1 指纹识别原理
    1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。目前的指纹图像采集原理包括：光学技术、半导体硅技术、超声波技术。其中光学的指纹采集设备有明显的优点。但是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也将使光学指纹产品的效果变坏。在20世纪90年代后期发展起来的基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8 bit的灰度图像。硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在1 cm×1．5 cm的表面上获得200～300线的分辨率(较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中)。

2 FPC1011F指纹传感器
    FPC1011F指纹传感器具有以下特点：(1)FPC1011F芯片产自瑞典，采用独特的反射式测量法，抗静电可达正负15 kV，耐磨100万次，已被国内金融界公认为银行指定零件。(2)采用专业的指纹识别芯片PS1802DSP和最优化的指纹算法，指纹成像效果好。(3)处理速度快，峰值能达到480MIPS，在1：1 000模式下，时间小于1 s。(4)功耗较同类产品低，正常工作主频120 MHz下，只有120 mW。(5)模块体积为35 mm×26 mm×1 mm，便于各种指纹产品的开发。(6)对干湿手指有自动调节功能。

3 系统硬件设计
    整个系统如图1所示。

3．1 指纹采集
    FPC1011F指纹传感器含有小电容板，传感器使用高灵敏度像素放大器，让每个像素即使是非常微弱的信号FPC1011F都能探测到，以此提高图像质量。用了交替命令的并排列和传感器电板，交替板的形式是两个电容板，以及指纹的山谷和山脊成为板之间的电介质。两者之间的恒量电介质传感器检测变化生成指纹图像。

3．2 MCU微处理器
    由于指纹识别过程中需要的数学运算量大，同时程序的存储也需要空间，为了提高效率，把运算任务交给MCU处理，而图像采集部分则要尽可能少的占用MCU时间。另外，利用图像采集的间隙，或是图像采集的同时，由硬件完成一部分简单而繁琐的运算可以分担MCU的处理任务，提高处理的并行度，满足对实时性的要求。本系统采用微芯(Mi-croehip)公司的PIC16C78X系列8位混合式MCU芯片，内集成了运放、AD、DA、比较器等模拟电路，很适合数据处理的全过程。通过采用极值滤波、平滑滤波、拉普拉斯变化、二值化等对指纹图像进行预处理，取得了良好的试验结果。系统中采集到的8 bits灰度指纹图像，每个像素占用一个字节，图像尺寸为512×512个像素大小，存储一帧图像需要256 k字节。因图像本身的存储量巨大，系统需外接存储器，以保证有足够的存储空间，把图像存储在U盘上。同时系统也可通过数据线和网络相连，实现远程控制功能。MCU是整个指纹处理系统的核心，负责对指纹进行实时处理。

4 实验仿真
    用MATLAB7．0图像处理箱进行仿真，平均一幅图像数据仿真耗时为0．73秒，识别率误差小于1／310 000，完全符合实际工程需要。图2为随机的一幅拇指指纹图像，图3为指纹库采集对应的图像。绿色代表的是识别特殊增强的区域。

5 结束语
    本文提出了一种新的自动指纹识别系统，采用基于半导体传感器FPC1011F和MCU芯片的指纹识别系统，具有扩展的接口，可以进行二次开发，有一定的实用价值。