JPH07210720A - 硬貨認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 光源１は、硬貨７の表面に光を照射する。こ
の正反射光は読み取り部２で読み取られ、画像取り込み
部３は、この読み取られた画像データから、硬貨７の画
像データにおける中心点を抽出する。２値化部４は画像
データを２値化データに変換する。判定部５は、画像取
り込み部３で抽出された中心点に基づき、硬貨７の画像
データにおける同心円上に存在する２値化データの分布
状態を、予め設定された登録パタンとを比較して、硬貨
７の種類と真偽を判別する。 【効果】 硬貨認識を簡単な構成でかつ、正確に行うこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、硬貨の種類や真偽を判
別する硬貨認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】金融機関等においては、預貯金や振込処
理等を自動化するために自動取引装置（ＡＴＭ）等の自
動化機器が広く用いられている。このような自動化機器
では、顧客によって硬貨が投入されると、その硬貨の種
類や真偽の認識が行われる。この処理は、自動化機器内
の硬貨鑑別部によって行われるが、その認識方法として
は以下のようなものがある。

【０００３】例えば、特公昭６３−６７７１４号公報に
記載されているように、硬貨の外径や材質によって認識
する方法や、特公平３−６３７８０号公報に記載されて
いるように、硬貨の厚さによってその認識を行うものが
ある。また、硬貨の外径を検出する装置として、例え
ば、特公平２−４８９５１号公報に記載されているもの
があり、更に、硬貨の厚さを検出する装置として４−１
２５１８号公報等に記載されているものがある。

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来の硬貨認識装置では、硬貨の外径や材質が近
似している場合、例えば、外国硬貨の５００ウォン硬貨
と５００円硬貨とは外径と材質がほぼ近似し、厚さが１
００μｍ程度異なるだけであるため、この違いを検出す
るために、厚さ検知センサを必要としたり、複雑な判定
回路を必要とし、コスト上昇の原因となっていた。ま
た、材質センサは、その検知特性が温度の影響を受けて
変化するため、これを補正する複雑な補助回路を要し、
これもコスト上昇の原因となっていた。従って、低コス
トでかつ硬貨認識を正確に行うことのできる硬貨認識装
置が望まれていた。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の硬貨認識装置
は、前述の課題を解決するために、硬貨の表面を照射す
るための光源と、硬貨表面からの正反射光強度を読み取
る読み取り部を有する。また、読み取り部からの出力に
基づき、硬貨の画像データにおける中心点を抽出する画
像取り込み部を有すると共に、硬貨表面の正反射光強度
に対して閾値を設定し、この閾値とその反射光強度との
比較により、硬貨の画像データにおける各画素を２値化
データで表す２値化部を有している。更に、硬貨の画像
データにおける同心円上に存在する２値化データの分布
状態と、予め設定された登録パタンとを比較して、硬貨
の種類および真偽を判別する判定部を備えている。

【０００５】

【作用】本発明の硬貨認識装置においては、光源は硬貨
の表面を照射する。硬貨の正反射光強度は読み取り部に
よって読み取られる。画像取り込み部は、読み取り部か
らの反射光強度に基づき、硬貨の画像データにおける中
心点を抽出する。２値化部は、読み取り部によって読み
取られた正反射光強度に対して閾値を設定し、この閾値
と正反射光強度とを比較して、硬貨の画像データにおけ
る各画素を２値化データで表す。判定部は、硬貨の画像
データにおける同心円上に存在する２値化データの分布
状態を検出し、この分布状態と予め設定された登録パタ
ンとを比較して、硬貨の種類および真偽を判別する。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。 《第１実施例》図１は、本発明の硬貨認識装置の第１実
施例を示す構成説明図である。図の装置は、光源１、読
み取り部２、画像取り込み部３、２値化部４、判定部
５、登録パタン格納部６から構成されている。

【０００７】また、７は、投入された硬貨であり、８
は、この投入された硬貨７を矢印９の方向へ搬送するた
めの搬送路である。この搬送路８には、スリット状の窓
１０があり、下側から硬貨７の表面の模様が覗けるよう
に構成されている。窓１０の下方にはハーフミラー１１
が斜めに設置され、その下側に読み取り部２が位置して
いる。読み取り部２はＣＣＤ等のラインイメージセンサ
から構成されており、ハーフミラー１１を通して硬貨７
表面の正反射光を受けるように構成されている。ハーフ
ミラー１１の横にはスリット１２を介して、光源１が設
置されている。この光源１は、例えば蛍光灯やラインフ
ィラメントランプ等のライン光源からなるものである。

【０００８】即ち、これらハーフミラー１１とスリット
１２によって、光源１から硬貨７表面に対する照射方向
が、硬貨７表面の垂直軸上となり、かつ、その垂直軸上
に読み取り部２が位置し、硬貨７表面からの正反射光を
受光するよう構成されている。また、正反射光とは、硬
貨７の表面に対する垂直方向軸で、左右対称に光源と読
み取りセンサを設置した場合の読み取りセンサに受光さ
れる反射光である。

