【摘 要】
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纸币图像识别是一种目前应用很广的识别技术,特别是在银行业,纸币识别系统具有广阔的市场前景和发展空间.研究纸币识别系统的关键问题是设计出实时的硬件电路和高效率的识别
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纸币图像识别是一种目前应用很广的识别技术,特别是在银行业,纸币识别系统具有广阔的市场前景和发展空间.研究纸币识别系统的关键问题是设计出实时的硬件电路和高效率的识别算法,本文围绕这些问题进行了深入的研究,最终设计了一种纸币识别系统的硬件电路和相应的识别方法,并达到了实时性和准确性的技术要求.在硬件系统设计上,本文提出将接触式图像传感器(CIS)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)和高速数字信号处理(DSP)技术相结合.纸币图像通过CIS的高速采集以及A/D转换电路的模数转换,存入DSP的存储空间;DSP处理器对读入的图像数据做一系列的处理,继而实现纸币的识别与清分功能;CPLD完成硬件系统的时序控制和提供电路所需的逻辑信号.在识别方法上,以国内市面上的人民币为识别对象,应用数字图像处理技术与模式识别方法,并结合改进的自组织映射(SOFM)神经网络,来实现人民币的实时识别,最终实现的识别方法具有较强的适应性.
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