RU2678491C1 - Способ контроля качества при проверке подлинности банкнот и система для этого - Google Patents
Способ контроля качества при проверке подлинности банкнот и система для этого Download PDFInfo
- Publication number
- RU2678491C1 RU2678491C1 RU2017128817A RU2017128817A RU2678491C1 RU 2678491 C1 RU2678491 C1 RU 2678491C1 RU 2017128817 A RU2017128817 A RU 2017128817A RU 2017128817 A RU2017128817 A RU 2017128817A RU 2678491 C1 RU2678491 C1 RU 2678491C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cis
- characteristic vector
- multispectral signal
- characteristic value
- multispectral
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 48
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 26
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 14
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 6
- 241000533901 Narcissus papyraceus Species 0.000 claims description 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 23
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 229930091051 Arenine Natural products 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 235000019646 color tone Nutrition 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/06—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using wave or particle radiation
- G07D7/12—Visible light, infrared or ultraviolet radiation
- G07D7/1205—Testing spectral properties
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/06—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using wave or particle radiation
- G07D7/12—Visible light, infrared or ultraviolet radiation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/181—Testing mechanical properties or condition, e.g. wear or tear
- G07D7/187—Detecting defacement or contamination, e.g. dirt
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Toxicology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области контроля качества многоспектрального сигнала, используемого для идентификации банкнот. Технический результат заключается в повышении точности идентификации. В способе получают многоспектральный сигнал, регистрируемый CIS, осуществляют извлечение первого характеристического значения многоспектрального сигнала; получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции; и ввод второго характеристического значения в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот. Варианты осуществления позволяют решать технические проблемы, состоящие в том, что ввиду различий в результатах классификации банкнот, вызываемых различиями в параметрах CIS, точность идентификации банкнот подвержена влиянию, и имеется риск неправильной идентификации. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 12 ил.
Description
[0001] Настоящая заявка притязает на приоритет Заявки № 201510026756.8 на патент Китая, именуемой «СПОСОБ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРИ ПРОВЕРКЕ ПОДЛИННОСТИ БАНКНОТ И СИСТЕМА ДЛЯ ЭТОГО» и зарегистрированной 19 января 2015 г. в Государственном Ведомстве по интеллектуальной собственности Народной Республики Китай, которая полностью включена в настоящую заявку посредством ссылки.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
[0002] Настоящее изобретение относится к области контроля качества многоспектрального сигнала и, в частности, к способу и системе контроля качества для идентификации банкнот.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0003] Модуль идентификации банкнот является основным компонентом финансового устройства самообслуживания и выполнен с возможностью идентификации достоинства, подлинности и качества банкноты в процессе операции с наличностью. Основным элементом модуля идентификации банкнот является CIS (контактный датчик изображения). Модуль идентификации банкнот регистрирует многоспектральные сигналы банкноты с помощью CIS и выполняет идентификацию достоинства, идентификацию подлинности и качественную сортировку банкноты путем использования характеристик формирования многоспектральных изображений банкноты. Для видимого светового сигнала предыдущего поколения модулей идентификации банкнот используется только естественный белый свет. Вместе с тем, для сигнала видимого света нового поколения модулей идентификации банкнот используются, по меньшей мере, три оптических сигнала, включая красный световой сигнал, зеленый световой сигнал и синий световой сигнал, при этом уровень детализации цветовой информации может достигать уровня детализации натуральных цветов, что значительно улучшает надежность и точность идентификации банкнот, в частности, для некоторых измененных банкнот с высокой степенью фальсификации по сравнению с обнаружением с использованием сигнала естественного белого света.
[0004] Из вышеописанного видно, что точность идентификации банкнот тесно связана с параметрами CIS. Однако ввиду различия в процессе изготовления не все CIS в заводском состоянии могут быть совершенно одинаковыми, и в той или иной степени имеются некоторые различия в параметрах. В существующей технологии идентификации банкнот, как правило, многоспектральные сигналы регистрируются CIS, при этом цветовые характеристические значения, соответствующие многоспектральным сигналам, извлекаются и передаются в классификатор банкнот для обработки классификации банкнот.
[0005] Однако ввиду того, что существует разность в параметрах различных CIS, многоспектральные сигналы, регистрируемые различными CIS для одной и той де банкноты, могут также различаться, что вызывает различия в окончательно регистрируемом результате классификации банкнот, тем самым влияя на точность идентификации банкнот и приводя к риску ошибочной идентификации.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0006] В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются способ и система контроля качества для идентификации банкнот с целью решения технических проблем, состоящих в том, что точность идентификации банкнот подвержена влиянию, и имеется риск ошибочной идентификации ввиду различия в регистрируемом результате классификации банкнот, вызываемого различиями в параметрах CIS.
[0007] В соответствии с одним из вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается способ контроля качества для идентификации банкнот, который включает в себя:
получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
извлечение первого характеристического значения многоспектрального сигнала;
получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции; и
ввод второго характеристического значения в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0008] При необходимости способ может дополнительно включать в себя:
получение стандартного характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS;
получение цветового характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS; и
получение значения преобразования коррекции в соответствии со стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением, причем, значение преобразования коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением.
[0009] При необходимости способ может дополнительно включать в себя:
выполнение обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0010] При необходимости детальный процесс выполнения обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS, может включать в себя:
выполнение обнаружения баланса белого белой бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS; или
выполнение обнаружения баланса белого черной бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0011] При необходимости способ может дополнительно включать в себя:
определение того, проходит ли CIS обнаружение баланса белого,
причем, этап получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, выполняется в случае, если определено, что CIS проходит обнаружение баланса белого.
[0012] В соответствии с одним из вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается система контроля качества для идентификации банкнот, которая содержит:
первый модуль получения, выполненный с возможностью получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
модуль извлечения, выполненный с возможностью извлечения первого характеристического значения многоспектрального сигнала;
модуль преобразования, выполненный с возможностью получения соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции; и
модуль классификации, выполненный с возможностью ввода второго характеристического значения в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0013] При необходимости система может дополнительно содержать:
второй модуль получения, выполненный с возможностью получения стандартного характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS;
третий модуль получения, выполненный с возможностью получения цветового характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS; и
модуль получения значения коррекции, выполненный с возможностью получения значения преобразования коррекции в соответствии со стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением, причем, значение преобразования коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением.