【０００９】そして、画像取り込み部３は、読み取り部
２によって読み取られた硬貨７の反射光強度をＡ／Ｄ変
換して画像を作成し、これを図示しないフレームメモリ
等からなる記憶部に書込み、この画像から、硬貨７の外
径と、その中心点を抽出する機能を有している。２値化
部４は、画像取り込み部３で求めた画像データから、２
値化を行うための閾値を設定し、かつ、この閾値と画像
データとの比較によって、２値化した画像データを出力
するものである。判定部５は、２値化部４からの２値化
データと、登録パタン格納部６に格納されている登録パ
タンとを比較し、硬貨７の金種および真偽を判定する機
能を有している。また、登録パタン格納部６は、ＲＯＭ
やＲＡＭあるいは磁気ディスク装置等からなる記憶部で
ある。

【００１０】次に、上記構成の硬貨認識装置の動作につ
いて説明する今、硬貨７が硬貨認識装置内に投入される
と、光源１が点灯し、スリット１２を通過した光がハー
フミラー１１で反射して硬貨７の下側表面を照射する。
硬貨７の表面より正反射した光は、ハーフミラー１１を
透過して読み取り部２に入射する。

【００１１】ここで、硬貨７の表面の模様は、次に示す
原理で表面の凹凸パタンが鮮明に抽出される。図２は、
この原理説明図である。先ず、図２（ａ）では、硬貨７
の平坦な部分を照射するため、反射光１０２は、照射光
１０１の方向の逆方向へ向かう。このため、反射光１０
２はハーフミラー１１を透過して読み取り部２に入射す
る。一方、図２（ｂ）の場合では、凹凸の図中左上がり
部分を照射するため、反射光１０２は照射光１０１方向
とは別の方向へ向かう。このため、反射光１０２はハー
フミラー１１方向とは異なる方向となり、従って読み取
り部２には入射しない。

【００１２】また、図２（ｃ）に示す場合では、凹凸の
頂点の平坦な部分を照射するため、反射光１０２は照射
光１０１の逆方向へ向かう。このため、反射光１０２は
図２（ａ）の場合と同様に、ハーフミラー１１を透過し
て読み取り部２に入射する。更に、図２（ｄ）に示す場
合では、凹凸の図中左下がり部分を照射するため、反射
光１０２は照射光１０１とは別の方向へ向かう。このた
め、反射光１０２は図２（ｂ）と同様に、読み取り部２
には入射しない。

【００１３】このようにして硬貨７の表面の模様は、硬
貨７の表面の状態が平坦面では、その正反射光によって
明るくなり、一方、斜めに傾斜している部分は影となり
暗くなって現れるため、硬貨７の表面の凹凸パタンが読
み取れる。

【００１４】図３に、図示しない記憶部に画像が書き込
まれた状態を示す。図中、１０３の部分が記憶部への画
像データである。そして、画像データ１０３中の白抜き
部分の画像１０４が硬貨７の画像であり、その中に凹凸
パタンが存在する。ここで、ｘｙ方向における画像１０
４の左右端点Ｘ_s およびＸ_e が検出され、ｙ方向におけ
る画像１０４の上下端点Ｙ_s およびＹ_e が検出される。
これらのデータより、硬貨７の外径が抽出できる。ま
た、これらのデータより、中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）が抽出
される。この外径データおよび中心点座標（Ｘ_c ，Ｙ
_c ）は、判定部５へ出力する。そして、判定部５におい
て、この外径データを用いて、硬貨７の金種判別を行う
が、このような動作については、後述する。

【００１５】図示しない記憶部に書き込まれた画像は２
値化部４へ出力する。２値化部４は、記憶部に書き込ま
れた画像を読み出し、その濃淡値を表す濃度発生頻度を
抽出する。そして、硬貨７の画像を２値化するために
は、硬貨７毎の汚れ、錆等による出力の変動や、ライン
センサの経時変化等の変動にとらわれないよう、適切な
閾値を決定することが望ましい。従って、この実施例で
は、閾値の決定のため、濃度分布の平均値を算出し、こ
れを最適閾値に決定する。

【００１６】図４は、２値化部４の動作を示す図であ
る。即ち、図４の縦軸１０５は濃度発生頻度であり、横
軸１０６は対象画像の濃度を表している。この場合、濃
度の平均値を閾値１０７に決定するほか、この濃度発生
頻度の分布形状が２つのピークをもつ場合には、そのピ
ークの谷となる部分を閾値１０７に決定してもよい。こ
れらいずれかの方法により閾値１０７を求めるかは、実
際に対象となる硬貨７の性質等によって経験的に求めら
れる。

【００１７】このようにして２値化された画像は、判定
部５へ出力される。判定部５は、先ず、画像取り込み部
３より出力された中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）を基に、２値化
部４より出力された２値画像を読み出し、中心点（Ｘ
_c ，Ｙ_c ）からの距離に存在する黒（白）ビットをカウ
ントするようにして、中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）からの距離
に対する２値画像の黒ビットまたは白ビットが発生した
頻度を表す黒（白）ビット分布系列を作成する。

