搜索三个不同坏硬币的测试次数

§1.简介 设S={c_1,c_2,…,c_n}是由n个外观相同的硬币组成的集合,其中恰有m个稍重的坏硬币,试用最少的测试次数找出这m个坏硬币.以μ_m(n)表示最少测试次数,由信息论可知     

基于电涡流传感器的硬币辨伪系统的设计

根据壹元真、假硬币不同的物理特性和电涡流传感器的性能特点,针对壹元硬币,提出一种基于电涡流传感器的简易辨伪系统。其主要通过硬币的材质和厚度辨认真假,当不同性质的硬币通过时,传感器的电感不同,则被测信号的频率不同。实验结果表明,该系统可以实现真、假硬币的快速鉴别、真硬币的个数显示和假币报警等功能,且电路简单。     

博物馆智能投币控制系统设计

主要介绍了博物馆智能投币系统设计的具体方案。其适用于无人操作以投币方式触发控制周边设备。主要通过涡流传感器对投入硬币币值的检测及真假币判断,并由此产生相关控制信号来模拟开关动作或控制周边强电设备,使游客能够自主参与各种互动环节。     

伪币鉴定问题的一个改进算法

本文研究如下的伪币鉴定问题：设有ｎ枚硬币，其中隐藏着若干枚伪币．真币具有相同重量，伪币也具有相同重量，但真币与伪币重量不同．问题要求利用一台没有法码的天平，在最少或尽可能少次数的测试后将真伪币一一区分出来．Ｘ．Ｄ．Ｈｕ和Ｆ．Ｋ．Ｈｗａｎｇ［１］［２］等人研究了这一问题，提出了一些两分算法．本文基于一种新的逐次成倍扩展搜索技巧，构造了一个改进算法．根据测试次数分析，即使在最不顺利的情况下，我们的算法也能使用更少的测试次数，从而大大节省了测试的时间与经费．     

从首起铜板纸反倾销案看中国反倾销应对策略

介绍了倾销与反倾销的概念;中国作为WTO的成员国,已经利用WTO的反倾销规则这一手段来保护自己。通过对中国首起铜板纸反倾销案胜诉的介绍,分析了我国企业如何应对国外产品的倾销行为,并提出了应对的措施。     

基于神经网络的硬币识别研究

人工神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术,通过对国内几种常用硬币图像的深入研究,提取能够全面表述其特征的6个特征函数,作为输入,应用改进的BP神经网络,实现识别各种硬币图像的面值,识别方法准确、快速、简便.     

复合校正算法在硬币图像校正中的应用

针对移动硬币图像获取过程中产生的图像失真问题,提出了一种可以获得清晰标准图像的复合校正算法。该算法将透视映射校正与椭圆变换理论相结合,对抓拍到的非静止状态下的失真硬币图像进行还原校正,为获得清晰标准的硬币表面花纹图案提供了一种高效的图像形变矫正手段,降低了硬币图像捕捉环节对机械结构精密度的依赖。实验表明,该算法图像校正精度更高,其图像平均灰度值仅为椭圆直接变换法的10%。     

基于光电开关的硬币面值识别系统设计

现有的硬币识别系统的结构复杂,成本高.该文根据我国现行硬币币种间大小的不同,利用光电开关的特性,设计出一种由4个光电开关构成的硬币面值检测系统.对不同币种通过检测时,从4个光电开关输出电平状态,可识别出硬币面值大小.采用51单片机完成对光电开关信号的检测、硬币的分类统计、PM66语音芯片的控制实现语音报数.系统联调表明,该系统实现了对不同硬币面值的识别、分类统计、语音报数,对所做实验硬币的识别率达到了100％,具有一定的应用前景和推广价值.     

基于ARM的硬币鉴别系统设计

为减少市面上假硬币的的流通,提出一种基于ARM的硬币鉴别系统设计。这个测试系统是一个复合测试系统,使用4个传感器,包括电容传感器、电磁传感器、涡流传感器、光学传感器检测检测硬币的材质,厚度,直径信息。系统的信号采集电路以AD9480为主,实现硬币特征量的高速高效采集处理。采集处理后的硬币特征数据送入STM32,通过与其真币特征值的比较来实现硬币的鉴别。实践表明,该系统达到了预期目标。     

基于图像检测的硬币面值识别方法

为了实现同时对多个硬币面值的准确识别,文中提出一种基于图像检测的硬币面值识别方法。首先逐步采用中值滤波、阈值分割以及形态学操作对灰度图像中的硬币进行ROI提取,实现硬币的粗定位;然后以ROI的外接最小矩形作为研究区域从原图提取图像,并由RGB颜色空间转化到HSV颜色空间,通过颜色特征的不同识别出5角硬币;最后采用SSIM图像质量评价的方法将剩余ROI中的1角硬币与1元硬币检测识别。结果表明,该硬币面值识别方法在不需要精确获得硬币大小尺寸的情况下,可以同时对多个硬币进行准确识别。