特許 6688647 識別方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6688647

(24)【登録日】2020年4月8日

(45)【発行日】2020年4月28日

(54)【発明の名称】識別方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20200421BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 300D

【請求項の数】6

【全頁数】25

(21)【出願番号】特願2016-61685(P2016-61685)

(22)【出願日】2016年3月25日

(65)【公開番号】特開2017-174285(P2017-174285A)

(43)【公開日】2017年9月28日

【審査請求日】2019年1月11日

(73)【特許権者】

【識別番号】517390236

【氏名又は名称】マクセルシステムテック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002066

【氏名又は名称】特許業務法人筒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】長岡 信二

【審査官】 村松 貴士

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０５−１４３７３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−２８１５３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Huahua Chen，“Chinese Coin Recognition Based on Unwrapped Image and Rotation Invariant Template Matching”，2010 Third International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems，IEEE，２０１０年，p.5-7

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００ − ７／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

入力画像とテンプレート画像を比較することにより、前記入力画像を識別する識別方法であって、
前記入力画像および前記テンプレート画像のうちの一方の画像を、第１範囲、極座標変換する第１変換工程と、
前記入力画像および前記テンプレート画像のうちの他方の画像を、前記第１範囲よりも広い第２範囲、極座標変換する第２変換工程と、
前記第１変換工程により得られた画像と、前記第２変換工程により得られた画像とを比較することにより、複数の相関値を抽出する相関値抽出工程と、
前記相関値抽出工程で抽出された相関値と閾値とを比較することにより、前記入力画像が前記テンプレート画像に一致するか否かを判定する判定工程と、
を備え、
前記判定工程において、前記入力画像が前記テンプレート画像と一致すると判定されたとき、前記相関値抽出工程は終了し、
前記相関値抽出工程における比較は、前記第１範囲での極座標変換により得られた画像を、前記第２範囲での極座標変換により得られた画像内で、移動させながら行われ、前記相関値抽出工程の終了に応答して、前記移動が停止する、識別方法。

【請求項2】

請求項１に記載の識別方法において、
前記第１変換工程において、前記テンプレート画像が、前記第１範囲、極座標変換され、前記第２変換工程において、前記入力画像が、前記第２範囲、極座標変換される、識別方法。

【請求項3】

請求項２に記載の識別方法において、
前記入力画像および前記テンプレート画像のそれぞれは、平面視において円形の画像であり、
前記第１範囲は、円形の前記入力画像の中心点における偏角が、０度から３６０度の範囲に相当し、前記第２範囲は、円形のテンプレート画像の中心点における偏角が、０度から７２０度の範囲に相当する、識別方法。

【請求項4】

請求項１に記載の識別方法において、
前記入力画像および前記テンプレート画像のそれぞれは、平面視において円形の画像であり、前記第１変換工程および第２変換工程のそれぞれは、円形の前記画像の中心点を抽出する抽出工程を備え、
前記抽出工程は、
前記画像において、互いに分離されている独立領域を抽出する独立領域抽出工程と、
前記独立領域抽出工程で抽出された独立領域において、最外周に配置されている独立領域を特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された独立領域に接した辺を有する四角形を特定し、特定した四角形において、互いに接する２辺の中心点から、円形の前記画像の中心点を抽出する中心点抽出工程と、
を備える、識別方法。

【請求項5】

請求項４に記載の識別方法において、
前記第１範囲は、円形の前記画像の中心点における偏角が、０度から３６０度の範囲に相当し、前記第２範囲は、円形の前記画像の中心点における偏角が、０度から７２０度の範囲に相当する、識別方法。

【請求項6】

請求項５に記載の識別方法において、
前記抽出工程は、円形の前記画像において、前記独立領域を顕在化させる顕在化工程を備え、
前記顕在化工程により顕在化された前記独立領域を備えた画像に対して、前記独立領域抽出工程が実施される、識別方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、識別方法に関し、特にコインを識別する識別方法に関する。

【背景技術】

【0002】

コインとしては、貨幣として流通する硬貨だけでなく、アミューズメント（娯楽）向けのものがある。アミューズメント向けのコインには、アミューズメント施設あるいはゲーム装置のような娯楽装置によって異なる模様が施され、模様によって、コインを使用することが可能なアミューズメント施設あるいは娯楽装置が特定できるようにされている。

【0003】

例えば娯楽装置には、当該娯楽装置の利用を許可する装置が搭載される。娯楽装置に適したコインが、装置に投入された場合、装置が娯楽装置の利用を許可することになる。同様に、アミューズメント施設にも、アミューズメント施設の利用を許可する装置が設置される。この場合、アミューズメント施設が発行するコインが、装置に投入された場合、装置がアミューズメント施設の利用を許可することになる。このような装置では、投入されたコインが、当該娯楽装置に適したコインであるか否かを識別することが必要となる。またアミューズメント施設の場合には、他のアミューズメント施設が発行したコインではなく、そのアミューズメント施設が発行したコインであることを識別することが必要となる。すなわち、複数種類のコインが混入している中から、アミューズメント施設あるいは娯楽装置で利用可能なコインを識別することが必要となる。

【0004】

なお、貨幣として流通する硬貨を識別する技術は、例えば特許文献１に記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第４５６３７４１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１には、硬貨の入力画像およびテンプレート画像を極座標変換し、両画像の回転ずれ、すなわち角度のずれを補正（角度補正）して、硬貨の画像を識別することが示されている。これにより、対象となる硬貨が、正しい硬貨であるか否かを精度よく識別することが可能とされている。

【0007】

しかしながら、特許文献１では、アミューズメント向けのコインを識別することは意識されていない。

【0008】

貨幣として流通する硬貨は、正しい硬貨であるか否かを、精度よく識別することが重要であるが、アミューズメント向けのコインについては、多くの枚数を、短時間で識別することが重要である。これは、アミューズメント施設を利用する者を待たせないことが重要であるためである。

【0009】

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

【課題を解決するための手段】

【0010】

一実施の形態による識別方法は、入力画像とテンプレート画像を比較することにより、入力画像を識別する識別方法であって、第１変換工程、第２変換工程、相関値抽出工程および判定工程を備えている。ここで、第１変換工程は、入力画像およびテンプレート画像のうちの一方の画像を、第１範囲、極座標変換し、第２変換工程は、入力画像およびテンプレート画像のうちの他方の画像を、第１範囲よりも広い第２範囲、極座標変換する。また、相関値抽出工程は、第１変換工程により得られた画像と、第２変換工程により得られた画像とを比較することにより、複数の相関値を抽出し、判定工程は、相関値抽出工程で抽出された相関値と閾値とを比較することにより、入力画像がテンプレート画像に一致するか否かを判定する。

【0011】

相関値抽出工程では、第１範囲における画像が、第２範囲内で、第２範囲における画像と、順次比較され、それぞれの比較により相関値が抽出されることになるため、相関値は、入力画像とテンプレート画像との一致度に従って変化することになる。その結果、入力画像とテンプレート画像との間で、角度にずれがあっても、抽出された相関値が、閾値を超えるか否を判定することにより、入力画像がテンプレート画像と一致しているか否かを判定することが可能となる。

【0012】

さらに、一実施の形態においては、入力画像またはテンプレート画像の中心点のおける偏角が、０度から３６０度の範囲が第１範囲とされ、テンプレート画像または入力画像の中心点における偏角が、０度から７２０度の範囲が第２範囲とされる。すなわち、円形の入力画像またはテンプレート画像の１周分の範囲が、第１範囲とされ、テンプレート画像または入力画像の２周分の範囲が、第２範囲とされる。これにより、入力画像とテンプレート画像との間の角度のずれに影響されずに、入力画像とテンプレート画像とが一致するか否かの識別を行うことが可能となる。

【0013】

入力画像とテンプレート画像との間に角度のずれがあっても、入力画像がテンプレート画像と一致するか否かの識別を行うことが可能となるため、識別に要する時間を短くすることが可能となる。

【発明の効果】

【0014】

一実施の形態によれば、短時間で識別を行うことが可能な識別方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】実施の形態に係わるコイン識別装置の構成を示すブロック図である。

【図2】実施の形態に係わるテンプレート登録工程を示すフローチャート図である。

【図3】実施の形態に係わるコインサーチの処理を示すフローチャート図である。

【図4】実施の形態に係わるコインの識別方法を示すフローチャート図である。

【図5】テンプレート画像入力の動作を示す模式的な図である。

【図6】コインサーチのときの動作を示す模式的な図である。

【図7】極座標変換の動作を示す模式的な図である。

【図8】正規化相関マッチングの動作を示す模式的な図である。

【図9】スコア判定の動作を模式的に示す図である。

【図10】（Ａ）〜（Ｃ）は、実施の形態に係わる正規化相関マッチングの原理を説明する図である。

【図11】（Ａ）および（Ｂ）は、メモリに格納されているテンプレート画像を示す図である。

【図12】（Ａ）〜（Ｄ）は、実施の形態に係わる極座標変換を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部分には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は、原則として省略する。

