指纹锁电路设计与实现

指纹锁电路设计与实现（共8篇）

指纹锁电路设计与实现 篇1

0 引言

指纹锁认证的应用自古中外就有。近代随着电子技术的飞速发展, 特别是集成电路、传感器和计算机技术的进步, 把中外认证和电子技术有机的结合到了一起, 也把现代人的生活质量向前推进了一大步。在现代日常生产和生活中, 随身携带各种钥匙给人们带来诸多不便, 钥匙的丢失也时有发生, 这就会导致生活中的隐患, 也要承担更换锁具带来的时间成本和经济损失, 而指纹锁的构想能解决这一问题。近年来, 我国从指纹锁产品的引进到自主开发取得了丰硕的成果, 出现了一些口碑良好的品牌产品, 培育了应用市场, 其市场前景巨大。指纹锁的优点为人们所认同, 但是在应用普及上却很迟缓, 至今也未见其在百姓生活的社区有大面积的安装, 也未大规模出现在企事业单位。这里面除了价格因素外还有人们对其安全性的担心, 其中指纹传感器容易被外力损毁是一大顾虑。本文针对这一问题设计了双重开锁顺序的电路, 有效的解决了这一问题。

1 传感器电路

指纹锁电路框图如图一所示。其工作过程如下:键盘用于设定指纹传感器仓门开启的密码。当按对密码时, 液晶显示屏显示OK, 指纹传感器的仓门开启, 露出指纹传感器, 指纹传感器被上电, 可用于指纹的识别, 也可以由按键K1 (录入) 和K3 (确定) 完成指纹的录入或由K2 (删除) 和K3 (确定) 完成指纹的删除。如果指纹识别正确, CPU输出脉冲信号给驱动电路, 驱动电路给出开锁脉冲, 驱动锁内电机或电磁线圈, 锁被打开。如果连续三次输错密码, 液晶显示屏显示EER, 报警电路发出声音报警并同时锁定电路十分钟, 在此期间指纹锁不接受密码的输入, 十分钟后电路回复正常。

2 CPU控制电路

传感器选用了FM-180, 该传感器集成了光学图像传感器、高性能DSP处理器及FLASH芯片, 能够进行指纹图像生成、图像处理、模板提取、模板匹配模板存储和指纹搜索等功能, 内置指纹识别算法具有较好的校正和容错功能。低廉的价格适宜研究和开发, 标准的外部UART接口简单, 便于和控制电路通信, 能接受二十九条控制指令, 产生四十条应答指令。

3 STM32FL103对指纹传感器FM-180的控制

指纹传感器FM-180的外部接口端子有4条引线, 分别是电源的正负极、串口线TXD (绿色线) 和RXD (白色线) 。串口线TXD (绿色线) 和RXD (白色线) 输出电平是TTL逻辑电平, 应和STM32FL103的串口对应相连。指纹传感器FM-180应和STM32FL103共地。指纹传感器FM-180是完整的指纹识别模块, 模块在识别系统中属于从属地位, 指纹传感器是在STM32FL103的控制下工作的, 也就是说先由STM32FL103向传感器FM-180发出控制指令, 传感器FM-180根据指令完成指纹的录入、比对和删除等功能, 传感器FM-180将指令执行后的结果通过应答的方式回传给STM32FL103, STM32FL103分析指令执行结果再发出下一条指令。主机的指令、模块的应答以及数据交换都是按照规定格式的数据包来进行的。指令命令包格式如表一所示, 指令应答包格式如表二所示。

STM32FL103根据指令应答包中的确认码来判断FM-180的指令执行结果, 决定如何发出下一条指令。比如, STM32FL103如果想要让FM-180进行指纹录入, 可以通过串口传输指令录入图像PS_Get Image, 指令包格式如表三所示, 其功能是探测指纹, 如果探测到指纹将其图像存入Imagabuffer, 应答包格式如表四所示。

4 报警电路及驱动电路

报警电路采用单片集成电路lx9561, 该器件是八管脚的集成电路, 连接时外接器件极少, 控制简单, 可设成4种报警声音。电机驱动电路可以选用8管脚集成电路L9170。该芯片的电源电压适应范围宽, 电机的正转、反转、停止由1、2管脚的TTL逻辑电平控制, 且控制简单。

5 指纹录入的程序框图

指纹录入程序框图如图二所示。

6 指纹认证开锁程序框图

指纹认证开锁程序框图如图三所示。

7 结束语

指纹锁既安全又便捷, 它的问世解决了一直以来困扰人们的门锁管理问题, 这就注定了它广阔的市场空间。本电路设计从安全实用的角度出发, 设计了双重的开锁顺序, 电路经过实际的焊接调测, 达到了设计的初衷, 且成本低、易实现, 可提供给学习者和设计者作为参照。

摘要：本文分析了指纹锁在应用中面临的安全问题及应用普及情况, 提出了双重开锁的思路, 给出了系统的电路原理框图, 介绍了指纹传感器FM-180的特点及应用, 阐述了单片机STM32FL103对指纹传感器FM-180的控制。电路经过焊接调测达到了设想的要求。

关键词：指纹锁,原理图,指纹传感器,双重开锁

参考文献

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指纹锁电路设计与实现 篇2

[关键词]指纹识别 DSP TMS320VC5402 CCS 2.2

利用生物认证技术取代传统的使用钥匙、身份证、密码等方法进行个人身份鉴定,可广泛应用于银行、机场、公安等领域的出入管理。将信息技术与生物技术相结合的生物认证技术是本世纪最有发展潜力的技术之一，而指纹识别技术则是其中非常有前景的一种。

本文研究指纹识别的预处理算法及其DSP实现问题，其中包括指纹的极值滤波、平滑滤波、拉普拉斯锐化、迭代二值化和该算法在DSP开发平台CCS2.2的C5000上的仿真实现。

1.指纹识别预处理算法

1.1 极值滤波

解梅、马争认为极值滤波器的设计是基于这样一种理念：在指纹图像的采集过程中，指纹图像所受到的冲击性噪声表现为一些斑点或亮点。在一般情况下，可以认为绝大数冲击性噪声是被真实的灰度值所包围。同时噪声污染的像素要远远小于真实灰度值的像素。因此在噪声的消除过程中，无需对大多数没有被噪声污染的像素进行改变处理，只需对那些被污染的像素进行“真实值”代替处理，而这些值的确定可通过图像像素邻域的相关性来确定。

指纹锁电路设计与实现 篇3

当前, 人们进行支付时, 多采用现金、充值IC卡[2]的方式。随着IC卡技术的普及, 越来越多商户提供了充值IC卡的支付方式, 当人们在一些商户消费时, 无需现金, 直接用充值卡进行支付。但是用IC卡支付的方式存在不少弊病, 例如:不易保管, 容易丢失等, 而且仅仅依靠密码或是签名进行身份验证, 并不能真正地确认持卡人是否为其真正的主人, 那么一旦用户的IC卡丢失或是被窃, 就会有被盗用的危险。

