[实用新型]一种人民币序列号识别记录装置无效

专利信息
申请号: 200920124948.2 申请日: 2009-07-21
公开(公告)号: CN201465141U 公开(公告)日: 2010-05-12
发明(设计)人: 刘冬梅;王化龙;毕阳 申请(专利权)人: 刘冬梅
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G07D7/20
代理公司: 杭州中成专利事务所有限公司 33212 代理人: 唐银益
地址: 130000 吉林*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 人民币 序列号 识别 记录 装置
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及金融领域,特别涉及一种人民币序列号识别记录装置。

背景技术

人民币上的号码是纸币印刷数量的标识,每张没有重复,因此可以用来标识人民币的身份。目前国内的绝大多数银行都在采用国外高档验钞机结合手工抄写号码的落后方法,一旦入库时发现假币将有据可查,显然这种方法不仅落后,而且浪费人力物力,难以适应市场的需求。在互联网和信息技术高速发展的今天,如果能开发一种智能纸币号码识别装置,在捆钞的同时自动识别并记录下通过捆钞机上的纸币号码,就可以实现对纸币的有效管理,使出入银行的人民币号码都有记录,这样人民币被暴力抢劫后,可以迅速得到所损失的人民币的号码,将其公布,使其在世界各地都不能正常流通,一旦发现丢失的纸币在某个地方出现,将给公安机关提供破案线索和确凿证据,可以有效地减少刑事犯罪活动的发生,具有广泛的实用价值和广阔的应用前景。

发明内容

针对现有技术中存在的不足之处,本实用新型的目的是提供一种人民币序列号识别记录装置。

本实用新型的目的是通过下述技术方案实现的:一种人民币序列号识别记录装置,它包括计算机、图像采集卡、CIS图像传感器和存储器;所述的图像采集卡连接CIS图像传感器和计算机;所述的计算机连接存储器。

所述的CIS图像传感器设置有两个,分别用于采集人民币正反两面图像。

所述的图像采集卡可同时采集两路CIS图像传感器信号。

所述的存储器为IDE硬盘。

所述的图像采集卡由两片模数转换器及其外围电路组成。

所述的图像采集卡为CIS图像采集卡。

本实用新型的优点在于:本实用新型的装置以机器视觉检测为技术手段,运用图像处理和模式识别的方法,实现了纸币号码图像的采集、图像预处理、图像分割、号码图像的修正、号码的定位、号码的识别等算法。本装置具有图像存储和数据传输的功能,它的应用对真伪钞识别和抑制金融犯罪具有重大的意义。

本实用新型将号码区域定位与字符识别算法结合起来,不仅实现了号码区域图像的存储,也实现了将识别结果存储的功能。本实用新型可应用于取钞,存钞,捆钞等场合,方便了人民币的管理,为人民币的流通提供了保障。

本实用新型可用于清分机和智能点钞机中,通过在机器中添加人民币号码识别记录装置,可实现对客户取存流通的纸币进行登记管理的功能。

附图说明

图1是本实用新型实施例的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本实用新型作进一步详细描述:

图1给出了本实用新型的一种人民币序列号识别记录装置,它包括计算机、CIS图像采集卡、CIS图像传感器1、CIS图像传感器2和存储器;CIS图像采集卡连接CIS图像传感器1、CIS图像传感器2和计算机;计算机连接存储器。

存储器为IDE硬盘。

CIS图像传感器1和CIS图像传感器2,分别用于采集人民币正反两面图像,输出两路CIS信号。

人民币在传送带上,CIS图像采集卡在接收到槽型光耦给出的采集信号后开始采集,采集CIS图像传感器的信号后,通过USB接口将图像数据输出给计算机,计算机首先进行号码区域粗定位,而后将定位后的图像保存到IDE硬盘中。具体是:计算机采用高斯滤波、投影、边缘检测等算法进行图像预处理,从而判定采集到的图像是否包含人民币序列号区域,如果未包括则舍弃此部分图像,同时准备开始下一次的图像采集,如果包括全部序列号区域,则终止本张纸币的此次采集,得到号码区域的粗定位图像后,将定位后的图像保存到IDE硬盘中,由计算机完成对人民币序列号的识别。

计算机读取IDE硬盘中保存的号码区域图像,执行识别程序对号码区域图像进行识别,将识别后的号码保存到IDE硬盘;对于识别失败的情况,将其号码区域图像进行单独保存到IDE硬盘。

本实用新型中的识别算法可以选用将模板匹配和特征统计两种方法相结合,具体算法实现方式如下:

模板匹配法将每一个字符定义为一个模板,将与待识别字符的点阵图像距离最小的模板所对应的字符判定为输入的待识别的字符。该方法识别率高,缺点是计算量大,对噪声敏感。

特征统计算法根据字符各自的特征将字符一步一步细化分类,最终识别所有字符,该方法简单、稳定、实时性好,但相近字符容易识别错误。

首先使用模板法识别待识别字符,根据待识别字符和模板字符的匹配情况求出模板法下的置信度Z1。然后再使用特征法识别待识别字符,取检测特征与理想特征的差异为相似度,同样求出置信度Z2。将Z1和Z2进行比较,取高置信度的识别结果为复合识别法的最终识别结果。

最后,还需要注意的是,以上列举的仅是本实用新型的具体实施例子。显然,本实用新型不限于以上实施例子,还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本实用新型公开的内容直接导出或联想到的所有变形,均应认为是本实用新型的保护范围。

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