一种指纹芯片检测和良品辨识方法和系统与流程

：
1.本发明涉及检测装置领域，尤其是涉及一种指纹芯片检测和良品辨识方法和系统。


背景技术：

2.目前，指纹芯片检测方法，就是对指纹芯片进行参数、引脚等逐一检测，然后将不良品挑拣出，再对良品进行封装。这种检测往往忽略了克隆“指纹膜”，随着生活的进步和科技的发展，指纹可能从多种途径被采集，并利用胶质材料制作成的与提取的指纹纹路一致的指纹膜，从而破解指纹识别系统，给指纹芯片的识别系统带来了极大的安全隐患。


技术实现要素：

3.本发明提供一种指纹芯片检测和良品辨识方法和系统，以解决现有技术中存在的现有指纹芯片检测方法，就是对指纹芯片进行参数、引脚等逐一检测，然后将不良品挑拣出，再对良品进行封装。这种检测往往忽略了克隆“指纹膜”，随着生活的进步和科技的发展，指纹可能从多种途径被采集，并利用胶质材料制作成的与提取的指纹纹路一致的指纹膜，从而破解指纹识别系统，给指纹芯片的识别系统带来了极大安全隐患的上述问题。
4.为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
5.本发明提供一种指纹芯片检测和良品辨识方法，包括：
6.s101：将指纹芯片接入指纹识别系统中，使所述指纹芯片在采集指纹的过程中，采集该指纹对应的生物特征；
7.s102：分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征；
8.s103：将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品；
9.s104：将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品。
10.其中，所述s101包括：
11.s1011：所述指纹芯片在采集指纹的过程中采集指纹图像；
12.s1012：对所述指纹图像进行分析，根据对所述指纹图像的分析获取指纹数据特征；所述指纹数据特征包括：指纹纹路形状特征、指纹纹路清晰度特征和指纹纹路厚度特征；
13.s1013：基于所述指纹芯片中的生物传感器检测指纹图像对应的生物特征；
14.s1014：将所述指纹数据特征和所述生物特征作为指纹是否通过的判断标准存储在指纹信息数据库中；
15.s1015：将指纹信息数据库中的所述指纹数据特征和所述生物特征按照活体指纹和指纹模具分类方式进行分类。
16.其中，所述s101中采集该指纹对应的生物特征包括：
17.采集指纹所对应的血氧含量；
18.采集指纹所对应的皮肤阻抗特性；
19.采集指纹所对应的脉搏血压；
20.采集指纹所对应的指静脉，
21.通过采集所述生物特征检测指纹活性。
22.其中，所述s103包括：
23.s1031：录入活体指纹进行检测；若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；
24.s1032：将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；
25.s1033：若检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数；
26.s1034：所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；
27.s1035：若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即通过指纹模具对同一指纹芯片检测。
28.其中，所述s104包括：
29.s1041：录入指纹模具进行检测；
30.s1042：若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；
31.s1043：若提取出生物特征后则检测失败；记录检测失败次数；
32.s1044：所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；
33.s1045：若活体指纹通过的次数低于第二预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值则为良品。
34.一种指纹芯片检测和良品辨识系统，包括：
35.第一采集单元，用于对指纹芯片进行录入并采集指纹所对应的生物特征和指纹数据特征，获取生物特征和指纹数据特征后对指纹芯片进行检测；
36.第二采集单元，用于分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征；
37.第一判定单元，用于将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品；
38.第二判定单元，用于将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品。
39.其中，所述第一采集单元包括：
40.指纹图像采集子单元，用于所述指纹芯片在采集指纹的过程中采集指纹图像；
41.指纹图像分析子单元：用于所述指纹图像进行分析，根据对所述指纹图像的分析获取指纹数据特征；所述指纹数据特征包括：指纹纹路形状特征、指纹纹路清晰度特征和指
纹纹路厚度特征；
42.生物传感器检测子单元：用于所述指纹芯片中的生物传感器检测指纹图像对应的生物特征；
43.指纹信息数据库子单元：用于将所述指纹数据特征和所述生物特征作为指纹是否通过的判断标准存储在指纹信息数据库中；
44.分类子单元：用于将指纹信息数据库中的所述指纹数据特征和所述生物特征按照活体指纹和指纹模具分类方式进行分类。
