0 引言

　　近几年，手指静脉识别方面的研究与应用越来越丰富，如在ATM机、门禁系统、电脑登录等领域的应用。国内手指静脉识别技术还处于研究阶段，相关产品比较少。国外手指静脉识别技术做得最好的是日本金立公司，已推出多款手指静脉识别应用产品，比如ATM机不需输入密码，直接进行手指静脉识别取款。手指静脉图像采集的效果直接影响手指静脉识别系统的性能，目前手指静脉图像采集系统广泛使用的控制器是ARM、DSP或PC机。现场可编程门阵列FPGA（Field Programmable Gate Array）是基于硬件的处理器，具有强大的并行处理能力，与DSP、ARM相比，FPGA能够实现硬件加速和流水线技术，因而在处理数据流量大的图像方面具有得天独厚的优势。因此，采用FPGA进行图像采集，其实时性和稳定性较好。为此，本文进行了基于FPGA的手指静脉图像采集技术的研究，以FPGA为控制芯片、SDRAM为缓存介质，结合具有功耗低、体积小等优点的MT9V034摄像头和TFT LCD显示器，研制了一种手指静脉图像采集系统。

1 手指静脉成像模型

　　人体血液中含有血红蛋白，血红蛋白对760 nm和850 nm附近的近红外光有较强的吸收作用[1]。当用该种近红外光照射手指时，会形成暗影的静脉图像。手指静脉成像原理模型如图1所示，实验采用峰值为850 nm的近红外光从手指背部照射手指，采用透射方式，手指正面的静脉血管吸收了一部分近红外光，而手指的骨骼和肌肉没有这种特性，摄像头从手指正面拍照，并在摄像头上加上红外滤光片，滤除可见光，这样会得到静脉暗影的手指静脉图像[2]。

2 手指静脉采集系统硬件研制

　　2.1 采集系统工作原理

　　手指静脉图像采集系统由近红外光源模块、摄像头、手指静脉采集装置、FPGA开发板、TFT LCD显示屏组成。其工作原理如图2所示，通过近红外光照射手指背面，摄像头采集到的静脉图像数据经过SDRAM缓存，通过TFT LCD液晶显示屏实时显示。在软件Quartus II 13.0中用Verilog语言设计系统中的图像采集控制模块、图像缓存控制模块、LCD显示控制模块[3]。

　2.2 手指静脉图像采集硬件选型

　　2.2.1 FPGA开发板的选择

　　因为VIP_Board Full FPGA开发板价格低、体积小、FPGA和SDRAM芯片配置比较好、图像开发接口比较完善，所以本文选择VIP_Board Full作为手指静脉图像采集系统的FPGA开发板。它的FPGA处理器为Cyclone IV系列EP4CE15E17C8N，具有15 408个逻辑单元、166个用户接口，516 096 bit存储器、112个乘法器、4个PLL、20个全局时钟，其主时钟为50 MHz。它的SDRAM图像缓存器件为Hynix公司的HY57V283220T-6，具有4个Bank、12条行地址线、8条列地址线(行列地址线共用)，单片总容量为128 Mbit，初始化时间100 s，速率为166 MHz。

　　2.2.2 光源的选择与模块设计

　　静脉成像原理说明静脉的成像效果受光源的影响非常大，本文选用厦门华联电子有限公司的HIR503XDX系列的红外二极管作为光源[4]，因为该红外二极管发出红外光的峰值波长为850 nm，而且每一个二极管体积适中，适合并排在一起制作成近红外光源模块。本系统选用了24个红外二极管、2个130 的电阻制作了一个近红外光源模块。

　　2.2.3 摄像头和TFT LCD显示器的选择

　　摄像头是手指静脉图像采集系统的关键组成部分，直接影响手指静脉图像的成像效果。根据手指静脉成像原理，得到的静脉图像是黑白暗影图像，而且所选摄像头要对波长850 ns附近的近红外光敏感。MT9V034是美国Micron公司开发的COMS摄像头,分为彩色摄像头和黑白摄像头两种，其对波长850 ns附近的近红外光比较敏感，拥有752×480的感光阵列，支持752×480@60 Hz的图像输出，它一个像素点为8位信号，即其支持的LCD图像输出为60帧/s、36万像素。因此本文选择了MT9V034黑白摄像头来采集手指静脉图像。

　　TFT LCD显示器选用LW500AC9004，其大小为5.0寸，分辨率为800×480，为显示手指静脉图像提供了载体。

　　2.2.4 手指静脉采集装置的设计

　　根据人手指、MT9V034摄像头镜头、红外光源模块的形状和大小，设计了手指静脉采集装置，如图3所示。在采集装置壳体中上部开有手指孔，在壳体内与手指孔相对应的位置设计有指尖定位槽，手指由手指孔及指尖定位槽固定；将近红外光源模块固定在手指孔与定位槽的正上方，在手指孔与定位槽的正下方固定摄像头，在摄像头上贴红外滤光片，用于滤除可见光；摄像头的信号输出线与VIP_Board Full FPGA开发平台的摄像头接口相连[5-7]。

3 手指静脉图像采集

　　由于MT9V034寄存器中初始值满足本文手指静脉图像采集系统研制的要求，因此在设计图像采集控制模块时不需要对MT9V034进行初始化。在进行图像采集控制模块设计中，首先接收MT9V034视频图像信号，并进行同步化设计。由于MT9V034需要10帧延时，所以通过场计数延时等待MT9V034摄像头稳定，然后输出行场信号。图像采集控制模块流程图如图4所示。

