¿Existe una máquina contadora de dinero que pueda imprimir la cantidad de dinero pagada?

Nombre: ¿Máquina contadora de dinero clase A?

¿Modelo: JBYD-N9(A)?

Marca: Belon?

Nivel: ¿Un nivel?

Configuración: ¿Procesamiento de imágenes CIS?

Moneda: ¿RMB?

Función: número de serie, 5 cabezales, 8 infrarrojos, pantalla TFT (pantalla dual), pantalla externa síncrona, dispositivo fluorescente UV, grabación en tarjeta SD, apilado de papel, detección de cinta?

Peso: Peso neto: 9.8KG Peso bruto: 11.6KG?

Tamaño: Tamaño del embalaje: 484X397X318mm?

Este producto se basa en el diseño teórico de "identificar moneda falsa con autenticidad", utilizando señales de imágenes multiespectrales extraídas de moneda genuina como base para determinar la moneda falsificada. La tasa de identificación antifalsificación de monedas súper falsificadas y monedas empalmadas (alteradas) en el último mercado puede alcanzar el 99,99%. Los medios técnicos específicos son los siguientes:

1. escriba utilizando fuentes de luz LED rojas, verdes y azules. El sensor de imagen CIS escanea, genera imágenes, recopila, analiza y procesa el ancho del billete con una resolución de 200 ppp, identificando así la autenticidad de las características de la imagen del ancho del billete.

2. Reconocimiento de imágenes UV: se utiliza un sensor de imagen CIS reflectante con una fuente de luz LED violeta para escanear, obtener imágenes, recopilar, analizar y procesar el ancho del billete con una resolución de 200 ppp para identificar el ancho del billete. Autenticidad de las características de la imagen de tinta fluorescente.

3. Reconocimiento de imágenes infrarrojas: el sensor de imagen CIS se utiliza para reflejar la fuente de luz LED infrarroja con una resolución de 200 ppp para escanear, generar imágenes, recopilar, analizar y procesar el ancho del billete para lograr la autenticidad del billete. Características de la imagen de tinta infrarroja del ancho del billete.

4. Análisis e identificación de características ultravioleta: Bajo la excitación de un diodo emisor de luz violeta de una longitud de onda específica (longitud de onda 365nm-385nm), las características del papel o la tinta de los billetes se amplifican al recibirlos. señales, y el microprocesador las analiza. Características espectrales para identificar la autenticidad.

5. Reconocimiento de imágenes de luz blanca: utilizando un sensor de imagen CIS reflectante con fuente de luz infrarroja, fuente de luz violeta y fuente de luz LED roja, verde y azul, escanea, genera imágenes, recopila y analiza el ancho del billete con un resolución de 200DPI y procesamiento para identificar la autenticidad de varias características de la imagen del ancho del billete.

1. Identificación de características ópticas infrarrojas: utilice rayos infrarrojos de una longitud de onda específica para escanear linealmente el anverso del billete, analizar la curva espectral de la respuesta del papel a las características infrarrojas y analizar las características espectrales y Curvas espectrales a través de un microprocesador para su identificación.

2. Identificación de características de fluorescencia: se utilizan diodos emisores de luz UV de longitudes de onda específicas para emitir tintas fluorescentes de colores y tintas fluorescentes especiales invisibles. Los sensores ópticos están equipados con filtros de diferentes longitudes de onda para recibir. El espectro se analiza mediante microprocesamiento. Características para identificar la autenticidad.

3. Identificación de características de tinta magnética: utilice múltiples conjuntos de cabezales magnéticos para medir la tinta magnética en diferentes posiciones de los billetes, de forma cuantitativa, de punto fijo y analice cualitativamente diversos datos, como la amplitud y el espectro de la señal magnética para identificar la autenticidad.

4. Análisis e identificación de características del hilo de seguridad: utilizando sensores magnéticos inductivos de alta sensibilidad y circuitos amplificadores operacionales integrados de bajo ruido, el microprocesador realiza automáticamente la conversión AD, lee la información de codificación magnética del hilo de seguridad y analiza y determina la denominación y autenticidad de los billetes. Actualmente, este método puede abordar eficazmente la "moneda falsificada con hilo de seguridad simulado". Nuestra empresa posee la tecnología patentada para este invento.

5. Reconocimiento del número de serie: escanee y analice los billetes a través del sensor de imagen CIS, extraiga las características de la imagen del número de serie para su identificación, regístrelo en un disco USB o guárdelo en una PC, y puede Se puede configurar con números de prefijo preestablecidos, se pueden comparar y filtrar, y se puede generar una alarma para evitar la circulación de monedas falsas con el mismo número.

6. Reconocimiento del área de los billetes: Los billetes se escanean a través del sensor codificador y el sensor de imagen CIS mediante el análisis de datos y el cálculo rápido del procesador, el área del billete y el área incompleta. el billete se puede identificar de forma fiable la denominación y la función residual de los billetes (grietas, agujeros, esquinas, medias hojas y hojas continuas, etc.).

7. a través de rayos infrarrojos, amplifica la señal y la transmite a la microcomputadora. El procesador realiza análisis y juicio para identificar de manera confiable la cinta adherida al billete.

Los billetes ingresan por la entrada del billete y pasan a través del dispositivo de identificación por imagen, el dispositivo de identificación magnético, los dispositivos de identificación por luz infrarroja y violeta en secuencia en el canal de transmisión. El dispositivo de identificación de imágenes adopta la adquisición y el procesamiento de clasificación de longitudes de onda, análisis de algoritmos de software, procesamiento de moneda falsificada y otros pasos de procesamiento técnico, incluida la combinación de infrarrojos y magnéticos, combinación de magnéticos e imágenes, infrarrojos e imágenes, luz púrpura y otros algoritmos difusos. y finalmente determinar si los billetes solicitados son falsos. Los algoritmos difusos pueden mejorar en gran medida la capacidad de identificar moneda falsificada y garantizar la seguridad de la circulación de moneda.