【００１８】投入された硬貨７は、円形物体であるた
め、実際の読み取りにおける段階では、凹凸パタンの方
向性が一定しない。このため、凹凸パタンの方向性に不
変の判別データを抽出することが望ましい。従って、判
定部５では、硬貨７の中心点からの距離に存在する黒
（白）ビット分布系列を求めて、これに基づき判定を行
う。

【００１９】図５は、このような判定部５の動作を示す
図である。この図５の横軸１０８は中心点（Ｘ_c ，Ｙ
_c ）からの距離を表し、縦軸１０７は黒（白）ビット発
生頻度を示している。即ち、横軸１０８は同心円の半径
を示していることになる。従って、黒（白）ビット分布
１０９、即ち、中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）からの距離に対す
る２値画像の黒ビットまたは白ビットが発生した頻度を
表す黒（白）ビットの分布は凹凸模様の方向性にかかわ
らず一定の形状をもつことになる。

【００２０】判定部５は、画像取り込み部３より出力さ
れた外径データを基に、その硬貨７の金種を判別する。
即ち、硬貨７の外径データを用いて、その硬貨７が、国
内の５００円、１００円、５０円、１０円、５円、１円
のいずれかであるかを判別する。また、国外の硬貨で、
これら国内硬貨の外径以外のデータが抽出された場合
は、これを除外する。

【００２１】このようにして、硬貨７の金種が判別され
ると、登録パタン格納部６に予め格納されたいくつかの
黒（白）ビットの基準の分布のうち、最も外径データが
近似する黒（白）ビットの基準の分布形状を取出し、こ
の基準の登録パタンと、図５に示す黒（白）ビット分布
１０９とを比較して対象の硬貨の真偽を判別する。従っ
て、国外の硬貨で国内の硬貨の外径に近似している場合
でも、硬貨７表面の凹凸パタンで真偽判定を行うため、
判定を高精度で行える。また、外径データによって金種
判別を行った結果で真偽判定を行うため、無用の判別処
理を省き、処理の簡略化を図ることができ、認識処理の
高速化を図ることができる。しかも、外径データは、硬
貨７の画像データから求めることができるため、他のセ
ンサ等の必要もなく、構成の簡素化と低コスト化を図る
ことができるものである。

【００２２】尚、上記第１実施例では、光源１からの照
射光がスリット１２、ハーフミラー１１を介して硬貨７
を照射し、その正反射光がハーフミラー１１を透過して
読み取り部２に入射するように構成したが、これ以外の
構成であってもよく、この実施例を次に説明する。図６
は、その構成説明図である。図において、１３は光学レ
ンズであり、非球面レンズやセルフォッグレンズ等であ
る。そして、この光学レンズ１３の焦点位置は、硬貨７
の表面と読み取り部２の受光面である。従って、光源１
からの光は、ハーフミラー１１で反射して、硬貨７の表
面を照射し、その反射光が光学レンズ１３で集束されて
読み取り部２に入射される。尚、これ以降の動作は上記
実施例と同様であるため、その説明は省略する。

【００２３】このように、上記第１実施例では、硬貨７
表面の正反射光の検出によって求められた硬貨７の画像
データを２値化して、硬貨７の画像データにおける同心
円上に存在する２値化データの分布状態から、硬貨７の
種類および真偽を判別するようにしたので、硬貨７の回
転角度に影響されず、正確な硬貨認識を行うことができ
る。また、読み取り部２が読み取る読み取り可能長を、
認識対象とする硬貨７のうちの最大の直径を持つ硬貨７
の直径以上に設定したため、対象とする硬貨７の位置ず
れに影響されず、必要な全ての画像を抽出することがで
きる。

【００２４】《第２実施例》図７は、本発明の第２実施
例を示すブロック図である。図において、７は、投入さ
れた硬貨であり、この硬貨７が窓１０を有する搬送路８
上を矢印９方向に搬送されるのは上記第１実施例と同様
である。また、搬送路８の下側には、窓１０を通して、
硬貨７の表面を２方向から照射するための二つの光源１
４，１５が設置されている。これら光源１４，１５は、
それぞれ硬貨７表面への照射角度が等しくなるように設
定され、更に、光源１４，１５はそれぞれ交互に点灯す
るように構成されている。

【００２５】更に、この第２実施例は、読み取り部１
６、２値化部１７、判定部１８、登録パタン格納部１９
を備えている。読み取り部１６は、ラインイメージセン
サ等からなり、光源１４，１５から硬貨７への照射した
反射光を読み取るものである。２値化部１７は、読み取
り部１６で読み取られた光源１４および光源１５の各々
の反射光強度を相対的に比較して２値画像を出力するも
のである。尚、この比較等の詳細については後述する。
判定部１８は、２値化部１７より出力された２値化デー
タと、登録パタン格納部１９に格納されている登録パタ
ンとを比較して、硬貨７の金種および真偽を判別するも
のである。

