CN113139927A - 纸币裂痕检测方法、装置、设备及可读介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种纸币裂痕检测方法、装置、设备及可读介质，所述方法包括：获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。本发明提高了纸币裂痕检测的效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理和识别技术领域，尤其涉及一种纸币裂痕检测方法、装置、设备及可读介质。
背景技术
在现金自助设备的广泛应用对纸币处理技术提出越来越高的要求，尤其是纸币的可流通性的检测。而作为极可能导致设备卡钞的不合规纸币类别的一种，针对撕裂钞的检测也是不可流通币检测的一个重要环节，这就需要现金自助设备等各种钞票进入的设备对撕裂钞进行识别，以进一步判断是将纸币接收或判为不可流通钞而输入废钞箱。
现有技术中针对撕裂钞的检测，通常是检测钞票的透射图像中是否存在边缘像素点灰度接近255(即灰度极限)的连通域，再将存在的连通域边缘长度和深度与预设阈值进行比较，从而进行是否钞票中含有的该连通域是否对应着裂痕的判定。
上述方法的缺陷在于，要使得存在的裂痕区域表现出灰度接近于255的连通域，对透射图像获取的光学环境要求很高，同时通过钞票边缘的像素值是否满足灰度条件进行判断会造成钞票内部存在撕裂的情况被漏检，这些都导致了纸币裂痕检测的难度大、准确率较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出一种纸币裂痕检测方法、装置、计算机设备及可读介质。
一种纸币裂痕检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
其中，对所述目标待检测图像进行平滑处理的步骤，包括：
确定目标检测方向，所述目标检测方向包括横向、纵向；
在所述目标检测方向上按照预设的卷积核算法对所述目标待检测图像进行边缘检测，确定所述目标待检测图像的边缘像素点；
将所述目标待检测图像中除所述边缘像素点之外的其它像素点的灰度值设置为预设灰度值。
更进一步的，所述连通域信息包括至少一个连通域的连通域宽度、连通域长度；
所述根据所述连通域信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕，包括：
针对每一个连通域，分别判断该连通域的连通域宽度是否满足预设的宽度阈值、和/或该连通域的连通域长度是否满足预设的长度阈值；
在不存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值且不存在连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕；
在存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值和/或该连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，获取该连通域在所述目标待检测图像中对应的图像区域作为第一目标区域。
在获取该连通域在所述目标待检测图像中对应的图像区域作为第一目标区域的步骤之后，还包括：
确定所述第一目标区域的边缘坐标，所述边缘坐标包括所述第一目标区域的上、下、左和/或右中至少三个方向对应的边缘坐标；
根据所述边缘坐标和预设的偏移像素点数确定所述第一目标区域在所述目标待检测图像中的偏移图像区域；
获取所述偏移图像区域的灰度信息作为目标灰度信息，根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的步骤，包括：
根据所述目标灰度信息确定所述偏移图像区域中预设比例的像素点的灰度值均值，根据所述灰度均值确定第一灰度均值；
获取所述第一目标区域中灰度值大于所述第一灰度均值的像素点的数量作为目标像素点数；
判断所述目标像素点数是否与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述目标像素点数是否与所述预设的长度阈值相匹配；
在所述目标像素点数与所述预设的宽度阈值和所述预设的长度阈值均不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕；
在目标像素点数与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述预设的长度阈值相匹配的情况下，获取所述目标待检测图像在所述偏移图像区域中的投影信息作为目标投影信息，根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
更进一步的，所述目标投影信息包括所述目标待检测图像在所述目标检测方向上在所述偏移图像区域中的投影信息；
根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的步骤，包括：
根据所述目标投影信息确定在所述目标检测方向上最大投影值所对应的坐标信息；
判断所述坐标信息是否与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配；
在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配的情况下，判定所述待检测纸币中存在裂痕，在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕。
所述预设的宽度阈值和预设的长度阈值的确定步骤，包括：
获取所述目标待检测图像在所述目标检测方向上的预设长度所包含的像素点数；
根据所述像素点数确定所述宽度阈值和所述长度阈值。
一种纸币裂痕检测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元：用于获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
处理单元：用于对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
判断单元：用于根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
在本发明实施例中，首先获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对该目标待检测图像进行包括边缘检测在内的平滑处理得到目标平滑图像，再对目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息，根据这个连通域信息对所述待检测纸币中是否存在裂痕进行判断。
