基于ARM核的AT75C220及其在指纹识别系统中的应用

　　同其他集成DSP核的芯片相比，AT75C220的DSP子系统资源是相当丰富的，如图2所示，除包含一个60MI／s，16b定点DSP内核外，还具有不同用途的RAM：2kB×l6X-RAM，2kB×l6Y-RAM，16kBXl6通用数据RAM，24 kB×l6可下载程序RAM，一个256×16双端口的RAM邮箱用于MCU-DSP通信。完整的CODEC接口允许大量的工业声音、多媒体或数据的连接。
　　芯片集成的以太网接口包括了2个独立的10／100Mb／s以太网MAC接口和一个32kB的数据包缓冲区。双端口MAC的设计使设备嵌入到现有的以太网中而不需要另外的电缆，由于2个MAC接口之间用局部总线连接，大量的数据包可以不受延迟地从一个MAC传送到另一个 MAC，其间无需软件的参与。数据包缓冲区由MAC接口通过DMA的方式操作，用于临时保存接收和发送的数据包，在大多数情况下可以满足较大的通信量。
　　3 指纹识别算法
　　指纹自动识别作为一个有较大难度的模式识别研究分支，其研究难点主要集中在如何对采集进来的各种有噪声图像进行滤波和增强、如何抽取指纹的全局和局部特征以及如何进行在图像不能完全定位和图像可能发生扭曲变形情况下的特征匹配上。一般可以分为以下几个步骤，如图3所示，指纹识别算法流程主要包括灰度滤波、二值化、二值滤波、细化、细化后的去噪等步骤，最后进行特征提取和匹配。
　　本系统的指纹识别算法的灰度滤波采用基于块方图的方向滤波，接着进行二值化并细化指纹图像，在二值化和细化的过程中进一步去噪声，消除导致错误的特征点的可能性。用模板匹配的方法分别获取指纹的特征点，如端点、叉点等。指纹匹配采用基于中心点的匹配算法。通过在PC机上验证，该算法可以达到较好的效果。
　　4 指纹识别系统
　　指纹识别系统一般由指纹传感器、DSP处理器和外围电路组成，为增加系统的处理能力，系统中往往还包括另外的处理器管理诸如通信、人机接口、指纹数据库等。本系统结构如图4所示，电容式的指纹传感器FPSll0采集指纹图像并交由 AT75C220内部的DSP协处理器进行指纹识别，完成图像的预处理、提取指纹特征码，并同指纹库中的指纹特征进行匹配，给出判别结果。ARM核运行于 LINUX操作系统之上，实现了TCP／IP协议栈，由于指纹识别器的网络系统对实时性和吞吐率要求并不高，但是要求可靠性和保密性比较高，所以传输层协议选择TCP协议，并且传输的数据经过了加密。ARM处理器上还包括了人机接口和控制输出，控制输出用于对电子门锁进行控制。另外，ARM软件还包括门禁系统、考勤系统中的一些专有控制模块，比如门禁权限管理、考勤数据库管理等
　　5 算法的移植
　　指纹识别算法开始时在PC机上实现，需要移植到AT75C220的DSP子系统中。如果直接用 C语言移植，难以发挥DSP的实际处理能力，执行效率相当低。关键的算法模块用汇编语言实现后，指纹的采集、图像预处理和匹配可以在1s中完成，算法效率和识别率与PC机上计算相当，达到了实际应用要求。
　　6 结 语
　　由于硬件采用集成多功能的AT75C220构成系统，系统硬件设计简单，使整个系统达到了小型化、网络化、智能化的要求。实践证明，采用这种结构的设备处理能力得到了提高，代表了未来门禁系统发展的方向。
　　硬件功能的集成使主要的设计工作集中在软件设计上，如何进一步提高识别率，分布式数据库系统的完善，数据的保密性传输是今后设计的要点。