基于哺乳动物的视觉模型提出的第三代人工神经网络模型——脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network——PCNN),已经广泛应用在图像处理中。该人工神经网络非常接近人类大脑的生物神经网络模型,是一种重要的信息处理工具。图像细化是将图像中具有一定宽度的纹线变为单一像素宽的纹线,抽取纹线的“骨架”,“骨架”是描述图像几何及拓扑性质的重要特征之一。PCNN固有的脉冲耦合和自动波特性,使其适用于图形细化方面。本文提出了基于PCNN的二值图像细化算法,并将其应用于光驱物镜导线检测和自动指纹识别系统中。基于DSP技术,设计一共用的核心硬件系统,依不同需求配以不同的外围模块,本文完成了两套系统的构建。前者可完成导线在线自动检测,有效地分辨出次品；后者可完成指纹采集、预处理、细化及匹配功能,可用于门禁等多种应用场合,此外嵌入式指纹信息管理系统使得该识别系统功能更丰富,操作更方便。本文的主要工作如下：1、在分析PCNN网络模型、参数作用及工作机理的基础上,提出了基于该模型的细化算法。本文研究了PCNN的自动波传播特性,并将该特性用于图像细化处理。2、提出并实现了光驱物镜导线在线检测算法。主要内容包括：基于PCNN的导线图像分割、图像细化算法,建立导线质量检验的判别模型,依据该模型进行判断,在文中第五章对这些内容进行了详细描述。3、将PCNN算法用于指纹图像的细化。本文在常规的指纹细化算法研究、分析的基础上,采用PCNN细化算法,保留指纹的基本图像形状和连接性,消除边缘毛刺,去除伪细节点。实验结果表明,该算法克服了常规细化算法存在的不足,细化效果更好。4、设计了基于DSP的系统硬件平台。该平台包括：以TMS320VC5509A(简称5509A)为核心的算法处理模块、数据传输接口、人机交互模块、电源管理模块以及外扩存储器等,此外还包括用于导线检测的摄像头模块和用于指纹识别系统的指纹传感器模块。5、完成了嵌入式指纹管理系统的设计。指纹管理系统主要用来管理用户的指纹模板、用户信息。在该管理系统中实现的功能包括注册、登录、查询、修改、删除、下载和清空操作。通过该管理系统,用户可方便的实现对指纹特征库的操作。此外,通过USB接口将指纹数据传输到主机中,便于直观观察和调试。实验证明,各系统模块工作稳定,均可较好地满足实际需求。