CN107358717A - 一种纸币识别方法、系统及其终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于图像识别技术领域,提供了一种纸币识别方法、系统及其终端设备,包括:获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。这一过程由图像传感器对待识别纸币进行扫描以获取清晰的待识别纸币的全幅图像,所采集图像清晰度的提高能够更准确的获取预设模块的灰度值,从而提高了通过灰度值判断纸币可识别性的精确度。
Description
技术领域
本发明属于图像识别技术领域,尤其涉及一种纸币识别方法、系统及其终端设备。
背景技术
人民币是我国法定流通的币种,在人们生活中随处可见。随着自助金融设备的普及,人们越来越多的利用自助金融设备来完成各种交易,如存款、取款等;由于自助金融设备在完成用户指定的交易时,会涉及纸币的输入与输出,因此具备有效识别纸币真伪的能力是自助金融设备验钞模块设计的关键要素。另外,国家在发行人民币时会设计多种可识别的特征,能否有效对每种特征进行辨别读取,进而利用这些特征识别出纸币的真伪同样是自助金融设备设计的关键。自助金融设备对纸币进行识别时,一般需要先获取纸币的图像,但现有技术中自助金融设备在进行纸币的扫描拍照时往往得不到清晰的纸币图像,从而对纸币是否为可识别纸币的判断造成了一定的影响。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种纸币识别方法、系统及终端设备,以解决现有技术中自助金融终端在对纸币拍照时得不到清晰的图像而影响对纸币可识别性判断的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种纸币识别方法,所述纸币识别方法包括:
获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
本发明实施例的第二方面提供了一种纸币识别系统,所述纸币识别系统包括:
第一获取单元,用于获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
灰度值检测单元,用于在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
识别单元,用于根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述纸币识别方法任一项所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如所述纸币识别方法任一项所述方法的步骤。
本发明实施例中首先获取待识别纸币的面额信息和厚度信息,由图像传感器获取待识别纸币的全幅图像,然后通过预设模块的灰度值判断待识别纸币的可识别性。这一过程图像传感器对待识别纸币进行扫描以获取清晰的待识别纸币的全幅图像,所采集图像清晰度的提高能够更准确的获取预设模块的灰度值,从而提高了通过灰度值判断纸币可识别性的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种纸币识别方法的实现流程示意图;
图2是本发明实施例二提供的一种纸币识别系统的结构框图;
图3是本发明实施例三提供的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一:
图1示出了本发明实施例一提供的一种纸币识别方法的实现流程图,详述如下:
步骤S11,获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
本发明实施例中,由于国家发行的纸币在面额不同时,纸币的尺寸、厚度也会有所不同,例如第五套人民币100元面值的尺寸是:厚0.1毫米,长155毫米,宽77毫米。其重量是1.15克。日常生活中流通的纸币由于被多次使用,其厚度也在不断变化,因此,自助金融设备在对纸币进行识别时首先由验钞模块中的图像传感器获取待识别纸币的面额信息,如待检测纸币是50元或100元等,然后再由厚度传感器获取待检测纸币的厚度信息。所述图像传感器是验钞模块的重要组成部分,分布于验钞模块的靠近用户的一侧,待识别纸币经过验钞模块时可由图像传感器获取待识别纸币的图像,从而获取待识别纸币的面额信息。
优选地,在所述获取待识别纸币的面额信息及厚度信息之前,包括:
统计流通次数在预设范围内的每种面额的纸币的厚度,确定与每种面额的纸币对应的预设厚度范围;
根据所述预设厚度范围设置相应面额的纸币的预设模块的预设灰度值范围。
