基于STM32单片机开发光学指纹识别模块(FPM10A)全教程
收藏人：共同成长888
2014-05-08 | 阅：25 转：0 | 来源| 分享
基于STM32单片机开发光学指纹识
别模块(FPM10A)全教程
? 1.平台
首先我使用的是奋斗
STM32
开发板 MINI板
光学指纹识别模块（FPM10A）
2.购买指纹模块，可以获得三份资料
1.简要使用说明
2.使用指纹模块的功能函数
3.FPM10A用户手册.
3.硬件搭建
根据使用说明：FPM 10A使用标准的串口与外界通信，默认的波特率为57600，可以与任何单片机，ARM，DSP等带串口的设备进行连接，请注意电平转换，连接电脑需要进行电平转换，比如MAX232电路。
FPM10A光学指纹模块共有5个管脚
1 为VCC 电源的正极接 3.6V – 5.5V的电压均可。
2 为GND 电源的负极接地。
3 为TXD 串口的发送。
4 为RXD 串口的接收。
5 为NC 悬空不需要使用。
奋斗板上已经有5V的管脚，可以直接供给指纹模块，
这里需要注意的是，指纹模块主要通过串口进行控制，模块和STM32单片机连接的时候，需要进行电平转换，
这样只要把这个转接板插入STM32，接上5V的电，就可以工作了，将模块的发送端接转接板的接收端，接收端接转接板的发送端。
这样，我们的硬件平台就搭建好了！
4.模块的测试工作
模块成功上电后，指纹采集窗口会闪一下，表示自检正常，如果不闪，请仔细检查电源，是否接反，接错等。指纹模块使用120MHZ的DSP全速工作，工作时芯片有一些热，经过严格的测试，这是没有问题的可以放心使用，在不使用的时候可以关闭电源，以降低功耗。
5.现在我们要进入编程环节了
指纹模块主要是通过串口进行控制，所以这里我们需要用到单片机的串口模块。
我们需要用到两个关键函数
1.使用串口发送一个字节的数据
2.使用串口接收一个字节的数据
这里我使用的STM32单片，所以这两个程序如下：
view source
print?
01.// 从 USART1 发送一个字节
02.void USART1_SendByte(unsigned char temp)
03.{
04. USART_SendData(USART1, temp);
05. while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET);
06.}
07.
08.// 从 USART1 读取一个字节
09.unsigned char USART1_ReceivByte()
10.{
11. unsigned char recev;
12. while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_RXNE) == RESET);
13. recev = USART_ReceiveData(USART1);
14. return recev;
15.}
6.查看FPM10A用户手册我们来实现比对一个指纹（我们这里假设指纹模块中已经存在指纹模板）
首先我们需要让指纹模块检测是否有指纹输入（也就是是否有手指放在指纹模块上检测）
我们来看手册上给的操作说明：
我们需要发送给定的数据包给模块，发送的数据已经给我们了，现在我们参看给我们的C例程
view source
print?
01.//应答包数组
02.unsigned char dat[18];
03.
04.//获得指纹图像
05.
06.unsigned char FP_Get_Img[6]
={0x01,0x00,0x03,0x01,0x0,0x05};
07.
08.//协议包头
09.
10.unsigned char FP_Pack_Head[6] =
{0xEF,0x01,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF};
11.
12.//FINGERPRINT_获得指纹图像命令
13.void FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(void)
14.{
15. unsigned char i;
16.
17. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
18. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
19.
20. for(i=0;i<6;i++) //发送命令 0x1d
21. USART1_SendByte(FP_Get_Img[i]);
22.
23. for(i=0;i<12;i++)//读回应答信息
24. dat[i]=USART1_ReceivByte();
25.}
说明：这个函数就是检测是否有指纹输入的信息，根据用户手册，当确认码返回值为0时，表示成功录入，所以，我们可以有下面的函数：
view source
print?
01.//检测指纹模块录入指纹情况，返回00表示录入成功；02无手指；03录入失败
02.unsigned char test_fig()
03.{
04. unsigned char fig_dat;
05. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img();
06. Delay_ms1(20);
07. fig_dat=dat[9];
08. return(fig_dat);
09.}
10.
11.因此，我们在主函数中可以这样调用：
12.void main
13.{
14. if（test_fig（）==0）
15. {
16. //do something
17. }
18.}
7.如何录入一个新的指纹信息呢？
步骤如下
1.获得指纹图像
2.检测是否成功的按了指纹
3.将图像转换成特征码存放在Buffer1中
4.再次获得指纹图像
5.将图像转换成特征码存放在Buffer2中
6.转换成特征码
7.存储到指定地址上
同样的，根据用户手册，我们可以得到以下这样的模块：
当调用的时候，你只要给这个函数附上两个值就可以了，例如：unsigned char FP_add_new_user(00,01);
如果你下次再次写入这个地址，以前存储的指纹模板信息将被覆盖
view source
print?
01.//添加一个新的指纹
02.unsigned char FP_add_new_user(unsigned char ucH_user,un signed char ucL_user)
03.{
04. do
05. {
06. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(); //获得指纹图像
07. } while ( dat[9]!=0x0 ); //检测是否成功的按了指纹
08.
09. FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1(); //将图像转换成特征码存放在Buffer1中
10.
11. do
12. {
13. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(); //获得指纹图像
14. } while( dat[9]!=0x0 );
15.
16. FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2(); //将图像转换成特征码存放在Buffer2中
18. FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model(); //转换成特征码
19.
20. FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger(ucH_user,ucL_user);
21.
22. return 0;
23.}
24.
25.//存储模版到特定地址
26.void FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger( unsigned char ucH_Char , unsigned char ucL_Char)
27.{
28. unsigned long temp = 0;
29. unsigned char i;
30.
31. FP_Save_Finger[5] = ucH_Char;
32. FP_Save_Finger[6] = ucL_Char;
33.
34. for(i=0;i<7;i++) //计算校验和
35. temp = temp + FP_Save_Finger[i];
36.
37. FP_Save_Finger[7]=(temp & 0x00FF00) >> 8; //存放校验数据
38. FP_Save_Finger[8]= temp & 0x0000FF;
39.
40.
41. for(i=0;i<6;i++)
42. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]); //发送包头
43.
44. for(i=0;i<9;i++)
45. USART1_SendByte(FP_Save_Finger[i]) ;//发送命令将图像转换成特征码存放CHAR_buffer1
46.
47. for(i=0;i<12;i++)
48. dat[i]=USART1_ReceivByte();
49.}
8.如何删除一个模板？
view source
print?
01.//删除所有指纹模版
02.void FINGERPRINT_Cmd_Delete_All_Model(void)
03.{
04. unsigned char i;
06. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
07. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
08.
09. for(i=0;i<6;i++) //发送命令 0x1d
10. USART1_SendByte(FP_Delet_All_Model[i]);
11.