[0014] При необходимости система может дополнительно содержать:
модуль обнаружения баланса белого, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0015] При необходимости модуль обнаружения баланса белого может содержать:
блок обнаружения белой бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого белой бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS; или
блок обнаружения черной бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого черной бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0016] При необходимости система может дополнительно содержать:
модуль определения, выполненный с возможностью определения того, проходит ли CIS обнаружение баланса белого; и
модуль запуска, выполненный с возможностью запуска первого модуля получения в случае, если результат определения модуля определения положителен.
[0017] Из вышеописанных технических решений видно, что варианты осуществления настоящего изобретения имеют следующие преимущества.
[0018] В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, осуществляется получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, извлекается первое характеристическое значение многоспектрального сигнала, осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции, и второе характеристическое значение вводится в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот. В вариантах осуществления настоящего изобретения после того, как получено первое характеристическое значение многоспектрального сигнала, осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции для выполнения обработки коррекции, что устраняет отклонение, вносимое различием в параметрах CIS, тем самым устраняя различие в окончательно получаемом результате классификации банкнот, обеспечивая точность идентификации банкнот и устраняя риск ошибочной идентификации.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0019] Фиг. 1 представляет собой схему последовательности операций способа контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с одним из вариантов осуществления настоящего изобретения;
[0020] Фиг. 2 представляет собой схему последовательности операций способа контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с еще одним вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0021] Фиг. 3 иллюстрирует гистограммы RGB-изображений белой бумаги;
[0022] Фиг. 4 иллюстрирует гистограммы RGB-изображений черной бумаги;
[0023] Фиг. 5 представляет собой схематическую диаграмму гистограмм, в которой среднее значение синей компоненты смещено;
[0024] Фиг. 6 представляет собой схематическую диаграмму гистограмм, в которой среднее значение синей компоненты смещено, а динамический диапазон синей компоненты увеличен;
[0025] Фиг. 7 представляет собой схематическую диаграмму характеристических параметров, получаемых путем обнаружения цветовых оттенков;
[0026] Фиг. 8 представляет собой схематическую диаграмму изображения белой бумаги, поровну разделенного на n областей в поперечном направлении;
[0027] Фиг. 9 представляет собой схематическую диаграмму блока обучения модели цветовой коррекции;
[0028] Фиг. 10 представляет собой схематическую диаграмму системы контроля качества для идентификации банкнот, применяемой с цветовой коррекцией;
[0029] Фиг. 11 представляет собой структурную диаграмму системы контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с одним из вариантов осуществления настоящего изобретения; и
[0030] Фиг. 12 представляет собой структурную диаграмму системы контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с еще одним вариантом осуществления настоящего изобретения.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0031] В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, предлагаются способ и система контроля качества для идентификации банкнот с целью решения технических проблем, состоящих в том, что точность идентификации банкнот подвержена влиянию, и имеется риск ошибочной идентификации ввиду различия в регистрируемом результате классификации банкнот, вызываемого различиями в параметрах CIS.
[0032] Для того, чтобы сделать цели, признаки и преимущества настоящего изобретения более наглядными и более доступными для понимания, технические решения вариантов осуществления настоящего изобретения наглядно и полностью иллюстрируются ниже вместе с чертежами вариантов осуществления настоящего изобретения. Очевидно, описываемые варианты осуществления представляют собой лишь некоторые, а не все варианты осуществления настоящего изобретения. Все остальные варианты осуществления, получаемые специалистами в данной области техники без творческих усилий, находятся в пределах объема правовой охраны настоящего изобретения. Обратимся к фиг. 1. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения способ контроля качества для идентификации банкнот включает в себя этапы 101-104.
[0033] На этапе 101 осуществляется получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS.
[0034] Сначала может быть получен многоспектральный сигнал, регистрируемый CIS.
[0035] На этапе 102 извлекается первое характеристическое значение многоспектрального сигнала.
[0036] После получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, может быть извлечено первое характеристическое значение многоспектрального сигнала.
[0037] На этапе 103 осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции.
[0038] После извлечения первого характеристического значения многоспектрального сигнала соответствующее второе характеристическое значение может быть получено в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции.
[0039] На этапе 104 второе характеристическое значение вводится в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0040] После получения соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции второе характеристическое значение может быть введено в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0041] В данном варианте осуществления осуществляется получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, извлекается первое характеристическое значение многоспектрального сигнала, осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции, и второе характеристическое значение вводится в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот. В данном варианте осуществления после получения первого характеристического значения многоспектрального сигнала осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции для выполнения обработки коррекции первого характеристического значения, что устраняет отклонение, вносимое различием в параметрах CIS, тем самым устраняя различие в окончательно получаемых результатах классификации банкнот, обеспечивая точность идентификации банкнот и устраняя риск ошибочной идентификации.
[0042] Для упрощения понимания ниже подробно описывается способ контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Обратимся к фиг. 2. Еще в одном варианте осуществления настоящего изобретения способ контроля качества для идентификации банкнот включает в себя этапы 201-210.
[0043] На этапе 201 осуществляется получение стандартного характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS.
[0044] Перед выполнением обработки классификации банкноты осуществляется получение стандартного характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS. Стандартный CIS представляет собой CIS с высокой точностью цветопередачи. Многоспектральный сигнал, выводимый стандартным CIS, можно считать точным и рассматривать в качестве эталонного сигнала для построения классификатора банкнот, благодаря чему разрабатывается и создается стандартный классификатор банкнот.
