CN103344571B - 一种有价证券耐性质量评价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种有价证券耐性质量评价方法及装置，属有价证券防伪检测领域。所述方法包括以下步骤：物化前后检测样张图像采集、HSV颜色空间墨色提取及评级、耐性检测结果评级，采集到的所述检测样张图像由HSV颜色空间定义，所述墨色提取根据指定墨色的HSV颜色范围将其从采集到的彩色图像中提取出来，计算物化前后HSV空间分量变化程度进行评级，所述耐性检测结果根据所有墨色评级评定得到。本发明有价证券物化耐性质量准确、客观；实现了有价证券物化耐性质量的自动化测量；且能够给出完善的测量结果报告，具有良好的技术效果。

Description

一种有价证券耐性质量评价方法及装置

技术领域

本发明涉及一种有价证券耐性质量评价方法及装置，属有价证券防伪检测领域。

背景技术

有价证券尤其是钞票在流通过程中的物化耐性质量是考评其总体质量的重要指标，为了保证有价证券能够在长时间流通过程中具有较好的防伪性和完整性，要求其印刷油墨具备一定程度的耐性质量，常规耐性检验包括耐酸（硫酸）、耐碱（氢氧化钠）、耐次氯酸钠、耐皂、耐热水、耐乙醇、耐乙酸乙酯、耐四氯乙烯、耐汽油、耐皱折、耐洗涤、耐甲苯、耐丙酮、耐光、耐磨擦、耐脏污、耐潮热、耐湿皱折等。

目前，还没有专用设备和方法用于进行有价证券物化耐性质量评价，对其评价主要依赖于检验人员在物化实验后对待测样张与标准样张的目测对比和主观评判。人工物化耐性质量评价方法存在诸多弊端，具体表现在：（1）不同检验人员对评价标准的理解和掌握程度不同，造成同一待测样张检测评价结果的差异；（2）由于生理、心理、环境等因素的影响，同一检验人员在不同时间进行的评价，其结果也会存在差异；（3）检验人员只能依据标准样张和对标准的主观认识对待测样张作出优、良、中、差、劣的分类评判，无法用定量数值表示评判结果；（4）评价方法繁琐，效率较低，重复性不强，操作人员工作量大，无法保证评价结果的一致性和可靠性。因此，对能够客观进行钞票物化耐性质量评价的设备需求迫切。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种有价证券耐性质量评价方法，采用HSV颜色空间对有价证券建立墨色信息数据库，自动比对物化前后墨色的变化量，再可根据系统中已存的或者优选的利用学习系统得到的判别阈值，可准确给出耐性质量评级结果。

一种有价证券耐性质量评价方法，包括以下步骤：物化前后检测样张图像采集、HSV颜色空间墨色提取及评级、耐性检测结果评级，其特征在于采集到的所述检测样张图像由HSV颜色空间定义，所述墨色提取根据指定墨色的HSV颜色范围将其从采集到的彩色图像中提取出来，计算物化前后HSV空间分量变化程度进行评级，所述耐性检测结果根据所有墨色评级评定得到。

所述墨色的耐性检测结果优选采用计算物化前后该墨色HSV空间V分量的变化程度。

所述V分量的变化程度从平均亮度差和直方图相似度进行计算，如下式所示，其中C_V为V分量变化程度，k1、k2为加权系数，H代表直方图相似度，可由多种算法计算。

所述检测样张图像采集可优选的采用与模板匹配结合的方法，包括以下步骤：

指定一张有价证券物化前图像作为模板样张，分别选取各种墨色全部区域作为该墨色的单色匹配模板；

根据指定墨色的HSV颜色范围，对整个待测样张图像进行二值化，即颜色在该范围内的像素点赋值为1，否则赋值为0；

使用指定墨色的匹配模板在二值化后的待测样张图像上进行搜索，并计算落在单色模板区域内像素值为1的个数，个数最高的位置即为模板匹配的最佳位置；

根据模板匹配结果，剔除墨色提取到的单色模板区域以外的像素，仅使用单色模板区域内的墨色结果进行评级。

优选的还包括对有价证券物化前后的检测样张紫外图像采集和根据紫外图像进行耐性质量评级，所述评级首先使用HSV颜色范围提取荧光图案，然后通过物化前后荧光图案平均亮度变化进行评级。

