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紙幣新舊檢測(cè)的數(shù)字圖像處理方法

2018-01-28 21:29:26華騰
電子技術(shù)與軟件工程 2017年18期
關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理

華騰

摘要

隨著貨幣流通的加速,紙幣破舊污損越來(lái)越多,另外在ATM自動(dòng)取款機(jī)中,對(duì)紙幣的質(zhì)量也有一定的要求,因此紙幣清分機(jī)的新舊檢測(cè)也越來(lái)越重要。本文闡述了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的人民幣紙幣新舊檢測(cè)方法,給出了工作原理、遇到的問(wèn)題及解決方法,最后給出了在實(shí)際檢測(cè)中的結(jié)果分析和今后需要努力的方向。該算法運(yùn)算速度較快,準(zhǔn)確度較高,具有良好的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理 平均灰度 圖像傳感器 清分機(jī)

1引言

紙幣清分機(jī)是機(jī)電一體化的高科技金融機(jī)具,具有識(shí)別紙幣的面值、面向、冠字號(hào)、新舊和殘缺等級(jí)以及鑒別真?zhèn)蔚裙δ堋_@些功能的實(shí)現(xiàn)主要是紙幣圖像識(shí)別系統(tǒng)完成的,是利用圖像傳感器采集圖像,采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理。

紙幣新舊檢測(cè)是紙幣圖像識(shí)別系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵部分,對(duì)于這方面的研究,國(guó)外有通過(guò)讓紙幣在機(jī)器內(nèi)部運(yùn)行時(shí)發(fā)出特定聲音的手段來(lái)進(jìn)行新舊檢測(cè),但是這種方式容易受到噪聲的干擾,即使經(jīng)過(guò)一定的信號(hào)處理,系統(tǒng)的穩(wěn)定性依然很差,現(xiàn)在己經(jīng)很少采用這種方法了。目前大多數(shù)的研究主要集中在對(duì)圖像的分析上,即如何通過(guò)提取圖像的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)紙幣新舊的檢測(cè)。

2紙幣新舊檢測(cè)的數(shù)字圖像處理方法

當(dāng)紙幣高速通過(guò)清分機(jī)的圖像傳感器時(shí),反射傳感器發(fā)出的光線得到相應(yīng)的圖像信號(hào)。掃描得到的圖像信號(hào)以二維點(diǎn)陣形式存儲(chǔ)在指新舊紙幣在圖像采集的時(shí)候反光的強(qiáng)弱是不同的,我們可以根據(jù)反光的強(qiáng)度來(lái)定義紙幣的新舊程度,嶄新紙幣反光比較強(qiáng)烈,這樣使得采集到的圖像整體灰度值偏高,而舊幣反光要相對(duì)弱很多,使得采集到的圖像整體偏暗,我們可以根據(jù)這個(gè)反光的強(qiáng)弱來(lái)判定紙幣的新舊等級(jí)。

經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè),可以確定紙幣的四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)。這樣就可以得到紙幣邊緣的具體位置,我們統(tǒng)計(jì)整張紙幣的所有點(diǎn)的灰度值的和,然后求得其平均值,根據(jù)這個(gè)平均值就可以得到紙幣的新舊程度了。平均值越大紙幣越新,平均值越小紙幣越舊。圖1是清分機(jī)采集的紙幣圖像,框內(nèi)是新舊測(cè)試的范圍。

例如某張紙幣圖像各點(diǎn)的灰度值為G(x,y),紙幣的區(qū)域?yàn)锽(x,y),紙幣區(qū)域所有點(diǎn)的個(gè)數(shù)為T(mén)B,則新舊特征塊的平均灰度:

3測(cè)試中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題及解決方法

(1)用這種方法測(cè)試新舊時(shí),發(fā)現(xiàn)每張錢(qián)多次測(cè)試時(shí)作為新舊標(biāo)準(zhǔn)的平均灰度值每次走鈔時(shí)是變化的。取6張紙幣每張紙幣測(cè)試10次,記錄每次的平均灰度值,某張紙幣第一次測(cè)試的平均灰度值是189,另一次測(cè)試可能是201,從測(cè)試結(jié)果可以看出每張錢(qián)每次走鈔時(shí)平均灰度可能差12,這就使得新舊測(cè)試結(jié)果不穩(wěn)定,分析原因,是鈔票在機(jī)器通道中運(yùn)行時(shí)與傳感器的距離不確定,離傳感器近時(shí)圖像就亮,離傳感器遠(yuǎn)時(shí)圖像就暗。

