CN107665537B - 破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机，更详细而言，涉及一种下述的破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机，其获取投入自动柜员机的纸币的图像，并将获取的纸币图像的各像素根据影像的亮度分布分为亮区和暗区后，计算两个区域的亮度平均差值并通过与预先设定的基准值进行比较，掌握纸币的破旧级别程度，从而可以根据纸币的破旧级别程度单独分离至纸币收纳库而进行收纳及存储。

Description

破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机
技术领域
本发明涉及一种破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机，更详细而言，涉及一种下述的破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机，其获取投入自动柜员机的纸币的图像，并根据影像的亮度分布将获取的纸币图像的各像素分为亮区和暗区后，通过计算两个区域的亮度平均差值并与预先设定的基准值进行比较，掌握纸币的破旧级别程度，从而可以根据投入的纸币的破旧级别程度单独分离至纸币收纳库而进行收纳及存储。
背景技术
自动柜员机(Automated Teller Machine：ATM)是一种与金融服务相关的不受地点和时间的限制，无需银行职员也能够辅助存款或取款等基本的金融服务的自动化装置。所述自动柜员机构成为：可以通过客户自身的操作，使用卡或存折等介质自动地进行现金(纸币)的支取(取款)或存入(存款)等交易。
近年来，由于大部分公司实行每周五天工作制，与直接去银行的情况相比，人们利用ATM或CD机等自动柜员机的情况越来越多，因此自动柜员机的设置正逐渐扩大，自动柜员机的数量也日益增多。当前，在自动柜员机中，除了主要业务以外，还正在不断考虑和实现各种附加功能，此外，为了提高银行竞争力和客户满意度，呈现出持续开发自动柜员机的趋势。
通常，自动柜员机中具备用于鉴别由客户投入的纸币的券种、真伪和/或纸币的受损与否等的鉴别部，且根据这种鉴别部的鉴别结果，对投入的纸币进行分类来收纳至各自对应的纸币保管用盒，以进行保管。
图1是示出现有的一般的自动柜员机的图。
如图1所示，现有的一般的自动柜员机由如下几部分构成，即：用于客户为存取款投入或领取纸币的存取款部1；对通过所述存取款部1存取款的纸币进行移送的搬送通道2；设置于所述搬送通道2上并鉴别搬送的纸币有无异常的介质鉴别部3；在交易成立之前临时装载经过所述介质鉴别部3后存款的纸币的临时存储部4；装载由客户存款的纸币，并对装载的纸币进行取款，从而执行回流功能的多个纸币盒5；以及回收所述客户投入的纸币中受损严重或破旧的纸币的废弃箱6。
如此，当客户投入的纸币受损严重或破旧时，有必要将纸币分离至废弃箱中进行保管，以免再次回流。韩国公开专利公报第2016-0077671号中提出了一种对投入的纸币进行识别而掌握券种、***与否以及毁损与否等，并根据识别结果分离排出至具备于排出部的一个或两个以上的装载袋的技术。
如上述韩国公开专利公报第2016-0077671号所记载，迄今为止，通过超声波传感器检测投入的纸币上粘贴有胶带等毁损与否和利用接触式图像传感器检测撕破或破洞的纸币，或通过紫外线传感器检测落水的纸币，或利用红外线传感器检测被涂鸦的纸币的方式识别毁损纸币。
然而，即使纸币未受损或毁损，随着长时间使用，印刷在纸币上的原色油墨褪色和浓度变浅或受污染的纸币也同样有必要进行分离保管，以免再次被客户取走，但由于缺乏能够有效掌握纸币的破旧程度的技术和方法，至今存在着严重破旧的纸币被辨别为***或可疑券或理应当作应停止回流的程度的破旧纸币也当作正常纸币处理而回流的问题。
专利文献1：韩国公开专利公报第2016-0077671号(公开日：2016年7月4日)“纸币处理装置及其动作控制方法”
发明内容