45.其中，所述第一采集单元采集该指纹对应的生物特征包括：
46.血氧含量采集子单元，用于采集指纹所对应的血氧含量；
47.皮肤阻抗采集子单元，用于采集指纹所对应的皮肤阻抗特性；
48.脉搏血压采集子单元，用于采集指纹所对应的脉搏血压；
49.指静脉采集子单元，用于采集指纹所对应的指静脉；
50.生物特征采集子单元，用于对通过采集所述生物特征检测指纹活性。
51.其中，所述第一判定单元包括：
52.活体指纹检测子单元：用于录入活体指纹进行检测；若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；
53.活体指纹第一判定子单元：用于将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；
54.活体指纹第二判定子单元：用于若检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数；
55.第一预设阈值子单元：用于所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；
56.第一判定子单元：用于若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即通过指纹模具对同一指纹芯片检测。
57.其中，所述第二判定单元包括：
58.模具指纹检测子单元：用于录入指纹模具进行检测；
59.模具指纹第一判定子单元：用于若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；
60.模具指纹第一判定子单元：用于若提取出生物特征后则检测失败；记录检测失败次数；
61.第二预设阈值子单元：用于所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；
62.第二判定子单元：若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值则为良品。
63.与现有技术相比，本发明具有以下优点：
64.本发明提供一种指纹芯片检测和良品辨识方法和系统，其中指纹芯片检测和良品辨识方法，将指纹芯片接入指纹识别系统中，采集该指纹对应的生物特征，利用生物特征进
行活体指纹认证识别，区分活体指纹和指纹模具，生物特征识别具有安全性、可靠性、准确性；分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征，多次采集指纹所对应的生物特征避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确；将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品；将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品。利用生物特征检测指纹芯片，避免了利用假指纹进行身份验证的手段，使得通过指纹检测进行身份验证更安全、更可靠。
65.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
66.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明：
67.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
68.图1为本发明实施例中一种指纹芯片检测和良品辨识方法的流程图；
69.图2为本发明实施例中指纹芯片在采集指纹的过程中，采集该指纹对应的生物特征的流程图；
70.图3为本发明中实施例中将活体指纹作为录入对象时的方法流程图；
71.图4为本发明中实施例中将指纹模具作为录入对象时的方法流程图；
72.图5为本发明实施例中一种指纹芯片检测和良品辨识系统的结构示意图。
具体实施方式：
73.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
74.本发明实施例提供了一种指纹芯片检测和良品辨识方法，请参照图1至图5，该指纹芯片检测和良品辨识方法包括：
75.s101：将指纹芯片接入指纹识别系统中，使所述指纹芯片在采集指纹的过程中，采集该指纹对应的生物特征；
76.s102：分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征；
77.s103：将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品；
78.s104：将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品。
79.上述技术方案的工作原理为：先将活体指纹输入到指纹芯片中指纹识别系统，采集并提取该指纹对应的生物特征、指纹图像数据，将提取的指纹对应生物特征、指纹图像数据记录到指纹信息数据库；分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，分别采集并
提取活体指纹和指纹模具对应的生物特征、指纹图像数据，在与指纹信息数据库储存的生物特征、指纹图像数据作匹配对比，得出匹配结果，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征、指纹图像数据。
