I allmänhet bör smutsiga sedlar som har veck eller smutsiga ytor ersättas med nya sedlar, medan rena sedlar bör återcirkuleras. Därför är en korrekt klassificering av sedelkvalitet vid sortering av pappersvaluta en viktig och utmanande uppgift. Mest tidigare forskning har fokuserat på sensorer som använt synligt, infrarött och ultraviolett ljus. Dessutom fanns det inte mycket tidigare forskning om fitnessklassificeringen för indisk pappersvaluta. Därför föreslår vi en ny metod för att klassificera de indiska sedlarnas lämplighet, med en endimensionell bildsensor som endast använder synligt ljus. Sedelns lämplighet bestäms vanligen av olika faktorer såsom nedsmutsning, veck och tårar etc. Även om vi bara anser sedelsnedsmutsning i vår forskning. Denna forskning är ny på följande fyra sätt: För det första har det gjorts lite forskning om konditionsklassificering för den indiska Rupee med hjälp av synliga ljusbilder. För det andra utförs klassificeringen på grundval av de egenskaper som utvunnits ur de intresseregioner (ROI), som innehåller lite textur. Tredje, 1-nivå diskret wavelet transformation (DWT) används för att extrahera funktioner för att särskilja mellan passform och olämpliga sedlar. För det fjärde väljs de optimala DWT-egenskaperna som representerar sedelns lämplighet och oduglighet baserat på linjär regressionsanalys med mark-truth-data Sensors 2015, 15 21017 mätt med densitometer. Dessutom används de utvalda funktionerna som ingångar till en stödvektormaskin (SVM) för den slutliga klassificeringen av sedelkvalitet. Experimentella resultat visade att vår metod överträffar andra metoder.
I denna studie har dessa egenskaper extraherats från de små texturer som innehåller områden på sedelavbildningarna med hjälp av diskret wavelettransform (DWT) och valts ut utifrån en korrelation med densitometerdata och därefter använts för kvalitetsklassificering av SVM REF.
Recognizing Banknote Fitness with a Visible Light One Dimensional Line Image Sensor
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}