本发明旨在解决上述现有技术中的问题。即，本发明的目的在于，提供一种破旧纸币识别方法及应用该方法的自动柜员机，其获取投入自动柜员机的纸币的图像，并根据影像的亮度分布将获取的纸币图像的各像素分为亮区和暗区后，通过计算两个区域的亮度平均差值并与预先设定的基准值进行比较，掌握纸币的破旧级别程度，从而可以根据投入的纸币的破旧级别程度单独分离至纸币收纳库而进行收纳及存储。
作为用于达成上述目的的技术思想，本发明的破旧纸币识别方法，利用投入自动取款机的纸币的图像掌握投入的纸币的破旧程度，其特征在于，包括：通过图像传感器获取纸币的图像的步骤；将获取的纸币的图像转换为灰度而检测纸币图像的各像素的亮度值的步骤；提取用于掌握所述纸币图像的各像素的亮度值的分散程度的临界值的步骤；以所述提取的临界值为基准将所述纸币图像的像素分割为亮区和暗区的步骤；计算所述亮区的亮度平均值和所述暗区的亮度平均值而计算两个区域的亮度平均值之差的步骤；以及将所述计算的差与预先设定的基准值进行比较而识别破旧纸币的步骤。
根据本发明，获取投入自动柜员机的纸币的图像，并在获取的纸币的图像中根据影像的亮度分布分为亮区和暗区的两个区域后，通过将两个区域的亮度平均差值与预先设定的基准值进行比较而掌握纸币的破旧级别程度，可以有效掌握投入的纸币的破旧程度，从而可以将应停止回流的程度的破旧纸币单独分离至纸币收纳库而进行收纳及存储。
附图说明
图1是示出现有的一般的自动柜员机的图。
图2是为了比较最近发行的新纸币和使用一定时间以上的旧纸币，分别对新纸币和旧纸币进行图像扫描后显示的图。
图3是根据作为纸币图像扫描的结果(即，作为对纸币图像进行扫描的数据)获得的图像传感器像素的亮度值分类为亮区、中间区以及暗区，按各区域示出随着纸币的使用时间发生的亮度值变化的图表。
图4是示出本发明一实施例的破旧纸币识别方法的顺序图。
图5是示出根据本发明的一实施例将最近发行的新纸币与使用一定时间以上的旧纸币的图像进行扫描的结果所获得的图像传感器像素的亮度值分布进行比较的图。
符号说明
1：存取款部 2：搬送通道
3：介质鉴别部 4：临时存储部
5：纸币盒 6：废弃箱
具体实施方式
本发明可以追加多种变更，且可以具有多种方式，将特定实施例例示于图中，并在下面进行详细说明。
但是，这并非为了将本发明限定于特定的公开方式，应理解为包括本发明的思想和技术范围所包含的所有变更、等同物以及替代物。第一、第二等术语可以用于说明多种构成要素，但所述构成要素不应限于所述术语。所述术语仅用作将一个构成要素与其他构成要素区分的目的。例如，在不脱离本发明的权利范围的前提下，第一构成要素可以被命名为第二构成要素，类似地，第二构成要素也可以被命名为第一构成要素。
本申请中使用的术语仅用于说明特定的实施例，并非意图限定本发明。除非上下文中有明确的不同定义，单数的表达方式包括复数的表达方式。本申请中，“包括”或“具有”等术语用于指定说明书中记载的特征、数字、步骤、动作、构成要素、部件或这些组合的存在，而不能被理解为提前排除一个或一个以上的其他特征或数字、步骤、动作、构成要素、部件或这些组合的存在或附加可能性。
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明。
图2是为了比较最近发行的新纸币和使用一定时间以上的旧纸币，分别对新纸币和旧纸币进行图像扫描后图示的图。
如图2所示，对新纸币(a)和旧纸币(b)进行图像扫描后比较、观察，则可以确认到与新纸币(a)相比，旧纸币(b)随着长时间使用，原本颜色相对深的部分因褪色等而亮度变亮，而原本颜色亮的部分因污痕、褶皱等而亮度变暗。此外，还可以看出与新纸币相比，旧纸币的对比度整体下降，边缘(edge)强度也钝化。
图3是根据作为纸币图像扫描的结果(即，作为对纸币图像进行扫描的数据)获得的图像传感器像素的亮度值分类为亮区、中间区以及暗区，按各区域示出随着纸币的使用时间发生的亮度值变化的图表。
如图3所示，将作为对纸币图像进行扫描的结果获得的图像像素的亮度值分类为亮区(a)、中间区(b)以及暗区(c)，按各区域将随着纸币的使用时间发生的亮度值的变化进行比较、观察，则可以确认到纸币使用得越久，由于纸币的持续使用而发生污痕、褶皱等，从而在亮区(a)中像素的亮度持续下降，与此相反，由于持续使用而发生褪色等，从而在暗区(c)中像素的亮度持续上升。此外，即使持续使用，在中间区(b)中亮度所发生的变化相对而言不是很大。
