基于康藝A級點驗鈔機冠字號碼實時識別方法研究.pdf

1、人民幣上的冠字號碼由冠字和號碼兩部分組成，是中國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“互聯(lián)網(wǎng)+現(xiàn)鈔貨幣流”，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)對冠字號碼云數(shù)據(jù)的智慧化管理；冠字號碼大數(shù)據(jù)，為國家金融部門分析其流動方向，出臺相應(yīng)政策提供有價值和可靠信息；同時也是銀行與客戶間矛盾爭端解決的重要依據(jù)。
　　人民幣鑒別儀通用技術(shù)條件（GB16999-2010）A級點驗鈔機技術(shù)

2、標準中明確提到，對于可流通人民幣，冠字號碼識別速度大于900張每分鐘，誤識率小于0.03％。而國內(nèi)乃至世界高端金融機具，對存在著折痕、褶皺、污漬、斷點、拉斜和變形等因素，嚴重影響著紙幣冠字號碼識別的準確性；同時紙幣冠字號碼的實時性，也制約著金融機具鑒偽性能的提升。因此，新國標的標準，對圖像的采集、芯片的處理能力、算法的實時性、算法的可靠性等，都提出了前所未有的要求。對于金融機具行業(yè)，既是挑戰(zhàn)也是機遇。
　　本文所有步驟基于廣州康藝

3、 JBYD-HT-9000(A)智能 A級點驗鈔機上進行試驗驗證，設(shè)計了基于 DSP的紙幣冠字號碼識別方案。本文采用20M采集頻率3段式CIS(Contact Image Sensor)圖像傳感器進行圖像采集，并對所采集的圖像進行非均勻性校正，獲取最真實反映紙幣原始信息的圖像。根據(jù)紙幣的面額面向等信息，獲取到冠字號碼圖像區(qū)域，根據(jù)紙幣冠字號碼本身特點，計算出直方圖門限值，然后進行二值化處理，針對二值化后圖像的特性，采用橫縱向投影相結(jié)合分

4、割法。大量的試驗結(jié)果證明該分割法簡單、快捷、有效，完全符合實時性與可靠性要求。其次，根據(jù)整張紙幣的傾斜角度，通過二次線性插值法對單個字符進行傾斜校正，最后進行歸一化處理，得出的結(jié)果進入后續(xù)識別。
　　本課題主要解決的難點有：污損的濾除和冠字號碼的識別。
　　污損濾除：對于可流通性人民幣，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)識別難度和識別準確性。為解決傳統(tǒng)圖像濾波對目標圖像噪聲抑制效果不理想的問題，文設(shè)計提出了

5、2種針對紙幣字符圖像濾波的方法，包括8臨域濾波法和二值化圖像邊沿投影濾波法。并通過康藝不同機型進行方法實踐驗證，得出大量的實踐數(shù)據(jù)，結(jié)果表明：通過本文的濾波后，識別率都有不同程度提升，都比較理想，達到預(yù)期的效果，體現(xiàn)出很高的性價比。
　　冠字號碼識別：相比較于模板匹配法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于向量機法、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)融合判決的字符識別，有著以上幾種識別算法無可比擬的優(yōu)

6、勢，無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；無需進行大量訓(xùn)練；無需建立學(xué)習(xí)模型；算法復(fù)雜度低，方便后續(xù)維護；實時性高。大量測試數(shù)據(jù)說明，該方法穩(wěn)定可靠，識別率高，開發(fā)周期短。
　　本文完成的紙幣冠字號碼實時識別系統(tǒng)，通過實驗室和企業(yè)內(nèi)部IQC檢測，得出結(jié)果：無污損紙幣冠字號碼在20臺樣機，每臺樣機點鈔不低于5萬張，識別率均高于99.97%，高于新國標標準；對于污損紙幣冠字號碼在20臺樣機，