CMOS图像传感器OV7620在点钞机人民币号码识别记录系统中的应用
颜色传感器在人民币纸币识别系统中的应用
颜色传感器在人民币纸币识别系统中的应用董静;王立峰【摘要】This paper introduces a recognition method of paper currency denomination on TCS230 color sensor. In this paper currency recognition system, one color sensor detects the watermark position on paper currency, and the other one detects the portrait position on paper currency. MCU processes the output frequency signals of the two color sensors. After RGB color space switching to the HSV color space, the color of determinand can be distinguished according to the value and hue, twoof the conversion results. The test results indicate that this system has good accuracy.%介绍一种基于TCS230颜色传感器的人民币纸币面值识别方法。
在点钞机人民币纸币识别系统中，以单片机为核心，利用两个 TCS230分别对人民币纸币水印位置和人像位置进行颜色检测，将采集到的频率信号送入单片机中进行数据处理。
采用 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间的颜色算法，根据转换得到的亮度和色调值判别纸币颜色，进而得到被测纸币的面值。
实验结果表明，该系统具有良好的精度。
【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】4页(P42-44,47)【关键词】点钞机;TCS230颜色传感器;RGB三基色;HSV色彩空间;纸币面值识别【作者】董静;王立峰【作者单位】北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室，北京100144;北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室，北京 100144【正文语种】中文【中图分类】TP212.9人民币纸币面值识别是点钞机的基本功能之一。
点钞机原理
点钞机原理点钞机是一种常见的金融设备，用于快速而准确地计算和分类纸币。
它的原理基于光电传感技术和图像处理算法，通过对纸币进行扫描和识别，实现自动点钞和分类的功能。
1. 光电传感技术：点钞机内部装有高分辨率的光电传感器，可以将纸币上的图案和特征转化为电信号。
当纸币经过传感器时，光电传感器会对纸币进行扫描，获取图像信息。
2. 图像处理算法：点钞机内部的图像处理算法能够对光电传感器获取到的图像进行分析和处理。
算法会识别图像中的数字、特殊标记和纹理等特征，以确定纸币的面值和真伪。
3. 面值识别：点钞机通过图像处理算法对纸币上的数字进行识别，从而确定纸币的面值。
算法会将数字与预设的纸币面值进行匹配，以确定纸币的真实面值。
4. 真伪鉴别：点钞机还可以通过识别纸币上的特殊标记和纹理等特征，对纸币的真伪进行鉴别。
算法会与预设的真伪特征进行比对，以确定纸币的真实性。
5. 纸币分类：点钞机还可以根据纸币的面值和真伪情况，将纸币进行分类。
通过内部的机械装置，点钞机能够将纸币按照不同的面值和真伪分别堆放或分开。
点钞机的原理虽然看似简单，但是在实际应用中需要考虑到纸币的各种变化和特殊情况。
例如，纸币的老化、磨损、折叠等情况都可能影响点钞机的准确性。
因此，点钞机的制造商在设计和制造过程中会充分考虑这些因素，并不断优化和改进点钞机的算法和传感器技术，以提高点钞机的准确性和稳定性。
当然，点钞机也有一些局限性。
例如，对于损坏较严重或被涂改的纸币，点钞机可能无法进行准确的识别和计数。
此外，点钞机在处理外币时也可能存在一定的困难，因为不同国家的纸币具有不同的特征和图案。
总的来说，点钞机的原理基于光电传感技术和图像处理算法，通过对纸币进行扫描和识别，实现自动点钞和分类的功能。
它的应用不仅提高了金融机构的效率，也为我们的生活带来了便利。
随着技术的不断进步，相信点钞机的准确性和稳定性还会不断提高，为我们的工作和生活带来更多的便利。
基于图像和磁技术的人民币鉴别仪--硬件方案设计和实现
摘要随着我国国民经济的发展，纸币流通量日益增大。
越来越多的高仿真假币出现在流通领域，严重威胁了我国的金融安全。
人民币鉴别仪是维护金融安全所不可缺少的产品之一。
传统的人民币鉴别仪仅采用简单的结构、少量传感器对假币进行识别，鉴别能力较弱，且在发现假币后才能对机器进行升级，这种“以假鉴假”的模式，已不能满足鉴伪的需求。
本文提出了一种基于图像和磁技术的智能型人民币鉴别仪的硬件设计方案。
