紙幣清分機(jī)是近年來得到快速發(fā)展的金融光機(jī)電一體化設(shè)備。論文結(jié)合紙幣清分機(jī)產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)踐，在數(shù)字圖像處理理論和當(dāng)今先進(jìn)的設(shè)計理論的指導(dǎo)下，針對現(xiàn)有清分機(jī)存在的不足，結(jié)合今后的發(fā)展趨勢對紙幣清分機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為全面深入的研究，提出了一種新的新舊識別算法，并采用最新ARM／DSP雙核芯片對控制系統(tǒng)進(jìn)行了最優(yōu)化設(shè)計，從而提高了清分效果。主要涉及如下幾個方面： 1．圖像處理算法的設(shè)計。首先，運(yùn)用數(shù)字圖像處理的一些主要方法對紙幣的圖像特征進(jìn)行了分析。在分析的基礎(chǔ)上，提出了基于分塊灰度直方圖和形態(tài)區(qū)域分割的污漬特征提取新舊識別算法，由于國內(nèi)類似算法具有包含新舊信息較少，分辨率不高等缺點(diǎn)，本算法在兼顧速度的同時，在此方面進(jìn)行了較大改善，而且能夠很好的識別出少量的臟點(diǎn)和臟線。最后，根據(jù)實(shí)際情況，選擇已有的方法中較為高效的算法并進(jìn)行了一些改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了紙幣清分機(jī)的其它功能——面額識別、版本識別和方位識別。 2．分類法及誤差分析。首先介紹了系統(tǒng)所采用的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和求相關(guān)性兩種分類方法。接著，對系統(tǒng)新舊識別的總體誤差作了分析，并在求相關(guān)性的基礎(chǔ)上建立了衡量硬件系統(tǒng)圖像采集效果的方法。 ... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

灰度直方圖分析

10005oo圖2一2灰度直方圖分析從紙幣的直方圖中可以看到，整個紙幣的灰度值分布還是比較均勻的，整個的覆蓋全部灰度級，其中主要分布在70一250之間。因而，圖像是比較復(fù)雜的。2.4在頻域中分析紙幣圖像特征〔，6，2.4.1概述引入空間頻率的概念后，圖像中周期性變量就表示為圖像明暗變化的快慢。因而，圖像中明暗變化快的地方就是高頻部分，變化慢的地方就是低頻部分。如果要對圖像根據(jù)明暗變化的不同進(jìn)行處理

輪廓圖經(jīng)均值濾波后的輪廓圖.邊界提取邊界圖經(jīng)均值濾波后的邊界圖圖2一4形態(tài)分析總結(jié):構(gòu)成紙幣圖像的均為細(xì)小的復(fù)雜圖案，再加上掃描或制造的誤差，很難把較為有價值的圖形提取出來。經(jīng)濾波后，圖像的輪廓會變得簡單，但是仍然難以提取。2.6小結(jié)

【參考文獻(xiàn)】：
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