【0017】

（実施の形態）
＜半導体装置の全体構成＞
図１は、実施の形態に係わるコイン識別装置の構成を示すブロック図である。同図において、１０１０は、コイン識別装置を示している。この実施の形態において、コイン識別装置１０１０は、一点鎖線で囲んだ画像処理装置１０００、カメラ１００６、ＶＧＡモニター１００７および入出力装置Ｉ／Ｏを備えている。カメラ１００６は、識別すべきコインを撮影し、撮影した画像を、画像処理装置１０００へ供給する。ＶＧＡモニター１００７は、例えば画像処理装置１０００から画像が供給され、供給された画像に応じた表示を行う。また、入出力装置Ｉ／Ｏは、例えばＳＤカードと画像処理装置１０００との間でデータの送受信を行うインターフェース部、画像処理装置１０００とＬＡＮ等の通信回線との間でデータの送受信を行うインターフェース部を備えている。これらのインターフェース部によって、画像処理装置１０００は、外部との間でデータ（プログラムを含む）の送受信を行う。

【0018】

画像処理装置１０００は、特に制限されないがプリント基板（図示しない）と、このプリント基板に実装され、相互に接続された複数の半導体装置および複数の電子部品を備えている。図１には、画像処理装置１０００が備える半導体装置および電子部品のうち、説明の都合上必要なものだけが描かれている。

【0019】

図１において、１００１は揮発性メモリ（以下、単にメモリとも称する）を示し、１００２は不揮発性メモリを示し、１００３は画像入力バッファを示し、１００４は画像出力バッファを示し、１００５は入出力ユニットを示している。また、図１において、破線で囲んだＣＨＰは、半導体装置を示している。半導体装置ＣＨＰは、複数の回路モジュールが、特に制限されないが、周知の半導体製造技術によって、１個の半導体チップに形成されている。図１には、半導体チップに形成された複数の回路モジュールのうち、説明の都合上必要な回路モジュールのみが描かれている。図１には、半導体装置ＣＨＰが備える回路モジュールとして、ＣＰＵ、ＩＤＭ、ＩＭＰ、およびＤＭのみが描かれている。ここで、ＣＰＵは、中央処理モジュール（以下、プロセッサーとも称する）を示しており、ＩＤＭは、画像入力モジュールを示し、ＩＭＰは、画像処理モジュールを示し、ＩＭＲは、歪補正モジュールを示し、ＤＭは、映像表示モジュールを示している。

【0020】

図１において、ＢＳはバスを示している。プロセッサーＣＰＵ、画像入力モジュールＩＤＭ、映像表示モジュールＤＭ、画像処理モジュールＩＭＰ、歪補正モジュールＩＭＲ、メモリ１００１、不揮発性メモリ１００２および入出力ユニット１００５は、バスＢＳに接続され、バスＢＳを介して、相互間でデータの送受信が行われる。また、カメラ１００６によって撮影されたコインの画像（模様）は、画像入力バッファ１００３を介して、画像入力モジュールＩＤＭへ供給され、バスＢＳにおける画像データは、映像表示モジュールＤＭを介して、画像出力バッファ１００４へ供給される。

【0021】

不揮発性メモリ１００２は、特に制限されないが、フラッシュメモリによって構成されており、予めプロセッサーＣＰＵによって実行されるプログラムが格納されている。不揮発性メモリ１００２に格納されているプログラムとしては、コインを識別する識別プログラムを含む複数種類のプログラムが含まれている。プロセッサーＣＰＵは、バスＢＳを介して、不揮発性メモリ１００２からプログラムを読み出して、読み出したプログラムに従って、半導体装置ＣＨＰに含まれている複数の回路モジュール、メモリ１００１、映像表示モジュールＤＭおよび入出力ユニット１００５を制御する。

【0022】

実施の形態においては、不揮発性メモリ１００２に格納されているコインを識別する識別プログラムを、プロセッサーＣＰＵが読み出し、プロセッサーＣＰＵが、識別プログラムを実行することにより、コイン識別装置１０１０によってコインの識別を行う識別方法が実行される場合を説明する。プロセッサーＣＰＵは、識別プログラムを実行する過程で、識別プログラムに従って、画像入力モジュールＩＤＭ、画像処理モジュールＩＭＰ、歪補正モジュールＩＭＲおよびメモリ１００１等を制御することになる。

【0023】

この実施の形態に係わる識別方法は、テンプレート画像を登録するテンプレート登録工程と、時間的に連続的にコイン識別装置１０１０へ投入された複数のコインのそれぞれの画像と、登録されたテンプレート画像とを比較することにより、投入されたコインの画像がテンプレート画像と一致するか否かを識別するサーチ工程とを備えている。ここで、テンプレート画像は、投入されるコインに対して、基準となるコインの入力画像を指している。

【0024】

テンプレート登録工程では、カメラ１００６によって撮影された基準のコインの画像が、画像入力バッファ１００３を介して、画像入力モジュールＩＤＭに供給される。画像入力モジュールＩＤＭは、供給された画像をテンプレート画像として、バスＢＳを介してメモリ１００１へ格納するように、プロセッサーＣＰＵによって制御される。一方、サーチ工程では、投入されたコインがカメラ１００６によって撮影され、撮影された画像が、画像入力バッファ１００３を介して、画像入力モジュールＩＤＭに供給される。画像入力モジュールＩＤＭは、供給された画像を入力画像として、バスＢＳを介してメモリ１００１へ格納するように、プロセッサーＣＰＵによって制御される。

【0025】

後で詳しく説明するが、画像処理モジュールＩＭＰは、メモリ１００１に格納されたテンプレート画像を、バスＢＳを介して読み出し、所定の画像処理を実行して、基準となるコインの中心点を算出する画像処理を行うように、プロセッサーＣＰＵによって制御される。同様に、画像処理モジュールＩＭＰは、メモリ１００１に格納された入力画像を、バスＢＳを介して読み出し、所定の画像処理を実行して、投入されたコインの中心点を算出する画像処理を行うように、プロセッサーＣＰＵによって制御される。

【0026】

歪補正モジュールＩＭＲは、メモリ１００１に格納されているテンプレート画像および入力画像に対して極座標変換を行うように、プロセッサーＣＰＵによって制御される。このとき、先に算出された基準となるコインの中心点からコインの外周へ向かって延びる動径を定め、定めた動径に対する偏角を、第１の範囲（第１範囲）で変化させて、メモリ１００１に格納されているテンプレート画像に対する極座標変換を行う。この極座標変換によって求められた直交座標のテンプレート画像は、メモリ１００１に再び格納される。また、歪補正モジュールＩＭＲは、先に算出されたコインの中心点からコインの外周へ向かって延びる動径を定め、定めた動径に対する偏角を、第２の範囲（第２範囲）で変化させて、メモリ１００１に格納されている入力画像に対する極座標変換を行う。この極座標変換によって求められた直交座標の入力画像は、メモリ１００１に再び格納される。

【0027】

メモリ１００１に格納されている直交座標のテンプレート画像と、メモリ１００１に格納されている直交座標の入力画像とが、読み出され、比較される。このとき、第２範囲のうち、第１範囲に相当する範囲の入力画像が、テンプレート画像と比較される。プロセッサーＣＰＵは、この比較の結果を基にして相関値を抽出し、求めた相関値をメモリ１００１へ格納する。すなわち、直交座標のテンプレート画像が、第２範囲内を移動しながら、直交座標の入力画像と比較され、比較のたびに、比較の結果を基にした相関値が抽出され、抽出した相関値がメモリ１００１に格納されることになる。

【0028】

プロセッサーＣＰＵは、メモリ１００１に格納された複数の相関値のうち、最も一致度の高い相関値と、所定の閾値（スコア閾値）とを比較し、最も一致度の高い相関値が、所定の閾値を超えていた場合、投入されたコインは、基準のコインと一致していると識別する。一方、最も一致度の高い相関値が、所定の閾値を超えていない場合には、投入されたコインは、基準となるコインとは一致しないと識別する。

【0029】

なお、映像表示モジュールＤＭは、プロセッサーＣＰＵからの制御により、メモリ１００１に格納されている画像データを読み出し、画像出力バッファ１００４へ供給する。画像出力バッファ１００４に供給された映像データは、ＶＧＡモニター１００７によって表示される。

【0030】

次に、フローチャート図および模式的な動作図を用いて、識別方法をより詳しく説明する。

【0031】

＜テンプレート登録工程＞
図２は、実施の形態に係わるテンプレート登録工程を示すフローチャート図である。このテンプレート登録工程では、投入されたコインと比較されるべき基準のコインにおける画像がテンプレート画像として登録される。テンプレート登録工程は、特に制限されないが、複数のコインが、時系列的に投入される前に実施される。投入される複数のコインに対して基準となるテンプレート画像を登録するものであるため、特に制限されないが、投入されるコインの種類等が変更にならない限り、テンプレート登録工程は１回実施すればよい。