应用该方案开发的人民币鉴别仪，可有效的解决人民币套别识别、券别识别和版别识别问题，更重要的是可以大幅度提高对假币的鉴别能力，并实现冠字号码的识别，为实现“以真鉴假”和控制资金流向奠定了基础，使人民币鉴别仪更加数字化、智能化和人性化，更符合使用客户的需求。
本文首先对流通人民币纸币防伪特征进行分析，筛选出能用于机器鉴别的防伪特征点，介绍了人民币鉴别仪的分类和人民币鉴别仪鉴别技术，分析了假币的现状、趋势和人民币鉴别仪产品的国家标准GB16999-2010以及认证情况，确定了设计步骤和分工。
针对三种图像传感器CCD、CMOS、CIS不同的采集方式，通过对人民币鉴别仪磁技术和图像技术的综合研究，比较了基于CMOS、基于单CIS和基于双CIS的三种设计方案优缺点，并最终选用双CIS的硬件设计方案。
鉴别仪系统中主要硬件模块中有图像传感器CIS采集模块、A/D转换器模块、信号调理电路模块、以及基于核心芯片FPGA的控制及处理模块。
本方案在设计时综合考虑了硬件的性能、成本、生产工艺以及后期软件设计等因素，选取了上述各模块，并设计了相关的电路和硬件组装结构，并最终实现产品。
对产品进行图像、磁特征、安全线信号采集以及冠字号码识别、鉴别速度等项目的验证，分析验证结果，得出该方案基本满足设计要求的结论。
关键词：人民币鉴别仪；冠字号码识别；CCD；CMOS；CISAbstractCurrency circulation is increasing along with the development of national economy. More and more forged banknotes appearances which threatened to the financial security. RMB–banknote discriminating device is a kind of machine which can safeguard the financial security. Distinguish Ability is weak of the traditional RMB–banknote discriminating device because of the simple Structure and less sensor. This kind of product does not meet the requirements of society. This thesis introduce the design method of the RMB –banknote discriminating device based on Image and magnetism technology. The product based on Image and magnetism technology can solve the problem of sorting the difference edition of RMB. It can also distinguish the forged banknotes more efficiently. The product has the charcter recogition fuction which will lay the foundation of the currency direction control. The RMB–banknote discriminating device will be Digital, intelligent and hommization that better meet the client requirements.Firstly, the Security features of RMB are analyzed. Some Security features was screen out to used in machine distinguish. This thesis introduced RMB–banknote discriminating device type and the discrimination technology, and then gave an analysis of the status and trends of the forged banknotes, introduced the Production permit system and the production standard. According to these information, we made a work plan. There are three kind of image sensor: CCD, CMOS and CIS. After study the Image and magnetism technology, we schemed three methods: developed with CMOS or single CIS or double CIS. Compared the three scheme, we chose double CIS.There are four most hardware modules