基于DSP的纸币号码自动识别记录系统

根据纸币号码的唯一性,在纸币出入库时记录每张纸币的号码,建立币码档案,这样可以使金融部门等有效跟踪纸币在社会的流通情况,并进行有效监管,从而有利于解决类似抢劫运钞车、洗钱等重大社会问题.以一种基于数字信号处理器（DSP）的纸币号码识别记录装置,与点钞机或捆钞机结合,能够实现纸币号码在线识别记录功能.装置以DSP和图像传感器为核心,采用数字图像处理技术进行纸币号码的在线采集和识别处理.系统采集速度最快可以达到25张/s,识别速度能够达到20张/s,而点钞机目前的速度一般在15~20张/s.因而能够满足实际应用要求.

基于DSP的磁性材料缺陷在线监测系统

在工业制造中,常常需要对磁性材料表面质量进行检测;目前,这种检测仍然采用目视检测手段,既费时费力,又容易漏检,检测结果可靠性差;针对目前国内磁性材料缺陷检测方法比较落后、检测效果较差的情况,设计了一套基于DSP的嵌入式磁性材料表面缺陷的识别与在线检测系统,利用图像处理技术,应用模式识别方法和DSP高速处理能力实现快速无接触测量与分检;经过运行检验表明,该系统能够实时高速地采集和处理图像数据,符合系统对实时性和测量精度的要求。

基于DSP及CIS的纸币面额识别技术

针对目前银行网络化工作的需要,为提高银行工作效率,设计了一种基于定点DSP处理器及CIS(contact image sensor,接触式图像传感器)的纸币面额识别系统。该系统采用两个CIS模块测量钞票长度,DSP用于系统控制及图像处理,设计灵活,可实现不同版本不同面值钞票的混点,同时具有低成本、低功耗、高性能、智能化等优点。实验表明用该系统进行识别有很高的准确率。

基于DSP和单片机的实时变量喷药系统设计

为防治玉米农田杂草危害,设计了一种基于DSP识别和单片机控制的杂草实时变量喷药系统。数字信号处理器(DSP)实时数据处理能力强,单片机控制能力强。DSP作为喷药系统上位机图像处理模块的CPU,对田间玉米杂草图像实时采集、处理,分离出杂草,生成杂草位置信息表,发送给作为系统下位机控制模块CPU的单片机;单片机通过电磁阀控制6个喷头的开闭实现精准变量喷药。田间试验表明:系统在室外田间复杂情况下可以满足实时精准喷药要求,在作业机械速度为4km/h时,喷药精确度可以达到91.4%。

基于Cortex+DSP的指纹识别系统设计与实现

本文通过构造以TMS320VC5416DSP芯片为运算核心部件,以Cortex为核心控制部件,实现指纹图像处理、识别的一个较为完备的嵌入式指纹识别系统。

人民币纸币识别系统

设计研究人民币纸币清分系统中的主要模块,如图像采集、处理和识别。在硬件部分,选用CM326A4作为系统的图像传感器,选用DSP芯片TMS320C6711进行纸币图像的处理和识别;在软件部分,选取预处理之后的纸币图像的尺寸特征用模糊逻辑推理方法识别图像的面值,提取矩作为特征,采用三层BP神经网络来识别纸币的正反面和正反向,并通过实验证明该系统的有效性和可行性。

基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键.基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、"奖惩"机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法.对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中.实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果.

人民币纸币全息磁性开窗安全线检测方法研究

中国人民银行公布的《2005年版第五套人民币简介》中写入了对人民币纸币磁特征鉴别能力要求的提升:将原磁性微缩文字安全线调整为全息磁性开窗安全线,仪器可以检测到磁性。由于人民币纸币安全线涉及尖端压印技术,制作技术要求非常高,因此很难伪造。提出了TMS320DM642 DSP实现全息磁性开窗安全线检测方法。通过搭建的用于观察人民币安全线磁性分布的检测平台得到了大量的实验数据,总结了安全线磁信息规律,最终提出了鉴别算法和检测方案,并将鉴别算法写入DSP芯片,结合所搭硬件电路,最终实现人民币纸币安全线防伪的目的。

智能指纹识别系统设计

以DSP作为数据处理的核心模块,以CPLD作为中央控制器的指纹识别系统。该系统采用了高性能器件,使系统具有很高的运行速度。在指纹图像的处理上采用了切实有效的梯度算法和GABOR算法,使数据的处理更加有效。而且该系统还具有成本低、功能强,可应用范围广等特点,具有广阔的市场前景。

一种纸币号码定位分割方法

本文提出了一种对纸币号码定位分割的方法。该方法针对采集来的纸币号码灰度图像,先进行总体阈值分割,使用水平投影和垂直投影对每个字符进行初步的定位,再对每个字符块区域进一步细化分割,实现对纸币号码的清晰准确的分割和定位,成功降低了由于纸币局部污迹对个别字符所造成的分割、识别不准确的影响。

纸币清分图像识别算法研究

图像识别技术是提高当前纸币清分机清分能力的重要手段,主要实现对纸币的面额、面向及新旧残缺清分,要求具有较高的实时性和可靠性。当前各商业银行每天要给为数不少的ATM机配钞,并按照中国人民银行“流通券达到七成新”的要求上缴入库损伤券和完整券,仅仅依靠手工操作很难实现。针对国内图像识别技术在纸币清分机中的应用不成熟而导致对人民币挑残能力弱、在人民币新旧程度和面向分类中的一致性差的情况,文章提出了一种基于区域灰度特征提取的灰度加权和八线找点的算法图像识别方法。

纸币识别系统设计与实现

介绍了一种纸币识别系统的硬件设计及其对应识别方法.在硬件设计上,将高速数字信号处理(DSP)技术与复杂可编程逻辑器件(CPLD)和接触式图像传感器(CIS)相结合;在识别方法上,应用图像处理技术与改进的SOFM神经网络方法识别纸币.通过实验测试,系统可在40ms内完成对一张纸币的处理.有拒识情况下,面值识别率100%,识别面向准确率为99.8%,新旧识别率约90%.

纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。

卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统

实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别系统能够减少人工录入的工作量,单个字符的识别精度高于99.99%.

基于TS101的图像采集和处理系统设计

介绍了一种基于DSP芯片ADSP-TS101S的图像采集和处理系统,应用于复杂条件下目标的检测,并着重于硬件系统的分析。

纸张信息识别功能图像处理技术研究与实现

针对纸张信息识别领域的图像处理技术进行研究,构建了一种主要应用于纸张信息识别领域的图像处理流程,从硬件、软件两个视角对该技术进行了分析。该技术与纸张信息识别功能的结合,能够有效提高纸张防伪信息识别效率,降低人工检测误检率。同时也能避免企业或个人因纸张防伪信息识别问题带来的各项损失。

基于FPGA的空间变化遥感数字影像复原算法研究

针对退化图像,采用了基于理想边缘预测的自适应PSF辨识法,通过搜索图像中高灰度差阶跃型边缘并给出边缘的理想成像预测,估计成像系统的PSF.针对空间变化的海量遥感图像数据,提出了分块复原的处理策略,对于每个子块图像,采用了基于维纳滤波的移变参数法进行复原,很有效地确保复原的效果并减少了运算量,并分析了该算法的复杂度,以确保其实时实现.阐述了基于4×TS201多DSP实时图像处理演示平台的技术特点,对基于维纳滤波的移变参数复原算法在演示平台的移植方面进行了详细分析,给出了实际运行结果.