基于ARM的光学指纹识别系统的设计方案

指纹识别技术近年来因其唯一性、终生不变性和难于伪造等特点，在身份识别领域得到了广泛应用。基于ARM的光学指纹识别系统设计方案结合了高性能的ARM处理器和光学指纹传感器，实现高效、准确的指纹识别功能。以下是对该设计方案的详细阐述，包括主控芯片型号及其在设计中的作用。

一、系统概述

基于ARM的光学指纹识别系统主要由光学指纹传感器、ARM处理器及相关外围电路组成。该系统通过光学指纹传感器采集指纹图像，利用ARM处理器实时实现指纹识别算法，从而实现身份认证和比对。

二、主控芯片型号及其在设计中的作用

1. ARM Cortex-M3内核的STM32F205RE

型号： STM32F205RE

作用：

STM32F205RE是意法半导体公司推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的32位高性能单片机，具有低功耗、高性能和丰富的外设资源等特点。在系统设计中，STM32F205RE作为控制核心，主要承担以下任务：

• 指纹图像采集与处理：STM32F205RE通过GPIO接口与光学指纹传感器连接，实现指纹图像的采集。其GPIO口工作频率可达120 MHz，能够非常准确高效地模拟时序，确保640×480的原始图像能以10帧/s的速度采集到主处理器中进行处理。

• 图像处理算法实现：STM32F205RE具有强大的处理能力，能够运行Sobel边缘检测算子、Gabor滤波、图像二值化等图像采集与处理算法，对指纹图像进行识别。

• 系统控制与管理：STM32F205RE还负责系统的整体控制与管理，包括通信、人机接口、指纹数据库管理等。其丰富的外设资源（如中断控制器和外设数据控制器）使得系统设计更加灵活和可靠。

2. AT75C220

型号： AT75C220

作用：

AT75C220是Atmel公司推出的一款集成了ARM内核、DSP协处理器以及以太网MAC接口的智能互联网芯片。该芯片在指纹识别系统设计中同样具有重要的作用：

• 高性能计算：AT75C220采用ARM7TDMI微处理器核和16b定点DSP核，具有强大的计算能力。这使得AT75C220能够实时处理指纹图像，实现高效的指纹识别算法。

• 网络通信能力：AT75C220集成了双以太网10/100Mb/s MAC接口，支持TCP/IP协议栈。这使得指纹识别系统不仅具有本地识别能力，还能够通过网络进行远程通信和身份认证。

• 丰富的外设资源：AT75C220还具有丰富的外设资源，如多媒体数字信号编解码器（CODEC接口）、集成SDRAM控制器等。这些外设资源使得系统设计更加灵活和多样化。

三、系统硬件设计

1. 光学指纹传感器

光学指纹传感器是系统的核心部件之一，用于采集指纹图像。本系统采用内建格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS图像采集芯片的光学指纹传感器。该传感器具有高精度、低功耗、微体积等特点，能够将实现优质VGA影像的CMOS影像传感器与高度集成的影像处理器、嵌入式电源和高质量的透镜组结合在一起，输出JPEG图像或图像视频流。

2. 主控芯片与外围电路

• STM32F205RE主控芯片：负责系统的整体控制与管理，通过GPIO接口与光学指纹传感器连接，实现指纹图像的采集与处理。

• 电源电路：为系统提供稳定的电源供应，确保各部件正常工作。

• 通信电路：包括串口通信电路和以太网通信电路，实现系统的远程通信和身份认证。

• 存储电路：包括Flash存储器和SDRAM存储器，用于存储指纹特征和系统程序。

四、系统软件设计

1. 图像处理算法

系统软件设计部分针对畸变纠正采用了四点转正算法，通过公式变换得到从（x,y）到（u,v）的变换，从而解决图像畸变问题。在图像增强方面，利用均方差区分前后景，并根据对比度的差异分别增强图像。此外，还采用了基于原Sobel算子改进后的Sobel算子进行图像方向场的求取，提高了方向场的准确性。

2. 指纹识别算法

指纹识别算法主要包括灰度滤波、二值化、二值滤波、细化、细化后的去噪等步骤。最后进行特征提取和匹配。本系统采用Gabor滤波器对指纹图像进行滤波，利用每一点的点方向沿方向指向增强，沿方向的法线方向减弱。然后将Gabor滤波后的图像进行双窗口均值门限二值化，提取图像特征点。特征点描述了特征点的位置、方向等信息，最终形成一个大小不超过512字节的特征模板。指纹的比对就是在特征模板的基础上，构建两个点形成的杆对集，通过比较杆对的长度、夹角等信息进行匹配。

3. 系统控制与管理软件

系统控制与管理软件包括人机接口、指纹数据库管理、通信协议栈等模块。人机接口用于与用户进行交互，实现指纹录入、比对等操作。指纹数据库管理模块用于存储和管理用户的指纹特征信息。通信协议栈模块实现了系统的网络通信功能，支持TCP/IP协议栈，使得系统能够通过网络进行远程通信和身份认证。

五、系统性能与测试

经过实物测试，该基于ARM的光学指纹识别系统具有以下性能：

• 录入时间：模块录入用户指纹图像时间为500~800 ms。

• 拒真率：小于等于1%。

• 比对时间：平均4.2 ms即可比对一枚指纹。

• 功能支持：支持1:1指纹验证和1:N指纹搜索。

• 通信能力：系统支持3.3V TTL串口通信，可以通过串口对模块进行用户注册、删除特定用户、删除所有用户、复位模块、获取用户总数、获取用户权限、1:1比对、1:N比对、设置串口波特率、读取图像并提取特征值、获取图像等30个常规或扩展功能命令。

六、结论与展望

基于ARM的光学指纹识别系统设计方案结合了高性能的ARM处理器和光学指纹传感器，实现了高效、准确的指纹识别功能。该系统具有高性价比、交互简易、识别率高、扩展性强等特点，适用于门禁系统、考勤系统、安全认证系统等场合。随着电子信息技术的不断发展，指纹识别技术将在更多领域得到广泛应用。未来，可以进一步优化算法设计，提高识别速度和准确性；同时，加强系统的网络通信能力，实现更加智能化的身份认证和安全管理。