基于氧化锌薄膜晶体管的透明指纹识别系统和算法
发布时间：2022-01-18 23:52
在智能电子设备普及的当代,随着人们对手机更薄,更轻巧和更高占屏比的需求,基于身份认证的指纹识别、人脸识别等技术不断受到冲击和挑战。智能手机尺寸的增加意味着显示屏大小在手机中具有最高优先级地位,而主流的身份识别技术占据一定空间,与之相违背。因此,屏下指纹识别乘着全面屏的东风迅速风靡和发展。本文基于一套稳定、可靠的氧化锌薄膜晶体管制备工艺,在玻璃基板上制作了三种不同电路结构的透明指纹识别传感器,平均透射率大约为84%,非常有望集成于显示器上方实现全面屏指纹识别。同时,它还是一个结合多点触控功能和指纹识别于一体的触摸屏。有别于传统的传感矩阵,本文研发的传感器单元像素内氧化锌TFT不止作为开关,还用于实现信号的前置放大功能。经过系统电路搭建和测试,不断调整优化电路结构和布局,最后设计了一套能够实时显示的外围检测电路,结合上位机图像算法处理,获得了清晰的254DPI指纹图像。此外该传感矩阵可以在白光下稳定工作。这项研究开拓了有源矩阵在透明电子领域的潜在应用。本文的研究内容和成果如下:（一）制备出阈值电压在0V左右,开关比高达108,IG维持在pA数量级的ZnO-TFT,表现出了良好的均匀性、稳定...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?（ａ）光学指纹采集仪（ｂ）光学指纹识别原理??
超声波指纹传感器是通过对传感器施加脉冲电压激励，使传感器发出超声波脉??冲，利用入射声波在穿过不同的介质（显著声阻抗）时发生不同的反射和透射现象??来采集指纹，如图１．３所示。当两种介质的声阻抗差异较大（即Ｚ１？Ｚ２或Ｚ１？Ｚ２），??４??
?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ??ｓｉｇｎａｌ??图１．２电容式指纹识别原理??半导体指纹传感器可以获取精确的指纹图像，分辨率可迗６００ＤＰＩ，并且采集装??备相对筒单，系统轻巧。同时因为电信号能穿透手指的表面以及死性皮肤层，直接??到达皮肤的活体层（真皮层），所以不容易受到表面灰尘、水分和油脂的影响，抗干??扰能力强，因此传感矩阵能够捕获比较真实的数据，这相对光学指纹具有更高的识??别准确率。其次半导体芯片很薄并且功耗低，可以集成到许多现有的电子设备中，??这是光学采集系统所欠缺的一大优势。然而初期半导体指纹传感矩阵的最主要的缺??点在于：易受静电的干扰，手指接触以及系统内部都会产生不可避免的静电间题，??严重时使得传感器获取不到有效的图像，甚至会损坏到传感阵列。另外，用于触摸??的传感阵列并不像坡璃一样耐磨损
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂光照环境下的灰度图像二值化算法的研究及应用[J]. 黄剑冰,李奇. 冶金自动化. 2017(02)
[2]灰度图像二值化算法研究[J]. 孙少林,马志强,汤伟. 价值工程. 2010(05)
[3]基于纹理特征的指纹识别算法[J]. 朱凌云,陈少春. 自动化与仪器仪表. 2009(02)
[4]基于数学形态学的图像二值化算法[J]. 张津,万振凯. 仪器仪表用户. 2008(02)
[5]基于Haar小波变换的快速指纹识别算法[J]. 刘伟,杨圣. 中国图象图形学报. 2007(04)
[6]改进的多阈值动态二值化算法[J]. 马驰,张红云,苗夺谦,张学东. 计算机工程. 2006(06)
[7]基于脊线采样的指纹识别算法[J]. 解梅,佟异. 电子学报. 2003(10)
硕士论文
[1]基于氧化锌薄膜晶体管的射频识别标签电路[D]. 徐桦.浙江大学 2018
[2]金属氧化物薄膜晶体管SPICE模型参数提取及电路仿真[D]. 项麟.浙江大学 2018
[3]基于氧化锌薄膜晶体管的透明指纹识别系统[D]. 元永刚.浙江大学 2017
[4]ALD氧化锌薄膜晶体管制备与稳定性研究[D]. 刘腾飞.浙江大学 2016
[5]自动指纹识别匹配算法研究[D]. 邓如军.大连理工大学 2010
本文编号：3595827
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?（ａ）光学指纹采集仪（ｂ）光学指纹识别原理??
超声波指纹传感器是通过对传感器施加脉冲电压激励，使传感器发出超声波脉??冲，利用入射声波在穿过不同的介质（显著声阻抗）时发生不同的反射和透射现象??来采集指纹，如图１．３所示。当两种介质的声阻抗差异较大（即Ｚ１？Ｚ２或Ｚ１？Ｚ２），??４??
?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ??ｓｉｇｎａｌ??图１．２电容式指纹识别原理??半导体指纹传感器可以获取精确的指纹图像，分辨率可迗６００ＤＰＩ，并且采集装??备相对筒单，系统轻巧。同时因为电信号能穿透手指的表面以及死性皮肤层，直接??到达皮肤的活体层（真皮层），所以不容易受到表面灰尘、水分和油脂的影响，抗干??扰能力强，因此传感矩阵能够捕获比较真实的数据，这相对光学指纹具有更高的识??别准确率。其次半导体芯片很薄并且功耗低，可以集成到许多现有的电子设备中，??这是光学采集系统所欠缺的一大优势。然而初期半导体指纹传感矩阵的最主要的缺??点在于：易受静电的干扰，手指接触以及系统内部都会产生不可避免的静电间题，??严重时使得传感器获取不到有效的图像，甚至会损坏到传感阵列。另外，用于触摸??的传感阵列并不像坡璃一样耐磨损
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂光照环境下的灰度图像二值化算法的研究及应用[J]. 黄剑冰,李奇. 冶金自动化. 2017(02)
[2]灰度图像二值化算法研究[J]. 孙少林,马志强,汤伟. 价值工程. 2010(05)
[3]基于纹理特征的指纹识别算法[J]. 朱凌云,陈少春. 自动化与仪器仪表. 2009(02)
[4]基于数学形态学的图像二值化算法[J]. 张津,万振凯. 仪器仪表用户. 2008(02)
[5]基于Haar小波变换的快速指纹识别算法[J]. 刘伟,杨圣. 中国图象图形学报. 2007(04)
[6]改进的多阈值动态二值化算法[J]. 马驰,张红云,苗夺谦,张学东. 计算机工程. 2006(06)
[7]基于脊线采样的指纹识别算法[J]. 解梅,佟异. 电子学报. 2003(10)
硕士论文
[1]基于氧化锌薄膜晶体管的射频识别标签电路[D]. 徐桦.浙江大学 2018
[2]金属氧化物薄膜晶体管SPICE模型参数提取及电路仿真[D]. 项麟.浙江大学 2018
[3]基于氧化锌薄膜晶体管的透明指纹识别系统[D]. 元永刚.浙江大学 2017
[4]ALD氧化锌薄膜晶体管制备与稳定性研究[D]. 刘腾飞.浙江大学 2016
[5]自动指纹识别匹配算法研究[D]. 邓如军.大连理工大学 2010
本文编号：3595827
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