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基于改进卷积神经网络的纸币污损检测研究的任务书
一、选题背景及意义
纸币在日常生活中是最常用的货币之一，它们在经过多次交易后，可能会在各种不同的场合中出现污损、破损的情况，比较严重的会影响货币的交易，甚至会被认为是伪币。因此，可以通过对纸币的污损状况进行检测，避免被接受不良纸币，减少交易中的纠纷和损失，保障货币交易的合法性。然而，由于传统的人工检测方法存在制度不够规范，判断不够准确的问题，对于快速、高效的纸币处理缺乏效率，因此需要依靠计算机视觉技术对纸币的污损检测进行研究与应用。
针对该问题，我们选取改进卷积神经网络的技术，尝试提高纸币污损检测的准确率。因为卷积神经网络在图像处理和分类任务方面表现出色，许多学者已经在它的基础上进行了许多研究和实验，因此，使用卷积神经网络进行纸币污损检测是很具有前瞻和实用意义的。
二、研究内容及目标
1.研究内容
（1）探讨纸币的污损和破损情况对图像的影响以及影响因素，如照明、拍摄角度等。
（2）收集并建立相关的纸币污损数据集，其中包括正常和异常纸币的图像数据，方便对纸币的识别和分类。
（3）研究改进卷积神经网络的原理及其在纸币污损检测中的应用。
（4）使用tensorflow等深度学习框架，分别构建深度卷积神经网络模型，并据此进行模型训练和优化，达到更好的纸币污损检测表现。
（5）测试与评估模型性能并与传统方法的纸币污损检测进行比较。
2.研究目标
（1）形成完整的纸币污损分类识别流程，并解决纸币污损检测中可能存在的问题，如光照变化、纸币叠影等问题。
（2）提高纸币污损检测的准确率和效率，将错误率控制在较小的范围内，实现准确、快速的污损检测和分类，并可以之后进行纸币分类、识别等工作提供有力的支持。
（3）将研究成果与实际工况对接，实现实际应用效果，为纸币实体处理提供更加智能化的技术支持。
三、预期成果
（1）实现基于改进卷积神经网络的纸币污损检测系统，对纸币进行准确的污损分类和识别。
（2）对比传统方法的纸币污损检测方法和改进卷积神经网络相比的差异，并论证改进卷积神经网络在纸币污损检测中的优越性。
（3）形成完整的纸币污损数据集和纸币污损分类器，为今后纸币图像处理提供有力的技术支持。
（4）论文发表和国内外学术会议的交流报告。
四、论文大纲
（1）引言
概述纸币污损检测的问题和意义；介绍研究选题及研究目的；概述国内外纸币污损检测研究现状和方法。
（2）纸币污损数据集建立
对纸币污损的定义及分类；纸币污损数据集的搜集和标注；纸币图像数据预处理；纸币污损数据集的划分
（3）卷积神经网络原理与应用
介绍卷积神经网络的基本原理；模型的构建方案；卷积神经网络模型的训练和优化；卷积神经网络在纸币污损检测任务中的应用
（4）实验设计和结果分析
分别使用传统的污损检测方法和卷积神经网络进行纸币污损检测；对纸币图像进行预处理处理，包括图像去噪、图像增强等；结合实际应用环境进行实验设计，从模型准确率、可靠性、时效性、高度自动化等方面对结果进行分析和讨论
（5）总结与展望
对本文的研究成果进行复盘和总结；提出后续研究的可能方向，包括如何进一步提高纸币污损检测的准确率和速度等。
五、预期进度安排
1.第一季度：完成纸币污损数据集的建立和预处理，并进行相关理论研究的工作
2.第二季度：构建和训练卷积神经网络模型，并对模型进行验证和实验
3.第三季度：分析实验结果和总结性讨论，并对纸币污损检测方法进行优化和改进
4.第四季度：完成论文的撰写和定稿，并参加国内外相关学术会议及作报告
六、参考文献
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