CN110100250B - 指纹识别的装置、方法和电子设备 - Google Patents

Abstract

一种指纹识别的装置、方法和电子设备，能够降低显示屏上贴膜对屏下指纹识别的性能的影响。所述装置包括：光学指纹传感器，用于对所述显示屏上方的手指反射的光信号进行成像，得到所述手指的指纹图像；处理单元，用于：获取所述显示屏上的贴膜的厚度；根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，所述指纹算法用于基于所述指纹图像的指纹识别。

Description

指纹识别的装置、方法和电子设备

技术领域

本申请实施例涉及生物特征识别领域，并且更具体地，涉及一种指纹识别的装置、方法和电子设备。

背景技术

光学屏下指纹识别技术是通过光学指纹传感器采集光源发出的光线在显示屏上方的手指上发生反射形成的反射光，并根据该反射光获取该手指的指纹图像，从而基于该指纹图像进行指纹识别。人们通常喜欢在设备的显示屏表面贴上一层贴膜，而该贴膜存在一定厚度，因此会影响屏下指纹识别的性能。

发明内容

本申请实施例提供一种指纹识别方法、装置和电子设备，能够降低显示屏上贴膜对屏下指纹识别性能的影响。

第一方面，提供了一种指纹识别装置，应用于具有显示屏的电子设备，所述装置包括：

光学指纹传感器，用于对所述显示屏上方的手指反射的光信号进行成像，得到所述手指的指纹图像；

处理单元，用于：获取所述显示屏上的贴膜的厚度；根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，所述指纹算法用于基于所述指纹图像的指纹识别。

在一种可能的实现方式中，所述光学指纹传感器还用于：采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述光斑的直射光线形成的图像，所述第二图像为所述光斑的经所述贴膜的上表面反射的光线形成的图像；

所述处理单元具体用于：根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元具体用于：根据所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值，确定所述贴膜的厚度。

在一种可能的实现方式中，所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值越大，所述贴膜的厚度越小。

在一种可能的实现方式中，所述激励光源为所述显示屏的发光层，所述光斑位于所述显示屏内的指纹采集区域。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括透镜，所述透镜位于所述显示屏与所述光学指纹传感器之间，用于将所述光斑的直射光线和经所述贴膜的上表面反射的光线，成像至所述光学指纹传感器。

在一种可能的实现方式中，所述特定形状为圆形、椭圆形、三角形、矩形、或多边形的环。

在一种可能的实现方式中，所述光斑为单色光斑或者复合颜色的光斑。

在一种可能的实现方式中，所述光斑为暗背景下的亮光斑，或者为亮背景下的暗光斑。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元具体用于：确定所述贴膜的厚度所属的范围；在多个指纹算法中，选择与所述范围对应的所述指纹算法。

第二方面，提供了一种指纹识别的方法，包括：获取显示屏上的贴膜的厚度；根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，所述指纹算法用于指纹识别。

在一种可能的实现方式中，所述获取显示屏上的贴膜的厚度，包括：采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述光斑的直射光线形成的图像，所述第二图像为所述光斑的经所述贴膜的上表面反射的光线形成的图像；根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度，包括：根据所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值，确定所述贴膜的厚度。

在一种可能的实现方式中，所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值越大，所述贴膜的厚度越小。

在一种可能的实现方式中，所述特定形状为圆形、椭圆形、三角形、矩形、或多边形的环。

在一种可能的实现方式中，所述光斑为单色光斑或者复合颜色的光斑。

在一种可能的实现方式中，所述光斑为暗背景下的亮光斑，或者为亮背景下的暗光斑。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，包括：确定所述贴膜的厚度所属的范围；在多个指纹算法中，选择与所述范围对应的所述指纹算法。

