付着している場合、または透かし領域２１内の透過光を遮ってしまうような透過光型光センサ７３の位置に傷および汚れが付着している場合は、傷および汚れを示す画像が存在する識別対象画像データとなってしまう。
【０１０７】
したがって、図６乃至図７に示したように、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と最も類似性の高い画像領域を撮像画像データ２０内から抽出した識別対象画像データ３４であっても、識別対象画像データ３４内に傷および汚れを示す画像データが存在する場合がある。
【０１０８】
そこで、図８に示すように、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と傷および汚れを含む識別対象画像データ３４との差を算出する。
【０１０９】
図８（ａ）及び（ｂ）に示すように、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と識別対象画像データ３４とにおいて、共通な画像データは透かし模様２３の画像データであり、非共通な画像データは識別対象画像データ３４に存在する傷および汚れの画像データ２５である。
【０１１０】
したがって、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と識別対象画像データ３４との差を算出することにより図８（ｃ）に示すような傷および汚れを示す画像データ２５の差分画像データ３５を検出することができる。
【０１１１】
なお、傷および汚れを検出する検出式は、例えば次式で算出することができる。
【０１１２】
【数２】
2005316727.tif 000004
【０１１３】
なお、上式において、ｄは特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６と識別対象画像データ３４との差、ｔ（ｉ、ｊ）は特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６の各画素値、ｔ’は特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６の画素の平均値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は識別対象画像データ３４の各画素値、ｆ’は識別対象画像データ３４の画素の平均値をそれぞれ示している。
【０１１４】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【０１１５】
そして、検出した傷および汚れを示す画像データ２５の影響を補正し、補正した図示せぬ補正済識別対象画像データと識別対象画像データ３４とのパターンマッチングを行い、この二つの画像の相関値を算出することで、紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０１１６】
具体的には、例えば、検出した識別対象画像データ３４の傷および汚れを示す画像データ２５を識別対象画像データ３４の同位置且つ同面積に対応して特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６に貼り付けて図示せぬ補正済識別対象画像データに変換し、補正済識別対象画像データと識別対象画像データ３４とのパターンマッチングを行い、この二つの画像の相関値を算出することで、紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０１１７】
図９は、傷および汚れを示す画像データの影響を補正した補正済識別対象画像データ３６と識別対象画像データ３４とに基づき紙葉類の種類および真偽を識別する方法の一例を示した説明図である。
【０１１８】
図９（ａ）は、傷・汚れ検出部７６で検出された識別対象画像データ３４内に存在する傷および汚れ２５を示す差分画像データ３５の一例を示す図であり、図９（ｂ）は、特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６の一例を示す図、図９（ｃ）は、補正済識別対象画像データ３６を示す図、図９（ｄ）は、識別対象画像データ３４を示す図である。
【０１１９】
図９を参照しながら紙葉類の種類および真偽を識別する方法について説明する。
【０１２０】
例えば、図９（ｄ）に示すように、紙葉類の撮像領域の撮像画像データから抽出した識別対象画像データ３４に傷および汚れ２５が存在する場合は、傷・汚れ検出部７６によって図９（ａ）に示すような傷および汚れ２５を示す差分画像データ３５が検出される。
【０１２１】
傷・汚れ影響補正部７７は、傷・汚れ検出部７６により検出した傷および汚れ２５を示す差分画像データ３５を図９（ｂ）に示した特定テンプレート画像データ（正方向表面）２６に対して識別対象画像データ３４に存在する傷および汚れ２５と同位置且つ同面積となるように貼り付けて図９（ｃ）に示すような補正済識別対象画像データ３６へ変換する。
【０１２２】
そして補正済識別対象画像データ３６と識別対象画像データ３４とのパターンマッチングを行い、この二つの画像の相関値を算出し、算出した相関値が所定値以上の値であれば挿入された紙葉類が真券である判定し、算出した相関値が所定値以上の値でなければ偽券と判定するように識別する。