【００２６】次に、第２実施例の動作を説明する。今、
硬貨７が投入されると、先ず、光源１４が点灯し、硬貨
７の表面を照射する。硬貨７の表面からの反射光は、読
み取り部１６に入射する。このあと光源１５が点灯し、
硬貨７の表面を照射する。硬貨７の表面からの反射光
は、読み取り部１６に入射する。ここで、硬貨７の平坦
面において、それぞれ光源１４，１５の反射光出力が等
しくなるようそれぞれの光源１４，１５の照射光量を調
整しておく。硬貨７の表面の模様は、以下に示す原理で
表面の凹凸パタンによる特徴データを鮮明に抽出する。
即ち、光源１４の照射光および光源１５の照射光の反射
強度は、硬貨７の面の形状によって大きく異なってく
る。

【００２７】図８はこの原理説明図である。先ず、図８
（ａ）のように、硬貨７の平坦面では、光源１４の照射
光および光源１５の照射光の照射角度と硬貨７の面の傾
斜角度の関係から、それぞれの光源による反射光強度の
大小関係は、硬貨７の面に対する光源１４の照射角度と
光源１５の照射角度が等しいから、反射光量はほぼ等し
くなる。

【００２８】次に、図８（ｂ）のように、硬貨７の突起
面の上り勾配で傾斜したところでは、光源１５の照射角
度と硬貨７の面の傾斜角度の関係が正反射に近い状態と
なり、光源１５による反射光強度が増大するのに対し
て、光源１４の照射角度と突起面の傾斜角度との関係が
正反射とは逆方向となるため、光源１４による反射光強
度は低下する。

【００２９】また、図８（ｃ）のように、硬貨７の突起
面上の平坦面では、図８（ａ）の場合と同様に、光源１
４の照射光および光源１５の照射光の照射角度と、硬貨
７の面の傾斜角度の関係から、それぞれの光源による反
射光強度の大小関係は、硬貨７の面に対する光源１４の
照射角度と光源１５の照射角度が等しいから、反射光量
はほぼ等しくなる。

【００３０】更に、図８（ｄ）のように、硬貨７の突起
面の下り勾配で傾斜したところでは、光源１４の照射角
度と硬貨７の面の傾斜角度の関係が正反射に近い状態と
なり、光源１４による反射光強度が増大するのに対し
て、逆に光源１５の照射角度と突起面の傾斜角度との関
係が正反射とは逆方向となるため、光源１５による反射
光強度が低下する。

【００３１】このようにして光源１４、光源１５のそれ
ぞれの反射光強度を相対的に比較することにより、硬貨
７の面の形状が容易に検出できる。即ち２つの反射光強
度がほぼ等しい場合は平坦面であり、どちらか一方が大
きい場合は傾斜面であり、なおかつ、それぞれの大小関
係によって硬貨７の突起面の傾斜方向が抽出できる。

【００３２】次に、２値化部１７の動作を説明する。図
９は、その動作を示す図である。この図９の縦軸２０１
は光源１４が点灯したときの反射光強度であり、横軸２
０２は光源１５が点灯したときの反射光強度を表してい
る。この空間の中で、要素として入力されたそれぞれの
反射光強度の関係は、点Ｃで表すことができる。

【００３３】例えば、上述したように、硬貨７の表面が
平坦である場合は、光源１４および光源１５それぞれの
反射光強度がほぼ等しくなり、図９の右上がり対角線２
０３周辺に点Ｃが現れる。硬貨７の表面が突起の上り勾
配で傾斜すると、光源１５が点灯したときの反射光強度
が光源１４が点灯したときの反射光強度よりも相対的に
大きくなるため、図９の２０４が示す領域に点Ｃが現れ
る。硬貨７の表面が突起の下り勾配で傾斜すると、光源
１４が点灯したときの反射光強度が光源１５が点灯した
ときの反射光強度よりも相対的に大きくなるため、図９
の２０５が示す領域に点Ｃが現れる。

【００３４】このようにして２値化部１７は、図９の空
間において領域２０５および領域２０４に点Ｃが現われ
たとき、出力“１”を、そうでないときは“０”を出力
するようにして画像データを２値化する。

【００３５】また、２値化部１７は、光源１４が点灯し
たときの反射光強度または光源１５が点灯したときの反
射光強度のいずれかの出力より硬貨７の外径を検知す
る。即ち、硬貨７表面の副走査方向（搬送方向矢印９の
直交方向）上における読み取り部１６が検知した最大検
知長、および、硬貨７の搬送方向（矢印９との平行方
向）の読み取り部１６が検知した最大検知長から、硬貨
７の外径を検知する。また、これらのデータより硬貨７
の中心点座標を抽出する。そして、この中心点座標およ
び外径データは判定部１８に出力される。

【００３６】判定部１８は、２値化部１７より出力され
た２値画像と、登録パタン格納部１９に予め格納されて
いる登録パタンを、２値化部１７より出力された中心点
座標を基にして、一般的に知られているパタンマッチン
グ手法（例えば回転マッチング等）により比較し、硬貨
７の真偽を判別する。即ち、判定部１８は、上記第１実
施例の判定部５と同様に、２値化部１７より出力された
外径データを基に、登録パタン格納部１９に格納されて
いる、いくつかの基準の登録パタンデータのうち、最も
外径データが近似する基準データを用いて対象の硬貨の
真偽を判別する。

