基于灰度特征的纸币清分机图像识别方法

"这篇硕士学位论文由陈慧鹏撰写，指导教师为周云飞，于2005年在华中科技大学机械电子工程专业完成。研究主题聚焦于智能型纸币清分机的图像识别处理方法，旨在提升人民币的清分效率和准确性。" 在当前的金融行业中，图像识别技术对于提升纸币清分机的功能至关重要，它能够有效识别纸币的面额、朝向以及新旧残缺状态。然而，国内在此领域的应用尚不成熟，导致在人民币的残损判断和分类一致性上存在不足。为此，论文提出了一种创新的图像识别方法，该方法结合了基于区域灰度特征提取的八线找点算法和区间估计建立的标准样本库。 八线找点算法用于快速定位纸币在图像中的精确位置，通过这个过程可以确定特征区域，进而提取灰度值特征。灰度值反映了纸币图像的明暗对比，其分布揭示了纸币的结构特征。通过分析这些灰度值，可以获取纸币的主体信息，有助于判断纸币的新旧和完整性。 为了增强清分机的挑残能力，论文还采用了网格划分策略，对每个网格内的背景点和纸币图像点进行采样统计，以此计算纸币的残缺率。标准样本库的建立是关键，包含特征区域位置、纸币尺寸、区域灰度均值以及纸币图像与背景的比例等参数，这些参数用于特征训练和匹配，确保识别的准确性和一致性。 论文中，作者开发了一个图像识别系统的原型，并用C语言实现了算法功能。实验结果显示，所提出的图像处理方法在保持高识别率和稳定性的同时，满足了实时处理的要求，具有良好的工程应用潜力。 关键词涉及到的领域包括清分机技术、模式识别、实时处理以及图像处理，这些都是智能型纸币清分机图像识别技术的核心组成部分。通过深入研究和实践，此方法有望改善现有的纸币清分机性能，提高人民币清分工作的效率和准确性。