指纹识别技术[3]是利用人类指纹的唯一性, 通过对指纹图案的采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术。与帐号加密码、充值IC卡等传统的身份识别手段相比, 指纹识别技术具有不会丢失、不会遗忘、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便等优点, 所以已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全等领域得到应用。本文将指纹支付应用到消费领域, 设计并完成一种全新的指纹支付系统。

1 指纹支付的概念[4]

指纹支付, 也叫指纹消费, 是一种利用指纹认证的生物识别技术进行缴费支付的方式。该支付方式采用指纹系统进行消费认证, 即顾客使用指纹注册成为商家会员, 通过指纹识别即可消费或打折, 简化了消费程序。

由于生物识别技术认定的是人本身, 而每个人的生物特征, 包括指纹在内, 都具有唯一性和一定时期内的稳定性, 不易被伪造和假冒, 所以这一支付方式在一定程度上确保了用户隐私不受侵犯, 而且比其他支付方式更便捷。因此, 指纹支付将会成为一种新生的支付方式。

使用指纹支付[5], 可以省去办卡的费用、节约资源。在一些需要刷卡消费的场所, 比如餐馆、商店、网吧、食堂或是连锁卖场使用指纹支付, 无疑是一种更新颖、更时尚的消费方式, 给顾客和商家带来便利的同时, 也提升顾客的消费体验感。

2 系统功能设计

本系统实现的功能是将指纹识别技术应用于商户支付, 根据应用的需求, 需要设计两类用户:注册用户和管理员, 功能如下:

注册会员:充值、查询余额、指纹支付;

管理员:建立新账户、会员管理、金额管理;

本系统设计了服务器端和客户端, 服务器端和客户端采用无线方式传输数据。当用户在支付时, 无需到柜台进行支付, 只需在座位上用客户端进行指纹刷卡, 就可以将数据传递到服务器端, 从而进行支付;

服务器端:提供指纹支付、指纹充值功能, 同时可以处理客户端发送来的信息, 进行相应处理, 处理完成后, 将结果返回给客户端;

客户端:通过采集指纹信息, 发送给服务器端进行处理, 从而完成支付或是充值功能, 并接收服务器端返回的信息。

3 系统实现

3.1 硬件设计

本系统服务器端和客户端均采用ST (意法半导体) 公司生产的ARM Cortex M3内核的STM32F103ZET6的主控MCU。该芯片最高工作频率72MHz, 具有512KB的flash存储空间, 64KBSRAM, 带多达112个I/O口, 11个定时器, 13个通讯接口。该MCU完全可以满足本系统的功能和性能要求。

本文通过STM32F103ZET6外接FLASH模块、SD卡模块、LCD模块、LED模块、指纹模块、矩阵键盘模块、NRF24L01无线通讯模块等模块完成本文提到的所需要功能。系统结构如图1所示。

1.指纹模块

指纹模块的CPU是一片DSP芯片, 型号为PS1802, 指纹采集使用的是CMOS芯片, CMOS芯片主要是对指纹进行“照相”, 生成指纹特征值。指纹模块通过USART接口与服务器端或是客户端进行通讯和数据交换。

2.TFT-LCD模块

TFT-LCD, 是在亮度、对比度、功耗、寿命、体积以及重量等综合性能上全面赶超CRT的显示器件, 并具有触屏功能, 通过它来显示点阵汉字以及其他需要显示的信息。

3.FLASH模块

FLASH (闪存) 则是一种非易失性内存, 本文用它来存储点阵汉字, 既能达到快速提取点阵信息的功能, 又不占用有限的编程空间SRAM, 提高程序的运行效率和空间。

4.NRF24L01模块

该模块主要用来完成服务器端和客户端无线通讯功能, 需要选择从功耗、性能上相对合适的无线传输模块, 因此本文选择了NRF24L01模块。NRF24L01是NORDIC公司生产的一款无线通信通信芯片, 采用FSK调制, 内部集成Enhanced Short Burst协议。可以实现点对点或是1对6的无线通信, 无线通信速度可以达到2M (bps) 。通过它可以实现服务器端和客户端的通讯。

通过对硬件模块功能的分析, 明确了各个模块的元器件的选择, 最终硬件电路图设计如图2所示。

3.2 数据存储结构

由于用户数量是不确定的, 所以无法采用数组方式来存放会员数据, 所以本系统考虑采用链表结构来存放数据, 节约动态分配空间。链表结构可以充分利用计算机内存空间, 实现灵活的内存动态管理。

由于一个用户至少要存储两个指纹的信息, 所以需要两个链表来进行数据记录用户及其指纹的信息。另外管理员信息需要单独一个链表来存储, 本文创建了三个链表, 如图3所示。

3.3 软件模块设计

本系统的所有操作都是以指纹识别为基础, 指纹模块与服务器端和客户端都是通过串口进行通讯, 主要实现指纹匹配功能、指纹采集功能、指纹删除功能、清空指纹库功能。

指纹匹配功能:将读入的指纹信息与链表中指纹信息进行匹配, 如果匹配成功, 返回指纹编号, 显示指纹对应的用户的信息。如果在一个循环周期内没有搜索到指纹, 则返回“匹配失败”。

指纹采集功能:新用户注册时, 需要录入两个指纹, 因此需要通过指纹采集器进行二次指纹采集, 然后制作成指纹模版, 并将该模版保存到链表中。

指纹删除功能:当用户不再需要在商户进行消费时, 可以将数据进行删除, 空出存储空间, 便于新会员加入。

清空指纹库功能:提供清空全部指纹功能, 可将系统还原至初始化。

指纹匹配算法主要涉及:指纹图像预处理、特征点提取和特征点匹配。图像预处理又包括图像场的计算、分割、均衡化、平滑化、增强、二值化、细化等, 通过这些预处理使特征值更容易被提取, 如图4所示。

4 结束语

本文将指纹识别技术应用于支付领域, 设计并实现了一整套指纹支付系统。该系统包含管理员和普通会员两种用户, 方便进行权限控制。同时为了方便用户使用, 设计了服务器端和客户端, 并采用无线通信方式进行数据传输。该系统极大解决了当前用IC卡进行支付的弊病, 提升用户支付体验感, 应用前景广阔。

参考文献

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指纹锁电路设计与实现 篇4

关键词：高校,指纹考勤管理系统,设计

0 引言

考勤管理是目前各个单位日常活动之一,也是保证各项工作顺利开展的前提。随着社会经济的不断发展,各个单位的管理质量要求越来越高,相应的人才战略变得格外重要,因此随之而来就是员工绩效测评与绩效激励的实现。单位新的人才战略管理的实施使传统的人事管理制度明显过时,其要求将公平考勤作为评价员工绩效的关键。而高效的考勤管理在企事业单位完善信息化管理方面起着至关重要的作用。

传统的考勤管理工作复杂而烦琐,需要专门的管理人员负责管理,其中不乏人为因素的干扰,造成考核结果不真实等一系列问题。为了在考勤管理工作中提高效率、杜绝顶替,作为生物识别技术中最为成熟的技术之一,指纹识别考勤就成了很多单位的首要选择,更由于其操作简便、性能可靠等特点,近年来被普及到各单位的考勤管理中去,为各单位的考勤管理工作提供了很大的方便。但是现有的考勤系统不可能千篇一律地适合所有的工作单位和部门,仍有很多问题需要根据本单位、本部门的实际情况去进一步研究和改进。

