《人民币现金机具鉴别能力技术规范》笔记

《人民币现金机具鉴别能力技术规范》于2017年7月6日由中国人民银行正式发布。在7月28日,也就是北京金融展的最后一天,其宣讲会在北京展览馆召开。我也有幸参加了这次宣讲会。我是技术人员,因此,只对规范中的技术部分作一个记录。

在以前,是没有这个规范的,只有《人民币鉴别仪通用技术条件》这样一个标准。这个标准,虽然名字上看好像针对的是所有的人民币鉴别仪,但事实上,说白了,它就是点钞机的技术标准。而我们市场上使用量已经很大的清分机、循环机等等一直出于没有技术标准且无人监管的状态。

现在,中国人民银行出面了,经过了一年的时间制订了这个金标。这个标准针对的,是所有具有鉴别功能的机具。与以往不同的是,它没有按照产品的名称来分类,而是按照产品的功能来分类。因为产品的名称很多,以后还会有很多未知的产品。因此从名称上来分是非常麻烦的一件事。而从功能上分,就是说。不管你的机具叫什么,只要你有对人民币现金鉴别的功能,就应该参照此标准。这个标准对于金融机构,是强制性的;而对于社会商户,是推荐性的。所有通过金标的厂商的名单都会出现在某个网站上。所有通过测试的机具都会有一张“证明书”,上面写着这个机具具备什么什么功能,每个功能能达到什么什么指标。

从2018年1月1日开始,所有银行新采购的现金设备就必须要符合金标了。好消息是,人民银行对其存量不做要求。张健主任说,在金标中,最重要的就是要掌握三张表:

现金机具按照大类来分,可以分为纸币鉴别机具和硬币鉴别机具。我没有做过硬币,做的都是纸币。纸币再分,可以分为单张的还是批量的。基本上处理速度在1张/秒以下的就称为单张鉴别装置;在1张/秒以上的,可以称为批量纸币鉴别工具。然后按照是给客户用的,还是给工作人员用的,可以分为自助的还是非自助的等等。为什么要分这么多类别?因为每一种类别,对鉴别的要求是不一样的。所以这张表是给后面作铺垫用的。

接下来是第二张表,在这个表中,表明了18(17)种纸币可机读的防伪特征。(我就只说纸币,不说硬币了)

  1. 纸币外形尺寸(长、宽):如果机具能检测这个特征,一般要求精度能达到±2mm。
  2. 可见光反射图文:如果机具能检测这个特征,则要求如果使用不同颜色的油墨印刷,机具可以检测出。
  3. 可见光透视图文:此特征主要用来观察水印特征,另外阴阳文通过透视图像也可以看得比较清楚。
  4. 红外反射图文:假币在红外上要跟真币做的一模一样是很难的,因此这是非常重要的一个特征,也是各个厂商都会使用的一个特征。
  5. 红外透视图文:同样,假币的红外透视图文也很难与真币做的一模一样。
  6. 荧光图文:就是图像被紫外光激发所显示的图文。比如,15版的100元,正面会有100字样,右侧的冠字号也有荧光反映。
  7. 磁性图文:人民币在冠字号区域和安全线上都会有磁性。可以通过检测该有磁性的地方有没有磁性,应该没有磁性的地方会不会有磁性这样的方法来判断人民币的真伪。
  8. 安全线磁性特征:安全线的磁性号是有编码的,从这个编码可以读出纸币的面额等信息。通过读取编码,也可以检测安全线磁信号的真伪。
  9. 印刷光变图文:如100元正面左下角的变色油墨区。其特点是观察的角度不同,则其颜色也不同。目前来讲,很多厂商都无法完成这一项的检测。因为要完成这一项的检测,需要改变光源的打光方向。
  10. 安全线(贴膜)光学特征:如15版100元正面右侧的安全线,观察角度不同,则其颜色也不同。与第9点有类似之处。
  11. 精细镂空图文:指安全线上的镂空图文。但是这个需要分辨率很高的成像设备才可以获得到。
  12. 电学特征:目前的纸币不一定有电学特征。(也不一定没有)是指纸币在生产过程中由于各个工艺,而造成的电容、电感等电学特征。
  13. 光谱吸收特征:每一种物质,都有自己的光谱吸收特性。造币厂的油墨与假币的印刷油墨一定是不同的,因此可以通过光谱吸收特性来判别油墨的性质,从而鉴别真伪。
  14. 透明视窗特征:有纪念币用过透明视窗技术。但目前的人民币中还没有用过,这个特征只是用于预留。万一以后的新版人民币就用了这个技术了呢。
  15. 水印特征:如100元左侧的人民币头像和左侧下方的白水印。水印特征一般通过透视的方法来检测。
  16. 冠字号码:15版100元人民币有左侧横着的冠字号和右侧竖着的冠字号两种。假币为了降低成本,冠字号往往很有规律。因此检测冠字号码也成为防伪手段之一。
  17. 厚度特征:检测纸币的厚度有没有异常。这包括:整个纸张的厚度与纸张上粘贴物或异物的厚度。检测时会以5微米为一个尺度,来测试厚度检测的精度和能力。
  18. 其它特征:预留。

上图是最后一张表。其中比较有意思的是漏识率的表。漏识率都要求为0。这可以理解为政府的态度。但事实上,做技术的,也不可能拍胸脯保证漏识率为0。其实,只要做到对测试样张的漏识率为0,就可以了。

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