第三方面，提供了一种终端设备，包括：

显示屏；

光学指纹传感器；以及，

第二方面或第二方面的任意可能的实现方式中的指纹识别的装置。

基于上述技术方案，根据显示屏上的贴膜的厚度，选择用于对采集到的指纹图像进行处理的指纹算法，使得指纹识别能够适应贴膜厚度，从而降低贴膜对指纹识别性能的影响。

附图说明

图1是本申请可以适用的电子设备的结构示意图。

图2是图1所示的电子设备沿A-A’方向的剖面示意图。

图3是本申请实施例的指纹识别的装置300的示意性框图。

图4是本申请实施例的检测贴膜厚度的方法的原理图。

图5（a）是显示屏的发光层上的光斑的示意图。

图5（b）是薄膜对应的光斑图像的示意图。

图5（c）是厚膜对应的光斑图像的示意图。

图6是薄膜和厚膜对应的光斑图像的数据的示意图。

图7是不同形状的光斑的示意图。

图8是不同背景下的光斑的示意图。

图9是本申请实施例的指纹识别的方法的示意性流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应理解，本申请实施例可以应用于光学指纹系统，包括但不限于光学指纹识别系统和基于光学指纹成像的医疗诊断产品，本申请实施例仅以光学指纹系统为例进行说明，但不应对本申请实施例构成任何限定，本申请实施例同样适用于其他采用光学成像技术的系统等。

作为一种常见的应用场景，本申请实施例提供的光学指纹系统可以应用在智能手机、平板电脑以及其他具有显示屏的移动终端或者其他终端设备；更具体地，在上述终端设备中，光学指纹模组可以具体为光学指纹模组，其可以设置在显示屏下方的局部区域或者全部区域，从而形成屏下（Under-display或Under-screen）光学指纹系统。或者，所述光学指纹模组也可以部分或者全部集成至所述终端设备的显示屏内部，从而形成屏内（In-display或In-screen）光学指纹系统。

图1和图2示出了本申请实施例可以适用的电子设备的示意图。其中，图1为电子设备10的定向示意图，图2为图1所示的电子设备10沿A-A’方向的部分剖面示意图。

所述终端设备10包括显示屏120和光学指纹模组130。其中，所述光学指纹模组130设置在所述显示屏120下方的局部区域。所述光学指纹模组130包括光学指纹传感器，所述光学指纹传感器包括具有多个光学感应单元131的感应阵列133。所述感应阵列133所在区域或者其感应区域为所述光学指纹模组130的指纹检测区域121（也可以称为指纹采集区域、指纹识别区域等）。如图1所示，所述指纹检测区域121位于所述显示屏120的显示区域之中。在一种替代实施例中，所述光学指纹模组130还可以设置在其他位置，比如所述显示屏120的侧面或者所述终端设备10的边缘非透光区域，并通过光路设计来将来自所述显示屏120的至少部分显示区域的光信号导引到所述光学指纹模组130，从而使得所述指纹检测区域121实际上位于所述显示屏120的显示区域。

应当理解，所述指纹检测区域121的面积可以与所述光学指纹模组130的感应阵列133的面积不同，例如通过例如透镜成像的光路设计、反射式折叠光路设计或者其他光线汇聚或者反射等光路设计，可以使得所述光学指纹模组130的指纹检测区域121的面积大于所述光学指纹模组130的感应阵列133的面积。在其他替代实现方式中，如果采用例如光线准直方式进行光路引导，所述光学指纹模组130的指纹检测区域121也可以设计成与所述光学指纹模组130的感应阵列的面积基本一致。

因此，使用者在需要对所述终端设备进行解锁或者其他指纹验证的时候，只需要将手指按压在位于所述显示屏120的指纹检测区域121，便可以实现指纹输入。由于指纹检测可以在屏内实现，因此采用上述结构的终端设备10无需其正面专门预留空间来设置指纹按键（比如Home键），从而可以采用全面屏方案，即所述显示屏120的显示区域可以基本扩展到整个终端设备10的正面。

作为一种可选的实现方式，如图1所示，所述光学指纹模组130包括光检测部分134和光学组件132。所述光检测部分134包括所述感应阵列133以及与所述感应阵列133电性连接的读取电路及其他辅助电路，其可以在通过半导体工艺制作在一个芯片（Die），比如光学成像芯片或者光学指纹传感器。所述感应阵列133具体为光探测器（Photo detector）阵列，其包括多个呈阵列式分布的光探测器，所述光探测器可以作为如上所述的光学感应单元。所述光学组件132可以设置在所述光检测部分134的感应阵列133的上方，其可以具体包括滤光层（Filter）、导光层或光路引导结构、以及其他光学元件，所述滤光层可以用于滤除穿透手指的环境光，而所述导光层或光路引导结构主要用于从手指表面反射回来的反射光导引至所述感应阵列133进行光学检测。

