Mit der Maus auf Falschgeldjagd

Dienstag, 17. November 2009, 16:51 • Rubrik Technik, Vermischtes, Wirtschaft.

Optische Computermäuse erkennen an winzigen Unebenheiten in der Unterlage, dass sie bewegt werden. Eine verblüffende Anwendung für diese Technik haben spanische Informatiker gefunden. Sie bewegen eine Münze vor dem Sensor einer solchen Maus und können anhand des eingeprägten Reliefs Falschgeld von echtem Geld unterscheiden.

Foto: Tresanchez et al./Universitat de Lleida

Schon mit einem relativ einfachen Bildvergleich erzielt das System eine ähnlich hohe Trefferquote wie ein menschlicher Experte, berichten Marcel Tresanchez von der Universität Lleida und seine Kollegen im Fachblatt “Sensors”. Lediglich bei echten Münzen, die schon lange in Umlauf sind und deren Relief abgegriffen ist, erweist es sich als übervorsichtig.

Anstelle schmutzanfälliger Kugeln besitzen optische Mäuse eine Leuchtdiode, die die Unterlage unter einem schrägen Winkel beleuchtet, und eine schnelle Kamera mit wenigen Hundert Bildpunkten, die den Schattenwurf feinster Unebenheiten erfasst. Anhand der Bewegung dieser Merkmale durch das Kamerabild berechnet ein eingebauter Bildverarbeitungsprozessor, wie rasch und in welche Richtung die Maus gerade bewegt wird.

Tresanchez und Kollegen konstruierten eine Halterung, die eine 2-Euro-Münze dicht vor dem Sensor einer optischen Maus platziert und langsam dreht. Nach einer vollständigen Drehung ermittelt ein angeschlossener Computer, bei welchen Drehwinkeln die beste Übereinstimmung mit drei Referenzbildern echter Münzen bestand. Erreichte die Übereinstimmung jeweils ein gewisses Mindestmaß und stimmen die Winkeldifferenzen auf wenige Grad mit den Referenzwerten überein, wird die Testmünze als echt eingestuft.

Schlechte Fälschungen und Münzen fremder Währungen erkennt das einfache und kostengünstige System mit der gleichen 100-prozentigen Sicherheit wie ein Fachmann, ergaben die Tests der Forscher. Von guten Fälschungen lassen sich Maus-Maschine und Mensch wiederum gleich häufig täuschen, nämlich mit einer Fehlerquote von 76 bzw. 74 Prozent.

Forschung: Marcel Tresanchez, Tomàs Pallejà, Mercè Teixidó und Jordi Palacín, Departament d’Informática e Enginyeria Industrial, Universitat de Lleida

Veröffentlichung Sensors, Vol. 9(9), pp 7083-96, DOI 10.3390/s90907083

WWW:
Grupo de Robotica, Universitat de Lleida
Gemeinsame Seiten der Euro-Münzen
Optische Maus

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