海凌科：指纹模块的分类以及应用场景

Release time：2024-07-15
author：AMEYA360
source：海凌科
reading：1671

　　在现代社会，随着生物识别技术的飞速发展，指纹模块作为其中的重要组成部分，已经广泛应用于各个领域。指纹模块通过识别个体独特的指纹特征来进行身份验证，具有高度的安全性、便捷性和可靠性。本文将对指纹模块进行分类，并探讨其各自的应用场景。

海凌科：指纹模块的分类以及应用场景

　　一、指纹模块的分类

　　指纹模块主要可以根据其技术原理、形态和应用环境等方面进行分类。

　　光学指纹模块

　　技术原理：利用光学成像技术，通过指纹表面反射的光线形成指纹图像，再经过算法处理进行比对识别。

　　应用场景：适用于对成本有一定要求，且对识别速度和环境适应性要求不是极高的场景，如门禁系统、考勤机等。

　　半导体指纹模块

　　技术原理：利用电容、电感或压力感应等原理，通过检测指纹与传感器表面之间的微小变化来形成指纹图像。

　　应用场景：由于其高灵敏度和高安全性，半导体指纹模块广泛应用于手机、平板电脑等便携式设备，以及需要高度安全验证的场合，如支付终端、保险箱等。

　　超声波指纹模块

　　技术原理：利用超声波穿透皮肤表层，检测皮下指纹纹路的反射波来形成指纹图像。

　　应用场景：超声波指纹模块因其不受污渍、汗水等外界因素干扰的特点，特别适用于潮湿、油腻等复杂环境下的身份验证，如水下设备、工业生产线等。

　　其他类型(如滑动式指纹模块、滑动按压式指纹模块等)

　　这些类型主要根据使用方式的不同进行分类，如滑动式指纹模块适用于需要大面积指纹图像的场景，而滑动按压式则结合了滑动和按压两种方式，提高了用户体验。

　　二、指纹模块的应用场景

　　手机解锁与支付

　　智能手机几乎成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，而指纹模块作为手机解锁和支付的主要验证方式之一，极大地提高了用户的使用便捷性和安全性。

　　门禁与考勤系统

　　在办公场所、住宅小区、学校等需要控制人员进出的地方，指纹模块作为门禁系统的核心部件，实现了对人员身份的有效验证和管理。同时，在考勤系统中，指纹模块也取代了传统的打卡方式，实现了自动化、无纸化的考勤管理。

　　安全验证与加密

　　在需要高度安全验证的场合，如银行ATM机、保险箱、加密设备等，指纹模块作为身份验证的重要手段之一，有效防止了非法访问和窃取信息。

　　智能家居

　　随着智能家居的兴起，指纹模块也被广泛应用于智能门锁、智能家电等设备中，用户只需轻轻一触即可实现设备的开启和控制，提高了家居生活的安全性和便捷性。

　　工业与医疗领域

　　在工业生产线和医疗领域，指纹模块可以用于员工身份验证、设备操作权限管理以及患者身份识别等方面，提高了工作效率和安全性。

　　三、总结

　　综上所述，指纹模块以其独特的优势在多个领域得到了广泛应用。随着技术的不断进步和创新，指纹模块的性能和功能也将不断提升和完善，为人们的生活和工作带来更多便利和安全。

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海凌科丨可存储500张人脸的双目3D人脸识别模块
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海凌科丨可存储500张人脸的双目3D人脸识别模块

