设计研究自动售货机的主要功能模块，如图像特征采集﹑纸币识别﹑通信模块等。结合uclinux操作系统和S3C4510B的特点，设计了以中断方式实现的实时特征采集系统；在纸币识别部分选取预处理之后的纸币图像的尺寸特征用模糊逻辑推理方法识别图像的面值,提取矩作为特征，采用RBF神经网络来识别纸币的正反面和正反向；采用MDB/ICP总线协议协调自动售货机的主控制器(MMC)与多个外设之间通信。通过在自动售货机上实现，证明提出方法的有效性。关键字：uclinux；纸币识别系统；自动售货机；MDB/ICP 协议随着科技的发展和社会的进步,自动化商业机械有了越来越广泛的应用,自动售货机作为自动化商业机械的代表被广泛用于公共场所自动售货,给人们的生活带来了极大的方便。自动售货机可售出各种成型包装小商品，各种票，证，卡等片状物品。随着商品市场的不断繁荣，自动售货机和自动服务设施必将逐步得到广泛的应用。最近一两年这种售货机已经出现在公共场所,但这种人民币识别器在实际使用中效果并不理想,一是识别率不高,容易误认假币；二是对人民币的新旧非常挑剔,我国的人民币流通次数较多,回收比较慢,流通中的许多旧人民币进口识别器无法识别。本文设计研究自动售货机的主要功能模块，如图像特征采集﹑纸币识别﹑通信模块等。实时特征采集是基于嵌入式纸币识别系统的关键，结合uclinux操作系统[1]和S3C4510B的特点[2]，设计了以中断方式实现的实时特征采集系统；在纸币识别部分选取预处理之后的纸币图像的尺寸特征用模糊逻辑推理方法识别图像的面值, 提取矩作为特征，采用RBF神经网络来识别纸币的正反面和正反向；采用MDB/ICP总线协议协调自动售货机的主控制器(MMC)与多个外设之间通信，并通过实验证明该系统的有效性和可行性。