前言： 2015年，整个超声技术界最引人注目的事情莫过于高通推出了超声波指纹识别技术Sense ID，而小米手机也成功搭载了这一项黑科技。自上世纪五十年代全国超声热之后，超声技术终于有机会成为大众话题之一
超声检测技术基础之基础
绝大多数超声波的检测技术原理都基于pulse-echo——你在山谷里喊一声就是pulse, 被岩壁或者树反射回来的回声就是echo。
对于超声检测而言，特制的晶片（称为换能器）在电脉冲的激励下，产生机械振动（类似于人摸一下电门浑身一抖），振动产生超声波脉冲（pulse），超声波脉冲在传播过程中，会被传播介质（如人体）一部分一部分地被反射或者散射回来（echo），尤其是介质中物理性质不连续的地方，（比如手机上方的一根手指），反射波尤为强烈。反射或散射回换能器的回波，又使换能器产生振动，这种振动被换能器转换为电信号，对于电信号进行不同的处理，可以得到不同的信息，比如传播介质的结构，有没有运动的物体在介质中，介质的弹性等等。
如果把超声波的声束想像成一条线，那么一次超声PULSE-ECHO得到的通常只有一条线的信息，指纹至少是一个面，用超声扫描的方式在不同的位置进行PULSE-ECHO就能够得到一系列线的信息，从而获取整个指纹信息。医院里用的超声成像设备也大多就是这样的工作原理。
指纹识别超声
从高通的宣传视频（h可以确认：SenseID技术中，超声波是垂直于手指表面发射的。不管内部的具体实现，其基于的基本原理就是下图所示，
![]()相信你只要一看，大致就能看明白，马上可以回家告诉你家孩子。
你：“声波传播速度是340m/s，如果小换能器到乳突线距离是d0, 声波传播的时间就是d0/340，而到小犁沟距离是d1， 声波传播的时间就是d1/340，d1>d0，所以对着小犁沟时声波回来慢一点，这样我们根据时间先后就可以知道究竟是线还是沟……”
你开始等待着孩子带着崇拜眼神说“粑粑你好厉害哦”。
你家孩子：“粑粑，你好象说得不对……”
你怒：“什么不对？老湿上课讲过的，时间=距离除以速度，你又全忘了是不是，老子收拾你！”
你家孩子：“可是声波过去还要回来，传播的距离不应该是2d0，2d1吗？”
你：“……”
好吧，我承认上面那个糗是我犯下的，不过不影响原理说明。重点就是，这种情况，声波被发射然后返回的时间有先后。相邻位置，时间短的是线，时间长的是沟。
现在问题来了，如果超声波束只是一条垂直于手指表面的线，只能得到手指上某一点到换能器的距离，要得到完整的指纹信息，假定指纹识别精度要求到0.2mm，超声波束的间距至少应该小于0.1mm，假定识别的指纹面积为8mm*8mm，则需要得到80*80个点的信息才是完整的指纹信息，相应地，也就需要80*80条超声波束，所以技术的核心解决问题在于：短时间内，如何得到这近4千条超声波束的信息？（各位可以脑补一下：一个小机器人扛着超声换能器，一个位置接一个位置跑，每跑一个位置发射接收一次超声波，估计跑不了100个位置小机器人就加入叛军参加对地球人的进攻了）。
那么，究竟如何得到这80*80个点甚至更多点的信息？
*注：乳突线和小犁沟分别得到的回波差异可能不仅仅是时间先后，有可能回波强度也有较大差别，都可以用于形成指纹图像。为了说明得比较直观，这里选用了最简单的时间先后。
手机上采用的指纹识别技术
上图是从一家叫sonavation的公司网站上 扒下来的，显示的不是蜂窝，竖起的一根根小柱子是超声波换能器。其中道理很简单——让一个小机器人扛着超声波换能器跑，不如干脆搞几千个并排的超声换能器放那里别动（业界称为矩阵阵列，MATRIX ARRAY），各自独自工作（也可以像控阵雷达一样，合并起来用，独自干活还是合并使用完全取决于集成的ASIC芯片运算能力）。每个换能器可以得到与其正对位置回波的传播时间，从而判断究竟是线还是沟。
上图是Sonavation网站提供他的们现有产品的原型图片，左边的长方形是换能器矩阵，中间的小黑块是ASIC。以下是这家公司识别出的指纹（图中提到乳突线上还有些小洞叫pores，也可以帮助指纹识别）,基本上可以确定高通使用的也是类似方案。