因而，相较于现有技术中针对裂痕的检测对于环境的高要求，造成检测难度大、效率低，同时只是基于纸币边缘的连通域进行检测的误检率较高的问题，本发明通过先对待检测纸币的透射图像进行平滑处理降低后续检测难度，同时根据纸币图像内部的连通域也进行裂痕检测，从而提高了纸币裂痕存在检测的准确率和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1示出了一个实施例中纸币裂痕检测方法的流程图；
图2示出了一个实施例中对于目标待检测图像进行平滑处理的流程图；
图3示出了一个实施例中根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图；
图4示出了一个实施例中确定预设的宽度阈值和预设的长度阈值的流程图；
图5示出了一个实施例中确定偏移图像区域的流程图；
图6示出了一个实施例中根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图；
图7示出了一个实施例中根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图；
图8示出了一个实施例中纸币裂痕检测装置的结构框图；
图9示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种纸币裂痕检测方法，在一个实施例中，本发明可以基于一智能手机、PC等计算机处理设备等。具体的，可以是基于ATM机、纸币检测仪等装置。
参考图1，本发明实施例提供了一种纸币裂痕检测方法。
图1示出了一个实施例中纸币裂痕检测方法的流程图。本发明中所述的纸币裂痕检测方法至少包括如图1所示的步骤S1022－S1026，详细介绍如下：
在步骤S1022中，获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像。
此处的待检测纸币可以是各种种类(如币值和币种)的纸币，其透射图像可以是红外透射图像或者可见光透射图像等，获取透射图像的原因在于在较强的红外以及可见光的照射下，灰度信息更加明显。而进行平滑处理是为了更进一步地除去透射图像中的背景噪声，使得图像特征更加明显。
具体的，此步骤中的平滑处理还可以至少包括图2示出的步骤S1032－S1036。图2示出了一个实施例中对于目标待检测图像进行平滑处理的流程图。
在步骤S1032中，确定目标检测方向，所述目标检测方向包括横向、纵向。
基于纸币的光学透射图像的成像原理，当纸币存在裂痕时(裂痕往往是类水平方向或类竖直方向)，其光学透射图像中裂痕区域和非裂痕区域透光效果差异是很大的，通常表现为裂痕区域图像灰度高亮且集中，与非裂痕区域图像均匀低亮度的对比之下，形成一定的类竖直或类水平方向的“高亮线条”。
因此，可以根据待检测纸币的透射图像中的灰度分布异于周围以及整体的连通域确定出纸币中可能存在的裂痕。具体的确定过程下面将进行解释。
在步骤S1034中，在所述目标检测方向上按照预设的卷积核算法对所述目标待检测图像进行边缘检测，确定所述目标待检测图像的边缘像素点；。
首先针对边缘检测的原理与目的进行一定说明：边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域，它用于标识出数字图像中亮度变化明显的点，这是因为图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化如深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化等。对图像进行边缘检测可以大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认定为不相关的信息，但又保留了图像重要的结构属性。
结合本发明的实施例，也就是说，为了使得潜在的裂痕所对应的“高亮线条”(也就是灰度值很大接近于255的图像区域)更加突出，可以对整体待检测图像区域中的连通域进行灰度检测，从而弱化裂痕对应的连通域以外的背景图像。
在一个具体的实施例中，可以是通过可见光或者红外光照射待检测纸币，获取待检测图像，然后对待检测图像按照Prewitt算子3x3卷积核作平滑处理，以此凸显裂痕区域边缘。
其中，此处的Prewitt算子是一种一阶微分算子，利用像素点上下左右邻点灰度差，在图像空间中利用两个方向模板与图像进行邻域卷积，从而在边缘处达到极值检测边缘，并且对噪声进行平滑处理。在可选的实施例中，还可以选用Roberts Cross算子，Sobel算子，Canny算子，Krisch算子等算子。
在进行纵向方向的裂痕检测的实施例中，可以选择竖直方向3x3卷积核：[－1，0，1，－1，0，1，－1，0，1]。
在步骤S1036中，将所述目标待检测图像中除所述边缘像素点之外的其它像素点的灰度值设置为预设灰度值。
具体的，可以将图像四边周围像素灰度值均置为0(即对应为背景的黑色，以此突显出灰度值较大表现为接近白色的裂痕区域)。
在步骤S1024中，对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息。
可选的，此处可以首先确定一个合适的二值化阈值，如将灰度值小于40或50的像素点的灰度值处理为0(即黑色)，对应的将灰度值大于40或50的像素点的灰度值处理为255(即白色)。
而此处的连通域信息可以包括目标二值化图像中包含的至少一个连通域对应的连通域宽度、连通域长度。即一个连通域在横向和纵向的尺寸信息(两个互相垂直的方向上包括的像素点数量的最大值)。
在步骤S1026中，根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
具体的，可以是根据连通域的宽度以及长度与对应的宽度阈值以及长度阈值的匹配结果来进行裂痕判断。
具体的此步骤S1026还可以包括图3示出的步骤S1042－S1046。图3示出了一个实施例中根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图。
在步骤S1042中，针对每一个连通域，分别判断该连通域的连通域宽度是否满足预设的宽度阈值、和/或该连通域的连通域长度是否满足预设的长度阈值。
需要说明的是，在可选的实施例中，此处的所述预设的宽度阈值和预设的长度阈值的确定步骤可以包括图4示出的步骤S1052－S1054。图4示出了一个实施例中确定预设的宽度阈值和预设的长度阈值的流程图。
在步骤S1052中，获取所述目标待检测图像在所述目标检测方向上的预设长度所包含的像素点数。
在步骤S1054中，根据所述像素点数确定所述宽度阈值和所述长度阈值。
