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基于单片机系统的指纹识别有什么设计要点？
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指纹识别
单片机
随着指纹识别在智能
手机
上面的普及，指纹识别技术在越来越多的场合中得到应用。除了手机应用之外，在移动支付、门禁系统、智能家庭等嵌入式场景中也逐渐普及开来。
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（1）
李元宵
2020-3-11 11:46:37
随着指纹识别在智能手机上面的普及，指纹识别技术在越来越多的场合中得到应用。除了手机应用之外，在移动支付、门禁系统、智能家庭等嵌入式场景中也逐渐普及开来。在系统实现上面，智能手机本身拥有强大的计算能力和丰富的内存资源，实现指纹识别并不困难，但在嵌入式系统中特别是基于MCU的应用场合，其运算能力、内存资源等都受到限制，本文介绍了一种基于单片机系统的指纹识别方案和设计要点。
如上图所示，这是一个WiFi指纹识别前端的系统框图，其应用场景是：手指按压指纹识别模块时，指纹数据被采集并传输到单片机，单片机经过识别算法对指纹数据进行处理后，把处理结果通过WiFi模块无线传输到云端参与身份识别的业务。
在具体实现上面，由于指纹识别算法涉及较多的浮点运算，以及需要暂存指纹点阵的原始数据和中间运算数据，故对于运算能力和存储空间有硬性的要求，在目前主流的单片机架构中Cortex-M4架构集成FPU浮点处理单元，在100MHZ主频下，其浮点数运算能力可以达到要求。指纹识别算法代码编译后占用上百K字节的代码空间，考虑到WiFi网络连接、应用层代码等整体上以1MB左右的Flash代码空间为宜，数据存储的需求以512KB的SRAM空间为宜。系统工作时，在指纹识别过程中需要强大的运算能力，而在没有指纹按压的时候则需要运行在低功耗状态，以适应嵌入式系统对功耗的要求。
在我们的方案中，选择了具有XIP特性的MCU，把代码存放在外置SPI Flash中并可以在系统执行，从而大大扩展了代码存储空间。外置SPI Flash中的代码在执行中由于需要内部Cache缓存，故执行速度略低。对于识别算法的核心代码，则可以在Boot阶段拷贝到SRAM中运行，从而提升运行速度。XIP + SRAM的代码空间分配方案兼顾了性能和成本，是此设计的一个亮点。
指纹识别芯片是系统实现的核心部件，当前比较主流的技术指标，要求指纹识别芯片基于电容技术、支持活体检测(Live Finger Detection)、按压式、采用玻璃盖板，可以实现360度任意方向的触摸，能够支持滑动导航。活体检测技术具有防止假指纹破解的特点，集成心率检测功能，方便用户实时查看心率值。传感器集成化方便整机厂商的设计和整机集成，使得其方便应用于嵌入式单片机系统。
指纹识别芯片和主机的数据接口要求在指纹数据采集的过程中达到5Mbps以上的传输速率，低于5Mbps的数据吞吐量将影响用户体验。UART、 I2C等低速接口在吞吐量上无法达到要求，SPI接口简洁而且传输速率完全可以达到要求，是最合适的通信接口。
指纹识别芯片周期性检测Pixel传感器区域是否有手指触摸，检测到传感器有手指触摸时，会立刻采集活体检测数据，数据采集完成后会通过中断通知Host读取，MCU读取完活体检测数据后芯片进行指纹扫描，指纹扫描开始后就会通过中断通知Host读取数据。指纹数据的扫描和Host数据的读取同步进行。
单片机接收到指纹芯片传输来的Pixel原始数据后通过识别算法运算后通过WiFi模块传输到云端。由于MCU本身资源的限制，WiFi模块本身需要集成WiFi驱动、TCP/IP协议栈，并可以做作为一个相对独立的单元运行应用层代码，这样就极大的减轻了MCU host端的负担. WiFi模块通过串口和MCU进行数据交互。推荐基于Qualcomm QCA4004的WiFi IoT模块。
低功耗和抗干扰也是系统设计的一个要点，指纹识别模块在没有手指按压时仍然周期性的进行传感器扫描，虽然功耗低于数据传输期间，但为适应电池供电的场合，希望在没有按键触摸期间可以关掉指纹识别模块的电源，为此如上图所示增加了触摸按键，检测到有手指靠近的时候打开指纹识别芯片的电源，进行指纹扫描采集数据，当长时间没有手指触摸的时候关闭指纹扫描模块的电源，从而达到降低功耗的目的。另外在数据采集期间为了防止触摸按键对指纹识别传感器的影响，在触摸按键后增加一级模拟开关，在采集开始前MCU输出一个控制信号将触摸按键的模拟信号进行隔离。
