CN107481392A - 纸币边缘胶带的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种纸币边缘胶带的检测方法，包括如下步骤：获取过钞时n个通道厚度传感器的纸币厚度检测数据，找出纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置；将纸币厚度检测数据分别进行计算，计算每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值；对均值进行排序，将位于排序中间位置的均值的平均值作为参考均值；判断每个纸币厚度检测数据是否大于参考均值且超过一设定值，是则判断该通道中的纸币边缘存在胶带，报警，否则忽略。与现有技术相比，对纸币边缘胶带进行检测，不仅判断准确性高而且检测简单，提高检测效率。

Description

纸币边缘胶带的检测方法

技术领域

本发明涉及一种纸币检验技术领域，特别是一种纸币边缘胶带的检测方法。

背景技术

流通中的纸币中可能因为各种原因导致表面粘结上胶带或其他异物，在点钞和验钞的过程中，这些粘贴胶带或异物的纸币会影响对纸币的正常判断。另外，市面上还有一些通过粘结胶带来实现的拼接钞，这种伪钞的也需要金融机具对此类钞票进行检测，通过金融机构回收或拒绝。

现有纸币胶带检测中一般是通过改善传感器特性(增强各通道传感器的一致性、降低传感器的振荡性)、通过提高灵敏度等来对纸币胶带进行判别，其中通过获取厚度检测数据中胶带区的震荡区中间位置的数据，从而判断是否存在胶带，而这种方法往往会忽略纸币边缘位置粘贴有胶带的情况，使得只能对纸币上的胶带进行检测。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提供一种纸币边缘胶带的检测方法，使得能够对纸币边缘的胶带进行检测，而且判断准确性高。

本发明提供了一种纸币边缘胶带的检测方法，包括如下步骤：

步骤一、获取过钞时n个通道厚度传感器的纸币厚度检测数据，找出纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置；

步骤二、将纸币厚度检测数据分别进行计算，计算每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值；

步骤三、对均值进行排序，将位于排序中间位置的均值的平均值作为参考均值；

步骤四、判断每个纸币厚度检测数据是否大于参考均值且超过一设定值，是则判断该通道中的纸币边缘存在胶带，报警，否则忽略。

进一步地，所述步骤一中找出纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置具体为设置一阈值，通过将每个纸币厚度检测数据与阈值进行比较，将纸币厚度检测数据中首次出现的大于阈值的厚度数据标记为开始位置；将纸币厚度检测数据中最后出现的小于阈值的厚度数据标记为结束位置。

进一步地，所述阈值为厚度数据40。

进一步地，所述步骤一中找出纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置具体为将n个通道中位于中间的通道所对应的纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置分别作为参考信息，并根据图像的倾斜信息，计算出其余通道的纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置。

进一步地，所述步骤二中，计算每个通道的厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值中开始位置和结束位置附近的震荡区域为从开始位置朝结束位置以及从结束位置朝开始位置分别偏移15行。

进一步地，所述步骤四中设定值为纸币的胶带区域的纸币厚度检测数据减去非胶带区域的纸币厚度检测数据的值。

进一步地，在执行步骤四前还需要对纸币是否存在折角进行判断，包括如下步骤：

获取过钞时纸币的图像数据，根据图像数据和纸币厚度检测数据的对应关系，将折角在图像上的位置映射到纸币厚度检测数据中，从而对折角所在通道进行定位，并将该通道排除。

进一步地，所述n＝10。

进一步地，步骤三中位于排序中间位置为第3～7位。

本发明与现有技术相比，通过获取厚度检测数据的开始位置和结束位置的震荡区的均值并进行排序，将排序位于中间位置的均值作为参考值，通过对通道的厚度检测数据与参考均值进行对比，在大于参考均值且超出一阈值时，判断此通道的纸币边缘存在胶带，报警，从而对纸币边缘胶带进行检测，不仅判断准确性高而且检测简单，提高检测效率。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明中单个通道的纸币厚度检测数据示意图；

图3是本发明中纸币厚度检测数据与厚度传感器间的关系图；

图4是纸币边缘存在胶带的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

如图2所示，图中a为非胶带区域均值线、b为胶带厚度、c为胶带区域均值线、d为胶带区，纵坐标0-70为厚度数据(厚度)，横坐标0-140为扫描行数(钞票位置)；图3中1-10为厚度传感器的个数、0-70为厚度(厚度数据)、0-140为扫描行数(钞票位置)；图4中标记1为胶带。

