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如何用身邊的工具造出指紋模塊

發布時間: 2022-06-15 18:51:49

Ⅰ 指紋模塊的指紋模塊的原理

一共有三種:光學式指紋儀、電容式指紋儀、射頻指紋模塊(刮擦指紋模塊)

光學式指紋儀:靠光的折射和反射原理識別指紋

電容式指紋儀:通過電容的數值變化來採集指紋

射頻指紋模塊:利用微量射頻信號來探測紋路

三款對比及應用范圍:

Ⅱ 如何在物品上提取指紋

沒有專業的工具是無法提取正確的指紋。

指紋方法:

(1)吹氣觀測方法:吹氣在光滑物體表面的觀測。

(2)目視觀察:藉助一定的光線和角度進行的觀察。在背光的幫助下,指紋可以經常顯示。這是因為指紋經常被灰塵沾污,灰塵會吸收光線,而且是深色的。

(3)放大鏡觀察方法:藉助放大鏡在一定的光線下,進行角度觀察。

(4)紫外線觀察方法:藉助紫外線的特性進行觀察。

(5)理論和化學觀察方法:對於肉眼難以觀察到的潛手印,需要藉助助手進行化學處理才能發現。

(6)氰化膠法:先配製氰化膠溶液和乙醚,將合適尺寸的濾紙浸泡在溶液中,取出烘乾,用指紋接觸濾紙5~60分鍾。在膠水的作用下,靠近紙張的指紋部分揮發,圖案出現在濾紙的表面。

(2)如何用身邊的工具造出指紋模塊擴展閱讀:

注意事項:

物理方法

(適用於在金屬、塑料、玻璃、瓷磚等非吸水性物體表面留下指紋)

(1)粉末法,選擇顏色對比度大的粉末,灑入粉末,提取完整的指紋;

(2)磁粉法,用細小的鐵粉顆粒,用磁鐵作刷,來回顯示指紋。

(3)激光的方法。隨著激光技術的發展,我國採用激光顯示指紋。該顯示裝置使用氬離子激光器。激光可以顯示指紋,那是因為人的手指表面有一層汗液和脂肪酸,接觸物體後會留下不明顯的指紋。

用激光、汗液、脂肪酸等會產生彩色熒光,指紋會清晰可見。特殊的指紋相機用於拍攝清晰的指紋照片。照片放大後,給識別工作帶來了很大的方便。

特殊的

有特殊疾病的人會在現場留下「特殊指紋」,主要是因為某些疾病會改變病人的汗液。就像糖尿病一樣,如果你大量出汗並留下指紋,你可能會看到一群螞蟻和蜜蜂,就像一些小說或謎題中描述的那樣。

還有據前段時間電視報道的現象,有人長期使用劣質瓷杯喝茶,產生銅中毒,結果出現了流紅汗的現象。像這樣的病人,如果你留下指紋,結果是紅色的。

在阿根廷,利用指紋證據讓一名婦女承認謀殺了她的兩個孩子,這是現代指紋技術首次在法庭上使用。

隨著科學技術的發展,指紋在醫學上有了新的應用。一些醫生發現,某些疾病可以通過檢查人們的指紋和掌紋來診斷。

指紋和電腦成了好朋友。

許多企業也利用指紋的特點,開發了一些高科技設備,以體現指紋給生活帶來的便利性和安全性,如:指紋鎖、指紋門禁、指紋考勤機、指紋掃描儀、指紋安全以及網路指紋登錄技術等。

據調查,很多高檔智能小區都配備了指紋鎖,指紋門禁控制,指紋使用的設備是最早的指紋考勤機,公司的人事經理為了杜絕打孔卡的產生,已經使用了指紋考勤機。

同時,中國首家網路指紋登錄技術提供商也推出了測試版,有望解決網路賬號安全問題。

網路-指紋破案

網路-指紋

Ⅲ 如何通過電容指紋識別模塊錄取指紋

手機指紋識別原理及實現:

第一步:指紋採集

按壓式採集顧名思義就是在感測器上按壓實現指紋數據採集,由於一次採集的指紋面積較少,就得多次採集,通過「拼湊」,拼出較大面積的指紋圖像。這就必須仰仗先進的演算法,用軟體演算法來彌補滑按壓式採集獲得的指紋面積相對偏小的問題,以保障識別的精確度。