　　海凌科新款人脸识别模块HLK-FM888，这一款模块最主要的特点是可同时存储500张人脸数据。这样超大存储容量，单价不到100元，非常适用于大型企业、政府机关部门、学校考勤等等场景。　　HLK-FM888是一款红外+可见光双目人脸识别算法模组，内嵌双目3D活体检测算法和基于大数据训练的深度神经网络动态可见光识别算法，搭载高像素的摄像头，在增强对环境光线的适应性和增强防伪能力的同时，提高了不同身高人群的易用性，以及扩大了识别角度，大大提升了用户的友好体验效果。　　模块构成：　　HLK-FM888人脸识别模块由人脸算法主板+双目 3D 摄像机+LED 灯板组成。　　HLK-FM888人脸识别模块内嵌双目3D活体检测算法和基于大数据训练的深度神经网络动态可见光人脸识别算法，完成 人脸注册、比对功能，通过 UART/USB 实现通讯协议交互和彩色图像传输、支持 USB 传输视 频/语音，实现可视对讲/屏幕显示功能。　　模块参数：　　算法支持双目 3D 活体检测和深度学习动态可见光人脸识别　　用户数量(人脸)500 人脸(默认)　　通过(识别)率(人脸)98.85%　　误识率(人脸)0.0001%　　识别角度(人脸)左右上下约 20 度(同时支持多角度人脸录入，扩大识别范围)　　识别距离(人脸)30~120cm　　人脸活体检测功能 支持　　人脸活体检测错误接受率(LDAFAR) ≤1%　　人脸活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%　　可视对讲 支持 USB 传输音视频(UVC/UAC)　　通讯接口 UART & USB　　通讯波特率(UART)115200(默认)　　供电电压 5.5V~9.0V　　关断电流 0uA　　产品亮点　　500张人脸数据存储　　HLK-FM888人脸识别模块可同时存储多达500个用户的人脸数据，是目前海凌科人脸识别模块中存储容量最大的一款产品。　　基于模块存储容量大的这一特点，意味着FM888人脸识别模块可以在人多的大型场所中有效运行。　　双目3D活体检测　　HLK-FM888人脸识别模块支持双目3D活体检测技术和深度学习动态可见光人脸识别，可以快速地精准检测人脸是否为真实存在，而不是照片、视频或3D模型等伪造品。这有助于防止欺诈行为，并增强系统的安全性。　　识别准确性高　　HLK-FM888人脸识别模块的错误接受率(LDAFAR)和错误拒绝率(LPFRR)均低于1%，且模块的误识率低至百万分之一，模块活体检测具备高准确性和高可靠性。　　支持照片下发功能　　HLK-FM888人脸识别模块基于红外+可见光摄像头，完成人脸注册、人脸比对、通过UART/USB实现通讯协议交互和彩色图像、语音传输功能，实现不同产品的人脸识别功能。用于实现第三方产品增加人脸识别和可视对讲的集成对接。　　同时，FM888支持二代身份证照片或手机拍照注册模板、支持本地注册模板，上传个人人脸信息更方便。　　产品应用　　HLK-FM888人脸识别模块可广泛应用于智能门锁、智能门禁系统、考勤机等刷脸场景，3D人脸支付系统，智能设备解锁与人机交互应用，以及低功耗电池人脸识别系统。　　除此以外，FM888还可以用于一些人数较多的企业或者学校等场所。　　大型企业应用　　在大型企业中，员工数量众多，使用人脸识别可以更加高效的管理门禁、考勤等。FM888人脸识别模块可以快速识别员工的人脸，从而快速完成身份验证，提高工作效率。　　同时，该模块还可以与企业内部的安全系统相结合，提高安全保障。　　学校场景应用　　在学校中，FM888人脸识别模块可以用于图书馆、实验室等场所的管理。模块可以快速识别学生的身份，减少排队等待时间，提高通行效率。　　在考试等需要严格身份验证的场合，该模块也可以发挥重要作用，确保考试的公平性和安全性。　　政府机关场景应用　　政府机构对安全性的要求非常高，使用FM888人脸识别模块更安全高效。该模块可以用于门禁、会议签到等场合，确保只有经过授权的人员才能进入特定区域或参加会议。　　在一些需要严格保密的场合，如法院、检察院等，该模块也可以用于身份验证和监控，确保工作的顺利进行。
2026-07-10 09:56 reading：235
海凌科丨微安级功耗主从一体BLE5.3蓝牙模块 支持APP Mesh组网
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海凌科丨微安级功耗主从一体BLE5.3蓝牙模块 支持APP Mesh组网

