Fingerprint sensor using piezoresistive microstructures
Capteur intégré tactile d'empreintes digitales à microstructures piezorésistives
Résumé
Nowadays, the need of identifying users is becoming more and more necessary for several typical operations as access controls, workstation login or electronic banking. In this way, many systems as credit cards, mobile phones or computers require keys or alphanumeric passwords. Biometrics recognition is envisaging new solutions using constant features of the user's body with the convenience that they can't be lost, forgotten or stolen. We can give as examples the human speech, the characteristic of the face, the pattern of the iris and so on. Most applications are based on the fingerprint pattern that is the easiest to use. A typical fingerprint covers an area of about 100 mm² and includes several characteristic points so called minutia (generally a number from 12 to 20). Extracting their relative positions, these minutia allow to create a specific signature for each user guaranteeing a secured identification. It is possible to classify fingerprint sensors according to the read mechanism it works (mechanical, optical, capacitance and thermal) and according to the sensor array arrangement (single line, full or partial matrix of pixels). Until now the most used sensing part geometry has been the full or partial array but in this case the sensor is very expensive due to the fact that it covers a large area of silicon. We propose to realize a fingerprint sensor composed by a unique row of microstructures (in fact three in the case of the prototypes presented in this thesis) so as to minimize the size of the chip and consequently its prize. In order to obtain a complete image from this single row of pixels, the user has to pass his finger following a translation movement above the active area of the sensor. In the same time, the different gauges included in the microbeams are scanned. The resistivity change induced by the microstructure deflections (i.e. the finger relief) is then amplified and numerized (8 bit i.e. 256 gray scales) using the integrated electronic interface.
A l'heure de l'explosion des réseaux informatiques, le besoin d'identifier les personnes à distance devient de plus en plus nécessaire pour effectuer diverses opérations comme les contrôles d'accès ou les paiements sécurisés. Jusqu'à présent, la saisie d'un code alphanumérique reste la solution la plus utilisée. Cette solution, bien qu'ayant le mérite d'être très simple, a le désavantage de ne pas certifier que l'individu qui entre le code est bien celui qu'il prétend être. Une autre possibilité qui s'offre à nous, est d'utiliser la biométrie en identifiant directement les traits corporels de l'utilisateur. Le caractère physique le plus simple à utiliser est sans contestation l'empreinte digitale utilisée depuis plus d'un siècle par la police. L'extraction des points de bifurcation ou d'arrêt des courbes formant l'empreinte (les minuties) permet de créer une signature propre à chaque individu, garantissant ainsi avec une probabilité proche de l'unité l'identité de celui-ci. Il est possible de classifier les capteurs d'empreintes digitales selon leur mode de fonctionnement (capteurs optiques, thermiques ou mécaniques) et selon leur géométrie (capteurs en matrice ou en ligne). Jusqu'à présent, les capteurs matriciels sont les plus utilisés mais il sont chers du fait de la grande surface de silicium utilisée. Nous proposons de réaliser un capteur d'empreintes digitales composé d'une unique rangée de microstructures (en fait trois rangées dans le cas des prototypes présentés dans ce mémoire) afin de minimiser la taille de la puce et par conséquent son prix. Afin d'obtenir l'image de l'intégralité de l'empreinte, l'utilisateur passe son doigt à la surface du capteur suivant un mouvement de translation. Durant le passage du doigt, les reliefs de ce dernier induisent des contraintes au sein des microstructures et donc une variation de résistance électrique au niveau des jauges piezorésistives. Cette variation de résistance électrique est alors amplifiée, filtrée et numérisée (sur 8 bits soit 256 niveaux de gris) en utilisant l'électronique intégrée au sein du capteur.
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