CN114550382A - 一种atm机钱箱管理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种ATM机钱箱管理方法及***，可以对钱箱进行智能化的检验，及时发现钱箱的裂纹，进行维修或更换，包括以下步骤：步骤S1：提取并输入钱箱使用时间；步骤S2：将钱箱使用时间与钱箱维护周期数据进行比较；步骤S3：当钱箱的使用时间满足维护周期时，生成维护提示信息；步骤S4：将钱箱进行裂纹检验，若未出现裂纹便进入下一使用周期，若出现裂纹则进行回收处理。
Description
技术领域
本发明涉及ATM机钱箱管理技术领域，尤其涉及一种ATM机钱箱管理方法及***。
背景技术
ATM机，是指银行在不同地点设置一种小型机器，通过银行卡进行提款、存款、转账等业务。一台ATM机会有三到四个像抽屉一样的钱箱，还会存在一个回收箱(俗称叫废钱箱)，在入钞和出钞时，不符合再流通标准的纸币就收入回收箱。纸币都是码齐了从后到前立着叠放在钱箱里，最里面是出钞口。
目前的商业银行ATM的常见维护方式主要有定期维护、故障维护两种，以及在使用过程中，时常需要进行钱箱的更换。钱箱的长期的使用过程中，经历不断地拆卸、搬运、安装、开启，如管理员进行加钞、配钞等。过程中可能会发生箱体磨损、破坏等现象，也需要定期进行管理与检查，以保证钱箱可以继续使用，保证ATM机的正常工作。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的意图之一在于提供一种ATM机钱箱管理方法，可以对钱箱进行智能化的检验，及时发现钱箱的裂纹，进行维修或更换。
本发明的意图之一采用如下技术方式实现：
现有的技术相比，本发明优点在于：
一种ATM机钱箱管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：提取并输入钱箱使用时间；
步骤S2：将钱箱使用时间与钱箱维护周期数据进行比较；
步骤S3：当钱箱的使用时间满足维护周期时，生成维护提示信息；
步骤S4：将钱箱进行裂纹检验，若未出现裂纹便进入下一使用周期，若出现裂纹则进行回收处理。
进一步的，步骤S4中的裂纹检验方法如下：
步骤S310：提取钱箱箱体表面的图片信息，根据采集的全体图片信息得到边沿热力图；
步骤S320：根据边沿热力图，得到每个图片的图片方格的瑕疵描绘矢量；
步骤S330：按照全体图片方格瑕疵描绘矢量的集合归类结论得到未确定裂纹以及未确定裂纹的可信度；
步骤S340：按照边沿热力图以及不同可信度的未确定裂纹得到终极裂纹。
进一步的，步骤S310中的图片信息获得方法如下：
S311：架设摄像器，并在摄像器周围环绕分布多个光源；
S312：每个光源分别发出红、绿、蓝三色光，光源方向朝向摄像器实现中心俯视照射钱箱箱体表面；
S313：光源每发射一种颜色的光，摄像器就采集一张钱箱箱体表面的图片。
进一步的，步骤S310中边沿热力图提取方法如下：
S314：通过边沿检验算法提取全体图片中的每一张图片的边沿单色图；
S315：提取每个图片方格在全体边沿单色图上的全体灰阶值的平均值，提取全体图片方格的平均值构成的单通道图片；
S316：得到边沿热力图。
进一步的，步骤S320中的瑕疵描绘矢量得到方法如下：
S321：将边沿热力图上灰阶值大于0的全体图片方格的灰阶值记为1，其他图片方格的灰阶值不变，进而得到边沿遮盖图；
S322：提取灰阶值为1的任一一个图片方格Q，提取该图片方格在第m个图片上的灰阶值，并以该图片方格Q为中心组建窗口；
S323：提取窗口内的在第m个图片上的全体图片方格的灰阶值，提取灰阶值的众数；
S324：灰阶值与众数差值的绝对值，为该图片方格Q在第m个图片上的瑕疵程度；
S325：按照全体图片方格在全体图片上的全体瑕疵程度，得到瑕疵程度全体可能的取值结论，假设有X个取值结论，将X个取值结论从小到大排列；然后按照图片方格Q在全体图片上的瑕疵程度集合统计得到第X个取值结论在集合中出现的概率，将X个取值结论出现的概率合并为一个X维矢量，得到每个图片方格Q的瑕疵描绘矢量。
6.如权利要求5的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S330中的未确定裂纹得到方法如下：
