硬幣分類器的工作原理主要基於感測器技術和機器學習算法。具體來說，感測器負責檢測硬幣的多種特徵，如形狀、大小、圖案和材料等，並將這些信息與已知的硬幣特徵進行比較。機器學習算法則通過訓練大量數據，使得機器能夠學習識別不同類型的硬幣。
當硬幣被放入分類器中時，它們會通過傳送帶系統逐個進入感測器。感測器對硬幣的大小、重量和形狀進行分析，並與已知硬幣的特徵進行比較。如果感測器確定硬幣是一種已知的類型，它會傳送一個信號到機械機構，指示它將硬幣推入相應的收集容器中。
機械機構通常由一組旋轉的盤和可移動的擋板組成。當感測器發出信號時，機械機構會移動擋板到相應位置，確保硬幣能夠通過並進入正確的收集容器。此外，硬幣之間的間隙可以被限制，以確保它們只能進入正確的收集容器。