發(fā)布時(shí)間：2017-10-27 21:01

  本文關(guān)鍵詞：基于康藝A級(jí)點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)冠字號(hào)碼實(shí)時(shí)識(shí)別方法研究

  更多相關(guān)文章： 圖像采集 圖像預(yù)處理 字符濾波 加權(quán)融合 號(hào)碼識(shí)別

【摘要】：人民幣上的冠字號(hào)碼由冠字和號(hào)碼兩部分組成,是中國(guó)人民銀行人民幣印制生產(chǎn)、管理控制的措施之一,也是人民幣反假工作的重要內(nèi)容之一,根據(jù)人民幣印制生產(chǎn)管理的需要不斷調(diào)整變化。通過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)+現(xiàn)鈔貨幣流”,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)冠字號(hào)碼云數(shù)據(jù)的智慧化管理;冠字號(hào)碼大數(shù)據(jù),為國(guó)家金融部門分析其流動(dòng)方向,出臺(tái)相應(yīng)政策提供有價(jià)值和可靠信息;同時(shí)也是銀行與客戶間矛盾爭(zhēng)端解決的重要依據(jù)。人民幣鑒別儀通用技術(shù)條件(GB16999-2010)A級(jí)點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中明確提到,對(duì)于可流通人民幣,冠字號(hào)碼識(shí)別速度大于900張每分鐘,誤識(shí)率小于0.03%。而國(guó)內(nèi)乃至世界高端金融機(jī)具,對(duì)存在著折痕、褶皺、污漬、斷點(diǎn)、拉斜和變形等因素,嚴(yán)重影響著紙幣冠字號(hào)碼識(shí)別的準(zhǔn)確性;同時(shí)紙幣冠字號(hào)碼的實(shí)時(shí)性,也制約著金融機(jī)具鑒偽性能的提升。因此,新國(guó)標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)圖像的采集、芯片的處理能力、算法的實(shí)時(shí)性、算法的可靠性等,都提出了前所未有的要求。對(duì)于金融機(jī)具行業(yè),既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。本文所有步驟基于廣州康藝JBYD-HT-9000(A)智能A級(jí)點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)上進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,設(shè)計(jì)了基于DSP的紙幣冠字號(hào)碼識(shí)別方案。本文采用20M采集頻率3段式CIS(Contact Image Sensor)圖像傳感器進(jìn)行圖像采集,并對(duì)所采集的圖像進(jìn)行非均勻性校正,獲取最真實(shí)反映紙幣原始信息的圖像。根據(jù)紙幣的面額面向等信息,獲取到冠字號(hào)碼圖像區(qū)域,根據(jù)紙幣冠字號(hào)碼本身特點(diǎn),計(jì)算出直方圖門限值,然后進(jìn)行二值化處理,針對(duì)二值化后圖像的特性,采用橫縱向投影相結(jié)合分割法。大量的試驗(yàn)結(jié)果證明該分割法簡(jiǎn)單、快捷、有效,完全符合實(shí)時(shí)性與可靠性要求。其次,根據(jù)整張紙幣的傾斜角度,通過(guò)二次線性插值法對(duì)單個(gè)字符進(jìn)行傾斜校正,最后進(jìn)行歸一化處理,得出的結(jié)果進(jìn)入后續(xù)識(shí)別。本課題主要解決的難點(diǎn)有:污損的濾除和冠字號(hào)碼的識(shí)別。污損濾除:對(duì)于可流通性人民幣,折痕、褶皺和污漬等離散性情況的客觀存在,直接影響后續(xù)識(shí)別難度和識(shí)別準(zhǔn)確性。為解決傳統(tǒng)圖像濾波對(duì)目標(biāo)圖像噪聲抑制效果不理想的問(wèn)題,文設(shè)計(jì)提出了2種針對(duì)紙幣字符圖像濾波的方法,包括8臨域?yàn)V波法和二值化圖像邊沿投影濾波法。并通過(guò)康藝不同機(jī)型進(jìn)行方法實(shí)踐驗(yàn)證,得出大量的實(shí)踐數(shù)據(jù),結(jié)果表明:通過(guò)本文的濾波后,識(shí)別率都有不同程度提升,都比較理想,達(dá)到預(yù)期的效果,體現(xiàn)出很高的性價(jià)比。冠字號(hào)碼識(shí)別:相比較于模板匹配法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于向量機(jī)法、遺傳算法;基于字符多形態(tài)(二值化圖像、灰度圖像、基于骨架等)輪廓信息與形狀特征,加權(quán)融合判決的字符識(shí)別,有著以上幾種識(shí)別算法無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì),無(wú)需大量收集各種狀態(tài)(正常狀態(tài)、拉斜狀態(tài)、各種歪曲變形狀態(tài)、污損狀態(tài)等)下的樣本;無(wú)需進(jìn)行大量訓(xùn)練;無(wú)需建立學(xué)習(xí)模型;算法復(fù)雜度低,方便后續(xù)維護(hù);實(shí)時(shí)性高。大量測(cè)試數(shù)據(jù)說(shuō)明,該方法穩(wěn)定可靠,識(shí)別率高,開(kāi)發(fā)周期短。本文完成的紙幣冠字號(hào)碼實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng),通過(guò)實(shí)驗(yàn)室和企業(yè)內(nèi)部IQC檢測(cè),得出結(jié)果:無(wú)污損紙幣冠字號(hào)碼在20臺(tái)樣機(jī),每臺(tái)樣機(jī)點(diǎn)鈔不低于5萬(wàn)張,識(shí)別率均高于99.97%,高于新國(guó)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn);對(duì)于污損紙幣冠字號(hào)碼在20臺(tái)樣機(jī),每臺(tái)樣機(jī)點(diǎn)鈔不低于2萬(wàn)張,識(shí)別均在85%以上。