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基于DSP的纸币号码采集及识别系统的研究与实现的开题报告一、研究背景随着现代社会的快速发展以及全球化进程的推进，现金支付仍然占据着广泛的应用场景，纸币作为非常重要的货币形式被广泛使用。
纸币资金流动和加密信息传递是现代金融运转的重要组成部分，所以纸币号码的采集与识别技术一直是自动售货机、货币自动统计设备、售票机、自动售卖机等设备的核心技术。
同时，在物联网时代，随着智能家居的不断普及和发展，纸币智能采集与识别技术将成为智能家居的研究热点之一。
二、研究内容本研究以DSP技术为基础，利用数字信号处理的方法，设计并实现了一种纸币号码采集及识别系统。
具体研究内容如下：1.分析和研究DSP数字信号处理技术，掌握其基本原理和技术方法。
2.分析和研究纸币号码的特征，并设计合适的采集方案。
3.研究纸币号码的数字信号处理方法，包括数字信号滤波、数字信号采样、数字信号解码等，实现纸币号码的快速、准确采集。
4.设计一种基于DSP的纸币号码识别算法，采用特征提取和分类算法识别纸币号码。
5.完成纸币号码采集及识别系统的硬件设计，实现纸币号码的自动采集和快速识别。
三、研究意义本研究的意义在于：1.通过采用数字信号处理技术及DSP技术，实现纸币号码的快速、准确采集和识别，提高现金设备自动识别和处理的效率。
2.通过研究和设计基于DSP的纸币号码采集及识别系统，促进数字信号处理技术在纸币识别领域的应用和发展。
3.为智能家居、自动售卖机等智能设备提供优秀的纸币号码采集及识别技术支持，增强设备的智能化程度，提升用户体验。
四、研究方法本研究采用文献调研、理论分析、实验研究等方法，首先通过文献调研和理论分析，深入研究数字信号处理技术、DSP技术和纸币号码的特征。
在此基础上，设计合适的实验方案，选择适合的DSP芯片和相关硬件，并开发相应的纸币号码采集和识别算法，完成系统实现的全部过程。
五、预期成果本研究预期成果包括：1.深入掌握DSP技术、数字信号处理技术和纸币号码的特征。
在金融行业中，纸币清分是一项非常重要而繁杂单一的体力工作。
而利用纸币清分机，不但可以大大降低劳动强度，还可显著提高纸币的清分速度。
人民币是我国的法定纸币，每一张人民币都有一组序列号，对人民币序列号的自动识别，是国产清分机图像处理的核心技术［１］。
模板匹配方法，是字符识别处理时较为常用的一种方法。
传统的模板匹配方法，是对待识别字符与模板字符进行逐像素比较，这样不仅存储量过大，而且相当耗时［２］，考虑到清分机对图像处理的实际要求，我们在这里采用的是改进的模板特征匹配方法，主要思想就是在对字符进行彩色图象灰度化、二值化、滤波、倾斜度调整等预处理之后，对字符进行水平与竖直方向交点特征提取，和轮廓对称特征提取，提取待识别字符的特征矢量，然后与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的，作为识别结果。
流程如图１所示。
下面具体介绍这种基于模板匹配的字符识别算法。
１图像的预处理图像的预处理，就是用一系列的特定操作来改变图像的像素，以达到特定目的。
一般来说，它应该包含图像的灰度化、二值化、锐化，对字符识别而言，还包括去除从实际环境中引入的各种噪声［３］。
１．１彩色位图转二值化图ＲＧＢ颜色模型，源自色度学中的三基色原理。
由于彩色图像每个像素都具有３个不同的颜色分量ＲＧＢ，所以其需要占用的存储空间很大，而且在对其进行图像处理时，也会浪费较多的系统资源，以致降低系统的处理速率，所以需要将其转换成灰度图像［４］。
本设计用到的灰度化公式如下：I ＝０．２９９×Red ＋０．５８７×Green ＋０．１１４×Blue二值化处理对象是像素点的灰度值，具体过程是将图像中各个像素点灰度值进行判断，并重新赋值，如果大于某个值则取２５５，否则取０。
本设计采用阀值为１７８来实现将图像二值化的功能。
１．２滤波与去离散噪声处理中值滤波是一种典型的低通滤波器，其目的是保护图像边缘的同时去除噪声。
具体方法如下：以某点（X ，Y ）为中心的小窗口内的所有像素的灰度值，按从大到小的顺序排列，将中间值作为（X ，Y ）处的灰度值（若窗口中有偶数个像素，则取两个中间值的平均）。
