logo
products

GROW R304A DC4.2-6V 208*288 بكسل ماسح ضوئي لوحدة بصمة الإصبع قارئ SDK مجاني بسعة 1500 لأجهزة Arduino و Windows و Android

المعلومات الأساسية
مكان المنشأ: الصين
إصدار الشهادات: CE
الحد الأدنى لكمية: 1
تفاصيل التغليف: كرتون
وقت التسليم: مهلة التسليم في موسم الذروة: خلال 15 يوم عمل مهلة التسليم خارج الموسم: خلال 15 يوم عمل
شروط الدفع: T / T ، باي بال
القدرة على العرض: 5000
معلومات تفصيلية
النموذج رقم: ر304أ شاشة: كصورة
Communication Interface: RS232, USB قدرة بصمات الأصابع: 1500
الجهد: تيار مستمر 4.2-6.0 فولت منطقة التحصيل الفعالة: 12 * 17.5 (مم)
حجم وحدة بصمة الإصبع: 20.4 * 33.4 (مم) Sensing Array: 208*288 Pixel
حجم القالب: 512 بايت القرار: 508 نقطة في البوصة
العمل الحالي: <55 مللي أمبير مستوى الأمان: 1-5، الافتراضي هو 3
حزمة النقل: حزمة كرتون التصدير القياسية المواصفات: حجم وحدة بصمة الإصبع: 20.4 * 33.4 (مم)
العلامة التجارية: ينمو Origin: China
الرمز السريع: 8471609000 Supply Ability: 5000
Voice Service: Without Voice Service الساعة: بدون ساعة
اللون: كصورة العينات: 22.5 دولار أمريكي/قطعة|قطعة واحدة(الحد الأدنى للطلب)
التخصيص: متاح -- طلب مخصص Shipping Cost: Contact the supplier about freight and estimated delivery time.
Payment Method: Initial Payment,Full Payment Currency: US$
العودة والمبالغ المستردة: اطلب استرداد الأموال إذا لم يتم شحن طلبك، أو كان مفقودًا، أو وصل مع مشاكل في المنتج.
إبراز:

وحدة الاستشعار البيومتري عالية الدقة,وحدة تحديد البصمات عالية الدقة,وحدة الاستشعار البيومتري سهلة التكامل

,

High Accuracy fingerprint identification module

,

Easy Integration Biometric Sensor Module


منتوج وصف


GROW R304A DC4.2-6V 208*288 بكسل ماسح ضوئي لوحدة بصمة الإصبع قارئ SDK مجاني بسعة 1500 لأجهزة Arduino و Windows و Android 0

الوصف

· واجهة الاتصال: USB و UART
·1:N التعرف (واحد إلى العديد)
· التحقق 1: 1 (واحد إلى واحد)
·محرك خوارزمية تحديد بصمات الأصابع عالية السرعة
·وظيفة الدراسة الذاتية
· وظائف قراءة / كتابة بيانات بصمة الأصابع
·احصل على بيانات الميزة من بصمة الأصابع التي تم التقاطها وتحقق/تحديد الميزة التي تم تنزيلها مع الميزة التي تم التقاطها
·بصمة الأصابع تحديد الميزة المحمولة مع بصمة الأصابع الملتقطة
·إعداد مستوى الأمان
·يمكن تعيين BaudRate/ID الجهاز/كلمة المرور الجهاز
·نظام تشغيل:ويندوز 98، ME، NT4.0، 2000، XP،WIN 7 أو Android


المواصفات

· واجهة:USB 2.0 و UART ((3.3V-TTL logic)
· القرار:508 دبي
· تيار العمل: < 55mA
·الجهد: 4.2-6.0 فولت متزامن
·قدرة بصمات الأصابع:1500
· مستوى الأمان: 1-5، افتراضيا 3
·مجموعة أجهزة الاستشعار: 208*288 بكسل
·حجم القالب: 512 بايت
·حجم وحدة قراءة بصمات الأصابع: 20.4 * 33.4 (ملم)
·مساحة التجميع الفعلية: 12 × 17.5 (ملم)
·سرعة المسح: < 0.2 ثانية
·سرعة التحقق: < 0.3 ثانية
·طريقة التطابق: 1:1" 1:N
·FRR (نسبة الرفض الكاذب): ≤0.01%
·FAR (معدل القبول الخاطئ): ≤0.00001%
·بيئة العمل: -20 درجة مئوية - -55 درجة مئوية
·رطوبة العمل: 20-80%
·معدل الاتصالات (UART): (9600 × N) bps حيث N = 1 ~ 12 ((المعيار الافتراضي N = 6 ، أي 57600bps)


