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Patent Searching and Data


Title:
COIN IMAGE IDENTIFICATION METHOD AND DEVICE
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2011/127808
Kind Code:
A1
Abstract:
A coin image identification method and device, especially a method and device for identifying a dynamic object image, i.e. a coin image by an image pattern matching technology, are provided. The method comprises acquiring a template library by extracting coin image features (S101); preprocessing the template (S102); collecting an image and transmitting image data (S103); extracting and calculating an outer contour circle diameter of the coin in the image (S104); judging whether the extracted diameter is within a permissible diameter range (S105), and if it is within a specified range, the coin is considered as meeting the basic feature of the coin, and if it is not within the specified range, the coin is considered as a counterfeit coin. The coin image identification method and device can automatically detect counterfeit coins, removing counterfeit coins which have the same material, size and weight as RMB coins while have different appearances.

Inventors:
TANG CHANG (CN)
HU JIANFENG (CN)
LI LONG (CN)
ZHU DONGFEI (CN)
FAN JINFU (CN)
TANG SHINAN (CN)
SHEN XIANGMEI (CN)
LIAO DONGLING (CN)
PENG QINQIN (CN)
ZHU ZHUJIN (CN)
Application Number:
PCT/CN2011/072642
Publication Date:
October 20, 2011
Filing Date:
April 12, 2011
Export Citation:
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Assignee:
GAOXIN MODERN INTELLIGENT SYSTEM CO LTD (CN)
TANG CHANG (CN)
HU JIANFENG (CN)
LI LONG (CN)
ZHU DONGFEI (CN)
FAN JINFU (CN)
TANG SHINAN (CN)
SHEN XIANGMEI (CN)
LIAO DONGLING (CN)
PENG QINQIN (CN)
ZHU ZHUJIN (CN)
International Classes:
G07D5/02; G06T7/00; G07D5/00
Foreign References:
CN101819692A2010-09-01
CN1274904A2000-11-29
CN101667311A2010-03-10
JPH0981822A1997-03-28
JPH09161077A1997-06-20
JP2006164192A2006-06-22
Attorney, Agent or Firm:
LUNG TIN INTERNATIONAL INTELLECTUAL PROPERTY AGENT LTD. (CN)
隆天国际知识产权代理有限公司 (CN)
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Claims:
权利要求

1、 一种硬币图像识别方法, 其特征在于, 该方法包括如下步骤:

(1) 提取硬币图像特征, 获取模板库;

( 2 ) 导入模板到图像识别装置中并进行预处理;

(3) 采集图像并传输图像数据;

(4) 提取并计算图像中的硬币外轮廓圆直径;

(5) 判断提取的硬币外轮廓圆直径是否在允许的直径范围内, 若在给定范围内, 则 认为符合硬币基本特征, 直接进入步骤 (6) 若不在给定范围内, 则认为是假硬币, 进入 步骤 (12) ;

(6) 提取目标图像的感兴趣区域;

(7) 几何特征模板匹配;

(8) 判断几何特征匹配是否成功, 若匹配成功则直接进入步骤 (11) , 若匹配不成 功则进入歩骤 (9) ;

(9) 灰度特征模板匹配;

(10) 判断灰度特征匹配是否成功;

(11) 判断硬币的面值, 并依面值的不同进行统计;

(12) 保存识别结果。

2、 根据权利要求 1所述的硬币图像识别方法, 其特征在于, 所述模板库按以下方法 提取:

分别提取人民币硬币的正反面的几何特征;

通过掩膜技术忽略次要特征 ·,

构建几何特征模板;

根据硬币材质不同构建灰度特征模板;

分别制作硬币的外轮廓圆几何特征模板。

3、 根据权利要求 1所述的硬币图像识别方法, 其特征在于, 所述的导入模板到图像 识别装置中并进行预处理, 其方法为:

将几何特征模板和灰度特征模板加入硬币图像识别装置中;

调整模板的识别参数, 使模板具有旋转尺寸不变和比例变换特性。

4、 根据权利要求 1所述的硬币图像识别方法, 其特征在于, 所述的提取并计算图像 中的硬币外轮廓圆直径, 按如下方法提取:

通过外轮廓圆几何特征模板进行几何特征匹配, 并计算该圆直径。

5、 根据权利要求 1所述的硬币图像识别方法, 其特征在于, 所述的提取目标图像的 感兴趣区域, 按如下方法提取:

通过提取的硬币外轮廓圆确定圆心; 从原图像中以圆心为正方形形心;

以硬币在图像中的实际大小外加 10个像素正方形边长剪裁图像, 获取目标图像。

6、 一种实现权利要求 1所述硬币图像识别方法的装置, 其特征在于, 该装置包括: 币道模块, 用于硬币投币口与硬币鉴别器连接的通道和图像成像区域;

图像采集模块, 用于触发采集通过硬币币道模块的图像;

图像处理模块, 用于实时处理通过图像采集模块触发釆集的图像。

7、 根据权利要求 6所述的硬币图像识别装置, 其特征在于, 所述的币道模块由第一 挡板、 第二挡板、 第三挡板、 第四挡板、 第一隔板和第二隔板组成, 其中第一隔板和第二 隔板上下设置组成币道,第一隔板和第二隔板靠近币道处为楔形,第三挡板和第四挡板分 别位于币道的左右两侧,第一挡板和第二挡板分别设于币道的前后两侧,第一挡板上设有 一长方形投币口,第二挡板上设有一长方形出币口, 币道的两端分别与投币口和出币口相 连接。

8、 根据权利要求 7所述的硬币图像识别装置, 其特征在于, 所述的第三挡板和第四 挡板为玻璃隔板。

9、 根据权利要求 6所述的硬币图像识别装置, 其特征在于, 所述的图像采集模块由 传感器、 相机、 镜头和光源组成, 其中传感器设于币道上接近投币口处, 光源位于币道模 块与相机之间, 光源的中心距与镜头中心距重合。

10、 根据权利要求 9所述的硬币图像识别装置, 其特征在于,所述的传感器为对射传 感器。

11、根据权利要求 6所述的硬币图像识别装置, 其特征在于, 所述的图像处理模块由 带有图像处理软件的 PC组成。

Description:
硬币图像识别方法及装置 技术领域

本发明涉及硬币图像识别的技术领域,特别涉 及采用图像模式匹配技术对处于动态的 硬币图像进行识别的方法和装置。 背景技术

国内现有投币自动售货机和轨道交通自动售检 票系统中自动售票机的硬币处理模块 的核心单元是硬币鉴别器, 而硬币鉴别器的主要识别指标是: 直径、 材质和厚度等。 近年 来市场上出现了一种材质、 大小和重量与人民币硬币非常接近或相同, 但是外观明显不一 致的游戏币、假币等异币。 使用目前的硬币鉴别器可准确识别材质不同但 外观相似的假硬 币, 但对于材质、 外型接近的游戏币、 假币等识别有困难。 针对此情况, 对硬币鉴别器进 行改进, 调整识别参数, 假硬币的识别率可达约 90%, 但同时因识别的过程中硬币处于运 动状态, 增加了识别的难度, 真币的拒收率也上升了约 2%左右, 这样仍不能完全解决假硬 币的误收问题。

图像匹配技术是近代信息处理, 特别是图像信息处理领域中极为重要的技术。 图像匹 配就是要根据参考图像和实时图像来选定某些 特征、 相似性准则及搜索策略进行相关运 算, 以确定匹配的最佳空间对应点。 在图像匹配技术中, 特征空间、 相似性度量和搜索策 略是三个主要研究问题, 图像匹配关键是要确定有效的匹配方法, 要求匹配概率高、 误差 小、速度快且适时性好。 图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法 和基于特征的匹配 方法两大类。

灰度匹配的基本思想就是以统计的观点将图像 看成是二维信号,釆用统计相关的方法 寻找信号间的相关匹配。 利用两个信号的相关函数, 评价它们的相似性以确定同名点。 最 经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其 基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实 时图像窗口的灰度矩阵, 与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列, 按某种相似性度量方法 进行搜索比较的匹配方法, 从理论上说就是采用图像相关技术。

特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的 特征(点、 线、 面等特征), 对特征进行 参数描述, 然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法 。 常见的特征包括点特征、 边缘 特征和区域特征等。

比较上述两种图像匹配方法: 灰度匹配的计算量较大; 特征匹配的计算量较小, 对位 置变化敏感, 可大大提高匹配的精确程度, 特征点的提取过程可以减少噪声的影响, 对灰 度变化、 图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能力 。 在实际应用中, 应根据具体情况 选择其中一种方法或者两者结合的方法。

鉴于硬币鉴别器不能完全解决假硬币识别问题 , 因此, 在原有硬币鉴别器识别的基础 上增加图像识别装置, 专门用于区分材质、 重量和大小相同而外观明显不同的假硬币, 具 有广泛而重要的应用前景。 发明内容