12. for(i=0;i<12;i++)//读回应答信息
13. dat[i]=USART1_ReceivByte();
14.}
9.如何获取已经存取的指纹模板信息？
这个模块一共可以存储0~999枚指纹信息
view source
print?
01.//搜索全部用户999枚
02.void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger(void)
03.{
04. unsigned char i;
05. //发送命令搜索指纹库
06. for(i=0;i<6;i++)
07. {
08. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
09. }
10.
11. for(i=0;i<11;i++)
12. {
13. USART1_SendByte(FP_Search[i]);
14. }
15.
16. for(i=0;i<16;i++)
17. {
18. dat[i]=USART1_ReceivByte();
19. }
20.}
根据用户手册，我们可以从应答包中得出模块中已经存在指纹数量的大小
这样，我们就轻松把指纹模块搞定！
下面我附上基于STM32单片机光学指纹识别模块（FPM10A）打包好的函数库
第一个是FPM10A.c
view source
print?
001.#include "stm32f10x.h"
002.#include "stm32f10x_usart.h"
003.#include "misc.h"
004.unsigned char dat[18];
005.
006.//FINGERPRINT通信协议定义
007.unsigned char FP_Pack_Head[6] =
{0xEF,0x01,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF}; //协议包头
008.unsigned char FP_Get_Img[6] =
{0x01,0x00,0x03,0x01,0x0,0x05}; //获得指纹图像
009.unsigned char FP_Templete_Num[6]
={0x01,0x00,0x03,0x1D,0x00,0x21 }; //获得模版总数
010.unsigned char FP_Search[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01,0x0 ,0x0,0x03,0xA1,0x0,0xB2}; //搜索指纹搜索范围0 - 929
011.unsigned char FP_Search_0_9[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01 ,0x0,0x0,0x0,0x13,0x0,0x21};//搜索0-9号指纹
012.unsigned char FP_Img_To_Buffer1[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0 x01,0x0,0x08}; //将图像放入到BUFFER1
013.unsigned char FP_Img_To_Buffer2[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0 x02,0x0,0x09}; //将图像放入到BUFFER2
014.unsigned char FP_Reg_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x05,0x0,0x 09}; //将BUFFER1跟BUFFER2合成特征模版
015.unsigned char FP_Delet_All_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x0d, 0x00,0x11}; //删除指纹模块里所有的模版
016.unsigned char FP_Save_Finger[9]={0x01,0x00,0x06,0x06,0x0 1,0x00,0x0B,0x00,0x19};//将BUFFER1中的特征码存放到指定的位置017.unsigned char FP_Delete_Model[10]={0x01,0x00,0x07,0x0C,0 x0,0x0,0x0,0x1,0x0,0x0}; //删除指定的模版
018.
019.
020.//从 USART1 发送一个字节
021.void USART1_SendByte(unsigned char temp)
022.{
023. USART_SendData(USART1, temp);
024. while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET);
025.}
026.
027.//从 USART1 读取一个字节
028.unsigned char USART1_ReceivByte()
029.{
030. unsigned char recev;
031. while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_RXNE) == RESET);
032. recev = USART_ReceiveData(USART1);
033. return recev;
034.}
035.//FINGERPRINT命令字
036.//FINGERPRINT_获得指纹图像命令
037.void FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(void)
038.{
039. unsigned char i;
040.
041. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
042. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
043.
044. for(i=0;i<6;i++) //发送命令 0x1d
045. USART1_SendByte(FP_Get_Img[i]);
046.
047. for(i=0;i<12;i++)//读回应答信息
048. dat[i]=USART1_ReceivByte();
049.}
050.
051.//删除所有指纹模版
052.void FINGERPRINT_Cmd_Delete_All_Model(void)
053.{
054. unsigned char i;
055.
056. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
057. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
058.
059. for(i=0;i<6;i++) //发送命令 0x1d
060. USART1_SendByte(FP_Delet_All_Model[i]);
061.
062. for(i=0;i<12;i++)//读回应答信息
063. dat[i]=USART1_ReceivByte();
064.}
065.
066.//讲图像转换成特征码存放在Buffer1中
067.void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1(void)
068.{
069. unsigned char i;
070. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
071. {
072. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
073. }
074. for(i=0;i<7;i++) //发送命令将图像转换成特征码存放在CHAR_buffer1
075. {
076. USART1_SendByte(FP_Img_To_Buffer1[i]);
077. }
078. for(i=0;i<12;i++)//读应答信息
079. {
080. dat[i]=USART1_ReceivByte();//把应答数据存放到缓冲区081. }
082.}
083.
084.//将图像转换成特征码存放在Buffer2中
085.void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2(void)
086.{
087. unsigned char i;
088. for(i=0;i<6;i++) //发送包头
089. {
090. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
091. }
092.
093. for(i=0;i<7;i++) //发送命令将图像转换成特征码存放在CHAR_buffer1
094. {
095. USART1_SendByte(FP_Img_To_Buffer2[i]);
096. }
097. for(i=0;i<12;i++)
098. {
099. dat[i]=USART1_ReceivByte();//读回应答信息
100. }
101.}
102.
103.//将BUFFER1 跟 BUFFER2 中的特征码合并成指纹模版
104.void FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model(void)
105.{
106. unsigned char i;
107.
108. for(i=0;i<6;i++) //包头
109. {
110. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
111. }
112.
113. for(i=0;i<6;i++) //命令合并指纹模版
114. {
115. USART1_SendByte(FP_Reg_Model[i]);
116. }
117.
118. for(i=0;i<12;i++)
119. {
120. dat[i]=USART1_ReceivByte();
121. }
122.}
123.
124.//存储模版到特定地址
125.void FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger( unsigned char ucH_Cha r, unsigned charucL_Char)
126.{
127. unsigned long temp = 0;
128. unsigned char i;
129.
130. FP_Save_Finger[5] = ucH_Char;
131. FP_Save_Finger[6] = ucL_Char;
132.
133.
134. for(i=0;i<7;i++) //计算校验和
135. temp = temp + FP_Save_Finger[i];
136.
137. FP_Save_Finger[7]=(temp & 0x00FF00) >> 8; //存放校验数据138. FP_Save_Finger[8]= temp & 0x0000FF;
139.
140.
141. for(i=0;i<6;i++)
142. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]); //发送包头
143.
144. for(i=0;i<9;i++)
145. USART1_SendByte(FP_Save_Finger[i]); //发送命令将图像转换成特征码存放在 CHAR_buffer1
146.
147. for(i=0;i<12;i++)
148. dat[i]=USART1_ReceivByte();
149.}
150.
151.//获得指纹模板数量
152.void FINGERPRINT_Cmd_Get_Templete_Num(void)
153.{
154. unsigned int i;
155.
156. for(i=0;i<6;i++) //包头
157. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
158.
159. //发送命令 0x1d
160. for(i=0;i<6;i++)
161. USART1_SendByte(FP_Templete_Num[i]);
162.
163. for(i=0;i<12;i++)
164. dat[i]=USART1_ReceivByte();
165.}
166.
