【摘 要】
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人民币作为国家的民片,其印刷质量的要求远高于其他印刷品,如何提高人民币票面的检测能力是至关重要的工作。现印钞企业依赖于模式识别技术的检测系统,其误检数量较于实际作
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人民币作为国家的民片,其印刷质量的要求远高于其他印刷品,如何提高人民币票面的检测能力是至关重要的工作。现印钞企业依赖于模式识别技术的检测系统,其误检数量较于实际作废数量为比为10:1。即平均每检测出10张缺陷图中仅有一张图达到作废程度。本文主要研究内容为:1、比较现有基于模式识别的检测系统与基于卷积神经网络检测系统,利用卷积神经网络对现有系统检出图像进行二次检测。以减少人工删图数量,同时完成不依赖人工经验的高精度分类。2、阐述卷积神经网络(CNN)针对人民币检测的实现细节。包括训练样本图像的选择,如何初始化参数,设计自定义网络模型以及超参数的设置。
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