本發(fā)明涉及指紋識別領域，特別涉及檢測方法和檢測裝置。

背景技術：

目前指紋模組在上機時，都需要進行測試，避免不良品安裝到移動終端上。指紋模組在產線組裝前除了對硬件的導通測試外，還需要對采集圖像的質量做評估，這就要求能夠獲得指紋的錄入情況。由于圖像的質量很難用一個數字來準確界定，所以我們會使用錄入的指紋做指紋識別，如果能夠正常識別，則認為圖像質量是合格的；否則說明圖像質量較差，該指紋模組為不良品。

但是現(xiàn)有移動終端的操作系統(tǒng)的指紋識別功能為了安全，在指紋錄入和識別中具有非常多的步驟。例如安卓Android系統(tǒng)的指紋管理必須先開通密碼解鎖，且需要應用程序APP獲取到合法的指紋操作權限，整個流程非常復雜，效率較低，不適合直接作為產線的測試方法

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的是提供檢測方法和檢測裝置，旨在提高檢測效率，適用于產線的測試。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的一種檢測方法，用于檢測移動終端指紋模組的指紋識別功能，所述檢測方法包括如下步驟：

在獲得測試指令時，通過預設的用于被測試應用直接獲取的服務，控制所述指紋模組啟動錄入功能；

獲取連續(xù)采集的多幀指紋圖像；

將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功；

若是，則判定所述指紋模組的指紋識別功能正常；否則，判定為不正常。

優(yōu)選的，所述將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功的步驟具體包括：

在所述指紋模板為空時，將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本，并且將所述樣本與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果；

若所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配；

若所述匹配結果為成功，則將作為樣本的所述指紋圖像更新為指紋模板，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本繼續(xù)匹配，直至匹配至預設幀所述指紋圖像；

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

優(yōu)選的，所述將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功的步驟具體包括：

將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將后續(xù)預設幀所述指紋圖像依次作為樣本，并且將每一所述樣本依次與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果；

若任一所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配；

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

優(yōu)選的，所述獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像的步驟具體包括：

在一次手指接觸所述指紋模組過程中，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像。

優(yōu)選的，所述獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像的步驟具體包括：

獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像，并保存在內存中；

在判定所述指紋模組的指紋識別功能是否正常之后，還包括步驟：

將所述內存中的指紋圖像釋放。

本發(fā)明還提供了一種檢測裝置，用于檢測移動終端指紋模組的指紋識別功能，所述檢測裝置包括：

接口調用模塊，用于在獲得測試指令時，通過預設的用于被測試應用直接獲取的服務，控制所述指紋模組啟動錄入功能；

錄入模塊，用于獲取連續(xù)采集的多幀指紋圖像；

匹配模塊，用于將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功；

判定模塊，用于若所述匹配模塊判定為是，則判定所述指紋模組的指紋識別功能正常；否則判定為不正常。

優(yōu)選的，所述匹配模塊具體用于：

在所述指紋模板為空時，將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本，并且將所述樣本與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果；

若所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配；

若所述匹配結果為成功，則將作為樣本的所述指紋圖像更新為指紋模板，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本繼續(xù)匹配，直至匹配至預設幀所述指紋圖像；

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

優(yōu)選的，所述匹配模塊具體用于：

所述將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功的步驟具體包括：

將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將后續(xù)預設幀所述指紋圖像依次作為樣本，并且將每一所述樣本依次與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果；

若任一所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配；

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

優(yōu)選的，所述錄入模塊具體用于：

在一次手指接觸所述指紋模組過程中，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像。

優(yōu)選的，所述錄入模塊具體用于：獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像，并保存在內存中；

并且所述錄入模塊，在所述判定模塊判定所述指紋模組的指紋識別功能是否正常之后，還用于：將所述內存中的指紋圖像釋放。

本發(fā)明所提供的檢測方法，通過直接控制指紋模組進行指紋采集和多幀指紋圖像相互比對，則在進行測試時，可以避開現(xiàn)有操作系統(tǒng)中繁瑣的流程，例如跳過了原生安卓android系統(tǒng)所必須的密碼鎖、指紋操作權限等要求，使得測試流程更簡單，達到了提高測試效率的效果。并且在本測試方案中，最少可以做到錄入兩幀圖像即可完成測試。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖示出的結構獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明檢測方法第一實施例的流程圖；

