一種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，包括以下步驟：紙幣紅外反射圖譜提取步驟，對(duì)檢測(cè)傳感器的紅外反射圖譜進(jìn)行提取；紙幣角圖像殘缺判斷步驟，判斷紙幣的4個(gè)角是否有殘缺，如紙幣的某個(gè)角有殘缺，利用紅外反射圖譜判定紙幣的殘缺部位是否是折角或剪角；直線(xiàn)檢測(cè)步驟，對(duì)存在殘缺角紙幣的角圖像進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，確定殘缺角是否存在直線(xiàn)；紙幣折角判斷步驟，如紙幣的某個(gè)角存在直線(xiàn)，則提取紙幣的紅外透射圖譜，確定紙幣的殘缺部分是折疊還是剪掉，如是折疊就判定為折角。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確地判定紙幣的殘缺部位是否是折角，并且能判斷出折角的大小。從而提高折角紙幣的接受率和驗(yàn)鈔效率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】—種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法
[【技術(shù)領(lǐng)域】]
[0001]本發(fā)明涉及紙幣檢測(cè)，尤其涉及一種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法。
[【背景技術(shù)】]
[0002]ATM機(jī)的驗(yàn)鈔模塊是ATM機(jī)的核心部分，沒(méi)有人希望自己在A(yíng)TM機(jī)上收到假幣，所以ATM機(jī)驗(yàn)鈔的時(shí)候會(huì)對(duì)紙幣的各方面進(jìn)行查驗(yàn)，真、偽、正、損等。在現(xiàn)有流通的紙幣中，由于各種原因存在有大量含有小折角的紙幣，在A(yíng)TM機(jī)自動(dòng)存取款的驗(yàn)鈔過(guò)程中，會(huì)對(duì)紙幣圖像的完整性進(jìn)行檢驗(yàn)分析，而存在大量小折角的正常紙幣會(huì)無(wú)法通過(guò)驗(yàn)鈔而被識(shí)別為非正常鈔，在利用ATM機(jī)存取款時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量拒鈔或者廢鈔，從而影響了 ATM機(jī)的驗(yàn)鈔效率，降低存取款工作效率。
[
【發(fā)明內(nèi)容】
]
[0003]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種能提高ATM機(jī)折角紙幣的接受率，從而提高ATM機(jī)驗(yàn)鈔效率和存取款工作效率的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法。
[0004]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，一種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，包括以下步驟:
[0005]101)紙幣紅外反射圖譜提取步驟，對(duì)檢測(cè)傳感器的紅外反射圖譜進(jìn)行提?。?br> [0006]102)紙幣角圖像殘缺判斷步驟，判斷紙幣的4個(gè)角是否有殘缺，如紙幣的某個(gè)角有殘缺，利用紅外反射圖譜判定紙幣的殘缺部位是否是折角或剪角；
[0007]103)直線(xiàn)檢測(cè)步驟，對(duì)存在殘缺角紙幣的角圖像進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，確定殘缺角是否存在直線(xiàn)；
[0008]104)紙幣折角判斷步驟，如紙幣的某個(gè)角存在直線(xiàn)，則提取紙幣的紅外透射圖譜，確定紙幣的殘缺部分是折疊還是剪掉，如是折疊就判定為折角。以上所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，步驟102包括以下步驟:
[0009]201)在紙幣紅外反射圖譜上分別對(duì)紙幣4個(gè)角切取角圖像；
[0010]202)按設(shè)定的灰度閾值，分別統(tǒng)計(jì)4個(gè)角圖像小于灰度閾值的像素點(diǎn)數(shù)量；如果某一角圖像小于灰度閾值的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于設(shè)定的紙幣殘缺閾值，則判定紙幣的對(duì)應(yīng)角有殘缺。
[0011]以上所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，步驟102包括以下步驟:
[0012]301)如判定紙幣的某一角有殘缺，對(duì)該角圖像進(jìn)行中值濾波；
[0013]302)按設(shè)定的二值化處理閾值，對(duì)判定有殘缺的角圖像進(jìn)行灰度二值化處理；
[0014]303)對(duì)灰度二值化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，確定邊緣的位置；
[0015]304)進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，判斷步驟303檢測(cè)到的邊緣是否是直線(xiàn)，如判定是直線(xiàn)則判定紙幣的殘缺部位是折角或剪角，記錄邊緣直線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)，如不是直線(xiàn)，則判定為其他損傷。
[0016]以上所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，步驟104包括以下步驟:
[0017]401)對(duì)判定有折角或剪角殘缺的紙幣角提取紅外透射圖譜，根據(jù)缺角區(qū)域和直線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)確定疑似折角區(qū)域；
[0018]402)對(duì)紅外透射圖譜背景區(qū)域和折角區(qū)域進(jìn)行歐式距離聚類(lèi)判斷，確定殘缺的紙幣部位是折角還是剪角。
[0019]以上所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，在步驟201中，角圖像是100X 100像素點(diǎn)的圖像塊。
[0020]以上所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，在步驟303中采用Sobel邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)；在步驟304中采用hough算法進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)。
[0021]本發(fā)明對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法能夠準(zhǔn)確地判定紙幣的殘缺部位是否是折角，并且能夠精確判斷折角的位置和折角的大小，確定折角是否在可接受的范圍內(nèi)，從而提高ATM機(jī)對(duì)折角紙幣的接受率和驗(yàn)鈔效率。
[【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】]
[0022]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0023]圖1是本發(fā)明實(shí)施例紙幣折角檢測(cè)方法流程圖.
