一种纸币识别系统的设计
纸币识别模块
1特征采集系统1.1 硬件简介特殊光发光/接收电路是纸币识别系统的关键信号收集电路，具体构造如图1所示。
在纸币通道上、下设有特殊光发光部件和接收部件，S3C4510B对发光部件进展强度控制。
当有纸币通过时，接收部件将检测到的特殊光信号传给模数转换器TLC1543。
共有三路类似的特殊光发光/接收电路，这三路信号通过TLC1543后由SPI串行总线传回S3C4510B。
发光接收电路光有以上光发光/接收电路还是不够的，要采集多个不同点的信息还要借助其他的硬件设备，码盘光耦信号收集电路和马达电机驱动电路必不可少。
马达电机的作用是带动传动装置将放入纸币通道的纸币卷进纸币器。
在纸币通道上下都有特殊的发光部件和承受部知采集程序此时数据有效。
马达转过多少角度码盘光耦产生反应信号，是由码盘光耦的规格决定。
数据采集系统的程序局部要解决的问题，就是能够及时根据码盘光耦电路的反应信号，实时的将特殊光传感器中的数据读出，而后保存。
由于uClinux操作系统本身的限制，纸币识别系统中只有一个实时任务即采集，所以考虑采用中断的方式解决这个问题。
在本系统中，根据采样原理，每6毫秒采集一次数据，选用了适合本采集系统规格的马达和码盘光耦。
为了使基于S3C4510B和uClinux的纸币识别系统充分发挥同时采集和处理数据的能力，可以从S3C4510B的内存中开辟一个独立的区域，该区域是用来提供应非实时程序和采集系统共享的内存，专门用来存储采集数据，这样非实时程序就不需要调用系统调用或者驱动程序去访问采集到的数据，从而大大提高了将采集数据送给非实时程序的速度，提高了处理速度。
3 纸币识别3.1 纸币识别硬件设计根据前面讨论的要求，采用S3C4510B芯片设计的纸币识别器硬件构造如图4所示，它包含的主要功能模块有:S3C4510B中央处理器、系统时钟和复位模块、外扩存储单元、板载电源模块、串口通信模块、网络通信模块、电机驱动模块、纸币检测模块以及相关的信号采集模块。
基于STC12C2052的人民币识别控制系统的设计
Ｔ ＩＢ ９ 路通道 ｎ路灯 Ｅ Ｓ Ｃ ＰＵ Ｂ Ｐ６ ５ ５ ６ １ Ａ Ｙ Ａ Ｓ
上
位 Ｍ＾ ３ Ｘ２ ２Fra bibliotekＭＣ Ｕ
级再 继ｑ
Ｉ 路图像
束光强为 厶 的入 射光 ， 透过某介 质后的光强为 ， ， 设
， ０ １一 ｅｐ ）． ＝，（ ）ｘ （一 （） １
控制系统框 图由控制模 块 、 像采集 模块 、 Ｓ ３ 图 Ｒ ２ ２串 口 通信模块 、 Ｐ６ ５ ５模块 、 Ａ Ｙ Ａ Ｔ １Ｂ ９ Ｅ Ｓ Ｃ Ｐ模块等组成 。
２ ３ 系统控 制模块 ．
荧 光检测 的工作 原理 是 针对 人 民币 的纸质 进 行 检测 。 人 民币采用专用纸张 制造 （ ８ ％ 以上 的优质 棉 花） 假钞 含 ５ ，
和可行性 。
关键 词 ： 民币识 别 ；控 制 系统 ；图像 采集 ；Ｓ Ｃ单 片机 人 Ｔ 中图分 类号 ： ９ １ Ｉ 文献标识码 ： Ａ 通常采用经漂 白处理后 的普通纸进行制造 ， 经漂 白处理后 的 纸张在紫外线 （ 波长 为 ３ ５Ｉ ６ ｍ的蓝 光 ） 照射下 会 出现荧 ｌ 的
（ 南京林业大学信息科学与技 术学院， 江苏 南京 ２ ０３ ） １０７
摘 要 ： 计 研 究人 民 币纸 币识 别 控 制 系统 中的 主要 模 块 ， 图像 采 集 、 制 模 块 。在 硬 件 部 分 ， 用 设 如 控 选 Ｓ Ｃ ２２ ５ Ｔ １ （ ０ ２作为控制 系统的芯片 。 用 ＭＶ １０ Ｍ作 为图像 的采 集器件 ； 选 Ｃ００ 在软件部 分 ， 在红 外和 紫外光源 的作 用 下通过 高清摄像 头拾取 图影信 息， 通过与数据库 中的真版人 民 币特 征 的数 据 比对 来判 断真伪 ， 选取预 处理之后 的 纸 币图像 的尺 寸特 征用模糊逻辑推理 方法识别图像 的 面值 ， 取矩作为特征 。通过 实验证 明该控 制 系统的有 效性 提
基于模板匹配的人民币纸币序列号识别系统研究