本发明要解决的技术问题在于避免上述现有技 术的不足之处,而提出一种对假硬币自 动检测,采用图像模式匹配技术对动态目标图 像进行识别,剔除与人民币硬币材质、重量、 大小相同但外观不同的假硬币的硬币图像识别 方法及装置。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是, 一种硬币图像识别方法,该方法包 括如下步骤:

(1) 提取硬币图像特征, 获取模板库;

(2) 导入模板到图像识别装置中并进行预处理;

(3) 采集图像并传输图像数据;

(4) 提取并计算图像中的硬币外轮廓圆直径;

(5) 判断提取的硬币外轮廓圆直径是否在允许的直 径范围内, 若在给定范围内, 则 认为符合硬币基本特征, 直接进入步骤 (6) 若不在给定范围内, 则认为是假硬币, 进入 步骤 (12) ;

(6) 提取目标图像的感兴趣区域;

(7) 几何特征模板匹配;

(8) 判断几何特征匹配是否成功, 若匹配成功则直接进入步骤 (11) , 若匹配不成 功则进入歩骤 (9) ;

(9) 灰度特征模板匹配;

(10) 判断灰度特征匹配是否成功;

(11) 判断硬币的面值, 并依面值的不同进行统计;

(12) 保存识别结果。

所述模板库按以下方法提取:

分别提取人民币硬币的正反面的几何特征;

通过掩膜技术忽略次要特征;

构建几何特征模板;

' 根据硬币材质不同构建灰度特征模板;

分别制作硬币的外轮廓圆几何特征模板。

所述的导入模板到图像识别装置中并进行预处 理, 其方法为- 将几何特征模板和灰度特征模板加入硬币图像 识别装置中;

调整模板的识别参数, 使模板具有旋转尺寸不变和比例变换特性。

所述的提取并计算图像中的硬币外轮廓圆直径 , 按如下方法提取:

通过外轮廓圆几何特征模板进行几何特征匹配 , 并计算该圆直径。 所述的提取目标图像的感兴趣区域, 按如下方法提取- 通过提取的硬币外轮廓圆确定圆心;

从原图像中以圆心为正方形形心;

以硬币在图像中的实际大小外加 10个像素正方形边长剪裁图像, 获取目标图像。 一种实现权利要求 1所述硬币图像识别方法的装置, 该装置包括:

币道模块, 用于硬币投币口与硬币鉴别器连接的通道和图 像成像区域;

图像采集模块, 用于触发采集通过硬币币道模块的图像;

图像处理模块, 用于实时处理通过图像采集模块触发采集的图 像。

所述的币道模块由第一挡板、 第二挡板、 第三挡板、 第四挡板、 第一隔板和第二隔板 组成, 其中第一隔板和第二隔板上下设置组成币道, 第一隔板和第二隔板靠近币道处为楔 形, 第三挡板和第四挡板分别位于币道的左右两侧 , 第一挡板和第二挡板分别设于币道的 前后两侧, 第一挡板上设有一长方形投币口, 第二挡板上设有一长方形出币口, 币道的两 端分别与投币口和出币口相连接。

所述的第三挡板和第四挡板为玻璃隔板。

所述的图像釆集模块由传感器、 相机、 镜头和光源组成, 其中传感器设于币道上接近 投币口处, 光源位于币道模块与相机之间, 光源的中心距与镜头中心距重合。

所述的传感器为对射传感器。

所述的图像处理模块由带有图像处理软件的 PC组成。

同现有技术相比较, 本发明的硬币图像识别方法及装置为实现准确 区分直径、 厚度和 材质相同而图案不同的假硬币提供了可能。 附图说明

图 1为本发明硬币图像识别方法的流程示意图;

图 2为本发明硬币图像识别装置实施例的原理框 ;

图 3为本发明硬币图像识别装置实施例的结构示 图;

图 4为本发明硬币图像识别装置实施例的投币道 置的示意图;