在具体实现上，所述光学组件132可以与所述光检测部分134封装在同一个光学指纹部件。比如，所述光学组件132可以与所述光学检测部分134封装在同一个光学指纹芯片，也可以将所述光学组件132设置在所述光检测部分134所在的芯片外部，比如将所述光学组件132贴合在所述芯片上方，或者将所述光学组件132的部分元件集成在上述芯片之中。

其中，所述光学组件132的导光层或者光路引导结构有多种实现方案，比如，所述导光层可以具体为在半导体硅片制作而成的准直器（Collimator）层，其具有多个准直单元或者微孔阵列，所述准直单元可以具体为小孔，从手指反射回来的反射光中，垂直入射到所述准直单元的光线可以穿过并被其下方的光学感应单元接收，而入射角度过大的光线在所述准直单元内部经过多次反射被衰减掉，因此每一个光学感应单元基本只能接收到其正上方的指纹纹路反射回来的反射光，从而所述感应阵列133便可以检测出手指的指纹图像。

在另一种实施例中，所述导光层或者光路引导结构也可以为光学透镜（Lens）层，其具有一个或多个透镜单元，比如一个或多个非球面透镜组成的透镜组，其用于将从手指反射回来的反射光汇聚到其下方的光检测部分134的感应阵列133，以使得所述感应阵列133可以基于所述反射光进行成像，从而得到所述手指的指纹图像。可选地，所述光学透镜层在所述透镜单元的光路中还可以形成有针孔，所述针孔可以配合所述光学透镜层扩大所述光学指纹模组130的视场，以提高所述光学指纹模组130的指纹成像效果。

在其他实施例中，所述导光层或者光路引导结构也可以具体采用微透镜（Micro-Lens）层，所述微透镜层具有由多个微透镜形成的微透镜阵列，其可以通过半导体生长工艺或者其他工艺形成在所述光检测部分134的感应阵列133上方，并且每一个微透镜可以分别对应于所述感应阵列133的其中一个感应单元。并且，所述微透镜层和所述感应单元之间还可以形成其他光学膜层，比如介质层或者钝化层。更具体地，所述微透镜层和所述感应单元之间还可以包括具有微孔的挡光层（或称为遮光层），其中所述微孔形成在其对应的微透镜和感应单元之间，所述挡光层可以阻挡相邻微透镜和感应单元之间的光学干扰，并使得所述感应单元所对应的光线通过所述微透镜汇聚到所述微孔内部并经由所述微孔传输到所述感应单元以进行光学指纹成像。

应当理解，上述导光层或者光路引导结构的几种实现方案可以单独使用也可以结合使用。比如，可以在所述准直器层或者所述光学透镜层的上方或下方进一步设置微透镜层。当然，在所述准直器层或者所述光学透镜层与所述微透镜层结合使用时，其具体叠层结构或者光路可能需要按照实际需要进行调整。

作为一种可选的实施例，所述显示屏120可以采用具有自发光显示单元的显示屏，比如有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode，OLED）显示屏或者微型发光二极管（Micro-LED）显示屏。以采用OLED显示屏为例，所述光学指纹模组130可以利用所述OLED显示屏120位于所述指纹检测区域121的显示单元（即OLED光源）来作为光学指纹检测的激励光源。当手指140按压在所述指纹检测区域121时，显示屏120向所述指纹检测区域121上方的目标手指140发出一束光111，该光111在手指140的表面发生反射形成反射光或者经过所述手指140内部散射而形成散射光，在相关专利申请中，为便于描述，上述反射光和散射光统称为反射光。由于指纹的脊（ridge）141与谷（valley）142对于光的反射能力不同，因此，来自指纹脊的反射光151和来自指纹谷的反射光152具有不同的光强，反射光经过光学组件132后，被光学指纹模组130中的感应阵列133所接收并转换为相应的电信号，即指纹检测信号；基于所述指纹检测信号便可以获得指纹图像数据，并且可以进一步进行指纹匹配验证，从而在终端设备10实现光学指纹识别功能。