80.上述技术方案的有益效果为：采集该指纹对应的生物特征，利用生物特征进行活体指纹认证识别，区分活体指纹和指纹模具，生物特征识别具有安全性、可靠性、准确性；分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征，多次采集指纹所对应的生物特征避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
81.在另一实施例中，所述s101包括：
82.s1011：所述指纹芯片在采集指纹的过程中采集指纹图像；
83.s1012：对所述指纹图像进行分析，根据对所述指纹图像的分析获取指纹数据特征；所述指纹数据特征包括：指纹纹路形状特征、指纹纹路清晰度特征和指纹纹路厚度特征；
84.s1013：基于所述指纹芯片中的生物传感器检测指纹图像对应的生物特征；
85.s1014：将所述指纹数据特征和所述生物特征作为指纹是否通过的判断标准存储在指纹信息数据库中；
86.s1015：将指纹信息数据库中的所述指纹数据特征和所述生物特征按照活体指纹和指纹模具分类方式进行分类。
87.上述技术方案的工作原理为：先将活体指纹输入到指纹芯片中指纹识别系统，采集并提取该指纹对应的生物特征、指纹图像数据，将提取的指纹对应生物特征、指纹图像数据记录到指纹信息数据库；再通过分别进行活体指纹和指纹模具的指纹输入，采集并提取该指纹对应的生物特征、指纹图像数据，再通过与指纹信息数据库中记录的指纹对应生物特征、指纹图像数据作匹配，根据匹配结果进行分类。其中指纹信息数据库记录的指纹和活体指纹、指纹模具的指纹数据特征一致。
88.上述技术方案的有益效果为：指纹信息数据库记录的指纹图像质量高，对于质量低的图像可直接排除，保证指纹数据更加细化缩短系统匹配指纹数据特征的处理时间；其中指纹信息数据库记录的指纹和活体指纹、指纹模具的指纹数据特征一致，利用一对一匹配获取检测结果，加快了匹配的速度，节省了检测时间。
89.在另一实施例中，所述s101中采集该指纹对应的生物特征包括：
90.采集指纹所对应的血氧含量；
91.采集指纹所对应的皮肤阻抗特性；
92.采集指纹所对应的脉搏血压；
93.采集指纹所对应的指静脉；
94.通过采集所述生物特征检测指纹活性。
95.上述技术方案的工作原理为：指纹对应的生物特征包括采集指纹所对应的血氧含量、皮肤阻抗特性、脉搏血压、指静脉，通过采集所述生物特征检测指纹活性。
96.上述技术方案的有益效果为：利用识别生物特征检测指纹，可以表明该被检测的指纹是有生命特征的活体，还是没有生命迹象的非活体；若被检测指纹采集到生物特征，并且提取的指纹数据特征与指纹信息数据库指纹数据特征匹配，表明是具有该生命特征的被
检体本人，避免了利用假指纹进行身份验证的欺诈手段，使得通过指纹检测进行身份验证更安全、更可靠。
97.在另一实施例中，其特征在于，所述s103包括：
98.s1031：录入活体指纹进行检测；若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；
99.s1032：将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；
100.s1033：若检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数；
101.s1034：所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；
102.s1035：若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即通过指纹模具对同一指纹芯片进行检测。
103.上述技术方案的工作原理为：录入活体指纹进行检测，若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数。所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即通过指纹模具对同一指纹芯片进行检测。
104.上述技术方案的有益效果为：对指纹图像进行增强、细化处理，能更提取准确的指纹数据特征细节点，与指纹信息数据库中存储的数据特征对比匹配到更多的相同点，匹配成功率也会更高；设定预设阈值并进行n次检测过程，能更准确的对指纹芯片做判定，避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
105.在另一实施例中，所述s104包括：
106.s1041：录入指纹模具进行检测；
107.s1042：若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；
108.s1043：若提取出生物特征后则检测失败；记录检测失败次数；
109.s1044：所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；
110.s1045：若活体指纹通过的次数低于第二预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值则为良品。
111.上述技术方案的工作原理为：录入指纹模具进行检测；若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；若提取出生物特征后则检测失败；记录检测失败次数；所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；若活体指纹通过的次数低于第二预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数等于第二预设阈值则为良品。