167.//搜索全部用户999枚
168.void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger(void)
169.{
170. unsigned char i;
171. //发送命令搜索指纹库
172. for(i=0;i<6;i++)
173. {
174. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
175. }
176.
177. for(i=0;i<11;i++)
178. {
179. USART1_SendByte(FP_Search[i]);
180. }
181.
182. for(i=0;i<16;i++)
183. {
184. dat[i]=USART1_ReceivByte();
185. }
186.}
187.
188.//搜索用户0~9枚
189.void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger_Admin(void) 190.{
191. unsigned char i;
192. for(i=0;i<6;i++) //发送命令搜索指纹库
193. {
194. USART1_SendByte(FP_Pack_Head[i]);
195. }
196.
197. for(i=0;i<11;i++)
198. {
199. USART1_SendByte(FP_Search_0_9[i]);
200. }
201.
202. for(i=0;i<12;i++)
203. dat[i]=USART1_ReceivByte();
204.}
205.
206.//添加一个新的指纹
207.unsigned char FP_add_new_user(unsigned char ucH_user,u nsigned char ucL_user)
208.{
209. do
210. {
211. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(); //获得指纹图像
212. } while ( dat[9]!=0x0 ); //检测是否成功的按了指纹213.
214. FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1(); //将图像转换成特征码存放在Buffer1中
215.
216. do
217. {
218. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(); //获得指纹图像
219. } while( dat[9]!=0x0 );
220.
221. FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2(); //将图像转换成特征码存放在Buffer2中
222.
223. FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model(); //转换成特征码
224.
225. FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger(ucH_user,ucL_user);
226.
227. return 0;
228.}
第2个 FPM10A.h
view source
print?
01.#ifndef _FPM10A_H
02.#define _FPM10A_H
03.#include
04.
05.extern unsigned char dat[18];
06.
07.extern void FINGERPRINT_Cmd_Get_Img();
08.extern void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1();
09.extern void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2();
10.extern void FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model();
11.extern void FINGERPRINT_Cmd_Delete_All_Model(void);
12.extern void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger(void);
13.extern void FINGERPRINT_Cmd_Get_Templete_Num(void);
14.extern void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger_Admin(void);
15.extern void FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger( unsigned char ucH_Char, unsigned charucL_Char);
16.extern unsigned char FP_add_new_user(unsigned char ucH _user,unsigned charucL_user);
17.
18.
19.extern void USART1_SendByte(unsigned char temp);
20.extern unsigned char USART1_ReceivByte();
21.
22.extern void Delay_ms1(uint32_t nCount);
23.
24.void Delay_nus1(uint32_t nCount)
25.{
26. uint32_t j;
27. while(nCount--)
28. {
29. j=8;
30. while(j--);
31. }
32.}
33.
34.void Delay_ms1(uint32_t nCount)
35.{
36. while(nCount--)
37. Delay_nus1(1100);
38.}
39.
40.unsigned char test_fig()//检测指纹模块录入指纹情况，返回00表示录入成功；02无手指；03录入失败
41.{
42. unsigned char fig_dat;
43. FINGERPRINT_Cmd_Get_Img();
44. Delay_ms1(20);
45. fig_dat=dat[9];
46. return(fig_dat);
47.}
48.
49.#endif
有了这两个东西，加入到你的工程中，就可以直接调用啦！
程序： #include