结合一个具体的实施例进行说明，在目标检测方向为纵向的情况下，此处的预设宽度阈值可以是2个像素点，而长度阈值可以设置为目标图像中3mm长度(即步骤S1052中的预设长度)所对应包含的像素点数量。
这样设置的好处在于：考虑到纸币在实际使用过程中可能存在折痕、划痕，以及纸币的材质本身具有一定的线条特征，将连通域尺寸在此处的宽度阈值和长度阈值限定范围之内的连通域才认定为可能的裂痕，继续进行后续步骤的针对性检测，从而将连通域面积过小的视作纸币本身存在的非裂痕噪声进行滤除。
在步骤S1044中，在不存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值且不存在连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕。
也就是说，在待检测纸币中所存在的所有连通域尺寸都小于(即不满足)预设阈值的情况下，认定为待检测纸币中不存在可以被确定为裂痕的连通域。
在步骤S1046中，在存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值和/或该连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，获取该连通域在所述目标待检测图像中对应的图像区域作为第一目标区域。
进一步的，在确定出了满足预设长度/宽度阈值的第一目标区域之后还可以包括图5示出的步骤S1062－S1066。图5示出了一个实施例中确定偏移图像区域的流程图。
在步骤S1062中，确定所述第一目标区域的边缘坐标，所述边缘坐标包括所述第一目标区域的上、下、左和/或右中至少三个方向对应的边缘坐标。
也就是说，针对尺寸满足前述长度阈值和宽度阈值的连通域作为第一目标区域，将其记为DomainRect，则其上、下、左和/或右中至少三个方向对应的边缘坐标可以分别对应记为DomainRect.top、DomainRect.bottom、DomainRect.left和DomainRect.right。
在步骤S1064中，根据所述边缘坐标和预设的偏移像素点数确定所述第一目标区域在所述目标待检测图像中的偏移图像区域。
对应的，将此处的偏移图像区域记为OffsetRect，其上、下、左和/或右中至少三个方向对应的边缘坐标分别对应记为OffsetRect.top、OffsetRect.bottom、OffsetRect.left和OffsetRect.right。
具体的确定偏移图像区域的过程可以如下：
OffsetRect.top＝DomainRect.top；
OffsetRect.left＝DomainRect.left－XOffset；
OffsetRect.right＝DomainRect.right+XOffset；
OffsetRect.bottom＝DomainRect.bottom；
此处的XOffSet是一个平均偏移值，可以根据不同应用场景下的裂痕检测的需要进行设定，在一个具体的实施例中可以设为图像2cm长度的像素点个数。
在步骤S1066中，获取所述偏移图像区域的灰度信息作为目标灰度信息，根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
而更进一步的，步骤S1066又可以包括如图6示出的步骤S1072－S10710。图6示出了一个实施例中根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图。
在步骤S1072中，根据所述目标灰度信息确定所述偏移图像区域中预设比例的像素点的灰度值均值，根据所述灰度均值确定第一灰度均值。
首先，此处的目标灰度信息具体可以是偏移图像区域的灰度直方图，而预设比例可以是偏移图像区域中50％－70％的像素点，计算出这些像素点的灰度值均值，并且考虑到不同的采集环境中纸币的透射图像的灰度均值水平存在差异，还可以在上述这个灰度值均值的基础上进行适当的加减从而确定此处的第一灰度均值。
在步骤S1074中，获取所述第一目标区域中灰度值大于所述第一灰度均值的像素点的数量作为目标像素点数。
在步骤S1076中，判断所述目标像素点数是否与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述目标像素点数是否与所述预设的长度阈值相匹配。
具体的，此处是否匹配是指目标像素点数是否同时大于预设的宽度阈值和长度阈值所分别对应的像素点个数。
在步骤S1078中，在所述目标像素点数与所述预设的宽度阈值和所述预设的长度阈值均不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕。
在步骤S10710中，在目标像素点数与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述预设的长度阈值相匹配的情况下，获取所述目标待检测图像在所述偏移图像区域中的投影信息作为目标投影信息，根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
具体的，根据此处的目标投影信息确定和根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的过程又可以包括图7示出的步骤S1082－S1086。图7示出了一个实施例中根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的流程图。
在步骤S1082中，根据所述目标投影信息确定在所述目标检测方向上最大投影值所对应的坐标信息。
首先，此处的所述目标投影信息包括所述目标待检测图像在所述目标检测方向上在所述偏移图像区域中的投影信息。具体的，在目标检测方向为纵向的情况下，此处计算的是目标检测图像在前述偏移图像区域中的列投影。
这里确定的是最大列投影所在的列坐标，记为MaxPos。
在步骤S1084中，判断所述坐标信息是否与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配。
具体的判断过程可以如下：在DomainRect.left＜MaxPos＜DomainRect.right，则判为纸币存在裂痕，否则判为无裂痕纸币。
在步骤S1086中，在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配的情况下，判定所述待检测纸币中存在裂痕，在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕。
