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【发明授权】有价票据的质量检测方法及质量检测系统_中钞印制技术研究院有限公司;中国印钞造币总公司_201811632486.5 

申请/专利权人:中钞印制技术研究院有限公司;中国印钞造币总公司

申请日:2017-01-10

公开(公告)日:2021-06-08

公开(公告)号:CN109767430B

主分类号:G06T7/00(20170101)

分类号:G06T7/00(20170101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2021.06.08#授权;2019.06.11#实质审查的生效;2019.05.17#公开

摘要:本发明提供了一种有价票据的质量检测方法及质量检测系统,其中,所述有价票据的质量检测方法,包括:将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。通过本发明的技术方案,在不影响检测精度的条件下,可以减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。

主权项:1.一种有价票据的质量检测方法,其特征在于,包括:将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。

全文数据:有价票据的质量检测方法及质量检测系统技术领域本发明涉及有价票据技术领域,具体而言,涉及一种有价票据的质量检测方法和一种有价票据的质量检测系统。背景技术随着信息时代的来临,有价票据印刷质量检测逐渐由机检代替人检,由于有价票据在一定程度上存在多样性的特性,在机检时必须引入样本提供给机器进行学习,这导致可能会出现以下几种问题:1样本过少导致部分与样本有差异的正常图像不能通过检测,导致误报。2样本过多导致允许的范围过宽,导致漏报。同时,由于样本的采样是一个自动化过程,可以在很短时间内容获得大量样本。如果将所收集的样本都用来训练将会造成计算复杂度过高,无法在工程里面得到应有,毕竟有很多检测算法方法的计算复杂度是on2甚至是on3,而且容易陷入过学习的问题。所以训练样本集里既要考虑到样本的分布又要包含边界样本,进行样本选样是有价票据印刷质量检测关键的部分。因此,如何减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,成为目前亟待解决的技术问题。发明内容本发明正是基于上述问题,提出了一种新的有价票据的综合判定技术,可以减少样本个数、计算量以及特征提取的时间。有鉴于此,本发明提出了一种有价票据的质量检测方法,包括:将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。在该技术方案中,将样本集划分的多个检测区域按照特征进行聚类,分成多个类别,这样,每个子类所构成的空间会更加均匀和平坦,同时缩小样本规模,用每个类别的样本集学习对应的参数空间,根据每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测,保证模式分析算法的稳定性,并且有效的减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。在上述技术方案中,优选地,将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,具体包括:将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较,可以避免异常点对确定聚类中心的影响。在上述任一项技术方案中,优选地,在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,欧氏以确定所述剩余样本所属的聚类。其中,优选地,确定所述剩余样本所属的聚类的步骤,具体包括:在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,以及在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较来确定样本为中心的聚类,这样,可以使构成的空间更加均匀和平坦,同时缩小了样本规模,保证模式算法的稳定性,提高了算法效率。在上述任一项技术方案中,优选地,根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。根据本发明的第二方面,提出了一种有价票据的质量检测系统,包括:划分单元,用于将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;聚类单元,用于将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;学习单元,用于用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;检测单元,用于采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。在该技术方案中,将样本集划分的多个检测区域按照特征进行聚类,分成多个类别,这样,每个子类所构成的空间会更加均匀和平坦,同时缩小样本规模,用每个类别的样本集学习对应的参数空间,根据每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测,保证模式分析算法的稳定性,并且有效的减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。在上述技术方案中,优选地,所述聚类单元包括:设置单元,用于将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算单元,用于计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;确认单元,用于在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较,可以避免异常点对确定聚类中心的影响。在上述任一项技术方案中,优选地,所述计算单元,还用于在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,以确定所述剩余样本所属的聚类。