CN103489255B - 一种钞票污损检测装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种钞票污损检测装置和方法,所述装置包括:采集模块,用于采集钞票正反两面的图像;模板生成模块,通过采集模块采集多张钞票的图像,形成模板;污损检测模块,接收采集模块所采集的待检钞票的图像,同时接收模板生成模块形成的模板,根据模板检测污损度;分拣模块,用于分拣出污损检测模块所检测出的被污损的钞票;计算出每个分区的灰度均值,根据灰度均值从小到大标记每个分区的排序序号,再根据排序序号计算出序号模板,对钞票的每个分区同时进行污损度计算,提高了检测的速度,同时全面检测钞票污损程度,增加检测精度。
Description
技术领域
本发明属于钞票检测领域,尤其涉及一种钞票污损检测装置和方法。
背景技术
钞票经过长期的使用,会产生污损,轻微的污损不会影响钞票的正常使用,但是当污损达到一定程度时将会影响到钞票的真伪的判断,因此当钞票污损到一定程度时,将会对此类钞票进行回收。目前对于污损钞票的检测采用两种方式:第一种,根据折痕、褶皱、污迹等多个污损的特征,对钞票在最终污损度的情况下,得到对各污损特征量进行加权并线性结合的值,其缺点是金融类的检测设备对检测速度有较高的要求,一般规定对于钞票的处理速度为每秒钟8张-12张,而通过此种方式计算多个污损特征的时间已经远超出了处理一张钞票的时间;第二种,只检测待测钞票的某些设定的区域,这种方法虽可以提高效率,减少计算时间,但是具有一定的局限性,如果在设定区域以外的区域产生污损,则无法检测,此种方式检测精度过低。
发明内容
本发明的目的在于一种钞票污损检测装置和方法,旨在解决现有技术中无法快速、全面检测钞票污损程度的问题。
本发明所述钞票污损检测装置,所述装置包括:
采集模块,用于采集钞票正反两面的图像;
模板生成模块,通过采集模块采集多张钞票的图像,形成模板;
污损检测模块,接收采集模块所采集的待检钞票的图像,并提取待检钞票图像的排序序号,所述排序序号为待检钞票的图像每个分区的序号,污损检测模块接收模板生成模块形成的模板,根据模板与排序序号的关系检测钞票的污损度;
分拣模块,用于接收污损检测模块检测出的污损度结果,根据污损度结果分拣出污损检测模块所检测出的被污损的钞票。
本发明所述钞票污损检测方法,所述方法包含如下步骤:
生成序号模板:将正常钞票的图像分为m×n个区域;
求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sn(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n;
取N张钞票(N>100),得出序号模板:
,
其中Snk(i,j)表示第k张钞票第(i,j)区的排序序号;
计算出第(i,j)区的偏差量:
;
检测污损:将待测钞票的图像分为m×n个区域;
求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sg’(i,j);
根据偏差量V(i,j)与序号模板M(i,j)和Sg’(i,j)差值的关系,判定污损程度,钞票第(i,j)分区的污损度D(i,j)为
D(i,j)=(|Sg’(i,j)-M(i,j)|-V(i,j))2当|Sg’(i,j)-M(i,j)|>V(i,j)
D(i,j)=0当|Sg’(i,j)-M(i,j)|≤V(i,j)。
本发明所述钞票污损检测装置和方法,对正常钞票进行分区、排序,计算出偏差量,取得该序号模板后,对于所待测钞票只需分区、排序后,通过对每个分区进行污损度计算,即可判断出污损程度,所述装置和方法可同时对钞票的每个分区进行污损度计算,提高了检测的速度,全面检测钞票污损程度,增加检测精度。
附图说明
图1为本发明所述钞票污损检测装置的原理框图。
图2为本发明所述钞票污损检测方法中生成序号模板步骤的流程图。
图3为本发明所述钞票污损检测方法中检测污损步骤的流程图。
图4为正常钞票的检测图像示意图。
图5为污损钞票的检测图像示意图。
图6为正常钞票的图像分区排序示意图。
图7为污损钞票的图像分区排序示意图。
具体实施方式