且該識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)了廣東省電子部第五研究所關(guān)于A級(jí)點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)冠字號(hào)碼標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)證。數(shù)據(jù)證明該套識(shí)別系統(tǒng)有一定的穩(wěn)定性和可靠性,實(shí)時(shí)性強(qiáng),識(shí)別率高。本文的相關(guān)研究方法給車牌號(hào)碼識(shí)別和貨車車廂號(hào)碼識(shí)別等領(lǐng)域提供參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：圖像采集 圖像預(yù)處理 字符濾波 加權(quán)融合 號(hào)碼識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.2;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 課題研究的背景11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 A級(jí)點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)簡(jiǎn)介13-15
• 1.4 本文主要研究工作15
• 1.5 本文章節(jié)安排15-17
• 2 紙幣冠字號(hào)碼識(shí)別實(shí)時(shí)預(yù)處理方法17-28
• 2.1 紙幣圖像獲取17-20
• 2.1.1 CIS介紹17
• 2.1.2 CIS技術(shù)指標(biāo)17-18
• 2.1.3 非均勻性造成的影響18
• 2.1.4 兩點(diǎn)校正法18-19
• 2.1.5 校正系數(shù)的計(jì)算步驟19
• 2.1.6 圖像校正步驟19-20
• 2.2 冠字號(hào)碼區(qū)域獲取20
• 2.3 冠字號(hào)碼識(shí)別實(shí)時(shí)預(yù)處理流程20-21
• 2.4 冠字號(hào)碼二值化閾值選取21-23
• 2.5 橫縱向投影相結(jié)合冠字號(hào)碼分割法23-24
• 2.5.1 冠字號(hào)碼分割過(guò)程23-24
• 2.5.2 字符分割存在的問(wèn)題24
• 2.6 冠字號(hào)碼傾斜校正24-26
• 2.6.1 傾斜角度計(jì)算24
• 2.6.2 冠字號(hào)碼傾斜校正24-25
• 2.6.3 橫縱向分辨率不一造成的問(wèn)題分析25-26
• 2.7 冠字號(hào)碼歸一化26-27
• 2.7.1 歸一化的原因26
• 2.7.2 歸一化處理步驟26-27
• 2.8 本章小結(jié)27-28
• 3 紙幣字符識(shí)別圖像濾波方法28-33
• 3.1 濾波方法研究與分析29
• 3.2 8 臨域?yàn)V波法29-30
• 3.3 二值化圖像邊沿投影濾波法30-32
• 3.4 總結(jié)和問(wèn)題分析32
• 3.5 后續(xù)研究方向32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 4 加權(quán)融合字符識(shí)別法33-42
• 4.1 字符識(shí)別方法介紹33-34
• 4.1.1 模板匹配法33
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法33-34
• 4.1.3 支持SVM向量機(jī)法34
• 4.1.4 遺傳算法34
• 4.2 基于特征值加權(quán)融合思路34-35
• 4.3 加權(quán)融合字符識(shí)別法流程35-40
• 4.3.1 數(shù)字特征分析35-36
• 4.3.2 字母樹(shù)狀識(shí)別--粗分類36-38
• 4.3.3 1個(gè)交點(diǎn)識(shí)別流程38-39
• 4.3.4 2 個(gè)交點(diǎn)識(shí)別流程39-40
• 4.3.5 3 個(gè)交點(diǎn)流程40
• 4.4 本章小結(jié)40-42
• 5 系統(tǒng)性能測(cè)試與分析42-49
• 5.1 試驗(yàn)紙幣樣本獲取42
• 5.2 污損濾除實(shí)驗(yàn)42-45
• 5.2.1 8臨域?yàn)V波驗(yàn)證試驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析42-43
• 5.2.2 邊沿投影濾波驗(yàn)證試驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析43-45
• 5.3 字符識(shí)別系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)45-47
• 5.3.1 基于內(nèi)部實(shí)驗(yàn)室測(cè)試45-46
• 5.3.2 產(chǎn)品IQC檢驗(yàn)46
• 5.3.3 國(guó)家權(quán)威機(jī)構(gòu)認(rèn)證46-47
• 5.4 結(jié)果分析47-49
• 6 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 工作總結(jié)49
• 6.2 展望49-51
• 6.2.1 污損與目標(biāo)相粘連問(wèn)題49-50
• 6.2.2 橫縱向分辨率不一造成傾斜問(wèn)題50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-53

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 曹曉磊;;人民幣紙幣冠字號(hào)碼的作用及演變[J];中國(guó)錢幣;2014年01期

2 冉令峰;;基于垂直投影的車牌字符分割方法[J];通信技術(shù);2012年04期

3 付燃;白艷萍;;一種新改進(jìn)的otsu算法[J];科技信息;2012年08期

4 趙高長(zhǎng);張磊;武風(fēng)波;;改進(jìn)的中值濾波算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J];應(yīng)用光學(xué);2011年04期

5 童立靖;張艷;舒巍;占國(guó)亮;錢W，

本文編號(hào)：1105143