【０１２３】
また、補正済識別対象画像データと識別対象画像データとに基づき紙葉類の種類および真偽を識別する方法とは他に、識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差の差分画像データに基づき紙葉類の種類および真偽を識別するような構成としてもよい。
【０１２４】
具体的には、紙葉類の撮像画像データから抽出した識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差の差分画像データに基づき、例えば差分画像データに傷および汚れを示す画像データが存在しない場合、差分画像データの全画素は「白」となる。
【０１２５】
つまり、差分画像データの全画素が「白」であることを確認することで、紙葉類が真券であると識別することができる。
【０１２６】
しかし、実際には、識別対象画像データには何かしらの傷および汚れを示す画像が存在すると思われるので、予め紙葉類無しの状態で透過光型光センサ７３によって撮像した紙葉類無しの画像データと傷・汚れ検出部７６で検出した紙葉類に付着する傷および汚れを示す画像の差分画像データとをパターンマッチングすることで、紙葉類の種類および真偽を識別する構成としてもよい。
【０１２７】
また、紙葉類の種類および真偽の識別を紙葉類の種類毎に透かし領域２１の形状が異なることを利用して、例えば、紙葉類の撮像画像から抽出した透かし領域の周長、円形度および面積等から紙葉類の種類および真偽を識別することも可能である。
【０１２８】
また、透かし領域が短手方向の中心からずれている紙葉類を識別する場合は、撮像画像から算出した透かし領域の重心に基づいて紙葉類の挿入方向を判別し、紙葉類の種類および真偽の識別処理を軽減することも可能である。
【０１２９】
また、実際の紙葉類の識別処理にあたっては、本発明に係わる紙葉類識別方法のみで紙葉類の種類および真偽を識別するのではなく、他の識別要因との組み合わせで真偽判定を下しても良い。
【実施例２】
【０１３０】
実施例１では、紙葉類を正逆、表裏の各方向及び各面で挿入して紙葉類の透かし模様等の特徴画像を各挿入方向に対応したテンプレート画像として予め登録し、挿入された紙葉類から取得した撮像画像と各挿入方向に対応したテンプレート画像とのテンプレートマッチングにより、挿入された紙葉類の挿入方向を判定するとともに、テンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像から抽出する方法の一例を示した。
【０１３１】
次に実施例２では、挿入方向を一方向のみで挿入した紙葉類の透かし模様等の特徴画像に対応したテンプレート画像を予め登録し、挿入された紙葉類の撮像画像の透かし領域の重心に基づいて紙葉類の挿入方向を判定し、判定された挿入方向に基づいてテンプレート画像を回転補正してテンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像から抽出する方法の一例について説明する。
【０１３２】
図１０は、挿入された紙葉類の撮像画像の透かし領域の重心に基づき挿入された紙葉類の挿入方向を判定し、判定された紙葉類の挿入方向に対応してテンプレート画像を回転補正して、テンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像から抽出する方法が適用された識別部を備えた紙葉類識別装置の概略的な構成を示した構成図である。
【０１３３】
図１０に示すように、紙葉類識別装置１００は、図１で示した紙葉類識別装置１の識別部７を識別部８と置換えた他は、紙葉類識別装置１と同様な構成であり、紙葉類識別装置１００の識別部８以外の各部の動作は、紙葉類識別装置１に示した各部と同様に動作するように構成されている。
【０１３４】
したがって、紙葉類識別装置１００の識別部８以外の各部の構成及び動作については、説明の便宜上、省略し、識別部８について説明する。
【０１３５】
図１１は、識別部８の機能的な構成の一例を示したブロック図である。
【０１３６】
図１１に示すように、識別部８は、図２で示した識別部７の機能に、撮像画像に含まれる透かし領域を抽出する機能と、抽出した透かし領域の重心を算出する機能と、算出した透かし領域の重心に基づいて挿入された紙葉類の挿入方向を判定する機能が付加されて構成されている。
【０１３７】
紙葉類識別装置１００は、識別部８全体を統括制御する識別制御部８０と、透過光型光センサ８３と、メモリ８１と、テンプレート画像データベース８２と、パターンマッチング部８４と、識別対象画像抽出部８５と、傷・汚れ検出部８６と、傷・汚れ影響補正部８７と、透かし領域抽出部８８と、透かし領域重心算出部８９と挿入方向判定部９０を備えている。
【０１３８】
透過光型光センサ８３は、発光素子８３１と受光素子８３２とが一対を成し、互いに対向して紙葉類搬送部４を挟むようにして、紙葉類挿入部３から挿入された紙葉類の識別対象とする紙葉類の透かし領域を含む撮像領域を通る所定の走査ライン上に配置されている。
【０１３９】
発光素子８３１は、紙葉類搬送部４により搬送されてくる紙葉類の撮像領域に光を照射し、受光素子８３２は、当該紙葉類の撮像領域を透過した透過光を受光して、受光した透過光の光量に応じた電気信号を出力する。