[0024]圖2是本發(fā)明實(shí)施例紙幣一角的紅外透射圖譜。
[0025]圖2中:1-背景區(qū)域；2_折角區(qū)域；3_紙幣折起部分。
[【具體實(shí)施方式】]
[0026]本發(fā)明實(shí)施例對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，包括以下步驟:
[0027]步驟一:提取紙幣紅外反射圖譜。
[0028]步驟二:從紙幣紅外反射圖譜中逐一切取紙幣四個(gè)角100X100像素點(diǎn)大小的圖像塊。
[0029]步驟三:對(duì)提取到的四個(gè)角的某個(gè)角數(shù)據(jù)設(shè)定灰度閾值，統(tǒng)計(jì)小于閾值的像素點(diǎn)，如果小于的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于設(shè)定的灰度閾值(灰度閾值根據(jù)傳感器采集的圖像質(zhì)量確定)，則確定紙幣的對(duì)應(yīng)角有殘缺，否則認(rèn)為此角完好。從而確定紙幣的四角是否存在殘缺。
[0030]步驟四:如果紙幣的任一角存在殘缺，對(duì)對(duì)應(yīng)角圖像進(jìn)行中值濾波。
[0031]步驟五:中值濾波后，按設(shè)定的二值化處理閾值，(閾值的設(shè)定可以固定為某一個(gè)值，也可以根據(jù)整個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)來(lái)確定，本實(shí)施例采用固定的閾值)，對(duì)判定有殘缺的角圖像進(jìn)行灰度二值化處理。
[0032]步驟六:對(duì)灰度二值化處理后的數(shù)據(jù)采用sobel進(jìn)行邊緣檢測(cè)，確定邊緣的位置。
[0033]步驟七:采用hough進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，判斷步驟步驟六檢測(cè)到的邊緣是否是直線(xiàn)，如判定是直線(xiàn)則判定紙幣的殘缺部位是折角或剪角，不是一般的殘缺。
[0034]步驟八:根據(jù)直線(xiàn)檢測(cè)結(jié)果，如果存在直線(xiàn)，記錄邊緣直線(xiàn)兩個(gè)的端點(diǎn)，提取對(duì)應(yīng)角的紅外透射圖譜。
[0035]步驟九:根據(jù)直線(xiàn)端點(diǎn)確定對(duì)應(yīng)圖像的折角區(qū)域:因?yàn)檎鄣艨障碌膮^(qū)域與折起部分面積應(yīng)該相等，根據(jù)折掉空下域與折起部分的對(duì)稱(chēng)性，確定折起部分的位置區(qū)域，根據(jù)折角點(diǎn)和直線(xiàn)劃定疑似折角區(qū)域。
[0036]步驟十:對(duì)背景區(qū)域和折角區(qū)域進(jìn)行歐式距離聚類(lèi)判斷，從而確定是折角還是切角。
[0037]如圖2所示，通過(guò)以上步驟首先檢測(cè)到紙幣折痕的存在，通過(guò)提取紅外透射圖譜可以發(fā)現(xiàn)，紙幣折角區(qū)域2呈現(xiàn)黑色，紙幣折起部分3呈現(xiàn)暗灰色，其他背景區(qū)域1為灰色，如果只有黑色區(qū)域和灰色區(qū)域的存在而沒(méi)有暗灰色部分，則可以確定不是折角。
[0038]本發(fā)明以上實(shí)施例的步驟七中采用hough直線(xiàn)檢測(cè)判斷折角的折痕部分，相對(duì)于普通的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)的檢測(cè)可以做到精確確定折痕，從而精確判斷折角的位置、面積。一般的異常檢測(cè)采用數(shù)據(jù)量的大小來(lái)判斷是否存在異常，也就是有異常區(qū)域占整個(gè)區(qū)域的比例，無(wú)法做到精確定位。
[0039]步驟九和步驟十對(duì)被折區(qū)域采用聚類(lèi)判別，可以準(zhǔn)確區(qū)分是折角還是剪切，因?yàn)橐话阏劢翘幒茈y準(zhǔn)確判斷是折角還是直接剪切后的缺角，采用紅外反射圖譜可以保證非常高的準(zhǔn)確度去除剪切角，從而準(zhǔn)確判斷是否為折角。
[0040]本發(fā)明以上實(shí)施例可以判斷紙幣是缺損還只折角。通過(guò)對(duì)540張折角540張未折角的檢測(cè)，其準(zhǔn)確率達(dá)到100%。