【0032】

先ず、ステップＳ２０において、テンプレート登録工程が開始する。ステップＳ２１において、プロセッサーＣＰＵは、基準となるコインの平面（主面）に形成されている画像を取得する。すなわち、プロセッサーＣＰＵは、画像入力モジュールＩＤＭに対して、画像入力バッファ１００３からの画像を、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納するように指示する。図５は、このステップＳ２１（テンプレート画像入力）の動作を示す模式的な図である。図５では、画像入力バッファ１００３は、省略されているが、カメラ１００６によって基準となるコインが撮影され、画像入力バッファ１００３を介して、テンプレート画像ＴＭＭが、画像入力モジュールＩＤＭに供給されている。画像入力モジュールＩＤＭは、プロセッサーＣＰＵからの指示に従って、テンプレート画像ＴＭＭを、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納する。これにより、テンプレート画像ＴＭＭが、メモリ１００１に取得されたことになる。

【0033】

なお、図５において、テンプレート画像ＴＭＭの周囲にある黒塗りの領域は、基準となるコインが置かれた場所の画像であり、コインの背景画像である。また、図５において、括弧で囲んだ符号ＩＭＭは、後でサーチ工程を説明する際に説明するので、ここでは説明を省略する。

【0034】

以下の説明では、平面視でコインを見たとき、コインは円形形状を有しており、円形の形状内に文字列「ＡＢＣＤＥ」が形成されているものとして説明する。なお、本明細書で言う「円」とは、周辺部の一部が欠落していたり、周辺部が歪んでいることで、中心点から上記欠落部または歪部までの距離と上記中心点から周辺部の他部までの距離が互いに同じでないものも含む。また、この実施の形態では、文字列「ＡＢＣＤＥ」は、刻印により、コインの主面に形成されている。刻印により形成されているため、文字列「ＡＢＣＤＥ」における文字のそれぞれは、主面よりも窪んだ領域と、主面と平行な領域とを有していることになる。例えば、文字「Ａ」、「Ｂ」、「Ｄ」のそれぞれは、平面視で見たとき、窪んだ領域によって囲まれ、主面と平行となっている領域を有していることになる。この窪んだ領域によって囲まれた領域は、島状の独立領域として認識することができる。

【0035】

説明を、図２に戻して、テンプレート登録工程の説明を続ける。ステップＳ２１に続いて、プロセッサーＣＰＵは、ステップＳ２２（抽出工程）を実行する。ステップＳ２２では、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納された画像から、コインをサーチし、コインの中心点と、コインの外形が求められる（コインサーチ）。ステップＳ２２において実施されるコインサーチの一例が、図３に示されている。図３は、実施の形態に係わるコインサーチの処理を示すフローチャート図である。また、図６は、実施の形態に係わるコインサーチのときの動作を示す模式的な図である。

【0036】

＜＜コインサーチ＞＞
コインサーチは、図３においてステップＳ３０で開始する。ステップＳ３０に続いて、ステップＳ３１（顕在化工程）において、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納された画像の２値化が行われる。すなわち、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納された画像において、背景部を黒（例えば論理値“０”に対応）にし、模様部を白（論理値“１”に対応）に２値化する。この実施の形態では、主面に対向する裏面側（背景側）に配置されている領域が、背景部とされ、主面と平行な主面側の領域が、模様部とされる。

【0037】

次に、ステップＳ３１の動作を、図６を用いて説明する。画像処理モジュールＩＭＰは、プロセッサーＣＰＵからの指示に従って、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納されている画像を読み出す（符号ＴＭＭ−Ｒの矢印）。また、画像処理モジュールＩＭＰは、読み出した画像を２値化して、２値化された画像を、メモリ１００１の第２領域ＲＲ２に格納する（符号ＴＭＭ２−Ｗの矢印）。

【0038】

メモリ１００１の第２領域ＲＲ２に、２値化した画像を格納したあと、画像処理モジュールＩＭＰは、図３に示したステップＳ３２（独立領域抽出工程）を実施する。このステップＳ３２において、画像処理モジュールＩＭＰは、２値化した画像を、第２領域ＲＲ２から読み出し（符号ＴＭＭ２−Ｒの矢印）、ラベリングを実施し、ラベリングの結果をレジスタＲＥＧに格納する。ここで実施されるラベリングを、図１１を用いて説明する。図１１は、メモリ１００１に格納されている画像を示す図である。図１１（Ａ）は、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納されている画像を示しており、図１１（Ｂ）は、２値化され、メモリ１００１の第２領域ＲＲ２に格納された画像を示している。

【0039】

図１１（Ａ）に示した画像は、２値化によって、コインの主面に対して裏面側の領域は、背景部とされ、黒（論理値“０”）に変換される。そのため、図１１（Ｂ）において、コインが置かれた場所であるコインの周辺部と、刻印された文字列「ＡＢＣＤＥ」において窪んでいる領域が、２値化によって、黒（“０”）に変換される。一方、図１１（Ｂ）に示した画像において、コインの主面であって、文字列「ＡＢＣＤＥ」の周りの領域と、文字「Ａ」、「Ｂ」および「Ｄ」のそれぞれの島状の独立領域は、２値化によって、白（“１”）に変換される。

【0040】

図１１（Ａ）に示すように、画像には、文字列「ＡＢＣＤＥ」だけでなく、薄い星形のマークも含まれている。この星形のマークは、主面側から裏面側への凹みが浅いため、薄いマークとなっている。そのため、２値化によって、この星形のマークは、白（”１”）に変換される。

【0041】

画像処理モジュールＩＭＰは、２値化によって、白、すなわち論理値“１”に変換され、平面視において連続している領域を独立領域として、ラベリングのときに、番号を付加する。図１１（Ｂ）に示した２値化された画像においては、文字列「ＡＢＣＤＥ」の周りの領域が、白く、連続した領域となっているため、ラベリングによって、この独立領域に番号ＲＢ１が付されている。また、文字「Ａ」、「Ｂ」および「Ｄ」のそれぞれの島状の独立領域は、白く、連続した独立領域となっているいため、ラベリングによって、それぞれの島状の独立領域に、番号ＲＢ２、ＲＢ３、ＲＢ４およびＲＢ５が付されている。

【0042】

画像処理モジュールＩＭＰは、ラベリングによって番号ＲＢ１〜ＲＢ５が付されたそれぞれの独立領域の情報を、ラベリングの結果として、レジスタＲＥＧに格納する。ここで、それぞれの独立領域の情報としては、例えば、番号ＲＢ１〜ＲＢ５が付されたそれぞれの領域の位置および大きさである。この場合、図１１（Ｂ）に示した起点ＢＰ（０、０）に対する領域のＸ座標およびＹ座標が、領域の情報として、レジスタＲＥＧに格納される。番号ＲＢ１の領域を例にして述べると、番号ＲＢ１の領域の外周に沿ったＸ座標およびＹ座標が、レジスタＲＥＧに格納される。他の番号ＲＢ２〜ＲＢ５の領域のそれぞれについても同様に、それぞれのＸ座標およびＹ座標が、レジスタＲＥＧに格納される。

【0043】

プロセッサーＣＰＵは、レジスタＲＥＧに格納されたラベリングの結果を、図６において、符号ＴＭＭ２−Ｄの矢印で示すように、読み出し、図３に示したステップＳ３３（中心点取得工程）を実行する。このステップＳ３３において、プロセッサーＣＰＵは、基準となるコインの中心点とコイン径の取得を行う。

【0044】

このステップＳ３３の動作を、図１１（Ｂ）を利用して説明する。コインは、平面視で見たとき、楕円形状ではなく、ほぼ真円であると推定して、コインの中心点および径を取得する処理が行われる。プロセッサーＣＰＵは、読み込んだラベリングの結果から、番号ＲＢ１〜ＲＢ５のそれぞれの独立領域の外形を把握し、最も外側（最外周）で、最も大きな外形を有する独立領域を特定する。図１１（Ｂ）に示した例では、番号ＲＢ１の独立領域が特定されることになる。プロセッサーＣＰＵは、特定した独立領域（番号ＰＢ１）の辺に接した外接四角形を形成する。図１１（Ｂ）に示した外接四角形では、特定した領域（番号ＰＢ１）の辺に接した４辺Ｐ１〜Ｐ４を備えており、辺Ｐ１とＰ２とが交差（直交）し、辺Ｐ２とＰ３とが直交し、辺Ｐ３とＰ４が直交し、辺Ｐ４とＰ１とが直交している。また、図１１（Ｂ）において、ＣＰは、辺Ｐ１〜Ｐ４のそれぞれにおける中心点を示している。すなわち、ＣＰは、辺Ｐ１〜Ｐ４のそれぞれの長さの半分となる点を示している。

