3.3V LED コントロールアルディノ指紋リーダー組み込み指紋モジュール汎用性

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 R502-AW DC3.3V LED制御容量指紋モジュール多機能性

記述

1統合された画像収集とアルゴリズムチップ
2湿った指,乾いた指,軽い質感の指紋,古い指,すべて高い認識率
3主な用途: 様々な最終製品に組み込める:アクセス制御,出席,セーフボックス

R502-AWには,コマンドで制御できる円形リング指示灯があり,R502-AはR502-AWに組み込まれています.

R502-AW 仕様

モデル	R502-AW
タイプ	容量式指紋モジュール
インターフェース	UART (TTL)
決議	508 DPI
電圧	DC 3.3V
指紋容量	200
感知系	192*192 ピクセル
稼動電流	20mA
待機電流	典型的なタッチスタンバイ電圧: 3.3V,平均電流: 2uA
指紋モジュールの外部サイズ	50508.4 (ミリ)
効果的な採集地域	直径 15.5 (mm)
収納材	亜鉛合金
接続制御ボード	K200-3.3/K202/K215-V1.2/K216
コネクタ	MX1.0-6Pin
LED制御	はい
LED カラー	紫と青と赤
スキャン速度	<0.2秒
検証速度	<0.3秒
マッチング方法	1:11 N
FRR	≤1%
FAR	≤0.001%
労働環境	-20C〜60C
仕事の湿度	10~85%
反静的能力	15KV
磨き抵抗強度	100万回
通信ボード率 (UART):	(9600 × N) bps N = 1 ~ 12 (デフォルト N = 6,すなわち 57600bps)

ファイル

·Arduino,Android,.Net,Windowsなどのための無料の参考SDKファイルを提供すること.
·ユーザーマニュアルを提供

このウェブサイトのリンクからR502-AWのユーザーマニュアルをダウンロードできます:
https://hzgrow.en.made-in-china.com

R502-AW 動作映像をYouTubeで表示しますhttps://youtu.be/Q82Zg4iFHOA

SDKファイルが必要な場合は,pls 私たちに連絡してください.

指紋画像の質は,成功のマッチングの鍵です

指紋画像の質は,バイオメトリック技術,特に指紋認識技術において,重要な役割を果たしています.人身確認や刑事捜査などの分野における鍵となる技術として, 指紋認識の正確性と信頼性は,システムの全体的なパフォーマンスとセキュリティと直接関係しています.進歩したアルゴリズムに基づいているだけでなく高品質の指紋画像や指紋マジュールの対応も可能です

指紋モジュールは指紋認識システムのコアコンポーネントであり,指紋画像の収集と処理を担当する.優れた指紋モジュールは高解像度でなければならない異なる環境で鮮明で完全な指紋画像を捉えることができます.高品質の指紋画像は,指紋の詳細な特徴を明確に表示することができます指紋認識アルゴリズムを比較する鍵となるものです指紋認識アルゴリズムは,指紋認識アルゴリズムを比較する際に,

指紋モジュールの性能が悪ければ,撮影された画像の質が不透明化,破損,または大量のノイズなどの影響を受けます.これらの問題は指紋の重要な特徴を隠したり歪めたりします認識システムが正確に抽出し比較することを困難にし,誤認と拒絶率のリスクを高めます.指紋模型の性能が指紋画像の質を直接決定する指紋認識システムの正確性と信頼性に影響します.

指紋モデルの性能は,正確性だけでなく,システムの応答速度とユーザー体験にも直接関係しています.高品質の指紋画像は,アルゴリズム処理時間と複雑さを減らすことができますしかし,低品質の画像は,比較のために十分な情報を取り出すためにより多くのコンピューティングリソースと時間を必要とします.システム応答速度を遅らせることだけでなく資源の枯渇によりシステムクラッシュを引き起こすこともありますさらに,指紋モジュールの収集プロセスの速度,無痛さ,正確さは,指紋認識技術に対するユーザーの受け入れと信頼に直接影響します.

指紋画像の質を保証し指紋認識技術の性能を向上させるためには,複数の側面からスタートする必要があります.優れた性能を持つ指紋モジュールが選択され,高解像度が確保されるべきです.2つ目に,指紋を収集する際には,指を乾燥し清潔に保つことに注意する必要があります.指紋画像の透明性を損なうため,過度に油っぽい手クリームや乾燥した手クリームの使用を避けるさらに,画像処理アルゴリズムは,さらにノイズを取り除き,コントラストを強化し,画像品質を改善するために壊れたリッジを修復するために最適化することができます.

結論として指紋画像の質は指紋認識技術の成功の礎であり,指紋モジュールは画像の質を確保するための重要な要素です.高性能指紋モジュールを選択することで収集プロセスを最適化し画像処理アルゴリズムを改良することで指紋認識の正確性と効率を継続的に向上させることができます人身確認や刑事捜査などの分野により信頼性の高い技術支援を提供すること.