《電子技術應用》
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基于FPGA和DSP的人民幣圖像鑒別平臺設計
來源:電子技術應用2012年第12期
康 寧,王元慶
南京大學 電子科學與工程學院,江蘇 南京210093
摘要: 實現了一種高速采集、實時處理、適用于新國標A類機的人民幣圖像鑒別處理平臺。該平臺采用ADC量化CIS的輸出作為系統輸入,FPGA、DSP作為處理核心,得到的人民幣信息被發送到鑒別儀的主控模塊作為真假幣的判別依據。該系統可以以子系統形式整合到鑒別儀中,具有很好的應用前景、良好的可升級性和魯棒性。
中圖分類號: TP391.41
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)12-0020-03
Design of bank note image identification platform based on FPGA and DSP
Kang Ning,Wang Yuanqing
School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093,China
Abstract: This paper proposes an A-class platform of bank note image identification based on FPGA and DSP, featured high-speed acquisition, real-time processing with the background of a practical project. The platform uses the outputs from CIS, quantized by ADC, as system inputs, FPGA and DSP as system processor, then transmits the bank note information to main controller of bank note discriminating device as hints of counterfeit currency. It can be integrated into the bank note discriminating device as a sub-module and has a bright prospect in application, as well as good scalability and stability.
Key words : FPGA;DSP;bank note image identification;platform

    隨著紙幣防偽技術和假幣制造技術的日益發展,原有的鑒偽手段越來越不能滿足市場需求。國家質量監督檢驗檢疫總局和國家標準化管理委員會于2011年5月批準代號為GB16999-2010的新《人民幣鑒別儀通用技術條件》,明確提出將圖像分析鑒別技術列入點驗鈔機鑒別技術,新一代的點驗鈔機必須配備可靠的圖像分析鑒別裝置。

    采集和處理是識別紙幣圖像的兩個關鍵步驟。采集可以用CPLD、CPLD+SRAM、FPGA解決方案,處理可以采用ARM或者DSP。要達到實時高速的人民幣圖像鑒別能力,快速穩定的軟件算法和高性能可靠的處理平臺是必要的。
    本文在實際項目的支撐下,提出并實現了一種高速采集、實時處理的人民幣圖像鑒別系統平臺。經實際測試驗證,本系統在1 000張/min的采集和處理速度時能夠穩定地工作;可以檢測正反、朝向、面額、版別、冠字符、真偽等紙幣特征信息,能夠給出偽幣的出錯特征,并保存圖像到上位機;整個系統可以作為一個完備的、符合GB16999-2010要求的紙幣圖像特征檢測模塊,可方便地以子系統形式整合到機具中,具有很好的應用前景、良好的可升級性和魯棒性。
1 技術背景與系統總體結構
    目前,有一些紙幣鑒別儀使用了紙幣圖像的特征進行偽幣鑒別?;贑PLD和ARM平臺的方法[1]主要缺點在于CPLD的片上存儲資源很少,導致特征的細節采集不夠;同時ARM屬于通用處理控制平臺,數據處理能力有限,不適于CIS升級后帶來的大量數據處理的要求。采用CPLD+SRAM+DSP的方法[2-3]解決了上述問題,但是SRAM和CPLD之間要使用外部引線,高速采集時可能有信號完整性、電磁兼容等問題,并且CPLD的非時序應用特征不適合控制用。而使用DSP作為控制、CPLD只作為純邏輯接口[4],可以用在傳送帶速度為2 m/s的寬度識別儀中,但是作為過鈔速度很快的鑒別儀的圖像識別模組則不合適。使用基于FPGA的圖像采集方法[5-6]對于采集流程的控制和乒乓存儲的實現都比較容易,適合于大數據量的圖像采集,并且輸出格式易于高度自定義,可以傳到上位機處理,也能送到嵌入式處理單元。而DSP是通用的數據處理芯片,并且集成了許多現成的模塊,對實時算法處理的支持性較好[7]。
    本系統使用接觸式圖像傳感器CIS(Contact Image Sensor)作為紙幣圖像傳感器,使用CIS自帶光源和外部光源作為紙幣的照明光源,用高速ADC將紙幣圖像數字化;FPGA控制CIS、ADC和照明光源的工作狀態,對紙幣圖像數據進行數字采樣、整理、傾斜檢測和視頻制式化。DSP接收FPGA的輸出視頻,采用已驗證的軟件算法檢測出紙幣特征,然后通過串行接口RS-232發送紙幣檢測結果到鑒別儀主控模塊。在調試模式下,DSP通過JTAG接口與PC通信,把采集到的紙幣圖像保存到上位機。系統的硬件組成如圖1所示。