【0045】

プロセッサーＣＰＵは、図１１（Ｂ）において破線で示すように、辺Ｐ１〜Ｐ４のそれぞれの中心点ＣＰを結ぶ線を形成し、破線が交差する点を、コインの中心点ＣＣＰとして取得する。また、辺Ｐ１〜Ｐ４のうち、互いに直交する２辺の長さの和を算出し、算出した和を２で割ることにより、コインの径ＯＴＫを取得する。例えば辺Ｐ１（幅）と辺Ｐ２（高さ）の長さの和を求め、２で割ることにより、コインの径ＯＴＫを取得する。取得したコインの中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを、プロセッサーＣＰＵは、図６において、矢印で示すように、メモリ１００１の第３領域ＲＲ３に格納する。中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを格納することにより、図３に示したステップＳ３４が実行されることになり、コインサーチ（図２のステップＳ２２）が終了する。

【0046】

中心点取得工程（ステップＳ３３）は、上記したように、最外周に配置されている独立領域を特定し、特定した独立領域を基にして、円形のテンプレート画像の中心点を抽出している。そのため、中心点取得工程は、独立領域抽出工程（ステップＳ３２）で抽出された独立領域において、最外周に配置されている独立領域を特定する特定工程と、特定工程によって特定された独立領域に接した辺を有する外接四角形（四角形）を特定し、特定した四角形において、互いに接する２辺の中心点から、円形の画像の中心点を抽出する中心点抽出工程とを備えていると見なすことができる。

【0047】

プロセッサーＣＰＵは、図２に示したステップＳ２２に続いて、ステップＳ２３（第１変換工程）を実行する。このステップＳ２３では、ステップＳ２２で取得したコインの中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを基にして、極座標変換が行われる。

【0048】

カメラ１００６によって撮影された画像は、後で説明するが、サーチ工程の際に、比較に用いられる。比較の精度を向上させるために、画像は、その１画素が多値のビットにより表されている。例えば、１画素が、８ビットのモノクロ階調によって表されている。１画素を８ビットのモノクロ階調で表すと、０〜２５５段階の階調を表すことが可能であるが、コインの中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを取得するためには、コインの輪郭あるいは／および島状の独立領域を顕在化することが望ましい。そのため、上記したように、画像に対して２値化が行われている。コインの輪郭あるいは／および島状の独立領域を顕在化すると言う観点で見た場合、２値化の処理（工程）は、顕在化処理（顕在化工程）と見なすことができる。

【0049】

＜＜極座標変換＞＞
次に、図７および図１２を用いて、極座標変換を説明する。図７は、図２に示したステップＳ２３において実行される動作（極座標変換の動作）を模式的に示す図である。また、図１２は、極座標変換を説明するための図である。

【0050】

ステップＳ２３（図２）において、プロセッサーＣＰＵは、メモリ１００１の第３領域ＲＲ３から、コインの中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを読み出す。図７には、この読み出しが、矢印で示されている。プロセッサーＣＰＵは、読み出した中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫを基にして、極座標変換を行うように歪補正モジュールＩＭＲを設定し、実行させる。図７では、プロセッサーＣＰＵから、歪補正モジュールＩＭＲへの設定が、矢印ＩＮＳとして示されている。

【0051】

歪補正モジュールＩＭＲは、設定ＩＮＳが供給されると、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１から、基準のコインを表すテンプレート画像ＴＭＭを含む画像を読み出す。この画像の読み出しが、図７では矢印ＴＭＭ−Ｒで示されている。歪補正モジュールＩＭＲは、予め供給されているコインの中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫに基づいて、読み出した画像を極座標変換して、変換により得られた画像、すなわち直交座標に変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹをメモリ１００１の第４領域ＲＲ４へ格納する（ＴＭＭ−ＸＹ−Ｗと記載）。

【0052】

次に、歪補正モジュールＩＭＲにおいて実行される極座標変換を、図１２を用いて説明する。なお、極座標変換される画像は、２値化されたテンプレート画像ＴＭＭ２を含む画像ではなく、カメラ１００６によって撮影されたテンプレート画像ＴＭＭを含む画像である。すなわち、１画素が、多値のビットによって表されている画像である。

【0053】

図１２（Ａ）は、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納されているテンプレート画像ＴＭＭを含む画像を示している。すなわち、図１１（Ａ）に示した画像と同じである。極座標変換を説明のために、図１２（Ａ）に示したテンプレート画像ＴＭＭには、プロセッサーＣＰＵから供給されたコインの中心点ＣＣＰが明示されている。また、プロセッサーＣＰＵから供給された径ＯＴＫを２で割ることにより求めた半径が、ρとして、図１２（Ａ）には明示されている。

【0054】

極座標変換は、図１２（Ｄ）に示す式（１）を用いて、極座標で表されている値を直交座標で表す値に変換する処理である。式（１）において、ρは、コインの動径を示し、θは、コインの中心点ＣＣＰにおける偏角を示している。コインの所定の位置、例えば図１２（Ａ）において、動径ρを明示した位置を基準として、偏角θを０度から時計回りに変化させる。偏角θを０度から所定の範囲まで変化させると、円形の画像であるコインのテンプレート画像ＴＭＭにおいて、０度から所定の範囲までの画像が、直交座標の画像に変換される。

【0055】

この実施の形態においては、テンプレート画像ＴＭＭは、０度から３６０度が、変換の範囲とされ、極座標変換が行われる。すなわち、円形のテンプレート画像ＴＭＭの１周分が、極座標変換によって、直交座標に変換される。図１２（Ｂ）は、歪補正モジュールＩＭＲによる極座標変換によって変換された直交座標のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを示している。図１２（Ｂ）においても、ρは動径を示し、θは偏角を示している。このようにして変換された直交座標のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが、メモリ１００１の第４領域ＲＲ４に格納される。この直交座標に変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹの、メモリ１００１への格納が、図２に示したステップＳ２４において実施されるテンプレート登録に相当する。ステップＳ２４において、テンプレート登録が実行されると、次にステップＳ２５（図２）が実行され、このステップＳ２５の実行により、テンプレート登録工程は終了する。

【0056】

なお、第１領域ＲＲ１に格納された画像は、基準のコインを表すテンプレート画像ＴＭＭと、その周囲の背景部に相当する画像（図１２（Ａ）の黒塗り部）が存在するが、中心点ＣＣＰと径ＯＴＫに基づいて、極座標変換を行うことにより、基準のコインを表すテンプレート画像ＴＭＭのみが、極座標変換され、図１２（Ｂ）に示すように直交座標のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが形成されることになる。

【0057】

＜サーチ工程＞
テンプレート登録工程が終了すると、プロセッサーＣＰＵは、サーチ工程を開始する。サーチ工程においては、投入されたコインの画像がテンプレート画像と一致するか否かの識別が行われる。図４は、実施の形態に係わるコインの識別方法を示すフローチャート図である。

【0058】

プロセッサーＣＰＵは、図４において、ステップＳ４０で、サーチ工程を開始する。サーチ工程では、ステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５およびＳ４６の順にステップが実行される。これらのステップのうち、ステップＳ４１〜Ｓ４３は、先に図２で説明したステップＳ２１〜Ｓ２３に類似している。そのため、ステップＳ４１〜Ｓ４３についは、ステップＳ２１〜Ｓ２３との相違点を主に説明する。

【0059】

図２で説明したステップＳ２１においては、基準となるコインの画像を、画像入力モジュールＩＤＭが、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納していた。この基準となるコインの画像は、テンプレート画像ＴＭＭを含む画像であるため、ステップＳ２１は、テンプレート画像入力として説明した。

【0060】

これに対して、ステップＳ４１においては、投入されたコインがカメラ１００６によって撮影される。すなわち、識別されるべきコインがカメラ１００６によって撮影され、撮影された画像が、画像入力バッファ１００３を介して、画像入力モジュールＩＤＭに供給される。ステップＳ４１において、プロセッサーＣＰＵは、画像入力モジュールＩＤＭに対して、ステップＳ２１のときと同様に、供給されている画像を、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納するように指示する。これにより、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１には、コインの画像とそのコインの周辺の画像が格納されることになる。この場合の画像は、基準のコインの画像ではなく、識別されるべきコインの画像であり、識別方法の入力画像である。本明細書においては、テンプレート画像と区別するために、識別されるべきコインの画像は、入力画像とも称する。図５において、括弧内に示した符号ＩＭＭは、基準となるコインと同じコインが投入された場合に、ステップＳ４１において、第１領域ＲＲ１に格納された入力画像を示している。

【0061】

メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納された入力画像ＩＭＭは、次にステップＳ４２（抽出工程）において、コインサーチが行われる。このステップＳ４２におけるコインサーチは、図２を用いて説明したコインサーチ（Ｓ２２）に類似している。すなわち、図２および図３等を用いて説明したコインサーチにおいては、テンプレート画像ＴＭＭを含む画像が２値化され、コインの輪郭あるいは／および島状の独立領域が求められ、２値化されたテンプレート画像ＴＭＭ２の中心点ＣＣＰと径ＯＴＫが取得されていた。これに対して、ステップＳ４２においては、テンプレート画像ＴＭＭとその周囲の画像の代わりに、第１領域ＲＲ１に格納されている円形の画像である入力画像ＩＭＭとその周囲の画像が、コインサーチの処理の対象とされる。コインサーチにおいて実行される処理は、図２および図３等を用いて説明したのと同様である。そのため、ステップＳ４２において実施されるコインサーチについての説明は省略する。なお、図３の説明において用いた図１１には、基準となるコインと投入されたコインとが同じ場合の入力画像が、括弧内の符号ＩＭＭで示され、２値化された入力画像が、括弧内の符号ＩＭＭ２で示されている。

