图像处理与模式识别是纸币清分机的关键技术，是加快清分速度和提高效率的主要方法。针对国内外识别法技术不成熟，且在清分机上实现效率果不理想的情况下，为了提高清分机的性能，研究设计了识别速率快、移植性好、实时性能高等特点的纸币识别算法系统以及相应的硬件电路。设计了以DSP为处理器及CPLD为控制器的系统电路。选用CIS传感器采集纸币图像，并通过A/D转换进行数据缓存，再存储在系统扩展的片外存储器中，然后利用DSP进行数据处理；采用CPLD器件作为系统的逻辑控制和时序驱动，控制CIS传感器正常工作，同时配合A/D转换器产生相应的工作时序。对纸币图像进行了一系列的预处理，其中介绍了两种常见的噪声，并对噪声采用不同的去除方法进行试验效果比较。在边缘检测和直线拟合时，对误差综合考虑后，采用了一种针对图像边缘破损和角残缺的有效边缘检测方法，同时提出了改进的最小二乘法处理，可以准确、快速地对纸币边缘线进行拟合。在纸币识别中，主要研究了五种纸币清分机上具有的识别算法。其中，在纸币序列号识别时，提出了一种字符分割算法，即采用沿双向最短路径搜索字符串轮廓曲线的最佳凹凸位置作为切割点的方法，并对切割的字符进行识别，通过仿真，发现其正确识别率可达到90%以上；介绍了模板匹配法识别纸币面值的方法，并针对此方法难以满足系统实时性要求的缺点，本文提出了一种简单、高效的矩形修复面积识别法，可以快速地识别出纸币图像；根据纸币图像在不同区域存在灰度显著差异的特点，进行了纸币正反方向识别；计算出残缺面积在整张纸币中的比例，判断纸币是否可用；为了提高纸币新旧程度的正确识别率，采用了对比纸币的灰度均值与模板灰度值的方法，根据比值判断纸币的新旧等级。为了验证算法的有效性和实时性，设计了一个基于Matlab/GUI的“纸币识别系统”界面，并对纸币识别系统的几个识别部分涉及到的算法进行仿真。从仿真结果看，纸币识别算法可以满足纸币清分机的识别要求。