CN106447910A - 一种纸币识别的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种纸币识别的方法及装置。该方法包括：从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；获取二值化后的特征区域的待识别区域；将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。本发明根据特征币值字样的高度，去除安全线在高度外的影响，进而提高匹配的准确率；对于模板匹配的相似度处理，采用目标对应位置点匹配、背景点个数匹配的方式进行，进而提高匹配的准确度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及纸币检验的技术领域，尤其涉及一种纸币识别的方法及装置。
背景技术
纸币识别包括面值面向识别与纸币真伪鉴别。纸币一般的识别流程是先对纸币进行倾斜校正等预处理，然后识别出纸币的币种与面值面向，再根据纸币的面值面向进行纸币真伪的鉴别。纸币的面值识别在纸币的识别中占有很重要地位，如果不先识别出面值，就谈不上对纸币进行真伪鉴别。
由于纸币识别系统要求具有实时性，一般要求在40ms内完成纸币的面值面向识别与真伪鉴别，所以就必须对识别算法进行优化处理。一般的纸币面值识别方法是对纸币数据进行全幅面的二维数据处理，对获取到的纸币面值特征区域的图像与存储在存储器中的不同纸币面值特征区域的标准模板进行比对，当获取到的纸币面值特征区域的图像与标准模板匹配相关值大于设定的门限值时，即为该模板面值。
现有的模板匹配算法，比较的是模板与待匹配对象之间整体一致的点数，如果相同的比例超过一定阈值，即认为匹配成功。而这种模板匹配的方式未能较好的区别出背景区域和面值区域，因为模板匹配的准确度较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种纸币识别的方法及装置，旨在解决如何提高鉴钞的准确度的问题。
为达此目的，本发明实施例采用以下技术方案：
第一方面，一种纸币识别的方法，所述方法包括：
从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；
获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的待识别区域，包括：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域；
根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的安全线的位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置，包括：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值时的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的上下边界位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值时的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
第二方面，一种纸币识别的装置，所述装置包括：
截取模块，用于从待识别的纸币中截取特征区域；
二值化处理模块，用于对所述特征区域进行二值化处理；
获取模块，用于获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
匹配模块，用于将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
第一确定模块，用于确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
第二确定模块，用于若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
优选地，所述获取模块，具体用于：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域；
根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
优选地，所述获取模块，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
优选地，所述获取模块，还具体用于：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值、f(x)的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
优选地，所述获取模块，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值时的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
本发明实施例提供一种纸币识别的方法及装置，从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。本发明根据特征币值字样的高度，去除安全线在高度外的影响，进而提高匹配的准确率；对于模板匹配的相似度处理，采用目标对应位置点匹配、背景点个数匹配的方式进行，进而提高匹配的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例提供一种纸币识别的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种红外透射图下新版100元的特征示意图；
图3是本发明实施例提供的一种二值化后的新版100元的特征示意图；图4是本发明实施例提供的一种模板示意图；
图5是本发明实施例提供的一种截取后的特征区域的示意图；
图6是本发明实施例提供的一种截取后的特征区域的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种纸币识别的装置的功能模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
参考图1，图1是本发明实施例提供一种纸币识别的方法的流程示意图。
如图1所示，所述纸币识别的方法包括：
步骤101，从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；
具体的，如图2至5所示，图2是本发明实施例提供的一种红外透射图下新版100元的特征示意图；图3是本发明实施例提供的一种二值化后的新版100元的特征示意图；图4是本发明实施例提供的一种模板示意图；图5是本发明实施例提供的一种截取后的特征区域的示意图。
优选地，所述对所述特征区域进行二值化处理，包括：