图 5为本发明硬币图像识别装置实施例的结构剖 图,具体为图 4沿 A-A向的剖视图。 具体实施方式

下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明 进一步解释和说明。

参见图 1所示, 本发明的硬币图像识别方法包括如下步骤- 步骤 S101 , 提取硬币图像特征, 获取模板库。考虑人民币硬币币种的多样性和 人民币 硬币的磨损及新旧程度, 合理选择模板是进行模板匹配的关键。 在本实施例中以用于识别 人民币一元和 5角硬币为例对本发明予以说明, 目前人民币发行版本有新版一元硬币、 老 版一元硬币、新版 5角硬币和老版 5角硬币四个版本, 分别提取 4个版本硬币正反面的几 何特征, 根据统计学特点, 通过掩膜技术忽略次要特征, 构建至少 8个几何特征模板, 并 标记为 MODEL 1 ; 同时, 根据 1元和 5角硬币材质不同构建至少 2个灰度特征模板, 标记 为 MODEL 2 ; 接着, 分别制作一元硬币和 5 角硬币的外轮廓圆几何特征模板, 并标记为 M0DEL-3。 以上模板库可随着硬币新版币的增加而增加 , 也可随硬币不同面值数量的增加 而增加。

歩骤 S102 , 导入模板到图像识别系统中并进行预处理。将 几何特征模板和灰度特征模 板加入硬币图像识别系统中, 调整模板的识别参数, 使模板具有旋转尺寸不变性, 并具有 比例变换特性, 比例尺寸可根据需要选择, 本实施例中优选的比例尺度在 0. 9〜1. 1之间。

歩骤 S103 ,采集图像并传输图像。相机接受传感器触发 号釆集在币道内运动的硬币 的图像, 并通过 USB数据线传送至图像识别系统中。

步骤 S104, 提取并计算图像中的硬币外轮廓圆直径。在环 形光照射下, 硬币外轮廓与 背景对比成白色高亮显示, 通过上述 MODEL 3模板进行几何特征匹配, 在较短的时间内寻 找硬币的外轮廓圆, 并计算该外轮廓圆直径。

步骤 S105, 判断歩骤 S104提取的圆直径是否在允许的直径范围内。 通过条件判断公 式: 0. 9D<d<l . lD (其中, D为 5角或 1元硬币的外径的经验值, d为步骤 S104提取的外 轮廓圆直径) , 如果 d在给定范围内, 认为符合硬币基本特征, 进入步骤 S106; 否则, 则 认为是假硬币并剔除, 直接进入步骤 S1012。

步骤 S106, 提取目标图像的感兴趣区域。 通过步骤 S104所提取的硬币外轮廓圆确定 圆心, 从原图像中以圆心为正方形形心, 为了减少匹配时产生的边缘效应的影响, 以硬币 在图像中的实际大小外加 10个像素正方形边长剪裁图像, 获得目标图像。 如果剪裁区域 超过原图像边界,则根据超越边界的反方向平 移剪裁区域直至剪裁区域的一边在图像的边 界上。

步骤 S107 , 几何特征模板匹配。 通过上述模板库 M0DEL-1对步骤 S106的剪裁后的目 标图像进行几何特征模板匹配, 约束几何特征匹配的旋转角度、 比例系数和几何模板匹配 的匹配得分数, 在保证匹配准确率的情况下, 尽可能缩短匹配时间。

步骤 S108 , 判断几何特征匹配是否成功。 通过步骤 S107获得几何特征模板匹配的得 分, 通过公式 Geometry— Match— SC0RE>60 (Geometry_Jatch„SC0RE表示几何特征模板匹配 得分, 采用百分制, 60为经验值, 可根据需要调整)进行判断, 如果得分超过 60分, 匹配 成功, 系统认为是人民币硬币, 进入步骤 S1011。 如果得分低于 60分, 匹配失败, 系统认 为还需继续鉴别, 进入步骤 S109。

步骤 S109, 灰度特征模板匹配。 通过上述模板库 M0DEL-2对步骤 S106的剪裁后的目 标图像进行灰度特征匹配, 约束灰度特征匹配的旋转角度和灰度模板匹配 的匹配得分数, 在保证匹配准确率的情况下, 尽可能缩短匹配时间。

步骤 S1010,判断灰度特征匹配是否成功。通过步骤 S109获得灰度特征模板匹配的得 分, 通过公 Gray Jfatch—SC0RE〉45 (Gray_Match— SCORE表示灰度特征模板匹配得分一百分 制, 45为经验值, 可根据需要调整)判断, 如果得分超过 45分, 匹配成功, 系统认为是人 民币硬币,进入步骤 S1011。如果得分低于 45分, 匹配失败,系统认为是游戏币等假硬币, 进入歩骤 S1012。

