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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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