الملفات

·دعم جميع وحدات بصمات الأصابع مع أردوينو، أندرويد، ويندوز، لينكس .الشبكة وهلم جرا
· توفير ملفات SDK مجانية
· توفير دليل المستخدم



 



 
مبدأ وتنفيذ التعرف على بصمات الأصابع عبر الهاتف المحمول
 
إن فرضية التعرف على بصمات الأصابع هي جمع بصمات الأصابع. حاليًا ، هناك نوعان أساسيان من طرق جمعها: الانزلاق والضغط.

الخطوة الأولى: جمع بصمات الأصابع
 
جمع الزحف هو عملية زحف إصبع فوق جهاز استشعار، مما يسمح للهاتف بتقاط صورة بصمة الإصبع من الإصبع.الاكتساب المتحرك له مزايا التكلفة المنخفضة نسبيا والقدرة على التقاط الصور ذات المساحة الكبيرةومع ذلك ، فإن هذه الطريقة لجمع المواد لديها مشكلة تجربة المستخدم السيئة ، حيث يحتاج المستخدمون إلى حركة انزلاق مستمرة وموحدة لتحقيق عملية جمع ناجحة ،زيادة كبيرة في احتمال فشل التجميع. استخدمت علامة تجارية معينة من الهواتف المحمولة في وقت سابق هذه الطريقة لجمع، والتي انتقدت للافتقار إلى جمع الزحف.

كما يوحي الاسم ، فإن جمع البصمات القائم على الصحافة هو عملية جمع بيانات بصمات الأصابع عن طريق الضغط على جهاز استشعار. في حين أن هذه الطريقة توفر تجربة أفضل للمستخدم ، إلا أن هذه الطريقة لا توفر أي إمكانية لجمع البصمات.إنه أكثر تكلفة وتحديا تقنيا من التجميع المنزلقوبالإضافة إلى ذلك، نظراً إلى مساحة أصغر من بصمات الأصابع التي يتم جمعها في وقت واحد مقارنة بجمع المنزلق، هناك حاجة إلى مجموعات متعددة لجمع صور بصمات أصابع أكبر.هذا يجب أن يعتمد على خوارزميات متقدمة، باستخدام خوارزميات البرمجيات لتعويض مساحة البصمات الصغيرة نسبياً التي يتم الحصول عليها عن طريق التنزيل والضغط على جمع البصمات ، من أجل ضمان دقة التعرف.

الخطوة الثانية: تقييم بصمات الأصابع
 
بعد جمع البصمات، يتم تقييم نوعية البصمات التي تم جمعها. إذا لم تكن مؤهلة، فإنها تحتاج إلى أن يتم جمعها مرة أخرى. إذا كانت مؤهلة،الصورة سوف تتحسن وتحسين.

الخطوة الثالثة: استخراج "الميزات"
 
بعد المعالجة ، سيتم الحصول على الصورة الثنائية والصورة المكررة وصورة استخراج الميزات بالتسلسل. بعد الحصول على صورة واضحة نسبيًا ، يبدأ استخراج الميزات.بعد استخراج الميزات وتخزين البيانات، يمكن أن يتم تنفيذ الخطوة التالية من العمل المتطابق.

الخطوة الرابعة: مطابقة بصمات الأصابع
 
شيء واحد يجب ملاحظته في المطابقة هو أن اثنين من صور العينات من نفس الإصبع قد تختلف بسبب الاختلافات في تحريك الإصبع، الانحراف، والضغط. وهذا يتطلب المعايرة أثناء المطابقة،مثل معايرة مجموعة نقاط الخصائصلضمان دقة التعرف على البصمات.

تفاصيل الاتصال
Grow

رقم الهاتف : +8618989451818

واتساب : +8615068542301