近年来,伴随着我国社会主义市场经济的快速发展以及对外贸易的不断深入,国内纸币的流通量不断增大,各金融银行部门越来越为堆积如山的纸币分类整理所困扰,在行业内部仍然主要采用人工计数和面值识别的方法。该方法劳动强度大,劳动性质单一、工作效率低,而且准确性和安全性难以保证。在这种情况下,开发一种能够自动对纸币进行卡把计数和面值识别的计量系统—卡把机势在必行。本论文的研究内容主要包括：卡把机样机的结构改进,纸币图像的预处理研究,实际工况下对纸币卡把计数算法的研究改进,各种复杂工况下纸币面值识别算法的研究改进,以及整个自动处理过程程序化实现等内容。我们采用X射线源中置的卡把机结构改进方案,使得到的纸币灰度图像更加具有均匀性、对称性,有利于提高图像后续处理效果,提高纸币的计算和识别精度。图像预处理的目的是使得到的图像更加有利于计数和识别的进行。为了更好的保护图像自身信息不被忽略或滤除,在去除图像噪声的过程中,本文采用一种自适应中值滤波的算法；另一方面,通过比较各种阈值分割提取目标条纹的效果,本文提出了一种适合纸币图像自身特点的阈值分割法,有效用于提取目标条纹。在卡把计数方面,计算条纹间距前需要对图像进行倾斜校正,排除纸币倾斜给计数造成的误差；针对实际工况提出一种将图像相邻目标条纹质心间距与图像纸币轮廓边缘相结合的有效的把数计算方法。在面值识别方面,提出一种将灰度图像分段曲线拟合的方法来计算纸币真实长度,结合纸币图像本身的灰度和位置等多信息综合实现面值识别。从而提高了面值识别精度,简化了纸币周转容器,扩展了系统综合识别功能,具有一定的实际意义。在卡把机系统功能设计方面,将新的算法实现程序化,使卡把计数和面值识别过程准确无误。程序实现了整箱纸币把数与捆数的统计和显示功能；面值的识别和显示功能；把数不准或者纸币混装等情况的报警功能；打印缴款单等信息管理功能。