本文依托大连民族大学计算机学院指纹考勤管理,结合不同类别教师员工的特点及其上课时间,设计并实现了基于指纹信息的高校考勤管理系统,并推广到学校其他各学院,很大程度上改善了传统教师员工考勤的管理方法,提高了行政教师的工作效率,为本校的信息化管理提供了有力支持。

1 高校指纹考勤管理系统总体结构

系统设计的目的是改变以往考勤统计纯手工方式,根据教师指纹信息及其上课课表信息,统计其出勤信息及绩效补贴,通过与校园一卡通系统、人事管理系统进行无缝连接,实现了高校人事信息的统一管理。将考勤统计管理人员从繁重的费时费力的重复性劳动中解放出来,使本系统根据功能分为两类用户,即普通教师用户和管理教师用户。

系统为普通教师用户只提供了浏览和查询等基本功能,普通教师能够在系统中查看与自己相关的出勤信息和补贴信息。

管理教师用户的功能分为3个模块,即用户管理模块、上传数据模块和统计导出数据模块。管理教师需要在每学期开学初上传每位教师的课表数据,在每个月的月末上传当月指纹考勤信息,其中课表数据是教务处下发的Excel电子课程表,指纹考勤信息是通过指纹打卡机导出的Excel表格数据,根据大连民族大学教师绩效补贴计算方法,结合教师指纹信息和上课时间,计算出每位教师的当月绩效补贴,并导入Excel表格中,以学院为单位提交给人事部门。

其中管理教师的用户管理模块又分为教师用户信息管理和教师指纹考勤信息维护模块。

教师用户信息管理模块包括教师工号、登录密码、所属学院、职称信息以及是否为管理教师等信息的维护功能,管理教师用户都能够对其所属学院的普通教师用户进行管理,如添加新进的教师用户信息及维护已有教师用户信息等。

教师指纹考勤信息维护模块在每次上传新的指纹考勤信息后,对教师指纹打卡的特殊情况进行处理。普通教师用户在指纹考勤信息导出后二日内,如果有忘记打卡等特殊情况,可通知管理教师用户对出勤信息进行修改,在确认信息无误之后再统计并导出最终绩效补贴结果数据。

2 高校指纹考勤管理系统设计关键问题及解决方案

2.1 存储课表的方式直接影响计算的逻辑和系统执行的效率

由于课表数据的产生采用上传Excel表格的方式进行,将解析Excel表格的数据准确地存放到数据库中。为了能让系统方便对比教师的上课时间,数据库表中存储教师上课时间的方法就很重要。因此,本系统设计的难点是怎样设计数据库表,来提高系统执行的效率。本系统使用了3种方法实现了存储课表的功能,逐步从空间和时间性能上提高了效率。

2.1.1 第一种方法

本系统使用的第一种设计方法,即空间换时间的方法。设计840(20周×一周7天×每天6节课=840)个Column来存储教师的课表信息,某个位置值为1,说明这个时间教师有课,值为0,说明没课。按照这种设计,在根据指纹考勤信息计算绩效补贴时,通过当前信息的日期和时间,直接定位到相应的Column。通过对比就能确定该时段该教师是上课还是坐班,从而计算出其绩效时间,通过这种方法的计算绩效补贴的时间复杂度是O(1)。

这种设计方法是可行的,但冗余度也非常高。本校教师通常一周上2~4节课,那么数据表中存储的“无课程”的Column可能会超过90%(4/(6*7)<10%)。课表数据的存储设计思想应该遵循尽可能显示有课的时间,尽量避免显示没课的时间。因此本文对上述方法进行了优化和改进。

2.1.2 第二种方法

本系统使用的第二种设计方法是一种极端设计方法,只提示有课的信息且让存储空间利用率达到最高,只用一个字符串类型的Column来存储某教师整个学期的所有课程。考虑到教师一周的课程占一周总体时间的比例是比较小的,这种设计不会出现冗长复杂的字符串形式。在计算教师绩效补贴时,从课表中提取的必要信息有某一时段有没有课,哪几周上,即3个信息:星期几、第几节、哪几周。

2.2.3第三种方法

在对出勤信息和课表作比对时,有一些操作是必须进行的。①通过日期确定周次;②通过时间确定是哪节课;③定位数据库表中信息,判断该时间是否是正常上课时间。

确定这3个必须进行的操作之后,在数据库关于教师课程的数据表中,设计6个Column,分别代表每天6节课的信息。

第三种方法和第一种方法相比,在数据库表的设计上极为精简。和第二种方法相比,虽然增加了字段数,但是在比对次数上有大幅度下降,从而提高了效率。

当然本方法也可以用7个Column,分别代表一个星期7天的设计方法,与本方法设计思想是一致的。

2.2考勤管理规则模块的设计

绩效补贴规则都是由高校人事部门设计制定,设计考勤管理系统只需要按照原本已经制定好的规则将逻辑直接体现在系统中,本系统完全按照大连民族大学人事部门制定的规则进行设计。

随着高校人事管理工作的开展,在规则实施过程中会出现一些不可预料情况,会对系统的使用或维护产生一定影响。为了顺应这种可能的规则微变,让系统变得更加灵活,并有利于推广使用,本系统将考勤管理规则设计成系统可管理的一个部分,设计一种抽象方式来完成这种需求,把管理规则中的诸多元素都考虑进来,至少需要考虑以下因素:①绩效补贴单位额度的变化;②坐班时间是否可以按天积累;③不能计入坐班时间的时段变化。

将以上元素都抽象成可控的成员,这样可以再增加一个模块——规则管理模块。在执行统计时,坐班时段的判断和补贴的额度都可以根据数据库中获取的内容来决定。这种设计方法对系统的维护和扩展是有利的,并且对系统的后台逻辑并没有很大改变,只需把原本规则中固定的边缘条件变成了可变的变量。

3 结语

本文主要对高校教职员工指纹考勤管理系统的设计与实现的考勤管理系统进行了阐述,并对系统实现过程中的关键问题进行了分析。本系统的使用将管理教师从繁重的费时费力的重复性劳动中解放出来,实现工作效率的提高和管理水平的提升。利用本系统能够更加客观真实地统计考勤数据,避免人为因素的干扰,使考勤结果更加真实可靠,使考勤管理工作进入科学化、规范化、智能化的管理模式。

本系统已在大连民族大学一些学院使用,效果较好,接下来会对使用过程中遇到的问题做进一步改进和优化,期望达到更好的使用效果。

参考文献

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指纹锁电路设计与实现 篇5

指纹识别技术是生物特征识别技术中的一个热点问题,当前基于PC系统的指纹图像识别已经较为成熟,并且在很多的身份确认领域中广泛应用,但是基于PC的指纹识别系统具有体积较大、可移动性不佳、不便于携带的明显不足,直接限制了指纹识别系统的进一步应用与普及。因此运用嵌入式技术,设计体积小、成本低、识别准确率高的指纹识别系统,对加快指纹识别技术的应用推广具有重要的现实意义。