关键词
人 民币纸币 ； 字符识别 ； 模板 匹配 ；图像处理
ＴＰ ９ ３１
中 图分 类号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ ＲＭ Ｂ ｒ ｅ ｃ ｍｂ ｒＩ ｅ ｔｆｃ ｔｏ ｙ ｔ ｍ Ｃｕ ｒ ｎ ｙ Ｎｕ ｅ ｄ ｎ ｉｉａ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ
ｒｎ ｙｎｕ ｅ ｄ ｎｔ ｉａ ｉｎ ｍｅｈ ｄｂａｅ ｎｔｍ ｐａｅｍａ ｃ ｉｇｍ ｅｈ ｄｉ ｒｓ ｎ ｅ ｎｔ ｉ ｙ ｔｍ ｎ ｈｅｉ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｉ ｄ ｖ ｌｐ ｄ ｅ ｃ ｍｂ ｒｉｅ ｉ ｃ ｔ ｔ ｏ ｓ ｄｏ ｅ ｌｔ ｔｈｎ ｔ ｏ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｉ ｈｓｓ ｓｅ ａ ｄ ｔ ｆ ｏ ｓ ｄｅ ｔｆ ａｉ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｅｏ ｅ ． ｉ ｏ Ｏｎ ｔ ｅｂ ｓｓｏ ｈ ｍａ ｅｐｅ ｒａ ｍｅ ，Ｆｉｓｌ ｈ ｎ ｏ ｅ ｒ ｉｉ ｄｉｔ ｉｆｒｎｔｆｃ ａｕｅｃａ ｓｓｂ ｈ ｉ ｓｚ ｓ ｎ ｈｅ ｈｅｎ ｍ ｂ ｒ ｈ ａ ｉ ｆｔ ｅｉ ｇ ｒｔｅ ｔ ｎｔ ｒ ｔｙｔ ｅｂａ ｋｎ ｔｓａ ｅｄｖｄｅ ｎ ｏｄｆｅｅ ａ ｅｖ ｌ ｌｓ ｅ ｙｔ ｅｒ ｉｅ ，ａ ｄ ｔ ｎｔ ｕ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｒ ｏ ａｅ ａ ｉ ｎ ｔｒ ｆｔ ｅｂ ｎ ｎ ｔ ’ ｎ ｍ ｂ ｒｌｃ ｔｏ ｎｄｓｚ ．Ｔｈ ｕ ｈ ｒ ｃｅｓａ ｅｌｃ ｔｄ ｅ ｓｌ ｉ ｅ ｍｓｏ ｈ ａ ｋ ｏ ｅｓ ｕ ｙ ｅ ｏ ａ ｉｎ ａ ｉｅ ｅｎ ｍｂｅ ｈ ｒｃ ｅｓｉ ｈｅｉ ｇ ｒ ｕ ｐ ｂ ｈｅｐ ｏ ｒｃ ａ ａ ｔｒ ｎ ｔ ｍａ ｅａ ｅｃ ｔｕ ｙｔ ｒ —
Ｂａ ｅ ｎ Ｔｅ ｐｌ ｔ ａ ｃ ｎ ｓ ｄ ｏ ｍ ａ ｅ Ｍ ｔ ｈｉ ｇ
纸币号码识别的单片机设计实现
178随着经济的不断发展,纸币作为重要的交易流通工具在经济的场合中发挥着重大作用。
纸币上的号码是统计纸币印刷数量的重要标志,每张纸币上的号码没有重复,相当于纸币的身份证,而目前各大银行多数采用验钞机加手写的方法,这样虽然可以对每张入库的纸币进行了有效的登记,但是显然这样的登记方式过于繁琐,增大了对人力的需求,不能适应经济的飞速发展,所以一种高效便捷的纸币号码读入识别系统的发明有着迫切的需要。
1 系统概述纸币号码读入识别系统结构分为:扫描结构、单片机、微型打印机、步进结构、控制电路、预留串口。
扫描结构用于获取图像,并将所获得的数据传输给单片机,步进控制电路维持整个传动机构的运转,单片机对数据进行分析,然后利用微型打印机部分打印出来,预留串口留作备用,可将PC机通过串口与本装置进行连接,对数据进行进一步分析处理。
2 实现过程2.1 图像获取作为本系统的信息来源渠道,图像获取由扫描结构来完成,扫描结构为扫描头或者CCD摄像机,扫描结构固定在机器上,方便每次采集图像,提高识别速度,采用图像采集技术,对图像进行精密采集,确保图像的完章清晰可用。
2.2 图像处理本系统的核心是图像处理,主要包括图像平滑处理、黑白画像的二值化处理。
首先系统找到纸币上的号码部分,提取目标号码,然后进行识别,通过图像变换将图像转换成数字矩阵。
计算模块采用模拟技术,通过数模转换技术,将数字矩阵进行编码,对编码的矩阵逐点进行处理。
分析模块抽取图像特征,符号化描述图像内容。
2.3 功能流程纸币号码读入识别系统的单片机系统,包括扫描结构、单片机、微型打印机、步进结构、控制电路、预留串口。
