El Laboratorio de Desarrollo en Electrónica e Informática del INTI-Córdoba, junto al Centro de Tecnologías para la Salud y Discapacidad del INTI, desarrollaron el primer prototipo, todavía en etapa de testeo, de una aplicación que utiliza software libre para teléfonos celulares capaz de identificar billetes argentinos y comunicar su denominación (valor) por medios auditivos.
Una vez lograda la versión final de la aplicación, va a ser liberada para que los usuarios puedan descargarla de manera gratuita, al igual que su código. Y a futuro planean crear otro sistema para detectar billetes falsos.
En la actualidad el único modo de identificar billetes sin verlos es a través del relieve de las marcas en tinta con las que se imprimen, pero no todos tienen el sentido del tacto tan desarrollado como para poder identificarlos.
Si bien existen aplicaciones para dispositivos móviles que identifican la denominación de dólares y euros, hasta el momento no existe en el mundo un sistema de reconocimiento de billetes que utilice software libre.
Cómo funciona el sistema
Desarrollado en lenguaje C++ y Java (Android), el software se basa en la utilización de la librería para procesamiento de imágenes denominada OpenCV.
El método utilizado para el procesamiento consta de tres etapas.
La primera es la creación de un banco de datos con las imágenes de referencia que denominan templates o modelos de billetes a los que se les asocia una máscara que permite enfocarse en los detalles de cada referencia.
Luego se realiza un pre procesamiento de la imagen capturada: se reduce el ruido con diferentes filtros, se compensa la falta de luz mediante el incremento del contraste y se ajusta de modo automático el brillo.
La tercera etapa consiste en el reconocimiento, comenzando con el análisis individual de la imagen de referencia y de captura.
Por último, el sistema reconoce alguno de los billetes de referencia en la imagen de captura, emite un sonido correspondiente a la denominación detectada, y el proceso vuelve a comenzar con una nueva imagen de captura.
El prototipo se ha desarrollado en distintas plataformas, tanto en PC como en celulares y ha demostrado por el momento un nivel de exactitud del 95% sobre una base de datos de prueba de imágenes.
Fuente / Foto: Diario Día a Día