其中,优选地,所述确定单元,还用于在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,以及在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较来确定样本为中心的聚类,这样,可以使构成的空间更加均匀和平坦,同时缩小了样本规模,保证模式算法的稳定性,提高了算法效率。在上述任一项技术方案中,优选地,所述计算单元具体用于,根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。通过以上技术方案,在不影响检测精度的条件下,可以减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。附图说明图1示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的质量检测方法的示意流程图;图2示出了根据本发明的实施例的有价票据的质量检测系统的示意框图;图3示出了根据本发明的另一个实施例的有价票据的质量检测方法的示意流程图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。图1示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的质量检测方法的示意流程图。如图1所示,根据本发明的一个实施例的有价票据的质量检测方法,包括:步骤102,将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;步骤104,将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;步骤106,用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;步骤108,采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。在该技术方案中,将样本集划分的多个检测区域按照特征进行聚类,分成多个类别,这样,每个子类所构成的空间会更加均匀和平坦,同时缩小样本规模,用每个类别的样本集学习对应的参数空间,根据每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测,保证模式分析算法的稳定性,并且有效的减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。在上述技术方案中,优选地,将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,具体包括:将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较,可以避免异常点对确定聚类中心的影响。在上述任一项技术方案中,优选地,在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,以确定所述剩余样本所属的聚类。其中,优选地,确定所述剩余样本所属的聚类的步骤,具体包括:在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,以及在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较来确定样本为中心的聚类,这样,可以使构成的空间更加均匀和平坦,同时缩小了样本规模,保证模式算法的稳定性,提高了算法效率。在上述任一项技术方案中,优选地,根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。图2示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的质量检测系统的示意框图如图2所示,根据本发明的一个实施例的有价票据的质量检测系统200,包括:其中,划分单元202,用于将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;聚类单元204,用于将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;学习单元206,用于用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;检测单元208,用于采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。在该技术方案中,将样本集划分的多个检测区域按照特征进行聚类,分成多个类别,这样,每个子类所构成的空间会更加均匀和平坦,同时缩小样本规模,用每个类别的样本集学习对应的参数空间,根据每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测,保证模式分析算法的稳定性,并且有效的减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。在上述技术方案中,优选地,所述聚类单元204包括:设置单元2042,用于将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算单元2044,用于计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;确认单元2046,用于在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较,可以避免异常点对确定聚类中心的影响。在上述任一项技术方案中,优选地,所述计算单元,还用于在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,以确定所述剩余样本所属的聚类。其中,优选地,所述确定单元,还用于在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,以及在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。在该技术方案中,通过欧氏距离与预设距离的比较来确定样本为中心的聚类,这样,可以使构成的空间更加均匀和平坦,同时缩小了样本规模,保证模式算法的稳定性,提高了算法效率。