扫描结构包括摄像头和CCD摄像机,步进结构包括用于带动传送运动机构实现结构运动,控制电路进行电路时序调节,并且微型打印机将数据导出,预留串口备用。
扫描结构包括红外线测距仪、处理系统和警报发生器,红外线测距仪和警报发生器均与处理系统连接,超声波测距仪、处理系统和警报发生器均安装在设备内部,红外线测距仪用于检测设备周边的障碍物与所在设备的距离信息,处理系统用于接收来自红外线测距仪的检测信息,以及给警报发生器发送控制指令,警报发生器用于发出危险提示警报。
基于ARM的纸币号码识别系统
ＡＲＭ ９ ．Ｔｈ ｒｖｎ ｉｎ １ｆ ｒＣＩ ｏ ｔｏｌｄ ｂ ｅ ｄ ｉｉｇ ｓｇ ａ ｏ Ｓ ｃ ｎ ｒｌ ｙ ＡＲＭ ９，ｈ ｍａ ｅ ａｑ ｉｉｏ ｎ ｒｃ ｓ ｒ ｌｏ ｃ ｎ ｒ ｌ ｄ ｂ ｅ ｔｅ ｉ ｇ ｃ ｕｓｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓ ａｅ ａｓ ｏ ｔｏｌ ｙ ｉ ｅ
Ｐａ ｅ ｕ ｒ ｎｃ ｕ ｂ ｒ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ＡＲＭ ｐ ｒ ｃ ｒ ｅ ｙ ｎ ｍ ｅ ｅ ｏ ｎｉｉ ｎ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄ ｏ
ＬｉＬｉｎ Ｄｉ ｇ Ｗ ａ ｓ ａ ａｇ ｎ ｎ ｈｎ
（ ｏｌ ｅｏ ｔｍａｉｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｃ ｌ ｇ ｆＡｕｏ ｔ ｎ ｉｅｒ ，Ｎａ ｎ ｉｅｓ ｙｏ ｒｎ ｕｉ ｅ ｏ ｎ ＮｉｇＵｎｖ ｒｉ ｆＡｅｏ ａ ｔ ｓ＆ Ａｓｒｎ ｕｉ ， ｎｉｇ２ ０ １ ） ｔ ｃ ｔ ａ ｔｓ Ｎａｊ １ ０ ６ ｏ ｃ ｎ
集与处理 ， 是一种精简 型的图像采集 与处 理系统。软件 主要 由图像 采集 、 字符分割 、 字符识 别等组成 。文 中提 出 了一 种针对纸币号码的特定字符识别方法 。实验结果表 明， 该识别 系统运行稳定可靠 ， 采集 图像清 晰， 号码识别准确率高 。 关键词 ：接触式图像传感器 ； 号码识别 ； ３ ２ １ ； Ｃ ５０ Ｓ Ｃ ４ Ｏ ＴＬ ５ ４ 中图分类号 ：Ｔ ３ １４ Ｐ ９．３ 文献标 识码 ：Ａ
已经 比较 成 熟 ， 应 的 产 品在 银 行业 务 中 已经 开始 应 用 ， 相
而 我 国还 处于起 步 阶段［ 。 】 ］
１ 工作 原 理
纸 币号码识 别 系统 的研究 主 要分 两 个 部分 ： 币号 码 纸 图像 的读 入 和纸 币号 码 的识 别 。纸 币 号码 的读 入 是 从 硬 件结 构上 解决号 码 的采集 问题 ， 纸 币号 码 的识 别 是从 软 而
一种冠字号纸币信息跟踪管理系统设计
一种冠字号纸币信息跟踪管理系统设计庞雪莲;张吉昌;陈玉民【摘要】目前的冠字号码联网仅能提供冠字号码的查询,并不能确切的跟踪每张纸币的去向,如果遇到有假币纠纷,仅能通过冠字号码查询是否有清分,而无法获知这张纸币的去向是否为某个网点.为更加完善冠字号码联网系统,加快推动冠字号码的跟踪查询工作,本文对现有流水线进行升级改造,改造JL8000,在现有基础上增加一个可在扎把带上打印扎把信息的条码打印机,并增加多个固定扫描器和一个手动扫描器作为信息采集端,收集各部分信息.并单独增加一个服务器,作为流水线的信息中心,同时可以为用户提供查询、导出FSN等功能.【期刊名称】《河北工业大学学报》【年(卷),期】2015(044)005【总页数】5页(P23-27)【关键词】冠字号纸币;信息跟踪;号码查询;跟踪查询;信息采集【作者】庞雪莲;张吉昌;陈玉民【作者单位】河北工业大学电气工程学院,天津300130;天津电子信息职业技术学院电子技术系,天津300350;河北工业大学电气工程学院,天津300130;河北工业大学电气工程学院,天津300130【正文语种】中文【中图分类】TP391.4随着各大银行自助网点的拓广，ATM自助设备的大量布放为银行增加了营销窗口，提高了银行的服务质量.