【００３７】このように、第２実施例では、硬貨７に異
なる２方向から別々に光を照射し、硬貨７表面の同一位
置について光学的な読み取りを２回行い、読み取った二
つの出力に基づいて２値化を行い、凹凸による硬貨７の
模様を抽出するようにしたので、上記第１実施例と同様
に、硬貨７の被読み取り面の汚れ、錆、色等に影響され
ることなく、常に安定した認識を行うことができる。

【００３８】また、第１実施例と同様に、外径データに
よって金種判別を行った結果で真偽判定を行うため、無
用の判別処理を省き、処理の簡略化を図ることができ、
認識処理の高速化を図ることができる。しかも、外径デ
ータは、２値化部１７における硬貨７の画像データから
求めることができるため、他のセンサ等の必要もなく、
構成の簡素化と低コスト化を図ることができるものであ
る。

【００３９】《第３実施例》図１０は、第３実施例を示
すブロック図である。この第３実施例において、硬貨７
の搬送構成、および光源１から硬貨７への照射構成にお
いては、上記第１実施例と同様であるため、ここでの説
明は省略する。また、硬貨７からの正反射光は、第１実
施例と同様に、読み取り部２で読み取られ、更に画像取
り込み部３で、その凹凸パタンおよび硬貨７の外径、中
心点が求められる。そして、画像取り込み部３で求めら
れた画像データは図示しない記憶部に記憶されると共
に、その外径データおよび中心点データは、後述する判
定部２３に送出される。

【００４０】尚、この第３実施例および上記第１実施例
において、硬貨７への照射光と反射光が、硬貨７表面か
らの垂直方向軸に対してなす角が小さい方が、硬貨７の
回転角度に影響されずに信頼性の高い画像データが得ら
れるため、このような関係となるよう、光源１、読み取
り部２、ハーフミラー１１およびスリット１２の位置関
係を決定することが望ましい。

【００４１】一方、この第３実施例が、上記第１実施例
とは異なる構成として、フィルタリング部２０、２値化
部２１、ルックアップテーブル２２、判定部２３、登録
パタン格納部２４を有している。フィルタリング部２０
は、後述する３×３テンプレート等を用いて、記憶部に
格納された硬貨７の正反射光強度データに対し、その硬
貨７の凹凸パタンによる正反射光強度の変化を強調する
ものである。２値化部２１は、フィルタリング部２０か
ら出力されたデータに対し、２値化のための閾値を設定
し、かつ、この閾値との比較を行って各画素データを白
／黒の２値化するための機能を有している。

【００４２】ルックアップテーブル２２は、各画素を２
値で表した複数の異なる画素パタンを示すテーブルであ
る。判定部２３は、画像取り込み部３で求めた中心点デ
ータと外径データとに基づき、硬貨７の外径よりも小さ
い円内の画像を判定領域に設定し、この判定領域内の２
値化データと、ルックアップテーブル２２の各画素パタ
ンとを比較して、その判定領域内におけるルックアップ
テーブル２２の画素パタンの発生頻度を示すヒストグラ
ムを作成し、かつ、このヒストグラムから基準点を設定
して、当該基準点に基づき、登録パタン格納部２４に格
納されている登録パタンとの比較を行い、硬貨７の金種
および真偽を判別するものである。尚、登録パタン格納
部２４は、上記各実施例の登録パタン格納部６、１９と
同様にＲＯＭやＲＡＭあるいは磁気ディスク等で構成さ
れた記憶部である。

【００４３】次に、第３実施例の動作について説明す
る。今、硬貨７が投入されると、光源１が点灯し、スリ
ット１２を通過した光がハーフミラー１１で反射して硬
貨７の表面を照射する。硬貨７の表面より正反射された
光は、ハーフミラー１１を透過して読み取り部２に入射
する。この動作は上記第１実施例と同様である。また、
硬貨７の表面の模様は、上記第１実施例の図２に示した
原理で表面の凹凸パタンが鮮明に抽出される。そして、
画像取り込み部３で抽出された画像データは、図示しな
い記憶部に格納され、その記憶部に書き込まれた画像
は、フィルタリング部２０に出力される。

【００４４】フィルタリング部２０は、図示しない記憶
部に書き込まれた画像を読み出し、その注目画素とその
周辺画素それぞれの値の関係から注目画素の値を書き換
えるものである。図１１はフィルタリング部２０の動作
例を示す図である。例えば、この図に示すように３×３
テンプレートの中心画素を注目画素として、図示しない
記憶部に書き込まれた画像を読み出し、注目画素（ｘ，
ｙ）に対しては７を掛けて、その左右および上下の画素
（ｘ，ｙ−ｉ），（ｘ，ｙ＋１），（ｘ−１，ｙ）（ｘ
＋１，ｙ）に対してはそれぞれ１．５を掛けて、これら
をカウントして出力する。従って、その出力値は以下の
式となる。 出力値＝７（ｘ，ｙ）−１．５（ｘ，ｙ−１）−１．５
（ｘ，ｙ＋１）−１．５（ｘ−１，ｙ）−１．５（ｘ＋
１，ｙ） このようにフィルタリング部２０によって、画像を変換
することにより、凹凸によって形成された画像のエッジ
部分を強調させることができる。