如图1所示，本发明的一种纸币边缘胶带的检测方法，包括如下步骤：

步骤一、获取过钞时n个通道厚度传感器的纸币厚度检测数据，找出每个纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置；具体地，n＝10，也就是说通道的数量为10个(图3所示)；此处开始位置和结束位置的获取为现有技术中纸币界定开始位置为现有技术的常规手段，在此不作具体说明；

步骤二、将每个纸币厚度检测数据分别进行计算，计算每个通道所对应的纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值(图2所示)；

步骤三、对均值进行排序，将位于排序中间位置的均值的平均值作为参考均值；具体地，当厚度传感器的数量为10个时，中间位置为排在第3～7位，将3～7位所对应的均值进行求平均值计算得到参考均值；本发明中厚度传感器的数量可根据实际的需要进行设置，而中间位置也可根据实际情况进行选择，在此不作具体限定；

步骤四、判断每个通道的纸币厚度检测数据是否大于参考均值且超过一设定值，是则判断该通道中的纸币边缘存在胶带，报警，否则忽略；所述设定值为纸币的胶带区域的纸币厚度检测数据减去非胶带区域的纸币厚度检测数据的值，此处设定值为40。

所述步骤一中找出每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置可采用如下两种方式实现：

第一种方式为设置一阈值，通过将每个纸币厚度检测数据与阈值进行比较，将纸币厚度检测数据中首次出现的大于阈值的厚度数据标记为开始位置，将纸币厚度检测数据中最后出现的小于阈值的厚度数据标记为结束位置；具体地，所述阈值为厚度数据，取值为40。

第二种方式为将n个通道中位于中间的通道的开始位置和结束位置分别作为参考信息，并根据图像的倾斜信息(倾斜信息即为倾斜角度信息)，计算出其余通道的开始位置和结束位置，所述计算出其余通道的开始位置和结束位置可采用现有技术实现，在此不做具体限定；所述图像的倾斜信息就是纸币分别经过图像传感器和厚度传感器时的倾斜角度。

所述计算图像的倾斜信息具体为根据图像的边缘点，进行直线拟合即可得出，具体为找出纸币图像的边缘点(根据差分大于一定值即可找出背景和纸币之间的分界位置)；对边缘点进行直线拟合(最小二乘法)，即可获得，但本发明不限于此，也可以采用现有技术中图像的倾斜角度的计算方式获得，在此不再赘述；

所述每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置可采用如下方式获得：

步骤一：获取纸币的图像数据及原始厚度数据(这里的原始厚度数据为纸币的初始厚度数据)，并确定图像数据与原始厚度数据之间的映射关系，所述映射关系表示图像传感器和厚度传感器在单位距离内数据采样点的个数之比。

其中，图像数据是纸币经过图像传感器时由图像传感器采集到的纸币的图像，其通常是不同波长的反射率图像，例如紫外反射图像、可见光反射图像或红外反射图像等，从这些图像中可以获得纸币的反射曲线、纸币的四个角点的行列号(即图像坐标)、纸币长边方向的长度、纸币短边方向的长度(即图像高度)及图像分辨率等信息。示例性地，图像数据包括币的四个角点的图像坐标及纸币的图像高度。例如从左上角开始，沿顺时针方向，将纸币的四个角点分别记为第一角点、第二角点、第三角点及第四角点，其相应的图像坐标依次记为(y1，x1)、(y2，x2)、(y3，x3)及(y4，x4)，其中，y为行，x为列。同时将纸币的图像高度记为height。

原始厚度数据是纸币经过厚度传感器时由厚度传感器采集到的纸币的厚度信息。

具体地，获取图像传感器及厚度传感器采集到的待检测纸币的图像数据和原始厚度数据，然后确定图像数据中一定距离内的采样点个数以及原始厚度数据中一定距离内的采样点个数，计算两者的采样点个数之比，即得到图像数据与原始厚度数据之间的映射关系。该映射关系除了可以根据一定距离内的数据采样点个数之比确定之外，还可以根据传感器的编码器SSI计数功能来得到。示例性地，映射关系由图像传感器和厚度传感器的机械结构决定。也就是说，当图像传感器选定之后，图像数据中一定距离内的采样点个数便确定下来，同样地，当厚度传感器选定之后，原始厚度数据中一定距离内的采样点个数也会确定下来，这样，当选定两种传感器之后，两种数据之间的映射关系也就确定了。比如，所用图像传感器的图像分辨率为100DPI，所用厚度传感器为常用的10通道厚度传感器，那么在待检测纸币长边方向(即行方向)上的映射关系为：图像数据：厚度数据＝3.33，在待检测纸币短边方向(即列方向)上的映射关系为：图像数据：厚度数据＝66.5。