[0045] Необходимо отметить, что стандартное характеристическое значение может включать в себя базисные значения множества цветов стандартного CIS. Например, может выбираться множество цветов, например, пять цветов, представляющих собой красный, зеленый, синий, желтый и пурпурный, и печатаются стандартные проверочные бумаги указанных цветов. Изображение красной бумаги, изображение зеленой бумаги, изображение синей бумаги, изображение желтой бумаги и изображение пурпурной бумаги, соответственно, регистрируются m раз стандартным CIS, и цветовые признаки, соответственно, записываются для каждого раза, благодаря чему в стандартном CIS получаются базисные значения цветов, соответствующие указанным стандартным значениям.
[0046] На этапе 202 осуществляется получение характеристического значения цвета, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому CIS.
[0047] Аналогичным образом, перед выполнением обработки классификации банкноты может осуществляться получение цветового характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS. В противоположность стандартному CIS, подлежащий обнаружению CIS представляет собой CIS, который не был испытан и проверен. Ввиду метода изготовления может считаться, что имеются различия между подлежащим обнаружению CIS и стандартным CIS, и имеются также некоторые различия между многоспектральными сигналами, выводимыми двумя CIS.
[0048] Необходимо отметить, что эксперименты показывают, что различия между сигналами, выводимыми различными CIS, являются линейными. То есть, с помощью постоянного линейного преобразования многоспектральный сигнал, регистрируемый CIS, может иметь значение, приблизительно равное значению сигнала, непосредственно регистрируемого стандартным CIS.
[0049] На этапе 203 осуществляется получение значения преобразования коррекции в соответствии со стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением.
[0050] После получения стандартного характеристического значения и цветового характеристического значения может быть получено значение преобразование коррекции в соответствии со стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением. Значение преобразование коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением. Из вышеописанного видно, что одно из стандартного характеристического значения и цветового характеристического значения может быть получено с помощью другого посредством постоянного линейного преобразования. И наоборот, в том случае, когда стандартное характеристическое значение и цветовое характеристическое значение известны, может быть вычислено постоянное значение линейного преобразования, т.е., значение преобразования коррекции.
[0051] На этапе 204 в многоспектральном сигнале, выводимом CIS, выполняется обнаружение баланса белого.
[0052] Перед регистрацией сигналов с помощью CIS может выполняться обнаружение баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS. Обнаружение баланса белого можно разделить на обнаружение баланса белого белой бумаги и обнаружение баланса белого черной бумаги. Детальный процесс обнаружения баланса белого подробно описывается в следующих сценариях практического применения, которые в данном случае подробно не описываются.
[0053] На этапе 205 определяется, проходит ли CIS обнаружение баланса белого, и если да, то процесс переходит к этапу 207, а если нет, то процесс переходит к этапу 206.
[0054] После выполнения обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS, может определяться, проходит ли CIS обнаружение баланса белого, и если да, то процесс переходит к этапу 207, а если нет, то процесс переходит к этапу 206.
[0055] На этапе 206 процесс классификации банкнот приостанавливается.
[0056] В случае, если CIS не проходит обнаружение баланса белого, он указывает, что отклонение многоспектрального сигнала, выводимого CIS, является значительным, и, следовательно, процесс классификации банкнот может быть приостановлен.
[0057] На этапе 207 осуществляется получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS.
[0058] В случае, если CIS проходит обнаружение баланса белого, он указывает, что отклонение многоспектрального сигнала, выводимого CIS, является небольшим и находится в приемлемом диапазоне, и, следовательно, может быть получен многоспектральный сигнал, регистрируемый CIS.
[0059] На этапе 208 извлекается первое характеристическое значение многоспектрального сигнала.
[0060] После получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, может извлекаться первое характеристическое значение многоспектрального сигнала. Процесс извлечения первого характеристического значения многоспектрального сигнала аналогичен процессу получения цветового характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому CIS, подлежащему обнаружению на вышеописанном этапе 202, который в данном случае не повторяется.
[0061] На этапе 209 выполняется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции.
[0062] После получения первого характеристического значения соответствующее второе характеристическое значение может быть получено в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции. Понятно, что значение преобразования коррекции получено заранее перед классификацией банкнот, при этом значение преобразования коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением, т.е., соотношение преобразования между первым характеристическим значением и вторым характеристическим значением. Следовательно, соответствующее второе характеристическое значение может быть получено в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции.
[0063] На этапе 210 второе характеристическое значение вводится в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0064] После получения соответствующего второго характеристического значения второе характеристическое значение может вводиться в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0065] В данном варианте осуществления качество многоспектрального сигнала, выводимого CIS, может оцениваться просто и быстро путем выполнения обнаружения баланса белого многоспектрального сигнала, выводимого CIS. В случае, если сигнал, выводимый CIS, имеет большое отклонение, процесс классификации банкнот приостанавливается, чтобы исключить влияние на точность идентификации банкнот.
[0066] Для упрощения понимания на основе варианта осуществления, изображенного на фиг. 2, описывается сценарий практического применения способа контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения.
[0067] Способ контроля качества для идентификации банкнот в данном сценарии практического применения включает в себя, главным образом, оценку сигнала и коррекцию сигнала. Оценка сигнала предназначена для обнаружения стабильности цвета выходных сигналов CIS и оценки наличия дефекта цветового оттенка в выходных сигналах CIS. Процесс оценки не требует участия человека, при этом способ обнаружения является простым и надежным. Коррекция сигнала предназначена для устранения отклонения цветовых сигналов среди различных CIS и включает в себя обучение модели цветовой коррекции и цветовую коррекцию.
[0068] Оценка сигналов, главным образом, предназначена для обнаружения сигналов путем применения принципов обнаружения баланса белого для цвета. В случае, если белая бумага соответствует балансу белого, формы гистограмм трех цветов, т.е., красного, зеленого и синего, в основном, одинаковы, то есть, три гистограммы трех цветов в основном перекрываются, при этом значения цветов собираются вокруг положения вблизи 255 и являются нормально распределенными, как показано на фиг. 3. Аналогичным образом, в случае, если черная бумага соответствует балансу белого, формы гистограмм трех цветов, т.е., красного, зеленого и синего, в основном, одинаковы, при этом значения цветов собираются вокруг положения вблизи 0 и являются нормально распределенными, как показано на фиг. 4.
