基于图像处理的纸币识别系统 彭昌辉

基于图像处理的纸币识别系统彭昌辉

发表时间：2018-07-02T11:46:33.330Z 来源：《电力设备》2018年第6期作者：彭昌辉[导读] 摘要：随着计算机技术的不断发展，基于计算机技术的图像处理技术的发展十分迅速，且在各个领域中的应用十分广泛。

(身份证号码：44148119850312xxxx) 摘要：随着计算机技术的不断发展，基于计算机技术的图像处理技术的发展十分迅速，且在各个领域中的应用十分广泛。图像处理技术广泛应用于零件的破损检测、产品的分拣等领域，图像识别技术涉及的领域较多，如工业相机、计算机技术、智能算法等领域，通过上述各个领域的技术可以将直观区别的物体通过计算机的数据处理转化为数字，并以数字的比较区别物体。本文主要针对图像处理技术在纸

币识别中的应用进行分析与研究，通过介绍纸币识别系统中的各个部分的功能和原理，为未来的研究提供一定的指导。关键词：图像处理纸币识别系统图像处理的基本原理为通过高速相机将被测物体的形状和内容以图像的形式保存在计算机中，在通过相应的计算机处理算法，对图像中的内容进行提取，将提取出的内容与计算机中存储的标准图片进行对比，当相似程度超过一定的阈值时表明此物体属于某一类产品。不同纸币上图像的内容差别较大，针对不同纸币中的关键不同点进行对比可快速实现纸币的识别与分拣，本文针对图像处理技术在纸币识别领域的应用和关键技术进行分析和研究，对未来的研究和应用起到了积极推动作用。 1．纸币识别系统的组成本文中纸币识别系统包括以下主要部分，工业相机、计算机、智能处理算法、执行机构。纸币识别系统中原始数据都是通过工业相机的拍照来获取纸币的图像信息，因此，工业相机属于本系统中的感知部分；计算机和智能处理算法属于本系统的大脑，工业相机将拍摄的图片传送至计算机，计算机对图片进行保存，智能处理算法对保存的图片进行数字化处理，并将结果显示出来或传送至执行机构对纸币进行分类；执行机构属于本系统的执行者，根据智能算法处理的结果，执行机构执行不同的动作完成相应的功能。用于图像处理的工业相机与普通摄像头不同，其对于周围环境和拍摄距离有严格的限制，由于后续的智能算法直接处理拍摄的图像，若工业相机镜头表面或镜头与纸币间存在杂质，则会直接影响图像的准确性，因此，工业相机的选用、使用、维护对整个系统的精度和使用至关重要。

图1工业相机

智能算法的使用也与识别的精度直接相关，在保证工业相机拍摄精度的基础上，使用快速、高效的智能处理算法可以加快系统的速度，提高系统识别纸币的效率。执行机构可根据实际的使用需求定制化设计，某些系统只需将各种纸币的数量统计出来，因此，只需将统计信息存入计算机中。若系统的目的或功能是将混合在一起的纸币分拣出来，则需安装相应的分拣机构执行相应的动作。 2图像处理技术

纸币识别有如下几个步骤，首先根据纸币正反面的图像特征进行纸币正反面的识别，其次，根据正面和反面的图像特点识别纸币的面额，最后根据计算机的处理结果得到纸币的面额。由于纸币的初始状态未知，无法确定纸币的面向，因此，首先识别纸币的正反面，图像处理技术中最常用、最经典的理论是灰度理论，灰度理论的原理是根据图像各位置处的不同的饱和度来区分图像中的色差，进而区分出图像中的图形。首先，纸币的正反面均存在一块区域的颜色较浅如图2中的A处与图3中的A处、B处，因此，首先根据颜色的深浅将此区域筛选出来。如图2所示，A处的颜色较浅，且A 处上下位置均存在图案，颜色较重，对比度较大。如图3所示，A处、B处的颜色均较浅，对比度较小，根据上述的区别可将纸币的正反面区分出来。

图2 纸币正面图像由于纸币的正反面已知，根据纸币上两面数字的位置，对相应的数字位置进行分块处理，即如图2、图3所示，将完整的纸币图像划分为若干个小的面积，对各个面积中的图像进行单独处理，根据划分的区域，处理各个区域内的图像，尤其是针对图像中的数字的处理，将图像中的数字提取出来才能达到纸币识别的目的。

图3 纸币反面图像

人民币在流通过程中，表面难免会存在一些污渍或破损导致计算机识别和智能处理算法也无法达到精确的纸币面额信息。因此，本文提出一种基于多组数据组合共同判断纸币面值的方法。其原理如下：根据纸币的面积分区，对各个区进行标号，由于上个步骤中已经将纸币的正反面和纸币较浅的位置区分出来，根据区分出的位置可根据纸币的形状和图像分别大致判断出数字和纸币面额标志所在的位置，根据各个面积块内的图形，分区进行图像处理，得到多组纸币面额的判断信息，并将所有的判断信息集中处理，得出面额数据中面额值最多的一组，此组数据将代表被检测纸币的面额。

图4经计算机识别后的图像

如图4所示，基于图像处理技术得到的纸币上图像中的数字信息，此图像的识别和处理效果较好，原因在于在其数字提取的过程中使用了图像边缘滤波和提取技术，将数字字符内的区域以算法进行填充，而后对边缘位置进行滤波和图像边缘提取，可得到较好的数字提取效果。将提取出的数字信息与标准的图形进行对比，设置相应的阈值，在阈值范围内则表明纸币面额与设定值一致，超出阈值时则表明纸币面额与设定面额不一致，需进行下一个纸币面额的对比。通过上述的技术手段可以实现纸币的快速识别，完成基于图像处理的纸币识别工作。

结语

基于图像处理技术的纸币识别系统可减少人工识别纸币的重复劳动，大大提高了纸币识别的速度和效率。本文从纸币识别系统的组成入手，详细分析了纸币识别系统的组成和各个模块的功能和要求，对纸币识别技术的发展和应用具有十分重要的意义。随着人工智能技术的不断进步，基于图像处理的纸币识别系统的功能会越来越强大，其应用也会越来越广泛。

参考文献：

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