歩骤 S101 1 ,判断人民币币种。通过步骤 S108和 S1010的匹配判断是属于 5角硬币还 是 1元硬币, 并分别统计 5角硬币和 1元硬币的投币数。

歩骤 S1012, 保存识别结果。 保存识别结果至识别库中, 其中人民币硬币标记为 1 , 非人民币硬币标记为 0, 供其他模块实时调用。

相应于上面的方法实施例, 本发明还提供一种硬币图像识别装置, 参见图 2〜图 5 所示, 该装置包括: 用于硬币投币口与硬币鉴别器连接的通道和图 像成像区域的币道模块 20;用于触发采集通过硬币币道模块的图像的 像采集模块 30;用于实时处理通过图像釆 集模块触发采集的图像的图像处理模块 40。

所述币道模块 20由第一挡板 201、 第二挡板 202、 第三挡板 203、 第四挡板 204、 第 一隔板 205和第二隔板 206组成,其中第一隔板 205和第二隔板 206上下设置组成币道 209, 第一隔板 205和第二隔板 206靠近币道 209处为楔形,第三挡板 203和第四挡板 204分别 位于币道 209的左右两侧, 第一挡板 201和第二挡板 202分别设于币道 209的前后两侧, 第一挡板 201上设有一长方形投币口 207 , 第二挡板 202上设有一长方形出币口 208, 币 道 209的两端分别与投币口 207和出币口 208相连接。为了保证硬币在币道内成像清晰并 且为了获得较高的对比度, 且考虑挡板的耐磨性和透光性, 第三挡板 203和第四挡板 204 优选薄玻璃片作为挡板。 币道 209两侧的玻璃挡板越薄, 环形光离图像的距离越近, 采集 的图像的对比度越好, 图像的表面特征越清晰, 识别准确率和速度越高, 因此合理选择合 适的透光材料, 是图像成像好坏的一个重要因素。考虑币道的 透光性, 如图 4、 图 5所示, 组成币道 209的第一隔板 205和第二隔板 206在接近币道位置厚度变薄,与硬币厚度相当 。 币道宽度稍大于所有人民币硬币的厚度, D« 1. 3d, 其中, D为币道宽度, d为人民币硬币 的厚度。 币道太宽, 硬币在币道内倾斜角度过大, 局部容易发生反光现象, 识别可靠性减 低; 币道过窄, 硬币倾斜度大, 容易发生卡币现象, 因此, 合理选择合适的币道宽度, 也 是图像成像好坏的一个重要因素。

如图 4、 图 5所示, 组成币道的上下的第一隔板 205和第二隔板 206在靠近币道处做 成楔形或者切薄, 可增加光在币道内均匀照亮, 增大了图像对比度和使图像上的特征更加 明显, 能提高硬币图像识别的识别率。

所述的图像采集模块由传感器 301、 相机 302、 镜头 303和光源 304组成, 其中传感 器 301位于币道 209上靠近投币口 207处, 光源 304位于币道模块 20与相机 302之间, 其中, 光源的中心距与镜头中心距重合。 传感器 301釆用对射型传感器, 硬币通过传感器 时, 传感器产生触发信号, 同时将信号发送至相机, 触发相机采集图像。 相机 302为工业 相机。光源 304可选用高亮度发红光 LED, 考虑环形光主要用途为边缘检测、 晶片、 金属、 CD的表面划痕和污点、 读取刻印文字, 光源的内径满足硬币成像的视野范围。 参见图 2,投币者将硬币从投币口 207投入币道,硬币通过传感器 301产生触发信号, 相机 302 接受触发信号, 本发明考虑釆集的图像绝大部分位于光源形成 的视场的中间位 置, 通过设置相机触发延迟时间来保障, 采集的图像通过 USB接口数据线传送到图像处理 模块 40进行处理。

图像处理模块 40 I I I带有图像处理软件的 PC组成,接受通过 USB接口传输过来的图像 数据, 并对采集的每帧图像进行实时处理, 将处理结果存入动态库中供下一环节调用。

以上所述仅为本发明的优选实施例而己, 并不用于限制本发明, 对于本领域的技术人 员来说, 本发明可以有各种更改和变化。 如可根据需识别的币种不一样而做适应性修改 , 比如说也可用于识别其他国家或地区的硬币币 种或是用于游戏机中用于识别游戏币与非 游戏币。 凡在本发明的精神和原则之内, 所作的任何修改、 等同替换、 改进等, 均应包含 在本发明的权利要求范围之内。