[0069] Если в сигнале изображения возникает цветовой оттенок, в распределениях гистограмм одного или нескольких RGB-сигналов возникает смещение или изменение формы. Например, на фиг. 5 среднее значение распределения синего для белой бумаги смещено, а на фиг. 6 среднее значение распределения синего для белой бумаги смещено, и динамический диапазон увеличен.
[0070] Поскольку закономерности цветовых распределений белой бумаги и черной бумаги постоянны, а признаки зарегистрированного сигнала стабильны, форма цветового распределения может точно описываться только с использованием среднего значения N и динамического диапазона μ (или стандартного отклонения) распределения, как показано на фиг. 7.
[0071] Следовательно, возникает ли цветовой оттенок в сигнале CIS, может быть найдено путем вычисления значений N и μ трех сигналов красного, зеленого и синего CIS и определения того, соответствует ли каждое из значений N и μ критерию испытания.
[0072] Подробный процесс обнаружения баланса белого белой бумаги в практическом сценарии описывается ниже.
[0073] На первом этапе регистрируются сигналы красного изображения, зеленого изображения и синего изображения стандартной белой бумаги для обнаружения, и указанные три изображения поровну делятся на n областей в поперечном направлении (n получается в соответствии с опытом, накопленным в процессе производства, и по опыту n в данном случае составляет 4, как показано на фиг. 8). Свойства сигнала поперечных областей не являются одинаковыми исходя из свойства CIS.
[0074] На втором этапе соответственно вычисляются гистограммы изображений трех цветов RGB в первой области.
[0075] На третьем этапе последовательно вычисляются средние значения пиксельных точек, доли которых находятся в диапазоне от 10% до 95% в гистограммах изображений всех цветов, для получения N.
[0076] На четвертом этапе исходя из того, что N является средней точкой, вычисляется число пиксельных точек, значения пикселей которых меньше, чем N, и доли которых равны 40%, для получения минимального значения min из этих точек, и исходя из того, что N является средней точкой, вычисляется число пиксельных точек, значения пикселей которых больше или равно N, и доли которых равны 40%, для получения максимального значения max из этих точек, при этом предполагается, что μ=(max+min)/2.
[0077] На пятом этапе вычисленные средние значения изображений трех цветов RGB, соответственно, записываются как 
, 
, 
, а вычисленные динамические диапазоны изображений трех цветов RGB, соответственно, записываются как 
, 
, 
. Процесс переходит на третий этап для вычисления , , и , , остальных областей, и процесс переходит на шестой этап, если все области вычислены.
[0078] На шестом этапе регистрируются более 100 белых бумаг с одинаковым свойством, исполняется цикл этапов со второго по пятый для вычисления , , и , , каждой области всех белых бумаг, и вычисляются средние значения 
, 
, 
, 
, 
, 
каждой области.
[0079] На седьмом этапе определяются параметры в соответствии со следующими критериями определения: 
, 
, 
, 
, 
, 
, где W=210 в соответствии с эмпирическим значением; и 
, 
, 
, 
, 
, 
, где μ0=10 в соответствии с эмпирическим значением.
[0080] На восьмом этапе в случае, если , , , , , всех областей удовлетворяют критериям определения, обнаружение баланса белого белой бумаги проходит, а в случае, если одно условие критериев определения не удовлетворяется, цикл прерывается (или процесс классификации банкнот приостанавливается), это означает, что сигнал, выводимый CIS, имеет отклонение цвета.
[0081] Аналогичным образом, подробный процесс обнаружения баланса белого черной бумаги описывается ниже.
[0082] На первом этапе регистрируются сигналы стандартной черного бумаги для обнаружения аналогичным вышеописанному образом.
[0083] На втором этапе соответственно вычисляются гистограммы изображений трех цветов RGB в первой области.
[0084] На третьем этапе последовательно вычисляются средние значения пиксельных точек, доли которых находятся в диапазоне от 0% до 90% в гистограммах изображений всех цветов, для получения N.
[0085] На четвертом этапе исходя из того, что N является средней точкой, вычисляется число пиксельных точек, значения пикселей которых меньше, чем N, и доли которых равны 40%, для получения минимального значения min из этих точек, и исходя из того, что N является средней точкой, вычисляется число пиксельных точек, значения пикселей которых больше или равно N, и доли которых равны 40%, для получения максимального значения max из этих точек, при этом предполагается, что μ=(max+min)/2.
[0086] На пятом этапе вычисленные средние значения изображений трех цветов RGB, соответственно, записываются как , , , а вычисленные динамические диапазоны изображений трех цветов RGB, соответственно, записываются как , , . Процесс переходит на третий этап для вычисления , , и , , остальных областей, и процесс переходит на шестой этап, если все области вычислены.
[0087] На шестом этапе регистрируются более 100 черных бумаг с одинаковым свойством, исполняется цикл этапов со второго по пятый для вычисления , , и , , каждой области всех белых бумаг, и вычисляются средние значения , , , , , каждой области.
[0080] На седьмом этапе определяются параметры в соответствии со следующими критериями определения: 
, 
, 
, , , , где V=10 в соответствии с эмпирическим значением; и 
, 
, 
, , , , где μ0=10 в соответствии с эмпирическим значением.
[0089] На восьмом этапе в случае, если , , , , , всех областей удовлетворяют критериям определения, обнаружение баланса белого черной бумаги проходит, а в случае, если одно условие критериев определения не удовлетворяется, цикл прерывается, это означает, что сигнал, выводимый CIS, имеет отклонения цвета.
[0090] Каждый CIS в заводском состоянии должен проходить обнаружение баланса белого белой бумаги и обнаружение баланса белого черной бумаги, что обеспечивает относительную стабильность красного, синего и зеленого сигналов, выводимых каждым CIS, и отсутствие в них значительных цветовых оттенков.
