專利名稱：用于鈔票檢測(cè)器裝置的方法和鈔票檢測(cè)器裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及根據(jù)獨(dú)立權(quán)利要求的前序部分的方法和裝置。本發(fā)明涉及用于檢查并確定鈔票的真?zhèn)?、面值及殘?腐化)程度的技術(shù)和裝置， 具體涉及搜索并找出偽鈔或者因設(shè)置有油墨染色安瓿的盒的未經(jīng)授權(quán)的開口造成的被油墨染色的鈔票的鈔票處理機(jī)或自動(dòng)柜員機(jī)(ATM)。
背景技術(shù)：
盡管存在大量的對(duì)無現(xiàn)金社會(huì)的預(yù)言，但在流通中的現(xiàn)金的數(shù)量并沒有減少。如今在歐盟每年有估計(jì)3600億的交易，相比之下，僅有600億的非現(xiàn)金交易。處理現(xiàn)金是非常消耗成本的操作，仍涉及許多人工處理以及來自及去向顧客、零售商、銀行、現(xiàn)金中心以及國家銀行的運(yùn)輸。在流通過程中很多場合都需要清點(diǎn)現(xiàn)金，存在廣泛的安全問題。在歐盟，現(xiàn)金處理的年度成本大約是500億歐元。傳統(tǒng)的鈔票分類及計(jì)數(shù)裝置被設(shè)計(jì)用于對(duì)任何發(fā)行、面值和國家的鈔票的自動(dòng)處理。該裝置的操作所基于的處理包括使用鈔票兩面的、特別是在可見光譜范圍中和紅外光譜范圍中用掃描裝置獲得的完整圖像來確定鈔票的真?zhèn)?、面額及腐化程度。圖像被傳送至計(jì)算單元并在計(jì)算單元中被處理，其中，在預(yù)先安裝的模式識(shí)別軟件的幫助下，將所獲得的圖像與參考圖像作比較。已經(jīng)采取許多不同的措施來確保鈔票不被偽造，例如，通過用所謂的同色異譜油墨在鈔票上印刷圖畫；這些圖畫用肉眼看不到而只有在紅外光譜中才顯現(xiàn)。在已知具體的紅外圖像的情況下，開發(fā)下述檢測(cè)器是可能的，該檢測(cè)器對(duì)鈔票表面上的幾個(gè)特定的點(diǎn)檢查同分異構(gòu)油墨的存在或缺失。EP-1160737涉及用于確定鈔票的真?zhèn)?、面值及腐化程度的方法，以及分類和?jì)數(shù)
直οW0-95/M691涉及用于對(duì)文件進(jìn)行辨別及計(jì)數(shù)的、特別是包括有存儲(chǔ)器的方法和設(shè)備，存儲(chǔ)器儲(chǔ)存與多個(gè)真票據(jù)面額的關(guān)聯(lián)預(yù)定表面相對(duì)應(yīng)的主要的特征圖案。GB-2199173涉及紙幣辨別裝置，該裝置適于通過僅從票據(jù)的特征區(qū)域提取數(shù)據(jù)來執(zhí)行操作。本發(fā)明的發(fā)明人認(rèn)明需要提高對(duì)由于搶劫而被油墨染色的鈔票的檢測(cè)能力。

發(fā)明內(nèi)容
上述目的是通過根據(jù)本發(fā)明的獨(dú)立權(quán)利要求來實(shí)現(xiàn)的。
在從屬權(quán)利要求中闡述了優(yōu)選的實(shí)施例。因此，根據(jù)本發(fā)明，布置了方法和裝置以提高對(duì)被油墨染色的鈔票進(jìn)行檢測(cè)的能力。簡言之，該方法包括A)對(duì)齊步驟，其中，通過使用輸入鈔票的已儲(chǔ)存的頂圖像，將鈔票圖像的一條邊CN 相對(duì)于參考鈔票圖像(RBI)的相應(yīng)邊進(jìn)行對(duì)齊，并確定鈔票尺寸，B)鈔票面分類步驟，執(zhí)行該步驟以確定鈔票圖像的面和方向，C)印刷圖案定位步驟，其中，確定鈔票圖像(Bi)的印刷圖案，以相對(duì)于參考鈔票圖像(RBI)的印刷圖案來準(zhǔn)確定位BI印刷圖案，D)比較步驟，其中，針對(duì)鈔票的至少一個(gè)面，根據(jù)預(yù)定的比較過程，將相對(duì)于彼此處于準(zhǔn)確圖案位置的BI和RBI逐像素地比較，從而將輸入鈔票分類為被接受的鈔票和不被接受的鈔票?，F(xiàn)在，將參照附圖詳細(xì)地描述本發(fā)明。


圖1是圖示本發(fā)明的流程圖。圖2是圖示本發(fā)明的實(shí)施例的方框圖。圖3是圖示本發(fā)明的另一個(gè)流程圖。圖4示出了在對(duì)圖像作任何處理之前搶劫油墨著色鈔票的原始圖像。圖5是在傾斜過程之前的鈔票的頂圖像。圖6示出了被歸入在由傾斜過程所確定的矩形內(nèi)的鈔票的頂圖像。圖7示出了一張鈔票的四個(gè)不同的圖像，正面，背面(上面一行)以及每個(gè)面旋轉(zhuǎn) 180度(下面一行)。圖8圖示了定位圖案位置的步驟。圖9示出了在匹配步驟期間的已匹配的圖案位置的詳細(xì)放大圖。圖10圖示了參考圖像，該參考圖像通過計(jì)算來自200張典型街頭質(zhì)量鈔票的每一個(gè)像素位置的像素的平均值而創(chuàng)建。圖11示出了街頭質(zhì)量處理的參考鈔票圖像。圖12示出了鈔票的被掩蓋的和不被檢測(cè)的區(qū)域。圖13圖示了圖像像素網(wǎng)格。圖14是非灰色彩色圖表，盡管以灰度等級(jí)的方式來示出，其中，指示青色、黃色和洋紅色。圖15是污垢顏色圖表。圖16是高增益顏色圖表。
