CN113516223A - 一种纸介质计数装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种纸介质计数装置及方法，该装置包括：信号发射器、感应信号传感器、感应信号处理器和纸介质放置腔；信号发射器和感应信号传感器位于纸介质放置腔上方；待计数的纸介质中每一页均设置有设定的导电图案；信号发射器用于发射正弦扫频信号，使纸介质放置腔内每一页纸介质中的导电图案产生电磁感应信号；感应信号传感器用于接收纸介质放置腔内产生的电磁感应信号；感应信号处理器与感应信号传感器电连接，感应信号处理器用于根据信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定待计数的纸介质的页数。本发明提高了自动计数的准确性。

Description

一种纸介质计数装置及方法
技术领域
本发明涉及计数技术领域，特别是涉及一种纸介质计数装置及方法。
背景技术
涉密纸质载体包括企业以往的重要办公文件、文稿、档案、电报、信函、图纸及其他图文资料。由此可见，日常办公纸张文件累计的商业秘密价值不可估计。鉴于纸质文件蕴含企业商业秘密，需要安全销毁处理，对存有涉密、重要信息的纸质文件，进行粉碎或化浆销毁处理，确保信息无法恢复。
在纸质载体销毁的过程中，需要对销毁的纸质载体数量进行计数，以确保纸质载体被正确的销毁，防止人为失误或者故意遗漏导致纸质载体未被销毁、信息被泄露。目前，对于纸张厚度不一致的纸质载体，还没有一直可靠的方法来确定纸质载体的纸张数量。打印机可以通过激光测量的方法，确定已打印纸张的数量，但是对于已经装订成册的纸质载体，无法通过自动计数的方法测量纸张数量。
发明内容
本发明的目的是提供一种纸介质计数装置及方法，提高纸张自动计数的准确性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种纸介质计数装置，包括：信号发射器、感应信号传感器、感应信号处理器和纸介质放置腔；所述信号发射器和所述感应信号传感器位于所述纸介质放置腔上方；
所述纸介质放置腔用于放置待计数的纸介质；所述待计数的纸介质中每一页均设置有设定的导电图案；
所述信号发射器用于发射正弦扫频信号，使所述纸介质放置腔内每一页纸介质中的导电图案产生电磁感应信号；
所述感应信号传感器用于接收所述纸介质放置腔内产生的电磁感应信号；
所述感应信号处理器与所述感应信号传感器电连接，所述感应信号处理器用于根据所述信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、所述感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和所述待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定所述待计数的纸介质的页数。
可选地，所述信号发射器为导电线圈。
可选地，所述感应信号传感器的数量为多个，所述感应信号处理器根据所述信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、多个所述感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和所述待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定所述待计数的纸介质的页数。
可选地，所述感应信号传感器数量为4个。
本发明还公开了一种纸介质计数方法，所述纸介质计数方法应用所述的纸介质计数装置，所述纸介质计数方法包括：
通过纸介质计数装置采集样本数据集；所述纸介质计数装置中纸介质设置有设定导电图案；所述样本数据集中每个样本包括封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度、接收的电磁感应信号的信号强度和纸张数量；
基于所述样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型；
将待预测纸介质放入所述纸介质计数装置中，获得信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度和感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度；
将所述正弦扫频信号的信号强度、所述电磁感应信号的信号强度、所述待预测纸介质中封面纸张厚度和普通纸张厚度输入所述纸张数量预测模型，获得所述待预测纸介质的纸张数量。
可选地，所述样本数据集包括含封面的样本和不含封面的样本。
可选地，所述含封面的样本中普通纸张的数量分别为0.02M，0.04M，0.06M，...，0.98M，其中M为设定最大纸张数量。
可选地，所述基于所述样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型，具体包括：
将所述样本数据按照8:2随机分为训练集和验证集，基于所述训练集和所述验证集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明通过信号发射器向纸介质发射信号、感应信号传感器接收电磁感应信号以及纸张厚度来确定纸张数量，并通过采集的确定纸张数量的样本数据训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型，对于已经装订成册的纸质载体及厚度不一致的纸质载体，提高了自动计数的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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为本发明一种纸介质计数装置示意图；