【０１４０】
メモリ８１は、メモリ８１の所定の記憶領域に透過光型光センサ８３から所定の時間間隔で出力される電気信号の信号レベルに対応したデジタル信号を、透過光型光センサ８３からの出力順に対応して格納し、連続したアドレスを割り当て、紙葉類の撮像領域の撮像画像データとして一時的に記憶する。
【０１４１】
透かし領域抽出部８８は、メモリ８１により記憶されている紙葉類の撮像画像データを読み出し、撮像画像データに含まれる透かし領域の画像データを抽出する。
【０１４２】
透かし領域重心算出部８９は、透かし領域抽出部８８により抽出された透かし領域画像データから透かし領域の周長、円形度および面積等を算出し、算出した透かし領域の周長、円形度および面積等に基づいて透かし領域の重心を算出する。
【０１４３】
挿入方向判定部９０は、透かし領域重心算出部８９で算出された透かし領域の重心に基づいて挿入された紙葉類の挿入方向を判定する。
【０１４４】
紙葉類の挿入方向の判定は、例えば、予め登録管理されている紙葉類の種類毎の表裏面及び挿入方向に対応する透かし領域の重心位置情報を参照し、透かし領域重心算出部８９で算出された透かし領域の重心に基づいて挿入された紙葉類の挿入方向を判定する。
【０１４５】
テンプレート画像データベース８２は、真券の紙葉類の特徴画像である透かし領域等を予め撮像して取得した画像データをテンプレート画像データとして記憶するとともに、各テンプレート画像の透かし領域の重心位置情報が記憶されている。
【０１４６】
テンプレート画像データは、例えば、真券の紙葉類の種類に対応した透かし模様等の特徴画像が記憶されている。
【０１４７】
パターンマッチング部８４は、テンプレート画像データベース８２に記憶されているテンプレート画像データを読み込み、読み込んだテンプレート画像データを挿入方向判定部９０で判定された紙葉類の挿入方向に対応して左右反転、上下反転等の回転補正を行いながらテンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像データ上で検索し、特定する。  また、識別対象画像データと補正済識別対象画像データとのパターンマッチングによる相関値を算出して出力する。
【０１４８】
識別対象画像抽出部８５は、パターンマッチング部８４で特定されたテンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像データとして撮像画像データから抽出し、メモリ８１に記憶する。
【０１４９】
傷・汚れ検出部８６は、識別対象画像抽出部８５により抽出された識別対象画像データと、テンプレート画像データとの差を算出し、識別対象画像データ内に存在する紙葉類に付着する傷および汚れ（または、透過光型光センサに付着する傷および汚れ）を示す画像を検出する。
【０１５０】
傷・汚れ影響補正部８７は、傷・汚れ検出部８６により検出した傷および汚れを示す画像の影響を補正する。
【０１５１】
このように構成された識別部８が紙葉類挿入部３に挿入された紙葉類の種類および真偽を識別する場合の動作について簡単に説明する。
【０１５２】
紙葉類挿入部３から挿入された紙葉類は紙葉類搬送部４により搬送され、紙葉類が識別部８の透過光型光センサ８３の配置位置に到達すると、発光素子８３１が紙葉類の撮像領域に光を照射し、受光素子８３２が当該紙葉類の撮像領域を透過した透過光を受光する。
【０１５３】
透過光型光センサ８３は、受光素子８３２が受光した透過光の光量に応じた信号レベルの電気信号を出力し、透過光型光センサ８３によって出力された電気信号は、信号レベルに対応したデジタル信号に変換されてメモリ８１へ入力される。
【０１５４】
メモリ８１は、透過光型光センサ８３から出力された信号レベルに対応したデジタル信号の情報を紙葉類の撮像領域の撮像画像データとして一時的に記憶する。
【０１５５】
メモリ８１に紙葉類の撮像画像データが記憶されると、透かし領域抽出部８８がメモリ８１に記憶されている紙葉類の撮像画像データを読み出し、撮像画像データに含まれる透かし領域の画像データ（以下、「透かし領域画像データ」という。）を抽出し、抽出した透かし領域画像データを透かし領域重心算出部１３に出力する。
【０１５６】
透かし領域重心算出部８９は、透かし領域抽出部８８から入力された透かし領域画像データから透かし領域の重心を算出し、算出した透かし領域の重心情報を挿入方向判定部９０へ出力する。
【０１５７】
挿入方向判定部９０は、入力された透かし領域の重心情報に基づき、テンプレート画像データベース８２に記憶されている各紙葉類毎の真券の表裏面及び挿入方向に対応した各透かし領域の重心位置情報を参照して挿入された紙葉類の挿入方向を判定する。
【０１５８】
パターンマッチング部８４は、テンプレート画像データベース８２に記憶されているテンプレート画像データを読み出し、挿入方向判定部９０で判定された紙葉類の挿入方向に基づいてテンプレート画像データを上下反転、左右反転等の回転補正を行い、補正後のテンプレート画像データと撮像画像データとのテンプレートマッチングを行い、テンプレート画像データと最も類似する撮像画像データの画像領域を検索し特定する。
【０１５９】
識別対象画像抽出部８５は、パターンマッチング部８４によって特定されたテンプレート画像データと最も類似する撮像画像データの画像領域を紙葉類の識別対象画像データとして抽出し、傷・汚れ検出部８６へ出力する。