具體實(shí)施例方式根據(jù)本發(fā)明的鈔票檢測(cè)器裝置可被布置為標(biāo)準(zhǔn)ATM的分離的模塊，或者可以被實(shí)施成為標(biāo)準(zhǔn)ATM的、使用可獲得的圖像檢測(cè)器的組成部分。如上面所指出的，根據(jù)本發(fā)明的鈔票檢測(cè)器特別適合于檢測(cè)、識(shí)別以及分出被油墨染色的鈔票。該鈔票檢測(cè)器裝置可結(jié)合專用于假鈔檢測(cè)的其他檢測(cè)裝置一起使用。應(yīng)該指出的是，根據(jù)本發(fā)明的檢測(cè)裝置如果被適當(dāng)?shù)卦O(shè)置，也可在上述情況中使用。參照?qǐng)D2，由鈔票圖像傳感器執(zhí)行檢測(cè)，該鈔票圖像傳感器優(yōu)選地包括兩個(gè)物理檢測(cè)器單元，對(duì)于鈔票的每一個(gè)面用一個(gè)檢測(cè)器。如果檢測(cè)器中的任何一個(gè)檢測(cè)器檢測(cè)到了染色面，則認(rèn)為紙幣是染色的。鈔票處理裝置包括鈔票圖像傳感器和圖像處理器，該鈔票圖像傳感器優(yōu)選地為紅外(1 圖像傳感器。圖像處理器又包括存儲(chǔ)器、參考鈔票圖像(RBI) 存儲(chǔ)器、對(duì)齊單元、鈔票面分類單元、定位單元以及比較單元。鈔票的頂圖像儲(chǔ)存在存儲(chǔ)器中，使得頂圖像鏈接到對(duì)應(yīng)的鈔票圖像。如下面將要討論的，可除去頂圖像傳感器。鈔票對(duì)齊和鈔票分類也可通過其他器件來執(zhí)行，盡管如此，由于對(duì)應(yīng)的方法步驟是步驟C和D必須需要的，因此，這些單元仍被包括在圖2中，這將通過以下描述變得清楚。圖像處理器從檢測(cè)器接收代表被檢測(cè)圖像的圖像信號(hào)，然后，圖像處理器處理圖像信號(hào)。鈔票圖像包括一個(gè)紅外(IR)層以及針對(duì)每一個(gè)RBG (紅，藍(lán)，綠)顏色的層，即總共4層。頂層的分辨率優(yōu)選的是864 X 300像素，而每一個(gè)RGB層是分辨率為432 X 300像素的方形對(duì)稱像素。但是，為了簡化算法JR層僅以方形對(duì)稱的432X300的像素尋址并和高效使用。每一個(gè)對(duì)稱的像素代表0.5X0. 5毫米。所有的像素都具有在0-255之間的值，其中，0是最暗的。當(dāng)根據(jù)算法處理鈔票圖像時(shí)，彩色圖像層被讀取并計(jì)數(shù)為反轉(zhuǎn)的CMY(青， 洋紅，黃)，其中，255是最暗的。CMY被用來對(duì)白紙上彩印的數(shù)量的邏輯值進(jìn)行定義。應(yīng)該指出的是，如果改為將RBG用于處理目的，本發(fā)明是同樣適用的。優(yōu)選的，鈔票的RGB圖像是通過彩色接觸式圖像傳感器即CIS傳感器來獲得的。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，鈔票距CIS傳感器的距離最大是1毫米，以便能夠拉取鈔票使其經(jīng)過傳感器。在另一個(gè)實(shí)施例中，鈔票被機(jī)械地移動(dòng)經(jīng)過CIS傳感器并被壓向傳感器。然后獲得更精確的測(cè)量，并且例如可除去頂傳感器。圖4中的示例示出了在對(duì)圖像做任何處理之前的搶劫油墨著色鈔票的正面的原始圖像。該例子是瑞典100克朗的鈔票。將參照?qǐng)D1、3和4-15對(duì)根據(jù)本發(fā)明的、包括步驟A、B、C和D的方法進(jìn)行描述。A 對(duì)齊步驟本步驟的目的是對(duì)齊被掃描的鈔票，以確定鈔票的尺寸。這優(yōu)選地通過所謂的“擠壓法”而執(zhí)行，“擠壓法”在圖5中被示意性地例示，圖5示出了未對(duì)齊鈔票的頂圖像。在對(duì)齊步驟中，優(yōu)選的使用為暗矩形的頂鈔票圖像。根據(jù)可替換的實(shí)施例，改為使用通過鈔票圖像傳感器獲得的鈔票圖像來執(zhí)行對(duì)齊。確定暗矩形、鈔票圖像和水平線之間的角度，然后，迭代地旋轉(zhuǎn)鈔票圖像直到鈔票圖像處于水平位置為止，即，較長邊是水平的。應(yīng)該指出的是，當(dāng)執(zhí)行對(duì)齊的時(shí)候，可使用鈔票的任何一條邊。然后，將該邊的方向與參考鈔票圖像的相應(yīng)邊的方向進(jìn)行比較。在迭代期間，鈔票圖像的第一次旋轉(zhuǎn)相當(dāng)大，下一次的旋轉(zhuǎn)是例如第一次旋轉(zhuǎn)的一半等。應(yīng)該指出的是，對(duì)所有被檢測(cè)的鈔票都執(zhí)行對(duì)齊步驟。過程的該步驟是為了將鈔票圖像定向或?qū)R于預(yù)定的位置，例如將其水平地定向或?qū)R，這是隨后步驟執(zhí)行時(shí)的假定條件。根據(jù)該步驟，通過識(shí)別在矩形或近似矩形的鈔票圖像文件的豎直高度是最小時(shí)的傾斜角，來確定文件的角度。因此，為了該目的，使用頂圖像。頂圖像的質(zhì)量必須使得不指示任何在文件外面的暗像素。使用閥值來指示暗像素。在對(duì)齊步驟期間，試驗(yàn)不同的傾斜角度并測(cè)量出高度， 直到導(dǎo)致最小高度的角度被找到為止。