　　HLK-B26是海凌科电子推出的一款基于蓝牙5.3(BLE 5.3)技术的主从一体蓝牙-串口透传模块。该模块旨在实现串口设备与蓝牙设备之间的无线数据通信，使得各种带有串口的设备能够方便地使用蓝牙进行无线数据收发。　　B26模块参数　　主频96MHz ，32bit　　快速稳定的蓝牙-串口透传，串口波特率可达921600　　主从一体蓝牙，可设置为主机或从机模式　　支持自定义广播数据　　基于BLE5.3，速度更快，传输距离更远，空旷环境下可达50m　　支持低功耗模式，休眠电流为53.48μA，支持自定义连接和广播间隔　　蓝牙发射功率可调，最高可达8dBm ，接收灵敏度可达-92dBm　　支持OTA蓝牙无线升级模块固件，无线配置模块参数　　默认板载天线，控制极低成本，在低成本条件下有较强的无线信号　　内置Watchdog，长时间运行可靠　　宽工作电压 1.8V to 4.2V，典型值 3.0V　　B26模块特点　　01　　BLE5.0主从一体蓝牙　　HLK-B26蓝牙模块支持主从一体BLE5.3蓝牙，支持主机模式和从机模式，模块的传输速度快、灵敏度高、传播距离远，为多样化应用场景提供了有力支持。　　02　　支持Mesh组网功能　　HLK-B26蓝牙模块的Mesh组网功能，使用nRF Mesh APP进行配网和通信，默认支持200个节点，打破了传统蓝牙技术中一对一或一对多的通信限制。这种多对多通信的能力使得蓝牙Mesh 网络能够处理更复杂的通信需求，提高通信的灵活性和效率。　　03　　传输距离40-60米　　HLK-B26蓝牙模块的发射功率可调，最高可达8dBm ，接收灵敏度可达-92dBm，在空旷环境下传输距离40-60米。　　04　　低功耗、小体积、高性价比　　HLK-B26蓝牙模块体积小巧，仅14x9.5x2mm，一定程度上节省了设计空间。在体积小巧的同时，功耗也低至微安级，休眠电流为102μA，支持自定义连接和广播间隔。　　除此以外，B26模块的单价低至几块钱，低功耗，高性能，高性价比，开发简单，应用场景广泛。　　B26应用场景　　HLK-B26蓝牙模块，作为一款支持BLE 5.3蓝牙和Mesh组网技术的产品，其应用场景非常广泛。以下是基于该模块的技术特性和优势，所列举的几种主要应用场景：　　01　　智能家居应用　　HLK-B26蓝牙模块可以用于智能插座、智慧灯、智能门锁等设备的无线控制，通过手机或其他蓝牙设备轻松实现远程控制和管理。　　Mesh组网功能使得多个智能家居设备能够形成一个稳定的网络，支持设备间的互相通信和数据共享，提升智能家居系统的整体性能和稳定性。　　02　　健康数据监测　　HLK-B26蓝牙模块适用于各种健康监测设备，如心率监测器、血压计、血糖仪等，通过BLE 5.3的高速率和低延迟传输，确保健康数据的实时性和准确性。　　Mesh组网功能可以支持多个健康监测设备的同时连接和数据传输，实现全方位的健康数据监测和管理。
2026-07-10 09:49 reading：210
海凌科4款人脸识别模块
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海凌科4款人脸识别模块