uchar code ri[]={"日"}; uchar code xinqi[]={"星期"}; uchar code mao=0x3a; unsigned char code text1[]={" 请按指纹"}; unsigned char code text2[]={" 请再次按指纹"}; unsigned char code text3[]={" 指纹采集成功"}; unsigned char code text4[]={"请按任意键继续"}; unsigned char code text5[]={" 指纹采集失败"}; unsigned char code text6[]={"输入删去的指纹号"}; unsigned char code text7[]={" 删指纹号成功"}; unsigned char code text8[]={"按键一：增加指纹"}; unsigned char code text9[]={"按键二：删去指纹"}; unsigned char code text10[]={" 请重新按指纹"}; unsigned char code text11[]={"清空指纹库成功"}; unsigned char code text12[]={" 没搜索到指纹"}; unsigned char code text13[]={"请先按键再刷指纹"}; unsigned char code text14[]={" 请重新操作"}; unsigned char code text15[]={" 删去失败"}; unsigned char code text16[]={" 接收包出错"}; unsigned char code text17[]={" 编号为："}; unsigned char code text18[]={"指纹已找到请进"}; unsigned char code text19[]={" 该指纹已存储"}; unsigned char code text20[]={" 请输入密码"}; unsigned char code text21[]={" 密码错误"}; unsigned char code text22[]={"按键三：更新密码"}; // @@@ unsigned char code text23[]={"请再次输入密码"}; unsigned char code text24[]={"两次输入的密码不"}; unsigned char code text25[]={"一致，请重新操作"}; unsigned char code text26[]={" 密码更新成功"}; 另外： void delay(uint tt) { uchar i; while(tt--) { for(i=0;i<125;i++); } } void initialize51() {
文档编号：BLH-10-P3002 博立恒BLH3002DPW一体化光学指纹处理 模块 规格书V1.0 2015.06
修改记录 版本号修改日期修改内容修改人V1.02015.6.5初始版本Zhaodx
1产品概述 (1) 1.1产品特点 (1) 1.2产品外观 (1) 1.3产品安装结构特征 (1) 1.4光学畸变 (2) 1.5分辨率 (2) 1.6成像面积 (2) 1.7接口定义 (2) 1.7.1与上位机通讯接口 (2) 1.7.2连接线缆类型 (3) 1.7.3引脚说明 (3) 1.7.4接口描述 (3) 2产品性能 (4) 3产品电气指标 (5) 4功能介绍 (5) 5协议描述 (6) 5.1指令包格式 (6) 5.2数据包格式 (6) 5.3应答信息描述 (7) 6实例描述 (8) 6.1中断指令 (8) 6.2查询指纹数 (8) 6.3采集图像 (9) 6.4注册指纹 (10) 6.5匹配指纹 (11) 6.6删除指纹 (11) 6.7模板传输 (12)
一体化光学指纹处理模块 BLH3002DPW产品规格书 1产品概述 BLH3002DPW一体化光学指纹处理模块是一种接触式单指纹识别设备，由光路部分、成像部分和指纹识别处理模块构成。光学传感器由于成像半导体面阵传感器安装在壳内封闭环境，与手指接触的是光学元件，相对于和手指直接接触的其他半导体采集仪器类型，具有耐磨、耐侯、耐腐蚀与耐静电等优势。经与指纹识别处理模块进行集成，大大减小了整个指纹识别处理模组的体积。指纹识别模块采用成都方程式电子有限公司生产的高性能、低功耗指纹识别处理器，针对性的设计光路，并采用具有基本图像处理功能的新型1/6.5inchCMOS，提高了指纹识别处理模块的性能表现。 1.1产品特点 具有独特的光路结构，对外部干扰光有较强的抑制，提高了指纹采集的可靠性，成像更清晰，手指的采集效果更好，对干手指适应能力更强。 新颖的设计保证在同等工艺条件下，装配一致性和图像一致性远高于同类产品。 内置感应芯片，可自动识别手指，方便进行电源管理； 指纹识别模块和传感器集成一体，以标准输出与外界相连，体积小安装方便，且由于指纹识别处理过程完全对上位机透明，可实现组装式二次开发。1.2产品外观 1.3产品安装结构特征 单位：mm
指纹识别系统 1.1 指纹识别系统原理 指纹识别系统的组成原理。如图1-1所示。图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。而识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断是否匹配．得出结论。整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。 图1-1 1.2 指纹采集与指纹图像处理方法 目前，主要的指纹采集方法有两种：一种是光学采集器；另一种是用半导体传感器。光学采集器采集指纹是通过把手指沾上油墨后按在白纸上，然后用摄像机把图像转换为电信号。光学采集受外界干扰小、采集精度较高，但是数据量较大，因此处理时问较长。而对于半导体传感器来说，手指的温度、湿度对其测量结果有影响，但是数据量不大，处理比较方便。随着半导体技术的发展，半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现，它已逐步代替光学采集器。指纹鉴定过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段，也就是指纹模板的录A阶段。为了初步确定图像预处理方法，我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质量。根据不同的指纹传感器，我们设计不同的方案进行图像采集，并将从各个图中提出特征点储存到数据库中，来产生“活模板”，为后面的指纹鉴定做准备。 指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。在采集指纹图像的过程中，由于采集环境，皮肤表面的性质，采集设备的差异等各种因素的影响，采集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰，从而影响了采集图像的质量。所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量，恢复
