人民币纸币识别技术简述(5)

#e# ，进行颜色测定时，须对信号采集电路的信号输出大小进行计算，得出被测纸币的颜色值，把所测的颜色值同系统存储中的颜色值进行比较，得出它们之间的相关值，确定所测颜色，如果出现不符合系统中存储值得范围，系统则显示报警，同时提交执行进构对其处理。

 

其实现检测过程如下构图：

本识别模块适用于速度快、要求精密场合，若采用以单片机为主，结构简单的硬件电路和合理可靠的软件，使工作更加可靠。将会在ATM中得到良好和广泛的应用。

☆钞票号码（OCR）识别技术：

以前的存款机芯在银行结帐时，发现存入的钞票有假钞，基本上不知道是那个客户存入的，银行只能认做损失。而当采用此项技术后，可在客户存入钞票时打印出存入的钞票号码，这样，根据银行系统数据库和监控系统，就可知到该客户的资料（帐号、开户姓名、身份等），再采取相应措施，从而提高存款机芯的安全性。据了解，欧洲央行要求今后的存款机芯必须有此功能。

号码识别技术的核心就是OCR技术（optical  character  recognition）  即光学字符识别)是图形识别技术的一种。要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品。而如今就得到了更广泛的应用，特别是在中文汉字的识别上。其基本原理是将被识别的物体通过CCD器件转换为电信号，进A/D转换为数字信号传给计算机系统，计算机系统对接受的字符图像进行识别。对于这些，我们完全可将此技术用于对存款机芯的钞票号码处理上面。

钞票号码识别其处理过程可分为影像输入、影像前处理、文字特征提取、对比数据库。影像输入后，经前处理，分离出所需号码，然后对提取的号码特征进行提取，对比数据库，将正确的号码信息送入系统，并请求处理器发出打印指令，开始打印钞票上的号码数字字符。因为钞票上的号码数字比较规则，所以在处理过程中的速度就比较快，并且准确度很高。但对号码经严重污染过的纸币号码则不能提取其特征，使系统无法识别，我们可用ATM机的其他功能予以剔除。

影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面或网站上有不少可用的链接库。从以上可以看出，我们可以开发出适合ATM机的钞票号码识别模块，当然包括软件。

此技术已广泛应用于邮局的邮件分拣中，对用于存款机芯，也不该有很大困难。

其主要工作原理框图如：

☆图像识别技术：

图像识别技术在当今是非常热门技术之一，在很多领域得到了应用。例如：指纹的鉴别、商品条码识别、信封邮编的识别、电脑手写汉字的输入识别等等。我们也可将此项技术运用于银行、金融业的人民币的识别，特别是运用于ATM机上。可以对钞票面额判断、真伪鉴别、质量检测（表面污染、残缺）

图像识别主要利用信号采集设备对被检测物进行信号采集，并对其作相应的处理及边检判别，然后再送往系统处理器，系统处理器根据预存图像信息及预设值判别结果并进行控制和决策。若不符合要求（票面大小、残缺、污染）系统将提示执行机构进行分拣、显示、报警等输出。程序如此往复循环执行。

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