图2为本发明一种纸介质计数方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种纸介质计数装置及方法，提高了自动计数的准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明一种纸介质计数装置示意图，如图1所示，一种纸介质计数装置，包括：信号发射器102、感应信号传感器103、感应信号处理器（由于感应信号处理器的位置不确定，图1中未示出）和纸介质放置腔101；信号发射器102和感应信号传感器103位于纸介质放置腔101上方。
纸介质放置腔101用于放置待计数的纸介质104；待计数的纸介质104中每一页均设置有设定的导电图案105。
本发明采用纳米银导电墨水将导电图案105喷于每一页涉密纸质载体（纸介质）上，涉密纸质载体为包含涉密信息的纸张，涉密纸质载体上的导电图案105和位置可以按照需求设定，形成稳定的导电图案105，使纸质载体可以被计数装置识别。
信号发射器102用于发射正弦扫频信号，使纸介质放置腔101内每一页纸介质中的导电图案105产生电磁感应信号。信号发射器102为导电线圈。
感应信号传感器103用于接收纸介质放置腔101内待计数的纸介质产生的电磁感应信号。
感应信号处理器与感应信号传感器103电连接，感应信号处理器用于根据信号发射器102发射的正弦扫频信号的信号强度、感应信号传感器103接收的电磁感应信号的信号强度和待计数的纸介质104中一张纸介质的厚度确定待计数的纸介质的页数。
感应信号传感器103的数量为多个，感应信号处理器根据信号发射器102发射的正弦扫频信号的信号强度、多个感应信号传感器103接收的电磁感应信号的信号强度和待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定待计数的纸介质的页数。
作为具体实施例，感应信号传感器103数量为4个。
纸质载体中导电图案105的电磁感应信号Bs(ω)可以表示为：
Figure 879940DEST_PATH_IMAGE001
；
式中，N为纸质载体的页数，mi(ω)为发射正弦扫频信号的角频率是ω时在纸质载体第i页纸张图案位置处的感应偶极矩，与信号发射器102发射的信号强度、导电图案105的大小有关，r i为感应信号传感器103到第i页纸质图案等效中心的距离，
Figure 672447DEST_PATH_IMAGE002
为第i页纸质导电图案105等效中心指向感应信号传感器103的单位矢量，
Figure 452184DEST_PATH_IMAGE003
为单位矩阵，μ 0为真空中的磁导率。因此，纸质载体中的导电图案105产生电磁感应信号的大小，与导电图案105的大小、纸张的页数以及纸张的厚度有关，其中，纸张的页数和厚度影响了导电图案105等效中心到感应信号传感器103的距离。因此，在导电图案105和纸质厚度固定不变的情况下，本发明通过感应信号的强度，确定纸质载体中纸张的页数。
图2为本发明一种纸介质计数方法流程示意图，一种纸介质计数方法包括以下步骤：
步骤201：通过纸介质计数装置采集样本数据集；纸介质计数装置中纸介质设置有设定导电图案；样本数据集中每个样本包括封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度、接收的电磁感应信号的信号强度和纸张数量。
纸张数量为封面纸张数量和普通纸张数量之和，纸介质中除了封面纸张之外的纸张为普通纸张。
步骤202：基于样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型。
步骤203：将待预测纸介质放入纸介质计数装置中，获得信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度和感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度。
步骤204：将正弦扫频信号的信号强度、电磁感应信号的信号强度、待预测纸介质中封面纸张厚度和普通纸张厚度输入纸张数量预测模型，获得待预测纸介质的纸张数量。
样本数据集包括含封面的样本和不含封面的样本。
含封面的样本中普通纸张的数量分别为0.02M，0.04M，0.06M，...，0.98M，其中M为设定最大纸张数量。
基于样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型，具体包括：
将样本数据按照8:2随机分为训练集和验证集，基于训练集和验证集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型。
本发明将纸质载体分为两类，第一类是无封面的纸质载体，其特点为纸质载体内所有纸张的厚度一致；第二类为有封面的纸质载体，其特点为封面纸张的厚度大于其他纸张的厚度，封面数量一般为2。
将所有涉密的纸质载体，包括已使用和未使用的纸质载体，通过纳米银导电墨水将导电图案喷于每一页涉密纸质载体上。导电图案的样式，使用单位可以自行设计，导电图案的位置可以为纸张的页眉或页脚等位置。但是每一个使用单位仅支持使用一种图案，如果更改图案，需要对计数模型（纸张数量预测模型）进行重新训练。
由于使用单位可以自行设计导电图案，所以，对于每一种导电图案，其电磁感应模型都不一样，因此，需要通过训练得到电磁感应信号与纸张数量、导电图案之间的模型。
由于感应信号与与纸张数量、导电图案之间的关系是非线性的，且每一页纸张上的感应信号会随着导电图案的位置、纸张厚度变化，所以真实的模型会相对复杂，本发明采用全连接神经网络结构对确定图案的电磁感应模型进行建模。