【權(quán)利要求】
1.一種對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，包括以下步驟: 101)紙幣紅外反射圖譜提取步驟，對(duì)檢測(cè)傳感器的紅外反射圖譜進(jìn)行提??； 102)紙幣角圖像殘缺判斷步驟，判斷紙幣的4個(gè)角是否有殘缺，如紙幣的某個(gè)角有殘缺，利用紅外反射圖譜判定紙幣的殘缺部位是否是折角或剪角； 103)直線(xiàn)檢測(cè)步驟，對(duì)存在殘缺角紙幣的角圖像進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，確定殘缺角是否存在直線(xiàn)； 104)紙幣折角判斷步驟，如紙幣的某個(gè)角存在直線(xiàn)，則提取紙幣的紅外透射圖譜，確定紙幣的殘缺部分是折疊還是剪掉，如是折疊就判定為折角。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，步驟102包括以下步驟: 201)在紙幣紅外反射圖譜上分別對(duì)紙幣4個(gè)角切取角圖像； 202)按設(shè)定的灰度閾值，分別統(tǒng)計(jì)4個(gè)角圖像小于灰度閾值的像素點(diǎn)數(shù)量；如果某一角圖像小于灰度閾值的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于設(shè)定的紙幣殘缺閾值，則判定紙幣的對(duì)應(yīng)角有殘缺。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，步驟102包括以下步驟: 301)如判定紙幣的某一角有殘缺，對(duì)該角圖像進(jìn)行中值濾波； 302)按設(shè)定的二值化處理閾值，對(duì)判定有殘缺的角圖像進(jìn)行灰度二值化處理； 303)對(duì)灰度二值化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，確定殘缺邊緣的位置； 304)進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)，判斷步驟303檢測(cè)到的邊緣是否是直線(xiàn)，如判定是直線(xiàn)則判定紙幣的殘缺部位是折角或剪角，記錄邊緣直線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)，如不是直線(xiàn)，則判定為其他損傷。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，步驟104包括以下步驟: 401)對(duì)判定有折角或剪角殘缺的紙幣角提取紅外透射圖譜，根據(jù)缺角區(qū)域和直線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)確定疑似折角區(qū)域； 402)對(duì)紅外透射圖譜背景區(qū)域和折角區(qū)域進(jìn)行歐式距離聚類(lèi)判斷，確定殘缺的紙幣部位是折角還是到角。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，在步驟201中，角圖像是100X 100像素點(diǎn)的圖像塊。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的對(duì)紙幣折角進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于，在步驟303中采用Sobel邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)；在步驟304中采用hough算法進(jìn)行邊緣直線(xiàn)檢測(cè)。
【文檔編號(hào)】G07D7/12GK104361672SQ201410541810
【公開(kāi)日】2015年2月18日 申請(qǐng)日期:2014年10月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月14日
【發(fā)明者】越榮中 申請(qǐng)人:深圳怡化電腦股份有限公司, 深圳市怡化時(shí)代科技有限公司, 深圳市怡化金融智能研究院