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Riconoscimento facciale per identificare gli operatori a bordo macchina

Arriva dalle Marche un'applicazione per aumentare la sicurezza e l'efficienza delle macchine esistenti attraverso la face recognition.

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Massimiliano Luce

Si scrive smart retrofitting e si legge come opportunità a disposizione delle pmi per affrontare la trasformazione digitale, tenendo sotto controllo i costi. Smart retrofitting significa infatti integrare una tecnologia intelligente, inizialmente non prevista dal produttore, in un prodotto esistente.

Si muove in questo scenario l’applicazione sviluppata da un’associazione temporanea di imprese con capofila l’azienda Tastitalia Srl. Il tutto avviene sotto la guida scientifica dell’Università Politecnica delle Marche, nell’ambito del progetto Magic finanziato dal programma POR MARCHE FESR 2014-2020.

Autenticazione basata su dati biometrici

L’approccio in questione implementa tecnologie di autenticazione basate su dati biometrici. Lo scopo è aumentare la sicurezza e l’efficienza delle macchine esistenti attraverso la face recognition. Questo preclude l’utilizzo di codici d’accesso o password, che potrebbero essere noti a tutti ed utilizzati impropriamente.

Per raggiungere questo obiettivo, il protagonista è un sistema tecnologico che si ispira allo smart retrofitting. Di fatto funge da abilitatore per l’integrazione dell’autenticazione biometrica su macchine non nativamente dotate di questa possibilità. Al suo interno integra algoritmi di machine learning sviluppati ad hoc.

Per ogni contesto produttivo

Un approccio modulare struttura il sistema. Questo per essere applicabile in ogni contesto produttivo, dalle pmi alle grandi aziende. La sua configurazione minima presenta tre moduli (Strumento di autenticazione, PLC industriale e Server Aziendale), ma può essere ampliata a piacere.

Il software sviluppato ha il compito di autenticare e concedere l’accesso a un PLC industriale, utilizzando tecnologie avanzate basate sull’AI. Si apre così la via per migliorare la sicurezza, registrare ogni accesso e fornire un metodo leggibile e semplificato di accesso. Il software permette una procedura di log-in veloce ma soprattutto affidabile, consentendo la comunicazione con un PLC e con il team di gestione dell’azienda riguardo allo stato operativo della macchina (in funzione o in manutenzione) e all’utente che vi sta lavorando, e dando all’utente con il livello di autorizzazione più alto (l’amministratore) la possibilità di accedere rapidamente a un elenco di utenti connessi.

I moduli del software sono i seguenti:

  • Strumento di autenticazione: il software principale composto da un sotto-modulo che gestisce l’interfaccia grafica e la logica dell’intera applicazione e dall’algoritmo di riconoscimento facciale. Questo strumento sarà presente per ogni postazione di lavoro in cui deve essere gestita l’autenticazione;
  • PLC industriale: il PLC che gestisce la macchina industriale e ne abilita l’accesso. Il pacchetto di dati di accesso sarà inviato dall’app principale al PLC una volta che l’autenticazione sarà andata a buon fine;
  • Server aziendale: il server che può essere contattato dalla rete locale. Da un punto di vista centralizzato, se ci sono più PLC da gestire, questo computer gestisce l’unica memoria (senza contare eventuali backup) che contiene le credenziali di accesso e le informazioni generiche sugli utenti. Oltre alle codifiche numeriche dei volti dei dipendenti per i quali è stato dato il consenso al riconoscimento facciale.

Un test sul campo

Per il caso studio i laboratori del Dipartimento di Ingegneria e Scienze Industriali (DIISM) della Facoltà di Ingegneria dell’Università Politecnica delle Marche hanno sviluppato un totem basato su Raspberry PI 4. Costruzioni Meccaniche Torresi si è resa disponibile per il test. Si tratta di un’azienda di medie dimensioni specializzata nel campo della progettazione, produzione e vendita di macchine e sistemi per l’automazione industriale.

L’utilizzo di una scheda Raspberry ha permesso di ottenere buone prestazioni di calcolo e allo stesso tempo un’elevata portabilità con costi contenuti. Uno degli obiettivi principali della progettazione e dello sviluppo del dispositivo è stato quello di ottenere un buon compromesso tra maggiore sicurezza nelle procedure di autenticazione, insieme a velocità e semplicità d’uso, dando così importanza anche all’usabilità. Per questo caso specifico sono stati definiti i seguenti vincoli architetturali:

  • utilizzo del protocollo Ethernet/IP per la comunicazione con il PLC industriale;
  • utilizzo del protocollo FTP per la comunicazione con il server aziendale centralizzato;
  • possibilità di lavorare senza un accesso esterno a Internet tuttavia, l’approccio modulare seguito non pone limiti ai protocolli di comunicazione che possono essere utilizzati.
Schermata di autenticazione utente

Vantaggi e prospettive

I flussi di utenti definiti sono tre: l’amministratore (con i permessi più elevati, in grado di registrare altri utenti nel sistema e di vedere in tempo reale chi è loggato e dove), il manutentore (con permessi di medio livello) e l’operatore (con i soli permessi di base). In seguito a test preliminari svolti nell’arco di due mesi, è stato verificato che il sistema proposto previene notevolmente il rischio di accesso non autorizzato.

I test, inoltre, hanno dimostrato una diminuzione del 65% del tempo necessario ad ottenere l’autenticazione in comparazione con i sistemi classici (autenticazione con password alfanumerica). Grazie al sistema integrato di illuminazione del soggetto, l’autenticazione riesce anche in condizioni di scarsa illuminazione.

Con il sistema proposto, l’accesso è ottenuto tramite dati personali (cioè il volto dei soggetti) ed è quindi garantita la tracciabilità dell’utente. Il tutto in un lasso di tempo breve, che non inficia la produttività del sistema, e mediante una soluzione a basso costo. La soluzione sviluppata, infine, apre la strada all’utilizzo dei dati biometrici per personalizzare, attorno alle esigenze dell’utente, contenuti e forme dell’interfaccia uomo-macchina presente a bordo.

Riconoscimento facciale per identificare gli operatori a bordo macchina - Ultima modifica: 2022-09-07T13:20:59+02:00 da Massimiliano Luce
Riconoscimento facciale per identificare gli operatori a bordo macchina - Ultima modifica: 2022-09-07T13:20:59+02:00 da Massimiliano Luce