指纹识别原理及模组介绍

指纹识别原理及模组介绍指纹识别的背景知识

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种指纹识别应用领域

指纹等生物识别技术可弥补传统的安全认证方法，提供了一个很好的解决方案。可用指纹等生物特征提高安全性的领域举例：涉密系统，提供高度安全防范措施针对大规模人群身份鉴别技术网络、数据库和关键文件等的安全控制机密计算机的登录认证银行ATM,POS终端等的安全认证手机、平板、PC等使用认证等移动支付安全门禁、门锁指纹识别应用趋势手机、PAD、安防屏幕解锁-更安全快捷特殊应用程序访问许可–防止他人或打开你的特殊应用程序数据和文件安全访问–防止他人访问你的手机数据移动支付–更快捷的完成安全支付应用程序快捷方式–给每个手指赋予不同的指令安防（门锁、保险柜等）指纹的总体特征总体特征：指那些用人眼直接就可以观察到的特征。包括指纹纹形、模式区、核心点（或者称为中心点）、三角点（或者称为Delta点）和嵴密度（或者称为纹密度）。基本指纹纹形：包括环形（Loop，又称斗形），弓形（Arch）和螺旋形（Whorl）。其他的指纹图案都基于这3中基本图案。指纹图案的形状基本就这三类：60%人是whorl,35%是loop,5%是arch。仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得大数据中搜寻比对指纹更为方便。模式区（PatternArea）：是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。核心点（CorePoint）：位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。指纹的局部特征指纹的局部特征是指单个特征点的特征描述，一般用类型、水平位置（x）、垂直位置（y）、方向、曲率、质量等六个要素来描述。类型是按照指纹特征点的分类。目前比较通用的分法是分为六类，分别是：终结点（Ending）：一条纹路在此终结分叉点（Bifurcation）：一条纹路在此分开成为两条或者更多的纹路。分歧点（RidgeDivergence）：两条平行的纹路再次分开。孤立点（DotorIsland）：一条特别短（短的和点无法区分）的纹路环点（Enclosure）：一条纹路分开两条之后，有合并成为一条，形成的

一个小环短纹（ShortRidge）：一条较短短（但可以和点进行区分）的纹路其中，值得注意的是，我们的手指大约有60~125个特征点。多少个特征决定是一个人的指纹，每个国家标准都不一样，英国16个、澳大利亚、美国(多数国家)12个、中国印度只要8个、这些点在指纹中的出现概率并不相当，出现概率最大的是短纹60.6%，其次是分叉点，出现概率为22.6%。指纹识别的采集方式不管采用什么采集技术，从用户角度用到的就两种录入方式：按压式与滑动式。1、滑动式将手指从传感器上划过，系统就能获得整个手指的指纹。手指按压上去时，无法一次性采集到完整图像。在采集时需要手指划过采集表面，对手指划过时采集到的每一块指纹图像进行快照，这些快照再进行拼接，才能形成完整的指纹图像。滑动式的优点是成本低、易集成，可采集大面积的图像，应用传统的特征点算法，但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像，体验效果比较差，在之前的应用推广中不太成功。2、按压式手指平放在设备上以便获取指纹图像。一般为了获得整个手指的指纹，必须使用比手指更大的传感器，整个手指同时按压在传感器之上。按压式的优点是客户体验好，只用一次按压就可以采集图像，与符合用户的行为习惯。缺点是：成本高，集成难度大，一次采集图像面积相对较小，没有足够的特征点，需要用复杂的图像比对算法进行识别。很明显，在用户角度来说，按压式最简单、最方便，以后越来越多的移动设备都将采用按压式指纹识别方案。指纹识别模式一个典型的指纹识别系统应该包括：指纹识别Sensor+特征提取/匹配模块+特征模板库+应用软件。而指纹的匹配可分为两步，首先是提取待验证的指纹的特征，然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较，从而判断两个指纹图像是否来自同一手指指纹识别模组的类别光学传感器识别

光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。依据的是光的全反射原理(FTIR)。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的嵴和峪的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃射到峪后(指纹线之间的凹陷部分)反射到CCD—呈现白色，而射到嵴后则不反射到CCD，图像呈现黑色(确切的是脊上的液体、油脂影响光线的反射路径)。

光学指纹采集技术有明显的优点：价格低廉。缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指识别效果差。指纹识别模组的类别硅晶体电容传感器识别

半导体指纹传感器无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上，手指贴在其上与其构成了电容（电感）的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总，就完成了指纹的采集。