【００４５】フィルタリング部２０は、この出力値を図
示しない記憶部に書き込む。２値化部２１は、図示しな
い記憶部に書き込まれた画像を読み出し、その濃度値が
発生した頻度を表わす濃度分布系列を作成する。２値化
部２１では、第１実施例の２値化部４と同様に、画像デ
ータを２値化するためには、硬貨毎の汚れ、錆び等によ
る出力変動や、ラインセンサの経時変化等の変動にとら
われないよう、適切な閾値を決定することが望ましい。
従って、この第３実施例においても、その閾値の決定の
ため、濃度分布の平均値を算出し、これを最適閾値に決
定する。

【００４６】図１２は２値化部２１の動作を示す図であ
る。即ち、この図は上記第１実施例の図４の場合同様
に、縦軸３０１は濃度発生頻度であり、横軸３０２は対
象画像の濃度を表している。この場合、濃度の平均値を
閾値３０３に決定する他、この濃度発生頻度の分布形状
が２つのピークをもつ場合には、そのピークの谷となる
部分を閾値３０３に決定してもよい。これらいずれかの
方法により閾値３０３を求めるかは、実際に対象となる
硬貨７の性質等によって経験的に求められる。また、フ
ィルタリング部２０の操作と組み合わせることによっ
て、硬貨７表面の凹凸によって形成したパタン以外の、
例えば錆び、汚れ等の影響を完全に除去できる。このよ
うにして２値化された画像は、判定部２３へ出力され
る。

【００４７】判定部２３は、先ず、画像取り込み部３か
ら出力された硬貨の中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）を基に、２値
化部２１から出力された２値画像の読み取り領域を決定
する。図１３は、読み取り領域の概念を示す図である。
図１３において、３０４は、図示しない記憶部に書き込
まれた２値画像である。３０５は、対象の硬貨の画像で
ある。３０６は、画像取り込み部３から出力された硬貨
７の中心点（Ｘ_c ，Ｙ_c ）に基づいて、硬貨７の半径よ
り小さい半径で指定した領域である。

【００４８】このように、判定のための領域を、硬貨７
の外径より小さい領域とする理由は、例えば、外径が同
じである外国硬貨の場合、外周円の形状が一致している
場合があるため、これらを無視して硬貨７の表面の模様
のみを対象として判別データを抽出することが望ましい
からである。

【００４９】判定部２３は、例えば次に示すような３×
３で構成する１６種のルックアップテーブル２２を用い
て、特徴データを抽出する。図１４はそのルックアップ
テーブル２２を示す図である。このルックアップテーブ
ル２２において、“１”は、黒画素であり、“０”は、
白画素である。また、“？”は、黒画素でも白画素でも
どちらでもよいことを意味するものである。

【００５０】これらのルックアップテーブル２２
は、（）内の番号をもち、小さい値から大きい値にかけ
て、３×３のテーブルの中で、白、黒の位置関係が中心
画素を基に少しずつ回転するように構成している。ま
た、このルックアップテーブル２２は、図に示した１６
個に限らず、３２個や６４個で構成してもよい。更に、
３×３構成に限らず、５×５、もしくは７×７でもよ
い。ここで、２値化部２１より出力された２値画像を読
み出し、このルックアップテーブル２２のいずれかの画
素パタンと一致した場合、一致した画素パタンの値（番
号）を出力する。

【００５１】以下、ルックアップテーブル２２が３×３
で構成したもので説明する。判定部２３は、一致したル
ックアップテーブル２２に付けられている値に基づき、
次のようなヒストグラムを作成する。図１５は、そのヒ
ストグラムの説明図である。図において、横軸３０８に
は出力されたルックアップテーブル２２の値をとり、縦
軸３０７にはその頻度をとった。また、３０９は、基準
点である。

【００５２】図１６は、同一の硬貨７のデータである
が、硬貨７が図１５に示した場合とは異なる回転角度で
搬送路８上を通過した場合でのヒストグラムの出力例で
ある。これら図１５、図１６から明かなように、硬貨７
が回転すると、方向が異なり、ヒストグラムでは左右に
シフトされた形態となる。

【００５３】判定部２３は、この分布の中から例えばピ
ークとなる値、即ち、基準点３０９を抽出する。この対
象の硬貨７から抽出した基準点３０９を基にして、図１
５および図１６を後述する次のように変換する。図１７
は、その変換後のヒストグラムの説明図である。図１７
におけるヒストグラムの中で、基準点３０９を始点とし
た分布形状は、対象の硬貨７の凹凸パタンの方向にかか
わらず、一定の形状を持つ。

【００５４】例えば、１００円硬貨の「１００」という
文字が垂直である場合、ルックアップテーブル２２のう
ちの（５）と（１３）が当てはまる頻度が高くなり、図
１５に示すようなヒストグラムでは横軸３０８の目盛り
のうちの“５”と“１３”で縦軸３０７の値が大きくな
る。一方、１００円硬貨の「１００」という文字が水平
である場合、ルックアップテーブル２２のうちの（１）
と（９）が当てはまる頻度が高くなり、図１５に示すよ
うなヒストグラムでは横軸３０８の目盛りの“１”と
“９”で縦軸３０７の値が大きくなる。