步骤二：利用映射关系及图像数据获取原始厚度数据中纸币对应的通道号及纸币在每个所述通道号中的起止行号(即开始位置和结束位置)。具体地，在确定映射关系之后，利用该映射关系将待检测纸币的图像数据转换至纸币的原始厚度数据中的相应数据，再根据该转换后的相应数据来确定纸币在原始厚度数据中的通道号以及其在每个通道号中的起止行号。

例如，可以根据映射关系对图像坐标进行转换，以此来确定纸币在原始厚度数据中的通道号。或者，依据转换后的图像坐标和通道号确定纸币在原始厚度数据中的起始(开始)行号及截止(结束)行号。又或者，可以利用映射关系对图像高度进行转换，再依据该转换后的图像高度和上述起始行号来确定纸币在原始厚度数据中的截止行号，即开始位置和结束位置。

通过上述方式，获得各个通道的有效的纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置。

上述方式为现有技术，在此不再详细赘述。通过上述方式，从而确定开始位置和结束位置。

所述步骤二中，计算每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值中开始位置和结束位置附近的震荡区域为从开始位置朝结束位置以及从结束位置朝开始位置分别偏移15行。

在执行步骤四前还需要对纸币是否存在折角进行判断，包括如下步骤：

获取过钞时纸币的图像数据，根据图像数据和纸币厚度检测数据的对应关系，将折角在图像上的位置映射到纸币厚度检测数据中，从而对折角所在通道进行定位，并将该通道排除。

本发明通过将现有技术中对纸币厚度检测数据处理时都要排出的纸币厚度检测数据中开始位置和结束位置部分的一段区域进行分析，由于开始位置和结束位置包含了纸币边缘粘贴胶带的纸币厚度检测数据，因此，采用本发明的检测方式从而得到纸币边缘是否存在胶带的问题。

虽然已经参照特定实施例示出并描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解：在不脱离由权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下，可在此进行形式和细节上的各种变化。

Claims (9)

1.一种纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、获取过钞时n个通道厚度传感器的纸币厚度检测数据，找出纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置；

步骤二、将纸币厚度检测数据分别进行计算，计算每个纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值；

步骤三、对均值进行排序，将位于排序中间位置的均值的平均值作为参考均值；

步骤四、判断每个纸币厚度检测数据是否大于参考均值且超过一设定值，是则判断该通道中的纸币边缘存在胶带，报警，否则忽略。

2.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述步骤一中找出纸币厚度检测数据中的开始位置和结束位置具体为设置一阈值，通过将每个纸币厚度检测数据与阈值进行比较，将纸币厚度检测数据中首次出现的大于阈值的厚度数据标记为开始位置；将纸币厚度检测数据中最后出现的小于阈值的厚度数据标记为结束位置。

3.根据权利要求2所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述阈值为厚度数据40。

4.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述步骤一中找出纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置具体为将n个通道中位于中间的通道所对应的纸币厚度检测数据的开始位置和结束位置分别作为参考信息，并根据图像的倾斜信息，计算出其余通道的厚度检测数据的开始位置和结束位置。

5.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述步骤二中，计算每个通道的厚度检测数据的开始位置和结束位置附近的震荡区域的均值中开始位置和结束位置附近的震荡区域为从开始位置朝结束位置以及从结束位置朝开始位置分别偏移15行。

6.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述步骤四中设定值为纸币的胶带区域的纸币厚度检测数据减去非胶带区域的纸币厚度检测数据的值。

7.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：在执行步骤四前还需要对纸币是否存在折角进行判断，包括如下步骤：

获取过钞时纸币的图像数据，根据图像数据和纸币厚度检测数据的对应关系，将折角在图像上的位置映射到纸币厚度检测数据中，从而对折角所在通道进行定位，并将该通道排除。

8.根据权利要求1所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：所述n＝10。

9.根据权利要求8所述的纸币边缘胶带的检测方法，其特征在于：步骤三中位于排序中间位置为第3～7位。