基于FPGA的MBF200指纹传感器电路解析—电路精选(28)

基于FPGA的指纹识别系统本系统采用Xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作为核心控制芯片，通过FPC1011C指纹传感器实现对指纹图象的采集，利用SPI接口传输到FPGA进行数据的存储，在内嵌的MicroBlaze处理器的管理下，使用硬件电路对指纹图象进行指纹中心点求取、图像修剪、可视化扇形、归一化、Gabor滤波、特征编码等处理，从而得到指纹特征点并存入指纹数据库作为建档模版。

指纹比对时，采用同样的方法，得到比对模版，然后将比对模版与建档模版利用指纹识别算法进行比对，得出比对结果。

该项目利用嵌入式软核实现系统的管理，利用硬件实现识别算法，保证了系统功能的完整性与识别的正确性。

其识别速度将明显快于通常使用的基于软件实现的指纹识别系统，且系统更加简单。

该识别系统可用于门禁、考勤、证件管理等很多方面，具有很广泛的应用前景。

1、硬件框图及各模块介绍：系统采用xilinx公司Spartan－3E 系列FPGA作为核心的控制和运算芯片，数据采集模块由FPC1011C电容式指纹传感器来完成，FPC1011C指纹传感器可以完成指纹图像的采集并用其自带的A/D转换器将指纹图像转换成数字信号，利用SPI接口传送至FPGA进行处理。

当处理图像数据时，FPGA将通过其逻辑单元执行指纹中心点求取、图像修剪、可视化扇形、归一化、Gabor滤波、特征编码等一系列操作，从而获得重要的指纹图像信息。

处理之后的图像会根据当前的操作模式被存入FLASH中作为建档模板，或者与当前模板进行匹配。

工作前可用键盘对工作模式进行选择，另附带有LCD 显示器用来显示模式选择和识别结果。

系统框图如图1所示。

图1 系统总体设计框图软件流程图如图2所示：图2 系统软件流程图2、项目关键技术及创新性：2.1 传感器的选择FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrint Card公司推出的目前最先进的电容式指纹传感器。

该款电容式指纹传感器利用了该公司拥有专利的反射式探测技术（以往的电容式指纹传感器采用的一般是直接式探测技术），使指纹传感器的表面保护层厚度可以达到普通电容式指纹传感器的100倍左右，因此使指纹传感器具有更高的对干湿手指的适用性和更长的使用寿命。

指纹模块原理图
很抱歉，由于我是一个文本AI助手，无法提供原始图像或图表。

但是，我可以为您提供指纹模块的工作原理的文字说明。

指纹模块主要包含以下几个关键部分：
1. 指纹传感器：指纹传感器通过感应手指指纹区域的细节和特征，将其转化为数字信号。

传感器上通常覆盖着一层光学窗口或薄膜，用于接触和采集手指指纹。

2. 光源：指纹模块中通常会使用光源来照亮手指表面，以便传感器能够清晰地捕捉到手指指纹的细节。

常用的光源包括LED（发光二极管）或激光二极管。

3. 光学镜头：光学镜头的主要作用是将手指表面的指纹图案聚焦到传感器上，以提高图像的清晰度和质量。

4. 模拟-数字转换（ADC）：传感器中采集到的模拟信号会经过模拟-数字转换芯片进行转换，将其转换为数字信号。

这些数字信号可以更方便地进行处理和存储。

5. 指纹识别算法：指纹模块中通常会包含指纹识别算法，用于对采集到的指纹图像进行特征提取和比对。

通过与注册的指纹特征进行比对，可以确定手指是否匹配，从而实现指纹识别功能。

指纹模块的工作原理是通过以上部分的协同工作来实现的。

当手指触碰到指纹传感器表面时，光源会照亮手指，光学镜头将
手指表面的指纹图案聚焦到传感器上。

传感器将采集到的指纹图像转换为数字信号后，指纹识别算法会对这些信号进行处理和比对，从而确定手指的指纹特征，并将结果输出。

通过这一过程，指纹模块能够实现对手指的指纹进行采集、识别和验证等功能，广泛应用于手机、平板电脑、门禁系统等领域。

￥３Ｃ２４１０与指纹传感器ＭＢＦ２００的ＳＰＩ通信设计■南京航空航天大学孟建民薛重德李Ｆ－涛ＭＢＦ２００是富士通公司推出的一款嵌入式指纹采集芯片，体积小、结构简单。