1 指纹识别算法

指纹识别算法决定了整个指纹识别系统的可靠性与工作效率,是指纹识别系统中的核心。

1.1 指纹识别算法流程

指纹识别算法一般要包括指纹图像处理、提取特征值、相似特征匹配等部分。其中指纹图像处理部分最为重要,该部分又包括了指纹图像归一化、指纹图像分割、指纹图像增强、指纹图像二值化、指纹图像细化等操作。指纹算法执行过程如图1 所示。

1.2 指纹图像处理方法

指纹图像处理包括了归一化、分割、增强、二值化、细化等部分,下面对其中的重要部分进行阐述。

1.2.1 图像归一化

指纹采集的过程中,诸多外界因素,如手指接触的均匀性、下压力度的均匀性、墨印密度的均匀性等均可能造成采集图像的脊线与谷线发生偏差,使得整个采集图像质量降低,从而造成图像后续使用的极大不便,甚至造成采集失败的严重后果,因此使用归一化是为了提高指纹图像采集质量而进行的必要处理。归一化计算公式如下:

式中:M0为处理后的灰度值;为期望方差;I(i,j)表示点的灰度值;Mean,VAR为原始图像的灰度值与方差。

1.2.2 图像细化

指纹识别的过程中,考察的核心因素是图像中纹脊的走向特点,纹脊的宽度如何不是指纹识别的关键。因此在图像处理过程的最后一步,应对图像进行细化处理,细化即是将纹脊的宽度降低到一个像素为佳,将纹脊边缘的像素均做连续擦除,经过细化后,可以提高特征提取的准确度。本设计中使用形态学细化算法,算法的实现方法将图像划分为若干个3×3 的图像区域,如图2 所示,一共9 个像素点分别为P1~P9。

如果Z0表示特定点周围8 个点像素从0 跳变至1 的次数,则按如下公式表示:

当如下3 个式子同时成立时,则考察点P1为边界多余点,将其删除:

将图像中所有像素点全部执行上述操作,直至再无像素点可删,最终即得到细化后的指纹图像。图像经归一化与细化后效果图如图3 所示。

2 系统硬件设计

2.1 硬件整体结构

本指纹识别系统选用Samsung公司的S3C2410 处理器作为控制核心。S3C2410 处理器基于以ARM920T处理器为内核,采用0.18 μm制造工艺的32 位微控制器,ARM920T CPU的强大指令集可以满足系统的设计需要,指纹采集传感器采用了富士通公司电容式固体指纹采集传感器,MBF200 能采集到500 DPI的指纹图像,可以完全满足系统实际采集需求。系统硬件结构如图4 所示。

2.2 电源设计

电源是系统稳定可靠工作的基础,电源设计中有诸多因素需要充分考虑,具体包括电源的输入与输出电压、电流、功率状况、电源的体积限制、外界的干扰因素以及性价比等。

本设计中电源选用了电池2.4 V电压的输入方式,系统中使用的5 V电压通过DC/DC转换的形式实现,系统中的3.3 V与1.8 V电压的输出通过LDO调整输出即可完成,整个系统供电按此方式实现。

2.3 复位电路设计

复位电路在指纹识别系统中实现系统的上电复位与按键复位功能,该电路设计方法多种多样,RC电路与其他的方式均可实现,但无论实现方式如何,复位电路的稳定性对系统的工作状况起着不可替代的作用。本设计中使用RC复位电路的方式完成复位电路。其工作原理是在系统上电之后,由电阻对电容进行充电,电容在获得充电过程中,达到的效果为电容电压快速升高,至此REST与n REST分别输出高低电平,达到系统复位效果。 一旦电容电源升高到高电平状态,REST与n REST将输出相反的低高电平,此时系统工作达到正常状态。设计中使用二极管加入RC复位电路中,以达到电源降低实现电容放电系统复位的功能。

2.4 指纹采集装置设计

指纹采集装置主要通过MBF200 指纹采集传感器实现指纹的采集,该传感器的原理是通过器件表面属于绝缘层,当手指与其接触后,手指指纹与传感器阵列的金属电极产生了变化的电容值,引起了二维阵列上电压值的变化,最终可以采集到对应的指纹图像信息。MBF200 与S3C2410 的通信状态如图5 所示。

图5 中MBF200 数据线D0~D7 实现与S3C2410 数据的通信,S3C2410 的49 引脚负责为MBF200 供电,读/写两种信号由S3C2410 的n WE,n OE与MBF200 的WR,RD引脚连接完成。

3 系统软件设计

系统的软件设计包括两部分:控制系统软件与应用软件,前者主要是指使用的嵌入式操作系统,用以实现整个指纹识别系统的运行。后者主要是指实现指纹识别算法与指纹数据管理系统。

3.1 嵌入式操作系统的移植

基于ARM指纹识别系统软件实现基础是μC/OS⁃Ⅱ的移植,本设计中使用的硬件可以保证C编译器生成可重入的代码,设计中将与处理器和编译器相关的代码放置在系统的includes.h之中,同时运用C语言编写了与μC/OS⁃Ⅱ相关的多个函数,实现堆栈初始化、μC/OS⁃Ⅱ功能扩展、任务切换等功能。

3.2 指纹传感器驱动程序设计

μC/OS⁃Ⅱ操作系统环境下如要实现对指纹传感器MBF200 的管理,需要设计相应的驱动程序。设计中对MBF200 的驱动写在函数int ioctl(int f,int cmd,…)之中,通过多分支结构实现对多个操作命令的不同功能。驱动程序由S3C2410 编译后得到目标文件,由目标机加载后即可使用。

3.3 系统主程序设计

系统主程序通过C语言编写,主要通过S3C2410 实现对指纹采集传感器的控制,系统主程序流程图如图6所示。

4 结语

系统经过对指纹识别算法和整体系统进行分别的测试,达到了预期的效果。指纹识别算法的测试通过PC机完成,主要通过AXD软件将指纹原始图片从内存中读出存储到特定位置完成比对。整体测试通过相应设备连接后,由指纹传感器采集指纹并由处理器按照指纹识别算法进行分析处理,最终识别结果通过LCD输出。结果显示,系统率可达到2.17%,认假率可达到0.73%,指标达到民用需要。

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指纹锁电路设计与实现 篇6

指纹识别是根据每个人指纹的不变性和唯一性进行身份识别的一门技术。随着社会的发展, 嵌入式的指纹识别技术越来越受到市场的青睐, 成为近年研发的重点, 但目前的嵌入式指纹算法大多在实时性和准确度上还存在不足, 需要进一步优化算法, 以实现准确高效的指纹识别。

本研究设计、实现一种基于STM32芯片的指纹识别系统, 通过指纹传感器采集指纹数据, 指纹算法处理指纹数据实现指纹识别, 同时结合VC++平台建立人机交互界面对指纹图像数据显示。该设计使用STM32作为主控芯片, 以提高系统的性价比, 同时通过编程对比目前存在的大多数指纹算法, 考虑嵌入式指纹识别系统对实时性和准确性的要求, 对现有指纹图像的增强和匹配算法进行改进和优化, 以提高指纹识别系统的性能。