【0062】

ステップＳ４２において、入力画像ＩＭＭとその周囲の画像に対してコインサーチの処理が実施されることにより、２値化された入力画像ＩＭＭ２の中心点と径が取得される。図２および図３の説明で用いた図６では、第１領域ＲＲ１からの入力画像ＩＭＭとその周囲の画像の読み出しが、符号（ＩＭＭ−Ｒ）が付された矢印で示され、２値化された入力画像ＩＭＭ２（その周囲の画像を含む）の第２領域ＲＲ２への格納が、符号（ＩＭＭ２−Ｗ）が付された矢印によって示されている。また、第２領域ＲＲ２からの入力画像ＩＭＭ２（その周囲の画像を含む）の読み出しが、符号（ＩＭＭ２−Ｒ）が付された矢印で示されている。プロセッサーＣＰＵによる、２値化された入力画像ＩＭＭ２に基づくラベリングの結果の読み出しが、符号（ＴＭＭ２−Ｄ）で示されている。このラベリングの結果に基づいて、プロセッサーＣＰＵが、入力画像ＩＭＭ２の中心点と径を取得して、第３領域ＲＲ３へ格納するが、図６では、入力画像ＩＭＭ２の中心点は、括弧内の符号ＣＣＰＩで示され、径は、括弧内の符号ＯＴＫＩで示されている。

【0063】

図６において、図２および図３で説明したテンプレート画像ＴＭＭと入力画像ＩＭＭとを対応させると、入力画像の読み出し（ＩＭＭ−Ｒ）は、テンプレート画像の読み出しＴＭＭ−Ｒに対応し、２値化された入力画像の格納（ＩＭＭ２−Ｗ）は、２値化されたテンプレート画像の格納ＴＭＭ２−Ｗに対応し、２値化された入力画像の読み出し（ＩＭＭ２−Ｒ）は、２値化されたテンプレート画像の読み出しＴＭＭ２−Ｒに対応する。また、２値化された入力画像に基づくラベリングの読み出し（ＩＭＭ２−Ｄ）は、２値化されたテンプレート画像に基づくラベリングの読み出しＴＭＭ２−Ｄに対応し、２値化された入力画像の中心点（ＣＣＰＩ）は、２値化されたテンプレート画像の中心点ＣＣＰに対応し、２値化された入力画像の径（ＯＴＫＩ）は、２値化されたテンプレート画像の中心点ＯＴＫに対応する。

【0064】

ステップＳ４２においてコインサーチの処理が実施されることにより、２値化された入力画像ＩＭＭの中心点ＣＣＰＩと径ＯＴＫＩは、メモリ１００１の第３領域ＲＲ３に格納される。このステップＳ４２に続いて、ステップＳ４３が実施される。このステップＳ４３（第２変換工程）においては、入力画像ＩＭＭに対して極座標変換が実施される。ステップＳ４３において実施される極座標変換も、図２のステップＳ２３で説明した極座標変換と類似している。すなわち、図２のステップＳ２３では、テンプレート画像ＴＭＭを、中心点ＣＣＰおよび径ＯＴＫに基づいて、直交座標へ変換する極座標変換を実施していた。これに対して、ステップＳ４３では、入力画像ＩＭＭを、中心点ＣＣＰＩおよび径ＯＴＫＩに基づいて、直交座標へ変換する極座標変換が実施される。ステップＳ４３で実施される極座標変換の動作は、ステップＳ２３で実施される極座標変換の動作と同じである。異なるのは、極座標変換を実施する対象が、テンプレート画像ＴＭＭではなく、入力画像ＩＭＭであることと、直交座標へ変換する範囲である。

【0065】

ステップＳ２３では、テンプレート画像ＴＭＭの中心点ＣＣＰにおいて、０度から３６０度の範囲を、直交座標のテンプレート画像に変換していた。これに対して、ステップＳ４３では、入力画像ＩＭＭの中心点ＣＣＰＩにおいて、偏角が０度から７２０度の範囲を、直交座標の入力画像に変換する。この場合、基準となる動径は任意であり、任意の動径を基準として、偏角が０度から７２０度の範囲を、直交座標の入力画像に変換する。すなわち、２周分の入力画像が、直交座標の入力画像へ変換されることになる。

【0066】

極座標変換の動作は、ステップＳ２３において説明しているので、その詳しい説明は省略するが、図７および図１２を用いて、ステップＳ４３において実施される処理と、極座標変換された入力画像の例を述べる。

【0067】

図７において、プロセッサーＣＰＵは、メモリ１００１の第３領域ＲＲ３から、入力画像ＩＭＭの中心点ＣＣＰＩおよび径ＯＴＫＩを読み出す。図７には、この読み出しが、矢印で示されている。プロセッサーＣＰＵは、読み出した中心点ＣＣＰＩおよび径ＯＴＫＩを基にして、極座標変換を行うように歪補正モジュールＩＭＲを設定し、実行させる。図７では、プロセッサーＣＰＵから、歪補正モジュールＩＭＲへの設定が、矢印ＩＮＩで示されている。

【0068】

歪補正モジュールＩＭＲは、設定ＩＮＩが供給されると、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１から、入力画像ＩＭＭを含む画像を読み出す。この入力画像ＩＭＭを含む画像の読み出しが、図７では矢印（ＩＭＭ−Ｒ）で示されている。歪補正モジュールＩＭＲは、予め供給されている入力画像の中心点ＣＣＰＩおよび径ＯＴＫＩに基づいて、読み出した入力画像ＩＭＭを極座標変換して、変換により得られた画像、すなわち直交座標に変換された入力画像ＩＭＭ−ＸＹをメモリ１００１の第４領域ＲＲ４へ格納する（ＩＭＭ−ＸＹ−Ｗと記載）。

【0069】

次に、歪補正モジュールＩＭＲにおいて実行される極座標変換を、図１２を用いて説明する。なお、極座標変換される画像は、２値化された入力画像ＩＭＭ２ではなく、カメラ１００６によって撮影された入力画像ＩＭＭである。すなわち、１画素が、多値のビットによって表されている画像である。

【0070】

ここでは、基準となるコインと投入されたコインとが同じである場合を説明する。そのため、第１領域ＲＲ１に格納されている入力画像ＩＭＭは、図１２（Ａ）に示したテンプレート画像ＴＭＭを含む画像と同じになっている（図１２（Ａ）でも、入力画像は括弧内に記載した符号ＩＭＭ）。図１２（Ａ）において、中心点ＣＣＰＩにおいて、任意の動径（図１２では、ρ）を基準として、入力画像ＩＭＭは、偏角θが０度から７２０度の範囲、直交座標へ変換されている。例えば、偏角θの１単位を３６０度とした場合、ステップＳ４３においては、２単位に相当する２θの範囲で、極座標変換され、２周分が極座標変換されることになる。図１２（Ｃ）は、ステップＳ４３における極座標変換によって変換された直交座標の入力画像が、符号ＩＭＭ−ＸＹとして示されている。図１２（Ｂ）と図１２（Ｃ）とを比較した場合、図１２（Ｃ）には、図１２（Ｂ）に示した画像を１単位として、連続的に２回発生していることになる。

【0071】

説明を、図４に戻して、サーチ工程の説明を続ける。投入されたコインは、上記したように、ステップＳ４３において、極座標変換により、その２周分が、直交座標の入力画像ＩＭＭ−ＸＹに変換され、図７に示したように、メモリ１００１の第４領域ＲＲ４に格納される。このステップＳ４３に続いて、プロセッサーＣＰＵは、ステップＳ４４（相関値抽出工程）を実施する。このステップＳ４４においては、正規化相関マッチングが実施される。すなわち、メモリ１００１の第４領域ＲＲ４に、予め格納されている直交座標のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと、ステップＳ４３において格納された直交座標の入力画像ＩＭＭ−ＸＹとの間で、比較され、比較の結果が求められる。この比較は、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと入力画像ＩＭＭ−ＸＹのそれぞれを正規化して、行われる。正規化相関マッチングの方法は、周知の方法が種々ある。この実施の形態においては、特に制限されないが、所謂、ゼロ平均正規化相互相関マッチング（Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）の手法が用いられている。勿論、それぞれの画像を正規化せずに、比較してもよい。

