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一種紙幣識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2007/4/23 0:00:00 訪問(wèn)次數(shù):395

一種紙幣識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) [日期:2005-5-12] 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 作者:儲(chǔ)茂祥 鞏榮芬 吳慶洪 [字體:傳感器(CCD)相結(jié)合;在識(shí)別方法上,應(yīng)用圖像處理技術(shù)與改進(jìn)的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別紙幣。實(shí)驗(yàn)證明,此系統(tǒng)達(dá)到了高速、實(shí)時(shí)、識(shí)別率高的要求。

關(guān)鍵詞:DSP CCD 圖像處理 SOFM網(wǎng)絡(luò)

紙幣清分是銀行的一項(xiàng)重要業(yè)務(wù)。目前,國(guó)內(nèi)很多銀行使用的紙幣清分機(jī)都是由國(guó)外進(jìn)口的,價(jià)格昂貴。國(guó)產(chǎn)紙幣清分機(jī)很少,而且功能都很有限,很難滿足高速實(shí)時(shí)性的要求,尤其是能夠用圖像處理的方法來(lái)識(shí)別紙幣的紙幣清分機(jī)還剛剛起步。

為此,設(shè)計(jì)了一種紙幣識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以DSP為核心處理器,結(jié)合圖像傳感器CCD和復(fù)雜可編程邏輯器件CPLD,并輔以高性能的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器AD9200,進(jìn)行紙幣圖像的采集、處理。該系統(tǒng)主要針對(duì)人民幣第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九種紙幣進(jìn)行識(shí)別,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和改進(jìn)的自紡織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOFM)提取紙幣圖像的長(zhǎng)度、寬度、方向塊特征,區(qū)分紙幣的面值、正反面與正反向。最終完成的系統(tǒng)能達(dá)到較高的識(shí)別速度和識(shí)別率。

1 硬件設(shè)計(jì)

識(shí)別系統(tǒng)的總體硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。人民幣的圖像首先通過(guò)傳感器CCD掃描后得到光電轉(zhuǎn)換信號(hào),并經(jīng)過(guò)AMP的三倍放大;然后將放大的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD9200轉(zhuǎn)換成為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字信號(hào),送入到CPLD緩存;最后通過(guò)EDMA通道輸入到DSP的RAM中,在DSP中進(jìn)行圖像的處理和識(shí)別。整個(gè)系統(tǒng)的信號(hào)邏輯時(shí)序由CPLD來(lái)控制。另外,還有一些輔助環(huán)節(jié),如紙幣輸入輸出裝置、用戶檢測(cè)裝置、復(fù)位裝置等。

存儲(chǔ)器SRAM中,DSP對(duì)已存入SRAM的數(shù)據(jù)作一系列的識(shí)別算法運(yùn)算,并將最終結(jié)果通過(guò)DSP的McBSP1口輸出。

2 識(shí)別方法

2.1 圖像的定位與面值的識(shí)別

定位圖像包括兩個(gè)方面:圖像邊界及中心點(diǎn)的確定和圖像傾斜度的校正。求取圖像邊界中心點(diǎn)的方法,采用和圖像傾斜率的校正。求取圖像邊界中心點(diǎn)的方法,采用自整個(gè)掃描的圖像邊界向內(nèi)選取,確定紙幣圖像邊界上的少數(shù)點(diǎn),再對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,從而確定紙幣的四個(gè)邊界。四個(gè)邊界中心點(diǎn)的連線的交點(diǎn)即為圖像的中心點(diǎn)。紙幣圖像的邊界與掃描采集的圖像的邊界的夾角就是傾斜角。規(guī)定傾斜角超過(guò)17°地紙幣,作為不可識(shí)別類(lèi)。

圖2

確定了紙幣圖像的邊界、中心點(diǎn)和傾斜角后,紙幣的長(zhǎng)度和寬度就能準(zhǔn)確地計(jì)算出來(lái)。對(duì)于長(zhǎng)度差異小的人民幣(比如4片5元與5版50元),則提取圖像的區(qū)域特征加以區(qū)分比較,判別面值。

