基于康艺A级点验钞机冠字号码实时识别方法研究

发布时间：2017-10-27 21:01

  本文关键词：基于康艺A级点验钞机冠字号码实时识别方法研究

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【摘要】：人民币上的冠字号码由冠字和号码两部分组成,是中国人民银行人民币印制生产、管理控制的措施之一,也是人民币反假工作的重要内容之一,根据人民币印制生产管理的需要不断调整变化。通过“互联网+现钞货币流”,实现物联网对冠字号码云数据的智慧化管理;冠字号码大数据,为国家金融部门分析其流动方向,出台相应政策提供有价值和可靠信息;同时也是银行与客户间矛盾争端解决的重要依据。人民币鉴别仪通用技术条件(GB16999-2010)A级点验钞机技术标准中明确提到,对于可流通人民币,冠字号码识别速度大于900张每分钟,误识率小于0.03%。而国内乃至世界高端金融机具,对存在着折痕、褶皱、污渍、断点、拉斜和变形等因素,严重影响着纸币冠字号码识别的准确性;同时纸币冠字号码的实时性,也制约着金融机具鉴伪性能的提升。因此,新国标的标准,对图像的采集、芯片的处理能力、算法的实时性、算法的可靠性等,都提出了前所未有的要求。对于金融机具行业,既是挑战也是机遇。本文所有步骤基于广州康艺JBYD-HT-9000(A)智能A级点验钞机上进行试验验证,设计了基于DSP的纸币冠字号码识别方案。本文采用20M采集频率3段式CIS(Contact Image Sensor)图像传感器进行图像采集,并对所采集的图像进行非均匀性校正,获取最真实反映纸币原始信息的图像。根据纸币的面额面向等信息,获取到冠字号码图像区域,根据纸币冠字号码本身特点,计算出直方图门限值,然后进行二值化处理,针对二值化后图像的特性,采用横纵向投影相结合分割法。大量的试验结果证明该分割法简单、快捷、有效,完全符合实时性与可靠性要求。其次,根据整张纸币的倾斜角度,通过二次线性插值法对单个字符进行倾斜校正,最后进行归一化处理,得出的结果进入后续识别。本课题主要解决的难点有:污损的滤除和冠字号码的识别。污损滤除:对于可流通性人民币,折痕、褶皱和污渍等离散性情况的客观存在,直接影响后续识别难度和识别准确性。为解决传统图像滤波对目标图像噪声抑制效果不理想的问题,文设计提出了2种针对纸币字符图像滤波的方法,包括8临域滤波法和二值化图像边沿投影滤波法。并通过康艺不同机型进行方法实践验证,得出大量的实践数据,结果表明:通过本文的滤波后,识别率都有不同程度提升,都比较理想,达到预期的效果,体现出很高的性价比。冠字号码识别:相比较于模板匹配法、神经网络法、基于向量机法、遗传算法;基于字符多形态(二值化图像、灰度图像、基于骨架等)轮廓信息与形状特征,加权融合判决的字符识别,有着以上几种识别算法无可比拟的优势,无需大量收集各种状态(正常状态、拉斜状态、各种歪曲变形状态、污损状态等)下的样本;无需进行大量训练;无需建立学习模型;算法复杂度低,方便后续维护;实时性高。大量测试数据说明,该方法稳定可靠,识别率高,开发周期短。本文完成的纸币冠字号码实时识别系统,通过实验室和企业内部IQC检测,得出结果:无污损纸币冠字号码在20台样机,每台样机点钞不低于5万张,识别率均高于99.97%,高于新国标标准;对于污损纸币冠字号码在20台样机,每台样机点钞不低于2万张,识别均在85%以上。且该识别系统通过了广东省电子部第五研究所关于A级点验钞机冠字号码标准的认证。数据证明该套识别系统有一定的稳定性和可靠性,实时性强,识别率高。本文的相关研究方法给车牌号码识别和货车车厢号码识别等领域提供参考价值。
【关键词】：图像采集 图像预处理 字符滤波 加权融合 号码识别
【学位授予单位】：华南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.2;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 课题研究的背景11-12
• 1.2 国内外的研究现状12-13
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13
• 1.3 A级点验钞机简介13-15
• 1.4 本文主要研究工作15
• 1.5 本文章节安排15-17
• 2 纸币冠字号码识别实时预处理方法17-28
• 2.1 纸币图像获取17-20
• 2.1.1 CIS介绍17
• 2.1.2 CIS技术指标17-18
• 2.1.3 非均匀性造成的影响18
• 2.1.4 两点校正法18-19
• 2.1.5 校正系数的计算步骤19
• 2.1.6 图像校正步骤19-20
• 2.2 冠字号码区域获取20
• 2.3 冠字号码识别实时预处理流程20-21
• 2.4 冠字号码二值化阈值选取21-23
• 2.5 横纵向投影相结合冠字号码分割法23-24
• 2.5.1 冠字号码分割过程23-24
• 2.5.2 字符分割存在的问题24
• 2.6 冠字号码倾斜校正24-26
• 2.6.1 倾斜角度计算24
• 2.6.2 冠字号码倾斜校正24-25
• 2.6.3 横纵向分辨率不一造成的问题分析25-26
• 2.7 冠字号码归一化26-27
• 2.7.1 归一化的原因26
• 2.7.2 归一化处理步骤26-27
• 2.8 本章小结27-28
• 3 纸币字符识别图像滤波方法28-33
• 3.1 滤波方法研究与分析29
• 3.2 8 临域滤波法29-30
• 3.3 二值化图像边沿投影滤波法30-32
• 3.4 总结和问题分析32
• 3.5 后续研究方向32
• 3.6 本章小结32-33
• 4 加权融合字符识别法33-42
• 4.1 字符识别方法介绍33-34
• 4.1.1 模板匹配法33
• 4.1.2 神经网络法33-34
• 4.1.3 支持SVM向量机法34
• 4.1.4 遗传算法34
• 4.2 基于特征值加权融合思路34-35
• 4.3 加权融合字符识别法流程35-40
• 4.3.1 数字特征分析35-36
• 4.3.2 字母树状识别--粗分类36-38
• 4.3.3 1个交点识别流程38-39
• 4.3.4 2 个交点识别流程39-40
• 4.3.5 3 个交点流程40
• 4.4 本章小结40-42
• 5 系统性能测试与分析42-49
• 5.1 试验纸币样本获取42
• 5.2 污损滤除实验42-45
• 5.2.1 8临域滤波验证试验与数据分析42-43
• 5.2.2 边沿投影滤波验证试验与数据分析43-45
• 5.3 字符识别系统测试实验45-47
• 5.3.1 基于内部实验室测试45-46
• 5.3.2 产品IQC检验46
• 5.3.3 国家权威机构认证46-47
• 5.4 结果分析47-49
• 6 总结与展望49-51
• 6.1 工作总结49
• 6.2 展望49-51
• 6.2.1 污损与目标相粘连问题49-50
• 6.2.2 横纵向分辨率不一造成倾斜问题50-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曹晓磊;;人民币纸币冠字号码的作用及演变[J];中国钱币;2014年01期

2 冉令峰;;基于垂直投影的车牌字符分割方法[J];通信技术;2012年04期

3 付燃;白艳萍;;一种新改进的otsu算法[J];科技信息;2012年08期

4 赵高长;张磊;武风波;;改进的中值滤波算法在图像去噪中的应用[J];应用光学;2011年04期

5 童立靖;张艳;舒巍;占国亮;钱W，

本文编号：1105143