【０１６０】
傷・汚れ検出部８６は、入力された識別対象画像データと特定テンプレート画像データとの差を算出し、識別対象画像データ内に存在する傷および汚れを示す画像データを検出して傷・汚れ影響補正部８７へ出力する。
【０１６１】
傷・汚れ影響補正部８７は、傷・汚れ検出部８６により検出され入力された傷および汚れを示す画像データの影響を補正した補正済識別対象画像データをパターンマッチング部８４へ出力する。
【０１６２】
パターンマッチング部８４は、傷・汚れ影響補正部８７から入力された補正済識別対象画像データと識別対象画像データとのパターンマッチングを行い、これら二つの画像データの相関値を算出し、識別制御部８０がパターンマッチング部８４によって算出された補正済識別対象画像データと識別対象画像データとのパターンマッチングによる相関値に基づき紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０１６３】
以上説明した如くに動作する識別部８を有する紙葉類識別装置１００が、挿入された紙葉類の種類および真偽を識別し、処理する処理手順について図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１６４】
紙葉類識別装置１００は紙葉類挿入部３から紙葉類が挿入されると（ステップＳ１２０１でＹＥＳ）、透過光型光センサ８３を用いて紙葉類を撮像し（ステップＳ１２０２）、撮像して取得した紙葉類の撮像画像データから透かし領域を抽出して、抽出した透かし領域の重心を算出する（ステップＳ１２０３）。
【０１６５】
算出した透かし領域の重心に基づき、紙葉類の挿入方向及び挿入面に対応した重心情報を記憶した図示せぬマトリックス表を参照して挿入された紙葉類の挿入方向を判定する（ステップＳ１２０４）。
【０１６６】
紙葉類の挿入方向の判定結果が正方向と判定された場合は（ステップＳ１２０５でＹＥＳ）、テンプレート画像データベース８２から読み出したテンプレート画像データと撮像画像データとのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｅを算出する（ステップＳ１２０６）。
【０１６７】
なお、テンプレート画像データベース８２には、正方向の表面で挿入された紙葉類の特徴画像がテンプレート画像として予め登録されている。
【０１６８】
次に、テンプレート画像データを正方向の裏面で挿入された場合の画像データに回転補正するために、テンプレート画像データを左右反転させ、左右反転させたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（左右反転）」という。）と撮像画像データとのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｆを算出する（ステップＳ１２０７）。
【０１６９】
最大相関値Ｅと最大相関値Ｆとの比較を行い（ステップＳ１２０８）、最大相関値Ｅが大きい場合は（ステップＳ１２０８でＹＥＳ）、テンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして設定するとともに（ステップＳ１２０９）、設定した特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像として撮像画像データから抽出する（ステップＳ１２１６）。
【０１７０】
最大相関値Ｅと最大相関値Ｆとの比較を行い（ステップＳ１２０８）、最大相関値Ｆが大きい場合は（ステップＳ１２０８でＮＯ）、テンプレート画像データ（左右反転）を特定テンプレート画像データとして設定するとともに（ステップＳ１２１０）、設定した特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像として撮像画像データから抽出する（ステップＳ１２１６）。
【０１７１】
ステップＳ１２０５において、紙葉類の挿入方向の判定結果が逆方向と判定された場合は（ステップＳ１２０５でＮＯ）、テンプレート画像データを逆方向の表面で挿入された場合の画像データに回転補正するために、テンプレート画像データを上下反転させ、上下反転後のテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（上下反転）」という。）と撮像画像データとのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｇを算出する（ステップＳ１２１１）。
【０１７２】
次に、テンプレート画像データを逆方向の裏面で挿入された場合の画像データに回転補正するために、テンプレート画像データ（上下反転）を左右反転させた、すなわち、テンプレート画像データを上下反転後、更に左右反転させたテンプレート画像データ（以下、「テンプレート画像データ（上下左右反転）」という。）と撮像画像データとのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｈを算出する（ステップＳ１２１２）。
【０１７３】