[0091] Благодаря вышеописанным обнаружениям стандартный модуль идентификации банкнот, удовлетворяющий критерию испытания, не может обеспечивать непоявление цветового оттенка при практических технических применениях, а лишь контролирует выраженность цветового оттенка в пределах приемлемого и небольшого диапазона. Коррекция сигнала способа контроля качества в сценарии применения, главным образом, используется для коррекции цветового оттенка со столь небольшой амплитудой.
[0092] Предполагается, что классификатор банкнот создается и разрабатывается на основе сигнала, получаемого эталонным CIS, то есть, стандартный классификатор classifier s создается инженерами на основе признаков, получаемых эталонным CIS. То есть, эталонный CIS, который представляет собой CIS 0 , извлекает признак одного цвета, представляющий собой feat 0 =(r0 g0 b0)T, а другой CIS, такой как CIS 1 , извлекает признак того же цвета в тех же условиях, представляющий собой feat 1 =(r1 g1 b1)T. При практических технических применениях feat 0 и feat 1 не могут быть абсолютно одинаковыми, и существует отклонение. Если система идентификации банкнот непосредственно вводит feat 1 , получаемый CIS 1 , в стандартный классификатор classifier s , в результате классификации классификатора будет неизбежно создаваться ошибка, и имеется риск ошибочной идентификации, из-за которого снижается точность идентификации модуля идентификации банкнот.
[0093] Способ цветовой коррекции, предлагаемый в сценарии применения, состоит в создании модели преобразования из CIS 1 в CIS 0 и коррекции характеристического значения сигнала в CIS 1 , представляющего собой feat 1 =(r1 g1 b1)T, в характеристическое значение сигнала в CIS 0 , представляющее собой feat 1 ʹ=(r1ʹ g1ʹ b1ʹ)T.
[0094] Технические эксперименты показывают, что различия в сигналах различных CIS являются линейными в случае небольшого отклонения, а именно, при условии удовлетворении критерия испытания, задаваемого блоком оценки сигнала, и в этом случае благодаря постоянному линейному преобразованию сигнал, регистрируемый CIS 1 , может иметь значение, приближающееся к значению сигнала, непосредственно регистрируемого CIS 0 . Преобразование удовлетворяет следующим правилам: 
, где A 1+B 1+C 1=1, D 1+E 1+F 1=1 и G 1+H 1+I 1=1, а матрица преобразования представляет собой 
.
[0095] Каждый CIS соответствует однозначно определяемой матрице преобразования, обозначаемой как матрица преобразования Φn, соответствующая CISn. Матрица преобразования Φn получается с помощью блока обучения модели цветовой коррекции, и структурная диаграмма блока обучения модели цветовой коррекции показана на фиг. 9.
[0096] Блок обучения модели цветовой коррекции выполняет функцию создания модели коррекции сигнала и имеет следующие подробные этапы.
[0097] На первом этапе CIS с высокой точностью цветопередачи выбирается в качестве эталонного CIS, который предполагается являющимся CIS 0 , многоспектральный сигнал, выводимый CIS 0 , принимается в качестве эталонного сигнала для построения классификатора банкнот для разработки стандартного классификатора classifier s .
[0098] На втором этапе измеряются базисные значения цветов CIS 0 , и выбирается множество цветов. Например, выбираются пять цветов, которые представляют собой красный, зеленый, синий, желтый и пурпурный, и печатаются стандартные проверочные бумаги указанных цветов. Изображения красной бумаги регистрируются m раз с помощью CIS 0 , каждый раз записываются цветовые признаки 
полученных изображений, и базисные значения цветов красной стандартной бумаги в CIS 0 представляют собой 
и 
.
[0099] На третьем этапе аналогичным образом изображения бумаг других цветов, соответственно, выбираются m раз и, соответственно, вычисляются базисные значения цветов зеленой, синей, желтой и пурпурной бумаг в CIS 0 , которые, соответственно, представляют собой 
, 
, 
и 
.
[0100] На четвертом этапе измеряются базисные значения цветов в подлежащем обнаружению CIS n . Изображения красной, зеленой, синей и пурпурной бумаг регистрируются m раз с помощью CIS n , и вычисляются, соответственно базисные значения пяти цветов в CIS n , которые представляют собой, соответственно 
, 
, 
, 
и 
.
[0101] На пятом этапе создается система уравнений базисных значений цветов на основе CIS 0 и CIS n :
......
где A n+B n+C n=1, D n+E n+F n=1 и G n+H n+I n=1, k=1, 2,..., 5.
[0102] На шестом этапе решается приведенная выше система уравнений. Имеются девять искомых чисел и восемнадцать уравнений, поэтому система уравнений представляет собой переопределенные уравнения. Матрицы расширяются, и уравнения сортируются. Уравнения можно разбить на три группы, в каждой группе имеются три искомых числа и шесть уравнений, и в целом имеются три группы переопределенных уравнений:
[0103] На седьмом этапе решения методом наименьших квадратов для каждой группы переопределенных уравнений достигаются с помощью линейной регрессии для получения A n B n C n , E n F n G n и G n H n I n и для получения однозначно определяемой матрицы преобразования 
, соответствующей CIS n .
[0104] На восьмом этапе Φn сохраняется в запоминающем блоке, соответствующем CIS n .
[0105] После получения модель цветовой коррекции, соответствующая CIS n , устанавливается в исходную систему классификации и идентификации банкнот. Между блоком извлечения признаков и стандартным классификатором добавляется блок преобразования признаков, как показано на фиг. 10. Подробный процесс усовершенствованной идентификации и классификации банкнот описывается ниже.
[0106] На первом этапе осуществляется получение признака feat n =(rn gn bn)T с помощью CIS n .
[0107] На втором этапе признак feat n преобразуется в признак 
под меткой цветового сигнала CIS 0 . Вычислительный блок системы получает соответствующую матрицу преобразования Φn из запоминающего блока и получает с помощью следующих операций:
[0108] На третьем этапе вводится в стандартный классификатор банкнот classifier s , и выдается конечный результат классификации банкнот.
