歐元紙幣清分機中圖像處理與識別系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、紙幣識別技術是典型的模式識別領域中的問題，應用該技術所開發(fā)的紙幣清分機也被廣泛的使用和推廣，紙幣清分機具有點鈔、驗鈔、清分、計數等多種功能，在金融行業(yè)發(fā)揮了越來越重要的作用。對紙幣圖像進行識別處理是整個紙幣清分機系統(tǒng)的核心問題。由于系統(tǒng)的實時性要求，對圖像處理算法的深入研究具有十分重要的意義。
　　課題來源于哈工大計算機學院慧通愛迪信息技術有限公司提出的松花江CF1000型歐元紙幣清分機系統(tǒng)的開發(fā)。該項目與哈爾濱電影機廠合作完成。

2、整個清分機系統(tǒng)包括圖像處理與識別子系統(tǒng)、檢偽子系統(tǒng)和控制子系統(tǒng)。本系統(tǒng)為其中的圖像處理與識別子系統(tǒng)，應用數字圖像處理技術對紙幣圖像進行分析與識別，最終進行分類。
　　本系統(tǒng)是針對CF1000型歐元機系統(tǒng)進行開發(fā)和設計的。系統(tǒng)中包括對圖像進行預處理、圖像的面值面向的識別、紙幣新舊程度的識別、紙幣殘缺程度的識別。紙幣圖像的預處理包括3個功能模塊，圖像的亮度補償、圖像的傾斜校正、圖像的邊緣檢測。圖像面值面向的識別中包括對圖像特征的選擇與

3、提取以及分類器的設計。
　　對于以上提出的問題，本系統(tǒng)主要采用了以下方法：
　　圖像采集與預處理階段，采用了補償和圖像采集同步處理的方法，減少了預處理階段的時間消耗。在圖像新舊判別時，采用了直方圖與空白塊相結合的新舊判別方法，提高了新舊判別的穩(wěn)定性。在圖像殘缺判別時，利用了殘缺區(qū)域與背景區(qū)域灰度值相似的方法。在特征提取時，使用了自適應網格提取特征的方法，有效的解決了圖像變形的問題。在分類器的選擇上，選擇了人工神經網絡分類器結