在其他实施例中，所述光学指纹模组130也可以采用内置光源或者外置光源来提供用于进行指纹检测的光信号。在这种情况下，所述光学指纹模组130可以适用于非自发光显示屏，比如液晶显示屏或者其他的被动发光显示屏。以应用在具有背光模组和液晶面板的液晶显示屏为例，为支持液晶显示屏的屏下指纹检测，所述终端设备10的光学指纹系统还可以包括用于光学指纹检测的激励光源，所述激励光源可以具体为红外光源或者特定波长非可见光的光源，其可以设置在所述液晶显示屏的背光模组下方或者设置在所述终端设备10的保护盖板下方的边缘区域，而所述光学指纹模组130可以设置液晶面板或者保护盖板的边缘区域下方并通过光路引导以使得指纹检测光可以到达所述光学指纹模组130；或者，所述光学指纹模组130也可以设置在所述背光模组下方，且所述背光模组通过对扩散片、增亮片、反射片等膜层进行开孔或者其他光学设计以允许指纹检测光穿过液晶面板和背光模组并到达所述光学指纹模组130。当采用所述光学指纹模组130采用内置光源或者外置光源来提供用于进行指纹检测的光信号时，其检测原理与上面描述内容是一致的。

应当理解的是，在具体实现上，所述终端设备10还包括透明保护盖板，所述盖板可以为玻璃盖板或者蓝宝石盖板，其位于所述显示屏120的上方并覆盖所述终端设备10的正面。因此，本申请实施例中，所谓的手指按压在所述显示屏120实际上是指按压在所述显示屏120上方的盖板或者覆盖所述盖板的保护层表面。

另一方面，在某些实施例中，所述光学指纹模组130可以仅包括一个光学指纹传感器，此时光学指纹模组130的指纹检测区域121的面积较小且位置固定，因此用户在进行指纹输入时需要将手指按压到所述指纹检测区域121的特定位置，否则光学指纹模组130可能无法采集到指纹图像而造成用户体验不佳。在其他替代实施例中，所述光学指纹模组130可以具体包括多个光学指纹传感器。所述多个光学指纹传感器可以通过拼接方式并排设置在所述显示屏120的下方，且所述多个光学指纹传感器的感应区域共同构成所述光学指纹模组130的指纹检测区域121。也就是说，所述光学指纹模组130的指纹检测区域121可以包括多个子区域，每个子区域分别对应于其中一个光学指纹传感器的感应区域，从而将所述光学指纹模组130的指纹检测区域121可以扩展到所述显示屏的下半部分的主要区域，即扩展到手指惯常按压区域，从而实现盲按式指纹输入操作。可替代地，当所述光学指纹传感器数量足够时，所述指纹检测区域130还可以扩展到半个显示区域甚至整个显示区域，从而实现半屏或者全屏指纹检测。

目前，市面上存在的手机贴膜的种类繁多，贴膜的厚度差异也很大。例如，普通膜的厚度较小，钢化膜的厚度较大。而用于指纹识别的指纹算法通常是基于某一特定膜厚进行优化，仅对该特定厚度的贴膜能够达到较好的指纹识别性能。而用户如果在其手机上贴了其他厚度的贴膜，则可能对指纹识别的性能造成影响。

有鉴于此，本申请实施例提出一种指纹识别的方案，通过检测显示屏上表面的贴膜的厚度，并基于获得的贴膜厚度选择合适的指纹算法，从而使指纹识别对不同贴膜厚度具有较好的适应性，提高了指纹识别的性能。

图3是本申请实施例的指纹识别的装置的示意性框图。如图3所示，该装置300应用于具有显示屏的电子设备。该指纹识别的装置300可以是电子设备，例如前述图1和图2中所述的电子设备10；也可以是该终端设备中的光学指纹模组，该光学指纹模组例如可以是前述图1和图2中所述的光学指纹模组130。