【００５５】このように、１００円硬貨の「１００」と
いう文字が垂直である場合と、水平である場合との関係
は、５−１＝４、１３−９＝４であり、その差が４であ
る。従って、この差を補正することによって、硬貨７の
回転角度を補正することができる。即ち、図１５におけ
る基準値３０９を始点として、図１７のように変換し、
また、図１５の場合とは回転角度が異なる図１６の場合
でも同様に基準値３０９を始点として図１７のように変
換する。こうすることによって、あらゆる角度で硬貨７
を読み取った場合でも、常に回転角度が上記のように補
正することができ、図１７に示すような常に一定の形状
を持った判別データを得ることができるものである。

【００５６】その後、判定部２３は、分布形状を、登録
パタン格納部２４に予め登録された基準のヒストグラム
と比較して対象の硬貨７の真偽を判別する。即ち、判定
部２３は、画像取り込み部３より出力された外径データ
を基に、金種を判別し、この金種判別結果に基づき、登
録パタン格納部２４に予め登録されたいくつかの基準の
ヒストグラム分布形状のうちから、最も外径データが近
似する基準のヒストグラム分布形状と比較して、対象の
硬貨の真偽を判別する。

【００５７】以上説明した第３実施例では、光源１から
の照射光がスリット１２、ハーフミラー１１を介して硬
貨７を照射し、その正反射光がハーフミラー１１を透過
して、読み取り部２に入射するように構成したが、これ
以外の構成であってもよく、この例を次に示す。図１８
は、その構成説明図である。この図１８において、２５
は光学レンズであり、非球面レンズやセルフォッグレン
ズ等で構成されている。また、この光学レンズ２５の焦
点位置は、硬貨７の表面に設定されている。従って、こ
のような構成においても、硬貨７の正反射光が読み取り
部２に入射するため、上記第３実施例と同様に硬貨７の
表面の凹凸パタンが読み取れる。尚、これ以降の動作は
上記第３実施例と同様であるため、その説明は省略す
る。

【００５８】以上のように、第３実施例では、硬貨７表
面の画像を読み取って、その濃淡画像から硬貨７表面の
凹凸によって現れた濃淡レベルの変化を強調し、その結
果で画像データを２値化データとし、更に、２値化デー
タに対応する画素パタンの発生頻度を示すヒストグラム
を作成し、このヒストグラムに基づいて硬貨７の種類お
よび真偽判別を行うよう構成したので、正確な２値化デ
ータが得られると共に、判別に当たっての基準となる尺
度をヒストグラムのみに設定することができ、その結
果、認識の信頼性を高めることができる。

【００５９】尚、上記各実施例では、硬貨７の片面の画
像データによって硬貨認識を行ったが、両面の画像デー
タによって硬貨認識を行ってもよい。また、上記各実施
例では、硬貨７の下面側から窓１０を介して光を照射
し、この正反射光を読み取り部２で受光するようにした
が、この構成に限定されるものではなく、例えば、硬貨
７の上面側に光源１と読み取り部２とを設けてもよい。
ただ、この場合、硬貨７からの正反射光を読み取るよう
構成されている必要がある。この理由は、硬貨７表面か
らの乱反射光、即ち、硬貨７表面からの垂直方向軸で、
光源１の角度と、読み取り部２との角度が異なる場合
は、硬貨７の回転角度によって、読み取り部２で受像す
る硬貨７表面の凹凸模様が変化してしまい、真偽判別が
困難になるからである。

【００６０】更に、上記第１、第２実施例においても、
第３実施例と同様、硬貨７の判定領域を、硬貨７の外径
よりも小さい円内の画像としてもよく、このように構成
すれば、外径が同じである外国硬貨の場合でも、容易に
硬貨７の種類判定を行うことができる。そして、上記各
実施例では、硬貨７の種類判別を硬貨７の外径データを
用いて行ったが、これ以外にも、材質データ、厚みデー
タ、重量データ、外周縁のギザギザの有無データ等であ
ってもよい。

【００６１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の硬貨認識
装置によれば、硬貨の表面の模様を撮像して、硬貨の画
像データを取り出し、この画像データを２値化して判別
データを抽出し、この判別データを予め登録された登録
パタンと比較して、硬貨の種類および真偽を判別するよ
うにしたので、硬貨の画像データのみで硬貨認識を行う
ことができ、従って、構成を簡素化することができるた
め低コスト化を図れると共に、硬貨認識を正確に行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の硬貨認識装置の第１実施例を示す構成
説明図である。