具体地,已发行纸币在流通过程中,由于不断被磨损其厚度会不断变化,为了更好的获知流通中同一面额纸币的厚度范围,对同一面额的纸币,首先统计流通次数在预设范围内的厚度,根据统计的结果确定相应面额纸币的厚度范围。在统计时,随机选取一定张数的同一面额的刚发行且未流通的纸币,根据每张纸币的冠字号记录其流通的过程,在记录的流通次数达到预设范围时,分别检测每张纸币的厚度,同时检测每张纸币在预设模块的灰度值信息,根据多张纸币厚度的变化情况确定出该面额纸币在预设范围流通次数中的厚度范围。然后再确定与每种纸币厚度对相应的预设模块的灰度值范围。
例如,选取50张刚发行且未流通的50元纸币,分别记录其冠字号,然后设定流通次数的预设范围为500-1000次,记录每张纸币厚度时,流通前记录一次厚度值A1,,A2,…,A50,根据冠字号记录的每张纸币的流通次数达到500次时,记录一次厚度值B1,,B2,…,B50,流通次数达到1000次时,再记录一次厚度值C1,,C2,…,C50;根据上述记录值确定出50元纸币流通500次和1000次时的厚度值S1和S2,即确定50元纸币流通次数在500-1000次时的厚度范围为S1-S2;其中,S1根据B1,,B2,…,B50计算得到,S1可以是B1,,B2,…,B50的算数平均数,也可以是B1,,B2,…,B50的几何平均数;当然也可以根据实际需要采用其他方法计算得到,此处不做限定。S2根据C1,,C2,…,C50得到,计算方法同S1。在每张50元纸币流通次数达到500次时检测并记录一次预设模块的灰度值,预设模块可以多于一个,假设预设模块有两个,则记录50张纸币在预设模块A的灰度值Ha1-Ha50,在预设模块B的灰度值Hb1-Hb50,流通到1000次时记录在预设模块A的灰度值H’a1-H’a50,预设模块B的灰度值H’b1-H’b50,然后可以采用与所述S1的方法相同的计算方法,根据Ha1-Ha50和Hb1-Hb50分别确定出50元纸币流通500次时在预设模块A、B的灰度值HA1和HB1,同理根据H’a1-H’a50和H’b1-H’b50确定50元纸币流通1000次时在预设模块A、B的灰度值HA2和HB2,由此可确定50元纸币的厚度范围在S1-S2范围内时预设模块A和预设模块B的灰度值范围分别为HA1-HA2,HB1-HB2。
步骤S12,在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
优选地,所述获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值,具体包括:
在至少一个波段下扫描所述待识别纸币,以获取所述待识别纸币的全幅图像;
截取所述全幅图像中的预设模块,并检测所述预设模块的灰度值。
本发明实施例中,获取待识别纸币的面额信息和厚度信息后由图像传感器对所述待识别纸币进行全幅成像,在进行成像时,所述图像传感器通过两端固定板固定在验钞模块上,由于待识别纸币在验钞模块的上下层中间传输,因此所述图像感器分布在上下层相同位置。另外,由于所述图像传感器设置在靠近用户的一侧,即使对纸币进行全幅成像也能保证待识别纸币在通过验钞模块的过程中有足够的时间呈现出完整的纸币图像。经图像传感器扫描出待识别纸币的全幅图像后检测出预设模块的灰度值;其中,所述预设模块可设置多个,例如所述预设模块可以为含有毛泽东头像的模块,含有人民大会堂图像的模块或含有冠字号的模块等。全幅成像时,由于同一张纸币在每一部分的厚度可能不同,所采用的印刷技术不同等,纸币每部分易于吸收和反射的波长也会不同,为了使每个预设模块中图像更清晰的呈现出来,采用一个或多个波段对待识别纸币进行全幅成像。对呈现出的待识别纸币的全幅图像以灰度图像的形式表示,截取所述灰度图像中的预设模块,获取每个预设模块的灰度值信息。
步骤S13,根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
本发明实施例中获取每个预设模块的灰度值之后,根据所获取的待识别纸币的厚度信息和面额信息,调用与所述厚度信息和面额信息对应的预设灰度值范围,根据每个预设模块的灰度值是否在对应的预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。例如,获得到面额为100元的厚度为S0的纸币的预设模块的灰度信息分别为H01,H02,H03,与上述三个预设模块对应的预设灰度值范围分别为H1-H’1,H2-H’2,H3-H’3,判断上述H01,H02,H03是否分别在H1-H’1,H2-H’2,H3-H’3范围内,若H01,H02,H03分别在H1-H’1,H2-H’2,H3-H’3范围内,则判断上述面额为100元的厚度为S0的纸币为可识别纸币。
优选地,所述根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别,具体包括:
判断每块所述预设模块的灰度值是否均在相应的预设值范围内;
在每块所述预设模块的灰度值均在相应的预设值范围内时,定位包含冠字号的预设模块;
识别所述包含冠字号的预设模块中的冠字号,根据所述冠字号对所述待识别纸币进行识别。
