logo
products

उच्च सटीकता बायोमेट्रिक सेंसर मॉड्यूल आसान एकीकरण डीसी 4.2-6.0V

बुनियादी जानकारी
उत्पत्ति के प्लेस: चीन
प्रमाणन: CE
न्यूनतम आदेश मात्रा: 1
पैकेजिंग विवरण: कार्टून
प्रसव के समय: पीक सीजन लीड टाइम: 15 कार्यदिवसों के भीतर ऑफ सीजन लीड टाइम: 15 कार्यदिवसों के भीतर
भुगतान शर्तें: टी/टी, पेपैल
आपूर्ति की क्षमता: 5000
विस्तार जानकारी
Model NO.: R304A Screen: as Picture
Communication Interface: RS232, USB फिंगरप्रिंट क्षमता: 1500
वोल्टेज: डीसी 4.2-6.0V Effective Collection Area: 12 * 17.5 (mm)
Fingerprint Module Size: 20.4 * 33.4 (mm) Sensing Array: 208*288 Pixel
Template Size: 512 Bytes Resolution: 508 DPI
Work Current: <55mA सुरक्षा स्तर: 1-5, डिफ़ॉल्ट 3 है
Transport Package: Standard Export Carton Package विनिर्देश: फिंगरप्रिंट मॉड्यूल का आकार: 20.4 * 33.4 (मिमी)
Trademark: GROW उत्पत्ति: चीनी
HS Code: 8471609000 Supply Ability: 5000
आवाज सेवा: बिना आवाज़ सेवा के Clock: Without Clock
Color: as Picture Samples: US$ 22.5/Piece|1 Piece(Min.Order)
Customization: Available | Customized Request Shipping Cost: Contact the supplier about freight and estimated delivery time.
Payment Method: Initial Payment,Full Payment Currency: US$
Return&refunds: Claim a refund if your order doesn't ship, is missing, or arrives with product issues.
प्रमुखता देना:

उच्च सटीकता वाले बायोमेट्रिक सेंसर मॉड्यूल

,

उच्च सटीकता उंगलियों के निशान पहचान मॉड्यूल

,

आसान एकीकरण बायोमेट्रिक सेंसर मॉड्यूल


उत्पाद विवरण

Grow R304A DC4.2-6V 208*288 पिक्सेल कैपेसिटिव फिंगरप्रिंट मॉड्यूल स्कैनर

 

R304s 208*288 Pixel Capacitive Fingerprint Module Scanner

विवरण

·संचार इंटरफ़ेसः यूएसबी और यूएआरटी
·1:एन पहचान (एक से कई)
·१ः१ सत्यापन (एक-से-एक)
·हाई स्पीड फिंगरप्रिंट पहचान एल्गोरिथ्म इंजन
·स्व-अध्ययन का कार्य
·फिंगरप्रिंट फीचर डेटा पढ़ने/लिखने के कार्य
·कैप्चर किए गए फिंगरप्रिंट के फीचर डेटा प्राप्त करें और कैप्चर किए गए के साथ डाउनलोड किए गए फीचर को सत्यापित/पहचानें
·फिंगरप्रिंट कैप्चर फिंगरप्रिंट के साथ डाउनलोड की गई सुविधा की पहचान करें
·सुरक्षा स्तर की सेटिंग
·बाउडरेट/डिवाइस आईडी/डिवाइस पासवर्ड सेट करने की क्षमता
·ऑपरेटिंग सिस्टमः विंडोज 98, मी, NT4.0, 2000, XP,WIN 7 या Android

 

विनिर्देश

·इंटरफेसःयूएसबी 2.0 और यूएआरटी (3.3 वी-टीटीएल लॉजिक)
·रिज़ॉल्यूशनः508 डीपीआई
·कार्य करंटः <55mA
·वोल्टेजः डीसी 4.2-6.0V
·फिंगरप्रिंट क्षमताः1500
·सुरक्षा स्तरः 1-5, डिफ़ॉल्ट 3 है
· सेंसर सरणीः 208*288 पिक्सेल
·टेम्पलेट आकारः 512 बाइट्स
·फिंगरप्रिंट रीडर मॉड्यूल का आकारः 20.4 * 33.4 (मिमी)
·वास्तविक संग्रह क्षेत्रः 12*17.5 (मिमी)
स्कैनिंग गतिः < 0.2 सेकंड
·सत्यापन गतिः < 0.3 सेकंड
·मिश्रण विधिः 1:1; 1:एन
·FRR (झूठी अस्वीकृति अनुपात): ≤0.01%
·एफएआर (गलत स्वीकृति अनुपात): ≤0.00001%
·कार्य वातावरणः -20°C --55°C
·कार्य आर्द्रताः 20-80%
·संचार बाउड दर (यूएआरटी): (9600 × एन) बीपीएस जहां एन = 1 ~ 12 ((डिफ़ॉल्ट एन = 6, यानी 57600 बीपीएस)

