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钱币分类及清点装置设计
作者：林剑锋 林伟青
来源：《中国科技纵横》2016年第09期
【摘 要】针对2016年（第七届）全国大学生机械创新设计大赛三个主题中的“钱币的分类、清点、整理机械装置”进行了分析与设计。该主题贴近人们的现实生活，在提高大学生创新能力的同时又可以给生活带来了方便。设计过程中要尽量符合高效、便利及个性化等特点，在达到相同目的的情况下尽可能使装置机构简单，加工方便，成本低，经济性好等优点。 【关键词】硬币 纸币 分类 清点
随着国家经济的发展和社会的不断进步，环保意识逐渐成为人民群众的第一观念，越来越多人习惯搭公交出门。但是问题就来了，面对各种各样的钱币，公交公司人员应该怎样进行快速且有效地分类呢？银行从事金融方面以及生活中的我们将面临同样问题。本文将对于硬币和纸币进行分开阐述和分析，可为参加第七届机械设计大赛提供资源
国内有部分人曾研究过同类产品，但因价格高昂且技术较为复杂而没有广泛推广。以下所分析的分类装置中各有各的优缺点，但体现的主题是经济与环保。 1硬币清分机
硬币清分机的结构是由1底座、2挡圈、3旋转盘、4转盘底板、5滑道、6光电管以及7电机等七个主要部分构成。其结构如图1所示。该装置实现的功能是对于混在一起的硬进行分类及清点，最终在数码管显示器上显示所有硬币的数量及总额。该装置的转盘底板自右向左设有孔径自大到小的硬币孔，依次为1元、 1角（大）、5角、1角（小）四个孔。1电机通过螺钉固定在4转盘底板上，3旋转盘则直接安装在电机轴上，电机带动旋转盘旋转，并且与转盘底板相互贴合。硬币清分机进行工作时，刚开始启动电机，然后将混杂的硬币放入旋转盘上，此时由挡圈挡住。电机带动旋转盘转动，旋转盘上的硬币就会做圆周运动，接着不同直径的硬币就会落到对应的孔内，硬币滑入滑道，继而滑入不同的储币箱内，实现硬币的分类与清分。当硬币在滑道中滑动时，安装在6光电管的光电传感器将会对移动的硬币进行计数，并将最后的数量及金额显示在数码管显示器上。 图1 硬币清分机结构图
2利用直径大小不同的硬币分类装置
该硬币分类装置的适用范围是1元、5角以及1角（新版）。其硬币分离板实物图如图3所示。工作原理：将硬币分离板倾斜50至60度，目的是让硬币能够利用自身重力作用沿滑道滑下。先将混杂的三种硬币放入滑道入口，硬币在重力作用下下滑。第一分离出口的滑道直径为5角的直径，1元硬币则在一定速度条件下冲出主滑道，进入1元指定滑道。第二分离出口
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的滑道直径为新版1角直径，其原理与1元类似。1元和5角分离后，剩下直径最小的新版1角即滑入指定滑道。 图3 硬币分离板
经过分离后的三种直径大小不同的硬币进入各自的竖直储存道内，安装在竖直储存道上的光敏传感器对硬币进行计数，计数装置用光电三极管作为检测元件，检测原理如图4所示。 图4 计数原理图
图中黑色掉入储存道的硬币，Vi为24V电源电压，Vo为输出电压，A和B分别是发光二极管的发射端和接收端，R1和R2为限流电阻器。计数原理：当若干个硬币通过图示位置时，每通过一个接收端就会收到一个光信号，通过N个就收到N个光信号，此时输出端也会输出N个电脉冲信号。采用一单片机对输出的电脉冲信号的下降沿进行计数，并且在LED数码显示管将结果显示出来。
该硬币分类装置的优点是分离装置简单易懂，加工成本低，经济性能好。缺点是不能分离出旧版1角硬币。改善的方案是在1元分离道和5角分离道中间增加一个旧版1角分离道，其滑道直径为小于旧版1角且稍大于5角的尺寸，以便于让旧版1角因滑道尺寸不足而滑出主滑道从而进入指定的滑道。 3纸币清分系统1
纸币清分系统的机械结构图如图5所示。该系统主要由DSP处理器、A/D转换器、SDARM存储器、USB传输控制模块、CIS传感器以及FPGA控制器等模块组成。其工作原理：将纸币放入接钞位置，此时位置传感器产生系统处理启动脉冲信号，系统从休眠状态进入数据采集状态。接着纸币进入采集检测部分，接触式图像传感器（Contact Image Sensor，简称CIS）根据软件预设发出绿色、蓝色、红色或紫外光、红外光以及三基色混色等对纸币进行光照，其反射回来的光线经过光电转换转变为电压信号，然后经模拟/数字（Analog/Digital，简称A/D）转换芯片将电压模拟信号转变成数字模拟信号，并送入FPGA控制芯片进行图像数据重排、保存以及组合处理。
图5 纸币清分系统1的机械结构图
FPGA控制模块获取到的图像数据保存到外部动态随机存储器（Synchronous Dynamic Random Access Memory，简称SDRAM）中，其后续图像处理工作将由数字信号处理器（Digital Sigal Processor，简称DSP）模块负责。DSP图像处理模块和FPGA采集模块共用高速SDRAM存储器，可达到处理及时、效率高等优点。DSP处理模块的分析结果控制分钞部分的机械动作以及纸币的识别。与此同时，纸币的采集图像可以通过串行总线（Universal Serial Bus，简称USB）传输控制传送给上位机进行更复杂详细的数据保存与处理。
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4纸币清分系统2
纸币清分系统的组成结构如图6所示。该系统分为识别过程和训练过程，训练过程如下分析：
第一步，图像预处理。
第二步，特征提取。基于整张纸币的特征提取，因此将纸币面积均匀分成5行50列，在每一个特征块内计算像素的平均灰度作为这一区域的特征，由此构成了250（5*50）维识别特征，最后进行K-L变换降到了36维。
第三步，基于结构风险最小化GMM的高斯分量个数的确定。根据统计学习理论中关于风险上届的定义，我们可以得出经验上届公式当中分子的计算。又因为极大似然值与损失函数的定义之间存在联系，所以可将EM迭代中对似然值的估计直接引进来，即可得到经验风险。要保证训练过程是效率问题，即不可能对各种分量进行一一验证。所以从（1，，2，4，8，16，32）任选一个，其中使得结构风险上届最小的值将作为高斯分量个数。
第四步，EM迭代，估计高斯混合模型中的参数。通过以上步骤可确定每一类纸币样本高斯分量的个数。然后进行EM迭代，对GMM模型中方差、中心以及分量系数进行估计。如果EM迭代的训练参数收敛，就要保存训练得到的参数集合，就是指该种纸币样本的GMM模板，以便于识别阶段使用。 识别过程如下分析：
识别过程的第一步和第二步和训练过程一样。 第三步，读取训练阶段保存的各类纸币特征的模板。
第四步，GMM模板匹配。即将各纸币类型的参考模板与待识别的特征矢量相匹配，其所属类型为似然值最大的那一类。当最大似然值小于某个阈值，则作为拒识处理。 图6 纸币清分系统2的组成结构 5结语
针对硬币分类及清点装置的设计，利用直径大小不同的硬币分类装置具有明显的结构简单，加工制造成本低，经济性能好等优点；硬币清分机所实现的功能与硬币分类装置类似，其缺点是结构较复杂。