　　海凌科一直专注于人脸识别技术的研发，目前有四款人脸识别模块在售，分别是HLK-FM223、HLK-FM225、HLK-FM888和HLK-TX510。这四款模块在存储人脸数量、功能特点以及应用场景上各有不同。　　Part.01　　HLK-FM223人脸识别模块　　FM223　　模块参数　　— 人脸算法 支持深度学习可见光人脸识别算法　　— 用户数量(人脸) 100 人　　— 通过(识别)率(人脸) 98.85%　　— 误识率(人脸) 0.001%　　— 识别角度(人脸)左右上下约 20 度　　(同时支持多角度人脸录入 ，扩大识别范围)　　— 识别距离(人脸) 30~100CM ，60CM 最佳　　— 活体检测功能 支持　　— 活体检测错误接受率(LDAFAR) ≤1%　　— 活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%　　— 视频功能 支持 USB 输出彩色视频　　— 通讯接口 UART & USB　　— 通讯波特率(UART) 115200(默认)　　— 供电电压 5.5V~9.0V　　— 关断电流 0uA　　— 工作温度 -20°C ~ 60°C　　— 存储温度 -30°C ~ 70°C　　— 相对湿度 10% ~ 93% (不凝结)　　FM223　　模块特点　　HLK-FM223是一款功能强大的一体化人脸识别模组，集成了深度学习动态可见光人脸识别算法和金融级双目3D活体检测算法，搭载了双目摄像头，能够高效实现人脸活体检测、人脸捕捉、特征提取/比对以及用户信息存储等功能。　　HLK-FM223非常适用于智能门锁系统，模组通过UART/USB接口与第三方设备或系统进行通信和视频传输，不仅提供便捷的人脸识别功能，而且能够快速输出视频影像，满足本地或远程猫眼功能的需求。　　应用场景：智能门锁、安防监控等需要高精度人脸识别和活体检测的场合。　　Part.02　　HLK-FM225人脸识别模块　　FM225　　模块参数　　— 人脸算法 支持深度学习红外人脸识别算法　　— 用户数量(人脸) 100 人　　— 通过(识别)率(人脸) 98.85%　　— 误识率(人脸) 0.0001%　　— 识别角度(人脸)左右上下约 20 度　　(同时支持多角度人脸录入，扩大识别范围)　　— 识别距离(人脸) 30~110CM　　— 活体检测功能 支持　　— 活体检测错误接受率(LDAFAR ) ≤1%　　— 活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%　　— 视频功能 支持 USB 输出彩色视频　　— 通讯接口 UART & USB　　— 通讯波特率(UART) 115200(默认)　　— 供电电压 5.5V~9.0V　　— 关断电流 0uA　　— 工作温度 -20°C ~ 60°C　　— 存储温度 -30°C ~ 70°C　　— 相对湿度 10% ~ 93% (不凝结)　　FM225　　模块特点　　FM225 是一款人脸识别解决方案，模组由人脸算法主板 +双目摄像机+ 红外 LED 灯组成，识别准确率高、性价比高、低功耗小体积。　　HLK-FM225和FM223属于FM22X系列产品，两款产品都支持活体检测和输出视频，不过FM225的价格更加亲民，单价更低，性价比更高。　　应用场景：适用于智能门锁、夜间监控与安全、户外门禁系统、安全验证等场景。　　Part.01　　HLK-FM888人脸识别模块　　FM888　　模块参数　　— 算法支持双目 3D 活体检测和深度学习动态可见光人脸识别　　— 用户数量(人脸)500 人脸(默认)　　— 通过(识别)率(人脸)98.85%　　— 误识率(人脸)0.0001%　　— 识别角度(人脸)左右上下约 20 度(同时支持多角度人脸录入，扩大识别范围)　　— 识别距离(人脸)30~120cm　　— 人脸活体检测功能 支持　　— 人脸活体检测错误接受率(LDAFAR) ≤1%　　— 人脸活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%　　— 可视对讲 支持 USB 传输音视频(UVC/UAC)　　— 通讯接口 UART & USB　　— 通讯波特率(UART)115200(默认)　　— 供电电压 5.5V~9.0V　　— 关断电流 0uA　　FM888　　模块特点　　HLK-FM888是一款红外+可见光双目人脸识别算法模组，内嵌3D 活体检测和深度学习动态可见光人脸识别，搭载高像素的摄像头，人脸存储容量可达500人，小体积大容量，超高性价比，应用简单。　　HLK-FM888这一款模块有两个特点，一个是存储500张人脸数据，一个是支持音视频传输，在存储容量的同时，数据传输也非常方便。这样超大存储容量的人脸识别模块，单价不到100元，高性能高性价比。　　应用场景：非常适用于大型企业、政府机关部门、学校考勤等等场景。　　Part.01　　HLK-TX510人脸识别模块　　TX510　　模块参数　　— 5V/1A 电源输入　　— 模块简洁，体积小　　— RISC32 内核，CK804 为主控，CK805 为辅助控制器　　— 支持主频最高 400Mhz　　— 启动速度快，比对速度快　　— 支持 1000 张人脸数据库，比对时间小于 1 秒　　— 红外补光灯+红外传感器，支持暗光环境比对　　TX510　　模块特点　　HLK-TX510 是基于人工智能芯片 TX510 开发的模块，AI 算力1.2T@8bit/9.6T@binary,支持混合精度，能够快速检测人脸，支持 3D 活体检测+红外活体检测，可见光活体检测等，可以抵御照片、视频等二维攻击，面具等三维攻击，识别成功率高，应用简单。　　HLK-TX510人脸识别模块不仅存储容量大，而且自带自研人脸识别小程序，该小程序实现模块配网设备绑定，远程录入特征值等功能。　　应用场景：可广泛应用于智能门锁，智能门禁，金融支付等行业。
2026-07-09 11:20 reading：260
海凌科丨毫米波雷达能“读懂”人的情绪？
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海凌科丨毫米波雷达能“读懂”人的情绪？