由于與所使用的編程技術(shù)相關(guān)的實(shí)踐原因，當(dāng)執(zhí)行角度傾斜時(shí)，圖像數(shù)據(jù)不移動(dòng)， 但是，讀處理的確根據(jù)預(yù)設(shè)角度執(zhí)行傾斜角χ-y坐標(biāo)的重新計(jì)算。參照?qǐng)D5，圖5示出了在傾斜過程之前鈔票的頂圖像，在順時(shí)針傾斜中所測(cè)得的高度為ylp-yOn。通過使用全部四個(gè)點(diǎn)yOn，yOp，yln，ylp來計(jì)算近似的校正角度。在角度校正之后，使用新的校正值重復(fù)地進(jìn)行處理。當(dāng)差值((ylp-yOn)-(yln-yOp))是小的時(shí)，稱為“ I級(jí)”(即，角度小)，校正值僅是近似計(jì)算值的1/2。當(dāng)差值更小時(shí)，稱為“II級(jí)”，校正值僅是近似計(jì)算值的1/4。這是為了保證不錯(cuò)過最合適的角度。重復(fù)上一個(gè)II級(jí)，直到確定了高度不再改變?yōu)橹?。如果傾斜改為是逆時(shí)針的，那么就執(zhí)行同樣的但是為鏡像的計(jì)算。當(dāng)準(zhǔn)備好了角度確定，圖像中的角落位置被確定為文件的所有頂像素都可歸入在其中的最小的矩形。這在圖6中圖示，圖6示出了被歸入在由傾斜過程所確定的矩形內(nèi)的鈔票的頂圖像。角落位置與傾斜角一起儲(chǔ)存在被布置成與圖像處理器相連接的存儲(chǔ)器中。在該處理之后，通過處理傾斜角并且將文件位置左上角處理為χ-y坐標(biāo)系的0， 0(如圖6所示)來讀取文件的像素。根據(jù)可替換的實(shí)施例，BI的位置和尺寸改為是通過識(shí)別鈔票角落的位置及相對(duì)于水平線的角度來確定的，并通過三角法計(jì)算，確定尺寸和位置。這可對(duì)BI圖像(鈔票圖像) 或頂圖像來執(zhí)行。B 鈔票面分類步驟。對(duì)于該步驟，假定(在對(duì)齊步驟A中)已確定了鈔票圖像的尺寸，該步驟的目的是識(shí)別所掃描的鈔票并識(shí)別方向和面。下面詳細(xì)討論了一個(gè)實(shí)施例，但也存在許多其他的替換，因?yàn)樵撔畔⒁部赡芤呀?jīng)從系統(tǒng)的其他傳感器處被獲取，即，從被布置成對(duì)輸入鈔票的真?zhèn)芜M(jìn)行檢驗(yàn)的其他傳感器處被獲取。但是，該步驟必須先于剩余的步驟C和步驟D執(zhí)行?；诔叽?，識(shí)別出與該尺寸相關(guān)的已存儲(chǔ)的面額數(shù)據(jù)。例如一個(gè)特定的尺寸具有四種不同的已存儲(chǔ)的面額數(shù)據(jù)；正面(正確定向的以及上下顛倒的)和背面(正確定向的以及上下顛倒的)。在一些情況下，甚至?xí)鎯?chǔ)有更多數(shù)量的不同的面額數(shù)據(jù)。例如，在已經(jīng)發(fā)行了不同版本的鈔票的情況下。針對(duì)每一個(gè)已存儲(chǔ)的面額數(shù)據(jù)，識(shí)別特定的域，這些域被仔細(xì)地選擇來表現(xiàn)鈔票的識(shí)別部分的獨(dú)特的組。這些域可能是鈔票的應(yīng)該是白色的(或者淺色)的部分。所選的域的數(shù)量取決于鈔票的外觀，例如，色彩豐富的鈔票需要更多域。特定域的幾何形狀是相對(duì)于鈔票的外觀而被選擇的并且可以是矩形、圓形或任何合適的形狀。在使用四個(gè)面額數(shù)據(jù)的例子中，將各個(gè)數(shù)據(jù)域全部都與被檢測(cè)的鈔票圖像比較， 然后，將被檢測(cè)鈔票的面額識(shí)別為下述鈔票，在所述鈔票中的域與已存儲(chǔ)的面額數(shù)據(jù)中的之一的域相對(duì)應(yīng)。結(jié)果，識(shí)別出了與被檢測(cè)鈔票圖像相關(guān)聯(lián)的鈔票的面額、面和方向。更詳細(xì)地，通過使用預(yù)定數(shù)量的采樣區(qū)域來執(zhí)行該步驟，這些采樣區(qū)域在一起對(duì)于確定尺寸的鈔票來說是獨(dú)特的。分類是由鈔票面分類單元通過下述來執(zhí)行的計(jì)算與對(duì)齊的鈔票圖像的每一個(gè)采樣區(qū)域的像素值相關(guān)的至少一個(gè)值，以及將至少一個(gè)像素值與表示特定鈔票面的指定值進(jìn)行比較以確定鈔票圖像的面和方向。在該步驟中，確定了圖像代表的是鈔票的哪一個(gè)表面(面)，也確定了鈔票的方向。圖7示出了一張鈔票的四幅不同的圖像，正面，背面(上面一行)以及每一個(gè)面旋轉(zhuǎn)180度(下面一行)。鈔票圖像文件被分類為被辨識(shí)出尺寸和被辨識(shí)出面的圖像，否則它被認(rèn)為是未分類。鈔票的面是通過使用小的矩形采樣區(qū)域或者任何其他形狀(例如圓形)來被辨識(shí)出的，它們?cè)谝黄饘?duì)于具有確定尺寸的面來說是獨(dú)特的。每一個(gè)特定的鈔票通過4個(gè)不同的圖像來表示，其中，每一幅圖像都有自己的面采樣區(qū)域。這在圖7中圖示，而四幅不同的圖像是正面、背面以及每一個(gè)面旋轉(zhuǎn)180度。區(qū)域是通過區(qū)域中的暗像素的數(shù)量來被識(shí)別。層(CMY)的任意結(jié)合、以及任意閥值水平可以單獨(dú)適于每一個(gè)區(qū)域。因此，那么結(jié)果是面識(shí)別以及面是否為上下顛倒的信息的數(shù)字化值。未分類的面導(dǎo)致鈔票被分類為染色鈔票。由于要使用參考鈔票圖像(RBI)的對(duì)應(yīng)面，因此，在下面的步驟中，關(guān)于被檢測(cè)鈔票的識(shí)別面的信息是必須的。C:印刷圖案定位步驟由于涉及生產(chǎn)公差的微小差別，所以鈔票上的印刷圖案對(duì)于單獨(dú)的鈔票來說是位于單獨(dú)的預(yù)定區(qū)域。因此，必須針對(duì)鈔票精確地確定圖案位置，以能夠與參考鈔票圖像進(jìn)行精確比較。因此，在執(zhí)行比較步驟之前，將被檢測(cè)圖像定位在已知位置是極其重要的。