指紋傳感器<br>(FPS200) - B2B貿易平臺

指紋傳感器
(FPS200)

產品介紹﹕本系統的硬體平臺主要是在Altera的Nios II Cyclone嵌入式開
發板上實現﹐選用Altera的Cyclone版本的Nios II開發套件﹐包括Nios II
處理器﹑標準周邊設備庫﹑整合了SoPC Builder系統設計工具的
QuartusII開發軟體等。系統的主要群組件Nios II的標準內核﹑片記憶體儲
器﹑SPI﹑UART﹑DMA控制器﹑並行I/O接口﹑Avalon總線﹑定時器等都
整合在一塊Altera的Cyclone FPGA晶片上﹐使用SoPC Builder來組態生
成片上系統。

　　SoPC Builder是功能強大的基於圖形介面的片上系統定義和定制工
具。SoPC Builder庫中包括處理器和大量的IP核及外設。根據應用的需
要﹐本系統選用Nios II Processor﹑On??Chip??Memory﹑Flash
Memory(Common Flash Interface)﹑SPI﹑JTAG UART﹑DMA﹑
Interval timer﹑LCD PIO﹑Seven Segment PIO﹑Avalon Tri??State
Bridge等模組。對這些模組組態完成後﹐使用SoPC Builder進行系統生
成。SOPC Builder自動產生每個模組的HDL檔案﹐同時自動產生一些必
要的仲裁邏輯來協調系統中各部件的工作。

2.3 使用Nios II的定制指令提高系統性能

　　使用Nios II的定制指令﹐可以將一個複雜的標準指令序列簡化為一
個用硬體實現的單一指令﹐從而簡化系統軟體設計並加快系統執行速
度。Nios II的定制指令是與CPU的數據通路中的ALU相連的用戶邏輯
塊。其基本操作是﹐接收從dataa和/或datab連接埠輸入的數據﹐經過定制
指令邏輯的處理﹐將結果輸出到result連接埠。

　　在指紋識別算法中﹐對指紋圖像的處理數據運算量大﹐回圈數目
多﹔而Nios II的定制指令個數已增加到256個﹐可以使用定制指令完成
許多回圈內的數據處理﹐從而加速數據處理的速度。

　　在對指紋圖像的處理中﹐頻繁地用到坐標轉換﹐將圖像的二維坐標
轉換為一維的存儲位址﹔通過定制指令來完成坐標的轉換﹐用一群組易於
用硬體實現的位移和加法運算替代乘加運算﹐可將轉換時間縮短1/3。在
方向圖計算中﹐要進行離散反正切變換﹐使用優化過的用硬體實現的定
制指令來替代C語言中的atan函數﹐更可以將變換時間縮短到原來的
1/1000。

　　定制指令邏輯和Nios II的連接在SoPC Builder中完成。Nios II CPU
組態向導提供了一個可加入256條定制指令的圖形用戶介面﹐在該介面
中導入設計檔案﹐設定定制指令名﹐並分配定制指令所需的CPU時鐘周
期數目。系統產生時﹐Nios II IDE為每條用戶指令產生一個在系統頭文
件中定義的宏﹐可以在C或C++應用程式代碼中直接呼叫這個宏。

3 系統軟體的設計與實現

　　本系統的指紋圖像處理及識別算法採用C語言在Nios II IDE中實現。
指紋識別算法的流程如圖4所示。

背景分離是將指紋區與背景分離﹐從而避免在沒有有效資訊的區域進行
特征提取﹐加速後續處理的速度﹐提高指紋特征提取和匹配的精度。採
用標準差閾值跟蹤法﹐圖像指紋部分由黑白相間的紋理群組成﹐灰度變化
大﹐因而標準差較大﹔而背景部分灰度分布較為平坦﹐標準差較小。將
指紋圖像分塊﹐計算每個小塊的標準差。若大於某一閾值（本文取
20）﹐則該小塊中的所有像素點為前景﹔否則﹐為背景。

　　方向圖是用紋線的方向來表示原來的紋線。本文採用塊方向圖﹐將
源指紋圖像分成小塊﹐使用基於梯度值的方向場計算方法﹐計算出每個
小塊的脊線方向。

　　圖像增強的目的是改善圖像品質﹐恢復脊線原來的結構﹔採用方向
濾波﹐設計一個水準模板﹐根據計算出的方向圖﹐在每個小塊中將水準
模板旋轉到所需要的方向進行濾波。
圖像的二值化是將脊線與背景分離﹐將指紋圖像從灰度圖像轉換為
二值圖像。
二值化後的圖像經過細化﹐得到紋線的骨架圖像。細化採用迭代的
方法﹐使用Zhang??Suen並行細化算法﹐可對二值圖像並行處理。
特征提取階段﹐選擇脊線端點和分叉點作為特征點﹐記錄每一個特
征點的型式﹑位置和方向資訊﹐從而得到指紋的特征點集。但由於在指
紋掃描和預處理階段會轉載入噪聲﹐產生大量偽特征點﹐因此需要進行偽
特征點的去除。去除偽特征點後的特征點集作為特征模板儲存。　　特
征匹配階段採用基於特征點的匹配算法﹐通過平移和旋轉變換實現特征

單價: 40 ,
原產地: 美國
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