即，与新纸币相比，在旧纸币中，原先的亮区的亮度相对变暗，而原先的暗区相对变亮，随之，与新纸币相比，整体亮度的分散变小。如此，利用与新纸币相比，纸币越破旧，其亮度的分散越变小的现象，本发明中，通过将作为纸币图像扫描的结果获得的图像像素的亮度值的分散的程度进行比较，掌握纸币的破旧程度。为此，本发明中，提取用于掌握纸币图像的各像素的亮度值的分散程度的临界值，以所述临界值为基准将各像素根据亮度值分为亮区和暗区后，计算两个区域的平均亮度差并与预先设定的基准值进行比较，从而掌握纸币的破旧程度。
下面，通过图4、图5对本发明一实施例的破旧纸币识别方法进行说明。
图4是示出本发明一实施例的破旧纸币识别方法的顺序图。
如图4所示，在本发明一实施例的破旧纸币识别方法中，首先通过图像传感器获取沿搬送通道搬送的纸币的图像(S410)。
接着，将获取的纸币的图像转换为灰度而计算纸币图像的各像素的亮度值(S420)。这种纸币图像的灰度转换可以从获取的纸币图像中仅提取除去颜色信号的辉度信号而计算纸币图像的各像素的亮度值，也可以从投入的纸币的图像中仅提取绿色(Green)数据值而计算纸币图像的各像素的亮度值。
接下来，提取用于掌握纸币图像的各像素的亮度值的分散程度的临界值，以所述临界值为基准将纸币图像的像素区分为暗区和亮区(S430)。
在这种提取用于掌握各像素的亮度值的分散程度的临界值时，使用公知的大津算法。根据大津算法(Otsu Thresholding Algorithm)，在假设图像的直方图形态为双峰型(bimodal)时查找谷点(valley)，将该点作为临界值T。即，在对纸币图像中的各像素求出根据亮度值的图表，并将该图表分为两个区域时，将使相当于各个区域的分散的和成为最小的点定为临界值来将图表分割为两个区域的方法。这种大津算法是尤其在图像处理中普遍使用的算法，故省略其详细说明。
接着，计算以临界值为基准分割的亮区的平均亮度值，并计算暗区的平均亮度值后，通过计算出两个区域的平均亮度值的差(S440)，并与预先设定的基准值进行比较，掌握纸币的破旧级别程度(S450)。
图5是示出根据本发明的一实施例将最近发行的新纸币与使用一定时间以上的旧纸币的图像进行扫描的结果所获得的图像传感器像素的亮度值分布进行比较的图。
此时，图表的X轴是将亮度值的等级分割为0至255的值，图表的Y轴是相当于亮度值等级的图像传感器像素的个数。
如图5所示，对新纸币和旧纸币，若分别对以临界值Tn、To为基准划分的暗区的平均亮度值Dn、Do和亮区的平均亮度值Ln、Lo的差进行比较，则可以确认到与新纸币的暗区的平均亮度值Dn和亮区的平均亮度值Ln的差Sn相比，旧纸币的暗区的平均亮度值Do和亮区的平均亮度值Lo的差So变小。
即，与新纸币相比，旧纸币的原先的亮区的亮度变暗，而原先的暗区变亮，随之，出现在作为对图像进行扫描的结果获得的图像传感器的各像素中的亮度值分散变小，随之，出现在纸币图像的各像素中的亮度值的分散变得越小，暗区的平均亮度值和亮区的平均亮度值的差就变得越小。即，这意味着纸币变得越破旧，暗区的平均亮度值和亮区的平均亮度值的差就变得越小。
如此，提取用于掌握出现在作为对纸币图像进行扫描的结果获得的图像传感器的各像素的亮度值的分散程度的临界值，以所述临界值为基准将各像素根据亮度值分为亮区和暗区后，通过计算两个区域的平均亮度差并与预先设定的基准值进行比较，当计算的值为预先设定的基准值以下时，可以将该纸币判定为破旧纸币。
对此，更具体而言，将通过图像传感器获取的纸币的图像转换为灰度，来检测被分类为0至L-1的共L个等级的纸币图像的各像素的亮度值，当为了掌握纸币图像的各像素的亮度值的分散程度而提取的亮度值程度的临界值为t时，假设具有亮度值i的像素的数量为ni，则纸币的亮区和暗区的平均亮度值的差异δt可以如下面的数学式1计算，
[数学式1]
Figure BDA0001355702410000071
其中，可以将如此计算的δt定义为掌握该纸币的破旧程度的‘破旧级别程度值’，并通过将其与为了设定可回流纸币的基准而预先设定的基准值
Figure BDA0001355702410000072
进行比较判断，识别破旧纸币。