圖8圖示了定位圖案位置的步驟。為了執(zhí)行定位圖案位置的步驟，要識(shí)別出兩個(gè)預(yù)定的有限區(qū)域，圖8中示出的水平區(qū)域X和豎直區(qū)域Y。參照?qǐng)D8中的區(qū)域X，掃描有限區(qū)域來創(chuàng)建線狀圖案(在圖示中的條或線S)。線狀圖案是通過計(jì)算區(qū)域中的一個(gè)豎直行中的所有像素的平均值并然后對(duì)齊所有的平均值而被創(chuàng)建的。結(jié)果是代表整個(gè)所定義的區(qū)域的小數(shù)據(jù)區(qū)。針對(duì)每一個(gè)面/掃描都僅單獨(dú)地選擇CMY的一個(gè)預(yù)定層(然而在圖中示出為單色灰色)。將所掃描的線狀圖案S與參考線狀圖案R比較。通過于大量不同的位置處嘗試匹配R和S，通過比較線中的所有像素差abS(R-Q的總和，結(jié)果是最佳匹配的調(diào)節(jié)位置偏移。 與圖案在位置上不相關(guān)的物體，例如金屬條，被遮蓋且不包含在比較中。調(diào)節(jié)后的位置圖示為線R，并被移動(dòng)至調(diào)節(jié)后的位置線A。參考線狀圖案R通常根據(jù)圖案匹配了的800幅掃描圖像的平均值來創(chuàng)建。圖6圖示了調(diào)節(jié)后的條的放大細(xì)節(jié)，S卩，在匹配步驟期間匹配后的圖案位置的放大細(xì)節(jié)。在此，將不同的條表示為RX、AX、SX。優(yōu)選地，將參考線R移動(dòng)到調(diào)節(jié)后的位置線A，位置線A實(shí)現(xiàn)了與掃描線圖像S的良好匹配。但是，重要的特征是，掃描線圖像S需要相對(duì)于參考線R移動(dòng)多少以實(shí)現(xiàn)良好的匹配，而與線R或線S是否移動(dòng)無關(guān)。該用于水平圖案X-匹配的處理重復(fù)用于豎直圖案Y-匹配。χ偏移和y偏移被保存，用于在圖案比較步驟期間中隨后的參考。應(yīng)該指出的是，通過該定位步驟，鈔票上的圖畫(圖案)相對(duì)于參考圖像的圖案被正確定位，這是必要的以便于在下一步驟中獲得非常精確的結(jié)果。為了正確定位鈔票，通過使用例如鈔票的角將不會(huì)使鈔票被足夠精確的定位來確保在下一步驟中最高可能的檢測(cè)產(chǎn)生，例如，鈔票上的圖畫通常并不定位于紙上的相同位置，而尺寸以及角落的位置在不同的鈔票之間可能偏離高達(dá)一毫米或兩毫米。參考鈔票圖像(RBI)的預(yù)處理。必須創(chuàng)建鈔票每一個(gè)面的參考圖像，以執(zhí)行與要研究的鈔票的比較步驟。這種創(chuàng)建出參考圖像的處理在設(shè)立鈔票檢測(cè)器裝置開始使用之前僅進(jìn)行一次。因此，在可以針對(duì)搶劫油墨顏色對(duì)整個(gè)鈔票掃描之前，必須可得到針對(duì)每一個(gè)面的參考圖像， 以知道印刷顏色作為鈔票的正常圖案存在的位置，以及正常存在的污垢是如何出現(xiàn)的。圖10圖示了參考圖像，該參考圖像是通過計(jì)算來自典型的200張街頭質(zhì)量鈔票的每一個(gè)像素位置的像素的平均值來被創(chuàng)建的。根據(jù)優(yōu)選的實(shí)施例，通常在檢測(cè)器機(jī)器(例如CIS傳感器)中掃描200張鈔票。數(shù)量必須至少是100，如果可能的話可多達(dá)400。為了避免重復(fù)的不精確性，諸如單獨(dú)的檢測(cè)器相關(guān)的不精確性，從機(jī)器中兩個(gè)不同的檢測(cè)器來對(duì)圖像采樣，以及從不同的掃描面-方向來對(duì)圖像采樣。鈔票應(yīng)該具有包括正常存在的污垢等的街頭質(zhì)量。所掃描的圖像作為RGB圖像被存儲(chǔ)在RBI存儲(chǔ)器中。為了促進(jìn)對(duì)圖像的進(jìn)一步的處理，圖像被優(yōu)選的“反轉(zhuǎn)”，并作為CMY圖像(青、洋紅、黃)存儲(chǔ)。然后，將一張鈔票的所有800個(gè)圖像(正面，背面以及每一個(gè)面旋轉(zhuǎn)180度)通過圖案匹配在一起。為了執(zhí)行圖案匹配，使用上述的印刷圖案定位步驟(C)，但是，由于最后的參考線狀圖案是基于該平均圖像的，因此在第一次迭代中使用了從單一一張好質(zhì)量紙幣創(chuàng)建的臨時(shí)參考線狀圖案。圖案匹配之后，通過計(jì)算每一個(gè)像素位置的像素的平均值來創(chuàng)建參考圖像。在迭代法中，為了提高參考圖像質(zhì)量，現(xiàn)在使用這個(gè)第一次創(chuàng)建的參考圖像來創(chuàng)建將在步驟C中使用的新的更好的參考線狀圖案。然后，重復(fù)從800幅圖像中創(chuàng)建參考圖像平均值的處理，但是，使用改善的平均值參考線狀圖案數(shù)據(jù)，而不是單一的好質(zhì)量的紙幣。通過估計(jì)少數(shù)幾個(gè)單獨(dú)的紙幣紙不再存在的端(S卩，圖案和污垢開始變輕的地方)，剪裁迭代的參考圖像(圖11中的外線)。結(jié)果應(yīng)該是最小紙尺寸(而不是平均尺寸) 的參考尺寸。結(jié)果僅是用于參考線狀圖案目的，而整個(gè)平均圖像是沒有被使用的，且整個(gè)平均圖像僅被保存以使用新定義的區(qū)域來重新建立被修改的參考線狀圖案。圖11示出了街頭質(zhì)量處理的參考鈔票圖像。