对所述特征区域进行二值化后，通过最大类间方差法计算二值化阈值；
根据所述二值化阈值对所述特征区域进行二值化处理。
具体的，对特征区域进行二值化，光彩光变区域二值化后为黑点。前景点，背景为白点。
采用最大类间方差法(OTSU)算法计算二值化阈值。
计算灰度图像直方图：横坐标代表了图像像素的灰度范围。纵坐标代表了每一种灰度值在图像中的像素总数。
利用阈值将原图分为目标和背景两个部分：用n1、csum、m1表示当前阈值下目标的点数，质量矩，灰度均值，用n、sum-csum、m1表示当前阈值下的背景的点数，质量矩，灰度均值。当最佳阈值时，背景与目标的最大类间方差最大。
记t为当前的目标与背景分割阈值，目标点数占图像的比例为ω0，灰度均值为μ0，背景点数占图像比例为ω1，灰度均值为μ1
目标与背景的方差为ε＝ω0×ω1×(μ0-μ1)×(μ0-μ1)当方差ε最大时，即目标与背景差异最大，此时灰度t即为最佳阈值T。
其中0为目标区域，1为背景区域；
最大类间方差法适用于目标明显，噪声干扰小的图片，此区域背景均匀目标突出，故采用最大类间方差法求此区域二值化阈值。
步骤102，获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
优选地，所述获取二值化后的特征区域的待识别区域，包括：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的安全线的位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置，包括：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值时的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
优选地，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的上下边界位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值时的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
具体的，如图6所示，图6是本发明实施例提供的一种截取后的特征区域的示意图。
优选地，所述根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域之后，还包括：
根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
具体的，所述根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线，包括：将待识别区域的安全线区域设置为背景。
步骤103，将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
步骤104，确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
优选地，所述确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，包括：
确定所述二值化后的纸币币值区域与所述模板在预设位置上匹配的个数；
确定所述个数是否超过预设个数阈值；
若所述个数超过所述预设个数阈值，则确定所述模板匹配所述二值化后的纸币币值区域；
若所述个数未超过所述预设个数阈值，则确定所述模板不匹配所述二值化后的纸币币值区域。
优选地，所述确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配，包括：
确定所述二值化后的背景区域与所述模板匹配的比例；
确定所述比例是否超过预设比例阈值；
若所述比例超过所述预设比例阈值，则确定所述模板匹配所述二值化后的背景区域；
若所述比例未超过所述预设比例阈值，则确定所述模板不匹配所述二值化后的背景区域。
具体的，S(m,n)为待检测图像，T(m,n)为模版图像，m图像的行数，n为图像的列数。模板的宽度记为templHeight，模板的高度记为templWidth。
设模板中的目标点像素总素为iInk，背景点的像素总数为iBackGround
显然iInk+iBackGround＝templHeight*templWidth；
模板T在源图S上移动，记模板T左上角在源图S中的坐标为(x0,y0),匹配的准则如下：
对目标点：
当T(x,y)位置和S(x0+x,y0+y)位置都为前景点时,目标点匹配个数(记做iInkSameCnt)加1.当遍历完整个模板时，若iInkSameCnt>iInk*fRatioInk,认为目标点匹配成功。此处fRatioInk根据经验值设定。
对背景点：
统计在源图S上顶点为(x0,y0)，宽和高为templWidth、templHeight矩形区域内的背景点数(记做iBackGroundSameCnt),若iBackGroundSameCnt>iBackGround*fRatioBackGround,认为背景点匹配成功。
此处fRatioInk根据经验值设定。
步骤105，若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
本发明实施例提供一种纸币识别的方法，从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。本发明根据特征币值字样的高度，去除安全线在高度外的影响，进而提高匹配的准确率；对于模板匹配的相似度处理，采用目标对应位置点匹配、背景点个数匹配的方式进行，进而提高匹配的准确度。
参考图7，图7是本发明实施例提供的一种纸币识别的装置的功能模块示意图。
如图7所示，所述装置包括：
截取模块701，用于从待识别的纸币中截取特征区域；
二值化处理模块702，用于对所述特征区域进行二值化处理；
优选地，所述二值化处理模块702，具体用于：
对所述特征区域进行二值化后，通过最大类间方差法计算二值化阈值；
根据所述二值化阈值对所述特征区域进行二值化处理。
获取模块703，用于获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
优选地，所述获取模块703，具体用于：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域。
优选地，所述获取模块703，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
优选地，所述获取模块703，还具体用于：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值时的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