如图3所示，所述指纹识别的装置300包括光学指纹传感器310和处理单元320。其中：

光学指纹传感器310用于：对显示屏上方的手指反射的光信号进行成像，得到该手指的指纹图像。

处理单元320用于：获取显示屏上的贴膜的厚度；根据该贴膜的厚度确定指纹算法。

其中，该指纹算法用于基于该指纹图像的指纹识别。

该实施例中，处理单元320获取显示屏上的贴膜的厚度，并根据该贴膜的厚度选择合适的指纹算法，从而使用该指纹算法对光学指纹传感器310采集到的指纹图像进行处理，能够使指纹识别对不同贴膜厚度具有较好的适应性，提高了指纹识别的性能。

不同膜厚对应的指纹算法可能不同。

例如，贴膜厚度不同时，光学指纹传感器310采集到的指纹图像的每英寸点数（Dots Per Inch，DPI）可能不同，因此在对指纹图像进行图像处理时使用的指纹算法可以做适应性地调整。

可选地，处理单元320具体用于：确定所述贴膜的厚度所属的膜厚范围；并在候选的指纹算法中，选择与该膜厚范围对应的该指纹算法。

例如，可以预设多个膜厚范围，以及与这多个膜厚范围对应的多个候选的指纹算法。可以通过反复实验获得的数据，来确定针对不同膜厚的最佳的指纹算法。

以表一为例进行说明，假设预设4种指纹算法，分别对应于4个膜厚范围。若检测到的贴膜的厚度属于0-0.15毫米，选择指纹算法1对采集到的指纹图像进行处理。若检测到的贴膜的厚度属于0.15-0.2毫米，选择指纹算法2对采集到的指纹图像进行处理。若检测到的贴膜的厚度属于0.2-0.35毫米，选择指纹算法3对采集到的指纹图像进行处理。若检测到的贴膜的厚度属于0.35-0.45毫米，选择指纹算法4对采集到的指纹图像进行处理。

表一

膜厚范围	指纹算法
		0 mm-0.15 mm	指纹算法1
0.15 mm-0.2 mm	指纹算法2
		0.2 mm-0.35 mm	指纹算法3
0.35 mm-0.45 mm	指纹算法4

该指纹算法例如可以是对指纹图像的预处理、图像增强、图像特征提取、特征匹配等过程中所使用的算法。

例如，不同指纹算法中用于对指纹图像进行滤波的参数不同。

又例如，不同指纹算法中用于对指纹图像进行卷积的参数不同。

又例如，不同指纹算法中对指纹图像进行匹配时所使用相似度阈值不同。当采集到的指纹图像与指纹库中的指纹图像的相似度达到该相似度阈值时，可以确认指纹识别成功。

以下，结合图4至图8详细描述本申请实施例的检测贴膜厚度的方法。

可选地，光学指纹传感器310还用于：采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像。

其中，该第一图像为该光斑的直射光线形成的图像，该第二图像为该光斑的经该贴膜的上表面反射的光线形成的图像。

这时，该处理单元320具体用于：根据该第一图像和该第二图像，确定该贴膜的厚度。

用于指纹识别的该激励光源例如为该显示屏的发光层，例如为OLED发光层或者其他自发光显示屏的发光层。或者，该激励光源也可以为设置于显示屏外部的额外光源。

光学指纹传感器310的指纹检测区域位于显示屏内。可选地，该光斑位于该显示屏内的指纹检测区域。

可以在手指按压在指纹检测区域内进行指纹识别时，进行贴膜厚度的检测。这时，手指的触摸可以触发检测膜厚的过程。

当然，也可以在没有手指按压时，基于该贴膜的上表面的界面反射进行贴膜厚度的检测。

本申请实施例中，指纹识别的激励光源发出的光线形成具有特定形状的光斑。光学指纹传感器310采集该光斑的直射光线所形成的第一图像，以及该光斑在贴膜的上表面反射的光线所形成的第二图像。

该第一图像是基于该光斑的直射光线成像得到的，因此得到的是该光斑的实像。而该第二图像是基于该光斑在贴膜上表面形成的反射光线成像得到的，因此得到的是该光斑的虚像。该光斑的实像和虚像关于贴膜的上表面对称，且该光斑的虚像位于贴膜的上方，光斑的虚像位于贴膜的下方。由于该光斑的实像和虚像距离光学指纹传感器310的距离不同，因此在光学指纹传感器310采集到的第一图像和第二图像的大小不同。基于该第一图像和该第二图像之间的差异，可以确定该光斑的实像和虚像之间的距离，从而确定该贴膜的厚度。