2.2 圖像面向的識(shí)別

紙幣正反面與正反向的識(shí)別在以往的紙幣清分機(jī)系統(tǒng)中采用人工取提特征的識(shí)別方法,試驗(yàn)周期長(zhǎng),不具有適應(yīng)性與系統(tǒng)性。本文采用自紡織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,自動(dòng)錄找紙幣圖像的特征分布,加以識(shí)別。

本系統(tǒng)的SOFM網(wǎng)絡(luò)輸入層為72個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為4個(gè)節(jié)點(diǎn)。輸入的是紙幣圖像的72維方向塊特征數(shù)據(jù)向量,計(jì)算輸出的是正面正向、正面倒向、反面正向、反面倒向四種面向標(biāo)志。其中,獲得方向塊特征向量數(shù)據(jù)的方法是將紙幣圖像劃分為72個(gè)塊,對(duì)每個(gè)塊按步長(zhǎng)的4個(gè)像素取值作灰度平均,將灰度均值作為方向塊的特征數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)SOFM網(wǎng)絡(luò)具體算法如下:

a. 對(duì)所有輸入節(jié)點(diǎn)到輸出節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值賦以初始化值,初始化學(xué)習(xí)系數(shù)α=0.5。

b. 對(duì)第m類(lèi)幣種網(wǎng)絡(luò)輸入樣本數(shù)據(jù)Xm=[x1,x2,…,x72],m=1,2,…,9。

c. 計(jì)算輸出Xm與所有輸出節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值Wj的距離:

d. 選擇具有最小距離的節(jié)點(diǎn)j*作為獲勝節(jié)點(diǎn):dj*=min{dj}。

e. 調(diào)整輸出節(jié)點(diǎn)j*與輸入節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值和學(xué)習(xí)系數(shù)α:

wj*(k+1)=wj*(k)+α(k)[Xm(k)-wj*(k)]

α(k+1)=α(k)-(α/n)

式中,n為第m類(lèi)幣種樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

f. 若第m類(lèi)幣種還有訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)到b;否則,轉(zhuǎn)到g。

g. 若m≥9,訓(xùn)練結(jié)束;否則,轉(zhuǎn)入第m+1類(lèi)幣種訓(xùn)練。

一種紙幣識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) [日期:2005-5-12] 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 作者:儲(chǔ)茂祥 鞏榮芬 吳慶洪 [字體:傳感器(CCD)相結(jié)合;在識(shí)別方法上,應(yīng)用圖像處理技術(shù)與改進(jìn)的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別紙幣。實(shí)驗(yàn)證明,此系統(tǒng)達(dá)到了高速、實(shí)時(shí)、識(shí)別率高的要求。

關(guān)鍵詞:DSP CCD 圖像處理 SOFM網(wǎng)絡(luò)

紙幣清分是銀行的一項(xiàng)重要業(yè)務(wù)。目前,國(guó)內(nèi)很多銀行使用的紙幣清分機(jī)都是由國(guó)外進(jìn)口的,價(jià)格昂貴。國(guó)產(chǎn)紙幣清分機(jī)很少,而且功能都很有限,很難滿足高速實(shí)時(shí)性的要求,尤其是能夠用圖像處理的方法來(lái)識(shí)別紙幣的紙幣清分機(jī)還剛剛起步。

為此,設(shè)計(jì)了一種紙幣識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以DSP為核心處理器,結(jié)合圖像傳感器CCD和復(fù)雜可編程邏輯器件CPLD,并輔以高性能的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器AD9200,進(jìn)行紙幣圖像的采集、處理。該系統(tǒng)主要針對(duì)人民幣第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九種紙幣進(jìn)行識(shí)別,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和改進(jìn)的自紡織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOFM)提取紙幣圖像的長(zhǎng)度、寬度、方向塊特征,區(qū)分紙幣的面值、正反面與正反向。最終完成的系統(tǒng)能達(dá)到較高的識(shí)別速度和識(shí)別率。

1 硬件設(shè)計(jì)

