基于TMR傳感器的人民幣紙幣鑒別與面值識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展與國際地位的提高，人民幣紙幣發(fā)行量和國內(nèi)外流通量不斷增加，但假幣也隨之不斷出現(xiàn)且數(shù)量和種類并呈逐年遞增趨勢。在銀行、車站等場所，每天都有大量現(xiàn)金流入流出。為鑒別種類繁多的高仿假幣，同時為提高紙幣面值識別的準(zhǔn)確性與快速性，一方面需要國家造幣部門不斷改進(jìn)和增加機讀特征，另一方面迫切需要金融機具研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)不斷升級、改進(jìn)人民幣紙幣鑒別與面值識別技術(shù)。磁信號作為人民幣重要的機讀特征，研究基于磁信號檢測的人民幣紙幣鑒別與面值識別

2、技術(shù)具有重要意義。
　　TMR傳感器是一種靈敏度高、溫度特性好、輸出信號強的新型磁阻傳感器，非常適用于檢測人民幣紙幣磁信號。鑒于此，本文利用 TMR金融磁頭在磁信號檢測數(shù)據(jù)采集實驗平臺上檢測紙幣磁信號，并設(shè)計了基于磁信號檢測的紙幣鑒別與面值識別技術(shù)研究方案。針對采集的磁信號，利用小波變換技術(shù)對信號降噪并分別采用改進(jìn)的能量差法和門限閾值法提取有效磁信號以減少數(shù)據(jù)冗余并實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮；提取信號特征并確定判定閾值，然后建立特征樣本庫，基于

3、冠字碼磁信號設(shè)計紙幣鑒別算法，基于安全線磁信號設(shè)計并改進(jìn)紙幣面值識別算法。針對紙幣鑒別與面值識別技術(shù)的國標(biāo)要求，本文設(shè)計并提出了以下研究方案：
　　(1)紙幣磁信號預(yù)處理與特征提取技術(shù)研究
　　鑒于國家對點驗鈔機在紙幣鑒別與面值識別技術(shù)上具有準(zhǔn)確性、快速性的高指標(biāo)要求，針對紙幣磁信號的噪聲、冗余及無用數(shù)據(jù)會導(dǎo)致原信號失真變形而降低紙幣鑒別與面值識別準(zhǔn)確性與快速性的問題，本文提出磁信號預(yù)處理與特征提取技術(shù)研究方案，該方案實現(xiàn)了

4、降噪并剔除了信號中的冗余及無用數(shù)據(jù)，保留了有效信號并實現(xiàn)了特征提取與數(shù)據(jù)壓縮，大大提高了后續(xù)紙幣鑒別與面值識別算法的準(zhǔn)確性和快速性。首先，綜合分析均值濾波、中值濾波以及小波變換等三種降噪技術(shù)的降噪性能；其次，深入研究能量比法、能量差法、門限閾值法在有效信號提取方面的特點，對比分析以上三種方法的準(zhǔn)確性與可靠性；最后，對磁信號數(shù)據(jù)提取時域特征并統(tǒng)計閾值范圍，根據(jù)判定閾值建立特征樣本庫，為后續(xù)紙幣鑒別與面值識別算法的設(shè)計、驗證和改進(jìn)提供數(shù)據(jù)源

5、。
　　(2)基于冠字碼磁信號的紙幣鑒別技術(shù)研究
　　針對目前金融磁頭檢測到的冠字碼磁信號特征規(guī)律不明顯的問題以及部分點驗鈔機對冠字碼磁信號僅定性檢測導(dǎo)致漏辨“拼湊幣”、“涂磁幣”等問題，本文提出利用 TMR金融磁頭檢測冠字碼磁信號并在此基礎(chǔ)上設(shè)計算法鑒別紙幣，通過 TMR檢測得出冠字碼磁信號內(nèi)部固有特征規(guī)律，將定性檢測提高到了定量檢測水平，并以離線仿真的方式解決了對“拼湊幣”、“涂磁幣”的漏辨問題。本文分別設(shè)計了最近鄰算法

6、和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法鑒別紙幣，從線性和非線性兩個角度研究并論證了基于冠字碼磁信號的紙幣鑒別技術(shù)的可行性、準(zhǔn)確性與可靠性；最后仿真實驗證明：在現(xiàn)有實驗條件下，最近鄰算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法均可鑒別紙幣，但是鑒于實驗數(shù)據(jù)的局限性與假幣的多樣性以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分類性能的優(yōu)越性，優(yōu)先選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法鑒別紙幣。
　　(3)基于安全線磁信號的紙幣面值識別技術(shù)研究
　　鑒于 TMR金融磁頭檢測到的不同面值紙幣安全線磁信號特征規(guī)律穩(wěn)

7、定、明顯且可區(qū)分性較大，針對目前部分點驗鈔機存在計數(shù)、金額累加、面額顯示不準(zhǔn)確以及點驗鈔機在基于圖像技術(shù)識別紙幣時速度慢、成本高等問題，本文提出利用 TMR金融磁頭檢測安全線磁信號并在此基礎(chǔ)上設(shè)計并改進(jìn)算法識別紙幣面值，該方案以離線仿真的方式解決了點鈔計數(shù)、金額顯示及累加不準(zhǔn)確的問題，取得了快速、準(zhǔn)確識別紙幣面值的效果。首先，訓(xùn)練SVM分類模型并根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定SVM相關(guān)參數(shù)，利用訓(xùn)練好的SVM模型識別紙幣面值；其次，對比分析網(wǎng)格搜索算法、

8、粒子群算法、遺傳算法優(yōu)化的SVM模型在識別紙幣面值時的分類性能；最后，實驗仿真得出，遺傳算法在優(yōu)化 SVM時具有收斂性好、計算精度高、計算時間短、魯棒性高等優(yōu)點，GA-SVM識別紙幣面值時準(zhǔn)確率最高。
　　設(shè)計基于磁信號檢測的紙幣鑒別與面值識別技術(shù)研究方案，根據(jù)此方案搭建磁信號檢測數(shù)據(jù)采集實驗平臺，利用 TMR金融磁頭在此實驗平臺上采集冠字碼和安全線磁信號數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪、提取有效信號、提取特征并統(tǒng)計特征閾值，根據(jù)特征閾值