例如，可以基于该第一图像和该第二图像的径向长度的差值，确定该贴膜的厚度。

其中，该第一图像与该第二图像的径向长度的差值越大，该贴膜的厚度越大；该第一图像与该第二图像的径向长度的差值越小，该贴膜的厚度越小。

这是因为，光学指纹传感器310采集到的第一图像为光斑的实像，光学指纹传感器310采集到的第二图像为该光斑的虚像。光斑位置不变时，其实像的大小不受贴膜厚度的影响，因为光斑与光学指纹传感器310之间的距离是不变的。但是光斑的虚像的大小会受贴膜厚度的影响。贴膜厚度越大，虚像距离实像越远，距离光学指纹传感器310也越远，因此光学指纹传感器310采集到的光斑的虚像越小，实像与虚像之间的径向长度相差越大；贴膜厚度越小，虚像距离实像越近，距离光学指纹传感器310也越近，因此光学指纹传感器310采集到的虚像越大，实像与虚像之间的径向长度相差越小。

可选地，该指纹识别的装置300还包括透镜330，该透镜330位于显示屏与光学指纹传感器310之间，用于将该光斑的直射光线和经该贴膜的上表面反射的光线，成像至光学指纹传感器310。

该透镜330将该光斑的直射光线和经该贴膜的上表面反射的光线引导至光学指纹传感器310的感应阵列上，光学指纹传感器310根据采集到的该光斑的直射光线和经该贴膜的上表面反射的光线，获得该光斑的实像和虚像。

下面结合图4详细描述本申请实施例的检测贴膜厚度的原理。图4示出了显示屏410，以及依次设置于显示屏410下方的透镜420和光学指纹传感器430。其中，显示屏410包括OLED发光层411、玻璃盖板412和贴膜413。显示屏410、透镜420、光学指纹传感器430之间的距离设置满足透镜420的成像条件。手指在进行指纹识别时，手指与贴膜413的上表面接触。

如图4所示，OLED发光层411存在一个以贴膜上表面为中心对称的OLED虚像层414。OLED发光层411发出的光线形成特定形状的光斑440。光斑440的光线在贴膜413的上表面，即在手指与显示屏接触的表面上，发生反射形成反射光。该反射光线在OLED虚像层414上形成光斑440的虚像。

由于光斑440和其虚像距离透镜420的距离不同，因此光学指纹传感器430通过透镜420采集到的光斑440的实像和虚像的大小就不同，基于光斑440的实像和虚像之间的差异，就能够判断贴膜413的厚度。

假设OLED发光层411上的光斑440为图5（a）所示环形光斑。环形光斑中的一部分光线直接传输至光学指纹传感器430，光学指纹传感器430采集这一部分光线后可以得到该光斑440的实像，即图5（b）和图5（c）中的外侧的环形图像，以下简称外环，其半径为R₀。环形光斑中的另一部分光线照射显示屏410上方的手指，光学指纹传感器430采集该手指产生的反射光线，从而得到由该反射光线形成的环形光斑的虚像，即图5（b）和图5（c）中的内侧的环形图像，以下简称内环。

基于透镜成像的原理，距离透镜越远，则所成的像越小。因此，贴膜413越厚，导致相对于贴膜413上表面对称的环形光斑的虚像距离透镜420越远，光学指纹传感器430采集到的环形光斑的虚像越小。相反，贴膜413越薄，导致相对于贴膜413上表面对称的环形光斑的虚像距离透镜420越近，光学指纹传感器采集到的环形光斑的虚像越大。

如图5（b）所示的采用薄膜时光学指纹传感器430采集到的内环的半径为R₁，如图5（b）所示的采用厚膜时光学指纹传感器430采集到的内环的半径为R₂。可以看出，R₁＞R₂。

