CN103210404A - 用于非接触计数成叠基片尤其是成捆钞票的方法及系统 - Google Patents

Abstract

在此描述了一种用于非接触计数基本上平整的基片尤其是钞票的方法，这些基片以成叠基片的形式叠放，所述方法包括以下步骤：对一叠基片的一个侧面的一部分拍摄至少一张样本图像，该样本图像含有代表基片边缘的对比度信息，这些基片边缘基本上沿该样本图像中的第一方向延伸；处理该代表该样本图像（10）内的基片边缘的对比度信息，该处理包括使该样本图像（10）内的至少一个感兴趣区域（20）经历各向异性扩散，以便生成一张已处理图像，该已处理图像含有代表这些基片边缘的、基本连贯的一组连续线条；以及计数所述已处理图像中的基片边缘的数量。

Description

用于非接触计数成叠基片尤其是成捆钞票的方法及系统

技术领域

本发明总体上涉及一种用于非接触计数成叠基片尤其是成捆钞票的方法及系统。 

发明背景

用于使用例如所谓的旋转计数盘（或类似机械系统）机械计数成叠基片的方法及系统在本领域中已知，例如来自以本申请人的名义的欧洲专利申请号EP0737936A1。 

所谓的“非接触”计数方法及系统也已开发，力图避免使用机械计数装置，例如上述旋转计数盘。这些方法及系统在本领域中已知，例如来自均以本申请人的名义的国际专利申请号WO2004/097732A1及WO2006/016234A1。其他方法及系统进一步通过国际专利申请号WO96/22553A1及WO2004/059585A1已知。 

明显地，上述非接触计数方法及系统不够精确和鲁棒，并且仍然需要一种改进的非接触计数方法以及用于实施该方法的合适的系统。 

发明概述

本发明的一个总体目标是提供一种用于通过非接触的途径高效而精确地计数成叠基片尤其是成捆钞票的改进的方法及系统。 

归功于权利要求书中定义的方法及系统，这些目标已实现。 

附图简要说明

通过阅读本发明的实施例的以下详细说明，本发明的特征及优点将显得更清晰，本发明的实施例仅以非限制性示例的方式提供并通过附图展示，其中： 

图1是包含多张（典型地100）相互叠放的钞票的一捆钞票的一张灰度摄影图； 

图2是一个示例性图示，该示例性图示是一叠钞票的侧面的一部分的一张样本图像； 

图3是一叠钞票的侧面的一部分的一张二值化处理图像，该二值化处理图像是根据本发明对一张样本图像进行处理而产生的结果；以及 

图4是示出了本发明的一个优选实施例的一张流程图。 

本发明实施例的详细描述

用于将纸张或一个网状物的连续部分处理成单张钞票和/或成捆钞票的机器和系统（例如国际申请号WO2008/010125A2及WO2009/130638A1中公开的），以及用于处理单张钞票的单张钞票处理系统被广泛应用于钞票的生产和/或处理这一环境中。除了在今日已属一种成熟技术的典型切割、捆扎和/或分拣这种系统的特征之外，用于此类机器及系统的基于图像处理的质量检查已变得更具吸引力。由于越来越多的印刷技术及新的安全特征已确立，必须在钞票生产及处理链中采取质量措施，以确保并保证最终产品的总体质量。这包括旨在确保适宜且期望的数量的单个文档例如钞票在该生产链的输出端产出的措施，这些措施典型地涉及到多叠文档的计数。 

在本文的前序部分中提到的此类机械旋转计数盘在本领域中已知，但是需要一定的时间彻底处理一叠给定的文档。例如，由一个机械计数盘彻底处理一叠1000张的钞票典型地需要大约10秒钟。在此环境中，一堆1000张的成叠钞票典型地由10捆各100张的钞票组成，每捆钞票叠放在另一捆上。在这一应用的环境中，点钞错误率必须降至最小，并且应优选小于百万分之一。 

机械旋转计数盘（及类似的机械计数系统）同样易出现计数错误，这些错误大部分是由于该叠钞票中的不同钞票未被充分且成功地分开，例如，两张钞票被做为一张处理，因而导致一个计数错误。 

