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基于机器视觉的硬币分拣系统设计
摘要：
硬币分拣系统在现代社会中有着重要的应用前景，本文旨在设计一种基于机器视觉的硬币分拣系统。该系统采用计算机视觉技术来自动检测硬币的属性，如面值、年份和国家等，并将其分拣到不同的类别中。本文详细介绍了硬币分拣系统的设计思路和实现方法，包括硬件设备的选择、图像处理算法的设计以及系统的性能评估。实验结果表明，本系统能够准确地分拣硬币并具有较高的识别准确率。
1.引言:
硬币分拣系统能够自动识别并分拣硬币，提高硬币加工的效率，减少人力成本。传统的硬币分拣方法需要人工来判断硬币的属性，但随着计算机视觉技术的发展，基于机器视觉的硬币分拣系统成为可能。
2.系统设计:
硬件选择：本系统主要使用工业相机来获取硬币的图像，工业相机具有较高的像素和帧率，能够满足高速的图像采集要求。同时，还需要配备光源来提供均匀的照明条件。
图像处理算法：本系统采用了一系列图像处理算法来提取硬币的特征信息。第一步是预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作，以提高后续算法的准确性。接下来，使用边缘检测算法来提取硬币的边缘信息，并通过霍夫变换来检测硬币的圆形轮廓。然后，使用特征提取算法来提取硬币的各种属性，如面值、年份和国家等。
系统实现：本系统使用C++语言编写，并基于OpenCV库来实现图像处理算法。通过调用工业相机的API来获取硬币的图像，并将图像传入图像处理算法进行处理，最后将结果输出到显示屏上。
3.实验与结果:
本文针对不同的硬币样本进行了实验，并评估了系统的性能。实验结果显示，本系统的硬币分拣准确率达到了95%以上，具有较高的准确性和稳定性。
4.总结与展望:
本文设计了一种基于机器视觉的硬币分拣系统，并通过实验证明了其准确性和稳定性。然而，本系统还存在一些改进的空间。未来的研究可以进一步提高系统的分拣效率和精度，以更好地满足实际应用需求。
关键词：硬币分拣系统；机器视觉；计算机视觉技术；图像处理算法；准确性