但是由于种种原因，ATM假钞事件不时见诸报端，由于取证难，责任往往难以认定，从而造成纠纷，影响了银行的形象.为落实对假币“零容忍”，有计划、分步骤地推进银行对外支付现金的全额清分，并有效解决银行对外误付假币问题和银行涉假币纠纷的举证及责任认定问题，2013年，人民银行对银行业金融机构对外误付假币专项治理工作给出指导意见，继续推进金融机构现金清分能力建设和冠字号码查询工作[1-2]，以维护金融消费者权益，树立银行的良好信用形象.银行业金融机构纷纷行动起来，采取多种措施，专项治理工作取得明显成效.在传统的金融交易系统中，银行会记录和监控到每一笔交易，不会关注到每一张纸币这样更细微的粒度，但是纸币作为金融交易流通环节中的基本实体，在复杂的流通过程中可能携带了大量有价值的经济和社会信息，随着物联网信息技术及其应用的发展和深化，许多金融机具已经具备高速识别、采集钞票冠字号的能力，这使得银行能够通过对冠字号的识别、记录、跟踪和分析，关注到每一张纸币的出纳信息.本文对现有流水线进行升级改造，改造JL900C，在现有基础上增加一个可在扎把带上打印扎把信息的条码打印机，并增加多个固定扫描器和一个手动扫描器作为信息采集端，收集各部分信息.并单独增加一个服务器，作为流水线的信息中心，同时可以为用户提供查询、导出FSN等功能.1 系统方案设计1.1 系统总体结构设计本文所设计的系统结构如图1所示.具体工作过程：纸币在清分、扎把、打捆、塑封贴标到最后的码垛，每个环节均有响应的设备将纸币的流转信息上传至服务器.服务器将所有信息收集、整合，最终向上提供接口上传，供客户查询.系统由硬件和软件[3-4]两部分组成.硬件设备应经具备，本文以软件设计为主.图1 纸币信息跟踪管理系统模型Fig.1 Note information tracking manage mentsystem model1.2 系统软件设计本系统从软件的功能角度来划分，可以将整个管理系统划分为如下几个模块：1）清分机数据上传模块；2）各设备扫码信息上传模块；3）手动处理/异常处理模块；4）WebService接口模块；5）服务器数据采集模块；6）服务器数据库模块；7）服务器数据展示模块；8）服务器向上数据接口模块.其中，模块1）、2）由清分机及扫码器端实现；模块3）由手动处理PC实现；模块4）～7）需要在服务器上实现.各模块关系如图2所示.图2 各模块关系图Fig.2 Eachmodule diagram1.3 各模块设计方案1.3.1 数据展示模块（web）设计本程序运行在服务器端 IIS，属于非常驻内存.当用户访问网站时，通过URL判断用户想要得到的数据，使用存储过程获取相应的数据.用户可以通过冠字码信息，操作员信息，机具号，各个状态的二维码信息来查寻.在人民币详细列表中可根据条件进行fsn的合成，生成在服务器，生成后用户下载到客户端.登录后有条形码输入框进行高级查询，并有人民币、扎把、打捆详细列表进行链接. 在各个详细列表中可通过重要信息进行填写、选择，然后根据信息查询出要求的纸币清分、扎把、捆扎、塑封等流程信息输出到页面.1.3.2 数据采集模块设计数据采集模块为本系统的核心，数据采集模块主要负责采集清分机、整理机、塑封机、码垛机等设备传上来的钞票数据，同时负责接收各种手动、异常处理之后的数据，为检索数据提供数据保障[5-9].本程序运行在服务器端，分为常驻和被动调用两大模块.1）常驻程序以w indows服务形式随w indows启动，主要负责解析JL900等清分机上传来的各类FSN/ZIP/INFO等文件，并将这些数据存入到数据库中.常驻程序为处理JL900等清分机上传来的数据，主要解析内容包括，纸币信息、扎把信息、每把对应的100张冠字号对应关系等.2）被动调用的部分主要是以DLL的形式存在，主要负责处理整理机、塑封机、码垛机传来的数据和手动操作部分功能，分给WebService模块调用.当WebService接收到了来自外部各设备的调用消息后，WebService将关键数据以DLL调用的形式传入至本模块.