【図２】本発明の硬貨認識装置の第１実施例における凹
凸パタンの検出原理説明図である。

【図３】本発明の硬貨認識装置の第１実施例における読
み取った画像データの説明図である。

【図４】本発明の硬貨認識装置の第１実施例における２
値化部の動作の説明図である。

【図５】本発明の硬貨認識装置の第１実施例における判
定部の動作の説明図である。

【図６】本発明の硬貨認識装置の第１実施例における他
の例の構成説明図である。

【図７】本発明の硬貨認識装置の第２実施例を示す構成
説明図である。

【図８】本発明の硬貨認識装置の第２実施例における凹
凸パタン検出の原理説明図である。

【図９】本発明の硬貨認識装置の第２実施例における２
値化部の動作の説明図である。

【図１０】本発明の硬貨認識装置の第３実施例を示す構
成説明図である。

【図１１】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
フィルタリング部の動作の説明図である。

【図１２】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
２値化部の動作の説明図である。

【図１３】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
読み取り領域の説明図である。

【図１４】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
ルックアップテーブルの説明図である。

【図１５】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
ヒストグラムの説明図である。

【図１６】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
異なる回転角度でのヒストグラムの説明図である。

【図１７】本発明の硬貨認識装置の第３実施例における
変換後のヒストグラムの説明図である。

【図１８】本発明の硬貨認識装置の第３実施例の他の例
を示す構成説明図である。

【符号の説明】

１、１４、１５ 光源 ２、１６ 読み取り部 ３ 画像取り込み部 ４、１７、２１ ２値化部 ５、１８、２３ 判定部 ６、１９、２４ 登録パタン格納部 ７ 硬貨 ２０ フィルタリング部 ２２ ルックアップテーブル

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 硬貨の表面を照射する光源と、 前記硬貨表面の正反射光強度を読み取る読み取り部と、 前記読み取り部からの出力に基づき、前記硬貨の画像デ
   ータにおける中心点を抽出する画像取り込み部と、 前記硬貨表面の正反射光強度に対して閾値を設定し、こ
   の閾値と当該正反射光強度との比較により、前記硬貨の
   画像データにおける各画素を２値化データで表す２値化
   部と、 前記硬貨の画像データにおける同心円上に存在する前記
   ２値化データの分布状態と、予め設定された登録パタン
   とを比較して、前記硬貨の種類および真偽を判別する判
   定部とを備えたことを特徴とする硬貨認識装置。
2. 【請求項２】 硬貨の表面をそれぞれ異なる方向から照
   射する複数の光源と、 前記硬貨への前記複数の光源からの反射光強度を読み取
   る読み取り部と、 前記読み取り部による複数の光源からの反射光強度の違
   いに基づき、前記硬貨の反射光強度を２値化する２値化
   部と、 前記２値化部で２値化されたデータと、予め設定された
   登録パタンとを比較して、前記硬貨の種類および真偽を
   判別する判別部とを備えたことを特徴とする硬貨認識装
   置。
3. 【請求項３】 硬貨の表面を照射する光源と、 前記硬貨表面の正反射光強度を読み取る読み取り部と、 前記読み取り部からの出力に基づき、前記硬貨の画像デ
   ータを抽出する画像取り込み部と、 前記硬貨の正反射光強度に対して、当該硬貨の凹凸パタ
   ンによる正反射光強度変化を強調するフィルタリング部
   と、 前記フィルタリング部から出力されたデータに対して、
   閾値を設定し、この閾値と当該データとの比較によっ
   て、各画素を２値化データで表す２値化部と、 各画素を２値で表した複数の異なる画素パタンを示すル
   ックアップテーブルと、 前記画像取り込み部で抽出した前記硬貨の画像データを
   判定領域とし、この判定領域の前記２値化データと、前
   記ルックアップテーブルの各画素パタンとを比較して、
   前記判定領域における前記ルックアップテーブルの画素
   パタンの発生頻度を示すヒストグラムを作成し、かつ、
   このヒストグラムから基準点を設定して、当該基準点に
   基づき、予め設定した登録パタンとの比較を行い、前記
   硬貨の種類および真偽を判別する判別部とを備えたこと
   を特徴とする硬貨認識装置。
4. 【請求項４】 画像取り込み部は、読み取り部からの出
   力に基づき、硬貨の外径を検出し、 判定部は、前記画像取り込み部で検出した前記硬貨の外
   径に基づき当該硬貨の種類を判別し、この種類に対応し
   た登録パタンを選択して比較対象とすることを特徴とす
   る請求項１または３に記載の硬貨認識装置。
5. 【請求項５】 ２値化部は、読み取り部からの出力に基
   づき、硬貨の外径を検出し、 判定部は、前記２値化部で検出した前記硬貨の外径に基
   づき当該硬貨の種類を判別し、この種類に対応した登録
   パタンを選択して比較対象とすることを特徴とする請求
   項２に記載の硬貨認識装置。
6. 【請求項６】 読み取り部の読み取り可能長は、認識対
   象とする硬貨のうちの最大の直径を持つ硬貨の直径以上
   に設定されていることを特徴とする請求項１〜５のいず
   れかに記載の硬貨認識装置。
7. 【請求項７】 判定部は、硬貨の判定領域を当該硬貨の
   外径よりも小さい円内の画像とすることを特徴とする請
   求項１〜６のいずれかに記載の硬貨認識装置。