logo
products

Mô-đun cảm biến sinh trắc độ chính xác cao tích hợp dễ dàng DC 4,2-6,0V

Thông tin cơ bản
Nguồn gốc: Trung Quốc
Chứng nhận: CE
Số lượng đặt hàng tối thiểu: 1
chi tiết đóng gói: hộp
Thời gian giao hàng: Thời gian giao hàng vào mùa cao điểm: trong vòng 15 ngày làm việc Thời gian giao hàng vào mùa thấp đ
Điều khoản thanh toán: T / T, Paypal
Khả năng cung cấp: 5000
Thông tin chi tiết
Model NO.: R304A Screen: as Picture
Communication Interface: RS232, USB Khả năng vân tay: 1500
Điện áp: Điện áp một chiều 4.2-6.0V Effective Collection Area: 12 * 17.5 (mm)
Fingerprint Module Size: 20.4 * 33.4 (mm) Sensing Array: 208*288 Pixel
Template Size: 512 Bytes Resolution: 508 DPI
Work Current: <55mA mức độ bảo mật: 1-5, Mặc định là 3
Transport Package: Standard Export Carton Package Thông số kỹ thuật: Kích thước mô-đun vân tay: 20,4 * 33,4 (mm)
Trademark: GROW Nguồn gốc: Trung Quốc
HS Code: 8471609000 Supply Ability: 5000
Dịch vụ thoại: Không có dịch vụ thoại Clock: Without Clock
Color: as Picture Samples: US$ 22.5/Piece|1 Piece(Min.Order)
Customization: Available | Customized Request Shipping Cost: Contact the supplier about freight and estimated delivery time.
Payment Method: Initial Payment,Full Payment Currency: US$
Return&refunds: Claim a refund if your order doesn't ship, is missing, or arrives with product issues.
Làm nổi bật:

Mô-đun cảm biến sinh trắc độ chính xác cao

,

Mô-đun nhận dạng dấu vân tay chính xác cao

,

Mô-đun cảm biến sinh trắc dễ tích hợp


Mô tả sản phẩm

Grow R304A DC4.2-6V 208*288 Pixel Capacitive Fingerprint Module Scanner

 

R304s 208*288 Pixel Capacitive Fingerprint Module Scanner

Mô tả

·Giao diện truyền thông: USB và UART
·1:N nhận dạng (một-đối-nhiều)
· 1: 1 Kiểm tra (một-một)
·Động cơ thuật toán nhận dạng dấu vân tay tốc độ cao
·Chức năng tự học
·Chức năng đọc/viết dữ liệu dấu vân tay
·Tìm dữ liệu tính năng của dấu vân tay được chụp và xác minh / xác định tính năng đã tải xuống với chụp
·Dấu vân tay xác định tính năng đã tải xuống với dấu vân tay đã ghi lại
·Cài đặt mức độ an ninh
·Có thể thiết lập BaudRate/Device ID/Device Password
·Hệ điều hành: Windows 98, Me, NT4.0, 2000, XP,WIN 7 hoặc Android

 

Thông số kỹ thuật

·Giao diện:USB 2.0 và UART (định nghĩa 3.3V-TTL)
·Phân giải:508 DPI
·Điện làm việc: < 55mA
·Tăng áp: DC 4,2-6,0V
·Khả năng vân tay:1500
·Cấp độ bảo mật: 1-5, mặc định là 3
· Bộ cảm biến: 208 * 288 pixel
·Kích thước mẫu: 512 byte
·Kích thước mô-đun đọc dấu vân tay: 20,4 * 33,4 (mm)
·Khu vực thu thập thực tế: 12*17,5 (mm)
·Tốc độ quét: < 0,2 giây
·Tốc độ xác minh: < 0,3 giây
·Phương pháp kết hợp: 1:1; 1:N
·FRR (False Rejection Ratio): ≤0,01%
·FAR (False Acceptance Ratio): ≤ 0,00001%
·Môi trường làm việc: -20°C --55°C
· Độ ẩm làm việc: 20-80%
·Tỷ lệ thông tín truyền thông (UART): (9600 × N) bps nơi N = 1 ~ 12 ((n mặc định N = 6, tức là 57600bps)

 

Các tập tin

·Tổng hỗ trợ mô-đun vân tay với Arduino, Android, Windows, Linux, .Net và vân vân.
·Cung cấp các tệp SDK miễn phí
·Cung cấp hướng dẫn sử dụng



 

 

 

 
Nguyên tắc và thực hiện nhận dạng vân tay di động
 
Các tiền đề của việc nhận dạng dấu vân tay là thu thập dấu vân tay.
 
Bước 1: Thu thập dấu vân tay
 
Thu thập trượt là quá trình trượt ngón tay qua cảm biến, cho phép điện thoại chụp hình ảnh vân tay của ngón tay.Thu thập trượt có những lợi thế về chi phí tương đối thấp và khả năng chụp hình ảnh diện tích lớnTuy nhiên, phương pháp thu thập này có vấn đề về trải nghiệm người dùng kém, vì người dùng cần một chuyển động trượt liên tục và tiêu chuẩn để đạt được thu thập thành công,làm tăng đáng kể khả năng thất bại thu thậpMột thương hiệu điện thoại di động nhất định đã từng sử dụng phương pháp thu thập này, được chỉ trích vì những thiếu sót của việc thu thập trượt.
 
Như tên gọi cho thấy, thu thập dựa trên báo chí là quá trình thu thập dữ liệu vân tay bằng cách nhấn vào cảm biến.nó đắt hơn và thách thức kỹ thuật hơn sliding dựa trên bộ sưu tậpNgoài ra, do diện tích nhỏ hơn của dấu vân tay được thu thập cùng một lúc so với thu thập trượt, nhiều bộ sưu tập được yêu cầu để ghép lại các hình ảnh dấu vân tay lớn hơn.Điều này phải dựa vào các thuật toán tiên tiến., sử dụng các thuật toán phần mềm để bù đắp cho khu vực vân tay tương đối nhỏ thu được bằng cách trượt và nhấn thu thập, để đảm bảo độ chính xác của việc nhận dạng.
 
Bước 2: Đánh giá dấu vân tay
 
Sau khi thu thập dấu vân tay, chất lượng của dấu vân tay thu thập được đánh giá. Nếu chúng không đủ điều kiện, chúng cần phải được thu thập lại.hình ảnh sẽ được nâng cao và tinh chỉnh.
 
Bước 3: Chọn "các đặc điểm"
 
Sau khi xử lý, hình ảnh nhị phân, hình ảnh tinh chế và hình ảnh chiết xuất tính năng sẽ được thu được theo trình tự.Sau khi chiết xuất tính năng và lưu trữ dữ liệu, bước tiếp theo của công việc phù hợp có thể được thực hiện.
 
Bước 4: Khớp dấu vân tay
 
Một điều cần lưu ý trong việc khớp là hai hình ảnh mẫu của cùng một ngón tay có thể khác nhau do sự khác biệt trong dịch chuyển ngón tay, lệch và áp suất.chẳng hạn như hiệu chuẩn điểm tính năng, để đảm bảo độ chính xác của nhận dạng vân tay.

Chi tiết liên lạc
Grow

Số điện thoại : +8618989451818

WhatsApp : +8615068542301