Suprema指纹识别算法介绍 产品名称：Suprema指纹识别算法介绍 产品型号：OTA750采用的指纹算法 产品分类：Suprema指纹识别算法介绍 详细介绍： OTA750彩屏指纹考勤机的指纹算法采用了世界上最可信赖的Suprema指纹识别算法，产品的稳定性、指纹的安全可靠性得到了有力的保障。 Suprema指纹识别算法介绍 Suprema拥有世界一流的指纹识别技术。Suprema解决方案的特点在于对算法拥有极强的理论背景。Suprema的指纹识别算法在世界上最值得信赖的世界指纹识别大赛 (International Fingerprint Verification Competition, (FVC2004) 上摘取冠军桂冠，在light category表现出最小的出错率，被认为是世界上最可信赖的指纹解决方案，再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的 最佳稳定性和信赖度。 Suprema指纹识别算法比起其竞争对手拥有如下特点及优势： 最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。 在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一，被认定为世界最好的 指纹识别算法。再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软 件的最佳稳定性和信赖度。 广泛适用性 卓越的支持 Suprema指纹识别算法在世界指纹识别大赛中所获得成绩 评论 FVC是世界上最大的指纹识别技术评论，也是国际性指纹识别算法大赛,隔年举行并由意大利和美国第三方组织。在最近的两届FVC2004和FVC2006，SUPREMA 指纹识别算法摘取了世界范围的最高桂冠。 成果 在FVC2004和FVC2006，Suprema的指纹识别算法在众多参赛者中脱颖而出分别在Light级别和开放级别中获取了冠军。在FVC2006，Suprema在开放级别中以7枚金牌荣获了桂冠。在FVC2004，Suprema在Light级别中以最小误差率荣获了冠军。Suprema是唯一一家赢得两项级别（开放和Light）冠军的公司，即
浅析光学指纹仪与电容式指纹仪的区别问题 [导读]指纹仪是利用手指指纹特征“人各不同，终生不变”的特点进行身份识别的一种电子仪器，该仪器工作原理包括采集指纹图像、提取指纹特征、保存数据和进行指纹比对四个功能。其中读取指纹图像是指纹仪最基本最重要的功能。通过利用手指指纹凹凸不平的纹形来进行成像，通常我们把凸出的纹形称为“嵴”，而凹下去的纹形成称为“峪”，而指纹采集的过程本质上是指纹成像的过程。其原理是根据嵴与峪的几何特性、物理特征和生物特性的不同，以得到不同的光学或者电流电阻反馈信号，根据反馈信号的量值利用不同算法的图像处理算法来绘成指纹图像，然后再次指纹图像基础上通过指纹识别算法软件来进行指纹特征的提取和指纹特征码的比对。 目前常用的指纹采集设备有三种，光学式、电容/电感式、生物射频式。其中，光学指纹采集器是最早的指纹采集器，是使用最为普遍的。后来电容式指纹仪也同样广泛运用到了不同的行业领域。也就对应分为了不同的产品认证系统。 1.金融柜员指纹身份认证系统 2.银行金库指纹身份认证系统 3.车辆调度指纹身份认证系统 4.公安警用指纹识别系统 5.考生指纹身份认证系统 6.驾校培训指纹管理系统 7.医疗社保指纹管理系统 8.OA办公指纹身份验证系统 9.网络指纹身份验证系统 下面是对于两种种类指纹仪的区别介绍：
一、光学指纹仪 指昂科技ZWY-010光学指纹仪在安防、社保、交通、医院、教育等领域均有广泛应用. 1.识别方式：采用活体光学式识别窗口 2.应用范围：安防系统、社保系统、银行系统、金融身份识别、考勤系统 3.产品特性：流线型的产品设计，桌面式的产品使用方式，更加人性化； 4.自主优势：独家开创3款不同指纹传感器可互换使用，更多选择。 5.硬件特点：指纹识别认证到人，安全准确、使用方便； 识别速度：超快指纹识别速度； 识别率：全球领先指纹算法，对干、湿、脏、油渍手指均可识别； 6.数据传输快捷； 轻巧设计，便于携带； 耐磨、防震抗破坏性强、抗静电干扰。 7.软件功能具备windows系统登录功能； 可用于电脑屏幕锁定； 可实现文件加密、解密； 二、电容式指纹仪 指昂ZWY-020电容式指纹仪采用目前国际领先的半导体面式指纹传感器，各项性能指标皆处于领先地位，轻触成像，操作简单、快捷，指纹图像品质清晰，有效提高识别率。为满足不同用户需求，公司提供多种通讯接口，可扩展性强，以及配套的SDK开发包，可轻松嵌入原有系统中，有效减少开发工作量。以下是指昂ZWY-020电容式指纹仪的特性说明。
瑞丰汇科技（技术推广）所提供的各种款式『光学触控式指纹辨识』解决方案, 其主要的设计都是强调以准确、稳定和容易使用、优越的影像质量、完全的可信赖性为基础, 因此针对传统光学式的指纹辨识取像模块的优缺点,取其优点,舍其缺点, 让产品可以更容易被一般消费者接受与使用, 故而研发出独门的技术, 这个技术以光线穿过特殊设计"3D光学指压版"，由于指纹的波峰波谷与光线产生"光学3D"效应，经由 image sensor接收其指纹的光讯号，进而产生出3D影像，在搭配特有之算法，进行指纹辨识，让整个传统『厚重的光学指纹辨识模块』达到超薄的目标，这个技术本公司称为3D TouchPrint?。李先生138(光学式指纹识别技术) 23276110 优点 『3D TouchPrint?』, 对于瑞丰汇科技（技术推广）所开发的各类型之『光学触控式指纹辨识』模块, 在市场上相对于不同技术所开发出来的指纹辨识模块, 具有十大优点: 1、轻松触压, 不用学习, 使用者登录容易。 2、世界最薄面型光学式指纹辨识模块, 可应用于各种手持装置。 3、超高解像力,超低影像扭曲率, 影像信息不失真。 4、以现有CCM架构生产, 良率高, 容易大量制造。 5、特殊表面处理可解决干指头不易登录问题。
6、抗静电,耐摩擦可适用各种环境。 7、低成本, 高性能。(高性价比) 8、安全系数高,无须为登录率牺牲安全性, 并可抗2D假指纹。 9、系统安装容易─NB 随插随用无须安装Driver 10、完全与Windows兼容─兼容Amcap架构无升级版本之问题。 以上之优点, 让瑞丰汇科技（技术推广）所开发出的各种模块, 非常适合于不同应用领域之系统产品, 如: 笔记本电脑、个人计算机、AIO计算机、随身碟、电子门锁、门禁系统、人员差勤、汽车电子锁、电子收款机、网络认证、个人行动助理、智能型移动电话、智能卡、在线游戏的安全认证机制…等相关产品。
文档编号： 方程式 TCS2指纹模组产品规格书 2012.07
修改记录 版本号修改日期修改内容修改人V1.0 2013.7.15 初始版本
1产品概述 (1) 1.1产品外观 (1) 1.2产品安装结构特征 (2) 1.3接口定义 (2) 1.3.1与上位机通讯接口 (2) 1.3.2连接线缆类型 (2) 1.3.3J4引脚说明 (3) 1.3.4J4接口描述 (3) 2技术指标 (4) 3功能介绍 (5) 4协议描述 (6) 4.1指令包格式 (6) 4.2数据包格式 (6) 4.3应答信息描述 (7) 5实例描述 (8) 5.1中断指令 (8) 5.2查询指纹数 (8) 5.3采集图像 (9) 5.4注册指纹 (10) 5.5匹配指纹 (11) 5.6删除指纹 (11) 5.7模板传输 (12)
TCS2指纹模组产品规格书 1产品概述 TCS2面阵指纹处理模块是一种接触式单指纹识别设备，由TCS2面阵传感器和指纹处理模块构成。TCS2指纹采集模块是TCS2真皮原理的敏感器（面积型），高性能指纹对比算法等软硬件组成的联机或脱机产品，硬件部分的工作是采集指纹并将其通过USB接口传输到主机中，指纹识别任务是由安装到主机中的软件部分来完成指纹识别。该指纹仪采用最先进活体真皮指纹采集技术，精确可靠，经久耐用，性价比高、识别率高、超小体积;同时对各种类型手指适应性强，尤其对于干手指识别率高，在北方冬天有明显的优势。 产品特点 对各种困难手指指纹类型适应性强：能够灵活适应当时的手指条件,无论是干手指、湿手指、浅纹理指纹、老年手指等等都有很高的识别率，彻底解决了不理想手指指纹识别率低的问题； 对干手指指纹识别率高：特别适用与北方冬天的干手指； 登录指纹成功率高：在作登录指纹时，成功率达到99.9%； 抗静电能力强：在干燥容易起静电地区很适合 1.1产品外观
