基于嵌入式Linux和微信的指纹考勤系统的设计

发布时间：2020-04-07 18:29

【摘要】：21世纪以来通讯技术和Internet技术的日新月异的进步,传统刷工卡考勤存在代打卡和班次设计不够灵活等问题,而移动考勤终端需要进行单独app开发,提高了考勤成本。基于以上因素,本设计的方案计划在嵌入式终端实现指纹考勤,智能手机终端获取数据。该方案在嵌入式终端加载Linux操作系统、搭载相应接口电路,实现了考勤数据的采集以及将数据上传到云服务器的功能;而在智能终端采用的是目前国内市场使用率高达95%的微信app,在微信公众号平台设计满足考勤业务需求的功能。本设计的考勤系统在嵌入式终端与智能终端都采用了管理员与普通员工的分权限操作,增强了对个人数据的隐私性保护。本设计通过指纹识别技术进行身份认证,嵌入式系统技术进行设备开发和系统搭建,数据库技术将生成的考勤数据进行存储,人机交互技术获取用户操作,网络通信技术将考勤数据转发于云服务器,云计算技术实现了云平台的业务逻辑功能。整个设计的架构由两个部分组成,嵌入式部分和微信公众号部分。嵌入式部分由主控单元、指纹采集单元、无线通讯单元和触摸屏单元构成;微信公众号部分主要由软件组成,由考勤系统功能界面和系统辅助功能组成。嵌入式部分的通信主要采用串口通信和SPI通信实现,而云服务器和两端之间的通信都主要采用HTTP协议的POST和GET请求实现。硬件系统集中分布在嵌入式终端,其核心单元如下:预装有Linux3.12.16操作系统的英创EM9287工控主板、MBF200指纹采集模块、ATK-ESP8266 wifi通讯模块、EAT920触摸屏模块。系统的每一个环节都包含软件的设计。嵌入式Linux编程涉及到的语言是C/C++,主要是通信接口的驱动程序;在云服务器端使用的是直接编译调试的方法,使用的编程语言是php。嵌入式终端的界面显示程序则使用的QT进行编写,两个终端都需要对数据库进行操作。系统测试主要分为单元测试和综合测试,在完成局部单元测试并且全部通过后再组合进行系统测试。通过不断的调试和修改,解决了系统存在的问题和错误。本方案开发的智能多端考勤系统,由于使用生物特征作为身份认证信息,改善了传统考勤易被替代的缺点;采用无线通讯技术传输考勤数据到云端,防止数据丢失,也便于对数据的管理;智能终端仅进行公众号的开发,节省了设计成本。
【图文】：

图 2.1 指纹识别技术系统2.1.1 指纹图像输入指纹图像采集[8]有三种方式：光学扫描、电容式感应、超声波。电容式与光学式相比集成度高、体积小、采集时间短，更为方便。但二者都对指纹要求：无磨损、干燥、无脏污。超声波在湿润和脏污的环境下也能得到比较清楚的指纹图像，但其成本更高。综合比较这三种指纹图像输入的性能优缺点，电容式的采集器在市场上应用更为广泛。2.1.2 指纹图像预处理指纹预处理[9]是指纹识别技术的基础工作，能够消除外界噪声造成的失真影响，提高图像处理后续操作的精确度。

2.2.1.4 图像的细化图像的细化指的是经过算法处理，从原始的图像中剔除信息表达重复的像素点，最终得到指纹图像的骨架[13]。骨架指的是，包含原本图片信息的最少像素点的集合。本文采用的是索引表细化算法。索引表细化算法需要遍历一个索引表，而建表方法是取一个像素点，对其 8 邻域点进行判断，当该像素点为内部点、孤立点、直线的端点时，，保留该像素点；若此像素点是一个边界点，删除该像素点后，判断该图像的连通分量是否增加，是则将此像素点删除。对于保留的点设立其对应的表值为 1，反之为 0。而表项的设置依据如图 2.2 所示左边为 8 邻域点的位置代号图，右边为对应位置代号为白点时的取值（定义黑点在任何位置为 0）。这样对于任意像素点的 8 邻域图，使得其索引值从 0~255，刚好对应于一个短整型 8位数，而索引值中对应的项值即是 0 或 1。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP316.81;TP311.56

【参考文献】

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本文编号：2618241