人民币智能分捡器软件系统设计

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1、y1217124分类号：缡号：04251778咿幽撼泞硕士学位论文人民币智能分捡器软件系统设计—-旦哟E竺坐皇墅竺坐型竺里也型唑些型里翌墅竺L学位申请凡庞前娟导师¨#厦Ht：祢墨逃塑墼塑专业0称：通信与信息系统二oo七【：十一j1七}J中山人学硕士学位论文摘要人民币智能分捡器是近年来得到快速发展的金融光机电一体化设各。论文针对纸币清分机产品的特点，基于数字图像处理、模式识别、神经网络理论及数字信号处理等先进理论，结合当今在相应领域的最新发展应用技术，提出了人民币智能分捡器系统的解决方案，其中包括新}日识别算法和AT89C51+DSP双核

2、的系统平台构架的两个创新点，并得以使系统高性价比的实现。本文在详细研究国内外纸币分捡器设计思路的基础上，取长补短。针对现有分捡器存在的清分功能少和清分效果不好的缺陷，利用荧光鉴伪、磁性鉴伪、外鉴伪三种理论技术进行鉴伪识别。对面额、版次、新旧识别方法进行了深的研究。基于模式识别、数字图像处理、计算机控制等检测控制技术，在纸币清分机中的广泛应用：提出了基于AT89C51单片机和TMS320vC5402DSP双CPU高速图像处理和识别判断的系统架构。阐述了数字图像处理在本系统中的应有，简要论述了数字图像的表示及预处理，包括图像的去噪声、倾斜校

3、正，分析了纸币的灰度直方图特征。设计了图像中值滤波、倾斜校正、轮廓提取算法实现策略。神经网络有很强的分类能力，非常适合用于纸币图像识别。在人民币的面额识别上，结合了神经网络的优点，提取人民币图像轮廓点个数作为特征向量，设计了50*30*5的3层BP神经网络的识别方法，给出了BP神经网的学习规则：在人民币的新旧识别上，提取人民币图像灰度统计值作为特征量，设计了255*8*3的VLQ神经网络的识别方法，给出了VLQ神经网络的学规则，并论述了基于彩色HSI格式的新旧识别方法。最后，设计了系统软件总体结构及各功能模块的程序，并调试了源程序。关键

4、词：人民币，分捡器，图像采集，图像处理，神经网络中山人学硕士学位论文AbstractDevelopmentofintelligentR_MBsorter,whichhasfastbeendevelopinglatelY，isanoptiael。mechaniaclandElectricalfmancialfacility．Inthispaperagainstthecharacterofthebillsorte．onthebasisOfthedigitalimageprocessing，pattemrecogmzition，digital

5、signalprocessing，theneuralNetworktheory，andSOon，combinedwiththeadvancedandthemostuptodateTechnologyintherelativeapplicationfield，authormakesathorou曲studyonthekeytechnologY．bringsforwardanewsolutionfortheintelligentRMBsorer’ssystem，thetwonewinnovationsoftheclassificationa

6、rithmeticofthenewandusedbillsandAT89C5I+DSPdualkernelsystemincluded，andrcalizeitwithhighratebetweenperformancewithvalue．T11iSdissertationisbasedondetailedstudythedesignmethodsofbaknnotessorterindomesticandforeing．LearningadvnatagesandavoidingshortcomingsTobedirectedagain

7、stthedrawbacksoflittlefunctionsandloweffect，Usingfluorescence，magneticandinfraredidentificationofauthenticity,thethreetheorytechniuqestoidentify．ThePapermakesathoroughresearchontherecognitionmethod．Patterrecognition，Digitalimageprocessingandcomputercontrollingteehnologie

8、sarewidelyusedintheCurrencySorter．Hi曲一speedimageprocessingandrecongitionsystemarchitectureWhichbasedont