[0109] Выше, главным образом, описан способ контроля качества для идентификации банкнот. Далее иллюстрируется система контроля качества для идентификации банкнот. Обратимся к фиг. 11. Система контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с одним из вариантов осуществления настоящего изобретения содержит:
первый модуль 111 получения, выполненный с возможностью получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
модуль 112 извлечения, выполненный с возможностью извлечения первого характеристического значения многоспектрального сигнала;
модуль 113 преобразования, выполненный с возможностью получения соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции; и
модуль 114 классификации, выполненный с возможностью ввода второго характеристического значения в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0110] В данном варианте осуществления первый модуль 111 получения получает многоспектральный сигнал, регистрируемый CIS, модуль 112 извлечения извлекает первое характеристическое значение многоспектрального сигнала, модуль 113 преобразования получает соответствующее второе характеристическое значение в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции, и модуль 114 классификации вводит второе характеристическое значение в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот. В данном варианте осуществления после того, как получено первое характеристическое значение многоспектрального сигнала, осуществляется получение соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции для выполнения обработки коррекции, что устраняет отклонение, вносимое различием в параметрах CIS, тем самым устраняя различие в окончательно получаемых результатах классификации банкнот, обеспечивая точность идентификации банкнот и устраняя риск ошибочной идентификации.
[0111] Для упрощения понимания далее подробно описывается система контроля качества для идентификации банкнот в вариантах осуществления настоящего изобретения. Обратимся к фиг. 12. Система контроля качества для идентификации банкнот в соответствии с еще одним вариантом осуществления настоящего изобретения содержит:
первый модуль 121 получения, выполненный с возможностью получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
модуль 122 извлечения, выполненный с возможностью извлечения первого характеристического значения многоспектрального сигнала;
модуль 123 преобразования, выполненный с возможностью получения соответствующего второго характеристического значения в соответствии с первым характеристическим значением и заранее заданным значением преобразования коррекции; и
модуль 124 классификации, выполненный с возможностью ввода второго характеристического значения в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
[0112] Система в данном варианте осуществления дополнительно содержит:
второй 125 модуль получения, выполненный с возможностью получения стандартного характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS;
третий модуль 126 получения, выполненный с возможностью получения цветового характеристического значения, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS; и
модуль 127 получения значения коррекции, выполненный с возможностью получения значения преобразования коррекции в соответствии со стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением, причем, значение преобразования коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим значением и цветовым характеристическим значением.
[0113] Система в данном варианте осуществления дополнительно содержит:
модуль 128 обнаружения баланса белого, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0114] Модуль 128 обнаружения баланса белого в данном варианте осуществления содержит:
блок 1281 обнаружения белой бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого белой бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS; или
блок 1282 обнаружения черной бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого черной бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
[0115] Система в данном варианте осуществления дополнительно содержит:
модуль 129 определения, выполненный с возможностью определения того, проходит ли CIS обнаружение баланса белого, и
модуль 130 запуска, выполненный с возможностью запуска первого модуля получения в случае, если результат определения модуля определения положителен.
[0116] Специалисты в данной области техники могут понять, что для удобства и краткости описания подробные рабочие процессы вышеописанных систем, устройств и блоков могут относиться к процессам, соответствующим вышеописанным вариантам осуществления способа, которые в данном случае не повторяются.
[0117] Следует понимать, что описываемые системы, устройства и способы в вариантах осуществления, предлагаемых в настоящей заявке, могут быть реализованы иным путем. Например, вышеописанные варианты осуществления устройства являются исключительно иллюстративными. Например, деление блоков основано лишь на логических функциях, и при практической реализации существуют иные методы деления. Например, множество блоков или компонентов может комбинироваться или объединяться в другую систему, либо некоторые признаки могут игнорироваться или не выполняться. Кроме того, соединение между изображаемыми или рассматриваемыми частями, которое может являться прямым соединением или соединением связи, может осуществляться посредством некоторых интерфейсов, при этом прямое соединение или соединение связи между устройствами или блоками может быть электрическим, механическим или иметь иные формы.
[0118] Блоки для изображения компонентов разделения могут или не могут быть разделены физически. Компоненты для отображения блоков могут или не могут являться физическим блоком, то есть, могут размещаться в некотором положении или могут быть распределены по множеству сетевых блоков. В соответствии с практическими требованиями, некоторые или все блоки могут выбираться для достижения целей технических решений в соответствии с вариантами осуществления.
[0119] Кроме того, различные функциональные блоки в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения могут быть объединены в блок обработки, либо различные функциональные блоки могут существовать независимо, либо два или более двух из вышеуказанных блоков могут быть объединены в некоторый блок. Вышеуказанные объединенные блоки могут быть реализованы в виде аппаратных средств или в виде программного функционального блока.
[0120] Объединенный блок может храниться на считываемом запоминающем носителе вычислительного устройства, если функции реализуются в виде программного функционального блока и продаются или используются в качестве независимого продукта. Исходя из такого понимания, технические решения преимущественно в соответствии с настоящей заявкой или вносящие вклад в традиционную технологию, либо все или некоторые из технических решений могут быть реализованы в виде программного продукта, при этом компьютерный программный продукт хранится на запоминающем носителе, который содержит несколько команд, используемых для вычислительного устройства (возможно, персонального компьютера, сервера или сетевого устройства) для выполнения всех или некоторых этапов, описываемых в различных вариантах осуществления настоящего изобретения. Запоминающий носитель в вышеизложенном включает в себя различные носители, которые могут хранить программные коды, такие как USB-диск, съемный жесткий диск, постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), магнитный диск или оптический диск.
[0121] Вышеизложенные варианты осуществления предназначены лишь для иллюстрации технических решений настоящего изобретения, а не для ограничения настоящего изобретения. Несмотря на то, что настоящее изобретение подробно иллюстрировано применительно к вышеизложенным вариантам осуществления, специалисты в данной области техники должны понимать, что технические решения в соответствии с вышеизложенными вариантами осуществления могут быть изменены, либо некоторые технические признаки в технических решениях могут быть заменены эквивалентами; при этом в результате указанных изменений или замен существо технических решений не выходит за пределы сущности и объема технических решений в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения.