S331：对全体图片方格的瑕疵描绘矢量进行均值漂移集合归类，并得到全体第一类型；
S332：提取每个第一类型中的全体瑕疵描绘矢量对应的全体图片方格；
S333：通过集合归类算法对全体图片方格的坐标进行集合归类，得到全体第二类型；
S334：将每个第二类型中的全体图片方格视为位置是连续分布的，而且具有相似的瑕疵描绘矢量，将每个第二类型中全体图片方格构成的一条边沿；
S335：无法确定该边沿是裂纹还是使用印迹时，将该边沿称为未确定裂纹。
进一步的，步骤S330中未确定裂纹的可信度得到方法如下：
S336：将每个未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的特性值的平均值视为每个未确定裂纹的可信度。
进一步的，步骤S340中终极裂纹得到方法如下：
S341：当任意一个交融边缘同时只包括第一未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将该第三未确定裂纹归属为第一未确定裂纹；
S342：当交融边缘同时只包括第二未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹归属为第二未确定裂纹；
S343：当交融边缘同时包括第一未确定裂纹、第二未确定裂纹、第三未确定裂纹时，那么按照第一未确定裂纹、第二未确定裂纹计算第三未确定裂纹所归属的未确定裂纹；
S354：当交融边缘只包括第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹得到不确定裂纹，将全体的第一未确定裂纹视为检验出的终极裂纹。
一种ATM机钱箱管理***，包括网络模块、服务器、ATM机钱箱管理***、图片采集装置；
网络模块用于ATM机钱箱管理***、图片采集装置与服务器之间的通信、数据传输与交互；
图片采集装置用于采集钱箱图片信息；
ATM机钱箱管理***管理钱箱维护工作。
本发明得到的有益效果为：
通过信息化技术，自动查找分析ATM机钱箱箱体的裂纹情况，尤其是当箱体在使用过程中进行搬运、移动、拖拽、取放等动作时，可能引起箱体表面晶相构造的接触面反常；由于金属晶体和晶体颗粒的物理构造，使得这些裂纹区别与使用印迹的是裂纹对光照方向和光的颜色较为敏锐，因而通过本发明可以采集不同光照方向和光源颜色下的体表面图片交友***进行智能化识别，便于管理员维护，保证ATM机正常运行。
上述表示仅是本发明技术方式的概述，为了可以更清楚了解本发明的技术手段，而可依照表示书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他意图、特点和优点可以更显明易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细表示如下。
附图表示
图1为ATM机钱箱管理***的模块图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描绘，应当表示的是，在不相冲突的前提下，以下描绘的各实施例之间或各技术特点之间可以任意组合构成新的实施例。除非另有定义，本文所使用的全体的技术和客观术语与归于本发明的技术领域的技术人员通常解释的含义相等。本文中在本发明的表示书中所使用的术语只是为了描绘具体的实施例的意图，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列名意图任意的和全体的组合。
参照图1，一种ATM机钱箱管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：提取并输入钱箱使用时间；
步骤S2：将钱箱使用时间与钱箱维护周期数据进行比较；
步骤S3：当钱箱的使用时间满足维护周期时，生成维护提示信息；
步骤S4：将钱箱进行裂纹检验，若未出现裂纹便进入下一使用周期，若出现裂纹则进行回收处理。
步骤S4中的裂纹检验方法如下：
步骤S310：提取钱箱箱体表面的图片信息，根据采集的全体图片信息得到边沿热力图；
步骤S320：根据边沿热力图，得到每个图片的图片方格的瑕疵描绘矢量(图片方格指在由一个数字序列表示的图片中的一个最小单位，即图片的像素)；
步骤S330：按照全体图片方格瑕疵描绘矢量的集合归类结论得到未确定裂纹以及未确定裂纹的可信度；