　　该模块采用Verilog HDL语言编写，经过Quartus II 13.0综合生成的寄存器转换级电路(Register Transport Level，RTL)原理图如图5。clk_cmos为外部24 MHz时钟输入，由coms _xclk引出，作为MT9V034的驱动时钟，其中的24 MHz时钟由分频模块将50 MHz分频得到。cmos_pclk对应MT9V034输出像素时钟信号，cmos_vsync对应MT9V034输出场同步信号，coms_href对应MT9V034输出行有效信号，cmos_data对应MT9V034输出8 bit像素数据。coms_frame_data相对于coms_data延时了两个像素时钟。coms_frame_clken为FPGA采样后输出的数据捕获使能信号，外部模块通过该信号读取coms_frame_data。

　　MT9V034输出分辨率为752×480，其中coms_href信号为高电平有效，每一行有效像素为752个，cmos_vsync信号也为高电平有效，每一列显示有效像素是480个。cmos_vsync信号从高电平变成低电平表示一帧信号的完毕。每个黑白像素点是8 bit信号。

　　SignalTap II Logic Analyzer是一款方便且实用的FPGA片上调试软件，集成于Quartus II中，可以捕获和显示实时信号 。图6为下载图像采集模块工程的sof文件到FPGA中后，通过Signal II捕获MT9V034的部分图像采集数据。如图6所示，在行有效信号coms_href起始时，摄像头采集的像素数据coms_data同步从8’h00开始输出，在行有效信号结束时，coms_data同步从输出变成8’h00。

　　从图6中分析可知，当输出行有效信号时，coms_href从采样点574开始，到2 554结束。由于输入数据位的频率为24 MHz，设置的采样时钟为60 MHz，所以一个数据平均被采样2.5次，这样每行输出像素个数的计算如下：

　　NUM=(2 554-574)/2.5=752

　　即一行有752个像素点，则波形与设计预期完全符合。

4 手指静脉图像缓存与显示

　　4.1 图像缓存控制模块设计

　　在设计图像缓存控制模块时，参考了Terasic官方开发平台中SDRAM的Verilog HDL 开发例程，官方平台上用的是Sdram_Control_4Port这个SDRAM控制器，其宏定义参数列表、控制器封装等设计都比较完善，实际运用效果很好，它有2个读端口和2个写端口。而本文设计的SDRAM控制器只需要一个读端口和一个写端口。

　　本系统所选择的SDRAM的驱动时钟是100 MHz，在往SDRAM写视频图像数据的同时，需要从SDRAM读出数据在LCD上显示。本图像采集缓存控制模块设计了两个端口，一个读端口，一个写端口。写端口负责将写入DCFIFO中的数据写入SDRAM，读端口需要从SDRAM中读出图像数据写入DCFIFO中。在本设计中，SDRAM的读写均采用全页突发模式，一次可以读写256个数据[8]。由于摄像头的分辨率是752×480，所以图像数据存入SDRAM的地址空间是0～752×480。

　　由于所用FPGA开发板的LCD接口电路需要的图像数据信号是24位的RGB（R、G、B各8位）信号，而摄像头采集的是8位的黑白信号，为了能在LCD上显示黑白的手指静脉图像，需要R=G=B=coms_frame_data，这样SDRAM突发读写的每个数据是24位[9]。

　4.2 LCD显示控制模块设计

　　摄像头MT9V034输出8位图像数据通过SDRAM缓存处理显示到LCD上。LCD显示控制模块经过综合生成的RTL原理图如图7所示。该模块的输入信号有时钟信号clk、复位信号rst_n、24位图像数据信号lcd_data，输出信号有RGB信号lcd_rgb、LCD使能信号lcd_en、LCD行同步信号lcd_hs、LCD场同步信号lcd_vs、LCD显示请求信号lcd_request、LCD驱动时钟信号lcd_dclk[10]。LCD的的驱动时钟为40 MHz，其由分频模块将50 MHz分频得到。

5 系统测试与效果分析

　　手指静脉图像采集系统的整体Verilog工程文件经综合生成的RTL图如图8所示，共有时钟分频、图像采集控制、图像缓存控制、LCD显示控制4个模块。

　　将手指静脉采集系统的整体Verilog工程编译下载到FPGA中，调好摄像头的焦距，把采集装置的盖子固定好，将需要采集的手指放在采集装置手指槽，通过调节给近红外光源模块供电的直流稳压电源的电压大小，从而改变近红外光源模块的发光亮度，观察在TFT LCD上显示的手指静脉图像的清晰度，发现当给近红外光源模块提供14.1 V的电压时，采集出的手指静脉图像最清晰，效果如图9。图中采集的是本文作者方军右手食指正面的静脉图像，从LCD中能清晰地看到静脉的纹路。图10为图9中的手指静脉图像。

6 结束语

　　本文研制了一种以FPGA为主控芯片的手指静脉采集系统，该系统由手指静脉采集装置、近红外光源模块、MT9V034摄像头、VIP_Board Full FPGA开发板、TFT LCD显示屏组成。经测试，该采集系统具有良好的稳定性，采集显示的手指静脉图像纹路清晰，采集显示的实时性强，系统体积小等优点，因而具有巨大的市场价值，并为后期进行基于FPGA的手指静脉识别技术的研究打下坚实的基础。

参考文献

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　　[10] 韩彬，于萧宇，张雷鸣.FPGA设计技巧与案例开发详解[M].北京：电子工业出社，2014：364-368.