被动调用DLL程序处理整理机、塑封机、码垛机传来的数据和手动处理的相关数据，其中：整理机：传来整理机相关硬件信息和捆扎时间，捆二维码和对应的10个把二维码信息等；塑封机：传来塑封机相关的硬件信息及塑封时间、塑封二维码、捆二维码等；码垛机：主要负责码垛，除了码垛机的相关硬件信息和码垛时间外，还传入对应的塑封二维码、捆二维码信息等；手动处理：主要负责录入系统中散捆、散把、塑封膜破损等异常信息，还有手动标注去向信息等.1.3.3 WebService接口模块设计本程序接口是作为数据接收和数据处理而设计的[10-11].程序选择webservice提高了系统的兼容性和稳定性，WebService可以跨平台调用.本程序架设在IIS上，使用现在较成熟的IIS来处理并发的问题.程序调用数据采集模块预留的DLL接口来访问数据库，保证了程序的独立性和模块化.主要功能如图3所示.如图所示，WebService通过IIS接受外部传来的扫描信息和手动处理信息，然后调用DLL操作数据库.图3 WebService功能图Fig.3 WebService function chart1.3.4 扫码信息上传模块设计本程序主要包括有以下3个模块.整理机扫码模块，塑封机贴标控制模块以及码垛机扫码模块[12-15].本程序主要完成：整理机扫码模块扫描把币二维码信息，每10把自动生成1个捆币二维码.将捆币信息上传给WebService，同时给塑封贴标机控制模块也发1份捆币信息.塑封贴标机控制模块上传塑封信息给WebService并打印带有二维码信息的标签. 码跺机扫码模块扫描整捆二维码信息上传给WebService并通知码垛机完成码跺等功能.本程序采用模块化设计，方便调试和扩展；程序常驻内存.整理机、塑封贴标机、码跺机各自拥有自己独立的程序，程序具有可重入性，采用多线程并发处理，系统升级时将覆盖整个程序.1.3.5 手动/异常处理模块设计因纸币信息跟踪管理系统大部分纸币在自动点钞、扎把、打捆、塑封、码垛期间，可能会出现因扎把带断裂、塑封膜破裂等异常情况，为保证数据准确性，这些异常情况需要人工录入系统.本程序提供了人工录入把作废、捆作废、塑封作废、手动打捆及手动指定去向的数据录入接口.程序独立运行于流水线专门用于手动处理的PC机上.程序运行会先连接服务器进行对时，如果对时失败则程序会提示“对时失败”，然后自动退出，进入程序后可以选择用扫描枪扫描输入信息或者手动输入的信息.最终调用服务器端webservice处理数据.2 系统测试结果1）硬件设备准备：服务器1台、交换机1台、条码喷码设备3台、扫码模块2个、扫码枪1个、贴标机1台.2）软件测试流程：登录冠字号码查询Web主页，根据输入的号码，自动跳转到相应查询页面.如图4所示.根据不同的查询条件获取纸币的冠字号码信息，将检索到的冠字号码信息重新生成FSN文件.查询的详细信息如图5所示.扎把查询信息如图6所示.扎捆信息查询如图7所示.图4 冠字号纸币查询界面Fig.4 The paper currency numberquery interface图5 冠字号码查询详细信息Fig.5 The paper currency numberquery details图6 扎把查询信息Fig.6 Bundled query information图7 扎捆查询信息Fig.7 Binding query information3 结论本文提出了一种基于软件设计的纸币信息跟踪管理系统，由测试结果可见，系统性能达到了所设计的指标，可以实现查询并跟踪纸币信息流向.系统功能均已实现，已经应用到现网中.参考文献：[1]胡静.融和冠字号码管理系统 [J].中国金融电脑，2014（8）：85.[2]徐全发.紫金冠字号跟踪系统在商业银行反假币中的应用和推广 [J].中国金融电脑，2015（1）：89.[3]张宏林.VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践 [M].北京：人民邮电出版社，2003：422-423.