目录1.选题依据 (2)1.1. 课题来源 (2)1.2. 课题研究目的 (2)1.3. 课题研究意义 (2)1.3.1. 研究领域的原理与意义 (2)1.3.2. 本课题的特点和意义 (5)1.4. 国内外研究动态 (5)1.4.1. 国内外研究现状 (5)1.4.2. 本课题相关内容研究 (6)2研究内容、技术指标、技术路线、研究方法及拟解决的关键题 (7)2.1研究内容 (7)2.1.1系统总体结构 (7)2.1.2系统各模块构成 (8)2.2技术指标 (9)2.3技术路线 (10)2.4拟采用的研究方法和手段 (10)2.5拟解决的关键技术问题 (10)3本课题的特色与创新点 (12)4实验条件，可能遇到的困难和问题，以及解决的方法和措施 (13)4.1实验条件 (13)4.2可能遇到的困难和问题，以及解决方法和措施 (13)5论文工作和经费的估计 (14)6论文工作计划（起止时间，分年度的具体实施内容） (15)参考文献 (16)1.选题依据1.1. 课题来源本课题是自选课题，课题名称是基于ATM的纸币序列号识别系统。
1.2.课题研究目的本课题研究在ATM中实现对运动纸币序列号图像采集、识别和传输的功能，根据ATM内部结构及出钞的特点，主要利用接触式图像传感器、FPGA及内嵌的NIOS处理器和通用异步串口收发器完成对ATM中运动纸币序列号图像的采集、识别、传输。
1.3. 课题研究意义1.3.1.研究领域的原理与意义自动取款机（ATM）的使用方便了银行与客户的交易，一方面降低了银行工作人员的工作量，提高了银行业务办理效率与竞争能力，同时也给人们取款等交易带来了极大的便利，不再受金融机构营业时间的限制，为客户节约了大量以前在银行柜台前等待的时间。
然而，目前在社会上屡次出现客户反映在ATM中取到假币的事件，引起了社会的广泛关注，而银行又拿不出证据表明客户手中的货币不是从ATM中提取的。
当客户从ATM取到假币时，银行和客户都会陷入不必要的麻烦之中。
基于模板匹配的变造币横竖条码识别算法
吴萍萍;关宇东
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(032)010
【摘要】变造币是一种利用拼接技术合成的假币.针对第5套人民币中100元的图像特征,文章提出了两种利用模板匹配识别变造币横竖条码的方法.一种方法是运用传统的二维模板匹配算法,依次截取横条码中的字符与竖条码中的对应字符比较,依据模板和目标图像的相关性判断它们是否相同;另一种方法是分别得到横竖条码在水平和垂直方向的一维灰度投影曲线,根据它们的相关性判断两幅图像是否匹配.实验结果表明这两种识别方法均精确快速有效.
【总页数】3页(P183-185)
【作者】吴萍萍;关宇东
【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割 [J], 姚俊;范永法;潘树国
2.基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法 [J], 陈超;牛王强;杜芃
3.基于模板匹配的医用内窥镜影像目标识别算法 [J], 张志阳; 宋成利; 李良; 李良敏
4.基于环形模板匹配的金属零件识别算法 [J], 徐万泽;李柏林;欧阳;罗剑桥
5.基于模板匹配的结构振动无靶标视频识别算法 [J], 周子杰;吴华勇;赵荣欣
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基于DSP平台的人民币编号识别系统的设计与实现【摘要】为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人民币号码识别，提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案，包括系统软件和硬件的方案。
首先，详细介绍了人民币编号图像提取与识别，针对该算法实现原理阐述硬件平台上的算法移植和优化方案，最后，实现了嵌入式快速人民币号码识别系统的研制。
通过分析测试结果，系统可靠运行，优化后系统运行速度提高，能够实现实时人民币号码识别。
【关键词】TMS320DM642；序列号识别；优化1.引言人民币是我国的法定纸币，每一张人民币都有一组序列号，它是人民币的“身份证”。
随着我国经济的飞速发展和商业活动的日趋频繁，货币的发行流通量日益增大，人民币识别与鉴定变得尤为重要，而序列号就是一个很重要的防伪点。
另一方面，人民币号码印刷过程中可能出现错号、重号、缺号等情况，目前的方法大都是由人工检查完成，费时费力。
因此，对序列号自动识别的研究是非常有现实意义的。
本文提出一种基于投影法和的纸币序列号识别方法。
2.系统设计如图1所示，本系统是基于DM642平台上实现的，系统硬件设计主要由五部分组成：图像的采集、图像处理与分析、储存器和数据输出、图像的显示。
首先通过PAL制式的CCD摄像机，对纸币进行图像的捕获，经过高精度的A/D转换得到数字纸币图像。
然后对纸币上的序列号进行分割，再做特征提取，最后完成纸币上序列号识别，这部分的图像处理和分析工作全部由DSP来完成，识别后的结果经D/A转换显示到显示器上。
SDRAM用于存放系统运行时的代码以及临时图像数据，FLASH用于存储引导代码、程序以及相关数据。
