ARM+FPGA技术实现的纸币号码高速识别系统

"基于ARM的纸币号码识别系统 (2010年)，采用ARM、FPGA技术及接触式图像传感器（CIS）" 本文详细介绍了基于ARM处理器的纸币号码识别系统的开发与实现，该系统是针对日益增长的纸币号码识别需求而设计的。系统采用了先进的硬件设计方案，主要包括以下几个关键技术点： 1. ARM处理器：作为核心处理单元，ARM处理器负责处理图像采集后的数据。ARM以其低功耗、高性能的特点，适合在嵌入式系统中进行实时图像处理。 2. FPGA技术：FPGA（Field-Programmable Gate Array）用于设计CIS传感器的时序信号，确保图像采集的精确性和实时性。FPGA的灵活性使得它可以高效地完成复杂的时序控制任务。 3. 接触式图像传感器（CIS）：CIS被用于获取纸币上的图像信息，它能提供高速、高分辨率的图像数据，是图像采集的关键组件。 4. 图像预处理：采集到的CIS图像信号首先经过一系列预处理步骤，包括明暗输出补偿、二阶滤波、模数转换和二值化。这些步骤旨在提高图像质量，降低噪声，使后续的号码识别更为准确。 5. 静态同步内存（SRAM）：预处理后的图像数据存储在SRAM中，SRAM具有高速读写能力，适合用于实时处理系统，为ARM提供快速的数据访问。 6. 图像处理算法：ARM处理器执行特定的图像处理算法，对存储在SRAM中的图像数据进行分析，识别出纸币上的号码。这可能包括边缘检测、特征提取、模板匹配等步骤。 7. 系统集成与性能：整个系统运行稳定可靠，具有良好的实时性，集成度高，且采集的图像清晰，能够保证号码识别的高准确率。这些特性使其适用于自动售货机、银行自助设备等多种应用场景。 该基于ARM的纸币号码识别系统结合了现代嵌入式技术与图像处理技术，通过高效的硬件设计和优化的图像处理流程，实现了高效、准确的纸币号码识别。这样的系统对于提升金融交易自动化水平、减少人工干预、提高效率具有重要意义。