深圳凯迈生物识别技术有限公司 SM30纹采集和单片指纹处理器二合一设计的指纹识别二次开发模块，具有体积小、功耗低、接口简单、可靠性高、指纹模板小（496字节）、大容量指纹识别（2000枚指纹识别响应时间小于1秒）等优点，可以非常方便将其嵌入用户系统，组成满足客户需求的指纹识别产品。 尤其具备自学习功能，指纹识别过程中，最新提取的指纹特征值识别成功后将该特征值融合到指纹数据库中，使用户在使用过程中越用越好用。 SM30模块通讯接口为UART, 本模块作为从设备，由主设备发送相关命令对其进行控制。 该模块具有可调节的安全等级功能、指纹特征数据的读/写功能和 1:N 识别及 1:1 验证功能等。 技术特性
https://www.doczj.com/doc/162114244.html, 应用领域： ●指纹门禁控制 ●指纹签到、指纹考勤机等 ●指纹锁、指纹保险柜等 ●指纹POS终端机等手持设备应用 外观图及接口信号定义 主电路板尺寸图 信号定义：J3-1：VIN 电源输入正端J3-6：GND 地。电压范围：5V±10% J3-2: M_Tx，模块发送端J3-3：M_Rx，模块接收端 J3-4及J3-5为Wiegand26输出信号，该型号未定义。 FPC1011指纹传感器尺寸图
三、模块的技术特性 表3-2 出厂设置值 https://www.doczj.com/doc/162114244.html,/9014334 电容式指纹模块CAMA-SM31产品说明： 功能完善：独立完成指纹采集、指纹登记、指纹比对和指纹搜索功能。 防伪性好：反射式感应探测技术，活体指纹探测功能，具有对指模、假指纹的辨别能力。 适应性强：算法性能优异，对各类指纹都有极好的适应性，如干手指、湿手指、浅纹理手指等都具有极高的辨识率和良好的校正、容错性能。 抗静电能力强：抗静电能力强，对环境干燥容易起静电的地区特别适用。 应用开发简单：开发都可根据提供的控制指令，自行指纹应用产品的开发，无需具备专业的指纹识别知识。
YN020L Specification Version1.0Aug.2014 YN020L规格手册 YN020L Specification (Version1.0) 2014年8月
YN020L Specification Version1.0Aug.2014 目录 1概述 (1) 2接口定义 (3) 3硬件技术参数 (4) 4外观尺寸 (5) 4.1YN020L-XXX5X外观尺寸 (5) 4.2YN020L-XXX6X外观尺寸 (6) 4.3YN020L-XXX7X外观尺寸 (7) 4.4YN020L-XXX9X外观尺寸 (8) 5修改历史 (9)
YN020L Specification Version1.0Aug.2014 1概述 光学一体化指纹模块是将光学指纹传感器以及图像算法处理器等高度集中在一个光学指纹头里面的指纹模块。通过简单的指令控制，即可实现指纹的注册、验证与识别功能。 根据不同的光学指纹头外形尺寸，背光源以及光路结构，光学一体化指纹模块具有不同的后缀，模块的具体型号定义如下： YN020L-K235T 触摸感应功能 T：具有触摸功能 空白：没有触摸功能 外观结构，3、5、6、7和9可选 电源使能控制 2：不带使能控制 3：具有使能控制 背光源颜色 1：红色 2：绿色 3：蓝色 光路结构 P：亮背景光路结构 K：暗背景光路结构 注：用户在申请样品或者订货时，务必要根据自身的需求来确定准确的产品型号。例如，带电源使能控制和触摸感应功能，绿色背光源的暗背景指纹模块，其型号是YN020L-K235T，其余的以此类推。
YN020L Specification Version1.0Aug.2014光学一体化指纹模块主要具有如下的产品特点： ●高度一体化集成，体积小，可靠性高，外围成本低 ●高性能200M主频ARM9内核图像处理器 ●2MB的超大程序数据存储空间 ●宽广的工作电压范围：3.3V～6.5V ●超低功耗设计：小于50mA ●数据掉电保护设计，防止数据丢失 ●背光源恒流驱动 ●具有手指触摸感应功能 ●高抗震动能力
光学指纹扫描仪的工作原理 指纹扫描仪系统有两项基本工作：一是需要获得手指的图像，二是需要确定该图像中的嵴纹和波谷是否与以前扫描图像中的嵴纹和波谷相吻合。 获得一个人的指纹图像有多种方法。现在最常用的方法就是光学扫描和电容扫描。这两种扫描方法以完全不同的方式工作，但都会得到同一种图像。下面就主要说一下光学指纹扫描仪的工作原理。 光学扫描仪的核心部件是电荷耦合设备（CCD），这与数码相机和摄像机中使用的光传感器系统是相同的。CCD 只不过是一组光敏二极管（称为光敏器件），这种器件在光子的作用下可以产生电信号。每个光敏器件记录一个像素，即一个代表射中该点的光束的微小圆点。明暗像素共同构成了扫描场景（例如一个手指）的图像。通常，在扫描仪系统中有一个模数转换器，用来处理模拟电子信号以产生该图像的数字表现形式。 扫描仪配有光源，通常为一组发光二极管，用来照亮手指的嵴纹。当你将手指放在玻璃板上时，扫描过程就开始了，CCD相机便将指纹照片拍摄下来。实际上CCD系统产生的是手指的倒像，较暗的区域代表较多反射光线（手指的嵴纹），较亮的区域代表较少的反射光线（手指的波谷）。 在比较指纹与存储数据之前，扫描仪处理器要确保CCD拍摄到了清晰的图像。它会检查像素暗度的平均值或者一个小样本的整体值，如果图像整体太暗或太亮，该次扫描便会被放弃。于是扫描仪调整曝光时间以允许更多或者更少的光线进入，再扫描一次。 如果暗度合适，扫描仪系统会继续检查图像的清晰度（指纹扫描的锐度）。处理器将查看在图像上沿垂直和水平方向移动的若干直线。如果与嵴纹垂直的线由非常暗的像素和非常亮的像素交互组成，那么就意味着指纹图像有很好的清晰度。 在处理器发现图像清晰并且曝光正确的情况下，它会继续将捕获的指纹与文件上的指纹进行比较。我们很快将了解这个过程，但是首先让我们来看看另一种主要的扫描技术——电容扫描仪。 对于其他系统来说有很多的优点。例如： 伪造物理特征比伪造身份证要难很多。 不可能像猜出密码一样猜测出指纹图案。 不会像遗失出入卡一样遗失指纹、虹膜或者声音。 不会像忘记密码一样忘记指纹。 然而，虽然指纹扫描仪很有效，但不排除它们有出错的可能性。实际上它们确实有一些缺点。光学扫描仪不能每次都区分开指纹图像和指纹本身，而电容扫描仪有时可能被一个指纹模型欺骗。如果某人获得了某授权用户的指纹，这个人就可以骗过扫描仪。最坏的情况，罪犯甚至可能砍下某人的手指以进入扫描仪安全系统。一些扫描仪还有另外的脉冲和热传感器来检测手指是否是真的，而不是一个模型或者肢解手指，但是这些系统甚至也可能被真实手指的明胶指纹模型欺骗。 要使这些安全系统更可靠，一个不错的方法是：将传统的认证方法如密码（同ATM需要银行卡和PIN号码一样）与生物学分析法结合起来。但是如果遗失了信用卡或者无意中告诉了别人您的秘密PIN号码，还可以办理新的卡或者更改密码。但是如果某人盗取了您的指纹，您的余生就真的很不幸了。您没办法得到新的指纹。因此，除非您能完全确定所有的副本已经毁灭了，不然您就再也不能使用指纹作为一种身份识别形式。 尽管有着重大缺点，指纹扫描仪和生物安全系统仍不失为身份识别的极好方法。将来，它们