步骤S340：按照边沿热力图以及不同可信度的未确定裂纹得到终极裂纹。
当箱体在使用过程中进行搬运、移动、拖拽、取放等动作时，会引起箱体表面晶相构造的接触面反常，比如金属晶体之间受力使得金属晶体接触面错位，宏观表现便是形成裂纹；由于金属晶体和晶体颗粒的物理构造，比如金属晶体表面的方向、金属晶体的晶型，使得这些裂纹区别与使用印迹的是裂纹对光照方向和光的颜色较为敏锐，因而需要通过摄像器采集不同光照方向和光源颜色下的箱体表面图片。
将可信度大于第一临界值的未确定裂纹得到第一未确定裂纹，将裂纹可信度小于第二临界值的第二未确定裂纹，将可信度小于等于第一临界值且大于等于第二临界值的第三未确定裂纹，以第一临界值等于0.8、第二临界值等于0.25为例进行叙述。
通过边沿检验算法得到边沿热力图上的每个边沿，得到交融边缘，交融边缘也是一些图片方格的集合，交融边缘的图片方格中即可能来自于裂纹上，也可能来自于使用印迹上，由于存在使用印迹和裂纹随同出现的现象，因而交融边缘可能存在裂纹和使用印迹一同出现的现象；本实施例中未确定裂纹也是图片方格的集合。当未确定边沿中的图片方格有百分之八十五以上都在交融边缘中时，认为交融边缘包括了未确定边沿，否则不包括。
步骤S310中的图片信息获得方法如下：
S311：架设摄像器，并在摄像器周围环绕分布多个光源；
S312：每个光源分别发出红、绿、蓝三色光，光源方向朝向摄像器实现中心俯视照射钱箱箱体表面，在本实施例中以21个光源为例进行叙述，每个光源有三个LED发光二极管构成，分别发出红、绿、蓝三色光；
S313：光源每发射一种颜色的光，摄像器就采集一张钱箱箱体表面的图片，共采集63张图片。每张图片都是灰阶图，灰阶图上每个图片方格的灰阶值的取值为0到255的整数。
裂纹在图片中是一些边沿，而使用印迹在图片中也是一些边沿，而且往往使用印迹和裂纹一同随同出现，通常方法无法区别这两种边沿；但是前者在某些光源方向和光照颜色上相较显明，而后者不管在何种光源方向和光照颜色上都不太显明，本实施例不管是检验装置或者是检验对象上都存在一些较大的干预和不确定性，本实施例采用以下方法得到精确的裂纹。
为了方便描述，将裂纹和使用印迹一同得到图片上的瑕疵。箱体表面的构造处会存在一些构造边沿，这些构造边沿通过现有的方法可以被检验出来，比如按照边沿两侧的图片的明暗区别即可得到该边沿是否为构造边沿，如果有区别就是构造边沿，如果没有区别就是裂纹或使用印迹的边沿，因而后面就不再研究这种构造边沿。
步骤S310中边沿热力图提取方法如下：
S314：通过边沿检验算法(如Cammy边沿检测算法)提取全体图片中的每一张图片的边沿单色图，边沿单色图上灰阶值为1的全体图片方格就是提取到的边沿，灰阶值为0的图片方格不在边沿上；
S315：提取每个图片方格在全体边沿单色图上的全体灰阶值的平均值；
S323：提取全体图片方格的平均值构成的单通道图片，得到边沿热力图。
步骤S320中的瑕疵描绘矢量得到方法如下：
S321：将边沿热力图上灰阶值大于0的全体图片方格的灰阶值记为1，其他图片方格的灰阶值不变，进而得到边沿遮盖图；
边沿遮盖图上灰阶值为1的图片方格表示的是裂纹或使用印迹出现过的图片方格，减少后面的计算量，只研究边沿遮盖图上灰阶值为1图片方格；
S322：提取灰阶值为1的任一一个图片方格Q，提取该图片方格在第m个图片上的灰阶值，并以该图片方格Q为中心组建窗口；
S323：提取窗口内的在第m个图片上的全体图片方格的灰阶值，本实施例中认为裂纹或使用印迹在窗口内只有一小部分，窗口内大部分图片方格都不在裂纹上。提取灰阶值的众数，用众数表示无裂纹或使用印迹处的灰阶值；
S324：灰阶值与众数差值的绝对值，为该图片方格Q在第m个图片上的瑕疵程度；
该值越大说明在光照的影响下，裂纹或使用印迹处的灰阶值和局部区域内没裂纹或使用印迹处的灰阶值区别较大，瑕疵越显明。通过上述方法计算瑕疵程度一方面避免图片不同位置由于光照造成的明暗不同的影响，另一方面能够精确的对瑕疵特征进行描绘。
S325：按照全体图片方格在全体图片上的全体瑕疵程度，得到瑕疵程度全体可能的取值结论，假设有X个取值结论，将X个取值结论从小到大排列；然后按照图片方格Q在全体图片上的瑕疵程度集合统计得到第X个取值结论在集合中出现的概率，将X个取值结论出现的概率合并为一个X维矢量，得到每个图片方格Q的瑕疵描绘矢量，用于表征每个图片方格在不同光源方向和光源颜色下的瑕疵程度统计和分布现象。