容易与嵌入式微处理器接摘要口。

本文详细介绍了ＭＢＦ２００的结构特点、ＳＰＩ接口特性，以及与￥３Ｃ２４１０的ＳＰＩ通信的软硬件设计，并给出指纹采集程序流程。

关键词ＭＢＦ２００￥３Ｃ２４１０ＳＰＩ通信引言随着网络技术和通信技术的发展，传统的身份认证技术对于信息安全表现得越来越有些力不从心了。

由于人的身体特征具有唯一性和稳定性，人们开始把目光转向了生物识别技术，如指纹、虹膜、ＤＮＡ、掌形识别等。

在众多的特征识别中，指纹采集设备由于具有体积小、功耗低、稳定性好、误判概率低等优点，而受到人们的青睐。

指纹传感器是指纹采集设备中的核心器件，在此选用富士通公司的ＭＢＦ２００。

它是一款先进的固态指纹传感器芯片，具有性能高、功耗低、成本低、接口方便等特点。

这使得在嵌入式系统中实现数据的传输更加方便。

ｓ３Ｃ２４１０是三星公司推出的ＡＲＭ９２０Ｔ核微处理器，主要面向手持设备以及高性价比、低功耗的应用，且在片上集成了丰富的组件，有利于其扩展。

１ＭＢＦ２００的结构和特点介绍ＭＢＦ２００是为嵌入式系统设计的高性能、低功耗的电容指纹传感器。

该芯片传感区域为１．２８ｃｍ×１．５０ｃｍ，具有２５６×３００传感器阵列和５００ｄｐｉ的分辨率，集成８位Ａ／Ｄ转换器，工作电压为３．３～５Ｖ，且有指纹自动检测功能。

提供３种总线接口：８位微处理器总线接口（ＭＣＵ）、串行外围设备接口（ＳＰＩ）和集成ＵＳＢ全速接口。

鉴于接口简单，实现容易且占用的Ｉ／Ｏ较少，本文采用ＳＰＩ接口方式。

ＭＢＦ２００的内部结构如图１‘１３所示。

其中２５６×３００传感器阵列用于产生感应电压；功能寄存器用于对芯片进行操作控制；控制电路用于传感器与外部接口电路的控制，负责数据的读出与写入；地址索引寄存器与数据寄存器分别用于对功能寄存器的地址选择及数据的读写；采样保持及Ａ／Ｄ转换电路用于对传感器阵列所产生的电压进行采样。