1 系统硬件设计

1.1 结构组成及特点

本研究采用ARM cortex-M3内核的32位处理器STM32F-103ZET6[1]作为主控制器, 该芯片内部采用哈佛结构、其中集成有64 KB的RAM和512 KB的FLASH, 运算速度快, 并且具有体积小和低功耗的特点, 在嵌入式图像处理方面具有较高的应用前景。指纹识别系统结构功能图如图1所示。

系统硬件主要包括:指纹采集模块、SPI接口模块、指纹数据存储模块 (SRAM) 、指纹程序存储模块 (FLASH) 、UART模块、指纹图像算法处理模块、处理结果显示模块等。

具体工作流程如下:系统通过USB供给5 V稳压电源, 通过内部电路转换成3.3 V稳压电源, 系统上电后, 通过STM32给传感器的各个寄存器初始化, 指纹传感器FPS200[2]采集指纹图像, 通过SPI接口和STM32最小系统进行通信, 将采集到的指纹数据发送到STM32, 进而保存指纹图像到SRAM, 通过各种算法实现对指纹图像信号的预处理、提取特征点和图像匹配, 最后实现指纹识别功能。另外STM32和主机之间通过异步串口通信把指纹图像数据传送到PC机, 显示图像, 由于一幅图像的数据量就是76.8 KB, 主控芯片内部RAM容量不能满足存储和处理图像数据的要求, 所以本设计外扩SRAM来存储指纹数据。系统设计的程序放在FLASH中[3], 指纹特征数据模板也放在FLASH中, 以便在使用过程中删除和添加, 并显示指纹识别结果, 主控制器采用JTAG接口, 通过J-link进行仿真调试, 通过IAR-for ARM实现程序的设计。

1.2 指纹采集电路设计

指纹图像的采集对系统实现其识别功能至关重要, 一幅采集质量较好的指纹图像有利于后续对指纹图像的算法处理, 减少算法的复杂程度, 提高系统指纹识别的功能。

指纹传感器FPS200是Veridicom公司的一款新型指纹传感器, 具有500 dpi的分辨率, 片内集成300×256的传感器阵列, 256级的灰度图像和8位的像素数据, 并且支持MCU、SPI和USB 3种接口模式, 这里采用比较简单的SPI接口模式, 供给3.3 V稳压电源, 系统指纹采集硬件电路如图2所示。

STM32的MODE1接VCC、MODE0接GND, 使其工作在SPI模式且为主模式, 指纹传感器FPS200工作在SPI从模式。这样STM32通过PB12~15管脚与FPS200的SPI接口的4个管脚相连。FPS200根据STM32由SPI接口发送过来的写寄存器的命令、地址和指令数据执行相关操作, 并将采集到的指纹数据经由该SPI接口传回STM32作进一步处理。

1.3 数据处理以及与上位机的通信

本研究接收到的指纹数据通过异步串口管脚PA9和PA10与3.3 V转换芯片MAX3232相连外接串口线同PC机进行通信, 接收和发送数据, STM32作为下位机通过SPI接口方式采集指纹数据, 并将数据保存在外扩的SRAM中, 当采集完一幅指纹图像后, 把该指纹数据发送给上位机, PC机接收数据, 并通过VC编程把接收的指纹数据转换成256级灰度图像并显示和保存该指纹图像。PC机的VC通过串口发送命令给STM32, 主控芯片接收命令判断有效, 开始采集指纹图像。限于篇幅, STM32最小系统的硬件部分在这里不做详述。

2 系统软件设计

2.1 指纹采集程序设计

程序设计关键是编程实现SPI通信模式下STM32和指纹传感器FPS200的通信操作, 其采集程序流程图如图3所示。

FPS200有19个寄存器, 用来控制指纹数据采集过程中的状态和行为, 这里介绍几个比较重要的寄存器的初始化:

(1) 初始化CTRLB, 使能芯片的ENABLE位使其处于工作状态, XTALSE位选择内部12 M晶振, 同时使能指纹自动检测, 通过判断RDY位的状态决定指纹图像数据的读取。

(2) 初始CTRLA, 这里可以选择GETROW、GETIMG和GETSUB这3种存取模式的1种作为存取模式, 本研究给CTRLA写入0x02, 即选择GETIMG模式来获取整幅图像。

(3) 初始化DTR、DCR和PGC, 它们影响采集图片的质量, DTR是放电时间寄存器, 影响着图像背景亮暗程度;DCR是电容放电寄存器, 对图像的前景区和背景区的亮暗程度有一定影响;PGC是可编程增益寄存器, 对图片的前景和背景的影响较大。经实验选择DTR=0x38, DCR=0x01, PGC=0x0C时图像效果最佳。

2.2 指纹算法设计

指纹识别算法是指纹识别过程中重要的部分, 算法的好坏直接决定指纹识别的精确性和可靠性。

该算法的3个重要部分是指纹图像预处理、特征点提取和特征匹配。指纹预处理又包括图像场的计算、分割、均衡化、平滑、增强、二值化、细化等部分。本研究的指纹识别算法流程如图4所示, 下面对算法各部分作简要介绍。

2.2.1 图像场的计算

图像场计算包括图像的强度场、梯度场、方向场以及频率场计算。

首先本研究采用Sobel算子求指纹图像灰度函数[4], 再分别沿x和y方向偏导Ax (x, y) 和Ay (x, y) , 计算该指纹图像的梯度场, 因为梯度场可以较好地分割指纹图像。

Sobel算子表示方式如下:

其次, 根据方向场计算公式[5]可得:

则有方向场的大小就是:

2.2.2 指纹图像的分割

图像分割的目的是将指纹前景区域和背景区域分割开来。因前景区域和背景区域在灰度和梯度上存在差异, 故均采用阈值分割方法处理。

分割阈值的确定:根据灰度直方图分析可知, 指纹图像前景和背景在灰度直方图中体现为两个峰值, 故取前景和背景两峰值间峰谷处的谷值灰度作为分割阈值即可有效分割指纹图像。

梯度场计算的必要性:当前景和背景很难找到合适的灰度值作为分割阈值来对指纹图像进行有效分割处理时, 可以根据梯度场的不同, 指纹前景梯度场值较高 (黑白相间) , 而背景梯度场值较低, 通过对梯度场值的运算, 找到合适的阈值, 就能很容易地实现对指纹图像的分割。

2.2.3 指纹图像均衡化

指纹图像均衡化的目的是使图像在各种灰度场强上均匀分布相等的点数, 通过均衡化使得图像对比度得到增强。

指纹图像为F (x, y) , 由均衡化离散的转换公式为:

式中:Hu (x, y) —第u级灰度的像素个数, A0—图像面积, Fmax—图像的最大灰度值, 即为255。

均衡化后, 使得源指纹图像的灰度概率密度得到均匀的分布, 扩展了像素点灰度的取值范围, 增强了图像的对比度。

2.2.4 指纹图像的平滑

指纹图像的平滑的目的是消除图像噪声点。本研究通过指纹图像和模板算子的卷积实现指纹图像的平滑滤波。卷积运算公式为:

要平滑的指纹源图像F (x, y) 大小为n×n, 模板A (i, j) 大小为m×m, 使得模板中心A[ (m-1) /2, (m-1) /2]与F (x, y) 对应。