3.人民币编号提取与识别3.1 预处理对于捕获的图像，需要进行图像预处理（如图2所示），图像预处理技术就是在对图像进行正式处理前所做的一系列操作，因为图像预处理技术就是在对图像进行正式处理前所做的一系列操作，图像在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声的污染，导致图片丧失了本质或者偏离了人们的需求，而这就需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。
基于LabVIEW的人民币冠字号识别系统研究杨美程【摘要】系统的工作方式主要是对人民币采集图像,然后进行包括图像灰值化、滤波、倾斜校正及对冠字号目标区域提取的图像预处理,随后利用LabVIEW中Vision Assistant工具里的OCR功能对冠字号中出现的字符进行训练并建立模板数据库,与提取出的冠字号区域进行匹配从而识别出字符并转换成文本.系统用户操作界面简洁,具有较高的识别准确率及速度.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】3页(P41-43)【关键词】LabVIEW;字符识别;匹配;冠字号【作者】杨美程【作者单位】郑州大学,河南郑州 450001【正文语种】中文人民币纸币上的冠字号具有唯一性，对人民币冠字号进行识别并统一管理可以用于人民币的真伪鉴别，从而在某种程度上有效打击伪钞犯罪。
如今，在人民币冠字号识别技术领域存在着神经网络、二值化法及模板匹配等识别技术，人们大都利用这些技术基于Visual C++或MATLAB平台进行研究，设计出的系统具有一定的稳定性及准确率，但是过程大都比较复杂，对于用户来说操作不是很方便。
为此本文基于LabVIEW图形化编程语言及其可视化用户操作界面的特点,研究了一种人民币冠字号识别系统，以另一个编程开发平台的角度为进一步研制国产纸币冠字号识别机提供参考。
1.1 图像采集采用高清工业相机对放置的人民币纸币进行拍照，在拍摄图像时要注意图像不要因为镜头而畸变，将相机对准与纸币垂直的位置，避免相机获取的图像带有角度而产生透视误差。
同时还要注意光照能够提供被检测纸币与背景之间有足够的对比度，以便从图像中获取信息，使图像采集过程中保证图像的质量。
1.2 图像预处理1.2.1 图像灰值化采集到彩色图像后需要进行灰值化处理，本文利用视觉与运动选板中的IMAQ Create控件进行灰值化，使用此控件时将其图像类型接线端连接常量为Grayscale（U8），则控件输出端即可得出灰度图像。
基于ARM的纸币号码识别系统
王惠;鲁五一
【期刊名称】《计算技术与自动化》
【年(卷),期】2010(029)002
【摘要】针对纸币号码识别系统需求不断攀升,采用ARM,FPGA技术及接触式图像传感器(CIS)图像采集系统,提出一种实时采集高速图像信息及图像预处理的方法;系统以硬件设计为主,采集到的CIS图像信号经过明暗输出补偿、二阶滤波、模数转换、二值化等前置调理,保存在静态同步内存(SRAM)中,供ARM作进一步图像处理;系统中CIS传感器的时序信号由FPGA设计,实验表明,该识别系统运行稳定可靠,实时性好,集成度高,采集图像清晰,号码识别准确率高.
【总页数】5页(P81-85)
【作者】王惠;鲁五一
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
【相关文献】
1.基于DSP的纸币号码识别系统 [J], 郑传琴;苑玮琦;于洪霞
2.基于DSP的纸币号码识别系统 [J], 郑传琴;苑玮琦;汤永华
3.基于线阵图像传感器点钞机纸币号码识别系统 [J], 徐琳琳;苑玮琦
4.基于模板匹配的纸币号码识别系统 [J], 刘红刚;贺建飚
5.基于CIS的纸币号码图像采集识别系统 [J], 宾心华;周少武
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一种基于模板匹配的人民币编号识别算法
周志祥;周云飞
【期刊名称】《装备制造技术》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】针对纸币清分机对人民币编号自动识别,在处理速度和识别率方面的高标准要求,提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法,该算法在图像预处理时,利用改进的滤波法去离散噪声;在字符识别时,利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征,直接识别定位好的字符.实验结果表明.该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点,可以满足纸币清分机的应用要求.
