1000 容量指紋センサーモジュールアルディノ統合 R307S

産地:中国

最低注文量:1

支払条件:T/T パイパール

供給能力:5000

配達時間:高峰期: 15 営業日以内休業期: 15 営業日以内

パッケージの詳細:カートン

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Hangzhou Grow Technology Co., Ltd.

確認済みサプライヤー

Hangzhou Zhejiang China

住所：客室310 建物1B 279号石川道シアチェン地区杭州州ゼジアン 310012

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製品詳細会社概要

製品詳細

Grow R307S 格安 1000 容量USB Uart 光学指紋モジュール

記述

1統合された画像収集とアルゴリズムチップ
2フィンガープリントリーダーは,次要開発を行うことができる,様々な最終製品に組み込まれる
3. ユーザは,次要開発を行うことができます: アクセス制御,出席,セーフボックス,車のドアロックなど,様々な最終製品に組み込まれることができます.
4低電力消費,低コスト,小サイズ,優れた性能
5プロの光学技術,精密なモジュール製造技術
6画像処理能力は良好で,500dpiの解像度まで撮影できます.
7指の検出機能がある
8R307S 指紋容量 1000

R307S 指紋モジュールの簡潔な説明:
1指紋容量:
R307S指紋モジュールの記憶容量は 1000 です

2インターフェイスの説明:
R307-S指紋モジュールは,RS232とUSB2.0を同時に搭載している.USB2.0インターフェイスはコンピュータに接続できる.RS232インターフェイスはTTLレベルであり,デフォルトボードレートは57600,変更することができます.通信プロトコルを参照してください.ARM,DSPなどのマイクロコントローラと接続され,3.3Vと5Vのマイクロコントローラが直接接続できます.レベル変換に注意してくださいMAX232回路などです

3モジュールの検出
指紋検知機がオンになった後,指紋検知窓が点滅し,自己検査が正常であることを示します.点滅しない場合は,電源を注意深く確認してください.逆向きに接続されているか,誤っているか. チップは,通常動作するときにいくつかの熱を持っている,これは正常な現象です, 製品が厳格なテストを通過した,使用を保証することができます.

仕様

・タイプ:光学
インターフェース:USB/UART (TTL論理レベル)
●解像度:500 DPI
■作業電流:通常 ≤75 mA
●電圧:DC4.2-6.0V (または3.3V)
·指紋容量:1000
尺寸: 52 * 20 * 22 (ミリ)
画像撮影面: 15*11 (mm)
・バックライト:青
センサー寿命: 1億回
静電線: 15KV
文字ファイルサイズ: 256バイト
テンプレートサイズ: 512 バイト
·セキュリティレベル: 5 (1,2,3,45 (最高)
スキャン速度: <0.3秒
·検証速度: <0.2秒
・マッチング方法: 1:N
·FRR (偽拒絶率): ≤0.1%
・FAR (誤認率): ≤0.0001%
・操作環境温度: -20°C〜50°C
·RS232通信ボードレート: 9600BPS~115200BPS 変更可能

ファイル

·Arduino,Android,Windows,Linuxですべての指紋モジュールをサポートする .Net など
·無料 SDK ファイルを提供
·ユーザーマニュアルを提供

生物学的に指紋をスキャンする技術の進歩

バイオメトリック指紋スキャン技術は,バイオメトリック認識の重要な分野として,近年,重要な革新と進歩を経験しています.この技術は,個々の指紋のユニークさに基づいており,アイデンティティ検証などの分野に強力なサポートを提供します.高精度な収集と分析を通じて医療識別

初期に指紋スキャンは伝統的なインクプレッシング方法に頼っていました操作が面倒で効率が悪かったのです光学などの高度な取得技術の導入指紋認識の正確性と便利性を大幅に向上させました光学指紋スキャニングは,光反射原理によって指紋画像を捉える容量技術では指とセンサーの容量差を活用して指紋画像を作成しますこれらの技術の使用は,収集プロセスを簡素化するだけでなく,認識の精度も大幅に向上します

超音波スキャンテクノロジーは,近年に大きな注目を集めるものです.それは指紋の表面から反射されている超音波信号を測定し,より正確な指紋深さ情報を得ます.,塵や油などの外部の要因に効果的に抵抗する生物放射線周波数テクノロジはさらに進み,放射線周波数の信号を用いて指の皮膚層に浸透し,指紋の内部の特徴を捕らえるフィンガープリント認識に新たなセキュリティの次元を追加した.

アルゴリズムレベルでは機械学習やディープラーニングなどの先進技術の統合により,指紋認識システムは複雑な指紋画像をより知的に処理できますこれらの技術は,継続的な学習と最適化によって,微妙な指紋の特徴をより正確に識別し,質の低い指紋条件でも効率的な検証を達成できる.

フィンガープリント認識技術の応用は,金融決済やセキュリティ監視などの分野において特に広く利用されています.スクリーンの下の指紋技術の出現は,デバイスの画面と体比を増加させるだけでなくユーザーによりシームレスな身元確認体験も提供します.指紋認証は,多くのモバイル決済プラットフォームやオンライン銀行において,迅速かつ安全な身份確認手段として標準的な機能となっています.同時に,アクセス制御システム,出席管理,モニタリングシステムにおけるアプリケーションは,セキュリティ保護と管理効率をさらに強化します.

しかし,指紋認識技術にもいくつかの課題があります. 塵,汗,傷跡などの環境要因が指紋の質に影響を与えます.認識の精度が低下する現代の技術が偽造のほとんどの方法に効果的に抵抗できるが継続的な技術革新は依然として安全を確保するための鍵です.

研究者は,これらの課題に対処するために,より精度の高い収集技術を開発しています.高解像度のセンサーを使用して皮膚下指紋構造情報を捉え,人工知能アルゴリズムを組み合わせて偽造防止能力を強化する同時に,指紋認識と顔認識,虹膜認識などのマルチモダルバイオメトリック技術の統合セキュリティの改善のための重要な方向性になりました.

摘要すると,生物学的指紋スキャン技術が近年著しく進歩し,収集効率と認識精度において質的な飛躍を遂げているだけでなく,重要な分野において代替できない役割を担っていますテクノロジーの継続的な進化と革新により,指紋認識技術は,セキュリティ検証,アイデンティティ管理,その他より賢明で安全な社会環境の構築に貢献する.