纸币清分机图像处理系统的研究

发布时间：2023-07-29 07:03

　　纸币清分机是一种集光机电于一体的金融现金处理设备。它的主要功能是识 别纸币的面额、面向、新旧程度,以满足新旧纸币的清分和挑选适合ATM机纸 币的需求。基于数字图像识别技术在纸币清分机中的广泛应用,针对现有清分机 存在的清分速度不高和清分效果不理想的缺陷,本文对纸币清分机的关键技术进 行了深入的研究,提出了基于DSC25芯片的并行系统架构,研究了有利于提高 图像处理速度的并行处理算法及图像处理核心算法的实现策略。主要研究内容及 成果涉及以下几个方面: 1.清分机图像识别算法的研究。对当前国内外纸币图像识别技术进行了综述, 并针对实际纸币的特点,提出了基于灰度直方图和特征区域相结合的特征提 取方法。利用神经网络自组织,自适应和容错特性,比较了BP和LVQ两种 神经网络分类器,在实际应用中使用改进的LVQ分类器对待识别的纸币进 行特征训练和匹配,实现纸币新旧的识别。结合产品研发实践,比较分析了 现有方法并选择较为高效可靠的算法以实现纸币清分机的面额清分、面向清 分、方向识别等其它功能。 2.清分机图像系统的软硬件设计。针对清分机实时性要求高的特点,详细分析 了...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 国内外研究状况和进展
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状和进展
    1.3 纸币清分机功能概述
        1.3.1 功能概述
        1.3.2 基本识别方法综述
    1.4 论文主要研究内容和章节安排
第二章 纸币清分机图像识别算法的研究
    2.1 引言
    2.2 数字图像处理技术的应用
        2.2.1 数字图像处理主要研究内容
        2.2.2 利用直方图分析纸币图像特征
        2.2.3 图像分割技术在纸币图像中的应用
    2.3 模式识别技术的应用
        2.3.1 模式识别系统基本构成
        2.3.2 特征提取和选择
        2.3.3 分类器的设计
    2.4 神经网络技术的应用
        2.4.1 传统模式识别与神经网络模式识别的比较
        2.4.2 神经网络学习和识别的特点
        2.4.3 BP神经网络
        2.4.4 LVQ神经网络
    2.5 图像识别算法的研究
        2.5.1 预处理—边界检测和倾斜校正
        2.5.2 纸币残缺识别算法
        2.5.3 纸币面额识别算法
        2.5.4 纸币面向识别算法
        2.5.5 纸币新旧识别算法
第三章 清分机系统硬件设计
    3.1 引言
    3.2 系统硬件总体设计
        3.2.1 硬件设计原则
        3.2.1 图像处理系统芯片选型
        3.2.2 系统总体设计方案
        3.2.3 CIS和A/D的选用
    3.3 图像处理系统硬件模块设计
        3.3.1 CIS图像采集模块
        3.3.2 FLASH存储模块
        3.3.3 串行通讯(UART)模块
        3.3.4 调试端口(JTAG)
第四章 清分机系统软件设计
    4.1 系统并行处理基础
    4.2 清分机软件总体设计
    4.3 软件功能模块设计
        4.3.1 扫描图像模块
        4.3.3 图像识别模块
        4.3.3 控制模块
    4.4 Bootloader启动模块
第五章 系统试验结果与分析
    5.1 系统算法识别率结果
    5.2 系统算法速度测试结果
    5.3 影响新旧识别率的因素
第六章 总结和展望
参考文献
致谢
独创性声明
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本文编号：3837774