【总页数】4页(P94-96,113)
【作者】周志祥;周云飞
【作者单位】华中科技大学,机械科学与工程学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学,机械科学与工程学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法 [J], 张国华;梁中华
2.一种基于模板匹配的语音识别算法 [J], 聂晓飞;赵禹;詹庆才
3.一种基于模板匹配的手指静脉识别算法 [J], 邹晖;张冰;王晓萍
4.一种快速模板匹配的波形识别算法 [J], 倪永州;田跃
5.一种改进的模板匹配的数字识别算法 [J], 刘洋洋;嵇启春
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摘要：为了验证人民币纸币的真伪，给出人民币冠字号码的一种提取与识别方法。
提取过程包括针对纸币图像的采集、灰度化、二值化等预处理，以及使用投影法对人民币字符的位置确定。
字符被一一提取出来后，先做归一化处理，再使用模版匹配法，将其与模版字符一一比较，并计算相似度，从而完成字符识别。
通过对采集的50张人民币图像进行识别实验，所给方法的有效识别率为90%。
关键词：人民币纸币；字符识别；模板匹配；归一化处理中图分类号： tn911.73?34； tp391 文献标识码： a 文章编号： 1004?373x（2013）11?0070?050 引言人民币原始的识别方法是人工识别方法，这种方法是人力物力浪费严重，且成本高、效率低，难以适应现代社会的发展要求。
目前，在纸币号码识别方面，主要使用不等式技术、神经网络技术等识别技术和识别方法。
差别不等式方法是根据已有的经验人为地选择特定的算法，同时，必须包括每一张人民币纸币的阈值和特征差别点，所以效率比较低下，神经网络算法识别率很高，但是其要求的数量是十分庞大的，需要采用大量的训练样本，耗费大量的时间，该算法的一个严重问题，就是不能满足设备实时性的要求。
文献[1]中提出了采用随机掩膜来提取人民币纸币的特征，将其用神经网络进行识别。
从而大幅缩减了训练样本的规模，取得了较好的识别结果和识别率，也解决实时性问题。
本文根据纸币序列的特点提出了基于模板匹配的人民币序列号识别方法，能够快速的识别序列，同时还具有一定的稳定性。
1 人民币图像的预处理图像的预处理是图像识别前的重要工作，通过一系列特定的操作，改变图像的像素，达到特定的目的。
一般来说，它应该包含图像采集、灰度化、二值化、线性滤波、直方图调整等，经过预处理后，排除了许多干扰为后续的提取和识别工作提供了很多便利的前提条件。
纸币序列号的快速识别方法研究房爱东;胡学钢;盛庄【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(38)24【摘要】针对纸币序列号识别问题,提出一种快速识别方法.求解字符连通域特征和扫描线法对序列号实现粗分类,使用Hausdorff距离和闭合曲线特征对字符进行细分类,对细分类的字符利用字符区分器进行识别.实验结果表明,该方法操作简单,能避免复杂的计算,识别速度较快,且能提高字符的识别率.%This paper proposes a fast method for paper sequence number recognition. Characters are divided into several categories through the characteristics of connected domain and scanline, small fine categories are subdivided with the Hausdorff distance and the close curve characteristics. It uses character differentiator to identificate small fine categories. Experimental results show that this method has simple operation, can avoid complicated calculation, recognition speed is fast, and can improve the recognition rate of character.【总页数】5页(P156-160)【作者】房爱东;胡学钢;盛庄【作者单位】宿州学院信息工程学院,安徽宿州234000;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;北京控制工程研究所,北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.纸币序列号定位与分割方法研究 [J], 李朝;匡逊君;赵文倩2.基于模板匹配的人民币纸币序列号识别系统研究 [J], 张冬娇;甘早斌3.一种预测纸币序列号先知的字符分割方法 [J], ZHANG Hui-lin;ZHANG Jie-wu;LI Lun-qing4.纸币序列号提取与识别方法研究 [J], 艾朝霞5.卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统 [J], 沈成龙;王笑梅;王晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