第二步:指紋評估

在採集到指紋之後,然後對採集的指紋進行質量評估,不合格要再采一次,合格則對圖像進行增強和細化。

第三步:提取「特徵」

經過處理後會依次得道二值化圖、細化圖和提取特徵圖。在獲得比較清晰的圖像後,就開始對其進行特徵提取。經過特徵提取將數據存儲下來之後,就可以進行下一步匹配工作了。

第四步:指紋匹配

在匹配中要注意一點,那就是由於同一個手指的兩幅樣本圖像會因為手指的位移、偏轉、以及按壓時的力道不同而產生差異,這就使在匹配時要進行校準,通過特徵點集校準等方式保障指紋識別的准確性。
手機指紋模組是由外圈、塗層、感測器、驅動晶元、FPC、BA、PSA、連接器這幾個部分組成的。手機指紋模組需要進行測試,要用到連接測試電路並與電子晶元匹配的測試針模組。彈片微針模組在指紋模組測試中表現力和壽命都很優越,在大電流測試中能通過高達50A的電流,傳輸時電流流通於同一材料體內,性能穩定。

Ⅳ 如何利用身邊的工具提取指紋

這個方法太多了,舉個小例子,你可以讓這個人喝水,前提是要用一個擦乾凈的玻璃杯,你想取這個人的左手的指紋,你就用左手面對面的遞給他,水杯要盡量給到他的左手上,這是一種行為習慣,如果他用右手接水杯會別扭的,反之,取右手。還有好多方法的,自己琢磨琢磨,希望能幫到你

Ⅳ 我想做一個指紋識別器,不知道那種指紋識別模塊好,需要可編程的,自己輸程序,自己控制資料庫的

ZAZ-010-B系列獨立式指紋識別模塊是深圳市指昂科技有限公司研發和製造推出的小體積一體化指紋模塊。以高速DSP處理器為核心,結合具有公司自主知識產權的光學指紋感測器,在無需上位機參與管理的情況下,具有指紋錄入、圖像處理、指紋比對、搜索和模板儲存等功能的智能型模塊。用戶可進行二次開發,可嵌入到各種終端產品中,如:門禁、考勤、保險箱、汽車門鎖等。技術參數:供電電壓:DC 3.6~6.0V
工作電流:100mA(典型值)峰值電流:150mA
指紋圖像錄入時間:<0.5秒窗口面積:14×18mm
驗證方式:支持指紋驗證(1:1)和指紋搜索(1:N)
特徵文件:256位元組模板文件:512位元組
存儲容量:1000枚
安全等級:五級(從低到高:1、2、3、4、5)
認假率(FAR):≤0.00001%(安全等級為3時)
拒真率(FAR):≤0.0001% (安全等級為3時)搜索時間:<1.0秒(1:1000時,均值)
上位機介面:UART(TTL邏輯電平)或USB1.1
通訊波特率(UART):(9600×N)bps 其中N=1~12(默認值N=6,即57600bps)工
作環境:溫度:-40°C 至 +70°C
相對濕度:40%RH-85%RH(無凝露)
外形尺寸:(LXWXH)56×20×23mm
● 指紋模塊ZAZ-010-B的特點:
1. 指紋模塊功能完善:獨立完成指紋的採集,指紋的比對,指紋儲存等。
2. 殘留指紋:是指指紋在登記或驗證後在模塊上留下的指紋印(主要油污引起),而我們的指紋模塊,啟動門鎖,指紋頭在不同的光線照射下門鎖都不能自動開關鎖。
3. 超低功耗:產品整體功耗極低,同時提供休眠控制介面,適用於低功耗要求的場合。
4. 抗靜電能力強:具有很強的抗靜電能力,抗靜電指標達到15KV以上。
5. 應用開發簡單:開發者可根據提供的控制指令,自行指紋應用產品的開發,無需具備專業的指紋識別知識。
6. 安全等級可調:適用於不同的應用場合,安全等級可由用戶設定調整。
7. 易用性強:大面積指紋採集區,輕觸式指紋採集過程,輕松易用。8. 指紋模塊抗震動性好:適合在門鎖、汽車上帶震動沖擊的場合。
● 指紋模塊ZAZ-010-B的優勢:
﹡ 體積小巧:一體式指紋模塊與市場上的採集頭相比,體積更小,更利於客戶設計出更為美觀、新穎的產品。
﹡ 適應性強:採集表面經過高科技特殊處理,對各類指紋都有極好的適應性,特別在寒冷的北方到了冬天手指乾裂、脫皮指紋採集非常困難,此款指紋模塊在指紋採集和比對上具有極高的辨識率和穩定性能。
﹡ 自動感應上電:人體激活指紋採集頭,手指按壓時無需按鈕便會自動感應上電開始工作這是我們的專利。有需要可hi我

Ⅵ 如何編寫指紋識別系統

指紋識別技術通過分析指紋的局部特徵,從中抽取詳盡的特徵點,從而可靠地確認個身份。指紋識別的優點指紋作為人體獨一無二的特徵,它的復雜度可以提供用於鑒別的足夠特徵,具有極高的安全性。相對於其他身份認證技術,指紋識別是一種更為理想的身份認證技術,指紋識別不僅具有許多獨到的信息安全優點,更重要的是具有很高的實用性、可行性,已經廣泛應用於金融、電子商務以及安全性能要求教高的行業中。