of the device as CIS collection module, A/D conversion module , signal conditioning circuit module and FPGA control and process module. These modules have been chosen by considering of compliance, cost, production process and the software design. After circuit design completed, the new product was achieved according to this scheme. At last , New product has be checked by collecting RMB image, magnetic characteristics and safety line magnetic characteristics, testing charcter recogition fuction and distinguish speed. The conclusion proved that the RMB–banknote discriminating device and meet the demands.Keyword：RMB–banknote discriminating device, charcter recogition,CCD(Charge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor), CIS(Contact Image Sensor)目录摘要.........................................................................................................................................I ABSTRACT..............................................................................................................................II 第一章绪论.. (1)1.1课题研究的意义 (1)1.2人民币鉴别仪的基本原理 (2)1.2.1 第五套人民币防伪特征 (2)1.2.2 人民币鉴别仪分类 (4)1.2.3 人民币鉴别仪鉴别技术介绍 (6)1.3假币的现状和趋势分析 (7)1.4国家标准和认证情况分析 (8)1.5设计步骤及分工 (10)1.6研究内容与文章结构 (11)第二章硬件结构设计方案分析 (12)2.1概论 (12)2.1.1 工作流程介绍 (12)2.1.2 机械结构介绍 (14)2.2系统设计目标 (15)2.3人民币鉴别仪磁技术应用 (15)2.3.1 磁特征分析鉴别技术 (16)2.3.2 安全线特征分析鉴别技术 (17)2.4图像识别技术简介 (21)2.5图像传感器 (22)2.6三种设计方案介绍与比较 (27)2.6.1 三种方案介绍 (28)2.6.2 三种方案的分析和比较 (30)2.7本章小结 (32)第三章基于双CIS方案的硬件设计 (33)3.1系统概述 (33)3.2鉴别仪系统主要硬件模块 (35)3.2.1 LTIRI83N CIS传感器 (35)3.2.2 A/D转换器TLC5540 (37)3.2.3 信号调理电路设计 (38)3.2.4 FPGA的选取 (39)3.3磁特征传感器选取及电路实现 (42)3.4安全线传感器选取及电路实现 (44)3.5其余部分传感器选取及电路实现 (45)3.6结构的设计和实现 (48)3.7硬件平台纸币图像采集速度分析 (53)3.8本章小结 (53)第四章系统符合性验证 (54)4.1图像采集验证及结果分析 (54)4.2套别、券别、版别识别功能验证及结果分析 (57)4.3鉴别速度验证及结果分析 (57)4.4冠字号码识别验证及结果分析 (59)4.5磁特征采集验证及结果分析 (60)4.6安全线采集验证及结果分析 (60)4.7验证分析结论 (61)4.8本方案的优越性 (61)4.9本章小结 (62)第五章点验钞机的发展和应用趋势 (63)结论小结 (65)参考文献 (67)攻读硕士学位期间取得的研究成果 (69)致谢 (70)第一章绪论第一章绪论1.1 课题研究的意义在我国，随着科学技术日益发展，人民币作为主要的流通货币在人们的生活中扮演着重要的角色。
人民币序号的CIS图像采集与处理的开题报告
人民币序号的CIS图像采集与处理的开题报告【背景介绍】CIS（Contact Image Sensor）是一种近年来广泛应用于图像采集设备中的传感器类型，其工作原理是将荧光片、透镜等光学元件置于传感器的表面，通过透过这些光学元件所传递的光线来获取图像。
在图像采集设备中，CIS传感器的应用场景主要包括打印机、复印机、扫描仪等。
在现代社会中，由于数字化、网络化的高速发展，人们对于纸质文件、合同等文档资料的处理也越来越依赖于数码设备，并对其处理速度、精度、可靠性要求日益提高。