[4]刘家峰，刘松波，唐降龙.一种实时纸币识别方法的研究[J].计算机研究与发展，2003，40（7）：105-1061.[5]刘炜.人民币冠字号码识别与图像鉴伪技术研究与应用[D].南京：南京理工大学，2011.[6]范婷婷.基于验钞机的纸币号码识别方法的研究 [D].西安：西安理工大学，2011.[7]朱雪娇.图像清分的人民币冠字号码识别关键技术研究[D].南京：南京理工大学，2014.[8]Feng Bo-Yuan，Ren Mingwu，Zhang Xu-Yao，etal. Extraction ofserialnumberson bank notes[C]//12th InternationalConferenceon Document Analysisand Recognition.Washington，USA，2013.[9]张晴晴.人民币冠字号码的图像识别技术研究 [D].南京：南京理工大学，2012.[10]胡波.纸币冠字号码识别系统的研究与实现 [D].西安：西安电子科技大学，2010.[11]刘红刚.纸币号码识别系统的设计与实现 [D].湖南：中南大学，2007.[12]凌璐.美元纸币关键信息的图像检测以及号码识别 [D].南京：南京理工大学，2012.[13]周志祥，周云飞.一种基于模板匹配的人民币编号识别算法[J].EquipmentManufacturing Technology，2011（3）：94-96.[14]刘英伟.纸币号码图像识别系统研究 [D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2008.[15]焦杏艳.纸币号码识别系统的算法研究 [D].南京：南京航空航天大学，2008.。
浅谈人民币冠字号码查询机制的设计与运用
浅谈人民币冠字号码查询机制的设计与运用人民币冠字号码查询机制是指通过对人民币纸币上的冠字号码进行识别和查询，实现对人民币真伪的辨别和追踪。
冠字号码是指印在每张人民币纸币上的一组字母和数字组合，用于唯一标识每张纸币。
设计和运用人民币冠字号码查询机制可以提高人民币防伪技术水平，防止伪币流通过程中的溯源追踪。
1. 冠字号码生成：冠字号码需要在印刷人民币时生成并且印在每张纸币上。
生成冠字号码时，需要保证每个冠字号码的唯一性，避免重复和冲突。
2. 冠字号码数据库建立：冠字号码查询机制需要建立一个冠字号码数据库，用于存储各个冠字号码对应的纸币信息。
数据库应该具备高效的存储和查询能力，以确保查询的准确性和效率。
3. 冠字号码读取设备：冠字号码查询机制需要配备相应的冠字号码读取设备，用于读取纸币上的冠字号码。
这些设备可以是专门的读卡器或者相机等，能够高效、准确地读取冠字号码。
4. 冠字号码查询系统：冠字号码查询机制需要搭建相应的查询系统，用户可以通过系统输入冠字号码进行查询。
查询系统应该具备实时更新冠字号码数据库的功能，以及查询结果的准确显示。
1. 防伪功能：通过冠字号码查询机制，可以对接收到的纸币进行真伪鉴别。
用户可以通过查询系统输入冠字号码，得到该冠字号码对应的纸币信息，从而判断纸币的真伪。
3. 银行监管：冠字号码查询机制可以为银行等金融机构提供更精确、高效的现金管理。
银行可以通过冠字号码查询系统对现金进行冠字号码的核查和追踪，减少假币流通过程中的漏洞。
人民币冠字号码查询机制是一项利用冠字号码识别和查询纸币真伪的技术手段，可以提高人民币的防伪能力，并且有助于追踪伪币的来源和流通途径。
该机制的设计与运用需要考虑冠字号码生成、数据库建立、读取设备和查询系统等多个方面，以实现对人民币的有效管理和保护。
Glory
GLORY 纸币清分机GLORY 清分机是享誉全球的现金处理系统：能满足更高效处理现金的需求；更高的工作效率与更低的初期投入成本；根据“简单化”的理念改进后的新型设备；GLORY 为提高纸币处理效率而设计的新的解决方案。
为了减轻操作者的负担并进一步减少总的作业时间，GLORY 在深入分析了现金处理的流程后，并针对各处理中心现金流量的不同，而开发出了针对不同市场需求的：UW-600、UW-500、UW-120、USF-100一系列业界顶尖的纸币清分机。
