Hochsicherer binokularer WeChat-Zahlungs-Handvenenscanner

Produktname: Hochsicherer binokularer WeChat-Zahlungs-Handvenenscanner Modell SF230

Hauptmerkmale:

Handflächenabdruck/Handflächenvene Dual-Modal

Polarisiertes Lichtsystem

RGB/IR ausgerichtet

Palm AE innen

Maßgeschneidertes Lichtinteraktionssystem

Großes Sichtfeld (FOV), 5–15 cm Arbeitsabstand beim Handflächenscannen

Zahlung Sicherer Handvenenscanner Detaillierte Funktionsanzeige

Handabdruckmodul 3D-mechanisches Zeichnen

Die SFT SF230 RGB&IR Dual-Modal-Handflächenscannerkamera nutzt hochpräzise optische Technologie und integriert ein leistungsstarkes ISP- und KI-Modul. Sie verfügt über einen einzigartigen softwarebasierten AE-Algorithmus, der eine effiziente Handflächenerkennung und Closed-Loop-Palm-AE unter verschiedenen Lichtbedingungen, auch bei schlechten Lichtverhältnissen, ermöglicht und hochwertige Handabdruck- und Handvenenbilder liefert, die häufig bei WeChat-Zahlungen usw. im Hochsicherheitsbereich eingesetzt werden.

Der SF230 Handvenenleser kann in Windows-, Linux- und Android-Systemen eingesetzt werden. Da die Bildalgorithmusverarbeitung im Modul erfolgt, muss der übergeordnete Computer Handabdruckerkennungsalgorithmen, einschließlich Lebenderkennung und Merkmalsextraktion, durchführen. Es wird ein System mit mindestens Arm 4*A17 und bis zu 1,8 GHz empfohlen.

Detaillierte technische Spezifikationen:

Modulparameter:

Gesamtabmessungen: L53,33 mm * B53,33 mm * H14,43 mm

Kamera: RGB/IR

Kommunikationsschnittstelle: USB Typ C (USB2.0-Protokoll)

Arbeitsabstand beim Scannen der Handfläche: 5 bis 15 cm

Arbeitsabstand beim Scannen von QR-Codes: 3 bis 20 cm, unterstützt SimpleQRCode

Betriebsspannung: 5V~12V

Stromversorgungsstrom >1,5 A bei 5 V

Modulstromverbrauch: Durchschnittlich 2,5 W

ESD-Level: Kontaktentladung ± 4 KV, Luftentladung ± 8 KV

RE-Level: Entspricht den Spezifikationen GB9254 Klasse B

Palmprint-Algorithmus

Leistung

Handflächen-Scanwinkel: Nickwinkel ≤ 30 °, Rollwinkel ≤ 30 °, horizontale Drehung ≤ 360 °

Erfolgsrate der Handflächenerkennung: 98 %

Rechenleistungsanforderungen des Hosts: ≥4*A17@1,8 GHz

Algorithmus-Bereitstellungsmethode: Unterstützung für lokale Bereitstellung und Cloud-Bereitstellung

Firmware- und SDK-Fähigkeit

Bildverarbeitung: Hochleistungs-ISP integriert oder Palm AE integriert

Sicherheit: Verschlüsselung der Handabdruckfunktion

OTA-Unterstützung: Unterstützung für USB-Upgrade

Kompatibilität des Systems: Unterstützung für Android7/8/9/10; Unterstützung für Windows10

Betriebsbedingungen

Betriebstemperatur: -10℃~50℃

Relative Luftfeuchtigkeit: 0~95%

Beleuchtungsstärke: 0–50.000 Lux (Modul nicht direktem Sonnenlicht ausgesetzt)

Lagerbedingungen

Lagertemperatur: -40℃~85℃

Lagerfeuchtigkeit: 10 % – 95 %