指纹识别模块实验 注：此说明书适用于EL-EMCU-I实验箱、EXP-89S51/52/53CPU板。 一、实验目的 掌握指纹模块的开发协议； 掌握16C550芯片的编程方法； 二、实验设备 计算机，KEIL UVISION2环境，EL-EMCU-I实验箱，直连串口电缆、交叉串口电缆(针对针)，导线，短接块。 三、基本原理 指纹识别模块采用MCU和PC两种控制方法，供用户灵活选用。其指纹模块采用深圳十指科技的TF-MD-M12开发模块，MCU端的外围电路由通过芯片16C550芯片进行并口到串口的转换，PC端的外围电路用MAX3232控制，模块的电源由实验箱上的接口插座提供。下面将具体介绍一下各部分的组成及其原理。 TF-MD-M12开发模块的功能特点： ◇先进的指纹识别算法（商业）； ◇高速算法，500人指纹只要0.43 秒； ◇1：N，1：1 比对（两种可选）； ◇用户可分多级权限管理（1、2、3）； ◇多级的安全级别自主设置，可更多应用于不同场所； ◇采用高精密的光学成像元件，识别准确； ◇体积小，电路只有：40*58mm，易于集成； ◇功能高度集成，存于DSP中，不用再加电路板； ◇标准接口协议，开发简单； ◇采用面光源，成像速度快； ◇内部采用高级数字处理器DSP，处理速度快； ◇识别率高，最高可达：0.00001% ； ◇稳定性好，四年不断升级和优化； ◇具低电压报警功能； ◇微功耗设计适于电池供电； ◇主板低频设计抗外部电磁干扰； ◇主要供外销厂家和集成商，开发和集成产品； ◇设计精巧适于嵌入指纹锁/小指纹门禁机/手持指纹识别设备； TF-MD-M12开发模块的主要性能指标： ◇电路板尺寸（mm）58×40
基于STM32单片机开发光学指纹识别模块(FPM10A)全教程 收藏人：共同成长888 2014-05-08 | 阅：25 转：0 | 来源| 分享 基于STM32单片机开发光学指纹识 别模块(FPM10A)全教程 ? 1.平台 首先我使用的是奋斗 STM32 开发板 MINI板 光学指纹识别模块（FPM10A）
2.购买指纹模块，可以获得三份资料 1.简要使用说明 2.使用指纹模块的功能函数 3.FPM10A用户手册. 3.硬件搭建 根据使用说明：FPM 10A使用标准的串口与外界通信，默认的波特率为57600，可以与任何单片机，ARM，DSP等带串口的设备进行连接，请注意电平转换，连接电脑需要进行电平转换，比如MAX232电路。 FPM10A光学指纹模块共有5个管脚 1 为VCC 电源的正极接 3.6V – 5.5V的电压均可。 2 为GND 电源的负极接地。 3 为TXD 串口的发送。 4 为RXD 串口的接收。 5 为NC 悬空不需要使用。 奋斗板上已经有5V的管脚，可以直接供给指纹模块， 这里需要注意的是，指纹模块主要通过串口进行控制，模块和STM32单片机连接的时候，需要进行电平转换， 这样只要把这个转接板插入STM32，接上5V的电，就可以工作了，将模块的发送端接转接板的接收端，接收端接转接板的发送端。 这样，我们的硬件平台就搭建好了！ 4.模块的测试工作 模块成功上电后，指纹采集窗口会闪一下，表示自检正常，如果不闪，请仔细检查电源，是否接反，接错等。指纹模块使用120MHZ的DSP全速工作，工作时芯片有一些热，经过严格的测试，这是没有问题的可以放心使用，在不使用的时候可以关闭电源，以降低功耗。 5.现在我们要进入编程环节了 指纹模块主要是通过串口进行控制，所以这里我们需要用到单片机的串口模块。
活体指纹技术 活体指纹技术“魔镜”是由韩国VIRDI集团自主研发，中国区产品销售由厦门沃尔迪信息技术有限公司负责。 “魔镜”以高清成像为技术基点，采用了当今最先进的技术与配备。“魔镜”采用韩国进口的COMS采集仪，DPI高达500，三棱镜采用日本HOYA镜片，配以美国专利高精光路设计，确保采集的指纹图像超凡精确清晰，同时，魔镜应用全球领先的金指码指纹算法可实现对图像更为精细与智能的处理，二者结合，最终实现对指纹的采集与匹配丝毫不差。另外，“魔镜”采用的暗背光成像技术抗强光干扰能力远远优于市面普遍采用的常亮背光成像技术，即使在复杂的强光环境下也能清晰成像，不会出现常亮背光成像带来的曝光过度而寿命不足的问题。 “魔镜”从人体静电、微动态图像变化、光谱等多种生物特性上得到启发，运用当今先进的生物、光电、计算机科技，通过人体静电检测、多种指纹成像实现全方位防假，将一切不符合人体生物特征的假指纹排除在外，以高端的指纹技术确保用户使用的极致安全。 静电检测，阻绝无人体静电特征假指纹。人体本身携带静电，但人体所带静电与其他物质所带静电有所不同，“魔镜”就是利用静电容量技术侦测指纹所带静电，让一切不具人体静电特征的假体指纹无所遁形。 微动态捕捉成像，彻底排除平面无变化指纹。人体皮肤组织弹性丰富，指纹
在接触采集窗时会形成一个细微的动态扩缩变化，“魔镜”对这一动态变化进行连续拍摄捕捉，形成多次成像比对，消除涂层、纸片等一切不符合手指动态变化特征的假指纹开门的可能性。 光谱成像，以人体物质构成特征高效区分假体指纹。利用每种原子独有的特征谱线，“魔镜”捕捉人体组织构成化学元素放射出的特殊光谱成像进行比对，以不可模仿的人体特征实现对人体指纹的唯一识别，让橡胶、涂层、硅胶倒模等一切与人体组织不同物质构成的假体指纹无机可乘。
基于FPGA的指纹识别系统设计 第一章绪论 1.1 设计背景 生物识别技术是利用人的胜物特征进行身份认证的技术, 人的指纹就是生物特征之一。此外, 生物特征还包括虹膜、视网膜、声音和脸部热谱图等。指纹识别是生物识别技术中最为成熟的, 其唯一性、稳定性, 一直都被视为身份鉴别的可靠手段之一。 由于最早的指纹识别技术仅仅依靠人工对比，工作效率低下、比对正确率低、对比对人员的要求高，从而使得指纹识别技术无法得到广泛应用。但随着计算机的出现及其运算速度的迅速提高,使指纹对比鉴定的应用发生了革命性的变化。使用计算机管理指纹数据库,极大提高了指纹对比的速度,同时由于计算机比对算法的不断改进提高,使指纹比对误识率已降到了10 - 6 以下,不仅可以满足刑侦方面的需要,而且迅速进入了更多的应用领域。 随着光学技术和光学仪器加工工艺的进步,各种采集指纹图案进行身份认证的系统和设备中需要配备的高清晰、无畸变光学采集仪也达到了很高水平,确保可以生成高质量的指纹图像。计算机运算速度的提高和计算机小型化的进展,使采用微机甚至单片机也可以进行指纹对比运算成为可能。现代电子集成制造技术使得我们可以生产出相当小的指纹图像读取设备和指纹识别模块。其成本下降得也很快,大大加快了指纹识别技术的推广速度。 同时人们对消费类产品的要求越来越趋向于小型化，并且对可携带设备的安全性要求也与日俱增。传统的PC、MCU、或者DSP的处理平台移动性比较差，体积比较大，无法满足人们日益增长的需求。所以，设计一套体积比较小、速度更快的嵌入式指纹识别系统是非常有意义的。 而本设计正是为了这一目的，选用具有高集成度、低功耗、短开发周期的FPGA来完成此项设计，以实现系统的ASIC为研究背景，具有很强的现实意义和广阔的市场空间。 本系统采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作为核心控制器件，这款器件采
1、光学指纹传感器简介 (1) 1.1光学指纹传感器的原理 (1) 1.2光学指纹传感器的优缺点 (1) 1.3光学指纹传感器的应用 (2) 1.4光学指纹传感器最新动态 (2) 1.5 楼宇对讲厂家使用指纹识别状况 (2) 2、半导体指纹传感器简介 (2) 2.1半导体指纹传感器的基本原理 (3) 2.2半导体指纹传感器的分类 (3) 2.3半导体指纹传感器的优缺点 (3) 2.4半导体指纹传感器的特征及发展方向 (3) 3、指纹传感器主要性能指标 (3) 4、光学与电容式指纹传感器性能比较 (4) 5、指纹传感器发展重点 (5) 纹传感器（又称指纹Sensor）是实现指纹自动采集的关键器件。指纹传感器按传感原理，即指纹成像原理和技术常见主要分为两类，光学指纹传感器和半导体指纹传感器。 1、光学指纹传感器简介 1.1光学指纹传感器的原理 光学指纹传感器已经有近30年的历史，主要是利用光的折摄和反射原理，将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。用棱镜将其投射在电荷耦合器件上CMOS或者CCD上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。 1.2光学指纹传感器的优缺点