在图4中，膜厚检测可以是基于手指按压显示屏410来触发，例如用户在进行指纹识别是触发膜厚检测，此时可以基于手指的反射光线来实现膜厚检测，即手指反射的光线被成像至光学指纹传感器430从而获得光斑440的虚像。此时，由于手指的按压位置不确定，因此可以基于光学指纹传感器430采集到的环形光斑的实像和虚像的半径差来判断贴膜413的厚度。该半径差越大，贴膜413的厚度越大。例如，在图5（b）中，该半径差为R₀-R₁，在图5（c）中，该半径差为R₀-R₂。由于R1＞R2，相应地，R₀-R₁＜R₀-R₂，因此图5（b）对应的贴膜413的厚度小于图5（c）对应的贴膜413的厚度。

但是，当显示屏410上方没有手指时，仍然可以基于本申请实施例所述的方法来实现膜厚检测。这时，可以基于贴膜413的上表面的界面反射来实现，即贴膜413的上表面反射的光线被成像至光学指纹传感器430从而获得光斑440的虚像。此时，可以基于R₀-R₁和R₀-R₂的大小判断膜厚差异；或者，在OLED发光层411上的光斑400位置固定时，也可以直接基于R₁和R₂的大小判断膜厚差异。例如，根据R₁＞R₂，可以判断图5（b）对应的贴膜413的厚度小于图5（c）对应的贴膜413的厚度。

图6示出了沿图5（b）和图5（c）中任意直径方向上提取的数据。其中，横轴为直径方向上的位置坐标，纵轴为光学指纹传感器430采集到的数据值，该数据值可以表示光强或亮度。图6中分别示出了薄膜和厚膜各自对应的径向的光强曲线。其中，曲线的第一个峰值和最后一个峰值表示图5（b）和图5（c）中的外环，曲线的中间两个峰值表示图5（b）和图5（c）中的内环。可以看出，薄膜对应的内环的直径大于厚膜对应的内环的直径。

光学指纹传感器430通过对OLED发光层上的特殊形状的光斑440进行成像，得到该光斑440的虚像和实像，从而基于该光斑440的虚像和实像之间的差异，就能够获得膜厚的信息。

其中，例如图7所示，本申请实施例中的特定形状的光斑，可以为环形，例如圆形、椭圆形、三角形、矩形、多边形或者任意形状的环；也可以是其他形状的光斑，例如该光斑是两条竖杠“| |”等。本申请实施例对此不做限定。优选地，该光斑形状的选择，使得光学指纹传感器采集到的该光斑的实像和虚像之间不重叠。

另外，本申请实施例对该光斑的颜色也不做限定，例如可以是单色光斑，也可以是复合颜色的光斑。

并且，例如图8所示，本申请实施例对该光斑的背景的颜色也不做限定，例如可以是暗背景下的亮光斑，或者是亮背景下的暗光斑。

本申请实施例中，指纹识别的装置300可以通过对激励光源形成的光斑进行成像来检测贴膜厚度，也可以通过其他方式获取贴膜厚度，例如通过用户输入该贴膜的厚度，从而该装置300基于用户输入的贴膜厚度选择匹配的指纹算法。

本申请实施例还提供一种指纹识别的方法。如图9所示，该方法可以包括以下步骤中的全部或部分。

步骤910，获取显示屏上的贴膜的厚度。

步骤920，根据该贴膜的厚度确定指纹算法，该指纹算法用于指纹识别。

光学指纹传感器采集经由显示屏上方的手指反射的光线，得到该手指的指纹图像。同时获取显示屏上方的贴膜的厚度，并基于该贴膜的厚度选择合适的指纹算法，从而利用该指纹算法对该指纹图像进行处理，能够提高指纹识别对贴膜厚度的适应性。

例如，可以确定显示屏上表面的贴膜的厚度所属膜厚范围，并在候选的多个指纹算法中，选择与所述膜厚范围对应的所述指纹算法。

可选地，在910中，所述获取显示屏上的贴膜的厚度，包括：采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述光斑的直射光线形成的图像，所述第二图像为所述光斑的经所述贴膜的上表面反射的光线形成的图像；根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度。

该第一图像是基于该光斑的直射光线成像得到的，因此得到的是该光斑的实像。而该第二图像是基于该光斑在贴膜上表面形成的反射光线成像得到的，因此得到的是该光斑的虚像。该光斑的实像和虚像关于贴膜的上表面对称，且该光斑的虚像位于贴膜的上方，光斑的虚像位于贴膜的下方。由于该光斑的实像和虚像距离光学指纹传感器的距离不同，因此在光学指纹传感器采集到的第一图像和第二图像的大小不同。基于该第一图像和该第二图像之间的差异，可以确定该光斑的实像和虚像之间的距离，从而确定该贴膜的厚度。