目前多數指紋識別系統是將指紋圖象採集到計算機中,利用計算機進行識別。外一些公司生產的獨立指紋識別系統,價格比較高昂。些都限制了指紋識別技術的普及。因此,研究開發快速、識別率高、廉價的獨立指紋識別系統具有很大的市場前景和重要的科學研究價值。

本文提出了一種新型基於DSP的指紋識別系統,硬體上利用DSP的高速處理能力,構建高速的數據處理平台,軟體上考DSP和硬體邏輯的處理特點,對傳統的指紋演算法進行改進,滿足實時性和可靠性要求。

2 硬體系統結構

系統的原理框圖如圖(1)所示:

圖(1)系統結構框圖

本系統整體上可以分為圖像採集模塊、圖像處理及識別模塊以及輸出模塊三部分組成。

2.1 圖像採集模塊

圖像採集模塊中,由於指紋識別系統中並不需要實時觀察圖像,所以對感測器要求不是很高,一般的黑白數字CMOS感測器都能滿足要求。本系統中採用了一款300萬象素的高清晰度黑白感測器作為圖像獲取器件,非常適合作為指紋圖像感測器使用。主要考慮到CMOS器件成本低、解析度高、可靠性好的優點。缺點為當手指汗液多或乾裂時成像質量可能變差。在圖像識別過程中,採用了基於GABOR的增強演算法,基本上可以克服由此造成的影響。

2.2 圖像處理及識別模塊

圖像處理及識別模塊的結構關繫到系統的性能的總體水平,採用FPGA+DSP的體系結構有利於構建高效的數據處理流程和方便處理任務的分配,提高系統的並行程度和資源利用率。系統中的SRAM、SDRAM、FLASH直接連到DSP上供其使用:FLASH用於存放程序和一些固定的表格數據;SDRAM作為DSP的系統內存,用於系統程序的運行;SRAM是高速的數據存儲區,用於存放程序運行是產生的臨時變數。而DDR SDRAM是專門用於存放採集到的指紋數據以及預處理過程中計算得到的象素點梯度數據等一些大容量的數據塊,直接連接到FPGA,是系統中最高速的內存區域。FPGA除了作為DSP處理器的擴展匯流排介面外,還分擔了部分數據處理任務,因為僅僅靠一塊DSP是不能勝任所有的運算和控制任務的,指紋數據處理時,經常會遇到一些繁瑣的加減運算和比邏輯運算,通常這部分都是由FPGA代為處理的,考慮到指紋處理演算法的特殊性,同時還要兼顧實現DDR控制功能。

由於指紋識別過程中數學運算量大,因此程序設計不可避免的需要較大的存儲空間,為了提高整體性能,需要把繁重的運算任務交給DSP處理,而圖像採集部分則要盡可能少的佔用DSP時間。另外,利用圖像採集的間隙,或是圖像採集的同時,由硬體完成一部分簡單而繁瑣的運算可以分擔DSP的處理任務,提高處理的並行度,滿足對實時性的要求。本系統採用了TMS320VC5402,其運算速度快,並且具有很高的性價比。系統中採集到的8bits灰度指紋圖像,每個像素佔用一個位元組,圖像尺寸為512×512個像素大小,存儲一幀圖像需要256k位元組存貯空間。DSP單元是整個指紋處理系統的核心,負責對指紋進行實時處理。

2.3 輸出模塊

作為獨立的指紋識別系統,經過系統識別的數據可以通過LCD直接顯示出來。系統在設計時,也可以將系統作為終端使用,即通過FPGA擴展出乙太網介面,作為需要通過網路傳送指紋庫數據的大型指紋識別系統終端。

3 指紋識別演算法

指紋識別演算法是指紋識別的核心,本系統中採用的指紋識別演算法流程如圖(2)所示。

圖(2)指紋識別演算法流程

圖像增強是指紋圖像預處理需要解決的核心問題,指紋圖像增強的主要目的是為了消除雜訊,改善圖像質量,便於特徵提取。由於指紋紋理由相間的脊線和谷線組成。這些紋理蘊涵了大量的信息,如紋理方向、紋理密度等等。在指紋圖像的不同區域,這樣的信息是不同的。指紋圖像增強演算法就是利用圖像信息的區域性差異來實現的。傳統的指紋圖像增強就是利用圖像的紋理方向信息,構造方向濾波器模板來實現濾波的。濾波器構造的簡單性和指紋圖像復雜性的矛盾限制了其作用的有效性。本系統中採用的是參考了指紋圖像紋理頻率信息,並且以GABOR變換這個能夠同時對圖像局部結構的方向和空域頻率進行解析的最優濾波器作為濾波器的模板,因而極大的改善了增強演算法的效果。