因此应用CIS技术进行人民币序号等图片的采集和处理已成为一个重要的课题。
【研究内容】本项目的研究内容主要包括人民币序号的CIS图像采集与处理两个方面。
一、人民币序号的CIS图像采集1.硬件选型根据人民币序号的大小、颜色、分辨率等因素，选择合适的CIS传感器及外围硬件设备，包括光学元件、镜头等，以满足对图片的高速采集、高清晰度等要求。
2.软件开发针对硬件设备进行软件开发，实现数据采集、传输、存储等功能，并对采集数据进行预处理，提高后续处理的图像质量。
二、人民币序号的CIS图像处理1.图像处理算法的研究与实现使用MATLAB、Python等工具对采集的图像数据进行分析、处理与优化，采取图像增强、噪声抑制、边缘检测、特征提取等算法手段，提高图片的清晰度、准确度、可读性，从而提高人民币序号识别的成功率。
2.系统整合与性能测试将CIS图像采集和处理两个阶段的程序进行整合，进行系统集成测试，并对处理后的图片进行准确度、鲁棒性、相似性等方面的测试，以此验证系统的性能以及处理效果。
【研究难点】1.快速、高清晰度的CIS图像采集，要求对传感器、光学元件、镜头等硬件设备进行合理选型和充分调试。
2.人民币序号的识别准确度高，要求对采集的图片进行较为复杂的预处理，采用多种算法优化图像质量。
3.系统的集成测试涉及多种工具、多个阶段，需要充分的软、硬件支撑。
点钞机工作原理
点钞机工作原理
点钞机，作为一种常见的金融设备，广泛应用于银行、商场、超市等场所，其
工作原理是怎样的呢？下面我们就来详细介绍一下。
首先，点钞机的工作原理主要是通过光电传感器和计数器来实现的。
当纸币通
过点钞机的进钞口进入后，光电传感器会对纸币进行扫描，通过光学识别技术来识别纸币的面额和真伪。
一旦识别出纸币的信息，计数器就会记录下一张纸币的面额，并将其加入到总的金额中。
其次，点钞机在工作时会根据设定的参数来进行计数。
用户可以通过设定来选
择要点钞的币值，比如100元、50元等，点钞机在工作时会根据用户的设定来进
行计数，只有符合设定币值的纸币才会被计入总数，这样可以有效地避免误差和混乱。
另外，点钞机还会对纸币进行一系列的检测和处理。
比如在识别纸币的过程中，如果发现有假币或者损坏的纸币，点钞机会自动停止工作，并发出警报，提醒用户进行处理。
同时，点钞机还会对纸币进行整齐堆放，确保计数的准确性和稳定性。
此外，点钞机还具有一定的速度和容量。
点钞机在工作时可以快速地完成计数
任务，而且可以容纳一定数量的纸币进行连续计数，提高了工作效率和便利性。
总的来说，点钞机的工作原理主要是通过光电传感器和计数器来实现对纸币的
识别和计数，同时还具有检测和处理功能，以及一定的速度和容量。
这些特点使得点钞机成为了金融行业和商业场所中不可或缺的设备，为人们的日常工作和生活提供了便利。
机器点钞知识点总结
机器点钞知识点总结一、机器点钞的原理机器点钞的原理主要是通过光学传感器、电子传感器以及微处理器等硬件设备，结合图像处理、数字信号处理和人工智能等软件技术，对纸币进行扫描、识别和计数。
具体来说，机器点钞主要包括以下几个步骤：1.扫描纸币机器点钞首先通过光学传感器对纸币进行扫描，获取纸币的图像信息。
光学传感器能够识别纸币的大小、颜色、图案等特征，并将这些信息转化为数字信号。
2.识别纸币接下来，机器点钞通过图像处理技术对纸币的图像进行分析和识别。
在识别过程中，机器会根据事先设定的特征数据库，对纸币的真伪进行辨别，并同时检测出可能存在的损坏或污损。
3.计数纸币识别完成后，机器点钞会根据每张纸币的特征信息，将其加入计数器进行计数。
同时，还会对纸币的面额进行分类统计，并生成相应的报告。
4.输出结果最后，机器点钞会将计数结果通过显示屏或打印机等输出设备展示出来，以供操作人员核对和管理。
同时，还能通过网络或数据接口，将计数结果上传至后台系统进行进一步处理。
二、机器点钞的分类根据不同的使用场景和功能需求，机器点钞可以分为多种不同类型。
常见的机器点钞主要包括以下几种：1.台式点钞机台式点钞机体积较大，主要适用于银行、金库等需要大批量点钞的场所。
台式点钞机通常具有较高的计数速度和准确度，同时还具备较强的防伪功能，能够有效检测出各类假币，是一种性能比较稳定的点钞设备。
2.便携式点钞机便携式点钞机体积小巧，操作简便，适用于商场、超市、零售店等零散点钞的场所。
便携式点钞机通常具有较高的便携性和灵活性，能够快速、准确地对少量纸币进行点钞，大大提高了现金管理的效率。
3.智能点钞机智能点钞机是近年来新兴的一种点钞设备，它集成了人工智能技术，具有更高的智能化和自适应性。
智能点钞机不仅可以实现纸币的快速点钞和假币检测，还能够进行智能分拣、面额识别和异常报警等多种功能，大大提高了现金管理的智能化程度。
4.全自动点钞机全自动点钞机是一种最新型的点钞设备，它采用了最先进的传感器技术和自动化控制系统，能够实现全自动化的纸币点钞和分类。
光电检测技术在点钞机中的应用
b.紫光〔荧光〕鉴别
c.磁性鉴别
d.红外鉴别
2.计数器显示位数： 1—999位
3.喂钞台和接钞台容量：130张完整币。
4.错点率：
小于2/100000
5.连续工作时间： 不小于4h。
6.易损件寿命： 鉴别张数不小于120万张
注：本机易损件为O型皮带、阻力橡皮等.