【0072】

この実施の形態において、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと入力画像ＩＭＭ−ＸＹとの間の比較は、入力画像ＩＭＭ−ＸＹを１個の単位として、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹとの比較が実施される。すなわち、０度から３６０度の第１範囲で変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを単位として、０度から７２０度の第２範囲で、入力画像ＩＭＭ−ＸＹとの比較が、逐次実施される。比較が逐次実施されるため、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと入力画像ＩＭＭ−ＸＹとの比較は、複数回実施されることになり、比較のたびに比較結果である正規化相関マッチング結果が出力されることになる。次に、図１０を用いて、この正規化相関マッチングを説明する。

【0073】

＜＜正規化相関マッチング＞＞
図１０は、実施の形態に係わる正規化相関マッチングの原理を説明する図である。基準となるコインを撮影したときのコインの角度と、投入されたコインを撮影したときのコインの角度は、任意である。そのため、基準となるコインと投入されたコインとの間に角度ずれが生じることがある。例えば、基準となるコインと投入されたコインとの間に３００度のずれがあった場合、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納されたテンプレート画像ＴＭＭと入力画像ＩＭＭとの間でも、３００度のずれが発生することになる。一例を示すと、基準となるコインを撮影することにより、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納されたテンプレート画像ＴＭＭは、図１０（Ｂ）に示すように文字列「ＡＢＣＤＥ」が上側を向くように格納されている状態になる。これに対して、投入されたコインが、基準となるコインに対して、反時計回りに約３００度回転していると、投入されたコインを撮影することにより、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１に格納された入力画像ＩＭＭは、図１０（Ｃ）に示すように文字列「ＡＢＣＤＥ」が左下側を向くようになる。

【0074】

テンプレート画像ＴＭＭを、図２に示したステップＳ２３において極座標変換するときと、入力画像ＩＭＭを、図４に示したステップＳ４３において極座標変換するときの両方において、例えば図１０（Ｂ）および図１０（Ｃ）に示す動径ρを基準として、極座標変換すると、同じコインであっても、極座標変換によって得られたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと、極座標変換によって得られた入力画像ＩＭＭ−ＸＹとは、一致しないことになる。すなわち、基準となるコインと投入されたコインとの間に角度のずれが発生していれば、同じコインであっても、一致しないコインとして識別されることになる。

【0075】

この実施の形態においては、投入されたコインについては、その２周分（第２範囲）が、極座標変換されて、直交座標の入力画像ＩＭＭ−ＸＹが形成される。一方、基準となるコインについては、その１周分（第１範囲）が、極座標変換され、直交座標のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが形成される。

【0076】

入力画像ＩＭＭ−ＸＹとテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを比較するとき、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、第２範囲を移動しながら、順次入力画像と比較される。図１０（Ａ）には、この比較が、模式的に描かれている。ここでは、順次実施される比較のうち、タイミングＴ１〜Ｔ４が一例として示されている。

【0077】

先ず、タイミングＴ１では、破線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（１）にテンプレート画像が配置される。入力画像ＩＭＭ−ＸＹのうち、位置ＴＭＭ−ＸＹ（１）に対応する領域ＩＭＭ−ＸＹ（１）における画像と位置ＴＭＭ−ＸＹ（１）に配置されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹとの間で比較ＣＰ（１）が実施され、その比較結果が出力される。次に、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、右側へ移動し、タイミングＴ２において、二点鎖線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（２）に配置される。二点鎖線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（２）に配置されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、入力画像ＩＭＭ−ＸＹのうち、二点鎖線の位置ＴＭＭ−ＸＹ（２）に対応する領域ＩＭＭ−ＸＹ（２）における画像と比較ＣＰ（２）され、その比較結果が出力される。

【0078】

同様に、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、右側へ移動し、タイミングＴ３において、一点鎖線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（３）に配置される。一点鎖線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（３）に配置されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、入力画像ＩＭＭ−ＸＹのうち、一点鎖線の位置ＴＭＭ−ＸＹ（３）に対応する領域ＩＭＭ−ＸＹ（３）における画像と比較ＣＰ（３）され、その比較結果が出力される。さらに、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、右側へ移動し、タイミングＴ４において、実線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（４）に配置される。実線で示した位置ＴＭＭ−ＸＹ（４）に配置されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、入力画像ＩＭＭ−ＸＹのうち、実線の位置ＴＭＭ−ＸＹ（４）に対応する領域ＩＭＭ−ＸＹ（４）における画像と比較ＣＰ（４）され、その比較結果が出力される。

【0079】

このようにして、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹは、第２範囲内を移動し、移動のたびに、移動した位置に対応する入力画像ＩＭＭ−ＸＹの領域と比較され、比較のたびに比較結果が出力されることになる。テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが、移動することにより、入力画像ＩＭＭ−ＸＹにおいて比較される領域が、順次変化することになる。そのため、基準となるコインと投入されたコインとの間に、角度のずれが発生していても、テンプレート画像ＴＭＭ―ＸＹを移動させることにより、角度のずれが発生していない領域で、比較を行うことが可能となる。これにより、角度のずれが発生していない領域で比較したタイミングのときに出力されている比較結果が、最も一致度が高い状態を示すことになる。

【0080】

図１０（Ａ）は、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを時間の変化とともに、右側に順次移動させたときの比較結果の変化を示している。ここで、比較結果ＭＰは、基準となるコインと投入されたコインとの一致度を示している。比較結果ＭＰが、上昇することにより、一致度が高くなる。時間の経過に伴って、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが移動し、移動のたびに比較結果が出力されるため、例えば一致度は、徐々に上昇し、角度のずれが発生していない領域で、一致度はピークとなり、最も高くなる。その後、角度のずれが発生すると、一致度は下降する。勿論、図１０（Ａ）に示した比較結果ＭＰの変化は一例であって、例えば、基準のコインと投入されたコインとの間で、角度のずれが発生していなければ、タイミングＴ１で、比較結果ＭＰは、最も高い値となり、以降低下することになる。すなわち、比較結果ＭＰは、ピークとなる最も高い値から始まり、下降することになる。

【0081】

比較結果ＭＰが示す最も高い値は、基準のコインと投入されたコインとの間で、角度のずれが発生していない状態での一致度を示すことになる。そのため、比較結果ＭＰがピークとなったときの、比較結果ＭＰの値を判定することにより、投入されたコインが、基準のコインと一致しているか否かを識別することが可能となる。

【0082】

＜＜正規化相関マッチングの動作＞＞
次に、図８を用いて、ステップＳ４４（図４）において実施される正規化相関マッチングの動作の概要を説明する。図８は、実施の形態に係わる正規化相関マッチングの動作を示す模式的な図である。

【0083】

ステップＳ４４においては、先ず、プロセッサーＣＰＵが、画像処理モジュールＩＭＰに対して、正規化相関を実施するように指示を行う。これにより、メモリ１００１の第４領域ＲＲ４に格納されていたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと入力画像ＩＭＭ−ＸＹが、メモリ１００１の第４領域ＲＲ４から、画像処理モジュールＩＭＰへ読み出される（ＴＭＭ−ＸＹ−ＲおよびＩＭＭ−ＸＹ−Ｒ）。この場合、画像処理モジュールＩＭＰには、第１範囲分のテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと第２範囲分の入力画像ＩＭＭ−ＸＹが取り込まれる。図１２（Ｂ）および図１２（Ｃ）を例にして述べると、図１２（Ｂ）において、起点Ｘ＝０（θ＝０度）から始まる第１範囲（θ＝３６０度）分の画像が、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹとして取り込まれ、図１２（Ｃ）において、起点Ｘ＝０（θ＝０度）から始まる第２範囲（θ＝７２０度）分の画像が、入力画像ＩＭＭ−ＸＹとして取り込まれる。

【0084】

画像処理モジュールＩＭＰは、取り込んだテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹおよび入力画像ＩＭＭ−ＸＹのそれぞれに対して、正規化相関の処理を行い、正規化相関の処理の結果を、レジスタＲＥＧに格納する。例えば、画像処理モジュールＩＭＰは、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹおよび入力画像ＩＭＭ−ＸＹのそれぞれについて、平均輝度を求め、求めた平均輝度をそれぞれの画像から減算することにより、正規化相関の結果を求め、レジスタＲＥＧに格納する。

【0085】

正規化相関の結果ＳＣＰは、プロセッサーＣＰＵに供給される。プロセッサーＣＰＵは、正規化相関の結果ＳＣＰを基にして、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹと入力画像ＩＭＭ−ＸＹとを比較し、比較結果ＭＰである相関値を、メモリ１００１内の第５領域ＲＲ５に格納する。特に制限されないが、この実施の形態においては、プロセッサーＣＰＵが、正規化相関の結果ＳＣＰを用いて、図１０で説明した正規化相関マッチングの処理を実施する。すなわち、取り込んだ正規化相関により表されるテンプレート画像を移動させながら、取り込んだ正規化相関により表される入力画像と比較を行い、比較結果を相関値として、第５領域ＲＲ５へ格納する。

