当前,图像传感器在扫描仪,传真机,纸币清分机等产品中被大量使用,其具有体积小,成本低,图像处理速度快等优点,使得图像采集成为一个重要的信息获取途径。在图像采集中,如果不对图像采集设备进行定期校正,则采集出的图像亮度会逐渐偏离基准,因此需要频繁地对设备进行校正,费时费力。此外设备自身问题及光照度等因素,也会导致获得的图像亮度存在偏差,影响到后续的使用和识读。因此一种能够自动对图像亮度进行校正,以提高图像识别率的控制算法及其在设备中的应用就有着重要意义。本课题以聚龙股份有限公司(上市代码:300202)的纸币清分机系统为背景,研究纸币图像采集和处理中的亮度调节。在纸币清分系统中,需要识别出纸币的币值、面向、真伪、孔洞、缺角、新旧、变造甚至粘贴等信息,因而既需要对纸币总体进行判断,又需要对纸币细节进行识别,而且识别结果要具有可重复性,这就要求图像传感器采集出的图像具有较好的质量,其中纸币像素的亮度就是一个非常重要的指标。但图像传感器自身特性会受到温度、湿度、光源衰变、感光元件老化等因素影响,使采集的图像亮度不稳定。针对这种情况而采取的对应措施是在图像传感器头部粘贴标准亮度参考条,因为参考条和纸币的特性可视为相同的,因此设计PID控制器根据采集的参考条亮度即可对纸币图像亮度进行校正,这样可以大幅减少环境因素对图像亮度的影响。但在图像传感器的图像采集中,由于纸张表面粗糙或是传感器的感光元件聚焦不理想而使一部分光被漫反射到传感器内部,使图像传感器内部各个感光元件受到不同程度的影响,若将参考条亮度与纸币亮度视为两个变量,则二者间存在耦合。所以本文通过研究图像传感器的特性、结构与工作原理,通过采集大量钞票样本进行试验比对,结合实际应用情况提出了一种基于对角矩阵解耦法改良的解耦算法,可以有效地消除基准区与纸币区之间亮度的耦合关系,准确还原基准区亮度。将解耦算法与PID控制器相结合,并在其中加入图像的均衡补偿,完成本文的亮度控制系统的设计。本课题首次在图像处理的亮度控制中,应用了解耦控制算法,大幅提高纸币图像样张的识别成功率。目前市场上投入使用的清点设备有庞大的规模,本方法可以在无需进行硬件改造的前提下,对目前正在投入使用中的大量清分设备系统进行优化,便于改造升级且成本相对较低,具有非常大的实用价值。