研制技术要求—续
7.特别币区分： a.机器遇残币〔半张纸币〕停机并具有提示功 能。 b.机器遇粘连纸币停机并具有提示功能。
8.鉴别速度： 大于900张/min 9.伪钞区分提示力量：
在点钞过程中，对可疑纸币，机器能识别， 并自动停在便于取出可疑币的位置，同时发 出报警声和指ห้องสมุดไป่ตู้灯显示。
研制技术要求—续
10.漏辨率:
小于1/5000
11.误辨率:
小于1/2023
12.预置数鉴别：
在预置功能下，点钞过程中机器具有鉴别 功能。
荧光反响的检测—光敏电阻的
应用
荧光检测的工作原理是针对人民币的纸质进展检测。人民币承受专用纸 张制造〔含85％以上的优质棉花〕，假钞通常承受经漂白处理后的一般 纸进展制造，经漂白处理后的纸张在紫外线〔波长为365nm的蓝光〕的 照射下会消失荧光反响〔在紫外线的激发下衍射出波长为420－460nm的 蓝光〕，人民币则没有荧光反响。所以，用紫外光源对运动钞票进展照 射并同时用硅光电池检测钞票的荧光反映，可判别钞票真假。为排解环 境光对辨伪的干扰，必需在硅光电池的外表安装一套透过波长与假钞荧 光反响波长全都的滤色片。 在荧光检测中，需要留意两个问题：1．检测空间的遮光。外界光线进 入检测空间会造成误报；2．紫外光源和光电池的防尘。在点钞过程中 有大量粉尘，这些粉尘粘附在光源外表会减弱检测信号，造成漏报。 对第五版人民币，可同时检测荧光字〔无色荧光油墨印刷，用另一硅光 电池检测，滤色片的透过波长和真钞荧光反响波长全都〕以提高辨伪效 果。
基于CMOS传感器OV7620采集系统设计
基于CMOS传感器OV7620采集系统设计
本文为微型飞行器空中侦察关键技术的研究,微型飞行器的主要作用是侦察、电磁干扰和攻击,但这些应用的基础是侦察,没有前期的侦察结果就没有后期的
电磁干扰和直接攻击。
因此,空中侦察是微型飞行器的主要应用成果。
本文探讨了CMOS 数字图像传感器应用于空中侦查的图像采集的可行性。
阐述了CMOS 图像传感器的一般特征,介绍了CMOS 彩色图像传感芯片OV7620 的性能。
讨论了利用CPLD 结合单片机进行采集电路设计,并使用C 和V HDL 语言设计采集程序,使用计算机串口进行图像传输。
实验表明, 该系统设计合理, 硬件电路简洁, 软件编程容易, 具有较高的实用价值。
tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。
仅供参阅！。
点钞机的光电原理
点钞机的光电原理点钞机是一种自动化设备，用于对纸币进行快速而准确的计数。
点钞机的光电原理是指通过光电传感器来识别纸币的特征，然后根据这些特征来判断纸币的面额和数量。
点钞机的光电传感器主要有两种类型：红外传感器和紫外传感器。
红外传感器主要用于检测纸币的尺寸和颜色，而紫外传感器则用于检测纸币上的荧光标记和特殊印刷。
这些传感器通常位于点钞机的进纸通道和出钞口附近。
在点钞的过程中，纸币被送入点钞机的进纸通道。
当纸币通过红外传感器时，传感器会测量纸币的长度、宽度和厚度，然后将这些数据发送到点钞机的控制系统。
控制系统根据预先设定的参数来判断纸币的面额，并将其计入总数。
红外传感器还可以通过纸币的颜色来确定纸币的种类。
不同面额的纸币往往有不同的颜色，通过检测纸币的颜色，点钞机可以判断纸币的面额。
这种方法在错误投币和伪币检测中非常有效。
紫外传感器通常用于检测纸币上的荧光标记和特殊印刷。
许多国家的纸币上都使用了特殊的荧光墨水和印刷技术，这些特殊特征只能通过紫外传感器来检测。
当纸币通过紫外传感器时，传感器会发射紫外光，并检测纸币上的荧光反射。
如果纸币上的荧光特征与预先设定的标准匹配，点钞机会将该纸币计入总数。
这种方法可以有效地防止伪币的流入。
除了红外传感器和紫外传感器，点钞机还可以配备其他类型的光电传感器，如传感器阵列和图像传感器。
传感器阵列可以在很短的时间内同时检测多个纸币上的特征，从而加快点钞的速度。
图像传感器可以将纸币的图像传输到显示屏上，让用户可以直观地观察到纸币的特征。
总之，点钞机是通过光电传感器来识别纸币的特征，从而实现对纸币的快速计数。
