紙幣非接觸成像計數(shù)系統(tǒng)算法研究.pdf

1、當前印制行業(yè)紙幣生產(chǎn)中檢封車間小張產(chǎn)品的數(shù)字管理使用的是機械式的小張數(shù)數(shù)機計數(shù)，這種計數(shù)方式有噪聲大、對紙幣有損傷等缺點。基于數(shù)字圖像處理技術的紙幣非接觸成像計數(shù)方式可以克服這些缺點。該系統(tǒng)對每捆待計數(shù)紙幣采用工業(yè)相機采集其側面圖像，然后用圖像處理算法對其進行處理得到紙幣數(shù)。它的實現(xiàn)難度在于其算法設計的復雜性。
　　 現(xiàn)有的非接觸計數(shù)系統(tǒng)的算法流程為四步：1)條紋分割：計算圖像分割閾值，將圖像轉換成二值圖像；2)條紋搜索：順序搜

2、索并確定圖像中所有條紋的位置；3)條紋細化：對所有的條紋進行細化處理，去掉噪聲干擾；4)條紋計數(shù)：通過計算條紋的個數(shù)，計算出紙幣數(shù)。上述算法存在許多缺點：首先，紙幣側面圖像中紙張和縫的灰度對比并不明顯且縫常常是不連續(xù)或太寬而存在大量噪聲的，直接對原始圖像進行基于閾值的分割并不能把條紋提取出來；其次，條紋搜索完成后，條紋數(shù)就是已知的了，之后的細化是沒有必要的。
　　 針對上述缺點，本文提出了一種基于灰度比較、空域平滑去噪、Gabo