3.1 脊線方向

除奇異區外,指紋圖像在一個足夠小的區域內,紋理近似於相互平行的直線,這就是指紋圖像的方向性特徵。方向性特徵是指紋圖像中最為明顯的特徵之一,它以簡化的形式直觀的反映指紋圖像的基本形態特徵,因而被廣泛應用於指紋圖像的分類、增強、特徵提取等方面。

提取脊線方向方法為:

⑴ 將指紋圖像分割成足夠小的子塊,以滿足塊中紋理近似平行的條件。

3.2 脊線頻率

指紋紋理除了具有穩定的方向性特徵外,還具有穩定的頻率性特點。在指紋圖像的一個局部區域內,脊線和谷線的紋理走向平行,同時沿脊谷方向的灰度分布近似於正弦包絡。

脊線頻率被定義為兩條脊線之間間距的倒數。通過定位該包絡中極大、極小值點,就能得到相應的脊線間距和谷線間距,進而計算出脊線頻率。

3.3 GABOR濾波器

GABOR變換由於具有最佳時域和頻域連接解析度的特點,能夠同時對圖像局部結構的方向和空域頻率進行解析,可以很好地兼顧指紋圖像的脊線方向和脊線頻率信息。

本系統中採用GABOR濾波器函數的實部作為模板,以與子塊紋線方向垂直的方向作為濾波器方向,以脊線頻率作為濾波器頻率來構建濾波器。濾波過程如下式所示:

其中, 為原始圖像灰度, 是GABOR濾波後的圖像灰度,W為濾波器模板大小,S為模板系數和, 為子塊的域方向值。需要注意的是GABOR濾波器中的 與指紋文理方向垂直。對 和 的取值需要進行折衷,取值越大,則濾波器的抗噪性能越好,但也容易聲成假的脊線。這里取 和 。

3.4 指紋匹配

本系統中指紋匹配採用基於特徵點集合匹配的校準演算法,該演算法多為簡單的比較邏輯和加減運算,不需要用到DSP處理單元。

4 系統處理流程

整個系統的處理的過程分為四個步驟:

⑴ 從圖像感測器輸出的指紋圖像首先送到FPGA緩沖,同時運用設計好的預處理模塊對數據進行處理,得到各像素點的梯度值以及子塊中極大值點的坐標,所有這些數據連同原始數據以突發模式存入DDR SDRAM中;

⑵ DSP通過FPGA從DDR SDRAM中讀取所有相關數據,計算出脊線方向和脊線頻率,然後利用GABOR對原始數據進行濾波,處理後的圖像數據再通過FPGA存入DDR SDRAM中,因此在DDR SDRAM的輸入輸出端都需要進行緩沖;

⑶ 根據DSP處理的指令要求,從DDR SDRAM中讀出濾波後的數據,由FPGA內部的比較邏輯提取出指紋圖像中每行(每列)中的極大值點,送到DSP進行進一步處理,完成指紋圖像脊線提取;

⑷ 由DSP完成匹配識別演算法,並輸出處理結果。

5 結論

以上設計方案綜合考慮了各方面因素,兼顧了DSP處理器和FPGA協處理器的性能狀況和資源需求來分配任務,而且在數據採集的同時完成了指紋方向和頻率提取的部分運算,減少了內存操作的次數,採用的根據系統特點優化的基於GABOR的增強演算法,提高了系統的實時性,滿足應用要求。

Ⅶ 怎麼使用全套工具製造代替指紋打卡用的硅膠指紋膜

需准備的材料:硅膠、固化劑、牙簽、橡皮泥、自來水

操作步驟如下:

1、取2個黃豆大的橡皮泥,並揉軟。

Ⅷ 怎麼造假指紋

材料:質量好的透明膠帶,激光列印機硒鼓粉-(這個最好),鋒利的壁紙刀,塑封用的膜;

過程

第一步:把硒鼓粉倒在一個光澤平滑的表面,輕輕震動碳粉使之均潤(薄薄的一層)

第二步:把你在指紋機里登記的手指(登記的部位)按在碳粉上,這里一次按好不要亂動;

第三步:裁一塊比較干凈透明的膠帶,把黑手指按上去,注意,一定要按得清晰,不要移動。這樣你的指紋就上去了。

第四步:把引好的指紋均勻的粘到塑封膜上,不要有氣泡然後進行一下塑封區分好正反面;做完後指紋如果識別不好可以在指紋的反面貼塊黑色絕緣的膠布。(記住打卡時的指紋位置要和採集使得指紋位置盡量一致)