一种智能家居指纹识别门禁系统设计方案

      指纹的唯一性和稳定性使其成为目前被广泛应用的生物识别技术之一，我爱方案网小编为大家介绍的智能家居指纹识别门禁系统设计方案采用FPI指纹识别模块，结合Linux设计，能够实现准确、快速地完成身份验证实现开关门功能和定时快速的报警功能。

　　在介绍设计方案之前，我们先来复习一下指纹识别技术的原理。

　　一、指纹识别的技术原理

　　指纹识别的技术原理是从指纹数据库中查找与采集指纹是否匹配的指纹数据，达到通过辨别身份实现开关门锁的目的。其基本原理如图1所示，指纹识别系统由指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配、特征数据库等几部分组成。指纹图像预处理采用了Gabor滤波的方法进行灰度图滤波去噪，通过将图像滤波后，对其进行二值化处理使各种噪声得到滤除或者修正。指纹特征提取是建立在对该点8邻点统计分析基础之上，特征点通过计算CN(Croosing Number)得到。指纹特征匹配的过程是计算两幅指纹相似程度的过程，在做指纹匹配前必须把不同的指纹图像校准，找到输入特征点集和模板特征点集之间的最佳变换。

　　指纹识别系统大体上可分为两个内容：指纹注册和指纹比对。指纹注册主要包括指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取和特征值存储。指纹比对的前3步操作与指纹注册完全相同，在特征点提取后，生成的指纹特征值将与存储在指纹特征数据库的特征值作特征匹配，最后输出匹配结果。

　　图1指纹识别技术的基本原理

　　二、指纹识别门禁硬件原理

　　本文设计的指纹识别门禁系统主要由FPI指纹识别模块、Raspberry Pi主控模块、AVR模块3部分组成，该硬件结构如图2所示。

　　三方通讯实现用户的指纹录入和匹配，以及门锁的开关，并且以发送邮件的方式来监控门锁的状态。

　　。FPI指纹识别模块强大的图像处理功能对指纹识别非常灵敏，及时处理接收到的指纹信息，并与Raspberry Pi通讯;。Raspberry Pi模块，一方面控制AVR去检测门的开关状态以及开关门锁，另一方面控制FPI指纹录入和匹配，并在Raspberry Pi上建立数据库记录用户信息;。控制器AVR反馈给Raspberry Pi门的开关状态，并且控制电机来开关门锁，加强了在硬件方面的拓展，可通过硬件在更多方面对门进行监测。

　　此外，使用了无线通讯模块，避免了过多布线可能对原本门锁结构的破坏，使该系统的硬件组成方便快速。

　　图2指纹识别系统的硬件结构

　　指纹识别模块

　　指纹模块基于TI公司的TMS320VC5509高级数字DSP处理器为主核，芯片结构框图如图3所示。高精光学采集头(TFS-D0307)，高速、稳定;标准UART接口通讯，标准8字节通讯协议，FPI完成处理接收到的指纹信息，并与Raspberry Pi主控模块通讯的工作。

　　图3指纹识别芯片FPI

　　图像采集芯片

　　FPI芯片上集成了图像采集芯片FPC1011F，FPC1011F指纹传感器是电容式半导体传感器件，该电容式指纹传感器利用了反射式探测技术，属于平面式采集指纹传感。相比传统的电容式传感器，它采集的是指头的真皮层，且对干湿手指有良好的适用性。FPC1011F的指纹采集原理：FPC1011F指纹传感器是由152×200个传感器阵列组成的，每一个阵列是一个金属电极，充当电容器的一极，安在传感面上的手指头的对应点则作为另外一极，其工作原理是基于变极板间距的电容式传感器，其电容量由式(1)确定：

　　(式中：C为电容量;d为极板间距;ε0为真空介电常数;εr为极板间介质的相对介电常数;s为极板的有效面积)

　　当手指接触传感器导电框以后，由式(1)可知，谷和脊因为离传感器阵列的距离不同，产生了不同的电容值C，经过运算放大电路，形成不同的电压值，通过内部的A/D转换，获得高质量的数字指纹图像。