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基于FPC1011C的指纹识别系统

信息来源: 维库开发网 发布时间:2010年9月27日

     引言

  指纹识别系统是日常生活中常见的一种识别方式,其广泛应用于门禁、考勤和其他安防领域。本指纹识别系统,采用双供电方式,既可与电脑联机使用,也可作为便携式设备使用。作为便携式时,大约可存储300~500枚指纹,同时系统有着很高的识别率。

  指纹识别系统应用范围大、精度高、可以实时快速对指纹进行采集,注册匹配,广泛应用于安防领域中。

  1 硬件设计

  1.1 硬件架构框图

  本指纹识别系统是以TMS320VC5510A为硬件平台,配以FLASH、SDRAM、指纹传感器FPC1011C、LCD和键盘等外围设备而成的嵌入式指纹识别系统。可以实现对指纹的识别、匹配、存储等功能。系统采用双电源设计保持系统随时供电。具体结构框图如图1所示。


  1.2 指纹传感器模块

  FPC1011C是瑞典FingerPrints公司成功推出的一种电容式面装指纹传感器,具有高图像质量(363 dpi的分辨率)、高耐磨(高达100万次)、高抗静电(可达15 kV以上)、低功耗(3.3 V工作电压下的功耗为50 mw)等特点,是一种全新的基于certus传感器平台的电容式指纹传感器。其工作电压为2.5 V或者3.3 V,传感器还具有高速的SPI接口,8脚的软排线可以方便地接入各种系统。

  系统采用3.3 V电压对指纹传感器进行供电,把DSP的MCBSP2接口配置为SPI主机模式与传感器(SPI从机)进行通信。采集图像大小为200 ×152像素,SPI时钟频率由MCBSP2的CLKX2提供,设置为1 MHz。硬件连接如图2所示。


  1.3 电源模块

  电源模块由两部分构成,分别是电源电池自动转换模块和DC/DC电平转换模块。转换模块使系统在掉电的情况下可以自动转到电池供电,使系统正常运行。DC/DC电平转换为DSP外设提供3.3V电压,为内核提供1.6 V电压。

  自动电源切换电路采用凌特公司的LTC4414,电路如图3所示。LTC4414通过控制2个P沟道MOSFET,实现一种用于电源切换的近似理想二极管的功能,从而实现两个电源的高效“或”操作。FDS6975是一款双P沟道MOSFET芯片


  电平转换使用LMl085-3.3 V和LMl085-ADJ可调输出电压,输出电压VOUT=1.25×(1+R2/R1)。为产生1.6 V电压,使R2=38.3 Ω,R1=110 Ω,电路如图4所示。


  1.4 人机交互模块

  为方便操作和直观显示处理结果,系统安装有键盘和LCD,可以实时进行操作和显示。LCD采用的是FYDl2864-0402B,其以ST7920为驱动模块,内嵌汉字库,支持串口和并口数据传输。此处采用串口SPI协议传输,如图5所示。


  数据传输时,DSP被配置为SPI主模式,以MCBSPl与LCD通信。通信过程中,CS为LCD的片选端,系统中直接接高电平,时钟SCLK由DSP的CLKXl提供,SID连接MCBSP1的数据输出口DXl。传输过程中要对数据进行打包,使其符合SID显示的数据格式。其中RW和RS为00时DSP向LCD写指令,为01时写数据。因此若向LCD发送数据“01h”,则实际数据为“FA0010”。时钟频率SCLK被设置为100kHz,可满足实时显示的需要。

  人机交互中的键盘由3个按键组成,分别对应3个硬件中断(intO、intl、int2),来实现指纹采集、注册和匹配功能。指纹采集后存入SDRAM,注册时指纹采集2次,匹配成功后存入FLASH。匹配时先采集指纹进入SDRAM,再提取FLASH中的指纹进行匹配,成功后作其他动作。

  2 软件设计

  在硬件架构上必须有相应的软件设计才可以实现系统的功能。软件设计是在DSP的开发环境CCS中进行的,运用了嵌入式操作系统DSP/  BIOS,使开发更加方便快捷。在DSP/BIOS中,可方便地实现内存分配、中断选择、任务调度等功能。

  本系统的任务调度主要以3个硬件中断为触发条件,来实现指纹采集、注册和匹配功能,具体框图如图6所示。


  采用SEM对系统任务进行调度,系统上电启动后,任务处于挂起状态,并一直轮询,等待中断触发。启动注册中断时必须在采集两枚有效指纹数据成功的情况下触发,否则会显示注册失败。注册中断触发后,对两枚指纹进行匹配,如匹配成功则指纹特征数据写入FLASH,如果失败则重新采集两枚指纹进行注册。这样可以降低因为首次指纹采集不清晰,而产生的匹配不成功。指纹匹配中断触发前提是FLASH中存有注册的指纹,同时实时采集新的指纹成功。若匹配失败,则必须重新采集指纹进行匹配。

  指纹传感器图像采集程序如下:


  3 总结

  本指纹采集系统可以完美地实现指纹的采集、注册和匹配功能,其内部算法处理时间<1 s,完全可以满足实时工作的需要。用各手指进行试验后,其平均FRR(FalseRejection Rate)和FAR(False Acceptance Rate)可达2.83%和0.17%,完全可以满足生活中的需要。



  来源:肥猪宝宝
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