圖2為本發(fā)明檢測方法第二實施例的相互比對流程圖；

圖3為本發(fā)明檢測方法第三實施例的相互比對流程圖；

圖4為本發(fā)明檢測方法第四實施例的流程圖；

圖5為本發(fā)明檢測方法第五實施例的流程圖；

圖6為本發(fā)明檢測裝置一實施例的模塊圖。

本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。

具體實施方式

應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

請參看圖1，本發(fā)明檢測方法第一實施例，一種檢測方法，用于檢測移動終端指紋模組的指紋識別功能，所述檢測方法包括如下步驟：

步驟S100，在獲得測試指令時，通過預設的用于被測試應用直接獲取的服務Service控制所述指紋模組啟動錄入功能；其中，可以預先建立一個用于指紋模組的服務Service，該Service可以被測試的應用程序APP直接獲取，并且用于提供測試調用接口；從而通過該Service啟動錄入功能，以及獲取指紋圖像。

步驟S101，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像。其中，多幀指紋圖像可以是一次手指按壓時獲得的多張指紋圖像，也可以是連續(xù)幾次按壓，而每次獲取至少一幀指紋圖像，例如采用同一個指紋模型進行多次按壓。

步驟S102，將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功；若是，則執(zhí)行步驟S103；若否，則執(zhí)行步驟S104。其中，相互對比可以以一個指紋圖像為參考而對比其他指紋圖像，也可以每一個指紋圖像皆作為參考而對比其他指紋圖像。

步驟S103，則判定所述指紋模組的指紋識別功能正常。

步驟S104，判定所述指紋模組的指紋識別功能不正常。

本實施例，通過直接控制指紋模組進行指紋采集和多幀指紋圖像相互比對，則在進行測試時，可以避開現(xiàn)有操作系統(tǒng)中繁瑣的流程，例如跳過了原生安卓android系統(tǒng)所必須的密碼鎖、指紋操作權限等要求，使得測試流程更簡單，達到了提高測試效率的效果。并且在本測試方案中，最少可以做到錄入兩幀圖像即可完成測試。

請參看圖2，本發(fā)明檢測方法第二實施例，本實施例以第一實施例為基礎，對其中的步驟S102進行了替換。具體的：

所述將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功的步驟具體包括：

步驟S2020，在所述指紋模板為空時，將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本，并且將所述樣本與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果。例如，按順序獲得指紋圖像A1、A2、A3、……、A8。本步驟則將A1和A2進行匹配，并獲得結果R1。

步驟S2021，判斷所述匹配結果是否為成功。若是，則執(zhí)行步驟S2022；若否，則執(zhí)行步驟S2025。

步驟S2022，判斷是否匹配至預設幀所述指紋圖像；若是，則執(zhí)行步驟S2023，若否，則執(zhí)行步驟S2024。其中，所述預設幀可以設定為最后一幀，當然也可以設定為3幀、4幀或5幀等。

步驟S2023，判定相互識別成功。

步驟S2024，將作為樣本的所述指紋圖像更新為指紋模板，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本繼續(xù)匹配；然后執(zhí)行步驟S2021。例如，按順序獲得指紋圖像A1、A2、A3、……、A8。本步驟為在將A1和A2進行匹配并獲得結果R1之后，將A2和A3進行匹配并獲得結果R2，將A3和A4進行匹配并獲得結果R3等等。

步驟S2025，判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配。

由于，多幀指紋圖像的采集過程中，手指可能會有抖動或者輕微移動，所以兩幀指紋圖像的間隔越遠差別越大，相鄰兩幀差別最小。而本實施例，通過模版動態(tài)設置，則始終用相鄰兩幀指紋圖像做識別，從而可以有效降低錯誤識別的概率。進一步的，該方案是參照原生android的指紋架構而構建，因此適用于所有android指紋方案廠商。從而具有受眾廣泛，易于推廣的效果。

