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基于机器视觉的纸币水印质量检测系统研究的任务书
一、研究背景和意义
随着现代纸币的广泛应用和流通，纸币水印成为纸币防伪技术中被广泛应用的技术手段。水印是指在纸张制作过程中，通过特殊的工艺在纸张中嵌入图案或文字，使得在透视或透光时，这些图案或文字显现出来。水印防伪技术具有不可复制、难以伪造的特点，是目前纸币防伪技术中最常用的技术。
在纸币生产和流通过程中，纸币的水印质量是否达到标准也成为纸币检验的一个重要指标。基于机器视觉的纸币水印质量检测系统可以通过计算机视觉技术，对纸币水印中的图案、文字等进行检测，实现水印质量的自动化检测，提高纸币检验的效率和准确度，降低人为疏漏的可能性，从而保障货币的安全。
因此，基于机器视觉的纸币水印质量检测系统的研究具有重要的现实意义，能够为货币安全提供更有效的保障。
二、研究内容和方案
1.系统需求分析
根据纸币水印的特点和纸币生产、流通的需求，对系统进行需求分析。包括数据采集、图像处理、特征提取、分类识别、结果输出等功能要求。
2.数据采集
采集模拟钞票和真实钞票的水印图像数据集，对不同种类、不同面值、不同发行时间的纸币水印图像进行采集和处理，生成适合系统训练的数据集。
3.图像处理
对采集的纸币水印图像进行预处理，包括图像去噪、灰度处理、二值化、形态学处理等，提高数据质量，为后续的特征提取、分类识别提供基础。
4.特征提取
利用机器学习算法和图像处理技术，对纸币水印中的不同图案、文字进行特征提取。采用主成分分析（PCA）方法对数据进行降维处理，提取出代表水印中图案、文字的主要特征向量，作为分类识别的输入。
5.分类识别
利用支持向量机（SVM）算法、深度学习等机器学习算法，对纸币水印中的图案、文字进行分类识别。将提取到的特征用于分类器的训练，得到用于识别新样本的分类器，实现钞票水印图案、文字的自动识别。
6.结果输出
对分类识别的结果进行输出，并给出该纸币水印质量的评估。将结果输出到图形界面上，以方便用户查看和操作。
三、研究计划和考核指标
1.研究计划
任务执行时间：30周
1-10周：需求分析和数据采集
11-15周：图像预处理和特征提取
16-25周：分类器设计
26-30周：系统集成和测试
2.考核指标
1）设计并实现一个基于机器视觉的纸币水印质量检测系统。
2）完成对不同种类、不同面值、不同发行时间的纸币水印图像的分类识别，能够对纸币水印质量进行评估和判断。
3）训练和测试数据的准确率达到90%以上。
4）界面友好，操作简便，对系统的每一模块进行详细的说明文档。