在最后的參考線狀圖案準(zhǔn)備好了后，為了顏色檢測(cè)目的，創(chuàng)建參考鈔票圖像。由于單獨(dú)的鈔票生產(chǎn)圖案暗化或單獨(dú)的污垢等，為了檢測(cè)目的的參考圖像應(yīng)該接受單獨(dú)的典型較暗的被檢測(cè)鈔票。另外，為了檢測(cè)目的的參考圖像應(yīng)該接受用于檢測(cè)紙幣的定位位置的較小的單獨(dú)失配。再次使用所有800幅圖像，在通過定位圖案位置而匹配后，每一個(gè)CMY層像素通過平均值加上針對(duì)800圖像中每一幅圖像的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差來分別計(jì)算。這將使參考圖像更暗。此外，從所得到的參考圖像開始，每一個(gè)像素被移動(dòng)至8個(gè)最近的相鄰位置，以產(chǎn)生總共9幅相同、但是具有9個(gè)不同的位置的圖像。9幅圖像的CMY層通過選擇最暗的像素而分別被合并。這將使參考圖像對(duì)失配的被檢測(cè)鈔票不太敏感。使用目標(biāo)系統(tǒng)中的檢測(cè)應(yīng)用來將包括有針對(duì)每一個(gè)面的已處理的參考圖像和參考線狀圖案在內(nèi)的結(jié)果合并在一起。該已處理的參考鈔票圖像被表示為RBI，并存儲(chǔ)在RBI 存儲(chǔ)器中，且在圖11中圖示。D 比較步驟現(xiàn)在，回到對(duì)插入在鈔票處理機(jī)中的鈔票的處理。在根據(jù)步驟C確定了圖案位置的定位之后，鈔票圖像被分成不同的定義的檢測(cè)區(qū)，以通過顏色檢測(cè)算法被不同地處理。圖12示出了鈔票的被掩蓋的且未被檢測(cè)的區(qū)域。預(yù)定義的不可檢測(cè)區(qū)是包括與圖案在位置上無關(guān)的物體的區(qū)域，例如金屬條。它們被掩蓋且不被檢測(cè)。參考圖像內(nèi)部匹配的所有區(qū)域都是經(jīng)由參考檢測(cè)來被檢測(cè)的。如果區(qū)域是白的， 該區(qū)域在圖12中用洋紅色標(biāo)注(參見箭頭)，那么通過非參考檢測(cè)來對(duì)參考圖像外面的區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，如果參考以外的區(qū)域是圖案區(qū)域，則它是不可檢測(cè)的且被掩蓋(參見圖示，其中，剪切了洋紅色區(qū)域)。對(duì)圖像中的每個(gè)可檢測(cè)像素進(jìn)行迭代以檢測(cè)，并將其表示成染色值。在無疑地被油墨染色的點(diǎn)上的染色值較高，同時(shí)，可疑的被油墨染色的點(diǎn)導(dǎo)致較低的染色值。如果所有像素的染色值的累加值超過預(yù)定水平，就使鈔票被分類為染色鈔票。圖13示出了圖像像素網(wǎng)格，其中，dp表示被檢測(cè)的像素，ap表示周圍的像素。由于存在大量的因例如光學(xué)干涉導(dǎo)致的帶有正的油墨檢測(cè)的個(gè)別單個(gè)像素，因此檢測(cè)被設(shè)置為使得單個(gè)像素不會(huì)導(dǎo)致染色值。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，僅與四個(gè)最近的周圍像素一起的被檢測(cè)的像素dp可被檢測(cè)為被油墨染色的點(diǎn)。通過檢測(cè)顏色算法來對(duì)被檢測(cè)像素進(jìn)行檢測(cè)，而周圍像素條件必須僅與CMY顏色級(jí)的被檢測(cè)像素匹配以創(chuàng)建染色點(diǎn)，即，使被檢測(cè)像素符合資格。在該步驟中，取決于要求的精確度以及可用的處理能力，可以使用周圍像素的更小或更大的數(shù)量作為所選擇的數(shù)量。在這種情況下，例如，可使用8個(gè)或12個(gè)周圍的像素。接下來，將討論像素的顏色分類。為了檢測(cè)的目的，對(duì)每一個(gè)檢測(cè)像素顏色進(jìn)行分類。在圖14-圖16中，顯示了許多彩色CMY圖表，僅以灰度級(jí)顯示。彩色圖表僅顯示單純的顏色合成，在灰度級(jí)(直至黑色) 在圖表中未顯示，但被包括在分類中。盡管也以灰度級(jí)顯示圖14，但它是非灰度顏色圖表，其中，示出了青、黃以及洋紅?！盎疑鳖愂欠腔叶葓D表的中心部分，包括從白色到黑色的所有灰度級(jí)。這樣做的目的是由于捕捉圖像產(chǎn)生大量灰度陰影和灰度可察覺缺陷，所以檢測(cè)應(yīng)該對(duì)灰色不那么敏感。圖15是污垢顏色圖表。“污垢顏色”類是很少存在的搶劫油墨顏色，該光譜(除了灰色)對(duì)污垢是最常見的。該類對(duì)顏色檢測(cè)不那么敏感。圖16是高增益彩色圖表。
11