請參看圖3，本發(fā)明檢測方法第三實施例，本實施例以第二實施例為基礎，對其中的步驟步驟S2024進行了替換。具體的：

所述將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功的步驟具體包括：

步驟S3020，和第二實施例的步驟S2020相同，此處不贅述。

步驟S3021，和第二實施例的步驟S2021相同，此處不贅述。

步驟S3022，和第二實施例的步驟S2022相同，此處不贅述。

步驟S3023，和第二實施例的步驟S2023相同，此處不贅述。

步驟S3024，將作為樣本的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本繼續(xù)匹配。然后執(zhí)行步驟S3021。例如，按順序獲得指紋圖像A1、A2、A3、……、A8。本步驟為在將A1和A2進行匹配之后，將A1和A3進行匹配，將A1和A4進行匹配等等。

步驟S3025，和第二實施例的步驟S2025相同，此處不贅述。

本實施例，通過設置第一幀指紋圖像為指紋模版，并且與后續(xù)幀指紋圖像依次匹配，從而獲得匹配結果。相對于模版動態(tài)設置的方案，具有流程相對簡單的優(yōu)點，適用于在采集指紋的幀數較少，以及采用機械手指來錄制指紋。進一步的，該方案是參照原生android的指紋架構而構建，因此適用于所有android指紋方案廠商。從而具有受眾廣泛，易于推廣的效果。

請參看圖4，本發(fā)明檢測方法第四實施例，本實施例以第一實施例為基礎，對其中的步驟S101進行了替換。具體的：

步驟S400，和第一實施例的步驟S100相同，此處不贅述。

步驟S401，在一次手指接觸所述指紋模組過程中，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像。

步驟S402，和第一實施例的步驟S102相同，此處不贅述。

步驟S403，和第一實施例的步驟S103相同，此處不贅述。

步驟S404，和第一實施例的步驟S104相同，此處不贅述。

本實施例，在采集指紋時，通過在一次指紋接觸時，連續(xù)獲取多幀指紋圖像來進行對比，具有獲取速度快的效果。例如在一次接觸中，優(yōu)選連續(xù)獲取三幀來進行測試，通常所花費的時間不超過1秒。并且由于是從一根手指連續(xù)采集到的圖像，所以在指紋模組為良品，其錄入的圖像清晰有效的情況下，測試APP識別正確的概率很高，能夠達到較快和較準的測試效果。

請參看圖5，本發(fā)明檢測方法第五實施例，本實施例以第一實施例為基礎，對其中的步驟S101進行了替換，并增加了步驟S505。具體的：

步驟S500，和第一實施例的步驟S100相同，此處不贅述。

步驟S501，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像，并保存在內存中。其中，內存為易失性載體，具有斷電不記錄的特性。

步驟S502，和第一實施例的步驟S102相同，此處不贅述。

步驟S503，和第一實施例的步驟S103相同，此處不贅述。執(zhí)行之后執(zhí)行步驟S505。

步驟S504，和第一實施例的步驟S104相同，此處不贅述。執(zhí)行之后執(zhí)行步驟S505。

步驟S505，將所述內存中的指紋圖像釋放。

本實施例，通過將指紋圖像儲存在內存中，并且在使用之后就被釋放，則不會存在安全隱患，且不會影響到用戶的正常使用。

請參看圖6，本發(fā)明檢測裝置一實施例，一種檢測裝置，用于檢測移動終端指紋模組的指紋識別功能，所述檢測裝置包括：

接口調用模塊100，用于在獲得測試指令時，通過預設的用于被測試應用直接獲取的服務Service控制所述指紋模組啟動錄入功能；其中，可以預先建立一個用于指紋模組的服務Service，該Service可以被測試的應用程序APP直接獲取，并且用于提供測試調用接口；從而通過該Service啟動錄入功能，以及獲取指紋圖像。

錄入模塊101，用于獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像；其中，多幀指紋圖像可以是一次手指按壓時獲得的多張指紋圖像，也可以是連續(xù)幾次按壓，而每次獲取至少一幀指紋圖像，例如采用同一個指紋模型進行多次按壓。