具体地,获取每块预设模块的灰度值后,调用与该待识别纸币的厚度信息和面额信息对应的每块预设灰度值范围,对比待识别纸币每一块预设模块内是否在对应的预设模块的预设灰度值范围内,若是,则定位出含有冠字号的预设模块,通过图像识别技术识别出待识别纸币的冠字号。其中,纸币的冠字号,即人民币纸币上的编码,"冠字"是印在纸币上用来标记印刷批次的两个或三个英文字母,由印钞厂按一定规律编排和印刷;"号"则是印在冠字后面的阿拉伯数字流水号,用来标明每张钞票在同冠字批次中的排列顺序,每一张纸币都具有唯一的冠字号。获得待识别纸币的冠字号后将其与自助金融设备已记载的纸币的冠字号进行对比,若发现自助金融设备中已存储相同冠字号的纸币,则判断待识别纸币为不可识别纸币;若不存在与待识别纸币冠字号相同的纸币,则判定待识别纸币为可识别纸币。
可选地,在所述根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别之后,包括:
记录所述待识别纸币的识别结果;在所述纸币为不可识别纸币时,保存所述不可识别纸币到待定区。
本发明实施例中,一张纸币在流通过程受到各种物理或化学作用,纸币会出现不同程度的变形或磨损,这种纸币在通过自助金融设备的验钞模块时,图像传感器即使能够扫描出清晰的纸币图像,其预设模块的灰度值与正常的纸币也会有较大的差别,因此,在由于待识别纸币预设模块的灰度值不再预设的灰度值范围内而判断其为不可识别纸币时并不代表该纸币为假币,此时,将被判断为不可识别纸币的纸币存放在自助金融设备的待定区,后续再对其真伪进行进一步判别。
本发明实施例中首先获取待识别纸币的面额信息和厚度信息,然后由图像传感器获取待识别纸币的全幅图像,然后通过预设模块的灰度值判断待识别纸币的可识别性。这一过程中由于纸币每个部分对光的吸收和反射程度不同,图像传感器对待识别纸币进行多于一个波段的扫描以获取待识别纸币的全幅图像,采集到更为清晰的待识别纸币图像,能够更准确的获取预设模块的灰度值,本发明实施例还通过预设模块的灰度值与纸币冠字号相结合判断纸币的可识别性,提高了判断的准确率。
实施例二:
对应于上文实施例所述的纸币识别方法,图2示出了本发明实施例提供的纸币识别系统的结构框图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
参照图2,该纸币识别系统包括:第一获取单元21,灰度值检测单元22,识别单元23,其中:
第一获取单元21,用于获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
本发明实施例中,由于国家发行的纸币在面额不同时,纸币的尺寸、厚度也会有所不同。日常生活中流通的纸币由于被多次使用,其厚度也在不断变化,因此,自助金融设备在对纸币进行识别时首先由验钞模块中的图像传感器获取待识别纸币的面额信息,如待检测纸币是50元或100元等,然后再由厚度传感器获取待检测纸币的厚度信息。所述图像传感器是验钞模块的重要组成部分,分布于验钞模块的靠近用户的一侧,待识别纸币经过验钞模块时可由图像传感器获取待识别纸币的图像,从而获取待识别纸币的面额信息。
优选地,纸币识别系统还包括:
统计单元,用于统计流通次数在预设范围内的每种面额的纸币的厚度,确定与每种面额的纸币对应的预设厚度范围;根据所述预设厚度范围设置相应面额的纸币的预设模块的预设灰度值范围。
具体地,已发行纸币在流通过程中,由于不断被磨损其厚度会不断变化,为了更好的获知流通中同一面额纸币的厚度范围,对同一面额的纸币,首先统计流通次数在预设范围内的厚度,根据统计的结果确定相应面额纸币的厚度范围。在统计时,随机选取一定张数的同一面额的刚发行且未流通的纸币,根据每张纸币的冠字号记录其流通的过程,在记录的流通次数达到预设范围时,分别检测每张纸币的厚度,同时检测每张纸币在预设模块的灰度值信息,根据多张纸币厚度的变化情况确定出该面额纸币在预设范围流通次数中的厚度范围。然后再确定与每种纸币厚度对相应的预设模块的灰度值范围。
灰度值检测单元22,用于在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
优选地,所述灰度值检测单元22,包括:
扫描模块,用于在至少一个波段下扫描所述待识别纸币,以获取所述待识别纸币的全幅图像;
检测模块,用于截取所述全幅图像中的预设模块,并检测所述预设模块的灰度值。
本发明实施例中,获取待识别纸币的面额信息和厚度信息后由图像传感器对所述待识别纸币进行全幅成像,在进行成像时,所述图像传感器通过两端固定板固定在验钞模块上,由于待识别纸币在验钞模块的上下层中间传输,因此所述图像感器分布在上下层相同位置。另外,由于所述图像传感器设置在靠近用户的一侧,即使对纸币进行全幅成像也能保证待识别纸币在通过验钞模块的过程中有足够的时间呈现出完整的纸币图像。经图像传感器扫描出待识别纸币的全幅图像后检测出预设模块的灰度值;其中,所述预设模块可设置多个,例如所述预设模块可以为含有毛泽东头像的模块,含有人民大会堂图像的模块或含有冠字号的模块等。全幅成像时,由于同一张纸币在每一部分的厚度可能不同,所采用的印刷技术不同等,纸币每部分易于吸收和反射的波长也会不同,为了使每个预设模块中图像更清晰的呈现出来,采用一个或多个波段对待识别纸币进行全幅成像。对呈现出的待识别纸币的全幅图像以灰度图像的形式表示,截取所述灰度图像中的预设模块,获取每个预设模块的灰度值信息。