最大相関値Ｇと最大相関値Ｈとの比較を行い（ステップＳ１２１３）、最大相関値Ｇが大きい場合は（ステップＳ１２１３でＹＥＳ）、テンプレート画像データ（上下反転）を特定テンプレート画像データとして設定するとともに（ステップＳ１２１４）、設定した特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像として撮像画像データから抽出する（ステップＳ１２１６）。
【０１７４】
最大相関値Ｇと最大相関値Ｈとの比較を行い（ステップＳ１２１３）、最大相関値Ｈが大きい場合は（ステップＳ１２１３でＮＯ）、テンプレート画像データ（上下左右反転）を特定テンプレート画像データとして設定するとともに（ステップＳ１２１５）、設定した特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を識別対象画像として撮像画像データから抽出する（ステップＳ１２１６）。
【０１７５】
撮像画像データから識別対象画像データが抽出されると、抽出した識別対象画像データを傷・汚れ補正及び識別処理Ｓ１２１７を行い、挿入された紙葉類の種類及び真偽を識別して処理を終了する。
【０１７６】
傷・汚れ補正及び識別処理Ｓ１２１７の処理方法は、実施例１における図４で示した処理と同様であるので詳細説明は、説明の便宜上、省略する。
【０１７７】
ここで、紙葉類識別装置１００の識別部８が行う本発明に係わる紙葉類識別方法について詳細に説明する。
【０１７８】
図１３は、紙葉類の撮像画像から透かし領域を抽出し、抽出した透かし領域の重心を算出する方法を説明するための説明図である。
【０１７９】
図１３（ａ）は、正方向の挿入方向で挿入された紙葉類の表面部が透過光型光センサ８３によって撮像された撮像領域の撮像画像データ３２０の一例を示す図であり、図１３（ｂ）は、図１３（ａ）に示した撮像画像データ３２０から抽出した透かし領域の画像３２１を示す図、図１３（ｃ）は、抽出した透かし領域３２１の画像の重心３３０を示す図である。
【０１８０】
図１３（ａ）に示すように、紙葉類の撮像画像データ３２０は、例えば、画素数がＬ×Ｌのｆ（ｉ、ｊ）の各画素で構成されており、撮像画像データ３２０には、透かし領域３２１と透かし領域以外の通常領域３２２が存在し、透かし領域３２１内には透かし模様３２３が存在する。
【０１８１】
また、撮像画像データ３２０には紙葉類の傷および汚れ３２５が存在している。
【０１８２】
なお、図１３（ａ）において、ｉ＝０、１、２、・・・、Ｌ−１、ｊ＝０、１、２、・・・、Ｌ−１である。
【０１８３】
抽出した透かし領域３２１の画像から透かし領域３２１の周長、円形度および面積等を算出し、算出した透かし領域３２１の周長、円形度および面積等に基づき、図１３（ｃ）に示すような透かし領域３２１の重心３３０を算出する。
【０１８４】
なお、紙葉類の撮像画像データ３２０から透かし領域３２１の画像を抽出する際に、前処理として撮像画像データ３２０に対して２値化処理等を行うことで、透かし領域３２１と通常領域３２２とを区別し、図１３（ｂ）に示すように、撮像画像データ３２０から透かし領域３２１の画像を抽出するようにしてもよい。
【０１８５】
図１４は、撮像画像の透かし領域の重心に基づいて挿入された紙葉類の挿入方向を判定する判定方法を説明するための説明図である。
【０１８６】
図１４（ａ）は、正方向で挿入された真券の紙葉類の表裏の各面に対応した透かし領域の重心情報の一例を示す図であり、図１４（ｂ）は、逆方向で挿入された真券の紙葉類の表裏の各面に対応した透かし領域の重心情報の一例を示す図、図１４（ｃ）は、正方向で挿入された紙葉類の表裏の各面に対応して撮像された撮像画像の透かし領域の重心の一例を示す図、図１４（ｄ）は、逆方向で挿入された紙葉類の表裏の各面に対応して撮像された撮像画像の透かし領域の重心の一例を示す図である。
【０１８７】
図１４（ａ）及び（ｂ）に示すように、一般的に、紙葉類の透かし領域４２１、５２１の重心４３６、５３６は、撮像された撮像領域４２０、５２０に対して上下方向の何れかへ偏った位置に存在するために、図１４（ａ）に示すように、紙葉類を正方向で挿入した場合は、紙葉類が表面または裏面のいずれの面で挿入された場合であっても透かし領域４２１の重心４３６は、撮像領域の中心線１５０上の位置よりは下方に存在し、図１４（ｂ）に示すように、紙葉類を逆方向で挿入した場合は、紙葉類が表面または裏面のいずれの面で挿入された場合であっても透かし領域５２１の重心５３６は、撮像領域の中心線１５０上の位置よりは上方に存在する。
【０１８８】
このことから、撮像画像データの透かし領域の重心に基づいて、例えば、図１４（ｃ）に示すように、撮像画像６２０の透かし領域６２１の重心６２６が撮像画像データ６２０の中心線１５１上の位置よりも下方に存在する場合は、紙葉類の挿入方向を正方向と判定し、図１４（ｄ）に示すように、紙葉類が逆の挿入方向で挿入された場合の撮像画像データ７２０の透かし領域７２１の重心７２６が撮像画像データ７２０の中心線１５１上の位置よりも上方に存在する場合は、紙葉類の挿入方向を逆方向と判定する。
【０１８９】
図１５乃至図１６は、判定された紙葉類の挿入方向に基づいて撮像画像から識別対象画像を抽出する方法を説明する説明図である。
【０１９０】
図１５は、図１４（ｃ）で示したような、挿入された紙葉類の挿入方向が正方向と判定された撮像画像データ６２０から識別対象画像データを抽出する方法を説明した説明図であり、図１６は、図１４（ｄ）で示したような、挿入された紙葉類の挿入方向が逆方向と判定された撮像画像データ７２０から識別対象画像データを抽出する方法を説明した説明図である。