红外传感器和紫外传感器是常用的光电传感器类型，通过检测纸币的尺寸、颜色、荧光标记和特殊印刷等特征来识别纸币的面额和数量。
这些技术的应用使得点钞机具有高效、准确和可靠的计数能力，极大地方便了金融、商业和零售等行业的现金处理工作。
基于ARM的纸币号码识别系统
基于ARM的纸币号码识别系统
王惠;鲁五一
【期刊名称】《计算技术与自动化》
【年(卷),期】2010(029)002
【摘要】针对纸币号码识别系统需求不断攀升,采用ARM,FPGA技术及接触式图像传感器(CIS)图像采集系统,提出一种实时采集高速图像信息及图像预处理的方法;系统以硬件设计为主,采集到的CIS图像信号经过明暗输出补偿、二阶滤波、模数转换、二值化等前置调理,保存在静态同步内存(SRAM)中,供ARM作进一步图像处理;系统中CIS传感器的时序信号由FPGA设计,实验表明,该识别系统运行稳定可靠,实时性好,集成度高,采集图像清晰,号码识别准确率高.
【总页数】5页(P81-85)
【作者】王惠;鲁五一
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
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1.基于DSP的纸币号码识别系统 [J], 郑传琴;苑玮琦;于洪霞
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3.基于线阵图像传感器点钞机纸币号码识别系统 [J], 徐琳琳;苑玮琦
4.基于模板匹配的纸币号码识别系统 [J], 刘红刚;贺建飚
5.基于CIS的纸币号码图像采集识别系统 [J], 宾心华;周少武
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第29卷 第4期2006年12月电子器件Chinese J ournal Of Elect ron DevicesVol.29 No.4Dec.2006Application of CMOS Digital C amera OV7620in RMB Number R ecognition andR ecordation System of C ash 2Counting MachineYUA N W ei 2qi ,T A N G Yon g 2hua3(Com puter V ision Group ,S heny ang Universit y of Technolog y ,S heny ang 110023,China )Abstract :The digital camera OV7620is applied to complete t he on 2line collection of number image.The SC 2CB (t he OmniVision Serial Camera Cont rol Bus )is simulated t hrough t he H PI (Host 2Port Interface )of DSP (Digital Signal Processors ),in order to initialize t he OV7620;DSP controls t he digital image data to be stored in t he specifically location directly after t he initialization result s f rom t he multi 2power supply of t he system.Nowadays ,OV7620can supply t he legible ,integrated number image data ,which is 200340,for system at 30frames per second.For t he rate of cash 2counting machine is 15～20f rames per