步骤S330中的未确定裂纹得到方法如下：
S331：对全体图片方格的瑕疵描绘矢量进行均值漂移集合归类，并得到全体第一类型；
S322：每个第一类型中的瑕疵描绘矢量具有较大的近似度，提取每个第一类型中的全体瑕疵描绘矢量对应的全体图片方格；
S333：通过集合归类算法(或称DBSCAN密度聚类算法)对全体图片方格的坐标进行集合归类，得到全体第二类型；
S324：第二类型是图片方格的集合，将每个第二类型中的全体图片方格视为位置是连续分布的，而且具有相似的瑕疵描绘矢量，将每个第二类型中全体图片方格构成的一条边沿；
S335：无法确定该边沿是裂纹还是使用印迹时，将该边沿称为未确定裂纹。
步骤S330中未确定裂纹的可信度得到方法如下：
S336：将每个未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的特性值的平均值视为每个未确定裂纹的可信度。可信度越大的未确定裂纹越可能是裂纹，可信度越小的未确定裂纹越可能是使用印迹。
对全体图片方格的瑕疵描绘矢量进行均值漂移集合归类，并得到全体第一类型，每个第一类型中的瑕疵描绘矢量具有较大的近似度，提取每个第一类型中的全体瑕疵描绘矢量对应的全体图片方格，并通过DBSCAM集合归类算法对全体图片方格的坐标进行集合归类，得到全体第二类型，第二类型是图片方格的集合，每个第二类型中的全体图片方格视为位置是连续分布的，而且具有相似的瑕疵描绘矢量，那么每个第二类型中全体图片方格构成的一条边沿，因而本发明暂时无法确定该边沿是裂纹还是使用印迹，因而将该边沿称为未确定裂纹。
对于图片方格Q，如果其处在一个裂纹上，那么该图片方格在大多数图片上其瑕疵程度较小，在少部分图片上瑕疵程度较大，因而该图片方格Q的瑕疵描绘矢量中前几个维数的值较大，中间几个维数的值较小，后几个维数的值相较较大；如果其处在一个使用印迹上，那么该图片方格几乎在全体图片上其瑕疵程度较大，因而该图片方格Q的瑕疵描绘矢量中前几个维数的值和中间几个维数的值较小，后几个维数的值相较较大；基于此，具体通过如下方法来描绘图片方格Q的瑕疵：
通过EM算法拟合一个一维混合高斯模块，该混合高斯模块中子高斯模块的数量设置为2；分别提取两个子高斯模块的平均值y1、y2；如果y1与y2差别越大，那么说明图片方格Q越可能处于裂纹上；如果y1与y2差别越小，甚至两者相等，那么说明图片方格Q越可能处于使用印迹上；本实施例用SQ＝(y1-y2)2/X2表示图片方格Q的瑕疵描绘矢量的特性值。
步骤S340中终极裂纹得到方法如下，终极裂纹是指钱箱箱体上金属晶体排列反常或晶体颗粒的接触面引起的裂纹：
S341：当任意一个交融边缘同时只包括第一未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将该第三未确定裂纹归属为第一未确定裂纹；因为没有出现第二未确定裂纹，说明第三未确定裂纹的出现很可能是因为偏差和噪点引起的，其依旧是第一未确定裂纹，噪点和偏差的出现是由于图片采集装置简陋和被检验物体表面噪点大以及图片方格的瑕疵描绘矢量计算有偏差引起的；
S342：当交融边缘同时只包括第二未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹归属为第二未确定裂纹；因为没有出现第一未确定裂纹，说明第三未确定裂纹的出现很可能时由于偏差和噪点引起的，其依旧是第二未确定裂纹；
S343：当交融边缘同时包括第一未确定裂纹、第二未确定裂纹、第三未确定裂纹时，那么按照第一未确定裂纹、第二未确定裂纹计算第三未确定裂纹所归属的未确定裂纹；具体方法为：
首先将第一未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量和第二未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量以及第三未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量合并为一个集合，然后对该集合中的全体瑕疵描绘矢量通过QCA算法进行降维，以降维为5为例，得到第一未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的降维结论，记为第一矢量集合Z1,得到第二未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的降维结论，记为第二矢量集合Z2，得到第三未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的降维结论，记为第三矢量集合Z3；降维的意图在于一方面减少后面计算量，另一方面排除噪点的干预，使得后面的计算具有稳定性，保证终极裂纹提取的精确性。