目前国内的有厂家可以生产光学指纹传感器，光学指纹传感器优点主要表现为经历长期实用检验、系统稳定性较好、成本亦较低、能提供分辨力为500 dpi( dot per inch)的图像。特别是能实现较大区域的指纹图像采集,有效克服大面积半导体指纹传感器价格昂贵缺点。该传感器局限性主要体现三个方面： A.假手指：用塑胶制成的假手指，能够在光学传感器上得到与真手指非常相近的指纹图像（解决红外线） B.体积较大：随着光学技术发展,一些新颖的技术手段亦已应用于指纹图像的采集,这样,能显着减小光学指纹传感器的体积（如：纤维光束微型三棱镜矩阵） C.长期效果不好：于潜在指印方面,不但会降低指纹图像的质量,严重时,还可能导致两个指印重叠,显然,难以满足实际应用需要。此外,台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗,可能导致采集的指纹图像质量下降。。 1.3光学指纹传感器的应用 光学指纹传感器的优点主要表现为抗静电能力强、系统稳定性较好、使用寿命长，灵敏度特别的高，并能提供高分辨率的指纹图像，技术也最成熟。故现在多家公司都大量使用，主要用于指纹门锁，保险箱，汽车指纹防盗。 1.4光学指纹传感器最新动态 2015年美国CES展上，一款拥有2000PPI超高分辨率的光学指纹采集器吸引了全球手机厂商的目光。这款由中国印象认知推出的名为UTFIS的超薄型光学指纹传感器，分辨率超越了目前市面上主流的电容式指纹传感器，是苹果手机指纹识别芯片的四倍。且厚度仅有1.5mm。 UTFIS不仅继承了传统光学指纹传感器的优点，同时还通过超高的分辨率，实现了电容式指纹传感器所无法达到的安全级别。指纹的特征通常可分为三级。一级特征表示指纹的纹型、流向等宏观特征;二级特征表示指纹的Galton 细节，即纹线的分叉点、端点等特征;三级特征则是更高分辨率上的纹线属性，例如纹线的偏移、宽度、汗孔、边缘形状、断裂、褶皱、伤疤，以及其他的永久性特征。使用第三级特征，至少要求指纹采集的分辨率达到1000ppi。而UTFIS通过MAPIS技术获得2000ppi的采集分辨率，改变了传统指纹采集器匹配细节点的缺陷，成功实现汗孔识别，使得在智能手机上实现“三级特征”指纹识别的难题迎刃而解。性能优越的UTFIS芯片必将开辟出一个属于光学指纹识别的欣欣市场，重新赢得投资市场及手机厂商的青睐。 1.5 楼宇对讲厂家使用指纹识别状况 有接触指昂和指安两家模组生产厂家，此两家采用的识别算法芯片都是用晟元的指纹算法芯片，传感器基本是使用瑞典的FPC。楼宇对讲厂家目前有珠海竞争和柔乐的内外贸产品有采用光学指纹传感器模块。指昂的销售人员讲道，竞争每个月和其拿上K的量用在其出口欧盟产品上。还有一家指晶有自主的算法芯片，模组是自已开发生产。 2、半导体指纹传感器简介 半导体指纹传感器主要是利用电容、电场（也即我们所说的电感式）、温度、压力的原理实现指纹图像的采集。具有价格低、体积小、识别率高等优点，但稳定性稍欠缺一些，常用于手机、电脑、汽车或房屋安全识别。
指纹识别原理及模组工艺 概述 指纹识别的背景知识 我们手掌及其手指、脚、脚趾侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。 最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。 指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。 在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 文案
指纹识别 指纹识别是什么？ 提到指纹识别我们就要先弄清楚什么事指纹，指纹为何能够做到区别性。 指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。 指纹识别的易用性 指纹识别功能提高了系统的易用性，不仅是解锁屏幕，它还可以用来设置一些快捷操作如：拍照、快捷打开程序等等，同时鉴于指纹识别的高区别性质，指纹识别不仅仅是对于功能的简化，更深层次的是安全级别的一个提高。 ~~ 指纹扫描认证功能在数款安卓智能手机上出现过，但相关模块与解决方案都来自第三方厂商，而非安卓内核或系统层面直接支持的产物。谷歌显然看到了相关技术的发展趋势，因此，6.0提供了来自谷歌的官方指纹API。顺带一提，苹果也为自己的TouchID指纹读取模块提供了类似的API。 指纹识别的安全性 随着时代的发展网络支付等安全问题面临越来越多的问题，这传统的基于密码、加密算法和验证码的安全机制在安全性和方便性方面已经无法满足现有需求，甚至已经受到挑战。为了能够更好地确保系统的安全性和方便性，迫切需要寻找其他的技术。于是人们将目光转移到了生物特征识别技术上，因为人体某些生物特征各不相同并且不会发生变化以及很难遗失和仿制。目前被使用的生物识别技术主要有指纹、虹膜、视网膜、语音、面部、DNA以及签名，它们各自的性能以及优缺点如表所示： 每个人的指纹独一无二并且很难发生变化，此外，它不需要像密码那样需要记忆，真正
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FM-180 指纹识别模块用户手册V1.1 FM-180 指纹识别模块 用户手册 系统概述 系统特色 FM-180 亮背景光学头指纹识别设备采用光学指纹传感器，由高性能DSP 处理器和FLASH 等芯片构成，具有指纹图像处理、模板提取、模板匹配、指纹搜索和模板存储等项功能。和同类指纹产品相比，FM-180 指纹识别设备具备下列特色：●自主知识产权光学指纹采集头，设备硬件和指纹算法等所有技术，均由本公司自主开发。●指纹适应性强指纹图像读取过程中，采用自适应参数调节机制，使干湿手指都有较好的成像质量，适用人群更广泛。●价格低廉设备采用自行开发的光学采集头，成本大幅降低。●算法性能优异FM-180 指纹识别设备算法根据光学头成像原理另行设计。算法对变形、质量差指纹均有较好的校正和容错性能。●简单易用方便扩充无需具备指纹识别专业知识即可应用。用户按照FM-180 指纹识别设备提供的丰富控制指令，可自行开发出功能强大的指纹识别应用系统。 指纹系统中几个基本概念 ●指纹特征指纹算法是从指纹图像中提取的特征，代表了指纹的信息。指纹的保存、比对、搜索都是通过操作指纹特征来完成。●1:1 比对两个指纹特征比较，返回信息：匹配，或者不匹配。●1:N 搜索在N 个指纹特征中找和当前1 个指纹特征匹配的指纹特征。返回信息：没有匹配特征，或者有匹配特征，同时返回匹配的特征编号。 N=19600bps 162 FM-180 指纹识别模块用户手册V1.1 系统参数与接口 供电电压：DC 3.6~6.0V 供电电流： 工作电流：<120mA 峰值电流：<150mA 指纹图像录入时间：＜1.0秒 窗口面积： 14 ╳ 18 mm 匹配方式： 比对方式（1:1） 搜索方式（1:N） 特征文件：256字节 模板文件：512字节 162/ 枚