纸币清分机是近年来得到快速发展的金融光机电一体化设备。论文结合纸币清分机产品的研发实践，在数字图像处理理论和当今先进的设计理论的指导下，针对现有清分机存在的不足，结合今后的发展趋势对纸币清分机的关键技术进行了较为全面深入的研究，提出了一种新的新旧识别算法，并采用最新ARM／DSP双核芯片对控制系统进行了最优化设计，从而提高了清分效果。主要涉及如下几个方面： 1．图像处理算法的设计。首先，运用数字图像处理的一些主要方法对纸币的图像特征进行了分析。在分析的基础上，提出了基于分块灰度直方图和形态区域分割的污渍特征提取新旧识别算法，由于国内类似算法具有包含新旧信息较少，分辨率不高等缺点，本算法在兼顾速度的同时，在此方面进行了较大改善，而且能够很好的识别出少量的脏点和脏线。最后，根据实际情况，选择已有的方法中较为高效的算法并进行了一些改进，实现了纸币清分机的其它功能——面额识别、版本识别和方位识别。 2．分类法及误差分析。首先介绍了系统所采用的LVQ神经网络和求相关性两种分类方法。接着，对系统新旧识别的总体误差作了分析，并在求相关性的基础上建立了衡量硬件系统图像采集效果的方法。 3．系统分析及控制策略的规划。为了提高系统的整体运行效率，首先对整个系统建立了两个简单的数学模型。接着，在这个模型的基础上，详细分析了决定系统运行速度的关键因素，并且在多处理器并行设计理论的指导下，提出了系统并行设计的几种方案。最后，阐述了纸币清分机硬件系统和软件系统具体的实现方案。由于本系统采用多处理器并行方式，采用当今先进的ARM／DSP双核芯片做主处理器，并且针对系统特点进行了优化，从而保证了系统在控制方面具有很大的优越性。