| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·国内外的研究及发展状况 | 第11-12页 |
| ·纸币清分系统简介 | 第12-13页 |
| ·本课题的设计难点 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 纸币清分系统的硬件配置方案 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·系统硬件总体架构设计 | 第15-18页 |
| ·系统架构 | 第15-17页 |
| ·系统的硬件组成及工作原理 | 第17-18页 |
| ·图像采集模块的器件选用及组成 | 第18-21页 |
| ·CIS 和A/D 的选用 | 第18-21页 |
| ·图像采集模块的组成 | 第21页 |
| ·图像处理模块 | 第21-28页 |
| ·图像处理模块的构成 | 第21-23页 |
| ·DSP 芯片的选用及FLASH 存储器的电路设计 | 第23-26页 |
| ·调试接口（JTAG） | 第26页 |
| ·McBSP 串口通信设计 | 第26-28页 |
| ·时序控制模块 | 第28-30页 |
| ·时序控制模块的构成 | 第28页 |
| ·CPLD 器件的选用及设计简介 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 纸币图像识别算法理论 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·数字图像处理技术 | 第31-33页 |
| ·数字图像处理技术基本概念 | 第31-32页 |
| ·数字图像所研究的主要内容 | 第32-33页 |
| ·模式识别技术 | 第33-37页 |
| ·模式识别系统的基本构成 | 第33-34页 |
| ·特征提取和选择 | 第34-35页 |
| ·分类器的设计 | 第35-37页 |
| ·神经网络技术 | 第37-38页 |
| ·神经网络简述 | 第37页 |
| ·神经网络方法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 纸币清分系统算法设计方案 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·清分系统软件概述 | 第39-41页 |
| ·清分系统软件的功能 | 第39页 |
| ·清分系统软件整体结构 | 第39-41页 |
| ·清分系统软件的算法设计 | 第41-52页 |
| ·纸币图像预处理 | 第41-47页 |
| ·纸币币种、面向识别算法 | 第47-50页 |
| ·纸币新旧测量算法 | 第50-51页 |
| ·纸币的污渍及残损检测算法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 系统性能测试与分析 | 第54-61页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·识别准确率与拒识率测试 | 第54-57页 |
| ·新旧程度测量精度测试 | 第57-58页 |
| ·残缺程度测量精度测试 | 第58-59页 |
| ·系统处理速度测试 | 第59页 |
| ·系统性能的进一步改进 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 经过预处理后得到的多币种纸币图像 | 第67-69页 |
| 附录2 算法配置参数 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |