Diplomsko delo: Uvod I UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO 2000 Maribor, Smetanova ul. 17 Diplomska naloga univerzitetnega študijskega programa Preverjanje pristnosti evrskih bankovcev Študent: Tomaž Motaln Študijski program: univerzitetni, Elektrotehnika Smer: Elektronika Mentor: doc. dr. Mitja Solar Maribor, december 2008
Diplomsko delo: Uvod II UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO 2000 Maribor, Smetanova ul. 17 sklep
Diplomsko delo: Uvod III ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju doc.dr. Mitji Solaru za pomoč in vodenje pri opravljanju diplomske naloge. Prav tako se zahvaljujem zaposlenim v podjetju Emsiso, ki mi je zaupalo ta projekt. Posebna zahvala velja staršem, ki so mi omogočili študij.
Diplomsko delo: Uvod IV PREVERJANJE PRISTNOSTI EVRSKIH BANKOVCEV Ključne besede: preverjanje pristnosti, bankovec,elektronska naprava,cis senzor UDK: 621.396:343.51(043.2) Povzetek: Namen diplomske naloge je napisati algoritem za preverjanje pristnosti evrskih bankovcev. Osredotočili se bomo na tri varnostna področja: varnostno nitko, značko in infrardečo območje. V banki bomo izvedli meritve nad večjim številom pristnih in ponarejenih bankovcev. Rezultate meritve bomo prenesli v Matlab, kjer bomo razvili algoritem. Natančno bomo opisali postopek iskanja in določili kriterije za posamezna varnostna območja. Prikazali bomo tudi rezultate simulacije v Matlab-u, iz katerih bomo videli uspešnost delovanja algoritma. Algoritem obravnavamo kot uspešnega, ko bo ustrezno ločeval med pristnimi in ponarejenimi bankovci.
Diplomsko delo: Uvod V BANKNOTE EURO TESTER Key words: authentication, banknote, electronic device, CIS sensor UDK: 621.396:343.51(043.2) Abstract: The purpose of diploma is to write an algorithm to verify the authenticity of euro banknotes. We will focus on three areas of security: the security thread, badge and infrared range. In the bank we performed measurements over a greater number of genuine and counterfeit banknotes. The results of the measurements will transmit in Matlab, where we will develop the algorithm. We will accurately describe the search procedure and determine the criteria for each security zone. We'll display the results of simulation in Matlab, from which we will see a performance of the algorithm. Algorithm seen as successful when it properly distinguish between genuine and counterfeit banknotes.
Diplomsko delo: Uvod VI Kazalo vsebine 1. Uvod... 1 1.1 Splošno o zaščitah bankovcev... 2 1.2 O preverjanju zaščit... 3 2. Splošno podatki naprave... 5 2.1 Delovanje naprave... 8 2.2 Polnjenje... 12 3. Obdelava podatkov senzorja... 15 3.1 Komunikacija s senzorjem... 18 3.2 Potek meritve... 22 3.3 Ničelna napetost in napaka slikovnih elementov... 24 3.4 Obdelava podatkov... 28 3.5 Kalibracija senzorja... 29 3.6 Snemanje bankovcev... 31 4. Preverjanje pristnosti... 33 4.1 Varnostna nitka... 36 4.2 Iskanje značke... 38 4.3 Iskanje IR območja... 39 4.4 Pravilnost barvnega odtenka... 44 4.5 Pravilnost IR območja... 46 4.6 Izračun kriterijev... 48 4.7 Ocena pristnosti... 50 4.8 Izračun za posnet bankovec v Matlab-u... 51 4.9 Uspešnost algoritma... 54 5. Sklep... 56
Diplomsko delo: Uvod VII Uporabljene kratice: IR (ang. Infrared) Infrardeča USB (ang.universal serial bus) Univerzalno serijsko vodilo CIS (ang. Conact Image Sensor) slikovni senzor LED (ang. Light Emitting diode) svetleča dioda CCD (ang. Charge coupled device) svetlobno občutljiv detektor RTOS (ang. Real-time operating system) realno-časovni operacijski sistem UV (ang. Ultraviolet ) Ultravijolična PLL (ang. Phase-locked loop) - fazno ujeta zanka RTC (ang. Real-Time Clock) relano-časovni urin signal RC (ang. Resistor- Capacitor) upor- kondenzator SPI (ang. Serial Peripheral Interface) serijski vmesnik CAN (ang. Controller-Area Network) zaporedno komunikacijsko vodilo UART (ang. universal asynchronous receiver/transmitter) univezalni asinhroni sprejemnik/oddajnik I2C (ang. Inter-Integrated Circuit) - standardov za medsebojno komunikacijo integriranih vezij AD (ang. Analog-digital converter) analogno/digitalni pretvornik CLK (ang. clock) urin signal SP (ang. Start pulz) začetni impulz PWM (ang. Pulse Width Modulation) pulzno širinska modulacija DMA (ang. Direct Memory Access) direktni dostop do pomnilnika RAM (ang. Random access memory) bralno- pisalni pomnilnik
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 1 1. UVOD Namen diplomske naloge je izdelati prototipno napravo, ki bo ugotavljala pristnost evrskih bankovcev. Naprava bo zaznala ponarejene bankovce in signalizirala, če bomo vstavili pravi ali ponarejen bankovec. Na vsakem bankovcu bomo opravili dve meritve. Pri prvi meritvi bomo presvetlili bankovec z infrardečo IR (ang. Infrared) svetlobo, pri drugi meritvi bomo prebrali bankovec z sprednje strani. Tudi pri drugi meritvi bomo uporabili IR svetlobo, le da bomo tokrat prižgali IR diodo v senzorju. Podatkom, ki jih preberemo iz senzorja, bomo najprej odpravili napako senzorja. Želimo odpraviti ničelno napetost (ang. Offset voltage) slikovnih elementov in napako slikovnih elementov (ang. pixel). Podprli bomo komunikacijo preko univerzalnega serijskega vodila USB (ang. Universal serial bus), da bomo lahko napravo priključili na računalnik. Preko terminala bomo lahko sprožili meritev. Rezultate meritev bomo lahko shranili v datoteko tipa csv, ki jo lahko odpremo z programskim orodjem Matlab. Pri preverjanju pristnosti bankovca bomo pri presvetlitvi bankovca iskali nitko in značko, pri drugi meritvi pa IR področje, ki se nahaja na sprednji strani bankovca. Na podlagi teh treh področji se bomo odločili za pristnost bankovca. Meritve denarja bomo opravili s CIS (ang. Conact Image Sensor) senzorjem. CIS senzorji predstavljajo dokaj novo tehnologijo. Uporabljajo se v kompaktnih napravah. Za njih je značilna mala poraba in bistveno manj kot pri CCD (ang. Charge coupled device) senzorjih. Leča, IR dioda kot vir svetlobe in IC (ang. Integrated circuit) senzor so že integrirani v CIS modulu. Zaradi tega je tudi cena naprav, ki uporabljajo CIS senzor nižja kot pri tistih z CCD tehnologijo. V današnjem času se predvsem uporabljajo skenerjih, kjer dosegajo mnogo nižje cene kot tisti z CCD senzorjem. Hkrati so skenerji z CIS senzorji mnogo tanjši, kot tisti z CCD senzorjem. Velja pa omeniti, da ne dosegajo takšne resolucije. Predvsem je opazna razlika pri hrapavih oziroma neravnih površinah. Koda v mikrokrmilniku bo podpirala realno-časovno operacijski sistem (RTOS). Operacijski sistem v realnem času mora izvajati integrirano dodeljevanje procesorjev in
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 2 računalniških virov naborom sodelujočih poslov, tako da bo zadoščeno njihovim časovnim omejitvam. Osnovne naloge RTOS: obdelava prekinitev, krmiljenje, izvajanja procesov in krmiljenje perifernih naprav. Postopek preverjanje pristnost bankovcev bo izveden v korakih, ki jo kaže slika 1.1. V banki bomo posneli večje število pristnih in ponarejenih bankovcev. Podatke bomo prenesli v programsko orodje Matlab, v katerem bomo te podatke obdelali. Določili bomo kriterije, po katerih se bomo na koncu odločili med pristnim in ponarejenim bankovec. Ko bo simulacija v Matlab-u pravilno ločevala pristne od ponarejenih bankovec, bomo to kodo še prenesli v mikrokrmilnik. Snemanje bankovcev (ponaredki in original) Obdelava podatkov v Matlab-u Določitev kriterijev in ocene pristnosti Prenos kode na mikrokrmilnik Slika 1.1: Potek določitve algoritma 1.1 Splošno o zaščitah bankovcev Obstaja več načinov pregledovanja pristnosti bankovcev. Banka Slovenije (BS) v svoji brošuri razkriva štiri enostavno preverljive mehanizme, ki pa zadoščajo le za odkrivanje najenostavnejših, amaterskih ponaredkov. Te bomo odkrili že z vizualnim pregledom in otipom bankovca. Med takšne zaščite spadajo: otip papirja, vodni znak, varnostna nit in srebrna folija.