基于ARM的光學指紋識別系統的設計方案

指紋識別技術近年來因其唯一性、終生不變性和難于偽造等特點，在身份識別領域得到了廣泛應用。基于ARM的光學指紋識別系統設計方案結合了高性能的ARM處理器和光學指紋傳感器，實現高效、準確的指紋識別功能。以下是對該設計方案的詳細闡述，包括主控芯片型號及其在設計中的作用。

一、系統概述

基于ARM的光學指紋識別系統主要由光學指紋傳感器、ARM處理器及相關外圍電路組成。該系統通過光學指紋傳感器采集指紋圖像，利用ARM處理器實時實現指紋識別算法，從而實現身份認證和比對。

二、主控芯片型號及其在設計中的作用

1. ARM Cortex-M3內核的STM32F205RE

型號： STM32F205RE

作用：

STM32F205RE是意法半導體公司推出的一款基于ARM Cortex-M3內核的32位高性能單片機，具有低功耗、高性能和豐富的外設資源等特點。在系統設計中，STM32F205RE作為控制核心，主要承擔以下任務：

• 指紋圖像采集與處理：STM32F205RE通過GPIO接口與光學指紋傳感器連接，實現指紋圖像的采集。其GPIO口工作頻率可達120 MHz，能夠非常準確高效地模擬時序，確保640×480的原始圖像能以10幀/s的速度采集到主處理器中進行處理。

• 圖像處理算法實現：STM32F205RE具有強大的處理能力，能夠運行Sobel邊緣檢測算子、Gabor濾波、圖像二值化等圖像采集與處理算法，對指紋圖像進行識別。

• 系統控制與管理：STM32F205RE還負責系統的整體控制與管理，包括通信、人機接口、指紋數據庫管理等。其豐富的外設資源（如中斷控制器和外設數據控制器）使得系統設計更加靈活和可靠。

2. AT75C220

型號： AT75C220

作用：

AT75C220是Atmel公司推出的一款集成了ARM內核、DSP協處理器以及以太網MAC接口的智能互聯網芯片。該芯片在指紋識別系統設計中同樣具有重要的作用：

• 高性能計算：AT75C220采用ARM7TDMI微處理器核和16b定點DSP核，具有強大的計算能力。這使得AT75C220能夠實時處理指紋圖像，實現高效的指紋識別算法。

• 網絡通信能力：AT75C220集成了雙以太網10/100Mb/s MAC接口，支持TCP/IP協議棧。這使得指紋識別系統不僅具有本地識別能力，還能夠通過網絡進行遠程通信和身份認證。

• 豐富的外設資源：AT75C220還具有豐富的外設資源，如多媒體數字信號編解碼器（CODEC接口）、集成SDRAM控制器等。這些外設資源使得系統設計更加靈活和多樣化。

三、系統硬件設計

1. 光學指紋傳感器

光學指紋傳感器是系統的核心部件之一，用于采集指紋圖像。本系統采用內建格科微電子有限公司的光學GC0307 CMOS圖像采集芯片的光學指紋傳感器。該傳感器具有高精度、低功耗、微體積等特點，能夠將實現優質VGA影像的CMOS影像傳感器與高度集成的影像處理器、嵌入式電源和高質量的透鏡組結合在一起，輸出JPEG圖像或圖像視頻流。

2. 主控芯片與外圍電路

• STM32F205RE主控芯片：負責系統的整體控制與管理，通過GPIO接口與光學指紋傳感器連接，實現指紋圖像的采集與處理。

• 電源電路：為系統提供穩定的電源供應，確保各部件正常工作。

• 通信電路：包括串口通信電路和以太網通信電路，實現系統的遠程通信和身份認證。

• 存儲電路：包括Flash存儲器和SDRAM存儲器，用于存儲指紋特征和系統程序。

四、系統軟件設計

1. 圖像處理算法

系統軟件設計部分針對畸變糾正采用了四點轉正算法，通過公式變換得到從（x,y）到（u,v）的變換，從而解決圖像畸變問題。在圖像增強方面，利用均方差區分前后景，并根據對比度的差異分別增強圖像。此外，還采用了基于原Sobel算子改進后的Sobel算子進行圖像方向場的求取，提高了方向場的準確性。

2. 指紋識別算法

指紋識別算法主要包括灰度濾波、二值化、二值濾波、細化、細化后的去噪等步驟。最后進行特征提取和匹配。本系統采用Gabor濾波器對指紋圖像進行濾波，利用每一點的點方向沿方向指向增強，沿方向的法線方向減弱。然后將Gabor濾波后的圖像進行雙窗口均值門限二值化，提取圖像特征點。特征點描述了特征點的位置、方向等信息，最終形成一個大小不超過512字節的特征模板。指紋的比對就是在特征模板的基礎上，構建兩個點形成的桿對集，通過比較桿對的長度、夾角等信息進行匹配。

3. 系統控制與管理軟件

系統控制與管理軟件包括人機接口、指紋數據庫管理、通信協議棧等模塊。人機接口用于與用戶進行交互，實現指紋錄入、比對等操作。指紋數據庫管理模塊用于存儲和管理用戶的指紋特征信息。通信協議棧模塊實現了系統的網絡通信功能，支持TCP/IP協議棧，使得系統能夠通過網絡進行遠程通信和身份認證。

五、系統性能與測試

經過實物測試，該基于ARM的光學指紋識別系統具有以下性能：

• 錄入時間：模塊錄入用戶指紋圖像時間為500~800 ms。

• 拒真率：小于等于1%。

• 比對時間：平均4.2 ms即可比對一枚指紋。

• 功能支持：支持1:1指紋驗證和1:N指紋搜索。

• 通信能力：系統支持3.3V TTL串口通信，可以通過串口對模塊進行用戶注冊、刪除特定用戶、刪除所有用戶、復位模塊、獲取用戶總數、獲取用戶權限、1:1比對、1:N比對、設置串口波特率、讀取圖像并提取特征值、獲取圖像等30個常規或擴展功能命令。

六、結論與展望

基于ARM的光學指紋識別系統設計方案結合了高性能的ARM處理器和光學指紋傳感器，實現了高效、準確的指紋識別功能。該系統具有高性價比、交互簡易、識別率高、擴展性強等特點，適用于門禁系統、考勤系統、安全認證系統等場合。隨著電子信息技術的不斷發展，指紋識別技術將在更多領域得到廣泛應用。未來，可以進一步優化算法設計，提高識別速度和準確性；同時，加強系統的網絡通信能力，實現更加智能化的身份認證和安全管理。