即，作为为了辨别能够回流使用的程度的纸币而要求的最低级别的破旧级别的程度值，所述基准值可以通过对多个旧纸币进行的事先扫描结果预先设定并存储，由此，当识别的纸币的破旧级别程度值为所述基准值以下时，将该纸币判定为应停止回流的程度的破旧纸币。
通过这样的过程，当该纸币被判定为破旧纸币时，被单独分离至废弃箱来进行收纳及存储(S460)。
如上所述，根据本发明的纸币识别方法，获取投入自动柜员机的纸币的图像，并在获取的纸币的图像中根据影像的亮度分布分为亮区和暗区的两个区域后，将两个区域的亮度平均差值与预先设定的基准值进行比较而掌握纸币的破旧级别程度，从而可以有效掌握投入的纸币的破旧程度，由此，可以将应停止回流的程度的破旧纸币单独分离至纸币收纳库而进行收纳及存储。
上面说明的本发明不限于前述的实施例和附图，本发明所属技术领域中的一般的技术人员可以明白在不脱离本发明的技术思想的范围内可以实施各种置换、变形和变更。

Claims (9)

1.一种破旧纸币识别方法，利用投入自动柜员机的纸币的图像掌握投入的纸币的破旧程度，其特征在于，所述破旧纸币识别方法包括：
通过图像传感器获取纸币的图像的步骤；
将获取的纸币的图像转换为灰度而检测纸币图像的各像素的亮度值的步骤；
提取为了掌握所述纸币图像的各像素的亮度值的分散程度而将所述纸币图像的像素区分为亮区和暗区的临界值的步骤；
以所述提取的临界值为基准将所述纸币图像的像素分割为亮区和暗区的步骤；
计算所述亮区的亮度平均值和所述暗区的亮度平均值而计算两个区域的亮度平均值之差的步骤；以及
将所述计算的差与预先设定的基准值进行比较而识别破旧纸币的步骤。
2.根据权利要求1所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在检测所述纸币图像的各像素的亮度值的步骤中，
从投入的纸币的图像中仅提取除去颜色信号的辉度信号。
3.根据权利要求1所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在检测所述纸币图像的各像素的亮度值的步骤中，
从投入的纸币的图像中仅提取绿色数据的辉度值。
4.根据权利要求1所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在提取用于掌握所述纸币图像的各像素的亮度值的分散程度的临界值的步骤中，利用大津算法提取临界值。
5.根据权利要求4所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在利用所述大津算法提取临界值时，查找出现在各像素的亮度值的分布图表中的谷点，并提取为临界值。
6.根据权利要求1所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在计算所述亮区的亮度平均值和所述暗区的亮度平均值而计算两个区域的亮度平均值之差的步骤中，适用下面的数学式2，
[数学式2]
其中，
δt：亮区与暗区的亮度平均值之差，
L：亮度值等级数，
t：临界值，
i：亮度值，
ni：具有亮度值i的像素的数量。
7.根据权利要求1所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在将所述计算的差与预先设定的基准值进行比较而识别破旧纸币的步骤中，
通过事先扫描预先设定为了辨别能够回流使用的程度的纸币而要求的最低级别的破旧级别程度值，并存储该破旧级别程度值作为基准值，
当所述计算的差为预先设定的基准值以下时，判断为破旧纸币。
8.一种破旧纸币识别方法，利用投入自动柜员机的纸币的图像掌握投入的纸币的破旧程度，其特征在于，
提取为了掌握通过图像传感器获取的纸币图像的各像素的亮度值的分散程度而将所述纸币图像的像素区分为亮区和暗区的临界值，以所述提取的临界值为基准根据亮度值将各像素分为亮区和暗区后，通过计算两个区域的平均亮度差并与预先设定的基准值进行比较，识别破旧纸币。
9.根据权利要求8所述的破旧纸币识别方法，其特征在于，
在提取所述临界值时，
利用大津算法查找出现在各像素的亮度值的分布图表中的谷点，并提取为临界值。
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