图1示出本发明所述钞票污损检测装置的原理框图,所述装置包括:采集模块,用于采集钞票正反两面的图像,所述采集模块包括双面图像扫描仪;模板生成模块,通过采集模块采集多张钞票的图像,形成模板;污损检测模块,接收采集模块所采集的待检钞票的图像,并提取待检钞票图像的排序序号,所述排序序号为待检钞票的图像每个分区的序号,污损检测模块接收模板生成模块形成的模板,根据模板与排序序号的关系检测钞票的污损度;分拣模块,用于接收污损检测模块检测出的污损度结果,根据污损度结果分拣出污损检测模块所检测出的被污损的钞票,所述分拣模块包括出钞口,将被污损的钞票分出后,送至出钞口。
所述模板包含序号模板和偏差量,所述序号模板为多张正常钞票的排序序号的均值,所述偏差量为多张正常钞票图像的均方差。
图2示出本发明所述钞票污损检测方法中生成序号模板步骤的流程图。
所述钞票污损检测方法中生成序号模板步骤具体包括如下步骤:
S201、生成序号模板:将正常钞票的图像分为m×n个区域,m、n为常数;
S202、求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sn(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n;
S203、取N张钞票(N>100),得出序号模板:
,
其中Snk(i,j)表示第k张钞票第(i,j)区的排序序号;
S204、计算出第(i,j)区的偏差量:
。
图3示出本发明所述钞票污损检测方法中检测污损步骤的流程图。
所述钞票污损检测方法中检测污损步骤具体包括如下步骤:
S301、将待测钞票的图像分为m×n个区域;
S302、求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sg’(i,j);
S303、根据偏差量V(i,j)与序号模板M(i,j)和Sg’(i,j)差值的关系,判定污损程度,钞票第(i,j)分区的污损度D(i,j)为
D(i,j)=(|Sg’(i,j)-M(i,j)|-V(i,j))2当|Sg’(i,j)-M(i,j)|>V(i,j)
D(i,j)=0当|Sg’(i,j)-M(i,j)|≤V(i,j)。
所述钞票污损检测装置和方法,对正常钞票进行分区、排序,计算出偏差量,取得该序号模板后,对于所待测钞票只需分区、排序后,通过对每个分区进行污损度计算,即可判断出污损程度,所述装置和方法可同时对钞票的每个分区进行污损度计算,提高了检测的速度,全面检测钞票污损程度,增加检测精度。
作为一种优选方式,图4、图5分别为正常钞票图像和有污损的钞票图像,分别将两个图像分成8×4个块区域,对每个区域灰度值进行求平均,按照平均值的大小对这些区域进行排序,灰度值越小,图像越黑,排序序号越小,标记每个区域的排序序号,如果平均值大小相等,则排序序号也相同,如图6为正常钞票图像分区排序,按照灰度值排序序号为1、9、25,图7为污损钞票图像分区排序,按照灰度值排序序号为1、11、25,比较图6与图7,通过判定序号是否异常,图7中间区域排序序号为11,图6中间区域排序序号为9,二者差异不大,污损程度不高,但是图7中间两个区域的序号为1,与图6中的序号9相比,序号严重异常,则污损程度较高,由此来判别钞票污损的程度及位置。
Claims (1)
1.一种钞票污损检测方法,其特征在于,所述方法包含如下步骤:
生成序号模板:将正常钞票的图像分为m×n个区域;
求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sn(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n;
取N张钞票(N>100),得出序号模板:
,
其中Snk(i,j)表示第k张钞票第(i,j)区的排序序号;
计算出第(i,j)区的偏差量:
;
检测污损:将待测钞票的图像分为m×n个区域;
求出每个分区的灰度均值,按照灰度均值由小到大对分区进行排序,并用排序序号标记每个分区的排序序号Sg’(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n;
根据偏差量V(i,j)与序号模板M(i,j)和Sg’(i,j)差值的关系,判定污损程度,钞票第(i,j)分区的污损度D(i,j)为
D(i,j)=(|Sg’(i,j)-M(i,j)|-V(i,j))2当|Sg’(i,j)-M(i,j)|>V(i,j)
D(i,j)=0当|Sg’(i,j)-M(i,j)|≤V(i,j)。
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