指纹图像平滑算法相当于低通滤波, 只是让指纹信号的低频部分通过, 而阻止指纹信号的高频部分, 实现滤去指纹图像中噪声的目的。

2.2.5 指纹图像增强

指纹图像增强是指纹识别系统的重要组成部分, 在通过算法使指纹不清晰的地方得到改善的同时尽量保留指纹原有的特征信息, 确保后续图像处理的准确性和可靠性。

对于指纹图像的增强, 本研究前面通过计算获得指纹的方向场和频率场信息, 这里采用较成熟可靠的Gabor小波滤波器实现图像的智能增强, 该小波工具一方面在指纹纹线上可以对在该位置方向场上的指纹纹线进行收敛增强, 另一方面它也符合指纹纹线相间的特点, 可以在该位置的频率场上对指纹纹线进行振荡增强, 从而提高图像的增强效果, 以便更有利地提取指纹特征点信息。Gabor滤波器公式如下:

2.2.6 指纹图像二值化

指纹图像二值化是将连续灰度图像转化成只有两种颜色值的图像, 让黑的纹线区域更黑, 白的谷线区域更白。即:使白色的图像区域的灰度值为255, 黑色的灰度值为0, 成为黑白两色图像。二值化公式为[6]:

由于前边本研究已经通过图像均衡化以及Gabor函数对指纹进行了增强处理, 图像的对比度比较明显, 这里求得图像灰度的最大值Qmax和最小值Qmin, 对两者求平均值T= (Qmax+Qmin) /2即可得阈值T。二值化后要对图像进行必要的去噪, 进一步提高图像的质量, 以便后续图像细化的处理。

2.2.7 指纹图像的细化

指纹图像的细化是为了减少要处理的信息量, 把指纹的脊线部分对称减薄, 使指纹纹线由原来的多个像素宽度变为单个像素的线形图。

本研究采用查表法对指纹进行细化处理。因指纹图像已进行二值化处理, 其像素要么是0, 要么是255, 故把指纹图像中某个目标点 (要处理的黑色点) 的8个邻域的所有要删除的所有可能情况排列后列入一张表中, 再根据图像中某点的8个相邻的点的情况查表, 如果满足表中的情况则删除该点, 否则保留。

2.2.8 特征点提取

特征点提取分两种情况, 即:对端点和交叉点的提取;对指纹特征奇异点的提取。

本研究采用基于交叉数的特征性提取算法[7] (即通过扫描某点[黑点], 根据该点周围8点 (顺时针相邻两点灰度的差值情况) 来判断该点是端点还是叉点, 并记录该特征点的位置、类型和方向信息。

指纹特征奇异点提取是利用Poincare公式:

其中:

本研究先求得某点周围一圈的方向场差, 对其求和, 再根据其与Poincare索引值 (中心点是1/2, 三角点是-1/2) 的比较判断该值是否为奇异点, 如果是, 则确定出奇异点的类型, 并记录该奇异点特征要素。

2.2.9 特征点匹配

本研究采用基于指纹特殊点的匹配方法, 匹配过程中为减少拒判时间, 把匹配分成“初匹配”和“全局匹配[8]”两个方面, 在提高了指纹识别的效率的同时, 也大大提高了识别成功率。

初匹配:首先要利用前面经过特征点提取得到的指纹图像上的所有端点和分叉点的属性参数 (即点的位置、类型、特征点方向) , 根据“指纹相邻特征点之间的距离, 以及穿过这两点之间的脊线的数目和相对角度的参数不会受到指纹图像发生旋转、平移或者局部变形影响”的原理, 通过求两个特征点间的脊线数目和方向差, 再分析其内在的关系, 从而建立局部的特征向量以进行指纹特征点的初次匹配。同时在匹配的过程中标记最大且不为零的匹配分数Score[p][q], 再对所得匹配分数Score求和并经过进一步算法得到相对匹配分数S, 为了减少误判, 本研究通过设置门限, 对指纹的匹配情况进行初步判定。

全局匹配:对于没有得到判定的情况, 通过全局匹配来进行进一步判定。由于前文已经求取了指纹的奇异点, 这里将提取的指纹A和指纹B的奇异点 (中心点或三角点) 分别作为待判定和模板库指纹图像相应的极坐标的中心点, 对待判定指纹A中的每个特征点求得其极坐标, 再与模板库B中的当前指纹在该极坐标位置的特征点进行比对, 判断类型是否相同, 对待判定和模板库的指纹的特征点均采用上述方法进行匹配, 统计匹配成功的特征点个数。因为两幅指纹图像不可能所有的特征点都匹配, 本研究设定一个阈值, 如果匹配的特征点数大于该阈值则认为这两幅指纹图像匹配成功, 否则匹配失败。

3 实验结果

在调试好的样机上, 实验结果如图5所示。

通过VC界面显示的匹配结果如图6所示。

4 结束语

该设计实现了基于STM32的指纹识别系统, 指纹采集方面, 本研究通过主控制器和传感器的SPI通信采集指纹图像, 串口发送数据给PC机, VC界面显示指纹图像;算法方面, 本研究通过提取方向场对指纹图像实现Gabor滤波增强, 细化图像时采用查表法对图像进行细化处理, 对细化结果去噪, 为提取特征点提供了良好的指纹数据, 提高了系统识别的准确性, 并通过进一步改进匹配算法来提高识别效率, 使该系统能准确、高效地完成指纹识别, 总体性能达到要求。当然该系统在识别的效率和准确性上还需要进一步改进, 以提高系统的性能。

参考文献

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[4]李昊, 傅曦.精通Visual C++指纹模式识别系统算法及实现[M].北京:人民邮电出版社, 2008.

[5]夏振华, 石玉, 于盛林.基于Gabor滤波器的指纹图像增强[J].工程图学学报, 2006, 27 (5) :80-85.

[6]胡先东, 杨根生.基于ARM+S3C2410的指纹识别系统设计实现[J].电脑开发与应用, 2009, 22 (10) :55-58.

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指纹锁电路设计与实现 篇7

一、指纹图像的采集和存储

指纹档案计算机模式识别系统是一种新型的识别工具, 根据模式识别的含义分析可以知道, 对识别对象样本的确定是实现模式识别的基础, 只有先对识别对象的样本进行确定, 才能够根据识别对象的样本对识别对象进行比较, 进而得出识别对象与识别对象的样本是否符合的结果。该识别过程的实现, 需要借助计算机技术来完成, 因此计算机模式识别系统应运而生。因此, 我们总结出指纹档案计算机模式识别系统的工作原理:首先对指纹图像进行采集并且存盘, 建立起指纹样本库, 便于对被识别的指纹与指纹样本库中的样本进行对比和识别。

指纹图像的采集和存储系统中, 硬件系统通常由CCD扫描仪、摄像机、计算机、光盘或磁盘等组成, 组成形式可以采用单机也可以采用联机形式, 无论采用哪种形式, 都要求所使用的计算机具备较大的内存容量和较快的运行速度。指纹图像的采集和存储系统的软件部分通常由图像采集、压缩、处理、数据库管理等组成, 该软件系统的作用是对指纹图像和信息进行获取和存盘。指纹图像的采集系统, 通过指纹图像的输入和处理, 使用统一的格式进行存储, 建立指纹图像数据库。

