纸币清分机图像识别技术研究与设计

"这篇硕士学位论文主要探讨了纸币清分机中的图像识别系统的研究与设计，作者为丁瑞昕，专业为控制理论与控制工程，导师为张颖，完成于2008年3月1日。" 在金融领域，图像识别技术尤其在纸币清分机中扮演着关键角色。纸币清分机的核心在于其能够实时检测和准确识别纸币的能力。这要求设备不仅要有高性能的图像检测硬件电路，还需要有高效的图像识别算法。 在硬件设计方面，论文提出了一种集成接触式图像传感器（CIS）、复杂可编程逻辑器件（CPLD）和数字信号处理（DSP）技术的方案。CIS用于高速采集纸币图像并进行模数转换，将图像数据存储在DSP的内存中。DSP芯片，如TI公司的TM$320C6711，被用来处理图像数据，执行必要的图像处理步骤，实现纸币的识别与清分。CPLD则负责系统的时序控制和逻辑信号供给。 在图像识别算法上，研究主要针对国内流通的第四版和第五版人民币，采用了数字图像处理技术和模式识别方法，结合改进的自组织映射（SOM）神经网络。该算法基于人民币图像的灰度特征，完成图像定位、倾斜校正、尺寸测量、特征值提取等一系列任务，从而识别纸币的面值、版本、正反面、正倒向、缺损和脏污等特性，实现纸币的有效清分。 实验结果显示，论文提出的纸币清分机方案及其图像检测硬件电路和图像识别算法满足了实际应用中的技术要求，具有较高的实用价值和市场潜力。这一研究对于提升金融领域的自动化程度，提高纸币处理效率和准确性具有重要意义。 关键词：纸币清分机，图像处理，DSP，CPLD，SOM网络