 

फाइलें

·Arduino, Android, Windows, Linux के साथ सभी फिंगरप्रिंट मॉड्यूल समर्थन, नेट आदि।
·मुफ्त एसडीके फाइलें प्रदान करें
·उपयोगकर्ता मैनुअल प्रदान करें



 

 

 

 
मोबाइल फिंगरप्रिंट रिकग्निशन का सिद्धांत और कार्यान्वयन
 
फिंगरप्रिंट रिकग्निशन का आधार फिंगरप्रिंट एकत्र करना है। वर्तमान में, मुख्य रूप से दो प्रकार के संग्रह विधियां हैंः स्लाइडिंग और प्रेसिंग।
 
चरण 1: फिंगरप्रिंट संग्रह
 
स्लाइडिंग कलेक्शन एक सेंसर के ऊपर एक उंगली को स्लाइड करने की प्रक्रिया है, जिससे फोन उंगली की उंगली के निशान की छवि कैप्चर कर सकता है।स्लाइडिंग अधिग्रहण में अपेक्षाकृत कम लागत और बड़े क्षेत्र की छवियों को कैप्चर करने की क्षमता के फायदे हैंहालांकि, इस संग्रह पद्धति में उपयोगकर्ता अनुभव की समस्या है, क्योंकि उपयोगकर्ताओं को सफल संग्रह प्राप्त करने के लिए निरंतर और मानकीकृत स्लाइडिंग गति की आवश्यकता होती है,संग्रह विफलता की संभावना में काफी वृद्धिमोबाइल फोन के एक निश्चित ब्रांड ने एक बार इस संग्रह पद्धति का इस्तेमाल किया था, जिसे स्लाइडिंग संग्रह की कमियों के लिए आलोचना की गई थी।
 
जैसा कि नाम से पता चलता है, प्रेस आधारित संग्रह एक सेंसर पर दबाकर फिंगरप्रिंट डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया है। जबकि यह विधि एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करती है,यह स्लाइडिंग आधारित संग्रह से अधिक महंगा और तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण हैइसके अतिरिक्त, स्लाइडिंग संग्रह की तुलना में एक बार में एकत्र किए गए फिंगरप्रिंट के छोटे क्षेत्र के कारण, बड़ी फिंगरप्रिंट छवियों को एक साथ टुकड़े करने के लिए कई संग्रहों की आवश्यकता होती है।यह उन्नत एल्गोरिदम पर निर्भर करना चाहिए, सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम का उपयोग करके पहचान की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए स्लाइडिंग और प्रेसिंग संग्रह द्वारा प्राप्त अपेक्षाकृत छोटे फिंगरप्रिंट क्षेत्र की भरपाई करने के लिए।
 
चरण 2: फिंगरप्रिंट मूल्यांकन
 
उंगलियों के निशान एकत्र करने के बाद, एकत्रित उंगलियों के निशान की गुणवत्ता का मूल्यांकन किया जाता है। यदि वे योग्य नहीं हैं, तो उन्हें फिर से एकत्र करने की आवश्यकता है। यदि वे योग्य हैं,छवि को बढ़ाया और परिष्कृत किया जाएगा.
 
चरण 3: "विशेषताओं" को निकालें
 
प्रसंस्करण के बाद, द्विआधारी छवि, परिष्कृत छवि, और सुविधा निष्कर्षण छवि क्रम में प्राप्त की जाएगी। अपेक्षाकृत स्पष्ट छवि प्राप्त करने के बाद, सुविधा निष्कर्षण शुरू होता है।विशेषता निष्कर्षण और डेटा भंडारण के बाद, मिलान कार्य का अगला चरण किया जा सकता है।
 
चरण 4: फिंगरप्रिंट मिलान
 
मिलान में ध्यान देने वाली एक बात यह है कि एक ही उंगली की दो नमूना छवियां उंगली के विस्थापन, विचलन और दबाव में अंतर के कारण भिन्न हो सकती हैं।जैसे कि विशेषता बिंदु सेट कैलिब्रेशन, फिंगरप्रिंट पहचान की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए।

सम्पर्क करने का विवरण
Grow

फ़ोन नंबर : +8618989451818

WhatsApp : +8615068542301