解決的方法是機(jī)器中安裝兩只傳感器,兩只傳感器正對(duì)著平行安裝,鈔票從兩傳感器中間經(jīng)過(guò),這樣可以同時(shí)得到兩幅圖像,如果一幅離傳感器近,圖像就亮,同時(shí)另一幅必定離傳感器遠(yuǎn),圖像就暗。把這樣得到的兩個(gè)傳感器灰度值相加求平均值,用這個(gè)平均值作為判斷紙幣新舊的標(biāo)準(zhǔn)。用和上述同樣的方法進(jìn)行測(cè)試,測(cè)得的結(jié)果是每張錢(qián)每次走鈔時(shí)平均灰度差都在5以下,穩(wěn)定性提高了很多。

(2)在測(cè)試時(shí)還發(fā)現(xiàn)另一個(gè)問(wèn)題,我們知道紙幣放置在機(jī)器中走鈔時(shí)分四個(gè)面向:正上(FU)、正下(FD)、反上(BU)、反下(BD)。紙幣以不同方向進(jìn)入機(jī)器時(shí)測(cè)得的平均灰度也是有差別的。分析原因主要是兩只傳感器在安裝時(shí)不是完全平行的,另外紙幣在通道中運(yùn)行時(shí),不可能是平整的、不可能與傳感器完全平行的,會(huì)有變形,也使每次采集的圖像亮度有差異。

用100張100元人民幣每個(gè)面向測(cè)試一次,共測(cè)試四次,記錄四個(gè)面向的灰度值,用Excel做出曲線,如圖2。可見(jiàn)四條曲線距離較遠(yuǎn),說(shuō)明四個(gè)面向的灰度值是有差異的。這可以在調(diào)試機(jī)器過(guò)程中進(jìn)行新舊訓(xùn)練時(shí)加以校正。可采取以下的校正方法:

測(cè)試100張紙幣4個(gè)面向的平均灰度:GFUi、GFDi、GBUi、GBDi(0≤i<100=,

把100個(gè):GFUi、GFDi、GBUi、GBDi按降序排序,取排在第70的鈔票數(shù)據(jù):GFU70、GFD70、GBU70、GBD70,

做排在第70的鈔票數(shù)據(jù)四個(gè)面向的均值E70:

E700=(GFU70+GFD70+GBU70+GBD70,

再做均值E70與每個(gè)面向數(shù)據(jù)的差值

每張錢(qián)的新舊值加上這個(gè)差值,就是各面向的校正值,

這樣四個(gè)面向排在同一位置的新舊值非常接近。

選校正后的數(shù)據(jù)中排在第70的數(shù)據(jù)作為ATM機(jī)的閾值,排在第60的數(shù)據(jù)作為流通券的閾值(可以按紙幣新舊分布情況選擇其他位置的數(shù)據(jù)做閾值)。

實(shí)驗(yàn)證明按上述校正方法取100張100元人民幣測(cè)試并記錄四個(gè)面向的新舊數(shù)據(jù),做出的四條曲線比較接近(幾乎重合),說(shuō)明4各面向的數(shù)據(jù)差別不大。

4新舊測(cè)試及結(jié)論

按照以上討論的方法,取100張100元人民幣測(cè)試,每個(gè)面向連續(xù)測(cè)試5次,記錄了每次符合流通券、ATM機(jī)標(biāo)準(zhǔn)的紙幣數(shù)量。

表1中顯示的是出鈔口的鈔票數(shù)量,也就是新舊等級(jí)為測(cè)試等級(jí)或大于測(cè)試等級(jí)的紙幣數(shù)量。結(jié)果如下:

從測(cè)試結(jié)果可知,即使通過(guò)以上方法對(duì)四個(gè)面的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,但新舊測(cè)試結(jié)果同一面向一致性比較好,不同面向一致性還是會(huì)差一些,分析是紙幣的正反面圖像不一致,反面有圖案,每次采集的圖像不一樣,就會(huì)使新舊—致性差。這一差距還要在今后的研究中縮小。

另外,紙幣在通道中運(yùn)行時(shí),不可能是完全平整的、不可能與傳感器完全平行,會(huì)有變形,也使每次采集的圖像亮度有差異,如果傳感器間隙比較小,紙幣在通道里運(yùn)行會(huì)平整一些。效果會(huì)好一些。另外傳感器間隙小,鈔票與傳感器的距離相對(duì)變化也小,亮度變化也就小,新舊一致性就會(huì)更好。因此,保證機(jī)器間隙在走鈔暢通的情況下,盡量小,是做好新舊的關(guān)鍵。

參考文獻(xiàn)

[1]郭玉佳.紙幣圖像處理技術(shù)研究[C].哈爾濱工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2009(06).

[2]魏巍.CF1000型紙幣清分機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[C].哈爾濱工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2011(06).endprint

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