基于机器视觉的纸币清分机设计分析  

The Research of Banknote Sorting Machine Machine Based on Machine Vision

作　　者：吴财源[1,2] 钟球盛[1,2] 侯文峰[1,2] 

机构地区：[1]广州番禺职业技术学院机电工程学院,广州511483 [2]广州番禺职业技术学院精密装备与现代检测技术研究所,广州511483

出　　处：《机械设计与研究》2017年第5期60-62,67,共4页Machine Design And Research

基　　金：2016年度广东省自然科学基金资助项目(2016A030313405);2015年度广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目(YQ2015205);2014年度广州市属高校科技计划(1201421033)资助项目;2013年度广州市番禺区珠江科技新星专项资助项目(2013-专15-6.03)

摘　　要：设计了一种基于机器视觉的智能纸币清分机,可实现纸币真假识别、面额清点和分拣等功能。清分机采用STM32作为运动控制系统的处理器,可同时控制进钞步进电机、传输步进电机和分拣步进电机,实现三轴联动。通过红外触发传感器,检测进钞状态,触发相机采集图像。基于工业计算机处理平台,采用CCD相机与紫外LED光源,采集纸币目标区域的水印图像。设计专用的纸币智能识别算方法完成水印图像处理与分析,处理信号驱动运动控制系统,控制线性模组完成纸币的分类。实验结果表明所设计的纸币清分样机可实现不同面值纸币的快速准确识别、清点与分类。A novel banknote recognized system is proposed based on the machine vision. The system structure consists of motion control, signal transmission, image acquisition, image processing and recognition. The motion control model is designed by the STM32 processor and stepper motor. The banknote is imaging by the CCD camera and ultraviolet LED source. The image recognized algorithm mainly include image calibration, image segmentation, blob analysis, feature extraction and target classification. Experimental results show that paper money with different denomination can be fast identified and counted accurately.

关 键 词：清分机 STM32 机器视觉 纸币 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]