识别单元23,用于根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
本发明实施例中获取每个预设模块的灰度值之后,根据所获取的待识别纸币的厚度信息和面额信息,调用与所述厚度信息和面额信息对应的预设灰度值范围,根据每个预设模块的灰度值是否在对应的预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
优选地,所述识别单元,具体包括:
定位模块,用于判断每块所述预设模块的灰度值是否均在相应的预设值范围内;在每块所述预设模块的灰度值均在相应的预设值范围内时,定位包含冠字号的预设模块;
识别模块,用于识别所述包含冠字号的预设模块中的冠字号,根据所述冠字号对所述待识别纸币进行识别。
具体地,获取每块预设模块的灰度值后,调用与该待识别纸币的厚度信息和面额信息对应的每块预设灰度值范围,对比待识别纸币每一块预设模块内是否在对应的预设模块的预设灰度值范围内,若是,则定位出含有冠字号的预设模块,通过图像识别技术识别出待识别纸币的冠字号。其中,纸币的冠字号,即人民币纸币上的编码,"冠字"是印在纸币上用来标记印刷批次的两个或三个英文字母,由印钞厂按一定规律编排和印刷;"号"则是印在冠字后面的阿拉伯数字流水号,用来标明每张钞票在同冠字批次中的排列顺序,每一张纸币都具有唯一的冠字号。获得待识别纸币的冠字号后将其与自助金融设备已记载的纸币的冠字号进行对比,若发现自助金融设备中已存储相同冠字号的纸币,则判断待识别纸币为不可识别纸币;若不存在与待识别纸币冠字号相同的纸币,则判定待识别纸币为可识别纸币。
可选地,所述纸币系别系统还包括:
记录单元,用于记录所述待识别纸币的识别结果;在所述纸币为不可识别纸币时,保存所述不可识别纸币到待定区。
本发明实施例中,一张纸币在流通过程受到各种物理或化学作用,纸币会出现不同程度的变形或磨损,这种纸币在通过自助金融设备的验钞模块时,图像传感器即使能够扫描出清晰的纸币图像,其预设模块的灰度值与正常的纸币也会有较大的差别,因此,在由于待识别纸币预设模块的灰度值不再预设的灰度值范围内而判断其为不可识别纸币时并不代表该纸币为假币,此时,将被判断为不可识别纸币的纸币存放在自助金融设备的待定区,后续再对其真伪进行进一步判别。
本发明实施例中首先获取待识别纸币的面额信息和厚度信息,然后由图像传感器获取待识别纸币的全幅图像,然后通过预设模块的灰度值判断待识别纸币的可识别性。这一过程中由于纸币每个部分对光的吸收和反射程度不同,图像传感器对待识别纸币进行多于一个波段的扫描以获取待识别纸币的全幅图像,采集到更为清晰的待识别纸币图像,能够更准确的获取预设模块的灰度值,本发明实施例还通过预设模块的灰度值与纸币冠字号相结合判断纸币的可识别性,提高了判断的准确率。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例三:
图3是本发明三实施例提供的一种终端设备的示意图。如图3所示,该实施例的终端设备3包括:处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个充电提醒方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S11至S13。或者,所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各系统实施例中各模块/单元的功能,例如图2所示单元21至23的功能。
示例性的,所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中,并由所述处理器30执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端设备3中的执行过程。例如,所述计算机程序32可以被分割成第一获取单元,灰度值检测单元,识别单元,各单元具体功能如下:
第一获取单元,用于获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
灰度值检测单元,用于在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
进一步地,所述灰度值检测单元,包括:
扫描模块,用于在至少一个波段下扫描所述待识别纸币,以获取所述待识别纸币的全幅图像;
检测模块,用于截取所述全幅图像中的预设模块,并检测所述预设模块的灰度值。