MBF200芯片介绍中文翻译MBF200固态指纹传感器芯片的操作：传感器阵列由256列和300行的传感器单元组成。

每一列有两个采样保持电路，每次捕获一行指纹图像数据。

行捕获分为两个阶段，第一阶段，将电容板的被选行充电到VDD电压。

在充电的同时，一个内部信号使能一个采样保持电路以采样被选行的电容单元电压；第二阶段是传感器电容板放电阶段，放电快慢由放电电流寄存器决定。

放电阶段结束后，可由一个内部信号使能另一个采样保持电路去采样电容单元的最后电压，充电电压与放电电压之差就是所要测量的有用传感信号电压。

行捕获结束之后，接着对该信号进行数字化，从而完成一次采样。

实际上，该芯片的灵敏度是由放电电流和放电时间寄存器来调节的。

框图：连接图：引脚说明：VDDA1，VDDA2（引脚1和7）传感器模拟部分提供电源。

VDDA1给阵列、行驱动器、列接收器、A / D转换、采样/保持放大器提供电源。

VDDA2给多谐振荡器和偏置电路提供电源。

VSSA1，VSSA2（引脚2和6）传感器模拟部分的接地端。

VSSA1是阵列、行驱动器、列接收器、A / D转换、采样保持放大器的接地端。

VSSA2是多谐振荡器和偏置电路的接地端。

VDD1，VDD2，VDD3（引脚25，16和39）数字逻辑器和I / O驱动器的电源输入端。

VDD2给核心数字逻辑器、振荡器、锁相环、数字输入电路提供电源。

VDD1和VDD3为数字输出电路和USB收发器供电。

VSS1，VSS2，VSS3（引脚24，15和40）数字逻辑器和I / O驱动器的接地端。

VSS2是核心数字逻辑器、振荡器、锁相环、数字输入电路的接地端。

VSS1和VSS3是数字输出电路和USB收发器的接地端。

ISET（引脚3）在ISET和模拟接地端VSSA1之间连接一个200K欧姆的电阻以设置内部参考电流。

放电电流是内部参考电流的一个标量函数。

AIN（引脚4）替代A / D转换的模拟输入。

设置在寄存器CTRLA 的AINSEL位以选择AIN作为A/ D转换器的输入端。

电容感应式指纹传感器工作原理和性能分析交通运输1101 陈强 3110405027摘要：本文首先通过查找相关传感器历史资料，回顾了指纹传感器技术的发展历史。

从发展早期，现如今和未来三个角度分别介绍了指纹传感器技术的原理，发展过程和未来前景。

与此同时通过查阅相关文献资料和技术论文，详细解释了指纹传感器的工作原理，并着重介绍了目前几种现实生活中常见的传感器，如光学指纹传感器和半导体指纹传感器，在对两种传感器进行原理性剖析的基础上,通过列举现实生活中同型号不同产品的半导体指纹传感器，对传感器的主要性能参数进行对比研究，指出了它们的优缺点和应用情况。

最后，通过了解苹果公司最新发布的iPhone5s产品中新加入的指纹解锁技术，在阅读其专利图和技术使用说明的基础上，研究分析了实现该项功能所使用传感器的原理和技术细节，并对这一新鲜技术的未来产品中的运用做评估和预测。

1.引言：指纹是手指表面皮肤凸凹不平形成的纹路，由多种嵴状图形构成。

指纹特征即手指表面嵴和沟组成平滑纹理模式，其随机性很强。

研究表明：指纹特征具有唯一性、稳定性特点，据此可实现身份识别。

指纹表面积较小，且存在磨损，获取优质指纹图像较困难。

指纹传感器是获取指纹图像的专用器件,在自动指纹识别系统中起着关键作用。

本文回顾了指纹传感器技术的发展历史,并介绍了目前几种常见的传感器,在进行原理性剖析的基础上,指出了它们的优缺点和应用情况。

1.1. 早期:早期的指纹图像采集主要运用油墨按印等物理方式,如果油墨及纸张质量有问题,或按压压力不均,或按压位置、方向差异,或手指损伤、变形等,都会导致采集的指纹图像质量不理想,进而影响该技术应用。

为克服物理方式的缺点,发展光学传感器、半导体传感器、超声波传感器等对获取高质量指纹图像提供了良好的技术保障,具有很好实用价值。

同时,更先进的指纹图像传感器亦在研发,目的是获得足够的指纹细节,并使指纹图像达到较高分辨力,提高指纹识别准确性、可靠性。

指纹识别系统电路设计图集锦
随着电子信息技术应用面日益拓展，不少场合需要对特定用户群体进行身份识别或身份记录，如门禁系统、考勤系统、安全认证系统等，在各种系统中运用的技术形式多样，如视网膜识别、面相识别、指纹识别、RFID 射频识别应用等。

其中，生物特征识别方式以其方便性强、安全性高等特点得到了越来越多人的认可和接受，特别是指纹识别技术方式，现已发展成为应用最广泛的生物识别技术之一。

因此，研究基于嵌入式架构的指纹识别系统具有现实意义和广阔的应用前景。

ARM 光学指纹识别系统
系统采用光学指纹传感器(内建格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS
CMOS 采用ARM 处理器作为控制核心，构建指纹识别算法的嵌入式系统的设计方法及过程。

该系统采用光学指纹传感器(内建格科微电子有限公司的光学GC0307CMOSFPS200 固体指纹识别传感器设计
现有的光学传感器的体积都较大，成像结果要经过变换才可以使用。

