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Caso studio · Automazione industriale

Percezione che agisce

Riconoscimento facciale e liveness anti-spoofing eseguiti interamente on-device sulla flotta industriale di ESA Automation: il livello di percezione per agenti che presidiano i comandi macchina, smistano i controlli falliti e monitorano il drift dei modelli tra i siti.

0Chiamate al cloud · inferenza interamente on-device
2Architetture · ARM + Intel
3Modelli CV · rilevamento / riconoscimento / liveness
La sfida

Password nel reparto di produzione

Gli operatori accedevano agli HMI e ai PC industriali di ESA digitando nome utente e password, con i guanti, tra polvere e vibrazioni, su più macchine per turno. Nella pratica le credenziali venivano condivise, le sessioni restavano aperte e non esisteva un registro affidabile di chi fosse realmente alla macchina.

Il riconoscimento facciale in cloud era fuori discussione: le reti di fabbrica sono segregate, la latenza conta a bordo macchina e i controlli biometrici dovevano restare in sede. Tutto doveva girare sul dispositivo stesso, sulle due architetture hardware già in campo.

Prima del sistema
Metodo di accessoPassword
Dipendenza cloud percorribileNessuna
Registro identità alla macchinaNessuno
Come funziona il sistema

Sei fasi, tutte sul dispositivo

01Rileva

Rilevamento del volto

Un modello di rilevamento individua e aggancia il volto dell’operatore nel flusso della camera del dispositivo, nelle condizioni di luce della fabbrica.

OutputRitaglio del volto agganciato
02Abbina

Riconoscimento

Un modello di embedding confronta il volto con il registro degli operatori censiti, interamente sul dispositivo.

OutputID operatore + confidenza
03Verifica

Liveness anti-spoofing

Un livello di liveness respinge foto, schermi e replay prima che qualsiasi corrispondenza venga considerata attendibile.

OutputVerdetto live / spoof
04Decide

Decisione di accesso

Concessione o rifiuto in millisecondi. I comandi macchina si sbloccano solo per un operatore reale e riconosciuto.

OutputSessione + gate dei comandi
05Agisce

Smistamento dei controlli falliti

Gli agenti smistano i controlli respinti: volti sconosciuti, tentativi di spoofing e fallimenti ripetuti vengono segnalati ai responsabili con il relativo contesto.

OutputSegnalazione con evidenze
06Monitora

Monitoraggio del drift

Le prestazioni dei modelli sono monitorate su tutta la flotta, così i cambi di illuminazione, i nuovi DPI o l’usura delle camere emergono prima di trasformarsi in guasti.

OutputVista sulla salute della flotta
Il sistema in azione

Guardalo al lavoro

esa-hmi-12 · device camera · simulated● on-device
0Controlli in questa sessione
0Accessi concessi
0Negati · spoof bloccati
0Chiamate al cloud

Nulla lascia il dispositivo: nessuna immagine, nessuna chiamata.

Risultati

Cosa è cambiato in produzione

0Chiamate al cloud

Ogni inferenza gira sul dispositivo. Nulla lascia lo stabilimento.

2Architetture supportate

Un unico stack su hardware IoT ARM e Intel.

3Modelli CV consegnati

Rilevamento, riconoscimento e liveness anti-spoofing.

0Password digitate

Gli operatori si autenticano a mani libere, con i guanti.

100%Controlli decisi in locale

Decisioni in millisecondi, nessuna dipendenza dalla rete.

1Livello di percezione per l’intera flotta

La base per agenti che presidiano i comandi e smistano i fallimenti.

Lo stack

Su cosa gira

Modelli

  • Rilevamento volti
  • Embedding di riconoscimento
  • Liveness anti-spoofing
  • Monitoraggio del drift

Piattaforma edge

  • Dispositivi ARM v8
  • Dispositivi IoT Intel
  • Inferenza on-device
  • Zero dipendenze di rete

Operazioni

  • Registrazione operatori
  • Smistamento controlli falliti
  • Monitoraggio salute della flotta
  • Aggiornamenti modelli on-device
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