识别单元,用于根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
进一步地,所述识别单元,具体包括:
定位模块,用于判断每块所述预设模块的灰度值是否均在相应的预设值范围内;在每块所述预设模块的灰度值均在相应的预设值范围内时,定位包含冠字号的预设模块;
识别模块,用于识别所述包含冠字号的预设模块中的冠字号,根据所述冠字号对所述待识别纸币进行识别。
可选地,纸币识别系统还包括:
统计单元,用于统计流通次数在预设范围内的每种面额的纸币的厚度,确定与每种面额的纸币对应的预设厚度范围;根据所述预设厚度范围设置相应面额的纸币的预设模块的预设灰度值范围。
可选地,所述纸币系别系统还包括:
记录单元,用于记录所述待识别纸币的识别结果;在所述纸币为不可识别纸币时,保存所述不可识别纸币到待定区。
所述终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解,图3仅仅是终端设备3的示例,并不构成对终端设备3的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元,例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备,例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种纸币识别方法,其特征在于,所述纸币识别方法包括:
获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
2.如权利要求1所述的纸币识别方法,其特征在于,在所述获取待识别纸币的面额信息及厚度信息之前,包括:
统计流通次数在预设范围内的每种面额的纸币的厚度,确定与每种面额的纸币对应的预设厚度范围;
根据所述预设厚度范围设置相应面额的纸币的预设模块的预设灰度值范围。
3.如权利要求1所述的纸币识别方法,其特征在于,所述获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值,具体包括:
在至少一个波段下扫描所述待识别纸币,以获取所述待识别纸币的全幅图像;
截取所述全幅图像中的预设模块,并检测所述预设模块的灰度值。
4.如权利要求1所述的纸币识别方法,其特征在于,所述根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别,具体包括:
判断每块所述预设模块的灰度值是否均在相应的预设值范围内;
在每块所述预设模块的灰度值均在相应的预设值范围内时,定位包含冠字号的预设模块;
识别所述包含冠字号的预设模块中的冠字号,根据所述冠字号对所述待识别纸币进行识别。
5.如权利要求1所述的纸币识别方法,其特征在于,在所述根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别之后,包括:
记录所述待识别纸币的识别结果;在所述纸币为不可识别纸币时,保存所述不可识别纸币到待定区。
6.一种纸币识别系统,其特征在于,所述纸币识别系统包括:
第一获取单元,用于获取待识别纸币的面额信息及厚度信息;
灰度值检测单元,用于在所述厚度信息符合所述面额信息对应的纸币的预设厚度范围时,获取所述待识别纸币的全幅图像,检测所述全幅图像中预设模块的灰度值;
识别单元,用于根据所述灰度值是否在预设灰度值范围内对所述待识别纸币进行识别。
7.如权利要求6所述的纸币识别系统,其特征在于,所述灰度值检测单元,包括:
扫描模块,用于在至少一个波段下扫描所述待识别纸币,以获取所述待识别纸币的全幅图像;
检测模块,用于截取所述全幅图像中的预设模块,并检测所述预设模块的灰度值。
8.如权利要求6所述的纸币识别系统,其特征在于,所述识别单元,具体包括:
定位模块,用于判断每块所述预设模块的灰度值是否均在相应的预设值范围内;在每块所述预设模块的灰度值均在相应的预设值范围内时,定位包含冠字号的预设模块;
识别模块,用于识别所述包含冠字号的预设模块中的冠字号,根据所述冠字号对所述待识别纸币进行识别。
9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110197548A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-09-03 | 王娅雯 | 一种手机端钱币真假检测方法 |