该采集系统采用Veridicom 公司的FPS200 固体指纹识别传感器设计而成。

FPs200 是一种性能优越，功耗低，价格便宜的指纹识别传感器。

由于其特殊的EDS 保护，特别窄小的物理尺寸，以及独特的省电特性，使传感器尤其适合嵌入式系统使用。

主要原理是，在指纹
与同类产品相比，FPS200 的性能特点如下：
(1)支持多接口模式。

FPS200 有3 种接口模式，8 位的系统总线接口，集成全速的USB 接口和集成的串行外设接口，使芯片的应用设计更加灵活。

芯片集成USB 控制器，大大减少了USB 电路设计的工作量，同时USB 接口协议支。

指纹锁电路设计与实现指纹锁是一种智能锁具，通过识别指纹来进行解锁。

指纹锁电路设计与实现主要包括指纹传感器模块、指纹识别算法、控制电路以及电源电路等部分。

首先，指纹传感器模块是指纹锁电路设计的核心部分。

指纹传感器用于采集指纹信息，并将其转换成数字信号。

常见的指纹传感器有光学式指纹传感器和电容式指纹传感器。

光学式指纹传感器通过光学透镜和传感器来捕捉指纹上的细节纹路，而电容式指纹传感器则通过测量指纹表面的电容差异来进行指纹识别。

在电路设计中，应选择适合的指纹传感器模块，并与其他电路部分进行连接。

其次，指纹识别算法是指纹锁设计中的重要环节。

指纹识别算法用于对采集到的指纹图像进行处理和比对，从而判断指纹是否匹配。

指纹识别算法通常包括图像增强、特征提取和模式匹配等步骤。

在电路设计中，应将指纹识别算法实现在控制器或其他适当的芯片中，并与指纹传感器模块进行通信。

控制电路是指纹锁电路设计中的核心部分。

控制电路负责指纹锁的各项功能和操作，如指纹识别、开锁、报警等。

在控制电路中，需要使用微控制器或其他控制芯片来控制指纹识别算法的运行，并与其他部件进行数据交互。

此外，控制电路还需要与锁体进行连接，以控制锁舌的收放。

最后，电源电路是指纹锁电路设计中不可或缺的一部分。

电源电路用于为指纹锁提供电能。

常见的电源电路包括电池供电和外部电源供电两种形式。

在电路设计中，应根据指纹锁的实际需求选择适当的电源电路，并确保电源电路的可靠性和稳定性。

总之，指纹锁电路的设计与实现需要考虑指纹传感器模块、指纹识别算法、控制电路和电源电路等多个方面的因素。

合理选择和设计这些部分，可以有效实现指纹锁的功能，并提高指纹锁的性能和安全性。

基于MBF200的指纹识别算法的研究的开题报告一、研究背景和意义指纹识别技术在现今社会中得到了广泛应用，特别是在人脸识别、门禁安全、银行金融等领域中。

指纹识别技术作为一种最为成熟的生物特征识别技术，其性能受到了广泛关注。

指纹识别技术具有非常重要的实际应用价值，但是目前市场上的指纹识别模块存在着一些识别率低、稳定性差等问题。

因此，对基于MBF200的指纹识别算法进行研究，提高识别率和稳定性，是非常有实际意义的。

二、研究内容和方法步骤本研究将基于MBF200芯片，研究和开发一套面向指纹识别的算法。

具体研究内容和方法步骤如下：1.建立指纹数据库：在实验室内建立大量的指纹图片数据库，以此作为训练数据和测试数据，利用MATLAB工具进行处理和分析。

2.指纹图像的预处理：采用特定的指纹图像去噪算法、滤波算法以及图像增强算法等方法对采样的指纹图像进行处理和分析，提取出指纹图像的特征。

3.指纹特征的提取：采用基于MBF200的指纹特征的提取算法，主要包括Minutia角点算法、Gabor滤波算法及方向图等方法，分析和提取出指纹图像的关键特征。

4.指纹特征的匹配：采用基于MBF200的指纹特征匹配算法，对提取出来的指纹特征与数据库中存在的指纹特征进行比对和匹配，获得较为准确的指纹识别结果。

5.实验验证：采用所提出的基于MBF200的指纹识别算法进行实验验证，对其进行性能测试和分析，从而验证该算法的准确性和稳定性。

三、预期目标和创新点本研究的预期目标是设计和实现一套具有高识别率、高稳定性的基于MBF200的指纹识别算法，提高指纹识别的应用处理速度与信道带宽使用性能，并应用于金融、安防、智慧物联等领域。

本研究的创新点在于：1.针对MBF200芯片的指纹识别算法的研究与开发，充分利用芯片硬件资源，增加了算法的可靠性和稳定性。

2.提出了一种新的指纹图像的预处理方法和特征提取方法，能够提高指纹特征的准确性和稳定性。

3.在指纹特征匹配方面，采用了新的算法，提高了算法的精确度和匹配速度，采用该算法的指纹识别系统可以快速实现指纹图像的识别和匹配。