匹配模塊102，用于將多幀所述指紋圖像進行相互對比，判斷是否相互識別成功；其中，相互對比可以以一個指紋圖像為參考而對比其他指紋圖像，也可以每一個指紋圖像皆作為參考而對比其他指紋圖像。

判定模塊103，用于若所述匹配模塊102判定為是，則判定所述指紋模組的指紋識別功能正常；否則判定為不正常。

本實施例，通過直接控制指紋模組進行指紋采集和多幀指紋圖像相互比對，則在進行測試時，可以避開現(xiàn)有操作系統(tǒng)中繁瑣的流程，例如跳過了原生安卓android系統(tǒng)所必須的密碼鎖、指紋操作權限等要求，使得測試流程更簡單，達到了提高測試效率的效果。并且在本測試方案中，最少可以做到錄入兩幀圖像即可完成測試。

優(yōu)選的，所述匹配模塊102具體用于：

在所述指紋模板為空時，將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本，并且將所述樣本與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果。

若所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗。

若所述匹配結果為成功，則將作為樣本的所述指紋圖像更新為指紋模板，將作為指紋模版的所述指紋圖像的下一幀所述指紋圖像作為樣本繼續(xù)匹配，直至匹配至預設幀所述指紋圖像；其中，所述預設幀可以設定為最后一幀，當然也可以設定為3幀、4幀或5幀等。

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

由于，多幀指紋圖像的采集過程中，手指可能會有抖動或者輕微移動，所以兩幀指紋圖像的間隔越遠差別越大，相鄰兩幀差別最小。而本實施例，通過模版動態(tài)設置，則始終用相鄰兩幀指紋圖像做識別，從而可以有效降低錯誤識別的概率。進一步的，該方案是參照原生android的指紋架構而構建，因此適用于所有android指紋方案廠商。從而具有受眾廣泛，易于推廣的效果。

或者在其他方案中所述匹配模塊102還可以具體用于：

將采集的第一幀所述指紋圖像設置為指紋模版，將后續(xù)預設幀所述指紋圖像依次作為樣本，并且將每一所述樣本依次與所述指紋模版進行匹配并獲得匹配結果；其中，所述預設幀可以設定為最后一幀，當然也可以設定為3幀、4幀或5幀等。

若任一所述匹配結果為失敗，則判定相互識別失敗，并且結束后續(xù)匹配。

若全部匹配結果都為成功，則判定相互識別成功。

本實施例，相對于模版動態(tài)設置的方案，具有流程相對簡單的優(yōu)點，適用于在采集指紋的幀數較少，以及采用機械手指來錄制指紋的場景。進一步的，該方案是參照原生android的指紋架構而構建，因此適用于所有android指紋方案廠商。從而具有受眾廣泛，易于推廣的效果。

優(yōu)選的，所述錄入模塊101具體用于：

在一次手指接觸所述指紋模組過程中，獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像。

本實施例，在采集指紋時，通過在一次指紋接觸時，連續(xù)獲取多幀指紋圖像來進行對比，具有獲取速度快的效果。例如在一次接觸中，優(yōu)選的連續(xù)獲取三幀來進行測試，通常所花費的時間不超過1秒。并且由于是從一根手指連續(xù)采集到的圖像，所以在指紋模組為良品，其錄入的圖像清晰有效的情況下，測試APP識別正確的概率很高，能夠達到較快和較準的測試效果。

優(yōu)選的，所述錄入模塊101具體用于：獲得連續(xù)采集的多幀指紋圖像，并保存在內存中；其中，內存為易失性載體，具有斷電不記錄的特性。

并且所述錄入模塊101，在所述判定模塊103判定所述指紋模組的指紋識別功能是否正常之后，還用于：將所述內存中的指紋圖像釋放。

本實施例，通過將指紋圖像儲存在內存中，并且在使用之后就被釋放，則不會存在安全隱患，且不會影響到用戶的正常使用。

需要說明的是，在本文中，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。

上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是移動終端，計算機，服務器，空調器，或者網絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內。