識(shí)別系統(tǒng)的總體硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。人民幣的圖像首先通過(guò)傳感器CCD掃描后得到光電轉(zhuǎn)換信號(hào),并經(jīng)過(guò)AMP的三倍放大;然后將放大的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD9200轉(zhuǎn)換成為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字信號(hào),送入到CPLD緩存;最后通過(guò)EDMA通道輸入到DSP的RAM中,在DSP中進(jìn)行圖像的處理和識(shí)別。整個(gè)系統(tǒng)的信號(hào)邏輯時(shí)序由CPLD來(lái)控制。另外,還有一些輔助環(huán)節(jié),如紙幣輸入輸出裝置、用戶檢測(cè)裝置、復(fù)位裝置等。

存儲(chǔ)器SRAM中,DSP對(duì)已存入SRAM的數(shù)據(jù)作一系列的識(shí)別算法運(yùn)算,并將最終結(jié)果通過(guò)DSP的McBSP1口輸出。

2 識(shí)別方法

2.1 圖像的定位與面值的識(shí)別

定位圖像包括兩個(gè)方面:圖像邊界及中心點(diǎn)的確定和圖像傾斜度的校正。求取圖像邊界中心點(diǎn)的方法,采用和圖像傾斜率的校正。求取圖像邊界中心點(diǎn)的方法,采用自整個(gè)掃描的圖像邊界向內(nèi)選取,確定紙幣圖像邊界上的少數(shù)點(diǎn),再對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,從而確定紙幣的四個(gè)邊界。四個(gè)邊界中心點(diǎn)的連線的交點(diǎn)即為圖像的中心點(diǎn)。紙幣圖像的邊界與掃描采集的圖像的邊界的夾角就是傾斜角。規(guī)定傾斜角超過(guò)17°地紙幣,作為不可識(shí)別類(lèi)。

圖2

確定了紙幣圖像的邊界、中心點(diǎn)和傾斜角后,紙幣的長(zhǎng)度和寬度就能準(zhǔn)確地計(jì)算出來(lái)。對(duì)于長(zhǎng)度差異小的人民幣(比如4片5元與5版50元),則提取圖像的區(qū)域特征加以區(qū)分比較,判別面值。

2.2 圖像面向的識(shí)別

紙幣正反面與正反向的識(shí)別在以往的紙幣清分機(jī)系統(tǒng)中采用人工取提特征的識(shí)別方法,試驗(yàn)周期長(zhǎng),不具有適應(yīng)性與系統(tǒng)性。本文采用自紡織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,自動(dòng)錄找紙幣圖像的特征分布,加以識(shí)別。

本系統(tǒng)的SOFM網(wǎng)絡(luò)輸入層為72個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為4個(gè)節(jié)點(diǎn)。輸入的是紙幣圖像的72維方向塊特征數(shù)據(jù)向量,計(jì)算輸出的是正面正向、正面倒向、反面正向、反面倒向四種面向標(biāo)志。其中,獲得方向塊特征向量數(shù)據(jù)的方法是將紙幣圖像劃分為72個(gè)塊,對(duì)每個(gè)塊按步長(zhǎng)的4個(gè)像素取值作灰度平均,將灰度均值作為方向塊的特征數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)SOFM網(wǎng)絡(luò)具體算法如下:

a. 對(duì)所有輸入節(jié)點(diǎn)到輸出節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值賦以初始化值,初始化學(xué)習(xí)系數(shù)α=0.5。

b. 對(duì)第m類(lèi)幣種網(wǎng)絡(luò)輸入樣本數(shù)據(jù)Xm=[x1,x2,…,x72],m=1,2,…,9。

c. 計(jì)算輸出Xm與所有輸出節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值Wj的距離:

d. 選擇具有最小距離的節(jié)點(diǎn)j*作為獲勝節(jié)點(diǎn):dj*=min{dj}。

e. 調(diào)整輸出節(jié)點(diǎn)j*與輸入節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值和學(xué)習(xí)系數(shù)α:

wj*(k+1)=wj*(k)+α(k)[Xm(k)-wj*(k)]

α(k+1)=α(k)-(α/n)

式中,n為第m類(lèi)幣種樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

f. 若第m類(lèi)幣種還有訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)到b;否則,轉(zhuǎn)到g。

g. 若m≥9,訓(xùn)練結(jié)束;否則,轉(zhuǎn)入第m+1類(lèi)幣種訓(xùn)練。

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