优选地，所述获取模块703，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值时的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
优选地，所述装置还包括：
消除模块，用于在根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域之后，根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
优选地，所述消除模块，具体用于：
(xright+1,y)＝1&&(xleft-1,y)＝1。
其中，xright是安全线右边界的横坐标，xleft是安全线左边界的横坐标，左边界的左侧是亮度为1的二值化值，右边界的右侧是亮度为1的二值化值，y的取值为安全线的长度，对安全线内的像素点进行处理的目的是将安全线二值化后值为0的像素点赋值为背景像素点的二值化值。例如，当y赋值为1时，该式代表行值为1的安全线将在左右边界范围内的像素点的值赋值为1。
匹配模块704，用于将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
第一确定模块705，用于确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
优选地，所述第一确定模块705，具体用于：
确定所述二值化后的纸币币值区域与所述模板在预设位置上匹配的个数；
确定所述个数是否超过预设个数阈值；
若所述个数超过所述预设个数阈值，则确定所述模板匹配所述二值化后的纸币币值区域；
若所述个数未超过所述预设个数阈值，则确定所述模板不匹配所述二值化后的纸币币值区域。
优选地，所述第一确定模块705，具体用于：
确定所述二值化后的背景区域与所述模板匹配的比例；
确定所述比例是否超过预设比例阈值；
若所述比例超过所述预设比例阈值，则确定所述模板匹配所述二值化后的背景区域；
若所述比例未超过所述预设比例阈值，则确定所述模板不匹配所述二值化后的背景区域。
第二确定模块706，用于若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
本发明实施例提供一种纸币识别的装置，从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。本发明根据特征币值字样的高度，去除安全线在高度外的影响，进而提高匹配的准确率；对于模板匹配的相似度处理，采用目标对应位置点匹配、背景点个数匹配的方式进行，进而提高匹配的准确度。
以上结合具体实施例描述了本发明实施例的技术原理。这些描述只是为了解释本发明实施例的原理，而不能以任何方式解释为对本发明实施例保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明实施例的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明实施例的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种纸币识别的方法，其特征在于，所述方法包括：
从待识别的纸币中截取特征区域，并对所述特征区域进行二值化处理；
获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取二值化后的特征区域的待识别区域，包括：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域；
根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取二值化后的特征区域的安全线的位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置，包括：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值时的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取二值化后的特征区域的光彩光区域的上下边界位置，包括：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
6.一种纸币识别的装置，其特征在于，所述装置包括：
截取模块，用于从待识别的纸币中截取特征区域；
二值化处理模块，用于对所述特征区域进行二值化处理；
获取模块，用于获取二值化后的特征区域的待识别区域，所述待识别区域包括所述纸币币值区域和背景区域；
匹配模块，用于将模板分别匹配二值化后的纸币币值区域和二值化后的背景区域；
第一确定模块，用于确定所述二值化后的纸币币值区域是否与所述模板匹配，且确定所述二值化后的背景区域是否与所述模板匹配；
第二确定模块，用于若所述二值化后的纸币币值区域和所述二值化后的背景区域同时与所述模板匹配，则确定所述待识别纸币匹配成功。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：
根据安全线的特征，获取二值化后的特征区域的安全线的位置；
根据光彩光区域的特征，获取二值化后的特征区域的光彩光区域的左右边界位置和上下边界位置；
根据所述左右边界位置和所述上下边界位置截取所述待识别区域；
根据所述安全线的位置消除所述待识别区域的安全线。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的列和n是所述二值化后的特征区域的宽度；
获取所述列和的最大位置，所述列和的最大位置为安全线的位置。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还具体用于：
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的列和最大值的位置坐标x0，N为所述模板的宽度，f(x)为所述二值化后的特征区域的第x列的灰度投影值；
所述光彩光区域的左边界位置为x0–delta；
所述光彩光区域的右边界位置x0+N+delta，所述delta为预设值。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还具体用于：
计算所述二值化后的特征区域的行投影所述m为所述二值化后的特征区域的高度，所述f(y)为所述二值化后的特征区域第y行的灰度投影值，所述f(x,y)为所述二值化后的特征区域的(x,y)位置上的像素灰度值；
使用滑动窗口法计算所述二值化后的特征区域的行投影最大值时的位置坐标y0，M为模板的高度；
所述光彩光变区域的上边界位置为y0-delta；
所述光彩光变区域的下边界位置y0+M+delta，所述delta为预设值。
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