王超峰

WANG Chao-feng

（苏州大学 应用技术学院，苏州 215006）

0 引言

纸质打卡机、射频IC卡考勤机等传统考勤设备因自身的诸多弊端正逐渐的淡出市场，取而代之的是基于生物身份识别技术的考勤设备，如基于指纹识别技术和基于人脸图像识别技术的考勤系统开始应用于现代企业[1,2]。嵌入式微处理器在指纹识别系统中的应用设计是当今及今后相当长一段时间的研究重点和热点[3]，嵌入式自动指纹识别技术使得考勤机的便携式、可移动、低成本、易安装、易扩展提供了可能。近年来众多国内外公司推出的一些基于DSP或者ARM处理器的指纹识别模块、嵌入式系统开发平台促进了自动指纹识别系统的设计与应用开发。

本文设计的嵌入式自动指纹考勤机硬件平台由TCS316指纹模块和基于S3C2440ARM处理器的嵌入式mini2440 ARM开发平台组成，人机交互采用触摸式LCD显示屏；软件设计基于嵌入式LINUX操作系统，采用模块化编程。该嵌入式自动指纹考勤机体积小、可移动，能独立完成指纹采集、存储、比对和显示等考勤功能，通过网络接口可以接入服务器或PC，通过USB接口可以实现数据自动存储至USB存储设备。

1 考勤机硬件系统

考勤机的硬件系统结构如图1所示。系统通过结合半导体指纹传感器的TCS316指纹模块采集用户指纹图像信息，然后进行指纹图像的预处理、特征值提取等指纹图像处理过程，最后将处理后的指纹信息存储于模块上的FLASH和SRAM；指纹识别模块通过串口和ARM平台连接，在ARM平台的控制下实现指纹的自动识别及考勤功能，考勤相关信息记录在ARM平台模块的FLASH和SRAM；DM9000芯片实现网络连接，USB HOST/DEVICE实现USB存储设备的连接。

图1 考勤机硬件组成

1.1 指纹传感器及指纹识别模块

系统采用了以DSP处理器为核心，结合半导体指纹传感器，嵌入活体指纹识别技术的指纹模块TCS316，该模块具有功能较强、指令集丰富、开发方便、性价比高的特点，能确保身份识别的唯一性、不可否认性，可以支持USB、RS232两种通讯接口，既可以在模块内也可以将指纹数据传输到其他上位机（PC机或嵌入式微处理器系统）中进行指纹图像的处理、存储和比对。

模块的性能指标主要包括[8]：半导体指纹传感器；指纹输入面积：18.8×16MM；灰度256级、分辨率363DPI；匹配方式1：1、1：N；拒真率＜1%、认假率＜0.0001%；特征数据大小＜＝256bytes/枚；指纹存储容量1024K，可容纳1000枚；指纹登记速度3－10S/枚（三次）；识别时间 1：1，2－ 3毫秒；1：N（N＜1000），＜ 1秒；通讯接口USB2.0、RS232；波特率1200Bps－115200Bps、缺省值－9600Bps；数据位8BITS、1BIT停止位、无校验位；电源DC5V；使用环境温度 -5℃－+45℃；湿度 20%－80%；物理尺寸112×57×47MM；使用寿命100万次。该指标可适用于大部分环境下的应用。

1.2 ARM平台

系统使用的嵌入式mini2440 ARM开发平台以Samsung S3C2440为微处理器，并采用专业稳定的CPU内核电源芯片和复位芯片来保证系统运行时的稳定性。硬件平台框图如图2所示，主要性能指标包括[9]：CPU处理器：Samsung S3C2440A，主 频 400MHz， 最 高 533 MHz；SDRAM内 存：64M，32bit数据线，SDRAM的时钟频率高达100MHz；FLASH存 储：256M Nand Flash， 掉 电非易失；2M Nor Flash，掉电非易失；LCD显示：256K色240x320/3.5英寸TFT真彩液晶屏，带触摸屏；接口资源：10M以太网RJ-45接口（采用DM9000 网卡）；USB（1 host、1 device）；UART 3 个；RS232串口1个；系统时钟源：12M 无源晶振；操作系统支持：Linux 2.6.32；Windows CE NET 5.0；提供所有板级设备驱动。

图2 Mini2440 ARM开发平台硬件框图

2 考勤机软件设计

系统上电后，首先是初始化和加载驱动，然后根据主菜单进行功能选择。考虑到考勤机的实际使用，系统实现了有人值守和无人值守两种工作模式，长时间不工作系统均进入省电模式。考勤时间等考勤要求，可在使用前由管理者根据实际情况定制。无人值守模式下，系统能实现自动考勤、自动记录考勤信息等功能。有人值守时，系统可根据需要增减指纹信息；指纹信息或者考勤信息可选择使用网络接口或USB接口上传数据。系统主程序流程图如图3。

