红外穿透检测在点钞机鉴伪中的原理与实践

一、红外穿透检测要解决的核心问题

在现金处理设备中，鉴伪能力直接决定设备的可用性与合规性。传统磁性检测、荧光检测主要针对油墨与安全线等局部特征，而红外穿透检测的独特价值在于：它直接作用于纸币的纸张载体，从材质层面判断一张纸币是否由真币所用的纸张构成。

这意味着，即使伪造者采用高精度印刷工艺复制了票面图案，只要所用纸张的纤维配比、密度、厚度、填料成分与真币纸张存在差异，红外穿透检测仍有机会将其识别为可疑。因此，该技术被认为是现金机具中较为权威的机检手段之一。

红外穿透检测的应用目标可以概括为三点：

1. 材质判定：判断纸张构成与真币纸张指标是否一致。
2. 辅助综合鉴伪：与磁性、荧光、图像检测形成互补，降低单一检测通道的误判率。
3. 实时性保障：在高速清点过程中，以毫秒级完成穿透信号采集与判定，不降低点钞效率。

二、红外穿透检测的基本原理

2.1 红外光与纸币的相互作用

红外穿透检测使用特定波长范围内的红外光照射纸币。真币纸张通常具有较高的致密性与均匀性，纤维配比经过严格控制，对红外信号产生稳定的吸收与散射特性。相比之下，普通商业纸张或低质量伪造纸张在纤维组成、填料比例、压光程度等方面存在明显差异，导致其对红外光的吸收率、反射率与透射率偏离真币指标。

当红外光垂直入射纸币时，光能量主要分为三部分：反射光、吸收光与透射光。红外穿透检测关注的核心是透射分量。通过测量透射光强与入射光强的关系，可以得到纸币对红外光的透过率。

2.2 纸张指标与穿透率的关系

真币纸张在生产过程中采用了特定的棉浆、木浆或其他纤维配比，并经过特殊抄造工艺处理。其结果体现在物理指标上包括：

• 克重稳定性：单位面积质量分布均匀。
• 厚度一致性：整张纸币厚度偏差控制在较小范围。
• 密度与孔隙率：纤维结合紧密，孔隙结构可控。
• 表面平滑度：经过压光处理，减少漫反射干扰。

这些指标共同影响红外光穿透特性。当纸张密度较高、厚度均匀时，红外光穿透后的衰减曲线具有可重复性。伪造纸张如果密度偏低、纤维松散或填料过多，会导致透过率异常升高或信号波动增大。

2.3 油墨对红外穿透的影响

红外穿透检测虽然主要针对纸张，但票面油墨同样会吸收或反射红外光。不同印刷工艺形成的油墨厚度、颜色与红外吸收特性存在差异。例如，凹印区域油墨较厚，对红外光的吸收更强，导致局部透过率降低；胶印区域油墨较薄，影响相对较小。

因此，不能仅凭某一点的穿透率直接判定真伪。工程实现中需要对穿透信号进行空间采样，并结合真币模板进行数学运算与比较分析。

三、信号处理与判定逻辑

3.1 穿透信号采集

在点钞机走钞通道中，红外发射管与接收传感器通常成对布置。纸币快速通过传感器间隙时，接收端输出与透射光强成比例的模拟电压信号。该信号经过放大、滤波后进入模数转换器，形成一维或多维的数字采样序列。

一个简化的采样流程如下：

# 示意代码：穿透信号采样与特征提取
def extract_transmission_features(samples, threshold=0.5):
    """
    samples: 传感器输出的归一化穿透率序列
    返回用于比对的特征向量
    """
    if not samples:
        return None
    mean_val = sum(samples) / len(samples)
    min_val = min(samples)
    max_val = max(samples)
    # 波动程度
    variance = sum((x - mean_val) ** 2 for x in samples) / len(samples)
    # 低于阈值的区域比例
    low_ratio = sum(1 for x in samples if x < threshold) / len(samples)
    return {
        "mean": mean_val,
        "min": min_val,
        "max": max_val,
        "variance": variance,
        "low_ratio": low_ratio,
    }

上述代码仅用于说明信号处理的通用思路，实际部署中还需结合传感器布局、走钞速度与纸币面额方向等参数进行校准。

3.2 特征比对与阈值判定

采集到的穿透信号特征需要与真币基准数据进行比较。常见方法包括：

• 阈值区间判定：为每项特征设定上下限，落在区间外即判为可疑。
• 曲线匹配：将整条穿透率曲线与模板曲线进行相似度计算。
• 分区比对：按纸币水印区、安全线区、凹印区等区域分别提取特征，提高识别精度。

判定过程需要兼顾灵敏度和误报率。灵敏度过高会导致真币因新旧程度、折痕、污渍等造成误拒；灵敏度过低则会漏过部分伪造品。因此，实际系统中通常将红外穿透检测结果与其他检测通道的结果进行融合，形成综合评分。