【０１９１】
図１５において、図１５（ａ）は、挿入された紙葉類の種類に対応して予めテンプレート画像データベース８２に登録されたテンプレート画像データ４０を示す図である。
【０１９２】
このテンプレート画像データ４０は、真券を正方向で挿入し、表面部を撮像した透かし領域を含む所定の大きさの画像領域が撮像された、例えば画素数がＭ×Ｎのｔ（ｉ、ｊ）の各画素で構成された画像データとしてテンプレート画像データベース８２に登録されいる。
【０１９３】
なお、図１５（ａ）において、ｉ＝０、１、２、・・・、Ｍ−１、ｊ＝０、１、２、・・・、Ｎ−１である。
【０１９４】
まず、図１５（ｂ）に示すように、挿入方向が正方向と判定された紙葉類の撮像画像データ６２０と図１５（ａ）に示したテンプレート画像データ４０とのテンプレートマッチングによる最大相関値を算出する。
【０１９５】
撮像画像データ６２０とテンプレート画像データ４０とのテンプレートマッチングによる最大相関値は、実施例１で示したように、撮像画像データ６２０の各画素ｆ（ｉ、ｊ）のうちのテンプレート画像データ４０と同サイズ（同画素数、例えばＭ×Ｎ）の部分画像データの左上の画素に対応する位置を始点（ｕ、ｖ）とし、始点（ｕ、ｖ）の位置に対応した部分画像データの各画素ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）とテンプレート画像データ４０の各画素ｔ（ｉ、ｊ）とのパターンマッチングを行い、始点（ｕ、ｖ）の位置を撮像画像データ２０内で順次移動させながら相関値を算出するようなテンプレートマッチングを行う。  
撮像画像データ６２０とテンプレート画像データ４０とのテンプレートマッチングによる相関値は、例えば次式で示されるような正規化相関値として算出する。
【０１９６】
【数３】
2005316727.tif 000005
【０１９７】
なお、上式において、Ｒ（ｕ、ｖ）は撮像画像データ６２０の部分画像データの始点（ｕ、ｖ）位置における部分画像データとテンプレート画像データ４０との相関値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は、始点（ｕ、ｖ）の移動に伴う部分画像データの各画素値、ｆ’は部分画像データの画素の平均値、ｔ（ｉ、ｊ）はテンプレート画像データ４０の各画素値、ｔ’はテンプレート画像データ４０の画素の平均値をそれぞれ示している。
【０１９８】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【０１９９】
上式で算出された始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ４０との各相関値は、図１５（ｄ）に示されるような曲線グラフ３００として算出され、曲線グラフ３００の頂点Ｅが撮像画像データ６２０上でのテンプレート画像データ４０のテンプレートマッチングによる最大相関値Ｅを示している。
【０２００】
撮像画像データ６２０とテンプレート画像データ４０とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｅが算出されると、テンプレート画像データ４０を左右反転させた図１５（ｃ）に示すようなテンプレート画像データ（左右反転）４１と置換え、テンプレート画像データ（左右反転）４１と撮像画像データとの最大相関値を前述と同様にテンプレートマッチングにより算出する。
【０２０１】
撮像画像データ６２０とテンプレート画像データ（左右反転）４１とのテンプレートマッチングによる相関値は、例えば次式で示されるような正規化相関値として算出する。
【０２０２】
【数４】
2005316727.tif 000006
【０２０３】
なお、上式において、Ｒ（ｕ、ｖ）は撮像画像データ６２０の部分画像データの始点（ｕ、ｖ）位置における部分画像データとテンプレート画像データ４１との相関値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は、始点（ｕ、ｖ）の移動に伴う部分画像データの各画素値、ｆ’は部分画像データの画素の平均値、ｔ（ｉ、Ｍ−ｊ）はテンプレート画像データ４１の各画素値、ｔ’はテンプレート画像データ４１の画素の平均値をそれぞれ示している。
【０２０４】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【０２０５】
上式で算出された始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ４１との各相関値は、図１５（ｅ）に示されるような曲線グラフ３０１として算出され、曲線グラフ３０１の頂点Ｆが撮像画像データ６２０とテンプレート画像データ４１とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｆを示している。
【０２０６】