在上述任一项技术方案中,优选地,所述计算单元具体用于,根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。图3示出了根据本发明的另一个实施例的有价票据的质量检测方法的示意流程图。如图3所示,根据本发明的另一个实施例的有价票据的质量检测方法,包括:步骤302,获得样本集,把产品区域划分为k个检测区域,分别为步骤304,步骤306,步骤308。步骤304,划分区域1。步骤306,划分区域2,把样本集所有的产品按照检测区域的特征聚类,共m类,分别进入步骤310、步骤314、步骤318。步骤308,划分区域k。步骤310,样本集1,用第1类的样本集学习第1个检测区。步骤312,得到参数空间1。步骤314,样本集2,用第2类的样本集学习第2个检测区。步骤316,得到参数空间2。步骤318,样本集m,用第m类的样本集学习第m个检测区。步骤320,得到参数空间m。具体的步骤如下:一、学习部分把印刷产品划分为k个检测区域;对每个检测区域都进行以下处理;把样本集所有产品按照第i个检测区域的特征聚类,共m类,其中,a、任取一样本作为一个聚类样本为中心的初始值,例如令z1=x1,z1表示聚类样本为中心。b、计算距离其中D表示距离,是聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵。c、若D21T,其中T表示阈值,则确定一个新的聚类样本为中心z2=x2,否则,x2属于以z1为样本为中心的聚类。d、假设已有聚类样本为中心z1、z2,计算距离D31,D32。e、若D31T且D32T,则得一个新的聚类样本为中心z3=x3,否则,x3属于离z1、z2中的最近者的聚类。f、如此重复下去,直至将所有样本分类完毕,共m类。g、用第j类,j=1,2,...,m的样本集学习第i个检测区域的参数空间ψij。h、直至所有检测区域都处理完成,获得参数空间ψij,其中i=1,2,...,k,j=1,2,...,m二、检测部分:1、把检测印刷产品x'划分为k个检测区域。2、分别计算第i区域到中心zj的距离Dij。其中i=1,2,...,k,j=1,2,...,m。3、把x'的第i区域归为Dij最小的一类,如x'=z1。4、采用ψi1参数对x'的第i区域进行检测。重复步骤2至4,直到所有k个区域都检测完成。以上结合附图详细说明了本发明的技术方案,通过本发明的技术方案,在不影响检测精度的条件下,可以减少样本个数、计算量以及特征提取的时间,提高了算法效率。以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求:1.一种有价票据的质量检测方法,其特征在于,包括:将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。2.根据权利要求1所述的有价票据的质量检测方法,其特征在于,将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类的步骤,具体包括:将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。3.根据权利要求2所述的有价票据的质量检测方法,其特征在于,还包括:在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,以确定所述剩余样本所属的聚类。4.根据权利要求3所述的有价票据的质量检测方法,其特征在于,确定所述剩余样本所属的聚类的步骤,具体包括:在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,以及在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。5.根据权利要求4所述的有价票据的质量检测方法,其特征在于,欧氏根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。6.一种有价票据的质量检测系统,其特征在于,包括:划分单元,用于将所有有价票据的样本集划分成多个检测区域;聚类单元,用于将所述多个检测区域中的每个检测区域对应的样本集按照特征进行聚类,以将所述每个检测区域对应的样本集分成多个类别;学习单元,用于用所述每个检测区域中多个类别中的每个类别的样本集学习对应的检测区域的参数空间,以得到每个检测区域对应的参数空间;检测单元,用于采用每个参数空间对对应的检测区域中的样本集进行质量检测。7.根据权利要求6所述的有价票据的质量检测系统,其特征在于,所述聚类单元包括:设置单元,用于将所述每个检测区域中的任一样本作为一个聚类中心的初始值;计算单元,用于计算所述检测区域中其他样本与所述任一样本之间的第一欧氏距离;确定单元,用于在所述第一欧氏距离大于预设距离时,将所述其他样本作为一个新的聚类中心,否则,将所述其他样本作为以所述任一样本为中心的聚类。8.根据权利要求7所述的有价票据的质量检测系统,其特征在于,所述计算单元,还用于在将所述其他样本作为一个新的聚类中心时,分别计算所述检测区域中的剩余样本与所述任一样本之间的第二欧氏距离,以及所述剩余样本与所述其他样本之间的第三欧氏距离,欧氏以确定所述剩余样本所属的聚类。9.根据权利要求8所述的有价票据的质量检测系统,其特征在于,所述确定单元,还用于在所述第二欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类,在所述第三欧氏距离小于或等于所述预设距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离以及所述第三欧氏距离均大于所述预设距离时,比较所述第二欧氏距离与所述第三欧氏距离的大小,在所述第二欧氏距离大于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述其他样本为中心的聚类,在所述第二欧氏距离小于所述第三欧氏距离时,将所述剩余样本作为以所述任一样本为中心的聚类。10.根据权利要求9所述的有价票据的质量检测系统,其特征在于,所述计算单元具体用于,根据以下计算公式计算所述第一欧氏距离、所述第二欧氏距离及所述第三欧氏距离:其中,D表示所述欧氏距离,表示作为聚类中心的样本的均值向量,C为总体的协方差矩阵,x表示样本。

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