随着指纹识别在智能手机上面的普及，指纹识别技术在越来越多的场合中得到应用。除了手机应用之外，在移动支付、门禁系统、智能家庭等嵌入式场景中也逐渐普及开来。在系统实现上面，智能手机本身拥有强大的计算能力和丰富的内存资源，实现指纹识别并不困难，但在嵌入式系统中特别是基于MCU的应用场合，其运算能力、内存资源等都受到限制，本文介绍了一种基于单片机系统的指纹识别方案和设计要点。
如上图所示，这是一个WiFi指纹识别前端的系统框图，其应用场景是：手指按压指纹识别模块时，指纹数据被采集并传输到单片机，单片机经过识别算法对指纹数据进行处理后，把处理结果通过WiFi模块无线传输到云端参与身份识别的业务。
在具体实现上面，由于指纹识别算法涉及较多的浮点运算，以及需要暂存指纹点阵的原始数据和中间运算数据，故对于运算能力和存储空间有硬性的要求，在目前主流的单片机架构中Cortex-M4架构集成FPU浮点处理单元，在100MHZ主频下，其浮点数运算能力可以达到要求。指纹识别算法代码编译后占用上百K字节的代码空间，考虑到WiFi网络连接、应用层代码等整体上以1MB左右的Flash代码空间为宜，数据存储的需求以512KB的SRAM空间为宜。系统工作时，在指纹识别过程中需要强大的运算能力，而在没有指纹按压的时候则需要运行在低功耗状态，以适应嵌入式系统对功耗的要求。
在我们的方案中，选择了具有XIP特性的MCU，把代码存放在外置SPI Flash中并可以在系统执行，从而大大扩展了代码存储空间。外置SPI Flash中的代码在执行中由于需要内部Cache缓存，故执行速度略低。对于识别算法的核心代码，则可以在Boot阶段拷贝到SRAM中运行，从而提升运行速度。XIP + SRAM的代码空间分配方案兼顾了性能和成本，是此设计的一个亮点。
指纹识别芯片是系统实现的核心部件，当前比较主流的技术指标，要求指纹识别芯片基于电容技术、支持活体检测(Live Finger Detection)、按压式、采用玻璃盖板，可以实现360度任意方向的触摸，能够支持滑动导航。活体检测技术具有防止假指纹破解的特点，集成心率检测功能，方便用户实时查看心率值。传感器集成化方便整机厂商的设计和整机集成，使得其方便应用于嵌入式单片机系统。
指纹识别芯片和主机的数据接口要求在指纹数据采集的过程中达到5Mbps以上的传输速率，低于5Mbps的数据吞吐量将影响用户体验。UART、 I2C等低速接口在吞吐量上无法达到要求，SPI接口简洁而且传输速率完全可以达到要求，是最合适的通信接口。
指纹识别芯片周期性检测Pixel传感器区域是否有手指触摸，检测到传感器有手指触摸时，会立刻采集活体检测数据，数据采集完成后会通过中断通知Host读取，MCU读取完活体检测数据后芯片进行指纹扫描，指纹扫描开始后就会通过中断通知Host读取数据。指纹数据的扫描和Host数据的读取同步进行。
单片机接收到指纹芯片传输来的Pixel原始数据后通过识别算法运算后通过WiFi模块传输到云端。由于MCU本身资源的限制，WiFi模块本身需要集成WiFi驱动、TCP/IP协议栈，并可以做作为一个相对独立的单元运行应用层代码，这样就极大的减轻了MCU host端的负担. WiFi模块通过串口和MCU进行数据交互。推荐基于Qualcomm QCA4004的WiFi IoT模块。
低功耗和抗干扰也是系统设计的一个要点，指纹识别模块在没有手指按压时仍然周期性的进行传感器扫描，虽然功耗低于数据传输期间，但为适应电池供电的场合，希望在没有按键触摸期间可以关掉指纹识别模块的电源，为此如上图所示增加了触摸按键，检测到有手指靠近的时候打开指纹识别芯片的电源，进行指纹扫描采集数据，当长时间没有手指触摸的时候关闭指纹扫描模块的电源，从而达到降低功耗的目的。另外在数据采集期间为了防止触摸按键对指纹识别传感器的影响，在触摸按键后增加一级模拟开关，在采集开始前MCU输出一个控制信号将触摸按键的模拟信号进行隔离。
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