CN110599675A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-20 | 深圳市合众金融设备服务有限公司 | 钞箱纸币数量的检测方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN115171268A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-10-11 | 中国银行股份有限公司 | 一种纸币识别方法、装置及相关产品 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005076230A1 (en) * | 2004-02-05 | 2005-08-18 | Nv Bekaert Sa | Optical system for controlling value documents |
CN101788280A (zh) * | 2010-02-11 | 2010-07-28 | 浙江金利电子有限公司 | 超声波鉴别纸币厚度异常装置及其方法 |
CN102257538A (zh) * | 2008-11-14 | 2011-11-23 | 德拉鲁国际有限公司 | 有价票证、制造方法以及检测污渍或磨损的方法 |
CN104268977A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-01-07 | 浙江维融电子科技股份有限公司 | 一种纸币信息管理方法及系统 |
CN105989661A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 山东新北洋信息技术股份有限公司 | 纸币处理装置和纸币输送控制方法 |
CN106355739A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-25 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种检测纸币新旧的方法及装置 |
-
2017
- 2017-06-07 CN CN201710422679.7A patent/CN107358717B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005076230A1 (en) * | 2004-02-05 | 2005-08-18 | Nv Bekaert Sa | Optical system for controlling value documents |
CN102257538A (zh) * | 2008-11-14 | 2011-11-23 | 德拉鲁国际有限公司 | 有价票证、制造方法以及检测污渍或磨损的方法 |
CN101788280A (zh) * | 2010-02-11 | 2010-07-28 | 浙江金利电子有限公司 | 超声波鉴别纸币厚度异常装置及其方法 |
CN104268977A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-01-07 | 浙江维融电子科技股份有限公司 | 一种纸币信息管理方法及系统 |
CN105989661A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 山东新北洋信息技术股份有限公司 | 纸币处理装置和纸币输送控制方法 |
CN106355739A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-25 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种检测纸币新旧的方法及装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110197548A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-09-03 | 王娅雯 | 一种手机端钱币真假检测方法 |
CN110599675A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-20 | 深圳市合众金融设备服务有限公司 | 钞箱纸币数量的检测方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN110599675B (zh) * | 2019-08-26 | 2021-08-13 | 深圳市合众金融设备服务有限公司 | 钞箱纸币数量的检测方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN115171268A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-10-11 | 中国银行股份有限公司 | 一种纸币识别方法、装置及相关产品 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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