清分功能模式：全球领先的生物识别技术！1. 夹版清分：不同面额的纸币经过清分进入对应的出钞口；同面额不同版别的钞票也可清分出来。
2. 新旧清分：新旧清分功能非常出色，通过对钞票进行不同分类（污渍、胶纸、褶角、残破洞、尺寸）能帮你及时回 收破损券，并且避免ATM 机发生故障。
3. 方向清分：不同面额的纸币经过清分后，能够进一步按照相同的方向与朝向排列。
4. 批量清点：批量清点每个出钞口都可以设定为批次操作。
辩伪检测功能：更强的纸币识别技术、异常出色的鉴伪表现！新机型更可增加钞号扫描功能！GLORY 清分机除采用UV 及红外光学、厚度、尺寸外，为中国市场成功研制出五磁头磁性辩伪检测传感器，使辩伪能力大大增强；同时增加了升级弹性，能很快适应新币种扩充及能防伪的更新要求。
针对中国市场的新需求，USF-100、UW-500、UW-600更是可增加钞号扫描功能，所有通过的钞票数据全部记录在案，非常方便稽查，保障了ATM 机出钞的安全！ 高效处理：同类之冠！非常精密科学的机械设计保证了钞票通道的流畅，在保障了清分/防伪精度的同时，处理速度仍然非常高速，针对残旧钞及崭新钞的处理同样流畅，故障率非常低，GLORY 清分机的高速度、高精度、高效率清分堪称同类之冠！ 操作系统1.UW-500/600：大容量载钞架并加入压钞杆功能（1000张，放钞更多，入钞更好）；大容量多出钞口系统（500张x4/8个，连续处理大量纸币时更为高效，多种清分模式可同时进行）；双退钞口系统（150张x2个，减少区分退钞时的工作）；双LCD 屏显示（指示更明确，操作更简单）；快速排障系统（全开放式机体设计,维护、保障更方便）。
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：介绍了一种纸币识别系统的硬件设计和对应的识别方法。
在硬件设计上,将高速数字信号处理(DSP)技术与复杂可编程逻辑器件(CPLD)和线阵型图像传感器(CCD)相结合;在识别方法上,应用图像处理技术与改进的SOFM神经网络方法识别纸币。
实验证明,此系统达到了高速、实时、识别率高的要求。
关键词：DSP CCD 图像处理SOFM网络
纸币清分是银行的一项重要业务。
目前,国内很多银行使用的纸币清分机都是由国外进口的,价格昂贵。
国产纸币清分机很少,而且功能都很有限,很难满足高速实时性的要求,尤其是能够用图像处理的方法来识别纸币的纸币清分机还刚刚起步。
为此,设计了一种纸币识别系统。
该系统以DSP为核心处理器,结合图像传感器CCD和复杂可编程逻辑器件CPLD,并辅以高性能的模/数转换器AD9200,进行纸币图像的采集、处理。
该系统主要针对人民币第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九种纸币进行识别,利用数字图像处理技术和改进的自组织映射神经网络(SOFM)提取纸币图像的长度、宽度、方向块特征,区分纸币的面值、正反面与正反向。
最终完成的系统能达到较高的识别速度和识别率。
1 硬件设计
识别系统的总体硬件结构如图1所示。
人民币的图像首先通过传感器CCD扫描后得到光电转换信号,并经过AMP的三倍放大;然后将放大的模拟信号经过模数转换器AD9200转换成为标准的数字信号,送入到CPLD缓存;最后通过EDMA通道输入到DSP的RAM中,在DSP中进行图像的处理和识别。
整个系统的信号逻辑时序由CPLD来控制。
另外,还有一些辅助环节,如纸币输入输出装置、用户检测装置、复位装置等。
图1 识别系统的总体硬件结构框图
纸币图像的采集由CCD与A/D转换器组成。
本系统采用线阵型CCD[1],它的采样速度较快、电路设计比较简单、体积小、时序也易于实现。
根据系统对采集速度的要求,设置横向分辨率为4像素/毫米,共采集800个像素点;纵向的分辨率为1像素/毫米。
每张图像的高度不超过76毫米,两张纸币之间还有一定的间隔,实际采集100列。