算出したテンプレート画像データ４０、４１の各最大相関値Ｅ、Ｆのうちの大きな値を示したテンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして一時的に設定し、特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を撮像画像データ６２０から抽出することで、図１５（ｆ）に示すような紙葉類の識別対象画像データ６３４が抽出される。
【０２０７】
次に、挿入された紙葉類の挿入方向が逆方向と判定された場合は、図１６（ｂ）に示すように、挿入方向が逆方向と判定された紙葉類の撮像画像データ７２０と図１５（ａ）に示したテンプレート画像データ４０を上下反転させたテンプレート画像データ（上下反転）４２（図１６（ａ）参照）と撮像画像データ７２０とのテンプレートマッチングによる最大相関値を算出する。
【０２０８】
テンプレート画像データ（上下反転）４２と撮像画像データ７２０とのテンプレートマッチングによる相関値の算出は、例えば次式で示されるような正規化相関値として算出することができる。
【０２０９】
【数５】
2005316727.tif 000007
【０２１０】
なお、上式において、Ｒ（ｕ、ｖ）は撮像画像データ７２０の部分画像データの始点（ｕ、ｖ）位置における部分画像データとテンプレート画像データ４２との相関値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は、始点（ｕ、ｖ）の移動に伴う部分画像データの各画素値、ｆ’は部分画像データの画素の平均値、ｔ（Ｎ−ｉ、ｊ）はテンプレート画像データ４２の各画素値、ｔ’はテンプレート画像データ４２の画素の平均値をそれぞれ示している。
【０２１１】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【０２１２】
上式で算出された始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ４２との正規化相関値の算出結果は、例えば図１６（ｄ）に示すような曲線グラフ３０２として算出され、曲線グラフ３０２の頂点Ｇは、撮像画像データ７２０とテンプレート画像データ４２とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｇを示している。
【０２１３】
撮像画像データ７２０とテンプレート画像データ４２とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｇが算出されると、テンプレート画像データ４２を更に左右反転させた、すなわち、図１５（ａ）に示したテンプレート画像データ４０を上下反転後、更に左右反転させた図１６（ｃ）に示すようなテンプレート画像データ（上下左右反転）４３と置換え、置換えたテンプレート画像データ（上下左右反転）４３と撮像画像データ７２０との最大相関値を前述と同様にテンプレートマッチングにより算出する。
【０２１４】
撮像画像データ７２０とテンプレート画像データ（上下左右反転）４３とのテンプレートマッチングによる相関値は、例えば次式で示されるような正規化相関値として算出する。
【０２１５】
【数６】
2005316727.tif 000008
【０２１６】
なお、上式において、Ｒ（ｕ、ｖ）は撮像画像データ７２０の部分画像データの始点（ｕ、ｖ）位置における部分画像データとテンプレート画像データ４３との相関値、ｆ（ｕ＋ｉ、ｖ＋ｊ）は、始点（ｕ、ｖ）の移動に伴う部分画像データの各画素値、ｆ’は部分画像データの画素の平均値、ｔ（Ｎ−ｉ、Ｍ−ｊ）はテンプレート画像データ４３の各画素値、ｔ’はテンプレート画像データ４３の画素の平均値をそれぞれ示している。
【０２１７】
また、画素値は、例えば各画像を構成している各画素の濃度値等の値が用いられる。
【０２１８】
上式で算出された始点（ｕ、ｖ）に対応した部分画像データとテンプレート画像データ４３との各相関値は、図１６（ｅ）に示されるような曲線グラフ３０３として算出され、曲線グラフ３０３の頂点Ｈが撮像画像データ７２０とテンプレート画像データ４３とのテンプレートマッチングによる最大相関値Ｈを示している。
【０２１９】
算出したテンプレート画像データ４２、４３の各最大相関値Ｇ、Ｈのうちの大きな値を示したテンプレート画像データを特定テンプレート画像データとして一時的に記憶し、特定テンプレート画像データと最も類似する画像領域を撮像画像データ７２０から抽出することで、図１６（ｆ）に示すような紙葉類の識別対象画像データ７３４が抽出される。
【０２２０】
識別対象画像データ６３４または７３４が抽出されると、抽出した識別対象画像データ６３４または７３４内に存在する傷および汚れを示す画像データを検出し、検出した傷および汚れを示す画像データの影響を補正した補正済識別対象画像データを算出し、算出した補正済識別対象画像データと識別対象画像データとに基づき撮像した紙葉類の種類および真偽を識別する。
【０２２１】
なお、識別対象画像データ内に存在する傷および汚れを示す画像データの検出方法及び算出した補正済識別対象画像データと識別対象画像データとに基づき撮像した紙葉類の種類および真偽を識別する方法については、実施例１の図８及び図９で示した場合と同様であるので詳細説明は省略する。
【０２２２】
