掌形識別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)

　　生物特征識別技術(shù)，系指利用人體所固有的生理特征或行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份鑒定。一些代表性的生理特征有指紋、掌形、臉形、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音等，但是虹膜識別、臉型識別、聲音識別、指紋識別等又存在著設(shè)備價(jià)格昂貴、受環(huán)境影響比較大、容易偽造、存在特殊人群等問題。掌形識別技術(shù)是新的一種生物識別技術(shù)，可以很好的解決了現(xiàn)有生物識別技術(shù)的瓶頸。 本設(shè)計(jì)討論的掌形數(shù)據(jù)采集電路為這種新的識別技術(shù)提供準(zhǔn)確、可靠的原始數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工作原理

　　光敏單元受亮度制動調(diào)整的白熾燈光的激發(fā)將人體手掌的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)化為按時(shí)序串行輸出的電信號，并在脈沖驅(qū)動電路發(fā)出的驅(qū)動脈沖作用下把模擬圖像信號串行輸出到前置放大電路前端。經(jīng)前置放大電路隔直放大后的模擬圖像信號再經(jīng)過濾波電路近一步降噪后輸出到 TMS320C5509 DSP處理器內(nèi)部的A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換。DSP處理器將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字圖像信號存入外擴(kuò)SDRAM中，并在采集過程中DSP處理器開始對其進(jìn)行預(yù)處理得到手掌輪廓，再根據(jù)特征提取分類器的結(jié)構(gòu)算法從處理后的圖像中得到有效的特征參數(shù)，最后與事先采集到的樣本信息進(jìn)行比對，完成采集識別過程。

　　擴(kuò)展和時(shí)序存儲電路設(shè)計(jì)

　　TCD1206線陣CCD光敏單元大小為：14mm ×14mm ×14mm;如果采集1000行數(shù)據(jù)（對應(yīng)的手掌大小約為30.24cm ×14cm，大于世界上最長的手29.6 cm×12cm），則對應(yīng)的數(shù)據(jù)量=2106 ×1000字節(jié)，即本系統(tǒng)每次識別需處理得最大數(shù)據(jù)量約為2M字節(jié)。為了能及時(shí)快速地暫存這么大量的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)計(jì)中外擴(kuò)了數(shù)據(jù)寬度為16位、內(nèi)部分為4個(gè) Bank、存儲總?cè)萘繛?M字節(jié)的HY57V641620HG SDRAM做為掌形數(shù)據(jù)存儲器。其外擴(kuò)SDRAM如圖所示。

　　圖3 SDRAM存儲器外擴(kuò)框圖

　　CCD前級處理電路設(shè)計(jì)

　　所選CCD，其直流輸出信號約為4.1V，最大飽和輸出為450mV。因此為了便于后級的相關(guān)雙采樣及數(shù)模轉(zhuǎn)換等處理，必須對該信號進(jìn)行隔直、放大等前級處理。前級處理的電路如圖所示，其中Q1、Q2、Q3、是射極跟隨器，U2、R3、R4構(gòu)成前置放大電路，放大倍數(shù)為 21倍;C1為隔直電容;C2對前置放大電路的帶寬進(jìn)行限制，以濾除信號中的高頻噪聲和尖峰毛刺;輸出端串接幾歐姆電阻與后級電路做阻抗匹配。

　　跟隨器的輸出阻抗由式得到，其中RS為CCD輸出電阻250W，RB電阻即圖4中的R2，b和rbe分別為三級管的電路放大倍數(shù)和體電阻。

　　圖4 前級處理電路圖

　　RO≈（RS//RB）+rbe/b （1）

　　Q1選擇ADI公司的低噪聲、低偏移、高電流放大倍數(shù)的三極管MAT-02，Ic低至1mA時(shí)其電流放大倍數(shù)b》500，體電阻為 0.3W。由式（1）求得射隨電路輸出阻抗小于1W。電路中前置放大器選擇低噪聲電流反饋型運(yùn)放AD844，其電壓噪聲密度En為2nV/，同相端電流噪聲密度In為12pA/。