艾尔伴家智能家居
如今，搭载光学指纹头的指纹锁产品比例越来越小，半导体指纹头已经是指纹锁行业的主流指纹头配置。那么，半导体指纹头的开锁原理和过程是怎样的呢？
指纹锁行业采用的半导体指纹头主要是电容式指纹头。一般指纹锁指纹解锁涉及到芯片和算法，如置入物联网模块的指纹锁，还会涉及到软件。下面从技术的角度来了解半导体指纹解锁的整个过程。
结合市面上指纹锁面板有直板式与滑盖式两种构造情况，指纹芯片的工作模式也不同。
采用滑盖设计的指纹锁，当滑盖上推时，指纹锁各电子模块触发电源上电，指纹头就处于待运转模式。
(艾尔伴家智能家居公众号)
而采用直板设计的指纹锁，指纹头一直处于被供电状态下，因此考虑到电耗的问题，这种指纹锁的指纹头就要在睡眠模式和按压检测模式之间切换。在睡眠模式下，芯片的功耗最低，而在按压检测模式下，该功耗提升至数十甚至上百倍。采用睡眠、检测这样不断循环切换的方式可以在功耗和感应速度都满足要求。在按压检测模式下，当手指按压到指纹的传感器区时，检测电路根据检测到的结果进行对比，判断识别出有手指按压，并将判断结果送给系统，系统由此切入到指纹采集模式。
进入到指纹采集模式后，电路将按照特定的传感器像素地址对像素进行扫描，内部电路得到数据进行判断，再进行参数配置，经过几次扫描计算迭代收敛得到最合理的参数后，再重新进行扫描，信号会在电路中被滤波、放大、量化等操作，最终得到完整的图像信号，电路进行图像信号处理操作后，通过通信接口传输到指纹锁的cpu处理，由此完成了指纹信息的采集及传输的操作，过程只需20毫秒。信号传输完成后，指纹芯片再次切换到按压检测低功耗模式。
驱动电路通过通信接口上传多帧图像到系统，系统首先对图像进行筛选，挑出对比度最高的一帧，交由算法进行处理生成模板数据，这里采用自创快速点+图像比对算法，该算法提取的特征点稳定且可靠，每副图像的特征点数目适中，在微小面积识别算法中有效匹配点对数目最高，从而保证了算法的识别快速与准确。
对算法流程及公式的优化，一方面简化算法流程，对一些耦合性大可共用的部分进行优化，使运行路径最优；另一方面对一些算法从公式上进行优化简化。对编程实现优化，在编程实现过程中，优化实现过程，在保证功能一致的前提下，使运算量最少。另外所有的代码采用定点实现，对于一些复杂的运行采用查表处理，针对的指定的平台采用最优的编译指令优化。系统在匹配场景调用算法进行模板数据的比对，根据匹配的结果，系统最终控制电机完成开锁处理。
整个流程图如下：
(艾尔伴家智能家居公众号)
(文章来源：艾尔伴家智能家居公众号)
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结合市面上指纹锁面板有直板式与滑盖式两种构造情况，指纹芯片的工作模式也不同。
采用滑盖设计的指纹锁，当滑盖上推时，指纹锁各电子模块触发电源上电，指纹头就处于待运转模式。
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而采用直板设计的指纹锁，指纹头一直处于被供电状态下，因此考虑到电耗的问题，这种指纹锁的指纹头就要在睡眠模式和按压检测模式之间切换。在睡眠模式下，芯片的功耗最低，而在按压检测模式下，该功耗提升至数十甚至上百倍。采用睡眠、检测这样不断循环切换的方式可以在功耗和感应速度都满足要求。在按压检测模式下，当手指按压到指纹的传感器区时，检测电路根据检测到的结果进行对比，判断识别出有手指按压，并将判断结果送给系统，系统由此切入到指纹采集模式。
进入到指纹采集模式后，电路将按照特定的传感器像素地址对像素进行扫描，内部电路得到数据进行判断，再进行参数配置，经过几次扫描计算迭代收敛得到最合理的参数后，再重新进行扫描，信号会在电路中被滤波、放大、量化等操作，最终得到完整的图像信号，电路进行图像信号处理操作后，通过通信接口传输到指纹锁的cpu处理，由此完成了指纹信息的采集及传输的操作，过程只需20毫秒。信号传输完成后，指纹芯片再次切换到按压检测低功耗模式。
驱动电路通过通信接口上传多帧图像到系统，系统首先对图像进行筛选，挑出对比度最高的一帧，交由算法进行处理生成模板数据，这里采用自创快速点+图像比对算法，该算法提取的特征点稳定且可靠，每副图像的特征点数目适中，在微小面积识别算法中有效匹配点对数目最高，从而保证了算法的识别快速与准确。
对算法流程及公式的优化，一方面简化算法流程，对一些耦合性大可共用的部分进行优化，使运行路径最优；另一方面对一些算法从公式上进行优化简化。对编程实现优化，在编程实现过程中，优化实现过程，在保证功能一致的前提下，使运算量最少。另外所有的代码采用定点实现，对于一些复杂的运行采用查表处理，针对的指定的平台采用最优的编译指令优化。系统在匹配场景调用算法进行模板数据的比对，根据匹配的结果，系统最终控制电机完成开锁处理。
整个流程图如下：
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