这样,每张图像的像素为800×100。
纸币的进入与离开的判断使用红外线光电管检测。
人民币的图像经过采集和A/D转换后,暂存入CPLD芯片XC95144中,然后由DSP通过EDMA通道直接传输。
整个采集和存储过程的时序信号是由XC95144产生的。
CPLD需要编程实现的内部结构如图2所示。
其中,ADCLK信号是发送给AD9200的时钟信号,SP、CP信号传送给CCD的移位寄存器作为启动脉冲和采样时钟脉冲。
图像的识别部分由数字信号处理器DSP[2]及相应的外围电路构成,其结构如图3所示。
数字信号处理器DSP选用TI公司生产的TMS320C6711GFN150芯片,主频为150MHz。
扫描采集到的纸币图像数据Data经EDMA存入静态存储器SRAM中,DSP对已存入SRAM的数据作一系列的识别算法运算,并将最终结果通过DSP的McBSP1口输出。
图2 CPLD的内部结构图
图3 DSP及相应的外围电路的结构图
2识别方法
2.1图像的定位与面值的识别
定位图像包括两个方面:图像边界及中心点的确定和图像倾斜度的校正。
求取图像边界中心点的方法,采用自整个扫描的图像边界向内选取,确定纸币图像边界上的少数点,再对这些点进行直线拟合,从而确定纸币的四个边界。
四个边界中心点的连线的交点即为图像的中心点。
纸币图像的边界与扫描采集的图像的边界的夹角就是倾斜角。
规定倾斜角超过17°地纸币,作为不可识别类。
确定了纸币图像的边界、中心点和倾斜角后,纸币的长度和宽度就能准确地计算出来。
对于长宽差异小的人民币(比如4版5元与5版50元),则提取图像的区域特征加以区分比较,判别面值。
2.2 图像面向的识别
纸币正反面与正反向的识别在以往的纸币清分机系统中采用人工提取特征的识别方法,试验周期长,不具有适应性与系统性。
本文采用自组织特征映射神经网络的方法,自动寻找纸币图像的特征分布,加以识别。
本系统的SOFM网络输入层为72个节点,输出层为4个节点。
输入的是纸币图像的72维方向块特征数据向量,计算输出的是正面正向、正面倒向、反面正向、反面倒向四种面向标志。
其中,获得方向块特征向量数据的方法是将纸币图像划分为72个块,对每个块按步长为4个像素取值作灰度平均,将灰度均值作为方向块的特征数据。
本系统SOFM网络具体算法如下:
a. 对所有输入节点到输出节点的连接权值赋以初始化值,初始化学习系数α＝0.5。
b. 对第m类币种网络输入样本数据Xm＝[x1,x2,...,x72],m=1,2, (9)
c. 计算输入Xm与所有输出节点连接权值Wj的距离:
d. 选择具有最小距离的节点j*作为获胜节点:d j*=min{d j}。
e. 调整输出节点j*与输入节点的连接权值和学习系数α:
式中,n为第m类币种样本数据个数。
f. 若第m类币种还有训练样本数据,转到b;否则,转到g。
g. 若m≥9,训练结束;否则,转入第m+1类币种训练。
本系统是将需要识别的第四版与第五版人民币共九种主币分为九类处理的,所以对于每一类币种网络输出只存在四种面向标志相互竞争。
根据这一点,可以改进算法:先将四个输出节点对应好四种面向标志,然后从同一个类纸币样本中选择每个面向的特征数据作为该面向的对应输出节点到输入节点的连接权值的初始值。
3 实验与总结
在实验中,共使用1800张人民币训练识别网络,每一类人民币200张,算上每张人民币的四个面向,可认为每一类纸币的训练样本为800个。
另外,每一类人民币取400张做测试,共3600张,可认为测试样本是14400个。
其中,表1为实验测试数据(未含不识别类处理)。
不识别类主要是由倾斜角超过引起的,在实验中将它重新测试,直至识别出。
表1 实验测试数据
实验结果表明,本系统对纸币面值的识别率达100%,对面向的识别率达99.82%。
纸币识别的速率达650张/分,满足了高速实时性。
对0.18%的误差率作了研究,发现主要是由纸币的残缺引起的,它使纸币的长宽检测不准,或者破坏了图像的特征方向块分布。
今后的工作将着重研究纸币残缺的识别。