112.上述技术方案的有益效果为：利用生物特征能准确的区分开活体指纹和非活体指
纹；设定预设阈值并进行n次检测过程，能更准确的对指纹芯片做判定，避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
113.在另一实施例中，指纹芯片检测和良品辨识系统包括：
114.第一采集单元601，用于对指纹芯片进行录入并采集指纹所对应的生物特征和指纹数据特征，获取生物特征和指纹数据特征后对指纹芯片进行检测；
115.第二采集单元602，用于分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征；
116.第一判定单元603，用于将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品；
117.第二判定单元604，用于将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品。
118.上述技术方案的工作原理为：指纹芯片检测和良品辨识系统包括：第一采集单元、第二采集单元、第一判定单元、第二判定的单元；其中，第一采集单元，用于对指纹芯片进行录入并采集指纹所对应的生物特征和指纹数据特征，获取生物特征和指纹数据特征后对指纹芯片进行检测；第二采集单元，用于分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征；第一判定单元，用于将活体指纹作为录入对象时，若指纹芯片采集到某一指纹的生物特征且使该指纹通过的次数不低于第一预设阈值，则判定所述指纹芯片为良品；第二判定的单元，用于将指纹模具作为录入对象时，若指纹芯片采集未采集到某一指纹的生物特征且是该指纹通过的次数低于第二预设阈值，则判定所述指纹芯片为次品。
119.上述技术方案的有益效果为：第一采集单元：采集该指纹对应的生物特征，利用生物特征进行活体指纹认证识别，区分活体指纹和指纹模具，生物特征识别具有安全性、可靠性、准确性；第二采集单元：分别采用活体指纹和指纹模具作为指纹录入对象，使指纹芯片重复多次采集指纹所对应的生物特征，多次采集指纹所对应的生物特征避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
120.在另一实施例中，所述第一采集单元包括：
121.指纹图像采集子单元，用于所述指纹芯片在采集指纹的过程中采集指纹图像；
122.指纹图像分析子单元：用于所述指纹图像进行分析，根据对所述指纹图像的分析获取指纹数据特征；所述指纹数据特征包括：指纹纹路形状特征、指纹纹路清晰度特征和指纹纹路厚度特征；
123.生物传感器检测子单元：用于所述指纹芯片中的生物传感器检测指纹图像对应的生物特征；
124.指纹信息数据库子单元：用于将所述指纹数据特征和所述生物特征作为指纹是否通过的判断标准存储在指纹信息数据库中；
125.分类子单元：用于将指纹信息数据库中的所述指纹数据特征和所述生物特征按照活体指纹和指纹模具分类方式进行分类。
126.上述技术方案的工作原理为：第一采集单元包括：指纹图像采集子单元、指纹图像分析单元、生物传感器检测单元、指纹信息数据库单元、分类单元。指纹图像采集子单元，用
于所述指纹芯片在采集指纹的过程中采集指纹图像；指纹图像分析单元：用于所述指纹图像进行分析，根据对所述指纹图像的分析获取指纹数据特征；生物传感器检测单元：用于所述指纹芯片中的生物传感器检测指纹图像对应的生物特征，可以表明该被检测的指纹是有生命特征的活体，还是没有生命迹象的非活体使检测结果更准确、可靠；指纹信息数据库单元：用于将所述指纹数据特征和所述生物特征作为指纹是否通过的判断标准存储在指纹信息数据库中；分类单元：用于将指纹信息数据库中的所述指纹数据特征和所述生物特征按照活体指纹和指纹模具分类方式进行分类。
127.其中指纹信息数据库单元通过匹配指纹图像数据进行判别，其中判别准则为：提取指纹图像数据的特征向量，特征向量的类间离散度和类内离散度是评判特征的可分性分析的因子，类间离散度越大，类内离散度越小，特征向量可分性越好。fisher判据是计算散布度矩阵的迹作为判据来反映类的可分度。fisher判据值j
f
的值越大，可分度越好。
128.fisher判据公式如下所示:
[0129][0130][0131][0132]
如上公式中:n为指纹样本数，x为特征向量，μ为总体均值，μ
i
为第i类样本的特征向量均值，e为方差，p
i
为第i类样本的先验概率，s
b
为类间散布矩阵，s
w
为类内散布矩阵,tr为矩阵的迹，j
f
为fisher判据值。
[0133]
上述技术方案的有益效果为：生物传感器检测单元利用生物传感器识别生物特征，可以表明该被检测的指纹是有生命特征的活体，还是没有生命迹象的非活体使检测结果更准确、可靠；其中指纹信息数据库记录的指纹和活体指纹、指纹模具的指纹数据特征一致，利用一对一匹配获取检测结果，加快了匹配的速度，节省了检测时间。
[0134]
在另一实施例中，所述第一采集单元采集该指纹对应的生物特征包括：
[0135]
血氧含量采集子单元，用于采集指纹所对应的血氧含量；
[0136]
皮肤阻抗采集子单元，用于采集指纹所对应的皮肤阻抗特性；
[0137]
脉搏血压采集子单元，用于采集指纹所对应的脉搏血压；
[0138]
指静脉采集子单元，用于采集指纹所对应的指静脉；
[0139]
生物特征采集子单元，用于对通过采集所述生物特征检测指纹活性。
[0140]
