多角度解析手机指纹识别技术的过程、封装方法

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指纹识别是通过解析系统响应的信息来判断系统身份的技术，随着指纹识别在智能手机中的广泛应用，使得指纹识别技术得到有效的突破，从滑动式到按压式，从后置到前置，从电容式到光学式、超声波式等，各种解锁方式层出不穷。
指纹识别技术是利用指纹的唯一性和稳定性特征，集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术，指纹识别技术的识别步骤可分为：指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配。
第一步图像采集
不同的指纹解锁方式，图像采集方式也不同。滑动式的采集是手指在传感器上滑过从而使手机获得手指指纹图像。滑动式采集具有成本相对偏低，而且可以采集大面积图像的优势。但这种采集方式存在体验较差的问题，使用者需要一个连续规范的滑动动作才能实现采集成功，采集失败的概率大大增加。
按压式采集是在传感器上按压实现指纹数据采集，这种采集方式用户体验感较好，但是成本比滑动采集高，技术难度也相对高一些。此外，由于一次采集的指纹面积相对滑动式采集来说要小一些，就得多次采集，通过“拼凑”，拼出较大面积的指纹图像。这就必须仰仗先进的算法，用软件算法来弥补滑按压式采集获得的指纹面积相对偏小的问题，以保障识别的精确度。
第二步指纹图像预处理
对指纹图像中的大量噪声点进行预处理，从而提升后面处理的效率。在预处理之后，得到了一个关于指纹图像的轮廓线，为下一步特征提取做准备。
第三步特征处理
进行指纹图像的特征提取，提取出其特征信息点。
第四步指纹匹配
在匹配中要注意一点，那就是由于同一个手指的两幅样本图像会因为手指的位移、偏转、以及按压时的力道不同而产生差异，这就使在匹配时要进行校准，通过特征点集校准等方式保障指纹识别的准确性。
指纹识别技术一个重要指标就是准确率，而提高指纹识别准确率的核心在于能否更准确、高效的采集指纹图像，所以在通过指纹采集设备把图像采集进入系统之后，我们需要对采集到的指纹图像的质量进行评估。如果图像的质量不达标，就会对后期产生影响。
指纹识别技术的芯片封装方法：
目前对指纹识别芯片的封装主要有wire bonding 工艺和TSV 封装两种，采用wire bonding 工艺会有金属引线的存在，为了保证指纹识别芯片表面与盖板材料或者coating 贴合，则需要进行塑封，保证芯片表面平整并将金属引线掩埋。但塑封之后会增加芯片厚度，一定程度影响识别精度，目前中低端智能手机更趋向使用 wire bonding 工艺。  
TSV 封装（硅通孔封装技术）可以使指纹识别技术的芯片有效探测面积大幅度增加，并且使芯片的厚度和模组的厚度都实现缩减，主要使用在高端机型前臵盖板指纹识别和盲孔电容式UnderGlass 指纹识别中。

倪小平

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