最后需要说明的是，如果是检测类水平方向的纸币裂痕，则相应做法类似，只是竖直方向到水平方向上的变化，如步骤S1034中的卷积核改为[－1，－1，－1，0，0，0，1，1，1]，将水平方向裂痕检测对应高度阈值设置为2像素，宽度阈值设为图像3mm长度的像素点数。
图8示出了一个实施例中纸币裂痕检测装置的结构框图。
参考图8所示，根据本发明的一个实施例的纸币裂痕检测装置1090，包括：获取单元1092、处理单元1094、判断单元1096。
其中，获取单元1092：用于获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
处理单元1094：用于对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
判断单元1096：用于根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
图9示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图9所示，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和处理模块、获取模块和通信模块。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作***，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现本纸币裂痕检测方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行本纸币裂痕检测方法。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种纸币裂痕检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标待检测图像进行平滑处理的步骤，包括：
确定目标检测方向，所述目标检测方向包括横向、纵向；
在所述目标检测方向上按照预设的卷积核算法对所述目标待检测图像进行边缘检测，确定所述目标待检测图像的边缘像素点；
将所述目标待检测图像中除所述边缘像素点之外的其它像素点的灰度值设置为预设灰度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述连通域信息包括至少一个连通域的连通域宽度、连通域长度；
所述根据所述连通域信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕，包括：
针对每一个连通域，分别判断该连通域的连通域宽度是否满足预设的宽度阈值、和/或该连通域的连通域长度是否满足预设的长度阈值；
在不存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值且不存在连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕；
在存在连通域的连通域宽度满足预设的宽度阈值和/或该连通域的连通域长度满足预设的长度阈值的情况下，获取该连通域在所述目标待检测图像中对应的图像区域作为第一目标区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取该连通域在所述目标待检测图像中对应的图像区域作为第一目标区域的步骤之后，还包括：
确定所述第一目标区域的边缘坐标，所述边缘坐标包括所述第一目标区域的上、下、左和/或右中至少三个方向对应的边缘坐标；
根据所述边缘坐标和预设的偏移像素点数确定所述第一目标区域在所述目标待检测图像中的偏移图像区域；
获取所述偏移图像区域的灰度信息作为目标灰度信息，根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标灰度信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的步骤，包括：
根据所述目标灰度信息确定所述偏移图像区域中预设比例的像素点的灰度值均值，根据所述灰度均值确定第一灰度均值；
获取所述第一目标区域中灰度值大于所述第一灰度均值的像素点的数量作为目标像素点数；
判断所述目标像素点数是否与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述目标像素点数是否与所述预设的长度阈值相匹配；
在所述目标像素点数与所述预设的宽度阈值和所述预设的长度阈值均不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕；
在目标像素点数与所述预设的宽度阈值相匹配和/或所述预设的长度阈值相匹配的情况下，获取所述目标待检测图像在所述偏移图像区域中的投影信息作为目标投影信息，根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕。
6.根据权利要求5所述的方法，所述目标投影信息包括所述目标待检测图像在所述目标检测方向上在所述偏移图像区域中的投影信息；
根据所述目标投影信息判断所述待检测纸币中是否存在裂痕的步骤，包括：
根据所述目标投影信息确定在所述目标检测方向上最大投影值所对应的坐标信息；
判断所述坐标信息是否与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配；
在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标相匹配的情况下，判定所述待检测纸币中存在裂痕，在所述坐标信息与所述第一目标区域中与所述目标检测方向相邻的边缘坐标不匹配的情况下，判定所述待检测纸币中不存在裂痕。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的宽度阈值和预设的长度阈值的确定步骤，包括：
获取所述目标待检测图像在所述目标检测方向上的预设长度所包含的像素点数；
根据所述像素点数确定所述宽度阈值和所述长度阈值。
8.一种纸币裂痕检测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元：用于获取待检测纸币的透射图像作为目标待检测图像，对所述目标待检测图像进行平滑处理得到目标平滑图像；
处理单元：用于对所述目标平滑图像进行二值化处理得到目标二值化图像，确定所述目标二值化图像的连通域信息；
判断单元：用于根据所述连通域信息确定所述待检测纸币中是否存在裂痕。
9.一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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