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 3 Papir pristnega bankovca je čvrst, gladek in šelesteč. Če bankovec pogladimo s konico prsta, bomo opazili, da je tiskarska barva na nekaterih mestih gostejša. Proti svetlobi sta v vodnem znaku vidna prosojna podoba glavnega motiva in vrednost bankovca. Bankovec poglejte proti svetlobi in varnostna nit bo postala vidna kot temna črta, ki teče navzdol po sredini bankovca. Če bankovec nagibamo naprej in nazaj, se hologramska podoba na srebrni foliji spreminja in številke vrednosti bankovca v simbol in obratno. Evrski bankovci pa imajo še napredne zaščite, katere je moč odkriti s ustreznimi napravami. Med te spadajo naslednje zaščite: Magnetni kodni zapis. V bankovcih je poseben magnetni trak (nitka), ki je unikaten glede na nominacijo bankovca. Trak je namreč prekinjen oziroma oblikovan, vsak delček pa ima svojo polarizacijo sever-jug. Glede na vzorec in polarizacijo delov je moč ugotoviti, za kakšno nominacijo gre oziroma ali gre za pristen bankovec. Ultravijolični zapis (UV). Tudi osebne izkaznice imajo elemente UVzaščite; evri pa imajo na sprednji strani narisano zastavo Evropske unije, na zadnji pa stilizirane podobe mostov. Infrardeči zapis. 1.2 O preverjanju zaščit Pri naša napravi bomo preverjali samo infrardeči zapis na bankovcu. Razlogi, da bomo preverjali samo IR zapis, so sledeči: za UV preverjanje bi morali prebrati celotni bankovec, za magnetno preverjanje bi potrebovali magnetni senzor in samo pri IR preverjanju ni potrebno, da se bankovec premika pri meritvi. Prva dva razloga povzročita tudi podražitev same naprave. Pri obeh preverjanjih potrebujemo mehanski del, ki zapelje bankovec skozi napravo. Sicer bi namesto mehanskega dela, lahko tudi uporabnik potegnil bankovec skozi napravo. Vendar je potrebno vseeno povedat, da bi predvsem z magnetnim preverjanjem izboljšali zanesljivost naprave. Magnetno preverjanje bi bilo nujno potrebno, v kolikor bi se ta naprava uporabljala v raznih avtomatih.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 4 Na sliki 1.2 je označeno področje, kjer opravimo meritev bankovca. Področje je izbrano tako, da pri vseh bankovcih lahko preberemo značko. Področje, kjer opravimo meritev bankovca Slika 1.2: Področje, kjer opravimo meritev na bankovcu
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 5 2. SPLOŠNO PODATKI NAPRAVE Na sliki 2.1 je prikazana blok shema naprave. Naprava se napaja preko baterije ali USB vmesnika. Ko imamo napravo povezano na računalnik s USB vmesnikom, se bo baterija začela polnit ( razen v primeru, da je že polna ). Baterijo bo polnilo integrirano vezje BQ24020, ki je namenjen za polnjenje baterij s USB vmesnikom. Integrirano vezje omogoča izbiro polnilnega toka med 100mA in 500mA. Preko USB vmesnika bomo lahko izpisovali tudi podatke na terminal. Časovnik CIS senzor Zaporedni osveževalnik flash SPI AD DMA Mikrokrmilnik Detekcija denarja USB IR osvetlitev Baterija PC Slika 2.1:Blokovna shema elektronskega vezja Vse komponente, razen senzorja, potrebujejo za svoje delovanje 3.3V napetosti. CIS senzor za svojo delovanje potrebuje 5V napetost, zato potrebujemo pretvornik na 5V. Analogni izhod senzorja ima 5V napetostni nivo, zato moramo preko napetostnega delilnika, pripeljati izhodno napetost senzorja na analogni vhod mikrokrmilnika. Izhodne linije mikrokrmilnika lahko direktno povežemo na senzor, saj so vhodni nivoji senzorja 3.3V kompatibilni.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 6 Zaporedni osveževalnik flash služi za shranjevanje kalibracijskih podatkov o senzorju. Kalibracijske podatke bomo posneli: brez IR svetlobe, z vstavljenim belim papirjem ( prižgana IR dioda v senzorju ) in prižgano IR osvetlitvijo, ki presvetli bankovec. Kalibracijski podatki brez IR svetlobe služijo za odpravo napak slikovnih elementov. Kalibracijski podatki z vstavljenim belim papirjem služijo za normiranje vrednosti s sprednje strani. Beli papir vstavimo zato, ker so vrednosti na senzorju pri belem papirju največje. Kalibracija z IR osvetlitvijo služi pri meritvi, ko bankovec presvetlimo. Ko IR osvetlitev direktno sveti na senzor, so vrednosti na senzorju največje. Že pred tem moramo tok skozi diodo senzorja in IR diodo osvetlitve nastaviti tako, da senzor ne bo v nasičenju. Z flash-om komuniciramo preko SPI (ang. serial peripheral interface) vmesnika. Detekcija denarja bo izvedena s foto-tranzistorjem, na katerega sveti IR dioda. Ko bo uporabnik vstavil denar, bo na foto-tranzistorju manj svetlobe, kar bomo v mikrokrmilniku zaznali, kot spremembo logičnega nivoja. Ko zaznamo bankovec, opravimo meritev. Mikrokrmilnik STM32F103C8 je iz družine STM32 mikrokrmilnikov, ki imajo 32- bitni mikroprocesorjem. Mikroprocesor je iz družine Cortex M3, ki spadajo med novejša jedra iz podjetja ARM. Za njih je značilna visoka zmogljivost za dokaj nizko ceno. Največji urin signal jedra je 72MHz. Takšno frekvenco doseže s pomočjo fazno ujete zanke (ang. PLL), ki pomnoži frekvenco oscilatorja na želeno frekvenco. Glede oscilatorja imamo dve osnovni možnosti: zunanji kristalni oscilator (4-16 MHz) in interni oscilator RC (ang. resistor capacitor) 8 MHz. Prednost internega oscilatorja sta nižja poraba in nižji stroški naprave. Prednost zunanjega oscilatorja je večja natančnost in s tem boljša zanesljivost. V kolikor izberemo zunanji oscilator, moramo internega izklopiti. Poleg 8 MHz internega oscilatorja imajo mikrokrmilniki družine STM32F103C8 še interni RC 40 khz oscilator. Tega oscilatorja ni možno izklopiti. Uporablja ga nadzorni časovnik (ang. Watchdog), lahko ga uporabimo tudi kot urin signal za realno-časovno uro RTC (ang. Real-Time Clock). RTC lahko uporabimo za beleženje datuma ali ure, saj je neodvisen od delovanja procesorja. Vendar RC oscilator ni primeren, če želimo imeti natančno beleženja časa. V tem primeru moramo priključiti zunanji 32.768 khz oscilator,
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 7 ki bo vir za RTC urin signal. Le tako bomo dosegli dovolj veliko natančnost za beleženje časa. RTC lahko še uporabimo kot vir prekinitve, ki nas zbudi iz nizke (varčne) porabe (ang. low power). Kot vsak sodobni mikrokrmilnik, tudi ta ponuja obilico dodatne periferije. Mikrokrmilnik STM32F103C8 ima: dva 12-bitna analogno-digitalna AD pretvornika (do 16 kanalov), interni temperaturni senzor, 64 vhodno/izhodnih nogic, 4 časovnike, dva I2C vmesnika, 2 UART vmesnika, 2 SPI vmesnika, CAN vmesnik in USB 2.0 vmesnik. Naprava bo večino časa priključena na baterijo, zato želimo imeti čim manjšo porabo energije. Tako mikrokrmilnik podpira tri različne načine nizke porabe: Sleep, Stop in Standby. V Sleep načinu se ustavi samo urin signal jedra, vendar urin signal periferija še vedno deluje. V Stop načinu se ustavijo vsi urin signali. Standby način ustavi vse urine signale, postavi vse nogice na visoko impedanco in RAM se ne osvežuje več. Po izhodu iz Standy načina moramo mikrokrmilnik resetirati. Bolj zanimiv je pogledati porabe v določenih načinih delovanja mikrokrmilnika. Tabela 1 prikazuje porabo mikrokrmilnika pri dveh različnih urinih signalih procesorja. V obeh primerih uporabimo zunanji 8MHz kristalni oscilator.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 8 Tabela 1:Poraba mikrokrmilnika v različnih načinih delovanja Način delovanja Normalno Sleep Stop Standby Poraba(mA),pri 8MHz 7,5 5,5 0,025 0,003 Poraba(mA),pri 48MHz 31,5 20 0,025 0,003 Poraba pri normalnem načinu in v Sleep načinu odvisna od izbranega urinega signala procesorja. Poraba v Stop in Standby je neodvisna od urinega signala. Po izhodu iz Stop načina se urin signal procesorja nastavi na 8 MHz in kot vir za ta urin signal je izbran interni RC oscilator. V tabeli 1 so prikazane vrednosti porabe za dva urina signala, ki jih bomo uporabili v naši aplikaciji. 2.1 Delovanje naprave Napravo lahko vklopimo s tipko ali se vklopi, ko jo priključimo na USB vmesnik. Nato se izvede inicializacija prikazana na sliki 2.2. Ob vklopu napajanja je v mikrokrmilniku privzeti nastavi interni 8MHz oscilator.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 9 Inicializacija nogic Naprava se napaja iz baterije NE Je prisotna USB napetost? DA Naprava se napaja preko USB vmesnika Urin signal jedra = 8MHz Urin signal jedra = 48MHz Napajalna nogico na 1 Onemogočen način nizke porabe Omogočen način nizke porabe USB inicializacija Baterija se začne polnit Inicializacija časovnikov, SPI vmesnika, RTC Konec inicializacije Slika 2.2: Potek inicializacije Tega urinega signala še ne spreminjamo, saj najprej definiramo funkcije za vse nogice v mikrokrmilniku in preverimo, če je prisotna USB napetost. Če USB napetost ni prisotna, potem vemo, da je uporabnik napravo vklopil s tipko in da se naprava napaja preko baterije. Ob pritisku tipke, se omogoči napetostni regulator. Tudi, ko uporabnik samo za trenutek pritisne tipko, to pomeni, da je bila tipka pritisnjena več kot 100ms. Kar je seveda
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 10 več kot dovolj časa, da izberemo zunanji oscilator. Nato postavimo napajalni nogico na logično visok nivo, da tako ostane napajanje tudi, ko bo uporabnik spustil tipko. Ko postavimo napajalno nogico na 1, omogočimo, napetostni regulator. Ker napravo napajamo preko baterije, omogočimo varčni način porabe energije. Sledi še inicializacije preostale periferije in inicializacija je končana. Če med delovanjem ponovno pritisnemo tipko, se bo naprava izklopila. V primeru, da je uporabnik napravo priključi na USB vmesnik, se naprava avtomatsko vklopi. Urin signal jedra nastavimo na 48 MHz. Takšen urin signal zahteva USB vmesnik. Prav tako moramo zaradi USB-ja onemogočiti način nizke porabe, saj se drugače prekine povezava med računalnikom in našo napravo. V naslednjem koraku inicializiramo USB vmesnik. Sledi še inicializacije preostale periferije in inicializacija je končana. Ko je naprava priključena na USB vmesnik, je ni možno izklopiti. Če napravo med delovanje priključimo na USB vmesnik, se naprava resetira. Po resetu se naprava inicializira kot USB naprava. Na sliki 2.3 je prikazan potek aplikacije, ko imamo napravo priklopljeno na baterijo. Po inicializaciji prehajamo med štirimi osnovnimi stanji. Najprej preverimo, če je v napravi vstavljen bankovec (stanje 1). Če je bankovec vstavljen in nad njim še ni bila opravljena meritev, potem opravimo meritev in preverimo pristnost bankovca (stanje 2). Nato preidemo v način nizke porabe, kjer se nahajamo 300 ms (stanje 3). Stanja 3 nimamo, če je naprava priključena na USB. Iz tega stanja preidemo v 1. stanje. Vsako sekundo predenj preidemo v 1. stanje, še za kratek čas vklopimo LED (ang. Light Emitting diode) diodo ( stanje 4). Tako uporabnik ve, da je naprava vklopljena. Če v prvem stanju ugotovimo, da ni vstavljen bankovec, takoj preidemo v stanje nizke porabe. Enako storimo tudi takrat, ko zaznamo bankovec, vendar je že bila nad njim opravljena meritev.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 11 Vklop naprave in inicializacija Je bankovec vstavljen? Stanje 1 Uporabnik je vstavil bankovec Stanje 4 Utrip z LED diodo Bankovec ni vstavljen ali bankovec še vedno vstavljen Ni še pretekla 1s Meritev in preverjanje pristnosti Stanje 2 Pretekla je 1s V način nizke porabe Stanje 3 Slika 2.3: Diagram prehajanja stanj Za lažje razumevanje programa, prikazuje slika 2.4 še časovni potek programa, ko se naprava napaja iz baterije. Na časovnem poteku ni upoštevan čas inicializacije. Kot vidimo, preverimo bankovec vsake 330 ms. Kot vidimo na sliki 2.4, smo pri tretjem preverjanju, zaznali bankovec in opravili meritev. Vsako sekundo za približno 30ms prižgemo LED diodo, kar uporabnik vidi, kot kratek utrip diode.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 12 Preverimo, če je bankovec vstavljen Meritev in preverjanje pristnosti Prižgemo LED diodo V načinu nizke porabe 0 330 660 1000 1330 1660 2000 t[ms] Slika 2.4: Časovni potek 2.2 Polnjenje Ko imamo napravo priključeno na USB vmesnik, se baterija začne polniti. Baterijo polni integrirano vezje BQ24020, ki je namenjeno za polnjenje baterij preko USB vmesnika ali izmenične napetosti. Slika 2.5 prikazuje integrirano vezje BQ24020 in njegovo priključitev. Nogica 1 ni priključena, saj ne bomo imeli izmeničnega vira napajanja. Na nogico 2 priključimo 5V napetost USB vmesnika. Na nogico 10 priključimo baterijo. Slika 2.5:Integrirano vezje BQ24020
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 13 Če postavimo nogico 8 na logično nizek nivo, omogočimo delovanje integriranega vezja. Na nogici 7 izberemo maksimalni polnilni tok. Če je postavljena na visok nivo, je maksimalni polnilni tok 500mA. V kolikor postavimo na logično nizek nivo, je največ polni tok 100mA. Nogica 9 predstavlja temperaturno občutljiv vhod. Med nogico 6 in maso vežemo upor, ki je na sliki 2.5 označen kot R SET. Z uporom R SET določimo dejanski polnilni tok. Hkrati z tem uporom določimo tok, pri katerem se bo polnjenje izklopilo. V našem primeru smo izbrali vrednost upora 1.8kΩ. Tako imamo polnilni tok 447mA (glej enačbo ( 2.1)). I OUT kjer je; K V ( SET ) ( SET ) V( ) K SET ( SET ) 2.5 322 = = = 0.447 A R 1800 SET faktor izhodnega toka, napetostni faktor izhodnega toka. ( 2.1) Tok, pri katerem se polnjenje konča, prav tako določimo z istim uporom. Enačba ( 2.2) prikazuje izračun polnilnega toka I TAPER. Parametri K SET, V SET in V TAPER so kataloški podatki proizvajalca integriranega vezja. I ( ) O TAPER kjer je; K V ( SET ) ( TAPER) V( ) K TAPER ( SET ) 0.25 322 = = = 0.044 A R 1800 SET faktor izhodnega toka, napetostn, pri kateri se zaključi polnjenje. ( 2.2) Na sliki 2.6 lahko vidimo tudi časovni potek polnjenja baterije. Tako je celoten proces polnjenja razdeljen na 3 faze. V prvi fazi čakamo, da napetost baterije doseže minimalno napetost polnjenja 3V. Ko je ta napetost dosežena, preidemo v drugo fazo, kjer baterijo polnimo z regulacijskim tokom I OUT. V tretjo fazo preidemo, ko je izhodna napetost enaka 4.1 V (regulacijska napetost 0.1). V tretji fazi se izvaja napetostna regulacija, polnilni tok pa eksponentno pada. Ko doseže vrednost toka I TAPER, se polnjenje zaključi.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 14 Regulacijska napetost Regulacijski tok Minimalna napetost polnjenja Napetost polnjenja Polnilni tok Polnjenje končano I TAPER Pred pogoji polnjenja Tokovna regulacija Napetostna regulacija Slika 2.6: Časovni potek polnjenja baterije
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 15 3. OBDELAVA PODATKOV SENZORJA Kot je že bilo omenjeno, bomo opravili meritev denarja s CIS senzorjem. CIS senzorji predstavljajo dokaj novo tehnologijo. Uporabljajo se v kompaktnih napravah. Za njih je značilna mala poraba in malo potrebujemo dodatnih delov ( bistveno manj kot pri CCD ). Pri branju se informacija iz površine zbere v sistemski leči, ki odda sliko ob 100% povečavi skozi polje leč do IC senzorja (slika 3.1). IC senzor, uporablja foto diode kot foto-električna naprava, ki grafično informacijo ob električni razelektritvi elektrode vsakega elementa shrani v pomični register. Tako imamo v pomičnem registru grafično informacijo v obliki analogne vrednosti za posamezno foto diodo oziroma vrednost za vsak slikovni element. CIS senzor ima 864 slikovnih elementov. Slika 3.1:Zgradba CIS senzorja Senzor IA2004-CE40A je kompatibilen z A6 velikostjo papirja. Je kompakten, saj v dolžino meri le 119.5 mm, v širino 17.5 mm in je visok le 10.7 mm. Uporablja se lahko v različnih aplikacijah, kot npr. raznih čitalnik, skenerjih in v drugih različnih aplikacijah, kjer potrebujem slikovno vhodno napravo. Njegova največja prednost je v tem, da v bistvu ne potrebuje dodatnih elementov, saj je že vse vsebovano v senzorju. Seveda pa potrebujemo mikrokrmilnik, ki bo komuniciral z senzorjem in obdelala prebrane podatke.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 16 Senzor ima 864 foto diod, ki predstavljajo slikovne elemente. Od teh 864 slikovnih elementov proizvajalec priporoča uporabo le 832. Tako naj ne bi uporabljali prvih 8 in zadnjih 24 slikovnih elementov. Za te slikovne elemente proizvajalec ne jamči več linearnost. Zaradi tega se efektivna površina nekoliko manjša in znaša 104.5 mm. Senzor ima 9 nožni priključek, ki so namenjeni za napajanje in komunikacijo z senzorjem. Razpored nogic je prikazan v tabeli 2. Nogice 1, 2 in 5 so namenjene za komunikacijo z senzorjem. Nogici 1 in 2 sta kompatibilni z 3.3 V napetostjo. Analogni izhod senzorja (nogica 5) ni kompatibilen z 3.3 V napetostjo, zato moramo to nogico preko delilnika (slika 3.2), pripeljati na analogni vhod mikrokrmilnika. Vrednost upora 1kΩ smo izbrali glede na maksimalno dovoljeno vhodno upornost na analognem vhodu mikrokrmilnika. Maksimalna upornost pri največjem urinem signalu AD pretvornika znaša 1,2kΩ. mikrokrmilnik R= 1kΩ Analogni izhod(a0) Analogni vhod R= 1kΩ CIS senzor Slika 3.2:Delilnik Komunikacijski signali so podrobneje razloženi v poglavju 3.1. Na nogico 3 priključimo pozitivno napetost 5V, na nogico 4 je priključena masa. Na nogico 9 smo priključili 3.3 V napetosti. Nogice 6-8 so povezane skupaj, saj ne uporabljamo RGB (ang. Red-green-blue) LED diod, ampak smo zamenjali diodo v senzorju z IR diodo. Tako lahko s samo eno nogico krmilimo diodo v senzorju.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 17 Tabela 2:Priključek senzorja Nogica Signal Pomen signala 1 CLK Urin signal 2 SP Start impulz 3 VDD Napajalna napetost 4 GND GND 5 A0 Izhodna analogna napetost 6 RLED RLED masa 7 GLED GLED masa 8 BLED BLED masa 9 VLED LED napajalna napetost Na sliki 3.3 je prikazana še električna shema CIS senzorja. Bistvena sta dva dela: fotodiode in analogno spominsko vezje. Analogno spominsko vezje deluje kot pomični register, ki je enake velikosti, kot je število foto diod. Ob urinem signalu preberemo iz spominskega vezja vrednost slikovnega elementa prejšnje integracije. Nato se na to mesto v registru shrani nova vrednost za isti slikovni elementa, ki ga bomo lahko prebrali šele pri naslednjem branju. Pri naslednjem urinem signalu se vrednosti v pomičnem registru pomaknejo za 1 na levo.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 18 Analogno spominsko vezje Slika 3.3:Električna shema senzorja 3.1 Komunikacija s senzorjem Na sliki 3.4 je prikazan časovni potek signalov CIS senzorja. Urin signal ( na sliki označen kot CLK ) in start impulz ( SP ) sta izhodna signala iz mikrokrmilnika. Za urin signal smo uporabili časovnik, ki je deloval v načinu PWM (ang. Pulse Widht Modulation). Da preberemo vse vrednosti senzorja, bomo generirali 928 urinih ciklov.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 19 Slika 3.4:Časovni potek signalov CIS senzorja Start impulz smo enostavno generirali tako, da nogico mikrokrmilnika postavimo na logično visok nivo. Na logično visokem nivoju ostane za eno dolžino periode urinega signala. Po tem času postavimo nogico na 0. Iz kataloških podatkov senzorja ugotovimo, da mora biti frekvenca urinega signala med 500 khz in 4 MHz. Mi smo frekvenco časovnika nastavili na najnižjo možno, torej na 500 khz. Pri izbrani frekvenci imamo tako 2 µs časa, da opravimo AD pretvorbo in rezultat shranimo. Za izbran mikrokrmilnik lahko dosežemo 1µs pri maksimalnem urinem signalu AD pretvornika, ki znaša 14 MHz. Če bi se po vsaki končani pretvorbi sprožila prekinitev in bi v prekinitveni rutini shranili vrednost slikovnega elementa, bi porabili preveč časa. Rezultate AD pretvorbe bomo shranjevali s pomočjo DMA (ang. Direct Memory Address). DMA po končani pretvorbi vrednost shrani analogne pretvorbe, direktno v RAM (ang. Random Access Memory). Ker je to še vedno zelo malo časa, smo pretvorbo prožili z zunanjim sprožilnikom ( ang. trigger). Za zunanji sprožilnik smo uporabili isti časovnik kot za urin signal, le da smo izbrali drugi kanal časovnika. Tudi zunanji prožilnik mora delovati v načinu PWM. Pri prehodu urinega signala iz 1->0, pade analogna vrednost na 0. Takoj za tem začne strmo naraščat in po polovici periode že doseže pravo vrednost (slika 3.5). Zunanji sprožilnik je invertiran in ima majhno zakasnitev glede na urin signal. Invertiran je zato, ker se AD pretvorba proži na negativni fronti. Majhno zakasnitev ima zaradi manjših motenj, ki so nastale na analogni vrednosti pri prehodu urinega signala na visok nivo.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 20 Analogna vrednost Začetek vzorčenja Slika 3.5:Potek obeh PWM signalov in analogne vrednosti Celotni čas pretvorbe je vsota časa vzorčenja in časa pretvorbe vzorčne vrednosti v digitalno vrednost. V enačbi ( 3.1) vidimo, da celotni čas pretvorbe odvisen od števila urinih ciklov vzorčenja in od frekvence AD pretvornika. Število urinih ciklov lahko določimo programsko in smo izbrali najnižjo možno število urinih ciklov. Tako bo vzorčenje trajalo 1.5 urinega cikla. Pretvorba vzorčne vrednosti v digitalno vrednost je konstantna in traja 12.5 urinih ciklov. Ob izbrani frekvenci 8 MHz AD pretvornika, je celotni čas pretvorbe 1.75 µs. 1 ttotal _ ptetvorbe = tvzorčenja + t pretvorbe = ( Nurinih _ ciklov + 12.5) = f 1 = ( 1.5 + 12.5) = 1.75µs 6 8 10 AD ( 3.1) Rezultate AD pretvorbe shrani DMA direktno v RAM. DMA moramo pred tem pravilno inicializirati. To pomeni, da moramo izbrati AD kanal kot vir podatkov za DMA. V DMA si moramo rezervirati tudi velikost pomnilnika, ki ga bomo uporabili. Izračun velikosti pomnilnika je prikazan v enačbi ( 3.2). velikost = št. ref. slik. elem. + št. praznih slik. elem. + št. slik. elem. = 52 + 12 + 864 = 928 ( 3.2)
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 21 Ta številka predstavlja število analogno-digitalnih pretvorb, ki se jih bo izvedlo v enem branju senzorja. Ko smo v DMA shranili 928 AD pretvorb, sproži DMA prekinitev. DMA pomnilnik v prekinitvenem programu skopiramo (shranimo) v drug pomnilnik. Vendar tega ne storimo vedno. Razlog je v tem, da mi vedno beremo vrednosti iz senzorja od prejšnje integracije (slika 3.6). Na sliki 3.6 se vidi, da šele pri drugem branju iz senzorja, dobimo vrednosti, ki so bile na senzorju v času integracije. Integracijski čas vsota časa branja senzorja in časa pavze. pavza Čas integracije Slika 3.6: DMA in AD vrednosti Iz slike 3.6 že lahko sklepamo, da je integracijski čas igra pomembno vlogo. Posebej takrat, ko na senzor svetimo z virom svetlobe. Od časa integracije je odvisno koliko svetlobe bo padlo na foto-diode. V enačbi ( 3.3) vidimo, iz katerih parametrov je sestavljen integracijski čas. tintegracije = t _ + t = t N + t = 2µ 928 + t = 1.896 + t branja sen pavze PWM AD pavze pavze pavze kjer je : t t t PWM PWM AD > t AD > perioda prožilnika AD pretvorb > čas ene AD pretvorbe ( 3.3)
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 22 Iz enačbe ( 3.3) ugotovimo, da integracijski čas nastavimo z pavzo. Čas pavze, je čas, med dvema branjema iz senzorja. Pavzo smo izvedli s pomočjo istega časovnika, kot smo ga uporabili za urin signal in zunanji sprožilnik. V DMA prekinitveni rutini, moramo časovniku menjati režim delovanja. Časovnik ne sme več delovati kot PWM, ampak mora biti nastavljen kot števec. Časovnik šteje do vrednosti, ki jo nastavimo in sproži prekinitev. Čas od začetka štetja pa do nastavljene vrednosti, predstavlja želeno pavzo. 3.2 Potek meritve Meritev se izvede, ko naprava zazna bankovec ali jo sproži uporabnik preko terminala. Ko zaznamo bankovec, vklopimo napajanje senzorju in opravimo inicializacijo časovnika, kjer se nastavi čas pavze. Čas pavze predstavlja konstantno vrednost za vse meritve in mora biti enak tudi pri kalibraciji. Čas pavze smo določili 1ms. Za to vrednost smo se odločili, ker nismo hoteli imeti prevelike pavze, po drugi strani pa smo želeli, da tudi z pavzo vplivamo na integracijski čas. Daljša pavza bi sicer pomenila, da čez IR diode (v senzorju in osvetlitvi) ne bi bil potreben tako veliki tok. Vendar bi po drugi strani se podaljšal čas meritve in hkrati bi bil večji vpliv zunanje svetlobe. Pri meritvi postavimo števec meritev na 20, kar pomeni, da bomo opravili prav toliko branj iz senzorja. Potek meritve je prikazan na sliki 3.7.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 23 Zaznamo bankovec Inicializacija, vklopi napajanje senzorju Integracijski čas Pavza Branje senzorja (DMA) Števec-- DA Shranim DMA? NE Izberi pomnilnik DA Konec meritve? NE Izklop napajanja senzorja, izklopi časovnik Slika 3.7:Diagram poteka meritve
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 24 Na sliki 3.8 vidimo še časovni potek meritve. Prikazanih je samo zadnjih 10 sekvenc. Celotna meritev je sestavljena iz 20 sekvenc. Prvih 10 sekvenc je namenjenih resetiranju senzorja. Resetiranje senzorja moramo vedno izvesti ob vklopu napajanja senzorja. Če ne bi po vsaki meritvi izklopili napajanja senzorju, ni potrebno izvesti resetiranja. Na začetku meritve postavimo števec, ki šteje število DMA prekinitev na 20. V vsaki DMA prekinitvi ga zmanjšamo 1. Slika 3.8:Časovni potek meritve Časovni potek meritve je sestavljen iz pavze in branja senzorja. Ko je DMA števec enak 8, prižgemo IR diodo za presvetlitev bankovca. Pri vrednosti 5 DMA števca, shranimo vrednosti (shranimo v pomnilnik rezerviran za presvetlitev) in ugasnemo diodo. Ko je števec enak 4, prižgemo IR diodo v senzorju. Pri vrednosti števca 1, shranimo vrednosti v pomnilnik za refleksijo in ugasnemo diodo. Števec postavimo na 0 in izklopimo napajanje senzorju. Hkrati pa izklopimo tudi časovnik, da čim bolj zmanjšamo porabo energije. Na časovni osi sta z temno označene vrednosti, ki jih dejansko shranimo. 3.3 Ničelna napetost in napaka slikovnih elementov V pomnilnik shranimo vseh 928 vrednosti, ki smo jih prebrali iz senzorja. Vendar vse vrednosti niso uporabne. Prvih 64 vrednosti je nepomembnih in jih pri na daljni uporabi ne upoštevamo. Te vrednosti ne predstavljajo vrednosti slikovnih elementov. Vrednosti 65-74 so vrednosti prvih desetih slikovnih elementov, ki jih prav tako ne
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 25 upoštevamo. Sicer proizvajalec senzorja priporoča, da ne uporabimo samo prvih 8 slikovnih elementov. Podatkom, ki jih preberemo iz senzorja, moramo najprej odpraviti ničelno napetost in napako slikovnih elementov. Ničelna napetost se pojavi med posameznimi branji iz senzorja. Na grafu 1 je prikazana ničelna napetost, pri branju dveh enakih 20 bankovec. Graf 1: Prikaz ničelne napetosti Ničelno napetost odpravimo tako, da od vrednosti, ki jih dobimo iz DMA, odštejemo referenčne slikovne elemente. Kot referenčne slikovne elemente vzamemo povprečno vrednost zadnjih petih slikovnih elementov senzorja. Graf 2 prikazuje potek rezultatov meritev, ki smo jim odpravili napako ničelne napetosti. Če primerjamo graf 1 in graf 2, vidimo, da se na grafu 2 oba rezultata bolj prilegata.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 26 Graf 2: Odpravljena ničelna napetost S pomočjo kalibracijskih podatkov zatemnitve odpravimo napako slikovnih elementov. Meritev kalibracijskih podatkov zatemnitve se izvede brez osvetlitve. Napaka slikovnih elementov je prikazana na grafu 3. Graf 3:Napaka slikovni elementov
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 27 Napako slikovnih elementov odpravimo tako, da od vsake vrednosti slikovnega elementa odštejemo ustrezno vrednost kalibracijske slikovnega elementa zatemnitve. Tako na primer, odštejemo od vrednosti 100-tega slikovnega elementa, vrednost 100-tega kalibracijskega slikovnega elementa. Graf 4 prikazuje vrednosti brez odpravljanja napake slikovnih elementov (rdeča črta) in z odpravljeno napako slikovnih elementov (zelena črta). Na grafu 4 je prikazana meritev pri zatemnitvi. Graf 4:Odpravljena napaka slikovnih elementov
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 28 3.4 Obdelava podatkov Podatke,ki smo jih prebrali iz senzorja, pripravimo za na daljno obdelavo. Postopek obdelave podatkov vidimo na sliki 3.9. V prvem koraku vrednostim, ki jih preberemo, odštejemo referenčne slikovne elemente. Tako odpravimo ničelno napetost. V drugem koraku odpravimo napako slikovnih elementov. DMA - - Obdelani podatki Referenčni slikovni elementi Kalibracijski podatki brez osvetlitve Branje sprednje strani x1000 Vrsta meritve? Presvetlitev Kalibracijski podatki z vstavljenim belim papirjem Kalibracijski podatki presvetlitve Slika 3.9:Obdelava senzorskih podatkov Na daljna obdelava je odvisna od vrste meritve. Če beremo denar s sprednje strani, potem kalibracijske podatke z vstavljenim belim papirjem pomnožimo za 1000 (normiramo). V primeru presvetlitve, normiramo kalibracijske podatke z IR osvetlitvijo. Nato te vrednosti delimo z vrednostmi iz DMA, ki smo jim pred tem odpravili napako ničelne napetosti in napako slikovnih elementov. Tako so rezultati pripravljeni za izračun pristnosti vstavljenega bankovca.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 29 3.5 Kalibracija senzorja Preden bo uporabnik želel uporabljati detektor, bo moral opraviti kalibracijo. Pri kalibraciji bomo posneli in shranili odzive pri: temi ( brez IR svetlobe ), refleksiji z vstavljenim belim papirjem in presvetlitvi. Vrednosti, ki jih dobimo pri meritvi brez IR svetlobe, služijo za odpravo napake slikovnih elementov senzorja. Kalibracijske vrednosti z vstavljenim belim papirjem služijo pri normiranju vrednosti refleksijske meritve. Beli papir vstavimo zato, ker so vrednosti na senzorju največje, pri belem papirju. Kalibracijske vrednosti prazne naprave s prižgano osvetlitvijo, služijo pri normiranju vrednosti presvetlitve. Pri presvetlitvi so vrednosti na senzorju največje, ko IR osvetlitev direktno sveti na senzor. Celoten kalibracijski proces je prikazan na sliki 3.10. Tako moramo najprej priključiti napravo preko USB vmesnika na računalnik. Naprava se na računalniki pojavi kot navidezni COM vmesnik. Nato zaženemo terminalski emulator ( HyperTerminal, TeraTerm). Takoj po zagonu terminala moramo izbrati serijsko komunikacijo in izbrati serijski vmesnik, ki pripada naši napravi. Odpre se novo terminalsko okno. Preden pričnemo z kalibracijo, moramo v napravo vstaviti beli papir. Nato v terminalsko okno napišemo cal_papir in pritisnemo potrdi (enter). S tem ukazom izvedemo kalibracijsko pri zatemnitvi in kalibracijo refleksije. Na terminalu se izpiše Remove_papir.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 30 Poveži napravo na USB vmesnik Odpri terminalski emulator Izberi COM vmesnik Vstavi bel papir cal_papir Odstrani papir cal_empty OK Preveri kalibracijo? NI uspela Zapiši kalibracijske vrednosti v zaporedni osveževalnik Neuspešna kalibracija Slika 3.10:Kalibracijski postopek Nato v terminalsko okno napišemo cal_empty in pritisnemo potrdi (enter). S tem ukazom izvedemo kalibracijsko pri presvetlitvi. Sledi preverjanje kalibracijskih vrednosti. Rezultati kalibracije morajo biti v področju, ki jo določimo za posamezno kalibracijo. V kolikor so vsi podatki kalibracije znotraj področja, se rezultati zapišejo v zaporedni
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 31 osveževalnik flash in na terminalu izpiše Calibration OK. V kolikor kalibracijski podatki ne ustrezajo, se na terminalu izpiše napaka in kalibracijski podatki se ne izpišejo v zaporedni osveževalni flash. V tem primeru je izpis na terminalu odvisen od vrste napake in sicer so možne napake: Calibration dark error(napaka pri kalibraciji teme), Calibration front error(napaka pri kalibraciji refleksije) in Calibration back error(napaka pri kalibraciji presvetlitve). Če pride do napake pri kalibraciji brez IR svetlobe, potem je lahko težava v komunikaciji z senzorjem. Razlogi za takšno napako, bi lahko bil slab spoj ali slab stik na priključku senzorja. Napaka bi se lahko pojavila tudi zaradi pokvarjenega senzorja. Do napake pri kalibraciji refleksije lahko pride, če bi bila IR dioda v senzorju slabo spajkana. Napaka bi se lahko pojavila tudi zaradi človeškega faktorja, če bi uporabnik ne bi vstavil belega papirja ali bi vstavil porisan papir. Do napake kalibracije pri presvetlitvi lahko pride, če katera IR dioda v osvetlitvi ne deluje ali je slabo spajkana. Napaka bi se tudi pojavila, če uporabnik ne bi odstranil papirja. 3.6 Snemanje bankovcev Sedaj že znamo posneti odziv bankovca iz sprednje (refleksija) in zadnje (presvetlitev) strani. Vendar predenj bomo določili ali je bankovec pristen, moramo posneti vse različne vrednosti bankovcev. Odzive bankovcev bomo prenesli v Matlab, kjer bomo določili kriterije za pristnost bankovca. Pri snemanju odzivov bankovcev moramo napravo priklopiti preko USB vmesnika, saj bomo izpisovali podatke na terminal preko USB vmesnika. Pri snemanju bankovcev smo si pomagali z programskim orodjem LabView. Za LabView smo se odločili, ker smo že imeli v podjetju Emsiso napisan program, ki zna podatke iz terminala izrisati na graf. Hkrati je shranil program rezultate vsake meritve v tabele, ki smo jih lahko odprli s programskim orodjem Microsoft Excel oziroma jih
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 32 prenesli v Matlab. Okno programa LabView je prikazano na sliki 3.11. V LabView programu smo lahko določili mestu na disku, kamor smo shranili podatke. Prav tako smo lahko določili čas pavze. Z gumbom Measure smo zagnali meritev, z gumbom Stop smo meritve shranili. Pri vsaki meritvi se izrišeta dva grafa in sicer graf refleksijskih podatkov ( graf z belo črto) in graf podatkov pri presvetljevanju bankovca (graf z rdečo črto). Druga dobro lastnost LabView programa je, da nam služi za izpis pomožnih podatkov, hkrati pa lahko iz grafa že vidimo ali je bankovec pristen. Slika 3.11: LabView program za snemanje bankovcev Posneti moramo vse različne vrednosti bankovcev, ker se bankovci iste vrednosti tudi razlikujejo med seboj. Drugi razlog snemanja bankovcev pa je, da dejansko vidimo razliko med pravimi in ponarejenimi bankovci. Snemanje bankovcev smo opravili na Nacionalni Banki Avstrije, kjer smo posneli po 30 različnih bankovcev za vsako različno vrednost bankovca. Prav tako smo posneli večje število različnih ponaredkov. Rezultate vseh meritev bomo prenesli v Matlab, kjer bomo določili kriterije za pristnost bankovec.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 33 4. PREVERJANJE PRISTNOSTI Sedaj, ko smo posneli večje število bankovcev, moramo napisati algoritem za preverjanje pristnosti. Algoritem preverjanja bankovcev, bo najprej izveden v Matlabu, kjer smo prenesli vse posnete bankovce. S pomočjo simulacije bomo določili kriterije, ki bodo določali vrednost ocene pristnosti. Pri preverjanju pristnosti se moramo najprej odločiti, na katera področja bankovca bomo pozorni. Tako smo se že pred snemanjem bankovcev odločili, da bomo opazovali tri področja in sicer na: varnostno nitko, značko in IR refleksijsko območje. Varnostno nitko in značko opazujemo pri presvetlitvi bankovca, IR območje pa pri refleksiji. Na sliki 4.1 so označena vsa tri varnostna območja, ki jih opazujemo. Varnostna nitka IR območje Značka Varnostne Slika 4.1:Varnostna zaščite na področja, bankovcu ki jih opazujemo Ko smo začeli opazovati posnete bankovce, smo ugotovili, da bomo imeli težave z razpoznavanjem varnostne nitke. V varnostni nitki je večkrat zapisana beseda euro in vrednost bankovca (npr. EURO 20). V kolikor pri meritvi naletimo na napis v varnostni nitki, bo svetloba prišla skozi nitko in na odzivu dobimo slabši odziv nitke. Zaradi tega ne bomo upoštevali varnostne nitke pri preverjanju pristnosti ( natančnejša razlaga v poglavju 4.1).
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 34 Na sliki 4.2 je prikazan celotni postopek preverjanja bankovcev. Ko naprava zazna bankovec, se opravi meritev bankovca. V naslednjem koraku izračunamo drseče povprečje. Drseče povprečje izračunamo na celotnem območju pri meritvi presvetlitve in pri refleksije. Izračunamo povprečje za predhodnih 5 slikovnih elementov in ta vrednost povprečja je nova vrednost slikovnega elementa, za katerega smo računali drseče povprečje. Ko izračunamo drseče povprečje za vse slikovne elemente, dobimo bolj glajeno odziv. Takšna vrsta podatkov bo bolj primerna za nadaljnjo obdelavo. V naslednjih treh korakih izračunamo vhodne parametre za kriterije: značke, barvnega odtenka in pravilnosti IR območja. S pomočjo polinomske funkcije iz vhodnih parametrov izračunamo vrednost kriterijev. Vsak kriterij ima utež, ki pove, v kakšni meri vrednost kriterija prispeva k končni oceni. Določili bomo morali tudi mejo pristnosti. Če bo ocena večja od meje pristnosti, bomo smatrali, da je bankovec pristen. Drugače bomo signalizirali, da je vstavljen bankovec ponarejen.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 35 Meritev bankovca Drseče povprečje Izračun vhodnih parametrov kriterijev Število sl. elementov značke Vrednost barvnega odtenka Število sl. elementov IR območja Izračun kriterijev Ocena pristnosti iz kriterijev DA Bankovec pristen? NE Prižgi zeleno LED diodo Prižgi rdečo LED diodo Slika 4.2:Postopek preverjanje pristnosti
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 36 4.1 Varnostna nitka V tem poglavju bomo poskušali natančneje razložiti razloge, zakaj pri preverjanju pristnosti ne bomo upoštevali varnostne nitke. Varnostno nitko smo iskali iz meritve pri presvetlitvi bankovca. Kot je že bilo povedano, se pojavi težava zaradi napisa v varnostni nitki. Ta zapis se nahaja pri istih vrednosti bankovcev na različnih mestih. Zaradi tega napisa, lahko pri presvetlitvi dobimo slab odziv (slika 4.3). Na sliki 4.3 rdeči graf predstavlja niz podatkov, kjer uporabimo drseče povprečje. Modri graf je brez uporabe drsečega povprečja. Na x osi so slikovni elementi, na y osi pa normirane vrednosti. Varnostna nitka ne prepušča IR svetlobe. Če pa pri meritvi naletimo na napis v varnostni nitki, bo svetloba prišla skozi nitko. nitka Slika 4.3: Slaba meritev varnostne nitke za pristni bankovec
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 37 Na sliki 4.4 vidimo odziv za drugi bankovec, ki ima veliko bolj izrazito nitko. Slika 4.4: Dober odziv nitke V kolikor bi se odločili, da bi preverjali nitko, bi jo morali iskati med 90-tim in 320-tim slikovnim elementom. Poiskali bi najnižjo vrednost na tem področju. Najnižja vrednost bi predstavljali središče nitke. Opazovali bi 10 predhodnih in naslednjih slikovnih elementov od središče nitke. Določili bi, da se mora za vsak naslednji slikovni element, povečat vrednost slikovnega elementa za 10. Ko vrednost ne naraste dovolj, dobimo desni in levi rob nitke. Izračunamo lahko velikost nitke, ki je razlika med robom nitke in najnižjo vrednostjo. Velikost nitke bi bil vhodni parameter za kriterij nitke. Za bankovec, ki je na sliki 4.3, bi prepoznali nitko, vendar bi imel kriterij nizko vrednost ( odvisno, kako bi določili oceno za kriterij nitke ). Zaradi slabših odzivov pri nekaterih pristnih bankovcih, bi bili primorani spustiti kriterij nitke. To se bi odrazilo pri preverjanju pristnosti ponarejenih bankovcev. Zgodilo bi se lahko, da bi algoritem zaznal nitko, čeprav nitke sploh ni. Na sliki 4.5 je odziv ponarejenega 100 bankovca, kjer bi naš algoritem zaznal varnostno nitko, čeprav nitke sploh ni tam. Vrednost kriterija za ta bankovec, bi bila približno tako velika, kot je za bankovec na sliki 4.3
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 38 Slika 4.5: Odziv ponarejenega 100 bankovca 4.2 Iskanje značke Značko iščemo pri meritvi presvetlitve bankovca. Prehod začnemo iskati pri 800-tem slikovnem elementu in ga iščemo največ do 700-tega ( slika 4.6). Pri prehodu morajo vrednosti na grafu v nekaj slikovnih elementih pasti za določeno vrednost. Določili smo, da mora v 10 slikovnih elementov pasti vrednost vsaj za 150. Če prehoda v iskanem področju ne najdemo, je kriterij značke enak 0. Če smo našli prehod, izračunamo povprečno vrednost slikovnih elementov na področju 600-800. Sledi preverjanje slikovnih elementov pred prehodom. Preverjanje slikovnih elementov se izvaja največ do 600-tega slikovnega elementa. Če ima slikovni element manjšo vrednost od povprečja, povečamo števec slikovnih elementov. V kolikor ima slikovni element večjo vrednost od povprečja, povečamo števec t.i. napačnih slikovnih elementov. Če ta števec doseže vrednost 5, potem zaključimo z opazovanje zaključimo z opazovanjem slikovnih elementov in izračunamo kriterij značke iz vrednosti števca slikovnih elementov. Večja kot je vrednost števca, večja je vrednost kriterija.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 39 Poišči prehod DA Smo našli prehod? NE Izračunaj povprečno vrednost Kriterij značke = 0 NE Je vrednost slik. elementa manjša od povprečja? DA Povečaj števec slikovnih elementov DA Konec področja? NE Izračunaj vrednost kriterija Slika 4.6: Postopek določitve kriterija značke 4.3 Iskanje IR območja Infrardečo območje nahaja na sprednji strani bankovca. IR barva ni vidna človeškim očem, zato lahko to območje preverimo samo z napravami za preverjanje pristnosti. Na sprednji strani je bankovec na enem področju tiskan z infrardečo barvo in to področje smo imenovali IR območje. Ko na sprednjo stran posvetimo z IR diodo, dobimo na področju, ki je tiskan z IR barvilom, drugačen odziv, kot če ni tiskan z IR barvilom.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 40 Pri opazovanju posnetih bankovcev, nismo na nobenem ponaredku odkrili IR področja, zato bo to področje imelo največjo težo pri skupni oceni. Na sliki 4.7 je prikazani refleksijske vrednosti za originalni in ponarejeni 50 bankovec. Vrednosti, ki so bližje nič, predstavljajo bolj temne barve. Večje kot so vrednosti, bolj je barva svetla. Na x osi so slikovni elementi, na y osi pa normirane vrednosti. Pri refleksiji bomo imeli dva kriterija, ki bosta določala o pristnosti bankovca. Ta kriterija smo poimenovali: pravilnost IR območja in pravilnost barvnega odtenka. Bistvena razlika med bankovcema na sliki 4.7, je v področju, kjer bomo ugotavljali pravilnost IR območja. Prav tako pri veliko ponarejenih bankovcih zasledimo že razliko v območju, kjer preverjamo barvni odtenek. Pravilnost IR območja Pravilnost barvnega odtenka Značka Slika 4.7: IR refleksijsko območje Na sliki 4.7 vidimo, da je značka pri refleksiji zelo izrazita. Razlog je v tem, da je značka temno sive barve. Obdana je z belo barvo, zato je tudi prehod na obeh straneh značke zelo strm. Vendar kljub temu ne bomo opazovali značke pri refleksiji, saj pri
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 41 refleksiji preverjamo samo barvo značke. Ker sta si barvi pri pravem in ponarejenem bankovcu precej podobni, dobimo pri obeh podoben odziv. Pojavi se še dodatna težava, saj lahko pride pri pristnih bankovcih do odboja svetlobe od značke. Zaradi obeh naštetih razlogov, se pri nekaterih bankovcih zgodi, da je originalna značka manj izrazita, kot tista na ponaredku. Na sliki 4.8 so prikazani refleksijski odzivi za vse vrednosti pristnih bankovcev. Na slikah je prikazano samo območje, na katerem opazujemo bankovec. Iz teh slik ugotovimo, tri pomembne dejavnike: da je področje barvnega odtenka na različnih mestih pri različnih vrednostih bankovcev, da tudi širina tega področja ni pri vseh enaka in da se znotraj tega področja pojavi svetli odtenek (hrib). Vse tri dejavnike bomo morali pri določanju kriterijev pravilnosti barvnega odtenka upoštevati.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 42 Slika 4.8:Refleksijski odzivi za pristne bankovce Na sliki 4.9 so prikazani še najboljši odzivi ponarejenih bankovcev za vse različne vrednosti. Za bankovce 5, 10, 20 in 500 sploh ne zasledimo IR barvnega odtenka. Za preostale tri vrednosti bankovcev zasledimo manj izrazite barvne odtenke. Največja pa je razlika v področju, kjer ugotavljamo pravilnost IR območja.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 43 Slika 4.9:Refleksijski odzivi za pristne bankovce
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 44 4.4 Pravilnost barvnega odtenka Pri določanju barvnega odtenka, bomo iskali prehod iz bele barve v temnejšo barvo. Če pogledamo vrednosti na sliki 4.8 od pristnih bankovcev, vidimo, da so vrednosti v področju, kjer ugotavljamo pravilnost IR območja, dokaj podobne. Ko posvetimo z IR svetlobo na to področju, vidimo samo beli papir. Da to lahko vidimo, potrebujemo IR kamero ali kakšno podobno napravo. Kriterij za pravilnost barvnega odtenka bo izveden v korakih, ki so prikazani na sliki 4.10. V prvem koraku bomo poiskali prehod iz bele barve v temno. Še pred tem izračunamo drseče povprečje za refleksijo in nad tem nizom podatkov opravljamo naslednje operacije. Pri iskanju prehoda se moramo zavedati, da se pri različnih bankovcih nahaja na različnih mestih. Tako je prehod pri 5 bankovcu okrog 550 slikovnega elementa. Pri 500 bankovcu je ta prehod okrog 420 slikovnega elementa. Hkrati pa tudi širina področja barvnega odtenka ni enaka pri vseh bankovcih. Področje, kjer bomo iskali prehod, je med 380-tim in 600-tim slikovnim elementom. Pri prehodu morajo vrednosti na grafu v nekaj slikovnih elementih pasti za določeno vrednost. Tako smo določili, da mora v 10 slikovnih elementov pasti vrednost vsaj za 180. Če je pogoju zadoščeno, smatramo, da smo našli prehod in nadaljujemo z izračunom povprečne vrednosti na refleksijskem območju. Če prehoda nismo našli, potem je vrednost kriterija barvnega odtenka enaka 0. Področje, na katerem računamo povprečno vrednost, je odvisno tega, kje smo našli prehod. Področje je vedno široko 280 slikovnih elementov. Od tega računamo povprečje na naslednjih 180 slikovnih elementih in na predhodnih 100 slikovnih elementih od slikovnega elementa, pri katerem je prišlo od prehoda. V primeru, da je prišlo do prehoda pri 500-tem slikovnem elementu, računamo povprečje na področju med 400-680 slikovnim elementom.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 45 Poišči prehod iz bele v temno barvo DA Prehod? NE Izračunaj povprečje IR območja Kriterij barvnega odtenka = 0 DA Je slikovni element manjši od povprečja? NE Shrani vrednost slikovnega elementa DA Izračunaj povprečje barvnega odtenka Konec področja barv. odtenka? NE Izračunaj povprečje pred prehodom Izračunaj vrednost barvnega odtenka Slika 4.10: Postopek določitve kriterija za pravilnost barvnega odtenka
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 46 V področju naslednjih 180-tih slikovnih elementov od prehoda, preverjamo vrednost slikovnih elementov. Širina tega področja je večja, kot je najširšo področje, ki smo ga opazili pri bankovcu. Če je vrednost slikovnega elementa manjša od povprečne vrednosti IR območja, potem povečamo števec slikovnih elementov in povečamo vrednost spremenljivke za izračun povprečja barvnega odtenka. V kolikor je vrednost slikovnega elementa večja od povprečja, preverimo naslednji slikovni element. Vrednost slikovnih elementov preverjamo tako dolgo, dokler ne pridemo do konca področja slikovnih elementov. Sledi izračun vrednosti barvnega odtenka. Povprečno vrednost barvnega odtenka, dobimo iz povprečja slikovnih elementov, ki so manjši od povprečne vrednosti IR območja. V naslednjem koraku izračunamo povprečno vrednost 100-tih slikovnih elementov pred prehodom. Vrednost kriterija izračunamo kot razmerje obeh povprečij ( enačba 4.1). povp. pred prehodom 100 vrednost barvnega odtenka= povp. barvenga odtenka ( 4.1) Iz enačbe 4.1 vidimo, da manjše kot bo povprečje barvnega odtenka, večja bo vrednost kriterija barvnega odtenka. 4.5 Pravilnost IR območja Pravilnost IR območja ugotavljamo le takrat, ko smo pri določanju barvnega odtenka našli prehod (slika 4.11 ). Če prehoda nismo našli, potem je kriterij pravilnosti IR območja enak 0. Da ne bomo ponovno računali povprečja IR območja, uporabimo že povprečje, ki smo ga izračunali pri barvnem odtenku. V naslednjem koraku preverjamo vrednost slikovnih elementov z vrednostjo povprečja. Preverimo vseh 250 slikovnih elementov pred slikovnim elementom, pri katerem je prišlo do prehoda. V kolikor je vrednost slikovnega elementa manjša od povprečja, potem povečamo števec. Če je vrednost slikovnega elementa večja, števca ne povečamo. Ko preverimo celotno območje, na podlagi vrednosti števca, določimo vrednost kriterija pravilnosti IR območja. Večja kot bo vrednost števca, manjša bo vrednost kriterija.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 47 Iskanje prehoda DA Prehod? NE Uporabimo povprečje IR območja Kriterij pravilnosti = 0 DA Je slikovni element manjši od povprečja? NE Povečaj števec slik. elementov DA Konec področja? NE Izračunaj vrednost kriterija Slika 4.11: Postopek določitve kriterija za pravilnost IR območja
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 48 4.6 Izračun kriterijev Vrednosti kriterijev določajo oceno pristnosti bankovcev. Kriterije bomo izračunali s pomočjo polinomov 4. stopnje. Vrednost kriterija bo v mejah med 0-100. Izračunati moramo kriterije: značke, pravilnosti barvnega odtenka in pravilnosti IR območja. Vrednosti koeficientov polinomov določimo s pomočjo programa Microsoft Excel. V tem programu tvorimo tabelo, kjer vrednostim vhodnega parametra določimo vrednost kriterija. V tabeli 3 vidimo, da če bomo našli 50 slikovnih elementov značke, bo ocena kriterija 100 ( toliko slikovnih elementov pričakujemo pri originalnem 5 bankovcu ). Pri 500 bankovcu najdemo tudi preko 120 slikovnih elementov, ocena kriterija je lahko tudi do 140. Tabela 3:Določimo oceno kriterija značke Št. slik.elem. značke Ocena 0 0 20 10 40 75 50 100 60 110 100 120 120 130 130 140 Nato narišemo graf, kjer izberemo raztreseni točkovni graf x-y. Ko se izrišejo točke, kliknemo na eno izmed točk, kjer izberemo Dodaj trendno črto. V novem oknu, ki se odpre, izberemo Polinomsko vrsto regresije in izberemo stopnjo polinoma 4. Potem še v orodni vrstici izberemo Možnosti in izberemo Dodaj enačbo. Izriše se graf in njegova enačba ( slika 4.12 ).
