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NoteWear:
Machbarkeitsstudie zur Verschmutzungsmessung von Banknoten

Projektlaufzeit: 1.9.2008 bis 31.5.2009 (Abgeschlossen)
Forschungsbereich: Industrielle Signalverarbeitung : Echtzeitbildverarbeitung, Industrielle Signalverarbeitung : Mustererkennung
Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg


  

Zur Gewährleistung einer reibungslosen Versorgung mit Banknoten sowie zur Sicherstellung der Qualität der im Umlauf befindlichen Banknoten, haben einige nationale Zentralbanken mit Kreditinstituten die Vereinbarung getroffen, dass über Geldausgabeautomaten Banknoten wieder ausgegeben werden sollen. Eine vorrangige Aufgabe liegt u.a. in der Erkennung der Qualität (Verschmutzung, Beschädigung, etc.) der im Umlauf befindlichen Euro-Banknoten. Hierfür hat die Europäische Zentralbank (EZB) ein Framework für das Recycling von Euro-Banknoten definiert.

Um der Richtlinie des EZB-Frameworks gerecht zu werden, ist es notwendig, Euro-Banknoten anhand ihres Verschmutzungsgrades zu klassifizieren und zu sortieren. Hierbei ist die Herausforderung, die Verschmutzung der Banknote ohne Referenznote zu klassifizieren. Es ist ein Verfahren notwendig, welches die Referenz aus der Banknote selbst generieren kann.

In diesem Projekt wurde ein neues Verfahren zur selbst-referenzierenden Merkmalgeneration, das auf Grundlage statistischer Merkmale – basierend auf einer Histogrammanalyse – beruht, untersucht. Bei diesem Verfahren erfolgt die Referenzwertbildung aus der Euro-Banknote selbst.

Durch dieses Verfahren lässt sich der Verschmutzungsgrad von Euro-Banknoten erkennen und bewerten. Anschließend erfolgt die Klassifikation der Euro-Banknoten durch graduelle Zuordnung in die Klassen fit (sauber) und unfit (verschmutzt).


Partner:

BEB Industrie-Elektronik AG, Burgdorf, Schweiz

OWITA GmbH, Lemgo

Bild: Machbarkeitsstudie zur Verschmutzungsmessung von Banknoten


Ansprechpartner: Dipl.-Ing. Alexander Dicks
Mitarbeiter: Dipl.-Ing. Alexander Dicks