优选的还包括专家学习系统，所述系统分两步实施：

第一步，将人工评估好的样张记录到所述专家学习系统，并输入相应等级，所述专家学习系统自动记录各个等级的参数和阈值范围；

第二步，实际检测，首先计算各墨色物化前后变化的相对值，再由专家系统自动将计算出的相对值映射到相应的等级区间，最后根据所有墨色评级给出综合评级。

一种有价证券耐性质量评价装置，其特征在于采用上述的一种有价证券耐性质量评价方法，包括二维移动控制平台、固定于平台上方的数字相机以及LED多波段面光源。

所述运动控制平台采用两台高精度步进电机分别进行X方向和Y方向的运动控制，通过指令控制两个电机带动有价证券进行二维运动，同时返回坐标信息。

还包括用于固定和展平有价证券的夹具，所述夹具由上下两层高透过率玻璃组成。

所述LED面光源采用侧面照射式多路光源板，所述光源板采用阵列式LED结构，通过指令控制输出白光或紫外光。

所述LED面光源使用独立电源。

所述LED面光源采用光反馈电路自动调节光源亮度。

所述LED面光源采用立体光源照明，除主侧面外，另外三侧施加辅助光源。

本发明技术效果：

本发明利用图像采集平台采集彩色图像，通过对有价证券经物化耐性检测前后图像的精确检测和客观对比，在HSV颜色空间采用平均亮度差和直方图相似度等综合指标，实现对钞票物化耐性质量的检测与客观评价。

HSV是一种符合人眼视觉特性的颜色空间，能更好的对不同颜色加以描述，据此而提出的基于颜色分割的有价证券耐性质量评价方法，在HSV颜色空间提取物化前后钞券上每种墨色信息并加以比对，通过对标准样张库的学习，可以准确的给出耐化质量评级结果，且不受人为因素影响，具有很高的一致性和可靠性。

物化前后的墨色在H、S、V分量上均有反映，因亮度V分量更符合人眼视觉特性，计算V分量的变化程度，并根据阈值进行评级。亮度V分量的变化程度从两方面进行计算，一是平均亮度差，反映物化前后该墨色的整体亮度差异，二是直方图相似度，反映物化前后该墨色的分布变化情况，综合这两个指标就可以得到准确的该墨色耐性质量。

本发明首先在标准白光光源下采集钞券的彩色图像，将彩色图像由RGB空间转换到HSV颜色空间；定义钞券正反面所用单色油墨对应的HSV颜色区间，并建立数据库；根据数据库定义的HSV区间提取票面上的指定颜色，同时去除其他颜色的影响；用上述方法逐一提取钞券物化前后所有颜色，并且用平均亮度差和直方图相似度等指标进行衡量，根据综合指标进行评级，将物化前后的单色及总体耐性质量分为五级九等。

颜色相近的油墨很难通过单一定义HSV完整提取出来，因此增加模板匹配算法，采用HSV颜色定义和模板匹配相结合的方法将所有油墨准确无误的提取出来，避免物化后其他墨色对该墨色的评级影响。由于每张有价证券在印刷时具体的图案位置并不能保持完全一致，因此模板匹配采用模板与图像二值化结合的方法进行模板匹配特征区域的定位。

由于钞票中的荧光图案在物化前后也会有比较明显的变化，还可以对荧光分量进行耐性质量评级。为了得到荧光图像，系统采用包括紫外光源和白光光源的多波段光源，可以通过上位机软件进行切换控制，在开启紫外光源的条件下可以方便的采集到物化前后荧光图案。在紫外光源下采集钞券图像，根据亮度差异判别物化前后荧光材料的耐化质量，并映射到五级九等。