根据本发明的方法利用以下事实：一捆钞票中的每一张（或更普遍地，一叠中的每一张平面基片）可以视觉上分开。图1是包含100张钞票（在本示例中被一个绑钞带02包围）的一捆钞票01的一张摄影图，图1示出了以下事实：通过人眼观察该叠钞票的一侧01A，该叠钞票间的对比度差异在大多数情况下可以检测到。不幸地，这些对比度差异会受到相邻的两张钞票可以互相接触这一事实的影响，或受到其他因素影响，例如，钞票的投影、或隐藏的相邻钞票或由切割不当或缺陷切刀导致的这些钞票的切割边缘上存在纸张纤维。这在图1上明显，这些钞票上印刷的特征（或其他特征，例如安全线）也可以影响该捆钞票01的侧面01A的视觉外观。 

本方法特别地旨在当出现纤维及其它破坏对比度的因素例如安全线、印刷油墨以及类似因素时，能够进行鲁棒的非接触计数作业。 

总体而言，根据本发明对这些钞票所做的处理按照如下步骤进行，该处理过程在图4的流程图中示出。 

在第一步中，通过一个合适的光学传感器系统优选一个CMOS阵列或线扫描相机来获取该叠钞票01的侧面01A的一部分的至少一张样本图像10（见图2）。即使图2显示了一张示意性样本图像10的一张灰度图，该样本图像能够以任一合适的色彩空间获取（和处理）。 

优选使用了一个合适的照明系统，例如一个LED照明，以便对希望拍摄一张样本图像的该叠钞票01的侧面01A进行适当照明，特别是以一个视图以便将诸如阴影等问题最小化，这些问题可以由钞票导致并可以隐藏或影响该叠钞票中相邻钞票的边缘的可视性。 

以本申请人的名义的欧洲专利申请号09167085.1（目前公开为EP2282286A1）披露了一种在用于生产证券例如钞票的典型纸张处理系统这一环境中获取样本图像的优选方法。欧洲专利申请号09167085.1于2009年8月3日提交，对应国际申请号PCT/IB2010/053496（公开为WO 2011/015982A1），名称为“用于将多叠纸张处理成多捆证券尤其是成捆钞票的系统及方法（Method And System For Processing Stacks Of Sheets Into Bundles Of Securities,In Particular Banknote Bundles）”，欧洲专利申请号09167085.1的全部内容通过引用结合在此。 

根据EP2282286A1和WO2011/015982A1，对一个成捆条状物（即典型地在多叠证券切割过程中生产出的仍相互连接的多个成捆条状物）的一个纵向侧面的至少一部分拍摄至少一张样本图像，此时该成捆条状物正沿着平行于该成捆条状物的纵向侧面的一个位移方向而位移。优选地，对该成捆条状物的纵向侧面的不同部分拍摄多张样本图像，如EP2282286A1及WO2011/015982A1的图8示意性地展示。 

可替代地，可以在一个切割操作之后直接拍摄样本图像，如WO2006/016234A1中讨论的。 

随后选择该样本图像10内的一个所期望的窗口或感兴趣区域20（例如，一个800x600像素窗口，见图2中的由参考数字20指定的矩形部分，然而该图像尺寸是示意性的而绝非是限制性的）。选择这一感兴趣区域20以便关注该样本图像10中含有对比度信息的区域，该对比度信息代表该一连串成叠钞票及其边缘。 

随后采用一种各向异性扩散法对所选的感兴趣区域20的图像数据进行处理。这一图像处理技术在本领域中已知，典型地用于图像复原应用，并优选地基于Perona-Malik方程，有时亦称为“Perona-Malik扩散”（参看《采用各向异性扩散法进行尺度空间和边缘检测（Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion）》，Pietro Perona和Jitendra Malik，IEEE图样分析与机器智能资料汇编，卷12，编号7，1990年7月，第629-639页，下文中称为[Perona1990]）。该各向异性扩散技术的一个优势在于该正在处理的图像中包含的线性结构被保存这一事实，同时，沿着这些线性结构进行了平滑，以便有效地沿着这些线性结构去除噪声。 

本发明人已确定各向异性扩散非常适于本发明涉及的应用，即对含有代表这些基片边缘的对比度信息的样本图像进行处理，该对比度信息在本质上包含将被保存在该已处理图像中的线性结构（见图2）。因而，各向 异性扩散确保关于这些基片边缘的必要信息被保存，同时改进了该图像内容，以实现可靠地鉴别并计数在该已处理图像中存在的这些基片边缘这一目的。 

