纸币清分机图像识别与残缺检测方法研究

摘要

目前在世界上每天流通的纸币数量巨大，在金融部门内部纸币整理工作是非常繁重的，如何快速准确的纸币清分在银行业中具有非常重要的意义，通过使用灵敏准确的纸币清分机，能使繁琐的钞票清分工作变得简易、快捷和可靠。
　　清分系统的核心技术基础是实时纸币图像处理和图像识别。清分软件对输入的纸币图像进行处理，计算出清分结果并送给清分控制装置，由清分控制装置根据清分结果和清分机当前的运行状态完成清分动作。在清分机的系统中，对实时性要求非常高，也就是纸币经过图像传感器的时候，必须在一定的时间内计算出纸币的面额、面向、朝向等信息，我们选用的距离分类器，它的特性是计算简单，速度快，这也正是我们需要的。
　　本文主要是针对各种外币的特点，在原来人民币清分系统的基础上，作了几点改进：
　　(1)根据多币种的不同特性和时间的要求，给出了快速与抗干扰特征向量的提取的新方法，与原系统和其他成分数的选择方法相比，不但速度，而且具有更高的识别率。
　　(2)外币的种类的多，为了能够进行多币种的分类，根据不同币种我们给出了多级分类器的新方法，该方法根据不同币种，自动选择与组合分类器，最终达到准确清分多种外币的目的。
　　(3)针对纸币的残缺清分需求，给出了一种基于图像边缘特征的污损检测方法，力图有效地检测出纸币上的笔划及撕裂等污损特征，并计算出相应的污损面积。
　　清分程序与控制程序均用C语言编写，高效快速，便于维护和升级。将文中实现的纸币清分机软件系统在浙江金利电子有限公司的JVC-200机型上实际应用表明，该软件系统可以很好地满足需求。

目录

纸币清分机图像识别与残缺检测方法研究

纸币清分机图像识别与残缺检测方法研究

Image Recognition and Defect Detection in Paper Currency Sorter

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外纸币识别及污损检测方法综述

1.2.1 特征选择与提取

1.2.2 分类器设计

1.2.3 纸币新旧程度的检测研究

1.3 课题研究内容及章节安排

第2章系统的整体设计

2.1 硬件部分

2.1.1 控制部分的硬件组成

2.1.2 图像识别板的硬件组成

2.2 软件识别部分

2.2.1 图像的亮度补偿

2.2.2 图像边缘检测

2.2.3 图像的倾斜校正

2.2.4 特征向量提取

2.2.5 图像的模式匹配与分类

2.2.6 纸币残缺等级的确定

2.2.7 纸币的新旧等级的确定

2.3 小结

第3章纸币的识别

3.1 引言

3.2 模式类别的可分性判据

3.2.1 可分性判据

3.2.2 基于几何距离的可分性判据

3.3 图像的预处理

3.3.1 图像的亮度补偿

3.3.2 图像的边缘检测

3.3.3 图像的倾斜校正

3.3.4 图像的特征区域的确定

3.4 不同纸币图像的特征选择与提取

3.4.1 欧元、卢布、台币等币种的特征提取

3.4.2 美元的特征提取

3.4.3 特征区顺序域的标定

3.5 改进后纸币图像的特征选择与提取

3.6 多币种分类器的设计

3.6.1 距离分类器

3.6.2 欧元、卢布、台币等币种的识别

3.6.3 美元的识别

3.7 小结

第4章纸币的残缺与新旧检测

4.1 引言

4.2 纸币图像的配准

4.3 污损特征提取

4.4 污损检测

4.5 纸币的新旧等级的确定

4.6 小结

第5章系统功能测试与分析

5.1 纸币识别的系统功能测试

5.2 拒识与误识原因

5.2.1 图像变形

5.2.2 入钞间隔不一致

5.2.3 其它电气原因

5.3 残缺检测的实验结果与分析

5.4 小结

结论

参考文献

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致谢