[實用新型]一種智能手掌靜脈識別裝置

有效

• 申請號: 201620643719.1
• 申請日: 2016-06-23
• 公開（公告）號: CN206451195U
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發明（設計）人: 曾新華;鄭守國;朱澤德;孫熊偉
• 申請（專利權）人: 中科院合肥技術創新工程院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京元本知識產權代理事務所11308
• 代理人: 秦力軍

技術領域

本實用新型涉及生物識別技術，具體涉及一種智能手掌靜脈識別裝置。

背景技術

生物識別技術在身份鑒定方面防偽性能好、不易偽造、且可隨身“攜帶”與應用、具有更高的安全保密性與操作邊界性。現階段，用于生物識別的生物特征有手形、指紋、靜脈、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特征有簽字、聲音、按鍵力度、步態等。手掌靜脈識別是利用人體手掌部靜脈血管的分布信息進行個人身份鑒別的生物特征識別技術。掌靜脈位于皮膚表皮下，具有活體有效性，且人手平時處于半握拳狀態，掌靜脈信息不容易被竊取，具有較高的安全性，適用于公共安全、商業金融等對安全級別要求較高的場合。在實際應用中，圖像獲取是正確識別的前提，手掌擺放位置和方式直接影響著圖像獲取的質量；此外，后續圖像處理也關系著整個識別的準確，建立完善系統的靜脈圖像識別方法是非常必要的。對于手掌靜脈特征提取與識別方法大致分為兩種：一種是基于整體的子空間學習方法，其識別率較好，但提取的特征維數較高，導致識別時間較長；另一種是基于曲線匹配的方法，需要一組與特定環境相關的實驗參量，當手掌的姿態、大小和光照條件發生變化時，識別效果就會變差。

實用新型內容

本實用新型針對現有的手掌靜脈識別技術方案存在的不足，提供了一種具有手掌支撐結構的智能手掌靜脈識別裝置，采用紅外吸收原理，通過750～950nm光敏感的CMOS數字圖像傳感器并在前端添加窄帶帶通濾光器，消除其他波長光的干擾，靜脈圖像再經加載在工控電腦上的軟件的歸一化、增強、分割去噪、細化修復以及特征提取等處理獲得最終輸入特征變量，獲得的數據可以通過無線上傳至遠端服務器，進行處理之后直接返回處理結果，便于系統應用于大規模的識別領域。

本實用新型是通過以下技術方案實現的：

一種具有手掌支撐結構的智能手掌靜脈識別裝置，包括底座、紅外發射吸收模塊、透明手掌支撐殼、供電模塊、安裝有靜脈圖像采集與處理軟件的工控電腦、鍵盤輸入模塊和遠端服務器。所述透明手掌支撐殼設置在底座上方，紅外發射吸收模塊設置在底座與透明手掌支撐殼之間，包括至少一個紅外激光光源、CMOS傳感器和CMOS傳感器上方的窄帶濾光片；所述靜脈圖像采集與處理軟件安裝在工控電腦內；所述供電模塊為工控電腦和紅外發射吸收模塊供電；所述工控電腦通過有線或無線方式與遠端服務器相連。

所述手掌支撐殼為聚甲基丙烯酸甲酯、聚苯乙烯、聚碳酸酯或丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物材質。

所述手掌支撐殼上方設有不透明的弧形遮光板。

所述紅外發射吸收模塊與工控電腦通過USB端口相連。

所述紅外發射吸收模塊的紅外激光光源為λ＝850nm的激光二極管。

所述的CMOS傳感器為對750～950nm光敏感的CMOS數字圖像傳感器

與現有方案相比，本實用新型結構簡單、便于操作、集成度高，可實現掌靜脈的快速智能識別。首先，通過手掌支撐結構解決了掌靜脈圖像獲取過程手掌擺放位置和方式等問題，進而得到一致性的靜脈圖像；其次，優化電源電路設計，使得光源強度的一致性輸出，減少發射光對圖像的干擾，達到對靜脈圖像的快速采集、智能識別。

附圖說明

圖1是本實用新型的智能手掌靜脈識別裝置結構圖。

具體實施方式

以下結合附圖和實施例對本實用新型的技術方案作詳細說明。

如圖1所示，本實用新型的智能手掌靜脈識別裝置，包括底座、紅外發射吸收模塊、透明手掌支撐殼、供電模塊、工控電腦、鍵盤輸入模塊、靜脈圖像采集與處理軟件和遠端服務器。透明手掌支撐殼設置在底座上方，為聚甲基丙烯酸甲酯、聚苯乙烯、聚碳酸酯或丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物材質，支撐結構平均厚度為3mm，手掌支撐殼上方設有不透明的弧形遮光板；紅外發射吸收模塊設置在底座與透明手掌支撐殼之間，包括多個λ＝850nm的激光二極管、對750～950nm光敏感的CMOS傳感器和設置在CMOS傳感器上方的窄帶濾光片，紅外發射吸收模塊由12V開關電源結合恒流穩壓芯片構建光源功率調節電路，并加入光電耦合器件實現光電隔離，確保激光二極管的穩定輸出。

靜脈圖像采集與處理軟件安裝在工控電腦內，工控電腦采用12V開關電源供電，紅外發射吸收模塊與工控電腦通過USB端口相連，工控電腦的中央處理芯片采用英特爾低功耗芯片，并設有1個千兆網卡、多個USB接口、300M WIFI。

使用時，手掌貼合在透明手掌支撐殼上，在λ＝850nm激光光源的照射下，血液中血紅蛋白對紅外光的吸收能力強于其他組織，靜脈血管部分對應在靜脈圖像中形成暗影，通過窄帶帶通濾光器消除其他波長光的干擾，由CMOS數字圖像傳感器獲得手掌靜脈圖像。靜脈圖像傳輸至工控電腦上，由靜脈圖像采集與處理軟件判斷是否進行云端處理，如果是圖像將被傳輸到遠端服務器進行處理后直接回傳結果；若直接本地處理，則繼續判斷圖像是否作為標準數據庫，如果是的話，需要進行儲存在進行分析處理，否則直接處理。通過進行靜脈圖像的尺寸與灰度歸一化、增強、分割、濾波、去噪、細化修復以及特征提取等處理獲得最終輸入特征變量。特征變量通過分類算法實現對類間、類內的快速識別。