上述技术方案的工作原理为：所述第一采集单元采集该指纹对应的生物特征包括采集指纹所对应的血氧含量、皮肤阻抗特性、脉搏血压、指静脉，通过采集所述生物特征检测指纹活性。
[0141]
上述技术方案的有益效果为：利用识别生物特征检测指纹，可以表明该被检测的指纹是有生命特征的活体，还是没有生命迹象的非活体；若被检测指纹采集到生物特征，并且提取的指纹数据特征与指纹信息数据库指纹数据特征匹配，表明是具有该生命特征的被
检体本人，避免了利用假指纹进行身份验证的欺诈手段，使得通过指纹检测进行身份验证更安全、更可靠。
[0142]
在另一实施例中，所述第一判定单元包括：
[0143]
活体指纹检测子单元：用于录入活体指纹进行检测；若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；
[0144]
活体指纹第一判定子单元：用于将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；
[0145]
活体指纹第二判定子单元：用于若检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数；
[0146]
第一预设阈值子单元：用于所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；
[0147]
第一判定子单元：用于若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即通过指纹模具对同一指纹芯片进行检测。
[0148]
上述技术方案的工作原理为：第一判定单元包括：活体指纹检测单元、活体指纹第一判定子单元、活体指纹第二判定子单元、第一预设阈值单元、第一判定子单元。其中，活体指纹检测单元用于录入活体指纹进行检测；若提取生物特征则验证属于活体，对指纹图像进行增强、细化处理；活体指纹第一判定子单元用于将所述指纹图像对应的指纹数据特征与指纹信息数据库中存储的数据特征对比，若数据特征对比一致则检测通过；记录检测通过的次数；活体指纹第二判定子单元用于若检测时未提取生物特征或者提取生物特征后指纹数据特征与指纹信息数据库对比不一致则检测失败；记录验证失败的次数；第一预设阈值单元用于所述第一预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的98％所对应的数值设定为第一预设阈值；第一判定子单元用于若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品被剔除，若活体指纹通过的次数高于或等于第一预设阈值则进行下一步，即指纹模具对同一指纹芯片检测。指纹芯片通过第一预设阈值才会进入第二判定单元。
[0149]
上述技术方案的有益效果为：对指纹图像进行增强、细化处理，能更提取准确的指纹数据特征细节点，与指纹信息数据库中存储的数据特征对比匹配到更多的相同点，匹配成功率也会更高；设定预设阈值并进行n次检测过程，能更准确的对指纹芯片做判定，避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
[0150]
在另一实施例中，所述第二判定单元包括：
[0151]
模具指纹检测子单元：用于录入指纹模具进行检测；
[0152]
模具指纹第一判定子单元：用于若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；
[0153]
模具指纹第二判定子单元：用于若提取出生物特征后则检测失败；记录检测失败次数；
[0154]
第二预设阈值子单元：用于所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；
[0155]
第二判定子单元：若活体指纹通过的次数低于第二预设阈值则为次品，若活体指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值则为良品。
[0156]
上述技术方案的工作原理为：所述第二判定单元包括：模具指纹检测单元、模具指纹第一判定子单元、模具指纹第二判定子单元、第二预设阈值单元、第二判定子单元。其中，模具指纹检测单元用于录入指纹模具进行检测；模具指纹第一判定子单元用于若未提取出生物特征则检测通过；记录检测通过的次数；模具指纹第二判定子单元用于若提取出生物特征后则检测失败，记录检测失败次数；第二预设阈值单元用于所述第二预设阈值的设定方式包括：对指纹芯片进行n次检测过程，检测通过的次数占总的检测次数的99.9％所对应的数值设定为第二预设阈值；第二判定子单元若活体指纹通过的次数低于第一预设阈值则为次品被剔除，若活体指纹通过的次数高于或等于第二预设阈值则为良品。当指纹芯片检测n次后同时高于或等于第一预设阈值和第二预设阈值才会被认定为良品进行封装。
[0157]
指纹芯片检测后可以计算固定时间段的良品率p(ab)：
[0158]
p(ab)＝p(b|a)p(a)
[0159]
其中p(a)指指纹芯片通过活体指纹进行n次检测后通过的次数占总的检测次数的百分比，p(b|a)指该指纹芯片完成活体指纹检测后再通过模具指纹进行n次检测后通过的次数占总的检测次数的百分比。
[0160]
上述技术方案的有益效果为：利用生物特征能准确的区分开活体指纹和非活体指纹；设定预设阈值并进行n次检测过程，能更准确的对指纹芯片做判定，避免偶然检测出现的判别失误，使检测结果更加准确。
[0161]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。