second ,OV7620can gat her t he RMB number image on 2line ,while t he cash 2counting machine is working normally.K ey w ords :OV7620;DSP :SCCB ;Cash 2counting machine ;Number recognition EEACC :7230GCMOS 图像传感器OV7620在点钞机人民币号码识别记录系统中的应用苑玮琦,汤永华3(沈阳工业大学视觉检测研究所,沈阳10023)收稿日期:2005212208基金项目:2004年辽宁省教育厅高等学校科学研究资助项目“基于DSP 的纸币号码自动识别记录系统的研究”(2004C069)作者简介:苑玮琦(19602),男,博士,主要从事图像处理和模式识别的研究工作;汤永华(19802),男,硕士,研究方向为视觉检测,数字图像处理等,sdsgtyh @.摘 要:在点钞机人民币号码识别记录系统中应用图像传感器OV7620实现号码图像的在线采集。
通过DSP (数字信号处理器)的HPI (主机接口)编程实现SCCB (串行摄像机控制总线)总线协议,完成对OV7620的初始化;系统通过多电压供电使OV7620初始化后在DSP 的控制下实时的将目标数字图像数据直接保存到系统指定的数据存储位置。
目前OV7620可以30f rame/s 的速度为系统提供200340大小、清晰、完整的号码图像数据。
由于目前点钞机的运行速度为15～20piece/s ,用OV7620完全能够在点钞机正常运行过程中实现对人民币号码的在线采集。
关键词:OV7620;DSP ;SCCB ;点钞机;号码识别中图分类号:TP212.6 文献标识码:A 文章编号:100529490(2006)0421316204 人民币、特别是大面额纸币抢劫事件通常涉及金额巨大,因此不仅使国家、个人以及金融机构遭受严重经济损失,而且也一直是影响社会治安,危害社会稳定的重要因素。
如果根据人民币号码的唯一性,在纸币入库前登记人民币的号码,若发现目前流通的纸币与被抢劫人民币号码相一致,则限制其流通,并为抢劫案件的侦破提供线索,同时也对抢劫案犯产生震慑作用。
因此有必要在货币流通市场提供一种便携式人民币号码自动识别记录装置。
该装置要求在点钞机上实现对人民币号码的在线采集和识别,显而易见系统实现的前提是准确无误的采集到清晰的人民币号码数字图像数据。
根据当前点钞机10～15piece/s 的运行速度,要求图像采集的速度也应该在10～15piece/s 的范围内。
另外由于系统应用的特殊性要求性能必须可靠,还由于点钞机机身体积的限制,要求图像采集电路必须尽可能的小,此外还必须对获取的图像进行开窗处理,控制所采集数字图像的大小。
目前,用于获取图像的方式主要是通过CCD (电荷耦合器件)和CMOS (互补型金属氧化物半导体)及CIS (接触式图像传感器)三种图像传感器[4]。
CCD 图像传感器构成的图像采集系统必须外加模拟放大器、A/D 转换器、滤波器等附加电路,既增加了系统复杂度和体积,又不利于系统运行的稳定性。
接触式图像传感器CIS (Contact Image Sensor )获取的图像质量相对不如CCD 和CMOS ,特别是存在磨损现象,由于点钞机使用频繁,因此寿命太短。
CMOS 图像传感器具有功耗小、成本低、单一电源驱动,易于实现片上系统集成等。
随着技术的发展和制作工艺水平的提高,目前CMOS 图像传感器不仅价格低廉,已经实现直接数字化输出、软件可编程控制,大大降低系统设计的难度,减小系统体积,提高系统设计的灵活性和稳定性,不存在磨损现象,使用寿命长。
图像传感器OV7620目前在图像采集领域使用比较广泛,图像转换速度最高为30piece/s ,速度可调,价格低廉,图像效果较好,且具有开窗功能,能满足系统需要,属于主流芯片之一。
1 系统构成及图像传感器的功能1.1 系统构成点钞机人民币号码识别记录系统主要由图像传感器OV7620、数字信号处理器(DSP )、时钟电路、点钞机等几大部分组成。