有利地，该各向异性扩散技术通过一种基于小波的途径应用于频率域，以便从所选的感兴趣区域中去除噪声，而不使所选的感兴趣区域中的对比度边缘受损或模糊。在这一环境中，该各向异性扩散的自适应滤波器是基于一个所谓的自适应小波变换而实施的。实际上，如[Perona1990]所述，各向异性扩散是遵循多标度方法（或标度空间技术）的一种处理技术，该多标度方法可以通过所谓的小波变换（或简单地“小波”）实施。 

该Perona-Malik方程在本质上是所谓的偏微分方程（或PDE）的一个例子。由于PDE是基于多变量微积分的，该对应的变换（有约束）总体上可以是小波变换，因为它描述了该状态空间域中一个系统或信号的行为。边缘是图像中最常见、最显著的可见特征。因而，适当地定义并从图像中提取边缘是图像处理的基本问题之一（见《边缘检测原理（Theory of Edge Detection）》，David Marr和Ellen Hildreth，伦敦皇家学会资料，B207，1980年，第187-217页，下文中称为[Marr1980]）。[Marr1980]基于高斯-拉普拉斯滤波器定义了零交叉理论，高斯-拉普拉斯滤波器仅是小波而已（参见《图像处理和分析：变分、PDE、小波以及随机法（Image Processing and Analysis:Variational,PDE,Wavelet,and Stochastic Methods）》，Tony F.Chan和Jianhong(Jackie)Shen，美国宾夕法尼亚州工业及应用数学学会（SIAM），费城，2005年，第73-89页，2.6节，“小波和多分辨率分析”，国际标准书号：0-89871-589-X）。 

鉴于该感兴趣区域中的钞票边缘有一个基本上定义的方向（即在图2中垂直），对该各向异性扩散法进行了适配，以便沿着该纸张方向高效地过滤这些钞票，而不破坏这些钞票间的对比度边缘。这一被适配的各向异性扩散的结果是在该已处理图像中形成了代表这些钞票边缘的、基本连贯的一组连续线条（在本例中，这些线条基本上垂直地延伸）。 

可以基于如此处理的图像进行这些钞票边缘的计数。然而，该已处理图像中的临近线条可以相互“相连”或“接触”，在相邻线条之间形成“Y” 型或“X”型连接，这可能导致计数出错。优选地，这些“相连”或“接触”区域通过以下步骤被移除：(i)跟踪该已处理图像中的每个单独线条（在本例中沿垂直方向）；(ii)检测两根相邻线条（或更多）相交的该图像的相关部分；以及(iii)将这些线条的相关部分相互分开。 

有利地，对该已处理图像中检测到的“相连”区域的数量进行跟踪，以便对这些钞票的切割质量进行测量及评估。实际上，恶化的切割质量（例如缺陷或磨损切刀导致的）预期会在相邻线条间产生出更大数量的“连接”区域。这些“连接”区域将由于例如存在切割不当的纸张纤维而显现，这些纸张纤维至少一部分从该叠钞票中的一张延伸至另一张，即这些纤维将显现为基本上水平的线段（在本例中），这些线段将有效地“桥接”相邻钞票边缘间的间隙。 

这一处理导致在已处理图像中形成完全连贯的一组清晰而连续的、代表这些钞票边缘的线条，这些线条完全地相互分开且不呈现任何“相连”区域。图3是这些钞票边缘的一张二值化黑白图像，该图像是由上述处理导致的（图3中仅显示了该相关感兴趣区域的一部分），其中可以看到代表这些钞票边缘的该组清晰而连续的线条。 

实际上，上述处理导致对该相关感兴趣区域中的这些钞票边缘的一个建模。 

这是可以通过查看图3的图示认识到的，该二值化图像中的每根“垂直”线代表一个相应的钞票边缘。通过沿图3中的水平轴线查看该二值化图像中从黑到白以及从白到黑的过渡，可轻易地识别这些钞票边缘并对其计数。 

