Screening Suhu Tubuh Yang Lebih Baik

#WFH tiba-tiba menjadi hal yang tak terelakkan; banyak perusahaan dan pejabat berkompromi untuk melakukan satu atau pekerjaan dari jarak jauh. Pandemik ini akan mengubah setidaknya lima hingga sepuluh tahun dari cara kita berinteraksi dengan orang lain.

Jadi, mungkin Anda bertanya-tanya bagaimana tepatnya kita akan memulai hadir lagi secara fisik di kantor setelah garis penularan sudah mendatar. Akankah protokol standar baru bisa memaksakan kebiasaan baru gaya hidup higienis? Tampaknya, pengelola tempat-tempat dengan keramaian harus berpikir kreatif untuk melindungi komunitasnya ketika bekerja dari rumah bukan lagi suatu keharusan.

Jemari Yang Terhubung Dengan Jemari Lain

Ambil contoh sistem absensi sidik jari. Kita meletakkan jari di atas mesin absensi setelah teman-teman kita meletakkan jari pula di atasnya, kegiatan ini tampaknya tidak mempromosikan gaya hidup yang higienis, tetapi menghilangkan proses pencatatan kehadiran dapat menimbulkan masalah penting bagi perusahaan yang mengandalkannya untuk perhitungan penggajian.

Contoh kedua adalah prosedur pemeriksaan suhu tubuh. Biasanya, setiap perusahaan akan menempatkan beberapa penjaga, dan masing-masing dari mereka membawa termo-gun, menghentikan semua karyawan dan pengunjung yang lewat, mengarahkannya ke dahi pengunjung, dan ketika hasilnya menunjukkan lebih dari 37,5 ° C, maka hari ini mungkin bukan hari terbaik Anda.

Dua kondisi di atas membuat kami berpikir, bagaimana jika kami dapat menyediakan sistem absensi berbasis pengenalan wajah dengan pemeriksaan suhu tubuh yang terintegrasi di dalamnya. Alat ini harus menjadi perangkat mandiri dan beroperasi secara mandiri. Dengan menghilangkan operatornya, solusi ini akan memungkinkan semua perusahaan dengan sopan memeriksa suhu tubuh semua pengunjung dan karyawan tanpa membahayakan kesehatan operator yang ditugaskan.

Solusi Kecil Untuk Menyelesaikan Masalah Besar

Di Enygma, semua orang berpandangan untuk berpikir sederhana, dan sensor pertama untuk solusi ini yang melintasi pikiran kita adalah sensor termal kecil AMG8833 dari Panasonic, murah, cukup mudah untuk didapatkan, menghadirkan gaya membaca grid 8X8 gaya mata-mata, dan sangat dikenal untuk jenis proyek ini. Menurut pendapat kami, ia memiliki faktor bentuk terkecil di kelasnya.

Kami menggunakan Raspberry Pi 4 (Versi 4GB) untuk memproses aplikasi utama, selain bentuknya yang compact, tidak ada alasan khusus lain dalam pemilihan mini-pc berbasis Linux ini, kebetulan kami memiliki pc-board ini dari proyek sebelumnya.

Proyek ini menggunakan:

1. AMG8833 dari Panasonic
2. Raspberry Pi 4 (4GB Version)
3. Lighting Tripod
4. 5MP Camera Module
5. 5Volt DC Fan
6. X6 Project Box
7. 3D Printed Holders

Kami membagi teknisi kami menjadi dua kelompok, salah satunya menguji batas sensor termal dan opsi untuk membaca hasil datanya, dan kelompok lain mulai mengkodekan pengenalan wajah dan mengintegrasikannya ke dalam satu perangkat. Tidak ada yang meremehkan kemampuan sensor yang kami pilih, tetapi pada titik ini, kita sadar bahwa grid-eye 8X8 hampir tidak cukup untuk melakukan pekerjaan ini.

Prototipe ini membutuhkan lebih dari 100 jam untuk diselesaikan, dan kami berhasil menampilkan tampilan termal berdampingan dengan tampilan kamera standar lengkap dengan modul deteksi orang. Kami menamainya Thermal-Screen V0.

Perangkat ini dapat mendeteksi 2 atau 3 orang secara bersamaan. Notifikasi suaranya bekerja dengan sempurna; perangkat akan memberitahu kita untuk menunggu sebentar untuk proses pemeriksaan, memberikan permintaan sopan untuk bergerak maju jika objek tidak dalam jangkauan dan bahkan mengucapkan terima kasih setelah proses pemeriksaan selesai.

Kami berhasil mencapai jarak pemindaian yang hampir 1 meter, tetapi hasil deteksi termal tidak selalu konsisten terutama ketika mesin beroperasi selama berjam-jam. Sensor termal 8X8 grid-eye tampaknya berjuang keras untuk memberikan kinerja terbaiknya, dan bekerja dengan sensor ini; proses kalibrasinya pun cukup rumit, melibatkan suhu ruangan, bahkan kami menggunakan setrika untuk kalibrasi, thermal gun, dan pengukur suhu digital untuk menemukan nilai kompensasi yang empiris.

Masalah yang diketahui:

1. Hasil pembacaan suhu tidak selalu konsisten
2. Penurunan kinerja setelah beroperasi lama
3. Waktu pemuatan yang lebih lama (menggunakan Raspbian OS)

Second Chance does Exist

Setelah diskusi singkat, kami semua sepakat untuk melanjutkan proyek ke tingkat lebih lanjut. Kami memiliki rencana yang lebih baik, kali ini, menggunakan sensor dengan kinerja yang jauh lebih tinggi, Malexis MLX90640, dan tablet odroid yang menjalankan android untuk meningkatkan proses pengenalan wajah & objek. Proyek tindak lanjut ini menggunakan:

1. MLX90640 dari Malexis
2. 8" Odroid Tablet (Menjalankan full Android)
3. Milled Aluminum Casing

Hasilnya sangat memuaskan. Sensor termal berkinerja tinggi membuat perangkat ini hampir sekelas peralatan elektronik konsumen. Langkah selanjutnya adalah membuat peralatan berfungsi sebagai sistem kehadiran dan mengintegrasikannya dengan Intelligent Operations Platform kami. Untuk melakukan itu, teknisi kami menciptakan sistem kehadiran berbasis pengenalan wajah yang ramah pengguna dengan kemampuan sinkronisasi multi-perangkat. Kami menyebutnya Facely.

Sistem yang kami kembangkan mampu mendeteksi banyak perangkat yang terhubung dengannya. Pengguna dapat membuat interval waktu khusus untuk menangani beberapa jam kerja, memungkinkan divisi HR untuk memberikan solusi yang lebih baik dalam pemeriksaan suhu tubuh dengan sistem kehadiran berbasis pengenalan wajah yang mempromosikan gaya hidup higienis di dalam perusahaan.

Sebagai kesimpulan, kami sangat terkejut dengan segala kemungkinan yang bisa dihasilkan oleh sensor sekecil itu. Jika jarak dan kecepatan membaca bukan prioritas, maka AMG8833 sudah melakukan pekerjaan dengan sangat baik, tetapi karena kami membutuhkan kinerja yang jauh lebih cepat, MLX90640 adalah sensor termal terbaik yang kami uji. Kami memilih Android daripada Raspbian karena pengenalan wajah tersedia secara native.