带学习功能的自适应专家判别系统可对计算得到的钞票耐性质量进行准确评级，尽可能适应不同工况下的耐性质量检测。

一种有价证券耐性质量评价装置，包括一组侧照式多波段光源、宽光谱面阵相机、图像采集平台及上位机处理软件，其中光源可控制输出白光及紫外光。由于LED光源具有长寿命、防震、上电反应快、后期维护成本低、稳定性好、不需专门的散热系统等特点，这里采用LED面光源作为系统光源，并且根据平台结构特点设计了侧面照射式多波段光源板。光源板采用阵列式LED结构，可以通过指令控制输出白光及紫外光。为了保证光源的稳定性，对系统光源做了多项改进措施，一是使用独立电源，避免电机工作时对光源的影响；二是设计光反馈电路，自动调节光源亮度，最大程度的避免外界电路和环境对光源亮度的影响；三是采用立体光源照明，除侧面主光源外，另外三侧施加辅助光源，能够有效解决图像采集时钞票表面皱褶形成阴影的问题。

运动控制平台具有可精确定位的二维移动功能。

夹具可保证采集钞票图像时保证票面的平整，用于对票样的固定。

本发明有价证券物化耐性质量准确、客观；实现了有价证券物化耐性质量的自动化测量；且能够给出完善的测量结果报告，相比现有技术具有良好的技术效果。

附图说明

图1a为一种有价证券耐性质量评价装置的结构示意图；

图1b为一种有价证券耐性质量评价装置的立体示意图

图2为有价证券夹具使用状态示意图；

图3为物化耐性质量自动检测流程图；

图4为耐性检测算法流程图；

图5为实施例1物化前背主景蓝墨色分布图；

图6为实施例1物化后背主景蓝墨色分布图；

图7a为物化前主景蓝墨色亮度直方图；

图7b为物化后主景蓝墨色亮度直方图；

图8为实施例2模板匹配特征区域示意图；

图9为实施例2背面人像特征区域模板示意图；

图10为实施例2提取到的英镑20圆券背面人像区物化后图像；

图11a为实施例3人民币100圆券物化前荧光图像；

图11b为实施例3人民币100圆券物化后荧光图像；

图12为数据库中耐性质量评价数据表关系图；

图中各标号列示如下：

1-相机，2-夹具，3-运动控制平台，4-光源，5-辅助光源。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行进一步的解释。

实施例1

本实施例的一种有价证券耐性质量评价装置采用定制的运动控制平台3、高分辨率数字相机1以及多路LED面光源4作为图像采集平台，如图1所示。

运动控制平台3具有可精确定位的二维移动功能。系统平台采用两台高精度步进电机分别进行X方向和Y方向的运动控制，通过串口指令控制两个电机带动钞票进行二维运动，同时返回坐标信息。

为了保证采集有价证券图像时保证票面的平整，专门设计了一套夹具2，用于对票样的固定和展平，其使用状态如图2所示。该夹具由上下两层高透过率玻璃组成，使用时需保证玻璃表面清洁。

由于LED光源具有长寿命、防震、上电反应快、后期维护成本低、稳定性好、不需专门的散热系统等特点，这里采用LED面光源4作为系统光源，并且根据平台结构特点设计了侧面照射式多路光源板。光源板采用阵列式LED结构，可以通过串口指令控制输出白光及紫外光。为了保证光源的稳定性，对系统光源做了多项改进措施，一是使用独立电源，避免电机工作时对光源的影响；二是设计光反馈电路，自动调节光源亮度，最大程度的避免外界电路和环境对光源亮度的影响；三是采用立体光源照明，除正侧面主光源外，另外三侧施加辅助光源5，能够有效解决图像采集时钞票表面皱褶形成阴影的问题。