なお、実施例２では、挿入された紙葉類の撮像画像の透かし領域の重心に基づき挿入された紙葉類の挿入方向を判定し、判定した紙葉類の挿入方向に対応してテンプレート画像を回転補正して、テンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像から抽出する方法を説明したが、判定された紙葉類の挿入方向に対応して撮像画像をテンプレート画像が撮像された挿入方向及び挿入面に対応した画像へ回転補正を行い、回転補正した撮像画像とテンプレート画像とのテンプレートマッチングによるテンプレート画像と最も類似する画像領域を撮像画像から抽出するようにしてもよい。
【０２２３】
また、実施例１及び実施例２において、紙葉類の特徴画像の一例として紙葉類に形成された透かし模様を含む透かし領域を示したが、本発明は、紙葉類の種類及び真偽を識別可能とし、撮像して取得可能な画像領域であれば特徴画像として用いることができる。
【０２２４】
以上説明したように、予め登録された紙葉類の特徴画像の正逆、表裏の各挿入方向に対応したテンプレート画像と紙葉類の撮像画像とのテンプレートマッチングにより紙葉類の挿入方向を判定するとともに、紙葉類の特徴画像領域を識別対象画像として抽出するので紙葉類に形成された特徴画像の位置ずれ等の影響を軽減するとともに、該抽出した識別対象画像とテンプレート画像に基づく補正済識別対象画像とを効率よく照合して紙葉類の種類および真偽を正確かつ高速に判定することが可能となる。
【０２２５】
また、紙葉類の撮像画像の透かし領域の重心に基づいて挿入された紙葉類の挿入方向を判定し、判定結果に基づいてテンプレート画像と撮像画像とのテンプレートマッチングにより、紙葉類の特徴画像に対応する画像領域を識別対象画像として抽出するので、紙葉類に形成された特徴画像の位置ずれ等の影響を軽減するとともに、該抽出した識別対象画像とテンプレート画像に基づく補正済識別対象画像とを効率よく照合して紙葉類の種類および真偽を正確かつ高速に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０２２６】
【図１】本発明に係わる紙葉類識別方法を適用した紙葉類識別装置の概略的な構成図
【図２】紙葉類識別装置１の識別部７の機能的な構成のブロック図
【図３】識別部７が撮像画像から識別対象画像を抽出する処理手順のフローチャート
【図４】抽出した識別対象画像から紙葉類の種類および真偽を識別する処理手順のフローチャート
【図５】撮像画像データとテンプレート画像データの一例を示す図
【図６】撮像画像から識別対象画像を抽出する方法の説明図
【図７】撮像画像から識別対象画像を抽出する方法の説明図
【図８】識別対象画像内に存在する傷および汚れの検出方法の説明図
【図９】傷および汚れ画像の影響補正後、紙葉類の種類および真偽を識別する方法の説明図
【図１０】紙葉類識別装置１とは他の紙葉類識別装置の概略的な構成図
【図１１】紙葉類識別装置１００の識別部８の機能的な構成のブロック図
【図１２】識別部８が撮像画像から識別対象画像を抽出する処理手順のフローチャート
【図１３】撮像画像の透かし領域の重心を算出する方法を説明する説明図
【図１４】撮像画像の透かし領域の重心に基づいて紙葉類の挿入方向を判定する方法を説明する説明図
【図１５】正方向で挿入された紙葉類の撮像画像から識別対象画像を抽出する方法の説明図
【図１６】逆方向で挿入された紙葉類の撮像画像から識別対象画像を抽出する方法の説明図
【符号の説明】
【０２２７】
１、１００  紙葉類識別装置
２    制御部
３    紙葉類挿入部
４    紙葉類搬送部
５    紙葉類受入部
６    駆動部
７、８  識別部
２０  紙葉類の撮像領域の撮像画像データ
２１  透かし領域
２２  通常領域
２３  透かし模様
２４  テンプレート画像データ
２５  傷、しわ、汚れ
２６、３１  相関値グラフ
２７、２７１、２７２  補正済識別対象画像データ
２８、２８１、２８２  差分画像データ
２９  透かし領域の重心
３０  所定範囲画像データ
７０、８０  識別制御部
７１、８１  メモリ
７２、８２  テンプレート画像データベース
７３、８３  透過光型光センサ
７４、８４  パターンマッチング部
７５、８５  識別対象画像抽出部
７６、８６  傷・汚れ検出部
７７、８７  傷・汚れ影響補正部
８８  透かし領域抽出部
８９  透かし領域重心算出部
９０  挿入方向判定部
７３１、８３１  発光素子
７３２、８３２  受光素子
【図１】
2005316727.tif 000009
【図２】
2005316727.tif 000010
【図３】
2005316727.tif 000011
【図４】
2005316727.tif 000012
【図５】
2005316727.tif 000013
【図６】
2005316727.tif 000014
【図７】
2005316727.tif 000015
【図８】
2005316727.tif 000016
【図９】
2005316727.tif 000017
【図１０】
2005316727.tif 000018
【図１１】
2005316727.tif 000019
【図１２】
2005316727.tif 000020
【図１３】
2005316727.tif 000021
【図１４】
2005316727.tif 000022
【図１５】
2005316727.tif 000023
【図１６】
2005316727.tif 000024