如果Z3的全体图片方格的瑕疵描绘矢量是由Z1和Z2中的瑕疵描绘矢量累加交融而成的，那么表明第三未确定裂纹是由于裂纹和使用印迹随同产生而存在的，即第三未确定裂纹中即交融了裂纹又交融了使用印迹；如果Z3的全体图片方格的瑕疵描绘矢量不能由Z1和Z2中的瑕疵描绘矢量累加交融而成的，那么表明第三未确定裂纹得到不确定裂纹。
将Z1中的瑕疵描绘矢量乘以第一未确定矩阵，得到的结论得到第一矢量集合，第一未确定矩阵是一个未知的、待确定的矩阵，是一个大小为5×5的对角矩阵；将第二未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量乘以第二未确定矩阵，得到的结论得到第二矢量集合，第二未确定矩阵是一个大小为5×5的一个未知的、待确定的对角矩阵；将Z1和Z2合并为一个集合，得到交融集合；计算交融集合的平均值和协方差矩阵,并计算第三矢量集合的平均值和协方差矩阵。
首先构造关于第一待定矩阵、第二待定矩阵的目标函数，然后通过梯度下降法求得第一待定矩阵、第二待定矩阵；当得到第一待定矩阵、第二待定矩阵后，通过最大平均值区别算法得到交融集合与第三矢量集合的区别，该区别越大越小，表明Z3的全体图片方格的瑕疵描绘矢量约有可能是由Z1和Z2中的瑕疵描绘矢量累加交融而成的；该区别越大，表明Z3的全体图片方格的瑕疵描绘矢量约不可能是由Z1和Z2中的瑕疵描绘矢量累加交融而成的。当该区别小于第三临界值时，认为第三未确定裂纹就是由于裂纹和使用印迹随同产生而存在的，那么将第三未确定裂纹归属于第一未确定裂纹；当该区别大于等于第三临界值时，将第三未确定裂纹得到不确定裂纹。
S354：当交融边缘只包括第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹得到不确定裂纹，当提取全体的不确定裂纹后，将第一临界值缩小为原来的0.25倍，第二临界值增大原来的0.25倍，只针对全体不确定裂纹上的全体图片方格，重新按照上述步骤计算第一未确定裂纹、第二未确定裂纹、第三未确定裂纹，直至不确定裂纹不存在。将全体的第一未确定裂纹视为检验出的终极裂纹。并将每个终极裂纹的位置和长度作为检验结论，每个终极裂纹的长度是指终极裂纹上包括的图片方格数量。
一种ATM机钱箱管理***，包括网络模块、服务器、ATM机钱箱管理***、图片采集装置；
网络模块用于ATM机钱箱管理***、图片采集装置与服务器之间的通信、数据传输与交互；
图片采集装置用于采集钱箱图片信息；
ATM机钱箱管理***管理钱箱维护工作。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限制本发明保护的区间，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的一切非实则性的转化及替换均归于本发明所条件保护的区间。
Claims (9)
1.一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：提取并输入钱箱使用时间；
步骤S2：将钱箱使用时间与钱箱维护周期数据进行比较；
步骤S3：当钱箱的使用时间满足维护周期时，生成维护提示信息；
步骤S4：将钱箱进行裂纹检验，若未出现裂纹便进入下一使用周期，若出现裂纹则进行回收处理。
2.如权利要求1的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S4中的裂纹检验方法如下：
步骤S310：提取钱箱箱体表面的图片信息，根据采集的全体图片信息得到边沿热力图；
步骤S320：根据边沿热力图，得到每个图片的图片方格的瑕疵描绘矢量；
步骤S330：按照全体图片方格瑕疵描绘矢量的集合归类结论得到未确定裂纹以及未确定裂纹的可信度；