本发明中，默认纸质载体分为两种，含封面和不含封面，且所有封面厚度一致，所有普通纸张的厚度一致。选择含封面和不含封面的纸质载体各50个，其中载体中普通纸张的数量分别为
Figure 722759DEST_PATH_IMAGE004
，其中M为计数系统支持的最大纸张数量。将100个样本，按照8:2随机分为训练集和验证集。
以样本数据中的封面纸张厚度、普通纸张厚度、信号发射器发射的信号强度、感应信号传感器接收的信号强度信息作为输入
Figure 412498DEST_PATH_IMAGE005
，纸张数量作为输出，隐藏层节点数l根据公式
Figure 234960DEST_PATH_IMAGE006
进行设置，h 1表示封面纸张厚度，h 2表示普通纸张厚度，b t表示发射的正弦扫频信号的信号强度，b r1、b r2、b r3和b r4分别表示四个感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度。
其中，k=7为输入层节点数，m=1为输出层节点数。
然后使用随机梯度下降算法对全连接神经网络结构进行训练得到纸质载体中纸张数量的识别模型，并通过验证集对识别模型进行验证。
纸张计数系统包括人机交互界面、纸介质计数装置和纸张数量预测模型。
通过人机交互界面向控制器输入封面纸张厚度和普通纸张厚度，控制器分别与信号发射器、感应信号处理器和纸张数量预测模型连接。
纸张计数系统使用：
将需要统计纸张数量的纸质载体放入纸介质放置腔中，点击人机交互界面上的开始按钮，纸张计数系统开始工作，人机交互界面会输出纸质载体是否有封面，封面数量以及普通纸张数量。
本发明适用于封面导致的纸张厚度不一致的纸质载体。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种纸介质计数装置，其特征在于，包括：信号发射器、感应信号传感器、感应信号处理器和纸介质放置腔；所述信号发射器和所述感应信号传感器位于所述纸介质放置腔上方；
所述纸介质放置腔用于放置待计数的纸介质；所述待计数的纸介质中每一页均设置有设定的导电图案；
所述信号发射器用于发射正弦扫频信号，使所述纸介质放置腔内每一页纸介质中的导电图案产生电磁感应信号；
所述感应信号传感器用于接收所述纸介质放置腔内产生的电磁感应信号；
所述感应信号处理器与所述感应信号传感器电连接，所述感应信号处理器用于根据所述信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、所述感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和所述待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定所述待计数的纸介质的页数。
2.根据权利要求1所述的纸介质计数装置，其特征在于，所述信号发射器为导电线圈。
3.根据权利要求1所述的纸介质计数装置，其特征在于，所述感应信号传感器的数量为多个，所述感应信号处理器根据所述信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、多个所述感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和所述待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定所述待计数的纸介质的页数。
4.根据权利要求3所述的纸介质计数装置，其特征在于，所述感应信号传感器数量为4个。
5.一种纸介质计数方法，其特征在于，所述纸介质计数方法应用权利要求1-2任意一项所述的纸介质计数装置，所述纸介质计数方法包括：
通过纸介质计数装置采集样本数据集；所述纸介质计数装置中纸介质设置有设定导电图案；所述样本数据集中每个样本包括封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度、接收的电磁感应信号的信号强度和纸张数量；
基于所述样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型；
将待预测纸介质放入所述纸介质计数装置中，获得信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度和感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度；
将所述正弦扫频信号的信号强度、所述电磁感应信号的信号强度、所述待预测纸介质中封面纸张厚度和普通纸张厚度输入所述纸张数量预测模型，获得所述待预测纸介质的纸张数量。
6.根据权利要求5所述的纸介质计数方法，其特征在于，所述样本数据集包括含封面的样本和不含封面的样本。
7.根据权利要求6所述的纸介质计数方法，其特征在于，所述含封面的样本中普通纸张的数量分别为0.02M，0.04M，0.06M，...，0.98M，其中M为设定最大纸张数量。
8.根据权利要求5所述的纸介质计数方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型，具体包括：
将所述样本数据按照8:2随机分为训练集和验证集，基于所述训练集和所述验证集，以封面纸张厚度、普通纸张厚度、发射的正弦扫频信号的信号强度和接收的电磁感应信号的信号强度为输入，以纸张数量为输出训练全连接神经网络结构，获得纸张数量预测模型。
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