基于自適應控制的手指靜脈近紅外圖像采集系統設計

孫子淇　逄燕　王躍峰　黃福坤　易銘樟　余陽生

摘要：手指靜脈識別裝置是基于自適應控制算法，對近紅外發光二極管的光強控制，實現手指靜脈圖像的采集。它的功能主要是控制近紅外光源強度，利用紅外攝像頭采集圖像，并將圖像傳入電腦，然后利用MATLAB對數字圖像的處理進行圖像預處理，再通過圖像清晰度的判別，利用自適應控制算法（PWM占空比），調節近紅外光源強度，得到需要圖像，即實現了清晰的手指靜脈圖像采集。它的優點主要是活體檢測、高度防偽、簡單易用，并減少了環境因素干擾，可以滿足安防領域防止造假的要求。

Abstract： The finger vein recognition device is based on an adaptive control algorithm to control the light intensity of the near-infrared light-emitting diode to achieve the acquisition of finger vein images. Its function is mainly to control the intensity of the near-infrared light source， use the infrared camera to capture the image， and then transfer the image to the computer， then use MATLAB to perform image preprocessing on the processing of the digital image， and then use the adaptive control algorithm （PWM duty cycle） through the discrimination of image clarity to adjust the intensity of the near-infrared light source， and get the required image， thus? achieving clear finger vein image acquisition. Its advantages are mainly in live detection， high anti-counterfeiting， easy to use， and reduces environmental factors interference， which can meet the requirements of preventing fraud in the security field.

關鍵詞：近紅外光源;PWM占空比;自適應控制算法;圖像采集

Key words： near infrared light source;the PWM duty cycle;adaptive control algorithm;image acquisition

中圖分類號：TP391.41? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）35-0220-03

0? 引言

隨著信息技術飛速發展，網絡信息化時代對人的身份進行識別的需求應用越來越多，準確鑒定一個人的身份，保護信息安全，使得安防領域發展越來越快。在安防領域中，身份識別技術包括驗證和辨別，而在手指靜脈近紅外圖像采集系統中最主要的任務就是采集清晰地圖像可供之后的操作有效的進行。

目前的的身份識別技術主要包括指紋識別、人臉識別、步態識別和虹膜識別等。指紋識別具有唯一性、不變性及便于采集等優點，但也具有很高的人工造假的可能性;人臉識別作為一種非接觸式的身份識別技術，在經濟、軍事等領域具有廣闊的應用前景，但光照變化和化妝等外界條件變化對人臉識別還是一個未解決的問題;虹膜識別與指紋、人臉識別相比具有高的準確率，但虹膜識別造價較高，不能廣泛普及應用;步態識別是根據人們的走路姿態和腳印等來進行身份識別，但識別率較低。手指靜脈識別是根據手指靜脈血管中的血紅蛋白吸收一定波長范圍（690nm-980nm）的近紅外光來造影成像，人體的手指表皮下都分布著獨一無二的靜脈網絡，并且必須保證血紅蛋白的活性，即活體檢測，用這些靜脈網絡就可以來區分不同的人，與其他身份識別技術相比，手指靜脈識別具有活體檢測、便于采集、準確性高及成本低等優點。而手指靜脈識別技術中重要的是手指靜脈圖像的采集，文獻[7]中利用單側聚焦光源與反射鏡面相結合的光源照射方式來解決手指受光照不均勻的問題。

本文針對人體手指粗細不一，現有手靜脈圖像采集裝置難以獲取所有個體清晰手指靜脈圖像的問題。擬設計一種基于自適應控制算法的指靜脈圖像采集系統，系統采用漫透射方式采集靜脈圖像，其近紅外光源由多個發光二極管組成，根據所采手指靜脈圖像清晰度，通過自適應控制算法實時調節近紅外光源照射強度，獲取不同粗細手指的靜脈血管清晰圖像，為靜脈識別提供可靠數據基礎，保障識別準確度，對于手指靜脈識別技術的推廣應用具有重要價值。