Claims (32)
1. Способ контроля качества для идентификации банкнот, содержащий:
получение многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
извлечение первого характеристического вектора многоспектрального сигнала;
преобразование первого характеристического вектора во второй характеристический вектор на основании предварительно заданной матрицы коррекции, при этом предварительно заданная матрица коррекции получается посредством обучения различных CIS с одним или более цветами, и каждый из одного или более цветов обнаруживается посредством различных CIS; и
ввод второго характеристического вектора в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
получение стандартного характеристического вектора, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS;
получение цветового характеристического вектора, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS; и
получение предварительно заданной матрицы коррекции в соответствии со стандартным характеристическим вектором и цветовым характеристическим вектором, причем предварительно заданная матрица коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим вектором и цветовым характеристическим вектором.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий выполнение обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
4. Способ по п. 3, в котором выполнение обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS, содержит:
выполнение обнаружения баланса белого белой бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS; или
выполнение обнаружения баланса белого черной бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
5. Способ по п. 3, дополнительно содержащий:
определение того, проходит ли CIS обнаружение баланса белого,
причем этап получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS, выполняется в случае, если определено, что CIS проходит обнаружение баланса белого.
6. Система контроля качества для идентификации банкнот, содержащая:
первый модуль получения, выполненный с возможностью получения многоспектрального сигнала, регистрируемого CIS;
модуль извлечения, выполненный с возможностью извлечения первого характеристического вектора многоспектрального сигнала;
модуль преобразования, выполненный с возможностью преобразования первого характеристического вектора во второй характеристический вектор на основании предварительно заданной матрицы коррекции, при этом предварительно заданная матрица коррекции получается посредством обучения различных CIS с одним или более цветами, и каждый из одного или более цветов обнаруживается посредством различных CIS; и
модуль классификации, выполненный с возможностью ввода второго характеристического вектора в классификатор банкнот для получения соответствующего результата классификации банкнот.
7. Система по п. 6, дополнительно содержащая:
второй модуль получения, выполненный с возможностью получения стандартного характеристического вектора, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому стандартным CIS;
третий модуль получения, выполненный с возможностью получения цветового характеристического вектора, соответствующего многоспектральному сигналу, регистрируемому подлежащим обнаружению CIS; и
модуль получения значения коррекции, выполненный с возможностью получения предварительно заданной матрицы коррекции в соответствии со стандартным характеристическим вектором и цветовым характеристическим вектором, причем предварительно заданная матрица коррекции содержит соотношение преобразования между стандартным характеристическим вектором и цветовым характеристическим вектором.
8. Система по п. 6, дополнительно содержащая модуль обнаружения баланса белого, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
9. Система по п. 8, в которой модуль обнаружения баланса белого содержит:
блок обнаружения белой бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого белой бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS; или
блок обнаружения черной бумаги, выполненный с возможностью выполнения обнаружения баланса белого черной бумаги в многоспектральном сигнале, выводимом CIS.
10. Система по п. 8, дополнительно содержащая:
модуль определения, выполненный с возможностью определения того, проходит ли CIS обнаружение баланса белого; и
модуль запуска, выполненный с возможностью запуска первого модуля получения в случае, если результат определения модуля определения положителен.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510026756.8 | 2015-01-19 | ||
| CN201510026756.8A CN104732644B (zh) | 2015-01-19 | 2015-01-19 | 纸币鉴别的质量控制方法及其系统 |
| PCT/CN2015/083863 WO2016115845A1 (zh) | 2015-01-19 | 2015-07-13 | 纸币鉴别的质量控制方法及其系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2678491C1 true RU2678491C1 (ru) | 2019-01-29 |
Family
ID=53456510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017128817A RU2678491C1 (ru) | 2015-01-19 | 2015-07-13 | Способ контроля качества при проверке подлинности банкнот и система для этого |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10319168B2 (ru) |
| EP (1) | EP3249617A4 (ru) |
| CN (1) | CN104732644B (ru) |
| HK (1) | HK1245480A1 (ru) |
| RU (1) | RU2678491C1 (ru) |
| WO (1) | WO2016115845A1 (ru) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104732644B (zh) | 2015-01-19 | 2017-10-31 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 纸币鉴别的质量控制方法及其系统 |
| CN105243731B (zh) * | 2015-09-17 | 2017-07-18 | 华中科技大学 | 一种光谱自适应的多国纸币图像识别装置、系统及方法 |
| CN107301717A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-10-27 | 厦门大学 | 一种基于激光的人民币光变安全线鉴伪方法及装置 |