步骤S340：按照边沿热力图以及不同可信度的未确定裂纹得到终极裂纹。
3.如权利要求2的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S310中的图片信息获得方法如下：
S311：架设摄像器，并在摄像器周围环绕分布多个光源；
S312：每个光源分别发出红、绿、蓝三色光，光源方向朝向摄像器实现中心俯视照射钱箱箱体表面；
S313：光源每发射一种颜色的光，摄像器就采集一张钱箱箱体表面的图片。
4.如权利要求3的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S310中边沿热力图提取方法如下：
S314：通过边沿检验算法提取全体图片中的每一张图片的边沿单色图；
S315：提取每个图片方格在全体边沿单色图上的全体灰阶值的平均值，提取全体图片方格的平均值构成的单通道图片；
S316：得到边沿热力图。
5.如权利要求4的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S320中的瑕疵描绘矢量得到方法如下：
S321：将边沿热力图上灰阶值大于0的全体图片方格的灰阶值记为1，其他图片方格的灰阶值不变，进而得到边沿遮盖图；
S322：提取灰阶值为1的任一一个图片方格Q，提取该图片方格在第m个图片上的灰阶值，并以该图片方格Q为中心组建窗口；
S323：提取窗口内的在第m个图片上的全体图片方格的灰阶值，提取灰阶值的众数；
S324：灰阶值与众数差值的绝对值，为该图片方格Q在第m个图片上的瑕疵程度；
S325：按照全体图片方格在全体图片上的全体瑕疵程度，得到瑕疵程度全体可能的取值结论，假设有X个取值结论，将X个取值结论从小到大排列；然后按照图片方格Q在全体图片上的瑕疵程度集合统计得到第X个取值结论在集合中出现的概率，将X个取值结论出现的概率合并为一个X维矢量，得到每个图片方格Q的瑕疵描绘矢量。
6.如权利要求5的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S330中的未确定裂纹得到方法如下：
S331：对全体图片方格的瑕疵描绘矢量进行均值漂移集合归类，并得到全体第一类型；
S332：提取每个第一类型中的全体瑕疵描绘矢量对应的全体图片方格；
S333：通过集合归类算法对全体图片方格的坐标进行集合归类，得到全体第二类型；
S334：将每个第二类型中的全体图片方格视为位置是连续分布的，而且具有相似的瑕疵描绘矢量，将每个第二类型中全体图片方格构成的一条边沿；
S335：无法确定该边沿是裂纹还是使用印迹时，将该边沿称为未确定裂纹。
7.如权利要求6的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S330中未确定裂纹的可信度得到方法如下：
S336：将每个未确定裂纹上全体图片方格的瑕疵描绘矢量的特性值的平均值视为每个未确定裂纹的可信度。
8.如权利要求7的一种ATM机钱箱管理方法，其特征在于：步骤S340中终极裂纹得到方法如下：
S341：当任意一个交融边缘同时只包括第一未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将该第三未确定裂纹归属为第一未确定裂纹；
S342：当交融边缘同时只包括第二未确定裂纹和第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹归属为第二未确定裂纹；
S343：当交融边缘同时包括第一未确定裂纹、第二未确定裂纹、第三未确定裂纹时，那么按照第一未确定裂纹、第二未确定裂纹计算第三未确定裂纹所归属的未确定裂纹；
S354：当交融边缘只包括第三未确定裂纹时，将第三未确定裂纹得到不确定裂纹，将全体的第一未确定裂纹视为检验出的终极裂纹。
9.一种ATM机钱箱管理***，其特征在于：包括网络模块、服务器、ATM机钱箱管理***、图片采集装置；
网络模块用于ATM机钱箱管理***、图片采集装置与服务器之间的通信、数据传输与交互；
图片采集装置用于采集钱箱图片信息；
ATM机钱箱管理***管理钱箱维护工作。
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