“高增益顏色”類是通常也是低級(jí)顏色的特定單色存在的搶劫油墨顏色。因此，這些特定的顏色，青和洋紅，通過使用額外的敏感檢測(cè)來處理。下面描述顏色檢測(cè)算法。對(duì)于所有迭代的檢測(cè)像素來說，CMY值必須超過閥值水平，其中，閥值水平通常由參考鈔票圖像(RBI)確定。然后檢測(cè)像素必須與周圍像素的顏色一致，然后針對(duì)被檢測(cè)像素來確定染色值。更詳細(xì)地，顏色檢測(cè)算法如以下描述來執(zhí)行。對(duì)每一個(gè)檢測(cè)像素位置進(jìn)行迭代。對(duì)于參考檢測(cè)，通過從參考圖像位置讀出CMY 值而找出CMY的閥值水平，對(duì)于非參考檢測(cè)，閥值水平是固定的。讀出檢測(cè)像素CMY值。如果被檢測(cè)的像素顏色是預(yù)定義的“高增益顏色”，且所有CMY閥值水平少于80 (即，僅亮區(qū))， 那么閥值水平降低一半以用于額外的敏感性。將檢測(cè)像素CMY值與CMY閥值水平作比較。如果所有的CMY值都在閥值水平以下， 則認(rèn)為檢測(cè)像素是未染色的點(diǎn)，否則，將檢測(cè)像素顏色分類，即，給出染色值。如果是灰度或污垢顏色類，閥值水平將會(huì)提高，并重復(fù)地進(jìn)行與更高的閥值水平的比較，且檢測(cè)像素可能是未染色的點(diǎn)，否則，通過將被檢測(cè)的像素與周圍像素比較而繼續(xù)檢測(cè)。如果周圍像素中的任一個(gè)具有與被檢測(cè)像素不同的級(jí)別，則認(rèn)為點(diǎn)是未染色的，否則，通過估計(jì)染色值而繼續(xù)檢測(cè)。通過因取決于檢測(cè)像素CMY值超過閥值水平多少引起的累進(jìn)的值來計(jì)數(shù)染色值， 只有CMY的最高超過值是染色值的基數(shù)。最后，如果檢測(cè)像素顏色類是灰度或污垢顏色，染色值將會(huì)降低，甚至?xí)蛔鳛槲慈旧鲆?。?duì)于所有迭代的像素，將結(jié)果累加得到整個(gè)鈔票的總?cè)旧?。如果總?cè)旧党^預(yù)定水平，則認(rèn)為鈔票是染色的，且通過比較單元產(chǎn)生不接受信號(hào)，否則，產(chǎn)生接受信號(hào)?？傊?，比較步驟包括兩個(gè)不同的子步驟或子測(cè)試。閥值測(cè)試——僅在BI像素在顏色級(jí)“灰”的情況下應(yīng)用。點(diǎn)測(cè)試——被認(rèn)為是點(diǎn)，不僅需要一個(gè)像素，優(yōu)選地，被檢測(cè)的像素和四個(gè)周圍像素應(yīng)該有基本相同的顏色。執(zhí)行點(diǎn)測(cè)試的一個(gè)要求是，見圖13，被檢測(cè)的像素和四個(gè)周圍像素基本有相同的顏色，然后確定被檢測(cè)的像素相對(duì)于RBI中的對(duì)應(yīng)像素的差值。彩色圖表的不同部分有不同的關(guān)聯(lián)點(diǎn)。必須確定被檢測(cè)的不同像素的顏色。如果檢測(cè)差值是被接受的檢測(cè)差值，也取決于識(shí)別的檢測(cè)的不同像素的顏色定位在彩色圖表中何處。如果像素在綠色/紅色部分，則賦予染色值較高的點(diǎn)。如果像素在灰色或棕色部分，則賦予染色值相對(duì)較低的點(diǎn)。另外，如果確定了 RBI和BI像素值之間的更大的差值，額外的更高的“點(diǎn)”將會(huì)被授予該像素的染色值，例如，根據(jù)累進(jìn)等級(jí)。如下描述比較步驟的概述步驟1 如果dp和4個(gè)asp的顏色近似相同，則繼續(xù)下一步，否則，去下一個(gè)dp。步驟2 比較BI dp與對(duì)應(yīng)的RBI像素的顏色，并確定差值DV，差值DV表示這些顏色之間的差。
步驟3 確定BI dp在彩色圖表中的位置，并確定與該位置相關(guān)的顏色值CV。步驟4 比較DV和CV，如果DV超過CV，那么將DV加到與鈔票相關(guān)的染色值計(jì)算。步驟5 如果整個(gè)鈔票的總?cè)旧党^預(yù)設(shè)的閥值，將該鈔票分類為不被接受的， 即，染色的。作為一個(gè)例子，點(diǎn)授予功能導(dǎo)致在鈔票上檢測(cè)的少數(shù)尖銳的紅點(diǎn)導(dǎo)致油墨染色檢測(cè)，在鈔票上檢測(cè)的許多小紅點(diǎn)也導(dǎo)致和給出油墨染色檢測(cè)。這是由于在彩色圖表中紅色被授予高點(diǎn)，意味著有較高檢測(cè)差值的尖銳顏色也被授予較高的點(diǎn)。鈔票檢測(cè)器裝置的特殊要求是所有的測(cè)試必須在IOOms的最大時(shí)間段期間被執(zhí)行。原因是，一旦執(zhí)行檢測(cè)，S卩，鈔票已經(jīng)過傳感器，它繼續(xù)沿著饋給路徑到達(dá)一個(gè)交叉點(diǎn)，在該交叉點(diǎn)，不被接受的鈔票被路由到分立的饋給路徑，并且沿著饋給路徑到交叉點(diǎn)的距離不能太長。本發(fā)明不局限于上述優(yōu)選的實(shí)施例?？墒褂酶鞣N替代、修改和等同物。因此，上面的實(shí)施例不應(yīng)被認(rèn)為限制了本發(fā)明的、通過所附權(quán)利要求所限定的范圍。
權(quán)利要求
1.一種用于自動(dòng)柜員機(jī)的鈔票檢測(cè)器裝置中的方法，所述方法用于區(qū)分不被接受的鈔票和被接受的鈔票，所述裝置包括鈔票圖像傳感器，用來對(duì)輸入鈔票的至少一個(gè)面進(jìn)行接收和掃描，并根據(jù)所述掃描將每一個(gè)所掃描的面的鈔票圖像(Bi)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，所述鈔票圖像包括大量像素形式的圖像數(shù)據(jù)；以及參考鈔票圖像(RBI)存儲(chǔ)器，其中，針對(duì)每一張相關(guān)鈔票的每一個(gè)面存儲(chǔ)了一幅參考鈔票圖像(RBI)，所述參考鈔票圖像(RBI)是從來自被接受的街頭質(zhì)量的鈔票的、預(yù)定數(shù)量的鈔票圖像中處理得到的；所述鈔票檢測(cè)器裝置還包括紅外圖像傳感器，所述紅外圖像傳感器被布置成對(duì)輸入鈔票進(jìn)行掃描，并將所述鈔票的紅外圖像存