　　最近，Nature旗下期刊Scientific Data发表了一项值得关注的研究：一套基于毫米波雷达和生理参考信号的情绪识别公开数据集。这项研究的核心问题很简单却也很激进：能不能不用摄像头、不贴电极，仅靠毫米波雷达来感知人的情绪状态?　　一、为什么毫米波雷达能感知情绪?　　人的情绪变化从来不是“只可意会”的——紧张时心跳加速、呼吸变浅，兴奋时心率波动变得不规律，放松时呼吸节奏趋于平缓。这些生理反应是自主神经系统对情绪刺激的本能应答，不以人的意志为转移。　　传统情绪识别走的是两条路：一是摄像头捕捉面部微表情，二是可穿戴设备监测心电、皮肤电等信号。但摄像头会引发隐私焦虑，尤其在卧室、卫生间等私密空间——谁愿意被24小时“注视”?可穿戴设备虽然数据精准，却存在佩戴负担——许多人不愿意长期贴着电极睡觉。　　毫米波雷达恰好站在了一个独特的交叉点上。它不拍摄任何图像，不触碰身体，却能通过探测胸腔表面毫米级的微动，提取出呼吸和心跳信号。换句话说，它“看见”的是生理数据，而不是人的面孔。这种“非接触、弱隐私侵入”的特性，让它成为情绪感知领域一个极具想象空间的新入口。　　二、雷达如何“听到”心跳?　　60GHz频段的毫米波雷达通过发射调频连续波信号，接收人体胸腔反射的回波。呼吸会引起胸腔约4-12毫米的起伏，心跳则只有0.2-0.5毫米——雷达需要从发射信号和回波信号的相位差异中，反推出这种微米级的位移变化。　　研究团队来自韩国某高校，实验中使用的雷达是TI IWR6843ISK-ODS，配置为3发4收，通过TDM技术形成12个虚拟通道。处理流程是这样的：先做距离维FFT确定目标位置，再用MTI滤波器滤除墙壁、桌椅等静态杂波，然后对能量最强的几个距离单元做加权相位融合——这比只取单个点要稳健得多。最后通过带通滤波器分离出呼吸信号(0.1-0.5 Hz)和心跳信号(1.0-1.8 Hz)。　　在验证环节，研究者以PPG(光电容积脉搏波)测出的心率作为参考标准。结果显示，毫米波雷达心率测量在全体受试者上的平均绝对误差仅为2.76 bpm。考虑到实验没有剔除受试者的体动干扰，这个精度已经相当可观——至少证明雷达拿到的信号是可靠的。　　三、从心跳到情绪，这一步怎么跨?　　有了心跳和呼吸数据，接下来才是更关键的问题：这些生理信号和情绪状态之间，能不能建立可计算的映射关系?　　研究人员从过往研究中筛选出18段经过验证的电影片段作为情绪刺激材料，对应9类目标情绪。每段影片播放前先呈现10秒注视点，帮助受试者重置情绪状态。整个实验约90分钟，每段影片结束后，受试者通过SAM量表对愉悦度、唤醒度和支配感进行主观评分。　　三类信号同步采集：毫米波雷达、PPG和GSR(皮肤电反应)。研究者从每段影片的最后60秒中提取特征，仅毫米波雷达一个模态就提取了32个特征，覆盖统计、时域、频域以及HRV相关指标。　　在情绪识别建模上，研究者采用了相对保守的subject-dependent二分类SVM作为基线。结果很值得玩味：仅靠毫米波雷达，愉悦度识别准确率达62.0%，唤醒度达69.3%，支配感达67.2%。作为对照，PPG的准确率分别为62.3%、64.7%、65.8%，GSR为64.2%、67.2%、66.3%。　　毫米波雷达的表现并不比接触式传感器差多少。 这个结论传递的信息是：非接触的情绪感知，并不是一个虚无缥缈的概念，它已经有了初步的实验支撑。　　四、离智能家居落地还有多远?　　必须承认，从实验室到智能家居还有不短的距离。研究团队也坦承了几点局限：样本量只有15人，且都是19-25岁的健康大学生，人群高度同质;实验长达90分钟，疲劳效应难以完全排除;原始数据保留了体动伪迹，没有做专门的剔除处理。样本量和人群多样性是情绪识别研究中长期存在的“共性瓶颈”，情绪标签的主观性也增加了跨被试泛化的难度。　　但这套数据集的价值恰恰在于：它第一次以公开数据、公开代码、公开验证流程的方式，把“毫米波雷达能否用于情绪识别”这个问题摆到了研究社区面前。 对于产业界来说，这意味着毫米波雷达的能力边界正在从“物理感知”(检测人在哪里、在做什么动作)向“心理感知”(理解人的内部状态)延伸。　　也许在不远的将来，智能家居系统真的能“读懂”你的情绪——而它用来感知你的全部硬件，不过是一个藏在角落里的雷达模块。
2026-07-08 11:32 reading：255
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