【0086】

第５領域ＲＲ５に、相関値を格納するために、プロセッサーＣＰＵは、第５領域ＲＲ５に正規化相関値テーブルＳＴＢを作成する。この正規化相関値テーブルＳＴＢは、番号欄Ｎｏ．と、番号欄Ｎｏ．に対応した相関値を格納する相関値欄ＭＰＴを備えている。ここで、番号欄Ｎｏ．には、例えば１からｎの番号が振り当てられる。プロセッサーＣＰＵは、より一致度の高い相関値を、番号欄Ｎｏ．１に近い番号欄Ｎｏ．の相関値欄ＭＰＴに格納する。図８の例では、Ａ、Ｂ、Ｃ・・・Ｚの順で、一致度が低くなっている状態が示されている。これにより、正規化相関値テーブルＳＴＢには、より一致度の高い相関値から、より一致度の低い相関値へ向けて、番号１〜ｎの順に格納されることになる。

【0087】

ここでは、プロセッサーＣＰＵによって、テンプレート画像を移動させ、入力画像と比較する例を述べたが、これに限定されるものではない。例えば、画像処理モジュールＩＭＰが、テンプレート画像を移動させ、入力画像と比較するようにしてもよい。この場合、画像処理モジュールＩＭＰでの比較の結果が、プロセッサーＣＰＵに供給され、プロセッサーＣＰＵが、より一致度に高い相関値から、より一致度の低い相関値に向けて、番号１〜ｎの順に、比較の結果を格納することになる。

【0088】

図４において、上記した正規化相関マッチングの処理が、ステップＳ４４において実施され、正規化相関値テーブルＳＴＢに、一致度に応じた順番で、相関値が格納されると、次に、ステップＳ４５が実施される。ステップＳ４５（判定工程）において、プロセッサーＣＰＵは、スコア判定を実施する。プロセッサーＣＰＵは、スコア判定として、正規化相関値テーブルＳＴＢに格納されている相関値のうち、最も高い一致度を示している相関値と、予め定めたスコアの閾値（スコア閾値）とを比較し、スコア閾値よりも高いか否かを判定する。ここで、相関値が、スコア閾値よりも高い場合には、投入されたコインは、基準のコインと一致（Ｙｅｓ）していると判定する。一方、相関値が、スコア閾値よりも低い場合には、投入されたコインは、基準のコインと不一致（Ｎｏ）であると判定する。このようにして、投入されたコインが、基準のコインと一致しているか不一致であるかの識別が行われ、ステップＳ４６で、サーチ工程は終了する。

【0089】

このステップＳ４５において実施されるスコア判定の動作を、図９を用いて説明する。図９は、実施の形態に係わるスコア判定の動作を模式的に示す図である。図９において、ＲＲ６は、メモリ１００１の第６領域を示している。プロセッサーＣＰＵは、例えば図４に示したステップＳ４０において、この第６領域ＲＲ６に、スコア閾値ＳＣＴを格納する。このスコア閾値ＳＣＴは、基準のコインと投入されたコインとの間の一致度を示し、ユーザーが予め定めて、第６領域ＲＲ６に格納しておく。勿論、図４において、ステップＳ４５が開始される前に、スコア閾値ＳＣＴは格納すればよく、ステップＳ４０において格納することに限定されるものではない。

【0090】

プロセッサーＣＰＵは、正規化相関値テーブルＳＴＢに格納されている相関値のうち、番号１に対応する相関値を読み出す。ステップＳ４４を実施することにより、正規化相関値テーブルＳＴＢの番号１には、最も一致度の高い相関値が格納されている。図９では、相関値Ａが、最も一致度の高い相関値となる。この相関値Ａが、プロセッサーＣＰＵに、読み出される（図９では、矢印ＭＰ（Ａ）−Ｒと記載）。また、プロセッサーＣＰＵは、第６領域ＲＲ６に格納されているスコア閾値ＳＣＴを読み出す（図９では、矢印ＳＣＴ−Ｒと記載）。

【0091】

プロセッサーＣＰＵは、読み出した相関値Ａとスコア閾値ＳＣＴとを比較し、相関値Ａが、スコア閾値ＳＣＴよりも高ければ、識別対象のコイン、すなわち投入されたコインは、基準のコインと一致していると判定し、スコア閾値ＳＣＴよりも低ければ、不一致と判定する（図９では、一致／不一致と記載）。この判定の結果を、プロセッサーＣＰＵは、例えば図１に示したＶＧＡモニター１００７に出力し、ユーザーに識別の結果を知らせる。

【0092】

実施の形態においては、テンプレート画像ＴＭＭが、第１範囲、極座標変換され、入力画像が、第１範囲よりも広い第２範囲、極座標変換される。第１範囲、極座標変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを、第２範囲内で移動させながら、極座標変換された入力画像ＩＭＭ−ＸＹとの比較が行われ、比較のたびに比較結果である相関値が抽出される。特に、この実施の形態においては、第１範囲が、０度から３６０度であるのに対して、第２範囲は、０度から７２０度とされている。すなわち、第１範囲は、円形の画像を１周分、極座標変換する範囲であるのに対して、第２範囲は、円形の画像を２周分、極座標変換する範囲である。

【0093】

もし、入力画像も、テンプレート画像と同様に、第１範囲、極座標変換し、第１範囲のテンプレート画像と入力画像を比較して、投入されたコインを識別するようにした場合、基準となるコインと識別されるべきコインとの間に角度のずれが存在すると、基準のコインと、識別されるべきコインとが、例え同じであっても、一致度は低くなってしまい、不一致と識別されることがある。これを防ぐために、基準のコインと投入されたコインとの間の角度のずれを補正するように、角度補正を実施することが必要とされる。角度補正を実施するためには、時間が必要とされ、コインの識別に要する時間が長くなる。

【0094】

この実施の形態においては、１周分、極座標変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが、２周分の範囲で、移動しながら、極座標変換された入力画像ＩＭＭ−ＸＹと比較され、比較のたびに相関値が抽出される。これは、基準のコインを回転させながら、識別されるべきコインと比較し、比較のたびに相関値を抽出していることに相当する。その結果、抽出した（求めた）相関値のうち、最も一致度の高い相関値を抽出した（求めた）タイミングが、基準のコインと識別されるべきコインとの間の角度のずれが、最も少なくなったタイミングに相当することになる。最も一致度の高い相関値が、スコア閾値よりも高いか否かを判定することにより、識別されるべきコインが、基準のコインと一致しているか否かを識別することが可能となる。すなわち、基準となるコインと識別されるべきコインとの間の角度のずれを意識することなく、コインの識別を行うことが可能となる。これにより、コインの識別に要する時間の短縮化を図ることが可能となる。

【0095】

実施の形態では、テンプレート画像ＴＭＭを、第１範囲、極座標変換し、入力画像ＩＭＭを、第２範囲、極座標変換し、極座標変換されたテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを移動させる例を示したが、これに限定されるものではない。すなわち、入力画像ＩＭＭを、第１範囲、極座標変化し、テンプレート画像ＴＭＭを、第２範囲、極座標変換し、極座標変換された入力画像ＩＭＭ−ＸＹを、第２範囲内で、移動させながら、比較を行うようにしてもよい。

【0096】

入力画像ＩＭＭについては、識別されるべきコインが変わるたびに、正規化相関を求めることになる。すなわち、コインが投入されるたびに、それぞれのコインを撮影して得た入力画像に対して正規化相関を求めることになる。従って、コインの投入のたびに、入力画像ＩＭＭに対して画像処理が発生することになる。そのため、実施の形態で述べたように、コインの投入のたびに、画像処理の一部として、入力画像ＩＭＭを、第２範囲、極座標変換することが望ましい。

【0097】

実施の形態では、入力画像ＩＭＭを、０度から７２０度、極座標変換しているが、これに限定されるものではない。第２範囲としては、第１範囲（０度から３６０度）を超える範囲であればよい。第２範囲が、例えば０度から７２０度を超える範囲であれば、基準のコインと識別されるべきコインとの間に角度のずれがあっても、角度のずれを考慮せずに、コインを識別することが可能である。但し、その場合は重複されて比較される範囲が出てくるので、コインを識別する時間の短縮の観点からは、実施の形態で説明しているように、０度から７２０度の範囲で極座標変換することが望ましい。さらに、基準となるコインと識別されるべきコインとの間の角度のずれが、所定の範囲に収まるように、予め調整されていれば、第２範囲は、０度から３６０度を超え、７２０度未満の範囲であってもよい。すなわち、所定の範囲に収まるように、予め角度のずれが調整されていれば、第２範囲は、０度から３６０度を超え、７２０度未満の範囲でも、コインを識別することが可能となる。

【0098】

なお、基準となるコインと投入されたコインとの間で角度ずれがあった場合、２値化されたテンプレート画像ＴＭＭ２と２値化された入力画像ＩＭＭ２との間においても、角度ずれが発生することになる。例えば、図１０（Ｂ）および（Ｃ）に示したテンプレート画像ＴＭＭと入力画像ＩＭＭと同様な、角度ずれが発生したテンプレート画像ＴＭＭ２と入力画像ＩＭＭ２が、得られることになる。しかしながら、２値化によって得られた画像は、正規化相関マッチングの対象画像として用いられないため、コインの識別には影響しない。

