MBF300傳感器的特點

MBF300表面保護膜異常堅硬，使得該傳感器經(jīng)久耐用。它的工作電壓為2.8V～5V，所以可以利用電池進行供電。它具有256*32像素感應矩陣，使得指紋的特征采樣數(shù)據(jù)更精確。它的總線接口分別支持USB1.1、增強型8位微處理器接口和SPI串行接口。SPCE061A利用USB接口芯片PDIUSBD12和MBF300指紋傳感器進行通信。

4軟件設計

4．1指紋識別算法

人類的指紋由緊密相鄰的凹凸紋路構(gòu)成，根據(jù)公式3-2，通過對每個像素點上利用標準參考放電電流，便可檢測到指紋的紋路狀況，具體算法分為四部分。

4．1．1指紋識別預處理算法

指紋識別預處理的目的是使指紋圖像更清晰，邊緣更明顯，以便提取指紋的特征點進行識別。本文采取極值濾波和改進的平滑濾波進行噪聲消除，使圖像不失真；采取拉普拉斯銳化對指紋進行紋線增強，突出邊緣信息，為背景分離算法提供方便。

4．1．2背景分離

采用迭代閥值的方法對指紋圖像進行閥值分割。在圖像處理中，反復地用一種運算直至條件滿足而得到輸出圖像的方法稱為迭代。迭代閥值方法如下：

①設定初始灰度閾值T（如令T=127），指指紋圖像的灰度值分為兩組R1和R2。

②計算兩組的平均灰度值u1和u2。

③重新設定新的灰度閾值T。新的T定義為：T=（u1+u2）/2。

④依據(jù)新的T對指紋圖像進行閥值分割。

這種方法是以自適應的閥值對指紋圖像進行二值化處理。實驗結(jié)果表明，該方法比設定固定閥值進行處理更有普遍意義，且行之有效。

4.1．3 特征點提取

采用脊跟蹤法，其基本思想是直接對圖象進行脊線跟蹤，在跟蹤過程中檢測和提取特征點。

4.1．4分類算法

指紋被分成5大類：拱類、做環(huán)類、右環(huán)類、尖拱類和旋渦類，預先使用全局特征排序，可以加速指紋的匹配服務。

4．2程序流程

當系統(tǒng)處于空閑狀態(tài)時，SPCE061A利用P_SystemClock單元寫入CPUCLK STOP控制字，使系統(tǒng)從運行狀態(tài)轉(zhuǎn)入睡眠狀態(tài)，關閉系統(tǒng)時鐘（PLL振蕩器）。當用戶有指紋或按鍵輸入時， 系統(tǒng)接收到喚醒信號后接通PLL振蕩器，同時CPU會響應喚醒事件的處理并進行初始化。利用IRQ3_KEY為觸鍵喚醒源，利用FIQ為MBF300指紋傳感器輸入喚醒源。下面是程序流程圖3和IRQ3_KEY喚醒程序的部分代碼。

圖3 程序流程圖

R1=0x0000； //設置A口為帶下拉電阻的輸入口