Vid automatisk sortering av pappersvaluta är kvalitetsklassificering en teknik som bedömer sedlarnas kvalitet för att avgöra om en sedel är lämplig för återcirkulering eller bör bytas ut. Studier om användning av spegelbilder av sedlar i synligt ljus för att utvärdera deras användbarhet har rapporterats. De flesta av dem genomfördes dock under antagandet att sedelns valör och inmatningsriktning är förutbestämda. Med andra ord krävs en förklassificering av typen av ingående sedel. För att ta itu med detta problem föreslog vi en djupinlärningsbaserad metod för kvalitetsklassificering som erkänner en sedels lämplighetsnivå oavsett sedelns valör och ingångsriktning till systemet, med hjälp av reflexbilder av sedlar genom synlig-ljus endimensionell linjebildssensor och ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Experimentella resultat på de koreanska vunna sedelbildsdatabaserna (KRW) och den indiska rupee (INR) med tre konditionsnivåer, och Unites States dollar (USD) med två konditionsnivåer, visade att vår metod ger bättre klassificeringsnoggrannhet än andra metoder.
Den konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserade metod som föreslås av Pham et al. REF skulle kunna klassificera lämplighetsnivåerna oberoende av valör och sedlarnas inmatningsriktning i var och en av valutorna INR, KRW och USD.
Deep Learning-Based Banknote Fitness Classification Using the Reflection Images by a Visible-Light One-Dimensional Line Image Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}