2 系統設計
2.1 數據吞吐量

    本文采用的算法可以對每英尺的像素個數(100 dpi)的紙幣圖像進行良好的檢測,所以采集的紙幣橫向和縱向分辨率均要≥100 dpi。100元紙幣大小為156 mm×77 mm,以采集100 dpi的圖像為例,紙幣所占像素個數為614 pixel×300 pixel??紤]到紙幣上下和左右的偏移量,設置采集的紙幣圖像大小為720×425。檢測紙幣需要4幅圖像,則完成一次檢測需要的數據量為9.8 Mb。
    人民幣鑒別儀的過鈔速度可達1 000張/min(即每秒要完成17張紙幣的檢測工作),則系統有效數據吞吐量為163.2 Mb/s。
2.2 圖像采集與發送的設計
    CIS采集的頻率由FPGA來控制,最簡單的方法是FPGA控制CIS以一定常數的頻率采集圖像,但是由于鑒別儀碼盤的機械轉動速度會在一定的范圍內變化,這種方法會導致采集窗口的偏移和紙幣圖像的縱向分辨率的不一致,為后續的圖像處理工作帶來困難。因此,本系統中,FPGA通過監視機具的轉速來動態調節CIS的采集頻率。
    采集和處理模塊分開,數據傳輸采用通用微型堅固接口來保證信號的完整性。DSP內部擁有視頻處理子系統VPSS(Video Processing Subsystem),VPSS提供一個視頻處理前端VPFE(Video Processing Front End)與圖像傳感器、視頻解碼器等連接、而視頻處理后端VPBE(Video Processing Back End)與顯示設備連接。VPFE使用硬件實現圖像接收,以確保設計中更專注于算法層面的問題和傳輸的快速正確實現。VPFE支持16 bit的視頻輸入,從而不必頻繁地占用數據總線,加快算法的檢測速度。
    以碼盤額定周期為110 ?滋s為例,設CIS采集的周期是該周期的一半,一幅圖像的橫向像素個數為720個,則每個像素的讀出時間為76.4 ns。CIS在輸出像素前通常需要一段時間來完成信號處理,會占一行有效像素輸出時間的20%,則每個像素的讀出時間約為63.6 ns。所以CIS的工作時鐘頻率至少為20 MHz。要在一個采集周期內將兩面的圖像全部發送完畢,發送模塊的數據時鐘頻率應是CIS工作時鐘的兩倍,再加上行、場同步信號,則時鐘頻率還應該再適當高一些,可以采用50 MHz。
    數據采集和發送要保證實時性,這可能會發生讀寫沖突的情況。兩面圖像采用兩路CIS,設定每路CIS輸出為20 MHz等效頻率的數據,量化為8 bit位寬的數字信號;FPGA輸出一路50 MHz、16 bit的圖像。若串行處理,則采集和發送的時間比為5:2,考慮到輸出幀同步、行同步等指示信號,則在預留的發送時間大于實際采集時間的1/2的情況下,讀寫沖突不會發生。若使用乒乓操作,則不需要考慮以上問題。為保證今后的穩定性,系統最終采用乒乓操作解決采集和發送的時間沖突。
    為了減少電路板體積、節省資源,使用FPGA內部SRAM進行數據緩存。為保證數據傳輸的實時性,每接收一行數據后,就將其發送給DSP。一行圖像大小為11.52 Kbit,在乒乓操作時,緩存的數據量也不會超過240 Kbit的內部SRAM。
2.3 圖像接收與處理的協調機制
    按照1 000張/min的檢測要求,每張紙幣的過鈔時間平均為60 ms。采用流水線的方式進行圖像的接收和處理。當一張紙幣進入過鈔通道時,開始進行采集,每采集一行,就將該行發送給DSP。如果FPGA檢測到圖像的信息已經足夠DSP進行圖像處理,則FPGA會給出一個數據無效的標志,DSP轉入圖像處理階段。得到紙幣的檢測結果后,DSP將結果發送至鑒別儀的主控模塊。
    如圖2所示,定義圖像的鑒別周期包括圖像的接收、處理、發送和顯示,一般情況下這4個步驟在一個鑒別周期中即可全部完成。但是采集模塊捕獲的圖像可多可少,比如在“圖像鑒別周期#1”中,采集模塊輸出的圖像就大于預計的圖像尺寸,需要更長的時間來接收,從而使處理的時間變長,可能出現當下一幀圖像已到達、而當前幀圖像還沒有處理完的情況。由于采用流水線機制,構建圖像處理緩沖區,只要在此時間窗口中,都可保證在圖像接收的過程中處理有序進行。為了更進一步地預防接收和處理的沖突,定義接收為第一優先級,圖像處理和結果發送為第二優先級,圖像顯示為最低優先級。

 

 

    正常工作測試下,系統把處理得到的人民幣信息按照預定義格式發送到后端主控模塊。測試數據通過串口線實時上傳到主機,主機中使用自己編寫的串口數據記錄程序來接收人民幣信息?;诖似脚_,可通過4種鑒偽技術(紅外圖像鑒偽、水印頭像鑒偽、冠字符鑒偽、多光譜鑒偽)和3種檢測能力(面額檢測、版別檢測、冠字符檢測)實現對人民幣的識別,所需時間約為14 ms。全部識別功能開啟時,每分鐘可采集圖像1 000張。測試700張真幣時的誤檢率為0%,測試普通假幣141張,漏檢1張,普通假幣漏檢率為0.71%。變造幣126張,漏檢6張,變造幣漏檢率為4.76%。漏檢率較高的原因是變造幣識別難度大,這方面的性能提高需要從軟件算法上來實現。
    本文設計的處理平臺采用高品質接觸式圖像傳感器、低成本采集芯片和高性能處理芯片構成,系統配置滿足圖像識別的硬件要求,包含了方便的調試環境,能夠穩定可靠地工作。今后的研究重點是處理算法的一致性和精準性。升級該平臺僅需更換相應模塊,擁有良好的應用前景。
參考文獻
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[7] Yan Lei,Zhao Gang,Ryu Si Heon,et al.The platform of image acquisition and processing system based on DSP and FPGA[C].Proceedings of the International Conference on Smart Manufacturing Application,2008:470-473.

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