3.3 与红外油墨检测的区别

红外穿透检测与红外油墨检测虽然都使用红外光源，但侧重点不同：

检测类型	关注对象	主要判定依据
红外穿透检测	纸张载体	红外透过率、吸收特性
红外油墨检测	印刷图案	特定波长下的显隐变化

红外油墨检测利用某些油墨在红外光下呈现与可见光不同的反射或吸收特性，可用于识别红外吸收油墨或红外激发油墨印刷的防伪图案。两者结合使用，可以同时覆盖“纸张材质”与“油墨特征”两个维度。

四、工程实现中的关键设计

4.1 光学结构布局

红外穿透检测要求传感器与发射源严格对位，避免因机械振动或装配误差造成光路偏移。常见做法包括：

• 将发射管与接收管固定在同一金属支架上，保证光轴一致。
• 在接收端增加遮光结构，减少环境光与相邻通道串扰。
• 采用多路传感器阵列，覆盖纸币宽度方向的不同区域。

多路传感器可以形成穿透率空间分布图，有利于识别局部异常区域，例如局部修补、拼接或涂覆导致的穿透率突变。

4.2 走钞速度与采样率匹配

点钞机走钞速度通常在每分钟数百张到上千张。假设每张纸币通过传感器的时间仅为数毫秒至十几毫秒，则采样率需要足够高，以捕获有效的穿透率曲线。

若采样间隔过大，会造成曲线细节丢失，降低对局部异常的分辨能力。工程上需要根据最大走钞速度、传感器有效检测区域长度以及所需空间分辨率来确定最低采样频率。

4.3 环境与纸币状态补偿

实际使用中，纸币可能存在褶皱、折痕、污渍、受潮等情况，这些因素都会影响红外穿透率。例如：

• 折痕：折叠区域纤维变形，透光率可能增大。
• 污渍：表面附着物吸收红外光，透光率下降。
• 受潮：纸张含水量变化，影响红外吸收特性。

系统通常需要在特征提取前进行归一化处理，并在判定逻辑中引入容忍区间。对于严重破损或污染的真币，仍然可能被误拒，此时可结合图像检测通道进行二次判断。

五、在现金机具鉴伪体系中的定位

红外穿透检测并非孤立运行。在银行用点钞机、验钞机及清分设备中，通常构建多重防伪检测体系，各通道之间相互补充：

1. 磁性检测：识别磁性安全线及磁性油墨分布。
2. 荧光检测：检测荧光纤维、荧光油墨在紫外光下的反应。
3. 图像检测：通过可见光或红外图像识别票面图案、版纹与号码。
4. 厚度与尺寸检测：测量纸币厚度分布与外形尺寸。
5. 红外穿透检测：判断纸张材质与红外吸收特性。

这种多层结构能够有效应对不同类型的伪造手段。红外穿透检测在其中承担“载体级”判定的角色，一旦纸张材质异常，无论其他特征如何接近真币，设备都可以给出高风险提示。

依据国家标准《人民币鉴别仪通用技术条件》（GB 16999-2010），人民币鉴别仪产品实行分级管理，不同等级的鉴伪能力要求存在差异。银行用点钞机及更高端设备通常需要具备更完整的检测通道，其中红外穿透检测属于较为基础且重要的配置。

六、典型应用场景

6.1 银行柜面现金清点

银行柜面使用的点钞机在清点过程中同步完成鉴伪。红外穿透检测有助于识别采用非真币纸张制作的伪造品，为柜员提供实时警示。

6.2 商业零售现金收纳

商业环境中的现金处理设备通常需要在保证清点速度的同时提供基本鉴伪能力。红外穿透检测可辅助识别普通纸张伪造的纸币，降低人工鉴别压力。

6.3 清分与再流通处理

清分设备对大量现金进行质量分类，在此过程中红外穿透检测可以配合其他传感器完成对纸币新旧程度、破损状况以及真伪等级的综合评估，为钞票再流通决策提供依据。

七、总结与展望

红外穿透检测通过分析纸币纸张对红外光的透射与吸收特性，从材质层面对纸币真伪进行判断。其优势在于直接作用于纸张载体，难以通过简单的票面复制手段绕过；其挑战在于油墨、污渍、折痕等因素会干扰信号，需要结合模板比对、多通道融合与阈值优化来提高准确性。

对于现金机具开发者而言，理解红外穿透检测的物理基础与信号处理逻辑，有助于在光学结构设计、采样策略、特征提取与判定算法等环节做出更合理的工程决策。未来，随着传感器精度与嵌入式处理能力的提升，红外穿透检测有望与更细粒度的纸张纹理分析、多光谱成像技术结合，进一步提升现金机具的鉴别能力与抗干扰性能。