指纹传感器的定义和应用

　　指纹传感器的定义

　　指纹传感器（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，分为光学指纹传感器、半导体电容传感器、半导体热敏传感器、半导体压感传感器、超声波传感器和射频RF传感器等。指纹传感器的制造技术是一项综合性强、技术复杂度高、制造工艺难的高新技术。

　　半导体指纹传感器因其制造工艺复杂，单位面积上传感单元多，包含高端的IC设计技术、大规模集成电路制造技术、IC芯片封装技术等，所以半导体指纹传感器几乎全部是由IC技术发达的国家或地区，如美国、欧洲、台湾等地设计、制造的。一颗不足0.5平方厘米的晶片表面集成了10000个以上的半导体传感单元。内部还包括了自动增益电路和逻辑控制芯片，以及串行、并行、USB等接口电路。半导体指纹传感器的灵敏度高，分辨率也达到了500dpi或以上。其功能已经突破了单一的传感能力，加上软件配合，可以用做全向导航器。半导体指纹传感器正朝小型化方向发展。2004年以前以1平方厘米见方的方型为主，多为滑动式SWIPE芯片。全球最小的滑动式采集芯片只有12x5 mm，是由Authentec最近推出的1610。光学传感器中存在棱镜，其体积较大，一般为半导体的几倍甚至10倍大小，所以限制了其在小型设备上的应用。在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题，但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用，体积成了最大的障碍，所以光学指纹传感器也出现了滑动式的。

　　指纹传感器的应用

　　快速变化的指纹识别技术市场已经深入消费类领域 － 指纹传感器出货量将以18％的复合年增长率成长，预计2022年将达到47亿美元市场规模。

　　在收购指纹传感器公司Authentec之后，苹果公司于2013年发布了iPhone 5s，从而推动指纹传感器的大量应用。此后几年，指纹传感器在消费类市场中的出货量呈现出不可思议的增长。起初，指纹传感器用于手机解锁和信息保护。然而现在，指纹传感器越来越多地应用于在线识别和移动支付等安全功能。

　　应用于智能手机的指纹传感器出货量从2013年的2300万颗增至2016年6.89亿颗。可见，2013～2016年期间，手机应用的指纹传感器出货量的复合年增长率高达210％！预计2016～2022年期间，该领域的增长将趋于“理性”，复合年增长率约为18％。

　　指纹识别正成为每部智能手机的标配功能，并增添了很多实用价值。然而，飞速的出货量增长伴随着强大的成本压力，这是指纹传感器在过去三年中发生的现实写照。指纹传感器的平均成本已经从2013年的约5美元降至2016年的3美元左右，而且低端指纹传感器成本更加低廉。尽管如此，但成本压力还没有消失。当前的技术日臻成熟，并受到新技术的威胁。新技术需要通过“更低的成本”来获得发展动力。例如，3D超声波指纹识别技术。

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指纹传感器的类型和工作原理

由于当今指纹传感器规格很多，但是，至今仍然没有一个统一的协议和标准。目前，市场上现有的传感器主要有光学传感器和电容式传感器两类。

1、光学传感器工作原理

它的基本原理如下：将手指按压在玻璃平面的一侧，在玻璃的另一侧安装有LED光源和CCD摄像头，LED发出的光束以一定的角度照射向玻璃，摄像头用于接收从玻璃表面反射回的光线。手指上的脊线与玻璃表面接触，谷线不与玻璃表面接触，因此，照射在指纹脊线所接触部分的玻璃表面的光线被漫反射，而照射在指纹谷线所对应的玻璃表面的光线被全反射，从而在由CCD摄像头捕获的图像中，对应指纹脊线的部分颜色较深，对应指纹谷线的部分颜色较浅。

R307光学指纹模块

2、电容传感器工作原理

电容传感器原理根据按压到采集头上的手指表皮和芯片之间产生不同的电容，芯片通过测量空间中的不同的电磁场得到完整的指纹。由这一构造原理，可以大大地提高指纹的防伪性。伪造的指纹一般用硅树脂或者白明胶等绝缘材料，在电容传感器上是无法成像的，这样使伪造的指纹无用武之地。但电容技术的芯片昂贵，且易受到干扰。

R306电容式指纹模块

3、指纹图像处理

在该识别过程中，首先，通过指纹采集仪器采集到指纹，由于采集指纹图像时图像质量不高或者在捺取指纹过程中因用力不均造成指纹畸变，常常会造成指纹图像分割的不准确，给后续的指纹识别带来更大的困难，造成指纹自动识别系统的拒识或误识，所以，指纹采集后的个关键技术就是对采集到的指纹图像进行预处理，包括对指纹图像的增强、二值化和细化等。预处理完成后即可进行特征提取，然后，进行特征匹配，输出匹配结果。为了能够将输入指纹图像中的某一个特征点按照一定的变换方式转换成模板指纹图像中的相对应位置，需要知道相应的变换因子。求取变换后的待识别指纹的特征点坐标位置和所在区域的纹线方向。然后，将变换后的待识别指纹特征点集叠加到模板指纹特征点集上，检测2个特征点集合中相重合的特征点数目。计算的匹配分数代表了相比较的两幅指纹的相似程度。参数值越大，相似性程度越高，而如果得分较小时，说明这一用户不一定是其宣称的用户，访问将被拒绝。

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