智能型纸币清分机图像识别处理方法分析

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1、目前普遍存在的问题是在保证满意的纸币清分识别能力的基础上如何实现高速识别而且提高识别系统的推广能力且尽可能降低后期开发和维护成本能够识别银行纸币支票的自动识别机器能够广泛的应用于识别各种不同的产品诸如车票发票等等而对于系统的广泛应用会严格限制机器的成本和成本导致的系统解决方案比如大多数识别机在性能上可能并不很理想而其成本较低然而银行操作则要求严格的性能指标尤其是识别性能因此成本往往也很高[15]虽然国外已开始采用神经网络方法实现实时纸币识别来解决这些不足但对于纸[24][25]币清分神经网络方法的缺点是训练样本混有噪声时学习困难泛化能力不高[24][25]工作的随机性较强特别是神经网络训练主

2、要采用的BP算法存在的两个突出缺[24][25]点收敛速度慢,容易陷入局部最优另外神经网络方法还具有"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程这为清分机进一步的研究与发展带来困难因此根据当前研究的实际情况采用自行设计的识别方法为此温州飞越金融设备有限公司委托华中科技大学机械学院进行清分机的图像识别技术研究本文就是结合该部分进行的理论研究1.2.2研究的目的和意义本文研究的目的是针对国内图像识别技术在纸币清分机中的应用不成熟而存在的一些不足研究设计合适的算法在满足实时性的要求下提高清分机对纸币的挑残能力提高清分机对纸币新旧程度面向和方位清分的一致性随着国内金融自动化的发展国内商业银行对清分机

3、的需要越来越强烈但目前需依靠进口其价格昂贵国内虽然已有一些单位研制成功但是由于其相关技术的不够成熟使得它们还存在着一些不足不能很好的满足当前国内金融业的需要作为清分机的核心技术基础实时纸币图像识别是提高清分质量和效率的重要手段研究和改进实时图像识别方法对清分机性能提高具有重要意义31.3清分机的发展概况金融机具是金融信息化必不可少的组成部分而且随着其内涵和外延的不断扩张其地位也不断提高金融机具已由机械式自动化发展到现在的智能化阶[1]段1机械式阶段初期的金融机具被认为是饥械式工具金融机具发展的开始一直可以追溯到上个世纪50年代末到60年代初当时银行业的技术革新中出现了机械式的点钞机手动捆钞饥

4、传递线等初期的金融机具其中在我国具有首创性的长跑道上出钞卧式点钞机的基本结构都是在这个时期产生的从时间上来看我国对点钞机的研制并不比国际上的一些国际品牌(如德国的捷佳德G&D英国的得利来日本的光荣公司)来得晚2自动化阶段到了上个世纪70年代人们经过实践与思考发现机具对金融业务的改善和减轻劳动强度有着非常重要的作用这个时期出现了台式点钞机硬币清点机等金融机具这时银行可以使用点钞机和清点机对现金进行计数和鉴别这便是金融机具的自动化方式3智能化阶段上世纪70年代德国的G&D捷佳德公司制造出世界上第一台现金清分机将金融机具的研发引向智能化的方向英国的得利来日本的光荣公司也随之相应的研究开发出自己的清

5、分机在国内从二十世纪九十年代开始由于我国国民经济进入高速发展阶段市场上纸币现金流量持续增长银行业对高科技自动化的需求不断提升智能化的现金清分机已成为处理大量现金的必备工具当前纸币清分机在国内外都有很多种产品产生国外知名品牌有德国的捷佳德(G&D)BPS100英国得利来DLR3700E日本光荣UW-120国内有哈尔滨的松花江2000(CF2000)清华同方人民币小型纸币清分机上海力保的DH-100纸币清分机下图就是目前国内外主流的几种纸币清分机4图1.1捷佳德(G&D)BPS100图1.2英国得利来DLR3700E图1.3日本“光荣”UW-120图1.4松花江2000(CF2000)图1.5清

6、华同方人民币小型纸币清分机图1.6DH-100纸币清分机其性能比较如下表5[1]表1.1各清分机性能比较生产厂家型号功能速度适用范围英国劳雷尔TDU-50C纸币点数金额计算每秒8张每第四套第五批量点数面额清分小时约2万张套的10元20表里清分正损清分元50元100纸币厚度检测防止元两张同时通过MG磁墨检伪UV紫外线检伪10个强/弱等级自由设定纸币印刷错位检测得利来小型现DLR3700E人民币10元券以20,000张/人民币金清分机上主币自动清分处每小时理鉴伪残币识别可视化操作界面完备的操作记录功能容易实现二次开发德国BPS100清分点算人民币欧600张/分钟人民币欧元元美元港币等多美元港币种

7、纸币并具有强大的防伪功能日本光荣UW120一次就能清分出三类500张/分钟银行金库各不同要求的纸币如级分行支行选出ATM适用钞流出纳窗口通钞待销毁钞旧ATMCD补增钞钞残钞并剔除伪票中央押运钞纸币面向排列功能哈工大CF20001.自由点算批量点640张/分钟第四套第五算2.面额清分3.套的10元20成色清分10个清分元50元100等级4.正反清分元方位清分5.伪钞鉴别清华同方CS-100CN强大的CCD图象