1? 手指靜脈近紅外圖像采集系統

手指靜脈近紅外圖像采集系統框圖如圖1所示，通過PC端控制C51單片機利用PWM占空比控制近紅外LED燈的光照強度，通過近紅外攝像頭采集圖像，用MATLAB進行圖像預判斷，直至采集完整的圖像序列結束。

指靜脈圖像采集利用近紅外線照射人體的手指靜脈，通過紅外圖像傳感器獲得手指靜脈血管的圖像。采集終端截面如圖2所示，采集終端中包含四個硬件模塊：LED陣列光源模塊提供透射手指的近紅外光線，LED驅動模塊主要是驅動和控制LED近紅外光源。光學傳感器模塊用來捕獲近紅外光透射手指靜脈造影的圖像，通信接口模塊負責采集終端和計算機通信和數據交換。

2? 近紅外光源設計

2.1 LED近紅外光源

本文采用型號為HIR204C的LED燈，具有高可靠性，高輻射強度等特點，它的波峰長為850nm，引線距為2.54mm，參數如表1。

2.2 近紅外光源列陣

光源在采集系統中尤為重要，光照不均勻直接影響采集的手指靜脈圖像的質量，根據手指的形狀設計采集終端中LED燈的列陣，呈2*4排列，使手指受到的光照均勻如圖3所示。

2.3 近紅外光源電路原理圖

采集裝置的光源控制部分主要由八路LED單獨控制芯片TLC59108、近紅外發光二極管HIR204C、USB串口、電阻、電容以及晶振組成（部分如圖4所示）。主要是通過TLC59108芯片控制近紅外LED燈，管腳置0，LED燈亮，管腳置1，LED燈滅;通過USB串口實現與單片機的通信，通過單片機來控制整個電路的正常工作。電容和電阻是為了配合TLC59108芯片輸出穩定的電流，使近紅外LED燈正常工作;畫出原理圖后用Protel 99 SE軟件把原理圖轉化成PCB圖。

2.4 脈寬調制

脈寬調制（Pulse Width Modulation，簡稱 PWM），即在信號的一個周期內，脈沖寬度（占空比）越大，則光強越強，輸出的PWM信號波形。考慮到每個人的手指厚度不一樣，根據手指的厚薄不同，采集系統需要多種光源亮度進行手指靜脈的圖像采集，本文通過改變輸出脈沖的寬度和占空比來調節輸出電壓從而達到不同光源亮度的目的，3設計了 10 種占空比的PWM控制信號，分別為 10%、20%、…、100%，如圖5所示。

由于單片機不適合做復雜的計算，只用采集終端的微處理器C51與PC通信和產生PWM信號。在采集終端上電復位后，C51首先初始化，主要是對串口和產生PWM波的I/O口進行初始化，然后發出默認的占空比為0的PWM信號到光源恒流源驅動芯片的EN使能端，再通過串口發送給PC機一個字符“R”，作為終端光源準備好信號，最后等待PC機發送PWM波的占空比信號，在串口收到光強控制字符后，單片機就開始產生相應占空比的PWM波，直到下一個控制字符，如圖6所示。

3? MATLAB采集手指靜脈近紅外圖像

首先設置占空比為10%的PWM信號的光照強度照射人體的手指，用光學傳感器（即近紅外數字攝像頭）捕捉近紅外手指靜脈圖像，根據MATLAB軟件程序中的自適應控制算法對圖像進行初步判斷，是否符合標準。

其次對于采集的圖像較暗區域經過自適應控制算法判斷，需要增加光照強度，則通過串口通信對單片機發出指令，增加PWM信號的占空比，即增大光照強度，光學傳感器獲得新圖像，直至獲得手指靜脈的圖像序列，如圖7。

4? 總結

設計一種基于自適應控制算法的指靜脈圖像采集系統，系統采用漫透射方式采集靜脈圖像，其近紅外光源由多個發光二極管組成，根據所采手指靜脈圖像清晰度，通過自適應控制算法實時調節近紅外光源照射強度，獲取不同粗細手指的靜脈血管清晰圖像，為靜脈識別提供可靠數據基礎，保障識別準確度，對于手指靜脈識別技術的推廣應用具有重要價值。

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