使用指纹辨识模组
- Ameba x 1
- AS606指纹辨识模组 x 1
范例说明
这个范例里使用指纹辨识模组来储存指纹，并且辨识之。本模组采用SYNOCHIP AS606晶片，可以保存的指纹多达1000组，我们需要的library有:
https://github.com/ambiot/amb1_arduino/raw/master/Arduino_libraries/AmebaFingerprint.zip
安装library的方式请参考Arduino官方网站的教学文章将zip档的library加入Ameba:
https://www.arduino.cc/en/Guide/Libraries#toc4
本模组使用UART与AMEBA 沟通，除了VCC(3.3V)和GND，还有使用UART TX和RX线，我们把模组翻至背面，其RTL8195范例接线如下:
RTL8710范例接线如下:
我们打开范例“File” -> “Examples” -> “AmebaFingerprint” -> “enroll”, 编译并上传至Ameba之后按下Reset按钮，此时打开终端机，应可看到能找到指纹辨识模组的讯息：
接着按照console提示的讯息，我们在键盘上键入一个字母’a’
Console印出”waiting for valid finger to enroll”讯息，此时即可将手指放置至模组窗口上
如模组有正确采集到指纹，接着会要求移开指纹后，再将相同的手指放置于窗口上
如指纹采集无误，console会提printfs matched，并将指纹储存，接下来您可以尝试多采集不同手指的指纹
接着我们要来测试指纹辨识模组能否把刚储存的指纹辨识成功，我们打开范例“File” -> “Examples” -> “AmebaFingerprint” -> “fingerprint”, 编译并上传至Ameba之后按下Reset按钮，此时打开终端机，应可看到能找到指纹辨识模组的讯息：
并提示正在等待验证指纹，此时将刚采样的同一根手指放置于指纹辨识窗口
Console会显示出”Found ID #x with confidence of xx”的讯息，即代表辨识成功
程式碼說明
Enroll.ino
指纹采样主要分成四个程序，分别是采样GenImg，图像特征生成Img2Tz，特征模版合成RegModel及存储模版Store，因为AS606指纹辨识模组采用UART沟通，因此程式一开始即全域宣告了：
SoftwareSerial mySerial(17, 5);
代表使用D17(RX)和D5(TX)
setup()里作初始化过程
finger.begin(57600);
包括设定sensor的data rate
finger.verifyPassword();
及进行验证sensor UART通讯必须进行的handshake loop()里
while (true) { //等待user输入一字元,并由此作为指纹采样的编号
while (! Serial.available());
char c = Serial.read();
if (! isdigit(c)) break;
id *= 10;
id += c - '0';
}
while (! getFingerprintEnroll(id) ); //开始进行指纹采样的程序
p = finger.getImage(); //当把手指放上sensor窗口，并且sensor感测采样时，将会回传采样结果
p = finger.image2Tz(1); //当回传FINGERPRINT_OK后，即会进入图像特征生成程序回传FINGERPRINT_OK后代表图像采样无误，会提示移开手指，准备再从头进行一次图样采集程序，当作完了两次image2Tz时，会将采集两次的图样作比对，之后进行图像特征模版合成的程序：
p = finger.createModel();
//当回传FINGERPRINT_OK代表比对成功，之后再将合成后的图像模组储存起来，即完成指纹采样的过程：
p = finger.storeModel(id);
Fingerprint.ino
指纹辨识过程分几个部份，分别是采样GenImg，图像特征生成Img2Tz及图像特征搜寻fingerFastSearch
setup()里作初始化过程，跟enroll.ino的初始程序是一样的，我们直接进入loop()里:
getFingerprintIDez();里开始进行指纹辨识程序
uint8_t p = finger.getImage(); //把手指放上sensor窗口，并且sensor感测采样
p = finger.image2Tz();//当回传FINGERPRINT_OK后，即会进入图像特征生成程序
p = finger.fingerFastSearch(); //进行图像特征搜寻，当回传FINGERPRINT_OK即代表指纹辨识成功
