一種識別拼接幣的ATM機軟硬件模型

王志楊

（安徽電子信息職業技術學院電子工程系，安徽 蚌埠233030）

0 引言

拼接幣是一種利用拼湊方式合成的假幣。它是將部分假幣和部分真幣用膠帶黏起來合成一張偽鈔，這類拼接幣人眼很容易識別，ATM機卻無能為力。犯罪分子利用這類“半假鈔”的拼接幣存入ATM機，再從其他取款機取出真幣，以這種方式完成“洗假錢”。此類案件最早是在廣州發現的，并且迅速蔓延到全國各地。各省的ATM機中都發現了大量這樣的拼接幣，致使有關商業銀行停止了這些ATM機的使用，給銀行和廣大人民群眾帶來了極大的損失[1-3]。

由于市場上流通的人民幣不可能都是十成新的，為了使人們方便地使用存款機，幾乎所有的ATM機都降低了驗鈔的識別參數標準，一般只要與標準樣本數據庫的數據匹配達到70%到80%，就受理自動存款業務。而且現在港版偽鈔和臺版偽鈔也有熒光反應，如果用這類偽鈔和真幣進行拼接就使得ATM機識別拼接幣難上加難了。同時，由于每臺ATM機的造價昂貴，最少要幾十萬，如果全部更換的話會給銀行造成很大的負擔。本項目旨在根據最新2015版百元鈔票的圖像特征采用圖像處理技術提取拼接幣的圖像，通過邊界提取和圖像特征匹配等運算來識別2015版拼接幣，并進行仿真驗證，給出一套識別拼接幣的算法方案和軟硬件模型，改進ATM機的驗鈔系統。

利用模板匹配技術識別拼接幣左右編號和識別膠帶的理論分析及仿真實驗結果是為ATM機設計拼接幣識別系統的理論基礎，實驗結果的正確和快速說明了這個系統是可以實現的[4]。本文分析如何結合ATM機識別偽鈔系統的特點，將拼接幣的識別技術應用在該系統中，為ATM機設計拼接幣識別系統。

拼接幣識別系統的模型分為軟件模型和硬件模型。硬件部分結合ATM機自身特點，實現了理論上的設計，并在盡可能的情況下降低成本和提高系統的穩定性。

1 ATM機中拼接幣識別系統的硬件模型

ATM機識別人民幣真偽的工作流程是：從投幣口送入人民幣，然后經過各類傳感器采集數據，采集到的熒光、紅外、紫外等光信號和磁信號經數據采集模塊轉變成電信號，然后通過A/D轉換給CPU微處理器；微處理器通過識別模塊將采集到的數據與數據庫的樣本數據進行匹配計算，判斷人民幣的真偽[5]。

本設計利用ATM機偽鈔識別系統中現成的硬件來實現拼接幣的識別，從而節省ATM機升級所需的費用。

圖1是系統硬件模型示意圖。

圖1 拼接幣識別系統硬件模型示意圖

數據采集模塊的功能是高速數碼相機獲得圖像數據矩陣并傳給CPU微處理器，如果是通過攝像頭采集到的模擬圖像數據，則通過A/D模塊進行轉換再傳給CPU；識別模塊的功能是將采集到的圖像進行處理和識別，并做出相應的判斷；通信模塊的功能是負責識別模塊等與控制模塊的通信；控制模塊的功能是控制整個ATM機拼接幣識別系統各個模塊和通信模塊的交互通信。

由于可與ATM機偽鈔識別系統共用一個CPU、通信模塊和A/D轉換模塊，因此，識別系統所需的硬件個數和經費都大大簡化了，并且CPU的統一控制使得系統更加穩定[6]。

