基于ARM核AT75C220在指纹识别系统中应用

这样，AT75C220就很适合于需要图像处理功能并具有互联网通信能力的设备，比如高性能的指纹识别设备和VoIP应用等。单芯片集成多种功能可以降低成本，提高系统可靠性。同时，该芯片完备的开发软件支持(包括LINUX操作系统和DSP算法程序支持等)也有利于减少产品上市时间。

2 芯片结构

AT75C220主要由运行速度达40 MI／s的基于ARM7TDMI的RISC处理器、运行速度为60MI／s的DSP处理器和双以太网10／100Mb／s的MAC接口组成。其内部机构如图1所示。

ARMTTDMI微处理器是一个高性能的嵌入式CPU，他功耗低，运算速度快，内含Thumb指令解码器，可支持16b指令，同时支持调试和快速乘法等功能，并可通过模块互交总线与其他功能模块进行数据交换。
ARMTTDMI(Thumb)是公司授权用户最多的一项产品，将ARM7指令集同Thumb扩展组合在一起，以减少内存容量和系统成本。同时，他还利用嵌入式ICE调试技术来简化系统设计，并用一个DSP增强扩展来改进性能。选择基于ARM核的产品的另一个理由是，ARM公司的处理器核心得到了大量厂家的支持，便于产品的开发和升级换代。

同其他集成DSP核的芯片相比，AT75C220的DSP子系统资源是相当丰富的，如图2所示，除包含一个60MI／s，16b定点DSP内核外，还具有不同用途的RAM：2kB×l6X-RAM，2kB×l6Y-RAM，16kBXl6通用数据RAM，24 kB×l6可下载程序RAM，一个256×16双端口的RAM邮箱用于MCU-DSP通信。完整的CODEC接口允许大量的工业声音、多媒体或数据的连接。

指纹自动识别作为一个有较大难度的模式识别研究分支，其研究难点主要集中在如何对采集进来的各种有噪声图像进行滤波和增强、如何抽取指纹的全局和局部特征以及如何进行在图像不能完全定位和图像可能发生扭曲变形情况下的特征匹配上。一般可以分为以下几个步骤，如图3所示，指纹识别算法流程主要包括灰度滤波、二值化、二值滤波、细化、细化后的去噪等步骤，最后进行特征提取和匹配。

4 指纹识别系统

指纹识别系统一般由指纹传感器、DSP处理器和外围电路组成，为增加系统的处理能力，系统中往往还包括另外的处理器管理诸如通信、人机接口、指纹数据库等。本系统结构如图4所示，电容式的指纹传感器FPSll0采集指纹图像并交由AT75C220内部的DSP协处理器进行指纹识别，完成图像的预处理、提取指纹特征码，并同指纹库中的指纹特征进行匹配，给出判别结果。ARM核运行于LINUX操作系统之上，实现了TCP／IP协议栈，由于指纹识别器的网络系统对实时性和吞吐率要求并不高，但是要求可靠性和保