N. 82 - Reti neurali siamesi per il controllo automatico di qualità nella stampa di banconote

Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento
di Salvatore Gentile, Andrea Luciani, Sabina Marchetti, Domenico Pansini e Marco Viticoli
Giugno 2026
Go to the english version Cerca nel sito

Il lavoro considera l'applicazione di modelli di Intelligenza Artificiale (IA), basati sulle Reti Siamesi, per supportare gli operatori altamente specializzati incaricati del controllo di qualità nel processo di produzione delle banconote. Attraverso l'utilizzo del c.d. few-shot learning si sviluppa una rete neurale utile a supportare l'operatore nella analisi delle immagini delle banconote e nell'individuazione di potenziali errori di stampa. Anche in un contesto in cui non può esistere una enumerazione esaustiva di tutti i potenziali difetti presenti su una banconota - in termini di tipo, forma, severità e posizione - il modello sviluppato risulta efficace. Viene infine proposto un approccio in grado di rendere conto delle indicazioni generate dallo strumento ("spiegabilità") e di supportare quindi l'operatore nell'identificazione di eventuali difetti e nella successiva decisione.

Testo della pubblicazione

  1. 04 giugno 2026
    N. 82 - Reti neurali siamesi per il controllo automatico di qualità nella stampa di banconote
    PDF 2 MB

    (testo in inglese)