| CN111127738A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 恒银金融科技股份有限公司 | 一种纸币多光谱图像采集及分析系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2424909C2 (ru) * | 2006-03-27 | 2011-07-27 | Гизеке Унд Девриент Гмбх | Носитель данных и способ его изготовления |
| US20120045112A1 (en) * | 2009-04-28 | 2012-02-23 | Banqit Ab | Method for a banknote detector device, and a banknote detector device |
| CN103139430A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-06-05 | 深圳市怡化电脑有限公司 | 图像扫描装置 |
| CN203133996U (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-14 | 深圳贝斯特机械电子有限公司 | 具有纸币序列号打印功能的验钞仪 |
| EP2743863A1 (en) * | 2012-12-13 | 2014-06-18 | Bancor SRL | Optical reader for documents with perfored and printed zones |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6628808B1 (en) * | 1999-07-28 | 2003-09-30 | Datacard Corporation | Apparatus and method for verifying a scanned image |
| US6788813B2 (en) * | 2000-10-27 | 2004-09-07 | Sony Corporation | System and method for effectively performing a white balance operation |
| DE10314071B3 (de) * | 2003-03-28 | 2004-09-30 | Koenig & Bauer Ag | Verfahren zur qualitativen Beurteilung eines Materials mit mindestens einem Erkennungsmerkmal |
| JP4628021B2 (ja) * | 2004-06-08 | 2011-02-09 | 日本電産コパル株式会社 | 画像検査装置 |
| WO2009031242A1 (ja) * | 2007-09-07 | 2009-03-12 | Glory Ltd. | 紙葉類識別装置及び紙葉類識別方法 |
| KR101590881B1 (ko) * | 2008-12-24 | 2016-02-02 | 삼성전자 주식회사 | 화상처리장치 및 그 제어방법 |
| CN101826232B (zh) * | 2010-01-20 | 2013-07-31 | 上海古鳌电子科技股份有限公司 | 一种纸币清分装置及其控制方法 |
| CN102568079A (zh) * | 2011-12-12 | 2012-07-11 | 中钞实业有限公司 | 基于多光谱特征的票据智能鉴别仪和票据防伪方法 |
| CN103108107A (zh) * | 2013-03-05 | 2013-05-15 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 图像处理装置及其图像数据校正方法 |
| CN103200349B (zh) * | 2013-04-08 | 2015-01-14 | 武汉大学 | 一种扫描图像色偏自动检测方法 |
| CN103297654B (zh) * | 2013-06-28 | 2015-08-19 | 电子科技大学 | 基于多cis大幅面扫描仪的图像校正方法 |
| CN103310528B (zh) | 2013-07-08 | 2016-08-17 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 图像补偿修正方法及识别验钞装置 |
| CN103413368B (zh) * | 2013-08-02 | 2015-09-23 | 广东百佳百特实业有限公司 | 对金融器具在出厂前或出厂后进行检测校正的装置 |
| CN203632743U (zh) * | 2013-12-16 | 2014-06-04 | 威海华菱光电股份有限公司 | 图像采集设备 |
| CN104019902B (zh) * | 2014-06-16 | 2016-09-28 | 武汉工程大学 | 家用试纸阅读器装置及其检测方法 |
| CN104732644B (zh) * | 2015-01-19 | 2017-10-31 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 纸币鉴别的质量控制方法及其系统 |
-
2015
- 2015-01-19 CN CN201510026756.8A patent/CN104732644B/zh active Active
- 2015-07-13 EP EP15878516.2A patent/EP3249617A4/en not_active Withdrawn
- 2015-07-13 RU RU2017128817A patent/RU2678491C1/ru not_active IP Right Cessation
- 2015-07-13 US US15/543,559 patent/US10319168B2/en active Active
- 2015-07-13 WO PCT/CN2015/083863 patent/WO2016115845A1/zh active Application Filing
-
2018
- 2018-04-13 HK HK18104836.0A patent/HK1245480A1/zh unknown
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2424909C2 (ru) * | 2006-03-27 | 2011-07-27 | Гизеке Унд Девриент Гмбх | Носитель данных и способ его изготовления |
| US20120045112A1 (en) * | 2009-04-28 | 2012-02-23 | Banqit Ab | Method for a banknote detector device, and a banknote detector device |
| EP2743863A1 (en) * | 2012-12-13 | 2014-06-18 | Bancor SRL | Optical reader for documents with perfored and printed zones |
| CN103139430A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-06-05 | 深圳市怡化电脑有限公司 | 图像扫描装置 |
| CN203133996U (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-14 | 深圳贝斯特机械电子有限公司 | 具有纸币序列号打印功能的验钞仪 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10319168B2 (en) | 2019-06-11 |
| CN104732644B (zh) | 2017-10-31 |
| EP3249617A4 (en) | 2018-01-24 |
| CN104732644A (zh) | 2015-06-24 |
| HK1245480A1 (zh) | 2018-08-24 |
| EP3249617A1 (en) | 2017-11-29 |
| US20180040186A1 (en) | 2018-02-08 |
| WO2016115845A1 (zh) | 2016-07-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2678491C1 (ru) | Способ контроля качества при проверке подлинности банкнот и система для этого | |
| EP2820592B1 (en) | Unique identification information from marked features | |
| CN104992496A (zh) | 一种纸币面向识别方法及装置 | |
| RU2682407C1 (ru) | Способы и вычислительное устройство для определения, является ли маркер подлинным | |
| CN108469438A (zh) | 一种印刷品检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| Paliwal et al. | Classification of cereal grains using a flatbed scanner | |
| CN104504802B (zh) | 一种纸币拼接信号的检测方法 | |
| KR20080095743A (ko) | 화상 처리 프로그램 및 화상 처리 장치 | |
| WO2018082540A1 (zh) | 一种票据一维信号的检测方法及装置 | |
| Wang et al. | Local defect detection and print quality assessment | |
| CN115049530A (zh) | 用于调试图像信号处理器的方法、装置和系统 | |
| CN106600812A (zh) | 一种纸币识别方法及装置 | |
| JP2016062575A (ja) | 画像欠陥検出装置及び方法並びにプログラム | |
| US20140185943A1 (en) | Distance-Based Image Analysis | |
| KR101659989B1 (ko) | 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석장치 및 방법 | |
| CN115292722A (zh) | 基于不同色彩空间的模型安全检测方法和装置 | |
| CN114486895A (zh) | 一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法 | |
| CN108346213B (zh) | 纸币图像的特征识别方法及装置 | |
| JP4514823B1 (ja) | 印刷物の画像識別方法および装置 | |
| KR101288754B1 (ko) | 칼라 채널 코드 인식 장치 | |
| KR101158329B1 (ko) | 자동 지폐 검사를 위한 형광 패턴 추출 장치 및 방법 | |
| JP5073075B2 (ja) | 細線・文字検出方法及び装置 | |
| KR102635911B1 (ko) | 지능형 운량 측정 장치 및 방법 | |
| RU2018135960A (ru) | Способ и система идентификации и измерения дефекта, уменьшающего прозрачность подложки для защищаемого документа | |
| CN113256873B (zh) | 纸币的异常检测方法、装置、电子设备及机器存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200714 |