采用上述方法，因而可以高效地计数任何给定的一叠中的钞票的数量，并检查得出的数量是否对应于该叠内的钞票的预期及所期望的数量。这可以应用于例如检查每叠钞票是否正好包含100张钞票（这是典型的）以及数量是否不多不少。 

由本申请人进行的实验已表明该方法是稳定的并产生可靠的计数及质量措施，并可以在一个实时的环境中适合地实施，特别是在钞票的生产 和/或处理这一环境中。 

将上述方法切实实施于一个计数系统中会需要用于拍摄该样本图像的一个合适的光学传感器（例如一个彩色CMOS相机）以及至少一个处理单元，该处理单元被编程用于对该图像进行如上所述的处理，例如适当地编程的标准双核计算机系统。 

为了计数一捆100张钞票中钞票的数量，已实现了仅200-300ms的处理时间（取决于该图像尺寸），这比使用常规的旋转计数盘快3至5的因子。 

可以对如上所述的实施例进行不同的修改和/或改进，而不背离附录的权利要求所定义的本发明的范围。 

例如，如已提到的，可以在任意所期望的色彩空间内进行处理，即在灰度或彩色图像的基础之上。 

此外，上述方法可以应用于给定的一叠文档的侧面的超过一个部分，例如以一个视图以便提高计数可靠性。 

最后，虽然本发明在描述时涉及成捆钞票的处理，当人们希望鉴别一叠基本上平整的基片中的基片的数量（如为了对印刷纸张、卡片等进行计数），并且可以访问该叠基片的侧面的至少一部分以获取其一张样本图像时，本发明皆为适用。 

如上文所指出，本发明具体而言可以应用并实现为用于一个钞票处理系统或机器的一个计数系统。具体而言，可以认识到将本发明应用于EP2282286A1及WO2011/015982A1，或可替代地，WO2006/016234A1中描述的环境中。 

Claims (14)

1.一种用于非接触计数基本上平整的基片尤其是钞票的方法，这些基片以多叠基片的形式叠放，所述方法包括以下步骤：

-对一叠基片（01）的一个侧面（01A）的一部分拍摄至少一张样本图像（10），该样本图像（10）含有代表基片边缘的对比度信息，这些基片边缘基本上沿该样本图像（10）中的一个第一方向延伸；

-处理该代表该样本图像（10）内的基片边缘的对比度信息，该处理包括使该样本图像（10）内的至少一个感兴趣区域（20）经历各向异性扩散，以便生成一张已处理图像，该已处理图像含有代表这些基片边缘的、基本连贯的一组连续线条；以及

-计数所述已处理图像中的基片边缘的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述各向异性扩散是基于Perona-Malik方程。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述各向异性扩散是基于一个小波变换，优选地一个自适应小波变换。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述各向异性扩散被适配以便沿所述第一方向过滤并保存这些基片边缘，而不破坏所述基片边缘间的对比度。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述处理代表这些基片边缘的对比度信息进一步包括处理所述代表这些基片边缘的、基本连贯的一组连续线条，以去除相邻线条间的相连区域，以及将这些线条分割成完全连贯的一组清晰而连续的、代表这些基片边缘的线条。

6.根据权利要求5所述的方法，其中进一步包括测量这些线条间的相连区域的数量以及基于测得的相连区域的数量评估切割质量的步骤。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述已处理图像在计数其含有的基片边缘的数量前被二值化。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述基片是钞票。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述多叠基片是钞票捆，这些钞票捆包含确定数量的钞票，优选地100张钞票。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，在一个实时的环境中实施，尤其是在钞票的生产和/或处理这一环境中。

11.一种用于实施根据前述权利要求中任一项所述的方法的计数系统，其中所述系统包括用于拍摄所述样本图像的一个光学传感器以及至少一个处理单元，该处理单元被编程用于对代表这些基片边缘的对比度信息进行所述处理。

12.一种钞票处理系统或机器，包括权利要求11中定义的一个计数系统。

13.如权利要求12中定义的钞票处理系统或机器，具有WO2011/015982A1中描述的特征。

14.使用各向异性扩散用于处理待计数的一叠基片（01）的一个侧面（01A）的一部分的一张样本图像（10）内的至少一个感兴趣区域（20），该样本图像含有代表待鉴别并计数的基片边缘的对比度信息。

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