本实施例采用如图3所示的流程对英镑20圆券进行物化耐性的自动评价，物化耐性自动评价包括检测样张图像采集、耐性检测结果评级，为了评价对比的方便和准确，可建立耐性评价数据库，并引入专家学习系统，最后通过数据库生成检测报告。

为了能够对各种墨色进行耐性评级，需要从票面图像中提取出各种墨色，并对提取出来的部分根据物化前后颜色变化情况进行等级评估，然后综合各种墨色的评级给出票面整体评级结果，如图4所示。

对单色油墨耐性质量检测算法以英镑20圆券背主景蓝墨色为例，首先统计该墨色在票面上的H、S、V区间，然后用一个结构体定义该墨色的HSV范围，如{H（245，10），S（30，20），V（60，40）}，其中每个分量的第一个元素代表该分量的中心值，第二个元素代表该分量在中心值附近的容忍范围。使用该颜色范围对主景蓝墨色对物化前的票样进行颜色提取，得到主景蓝墨色分布，如图5所示。

用同样的颜色区间提取物化后的主景蓝墨色分布，如图6所示。从图中可以看出，经过物化后该油墨受到了一定程度上的破坏，这里将其和物化前的图像相比计算该物化过程的破坏程度，据此给出物化耐性质量评级。

物化前后的墨色在H、S、V分量上均有反映，因亮度V分量更符合人眼视觉特性，计算V分量的变化程度，并根据阈值进行评级。亮度V分量的变化程度从两方面进行计算，一是平均亮度差，反映物化前后该墨色的整体亮度差异，二是直方图相似度，反映物化前后该墨色的分布变化情况，综合这两个指标就可以得到准确的该墨色耐性质量。

以图5和图6为例，二者亮度分量的直方图如图7所示，计算得到的平均亮度差为32，直方图相似度为88%，可以明显反映出该墨色分布的变化情况。该墨色的耐性质量可由这两个指标加权得到。

为了对计算得到的钞票耐性质量进行准确评级，尽可能适应不同工况下的耐性质量检测，还可以设计一种带学习功能的自适应专家判别系统，整个系统分两步实施：

第一步，需要对等级评估系统进行学习训练。用户将大量人工评估好的样张放到该系统里，并输入相应的等级，以训练专家系统；专家系统根据输入的样张，学习好各个等级的参数和阈值范围。

第二步，实际检测。根据前面的学习训练，专家系统得到了一系列的参数；当放入新的耐性处理过的钞票时，专家系统自动将计算出的值映射到相应的等级区间，以完成等级评估。

物化耐性质量检测结果数据库：主要包含待测样品种类、面向、墨色名称、墨色HSV表征以及学习结果等信息；表面质量评价子数据库主要包含检测样品种类、面向、检测区域、检测项目以及检测结果等信息。数据关系表如图12所示。

实施例2

颜色相近的油墨很难通过单一定义HSV完整提取出来，因此增加模板匹配算法，根据有价证券在印刷时无法保证所有图案的位置保持一致的实际情况，采用HSV颜色定义和模板匹配相结合的方法将所有油墨准确无误的提取出来。图像预处理完成后，进行模板匹配操作，具体过程如下。

第一步，从钞票选模板匹配特征区域，比如针对英镑20圆券背面钞票中，选取左侧人像区域作为模板图，如图8所示。

第二步，分别对选择的特征区域进行模板匹配，定位出该特征区域的位置。以左侧人像区域为例，模板匹配的过程如下：

（a）根据特征区域设定模板图像，如图9所示；

（b）提取人像区域的颜色范围，并根据该颜色范围，对整个钞票图片进行二值化，即颜色在该范围内的像素点赋值为1，在范围外的像素点赋值为0；

（c）将模板在二值化后的钞票内进行搜索，并计算落在模板内的像素值为1的个数；

（d）点数最高的位置即为模板匹配的最佳位置；

得到特征区域的位置后，可以根据样张的相对位置，定位出其他区域的位置，如果存在较大畸变，还需要做一次图像拉伸。

第三步，在样张上制作各个区域的模板数据，并根据前面计算出的定位信息，准确定位出各个区域的位置，如英镑20圆券根据背面人像区模板图最终提取到的物化后该区域图像如图10所示。

