VIVO屏下指紋解鎖技術的神秘面紗!和傳統的指紋解鎖有何區別?

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指紋是手指的皮膚紋路,由於每個人的指紋特徵都是唯一不變的,所以指紋識別是一種非常可靠的加密方式,也是目前手機端最常見的加密解鎖方式。


2016年10月,小米MIX率先在全球業界提出了"全面屏"的概念,從2017至今,各大手機廠商相繼發布了全面屏手機。

由於全面屏的正面工藝限制,導致了傳統的指紋解鎖識別模塊很難布置在正面,只能後置或者乾脆捨棄。

但是指紋解鎖是一種技術相對比較成熟,方便快捷,且安全性比較高的解鎖模式,不少手機廠商都選擇保留而將指紋識別後置,其後果就是手機背面多開了一個孔(逼死強迫症系列),破壞機身背面整體美觀。

當然,也有別的辦法,如堅果Pro2將指紋識別與logo整合在一起,榮耀V10通過超窄的上下邊框設計,保留了前置指紋識別。

但是,將指紋識別與logo整合在一起的前提條件的是指紋識別傳感器需要有一定的形狀和接觸面積,而超窄的上下邊框設計,保留了前置指紋識別也局限於目前的18:9非100%全面屏的設計。

然而,為了追求"真·全面屏"手機,同時又不破壞機身背面的整體美觀,於是,光學指紋識別技術和超聲波指紋識別技術提出了屏下指紋解鎖方案,即將識別模塊隱藏在螢幕下。

那麼指紋識別是怎麼工作的呢?為什麼傳統的指紋識別模塊為什麼無法做到屏下解鎖呢?三者的技術原理有什麼區別呢?

一、指紋識別的工作原理

在古代的時候,簽字畫押,紙張和印泥就相當於指紋圖像採集設備,當手指蘸過印泥,按在紙上,由於指紋紋路的凹凸不平,便會印出相應的紋路。

指紋識別是先通過外界傳感器採集指紋圖像從而錄入指紋作為密碼設置,解鎖的時候通過外界傳感器採集指紋解鎖圖像,將圖像與事先錄入的指紋密碼做對比,如果指紋特徵一致,則解鎖成功,反之則解鎖失敗。

二、指紋識別的分類

那麼指紋識別是用什麼方法採集指紋圖像的呢?以目前技術來看,指紋識別主要有三種方式:

1、電容式指紋識別技術

這是目前手機端應用最廣泛的技術,傳統的指紋解鎖方案幾乎為電容式的指紋識別,其明顯特點是識別模塊傳感器周圍有一個金屬地線,解鎖時手指需要與傳感器和金屬地線直接接觸。

其原理是,當手指按在指紋識別模塊電容傳感器上,由於指紋的紋路凹凸不平,與電容傳感器產生大量不同的電容值,大量的電容值構成一組數據傳送並識別成對應的指紋圖像信息並與事先錄入的指紋做對比,完成解鎖工作。

這種原理也導致了硬體的部分局限性,如當手指脫皮或者有水分的時候,容易產生錯誤的電容值導致解鎖失敗,最重要的一點是傳感器必須與手指直接接觸,也就導致了根本無法將傳感器隱藏在螢幕下,所以傳統的指紋識別也就無法做到屏下解鎖。

2、超聲波式指紋解鎖技術

超聲波式指紋解鎖技術,當手指在指紋識別模塊上的時候,指紋識別模塊通過發射超聲波,在超聲波接觸到指紋紋路的時候,由於紋路的凹凸不平,超聲波返回的時間也不同,其原理就類似於一個微型的聲吶探測器,通過超聲波探測出指紋圖像信息,並與事先錄入的指紋做對比,完成後續解鎖工作。

由於使用的是超聲波,有一定的穿透能力,可將識別模塊布置在螢幕下,利用其穿透能力,透過螢幕採集指紋,也就屏下指紋解鎖方案備選之一。

此前高通曾研發出的超聲波屏下指紋識別技術可以穿透1.2mm的 OLED 螢幕、0.8mm的玻璃和0.65mm的鋁合金,但是根據2017年6月搭載高通超聲波式指紋識別模塊的測試機來看,實際體驗結果不盡如人意,同時高通頁承認其超聲波方案存在識別率低、識別速度慢、模塊體積大等問題,也就導致了超聲波式指紋識別技術暫時被手機廠商放棄。

3、光電式指紋識別技術

2018年CES大會上亮相的vivo搭載屏下指紋解鎖方案的手機,便是採用了光電式指紋識別技術,該項技術的核心模塊Clear ID FS9500由Synaptics提供,需要搭配OLED螢幕以達到目前的最佳效果。

當手指接觸螢幕時,OLED螢幕通過發光照亮指紋紋路,由於指紋紋路凹凸不平,造成紋路的光線明暗圖像,並通過光線穿透OLED螢幕將指紋圖像信息反射到圖像採集器上,完成指紋識別。

其原理與攝像頭類似,好比將"攝像頭"隱藏在OLED螢幕下方,但是這個"攝像頭"透過螢幕之後的有效距離又很小,只有當手指按在相應的位置上,螢幕發光照清楚之後,這個"攝像頭"就能清楚的"拍攝"到指紋圖像信息,並完成後續的指紋識別工作。

三、OLED螢幕

為什麼要強調螢幕材質是OLED呢?

理論上,只要光線能透過螢幕到達螢幕下方隱藏的指紋識別模塊,就能完成指紋識別解鎖,但是實際效果來說,由於傳統的LCD螢幕透光性不高,反射光線投射後識別不明顯,導致識別效率低。

由於OLED螢幕結構比LCD更薄,螢幕自身能自發光的優勢,因此與螢幕下指紋識別技術可謂天造地設的一對兒……

對於目前市面上的全面屏手機,哪一家的手機才是你心目中的全面屏呢?你有什麼好的手機解鎖方案呢?

歡迎大家在下方評論區進行討論!


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