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GROW R304A DC4.2-6V 208*288 Pixel Fingerprint Module Scanner Reader SDK Grátis Com 1500 Capacidade Para Arduino Windows Android

Informação detalhada
Model NO.: R304A Screen: as Picture
Communication Interface: RS232, USB Fingerprint Capacity: 1500
Voltage: DC 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 Security Level: 1-5, Default is 3
Transport Package: Standard Export Carton Package Specification: Fingerprint module size: 20.4 * 33.4 (mm)
Trademark: GROW Origin: China
HS Code: 8471609000 Supply Ability: 5000
Voice Service: Without Voice Service 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.
Destacar:

Módulo de sensores biométricos de alta precisão

,

Modulo de identificação de impressões digitais de alta precisão

,

Módulo de sensores biométricos de fácil integração


Descrição de produto


GROW R304A DC4.2-6V 208*288 Pixel Fingerprint Module Scanner Reader SDK Grátis Com 1500 Capacidade Para Arduino Windows Android 0

Descrição

·Interface de comunicação: USB e UART
·Identificação 1:N (Um-para-Muitos)
·Verificação 1:1 (Um-para-Um)
·Motor de algoritmo de identificação de impressão digital de alta velocidade
·Função de autoaprendizagem
·Funções de leitura/gravação de dados de características de impressão digital
·Obter dados de características da impressão digital capturada e verificar/identificar a característica baixada com a capturada
·Identificar a impressão digital baixada com a impressão digital capturada
·Configuração do nível de segurança
·Capaz de definir BaudRate/ID do dispositivo/Senha do dispositivo
·Sistema operacional: Windows 98, Me, NT4.0, 2000, XP, WIN 7 ou Android


Especificações

·Interface: USB 2.0 e UART (lógica 3.3V-TTL)
·Resolução: 508 DPI
·Corrente de trabalho: <55mA
·Tensão: DC 4.2-6.0V
·Capacidade de impressão digital: 1500
·Nível de segurança: 1-5, o padrão é 3
·Matriz de sensores: 208*288 pixels
·Tamanho do modelo: 512 bytes
·Tamanho do módulo leitor de impressão digital: 20,4 * 33,4 (mm)
·Área de coleta efetiva: 12*17,5 (mm)
·Velocidade de digitalização: < 0,2 segundos
·Velocidade de verificação: < 0,3 segundos
·Método de correspondência: 1:1; 1:N
·FRR (Taxa de Rejeição Falsa): ≤0,01%
·FAR (Taxa de Aceitação Falsa): ≤0,00001%
·Ambiente de trabalho: -20°C ---55°C
·Umidade de trabalho: 20-80%
·Taxa de transmissão de comunicação (UART): (9600 × N) bps, onde N = 1 ~ 12 (padrão N = 6, ou seja, 57600bps)


Arquivos

·Suporte para todos os módulos de impressão digital com Arduino, Android, Windows, Linux, .Net e assim por diante. 
·Fornecer arquivos SDK gratuitos
·Fornecer manual do usuário 



 



 
Princípio e Implementação do Reconhecimento de Impressão Digital Móvel
 
A premissa do reconhecimento de impressão digital é coletar impressões digitais. Atualmente, existem principalmente dois tipos de métodos de coleta: deslizamento e pressão.

Passo 1: Coleta de impressão digital
 
A coleta por deslizamento é o processo de deslizar um dedo sobre um sensor, permitindo que o telefone capture uma imagem da impressão digital do dedo. A aquisição por deslizamento tem as vantagens de custo relativamente baixo e a capacidade de capturar imagens de grandes áreas. No entanto, este método de coleta tem o problema de má experiência do usuário, pois os usuários precisam de um movimento de deslizamento contínuo e padronizado para obter uma coleta bem-sucedida, aumentando muito a probabilidade de falha na coleta. Uma determinada marca de telefone celular usou uma vez este método de coleta, que foi criticado pelas deficiências da coleta por deslizamento.

Como o nome sugere, a coleta por pressão é o processo de coleta de dados de impressão digital pressionando em um sensor. Embora este método forneça uma melhor experiência do usuário, é mais caro e tecnicamente desafiador do que a coleta por deslizamento. Além disso, devido à área menor das impressões digitais coletadas de uma vez em comparação com a coleta por deslizamento, várias coletas são necessárias para juntar imagens de impressão digital maiores. Isso deve depender de algoritmos avançados, usando algoritmos de software para compensar a área relativamente pequena da impressão digital obtida por coleta por deslizamento e pressão, a fim de garantir a precisão do reconhecimento.

Passo 2: Avaliação da impressão digital
 
Após coletar as impressões digitais, a qualidade das impressões digitais coletadas é avaliada. Se não forem qualificadas, elas precisam ser coletadas novamente. Se forem qualificadas, a imagem será aprimorada e refinada.

Passo 3: Extrair "características"
 
Após o processamento, a imagem binária, a imagem refinada e a imagem de extração de características serão obtidas em sequência. Após obter uma imagem relativamente clara, a extração de características começa. Após a extração de características e o armazenamento de dados, a próxima etapa do trabalho de correspondência pode ser realizada.

Passo 4: Correspondência de impressão digital
 
Uma coisa a notar na correspondência é que duas imagens de amostra do mesmo dedo podem diferir devido a diferenças no deslocamento, deflexão e pressão do dedo. Isso requer calibração durante a correspondência, como calibração do conjunto de pontos de características, para garantir a precisão do reconhecimento de impressão digital.

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