后续对各区域墨色的提取及耐性评价同实施例1。

实施例3

由于钞票中的荧光图案在物化前后也会有比较明显的变化，还可对荧光分量进行耐性质量评级。为了得到荧光图像，系统采用包括紫外光源和白光光源的多路光源4，可以通过上位机软件进行切换控制，在开启紫外光源的条件下可以方便的采集到物化前后荧光图案，如图11所示，通过计算荧光图案的平均亮度差就可评价其耐性质量。其余步骤和装置同实施例1。

Claims (11)

1.一种有价证券耐性质量检测方法，包括以下步骤：物化前后检测样张图像采集、HSV颜色空间墨色提取及评级、耐性检测结果评级，其特征在于采集到的所述检测样张图像由HSV颜色空间定义，所述墨色提取根据指定墨色的HSV颜色范围将其从采集到的彩色图像中提取出来，计算物化前后HSV空间分量变化程度进行评级，所述耐性检测结果根据所有墨色评级评定得到，所述墨色的耐性检测结果为计算物化前后该墨色HSV空间V分量的变化程度，根据其平均亮度差和直方图相似度进行计算，如下式所示，其中C_V为V分量变化程度，k1、k2为加权系数，H代表直方图相似度：

2.根据权利要求1所述的一种有价证券耐性质量检测方法，其特征在于所述HSV颜色空间墨色提取采用与模板匹配结合的方法，包括以下步骤：

指定一张有价证券物化前图像作为模板样张，分别选取各种墨色全部区域作为该墨色的单色匹配模板；

根据指定墨色的HSV颜色范围，对整个待测样张图像进行二值化，即颜色在该范围内的像素点赋值为1，否则赋值为0；

使用指定墨色的匹配模板在二值化后的待测样张图像上进行搜索，并计算落在单色模板区域内像素值为1的个数，个数最高的位置即为模板匹配的最佳位置；

根据模板匹配结果，剔除墨色提取到的单色模板区域以外的像素，仅使用单色模板区域内的墨色结果进行评级。

3.根据权利要求1所述的一种有价证券耐性质量检测方法，其特征在于还包括对有价证券物化前后的检测样张紫外图像采集和根据紫外图像进行耐性质量评级，所述评级首先使用HSV颜色范围提取荧光图案，然后通过物化前后荧光图案平均亮度变化进行评级。

4.根据权利要求1所述的一种有价证券耐性质量检测方法，其特征在于还包括专家学习系统，所述系统分两步实施：

第一步，将人工评估好的样张记录到所述专家学习系统，并输入相应等级，所述专家学习系统自动记录各个等级的参数和阈值范围；

第二步，实际检测，首先计算各墨色物化前后变化的相对值，再由专家系统自动将计算出的相对值映射到相应的等级区间，最后根据所有墨色评级给出综合评级。

5.一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于采用权利要求1-4任一所述的一种有价证券耐性质量检测方法，包括二维移动控制平台、固定于平台上方的数字相机以及LED多波段面光源。

6.根据权利要求5所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于所述二维移动控制平台采用两台高精度步进电机分别进行X方向和Y方向的运动控制。

7.根据权利要求5所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于还包括用于固定和展平有价证券的夹具，所述夹具由上下两层高透过率玻璃组成。

8.根据权利要求5所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于所述LED面光源采用侧面照射式多波段光源板，所述光源板采用阵列式LED结构，通过指令控制输出白光或紫外光。

9.根据权利要求8所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于所述LED面光源使用独立电源。

10.根据权利要求8所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于所述LED面光源采用光反馈电路自动调节光源亮度。

11.根据权利要求8所述的一种有价证券耐性质量检测装置，其特征在于所述LED面光源采用立体光源照明，除侧面外，另外三侧施加辅助光源。