系统框图如图1所示。
图像传感器OV7620将拍摄的模拟图像进行抗图1 系统框图混叠滤波、放大、A/D 转换以及图像截取等预处理过程,从而转换为后续电路能够进行进一步处理的数字图像数据[1]。
转换后的数字图像数据通过数据线被输出给数字信号处理器(DSP ),数字信号处理器(DSP )接收到数据后按事先设定的存放地址以次进行存放,接收完以后即进行数据处理和识别,然后将识别结果进行传输或保存。
1.2 图像传感器在系统中的功能图像传感器OV7620在系统中的主要功能是采集号码图像,并对获取的图像进行抗混叠滤波、放大、A/D 转换以及图像截取(开窗)等预处理,从而在指定的运行速度下最大程度的保证为系统提供的数字图像的质量。
号码识别算法的优化和实现,以及对图像可能存在的污点等的处理在后续的识别模块中完成。
2 系统实现图像传感器OV7620必须从软、硬件设计方面针对系统要求进行设计。
本模块硬件连接电路图如图2所示:图2 图像采集模块电路图7131第4期苑玮琦,汤永华:CMOS 图像传感器OV7620在点钞机人民币号码识别记录系统中的应用2.1 OV 7620初始化为满足号码识别对数字图像的要求,保证识别率,必须使OV7620工作在系统要求的模式下,因此须对OV7620进行初始化处理。
OV7620有两种初始化方式:上电模式和Om 2niVision Serial Camera Co nt rol Bus (SCCB )编程模式[1]。
这两种模式的选择是通过设置OV7620的IICB 引脚实现的。
由于OV7620的默认状态不能满足系统的要求,因此需对图像传感器OV7620的寄存器进行初始化,以便按照系统的需要对其进行设置,所以系统采用的是SCCB 编程模式。
因此SCCB 功能引脚SIO 20(SCCB 总线协议中表示为SIO 2C )、SIO 21(SCCB 总线协议中表示为SIO 2D )分别连接到DSP 的HPI 口HDI5、HDI6,通过用HPI 口HDI5、HDI6[6]模拟SCCB 总线协议来完成在系统上电后进行的初始化工作。
具体介绍如下。
两线SCCB功能框图如图3所示[3]。
图3 两线SCCB 功能框图主机(本系统中为DSP )通过SIO 2向图像传感器发送的是时钟信号,通过SIO -1发送的是数据信号。
主机每向图像传感器发送一个数据都需要通过传输起始、传输数据、传输终止三个过程,而且每个过程都有其特定的时序规则,具体介绍如下。
数据开始传输时首先必须经历数据传输的起始过程,即在时钟信号SIO 20高电平时SCCB 2E (两线时为SIO -1)由高电平变为低电平,此时图像传感器自动准备接收紧接着传输的数据。
如图4所示。
图4 SCCB 总线数据传输的起始条件主机向图像传感器传输的有效数据分为三个部分,称为三相数据方式,即在写寄存器过程中先发送OV7620的ID 地址,然后发送写数据的目地寄存器地址,接着是要写的数据。
如图5所示。
如果连续给寄存器写数据,那么,写完一个寄存器后,OV7620会自动把寄存器地址加1,然后在程序控制下继续向下写,而不需要再次输入地址,这样,三相写数据就变成了两相写数据。
而对于设置不连续的寄存器,则都采用三相写数据的方法。
图5 三相传输方式数据传输结束时要注意要发出终止信号,即在SIO -0高电平时SCCB -E (两线时为SIO -1)由低电平变为高电平,此时图像传感器认为数据传输结束。
如图6所示。
图6 SCCB 总线数据传输的终止条件2.2 数字图像数据输出模式的选择系统存储空间有限,且要求运行速度高、识别精度高,只需要保存识别结果而不考虑所采集图像的视觉效果,因此必须选择合适的数字图像类型。
OV7620有R G B 4:2:2,YcrCb 4:2:2,R G B Raw Data 等多种数据输出格式,以及YUV 模式、原始数据模式(raw data mode )等可选。
本系统采用针对灰度图像数据进行处理,因此OV7620选择YUV 模式输出,并只采集其中的Y (亮度)分量[1]。
另外,图像传感器OV7620的数字信号输出有8bit 模式和16bit 模式两种。