应用晶体传感器是最近几年在市场上才出现的，尽管它已经出现近20年。这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。生物射频指纹识别技术生物射频指纹识别技术生物射频指纹识别技术通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去检测真皮层的纹路，来获得最佳的指纹图像。因此对干手指，汗手指，干手指等困难手指通过可高达99.5%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区。因为射频传感器产生高质量的图像，因此射频技术是最可靠，最有力有解决方案。除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。射频敏感器：它的工作原理很特殊，由射频与敏感元件阵列组成，每一个成员实际上都是一个等效的小天线，它通过人的手指向皮肤内层（真皮层）深处传递电波。接受部分的元件对回传的电波相位进行解调，相位的差别反应了指纹纹理。从某种意义上讲，它的原理与雷达的工作原理相似，所以称为射频式指纹敏感器（RFsensor）。而且，它能自动调节内部电气参数来适应手指干湿程度、按手指压力、年龄、等因素的变化。基于它的工作原理，所采集到的指纹图像对应于手指内层具有生命的真皮指纹纹理，对手指表面的外层皮肤并不直接敏感，并对表面的一些脏物、油渍、灰尘等物质具有穿透能力，使它针对各种类型的手指在各种使用条件下都能采集到理想的图像，因此具有显著的优越性能超声波扫描识别超声波扫描识别超声波指纹识别，是高通在2015移动世界大会上宣布的一项3D指纹技术。被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很像光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，谷到脊的深度。不像光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊地形（凹凸）的真实反映。利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹嵴和峪所在位置。超声波技术所使用的超声波频率为1x104Hz~1x109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采样时间会明显长于其他几类产品，而且价格昂贵，也并不能做到活体指纹识别，所以目前使用稀少。指纹识别技术分类的比较比较项光学识别电容传感器识别超声波扫描识别生物射频体积大小中小耐用性非常耐用耐用耐用耐用成像能力干手指差，湿手指或者脏手指成像模糊干手指好，抗汗渍和污染能力强干手指好，抗汗渍和污染能力强干手指好，抗汗渍和污染能力强耗电大低高中成本低低很高低防伪能力(识别活体)差中差高识别能力弱强强强屏下指纹简介目前已知的屏下指纹识别方案主要分为两个方向：一是利用光学实现，另一个则是利用超声波实现模组结构、生产工艺指纹识别盖板分类：蓝宝石、涂覆式(Coating)、玻璃、陶瓷成本和性能方面：蓝宝石方案硬度高，耐腐蚀，但存在成本较高，抗摔能力不强的弱点，涂覆式背面指纹识别方案由于涂层硬度不高，存在容易磨损和受汗水腐蚀等缺点，采用该方案的手机，使用一段时间后难免会有各种划痕出现。外观方面：涂覆指纹识别方案常用在手机的背面，且质感稍差，较容易破坏背面的整体美观。而蓝宝石盖板按压式指纹识别方案应用在手机的正面，将指纹放在正面不仅可以让手机的背面更为美观，同时更符合用户的使用习惯和审美。综上所述，正面指纹识别更受用户欢迎，但蓝宝石盖板材料价格高，穿透性较差，适用蓝宝石指纹识别芯片价格高，同时由于其韧性稍差，厚度最薄只能做到0.175mm，因此市面上又出现了氧化锆陶瓷和钢化玻璃两种蓝宝石盖板替代材料。模组结构、生产工艺钢化玻璃具备制作工艺简单，成本低等优点，但硬度远不及蓝宝石，容易被被更高硬度的细小灰尘磨花，介电常数、抗弯强度也较差，厚度无法进一步做薄(目前最薄厚度为0.175mm)，影响识别速度，不能算是理想的蓝宝石替代材料。氧化锆陶瓷材料介电常数是蓝宝石的3倍，此特性使指纹识别更灵敏，成功率更高，又由于韧性高于蓝宝石3倍以上，氧化锆保护层在保证抗摔强度下，目前最薄量产厚度低至0.1mm，而如果厚度做到和蓝宝石相同时，此时强度、抗摔性将显著优于蓝宝石。更重要的是，氧化锆的总成本却只有蓝宝石的1/4，是替代蓝宝石高性价比方案。目前手机指纹识别方案主流还是背面Coating（镀膜）方式和前置盖板方式两种方案。背面Coating（镀膜）方式出货量大，基本各个供应商都能支持。但前置盖板方式的指纹传感器，能够量产的供应商却寥寥可数(汇顶算是少数中的一家)。究其原因，Coating方案的ID设计和硬件实现比较容易，产业链上下游也比较容易配合；二是要想实现前置玻璃盖板，技术方面必须克服玻璃厚度带来的信噪比难题。

模组结构、生产工艺

前置盖板的指纹传感器需要置放在玻璃材料之下，才能和玻璃屏幕和谐一致，这样就不可避免要求指纹传感器信号能很好地穿透玻璃盖板。而玻璃盖板的厚度是希望越厚越好，因为越厚的玻璃，成本更低，加工损耗更小，强度和可靠性更高。所以，能解决多厚的玻璃盖板信号穿透和识别，是指纹芯片行业的一个关键技术指标。目前市场上，能够支持厚玻璃盖板的指纹芯片少之又少，尤其穿透厚玻璃盖板（200微米-400微米甚至更厚）的指纹芯片开发，主要难度在于：1）模拟电路的收发功率，需要做到足够大；2）信噪比压制，需要比Coating方案提高至少两个数量级；3）指纹图像由于信号减弱和在空间中的混叠带来非常明显的损失，需要通过算法进行弥补，而算法的设计和开发，本身又是另外一个领域，鲜有芯片设计公司拥有强大的后端算法开发能力；4）为了弥补玻璃厚度带来的影响，封装工艺需要进行针对性的调整，成本，良率和产能都是个大考验。指纹识别模组结构叠层---盖板方案指纹识别模组结构叠层---coating方案指纹识别模组生产工艺流程---coating方案指纹识别模组生产工艺流程---盖板方案全球手机指纹识别模组厂商模组厂S