在进行指纹图像数据建立时, 指纹的信号强度使用E表示, 时长使用t表示, 形成一种矩阵信号作为指纹的初始信号, 用不同频率w∈{w1, w2, ……, wN}的余弦信号与初始信号进行相乘, 并用抽样频率∫s对所得信号进行抽样, 得到N个长度为L的抽样信号M= (m1, m2, ……, mL) 。M代表的是用户的指纹, N代表的是用户的人数, 用户的指纹使用频率Wi进行确定。如果将用户指纹的初始信号为W0, 则使用如下计算公式进行计算:

I[f (t) ]=I[g (t) cos (wot) ]=F (w) =1/2[G (w+w0) +G (w-w0) ]。

公式中, I代表傅里叶变换, f (t) 代表以调用信号, F (w) 代表调用信号的频谱, g (t) 代表初始信号, G (w) 代表初始信号的频谱。

二、指纹档案计算机识别系统的处理过程

为了实现分类管理的目标, 指纹图像还需要经过预处理、方向提取、校准、特征变换及分类判决等五个步骤来完成。其中, 图像的与数理工作中包括图像的分割与图像增强;特征提取是将灰度指纹图转换为黑白二值图像, 以提高图像质量;方向提取和校准则是纹线的向量校正并生成方向数组, 使纹线形成上、下、左、右向的矩形线条;特征变换主要使用K2L (Karhunen_Loveve Transfore) 变换它的作用是在灰度图上定位图像;通过上述处理后, 最后输出分类结果。在进行指纹计算机识别的过程中, 有两种常用的识别方法, 即:指纹匹配法与合成法。

第一, 指纹匹配法。该方法的识别过程是通过把采集的指纹图像与指纹库中的图像进行比对, 进而找到与之相符的结果。具体做法是:对采集的指纹进行分割和增强, 然后对指纹脊在线的末梢点和交叉点等细节进行提取, 同时调出指纹库中的图像样本, 与提取出的脊线末梢点和交叉点进行对比, 如果二者能够重合, 则说明采集的指纹与指纹库中的指纹数据属于同一个人, 如果无法重合, 则说明是其它人的指纹。

第二, 合成识别法。在有些情况下, 由于受到采集人和采集仪器的影响, 使得指纹传感器所采集到的指纹区域较小, 而且在采集的过程中, 一个人的指纹图像也有发生重迭的可能性, 这些情况都会影响到指纹匹配的准确性, 因此, 可以采用合成识别法, 也可以称为指纹拼接法。合成识别法的具体做法是:将采集的几组指纹图像拼接为一幅较大的指纹, 并且对其中的细节和纹理进行分析和提取, 然后把提取的细节和问题进行集合, 拼成一个较大的指纹纹理和细节点合集。

三、指纹档案计算机模式识别系统的应用

我国在上世纪80年纪开始进行指纹计算机识别系统的研制工作, 并且应用于各大公安系统。随着指纹识别技术的不断发展, 指纹识别技术已经从公安、金融等领域逐渐发展到笔记本计算机和手机等电子设备中, 近年来, 指纹识别技术被应用到部分教育部门中, 在准考证中加载指纹信息, 能够有效地防治替考等事件的发生。同时, 在南方一部分省市中, 将指纹识别技术应用到发放社保、养老金等工作中, 在防止冒领和诈骗现象的工作中取得了较大的成效。另外, 在人事档案管理中, 也普遍使用了指纹盖戳的方式, 对于重大材料的管理, 档案部门都使用了指纹识别系统。

四、结束语

随着科技的不断进步, 指纹档案计算机识别系统将不断的进行改进, 逐渐应用到各个领域和行业的档案管理工作中, 为我国档案管理工作的进步提供坚实的技术保障。

摘要：近年来, 随着科学技术和计算机网络技术的不断发展, 档案管理技术也在不断更新和提高, 逐渐向着智慧化和精细化的方向发展。指纹以其独特的纹理和结构, 也被应用到特定的档案管理工作中。本文就对指纹档案计算机识别系统及其应用进行简要的分析。

关键词：指纹档案,计算机模式,识别系统

参考文献

[1]朱磊, 张雄伟.自动指纹识别系统中校准算法的改进[J].通信学报, 2003 (01) .

[2]郎锐编着.数字图像处理学[M].北京:北京希望电子出版社, 2003.

指纹锁电路设计与实现 篇8

B/S软件结构体系, 即Brower/Server (浏览器/服务器) 结构, 是随着Internet/Intranet的兴起, 由C/S (Client/Server, 客户机/服务器) 结构体系的改进而成的。在B/S结构下, 软件只需部署到服务器端, 客户端直接通过浏览器访问软件, 省去了客户端的部署和维护工作。

考勤制度是企事业管理制度的重要组成部分。考勤管理水平与生产效率、公平考核、单位形象等有密切的关系。指纹识别技术提供了对身份鉴别的一种不可改变、不可假冒、不会丢失的考勤系统解决方案。本文介绍的指纹考勤系统, 利用了指纹识技术, 可在各分布的办公地点利用局域网接入多个考勤机, 员工指纹档案集中管理, 根据所在部门、科室分配到各个考勤机上。被考勤人员指纹信息实时传送到应用服务器, 根据自定义考勤规则自动生成考勤数据。所有员工可以根据授权查看考勤记录, 管理人员可以及时查看员工在岗状况情况和考勤结果。系统留有SOAP协议接口, 可与其他办公系统协同运行, 适合大中型企业的考勤管理应用。

1 指纹识别技术原理

目前最常用的指纹识别方法是细节点坐标模型来做细节匹配, 即通过取像设备读取指纹图像, 然后采用指纹特征点的坐标模型来做特征匹配, 根据对指纹的脊线末梢点和脊线分叉点所提取特征点来鉴定指纹, 以确定对指纹所有人的身份进行识别。

指纹识别技术主要涉及指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、保存数据、特征值的比对与匹配等过程 (图1所示) 。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像, 然后要对原始图像进行初步的处理, 使之更清晰, 再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点” (minutiae) 的数据点, 即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置, 这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点, 所以这种方法会产生大约490个数据。这些数据, 通常称为模板。通过计算机模糊比较的方法, 把两个指纹的模板进行比较, 计算出它们的相似程度, 最终得到两个指纹的匹配结果。

2 指纹考勤系统设计与实现

本指纹考勤系统可基于Unix或Windows Server 2000以上操作系统平台;数据库采用关系型数据库系统MySQL4.x以上;指纹采集终端采用TCP/IP协议的指纹识别仪。

2.1 考勤系统的网络结构

本指纹考勤系统基于企事业单位的局域网络, 通过各考勤点的信息点将指纹考勤终端连接到网络。系统由应用服务器、数据库服务器 (灾备存储恢复系统) 、管理端、客户端等几个部分组成 (图2所示) 。