整個系統的硬件設計采用模塊化結構，其主體框架是通信和識別分時共享。主程序主要以通信模塊和識別模塊為主，通過設置各種標志位，然后把相應模塊作為子程序嵌入其中。當紙幣未到時，程序工作在通信模塊中，通過檢測各個標志位執行相應操作，保持與CPU的通信。當CPU允許識別模塊的標志位有效，并且紙幣到的標志位有效時，對圖像信號進行模數轉換和解壓縮操作，程序轉入識別模塊，這時識別模塊與CPU的通信斷開，當識別處理完成后，喚醒通信模塊繼續通信，并顯示識別結果。這樣整個系統分時共享，流程簡單明了且快速，不影響存款機對偽鈔的識別效率。

2 ATM機中拼接幣識別系統的軟件模型

參考文獻[4]中已經詳細介紹了識別拼接幣的軟件模型中識別模塊運用的各種算法和流程，概括如下：

首先，利用高速攝像頭采集和獲取膠帶的亮度RGB圖像；其次，對于掃描到的鈔票圖像，利用圖像處理和分析中的圖像分割算法得到左右編號，然后利用圖像增強算法和數學形態學分析得到左右編號的最佳二值圖像，最后利用圖像分割和模板匹配算法對左右編號進行比較識別，根據模板圖像和待匹配圖像的互相關性判斷左右編號是否一致；對于攝像頭采集到的反映膠帶反光性的亮度RGB圖像，利用圖像分析中的邊界檢測算法從圖像中分離出鈔票區域，然后按照R、G、B三個基本顏色分量分割圖像，對圖像進行預處理，突出膠帶特征，最后根據膠帶反光性判斷鈔票表面是否粘有膠帶[7-9]。

圖2是軟件系統模型示意圖。

圖2 拼接幣識別系統軟件模型

3 結論

拼接幣識別系統可與ATM機偽鈔識別系統共用一個CPU、通信模塊、A/D轉換模塊和顯示結果模塊，只要在通信模塊中設置各種標志位，通過檢測標志位執行相應模塊的操作；程序可以寫入偽鈔識別系統原有的EEPROM，因此，降低了拼接幣識別系統的硬件和經費成本，并且CPU的統一控制使得系統更加穩定；把識別與通信相結合、識別與通信分時處理，使識別模塊在未輸入紙幣數據之前就處于與控制模塊的通信狀態，一旦接收到紙幣數據立即喚醒識別系統做識別處理，識別后轉入通信狀態，從而使系統在不延長存款機識別偽鈔時間的情況下得到很大程度的簡化；采用圖像處理模塊識別拼接幣的程序在內存4 GB、CPU為2.4 GHz（兩核）的PC上，運行時間為4.532 s。將程序優化并進行語言轉換后下載到DSP硬件系統中，其運行時間為0.73 s，滿足ATM機快速高效的特點，不會影響ATM機識別系統的識別周期。

理論分析和實驗結果表明，識別系統的各相技術指標均達到相關要求，完全可以實現。

然而，要完成整個系統的設計還需要做很多的工作，一方面是完善拼接幣識別系統本身的不足之處，比如當圖像存在較大噪聲或者圖像字符特征存在磨損，就需要優化算法的各個閾值和結構元素，以降低識別算法的誤差；一方面，在硬件模型的圖像采集模塊中，圖像是靜止的，左右編號的采集依靠攝像頭或者數碼相機，這樣檢測和識別模塊就需要先進行紙幣的檢測和分割，并且分割出的紙幣圖像分辨率遠小于論文中用到的1830×920圖像，需要對識別模塊的軟件進行調整，識別精度會遠小于論文中的精度；另外，膠帶圖像的采集依賴攝像頭的拍攝角度，只有在一定范圍內才能采集到膠帶的感光圖像[10]。硬件設計的過程中還要考慮ATM機自身和識別模塊之間的電平轉換、接口電路的設計、通行和控制模塊的軟件設計等。

本論文討論的利用數字圖像處理技術設計拼接幣的檢測和識別模型再一次表明了將多種具有不同優點的算法結合起來可以尋求更優的結果。