图3 主程序流程图

ARM平台系统选择了开源的Linux操作系统，具体版本为Linux 2.6.32，采用模块化编程。软件模块主要包括预定义及初始化模块、串行通信模块、指纹识别功能模块、网络通信模块等，对源程序进行了交叉编译和调试。人机交互的触摸屏应用程序设计采用了QT2.2.3平台。

2.1 预定义及初始化模块

预定义模块主要是对一些常用的数据类型重新进行类型名声明；对一些指令码、包标识、确认码等进行定义，从而增强了程序的可读性。初始化模块程序主要利用开发平台所带的驱动级程序，系统上电后，在bootloder 控制下加载所有的驱动程序，使得所应用的硬件处于工作状态。

2.2 串行通信模块

TCS316指纹模块与Mini2440 ARM平台通过UART串口进行通信，ARM平台按照TCS316指纹模块的命令格式和通信协议进行交互工作。Linux操作系统提供了丰富而便捷的函数，对串口通信提供了很好的支持。串行通信模块主要是调用Linux丰富的库函数，从而完成对串口的初始化，打开、关闭串口，设置波特率、数据位、停止位奇偶校验等操作。

2.3 指纹识别功能模块

根据TCS316指纹模块的命令集及通信协议和平台串口通信函数，编写了可以实现指纹采集、特征值存储、指纹搜索和比对、删除等功能的函数模块。由于TCS316模块命令集及通信协议的特殊性，在编写指令发送函数和应答包接收函数时都采取了各自适当的长度进行，以满足其通信协议和命令格式的具体要求。

2.4 网络通信模块

本考勤机具有网络通信功能，其硬件支撑芯片为DM9000，本系统架构采用基于TCP协议栈网络编程方式，利用ARM平台和操作系统系统的套接字网络编程接口，开发相应的网络应用程序，考勤机属于网络通信的客户端，在LINUX操作系统平台下的客户端操作主要包括初始化Socket，建立Socket，与服务器连接，发送数据，接收数据，关闭Socket等过程。为了实际应用，自定义的TCP应用层的通信协议主要包括初始注册、日常验证、查询等命令功能和工号、姓名、性别、部门、指纹特征串等信息。通过该模块，嵌入式考勤机可以通过任何网络设备如路由器、交换机等设备和服务器实现互联。

2.5 人机界面模块

本系统采用了触摸式LCD实现人机交互，人机界面应用程序的设计采用了便于设计出界面友好、开发效率高、兼容Linux操作系统的QT平台，具体版本为QT2.2.3。QT/Embedded平台的搭建和使用比较简单，这里不再赘述。

3 系统测试

为了验证所设计考勤机的可行性和稳定性，测试了指纹识别功能和系统运行的功能。测试结果表明系统的硬件和软件都能较好的工作，实现了指纹录入、比对、删除等指纹功能。系统稳定性较好，成功率高。考勤机关键功能测试结果如表1。

测试中指纹录入、搜索出现的极少数不成功的情况，都是极端情况下指纹采集方面的问题，只要保证指纹质量可以实现100%的成功。在采集指纹时，应尽量保证指纹摆放位置尽量和传感器的采集头重合、指纹采集传感器的洁净和手指的洁净等，这样就能采集到质量较高的指纹，为相应功能的实现奠定良好的基础。

表1 考勤机关键功能测试结果

4 结论

本文采用TCS316指纹识别模块和基于S3C2440 ARM9处理器的嵌入式mini2440 ARM平台，设计了一款基于嵌入式技术的自动指纹识别考勤机。设计的考勤机体积小、可移动，能独立完成指纹采集、存储、比对和显示等考勤功能，具有网络接口和USB接口，可以方便的接入服务器、PC或USB存储设备，实现数据自动存储和备份。实验结果表明系统的硬件和软件都能较好的工作，达到了预期的目的。

利用系统设计的USB和网络接口功能可以实现考勤基本信息的数据上传，结合服务器或PC端的考勤管理系统，可以实现功能完善的基于指纹识别技术的考勤系统，具有广泛的应用前景。

[1] 段少雄,等.高效指纹考勤系统的研究与设计[J].计算机工程.2003,29(9).

[2] 唐业等.基于智能卡的分布式考勤管理系统的研究与实现[J].计算机应用与软件.2005,22(5).

[3] Jain A.K., Ross A., Prabhakar S..An introduction to biometric recognition.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2004, 4(1)：4-20

[4] 毕晓君等.基于嵌入式的指纹识别系统研究.模式识别与仿真.2007年第26卷第1期

[5] 孙琼.嵌入式Linux应用程序开发详解[M].北京：人民邮电出版社,2006

[6] 李昊,傅曦.精通VisualC++指纹模式识别系统算法与实现[M].北京：人民邮电出版社,2008

[7] 祝恩,殷建平,张国敏,等.自动指纹识别技术[M].长沙：国防科技大学出版社,2006

[8] 北京天诚盛业科技有限公司.TCS316用户手册[M].北京：北京天诚盛业科技有限公司,2009

[9] 广州友善之臂计算机科技有限公司.MINI2440ARM开发平台用户手册[M].广州：广州友善之臂计算机科技有限公司,2010