2.2 系统设计目标及原则

(1) 系统设计目标。

如实反映每个人的考勤情况, 杜绝舞弊;员工在识别区域按指进行考勤数据采集;员工按需申请请假、加班、调班、补签 (签到、签退) 等事项;管理员自由定义考勤规则 (迟到、早退、旷工、节假日、员工班次等) ;管理员处理员工调动、请假、加班、调班、补签 (签到、签退) 等事项;管理员实时查询考勤记录;管理员在组合条件下, 实时生成不同类型的可打印统计报表。

(2) 系统设计原则。

①先进性:采用当前先进的MMCache & Smarty & Jquery & AJAX等技术;②安全性:数据的安全性;③可扩展性及易维护性:系统在配置上和功能模块上考虑了用户将来的需求增长, 可以根据需要增加新的设备或新的模块;④开放性:为保证其他系统的协同运行, 本系统留有SOAP协议接口, 并结合相关的信息安全及认证标准执行。

2.3 考勤系统的软件设计及实现

指纹识别考勤管理软件采用B/S三层体系结构设计, 由NotePad++编写, WAMP环境中调试完成。其设计主要包括两个部分, 一是服务端PHP后台服务程序, 主要用于指纹采集信息的比对和记录存储, 设计采用Apache & PHP & MySQL系统编程;二是指纹采集终端客户机上的B/S客户端AJAX程序, 采用JavaScript & XML &XSLT语言编程。

指纹考勤终端支持TCP/IP 通信方式, 所以考勤系统采用TCP/IP 通信协议接入网络。这样就可以通过网络在服务器端对考勤采集的用户指纹信息和预先采集的用户指纹信息进行比对和记录, 而终端的考勤记录也可以方便地通过网络随时上传至考勤管理系统, 从而实现网络考勤。软件设计原理如图3所示。

2.3.1 系统三层结构

MVC (Model View Controller) 模型-视图-控制器 (图4) , M是指数据模型, V是指用户界面, C则是控制器。使用MVC的目的是将M和V的实现代码分离, 从而使同一个程序可以使用不同的表现形式。MVC是一个设计模式, 它强制性的使应用程序的输入、处理和输出分开。使用MVC应用程序被分成3个核心部件:模型、视图、控制器。它们各自处理自己的任务。

2.3.2 指纹采集程序实现

指纹采集程序负责采集员工指纹信息, 被考勤人员通过指纹识别仪采集指纹信息, 采集的信息传递到服务器应用系统 (AJAX技术) 的采集程序进行身份配对识别, 识别成功后, 根据管理员定义的考勤规则 (员工班次) , 符合规则的, 则对数据进行记录。

2.3.3 系统功能模块设计

(1) 数据信息管理模块。

该模块完成系统基础信息的设置。包括人事管理 (部门、员工信息维护) 、参数设置 (纹识别设备、考勤规则、节假日等) 。

(2) 考勤管理模块。

该模块完成系统考勤登记、考勤常规事项管理 (请假、加班、调班、补签等) 、考勤查询、考勤报表生成打印等功能。

(3) 系统安全管理模块。

该模块完成系统角色维护 (权限) 、管理员维护、数据备份、数据恢复等功能。

2.3.4 系统功能模块实现

(1) 人事管理模块。

本模块在考勤登记前使用, 用于对部门、员工的设置及员工调动、离退休等相应事项的管理。主要数据表:部门表dept (dept_id, dept_path, dept_name, ...) ;

员工表emp (emp_id, emp_code, emp_pass, emp_name, emp_dept, ...) ;

员工调动表remove (remove_emp, remove_date, remove_from_dept, remove_to_dept, ...) 。

(2) 参数设置模块。

本模块用于对考勤规则的设置和各指纹采集设备的登记 (包括设备号识别、IP设定、通信测试等) 。主要数据表:设备表device (device_id, device_no, device_name, device_ip, ...) ;

班次表frequ (frequ_id, frequ_code, frequ_name, frequ_area, frequ_minutes, ...) 。

(3) 指纹采集模块。

指纹采集模块共享人事管理模块数据 (员工信息) , 用于采集员工的指纹。允许采集用户左手/右手共十枚指纹, 通常确定其中3枚指纹作为考勤指纹。要注意避免“三三团体”的出现, 即采集第一个手指信息时自已按, 采集第二个手指和第三个手指的信息时让另外两人分别代按, 这样, 一个人可以同时做3个人的考勤。在指纹采集前, 首先要选择采集指纹的条件。之后, 员工根据系统的提示按压指纹3次, 采集有误时, 重新采集指纹。主要数据表:指纹表hand (emp_id, emp_data, ...) 。

(4) 考勤管理模块。

该模块根据不同的用户角色, 如员工可查询考勤记录, 申请请假、加班、调班、补签等操作;管理员可对员工的各类申请进行处理, 对考勤进行组合条件的查询, 及考勤报表的生成打印等操作。主要数据表:

trace (trace_id, emp_id, trace_date, trace_num, trace_up_time, trace_dn_time, trace_add, trace_ip, trace_late, trace_late_minutes, trace_early, trace_early_minutes, trace_absence, ...) 。

(5) 系统安全管理模块。

本模块用于根据实际的需要设定不同的用户角色, 根据人事管理模块员工信息分配用户名、密码及相应角色;数据备份/恢复主要通过灾备存储恢复系统实现, 其次此模块的数据备份/恢复可辅助对数据进行非实时的备份。数据备份则自动对当前时间数据库数据进行加密备份;数据恢复则对备份数据进行解密恢复。

主要数据表:用户表admin (admin_id, admin_user, admin_pass, admin_type, ...) 。

2.4 安全策略

①指纹识别, 配合AJAX比对应用服务程序, 能有效阻止非本人的数据采集, 每人采集多次指纹, 防止了特殊环境的识别无效;②管理员管理系统时, 使用验证码进行检验, SESSION会话机制, 及对SQL执行代码外加防注入保护, 阻止了恶意人员利用暴力破解方式对系统进行攻击、密码暴破等行为;③灾备存储恢复系统, 实时对数据进行备份, 在系统出现问题时, 能即时恢复。

3 结束语

本文介绍了B/S结构指纹考勤系统的原理以及软件的设计。考勤系统利用指纹识别技术实现了员工考勤数据采集、数据统计和信息查询过程的自动化, 方便员工考勤登记及管理员考核员工出勤情况, 并且员工可了解自己的出勤情况, 促进员工的自主管理和自我约束;尽可能地避免了人为因素的干扰, 保证了考勤管理制度的公正性, 实时地为单位各管理部门提供准确的考勤数据。本系统已实际在某单位运行, 其结果满足了考勤管理高效性与实用性的要求, 具有广阔的应用前景。

摘要：针对传统考勤中出现的舞弊现象、介质损耗严重、单机考勤不便统一管理等弊端, 提出一种基于指纹识别的网络考勤系统。利用TCP/IP通信协议实现多网点分布式指纹考勤及考勤数据的统一管理, 采用B/S三层结构设计, 具有先进性、安全性、可扩展性、易维护性、开放性等特点。测试、运行结果表明, 这种基于指纹识别技术的网络考勤系统相比传统考勤更加公正、高效, 更具实用性。

关键词：考勤管理,指纹识别,模块,网络

参考文献

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