例如，可以根据该第一图像与该第二图像的径向长度的差值，确定该贴膜的厚度。

其中，该第一图像与该第二图像的径向长度的差值越大，该贴膜的厚度越大。该第一图像与该第二图像的径向长度的差值越小，该贴膜的厚度越小。

贴膜厚度越大，虚像距离实像越远，距离光学指纹传感器也越远，因此光学指纹传感器采集到的光斑的虚像越小，实像与虚像之间的径向长度相差越大；贴膜厚度越小，虚像距离实像越近，距离光学指纹传感器也越近，因此光学指纹传感器采集到的虚像越大，实像与虚像之间的径向长度相差越小。

在指纹识别的方法900中，检测贴膜厚度的方法和选择指纹算法的过程可以参考前述关于图3至图8的具体描述，为了简洁，这里不再赘述。装置侧的特征同样适用于方法测。

本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括显示屏、光学指纹传感器以及上述本申请各种实施例中的指纹识别的装置。

其中，该显示屏可以为普通的显示屏，也可以为柔性显示屏。

作为示例而非限定，本申请实施例中的电子设备可以为终端设备、手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机电脑、游戏设备、车载电子设备或穿戴式智能设备等便携式或移动计算设备，以及电子数据库、汽车、银行自动柜员机（Automated Teller Machine，ATM）等其他电子设备。该穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等设备。

需要说明的是，在不冲突的前提下，本申请描述的各个实施例和/或各个实施例中的技术特征可以任意的相互组合，组合之后得到的技术方案也应落入本申请的保护范围。

应理解，本申请实施例中的具体的例子只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本申请实施例，而非限制本申请实施例的范围，本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行各种改进和变形，而这些改进或者变形均落在本申请的保护范围内。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (17)

1.一种指纹识别的装置，其特征在于，应用于具有显示屏的电子设备，所述装置包括：

光学指纹传感器，用于：

对所述显示屏上方的手指反射的光信号进行成像，得到所述手指的指纹图像；

采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述光斑的直射光线形成的图像，所述第二图像为所述光斑的经所述显示屏上的贴膜的上表面反射的光线形成的图像；

处理单元，用于：

根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度；

根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，所述指纹算法用于基于所述指纹图像的指纹识别。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

根据所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值，确定所述贴膜的厚度。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值越大，所述贴膜的厚度越大。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述激励光源为所述显示屏的发光层，所述光斑位于所述显示屏内的指纹采集区域。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括透镜，所述透镜位于所述显示屏与所述光学指纹传感器之间，用于将所述光斑的直射光线和经所述贴膜的上表面反射的光线，成像至所述光学指纹传感器。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述特定形状为圆形或者椭圆形。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述光斑为单色光斑或者复合颜色的光斑。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述光斑为暗背景下的亮光斑，或者为亮背景下的暗光斑。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

确定所述贴膜的厚度所属膜厚范围；

在候选的指纹算法中，选择与所述膜厚范围对应的所述指纹算法。

10.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集指纹识别的激励光源发出的具有特定形状的光斑的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述光斑的直射光线形成的图像，所述第二图像为所述光斑的经显示屏上的贴膜的上表面反射的光线形成的图像；

根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度；

根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，所述指纹算法用于指纹识别。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述贴膜的厚度，包括：

根据所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值，确定所述贴膜的厚度。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一图像与所述第二图像的径向长度的差值越大，所述贴膜的厚度越小。

13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述特定形状为圆形或者椭圆形。

14.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述光斑为单色光斑或者复合颜色的光斑。

15.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述光斑为暗背景下的亮光斑，或者为亮背景下的暗光斑。

16.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述贴膜的厚度确定指纹算法，包括：

确定所述贴膜的厚度所属膜厚范围；

在候选的指纹算法中，选择与所述膜厚范围对应的所述指纹算法。

17.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

显示屏；

光学指纹传感器；以及，

根据权利要求1至9中任一项所述的指纹识别的装置。

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