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 49 160 140 120 100 80 60 40 20 0-20 y = 7E-06x 4-0,0018x 3 + 0,1329x 2-1,1436x - 1,5495 0 20 40 60 80 100 120 140 Slika 4.12: Polinom 4. stopnje za izračun kriterija značke Kot vidimo na sliki 4.12, je vrednost polinoma okrog 10 slikovnega elementa, manjše od nič. Za več kot 50 slikovnih elementov, pa je ocena kriterija nad 100. Vendar, kot je že bilo napisano na začetku tega poglavja, vrednost kriterija mora biti v mejah 0-100. To naredimo tako, da vrednostim manjšim od nič, priredimo vrednost 0. Vrednostnim večjim od 100, pa priredimo vrednost 100. Tako ima kriterij vedno vrednost med 0 in 100. V tabeli 4 so prikazane ocene kriterija za barvni odtenek in pravilnost IR območja. Iz tabele 4 izračunamo koeficiente po isti poti, kot smo izračunali koeficient za značko.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 50 Tabela 4: Določimo oceno za oba kriterija refleksije Vrednost barvnega odtenka Ocena Št. slik. elem.pravilnosti Ocena 0 0 0 200 20 30 5 100 40 60 10 70 50 70 20 10 75 80 30 0 100 85 60-50 125 90 100-100 150 95 200-150 200 100 300-200 300 115 4.7 Ocena pristnosti Vrednosti vseh treh kriterijev določa oceno pristnosti. Vsi trije kriteriji nimajo enake pomembnosti, zato vsakemu kriteriju določimo utež. Vrednosti uteži so prikazani v tabeli 5. Tabela 5:Vrednosti uteži Kriterij Utež Značka 0.1 Pravilnost barvnega odtenka 0.40 Pravilnost IR območja 0.50 Ko smo določili vrednosti uteži, lahko po enačbi 4.2 izračunamo oceno pristnosti.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 51 ocena=utež ikrit +utež ikrit +utež ikrit značke značke IR_območja IR_območje barv_odtenka barv_odtenka = 0.1 ikrit +0.55 ikrit +0.45 ikrit značke IR_območje barv_odtenka ( 4.2) Določiti še moramo nivo pristnosti. Vrednost nivoja pristnosti določimo 70. Če bo vrednost ocene pristnosti večja od tega nivoja, bomo bankovec določili kot pristen (slika 4.13). Če bo ocena manjša, bomo bankovec določili kot ponarejen. Izračun ocene iz kriterijev DA Ocena > Nivo pristnosti NE Prižgi zeleno LED diodo Prižgi rdečo LED diodo Eden zvočni signal Trije zvočni signali Slika 4.13: Potek algoritma gleda na končno oceno 4.8 Izračun za posnet bankovec v Matlab-u Kot je že bilo povedano, smo v Matlab prenesli vse posnete bankovce. V Matlab-u smo napisali algoritme za določanje pristnosti in hkrati določili parametre, ki ih pri tem potrebujemo, ki so podrobneje opisani v prejšnjih poglavjih. Za pristen 100 bankovec bomo prikazali potek izračuna. Na sliki 4.14 vidimo rezultate refleksijske meritve, nad katerimi izvedemo algoritem za preverjanje pristnosti.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 52 Rdeči graf so podatki z drsečim povprečjem zadnjih 5 slikovnih elementov. Modri graf je brez drsečega povprečja. Slika 4.14: Refleksijski podatki Na sliki 4.15 so prikazani rezultati simulacije. Postopek preverjanja pristnosti, je izveden, kot je opisano v prejšnjih poglavjih. Prehod smo našli pri 458 slikovnem elementu. Povprečje celotnega IR območja 716. Našli smo 141 slikovnih elementov v barvnem odtenku, kjer je bilo vrednost povprečja 472. Pred prehodom je povprečje 999. Razmerje med povprečjema dobimo 111 in tako je vrednost kriterija barvnega odtenka enaka 91. Število slikovnih elementov pravilnosti je enako 0 in s tem je kriterij pravilnosti IR območja enak 100. Slika 4.15: Rezultati simulacije pri refleksiji
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 53 Na sliki 4.16 vidimo rezultate pri presvetlitvi bankovca istega bankovca. Pri izbranem bankovcu vidimo tudi izrazito nitko (področje med 190-tim in 200-tim slikovnim elementom). Slika 4.16: Presvetlitev bankovca Na sliki 4.17 vidimo rezultate simulacije pri presvetlitvi bankovca. Začetek značke smo našli pri 787 slikovnem elementu. Nivo značke predstavlja povprečje med 600-800 slikovnim elementov. Pri simulaciji najdemo 114 slikovnih elementov, ki imajo nižjo vrednost od tega nivoja. Vrednost kriterija značke je največji mogoč, torej 100. Slika 4.17: Rezultati simulacije pri presvetlitvi bankovca Iz vseh treh vrednosti kriterijev in njihovih uteži izračunamo vrednost ocene. Za prikazan bankovec je ta ocena 96.4. Kar pomeni, da je algoritem, prepoznal bankovec kot pristnega.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 54 4.9 Uspešnost algoritma V prejšnjem poglavju je prikazan izračun za posnet bankovec. Seveda pa nas zanima, kako uspešen je naš algoritem za vse posnete bankovce. Na sliki 4.18 so prikazani poteka za oba refleksijska kriterija in refleksijska ocena za vse posnete bankovce. Modra barva grafa prikazuje vrednost kriterija barvnega odtenka. Rdeča barva prikazuje vrednost kriterija pravilnosti IR območja. Zelena barva ocena skupna ocena refleksije, ki ima 90% vrednosti končne ocene pristnosti. Pristni bankovci Ponarejeni bankovci Slika 4.18: Refleksijska kriterija Na sliki 4.19 je potek končne ocene pristnosti za vse posnete bankovce. Ocena pristnosti za pristne bankovce je za vse bankovce večja od 85. Pri ponarejenih bankovcih je ocena nižja od 40. Izjema je le eden ponaredek, kjer ocena znaša 58. Za vse bankovce, ki imajo oceno nad mejo pristnosti, rečemo, da je vstavljen bankovec pristen. Bankovce, pod mejo pristnosti, signaliziramo kot ponaredke.
Tomaž Motaln:Diplomsko delo 55 MEJA PRISTNOSTI Pristni bankovci Ponarejeni bankovci Slika 4.19: Skupna ocena pristnosti Iz slike 4.19 vidimo, da algoritem dobro loči med pristnimi in ponarejenimi bankovci. Sedaj moramo ta algoritem prenesti v mikrokrmilnik. Ker je bilo v Matlab-u večino kode napisane v C-jeziku, to ne bo predstavljajo nobene težave, saj je tudi koda v mikrokrmilniku zapisana v C-jeziku.