Kvalitetsklassificering är en teknik för att bedöma sedlarnas kvalitet för att avgöra om de är användbara. Sedelklassificeringsmetoder är användbara för att förhindra problem som uppstår vid cirkulation av undermåliga sedlar (t.ex. fel på igenkänningen eller fel i räkningen i automatautomater (ATM) eller bankräkningsmaskiner). I stort sett fortsätter människor att klassificera sin kondition, och detta kan orsaka problem med olika kvalitetsklassificeringar för samma räkning av olika utvärderare, och kräver mycket tid. För att ta itu med dessa problem föreslår denna studie en fuzzy systembaserad metod som kan minska den bearbetningstid som krävs för kvalitetsklassificering, och kan bestämma sedelns lämplighet genom en objektiv, systematisk metod snarare än subjektiv bedömning. Vår algoritm var ett genomförande av den faktiska sedelräkningsmaskinen. Baserat på resultaten av tester av 3856 sedlar i Förenta staternas valuta (USD), 3956 i sydkoreansk valuta (KRW) och 2300 sedlar i indisk valuta (INR) med användning av synlig ljusreflektion (VR) och bild av nära infraröd ljusöverföring (NIRT) konstaterades den föreslagna metoden ge högre noggrannhet än gängse klassificeringsmetoder för sedelkvalitet. Dessutom bekräftades att den föreslagna algoritmen kan fungera i realtid, inte bara i en normal PC-miljö, utan också i en inbäddad systemmiljö för en sedelräkningsmaskin.
Med tanke på klassificeringen av sedelkvalitet klassificerar den metod som föreslås i referensreferensreferensreferensreferensdokumentet sedelns lämplighet på grundval av intresseregionen (ROI) för sedelavbildningar och ett suddigt system.
Recognition of Banknote Fitness Based on a Fuzzy System Using Visible Light Reflection and Near-infrared Light Transmission Images
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}