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纸币的污损程度在某种程度上决定了纸币是否能够继续流通.如何精准的识别纸币的脏污,是当前金融机具面临的一项重大问题.为了解决这个问题,本文使用接触式图像传感器采集纸币在红光、绿光、蓝光、红外光下的双面反射图像,同时也采集纸币在绿光透射和红外光透射下的图像.通过使用图像处理的方法把纸币图像提取出来,然后分析不同脏污等级的纸币在各种光源照射下所形成的图像,最终决定把哪种光源的纸币图像输入到卷积神经网络.之后,将已经分类好的训练样本和测试样本通过上述方式处理,会得到纸币图像的训练样本和测试样本.使用训练样本