【0099】

実施の形態では、基準となるコインをカメラ１００６によって撮影することにより、テンプレート画像ＴＭＭを取得する例を説明したが、これに限定されるものではない。極座標変換するために、テンプレート画像ＴＭＭが、メモリ１００１に格納されていればよく、テンプレート画像ＴＭＭを取得する方法は、任意である。テンプレート画像ＴＭＭによって表されるコインと入力画像ＩＭＭによって表されるコインとの間の角度のずれに影響されずに、コインを識別することが可能であるため、メモリ１００１に格納されるテンプレート画像ＴＭＭの配置も任意にすることができる。

【0100】

実施の形態では、メモリ１００１の第１領域ＲＲ１〜第６領域ＲＲ６を用いて、コインを識別する構成を説明したが、これに限定されるものではない。第１領域ＲＲ１〜第６領域ＲＲ６は、処理を行う際に必要に応じてメモリ１００１に形成すればよい。そのため、例えば第１領域ＲＲ１〜第６領域ＲＲ６は、互いに同じ領域を兼用するようにしてもよい。例えば、第１領域ＲＲ１は、第５領域ＲＲ５と、同じタイミングでは、処理に用いられないため、第１領域ＲＲ１と第５領域ＲＲ５は、同じ領域を兼用するようにしてもよい。

【0101】

実施の形態では、コインに文字列「ＡＢＣＤＥ」が刻印されている場合を説明したが、これに限定されるものではなく、コインと特定することが可能な模様等であってもよい。

【0102】

実施の形態に係わる識別方法は、貨幣として用いられる硬貨の識別に向けられているのではなく、アミューズメント施設で用いられるコインの識別に向けられている。貨幣として用いられる硬貨の識別では、例えば硬貨に傷があるか否か等の検出も実施されるが、実施の形態では、２値化によって傷は検出されないようにしている。これによっても、コインを識別するのに要する時間の短縮化を図ることが可能である。

【0103】

本明細書においては、理解を容易にするために、メモリ１００１に格納されている各種の画像を、画像データではなく、画像データによって表される像として描いている。しかしながら、メモリ１００１に格納されているのは、画像、例えばテンプレート画像ＴＭＭ、ＴＭＭ−ＸＹ、入力画像ＩＭＭ、ＩＭＭ−ＸＹ等を表す画像データである。例えば、図４に示したステップＳ４２〜Ｓ４５のそれぞれの処理も、メモリ１００１に格納された画像データに対して実施されるものである。

【0104】

図９では、正規化相関値テーブルＳＴＢに相関値を格納して、スコア閾値ＳＣＴと比較する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、図４に示したステップＳ４４（相関値抽出工程）においては、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹを、第２範囲内で、移動させ、入力画像ＩＭＭ−ＸＹと比較をしているとき、そのときの比較結果に基づいた相関値が抽出される。このテンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが移動するたびに抽出される相関値とスコア閾値ＳＣＴとを、その都度、比較するようにしてもよい。

【0105】

この場合には、スコア閾値ＳＣＴを超える相関値が抽出されたタイミングで、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹの移動を停止させ、図４に示したステップＳ４４を終了する。言い換えるならば、入力画像がテンプレート画像と一致したと判定したタイミングで、相関値抽出工程が終了し、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹの移動が停止する。これにより、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹが、第２範囲の全域を移動する前に、相関値抽出工程が終了することになり、識別に要する時間の短縮化を図ることが可能となる。例えば、図１０（Ａ）において、タイミングＴ２の比較ＣＰ（２）の結果に基づいた相関値が、スコア閾値ＳＣＴを超えていた場合、テンプレート画像ＴＭＭ−ＸＹの移動は、タイミングＴ２で停止し、相関値抽出工程が終了する。これにより、識別に要する時間の短縮が図れる。また、正規化相関値テーブルＳＴＢを、メモリ１００１に形成しなくて済むため、メモリ１００１の第５領域ＲＲ５を別の用途に用いることが可能となる。

【0106】

図２〜図４に示した処理は、プロセッサーＣＰＵが、不揮発性メモリ１００２に格納されたプログラムを実行することにより、実現される。そのため、図２〜図４で説明した処理は、不揮発性メモリ１００２に格納されたプログラム（識別プログラム）によって実現される処理を示していると見なすことができる。また、実施の形態では、識別プログラムが、不揮発性メモリ１００２に格納されている例を示したが、画像処理装置１０００の入出力ユニット１００５に着脱可能な記憶装置に、この識別プログラムを格納するようにしてもよい。このような着脱可能な記憶装置としては、例えばＳＤカードがある。ＳＤカードに識別プログラムが格納されている場合には、プロセッサーＣＰＵは、入出力ユニット１００５を介して、ＳＤカードから識別プログラムを読み込み、実施することになる。また、識別プログラムは、通信回線を介して、入出力ユニット１００５へ提供されるようにしてもよい。この場合も、プロセッサーＣＰＵは、入出力ユニット１００５および通信回線を介して、識別プログラムを読み込み、実施することになる。本明細書では、ＳＤカードおよび通信回線は、ともに識別プログラムを提供する記憶媒体と見なす。

【0107】

図２〜図４で説明した処理が、識別プログラムによって実現されると見なした場合、識別プログラムは、第１変換手順、第２変換手順、相関値抽出手順および判定手順を備える。ここで、第１変換手順は、図２に示したステップＳ２３に該当し、入力画像およびテンプレート画像のうちの一方の画像を、第１範囲、極座標変換し、メモリ１００１へ格納する。第２変換手順は、図４に示したステップＳ４３に該当し、入力画像およびテンプレート画像のうちの他方の画像を、第２範囲、極座標変換し、メモリ１００１へ格納する。また、相関値抽出手順は、図４に示したステップＳ４４に該当し、第１範囲に変換された画像データと第２範囲に変換された画像データとを比較し、複数の相関値を抽出する。また、判定手順は、図４に示したステップＳ４５に該当し、抽出された相関値と閾値（スコア閾値）とを比較し、入力画像がテンプレート画像に一致するか否かの判定を行う。この相関値抽出手順における比較は、第１範囲に変換された画像データが、第２範囲内を移動し、第２範囲に変換された画像データと比較されることにより実施され、比較のたびに、相関値が抽出され、複数の相関値が抽出される。

【0108】

＜付記＞
本明細書には、複数の発明が開示されており、その内のいくつかは、請求の範囲に記載しているが、これ以外の発明も開示しており、その代表的なものを次に列記する。

【0109】

（Ａ）入力画像とテンプレート画像を比較することにより、前記入力画像を識別する識別プログラムであって、
前記入力画像および前記テンプレート画像のうちの一方の画像を、第１範囲、極座標変換し、メモリに格納する第１変換手順と、
前記入力画像および前記テンプレート画像のうちの他方の画像を、前記第１範囲よりも広い第２範囲、極座標変換し、前記メモリに格納する第２変換手順と、
前記第１変換工程により得られ、前記メモリに格納された前記第１範囲における画像データを、前記メモリに格納された前記第２範囲における画像データと比較することにより、複数の相関値を抽出する相関値抽出手順と、
前記相関値抽出工程で抽出された相関値と閾値とを比較することにより、前記入力画像が前記テンプレート画像に一致するか否かを判定する判定手順と、
を備え、
前記相関値抽出手順において、前記第１範囲における画像データは、前記第２範囲内で移動しながら、前記第２範囲内における画像データと比較され、比較ごとに相関値が抽出される、識別プログラム。

【0110】

（Ｂ）前記（Ａ）に記載の識別プログラムにおいて、前記入力画像および前記テンプレート画像のそれぞれは、平面視において、円形の画像であり、前記第１範囲は、円形の前記画像の中心点における偏角が、０度から３６０度の範囲に相当し、前記第２範囲は、円形の前記画像の中心点における偏角が、０度から７２０度の範囲に相当する、識別プログラム。

【0111】

（Ｃ）前記（Ａ）または（Ｂ）に記載の識別プログラムを格納した記憶媒体。

【0112】

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、実施の形態では、コインの一方の主面（表面）における画像を例にして説明したが、コインの他方の主面（裏面）にも画像がある場合には、裏面にある画像についても、表面の画像と同様にして、識別を行う。また、識別すべきコインが複数種類存在する場合には、それぞれのコインに対応したテンプレート画像を用意し、実施の形態で述べたようにして、識別すればよい。

【符号の説明】

【0113】

１０００ 画像処理装置
１００１ メモリ
１００２ 不揮発性メモリ
１００３ 画像入力バッファ
１００６ カメラ
１０１０ コイン識別装置
ＣＰＵ プロセッサー
ＩＤＭ 画像入力モジュール
ＩＭＰ 画像処理モジュール
ＩＭＲ 歪補正モジュール
ＩＭＭ 入力画像
ＴＭＭ テンプレート画像
ＲＲ１〜ＲＲ６ 第１領域〜第６領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】