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，使得所述紅外圖像鏈接到相對(duì)應(yīng)的鈔票圖像，其中，所述方法包括A)對(duì)齊步驟，其中，通過使用所述紅外圖像，將所述鈔票圖像的一條邊相對(duì)于所述參考鈔票圖像的相應(yīng)邊進(jìn)行對(duì)齊，并確定所述鈔票的尺寸，B)鈔票面分類步驟，其中，確定所述鈔票圖像的面和方向，C)印刷圖案定位步驟，其中，確定所述鈔票圖像(Bi)的印刷圖案，以相對(duì)于參考鈔票圖像(RBI)的印刷圖案來準(zhǔn)確定位所述鈔票圖像印刷圖案，D)比較步驟，其中，對(duì)于所述鈔票的至少一個(gè)面，根據(jù)預(yù)定的比較過程，將相對(duì)于彼此處于準(zhǔn)確圖案位置的所述鈔票圖像和所述參考鈔票圖像逐像素地比較，從而將所述輸入鈔票分類為被接受的鈔票和不被接受的鈔票。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟A中，使用擠壓法，在所述擠壓法中，確定所述紅外圖像的暗矩形與水平線之間的角度，然后，迭代地旋轉(zhuǎn)所述鈔票圖像直到所述鈔票圖像處于水平位置為止，即，較長的邊是水平的。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟C中，識(shí)別所述鈔票圖像的兩個(gè)預(yù)定的有限的區(qū)域一個(gè)水平區(qū)域X以及一個(gè)豎直區(qū)域Y，所述水平區(qū)域X具有預(yù)設(shè)的寬度，并沿著所述鈔票的較長邊延伸；所述豎直區(qū)域Y具有預(yù)設(shè)的寬度，并沿著所述鈔票的較短邊延伸，通過計(jì)算在所述水平區(qū)域X中的一個(gè)豎直行的所有像素的平均值來產(chǎn)生線狀圖案，然后對(duì)齊所有平均值，從而產(chǎn)生代表整個(gè)區(qū)域X的水平數(shù)據(jù)區(qū)域線Sx,對(duì)所述豎直區(qū)域Y執(zhí)行同樣的過程，從而產(chǎn)生代表整個(gè)區(qū)域Y的豎直數(shù)據(jù)區(qū)域線sy，其中，將Sx和Sy與以同樣方法獲得的所述參考鈔票圖像的線狀圖案做比較，將所述線狀圖案相對(duì)于彼此進(jìn)行調(diào)整使得對(duì)應(yīng)像素位置之間的差被最小化，然后，據(jù)此將所述鈔票圖像和所述參考鈔票圖像相對(duì)于彼此進(jìn)行調(diào)整。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在所述參考鈔票圖像(RBI)存儲(chǔ)器中，針對(duì)每一個(gè)相關(guān)鈔票的每一個(gè)面存儲(chǔ)一幅參考鈔票圖像(RBI)，使得每一張?zhí)囟ㄢn票通過四幅不同的圖像表示每個(gè)鈔票面一幅圖像以及每一個(gè)面旋轉(zhuǎn)180度的圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，通過在圖像處理器中根據(jù)參考鈔票圖像處理算法對(duì)來自被接受的街頭質(zhì)量鈔票的、預(yù)定數(shù)量的鈔票圖像進(jìn)行處理而獲得所述參考鈔票圖像，其中，參考鈔票圖像中的每一個(gè)像素被移動(dòng)到8個(gè)最近的相鄰位置，以產(chǎn)生總共9個(gè)相同、但具有9個(gè)不同位置的圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟D中，在被檢測(cè)像素的預(yù)設(shè)數(shù)目的、優(yōu)選四個(gè)周圍像素具有基本相同顏色的情況下，作為所述被檢測(cè)像素與對(duì)應(yīng)的參考鈔票圖像像素的比較結(jié)果，將所述被檢測(cè)像素表示為染色值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟D中，確定被檢測(cè)像素相對(duì)于參考鈔票圖像中的對(duì)應(yīng)像素的差值，并將該差值與和所述鈔票圖像被檢測(cè)像素在彩色圖表中的位置相關(guān)的色值進(jìn)行比較，如果所述差值超過所述色值，則將所述鈔票的染色值增加所述差值。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟D中，不考慮鈔票的一些預(yù)定部分，例如， 任何金屬條、序列號(hào)等。
9.一種用于自動(dòng)柜員機(jī)的鈔票檢測(cè)器裝置，所述裝置用于區(qū)分不被接受的鈔票和被接受的鈔票，所述裝置包括鈔票圖像傳感器，用來對(duì)輸入鈔票的至少一個(gè)面進(jìn)行接收和掃描，并根據(jù)所述掃描將每一個(gè)所掃描的面的鈔票圖像(Bi)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，所述鈔票圖像包括大量像素形式的圖像數(shù)據(jù)；參考鈔票圖像(RBI)存儲(chǔ)器，其中，針對(duì)每一張相關(guān)鈔票的每一個(gè)面存儲(chǔ)了一幅參考鈔票圖像(RBI)，所述參考鈔票圖像(RBI)是從來自被接受的街頭質(zhì)量的鈔票的、預(yù)定數(shù)量的鈔票圖像中處理得到的；以及紅外圖像傳感器，所述紅外圖像傳感器被布置成對(duì)輸入鈔票進(jìn)行掃描，并將所述鈔票的紅外圖像存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，使得所述紅外圖像鏈接到相對(duì)應(yīng)的鈔票圖像，其中，所述檢測(cè)器裝置包括對(duì)齊單元，所述對(duì)齊單元通過使用所述紅外圖像，將所述鈔票圖像的一條邊相對(duì)于所述參考鈔票圖像的相應(yīng)邊進(jìn)行對(duì)齊，并且所述鈔票的尺寸被確定，鈔票面分類單元，所述鈔票面分類單元用于確定所述鈔票圖像的面和方向，印刷圖案定位單元，其中確定所述鈔票圖像(Bi)的印刷圖案，以相對(duì)于參考鈔票圖像 (RBI)的印刷圖案來準(zhǔn)確定位鈔票圖像印刷圖案，比較單元，其中，對(duì)于所述鈔票的至少一個(gè)面，根據(jù)預(yù)定的比較過程，將相對(duì)于彼此處于準(zhǔn)確圖案位置的所述鈔票圖像和所述參考鈔票圖像逐像素地比較，從而將所述輸入鈔票分類為被接受的鈔票和不被接受的鈔票。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的鈔票檢測(cè)器裝置，其中，所述對(duì)齊單元使用擠壓法，在所述擠壓法中，確定所述紅外圖像的暗矩形與水平線之間的角度，然后，迭代地旋轉(zhuǎn)所述鈔票圖像直到所述鈔票圖像處于水平位置為止，即，較長的邊是水平的。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的鈔票檢測(cè)器裝置，其中，在所述圖案定位單元中，識(shí)別所述鈔票圖像的兩個(gè)預(yù)定的有限的區(qū)域一個(gè)水平區(qū)域X以及一個(gè)豎直區(qū)域Y，所述水平區(qū)域X 具有預(yù)設(shè)的寬度并沿著鈔票的較長邊延伸，所述豎直區(qū)域Y具有預(yù)設(shè)的寬度并沿著所述鈔票的較短邊延伸，通過計(jì)算在所述水平區(qū)域X中的一個(gè)豎直行的所有像素的平均值來產(chǎn)生線狀圖案，然后對(duì)齊所有平均值，從而產(chǎn)生代表整個(gè)區(qū)域X的水平數(shù)據(jù)區(qū)域線Sx，對(duì)所述豎直區(qū)域Y執(zhí)行同樣的過程，從而產(chǎn)生代表整個(gè)區(qū)域Y的豎直數(shù)據(jù)區(qū)域線sy，其中，Sx和Sy與以同樣方法獲得的所述參考鈔票圖像的各個(gè)線狀圖案做比較，將所述線狀圖案相對(duì)于彼此進(jìn)行調(diào)整使得對(duì)應(yīng)像素位置之間的差被最小化，然后，據(jù)此將所述鈔票圖像和所述參考鈔票圖像相對(duì)于彼此進(jìn)行調(diào)整。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的鈔票檢測(cè)器裝置，其中，所述鈔票圖像傳感器是鈔票RBG圖像傳感器，并且，所述圖像以CYM格式存儲(chǔ)。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的鈔票檢測(cè)器裝置，其中，在所述參考鈔票圖像(RBI)存儲(chǔ)器中，針對(duì)每一張相關(guān)鈔票的每一個(gè)面來存儲(chǔ)一幅參考鈔票圖像(RBI)，使得每一張?zhí)囟ㄢn票通過四幅不同的圖像表示每個(gè)鈔票面一幅圖像以及每一個(gè)面旋轉(zhuǎn)180度的圖像，所述參考鈔票圖像是通過在圖像處理器中根據(jù)參考鈔票圖像處理算法進(jìn)行處理所獲得的。
全文摘要
一種用于自動(dòng)柜員機(jī)的鈔票檢測(cè)器裝置，該裝置用于區(qū)分被接受的鈔票和不被接受的鈔票，該裝置包括鈔票圖像傳感器，用來對(duì)輸入鈔票的至少一個(gè)面進(jìn)行接收和掃描，并根據(jù)所述掃描將每一個(gè)所掃描的面的鈔票圖像(BI)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，鈔票圖像包括大量像素形式的圖像數(shù)據(jù)；以及參考鈔票圖像(RBI)存儲(chǔ)器，其中，針對(duì)每一張相關(guān)鈔票的每一個(gè)面存儲(chǔ)了一幅參考鈔票圖像(RBI)，所述參考鈔票圖像(RBI)是從來自被接受的街頭質(zhì)量的鈔票的、預(yù)定數(shù)量的鈔票圖像中處理得到的。該裝置包括對(duì)齊單元，該對(duì)齊單元相對(duì)于參考鈔票圖像對(duì)齊鈔票圖像，并且鈔票的尺寸被確定；鈔票面分類單元，該鈔票面分類單元用于確定鈔票圖像的面和方向；印刷圖案定位單元，其中，鈔票圖像(BI)的印刷圖案被確定，以相對(duì)于參考鈔票圖像(RBI)的印刷圖案來準(zhǔn)確定位鈔票圖像印刷圖案；以及比較單元，其中，對(duì)于鈔票的至少一個(gè)面，根據(jù)預(yù)定的比較過程，將相對(duì)于彼此處于準(zhǔn)確圖案位置的鈔票圖像和參考鈔票圖像逐像素地比較，從而輸入鈔票被分類為被接受的鈔票和不被接受的鈔票。
文檔編號(hào)G07D7/16GK102422328SQ201080018768
公開日2012年4月18日 申請(qǐng)日期2010年4月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月28日
發(fā)明者倫納特·韋丁, 克拉斯·比約克曼, 萊夫·J·I·倫德布拉德 申請(qǐng)人:班基特公司